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东莞证券股份有限公司金融科技部副总经理廖倡:科技创新能力评价助力资本市场健康发展
来源:中国信用卡  作者:廖倡  日期:2023/4/21

东莞证券股份有限公司金融科技部副总经理 廖倡

  党的二十大报告明确指出,完善科技创新体系,坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位;加强企业主导的产学研深度融合,强化目标导向,提高科技成果转化和产业化水平。当前,企业科技创新中的一些问题亟待解决,包括企业的科技创新能力不强,对基础研究重视不够,重大原创性成果缺乏,底层基础技术、基础工艺能力不足等。作为科技创新的重要微观主体,企业应坚持走中国特色自主创新道路,实施创新驱动发展战略,为建设世界科技强国添砖加瓦。同时,建设科技强国需要技术要素高效流动和配置,而“牵一发而动全身”的资本市场具备加强要素市场化配置的枢纽功能。

  近年来,资本市场的发展与支持科技创新具有紧密的联系。科创板制度创新、创业板改革并试点注册制、北京证券交易所设立等重大举措的相继实施,支持了更多科技企业利用资本市场发展壮大,大力推动了科技、产业与金融的良性循环。然而,如何客观、全面地评价企业的科技创新能力,是资本市场在评价企业时面临的难题。从该问题出发,本文从资本市场视角介绍了相关背景和需求,结合行业调研与笔者相关实践,系统阐述了科技创新能力评价数字化建设的主要内涵和基本框架,对实施路径中的相关主题进行了探讨并给出初步方案设计与解决方案,探讨如何使企业的科技创新能力在市场估值中得到充分体现,推动形成有利于科技创新的良好市场生态。

  一、以科技评价为支点撬动企业健康发展

  在健全科技创新金融服务支持机制方面,党中央、国务院近年来多次强调科技与金融的深度融合,强化金融对创新驱动发展战略的支撑作用。

  金融机构在支持科技创新与发展方面一直发挥着积极作用,通过知识价值信用贷款、预期收益质押、知识产权证券化、科技保险等方式,加大对成果转化和创新创业人才的支持力度。作为金融领域的重要组成部分,资本市场从企业培育、创新债融资、上市审核、公司治理、私募股权以及创业投资等角度出发,推动科技创新的触角向高度、深度和广度延伸,在助力技术要素市场化配置、提升科技成果转移转化效率等方面发挥着重要作用。围绕科技、企业、资本等关键词,充分发挥评价指挥棒作用,构建以企业科技能力为主体的资本市场视角评价体系,激发各方积极性,有助于提升企业科技能力、激活市场动力、推动双循环发展,是贯彻国家战略的重要着力点。一方面,上市公司作为行业引领者,是科技创新的主力军。因此,完善上市公司科技评价体系,在细化科技类标准、加强创新信息披露等方面开展研究,可帮助上市公司更加明确其科技创新水平在行业中的地位,助力其整合创新资源、优化资源配置结构。另一方面,中小企业是市场经济的中坚力量,也是创新发展的重要主体。为解决科技型中小企业融资难、融资贵等问题,资本市场可引入合理的科技评价体系,围绕专利权、商标权、著作权等科技类无形资产进行金融创新,丰富服务和产品供给,扩大融资渠道,引导并聚集创业投资机构等市场主体提早介入研发活动,满足创新企业中长期或大额融资等需要。

  目前,政府机构、学术机构、市场机构从不同的角度提出了企业创新能力的评价策略。有的从评价方法的角度对企业科技创新能力评价进行研究,如主成分分析法、投入产出法等;有的从不同地区、不同行业入手对企业创新能力评价进行研究。评价对象包括科技成果、产业或地区、科技团队等。然而,上述评价的内容多集中在学术或技术水平、创新能力与创新绩效等方面,其目的多是为了通过评价促进科技前沿推进、技术成果应用、科研人员职业发展与能力提升,以及研发经费投入效益增长等,与资本市场产品逻辑具有较大差别。而资本市场对企业的科技创新和科技进步水平非常关注,无论是拟上市培育环节、上市审核环节还是上市后监管环节,都需要可量化、较为可靠的科技能力(价值)评价体系进行支撑和指导,需要进一步创新科技成果评价工具和模式,深化企业创新能力评价体系内涵。而由于数据、方法、业务等方面的限制,传统的企业科技能力分析体系高度依赖于专家的主观判断,已无法满足资本市场需求。

  二、构建与完善科技能力评价数字化体系

  当前,以移动互联网、大数据、人工智能等新兴技术为载体的数字技术为各行业发展带来崭新机遇。依托数字化转型,资本市场可积极研究可应用、可落地的科技信息数据服务,并将这些数据作为重要基础设施支持企业高质量发展,服务实体经济。例如,基于科技能力诊断可在明确发展方向、制定创新发展目标、培育核心竞争优势、提升产业价值链地位等方面为企业提供指导;基于科技能力强度的相关指数设计可丰富行业投资策略和被动投资工具,提升上市公司的社会影响力。需要特别指出的是,从知识产权和技术角度去评估科技企业的科技创新能力,建设评价工具方法库,可作为资本市场数字化建设的新课题。以东莞证券为例,近年来,东莞证券聚焦《东莞市推动企业上市发展三年行动鲲鹏计划》,推动鲲鹏星火投融资平台建设,并在科技评价方面进行了相关探索实践,首创新兴行业产业链知识图谱技术框架,从行业角度对企业科技创新情况进行基本面知识、数据支持和立体评估刻画,对影响行业企业的宏观政策及行业政策、相关指标、库存、价格等多个重要因素进行动态跟踪和评估,建立新兴行业垂直语义标签体系,尝试解决科技行业客观评价的难题。

  建设评价工具方法库作为对金融机构原有“三张表”的有效补充,可为资本市场相关参与方提供一种追踪产业/行业的新视角,打通创新需求、创新资源供给以及资本三方的信息壁垒。

  然而,科技评价数字化建设存在如下挑战:一是各行业科技发展特征、路径不一致;二是除从技术本身去剖析企业科技价值之外,还需要考虑其他对企业科技价值评价具有影响的因素,如产业特定技术的重要性、企业技术投入等;三是科技评价模型中如何设置各参数的权重、如何考虑非理性放大效应等问题尚缺少完整的解决方案。

  笔者结合相关行业调研与自身实践,建议围绕资本市场参与方需求,以点带面,聚焦优化合作机制、服务金融应用、加强算法研究等方面的关键内容,逐步探索和突破科技能力评价理论和应用难题:一是建制度,通过建设标准体系促进多方协作机制的形成和完善;二是强治理,促进海量数据汇聚与业务指标体系的融合发展;三是重研究,加强前沿算法和先进智能技术的深层次应用。

  三、完善评价标准,推动形成多方协同机制

  目前,学术界、工业界虽然有《科技成果经济价值评估指南》以及与创新管理相关的ISO标准,但依然存在相关概念的定义、原则、计算逻辑、标准不一,各行业差异化特征建模不足,缺少非技术类创新模式度量体系等问题。

  针对上述问题,资本市场中各机构可创新合作机制,完善制度支持体系。按照基础研究、应用研究、技术开发和产业化等不同成果类型,围绕企业科技能力(价值)评价所需数据和指标、模型和算法、更新维护等重要方面打造统一的规范、标准等。同时,可针对一些细分行业建立专业领域规范和指南,扩展行业产业链中技术类主题的时间、空间维度,在不介入微观指标制定和具体活动的前提下,提供分析所需的公共基础设施,充分发挥标准的支撑和桥梁作用,激发市场各方合作积极性,有效支持高效监管。一是面向金融监管机构及相关政府部门,输出一套科学、全面、可量化的企业科技分析标准,通过细化行业分类,强化技术与行业的对应关系,为行业、地区科技金融规划与政策制定提供参考。二是面向上市公司及拟上市公司,为其科技能力量化分析、需求挖掘与对接提供理论基础,促进企业高效、低成本地开展技术交易、合作研发、技术并购等业务。三是面向技术服务商等群体,促进其在安全合规的前提下高效率、低成本开发量化分析模型。

  四、增强数据汇聚能力,确保评价指标体系的合理性

  海量数据是开展企业科技能力(价值)评价的基础,可从完善治理架构和机制、强化数据管理和应用、确保数据安全等方面增强面向科技能力评价的海量数据汇聚能力。一是按照数据治理体系从科技数据、资本市场数据、另类数据三大主题扩展数据来源,关注数据处理可靠性、真实性以及统计口径等相关问题;以知识产权为核心价值导向,将产业、资本、人员相关的数据进行整合,扩充科技属性维度。二是加强相关科技领域知识库建设,包括自然科学与工程、科技政策、科技管理、区域经济、创新体系等专业知识数据库。例如,将知识产权分类与资本市场行业分类、国民经济统计分类等相对应,形成跨分类、跨行业、跨学科的分类映射表,涵盖分类、实体、概念、主题词等。三是推动实现数据“可用不可见”等新型合作机制,通过区块链等相关技术建立互联互通的基础设施,与社会信用类、地方评价库等相关系统进行创新对接,设计公共产品、数据增值等多种服务方式。

  在资本市场业务指标方面,强调科技研发类指标与非标准指标的结合,以“经验形成、知识拓展、解释说明”为基础,增强指标选择能力,建立指标生产、存储、加工、应用全生命周期管理体系,逐步降低自由裁量权。一是围绕落实国家科技战略,确定评价内容和相关指标。例如,应重点关注数字经济、电子信息等高新技术产业和战略性新兴产业,以及“专精特新”等。二是建立不同维度创新指标体系,包括技术布局、技术评级、技术迭代速率、研发效率、技术影响等创新实力指标,以及科技转化应用能力、产业化能力等创新强度、效率类指标。三是建设智能化标签功能,面向科技成果、企业、人才和机构等不同主体,持续拓展、更新、修订标签体系及其规则,维护标签体系,并对已打标签及时更新,确保标签的即时性和有效性。四是量化评价体系各指标或标签之间的关联度等问题,进一步采用冗余度分析、灵敏度分析等方法进行核心指标识别、候选集最优化选择,确保评价指标体系合理性。

  五、推动前沿算法和先进智能技术的深层次应用

  科技评价需要依靠场景应用发挥价值,相关模型和算法研究的重要性日益凸显。当前,相关应用仍处于初级阶段,尚需对新技术进行持续探索。其中,相似性函数设计是科技评价的关键步骤,具体可从行业主要技术方向、研发趋势、行业赛道领先企业等维度进行透视。通过识别技术维度可比公司,并对多个技术相似公司进行技术对比分析,实现企业科技实力指标化和显性化。同时,为使模型进一步适配不同细分场景特点,如专利布局、技术与人才引进、侵权调查与规避等,还需满足保密性、稳健性、理解性等要求。例如,在保护部分信息隐私的前提下,如何进行技术价值精准监测和评价;给定形式复杂的技术主题类数据,如何设计人机结合的方式解读“该技术基于什么理论、属于哪个领域、可应用于什么方向、具备什么特点”等。

  参照美联储《模型风险管理指南》等相关模型学习方法,科技评价模型体系融合专家规则和智能模型,包括模型分类器、专家评分、模型评分、特殊规则模型和算法选择、开发与应用等。数字化赋能企业科技能力评价模型总体框架如图1所示。

  在技术创新开放合作方面,可通过标准化、组件化方式,灵活引入各参与方的先进技术,以API服务形式组成评价模型内核,为各机构创新打造技术开放式平台,建立技术创新沙盒;支持模型全流程选择、开发、应用、确权,推动模型创新升级发展和算法生态建设,打造科技能力评价模型超市,开展如指标参数阈值确定、企业/行业研发趋势特征动态演化建模、针对评价数据样本约束问题的小样本学习、科技能力虚假信息的识别(如夸大科技贡献、研发投入注水等风险监测)等技术问题研究。

  通过嫁接金融资本、连接产业集群,资本市场将涌现出大量有关知识产权类融资投资、科技股权激励等系列服务。相应地,推进资本市场数字化战略发展,从核心技术优势、行业竞争、产业前景、科研团队等多个角度评价企业的科技能力,积极推进科技评价工具和模式的创新,建立企业科技创新数字化评价体系,可助力发挥资本市场支持科技创新体系的枢纽作用,带动科技创新,让知识产权更有价值。

 
 
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