基于扎根理論的科技型企業知識產權證券化風險因素分析

鮑新中，陳柏彤,王晨銘

(1.北京聯合大學管理學院，北京 100101；2.國家知識產權局，北京 100088)

0 引言

知識產權是企業乃至國家發展的戰略核心資源，而金融是現代經濟發展的核心關鍵要素。在知識經濟背景下，加強知識產權與金融資源有效整合可促進知識產權更好地為建設和發展創新型國家服務。知識產權證券化是知識產權與金融資源有效整合的重要渠道之一。1997年美國發行的鮑伊債券被公認為是第一個知識產權證券化案例[1]，隨后歐美國家出現了知識產權證券化的實踐[2-3]。我國學者對知識產權證券化的模式問題展開諸多研究[4-5]。從2015年至今，各級政府對于知識產權證券化發展高度重視。截至2021年1月底，國家層面頒布了與知識產權證券化相關的政策文本43項，其中黨內法規6項，行政法規12項，部門規章22項，行業規定和司法解釋各1項。地方層面有28個省 (區、市)的242項政策文本中提到探索和試點知識產權證券化。由此可見知識產權證券化在我國經濟發展過程中的重要地位。

梳理現有知識產權證券化案例發現，我國對知識產權證券化的探索以2018年為節點，2018年以前只有幾項零星的電影版權或票房收入證券化的探索，2018年以后在各地政府的鼓勵下，知識產權證券化探索逐漸增多，如我國第一個知識產權證券化標準化產品 “第一創業-文科租賃一期資產支持專項計劃” (簡稱文科一期ABS)、第一支以純專利為底層資產的知識產權證券化產品 “興業圓融-廣州開發區專利許可資產支持專項計劃” (簡稱凱得租賃ABS)等都是在這一時期發展起來的。盡管我國已經初步具備開展知識產權證券化的有利條件和政策保障，但知識產權證券化的發展與市場需求仍有很大差距，一邊是知識產權證券化的政策和市場需求日益迫切，另一邊是知識產權證券化在中國的實踐并沒有完全展開，矛盾的根本在于知識產權證券化的高風險性。因此，如何準確把握知識產權證券化過程中的各種風險，使知識產權證券化良好穩定持續運營就成為亟待解決的難題。

學者關于知識產權證券化的風險研究主要聚焦于知識產權證券化的風險成因[6-8]和知識產權證券化風險識別[9-12]兩個方面。文獻梳理發現，現有研究對于知識產權證券化風險項目分類的研究摻雜較多人為主觀因素，缺乏利用客觀數據和依靠系統性理論知識來識別風險的過程，也缺乏基于案例的深入分析。我國學者大多是基于國外相關案例以及國外學者的研究來分析，研究結論是否真正適用于我國當前經濟環境，是否能較好適用于我國的知識產權證券化案例還需進一步考證。基于此，本文以近年我國已成功發行的文科一期ABS知識產權證券化項目為例，在大量案例調研的基礎上，運用扎根理論，試圖成熟、系統地反映知識產權證券化風險，從而建構起適用于我國當前環境的知識產權證券化風險識別框架，同時結合項目生命周期，以魚骨圖的形式呈現不同參與主體的風險影響因素，進而直觀展現項目風險全貌，梳理風險防控過程中的重點風險要素。最后，針對風險分析結果提出基于全流程的風險管理建議，為我國后續知識產權證券化項目風險識別與防控提供可行借鑒。

本文可能的貢獻主要有：①以我國知識產權證券化的典型實踐文科一期ABS為案例研究對象，豐富了知識產權證券化風險影響因素的相關案例研究；②基于扎根理論，創新性地深度挖掘文科一期ABS相關的問卷、訪談資料、各類報告、高質量文獻和媒體報道，系統梳理知識產權證券化風險影響因素，為今后的知識產權證券化項目風險識別提供借鑒；③以魚骨圖的形式，結合項目生命周期，將風險因素匹配到項目各周期，提煉風險管控關鍵點，為今后知識產權證券化風險防控提供方向指引。

1 案例背景與研究設計

1.1 案例背景

2018年12月14日，北京市文化科技融資租賃公司 (簡稱文科租賃)在國家知識產權局、中國證監會等多部門指導下，推出我國首例知識產權證券化標準化產品，即 “第一創業-文科租賃一期資產支持專項計劃” (簡稱文科一期ABS)，2019年3月28日在深圳證券交易順利發行。文科一期ABS產品是由文科租賃和第一創業證券股份有限公司 (簡稱第一創業)聯合創立，本次發行共7.33億元，按風險程度和收益特征將分為優先級資產支持證券 (A1、A2、A3)和次級資產支持證券，每份資產支持證券的面值為100元人民幣，單個客戶最低參與金額為100萬元人民幣，該證券的推廣對象為我國境內擁有金融投資經驗和一定風險承受能力，且符合相關法律法規和監管要求的合格機構投資者，項目發行情況見表1。

文科一期ABS項目所采用的交易結構為單SPV、不設循環購買的融資租賃金融模式，其基礎資產是原始權益人對承租方享有的特定知識產權的租賃應收債權。該項目包括51項知識產權，10份租賃合同和13個承租人，橫向涉及發明專利、實用新型專利、著作權等多種知識產權資產形式，縱向囊括數字出版、影視制作發行、信息技術與藝術表演等眾多行業細分領域。根據文科一期ABS專項計劃說明書，具體交易結構與項目各個參與主體方如圖1所示。

表1 文科一期ABS項目發行情況

圖1 文科一期ABS項目交易結構

1.2 基于扎根理論的研究設計

(1)研究方法及研究對象選取。在研究方法選擇方面，本文選擇扎根理論法作為本文的主要研究方法。知識產權證券化作為一種新時代下的新型融資模式，傳統的量化研究很容易在數據搜集的過程中因主觀選擇而忽略了真正的問題，扎根理論則能夠較為有效地避免傳統量化研究僅能驗證理論而不能產生新理論和有可能遺漏關鍵信息的弊端。同時，知識產權證券化風險問題研究具有探索性質較強、易于從案例分析中提煉和歸納概念的特點，故選取扎根理論在本研究中進行分析。文章基于客觀主義的認識論和知識產權證券化現象構建風險影響因素體系的理論，采用程序化扎根理論較為合適[13]。

本文選擇文科一期ABS中的參與各方為調研對象，包括資產服務機構、專項計劃管理人以及資產評估、信用評估等中介機構。考慮到案例樣本典型性和數據可獲性問題，本研究選擇文科一期ABS專項計劃作為研究案例，原因是：①樣本典型性：文科一期ABS是我國首例在深圳證券交易所獲批的知識產權證券化標準化產品，實現了我國知識產權證券化零的突破。②數據可獲性：文科一期ABS專項計劃的發行公司自成立至今的運營時間皆較長，有相對比較成熟的企業資料庫，便于獲取數據。

(2)數據來源。本文依據Miles 等編著的 《質性研究》中的三角測量方法[14]，通過半結構化訪談、開放式問卷調查、內部文檔資料、學者文獻和新聞媒體報道等多渠道收集數據。訪談和問卷調查的數據來源于對參與文科一期ABS項目的各主要參與方 (原始權益人、計劃管理人、信用評估機構、資產評估機構等)以及學界、實務界相關專家共12人的深度訪談和問卷調查，訪談及問卷調查的詳細情況見表2。收集整理的內部文檔資料主要來源于文科一期ABS項目各主要參與方撰寫的專項計劃說明書、審計報告、托管報告、資產管理報告、資產服務機構報告、收益分配報告、信用評級報告、跟蹤評級報告、風險資產提示性報告和文科租賃年度報告等10份相關報告。學者文獻主要來源于以 “知識產權證券化” “文科一期ABS”等為關鍵詞在中國知網的 “核心期刊” “CSSCI”和 “CSCD”庫檢索的相關文獻。新聞媒體報道主要來源于百度中檢索的相關新聞報道。對涉及風險性質的相關內容進行分類整理后，形成文本性資料約14萬字。為了方便將上述文本資料導入MAXQDA2020[15]中進行資料編碼與分析，對不同來源的信息進行編號，編號對應關系見表3。

表2 訪談及問卷調查情況統計

表3 研究資料來源及編號

2 扎根過程與風險體系構建

本文收集整理研究資料32份，其中包含調查訪談資料12份，檔案記錄資料10份和媒體報道資料10份。隨機抽取訪談問卷中的A-Q-B和A-Q-J、檔案記錄資料中的B-T-R和B-C-T以及文獻報道資料中的C-N-I用作飽和度檢驗。除上述5份資料外，其余27份資料用于初步構建理論模型。資料分析的核心是編碼過程。基于構建的數據資源庫信息，采用Strauss程序化扎根理論和張敬偉[16]總結的三重編碼進行資料分析，通過不斷比較、歸類和合并，逐步提煉出有關概念類別及范疇，進而識別出知識產權證券化項目的主要風險因素。

2.1 開放性編碼

開放性編碼指將文本資料分解，通過不斷比較資料反映現象的異同方式為其貼上概念標簽，經再次歸類整理后提煉出其所屬范疇，以達到將資料概念化、范疇化的目的[16]。在本研究中，通過對多種不同來源的原始資料進行細致的語義分析，獲得1661個自由編碼。由于初始原始資料中存在大量代碼，并且存在概念交叉和重復，為了便于資料的概念化和分類，需對原始代碼進行細化和過濾，以達到 “自然聚集”的目的。首先排除出現頻率較低的代碼。其次，采用靈活的編碼方式，即將原始的表達概念化后，產生許多語義相同、詞匯不同的編碼，如在本研究中文科租賃是原始權益人也是資產服務機構與第一差額支付人，故都統一編碼為 “原始權益人”。經過上述連續的排序和過濾后，共得到1238個編碼，資料的編碼數量見表4。

表4 資料編碼數量明細

經過對原始資料反復歸納整理，在剔除大量重復性信息和無效信息后形成770條信息，其中隨機抽取的27份用于建模的資料共包含616條信息。采用逐句編碼的方式，最終得到184個初始概念 (用a1～a184表示)，將初始概念范疇化后概括為24個范疇，分別為市場經濟風險 (A1)、政策調整風險 (A2)、行業發展風險 (A3)、不可抗力風險 (A4)、知識產權減值風險 (A5)、知識產權組合風險 (A6)、知識產權處置變現風險 (A7)、科技型企業信用風險 (A8)、知識產權價值評估風險 (A9)、金融機構操作風險 (A10)、項目設計風險 (A11)、信用評級風險 (A12)、金融機構違約風險 (A13)、托管監管機構違約風險 (A14)、增信機構違約風險 (A15)、債券轉讓風險 (A16)、投資偏好風險 (A17)、權力維持風險 (A18)、權力歸屬風險 (A19)、權力瑕疵風險 (A20)、爭議訴訟風險 (A21)、信息披露風險 (A22)、金融機構重復授權風險 (A23)和科技型企業道德風險 (A24)，部分初始概念的分析和范疇化見表5。開放性編碼文中僅展示部分內容。

表5 開放式編碼分析過程

2.2 主軸性編碼

為了將開放性編碼獲得的獨立的范疇進一步凝練進而形成與目標最相關的次要范疇，需進行主軸性編碼，深入分析各范疇間的邏輯關系[17]。研究在該過程之中，由于需要對概念進行反復思考以及多次分析，Strauss等[18]提出開放編碼中所獲得的范疇應以因果條件、理論現象的語境背景、中介條件、行動互動策略和行動結果這一規范模型作為分析的參考框架，將它們聯系在一起。規范模型是主要的編碼工具和重要的分析工具，它可以借助事件的先行條件和中介條件，還可以利用事件發生前后的整個脈絡環境，除此之外，事件的行動者在事件中所運用的方式方法以及產生的反響，得到的反饋也是本工具可參考的地方，通過以上途徑可以更有效準確地把握事件 (主范疇)，主軸性編碼的規范模型如圖2所示。

圖2 主軸性編碼的規范模型

經過反復比較和分析，深入挖掘各種概念間的聯系，借助規范模型從因果條件、現象、脈絡、中介條件、行動和結果5個方面識別范疇間的邏輯關系。通過規范模型分析可知，在知識產權證券化融資中，由于項目受利率變動和通脹壓力等在內的經濟環境變化、不斷更新的法律制度、融資租賃行業的整體發展態勢以及不可抗力事件的影響，從而形成市場經濟風險、政策調整風險、行業發展風險以及不可抗力風險，這些風險導致宏觀環境風險現象的產生；知識產權又由于其固有特性，技術更新較快、現有處置變現渠道有限，以及不同資產組合新帶來的各種問題引發基礎資產風險；復雜的知識產權若要施以證券化，還需要一系列的價值評估、產品設計和信用評級等操作，由于風險隔離下的真實銷售所帶來的知識產權與特定主體剝離，各機構評估評級的客觀公允性有待考慮等原因產生了操作運營風險；在整個知識產權證券化項目中，因存在眾多參與主體方，任何一方的經營惡化甚至破產所帶來的違約都會破壞交易結構的完整性和穩定性；在知識產權權力轉讓與授權過程中還有因權力維持、歸屬、瑕疵以及引發的各種爭議所造成的法律訴訟風險。此外，資本的本質是逐利，不同主體可能會為了追求利益而做出更有利于自身的決策，如有意控制信息披露、金融機構重復授權以及科技型企業的早償等行為，從而引發商業道德風險。為了確保知識產權證券化融資的有序進行，需要不斷對國家的相關法律規章制度進行再細化與再完善，進一步加強對知識產權保護的力度，提升信息披露的完整性有及時性等措施，以期防范宏觀環境風險，規避基礎資產、操作運營、交易結構、法律訴訟以及商業道德等風險。

通過規范模型分析，總結歸納知識產權證券化風險6個主范疇，即宏觀環境風險 (AA1)、基礎資產風險 (AA2)、操作運營風險 (AA3)、交易結構風險 (AA4)、法律訴訟風險 (AA5)和商業道德風險 (AA6)。主范疇與副范疇的規范模型見表6。

2.3 選擇性編碼

經過開放性編碼和主軸性編碼分析，與知識產權證券化風險相關的概念和范疇較為清晰明確，為提煉和總結出最終的理論、判定核心范疇并探究其與主范疇間的關系，本文進行核心編碼，并圍繞核心范疇用 “故事線”模式說明全部現象。

結合原始材料，經過選擇性編碼的分析，不斷凝練和匯聚范疇化的范圍，將知識產權證券化現金流風險確定為核心范疇，其基本 “故事線”為：知識產權證券化項目的整個融資過程中將會受到由宏觀環境風險帶來的系統性風險的外生影響，以及包括基礎資產風險、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內的項目特有風險內在影響的共同作用下，從不同方面不同程度上影響整個項目融資流程的現金流穩定性，風險關系如圖3所示。

表6 主范疇與副范疇的規范模型

圖3 科技型企業知識產權證券化融資風險關系架構

宏觀環境風險由于其風險具有不可分散性，故將其稱為系統性風險，是科技型企業進行知識產權證券化融資過程中的外生影響因素。基礎資產是整個知識產權證券化運作的核心，操作運營風險、交易結構風險、法律訴訟風險以及商業道德風險皆是在基礎資產設計及運作過程之中產生的風險，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是依托知識產權證券化項目所產生的風險，因此被稱為項目特有風險，是科技型企業知識產權證券化融資項目風險的內在影響因素。

2.4 飽和度檢驗

參考相關研究[19]，使用A-Q-B、A-Q-J、B-T-R、B-C-T和C-N-I這5份資料用作理論飽和度檢驗，用作理論飽和度檢驗的資料共包含154條信息，以此驗證提出的理論框架模型是否飽和。對上述文本資料再次進行編碼分析后，并未發現新的概念和范疇，因此本文的理論模型是相對飽和的。從整個數據分析過程看，通過多方不同數據來源收集得到的文本資料凝練出的結論基本一致，且相互印證，從而保證了研究信度與效度。理論飽和度檢驗見表7。

2.5 風險體系構建

基于前述的開放式編碼、主軸式編碼和選擇性編碼分析，梳理出1個核心范疇6個主范疇和24個副范疇，通過用現金流風險為核心的故事主線將以文科一期ABS為代表的融資租賃模式下，將科技型企業知識產權證券化融資的風險影響因素進行串聯，最終構建出知識產權證券化項目風險指標體系，見表8。

表7 理論飽和度檢驗

3 科技型企業知識產權證券化風險影響因素分析及防范

3.1 基于項目生命周期的風險影響因素分析

知識產權證券化融資過程中每個階段所面臨的主要風險不同，因此本文從各階段風險的特點入手，探究各階段的可能風險，有助于更有針對性地在項目不同時期進行相關風險的防范、制定相關風險預案。依照時間順序可以將項目全程劃分為啟動評級、設計發行、項目存續和到期贖回這4個階段。在啟動評級階段，每一階段涉及主體和可能涉及的風險見表9。

對知識產權證券化融資眾多風險進行梳理后，利用EdraxMax專業制圖軟件繪制全生命周期下各參與主體的風險關系魚骨圖，如圖4所示。

圖4中的字母表示具體風險的英文縮寫，對照關系見表6。將選擇性編碼分析得到的核心范疇作為融資項目的整體目標，即規避現金流風險。按照風險發生的時間，上述24種主要風險來源于不同的項目階段，許多風險不僅僅出現在某一階段之中，如 “知識產權減值風險”在項目啟動評級階段時，會因其風險影響科技型企業與資產服務機構之間的售后回租交易談判價格，而在設計發行階段則又會因該項風險的存在，影響資產池的構建與擔保、增信等機制的安排，在項目存續階段還會因減值風險影響項目整體的現金流穩定性。除了這類項目特有風險外，包括市場經濟風險 (MER)、政策調整風險 (PAR)、行業發展風險 (BDR)以及不可抗力風險 (FMR)在內的宏觀環境風險，由于其身為系統性風險具有不可分散性，故而存在于知識產權證券化融資的整個生命周期當中，在魚骨圖的頭部進行標注。

3.2 知識產權證券化融資風險防范

通過對知識產權證券化融資全流程風險進行梳理后發現，知識產權證券化風險防范的關鍵在于前中期的基礎資產防范、中后期的參與各方風險防范和全周期的現金流風險防范。

在知識產權證券化前中期，重點圍繞基礎資產展開，包括基礎資產的售后回租、入池基礎資產的篩選、基礎資產的價值評估以及基礎資產的組合打包等一系列工作。根據扎根理論選擇性編碼的分析結果看，基礎資產風險是項目特有風險中的關鍵要素，其對知識產權證券化的操作運營、交易結構、法律訴訟、商業道德等風險都有關系和影響，優質的基礎資產可以說是科技型企業知識產權證券化降低整體風險的源頭，是決定融資能否成功的地基。判斷基礎資產是否健康優質的主要標準是穩定性，具體包括單項資產的價值穩定性和權力穩定性，以及多項資產間的組合穩定性。比如文科一期ABS項目中存在資產池承租人

表9 項目各周期涉及主體和相關風險

行業集中 (科研、技術服務和文娛業應收租金余額占比近80%)、地區集中 (北京地區資產占比近51%)、頭部債務人集聚 (前5大債務人未償本金占比近67%)、單筆租賃款占比過高 (某一戶應收租賃款占入池資產余額近18%)、合同剩余期限較為集中 (剩余期限在2～3年的占比近72%)等情況，由于入池資產對應承租人大多來源于文科租賃

圖4 知識產權證券化融資全流程下各參與主體的風險因素魚骨圖

的優質客戶，且提供了一定責任擔保、股權質押或是房產抵押等增信措施，故而降低了該類集中度過高風險，但為了保證基礎資產組合的穩定性，最大程度上提高風險分散效應，應盡量減少資產組合各方面集中度過高的問題。

在知識產權證券化中后期，隨著項目正式展開運營，各方主體也先后參與進來，風險點也因此不斷增多，因此項目中后期風險把控的重點應為參與各方的盡責履約風險，保證交易結構的完整以及知識產權證券化融資有序順利地進行。知識產權證券化的交易行為和現金流向皆為一個完整的閉環回路，期間任何一方違約都有可能打破這種融資結構。對于原始權益人、增信機構以及科技型企業來說，要關注其經營狀況惡化導致的履約能力下降、未能及時償付本息及差額補足、資金混同或挪用、破產等問題；對于計劃管理人和托管、監管機構這類金融機構，文科租賃ABS項目中，計劃管理人是第一創業證券，托管機構是華夏銀行，監管機構是南京銀行，由于主體信用級別較高，經營不良的風險概率較低，重點需要關注專業經驗能力和操作技術風險等；對于會計師事務所、律師事務所等中介機構，其本身不直接參與到知識產權證券化交易結構中，但其是否能做到盡責履約并高質量完成應盡的義務，也影響了信息披露的真實性和準確性，從而間接影響了交易結構中其他主體的穩定。因此，在知識產權證券化的中后期，所有參與者都不應松懈風險管理，而應進行實時、全面的風險控制，使每一種行為和操作都在法律監管之下有序進行。

對于知識產權證券化全周期，嚴防現金流風險十分重要。現金流風險具體分為項目初始期的現金流預測風險和項目持續期的現金流斷裂風險。由于產品方案的設計是基于基礎資產未來現金流的預測，若產生較大幅度的預測偏差，將會導致資產支持證券持有人面臨投資風險；而內部相關參與主體的違約破壞交易結構、操作運營上的不合理及失誤、涉及商業道德、項目遭受合法性的質疑以及各種外部宏觀環境上的風險都可能會進而引發現金流的斷裂，從而同樣令投資者面臨風險。文科一期ABS項目在防范現金流風險方面的經驗具有一定借鑒意義，一方面為盡量降低現金流預測偏差，會計人員采取謹慎、保守的原則，信用評估機構還進行了壓力景況測試，對現金流進行嚴格的計量和分析；另一方面為規避現金流斷裂風險，在項目設計上具有優先級、次級的不同先后順序本息分配的特殊安排，文科租賃 (即原始權益人和資產服務機構)擔當第一差額支付人，文投集團擔當第二差額支付人，以及信用觸發機制等一系列的信用增級安排。

4 結論與建議

本文以我國第一個知識產權證券化標準化產品文科一期ABS為研究對象，研究分析科技型企業知識產權證券化融資的風險影響因素。首先基于扎根理論凝練提取文科一期ABS的相關文本資料，發現現金流風險是貫穿知識產權證券化始終的主要風險，并構建了一套以現金流風險為核心且適用于我國當前環境的知識產權證券化風險識別框架；其次，依據知識產權證券化項目的生命周期，以魚骨圖形式全面梳理呈現知識產權證券化各階段涉及的風險影響因素；最后，基于扎根理論的分析結果和魚骨圖風險因素呈現，由文科一期ABS這一典型案例延伸至我國知識產權證券化項目整體，總結出我國知識產權證券化的風險防范應重點關注知識產權證券化前中期的基礎資產風險、中后期的參與各方風險和全周期的現金流風險。本研究識別并呈現出我國知識產權證券化的風險影響因素，提煉出各階段應重點關注的風險因素，為我國后續進行知識產權證券化實踐過程中的風險影響因素識別、風險防控提供借鑒。

對于全流程風險管理，本文建議如下。

(1)完善相關法規政策，建立行業標準制度。知識產權證券化融資項目前中期的風險主要圍繞基礎資產所展開，為降低因基礎資產所帶來的各類風險因素，我國應進一步完善相關法規政策，建立行業標準化制度與流程。目前我國涉及知識產權可應用的法律政策主要有 《專利法》 《商標法》 《著作權法》和 《計算機軟件保護條例》等，而知識產權轉讓以及結構化設計過程中引發的眾多問題可能還會與現行的 《合同法》 《公司法》 《破產法》 《證券法》 《信托法》等相抵觸，我國當前缺少針對知識產權證券化的相關法規政策。另外，我國的知識產權證券化實踐案例數量較少，還處于起步階段，需要建立一個標準化的流程制度來規范整個行業體系，從而實現知識產權證券化的良好穩健發展。

(2)提升信息披露質量，強化各方風控意識。知識產權證券化融資項目中后期的風險以參與各方的違約風險為主，為在一定程度上控制該類風險應提升項目運營過程中各方的信息披露質量，不斷加強所有參與主體的風險控制意識。由于信息不對稱的存在，項目所有參與方應積極主動地披露高質量、準確及時的報告及通知消息，一方面幫助投資人真實判斷知識產權證券化中所蘊含的風險，另一方面增進參與各方的工作協同，以便第一時間做出正確部署，同時也有利于內外部的工作監管。另外，各機構還應強化風險控制意識，加大人力資源的管理，積極為員工提供職業道德培訓，培養高素質的專業英才，從而降低相關操作風險與道德風險。

(3)引進更多高信主體，創設風險分擔機制。為了保證知識產權證券化融資項目全周期現金流的穩定性，應引入更多高層次信用實體參與證券化交易結構，并建立合理的風險分擔機制，最大限度分散風險。納入更多信用評級較高的主體，可以有效增強知識產權運營，降低現金流預測偏差和現金流中斷的風險。可以學習借鑒文科一期ABS項目，采用內部與外部相結合的信用增級方法，如結構分層、差額支付等，使其在一批擁有較高信用的參與者間合理分擔知識產權證券化的相關風險，提高項目全周期現金流穩定性，增強整個證券化產品的信用等級，吸引更多的合格投資者進行投資，以達到知識產權證券化健康發展的良性循環，從而解決科技型中小企業的融資困境。