摘要：人工智能行業(yè)發(fā)展迅猛，創(chuàng)新技術(shù)引領(lǐng)的經(jīng)濟發(fā)展成為時代潮流。A公司股份有限公司（以下簡稱“A公司”）更是以獨家的視野作為人工智能軟件服務(wù)模塊中智能語音的開拓者。隨著人工智能上市公司魚貫而出，投資者期望與估值普遍高漲。本文基于APT理論冷靜分析影響人工智能公司價值的影響因素，并以A公司為例討論其價值區(qū)間，為其他同行業(yè)公司估值做出參考。
　　關(guān)鍵詞：公司估值；人工智能；APT；A公司
　　一、引言
　　21世紀是智能新時代。隨著IT產(chǎn)業(yè)的第五次浪潮，人工智能作為IT產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略性和前瞻性新興方向，成為繼大數(shù)據(jù)、云計算后世界科技新的焦點。2016年人工智能領(lǐng)域獲得投資超過580億元，同比增長50%。十九大提出科技創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展，更是國家大力促進科技創(chuàng)新的契機。4月8日“博鰲亞洲論壇2018年年會”開幕，以“開發(fā)創(chuàng)新的亞洲，繁榮發(fā)展的世界”為主旨。A公司作為軟件信息服務(wù)類企業(yè)，占據(jù)人工智能與軟件服務(wù)領(lǐng)域具有高研究價值。然而，現(xiàn)階段國內(nèi)涌起的“AI”熱使得大部分人工智能公司估值偏高，預(yù)期收益可能存在泡沫。準確的估值為企業(yè)帶來更多的股權(quán)融資機會和發(fā)展空間。
　　二、文獻綜述
　　對于股票估值的研究不在少數(shù)，不同的研究方法和統(tǒng)計方法帶來不同的結(jié)論。其中，股票估值的研究中具有較成熟成果的有絕對估值法和相對估值法。絕對估值法包括折現(xiàn)自由現(xiàn)金流理論及經(jīng)濟增加值估值等，相對估值法包括市盈率、市凈率等。早在1962年，William Sharpe提出資本資產(chǎn)定價模型（CAMP）為股票估值開辟了道路。而Stephen Ross 在此基礎(chǔ)上提出了經(jīng)典的套利定價理論（APT）概括為多種股票之間存在共同的影響因素加總可得到股票價值。Kim& Ritter（1999）比較相關(guān)評價法對上市公司估值準確性發(fā)現(xiàn)使用歷史數(shù)據(jù)比用業(yè)績預(yù)測更加準確。Lie& Lie（2002）通過市盈率、市凈率等相對估值法分別評估了公司股票內(nèi)在價值，發(fā)現(xiàn)估值準確性與公司規(guī)模、無形資產(chǎn)所占比重有關(guān)。
　　三、案例公司研究背景
　�。ㄒ唬┕�司概況
　　A公司（深股002230）類屬于人工智能、大數(shù)據(jù)、人臉識別、智能穿戴、智能音箱、在線教育等概念板塊。其控制人為中國移動通信有限公司。該公司是語音合成的拔尖企業(yè)，在全球語音市場份額為6.7%，國內(nèi)更是達到50%。2010年推出全球首個智能語音交互云平臺“訊飛語音云”在“AI+”背景下推動建設(shè)“平臺+賽道”戰(zhàn)略。戰(zhàn)略主要包括為持續(xù)保持行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者地位而構(gòu)建AI開發(fā)者閉環(huán)迭代的生態(tài)體系，及能夠解決社會剛需并形成利潤根據(jù)地的主賽道。A公司在教育、公檢法、醫(yī)療、智慧城市、智能汽車、客服和消費者產(chǎn)品等領(lǐng)域形成了產(chǎn)品和應(yīng)用，并逐步拓展和研發(fā)。
　�。ǘ�）公司市場表現(xiàn)
　　2018年3月29日A公司宣布進行5112343.5CNY股票回購。信號理論認為，股票回購?fù)�往作為�?nèi)部人與外部人信息不對稱時，公司股價被低估或公司預(yù)期盈余優(yōu)于市場的可執(zhí)行性信號表達。而通過國泰安數(shù)據(jù)庫查找到近年來A公司的托賓Q值約為3～6之間，證明公司存在較大投資機會，符合股東利益最大化要求。在中國市場有效性不足的情況下，信號理論的效果并不明顯，主要支持代理成本理論即自用現(xiàn)金流觀點。但是考慮到A公司的股東與管理層不存在分歧均為一人，所以代理成本可忽略。股利回購昭示了公司未來業(yè)績表現(xiàn)值得期待。
　　另外公司的融資融券水平逐步提高，公司的分紅具有持續(xù)性和高支付率的特點，為投資者傳遞了企業(yè)業(yè)績良好具有持續(xù)成長和發(fā)展?jié)摿Φ男盘�。且公司的資產(chǎn)負債率穩(wěn)步增至40%左右，適應(yīng)現(xiàn)階段公司高增速發(fā)展。（見圖1）
　　四、案例公司選取理由
　　（一）行業(yè)可研究性
　　在知識經(jīng)濟時代下，人工智能行業(yè)具有高新信息技術(shù)的創(chuàng)新性和知識產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。人工智能與其他行業(yè)顯著不同的地方，在于其輕資產(chǎn)眾多，專利與知識產(chǎn)權(quán)為營業(yè)收入的重要來源。所以人工智能板塊上市公司信息披露中產(chǎn)品研發(fā)的資本性支出較多，且大部分以無形資產(chǎn)的形式表現(xiàn)的資產(chǎn)無實物形態(tài)，難以核算準確價值。第二是信息不對稱。以A公司為例，人工智能與語音教育的日常業(yè)務(wù)包含的固定資產(chǎn)較多且線上業(yè)務(wù)多，但由于國內(nèi)市場有效性弱且投資者無法獲取充分信息，可能存在“搭便車”行為，除了企業(yè)公布的財務(wù)報表中管理層發(fā)布的信息，人工智能行業(yè)資產(chǎn)價值評估存在一定難度，很大程度依靠個人判斷和外來宣傳干擾因素。這給人工智能板塊股票估值帶來了很大難度。
　�。ǘ�）方法可研究性
　　A公司創(chuàng)始人認為中國AI公司估值高因為中國貨幣數(shù)量與供求關(guān)系；國民對于人工智能期待過大；技術(shù)爆炸和高速積累的資本使得馬太效應(yīng)放大化。
　　本文基于人工智能公司視角，將人工智能的公司價值顯著性特征劃分為技術(shù)資本、人力資本、組織架構(gòu)與盈利能力三個方面。對于人工智能公司通常局域杰出的工作團隊和高學(xué)歷高研究能力的技術(shù)人員，這是企業(yè)重要的成本，也是利潤的造就者。在與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的數(shù)據(jù)時代，公司所用有的數(shù)據(jù)能力和自主研發(fā)成為投資者考核的重要技術(shù)性指標。而這里的資產(chǎn)并不指財務(wù)報表中的貨幣資產(chǎn)等實物資產(chǎn)，更多是以軟件開發(fā)和研發(fā)支出形式表現(xiàn)的資產(chǎn)。
　　五、案例公司股票估值
　　現(xiàn)代股票定價理論加入更多統(tǒng)計應(yīng)用元素，建立在一定的假設(shè)基礎(chǔ)上，模型理論性強且運行復(fù)雜。股票定價理論中普遍認可的有MPT、CAPM、因素模型及APT。Steven. Ross創(chuàng)立了套利定價理論并提出市場杜絕套利機會的觀點。通過將資產(chǎn)定義成一個多因素影響的線性模型，然后尋找恰當?shù)囊蛩亟M合來擬合定價。該模型的優(yōu)點是全面考慮了市場因素與非市場因素，結(jié)論更客觀有效。
　　（一）估值模型分析
　　本文在借鑒APT（套利定價理論）的基礎(chǔ)上，以因子分析法替代主成分分析法，通過縱向?qū)Ρ華公司與軟件服務(wù)業(yè)的行業(yè)估值，選用A股CSRC軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)（按照證監(jiān)會行業(yè)分類規(guī)定）的深滬上市公司。假設(shè)所有股票價值受F1， F2…， Fn多個因素影響，那么股票價值的回歸方程可以表示為：

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