中小科技企業知識產權質押融資風險評價研究
——基于供應鏈金融視角

邢 苗，董興林

（山東科技大學經濟管理學院，山東青島 266590）

1 研究背景

中小科技企業是我國科技創新與智造發展的基礎力量，然而囿于研發及市場風險高、抵押品不足等原因，導致中小科技企業長期陷入融資困境，成為我國智造發展的桎梏。作為輕資產、高科技含量、高創新性的科技型中小企業，知識產權質押貸款是替代傳統抵押貸款的融資模式，而知識產權估價難、轉化難的現實問題讓商業銀行對知識產權質押貸款缺乏動力。如何以金融推動科技創新，推動我國智造及新舊動能轉換，成為亟待解決的難題。

針對知識產權質押融資，學術界有諸多有益探索，研究成果主要著力于知識產權質押融資的制約因素、風險類型及形成機理、風險評價、知識產權質押價值評估等，并主張構建風險補償基金、政府專項基金，積極推動風險補償體系建設，為中小科技企業知識產權質押融資紓困［1-15］。已有成果和融資實踐通常著力強調對單個高科技企業知識產權質押融資與風險管控，而在智造時代，產業競爭已轉化為供應鏈競爭。我國《關于積極推進供應鏈創新與應用的指導意見》將供應鏈金融上升為國家戰略。供應鏈金融將供應鏈的核心企業及上下游企業視為整體，依托鏈條企業間的商業關系和真實業務，而非依賴單個企業的財力和抵押品進行融資。當前，我國針對供應鏈金融的研究方興未艾，研究重點包括供應鏈金融風險預警、傳播、控制、監管，供應鏈融資模式、決策、效率評價，農業供應鏈融資模式、績效，線上供應鏈金融準入、協同及風險管控等［16-31］，白少布［32］對供應鏈與知識產權質押相結合的融資模式進行了定性設想?？傮w而言，關于供應鏈金融的已有成果多關注供應鏈金融的普遍性問題，產業多聚焦于農業農產品領域，基于供應鏈金融的知識產權質押融資風險的實證研究鮮有涉及。

綜上，以往成果及傳統信貸實務通常強調對單個高科技企業知識產權質押融資與風險管控，而基于供應鏈金融的知識產權質押融資風險的實證研究和實踐相對欠缺。實踐中，知識產權估價難、轉化難的現實問題使得商業銀行對知識產權質押貸款缺乏動力，而供應鏈金融依托鏈條企業間的商業關系和真實業務，突破了傳統信貸對單個企業財力及抵押品的依賴。加強基于供應鏈金融的知識產權質押融資風險研究，對破解中小科技企業融資困局、推動我國智造及新舊動能轉換具有重要意義和應用價值。實踐中，風險評判與管控是供應鏈金融的業務核心及難點所在，風險評價體系構建與測評是該業務最重要的“關卡”，因此，本文基于供應鏈金融理論構建中小科技企業知識產權質押融資風險評價指標體系，運用層次分析法與模糊綜合評價法，對典型中小科技企業知識產權質押融資風險進行測評比較，以期為探索基于供應鏈金融的中小科技企業融資新模式提供依據。

2 知識產權質押融資風險評價指標體系構建

當前供應鏈金融主要通過應收賬款融資、庫存融資、預付款融資、訂單融資、倉單融資等模式為供應鏈上的中小企業提供融資服務。鑒于核心企業在供應鏈條中居主導地位，對供應鏈上下游節點企業具有很強的決定權和控制力，因此核心企業的行業地位、財務狀況及其能否為節點中小企業的信用背書成為實踐中供應鏈金融成功與否的關鍵因素。為管控風險，金融機構往往要求核心企業通過擔保、提供出質物或承諾回購等方式讓渡信用額度、承擔節點中小企業的違約風險，然而核心企業通常規模較大、資信較強，自身融資渠道多樣，因此對通過擔保、提供出質物或承諾回購等方式讓渡信用額度、幫助中小企業融資的動力不足，導致供應鏈金融難以做大，中小企業融資難問題依然嚴峻。另一方面，智能制造是各種創新技術的深度融合，核心技術與科技創新是智造的重中之重，是智造時代供應鏈的基礎和第一要素，也是中小科技企業命脈所在。鑒于供應鏈金融傳統模式的發展瓶頸和智造時代背景，供應鏈金融應隨之不斷進化演變，有必要探索基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價新體系。

2.1 指標選取方法

首先，本研究通過文獻分析，匯總徐鵬［33］、杜躍平等［34］、程靜［35］等專家學者的研究成果，形成初步評價體系。其次，為確保學術理論與實踐操作密切結合，邀請銀行高管、科技型企業管理人員、智造產業園和高校學者等共計10 人組成專家小組，通過郵件征詢專家建議，收到建議后進行匯總合并，對評價體系增刪調整后再進行第二輪郵件征詢，匯總第二輪的征詢反饋后利用加權平均法提煉獲取評價指標。最后，依據系統性、可操作性、信息最優、定性定量相結合、避免指標之間涵蓋重疊等原則，對眾多指標進行層層篩選，構建基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價指標體系。

2.2 評價指標體系的構建

根據專家咨詢結果，將外部環境風險、借款企業資信風險、核心企業資信風險、供應鏈運營風險、知識產權質押風險作為一級大類評價指標，改變了倚重核心企業的傳統操作，強化對借款企業自身資信及科技創新能力、供應鏈運營、知識產權質押等領域的風險管控，構建基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價指標體系（見表1）。

表1 中小科技企業知識產權質押融資風險評價指標體系

表1（續）

3 知識產權質押融資風險評價指標權重確定

層次分析法適合于具有分層交錯評價指標的目標系統且目標值又難以定量描述的決策問題。該方法將決策的相關元素分解成若干層關聯因素構成的結構框架，然后求解判斷矩陣特征向量，計算每一層次的各元素對上一層次指標的權重，最后對所研究問題的決策層依據權重大小進行排序［36］。供應鏈金融風險涉及多方面領域,評價指標數量眾多，難以直接對指標賦權，而且多個指標不易量化，因此本研究借鑒徐鵬［33］等學者的做法，利用層次分析法計算指標權重并做一致性檢驗，最終確定各級指標權重。

3.1 一級指標權重的確定

3.1.1 構建層次結構模型

如表1 所示，基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價指標體系分為3個層級。

3.1.2 構建成對比較矩陣

邀請10 位專家按照兩兩因素的相對重要性，采用九級標度法（見表2）對同層級指標兩兩比較打分，之后采用算術平均法確定標度，構造成對比較矩陣計算該層級指標對上層所屬指標的權重；依次類推，最終得出各指標對目標層的權重向量。

表2 九級標度法計算準則

3.1.3 確定權重及一致性檢驗

采用九級標度法兩兩比較外部環境風險、借款企業資信風險、核心企業資信風險、供應鏈運營風險、知識產權質押風險對融資風險的相對重要程度，得出比較矩陣R-A，然后將成對比較矩陣的每一列向量歸一化，計算權向量，得出一級層指標的權重。

為驗證成對比較矩陣及權重是否在允許范圍內，需要進行一致性檢驗。先根據公式（1）計算最大特征根λmax；然后將其代入公式CI=(λmax-n)/(n-1)，求得一致性指標CI；再根據平均隨機一致性指標RI 標準（見表3），將其代入公式CR=CI/RI，計算一致性比例CR。若CR ≤ 0.1，則一致性檢驗通過；否則要重新調整成對比較矩陣。

表3 平均隨機一致性指標取值

成對比較矩陣R-A 及其權重，如表4 顯示，CR=0.005 9 ≤ 0.1，一致性檢驗通過，誤差在可接受范圍。一級指標對目標層的權重向量值為：W=（0.082，0.385，0.226，0.226，0.082）。

表4 基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價一級指標權重及一致性檢驗結果

3.1.4 結果分析

本研究得出的基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價一級指標的權重結果，改變了過去重點考察核心企業的傳統操作，強化了對借款企業的資信評價，自身資信和以技術研發及高新技術產品（服務）市場化程度為代表的科技創新能力成為中小科技企業融資風險考察的重點。供應鏈金融將供應鏈上的核心企業及鏈條上下游企業視為整體，依托鏈條企業間的商業關系和真實業務，而非依賴單個企業的財力和抵押品進行融資。穩定的上下游企業合作、穩定的供銷關系、良好的供應鏈競爭力及信息共享度等，能有效降低中小科技企業的違約風險。在智造時代，針對科技企業發展和融資的政策支持成為解決中小科技企業融資難的有力支撐，行業發展、融資扶持等政策支持點以及政策落地是能夠讓中小科技企業真正享有政策紅利的重點和難點；經營環境和市場需求不斷變化，新技術、新產業、新競爭者不斷涌現，市場環境不斷變化將成為常態，外部環境也成為中小科技企業融資的風險點。與供應鏈金融常見的存貨抵押模式不同，本研究構建的評價指標體系引入了知識產權質押風險，這與中小科技企業輕資產、高科技含量、高創新性的特點相契合。

3.2 二級指標權重的確定

同理，計算各二級指標權重并做一致性檢驗，結果如表5 所示。

表5 基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價二級指標權重及一致性檢驗結果

4 知識產權質押融資風險模糊綜合評價

模糊綜合評價法根據模糊數學的隸屬度理論，把定性評價轉化為定量評價，具有結果清晰、系統性強的特點，能較好地解決模糊難以量化的問題，適合解決各種非確定性問題。中小企業財務數據的規范性和透明度相對不足，加之風險因素無法完全依賴客觀數據，因此本文利用模糊綜合評價法的優勢，分別以中小科技企業M、N為例進行企業融資風險測評比較，為探索基于供應鏈金融的中小科技企業知識產權質押融資風險評價提供依據。

4.1 建立模糊評價矩陣

M企業從事智能化紡織設備開發與生產，屬于先進制造技術與先進裝備領域，以其所在省內紡織類企業為主要銷售客戶，為國家高新技術企業，擁有多項專利技術，曾榮獲多項國家級、省部級科技進步獎，入選國家首批智能制造試點示范項目、國家有關先進制造重大標志性項目、其所在省新舊動能轉換重大工程項目。N企業從事創傷、脊柱、關節3 類醫用植入材料和人工器官領域高端技術產品的研發、生產與銷售，自投產以來迅速進軍全國市場，同時積極拓展國外市場，產品研發、市場銷售快速推進，產能產值穩步增長。為加大生產規模，M、N企業分別向某商業銀行申請知識產權質押貸款融資。本文在研究過程中，設立了由15 位分別來自金融機構、高校、科技企業的專家學者組成的專家組，通過郵件匿名方式，讓各位專家根據M、N企業的資料信息分別按5 個評價等級，對照本研究構建的評價體系中的二級指標進行評分，將評分進行歸一化處理后統計結果如表6、表7 所示。

表6 基于供應鏈金融的M 企業融資風險評價結果

表7 基于供應鏈金融的N 企業融資風險評價結果

根據表6、表7 結果，建立M企業的一級風險評價模糊矩陣：

建立N企業的一級風險評價模糊矩陣：

4.2 單項風險評價

為了解基于供應鏈金融的M、N企業融資的外部環境風險、借款企業資信風險、核心企業資信風險、供應鏈運營風險、知識產權質押風險大小，本文根據一級指標模糊矩陣以及權重矩陣，利用公式計算得到一級指標的評價結果（見表8）。

表8 基于供應鏈金融的案例企業融資風險一級指標評價結果

表8（續）

4.3 綜合風險評價

根據上述一級指標風險評價矩陣，結合一級指標權重矩陣，可得到基于供應鏈金融的M、N企業融資綜合風險評價向量：

由結果可知，根據最大隸屬度原則，M企業融資綜合風險評價的最大隸屬度為0.409，屬于“一般”等級，對其貸款融資存在一定風險；N企業融資綜合風險評價的最大隸屬度為0.559，屬于“良好”等級，評價級別較高，對其貸款融資的風險小。

5 研究結論及啟示

本研究得到的單項風險評價結果顯示，M、N企業面臨相似的外部環境，從事的行業均屬于國家重點支持的高新技術產業領域，且均面臨較大的市場競爭強度，企業自身的資信評價均為良好，科技創新能力比較突出。其中在外部環境風險、借款企業資信風險方面，M、N企業實力相當，但從供應鏈角度進行考察，N企業的總體評價結果則獲得大大改善，綜合評價等級明顯優于M企業。究其原因，M企業所在供應鏈條的核心企業多局限于本省紡織類企業，行業內地位及財務狀況表現一般；另外，M企業的主打產品屬于價格昂貴的全套設備，無法形成可持續的購買需求，缺乏穩定持續的供應鏈條，而這也影響了M企業的科技成果轉化能力，增大了知識產權質押風險。反觀N企業，其所在供應鏈條的核心企業涵蓋省內外多家大型醫院，行業內地位較高，且財務狀況穩定，這對提高N企業的資信評級有明顯助益；另外，醫用植入材料和人工器官產品價格適中，且具有長期穩定的采購需求，供應鏈條穩定可持續，這也有效提升了N企業的科技成果市場化程度和轉化能力，降低了知識產權質押風險。綜上所述，供應鏈條內核心企業的優秀評價等級、更為穩定且富有競爭力的供應鏈、更強的科技成果轉化能力這三大優勢顯著降低了N企業的融資風險，其獲得的評價等級為“良好”，是商業銀行愿意提供信貸支持的企業。

中小科技企業具有輕資產、高科技含量、研發及市場風險高的特點，導致有效抵押品不足，而知識產權估價難、轉化難的現實問題又令商業銀行對知識產權質押貸款缺乏動力，中小科技企業知識產權質押融資困境難以緩解。供應鏈金融將供應鏈上的核心企業及上下游企業視為整體，依托鏈條企業間的商業關系和真實業務，而非依賴單個企業的財力和抵押品進行融資。本研究的定量分析表明，穩健且富有競爭力的供應鏈架構、資信強的供應鏈上核心企業能有效改善借款企業的信用狀況、有效彌合知識產權質押風險的罅隙，助力中小科技企業通過供應鏈金融改善其面臨的融資困境。