收益法評估參數(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀、效果及優(yōu)化

何衛(wèi)紅 許世珍

[摘要]收益法在上市公司重大資產(chǎn)重組中得到廣泛使用，其評估結(jié)果的高增值率一直受到研究者的關(guān)注。以軟件信息行業(yè)2013—2018年的90個重大資產(chǎn)重組事項為樣本，詳細分析各項評估參數(shù)，對比評估報告預(yù)測和實際利潤實現(xiàn)狀況，發(fā)現(xiàn)90份評估報告收益預(yù)測模型單一、收入預(yù)測依據(jù)簡略、折現(xiàn)率預(yù)測主觀性較強，存在比較明顯的高估的現(xiàn)象。并據(jù)此提出了完善評估方法和評估標準、建立行業(yè)數(shù)據(jù)庫或統(tǒng)一的信息平臺、強化企業(yè)風(fēng)險評估等對策。

[關(guān)鍵詞]收益法；資產(chǎn)重組；資產(chǎn)評估；折現(xiàn)率

上市公司超過90%的重大資產(chǎn)重組項目交易定價均以第三方評估機構(gòu)提供的評估價值為基礎(chǔ)確定 [1]。選擇收益法作為最終評估方法的樣本比例逐年上升，逐漸成為三大基本評估方法中使用比例最高的方法 [2-4]。

收益法評估一直受到研究者的關(guān)注。以往研究主要關(guān)注資產(chǎn)基礎(chǔ)法、市場法和收益法在中國上市公司并購重組過程中的運用 [5-7]，也有部分研究涉及收益法在實際應(yīng)用過程中的細節(jié)問題，例如岳公俠等通過收集資產(chǎn)評估報告的信息研究了收益法下參數(shù)設(shè)定問題 [8]；趙立新等通過研究2012—2016年連續(xù)四年間上市公司披露的資產(chǎn)評估報告及說明，發(fā)現(xiàn)折現(xiàn)率參數(shù)的測算在理論與實際應(yīng)用間存在差異，差異主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)選取期間、市場口徑等方面 [9]。

影響收益法評估結(jié)果的重要因素不僅僅是折現(xiàn)率，它包括了模型設(shè)定、收益預(yù)測、折現(xiàn)率確定等多個方面。已有的研究對于這些方面的具體內(nèi)容研究甚少，這在一定程度上導(dǎo)致研究結(jié)果對實踐的指導(dǎo)意義減弱。軟件信息行業(yè)的高成長性讓其逐漸成為并購中的熱門行業(yè)，2017年軟件信息行業(yè)并購案例數(shù)達941例，排名第二，同時也是評估增值率最高的行業(yè) [3]。本文擬以軟件信息行業(yè)2013—2018年的90份重大資產(chǎn)重組評估報告為樣本，詳細分析各項評估參數(shù)，并對比評估報告預(yù)測和實際利潤實現(xiàn)狀況，發(fā)現(xiàn)收益法評估過程存在的問題，并提出對策建議，以期更好地改進收益法在實際評估中的應(yīng)用效果。

一、 數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

本文數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊。樣本選取方式如下：首先，從國泰安數(shù)據(jù)庫中的并購重組數(shù)據(jù)庫搜尋出2013—2018年軟件信息服務(wù)業(yè)的并購重組事件總共618件；其次，考慮到本文需要詳細閱讀相關(guān)的資產(chǎn)評估報告及公告以搜集收益法具體參數(shù)數(shù)據(jù)，因此從中選取重大資產(chǎn)重組事件1作為搜尋評估報告的清單，共106件；最后，根據(jù)上述清單，在巨潮資訊中手工搜集相關(guān)資產(chǎn)評估報告、評估前審計報告、重組后年度報告等各種相關(guān)公告，剔除評估方法未采用收益法、評估信息說明不全面或有重大缺失的以及標的為境外公司的樣本，最終得到有效樣本90個，相關(guān)信息如表1所示。

二、 收益法模型及相關(guān)計算公式

1. 折現(xiàn)模型

根據(jù)不同的收益口徑衍生出三種不同的收益法估值模型：以公司股利現(xiàn)金流為收益指標的折現(xiàn)模型，剔出債務(wù)人收益部分的股權(quán)自由現(xiàn)金流量折現(xiàn)模型，包含股東和債權(quán)人權(quán)益主體的自由現(xiàn)金流折現(xiàn)模型。90個評估案例使用的折現(xiàn)模型統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

評估樣本均沒有對所選折現(xiàn)模型的理由和依據(jù)做出相應(yīng)的說明。將企業(yè)自由現(xiàn)金流量作為收益折現(xiàn)口徑成為評估師們的常選項。對比三種折現(xiàn)模型，認為操作便捷這一特點是公司自由現(xiàn)金流模型（FCFF）被廣為使用的首要原因 [10]。股權(quán)自由現(xiàn)金流模型（FCFE）考慮的是扣除債權(quán)人權(quán)益之后歸屬于全部股東的收益，計算現(xiàn)金流量時要特別考慮涉及債務(wù)現(xiàn)金流的部分。尤其是如果被評估單位剛好有財務(wù)杠桿率高的問題或者是由于借款導(dǎo)致財務(wù)杠桿變動大時，F(xiàn)CFE模型計算出的評估結(jié)果與標的公司實際價值的偏離程度更高，還有可能出現(xiàn)股權(quán)全部權(quán)益價值為負值的情況，而使用FCFF模型不會出現(xiàn)評估值為負的情況，現(xiàn)金流量剔除了企業(yè)借貸債務(wù)的影響。

2. 基于自由現(xiàn)金流量的經(jīng)營性資產(chǎn)價值計算

經(jīng)營性資產(chǎn)價值是企業(yè)評估價值的重要組成部分，也是評估報告的主體內(nèi)容。不管是以股權(quán)自由現(xiàn)金流為收益口徑還是以企業(yè)自由現(xiàn)金流為收益口徑，經(jīng)營性資產(chǎn)的計算都是由自由現(xiàn)金流量得到的。需要指出的是，在評估報告的方法說明和實際進行現(xiàn)金流預(yù)測的過程中，部分評估報告的計算公式使用出現(xiàn)了前后不一致的情況，具體信息如表3所示。

3. 現(xiàn)金流增長模式及詳細預(yù)測期限

現(xiàn)金流量的增長模式本應(yīng)與企業(yè)獲取收益的方式以及企業(yè)所處的發(fā)展周期直接相關(guān)，通常包括兩階段增長模型、三階段增長模型和多元增長模型。從表3可以看到，在評估報告的實際項目預(yù)測中，所有樣本均采用了兩階段增長模型。大部分評估案例將第二階段也就是永續(xù)期的現(xiàn)金流量設(shè)置為第一階段的最后一年金額固定不變，少數(shù)樣本考慮了永續(xù)期收益額的增長率問題。

對于兩階段增長模型的選用依據(jù)，54個樣本沒有說明選取兩階段增長模型的原因，占比為60%；15個樣本的理由是評估慣例，占比為16.67%；另有21個評估報告是根據(jù)企業(yè)自身發(fā)展情況和行業(yè)發(fā)展趨勢選用兩階段增長模型，但是也沒有詳細的分析過程。以久其軟件并購億起聯(lián)為例，評估報告中僅僅是用概括性的話語說明模型的選用依據(jù)是“現(xiàn)有的國家政策、億起聯(lián)所在行業(yè)的周期性分析、其他會加快或縮短標的進入穩(wěn)定期的因素”，并沒有詳細分析選擇兩階段模型的內(nèi)容。

兩階段增長模型在評估過程中將持續(xù)經(jīng)營的期限劃分為詳細預(yù)測期和永續(xù)期，筆者對詳細預(yù)測期的年數(shù)進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)最短預(yù)測期為4年（5個樣本），最長預(yù)測期為8年（1個樣本），絕大多數(shù)樣本為5年或者6年。對于詳細預(yù)測期年數(shù)確定的原因和依據(jù)，和兩階段模型確定時一樣，大多沒有特別的描述，以評估實踐中的慣例為準。

三、 收益法各參數(shù)預(yù)測具體取值方法或依據(jù)

1. 營業(yè)收入

未來收益預(yù)測的核心內(nèi)容就是營業(yè)收入的預(yù)測。評估實務(wù)中，成本、費用、稅金、營運資金增加額等項目的預(yù)測都有可能以歷史數(shù)據(jù)占收入的比重來確定。由于成本、費用等項目在評估過程中一般依據(jù)成本收入比或費用率，因此收入預(yù)測的準確與否會直接影響評估價值的準確性。

筆者對營業(yè)收入預(yù)測的依據(jù)進行歸類與統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)有10個樣本沒有披露收入預(yù)測的依據(jù)，其余80個分別依據(jù)歷史年度經(jīng)營數(shù)據(jù)、行業(yè)發(fā)展情況、已簽訂合同、企業(yè)未來發(fā)展規(guī)劃四個中的一個或多個因素進行預(yù)測，各因素累計次數(shù)如表4所示。

23個評估樣本的收入預(yù)測依據(jù)是已簽訂合同。這可能與被評估單位的銷售模式相關(guān)。當被評估單位的銷售模式是以招投標或訂單制銷售時，能否與客戶續(xù)簽成為收入預(yù)測的重要依據(jù)。同時已簽訂合同也是銷售價格和銷售數(shù)量預(yù)測的重要依據(jù)。以千方科技的標的公司交智科技為例，標的公司交智科技與客戶的交易模式是以訂單為中心開展的，從下單到標的公司交貨大約經(jīng)歷1~2個月的周期。因此交智科技收入預(yù)測的主要依據(jù)是已簽訂單數(shù)量、續(xù)簽可能性、交貨能力、客戶下單頻次及周期等因素。

36個樣本采用了行業(yè)分析作為收入預(yù)測依據(jù)，但是僅有2個樣本有進一步詳細的行業(yè)分析。高新興并購國邁科技的評估中，詳細地分析了國邁科技主營業(yè)務(wù)所在行業(yè)，即執(zhí)法信息數(shù)據(jù)管理市場、數(shù)據(jù)安全市場的規(guī)模，同行業(yè)上市公司的收入增長情況，主營業(yè)務(wù)前十大項目的名稱及金額。千方科技并購交智科技的評估中，從國內(nèi)國際未來八年安防市場的規(guī)模及增長速度、在手訂單詳情與客戶穩(wěn)定性、海內(nèi)外市場份額等方面為收入預(yù)測提供支撐依據(jù)。而其余的樣本僅僅是預(yù)測依據(jù)中提到了行業(yè)分析，沒有附上詳細的行業(yè)分析內(nèi)容，或者是引用某個評估報告中提到的被評估單位所在行業(yè)的復(fù)合增長率或者是行業(yè)發(fā)展速度。

2. 營業(yè)成本

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，79個樣本詳細說明了營業(yè)成本預(yù)測的依據(jù)，占比87.78%，有11個樣本沒有說明，占比12.22%。詳細說明成本預(yù)測方式的79個樣本中，有18個的預(yù)測依據(jù)是以營業(yè)成本的歷史構(gòu)成區(qū)分不同項目的特點，按不同的方法進行分項預(yù)測。其余61個樣本以營業(yè)成本為整體進行預(yù)測，其中44個是以歷史毛利率為基礎(chǔ)預(yù)測未來的毛利率，由此計算營業(yè)成本。13個樣本是以歷史成本占收入的比重也就是成本率為預(yù)測依據(jù)。另外還有4個樣本是結(jié)合企業(yè)營業(yè)成本的特點，采用特定的方式預(yù)測，具體如表5所示。

3. 折現(xiàn)率

收益法模型的選用與折現(xiàn)率確定的方法是相匹配的，即FCFF折現(xiàn)模型與加權(quán)平均資本成本（WACC）匹配，F(xiàn)CFE折現(xiàn)模型與資本定價模型（CAPM）匹配。折現(xiàn)率模型中的四個主要參數(shù)是：無風(fēng)險利率Rf、市場風(fēng)險溢價ERP（rm-rf）、風(fēng)險相關(guān)系數(shù)β、企業(yè)特別風(fēng)險調(diào)整系數(shù)ε。

（1）無風(fēng)險利率rf

共有89個評估案例披露了無風(fēng)險利率的確定方法及數(shù)值。方法基本趨同，以國債的平均到期收益率為基礎(chǔ)。差異主要體現(xiàn)在國債到期剩余年限的選擇，共分為剩余年限5年期以上、剩余年限10年期、剩余年限10年期以上、剩余年限15年期以上四種。其中選取剩余年限10年期及10年期以上的有72項，占比為80.90%。

（2）市場風(fēng)險溢價ERP（rm-rf）

37個樣本采用我國股票市場數(shù)據(jù)作為確定市場風(fēng)險溢價的基礎(chǔ)，一般選取一段期間內(nèi)我國某個股票指數(shù)的數(shù)據(jù)測算市場預(yù)期報酬率，再計算市場預(yù)期報酬率超出無風(fēng)險利率的部分。計算過程中涉及三個指標選取，分別是收益率計算周期長度、股票指數(shù)種類、無風(fēng)險利率剩余年限。股票指數(shù)選取有三種，分別是上證指數(shù)、滬深300指數(shù)、上證和深證指數(shù)，選取何種股票指數(shù)的原因及依據(jù)并沒有說明。收益率計算周期的差異較大，主要是起始年份和計算周期不同，起始年份有1991年、1992年、1999年、2004年；計算周期最長的是26年，最短的是9年。無風(fēng)險收益率剩余年限的選取是以十年以上的為主。

35個樣本采用成熟市場的風(fēng)險利率作為確定市場風(fēng)險溢價的基礎(chǔ)，通過對成熟市場的數(shù)據(jù)進行風(fēng)險調(diào)整得到。成熟市場數(shù)據(jù)多來源于美國市場，如美國長期國債的收益率指標、美國股票相對于國債收益差值的平均數(shù)，還有紐約大學(xué)教授發(fā)布的比率。選取該類計算基礎(chǔ)的評估機構(gòu)認為，我國股票市場發(fā)展歷史較短，還沒有達到穩(wěn)定完善的狀態(tài)，存在數(shù)據(jù)不完整、波動大、代表性差的問題。因此，對成熟市場的風(fēng)險溢價調(diào)整得到符合我國國情和市場情況的ERP更為合理。

少量樣本選用了其他計算方法。2份樣本直接以我國滬深兩市在某一確定時間周期內(nèi)的復(fù)合增長率的平均值作為ERP的取值；4個樣本是依據(jù)評估機構(gòu)自身的研究結(jié)果或者是依據(jù)其他機構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)（如中企華）得到市場風(fēng)險溢價。還有11個樣本未披露其具體的確定方法。

（3）風(fēng)險系數(shù)β

共有84個評估案例披露了風(fēng)險系數(shù)的確定方法及數(shù)值。本文統(tǒng)計的是調(diào)整后的有杠桿β值。計算過程中涉及四個因素：可比公司的選取、回歸時選用的股票指數(shù)、回歸周期及長度、標的公司的杠桿率。可比上市公司樣本的選取依據(jù)主要是主營業(yè)務(wù)內(nèi)容、資產(chǎn)規(guī)模、資產(chǎn)負債率等要素，共有50份評估報告書詳細披露了選用可比公司的數(shù)量，其中，可比公司數(shù)量在10家以下的樣本占比為72%，有36個。有4份并購評估樣本，選取了標的公司所在行業(yè)所有上市公司的無杠桿貝塔值作為計算基礎(chǔ)。回歸周期的長短選擇也有較大的差異，主要是按月指標回歸和周指標回歸的差異。其中月度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計期間主要是距基準日前36個月、24個月，周指標的統(tǒng)計期間主要是250周、150周、100周。由于標的公司大多沒有債務(wù)資本，因此目標公司的財務(wù)杠桿率主要參照行業(yè)平均資本結(jié)構(gòu)、可比公司平均財務(wù)杠桿率、或者是取財務(wù)杠桿率為1。

不同的數(shù)據(jù)來源渠道也會影響到貝塔的取值。評估機構(gòu)計算貝塔值主要依據(jù)第三方數(shù)據(jù)庫平臺。另外WIND和同花順數(shù)據(jù)終端還提供了貝塔計算器，也有不少評估機構(gòu)選用該方法。

（4）特定風(fēng)險系數(shù)ε

共有89個評估案例披露了特定風(fēng)險系數(shù)的取值。特定風(fēng)險系數(shù)的確定基礎(chǔ)有兩種：第一種是基于評估師對標的公司的判斷，第二種是基于公司規(guī)模與特有風(fēng)險回報率之間的線性關(guān)系。83家企業(yè)采用第一種方法，主要依賴的是評估人員對標的的了解及相關(guān)評估經(jīng)驗，從企業(yè)成立時間長短、融資的難易程度、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模大小、治理水平的高低和結(jié)構(gòu)是否完善等方面綜合考慮取值。6家企業(yè)采用第二種方法，基于學(xué)者對滬深兩市1000多家公司的歷史數(shù)據(jù)研究，得出標的公司總資產(chǎn)規(guī)模大小與特定風(fēng)險回報率之間的回歸方程。

四、 評估準確性分析

1. 估值準確性分析

已有研究表明，我國上市公司的并購定價與資產(chǎn)評估報告中的評估價值基本相同 [1]，而并購交易價格與標的企業(yè)的公允價值之差被稱為合并商譽。本文從并購后是否出現(xiàn)商譽減值方面評價估值準確性，也就是并購后出現(xiàn)商譽減值被視為估值不準確。

統(tǒng)計表明，截止到2018年年報和2019年業(yè)績快報，90個樣本中有38個標的發(fā)生了商譽減值，占比42%。其中12個樣本連續(xù)兩年發(fā)生了減值，2個樣本連續(xù)三年發(fā)生減值，商譽減商譽原值比例的平均值為60.03%，13個標的公司商譽減值總額占原值的比例超過80%。具體如表6所示。

2.收益預(yù)測準確性分析

收益法評估現(xiàn)金流量測算是基于預(yù)測凈利潤數(shù)據(jù)做出的，上市公司年報中披露的主要參股公司的收益情況也是凈利潤數(shù)據(jù)，本文選取凈利潤作為對比的收益口徑。預(yù)測凈利潤數(shù)據(jù)取自于90個樣本重大資產(chǎn)重組報告書中未來收益預(yù)測數(shù)據(jù)中的凈利潤，實際凈利潤數(shù)據(jù)取自主并方年報中披露的主要控股公司收益情況，如若年報無法獲取，將選擇用業(yè)績承諾實現(xiàn)情況報告或者是盈利預(yù)測審核報告中的實際業(yè)績。

考慮到業(yè)績承諾對于并購雙方的約束和激勵作用，本文將比較期分為兩個階段，業(yè)績承諾期間和業(yè)績承諾期滿后，以更好地觀測收益法預(yù)測的準確性。

（1）業(yè)績承諾期間

業(yè)績承諾期一般為3年，對于業(yè)績承諾期大于3年的樣本，本次僅統(tǒng)計其前三年的數(shù)據(jù)。剔除數(shù)據(jù)不完整的樣本，共統(tǒng)計了81個并購樣本業(yè)績承諾期內(nèi)標的公司預(yù)測凈利潤的完成情況，其中42個樣本中標的公司連續(xù)三期的實際凈利潤大于收益法評估中預(yù)測的凈利潤，占比為51.85%。39個標的公司出現(xiàn)了實際凈利潤小于收益法評估中預(yù)測的凈利潤，占比48.15%；25個樣本是有1期低于預(yù)測凈利潤，13個樣本2期低于預(yù)測凈利潤，1個樣本連續(xù)3期低于預(yù)測凈利潤。另外，39個標的公司中有17個標的公司實際凈利潤占預(yù)測凈利潤的比值小于80%，4個標的公司實際凈利潤占預(yù)測凈利潤的比值小于50%。

（2）業(yè)績承諾期結(jié)束后

剔除數(shù)據(jù)不完整的樣本，共統(tǒng)計了39個并購樣本業(yè)績承諾期結(jié)束后標的公司預(yù)測凈利潤的完成情況。其中，僅有4個樣本標的公司實現(xiàn)凈利潤超過預(yù)測值，分別是海隆軟件并購二三四五、銀之杰并購億美軟通、久其軟件并購華夏電通、捷成世紀并購華視網(wǎng)聚。其余35個樣本的標的公司凈利潤均低于預(yù)測值，占比89.74%，29個標的公司業(yè)績承諾期后的實際凈利潤占預(yù)測凈利潤的比值均小于80%，21個小于50%，3家企業(yè)凈利潤甚至出現(xiàn)負數(shù)。

參照《上市公司重大資產(chǎn)重組管理辦法》（2019年10月）的相關(guān)規(guī)定1，本文認為，實際業(yè)績低于預(yù)測業(yè)績20%以上的可以視為預(yù)測不準，低于50%以上的嚴重不準。綜上所述，本文認為，2013—2016年信息技術(shù)行業(yè)的90份評估報告準確性不高，存在比較明顯的高估現(xiàn)象。

五、 評估存在問題及對策

1. 問題分析

（1）收益預(yù)測模型單一

90個案例均采用了兩階段增長模型，沒有結(jié)合企業(yè)及行業(yè)發(fā)展特點進行個性化的調(diào)整。事實上軟件信息領(lǐng)域企業(yè)的成長曲線可以通過多案例的歷史數(shù)據(jù)進行科學(xué)分析得到，且細分行業(yè)不同、商業(yè)模式不同，其未來成長曲線會有很大的差異，不是簡單的兩階段模型可以涵蓋的。

對90個評估案例中標的企業(yè)所在細分行業(yè)特點進行分析，有21家標的公司所在行業(yè)具有明顯的周期性，單一的選擇兩階段增長模型可能無法反映出企業(yè)未來盈利隨著行業(yè)周期的波動而變化的情況。例如標的公司處在通信行業(yè)的樣本，東方通并購惠捷朗，標的公司惠捷朗的主要產(chǎn)品是無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化測試軟件，主要面向通信行業(yè)的客戶。從通信行業(yè)的發(fā)展周期看，2009年1月發(fā)放的3G牌照，2013年12月發(fā)放的4G牌照，再到5G牌照，大約5年一個周期。因此，如果惠捷朗不能改變其產(chǎn)品和服務(wù)對象，那么，對于收入的預(yù)測應(yīng)該盡量擬合行業(yè)周期，至少進行5年一次的周期預(yù)測，而不能簡單地采用兩階段模型。

（2）收入預(yù)測依據(jù)簡略

90個樣本中沒有利用數(shù)學(xué)模型進行預(yù)測收入的例子，其預(yù)測依據(jù)和合理性分析僅僅只是以簡單的數(shù)據(jù)對比為主，例如列出被評估單位兩年一期的收入增長水平、行業(yè)內(nèi)相似上市公司的收入增長水平等，或者引用、摘抄一些行業(yè)分析報告中的數(shù)據(jù)，例如行業(yè)平均發(fā)展速度、行業(yè)市場規(guī)模等類似的信息，沒有實際能夠支撐收入高增長的依據(jù)。

將被評估單位的歷史年度增長率與預(yù)測第一期、預(yù)測第二期進行對比，發(fā)現(xiàn)有33家評估樣本的預(yù)測第1期的收入增長率呈現(xiàn)飛躍式的增長，遠超過歷史年度的增長幅度。其中有15家被評估單位預(yù)測第1期的收入增長率甚至超過了100%。但實際情況中，每個被評估單位的發(fā)展情況都不一樣，尤其是一些經(jīng)營歷史短、規(guī)模小的企業(yè)，由于前期基數(shù)小，并購前短時間內(nèi)的跳躍式的增長并不能完全成為并購預(yù)測的參考。

軟件信息領(lǐng)域的企業(yè)，確實具有爆發(fā)式發(fā)展的可能性，但評估師易將行業(yè)的爆發(fā)增長模式等同于行業(yè)內(nèi)企業(yè)的增長模式，以行業(yè)內(nèi)最為樂觀的情況預(yù)測標的的未來收益。實際中軟件信息行業(yè)的發(fā)展具有寡頭獨大的特點，輕資產(chǎn)企業(yè)規(guī)模相對較小，難以抵御市場需求變化、技術(shù)團隊流失等風(fēng)險，并不是所有企業(yè)都能享受到爆發(fā)式增長的福利。因此，大多數(shù)標的公司可能很難實現(xiàn)或達到評估師預(yù)測的高速增長。

（3）折現(xiàn)率預(yù)測主觀性較強

目前折現(xiàn)率的基本確定方式接近，但是由于計算公式涉及多個參數(shù)，包括無風(fēng)險利率、市場風(fēng)險溢價、風(fēng)險系數(shù)β值和個別風(fēng)險系數(shù)等，在選擇各個參數(shù)時，參照對象及預(yù)測依據(jù)非常豐富，包括歷史數(shù)據(jù)選取時間序列、參照的市場指數(shù)、參照企業(yè)數(shù)量和選取參照企業(yè)的標準等。并且選擇參數(shù)沒有統(tǒng)一的規(guī)范，存在較大的主觀性，導(dǎo)致可比性較差。參照物不同自然結(jié)果會有差異，例如2013年度以上證指數(shù)計算得出的市場風(fēng)險溢價為6.64%，而以滬深300指數(shù)計算得出的ERP為8.58%，相差2.47%，而為何選取這個參照物并沒有特別明確的依據(jù)；甚至還出現(xiàn)了即使參照體系一致，所計算出的無風(fēng)險利率和市場風(fēng)險溢價也不一致的情況1。特定風(fēng)險系數(shù)的確定受主觀判斷的影響最大，在參數(shù)測算過程中缺少細致分析，參數(shù)取值缺乏量化細化的數(shù)據(jù)支撐。當然，這本身也是折現(xiàn)率確定的難點，不能妄加批判。但是，從事后發(fā)生商譽減值的公司披露的商譽減值評估報告來看，在評估時確實存在特定風(fēng)險系數(shù)取值偏小的問題2。

2. 對策與建議

（1）完善評估方法和評估標準

現(xiàn)有的評估方法和使用的評估模型針對性不強，未充分考慮標的企業(yè)所處行業(yè)的特點、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的特性等因素。

第一，完善詳細預(yù)測期長度及永續(xù)年限的設(shè)定。目前評估模型基本采用5年期永續(xù)法，建議評估師結(jié)合標的公司所處生命周期設(shè)定不同的詳細預(yù)測年限，如成長期、平穩(wěn)期和下降期等，在不同的周期中設(shè)定不同的收入增長率，使模型的假設(shè)更符合公司發(fā)展的實際情況。

第二，改變單一地使用兩階段增長模型的模式。應(yīng)該充分結(jié)合標的企業(yè)生命周期，以及標的公司所處行業(yè)的周期性特點，選取更加符合企業(yè)未來成長曲線的增長模型。如三階段增長模型、指數(shù)增長模型。如果必要還可以引入期權(quán)模型進行預(yù)測。

第三，完善收益法中關(guān)于營業(yè)收入的預(yù)測。建議基于歷史經(jīng)營數(shù)據(jù)結(jié)合數(shù)學(xué)模型預(yù)測，例如可以采用自回歸積分滑動平均模型（ARIMA模型）和TREND函數(shù)對收益預(yù)測進行改進。這樣可以消除原始數(shù)據(jù)中不平穩(wěn)的因素，較好地降低由于人為判斷出現(xiàn)結(jié)果偏差的可能性。評估人員要在綜合考慮歷史經(jīng)營業(yè)績與行業(yè)發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，加強實地調(diào)研，深入了解標的公司的主營產(chǎn)品、價格走勢、市場份額及競爭情況等。

（2）建立行業(yè)數(shù)據(jù)庫或統(tǒng)一的信息平臺

信息來源渠道的不統(tǒng)一是導(dǎo)致參數(shù)數(shù)值在同一方法下仍有差異的原因。目前我國還未搭建或成立專門服務(wù)于資產(chǎn)評估業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫平臺和數(shù)據(jù)發(fā)布機構(gòu)。評估測算中需要的數(shù)據(jù)和信息大多由評估人員或評估機構(gòu)自主通過第三方平臺搜集。為了能給評估從業(yè)人員提供可靠的數(shù)據(jù)信息規(guī)范參數(shù)的測算，并將同一計算方法下的參數(shù)取值差異控制在合理區(qū)間內(nèi)，有必要打造一個統(tǒng)一的專門服務(wù)于資產(chǎn)評估的數(shù)據(jù)庫，從數(shù)據(jù)獲取的源頭保證參數(shù)測算的規(guī)范性和準確性，如不同行業(yè)下市場風(fēng)險溢價的數(shù)據(jù)等。

對主觀性較強且個性特色鮮明的參數(shù)，如特定風(fēng)險系數(shù)，難以建立統(tǒng)一的方法測算，因此非常有必要對該參數(shù)做更深入的研究，從而為評估師提供更為科學(xué)規(guī)范的指導(dǎo)。建議對影響公司收益的風(fēng)險進行歸納分類，并給出相應(yīng)的影響系數(shù)或是賦值區(qū)間，這樣評估師至少是有據(jù)可依的。建議將學(xué)術(shù)界的實證研究結(jié)果應(yīng)用到評估實務(wù)中，如公司規(guī)模與特定風(fēng)險系數(shù)之間的回歸方程，這樣能有效降低由于主觀判斷帶來的差異性，也會使得估值結(jié)果更加可靠和公允。

（3）強化企業(yè)風(fēng)險評估

風(fēng)險會很大程度影響企業(yè)估值，甚至帶來企業(yè)估值模型的徹底改變。目前的資產(chǎn)評估報告花費大量的篇幅描述預(yù)測數(shù)值的過程，但是對于風(fēng)險的描述一般一帶而過。建議評估師在評估中除了考慮容易被觀察到的和接近格式化的市場競爭風(fēng)險、核心人員流失風(fēng)險外，還要結(jié)合企業(yè)自身特點，充分考慮個別風(fēng)險，例如新業(yè)務(wù)開拓風(fēng)險、行業(yè)周期、組織架構(gòu)調(diào)整風(fēng)險、研發(fā)風(fēng)險等。在運用收益法評估時，充分考慮這些風(fēng)險因素既可以更合理地估計企業(yè)收益變化曲線和提高各年收益預(yù)測精度，也可以幫助資產(chǎn)評估師更好地估計確定企業(yè)個別風(fēng)險系數(shù)。

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Application Status, Effect and Optimization of Income Approach Parameters：

Based on 90 Evaluation Samples of the Software Information Industry

Abstract：Income approach is widely used in major asset restructurings of listed companies and the high value-added rate of the results of the income approach has attracted the attention of many researchers. Using 90 major asset restructuring events in the software and information industry from 2013 to 2018 as samples，the thesis analyzes various evaluation parameters in detail and compares the evaluation report forecast with the actual profit realization status.The thesis finds that the 90 appraisal reports uses the single income forecast model and simple forecast basis，and the discount rate forecast is subjective, which leads to obvious overestimation. At last，the thesis puts forward some proposals such as improving valuation methods and standards, building industry database or unified information platform, and strengthening enterprise risk assessment.

Key words：income approach； asset restructuring； asset valuation; discount rate

基金項目：江蘇高校哲學(xué)社會科學(xué)重點研究基地—信息產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新和應(yīng)急管理研究中心和2018年“江蘇省社科應(yīng)用研究精品工程”財經(jīng)發(fā)展專項課題《并購商譽、業(yè)績承諾與審計師治理》（項目編號：18SCB-44）。

作者信息：何衛(wèi)紅（1971-），女，南京郵電大學(xué)管理學(xué)院教授，研究方向為公司治理、財務(wù)管理；許世珍（1996-），女，南京郵電大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向為財務(wù)管理。

（收稿日期：2021-01-14 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>