科创企业普遍具有轻资产运营、高风险、高不确定性、高投入和长周期的特点，按发展阶段可分为种子期、初创期、成长期、成熟期，每个阶段有不同的融资需求。科创企业的失败率高，绝大部分企业可能创业失败。因此，科技金融的发展又要平衡好创新、风险、收益等多种关系。

　　银行对科创企业服务能力不足。科技信贷于传统信贷差异较大。科技信贷依据企业的科技创新能力、技术实力、市场前景等因素，更加注重企业的科技属性和创新潜力。这对金融机构的专业服务能力提出了更高要求，但当前商业银行尤其中小银行尚未对科创企业建立完善的信用评价与风险管理体系。在贷前、贷中、贷后环节均缺乏服务能力，科技创新信贷产品研发不足，供需不匹配的现象较明显。尤其是企业经营困难的时期，往往更难获得资金支持。

　　商业银行内部考核机制不健全。商业银行贷款的考核周期与科创企业发展的不匹配。

　　内地金融体系规模很大，但客观上，当前适配初创期科技创新企业融资需求的耐心资本不足。国有背景资本（政府引导基金、央企和国企设立的基金等）出于风险考虑，往往都有保值增值的压力，更多的是投向成长期、成熟期的企业，对初创的企业投资谨慎。

　　对科创企业的评估体系不完善。当前更多的是金融机构从业务发展的角度对科创企业进行评估，但总的来看，这些评价方法的针对性和全面性仍有待提升。

　　金融机构尤其是地方金融机构数字化还需持续推进。

　　培育耐心资本 提供长期支持

　　中央部门切实培育壮大耐心资本。考虑到科创项目周期长的特点，优化社保基金、企业年金、养老保险、各类养老金等长期资金参与机制，丰富支持科技创新的长期资金来源。

　　进一步发展直接融资。健全以创业投资为核心的多层次资本市场，充分发挥私募机构、风险投资的专业优势和价值发现作用，提高直接融资比例，改善融资结构，让初创企业获得更好的金融支持。疏通“募、投、管、退”全链条的政策堵点，拓展退出渠道。

　　重视保险工具的跟进运用。拓宽科技保险产品的边界与体系，不断丰富统计样本和风险数据，提升科技保险定价能力和水平，发挥保险在支持鼓励科技创新方面的功能作用。

　　不断完善数据要素市场建设，促进数据合规高效流通使用。数据在科技金融中的应用可打破信息孤岛，破解信息不对称难题。要不断优化数据要素市场配置，提升数据供给质量和流通效率，积极构建数据产业生态，不断完善数据要素市场规则，推动数据要素市场成熟发展。

　　完善科技金融生态体系

　　地方政府构建完善与科技创新相适应的科技金融生态体系。

　　建立地方科技金融工作机制。科技金融涉及政府部门、金融管理部门、金融机构、科技企业等多方，需要各方协同推进。通过定期沟通会、联合调研、政银企对接等活动建立合作沟通机制，围绕重点难点问题共同协商，同向发力。

　　打造科技金融生态圈。地方通过科创联盟等方式，可整合信贷、债券、股权、保险等各类金融资源，为科技企业提供匹配生命周期、符合行业特点、适应发展需求的金融服务。

　　建立地方科创投资基金，通过科创基金，投早、投小、投硬科技；建立贴息、奖补和风险补偿机制。如建立地方科创基金对科创企业的质押融资贷款贴息支持等。

　　地方金融管理部门用好再贷款等货币政策工具，带动金融机构加大对科技企业的金融支持力度，切实推动科技金融政策落地实施。

　　鼓励科技金融产品的创新。在科创金融示范区鼓励金融机构开展股权激励贷款、数据资产质押贷款、知识产权质押融资贷款等创新试点。

　　金融机构完善科技金融产品和服务体系，建立科技企业信贷评价体系，开展信息共享，为科技企业提供一站式的综合金融服务。

　　加强容错机制建设。细化尽职免责政策，适当提高科技企业贷款的不良容忍度。

　　加强人才专业机制培养，注重科技和金融复合型人才培养，破除金融机构和科技企业的信息交互障碍。

　　加强对物联网、区块链、大数据等技术的应用，不断提升数据治理能力，提高风险管理水平。物联网、大数据、区块链、云计算、人工智能等新技术的发展，有效提升了数据的获取方式、效率和可信度，为科技金融发展提供了很好的技术支撑。金融机构在服务企业过程中应充分借助技术手段解决金融服务中信息不对称的难题。

　　金融机构应持续推进自身的数字化转型。一方面要夯实数字要素底座，加大对数据的使用和挖掘，推动业务流程不断优化，服务能力全面提升。另一方面，要不断优化数字金融生态。

　　（作者为国际金融论坛（IFF）顾问、中国人民银行原副行长）

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