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知识产权有关论文范文,与知识产权(IP)融资约束因素相关论文答辩开场白
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融资过程中,企业（或知识产权人）的政治关联对融资结果可能&#
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（三）显著性检验表（4）显示,按均值保留39个因素时的KMO指标为0.746,与85个因素时的指标0.666相比,有很大提高.Barlett's球形检验的χ值为1863.3,自由度为741,p值为0.000,仍然显著,说明相关矩阵不是单位矩阵,代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在.因此,保留39个因素的问卷数据不仅适合作因子分析,而且整体效度较好.运用因子分析方法的筛选功能,通过数据本身反映的概念特征对调查问卷的影响因素作进一步的筛选.从表（5）中可以看到,31个因素的KMO指标为0.741,比39个因素的0.746略微下降,但整体数据效度仍然维持.
（四）因子分析运用主成分分析法,使用特征值大于1的标准提取公因子,通过计算显示特征值大于1的指标为9个,列于表（6）.表中因子的方差贡献率表示该因子包含原解释变量的信息量,累计贡献率表示前面因子的累计信息含量.从表（6）中可以看出,因子1和因子2的方差贡献率各在9%左右；因子3和因子4的方差贡献率均是7%；因子5和因子6的方差贡献率均在6%；因子7、因子8和因子9的方差贡献率则分别在5%上下；最终提取的9个公因子的累计贡献率为61.313%.
为了使因子变量更具有可解释性,有必要进行因子旋转.通过方差最大化正交旋转,经14次旋转后得到因子载荷矩阵,如表（7）所示.一般认为,因子载荷的绝对值越大,表明该公因子和该变量的信息重叠程度越高,越具有可解释性.根据旋转矩阵发现,公因子1在IP侵权风险、企业经营风险、估价操纵与估价风险、IP应用风险、IP价值波动风险、IP技术过时风险这几个因素上有较大的载荷,其载荷分别为0.709、0.699、0.682、0.475、0.463、0.412.这说明公因子1与这6个变量的信息重叠程度较高,而且反映了各种风险,因此将其归为一类并命名为“风险因素F1”.公因子2在IP是否核心、IP潜在成长能力、企业盈利能力、企业对IP依赖性、企业成长能力上的载荷分别是0.732、0.707、0.645、0.498、0.478.核心资产体现了企业的核心竞争力,而盈利、成长以及对核心资产的依赖度都无一不体现着企业的经营能力,因此将其命名为“企业经营因素F2”.公因子3主要是由财务管理水平、保持技术先进性与维护能力、IP管理水平决定的,它们的载荷分别是0.720、0.674、0.649,这三个因素都反映了企业的管理能力,所以称公因子3为“企业管理因素F3”.公因子4在交易成本、信用评估体系健全程度、评估机构专业性和权威性、担保保证能力上有较大的载荷,其载荷分别为0.694、0.692、0.496、0.438.这些变量大部分与知识产权融资特征有关,因此被命名为“融资相关特征因素F4”.公因子5与IP独特性、IP类型与构成、IP可复制性与可替代性三个因素显著相关,其载荷分别为0.657、0.630、0.596.这三个因素主要体现了知识产权自身的属性特征,因此将其命名为“知识产权特征因素F5”.公因子6在IP权属是否明确、IP融资面临法律限制、IP权利稳定性上的载荷分别是0.732、0.566、0.498.这三个因素与知识产权的法律属性相关,因此称公因子6为“法律因素F6”.公因子7在技术本身市场前景、技术流失难易程度、技术竞争程度上的载荷分别是0.733、0.510、0.440.这三个因素都是技术方面的,因此称公因子7为“技术因素F7”.公因子8主要是由知识产权保护意识、政治关联影响,其载荷分别是0.748、0.514.称其为“环境因素F8”.公因子9在IP评估制度完善性和IP登记制度完善性上的载荷较大,分别为0.757、0.463,将其称之为“制度保障因素F9”.综上将提取的9大公因子进行重新命名并解释,最终构建了重分类以后的知识产权融资影响因素新结构,见表（8）.
通过上述分析,将原来的31个影响因素简化为9个综合影响因素指标：风险因素F1、企业经营因素F2、管理因素F3、融资相关特征因素F4、知识产权特征因素F5、法律因素F6、技术因素F7、环境因素F8、制度保障因素F9.根据计算的权重,9类影响因素按重要性程度排列顺序依次是：风险因素、企业经营因素、管理因素、融资相关特征因素、知识产权特征因素、法律因素、技术因素、环境因素、制度保障因素.
为了进一步说明上述重分类具有可信性（即每一大类的子指标均在描述一个角度）,本文针对影响因素重分类的结构进行了信度检验.重分类后,总体31个影响因素的信度系数,Cronbach'sAlpha为0.856,说明信度很高.其中,第一大类风险影响因素的6个子指标的信度检验值,Cronbach'sAlpha为0.747,说明信度较高；第二大类企业经营影响因素的5个子指标的信度检验值,Cronbach'sAlpha为0.732,信度较高；第三大类管理影响因素的3个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.601,比较可信；第四大类融资相关特征影响因素的4个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.643,比较可信；第五大类知识产权特征影响因素的3个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.464,稍微可信；第六大类技术影响因素的3个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.619,比较可信；第七大类法律影响因素的3个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.499,是可信的；第八大类环境影响因素的2个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.344,勉强可信,但考虑只有两个条目,其信度也可以接受；第九大类制度保障影响因素的2个子指标的信度检验值,Cronbach’sAlpha为0.454,稍微可信.因此,我们重分类的9个公因子31个指标较可信的刻画了知识产权融资影响因素.
四、结论
从重分类后的F1分析中看到：知识产权融资在成长初期,风险具有多发且不易控的特点,其贯穿于知识产权的法律、评估、经济、技术以及应用处置等融资活动的多个层面中.风险高导致知识产权的预期价值下降,金融机构为了降低提供融资的风险,必然实行更严格的知识产权许可使用控制、更复杂的权利保证机制设计以及更高的风险定价利率等措施来规避风险,这又加大了企业通过知识产权质押进行融资的成本.因此,高风险是制约知识产权融资发展的主要瓶颈.从重分类后的F2分析中看到：企业经营的好坏,决定了企业能否获得稳定的现金流,即决定了借款企业的第一还款来源.以知识产权融资的企业经营能力越强,产生持续稳定现金流的能力越强,融资风险越低,融资价值优势越强,就越容易融通到资金,更能赢得投资者的融资信赖与支持.从重分类后的F3分析中看到：较高的财务管理水平是企业维持财务稳健性的保障,当以知识产权质押进行融资时,财务越稳健,保持技术的先进性与维护能力越强,对知识产权管理水平越高,相对于竞争对手的风险越低,优势越强,就越容易融通到资金.从重分类后的F4分析中看到：知识产权本身所特有的专有性、法定性、可复制性等权属特征是其所固有的、不可回避的,IP独特性、IP类型与构成、IP可复制性与可替代性等因素尤其体现了上述特征,且对知识产权融资价值的影响比较直接而且更为敏感,因此构成对知识产权融资的约束.从重分类后的F5分析中看到：高交易成本、信用评估体系不健全会加大贷款的不确定性及企业的负担；担保或保证能力高低不同,最终将影响知识产权的债务融资能力.从重分类后的F6分析中看到：IP权属是否明确、IP融资面临法律限制、IP权利稳定性等法律因素构成了对知识产权融资的约束.知识产权的法律属性较强,在产权权属越明晰,权利人的权利状态越稳定的前提下,面临的法律限制越少,后续有关融资的质押、转让及处置才越顺畅.&#
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