專利質押融資的質物篩選系統研究

朱國軍，萬朝陽

（1.淮海工學院商學院，江蘇 連云港 222000；2.河海大學管理科學與工程博士后流動站，江蘇 南京 210098；3.江蘇銀行連云港分行，江蘇 連云港 222000）

專利質押融資的質物篩選系統研究

朱國軍1,2，萬朝陽3

（1.淮海工學院商學院，江蘇 連云港 222000；2.河海大學管理科學與工程博士后流動站，江蘇 南京 210098；3.江蘇銀行連云港分行，江蘇 連云港 222000）

本文在分析專利質押融資的質物權利屬性及債權擔保特性基礎上，研究了專利質押融資質物篩選一般原則及實施原則，提出運用數據挖掘技術構建專利質押融資質物篩選系統是解決當前專利質押融資問題的重要方向之一。據此，基于MAS（Multi Agent System）技術構建專利質押融資質物篩選系統結構，以行業專利本體庫——質物專利庫為路徑建立篩選流程，從質物收益、質物質量及質物風險三個維度共十二個篩選指標，選用相應數據分析工具，對質物分級及篩選。本研究最后探討了專利質押融資質物篩選系統的實施主體及運用范疇，為我國專利質押融資發展提供重要理論啟發。

專利質押融資；質物；篩選系統

國家知識產權局從2008年開始在北京市海淀區、吉林省長春市等六個地區開始第一批全國知識產權質押融資試點工作，并制定了《全國知識產權質押融資試點方案(試行)》。這些試點工作包括通過運用知識產權質押貼息、扶持中介服務等手段，降低企業運用知識產權融資的成本，在評估專業機構和銀行之間搭建知識產權融資服務平臺等。2009年9月起，開始在成都、無錫等六個地區開展新一輪知識產權質押融資試點工作。然而試點省市政府積極、銀行觀望，企業融資成本較高，融資規模小、期限短，只能作為企業發展的應急資金，難以作為長期發展資金。我國專利質押融資若想在更大范圍及更高層次發展，亟須開展專利質押融資理論及方法創新。專利質押融資問題的研究客體為質物，質物的正確篩選是專利質押融資項目順利開展的首要環節，當前專利質押融資質物篩選的關鍵在篩選過程的流程化，國內外研究已經初步表明了數據挖掘技術能夠很好用于技術篩選，本項目進一步結合相關研究成果，運用數據挖掘技術研究專利質押融資質物篩選系統，為相關部門便捷主動篩選項目提供重要理論基礎。

1 專利質押融資的質物特性研究

質押融資是指貸款人按《擔保法》規定的質押方式以借款人或第三人的動產或權利為質押物發放的貸款。質物乃是擔保債權，由債務人或第三人向債權人提供的擔保物或權利，所有權仍歸債務人或第三人。專利質押融資是質押融資的一種形式，其質物主要為專利權、專利實施權及專利申請權［1］。業界對專利質押融資質物的研究主要從法學及資產證券化視角展開。王晉剛（2005）［2］從法學角度研究專利質押融資的質物擔保范圍、效力等。Hillary（2004）［3］根據資產證券化理論，指出專利質押融資其本質上是一種應收賬款證券化。專利質押融資質物的價值特性正被越來越多的學者所關注，對其債權擔保特性及價值特性仍需深入研究。

1.1 質物的權利屬性

我國《擔保法》明確規定專利權可以質押［4-6］，但是與專利相關的權利還有申請權和實施權。彭湘杰（2010）［7］指出專利申請權、實施權要成為質物，要滿足兩個最基本要件：一是有財產價值，二是有可轉讓性。專利權、專利申請權、專利實施權都兼具以上兩個基本條件，可以成為合適質物。但專利權、專利申請權、專利實施權性質不同，其質權設立方式及效力等不同。本文所指質物多指專利權，表現為許可權、獨占權、轉讓權等。

1.2 質物的債權保證特性

質物的本質就是對債權保證，設定質押權是《擔保法》賦予質押權人對質押人履約的督促權、一定條件下對質物的優先受償權和處分權，表現為兩方面能力特性：

第一，質物的償債能力。質物償債的現金流未來需保持穩定增長，專利質押融資的質物多具有增長期權特性，且收益符合幾何布朗運動。另由于專利價值波動性較大，為了保障未來現金流量的規模，質物必須有一定存量規模，一般由多項專利構成的資產組合，進行信用擔保和信用升級。

第二，質物的變現能力。債務人不履行債務時，質權人有權依法變現質物并優先受償，質物變現能力主要取決于技術市場的完善度及成熟度。在專利質押融資質物變現能力未能完全具備時候，引進其他擔保方式共同擔保便成為金融機構的選擇。

2 專利質押融資的質物篩選原則

2.1 新巴塞爾資本協議視角下的質物篩選基本原則

新的巴塞爾資本協議(BaselⅡ，2004)擴大了銀行質押、擔保和信用衍生產品范圍，制定了質物認可標準，即如存在及時、有效的質物交易市場，可公開獲得的質物市場價格，質物價值與貸款企業信用不可存在較高正相關性等，對質押資產評估理論與實務發揮積極影響［8］。

新的巴塞爾協議為專利質押融資的質物篩選提出基本原則，即安全原則，從質押本質屬性出發，專利質押融資質物的篩選及評估必須統一在 “保證銀行貸款安全”目的下。銀行對專利質押融資的質物篩選要考慮以下兩個方面：一是看質物能否對質押人信用增級；二是假定質押人違約后，處置質物的收益能否覆蓋貸款損失。專利質押融資質物篩選需在上述兩個需要中找到均衡。

2.2 主要發達國家專利質押融資質物篩選實施原則

日本政策投資銀行認為符合質押條件的專利主要有三個標準：第一，專利的確實性。專利權利人是不是設定擔保的債務人本人？是否已經登記？有無第三方異議？是否具有可執行性？第二，專利對產品競爭力的貢獻性。專利產品是否符合產業政策方向？產品是否具有持續競爭優勢？第三，專利產品的市場性。

韓國KOTEC設計了技術評估擔保計劃，更加重視質物的遠期盈利能力，其占到擔保篩選的90%，質物擔保金額的確定主要是基于項目所需資金來確定，而不是根據以往銷售紀錄［9］。

Hilary(2004)對歐美專利質押融資項目進行信用評級時主要考慮三因素：第一是專利被市場認可和接受的程度；第二是專利技術淘汰和更新速度，包括質物的質押期限、質物更新成本、潛在的多用途；第三是專利收益支付風險、專利管理的風險、專利訴訟的法律風險等。

2.3 我國《資產評估準則》視角下的質物篩選實施原則

《資產評估準則——無形資產》提出專利質押融資質物篩選的實施原則，包括：質物是已被授權的發明專利和實用新型專利，至少已實施2年，且至借款申請日，授予專利權的專利項目處于實質性實施階段，并形成產業化經營規模，具有盈利能力，從借款申請日起計算，發明專利有效期不得少于8年，實用新型現有有效期不得少于4年［10］。個別地方還對設質專利權的有效期作出更為嚴格規定，如湘潭市、株洲市和黃石市等地的 《專利權質押貸款制度管理辦法(試行)》則規定“發明專利現有有效期不得少于10年，實用新型專利和外觀設計專利的有效期不得少于5年”。

國內主要銀行依據 《資產評估準則——無形資產》，根據所在地區情況，制定相應操作準則，項目篩選上關鍵是判斷科技企業的成長性，將高新技術企業、知識產權示范企業、擁有專利權并成功實現產業化的創業型中小科技企業作為專利質押融資支持重點。

3 數據挖掘技術與專利資產篩選

專利質押融資質物篩選過程涉及銀行、知識產權局、評估機構、法律機構、企業等多個主體，所需數據多，實施任務重。為方便操作，我國專利質押融資項目的篩選多采用知識產權局推薦方式，該方式優點是項目找的準且安全，缺點是滿足的只是與科技部門互動較多企業融資需求，這也是當前專利質押融資項目到達一定數量后出現停滯的重要原因，亟須開展管理創新。

國內外研究已經初步表明數據挖掘技術能夠用于流程化及工具化實施專利資產篩選。專利是企業技術、法律、市場、情報信息的綜合體現，而數據挖掘乃是利用數據分析工具在大量數據中發現模型和數據間關系，從情報學角度，能夠將數據挖掘與專利質押融資質物篩選有機結合。國外Patent Ratings評估系統已經做了很好嘗試并取得良好效果［11-14］，該系統為大公司選購專利或為專利尋找合作方，并對一些大公司有意購買的專利進行篩選和評估。美國CHI研究公司的“專利記分牌”系統，運用文獻計量分析方法，對科學論文和專利指標進行分析，被許多國家使用［15］。張少龍等（2010）以“美國專利數據庫（USPTO）檢索系統”為例，采用信息可視化技術，建立了專利文獻引用關聯系統，為企業開發建構專利篩選系統提供啟發［16-17］。數據挖掘技術運用到專利資產的引進、入股、專利訴訟和評估業務中已經成為重要趨勢。本文提出運用數據挖掘技術構建專利質押融資質物篩選系統是解決當前專利質押融資問題的重要方向之一。

4 專利質押融資質物篩選系統的構建

4.1 體系結構

專利質押融資質物篩選系統主要由數據獲取、工具分析和用戶服務三個層次組成，涉及多個工作模塊，基于MAS（Multi Agent System）技術構建系統結構能夠很好解決協同問題，翟東升（2006），徐河杭（2009）等研究成果為本研究提供了良好的理論鋪墊?；贛AS的專利質押融資系統包括數據采集Agent、數據分析Agent、用戶運用Agent、系統管理Agent。每個Agent是一個軟件模塊，提高篩選效率。專利質押融資質物篩選系統的體系結構如圖1所示。

圖1 專利質押融資質物篩選系統的體系結構

（1）數據源層。體系中最底層的是數據層，質物篩選系統數據主要來源于各國專利局官方網站提供的權威專利數據庫，以及專業信息公司的商業性專利數據庫，比較著名的有德溫特世界專利索引數據庫等。專利質押融資篩選系統的數據來源還須包括相關銀行資信審核數據庫、技術市場數據庫和法律狀態數據庫。

（2）工具層。工具層是專利質押融資質物篩選系統的中間層。引入本體的概念，按行業技術領域分類，構建基于產品的行業專利本體庫，主要工具包括：專利的趨勢分析、專利預警分析、專利失效分析和專利組合分析；然后用篩選評級工具對行業本體專利庫進行分析，并對質物加以評級。

（3）用戶層。用戶層為采用分級用戶管理機制，提供一個包括訪問權限控制和多級用戶管理的使用機制，每一級用戶擁有不同權限，權限主要依賴于用戶所屬的角色。主要用戶包括銀行、知識產權局、相關企業。知識產權局可以調取數據庫，主動提供科技服務；金融機構可調取數據，科學篩選質物；相關企業如有需要，可提出申請，獲得質物評級證書。

4.2 質物篩選流程

根據專利質押融資項目的行業特點及產品特點，結合篩選原則，運用相關篩選工具，建立基于產品的行業專利本體庫，開展評級，獲得可供質押的質物庫。

（1）基于產品的行業專利本體庫建立。在現在專利信息庫中，很多產品術語描述不統一，有些產品只是為了達到專利審查要求的新穎性和創新性，故意使用另外一種術語表達。從統一術語的角度，采用本體技術可以解決這一問題，本體是領域知識的形式化說明，通常由概念、概念之間的關系、公理和規則組成，通過分析概念之間的語義聯系，例如同義詞、反義詞、從屬類別、組成部分等關系，將專利IPC技術分類與從本體的角度與用戶關心的產品對應起來，建立基于產品的行業專利本體庫。

（2）可供質押的專利庫評級。以基于產品的行業專利本體數據庫為基礎，將數據導入質物評級模型做自動分析，在分析過程中，專家評估小組的綜合評估起輔助作用，主要負責指數權重的分配等。根據計算機分析結果以及專家的知識對選定行業或者企業做專利質押融資質物等級做出說明，并根據要求，出具質物評級證書。

4.3 質物評級的篩選指標

專利質押融資質物篩選過程中重要的環節是將數據導入質物評級模型，結合前文所述專利質押融資質物篩選的一般原則及實施原則，質物評級模型的篩選指標主要包括質物收益、質物質量、質物風險三個維度。

（1）質物收益的分析。質物收益的篩選指標主要包括質物收益分成率、質物商業化條件、質物現金流量歷史記錄、質物收益范圍，這四個篩選指標的數據源及數據分析工具如表1所示。

第一，質物收益分成率是專利物化在產品中給產品帶來的附加值占產品利潤的比率。通過利潤分成率指標分析質物貢獻程度，利潤分成率越大，質物價值越大。

第二，質物商業化條件。該指標可通過分析IPC分類組合加以挖掘，具體辦法是圍繞特定技術領域，分析技術投資組合的變化趨勢，如果企業圍繞特定專利的技術投資組合日益緊密，則該項專利的商業化條件就已經具備，質物價值越大。

第三，質物現金流量歷史記錄可以為未來收益的預測提供可靠的依據?？筛鶕y行數據庫及公開資料來估算其未來的現金流，能否支付質物本息。質物現金流量歷史記錄越大，質物價值越大。

第四，質權收益范圍是決定質物收益的重要因素。專利實施分為專利權人自己實施和許可他人實施。專利權人自己實施為獨占實施權，專利權人許可他人的實施包括獨占實施許可、排他實施許可、普通實施許可、交叉實施許可等。實施范圍不同，質權收益不同。

（2）質物質量分析。企業償債支付歸根到底來自質物的收益，質物質量如果出了問題，質物收益就無以產生。質物質量的篩選指標包括質物等級、質物的獨立性、質物經濟壽命、質物保護范圍，這四個篩選指標的數據源及數據分析工具如表2所示。

第一，質物等級是質物質量重要判定指標。一是依托權利屬性分析挖掘質物等級，出質權利種類不同，其擔保功能也有差異，以專利權出質的其擔保功能相對于專利申請權和專利實施權較強。二是依托專利類型分析挖掘質物等級。發明專利和實用新型專利都可以作為質押物，但須以價值較高的發明專利為主要質物。三是依托專利引文挖掘專利等級。專利引文數量為一定時間內在先專利被在后專利所引用的次數之和。擁有高被引次數專利的機構一般比其競爭者在技術上更領先，處于產業強勢地位，價值越大。

第二，質物的獨立性分析。該指標可通過專利引文分析挖掘，如果一項專利被大量引用，說明它是其他許多專利的基礎，在競爭中具有很強的優勢，而且可以成為交叉許可中的重要籌碼，價值較高。專利獨立性也可用專利的h-index判別，對于某專利組合而言，如果有h項專利的每一項被后來專利至少引用h次，而剩下的專利被后來專利引用的次數都少于h次，則稱該專利組合的h—index為數h。h—index指標使用簡單，巧妙地將專利數量和專利質量結合到一起。

第三，質物經濟壽命分析。專利剩余經濟壽命直接決定專利價值?？捎眉夹g循環時間衡量質物的經濟壽命，即專利所引用的參考文獻的中值年齡。不同領域的技術生命周期有很大差異。技術發展快的領域，如通訊和計算機領域技術生命周期大約為4年；技術發展較慢領域，如造船，該領域的專利技術循環時間約為15年。

第四，質物保護范圍分析。質物保護范圍越大，其經濟價值越大?？赏ㄟ^專利族分析判斷專利保護范圍，專利族是具有共同優先權的在不同國家或國際專利組織申請、公布或批準的內容相同或基本相同的一組專利文獻。專利族的規模越大，涵蓋的地域越寬，市場占有能力越強，存活時間越長，價值越大。單個專利離不開所屬的專利族，它在專利族的地位以及專利族的規模都直接影響它的價值。另外可通過專利權數量分析判斷專利保護范圍。專利權數量會影響到專利的價值，專利權數量越大，專利價值越大。

（3）質物風險分析維度。質物風險分析的篩選指標包括質物法律風險、質物載體的信用風險、質物市場風險、質物處置風險，這四個篩選指標的數據源及數據分析工具如表3所示。

第一，質物法律風險分析。可通過專利有效性檢索、專利地域檢索和權利人變更檢索分析質物法律風險，分析權利糾紛、權利范圍、地域效力、權利歸屬、時間效力等。一項專利在訴訟糾紛中獲勝或者從無效宣告程序中維持下來，說明該專利的法律地位穩固，具有很強的可靠性，價值較高。

第二，質物載體的信用風險分析。通過銀行內部數據庫，按“銀行企業信用等級評定標準”核定，挖掘質物所屬企業信用，選擇具有一定經營能力且信用較好的債務人，原則上信用等級必須為A級（含）以上。

第三，質物市場風險分析。當前專利技術更新速度加快，一些處于萌芽期和起步期技術，由于出現技術瓶頸或者替代技術，使得尚未成熟便被市場所淘汰，可通過專利技術功效年代圖分析各項技術近年專利申請數量的變化狀況與發展趨勢，有效規避具有市場風險的質物。

第四，質物處置風險分析。折價、變賣和拍賣均是為動產質押設計的實現方式，均以質物價值相對穩定為前提條件，專利質押融資質物變現風險一方面取決于質物組合狀況，銀行接受某個專利為質押物，就必須考慮其關聯專利，否則就可能因其實施性差而無法在處置變現時找到買家，另一方面取決于技術市場交易歷史及技術交易市場的活躍程度。

5 運用與探索

5.1 專利質押融資質物篩選系統的實施主體與對象

知識產權局等政府部門是專利質押融資篩選系統的實施主體，無形資產評估機構、第三方擔保機構、律師事務所、商業銀行、數據挖掘軟件開發廠商、數據庫提供商等是專利質押融資質物篩選系統的重要參與建設者。

專利質押融資質物篩選系統初期可選擇專利質押融資項目較多的產業做試點，如電子信息、智能電器、IT、生物醫藥、新材料等高科技行業，重點在我國12個知識產權質押融資試點工作地區開展，在實際應用中不斷完善和改進，逐步向全國推廣。

5.2 專利質押融資質物篩選系統的運用載體與目標

專利質押融資質物篩選系統出具的分析結果可為企業獲得專利質押融資提供有力依據，同時政府相關主管部門可以依托本系統把握各企業實際情況，科學開展政策引導與資金支持，商業銀行及投資機構可以依托本系統正確確定貸款投向。

相關政府部門，依托本質物篩選系統，可為有需要的企業出具質物評級證書，證書分為三個部分：收益分析、質量分析和風險分析，證書還提供一些額外的信息，包括所需資金量、資金投入的時間選擇以及申請人履行債務能力。政府部門對持質物評級證書的企業可以優先給予質押貼息、第三方擔保等政策扶持。政府相關部門還可通過與金融機構簽訂協議，企業持評級證書可以到金融機構申請，金融機構應予以優先受理，鼓勵其對證書持有人增加貸款。如果金融機構基于證書增加了貸款而遭受了損失，政府將會對其一定比例的損失給予補償。

商業銀行在開展專利質押融資時，依托質物評級證書，可以有效避免貸款中的信息不對稱問題，從源頭提升項目質量，降低信貸風險，使得我國專利質押融資項目數量躍上一個新的臺階。

［1］成之德.資產證券化理論與實務全書［M］.北京：中國言實出版社,2010.

［2］王晉剛，張鐵軍.專利化生存［M］.北京：知識產權出版社，2005.

［3］羅塞爾.帕拉，帕特里克.沙利文.技術許可戰略：企業經營戰略的利劍［M］.北京：知識產權出版社，2008.

［4］理查德.瑞茲蓋提斯.企業知識產權估價與定價［M］.北京：知識產權出版社，2008.

［5］歐洲技術與創新管理研究院.企業戰略與技術創新決策［M］.北京：知識產權出版社，2006.

［6］朱國軍,楊晨.基于戰略資源論的企業知識產權資產管理內涵探析［J］.科學學與科學技術管理，2006,102（11）：161-165.

［7］彭湘杰.知識產權質押融資理論發展、實踐與借鑒［J］.中國金融，2007，36（5）:34-39.

［8］劉廣南.專利權質押研究——專利融資與商業銀行風險規避.中國政法大學碩士學位論文.2009.

［9］徐棟.中外知識產權質押貸款發展狀況研究［J］.電子知識產權，2009，43（8）：23-28.

［10］熊文聰.知識產權質押貨款熱的“冷”思考——基于“展業通”樣本的實證研究［J］.知識產權,2010,89（4）:34-39.

［11］Tuomas Takalo and Vesa Kanniainen.Do Patents Slow Down Technological Progress?Real Options in Research，Patenting and Market Introduction.International Journal of Industrial Organization，2002(18):1105-1127.

［12］Kristian R.Miltersen，Eduardo.Sehwartz.R&D Investments with Competitive Interactions.Review of Finance，2004，（8）:355-401.

［13］崔宏.基于銀行貸款安全目的的抵押資產評估理論與方法創新［J］.金融論壇，2007,45（1）：45-50.

［14］John S.Hillery.Securitization of Intellectual Property:Recent Trends from the United States，March 2004，Washington Core，p. 37.

［15］Ottoo Riehard.Valuation of internal growth of Opportunities:The case of technology.The Quarterly Review of Economies and Finance，1998，38(3):615-633.

［16］Trigeorgis，L.Real options:Managerial Flexibility and Strategy in Resource Alloeation.MITPress，1996.

［17］遲少杰.預測技術發展趨勢的新工具——專利分析［J］.情報雜志,2010,67（2）:102-107.

The Research of Hostage Selection System in Patent Pledge

Zhu Guojun1，2，Wang Chaoyang3
（1.School of Business,Huaihai Institute of Technology,Lianyungang 222000，China；2.The Post-doctors Mobile Station of Managment Science and Engineering,Hohai University,Nanjing 210098，China; 3.Lianyungang Subbranch of Jiangsu Bank,Lianyungang 222000,China）

In the paper,we research the right attribute and the creditor’s rights guarantee characteristics of hostage in patent pledge, and analyze the general principles and actualize rules in the process of hostage selection,put forward the idea of data mining technology in hostage selection,and based on the MAS,construct the system structure,follow the path from industry patent ontology to pledge patent libraries,then grade the pledge from the earning,quality,risk.We discuss the implementing subject and use category of the hostage selection system,and give some inspiration in the patent pledge of today.

patent pledge;hostage;selection system

中國博士后基金“專利質押融資的基礎資產篩選及期權定價模型研究”（20100471000）。

2011-04-06

朱國軍（1982-），男，江蘇盱眙人，管理學博士，管理科學與工程博士后，講師；研究方向：科技創新與專利運營。

G306

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（責任編輯 劉傳忠）