中国互联网自1987年与国际计算机网络成功连接后,开始迅猛发展,直至2019年,中国网民规模已达8.54亿,互联网普及率达61.2%,约占全球网民规模的五分之一。伴随着用户规模的扩大,网络经济也不断发展,根据2019年我国上市公司500强的行业分布数据显示,信息技术公司数量最多,市值总额仅次于金融行业,互联网企业已成为提升我国GDP的中坚力量。与此同时,互联网企业融资、上市、并购等资本运作日益频繁,而这些交易背后的融资数额、股票估值和收购价格都与企业价值密切相关,因此对企业价值进行合理准确地评估有利于企业管理者与投资者做出合理决策,减少损失。然而由于互联网企业盈利模式、资产结构、风险水平等方面与传统企业有较大区别,并且其发展初期通常处于亏损状态,故大多数传统估值方法并不适用于互联网企业,因此学界开始运用用户价值法对互联网企业进行价值评估。用户价值法起源于梅特卡夫定律,认为网络价值与网络规模相关,由于互联网具有马太效应,当网络达到一定规模,网络价值将呈爆发式增长。DEVA模型是第一个依据该定律构建起来并运用到企业估值中的方法,但是学界普遍认为该模型的广泛应用导致了2000年互联网泡沫,此后学者对互联网估值理论及方法展开进一步研究。本文的主要内容是:首先通过分析互联网企业特点与传统估值法适用范围,得到传统估值法并不适用于我国部分互联网企业的结论;然后引出梅特卡夫定律及用户价值估值模型在互联网企业中的运用,在总结原有估值模型的局限性后,对模型系数进行修正并得到修正后的用户价值估值模型;最后运用该模型对案例公司进行价值评估,将估值结果与市值比较,得出修正后的用户价值估值模型较为有效的结论。文章共分七个部分:第一部分主要介绍了我国互联网企业发展现状及研究意义,指出本文的创新及不足。第二部分阐述国内外传统估值理论及互联网企业估值方法的发展历程,并对当前研究成果进行总结。第三部分阐述分析互联网企业盈利模式、发展特点与相关理论,指出影响互联网企业价值的两大因素。第四部分分别对传统估值法中绝对估值法与相对估值法的适用范围及局限性进行分析,并结合前文对互联网企业特点的描述,总结得出互联网企业估值难点。第五部分介绍了梅特卡夫定律以及基于该定律创建的三个模型:DEVA模型、国泰君安估值公式与施焱旻的用户价值估值模型,之后根据梅特卡夫定律,在现有模型的基础上对相关系数进行修正:（1）用户规模由月活跃人数（MAU）表示;（2）用户粘性由日活跃人数（DAU）/月活跃人数（MAU）的比值表示;（3）变现系数由付费用户/MAU比率和用户平均收入值（ARPU）表示;（4）溢价系数使用同行业公司平均市净率倍数（P/B）表示;（5）市场潜力系数由未获得用户数/MAU的比值表示,由此组成本文构建的用户价值估值模型。第六部分以哔哩哔哩弹幕网作为案例,使用相对估值法中的P/B、P/S模型及修正后的用户价值估值模型分别对该网络平台进行价值评估,并将三种估值方法的结果分别与当前市值进行对比,进一步分析估值结果与市值产生误差的原因,最后得出修正后的用户价值估值模型有效性的结论。第七部分对前文研究过程及结论进行简要总结。本文的研究意义主要在于:目前针对互联网企业的估值方法主要以传统估值法为主,用户价值法虽然依据互联网企业价值增长规律构建,然而对该方法的研究尚未形成成熟的理论体系,当前的几种估值模型参数定义未达成共识,且部分参数难以量化,因此应用较少,本文通过对原有模型参数进行一定的修正,提高了用户估值模型的可操作性与准确性,既进一步丰富用户价值估值理论体系,又为互联网企业估值方法如何具体应用提供一定参考。由于个人能力有限,未能将影响互联网企业价值的因素全部纳入估值模型的构建中,部分非财务数据在量化过程中含有一定的主观性,同时,该模型引入的市场潜力指标相关理论依据不够充分,设置较为粗略,导致运用本文模型进行估值的结果会有一定误差。