企業知識產權質押融資風險評估研究

摘 ?要 ：文章通過對企業知識產權質押融資的現狀進行分析，細化科技型中小企業知識產權質押及轉讓融資存在的多種風險，并指出目前融資行為中存在的問題，應用工業工程中FMEA方法，構建了從科技型中小企業自身角度展開的基于模糊評價法和FMEA法的知識產權質押融資風險識別的量化方法，幫助企業建立風險預警，從源頭把控風險。

關鍵詞：知識產權質押融資;風險識別;FMEA法

中圖分類號：O159 ? ?文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2021）14-0144-04

Abstract： By analyzing the current situation of enterprise intellectual property pledge financing， this paper refines various risks existing in intellectual property pledge and transfer financing of scientific and technological small and medium-sized enterprises， points out the problems existing in current financing behaviors， and applies FMEA method in industrial engineering to construct a quantitative method for identifying the financing risk of intellectual property pledge based on fuzzy evaluation method and FMEA method from the perspective of scientific and technological small and medium-sized enterprises， so as to help enterprises establish risk early warning and control the risk from the source.

Keywords： intellectual property pledge financing; risk identification; FMEA method

0 ?引 ?言

目前我國很多中小型科技企業均因為規模小、固定資產比例不足，造成融資困難，掣肘著企業發展，知識產權資源是這類企業最有潛力的資源也是最具優勢的資源，但截至2020年底，我國商業銀行貸款中僅有不到四分之一屬于質押貸款，而其中的知識產權質押融資比例更是微乎其微。可見破解中小企業知識產權質押融資的困境，對扶持中小型科技企業的發展、加快科技創新均具有重要的價值。

知識產權質押及轉讓融資因其無形性、高度不確定性和復雜性的特點使得銀行等金融機構望而卻步。在實地調查中，我們發現知識產權質押融資時首先會遇到的困難即是融資風險的評估問題，很多項目最終違約，風險評估不當是主要原因。而查閱文獻發現大多數學者都是從宏觀政策、政府或者銀行的角度展開分析研究，全然沒有從風險的源頭也就是企業自身的角度去進行風險規避研究。

如果能夠使用科學合理的方法對知識產權質押融資的風險進行分析和評估，將大大降低政府、銀行、企業和各類中介機構的風險，推動知識產權質押融資的快速發展。本文是從科技型中小企業自身角度出發，使用模糊綜合評價法結合質量管理中經典的失效因果關系分析的FMEA法，進行知識產權質押融資風險評估。

本文中使用的數據主要是依托我校工業工程專業的校企合作企業。該企業是一家科技型小企業，擁有多項知識產權，通過校企交流我們發現該企業擁有較為強大的知識產權研發能力，在發展過程中遇到的最棘手問題就是知識產權質押融資困境。

1 ?基于模糊評價法和FMEA法的知識產權質押融資風險評估

1.1 ?FMEA法簡介

FMEA法即Failure Mode Effects Analysis，直譯為失效模式分析，是在各種工業產品的質量管理中普遍應用的一種故障分析方法。該方法可以將潛在的故障因素分類分析，得出潛在因素失效后果的嚴重程度分級，進而改進過程中的產品工藝設計或是其他因素從而提高產品質量。其優點在于可以全面分析目標項目進程中各個部分的相互影響，識別項目潛在的各類風險，分析由此風險導致的可能損失，并提出針對性改進措施。

1.2 ?將FMEA法應用于企業知識產權質押融資風險評估的優勢

我們將FMEA法應用于知識產權質押及轉讓融資的風險評估分析，首先可以在項目開展前期預先發現潛在風險隱患，并深入考慮可能的故障影響。其次，FMEA方法對風險發生的故障原因有明確指向，可以方便企業及時地找到原因，進行針對性改進。再次，FMEA法整個流程非常清晰，便于企業制作成文的制度性檔案性文件，也方便工作人員操作和執行，是一種非常適合目前中小企業管理模式的管理方法。

但是單一地使用FMEA法，存在評估對象的RPN（Risk priority number）值相同的問題，使得風險優先評級無法確定，且由于使用專家經驗法評分，其受主觀因素影響較大。故此結合模糊數學中的模糊綜合評價法，針對評價指標構建模糊關系矩陣，可以降低主觀因素，并避免因RPN值相同而無法確定優先等級的問題，從而得出更加精確的科學的風險估計值。

1.3 ?操作原理

通過篩選，我們以德州市航天動力研究所的專利權質押融資項目為目標對象，通過訪談企業的知識產權管理人員和相關技術人員，根據企業目前的融資標的情況和行業運營環境，確定了風險評估的范圍。并由企業的質量管理部門分析該項目的各種失效情況，確定風險因素，運用德爾菲法評估每一風險的嚴重程度、發生的可能性和可能探測程度，進而得出RPN值。RPN值越大，對應風險越大，需要預警。整個企業中的操作系統原理圖如圖1所示。

2 ?FMEA法分析計算過程

下面我們以該企業為例來說明具體的分析計算過程。

2.1 ?風險識別和分類

首先，引入用FMEA法即故障模式和影響分析方法，對知識產權質押及轉讓融資中存在的風險進行識別和分類。

2.1.1 ?知識產權標的存在的風險

知識產權標的存在的風險有：

（1）由于知識產權屬于無形資產，它的變現能力不足、變現條件復雜，而銀行奉行的貸款審核方式恰恰是以衡量抵押物的變現能力和變現速度為重要依據的，所以在現行金融環境下企業通過知識產權質押進行融資的難度比較大。

（2）知識產權資源價值評估方法不統一，價值較難把握。企業在利用所持有的專利權、商標專用權或著作權等知識產權進行融資時遇到的阻力首先來自知識產權的價值評估。對同一標的使用成本法、市場法和收益法進行價值評估，結果往往差異很大，評估精確度不夠，不利于融資風險的控制。

（3）知識產權在保護期內被侵權的現象很多，一旦貸款企業的知識產權被侵權，其價值必然受到不同程度的影響，進而影響該企業的生產力和經濟效益。另外，知識產權資源因其先進性、可替代性程度不同，保值期一般較短且波動很大。但現行法律法規對其申請、變更、質押審核和許可登記環節很多，流程很長，也會是企業喪失很多融資機會。總之，來自用于質押的知識產權標的本身的風險是知識產權質押融資中最突出的風險因素。

2.1.2 ?生產環節存在的風險

企業在生產過程中對產品的質量把控也是知識產權質押融資中比較突出的風險因素，集中表現在原材料的質量保證、設備及工藝流程的監管、質量管理水平和員工操作水平等幾個方面。這幾個方面如果管理不當，極有可能使得產品質量出現波動，從而影響產品的市場推廣及企業后續發展，使企業喪失市場發展機會，加劇企業知識產權質押融資的風險。

2.1.3 ?市場和管理風險

企業在研發創新階段需要投入大量資金，而這時的資金來源渠道主要就是融資;在創新研發成功后就形成了該企業的知識產權，這時同樣需要資金支持用于成果的轉化。但是在這兩個階段，產品的市場反饋是不可預測的，市場風險很高，可見在知識產權真正轉化為產品之前，企業的市場風險很大。另外，在產品上市以后，還可能會面臨激烈的市場競爭或是價格競爭等極有可能造成產品銷量不佳的情況，如果營銷能力不足，不能盡快調整策略，也極有可能在產品技術突出的情況下上市失敗。再有很多中小企業的管理方式較為落后，財務管理水平不高，缺乏企業內部風險控制體系，這些都使得科技型中小企業的知識產權質押融資風險加劇。

從科技型中小企業自身角度出發，將風險主要歸為三大類，分別是：知識產權標的存在的風險、生產環節存在的風險和市場和管理風險，然后細化各類風險如表1、表2和表3所示。并使用專家評分法對各種風險因素發生的嚴重程度（S）、發生的可能性（O）和可探測度（D）進行評分，得出各種風險因素的RPN值。

2.2 ?模糊綜合評價

使用模糊綜合評價法，可將上述知識產權質押及轉讓融資的風險因素集合為：

U={U1，U2，U3，U4}={知識產權落后，知識產權被替代，再研發的能力不佳，知識產權保護不利};

N={N1，N2，N3，N4}={原材料偏差，設備或工藝不達標，質量管理不佳，員工操作能力不足};

M={M1，M2，M3，M4，M5，M6}={市場競爭激烈，價格競爭激烈，營銷能力不足，知識產權壽命短，管理層能力不足，財務管理不善};

2.3 ?應用FMEA法

根據FMEA中S、O、D的評分，建立指標的評語集：

V={V1，V2，V3，V4，V5}={1，2，3，4，5}，針對各個指標的SOD專家評分構建對應的矩陣，計算各項的平均值和方差，然后計算各個指標的變異系數和權重，得到各個評價因素的權重集，計算過程如下：

變異系數：

Pi=Si/|Xi|，i=1，2，…，n

Pi為第i項評價指標值的方差Si和平均值Xi的商。

評價指標的權重：

ai=，i=1，2，…，n

評價指標的權重集為：

A={a1，a2，…，an}

以第一類風險因素知識產權標的自身的風險為例，可以解出知識產權自身的風險評價指標權重集為：

A1=（a11，a12，a13）=（0.18，0.60，0.21）

A2=（a21，a22，a23）=（0.26，0.42，0.32）

A3=（a31，a32，a33）=（0.27，0.31，0.42）

A4=（a41，a42，a43）=（0.35，0.42，0.23）

計算各個等級的評分數量的比重rij，得出風險評價的模糊關系矩陣為：

線性模糊變換，設模糊評價矩陣為B：

B=AR=（a1，a2，…，an）

=（b1，b2，…，bn）

其中為模糊合成算子，取所有因素依權重大小均衡兼顧的M（·，+），進而將B歸一化，得：

B′=（b1′，b2′，…，bn′）

即：

B1′=（0.06，0.36，0.14，0.21，0.23）

B2′=（0.04，0.34，0.20，0.36，0.06）

B3′=（0.08，0.17，0.56，0.13，0.03）

B4′=（0.08，0.40，0.29，0.21，0.02）

然后計算各類風險因素的等級值，建立等級評價矩陣C，對m項風險等級分別賦值，用模糊評價矩陣B′點乘C的轉置矩陣，得C=（c1，c2，…，cn）。

最后得到風險因素的模糊綜合評價等級D，D=B′·CT

D1=B1′·CT

=（0.06，0.36，0.14，0.21，0.23）·（1，2，3，4，5）T

=3.18

D2=B2′·CT

=（0.04，0.34，0.20，0.36，0.06）·（1，2，3，4，5）T

=3.05

D3=B3′·CT

=（0.08，0.17，0.56，0.13，0.03）·（1，2，3，4，5）T

=2.90

D4=B4′·CT

=（0.08，0.40，0.29，0.21，0.02）·（1，2，3，4，5）T

=2.69

3 ?結 ?論

通過上述分析，我們可以看出知識產權自身的各類風險因素的排名為U1>U2>U3>U4，即知識產權的先進性這一風險在本例中為最大風險，需要做及時的防范處理。在本例中可以看到使用FMEA法得出的U3和U4的RPN值相同，通過模糊綜合評價法就能將二者的優先等級區分出來，得出更精確的結果。

同理，其余兩類風險也可以通過同樣的分析得出具體的風險優先級別，并根據分析結果找出預警風險對應的發生原因，有效地進行風險預警和風險控制。至此，通過科學有效的風險評估方法，我們可以從根源上將科技型中小企業知識產權質押及轉讓融資的風險控制到最低程度。

通過改進知識產權質押及轉讓融資的風險評估方法，創新性地引入工業生產中應用的FMEA法來對知識產權質押及轉讓融資的風險進行系統性評估，并結合模糊綜合分析法，我們可以幫助企業以及金融機構得出更精準的風險評估結果，解決企業知識產權質押融資問題中的痛點，幫助企業解除銀行等金融機構的風險分擔顧慮，從而更有利于科技型中小企業的加速發展。

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作者簡介：李海頻（1982—），女，山東德州人，副教授，碩士學位，研究方向：金融應用。