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| 数字出版企业价值评估 |
| 第763期 作者：□文/于 露 钟 美 时间：2025/10/16 14:02:54 浏览：62次 |
［提要］ 本文结合数字出版行业的特点，对Ohlson模型进行改进优化，并以掌阅科技作为案例企业进行实证分析。通过引入熵值法结合突变级数法，从财务和非财务因素两个维度修正Ohlson模型计算得出企业价值。研究结果表明：改进后的模型能够有效评估数字出版企业的价值，具有较高的实践指导意义，为数字出版企业的价值评估提供新的理论框架和方法参考。
关键词：Ohlson模型；数字出版企业；熵值法；突变级数法
基金项目：西南林业大学教研课题（课题编号：YB202318）；云南省研究生优质课程建设项目《财务管理理论与实务》；云南省专业学位研究生教学案例库建设项目《资产评估专硕财务管理教学案例库》。通讯作者：钟美
中图分类号：F27 文献标识码：A
收录日期：2025年4月30日
近年来，数字出版作为文化新业态的重要构成，已成为出版产业发展的主流方向。然而，数字出版作为一个新兴领域，相较于传统出版业，理论积淀较少，可资参照的研究成果不多。基于此，本文采用优化后的Ohlson模型，分别从财务因素和非财务因素角度对模型进行修正，并以掌阅科技为例，力求对数字出版企业的价值进行更为全面且精确的评估，为数字出版企业价值评估提供具有实践指导意义的参考。
一、Ohlson模型构建与改进思路
（一）Ohlson基本模型。剩余收益的概念最早由Preinereich提出。Edwards和Bellz对剩余收益进行深刻的探讨，在构建剩余收益框架的同时提出净盈余关系假设。Ohlson在此基础上进行更为细致深入的研究和拓展，构建出专门用于研究企业价值评估的剩余收益模型，清晰地界定会计变量与企业价值之间的关系，标志着剩余收益模型理论体系的正式确立。近年来，有关Ohlson模型在企业价值评估领域的研究也在不断增多。
Ohlson模型的理论基础是基于剩余收益对企业价值进行评估。该模型通过量化企业在特定期间内的净收益，并扣除其权益资本成本，进而计算剩余收益以衡量企业价值。其中，对股东而言，权益资本成本是其投资所要求的最低回报率，也就是资本的机会成本。得到以下公式：
RIt＝Xt-r×BVt-1 （1）
式中，BVt-1是被评估企业第t-1期期末的净资产账面价值；RIt是第t期的剩余收益；r是无风险利率；Xt是第t期的净利润。
在剩余收益公式基础上，进一步明确以下三条假设：一是股利现值模型；二是CSR干净盈余假设；三是线性动态信息化假设。引入假设后，推导得出企业价值的公式，由净资产和剩余收益的现值两个方面构成，由此得到Ohlson模型基本公式为：
V=BV0+■■ （2）
式中，V是企业价值；BV0是净资产账面价值。
（二）针对数字出版行业的模型改进
1、简化剩余收益。本文引入杜邦分析体系，并借助该体系中与剩余收益存在内在联系的财务指标对剩余收益实施量化分解，使得原有模型中主观性突出的部分转化为依托客观衡量的财务比率，从而进行系统性分析。杜邦分析体系将净资产收益率作为核心评价指标，从偿债能力、盈利能力与营运能力三个维度构建综合评价框架。
RIt=Xt-r×BVt-1=BVt-1（■-r） （3）
在此基础上，对净资产收益率（ROE）进行如下分解：
ROEt=■=MOSt×ATOt×EMt-1 （4）
式中，Xt是第t期的净利润；St是第t期的销售收入；At-1是第t-1期的资产；BVt-1是期初净资产账面价值；MOSt是第t期的销售净利率；ATOt是第t期的总资产周转率；EMt-1是第t-1期的权益乘数。同理，把BVt-1作类似的分解变形得出：
BVt-1=■×■×St=■×■×St （5）
通过对上面三个公式的整理得出：
RIt=BVt-1（■-r）=（■×■×St）×（MOSt×ATOt×EMt-1-r） （6）
2、优化无限预期。Ohlson模型是根据持续经营假设构建其估值模型，现实中企业的经营往往具有不确定性。为此，有必要对无限预测期进行合理划分。本文根据数字出版行业的特点选用“二阶段模型”用以改进。
将两阶段模型引入Ohlson模型后的公式如下：
Vt＝BV0+■■+■ （7）
式中，Vt为被评估企业第t年的价值；T为明确预测期；CVT为企业的持续价值。
此外，在界定企业所属行业特征并预测固定收益或增长率（g）过程中，由于涉及主观判断因素，可能会使预测出来的结果产生系统性偏差，本文采用市盈率（P/E）指标对Ohlson模型进行改进：
CVT＝PT-BVT=■×ET-BVT （8）
式中，CVT为被评估企业的持续价值；PT为被评估企业第t期的市场价值；BVT为被评估企业第t期期初的所有者权益；ET为被评估企业第t期每股收益价值。
3、折现率的改进。在传统Ohlson模型中，折现率的选取通常以无风险报酬率作为基准。然而，数字出版行业受内容质量、受众偏好以及市场动态等多重因素的影响，呈现出较高的经营波动性与风险敏感性，因此引入资本资产定价模型（CAPM）对折现率进行系统性修正。
经过上述推导，推出改进后的剩余收益评估模型如下：
V＝BV0+■■×■+■×（■×ET-BVT） （9）
4、引入非财务指标。数字出版企业具有无形资产占比高、智力密集型等典型特征，其核心竞争力往往体现在持续的内容创新与差异化，以及投入大量资金与人力资源以维持竞争优势。然而，这些关键的非财务因素对企业价值具有显著影响，却未被纳入传统Ohlson模型的分析框架中。而突变级数法能够有效摒弃指标评价过程中的主观因素干扰，部分学者运用该方法对传统评估模型展开优化。张一进等构建平台企业生态位影响因素评价模型，运用熵值法结合突变级数法计算生态位综合指数。宋盈辉等证实由突变级数法对剩余收益模型进行改进，能减少生物医药行业企业价值评估结果的误差。本文运用突变级数法对Ohlson模型计算出的企业价值进行修正，并引入熵值法计算指标权重，以使最终结果更加严谨、合理。
突变级数模型以突变理论与模糊数学相结合生成势函数，以此推导出归一化公式，从而将不同参数归化为可以相互比较的同类参数。常见的突变类型如表1所示。（表1）
各层次指标均对应特定的突变级数值，上级指标的突变级数值通过子层级中各个指标的互补性计算得到相应突变级数值。由上述步骤进行数据处理和计算后，结合归一公式对各层级指标进行突变级数值运算，公式如表2所示。（表2）
本文构建的非财务因素评估指标体系主要基于以下几个层面来考虑：数字出版行业技术更新快，需要高研发投入使企业开发新的技术和产品，而研发人员和高学历人才更是推动企业技术创新的核心力量，较高的无形资产占比反映了企业在内容资源、技术创新和品牌建设方面的成果；合理控制销售费用增长率，同时保持核心业务收入增长，说明企业能够以较低的成本获取客户和市场份额，体现了企业运营管理的能力；市场占有率反映了企业产品的用户吸引力和市场拓展能力，同时活跃用户增长快，说明企业的数字出版内容和服务能够满足用户需求，用户黏性高。因此，需要研究学习与创新能力、内部运营能力和客户能力三个维度对企业价值的影响，对现有模型进行改进，从而使Ohlson模型可以更好地应用于数字出版企业。将财务因素与非财务因素相结合构建的改进后企业价值评估体系，如表3所示。（表3）
通过计算分别得出财务因素与非财务因素的突变级数值，作为对应价值驱动系数，结合计算出的权重W以确定综合调整系数K。在Ohlson模型评估结果的基础上，乘以综合调整系数K，即可得到企业最终评估值。
V′=V×K （10）
式中，V′为最终评估值；V为仅受财务因素影响的企业部分价值；K为综合调整系数。
二、实证分析
（一）案例简介。掌阅科技成立于2008年9月，作为数字阅读领域的重要参与者，自成立以来，始终专注于数字阅读服务的深耕与拓展。公司以海量、优质的数字内容为基石，构建了一座高效连接作者与读者的文学桥梁，有效促进了文学创作与阅读消费的良性互动。2023年掌阅科技营收增长7.59%，经营上数字阅读平台业务占比最大但略有下滑，衍生业务增长迅猛，在激烈竞争中通过内容、产品创新维持优势，持续经营上积极拓展业务、深化AI应用并应对流量、竞争、政策等风险。近年来，面对推广成本上升、盗版侵权和转型风险，公司积极转型，融合免费与付费阅读，拓展短剧业务，深化AI应用，通过优化推广、打击盗版、灵活调整策略应对。总体上，掌阅科技财务稳健，经营有挑战也有潜力，需积极破局，实现持续发展。
（二）参数确定。本文将2023年12月31日作为评估基准日。由于预测期越长，未知因素对企业价值评估精度的负面影响越大，而数字出版行业发展快、变数多，掌阅科技近年来业务调整频繁、业绩波动明显。综合考虑，假设明确预测期为3年，即2024～2026年为明确预测期T，以保障评估准确性。
1、营业收入。本文选用灰色预测模型预测掌阅科技未来三个年度的营业收入，其主要特点是适用于少量数据时使用。在掌阅科技财务报表2014～2023年的历史营业收入基础上，构建GM（1，1）灰色预测模型。首先，记历史收入序列为：
X（0）＝［X（0）（1），X（0）（2），…，X（0）（5）］ （11）
对该序列数据累加处理后得到一次累加序列，记为：
X（1）＝［X（1）（1），X（1）（2），…，X（1）（5）］ （12）
紧接着，采取紧邻取均值的方法生成新序列：
Z（1）＝［Z（1）（2），Z（1）（3），…，Z（1）（5）］ （13）
具体数值如表4所示。（表4）
同时，构建灰色预测模型GM（1，1）方程的基本形式为：
X（0）（k）+aZ（1）（k）=b （14）
进一步引入矩阵Y=Bu，其中：
u=（a，b）T，Y=X（0）（2）X（0）（3）X（0）（4）X（0）（5），B=-Z（1）（2） 1-Z（1）（3） 1-Z（1）（4） 1-Z（1）（5） 1 （15）
利用最小二乘法得到参数a，b的估计值为■=（■，■）T=（BTB）-1BTY，得到GM（1，1）的解，进一步可以得出灰色模型的预测公式为：
■（0）（m+1）=（1-e■）［X（0）－■］e■ （16）
计算得出a与b的值分别为-0.116117714、101802.6086。然后，将■（0）与X（0）比较，得到了平均误差，并在此基础上对 GM（1，1）模型进行了小误差概率检验，最后的检验结果如表6所示。综合表5和表6的计算结果可知，GM（1，1）模型的预测效果十分理想，能够为相关分析和决策提供有力的数据支撑。（表5、表6）
该模型最终预测掌阅科技未来营业收入的结果如表7所示。（表7）
2、折现率。根据前文对折现率的研究与讨论，本文利用CAPM模型计算掌阅科技权益资本成本。该模型计算公式为：
r＝Rf+β×（Rm-Rf） （17）
式中，r是权益资本成本；Rf是无风险利率；（Rm-Rf）表示市场风险溢价；β是上市公司股票的风险系数。
在考虑无风险报酬率时，选取评估基准日中长期国债收益率公布的数值。根据中国债券信息网披露数据，2023年12月30日公布的10年期国债收益率为2.55%。故将2.55%作为Rf。本文采用的市场期望收益率Rm是通过求取最近15年上证指数市场收益率，并选用均值作为预测的市场收益率为6.30%。另外，本文通过东方财富Choice金融终端查询到，掌阅科技2019～2023年区间计算的β系数平均值为1.37，并以此作为预测的β系数。由此计算权益资本成本r＝Rf+β×（Rm-Rf）=7.69%。
3、销售净利率。查询掌阅科技2019～2023年销售净利率发现，2022年和2023年销售净利率异常。其中，2022年掌阅科技应对市场竞争使得销售费用猛增，导致增收不增利；2023年公司的研发投入增加，这虽然有助于长期发展，但短期内对利润产生了负面影响。因此，剔除2019年、2022年异常值，选取剩余年份平均值作为预测期的销售净利率。经测算，该平均值为9.14%，即预测期的销售净利率为9.14%。
4、其他参数。近年来，掌阅科技的权益乘数和总资产周转率差幅不大，故本文选取近五年的平均值作为2024～2026年权益乘数的预测结果，即权益乘数和总资产周转率的预测值分别为1.42和0.87。
（三）调整系数确定。通过查阅掌阅科技财务报表、东方财富Choice数据以及各类财经新闻等，搜集整理了掌阅科技2019～2023年相关的财务与非财务底层的三级指标数据，形成了原始矩阵。并按照min-max法对其进行数据标准化处理，再运用熵值法进一步确定指标对应权重并进行重要性排序。具体如表8所示。（表8）
分析同属一个二级指标的三级指标之间的互补型，运用归一化公式及数据关系计算公式，得到表9中各二级指标的突变级数值。（表9）
同样的方法，向上递推得到一级指标突变级数值，在此基础上各取一级指标计算结果的年均值，最终确定财务与非财务价值驱动系数。（表10）
经上述步骤得到的财务与非财务指标价值驱动系数，结合其对应权重计算评估体系综合调整系数k：
k＝■=1.31
（四）估值结果及分析。根据掌阅科技2023年年报，年末股东权益账面价值合计2，547，125，555.6元，即评估基准日BV0为254，712.56万元。
1、T期前的剩余收益计算。将前面求出的指标数据带入公式（6）得出各年预测剩余收益并折现求和后，得出T期前剩余收益V1总值，结果如表11所示。（表11）
2、T期后的剩余价值计算。经上文探讨，将市盈率引入模型计算持续价值。本文通过查询东方财富Choice数据，分析2018～2023年掌阅科技市盈率的数据，发现近几年来掌阅科技的市盈率指标一直呈下滑状态，结合行业发展趋势和市场竞争情况，预测未来几年市盈率将继续保持下降趋势。其中，2023年的P/E数值异常偏大，故予以剔除，取2018～2022年市盈率的平均值54.94作为PT/ET的预测值。
对于EPS数值，通过分析前几年数值走势变动趋势，计算2017～2023年EPS平均值，并结合Choice数据库中光大证券对EPS的预测值0.33，综合考量后将0.33作为EPS的预测值。
根据掌阅科技财务报表，可以看出近几年其股本增长缓慢，因此取2023年12月31日掌阅科技股本数作为预测值，即438，896，835股，则ET为14，420.90万元。
将相关数据代入公式（9），可得企业在预测期后的持续价值，折现后得到T期后剩余收益为380，300.14万元。
3、企业价值的计算。根据前文计算出的V1、V2和综合调整系数，结合改进后的Ohlson模型，运用公式（10）计算掌阅科技最终评估价值：
V′＝V×K=661413.93×1.31=865077.47（万元）
而根据掌阅科技在评估基准日的总股本和前20个交易日收盘价的平均价格计算出的实际市值约为955，039.51万元，则计算误差率约为9.42%，处于合理范围。因此，该模型具有一定的合理性。
三、结论及建议
本文以Ohlson模型为理论基础，剖析其在数字出版企业价值评估中的适用性，并针对数字出版行业特点进行改进。实证分析结果表明：改进后的Ohlson模型在数字出版企业价值评估领域具有良好的适用性。同时，数字出版企业应进一步提高自身获取核心收益的能力，保持内容IP化与多元化的变现，利用AI大数据提升自身效率；同时，注重轻资产的运营和对无形资产价值的挖掘，保持企业核心竞争力。
（作者单位：西南林业大学经济管理学院）
主要参考文献：
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