【访谈场景】 <

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午后阳光透过陆家嘴某咖啡馆的落地窗，洒在深色木桌上，空气中飘着淡淡的咖啡香与纸张翻动的轻响。我们围坐在圆桌旁，三位受访者分别是：上海财经大学金融学院资产评估系教授李明远（学术专家）、上海联合资产评估事务所合伙人王磊（资深从业者）、某科创板生物医药企业财务总监张薇（企业受益者）。访谈者以评估观察员身份引导对话，从基础概念到实战经验，逐步深入探讨上海企业资产评估中如何处理分歧这一核心议题。

一、分歧从何而来？——评估中的常态与痛点

访谈者：首先想请教三位，上海企业在资产评估过程中，最常见的分歧类型有哪些？这些分歧通常在哪个环节出现？

李明远（推了推眼镜，语速平稳）：从理论层面看，评估分歧本质是价值判断差异，根源在于评估对象的复杂性、方法的选择逻辑，以及信息的不对称。上海作为经济中心，企业类型多元——制造业有机器设备的成新率争议，互联网企业有用户价值的量化难题，科创板企业则常涉及研发投入的资本化判断。分歧高发环节主要集中在三个：一是评估方法选择（比如收益法vs市场法），二是关键参数设定（折现率、增长率、可比公司选取），三是特殊资产的评估假设（比如土地使用权剩余年限、技术专利的剩余经济寿命）。

王磊（身体前倾，带着从业者的爽快）：李教授说得对，但实操中还有更接地气的矛盾！比如我们上周给一家浦东的智能制造企业做并购评估，企业坚持用收益法，因为最近三年利润增速快；但买方要求用市场法，说同行业可比公司PE才15倍，他们企业给到25倍太虚。最后僵在会议室，双方拍桌子说这评估没法做！（笑）还有数据问题——企业提供的财务报表和实际经营数据对不上，或者行业可比公司数据难获取，这时候分歧就来了。

张薇（轻轻搅动咖啡，语气带着企业方的无奈）：作为企业方，我们最怕的是看不懂评估。比如上个月我们融资，评估机构对一项核心生物专利的评估值比我们预想的低40%，理由是未来市场不确定性高，折现率取了15%。但我们觉得，这款临床试验已进入Ⅲ期的产品，折现率应该更保守。这种参数黑箱式的分歧，最让人头疼——既不知道对方怎么算的，也不知道怎么沟通。

访谈者：张总监提到的参数黑箱，是否反映了评估机构和企业之间的信息不对称？

李明远：是的。评估的核心是用数据说话，但企业可能掌握更多非公开信息（比如未披露的客户订单、技术突破），而评估机构依赖公开数据和行业经验。如果双方不建立有效的信息共享机制，分歧就会像滚雪球一样越滚越大。

二、分歧如何化解？——从对抗到协同的解决路径

访谈者：那面对这些分歧，有没有相对成熟的解决思路？比如，是优先遵循准则，还是更依赖协商？

王磊（拿起笔记本翻看案例）：我们内部有个分歧处理三步法：第一步是摆数据，把双方的观点都量化出来——比如企业认为增长率30%，我们就调取过去三年的营收增速、行业平均增速、宏观政策影响，用数据说话；第二步是换方法，单一方法有局限，我们就用成本法、市场法、收益法交叉验证，比如科创板企业，收益法算未来现金流，市场法看可比交易，成本法核对资产基础，最后取个区间值；第三步是请专家，如果涉及复杂技术（比如生物医药的专利价值、半导体设备的成新率），我们会组织行业专家、技术顾问开论证会，用第三方专业意见打破僵局。

张薇：王总的方法我们企业很认可。上次融资评估中，我们对折现率有争议，评估机构主动请了券商的行业分析师和会计师事务所的税务专家一起开会，解释了15%折现率中包含的无风险利率（3%）、市场风险溢价（6%）、公司特有风险（6%）——其中公司特有风险是因为我们产品尚未获批，但临床试验数据已显示优于竞品。后来我们协商把这部分风险溢价降到4%，最终折现率调整为13%，评估值也接近我们的预期。这个过程让我觉得，分歧不是对立，而是共同找真相。

李明远（点头补充）：这里要强调一个核心原则——价值类型的匹配。评估前必须明确是市场价值还是投资价值，很多分歧源于价值类型混淆。比如并购中的投资价值，可能包含买方的协同效应，这时候用市场法就会低估；而股权转让的市场价值，则要剥离个别因素。上海的企业越来越重视这一点，2022年《资产评估专家指引》更新后，对科创板、生物医药等特殊领域的价值类型定义更清晰，分歧处理也有了标尺。

访谈者：刚才提到多方法验证，但不同方法结果差异大时，如何确定最终评估值？

王磊：这时候要看权重分配。比如给一家成熟制造业企业评估，成本法算出来净资产8亿，市场法（可比公司PB）算出来10亿，收益法（DCF）算出来12亿，我们会分析三种方法的适用性：成本法适合重资产、现金流稳定的企业，市场法需要活跃的交易市场，收益法依赖未来预测的可靠性。如果企业订单稳定、现金流可预测，收益法权重可以高一些（比如60%），市场法辅助（30%），成本法参考（10%）。最终我们会向企业说明为什么这么定权重，而不是简单给个数字。

三、分歧处理的上海经验——创新与规范的平衡

访谈者：作为国际化大都市，上海企业在资产评估中是否有一些独特的分歧场景？处理上有哪些本地经验？

张薇：上海有很多硬科技企业，比如我们生物医药公司，研发投入大、回报周期长，传统评估方法很难适用。分歧常集中在研发费用资本化和无形资产估值上。比如我们的一项专利，研发投入累计2亿，但评估机构认为技术迭代快，剩余经济寿命只有5年，而我们觉得专利保护期还有10年，且后续管线能延续价值。这时候，上海的创新做法是引入期权定价模型——把专利看作一个看涨期权，用Black-Scholes模型计算其选择权价值，再结合传统方法调整。

李明远：对，上海在评估方法创新上走在全国前列。特别是自贸区建设后，跨境资产评估增多，比如外资并购上海企业，涉及汇率波动、跨境数据传输等问题，分歧更复杂。这时候我们会借鉴国际评估准则（IVS），同时结合中国会计准则（CAS），比如对境外可比公司的选取，要考虑汇率换算、会计政策差异，必要时请国际评估机构联合出具报告，增强结果的可信度。

王磊：还有数据要素评估的新问题。上海正在推进数据要素市场化配置，很多企业（比如互联网平台、物流企业）的数据资产怎么估值？分歧太大了——有人按成本法算（数据采集、存储成本），有人按收益法算（数据带来的广告收入、效率提升），还有人提出市场法，但数据交易市场还不成熟，没有可比案例。我们最近给一家电商平台做数据资产评估，采用了收益分成法——先预测数据应用带来的增量收益，再按贡献度分成（比如数据贡献40%，算法贡献30%，场景贡献30%），企业、买方、评估机构三方都能接受。这种场景化思路，可能是上海处理新兴资产分歧的特色。

四、未来展望：分歧处理会更智能还是更人性化？

访谈者：随着数字化、AI技术的发展，未来评估分歧处理会迎来哪些变化？技术能替代人工协商吗？

李明远：技术会提升效率，但无法替代判断。比如AI可以通过大数据快速筛选可比公司、预测现金流，减少因数据不足导致的分歧；区块链技术可以确保企业财务数据的真实性和不可篡改，降低信息不对称。但评估中的主观判断——比如技术专利的剩余经济寿命、管理团队的能力价值——仍需要专家经验。未来的趋势是人机协同：AI处理标准化数据，专家聚焦复杂判断，分歧处理会更高效，但核心仍是人的专业素养。

王磊：我补充一点，技术可能会带来新的分歧。比如AI生成的评估报告，如果算法不透明，企业可能会质疑为什么折现率是16%而不是15%。所以未来评估机构不仅要懂业务，还要懂技术——能向企业解释AI模型的逻辑，就像现在解释参数假设一样。上海的一些大所已经开始组建数据科学+资产评估的复合团队，就是为应对这种变化。

张薇：作为企业，我们希望评估分歧处理更透明和高效。现在有些评估机构开发了评估可视化平台，把参数选择、计算过程、敏感性分析都做成动态图表，企业可以直观看到如果增长率从20%降到15%，评估值会变化多少。这种工具能减少很多扯皮，让企业更信任评估结果。

【访谈后记】

三个小时的对话，从理论到实践，从历史到未来，三位受访者从不同视角勾勒出上海企业资产评估分歧处理的图景：李明远教授强调准则为基、专业为本，王磊合伙人突出数据说话、多方协同，张薇总监则呼吁透明沟通、结果合理。分歧，从来不是评估的瑕疵，而是推动行业进步的催化剂——它迫使评估机构提升专业能力，要求企业更理解评估逻辑，也倒逼监管规则不断完善。

在上海这座追求精准与创新的城市，资产评估的分歧处理，既是一门科学，也是一门艺术。当专业判断与商业利益碰撞，当数据理性与经验直觉交织，唯有以客观为锚，以沟通为帆，才能在分歧中找到价值的平衡点，让评估真正成为企业发展的导航仪。