某银行专利权质押信贷风险预警概述

发布时间:2019-09-25 13:10

1 绪 论


1.1 研究背景及意义
在当今的知识经济时代,随着科学技术的迅猛发展,科技型企业逐渐成为市场经济的重要组成部分。当前经济的竞争归根到底是技术的竞争,对科技型企业而言更是如此。科技型企业以创新为核心,拥有专利等各项知识产权,这些专利既是企业资金投入的结果,也是科技型企业赖以生存的武器。科技型企业具有高风险与高发展的特点,发展潜力巨大,是市场经济中的朝阳产业。但是科技型企业一直面临资金短缺的问题,一方面原因是该类企业经营风险较高,筹资成本高;另一原因是这类企业缺乏固定资产作为抵押,资金短缺成为阻碍科技型企业发展的一大瓶颈。因此,如何将科技型企业拥有的专利权等知识产权转化为经营发展所需要的资金,成为社会关注一大问题。在这种背景下,专利权质押贷款业务应运而生。国家高度重视专利权质押贷款业务的发展,并出台一系列政策以促进该项业务发展。2008 年 6 月,国务院发布《国家知识产权战略纲要》,鼓励企业采取知识产权质押、转让、许可等方式实现其市场价值;同年在全国范围内确立第一批知识产权质押融资试点单位。随后,在中央的积极领导下,各地方政府纷纷结合自身特点出台相应的管理条例,从制度支持和财政支持两方面鼓励专利权质押贷款业务的发展。在强劲的市场需求和政府的支持下,我国专利权质押贷款业务迅速发展,取得了非常显著的成果。但是,与科技型企业的资金缺口相比,获得专利权质押贷款的企业微乎其微。商业银行对该项业务并未表现出非常高的积极性,多数银行持观望态度,均表示暂不跟进该项业务,即使参与也会设定较高的门槛。究其原因,专利权的独特性和科技型企业的风险性使得专利权质押贷款风险大于抵押贷款风险,而且目前国家在专利权保护和变现等方面并未出台十分完善的制度,使得商业银行踌躇不前。
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1.2 研究方法
本文采用了文献综述法、定性分析与定量分析法等研究方法;定量分析法主要是运用了主成分分析法和 BP 神经网络方法等。具体研究方法说明如下:
(1)文献综述法。通过文献的阅读、整理、归纳、总结,本文对商业银行专利权质押贷款前沿问题进行梳理,找出当前研究中存在的不足,确定本文的研究方向。此外,商业银行专利权质押贷款风险状况的影响因素也是通过梳理前人研究成果获得。
(2)定性分析法。本文通过研究相关风险理论,并在前人对质押贷款风险来源研究成果的基础上进行定性分析,结合我国商业银行专利权质押贷款的实际情况,探索商业银行专利权质押贷款风险的影响因素,在分析影响因素的基础上确定专利权质押贷款风险预警指标体系。
(3)定量分析法。本文更多的是运用定量分析方法,体现在以下三个方面:首先,确定商业银行专利权质押贷款风险的预警界限时,运用了“3”法则对风险的级别做了划分;其次,运用主成分分析法对各预警指标进行降维处理,并确定各主成分和各指标的权重,并对我国商业银行专利权质押贷款风险进行综合评价;三是运用 BP 神经网络进行仿真分析,构建我国商业银行专利权质押贷款风险预警模型。
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2 文献综述与理论基础


2.1 专利权质押贷款风险的相关概念
本文首先对专利权、专利权质押、风险等概念进行界定,以便更深刻地理解专利权质押贷款,从而为后文的研究奠定基础。《中华人民共和国专利法》所称“专利权”,是指依照专利法的规定,专利权人对其所获得专利的发明创造(即发明、实用新型或外观设计),在法定期限内所享有的独占权或专有权。“风险”在《现代汉语词典》中的定义是:可能发生的危险。当前学术界对风险尚未形成一个统一的定义。但总体而言可分为两种观点,第一种观点认为风险是一种不确定性。这种观点认为事物的结果是好是坏不一定,即损失与机会并存。郑明(2005)等人支持该种观点。第二种观点认为风险就是损失。这种观点只重视下侧风险,即损失的可能,而将盈利的可能性排除在外。宋清华、李志辉(2003)等人赞同该种观点。在专利权质押贷款中,银行发放贷款后无论风险如何变化,获取的收益是固定的;但一旦融资企业出现财务困境,银行可能无法收回本金和利息,遭受损失。因此,本文将风险定义为损失。
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2.2 专利权质押贷款风险研究综述


2.2.1 国外研究综述
美国、日本等发达国家较早开始进行知识产权融资,目前已形成比较完善的法律制度和评估制度,因此国外学者对知识产权质押贷款风险的研究较少。在已有的研究文献中,国外学者多是将关注点集中在知识产权的法律风险上。Jean O.Lanjouw, Mark Schankerman(2004)对 1978 年至 1999 年的诉讼资料进行研究,发现个人、中小企业持有的专利权和大型企业持有的专利权遭遇侵权风险的可能性存在差异,个人和中小企业拥有的专利权面临更高的侵权诉讼风险,从而在专利权保护中处于更加不利的地位。Neil S Flaschen、Hirshman(2004)分析了出质人违约的多种情形,并提出信用风险产生的根源在于知识产权自身的特有属性。此外,Robert Strasser, John Crawfor(2008)逐一分析了知识产权质押过程中各风险点。早在 1996 年厉宁就开始对知识产权融资进行研究,他指出企业利用知识产权进行质押融资存在价值评估的风险。策玥(1998)首次明确提出专利权质押风险概念,并强调由于专利权具有无形性、时间性、地域性等自身特性,因此在用专利权进行权利质押过程时应保障质权人的利益。
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3我国专利权质押贷款发展瓶颈分析 ..... 21
3.1 总体概况 .... 21
3.2 出质人概况 ......... 22
3.2.1 出质人类型单一 ...... 22
3.2.2 出质人地域分布不均衡 ....... 22
3.3 质权人概况 ......... 24
3.4 质押标的概况 ....... 26
4 商业银行专利权质押贷款风险影响因素 ........ 29
4.1 宏观因素 .... 29
4.2 商业银行因素 ....... 31
4.3 出质企业因素 ....... 32
4.4 专利权因素 ......... 34
5 商业银行专利权质押贷款风险预警模型的构建 ......... 39
5.1 预警指标体系的构建 ........ 39
5.2 专利权质押贷款风险的判定方法 ..... 43
5.3 风险预警标准的确立 ........ 45
5.4 BP 神经网络模型的构建 ..... 46


6 商业银行专利权质押贷款风险预警模型的仿真实验


6.1 研究数据的获取
根据研究需要,本文需选取 4 个方面的研究数据,即商业银行风险数据、出质企业风险数据、专利权风险数据和宏观风险数据。尽管目前我国商业银行的数量已经达到了比较大的规模,然而目前的上市银行仅包括北京银行、工商银行、光大银行、华夏银行、建设银行、交通银行、民生银行、南京银行、宁波银行、农业银行、平安银行、浦发银行、兴业银行、招商银行、中国银行、中信银行等 16 家。考虑到数据的可获得性,本文以 2008-2013年上市商业银行为研究对象,计算银行风险指标。由于大部分获得专利权质押贷款的企业的财务信息披露程度有限,因此本文在 2008 年至 2013 年所有获得专利权质押贷款的企业中,选取21家上市公司和41家新三板上市公司作为研究对象,分别计算出质企业风险指标和专利权风险指标。本文将收集到的数据进行匹配,共获得 191 个专利权质押案例。剔除信息不完整的数据和无效数据共 11 个,以剩余的 180 个样本作为最终研究对象。本文首先将收集到的数据进行正向化处理,使各指标的经济意义相一致;其次,对预警指标进行正态性检验,以判断其是否适用“3”法则;第三,进行主成分分析,对 29 项预警进行降维处理;第四,确定警度判断标准,判断每个质押案例的风险状况;最后,采用 BP 神经网络方法,随机抽取 130 个质押案例为训练样本,剩余 30 个质押案例为测试样本进行仿真分析。

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结论


本文站在商业银行的角度,在文献梳理和理论分析基础上,构建了我国商业银行专利权质押贷款风险的预警指标体系。同时根据“3”法则确定风险预警标准并对专利权质押贷款风险预警区间进行划分。再利用主成分分析法对我国商业银行专利权质押贷款风险状况进行综合评估。在此基础上,构建了 BP 神经网络模型。最后根据 2008 年至 2013 年上市公司和新三板上市公司的质押案例的数据对所构建的模型进行仿真分析。研究结果表明,该模型适用于我国商业银行专利权质押贷款风险的预警。本文的主要研究结论为:
(1)本文从宏观因素、商业银行因素、出质企业因素、专利权因素四个方面着手分析专利权质押贷款风险形成的原因,并选取 29 项指标进行量化;构建了包括准入性指标和判定性指标在内的商业银行专利权质押贷款风险预警指标体系。
(2)主成分分析结果表明,商业银行专利权质押贷款风险主要来源于 9 个方面。在这 9 类专利权质押贷款风险影响因素中,出质企业营运能力、专利权自身因素以及贷款银行资产质量等三种因素所起作用最大,其次分别是贷款银行盈利能力、出质企业偿债能力、贷款银行资本充足率及流动性、出质企业盈利能力。两类宏观因素虽会影响商业银行专利权质押贷款风险,但所起作用不如专利权、银行、企业等方面显著。
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参考文献(略)

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