基于“科技金融”视角的“园区保”金融服务模式获客渠道优化分析

资金是企业生存与发展的基础,只有资金充足且稳定流动,才能保证企业的经济效益和健康发展。近年来,融资担保体系在服务小微企业及实体经济方面产生了巨大作用,省级再担保机构带头推出了“园区保”这一综合金融服务模式,提高了地方实体经济的服务水平。“园区保”是服务园区、服务实体经济、服务产业衍生出的全新载体,结合产业资本和金融资本,提供企业“白名单”并构建风险资金池,按照园区与企业的需求提供综合金融服务,并运用多方合作风险分担机制保证服务稳定性。本文以“科技金融”为背景,探讨了“园区保”综合金融服务模式及其在获客渠道方面存在的问题,并提出了获客渠道优化的有关对策。

构建中国优势“科技-产业-金融”循环体系:障碍、途径与改革突破口

“科技-产业-金融”循环体系,不仅仅是中国作为超大规模经济体的独特优势,也是在未来相当长一段时期内赋予和维持中国经济中高速增长动力机制的决定性因素。在科学分析中国特色的“科技-产业-金融”循环体系形成和运行的内在规律的基础上,重点研判一国在构建“科技-产业-金融”循环体系进程之中可能会发生的突出发展误区,表现在“基础研究能力缺失”“经济结构金融化服务化”“全球市场依附型”这三个最为突出的发展误区方面。深入分析了当前推进中国优势“科技-产业-金融”循环体系形成的突出障碍因素,并由此阐述了当前推进中国“科技-产业-金融”循环体系形成的重要途径。综合以上分析,指出了当前中国在构建“科技-产业-金融”循环体系进程中的核心改革突破口和重点政策举措。

商业银行如何助力构建“科技-产业-金融”良性循环

党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央把科技创新摆在国家发展全局的核心位置。习近平总书记强调,中国式现代化关键在科技现代化,要促进“科技-产业-金融”良性循环,加快实现高水平科技自立自强。2023年中央经济工作会议提出“要做五篇大文章”,其中科技金融列居首位。科技企业是新质生产力的代表,加大金融支持力度,既是以科技现代化助力中国式现代化建设的重要保障,也是建设金融强国的核心内容。但长期以来,金融尤其是商业银行在助力“科技-产业-金融”良性循环过程中面临许多现实挑战,根源在于金融体系提供的金融服务与科技型企业融资需求不匹配。本文通过分析3家典型上市银行科技金融业务的经营策略和经营实效,对商业银行在风险评估、专业能力、机制体制、生态圈合作等方面存在的不足进行了总结。下一步,商业银行应着力提升服务科技、产业的能力,尤其要补足在经营能力、梯度融资、金融科技等方面的短板,有效助力“科技-产业-金融”良性循环。

创新发展视角下的“科技—产业—金融”良性循环——理论逻辑、核心要义与政策启示

创新是企业家利用技术发明进入市场并获得利润的经济活动,这一过程的三个主要环节是发明、创新和创新的扩散,力求实现从科技到市场再到产业的转化,其间需要耗费大量资金。由于创新具有外溢效应,且充满不确定性和信息不对称,使得创新资金供给往往低于最优水平,故而需要金融体系为“科技-产业”转化过程提供有效的资金支持。其中,科学研究和技术开发是源头活水,产业创新是主要路径,金融服务是融资手段,三者在国民经济循环体系中相互依存、相互支撑。实现“科技-产业-金融”良性循环,需要坚持以深化金融供给侧结构性改革为主线,准确把握创新发展规律,使得金融资源的动员和配置更好地与企业创新的周期性特征和技术特性相匹配,从而推动科技进步更好转化为产业发展和经济增长。

政府科技投入、资本扭曲与“科技-金融”耦合系统效率:基于市场化程度的调节作用机制

为进一步厘清政府科技投入对“科技-金融”耦合系统效率的作用机制、促进耦合系统效率提升,鉴于目前缺乏将政府科技投入、资本扭曲、市场化程度与“科技-金融”耦合系统效率置于同一研究框架且缺乏变量间内部作用机制的讨论,因此在分析政府科技投入对“科技-金融”耦合系统效率作用机制中考虑资本扭曲的中介作用以及市场化程度的调节作用,以中国30个省份相关面板数据为样本,基于非期望产出超效率SBM模型测算耦合系统效率,并采用固定效应模型和有调节的中介模型进行实证分析。结果表明:政府科技投入与“科技-金融”耦合系统效率之间存在倒“U”型影响关系,政府科技投入能够缓解资本扭曲提升耦合系统效率;随着市场化程度的提升,政府科技投入在其直接作用路径中,对耦合系统效率的促进作用减弱,在由资本扭曲中介过程的后半路径中,资本扭曲对耦合系统效率的抑制作用减弱。最后,根据理论分析和实证结果,为促进我国“科技-金融”耦合系统效率提升,从厘清市场和政府的边界、防范过度政府科技投入,加快推进金融体制深化改革、促进金融业务多元化,以及完善基础设施建设、主动吸收先进技术和推动产业结构优化升级等三大方面提出相关对策建议。

涉农“科技-产业-金融”良性循环模式与实现路径

涉农“科技-产业-金融”良性循环本质上是高效率要素供给推动农业全要素生产率和质量效益提升的过程,既具有三者循环的一般特点,也具有农业部门特点所产生的特定性。涉农“科技-产业-金融”良性循环包括农业科技、现代农业、农村金融形成的彼此支撑、有效贯通的大循环,以及以农业科技创新、农业产业升级、农村金融发展为出发点的三个正反小循环。涉农“科技-产业-金融”循环面临农村要素优化组合配置不畅、涉农科技金融服务创新滞后、农村金融科技发展不充分等堵点。论文认为应从强化农业科技创新、农业产业升级、农村金融发展三者的协同性,循环节点之间的关联性以及各循环节点的自驱力三个层面入手,推动实现涉农“科技-产业-金融”良性循环。

金融抑制、资本扭曲与“科技-金融”耦合脆弱性

基于2004~2019年中国省际面板数据,本文构建金融抑制、资本扭曲指标并运用熵值法测算“科技-金融”耦合脆弱性指数,在此基础上考察了金融抑制、资本扭曲对“科技-金融”耦合脆弱性的影响。研究表明:我国“科技-金融”耦合脆弱性整体为中等偏高态势,呈现空间聚集效应,且地区间差异较大,中西部脆弱性指数高于东部;各区域金融抑制程度呈现先上升后下降趋势,金融抑制显著加剧了耦合脆弱性;资本扭曲程度与脆弱性之间存在非线性的“U型”关系。通过中介效应模型验证了资本扭曲的部分中介效应,即验证了存在金融抑制→资本扭曲→“科技-金融”耦合脆弱性这一传导机制。

科技金融数字化对科技型中小企业融资能力影响研究——基于异质性实现形式视角

虽然科技型中小企业的融资困境引发了广泛关注,但从数字化视角出发的研究较少。有鉴于此,文章以信息经济学的相关理论为指导,综合采用比较静态分析技术和系统分析方法,对科技金融数字化的实现形式进行了归纳总结,并对不同科技金融数字化实现形式影响科技型中小企业融资能力的作用机理进行了逻辑推演。在此基础上,结合我国科技金融数字化发展实践,对科技金融数字化驱动科技型中小企业融资能力提升所面临的挑战进行了深入剖析,研究结果表明:不同科技金融数字化实现形式,对科技型中小企业融资能力的影响路径和影响机理存在显著差别,其中"科技金融+数字技术"对科技型中小企业融资能力的影响主要通过"科技金融业务创新"进行传导,而"数字技术+科技金融"则主要以"互联网科技金融创新"为媒介。通过进一步研究发现,"科技金融业务创新"推动了科技金融机构信息搜寻技术的变革,改善了信息结构,优化了信贷决策的信息环境,增强了"逆向选择风险"规避能力,促进了科技型中小企业融资能力的增长。与此相对,"互联网科技金融创新"则有利于增强科技金融体系的亲科技型中小企业特性,降低科技金融门槛;提高科技金融体系的产品创新能力,增强对科技金融需求的适配性;丰富科技金融模式类型,增强科技金融体系的稳健性,推动科技型中小企业融资能力的增长。此外,科技金融数字化发展也导致了"逆向选择风险"规避能力的漏损,诱发了科技金融主体的认知混乱,触发了科技金融监管缺口,抑制了科技型中小企业融资能力的增长。

企业生产率视角下科技金融试点政策效果及影响机制研究——基于新三板企业的实证检验

以2013年至2018年的新三板挂牌中小高新技术企业为研究样本,基于促进“科技与金融”结合试点这一外生政策,对我国科技金融试点政策的生产率效应及其影响机制进行检验。首先,实证结果显示,“科技与金融”结合政策的实施能够显著提升试点地区中小高新技术企业的生产效率,并且对于初创期企业生产率的促进作用大于成长期企业;其次,影响机制检验结果表明,科技金融政策能够通过提升试点地区企业加大创新投资(R&D)强度这一渠道来正面影响企业生产率,并且这一影响机制只存在于初创期企业中。

“科技—产业—金融”良性循环:理论逻辑、现实问题与对策建议

“科技—产业—金融”良性循环是推动大国经济循环的关键环节,也是实现经济高质量发展的供给侧支撑。从理论逻辑出发,实现良性循环要整合三大体系、畅通六大循环路径。其中,关键核心技术是源头活水,决定了循环质量;产业是核心载体,塑造了循环动力;金融是保障力量,影响了循环效率。针对当前我国循环堵点,借鉴发达国家高效良性循环经验,应完善宏观顶层机制设计,推动政策协同和落地衔接;强化国家战略科技力量支撑,打通科技强到产业强的通道;加强现代化产业体系建设,强化市场导向的循环机制,构建多元化接力式金融服务;以人才链为关键纽带,推动实现更高质量循环。

Research on problem about technology insurance pricing based on backward stochastic differential equation theory

The development of Backward Stochastic Differential Equation Theory is just a thing happened in the past years. Although its development and application is far behind Forward Stochastic Differential Equation, its wide application prospect on financial mathematics gets more and more attention. The meaning of Backward Stochastic Differential Equation is that change a already-known final （usually uncertain） goal into a present certain answer to make a present resolution. But Insurance Pricing happens to know the final result, it＇ s certain that the result is uncertain, that is to say, to get out of danger or not. And then make present insurance price according to the future uncertain result. The Insurance Pricing just follows the meaning of Backward Stochastic Differential Equation. Insurance Pricing itself is also a research field sprang up in past scores of years, because insurance pricing is the indisputable core of insurance work, and gets quite a few researchers＇ attention. This article adopts backward stochastic differential equation theory and do research on problem about technology insurance pricing.

Importance of strengthening the control of bank risk under information background

In the context of the information age, with the causes of the financial deregulation of the bank in the financial industry competition intensifies, the communication of science and technology advancement, there are innovative financial instruments to achieve orgasm. With that, comes the increased risk of commercial banks. China＇ s banking innovation started late, but rapidly develops. More seriously, in the development of the innovation process, there is not enough emphasis on the legal risk, which causes great risks.