生命周期視角的知識產權證券化項目風險因素及其演化機理研究

李佳航，吳冬曉，鮑新中

（北京聯合大學 管理學院，北京 100101）

一、引言

中小科技企業在加快科技成果轉化、實現技術創新方面起著舉足輕重的作用，但目前的資金供給卻無法滿足中小科技企業創新型項目的資金需求，有學者將中小企業創新成果頗豐卻陷于資金牢籠的矛盾局面形象地喻為“哥德巴赫猜想”[1]。因此如何實現知識產權的價值轉化，成為中小科技企業的當務之急。

知識產權證券化是指發起人將預期未來可產生穩定現金流的知識產權作為基礎資產，通過一定的結構安排，由特設載體SPV發行一種基于該基礎資產的可供出售和流通的權利憑證，從而融資的過程。知識產權證券化項目具有知識產權融資和證券化融資的雙重優勢。一方面，它可以加大對知識產權的利用率，促進我國科技研究成果轉化成生產力，為中小企業進一步發展提供資金支持；另一方面，相較其他知識產權融資方式，證券化融資成本低、回報高、難度小，不改變知識產權權屬，采用金融工具使得融資風險分散，融資周期加長，被視為知識產權未來發展的“新趨勢”[2]。自2015年1月起，我國政府出臺多個與知識產權證券化相關的政策。但在利好政策的支持下，從2018年12月到2021年1月我國發布的較大規模知識產權證券化產品僅24例[3]。前瞻性頂層設計及系統性制度建設的雙重缺位[4]，使我國知識產權證券化不僅面臨傳統資產證券化的特殊風險[5]，還面臨知識產權的特有風險。

目前，國內外學者關于知識產權證券化項目風險的研究，主要集中在風險來源、風險度量和風險管理方面。

在風險來源方面，有學者認為知識產權意見難以統一增加了復雜程度，涉及市場多增加了風險程度[6]，消費者喜好和技術替代性風險增加了評級難度，監督動機減弱增加了道德風險[7]。

在風險度量方面，有學者通過高斯對數收益模型量化信息損失[8]，構建流動性錯配指數和資產證券化強度指數分別衡量流動性風險和資產證券化強度[9]；通過蒙特卡羅結構分析方法（SMC）度量信用風險，把資產池的質量和宏觀經濟變量相結合來分析降值風險[10]，構建三期模型分析次級投資者數量對金融體系穩定性的影響[11]，對風險因子進行模糊綜合評價[5]；通過主成分分析影響PPPABS融資的所有因素[12]；通過Lagrange方法對主觀風險指標G1和客觀風險指標Entropy加權衡量PPPABS融資風險[13]。

在風險管理方面，有學者認為風險揭示不健全和風險預警缺失成為我國信貸資產證券化信息披露問題的邏輯主線[14]，主張根據基礎資產發起人和證券化主體的清償能力，建立風險預警機制，進行有效的風險分擔[15]。

已有文獻從多個角度對知識產權證券化項目風險進行了研究。但目前的研究更多進行的是靜態研究，沒有考慮風險變化的情況；更多的是將證券化風險視為一個整體，沒有考慮到生命周期的不同階段，產品的風險成因、風險水平都有較大差異。因此需要對知識產權證券化風險按生命周期進行劃分，并通過模擬仿真得到個別風險指標改變對證券化整體風險的影響，從而幫助知識產權證券化參與主體更好地應對風險，助力我國知識產權證券化更快更好發展。

二、基于扎根理論的知識產權證券化項目風險因素分析

為了能更科學地對我國知識產權證券化過程的風險因素進行分析，選擇2019年知識產權證券化項目WKYQ為研究對象，以程序化扎根理論作為方法支撐，深入分析知識產權證券化過程涉及的風險因素。

WKYQ以多家文化科技企業的51項著作權、專利權為底層資產，以售后回租形成的未來租金收入為基礎資產，獲得融資7.33億元[16]。其參與主體和基本交易結構與我國后續推出的其他知識產權證券化產品的參與主體和基本交易結構非常類似[17]。因此以WKYQ為例進行知識產權證券化項目風險因素及其演化機理的研究，具有一定的啟發和借鑒價值。

具體的扎根過程有下面步驟。

（1）資料收集。在進行研究之前，采用深度訪談、問卷調查等方法進行資料收集。通過對參與項目的各個主要參與方以及學界、實務界相關專家共12人進行深度訪談和問卷調查，收集項目各主要參與方撰寫的10份報告，并查閱相關文獻、報道，最終收集并形成文本資料約14萬字。

（2）開放性編碼。扎根理論的編碼即將數據轉化為代碼，幫助研究者更深層次地理解所搜集的資料。在原始資料的信息基礎上（1661條信息），剔除大量重復性信息和無效信息，得到770條信息。將其中616條信息通過概念概括，得到184個初始概念，24個范疇。

（3）主軸性編碼。對上述184個初始概念進行聚類分析，得到知識產權證券化的六大類風險，分別為宏觀環境風險、基礎資產風險、操作運營風險、交易結構風險、法律訴訟風險和商業道德風險。

（4）選擇性編碼。將現金流風險確認為核心范疇，確定基本“故事線”：知識產權證券化過程會受到外部系統風險（宏觀環境風險）和項目特有風險（基礎資產風險、操作運營風險、交易結構風險、法律訴訟風險和商業道德風險）的共同影響，這些風險將影響整個證券化過程的現金流穩定性。

（5）飽和度檢驗。為了確保上述編碼的準確性，對開放性編碼中尚未分析的154條信息再次進行開放性、主軸性和選擇性編碼分析。檢驗發現：當前的概念完整，沒有遺漏。即知識產權證券化過程包括六大類風險因素，共24個基本概念。具體的風險指標如表1所示。

表1 基于扎根理論得到的知識產權證券化風險指標

三、知識產權證券化項目風險形成機理的系統分析

根據知識產權證券化項目的生命周期，將知識產權證券化項目過程劃分為四個階段。其中，中小科技企業和原始權益人協商基礎資產為證券化的起點，SPV組合知識產權為設計發行階段的起點，SPV公開發行債券是項目存續階段的起點，中小企業按期支付本金為到期贖回階段的起點。為了研究的連貫性，假設上一階段的終點即是下一階段的起點。

為了更符合實際，系統設置兩個負反饋反映風險的日常控制和突發控制。其中：每一階段風險（存量）對相應風險增加量（速率變量）做出的負反饋，體現風險的日常控制；各階段風險值超過風險閾值后，由風險控制對各階段增加量（速率變量）做出的負反饋，體現風險的突發控制。由于風險測度困難，假設風險控制指標為常數。

（一）啟動評級階段風險

啟動評級階段可以分為協商基礎資產和對知識產權信用增級兩個過程，從而得到啟動評級階段的風險分為協商基礎資產風險和第三方違約風險兩大類。

1.協商基礎資產風險

中小科技企業和原始權益人能否協商成功以及協商的效率如何，主要受到他們雙方自身情況、知識產權情況和雙方關系的影響。具體來說，協商基礎資產風險可以概括為以下三點。

（1）雙方各自的經營風險。中小科技企業和原始權益人在談判時往往會從對方企業的財務風險、信用風險和管理水平三個方面衡量企業的經營風險。財務風險通過償債能力、營運能力、盈利能力等財務指標衡量；信用風險通過員工自身的道德水平、企業的道德教育水平、企業文化衡量。同時，雙方的經營風險也可能帶來違約風險。

（2）中小科技企業和原始權益人的協商風險。雙方協商的效率與效果還會受到企業關系的影響。雙方合作次數、企業每次派出人員的穩定性、企業的經營變動情況、企業對對方異常經營的敏感度、因協商效率低而導致的知識產權處置變現風險，都會影響雙方的協商風險。

（3）知識產權自身風險。知識產權作為無形資產，面臨由技術改變、消費者偏好改變等引起的減值風險，面臨權利瑕疵、權利歸屬帶來的法律訴訟風險，面臨其所屬中小科技企業經營風險的影響。

2.第三方違約風險

知識產權信用增級過程通常包括增信機構信用增級，律師事務所、會計師事務所等中介機構進行知識產權價值評估和信用評級。將該階段的風險指標統一概括為第三方違約風險，具體包括增信機構違約風險、中介機構違約風險、原始權益人違約風險和中小科技企業違約風險。

根據上述分析，得到啟動評級階段的正反饋因素包含協商基礎資產風險、第三方違約風險和系統風險，正反饋風險增加啟動評級階段的風險量；負反饋因素包含啟動評級階段的風險總量和風險超過閾值后，由中小科技企業追加保證金或由信用級別高的中介機構短期服務形成的風險控制，負反饋風險減少啟動評級階段的風險量。正、負反饋因素在某些條件下可以相互轉化，當正反饋因素超過負反饋因素時，啟動評級階段的風險增加，進而使知識產權證券化整體風險增加。

由此得到啟動評級階段風險形成的系統分析圖（如圖1所示）。

圖1 啟動評級階段風險形成的系統分析圖

（二）設計發行階段風險

將特殊目的主體（SPV）對底層資產進行組合，打包為知識產權池，并以未來可取得的穩定現金流作為基礎資產發行債券的過程劃定為設計發行階段，從而得到設計發行階段的風險分為知識產權組合風險、各參與主體的違約風險和投資偏好改變風險三大類。

1.知識產權組合風險

SPV在組合知識產權時，需要先確定知識產權來自單一行業或多行業；需要考慮采用傳統的知識產權組合方式，或是根據團隊智慧，采取獨創的知識產權組合方式。

由此，SPV不同的選擇對應著知識產權不同的組合風險。

2.各參與主體的違約風險

新的參與主體（SPV）出現，使得本階段不僅包含啟動評級階段的第三方違約風險，還包括SPV違約風險。同樣認為SPV違約風險主要由其經營風險引起。

3.投資偏好改變風險

啟動評級階段結束后，證券化產品即將投入市場，所以在本階段需要密切關注證券化產品的投資者偏好是否發生改變。

影響投資者偏好的因素主要有三個：一是優先級投資者所占比例，二是投資者的投資目的，三是投資者對風險的態度。即便同樣是為了短期獲利，年收入、受教育程度、性別、婚姻狀態的不同，也會導致投資偏好改變的風險不同。

根據上述分析，得到設計發行階段的正反饋因素包含知識產權組合風險、各參與主體的違約風險、投資偏好改變風險和系統風險，正反饋風險增加設計發行階段的風險量；負反饋因素包含設計發行階段的風險總量和風險超過閾值后，由中小科技企業、原始權益人追加保證金或由高水平的金融機構短期參與形成的風險控制，負反饋風險減少設計發行階段的風險量。

同樣，正、負反饋因素在某些條件下可以相互轉化，當正反饋因素超過負反饋因素時，設計發行階段的風險增加，進而使知識產權證券化整體風險增加。

由此得到設計發行階段風險形成的系統分析圖（如圖2所示）。

圖2 設計發行階段風險形成的系統分析圖

（三）項目存續階段風險

將投資者投資、中小科技企業支付利息的過程劃定為項目存續階段，從而得到項目存續階段的風險分為SPV公開發行債券風險、投資者投資風險和中小科技企業按期支付利息風險三大類。

1.SPV公開發行債券風險

SPV公開發行債券風險包含基礎資產風險和參與主體違約風險。影響基礎資產風險的因素有：知識產權風險、知識產權組合風險、中小科技企業和原始權益人的協商風險以及基礎資產的具體形式。參與主體違約風險主要是指托管監管機構參與監督而產生的違約風險，也包含各參與主體違約而造成的風險。

2.投資者投資風險

投資者投資風險包括受投資者自身影響的投資者偏好改變風險和受證券化產品質量影響的證券化產品風險。投資者偏好改變風險的成因已在設計發行階段列示，證券化產品風險則主要包含以下四個方面。

一是SPV公開發行債券風險。

二是各參與主體信息披露風險，分為主觀故意隱瞞和客觀非故意遺漏兩種情況。

三是償債比率，定義基礎資產未來穩定現金流占中小企業未來需償還本息額的比例為償債比率，可以知道，證券化產品的償債比率≥1時，會降低投資風險。

四是證券化比率，定義企業被批準（計劃）融資額為a，企業實際融資額為b，則證券化比率=a/b。可以知道，證券化比率≥1時，會降低投資風險。

3.中小科技企業按期支付利息風險

中小科技企業能否按期償還利息取決于中小企業逃債風險，而逃債風險主要由中小企業經營風險、中小企業違約風險、利息額、償債比率、證券化比率和托管監管機構的違約風險引起。

根據上述分析，得到項目存續階段的正反饋因素包含SPV公開發行債券風險、投資者投資風險、中小科技企業按期支付利息風險和系統風險，正反饋風險增加項目存續階段的風險量；負反饋因素包含項目存續階段的風險總量和風險超過閾值后，由級別較高的中介機構短期提供服務或由高水平的SPV機構短期提供指導形成的風險控制，負反饋風險減少項目存續階段的風險量。同樣，正、負反饋因素在某些條件下可以相互轉化，當正反饋因素超過負反饋因素時，項目存續階段的風險增加，進而使知識產權證券化整體風險增加。

由此得到存續階段風險形成的系統分析圖（如圖3所示）。

圖3 項目存續階段風險形成的系統分析圖

（四）到期贖回階段風險

將中小企業向投資者支付本金和最后一筆利息，向原始權益人贖回知識產權的過程劃定為到期贖回階段，從而得到到期贖回階段的風險分為中小科技企業按期支付本息風險和原始權益人非法占用知識產權風險兩大類。

根據上述分析，得到到期贖回階段的正反饋因素包含中小科技企業按期支付本息風險、原始權益人非法占用知識產權風險和系統風險，正反饋風險增加到期贖回階段的風險量；負反饋因素包含到期贖回階段的風險總量和風險超過閾值后，由中小科技企業追加保證金或由新的托管監管機構臨時監督形成的風險控制，負反饋風險減少到期贖回階段的風險量。同樣，正、負反饋因素在某些條件下可以相互轉化，當正反饋因素超過負反饋因素時，到期贖回階段的風險增加，進而使知識產權證券化整體風險增加。

由此得到項目存續階段風險形成的系統分析圖（如圖4所示）。

圖4 到期贖回階段風險形成的系統分析圖

（五）知識產權證券化項目整體風險的系統分析

圖1 至圖4顯示了知識產權證券化項目四個階段各自的風險系統分析圖。但是這四個階段并不是互不相關的，每個階段之間存在以下兩點鉤稽關系。

（1）前面階段的整體風險會傳遞到后面階段，進而引起后面整體階段的風險增加。這一點主要靠前面階段的風險（存量）對后面階段的風險增加量（速率變量）正反饋實現。

（2）前面階段的某些風險會增加后面階段的某些風險。如啟動評級階段的知識產權風險，會增加設計發行階段的知識產權組合風險。這一點主要靠前面階段具體的風險因素對后面階段具體的風險因素做反饋實現。即知識產權證券化整體風險除包含四個階段各自涉及的正反饋風險和負反饋風險外，還包含前面階段對后面階段的正反饋風險。其中，啟動評級階段的風險是起點，對后面各個階段的風險均有正反饋作用；項目存續階段的風險持續時間最長，對到期贖回階段的風險有正反饋作用。正、負反饋因素在某些條件下可以相互轉化，當正反饋因素超過負反饋因素時，知識產權證券化整體風險增加。

由此得到知識產權證券化整體融資風險系統動力學流圖（如圖5所示）。

圖5 知識產權證券化項目風險形成機理系統動力學流圖

四、知識產權證券化項目風險的系統仿真模擬

以WKYQ為研究對象，設定仿真時間為39個月，其中0—9月為啟動評級階段、10—18月為設計發行階段、19—36月為項目存續階段、37—39月為到期贖回階段，采用vensim PLE軟件進行系統仿真模擬。

（一）參數設置

定量數據主要來自CNABS、CSMAR、東方財富、《WKYQ資產支持專項計劃說明書》《2021年上半年資產證券化發展報告》等資料；定性數據則主要通過相關專家討論估值確定。主要變量的賦值情況見表2。

表2 部分變量賦值表

各階段風險增加量的方程主要參照張媛媛和楊凱（2017）[18]的思路，認為：本階段雖尚未發生，但會受到前面階段風險的影響；系統整體風險等于各階段風險之和。再結合風險的影響程度，提出以下假設。（1）前后相鄰兩期的正反饋最強。如啟動評級階段對設計發行階段做出的正反饋最大，對到期贖回階段做出的正反饋最小，這一點主要通過方程權重的設置實現。（2）后面階段尚未開始前，僅考慮前面正在進行階段的正反饋，而不再向前追溯。如處于設計發行階段時，不再考慮啟動評級階段對項目存續階段和到期贖回階段風險的正反饋，上述假設也得到了專家認可。模型其余方程系數的設定由專家討論后給出，系數的正、負由風險的經濟實質綜合考慮后給出。主要變量方程式見表3。

表3 模型主要變量方程式設置

續表

（二）仿真模擬及結果分析

使用vensim PLE軟件自帶的Check Model功能對模型進行檢驗，結果通過。又根據相對穩定的系統風險演化趨勢得出：構建的系統動力學流圖規范，可用于幫助后續理論研究和實務應用。

1.知識產權證券化風險動態演化趨勢

知識產權證券化風險動態演化趨勢如圖6所示。從圖6可以看出：知識產權證券化風險最早源于啟動評級階段。在0—9月，啟動評級階段的風險最先開始增加，后面三個階段稍有延遲后，風險也開始增加。而且在這段時間內，設計發行階段的風險增加量最大，項目存續階段其次，到期贖回階段最小，但增加量始終沒有超過啟動評級階段風險的增加量，這表明此時各階段的風險主要由啟動評級階段的風險引起。在10—18月、19—36月、37—39月，風險也有類似的變化趨勢。

圖6 知識產權證券化風險動態演化趨勢

從各階段風險的增加量①A階段的風險增加量=A階段結束時的風險量-A階段開始時的風險量。來看，項目存續階段風險增加最多，為0.5778 Dmnl②Dmnl在系統動力學中是無量綱，無單位的意思。；然后是設計發行階段（0.5415 Dmnl）、到期贖回階段（0.4228 Dmnl），啟動評級階段的風險增加量最小，為0.3877 Dmnl。因此，各參與主體應在全面關注知識產權證券化整體風險的基礎上，重點關注項目存續階段和設計發行階段的風險。又因為各階段存續的時間有較大差異，所以風險演化趨勢表現為啟動評級階段、設計發行階段和項目存續階段為凸曲線，到期贖回階段為直線。

整體風險在第39個月達到最大值，為4.0909 Dmnl，此時產品生命周期結束。而知識產權證券化整體風險等于各階段風險之和，所以其風險演變趨勢表現為四段不一樣的增長曲線。

2.單一風險因素變動靈敏度分析

靈敏度分析是通過改變關鍵指標的取值，觀察系統運行結果的變化程度，從而為實踐提供理論依據和決策支持。這里選取法律訴訟風險、知識產權減值風險、單（多）行業知識產權組合水平三個關鍵指標進行靈敏度分析。鑒于以上指標的初始值（current1）相差太大，設定current2的初始值時，遵循正（負）反饋減少（增加）50%的原則。預期相較current1，current2的風險水平會有或多或少的降幅。

（1）模擬法律訴訟風險降低后的情形。

通過模擬發現，法律訴訟風險越低，知識產權證券化整體風險也越低，二者存在正相關關系。前3個月看似異常的變化，正是由于該階段風險降幅大，從而延遲風險控制負反饋的結果。相較有形資產，無形的知識產權更容易引發權屬糾紛，進而增加法律訴訟風險。因此中小科技企業應加強知識產權管理，規范知識產權登記制度，做好知識產權布局；原始權益人、中介機構等參與主體也要盡可能確保入池的知識產權權屬沒有糾紛。此外，相關參與主體還可以將基礎資產組建為“專利籬笆”或“專利叢林”，達到降低法律訴訟風險的目的。而法律訴訟風險降低，會導致啟動評級階段的知識產權風險降低，進而導致后面三個階段的風險降低，最終知識產權證券化整體風險水平降低。由此可見，降低法律訴訟風險是降低知識產權證券化整體風險的措施之一。

（2）模擬知識產權減值風險降低后的情形。

通過模擬發現，知識產權減值風險越低，知識產權證券化整體風險也越低，二者存在正相關關系。對比發現，模擬法律訴訟風險降低后的整體風險比模擬知識產權減值風險降低后的整體風險下降更為顯著。這是由于初始賦值時，考慮到知識產權減值風險較法律訴訟風險更易辨別，所以設定知識產權減值風險的初始值較小，占知識產權風險的權重較低導致的結果。但各參與主體仍可以通過降低知識產權減值風險達到降低證券化整體風險的目的。如中小科技企業、原始權益人和中介機構可以提高入池資產的要求，只選擇技術先進、消費者偏好穩定的知識產權入池，達到降低知識產權減值風險的效果。而知識產權減值風險會通過降低知識產權風險，進而達到降低知識產權證券化整體風險的目的。由此可見，降低知識產權減值風險是降低知識產權證券化整體風險的措施之一。

（3）模擬單（多）行業知識產權組合水平提高后的情形。

通過模擬發現，單（多）行業知識產權組合水平越高，知識產權證券化整體風險越低，二者存在負相關關系。SPV可以采用專業方法決定知識產權組合行業類型，從而提高單（多）行業知識產權組合水平。而單（多）行業知識產權組合水平提高后，知識產權組合風險將降低，從而導致后面兩個階段的風險也相應降低，最終使得知識產權證券化整體風險降低。由此可見，提高單（多）行業知識產權組合水平是降低知識產權證券化整體風險的措施之一。

3.組合因素變動靈敏度分析

上述部分分別做了法律訴訟風險、知識產權減值風險、單（多）行業知識產權組合水平變動的靈敏度分析，可以看出，單獨采取以上三個措施都或多或少地實現了降低知識產權證券化整體風險的目的。那么如果同時采取上述三個措施，知識產權證券化整體風險會怎樣變化呢？為了更好地提供企業指導，假設法律訴訟風險降低50%，知識產權減值風險降低50%，且單（多）行業知識產權組合水平提高50%，得到current2曲線。將current2曲線和企業未采取措施曲線和企業僅采取單一措施曲線對比，可知企業從多個方面共同降低風險成因，將會導致證券化整體風險最大幅度的降低。因此，知識產權證券化各參與主體可以考慮多個措施一起使用，從而達到最大幅度地降低知識產權證券化整體風險的目的。

五、結論及建議

（一）研究結論

以程序化扎根理論作為方法支撐，分析得到知識產權證券化的六大類風險：宏觀環境風險、基礎資產風險、操作運營風險、交易結構風險、法律訴訟風險和商業道德風險。在此基礎上，將知識產權證券化劃分為啟動評級、設計發行、項目存續和到期贖回四個階段，對比四個階段的風險增加量，得到風險預防的重點階段。再根據兩點鉤稽關系，得到知識產權證券化的全生命周期風險形成機理系統動力學流圖。通過模擬仿真得出以下結論。

（1）項目存續階段和設計發行階段的風險增加量較大，需要重點關注。

（2）因為各階段存續時間不同，啟動評級階段、設計發行階段和到期贖回階段的風險演變趨勢為凸曲線，項目存續階段的風險演變趨勢為直線。

（3）知識產權證券化整體風險等于各階段風險之和，所以其風險演變趨勢表現為四段不一樣的增長曲線。但整體來說，風險增長曲線為凸曲線，表明風險雖有增加但較為緩和，沒有處于失控狀態。這和WKYQ的實際融資情況相符。

（4）法律訴訟風險、知識產權減值風險與知識產權證券化整體風險正相關；單（多）行業知識產權組合水平與知識產權證券化整體風險負相關。

（二）相關建議

根據上述仿真結果，給出如下針對性建議，以促進知識產權證券化業務在我國長久發展，為真正解決科技型中小企業的融資難困境提供一條有益的途徑。

（1）知識產權證券化各參與主體在各個階段都要關注風險，但項目存續階段和設計發行階段的參與主體要著重關注風險，并盡量采取措施降低風險。如：中小科技企業應加強對員工的道德教育，注重培養誠信的企業文化；中介機構盡可能使償債比率、證券化比率大于1；中小科技企業、原始權益人應和團隊過硬、信譽較高的SPV機構建立長期合作關系；等等。

（2）風險演變趨勢會受到時間因素的影響，因此各參與主體應注意到ABS項目各階段的時長；考慮到風險的傳遞效應和融資的效果，應盡可能減少到期贖回階段的時長。

（3）根據仿真結果，要降低知識產權證券化的整體風險，可以通過降低法律訴訟風險、降低知識產權減值風險、提高單（多）行業知識產權組合水平實現。即：中小科技企業要做好對知識產權的注冊、登記工作；要隨時關注技術發展趨勢和消費者偏好；增信機構、律師事務所要加大對知識產權的保護；SPV在選擇入池的知識產權時，應選擇可以實現風險對沖的知識產權入池。