改進的DEVA模型在互聯網直播帶貨企業中的價值評估研究

摘 要：5G技術的發展推動了直播帶貨企業的發展。直播帶貨企業商業模式的高經營效率和高盈利率吸引越來越多的資本進入。在資本運作的過程中，融資、投資、并購重組等活動頻繁發生。因此，對于互聯網直播帶貨企業而言，評估其價值就變得尤為重要。本文從用戶活躍度、用戶價值、企業市場占有率等指標入手，對傳統的DEVA模型進行改進，得出了改進的DEVA模型更適合用來評估網絡直播帶貨企業價值的結論，希望能為企業融資投資提供依據，為企業管理人員提供建議。

關鍵詞：企業價值評估；DEVA模型；電商直播

一、引言

如今，網絡技術的蓬勃發展使得互聯網與我們的生活息息相關，極大地改變了人們的生活方式。例如，線上支付、網絡購物、線上求職、共享單車等新生事物為人們的生活提供了極大的便利。在互聯網時代背景下，加之受新冠疫情沖擊，傳統行業遭遇挑戰，經濟下行壓力增大，以實體商業為主的實體經濟已無法滿足居民消費需求。網絡電商直播行業的興起，不僅滿足了居民消費需求，還能通過實時互動滿足社會交往需求。第 52 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至 2023 年 6 月，我國網民規模達到了 10.79 億人，互聯網普及率達 76.4%，其中網絡直播用戶規模達 7.65 億人，占網民總數的 71.0%。

2017年，直播行業可謂風起云涌，市場上的電商直播平臺數量激增，資本和用戶對這一新興領域的興趣也不斷攀升。但是，由于國家對于直播平臺的監管逐漸嚴格，以及用戶觀看直播偏好的不同，導致大量直播平臺被淘汰出局。在經歷了一系列洗牌之后，A公司上市，這意味著直播帶貨行業已經進入了一個相對成熟的階段，并且開始進入規范化。作為一種新型的商業模式，網絡直播帶貨平臺的價值評估對于網絡直播行業的發展具有重要意義，能夠為投資者提供參考價值，促進網絡直播帶貨平臺經營行為更加規范，促進整個市場朝著良性有序的方向發展。

二、DEVA模型研究

1.DEVA模型的介紹

DEVA模型的英文全稱為Discounted Equity Valuation Analysis，直譯為“股票價值折現分析模型”，是由Morgan Stanley前任首席分析師MARRY M于1996年在“The Internet Report”中提出的，但其估值過程并不是將股票的現時價格通過各種折現手段對企業進行價值評估，而是著眼于用戶價值對于企業價值的貢獻。具體模型為E=MC2，其中，E為企業的經濟價值，M為單個用戶投入的初始資本，C為單位經濟周期內用戶所創造的價值。此模型是在深入研究摩爾定律和梅特卡夫定律后最終得出的。

2.傳統的DEVA模型對于網絡直播企業價值評估的缺陷

（1） 用戶屬性模糊

網絡直播的快速發展改變了人們的生活方式。各大直播帶貨平臺的基礎用戶數量快速增加，但是，有一個有趣的現象，就是越來越多的用戶注冊完賬號后看了一兩次就不看了，或者直接卸載。因為影響直播帶貨平臺價值的關鍵因素是活躍用戶，所以那些非活躍用戶對于直播帶貨企業來說其實是沒有經濟價值的。傳統的DEVA模型通常會忽視這個問題，將不活躍的用戶也算在企業價值內。如果企業不將活躍用戶和非活躍用戶區分開，那么測算出來的企業價值往往會和企業的實際價值相差甚遠，這將導致企業的實際價值被高估。

（2） 用戶價值缺陷

傳統的DEVA模型主要以用戶價值為核心，表現為單個用戶投入的初始成本與單位經濟周期內用戶所創造的價值的平方的乘積，根據E=MC2，即直播帶貨平臺每增加一個基礎用戶所給企業帶來的價值是以基礎用戶數量的平方增加。直播帶貨平臺最初始的用戶確實是注冊用戶，但并不是每一個注冊用戶都會給公司帶來經濟價值，影響公司價值的往往是那些活躍用戶和付費用戶。傳統的DEVA模型通常會忽視這個問題。

（3） 傳統DEVA模型未考慮影響互聯網企業價值的多元化因素

如今，互聯網行業飛速發展，馬太效應在互聯網企業中日益凸顯，并且使得行業地位在企業價值評估中至關重要，其是一個核心影響因素。傳統的 DEVA 模型只考慮了單個用戶投入的初始成本和用戶所創造的價值，并沒有引入行業地位的相關指標，因此，為了更準確地評估企業的價值，我們要在傳統的 DEVA 模型中引入一個能反映行業地位的指標，并且盡可能多地考慮影響公司價值的其他因素。

三、對DEVA模型的改進

1.確定用戶屬性

根據上文對DEVA模型的分析，改進的DEVA模型要剔除那些不產生價值的非活躍用戶，將全部注冊用戶更改為活躍用戶。所以我們要對單位經濟周期內用戶所創造的價值參數C進行處理。本文將互聯網行業普遍選取的月活躍用戶指標MAU（Monthly Active Users）引入傳統的DEVA模型。在明確了活躍用戶指標后，要對單位用戶貢獻進行處理，同樣選取互聯網行業常用的單位用戶貢獻價值指標ARPU（Average Revenue Per User）作為參考指標。ARPU指運營商在一定時期內從用戶那里獲得的收益。根據其他學者對互聯網企業價值評估的案例，認為網絡直播平臺的單位經濟周期內用戶所創造的價值應該是用戶數量和單位用戶貢獻的乘積。因此，量化處理后的C表示為C=（MAU×ARPU）。改進后的DEVA模型為E=M×（MAU×ARPU） ×（MAU×ARPU）。

2.改進用戶貢獻和企業價值的關系

梅特卡夫定律認為，互聯網企業價值和用戶數量呈平方關系，這會導致企業價值被高估。隨著企業規模的增加，每個用戶給企業帶來的價值呈邊際效應遞減規律，最終趨近于零。因此，企業的價值會受到節點數的影響。隨著節點數的增加，企業價值有一個上限，并在一定時間內趨于一個值。按照這個規律，將互聯網企業的n個用戶按照其貢獻進行排序，假設第一名貢獻度為1，第二名為1/2，第三名為1/3，以此類推，第n名為第一名的1/n，對其求和約等于ln（n），那么n個用戶對企業的貢獻價值就是n×ln（n）。因此，改進后的DEVA模型為E=M×（MAU×ARPU） ×ln（MAU×ARPU）。

3.引入付費用戶率指標R

直播帶貨平臺的收入主要來自用戶購買商品和對主播的“打賞”，即用戶直接通過“小黃車”購買主播推薦的商品，或者充值購買直播平臺的虛擬道具然后贈送給主播，平臺從中分成來獲取利益。用戶付費率越高，直播平臺的盈利能力越強，那么平臺的價值也就越大。因此，引入付費用戶率，用R來表示。付費用戶率R的計算公式為R=平臺付費用戶/平臺活躍用戶。

4.引入市場占有率指標P

從上文的分析可以看出，馬太效應日益凸顯，企業的市場地位決定了其話語權，企業的市場地位越高，所占的市場份額越大，其擁有的市場權力就越大。因此，市場占有率對企業價值有很大的影響。本文通過引入市場占有率系數P來表示市場占有率。因此，改進后的DEVA模型為E=M×R×P×（MAU×ARPU） ×ln（MAU×ARPU）。

四、案例分析

1.A公司概況

A公司是農產品電商平臺，通過直播形式為消費者提供有趣、有內容、有內涵的直播，同時也為生產者提供優質的農產品好物，深受廣大客戶喜愛。作為一個電商平臺，A公司擁有健康、美味、高性價比的產品選擇，為廣大客戶帶來了良好的購物體驗。基于客戶需求，A公司已拓展至各種圖書品類，推廣、銷售多款優質圖書產品。A公司致力于連接生產者與消費者，在“電商+直播”的形式中實現高品質好物的銷售。在發展過程中，A公司始終堅持以消費者需求為導向，通過直播形式為消費者提供高品質好物。隨著直播帶貨成為一種新型的消費模式，A公司也隨之拓展到更多品類。隨著A公司業務范圍的擴大，響應客戶需求的范圍也不斷擴大。為了讓更多優質圖書產品得到推廣和銷售，A公司不僅在圖書品類上不斷拓展，還積極與全國各地政府、企業建立合作。通過積極探索助農形式，A公司讓產業鏈更多環節獲益。

2.運用改進的DEVA模型對A公司進行價值評估

（1） 月活躍用戶指標MAU的確定

A公司自成立以來，簽約了大量互聯網知名主播為觀眾提供高質量的直播，受到了廣大用戶的青睞。2022年年底，A公司的月活躍用戶人數為1.27億人次。根據A公司2022年年報和各季度季報，確認為1.29億人次。因此，確定A公司年度月活躍用戶指標MAU為1.29億人次（表1）。

（2） 單位用戶貢獻價值指標ARPU的確定

根據2020—2022年A公司總營業收入（表2）可知，A公司近幾年的營業收入呈先上升后下降的趨勢，尤其在2022年下降幅度較大。原因可能在于隨著其他直播帶貨平臺的興起，不僅用戶被吸引到其他平臺，一些主播也開始轉移陣地。

根據A公司2020—2022年年報，其平均營業收入為10.33億元，由ARPU計算公式得出ARPU=營業總收入/

活躍用戶數=10.33/1.29=8。

（3） 用戶付費率指標R的確定

根據A公司年報，截至2022年年底，A公司平均付費用戶數為670萬人次，活躍用戶數為1.29億人次。根據上文公式，A公司的付費用戶率R=0.067/1.29=5.19%。

（4） 市場占有率指標P的確定

市場占有率代表企業所處的行業地位，大部分投資銀行在判斷一個公司的行業地位時，選取的市場占有率指標為該公司當年的營業收入占全行業市場的份額。2022年，直播帶貨行業的全年營業收入約為34億元，所以A公司所占的市場份額為17.8%。

（5） 單個用戶投入初始成本M的確定

根據A公司公開的歷史融資輪次，確定了股權融資金額。因為部分輪次的融資金額為美元，綜合融資期間美元對人民幣的匯率，最后按照美元∶人民幣=1∶6.3進行換算處理，A公司的歷史融資總金額換算成人民幣后為0.2+0.2×6.3+1×6.3+15+10+6.3×6.3=72.45億元。因此，單個用戶投入的初始成本M=72.45/1.29=56.16。

3.評估結果

將A公司的各項數據代入改進的DEVA模型中可得：E=M×R×P×（MAU×ARPU）×ln（MAU×ARPU）= 56.16×5.19%×17.8%×（1.29×55.1）×ln（1.29×55.1）= 157.09億元。

4.結果對比

通過改進的DEVA模型得到2022年A公司的市場價值為157.09億元。2022年A公司的市值大約為165億元，計算誤差為165-157.09=7.91億元，誤差為4.79%。根據傳統的DEVA模型算出2022年A公司估值為283429.78億元，誤差巨大，差異率為1804.28%，而改進后的DEVA模型與A公司的市場價值差異率小于5%，說明改進后的DEVA模型對A公司的估值比較準確。

五、研究結論與啟示

1.研究結論

改進的DEVA模型操作簡便，易于推廣?；谇懊嫣岬降膸讉€問題，我們對 DEVA模型進行了相應的修改，從五個指標出發，簡化了對直播帶貨平臺價值評估的關鍵步驟和難點。這五個指標包括初始資本成本、付費滲透率、市場占有率、活躍用戶數和單位用戶貢獻值，對于互聯網企業而言，這五個指標的意義是非常重大的。此外，在計算過程中我們也運用了一些比較簡便的算法。所以，DEVA模型的改進在操作上更為簡便，也更容易進行廣泛推廣與應用。

從直播帶貨平臺的價值構成來看，并從本質上來說，直播帶貨平臺的價值取決于用戶消費和充值變現的能力。用戶充值越多，平臺的價值就越大?！坝行в脩臬@取能力”“付費用戶轉化能力”“付費用戶消費增長”這三個核心價值驅動因素是網絡直播帶貨平臺的核心價值所在，也是網絡直播帶貨平臺價值評估的關鍵。

互聯網技術廣泛應用于社會生活的各個領域，對社會經濟產生了重大而深遠的影響。與傳統行業不同，互聯網產業是一個典型的動態成長型產業。其主要特征表現在三個方面：第一，互聯網產業高度開放，網絡外部性導致用戶需求與供給之間高度匹配，形成正反饋機制。第二，互聯網產業具有明顯的動態性，對用戶需求和體驗變化非常敏感，而且快速響應。第三，互聯網產業具有很強的開放性，正反饋機制下的創新擴散效應非常強。因此，傳統估值模型無法充分反映互聯網企業的內在價值和發展潛力。本文從互聯網企業的特性出發，對現有模型進行改進，以適應市場發展需求。

2.啟示

（1） 以用戶價值為核心

在當前市場競爭激烈、行業洗牌加速的大環境下，直播帶貨企業的核心驅動因素是用戶價值，而不是營收。企業需要重新審視自身在用戶運營方面的得失，通過有效增加用戶價值，建立以用戶價值為核心的運營戰略。除此之外，新一輪思維定式需要導入。在互聯網時代，企業的邊界將會被打破，企業內部也會隨之產生邊界，傳統以企業為中心的思維方式需要被打破。在當前的市場環境下，用戶是所有活動的核心，也是企業的根本。為用戶創造價值是企業經營的基本原則，也是新時代背景下的新選擇。

（2） 提高用戶價值

對于直播帶貨企業而言，要想在激烈的市場競爭中勝出，僅依靠高質量的內容輸出是不夠的，還需要不斷提高自身的獲客能力以及用戶價值。具體可以從兩個方面入手：第一個方面是增加用戶面積；第二個方面是提升用戶留存。從增加用戶面積方面來看，帶貨直播行業作為注意力經濟的典型代表，需要在保證平臺內容質量的基礎上吸引更多用戶。而要實現這一點，則需要直播帶貨企業在平臺內加大內容投入，同時利用第三方渠道獲取更多用戶流量。此外，還需要在保證內容質量的前提下，塑造平臺文化、內容和社區等方面來滿足用戶注意力需求。從提升用戶留存方面來看，在數字經濟時代，直播帶貨行業已經從“以主播為中心”轉變為“以用戶為中心”，這就要求直播帶貨企業定期收集并分析用戶的需求和意見，然后對平臺的內容進行改善。通過不斷改進內容來保持并提高用戶黏性?？傊?，隨著直播帶貨行業的不斷發展，我們必須清楚地認識到，直播行業的競爭已經從單純的主播之間的競爭演變為用戶之間的競爭。直播帶貨企業必須以用戶為中心，提高企業價值。

參考文獻：

[1]辛琳，孟昕童.網絡效應對數字經濟企業創新績效的影響研究[J].會計之友，2021（24）：57-64.

[2]宣曉，段文奇.資源視角下互聯網平臺用戶價值評估方法[J].會計之友，2019（12）：148-155.

[3]張雪梅，馬心怡.DEVA模型在互聯網企業估值中的應用[J].財會通訊，2021（4）：129-132.

[4]朱家敏，朱仁榮.基于非財務指標的互聯網企業價值評估研究[J].財會學習，2016（19）：189-190.