摘要：科創(chuàng)板企業(yè)作為促進(jìn)實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化的重要力量，相比其他企業(yè)而言，具有不確定性、高成長(zhǎng)性、運(yùn)營(yíng)歷史較短等特點(diǎn)。然而目前，傳統(tǒng)的評(píng)估方法并不能考慮到科創(chuàng)板企業(yè)的特性，在該類企業(yè)價(jià)值體現(xiàn)上具有一定的局限性。因此，本文以科創(chuàng)板上的STXC企業(yè)為例，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)模型尋找可比公司，降低預(yù)測(cè)過程中的主觀性，基于改進(jìn)后的S-M模型與蒙特卡洛模擬相結(jié)合，計(jì)算出該企業(yè)的價(jià)值分布及概率分布，使最終結(jié)果能夠在體現(xiàn)“科創(chuàng)板”企業(yè)價(jià)值特點(diǎn)基礎(chǔ)上，同時(shí)得到更準(zhǔn)確的企業(yè)價(jià)值。

關(guān)鍵詞：企業(yè)價(jià)值；S-M模型；科創(chuàng)板

引言

當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境面臨著巨大變化，各國(guó)在高端制造領(lǐng)域展開了較量，中國(guó)制造業(yè)，已邁入爬坡過坎的攻堅(jiān)階段。高質(zhì)量發(fā)展要求企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級(jí)，提高產(chǎn)品質(zhì)量和效率，科技創(chuàng)新成為了我國(guó)減輕“攻堅(jiān)”壓力的重要措施?？苿?chuàng)板重點(diǎn)支持新一代高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，能夠幫助中國(guó)發(fā)現(xiàn)并支持最具有成長(zhǎng)性的企業(yè)，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)中國(guó)式現(xiàn)代化[1]。傳統(tǒng)的企業(yè)價(jià)值評(píng)估方法中，存在可比公司選擇較為主觀、科創(chuàng)板企業(yè)價(jià)值特性體現(xiàn)不明顯、企業(yè)價(jià)值預(yù)測(cè)較為靜態(tài)或單一等問題。因此，本文針對(duì)以上問題，構(gòu)建“科創(chuàng)板”企業(yè)價(jià)值評(píng)價(jià)體系，利用灰色關(guān)聯(lián)法來增加可比公司關(guān)聯(lián)度，選擇具有對(duì)企業(yè)價(jià)值不確定性處理優(yōu)勢(shì)的S-M模型來評(píng)估“科創(chuàng)板”企業(yè)價(jià)值，并增加無形資產(chǎn)攤銷和政府補(bǔ)貼攤銷來改進(jìn)模型，通過蒙特卡洛模擬得出最終結(jié)果[2]。

一、案例分析

（一）公司簡(jiǎn)介

STXC（y0）于2020年在上海證券交易所科創(chuàng)板上市，該公司屬于高新技術(shù)企業(yè)，建立了以自主研發(fā)為主的研發(fā)體系，成立了技術(shù)研發(fā)中心作為內(nèi)部研發(fā)平臺(tái)。

（二）灰色關(guān)聯(lián)分析

通過同花順選擇五個(gè)同行業(yè)的公司，對(duì)這五個(gè)公司的20個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，找到最恰當(dāng)?shù)目杀裙尽Ｔ趯ふ铱杀裙緯r(shí)，在傳統(tǒng)價(jià)值評(píng)價(jià)體系基礎(chǔ)上添加無形資產(chǎn)、研發(fā)能力等科創(chuàng)板企業(yè)特性指標(biāo)[3]，引用“創(chuàng)新板認(rèn)定評(píng)分指標(biāo)”中的“成長(zhǎng)性”指標(biāo)—凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率及銷售收入增長(zhǎng)率，來對(duì)企業(yè)的成長(zhǎng)性進(jìn)行衡量，具體公式如下：

凈資產(chǎn)增長(zhǎng)率=1/2（第二年末凈資產(chǎn)/第一年末凈資產(chǎn)+第三年末凈資產(chǎn)/第二年末凈資產(chǎn)）-1

銷售收入增長(zhǎng)率=1/2（第二年銷售收入/第一年銷售收入+第三年銷售收入/第二年銷售收入）-1

通過整理分析所有公司的年度報(bào)告，計(jì)算出2022年12月31日各項(xiàng)可比指標(biāo)，建立基礎(chǔ)的價(jià)值指標(biāo)表，如表1所示。

以STXC的各財(cái)務(wù)指標(biāo)為基準(zhǔn)，用均值法對(duì)表1數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，并利用處理后的數(shù)據(jù)通過差序列計(jì)算公式?i=，得到各公司差序列值，分析出被評(píng)估企業(yè)與可比企業(yè)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小絕對(duì)差值（?i）=0.0114，最大絕對(duì)差值（?i）=15.967，計(jì)算出關(guān)聯(lián)系數(shù)：（ζ通常取0.5），得到y(tǒng)1-y2公司的關(guān)聯(lián)度值分別為0.9039、0.9366、0.9347、0.8464、0.8785。

關(guān)聯(lián)度越大，說明被評(píng)估公司與可比公司之間的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，其參考意義就更大，所以按關(guān)聯(lián)度大小確定y2、y3、y1三家企業(yè)作為被評(píng)估企業(yè)的可比企業(yè)，確定該三家公司的權(quán)重分別為：33.75%、33.68%、32.57%。

二、S-M模型參數(shù)估計(jì)與結(jié)果分析

（一）模型原理

S-M模型結(jié)合了實(shí)物期權(quán)和現(xiàn)金流折現(xiàn)的思想，是一系列依賴路徑的連續(xù)時(shí)間模型，在對(duì)各相關(guān)變量進(jìn)行初始值和蒙特卡洛模擬后，得到的模擬結(jié)果期望值會(huì)逼近被評(píng)估企業(yè)價(jià)值[4]。

（二）求取M值

根據(jù)STXC近年度的財(cái)務(wù)報(bào)表披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算出各參數(shù)取值。其中，本文認(rèn)為倍加系數(shù)M=10的做法存在較大的主觀性，無法與“科創(chuàng)板”企業(yè)自身的特征相契合，因此本文對(duì)M的取值方法進(jìn)行修正，根據(jù)上文中灰色關(guān)聯(lián)度求出的可比企業(yè)權(quán)重，應(yīng)用退出倍數(shù)法中的銷售收入作為該企業(yè)的退出倍數(shù)（銷售收入倍數(shù)=EV/銷售收入），求出該企業(yè)的M值。最終求得STXC的企業(yè)終值倍率為11，如表2所示。

（三）各參數(shù)取值

（四）結(jié)果分析

本文采用了matlab將S-M模型中的各參數(shù)值帶入開始進(jìn)行蒙特卡洛模擬，重復(fù)模擬20000次后，整體上提高了估算結(jié)果的準(zhǔn)確性，如圖1、圖2所示的企業(yè)整體價(jià)值分布圖及企業(yè)價(jià)值概率分布及模擬結(jié)果圖。

STXC的整體價(jià)值在95%置信區(qū)間內(nèi)的平均值集中為21.05億元，通過國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫查閱2022年12月31日的市場(chǎng)價(jià)值為20.07億元，與估值結(jié)果相差1.0489億元，偏差僅為4.89%，估值結(jié)果較為合理。由此可見，S-M模型能夠針對(duì)“科創(chuàng)板”企業(yè)的價(jià)值特性，得到較為合理的評(píng)估結(jié)果，對(duì)該類企業(yè)價(jià)值的評(píng)估能夠有很好的適用性[5]。

參考文獻(xiàn)：

[1]戴曉鳳，李檢華，高科技上市公司內(nèi)在價(jià)值評(píng)估：基于連續(xù)型實(shí)物期權(quán)模型的實(shí)證研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2009，30（01）：41-45.

[2]劉易斯.基于Schwartz-Moon模型的生物醫(yī)藥企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究[D].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)，2019.

[3]王治，李馨嵐.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)價(jià)值評(píng)估模型比較研究[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2021，42（05）：75-82.

[4]王玲，劉春學(xué)，王玉元，等.基于Schwartz-Moon定價(jià)模型的通信設(shè)備企業(yè)價(jià)值評(píng)估研究——以中興通訊為例[J].中國(guó)資產(chǎn)評(píng)估，2021（10）：22-29.

[5]權(quán)忠光，阮詠華，葉陳剛，等.基于Schwartz-Moon模型的大數(shù)據(jù)企業(yè)價(jià)值評(píng)估及其影響因素研究[J].中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師，2022（11）：53-58.

（作者簡(jiǎn)介：趙丫，西南林業(yè)大學(xué)。邊瑞，西南林業(yè)大學(xué)副教授、碩士生導(dǎo)師。）