科技与金融论文

小伙伴们反映都在为论文烦恼，小编为大家精选了《科技与金融论文(精选5篇)》的相关内容，希望能给你带来帮助!近日，国务院办公厅印发《关于推广第二批支持创新相关改革举措的通知》。《通知》提出，将在8个区域内，推广第二批支持创新相关改革举措。

第一篇：科技与金融论文

金融科技与金融风险防范

编者按：党的十九大报告指出：“深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力，健全货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架，健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。”这是做好新时代金融工作的基本要求。与此同时，信息技术和金融的深层融合不断打破现有金融行业的边界，金融科技正在以迅猛的势头重塑金融产业生态。为此，2018中国金融创新论坛特设“金融科技与金融风险防范”圆桌论坛，邀请业内专家共聚一堂，探讨金融科技在银行风险管理中的运用，以及监管如何借助科技的力量为金融业健康发展赋能。现将精彩发言予以摘登，以飨读者。

主持人致辞

欧阳日辉：监管科技与金融科技比翼双飞

目前，金融行业处于强监管的态势下，我们应该积极拥抱监管。司马迁、孙膑等古人在人生最低谷的时候写出了最伟大的思想著作，新时代最好的金融模式一定也是在最艰难的时期产生的。最艰难的时候才会把人的智慧发挥到极限，业界抛弃短视的行为方式，锻造出金融服务实体经济的理念，打造出符合国情、适应经济形势和满足监管要求的金融模式和金融新业态。

融资难、融资贵的问题是世界性的难题，解决这个问题需要新技术和新思路。政府和监管层针对融资难、融资贵的问题也进行了许多努力。为什么解决不了小微企业融资难融资贵的问题?这是小微企业本身的特性和金融体系固有的管理方式落后等诸多原因造成的。解决这一问题，要依靠网络信息技术的应用，新技术创造出新业态，新产业催生新模式。金融是为商业服务的，新经济需要新金融。数字经济是未来新的经济形态，新的经济形态需要新的金融业态、新的金融生态来匹配。运用新技术发展金融科技，重塑金融生态系统，需要大家一起努力，贡献智慧，共同推动新金融的发展，探索解决融资难融资贵的新模式。

金融科技发展的核心在于风控。与五年前相比，风险控制的场景已经发生了很大变化，这时候我们讲金融风控，更多地侧重于如何运用金融科技，特别是人工智能和大数据，这两项技术可能是我们以后进行金融风控的标配。人工智能和大数据的结合，将掀起金融风险控制的一场革命。两年以前，做互联网金融的平台可以假装自己在应用大数据做业务;今天开始，经过专项整治之后留存下来的平台，不运用人工智能和大数据来进行业务设计和风险控制，肯定走不远。未来的金融就是互联网金融或金融科技，传统金融机构也必须运用网络信息技术，进行数字化转型。我们希望金融机构与互联网金融企业加强风险的自控和自律，大家把风险控制在自己的范围之内。

金融风险防控需要制度和技术并重。监管层在制度建设方面做了很多工作，监管科技来了，从技术角度，监管层需要构建基于大数据的“四个体系一个机制”联动的数字化监管系统：监测预警体系、信息披露体系、大数据征信体系和社会评价体系，加上数据共享机制。建立数字化监管系统，改变目前“人工报数”的被动监管、事后监管格局，实现实时监管、行为监管和功能监管。由于数据实时更新，造假成本增加，将极大地提高监管有效性。构建数字化监管系统之后，实行行业自律管理为主的监管体系，才能既做到监管到位，又为金融创新留下空间。

我们积极拥抱科技，我们既要发展金融科技，也希望监管层发展监管科技。

(欧阳日辉系中央财经大学互联网经济研究院副院长)

嘉宾发言

吴震：监管科技助力互联网金融健康发展

互联网金融风险可以从以下角度进行区分，第一是跑路风险，第二是社会风险。比如现金贷、网络催收等，虽然会改善企业的经营状况，但会造成较大的社会负面情绪和较大的社会不稳定因素，属于社会风险。第三是宏观风险。宏观风险即宏观调控政策可能不一致的风险。比如说国家淘汰落后产能，然后资金流向落后产能，等等。

最初，我们关注较多的是跑路风险，所以我们也做了很多的监测预警，特别是2018年以来，我们预警了多家存在严重问题或者风险隐患的平台，并提供相关部门。目前已有很多得到验证。总的来说，我们感觉这方面成效比较显著，也需要进一步汇聚数据，进一步提高。

此外，关于监管科技，一方面，对于新金融或者类金融而言，现在的监管科技还是处于比较早期的阶段。现在也有一些企业从事这方面的研究或者开发。我觉得从无到有比较容易的，但是从有到好非常难。做个初步系统是相对比较容易，但是打磨好，做到准确全面，还有很多的工作需要做。另一方面，数据越来越多，但还是不够全面，存在一些拿不到的特殊数据，数据源还是不充分。

监管科技也有几个难点。第一个难点是获取真实数据的难点。有些数据的真实性难以保证，数据是由企业控制的，如何避免有意无

意的漏报错报是个难点。第二难点是综合业务比较难判断。现在有的平台比如P2P平台，还是有很多相关的指标可以监测。但这个表面看起来安全的平台和其他的平台存在关联，如果其他平台出了问题，这个平台也有出现问题的可能性。

总体来说，监管科技和技术监测对于未来互联网金融健康发展是非常必要的。同时我们认为，监管科技的发展现在的确处在比较初期的阶段，能发挥很大作用，但是也有一些难点需要解决。从长期的互联网治理经验来说，互联网的治理一直是管理和技术相结合的过程。管理和技术都不可或缺，有了管理没有技术，会事倍功半;技术也需要对管理上的一些热点、难点积极跟进。

(吴震系国家互联网金融安全技术专家委员会秘书长)

孙磊：互联网金融监管要保持一致性

近年来，金融科技发展迅速。一是技术迭代非常快，以信用卡为例，我们用了几年的时间，就超过了美国这么多年的信用卡发展水平。二是业务模式创新快。包括支付结算领域、P2P、消费信贷、助贷、联合贷在内的各种各样的类型模式创新之快超乎想象。三是擴展得快。以往一种新业态从创新、认可到大面积推广是非常艰苦和漫长的过程，而借助互联网，一些新的业态能够在半年、一年内拓展到全国。

为什么互联网金融能这么快地发展起来?除了技术本身带来的成果以外，我认为还有一些别的原因。以P2P为例，基于中国人投资风险观，很难想象会将大额资金投入到一个完全不熟悉的机构。这种业态能够这么快发展起来，很大程度上是由于金融体系的信任。广大群体认为所有的金融机构都是可靠的，所有投资是有保障的，甚至是没风险。但事实上出现了大量的问题机构，也导致了很大的损失。通过这一波打击，我觉得人们对金融体系的认识会更加成熟，相关业态发展速度会有所下降，但也会更加稳健和可持续。

其次，监管规则一定程度上存在空白。以消费信贷为例，现在很多机构的信贷模式和放贷标准是不符合银行业监管规则。但由于这些监管要求不适用于新兴机构，就形成了不对称的监管。对同样一种业务，银行需要一套非常复杂的程序，面临一套非常严格的监管规则，需要进行严格的资产分类、计提充足的拨备和资本，还需要接受严现场检查和非现场监测管理。而一些机构不需要承担这些监管成本，这就使得一些不可能的业务变为可能，但同时也加大了潜在风险。

最后，对于风险防控，需要厘清互联网金融到底是不是独立业态这一问题。它是不是金融?是互联网业做金融，还是创造一种新的互联网金融业态?如果认为科技是一种工具，是金融业务中的一种工具，是帮助金融提高水平的一种方法，那么在监管上就要保持一致性，对同类产品、同类业务实行一致性监管。这一导向和原则在新近发布的资管新规中有明确的体现，资管新规的核心就在于监管要求的一致性，不管券商、信托还是保险发行资管产品，都要适用统一的监管规则。回到互联网金融业务，不管是怎样的业态，怎样的模式，只要是金融业务，都要分门别类放纳入监管体系，实行相应的监管。

(孙磊系中国银保监会审慎规制局处长)

黄劲尧：以区块链技术解决金融场景痛点

近年来，随着区块链技术的发展，企业应用区块链技术的项目也在迅速增加，许多人认为今年将会是区块链技术与实体经济结合并爆发的一年。尽管如此，目前大家一谈到区块链技术就会想到比特币与虚拟货币筹资，并且把焦点聚集在加密货币投机炒作上。然而我认为，利用区块链技术解决实体经济产业的各种问题与痛点才是区块链技术最大的意义。尤其是金融领域，区块链技术能够有效地解决当下金融领域面临的问题。

自2016年起，我国的金融机构陆续加入区块链技术的行列。传统金融机构以民生银行、招商银行为代表，金融科技企业则以蚂蚁金服、京东金融和百度金融为代表。涉及多项应用场景，如供应链金融、贸易金融、保险防诈欺，等等。这些金融场景普遍存在如下问题：一是节点多，且参与主体众多;二是由于涉及金钱的交易，各节点缺乏信任，往往需要第三方增信机构;三是过于中心化，一个节点若出现错误，将影响整个系统运作;四是场景内节点资料存在安全疑虑。区块链技术具有去中心化、信任共识机制、交易公开透明及不可轻易篡改等特性，能够有效解决金融场景面临的诸多难题。

供应链金融的参与主体众多，包括商业银行、商业保理公司、上下游供应商、承销商与核心企业等。主要涉及应收账款融资、货权质押融资、预付账款融资等业务。目前，由于参与主体众多，供应链上下游间难以实现联动，增加了融资周期和融资成本。且供应链上各种凭证往往需要人工验证，真伪难辨，提高了增信机构的审核风险。透过区块链技术的去中心化、信任共识机制和无法轻易篡改的特征，将供应链上所有的交易行为放入区块链中，使得供应链金融摆脱繁杂的人工审核，第三方增信机构也无需耗费时间去验证凭证的真实性，大大提升了融资效率。

贸易金融的处理流程主要包含销售、运输和交货，都记录在提单中。传统贸易金融中，每笔国际运输交易也同样涉及到多个主体，包括发货人、银行、保险公司、港口和政府海关检查部门等。由于各参与主体的交易记录与作业系统彼此间不同步，导致在贸易金融中涉及的相关方越多，运营风险越大，容易带来法律纠纷。贸易金融里的出口商、进口商、银行、保险公司、港口和政府海关检查部门等各节点可以借助区块链技术的数字签名技术来达成共识，分布式实时更新技术可以保证上述各方的通信直接相互进行，智能合约技术可以保证相关指令自动执行，无需借助每个环节中的中心实体，可以提升流程效率和执行力。

欺诈是困扰保险业的棘手问题。传统保险业务流程中，任何一步发生错误(如投保人信息丢失、保单条款随意解读、理赔周期过于冗长)，都有可能牵一发而动全身。区块链的分布式储存特性能确保投保人信息的安全性，而智能合约则不用投保人申请理赔，也无需保险公司批准理赔，只要触发理赔条件，保单自动理赔，减少了重复理赔的风险，也提升了理赔效率。反欺诈将是区块链在保险行业最有意义的应用案例，区块链能为保险公司和投保人提供一个永久可查询的理赔审查账单，所有人都可以查询和评估被记录过的理赔数据。

展望未来，区块链行业需要站在更高的维度去思考布局，将区块链与实体经济结合，与行业应用结合，提升生产效率，优化生产关系，从而在全球区块链领域占得一席之地。

(黄劲尧系北京大学大数据研究院研究员)

陈平：金融的本质是对风险的有效管控

金融科技给整个社会尤其是金融行业带来了深远的影响。移动互联网、人工智能、大数据、云计算等科学技术与金融的融合，实现了金融服务的创新，提高了金融服务便利性和效率。金融科技的发展也降低了金融服务准入的门槛，给客户提供更多接受金融服务的机会，使得金融服务更具普惠性，能够覆盖更多的社会大众。

金融的本质是对风险的有效管控。金融服务给社会大众带来良好体验的同时，也带来了风险管理方面的问题，我们做银行也好，做其他金融服务也好，不能只看短期的经营业绩，而是要看一场“马拉松式”的长跑的结果，历史上出现的“百年老店”，无不是风险管控出色的机构。經营银行或其他金融机构，我们要永远对风险存有敬畏之心，警惕过于追求短期利益而忽视对风险的把控，要把风险管控好才能再谋求进一步发展。

风险管理是一个古老的话题，包括风险识别、评估、计量、监测、报告、控制与缓释等管理流程。首先，需要识别机构内部有哪些风险，评估风险的大小，然后在数据的基础上把风险计量出来，再根据关键风险指标和限额进行监测和报告，最后还需要对风险进行有效控制并进行缓释，降低风险发生的可能性，这是风险管理的一套基本流程。

银行的风险管控越来越依靠金融科技的发展。银行是较早运用金融科技来加强风险管控的金融机构。如在信用风险管控方面，工商银行十年前就运用基于大数据的信用风险评分模型进行决策。又如，在欺诈风险管控方面，工商银行已经在研究和运用基于大数据和云计算的人工智能技术在反欺诈领域的创新应用。目前，工商银行已建立了企业级人工智能反欺诈平台，该平台将分散在全行反欺诈信息按客户维度进行整合，达到共享共用，同时研发了神经网络、机器学习模型和复杂关系网络等AI模型，建立了高效实时处理系统，可在毫秒实时计算。

未来，银行要不断加强金融科技研究和应用，一方面，做好基础数据积累和整合，不断补充和丰富自身的数据资产;另一方面，加大专业化人才的培养，不断引入和运用业界新技术，积极探索新兴技术领域。

(陈平系中国工商银行风险管理部处长)

贾凤军：银行业应拥抱金融科技、掌握大数据、积极转型

首先，大数据、金融科技对金融风险的防范起的作用非常重大，在这个进程中，银行已经落在后面了。如果银行再不在这个时候发力，充分运用大数据技术防范金融风险的话，可能会真的成为二十一世纪的恐龙。支付是银行最不可替代的作用，因为只有支付清算网络是别的金融机构代替不了的，只有银行系统来承担，但是银行错失了发展良机，在金融风险防控上运用新技术，银行也已经落在了后面，比如说互联网贷款，由于缺少数据，缺少技术手段，银行没有能力判断客户风险，只有心甘情愿的排队争当互联网放贷机构的资金源。大数据技术在风险防范的作用非常大，银行落在了后面。

其次，金融科技、大数据的未来不可限量，现在互联网金融多数是面向个人客户，针对企业客户相对少。如果这些互联网金融机构，他们把已经运用得炉火纯青的技术运用在大企业身上，也可能会取得让银行意想不到的结果。银行业应积极转型，脚踏实地拥抱金融科技，在各领域大胆使用新技术。

最后，要理解金融科技并不能消除风险，风险是未来的不确定性，产生的根源是信息不对称，因此风险不可能消除，这是超出了技术范畴。但大规模、正确地运用金融科技，可以最大程度减少不确定性，减少信息不对称产生的风险。

(贾凤军系中国民生银行直销银行事业部副总经理)

杨贵院：金融科技与农商银行全面风险管理

目前，全国已设立农商银行1200余家，总资产规模突破20万亿元，重庆、张家港、常熟、江阴等农商银行已率先在海内外上市，农商银行已成为国内一支举足轻重的金融生力军。但由于其前身是农村信用社，个体规模相对偏小，金融科技基础较弱，其业务经营中的风险防控更多是依赖传统手段。面对大数据、云计算等金融科技发展的日新月异，我想结合农商银行的实际，从全面风险管理的视角，谈谈如何看待金融科技在风险管理中的应用。

根据原银监会2016年9月发布的《银行业金融机构全面风险管理指引》，银行业金融机构应当建立全面风险管理体系，采取定性和定量相结合的方法，识别、计量、评估、监测、报告、控制或缓释所承担的各类风险。银行业金融机构应当具备完善的风险管理信息系统，能够在集团和法人层面计量、评估、展示、报告所有风险类别、产品和交易对手风险暴露的规模和构成。银行业金融机构应当建立与业务规模、风险状况等相匹配的信息科技基础设施。银行业金融机构应当建立健全数据质量控制机制，积累真实、准确、连续、完整的内部和外部数据，用于风险识别、计量、评估、监测、报告，以及资本和流动性充足情况的评估。由此，我认为，对农商银行而言：

第一，强化金融科技在风险防控中应用是一项合规要求。强监管下，银行最大的压力是合规压力，但在金融科技应用方面，应该成为动力。除前面提到的《全面风险管理指引》外，银保监会近年来发布的监管指引，大量的内容涉及金融科技对银行风险防控的硬性要求。对银行面临的各类风险而言，每种风险都需要金融科技的支撑。比如，银保监会近期修订发布的《商业银行账簿利率风险管理指引》中，第三章“风险计量和压力测试”、第四章“计量系统与模型管理”所规定的主要就是金融科技手段对账簿利率风险管理的应用。

第二，农商银行使用金融科技防控风险应量力而行，循序渐进。鉴于农商银行底子薄、体量小、财力有限等特点，在金融科技应用上不宜盲目赶潮流，应结合自身战略定位，重点突破。上海农商银行从2008年开始和澳新银行合作，开发小微企业的自动化审批系统。系统于2010年上线，当时我们主要考虑两个方面的因素。一是审批手势的问题，因为小微企业信贷的审批权多数在支行，尤其是二支行审批。如果全部由人工审批，会有成百上千人負责小微企业贷款的审批。再系统化的培训也很难解决审批手势的完全一致。其次是流程优化和审批效率提高，将原来一笔贷款经过十几个环节、一周以上的审批时间缩短为两个环节和几秒钟。到目前为止，经过不断优化和升级，自动化审批的不良率一直稳定地低于人工审批贷款的不良率。为此，该项目还获得了上海市政府颁发的“金融创新奖”。

第三，在金融科技应用方面，相对于中大型银行，农商银行由于自身数据有限，在数据获取银行上还面临安全压力。如果从数据公司购买数据，无法确定数据获取是否合法。如果源头存在问题，将来用到审批系统里面会存在隐患，甚至会引发较严重的声誉风险。

第四，数据本身具有价值，背后的流程、制度的配套和优化才更为关键。如果流程制度不配套，只是技术先进了，可能会引发新的风险。比如有的银行柜面做集中的授权，原来都是以网点为单位分散授权，后来专门建立一个远程集中授权中心，但是复核时候看不到客户的脸，依靠柜员自己去判断。所以有一段时间，集中授权引发另外一个问题，即客户冒用他人身份证到银行办业务。初审看不出来，集中复核更无法判断。这就需要配套引入公安机关的身份核实机制。

(杨贵院系上海农商银行总法律顾问、合规内控部总经理)

邱智聪：强监管下如何回归风控本源

随着金融监管的加强，对银行业总体来说是有好处的，在强有力的监管之下，整个市场的竞争会更加公平。随着监管的加强，大数据将更加回归技术，如IT技术、分析智能、风控模型、反欺诈技术等等，更容易从大数据回归到我们对小数据的分析、挖掘和应用。

对于风控或者欺诈防控，银行拥有的数据更有价值，体现在数据的质量、数据的有效性，以及在数据采集过程中的真实性上。所以，我们需要更多的投入去挖掘它的价值。外部的数据肯定有所补充，但是我们同时也要看到，互联网采集数据的纯净度、指向性和整齐程度，或者对我们预测目标的能力，其实不尽人意。所以，在分析智能或者技术应用方面，我们提倡金融机构特别是银行采用本地化部署，然后在本地进行实施，帮助银行提升自身分析和风控能力，对银行拥有的小数据的价值进行充分的挖掘。

大家都在谈论大数据，不停引用外部数据，而银行内部数据的价值挖掘尚未有做到尽善尽美。我们现在也在给一些银行提供信用风险和欺诈防控方面的应用。过去，我们数据的应用更多是单一指向，我们要看客户、看账户、债项，只针对借款本身或者客户本身。现在，我们则更多地引入复杂网络，看人和人之间的各种关系。这种关系是区别于现在所谓的社交网络，因为社交网络虽然关系很丰富，但是关系不稳定、不纯净。这种不纯净的信息过多也会对风控造成干扰。我们也跟一些银行交流过，拿那么多外部数据后该怎么用。不同的数据源其信息指向可能是不一致，甚至相矛盾的，反而造成了更大的困扰。处理大量的信息、数据要投入大量的资源，可能也要消耗大量的时间。我们需要给客户更好的体验，让客户在尽可能短的时间内获得金融服务。所以，在信息的获取和选择上，并不是越多越好，而在于我们如何能够有效筛选出有价值的信息和数据。

这也是我们在分析智能和金融科技需要真正着力的地方，不是把数据都汇总在一起，关联在一起，呈现出来就结束了。把这些信息抓取到以后，更需要去做的是如何剔除一些不重要的、没有价值的、低价值的信息;或者是针对我们风险的指向目标，把对风险区分度小的信息剔除掉，呈现给业务人员有明显指向意义的信息。在这种情况，我们的分析和产出才是有价值。

特别是针对反欺诈，反欺诈的特点是各种的手段层出不穷，欺诈很多时候是一个对抗赛，大家可能是相互之间在赛跑，看谁跑得慢一点，或者谁家的墙矮一点。大家都想把自己的墙比别人家高一点。这种动态竞争环境本身就说明一个问题，没有一个单一的反欺诈手段能包打天下。一个单一手段如果真的很有效，那整个生态环境就会慢慢让它失效掉。因为欺诈是一个动态的过程，黑产也好，欺诈的团伙也好，具有很强的主动性。一旦一个防控手段非常有效，一般很快会研发出有针对性的措施与手段。所以，我们的整个防控体系任务艰巨，不是单单建立一个单点防控或者是单一手段防控就能够生效的。所有风险防控的手段，包括前端的防控策略、后端的侦测规则也好，模型也好，网络关系也好，需要构建一个有机的组合，互相融合。一旦出现新的风险特征，随时都能有相匹配的手段和策略去防御。在整个防御体系之下，分析智能非常关键。只有通过分析能力，才可以及时发现一些新的风险趋势。毕竟敌暗我明，如果没有挖掘风险的新特征，我们很难及时响应。

在强监管之下，我们对数据的精耕细作，反而会更好地回归到风控的本原。单一的欺诈防控模式需要进行组合，这些方法背后的支撑能力就是分析智能。分析防控手段也需要通过分析能力逐渐叠加，不断循环，得到提升。

(邱智聪系中科聚信信息技术(北京)有限公司副总裁)

雷涛：未来AI发展更注重规模化生产能力

时下，关于AI讨论的热点很多，比如人脸识别、聊天机器人、人机交互场景等。这些都是应用场景而非AI的核心。AI的核心支撑技术，是围绕机器学习构建的技术框架。在成熟的金融机构里，尤其是风控、策略等部门，一直在关注和使用AI、ML。因此，并不是随着这波AI热潮起来后，AI才进入了金融领域，它早在十几年之前就已在风险、定价方面发挥作用。

在数据层面，今天的机器学习相较于传统的机器学习发了很大变化，主要体现在流动性上。如何去把一个流动性数据，比如每天被标注违约的人群，进行线上化训练，给到审批端，对以前的数据挖掘模型提出很大挑战。因为以前的数据挖掘是离线的，是抽样的。从生产转到数据分析系统、数据仓库系统，再转到挖掘系统，都需要数据能够在一个在线的环境下、流动的环境下去做模型生产。这也就意味着生产和模型是耦合在一起。就像淘宝选择商品的推荐引擎一样，点击流就决定着推荐内容。所以算法开始进入到生产系统，机器学习并不是一个离线挖掘的分析型系统，而是深入生产环节、在线环节。

数据本身的关联也开始变得非常显著。比如，把账务系统的回单数据连接起来，会形成一个资金网络。通过量化分析企业的资金往来，不用看三张报表，就可以识别这个企业的资金流动效率和资金利用率。同样，对一些宏观风险，我们为银行制作了6500万节点的关联，将集团子母关系、控制人关系、配偶关系等等十幾种关系连接起来，抽取出复杂的链、循环嵌套的闭环。由于只能看到两两关系，传统的、平面的数据结构无法厘清这些复杂的链条。所以，所谓的降维打击，就是用升维的手段去表达这些量化内容，这也对底层数据基础设施提出了新的挑战。

在2017年的一个项目中，我们利用行为数据信息，构建了一个百亿节点规模的网络，能够做很多上层的业务应用，如一致行为的识别、供应链金融、黑名单的预测。由于黑名单是非常有限的，哪怕用一些机器学习的方法，也只能基于昨天的数据，去训练今天的价值。而要用到图网络后，可以把当日的变化反馈到模型里。

AI的特征表达能力可以将海量沉睡数据盘活。深度学习的核心并不是构建推理机制，而是蒙特卡洛计算。它能够把棋风、大局观反馈在一个非线性的隐含层的神经网络里，这些是人类语言和规则无法去穷尽和描述的。如何应用到金融中呢?以申请反欺诈为例，要想知道申请人的更多信息，往往要靠数据的交叉验证，补充更多的外围数据。而AI模型并不依赖于更多维度的数据，而是简单数据的大规模重复。机器可以通过十多万次的学习过程，将其中的映射关系用非线性方法表达。这种特征表达能力能够将银行已有的很多数据盘活。

如今，AI可以替代很多规则和流程来表达商业事实、重塑商业流程，从而更本质地表达商业逻辑。所以，算法和数据无疑能够服务于更多个性化场景。天云大数据是一个赋能者，我们现在要回答的不是在银行里能找到哪些人工智能场景的问题，而是如何将人工智能规模化的问题。将这种能力规模化地应用到数据端、场景端，来降低门槛，这是我们在这个行业里所希望能够付出的价值。

(雷涛系天云大数据CEO)

汪德嘉：以新科技提升金融风险防范能力

我之前一直在国外，任职于ORACLE、IBM、VISA等公司。2011年看到国内金融科技发展趋势，回国创立通付盾，专注于金融科技安全。对于金融科技与金融风险防范，我想分享三点：

第一点是为什么金融科技现在这么火?金融科技这一概念在国内外很早就有，并不是一个新概念。金融科技之所以这么火，是与时代密切相关的。新时代是鼓励金融创新的时代，有了新金融，科技才有用武之地。科技要助力金融发展、服务实体经济，催化了新金融科技的誕生。金融科技在中国如此活跃，中国的金融科技也在世界领先，这是我想与大家分享的第一点。

我想分享的第二点是关于金融风险防范。金融科技加速了业务风险的外溢，移动化、数字化、智能化等新科技都已经应用于实践，如账号虚拟化、身份验证远程化、交易线上化、资金流转实时化，等等。金融科技将整个金融服务的链条向外延展，随之而来的是业务风险外溢。新技术产生新问题，需要新方法来解决，这是我想与大家分享的第二点。

我想分享的第三点是，目前金融业需要建设一个能处理综合复杂业务的智能化第二核心系统平台。第二核心系统是以新技术安全为切入点，包括移动互联网安全、业务安全、区块链安全等;依托身份技术、画像技术、复杂网络分析技术，建设智能分析平台，提高金融机构KYC能力。了解客户，既可以保证用户账号安全，也可以实现获客与风控。通付盾有一套完整的KYC解决方案。据波士顿咨询报告，金融机构的数据使用率不足34%。这是目前金融行业的一个痛点，一是缺乏技术，二是缺少数据，尤其缺少互联网数据。金融机构需要先进的技术，通过安全入口可以获得更真实外部数据，把业务数据与外部数据结合起来使用，例如给客户做画像。黑名单其实是非常有限的，如何把有限的黑名单用好?欺诈分子是团伙性的，通过多维度关联分析，挖掘出欺诈团伙，从而提高风险防控的能力。这是我分享的第三点。

(汪德嘉系江苏通付盾科技有限公司董事长)

张宇：互联网金融监管要回归其金融本质

互联网金融本质上是从事金融业务，因此要按金融来分析。以P2P为例，如果注册资本只有几百万，而应收有几十甚至上百亿，便会存在系统性风险。从这个角度来看，按照金融来监管是一个比较合适的做法。但是，监管思路需要转变。对传统金融机构来说，监管可能希望把一切风险都杜绝。但风险是客观存在的，无论如何进行防控，坏账总会产生。在个人借贷业务中，由于其服务对象是小额分散的个人用户，未来的还款能力和还款意愿会随着时间而发生变化。即便在贷前投入大量成本来对个人进行尽调，仍然无法杜绝坏账的产生。在个人借贷业务发达的国家，在进行风控的时候，并不是要把所有的坏账都杜绝，而是通过统计方法把风险控制在可预期的概率内。

我刚回国在消费金融公司做一项业务的时候，坏账约为2%，同事颇为紧张。但是实际上，相较于收益，2%的坏账水平并不是很高，这个坏账水平是完全可以接受的。回想以前在Capital One的时候，有好几年我们的风险目标是把整个资产组合风险控制在个位数，那些年也是Capital One发展非常迅速的几年。当时我觉得很奇怪，不知道为什么坏账2%就感到很紧张。后来发现，监管方面确实有这样的要求。当然，我们必须制定体现金融业务实际风险水平的指标，不然风险管理就是自欺欺人了。2017年，在工薪贷很热门，业务飞速增长的时候，很多工薪贷企业都声称自己的坏账率不到1%，但真实的坏账水平可能远远不止。

一方面，对于从事金融业务的互联网企业来说，我们要按照其金融本质来进行分析管理;另一方面，风险评估、管控理念也要与时俱进。随着互联网金融的发展，我们会有更好的方式来看待这个问题，也能够对风险做出更好的管控。

(张宇系易宝支付有限公司首席风控官)

陈欢：金融科技提升风险防范水平

宜信自2006年成立，至今已走过12年。从网络借贷平台业务做起，现已覆盖借贷服务和财富管理服务，以服务个人和小微企业主，整体借贷客户超过300万户，在贷余额达700多亿，财富管理为客户管理的资产也超过1000亿。针对今天的主题，我想分享几个观点。

其一，金融科技让金融服务更加简单、更加方便、更加普惠，效率更高、成本更低、风险更加可控。以农村金融为例，我们通过开展农机租赁，让原本负担不起农机的农户们采用分期方式购买农机。在这一过程中，我们采用了农机经销商这种方式，还加入了物联网技术，以便更好地去了解农机的使用率等情况。通过这些信息去判断它的开工率、使用率，能够更好地把控农户的还款能力，提升风险防控水平。

其二，金融科技、互联网金融的快速发展离不开需求的驱动。过去许多未被充分满足的需求，因为科技的创新、科技的发展，获得了新的可能性。中国的金融科技起到了填补市场空白的作用，之前这个市场可能并不存在，或者没有被服务得更好，通过金融科技满足了这样的需求，这种需求驱动是金融科技和互联网金融在过去几年发展迅速的重要原因，也是中国的金融科技发展区别于美国等其他市场的重要特点。

其三，金融科技是否颠覆了传统金融业态呢?我认为，金融科技是对传统金融业态的补充。以借贷为例，一个健康的借贷市场应该是一个多层次的借贷市场，不同的机构满足不同人群的服务。银行或者金融机构可能只接受2%的风险，其他风险表现的客户就需要其他风险偏好的机构去服务。所以，应该形成一个多层次的信贷市场，不同机构相互补充，而非相互颠覆。科技是一个工具，并没有创造新的金融业态，也没有改变金融服务的本质，它带来的是对金融服务更好的补充，让金融服务能够更好地服务客户。金融科技领域的各种创新要围绕着金融的本质，围绕金融的规律去开展。

其四，金融科技的发展非常重视数据，而数据的合规性是非常重要的考量因素。我们会考虑这个数据的可持续性。如果数据存在合规隐患，我们利用了这些数据，甚至在模型中依赖了这些数据，一旦这些数据停止提供，业务就会受到很大影响。所以，即便从业务的可持续性角度，也需要考虑数据的合规隐患，考虑数据能否实现长期的稳定。此外，还要注重对已有数据的充分利用，银行本身有很多数据可以去挖掘，在与银行的合作实践中，我们提供零售金融业务处理技术，利用银行本身的数据进行再挖掘、再利用之后，针对他们的小微客户进行营销，提供信贷服务。在这一过程中，可能并没有接入太多的外部数据，而是把银行内部的数据更充分地利用起来。

最后，金融科技的发展的确带来一些传统业务中没有的风险。对于这些风险的防范，我们可以更多借助科技的力量，发展监管科技。以网络借贷平台为例，按照现在的监管规定，所有的网络借贷平台都需要有银行存管体系，这样就要求资金都在这里面运转;同时，大家也都有电子签约的要求。从监管的角度来说，可以不只在宏观统计层面监管，完全有可能深入微观层面进行数据归集、数据处理、数据分析。所有的数据都是在存管银行体系运作，再加上对于电子合同的存托管，完全可以在微观层面通过分析数据，预先发现风险，进行风险预警。相较于过去依靠企业上报统计数据，再进行分析和处理的监管方式，监管与科技的结合将大大提升监管效率。所以，随着金融科技的发展，风险防范也可以更多地借助科技手段去开展。

(陈欢系宜信公司高级副总裁、首席战略官)

陈鹏：金融风险防控已进入大数据时代

我们正从三个方面推动金融科技在农村金融领域的应用创新：一是传统零售信贷产品、线下业务的线上化创新。就是把部分流程线上化，这个做的比较快，今年已经实现400多亿元。二是对已有客户数据的挖掘，今年刚好开发了一个纯线上产品，目前正在开展系统建设，刚好完成，马上要投入试点。三是切入一些场景，把整个农业产业链做起来，一般情况下，跟互联网金融公司自由场景嵌入式服务不同，我们更多地通过核心企业的一批和二批系统的对接来做，对场景的嵌入也需要进行更多的探索。

金融监管创新在降低成本、形成社会信用链条方面起着非常大的作用。

一是成本和信用链条。信用链应该是判断科技金融还是金融科技应用创新的最基本的逻辑起点。从经济学上来讲，金融要素是可以不进入一般模型里的，为什么有金融存在呢?因为有交易成本。

二是信用。在信贷业务的开发上，每一个环节，在采取合作态度的时候，一定有约束措施。应该把信贷，特别是零售信贷、普惠金融看作是能够形成循环制约的闭环，形成合作与约束紧扣的链条，形成一个信用链。当前，金融科技创新赋予我们监管科技的创新。信用发展的过程是从熟人信用到财产信用，再到商业信用，最后到社会信用的发展过程。很大程度上，我们的监管已经走入了大数据时代，是大力发展社会信用的监管创新时代。一方面，通过大数据的监管模式，可以弥补现在监管的法规或者监管手段上的不足;另一方面，在监管创新方面需要形成新的标准，如纯互联网模式下的信贷流程和标准，等等。实际上这些确实滞后，对银行金融机构来说，借鉴金融科技公司的创新要有一个新的行业标准和贷款通则。

三是建立行业标准。无论是大数据风控还是数据治理，从开始就需要在宏观层和公司治理、银行治理结合在一起。在具体技术标准环节，应该深化、细化G20杭州会议上形成的数字化普惠金融行动准则，在整个信贷流程方面，线上和线下的标准是不一样的。渠道之间无缝对接、无缝切换，应该逐步形成行業技术标准。所以，从以上三点来看，监管创新在降低成本、形成社会信用链条方面起着非常大的作用。

(陈鹏系中国邮政储蓄银行三农金融事业部总经理助理)

陈枫：金融风险防范需要关注隐私保护、合作共赢

这是一个最好的时代，也是一个最坏的时代。作为一个网络金融从业人员，同时作为一个用户，感触很深刻。小孩刚出生，可能父母还不完全清楚他需要什么，奶粉、尿片一应所需已经有商家上门无缝对接了，在感受到方便的同时，也感受到隐私泄露的无力。

客户对隐私的担忧，也应该是金融风险防范需要关注的问题。2017年《网络安全法》实施，把个人信息安全保护放在了重要位置;今年欧盟《通用数据保护条例》生效，更是制定了堪称严苛的要求和惩罚措施。我们作为互联网业界从业人员，直接面向公众、面向客户，对于欧盟甚至其他国家的相关监管要求，我们可能都要被动地去满足。但是要做到哪些方面、何种程度才算是符合要求?各家机构各有各的理解，各有各的作法。如果互金协会、监管方面能够给予指引，把满足法规、条例要求变成可操作的流程、规范指导，帮助大家实施合规改造，将大大降低合规成本。

不管作为从业者还是用户，隐私保护已经上升到国家标准，个人隐私已经写入网络安全法。这也是我们面对的监管风险、政策风险之一。今天大家可能更关注的是如何降低客户的风险，但是实际上，我们面对的不仅仅是这方面的风险，还有政策、法律上的风险。

此外，随着科技发展，大家都在谈API经济，通过相互开放实现互相赋能。各种服务接口无处不在，随时随地为我们的客户提供服务，所有的潜在客户都能够很方便地成为我们的客户。在获得便利的同时风险也随之而来，因此我们既要开放，风险防范也要跟上，但是这也是双刃剑。

比如网络交易反欺诈，能有效提升安全，但是要成立专业的团队，要做规则，需要有业务方面的专家;要做模型，需要有模型方面的人才;要建机器学习，引进有监督、无监督的相关技术，又要有专业的人才，不论是系统还是人员，都需要大量的投入。如何才能做到位?比如像腾讯、阿里资金充足，可以把墙建的很高，那么最终中小金融机构就变成短板，大家都面向互联网，这个墙是要靠钱来建立的，就算客户很少，但是如果建造这个系统，就要承担大量的成本。我们行在风险防控方面同样也做了大量工作，投入大量人力、物力，建立起一套集团级的风险防控系统，把集团内部的网络金融应用都纳入风险监控体系，成立了一个专业团队，做了许多机器和人结合、专家规则和机器模型结合的工作。

我们一直在思考，如何更有效地开展风险防控，如何利用金融科技的工具、手段，从更广泛、更科学的角度把这方面的风险控制住，发挥出综合效应?建立联防联控的风控系统是一个思路，在确保用户的隐私数据被合理合规使用的基础上，通过合理的案例分享、资源共担、团队共建、合作共盈，实现整体效益最大化，把共同的风险降下来。一方面，从自身角度，我们要充分地了解自己的客户，把我们和客户的风险管控好;另一方面，我们希望互金协会、监管部门给予相应的指导，加强同业之间的合作，内外结合，把金融风险控制好，这对整体的金融风险防控很有价值。

(陈枫系兴业银行网络金融部处长)

第二篇：金融科技、科技金融与区域研发创新

摘 要：基于2012-2018年中国省际面板数据，实证分析统一框架下金融科技、科技金融与区域研发创新之间的关系，结果发现：金融科技和科技金融对区域研发创新效率提升有促进作用，其中金融科技通过金融资源配置效率的中介作用影响区域研发创新，科技金融通过资本回报率影响区域创新研发;金融科技的提升作用更侧重于研发产出和成果转化阶段，并随着创新流程的深入不断上升，而科技金融更聚焦于研发投入，并在研发产出阶段展现了一定抑制作用;金融科技和科技金融的交互效应对全国和东部地区的创新发展具有积极影响，而对中、西地区的影响不显著。

关键词： 金融科技;科技金融;区域研发创新;中介效应;调节效应

一、引 言

研发创新作为一种周期性较长、风险性较高、结果不确定性较大的经济活动对资本需求较大，但由于资本逐利动机的驱使和金融发展的限制，企业始终面临严重的融资困境，所以，挖掘金融服务实体的潜力，对技术研发创新有重大影响[1]。随着数字经济和互联网金融的不断发展，当前金融发展主要呈现数字化、生态化的特征，并在需求拉动、技术驱动和制度保障下形成了金融科技(Fintech)和科技金融(Techfin)两种主要发展业态[2]。其中，金融科技是以大数据、云计算、人工智能、区块链以及移动互联为引领的新技术革命对金融领域边界的拓宽和重构，其参与主体主要为互联网企业、科技企业等技术性驱动企业，金融科技的应用重塑了传统金融业务场景，优化了金融生态，极大拓宽了金融服务的广度和深度 [3]。而科技金融是政府引导下，为促进金融机构及创业投资等各类资本进入科技创新领域内的一种财政科技投入方式的创新，它以实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合为目的，以金融产品及服务模式的创新为手段，是一项向科技企业提供融资支持和金融服务的系统安排[4]。整体来看，两种金融业态都属于金融与科技的深度融合，并给区域研发创新带来了新的活力，但市场主导的金融科技立足于科技，而政府主导的科技金融立足于金融，两种模式显然是存在差异的。那么，两者作用于研发创新活动的影响是否也存在差异;两者对区域研发创新的具体影响路径是怎样的;在金融和科技融合的统一框架下，两者自身之间又存在怎样的关联。只有辨明这些问题才能更清晰地阐释金融发展的创新激励机理，并深刻理解金融业态与研发创新之间的关系，这对于挖掘金融潜力，推动金融“脱虚向实”，加速我国高质量转型发展具有重大现实意义。

二、文献综述

(一)金融科技与区域创新的关系

金融科技颠覆了传统金融业态，其区别于传统金融最明显的特征就是“技术化”。在大数据、云计算、人工智能、区块链等数字技术的驱动下，金融交易模式打破了时空限制，交易成本不断降低，信息沟通效率也得到了巨大提升[5]。因此，现有研究基于金融生态环境、企业融资约束、风险管理以及要素流动视角等，对金融科技与区域研发创新的关系进行了广泛探讨。有研究认为区域金融科技的发展不仅可以有效促进金融生态中金融市场规模的扩大和效率的提升，还有利于提高区域投资开放度和贸易开放度;在高效、开放的金融生态环境下，金融服务实体的潜力得到了释放，这为区域研发机构的科学决策提供了技术保障， 并进一步提高了区域创新研发的效率[6]。同时，金融科技所带来的数字信息技术，不仅打破了传统金融的边界约束，降低了银企之间的信息不对称程度，还能加快信贷审批的程序，进而降低企业融资成本，这对于缓解创新型企业融资困境具有重大意义[7];并且金融科技还能为技术企业提供更丰富的融资渠道和方式，这也为企业研发創新的发展提供了坚实保障[8]。另外，部分学者基于风险管理视角提出金融科技蕴含的大数据、云计算、分布式账本技术，有利于更加精准地刻画企业创新潜在的价值，从而有利于创新流程中风险的识别与管理，保证研发活动得以顺利开展[9]。从传导路径和结果来看，金融科技的应用打破了创新要素流动的地理限制，提高了区域创新要素的流动配置效率;随着金融科技的不断发展，其创新溢出的边际效应呈现递增的趋势[10，11]。

(二)科技金融与区域创新的关系

科技金融是促进科技开发、成果转化和高新技术产业发展的一系列金融工具、金融制度、金融政策与金融服务的系统性、创新性安排，其本质是科创活动与金融政策或工具的融合[12]。因此，科技金融主要通过融资需求、项目筛选、风险转移和信息归集等路径作用于技术创新活动[13]。有研究认为，我国科技金融政策实现了政府财税补贴和金融信贷资源与企业融资需求的直接对接，银行类金融机构依靠科技金融的政策扶持，创造了投贷联动、科技保险、科技信贷、知识产权证券化、股权众筹等一系列的金融产品，这极大缓解了企业外部融资需求[4]。同时，由于政府在科技金融政策中起到了主导作用，依靠政府的信用背书可以缓解银企之间的信息不对称困境，并降低了金融资本的投资风险，进而有利于引导市场金融资本向区域创新领域流动，缓解区域创新活动的融资难题[14]。另外，科技金融主要通过增加科技创新的财政投入、建立科技创新的风险分散机制、建立科创企业的筛选机制三条路径影响区域创新效率[15]。但在科技金融对区域创新的实际效果上，科技金融虽然增加了研发创新的投入，但政府的干预抑制了创新效率，所以，科技金融的创新效应实际上不明显[16]。也有研究认为我国科技金融投入极大推动了区域创新效率，并呈现长久上升趋势[17]。

整体来看，现有研究成果基本肯定了金融科技和科技金融对区域研发创新的影响，但结合金融功能理论和创新价值链理论来看，现有研究存在一定的局限性：首先，金融科技和科技金融作为金融发展的两种主要发展方向，金融科技立足于科技，科技金融立足于金融，两者共存在统一框架内，但现有研究只是分别研究了两者与创新的关系，而忽视了两者的对比分析。其次，金融科技作为科技跨界金融的产物，而科技金融作为金融在技术的跨界，两者对区域研发创新的路径具体是怎样的，现有文献都只是从融资约束、信息不对称等角度讨论两者对创新的作用，并没有对它们的影响路径进行合理区分。最后，考虑到创新流程复杂性和我国区域异质性的现实状况，现有研究缺乏统一框架内对金融科技和科技金融在不同地区和不同创新阶段与研发创新之间关系的对比探讨。鉴此，本文基于中国2012-2018年30个省份的面板数据(除西藏外)，在构建金融科技和科技金融指标的基础上，把金融科技、科技金融放在同一框架内去研究它们与区域研发创新之间的关系，以明确金融科技和科技金融对区域研发创新的影响路径差异，以期有助于更深刻地理解金融发展对区域创新的影响，进而充分发挥金融服务实体创新的潜力，提高区域创新效率;明确金融科技和科技金融创新效应的阶段差异，以期有利于个性化地制定我国区域创新的金融发展战略，进而提高创新资源利用效率;明确区域研发创新框架内金融科技和科技金融之间的联系，以期有助于辨明金融与科技融合趋势下我国金融发展的形态特征，进而为金融供给侧结构性改革和创新要素市场化改革提供理论依据。

三、理论分析与实证假设

区域研发创新是一项复杂的系统工程。从金融发展的视角探讨金融科技和科技金融与区域研发创新之间的关系，实际上是对金融功能的拓展分析[18-20]。金融发展主要包括金融产品服务创新、金融中介创新以及市场机制创新三个方面[21]，金融发展对区域创新的作用可以分为融资渠道效应和非融资渠道效应，其中融资渠道效应体现在金融资本的高溢价回报上，而非融资渠道效应体现在金融资源的配置效率[13]。因此，本文试图基于金融科技和科技金融所蕴含的金融功能特质，并结合区域创新的主要影响因素，对两者的创新效应及路径进行分析。

(一)金融科技与区域研发创新

金融科技作为大数据、云计算、人工智能、区块链等技术在金融领域的融合创新，最显著的作用就是颠覆了传统金融环境，所以，从金融功能角度分析它与区域研发创新之间的影响，就需要从金融科技特征、金融生态环境与研发创新的关系入手[22]。首先，金融科技信息化的特质表明，它在解决信息沟通难题方面具有天然优势，它可以通过大数据、区块链等技术对创新主体的信用资质、经营能力、发展空间、市场潜力、风险管理能力进行精准定位，这些信息的公开有助于缓解投资主体与融资主体间的信息不对称困境，降低金融市场筛选有效信息的时间和成本，投资主体还能根据信息化的计算结果选取优质的创新项目进行投资，这对于降低交易成本，提高金融资源在研发创新活动的配置效率有重大意义[23]。其次，智能化技术的应用可以更科学地预测投资和研发的结果，并能精准识别创新流程中的风险。这对于解决创新不确定性风险、投资收益风险和构建高效的退出机制具有重大意义[24]。最后，去中心化的技术应用不仅简化了传统业务流程，降低了创新主体对传统信贷资源和研、产、销渠道的依赖性，还打破了市场创新要素流动的地域限制，提高了金融创新要素的流动范围和效率[10]。通过对金融科技的特征分析不难发现，金融科技影响区域实体部门创新的路径为：金融科技通过数据化、信息化、智能化等技术手段优化了金融生态环境，提高了金融服务创新的范围和效率，让投资者和创新主体可以更科学地作出资源配置决策，进而影响实体经济。换言之，金融科技是技术扩散中的金融协同，金融科技凭借技术优势提高了创新要素的供需匹配度，降低了研发创新流程的投资风险和成本，并为创新成果的转化提供了良好的市场环境，这种技术型手段大大提高了创新决策的科学性和创新市场中金融资源的利用效率，激发了金融服务创新的潜能，进而影响区域创新效率。基于此，提出研究假设1。

假设1 金融科技有利于提高区域创新效率，金融资源配置效率在金融科技的区域创新效应中具有中介作用。

(二)科技金融与区域研发创新

科技金融作为财政科技投入方式的重大革新，是政府职能、企业需求、金融机构供给的融合产物。在科技金融的影响下，政府财税补贴和银行业、证券业、保险业及创业投资等各类资本可以更好地满足企业融资需求，并通过创新金融产品、改进服务模式来实现科技创新链条与金融资本链条的有机结合。当前科技金融作用于研发创新的途径主要分为：(1)政府资金建立基金或者母基金引导民间资本进入科技企业;(2)创新金融产品，如科技信贷、科技保险、知识产权质押融资、股权众筹等融资方式，塑造了多元化科技企业股权融资体系[25]。科技金融的直接目的就是为技术创新提供匹配的资本支持，它依靠政府背书引导金融资本流动，通过财政补贴和金融产品创新等手段提高资本回报溢价率。一方面，满足了研发创新的资本需求;另一方面，给予金融资本较高的溢价回报率，吸引市场资本进入区域研發创新领域，所以，科技金融实际上是通过调节金融资本要素回报率来影响研发创新活动的[26]。另外，与传统金融相比，科技金融具有专业化和规模化优势，专业的人力投入可以提高投资项目筛选、资金管理、风险管控等决策效率，筹集小、散社会资本到专业投资机构的手中也可以更好地发挥出资本的规模效应，这极大地提高了金融资本的溢价回报[13]。因此，科技金融就是为缓解研发创新融资约束并直接服务于科技进步的一项多方参与的金融政策，它为研发创新活动提供资本支持和专业化、规模化的金融服务，它以金融为手段，通过提高金融资本溢价回报率调动市场资本参与的积极性，进而作用于区域技术创新。基于此，提出研究假设2。

假设2 科技金融有利于提高区域创新效率，金融资本回报率在科技金融的区域创新效应中具有中介作用。

四、计量模型、变量与数据

(一)计量模型

其中，ω3表示统一的区域创新框架内，科技金融与金融科技的交互变量的系数，其大小、方向反映金融科技和科技金融对区域创新效应的协同效应。

(二)变量设定

1.被解释变量。选取区域研发创新效率作为被解释变量。参考白俊红等(2015)对两种方法①的对比分析结果[27]，为避免结果受主观设置生产函数的影响，借鉴余泳泽等(2013)的做法，采用DEA-Malmquist指数法来测算各省的研发创新效率[28]。因此，基于创新价值链视角选取投入产出指标。其中，投入指标主要包括资本、人力两大类要素;产出指标主要包括专利类科研成果的产出和技术应用带来的社会经济效益。因此，选取的投入指标主要为：研发资金投入指标，用各省R&D经费支出表示;科研人员投入指标用各省R&D从业人员表示;在产出指标上用专利申请授权数、新产品销售收入、新产品出口额来表示。同时，利用所选的投入产出指标通过DEAP 2.1软件进行测算，得出区域研发创新效率。在分阶段回归时，依照各阶段主要特征，选取研发投入强度(rd)、有效专利产出(op)、新产品销售收入(trans)分别作为研发投入阶段、研发产出阶段、创新成果转化阶段的度量指标。

2.解释变量。金融科技指标和科技金融指标为主要解释变量。目前，学者们对金融科技的度量方法主要有：(1)文本挖掘法。以金融科技、大数据、人工智能、区块链、数字货币、数字经济、量化金融等为关键词，对网络新闻、政府及企业公告等进行文本数据挖掘，并在结构化分析基础上得出金融科技发展水平指数[29]。(2)依照金融科技结构功能构建多层次指标体系，然后，利用金融科技企业交易账户的底层数据进行测算[10]。由于文本挖掘法的测量可能存在过多金融科技和科技金融的交合信息，所以，通过构建金融科技指标体系来对金融科技进行量化。依照金融功能理论，金融科技的作用主要体现在资源配置、信息处理、风险管控、支付清算、用户体验、金融自由化等方面，因此，从企业、用户、政府三个市场参与主体出发，参考浙江大学互联网金融研究院课题组的指标体系(见表1)，对指标数据进行Bartlett球形检验和KMO检验后，利用主成分分析法(PCA)来测算和衡量金融科技水平指标。

科技金融发展水平指标参考徐玉莲(2017)[26]的做法，把我国科技金融资金来源分为以政府为主体的公共科技金融和以企业、金融机构等为主体的市场科技金融两大类，依照不同主体对科技金融的支持力度设置指标体系(见表1)。

通过观察表2主成分分析结果，考虑到特征值和累计方差贡献度的影响，金融科技指数选取前三个主成分测算，科技金融指数选取第一个主成分测算。

3.中介变量。 为进一步阐释金融科技和科技金融影响区域创新效率的路径，分别引入金融资源配置效率、资本回报率作为中介变量，考察两者对区域创新效率的影响路径。其中，金融资源配置效率指标(fra)利用区域金融投入产出指标，并通过DEA方法测算得到③[30]。资本回报率指标(roic)用科技金融投资绩效综合指数来表示④[31]。

4.控制变量。为了更加客观、准确地分析金融科技和科技金融对区域研发创新的影响，还控制了以下变量：(1)经济发展水平(regdp)。研发创新作为一项经济活动，与区域经济发展密切相关，良好的经济状况可以为研发创新提供稳定的基础保障。利用各地区人均GDP取对数来衡量宏观经济发展水平。(2)区域开放水平(open)。区域开放度影响区域创新要素的流动性，利用地区外贸依存度来衡量区域开放水平，具体计算为区域进出口总额与区域GDP的比值。(3)市场化水平(market)。无论是创新要素流动还是创新成果转化都离不开市场的调节，用区域市场化指数来衡量区域市场化水平[32]。(4)教育发展水平(edu)。创新发展对人力资本要素的要求较高，选取区域高等教育人数与总人口比值来衡量区域社会教育水平。(5)城市化水平(urb)。较高的城市化水平为区域创新发展提供良好的资源禀赋结构和基础设施支持，对于提高创新效率具有重要影响，用区域内年末城镇人口与总人口之比来反映。(6)互联网发展水平。互联网发展对区域创新能力和创新要素的共享具有积极作用，用各省互联网行业规模与地区GDP的比值衡量(各变量及定义说明见表3)。

(三)数据说明

以2012-2018年全国30个省市(西藏数据缺失严重，故剔除)为研究对象，选取区域经济发展、金融发展等相关数据⑤。为避免极端值影响，用Winsorize对变量进行1%分位及99%分位的缩尾处理;为避免多重共线性问题，进行了方差膨胀因子(VIF)检验，结果表明，解释变量的VIF<10，说明不存在明显的多重共线性问题。变量的描述性统计结果见表4。

五、实证结果分析

(一)金融科技、科技金融对区域创新效率影响的效应分析

在进行回归分析前对模型进行Hausman检验，结果显示，Prob>chi2=0.0001，拒绝了原假设，所以，选取固定效应进行回归分析(结果见表5)。其中，模型(1)(4)为金融科技、科技金融对区域创新的直接影响，模型(1)(2)(3)为以金融资源配置效率(fra)为中介变量的金融科技的中介效应分析结果;模型(4)(5)(6)为以资本回报率(roic)为中介变量的科技金融的中介效应分析结果。

表5回归结果显示，金融科技(fintech)、科技金融(techfin)都对区域研发创新效率(inv)的提升起到了正向激励作用。模型(1)(4)显示fintech影响系数为0.036，科技金融影响系数为1.129，两者分别在10%、5%水平下显著。表明金融和科技的融合发展都显著提升了区域研发创新效率，并且科技金融对区域创新的边际影响力要大于金融科技，这主要是由两种金融发展方式的特质所决定的。科技金融立足于金融，其布局的根本目的就在于利用金融来推动技术创新发展，所以，它直接影响了技术研发创新活动;而金融科技立足科技，它注重技术在金融领域的应用，所以，它产生的影响更多集中在优化金融生態环境、改变市场交易模式、提高金融效率等方面。因此，科技金融对区域创新的直接影响要强于金融科技。同时，观察中介效应结果发现，模型(1)中fintech系数显著为正，表明可以进一步进行中介效应分析;模型(2)中fintech系数为0.130;模型(3)中fra系数为0.164，fintech系数为0.028，并都通过了显著性检验，表明金融资源配置效率在金融科技的区域创新影响中存在部分中介效应，且中介效应占比约42.86%。同理，由模型(4)(5)(6)结果可知，tencfin的系数和roic的系数都通过了显著性检验，表明资本回报率在科技金融的区域创新影响中也存在部分中介效应，且中介效应占比为27.67%。因此，金融科技通过提高区域金融资源配置效率影响了区域创新效率，科技金融则通过提高资本回报率来影响区域创新效率，假设1、假设2得以证实。

另外，从控制变量回归结果来看区域经济水平(regdp)、市场化程度(market)、区域教育水平(edu)、城市化水平(urb)、互联网水平(internet)都在一定置信水平下展现了积极影响，表明区域经济发展、市场化程度、教育水平、城市化程度以及互联网的发展都可以提升区域研发创新效率。但是区域开放水平(open)在一定程度上抑制了区域研发创新效率的提升，这主要是由于我国科研基础和创新竞争力仍旧较弱，自主的研发创新容易受到外部冲击。

(二)基于研发创新阶段的异质性分析

考虑到区域研发创新是一个复杂多阶段的系统。因此，在确定了金融科技、科技金融对区域研发创新效率的整体影响后，为明确两者对区域研发创新的异质性影响，基于创新价值链理论，进一步考察它们对区域创新不同阶段的影响(回归结果见表6)。

表6显示，在分阶段回归结果(2)(4)(6)中，金融科技(fintech)对研发投入(rd)、研发产出(op)、成果转化(trans)的影响系数分别为0.037、0.069、0.147，其中在研发产出阶段和成果转化阶段都表现出显著的正向提升作用，这表明金融科技发展对研发专利成果的产出和社会经济转化都有正向影响，但在研发投入(rd)阶段显著性不强。结合上文对金融资源配置效率(fra)中介变量的作用分析，可以更进一步明确金融科技对区域创新研发的作用路径：金融科技并没有直接为区域研发创新活动提供创新要素投入，而是通过提高金融资源在研发创新流程中的配置效率来激励研发创新活动的展开，所以假设1得到更进一步证实。从回归结果(1)(3)(5)可以看出，科技金融(fintech)在研发创新不同阶段展现的作用也有差异，在研发投入阶段(rd)和成果转化阶段(trans)都表现出显著的提升作用，尤其是在研发投入阶段，科技金融(fintech)的影响系数达到了33.161，这表明科技金融极大提升了研发创新的金融资源投入。但在研发成果转化阶段，科技金融对研发专利产出(op)等产生了抑制作用，这是因为科技金融主要是靠政府引导推动的创新政策，相比市场筛选机制，其仍旧缺乏效率，所以，在区域研发创新中会存在一定比例的投机现象，这种投机行为会降低研发产出质量。另外，对比两者整体流程效应，金融科技始终对区域研发创新有着正向激励作用，并随着流程的不断深入激励效应越来越大;而科技金融在研发创新流程中体现了正负相间的关系，并且边际系数越来越小，表明金融科技、科技金融对区域创新的影响存在阶段异质性。

(三)统一框架下金融科技与科技金融的协同创新效应

为进一步明确金融科技和科技金融对区域创新的共同作用，引入金融科技和科技金融的交互变量(techfin×fintech)，分析统一研发创新框架下不同区域内交互效应对区域创新效率的影响(具体结果见表7)。

表7显示，在分样本回归下，金融科技和科技金融对区域研发创新绩效产生了不同影响：金融科技(fintech)在东、中、西各区域都产生了显著的正向激励作用，并且对东部地区的影响系数略大于中、西部，表明金融科技的研发创新激励效应受区域影响不明显。但科技金融(techfin)对区域创新影响具有较大差异，具体来看，东部地区的科技金融对研发创新效率表现出正向的激励效应，而中部地区和西部地区的科技金融表现出抑制作用，区域异质性极大地影响了科技金融与研发创新之间的关系。进一步分析交互变量系数发现，东部地区交互变量(techfin×fintech)系数显著为正，表明在金融科技和科技金融的共同作用下，东部地区的创新效率得到了提升;而中部、西部区域的交互变量系数为负，未通过显著性检验，表明金融科技和科技金融的协同作用并未在中、西部地区体现出来。但从全国范围来看，金融科技和科技金融共同促进了区域创新效率的提升。

六、稳健性检验

为保证实证结果的可靠性和稳健性，进行稳健性检验：考虑到估计结果可能受到内生性问题的影响，采用系统GMM模型引入解释变量的滞后一期项(techfin(t-1) ， fintech(t-1))作为工具变量对方程进行分析;考虑到变量测度指标选择对估计结果的潜在影响，用北京大学数字金融研究中心编制的中国省级数字金融指数(fintech1)表示金融科技指标[10]，用省级科技系统和金融系统的耦合度来代表科技金融指标(techfin1)[13]，重新进行分析;改变区域创新效率的测度方法，用随机前沿分析法(SFA)重新对区域创新效率(inv1)进行计算。通过回归检验发现(具体结果略)，研究结果并未发生重大变化，与前文结论整体一致。

七、结论与启示

金融和科技的融合对区域创新发展具有重大現实意义。以上研究显示：(1)金融科技、科技金融都对区域研发创新效率具有正向激励作用，其中金融科技通过提升金融资源配置效率影响区域研发创新，科技金融通过提高资本回报率影响区域研发创新。(2)金融科技和科技金融对创新流程不同阶段的作用具有异质性。其中，金融科技在研发投入、研发产出和成果转化阶段都具有促进作用，但其影响更显著体现在研发产出和成果转化阶段;科技金融在研发投入和成果转化阶段具有正向影响，尤其是研发投入阶段的激励效应十分显著，但在研发产出阶段表现出一定的抑制作用。(3)在统一框架下，金融科技和科技金融整体的协同效应对区域创新效率的提升具有积极作用，但在不同区域内存在差异，两者的交互项与东部创新效率呈正向关系，而与中、西部地区的创新效率呈负相关。

通过以上研究结论可以得到以下政策启示：(1)重视金融和科技“融合共生”的作用，构建多层次的金融体系。金融科技和科技金融对区域创新的发展具有积极作用，因此，鼓励科技与金融资本市场融合，有助于拓宽金融服务实体经济的广度和深度。为此，可以依托金融科技塑造的良好金融生态，充分发挥科技金融的政策支持，构建多层次的金融体系，实现政府资源、信贷资源与市场资源的有机结合。具体来说，政府要构建专门服务于科技型企业的融资体系，加大对创新企业的扶持力度;金融机构要加强数字技术的应用，不断创新金融产品及服务，降低市场化融资门槛。另外，还要充分利用互联网技术，提高市场创新要素的流动性，提高金融资源配置效率和资本回报率，最终推动区域创新效率提升。(2)提高金融科技和科技金融与创新系统的契合度，建立个性化匹配机制。研发创新是一个多阶段的复杂系统，而金融服务研发创新的基础就在于满足研发创新多阶段的不同需求。提高金融服务与研发创新不同阶段的需求间的契合度，不仅可以充分发挥金融科技和科技金融对区域创新的激励作用，提高金融发展的边际贡献，还可以降低研发创新活动中低价值或无价值的低效率投入。为此，可以构建个性化匹配机制，依据不同创新阶段和创新主体属性具体分析，进而为区域研发创新活动的顺利开展提供基础保障。(3)重视金融科技和科技金融的协同作用，推动区域创新协调发展。金融科技和科技金融作为两种金融业态共同影响区域创新发展，两者的协同作用对区域创新效率的提升具有积极作用。因此，在关注两者差异的同时，还要重视两者间的联系，一方面，要发挥科技金融对金融科技发展的要素支持作用;另一方面，要发挥金融科技对科技金融的功能优化作用，然后把两者有机地结合起来，推动区域创新的协调发展。

注释：

① 目前测算区域研发创新效率的方法主要有参数法(以随机前沿分析为代表，SFA)和非参数法(以数据包络分析为代表，DEA)两大类。

② 借鉴浙江大学《2018金融科技中心指数报告》。

③ 具体来说，就是依照中国金融业发展特点，将金融业固定资产投资总额、贷款总额和区域金融业从业人员作为投入指标，将区域金融业增加值作为产出指标，测算中国30个省份的金融资源配置效率。

④ 即用政府财政科技投入投资绩效、商业银行科技信贷利润率与科技资本市场投资回报率的加权平均数来衡量，其中政府财政科技投入投资绩效等于科技创新利税与政府财政科技投入的比值，商业银行科技信贷利润率等于商业银行科技信贷利润与科技信贷总额的比值，科技资本市场投资回报率等于区域内科技型上市公司股票投资回报率与债券投资回报率之和。

⑤ 其中，各变量原始数据主要来自《中国科技统计年鉴》、国家统计局、WIND金融数据库、EPS数据库、《中国金融科技运行报告》;区域创新效率、金融科技、科技金融部分指标的测量则借鉴现有研究方法测算得到。

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(责任编辑：宁晓青)

作者：侯世英 宋良荣

第三篇：科技金融创新引领改革与科技企业发展

近日，国务院办公厅印发《关于推广第二批支持创新相关改革举措的通知》。《通知》提出，将在8个区域内，推广第二批支持创新相关改革举措。在科技金融创新方面，推广“区域性股权市场设置科技创新专板”“基于‘六专机制’的科技型企业全生命周期金融综合服务”“推动政府股权基金投向种子期、初创期企业的容错机制”“以协商估值、坏账分担为核心的中小企业商标质押贷款模式”“创新创业团队回购地方政府产业投资基金所持股权的机制”等举措，拓宽科技型企业融资渠道，推动各类金融工具更好服务科技创新活动。

我国科技创新能力平均水平不高，区域发展不平衡等问题依然严峻，此次《通知》出台将有利于提高我国区域科技创新效率，平衡区域科技创新能力。从具体内容上来看，上述科技金融创新举措具有较强政策效应，结合2019年1月9日的国家科学技术奖励大会上习近平主席与李克强总理的讲话可以看出，《通知》将有效提升未来我国的总体科技创新能力。

《通知》的发布将不仅使科技型中小企业能够借助外部力量提升企业的经营能力和抗风险能力，还有效的引导社会闲散资金，帮助科技型中小企业发展，实现互利互惠。从具体措施来看对中小企业与区域经济发展有以下几个方面的影响：

第一，《通知》有利于大力发展区域经济，促进科技创新水平;第二，《通知》有利于调整经济发展方式，提高科技创新能力贡献;第三，《通知》有利于扩大科技产业规模，形成区域规模效应;第四，《通知》有利于培养相关人才，提高自主创新能力。

从具体措施上来看，五大措施有利于科技金融业务持续、稳定、高效支持中小科技企业发展与科技进步。

区域性股权市场设置科技创新专板将有效健全多层次资本市场体系，服务处于不同发展阶段的中小科技企业，针对发展初期的中小微科技企业，区域股权市场将有利于引导资金进入真正具有发展潜力的成长期企业，并规范企业的生产经营，使其逐步达到上市要求。

推动政府股权基金投向种子期、初创期企业的容错机制，扩大政府股权基金的规模，探索多种資助模式，提高股权基金的利用效率，逐步形成自我积累的良性循环机制。以多种方式吸收社会资金，扩大基金来源，形成中央政府、地方政府财政和社会捐助相结合的基金筹集模式。强化政府基金的引导和示范力度，利用政府基金和政策带动更多的社会资金向科技型中小企业投资，探索资助孵化器，为中小企业投资公司提供融资杠杆的机制。

以协商估值、坏账分担为核心的中小企业商标质押贷款模式，该模式需要加强科技与金融的结合，进一步探索更加符合科技企业特点的投融资新方法，不断创新商标质押贷款与模式投入的方式，积极引导社会投入，开展银行科技贷款风险补偿探索等，形成政府引导社会创新资源加大技术创新投入的新局面。

创新创业团队回购地方政府产业投资基金所持股权的机制可以进一步加大财政对科技企业的投入力度，构建省、市、区多层次分级的地方科技创新基金体系。通过立法的完善，提高政府产业投资基金的地位，将其与对地方政府产业投资基金的绩效监督工作有机结合起来，使之能够较快地实现制度化、科学化、系统化和规范化。

作者：展含

第四篇：金融科技创新与金融监管研究

摘 要金融科技是科技与金融服务的动态融合，旨在突破传统金融服务的局限，通过科技的手段提高金融服务效率，并以科技的突破实现自身创新。虽然金融科技的创新能够促进金融的良性发展，但是也存在潜在风险与监管挑战。正确对待金融科技的态度应是积极看好金融科技的创新，同时不轻视其金融科技存在的风险与监管挑战。对金融科技创新与金融监管的研究有助于对这一正确对待的更深入了解与认识。

关键词金融科技;金融科技创新;风险;金融监管

在金融科技创新以挖掘金融服务业潜在收益空间、优化资源配置时，其创新过程也有触及现有监管规则及框架的行为，并且也存在利用“监管真空”进行“监管套利”的机会主义行为。面对金融科技创新存在的风险与监管挑战，构建一个较好的金融监管模式，以更好的推动金融科技创新及其合规化，控制风险，是目前金融监管的当务之急。

一、金融科技概念、特征与金融科技创新所含领域

因为金融科技这一概念在我国国内新兴时间不久，其也在不断的发展创新，对此的概念与定义也在不断地拓展与补充。以全球金融治理的牵头机构——金融稳定理事会(The Financial Stability Board，以下简称FSB)在2016年3月发布的《金融科技的全景描述与分析框架报告》对金融科技的定义为例，其认为金融科技是技术驱动的金融创新，通过创造新的业务模式、技术应用、产品服务，对金融市场、金融机构或金融服务造成重大影响。目前我国学术理论界对金融科技的概念定义与国外定义有所趋同。在本文中，金融科技被定义为在遵循金融行业规律、遵守金融监管要求的原则上，利用先进技术手段为金融机构提供支持性信息数据服务、为金融服务提升效率与安全、为金融市场优化资源配置以及从事金融活动以实现金融中介功能的金融创新。

二、金融科技创新风险

(一)操作风险与合规问题

金融科技创新本质就是金融中介，其也有着道德风险与逆向选择的问题。金融科技创新所具有的高创新性潜在着比以往传统金融工具更为严重的合规风险与操作风险。比如一个在支付结算类领域金融科技创新服务或产品的率先推出，能够抢占市场份额并且夺得先发优势，即使这个金融科技创新服务或产品是次优的。也就是说相关企业或金融业机构即使是在自身金融科技创新服务或产品尚未成熟的时候，也有着强烈的动机去推向市场，以占领市场，求得客户粘性。这类金融科技创新的推出会产生一系列的操作风险与合规问题，并带来了金融消费者权益保护问题。

(二)避实就虚，监管套利

就我国的金融科技实情来看，互联网金融与金融科技不是一個概念，区别很大，互联网金融更多的指的是一种商业模式，但是由于近年来互联网金融的政策监管趋沿，一些互联网金融有关的企业为了规避监管，摘去互联网金融的“帽子”，打着“金融科技”的幌子，进行概念上的炒作，其实质与金融科技无太大交集。

(3)风险敞口大、极端风险发生概率大

相较之以往的传统金融服务，金融科技创新更容易发生大的异常金额的交易，因此更容易产生极端风险，更为重要的是，这些风险的因为金融科技创新的所构成的整个金融市场的复杂，变的难以识别并且都是未加以保护的风险，即风险敞口大。

三、金融监管的现状

根据上述分析到的金融科技创新风险问题，可以看出，对金融科技创新进行金融监管是十分有必要的。

从上表可以看出，目前具有典型代表性的金融大国对金融科技的监管模型正朝着主动适应型转变，即国家政府、地方政府与监管机构要主动积极推动金融科技的发展并要同时促进安全的普惠金融与财富健康的发展，保证金融消费者的权益。也就是说，对于金融科技，要鼓励与激励其创新，但又要保持对其潜在风险进行合理监管与调控。就我国现状来看，因为我国监管模式是被动型监管，采取宽松的监管政策，但目前的现状就是朝着主动适应型转变，就是适当加强监管，又不遏制创新。

四、可行性建议

(一)鼓励金融科技创新并进行协同式监管

金融科技创新有利于塑造一个良好的金融生态系统，可以促进金融的发展，拥有更大的包容性。我国在金融科技创新方面，虽然现行的监管趋严，但应该在遏制机会主义行为以及监管套利等现象的基础上，鼓励金融科技创新，这样才能降低金融成本以激发金融市场活力、优化资源配置并且给金融参与者带来便捷。此外，我国还应实施协同式监管，在金融科技创新也存在如同银行业的混业经营的类似情况时，加强“一行三会”的监管协调，可以有效对金融科技创新领域进行监管，防止监管套利现象的发生。

(二)逐渐转向主动适应型监管

在整体监管模式上要逐渐转向主动适应型监管，我国的金融监管也要积极利用“监管科技”，注重大数据分析、风险模型、情景分析、压力测试等先进科学技术对金融科技创新进行监管。同时我国还应积极探索国外的先进监管举措，如监管沙盒、创新中心与创新加速器等，并研究这些监管在我国的适用性与可行性。

作者：纪昀瑛

第五篇：科技金融与科技创新融合发展研究

摘 要：首先针对科技金融和科技创新的基本内涵进行了研究，依托现有的研究成果，采取文献综合法并集合了合芜蚌国家自主创新示范区的实际展开了科技金融和科技创新融合发展的研究，并研究了一套可以定量分析科技金融与科技创新融合发展的数学模型，希望可以用来指导促进科技金融与科技创新的融合发展。

关键词：科技金融;科技创新;融合发展;数学模型

合理引导科技金融与科技创新的融合发展，推进科技金融领域的供给侧结构性改革，有利于科技成果的转化以及产业化、战略性新兴产业的发展壮大，也是实现创新驱动的重要保障。合芜蚌国家自主创新示范区属于国家首批促进科技和金融结合试点地区，目前科技创新和科技金融融合发展方面已经产生了一定的实效，但也存在一定的不足，为下一步促进该创新示范区的科技创新能力的提升，深度研究科技金融与科技创新的融合发展具有典型现实意义。

1 基本理论研究

1.1 科技金融与科技创新

科技金融属于一般意义上的产业金融范畴，一般是指科技产业与金融产业的融合。通常来说，经济的发展依靠科技来推动，科技产业的发展需要金融的推动，而科技产业往往是高风险产业，融资需求比较大，科技产业与金融产业的融合更多表现为科技企业寻求融资的过程。科技金融的本质在于服务实体经济，推动科技创新以实现社会发展，同时必须要守住不发生系统性金融风险的底线，要识别并且控制住科技创新带来的风险，更多科技创新带来的需求活力需要构建科技和金融结合的生态氛围。

所以，科技金融的发展同科技创新的发展拥有紧密的关系。近些年也开始针对科技创新与科技金融的融合发展进行了研究。不过大部分研究成果主要集中在政策措施方面，是以宏观视角来分析科技金融与科技创新的融合。当然也有部分研究重点集中在实证研究方面，这些研究成果主要围绕各个省的面板数据来构建时空模型，并通过模型来对科技金融投入与科技创新的关系进行实证研究，比如张玉喜等人就通过研究2004年～2012年中国30个省(市、区)的数据建立了静态和动态面板数据模型来进行实证研究，指出短期内科技金融的投入与科技创新存在显著的正相关关系，长期的金融投入对科技创新的作用则不是很明显。汪发元等人的研究同样结合相似方法针对长江经济带的数据进行实证研究，探索了科技创新、金融投入在区域出口贸易技术水平方面的共同作用。

1.2 科技金融与科技创新融合机理研究

科技金融与科技创新属于两个系统，这两个系统相互作用和联系会产生协同放大效应，用物理学上的概念来说即耦合，结合上文的分析，科技金融与科技创新之间存在动态耦合关系，主要表现为科技创新是一项高风险的社会活动，这项活动的实现需要大量的资金投入，从而满足科学发现、技术开发、成果转化以及高新技术产业化等系列需求，在这个过程当中需要金融在金融工具、金融制度、金融政策以及服务等方面实现创新，寻求金融与科技的双向互动，进而满足科技创新过程中的各项金融需求，从而推动科学技术的进步。

在科技创新的不同阶段都有不一样的不确定性，资金的投入会存在比较高的分线，投资回报率不确定，尤其是在科技开发研究的初期，资金投入非常大，但看不到投资回报，很难吸引到社会资本，但是在科技创新初期的外部正效应很强，因此各国通常会采取政策性的金融介入来为科技创新提供资金。尽管政策性金融并不以盈利为目的，但是卻需要进行资金投入效率的评价，保证其可持续性，也就是持续性地发挥政策的引导作用，引领社会资本进入。

在科技创新活动持续中，投资回报率就会逐步明朗，会带来更加有效率的投资机会，对于金融机构而言，就可以通过投资科技创新来获取高额回报，进而扩大资本，这是一种正向效应，会吸引到更多的金融机构参与到科技创新的投资当中，促进科技创新发展的同时，也带来财富聚集效应，为金融产业提供更加广阔的市场。所以科技金融和科技创新之间在技术输入、风险管控、信息沟通、资金流动等互动和交换当中是紧密耦合在一起的，形成的也是一个区域性的创新系统，其耦合关系是动态的双向反馈来实现螺旋上升，最终促进区域经济的创新发展。

科技金融与科技创新的融合发展具有重要意义，其价值在于有利于科技成果的转化，有利于创新驱动发展战略的发展，有利于大力发展创新型经济。合芜蚌国家自主创新示范区作为首批促进科技和金融结合试点地区，如何在“一带一路”以及示范区建设契机下谱写新的篇章，科技金融与科技创新的有效融合非常关键。科技创新以及科技成果转化需要金融的支持，当然也为金融体系的健康可持续发展拓展了空间，世界上历次产业革命与科技创新由紧密关系，并且均成于科技金融，实践已经证明，科技创新和金融创新紧密结合是社会变革生产方式和生活方式的重要引擎。

2 科技创新与科技金融融合发展

2.1 科技创新与科技金融发展状况

十年来，合芜蚌充分发挥了区位优势、资源优势以及先行先试的政策优势，综合实力取得明显进步，在2008年示范区生产总值仅仅只有2900.9亿，到了2018年，已经增加到12816.1亿元，年均增长率12.1%，在全省GDP中占比提升到42.7%。示范区研发经费从50亿提升到350亿，研究机构增加至2500多个，院士工作站100个左右，研发人员13万人，全省60%左右的高新技术企业都在示范区，总数有3080个，每万人发明专利拥有量25.2件。作为首批国家促进科技金融与科技创新有效融合的创新示范区，合芜蚌在十来年的建设当中取得了比较优异的成就，逐步形成了以财政投入引导，银行信贷为主体，创业投资、资本市场融资为支撑，以融资担保、科技保险、征信管理、产权交易等为手段的科技金融体系，构建了产业投资、双创孵化的政府双引导基金模式，构建了一个金融基金生态圈。

从合芜蚌国家自主创新示范区在科技创新和科技金融融合政策上看，重点也是采取的政策引领社会资本支撑的模式，与国内外的其他模式相比在细节上也存在明显不同，比如说与美国相比，美国采取的方式是类似中介的方式，科技金融以中小商业银行为助力，在成熟的科技金融体系下支持科技创新。日本作为东亚圈子当中的一员，其科技金融体系与国内的情况比较相似，主要倾向于政策主导，在主要的银行制度之下，围绕政策性的金融机构以及信用担保机构来推动科技创新和产业升级。德国主要是突出市场需求的引导作用，在需求的引导下，高校以及科研院所进行科学研究，然后再有政府出台政策来引导研究成果的转化。从国内来看。比如说上海，近些年出台了很多激励和促进金融资源与科技企业有效融合的政策性文件，为科技企业打造一个可以便捷融资的政策环境，比如知识产权质押融資，科技型中小企业信贷风险补偿等。为了保证政策的有效落实，上海也建立一套信息服务平台，解决信息不对称问题，完善了科技金融与科技创新融合发展的配套服务体系，同时也在积极引进外资，并同外资合作建立合作银行机构用来支持科技型中小企业的科技创新，其融资模式创新了美国硅谷银行的经营模式，即债权+股权的双重融资模式，进一步还打造出科技金融α模式综合金融服务平台。

2.2 实证研究

结合耦合协同，各个子系统之间的协同要素相互渗透促使融合系统，从无序进化为有序，其中协同要素之间的融合度可以使用耦合度来进行表述，因此本文采取文献综合法，借鉴相关研究成果构建了一个融合度指标评价模型。具体来看，假设uij是融合系统从无序到有序的功效系数，那么可以得到如下模型。

由此融合度在0～1之间，值越大子系统之间的良性互动越好，值越小则说明系统还处于无序状态。进一步假设H为融合度指标，来判定科技金融和科技创新的融合程度，则有如下模型。

该模型中D表示子系统的协调指数，a和b代表待定系数。根据模型可以定义当H的值在0～0.5范围内时，融合系统失序，说明科技金融和科技创新之间的相互作用不显著，当H值在0.5～0.7，说明融合系统的融合程度为中度，科技金融和科技创新进入良性互动阶段。当H值在0.7～0.8之间，则说明融合系统的良性互动进入发展阶段，当H值在0.8～1之间，则说明融合系统的融合程度进入高级状态，良性互动达到最优。

根据熵值法的计算方法，取得指标权重，并就此确定相关指标与权重，具体包括一级指标科技创新能力和科技金融发展水平，二级指标则包括研发能力、成果转化能力、产业化能力、技术扩散能力(为科技创新能力下属指标);政策性科技金融、信贷科技金融、科技资本市场、风险资本市场(均属于科技金融下属指标)。三级指标方面，在研发能力方面包括人员发明专利授权书，国外文献库收录的科技论文数量;成果转化能力方面包括新产品产值在工业总产值的比重，新产品销售收入在主营业务的收入比重;产业化能力方面主要为高新技术产业增加在工业增加值的比重;技术扩散方面主要是技术市场成交合同金额。金融方面主要的三级指标为财政拨款在总财政支出的比重，银行信贷金额，科技型上是公司总市值，科技型上是公司数量，风险投资资本总额，风险投资机构数量。

由此结合相关的时空数据进行综合分析，综合融合度方面政策性科技金融和科技创新是一个动态的演化过程，总体水平是逐步提升的，但也存在一定的波动性，主要在2008到2012年之间，因为2008年要应对金融危机，我国采取了积极的财政政策，在科技金融方面呈现出扩张态势，财政投入加大但与科技创新互动规律脱节，导致出现融合程度的波动，2013年以后科技是第一生产力得到高度重视，并且国家也在寻求构建创新型国家，因此科技创新体系得到完善，政策性金融开始发力有序地支持了科技创新，但总体指数并不是很高，大约在06～0.7之间。信贷科技金融方面，长期以来都是失序状态，在近些年才开始逐步变得有序，主要是因为市场化的科研成果筛选和检定的难度大，成本高，影响银行信贷的投资回报率，所以银行信贷业务通常都抱有谨慎态度，近些年在各项政策的引导下，科技信贷体系逐步完善，融合程度逐步提升。科技资本市场投资方面总体呈上升趋势，资本市场的活跃度在2013年左右达到一个高峰，后续增长逐步放缓，因为此时我国经济进入新常态，经济增速放缓，资本对投资持谨慎态度，但同样也因为政策性的引导，社会资本的投资愿望都比较强烈。

3 结束语

综上所述，科技金融对科技创新具有重要支撑作用，当然反过来科技创新也为科技金融拓展了市场空间，是双赢的局面，而要营造出双赢的局面就必须要促进科技金融和科技创新的深度融合，并是二者融合后的系统从无序转变为有序的良性互动，共同致力于经济创新发展。

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作者：任向英