科技金融政策工具创新模式研究——以“企业创新积分制”为例

贾敬敦，温 全，于 磊，黎晓奇，陈 力，潘 喨

（1.科学技术部火炬高技术产业开发中心，北京 100045；2.海安高新技术产业开发区，江苏海安 226601）

三期叠加的后疫情时代下，科技领域全球竞争不断升级[1]，政府工作报告中多次提出和要求，努力在创新能力上实现新的突破，强化原始、自主创新。制定适合科技企业创新发展的金融服务模式，需要认真研究科技企业发展规律、准确把握科技企业在不同成长阶段的具体需求；要充分发挥市场对资源配置的重要作用，而政府部门的角色在于引导多元化资本进入科技金融领域，助力科技企业创新发展[2]。

学者们对科技金融的研究主要包括理论、机制及主体三个方面。对于科技金融理论的研究，主要存在“工具论”和“本质论”两种观点。前者认为科技金融是利用一系列金融工具、制度和服务来促进科技创新发展的一种手段[3,4]；后者主张科技金融是以促进科技创新活动为目的一种新经济范式[5,6]。两者为我国科技金融创新发展提供了借鉴和指导，从理论层面对科技金融的内涵、发展规律进行深入研究是必不可少的。对于科技金融机制的研究，在政策层面，一些学者认为科技金融政策通过弥补市场失灵促进科技创新[7]，在研究相关政策时，主要聚焦于讨论政策特征，或笼统讨论政策存在的问题；在市场层面的研究集中于资本市场和对科技创新的影响研究[8]，研究表明我国以资本市场为主导的金融结构相较银行更能支持科技创新[9]，健全有效的资本市场将极大地促进科技成果产业化；在经济层面，学者们普遍认为经济发展与科技金融的耦合关系经历了波动上升、持续下降、缓慢上升的“M”型过程[10,11]。对于科技金融主体的研究主要围绕科技型企业，其研究的发展历程可以归纳为三个方面的重大转变：（1）在对象方面，从以大企业为样本的个体研究到从区域出发的整体分析的转变；（2）在属性方面，从追求经济生产率的科技创新到面向生态的科技创新的转变；（3）在范围方面，从片面的、绝对的自然技术范畴到完善的、系统的科学、技术、创新和环境的组合体系的转变。其中，从研究模型来看，已有的关于企业创新能力评价的研究具有一定的科学性，但由于后疫情新时代的特殊背景，还需进行更深入的探索，以符合时代发展需求；从指标体系来看，多数研究表明，企业通常更多从纵向评价创新能力，这样可以更直接地比较出创新发展趋势[12,13]。然而，由于科技企业自身技术、市场、商业模式等属性影响，在发展过程中存在很多的不确定性。这种情况源于科技金融的“科技”属性，因此只从纵向设定考核标准缺乏科学性。在实践层面，对企业评价应进行科学的分类。不同规模及不同行业的企业，其发展目标值亦存在差距[14,15]。

目前，各地科技金融服务工作进入生态化竞争阶段，服务渠道逐步拓展和下沉，因地制宜、系统规划、全面做好科技型中小企业资本服务工作已较为紧迫[16,17]。为深入贯彻党中央关于支持企业创新的重大决策，加快推动适应高质量发展新要求的政策创新，科技部于2020 年在广州高新区等13 家国家高新区启动了企业创新积分制试点。试点工作实施以来，以量化评价企业创新能力为手段，不走传统“给项目”“批牌子”的老路，建立了一种精准助力企业创新发展的新政策工具，通过积分精准识别和有效发现研发能力强、发展潜力大的初创企业，主动为其增信授信，切实引导技术、资本、人才、公共服务等各类创新资源向企业集聚，充分激发微观主体创新活力，助力科技企业快速成长。2021 年12 月，科技部在天津滨海高新区、武汉东湖高新区等46 家高新区启动了第二批企业创新积分制试点，试点高新区扩增至59 家，国家高新区试点覆盖率为35%，工作重点由模式探索逐步转向经验推广。

1 积分制工作框架与模式创新

企业创新积分制是在借鉴张家港市创建国家创新型县市科技政策实践基础上提出的精准施策企业创新发展的新型政策工具，主要以提升企业技术创新能力为核心目标，重点依据企业创新积分量化评价结果，主动发现识别出研发能力强、发展潜力大、掌握关键核心技术的科技企业，尤其是初创早期科技企业，为其主动增信授信，有效撬动各类资源精准支持潜力企业，引导各类创新要素向企业集聚，加速企业发展成长。工作模式框架如图1 所示。

1.1 科学设计企业创新积分指标

研究印发《企业创新积分制试点工作指引》，制定了全面客观反映企业创新能力和发展潜力的20 项核心积分指标[18-20]（见表1），共分为三类：第一类技术创新指标，包括研发投入强度等6 项；第二类成长经营指标，包括营收增长率等6 项；第三类辅助指标，包括获得科技奖励等8 项。各试点结合地方实际，在核心指标基础上，可自主扩充形成地方指标。指标赋权采用层次分析法，通过向行业专家进行问卷调查，完成积分指标赋权并结合实际进行进一步优化调整。

图1 企业创新积分制工作模式框架图

表1 企业创新积分制核心评价指标体系

1.2 打通企业数据渠道，实现“零填报”

严格落实“放管服”要求，组织试点高新区建立企业创新积分制信息平台，主动协调并从地方科技、税务、市场监管等部门政务系统中直接“抓取”企业积分指标数据，切实做到企业“零填报”，在保证数据真实度、认可度、权威性的同时，也大大减轻了企业参与试点的工作负担。

1.3 推动试点园区依据积分精准施策

组织试点高新区根据企业成长阶段和行业领域，分类计算企业创新积分，深入拓展积分应用场景，将原本分散在科技、财政、发改、工信、人才等部门的涉企政策与创新积分紧密挂钩，以创新积分为依据，精准量化地支持园区科技企业，实现了“积分兑现一网通”“创新政策一网清”，大大增强了企业政策获得感。

1.4 调动金融资源支持积分企业

为充分发挥创新积分“以小博大”的政策牵引作用，着力撬动社会资本与积分精准衔接，科技部联合中国银行、中国工商银行等金融机构围绕创新积分进行顶层谋划，建立了创新积分的数据共享机制，合作开发了专项金融产品，主动为积分企业增信，促进解决科技企业融资难问题。

2 积分制工作进展与政策成效

企业创新积分制是在新阶段、新理念、新格局下，科技政策工具主动创新、行之有效的实践成果。

2.1 高新区内企业积极参与积分试点

截至2021 年底，13 家首批试点高新区内共有2.23 万家企业主动参与企业创新积分制，其中初创期企业5 647 家（成立5 年以内）、成长期企业7 323 家（成立5～10 年）、成熟期企业9 294 家（成立10 年以上），初创期企业占比达到25.3%，较好地实现了对早期科技企业的覆盖，起到了对初创企业的价值发现作用，具体企业数量情况见图2。从行业领域看，积分企业主要集中在软件和信息技术服务、科学研究和技术服务、制造业三个领域，占比达84.9%，其中软件和信息技术服务领域6 611 家、科学研究和技术服务领域5 403 家、制造业领域6 839 家。

图2 首批试点高新区参与企业创新积分制的企业数量情况

2.2 创新积分政策成效加快显现

2021 年，13 家试点高新区依据企业创新积分，累计为2.23 万家积分企业提供财政资金支持，同时还将当地的科技项目、用地指标、人才住房等政策与企业创新积分有效衔接。企业有多大成长潜力、多少创新能力，就能相应获得多少支持。

2.3 “企业创新积分贷”实现积分与资本精准对接

在科技部的积极推动下，试点高新区与工商银行等20 余家金融机构合作设立了“企业创新积分贷”等专项金融产品30 余项。积分企业只要在创新积分平台上点击“金融服务”，即可获知贷款授信额度，积分越高、授信越高，在线办理科技贷款，切实起到了“小积分、大应用”“四两拨千斤”的政策带动效应，促进科技、产业、金融良性循环。

2.4 试点园区为积分企业精准画像和主动送策

试点高新区通过对企业创新能力的量化评价，实现了对园区企业的精准画像，准确掌握每家企业可以享受哪些优惠政策、还需要在哪些方面补上短板，从而对企业进行分类指导和全生命周期“主动送策”，极大地提升了园区的数字化治理体系和现代化服务能力。长沙高新区相关负责人表示，以前每年都要“撒网式”地摸查和动员区内企业申报高新技术企业等扶持政策，现在只需在创新积分平台上一点，就可以清楚地看到今年哪些企业可以申报，明年哪些企业可以申报，并在平台上将相关政策直接推送给企业，大大提升了园区对企业的服务效率和服务水平。

2.5 “优中选优”打造“中国创新记分牌”

借鉴“欧盟产业研发投入记分牌”（EU Industrial R&D Investment Scoreboard）[18]，科 技 部依据20 个核心指标数据，从2.23 万家积分企业中分阶段、分领域择优遴选并公布了创新积分前500 的企业名单，同时定向推送给相关部门及中国银行、中金公司、上海证券交易所等重点金融机构，打造优秀积分企业标杆，得到了同行企业的高度关注和各类服务机构的重点支持，营造了“比研发、争创新”的社会氛围。500 家企业中有高新技术企业430 家、科技型中小企业325 家。2020 年，这500 家企业以2.2%的积分企业总数占比，贡献了2.23 万家积分企业总研发投入的29%（近三年累计研发投入1 860 亿元），总营业收入的20.8%，高新技术产品总收入的28.6%，PCT 专利申请总量的41.1%，发明专利申请总量的29.4%，当年累计吸纳高校应届毕业生总数的42.3%，承担建设各类省级以上研发或创新平台总数的58.4%，获得国家科技奖励总数的89.1%。

2.6 社会影响力逐步增强

企业创新积分制试点启动以来，得到地方政府、新闻媒体和社会机构的关注和认可。2021 年，《人民日报》、新华社、中央电视台对企业创新积分制进行了专题报道，江苏省、河北省在全省加快推广企业创新积分制，工商银行、建设银行、中国银行总行等就深化企业创新积分应用场景与科技部展开务实合作[21,22]。

3 企业积分量化模型

科学、客观的评价指标及积分量化模型是企业创新积分制工作的基础[23-25]。科技部在对多种指标数据标准化处理方法进行横向比较的基础上[26]，选择了基于极端值调整的极值法作为企业积分指标数据的标准化处理方法[27]，以将数据分布调整得较为平稳，确保各评价指标的数据具有可比性，最大程度地保证积分计算结果的稳定性。同时，该方法被广泛应用于企业绩效评价和企业成长发展情况评价等工作中，具有较高的解释力和社会公认度。

（1）极端值的判断标准。

对n 个企业o1, o2, …, on关于创新指标xj( j=1, 2, …, m)的取值从小到大排序，并记为{x1j, x2j, …, xnj}，指标值{x1j, x2j, …, xnj}的中位数记为xj=median(xij)，分别计算中位数两边数据的取值变化幅度，即：

其中， ρ1表示最大指标值至中位数的距离， ρ2表示最小指标值至中位数的距离，有ρ1, ρ2∈[0, xnj-x1j)，xnj-x1j为指标最大值与最小值的差值。

当ρ1≈ρ2时，表示中位数两边数据变化幅度相当，指标数据中不存在极端值；当ρ1≥kρ2时，认为指标数据中最大值方向存在极端值；反之，当ρ1≤kρ2时，认为指标数据中最小值方向存在极端值。其中，k 表示异常值识别参数，通过初步实验及文献总结，其取值多集中在1.5～2。

（2） 极端值的识别方法。

按照步骤（1）初步识别存在极端值，再计算最大端点值与最小端点值偏离中位数的距离比值，即：

若ε＞1，说明最大端点值为极端值，删除极端值后重复该步骤，直至出现ε≤1 的情况。

（3）极值法积分量化。

对存在极端值的指标数据进行处理，用令异常值等于非异常值最大值或最小值的方式对异常值进行调整。具体公式如下：

将消除极端值的指标数据采用极值法进行标准化处理，得到企业各创新指标得分，并将企业各指标得分进行加总，计算得到企业创新积分。公式如下：

（4）积分量化结果合理性检验。

为保证积分量化结果的严谨性和科学性，进一步将积分结果与各试点高新区独立进行的积分量化结果进行符合度比对，并采用非线性无量纲数据标准化处理方法对企业积分数据进行标准化处理和积分量化。多种积分量化方法结果具有一定的相似度，进一步检验了极值法计算结果的准确性。

4 思考借鉴与相关建议

针对企业创新能力评价的研究较多[28]，其中《欧盟产业研发投入记分牌》是国际上公认度较高的评价企业创新能力的典型工作做法[29]，本文在对其评价指标体系构建和记分量化模型应用进行系统分析的基础上，提出相关工作建议。

通过研究分析发现，《欧盟产业研发投入记分牌》是按照“基础—投入—产出—影响” 的思路，从创新领导区、创新跟随区、稳健创新区和适度创新区四个维度评估企业创新能力[30]，而企业创新积分制是从“创新—经营—辅助”三个维度客观反映企业创新能力和发展潜力。同时，《欧盟产业研发投入记分牌》每年会针对评价指标体系中的二、三级指标进行较大范围的优化调整，以适应企业创新发展需求，评价指标具有较强的实时性[31]。

基于此，借鉴提出我国企业创新积分制评价指标设计及积分量化模型优化建议。一是指标体系动态化。建议综合国家科技创新及经济社会发展需要，以引导企业创新发展为目标导向，以初创企业价值发展为重点，对评价指标进行优化调整，实现更加准确了解科技企业创新发展潜力及运营成长状况。二是指标数据标准化。企业创新积分制的评价指标体系中设计了多项相对值指标，因指标数据未设定约束范围值，因此部分企业数据表现出异常高或异常低的水平，导致指标数据产生扭曲分布。建议采用概率密度函数偏斜反映其偏斜度，对于偏斜度大于1 的指标可通过平方根进行转换，以达到提高积分模型稳定性的作用。三是评价结果可比化。由于指标数据在去极端值过程中会带来指标数据变化以及在无量纲化过程中各指标最大和最小值不同，因此不同年度间的积分量化结果不具备可比性。建议采用时间序列结果，实现对试点高新区科技企业年度间的纵向比较分析。同时，可通过进一步完善积分指标，更精准、更早期地识别和发现初创企业；进一步联合金融、投资机构等社会力量参与，不断做大创新资本；进一步加强各部门间交流沟通，推动企业创新积分制与国家科技政策、产业政策、人才政策相协同等措施；进一步完善企业创新积分制工作模式，更好地发挥科技金融政策新工具作用。