基于实践的商业银行支持科技成果转化模式创新

我国金融体系以银行为主导，银行无论是资金来源还是掌握的产业客户资源都处于体系的核心地位。从全球来看，不同国家金融支持科技创新的体制机制各有特色。美国资本市场发达，但商业银行在金融—科技循环体系中仍然发挥了较为重要的作用。德国以银行为主导的金融体系与我国较为类似。国外银行支持科技成果转化的实践经验，对我国具有一定的借鉴意义。

（一）国外商业银行实践经验

美国的风险投资市场较为成熟，投资规模多年来保持全球第一。风投机构与科创企业的合作大多持续10~15年，为科创企业提供了强有力的资金支持。美国的商业银行亦借鉴股权投资思路，创新投贷联动、夹层贷款、与政府合作的担保贷款等信贷产品，作为风险投资之外的有效补充。

德国是典型的银行主导的金融体系，强大的政策性银行是德国金融的特色，在中小企业融资、科技企业融资方面扮演着重要角色，在间接融资、股权投资等领域广泛涉足且发挥着关键的引导作用。德国担保银行作为整个体系的重要补充，对企业融资增信也发挥了积极作用。

（二）国内商业银行实践经验

我国以间接融资为主，商业银行作为金融主体，近年来在支持企业科技成果转化方面进行了诸多探索。

在知识产权质押方面，我国商业银行针对知识产权的特点，创新设计知识产权质押的专门产品。自2020年以来，全国专利商标质押融资登记金额年均增速在40%以上，增速逐年提升；2024年前三季度，专利商标质押融资登记金额达到7922.3亿元，同比增长60%。但相较房产、设备等有形资产，知识产权专业门槛高，价值难以评估，市场也未建立完整的知识产权交易渠道，知识产权尚不能实现自由变现，商业银行很难真正以知识产权价值变现抵补贷款损失。

在投贷联动方面，2016年在《中国银监会 科技部 中国人民银行关于支持银行业金融机构加大创新力度开展科创企业投贷联动试点的指导意见》的指引下，商业银行与子公司、投资公司等联合开展“投贷联动”试点，助力促进民间投资和扩大有效投资。投贷联动在实践中面临如何设置投、贷防火墙，以及贷款难以分享投资收益、风险投资实质变为名股实债等难题，因此业务规模有限。

在科技支行建设方面，随着金融支持科技创新的探索，我国商业银行借鉴美国硅谷银行实践经验并综合我国金融特色，陆续成立科技支行以专业化支持科技创新活动。目前，全国银行业金融机构设立科技特色支行、科技金融专营机构超1000家。

近年来，尽管我国商业银行在支持科技成果转化方面进行了积极探索，但整体效果距科技企业需求还有较大差距。商业银行支持科技成果转化存在以下难点。

一是商业银行资金属性与科技创新的风险不匹配。

科技成果转化包括成果形成、评估、测评、中试、小规模投放、规模化生产等，周期长、风险大，商业银行信贷融资只能获得固定利息收益，难以承担成果转化不确定带来的高风险。这种收益与风险不匹配的矛盾降低了商业银行支持科技成果转化的金融创新动力。

二是科技企业创新能力及发展潜力难以评估。

商业银行传统评价体系偏重财务数据，忽视科技企业“两高一轻”的固有特征，缺乏对技术含金量、市场前景和价值、团队研发实力等科技属性的考量，对科技中小企业早期的识别和风险把握成为普遍难题，不会评、不敢贷现象突出。科技研发及转化的高不确定性加大了科技企业及科技成果估值和风险量化的难度，对传统商业银行的信用评估逻辑提出挑战。

三是科技企业的信息难以获取。

科技中小企业信息披露不完善，早期的经营数据积累不充分，科技数据分布在不同的管理机构或系统中，这都导致商业银行难以高效作出信贷支持决策。

四是科技企业无形资产评估存在难点。

科技中小企业无形资产占比高，商业银行依赖固定资产抵押的传统服务模式难以发挥作用，对科技企业的重要无形资产——知识产权，还存在评估难、评估贵、评估慢、变现难等问题。

五是商业银行缺少对科技人才的专属评价方法。

科技创新能力体现在科技人才从创新思想产生、应用研究到科技成果转化的全过程，是影响科技成果商业化的关键因素。现阶段商业银行缺少对科技人才的专属评价方法，难以从科技研发团队的角度考察科技企业的创新潜力与后劲。

“可评价”是银行金融服务的基础。信用风险评价作为信贷风险管理的基石，为信贷授信、产品创新、定价管理、贷后管理、经济资本管理等商业银行核心金融管理提供决策依据和参考。解决好科技成果评价难题，对做好科技金融服务工作至为关键。

2021年，国务院办公厅印发的《关于完善科技成果评价机制的指导意见》提到，“充分发挥金融投资在科技成果评价中的作用”。中国建设银行作为参与中央深改委科技成果评价改革试点的唯一一家商业银行，围绕试点任务，将银行视角从对传统企业的“看资产、看报表、看历史”转换成对科技企业的“看人才、看科技、看未来”，在“可评价”“看得懂”“可贷款”等银行服务科技型企业的关键问题上形成突破。

（一）从科技人才出发构建科技企业专属评价体系

围绕“评价难”这一核心问题，以科技人才为出发点，将科技人才、科技成果、成果转化等要素量化融入针对企业经营发展潜力、债务履约能力的信用评价体系当中，研发以行为评价、信用评价、资产评估为特色的科技企业信用评价体系，为商业银行金融决策及管理提供依据。

1.建立科研团队稳定性评价方法

通过评价研发团队稳定性和科研成果持续产出能力，穿透探查企业人才价值贡献。一是通过公开渠道，广泛收集科技企业人才维度的数据信息，引入核心人员科技成果转化能力等软实力要素，运用大数据批量处理技术，将科技企业的知识产权穿透归属至具体的发明人员。二是动态监测团队知识产权研发变化，通过量化考察核心研发团队中近年知识产权研发情况、核心团队人员变动、发明人员人均科技创新有效产出等指标变化，综合评价企业研发团队的稳定性。通过丰富商业银行对科技企业的评价维度，有助于更精准地捕捉科技创新要素的流动和变化，促进科技人才等创新资源在各创新主体间高效流动。

2. 构建科技企业评价指标体系

开发大中型科技企业“星光STAR”评价指标体系。围绕人力资本、技术创新能力、科技成果市场价值及各方资源支持4个核心维度，构建全面、科学的评价指标体系（图1），既聚焦知识产权及研发成果，也关注研发投入及研发过程；既聚焦技术研发，也关注研发所必需的创新人才基础；既聚焦技术创新能力，也关注技术成果的市场转化及相关资源支持。评价方法在客户选择、额度授信、贷款定价、贷后管理、经济资本计量考核等信贷流程各关键环节充分发挥支持作用。

创新小微科技企业信用风险评分卡。以4.7万家各类科技企业贷款表现作为建模样本，通过基于数据的科技企业信贷风险实证研究，优选金融场景下科技型小微企业的核心评价指标。提炼科技企业风险特征，将专利数量、专利类型、专利发明成员、专利时效等因素引入评价模型，形成5大类45小类核心评价指标，力求更加精准地评价企业科技属性对信用风险的影响。

3. 创建科技成果价值评估方法

探索知识产权质押融资内部评估法。知识产权是科技成果的主要形式之一，也是科技企业核心资产的重要组成。长期以来，“评估难、评估贵、评估慢”成为制约知识产权流通变现、发展知识产权质押融资业务的难点、痛点。基于国家知识产权局、中国人民银行、国家金融监管总局联合制定的《专利评估指引》中专利质押融资场景的指标和权重设置，以国家知识产权局定期公布的专利许可数据为基础，从专利的法律价值、技术价值、经济价值等核心要素出发，较为科学地得出专利价值。通过线上实时评估知识产权价值，有效提升知识产权质押融资的评估效率，降低评估费用，推进知识产权作价评估标准化。

建立早期科技成果资产评估方法。探索将科技成果生命周期划分为实验室阶段、工程化阶段和产业化阶段：一是针对实验室阶段科技成果特点，提出了以定性为主、定量为辅的专家打分法和多元评价法2种方法；二是结合工程化阶段多为科技成果迭代研发及订单研发等实际情况，提出了以定量模型为主的本利法、二阶段法和实物期权法3种方法；三是在产业化阶段提出了适合银行业内部评估能力建设的行业许可收益调整法。满足了各需求方对不同阶段的科技成果资产评估专业服务的需要，为商业银行开展科技成果质押融资业务提供支撑。

4.创新科技企业股权维度评价

科技企业具有“轻资产、重股权”的特征，针对企业投资者行为构建专门的评价模型，基于熵权法梳理108类量化指标体系，实现依托投资行为的创新潜力量化评估，与债权评价方法形成维度互补和交叉验证。

（二）部署互联网综合化平台，深化银行人员科技领域认知

“看得懂”是金融服务的前提。运用新一代信创技术栈，基于分布式架构和容器云平台，整合形成企业科创评分、科创雷达等管理分析模块，以图形直观展示科技企业人才、科技成果、创新能力、经营能力、社会认可度等情况，评价企业核心竞争力、技术先进性，研判未来成长空间和市场机会，加深银行从业人员对科技领域的认知理解，缓解其对科技领域不熟悉、不了解，不会贷、不敢贷的畏难情绪。

一是量化评定企业科创能力。

整合5600万条工商企业数据，运用机器学习方法，筛选出1000余万条高科技含量企业数据，分析了1900万份知识产权，建立了涵盖300余个标签的企业级科创标签体系，将企业科技能力由抽象的定性描述转变为可视化的定量度量。探索找出优质企业萌芽期的潜力特征，利用因子分析算法从海量特征中解析出企业创新潜力，由此发掘出超9万家潜力型科技企业。最终形成基于数据算法的一系列差异化的创新能力评分模型，对各类尚未获得政府科企资质认定的优质科技企业也可实现科学评分，并据此提供差别化的服务支持。

二是集成展示评价结果。

推出“科创雷达”应用模块，实现对科技创新金融数据的统一管理和整合。对科技企业产出成果、科技含量、金融风险等进行量化和实时的评估、评价，以实现可视化洞察和快速查找的目的，进一步提升为科技创新企业提供个性化服务的能力。

三是完善科技企业信贷产品供给及配套信贷机制。

“可贷款”是银行金融服务的主要形式。创新知识价值信用贷款模式，研发推出针对科技企业及科技人才的信贷产品，持续完善配套信贷机制。

四是创新科技型小微企业信贷产品。

针对科技企业成长初期轻资产、低收入的难题，支持科技企业以关键人才、创新能力、政府认证、市场认可等要素获得信贷融资。创新的信贷产品具有两方面特征。首先，企业覆盖面广，服务范围在高新技术企业、专精特新企业等政府认定科技企业名单基础上进一步前移，企业只要拥有与主营业务相关的自主知识产权，或企业主为高层次科技人才，或承担重大科技专项、知名高校及科研院所的科技成果转化项目即可申请，大大降低了信贷准入门槛。其次，创新多元化定贷方式，在以经营收入为主的基础上，将科研人才、知识产权、市场认可等科技要素量化纳入额度模式，对科技能力突出、初创期营收有限的科技企业也能提供贷款支持。目前，创新的信贷产品已为近1.4万户科技型小微企业提供授信支持近200亿元。

五是创新科技人才信贷产品。

聚焦科技人员股权配置需求，在金融监管政策指导下，向科研人员、科技企业家、创新创业重点群体发放个人贷款，用于满足科技人才股权激励、回购股权、税费缴纳等方面的资金需求。

六是细化配套信贷制度。

扩大高新技术企业、先进制造业、专精特新“小巨人”等优质科技企业审批授权。将先进制造业、科技创新等重点领域业务纳入“绿色通道”，享受“优先受理、优先审批、并行作业”等一系列流程优化安排。试点成立科技企业授信审批专属服务团队，提升业务效率和客户服务水平。探索制定《科技企业信贷业务尽职免责实施细则》，明确信贷全流程尽职认定标准、免责情形和问责要求。区分科技信贷业务办理过程中的典型场景，提出全部免责或部分免责情形，确保尽职免责落到实处，支持科技创新，保护科技信贷业务人员工作积极性。

科技成果的复杂性、专业性、阶段性及其影响的时滞性，决定了科技成果评价是世界性难题，没有放之四海而皆准的科技评价体系，也没有永恒不变的评价方法。商业银行可根据自身的风险偏好、管理能力、组织体系等，构建适合自身的科技成果评价方法和科技金融服务体系，实现科技—金融—产业的良性循环。

加快科技成果转化，需要政府、科研机构、科技企业、金融等多方发力。本文从鼓励商业银行加大对科技成果转化的支持力度、写好科技金融大文章的角度，对科技主管部门及金融监管部门提出相关建议。

一是丰富科技企业认定方法，提升金融资源配置效率。

2024年，人民银行进一步明确了科技企业、科技产业口径及内涵，指导商业银行更加精准地支持科技企业，使金融资源配置效率更高。当前对科技企业的认定大多从企业所获称号（如专精特新中小企业）、企业所属行业（如战略性新兴产业）、企业知识产权数量（如专利密集型企业）等企业法人维度出发，企业中科技人才的特征较少体现。考虑到科技人才对科技成果研发及转化的关键作用，特别是在一些初创期企业中，企业创始人或科研团队带头人往往是知名科学家，对企业的战略发展、主营方向、业务科技属性等起到决定性作用，建议在认定科技企业时，增加对企业科技人才的衡量指标，进一步丰富科技企业认定方法。

二是完善制度机制，激发金融服务科创的内生动力。

目前，商业银行尽职免责制度和风险容忍机制主要围绕传统企业，服务科技的理念在经营落地时面临具体困难，客户经理为科技企业服务的动力不足。建议完善制度供给，形成可操作、可应用的科技金融尽职免责制度与指引，相对地提高不良容忍度，明确贷前、贷中、贷后全流程尽职认定标准、免责情形和问责要求，确保将尽职免责制度落到实处，保护工作人员的积极性。

三是促进信息共享，丰富科创特征数据供给。

商业银行服务科技企业存在难以看懂的困境，迫切需要大数据支撑，逐步明晰科技行业画像及企业画像。目前对于科技企业的数据积累缺乏体系，数据量、数据维度都不够丰富，建议发挥平台数据化中枢作用，由政府主管部门牵头，打破信息壁垒，增强数据供应能力。在“可用不可见”的前提下，提升银行的数据获取能力、对科技行业的判别能力和服务能力，以数据拓宽科技金融服务视野。

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