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    基于扎根理論的科技型企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)證券化風險因素分析

    2022-06-24 06:58:04鮑新中陳柏彤王晨銘
    中國科技論壇 2022年6期
    關(guān)鍵詞:證券化文科編碼

    鮑新中,陳柏彤,王晨銘

    (1.北京聯(lián)合大學管理學院,北京 100101;2.國家知識產(chǎn)權(quán)局,北京 100088)

    0 引言

    知識產(chǎn)權(quán)是企業(yè)乃至國家發(fā)展的戰(zhàn)略核心資源,而金融是現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展的核心關(guān)鍵要素。在知識經(jīng)濟背景下,加強知識產(chǎn)權(quán)與金融資源有效整合可促進知識產(chǎn)權(quán)更好地為建設和發(fā)展創(chuàng)新型國家服務。知識產(chǎn)權(quán)證券化是知識產(chǎn)權(quán)與金融資源有效整合的重要渠道之一。1997年美國發(fā)行的鮑伊債券被公認為是第一個知識產(chǎn)權(quán)證券化案例[1],隨后歐美國家出現(xiàn)了知識產(chǎn)權(quán)證券化的實踐[2-3]。我國學者對知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)證券化發(fā)展高度重視。截至2021年1月底,國家層面頒布了與知識產(chǎn)權(quán)證券化相關(guān)的政策文本43項,其中黨內(nèi)法規(guī)6項,行政法規(guī)12項,部門規(guī)章22項,行業(yè)規(guī)定和司法解釋各1項。地方層面有28個省 (區(qū)、市)的242項政策文本中提到探索和試點知識產(chǎn)權(quán)證券化。由此可見知識產(chǎn)權(quán)證券化在我國經(jīng)濟發(fā)展過程中的重要地位。

    梳理現(xiàn)有知識產(chǎn)權(quán)證券化案例發(fā)現(xiàn),我國對知識產(chǎn)權(quán)證券化的探索以2018年為節(jié)點,2018年以前只有幾項零星的電影版權(quán)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(chǎn)權(quán)證券化探索逐漸增多,如我國第一個知識產(chǎn)權(quán)證券化標準化產(chǎn)品 “第一創(chuàng)業(yè)-文科租賃一期資產(chǎn)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(chǎn)的知識產(chǎn)權(quán)證券化產(chǎn)品 “興業(yè)圓融-廣州開發(fā)區(qū)專利許可資產(chǎn)支持專項計劃” (簡稱凱得租賃ABS)等都是在這一時期發(fā)展起來的。盡管我國已經(jīng)初步具備開展知識產(chǎn)權(quán)證券化的有利條件和政策保障,但知識產(chǎn)權(quán)證券化的發(fā)展與市場需求仍有很大差距,一邊是知識產(chǎn)權(quán)證券化的政策和市場需求日益迫切,另一邊是知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)證券化的高風險性。因此,如何準確把握知識產(chǎn)權(quán)證券化過程中的各種風險,使知識產(chǎn)權(quán)證券化良好穩(wěn)定持續(xù)運營就成為亟待解決的難題。

    學者關(guān)于知識產(chǎn)權(quán)證券化的風險研究主要聚焦于知識產(chǎn)權(quán)證券化的風險成因[6-8]和知識產(chǎn)權(quán)證券化風險識別[9-12]兩個方面。文獻梳理發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究對于知識產(chǎn)權(quán)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(shù)據(jù)和依靠系統(tǒng)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(guān)案例以及國外學者的研究來分析,研究結(jié)論是否真正適用于我國當前經(jīng)濟環(huán)境,是否能較好適用于我國的知識產(chǎn)權(quán)證券化案例還需進一步考證?;诖?,本文以近年我國已成功發(fā)行的文科一期ABS知識產(chǎn)權(quán)證券化項目為例,在大量案例調(diào)研的基礎上,運用扎根理論,試圖成熟、系統(tǒng)地反映知識產(chǎn)權(quán)證券化風險,從而建構(gòu)起適用于我國當前環(huán)境的知識產(chǎn)權(quán)證券化風險識別框架,同時結(jié)合項目生命周期,以魚骨圖的形式呈現(xiàn)不同參與主體的風險影響因素,進而直觀展現(xiàn)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(jié)果提出基于全流程的風險管理建議,為我國后續(xù)知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)證券化風險影響因素的相關(guān)案例研究;②基于扎根理論,創(chuàng)新性地深度挖掘文科一期ABS相關(guān)的問卷、訪談資料、各類報告、高質(zhì)量文獻和媒體報道,系統(tǒng)梳理知識產(chǎn)權(quán)證券化風險影響因素,為今后的知識產(chǎn)權(quán)證券化項目風險識別提供借鑒;③以魚骨圖的形式,結(jié)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(guān)鍵點,為今后知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)局、中國證監(jiān)會等多部門指導下,推出我國首例知識產(chǎn)權(quán)證券化標準化產(chǎn)品,即 “第一創(chuàng)業(yè)-文科租賃一期資產(chǎn)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(fā)行。文科一期ABS產(chǎn)品是由文科租賃和第一創(chuàng)業(yè)證券股份有限公司 (簡稱第一創(chuàng)業(yè))聯(lián)合創(chuàng)立,本次發(fā)行共7.33億元,按風險程度和收益特征將分為優(yōu)先級資產(chǎn)支持證券 (A1、A2、A3)和次級資產(chǎn)支持證券,每份資產(chǎn)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(nèi)擁有金融投資經(jīng)驗和一定風險承受能力,且符合相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管要求的合格機構(gòu)投資者,項目發(fā)行情況見表1。

    文科一期ABS項目所采用的交易結(jié)構(gòu)為單SPV、不設循環(huán)購買的融資租賃金融模式,其基礎資產(chǎn)是原始權(quán)益人對承租方享有的特定知識產(chǎn)權(quán)的租賃應收債權(quán)。該項目包括51項知識產(chǎn)權(quán),10份租賃合同和13個承租人,橫向涉及發(fā)明專利、實用新型專利、著作權(quán)等多種知識產(chǎn)權(quán)資產(chǎn)形式,縱向囊括數(shù)字出版、影視制作發(fā)行、信息技術(shù)與藝術(shù)表演等眾多行業(yè)細分領域。根據(jù)文科一期ABS專項計劃說明書,具體交易結(jié)構(gòu)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(fā)行情況

    圖1 文科一期ABS項目交易結(jié)構(gòu)

    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(chǎn)權(quán)證券化作為一種新時代下的新型融資模式,傳統(tǒng)的量化研究很容易在數(shù)據(jù)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(tǒng)量化研究僅能驗證理論而不能產(chǎn)生新理論和有可能遺漏關(guān)鍵信息的弊端。同時,知識產(chǎn)權(quán)證券化風險問題研究具有探索性質(zhì)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(chǎn)權(quán)證券化現(xiàn)象構(gòu)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(diào)研對象,包括資產(chǎn)服務機構(gòu)、專項計劃管理人以及資產(chǎn)評估、信用評估等中介機構(gòu)??紤]到案例樣本典型性和數(shù)據(jù)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(chǎn)權(quán)證券化標準化產(chǎn)品,實現(xiàn)了我國知識產(chǎn)權(quán)證券化零的突破。②數(shù)據(jù)可獲性:文科一期ABS專項計劃的發(fā)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(yè)資料庫,便于獲取數(shù)據(jù)。

    (2)數(shù)據(jù)來源。本文依據(jù)Miles 等編著的 《質(zhì)性研究》中的三角測量方法[14],通過半結(jié)構(gòu)化訪談、開放式問卷調(diào)查、內(nèi)部文檔資料、學者文獻和新聞媒體報道等多渠道收集數(shù)據(jù)。訪談和問卷調(diào)查的數(shù)據(jù)來源于對參與文科一期ABS項目的各主要參與方 (原始權(quán)益人、計劃管理人、信用評估機構(gòu)、資產(chǎn)評估機構(gòu)等)以及學界、實務界相關(guān)專家共12人的深度訪談和問卷調(diào)查,訪談及問卷調(diào)查的詳細情況見表2。收集整理的內(nèi)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(chǎn)管理報告、資產(chǎn)服務機構(gòu)報告、收益分配報告、信用評級報告、跟蹤評級報告、風險資產(chǎn)提示性報告和文科租賃年度報告等10份相關(guān)報告。學者文獻主要來源于以 “知識產(chǎn)權(quán)證券化” “文科一期ABS”等為關(guān)鍵詞在中國知網(wǎng)的 “核心期刊” “CSSCI”和 “CSCD”庫檢索的相關(guān)文獻。新聞媒體報道主要來源于百度中檢索的相關(guān)新聞報道。對涉及風險性質(zhì)的相關(guān)內(nèi)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(guān)系見表3。

    表2 訪談及問卷調(diào)查情況統(tǒng)計

    表3 研究資料來源及編號

    2 扎根過程與風險體系構(gòu)建

    本文收集整理研究資料32份,其中包含調(diào)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(gòu)建理論模型。資料分析的核心是編碼過程。基于構(gòu)建的數(shù)據(jù)資源庫信息,采用Strauss程序化扎根理論和張敬偉[16]總結(jié)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(guān)概念類別及范疇,進而識別出知識產(chǎn)權(quán)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(xiàn)象的異同方式為其貼上概念標簽,經(jīng)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(xiàn)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(chǎn)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(quán)益人也是資產(chǎn)服務機構(gòu)與第一差額支付人,故都統(tǒng)一編碼為 “原始權(quán)益人”。經(jīng)過上述連續(xù)的排序和過濾后,共得到1238個編碼,資料的編碼數(shù)量見表4。

    表4 資料編碼數(shù)量明細

    經(jīng)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(jīng)濟風險 (A1)、政策調(diào)整風險 (A2)、行業(yè)發(fā)展風險 (A3)、不可抗力風險 (A4)、知識產(chǎn)權(quán)減值風險 (A5)、知識產(chǎn)權(quán)組合風險 (A6)、知識產(chǎn)權(quán)處置變現(xiàn)風險 (A7)、科技型企業(yè)信用風險 (A8)、知識產(chǎn)權(quán)價值評估風險 (A9)、金融機構(gòu)操作風險 (A10)、項目設計風險 (A11)、信用評級風險 (A12)、金融機構(gòu)違約風險 (A13)、托管監(jiān)管機構(gòu)違約風險 (A14)、增信機構(gòu)違約風險 (A15)、債券轉(zhuǎn)讓風險 (A16)、投資偏好風險 (A17)、權(quán)力維持風險 (A18)、權(quán)力歸屬風險 (A19)、權(quán)力瑕疵風險 (A20)、爭議訴訟風險 (A21)、信息披露風險 (A22)、金融機構(gòu)重復授權(quán)風險 (A23)和科技型企業(yè)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(nèi)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(guān)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(guān)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(xiàn)象的語境背景、中介條件、行動互動策略和行動結(jié)果這一規(guī)范模型作為分析的參考框架,將它們聯(lián)系在一起。規(guī)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(fā)生前后的整個脈絡環(huán)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(chǎn)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(guī)范模型如圖2所示。

    圖2 主軸性編碼的規(guī)范模型

    經(jīng)過反復比較和分析,深入挖掘各種概念間的聯(lián)系,借助規(guī)范模型從因果條件、現(xiàn)象、脈絡、中介條件、行動和結(jié)果5個方面識別范疇間的邏輯關(guān)系。通過規(guī)范模型分析可知,在知識產(chǎn)權(quán)證券化融資中,由于項目受利率變動和通脹壓力等在內(nèi)的經(jīng)濟環(huán)境變化、不斷更新的法律制度、融資租賃行業(yè)的整體發(fā)展態(tài)勢以及不可抗力事件的影響,從而形成市場經(jīng)濟風險、政策調(diào)整風險、行業(yè)發(fā)展風險以及不可抗力風險,這些風險導致宏觀環(huán)境風險現(xiàn)象的產(chǎn)生;知識產(chǎn)權(quán)又由于其固有特性,技術(shù)更新較快、現(xiàn)有處置變現(xiàn)渠道有限,以及不同資產(chǎn)組合新帶來的各種問題引發(fā)基礎資產(chǎn)風險;復雜的知識產(chǎn)權(quán)若要施以證券化,還需要一系列的價值評估、產(chǎn)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(chǎn)權(quán)與特定主體剝離,各機構(gòu)評估評級的客觀公允性有待考慮等原因產(chǎn)生了操作運營風險;在整個知識產(chǎn)權(quán)證券化項目中,因存在眾多參與主體方,任何一方的經(jīng)營惡化甚至破產(chǎn)所帶來的違約都會破壞交易結(jié)構(gòu)的完整性和穩(wěn)定性;在知識產(chǎn)權(quán)權(quán)力轉(zhuǎn)讓與授權(quán)過程中還有因權(quán)力維持、歸屬、瑕疵以及引發(fā)的各種爭議所造成的法律訴訟風險。此外,資本的本質(zhì)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(gòu)重復授權(quán)以及科技型企業(yè)的早償?shù)刃袨椋瑥亩l(fā)商業(yè)道德風險。為了確保知識產(chǎn)權(quán)證券化融資的有序進行,需要不斷對國家的相關(guān)法律規(guī)章制度進行再細化與再完善,進一步加強對知識產(chǎn)權(quán)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(huán)境風險,規(guī)避基礎資產(chǎn)、操作運營、交易結(jié)構(gòu)、法律訴訟以及商業(yè)道德等風險。

    通過規(guī)范模型分析,總結(jié)歸納知識產(chǎn)權(quán)證券化風險6個主范疇,即宏觀環(huán)境風險 (AA1)、基礎資產(chǎn)風險 (AA2)、操作運營風險 (AA3)、交易結(jié)構(gòu)風險 (AA4)、法律訴訟風險 (AA5)和商業(yè)道德風險 (AA6)。主范疇與副范疇的規(guī)范模型見表6。

    2.3 選擇性編碼

    經(jīng)過開放性編碼和主軸性編碼分析,與知識產(chǎn)權(quán)證券化風險相關(guān)的概念和范疇較為清晰明確,為提煉和總結(jié)出最終的理論、判定核心范疇并探究其與主范疇間的關(guān)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(xiàn)象。

    結(jié)合原始材料,經(jīng)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(chǎn)權(quán)證券化現(xiàn)金流風險確定為核心范疇,其基本 “故事線”為:知識產(chǎn)權(quán)證券化項目的整個融資過程中將會受到由宏觀環(huán)境風險帶來的系統(tǒng)性風險的外生影響,以及包括基礎資產(chǎn)風險、操作運營風險、交易結(jié)構(gòu)風險、法律訴訟風險和商業(yè)道德風險在內(nèi)的項目特有風險內(nèi)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(xiàn)金流穩(wěn)定性,風險關(guān)系如圖3所示。

    表6 主范疇與副范疇的規(guī)范模型

    圖3 科技型企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)證券化融資風險關(guān)系架構(gòu)

    宏觀環(huán)境風險由于其風險具有不可分散性,故將其稱為系統(tǒng)性風險,是科技型企業(yè)進行知識產(chǎn)權(quán)證券化融資過程中的外生影響因素。基礎資產(chǎn)是整個知識產(chǎn)權(quán)證券化運作的核心,操作運營風險、交易結(jié)構(gòu)風險、法律訴訟風險以及商業(yè)道德風險皆是在基礎資產(chǎn)設計及運作過程之中產(chǎn)生的風險,基礎資產(chǎn)風險、操作運營風險、交易結(jié)構(gòu)風險、法律訴訟風險和商業(yè)道德風險是依托知識產(chǎn)權(quán)證券化項目所產(chǎn)生的風險,因此被稱為項目特有風險,是科技型企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)證券化融資項目風險的內(nèi)在影響因素。

    2.4 飽和度檢驗

    參考相關(guān)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(fā)現(xiàn)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(shù)據(jù)分析過程看,通過多方不同數(shù)據(jù)來源收集得到的文本資料凝練出的結(jié)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(gòu)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(xiàn)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(yè)知識產(chǎn)權(quán)證券化融資的風險影響因素進行串聯(lián),最終構(gòu)建出知識產(chǎn)權(quán)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(yè)知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)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(guān)風險的防范、制定相關(guān)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(fā)行、項目存續(xù)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(chǎn)權(quán)證券化融資眾多風險進行梳理后,利用EdraxMax專業(yè)制圖軟件繪制全生命周期下各參與主體的風險關(guān)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(guān)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(guī)避現(xiàn)金流風險。按照風險發(fā)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(xiàn)在某一階段之中,如 “知識產(chǎn)權(quán)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(yè)與資產(chǎn)服務機構(gòu)之間的售后回租交易談判價格,而在設計發(fā)行階段則又會因該項風險的存在,影響資產(chǎn)池的構(gòu)建與擔保、增信等機制的安排,在項目存續(xù)階段還會因減值風險影響項目整體的現(xiàn)金流穩(wěn)定性。除了這類項目特有風險外,包括市場經(jīng)濟風險 (MER)、政策調(diào)整風險 (PAR)、行業(yè)發(fā)展風險 (BDR)以及不可抗力風險 (FMR)在內(nèi)的宏觀環(huán)境風險,由于其身為系統(tǒng)性風險具有不可分散性,故而存在于知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)權(quán)證券化融資風險防范

    通過對知識產(chǎn)權(quán)證券化融資全流程風險進行梳理后發(fā)現(xiàn),知識產(chǎn)權(quán)證券化風險防范的關(guān)鍵在于前中期的基礎資產(chǎn)防范、中后期的參與各方風險防范和全周期的現(xiàn)金流風險防范。

    在知識產(chǎn)權(quán)證券化前中期,重點圍繞基礎資產(chǎn)展開,包括基礎資產(chǎn)的售后回租、入池基礎資產(chǎn)的篩選、基礎資產(chǎn)的價值評估以及基礎資產(chǎn)的組合打包等一系列工作。根據(jù)扎根理論選擇性編碼的分析結(jié)果看,基礎資產(chǎn)風險是項目特有風險中的關(guān)鍵要素,其對知識產(chǎn)權(quán)證券化的操作運營、交易結(jié)構(gòu)、法律訴訟、商業(yè)道德等風險都有關(guān)系和影響,優(yōu)質(zhì)的基礎資產(chǎn)可以說是科技型企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)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(chǎn)是否健康優(yōu)質(zhì)的主要標準是穩(wěn)定性,具體包括單項資產(chǎn)的價值穩(wěn)定性和權(quán)力穩(wěn)定性,以及多項資產(chǎn)間的組合穩(wěn)定性。比如文科一期ABS項目中存在資產(chǎn)池承租人

    表9 項目各周期涉及主體和相關(guān)風險

    行業(yè)集中 (科研、技術(shù)服務和文娛業(yè)應收租金余額占比近80%)、地區(qū)集中 (北京地區(qū)資產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)對應承租人大多來源于文科租賃

    圖4 知識產(chǎn)權(quán)證券化融資全流程下各參與主體的風險因素魚骨圖

    的優(yōu)質(zhì)客戶,且提供了一定責任擔保、股權(quán)質(zhì)押或是房產(chǎn)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(chǎn)組合的穩(wěn)定性,最大程度上提高風險分散效應,應盡量減少資產(chǎn)組合各方面集中度過高的問題。

    在知識產(chǎn)權(quán)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(jié)構(gòu)的完整以及知識產(chǎn)權(quán)證券化融資有序順利地進行。知識產(chǎn)權(quán)證券化的交易行為和現(xiàn)金流向皆為一個完整的閉環(huán)回路,期間任何一方違約都有可能打破這種融資結(jié)構(gòu)。對于原始權(quán)益人、增信機構(gòu)以及科技型企業(yè)來說,要關(guān)注其經(jīng)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(chǎn)等問題;對于計劃管理人和托管、監(jiān)管機構(gòu)這類金融機構(gòu),文科租賃ABS項目中,計劃管理人是第一創(chuàng)業(yè)證券,托管機構(gòu)是華夏銀行,監(jiān)管機構(gòu)是南京銀行,由于主體信用級別較高,經(jīng)營不良的風險概率較低,重點需要關(guān)注專業(yè)經(jīng)驗能力和操作技術(shù)風險等;對于會計師事務所、律師事務所等中介機構(gòu),其本身不直接參與到知識產(chǎn)權(quán)證券化交易結(jié)構(gòu)中,但其是否能做到盡責履約并高質(zhì)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(jié)構(gòu)中其他主體的穩(wěn)定。因此,在知識產(chǎn)權(quán)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(jiān)管之下有序進行。

    對于知識產(chǎn)權(quán)證券化全周期,嚴防現(xiàn)金流風險十分重要?,F(xiàn)金流風險具體分為項目初始期的現(xiàn)金流預測風險和項目持續(xù)期的現(xiàn)金流斷裂風險。由于產(chǎn)品方案的設計是基于基礎資產(chǎn)未來現(xiàn)金流的預測,若產(chǎn)生較大幅度的預測偏差,將會導致資產(chǎn)支持證券持有人面臨投資風險;而內(nèi)部相關(guān)參與主體的違約破壞交易結(jié)構(gòu)、操作運營上的不合理及失誤、涉及商業(yè)道德、項目遭受合法性的質(zhì)疑以及各種外部宏觀環(huán)境上的風險都可能會進而引發(fā)現(xiàn)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(xiàn)金流風險方面的經(jīng)驗具有一定借鑒意義,一方面為盡量降低現(xiàn)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(gòu)還進行了壓力景況測試,對現(xiàn)金流進行嚴格的計量和分析;另一方面為規(guī)避現(xiàn)金流斷裂風險,在項目設計上具有優(yōu)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(quán)益人和資產(chǎn)服務機構(gòu))擔當?shù)谝徊铑~支付人,文投集團擔當?shù)诙铑~支付人,以及信用觸發(fā)機制等一系列的信用增級安排。

    4 結(jié)論與建議

    本文以我國第一個知識產(chǎn)權(quán)證券化標準化產(chǎn)品文科一期ABS為研究對象,研究分析科技型企業(yè)知識產(chǎn)權(quán)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(guān)文本資料,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流風險是貫穿知識產(chǎn)權(quán)證券化始終的主要風險,并構(gòu)建了一套以現(xiàn)金流風險為核心且適用于我國當前環(huán)境的知識產(chǎn)權(quán)證券化風險識別框架;其次,依據(jù)知識產(chǎn)權(quán)證券化項目的生命周期,以魚骨圖形式全面梳理呈現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)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(jié)果和魚骨圖風險因素呈現(xiàn),由文科一期ABS這一典型案例延伸至我國知識產(chǎn)權(quán)證券化項目整體,總結(jié)出我國知識產(chǎn)權(quán)證券化的風險防范應重點關(guān)注知識產(chǎn)權(quán)證券化前中期的基礎資產(chǎn)風險、中后期的參與各方風險和全周期的現(xiàn)金流風險。本研究識別并呈現(xiàn)出我國知識產(chǎn)權(quán)證券化的風險影響因素,提煉出各階段應重點關(guān)注的風險因素,為我國后續(xù)進行知識產(chǎn)權(quán)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(guān)法規(guī)政策,建立行業(yè)標準制度。知識產(chǎn)權(quán)證券化融資項目前中期的風險主要圍繞基礎資產(chǎn)所展開,為降低因基礎資產(chǎn)所帶來的各類風險因素,我國應進一步完善相關(guān)法規(guī)政策,建立行業(yè)標準化制度與流程。目前我國涉及知識產(chǎn)權(quán)可應用的法律政策主要有 《專利法》 《商標法》 《著作權(quán)法》和 《計算機軟件保護條例》等,而知識產(chǎn)權(quán)轉(zhuǎn)讓以及結(jié)構(gòu)化設計過程中引發(fā)的眾多問題可能還會與現(xiàn)行的 《合同法》 《公司法》 《破產(chǎn)法》 《證券法》 《信托法》等相抵觸,我國當前缺少針對知識產(chǎn)權(quán)證券化的相關(guān)法規(guī)政策。另外,我國的知識產(chǎn)權(quán)證券化實踐案例數(shù)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(guī)范整個行業(yè)體系,從而實現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)證券化的良好穩(wěn)健發(fā)展。

    (2)提升信息披露質(zhì)量,強化各方風控意識。知識產(chǎn)權(quán)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(zhì)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(zhì)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(chǎn)權(quán)證券化中所蘊含的風險,另一方面增進參與各方的工作協(xié)同,以便第一時間做出正確部署,同時也有利于內(nèi)外部的工作監(jiān)管。另外,各機構(gòu)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(yè)道德培訓,培養(yǎng)高素質(zhì)的專業(yè)英才,從而降低相關(guān)操作風險與道德風險。

    (3)引進更多高信主體,創(chuàng)設風險分擔機制。為了保證知識產(chǎn)權(quán)證券化融資項目全周期現(xiàn)金流的穩(wěn)定性,應引入更多高層次信用實體參與證券化交易結(jié)構(gòu),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(chǎn)權(quán)運營,降低現(xiàn)金流預測偏差和現(xiàn)金流中斷的風險??梢詫W習借鑒文科一期ABS項目,采用內(nèi)部與外部相結(jié)合的信用增級方法,如結(jié)構(gòu)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(chǎn)權(quán)證券化的相關(guān)風險,提高項目全周期現(xiàn)金流穩(wěn)定性,增強整個證券化產(chǎn)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(chǎn)權(quán)證券化健康發(fā)展的良性循環(huán),從而解決科技型中小企業(yè)的融資困境。

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