中小科技企业知识产权质押融资风险评价研究——基于供应链金融视角

邢 苗，董兴林

（山东科技大学经济管理学院，山东青岛 266590）

1 研究背景

中小科技企业是我国科技创新与智造发展的基础力量，然而囿于研发及市场风险高、抵押品不足等原因，导致中小科技企业长期陷入融资困境，成为我国智造发展的桎梏。作为轻资产、高科技含量、高创新性的科技型中小企业，知识产权质押贷款是替代传统抵押贷款的融资模式，而知识产权估价难、转化难的现实问题让商业银行对知识产权质押贷款缺乏动力。如何以金融推动科技创新，推动我国智造及新旧动能转换，成为亟待解决的难题。

针对知识产权质押融资，学术界有诸多有益探索，研究成果主要着力于知识产权质押融资的制约因素、风险类型及形成机理、风险评价、知识产权质押价值评估等，并主张构建风险补偿基金、政府专项基金，积极推动风险补偿体系建设，为中小科技企业知识产权质押融资纾困［1-15］。已有成果和融资实践通常着力强调对单个高科技企业知识产权质押融资与风险管控，而在智造时代，产业竞争已转化为供应链竞争。我国《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》将供应链金融上升为国家战略。供应链金融将供应链的核心企业及上下游企业视为整体，依托链条企业间的商业关系和真实业务，而非依赖单个企业的财力和抵押品进行融资。当前，我国针对供应链金融的研究方兴未艾，研究重点包括供应链金融风险预警、传播、控制、监管，供应链融资模式、决策、效率评价，农业供应链融资模式、绩效，线上供应链金融准入、协同及风险管控等［16-31］，白少布［32］对供应链与知识产权质押相结合的融资模式进行了定性设想。总体而言，关于供应链金融的已有成果多关注供应链金融的普遍性问题，产业多聚焦于农业农产品领域，基于供应链金融的知识产权质押融资风险的实证研究鲜有涉及。

综上，以往成果及传统信贷实务通常强调对单个高科技企业知识产权质押融资与风险管控，而基于供应链金融的知识产权质押融资风险的实证研究和实践相对欠缺。实践中，知识产权估价难、转化难的现实问题使得商业银行对知识产权质押贷款缺乏动力，而供应链金融依托链条企业间的商业关系和真实业务，突破了传统信贷对单个企业财力及抵押品的依赖。加强基于供应链金融的知识产权质押融资风险研究，对破解中小科技企业融资困局、推动我国智造及新旧动能转换具有重要意义和应用价值。实践中，风险评判与管控是供应链金融的业务核心及难点所在，风险评价体系构建与测评是该业务最重要的“关卡”，因此，本文基于供应链金融理论构建中小科技企业知识产权质押融资风险评价指标体系，运用层次分析法与模糊综合评价法，对典型中小科技企业知识产权质押融资风险进行测评比较，以期为探索基于供应链金融的中小科技企业融资新模式提供依据。

2 知识产权质押融资风险评价指标体系构建

当前供应链金融主要通过应收账款融资、库存融资、预付款融资、订单融资、仓单融资等模式为供应链上的中小企业提供融资服务。鉴于核心企业在供应链条中居主导地位，对供应链上下游节点企业具有很强的决定权和控制力，因此核心企业的行业地位、财务状况及其能否为节点中小企业的信用背书成为实践中供应链金融成功与否的关键因素。为管控风险，金融机构往往要求核心企业通过担保、提供出质物或承诺回购等方式让渡信用额度、承担节点中小企业的违约风险，然而核心企业通常规模较大、资信较强，自身融资渠道多样，因此对通过担保、提供出质物或承诺回购等方式让渡信用额度、帮助中小企业融资的动力不足，导致供应链金融难以做大，中小企业融资难问题依然严峻。另一方面，智能制造是各种创新技术的深度融合，核心技术与科技创新是智造的重中之重，是智造时代供应链的基础和第一要素，也是中小科技企业命脉所在。鉴于供应链金融传统模式的发展瓶颈和智造时代背景，供应链金融应随之不断进化演变，有必要探索基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价新体系。

2.1 指标选取方法

首先，本研究通过文献分析，汇总徐鹏［33］、杜跃平等［34］、程静［35］等专家学者的研究成果，形成初步评价体系。其次，为确保学术理论与实践操作密切结合，邀请银行高管、科技型企业管理人员、智造产业园和高校学者等共计10 人组成专家小组，通过邮件征询专家建议，收到建议后进行汇总合并，对评价体系增删调整后再进行第二轮邮件征询，汇总第二轮的征询反馈后利用加权平均法提炼获取评价指标。最后，依据系统性、可操作性、信息最优、定性定量相结合、避免指标之间涵盖重叠等原则，对众多指标进行层层筛选，构建基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价指标体系。

2.2 评价指标体系的构建

根据专家咨询结果，将外部环境风险、借款企业资信风险、核心企业资信风险、供应链运营风险、知识产权质押风险作为一级大类评价指标，改变了倚重核心企业的传统操作，强化对借款企业自身资信及科技创新能力、供应链运营、知识产权质押等领域的风险管控，构建基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价指标体系（见表1）。

表1 中小科技企业知识产权质押融资风险评价指标体系

表1（续）

3 知识产权质押融资风险评价指标权重确定

层次分析法适合于具有分层交错评价指标的目标系统且目标值又难以定量描述的决策问题。该方法将决策的相关元素分解成若干层关联因素构成的结构框架，然后求解判断矩阵特征向量，计算每一层次的各元素对上一层次指标的权重，最后对所研究问题的决策层依据权重大小进行排序［36］。供应链金融风险涉及多方面领域,评价指标数量众多，难以直接对指标赋权，而且多个指标不易量化，因此本研究借鉴徐鹏［33］等学者的做法，利用层次分析法计算指标权重并做一致性检验，最终确定各级指标权重。

3.1 一级指标权重的确定

3.1.1 构建层次结构模型

如表1 所示，基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价指标体系分为3个层级。

3.1.2 构建成对比较矩阵

邀请10 位专家按照两两因素的相对重要性，采用九级标度法（见表2）对同层级指标两两比较打分，之后采用算术平均法确定标度，构造成对比较矩阵计算该层级指标对上层所属指标的权重；依次类推，最终得出各指标对目标层的权重向量。

表2 九级标度法计算准则

3.1.3 确定权重及一致性检验

采用九级标度法两两比较外部环境风险、借款企业资信风险、核心企业资信风险、供应链运营风险、知识产权质押风险对融资风险的相对重要程度，得出比较矩阵R-A，然后将成对比较矩阵的每一列向量归一化，计算权向量，得出一级层指标的权重。

为验证成对比较矩阵及权重是否在允许范围内，需要进行一致性检验。先根据公式（1）计算最大特征根λmax；然后将其代入公式CI=(λmax-n)/(n-1)，求得一致性指标CI；再根据平均随机一致性指标RI 标准（见表3），将其代入公式CR=CI/RI，计算一致性比例CR。若CR ≤ 0.1，则一致性检验通过；否则要重新调整成对比较矩阵。

表3 平均随机一致性指标取值

成对比较矩阵R-A 及其权重，如表4 显示，CR=0.005 9 ≤ 0.1，一致性检验通过，误差在可接受范围。一级指标对目标层的权重向量值为：W=（0.082，0.385，0.226，0.226，0.082）。

表4 基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价一级指标权重及一致性检验结果

3.1.4 结果分析

本研究得出的基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价一级指标的权重结果，改变了过去重点考察核心企业的传统操作，强化了对借款企业的资信评价，自身资信和以技术研发及高新技术产品（服务）市场化程度为代表的科技创新能力成为中小科技企业融资风险考察的重点。供应链金融将供应链上的核心企业及链条上下游企业视为整体，依托链条企业间的商业关系和真实业务，而非依赖单个企业的财力和抵押品进行融资。稳定的上下游企业合作、稳定的供销关系、良好的供应链竞争力及信息共享度等，能有效降低中小科技企业的违约风险。在智造时代，针对科技企业发展和融资的政策支持成为解决中小科技企业融资难的有力支撑，行业发展、融资扶持等政策支持点以及政策落地是能够让中小科技企业真正享有政策红利的重点和难点；经营环境和市场需求不断变化，新技术、新产业、新竞争者不断涌现，市场环境不断变化将成为常态，外部环境也成为中小科技企业融资的风险点。与供应链金融常见的存货抵押模式不同，本研究构建的评价指标体系引入了知识产权质押风险，这与中小科技企业轻资产、高科技含量、高创新性的特点相契合。

3.2 二级指标权重的确定

同理，计算各二级指标权重并做一致性检验，结果如表5 所示。

表5 基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价二级指标权重及一致性检验结果

4 知识产权质押融资风险模糊综合评价

模糊综合评价法根据模糊数学的隶属度理论，把定性评价转化为定量评价，具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊难以量化的问题，适合解决各种非确定性问题。中小企业财务数据的规范性和透明度相对不足，加之风险因素无法完全依赖客观数据，因此本文利用模糊综合评价法的优势，分别以中小科技企业M、N为例进行企业融资风险测评比较，为探索基于供应链金融的中小科技企业知识产权质押融资风险评价提供依据。

4.1 建立模糊评价矩阵

M企业从事智能化纺织设备开发与生产，属于先进制造技术与先进装备领域，以其所在省内纺织类企业为主要销售客户，为国家高新技术企业，拥有多项专利技术，曾荣获多项国家级、省部级科技进步奖，入选国家首批智能制造试点示范项目、国家有关先进制造重大标志性项目、其所在省新旧动能转换重大工程项目。N企业从事创伤、脊柱、关节3 类医用植入材料和人工器官领域高端技术产品的研发、生产与销售，自投产以来迅速进军全国市场，同时积极拓展国外市场，产品研发、市场销售快速推进，产能产值稳步增长。为加大生产规模，M、N企业分别向某商业银行申请知识产权质押贷款融资。本文在研究过程中，设立了由15 位分别来自金融机构、高校、科技企业的专家学者组成的专家组，通过邮件匿名方式，让各位专家根据M、N企业的资料信息分别按5 个评价等级，对照本研究构建的评价体系中的二级指标进行评分，将评分进行归一化处理后统计结果如表6、表7 所示。

表6 基于供应链金融的M 企业融资风险评价结果

表7 基于供应链金融的N 企业融资风险评价结果

根据表6、表7 结果，建立M企业的一级风险评价模糊矩阵：

建立N企业的一级风险评价模糊矩阵：

4.2 单项风险评价

为了解基于供应链金融的M、N企业融资的外部环境风险、借款企业资信风险、核心企业资信风险、供应链运营风险、知识产权质押风险大小，本文根据一级指标模糊矩阵以及权重矩阵，利用公式计算得到一级指标的评价结果（见表8）。

表8 基于供应链金融的案例企业融资风险一级指标评价结果

表8（续）

4.3 综合风险评价

根据上述一级指标风险评价矩阵，结合一级指标权重矩阵，可得到基于供应链金融的M、N企业融资综合风险评价向量：

由结果可知，根据最大隶属度原则，M企业融资综合风险评价的最大隶属度为0.409，属于“一般”等级，对其贷款融资存在一定风险；N企业融资综合风险评价的最大隶属度为0.559，属于“良好”等级，评价级别较高，对其贷款融资的风险小。

5 研究结论及启示

本研究得到的单项风险评价结果显示，M、N企业面临相似的外部环境，从事的行业均属于国家重点支持的高新技术产业领域，且均面临较大的市场竞争强度，企业自身的资信评价均为良好，科技创新能力比较突出。其中在外部环境风险、借款企业资信风险方面，M、N企业实力相当，但从供应链角度进行考察，N企业的总体评价结果则获得大大改善，综合评价等级明显优于M企业。究其原因，M企业所在供应链条的核心企业多局限于本省纺织类企业，行业内地位及财务状况表现一般；另外，M企业的主打产品属于价格昂贵的全套设备，无法形成可持续的购买需求，缺乏稳定持续的供应链条，而这也影响了M企业的科技成果转化能力，增大了知识产权质押风险。反观N企业，其所在供应链条的核心企业涵盖省内外多家大型医院，行业内地位较高，且财务状况稳定，这对提高N企业的资信评级有明显助益；另外，医用植入材料和人工器官产品价格适中，且具有长期稳定的采购需求，供应链条稳定可持续，这也有效提升了N企业的科技成果市场化程度和转化能力，降低了知识产权质押风险。综上所述，供应链条内核心企业的优秀评价等级、更为稳定且富有竞争力的供应链、更强的科技成果转化能力这三大优势显著降低了N企业的融资风险，其获得的评价等级为“良好”，是商业银行愿意提供信贷支持的企业。

中小科技企业具有轻资产、高科技含量、研发及市场风险高的特点，导致有效抵押品不足，而知识产权估价难、转化难的现实问题又令商业银行对知识产权质押贷款缺乏动力，中小科技企业知识产权质押融资困境难以缓解。供应链金融将供应链上的核心企业及上下游企业视为整体，依托链条企业间的商业关系和真实业务，而非依赖单个企业的财力和抵押品进行融资。本研究的定量分析表明，稳健且富有竞争力的供应链架构、资信强的供应链上核心企业能有效改善借款企业的信用状况、有效弥合知识产权质押风险的罅隙，助力中小科技企业通过供应链金融改善其面临的融资困境。