计算机软件著作权评估案例［方案及手册］

计算机软件著作权评估案例［方案及手册］内容摘要：

确地确定风险收益率一直是许多股票分析师的研究课题。 例如：在美国， Ibbotson Associates 的研究发现从 1926 年到 1997 年，股权投资到大企业平均年复利回报率为 %，超过长期国债收益率约 %。 如果以几何平均计算，这个差异被认为是股权投资风险收益率。 然而到目前为止，我们还未发现一家中国研究机构进行此项研究，我们也无法直接找到该风险收益率。 为此，我们参考美国 Ibbotson Associates 的分析计算方 法分析自行计算确定中国股市的超额风险收益率。 我们的估算方法简述如下： 我们知道截止评估基准日，中国有两个证券交易市场，上海证券交易市场和深圳证券交易市场。 两交易市场分别在 1991 先后建立。 上海证交所股票交易指数称为 “上证综合指数 ”或 “上证综指 ”，深圳证交所股票交易指数称为 “深证成分指数 ”或 “深证成指 ”。 证券交易指数是用来反映股市股票交易的综合指标。 鉴于以上分析，我们分别选用上证综指和深证成指为上交所和深交所的股票投资收益的指标。 为了计算股市平均投资回报率，我们首先将上交所的 457 家上市公司每家 5 年平均投资 收益率计算出来， 然后将 457 家 5 年的平均投资收益率进行算术平均计算，得出457 家上市公司 5 年平均投资收益率的算术平均值；同样，我们计算了深交所的 442 家上市公司 5 年的平均投资收益率的算术平均值。 我们得出的最终结果如下： 上交所 % 深交所 % 我们以上述收益率为股票市场风险投资收益。 请详见附表。 第三步：确定对比公司相对与股票市场风险系数 β。 β 被认为是衡量公司相对风险的指标。 投资股市中一个公司，如果其 β 值为 则意味着其股票风险比整个股市平均风险高 10%；相反 ，如果公司 β为 ，则表示其股票风险比股市平均低 10%。 因为投资者期望高风险应得到高回报， β值对投资者衡量投资某种股票的相对风险非常有帮助。 我们了解到，目前中国尚没有一家机构从事于 β 的研究并定期公布 β值。 为此，我们参考美国 β的计算方法采用如下方法估算 β值：  收集自 1998 年 8 月 1 日至评估基准日对比公司每月月底交易收盘价。 14  收集对比公司在 1998 年 8 月 1 日至评估基准日期间宣布分红、送股及配股 等分配方案及除权日期等。  收集上交所和深交所 1998 年 8 月 1 日至评估基准日每月月末收盘指数。  用下列 公式计算投资对比公司月度回报率 Rp Rp =mimiiii MPP PPMNTNPTD ivPP  11 )()1( Rp: 投资对比公司每月回报率； Pi: 对比公司第 i 月月末收盘价； Div: 每股现金分红； N : 每股送、增股数； Pm: 对比公司配股价； M: 每股配股数； T: 有效股票投资所得税税率 (设定 20%)；  用如下公式计算月度股指收益率 Ri = (JiJi1)/Ji1 Ri: 股指收益率； Ji: 第 i 月月末股指收盘价；  用如下公式计算月度股指收益率 Ri =11iiiJJJ Ri: 股指收益率； Ji: 第 i 月月末股指收盘价；  以 Rp 为 y， Ri 为 x 进行线形回归分析 “y = a+bx”，计算 b 作为 β。 请详见附表。 第四步：估算公司规模超额收益率 Rs 一般认为投资者期望的投资回报率与其需要承担的投资风险相关，承担的投资风险越高，期望的投资回报率就会越高。 公司的规模对投资风险大小是有直接关系的，公司资产规模小、投资风险就会增加，反之，公司资产规模大，投资风险就会相对减小。 企业资产规模与投资 风险这种关系已广泛被投资者接受。 15 在国际上有许多知名的研究机构发表过有关文章详细阐述了公司资产规模与投资回报率之间的关系。 如美国的 Ibbotson Associate 在其 SBBI 每年度研究报告中就有类似的论述。 事实上 Ibbotson Associate 将美国的上市公司分为大公司和小公司，从最近年度的报告可以看出小公司的平均回报率高于大公司约 2%~4%左右。 另外，国际知名的财务咨询公司普华永道（ PriceWaterhouseCoopers LLP 或 PwC）也对此进行过独立研究。 普华永道对美国 1963 年到 1997 年上市公司的平均年期望回报率与公司资产规模之间的关系进行了研究。 普华永道首先对 1963 年到 1997 上市公司进行分组，每组包括若干个上市公司。 将每组上市公司的平均投资回报率和资产平均值作为一组样本点，从而得到若干个样本点。 研究资产规模与投资回报率之间的关系。 普华永道的研究结论为公司资产规模与期望投资回报率之间存在如下关系： Re = %–%LOG(A) 其中： Re ：投资回报率； A ：为公司总资产账面值； LOG ：为常用对数 (下同 )。 参考普华 永道的做法，我们对中国的上市公司进行了研究，我们的研究过程及结论简述如下： 我们对沪市和深市的上市公司分别研究。 沪市上市公司： 选取了沪市截止 2020 年底的全部上市公司共 558 个，对于上述上市公司，我们进行了初步数据筛选，剔除一些不合理的上市公司，我们初步筛选的条件如下：  上市公司截止 2020 年底需至少有 2 年上市历史；  公司只发行人民币 A 股；  剔除所有的 ST 和 PT 公司； 经过上述初步筛选，剩余上市公司满足上述条件的是 350 个。 根据 CAPM 模型计算出上述上市公司的股权收益率，并进行进一步筛选，我们知道由 于中国股市目前尚不完全规范，股票炒做现象时有发生，因此我们需要剔除一些收益率奇高或奇低的公司，我们最后得到样本点共 243 个。 我们将上述 243 个样本点， 按总资产账面值大小进行排序，并将其分为 10 组，计算每组的收益率和总资产的平均值，结果如下：（单位：万元） 16 组号 组样本点数 总资产平均值 总资产平均值对数 收益率平均值 1 15 30,618 % 2 15 43,346 % 3 17 54,550 % 4 25 73,171 % 5 29 90,692 % 6 49 115,796 % 7 18 139,939 % 8 19 160,508 % 9 19 203,390 % 10 37 440,413 % 从上表中我们看出沪市上市公司总资产的常用对数与收益率可能不存在线性关系，但进一步发现在资产规模在 11 亿以下可能存在线性关系，为此我们将总资产在 115,796万元以下的数据进行回归分析得到以下关系： Re = %–%LOG(A) (R2 = %) 其中： Re: 投资回报率； A:为公司总资产账面值； 由以上论述我们可以得出以下结论，沪市上市公司的期望股权投资回报率在资产规模 10 亿元以下时，是与总资产的常用对数存在负线性关系，在资产规模超过 10 亿元之后，这种关系变成不十分明确。 深市上市公司： 采用与沪市上市公司同样的方法，我们对深市上市公司进行了研究。 我们最后得到深市上市公司样本点 244。 样本点数据如下： （单位：万元） 组号 样本点数量 总资产平均值 总资产平均值对数 股权收益率平均值 1 23 40,692 % 2 38 64,417 % 3 33 90,113 % 4 17 105,572 % 5 16 116,764 % 6 25 133,203 % 7 29 168,672 % 8 32 243,589 % 9 22 371,467 % 10 9 1,396,948 % 与沪市上市公司情况类似，从上表中我们看出深市上市公司总资产的常用对数与收益率可能不存在线性关系，但进一步发现在资产规模在 16 亿以下可能存在线性关系， 17 为此我们将总资产在 168,672 万元以下的数据进行回归分析得到以下关系： Re = %–%LOG(A) (R2 = %) 其中： Re: 投资回报率； A:为公司总资产账 面值； 由以上论述我们可以得出以下结论，深市上市公司的期望股权投资回报率在资产规模 16 亿元以下时，是与总资产的对数存在负线性关系，在资产规模超过 16 亿元之后，这种关系变成不十分明确。 根据以上结论，我们分析了对比公司的资产规模，我们发现上述三对比公司的资产规模 (2020 年 6 月 30 日数据 )大致如下： 浪潮软件： 亿元 用友软件： 亿元 被评估公司： 亿元 按上述数据代入沪市、深市上市公司的资产规模调整公式中即可计算出资产规模超额收益率。 第五步：计算现行股权收益率 将恰当的数据代入 CAPM 公式中，我们就可以计算出对比公司的股权期望回报率。 股权资金回报率的计算请详见附表。 债权回报率 在中国，对债权收益率的一个合理估计是将市场公允短期和长期银行贷款利率结合起来的一个估计。 目前在中国，只有极少数国营大型企业或国家重点工程项目才可以被批准发行公司债券。 事实上，中国目前尚未建立起真正意义上的公司债券市场，尽管有一些公司债券是可以交易的。 然而，另一方面，官方公布的贷款利率是可以得到的。 事实上，评估基准日，有效的长期（ 5 年及 5 年以上）平均贷款 利率是 %。 由此，我们可以采用该利率作为长期债权收益率。 对于短期债权，由于同样的原因，我们采用评估基准日有效的一年内平均银行贷款利率 %作为短期债权收益率。 利用对比公司长短期债券比例作为权重计算加权平均值作为对比公司债权回报率。 根据中国财务会计方面的有关政策，我们在确定长、短期负息债权是依据以下原则： 18 短期债权包括：短期借款、一年内到期的长期负债及其他应付款等。 长期债权包括：长期借款、应付债券、长期应付款等。 总资本加权平均回报率 股权期望回报率和债权回报率可以用加权平均的方法计 算总资本加权平均回报率。 权重评估对象实际股权、债权结构比例。 总资本加权平均回报率利用以下公式计算： WACC = )1( TED DRED ER de  其 中 : WACC = 加权平均总资本回报率； E = 股权； Re = 期望股本回报率； D = 付息债权； Rd = 债权期望回报率； T = 企业所得税率 ( 设定 15%)； WACC 的计算请详见附表。 对比无形资产投资回报率的确定 上述计算的 WACC 可以理解为投资企业全部资产的期望回报率，企业全部资产包括 流动资产、固定资产和无形资产组成。 WACC 可以用下式表述： WACC = iiffcc RWRWRW  其中： Wc: 为流动资产（资金）占全部资产比例； Wf: 为固定资产（资金）占全部资产比例； Wi: 为无形资产（资金）占全部资产比例； Rc: 为投资流动资产（资金）期望回报率； Rf: 为投资固定资产（资金）期望回报率； Ri: 为投资无形资产（资金）期望回报率； 我们知道，投资流动资产所承担的风险相对最小， 因而期望回报率应最低。 我们取一年内平均银行贷款利率 %为投资流动资产期望回报率。 投资固定资产所承担的风险较流动资产高，因而期望回报率比流动资产高，我们取银行 5 年以上平均贷款利率 19 %为投资固定资产的期望回报率。 我们将上式变为 Ri = iffcc W RWRWWA CC  计算 Ri 为投资无形资产的期望回报率。 对于流动资产我们在估算中采用企业营运资金，计算公式如下： 营运资金 = 流动资产合计 –流动负债合计 + 短期银行借款 + 其他应付款等 +一年内到期的长期负债等。 对于固定资 产我们在估算中采用企业固定资产账面净值和长期投资账面净值之和。 本次评估无形资产折现率的确定 我们首先计算对比公司无形资产期望回报率的平均值为 %。 我们最后取值为%作为无形资产折现率。 请详见附表。 1． 评估结论 根据我们评估测算，本次委估计算机 软件著作权 的公平市场价值如下： 软件版权评估值为 6,800 万元。 附件：收益法评估计算表 1. 计算机软件版权无形资产评估计算表 2. 软件产品销售数量 /收入预测表； 3. 软件产品销售成本预测表； 4. 销售费用预测表； 5. 管理费用预测表； 6. 无形资产投资回报率计算表 ； 7. 加权资金资金成本计算表； 8.。