劉微 雷蕾 薛笑雪

(1.北京聯(lián)合大學(xué)，北京 100025；2.中國銀行總行金融機(jī)構(gòu)部，北京 100032；3.國聯(lián)集團(tuán)國聯(lián)期貨股份有限公司，無錫 214000)

一、引言

科學(xué)技術(shù)作為第一生產(chǎn)力，金融資產(chǎn)作為科技創(chuàng)新的推動(dòng)力，加強(qiáng)金融和科技的融合，發(fā)揮金融對資產(chǎn)的高效配置作用，能有效保障科技型企業(yè)的創(chuàng)新效率，繼而促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)升級，同時(shí)科技進(jìn)步反作用于金融業(yè)，形成科技金融良性循環(huán)，帶動(dòng)整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)繁榮。[1]

本文主要針對北京地區(qū)科技金融網(wǎng)絡(luò)的特征及影響因素進(jìn)行研究，通過構(gòu)建二模網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并從歷史發(fā)展的視角和區(qū)域比較的視角進(jìn)行社會網(wǎng)絡(luò)分析，具有一定的理論創(chuàng)新和實(shí)踐參考意義。本文依托真實(shí)數(shù)據(jù)，從科技金融網(wǎng)絡(luò)歷史發(fā)展視角和區(qū)域比較的視角來分析，有利于發(fā)掘更新穎的影響因素。選取北京、上海、廣東三地的科創(chuàng)板企業(yè)源于不同金融機(jī)構(gòu)的融資數(shù)據(jù)，使用Ucinet網(wǎng)絡(luò)分析軟件進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化分析以及密度、中心度測算，并進(jìn)行區(qū)域比較分析、縱向比較分析；通過圖形對比、數(shù)據(jù)對比進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異同分析，并在此基礎(chǔ)上為北京地區(qū)科技金融網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展提出建議。本文研究結(jié)論對于未來科技金融網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，各金融如何擴(kuò)展中小企業(yè)融資渠道，提升科技金融效率具有一定的政策參考意義。

二、概念界定

(一)科技金融

科技金融是促進(jìn)科技開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的一系列金融工具、金融制度、金融政策與金融服務(wù)的系統(tǒng)性、創(chuàng)新性安排，是國家創(chuàng)新體系和金融體系的重要組成部分。[2]科技金融作為金融促進(jìn)中小型科技企業(yè)創(chuàng)新的方式，由政府、金融機(jī)構(gòu)及科技企業(yè)多主體參與。政府通過財(cái)政投入、引導(dǎo)基金等多種方式，引導(dǎo)證券業(yè)、銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新金融產(chǎn)品，搭建金融平臺，改進(jìn)服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新鏈條與金融資本鏈條的有機(jī)結(jié)合，大大豐富企業(yè)融資渠道，提高融資效率。[3]

(二)科技金融網(wǎng)絡(luò)

科技金融網(wǎng)絡(luò)包含兩類節(jié)點(diǎn)主體，即資金需求主體和資金供給主體。兩類節(jié)點(diǎn)之間存在資金和信息的流動(dòng)，表示科技金融網(wǎng)絡(luò)的邊；不考慮同類型節(jié)點(diǎn)間的資金和信息流動(dòng)。當(dāng)資金需求主體與供給主體間的資金流動(dòng)發(fā)生變化時(shí)，科技金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也會隨之變化，并影響網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的協(xié)同創(chuàng)新的效果。本文科技金融網(wǎng)絡(luò)的資金需求主體指科技型企業(yè)，其在科技金融網(wǎng)絡(luò)中是否受益，是檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)協(xié)同有效性的重要標(biāo)準(zhǔn)。資金供給主體包括政府、銀行、資本市場，它們是科技金融網(wǎng)絡(luò)上的重要節(jié)點(diǎn)。保險(xiǎn)公司和中介機(jī)構(gòu)是邊緣主體，在網(wǎng)絡(luò)中作用相對較小，科技型企業(yè)與銀行、政府、資本市場等資金供給主體之間存在資金流動(dòng)，資金供給主體之間也存在合作關(guān)系，保險(xiǎn)公司和中介服務(wù)公司等為資金供需雙方提供對稱信息與風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)服務(wù)。[4]

三、研究數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)來源

根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及社會網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論，本文構(gòu)建的科技金融網(wǎng)絡(luò)屬于二模網(wǎng)絡(luò)，包含資金需求主體和資金供給主體兩類，二者是二模網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)選取的一級指標(biāo)包括政府補(bǔ)貼、直接融資、間接融資；并將間接融資進(jìn)一步細(xì)分為二級指標(biāo)，包括政策性銀行、大型國有商業(yè)銀行(6家)、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行、民營銀行以及其他金融機(jī)構(gòu)；直接融資細(xì)分為發(fā)債收入和吸收投資兩個(gè)二級指標(biāo)。

在縱向比較分析中，選取2009-2020年創(chuàng)業(yè)板企業(yè)作為科技型企業(yè)的代表，資金供給機(jī)構(gòu)包括政府補(bǔ)貼、政策性銀行、大型國有商業(yè)銀行(6家)、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行、民營銀行、其他金融機(jī)構(gòu)以及發(fā)債收入和吸收投資。但在實(shí)際數(shù)據(jù)處理過程中，部分資金供給機(jī)構(gòu)沒有明確分類，因此，暫時(shí)處理為不確定性金融供給機(jī)構(gòu)，實(shí)證分析中增加此網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。

在區(qū)域比較分析中，選取了科技金融發(fā)展各具特色的三個(gè)典型區(qū)域進(jìn)行比較，即北京、上海和廣東，這三個(gè)區(qū)域的創(chuàng)業(yè)板企業(yè)數(shù)量在全國排名前五，分別為115家、62家、238家[5]。

(二)研究方法

科技金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的構(gòu)建，首先需要構(gòu)建資金供給節(jié)點(diǎn)與資金需求節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系矩陣?？萍冀鹑诰W(wǎng)絡(luò)的二模關(guān)系是通過資金流來構(gòu)建的，若科技型企業(yè)與資金供給節(jié)點(diǎn)之間產(chǎn)生了資金流動(dòng)，說明二者存在關(guān)系。本文通過搜集科技型企業(yè)的融資數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司基本信息的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選合并后確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，據(jù)此構(gòu)建0-1關(guān)系矩陣。

1. 判斷兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間是否發(fā)生關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)：

①政府和企業(yè)：政府是否對企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼。數(shù)據(jù)為政府支出中科技金融經(jīng)費(fèi)的支出占比，確定政府補(bǔ)貼次數(shù)。

②銀行和企業(yè)：企業(yè)是否向銀行貸款，貸款金額以及貸款次數(shù)。

③資本市場和企業(yè)：企業(yè)公開的債券市場融資金額和融資次數(shù)；獲得股權(quán)投資的金額及次數(shù)。

2. 0-1矩陣構(gòu)建

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0-1矩陣的模式，將節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間發(fā)生關(guān)系設(shè)定為1，不論發(fā)生幾次關(guān)系，比如政府對企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼、銀行向企業(yè)提供貸款、企業(yè)獲得債權(quán)與股權(quán)融資的次數(shù)大于等于1，關(guān)系均設(shè)定為1；節(jié)點(diǎn)之間未發(fā)生關(guān)系設(shè)定為0。雖然有的企業(yè)和金融主體之間發(fā)生資金往來的次數(shù)較少，但是每一次資金往來金額都比較大，足以對企業(yè)產(chǎn)生重大影響，所以0-1矩陣并未對節(jié)點(diǎn)間發(fā)生關(guān)系次數(shù)設(shè)定專門閾值。

分析網(wǎng)絡(luò)間的差異性還需要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征具體數(shù)值，這里網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征包括中心度、節(jié)點(diǎn)間路徑的長度、節(jié)點(diǎn)的聚集系數(shù)(小世界特性)、網(wǎng)絡(luò)密度。構(gòu)建了關(guān)系矩陣之后，還無法直接觀察到節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，此時(shí)需要將矩陣進(jìn)行可視化，這里采用了可視化軟件Ucinet，導(dǎo)入矩陣數(shù)據(jù)得到可視的網(wǎng)絡(luò)圖，并且計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征如中心度、密度等數(shù)值。由于企業(yè)和資金供給主體之間都是直接產(chǎn)生聯(lián)系，不需要額外通過其他節(jié)點(diǎn)，因此不再考慮節(jié)點(diǎn)間路徑的長度和節(jié)點(diǎn)間聚集系數(shù)的問題，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征著重針對中心度和密度進(jìn)行研究。

3. 中心度

中心度表示節(jié)點(diǎn)在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的中心程度，這個(gè)程度用數(shù)字來表示就是中心度。即用來判斷節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，根據(jù)測定方法的差異分為度中心度、接近中心度和中介中心度。

度中心度(degree)：度中心度反映的是一個(gè)點(diǎn)與其他點(diǎn)鏈接的總和，點(diǎn)的中心性越高，它與其他點(diǎn)的連接就越多，但是也需要考慮點(diǎn)之間關(guān)系的方向性問題，方向的不同中心度分為點(diǎn)入中心度和點(diǎn)出中心度，確定一個(gè)點(diǎn)，當(dāng)其他點(diǎn)都希望與它聯(lián)系時(shí)，反映的是點(diǎn)入中心度，當(dāng)這個(gè)點(diǎn)希望與其他點(diǎn)取得聯(lián)系時(shí)，它就是一個(gè)點(diǎn)出度。

接近中心度(closeness)：接近中心度反映的是一個(gè)點(diǎn)到其他所有點(diǎn)距離的總和，當(dāng)這個(gè)數(shù)字越大說明點(diǎn)之間的路徑越短距離越近。

中介中心度(betweenness)：反映經(jīng)過一個(gè)點(diǎn)的最短路徑的數(shù)量。經(jīng)過一個(gè)點(diǎn)的最短路徑的數(shù)量越多，就說明它的中介中心度越高。有時(shí)在多條路徑中都會有某一個(gè)點(diǎn)的存在，但它不一定在最短路徑上。[6]

4. 網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)密度反映了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間相互聯(lián)系的數(shù)目。高密度網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間大多存在著直接聯(lián)系，不僅使得節(jié)點(diǎn)之間信息交流更加快速無障礙，還同時(shí)放大了對過去的聯(lián)系給予回報(bào)的互惠壓力。因而在高密度社會網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系更強(qiáng)，也更容易，形成規(guī)模效應(yīng)。

四、網(wǎng)絡(luò)基本特征及形成原因

(一)區(qū)域比較分析

利用Ucinet軟件對三地的科技金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化分析。

通過網(wǎng)絡(luò)可視化直觀分析：從最直觀的企業(yè)數(shù)量上，可以看出廣東的科技型企業(yè)最多，北京其次，最少的是上海。造成企業(yè)分布不均原因主要是：北京擁有最豐富的科創(chuàng)資源，科創(chuàng)環(huán)境也最優(yōu)，而廣東的科創(chuàng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)是最好的，大部分企業(yè)更加注重收益。因此廣東的企業(yè)最多，其次北京，而上海城市產(chǎn)業(yè)主要聚焦于金融外貿(mào)領(lǐng)域，科技企業(yè)會相對較少。[7]北京市科技金融網(wǎng)絡(luò)中與其他點(diǎn)聯(lián)系最多的主體分別是政府補(bǔ)助、吸收投資收到現(xiàn)金、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行四個(gè)，可以判斷北京地區(qū)中小型科技企業(yè)的主要資金來源是以上四個(gè)主體。而上海的網(wǎng)絡(luò)可視化圖說明中小型科技企業(yè)的主要資金來源是政府、吸收投資、政府以及銀行及金融機(jī)構(gòu)及其他金融機(jī)構(gòu)，廣東主要資金來源是政府、吸收投資、發(fā)行債券以及股份制商業(yè)銀行，廣東的資金供給主體頭部效應(yīng)沒有北京上海明顯，目前呈現(xiàn)四足鼎立形態(tài)。

利用Ucinet軟件對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的三個(gè)中心度，度中心度、接近中心度、和中介中心度進(jìn)行計(jì)算。結(jié)果見表1、表2、表3。

表1 北京網(wǎng)絡(luò)中心度

表2 上海網(wǎng)絡(luò)中心度

表3 廣東網(wǎng)絡(luò)中心度

(1)北京市度中心度最大的是政府補(bǔ)助，最小的是發(fā)行債券收到的現(xiàn)金，與政府補(bǔ)助相連的節(jié)點(diǎn)數(shù)量最多，債券的最少。由此得出，北京地區(qū)中小企業(yè)主要的資金提供者是政府機(jī)構(gòu)，而發(fā)行債券獲得融資的效果最不好。北京市接近中心度最大的是政府補(bǔ)助，最小的是發(fā)行債券收到的現(xiàn)金，說明企業(yè)到政府補(bǔ)助節(jié)點(diǎn)路徑最短，反之債券的最長。因此企業(yè)融資的便利程度上，政府最容易融資，其次是發(fā)行股票，然后是股份制銀行貸款，最難融資的是發(fā)行債券。北京市中介中心度最大的是政府補(bǔ)助，說明政府節(jié)點(diǎn)存在大部分最短路徑上，大部分采用了其他融資方式的企業(yè)都采用了政府補(bǔ)助。[8]

(2)度中心度區(qū)域比較分析發(fā)現(xiàn)，廣東地區(qū)排名前三名的度中心度是0.973、0.973、0.973，上海地區(qū)0.859、0.844、0.828，北京地區(qū)0.959、0.983、0.851，三區(qū)域比較，北京地區(qū)度中心度的資金來源集中度更高，廣東地區(qū)資金來源集中度更平均。但是觀測整體網(wǎng)絡(luò)的度中心度平均值，北京0.515最大，節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系最密集，上海平均值0.454，節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系相對較少。

(3)接近中心度區(qū)域比較分析，廣東發(fā)行債券、吸收投資最高0.953，上海政府補(bǔ)助最高0.820，北京地區(qū)政府補(bǔ)助最高0.973，在三個(gè)地區(qū)中，除廣東外，政府補(bǔ)助是最容易獲取到資金的融資渠道。相比較之下北京地區(qū)接近中心度平均值最高0.606，該地區(qū)企業(yè)更容易從各渠道獲得融資。

(4)中介中心度在三個(gè)地區(qū)中最大的節(jié)點(diǎn)都是政府補(bǔ)助，說明政府補(bǔ)助在三個(gè)地區(qū)企業(yè)融資渠道中地位最重要。區(qū)域比較分析發(fā)現(xiàn)上海地區(qū)中介中心度平均值最大0.094，說明上海的科技金融市場活躍度較高，各資金供給機(jī)構(gòu)都參與了中小企業(yè)融資 ，市場發(fā)展比較均衡。

對比三地網(wǎng)絡(luò)密度，北京密度最大，上海密度最小。由此得出，北京的網(wǎng)絡(luò)聚集程度最好，網(wǎng)絡(luò)密度達(dá)到0.5以上，聚集程度相對較高，節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系緊密；上海的網(wǎng)絡(luò)相對最松散，密度在0.455。一方面由于北京科創(chuàng)企業(yè)數(shù)量遠(yuǎn)大于上海，形成更密集的網(wǎng)。另一方面由于北京大部分企業(yè)的融資來源于政府，企業(yè)節(jié)點(diǎn)主要圍繞政府進(jìn)行分布，形成一個(gè)比較大型聚落。而上海地區(qū)，由于市場經(jīng)濟(jì)活躍，除了政府支持，吸收投資、發(fā)行債券、股份制商業(yè)銀行的方式都非?；钴S，導(dǎo)致企業(yè)節(jié)點(diǎn)不會圍繞單個(gè)節(jié)點(diǎn)分布，難以形成一個(gè)大聚落而是一個(gè)個(gè)小聚落，因此網(wǎng)絡(luò)相對松散。[9]

(二)北京地區(qū)縱向比較分析

對北京地區(qū)2009-2020年科技金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行可視化。

從網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的變化趨勢可看出，企業(yè)的資金供給渠道逐年豐富，從最初2009年只有吸收投資的現(xiàn)金、城市商業(yè)銀行、政府補(bǔ)助這三項(xiàng)，到2022年有9個(gè)資金供給主體參與到網(wǎng)絡(luò)中來。融資渠道越來越豐富，一方面因?yàn)閲艺叽罅χС种行∑髽I(yè)融資，比如放寬融資條件、增加融資金額、下調(diào)稅收、撥款資助企業(yè)發(fā)展等。另一方面也得益于金融市場的逐步完善，金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)更加豐富，監(jiān)管更加規(guī)范，為企業(yè)提供了融資平臺。

觀測每個(gè)時(shí)期企業(yè)主要的資金來源，發(fā)現(xiàn)股份制商業(yè)銀行以及城市商業(yè)銀行在中小企業(yè)融資中的作用越來越大，但與之相反的是國有大型商業(yè)銀行在網(wǎng)絡(luò)中作用卻一直不明顯。究其背后原因，因?yàn)閲写笮蜕虡I(yè)銀行，融資門檻高，對企業(yè)財(cái)務(wù)能力風(fēng)險(xiǎn)狀況評判標(biāo)準(zhǔn)較高，而大部分新興科技型中小企業(yè)，發(fā)展初期伴隨著風(fēng)險(xiǎn)大、財(cái)務(wù)狀況不良的問題，很難在大型國有商業(yè)銀行貸到款，導(dǎo)致企業(yè)向股份制商業(yè)銀行以及城市商業(yè)銀行貸款頻率增加。[10]

另外，北京的上市中小企業(yè)數(shù)量也在逐年增加，說明科技金融支持中小企業(yè)戰(zhàn)略取得了明顯的效果，越來越多的新興科技型企業(yè)通過融資度過了最初的發(fā)展困難期，正在逐步發(fā)展壯大，產(chǎn)業(yè)集群效果明顯，這有助于帶動(dòng)整個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

如圖1所示，北京市科技金融網(wǎng)絡(luò)密度逐年增加，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模越來越大，科技型企業(yè)數(shù)量在不斷增多，融資的渠道也日漸豐富。2020年網(wǎng)絡(luò)的密度發(fā)生小幅度下滑，原因是新冠肺炎疫情導(dǎo)致整個(gè)社會經(jīng)濟(jì)呈下行趨勢，企業(yè)為了縮減開支維持運(yùn)營會減少新項(xiàng)目的開發(fā)，所需要的資金減少，貸款減少。并且金融機(jī)構(gòu)為了保證自有資金的充足也會適當(dāng)減少貸款服務(wù)。

圖1 北京市科技金融網(wǎng)絡(luò)密度趨勢變化

為了研究網(wǎng)絡(luò)中心度的變化，本文選取了北京市科技金融網(wǎng)絡(luò)2009-2020年的中心度數(shù)據(jù)。

在觀測各主體的中心度數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，近10年來政府融資度中心度、接近中心度、中介中心度始終最大，政府融資始終是最廣泛最便捷的中小企業(yè)融資渠道。如圖2、圖3、圖4所示。

圖2 北京2009-2020年網(wǎng)絡(luò)度中心度

圖3 北京2009-2020網(wǎng)絡(luò)接近中心度

圖4 北京2009-2020網(wǎng)絡(luò)接近中心度

吸收投資收到的現(xiàn)金、股份制銀行和城市商業(yè)銀行是發(fā)展最迅速的主體，三類中心度上漲幅度大，在近十年增長中成為中小企業(yè)第二、第三和第四位的資金供給主體。

(三)形成原因

1. 通過區(qū)域?qū)Ρ确治?，三地中，北京的網(wǎng)絡(luò)聚集程度、渠道的豐富性、便捷性都是最好的。北京地區(qū)科研環(huán)境優(yōu)越，985、211大學(xué)數(shù)量全國最多，培養(yǎng)了大量的科技人才，在經(jīng)費(fèi)方面北京地區(qū)去年投入的科研費(fèi)用2233.6億元，遠(yuǎn)高于廣東1328.28億元和上海1524.6億元。[11]另外，北京成立了北京中關(guān)村銀行，這是一家以服務(wù)科技型企業(yè)作為戰(zhàn)略定位的民營法人銀行。這些因素為北京科技金融創(chuàng)造了良好成長環(huán)境。[12]因此一個(gè)地區(qū)科技金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)展程度，與城市為其成長創(chuàng)造的環(huán)境有關(guān)，比如，城市科技資源豐富程度、科技型人才的教育重視程度、城市科技型企業(yè)獲得盈利程度、城市中各金融機(jī)構(gòu)的發(fā)展程度，以及城市功能定位，是金融資源型城市、教育資源型城市或者產(chǎn)業(yè)資源型城市。

2. 通過歷史比較分析，隨著時(shí)間變化，網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)逐漸向渠道豐富化、節(jié)點(diǎn)緊密化、服務(wù)便捷化、市場活躍化方向發(fā)展。主要原因：一方面得益于政府政策上的支持，僅北京地區(qū)政府出臺的相關(guān)公文就包括《北京銀行業(yè)加強(qiáng)科技金融創(chuàng)新的指導(dǎo)意見》《關(guān)于加大金融支持科創(chuàng)企業(yè)健康發(fā)展的若干措施》《進(jìn)一步推動(dòng)首都知識產(chǎn)權(quán)金融服務(wù)工作的意見》等，在一系列政策引導(dǎo)下，促進(jìn)科技產(chǎn)業(yè)鏈和金融產(chǎn)業(yè)鏈對接；另一方面得益于市場發(fā)展，金融市場業(yè)務(wù)逐漸專業(yè)化，各金融機(jī)構(gòu)甚至開發(fā)了專門的機(jī)構(gòu)服務(wù)科技金融網(wǎng)絡(luò)，據(jù)資料顯示，目前我國20余家銀行機(jī)構(gòu)已實(shí)現(xiàn)科技金融專門部門管理，下轄87家專營特色支行投放的科技型企業(yè)貸款余額占全市科技型企業(yè)貸款比例超五分之一，科技貸款增速遠(yuǎn)高于全部貸款平均增速。

總之，科技金融網(wǎng)絡(luò)發(fā)展一靠城市資源，二靠政策落地，三靠市場金融機(jī)構(gòu)發(fā)展，三者協(xié)同實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新鏈條和金融資本鏈條的有機(jī)結(jié)合。[13]

五、建議

第一，發(fā)揮各地區(qū)優(yōu)勢，將城市優(yōu)勢體現(xiàn)到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，明確城市所具有的科技、教育、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)資源，利用這些資源吸引中小科技企業(yè)來當(dāng)?shù)匕l(fā)展，并利用優(yōu)勢資源大力支持企業(yè)發(fā)展，帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。[14]

第二，政府需要釋放部分融資壓力，其他各類金融機(jī)構(gòu)要擔(dān)負(fù)起為中小企業(yè)解決融資難、融資渠道少的責(zé)任。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該主動(dòng)創(chuàng)新，針對中小企業(yè)不同領(lǐng)域、不同發(fā)展時(shí)期特點(diǎn)推出融資產(chǎn)品，來適當(dāng)降低抵押質(zhì)押條件和風(fēng)險(xiǎn)評估標(biāo)準(zhǔn)。

第三，縮減企業(yè)與市場主體之間的路徑，讓企業(yè)從申請貸款到獲得資金的過程更高效。首先金融機(jī)構(gòu)制定細(xì)化可操作的企業(yè)借貸款標(biāo)準(zhǔn)，并適當(dāng)放寬借款標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵(lì)中小企業(yè)發(fā)展。其次企業(yè)需要保證信息透明，及時(shí)準(zhǔn)確披露財(cái)務(wù)報(bào)表的數(shù)據(jù)，有利于減少金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)評估的時(shí)間精力。[15]

第四，增加各類社會主體對科技人才培養(yǎng)的重視程度。科技人才隊(duì)伍的培養(yǎng)對于提升企業(yè)核心競爭力至關(guān)重要，不僅科技企業(yè)發(fā)展需要科技人才，金融機(jī)構(gòu)也需要“科技+金融”的復(fù)合型人才，相比于單一人才，其更有利于推動(dòng)科技金融網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。