知識產權質押融資風險形成及其系統流圖動態仿真

曾鵬， 楊濤， 曹洪

(貴州電網有限責任公司電力科學研究院， 貴州， 貴陽 550002)

0 引言

知識產權質押融資，是指企業利用自身明確持有的知識產權無形資產作為質押物，包括著作權、商標權、專利等，在政府或政府相關機構的擔保與貼息支持下，向銀行機構申請的質押融資[1]。2019年8月20日，銀保監會聯合國家知識產權局、國家版權局發布了《關于進一步加強知識產權質押融資工作的通知》，使知識產權質押融資工作從城市試點向全面推廣轉型[2]。知識產權作為企業無形資產的重要構成部分，但其評估過程一直是資產審計過程的難點。如果不能對知識產權的資產價值進行有效評價評估，知識產權質押融資就無法合法且有效地展開[3]。

受到早期試點城市影響，北京、上海、武漢等試點中心城市自2006年開始試點以來，已經逐漸形成了各自的具體操作模式，3種模式各有不同，但其本質均是由地方政府或地方政府成立的專業機構提供擔保并執行貼息政策，由企業提供質押物并提出融資需求，由專業評估咨詢機構提供第三方風控或項目評估，最終由銀行機構發放貸款。

對銀行機構來說，擁有政府或政府成立專業機構的擔保和貼息，可以基本保障貸款的本金安全和收益保障，但其風控部分仍需要考慮信用事件發生時質押物的變現能力。即在當前知識產權交易市場尚不完全成熟的前提下，確保知識產權無形資產的變現通道可以支持風控體系的可靠性、完整性、可用性[4]。

本文重點從知識產權質押融資項目的系統流圖分析入手，研究知識產權質押融資的風險來源，形成仿真模型并進行數據驗證[5]。

1 知識產權質押融資的系統流圖分析

1.1 北京模式的系統流圖

北京模式中，政府并未明確提供擔保職能，在知識產權質押融資的項目推進過程中，北京各區政府以北京市科委為主導，發揮其引導、協調、扶持和服務功能，并由市科委對其提供貼息支持。銀行機構以交通銀行北京分行為主導，在“展業通”融資產品的基礎上開發知識產權質押物的試點。同時協調北京市經緯律師事務所、連城資產評估有限公司、北京資和信擔保有限公司分別提供法務咨詢、評估咨詢、擔保服務等業務[6]。其系統流圖如圖1所示。

圖1 北京模式系統流圖

圖1中，知識產權質押融資的北京模式，本質是交通銀行北京分行“展業通”業務面向知識產權質押物的一項業務拓展。與其他2個試點模式相比，其擔保方為和信擔保公司而非政府信用擔保[9]。發生信用事件時，交通銀行一方面可以處置質押物或動用相關信用衍生品作為變現通道，一方面可向和信擔保公司追償。

1.2 上海模式的系統流圖

上海模式中，浦東生產力促進中心向上海銀行浦東分行提供擔保，企業將知識產權評估后，向浦東生產力促進中心提供反擔保，浦東生產力促進中心與上海銀行浦東分行合同約定，前者承擔95%～99%的貸款風險，上海銀行浦東分行承擔1%～5%的貸款風險。由上海市財政提供貼息資金。上海模式系統流圖詳見圖2。

圖2 上海模式系統流圖

圖2中，因為浦東生產力促進中心同時兼任了市場組織方、評估方、擔保方、貼息方4個角色，所以其參與方相對北京模式更少，流程相對簡單，且浦東生產力促進中心承擔了95%～99%的貸款風險，使以上海銀行浦東分行為代表的銀行機構的參與度也顯著低于北京模式。從金融工程學角度分析，上海模式中并未形成企業的無形資產評估質押的過程，而是作為反擔保物反擔保給浦東生產力促進中心，而浦東生產力促進中心向上海銀行浦東分行提供的擔保為政府信用擔保。

此處應介紹浦東生產力促進中心的機構屬性，該機構是上海市科委于1993年為促進浦東新區開發而專門設立的跨部門跨職能機構，旨在促進浦東新區內的科技企業發展，屬于政府直屬機構。

1.3 武漢模式的系統流圖

武漢模式中，武漢市知識產權局提供知識產權質押融資過程的受理、審核、立項工作，武漢市財政局提供貼息資金。銀行機構方面，交通銀行武漢分行以“展業通”融資產品為核心產品積極參與了試點工作[7]。武漢科技擔保公司通過企業提供的股權、應收賬款、專利權、著作權組合反擔保資產支持下，向試點提供擔保服務[8]。武漢模式系統流圖詳見圖3。

圖3 武漢模式系統流圖

圖3中，武漢模式與上海模式類似的系統流要素為企業并未直接向銀行質押無形資產，而是將無形資產以反擔保物的形式向擔保方評估擔保，與北京模式類似的系統流要素為引入了第三方擔保機構，即武漢科技擔保公司提供擔保，且其融資產品與北京模式相同，均為交通銀行旗下的“展業通”融資產品，即武漢模式與北京模式相同，均為交通銀行在“展業通”融資產品的基礎上做的業務拓展[10]。

此處應介紹武漢科技擔保公司的機構屬性，該機構為武漢市武昌科技創業中心出資1 800萬元、武漢市江岸區技術市場管理辦公室出資200萬元，聯合多家企業共同出資2億元組織的新型企業單位。武漢市武昌科技創業中心原名武漢市武昌區民辦科技機構管理辦公室，與武漢市江岸區技術市場管理辦公室一樣，均為武昌區和江岸區政府的分支機構。

2 知識產權質押融資的風險來源

2.1 質押物的價值保持與變現風險

不論是北京模式中使用知識產權無形資產評估進行直接質押，還是上海模式與武漢模式中使用知識產權無形資產等資產進行反擔保質押，質押物的變現能力始終是質押融資的最大風險來源。分析擔保方，北京模式的擔保方是企業身份的和信擔保，上海模式的擔保方是浦東生產力促進中心，武漢模式的擔保方是武漢科技擔保公司。前者以純企業名義參加擔保，在法務上更容易實現擔保的執行，其次是武漢模式的混合所有制企業，而浦東生產力促進中心的擔保存在執行流程難度。即不論擔保方如何提供擔保，本源上該融資過程基于企業的知識產權無形資產產生，且其總價值不應超出企業知識產權無形資產的總償還能力。但是，即便在初期可以對無形資產做出合理且科學的評估，無形資產的減值過程仍不容忽視。特別是專利型知識產權的減值速度較快，減值影響因素較多，但因為其評估和過戶流程較為成熟，銀行機構及政府機構的參與熱情較高。

當前，我國各地成立多家無形資產交易中心，但其交易模式仍以拍賣為主，證券型交易過程尚未普及，即無形資產變現過程中仍以拍賣為主。拍賣型交易與證券型交易的最大區別在于拍賣型交易難以在交易前對成交價格進行有效估計，且無法針對特定無形資產形成有效的價值預估，僅可以對同類無形資產進行比較分析或對曾參加交易的特定無形資產做出信息不完整條件下的模糊估計。這是知識產權質押融資質押物價值評估的最直接風險來源。

2.2 企業償債能力突變帶來信用風險

武漢模式中，要求融資企業將無形資產與企業股權、應收賬款等可明確評估的其他資產進行打包反擔保，此舉可以在一定程度上緩解上述風險壓力。但仍需要考慮企業在運營過程中出現償債能力突變帶來的信用風險。申請知識產權質押融資的企業，多為科技型企業或文化創作型企業，企業的研發、創作能力與研發、創作過程均受到諸多不明確因素的影響，如企業商譽突變、團隊構成突變、競爭產品的突然推出等，均可能對企業的研發創作過程帶來顯著影響。

以曾轟動輿論界的上海新文化傳媒對賭失敗事件為例，最終其只能通過平衡其旗下不動產的方式償還對賭資金，且因為該事件造成的團隊變動和高端人才流失，也對企業的創作能力帶來致命影響，最終導致該企業名下諸多知識產權評估價格陡然下跌。北京的樂視事件、錘子事件等也反應出科技型企業償債能力的不穩定性。早期科技型企業、文化創作型企業出現融資難的問題，本身也來自其償債能力的不穩定性，知識產權質押融資相關產品的推出過程，并未改變此不穩定性的本質，所以，企業償債能力突變帶來的信用風險，仍需要進行有效控制。

3 知識產權質押風險的仿真模型及其驗證

3.1 仿真模型的建立

綜合比較上述3個試點模式，從金融工程學角度分析，融資企業應具備以下特征。

1)企業質押用無形資產的占比應嚴格控制

企業無形資產在企業資產中的占比、企業質押用無形資產在全部質押物中的占比均應得到控制。

對于前者，其控制模型如式(1)：

(1)

式中,IAi、FAj為企業的第i項無形資產價值與第j項固定資產價值，ui、vj為企業第i項無形資產與第j項固定資產的評估權重，M為企業無形資產的總數量，N為企業固定資產的總數量。

對于后者，其控制模型如式(2)：

(2)

該A因子代表了企業無形資產在企業資產中的占比，B因子代表了企業質押無形資產在全部質押物中的占比，二者均用于保障企業質押貸款過程的絕對償債能力，降低金融機構的投資風險，確保投資過程的過程合法性。

2)基于企業資產增加量的償債能力余量控制

因為大部分科技型企業及文化創作型企業均處于虧損經營的狀態，單純從各期損益表進行審計，幾乎所有相關企業均無法通過貸款融資的審計。但是，科技型企業和文化創作型的企業其核心收益來自其股權價值的提升及股權變現的收益。所以，考察企業的資產增加量，特別考察企業股權資產增加量是對其償債能力進行評估的關鍵。受篇幅限制，本文不展開討論企業資產的審計模型，但應研究企業的資產增加量的余量控制模式，即企業用于知識產權質押融資的總需求量，應低于企業的資產增加量，如式(3)：

(3)

式中，F為企業申請融資的總額度，r為約定融資期限的總利息(應含政府貼息部分利息)，A0為當期企業資產凈值，AN為前推N個財務周期的企業資產凈值，該N個財務周期對應企業申請貸款的用款周期。

C因子從企業利潤償還貸款本息的角度給出企業償債能力的典型描述，從最大程度上約束投資風險。

3.2 數據仿真結果

使用Python完成仿真模型的建模和帶數據運行，其運行結果使用SPSS 24.0對數據進行統計分析，使用T校驗觀察數據的差異性:當T<10.000時認為數據存在差異性。使用P校驗觀察數據的信度，當P<0.05時認為數據存在統計學意義，當P<0.01時認為數據存在顯著的統計學意義。選擇北京、上海、武漢3個試點城市中已經完成決算的10筆知識產權質押融資業務，對其初期資料進行重新審計評估，得到表1。

表1 知識產權質押融資的重審計結果與信用結果對比表

表1中，受到北京模式和上海模式的質押物、反擔保物設定模式影響，其B因子均為100%，而武漢采用配資模式，其B因子在比較中有所體現。可以看到，武漢模式中履約業務的B因子顯著低于未履約業務。對4項未履約業務和6項履約業務進行對比，可以得到表2。

表2 信用視角下的因子均值比較表

表2中，履約6筆業務的授信額度顯著高于未履約4筆業務，T<10.000，P<0.01，具有顯著統計學差異，前者均值是后者的2.33倍；履約6筆業務的A因子與C因子均有顯著統計學差異，且履約業務的A值與C值顯著低于未履約業務，T<10.000，P<0.01，具有顯著統計學差異，特別是C因子，后者均值是前者的3.89倍。B因子受到樣本影響，T>10.000，P<0.05，具有不顯著統計學差異。但單純考察武漢市場，后者達到了前者的1.83倍。

4 總結

通過企業無形資產在企業資產中的占比(A因子)、企業質押用無形資產在全部質押物中的占比(B因子)、企業用于知識產權質押融資的總需求量在企業的資產增加量中的占比(C因子)，均表現出了數據敏感性，其中，C因子的數據敏感性最強。通過綜合考察上述3個因子的審計表現，可以有效控制知識產權質押融資過程的風控過程。