創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)
——基于灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型

周衍平，李蓓儀

(山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 青島 266590)

一、引言

知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資，是指企業(yè)以合法擁有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)作為質(zhì)押物，經(jīng)第三方評(píng)估機(jī)構(gòu)評(píng)估質(zhì)押物價(jià)值后向銀行等金融機(jī)構(gòu)申請(qǐng)貸款的融資方式。通過(guò)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資，缺少固定資產(chǎn)抵押物的創(chuàng)新型企業(yè)也能夠獲得銀行信貸資金支持，因此知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資對(duì)拓寬創(chuàng)新型企業(yè)融資渠道、促進(jìn)創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)成果轉(zhuǎn)化具有重要意義。國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2019年我國(guó)專利、商標(biāo)質(zhì)押融資總額達(dá)到1515億元，同比增長(zhǎng)23.8%；其中，專利質(zhì)押融資金額達(dá)1105億元，同比增長(zhǎng)24.8%，質(zhì)押項(xiàng)目7060項(xiàng)，同比增長(zhǎng)30.5%[1]。知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的迅速發(fā)展在一定程度上緩解了創(chuàng)新型企業(yè)的融資難問(wèn)題，然而受制于知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)難以量化等因素，創(chuàng)新型企業(yè)旺盛的融資需求和銀行的惜貸慎貸矛盾突出，知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資供需市場(chǎng)不平衡，創(chuàng)新型企業(yè)質(zhì)押難現(xiàn)象依舊存在。為此，本文嘗試對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化評(píng)估，以解決目前知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)操作性不強(qiáng)、風(fēng)險(xiǎn)難以評(píng)估的問(wèn)題，進(jìn)一步推動(dòng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)的開(kāi)展。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題進(jìn)行了研究。Altman[2]構(gòu)建了可以預(yù)測(cè)企業(yè)破產(chǎn)概率、對(duì)企業(yè)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的Z評(píng)分模型；此后，Altman等[3]在Z評(píng)分模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建應(yīng)用范圍更廣、對(duì)不良貸款辨認(rèn)精度更高的ZETA信用風(fēng)險(xiǎn)模型；Han等[4]基于質(zhì)押資產(chǎn)價(jià)值穩(wěn)定這一前提，將自選擇機(jī)制和信號(hào)機(jī)制相結(jié)合建立模型對(duì)質(zhì)押融資進(jìn)行研究；Khashman[5]闡述了基于反向傳播學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。我國(guó)學(xué)者在此基礎(chǔ)上利用模糊綜合分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、因子分析法對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，例如，何慧芳等[6]從知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)和外部風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用專家調(diào)查法和層次分析法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，運(yùn)用模糊綜合分析法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；曾莉等[7]建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)科技型中小企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)價(jià)；李海英等[8]基于有限理性理論，通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查法得出銀行視角下的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)影響因素，運(yùn)用因子分析法確定風(fēng)險(xiǎn)影響因素權(quán)重，并設(shè)計(jì)了用于確定評(píng)價(jià)對(duì)象質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)銀行打分表。此后，我國(guó)學(xué)者開(kāi)始將多屬性決策方法應(yīng)用于知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題，尹夏楠等[9]建立基于財(cái)務(wù)、經(jīng)營(yíng)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身、政府四個(gè)方面的量化指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，并通過(guò)VIKOR法對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)；袁琳[10]基于評(píng)估機(jī)構(gòu)視角，采用以權(quán)重為區(qū)間數(shù)的逼近理想點(diǎn)的多屬性決策方法對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)；尹夏楠等[11]從知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資系統(tǒng)視角出發(fā)，運(yùn)用Vague集和TOPSIS法評(píng)價(jià)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)；鮑新中等[12]在此基礎(chǔ)上將TOPSIS法中的歐氏距離替換為馬氏距離，并將改進(jìn)后的TOPSIS法應(yīng)用于知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。通過(guò)已有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用多屬性決策方法對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)較為成熟。知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)需要考慮多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)已知方案的風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行排序，因此可以將知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題作為多屬性決策問(wèn)題加以解決，TOPSIS法作為典型的多屬性決策方法在知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)問(wèn)題上具有適用性和合理性。但孫曉東等[13]認(rèn)為利用TOPSIS法求解的歐式距離雖然能夠反映評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解、負(fù)理想解在位置上的接近或遠(yuǎn)離程度，卻在反映評(píng)價(jià)對(duì)象數(shù)據(jù)曲線間的形狀相似性方面存在一定缺陷，灰色關(guān)聯(lián)度恰恰可以反映曲線幾何形狀的相似性，因此可以將灰色關(guān)聯(lián)理論與TOPSIS法結(jié)合起來(lái)，構(gòu)造一種反映評(píng)價(jià)對(duì)象逼近理想解的新尺度，以作為判斷方案優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。武春友等[14]將灰色關(guān)聯(lián)理論與TOPSIS法結(jié)合構(gòu)建的灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型應(yīng)用于區(qū)域綠色增長(zhǎng)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)；張海濤等[15]利用該模型對(duì)商務(wù)網(wǎng)絡(luò)信息生態(tài)鏈價(jià)值流動(dòng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)；吳飛美等[16]將該模型用于“十二五”期間省域循環(huán)經(jīng)濟(jì)生態(tài)效益評(píng)價(jià)，進(jìn)一步驗(yàn)證了灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型在解決風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、方案選擇等問(wèn)題上的實(shí)用性和優(yōu)越性。

本文通過(guò)深入分析創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，在建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上將灰色關(guān)聯(lián)理論與TOPSIS法結(jié)合，構(gòu)建基于灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。與現(xiàn)有的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法相比，本文構(gòu)建的灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型降低了知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的主觀性和隨意性，更具科學(xué)性和客觀性；并且灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型既能對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行整體評(píng)判，又能反映各評(píng)價(jià)對(duì)象內(nèi)部各因素變化趨勢(shì)與理想解之間的區(qū)別，是一種更有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。

二、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)

本文在對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源識(shí)別的基礎(chǔ)上，按照代表性、獨(dú)立性、可量化性原則選取知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，為構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型奠定基礎(chǔ)。

(一)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源識(shí)別

知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資相對(duì)于其他以有形資產(chǎn)為抵押物的融資方式來(lái)說(shuō)，風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源更廣，且貫穿知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的整個(gè)過(guò)程。對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的識(shí)別是進(jìn)行知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)研究的前提。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)和研究成果的整理、歸納，可以發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新型企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于多個(gè)方面，本文將知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)歸納總結(jié)為知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、法律政策風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)方面。

1.知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)

在知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資過(guò)程中，作為質(zhì)押物的知識(shí)產(chǎn)權(quán)的價(jià)值高低、價(jià)值變動(dòng)、處置的難易程度以及被侵權(quán)的可能性均對(duì)質(zhì)押融資能否成功產(chǎn)生較大的影響。

(1)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)含量。知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)含量與知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的高低緊密相連。技術(shù)含量較高的知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值也相對(duì)較高，企業(yè)憑借知識(shí)產(chǎn)權(quán)獲得的貸款金額也就越高；知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)含量越高，知識(shí)產(chǎn)權(quán)被替代的可能越小，知識(shí)產(chǎn)權(quán)越不易貶值。

(2)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品相比于同類產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)，產(chǎn)品價(jià)值越高。知識(shí)產(chǎn)權(quán)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力決定了知識(shí)產(chǎn)權(quán)產(chǎn)品的銷售利潤(rùn)和未來(lái)的獲利能力。若產(chǎn)品暢銷，企業(yè)能夠取得豐厚的經(jīng)濟(jì)收益，那么企業(yè)就會(huì)有足夠的利潤(rùn)償還貸款，知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)降低。

(3)知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的不穩(wěn)定性。知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的不穩(wěn)定性主要存在于兩方面：第一，替代技術(shù)的出現(xiàn)會(huì)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的價(jià)值產(chǎn)生消極影響，使其偏離評(píng)估價(jià)值；第二，在知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押期間，若知識(shí)產(chǎn)權(quán)受到侵犯，而知識(shí)產(chǎn)權(quán)權(quán)利人消極對(duì)待他人的侵權(quán)行為，也會(huì)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的價(jià)值造成損害，從而誘發(fā)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)。

(4)處置變現(xiàn)難易程度。知識(shí)產(chǎn)權(quán)變現(xiàn)難是限制銀行積極參與知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的重要原因。當(dāng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資企業(yè)逾期無(wú)法償還貸款時(shí)，銀行有權(quán)將作為質(zhì)押物的知識(shí)產(chǎn)權(quán)處置變現(xiàn)以獲得足額的補(bǔ)償。若知識(shí)產(chǎn)權(quán)處置變現(xiàn)不暢，將直接導(dǎo)致銀行受損，從而使知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)不能被有效分散。

(5)被侵權(quán)的可能性。知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身特點(diǎn)決定了知識(shí)產(chǎn)權(quán)容易遭受其他個(gè)人或者企業(yè)的侵害。侵權(quán)行為一旦發(fā)生，企業(yè)在維權(quán)過(guò)程中必將產(chǎn)生維權(quán)成本，知識(shí)產(chǎn)權(quán)給企業(yè)帶來(lái)的盈利將會(huì)減少，企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增加。

2.價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)

知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值評(píng)估是知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資中的重要環(huán)節(jié)，商業(yè)銀行給予創(chuàng)新型企業(yè)的貸款額度就是以評(píng)估機(jī)構(gòu)所出具評(píng)估報(bào)告中的知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值為依據(jù)。但知識(shí)產(chǎn)權(quán)的價(jià)值往往難以確定，評(píng)估制度的完備性、評(píng)估機(jī)構(gòu)的專業(yè)性、評(píng)估方法的科學(xué)性都會(huì)影響評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性從而帶來(lái)價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。

3.企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)

創(chuàng)新型中小企業(yè)規(guī)模相對(duì)較小，經(jīng)營(yíng)能力相對(duì)欠佳，因此經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)是創(chuàng)新型中小企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資過(guò)程中關(guān)注的重點(diǎn)。創(chuàng)新型中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和管理風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)方面，影響知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資能否成功的關(guān)鍵因素主要在于借款企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況；企業(yè)管理水平對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)具有直接影響，較高的管理水平可以分散知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)，而管理不善則會(huì)增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)失敗的可能，增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)。

4.市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

市場(chǎng)環(huán)境的不確定性使知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資面臨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r決定企業(yè)所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r可以促進(jìn)企業(yè)科技創(chuàng)新，有助于知識(shí)產(chǎn)權(quán)實(shí)施應(yīng)用，降低知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)；反之則會(huì)增加知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)的完善程度決定作為質(zhì)押物的知識(shí)產(chǎn)權(quán)是否能夠順利變現(xiàn)。我國(guó)知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易市場(chǎng)剛剛起步，運(yùn)行機(jī)制尚不健全、信息公開(kāi)機(jī)制不完善、市場(chǎng)透明度不高，這些因素都直接導(dǎo)致了知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易困難，增加了知識(shí)產(chǎn)權(quán)處置變現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。

5.法律政策風(fēng)險(xiǎn)

知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資中法律政策風(fēng)險(xiǎn)占有很大比重，政府政策對(duì)促進(jìn)中小企業(yè)創(chuàng)新有著重要作用。我國(guó)有待完善的相關(guān)法律法規(guī)、政府政策導(dǎo)向以及政府的資金支持力度與時(shí)效等，使得知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資存在一定的法律政策風(fēng)險(xiǎn)。

(二)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)及權(quán)重確定

在知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源識(shí)別的基礎(chǔ)上，按照代表性、獨(dú)立性、可量化性原則[17]最終選取5個(gè)一級(jí)指標(biāo)、14個(gè)二級(jí)指標(biāo)，建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。代表性原則是指通過(guò)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源的分析挑選有代表性的指標(biāo)，力求全面反映知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)中的風(fēng)險(xiǎn)；獨(dú)立性原則是指各個(gè)指標(biāo)之間的相對(duì)獨(dú)立，指標(biāo)間應(yīng)有清晰明確的界限，不能含混不清；可量化性原則是指所選取的指標(biāo)能夠通過(guò)數(shù)值衡量，指標(biāo)數(shù)值的大小能夠敏感有效地反映出知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)的大小。在建立知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，本文采用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重。

具體操作為，選定知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究人員、銀行風(fēng)險(xiǎn)管理人員、創(chuàng)新型企業(yè)管理人員各三人，向其發(fā)放問(wèn)卷，邀請(qǐng)其對(duì)同一層級(jí)中兩因素的相對(duì)重要性進(jìn)行賦值；利用saaty法1-9標(biāo)度進(jìn)行判斷予以定量化；將9位專家的賦值結(jié)果進(jìn)行算數(shù)平均，平均數(shù)按四舍五入取整，得到均值判斷矩陣，對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)；通過(guò)層次單排序、層次總排序最后得到相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重。各個(gè)指標(biāo)及其權(quán)重如表1所示。

表1 知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重

三、知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

基于灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS法的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建步驟如下。

第一，構(gòu)建初始評(píng)價(jià)矩陣。邀請(qǐng)專家針對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)表1中的每項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)打分(分?jǐn)?shù)取值為1～10)，將各位專家的賦值結(jié)果進(jìn)行算數(shù)平均，可以得到初始評(píng)價(jià)矩陣Y。假設(shè)待評(píng)價(jià)樣本數(shù)為m，評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)為n，則Y為m行n列的矩陣，記為Y=(yij)m×n。yij表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)指標(biāo)值(i=1，2，……，m；j=1，2，……，n)。

第二，得到規(guī)范化指標(biāo)矩陣。用向量規(guī)范化將得到的初始評(píng)價(jià)矩陣Y進(jìn)行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化指標(biāo)矩陣Z，記為Z=(zij)m×n。標(biāo)準(zhǔn)化處理的公式為：

(1)

第三，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。將利用層次分析法得出的各指標(biāo)的權(quán)重wj與規(guī)范化矩陣Z的每列元素相乘，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X，記為X=(xij)m×n。計(jì)算公式為：

xij=wj×zij

(2)

第四，確定評(píng)價(jià)對(duì)象的正理想解和負(fù)理想解。效益型指標(biāo)的正理想解為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X中該列評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值，負(fù)理想解為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X中該列評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小值；成本型指標(biāo)的正理想解為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X中該列評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小值，負(fù)理想解為加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X中該列評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值。在14個(gè)二級(jí)指標(biāo)中有9個(gè)效益性指標(biāo)，5個(gè)成本型指標(biāo)，詳情見(jiàn)表2、表3。

第五，計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象到正、負(fù)理想解的距離。

到正理想解的距離為：

(3)

表2 效益型指標(biāo)及其正、負(fù)理想解

表3 成本型指標(biāo)及其正、負(fù)理想解

到負(fù)理想解的距離為：

(4)

第六，計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解和負(fù)理想解之間的灰色關(guān)聯(lián)度。

各評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為：

(5)

其中，ρ為分辨系數(shù)，一般取值為0.5。由此可以確定各評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為R*。第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解的灰色關(guān)聯(lián)度為：

(6)

同理，第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度為：

(7)

第七，對(duì)步驟五和步驟六中確定的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行無(wú)量綱處理。

無(wú)量綱處理的公式為：

(8)

(9)

(10)

第九，計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)貼近度。計(jì)算公式為：

(11)

第十，對(duì)相對(duì)貼近度進(jìn)行排序。貼近度越大，知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)越小，由此得出最佳方案。

四、算例分析

(一)算例

現(xiàn)以具體算例說(shuō)明如何運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文選取L企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資(K1)、J企業(yè)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資(K2)、W企業(yè)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資(K3)、B企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資(K4)、T企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資(K5)，五個(gè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資案例，通過(guò)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、管理狀況、擬質(zhì)押的知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況、政策環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境以及評(píng)估機(jī)構(gòu)進(jìn)行介紹分析，邀請(qǐng)專家對(duì)五個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，即邀請(qǐng)專家對(duì)表1中的每一個(gè)二級(jí)指標(biāo)打分。為簡(jiǎn)化計(jì)算，本部分以五個(gè)一級(jí)指標(biāo)為例，對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行說(shuō)明。受邀專家包括知識(shí)產(chǎn)權(quán)研究人員、銀行風(fēng)險(xiǎn)管理人員、創(chuàng)新型企業(yè)管理人員各三人，分別對(duì)表1中的五項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)打分。以1～10表示風(fēng)險(xiǎn)的大小程度，分值越低，風(fēng)險(xiǎn)越?。环种翟礁?，風(fēng)險(xiǎn)越大；最小取值為1，表示完全沒(méi)有風(fēng)險(xiǎn)；最大取值為10，表示風(fēng)險(xiǎn)極大。按照以下步驟，最終可以得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果。

第一，將9名專家的打分結(jié)果進(jìn)行算數(shù)平均，平均數(shù)按四舍五入取整，得到的結(jié)果如表4所示。

表4 專家打分結(jié)果

第二，根據(jù)專家打分結(jié)果，得到初始評(píng)價(jià)矩陣Y。

第三，根據(jù)式(1)對(duì)初始評(píng)價(jià)矩陣Y進(jìn)行規(guī)范化處理，得到規(guī)范化矩陣Z。

第四，將規(guī)范化矩陣Z的列向量與層次分析法確定的指標(biāo)權(quán)重wj相乘，得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X。

表5 歐式距離計(jì)算結(jié)果

第五，確定正理想解X*與負(fù)理想解X0。

第六，利用式(3)、公式(4)計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的歐式距離。結(jié)果見(jiàn)表5。

第七，首先利用式(5)計(jì)算得到各評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣：

再利用式(6)、式(7)計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與正、負(fù)理想解之間的灰色關(guān)聯(lián)度。結(jié)果見(jiàn)表6。

第八，利用式(8)對(duì)求得的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行無(wú)量綱化處理，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表7。

表6 灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算結(jié)果

表7 無(wú)量綱化處理后的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度

第九，取α1=α2=0.5，利用式(9)、式(10)對(duì)處理后的歐氏距離和灰色關(guān)聯(lián)度進(jìn)行綜合，并利用公式(11)計(jì)算相對(duì)貼近度，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表8。

表8 相對(duì)貼近度

由表8可知，5家企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)由高到低依次為:K3>K2>K5>K1>K4，這與實(shí)踐中知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的情況相符，由此可以證明本文構(gòu)建的灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型能夠?qū)χR(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資案例的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)價(jià)。

(二)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果分析

由風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果可知，B企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資(K4)風(fēng)險(xiǎn)最低，W企業(yè)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資(K3)風(fēng)險(xiǎn)最高，下面以B企業(yè)和W企業(yè)為例，結(jié)合出質(zhì)企業(yè)的具體情況，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

1.B企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)分析

(1)知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)分析

B企業(yè)是一家生產(chǎn)和銷售LED應(yīng)用產(chǎn)品的民營(yíng)高科技企業(yè)，該企業(yè)將1項(xiàng)發(fā)明專利和5項(xiàng)實(shí)用新型專利用于質(zhì)押融資。6項(xiàng)專利均獲國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授權(quán)，擁有專利授權(quán)證書(shū)且權(quán)屬清晰，并且6項(xiàng)專利均是企業(yè)的核心技術(shù)，已投入實(shí)際生產(chǎn)兩年以上并已為企業(yè)取得持續(xù)、穩(wěn)定的盈利。因此，與之相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)含量、知識(shí)產(chǎn)權(quán)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力指標(biāo)得分較高，被侵權(quán)的可能性指標(biāo)得分較低，知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)較低。

(2)價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)分析

對(duì)B企業(yè)擬質(zhì)押專利權(quán)進(jìn)行評(píng)估的評(píng)估機(jī)構(gòu)在無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估方面具有較多經(jīng)驗(yàn)，評(píng)估師團(tuán)隊(duì)專業(yè)性較強(qiáng)，采取收益法對(duì)B企業(yè)擬質(zhì)押專利權(quán)進(jìn)行評(píng)估，與之相關(guān)的評(píng)估機(jī)構(gòu)的專業(yè)性、評(píng)估方法的科學(xué)性指標(biāo)得分較高，B企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資的價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。

(3)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)分析

B企業(yè)申請(qǐng)專利權(quán)質(zhì)押融資當(dāng)年凈利潤(rùn)為347萬(wàn)元，利潤(rùn)增長(zhǎng)率為66%，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；但B企業(yè)并未設(shè)立專門(mén)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理部門(mén)，在10位核心管理人員中，多為L(zhǎng)ED技術(shù)和電子、電氣方面的專家，管理風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。

(4)法律政策風(fēng)險(xiǎn)及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析

B企業(yè)位于廣東省東莞市，廣東省在知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資實(shí)踐中構(gòu)建了較為完善的財(cái)政資金扶持機(jī)制與風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，并積極搭建了知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資服務(wù)平臺(tái)；東莞市成為知識(shí)產(chǎn)權(quán)第二批質(zhì)押融資試點(diǎn)城市之后，政府也投入了大量的人力物力促進(jìn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)開(kāi)展，因此B企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資面臨的法律政策風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。

2.W企業(yè)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)分析

(1)知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)分析

W企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)是生產(chǎn)和銷售黃酒，其市場(chǎng)范圍主要集中在浙江本地，消費(fèi)群體相對(duì)固定，W企業(yè)擬用于質(zhì)押的商標(biāo)權(quán)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值受到一定的限制，與之相關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)含量、知識(shí)產(chǎn)權(quán)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等二級(jí)指標(biāo)得分較低，導(dǎo)致W企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)較高。

(2)價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)分析

對(duì)W企業(yè)擬質(zhì)押商標(biāo)權(quán)進(jìn)行評(píng)估的評(píng)估機(jī)構(gòu)主要經(jīng)營(yíng)項(xiàng)目為商標(biāo)評(píng)估及咨詢服務(wù)，相較于其他資產(chǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，其在商標(biāo)權(quán)評(píng)估方面有更多的經(jīng)驗(yàn)，但受到專業(yè)能力的限制，對(duì)W企業(yè)商標(biāo)權(quán)的評(píng)估耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)，評(píng)估結(jié)果偏保守，因此W企業(yè)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資的價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。

(3)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)分析

W企業(yè)申請(qǐng)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資當(dāng)年凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率為84.13%，企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低；但W企業(yè)技術(shù)人員以及專業(yè)管理人員僅占全體員工的十分之一，高級(jí)人才較少，在很大程度上限制了企業(yè)的科學(xué)決策，并且企業(yè)管理制度有待完善，企業(yè)管理風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高。

(4)法律政策風(fēng)險(xiǎn)及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析

W企業(yè)位于浙江省湖州市，湖州市出臺(tái)了較為完善的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資政策，建立了專利質(zhì)押與有形財(cái)產(chǎn)抵押、第三方擔(dān)保相結(jié)合的混合質(zhì)押模式，在政府的積極推動(dòng)下，湖州成為浙江省首個(gè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資試點(diǎn)城市，因此W企業(yè)商標(biāo)權(quán)質(zhì)押融資面臨的法律政策風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。

由以上分析可知，導(dǎo)致二者知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)相差較大的原因主要在于，B企業(yè)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)較低，B企業(yè)雖然在知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理等方面有待改進(jìn)和完善，但因?yàn)橹R(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)所占權(quán)重較大，使得B企業(yè)專利權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)整體較低。因此，創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)防控應(yīng)抓住主要矛盾，重點(diǎn)關(guān)注影響知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素以降低知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)。

五、結(jié)論及建議

本文從知識(shí)產(chǎn)權(quán)自身風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)值評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、法律政策風(fēng)險(xiǎn)五個(gè)維度出發(fā)，建立知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將TOPSIS法和灰色關(guān)聯(lián)理論相結(jié)合構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型，對(duì)創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)算例分析驗(yàn)證模型的有效性。利用灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型對(duì)創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，降低了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的主觀性和隨意性，使其更具科學(xué)性和客觀性；并且灰色關(guān)聯(lián)TOPSIS模型既能對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行整體評(píng)判，又能反映各評(píng)價(jià)對(duì)象內(nèi)部各因素變化趨勢(shì)與理想解之間的區(qū)別，是一種更有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法。

為分散創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型企業(yè)知識(shí)資本向?qū)嵨镔Y本的轉(zhuǎn)化，需要政府、金融機(jī)構(gòu)以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資服務(wù)機(jī)構(gòu)等參與主體的協(xié)作努力。針對(duì)研究過(guò)程中遇到的問(wèn)題結(jié)合本文研究結(jié)論，為控制、分散知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)，從政府、金融機(jī)構(gòu)、評(píng)估機(jī)構(gòu)角度提出如下建議。

第一，政府應(yīng)建立完善的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償與風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制。在目前我國(guó)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制下，政府承擔(dān)大部分風(fēng)險(xiǎn)，政府應(yīng)在發(fā)揮引導(dǎo)作用的基礎(chǔ)上提高服務(wù)職能，在市場(chǎng)導(dǎo)向下，積極引導(dǎo)各類中介機(jī)構(gòu)介入，拓寬風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)渠道，實(shí)現(xiàn)政府、銀行、保險(xiǎn)公司、擔(dān)保公司等個(gè)多主體合理分?jǐn)傦L(fēng)險(xiǎn)。廣泛設(shè)立知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償專項(xiàng)基金，吸引社會(huì)資本參與知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資，擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償專項(xiàng)基金規(guī)模，加強(qiáng)基金的科學(xué)有效管理，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償基金的市場(chǎng)化運(yùn)作與可持續(xù)發(fā)展。

第二，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)積極開(kāi)展金融創(chuàng)新。創(chuàng)新型中小企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資困境的化解有賴于金融創(chuàng)新。銀行機(jī)構(gòu)應(yīng)積極拓展業(yè)務(wù)模式，探索知識(shí)產(chǎn)權(quán)與金融創(chuàng)新的融合途徑，為創(chuàng)新型中小企業(yè)提供多樣化的知識(shí)產(chǎn)權(quán)金融產(chǎn)品與服務(wù)；保險(xiǎn)公司應(yīng)豐富保險(xiǎn)產(chǎn)品，推出具有針對(duì)性的險(xiǎn)種，以此滿足知識(shí)產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資業(yè)務(wù)的需求。

第三，評(píng)估機(jī)構(gòu)應(yīng)提高知識(shí)產(chǎn)權(quán)評(píng)估的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。評(píng)估機(jī)構(gòu)需要拓展無(wú)形資產(chǎn)評(píng)估業(yè)務(wù)，提高自身的專業(yè)能力和服務(wù)水平；培養(yǎng)吸收專業(yè)人才，建立專業(yè)的評(píng)估專家團(tuán)隊(duì)，并定期對(duì)評(píng)估人員進(jìn)行培訓(xùn)和考核，不斷提高從業(yè)人員的業(yè)務(wù)能力；選取科學(xué)的評(píng)估方法，針對(duì)不同知識(shí)產(chǎn)權(quán)類型的具體問(wèn)題具體分析，在充分借鑒優(yōu)秀知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值評(píng)估案例的基礎(chǔ)上選用科學(xué)的評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)價(jià)值評(píng)估的科學(xué)化、規(guī)范化。