让市场决定专利价值——寻找上市企业市值与专利情况之间的关系

于晓唤，张 虹

国家知识产权局专利局机械发明审查部汽车配件处

0 引言

2014年11月的APEC会议上，国家主席习近平首次系统地阐述了中国经济的新常态，并进一步指出“新常态将给中国带来新的发展机遇”，并将推动新常态的动力描述为“从要素推动、投资驱动转向创新驱动”。其中的“创新驱动”更是2012年底召开的“十八大”明确提出的“……我们党放眼世界、立足全局、面向未来做出的重大决策。”在这样的宏观背景下，2014年底，国务院正式下发了《深入实施国家知识产权战略行动计划（2014-2020年）》，明确提出并细化阐述了“市场主体运用知识产权参与市场竞争的能力明显提升，知识产权投融资额明显增加，知识产权市场价值充分显现”的具体要求，将准确评估知识产权价值，促进创新企业高效融资，进而推动企业高速、健康发展提到了国家层面。

对于企业而言，专利是企业知识产权的核心，是企业自主创新能力的重要体现，也是企业无形资产的重要组成部分。观察我国专利申请情况，统计数据显示，2013年，我国国家知识产权局受理发明专利申请、实用新型专利申请和外观设计专利申请共计237.7万件，同比增长15.9%。其中，受理发明专利申请82.5万件，同比增长26.3%，增速高于实用新型专利申请和外观设计专利申请，占全部申请量的34.71%，五年来首次超过1/3。特别是国内发明专利申请量达到70.5万件，同比增长31.8%。发明专利，特别是国内发明专利占比的明显提升显示出我国专利申请结构进一步优化，专利申请质量逐步提升。

再观察国内资本市场。从上市企业规模看，以创新价值为主的信息技术行业展现了强劲的发展态势，2014年底，国内上市的信息技术企业总市值达到3.18万亿，是2011年底1.16万亿总市值的2.74倍，增速明显高于同时段国内上市全部企业平均价值增幅水平（1.72倍）。从不同类型的融资活跃度看，2014年，共有221家中国企业上市（包括赴香港及海外上市），累计融资达到623.46亿美元；共达成风险投资交易1917笔，其中披露相关信息的1712笔，涉及金额168.83亿美元；共达成私募股权投资交易943笔，其中披露相关信息的847笔，涉及金额537.57亿美元。

综合上述信息，笔者认为，“新常态”下宏观经济发展的内生动力将来自于持续高质量的创新，这在政府与市场间已经达成共识。在这种情况下，政府将不断通过政策引导、环境优化来鼓励和扶持技术创新，市场将通过建立规则体系、拓宽投融资渠道来不断提高创新成果转化为生产力的质量和效率。作为创新重要载体的专利相关工作，一方面迎来了巨大的服务宏观经济发展的历史机遇，另一方面又面临着很多现实的问题，其中之一就是如何准确、高效的评估自身价值，并得到市场的认可，进而得到市场资源的支持。

1 既有专利资本化工作的不足及解决思路

笔者分别在百度输入“专利资本化”和“知识产权资本化”两个关键词，分别显示有447万和135万条信息，数量不可谓不多，关注度不可谓不大。笔者从部分资深企业资本运作中介机构处了解到，国内企业兼并重组、公开发行股票、股权融资、风险投资等过程中，均会涉及到企业无形资产的定价问题，包括品牌、商誉、企业拥有的专利等等。但在实际操作过程中，大部分企业虽然能够积极主张专利溢价，但是当投资人不能认可企业评估方式时，企业则大都采取较被动的处理方式，接受低价、吃哑巴亏，这种情况充分暴露了企业在专利资本化方面能力的不足，短期看，融资不足，长期看，将严重影响创新的投入与产出。笔者认为，目前，投融资双方均能认可专利要资本化，核心问题在于资本化的方法确实。

1.1 传统方法中存在的问题

目前常用的专利价值评估方法主要是成本法、市场法、收益法三种。其中：成本法以形成该项专利的实际成本为参照来估算专利未来的价值，这种方法忽略了专利技术成本和收益的弱对应性；市场法以目前市场上相似的专利交易作为参照物估算专利未来的价值，这种方法忽略了无法找到类似专利以及专利间差异性造成的巨大影响；收益法以专利资产的存续年限和预期收益率为基础，经过简单的数学运算，获得未来的专利价值，但其预期收益率的估计难度基本与专利本身的估值难度一致。

1.2 定量方法中存在的问题

由于数量经济学的兴起，欧美发达国家也将有关方法引入专利价值评估，尤其是得益于信息技术的飞跃式发展，使得数据建模、计算难度大幅下降，专利价值评估效率与公认度有了较明显的提升。上述方法需要建立一系列的科学评价专利质量的指标，例如专利引证指数、科学关联度、技术覆盖程度、技术生命周期、技术创新度等。然而，从我国目前的专利管理体系现状看，还不具备成熟条件，暂时无法获取定量分析所需要的专利信息。另外，定量方法还缺少对市场因素的考量，这在一定程度上往往造成高价值专利的低估。

笔者认为，目前无论是传统的还是定量的方法，都仅应用于单一专利价值评估，如果是涉及到拥有大量专利且价值较高的企业需要整体估值时，误差可能就会被叠加放大，严重影响到企业整体估值的准确性，进而影响其融资策略和企业发展。而在目前的宏观背景下，企业层面的投融资过程中应该采取跳过对单一专利估值后再进行累计的办法，特别是当单一估值准确度也较差，存在较大不确定的时候。并且，大多数情况下，无论是企业公开发行股票融资还是股权融资，专利等无形资产估值的最终目的也不在于给某一项专利定价，而是要让这些价值通过企业整体价值体现在资本市场上，使得投资人与企业的所有者对企业的价值评估尽快达成一致，帮助企业顺利融资，获得持续健康发展的动力。除非某项专利已经明确具备公认的、巨大的价值（如医疗、医药企业的某项医药产品的专利），在大部分情况下，充分考虑和准确评估专利价值的基础上企业整体估值方法可能更加实用，一旦能够解决，就能够将目前连接在资本和专利之间的乡间小路拓宽成高速公路，明显提高投融资效率。

2 构建企业市值与专利情况相关性模型

由上述对于专利估值的核心目的阐述，笔者认为，可以通过对发达国家上市企业的资本市场价值与其专利拥有情况的研究，建立关系模型，并根据我国实际情况增加修正系数，从而建立国内可类比企业的估值模型。

2.1 方法可行性简述

1）企业在资本市场体现的价格，最典型的是股价，包含了财务报表所不能反映的专利价值，这是本文所讨论的方法最重要的基础。目前通用的财务报表记账使用的是历史成本原则，对于专利类价值而言，只如实记录相关的研发费用，甚至都不记入资产，更不会考虑该项专利可能产生的市场价值。而股价则是企业整体价值在此时的贴现值，包含了专利等无形资产的实际价值，同时考虑到成熟市场中买卖双方对于价值认定的一致性，笔者认为这种价值评估是比较准确的，且具有较强的应用意义，越是成熟的资本市场、越是先进的专利管理体系，这种对应关系越稳定。

2）该方法适用于财务报表资产较轻、专利价值较大的企业价值评估，如果遇到资产中包含占比较大的地产、店铺，且近年来地产、店铺增资较大的情况（比如近10年来的中国市场），该方法会出现比较大的偏差。当然，在实际处理过程中，也可以事先将有关资产在财务报表净资产和企业在资本市场体现的市值中剥离后再寻找关键指标间的关系。

2.2 具体工作步骤

2.2.1 明确研究对象

选择研究对象要考虑几个因素，一是所在国家的资本市场和专利环境都要成熟、稳定；二是所选行业自身资产较轻，专利在企业估值中占比较高；三是所选企业规模较大且经营时间较长，具备全球化的特点。

基于以上因素，笔者选择了美国本土的部分信息技术上市企业作为研究对象。

表1 研究对象基本情况

2.2.2 查询研究对象的配套指标

主要涉及两类指标，一是企业资本定价类指标，二是企业在美国获批的发明专利情况的指标。其中，专利相关价值是用考察企业的总市值减去净资产，其实质就是找到资本定价与财务报表定价之间的差值，而这部分差值的核心组成就是包括专利价值在内的无形资产价值。在考察时间段上，笔者选择了刚刚过去的2014年（由于美国上市公司年报发布时间关系，资产类指标选择的是2014年三季度报数据），这主要考虑到用尽可能新的数据形成模型，更有利于对未来的情况进行预判。

表2 研究指标情况

表3 研究对象指标清单

其中，表3中资产定价类指标的数据来源于公开市场信息，专利拥有量的数据来源于德温特世界专利索引数据库（DWPI）和世界专利文摘库（SIPOABS）。

2.2.3 选择用线性回归模型寻找指标之间的关系

线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。如果目标是预测，线性回归可以用来对观测数据集X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值，而这个y值的准确度可以用R-Sq（取值范围：0-100%）解释，其中，R-Sq越接近100%，y值和X值的匹配度就越好。在本文中，y值为专利相关价值，X为专利拥有量。

这样，如果我们能找到发达国家企业专利相关价值与专利拥有量之间的关系模型，那么当我们输入已知的X值（专利拥有量）后，就能得出y值，即这个企业的专利相关价值，进而通过当年财务报表的净资产得出该企业的总市值，进一步可以通过确定股票的发行价格和数量。

2.2.4 实际关系模型拟合

使用Minitab工具，对表3中的专利拥有量和专利相关价值做回归拟合，得到以下结果。

回归方程：专利相关价值=68.1+0.0804*专利拥有量

R-Sq=97.8%

P（专利拥有量）=0.011

综上，将美国上市的四家信息技术企业的专利相关价值作为因变量，专利拥有量作为变量的一元回归模型拟合情况较好，专利拥有量与专利相关价值具有高度相关性。即，在已知专利拥有量的前提下，得出的回归方程可以用于预测专利相关价值指标。

另外，笔者在开展美国部分高新技术企业研究的同时，也选取了医疗健康、汽车制造两个行业各5家企业进行线性回归拟合，虽然上述行业选取对象的专利拥有量与相关价值也存在一定相关性，R-Sq接近30%，但仍需要进一步增加观察指标来提高回归方程的拟合程度，由于相关工作尚未完成，因此不在本文中体现。

2.3 模型的完善

如果深入研究，上述拟合模型还有非常大的完善空间，将一元回归变为多元回归，可以进一步提高输入X值后，取得y值的精确程度。如：

1）增加更多的X变量，如专利创新度、专利持有年限、专利权利要求数量等，其中，专利创新度等信息在美国相关管理体系中可以得到；

2）细化y变量，将尽可能多的无形资产或者资产增值部分（如地产增值等）剔除，留下尽可能干净的专利相关资产；

3）增加数据的平稳度，比如，在单一行业中选择更多的企业进行拟合计算，或者选取指标时，可以选择几年数据的算术平均值，尽可能减少单一年份资本市场波动对于单一企业市值的影响。

3 模型在中国的应用实例

本文建立回归模型的核心目的是通过发达市场相关关系的研究，构建可以类比应用于中国企业的模型。笔者认为，上述模型在中国的应用要遵循几个原则，一是所选企业所属行业要与模型描述的行业相同、主营业务应基本相同，能够确保市场对于同一行业的企业价值评估标准基本一致；二是所选企业的财务报告数据真实、可信，能够清晰地描述净资产结构。在此基础之上，考虑到中美资本市场和知识产权体系间的实际差异，基于发达国家上市企业估值与专利情况的拟合模型仍无法直接用到我国企业，还需要加入一些修正系数。

3.1 修正系数讨论

1）专利质量修正系数。这主要用于考虑我国的专利质量与美国存在一定的差异，例如我国核心技术发明专利数量较少。专利质量修正系数设定为0.2。

2）地产估值修正系数。这主要用于考虑我国地产类资产的增值幅度远超美国的情况。在我国，如果一家企业财务报告上记载有地产类资产，那么，在企业融资时，地产的价值增加是要计入企业价值的，这部分增值会明显影响到最后的定价，所以需要予以考虑。

3）行业估值偏差系数。这主要用于考虑两个国家市场交易双方对于价值的评价基础不一致，即同一行业的市盈率水平在两个国家存在较大差别，例如，美国信息技术板块市值平均市盈率为39.67，中国信息技术板块市值为66.35，这表明与美国市场相比，中国还是一个处于早期的、高速发展的市场。所以，要使用美国市场推导出的方程估算中国企业的估值，就必须使用系数进行调整，就信息技术行业而言：行业估值偏差系数=中国信息技术板块市值平均市盈率/美国信息技术板块市值平均市盈率=66.35/39.67=1.67。

3.2 典型企业股票定价实践

笔者选择了华为技术有限公司（以下简称“华为”）作为研究对象进行股票定价实践。华为是一家生产销售通信设备的民营通信科技公司，成立于1987年，主要产品涉及通信网络中的交换网络、传输网络、无线及有线固定接入网络和数据通信网络及无线终端产品，为世界各地通信运营商及专业网络拥有者提供硬件设备、软件、服务和解决方案。2014年上半年度经营业绩，数据显示，今年上半年，华为实现销售收入1358亿元人民币，同比增长19%，营业利润率18.3%。

1）估值方程：

专利相关价值=68.1+0.0804*专利拥有量

2）数据获取

专利拥有量数量：24818（在华获批的发明专利数量）

地产估值修正系数：1

专利质量修正系数：0.2

估值偏差系数：1.67

所 以，专 利 相 关 价 值=68.1+0.0804*专 利拥有量*地产估值修正系数*专利质量修正系数=68.1+0.0804*24818*1*0.2=467.17亿元

设华为净资产为500亿元，所以，华为公司的总市值=专利相关价值+净资产，累计为967.17亿元，再考虑估值偏差系数，那么华为在A股上市的总市值将为1615.18亿元。

4 结论

笔者认为，基于发达市场资本与专利之间的关系构建的模型，在进一步细化模型相关因素的基础上，不仅可以起到企业相关无形资产定价的作用，更重要的是，对于一些暂未有投融资需要的企业而言，更是一种学习模型。这些企业应该严格按照严谨的模型论证中用到的因素进行自我排查和完善方向的确定，确保在投融资活动中取得先发优势。

[1]李振亚，孟凡生，曹霞.基于四要素的专利价值评估方法研究[J].情报杂志，2010（8）.