基于实物期权的专利组合估值方法研究*

2021-06-22 11:56翟东升陈曾曾马自飞

情报杂志 2021年6期

翟东升陈曾曾徐硕马自飞

(北京工业大学经济与管理学院北京 100124)

0 引言

近年来，我国在技术创新和知识产权领域取得了诸多的进步，专利申请量位居世界第一并且数量逐年递增，但专利成果转化率与专利产业化水平不高的问题亟待解决。针对这一情况，相关部门发布一系列文件，旨在促进专利运营健康发展，并在重点领域探索专利运营新模式。在专利运营中，专利资产的转让、许可、诉讼及质押等过程都直接涉及专利资产估值问题。因此，如何客观、合理地对专利资产进行估值分析，更好地促进专利资产的有效转化与运营就成为了学界重点关注的研究方向。与此同时，在目前的市场环境下，专利运营的对象往往并非单一专利，而是一组专利，所以针对专利组合实施有效的估值是一个符合现实需求的重要课题。本文在这一现实背景的基础上，提出一种基于实物期权理论的专利组合估值方法。针对企业专利组合，通过在估值过程中采用LSTM时间序列预测、专利组合分析和最小二乘蒙特卡洛模拟等方法，提高估值过程的合理性，以求达到更好的估值效果。

1 研究现状综述

价值是来自所述资产的利益，具体到专利而言，可以认为是专利权帮助形成的现金流，这也是驱动企业专利决策的直接原因，而专利估值分析便是试图确定一个企业的专利相关决策的净经济效益[1]。专利价值具备一定的隐秘性，难以直接观测和评价[2]。传统评估中通常使用成本法、市场法或收益法来进行专利估值，但这三种方法各存在一些局限，评估时容易产生偏差[3-4]。由于专利权具有类似期权的一些特性，所以引入期权概念的实物期权法成为目前专利估值的研究热点之一。实物期权法[5]在收益法的基础上进一步考虑了独立于基础机会的期权价值，考虑了不确定环境下投资者的柔性决策价值和投资资金的时间价值，在不确定性较强的专利权评估方面具有较强的优势[6]。同时，实物期权与金融期权具有相似的性质，所以可以遵循期权定价方法对其进行估值[7]。

国内外很多学者使用实物期权理论对专利估值进行了探索，形成了大量成果。Ernst[8]等人借鉴实物期权思想，建立专利价值理论模型，对比有无专利保护的研发项目，运用蒙特卡洛模拟方法估值专利。Agliardi和Agliardi[9]将模糊思想嵌入实物期权法，讨论了不同背景下专利价值受时间和诉讼发生率影响的情况。在具体的估值过程中，相关研究通常先使用收益法计算专利的基础净现值，即当前专利的基础价值，不包含未来灵活决策机会的价值。之后再加上专利的实物期权价值，在期权价值计算上大多数研究采用了二叉树模型或Black-Scholes公式。同时，模型中各参数的确定对最后结果有直接影响，不少学者也针对这一问题进行了深入研究。如苑泽明等人[10]以知识产权质押融资为现实背景，采用因子分析法确定知识产权估值时收益分成率的评价体系及权重。二叉树模型方面，林晨[11]应用实物期权法，结合技术生命周期理论动态确定各阶段的利润分成率和折现率，再利用二叉树模型计算期权价值，最终得到某专利的价值。冯文娟[12]在收益法基础上，利用技术生命周期理论来确定实物期权类型，并通过二叉树模型计算专利的期权价值。Black-Scholes公式方面，唐永忠和邱奇[13]应用实物期权法对我国铁路专利价值进行评估，以某一专利为例进行实例验证，通过Black-Scholes公式计算专利的实物期权价值，将结果与成本法和收益法的结果进行了对比。Black-Scholes公式假设标的资产价格服从几何布朗运动，还有学者从这一角度出发，对专利资产价格描述方式进行了更多讨论。葛翔宇等人[14]分别用跳扩散模型与扩散模型描述产品发明专利池的收益与成本，并使用蒙特卡洛模拟方法分不同情况进行了数值模拟。周艳丽等人[15]建立了动态实物期权定价模型，考虑投资成本、时间和现金流的不确定性，同时在专利期权中加入放弃期权并利用蒙特卡洛模拟方法进行了数值模拟。另外，波动率是描述资产价格变动的一个重要参数，Chang等人[7]讨论了不同模型下，波动率对知识产权期权价值的影响情况。胡明坤[16]指出专利估值时合理确定实物期权模型中波动率参数的困难性，并采用蒙特卡洛模拟方法针对这一问题进行了研究。

不过，这些研究在估值对象上大部分针对单一专利，而在当前全球专利运营与竞争快速发展的态势下，将企业专利资产视为整体进行估值则更能体现企业技术资产的总体价值。针对专利组合估值，许泽想[17]以某新兴产业创业期企业为例，运用二叉树方法对专利组合进行定价。靳晓东与谭运嘉[18]建立模式转换算法下的三叉树模型，评估专利资产证券化背景下的专利组合价值。Lawryshyn等人[19]将多专家评价与动态一致性模型结合，获得合理的现金流数据输入实物期权模型，在此基础上利用匹配方法实现专利组合的优化调整。

综上所述，目前应用实物期权思想的专利估值研究主要集中于对单一专利的估值，针对专利组合的估值研究相对较少。同时，在估值时对收益进行预测的方法较为简单，预测准确性有限。另外，采用实物期权法计算期权价值时，不少研究没有针对实物期权类型的确定方式进行更多讨论。在期权价值计算上，除上述两种模型外，BAW模型[20]及最小二乘蒙特卡洛模拟方法(LSM)[21]等都可以实现实物期权价值的计算，特别是解决美式期权的定价问题。最小二乘蒙特卡洛模拟方法在计算效率等方面有一定优势，并且对于具备美式期权特征的专利组合而言也比较合适。因此，本文提出的基于实物期权的专利组合估值方案与处于专利运营环境下的企业专利决策问题更为契合。

2 基于实物期权的专利组合估值方案设计

2.1基本理论及思路与单一专利相比，专利组合可以发挥单个专利所不能发挥的效应，是企业针对自身实力和外部环境所做出的组合战略决策的结果[22]。从结构上来看，企业专利组合内部隐含着与各个产品相关联的“小专利组合”，而这些“小专利组合”之间还存在着交叉等复杂的结构关系。本文所考虑的专利组合，其实质也可以理解为与产品关联的“小专利组合”的并集，是将企业当前所拥有的专利视为一个整体，根据实物期权理论对该专利组合进行估值，即：

专利组合价值=基础净现值+期权价值

(1)

基础净现值采用收益法确定，具体公式为：

(2)

其中，PV为专利组合的基础净现值，Ri为第i期企业的收益，α为收益分成率，r为折现率，T为收益期限。

在使用收益法计算基础净现值之后，结合实物期权模型，使用Longstaff与Schwartz提出的最小二乘蒙特卡洛模拟方法[21]计算期权价值以得到专利组合价值。将专利组合视作标的资产，假设其价格服从几何布朗运动，则风险中性条件下，任一时刻t专利组合的价格为：

(3)

其中，PV为基础净现值，rf为无风险利率，σ为专利组合收益波动率，Wt为标准布朗运动。

美式期权在到期前任意时刻可以行权，所以定价的关键是要确定最佳行权策略。假设期权到期时刻为TS，且期权仅能在有限的H个时间点执行，即将TS分为H个区间，0=t0≤t1≤…≤tH=TS。当H足够大时，可以将该过程近似看作连续过程，计算得到美式期权价值。

在到期时刻TS=tH时，无论行权与否，所能获得的现金流可以通过专利组合价格StH与执行价格K计算得出。对于其余时刻th(0

在风险中性条件下，对于蒙特卡洛模拟路径ω，在th时刻继续持有期权的价值可近似表示为：

F(ω,th)≈a0L0(Sth)+a1L1(Sth)+a2L2(Sth)

(4)

利用专利组合在th时刻的价格Sth与对应路径上未来现金流的折现值进行最小二乘回归可以得到a0、a1与a2，代入公式(4)可以求得此时期权的持有价值。

从最后一时刻开始逆向求解，利用最小二乘回归得到期权的持有价值，与行权价值比较后确定是否行权，不断向前重复这一过程，直到0时刻。由此，可以得到每条路径上的最优行权时间及期权收益。最后，将所有路径上的期权收益以无风险利率折现，求其均值就可得出专利组合的期权价值。

同时，本文还重点针对企业未来预期收益的预测、收益分成率的确定以及实物期权类型的判断进行了研究。该基于实物期权的专利组合估值方案(如图1)可以为企业专利组合估值提供一个参考思路，为企业专利运营和决策提供数据支撑。

图1 基于实物期权的专利组合估值方案

2.2收益法参数确定

2.2.1 企业未来预期收益在对企业未来预期收益进行预测时，首先需要确定合适的收益量度。在评估实践中，自由现金流、税前收益和营业利润等都常常被用来衡量企业的收益。由于在评估时，需要尽可能获取一个企业收益的净值，结合实际情况，本文选用营业利润并扣除与之相对应的所得税，将以此求得的净收益作为度量企业收益情况的指标。

在预测方面，本文选用LSTM网络来解决这一问题。企业的历史收益数据实际上是一组时间序列数据，而深度学习模型在金融时间序列预测问题上有其自身优势，目前已广泛应用于金融资产收益率、价格或波动率的预测之中。作为一种适用于时序数据的经典深度学习模型，LSTM网络可以有效地学习长期相关性，性能优于传统模型，这样的特点有助于其应用于金融时间序列预测[23]。所以，本文通过建立双层LSTM预测模型对企业未来预期收益进行预测，以克服过往研究中简单预测的不足，求得更精准的预测结果。

2.2.2 收益分成率企业未来预期收益是专利资产与其他资产相结合，共同发挥作用所创造的收益。单独对专利组合进行估值，需要将专利组合的预期收益与其他资产收益剥离开来，实践中常使用收益分成的方法来进行计算。收益分成率是无形资产所创造的收益占资产组总收益的比值[24]。借助这一指标可以从总收益中确定专利组合所创造的收益。本文选用综合评价法，结合国际惯例确定专利组合的收益分成率。

根据表1中的统计数据可以确定被评估专利组合的收入分成率范围。之后，通过分析专利组合价值的影响因素，构建评价指标体系，利用AHP方法确定各指标权重，形成综合评价表，以确定收入分成率调整系数。经过梳理文献并参考相关指标体系，结合实际情况，本文选取了法律、技术和经济三个维度共16个指标，之后使用AHP方法，通过调查问卷的方式对多位专家进行调研，确定了各指标权重，具体如表2所示。

表1 联合国工业发展组织针对各国技术贸易合同分成率范围的调查结果(基于销售收入)

表2 调整系数综合评价指标及权重

综合评价评分标准根据被评估专利组合所在技术领域、企业所在行业和竞争对手等综合情况分析确定，合理评估后确定调整系数。最终，根据以下公式确定收入分成率。

αsr=q+(p-q)×c

(5)

其中，αsr为收入分成率，p为取值范围上限，q为取值范围下限，c为调整系数。

因为前文选取的收益衡量指标并非销售(营业)收入，所以还需对收入分成率进行相应换算，以保持二者口径一致。具体公式如下：

(6)

(7)

其中，α为收益分成率，αsr为收入分成率，γ为净收益率，NI为净收益，OI为营业收入。

2.2.3 折现率本文采用资本资产定价模型(CAPM)确定折现率，其公式为：

r=rf+β×(rm-rf)

(8)

其中，r为折现率，rf为无风险利率，β为贝塔系数，用于衡量资产系统性风险，rm-rf为市场风险溢价。

2.2.4 收益期限专利组合的收益期限与组合中专利的有效期直接相关，而发明专利相对于实用新型专利和外观设计专利而言，对于专利组合有效性的影响更为显著。因此，本文使用专利组合中发明专利的平均剩余有效期来作为专利组合的收益期限。实物期权模型中的收益期限参数与收益法中的相同，下文不再单独说明。

2.3实物期权法参数确定

2.3.1 隐含实物期权类型在使用实物期权法对专利组合进行估值前，应确定被评估专利组合中所隐含的实物期权类型。专利权人在专利到期前可以随时对专利做出处置，因此专利组合所包含的实物期权可以看做是美式期权。另外，可以通过对专利组合的技术发展态势和市场前景进行分析判断，从而确定其为看涨期权或看跌期权。专利组合分析方法是通过建立一系列能够衡量专利潜在价值的定性或定量指标，科学合理地比较专利主体的技术创新情况，进而评估其技术领域发展态势的方法[25]。

基于这一思路，本文通过确定技术先进性和技术稳定性两个指标，建立二维专利组合分析模型，使用incoPat专利数据库给出的技术稳定性及技术先进性得分(满分10分)计算专利组合平均得分，从而判别专利组合发展态势与市场前景，以此确定专利组合的期权类型。

2.3.2 基础净现值专利组合基础净现值是收益法的评估结果，上文已经得出。

2.3.3 执行价格专利组合实物期权中的执行价格可以理解为专利组合技术的投资成本，所以专利组合的执行价格可根据企业过去数年的研发投入情况合理确定，本文选用研发投入均值作为专利组合的执行价格。

2.3.4 无风险利率无风险利率指的是投资一项没有任何风险的投资对象可得到的收益率。具体到评估实践中，往往采用国债利率予以替代。本文选用与专利组合收益期限相近的国债利率作为无风险利率。

2.3.5 收益波动率在实物期权法中，专利组合收益波动率是对最终结果有直接影响并且比较难确定的一个参数。专利作为一种无形资产，对企业整体收益情况有着相当程度的影响，特别是对于技术驱动型企业来说更是如此。本文利用企业股票的历史收益数据计算其历史波动率，以这一数据来近似替代实物期权法中的收益波动率。主要公式如下：

(9)

其中，uz和Dz分别为第z日的对数收益率和收盘价。当有n个uz的观测值时，就可以得到日波动率：

(10)

(11)

3 实证分析

3.1案例背景及数据来源A公司是一家生物医药高科技企业，2004年8月正式在深圳证券交易所上市，成立三十余年不断发展，目前在国内体外诊断领域属于龙头企业，拥有行业内处于领导地位的自主品牌。公司以分子诊断技术为主导，同时兼顾临床检验试剂与仪器的研发、生产和销售，并且在国内拥有多家连锁独立医学实验室。作为一家高新技术企业，A公司立足于自主创新，产品储备丰富，目前拥有数十项专利。因此，以专利组合视角对A公司的专利进行估值在企业专利运营、技术转移或融资并购上都有重要的意义及必要性。并且A公司为上市企业，其财务数据公开可得，便于估值实践操作。本文研究中，A公司专利数据来源于incoPat专利数据库，检索日期为2020年5月25日(评估基准日)，当日以当前专利权人为A公司检索，共得到71个有效中国专利。A公司相关金融数据来源于Wind金融终端。

3.2收益法估值首先，利用企业历史收益数据进行预测。A公司上市十余年，公开数据中共可获取67个连续季度的营业利润数据，本文以这些数据为基础进行预测。对数据进行预处理，选取时间步为4步后共有63条数据，按时间顺序以8：1的比例划分为训练集与测试集，输入LSTM时间序列预测模型进行预测。预测模型为双层LSTM模型，每层参数units=128，input_shape=(4,1)，激活函数为relu，两个Dropout层参数分别为0.2和0.4。结果表明该模型在训练集上效果良好，测试集结果一般。考虑到原始数据中有个别离散点对结果影响较大，同时遵循收益预测的稳健性原则，综合判断该模型能较好反映A公司历年收益波动情况，采用滑动预测方式应用其对未来10年季度营业利润进行预测，结果如图2所示。

图2 企业季度营业利润预测结果

A公司属于生物医药行业，收入分成率范围参考表1中制药行业取值为2.5%～4%。结合A公司及其所属行业等实际情况确定综合评价评分标准，评分标准如表3所示。

表3 调整系数综合评价评分标准

A公司共有71个有效中国专利，其中63个为发明专利，incoPat保护范围平均得分8.48分，发明专利平均剩余有效期9.23年，无专利涉及过诉讼。相关技术领域近年发展趋缓，A公司专利增长情况有所波动，其专利组合技术覆盖相对集中。专利组合中的技术可替代性较低，incoPat技术先进性平均得分7.04分，多数专利形成产品，产业化程度非常高，专利平均同族数量为1.89个。近年来体外诊断领域政策利好，特别在当前新冠背景下，行业未来潜力巨大。A公司产品应用比较广泛，具备一定的市场占有率，总体竞争情况一般，共有8次专利运营实践，相对较少。分析A公司专利组合的基本情况，在法律、技术和经济三方面对其进行评分，得到综合评价结果如表4所示。

最终，评分后确定的收入分成率调整系数为70.03%，根据公式(5)计算得到收入分成率为3.55%。

根据A公司2010-2019年财务数据及公式(7)计算净收益率并求其均值，得到A公司的平均净收益率为8.25%。再根据公式(6)最终得到收益分成率为43.03%。

根据公式(8)计算折现率，无风险利率rf参考2020年5月25日的10年期国债到期收益率确定为2.69%，由Wind金融终端查询得到A公司的β值为0.94，市场风险溢价经计算为0.57%，最终得到折现率为3.23%。

A公司的63个发明专利的平均剩余有效期为9.23年，由此确定收益期限。

表4 调整系数综合评价表

最终确定收益法估值结果为46174.02万元，具体见表5。

表5 收益法计算表

3.3实物期权法估值利用二维专利组合分析模型对A公司专利组合进行分析，A公司全部71个有效专利的技术稳定性平均得分为8.83分，技术先进性平均得分为7.04分。综合来看，A公司的专利组合技术稳定性强，技术先进，未来技术及市场发展前景良好，因此可以看做是看涨期权。

除基础净现值、无风险利率和收益期限已确定外，还有执行价格和收益波动率需要确定。执行价格采用A公司2013-2019年研发投入均值，为12571.68万元。

收益波动率计算使用评估基准日前一年A公司收盘价数据，根据公式(9)和公式(10)计算得到日波动率。2019年共244个交易日，根据公式(11)转化为年波动率，最终得到收益波动率为0.53。

参数确定后，使用最小二乘蒙特卡洛方法计算期权价值，实现工具为matlab R2019b，输入参数如下：PV=46174.02；K=12571.68；rf=0.0269；σ=0.53；T= 9.23；模拟路径数100000，每条路径1000个区间。最终计算得到A公司专利组合的期权价值为39295.50万元。

专利组合价值是基础净现值与期权价值的加和，为85469.52万元。

3.4结果分析由实证结果可以看出，应用实物期权法对专利组合进行估值后，其结果远高于仅考虑基础净现值的收益法。如仅使用收益法，忽略了专利权的期权性质，很可能会低估专利组合的价值。特别是对像A公司这样经营规模大，专利数量多的企业而言，结果偏差会更为明显。而使用实物期权法对企业专利组合进行估值，包含了这一部分潜在的选择价值，灵活性更高，企业进行专利决策时参考依据将更为全面。由此可见，在对像专利这样不确定性较大的资产进行估值时，实物期权法的结果更为合理，有助于避免企业因当前收益的波动而放弃投资机会，对远期经营造成风险。

4 结论及展望

本文在总结分析传统专利估值方法的基础上，进一步考虑专利组合的期权价值，应用实物期权法对企业专利组合进行估值。在对企业未来预期收益进行预测时，采用了更为有效的LSTM时间序列预测方法，并利用专利组合分析方法判定实物期权类型，进而通过最小二乘蒙特卡洛模拟方法求解期权价值，提高了估值过程的合理性，增强了估值结果的说服力。同时，通过对A公司的实例分析证明了方法的可行性与有效性，为专利组合估值提供了一种新的思路。合理的估值结果可以直接为企业专利决策提供数据支撑，同时也可以促进专利运营的有效实施与健康发展，从而推动专利成果有效转化和实施，具有重要的管理和政策意义。