互联网企业并购风险控制研究—以快手收购Acfun为例

摘要：在数字化进程加速以及信息化不断普及下，互联网企业并购变成了扩大市场资源、获取竞争优势的重要战略。但互联网行业具有轻资产、高估值的属性，同时还有技术迭代的风险，使得互联网并购失败率很高。本文以快手并购Acfun为案例，以相关理论为基础, 构建涵盖估值、融资、支付、整合风险四个维度的风险评价指标体系，运用层次分析法进行风险权重的确定，并将其与模糊综合评价方法相结合对风险等级进行定量化,系统地研究互联网企业并购财务风险识别与控制。

关键词：互联网企业并购;财务风险;风险防范

一、引言

在信息化技术持续提升与数字化的推动下，中国网民数量将达到10.79亿，网络普及率率达到76.4%。而并购已经成为互联网公司突破瓶颈，扩大市场占有率，维持竞争优势，实现战略协同的关键。我国互联网产业并购总交易额已超过3.8万亿元，但超过45%的案例无法达到预期的协同效果。并购过程中面临的各种风险，对企业成功与否有着重要影响。

与传统产业相比，互联网企业所面对的风险更多，特别是在短视频产业。传统的财务指标很难对其核心资产进行量化，增加了估值的风险。另外，支付方式面临着两种选择：一是现金支付容易导致公司的资产流动性危机，二是股权转让会导致公司控制权的稀释。同时组织结构重组、团队文化融合、协同效率低下等诸多风险因素交织在一起，使得整合风险尤其突出。

本文以短视频行业的领军企业——快手为例，在面临用户增速下降、内容同质化严重的情况下，采取了并购的策略。但由于其涉及到估值、财务、整合和合规等多种风险，因此需要建立有针对性的风险防控机制，为我国互联网公司的并购决策提供借鉴。

二、互联网企业并购风险的成因分析

互联网公司并购风险本质上是行业的“高估值、轻资产、快速迭代”的本质特征和企业并购的复杂性相互交织放大。

企业估值风险的一个重要原因是企业的信息不对称和无形资产评估的困难。互联网企业的资产结构主要包括用户数据等，这些资产缺少活跃的市场，也没有统一标准化的定价模式，其定价容易受到市场成长、用户粘性等不确定性因素的影响。此外，我国并购双方之间还存在着严重的信息障碍。为了获得更高的利润，被收购公司有可能对用户数据进行粉饰，夸大其技术潜力和盈利模式。虽然并购方会履行尽职调查，但对于非财务信息的核查却非常困难，同时由于互联网产业的快速更新和信息的变化，也限制了尽调的深度。

融资和支付结构的不平衡还会导致企业的并购风险，互联网企业经常通过风险投资和私募基金等方式进行合作来满足资金需求。虽然在早期维持了较低的资产负债率，但当并购增多时债务会增加，从而增加财务风险。就支付方法而言，现金支付对企业的资金流量有很大的消耗，造成流动资金压力；股份支付虽然可以缓解公司的短期资金压力，但也会造成原股东的持股比例下降，控制权分散。

整合这一过程所面临的挑战要比传统产业大得多,表现在企业文化和企业管理制度的整合上以及信息系统和数据资源之间的整合。财务整合也是复杂的系统工程，并购双方在预算管理、财务制度、收入确认规则等方面存在不同，容易造成并购后的协同效果滞后。

互联网产业也面临着巨大的政策和监管环境的不确定。一种新兴技术的涌现，有可能导致其核心技术价值缩水，同时由于监管政策的突然变化（例如数据安全性审查、补贴方式调整等）可能导致原有的盈利方式失效。

三、案例背景介绍

北京快手技术有限公司（以下简称“快手”）成立于2011年，是中国领先的短视频共享平台。快手的发展分为三阶段：2011-2013年从 GIF到短视频社区的转变，确定聚焦大众的定位； 2014-2018年公司推出了直播功能，拓展了电商生态圈；2019年至今开始了商业化转型，与春晚合作，引进MCN机构，2021年2月5日在香港上市，成为短视频行业的第一股。

AcFun （又称A站）是中国第一个以二次元为核心的弹幕视频网站。公司经历了数次股权变动和管理层变动，同时由于不断上涨的版权费用以及兴起的B站，在2018年6月，A站被快手全资收购。

四、快手并购Acfun财务风险分析

1. 初始评价指标体系设计

定义目标层、准则层、方案层三部分共同组成了互联网企业并购财务风险的结构模型。

图1风险评价指标体系

2.层次分析法（AHP）

首先，建立构建判断矩阵。将综合评价层的元素间相对重要性两两比较，得到两两比较的判断矩阵。根据1—9标度法，数字标度的含义及说明如下：

表1 重要性对比评价表

（1）判断矩阵权重的详细计算过程

计算判断矩阵中每一行元素的乘积，

计算mi的n次方根，

对向量进行归一化处理：

最大特征值λmax的计算为：

根据最大特征值得到一致性指标CI为：

当阶数大于等于3时，引入RI值,通过计算求CR值判断一致性是否通过，CR值小于0.1则通过一致性检测。

平均一致性CR的计算为：CR=CI/RI

其中标度法中的RI值是随着阶数变化的常数，1—9阶矩阵RI值具体数值如表

表2 RI阶数对照表

（2）计算权重

将以上的计算结果进行汇总如下：

表3权重汇总

3.模糊综合评价法

(1)确定各层级指标

U={A估值风险,B融资风险,C支付风险,D整合风险}

UA估值风险={A1财务报表风险,A2轻资产特性风险,A3目标企业价值评估偏差,A4信息不对称风险}

UB融资风险={B1融资预算风险,B2融资方式风险,B3融资能力风险}

UC支付风险={C1现金支付风险,C2股权支付风险,C3债券支付风险}

UD整合风险={D1财务协同风险,D2战略协同风险,D3人力协同风险,D4技术协同风险}

(2)基于层次分析法得出指标权重及评语集分值

W={0.6490,0.0949,0.0606,0.1955}

WA={0.0996,0.0316,0.5335,0.3354}

WB={0.1512,0.0905,0.7582}

WC={0.5584,0.3196,0.1220}

WD={0.6468,0.1778,0.1086,0.0667}

给出评语集及对应分值为：Y={低风险,较低风险,中等风险,较高风险,高风险}={1,2,3,4,5}

（3）一级模糊综合评价

WA*RA=[0.03821,0.14508,0.36854,0.27983,0.16835]

WB*RB=[0.06965,0.20304,0.26661,0.28035,0.18035]

WC*RC=[0.17818,0.27182,0.25610,0.19390,0.10000]

WD*RD=[0.07011,0.13777,0.21557,0.35889,0.21766]

（4）二级模糊综合评价

表4模糊矩阵RU

令等级分值Y=[1, 2, 3, 4, 5]可得到最终评价得分Z=X*Y，整理得到指标得分汇总结果

表5指标得分汇总结果

互联网企业并购风险总体得分为3.37，属于中等风险。这说明，互联网企业并购风险还没有对公司的经营造成严重威胁，但在各风险方面都存在着一些隐患，特别是一些二级指标已经表现出了很高的风险特性，有可能会对合并的效果造成实质性的影响。

五、互联网企业并购财务风险控制对策

为了更好地防范与控制互联网企业并购过程中的财务风险，可以从并购前、并购中和并购后三个阶段分别制定相应的应对措施。

在并购前，要健全的风险评价系统，对风险进行定量评价。重视估值风险，在尽职调查时，要对目标公司的技术壁垒、用户数据的真实性、市场定位和团队的稳定性进行全面的评价，注意可能出现的潜在法律风险，减少信息不对称产生的溢价。在估值方法上，要考虑到互联网企业的轻资产和高成长特点，避免单纯依靠传统的现金流量模型。

在并购中建立严密的风险管控机制，对各个环节实施监管，保持良好的财务稳定性。在融资方面，要避免依靠单一融资，拓宽筹资渠道。在此基础上要建立一个合理的资本结构，防止企业过度举债而引发的债务危机。在支付方式方面，要谨慎评价现金支付对流动性的影响，可采用分期付款方式或混合型方式，可以引入期权支付或分期支付机制。

并购后期则应聚焦整合风险，通过建立财务数据共享中心、拓展新业务盈利模式、整合线上线下资源，实现业务协同与财务融合，提升运营效率与盈利。对并购后的企业进行持续跟踪，根据企业的发展情况和市场情况制定相应的风险预警指标。与此同时紧密跟踪国家的相关政策（如数据安全法、反垄断审查等）和技术发展方向的动态变化，从而有效地规避系统风险。

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