企业科创能力评价的路径选择与模式探索

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李程

银行等金融机构在提供助企纾困服务的过程中，面临着对企业知识产权等无形资产的评估难、风控难、处置难的实际问题，如何筛选出科创能力较强的优质企业是业内亟待解决的难点和痛点。本文从数据要素和金融科技的角度提出企业科创能力评价模型的构建思路，探讨集创新主体、金融机构、服务机构于一体的科创评价生态的模式搭建。

党的十八大以来，我国在提升企业创新能力、激发人才创新活力、强化科技成果转化等方面出台了一系列政策，科技创新事业取得长足进步。其中，中小企业在提升原始创新能力和推动产业链融通上发挥了重要作用。我国在主体培育、金融赋能、转化运用、优化服务等各方面为中小企业的创新发展提供了有力支持。“十三五”期间，全国专利商标质押融资金额累计为7094亿元。2022年上半年，该金额达到1626.5亿元，同比增51.5%。但银行等金融机构也面临着对企业知识产权等无形资产的评估难、风控难、处置难的实际问题，如何筛选出科创能力较强的优质企业是业内亟待解决的难点和痛点。本文在分析现有相关政策和实操经验的基础上，提出一套企业科创能力评价模型，并探讨相应的科创评价生态构建。

政策指导层面的企业科创能力评价标准不够细致

2006年，科技部、国资委和中华全国总工会就联合实施了旨在推进我国创新型企业建设的“技术创新引导工程”，对创新型企业进行评价逐渐成为政府主管部门面临的重要决策工作。2013年，科技部下属的中国科学技术发展战略研究院研究制定了《企业创新能力评价指标体系》，从创新投入能力、协同创新能力、知识产权能力和创新驱动能力等方面对企业创新能力进行综合评价。2016年，科技部、财政部、国家税务总局修订印发了《高新技术企业认定管理工作指引》，在“企业创新能力评价”部分对企业的知识产权情况进行了定性与定量相结合的评价。2017年，三部门又联合发布了《科技型中小企业评价办法》，从科技人员、研发投入、科技成果等角度引导企业进行自主评价。

党的十九大以后，中办、国办印发《关于促进中小企业健康发展的指导意见》，提出“引导中小企业专精特新发展” “研究制定专精特新评价体系”，进一步推动了企业科创能力评价标准的制定。证监会2020年发布了《科创属性评价指引（试行）》，并于2021年修订，完善了科创板“硬科技”的界定标准，形成4+5的科创属性评价指标。2022年5月，科技部火炬中心公布了基于企业创新积分制测算的首批试点国家高新区创新积分500企业名单，并与多家金融机构合作开展了“企业创新积分贷”金融产品。2022年6月，工信部出台《优质中小企业梯度培育管理暂行办法》，进一步明确了创新型中小企业、专精特新中小企业、专精特新“小巨人”企业的评价标准。

在企业科创能力的各种评价标准中，虽然也偶尔涉及企业在合作专利申请、专利实施转化能力、参与标准制定等方面的指标，但主要还是集中在对各类知识产权数量的统计。可以看出，即便只考虑企业所拥有的知识产权的数量，但将其按重要性分类也是目前的主流做法，发明专利始终是检验科创能力的核心指标。同时，随着我国在各类知识产权数量上已有较大积累，对知识产权质量的重视也日益加强。

实务操作层面的企业科创能力精准评价需求迫切

在银行等金融机构的实际业务过程中，仅靠以“资金流”为核心的财务评价模型和知识产权数量类的指标无法全面评估目标企业的科创能力。从相关数据中挖掘出更多衡量知识产权质量的评价指标，成为金融机构的共同追求。中国建设银行广东省分行2017年推出以知识产权大数据为基础的“技术流”评价体系。2022年1月，兴业银行也开始启用“技术流”评价体系，从知识产权、研发投入等17个维度选取针对性、关键性、可量化的指标，通过定量化分析对企业的创新能力进行评价，减少对资产抵押担保的依赖，加大信用贷款和知识产权质押贷款投放力度。此外，各类银行机构在银保监会指导下，落实国务院关于“扩大知识产权质押融资业务”的工作部署，不断推出各类创新产品。

以数据要素为基础，以金融科技为手段，构建“一体两翼”的企业科创能力评价模型

虽然金融机构意识到了多维度深入评价企业科创能力的必要性，但受限于对知识产权数据的理解，在指标挖掘和模型构建上还有待改进。同时，如何利用金融科技手段来创新知识产权质押融资等科技金融服务，也日渐成为业内关注的焦点。

立足海量多源异构数据，深挖科创能力评价指标

据Inspiro知识产权大数据与智慧服务系统统计，截至2022年6月，国内外专利数据达到1.61亿条，商标、地理标志、版权、期刊、标准等非专利数据达到1.26亿条，数据容量超过281T。随着近年来对数据应用的不断深入，利用现有数据继续深加工各类衍生指标也逐渐成为各数据服务商主攻的方向。

在科创能力评价方面，综合考虑企业在知识产权创造、运用、保护方面的成绩和举措，可进一步纵向深挖数据、横向建立关联，从企业在专利、商标、软件著作权、作品著作权、标准等方面的产出评价其科创成果力，从同族覆盖、专利质押、专利获奖等高价值专利判断标准评价其专利质量力，从创新动态、创新团队、产学研合作、技术引进等方面评价其持续增长力，从权利转让、实施许可、海关备案等方面评价其创新转化力，从权利风险、经营风险、诉讼风险、保护风险等方面评价其风险防范力，进而构建对企业的科创能力进行全方位评价的“五力”模型。

依托各类金融科技技术，夯实数据挖掘利用根基

随着包括知识产权数据在内的金融相关数据的井喷式增长，科技赋能金融已成为金融业发展的主要趋势。按照巴塞尔银行监管委员会对金融科技的分类，在支付结算、存贷款与资本筹集、投资管理、市场设施等方面，大数据、云计算、人工智能等前沿信息技术大幅加速了科技在金融领域中的跨界融合。

其中，人工智能在企业科创能力评价的细分领域迈向智能化的进程中发挥着重要作用。以机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉为代表的人工智能技术，能显著提高对非结构化数据的处理和运用，快速聚合企业的工商信息、财税信息、知识产权、司法判决信息、舆情信息等各类数据，从多个维度丰富企业画像的覆盖面和精准度；也能通过数据标注来对模型进行持续训练和迭代，在历史数据和算法优化的基础上提高适合金融机构需求的企业科创能力评价的准确度。

针对金融服务痛点难点，探索精准施策应用场景

根据用户的不同诉求，企业科创能力评价在不同场景下具有很大的应用潜力。例如以宏观数据研究为例，表1和图1展示出了不同类型企业的科创能力表现。可以看出科创能力最高的科创板企业比创业板和北交所企业高15%左右，比创新层企业高近40%，差距相当明显。而对于由知名私募股权或创业投资机构投资的企业，由于其未必都是硬科技企业，而可能只是商业模式或服务模式的创新，所以导致科创能力评价波动较大，其上四分位数与下四分位数的差距超过20倍。

表1 不同类型企业的科创能力表现

图1 不同类型企业的科创能力表现

在微观层面企业科创能力评价的结果也能发挥很大作用。例如，中小微企业缺少实物押品，知识产权等无形资产成为银行判断中小微企业偿款能力的主要抓手之一。对中小微企业的科创能力进行全面评估，能帮助银行洞察中小微企业在行业内的发展水平和实力定位，筛选优质客户并做出是否放贷及放贷额度的决定。再比如贷后风控环节，由于知识产权具有法律属性，所以其权利状态变化直接影响银行的放贷不良率。通过在贷后持续跟踪，能在第一时间向银行发出预警信号并给出处置建议。

以内生需求为动力，以行业监管为导向，搭建赋能实体经济发展的科创评价生态

在符合国家金融法规政策和银行有关规定的前提下，借助服务机构在科创能力相关数据方面的深度加工，在企业和金融机构间建立一套双方都认可的评价标准，能促进金融服务实体经济质效提升，开创多赢局面。

以创新主体为主汇集需求端，推动产业链强化科创意识。由于企业本身科研能力不同、发展目标不同、所处产业链中的位置不同，其在经营过程中有按照相关标准主动提升改进的需求，有寻求适合于自身发展的融资方式的动力。截至2022年6月底，我国拥有有效发明专利的企业有32.5万家，其中高新技术企业、专精特新“小巨人”企业达到15.5万家，共拥有有效发明专利133.4万件。按照工信部发布的《“十四五”促进中小企业发展规划》，“十四五”期间将培育一百万家创新型中小企业、十万家“专精特新”中小企业、一万家专精特新“小巨人”企业、一千家制造业单项冠军企业。因此，未来以战略性新兴产业等为代表的产业链上的创新型企业的发展空间还很大，全面提升产业链上下游企业的科创意识有利于为其提供金融服务打下坚实基础。

以金融机构为主凝聚供给端，推动金融业数据要素融合。从2019年《关于进一步加强知识产权质押融资工作的通知》中提出“鼓励银行保险机构积极开展知识产权质押融资业务，支持具有发展潜力的创新型（科技型）企业”之后，各地相继出台了一系列配套措施，为企业提供融资支持。在不断完善企业科创能力评价模型的过程中，不可避免地会涉及来自不同部门、不同渠道的各类数据，如何在确保安全合规的前提下推动金融业数据要素的融合创新有重要的现实意义。目前银行普遍与各类数据源提供机构展开联合建模工作，采用联邦学习、多方计算、隐私计算等技术手段代替传统的公开数据搜集、原始数据共享等融合方式，逐步建立全流程数据管理评估机制，不断提升数据治理能力、释放数据要素潜能。

以服务机构为主打通供需两侧，推动创新链与资本链对接。由于包括知识产权数据在内的科创数据的专业性，常年深耕于相关领域的第三方服务机构在数据挖掘、数据管理、数据服务等方面都积累了丰富经验，能敏锐地捕捉到国家对创新主体的发展要求并将其指标化，综合判断企业的创新能力、竞争力和发展潜力，进而根据金融机构的应用场景研发适用于具体需求的专业化工具。《2021年全国知识产权服务业统计调查报告》显示，截至2020年底，我国从事知识产权运营服务的机构已经超过3200家，随着国家对知识产权运用的日益重视，专注于知识产权质押融资、知识产权证券化、专利保险等新模式新业态的服务机构层出不穷。以服务机构为支点，通过推动企业的分级培育和管理，加快企业科研成果的转化运用，引导企业借力金融工具发展壮大，能促进创新链、产业链、资本链的有机协同和深度融合。

问题与展望

持续完善，化解评估难、风控难、处置难困境。以知识产权数据为基础，横向扩展企业的研发投入数据、实验室建设数据、人才认证数据、进出口数据、司法数据、行政管理数据等多维度的科创相关数据，不断完善科创能力评价模型，推进标准制定。加强对知识产权全生命周期的实时监控，及时对异常法律状态、司法风险、经营风险等进行预警。优化待处置知识产权与企业经营范围和技术领域的匹配度，完善知识产权质物处置机制。

盘活中小企业，拓展融资难、融资贵解决路径。以企业科创能力评价为基础，推动知识产权质押融资、知识产权保险、知识产权拍卖、知识产权证券化、知识产权收储运营等知识产权金融服务手段解决创新型中小企业的融资问题。聚焦产业园区，围绕产业专利集群或区域商标品牌，综合考虑产业链上的企业间的规模差异和优势互补，创新知识产权与供应链金融的深度融合。

服务专精特新，激励市场主体充分释放创造潜能。针对专精特新中小企业，结合其所在领域内的特有数据，定向挖掘细分赛道的针对性评价指标。例如，在评价生态环保领域的企业时，可引入企业资质认证、环保信用评价、环保处罚信息等数据。通过建立数据要素、技术要素、资本要素之间的互联互通，解决专精特新中小企业的融资痛点难点问题，实现知识产权金融对实体经济发展的支撑作用。