专利质量与科技型企业专利质押融资还贷风险——基于中小板和创业板上市公司专利质押融资数据的实证研究

陶 勇，汪张林，朱 敏

(安徽工程大学 经济与管理学院，安徽 芜湖 241000)

20世纪初以来，第二次科技革命所带来的新技术发明和新兴产业在世界范围内迅速波动，并随之出现遍及整个世界的知识资本发展。对中国而言，在创新驱动发展和经济高质量水平发展的今天，科技型企业作为申请专利十分活跃的市场主体，在发展问题上仍面临着前所未有的挑战，融资渠道和还贷风险总体上仍持紧张局面。一方面，在传统的质押融资模式中，实体企业以土地、厂房和设备等实物资产作为质押物向商业银行提交质押贷款的申请，并已经形成由实体企业和商业银行所组成的高度完善的金融闭合系统。另一方面，科技型企业的专利授权率低、发明专利占比量少、专利资助政策的不合理使用以及专利管理体系不完善等问题导致市场的专利质量水平参差不齐。这些问题的延伸不仅严重阻碍了专利质押融资模式的发展，还不利于科技型企业对于专利资产的运营与管理，更加剧了企业的债务风险。

基于上述分析，研究运用回归分析的方法观察各个维度的专利质量与科技型企业专利质押到期是否有充足的资金还本付息之间的潜在关系,并就如何通过专利质量的提升来降低科技型企业专利质押融资贷款业务中还贷风险等问题展开探讨。这对促进专利质押融资业务的进一步发展和科技型企业专利运营管理的工作都具有重要的现实意义。

1 文献综述与研究假设

1.1 专利质押融资模式的研究回顾

为拓宽科技型企业的融资渠道，促进知识资本要素的流动，我国政府率先在北京、上海、武汉等城市建立首批知识产权质押融资试点区域，并颁布了多项扶持性政策以加快专利权质押融资业务的落实与推进，最终形成了适用性强、范围广、成功率高的几种典型的专利质押融资模式：①以企业的专利权+商业银行等金融机构的北京模式；②以企业的专利权+商业银行等金融机构+政府基金担保的浦东模式；③以企业的专利权+商业银行等金融机构+第三方担保公司的武汉模式。

近年来，国内学者对科技型企业专利质押融资模式的研究取得了长足的发展。鲍新中等从资金的需求方、中介方、资金供应方3个方面，采用负债融资、股权融资的两种基本模式论证，科技型企业开展知识产权质押融资业务可能存在的障碍与风险。孙习亮等基于我国专利技术质押融资的发展现状将专利质押融资模式定义成两阶段融资模式，研究发现随着第三方担保公司等参与主体的加入，大大削弱了政府部门承担的还款风险，实现了风险共担多元化机制。并对金融机构、政府、中介机构以及担保公司等第三方机构的风险承担比例做出了详细说明。

从当前国内学者对专利权质押融资模式的相关研究来看，多数学者从质押融资流程的角度出发，通过引入第三方担保机构或者政府设立的基金担保会等方式来分散商业银行的信贷风险。而研究的最终目的往往是为了提高商业银行参与科技型企业专利质押融资业务的积极性，最后的政策性建议也是针对规避银行风险来提出的。通过对当前现有的几种专利质押融资模式分析发现，科技型企业作为融资资金的需求方贯穿在整个质押融资模式和质押融资流程中，发挥着“牵一发而动全身”的效应。

1.2 专利质量的研究回顾

当前，国内外学者对专利质量的内涵并未给出明确的界定，往往是基于不同的维度构建专利质量指标体系并试图通过专利指标来定义专利质量。国外学者较早地对专利质量做出了相关研究，以专利被引用次数、有效维持时间、权利要求数量和技术范围等单一指标来定义专利质量。随着量化评价指标体系的成熟，以某单一指标来定义专利质量显然存在着较大的不确定性。Chen等以企业专利质量为研究对象，综合运用专利位置、专利引用数量、赫芬达尔指数等指标反映专利质量水平，在一定程度上降低了单一指标对专利质量的噪声影响。

国内学者对专利质量的研究从2000年之后才开始，近年来才将研究重点从专利数量转变到专利质量，并总体上围绕技术质量、经济质量和法律质量这3个维度构建专利质量指标体系。吕晓蓉等从专利的技术价值出发，选取6个二级指标并采用主成分法计算各指标的权重。该研究不仅构建了专利质量的评价指标体系，还通过实证分析得出技术关联度和权利要求数量为影响较大的两个关键指标。陶华等认为专利的经济效用转化率是评判一项专利质量高低的重要指标之一。万小丽等从价值竞争力的视角构建影响专利质量的主要指标，并以技术创新和专利市场竞争力作为影响专利质量的重要指标之一。谷丽等则是通过选取18个有效指标从专利的技术性、商业性和法定性3个层面构建专利质量的评价指标体系。刘云等考虑到专利质量是一个持续性、动态性的过程，不仅从经济、法律和技术3个维度出发，还引入了专利的创造、申请、审查和授权4个阶段，从而构建了“三维度-全过程”的专利质量评价指标体系。黄俊伟等以企业的专利质量为研究对象，从经济、法律和技术等角度出发，实证分析苏州市吴中区知识密集型企业专利质量。研究表明，授权率、权利要求数量和有效专利的比重这3个指标影响最深、权重系数最大。

1.3 科技型企业专利质押融资还贷风险的研究回顾

在科技型企业专利质押融资还贷风险方面，南星恒等从质押融资流程中寻找知识产权质押融资贷款的风险来源，认为企业的流动性会影响到知识产权未来的收益稳定性，应重点评估科技型企业的偿债能力状况,并尝试构建一套以第三方中介机构、贷款主体和宏观因素等风险共担的评价指标体系。章洁倩在知识产权质押融资风险评价中认为财务风险是科技型中小企业知识产权质押融资的主要风险指标。鲍新中等认为融资企业的偿债能力不足，难以到期支付专利质押贷款的本息，从而影响专利质押融资贷款的安全性。

从当前国内学者对科技型企业专利质押融资风险的研究来看，企业能否在获得专利质押融资后仍具有较强的流动性即偿债能力是考核科技型企业专利质押融资还贷风险的一个重要因素。因此，研究尝试以流动比率这一具体指标来衡量科技型企业质押融资还贷风险，并实证探讨其与不同维度的专利质量的关联，从而为科技型企业在获得专利质押融资贷款业务后的专利运营管理提供实证依据。

1.4 研究假设的提出

科技型企业的创新能力和研发投入水平是衡量该企业是否获得专利质押融资业务的关键因素，也是商业银行评估和控制信贷风险的重要指标之一。而一项高质量的专利更是科技型企业的科技投入与研发水平的集中体现和重要标志。相关文献研究表明，科技型企业专利研发投入的力度可以很好地反映出专利技术质量的高低，即企业的研发投入与创新成果和专利质量成正比。仲东亭等基于对上海高新技术企业样本数据的分析，也证实了科技活动的研发投入对科技型企业的创新绩效和运营绩效有显著的正向效应。因此研究从研发费用的投入和研发人员的投入这两个方面分析科技型企业的专利技术质量对其融资还贷风险的影响。

为申报可行性强、适用范围广、技术含量高且预期市场经济效益较好的发明专利，科技型企业往往会加大研发资金量的投入。郭秀强等也指出研发费用的增加会更好地刺激高新技术型企业的市场绩效和企业价值。而科技型企业的研发资金投入量越多，专利的技术含金量就越高，专利的技术价值就越大，对抗市场上的不确定风险能力就越强，进而提高科技型企业的经济效益，降低未能按时还贷款的风险。因此，研究提出假设1：

假设

1

科技型企业的专利研发费用占比对其流动比率有显著的正向效应。

习近平总书记在科学家座谈会上指出，人才是第一资源，是科技型企业创新和生存的立根之本，加强科研人才队伍的培养与建设可以更好地让科技创新成果服务于企业。鲍新中等在知识产权价值指数评价体系中指出加强高新技术型企业的科研人才队伍培养可以有效地提高企业价值和盈利能力。因此，研究提出假设2：

假设

2

科技型企业的专利研发人员数量占比对其流动比率有显著的正向效应。

2012年，中国技术交易所首次公开了专利价值的评价指标体系，其中经济价值度(EVD)所选取的二级支撑指标有专利市场的环境变化、专利资助政策适用性、专利产品综合竞争力、专利市场占有率以及未来的市场规模前景等等。但观察这些二级支撑性指标的特性发现，这些指标均受限于数据的获取，难以对科技型企业的经济价值度展开计量模型的实证研究。近年来，一些学者尝试选取专利维持时间等易计量的指标实证分析其对企业经济价值程度的大小，甚至有部分国外学者直接建议将专利寿命作为专利经济价值的衡量指标。胡琨等基于上海市的3所高校研究发现企业的专利寿命期限与其商业化动机成正相关。李睿等也从催化领域证实了专利权的寿命长短会从根本上影响专利价值的高低。而我国专利局规定发明专利、实用新型专利以及外观专利的有效保护期限分别为20年和10年，专利剩余寿命越长，专利的经济价值就越高，一定程度上保证了科技型企业稳定的还款源。因此，研究提出假设3：

假设

3

科技型企业的专利平均剩余经济寿命对其流动比率有显著的正向效应。

专利的法律质量是指当前申请专利权人对经专利行政机关审查并授权的符合法定技术涉及范围和权利要求范围的专利权行使排他性的程度。中国专利局也会不定期公开已授权专利文本中的申请号、申请日、摘要、专利分类号和权利要求说明书等诸多信息。专利IPC分类数集中体现了本专利权涉及的技术领域范围，其IPC主分类号的数量大小与受保护的创新点成正相关，与科技型企业的专利法律质量有显著的相关性。权利要求书作为反映和公开专利权保护范围的重要法律文本，可以依据权利要求数量的大小实施专利侵权的保护。Wagner等也指出专利权人不惜增加专利费用来换取更多的权利要求数量。而权利要求的数量越多，该专利的诉败率就越低，专利产品的抗风险能力就越强。因此，研究依据专利的技术涉及范围和权利要求范围这两方面的分析，分别提出假设4和假设5：

假设

4

科技型企业的专利平均IPC4分类数对其流动比率有显著的正向效应。

假设

5

科技型企业的专利平均权利要求数量对其流动比率有显著的正向效应。

2 研究设计

2.1 数据来源与样本选取

研究使用2011～2020年的专利质押融资数据，分析在不同专利质量维度下的科技型企业质押融资还贷风险的情况，并对样本企业做如下处理：①对创业板与中小板中的上市公司进行是否有专利质押融资业务的遴选；②剔除存在专利质押融资业务但因出现重大经营亏损并导致出现退市风险的ST公司；③剔除存在专利质押融资业务但缺失相关债务指标数据的企业。最终保留194家上市公司并在国泰安数据库中获取该公司的相关数据。

研究所涉及到的专利信息数据均来自智慧芽专利检索平台数据库，其检索式和检索字段分别为：“公开(公告)日：[20110101 TO 20201231] AND 当前申请(专利权)人(浙江精工科技股份有限公司 OR 浙江凯恩特种材料股份有限公司 OR 格林美股份有限公司 OR 巨轮智能装备股份有限公司 OR 宁波江丰电子材料股份有限公司……深圳市汇创达科技股份有限公司)”、“公开(公告)号、申请号、标题、申请年月、授权年月、公开年月、当前申请(专利权)人州/省、法律状态/事件、预估到期日、IPC分类号、权利要求数量”，对检索出的专利数据进行当前申请(专利权)人的类型和简单法律状态的二次筛选之后，最终获得1 935条专利质押数据。部分科技型企业的专利技术质量指标数据是在深交所公布的定期报告中获取。

2.2 变量选择

基于上文的研究假设，选取科技型企业偿债能力中最具有代表性的流动比率这一指标作为该理论模型的被解释变量，解释变量则为专利质量视角下的技术、经济和法律层面的细分指标，并参考国内外现有的相关研究文献，选取5个企业层面常用的控制变量：净资产收益率、总资产净利润率、公司规模、所在地区以及公司成立年限。样本企业中的所有变量及其变量解释说明如表1所示。

表1 样本企业的主要变量设定与说明

2.3 模型设定

为检验不同维度下的专利质量指标对科技型企业专利质押融资还贷风险的影响，构建模型如下：

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

+

β

ROA

+

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FirmAge

+

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Life

+

ε

,模型(4)：

CR

=

α

+

β

ROE

+

β

Size

+

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Area

+

β

ROA

+

β

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)用来检验专利技术质量指标对于科技型企业专利质押融资还贷风险的影响；模型(3)用来检验专利经济质量指标对于科技型企业专利质押融资还贷风险的影响；模型(4)和模型(5)用来检验专利法律质量指标对于科技型企业专利质押融资还贷风险的影响。

3 实证分析

3.1 描述统计与相关分析

主要变量的描述性统计结果如表2所示。流动比率作为衡量企业短期债务偿债能力的一项重要指标，通常认为在2∶1以上较为合适，而样本中的均值为1.954，接近于2。一方面表明样本企业中的流动资金少、资产变现能力弱，这主要是因为样本中的企业多数为轻资产公司。另一方面也反映出科技型企业迫切的需要通过专利质押融资等业务，来满足其对流动资金的需求。除了专利剩余经济寿命和专利权利要求数量这两项指标的标准差较大之外，其余专利指标数据的标准差较小且最大值与最小值的极差也较小，说明研究选取的专利指标数据总体分布均匀、结构稳定，在接下来的多元回归分析中可以起到减少噪声的作用。

表2 主要变量的描述性统计

模型1～模型5中的各自变量的相关性系数如表3所示。科技型企业的专利研发人员数量占比和专利研发费用占比以及专利研发人员数量占比和专利平均剩余经济寿命之间虽然有着一定的相关性，但相关性系数并不高。且各个自变量的方差膨胀系数(VIF)均接近于1，说明自变量之间不存在较严重的多重共线性问题。

表3 自变量的相关性系数和方差膨胀因子

3.2 实证结果

基于全样本数据，采用混合横截面模型回归，以最小二乘法(OLS)分别检验专利的技术质量指标、经济质量指标和法律质量指标对科技型企业流动比率的显著性，并将假设检验的回归结果汇总如表4所示。从表4可见，专利研发投入与专利剩余经济寿命指标分别在1%和10%的水平下对科技型企业质押融资后的流动比率有显著的正向效应，故假设1～假设3得到验证。而专利IPC4分类数和权利要求数量对科技型企业质押融资后的流动比率均为负效应，与原假设方向相反且平均IPC4分类数的P值也不显著，故假设4和假设5未得到验证。可能存在的原因为科技型企业出于对未授权专利的法律范围保护，往往在撰写专利报告的过程中尽可能多地描述该项专利的技术保护范围要求和权利保护范围要求，但过宽的技术和权利涉及范围必然会导致较大差异的技术重组，使得专利的法律保护范围因涉及过多的技术内容和权利内容变得过于复杂，反而使其技术保护范围缩小，专利的法律质量也随之下降。余翔等基于对生物技术领域专利数据的研究分析，也证实了专利技术范围的扩大在一定程度上并不会提高专利的价值，反而会阻碍专利法律质量的提升。

表4 专利质量在不同维度下的假设检验回归结果

3.3 稳定性检验

(1)替换科技型企业还贷风险度量指标。为保证实证分析结果的稳健性，研究参考葛家澍等的研究，更换上市公司财务报表中的流动性风险指标，以速动比率来替代科技型企业专利质押融资的还贷风险与专利质量指标进行回归分析，回归结果如表5所示。由表5可见，回归结果并未改变主检验结论，实证分析仍然稳健。

表5 稳健性检验结果(1)

(2)消除新冠肺炎疫情的宏观影响。实证研究结论可能会受到国内新冠肺炎疫情爆发的宏观影响。尤其是在2020年武汉市全面爆发疫情之后，国内经济持续低迷，是除上市公司自身发展因素之外影响科技型企业专利质押融资还贷风险的重要因素。为了消除疫情这一突发事件可能会对研究结果产生影响，剔除2020年的专利质量数据，选择2011～2019年的样本数据重新回归，回归分析的结论(见表6)与主检验的结论一致。

表6 稳健性检验结果(2)

4 结论与展望

近年来，为解决科技型企业融资难、融资贵以及融资渠道单一等问题，专利质押融资模式受到了国内外研究学者的广泛重视。研究在对专利质押融资模式的研究基础之上，分析了科技型企业在获得质押融资业务后能否按时还贷的风险与其质押专利质量之间的关系，构建了不同维度的专利质量指标和科技型企业偿债能力指标之间的混合横截面数据模型，并结合2011～2020年两大科技板块中上市公司的专利质押融资数据进行了实证探讨。发现专利的技术质量指标和经济质量指标会给专利质押融资企业创造更多的经济效益，带来更多的流动资产，增强企业的偿债能力，从而有效地降低科技型企业的质押融资还贷风险，在丰富专利质量指标体系和专利质押融资模式的同时，拓展了专利质量在科技型企业质押融资还贷风险中的应用。最后，研究基于实证结果，对科技型企业在今后的专利质押融资业务中提出两点建议。

(1)提高科技型企业的创新研发投入水平，增强专利战略塑造的产品竞争力。商业银行等金融机构在对科技型企业的资质审查中，往往会把企业偿还贷款的第一还款源作为是否放贷的重要依据。因此，科技型企业应在现有的条件下，不断地加大研发资金量的投入和研发人才团队的建设，便于在开发高、尖、精专利技术的同时将其应用到满足市场需求的产品中，从而增强企业的自主创新能力和专利产品竞争力，从根源上提高科技型企业专利质押融资后的还贷风险能力。

(2)加强科技型企业授权专利的运用能力，提高企业专利权人撰写专利申请书的水平，明确企业申请专利的目的，缩短专利的审批时间，提升专利审批效率，延长专利的剩余经济寿命，促进企业专利效益的高效创造。与此同时，科技型企业应按期缴纳持有专利的维护费用来延长专利的平均维持年限和专利权的效力，充分发挥高价值专利在科技型企业专利质押融资业务中的核心作用。

此外，本研究也存在着一定的局限性。首先，部分科技型企业的专利质押融资合约属于保密状态，数据获取较难，在有限的时间里仅筛选了创业板和中小板的质押企业数据，期待后续的研究可以通过样本容量的扩大可以更好地保证实证结果的精确性。其次，研究从可量化的角度选取专利质量的指标，可能会导致专利质量未能完全地反映出科技型企业专利质押业务中的融资还贷风险，期待后续的研究可以建立一套更加科学、全面且易于计量的专利质量指标体系。