用好“创新积分制”，助力科技金融发展

文｜罗煜 郭云澍

2020年起，我国在部分国家级和省级高新区以试点形式，探索建立新型科技金融政策工具“创新积分制”，以数据驱动、定量评价、积分赋能，精准支持科技型企业创新发展，助力做好科技金融大文章。2024年8月科技部出台 《“创新积分制”工作指引 （全国试行版）》，“创新积分制”适用范围从国家高新区扩展到全国各地。

实践表明，“创新积分制”在引导金融资源、促进精准施策等方面起到了显著作用，成为推动科技金融工作的重要政策工具，受到各级政府和新闻媒体的重点关注和认可，取得一系列进展成效。

一是“创新积分制”实施覆盖范围逐步扩大，企业参与积极性高。根据科技部的统计，截至2023年底，实施“创新积分制”的试点高新区已达133家，其中包括101家国家高新区和32家省级高新区，覆盖全国25个省份。同时，参与积分量化的企业数量已超过50万家。

二是政策成效明显，科技型企业获得资金支持和授信额度逐年增多。国内主要商业银行推出了“创新积分贷”专项金融产品。根据科技部的统计，近20家银行主动与积分试点地区合作，2022至2023年为积分企业对接授信超2000亿元。2024年科技部会同人行依托“创新积分制”设立1000亿元科技创新再贷款，遴选了近3万家“白名单”企业作为科技创新再贷款备选企业。

三是各地探索形成具有“地方特色”的积分指标体系，有效协同地方政策。例如天津滨海新区构建了“18+N”的指标体系，保定高新区构建了“18+36”的综合评分体系。一些地方将创新积分与科技政策、财政优惠政策、人才政策等挂钩，例如常州高新区按照企业积分排名，获奖单位负责人优先推荐享受区人才“优享工程”的相关待遇；青岛高新区通过搭建“科税财”三方互融互通平台，为积分企业提供“一企一档”定制式政策辅导，同时根据积分情况，开辟出口退税绿色通道。

同时我们应当认识到，“创新积分制”作为新生事物，在实践探索中仍有进一步完善的空间，通过对金融机构、科创企业的调研，我们总结出其存在的问题与不足。

一是积分评价体系科学性和准确性需要持续优化。指标合理性方面，现行体系在反映企业对产业链的支撑能力以及对成果转化的承载能力方面有所欠缺；数据来源还需丰富，税务、统计、行政审批等职能部门的数据共享共通不够深入，难以全面掌握企业各维度数据。另外需要确保模型能够适应科技型企业的发展变化。

二是企业创新积分的金融应用场景有待进一步拓展。目前，创新积分的应用场景以银行间接融资为主，直接融资对积分的参考使用较少，对科创企业的股权投资与上市融资支持有待增强。创新积分信息的更新频率为每年一次，在及时性方面不能满足私募等创投机构的使用需要。政府、企业、金融机构与第三方机构之间的联动机制需要进一步理顺。

三是各地方差异甚大，如何兼顾“地方特色”和“地区间可比”有待解决。此前各试点高新区充分结合地方特色进行评分，虽然取得了较好的效果，但也存在地区之间标准不统一、政策不可比等问题。随着“创新积分制”适用范围从国家高新区扩展到全国各地，可以预见未来将出现同一金融机构支持不同地区企业、跨区域企业如何评分等问题，需要统筹解决。

四是金融机构对创新积分的使用能力需要加强。随着积分制覆盖范围进一步扩大和应用场景的增多，为减少信息不对称，专业投资机构、中小型金融机构对创新积分的使用能力亟须增强，需要进一步拓展对科技型企业全生命周期金融服务的能力，尤其提升其对初创、早期科技型企业的金融支持能力。

基于上述需要解决的痛点问题，面向“创新积分制”从国家高新区扩展到全国试行的未来，我们提出以下对策建议。

（一） 完善积分评价体系，动态优化量化模型

第一，建议根据科技产业发展动态调整权重、补充指标。建议根据国家科技规划及经济社会发展需要，结合企业创新发展特点，对评价指标进行动态优化调整，使评分更科学，充分衡量企业发展潜力，更精准、更早期地识别和发现优质初创科技型企业。

第二，建议增强指标数据的可解释性。目前评分体系中各指标数据未明确约束范围，有部分企业数据表现出异常高或异常低的水平，不能完全反映实际情况，建议使用大数据模型调整极端值，提升模型评价稳定性。另外调整极值后同一家企业不同年份的积分不直接可比，建议采用时间序列数据，提升前后年份的可比性。

第三，建议引入专业机构赋能，建设创新积分数据库。地方各部门间急需联合打通企业数据资源共享渠道，引入专业第三方机构能够保障数据质量与可比性，依托大数据、人工智能技术建立数据库，更充分发挥积分数据作用，提升大数据模型真实贡献度。

（二） 拓展积分应用场景，有效衔接金融机构

第一，建议明晰银行信贷免责标准。如银行参考创新积分给予匹配的信贷，出现不良后，应酌情免责，提升该体系的应用积极性。

第二，建议推进完善科技贷款风险补偿制度。将基于创新积分的信用贷款纳入政府风险补偿范围，对相关项目实施财政贴息等，在企业成长各阶段精准配套政策支持。

第三，建议细化创新积分服务对象，衔接各层次投资机构。基于创新积分对初创企业成长潜力的可解释性，吸引天使投资、私募股权投资基金等投资机构。

第四，建议银行优化信贷审批模式和投后管理。银行应将“企业创新积分”作为重要参数纳入信贷决策过程，为科技型企业提供更加精准的信贷支持，并定期对信贷审批模型进行回溯分析和调整，确保模型能够适应科技型企业的发展变化，提高信贷决策模型的可靠性。

（三） 梳理试点区典型做法，增强政策支持导向作用

第一，建议结合试点经验，创新完善积分制工作模式。政府可以采取税收优惠、财政补贴、信贷支持等各种措施，鼓励企业积极参与创新积分活动。促进产业资源与积分企业的融合，引导领军企业与优秀积分企业建立产业链供应链合作，有助于构建完善的产业生态。

第二，建议有机结合地区产业政策、人才政策。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，形成政策合力，更好地发挥科技金融政策新工具作用，促进科技型企业加速成长。

第三，建议加强中央地方统筹协调，打通政务数据平台。央地合力打通现有政务数据平台，直接“抓取”现有企业数据资源，避免重复填报，减轻企业负担。加强对数据质量进行审核把关，通过外部数据多源匹配、内部数据结构核查等方式对数据进行有效核验。同时在完成积分量化的基础上，进一步加强对积分企业指标数据的扩展分析。

（四） 深化科技开发应用，强化金融科技赋能

第一，建议利用金融科技优化积分业务流程。积分体系本身为大数据系统，金融机构要与之相适应，设计相应的审贷系统等，降低信息不对称，提升信贷业务效率和贷后管理能力。

第二，建议提高监管科技水平。提高跨市场、跨业态、跨区域金融风险的识别、预警、穿透和处置能力，运用大数据、人工智能等技术优化风险防控，提升风险识别、处置的准确性和及时性。

第三，建议强化科技金融和信息化人才队伍建设。深化高等院校、研究机构、金融机构、科创企业人才培养合作，建立科技金融人才库，完善人才使用和激励机制，培养一批既懂产业科技又懂金融的科技金融人才，以对创新积分的专业判断解释能力，提升科技金融服务的专业水平。

（作者罗煜系中国人民大学财政金融学院中国银行业研究中心教授；郭云澍系中国人民大学财政金融学院研究生）

（责任编辑：曹原源）