高新技術企業專利融資能力評價模型構建與實證研究

陳朝暉，周志娟

(廣西科技大學經濟與管理學院，廣西 柳州 545006)

0 引言：從中興事件談起

2018年初夏中興通訊遭遇美國商務部的出口權限禁令，禁止美國企業在未來7年內向中興通訊出售零部件。對于核心元器件采購依賴國外產品的中興來說，美國禁令對其發展及5G轉型進程無疑是一個嚴重打擊。在當前正值牽涉到知識產權問題的中美貿易摩擦加劇之際，美國對中興的打擊在一定程度上既構成了對中國政府和產業界推進 “中國制造2025”的戰略威懾，也增加了其在中美貿易談判中的籌碼。中美貿易摩擦牽涉到知識產權問題，不僅因為知識產權在國際貿易中是一個十分重要的對象和法律問題，而且美方發動對中方貿易戰是以中國侵害美方知識產權作為事實依據和借口，更深層次原因是美國想借知識產權保護為名，以遏制中國的崛起[1]。

據中興通訊官網，該公司在美國、加拿大、瑞典等地有研發機構，擁有3萬余名研發人員和6.9萬余件全球專利申請，已授權專利超過3萬件，連續8年穩居PCT國際專利申請全球前三。國家知識產權局發布的2018年中國專利統計數據顯示，中興以1699件授權專利，在2017年我國發明專利授權量排名前十位企業 (不含港澳臺)中位居第五。據世界知識產權組織 (WIPO)2018年公布的數據，中興通訊的PCT申請量為1801件，居同年中國企業PCT申請排行榜的第二位。為什么這么一家擁有如此多數量專利的高科技企業，美國禁令會構成致命打擊？一個重要原因在于我國企業仍然難以擺脫對國外技術的嚴重依賴。研究指出，就集成電路產業而言，中國對美國的高端通用集成電路產品依賴嚴重，美國在集成電路設計工具、IP核、集成電路設備、第三代半導體材料等領域具有全球領先優勢。盡管我國在專利申請量和授權量近幾年都位居世界首位，這并不意味著擁有了與首位相應的技術領先地位及其在轉化與商業化應用等方面的領先優勢。

從中興事件可見，我國企業知識產權全球競爭力的增強，不僅需要從追求數量的增加轉為追求質量的提升，還需要合理的專利布局和嚴密的保護體系，更需要高效的轉化應用等價值實現。專利價值的實現既可以體現為提高專利產品獲利的可能性，也可以體現為增強企業基于專利的融資能力。對于投入資金用于專利研發、申請和保護的企業來說，如果把沉淀了大量資金的專利資產轉化為融資能力，有助于從外部吸引或解決專利商業化活動所需的包括制造、銷售等在內的互補性資產。可以說，把專利價值與質押融資結合起來，把沉淀于授權專利的資金轉換為促進轉化應用等價值實現所需的資源，在解決資金瓶頸的同時促進優化專利結構，提升高質量和高價值專利數量的比重，應成為當前推進企業知識產權戰略中高度重視的問題。這也是本文構建專利融資能力評價模型、分析影響融資能力關鍵要素進而研判企業專利價值以優化知識產權戰略的初衷。

1 專利融資能力評價指標體系的提出

國內對專利融資問題的研究已有一定成果。呂曉蓉從專利的權利價值、市場價值和技術價值三方面建立了專利價值評估體系，認為技術價值是專利的內在價值，并以專利技術價值的評價指標為基礎，構建了專利質量評價模型[2]。胡諜從專利的技術、范圍、維持和引證四個維度篩選出有代表性的指標，這些指標分別是有效發明專利占比、同族的專利數量、維持10年以上的專利占比、企業專利被引次數用于分析專利質量的綜合指數[3]。許偉從保障能力、成長能力、管理能力、盈利能力和創新能力五個維度構建了科技型中小企業融資能力評價模型[4]。邱玉興和韓佳將企業融資能力分為五個維度，分別為盈利能力、償債能力、成長能力、營運能力和企業規模[5]。沈志遠和高新才認為，財務狀況對企業融資能力產生重要影響，企業財務狀況可以通過銷售凈利率和資產周轉率來測量，較高的資產周轉率和銷售凈利率可使企業得以穩健持續地運營，不至于受到資金的困擾[6]。張紅芳認為，考察專利權質押出質企業財務狀況的衡量指標是銷售凈利率、銷售毛利率、凈資產收益率、資產凈利率、現金凈流量、現金流動負債比率、現金到期債務比、盈利能力比率和獲取現金的能力[7]。丁錦希等將生物醫藥產業作為研究對象，從融資主體、融資內容、融資客體三個維度構建了專利質押融資績效評價指標體系，并在分析該行業的專利質押融資現狀基礎上，針對國家政策對企業專利融資產生的影響，提出了相應的制度建議[8]。李效林從政策法律環境、市場環境、資源環境、技術和服務環境四個維度，提出了創新能力的測量指標，并以蘇州市的高新技術企業作為對象，研究它們對企業創新能力的影響[9]。

在現有研究基礎上，本文認為專利價值、企業經營狀況和外部融資環境是影響專利融資能力的三個維度，可以成為專利融資能力評價指標體系的基礎。對于 “專利價值”，結合已有的專利價值評價指標和高新企業的特征，選取專利技術特征、法律特征和市場特征三個一級指標。其中，專利技術特征表征專利質量的高低，專利市場特征反映專利技術或專利產品在市場中的表現程度，專利法律特征體現專利權的穩定程度。對于 “企業經營狀況”，選擇企業規模、盈利能力、償債能力、成長能力、營運能力五個一級指標。對于 “外部融資環境”，選擇政府補貼政策作為一級指標，注重關注政府的經濟補助政策對企業專利融資能力影響。

在確定一級指標基礎上形成相應的二級指標。 “專利技術特征”指標下設有效發明專利數量、同族專利數量和專利維持年限三個二級指標， “專利市場特征”指標下設置專利技術市場需求量、專利技術不可替代程度等四個二級指標。 “專利法律特征”設置剩余經濟壽命、專利許可實施數量、專利侵權訴訟數量和專利無效訴訟數量指標。

根據高新技術企業的特點， “企業規模”用資金指標而不是員工人數來衡量。 “企業盈利能力”選取銷售凈利率、銷售毛利率和凈資產收益率三個指標，顯示出專利技術或產品的收益水平以及給股東權益帶來的變化。由于高新技術企業具有 “三高”的特點，資金流動性在貸款機構放貸時備受關注，表征流動性強的指標為首選，故選擇現金凈流量、現金流動負債比率和資產負債率三個指標來衡量企業償債能力。 “企業成長能力”選取銷售增長率、凈利潤增長率、資本積累率三個指標，用于體現企業資本保值增值狀況，評估企業未來發展潛力。 “企業營運能力”采用流動資產周轉率和總資產周轉率來衡量，前者反映流動資產利用效果，后者體現企業全部資產的經營質量和利用效率，兩者對企業加強內部管理水平都起著重要作用。 “政府補貼政策”從企業享受經濟補貼的具體項目出發，選取高新技術企業享受所得稅減免、技術轉移所得稅減免、研發加計扣除所得稅減免、政府部門科技活動資金補貼額四個指標。由此形成高新技術企業專利融資能力指標體系，見表1。

表1 專利融資能力評價指標體系

2 專利融資能力測度方法介紹

學者們對一系列專利指標進行的評價研究通常采用層次分析法、模糊綜合評估法等。黎薇等通過層次分析法，從專利數量類、質量類、價值類三方面指標建立了企業專利競爭力綜合評價的數學模型，明確了該模型在評價企業專利競爭力中所起決策支持作用[10]。宋河發等從創造能力、運用能力、保護能力、管理能力四個方面構建了科研機構知識產權能力評價指標體系，并通過層次分析法確定不同類型科研機構知識產權能力指標體系權重，證實國立科研機構的知識產權能力有著較大提高，但知識產權運用能力卻不呈同比增長[11]。萬小麗等基于專利價值的時效性、不確定性和模糊性，構建了一套專利價值評估指標體系，先通過層次分析法計算指標的權重后，再采用模糊綜合評價法得出專利的現時貨幣價值量，從而綜合評價出專利的價值[12]?？梢园l現，單獨采用一種定性定量的方法進行評價會有所缺陷，層次分析法考慮了上一層級與下一層級的依賴關系，但未考慮同一層級中各元素間的相互依賴關系。模糊綜合評估法考慮了決策過程中的主觀性和模糊性，卻不能體現不同層級間的層次關系或同一層級各元素間的影響關系。

正因如此，為解決層次分析法的同層級依賴關系，Satty提出一種能適應更為復雜的網絡環境方法即 “網絡分析法” (ANP)。網絡分析法可以用于評價量化或難以量化指標，分析網絡結構中異級元素組和同級元素組的各元素間存在的依賴關系或反饋機制[13，14]。顯然，網絡分析法較層次分析法更貼切現實地的描述和反映決策問題。但使用網絡分析法對指標進行賦權時，決策者容易主觀性地對各指標進行量化評價。尤其當評價指標的數目較多，使得傳統ANP評價的缺點體現得更加明顯。為解決決策過程中的主觀性和模糊性問題，學者們引入三角模糊 (TFN)來有效克服主觀性對各指標間的影響。在網絡分析法的基礎上引入三角模糊數即 “模糊網絡分析法” (Fuzz-ANP)，這種方法既克服了權重確定過程中的不確定性，評估者對指標量化的主觀性和模糊性，又體現了要素組及各要素組中要素的依賴關系和反饋機制，使得到的分析結構更有效、更準確。在此基礎上，黨興華和張晨基于過程視角構建了創新型企業評價指標體系，通過模糊網絡分析法確定了制造業、基礎產業、服務業這三類產業的創新型企業評價模型[15]。王一飛和李柏洲從技術創新、員工、顧客、組織四個層面構建了中小企業知識轉移績效評價指標體系，通過模糊網絡分析法 (FANP)對其進行綜合評價[16]。曹玉紅等從財務、顧客、內部流程、學習與成長四個維度，構建了以提高整體效率為導向的供應鏈內部控制評價指標體系，通過模糊網絡分析法對其進行績效評價[17]。綜上所述，本文擬采用模糊網絡分析法 (FANP)來完成對專利融資能力的綜合評價。

3 專利融資能力評價模型的構建

從現有文獻來看，學者們對專利融資能力的評價和認知過程還存在著模糊性和主觀性，評價體系由很多部分組成，這就導致使用精確數值來評價專利融資能力較為困難。針對這個問題，本文擬運用FANP方法，首先是通過對專家發放問卷，構建指標之間的三角模糊比較矩陣，然后計算其相對權重，最后帶入SD (Super Decision)軟件計算各評價指標的總體權重，來構建專利融資能力的評價模型。

3.1 三角模糊數

三角模糊數表示為M= (l,m,u)或者M= (l/m,m/u),其中-∞

(1)

3.2 相對權重的算法

在確定高新技術企業專利融資能力評價模型之前，需要對已構建的指標之間的三角模糊矩陣進行運算，求出各指標的相對權重。權重的具體計算步驟如下：

X= (x1,x2,…,xn)為對象集，U= (U1,U2,…,Um)為目標集，每個對象通過目標進行分析，gi是依據此方法計算所得。M為每個對象程度分析值，通過以下符號表示：

Mgi1,Mgi2,…，Mgim,i=1,2,…,n

(2)

式中:所有的Mgij(j=1,2,…,m)都是三角模糊數。

步驟1：第i個對象的模糊綜合程度值定義為：

(3)

其中：

(4)

(5)

步驟2：M2= (l2,m2,u2)≥M1= (l1,m1,u1)的可能性的程度定義為：

V(M2≥M1)=hgt (M2∩M1)

(6)

式中：q是μM1和μM2交點的最高點Q縱坐標 (見圖1)。比較M1和M2，需要比較M1≥M2和M1≤M2。

步驟3：一個模糊數Mi(i=1,2,…,k)大于k個模糊數的可能程度被定義為：

V(M≥M1，M2，…，Mk)=min (M≥Mi),i=1，2，…，k

(7)

假設：

d′ (Ai)= minV(Si≥Sk),k= 1，2，…，n;k≠I

(8)

權重式為式 (8)，Ai(i=1,2,…,n)有n個元素。

步驟4：通過歸一化，規范的權重式如式 (9)，其中W是非模糊數。

W=[d (A1),d (A2),…，d (An)]T

(9)

圖1 M1與M2的交集

3.3 FANP構造高新技術企業專利融資能力評價模型的具體步驟

本文利用Microsoft Excel和Super Decision軟件來構造高新技術企業專利融資能力評價模型：利用Excel計算三角模糊矩陣各指標的相對權重，用SD計算整體的權重。具體步驟如下：

步驟一：識別控制準則和組織層的各因素，分析確定因素之間存在的關系。依據前文得到的評價指標體系，通過對專家進行訪談確定指標之間的相互影響和相互反饋的關系，運用SD軟件建立高新技術企業專利融資能力評價模型 (見圖2)。

圖2 高新技術企業專利融資能力評價模型

步驟二：根據各元素間及元素組間存在相互依賴和反饋關系，在Excel中構建成對比較矩陣，根據對專家打分數據的統計，對判斷矩陣中的元素進行兩兩判斷，并利用表2評估集合模糊的區間建立成對比較矩陣。比較矩陣主要有兩類，分別是控制層的成對比較矩陣和組織層的成對比較矩陣。將表3和表4的三角模糊相對重要性輸入Excel中 (見表5)，通過公式 (3)～ (9)可以算出歸一化的相對權重。

基于篇幅考慮，本文只呈現兩個具有代表性的三角模糊比較矩陣 (表3是控制層的成對比較矩陣，表4是組織層的成對比較矩陣)及Excel算出的歸一化權重 (表5是準則層的歸一化權重)。

步驟三：將上個步驟所得的權重W輸入到SD軟件中。逐步運行直至極限矩陣達到穩定，可得到高新技術企業專利融資能力評價指標的權重。

表2 語意變量評估集合的模糊區間值

表3 高新技術企業專利融資能力基本面準則間成對比較矩陣

表4 以P11基準面E1準則間的成對比較矩陣

表5 專利價值基本面的準則權重

考察表6可以發現，①在一級指標中， “專利價值”指標的權重最高， “外部融資環境”指標的權重最低， “企業經營狀況”居中，這與現實融資情況基本吻合。專利技術水平高，外加穩定的專利權屬支撐，能很大程度地促進專利市場價值實現，綜合反映專利價值高，進而吸引外部資金的投入。②在二級指標中， “專利技術特征”的權重最高，說明貸款機構提供專利貸款時最為看重專利技術的含金量，與實際融資業務相符。測量指標中， “有效發明專利數量”的權重最高，說明該指標為貸款機構最直觀判斷專利質量高低的重要指標，是判斷專利的創造性、新穎性和實用性的首要衡量標準。 “總資產對數”權重位居第二，表明資產總額為貸款機構考察企業資金雄厚的重要標志。 “專利許可實施數量”權重位居第三，該指標體現專利在轉化中獲得經濟回報的狀況，也會增加貸款機構對專利法律權屬問題的顧慮，對企業專利融資能力影響重大。

表6 高新技術企業專利融資能力評價指標的權重

4 高新技術企業專利融資能力實證分析

4.1 實證對象的選擇

本文以上市公司JF (成立于2007年，在深交所上市)為例，選擇該公司的發明專利 “風力發電****” (為研究方便，不使用該專利全稱)進行融資能力測算。該專利申請日為2002年9月10日，授權日為2007年5月23日，目前未進行過許可，無侵權訴訟，狀態為有效。由于該專利為JF公司最早申請的專利之一，獲 “第十一屆中國專利優秀獎”，專利維持時間也很長，初步認定其為企業的核心專利。

4.2 定性指標的量化處理

本文的專利融資能力評價指標是由定性和定量兩部分指標構成。處理過程：①定性指標量化處理。專家在了解JF公司自身經營狀況和專利相關情況后，根據定性指標的判斷標準進行打分。②統計專家打分情況，計算定性指標的隸屬度矩陣 (見表7)。

表7 專家打分得出的定性指標隸屬度矩陣

根據專家打分得到的定性指標隸屬度矩陣，進一步將其定量化處理。①選取的定性指標的評語向量Z=[Z1,Z2,Z3,Z4,Z5]=[強,較強,一般,較弱,弱]；②確定模糊關系向量V=[v1,v2,v3,v4,v5]T,其中vk(k=1,2,3,4,5)是定性指標Gij的隸屬度,包括：

(10)

最后，設D=[5,4,3,2,1]，根據公式

rj=[5,4,3,2,1]×

[4.43,3.43,2.57,1.86]

4.3 定量指標的標準化處理

①根據JF公司2017年上市公司年報和國家知識產權局專利數據庫，得到相關定量指標的原始數據；②對原始數據加以計算整理得到定量指標的數據；③基于高新技術企業評價標準和相關財務分析指標標準，對文中23個定量指標評分，得到定量指標的相關數據及得分 (見表8)。定量指標和定性指標的得分相結合，構成該企業專利融資能力的得分向量，再與相對應的指標權重 (見表6)相乘，得到該項專利融資能力綜合得分。

表8 定量指標數值及得分

4.4 結果討論

從上述定性和定量研究結果可知， “專利價值”類指標評價得分1.511，占評價總分 (2.94)的51.4%，表明專利價值對專利融資能力的重大影響。其中， “專利維持年限” (得分0.3199)、 “同族專利數量” (得分0.2308)、 “有效發明專利數量” (得分0.2257)和 “專利侵權數量” (得分0.2166)等指標得分位居該類指標的前四位，這四項指標的權重分別是0.0639、0.0462、0.1128和0.0433。此外， “專利許可實施數量”指標的權重為0.077，在所有統計指標中位居次席，但得分僅為0.077。這就表明：①得分最高、權重較大的 “專利維持年限”等四項指標對融資能力影響較大。② “專利許可實施數量”指標的權重較大，也將對融資能力產生較大影響。然而本文所研究的這項專利沒有實施對外許可，沒有通過許可來獲得額外收益 (這可能與公司對該專利的應用定位相關)，這在一定程度上對融資能力產生不太有利的影響。③該項專利在剩余經濟壽命的定性評語向量中的得分僅為1.86。這意味著如果專利剩余有效期短，對企業帶來潛在回報的年限就短，這會對融資能力產生負面影響。

“企業經營狀況”類指標評價得分1.103，占評價總分的37.5%，這表明企業經營狀況對專利融資能力的較大影響。其中， “資產負債率” (得分0.3195)、 “總資產對數” (得分0.1848)和 “凈資產收益率” (得分0.1449)等指標的得分位居該類指標的前三位。其中， “總資產對數”和 “資產負債率”兩項指標的權重分別為0.0924和0.0639。研究結果表明專利融資能力在較大程度上受到企業經營狀況的影響，實際上也隱含指出了高新技術企業專利運營 (商業化)狀況與融資能力評價之間的內在關聯。

“外部融資環境”類指標評價得分為0.3280，占評價總分的11.1%，表明外部環境對專利融資能力的影響較小。其中， “研發加計扣除所得稅減免” (得分0.1163)、 “高新技術企業享受所得稅減免” (得分0.0995)兩項指標得分居該類指標的前兩位。這就表明，盡管企業知識產權戰略實施行為與政策環境密切相關，但企業想要獲取資金等外部資源的有力支持，更多取決于專利質量和企業經營等自身因素，而非取決于包括政府補貼、稅收減免等外部因素。

5 結論與思考

5.1 主要結論

(1)本文從專利價值、企業經營狀況和外部融資環境三個維度，提出了由9個二級指標和27個三級指標組成的高新技術企業專利融資能力評價指標。運用模糊網絡分析法 (FANP)，構建了專利融資能力的評價模型。根據該模型， “專利價值”和 “企業經營狀況”是決定融資能力的兩大關鍵要素， “專利維持年限”和 “專利許可實施數量”等細化指標具體彰顯了專利質量在衡量評價一個企業專利質押融資能力的核心地位。有些地方在近幾年專利質押融資的實踐中，為了促進專利質押融資發展推出了風險補償機制，然而這種機制在降低企業專利質押貸款之時也可能導致企業違約成本的降低，在一定程度上放大了銀行管控風險，也不利于引導企業把知識產權戰略的實施聚焦在質量這個關鍵點上。換言之，本文研究認為專利質押融資能力的強弱大小實質上取決于專利質量 (可理解為專利價值)。只有提高專利的 “含金量”才能形成企業、政府和銀行的風險共擔機制，推動專利質押融資的持續發展。

(2)本文結合實例進行了實際測算，實證結果支持了本文提出的 “專利融資能力取決于專利質量”的觀點，也與我國各地方開展專利質押融資實踐的經驗相吻合。2018年3月，中國科學院為建院以來的首場專利拍賣會推出了 “中科院專利估值模型”，其中 “專利剩余存活期”是專利價值評估中的重要指標，也就是即將失效的專利價值通常都不高[18]。可以說，實證研究從總體上驗證了評價模型的可行性和可借鑒性，從質押融資能力評價角度驗證專利評估價與質押率的合理性[19]，進而促進政府主管部門、高新技術企業及金融機構等相關參與者從量化角度更為直觀和更為理性地衡量專利價值與質押融資能力。

(3)本文構建的評價模型有助于明確和分析影響專利質押融資能力的關鍵因素。進行專利融資能力評價不僅在于得到量化的評價總值，也指出了各指標的分項值。本文實證研究這項專利的融資能力屬于中等水平，產生重要影響的指標包括 “專利剩余有效期”和 “專利維持年限”。由此，高新技術企業 (尤其是中小企業)如果需要以融資方式實現專利價值，可根據 “剩余有效期”開展 (核心)專利的分析評價，準確把握最佳的融資時機；同時，也要根據 “維持年限”等指標篩選和優化專利池 (組合)，使企業專利價值盡可能總體維持在較理想的 “高能”狀態，在一定程度上保證專利戰略的預期績效。

5.2 思考與建議

2017年以來的中美貿易摩擦和知識產權爭端，一方面不利于我國技術創新和國際貿易的發展，可以預料在今后一段時間內美國仍將采取各種措施針對我國核心技術采取更嚴密的技術封鎖并對美國的知識產權保護提出更嚴格的要求，仍將知識產權問題作為進攻中國市場、減少貿易逆差乃至遏制中國的戰略手段。另一方面這將形成倒逼機制，迫使中國企業愈發深刻理解技術創新的重要性，冷靜反思專利活動，理性評價專利價值，提升基于專利的市場競爭力，更有效抵御知識產權風險。為此：

第一，完善績效評價指標體系，引導企業提升基于高質量專利的創新能力，深入推進知識產權戰略。對科技主管政府部門來說，應深入思考中美貿易摩擦及知識產權爭端對知識產權戰略的影響，調整以專利數量為核心指標 (甚至是唯一指標)來考核確定高科技企業資質及政府財政資助研發課題結題驗收的評價模式，采用 “綜合評價”來引導企業發展基于高價值專利的創新能力。同時，科技主管部門要加強與金融機構的協商合作，在合規性前提下通過財政補貼、股權合作、稅收優惠等方式引導科技金融業務的開展，鼓勵金融機構與擁有高質量專利的中小企業之間的合作，把沉淀于授權專利的靜態資產盤活并轉化為促進專利后續商業化開發與應用的動態資源。筆者在前期研究中分析過創新績效評價體系及專利商業化中存在的問題[20-22]，本文的專利融資能力評價指標及其評價模型為形成上述創新能力綜合評價提供了借鑒，有助于優化知識產權戰略績效評價體系和增進企業專利商業化績效。

第二，準確研判和優化專利資產，運用質押融資等方式盤活沉淀資金，提高專利核心活動績效。中美之間的貿易摩擦和知識產權爭端，對總體處于全球價值鏈中低端位置的我國企業而言無疑是一個警鐘。攀升至全球價值鏈上游的重要前提之一就是要建成全球領先的技術體系與產業體系，促進知識產權貿易的高質量發展。做到這一點，除了增加研發投入以外，必須認識到迅速增加的專利存量已成為資金的沉淀池，也是潛力無限的價值源泉。如果能夠激活該 “沉淀資金”并使之轉化為現實的融資能力，這將吸引和聚集外部資源，有力促進我國企業 (尤其是中小企業)的自主創新。本文認為，專利融資能力取決于專利質量和企業經營狀況。企業如果單純依靠政府財政補貼、稅收優惠等扶持很難贏得銀行、風投等外部資金的穩定支持。這需要通過專利融資能力評價等途徑研判專利資產，持續優化專利組合和提升專利質量，并與制造、營銷、服務等資源整合在一起，形成獨特的競爭優勢。

第三，鼓勵改革創新，引入市場競爭機制，促進科技金融服務業發展。我國專利質押融資制度剛剛起步，仍然需要實踐和試錯加以完善與規范。我國科技金融服務業的發展遠遠不能滿足科技創新發展的現實需求。這需要深入改革現行機制，引入市場競爭機制，借鑒發達國家發展科技金融的經驗，加快現代科技金融業的發展。2019年11月我國政府宣布將在上海證券交易所設立科創板并試點注冊制，支持上海國際金融中心和科技創新中心建設，不斷完善資本市場基礎制度。這不論是對舉步維艱的我國專利質押融資業的發展還是國家知識產權戰略的深入實施，都是值得慶賀的一件事。