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user: 4. 实证结果与分析 4.1. 变量及数据来源 自2013年后国家知识产权局数据库不再公布质押企业名单。而有专利权质押融资需求的企业多为科技型中小企业，出于数据可得性等方面的考虑，本文中的出质企业主要从我国新三板公司中筛选。去掉1) 2016、2017年度没有专利权质押的企业；2) 企业出现重大亏损的ST企业；3) 相关财务数据存在缺失的企业。首先通过查看新三板企业年报，获取企业专利权质押融资额及利率等相关质押信息，再由国家知识产权局专利质押保全检索库确定被质押专利申请号，最后基于Incopat专利数据库收集质押专利特征信息。样本数据共收集120家新三板科技型企业的专利数据，共128笔质押专利融资，448个质押专利，其中共有268个发明专利。 在变量选取及衡量方面(见表1)，因变量为专利质押融资额度的对数。由于专利质押数量以组合质押情况居多，自变量中对专利属性的计算采用平均计算法，根据每笔质押合同中各专利属性合计除以专利质押数量。控制变量中企业经营状况数据采用wind数据库中的数据，对资产规模取对数，是否为政策性或国有银行、是否有质押经历、是否有第三方企业担保则采用虚拟变量计量。根据变量间皮尔森相关系数表明相关性较弱，可以直接用于后续的回归分析。由于篇幅原因，相关性分析结果未放入文中。数据描述性统计见表2。 4.2. 实证回归分析 通过STATA12.0对影响因素进行多元回归分析，所产生VIF均小于5，这些结果表明自变量之间不存在显著的多重共线性，样本数据符合多元线性回归的基本假设和要求，回归分析结果见表3。回归模型显示，在专利特征方面，专利质押数量、质押实用新型专利占比、文献数量、权利要求数对专利质押融资有显著正向影响，与假设一致，专利家族被引用数与假设方向相反，IPC数量假设未得到印证。在企业特征方面，企业规模、企业年龄、企业偿债能力对专利质押融资额有显著正向影响。此外，第三方担保机构的调节效应与假设一致。 Table 1 Explanatory variable descriptio 变量类型 变量名称 变量符号 计算方式 因变量 专利质押融资金额 Ln (P_price) Ln (每笔专利质押融资金额) 自变量 质押专利数量 P_num 每笔专利质押数量 质押新型实用专利数量占比 Ptype_num 质押新型实用专利数量/质押专利数量 专利IPC个数 IPCs 平均专利IPC分类个数 专利家族被引用次数 PFamilycites 平均专利家族被引用次数 文献页数 Pages 平均文献页数 权利要求数 Pclaims 平均权利要求数 专利同族数 Pfamily 平均专利同族数 调节变量 是否有第三方企业担保 Models 是为1，否为0 控制变量 企业规模 Ln (Size) Ln (资产总数) 企业年龄 Age 自成立起到专利质押年份 偿债能力 LET 资产负债率 盈利能力 ROE 净资产收益率 研发能力 R & D 研发投入总额/营业收入 成长能力 Growth 每年营业收入增长率 贷款利率 Rate 每笔专利质押利率 是否为政策性或国有银行 Bank 是为1，否为0 是否有质押经历 Exp 是为1，否为0 表1. 变量说明 Table 2 Data descriptive statistic 变量 N 最小值 最大值 均值 标准偏差 Ln (P_price) 128.00 5.30 8.01 6.19 0.67 P_num 128.00 1.00 11.00 3.50 2.69 Ptype_num 128.00 0.00 3.00 0.40 0.50 IPCs 128.00 1.00 13.33 2.38 1.69 PFamilycites 128.00 0.00 14.00 2.30 2.40 Pages 128.00 4.64 27.67 8.58 3.56 Pclaims 128.00 1.29 17.33 5.63 3.01 Pfamily 128.00 1.00 6.50 1.76 1.01 Models 128.00 0.00 1.00 0.27 0.44 Ln (Size) 128.00 7.85 11.66 9.59 0.87 Age 128.00 7.00 23.00 14.22 4.22 LET 128.00 18.27 75.49 42.99 13.33 ROE 128.00 −6.76 44.17 16.84 13.53 R&D 128.00 1.32 43.97 8.93 8.05 Growth 128.00 −43.97 226.02 37.54 46.21 Rate 128.00 4.35 9.60 6.45 1.46 Bank 128.00 0.00 1.00 0.19 0.39 Exp 128.00 0.00 2.00 0.32 0.57 表2. 数据描述性统计 Table 3 The impact of patent characteristics and business characteristics on patent pledge valu 变量 模型1 模型2 模型3 模型4 Ln (Size) 0.513*** 0.293*** 0.145* Age 0.032* 0.027* −0.021 LET −0.020* −.008* −0.017*** ROE 0.004 0.003 0.006 R&D 0.030* −0.027* −0.062*** Growth 0.001 0.002 0.002* Rate −0.027 0.015 −0.109** Bank −0.232** −0.019* −0.255* Exp −0.111 −0.041 0.114 P_num 0.088*** 0.106*** 0.172*** Ptype_mu −0.201* −0.260* −0.279** IPCs 0.034 0.023 0.070** PFamilycites −0.082** −0.078*** −0.100*** Pages 0.051* 0.066** 0.029 Pclaims 0.037* 0.051** 0.093*** Pfamily 0.220*** 0.065 0.121* Models 0.146* P_num* Model 0.453* Cons 0.617 5.039*** 2.455** 5.568*** R^2 0.412 0.430 0.703 0.715 N 128 128 128 128 F值 10.91*** 15.00*** 19.81*** 24.83*** 表3. 专利特征和企业经营特征对专利质押融资价值的影响 *p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001。 模型1仅考虑了控制变量的影响，模型2考虑了专利特征的影响，模型3考虑了专利特征及企业特征的综合影响，模型4在模型3的基础上加入了是否有第三方担保机构的调节变量。 根据表3对模型1的回归分析结果可以看出，企业属性中仅企业规模、企业年龄、偿债能力、研发能力、是否为政策性或国有银行变量显著。结合模型1、2、3可以看出，专利属性能明显削弱企业经营属性的显著性。在专利属性维度中，专利质押数量、文献数量、权利要求数对专利质押融资有显著正向影响，与假设H1、H5、H6一致，质押实用新型专利占比、专利家族被引用数显著负向影响，假设H2得到印证，H4未成立。专利质押数量越多，专利权质押融资越高。平均每多质押一件专利，因变量平均增加0.106，即专利融资额提高增加17.6%，相当于平均融资额度增加51万元。专利文献页数越多，间接表明专利包含的技术复杂度越高，技术被其模仿的难度越高。文献页数显著影响说明新三板企业质押专利存在一定的技术壁垒，高技术价值的专利更容易获得高额专利质押融资额。质押实用新型专利占比负向影响说明当质押专利组合中，实用新型专利的比例较高时，会显著降低质押融资额度。这与已知的经验一致，发明专利的价值远高于实用新型专利，银行更偏好为质押发明专利提供更多的贷款。 值得注意的是，专利家族被引用数对专利质押融资额度有显著负向影响。部分学者认为国内专利被引用次数无法体现专利价值，主要是因为专利被引通常需要5年甚至更长的时间，无法预计未来的被引次数。与专利被引用数相比，专利家族被引用数更多，理论上能更好的体现专利价值。根据样本数据的情况导致其系数为负的可能原因是由于专利质押数额较高的专利组合往往数量较多，被平均后，数额较高专利组合拥有的平均家族被引用数笔单笔质押的反而更少。此外，专利IPC数量对专利质押数量不显著，假设H3不成立。这可能意味着，我国质押专利的分类较单一，专利产业化方向多样性受限。专利同族数量在模型2中存在显著正向影响，这与已有的研究一致。对于高价值专利企业普遍会为质押的专利在不同国家或地区申请更多的同族，专利维护费用远高于一般的专利，国际竞争力更强，间接表明专利的潜在经济价值更高。但在模型3中显著性被削弱，可能是受部分企业特征影响。 企业经营状况是银行发放质押贷款的重要参考属性，这直接关系到企业偿还能力和银行所需承担的风险大小。结合模型1、模型3，在控制变量中，企业规模、企业年龄对专利质押融资额有显著正向影响。对于高新技术企业而言，专利研发及产业化过程需要大量资金投入，因此企业规模越大，资产越雄厚，企业抵御风险能力越好。新三板企业普遍为中小型体量的企业处于成长期，企业年龄越大意味着行业经验更丰富。而企业偿债能力、研发能力对专利质押融资额有显著负向影响。企业偿债能力直接关系到企业是否在未来有能力还款，资产负债率越低，偿债能力越好。通常情况下企业研发投入越多说明企业研发实力更强，创新水平更高。但在模型中企业研发能力系数为负，这可能是由于对于新三板科技性企业在研发投入占营收比例越高，对企业经营现金流的占用影响越大，与以往研究的大型企业不同，这反而增加了企业偿还贷款的风险，影响了银行的放贷规模。此外，企业盈利能力和企业成长能力在结果中并不显著，可能是由于新三板高新技术企业的净资产收益率尽管能反映企业净资产的收益水平，但并不能全面反映一个企业的资金运用能力，无法充分体现企业的现金流水平。 与银行相关的控制变量中，是否有过质押经历对利质押融资额度没有显著影响。在模型4中贷款利率显著负向影响，说明银行在确定贷款利率仍会以风险度为依据，风险度越高，利率定价越高。特别的是，是否为政策或国有银行对专利质押融资额度存在显著负向影响。这与薛明皋（2013）的研究结果不一致。该研究认为当贷款银行为国有银行或政策性银行时，企业能获得比从商业银行更多的质押贷款。但在样本数据中，放贷企业多为地方的城商行，政策性银行和国有四大行的放贷占比较少，本文认为差异原因一是前者的研究样本较早，政策初期国有银行更倾向于积极响应政府号召。随着政策的不断推广实施，地方城商行的对风险控制的要求比国有银行相对较弱，放贷速度更快，而国有银行风险厌恶程度更高，新三板科技企业更愿意选择城商行进行质押贷款的融资。 根据模型4对调节效应的结果，可以看出，第三方担保机构的参与能显著正向调节专利质押数量对专利质押贷款融资额度的影响。当专利质押中有第三方担保机构加入时，通过三方分担风险，银行普遍愿意提高放贷额度，且企业也更容易以一两件发明专利获得单笔高额质押融资。因此，三方担保模式尽管程序更加复杂，但对企业获取高额质押融资、减轻银行风险更有益。