创业平台需要正确认识自身估值与成本投入

编者按

本周一，交通运输部发布鼓励和规范共享单车发展政策征求意见稿，以期引导共享单车有序发展。事实上，在激烈的市场竞争之下，从ofo的黄和摩拜的橙，到永安行的黄与蓝……有人戏称，在共享单车领域，留给投资者的颜色真的不多了。

从漫天纷飞的免费骑行券，到你来我往的红包大战，从绑定微信和支付宝献上可快速进入的端口，到越来越相似的定位系统，风口与跟风齐飞的当下，这或许是创业门槛最低的时代，但在激烈的市场竞争环境之下，如果不能做到行业的领先者，长远来看前景则会比较暗淡。对此，如何避免受到传统经济估值逻辑的误导，充分理解新经济下网络效应对企业的估值和运营成本进行正确的分析，是摆在创业者面前的重要任务。

对企业家来说，今天是一个让人困惑的时代，在这个时代底层有两种不同逻辑：一个是传统经济旧逻辑，一个是新经济的新逻辑。

在传统经济估值逻辑下，最基本的出发点是对资源的加工。其核心的驱动力是现金流，基于现金流的回溯可以得到所谓的净现值（NPV）。这套估值逻辑非常成熟，过去很多年里，无论是上市公司还是非上市公司，大都遵从这套逻辑。

但是从上世纪90年代开始，出现了另外一套逻辑体系，这套逻辑体系就是新经济估值逻辑体系。这一体系的底层代码发生了极大变化——刚才提到传统经济是基于对资源加工，新经济整个估值体系是基于对知识和信息的加工。新经济的底层驱动逻辑不再是现金流，而是“用户价值”，核心落在了用户上。

新经济的估值逻辑之下会产生两大效应：一是信息规则，二是网络效应。

首先，从经济角度来说，信息作为一个标的，它的生产成本有可能极高，但是它的边际复制成本可能几乎为零。什么意思？比如好莱坞或者迪士尼去拍一个影片可能要投入上亿美元，但是复制这张碟片的成本几乎为零；第二，信息具有时效性——你一分钟之前拿到的信息有可能价值连城，一分钟之后可能一钱不值。

其次，体现新经济核心价值更关键的是网络效应。网络的核心定义很简单，一个网络每增加一个用户，原有的每一个用户的价值都随之增加，这就叫网络效应。举例来说，某网络有100个用户，第101个用户的加入使得原有100个用户的价值都随之增加，这也经常叫作网络的外延性。

网络效应的提出，离不开一个非常著名的人物，这个人和整个互联网的发展密切相关，名叫梅特卡夫，也是3Com公司的创始人。由于他提出了信息效应与网络效应，使得整个新经济的估值逻辑不再沿用现金流，而以用户价值为核心。

值得强调的是，这套逻辑的起点是基于用户价值，最关键的指标是用户数。随着时代的推移，现在非常常见的日活跃用户、月活跃用户以及用户的持续活跃度。比如Facebook跟Twitter虽然都是社交媒体，但Facebook每个用户的月时长大概是21个小时，也就是每天每个用户大概花42分钟左右在Facebook上面，但是Twitter的用户每天大概只花0.1个小时，就是6分钟。所以二者的时长有很大的差异。

虽然新旧两种经济的驱动逻辑完全不一样，但也有一个指标能够把这两套估值逻辑连接起来。就是ARPU——单个用户的平均收益——这个收益可以分别以天、月、年为单位。

回到本质的问题，作为一个新经济代表的互联网公司，把用户都圈到了手里，究竟要实现什么目标？最终就是为了ARPU值。但是最有意思的是，在过去的两三年间，互联网公司对ARPU值的关注还远远不够。

一个网络或者一个平台到底该怎么估值？

这是每一个互联网创业者都会面临的同一个问题，因为最终你是想做一个网络，但是一个网络的价值到底等于什么？有人说取决于用户数，有人说取决于时间，还有人说取决于购买力……看上去这些似乎都相关。但是梅特卡夫却在上世纪70年代提出了一个著名的推论，叫梅特卡夫定律：一个网络的价值和网络的用户数的平方成正比。

如果一个网络中有n个人，那么网络对于每个人的价值与网络中其他人的数量成正比；当n趋向无穷大时，网络对于所有人的价值与n的平方成正比。

这个推论可能听起来没什么感觉，那么让我们来做个简单的推导。如果梅特卡夫的推论成立，那么当你的网络用户数是竞争对手网络用户数的1/3时，意味着你的价值可能只有对手的大约1/9；如果你的用户数是对手的十分之一，可能就意味着你在这个市场领域就不用干了。

所以这个定律也就告诉我们，今天整个互联网竞争为什么只有第一和第二才有利益，它背后最根本的逻辑就在这里。如果在一个行业处于第三位，用户数只有第一位的几分之一，那么此时，创业成功的希望就比较渺茫了。

2013年，在梅特卡夫定律提出40年之后终于有数据开始定论。同时，梅特卡夫自己又做了一个实证研究，假设一个网络的价值是和它用户数的平方成正比，那么，该网络的成本应该是什么？

对此，2015年，中科院有3个数学家用腾讯和Facebook的数据做了对比，从2003年到2013年，分别对标了腾讯和Facebook用户数据与网络成本。

首先，腾讯和Facebook针对的是不同的两个用户群，一个是中国，一个是海外；其次，收益模式完全不一样，腾讯以游戏为主，Facebook是以广告为主；第三，企业文化也不尽相同，一个是东方文化，一个是西方文化，所以二者代表的是两个完全不同的网络。

但是，研究的结果却发现，二者网络的成本无一例外都同样符合n的平方的定律。也就是说，不论是腾讯还是Facebook，去维护一个100万人的网络和维护1000万人的网络，对后者所投入的成本都是前者的100倍。

这也可以解释为什么很多互联网公司在高速扩张的时候是最危险的时候。因为企业对投入的预判会远远低于想象。梅特卡夫定律升级版再次证明，一个网络的成本和收入，都和它的用户数n的平方成正比，而不是和n成正比。

为什么要说这个案例呢？虽然两者的驱动逻辑是完全不一样的，其实不难发现，到最后判断新经济估值的会合点，还是在ARPU身上。

上述研究的结论对我们有什么启发呢？

第一，在网络效应语境里面，单单只是力争上游没有太大意义，优于平均数也没有意义，你必须比平均数高出一个量级才有意义。否则就算你的用户数看起来和对方差得并不远，但是你的估值却可能被对手远远甩在后面。这就意味着你只有行业里的第一第二才能确保活得很好，这就是赢家通吃的含义。

第二，投入成本黑洞效应。

维护一个网络的成本，其实可能远远高于管理者的预判。网络价值是和这个网络节点数的平方成正比，你就会发现你对投入成本预判始终落后于真实成本，你始终会跟不上投入的决心和预判，始终跟不上维护网络真实需要的成本。你认为这个网络用户数多出10倍，可能要花多出10倍的投入，但其实不是，你也许要多花100倍的投入。

第三，优化效应。当你的用户数只是竞争对手零头的时候，这个时候勇于退场可能是一种美德。你最需要做的也许是赶紧去寻找下一个战场，而不是在这个战场做过多的纠缠。

（作者为中欧国际工商学院教授，本文转载自中欧国际工商学院，微信号：ceibs6688）