知识产权证券化利差定价的影响因素研究

　　摘   要

　　公允定价是知识产权证券化过程中的重要环节，也是证券成功发行和流通的保证。本文选取我国知识产权融资租赁资产支持证券产品为样本，建立多元线性回归模型，运用逐步回归法识别出影响知识产权证券化定价的关键因素。研究结果表明：在现有的定价模式下，我国知识产权证券化产品的定价受到信用水平和知识产权基础资产重组程度的显著影响。为了保证定价的公允性，在对知识产权证券化产品定价时应当注重对产品的信用情况、资产结构的审查，使知识产权证券化产品的定价与其真实的风险水平相匹配。

　　关键词

　　知识产权证券化　利差定价　资产支持证券定价

　　引言

　　大力推进体制机制创新，拓宽适合科技创新发展的多元化融资渠道，做好科技金融服务，是我国国家创新体系建设的重要内容。其中，充分运用知识产权，运用各种方式实现知识产权的市场价值，在多元化融资渠道的探索中凸显出越来越重要的作用。2014年，知识产权局等八部门联合印发《关于深入实施国家知识产权战略 加强和改进知识产权管理的若干意见》，首次明确提出鼓励金融机构开展知识产权证券化融资业务。随后鼓励开展知识产权证券化业务的政策相继出台。2020年财政部和知识产权局发布《关于做好2020年知识产权运营服务体系建设工作的通知》，依法依规推进知识产权证券化已经成为必做任务。

　　知识产权证券化融资突破了传统融资渠道对低信用企业的融资限制，且具有融资成本低、不影响融资企业资产负债水平等优势。我国首只知识产权证券化产品发行于2015年，据万得（Wind）数据，截至2023年上半年，我国已发行111只知识产权证券化产品，为科技企业融资约229.14亿元。目前，我国的知识产权证券化市场成熟度较低，相关的配套体制和技术尚不成熟。证券的价格反映其投资价值和风险状况，合理的定价是证券顺利发行和正常流通的保证。传统证券化产品的定价技术相对比较成熟，但知识产权证券化产品的基础资产具有无形性和价值波动性，其风险状况与传统证券化产品有所差异，因此，传统证券化产品的定价技术并不适用于知识产权证券化产品。本文以知识产权融资租赁证券化产品为研究对象，试图探究知识产权证券化产品定价的影响因素，并提出优化知识产权证券化定价的相关建议。

　　文献回顾

　　证券化是一种直接融资方式，其产品资产支持证券（Asset Backed Securities，ABS）既具有信用债券性质，也具有衍生品性质。现有的传统ABS定价方法主要基于这两个特性，采用利差定价模型和期权调整定价模型。其中利差定价模型的原理是将无风险利率加上信用风险补偿作为债券利率进行定价，信用风险水平受知识产权制度和知识产权估值缺陷、知识产权侵权、预期现金流不确定性、成本控制、专利诉讼等多种因素的影响。现有参考文献对利差的考虑多集中于对违约过程分布的模拟。本文认为，知识产权ABS的基础资产与信贷资产证券化产品差异较大。相对知识产权来说，信贷资产的信用风险与利率风险具有强关联性，信贷资产证券化的信用风险模型不能直接运用于知识产权ABS的定价，因此，对于知识产权ABS信用风险的建模需要进行特殊的考虑。

　　知识产权ABS定价的建模需要对其价格影响因素进行探究，我国目前还比较缺乏这一领域的研究。因此，基于现有的对其他类型ABS利差定价影响因素研究分析，本文采用实证研究方法探究知识产权ABS利差定价，通过建立多元回归模型，分析现有产品的定价特征，探讨我国知识产权ABS利差定价的决定性因素。

　　实证分析

　　（一）相关变量与假设

　　ABS具有信用债和衍生品的双重特性，且考虑到证券化融资的资产重组特性，本文以知识产权ABS的利差作为被解释变量，以基础资产特征、证券信用特征及宏观经济环境作为解释变量，探索影响知识产权ABS定价的因素（见表1），解释变量具体含义如下。

　　1．基础资产特征

　　一是发行规模。发行规模既反映了发行主体的融资需求，也凸显了资产池的规模效应，资产池的规模越大，产品越能够获得更大的边际效益，产品的流动性也越强。

　　二是到期期限。发行期限越长意味着更高的回报需求，因此，本文假设证券的到期期限与利差正相关。由于现有知识产权ABS均采用过手摊还的方式，其实际到期期限可能与预计到期期限存在较大差别，因此，本文采取证券的加权平均剩余期限（weighted-average life，简称wal）衡量到期期限，其计算公式如下：

　　其中，Pn表示证券第n期收到的本金金额，Tn表示证券定价时点距离第n期收到本金的期限，N为本金支付完成的期数。

　　三是资产重组程度。知识产权证券化的历史经验表明，单一知识产权证券化的风险较大，成功率较低，采用多种知识产权进行结构性重组，可以改善基础资产的风险状况，更利于证券化的成功。因此本文假设，知识产权证券化基础资产的重组程度越高，风险越小，资产重组程度与利差负相关。资产重组程度采用“入池知识产权数量/融资企业数量”进行衡量。

　　2．证券信用特征

　　一是证券级别。在证券化结构中，证券级别决定着其被偿付的顺序，级别越高意味着证券遭遇违约的可能性越低，因此假设证券级别与利差负相关。本文对证券级别按照其优先级别从高到低赋值：优先级=3，次优级=2，次级=1。

　　二是信用评级。证券的信用评级是通过第三人对证券的信用风险进行衡量，是投资人判断证券信用程度的重要参考。一般来说，信用评级越高，证券的风险越低。对于信用评级的衡量，本文设定的信用评级数值与利差正相关，参考通用做法进行赋值：AAA=1，AA+=2，AA=3。

　　3．宏观经济环境

　　宏观经济环境决定着资本市场的流动性，在经济收缩期，为了吸引更多的投资者，发行人必须提高发行利率，即提高证券的发行利差；反之，经济扩张期证券的发行利差则较低。

　　一是无风险利率。无风险利率反映了经济基本面的情况，本文假设无风险利率与利差负相关，采用证券同期的长期国债利率作为无风险利率，国债利率中隐含了经济增长率。

　　二是广义货币供应量（M2）增速。M2增速反映了资本面的情况，本文假设M2增速与利差负相关，采取证券发行当期的实际M2增速进行衡量。

　　（二）研究模型与样本

　　本文首先建立知识产权ABS的发行利差与解释变量的多元回归模型，观察不同因素对利差是否存在影响，然后运用逐步回归方法消除多重共线性的影响，选取重要的解释变量来对利差进行解释，最后对得到的模型进行假设检验和修正，得到我国知识产权ABS定价的利差影响因素回归模型。建立的初步多元回归模型如下：

　　本文选取我国自2019年1月至2021年10月发行的知识产权融资租赁资产支持证券产品为样本，来源于中国资产证券化分析网中“知识产权”和“专利”两个子门类中“融资租赁”交易模式的产品。经剔除信息不全的产品，最终采用24只产品的216条证券信息作为样本数据。

　　（三）研究过程与结果

　　1．回归结果

　　运用样本数据对模型进行回归分析，得到的结果如表2所示，从相关方向上来看，除信用评级与无风险利率之外，均与假设一致，但从置信度来说，在90%置信水平下，仅有证券级别、无风险利率与M2增速的相关性显著。为了进一步探究这些因素对利差的影响，有必要对模型进行修正。

　　造成上述结果的原因可能是不同的解释变量之间存在多重共线性，为了消除这种影响，本文采用逐步回归重构解释变量组合，得到的结果如表3所示。

　　由表3可见，逐步回归筛选出三个重要的解释变量分别是证券级别、信用评级和资产重组程度；证券级别与利差负相关，信用评级赋值与利差正相关，资产重组程度与利差负相关，且这三种因素在90%置信水平下均对利差影响显著，0.490的修正可决系数也显示出较好的拟合优度。

　　2．假设检验

　　为了进一步验证拟合的回归模型的可靠程度，还需要对其进行进一步验证。逐步回归已经消除了多重共线性的影响，还需要对误差项的独立性和同方差性基本假设进行验证。

　　一是异方差性。对逐步回归模型的残差进行怀特检验，得到的结果如表4所示，怀特检验的P值小于0.05，拒绝同方差的原假设，可见模型的误差项存在异方差性。

　　二是自相关性。逐步回归结果显示，DW检验值为0.955，介于下临界值0.507和上临界值2.097之间，故凭借DW检验值不能判断是否存在自相关。因而对残差进行LM检验，得到的结果如表5所示，说明随机干扰项存在一阶自相关。

　　3．模型修正

　　残差异方差性存在可能会造成回归模型的参数估计不是最佳无偏估计，显著性检验失效；自相关性可能会使得最小二乘估计量严重歪曲真实情况。为了改善上述情况，本文运用加权最小二乘法对逐步回归模型参数进行估计来消除影响。加权最小二乘法进行修正后得到的回归结果如表6所示，可见采用加权最小二乘法的回归模型拟合优度较好，各解释变量均显著，修正可决系数达到0.932。随后，本文再次对模型进行怀特检验和LM检验，检验结果见表7、表8，结果显示异方差性和自相关性已消除。

　　综上分析，最终得到我国知识产权ABS定价利差影响因素回归模型为：

　　实证结果显示，证券的发行规模、期限和宏观经济因素对利差的影响并不显著，我国知识产权ABS定价利差主要受到证券的级别、信用评级及基础资产的资产重组程度的影响。证券级别越高，信用评级越高，基础资产重组程度越高，发行利差越低，与本文假设相一致。从影响程度来看，信用评级每提高一个等级，利差降低71.1BP；证券级别每提高一个等级，利差降低69.4BP；资产重组程度每提高1个基点，利差降低8.3BP。

　　结论与建议

　　（一）我国知识产权ABS的利差定价主要受其信用水平影响

　　证券级别和信用评级均与利差呈负相关，证券信用状况越好，利差越小。信用评级可以反映证券的违约风险，是投资人决策的重要参考。在证券化融资中，往往采用信用增级措施来确保债务本息的按时支付，以提高交易的安全性与质量，从而提高证券的信用评级。而证券进行优先/劣后的级别划分，也是信用增级的方式之一。我国发行的知识产权ABS大多数都采用了多种信用增级措施，信用评级也处于较高的水平，发行利差较低，发行方能以较低的融资成本获得资金。然而从实际操作情况来看，如果债务主体和信用增级主体违约关联度较高，则交易的真实信用水平就会低于信用评级，知识产权ABS的发行利差就会被低估，造成证券的风险补偿不足。特别是在存在道德风险的情况下，利用信用评级偏差获得低成本融资，损害投资人利益，可能会影响知识产权ABS的良性发展。

　　因此，对知识产权ABS定价时，应当注重对产品的信用情况审查，保证信用评级的准确性。通过不同的增信措施的选取，产品可以达到相同的信用评级水平，但其风险状况却存在差异。出于成本和技术考量，我国知识产权ABS的增信措施多采用内部增信，外部增信只作为补充或附加的信用支持，这样的增信结构抵御现金流风险的能力较差，产品的真实信用情况可能被高估，因此，应对产品的增信结构进行审查，特别是对于增信措施单一、增信主体单一或增信主体之间风险联动性高的情况，应进行更为严格的审查，避免其信用水平被高估。

　　（二）我国知识产权ABS基础资产的重组程度对利差有显著影响

　　入池的知识产权需要在债务主体、时间和空间上形成一定的结构，实现风险收益的重新组合与分割，均衡证券化过程，从而达到分散风险的目的。从原理上来说，知识产权组合的结构特征越明显，风险越分散，违约风险越低，发行利差越小。因为高度同质化或同行业的知识产权有可能无法抵御系统性风险，造成同一时间大规模违约，需要不同类别的多种知识产权进行资产结构化重组。本文选取“入池知识产权数量/融资企业数量”来衡量知识产权ABS的资产重组程度，得到的实证结果与假设相同，即资产重组程度越高，证券的发行利差越小。然而从实际操作角度来看，虽然证券化融资的基础资产实现了风险隔离，但实际的偿债主体还是企业，如果入池知识产权数量充足但偿债主体单一，还是有可能造成较大的违约风险。

　　因此，对知识产权ABS定价时，应多维度考量资产重组结构，除知识产权的数量、种类、行业等因素，还应关注偿债主体的集中程度，对于集中程度较高的产品的偿付风险进行有效识别，避免产品实际风险被低估。

　　参考文献

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　　◇ 本文原载《债券》2024年5月刊

　　◇ 作者：大连理工大学公共管理学院博士研究生　柴鑫慧

　　◇ 编辑：涂晓枫　杨馥竹　廖雯雯