商業銀行科技支行業務創新案例研究

陳作章，貝政新，周晨

(1.蘇州大學中國特色城鎮化研究中心，江蘇蘇州215021;2.蘇州大學東吳商學院，江蘇蘇州215021;3.東吳證券股份有限公司研究所，江蘇蘇州215028)

一、引言

目前，我國有大量處于產業化初期的科技型中小企業急需獲得金融支持，特別是那些國家重大科技專項項目，由于缺乏金融支持而難以實現產業化，制約了區域產業結構轉型的進程。然而，由于這些科技型中小企業自身具有高風險、高收益的特征，很難通過傳統商業銀行貸款模式尋求信貸支持。隨著蘇州地區產業結構轉型的戰略發展需要，強化政府專項資金對重大科技成果與產業化早期項目的支持;紛紛出臺包括鼓勵信貸專營機構設立;開展擔保融資、知識產權質押貸款、信用保險和貿易融資、股權質押貸款、小額貸款等創新試點;開展科技保險試點;支持高科技企業改制上市等涵蓋企業不同發展階段的投融資政策體系，建立信用擔保機構風險準備制度和財政有限擔保代償損失制度。在政策引導下商業銀行紛紛成立科技支行，為解決科技型中小企業初創期融資難問題探索新路徑，對區域轉型期高科技產業化發揮了積極作用。但由于制度約束和產品限制，使商業銀行科技貸款依然存在風險收益不匹配問題，并成為制約產業結構轉型的瓶頸。因此，商業銀行如何通過制度創新和產品創新來降低風險、提高收益率是亟待研究的重要課題。本文通過理論和實踐分析，探索解決商業銀行科技貸款風險收益不匹配問題的途徑并提出對策和建議。

二、國內外文獻綜述

國外對高科技企業融資問題的研究多從信息不對稱和道德風險視角來分析對銀行所造成的信貸風險，其中，Jaffee和Russell(1976)［1］提出分析信貸配給均衡(credit rationingequilibri－um)J－R模型，從逆向選擇(adverse selection)和道德風險(moral hazard)視角解釋了信息不對稱(asymmetric information)條件下信貸市場信貸配給現象。而Stiglitz和Weiss，(1981)［2］、(1983)［3］所提出的S－W模型，也是基于信貸市場上信息不對稱，從逆向選擇和道德風險角度解釋信貸配給的現象。S－W模型表明，在信息不對稱情況下，提高貸款利率有可能導致降低銀行期望效用的逆向選擇，使銀行寧愿選擇相對較低的利率，而拒絕一部分借款要求，使得其自身效用最大化，因此信貸市場上總有一部分貸款需求得不到滿足，信貸配給就以一種均衡狀態出現。此后根據S－W模型以貸款利率和抵押物組成的激勵相容貸款合同為自我選擇機制的信息甄別模型的研究者較多，其中包括Bester(1985a)［4］、(1987)［5］，Besanko和Thankor(1987a)［6］、(1987b)［7］，Schmidt－Mohr(1997)［8］，Coco(1999)［9］、(2000)［10］，Stiglitz和Weiss(1986)［11］、(1992)［12］，Manove、Padilla和Pagano(2001)［13］。而根據J－R模型以貸款利率和貸款額度組成的激勵相容貸款合同為自我選擇機制的信息甄別模型的研究者則相對較少，其中包括Bester(1985b)［14］，Milde和Riley(1988)［15］，Grinlatt＆Hwang(1989)［16］。

近年來國內學者開始關注科技型中小企業建立后的融資機制和資本配置效率問題，其中，錢海章(1999)［17］、王燕梅(2000)［18］等人研究了不同生命周期的科技型中小企業融資策略問題，分析了科技型中小企業在不同階段所應采取的融資方式，但這些研究缺乏實證數據支持。姜海軍、惠曉峰(2006)［19］通過為不同借款人提供不同風險的激勵相容貸款合同，并通過可變的貸款額度，根據不同風險借款人的不同貸款利率和貸款額度邊際替代比率(MRS)，構造由激勵相容的貸款合同組成的自我選擇機制，來區分借款人的不同風險類型，建立了信貸市場上的納什均衡，由此得出以信息甄別為特征的信貸市場可以出清的結論。謝子遠(2010)［20］研究發現硅谷銀行對客戶存款的30%左右不付利息，并通過債權式投資和股權投資方式運營，因此硅谷銀行資金成本低，貸款利率高，保證了硅谷銀行可以得到較高的回報率。并通過與風險投資公司和擔保公司緊密合作化解風險。韓剛(2012)［21］分析了商業銀行支持科技微小企業融資面臨的主要難點是風險(成本)與收益存在嚴重的不對稱，并認為目前商業銀行不能通過持有股權或大幅度提高貸款定價來覆蓋高風險、高成本，這種局面極大地降低了商業銀行對科技型小企業貸款的積極性。交通銀行科技支行的業務發展模式，在一定程度上緩解了商業銀行收益與風險的不對稱性。

綜上所述，國內外對科技型中小企業融資問題的研究，大多數集中在種子期和創立期科技型中小企業如何進行初始融資等方面，但在商業銀行對科技型中小企業融資的風險收益匹配問題，以金融產品和機制創新來化解風險、增加收益的研究成果還很有限。因此，本文以信貸配給與信貸市場的均衡等理論為基礎，分析商業銀行在科技金融創新與風險收益平衡機制中存在的基本矛盾和主要問題，探索科技型中小企業融資機制和產品創新的有效途徑，對商業銀行在科技型中小企業融資中，有效合理運用信貸資金和防范金融風險具有重要的理論價值和現實意義。

三、科技投融資風險收益均衡機制比較分析

商業銀行科技支行往往是通過金融產品和制度創新方式支持科技型中小企業發展的，但商業銀行對科技型中小企業融資與風險投資公司對科技型中小企業投資比較，商業銀行的資金來源多由短期性流動資金構成，而風險投資公司的資金來源則多為長期性股權投資，其投融資對象都是具有高風險與高收益并存的科技型中小企業，一旦風險投資公司所投資的科技型中小企業上市后，其股權投資收益則遠大于風險，因此，總體上來說風險投資公司股權投資風險與收益基本匹配，而商業銀行則承擔同樣的高風險，但貸款收益卻僅為利息，如果某科技型中小企業破產就會給商業銀行帶來巨額損失，這是由于資金來源的性質決定其必須在保證資金運用安全性和流動性的基礎上追求收益性。雖然商業銀行科技支行通過金融創新推出了一系列金融創新產品，但對科技型中小企業貸款中仍然存在著嚴重的風險收益不相匹配問題，這是制約商業銀行對科技型中小企業融資的主要問題，并會影響商業銀行科技支行對初創期科技型中小企業融資的積極性。要使商業銀行科技貸款風險收益達到匹配狀態，需通過以下兩條路徑:一是降低商業銀行的融資風險。目前，除商業銀行加強自身貸款風險管理與風險控制外，由政府相關部門對在科技貸款中遭受風險損失的商業銀行給予一定比例的貸款風險補償;二是提高商業銀行貸款收益率。由于商業銀行按法規只能收取固定利息，因此，需要相關政策出臺或與相關機構合作才能實現。

為比較分析商業銀行科技貸款與風險投資公司投資產品之間風險與收益的關系問題，將其分類于圖1中，設定四個投融資風險收益組合區間。第Ⅰ區間的投融資項目為高風險與低收益組合，該區間適合風險投資公司中的天使投資基金的股權投資，而對一般商業銀行融資來說則風險收益極不匹配，科技貸款的風險性極高且收益性不確定;第Ⅱ區間的投融資項目為高風險與高收益組合，該區間適合風險投資公司的VC投資，此時企業非常需要科技貸款支持，但對商業銀行來說貸款的高收益性與高風險性并存;第Ⅲ區間的投融資對象為低風險與高收益組合，該區間適合風險投資公司PE投資或通過IPO上市融資，對商業銀行一般流動資金貸款比較適合，但此時企業更傾向于上市融資;第Ⅳ區間的投融資項目為低風險與低收益組合，該區間股權融資適合于企業增發股票，對商業銀行短期流動資金貸款也比較適合，主要解決企業季節性和臨時性資金需求。從圖1可以看出初創期科技型中小企業處于風險性極高而收益性極低的狀態，一般情況下，僅有天使基金介入，而商業銀行對這一區間的科技型中小企業的債務融資幾乎沒有，商業銀行科技支行探索通過知識產權質押貸款方式解決科技型中小企業融資困境;成長期科技型中小企業處于高風險和高收益狀態，商業銀行科技支行試圖通過業務創新實現對科技型中小企業的金融支持。

四、科技金融創新的實踐分析:以交通銀行蘇州科技支行等為例

(一)產業轉型升級與“蘇州模式”科技金融機制和業務創新

圖1 股權融資與債權融資的風險收益均衡的區間分布

目前，蘇州為實現產業轉型升級，積極發展新能源、新材料、生物技術和新醫藥、節能環保、軟件和服務業外包、智能電網和物聯網、新型平板顯示、高端裝備制造八大產業。蘇州的商業銀行也紛紛通過金融創新支持科技型中小企業發展，并形成各自的發展模式。其中，交通銀行蘇州科技支行①交通銀行蘇州科技支行于2010年11月26日開業，這是交通銀行在全國設立的首家科技支行，也是蘇州地區首家面向科技型企業的金融服務專營機構。(以下也稱科技銀行)以“政府+銀行+擔保+保險+創投”模式，為科技型中小企業提供金融創新服務方案。同時，以科技型中小企業產業化為目標，推出了一系列信貸和結算新業務。截至2011年10月末，交通銀行蘇州科技支行依托創新平臺，對接蘇州市全市范圍內的科技型企業334家;與266家科技創新型企業建立了授信業務關系，貸款余額66.67億元;其中給予164家科技型中小企業授信額度21.66億元，貸款余額10.38億元，戶均632.95萬元①參見交行蘇州科技支行:楊帆，張小雪．找準一個支點可以撬動一個產業［N］.蘇州日報，2011年12月09日(A02)。。2012年9月8日，蘇州市級第一家科技小額貸款公司蘇州國發科技小額貸款有限公司正式開業，公司注冊資本6億元，是目前全省規模最大的科技小貸公司。至此，蘇州全市已擁有科技小貸公司4家，服務科技企業的金融平臺日漸壯大。國發科技小貸公司將主要面向科技型中小企業發放貸款，同時開展創業投資業務、融資性擔保業務、金融機構業務代理和經監管部門批準的其他業務，并以門檻低、手段靈活、放貸速度快為經營特色。從而很好實現“股權+債權”的融資組合，更好地解決科技型中小企業的融資難題。國發科技小貸公司還與國家開發銀行蘇州分行、蘇州銀行、中國銀行蘇州分行、招商銀行蘇州分行以及吳中經濟開發區管委會簽訂了戰略合作框架協議［22］。此外，國家開發銀行江蘇省分行與蘇州工業園區合作構建“統貸平臺”，以解決科技型中小企業初創階段缺乏啟動資金難題②“統貸平臺”是在蘇州工業園區地方政府、園區科技發展局與國家開發銀行江蘇省分行合作，專門為蘇州工業園區內科技型中小額，尤其是處于種子期、初創期的企業提供資金支持的機構。“統貸平臺”注冊資本金為人民幣2000萬元，在園區科技經費中列支，委托“中新蘇州工業園區創業投資有限公司”定向投資，“統貸平臺”向國開行申請授信額度人民幣6000萬元，初定期限為5年。園區管委會按照“統貸平臺”向國開行貸款的年實際融資成本給予50%的財政貼息，由園區管委會對“統貸平臺”放款項目損失以財政補貼方式進行補償，補償比例為貸款損失的25%。資料來源:《蘇州工業園區科技型中小企業統貸平臺管理辦法》:http://sme．sipac．gov．cn/szzxqyfw/zcfg/#num4。。

如圖2所示，交通銀行蘇州科技支行比照“硅谷銀行”模式，進行本土化創新，積極與其他金融機構共同構筑形成了以“政府+銀行+創投+擔保+保險+科技小貸”為“蘇州模式”的科技金融創新機制和平臺群，為科技型中小企業提供有力的金融支持。2011年6月交通銀行蘇州科技支行與蘇州高新區142家科技企業建立了實質性授信業務關系，貸款余額達31億元。

(二)科技銀行業務創新運營分析

1.科技銀行的創新產品分類

圖2 “蘇州模式”科技金融創新機制和平臺群示意圖

表2 交通銀行蘇州科技支行創新產品結構特征

如表2所示，交通銀行蘇州科技支行的創新產品可按初創期、成長期、擴張期及成熟期對貸款額度、期限、用途和條件進行如下分類。需要放貸的資金批發給合作的風險投資公司或科技小貸公司，由風險投資公司或科技小貸公司進行投資，風險投資公司和科技小貸公司的投資風險雖然較高，但一批投資目標中總能有一些高收益項目，可用其收益來償還銀行本息和非利息收入;二是科技銀行與擔保機構合作，當初創期科技型中小企業無法歸還貸款時，由擔保機構獲得科技型中小企業股權以代償其債務并償還銀行貸款。

［1］Jaffee，DwightM.and Russell，Thomas.The Imperfect Information，Uncertainty，and Credit Rationing［J］.Quarterly Journal of Economics，1976，90(4)，869－872．

［2］Stiglitz，Joseph E，Andrew Weiss.CreditRationing in Market with Imperfect Information［J］.American Economic Review，1981，71(3):393－411．

［3］Stiglitz，Joseph E and Andrew Weiss.Incentive Effect of Termination:Applications to the Credit and Labor Markets［J］．American Economic Review，1983，(73):912－927．

［4］Bester H.Screening Versus Rationing in Credit Markets With Imperfect Information［J］.American Economic Review，1985，(75):850－855．

［5］Bester H.The Role of Collateral in Credit Markets with Imperfect Information［J］.European Economic Review，1987，(31):887－899．

［6］Besanko D，Thankor A.Collateral and Rationing:Sorting Equilibria in Monopolistic and Competitive Markets［J］.International Economics Review，1987，(28):671－689．

［7］Besanko D，Thankor A.Competitive Equilibrium in the Credit Markets Under Asymmetric Informat ion［J］.Journal of Economic Theory，1987，(42):167－182．

［8］Schmidt－Mohr U.Rationing Versus Collateralization in Competitive and Monopolistic Credit Markets with Asymmetric Information［J］.European Economic Review，1997，(41):1321－1342．

［9］Coco Giuseppe.Collateral Heterogeneity in Risk Attitude and the Credit Market Equilibrium［J］.European Economic Review，1999，(43):559－574．

［10］Coco Giuseppe.On the Use of Collateral［J］.Journal of Economic Survey，2000，14(2)．

［11］Stiglitz J E，Weiss A.Credit Rationing and Collateral，Recent Development in Corporate Finance.J.Edwads，J.Franks，C.Mayer and S.Schaefer(ed)Cambridge University Press［M］.NEW YORK，1986.101－175．

［12］Stiglitz JE，Weiss A.Asymmetric Information in Credit Markets and Its Implication for Macro－Economics［J］.Oxford Economic Paper，1992，(44):694－724．

［13］Manove M A J Padilla，Pagano M.Collateral Versus Project Screening:A Modelof Lazy Banks［J］.Rand Journal of Economics，2001，32(4):726－744．

［14］Bester H.The Level of Investment in Credit Markets with Imperfect Information［J］.Journal of Institutional Economics，1985，(141):503－515．

［15］Milde H，Riley J.Signaling in Credit Markets［J］．Quarterly Journal of Economics，1988，103(1):101－129．

［16］Grinblatt M，Hwang C Y.Signaling and the Pricing of New Issues［J］.Journal of Finance，1989，46(2):393－420．

［17］錢海章.高新技術企業的生命周期及融資戰略［J］.金融研究，1999，(8):61－66．

［18］王燕梅.高技術產業化中的融資問題研究［J］.中國工業經濟，2000，(9):67－71．

［19］姜海軍，惠曉峰.內生化貸款額度的信貸市場信息甄別模型研究［J］.金融研究，2006，(3):103－110．

［20］謝子遠.硅谷銀行模式與科技型中小企業融資［J］.創新，2010，(5):65－68．

［21］韓剛.商業銀行金融創新與科技型小企業融資困境突破——以交通銀行蘇州科技支行為例［J］.金融理論與實踐，2012，(4):20－23．

［22］蘇州市人民政府金融工作辦公室，全省規模最大科技小貸公司在蘇開業［EB］.http://www.szjrb.suzhou.gov.cn/worddisp.asp?id=1830，2012－9－10/2012－9－24．

［23］胡杰，陳作章.金融中介學［M］.北京:中國鐵道出版社，2011.172－173.