试论科技金融的实施困局与变革路径

2020-02-22 20:57
云南科技管理 2020年6期
关键词:融资机构金融

(青岛生产力促进中心,山东 青岛 266000)

0 引言

提及科技金融,业内普遍认为这一专门称谓始自1993年。目前对于科技金融的定义比较获得认可的是赵昌文教授在《科技金融》一书中的论述:“科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排,是由向科技与技术创新活动提供金融资源的政府、企业、市场、社会中介机构等各种主体及其在科技创新融资过程中的行业活动共同组成的一个体系,是国家科技创新体系和金融体系的重要组成部分”。简言之,科技金融就是以金融的力量助力科技的发展。但是,科技金融在具体的实施过程中却存在许多问题,本文试以科技部门的视角切入进行阐释。

1 科技金融结合的聚焦

客观地看待“科技金融”一词,必须清楚地意识到,科技金融不过是人为圈定的概念,一如渤海黄海东海南海,本是连通的水域,不过是人为的进行划分,既然可以有科技金融,也可以有教育金融、文化金融、农业金融等。但同样如渤海黄海东海南海的划分是有利于人类的认知与管理,科技金融概念的创造也是凸显出对科技创新的重视与支持,反映了对“科学技术是第一生产力”的理解与贯彻。

科技金融结合既有其价值所在,就需推动施行。但是,仅看科技金融的定义,描述得非常清晰明确,在具体实施过程中却感觉纷繁复杂、无从下手,其原因在于科技和金融的概念太过宽泛,就金融而言,范畴非常庞杂,仅从机构看,银行、投资、担保、保险、小贷、证券、资本市场……若再细化到衍生产品、服务模式、关联机构,可谓不胜枚举。同样,科技的领域也是多种多样。因此,科技和金融的结合点过多,却又使人难以发力。

所以,科技金融的结合必须聚焦才能有目标、有方向、切实推动。根据现实情况,科技金融结合应聚焦于促进科技型中小微企业的融资发展。

2 科技金融结合的困局

促进科技型中小微企业融资既是现实需要又是实施难题,正是这一需要和难题的交织,才有了科技金融结合的聚焦。促进科技型中小微企业融资是政府部门着力推动的事项,也是金融机构日益关注的业务,但长期的融资难题已成为痼疾,究其原因还是在于“风险管控”。对于金融机构,尤其是以银行为代表的债权类金融机构有着严格的风险管控制度,要求企业融资需要提供抵质押物、个人资产担保或者反映资金流的应收账款、订单、政府采购合同等;即便是投资机构,也不过是由于投资回报率较高,对风险管控相对宽容,仍然看重企业的经营数据、市场拓展等指标。反观科技型中小微企业,恰恰多是一些轻资产、尚处于市场拓展期、财务数据不理想的状况。因此,供需双方之间有着巨大的矛盾,促进科技型中小微企业融资也似乎成了无解的难题。

既然科技型中小微企业融资难题的症结是“风险管控”,要缓解这一问题就要突破传统的风险管控模式。近年来,一些互联网金融机构的产品和模式已经创新破局,该类机构不再局限于企业资产、财务数据等要点,而是通过对企业所有经营数据的采集,以及将企业置于产业集群中的关联考量等因素,利用人工智能分析,对企业进行信用评价,从而决定是否予以资金支持。这种基于互联网、大数据、人工智能的互联网金融、供应链金融是缓解科技型中小微企业融资的未来趋势。

互联网、大数据、人工智能是行将到来的第四次工业革命的指标性特征,由此,可以得出一个深层次的结论,科技型中小微企业融资难题,即科技金融结合的困局在于已经处于第四次工业革命时期的融资需求面临的是第三乃至第二次工业革命时期形成的融资服务,后者已经无法满足社会发展的需要,如果不加以改变,就将被社会所淘汰。未来,单纯的金融机构将不复存在,也不存在互联网机构跨界冲击金融机构的说法,或者互联网机构+金融机构的概念,只会有一个多元化的企业集团,集团内部的互联网、金融等业务也不是独立的板块,而是交织于一体的综合业务模式。

3 科技金融结合的着力点

互联网金融是企业融资的发展趋势,但是目前企业融资更多的还是依赖传统金融机构,虽然融资双方有风险管控的矛盾,但还是有着需求的交集部分(或者根据前述科技金融结合的困局,无论前3次工业革命时期,还是第4次工业革命时期,融资行为仍然有其没有改变的内容),这个需求的交集部分正是促进科技金融结合的着力点,交集部分内容虽多,但核心环节不过两点而已。

3.1 建立融资信息交互平台

无论是前互联网时代的批发市场,还是互联网时代的电商平台,建立供需双方信息互通的平台是达成交易的初始也是重要一步。不同之处在于,线下模式中作为供给方少量批发市场可以和大量小卖店并存,线上模式中作为供给方则近乎是赢者通吃,个别机构垄断了供给;线下模式中作为需求方是二八原则(20%的需求方提供了80%的利润),线上模式中需求方则是长尾理论(利润更多的来自众多的小需求方)。

3.2 深入挖掘数据并有效分析

在传统融资模式下,融资双方也需要对彼此的情况尽可能地获取,金融机构了解企业的资产和经营,企业了解金融机构的产品和服务。同时,随着互联网金融的到来,传统金融机构也不同程度上有意识地向互联网金融转型,对于数据的采集和利用更加重视和迫切,各机构均在算法和模型上积极投入。通过对数据的占有,加之以良好的模型算法,可以有效对企业开展风控评价,酌情予以融资。

4 科技金融结合的关键与路径

科技金融的结合需要实施主体,从参与主体观察,科技金融结合就两个路径,社会机构主导的科技金融结合和政府主导的科技金融结合,其具体内容无外乎都是围绕前述的建立融资信息交互平台、深入挖掘数据并有效分析2个方面开展工作。

目前,阿里巴巴、腾讯、金蝶等知名企业均发展起互联网金融业务,不但创新了融资模式,也取得了良好效益;一些制造企业利用产业链优势、IT企业利用技术优势也加入互联网金融的行列中;传统的商业银行也纷纷引入互联网企业战略合作方,或是加大自身互联网金融的建设。类似于社会机构,多地政府或政府部门也在相应领域搭建融资对接平台。各家开发的评价模型、金融产品、服务模式层出不穷,但是真正做到能为人所知晓、拥有众多潜在客户并实现自身收益的却很少,主要还是阿里巴巴等几家。究其原因,阿里巴巴、腾讯、金蝶等公司通过电子商务平台、社交软件、企业管理软件等逐渐建立起2B或2C客户通道,可以常态地、稳定地获取客户数据,已经形成客户黏性,而其他的机构包括商业银行、政府即便有众多客户却实现不了这一效果。简言之,科技金融结合的关键在于有效建立获取客户数据的应用场景。

社会机构主导的科技金融结合路径。阿里巴巴、腾讯、金蝶等社会机构的金融服务已经展现了科技金融结合新业态的良好前景,这些机构通过搭建消费互联网、管理互联网等平台,实现了数据的集聚与应用。未来,类似能够成功搭建起数据采集应用场景平台的机构,都会自然而然地具有金融属性,水到渠成地开展金融服务。另外,青岛市正着力打造的工业互联网平台倘若能够成功实现,平台的核心企业也将因为应用场景的实现随之具有金融服务的能力。

政府主导的科技金融结合路径。相较于社会机构,政府的优劣势都很明显。劣势方面:①政府缺乏大量专业性的技术人才;②虽然政府整体资金庞大,但在具体某一个互联网项目上,政府的相对投入往往远不如社会机构;③最为突出的是,由于运行机制的不同,政府欠缺市场运作的条件。但是,政府有着其他机构不可比拟的自身优势,就是对于公共资源的掌控与管理。政府通过一些强制性税费的缴纳、专项政策的制定、财政资金的分配等驱动手段,也可以建立融资信息交互平台、广泛采集数据。即,政府主导的科技金融结合路径在于搭建良好的政务服务应用场景。

5 政府主导科技金融结合路径的一些问题

5.1 政府的角色定位

社会机构和政府主导的科技金融结合,由于其组织主体的性质不同,不具有根本的互通性,如同不能让社会机构行使政府的职权一样,政府(包括其所属具有类似性质的机构)也不能按照社会机构的特性开展工作。除非双方在根本性质上发生变化(如社会机构承担了政府买服务的工作、政府部门或其所属机构转企)。

由于政府不是市场化主体,不能够、也不可以向企业提供大量融资资金,因此,政府主导的科技金融结合主要是通过贷款贴息、风险补偿、金融机构补助等形式实现。政府主导的科技金融结合路径发挥的是引导和辅助的作用。

5.2 政府的具体举措

既然政府主导的科技金融结合路径在于搭建良好的政务服务应用场景,实现融资信息交互和数据采集分析,就应该围绕于此深入做好相关工作。

5.2.1 做实做大融资信息交互平台

目前政府建设的融资信息交互平台多是以某个政府部门为依托搭建的,服务的主要是该政府部门职权范围内的企业,由于缺少供需双方的积极互动,基本没有取到信息交互的效果。究其原因是这类平台与互联网应用场景广泛参与、时时参与的流量生态是相悖的,无法取得效果也是必然的。因此,政府搭建融资信息平台务必发挥政府掌管公共资源的优势和顺应互联网经济的特点,分层次构建政务服务应用场景。低层次上,从某一专题的政务服务(如科技金融方面的企业贴息、金融机构补助等)建立一个基本的信息交互平台,吸引该领域的机构汇聚过来;中层次上,从某一领域的政务服务(如所有的科技政务服务)建立一个为企业智能服务的信息交互平台,机构只需输入自身信息,就可以匹配相关适合的政策、产品等,平台会自行推送新发布的、适合的政策、产品给机构;高层次上,在中层次的基础上扩大应用场景,将某一地域的政务服务在平台上智能化实现,如一家外来机构或人员想入驻当地,输入相关信息后,平台自动匹配合适的区市、相应的政策等,当应用场景的广度深度越大,在平台上流动的数据资源就越丰富、数据更新越频繁,反过来又推动了应用场景的价值效应。

5.2.2 共享应用数据资源

政府在通过政务服务应用场景获取了大量数据资源后,做好数据处理,直接产生应用产品,或与社会机构共享开展应用服务,实现数据实用化、价值化。

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