数据融通促进科技金融提质增效 | 社会科学报

最近，九部门联合印发了《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，协同推进科技金融领域数据开发利用。当前，我国科技金融发展正处于提质增效的关键期，必须深刻认识数据要素的基础性作用，推动创新软实力转化为融资硬信用，为金融赋能高水平科技自立自强注入新动能。

原文 ：《数据融通促进科技金融提质增效》

作者 |中国社会科学院经济研究所研究员 张小溪

图片 |网络

近日，中国人民银行等九部门联合印发的《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》（以下简称《通知》），对科技金融领域数据开放共享和融合运用作出系统部署。当前，我国科技金融发展正处于提质增效的关键期，必须深刻认识数据要素的基础性作用，推动创新软实力转化为融资硬信用，为金融赋能高水平科技自立自强注入新动能。

深刻认识数据赋能科技金融的内在逻辑科技与金融的“联姻”，难在信息不对称。科技金融的主要矛盾，表面是资金供求矛盾，实质是信息供求矛盾。数据要素的开发利用正是破解这一矛盾的“金钥匙”。

数据要素重构科技金融的信用基础。科技型企业大多轻资产、高成长、高风险，核心价值沉淀在知识产权、研发投入、人才团队等软信息之中，而传统信贷风控依赖财务报表与抵押担保，难以识别和定价这类信息，进而导致银行“看不懂、不敢贷”，企业“融不到、等不及”。人民银行数据显示，今年一季度末科技型中小企业获贷率仅为50.4%，近半数企业未获得信贷资源，其根源正在于信息约束。

数据要素重塑科技金融的风控逻辑。当研发投入强度、专利质量、创新积分替代固定资产成为信用评价的核心变量，科创企业的软信息便转化为硬信用，抵押物崇拜由此转向数据信用。依托数字信用画像和特色风控投研模型，金融机构得以从看报表转向看创新、从看过去转向看未来，实现了信贷逻辑的深刻重构。

数据要素拓展金融资源配置的效率边界。数据的融合运用，使金融服务从单个企业扩展至创新链、产业链的生态整体。链主企业与上下游的订单流、资金流、信息流相互印证，能够显著放大单一数据的信用价值，推动金融资源配置从点上发力走向链上协同，提升了金融体系服务科技创新的整体效能。

积极探索数据赋能科技金融的实践路径　数据开发利用是一项系统工程。《通知》坚持系统观念，统筹推进数据供给、制度创新与协同应用，为走出一条具有中国特色的科技金融发展之路提供了清晰路径。

坚持目录牵引，推动数据供给体系化。目录涵盖企业科创属性、进出口、投融资、经营、研发投入、知识产权、创新能力评价、企业需求等8大类26个数据指标，实质是把散落于各部门的沉睡数据整合为可用的信用资源。同时，鼓励各地形成具有区域特色的数据清单，建设省级配套信息设施，形成全国目录与地方清单相互衔接的双层架构，兼顾标准化与差异化。

坚持安全为基，促进数据利用制度化。《通知》部署科技金融可信数据空间创新发展试点，推广授权开放、信息查询、联合建模等模式，以可用不可见、可控可计量的方式，让企业收支流水等敏感数据在安全边界内释放价值，降低数据流通的制度性交易成本。支持市场化征信机构建设科技型企业数据库，体现了有为政府与有效市场的协同：政府侧重供给数据、建立规则、搭建设施，市场侧重开发产品、完善风控、提升效率。

坚持链上协同，实现资源配置精准化。通知鼓励金融机构绘制重点产业链图谱，开展产业链资金流动分析，“一链一策”精准匹配金融资源，引导开发契合细分行业企业融资需求的科技金融产品。这意味着数据要素将嵌入贷前识别、贷中定价、贷后管理全过程，实现数据对科技金融全链条的赋能。

着力构建数据赋能科技金融的长效机制好政策关键在落实。让科技数据供得出、流得动、用得好，还需在标准、设施、机制层面持续用力，构建适配新质生产力发展要求的数据治理体系。

统一数据标准，夯实数据质量根基。要健全科技金融数据的采集、加工、共享标准，强化数据质量治理，防止目录建而不用、用而不准，确保金融机构拿到的是真实、鲜活、可用的数据。

打破数据孤岛，推动设施互联互通。要深化部门协同和央地联动，加强现有信息系统资源互联互通，促进数据信息归集共享，让数据真正跨部门、跨区域流通。

完善激励机制，提升价值转化效能。要引导金融机构补齐模型、人才短板，完善尽职免责和考核激励机制，避免数据堆砌和忽视实质风控，真正把数据资源转化为风险定价能力和价值挖掘能力。同时统筹发展与安全，健全数据安全与隐私保护制度，确保数据开发利用行稳致远。

数据是新的生产要素，也是支撑科技金融发展的“新基建”。以数据开发利用为切入点深化金融供给侧结构性改革，让金融资本更精准地识别创新价值、更耐心地陪伴企业成长，必能为高水平科技自立自强和新质生产力发展注入更加充沛的金融动能。

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第2016期第4版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：狄书一

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