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知識產(chǎn)權質(zhì)押融資體系包含三大主要參與主體：融資供給，由金融機構作為資金供給方;融資保證，由擔保機構作為資金擔保方;融資輔導，由知識產(chǎn)權服務(wù)機構作為專(zhuān)業(yè)服務(wù)方。當前，制約知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模擴大的難點(diǎn)，并不在于融資產(chǎn)品設計層面，而是在于金融機構與科技企業(yè)的信息對接，在于金融與知識產(chǎn)權行業(yè)壁壘的打通。筆者認為，“專(zhuān)利價(jià)值流”服務(wù)模式基于專(zhuān)利屬性以及專(zhuān)利服務(wù)機構的專(zhuān)業(yè)服務(wù)能力，依托高度關(guān)聯(lián)融合的知識產(chǎn)權、產(chǎn)業(yè)、金融大數據(下稱(chēng)知產(chǎn)融大數據)和信息化技術(shù)的優(yōu)勢，可有效解決信息不對稱(chēng)這一核心問(wèn)題，以此為金融機構提供更為便捷高效和專(zhuān)業(yè)的服務(wù)，進(jìn)一步擴大知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模。

擴大規模迫在眉睫

知識產(chǎn)權價(jià)值實(shí)現是促進(jìn)經(jīng)濟創(chuàng )新發(fā)展的支撐，金融資本供給是撬動(dòng)知識產(chǎn)權價(jià)值最大化的關(guān)鍵。目前，我國中小企業(yè)貢獻了70%以上的技術(shù)創(chuàng )新，以專(zhuān)利、商標等知識產(chǎn)權開(kāi)展質(zhì)押融資，是中小企業(yè)尤其是科技型中小企業(yè)獲取發(fā)展資金的重要渠道。

自《“十三五”國家知識產(chǎn)權保護和運用規劃》對知識產(chǎn)權質(zhì)押融資額提出明確目標后，國家層面不斷出臺新政大力推進(jìn)知識產(chǎn)權質(zhì)押融資工作。2020年5月7日，財政部、國家知識產(chǎn)權局發(fā)布《關(guān)于做好2020年知識產(chǎn)權運營(yíng)服務(wù)體系建設工作的通知》，通知要求深化知識產(chǎn)權金融服務(wù)，拓寬創(chuàng )新主體融資渠道;豐富知識產(chǎn)權質(zhì)押物范圍，擴大知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模;推動(dòng)專(zhuān)利、商標質(zhì)押政策互通，加大對知識產(chǎn)權質(zhì)押貸款利息及評估、保險、擔保等有關(guān)費用財政補貼力度，完善質(zhì)押融資風(fēng)險分擔補償機制，推廣知識產(chǎn)權質(zhì)押融資保證保險，提高金融機構風(fēng)險容忍度，降低中小企業(yè)融資成本。

但傳統的知識產(chǎn)權質(zhì)押融資產(chǎn)品仍存在一些難以解決的問(wèn)題，導致知識產(chǎn)權質(zhì)押融資業(yè)務(wù)難以實(shí)現規模化。國家知識產(chǎn)權局發(fā)布的數據顯示，今年第一季度全國新增專(zhuān)利和商標質(zhì)押貸款337億元，同比增長(cháng)15.5%，質(zhì)押項目數1633項，同比增長(cháng)13.8%。同時(shí)，中國銀行保險監督管理委員會(huì )也發(fā)布數據顯示，全國一季度新增人民幣貸款7.1萬(wàn)億元，同比增加1.29萬(wàn)億元。兩組數據對比可以看出，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資額占銀行同期貸款額比例僅約0.47%。

“三難兩高”阻礙發(fā)展

知識產(chǎn)權的無(wú)形性決定了其與傳統的質(zhì)押物有本質(zhì)的區別，長(cháng)期以來(lái)，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資面臨著(zhù)評估難、風(fēng)控難和處置難三大核心問(wèn)題，使得眾多商業(yè)銀行、擔保公司等金融機構望而生畏。此外，獲客成本高、質(zhì)押操作成本高也是制約知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模發(fā)展的因素。

評估難，難在三個(gè)方面：一是源于知識產(chǎn)權專(zhuān)業(yè)性強，銀行擅長(cháng)評估企業(yè)的財務(wù)表現，而不善于評價(jià)企業(yè)的技術(shù)水平;二是知識產(chǎn)權的本質(zhì)屬性意味著(zhù)其不適用于傳統的評估體系;三是由于受到專(zhuān)利質(zhì)押融資利率政策限制，評估費用較高，銀行業(yè)的利潤空間受到進(jìn)一步擠壓。

風(fēng)控難，則是因為知識產(chǎn)權權屬和法律狀態(tài)具有不穩定性，隨時(shí)可能面臨權利失效從而導致行業(yè)壁壘消失，貸后風(fēng)險無(wú)法得到有效控制。再者，知識產(chǎn)權價(jià)值有可能受到技術(shù)變革、市場(chǎng)波動(dòng)等的影響導致知識產(chǎn)權提前喪失經(jīng)濟價(jià)值。

處置難，從內部因素講，一方面專(zhuān)利制度的根本意義不在于變現，而在于保護;另一方面專(zhuān)利與企業(yè)的不可分割性，意味著(zhù)脫離原權利人進(jìn)行處置時(shí)，很難獲得當初的評估價(jià)值。從外部因素講，則是因為目前還缺少成熟高頻的知識產(chǎn)權交易市場(chǎng)，相關(guān)配套機制尚不健全，知識產(chǎn)權非標準化的、可市場(chǎng)化操作的資產(chǎn)，知識產(chǎn)權的處置需要專(zhuān)業(yè)人員的服務(wù)支撐。

獲客成本高，我國中小微企業(yè)的數量占全部企業(yè)數量高達99%，隨著(zhù)商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)數量的縮減，面對雨后春筍般快速增長(cháng)、數量眾多的科技型小微企業(yè)，依靠商業(yè)銀行傳統的展業(yè)模式，有效觸達真正具有“硬科技”實(shí)力的優(yōu)質(zhì)客戶(hù)的成本在不斷加大。

質(zhì)押操作成本高，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資制度實(shí)踐中登記程序不便利也制約了融資放款效率。國家知識產(chǎn)權局已經(jīng)將質(zhì)押登記周期由7個(gè)工作日縮短至3個(gè)工作日，而版權的質(zhì)押登記周期仍然需要一個(gè)月時(shí)間，顯然無(wú)法滿(mǎn)足銀行對于放款時(shí)效性的要求。

解決信息不對稱(chēng)是破題關(guān)鍵

事實(shí)上，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資難不只是我國獨有的問(wèn)題，從全球范圍來(lái)看，美國、英國、日本、韓國、新加坡等發(fā)達國家也在知識產(chǎn)權質(zhì)押融資工作方面進(jìn)行了諸多實(shí)踐。從上述國家的實(shí)踐經(jīng)驗看，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資的難點(diǎn)并非在于如何去設計架構知識產(chǎn)權融資產(chǎn)品，而是在于如何幫助企業(yè)與金融機構之間進(jìn)行有效的“對話(huà)”。

早在上世紀30年代的時(shí)候，人們就對中小企業(yè)融資缺口問(wèn)題有所認識。英國金融產(chǎn)業(yè)委員會(huì )針對這種現象提出了專(zhuān)屬名稱(chēng)“麥克米倫缺口”。“麥克米倫缺口”是指“資金的供給方不愿意以中小企業(yè)所要求的條件提供資金”。此后，金融學(xué)中的“信息非對稱(chēng)”理論對“麥克米倫缺口”有過(guò)系統的論證，論證結果認為，形成“麥克米倫缺口”的原因是信貸市場(chǎng)上存在信息不對稱(chēng)。

幾大核心難題歸根結底都屬于信息不對稱(chēng)問(wèn)題，由于金融行業(yè)與知識產(chǎn)權存在天然的壁壘，金融行業(yè)并不了解知識產(chǎn)權的內涵，進(jìn)而無(wú)法挖掘出知識產(chǎn)權的價(jià)值。因此，在知識產(chǎn)權質(zhì)押融資關(guān)系中，銀行處于信息相對劣勢地位，銀行出于資金安全性考慮以及利潤最大化目標驅使，必然會(huì )降低對中小企業(yè)提供知識產(chǎn)權質(zhì)押貸款的積極性。

從專(zhuān)利制度的本質(zhì)出發(fā)，充分挖掘專(zhuān)利本身屬性在質(zhì)押融資每個(gè)環(huán)節的價(jià)值體現，跳出傳統的專(zhuān)利價(jià)值評估思維，有助于破解阻礙專(zhuān)利質(zhì)押融資難題。利用知識產(chǎn)權大數據及信息化工具，將傳統“價(jià)格的評估”的數據分析理念轉向“評價(jià)與監測預警”，能夠高效率地實(shí)現信息挖掘和實(shí)時(shí)跟蹤，科學(xué)高效地輔助銀行放貸風(fēng)控，從而實(shí)現知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模化。

“專(zhuān)利價(jià)值流”是可行方案

回歸專(zhuān)利本質(zhì)，專(zhuān)利具有法律屬性、工具屬性和資產(chǎn)屬性。“專(zhuān)利價(jià)值流”的核心要義即體現在三大屬性上。除此之外，知識產(chǎn)權專(zhuān)業(yè)機構為金融機構提供知識產(chǎn)權顧問(wèn)服務(wù)所體現的服務(wù)屬性也是“專(zhuān)利價(jià)值流”的重要表現之一。

從法律屬性來(lái)講，專(zhuān)利更適合作為銀行風(fēng)控的抓手。專(zhuān)利制度的本質(zhì)是“公開(kāi)換保護”，而非禁錮行業(yè)發(fā)展的固有邏輯“專(zhuān)利估值——價(jià)值變現”。科技企業(yè)的專(zhuān)利主要是護航自己的產(chǎn)品發(fā)展，對企業(yè)本身會(huì )形成制約作用。那么這些專(zhuān)利資產(chǎn)用作質(zhì)押物時(shí)，就能夠約束企業(yè)完成還款，阻斷主動(dòng)違約行為的發(fā)生。

從工具屬性來(lái)講，專(zhuān)利數據可以作為科技金融提質(zhì)增效的工具。信息不對稱(chēng)是制約專(zhuān)利質(zhì)押融資規模發(fā)展的關(guān)鍵因素，專(zhuān)利大數據的有效運用，可以切實(shí)解決金融機構對知識產(chǎn)權和科技企業(yè)屬性的認知偏差。專(zhuān)利數據是全球統一標準的科技數據。透過(guò)專(zhuān)利數據，將其背后的企業(yè)工商數據、投融資數據、產(chǎn)業(yè)分類(lèi)數據等進(jìn)行關(guān)聯(lián)融合，形成知識產(chǎn)權、產(chǎn)業(yè)、金融大數據，可以沿著(zhù)行業(yè)賽道全景洞察企業(yè)創(chuàng )新能力、競爭力和發(fā)展潛力。由此，將知產(chǎn)融大數據與銀行自有的風(fēng)控模型相結合，可以作為增信增貸很好的抓手。

針對評估難問(wèn)題，由于專(zhuān)利與企業(yè)的不可分割性，將專(zhuān)利單獨評估價(jià)值是不科學(xué)的。金融機構自有信審體系計算企業(yè)信貸估值時(shí)，最大的難點(diǎn)是對科技企業(yè)的評價(jià)，以及對于企業(yè)未來(lái)發(fā)展潛力的預判。利用關(guān)聯(lián)融合的知產(chǎn)融大數據在全球范圍內沿行業(yè)賽道對科技企業(yè)進(jìn)行評價(jià)，可以全面客觀(guān)地刻畫(huà)科技企業(yè)創(chuàng )新能力水平，幫助金融機構對科技企業(yè)價(jià)值做出科學(xué)評估。而“大數據+云計算”等人工智能手段的應用，又為批量化、規模化的科技評價(jià)提供了可能，滿(mǎn)足了金融機構對于評估成本和效率的要求。

針對風(fēng)控難問(wèn)題，通過(guò)知產(chǎn)融大數據平臺，可以實(shí)時(shí)監測可能導致企業(yè)違約的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險以及質(zhì)押標的風(fēng)險，包括企業(yè)高管變動(dòng)、法律糾紛等可能影響企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險事件，以及專(zhuān)利繳費逾期、專(zhuān)利糾紛、專(zhuān)利權屬變更、核心發(fā)明人流失等可能導致質(zhì)押標的價(jià)值貶損或滅失的風(fēng)險信息，并向金融機構及時(shí)推送，助力貸后風(fēng)控水平的提升。

針對獲客成本高問(wèn)題，在知識產(chǎn)權、產(chǎn)業(yè)、金融大數據關(guān)聯(lián)融合的基礎上，通過(guò)對企業(yè)資質(zhì)、所在地區、所處行業(yè)、研發(fā)團隊規模、高層次人才、專(zhuān)利質(zhì)量以及投融資情況等進(jìn)行多維度的精確標引匹配，可以提供目標客戶(hù)群全景描繪，幫助金融機構精準有效地觸達潛在優(yōu)質(zhì)客戶(hù)。大數據輔助智能篩選及批量預評級可幫助金融機構在展業(yè)階段提質(zhì)增效。

從資產(chǎn)屬性來(lái)講，專(zhuān)利是科技型中小企業(yè)最寶貴的無(wú)形資產(chǎn)，可以作為第二還款來(lái)源。當下行業(yè)內的處置難問(wèn)題，主要是因為交易市場(chǎng)不成熟，實(shí)現點(diǎn)對點(diǎn)的交易難度很大。隨著(zhù)國家知識產(chǎn)權運營(yíng)體系及各地運營(yíng)試點(diǎn)的建立，通過(guò)國家級知識產(chǎn)權運營(yíng)平臺體系建設，可以通過(guò)體系化的運作方式來(lái)化解單個(gè)點(diǎn)上的不良風(fēng)險。

從服務(wù)屬性來(lái)講，知識產(chǎn)權的專(zhuān)業(yè)性決定了評估處置等關(guān)鍵環(huán)節需要依賴(lài)專(zhuān)業(yè)知識和專(zhuān)業(yè)人員。知識產(chǎn)權行業(yè)以專(zhuān)業(yè)立足，知識產(chǎn)權專(zhuān)家可以發(fā)揮專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢幫助金融機構打通質(zhì)押融資流程的關(guān)鍵堵點(diǎn)。在知識產(chǎn)權質(zhì)押融資的授信審批環(huán)節，在大量的專(zhuān)利資產(chǎn)中甄別出企業(yè)的“卡脖子”專(zhuān)利;在知識產(chǎn)權評估環(huán)節，幫助金融機構科學(xué)客觀(guān)地評估專(zhuān)利技術(shù)狀態(tài)和企業(yè)創(chuàng )新水平;在質(zhì)物處置環(huán)節，通過(guò)與專(zhuān)業(yè)機構和專(zhuān)業(yè)團隊的合作，幫助金融機構通過(guò)知識產(chǎn)權許可、轉讓、證券化、投資等多種處置模式來(lái)實(shí)現債權的變現。

我國知識產(chǎn)權質(zhì)押融資模式已經(jīng)較為成熟，進(jìn)一步推動(dòng)知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模擴大是加強知識產(chǎn)權運用、凸顯知識產(chǎn)權價(jià)值的必要通道。從銀行業(yè)角度看，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資是銀行眾多貸款項目中較小眾的一種，知識產(chǎn)權質(zhì)押融資額占同期銀行貸款額比例極小。銀行對科技企業(yè)、知識產(chǎn)權缺乏了解，大大影響了銀行批貸放貸的步伐。知識產(chǎn)權專(zhuān)業(yè)機構發(fā)揮自身優(yōu)勢，依托知產(chǎn)融大數據與信息化技術(shù)優(yōu)勢，深度挖掘知識產(chǎn)權內在價(jià)值，幫助科技企業(yè)與金融行業(yè)進(jìn)行有效的對接，為知識產(chǎn)權質(zhì)押融資規模化提供了可行的解決方案。 (高 莉 )