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(山東科技大學 經濟管理學院，山東 青島 266590)

一、引言

隨著國家創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略的實施，科技型中小企業(yè)逐步成為我國科技創(chuàng)新的主體和經濟增長的推動力。自2008年我國實施《國家知識產權戰(zhàn)略綱要》以來，知識產權事業(yè)快速發(fā)展，但由于科技型中小企業(yè)自身規(guī)模小、資金少，并缺少相應的用于抵押的實物資產，使得科技型中小企業(yè)難以通過現(xiàn)有傳統(tǒng)的融資渠道解決資金缺口問題，科技型中小企業(yè)融資難題深受社會各界的廣泛關注。為此，我國于2008年底開始知識產權質押融資試點，旨在引導企業(yè)采取知識產權質押等方式實現(xiàn)知識產權的市場價值，有效緩解擁有知識產權的創(chuàng)新型企業(yè)的融資瓶頸。21世紀以來，全球知識經濟蓬勃發(fā)展，企業(yè)、社會也逐步意識到知識產權等無形資產對企業(yè)競爭力的重要貢獻。企業(yè)將專利權、商標權以及著作權等知識產權作為抵押物引入融資領域，通過知識產權質押融資為科技型中小企業(yè)融資開辟了一條新的融資路徑。在學術研究方面，知識產權質押融資為解決科技型中小企業(yè)融資難題提供了理論支撐與有效路徑。但在現(xiàn)實實踐中，知識產權質押融資在我國仍處于起步階段，發(fā)展滯緩，尚未充分發(fā)揮其功能與作用。隨著我國知識產權申請授權數量的快速增長，如何推進知識產權質押融資，加快知識產權產業(yè)化、市場化與商業(yè)化，增強科技競爭力，拓展金融機構知識產權服務業(yè)務，創(chuàng)新金融產品，緩解銀行抵押貸款對不動產依賴度過高的問題，全面推動實施創(chuàng)新驅動戰(zhàn)略、建設創(chuàng)新型國家，成為亟待研究的課題。因此，探索我國知識產權質押融資的關鍵問題，尋求知識產權質押融資的熱點領域以及拓展趨勢，以期推動我國知識產權質押融資理論的深入研究，并為知識產權質押融資的實踐提供參考和指導，促進我國知識產權質押融資的持續(xù)健康發(fā)展。

二、文獻綜述

知識產權質押融資是指企業(yè)將其所擁有的合法的知識產權質押給銀行等金融機構或者擔保機構，從而獲得一定數額的信貸額度，有效緩解企業(yè)融資困境的一種新興融資手段。知識產權質押融資為解決科技型中小企業(yè)融資難的問題提供了有效路徑，有利于促進科技成果的轉化和科技型產業(yè)的快速成長，從而帶動整個產業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。我國學者主要從知識產權價值評估、知識產權質押融資模式以及商業(yè)銀行知識產權融資操作等角度進行研究。

鄭成思(1998)[1]認為知識產權的價值評估是不同于動產和不動產價值評估的一個特殊領域。針對不同的知識產權標的，在商標評估、商譽評估、專利評估、商業(yè)秘密評估和版權的評估中有各自不同的特點。萬小麗、朱雪忠(2008)[2]基于專利價值的時效性、不確定性和模糊性，利用層次分析法以及模糊綜合評價法從理論的角度進行了分析，為專利價值評估提供了一種新方法。張伯友(2009)[3]認為企業(yè)經營風險和知識產權風險是影響知識產權質押融資的主要因素，而風險分解以及分步控制則是知識產權質押融資順利推進的關鍵。劉潔(2012)[4]指出應對知識產權質押融資風險除了外部環(huán)境的保障和風險分擔外，提高金融機構自身的抗風險能力對推行知識產權質押融資至關重要；金融機構應對知識產權質押融資的風險策略分為事前風險防范機制和事后風險預警及風險分擔機制。鄧彥、郭菡墨(2013)[5]歸納總結了“北京模式”“浦東模式”“武漢模式”的特點以及不足，提出了構建知識產權質押融資的一種新的以市場為主導的發(fā)展模式，并提出建立負責交易信息共享的知識產權交易平臺。周正柱、朱可超(2015)[6]基于國內外知識產權價值評估的研究進展，對知識產權價值評估的影響因素、指標體系以及評估方法進行了分析和總結，指出我國知識產權價值評估領域主要存在法律方面的缺陷，應該出臺更加完善的法律法規(guī)，建立權威的評估機構以及構建適合我國市場的價值評估方法和模型。陳會英、莊昕(2016)[7]依據植物品種權所具有的權屬性、登記生效性和不確定性等特點，結合植物品種權質押融資的流程和相關因素，概括歸納了植物品種權質押融資的法律風險、評估風險、經營風險以及變現(xiàn)風險，并對其成因進行了分析。宋新軍(2018)[8]分析了我國科技型中小企業(yè)知識產權融資的現(xiàn)狀和不足，指出我國知識產權融資存在法律法規(guī)不完善、評估體系不健全、金融機構服務和風險管理不完備等風險問題。

社會網絡是社會行動者及其之間相互關系的集合，由多個社會行動者和他們之間的連線組成，即由點和線組成的網絡形式。社會網絡分析是近年來日趨成熟的社會科學研究方法，通過建立行動者及其之間的相互關系來描述他們之間的關系結構，分析其對組織整體功能或者組織結構之間的影響。1930年，西方心理學和人類學最早引入社會網絡分析思想，哈佛學派在研究人際模式和團伙形式時強調應將社會關系看成一種網絡團體。1950年，曼徹斯特學派將社會網絡分析的思想運用到人際關系的研究中，Mitchell對社會網絡分析進行了總結，提出了整體網絡和自我中心網絡的概念。1990年以來隨著計算機技術的迅猛發(fā)展，社會網絡分析得到進一步的拓展并被廣泛運用到各種領域，逐漸成為一種跨學科的研究方法。與國外研究相比，我國接觸社會網絡分析相對較晚，我國學者在2004年才有相關的研究成果。常樹春、張東戈、周道安(2008)[9]利用社會網絡分析構建了C2組織的指揮控制關系模型，從偵查、決策和執(zhí)行三個角度劃分了組織的實體要素，重新定義了指揮控制關系。戚湧、王靜(2015)[10]利用社會網絡分析構建了江蘇省產學研協(xié)調創(chuàng)新網絡，指出各主體間緊密度不足，存在進一步提升的空間。侯慧敏、董誠、張云良(2017)[11]比較探討了國內外知識服務領域機構之間關系和特點，指出國內知識服務領域機構間合作分散，局部化特征不突出，應注重價值與核心機構的培養(yǎng)，加強知識服務領域機構間的交流合作。

我國知識產權質押融資在理論上已經取得了一定的成果，主要從法學領域、知識產權質押融資運行環(huán)境、發(fā)展模式、機理以及風險因素、價值評估等視角來研究我國知識產權質押融資。但是，相對于西方國家以及我國質押融資發(fā)展的現(xiàn)實需要，知識產權質押融資研究仍存在著很大的不足，迫切需要探索研究符合我國實際的知識產權質押融資模式與風險保障體系，為科技型中小企業(yè)開辟新的有效的融資路徑，這對于我國科技企業(yè)以及經濟社會的發(fā)展具有深遠意義。因此，本文試圖將社會網絡分析引入知識產權質押融資領域，尋找與知識產權質押融資緊密聯(lián)系的因素，探討這一領域中的研究熱點與拓展趨勢，以期為我國知識產權的質押融資提供借鑒意義。

三、研究設計

(一)數據來源

本文分析所使用的數據來自于CNKI(中國知網)期刊數據庫中的文獻。以“知識產權質押融資”為主題詞，選取2008.1.1—2017.12.31十年研究期限范圍內的CSSCI數據庫論文，檢索獲得328篇文獻。剔除報紙、會議、征稿啟事等不符合要求的49篇文獻，獲得有效論文279篇。由于統(tǒng)計出來的數據有相近關鍵詞等，需要將有效文獻中的關鍵詞進行規(guī)范處理。例如“知識產權質押”和“知識產權質押融資”，本文統(tǒng)一為“知識產權質押融資”，從而得到文本所需要的研究資料。

(二)研究方法

本文主要運用文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具、社會網絡分析軟件Ucinet6.0以及社會網絡分析和可視化工具NetDraw來繪制圖譜，并在此基礎上進行分析。

文獻題錄信息統(tǒng)計工具SATI(Statistical Analysis Toolkit for Informetrics，簡稱“SATI”)通過統(tǒng)計期刊數據來分析挖掘出實用的模式和隱藏的信息，這是識別學科熱點和探索學科前沿的重要方法之一。題錄作為描述文獻外部特征的重要條目集合，利用一定的信息抽取技術和定量分析方法，以題錄為媒介，深入挖掘和呈現(xiàn)出數據統(tǒng)計分析結果。本文通過對CNKI期刊數據庫題錄信息的字段抽頻、頻次統(tǒng)計來構建共現(xiàn)矩陣。

社會網絡分析SNA(Social Network Analysis，簡稱“SNA”)是由社會學家根據數學方法、圖論等發(fā)展起來的定量分析方法，是對社會關系結構及其屬性進行分析的一套規(guī)范和方法[12]。SNA主要分析不同社會單位(個體、群體或社會)所構成的關系的結構及其屬性。近年來，隨著知識經濟時代的來臨，社會網絡分析也被廣泛應用于人類學、經濟學、心理學以及管理學等多個學科領域。本文基于社會網絡分析對知識產權質押融資領域的引文分析和熱點領域進行探究。首先，基于社會網絡的Ucinet6.0軟件，進行關鍵詞詞頻統(tǒng)計分析；其次，通過構建知識產權質押融資關鍵節(jié)點及其聯(lián)系網絡的互動關系，分析高頻關鍵詞之間的相關關系；最后，通過運用NetDraw軟件進行可視化分析，得出我國知識產權質押融資領域的研究熱點和未來的發(fā)展趨勢。

四、研究結果

(一)高頻關鍵詞確認與研究熱點

關鍵詞是文獻研究內容和研究方法的概括和凝練。通過關鍵詞詞頻統(tǒng)計分析可以將非數量表示的文獻資料轉化為數量資料進行研究。一個關鍵詞出現(xiàn)的頻繁越高，表示該學科領域對其關注度越高；相反，出現(xiàn)次數越低，研究的熱度越低。因此，高頻關鍵詞常常被用來確定某一研究領域的熱點問題。本文通過利用SATI對2008—2017十年期間關于知識產權質押融資的279篇有效文件進行字段抽取和頻次統(tǒng)計，最終截取14個高頻關鍵詞(頻次≥7)，詳見表1。

表1 以知識產權質押融資為研究主題的高頻關鍵詞

由表1可見，這14個關鍵詞可以在較大程度上代表我國知識產權質押融資研究領域的熱點與前沿。不難發(fā)現(xiàn)，知識產權質押融資的主要對象是科技型中小企業(yè)。而在對知識產權質押融資的研究中，研究的熱點主要集中在知識產權質押融資的模式、機制、風險、擔保以及價值評估等方面。

(二)高頻關鍵詞矩陣構造

1.構造共詞矩陣

根據表1高頻關鍵詞表，將高頻關鍵詞進行兩兩配對，利用文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具SATI統(tǒng)計14個高頻關鍵詞在論文中共同出現(xiàn)的總次數，從而形成一個14*14的共詞矩陣(為顯示方便，1—14分別代表表1中序號分別為1—14的關鍵詞)。

表2 高頻關鍵詞共詞矩陣

位于共詞矩陣對角線上的數據表示相應的高頻關鍵詞出現(xiàn)的頻次，對角線兩邊的數據表示兩個關鍵詞共同出現(xiàn)的次數。如表2所示，高頻關鍵詞“知識產權”出現(xiàn)了112次，“科技型中小企業(yè)”出現(xiàn)了45次，而“知識產權”和“科技型中小企業(yè)”共同出現(xiàn)的次數為16次，說明有16篇論文同時以“知識產權”和“科技型中小企業(yè)”作為關鍵詞。

2.構造相關矩陣

共詞矩陣表現(xiàn)的是各個關鍵詞之間共現(xiàn)頻率的高低。想要揭示各個關鍵詞之間的內在聯(lián)系，需要將共詞矩陣轉化為相關矩陣。將共詞矩陣利用Ochiia系數的計算轉化為相關矩陣，可以消除頻次懸殊所造成的影響。將共詞矩陣中的a、b兩個關鍵詞同時出現(xiàn)的次數除以它們各自出現(xiàn)次數開方的乘積，將多值矩陣轉化為[0，1]區(qū)間取值的相似矩陣，如公式(1)所示。

(1)

本文利用文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具SATI軟件所得到的相關矩陣如下表3所示(為顯示方便，1—14分別代表表1中序號分別為1—14的關鍵詞)。

表3 高頻關鍵詞相似矩陣(截取部分)

相關矩陣中的值代表兩個關鍵詞之間的相似數據，用以表示這兩個關鍵詞之間的相似度。相關矩陣中的值越大，代表兩個關鍵詞之間的距離越近，它們之間的相似度就越高；反之，數值越小表明關鍵詞之間的距離越遠，相似度越差。例如，“價值評估”和“風險”之間的相關系數為0.284 1，而“知識產權”與“價值類型”之間的相關系數為0.001 3；同時，對角線上的數據均為1，表示該關鍵詞自身的相似度。

3.構建相異矩陣

在相關矩陣中出現(xiàn)了較多的“0”值，代表在統(tǒng)計過程中出現(xiàn)的誤差較大。用1減去相關矩陣中的各個值的差可以得到相異矩陣。本文高頻關鍵詞的相異矩陣是通過文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具SATI軟件直接得到的，得出的結果如表4所示(為顯示方便，1—14分別代表表1中序號分別為1—14的關鍵詞)。

相異矩陣的分析原理是[13]：在相異矩陣中，兩個高頻關鍵詞之間的數據越接近于1，表明這兩個關鍵詞之間的距離越大，相似度就越小；反之，兩個高頻關鍵詞之間的數據越接近于0，說明這兩個關鍵詞之間的距離越小，相似度就越大。例如，“知識產權質押融資”與“科技型中小企業(yè)”之間的相異系數為0.989 8，說明“知識產權質押融資”和“科技型中小企業(yè)”之間的距離較遠。雖然知識產權質押的主體主要是科技型中小企業(yè)，但是我國學者對知識產權質押融資的研究相對比較分散，研究視角多樣，包含模式、評估、風險等。但針對科技型中小企業(yè)的系統(tǒng)性研究數量較少，說明我國知識產權質押尚處于起步階段，研究視角多樣化也反映出我國對知識產權質押融資的研究廣度與熱度。同樣，相異矩陣中的主對角線上的數字為0，說明關鍵詞自身不相異。

表4 高頻關鍵詞相異矩陣(截取部分)

(三)結果分析

1.發(fā)文量年代分析

由知識產權質押融資2008—2017年論文發(fā)表數量(詳見圖1)可知，我國知識產權質押融資研究從2008—2014年一直處于上升趨勢。但自2014年達到頂峰以后，對于知識產權質押融資的發(fā)文量開始處于下降趨勢。在這十年中，2011—2016年每年的發(fā)文量都達到了20篇以上，說明我國學術界逐步意識到知識產權質押融資對于我國企業(yè)拓寬融資渠道的重要作用。受我國科技創(chuàng)新發(fā)展的實踐推動和國家政策的引導，2011年以后知識產權質押融資進入一個新的發(fā)展階段，成為一個新興熱點研究領域[14]。

圖1 知識產權質押融資(2008～2017)論文發(fā)表數量

2.知識產權質押融資研究熱點的社會網絡分析

(1)密度分析

(2)網絡平均路徑長度

網絡平均路徑長路是指網絡中任意兩點之間的平均距離。網絡的平均長度越長，表示節(jié)點之間越不容易溝通；相反，網絡的平均長度越短，表示節(jié)點之間越容易溝通。Ucinet中計算網絡平均路徑長度的菜單路徑為Network>Cohesion>Distance。

由計算結果可以看出：中國知識產權質押融資關鍵詞網絡中節(jié)點之間的平均距離為1.824，這表明在中國知識產權質押融資關鍵詞網絡中，每個關鍵詞只需要通過2個左右的關鍵詞就能與網絡中任意一個關鍵詞發(fā)生相互作用。根據小世界效應理論，網絡平均路徑長度一般不超過10的網絡就可以說具有小世界效應。小世界效應認為，地球上的任何兩個人都可以平均通過一條由6位聯(lián)系人組成的鏈條而聯(lián)系起來。中國知識產權質押融資網絡的平均路徑長度為1.824，說明知識產權質押融資關鍵詞網絡符合小世界理論，這樣將會大大減小不確定性，顯示出迅速的反應能力和較高的效率。

(3)節(jié)點的點度中心度分析

在知識產權質押融資研究熱點網絡中，節(jié)點的點度中心度表示該節(jié)點所代表的關鍵詞與其他高頻關鍵詞相連的頻次。其數值越大代表該關鍵詞與其他關鍵詞聯(lián)系越多；反之，說明該關鍵詞與其他關鍵詞聯(lián)系就越少。

將知識產權質押融資關鍵詞共現(xiàn)分析結果導入Ucinet6.0軟件后，選擇菜單中的Analysis→centrality measures→degree進行點度中心度分析。社會網絡分析認為，中心度代表該關鍵詞在網絡中的權力和地位。中心度越高，節(jié)點越大，節(jié)點處于網絡的中心位置，說明節(jié)點相對應的高頻關鍵詞在網絡中的作用越大；反之，中心度越小，節(jié)點越小，節(jié)點處于邊緣地帶，說明關鍵詞在網絡中的作用也就相對較小。

圖2 知識產權質押融資點度中心度可視化網絡圖

由圖2知，科技型中小企業(yè)處于整個網絡圖的中心位置，對于知識產權質押融資有著重要的影響。這主要是因為科技型中小企業(yè)作為我國科技創(chuàng)新的主體和經濟發(fā)展增長的重要推動力，而受制于自身規(guī)模較小、資金嚴重短缺、可用于質押的實物資產缺少等弱勢，知識產權質押融資為科技型中小企業(yè)的融資難問題提供了一個新的有效路徑。同時，圖中的這些關鍵詞構成了知識產權質押融資領域的研究熱點，“知識產權”“質押物”“產權管理部門”位于網絡共現(xiàn)圖的中心，說明知識產權質押融資主要是以其質押物“知識產權”為中心展開，而“知識產權質押融資”與“收益法”“風險”“貨款擔?！薄皟r值評估”“金融機構”有著密切聯(lián)系，在企業(yè)進行知識產權質押融資的過程中，“法律”“風險”“擔保”“價值評估”以及“第三方機構”均為目前研究較為廣泛的內容，充分反映了知識產權質押融資領域研究的熱點和發(fā)展方向。

(4)小團體分析

小團體就是團體中的一些“人”關系特別緊密，以至于結合成一個次級團體。通常，小團體可以比擬為一個個的派系。對小團體的研究有助于關鍵詞網絡信息的流通。通過小團體的計算可以發(fā)掘知識產權質押融資中聯(lián)系比較緊密的領域以及熱點。小團體的研究方法有多種，如派系、n-派系、n-宗派、k-從、k-核等等。本文對知識產權質押融資熱點網絡進行了規(guī)模為4的2從分析，分析結果如表5、圖3所示。

表5 知識產權質押融資小團體分析

圖3 中國知識產權質押融資小團體柱狀圖

從分析結果看，規(guī)模為4的小團體有26個，表明這些研究熱點經常在同一篇文獻中出現(xiàn)，這些關鍵詞之間的聯(lián)系較為緊密，構成了次級團體。對這些小團體成員研究發(fā)現(xiàn)：只有少數是涉及質押物和質權人方面的，其他都是涉及知識產權和科技型中小企業(yè)方面的，并且在這26個團體中重復的關鍵詞很多。這說明我國對于知識產權質押融資領域的研究具有系統(tǒng)性，科技型中小企業(yè)出現(xiàn)在20個團體中也間接表明我國的知識產權質押融資針對科技型中小企業(yè)研究的活躍程度。但是，我國對知識產權質押融資中的法律問題、價值評估、擔保機制、風險及其控制以及第三方機構的研究相對分散，各個研究熱點之間的聯(lián)系不是很緊密。

五、結論

大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新已成為時代發(fā)展的主旋律，科技型中小企業(yè)成為我國科技創(chuàng)新的主要載體和重要推動力，其融資問題也受到社會的廣泛關注，知識產權質押融資為科技型中小企業(yè)的發(fā)展拓寬了融資方式與渠道。然而，知識產權質押融資在我國發(fā)展緩慢，尚處于探索研究階段。目前，我國也出臺了多項相關政策，社會各方力量都在積極探索，以期推動知識產權質押融資的快速發(fā)展。本文選取了CNKI期刊數據庫中2008—2017年10年期間的279篇有效文獻，利用文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具SATI獲取知識產權質押融資研究領域的高頻關鍵詞，應用社會化網絡分析軟件Ucinet6.0以及Netdraw等進行高頻關鍵詞的相關關系分析以及可視化分析。綜合上述分析得出了我國知識產權質押融資研究領域的五大研究熱點，即知識產權質押融資的法律問題、知識產權質押融資中的價值評估、知識產權質押融資中的擔保機制、知識產權質押融資的風險控制和知識產權質押融資中第三方機構的構建。知識產權質押融資的研究主要集中在價值評估和融資風險等固有難題，研究相對分散，各個研究熱點之間的聯(lián)系并不緊密，說明我國目前知識產權質押融資尚處于起步階段，存在進一步完善的空間。但是也從側面說明知識產權質押融資的研究熱點和重要性，學者研究視角多樣，以期從不同角度解決這一難題。相較于經濟和管理層面，我國對知識產權質押融資的相關研究更加偏重于法律以及政策層面。因此，未來我國學者可以從多角度、多學科的混合研究模式針對知識產權質押融資進行全面性、系統(tǒng)性探究，更加全面細致地剖析知識產權質押融資的困境，促進我國知識產權質押融資的健康發(fā)展。隨著研究內容的細化和深化，可以針對這一問題引入新的研究方法，融合自然學科和社會學科的特有范式推動知識產權質押融資研究向縱深發(fā)展。