商业银行科技金融发展策略与制度优势研究

摘 要：本文基于信息经济学相关理论，在金融合约的微观分析框架下，构建相应的数理模型，解释了科技型中小微企业融资困境的成因，进一步构建数理模型分析科技金融发展的最优策略。在非标准化业务下，优化科技金融制度既要通过“掐尖”等创新设计提高金融机构对企业的信息获取、筛查的技术水平，以提升整体融资结构体系的匹配效率，也要鼓励金融机构更加注重理念创新和差异化产品的推广，通过金融科技的手段“顾尾”，以实现赋能科技金融，同时政策端也应多加鼓励商业银行开展投贷联动、金融科技创新，为商业银行提供包括征信数据池等一系列配套的金融科技基础设施。

关键词：科技金融；信息约束；产品与技术约束；商业银行；投资；科技创新；非标准化业务

中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）11（b）--05

1 引言

近年来，以供给侧为突破口和以普惠金融体系建设为导向的部分强制性制度安排，使得金融市场的各参与主体在支持“科技创新驱动力”方面逐渐达成共识并付诸实践。学界更倾向于探讨“如何从政策和金融视角，破解科技创新型中小微企业发展亟待解决的融资问题”。

中央金融工作会议将科技金融列为“五篇大文章”之首，从国家战略高度强调金融服务科技创新的重大意义。由于科技企业所处阶段跨度大、产业“价值链环节”不明确、经营特征异质性程度高、资源禀赋和产出率低等原因，在大多数的商业银行体系内，对科技型中小微企业的准入门槛、信贷审查要点、标准化产品设计等仍然存在较多争议。总的来看，以往的研究更多侧重于为“发展科技金融”提供理论依据，回避了该类业务非标准化的特征与商业银行利润与风险考核的标准化之间的矛盾。这首先需要选择更恰当的分析框架，以厘清科技型中小微企业融资困境的成因及其解决逻辑，也需要更加充分实践经验用于验证科技金融发展的策略优化路径，特别是明确科技性企业的非标准化需求特征以完善供给制度。基于此，本文首先基于信息经济学相关理论在金融合约的微观分析框架下，构建相应的数理模型，解释科技型中小微企业的融资困境的成因，随后，分析科技金融发展的最优策略，并提出若干政策建议，以期为商业银行高效率的推进科技金融发展提供借鉴。

2 现实情况与文献综述

如今，以科技型中小微企业已成为支撑区域经济社会发展的关键力量[1]。有研究指出，中国的“双创”政策驱动使得科技与金融相结合成为一种趋势[2]。在科技型企业的发展过程中，金融要素的积聚为其提供足够的资金支持，而科技研发投入的持续性和与之相伴的产业成果转化，又为金融投入提供了丰厚报酬。对两者间耦合关系良性发展的衡量，有两个核心判断依据：一是有效供给的充裕度，即资金的供给规模能否持续及大于需求缺口；二是有效需求与有效供给的吻合度，即资金的有效使用率[3]。

科技金融早已作为一种创新模式迅速进入科技创新的资本供给领域[4]。早期的研究较多着眼于宏观经济部门，比如研究国家创新体系中劳动力、资本被配置到创新过程中的路径，进而论证金融与技术经济范式之间的关系。随着金融市场上一些专营专注机构出现，诸如硅谷银行等科技金融属性极强的独占性机构开始发挥作用，研究开始变得更加细化。有研究发现，风险资本原先并不会选择某些科技细分行业内过于早期的企业，但如今即使是银行等相对审慎的正规金融机构，都开始偏向于生物技术等专门领域，对包括绿色金融等领域的投入也逐渐扩大。

张明喜等（2019）[4]从演化视角分析了科技金融近40年的发展，提出科技金融的发展过程无论是功能定位还是路径上，都从属于科技体制改革。从这个角度而言，既有的关于科技型中小微企业融资困境的分析，不应该忽视在特定时期，金融供给与科技体制改革相对脱节的客观事实。在信息经济学视角下，信息不对称可能产生逆向选择和道德风险，它们是造成市场失灵的重要原因[5]，范从来等（2012）[6]强调，在科技金融活动过程中，各种类型或渠道的金融支持均更偏向于技术创新成果出现的后期阶段。科技企业的“融资难”首先是微观层面的现象，通过总量的叠加才汇聚成宏观结果——这与“融资贵”的成因具有本质差异[7-8]。技术创新需要充分借助金融和市场，以往无论是学术研究还是实践层面都容易忽视这一规律，把技术创新的重点放在科学家身上，而严重低估了金融中介的能动作用[9]。最优的科技金融制度设计，应当首先厘清造成科技企业融资困境的成因与机制，从企业生命周期的不同阶段以及产业链、创新链条的不同环节，为技术要素的价值实现配套设计差异化的金融服务[10]。

3 造成科技企业融资困境的原因

首先借鉴威廉姆森关于交易成本的合约逻辑和罗纳德·伯特发表的结构洞理论中关于交易行为所处网络关系的基本论述：（1）金融交易行为发生后，促成某类潜在交易时必须要有与之相匹配的制度设计与合约治理机制；（2）进入市场交易的“玩家”（参与主体）至少应具备三种初始禀赋——金融资本（引申为流动资金、投资回报与信贷渠道等）、人力资本（引申为教育、工作经验、智力水平、健康状况与技术水平等）、社会资本（引申为与其他参与主体的关系、信息渠道或社会网络关系）。基于此，设定科技型中小微企业融资行为发生的一般环境，以分析融资契约达成的过程。

假设融资交易行为所处的结构关系：在科技型企业融资的供需市场上，存在N个交易对手，为确保不同交易对手之间均可以发生实质性的交易行为（即不管成功还是失败，某个科技型企业可以试图向任何一家符合条件的金融机构申请贷款），满足：N∈{2，4，6，8，...}。金融机构（以下简称“机构”）之间存在显著的异质性，尤其表现为信贷政策、审贷偏好的差异，将这种异质性程度表示为γ≥1。事实上，γ≥1不仅反映了机构之间的差异性，还可能反映科技企业融资需求的异质性。

进一步假设：仅有一家科技企业和一家机构，若机构审贷偏好既定（短期内不发生变化），此时科技企业申请融资时只能依据机构的审贷偏好来调节自身的融资需求（例如贷款规模、期限或定价）。显然，这种需求调节是被动的，很可能与企业的实际生产经营的资金缺口不相匹配——即低效率融资结构。一个风险中性的科技企业，资金需求为K，如生产经营健康稳定，年收益为R，否则破产收益为0。对机构而言，资金成本率为α，即所借出的资金总成本为αK。在上述最简单的融资结构中，科技企业的生产经营存在积极进度和消极怠工两种可能：积极进取时，生产经营保持“健康”的概率为PH，消极怠工时，生产经营保持“健康”的概率为PL；同时，假定可能还存在取决于生产经营行为以外的额外收益B，始终有PH>PL。信息不对称始终存在（只是程度大小有差异），机构对科技企业积极性的判断存在难度，为保证“科技企业积极进度的经营态度”为系统占优策略，需满足：

（1）对企业长远发展而言，积极进度永远优于消极怠工：PHR>PLR+B；

（2）当企业生产经营健康稳定时其经营收益能覆盖成本：PHR>αK；

（3）机构的资金成本总比企业消极怠工时的侥幸收益大：αK>PLR+B。

基于此，似然率l=PL/PH，l事实上反映了：当企业生产经营健康稳定时，其收益与其持“消极怠工”态度之间会有多大的关系。如果生产经营健康，当贷款到期时，需要按照借款合约进行收益分配（利息+本金），假设借款企业的收益为Rb，机构的收益为Rl，在极简交易结构中，应满足R=Rb+Rl。如果经营失利，企业根据借贷合约，仍然需要支付一定的费用A给到机构（这里的机构，可能是指传统的银行业金融机构，也可能是一些风险投资机构，甚至可能是非正规的小额借贷机构。因此，费用A并不一定是银行信贷合约上的固定本息），为保持前后比较的一致性，假设企业经营失利时的收益为-A，机构在企业经营失利时取得收益为A，Rb≥A。综上，企业的融资规划应为：

式（2）为企业融资行为激励相容的约束条件，左侧为企业在积极进取的态度下取得的期望收益，右侧为企业在消极怠工的态度下取得的期望收益。由于R=Rb+Rl，代入式（3）得：PH·（R-Rb）+（1-PH）A≥αK，进一步可得：

此时代入似然率，l=PL/PH：

B1bnWg4ccbDIGOjax3IZ65oRvFELEhv6rYC54mnGT6w=当企业经营失利时，按照借款合约，仍然需要支付给机构的费用。对银行而言，表现为一种本息合计，对风险投资机构而言，则可能表现为投资合约中的退出收益。但本质上，金融合约中关于A的约定，也可以视为一种远期支付的保证金制度。本文以商业银行为例，A更多的表现为银行信贷合约中常见的抵押合同约束条款——抵押物价值。按照传统的银行审贷理念，关于抵押物的合约约定，可以在未来企业经营失利而无力偿还本金时，有效的弥补银行的损失，平滑信贷违约风险。

同时，A取决于四个关键变量，即机构借出的资金总成本αK，企业采取积极进取态度时生产经营健康稳健的概率PH，似然率l，当企业采取消极怠工态度时，仍然有可能不劳而获的额外收益B。当一家机构为应对监管压力，不断下沉客户群体，资金供给量不断增加——借出资金的总成本αK也会不断提高。更糟糕的是，一方面，多数科技型企业轻资产的特征使得A的价值无法通过抵押物来进行弥补。另一方面，当前金融市场存款理财产品的竞争趋于白热化，中小银行资金成本大幅提升，使得资金成本率α也有所提高，从而导致借出资金总成本αK进一步增加。

当然，由于假设前提中CaggPzT85BEPC/6kvi8pyI/sctUGzS8frpPQFiJBoe0=已经明确金融机构短期的审贷偏好不会发生变化，这意味着其对企业的评审和风险控制模型不会发生大的变动，即PH、PL可以大致确定。但遗憾的是，当金融机构因为抵押品价值缺失导致A的价值无法弥补、资金成本率又进一步上升时，对借款企业的还款要求势必会进一步提高——Stigliz和Weiss[10]的研究表明，上述情况下，金融机构为排斥部分借款企业，有可能将借款利率提升至一个高水平，但当借款利率提高到某一过高水平时，信息不对称导致的借款人道德风险发生的概率会大幅提升——借款企业甚至会选择干脆“躺平”，由此带来的恶性循环会造成银行为抵消可能存在的道德风险，要求借款企业进一步提高其“保证金”价值（即前述A），当无法通过抵押品来实现A时，只能进一步提高借贷利率，最终导致这一定价水平（或抵押品替代价值）远远超过了科技型小微企业所能负担的极限，企业的融资困境由此产生。

4 科技金融发展的策略与制度：非标准化业务信贷技术创新及影响机制

一个有效的科技金融发展策略既能解决科技型企业的融资困境，又能平滑机构的风险、提高收益。沿用已有研究的分析框架——融资交易结构中，决定整体融资效率的关键因素是交易结构中的信息传递效率（以下简称“信息约束”），以及交易结构本身的合理性（以下简称“产品与技术约束”）[11]。前者反映融资交易过程中，交易双方信息检索的效率，是金融机构克服信息不对称的主要手段。通常，信息约束越低（信息检索效率越高、信息掌握得越全面），“利他惩罚”机制越能促使借款企业规范融资行为、提升生产经营的积极性，并制定积极的还款策略。基于金融合约一般化假定，本文提出进一步的假设条件：

（1）借款企业在上述交易结构中，可以寻找到足够数量的金融机构n（n∈[1，N-1]）。

（2）借款企业过去的“不良融资记录”，会对其下一次的融资产生影响。假设围绕该借款企业有一个整体融资效率，那么前次的不良记录，会造成其当期融资效率有折损，假设这一折损率为δ，满足δ∈（0，1）。

如果企业在历史经营行为中存在不良记录（例如前一次融资存在违约或者拖欠、有过欠税记录、被行政处罚等），极有可能在下一次交易中被机构发现，将这一被发现的概率设定为q（n，λ）。其中，λ表示机构检索信息的能力（为尽可能完整、充分、准确尽调企业而具备的信息获取与筛查的技术水平），q（n，λ）是一个二阶可导函数，满足：

实践中，如果金融机构的大数据筛查能力越强、联结的外部信息数据库越准确，企业的任何不良记录被发现的概率也会大幅提高，其遵守契约的可能性也就更容易被判断出来。同时，如果上述的交易机构中的机构数量足够多，当面临外部监管考核压力时，机构间的竞争会更加激烈，当企业存在一些不良记录时，仍然有一定概率更容易被“取巧”地躲避筛查，或者即使被检索到，也因为机构间的高强度竞争使得实际被发现并惩罚的概率大幅下降，即q（n，λ）减小。

结合上文，当上述交易结构中机构数量较少时，容易造成低匹配的金融借贷交易发生，企业的资金需求不能得到充分满足，而必须根据交易结构中的机构特征一定程度上改变自身的金融需求。用概率函数p（n，γ）来表示上述低匹配的金融借贷交易发生的概率。p（n，γ）也是一个二阶可导函数，满足：

如果正规金融市场上的机构数量（n）足够多，借款企业越有可能找到与之相匹配的机构。假设有足够多种类的产品，抑或是机构的信贷技术异质性程度很高，则找到与企业融资需求相匹配的资金供给将变得容易得多。反之，如果是在低效率的匹配状态下，借款企业或是被动的调整资金需求以更高的成本获得信贷资金，或是直接被这一金融交易结构所排斥，即受到完全信贷配给。

进一步假设，企业总是以积极的态度进行生产经营时，如果上述结构中匹配效率较低，生产经营收益为R=cl，如果匹配效率较高，生产经营收益为R=ch。综上所述，机构与借款企业的最终损益情况如表1所示。

融资机构中的无限次重复博弈过程，在实践中，借款企业与机构之间最终能否达成借款合约实际并不确定，可能达成（c）或者不达成（d）。对企业而言，一旦签订借款合约，即应该以积极进取的态度完成生产经营并按时还款；对机构而言，签订合约意味着在遵守合约要求，当企业正常经营时，不会要求企业提前还款。当上述交易结构中存在多家（n）机构时，以cti和dti表示在某一特定时期t，合约签订或合约未签订的决策。假设i为整个结构体系中某借款企业，对应多个投资人为-i。充分考虑上述的信息约束（信息检索效率、掌握的全面程度等）、技术和产品约束（信贷文化、审贷理念、信贷技术、信贷产品种类等）、历史违约对当期交易的折算率等，整个结构体系（科技金融发展）的期望收益为：

反之，当有一方不愿意达成借款合约：

显然，从科技金融整体的发展而言，双方均愿意签订借款合约并严格执行合约的要求，最终促成借款交易的完成是最有利于整个体系的结果，其融资效率也是最优的，这就要求，进一步可得到体系（科技金融发展）的激励约束条件：

综上所述，最终得到了激励科技企业与金融机构双方达成金融借贷交易合约并严格执行合约要求、采取积极进取态度生产经营的约束方程，其中，保证金制度下的可弥补价值A、整个交易结构中的金融机构数量n、机构检索信息的能力λ、金融机构的供给异质性（技术、产品等）γ的相关关系。根据式（9）～（11）可以得到下列重要结论：

S（n，γ，λ）是λ的增函数。这意味着机构检索信息的能力越强（尽可能完整、充分、准确尽调企业而具备的信息获取与筛查的技术水平越高），融资结构体系的匹配效率越高。

S（n，γ，λ）是γ的增函数。金融机构的供给异质性程度越高，具体到科技金融领域，首先是机构层面在围绕科技企业的金融产品的创新程度越高。此外，γ本身还表征了金融机构的信贷文化、审贷理念和信贷技术的差异程度，这就意味着，银行业金融机构在向科技型企业提供金融服务时，应该在信贷文化、审贷理念方面有所创新，更应该坚持对信贷技术进行不断创新设计。

当然，最终的激励约束函数并没有直接给出S（n，γ，λ）与n的关系。但既有的研究已经充分表明，金融市场的竞争程度越高，越有助于提升科技企业融资的可获得性。事实上，当考虑借款主体为企业时，由于现阶段征信体系的不断完善，企业往期的融资记录被完整的记录下来，而部分金融机构通过各种大数据手段进一步丰富了对企业经营维度的信息记录，这使得一旦有借贷违约等不良信息，被发现的概率几乎无限接近于1，即q（n，λ）≈1，进而可得到：，即S（n，γ，λ）为n的增函数，与前述的“金融机构的数量越多、竞争越充分，整个结构的融资效率越高、科技金融发展水平越高”结论相吻合。

5 结语

随着科技金融被列为“首篇大文章”，围绕科技型中小微企业的金融供给，商业银行应该制定更加具有制度优势的科技金融发展策略，特别是在推动这类非标业务的发展过程中，更需要抓住主要矛盾和核心施力对象。本文首先基于信息经济学相关理论在金融合约的微观分析框架下，构建相应的数理模型，解释科技型中小微企业的融资困境的成因，随后分析了科技金融发展的最优策略。

（1）在当前“两增两控”“普惠金融体系建设”“商业银行小微企业金融服务监管评价办法”“科技金融作为‘首篇大文章’”等诸多因素驱动下，越来越多的金融机构参与到小微企业的金融供给中，面向发展前景好、政策支持力度大、预期收益高的科技型小微企业的金融供给变得更加充分。

（2）金融机构应提升信息搜集和筛查效率，注重信贷理念和产品创新。机构对企业信息获取、筛查的技术水平越高，融资结构体系的匹配效率越高，科技金融发展水平也越高。类似股权关系的“强纽带”联结，能够极大降低信息约束，全面提升了金融机构在开展科技金融业务时的信息检索效率，也持续扩大了其掌握科技企业信息的全面程度。

此外，金融机构的信贷文化、审贷理念和信贷技术的差异程度越高，越有利于整个科技金融供给体系发挥作用，形成金融与科技创新的良性互动。银行业金融机构在向科技型企业提供金融服务时，应该在信贷文化、审贷理念方面有所创新，同时更应该坚持对信贷技术进行不断创新设计。当前，鼓励商业银行转型服务实体、金融支持科技创新在现阶段已经取得了重要进展，一些强制性制度安排已经转变为机构的自发行为。因此，政策端应更多地将制度供给的重心放诸鼓励商业银行开展投贷联动、金融科技创新等方面。同时，也要为商业银行提供包括征信数据池等一系列配套的金融科技基础设施。

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