科技成果知识产权评估指标体系及评估方法
随着我国技术市场流动性增强，技术交易规模和质量大幅提升，交易活动日趋活跃，交易双方对科研成果知识产权评估服务的需求迅速增加。由于科技成果知识产权的特殊性，目前尚未有完全适用于其评估的方法，目前科技成果知识产权市场不同评估机构评估结果相差太大，评估结果认可度不高，且尚未有相关部门发布规范性文件。对此，本文研究了科技成果知识产权、科技成果知识产权价值评估的特征、评估环境、影响其价值的因素等，在此基础上详细研究了收益法在其价值评估中的应用，包括收益额预测、贡献率、收益期限、折现率等参数的确定。1、周期性科技成果知识产权价值受到诸多因素的影响，其中，科技成果知识产权生命周期是其价值的重要影响因素之一。知识产权生命周期越长，意味着知识产权实施方通过知识产权获取超额收益的时间越长，获取的超额收益总量也就越多，知识产权价值越大。同时，知识产权生命周期还通过与产品生命周期的不同契合方式对产品生命周期产生不同的影响，进而影响知识产权实施方对超额收益的获取和知识产权价值的大小。知识产权的生命周期分为技术生命周期和法律生命周期，技术生命周期包括技术的发生期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段，通常也认为是技术的经济寿命周期。知识产权生命周期是技术生命周期与法律生命周期两者中较短者。而知识产权的产品生命周期包括五个阶段：引入期、成长期、成熟期、衰退期、终结期。2、高风险科技成果知识产权往往因为受让方不明确或项目处于筹划期而具有较大的技术不确定性和市场不确定性，导致科技成果知识产权的价值实现具有较高的风险。技术的不确定性是指科技成果知识产权在产品化过程中是否能够突破现有的或未来的技术障碍。市场的不确定性主要是指市场作用于科技成果知识产权产品的不可预测的变动性和市场竞争的不可预测性。技术本质的价值主要体现在存在实现技术价值潜在市场价值的市场。一项技术被闲置的情况下，是不产生价值的，只有通过将该技术与其他技术或资产结合，并实施产品化商业化，并为产品使用者带来效益，则说技术的价值得到了体现。如果并没有给使用者带来效益，却通过技术在市场上的地位，给企业带来了潜在的收益，也可以说该技术实现了其隐性价值。由于从科技成果知识产权到真正实现科技成果产品化尚存在较大的距离，市场上的供需的变动、需求的转移等因素对科技成果知识产权未来的价值实现的影响程度难以判断。3、缺乏历史数据在目前的评估实务中，评估人员往往利用知识产权转化成产品后过去的数据来测算和估计当前以及未来的数据，而科技成果知识产权因具有上述不确定性，往往尚未进入产品化阶段，缺乏历史数据，从而给科技成果知识产权的价值评估带来很大的困难。4、缺乏保护科技成果知识产权部分会以专利、商业机密等形式获得保护，但目前有很多科技成果知识产权没有任何形式的保护。1、专业性科技成果知识产权价值评估要得出科学、客观、公正的结果，要求评估专业人员除具有资产评估的有关业务知识和基本技能外，还需要对委托评估的科技成果领域高度熟悉。在有必要的情况下，还应当借助专家工作，对委估科技成果知识产权的先进性、实用性以及专业性发表专家意见。这样才能对委托评估的科技成果知识产权做出科学的、权威的评价和估值，保证评估结果的科学性与公正性。2、依附性科技成果知识产权必须与其他资产相结合，才能够为所有者或使用者带来效益。如果结合得不好，则会严重制约科技成果“生产力”效用的发挥。科技成果知识产权只有与其他运营资金、有形资产和配套技术结合成一组整体资产时，才能创造经济价值，因此，科技成果知识产权的实施离不开与其相配套的固定资产、流动资产、委估对象配套技术等其它资产3、动态性与有形资产或其他无形资产相比，科技成果的动态性更强。科技成果的价值变化更快，随着时间的推移，科技成果会不断成熟和改进，其创造效益的能力可能会迅速增资，评估的价值也会不断提高。而一旦更新的技术出现，其价值又有可能直线下跌。因此，在科技成果价值评估时，要充分考虑价值的动态性，提出必要而合理的假设条件，使评估结果更有说服力。科技成果知识产权价值的影响因素很多，据此建立科技成果知识产权价值的五维度评估指标体系，即：知识产权指标、技术团队指标、技术指标、经济指标风险指标、计算机软件特有指标，分别作为科技成果知识产权价值评估指标体系的一级指标，再根据影响科技成果知识产权价值的功能性和重要性程度，细分了一级指标项下的多个二级指标，除此，本文还建立了计算机软件特有指标。在科技成果知识产权评估中，收益额指的是科技成果知识产权在未来各年预计获得的收益。在此需要说明的一点是，由于待估的科技成果知识产权很多是尚未应用于生产实践的，因此在预测销售收入时，应将科技成果知识产权分为已实施和未实施两种情况。1、已实施技术销售收入的预测已实施的技术是指那些已经转化或正在转化为现实生产力的技术。这种技术较为成熟，其经济效果和市场前景都比较明朗，并且有一定的历史数据可供参考。因此，预测起来相对简单一些，可由预测学中的各种方法得到。一般步骤为：首先识别增长曲线类型，而后进行参数估计，得到拟合方程，最终对拟合方程的拟合度进行检验，并进行显著性检验，如果方程通过检验，则可以使用它进行未来销售收入的预测。2、未实施技术的销售收入的预测未实施技术由于没有经过实践检验，没有市场和效益的历史数据可供参考，所以这类成果知识产权的未来收益的预测比较困难。在知识产权的被许可实施方或受让方还不确定时，一般采用从市场的总体出发，逐步分析，最后得出知识产权产品的销售情况。即首先明确产品所处市场的总规模，然后调查分析产品市场状况，也就是市场类型及规模经济程度。一般说来，不同的市场类型对应着不同的竞争程度，也影响着每个厂商可能占有的市场份额，而是否存在规模经济性，也决定着厂商的生产规模。最后结合科技成果知识产权产品自身的特性，确定其产品在该市场上可能占有的份额，得出销售收入的预测值。在交易对象已经明确的情况下，可以根据被许可方或权利受让方的生产规划、生产能力、营销能力，结合产品市场规模，预测出产品在剩余经济寿命期内各年的销售情况。1、使用AHP法确定各指标权重运用AHP法解决问题，大体可以分为四个步骤：（1）建立递阶层次结构模型科技成果知识产权价值受多方面因素的影响，其中，风险因素对其价值的影响主要在折现率中体现，其余影响因素均可在科技成果贡献率中得到体现。因此将确定科技成果知识产权的不同评价指标对科技成果贡献率的影响力比重作为AHP法的总目标，将影响其价值的5个维度因素作为准则层的诸元素，而各种不同类型的评价指标作为指标层的各个不同要素。分清了AHP法中的三个层次（问题复杂还可将准则层分若干子层次），就可以在相邻层次各要素间建立联系，完成AHP法递阶层次结构模型的构造，称为资产分析结构图。（2）构造判断矩阵根据模型表示的层次和元素间的联系，构造由某一元素与相邻下一层次有联系的所有元素的比较判断矩阵。（3）层次单排序计算并比较上步中判断矩阵的特征向量和最大特征根。比较特征向量的值，表示的是对于相邻的上一个层次中的某个元素，同一层次中的若干个元素相对重要性的排序权重。（4）层次总排序层次总排序是对各个层次的元素的组合权重进行计算，从而得到递阶层次结构中的各个层次中的所有元素对于总目标的相对权重，一直到求出方案层中的各个元素对于总目标的排序权重。2、确定评分的标准在实际评估过程中，评估人员可以根据被评估科技成果知识产权的实际情况，对照相应的评分标准，确定所列出的各个影响因素的取值。如果实际情况处于所列评分标准的中间状态，则可取中间值，如90、70、30、30、10。3、利用上述评测体系确定待估科技成果知识产权的科技成果贡献率科技成果知识产权作为一种特殊的技术型无形资产，它的寿命期限由权利寿命、技术寿命、经济寿命三方面决定。目前，国内评估机构一般采用构成法计算折现率，即折现率=无风险利率+风险报酬率。其中，无风险利率是投资者不冒风险就可以长期稳定获得的投资收益率，一般选用3年期的国库券的利率作为无风险利率。风险报酬率是对投资风险的额外补偿，对科技成果知识产权投资而言，风险系数由技术风险系数、市场风险系数、资金风险系数及管理风险系数之和确定。根据对投资项目的研究及目前评估惯例，各个风险系数的取值范围在0%——10%之间。来源：中国资产评估协会辽宁省中科知产高新产业技术研究有限公司，成立于2021年3月。是由辽宁省知识产权研究院、辽宁中科技术转移中心共同成立的基于全球科创大数据研究应用的新型研发机构。依托国家级、复合型的技术团队，结合云计算、大数据和区块链等先进技术研究开发“Hadoop企业创新发展能力评估系统、专利大数据应用服务系统，沈阳市企业创新发展数据监测平台、辽宁省中小企业知识产权服务平台”等数据智能分析产品，针对技术入股、科技招商、人才引进、贷款融资等客户需求，提供精准、高效的科创大数据解决方案。科技情报咨询|专利价值评估|专利布局导航 |知识产权金融专利信息检索|技术查新查引 |知识产权预警 |知识产权培训400-188-3870