科技供应链金融模式下政府采购合同赋能中小企业融资的财政制度安排

科技供应链金融作为连接产业链上下游的重要金融工具,正在为科技型中小企业破解融资难题提供系统性解决方案。在政府采购规模持续扩大的背景下,政府采购合同作为优质信用资产,为供应链金融的底层资产构建提供了可靠支撑,而财政制度的配套安排则进一步放大了这一机制的政策效能。

一、政府采购合同作为供应链金融信用锚的制度逻辑

政府采购合同的核心价值在于其信用等级的确定性。政府作为采购方,其支付义务具有法定保障和财政预算支撑,违约风险极低。这一特征使得政府采购合同天然适合作为供应链金融的信用锚——科技型中小企业可以凭借与政府机构签订的采购合同,向金融机构获取融资,而金融机构则基于政府信用而非企业自身信用进行风险评估和定价。

在科技领域,这一机制的意义尤为突出。科技型中小企业普遍面临轻资产、缺乏抵押物的困境,但其与政府签订的科技服务采购合同、科研设备采购合同或信息化建设项目合同,却可以转化为可融资的信用资产。财政制度通过规范政府采购合同的签订、履约和支付流程,为供应链金融提供了标准化的底层资产。

二、财政制度安排对科技供应链金融的三重赋能

第一重赋能是风险分担。财政可以通过设立供应链金融风险补偿基金,为基于政府采购合同的融资提供风险兜底。当中小企业因履约问题导致违约时,风险补偿基金按约定比例代偿,降低金融机构的损失敞口。这种财政风险分担机制显著提升了金融机构参与科技供应链金融的积极性。

第二重赋能是成本补贴。财政贴息政策可以定向支持基于政府采购合同的科技供应链金融业务,对金融机构给予利差补贴,对中小企业给予融资成本补贴。双重补贴机制使得融资成本大幅下降,真正惠及科技型中小企业。

第三重赋能是平台支撑。财政资金支持建设政府采购供应链金融服务平台,实现采购合同备案、应收账款确权、融资申请、资金拨付的全流程数字化管理。平台化运作不仅降低了信息不对称,还提高了融资效率,使中小企业能够在中标后快速获得资金支持。

三、专项债与科技供应链金融的协同空间

专项债资金在科技基础设施领域的投入,为供应链金融提供了更丰富的应用场景。专项债支持的科技园区建设、信息化基础设施升级、科研平台搭建等项目,往往涉及大量科技型中小企业的参与。这些企业作为专项债项目的供应商或服务商,其应收账款可以直接对接供应链金融平台,实现专项债资金向产业链末端的精准传导。

同时,专项债项目本身的采购流程也可以嵌入供应链金融机制。专项债项目在招标阶段即可明确支持中标企业利用政府采购合同进行供应链融资,使专项债资金的使用效能从项目建设端延伸到产业链融资端,形成”专项债投资—政府采购—供应链融资—中小企业发展”的良性循环。

四、区域实践与制度优化方向

北京、上海、深圳等地已在政府采购供应链金融方面开展了积极探索。北京市通过政府采购合同融资平台,累计为科技型中小企业提供融资超过百亿元;上海市将政府采购合同融资纳入科技金融服务体系,与科技信贷风险补偿池联动运作;深圳市则探索将政府采购合同融资与专项债项目采购相结合,形成财政资金的链式放大效应。

未来制度优化的方向在于:一是扩大政府采购合同中面向科技型中小企业的预留比例,从源头增加优质融资资产供给;二是完善政府采购合同的标准化和电子化,提升金融机构的资产识别和风险评估效率;三是推动跨区域的政府采购供应链金融信息共享,打破地域壁垒,实现全国范围内的信用传导。

五、对专业服务业的启示

科技供应链金融的深化发展,为专业服务机构创造了广阔的市场空间。政府采购合同的合规性审查、供应链金融产品的风险评估、应收账款的审计验证等环节,都需要第三方专业机构的深度参与。四川业信集团等综合性专业服务机构应提前布局供应链金融咨询能力,在科技供应链金融生态中占据重要位置。

四川业信集团发展研究中心

高校院所科技成果转化的财政制度供给与专项债赋能中试平台建设

我国每年产生数十万项科技成果,但转化率长期徘徊在百分之十左右,远低于发达国家百分之四十至百分之五十的水平。大量科研成果沉睡在实验室和论文中,未能转化为现实生产力。这一”死亡之谷”现象的背后,既有科研评价体系重论文轻应用的制度惯性,也有财政资金在科技成果转化关键环节投入不足的结构性短板。财政政策如何精准发力,打通从实验室到产业化的最后一公里,是培育新质生产力的核心命题。

一、科技成果转化的财政制度供给缺口

科技成果从实验室走向市场,需要跨越概念验证、中试放大、工程化验证、产业化推广等多个阶段。每个阶段都面临不同的资金需求特征和风险属性。当前财政科技资金主要集中于基础研究和应用研究阶段,对概念验证和中试放大等”死亡之谷”环节的投入严重不足。据测算,财政资金在基础研究阶段的投入占比超过百分之六十,而概念验证和中试环节的财政支持占比不足百分之五。

这一结构性失衡导致大量具有产业化前景的科技成果在概念验证阶段因缺乏资金而夭折。概念验证是判断一项技术是否具备商业化可行性的关键步骤,需要投入数十万至数百万不等的资金进行原型开发、性能测试和市场调研。由于这一阶段风险极高、回报不确定,商业资本普遍不愿介入,财政资金的缺位直接导致大量成果”死在摇篮里”。

二、专项债赋能中试平台与概念验证中心建设

地方政府专项债券为科技成果转化基础设施建设提供了新的融资渠道。专项债资金可以用于建设公共中试平台、概念验证中心、技术转移机构等科技成果转化基础设施。与传统的财政直接投入不同,专项债通过项目收益自平衡机制,要求中试平台等基础设施具备一定的经营性收入能力,如中试服务费、技术许可费、孵化企业股权收益等。

实践中,多地已开始探索专项债支持科技成果转化基础设施的模式。例如,某省发行专项债十五亿元建设省级中试平台集群,平台通过提供中试服务收取费用,同时以”服务换股权”模式获得孵化企业的部分股权,形成可持续的运营模式。这种模式既发挥了专项债的融资功能,又通过市场化机制提高了财政资金的使用效率。

三、概念验证资金的财政投入机制创新

概念验证资金具有”小额、高频、高风险”的特征,传统的财政科研项目申报模式难以适应其需求。近年来,部分地区探索了概念验证资金的新机制。第一种是”后补助”模式,科研团队先行投入完成概念验证,财政根据验证结果给予事后补助。第二种是”赛马制”模式,对同一技术方向的多个概念验证项目同时给予小额资助,通过阶段性评估优胜劣汰。第三种是”拨投结合”模式,概念验证阶段给予无偿资助,验证成功后自动转为股权投资,财政分享成果转化收益。

这些机制创新的核心逻辑是降低概念验证的资金门槛,同时通过差异化机制设计控制财政风险。特别是”拨投结合”模式,将财政资金的无偿投入与股权回报相结合,既解决了概念验证阶段的资金缺口,又实现了财政资金的循环利用,具有显著的制度创新价值。

四、技术转移机构的财政培育与市场化运营

技术转移机构是连接科研端和产业端的关键纽带,但在我国发展严重滞后。目前全国高校设立的技术转移机构中,具备专业化运营能力的不足百分之二十。财政在技术转移机构培育方面可以从三个维度发力:一是直接资助技术转移机构的基础能力建设,包括技术评估、知识产权布局、商业化策划等专业人才队伍建设;二是通过政府购买服务的方式,为技术转移机构提供稳定的业务来源;三是设立技术转移风险补偿基金,对技术转移过程中产生的损失给予一定比例的补偿,降低技术转移机构的运营风险。

在市场化运营方面,技术转移机构应探索”基础服务+增值服务”的商业模式。基础服务如技术评估、知识产权代理等由政府购买服务覆盖成本,增值服务如技术孵化、产业对接、投融资服务等通过市场化收费实现盈利。这种模式既保证了技术转移机构的公益性职能,又激发了其市场化运营活力。

五、财政科技资金与产业基金的协同转化机制

科技成果转化不仅需要财政资金的支持,更需要产业资本的接力。财政科技资金应在成果转化的早期阶段发挥”种子”作用,通过设立概念验证基金、中试风险补偿基金等方式,降低科技成果的早期风险,吸引产业资本跟进。当科技成果进入产业化阶段时,政府引导基金和市场化产业基金应接力投入,形成”财政资金孵化—引导基金放大—产业资本规模化”的接力式投入机制。

在这一机制中,财政资金的角色应从”全程主导”转向”早期引导”。具体而言,财政资金聚焦概念验证和中试放大阶段,政府引导基金聚焦产业化初期阶段,市场化产业资本聚焦规模化扩张阶段。各阶段资金有机衔接,形成科技成果转化的完整资金链条。四川省拥有丰富的高校和科研院所资源,在电子信息、装备制造、生物医药等领域具备显著的科技成果转化优势,应充分运用专项债、财政科技资金、政府引导基金等政策工具,构建具有区域特色的科技成果转化财政支持体系。

科技成果转化的本质是将知识资本转化为产业资本。财政政策在这一过程中的核心使命不是替代市场,而是修复市场失灵、降低转化成本、引导社会资本进入。只有当财政资金精准滴灌到科技成果转化的关键节点,当专项债、概念验证基金、中试平台、技术转移机构形成有机协同,我国的科技成果转化效率才能实现质的飞跃,新质生产力的培育才能获得源源不断的动力源泉。

(本文作者系四川业信集团发展研究中心研究员)

高校院所科技成果转化的财政制度供给

专项债赋能中试平台与概念验证中心建设

科技金融耐心资本培育的财政制度供给与机制创新

2026年中央经济工作会议明确提出”发展新质生产力必须培育壮大耐心资本”,标志着耐心资本已从市场概念上升为国家战略层面的制度安排。在科技创新周期不断延长、关键核心技术攻关进入深水区的背景下,财政资金如何通过制度创新引导和培育耐心资本,已成为专项债投向优化、科技融资体系重构和地方财政转型的核心命题。

耐心资本的本质:跨越创新周期的时间价值

耐心资本的核心特征在于”长期性”和”风险容忍度”。与追求短期回报的投机性资金不同,耐心资本能够承受科技创新过程中的不确定性和阶段性亏损,陪伴科技企业从概念验证、中试放大到规模化量产的全生命周期。这种时间价值恰恰是财政资金最擅长的领域——财政资金的公共属性决定了其天然具备跨周期调节的能力。

然而,当前我国耐心资本的供给结构仍存在明显短板。政府引导基金虽然规模庞大,但多数存续期为”5+2″年,与硬科技项目7-10年的培育周期存在错配。保险资金、养老金等长期资金进入科技投资领域的比例仍然偏低,市场化耐心资本的培育亟需财政制度的系统性供给。

财政制度供给的四大路径

第一,政府引导基金的”长周期化”改革。2026年多省市开始试点存续期延长至”7+3″甚至”10+2″的超长期引导基金,财政部门通过延长基金存续期、放宽早期投资比例限制、设置容错机制等方式,引导基金管理人从”投快钱”转向”投长钱”。四川省在成渝地区双城经济圈科技引导基金中率先试点”滚动续期”机制,基金到期后可根据项目孵化进度自动续期,避免了因基金到期导致的被迫退出。

第二,税收优惠的”长期持有”导向。现行税收优惠政策多侧重于研发费用加计扣除等前端激励,对投资端的长期持有激励相对不足。建议对投资早期科技项目持有三年以上的机构,给予投资收益所得税减免;对S基金(二手份额基金)转让科技投资基金份额给予印花税优惠,通过税收杠杆引导资本形成”长期持有”的行为模式。

第三,专项债与耐心资本的协同配置。专项债资金传统上主要用于基础设施建设,但2026年专项债投向领域进一步向科技基础设施倾斜。值得关注的是,部分省份开始探索”专项债+引导基金”的协同模式,即专项债资金用于科技园区基础设施建设,改善科技企业的物理承载空间,同时引导基金对入驻企业进行股权投资,形成”债权+股权”的双轮驱动格局。

第四,财政风险分担机制的制度化。耐心资本不愿进入的根源在于科技项目的高风险性。财政部门通过设立科技投资风险补偿资金池,对投资机构因投资早期科技项目产生的损失给予一定比例的补偿,实质上是将部分风险从市场主体转移到公共财政。这种风险分担不是”兜底”,而是通过财政资金的杠杆效应,撬动数倍的社会资本进入科技投资领域。

保险资金与养老金的”科技化”配置

保险资金和养老金是我国最具潜力的耐心资本来源。截至2025年末,保险业总资产超过35万亿元,但投资于未上市科技企业的比例不足2%。监管部门正在研究放宽保险资金对科技型企业股权投资的比例限制,允许保险资金通过专项产品形式直接投资国家重大科技项目。

养老金的科技配置路径更为审慎。全国社保基金已通过FOF形式间接参与科技投资,但规模有限。未来可考虑在基本养老保险基金的投资组合中单列”科技创新”资产类别,设定不超过5%的配置上限,通过专业化运作实现养老金的保值增值与科技强国战略的双赢。

地方财政的实践探索与制度挑战

地方财政在培育耐心资本方面进行了多样化探索。深圳市设立百亿级”20+8″产业集群基金,采取”母基金+直投+FOF”三层架构,财政资金作为劣后级承担首损,吸引社会资本优先入场。合肥市通过”以投带引”模式,将地方国资平台转型为科技投资平台,通过投资京东方、长鑫存储等项目实现了产业与资本的双赢。

但制度挑战依然突出。一是考核机制错配,地方政府任期制与科技投资长周期之间存在天然矛盾,”新官不理旧账”现象在科技投资领域尤为突出。二是专业能力不足,部分地方财政部门和引导基金管理机构缺乏科技投资的专业判断能力,导致”不敢投、不会投”。三是退出渠道不畅,S基金市场尚处萌芽阶段,科技投资基金的份额转让流动性不足,影响了耐心资本的循环效率。

制度优化的方向

培育耐心资本需要财政制度的系统性重构。在考核机制上,应建立”跨周期”评价体系,对科技引导基金实施”整个存续期”的综合考核,弱化年度收益考核,允许阶段性亏损。在能力建设上,财政部门应加强科技投资专业人才培养,建立科技专家与投资专家相结合的决策机制。在市场生态上,应大力发展S基金市场,推动区域性股权市场与科创板、创业板的多层次对接,形成耐心资本”募投管退”的完整闭环。

对于四川业信集团等综合性服务机构而言,耐心资本培育催生了政府引导基金咨询、科技项目评估、投后管理等新兴业务需求。深刻理解财政制度演进逻辑,提前布局耐心资本服务赛道,将在科技金融生态重构中获得战略性先机。

——四川业信集团发展研究中心

科技金融耐心资本培育的财政制度设计与长期投资激励机制

耐心资本是支撑科技创新的核心金融要素。在当前全球科技竞争加剧、关键核心技术攻关进入深水区的背景下,如何通过财政制度设计培育壮大耐心资本,引导长期资金投向科技创新领域,已成为各级政府和金融监管部门面临的重要课题。

一、耐心资本的内涵特征与财政制度逻辑

耐心资本的核心特征在于其投资周期长、风险容忍度高、不以短期收益为唯一目标。与传统风险投资追求三至五年的退出回报不同,耐心资本的投资周期往往跨越八至十年甚至更长,这与基础研究和关键核心技术攻关的规律高度契合。

财政制度在培育耐心资本中的核心逻辑在于:通过财政资金的引导和增信功能,降低长期投资的风险溢价,弥补市场在长期资本供给上的不足。财政资金的”耐心”属性使其天然适合作为耐心资本的锚定力量,通过制度化的财政安排,可以有效引导社会资本形成稳定的长期投资预期。

二、财政引导基金耐心资本化的制度路径

政府引导基金是培育耐心资本的重要载体。当前各地政府引导基金规模已突破十万亿元,但真正具备”耐心”特征的基金占比仍然偏低。制度优化的关键在于延长基金存续期、优化考核机制和完善退出安排。

在存续期方面,建议将政府引导基金的标准存续期从目前的五至七年延长至八至十年,对投向基础研究和前沿技术的子基金可进一步延长至十二年以上。在考核机制方面,应建立以长期产业效果为导向的评价体系,摒弃短期财务回报的单一考核标准,引入技术突破、产业链安全、人才培养等多元化指标。

在退出安排方面,可探索财政出资份额的让利退出机制,即基金达到约定收益后,财政出资部分以本金加合理利息的方式退出,将超额收益让渡给社会资本,以此激励社会资本做长做久。

三、税收优惠制度对长期投资的激励效应

税收制度是引导资本耐心的重要政策工具。国际经验表明,差异化的资本利得税税率可以有效鼓励长期投资。建议我国探索建立与持有期限挂钩的税收优惠制度,对持有科技企业股权超过五年的投资者给予资本利得税减免,持有超过八年的给予全额免税。

同时,应完善创业投资企业的税收抵扣政策,将现行的按投资额一定比例抵扣应纳税所得额的优惠,扩大覆盖范围并提高抵扣比例,特别对投向基础研究、卡脖子技术攻关的长期投资给予更高力度的税收支持。

四、财政风险补偿机制的耐心资本赋能

建立财政风险补偿机制是降低耐心资本投资风险的重要手段。建议构建多层次的风险分担体系:第一层次由财政资金设立风险补偿池,对投资早期科技企业的机构给予一定比例的投资损失补偿;第二层次引入科技保险产品,由财政给予保费补贴;第三层次建立政府性融资担保体系,为长期投资提供信用增级。

风险补偿机制的关键在于精准定位和可持续运营。补偿对象应聚焦投资早期、小型科技企业的机构,补偿比例应与投资期限挂钩,投资期限越长补偿比例越高。同时应建立风险补偿的动态调整机制,根据宏观经济周期和科技产业发展阶段灵活调整补偿力度。

五、财政制度创新的未来方向

培育耐心资本需要财政制度在多个维度持续创新。一是推动财政科技资金从”拨款制”向”基金制”转型,通过市场化运作提高资金使用效率和长期回报能力。二是探索发行科技创新长期国债,为耐心资本提供稳定的长期资金供给。三是建立跨周期的财政科技投入机制,避免经济波动对科技投资的冲击。四是推动国有资本经营预算与科技金融政策协同,发挥国有资本的耐心资本引领作用。

耐心资本的培育是一项系统工程,需要财政政策、货币政策、产业政策的协同发力。只有通过制度化的财政安排,才能真正形成长期资本愿意投、敢于投、投得久的良性生态,为科技自立自强提供坚实的金融支撑。

本文作者:四川业信集团发展研究中心,聚焦财政政策、科技金融与专项债融资领域研究。

科技金融综合改革试点深化与财政制度配套创新从区域试验到全国推广

封面

2026年是中国科技金融综合改革试点进入深化阶段的关键之年。自2020年国务院批准在北京中关村、上海张江、粤港澳大湾区等区域开展首批科技金融综合改革试点以来,这一制度创新已从局部探索走向系统性推广。2026年新增的成都天府新区、武汉东湖、西安高新区等试点区域,标志着科技金融改革正在从东部沿海向中西部纵深推进。在这一进程中,财政制度的配套创新成为决定试点成效的核心变量。

一、科技金融综合改革试点的制度演进逻辑

科技金融综合改革试点的本质,是在特定区域内打破科技政策与金融政策的制度壁垒,通过财政资金的杠杆效应撬动金融资源的系统性配置。试点区域享有更大的政策自主权,可以在财政补贴方式、风险补偿机制、税收优惠政策、政府引导基金运作等方面进行制度创新,形成可复制、可推广的经验。

从试点六年的演进路径来看,改革逻辑经历了三个阶段:第一阶段(2020-2022年)以”政策叠加”为主,将既有财政和金融工具在试点区域内集中投放;第二阶段(2022-2024年)转向”机制创新”,探索财政资金与金融资本的深度耦合模式;第三阶段(2024年至今)进入”系统集成”阶段,强调财政制度、金融制度、科技制度和产业制度的协同改革。

这一演进逻辑的背后,是对科技金融本质认识的不断深化。早期的试点更多关注”钱怎么给”,即通过财政补贴和税收优惠降低科技企业的融资成本;中期关注”风险怎么分”,即通过风险补偿基金和担保机制分担金融机构的风险;当前则关注”生态怎么建”,即通过制度集成打造一个涵盖资金供给、风险分担、市场培育、人才支撑的完整科技金融生态系统。

二、财政制度配套创新的核心维度

在科技金融综合改革试点中,财政制度的配套创新主要体现在四个维度。

第一个维度是财政科技投入的结构性调整。试点区域被允许突破传统的财政支出分类框架,将原本分散在科技、工信、发改、财政等部门的支持资金进行整合,形成”科技金融专项资金池”。北京市中关村示范区2026年将涉及科技创新的23项财政资金整合为8个专项资金类别,资金统筹使用效率提升约40%。这种结构性调整的核心在于打破部门利益壁垒,实现财政资金的精准滴灌。

第二个维度是风险分担机制的制度创新。试点区域探索建立了多层次的风险分担体系:财政资金作为劣后级承担首要损失,金融机构作为优先级获得优先受偿,社会资本作为中间级获取风险溢价。武汉市东湖高新区2026年设立的科技信贷风险补偿资金池规模达50亿元,采用”政银担”三方分担模式(财政承担40%、银行承担30%、担保公司承担30%),带动银行科技信贷投放超过500亿元,杠杆倍数达到10倍。

第三个维度是税收优惠政策的精准化设计。传统税收优惠政策(如研发费用加计扣除)具有普惠性特征,但试点区域被允许针对特定技术领域、特定发展阶段的企业设计差异化的税收优惠方案。深圳市对从事人工智能、量子计算等前沿领域的企业,将研发费用加计扣除比例从100%提升至150%;对初创期科技企业的天使投资所得,实行三年内免征个人所得税的优惠政策。这种精准化设计的优势在于,可以将有限的税收优惠资源集中投向最需要支持的领域和环节。

第四个维度是政府采购制度的创新应用。试点区域在政府采购中享有更大的灵活性,可以通过首购订购、定向采购、价格评审优惠等方式,为本地科技企业提供稳定的市场需求。成都市天府新区2026年在政府采购中设置了15%的科技产品预留份额,并对本地创新产品给予最高10%的价格评审优惠,有效拉动了本地科技企业的市场拓展。

三、中西部试点区域的差异化探索

与东部沿海地区相比,中西部试点区域在资源禀赋、产业基础和金融生态方面存在明显差异,这决定了其财政制度配套创新必须走差异化路径。

成都天府新区的探索重点在于”财政+产业”的深度融合。依托四川在电子信息、装备制造、生物医药等领域的产业优势,天府新区将科技金融改革与产业链建设紧密结合,通过财政资金的产业导向性投放,引导金融资本流向重点产业链的关键环节。2026年天府新区设立了总规模100亿元的科技产业引导基金,重点投向集成电路设计、创新药物研发、航空航天配套等产业链薄弱环节。

武汉东湖高新区的探索重点在于”财政+科教”的协同联动。依托武汉大学、华中科技大学等科教资源,东湖高新区通过财政资金建设了一批概念验证中心和中试基地,填补了科研成果从实验室到产业化之间的”死亡之谷”。2026年东湖高新区财政投入15亿元建设了8个概念验证中心,已支持120个科研项目完成概念验证,其中35个项目成功获得市场化融资。

西安高新区的探索重点在于”财政+军工”的军民融合。依托陕西丰富的军工科研资源,西安高新区通过财政资金设立了军民科技融合专项基金,支持军工技术向民用领域转化。2026年该基金规模达30亿元,已支持20个军民融合项目完成技术转化,涉及航空航天、新材料、高端装备等领域。

四、制度推广的挑战与应对

科技金融综合改革试点从区域试验走向全国推广,面临的核心挑战在于制度适配性。试点区域的政策创新往往依赖于特定的资源禀赋、制度环境和治理能力,这些条件在全国范围内并不均等。如果简单照搬试点经验,可能导致”水土不服”。

应对这一挑战,财政部提出了”分类指导、梯度推进”的推广策略。对于东部发达地区,重点是推广系统集成型的制度创新,推动科技金融从单点突破向系统优化转变;对于中西部地区,重点是推广基础框架型的制度安排,先建立风险补偿、财政补贴、税收优惠等基本制度,再逐步向深层次改革延伸。

另一个挑战是财政可持续性。科技金融改革需要持续的财政投入作为支撑,但在地方财政压力加大的背景下,如何平衡短期投入和长期收益成为关键问题。解决方案在于建立财政投入的绩效评估机制,将资金分配与改革成效挂钩,实现”以效定支”的动态调整。

五、展望:财政制度配套创新的方向

科技金融综合改革试点的深化,对财政制度配套创新提出了更高要求。未来需要在三个方向持续发力:一是建立跨区域的科技金融协调机制,避免试点区域之间的恶性竞争和资源浪费;二是完善财政科技资金的退出机制,在市场化条件成熟时适时退出,让市场机制发挥主导作用;三是加强科技金融基础设施建设,包括科技信用信息平台、知识产权交易平台、科技金融数据共享平台等,为财政制度的有效运行提供基础设施支撑。

当科技金融改革从区域试验走向全国推广,财政制度的配套创新将不再是试点区域的”特权”,而是各地推动科技创新的”标配”。这场制度变革的深层意义在于,它正在重塑中国政府、市场和科技三者之间的关系——从政府的单向支持转向多元主体的协同共治,从行政主导的资源配置转向市场机制的基础性作用。

这或许才是科技金融综合改革试点最有价值的制度遗产。

四川业信集团发展研究中心

配图1