知識產(chǎn)權證券化定價及最優(yōu)風險概率評估

周衍平　徐華杰　陳會英

摘? ?要：知識產(chǎn)權價值受到技術、經(jīng)濟、消費、法律、政策和人文等因素的影響。從風險視角出發(fā)，通過改進三叉樹模型，對知識產(chǎn)權價值進行評估并尋找最優(yōu)風險概率可以為知識產(chǎn)權證券化提供定價和風險控制借鑒。本文首先分析了知識產(chǎn)權的實物期權特征，繼而在三叉樹模型中引入風險因素及其發(fā)生概率，計算標的資產(chǎn)價格上漲、不變或下降的概率，得到考慮風險因素的三叉樹模型，最后結合案例，分別運用收益法及改進的三叉樹模型進行計算分析。研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的收益法會低估知識產(chǎn)權價值，所構建的基于風險因素的三叉樹模型考慮因素更為全面、評估結果更加準確。知識產(chǎn)權期權價值因風險概率水平的不同而不同，所構建的考慮風險因素的三叉樹模型可以更加準確地衡量知識產(chǎn)權價值并確定知識產(chǎn)權的最優(yōu)風險概率。

關鍵詞：知識產(chǎn)權證券化;價值評估;風險概率;三叉樹模型

中圖分類號：F832.5? 文獻標識碼：B? 文章編號：1674-2265（2022）05-0071-09

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2022.05.010

一、引言

隨著創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略的實施，科技創(chuàng)新成果快速增長。截至2021年7月底，我國發(fā)明專利、實用新型專利、外觀設計專利有效量分別為337.72萬件、811.83萬件、242.56萬件，已成為知識產(chǎn)權大國。但是，我國知識產(chǎn)權轉化率卻處于較低水平，專利的應用比例偏低，導致了大量的科技浪費與閑置（胡冰洋，2021;楊思思等，2018）[1，2]，一定程度上阻礙了創(chuàng)新型企業(yè)的發(fā)展壯大。與傳統(tǒng)企業(yè)不同的是，創(chuàng)新型企業(yè)對資源的依賴程度相對較小，但對資金的支持要求較高，融資難、融資貴是制約創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展的重要因素。知識產(chǎn)權證券化是技術發(fā)展與金融創(chuàng)新相結合的產(chǎn)物，為企業(yè)提供了一條新的融資途徑，有助于企業(yè)的技術改進和資本的有效利用（Li和Shen，2017）[3]。但知識產(chǎn)權證券化也面臨著難題與風險：一是知識產(chǎn)權的保護與維權;二是知識產(chǎn)權的評價與估值（董登新，2019;涂永紅和刁璐，2021;陳會英等，2021）[4-6]。隨著工業(yè)經(jīng)濟向知識經(jīng)濟的轉變，我國知識產(chǎn)權證券化案例不斷涌現(xiàn)，其中價值評估是核心。但是知識產(chǎn)權又存在大量的不確定性因素，包括經(jīng)濟、技術、社會和政策變化等，這些因素會對知識產(chǎn)權的價值產(chǎn)生一定的影響。因此，基于風險視角對知識產(chǎn)權價值進行評估具有一定的現(xiàn)實意義。

知識產(chǎn)權證券化是資產(chǎn)證券化標的資產(chǎn)由傳統(tǒng)實物資產(chǎn)向無形資產(chǎn)轉化的標志，是金融市場與知識產(chǎn)權領域的重要創(chuàng)新（金品，2014）[7]。在知識產(chǎn)權證券化方面，國外學者研究較早且主要集中于知識產(chǎn)權價值評估領域。知識產(chǎn)權的無形性、價值波動性、時效性等特征，使得運用傳統(tǒng)方法對其進行價值評估具有一定的局限性。收益法在知識產(chǎn)權評估中應用最為廣泛，成本法主要應用于以交易為目的的商標權的評估，市場法基本不會作為評估知識產(chǎn)權的方法（李小榮和劉晴，2017）[8]。法律、市場、技術等因素對知識產(chǎn)權價值產(chǎn)生較大影響，使得價值評估具有不確定性與復雜性（胡宏雁和劉亞軍，2016）[9]。目前，實物期權法已發(fā)展成為不確定性項目價值評估最常用的方法，引起學者的廣泛關注并被運用于各個領域。

Myers（1977）[10]首次提出將金融期權的定價方法運用到實物期權領域。Damodaran和Aswath（1996）[11]將專利看作看漲期權進行價值評估。Lawryshyn等（2017）[12]認為在信息不精確的條件下，可以運用實物期權的框架和共識模型相結合的方法對專利進行價值評估。我國知識產(chǎn)權證券化起步較晚，對其價值評估的相關研究也較少。于乃書等（1999）[13]基于收益現(xiàn)值法在專利價值評估過程中只考慮收益上升階段，而將收益平穩(wěn)和下降階段結合在一起用平穩(wěn)階段收益值來代替的缺陷，提出修正收益現(xiàn)值法和期權定價模型法兩種專利價值評估新方法。范龍振和唐國興（1999）[14]將專利看作一項美式期權進行價值評估。靳曉東（2010）[15]運用三叉樹模型對專利組合進行價值評估。張璐和陳會英（2018）[16]認為可以考慮嵌入一個巴黎期權來對植物品種權進行定價。劉奇（2018）[17]結合生命周期理論和波士頓矩陣，構建了擴展的三叉樹模型對專利組合進行價值評估。李娟等（2020）[18]通過改進的層次分析—熵權法評估專利綜合價值度與各專利檢索數(shù)據(jù)庫的專利價值度。

綜上，已有學者將實物期權法運用于知識產(chǎn)權方面，但針對知識產(chǎn)權價值不確定性特點進行評估的研究還較為鮮見。影響知識產(chǎn)權價值的因素有很多，包括技術、經(jīng)濟、消費、法律和人文等因素。隨著科技日新月異，知識產(chǎn)權的價值會隨著技術進步發(fā)生波動，甚至導致知識產(chǎn)權價值喪失。因此，本文從風險視角改進知識產(chǎn)權評估模型，并結合案例，分別運用收益法和改進的三叉樹法對其進行價值評估，對比分析考慮風險因素的三叉樹法在知識產(chǎn)權價值評估領域的優(yōu)勢，并為知識產(chǎn)權證券化過程中標的資產(chǎn)的最優(yōu)風險概率控制提供數(shù)理依據(jù)。

二、知識產(chǎn)權的實物期權特征

知識產(chǎn)權是人類腦力勞動創(chuàng)造的一種無形財產(chǎn)，其載體是智力成果。2021年1月1日實施的《中華人民共和國民法典》中第123條規(guī)定，知識產(chǎn)權是權利人依法享有的作品、發(fā)明和實用新型及外觀設計、商標、地理標志、商業(yè)秘密、集成電路布圖設計、植物新品種以及法律規(guī)定的其他客體的專有權利，具有收益性、專有性、不確定性、時效性等獨特的屬性。

（一）知識產(chǎn)權的收益性

知識產(chǎn)權具有潛在的生產(chǎn)力，可以為其權利人帶來一定的經(jīng)濟收益。比如，專利權人可以通過專利轉讓、專利許可、專利質押、技術入股等方式獲取收益。知識產(chǎn)權的收益性與資產(chǎn)證券化標的資產(chǎn)未來具有穩(wěn)定現(xiàn)金流的特點相吻合，可以將其作為證券化的基礎資產(chǎn)。

（二）知識產(chǎn)權的專有性

知識產(chǎn)權享有法律授予的獨占權，具有專有性、排他性，未經(jīng)權利人允許，任何人不得隨意使用。知識產(chǎn)權的專有性為保護期內知識產(chǎn)權獲得穩(wěn)定收入提供一定的法律保障。

（三）知識產(chǎn)權價值的不確定性

在知識產(chǎn)權的存續(xù)期內，市場需求、企業(yè)經(jīng)營狀況以及政策環(huán)境不斷變化，知識產(chǎn)權的價值會出現(xiàn)波動。一方面，知識產(chǎn)權的價值會隨著技術進步和替代品的出現(xiàn)而下降，也會隨著消費者偏好、企業(yè)經(jīng)營狀況、行業(yè)競爭程度和經(jīng)濟政策環(huán)境的變化而產(chǎn)生波動（涂永紅和刁璐，2021）[5]。以影視版權為例，面臨的風險主要包括電影市場、題材、政策和參演人員等風險，甚至風險一發(fā)生，所擁有的版權就會變得沒有任何價值（劉景琪，2019）[19]。另一方面，知識產(chǎn)權自身的技術升級會使知識產(chǎn)權使用價值增加，從而使其收益增長。知識產(chǎn)權價值的不確定性與實物期權的風險性基本吻合。

（四）知識產(chǎn)權的時效性

知識產(chǎn)權在一定的期限內受法律保護，一旦超過保護期這一權利便會自行消失，知識產(chǎn)權便成為公共物品，被全社會共同、自由使用。在保護期內投資者都可以對知識產(chǎn)權資產(chǎn)進行投資。

基于以上分析，知識產(chǎn)權具有實物期權的特征，運用實物期權法對其進行價值評估研究具有可行性。

三、考慮風險因素的三叉樹模型的建立

關于期權定價模型，布萊克—斯科爾斯—默頓（B-S-M）模型適用于連續(xù)型期權定價，蒙特卡羅模擬方法、有限差分法、二叉樹法和三叉樹法適用于離散型期權定價。并且，蒙特卡羅模擬法只適用于歐式期權的定價且計算量較大，為了得到滿意的置信區(qū)間，通常需要大量的重復計算。有限差分法不適用于路徑依賴和標的變量較多的期權。二叉樹法和三叉樹法計算速度快，計算結果精確度高，且結果收斂于B-S-M模型的速度更快。因此，本文選擇三叉樹模型展開知識產(chǎn)權證券化價值評估討論。三叉樹模型利用離散的模型模擬標的資產(chǎn)價格的連續(xù)運動。不同于二叉樹，三叉樹模型假設在各個節(jié)點處標的資產(chǎn)的價格有三種運動方向：價格上漲、不變和下跌，如圖1所示。Boyle（1988）[20]在二叉樹模型的基礎上首次提出三叉樹模型。Kamrad和 Ritchken（1991）[21]通過增加每一期標的資產(chǎn)價格可能的運動狀態(tài)來提高計算精度，對Boyle的三叉樹模型進行了改進與簡化。丁正中和曾慧（2005）[22]從理論上證明了當期數(shù)n趨于無限大時三叉樹模型是布萊克—舒爾斯期權定價模型的近似，且n越大收斂速度越快。相對于二叉樹模型，三叉樹模型的誤差較小，計算結果更加精確。當期數(shù)n非常大時，三叉樹的n期計算結果比二叉樹2n期的計算結果更加準確。本文在標準的三叉樹模型基礎上，引入風險因素，以此衡量知識產(chǎn)權的價值。

假定在風險發(fā)生前，知識產(chǎn)權資產(chǎn)預期收益的運動過程遵循幾何布朗運動：[dSS=rdt+σdz]。其中，[r]為無風險利率，[σ]為年波動率，[dz]為標準維納過程。

把知識產(chǎn)權的有效期[0，T]分成n等份，每一段的長度為Δt=T/n。假設風險只發(fā)生在每一期的節(jié)點處，發(fā)生風險的概率為P。所以，在Δt內知識產(chǎn)權發(fā)生風險的概率為：[P=N-d2=γΔt=1-e-γΔt]，其中γ為單位時間內知識產(chǎn)權發(fā)生風險的密度。

根據(jù)等價無窮小，當Δt趨于0時：

由于知識產(chǎn)權在發(fā)生風險后，即由于新的技術出現(xiàn)、市場需求或政策環(huán)境的變化等原因，導致知識產(chǎn)權的價值往往會發(fā)生很大變化甚至消失。因此，假定知識產(chǎn)權發(fā)生風險后，其價格和價值喪失，即下降至0。知識產(chǎn)權的價格和價值未來運動狀態(tài)的三叉樹圖表現(xiàn)為圖2，S表示知識產(chǎn)權的價格，V表示知識產(chǎn)權的期權價值。

將S（t）進行離散化，則在區(qū)間[t，t+Δt]內，知識產(chǎn)權的價格變動服從分布：

由伊藤引理可知，S2在區(qū)間[0，T]服從隨機微分方程：

對上述公式進行離散化：

同時，知識產(chǎn)權的價格期望服從：

根據(jù)期望的定義，在t+Δt時刻處有：

假定在[t，t+Δt]內，知識產(chǎn)權資產(chǎn)的價格有四種變化情況：分別變?yōu)樵瓋r格S的u、m、d倍和發(fā)生風險時價格下降為0。風險中性下知識產(chǎn)權的價格上升到uS的概率為Pu、下降到dS的概率為Pd或者保持原始值S不變的概率為Pm，并且：

此時，4個方程數(shù)量不足以求解出u、m、d與Pu、Pm、Pd六個參數(shù)。為此，本文采用Boyle（1988）[20]假定條件：[u=eλσΔtd=e-λσΔt]。其中λ為自由參數(shù)，令λ=1，解方程組相關參數(shù)的計算公式（13）：

計算出u、m、d與Pu、Pm、Pd之后，構造考慮風險因素的三叉樹期權定價模型。先確定知識產(chǎn)權在T時刻的價值，在T時刻知識產(chǎn)權的價值由其市場價格與期權的行權價格即知識產(chǎn)權的投資成本共同決定。假設知識產(chǎn)權的投資成本等于知識產(chǎn)權當前價格S，則T時刻知識產(chǎn)權的價值為：

接下來，類似二叉樹模型的推導方法，構建知識產(chǎn)權資產(chǎn)每期價格變化的三叉樹。在計算出到期日知識產(chǎn)權的期權價值基礎之上，采用向前貼現(xiàn)的方法給知識產(chǎn)權期權進行定價。對（i+1）Δt時刻知識產(chǎn)權期權價值進行貼現(xiàn)可以得到iΔt時刻的期權價值，即：

其中，[1≤i≤n+1]，[1≤j≤2i-1]。V（j，i）表示在第（j，i）節(jié)點處知識產(chǎn)權的價值。可以看出，在三叉樹法中引入風險概率P，相較一般的三叉樹模型，對知識產(chǎn)權未來價格上漲、不變、下降的概率Pu、Pm、Pd重新進行計算，計算結果在原有的基礎上有了一定的變動，但仍然呈現(xiàn)出對稱的狀態(tài)。并且，在不存在風險因素，即發(fā)生風險的概率P=0時，本文所構建的三叉樹模型和不考慮風險因素的三叉樹模型一樣。

四、案例分析

基于上述理論分析，本部分將結合知識產(chǎn)權證券化真實案例論證考慮風險因素的三叉樹模型的科學性及可行性。基于數(shù)據(jù)的可得性以及論證的科學性，本文分別選取了以版權和專利為代表的兩個知識產(chǎn)權證券化案例進行模型有效性檢驗，即“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”和“南山區(qū)—中山證券—高新投知識產(chǎn)權1期資產(chǎn)支持計劃（疫情防控）”，并分別采用收益法和所構建的考慮風險因素的三叉樹模型進行計算分析。將兩種方法的評估結果進行對比分析，從而證明所構建的考慮風險因素的三叉樹模型在知識產(chǎn)權證券化過程中價值評估的合理性，并為知識產(chǎn)權證券化探尋最優(yōu)風險概率。

（一）案例1：“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”

1.“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”介紹。北京奇藝世紀科技有限公司（以下簡稱奇藝世紀）是我國發(fā)展較快的影視版權服務商之一。由于融資難，奇藝世紀因向內容制作公司購買影視版權等，存在大量對內容制作公司的債務。2018年12月，海南省市場監(jiān)督管理局與海南省知識產(chǎn)權局牽頭多家機構發(fā)行了奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈資產(chǎn)支持證券項目，實現(xiàn)了我國首例以應收賬款債權為基礎資產(chǎn)的知識產(chǎn)權證券化項目。“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”解決了內容制作公司應收賬款回收周期慢、影視版權服務商資金緊缺的問題。圖3是“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”項目融資過程，其中黑色箭頭表示法律關系，灰色箭頭表示現(xiàn)金流。該項目中債權人（內容制作公司）將其對債務人（奇藝世紀）的應收賬款轉讓給原始權益人（聚量保理），管理人通過設立專項計劃向投資者發(fā)行證券募集資金，并與原始權益人簽訂《基礎資產(chǎn)買賣協(xié)議》，使用募集到的資金購買原始權益人從債權人受讓的應收賬款。最終該項目一共募集4.7億元資金，共發(fā)行三種產(chǎn)品，分別是：優(yōu)先級證券化產(chǎn)品A1，信用評級為AAA級優(yōu)先級;證券化產(chǎn)品A2，信用評級為AAA級;次級證券化產(chǎn)品。所有證券化產(chǎn)品均以按年付息、到期還本的固定攤還方式發(fā)行。

2.收益法評估。（1）知識產(chǎn)權收益年限的確定。奇藝世紀在知識產(chǎn)權證券化過程中發(fā)行的債券有三類：一是期限為一年的奇藝優(yōu)A1;二是期限為兩年的奇藝優(yōu)A2;三是期限為兩年的奇藝次級。本文考慮知識產(chǎn)權尤其是版權時效性較長等因素，假設奇藝世紀知識產(chǎn)權證券化資產(chǎn)的年限為兩年。（2）凈利潤的確定。目前奇藝世紀處于快速發(fā)展階段，其營業(yè)成本尤其是內容成本占比較大。奇藝世紀一直處于凈虧損狀態(tài)，但其成功上市及發(fā)行知識產(chǎn)權支持證券，足以證明公司價值所在。考慮運用收益法對知識產(chǎn)權進行價值評估時，需要知識產(chǎn)權資產(chǎn)為公司帶來的凈利潤為正，否則無法進行評估。所以，本文運用市場法中的類比調整法，選取四家與奇藝世紀相似的公司作為參照物對其凈利潤進行調整。《愛奇藝（IQ）深度報告：中國在線視頻創(chuàng)新領導者——暨互聯(lián)網(wǎng)視頻行業(yè)分析框架（第1卷）》中提到：我國視頻媒體格局與美國存在極大的相似之處。因此，本文通過計算奈飛、迪士尼、21世紀福克斯、亞馬遜四家公司2010—2018年成本占收入的比重，取其平均數(shù)作為奇藝世紀的成本占比來進行凈利潤處理，最終得到奇藝世紀2015—2018年調整后的凈利潤值。四家公司2010—2018年成本占收入比重如表1所示。通過計算奈飛、迪士尼、21世紀福克斯、亞馬遜2010—2018年成本占收入比例，取其平均數(shù)，最后確定成本占比為66%，以此來調整奇藝世紀的成本以及凈利潤。得到2015—2018年奇藝世紀調整后凈利潤如表2所示。通過同花順網(wǎng)站得到奇藝世紀2019年和2020年的凈利潤分別為-102.77億元、-70.07億元。基于奇藝世紀發(fā)展速度較快的現(xiàn)實，選取2018年調整后凈利潤與凈利潤之差107.51億元作為2019年和2020年凈利潤的增加值，最終得到2019年和2020年奇藝世紀調整后凈利潤分別為4.74億元、37.44億元。（3）知識產(chǎn)權分成率的確定。2019年和2020年奇藝世紀凈無形資產(chǎn)分別為71.01億元、70.62億元，資產(chǎn)合計分別是447.93億元、481.85億元，無形資產(chǎn)占比分別為15.58%、14.65%。基于知識產(chǎn)權在無形資產(chǎn)中占比較大的特點，確定知識產(chǎn)權占比13%，最終確定2019年和2020年知識產(chǎn)權分成后凈利潤分別為0.62億元、4.87億元。（4）折現(xiàn)率的確定。采用四家公司凈資產(chǎn)收益率均值23.26%作為折現(xiàn)率。

收益法下知識產(chǎn)權價值評估。對奇藝世紀知識產(chǎn)權價值PIP進行評估，計算公式為：[PIP=i=1nIR1+Ri]。其中，[IR]為知識產(chǎn)權未來凈利潤，[R]為折現(xiàn)率。根據(jù)公式，評估計算過程及結果如表3所示。采用收益法對奇藝世紀知識產(chǎn)權進行價值評估，結果為3.70億元，比證券發(fā)行額4.70億元少1億元，低估了奇藝世紀知識產(chǎn)權的價值。

3.三叉樹法評估。奇藝世紀知識產(chǎn)權的價格、期限、年無風險利率沿用上述收益法中的數(shù)據(jù)，則可得奇藝世紀知識產(chǎn)權的凈現(xiàn)金流量現(xiàn)值3.70億元，期限為2年，年無風險利率為23.26%。同時，在運用三叉樹模型進行知識產(chǎn)權價值評估時還需確定價格的年波動率。通過同花順網(wǎng)站的波動率指標，取29.38%進行計算，且將中間的時間分為5段，即n=5。

首先，奇藝世紀知識產(chǎn)權價格未來每期上漲、不變、下跌以及面臨風險時價格跌為0的四種運動的變化狀態(tài)可以通過Matlab計算得到，計算結果如圖4所示。

其次，在不存在風險因素的情況下，即風險密度為0時，通過計算，可以得到在不存在風險因素時奇藝世紀知識產(chǎn)權資產(chǎn)的期權價值為1.83億元。具體運算結果如圖5所示。

所以，根據(jù)圖4、圖5，在不考慮風險因素的情況下，即風險密度為0時，奇藝世紀知識產(chǎn)權的價值為：傳統(tǒng)價值+期權價值=3.70+1.83=5.53（億元）。

最后，考慮風險因素并計算各個不同風險密度情況下奇藝世紀知識產(chǎn)權的期權價值。結果如圖6所示。可以看到，風險密度與期權價值的關系呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。當風險密度等于16.11%，即風險概率為6.44%時，期權價值達到最大值2.66億元，此時奇藝世紀知識產(chǎn)權價值為6.36億元。“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”項目共發(fā)行4.70億元，所對應的風險概率為7.94%。當風險密度為20.58%，即風險概率為8.23%時，奇藝世紀知識產(chǎn)權期權價值為0，如果風險概率繼續(xù)增加，奇藝世紀知識產(chǎn)權價值不斷降低，直至風險概率為9.02%時，其知識產(chǎn)權價值下降為0。

4. 兩種方法評估結果分析。收益法、考慮風險因素的三叉樹法對奇藝世紀知識產(chǎn)權資產(chǎn)的價值評估結果如表4所示。可以看到，運用收益法評估的奇藝世紀知識產(chǎn)權價值為3.70億元，較其發(fā)行額4.70億元少1.00億元，顯然低估了知識產(chǎn)權的價值;采用不考慮風險因素的三叉樹模型，價值評估結果為5.53億元，比發(fā)行額4.70億元高估0.83億元;在風險概率為6.44%的情況下，三叉樹模型價值評估結果是4.70億元，與奇藝世紀知識產(chǎn)權證券化發(fā)行金額相同，表明奇藝世紀的知識產(chǎn)權風險概率為6.44%。但是這并非奇藝世紀知識產(chǎn)權的最優(yōu)概率，當風險概率為7.94%時，奇藝世紀知識產(chǎn)權期權價值達到最大值1.66億元，此時才是奇藝世紀發(fā)揮其知識產(chǎn)權價值應該保持的最優(yōu)風險概率。

（二）案例2：“南山區(qū)—中山證券—高新投知識產(chǎn)權1期資產(chǎn)支持計劃（疫情防控）”

1.“南山區(qū)—中山證券—高新投知識產(chǎn)權1期資產(chǎn)支持計劃（疫情防控）”介紹。2020年3月25日，深圳高新投發(fā)起的“南山區(qū)—中山證券—高新投知識產(chǎn)權1期資產(chǎn)支持計劃（疫情防控）”正式設立，成為深圳市首單疫情防控專項知識產(chǎn)權證券化項目。該項目發(fā)行人是深圳市高新投小額貸款有限公司，增信方是深圳市高新投融資擔保有限公司，計劃管理人是中山證券，托管行是北京銀行，投資人包括民生銀行和光大銀行，參與中介機構包括中誠信國際信評、金杜律師事務所、天職國際會計師事務所和中金浩資產(chǎn)評估等。此次知識產(chǎn)權證券化基礎資產(chǎn)包括發(fā)明專利39項、實用新型專利11項，共50項，共籌集資金3.2億元。入池企業(yè)為12家生物制藥、醫(yī)療器械等行業(yè)企業(yè)，包括興森科技、開立醫(yī)療、海能達、菲鵬生物、創(chuàng)維數(shù)字、翰宇藥業(yè)、安智捷科技、麥科田生物、潤貝化工、康美生物、新綸科技、瑞沃德科技。由于這12家企業(yè)并不都是上市企業(yè)，因此，基于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了開立醫(yī)療進行具體分析。并假設籌集到的資金由12家企業(yè)平均分配，即每家企業(yè)獲得0.27億元。

2.收益法評估。（1）知識產(chǎn)權收益年限的確定。該知識產(chǎn)權證券化產(chǎn)品設立日期為2020年3月20日，到期日為2021年3月20日，每季度付息，到期還本。因此，本文確定此項目證券化資產(chǎn)年限為一年。（2）凈利潤的確定。本文采用同花順截至2021年11月8日對2021年開立醫(yī)療凈利潤預測值2.29億元。（3）知識產(chǎn)權分成率的確定。從同花順網(wǎng)站可以得到，2020年開立醫(yī)療無形資產(chǎn)為1.77億元，資產(chǎn)合計為22.52億元，無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重為7.86%。開立醫(yī)療屬于中國醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的引導者，注重技術創(chuàng)新，發(fā)明專利和實用新型專利產(chǎn)出呈增長趨勢。因此，本文假設2021年其知識產(chǎn)權占總資產(chǎn)的比重為10%。那么，計算得到2021年開立醫(yī)療知識產(chǎn)權分成后凈利潤為0.23億元。（4）折現(xiàn)率的確定。同樣采用同花順截至2021年11月8日對開立醫(yī)療凈資產(chǎn)收益率的預測值14.62%作為折現(xiàn)率。收益法下對開立醫(yī)療知識產(chǎn)權進行的價值評估結果如表5所示。采用收益法對奇藝世紀知識產(chǎn)權進行價值評估，結果為0.20億元，比籌集資金0.27億元少0.07億元，與奇藝世紀相似，收益法也低估了開立醫(yī)療知識產(chǎn)權價值。

3. 三叉樹法評估。開立醫(yī)療知識產(chǎn)權的價格、期限、年無風險利率沿用上述收益法中的數(shù)據(jù)，則可得開立醫(yī)療知識產(chǎn)權的凈現(xiàn)金流量現(xiàn)值0.20億元，期限為1年，年無風險利率為14.52%。同時，在運用三叉樹模型進行知識產(chǎn)權價值評估時還需確定價格的年波動率。通過同花順網(wǎng)站的波動率指標，取48.50%進行計算，并且因為該知識產(chǎn)權證券化項目是按季度付息，因此，將中間的時間分為4段，即n=4。

首先，開立醫(yī)療知識產(chǎn)權價格未來每期上漲、不變、下跌以及面臨風險時價格跌為0的四種運動的變化狀態(tài)可以通過Matlab計算得到，計算結果如圖7所示。

其次，在不存在風險因素的情況下，即風險密度為0時，通過計算，可以得到在不存在風險因素時開立醫(yī)療知識產(chǎn)權資產(chǎn)的期權價值為0.05億元。具體運算結果如圖8所示。所以，根據(jù)圖7、圖8，在不考慮風險因素的情況下，即風險密度為0時，開立醫(yī)療知識產(chǎn)權的價值為：傳統(tǒng)價值+期權價值=0.20+0.05=0.25（億元）。

最后，考慮風險因素并計算各個不同風險密度情況下開立醫(yī)療知識產(chǎn)權的期權價值。結果如圖9所示。可以看到，風險密度與期權價值的關系呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。當風險密度等于21%，即風險概率為5.25%時，期權價值達到最大值0.06，此時開立醫(yī)療知識產(chǎn)權價值為0.26億元，與項目籌集資金0.27億元最接近。

4.兩種方法評估結果分析。收益法、考慮風險因素的三叉樹法下的開立醫(yī)療知識產(chǎn)權資產(chǎn)的價值評估結果對比如表6所示。可以看到，運用收益法評估的開立醫(yī)療知識產(chǎn)權價值為0.20億元，較其募集資金0.27億元少0.07億元，低估了知識產(chǎn)權的價值;采用不考慮風險因素的三叉樹模型，價值評估結果為0.25億元，比0.27億元低估0.02億元;風險概率為5.25%時，三叉樹模型價值評估結果是0.26億元，此時是開立醫(yī)療發(fā)揮其知識產(chǎn)權價值的最優(yōu)風險概率，也是最接近其募集資金的風險概率點。以上結果表明，運用考慮風險因素的三叉樹模型評估的開立醫(yī)療知識產(chǎn)權價值最接近其募集金額，存在較小誤差的原因可能是在“南山區(qū)—中山證券—高新投知識產(chǎn)權1期資產(chǎn)支持計劃（疫情防控）”項目中12家企業(yè)資金分配存在一定差異。因此，在考慮風險因素的情況下，應用三叉樹模型評估知識產(chǎn)權價值更加科學和準確。

（三）三叉樹模型優(yōu)勢分析

通過分別運用收益法和三叉樹模型對以版權和專利為代表的兩個知識產(chǎn)權證券化案例，即奇藝世紀和開立醫(yī)療知識產(chǎn)權證券化項目過程中知識產(chǎn)權價值評估結果對比分析，發(fā)現(xiàn)本文所構建的考慮風險因素的三叉樹模型對知識產(chǎn)權價值評估時有以下優(yōu)勢：（1）運用收益法進行價值評估時，僅僅考慮了知識產(chǎn)權未來可能實現(xiàn)的凈現(xiàn)金流入。考慮風險因素的三叉樹價值評估模型在收益法的基礎上，將知識產(chǎn)權的不確定性考慮在內，具體分析了知識產(chǎn)權價格在未來收益期限內每一節(jié)點處的變化狀態(tài)。在計算出最后一期知識產(chǎn)權的期權價值后，向前逐次貼現(xiàn)，遞推出當前時刻知識產(chǎn)權的期權價值。（2）考慮風險因素的三叉樹模型，可以將知識產(chǎn)權的最優(yōu)風險概率量化，為企業(yè)的知識產(chǎn)權證券化風險管理提供依據(jù)，從而發(fā)揮知識產(chǎn)權最大的期權價值。（3）本文改進的三叉樹價值評估模型考慮因素更加全面。三叉樹模型簡單直觀、易于理解，在模型求解過程中運用Matlab編程，方便實用。

五、總結與展望

針對知識產(chǎn)權證券化過程中的知識產(chǎn)權價值評估問題，本文在分析知識產(chǎn)權實物期權特征的基礎上，建立考慮風險因素的三叉樹評估模型，引入風險概率，計算知識產(chǎn)權資產(chǎn)價格未來上漲、不變、下跌三種變化狀態(tài)的概率。結合我國首支成功發(fā)行的知識產(chǎn)權支持證券“奇藝世紀知識產(chǎn)權供應鏈金融資產(chǎn)支持專項計劃”和首單新冠肺炎疫情防控專項知識產(chǎn)權證券化項目“南山區(qū)—中山證券—高新投知識產(chǎn)權1期資產(chǎn)支持計劃（疫情防控）”進行案例分析，分別運用收益法和所構建的考慮風險因素的三叉樹模型對同一案例中涉及的知識產(chǎn)權進行估值，并對兩種方法的評估結果進行對比分析。研究發(fā)現(xiàn)：收益法低估了知識產(chǎn)權價值，三叉樹模型在考慮風險概率的情況下評估結果更加準確，而且三叉樹模型的評估思路更完善，具體分析了知識產(chǎn)權在不確定性情況下知識產(chǎn)權價值在未來收益期限內每一節(jié)點處的變化路徑，從而逐次遞推出知識產(chǎn)權當前的期權價值。并且本文改進的三叉樹模型可以科學地評估知識產(chǎn)權的最優(yōu)風險概率，即證券化的知識產(chǎn)權在何種風險概率水平下，可以使其期權價值達到最大值，這也是科技型企業(yè)知識產(chǎn)權證券化過程中應該關注的一個問題。

只有采用科學的評估方法進行合理的價值評估，才能有效地規(guī)避風險，加快知識產(chǎn)權證券化的持續(xù)健康發(fā)展。運用考慮風險因素的三叉樹模型對知識產(chǎn)權證券化過程中涉及的知識產(chǎn)權進行價值評估時，考慮的因素更為全面，評估思路更加清晰易懂，評估模型更加科學實用，為知識產(chǎn)權的價值評估提供參考意義。現(xiàn)實中，風險往往難以準確預測，呈現(xiàn)多種狀態(tài)、多種變化軌跡，對知識產(chǎn)權風險因素的合理測度與計量需要進一步深化研究，這對知識產(chǎn)權證券化的發(fā)展具有十分重要的意義。

參考文獻：

[1]胡冰洋.大力發(fā)展知識產(chǎn)權金融 推動經(jīng)濟高質量創(chuàng)新發(fā)展 [J].宏觀經(jīng)濟管理，2021，（01）.

[2]楊思思，戴磊，郝屹.專利經(jīng)濟價值度通用評估方法研究 [J].情報學報，2018，37（01）.

[3]Li Y，Shen Y. 2017. Applicability Analyses of Intellectual Property Securitization in Beidou Enterprises[J].China Satellite Navigation Conference，（3）.

[4]董登新.知識產(chǎn)權融資走向證券化 [J].中國金融，2019，（01）.

[5]涂永紅，刁璐.以金融創(chuàng)新推動知識產(chǎn)權融資[J].投資研究，2021，40（05）.

[6]陳會英，潘雪，周衍平.基于多元化風險分擔的知識產(chǎn)權質押融資方式與案例淺析 [J].金融發(fā)展研究，2021，（10）.

[7]金品.我國專利證券化的可行性分析 [J].市場論壇，2014，（09）.

[8]李小榮，劉晴.文化企業(yè)知識產(chǎn)權評估方法研究[J].中國資產(chǎn)評估，2017，（03）.

[9]胡宏雁，劉亞軍.知識產(chǎn)權價值評估在企業(yè)并購中的法律界定 [J].商業(yè)研究，2016，（05）.

[10]Myers S. C. 1977. Determinants of Corporate Borrowing [J].Journal of Financial Economics，5（2）.

[11]Damodaran，Aswath. 1996. Investment Valuation[M].New York：John Wiley &Sons Inc.

[12]Lawryshyn Y，Collan M，Luukka P，F(xiàn)edrizzi M.? 2017. New Procedure for Valuing Patents under Imprecise Information with a Consensual Dynamics Model and a Real Options Framework [J].Expert Systems with Applications，（86）.

[13]于乃書，劉兆波，張屹山.專利權評估的兩種方法探討 [J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，1999，（02）.

[14]范龍振，唐國興.產(chǎn)品專利價值評價的期權定價方法 [J].研究與發(fā)展管理，1999，（04）.

[15]靳曉東.專利資產(chǎn)證券化研究 [M].北京：知識產(chǎn)權出版社，2010.

[16]張璐，陳會英.基于巴黎期權的植物品種權證券化定價研究 [J].統(tǒng)計與信息論壇，2018，33（05）.

[17]劉奇.專利證券化涉及的專利組合價值評估研究 [D].重慶理工大學，2018.

[18]李娟，李保安，方晗，余見山.基于AHP-熵權法的發(fā)明專利價值評估——以豐田開放專利為例 [J].情報雜志，2020，39（05）.

[19]劉景琪.我國版權證券化基礎資產(chǎn)選擇及資產(chǎn)池構建 [J].中國出版，2019，（13）.

[20]Boyle P. P. 1988. A Lattice Framework for Option Pricing with Two State Variables [J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，23（1）.

[21]Kamrad B，Ritchken P. 1991. Multinomial Approximating Models for Options with k State Variables[J].Management Science，37（12）.

[22]丁正中，曾慧.實物期權的三叉樹定價模型 [J].統(tǒng)計研究，2005，（11）.

Intellectual Property Securitization Pricing and Optimal Risk Probability Assessment

——Based on Improved Trigeminal Tree Model

Zhou Yanping/Xu Huajie/Chen Huiying

（School of Economics and Management，Shandong University of Science and Technology，Qingdao? ?266590，Shandong，China）

Abstract：The value of intellectual property is affected by technology，economy，consumption，law，policy and humanities. From the perspective of risk，by improving the trigeminal tree model to evaluate the value of intellectual property and find the optimal risk probability，it can provide reference for pricing and risk control of intellectual property securitization. Firstly，the real option characteristics of intellectual property are analyzed，and then the risk factors and their occurrence probability are introduced into the trigeminal tree model to calculate the probability of rising，unchanged or falling of the underlying asset price，and a trigeminal tree model considering risk factors is obtained. Finally，combined with the cases，the income method and the improved trigeminal tree model are used for calculation and analysis respectively. It is found that the traditional income method will underestimate the value of intellectual property rights，and the trigeminal tree model considering risk factors has more comprehensive considerations and more accurate evaluation results. The value of intellectual property option varies with the level of risk probability. The trigeminal tree model considering risk factors can more accurately measure the value of intellectual property and determine the optimal risk probability of intellectual property.

Key Words：securitization of intellectual property，value assessment，risk probability，trigeminal tree model

（責任編輯? ? 關? ?健;校對? ?GJ，WY）

收稿日期：2021-10-06? ? ? 修回日期：2021-11-10

基金項目：山東省自然科學基金項目“高質量發(fā)展視域下知識產(chǎn)權密集型產(chǎn)業(yè)演化機理、效應測度與政策設計”（ZR2021MG018）。

作者簡介：周衍平，男，山東莒縣人，博士，山東科技大學經(jīng)濟管理學院教授、博士生導師，研究方向為技術創(chuàng)新與知識管理;徐華杰，女，山西洪洞人，山東科技大學經(jīng)濟管理學院博士研究生，研究方向為知識管理;陳會英，女，山東濰坊人，博士，山東科技大學經(jīng)濟管理學院教授、博士生導師，研究方向為知識產(chǎn)權管理。