科技金融視角下的未來產業識別

摘" "要：[研究目的]聚焦于科技金融視角下的未來產業識別問題，旨在探討如何通過科技金融手段精準識別前沿技術的產業化潛力，為新質生產力培育提供理論支撐與實踐路徑。未來產業作為新質生產力的重要載體，對其進行精準識別對于優化科技金融資源配置、控制投資風險并實現超額收益具有重要現實意義。[研究方法]采用宏觀與微觀相結合的雙維分析框架，在宏觀層面，通過技術成熟度曲線等模型，分析技術演進周期與市場預期的互動關系，區分傳統金融與科技金融的應用邊界，并提出科技金融工具的選擇策略；在微觀層面，針對技術資產價值評估難題，構建科創平臺與創投機構的跨界融合機制，以及市場化信息共享與風險共擔機制，以破解信息不對稱問題。[研究結論]宏觀層面，技術成熟度曲線可有效指導科技金融工具的動態選擇；微觀層面，通過整合科技創新平臺的專業技術能力與創投機構的資本運作經驗，同時借助科技園區的信息優勢構建動態風險共擔體系，可顯著提升未來產業識別的精準度。未來產業識別需突破傳統政策導向的粗粒度分類，轉向技術資產價值的深度挖掘，通過機制創新，實現科技與金融的深度耦合。

關鍵詞：科技金融；未來產業；分辨率；宏觀識別模型；微觀識別機制

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A DOI：10.19881/j.cnki.1006-3676.2025.03.02

中國共產黨第二十屆三中全會提出“建立未來產業投入增長機制”“構建同科技創新相適應的科技金融體制”[1]。未來產業是前沿技術的產業化，技術成果產業化離不開科技金融的支撐。對科技金融視角下的未來產業識別進行研究，對于助力新質生產力培育，具有重要現實意義。

一、未來產業與科技金融

（一）未來產業與戰略性新興產業的區別與聯系

未來產業是近年來繼戰略性新興產業之后又一個政策聚焦點。戰略性新興產業是已具備高成長性的支柱產業，處于創新發展過程的早期或者中期。未來產業則更聚焦于創新發展過程的初期，其依托技術還處于原型樣機、應用研究，甚至是基礎研究的階段。當前沿技術或應用場景取得重大突破，工程化、商業模式獲得初步成功，產業規模開始快速增長，未來產業就轉化為戰略性新興產業，并逐步邁入成熟產業（技術成熟、增速穩定）。

（二）布局未來產業是科技與產業政策前移的結果

科學研究主要分為：基礎研究和應用研究。基礎研究是科學研究的底座，無論是在科技前沿領域開展自主探索，還是攻克“卡脖子”技術，都需要堅實的基礎研究能力作為支撐。以往我國科技和產業政策高度聚焦創新（成果轉化）過程的中后期階段，對應用研究、漸進式技術創新、戰略性新興產業培育、傳統產業技術改造給予了大量支持。近年來，我國科技創新能力不斷提升，并提出“把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐”[2]，國家開始更加重視基礎研究、前沿技術、顛覆性技術創新、未來產業布局，對創新過程初期階段的政策支持力度越來越大，實現了科技和產業政策對創新過程的全覆蓋。2023年，我國基礎研究投入為2259.1億元，規模位列世界第二，占Ramp;D比重為6.77%，占比為歷史最高水平[3]。

（三）布局未來產業是國際競爭白熱化的體現

近年來，世界主要經濟體紛紛謀劃布局未來產業，如美國《無盡前沿法案》（2021）、《英國創新戰略》（2021）、德國《未來研究與創新戰略》（2023）、法國“2030計劃”（2021）等。2024年，我國工信部發布《關于推動未來產業創新發展的實施意見》，提出重點推進未來制造、未來信息、未來材料、未來能源、未來空間和未來健康六大方向產業發展[4]。這是世界科技經濟競爭白熱化、科技和產業布局進一步前瞻化的集中表現。

（四）科技金融為未來產業培育提供流動性

科技金融指的是運用各類金融工具為創新提供流動性支持，分擔風險并獲取超額收益。科技金融工具則是金融資本參與科技創新活動的具體實施方式和機制安排；技術開發所處的階段、創業者對融資方式的偏好、投資者對創新風險的評估，催生了不同類型的科技金融工具。科技金融工具按照實施主體劃分，可以分為股權投資、科技貸款、科技保險三大類[5]。科技金融的實質是創新融資，為科技創新提供流動性賦能。

未來產業由前沿技術驅動，雖然在當前處于萌芽發育或產業化初期階段，但隨著技術成熟以及資本、政策等多要素的介入，在未來很有可能成長為主導產業或支柱產業[6]。如果用創新過程的演進規律來觀察未來產業的形成，其過程可以劃分為：基礎研究、應用研究、技術創新、新應用場景、萌發新興產業等幾個階段。創新過程中投入和產出之間有著明顯的時間差，時間差直接導致現金流極度不平衡。創新在基礎研究、應用研究階段尚有政府資助可以爭取，原型制造階段或許還有創新者個人積蓄投入，但是進入中試、工程化、規模化生產、產品上市直至實現盈虧平衡前，持續存在的巨大資金缺口（負現金流）則需要各類金融資本（種子資本、天使投資、風險投資等）逐步進入才可以填補。

二、未來產業識別的技術分辨率

未來產業由前沿技術驅動，未來產業的識別就是對前沿技術的產業化預期進行判斷和描述。之所以強調對科技金融視角下的未來產業識別機制進行探討，是因為當前對未來產業的識別多是產業政策或科技情報視角下的結果，分辨率、準確度、經濟回報要求、識別方法均不能滿足科技金融的特定需求。

（一）產業政策視角下的識別分辨率

對于未來產業的識別，尤以政策視角下的實踐最為活躍，從國家到地方，很多政府部門均構想了未來產業發展的技術領域。此類識別的特點是宏觀性，對分辨率、細粒度要求不高，技術領域分類大多識別到一級、二級，少數到三級。國家工信部發布的《關于推動未來產業創新發展的實施意見》是目前國內最權威、技術識別領域覆蓋面最廣的產業政策，共提出未來制造等6大產業方向、37個二級領域和17個三級領域，所有一級領域都有對應細分的二級領域，但只有少部分二級領域有對應細分的三級領域（見表1）。

產業政策對前沿技術進行資助，主要是基于儲備未來戰略優勢，一般是無償資助，并不追求直接的收益回報，因此對未來產業識別的準確度和門檻要求也不高，只要前沿技術具備在未來成為支柱產業的可能性，都會納入識別范圍。專家咨詢、文獻分析、技術預見是廣泛運用的識別方法。

在未來產業培育梯次上，政府資助和科技金融是前后接續、接力支撐的。政府資助主要面向前沿技術的基礎研究和應用研究階段，科技金融主要面向技術創新、場景創新和企業孵化階段。

（二）科技金融視角下的識別分辨率

科技金融實踐市場化屬性強，追求風險控制和超額收益，其投融資標的是細化至單個像素級別的技術項目。以中關村國際前沿科技創新大賽為例，其參賽項目技術細分顆粒度比較近似創投機構實際投資標的，其第六屆大賽涵蓋人工智能、生物醫藥、虛擬現實與元宇宙等15個領域的127個細分賽道，吸引了來自全球2500個項目參加；賽事中涌現出活體動物遷移體藥物遞送平臺、無軌導全位置爬行焊接機器人、基于永磁體的精密傳感器跟蹤系統等國際首創前沿技術[7]（見圖1）。獲獎項目將獲得獎金、國際前沿科技創新基金支持，并與創投機構簽訂投資意向協議。以上可見，一是前沿技術項目領域細分之繁密；二是即使項目通過了大賽的初步篩選，最終獲得的投資額度仍要根據創投機構實際盡職調查結果決定。

總之，科技金融不僅需要對未來產業進行宏觀識別，還需要對前沿技術進行高分辨率微觀理解、量化市場規模預估、市場化風險控制，并對項目給予商業化輔導。產業政策視角下的識別方法和結果，對于科技金融實踐而言仍比較籠統，不能支撐實際操作。僅僅因為是產業政策識別的熱點領域就貿然進入，可能給創投機構帶來巨大損失。例如，美國硅谷血液檢測公司熱若諾斯（Theranos）夸大其技術水平，聲稱僅用幾滴血就可以檢測240多項慢性病和癌癥指標，獲得風險投資的熱捧，估值曾經高達90億美元，最終公司創始人因欺詐獲罪；但耐人尋味的是，制藥巨頭輝瑞公司早在技術驗證階段，就與Theranos終止了合作伙伴關系，避開了這個大坑。

三、科技金融視角下的宏觀識別模型分析

（一）宏觀識別的意義

對產業技術進行宏觀識別，是指分析某項產業的核心技術是處于萌芽階段、成長階段還是成熟階段，從而確定其對應的支撐產業是屬于未來產業、新興產業還是成熟產業。宏觀識別意義在于掌握技術演進的周期，從而區分投融資決策是屬于傳統金融行為還是科技金融行為，同時合理選擇科技金融工具（見圖2）。其中，面向未來產業的投融資決策屬于科技金融行為；面向成熟產業的投融資決策屬于傳統金融行為；面向新興產業的投融資決策既有科技金融行為，也有傳統金融行為。

（二）宏觀識別模型

科技金融視角下的宏觀識別可以借用“S曲線”“技術成熟度曲線”等技術演進模型，這些模型工具對于做出科技金融決策具有重要幫助。下文將以“技術成熟度曲線”模型為例，對其在科技金融領域發揮的作用進行分析。

“技術成熟度曲線”又稱“炒作周期”，是指新技術、新概念在媒體上曝光度隨時間變化的曲線[8]，由高德納（Gartner）咨詢公司于1995年推出。該工具的特點是將市場期望值與技術進步周期結合起來分析，并劃分為5個階段：萌芽期、過熱期、低谷期、復蘇期、成熟期（以2022年技術成熟度曲線為例，見圖3）。

（1）萌芽期，前沿技術在實驗室取得初步成功，但尚未獲得產業化成功，隨著媒體大肆報道，題材開始炒作。此時適合種子資本、天使投資介入。（2）膨脹期，大量初創企業出現，大量投資涌入，技術的產業化進程加速，并迅速形成估值泡沫，適合風險投資介入，但要精準篩選。（3）低谷期，泡沫破滅，公眾關注度減弱，投資熱度迅速降低，由于技術已誕生第二代產品，企業估值較低，這是風險投資、耐心資本介入的最好時機。（4）復蘇期，技術產品繼續迭代，企業可以實現盈利，投資情況回暖，這是科技貸款挖掘潛在優質客戶的好時機。（5）成熟期，技術的產業化已非常成熟，企業競爭日益激烈，投資風險下降，已不能獲得高額回報了，此時投融資完全是傳統金融行為。

“炒作周期”曲線不僅有助于投資者理解技術產業化的演進周期、市場預期的熱度變化，還可以為科技金融工具的選擇提供參考。

四、科技金融視角下的微觀識別機制構建

（一）微觀識別缺乏通用模型

科技金融視角下的未來產業微觀識別，是指金融機構對前沿技術的具體理解與商業預期。與傳統金融對融資項目的微觀識別不同，科技金融對前沿技術項目的微觀識別缺乏通用分析模型。傳統金融主要基于財務數據指標，如凈利潤、現金流、固定資產等，對項目進行價值和風險識別。科技金融需對項目的技術資產價值進行識別，如技術可行性、領先性、替代性、專利保護、商業模式等，這使得金融機構缺乏專業投研能力。

盡管金融機構、相關部門也不斷嘗試建立通用識別模型，甚至搭建線上AI平臺，但是當前技術資產評價指標往往只是將傳統財務視角的指標和科技政策視角的研發指標簡單疊加。這種算法模型更適合描繪商業模式成熟的頭部科技企業（獨角獸、專精特新等企業），對初創科技企業的未來價值則無法準確評估，其篩選結果又回到“錦上添花”的傳統金融選擇，對于需要“雪中送炭”的初創科技企業仍無法識別。因此，設計反映技術資產未來商業價值的評價指標，創新模型算法，是當前評價模型亟待突破的核心難題。

（二）信息不對稱三維度

由于微觀上無通用識別模型，且前沿技術具有先進性、復雜性和不確定性的特點，金融機構和科創企業之間存在著巨大的信息不對稱，并極易導致逆向選擇。前文所述熱若諾斯技術欺詐騙局就是典型案例。

這種信息不對稱主要表現在三個維度：一是靜態數據的不對稱，二是知識理解能力的不對稱，三是動態數據的不對稱（見圖2）。

靜態數據主要包括：技術指標、產品性能、知識產權、創新者團隊情況等。針對靜態數據的不對稱問題，創投機構的傳統辦法是開展盡調來直接獲取數據；或者通過校友網絡、熟人關系來間接獲取數據、篩選項目。但是對于商業銀行和保險公司而言，前述方式成本過高。

知識理解能力是指對技術原理和應用場景的領悟。由于前沿技術的顛覆性、復雜性往往超出了普通大眾的認知，能夠看懂的投資者很少。即使創新者公布了全部技術資料，投資者也未必能夠理解其技術原理和應用方式，例如量子計算、量子通信等。知識理解能力不對稱，這是創投機構在面對前沿技術時遇到的新課題。針對知識理解能力的不對稱，創投機構可以通過“眾籌”方式來動員社會上的科研機構和科研團隊，并與他們深度合作。

動態數據主要包括：技術研發、產品開發的實時進展，初創企業的生產、銷售和管理的動態，創業團隊和外部環境的變化等。針對動態數據的不對稱，創投機構可以派代表參與初創企業管理，并與企業簽訂“對賭協議”，根據階段目標分期注入資本。如果創新者同意“對賭協議”，也表明其對技術抱有極大的信心。但此種方式管理成本很高，對于商業銀行和保險公司而言尤甚，并且忽略了科技園區、孵化器等載體的動態信息優勢。因此，有必要建立市場化信息共享與風險共擔機制，充分發揮科技園區、孵化器掌握企業動態信息的優勢。

在實踐中，由于創投機構開展盡調、借助校友或熟人網絡，設計對賭協議、參與企業管理已有比較成熟的模式，所以靜態數據和動態數據不對稱是可以解決的，但問題在于成本太高，需要市場化信息共享與風險共擔機制來化解。知識理解能力不對稱則是難點，需要設計創投機構和科創平臺跨界融合機制來破解。因此，下文將圍繞這兩項機制來嘗試設計與分析。

（三）科創平臺與創投機構跨界融合機制

科技金融視角下的未來產業微觀識別技術分別率要求高，意味著海量的技術識別需要海量的專業知識來支撐。然而，當前知識理解能力不對稱問題尤為突出，創投機構面臨巨大的知識理解壁壘。因此，必須創新機制，通過跨界融合來“眾籌”全社會的專業科研力量。

盡管從資本供給側來看，傳統創投機構缺乏前沿技術專業投研能力，但是從創新需求側來看，前沿技術的微觀理解力廣泛存在，尤其被各類科技創新平臺所擁有，如概念驗證中心、中試平臺、新型研發機構、各類實驗室、工程技術中心等。科技創新平臺擁有專業團隊和儀器設備，可以開展科技研發、技術服務和成果轉化等活動，具有細分領域的知識理解能力。中國科技創新體系建設經過幾十年的不懈努力，科技創新平臺的數量和實力已經極為可觀。截至2022年年底，在運行的國家重點實驗室533家[9]；全國新型研發機構數量共計2412家，從業人員總量達22.18萬人[10]。

充分動員創新平臺的專業知識理解能力，推動金融機構和創新平臺構建跨界融合機制，可以實現從微觀上識別技術原理，評估技術資產價值。跨界融合機制有兩種運作模式：一是由創新平臺主導，創新平臺聯合金融機構設立投資基金，為平臺開發項目提供配套資源；二是由創投機構主導，創投機構和科研機構合作設立概念驗證中心、中試平臺等，幫助創投機構識別技術、篩選項目、加速孵化。創投機構和科創平臺之間不斷融合，界限逐漸模糊，為打造新型投資銀行探索了方向。

在跨界融合上，概念驗證中心的模式近年來逐步興起，并在國內得到關注和探索。概念驗證中心既扮演天使投資人的角色，又為初創項目提供技術研發服務。如美國國立衛生研究院概念驗證中心，對初創項目全過程分階段賦能：初級階段，1年內資助5萬美元，驗證技術可行性以及商業拓展潛力；進階階段，資助20萬美元，周期2年以上，培育項目直至成功得到外部資本注資。最終目標是培育資本放大倍數30倍以上項目，即后續資本投入超過概念驗證中心投入的30倍[11]。

（四）市場化信息共享與風險共擔機制

動態數據不對稱問題對于商業銀行、保險公司而言，實際上是一個成本問題。商業銀行由于受到分業經營的限制，參與科技金融的主要形式是發放科技貸款，其利潤來源是利息差。保險公司提供科技保險，收取保費。兩者都從事金融批發業務，面對數量眾多、種類繁雜的各類客戶。但由于國家對中小企業融資的政策支持，要求商業銀行、保險公司執行低利率、低保費，因此，科技貸款、科技保險利潤非常有限。創投機構可以圍繞一個未來產業項目進行長時間、詳細的盡職調查，但商業銀行、保險公司等則很難支撐這樣的時間和經濟成本，特別是商業銀行的科技貸款，長期存在低收益、高風險的問題。

信息的不對稱導致高風險又缺乏高收益回報，而國家政策又要支持中小科技企業，對此，商業銀行必然會尋求政府幫助轉移風險。政府或是直接出資設立科技貸款風險資金池，直接為不良貸款提供風險補償；或是通過國資擔保公司、國資保險公司為科技貸款提供保證。但政府不是創新主體，無法解決微觀層面的信息不對稱，過多介入反而會使得風險分擔機制的市場化發育不足。

初創科技企業一般都會選擇孵化器或者科技園區作為創業起步的基地，極少有獨立于孵化載體之外的。這是因為創新生態圈對科技企業尤為重要，它能為企業提供潛在知識、資金、服務和團隊的支持，而科技園區、孵化器則是創新生態圈中的重要載體。很多科技園區、孵化器都具有技術背景，對入駐企業的技術水平、市場前景有理解能力，且與企業朝夕相處，能夠實時了解入駐企業動態，相對于商業銀行有明顯的信息優勢，這就為商業銀行、保險公司等破解科技企業動態數據不對稱難題提供了途徑。

動態數據共享可以通過風險共擔機制來實現利益捆綁。具體機制設計如下：商業銀行可將盡職調查委托于科技園區，由科技園區利用信息優勢來篩選企業，科技園區可向企業收取一定的擔保費；科技園區出資設立風險補償資金池，如果貸款發生壞賬，科技園區須分擔約定比例的損失。科技園區憑借對入駐企業的專業理解力和信息掌控力優勢來幫助商業銀行控制風險；商業銀行利用資金優勢來幫助科技園區放大融資能力、增加孵化收益。

五、結語

綜上所述，前沿技術中孕育著未來產業，未來產業是新質生產力的源泉；科技金融為前沿技術商業化和新質生產力形成提供流動性支持；未來產業識別需突破傳統政策導向的粗粒度分類，轉向技術資產價值的深度挖掘，通過機制創新實現科技與金融的深度耦合；宏觀層面，技術成熟度曲線可有效指導科技金融工具的動態選擇；微觀層面，整合科技創新平臺的專業技術能力與創投機構的資本運作經驗，建立“概念驗證—中試加速—資本對接”的全鏈條孵化模式，同時借助科技園區的信息優勢構建動態風險共擔體系，可顯著提升未來產業識別的精準度。

注釋：

1. 根據工信部《關于推動未來產業創新發展的實施意見》整理。

2. 根據第六屆中關村國際前沿科技創新大賽公開報道整理。

3. 資料來源于 Gartner，參考網址：https：//worldscience.cn/c/2022-11-26/640979.shtml。

參考文獻：

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[11] 朱悅.借鑒美國經驗高質量構建概念驗證中心的思考[J].科技中國，2023（6）：49-53.

Research on the Future-oriented Industries Identification from the Perspective of Technology Finance

Zhu Wei

（Wuhan Science and Technology Development Promotion Center， Hubei， Wuhan， 430023）

Abstract：[Research purpose] This study focuses on the identification of future-oriented industries from the perspective of technology finance， aiming to explore how to accurately identify the industrialization potential of cutting-edge technologies through technology finance approaches， thereby providing theoretical support and practical pathways for cultivating new quality productive forces. As key carriers of new quality productive forces， identifying future-oriented industries is of significant practical importance for optimizing the allocation of technological financial resources， controlling risks， and achieving excess returns. [Research method] A dual-dimensional analytical framework combining macro and micro perspectives is adopted. At the macro level， models such as technology maturity curve are used to analyze the interaction between technological evolution cycles and market expectations， distinguishing the application boundaries between traditional finance and technology finance， and proposing strategies for selecting technology finance instruments. At the micro level， targeting the challenges of valuing technological assets， a cross-border integration mechanism between science and technology innovation platforms and venture capital institutions is constructed， along with a market-oriented information sharing and risk-sharing mechanism to address information asymmetry. [Research conclusion] At the macro level， the technology maturity curve can effectively guide the dynamic selection of technology finance instruments. At the micro level， by integrating the professional technical capabilities of science and technology innovation platforms with the capital operation experience of venture capital institutions， while leveraging the information advantages of science and technology parks to build a dynamic risk-sharing system， the accuracy of future-oriented industries identification can be significantly improved. The study emphasizes that identifying future-oriented industries requires breaking through traditional policy-oriented coarse-grained classification， shifting towards in-depth exploration of technological asset value， and achieving deep integration of science and technology with finance through institutional innovation.

Keywords： technology finance; future-oriented industries; resolution; macro-level identification model; micro-level identification mechanism

作者簡介：朱巍，碩士，研究員，研究方向為科技戰略、科技金融等。