无形资产之鉴价方法以专利或技术鉴价为核心修订版Word文件下载.docx

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然而，何谓无形资产根据Edvinsson&

Malone的解释，无形资产广义可称为「智能资本」或「知识资本」或「非财物资本」或「隐藏资产」或「不可见资产」等。

具体而言，无形资产为「每个人能为公司带来竞争优势的一切知识与能力的加总」，即藉由经营者与员工的智能及知能所产生的公司竞争力。

若以数学模式对无形资产定义，1989年詹姆士托宾（JamesTobin）将无形资产定义为，企业市场价值与净资产价值的差值，其衡量模式为：

无形资产＝（股票交易价格×

已发行股数）－净资产价值

因此，在上述微软公司的范例中，发行的股数乘以股票交易价格，即为微软公司此时此刻的企业市场价值，再扣除帐面上的净资产价值，即为微软的无形资产价值。

换言之，估计企业未来的无形资产价值，即可推测该企业未来的股票价格，对于投资人而言，可谓重要的投资参考指针。

既然无形资产对未来股票价格预测具如此关键性地位，首先需要对无形资产价值加以评量并区分其内涵。

根据Edvinsson&

Malone所着《智能资本》（注2）一书，可将无形资产分为下列四要素，即人力资本、顾客资本、创新资本以及流程资本。

另根据一项针对国内信息软件业者的研究，将无形资产的各要素进行相对权重比较，发现信息软件业的无形资产中，以创新资本最为重要。

意即，在企业发展过程中的研发投入、关键技术、智能财产权与创新文化，以及其它用来开发并加速新产品与新服务上市的要件最为重要。

下图一表示无形资产的内涵与组成要素之间的关联。

图一、无形资产内涵及组成要素

注2.LeifEdvinsson,MichaleS.Malone,林大容译,智能资本：

如何衡量信息时代无形资产的价值,麦田出版,1999.

三、无形资产的重要元素-技术或专利权

由于无形资产不具实物型态、不易量化的特征，国内外的专家针对企业无形资产组成要素，发展出许多不同的衡量指针，林林总总，目前尚未达成共识。

然而在各项发表的研究中，各种技术或专利相关的项目，例如专利权数目、专利权的平均年限、尚未通过申请的专利数量、专利权的维护成本等数据，常被专家学者选用作为评量无形资产的指针。

由此可知，专业人士要对企业的无形资产价值进行评估，企业的专利权是不可或缺的评量要素。

虽然目前仍无全球标准化的专利鉴价机制，然而经由市场上买卖双方的供需协调，仍可衡量出专利权的价值。

在一份由哈佛企管学院（HarvardBusinessSchool）所出版的《专利与交换授权：

促进全球智能财产交易市集》（注3）一文中指出，自1996年来，全球各大企业无不致力于公司研发技术的内部整合、专利组合开发、授权策略制定，以攫取旗下专利所附带的利益，而参与全球专利市场授权的主要成员为美国、日本、德国以及欧盟等技术先进国家，控制90%以上的智能财产市场。

以最大的智能财产输出盈余国美国为例，由表一（注4）可知，1995年至1998年间，美国与其它国家进行专利授权交易的金额，光是1998年，美国收取外国公司的授权金即高达368亿美元，而美国支付给德国、日本等外国公司的授权金亦高达110亿美元，并且参与市场交易金额逐年成长中。

另外据统计，目前全球每年技术交易市集的交易金额约1100亿美元，其中首位的美国每年技术交易市集的交易金额约300亿美元，日本与英国位居第二、第三位，每年技术交易市集交易金额约为100至50亿美元。

由此可见，知识经济体系中，专利或技术授权金额之多，对商业活动的影响之大，以及技术交易市集之活络。

但是，这些专利或技术等无形资产，并不像前述的土地、厂房等有形资产般，可以很容易订定交易价格，使得许多企业尤其是高科技公司无法利用这些专利或技术在资金市场上取得一定的融资额度，这对多以无形资产为主的科技公司无异是一项戕害。

其次，当进行技术移转或专利授权时，授权人或被授权人所关心的不单单只有技术或专利本身，到底此种技术或专利的价值为何授权的权利金应该多少这些经济因素都是影响技术移转或专利授权谈判成功与否的关键。

而且目前「技术交易市集」是许多国家所积极倡导的观念，希望藉由技术或专利交易的活络，不论是授权或移转的方式，来促进技术或产业的升级，进而提升企业或国家的竞争力。

这在在都显示技术交易市集在全球知识经济体系所占据的重要地位，如何决定这些技术或专利在技术交易市集中的价值，将专利与技术资产化、价值化，乃是技术交易市集必备要件。

注Patent&

LicenseExchange:

EnablingaGlobalIPMarketplace.,N9-600-150Draft,HarvardBusinessSchool.

注4.MichaelA.MannandLauraL.Brokenbough,（SurveyofCurrentBusiness：

U.S.InternationalServices）.DepartmentofCommerce,BureauofEconomicAnalysis,October1999,pp.72-75

表一：

美国与外国公司专利授权交易　　　　单位：

10亿美元

年度

1995

1996

1997

1998

国家

收取

支付

所有国家

加拿大

欧洲

德国

亚洲

日本

其他

四、专利或技术的传统鉴价方式

传统进行技术或专利鉴价的方法大约有三种，第一种是经验法则（rulesofthumb），该法则主要的基础在于一项产品的销售利润是由许多因素所决定，包含技术、行销管理与其它公司内部资源相互组合而成，而技术的贡献度大约占了产品销售利润的25%~33%。

因此，倘若有一技术可以生产网络卡，如果该网络卡的总销售利润为400万元，则该技术的价值约为100万元~130万元。

进一步，根据此一经验法则可以推知，倘若产品的销售利润占总营收的20%，则权利金的比例约占总营收的5%~%。

而在决定技术贡献度占产品销售利润的比例，有几项因素必须综合考量，包含被授权人投资金额的大小、产品在销售市场上的风险大小等。

然而据1997年一份在lesNouvelless期刊（注5）的研究报告统计指出，即便某一技术可以提升利润80%，被授权人仍不愿意支付超过总销售利润的15%。

而且，此种经验法则并没有考量到不同产业或技术的差异性与风险性，而仅进利用一统一概念进行鉴价，因此并无法提供适当的鉴价标准。

第二种是所谓的比较法，该方法是搜集技术交易市场中既有的交易资料与技术价格，进行分门别类的工作，对于一待鉴价的技术则是利用对应比较的概念，将其与现有的交易资料与技术价格进行比较，以求出该技术的恰当价格。

例如，表二（注6）与表三（注7）即是经由市场调查在不同产业的权利金比例，其中表二是指不同行业别（第一栏）之技术其权利金比例（第一列）的分布百分比状况，而表三则是不同行业别在不同研发生产阶段之权利金比例。

找出这些「市场行情价」后，待鉴定的技术或专利则与这些市场行情价进行差异性的比对，并利用数量化的技巧，将各种差异因素给予一定的分数与比例，最后再依据综合判断得到该技术或专利的恰当价格。

虽然此种比较法考虑了不同产业的差异性，但是一般技术移转或专利授权信息大多属于机密资料，并不可能随处可得，即便可以获得某些机密的交易资料与技术价格，该待鉴价的技术可否顺利找到一个适当的已知交易资料与技术价格进行比对，而再进行数量化的依据与标准如何确定，乃是此种比较法所需解决的问题。

注5.Degnan,StephenA.andcorwinHorton,（ASurveyofLicensedRoyalties）,LesNouvelles,June,1997.

注,et.al.,（factorsaffectingRoyaltyRates）,LesNouvelles,June1992.

注7.LitaNelson,（universitypatents）,1989AUTM

表二：

不同产业授权权利金调查表

（1）

行业别／权利金比例

0-2%

2-5%

5-10%

10-15%

15-20%

20-25%

over25%

Aerospace

%

Automobile

Chemical

Computer

Electronics

Energy

food/consumer

telecom

healthcare

pharmaceuticals

表三：

不同产业授权权利金调查表

（2）

Product

royalty

comment

software

1-4%

semiconductor

3-5%

chipdesign

8-10%

compoditionofmaterial

12-20%

withclinicaltest

diagnostics

4-5%

newentity

2-4%

newmethod-oldentity

biotech

1-2%

process/exclusive

表四：

不同风险考量下，折现系数k的大小

characterizationofrisk

K

risk-free

10-18%

verylowrisk

lowrisk

20-30%

moderaterisk

25-35%

highrisk

30-40%

veryhighrisk

35-45%

extremelyhighrisk

50-70%

第三种则是净现值（NetPresentValue，NPV）或现金流量（DiscountedCashFlow，DCF）法，该NPV法则是将待鉴价的技术预估其可以使用的年限与预期其可以获得的净利，再利用折现的方式换算成现在的现金流量，以当作该待鉴价之技术的价值。

而其主要利用下列公式：

现金流量（DCF）=CF/（1+k）n

其中，CF表示第n期的净利，k则表示折现系数，k的决定必需考量通货膨胀、资金市场的利率高低、预期的风险等因素。

而表四（注8）即是列出在不同风险考量下，折现系数k的大小。

注businessreview,19876/89

而该待鉴定之专利或技术的价值，即是该专利或技术的净现值，即是利用该技术在不同时间点所产生的现金流量进行加总，如下公式所述：

净现值

举例而言，倘若有一网络卡技术可以使用十年，预估未来十年该网络卡的现金流量如表五所示：

表五：

网络卡之现金流量表（单位：

百元）

第一年

第二年

第三年

第四年

第五年

第六年

第七年

第八年

第九年

第十年

预期营收

23850

27295

30925

34749

36984

39323

41135

42369

43640

44949

预期成本

21107

24156

27369

30753

32731

34800

36405

37497

38622

39780

预期利润

2743

3139

3556

3996

4253

4522

4731

4872

5019

5169

折现率

则该预期利润的净现值利用上述公式计算约为24,090,000元。

虽然此种NPV法提供一个较明确的计算方式，但是此法必须对该技术所产生的利润与成本进行许多预估，每次预估就会产生一定的误差，因此，此种方式的误差不可谓不大。

为了解决预估误差的问题，一种改良的净现值法─蒙地卡罗法（MonteCarloMethod），则是将每期的预期营收与预期成本，利用经验或市场调查报告产生可能的机率分布，再利用上述公式配合随机选取的方式，统计出净现值之可能数值的分布状况。

五、选择权鉴价理论

前述NPV法虽然提供一种较明确的鉴价方法，但是该法并无法考虑未来风险的因素，而且也忽略了真实商业世界中「决策的易变性」，例如当一家公司进行一项产品研发计画初期投资200万元，倘若研发计画失败，则公司可能就决定不再继续投资，反之，倘若研发计画成功，公司可能决定继续投入一定资金进行原型产品的开发，或者会进入试产的研究等不同阶段。

亦即，对多数公司而言，进行研发或者是技术移转时，上述动态的决策是必要的，尤其是生物科技公司更是如此，一项医疗相关药品的开发过程需历经数十年，其中可能包含数个阶段的临床测试，每个先期阶段的投资只是保证买到了「从事研究开发的权利」，而后续阶段持续与否端视先期研发是否成功而定。

相对的，NPV法的计算基础乃是假设所有投资决策不变下，所推出的预期结果，因此这种NPV鉴价方式仍有其局限性。

举例而言，倘若A公司向B公司获得授权进行一项产品的开发，而A公司需给付B公司权利金500万元，后续A公司可能需要再投资1000万元进行原型的开发，而后续量产的制造与行销成本假设有

（1）4000万元，

（2）8000万元，（3）1亿2000万元等三种可能，而销售的总金额假设有

（1）5000万元，

（2）1亿3000万元等两种，则经排列组合共有六种可能性，在此假设每一种发生的机率相同，依据NPV法的计算净现值结果如下：

1/6*{（5-4）+（5-8）+（5-12）+（13-4）+（13-8）+（13-12）}=1（单位千万）

既然可能之获利经NPV法计算只有1000万元，但是A公司的权利金与原型开发共需投入1500万元，则此项技术授权就A公司角度而言似乎不是一项成功的投资。

但是，就前述「决策易变性」观之，A公司的利金与原型开发所投入的1500万元，只是购买了一种「选择权」（注9），使其有机会参与上述六种获利与亏损的可能性，而且对于上述六种可能性中，A公司应该不会执意参与赔钱的决策，因此A公司真正的获利应该修改成如下：

1/6*{（5-4）+（0）+（0）+（13-4）+（13-8）+（13-12）}=（单位千万）

其中原来销售总额小于成本的两种可能性基于商业决策，A公司将不会从事制造与销售，因此不会有任何营收或亏损，故用0取代之。

而在比较A公司的权利金与原型开发共需投入1500万元，则此项技术授权就A公司角度而言就是一项成功的投资。

因此，在评估技术或专利的价值时，利用选择权理论是有其必要性。

就一般选择权理论，购买一买权选择权（calloption）系取得日后可以在一特定时间、用一定之执行价（executiveprice）、取得某一种股票的权利。

而该买权选择权只有在该特定时间该股票的市价大于执行价时，选择权持有人才会执行（execute）此选择权，反之则会放弃执行的权利。

而购买或授权一项技术或专利，系取得以后可以在一段时间投入一定生产成本、生产某一产品、并进而销售该产品的权利。

就技术买卖或技术授权而言，此种「选择权」只有在后续产品开发成功而且市场销售有利可图之状况下才会被「执行」。

因此，选择权与专利或技术的授权两者间有相类似之处，如果将技术或专利授权对应到选择权理论，则选择权的价值如同该技术或专利的价值，而选择权的执行价或履约价格如同被授权人或技术买受人因要达到量产所需再投入的费用，包含建厂成本与营业费用与成本等，而选择权的到期日如同被授权人或技术买受人因要达到量产所需的时间。

注A.Leuhman,（InvestmentOpportunitiesasRealOptions:

GettingstartedontheNumbers,）HarvardBusinessReview,July-Aug,1998.

在选择权理论中，Black-Scholesmodel（注10）所提供的选择权价格系表示为：

其中，C表示该选择权价值，S表示该选择权所对应之股票的现值，E表示选择权的执行价格，T表示选择权的执行时间，e表示一自然指数，r表示一无风险利率，N（d1）表示一累积标准正规分布函数（cumulativestandardnormaldistribution）在d1时的数值，N（d2）表示该累积标准正规分布函数在d2时的数值，而

，

表示该选择权对应的股票报酬率之标准差表示该股票价格之标准差，ln（）为自然对数。

利用此Black-Scholesmodel，配合前述表五之计算结果的净现值为24,090,000元，假设此项机率为50%，因此真正净现

值只有12,045,000元，假设要生产该网络卡需要一年时间并投资1000万元方能量产，无风险利率设为5%，为，则代入Black-Scholesmodel所产生的选择权价值，即是该专利或技术的价值，约为3,620,900元。

注10.此模型乃由FisherBlack与MyronScholes于1973年提出，由RobertMerton扩大此模型之应用范围，对衍生性金融商品与股票选择权迅速成长有极大助益，因此于1997年由MyronScholes与RobertMerton获得诺贝尔经济学奖

六、小结

「知识经济」时代中，企业拥有的无形资产价值，已经逐渐超越一般有形资产，也就是说，公司或企业的生产要素除了建立在有形资产外，无形资产也已经成为公司生产要素之一。

而如何客观计算出这些专利或技术等无形资产的价值，对促进知识经济的发展有其必要性，尤其是对依赖这些专利或技术的高科技公司而言，如果可以利用其技术或专利在资金市场上取得一定的融资额度，这对以无形资产为主的科技公司无异是一向利多的发展，而客观计算出这些专利或技术等无形资产的价值乃是首要的工作。

其次，当进行技术移转或专利授权时，授权人或被授权人所关心的不单单只有技术或专利本身，到底此种技术或专利的价值为何授权的权利金应该多少这些经济因素都是会影响到技术移转或专利授权谈判成功与否的关键。

目前「技术交易市集」是许多国家所积极倡导的观念，希望藉由技术或专利交易的活络，不论是授权或移转的方式，以促进技术或产业的升级，进而提升企业或国家的竞争力。

这在在都显示技术交易市集在全球知识经济体系所扮演的重要角色，如何决定这些技术或专利在技术交易市集中的价值，将专利与技术资产化、价值化，乃是技术交易市集必备要件。

针对技术或专利的鉴价，本文提出了数种传统鉴价的方法与选择权鉴价理论，其中经验法则认为技术的贡献度大约占了产品销售利润的25%~33%，但是此种经验法则并没有考量到不同产业或技术的差异性与风险性，而仅进利用一统一概念进行鉴价，因此并无法提供适当的鉴价标准。

比较法是搜集技术交易市场中既有的交易资料与技术价格，进行分门别类的工作，对于一待鉴价的技术则是利用对应比较的概念，将其与现有的交易资料与技术价格进行比较，以求出该技术的恰当价格，但是技术移转或专利授权信息或大多属于机密资料，并不可能随处可得，且再进行数量化的依据与标准如何确定，乃是此种比较法所需解决的问题。

净现值法则是将待鉴价之技术预估其可以使用的年限与预期其可以获得的净利，再利用折现的方式换算成现在的现金流量，以当作该待鉴价之技术的价值，但是净现值法并无法考虑未来风险的因素，而且净现值法也忽略了真实商业世界中决策的易变性。

选择权鉴价法则是将技术或专利的购买或