文|李東榮
科創企業普遍具有輕資產運營、高風險、高不確定性、高投入和長周期的特點，按發展階段可分為種子期、初創期、成長期、成熟期，每個階段有不同的融資需求。科創企業的失敗率高，絕大部分企業可能創業失敗。因此，科技金融的發展又要平衡好創新、風險、收益等多種關係。
銀行對科創企業服務能力不足。科技信貸於傳統信貸差異較大。科技信貸依據企業的科技創新能力、技術實力、市場前景等因素，更加注重企業的科技屬性和創新潛力。這對金融機構的專業服務能力提出了更高要求，但當前商業銀行尤其中小銀行尚未對科創企業建立完善的信用評價與風險管理體系。在貸前、貸中、貸後環節均缺乏服務能力，科技創新信貸產品研發不足，供需不匹配的現象較明顯。尤其是企業經營困難的時期，往往更難獲得資金支持。
商業銀行內部考核機制不健全。商業銀行貸款的考核周期與科創企業發展的不匹配。
內地金融體系規模很大，但客觀上，當前適配初創期科技創新企業融資需求的耐心資本不足。國有背景資本（政府引導基金、央企和國企設立的基金等）出於風險考慮，往往都有保值增值的壓力，更多的是投向成長期、成熟期的企業，對初創的企業投資謹慎。
對科創企業的評估體系不完善。當前更多的是金融機構從業務發展的角度對科創企業進行評估，但總的來看，這些評價方法的針對性和全面性仍有待提升。
金融機構尤其是地方金融機構數字化還需持續推進。
培育耐心資本 提供長期支持
中央部門切實培育壯大耐心資本。考慮到科創項目周期長的特點，優化社保基金、企業年金、養老保險、各類養老金等長期資金參與機制，豐富支持科技創新的長期資金來源。
進一步發展直接融資。健全以創業投資為核心的多層次資本市場，充分發揮私募機構、風險投資的專業優勢和價值發現作用，提高直接融資比例，改善融資結構，讓初創企業獲得更好的金融支持。疏通「募、投、管、退」全鏈條的政策堵點，拓展退出渠道。
重視保險工具的跟進運用。拓寬科技保險產品的邊界與體系，不斷豐富統計樣本和風險數據，提升科技保險定價能力和水平，發揮保險在支持鼓勵科技創新方面的功能作用。
不斷完善數據要素市場建設，促進數據合規高效流通使用。數據在科技金融中的應用可打破信息孤島，破解信息不對稱難題。要不斷優化數據要素市場配置，提升數據供給質量和流通效率，積極構建數據產業生態，不斷完善數據要素市場規則，推動數據要素市場成熟發展。
完善科技金融生態體系
地方政府構建完善與科技創新相適應的科技金融生態體系。
建立地方科技金融工作機制。科技金融涉及政府部門、金融管理部門、金融機構、科技企業等多方，需要各方協同推進。通過定期溝通會、聯合調研、政銀企對接等活動建立合作溝通機制，圍繞重點難點問題共同協商，同向發力。
打造科技金融生態圈。地方通過科創聯盟等方式，可整合信貸、債券、股權、保險等各類金融資源，為科技企業提供匹配生命周期、符合行業特點、適應發展需求的金融服務。
建立地方科創投資基金，通過科創基金，投早、投小、投硬科技；建立貼息、獎補和風險補償機制。如建立地方科創基金對科創企業的質押融資貸款貼息支持等。
地方金融管理部門用好再貸款等貨幣政策工具，帶動金融機構加大對科技企業的金融支持力度，切實推動科技金融政策落地實施。
鼓勵科技金融產品的創新。在科創金融示範區鼓勵金融機構開展股權激勵貸款、數據資產質押貸款、知識產權質押融資貸款等創新試點。
金融機構完善科技金融產品和服務體系，建立科技企業信貸評價體系，開展信息共享，為科技企業提供一站式的綜合金融服務。
加強容錯機制建設。細化盡職免責政策，適當提高科技企業貸款的不良容忍度。
加強人才專業機制培養，注重科技和金融複合型人才培養，破除金融機構和科技企業的信息交互障礙。
加強對物聯網、區塊鏈、大數據等技術的應用，不斷提升數據治理能力，提高風險管理水平。物聯網、大數據、區塊鏈、雲計算、人工智能等新技術的發展，有效提升了數據的獲取方式、效率和可信度，為科技金融發展提供了很好的技術支撐。金融機構在服務企業過程中應充分借助技術手段解決金融服務中信息不對稱的難題。
金融機構應持續推進自身的數字化轉型。一方面要夯實數字要素底座，加大對數據的使用和挖掘，推動業務流程不斷優化，服務能力全面提升。另一方面，要不斷優化數字金融生態。
（作者為國際金融論壇（IFF）顧問、中國人民銀行原副行長）
