醫(yī)藥專利質(zhì)押貸款的風(fēng)險(xiǎn)及對策研究

查建華

【摘 要】 近年來，醫(yī)藥研發(fā)業(yè)務(wù)在我國逐漸興起，涌現(xiàn)出一大批生物醫(yī)藥專利密集型科技公司，已成為我國技術(shù)創(chuàng)新的主要載體，但卻因資金不足、融資困難而無法對專利進(jìn)行商業(yè)化開發(fā)。本文基于銀行的視角通過問卷調(diào)查了解專利質(zhì)押貸款開展現(xiàn)狀，建立多元回歸模型剖析質(zhì)押貸款額度的影響要素，并運(yùn)用實(shí)證案例分析佐證闡述專利權(quán)質(zhì)押貸款風(fēng)險(xiǎn)的特殊性。

【關(guān)鍵詞】 醫(yī)藥企業(yè) 專利質(zhì)押 銀行 風(fēng)險(xiǎn) 對策

1 商業(yè)銀行專利質(zhì)押貸款的風(fēng)險(xiǎn)分析

1.1 專利質(zhì)押貸款自身風(fēng)險(xiǎn)。專利價(jià)值的不確定性：專利的價(jià)值與市場預(yù)期和外界動(dòng)蕩有很大的關(guān)聯(lián);專利價(jià)值的難評(píng)估性：專利價(jià)值的不確定性以及無形性和其復(fù)雜性使銀行與貸款企業(yè)在洽談時(shí)只能預(yù)估其價(jià)值，且評(píng)估易受到人為影響;專利價(jià)值變現(xiàn)的難預(yù)測性：專利質(zhì)押物的變現(xiàn)周期長處置相對困難，商業(yè)銀行除了考慮貸款企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)還需關(guān)注當(dāng)企業(yè)不能按期還款時(shí)作為質(zhì)押物的專利權(quán)是否在知識(shí)產(chǎn)權(quán)市場易于轉(zhuǎn)讓和價(jià)值增貶。

1.2 專利質(zhì)押貸款法律風(fēng)險(xiǎn)。權(quán)利歸屬不清晰：中國《擔(dān)保法》以及其他的相關(guān)法律法規(guī)中對專利質(zhì)押的規(guī)定大多籠統(tǒng)且具體操作方法和保障措施尚不明朗;登記制度不完善：國家對不同形式的無形資產(chǎn)設(shè)立了不同的登記機(jī)關(guān)，常見的知識(shí)產(chǎn)權(quán)所對應(yīng)的登記機(jī)關(guān)也并非同一處【33】。

1.3 專利質(zhì)押貸款外部風(fēng)險(xiǎn)。 企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)：貸款企業(yè)是資金的需求方，也是專利質(zhì)押融資業(yè)務(wù)鏈條中的出質(zhì)人，一旦企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營出現(xiàn)虧損，便會(huì)嚴(yán)重危及企業(yè)的償債能力;銀行風(fēng)險(xiǎn)：銀行的內(nèi)部風(fēng)控系統(tǒng)以及操作系統(tǒng)失控和自身經(jīng)營可能會(huì)引發(fā)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，銀行從業(yè)人員工作的不當(dāng)監(jiān)管力度不夠等原因，也會(huì)錯(cuò)誤評(píng)估專利質(zhì)押貸款風(fēng)險(xiǎn)而形成損失。

2? 專利質(zhì)押貸款的可行性分析

2.1 專利質(zhì)押的理論依據(jù)。銀行根據(jù)信息不對稱理論為了規(guī)避由質(zhì)押資產(chǎn)形式引起的信貸配給問題，對專利權(quán)質(zhì)押貸款時(shí)采取差異化利率。專利權(quán)有商品屬性，可以根據(jù)專利權(quán)所獲得的額外收益評(píng)判其價(jià)值量且可以用貨幣衡量專利價(jià)值【34】，因此利用專利權(quán)進(jìn)行質(zhì)押融資是切實(shí)有據(jù)可依的。

2.2? 專利質(zhì)押貸款的影響因素分析

2.2.1 貸款期限。若期限較長則貸款企業(yè)不能按期還款的風(fēng)險(xiǎn)因素增多，且一般企業(yè)亟需利用知識(shí)產(chǎn)權(quán)資產(chǎn)進(jìn)行質(zhì)押貸款緩解融資難題，短期貸款即可滿足需求。所以貸款期限在1-3年之間為佳。

2.2.2 貸款額度。商業(yè)銀行一般根據(jù)專門的資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)給出的專利質(zhì)押物評(píng)估價(jià)值，再結(jié)合銀行自身規(guī)則最終確定一項(xiàng)專利質(zhì)押標(biāo)的的貸款額。

2.2.3 評(píng)估模式。涉及到知識(shí)產(chǎn)權(quán)的評(píng)估辦法實(shí)踐過程中常見有三種：收益法、成本法和市場法。

3 專利質(zhì)押貸款的實(shí)證研究

3.1? 專利質(zhì)押價(jià)值模型的構(gòu)建

3.1.1 數(shù)據(jù)來源。研究所需的數(shù)據(jù)包括兩類：作為質(zhì)押物的專利屬性數(shù)據(jù)和貸款企業(yè)屬性的數(shù)據(jù)。

前者通過進(jìn)入國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站（SIPO）的中外專利數(shù)據(jù)庫獲得，后者主要通過萬方企業(yè)數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）進(jìn)行收集。

3.1.2 樣本說明。本文選用專利權(quán)優(yōu)勢明顯的醫(yī)藥類企業(yè)作為研究樣本，通過SIPO的查詢結(jié)果，考慮到部分?jǐn)?shù)據(jù)未公開或者不真實(shí)，在選取樣本時(shí)剔除了以下幾種企業(yè)：未披露專利產(chǎn)權(quán)信息的、未公開質(zhì)押貸款額度的、非以專利權(quán)作為質(zhì)押貸款的、以及非醫(yī)藥類性質(zhì)的。最終選取了在SIPO近15年有專利質(zhì)押登記備案的，并可查詢質(zhì)押合同編號(hào)，已公開披露質(zhì)押貸款信息且以醫(yī)藥性質(zhì)類專利作為質(zhì)押物的48家具有代表性的醫(yī)藥專利質(zhì)押貸款項(xiàng)目作為模型的樣本進(jìn)行分析。

3.1.3 變量選取。（1）Ptype：專利類型。本文根據(jù)SIPO的官方分類將專利類型賦值化：定義1為外觀設(shè)計(jì)類，2為實(shí)用新型類，3為發(fā)明專利類。（2）Fcite：專利被引證次數(shù)。指的是模型中被質(zhì)押貸款的專利它后期被引用的頻數(shù)。數(shù)值從0開始增大。（3）IPCs：涉及專利IPC大組個(gè)數(shù)。該項(xiàng)數(shù)值的范圍在1-10之間，表示該項(xiàng)專利的集中領(lǐng)域，隨著所涉及領(lǐng)域范圍的推廣而隨之增大。（4）Family：同族國家數(shù)量。指的是同一項(xiàng)專利在不同國家申請所構(gòu)成的一個(gè)專利族類，數(shù)值為0表示僅在中國申請專利保護(hù)。（5）Timeexp：專利剩余有效期。指的是專利權(quán)受法律保護(hù)的期限，自一項(xiàng)專利申請日算起，以年為基本單位，一般發(fā)明專利權(quán)的期限為二十年。（6）Age：企業(yè)年齡。該項(xiàng)指標(biāo)指的是貸款企業(yè)從注冊成立日到發(fā)生專利質(zhì)押貸款日的時(shí)間跨度，能夠衡量一個(gè)企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)以及資金渠道的局限性。（7）Size：企業(yè)員工規(guī)模。貸款存續(xù)期間，用企業(yè)的員工規(guī)模來度量企業(yè)規(guī)模的大小。其中為了模型的可塑性，將員工規(guī)模進(jìn)行分檔并賦值：1代表員工數(shù)在1-20人之間，2代表21-50人，3代表51-100人，4代表100人以上。（8）Single：專利是否獨(dú)自質(zhì)押。該指標(biāo)為模型引入的控制變量，當(dāng)專利成組質(zhì)押時(shí)，數(shù)值規(guī)定為0。（9）Loanterm：質(zhì)押期限。該指標(biāo)也為控制變量，能夠度量風(fēng)險(xiǎn)，在所選取的樣本中，該項(xiàng)數(shù)值一般在1-3年。（10）Aft2008：質(zhì)押貸款是否發(fā)生在2008年之后。（10）Aft2008：質(zhì)押貸款是否發(fā)生在2008年之后。我國于2008年初次頒布了知識(shí)產(chǎn)權(quán)融資試點(diǎn)城市，此控制變量的設(shè)置是為了判斷市場環(huán)境的改善以及國家政策的推動(dòng)對專利質(zhì)押價(jià)值的影響。

3.1.4 模型構(gòu)建

專利模型表達(dá)式如下：

貸款模型表達(dá)式如下：

其中：β0為常數(shù)項(xiàng)系數(shù)，βi為對應(yīng)各變量的系數(shù)，εi為殘差項(xiàng)。

3.1.5 統(tǒng)計(jì)描述。通過對48個(gè)專利質(zhì)押貸款項(xiàng)目的數(shù)據(jù)收集，通過SPSS 20.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性描述。

3.1.6 回歸分析。

（1）專利模型。對專利模型以Ln（loan）為因變量，Ptype、Fcite、IPCs、Family、Timeexp為自變量進(jìn)行多元線性回歸。

分析得出，各變量之間的相關(guān)系數(shù)皆不是很高，說明相關(guān)程度較低，均在可容忍的范圍之內(nèi)，共線性問題不嚴(yán)重，所以不再考慮剔除變量，以現(xiàn)有的變量進(jìn)行多元回歸。

分析知，專利模型多元回歸方程式可寫為：

R2=0.793? ? ?F=14.273? ? ?P<0.01? ? D.W=1.83

回歸模型整體檢驗(yàn)的F值為14.273，顯著性檢驗(yàn)的p值小于0.01，即F統(tǒng)計(jì)量拒絕0假設(shè)犯錯(cuò)誤的概率不足1%，表示回歸模型整體解釋變異量達(dá)到顯著水平。其中可決系數(shù)R2（R-squared）=0.793 ，調(diào)整后的可決系數(shù)AR2（Adjusted R-squared）=0.678，估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤為0.317，表明這5個(gè)變量共可解釋因變量“貸款額度的自然對數(shù)”79.3%的變異量，模型的擬合優(yōu)度尚可?；貧w系數(shù)的t檢驗(yàn)中，各個(gè)自變量回歸系數(shù)的p值均能通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，模型是有效的。

（2）貸款模型。貸款模型中以Ln（loan）為因變量，以Ptype、Fcite、IPCs、Family、Timeexp、Age、Size、Single、Loanterm、Aft2008為自變量進(jìn)行多元回歸。

分析可得，貸款模型多元回歸方程式可寫為：

R2=0.881? ? ? ? F=18.9? ? ? ?P<0.01? ? ? D.W=1.73

（注：* 10%，** 5%，***，1%分別為通過的不同顯著水平。）

為了檢驗(yàn)樣本的分布是否符合正態(tài)分布，將殘差標(biāo)準(zhǔn)化得到概率分布圖，根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的相關(guān)結(jié)論，可得出該樣本分布基本符合正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)，模型構(gòu)建是非常有效的。

（3）結(jié)論。在專利模型中，專利類型對貸款額有正向促進(jìn)作用，發(fā)明專利比其他兩類專利的價(jià)值要高，意義也就更大。專利被引用次數(shù)Fcite也與貸款額成正比。同時(shí)，具有同族專利意味著該項(xiàng)專利得到的保護(hù)范圍較大，極大的增加了貸款額度。IPCs數(shù)與貸款額之間有抵消的作用，不過影響程度較小。Timeexp對專利價(jià)值有促進(jìn)作用，期限越長，質(zhì)押價(jià)值越大。銀行在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)應(yīng)該把這些屬性因素考慮在內(nèi)。

在貸款模型中，企業(yè)屬性和控制變量與貸款額度之間有較強(qiáng)的相關(guān)性。Age和Size能夠很大程度上對專利質(zhì)押價(jià)值的大小產(chǎn)生影響。年齡較大的企業(yè)其融資渠道也將更廣，銀行也會(huì)更加青睞。Size明顯的與專利質(zhì)押價(jià)值有正向相關(guān)關(guān)系，表明若貸款企業(yè)的規(guī)模越大，則預(yù)期違約風(fēng)險(xiǎn)越小，銀行對其可貸資金越高?？刂谱兞縎ingle和Loanterm都對因變量有負(fù)向影響的作用，當(dāng)多項(xiàng)專利成組質(zhì)押給銀行會(huì)增加銀行的信賴度，貸款期限最為常見的為1到3年，當(dāng)期限越短，則貸款風(fēng)險(xiǎn)越小，越容易被銀行所接受。Aft2008對專利質(zhì)押價(jià)值并未呈現(xiàn)出顯著差異，說明外在環(huán)境改變并沒有產(chǎn)生立竿見影的效果，還有待進(jìn)一步的探索。

【參考文獻(xiàn)】

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