“‘风险’因素让金融与科技创新产生了天然联系。”中国社会科学院金融研究所所长、国家金融与发展实验室主任张晓晶认为，风险定价与风险配置是金融最基本也是最重要的功能，而科技创新面临的最大问题就是如何应对创新的风险及不确定性。

近年来，金融资源向科创领域不断倾斜，从数据可见一斑。

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央行数据显示，我国科技型企业贷款保持较快增长，截至今年6月末，全国“专精特新”中小企业贷款余额为2.72万亿元，较上年同期增加4598亿元，增长速度为20.4%；科技型中小企业贷款余额2.36万亿元，较上年同期增加4727亿元，增速为25.1%。

但金融从来都不是独立产生的，而是与产业发展、科技进步息息相关。特别是科技革命背景下的金融发展与产业变革更加生动直观地体现了金融、产业、科技三者之间的关系，可以说，历次工业革命与金融支持密不可分。

“以18世纪的现代商业银行、19世纪后期的现代投资银行和20世纪中后期的创业投资体系为特征的三次金融革命，分别是人类三次工业革命的重要推动力量。”中国人民银行原副行长、南开大学校长陈雨露在刊文探讨工业革命、金融革命与系统性风险治理间的关系时指出，在工业革命演进过程中，先进技术创新应用、经济结构转变和社会环境变迁，推动了金融业演进发展和升级；反过来，资本的快速积累和有效融通对科技进步转化为工业革命不可或缺。

张晓晶进一步解释道，一方面金融渗透到技术变革生命周期的各个阶段；另一方面，金融组织的演进是技术变革的重要驱动力，出现所谓“工业革命不得不等待金融革命”的现象。

如今，面对数字化、网络化、智能化加速发展的新一轮工业革命，他表示，一方面要正确对待资本的快速涌入，积极引导资本流向回报周期较长的基础性、关键性领域，利用金融杠杆推动实体经济“脱胎换骨”；另一方面，由于数字技术的发展也驱动着金融技术的迭代和金融组织的演进，为应对新一轮金融革命所带来的“时代之题”，需要加快完善监管和治理。

“在科创金融越来越受到重视、在金融活水浇灌科技热土被赋予更多期待时，对金融支持科技创新需要有一些冷思考。”张晓晶就如何进一步完善我国金融支持科技创新体系，提出了五点建议。

第一，避免脱实向虚，促进科技—产业—金融良性循环。

避免脱实向虚，就要以降低金融相关成本为抓手，支持实体经济、科技产业高质量发展。同时，管好货币总闸门，防止宏观杠杆率持续快速攀升。张晓晶特别提醒，各地方发展不宜将金融业自身的扩张当作“政绩”、以金融业增加值占比不断提高为荣，不搞超越发展阶段的金融化，而是要加强现代金融监管，防止金融自我循环，出现过度金融化。

第二，发挥民营企业在承担风险与科技创新方面的先天优势。

央行测算显示，目前在金融体系中，国有金融资产占比约为90%，国有控股金融机构占比约为55%，体现出中国金融体系以国有为主导的鲜明特征；而在实体经济中，民营经济贡献了五成以上的税收、六成以上的GDP、七成以上的技术创新成果、八成以上的城镇劳动力和九成以上的企业数量。

“在承担风险和失败方面，民营企业以及社会资本有着先天优势，而国有企业与国有资本在这方面可能存在先天不足。”张晓晶认为，这就要改变当前以国有占主导的金融体系对于以民营占主导的实体经济的融资供给相对不足的局面，“央行也提出，要努力做到金融对民营企业的支持与民营企业对经济社会发展的贡献相适应”。

第三，完善我国金融体系的风险定价与风险配置功能。

“风险定价及风险配置是金融最基本也是最重要的功能”，但张晓晶发现，由于隐性担保等原因，导致一些部门获得了大量的信贷资金，但却未能承担相应的风险，让风险定价功能缺失、风险配置功能障碍，“成为我国金融体系的‘阿喀琉斯之踵’，也成为金融对科技创新支持不足的一个重要原因”。

因此，继续推进金融领域的市场化改革，破除隐性担保和兜底幻觉，完善金融在风险定价和风险配置中的决定性作用，是金融支持科技创新的制度保障。

第四，金融支持科技创新需要遵循金融规律。

“把经济发展的着力点放在实体经济上，并不意味着可以不要金融，或者金融处在一个完全附属的地位。”在张晓晶看来，科技创新面临一系列风险，这个时候更要发挥金融体系在应对风险，特别是优化风险配置中的关键作用；不能因为怕出现投资泡沫，就把金融的手脚捆绑住。

他举了个例子，比如某科创项目需要100万元融资，现实中可能因为担心项目风险太大，没有人愿意投资，也可能太多人看好而出现投资泡沫。在他看来，金融围绕实体经济的这些波动都是正常的。“金融功能的发挥正是在波动中实现的，正如价格机制的作用也是价格围绕价值波动来实现是一样的。”

张晓晶坦言，在科技创新中要跨越“死亡之谷”，一定会有资本要“牺牲”，这是风险投资的代价，“绝不允许泡沫出现以及不能容忍付出投资代价之后获得的高利润，都是不符合金融发展规律的。”

第五，防止技术发展屈从于金融法则。

“技术发展完全由市场或金融法则决定，可能会偏离社会最优目标。”张晓晶表示，这就像大量投资追逐后期治疗药物的研发，而不是前期预防性药物的研发；或是人工智能技术更多面向替代工人，而不是赋能或辅助工人。