摘要：推动科技型中小企业信用评价模式创新，提升企业融资能力，不仅是深化科技成果评价改革成果应用的重要方式，也是推动商业银行科技金融破题、助力金融强国建设的必然要求。本文在分析阐述科技型中小企业融资制约因素、国内科技型企业信用评价创新实践基础上，针对现有评价体系面临的困难和挑战，提出了相关对策建议，以供参考。

　　关键词：科技型中小企业；信用评价；科技金融；创新实践

　　科技型中小企业代表着新兴经济发展方向，对提升区域创新能力具有重要作用，是构建现代产业体系的重要基础，但“轻资产、少抵押”一直是制约这类企业融资，尤其是信用贷款的一个主要障碍。因此，变革科技型中小企业授信评价模式，提升企业信用贷款获得能力，是商业银行实现科技金融破题、助力金融强国建设的重要切入点。2024年1月，国家金融监管总局发布《关于加强科技型企业全生命周期金融服务的通知》，鼓励银行保险机构针对科技型企业，建立健全差异化的专属评估评价体系，突出科技人才、科研能力、研发投入、成果价值等创新要素，分层分类设立科技型企业信用评价模型，进一步明确了商业银行科技金融发力方向。

　　一、科技型中小企业融资制约因素分析

　　长期以来，科技型中小企业普遍面临信用贷款门槛高的问题，其中，既有企业自身原因，也受传统授信模式、科技金融配套、金融科技发展等外部条件制约。

　　（一）传统授信模式低估企业信用水平

　　科技型中小企业通常为技术密集型、知识密集型企业，资金主要投向创新研发方面，很少形成固定资产，而且产出主要为发明专利、著作权、商标及资质批文等无形资产，因而普遍具有“轻资产、少抵押”特点。商业银行传统授信主要依赖对企业历史经营情况和抵质押物价值的判断，企业技术优势、商业模式、研发团队等核心指标由于无法直接量化而未被纳入考察，但这些指标却是企业实现商业成功的必备条件。因此，在传统授信模式下，许多优质科技型中小企业信用水平存在被低估的问题，这制约了企业信用贷款获得能力。

　　（二）银企信息不对称问题突出

　　从银行角度看，科技型中小企业普遍规模较小，财务管理制度不健全，征信记录缺失，同时企业经营、科技项目、产业链供应链等信息条块分割，尽职调查、多头对接成本较高。另外，企业经营非常灵活，贷款资金进入企业后，不能确保资金用于约定项目，存在挪用贷款资金的风险，贷后管理、监督成本较高[1]。从企业角度看，许多科技型中小企业处于初创期，组织机构精简，人员较少，企业主要精力集中在技术研发、市场拓展等方面，在企业融资方面缺乏整体规划，对各家银行授信资格、贷款产品缺乏了解和比较，有时盲目申请贷款导致被拒，出现资金周转困难或者申请的贷款产品不符合自身需求等情形，导致融资成本较高。

　　（三）科技金融配套支撑不足

　　一方面，缺乏全国性、权威性的知识产权交易平台，第三方评估机构在知识产权价值评估上分歧较大，银行缺乏持续跟踪企业知识产权价值变动的有效手段，而且企业知识产权潜在受让范围较窄，银行在企业违约时清算受偿难度较大，存在“变现难”“风控难”等问题，影响知识产权质押增信效果，企业融资潜力无法充分释放。另一方面，中小企业信用评级体系建设尚不完善，许多优质科技型中小企业由于从未使用过贷款，并没有被纳入信用评估系统，即所谓的“征信白户”，在企业申请首笔贷款尤其是信用贷款时，通常存在被拒贷的风险。

　　（四）科技金融数字化转型相对滞后

　　近年来，金融科技在提升商业银行个人金融服务方面得到广泛应用，为精准客户画像、产品推介及风险防控等提供了有效支撑，但由于科技型中小企业信贷业务相较于个人金融服务更加复杂，在评价指标体系和模型设计上需要综合考虑数据支撑、资源整合及政策嵌入等问题，其数字化转型尚处于起步阶段。尤其对于广大中小银行，受科技投入不足、地域限制等影响，在科技金融服务方面金融科技应用不充分，缺乏挖掘科技型中小企业科技数据信用价值的能力，许多科技信贷产品科创属性较弱，对政府风险补偿、融资担保等外部增信手段比较依赖。

　　二、科技型中小企业信用评价创新实践

　　随着信息技术的进步以及数据要素市场的发展完善，科技金融逐步进入“数据驱动”的新发展阶段。各地区、银行相继开发各具特色的科技型中小企业信用评价模型，挖掘企业科技数据信用价值，降低有形资产抵押担保要求，充分盘活企业无形资产，不断提升企业融资能力，形成以下三种模式。

　　（一）政策配套支持模式

　　部分地区围绕开发本地科创资源，提升企业融资能力，探索并建立了多种科技型企业评价模式，为银行创新金融产品提供公共信息支撑，同时配套给予政府风险补偿、科技创新积分补贴等政策保障。

　　1.重庆市“分级授信”模式。2017年开始，重庆市探索建立科技型企业知识价值信用评价体系和评价模型，以企业知识产权、研发投入评估为核心，综合考察企业创新要素、经营要素以及上下游创新要素。根据评价得分将企业知识价值分为五个信用等级，并相应给予80万元至500万元的授信额度，为银行放贷提供参考。为降低银行放贷顾虑，建立市、区两级财政共同承担合作银行“知识价值信用贷款”逾期本金80%的风险。

　　2.湖南省“科技、银行综合评价”模式。自2021年开始，湖南省在长沙市高新区、岳麓山大学科技城等地试点开展科技型企业知识价值信用贷款风险补偿工作，建立知识价值信用贷款评价指标体系，该指标体系由一般项（研发投入强度、自主知识产权、研发人员等）以及加分项（技术合同、科技创新人才、创新平台等）构成。科技型企业知识价值信用贷款评价结果权重占45%，合作银行结合自身贷款评价体系得出企业综合得分，综合得分60分以上的企业将纳入贷款范围。作为配套政策保障，省级、试点区域风险补偿资金共同为贷款本金损失承担不超过80%的风险。

　　3.江苏省“科技创新积分融资”模式。自2020年开始，江苏省泰州市整合科技、人才、工信、发改等部门的创新资源，创新科技创新积分管理，综合考察不同发展阶段企业的创新投入、创新人才、创新产出、成长性等，科学设置指标权重，量化评价形成科技创新积分，并纳入企业“征信评价模型”，企业凭已获取但未兑现的积分以及可预期积分，可以向合作银行申请贷款。银行以积分为依据，全面考察企业经营状况、信贷情况等给予企业不低于所获积分资金（1分=1万元）的授信额度。

　　（二）银行自主开发模式

　　近年来，商业银行纷纷加大对公信贷业务数字化转型力度，在挖掘自身积累数据的同时，积极对接各类外部数据来源，开发各具特色的科技型企业专属评价模型，不断提升识别客户、主动授信、精准风控的能力。

　　1.建设银行。2017年，建设银行广东分行针对科技型企业特点，开发并启用了“技术流”评价体系，围绕企业专利数量、专利结构、创新领域及未来技术发展趋势等“科技创新要素”进行量化评价，将企业评价结果分为十个等级，进行差异化增信支持和信贷管理，将“技术流”转化为资金流。2023年，将“技术流”评价体系优化升级至“科创企业多维评价体系”，进一步整合企业知识产权、政府资质、财务报表、资金交易、生产要素等数据，根据各类数据相互依存、相互印证的内在逻辑，对企业创新发展实力及风险状况进行数字化评价与交叉验证，实现从单一静态到多维动态评价的转变。

　　2.工商银行。2021年，工商银行上海分行开发“科创企业专属评级授信模型”，该模型重点从企业创始人及团队、科研成果、知识产权、市场竞争能力、资本市场融资能力、成长性等维度对企业进行评价，降低企业财务指标、抵押物的指标权重。同时，以企业可预计的未来收入、股权融资款收入、政府补贴等作为未来的偿债来源，以此合理提升企业的授信额度。

　　3.中国银行。2021年，中国银行深圳分行引入权威性知识产权评估模型，搭建“科技企业评估模型”，立足科技型企业的全生命发展周期，从科技能力、资信情况和定性指标三个方面，评估企业科技成果商业化、产业化能力，模型引入工商、税务、司法、征信等多维度外部数据，提升对企业全方位画像能力。对于模型筛选出的目标企业，银行从企业资质、政府补贴、股权融资、订单情况等八个维度核定贷款额度。

　　（三）银政联合建设模式

　　近年来，为紧密贴合银行现有产品服务，针对性挖掘、分析科创客群数据价值，满足各类金融场景应用需求，精准覆盖科技型中小企业信贷业务全流程，为银行创新授信评价模式提供数字化赋能，各地有关部门与银行积极合作，共同开发科技型企业信用评价模型。例如，2023年，建设银行湖北省分行与湖北省科技厅联合建设“科创智慧大脑”平台，实现全省区域、企业、人才、项目、成果等各类创新资源智能归集，打通科技、人社、市场、税务、金融等13个部门数据渠道，开展科创企业积分、科技项目积分、创新平台积分等各类科技评价活动，配套推出多种线上信贷产品，打通营收欠佳科技型企业“科创积分”与“科创额度”通道。

　　三、科技型企业信用评价模式创新面临的困难和挑战

　　虽然科技型企业信用评价与金融支持相结合已经成为科技金融发展的重要趋势，但目前尚处于起步探索阶段，仍面临诸多困难和挑战。

　　（一）科技金融配套保障存在短板

　　当前，知识产权是各类科技型企业信用评价模型的核心指标之一，但是，知识产权评估、运营体系不健全，导致知识产权评估价值不稳定，影响企业价值的量化评估。另外，银行虽然积累了大量科技型中小企业信息，但大多为财务数据，而且由于企业成立时间普遍较短，数据可用性受限。银行获取外部数据还存在一定的壁垒，部分政务数据、公用事业数据和社会数据对金融行业的开放缺乏统一、规范和全面的共享机制[2]。

　　（二）评价模型的稳定性面临挑战

　　各类模型的设计和训练依赖于已有的数据，而且目前相关数据大多来源于某一区域，影响样本的代表性。随着科技型企业技术迭代、商业模式更新以及创新政策调整，模型可能存在无法及时、全面地反映企业创新能力、外部环境动态变化的问题，评价结果的稳定性和准确性受到影响。另外，很多模型尚未经历一个完整的周期检验，现有历史数据对于评估科技信贷新产品、新模式的风险还不充分，存在低估损失发生的概率和多少的可能。

　　（三）全周期服务模式尚未形成

　　当前，科技型企业信用评价创新实践主要集中在商业银行科技信贷产品和服务创新方面，企业评价模型应用范围相对较窄，与融资担保、创业投资、科技保险等其他科技金融支持方式联动衔接尚不密切，未能覆盖企业创新全过程和生命全周期，在助力构建科技型企业多元化融资体系方面未能形成有效支撑。

　　（四）生态赋能作用未充分发挥

　　现阶段，科技型企业信用评价工作主要是围绕降低企业信用贷款门槛而开展的，一定程度上存在片段化、孤立化的问题，在促进企业信息共享、推动企业价值发现、优化创新资源配置等方面支撑不足，未能充分发挥科技型企业信用评价体系在联通科技、产业、金融资源要素，以及打造科技金融良好生态中的重要作用。

　　四、科技型中小企业信用评价创新的对策建议

　　（一）强化科技金融服务配套

　　加快对各类知识产权公共服务系统的整合、优化、升级，实现各级知识产权公共服务平台和数据库互联互通、数据共享，完善全国性知识产权流转体系建设，发挥知识产权市场的价值发现功能。在做好信息安全、商业保密的前提下，面向金融机构进一步推动科技创新项目信息共享，为完善科技型企业信用评价提供有效的信息支撑。

　　（二）建立评价体系更新机制

　　商业银行应积极对接国家科技评估中心、科技专家库等外部智库，围绕细分领域建立科技金融专家库，发挥技术专家、行业专家、投资专家等专业优势，提升对技术替代风险、商业模式风险等识别、防控能力。同时，应提升评价体系对科技、产业、财税等政策变化响应能力，确保评价模型准确适应企业经营周期、经营情况，提升对企业价值的评估能力。

　　（三）拓展评价体系应用领域

　　推动科技型企业信用评价在融资担保、创业投资、科技保险等领域的应用，促进信用评价结果在不同金融机构间的互认互通，实现各类金融产品和服务的功能衔接、互补互促，全面服务初创期、成长期和成熟期科技型企业，从而在更长的周期、更丰富的维度层面，为科技型中小企业提供多元化接力式金融服务。

　　（四）融入科技金融生态建设

　　推动科技型企业信用评价服务向创新链前端延伸，充分发挥信用评价在打破信息不对称、优化资源配置方面的重要作用，引导更多资源要素向创新链前端集聚。以科技型企业信用评价工作为依托，整合政府部门、高校院所、金融机构、产业园区、行业协会、中介组织等各方资源，打造一个跨市场、全周期、多层次的科技金融生态圈，形成支持科技创新的全方位格局。

参考文献

　　[1]王程超，周立波，李宗平，等.区块链技术驱动下科技成果转化贷款激励与约束机制研究——基于四方演化博弈的分析[J].金融理论与实践，2023，（07）：1-11.

　　[2]浙商银行重庆分行课题组，郑矫.商业银行数字化转型的最新实践、主要挑战及对策研究[J].当代金融研究，2023，6（07）：44-56.