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基于梅特卡夫模型的電商企業(yè)估值應(yīng)用

2021-04-14 03:52卓唯佳鄒方雨
商場現(xiàn)代化 2021年4期
關(guān)鍵詞:電商企業(yè)價值評估

卓唯佳 鄒方雨

摘 要:在新經(jīng)濟(jì)、新模式、新技術(shù)的大環(huán)境下,經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,商業(yè)模式和技術(shù)日新月異,電商行業(yè)如雨后春筍般迅速崛起。電商行業(yè)的崛起使相關(guān)資本運(yùn)作愈加頻繁,對于電商企業(yè)的估值也顯得愈加重要。但對于處在此類環(huán)境中的電商行業(yè),以信息、用戶為核心資源,加之具有高風(fēng)險、高收益的特征,使用傳統(tǒng)估值方法得出的結(jié)果往往與企業(yè)實(shí)際價值存在明顯偏差。于是,本文借用梅特卡夫定律,描述其局限性和適用性,并以云集為例針對其核心資源對原有模型進(jìn)行修正和構(gòu)建,發(fā)現(xiàn)采用梅特卡夫模型能在一定程度上提高會計(jì)信息質(zhì)量的相關(guān)性,從而提高市場決策有效性。

關(guān)鍵詞:梅特卡夫定律;電商企業(yè);價值評估

一、引言

在目前的“新經(jīng)濟(jì)、新模式、新技術(shù)”的大環(huán)境下,對于互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)來說,最為關(guān)鍵的核心資源是其用戶流量,但這卻難以用傳統(tǒng)的資產(chǎn)定義來計(jì)量。由于在傳統(tǒng)方法下,信息、用戶等核心資源存在難以可靠計(jì)量的問題,也就使得會計(jì)信息缺乏相關(guān)性,無論是股東還是外部投資者,使用者們都無法依據(jù)現(xiàn)有的會計(jì)信息來評估該類核心資源的價值創(chuàng)造能力,無法對該類新經(jīng)濟(jì)下的企業(yè)進(jìn)行價值評估。因此,本文需要引入新的模型,將用戶資源和信息資源這類難以計(jì)量的資源也納入會計(jì)體系的計(jì)量范圍。

我們不妨借鑒20世紀(jì)80年代,以太網(wǎng)創(chuàng)始人梅特卡夫提出的梅特卡夫定律。在互聯(lián)網(wǎng)興起的背景下,該定律認(rèn)為:一個網(wǎng)絡(luò)的價值等于該網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)的平方,且網(wǎng)絡(luò)價值與用戶數(shù)量的平方成正比。這一定律不僅對評價用戶資源的價值創(chuàng)造能力給出了一個指導(dǎo)方向,也解釋了在現(xiàn)實(shí)生活中,為何兩家業(yè)務(wù)類似的基于互聯(lián)網(wǎng)的電商企業(yè)價值不同,并且為何該行業(yè)中存在較為明顯的馬太效應(yīng)。一是由于核心資源的量的區(qū)別,用戶數(shù)量的增長會使企業(yè)價值呈幾何數(shù)級地增長;二是電商企業(yè)也具有網(wǎng)絡(luò)外部性,即使用某個網(wǎng)絡(luò)平臺的用戶越多該網(wǎng)絡(luò)就越有價值。當(dāng)平臺的規(guī)模越大,流量越大,所儲存的信息也就越多,無論是用戶還是企業(yè)都能通過各種方式實(shí)現(xiàn)流量的變現(xiàn)?;谝陨显颍谑潜愠霈F(xiàn)了“強(qiáng)者愈強(qiáng),弱者愈弱”的局面。

二、梅特卡夫定律的局限性

雖然梅特卡夫定律給出了我們?nèi)绾斡?jì)量用戶數(shù)量等核心資源的價值創(chuàng)造能力的理論指導(dǎo),但是由于其關(guān)鍵因素所固有的局限性,仍有許多學(xué)者對梅特卡夫定律有所爭議,認(rèn)為正是基于此定律衍生出的DEVA估值模型使得20世紀(jì)末的許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價值被高估,導(dǎo)致了互聯(lián)網(wǎng)泡沫的產(chǎn)生和破滅,該定律所認(rèn)為的網(wǎng)絡(luò)資源價值與用戶數(shù)量平方成正比過于激進(jìn)。本文從以下三方面來陳述梅特卡夫定律所存在的局限性,并對此的可修正性提出建議。

一是梅特卡夫認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)價值與用戶數(shù)量的平方成正比,而新經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的電商企業(yè)大多都有采用平臺戰(zhàn)略,通過網(wǎng)絡(luò)平臺提供媒介或內(nèi)容的服務(wù),對這些企業(yè)而言,用戶數(shù)量既體現(xiàn)了其商業(yè)模式本質(zhì),又貢獻(xiàn)了大部分價值創(chuàng)造能力,屬于企業(yè)最為重要的核心資源之一。但是,用戶數(shù)量的概念較為模糊,并且可以說在絕大多數(shù)的情況下,為企業(yè)帶來價值創(chuàng)造能力的用戶數(shù)量并不等于實(shí)際“用戶數(shù)量”。

二是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)中工作站、服務(wù)器、終端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的個數(shù),也就意味著該參數(shù)與企業(yè)規(guī)模相關(guān)。通常而言大規(guī)模的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)也就越多。但是這一參數(shù)的實(shí)用性較差,一般來說我們難以得到并準(zhǔn)確計(jì)量某一企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)。一方面是由于數(shù)據(jù)的難以獲取,另一方面也是因?yàn)樵趯?shí)務(wù)中多數(shù)企業(yè)都會通過光纜租賃的方式來經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)平臺,這又給準(zhǔn)確計(jì)量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量提供了難度。由于這一參數(shù)的缺陷,導(dǎo)致梅特卡夫定律更多是定性分析資源價值,而不是定量分析,而數(shù)據(jù)的估計(jì)性就會使得最終估計(jì)價值失去可靠性。

三是基于定律,用戶資源的增加能帶來指數(shù)級的價值創(chuàng)造能力,但這顯然與事實(shí)相悖。首先,從定律可以得出兩家企業(yè)的合并會使得企業(yè)價值翻倍,但若合并前兩家企業(yè)的商業(yè)模式與用戶等核心資源都存在高度的相似性,其實(shí)際價值并不會按理論上翻倍。其次,用戶資源帶來的價值不可能隨著用戶數(shù)量的增加而一直增加,網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)也存在其邊界。因此在運(yùn)用梅特卡夫定律時,我們需要納入更多的考慮因素,并考慮該定律的適用情況。

三、梅特卡夫定律的驗(yàn)證

自20世紀(jì)末互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展以來,人們清楚地認(rèn)識到了網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)在這一發(fā)展過程中起到的作用,但是互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅后,人們對其的質(zhì)疑在于,將用戶數(shù)量或者說是企業(yè)規(guī)模的平方作為自變量來定義網(wǎng)絡(luò)資源的價值,是不是變相夸大了其中的作用,過于神化網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的價值。因此在這一質(zhì)疑的過程中,有學(xué)者提出了不同的定律法則,對網(wǎng)絡(luò)價值和用戶數(shù)量之間的關(guān)系做了修改。

1999年,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和軟件的先驅(qū)David·Reed提出了Reeds Law,該定律認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)價值應(yīng)該與互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)呈2n指數(shù)級同比例增長。但是顯然,從數(shù)學(xué)定義上,當(dāng)n>4后,指數(shù)級增長將會遠(yuǎn)大于平方級增長。也就是說,當(dāng)用戶數(shù)量達(dá)到某個值后,在里德定律下,由用戶創(chuàng)造的網(wǎng)絡(luò)價值將遠(yuǎn)大于梅特卡夫定律所定義的價值。這又產(chǎn)生了上文所說的局限性,甚至里德定律會在某個時間比梅特卡夫定律更加激進(jìn)。

2006年,Odlyzko和Briscoe將齊普夫定律引入互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),提出Odlyzkos Law。齊普夫定律最初用于英語單詞的出現(xiàn)頻率上,認(rèn)為單詞序號與出現(xiàn)頻次之積為常數(shù),即排序越靠后出現(xiàn)頻率越少,代表了單詞越生僻。將這一概念推廣到電商行業(yè)中,即表示當(dāng)用戶數(shù)量增加時,越是之后新增加的用戶其能創(chuàng)造的價值就越小,也就是說每個用戶所創(chuàng)造的價值都是不同的,這正是提出了對上文梅特卡夫定律第一個局限性的修正方法?;邶R普夫定律推定,Odlyzkos Law認(rèn)為用戶貢獻(xiàn)的總價值為該網(wǎng)絡(luò)中所有其他成員遞減的1/k之和,也就是與1+……1/(n-1)成正比,這近似于log(n),用戶創(chuàng)造的價值與用戶數(shù)量的關(guān)系。雖然齊普夫定律表達(dá)了用戶數(shù)量應(yīng)該考慮用戶貢獻(xiàn)度這一觀點(diǎn),但是它仍具有相同的局限性。定義上log(n)的函數(shù)同樣可以無窮大,以此為基礎(chǔ)得到的用戶資源價值只是增長速度小于梅特卡夫定律,但價值依然沒有邊界,所以該定律的適用性也需要驗(yàn)證。

為了驗(yàn)證梅特卡夫定律的適用性,梅特卡夫(2013)和張星洲(2015)分別基于Facebook和騰訊過去十年的收入與用戶活躍度數(shù)據(jù),使用不同的定律模型進(jìn)行了擬合,從模擬結(jié)果可以看出,基于梅特卡夫定律對該類互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的收入和用戶貢獻(xiàn)度之間的擬合度最高,相比于里德定律、齊普夫定律以及其他,更準(zhǔn)確地反映了過去十多年基于互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)發(fā)展的真實(shí)情況。并且,當(dāng)月活躍用戶數(shù)量處于較低水平時,齊普夫定律對于用戶價值的估值往往高于梅特卡夫定律的估值。而兩家公司都是在月活躍用戶數(shù)量大約大于10億后,齊普夫定律對其的估值曲線才開始逐漸上揚(yáng),之前都近似于線性增長。因此在創(chuàng)建初期,梅特卡夫定律對用戶的估值相對而言更加準(zhǔn)確。我們選擇參照梅特卡夫定律,對處于初創(chuàng)期的電商企業(yè)云集進(jìn)行模型的構(gòu)建和修正。

對于云集而言,一方面從會員人數(shù)分析,根據(jù)2019年的中報顯示,云集會員人數(shù),即能為企業(yè)貢獻(xiàn)價值的活躍用戶只有1077萬人。相比而言,淘寶在2019年第二季度末的月活躍用戶達(dá)到7.55億,拼多多為3.66億,京東則超3.2億人。另一方面,從云集2015年成立以來的財務(wù)報表中可以看到,其固定資產(chǎn)占比平均只有1.15%,最高的一年也只有1.5%,云集顯然符合輕資產(chǎn)模式的電商企業(yè)的條件。

四、估值模型的構(gòu)建

1.原有模型的缺陷

梅特卡夫定律的初始公式為V=K×N2,其中K為商業(yè)化系數(shù),N為用戶數(shù)量。以新經(jīng)濟(jì)下的電商企業(yè)作為研究對象時,商業(yè)化系數(shù)應(yīng)體現(xiàn)企業(yè)三個方面的價值,分別為企業(yè)的市場地位、資產(chǎn)變現(xiàn)能力和用戶的活躍度與忠誠度。之后,國泰君安證券以梅特卡夫估值模型為基礎(chǔ)提出了更為詳細(xì)的國泰君安四維模型。其中,將商業(yè)化系數(shù)簡化并分拆為K和P,K為變現(xiàn)因子,P為溢價率系數(shù),而N和R則是傳統(tǒng)定義,分別代表用戶規(guī)模和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)距離。

但是以上兩個模型都存在明顯缺陷。正如前文提到的梅特卡夫定律存在的局限性,參數(shù)N和R都只停留在定性分析階段。節(jié)點(diǎn)距離R難以計(jì)量,用戶規(guī)模N沒有區(qū)分有價值的活躍用戶。此外,對于變現(xiàn)因子和溢價率系數(shù)我們難以選取一個標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo),這些參數(shù)對模型結(jié)果帶來的影響都是源于多方面的共同作用。例如,我們可以選擇市場占有率來代表企業(yè)的溢價能力,也可以賦予月活躍用戶排行的權(quán)重進(jìn)行衡量。這些模型都未考慮企業(yè)為了獲取用戶所付出的成本。如果為了獲得用戶而付出的成本高于基于用戶獲得的收益,那么由模型計(jì)量出來的估值再高也就沒有意義,無法賦予用戶資源信息真正的有用性。

2.模型參數(shù)修正

(1)對電商行業(yè)的修正

梅特卡夫定律認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)價值和用戶數(shù)量的平方成正比,但是該定律提出時的應(yīng)用對象為社交網(wǎng)絡(luò)公司,與電商公司不同,社交網(wǎng)絡(luò)更加注重用戶數(shù)量,主要活動是提供媒介服務(wù),在用戶越多且彼此的信息傳遞越頻繁時,對該社交網(wǎng)絡(luò)的依賴性也就越大,因此該網(wǎng)絡(luò)也就越有價值。而電商企業(yè)則不同,提供的媒介平臺所服務(wù)的用戶既有賣家又有買家,這就導(dǎo)致本質(zhì)上他們的盈利模式不一樣。電商企業(yè)除了依靠廣告投放和其他增值服務(wù)外,更多地是憑借供應(yīng)商入駐費(fèi)、買家會員費(fèi)、交易抽成來盈利,所以企業(yè)關(guān)注的不僅僅是用戶的交流,更是平臺的交易量和交易額。因此我們將該定律應(yīng)用于云集時,這種用戶價值與用戶數(shù)量呈平方式的關(guān)系就并不準(zhǔn)確,使用用戶與商品數(shù)量之間的聯(lián)系比只考慮用戶數(shù)量更加適合。并且,提供的商品數(shù)量也是電商企業(yè)規(guī)模大小的一個代表。

(2)對用戶數(shù)量的修正

從云集的營銷模式出發(fā),尋找能為云集創(chuàng)造價值的活躍用戶。云集是一家基于社交分享來進(jìn)行商品銷售的電商平臺,它的絕大部分收入來自自營商品的銷售,其銷售的主力為會員,即微店店主。從云集官網(wǎng)可以獲取,2018年云集的交易會員只占買家人數(shù)的26.3%,但是卻貢獻(xiàn)了成交總額的66.4%,這表明云集的大部分銷售收入來源于交易會員。而且,根據(jù)公司招股說明書,2018年參與交易的會員中通過社交關(guān)系進(jìn)行推廣的比例達(dá)到64.7%,參與交易的會員復(fù)購率高達(dá)93.6%。這一方面說明了交易會員的用戶黏性高,另一方面說明交易會員不僅為企業(yè)直接貢獻(xiàn)了商品銷售收入,而且?guī)砹烁蟮挠脩糍Y源,間接創(chuàng)造了價值。因此,綜上分析,我們將模型中關(guān)于用戶數(shù)量的參數(shù)定義為交易會員數(shù)量。

(3)考慮獲取用戶的成本

用戶流量是電商企業(yè)的核心資源,在企業(yè)初創(chuàng)時期都需要投入大量的營銷費(fèi)用,吸引用戶,擴(kuò)大企業(yè)的影響能力。用戶資源的獲取顯然需要更多資金的支持,所以在對電商企業(yè)的用戶資源進(jìn)行估值時,我們必須將獲取用戶的成本考慮在內(nèi),否則估計(jì)結(jié)果就會失去可靠性。但是無論是梅特卡夫定律還是上述兩個模型在估計(jì)用戶資源價值時,都沒有考慮企業(yè)為了獲取用戶付出的成本。由于云集采用的是點(diǎn)對點(diǎn)銷售,而當(dāng)規(guī)模擴(kuò)大時,就能形成點(diǎn)對面迅速擴(kuò)張的趨勢,因此在對云集進(jìn)行估值時,我們將其主要的營業(yè)開支,包括銷售費(fèi)用、管理費(fèi)用等定義為獲取用戶的成本,將模型中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)距離的參數(shù)替換為單位用戶的獲客成本。

(4)綜合考慮得到企業(yè)價值

除了用戶數(shù)量和獲取用戶的成本外,我們還需對商業(yè)化系數(shù)這一參數(shù)進(jìn)行修正。根據(jù)上文分析,因?yàn)樯虡I(yè)化系數(shù)考慮了企業(yè)的變現(xiàn)能力、溢價能力等,而這些都是由核心資源為企業(yè)帶來的價值,并且商業(yè)化的定義為通過交換來達(dá)到營利目的,所以使用云集通過交易會員所獲得的收入來代表其核心用戶資源的商業(yè)化價值,即每用戶平均收入貢獻(xiàn)。

針對云集,我們將原有模型修正為。其中,ARPU代表每交易會員平均收入貢獻(xiàn),N代表交易會員數(shù)量,M代表云集所提供的商品數(shù)量,R代表每單位用戶的獲取成本。

①用戶數(shù)量的確定

由于云集2019年披露的數(shù)據(jù)并不全面,因此我們選擇2018年的數(shù)據(jù)對其交易會員這一核心資源進(jìn)行估值,以提高其結(jié)果的可靠性。根據(jù)云集所提交的招股說明書,2018年云集的交易會員人數(shù)為740萬,用戶年復(fù)購率為93.6%,因?yàn)槲覀冃枰氖呛诵馁Y源的有效人數(shù),衡量這部分用戶能為企業(yè)創(chuàng)造的價值,所以我們將交易會員數(shù)量確認(rèn)為692.64(740*93.6%)萬人。

②商品數(shù)量的確定

根據(jù)云集基于會員社交的電商模式,其需要通過激勵會員來充分挖掘社交流量的潛力,對于用戶的社交關(guān)系鏈依賴性非常強(qiáng),因此在這個過程中,建立用戶之間、用戶與企業(yè)之間的信任度格外重要。所以云集實(shí)行的辦法是,一件相同的商品只有一個商家,憑借控制商家的質(zhì)量來保證企業(yè)的信用度,這也造成了云集的商品種類并不多。在云集的招股書中寫道,2018年平臺日均SPU(標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品單元)為6613款,因此我們將其商品數(shù)量確認(rèn)為6613。

③每交易會員平均收入貢獻(xiàn)的確定

我們可以將交易會員所貢獻(xiàn)的收入分為三個方面。一是會員費(fèi)收入,成為云集的會員需每年支付398元。二是交易會員所貢獻(xiàn)的平臺銷售收入,根據(jù)云集2018年的財務(wù)報告,買家人均成交總額為978.4元。三是交易會員根據(jù)自己的社交關(guān)系鏈,所吸引的用戶購買收入。2018年參與交易的會員中通過社交關(guān)系進(jìn)行推廣的比例達(dá)到64.7%,所以我們將這64.7%的用戶所貢獻(xiàn)的收入也納入評價交易會員為云集帶來的創(chuàng)造價值中。因此,最后我們計(jì)算得到每交易會員平均收入貢獻(xiàn)為2009.42元(398+978.4*(1+64.7%))。

④每單位用戶獲取成本的確定

我們按照營銷費(fèi)用除以新增買家規(guī)模作為平均新增用戶獲客成本的計(jì)算方式,在此計(jì)算方法下,根據(jù)2018年云集財務(wù)報告顯示,2018年平均新增買家成本為151.6元/人。

五、總結(jié)

2019年5月3日,云集在納斯達(dá)克正式掛牌時的開盤發(fā)行價為13.42美元,當(dāng)日市值達(dá)到32億美元,按當(dāng)日的人民幣對美元匯率的中間價換算,市值為214.56億元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我們所估計(jì)的云集交易會員的價值。但是在現(xiàn)在新經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境下,有許多企業(yè)的核心資源是無法按現(xiàn)有的會計(jì)體系計(jì)量的,因此在會計(jì)信息缺乏相關(guān)性的前提下,市場對于上市企業(yè)的估值普遍存在高估或者低估的可能性。

云集在上市后的四個月內(nèi),市值就經(jīng)歷了大幅度跳水,最高的一天蒸發(fā)了167億元人民幣。從“云起”到“云落”,這一過程完全暴露了我們現(xiàn)有的會計(jì)信息質(zhì)量缺乏相關(guān)性的問題。云集的營銷模式一直以來被詬病為變相“傳銷”,會員制只是作為傳銷的馬甲。而從成立到IPO的道路上,還先后經(jīng)歷了“微店第一店”、“社交電商”、“會員電商”這三種定位,但是這樣講起來好聽的故事也隨著市值的一路大跌被打破。和云集類似,還有許多新上市的電商企業(yè)一直在經(jīng)歷虧損,究竟能否扭虧為盈,需要我們對其核心資源的價值有一個較為準(zhǔn)確的評價。我們對云集核心資源的估值與其上市時相差了將近175億元人民幣之多,一方面是由于在這段時期內(nèi)交易會員數(shù)量確實(shí)上升了83萬人,另一方面現(xiàn)在的市值證明,高估的值更多的是市場沒有準(zhǔn)確估計(jì)該核心資源所帶來的價值泡沫。

所以,在現(xiàn)有體系下無法將例如用戶數(shù)量的核心資源納入會計(jì)確認(rèn)計(jì)量的情況下,根據(jù)上述我們所采用的估值模型對企業(yè)的核心資源進(jìn)行估值,能在一定程度上提高會計(jì)信息質(zhì)量的相關(guān)性,從而提高市場決策有效性。

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作者簡介:卓唯佳(1997.12- ),女,漢族,廣東梅州人,上海國家會計(jì)學(xué)院,碩士生在讀;鄒方雨(1997.03- ),男,漢族,浙江臺州人,上海國家會計(jì)學(xué)院,碩士生在讀

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