專利質量與科技型企業專利質押融資還貸風險
——基于中小板和創業板上市公司專利質押融資數據的實證研究

陶 勇，汪張林，朱 敏

(安徽工程大學 經濟與管理學院，安徽 蕪湖 241000)

20世紀初以來，第二次科技革命所帶來的新技術發明和新興產業在世界范圍內迅速波動，并隨之出現遍及整個世界的知識資本發展。對中國而言，在創新驅動發展和經濟高質量水平發展的今天，科技型企業作為申請專利十分活躍的市場主體，在發展問題上仍面臨著前所未有的挑戰，融資渠道和還貸風險總體上仍持緊張局面。一方面，在傳統的質押融資模式中，實體企業以土地、廠房和設備等實物資產作為質押物向商業銀行提交質押貸款的申請，并已經形成由實體企業和商業銀行所組成的高度完善的金融閉合系統。另一方面，科技型企業的專利授權率低、發明專利占比量少、專利資助政策的不合理使用以及專利管理體系不完善等問題導致市場的專利質量水平參差不齊。這些問題的延伸不僅嚴重阻礙了專利質押融資模式的發展，還不利于科技型企業對于專利資產的運營與管理，更加劇了企業的債務風險。

基于上述分析，研究運用回歸分析的方法觀察各個維度的專利質量與科技型企業專利質押到期是否有充足的資金還本付息之間的潛在關系,并就如何通過專利質量的提升來降低科技型企業專利質押融資貸款業務中還貸風險等問題展開探討。這對促進專利質押融資業務的進一步發展和科技型企業專利運營管理的工作都具有重要的現實意義。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 專利質押融資模式的研究回顧

為拓寬科技型企業的融資渠道，促進知識資本要素的流動，我國政府率先在北京、上海、武漢等城市建立首批知識產權質押融資試點區域，并頒布了多項扶持性政策以加快專利權質押融資業務的落實與推進，最終形成了適用性強、范圍廣、成功率高的幾種典型的專利質押融資模式：①以企業的專利權+商業銀行等金融機構的北京模式；②以企業的專利權+商業銀行等金融機構+政府基金擔保的浦東模式；③以企業的專利權+商業銀行等金融機構+第三方擔保公司的武漢模式。

近年來，國內學者對科技型企業專利質押融資模式的研究取得了長足的發展。鮑新中等從資金的需求方、中介方、資金供應方3個方面，采用負債融資、股權融資的兩種基本模式論證，科技型企業開展知識產權質押融資業務可能存在的障礙與風險。孫習亮等基于我國專利技術質押融資的發展現狀將專利質押融資模式定義成兩階段融資模式，研究發現隨著第三方擔保公司等參與主體的加入，大大削弱了政府部門承擔的還款風險，實現了風險共擔多元化機制。并對金融機構、政府、中介機構以及擔保公司等第三方機構的風險承擔比例做出了詳細說明。

從當前國內學者對專利權質押融資模式的相關研究來看，多數學者從質押融資流程的角度出發，通過引入第三方擔保機構或者政府設立的基金擔保會等方式來分散商業銀行的信貸風險。而研究的最終目的往往是為了提高商業銀行參與科技型企業專利質押融資業務的積極性，最后的政策性建議也是針對規避銀行風險來提出的。通過對當前現有的幾種專利質押融資模式分析發現，科技型企業作為融資資金的需求方貫穿在整個質押融資模式和質押融資流程中，發揮著“牽一發而動全身”的效應。

1.2 專利質量的研究回顧

當前，國內外學者對專利質量的內涵并未給出明確的界定，往往是基于不同的維度構建專利質量指標體系并試圖通過專利指標來定義專利質量。國外學者較早地對專利質量做出了相關研究，以專利被引用次數、有效維持時間、權利要求數量和技術范圍等單一指標來定義專利質量。隨著量化評價指標體系的成熟，以某單一指標來定義專利質量顯然存在著較大的不確定性。Chen等以企業專利質量為研究對象，綜合運用專利位置、專利引用數量、赫芬達爾指數等指標反映專利質量水平，在一定程度上降低了單一指標對專利質量的噪聲影響。

國內學者對專利質量的研究從2000年之后才開始，近年來才將研究重點從專利數量轉變到專利質量，并總體上圍繞技術質量、經濟質量和法律質量這3個維度構建專利質量指標體系。呂曉蓉等從專利的技術價值出發，選取6個二級指標并采用主成分法計算各指標的權重。該研究不僅構建了專利質量的評價指標體系，還通過實證分析得出技術關聯度和權利要求數量為影響較大的兩個關鍵指標。陶華等認為專利的經濟效用轉化率是評判一項專利質量高低的重要指標之一。萬小麗等從價值競爭力的視角構建影響專利質量的主要指標，并以技術創新和專利市場競爭力作為影響專利質量的重要指標之一。谷麗等則是通過選取18個有效指標從專利的技術性、商業性和法定性3個層面構建專利質量的評價指標體系。劉云等考慮到專利質量是一個持續性、動態性的過程，不僅從經濟、法律和技術3個維度出發，還引入了專利的創造、申請、審查和授權4個階段，從而構建了“三維度-全過程”的專利質量評價指標體系。黃俊偉等以企業的專利質量為研究對象，從經濟、法律和技術等角度出發，實證分析蘇州市吳中區知識密集型企業專利質量。研究表明，授權率、權利要求數量和有效專利的比重這3個指標影響最深、權重系數最大。

1.3 科技型企業專利質押融資還貸風險的研究回顧

在科技型企業專利質押融資還貸風險方面，南星恒等從質押融資流程中尋找知識產權質押融資貸款的風險來源，認為企業的流動性會影響到知識產權未來的收益穩定性，應重點評估科技型企業的償債能力狀況,并嘗試構建一套以第三方中介機構、貸款主體和宏觀因素等風險共擔的評價指標體系。章潔倩在知識產權質押融資風險評價中認為財務風險是科技型中小企業知識產權質押融資的主要風險指標。鮑新中等認為融資企業的償債能力不足，難以到期支付專利質押貸款的本息，從而影響專利質押融資貸款的安全性。

從當前國內學者對科技型企業專利質押融資風險的研究來看，企業能否在獲得專利質押融資后仍具有較強的流動性即償債能力是考核科技型企業專利質押融資還貸風險的一個重要因素。因此，研究嘗試以流動比率這一具體指標來衡量科技型企業質押融資還貸風險，并實證探討其與不同維度的專利質量的關聯，從而為科技型企業在獲得專利質押融資貸款業務后的專利運營管理提供實證依據。

1.4 研究假設的提出

科技型企業的創新能力和研發投入水平是衡量該企業是否獲得專利質押融資業務的關鍵因素，也是商業銀行評估和控制信貸風險的重要指標之一。而一項高質量的專利更是科技型企業的科技投入與研發水平的集中體現和重要標志。相關文獻研究表明，科技型企業專利研發投入的力度可以很好地反映出專利技術質量的高低，即企業的研發投入與創新成果和專利質量成正比。仲東亭等基于對上海高新技術企業樣本數據的分析，也證實了科技活動的研發投入對科技型企業的創新績效和運營績效有顯著的正向效應。因此研究從研發費用的投入和研發人員的投入這兩個方面分析科技型企業的專利技術質量對其融資還貸風險的影響。

為申報可行性強、適用范圍廣、技術含量高且預期市場經濟效益較好的發明專利，科技型企業往往會加大研發資金量的投入。郭秀強等也指出研發費用的增加會更好地刺激高新技術型企業的市場績效和企業價值。而科技型企業的研發資金投入量越多，專利的技術含金量就越高，專利的技術價值就越大，對抗市場上的不確定風險能力就越強，進而提高科技型企業的經濟效益，降低未能按時還貸款的風險。因此，研究提出假設1：

假設

1

科技型企業的專利研發費用占比對其流動比率有顯著的正向效應。

習近平總書記在科學家座談會上指出，人才是第一資源，是科技型企業創新和生存的立根之本，加強科研人才隊伍的培養與建設可以更好地讓科技創新成果服務于企業。鮑新中等在知識產權價值指數評價體系中指出加強高新技術型企業的科研人才隊伍培養可以有效地提高企業價值和盈利能力。因此，研究提出假設2：

假設

2

科技型企業的專利研發人員數量占比對其流動比率有顯著的正向效應。

2012年，中國技術交易所首次公開了專利價值的評價指標體系，其中經濟價值度(EVD)所選取的二級支撐指標有專利市場的環境變化、專利資助政策適用性、專利產品綜合競爭力、專利市場占有率以及未來的市場規模前景等等。但觀察這些二級支撐性指標的特性發現，這些指標均受限于數據的獲取，難以對科技型企業的經濟價值度展開計量模型的實證研究。近年來，一些學者嘗試選取專利維持時間等易計量的指標實證分析其對企業經濟價值程度的大小，甚至有部分國外學者直接建議將專利壽命作為專利經濟價值的衡量指標。胡琨等基于上海市的3所高校研究發現企業的專利壽命期限與其商業化動機成正相關。李睿等也從催化領域證實了專利權的壽命長短會從根本上影響專利價值的高低。而我國專利局規定發明專利、實用新型專利以及外觀專利的有效保護期限分別為20年和10年，專利剩余壽命越長，專利的經濟價值就越高，一定程度上保證了科技型企業穩定的還款源。因此，研究提出假設3：

假設

3

科技型企業的專利平均剩余經濟壽命對其流動比率有顯著的正向效應。

專利的法律質量是指當前申請專利權人對經專利行政機關審查并授權的符合法定技術涉及范圍和權利要求范圍的專利權行使排他性的程度。中國專利局也會不定期公開已授權專利文本中的申請號、申請日、摘要、專利分類號和權利要求說明書等諸多信息。專利IPC分類數集中體現了本專利權涉及的技術領域范圍，其IPC主分類號的數量大小與受保護的創新點成正相關，與科技型企業的專利法律質量有顯著的相關性。權利要求書作為反映和公開專利權保護范圍的重要法律文本，可以依據權利要求數量的大小實施專利侵權的保護。Wagner等也指出專利權人不惜增加專利費用來換取更多的權利要求數量。而權利要求的數量越多，該專利的訴敗率就越低，專利產品的抗風險能力就越強。因此，研究依據專利的技術涉及范圍和權利要求范圍這兩方面的分析，分別提出假設4和假設5：

假設

4

科技型企業的專利平均IPC4分類數對其流動比率有顯著的正向效應。

假設

5

科技型企業的專利平均權利要求數量對其流動比率有顯著的正向效應。

2 研究設計

2.1 數據來源與樣本選取

研究使用2011～2020年的專利質押融資數據，分析在不同專利質量維度下的科技型企業質押融資還貸風險的情況，并對樣本企業做如下處理：①對創業板與中小板中的上市公司進行是否有專利質押融資業務的遴選；②剔除存在專利質押融資業務但因出現重大經營虧損并導致出現退市風險的ST公司；③剔除存在專利質押融資業務但缺失相關債務指標數據的企業。最終保留194家上市公司并在國泰安數據庫中獲取該公司的相關數據。

研究所涉及到的專利信息數據均來自智慧芽專利檢索平臺數據庫，其檢索式和檢索字段分別為：“公開(公告)日：[20110101 TO 20201231] AND 當前申請(專利權)人(浙江精工科技股份有限公司 OR 浙江凱恩特種材料股份有限公司 OR 格林美股份有限公司 OR 巨輪智能裝備股份有限公司 OR 寧波江豐電子材料股份有限公司……深圳市匯創達科技股份有限公司)”、“公開(公告)號、申請號、標題、申請年月、授權年月、公開年月、當前申請(專利權)人州/省、法律狀態/事件、預估到期日、IPC分類號、權利要求數量”，對檢索出的專利數據進行當前申請(專利權)人的類型和簡單法律狀態的二次篩選之后，最終獲得1 935條專利質押數據。部分科技型企業的專利技術質量指標數據是在深交所公布的定期報告中獲取。

2.2 變量選擇

基于上文的研究假設，選取科技型企業償債能力中最具有代表性的流動比率這一指標作為該理論模型的被解釋變量，解釋變量則為專利質量視角下的技術、經濟和法律層面的細分指標，并參考國內外現有的相關研究文獻，選取5個企業層面常用的控制變量：凈資產收益率、總資產凈利潤率、公司規模、所在地區以及公司成立年限。樣本企業中的所有變量及其變量解釋說明如表1所示。

表1 樣本企業的主要變量設定與說明

2.3 模型設定

為檢驗不同維度下的專利質量指標對科技型企業專利質押融資還貸風險的影響，構建模型如下：

模型(1)：

CR

=

α

+

β

ROE

+

β

Size

+

β

Area

+

β

ROA

+

β

FirmAge

+

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RDSSR

+

ε

,模型(2)：

CR

=

α

+

β

ROE

+

β

Size

+

β

Area

+

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ROA

+

β

FirmAge

+

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RDPR

+

ε

,模型(3)：

CR

=

α

+

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ROE

+

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Size

+

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Area

+

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ROA

+

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FirmAge

+

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Life

+

ε

,模型(4)：

CR

=

α

+

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ROE

+

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Size

+

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Area

+

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ROA

+

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FirmAge

+

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Scope

+

ε

,模型(5)：

CR

=

α

+

β

ROE

+

β

Size

+

β

Area

+

β

ROA

+

β

FirmAge

+

β

Claim

+

ε

,

其中，模型(1)和模型(2)用來檢驗專利技術質量指標對于科技型企業專利質押融資還貸風險的影響；模型(3)用來檢驗專利經濟質量指標對于科技型企業專利質押融資還貸風險的影響；模型(4)和模型(5)用來檢驗專利法律質量指標對于科技型企業專利質押融資還貸風險的影響。

3 實證分析

3.1 描述統計與相關分析

主要變量的描述性統計結果如表2所示。流動比率作為衡量企業短期債務償債能力的一項重要指標，通常認為在2∶1以上較為合適，而樣本中的均值為1.954，接近于2。一方面表明樣本企業中的流動資金少、資產變現能力弱，這主要是因為樣本中的企業多數為輕資產公司。另一方面也反映出科技型企業迫切的需要通過專利質押融資等業務，來滿足其對流動資金的需求。除了專利剩余經濟壽命和專利權利要求數量這兩項指標的標準差較大之外，其余專利指標數據的標準差較小且最大值與最小值的極差也較小，說明研究選取的專利指標數據總體分布均勻、結構穩定，在接下來的多元回歸分析中可以起到減少噪聲的作用。

表2 主要變量的描述性統計

模型1～模型5中的各自變量的相關性系數如表3所示。科技型企業的專利研發人員數量占比和專利研發費用占比以及專利研發人員數量占比和專利平均剩余經濟壽命之間雖然有著一定的相關性，但相關性系數并不高。且各個自變量的方差膨脹系數(VIF)均接近于1，說明自變量之間不存在較嚴重的多重共線性問題。

表3 自變量的相關性系數和方差膨脹因子

3.2 實證結果

基于全樣本數據，采用混合橫截面模型回歸，以最小二乘法(OLS)分別檢驗專利的技術質量指標、經濟質量指標和法律質量指標對科技型企業流動比率的顯著性，并將假設檢驗的回歸結果匯總如表4所示。從表4可見，專利研發投入與專利剩余經濟壽命指標分別在1%和10%的水平下對科技型企業質押融資后的流動比率有顯著的正向效應，故假設1～假設3得到驗證。而專利IPC4分類數和權利要求數量對科技型企業質押融資后的流動比率均為負效應，與原假設方向相反且平均IPC4分類數的P值也不顯著，故假設4和假設5未得到驗證。可能存在的原因為科技型企業出于對未授權專利的法律范圍保護，往往在撰寫專利報告的過程中盡可能多地描述該項專利的技術保護范圍要求和權利保護范圍要求，但過寬的技術和權利涉及范圍必然會導致較大差異的技術重組，使得專利的法律保護范圍因涉及過多的技術內容和權利內容變得過于復雜，反而使其技術保護范圍縮小，專利的法律質量也隨之下降。余翔等基于對生物技術領域專利數據的研究分析，也證實了專利技術范圍的擴大在一定程度上并不會提高專利的價值，反而會阻礙專利法律質量的提升。

表4 專利質量在不同維度下的假設檢驗回歸結果

3.3 穩定性檢驗

(1)替換科技型企業還貸風險度量指標。為保證實證分析結果的穩健性，研究參考葛家澍等的研究，更換上市公司財務報表中的流動性風險指標，以速動比率來替代科技型企業專利質押融資的還貸風險與專利質量指標進行回歸分析，回歸結果如表5所示。由表5可見，回歸結果并未改變主檢驗結論，實證分析仍然穩健。

表5 穩健性檢驗結果(1)

(2)消除新冠肺炎疫情的宏觀影響。實證研究結論可能會受到國內新冠肺炎疫情爆發的宏觀影響。尤其是在2020年武漢市全面爆發疫情之后，國內經濟持續低迷，是除上市公司自身發展因素之外影響科技型企業專利質押融資還貸風險的重要因素。為了消除疫情這一突發事件可能會對研究結果產生影響，剔除2020年的專利質量數據，選擇2011～2019年的樣本數據重新回歸，回歸分析的結論(見表6)與主檢驗的結論一致。

表6 穩健性檢驗結果(2)

4 結論與展望

近年來，為解決科技型企業融資難、融資貴以及融資渠道單一等問題，專利質押融資模式受到了國內外研究學者的廣泛重視。研究在對專利質押融資模式的研究基礎之上，分析了科技型企業在獲得質押融資業務后能否按時還貸的風險與其質押專利質量之間的關系，構建了不同維度的專利質量指標和科技型企業償債能力指標之間的混合橫截面數據模型，并結合2011～2020年兩大科技板塊中上市公司的專利質押融資數據進行了實證探討。發現專利的技術質量指標和經濟質量指標會給專利質押融資企業創造更多的經濟效益，帶來更多的流動資產，增強企業的償債能力，從而有效地降低科技型企業的質押融資還貸風險，在豐富專利質量指標體系和專利質押融資模式的同時，拓展了專利質量在科技型企業質押融資還貸風險中的應用。最后，研究基于實證結果，對科技型企業在今后的專利質押融資業務中提出兩點建議。

(1)提高科技型企業的創新研發投入水平，增強專利戰略塑造的產品競爭力。商業銀行等金融機構在對科技型企業的資質審查中，往往會把企業償還貸款的第一還款源作為是否放貸的重要依據。因此，科技型企業應在現有的條件下，不斷地加大研發資金量的投入和研發人才團隊的建設，便于在開發高、尖、精專利技術的同時將其應用到滿足市場需求的產品中，從而增強企業的自主創新能力和專利產品競爭力，從根源上提高科技型企業專利質押融資后的還貸風險能力。

(2)加強科技型企業授權專利的運用能力，提高企業專利權人撰寫專利申請書的水平，明確企業申請專利的目的，縮短專利的審批時間，提升專利審批效率，延長專利的剩余經濟壽命，促進企業專利效益的高效創造。與此同時，科技型企業應按期繳納持有專利的維護費用來延長專利的平均維持年限和專利權的效力，充分發揮高價值專利在科技型企業專利質押融資業務中的核心作用。

此外，本研究也存在著一定的局限性。首先，部分科技型企業的專利質押融資合約屬于保密狀態，數據獲取較難，在有限的時間里僅篩選了創業板和中小板的質押企業數據，期待后續的研究可以通過樣本容量的擴大可以更好地保證實證結果的精確性。其次，研究從可量化的角度選取專利質量的指標，可能會導致專利質量未能完全地反映出科技型企業專利質押業務中的融資還貸風險，期待后續的研究可以建立一套更加科學、全面且易于計量的專利質量指標體系。