科技金融——中国创新金融的实践

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期权匿名问答   2024-3-23 20:56   559   0
曾刚国家金融与发展实验室副主任

杨川上海新诤信科技投行创始合伙人
本文长度11374字,建议阅读时间40分钟[color=rgba(0, 0, 0, 0.5)]科技金融是人类进入技术进步加速时代,传统金融与科技创新融合的新趋势。这个趋势遇到了三大难题:“相容性难题”“流动性难题”和“收益率波动难题”。其中,美国只解决了“流动性难题”,而中国三个难题都没有得到很好的解决。本文从科技金融的定义,理论基础框架,到实践的瓶颈问题,进行了系统的分析和探索,期望能够为中国科技金融的实践者提供一些有益的帮助。[color=rgba(0, 0, 0, 0.5)]


01
科技金融与传统金融的区分
(一)
科技概念科技金融中的科技是一个很丰富的概念。科技一词包含了两个内容:科技创新+科技创业。科技一词又包含了两个内容:科学+技术(Science and Technology)。简单地说,科学是原理发现,技术是方法实现。但科学≠技术。那种认为卡脖子技术是因为中国科学落后所致的观点是误区。世界上很多先进的技术并不是建立在科学理论的突破上,大量先进技术都是长期经验积累与不断局部创新、小步迭代升级所致,比如,航空发动机和光刻机等。把科学摆在技术之前,甚至之上,会让很多人误以为卡脖子技术需要科学家来解决,大学和科研机构是创新的主体与源头,国家要加大对这些部门的投入。
推动技术进步的领头羊是企业,主要是行业的领军企业以及细分领域的龙头企业。苹果、谷歌、英伟达和SpaceX的领先技术与人工智能的大语言模型GPT,视频生成模型Sora,以及未来更加广泛应用的人工通用智能AGI,都是企业研发出来的。大学与科研机构不是创新驱动的核心,他们要为企业服务,而不能以科学的名义成为高高在上的象牙塔。大学和科研机构可以在前沿技术的基础研究和跨学科融合等领域发挥出企业所不具备的优势,但所有应用研究都应被需求牵引,由市场主导。这就产生了科技创业这个重要的经济行为。
科技创业时代就是研发人走出象牙塔,走向市场的“新大航海”时代。如果说科技创新是船的话,商品市场与资本市场就是大海。
简而言之,科技是从应用基础研究,前沿技术探索,到发明与创新的商业化的全过程,是从研发端到市场端的企业行为与创业活动。因此,科技事业单靠科学家和研发人员实现不了,还需要依靠创业者的企业家精神、风险投资人的冒险精神,以及鼓励风险投资的科技金融市场。
(二)
金融创新多数人印象中的金融创新,是2008年金融危机的肇事者——华尔街那些金融工程师们发明的金融衍生品。科技金融也是金融创新,但两种金融创新的最大不同是,华尔街的金融创新是让风险“凭空消失”,而科技金融是让价值“无中生有”。那些金融衍生品并未让风险消失,只是转嫁了风险。而今天世界上最高市值的科技公司,如谷歌、微软和苹果,都是被风险投资“从无到有孕育出来的。
如果说,传统金融是基于财务历史数据的商业信用创造,科技金融则是基于科技成果的商业价值和持续创新能力预期的科技信用创造。二者的区别也界定了传统金融与科技金融的边界:凡是能够通过财务数据判断价值的资产,都可以归类于传统金融;凡是需要以科技成果的创新属性(比如,领先性、技术壁垒、技术迭代周期等)、持续研发能力,以及创新保护能力(知识产权体系)来判断价值的资产(我们称之为“技术资产”),都可以归类为科技金融。比如,现在投资谷歌的股票和大疆的股权就是传统的金融投资行为,而能在1996年谷歌创业初期和2007年大疆创业初期对他们进行投资就是科技金融的投资行为。
科技金融与传统金融最大的不同就是,传统金融存在经济要素投入的“边际效用递减”规律;而科技金融打破了这个规律,产生了边际效用递增的新规律。这个边际效用递增规律可以通过二战后技术进步推动的世界经济发展史来观察到。近百年来,尤其近三十年来,人类经济和财富的爆炸性增长,其根本原因既不是奥地利学派或新古典主义学派,也不是凯恩斯学派的经济模式所致,而是科技进步推动所致。市场自发秩序存在了数千年,在工业革命之前产生不了今天的物质丰富与经济繁荣。今天金融市场的跨国流动性以及证券资产成为主要财富形式,也是拜科技进步所赐。没有科技进步,金融可能还停留在佛罗伦萨和威尼斯地区的高利贷阶段,或是宋朝交子和山西票号的阶段。

02
科技金融的底层架构
今天国家推动的科技金融,显然不只是科创企业IPO上市的过程,而是要从根本上实现“金融服务科技”的国家战略。如果仅仅是企业上市,那依然还是传统金融模式。
金融服务科技,首先要建立科技金融的底层架构,这个架构可以实现科技信用的创造、流动与经济内生动力的产生。科技信用产品主要有三种:
1、科创企业的股权。
2、科创企业的债权。
3、以知识产权为收益主体的资产证券化产品。
知识产权证券化是针对可以交易或者可做技术许可的高价值知识产权所组成资产包的证券化,由于这是脱离创新和创业主体的知识产权收益权的证券化,其市场空间十分狭小,并非科技金融的主要方向。
科技金融的主要方向是要构建可以大规模培育创新能力与创业能力的早期企业股权和债权市场。我们把早期科创企业的股权与债权称之为“技术资本”。如下图蓝色虚线框中的部分:

技术资本是从应用基础研发,到产业化前阶段的全部投资,其中包括国家对基础应用领域的市场化投资(比如财政拨款的市场化转型)——国家技术资本,企业的研发投入——企业技术资本,以及科技风险投资——市场技术资本。发展科技金融的核心则是建立发达的技术资本市场。
尽管科技科技金融概念是中国人的创造,但科技金融的实践从美国风险投资市场的兴起就开始了。自上世纪四十年代的美国研发公司(American Research and Development Corporation,ARD)开始,到硅谷的兴盛,形成了以投资初创企业为主的全球性风投市场,这个市场就是“硅谷(企业端)+大学(研发端)+风投(资本端)+纳斯达克(市场端)”模式,其中,纳斯达克市场为风险投资提供了流动性的出海口,因此形成了美国的科技金融“大江大河”的生态。
美国科技金融市场的高流动性,靠的不仅仅是科创企业的IPO,而是大量上市企业对科创企业的并购(我们称之为技术资产并购)。也就是说,美国科技金融的繁荣,离不开上市公司对优质技术资产的大量并购。上市公司是最天然的孵化器和加速器,技术资产投资与并购市场的活跃,才能提升科创企业股权的流动性,带来科技金融的繁荣。
有趣的是,美国华尔街的金融创新,似乎止步于2008年那些导致科技金融危机的金融衍生品的“创新”上了。除了纳斯达克等市场为风险投资提供上市与并购的流动性外,迄今为止,华尔街并没有在金融服务科技发明有什么创新。硅谷银行的倒闭,也是一个在金融服务科技上失败的案例。其失败的根本原因在于没有建立起一个成熟且可以完全市场化放大的科技信用贷款模式。

03
科技金融的难题和窘境
人类正在进入技术进步加速时代,全球科技竞争最终也会体现在金融服务科技的科技金融竞争上。发展科技金融首先要解决以下三大难题:
1、流动性难题。近半个世纪来,从美国兴起的风险投资市场已成为金融市场的前端,这个前端市场的流动性决定了科技金融能否兴起,并成为创新金融未来的发展方向,因此,发展科技金融首先要解决早期科创企业股权的流动性问题。
2、相容性难题。科技投资的高风险及收益率的波动性,与货币金融市场低风险与收益率的稳定性之间存在天然的冲突,需要设计能够将二者融合的金融工具。
3、收益率波动难题。由于科技投资的收益波动表现出的风险特征,导致大量闲置社会资本不敢进入科技投资领域,因此需要设计降低收益率波动的金融工具。
美国的科技金融市场解决了流动性难题,但相容性难题与收益率波动难题并未得到解决。
科技创业与风险投资是迄今为止最具风险的经济活动,其风险远高于大航海和古丝绸之路时期的跨洲贸易。
根据Correlation Ventures近10年的统计,小于1倍回报的投资项目,占总投资额的37%,1-3倍回报的项目占总投资额的43%。3倍以上的项目占20%,其中,20倍以上超额回报项目仅占1%。如果从项目数量上来看,小于1倍回报率的项目不到高达48%。

总结风险投资有三大特点:
1、高风险——高失败率。
2、高回报——成功项目的高回报率。
3、低流动性——早期科创企业的股权流动性非常低。
这“两高一低”的三大特点产生了科技金融的三大难题;而除了这三大难题,风险投资市场还面临着“看不懂、难估值、退不出”的投资窘境。
我们最常看到的一个现象就是“雪炭无人送,锦上花叠花”。在早期研发到产品化阶段,因风险太大,市场资本望“风”而逃。而一旦经历九死一生到了成长期,市场资本又会蜂拥而至,导致这些企业估值泡沫化。很多公司在上市后账上的大量资金用不出去,只好去做理财或与主业无关的投资。而那些在烧钱阶段最需要金的早期企业则处于营养不良的境地。这就是科技投资的窘境。
如果按照金融市场的划分,靠近货币市场端的银行、保险等机构都是传统金融模式下的服务机构,硅谷银行的教训告诉我们,如果不探索新模式和新方法去解决相容性难题,科技金融很难以市场化的形式在商业银行大范围开展起来。
即便是靠近股权端的证券市场也很难直接服务科技。科创板迄今为止还只是一个“科技孤岛”,大部分投资科创企业的股权资本只有通过IPO一条路才能退出,一旦IPO无望,这些投资就很难退出。而一个企业从初创到IPO要经历8-10年甚至更长的历程,这对很多投资机构来讲,也是“不可能的使命”。

04
科技金融之流动性难题
近两年来,国内很多地方政府都设立了投早、投小和投0-1阶段的引导基金,但真实的现状仍然是“大军云集、望风止步”,这个“风”就是风险的“风”。投早的主要风险是投后难以退出的问题。中国风险投资市场规模小、流动性差,是科技金融市场难以繁荣的瓶颈,因此,早期科创企业股权流动性提升应该是科技金融探索的主要方向。
早期科创企业股权流动性解决方案的要点是解决“科创板孤岛”(即对科创板对早期科创企业无力相助)和“风险投资内湖”(股权流动性差,投资难以退出)的问题。
解决这个难题的思路,是构建以科创板为核心的大技术资本市场(Grand TechCapital Market, GTM)。所谓大技术资本市场,就是覆盖从初创(Startup)到IPO上市,再到上市企业对早期科创企业并购的投资孵化与赋能加速模式,形成一个兼具纵向流动性(由低到高升级转板的路径)与横向流动性(不同市场间直接并购的路径)的“阶梯型全周期技术资本市场”。

如图所示,科创板就是GIM的核心市场。它起到承上启下,纵横流动的枢纽市场作用。
从大技术资本市场(GTM)角度来看,北交所、上交所和深交所似乎都是自成体系的孤岛,相互之间缺少功能性互补与结构差异化的设计。因此,就无法形成中国特色的硅谷创新模式。
构建大技术资本市场(GTM),可以形成纵向与横向的流动性,从而拓展各阶段科创企业股权的流动性,解决“科创板孤岛”和“IPO窄路”,以及投早退不出的问题。各地方政府设立投早引导基金已经面临投早“看不懂、难估值、退不出”等问题,其中,“看不懂”和“难估值”问题可以通过专业机构如科技投行来解决,而退出方式只有长周期陪伴企业成长到 IPO上市这一条路,在此期间只能等待其他资本接力才能退出。长周期的等待将大大减少社会资本投资早期科技项目的热情。
GTM模式可以形成从技术资产交易市场(深交所科交中心等)到三大交易所各大资本市场间的流动性。流动性有两种方式,一种是升级方式,另一种是并购方式。升级方式需要设计从资产交易所的精选层升级至北交所或科创板OTC市场,以及从北交所或OTC市场升级转板至科创板的机制。
升级方式应逐步代替弊端横生的“注册审核制”。前者可以尽早进入信息披露的市场视野,在市场关注下,一个企业从早期开始就规范成长,其发展历程一目了然,不会出现后者一次性审核过关,导致不良企业侥幸过关,或者优秀企业没准备好而丧失了IPO上市机会。
GTM模式的建设,需要监管当局和交易所出台支持并购流动的“两高一低”政策,“一高”是并购资产的质量,即聚焦重要领域进口替代的关键技术,新赛道处于国际领先的前沿技术或颠覆性技术。“二高”是作为并购主体的上市公司质量要高,比如,连续三年盈利,经营性现金流充裕。“一低”是科创企业的技术成熟度可以最低于TRL5级(完成试验验证阶段)。GTM可以充分发挥上市公司天然孵化器作用,实现资本市场支持科技的巨大功能。
技术资产并购市场的活跃,将会对中国科技金融的繁荣发挥出不亚于科创板的作用。其与科创板之间将会形成价值互补和功能增益的机制,从而使得中国的技术资本市场从封闭的内陆湖,变成为流动的大江大河。
从国家战略角度,以科创板为核心的GTM应该成为应对外部压力和挑战,实现创新驱动发展战略升级的资本动力引擎。在发现和孵化早期关键技术科的创新资源,尤其是在吸引全球研发端资源方面,GTM将会发挥出科创板的核心牵引与推动的作用。

05
科技金融之相容性难题
(一)
硅谷银行倒闭的原因硅谷银行的失败,是货币金融市场与科技融合的失败。其失败的教训很值得国内正在兴起的科技信用贷款去借鉴。我们把硅谷银行倒闭的原因分析为两类:
1.主流分析
比如外部原因是美联储加息、内部原因是购买资产的期限错配,以及储户单一,等等。
2.另类分析
资产安全的定义错误——高等级债券的偿付安全性并不等于其价格波动的安全性。这类资产一旦出现价格下跌,就会表现为银行财务上的亏损以及评级的下降,引发储户的恐慌。
机构属性的定位不清——与投资机构不同,银行的资本端流动性很高,一有风吹草动,储户会纷纷撤离,造成流动性危机。
主业不佳的规模扩张——资本规模扩张,但半数现金贷不出去,是缺少客户么?
我们透过硅谷银行主业不佳的分析,发现随着其资本扩张而主营业务却无法同步扩张。因为贷款只能给那些条件非常苛刻的“安全客户”,而这样的客户数量十分有限。
因此,硅谷银行失败的根本原因就是没有解决科技金融之相容性的难题。即,商业银行的低风险和低收益率与风险投资的高风险和成功项目的高收益率不能相容。商业银行只能获得法定的贷款利率而不能接受风险投资的超额回报,同时,风险投资可以接受高失败率,商业银行却不能接受高失败率造成的贷款坏账。
商业银行的普通债权信用因为有资产抵押或者第三方担保,加上贷款企业有较为明确的收入可以保障本息支付,其安全性相比早期科创企业的股权信用,要高很多。正因为如此,商业银行的贷款利率,在低风险水平下,会形成市场化的较低收益率——贷款利率。能比其更低的收益率就是国债了。
对于大部分轻资产的科创企业来讲,因为缺少抵押物和第三方担保,科技贷比普通贷款更依赖其信用的保障。然而,初创企业的历史短暂,且技术尚处于研发阶段,科技信用贷款的安全性要比普通贷款差很多。科创企业的高风险,使得这类科技信用的等级非常低,从市场利率的角度,其贷款利率应该远高于普通贷款利率。然而即便贷款利率高到国家规定的利率上限,也难以覆盖全部风险,而且一旦利率超过10%,企业就很难接受这样的贷款。商业银行所承担的高风险与低收益特征,决定了科技信用贷款这个最主要的科技金融债权模式无法真正推广。
鉴于美国风险投资的平均收益率远远高于美国国债,一些头部机构的收益率还高于非风险类的其他股权投资的收益率,如果通过投贷联动的模式,用成功项目所获高收益对贷款失败项目做风险补偿的话,科技信用贷款就可以成为一个完全市场化且可以大规模扩张的科技金融模式。

如图所示,国内在学习硅谷银行的贷款模式中,最为推崇的就是其投贷联动模式。然而,硅谷银行集团虽然设立了硅谷资本这样一个投资机构,但二者之间并未建立起硅谷资本对硅谷银行风险贷款的风险补偿机制。所谓投贷联动只是一种很表面的增信行为,不过就是同样的客户,资本方也认可并投资而已。
中国也有许多外部投资机构与银行联合的“投贷联动”模式,很多商业银行还设立了独立的投资部门,探索投贷联动模式。然而,这些模式并不能从根本上解决银行自身的风险问题,也就是说,如果项目失败,投资机构和银行都会损失,但项目成功,投资机构也并不会把其超额收益转给银行。
(二)
科技信用贷风险覆盖模式科技信用贷款的风险覆盖模式,就是借助风险投资成功项目的高回报,来对贷款失败损失有一个完整的风险覆盖。该模式的核心,就是要通过可转股债权或认股权证,来实现商业银行不直接投资,但可以通过债权和认股权证交易,获得成功项目的超额收益,并用这部分收益来覆盖失败项目的损失。
风险覆盖有两大原则
(1)风险分散原则——贷款规模不宜大,做到小额、等额、多份。
(2)风险覆盖模式——每份都要设计固定比例的可转股债权或相应的选择权(认股权证)。
假定在某段时间商业银行以纯信用形式,向早期科创企业做了5笔等额贷款,有3个项目失败,贷款没有收回,确认全额亏损,2个项目成功,收回本息。这时,就需要行使两个成功项目的债转股权利。

如图所示,ABCDE五个贷款项目,其中ABD(红色)全额损失,C(绿色)E盈利。然而正常利息收入无法覆盖ABD的损失,因此需要行使CE的债转股权利,以此覆盖项目损失。
假定单个项目可转股债权占贷款额的比例为c(convertible bond),成功项目的股权投资收益率为R,项目失败率为L(假定项目失败为全额损失),该贷款组合收益率为r:
r=R×c(1-L)-L

可转股债权的比例c越低,对成功项目的投资收益率R的要求就越高。
可以通过这个公式反推R,即如果知道项目的失败率L,以及可转股债权比例c,在给定的贷款利率下,可以算出成功项目的收益率R:
R=(r+L)/c(1-L)

假如一个贷款组合的利率为r=8%,组合失败率为L=30%,组合中所有贷款项目的可转股债权比例为四分之一,c=25%,R=(8%+30%)/25%(1-30%)=217%,也就是成功项目必须实现217%的收益,才能覆盖风险。
上述模拟结果告诉我们,如果按照1:3的“投贷比”,即可转股比例为1/4,只要成功项目的股权价值升值2.2倍,就可以实现不良损失率30%,利率为8%的科技信用贷收益。
只要设计好科技信用贷的风险覆盖机制,就可以在银行体系内形成独立的科技信用贷模式。而这个模式需要一项重要的改革,即是要对考核体系和现有会计科目进行调整。商业银行的科技信用贷款如果出现坏账,会计入管理团队的绩效考核,而无论怎样“尽职免责”,也难以避免早期科创企业的贷款坏账。解决这个问题的方法,就是将原本计入营业外收入的可转股债权出售的收入,计入到新的设立的科目——科技风险覆盖金,该科目可以冲抵科技贷坏账:如果到年终,收益覆盖损失,可将其转为全年科技贷的平均收益;如果平均收益率高于平均贷款利率,该部分收益可以转至下一个年度,作为未来风险覆盖金的储备。
最后一点,也是十分重要的一点,就是科技金融的服务对象,大多处于研发烧钱或微利阶段,不是靠经营性收益来偿付本息,而是靠科创企业股权升值后的股权融资来偿付本息。因此,这类科创企业的信用,完全取决于股权升值的预期。因此,科技信用贷款对贷款对象的信用评级需要再建立一个不依赖传统财务指标的评价与估值体系,该体系需要对科创企业的价值增长有正确预判。这个评价与估值体系需要第三方专业机构,如科技投行,提供技术支持。

06
收益率波动难题
(一)
满足不同风险偏好的方法风险投资的高失败率与成功项目的高收益率带来了收益率波动难题。
既然科技金融具有边际效益递增的规律,半个世纪来全球风险投资的规模也呈现出快速上升的趋势,那么可否通过科技金融的金融工程,设计出让更多追求安全收益的社会资本进入到技术资本市场的模式和工具?
风险投资与博彩的共同点就是投中概率低,投中后的回报高,不同点就是风险投资是正和游戏,博彩是负和游戏。因此,如果要想投资到成功项目或中奖,就必须增加投资或投注的数量。假如买下全部彩票,必然能中奖,但回报率为负。假如投资所有科技项目,按照大数法则,也必然能获得正回报。
人们之所以愿意买彩票,原因在于每注彩票的份额很小,但中奖的回报率很高。满足了人们以小博大的心理。但拥有大额资金的投资人往往不会投资高风险项目,他们更愿追求低回报,但安全性更高的项目。因此,风险偏好与投资份额大小呈反比关系。

如图所示,可以用以小博大原理设计结构化投资,普通股给人数众多风险偏好高的小额投资人,优先股给少量的风险偏好低的大额投资机构。
比如设计一个投资早期科创企业股权的资产证券化的ABS产品,将普通股分为数量较大,但份额较小的金融产品,比如份额在1000元以内,最高限额每人100份,出售给那些风险偏好较高的投资人。将优先股分为数量小,但份额大的金融产品,出售给机构投资人。优先股可以按照5-8%的收益率优先分配,其余收益归属普通股。机构投资人可以是险资,也可以是风险偏好低的公募基金。
普通股的份额降至1000元以内,是让包括中小学生在内的青少年有机会参与科创企业的早期投资,这对引导和培育他们对科技的兴趣,以及用零花钱尝试风险投资具有良好的实践意义。1000元是很多青少年的压岁钱,当他们投资某个项目(比如无人机或机器人技术)后,就会高度关注于这些项目的技术和对相关知识的学习。这种大众性的小额投资其实是最好的万众创新模式。因为并非每个人都适合创新和创业,但每个人的涓涓细流可以形成技术资本的大江大河。
(二)
风险分散的收益率稳定方法风险分散,其实也是收益的分散。随着投资项目的增加,尽管在投资组合中获得成功项目的概率会增加,同时失败项目的损失也会抵消掉成功项目的超额收益,使得投资组合的平均收益率大幅降低。这相当于是一种对收益率进行削峰填谷的方法,但也是让收益率波动曲线变得更平滑的有效方法。

如图所示,收益率波动指的是按照同样的投资数量和份额,连续投资同样风险水平项目的回报率差异。投资项目越少,收益率波动越大。收益率波动会随着项目的增加而减少,理论上讲,当项目增加的一定数量后,波动率会接近零。当然,在技术进步加速时代,有些早期投资的回报率会远远超过市场预期,波动率会在正数区间增加,比如理论上可能是在6%左右小幅波动,而实际上可能会突破10%。
降低收益率波动的具体操作方法就是通过小份额,多项目的投资组合方式,来分散风险和降低收益率的波动。尽管这样会错过集中投资几个成功项目的高回报率,但投资组合的低收益率低换来的是低风险,只要收益率高于国债,风险水平接近国债,就是可以满足大多数低风险偏好投资人的优质金融产品。
罗闻全(Andrew W. Lo)(MIT斯隆管理学院金融学教授,MIT金融工程实验室主任,MIT计算机科学与人工智能实验室首席研究员,对冲基金Alpha Simplex Group创立者和合伙人)十年前曾提出的一种投资早期项目的模式——Megafund模式。

他通过证券市场历史数据和计算机模拟分析,发现即便是企业技术资本(R&D投资)和市场技术资本(VC/PE投资)都会望“风”止步的早期项目,如果通过规模庞大的巨型基金Megafund(30亿美元以上规模)对足够多的项目进行分散投资,就可以产生比小型基金更高的平均收益。比如用50亿~150亿美元的Megafund基金做分散投资,可产生8%以上的平均投资回报率。
Megafund模式的特点就是:优选种子,分散投资,巨型基金。用这种模式投资早期高科技项目的回报远高于国债收益率和银行利率,如果做结构化投资,普通股还可以有更可观的收益。
在中国的科技金融的实践中,各地科技引导基金可以借鉴Megafund基金模式,在收益率波动向平滑稳定的过渡探索中,找到一个高于银行贷款利率,且风险水平接近银行信用贷款的组合,这样可以吸引更多储蓄资金、商业保险和社保基金进入到科技金融领域。
随着科技投行等专业中介的兴起,对早期科创企业的价值发现与孵化培育,以及对风险的控制,可以将Megafund的收益率提升,上图的风险水平线下移。


07
科技投行的角色
投资银行是一个已经有几百年历史的传统金融机构。业界有一种说法叫“商业银行创造信用”,其实商业银行中只有无抵押、无担保的纯信用贷款才是信用创造,而投资银行是真正的信用创造者。全世界庞大的股权、债权等证券市场都离不开投资银行的中介作用。正可谓投资银行是工业革命后人类财富增长的金融加速器。
自上世纪九十年代进入计算机信息时代后,正是美国的风险投资和证券市场,让很多0-1阶段的“车库创业”企业快速成长为今天全球领先的科技帝国,比如标普TOP5的微软、谷歌、苹果等大型科技企业。产生这个奇迹的“硅谷(科创企业)+风投(技术资本)+纳斯达克(资本市场)”模式已经成为美国,乃至引领全球的科技创新的驱动引擎。
在这样的背景下,美国华尔街的投资银行却在2008年陷入了“金融创新”所引发的金融危机中。很多著名的投资银行纷纷在破产和重组中失去了往日的光环。此次金融危机让人们对传统投资银行家们不创造财富、却向他人转嫁风险,让全社会承担金融危机的后果产生了深深的厌恶,后来“占领华尔街运动”就是这种情绪的爆发。
既然“硅谷(科创企业)+风投(技术资本)+纳斯达克(资本市场)”模式已经成功,那么金融创新就应该围绕科技进步,而非金融衍生品这类本质上是零和游戏的投机活动展开。所谓零和游戏,就是无论金融产品设计得多么精妙和复杂,都逃脱不了两个基本逻辑:一是价值不会凭空创造,二是风险不会凭空消失。
近三十年华尔街和硅谷的历史证明,金融不会凭空消除风险,科技却可以无中生有创造价值,因此,科技金融也必然会成为金融创新的趋势。在这个趋势中,投资银行模式的一个重要创新方向就是科技投行。
尽管科创板已开板五年,但真正能够提供科技金融服务的投资银行还没出现。迄今为止,为科创板服务的中介机构,还都是传统中介机构,比如大多数券商,尤其是IPO上市的保荐人都出身财金专业,对其保荐企业的技术缺乏深刻的理解,比如持续创新能力的评价。而会计师事务所所提供的财报,仅仅是财务资产的报告,无法描述科创企业核心资产——技术资产的价值。上市律师提供的也仅仅是上市合规性的法律意见,对于技术资产的最大风险之专利权利稳定性基本上没有专业判断能力,对商密资产的保护能力与法律风险也没有分析和判断能力。而近年来刚刚兴起的“科技信用贷”则遇到了科创企业价值/风险评估的难题。因为传统的评级与资产评估机构,且适用于标准化的资产与商品(如土地、房屋,车辆,工业设备和原材料等),对于技术资产这种不依赖于财务数据,偏重创新能力价值的资产十分陌生。
因此,科技金融要想成为金融创新的发展方向,就必须在三大中介机构和传统评估机构之外,探索新型科技金融中介机构,科技投行也就呼之欲出。
科技投行要拥有以下专业能力:
(1)价值发现——对早期科创企业的研发方向、技术成果以及团队的研发能力有深刻的理解和判断,对其风险点有很准确的把握。
(2)价值重构——完成对科创企业技术资产的构建,包括创新能力和创新激励与保护能力的建设。为科创企业建立“高城深池”的主业疆土,以及业务延展和创新领域的“开疆拓土”。
(3)资产评估——为科创企业提供核心资产的缺陷诊断,为投资机构提供价值/风险评估,包括:投前初筛,投决尽调,投后管理等专业服务。资产评估可以发现初创企业的价值空间和风险点,让更多早期投资者看得懂,可估值,敢投入,能退出,因此科技投行相当于扮演了投资机构的安全带与安全气囊的作用。
(4)资产评级——为金融机构提供科创企业的信用评级与增信服务。增信服务包括为金融机构提供企业风险控制与消除服务。
(5)知识产权运营——为科创企业提供技术许可,如“专利+商密”技术许可,“专利+商密+关键设备/核心原材料”技术许可,以及提供配套的融资租赁等科技金融服务。
(6)投资并购——为上市公司提供并购优质技术资产的物色、评估与收并购服务。为科创企业提供可被孵化和加速的并购主体。
科技投行的基础工具——技术资产评价模型与技术资产估值模型

评价模型是对技术资产的技术领先性、技术成熟度,技术壁垒与保护能力,技术迭代周期与升级空间,利润增长与市场价值等进行的三维评判。比如资本维度的评判就包括该项目适合独立IPO上市,还是被并购。

PEGR公式是彼得林奇的PE/G公式的升维版本。PE/G公式仅仅描述了估值水平与利润增长率的大致关系,但没有考虑风险因素,而风险水平是影响估值水平极其敏感的因子。
PEGR量化了估值-增长-风险三者之间的关系,是一个方便从两个因子推导另外一个因子的估值工具。

如上表所示,一个小额信贷的纯信用平均风险水平(R=20)下的估值水平为P/E=16倍,如果经过风险管理与控制,风险水平降至商业银行上市公司的水平(R=12%),估值可以上升3.5倍。



PEGR公式的利润增长率G%和风险水平R(n=1/R)来自六维资产评价模型。因此,六维评价模型不仅仅是对技术资产的全方位定性评价(可以看到很多细节和风险点),还可以为估值模型提炼出成长性和风险水平参数。
科技投行在对科创企业的技术资产构建过程中,通过技术基因(技术的领先性和成熟度等)改造以及其他风险控制,可以直接提升资产价值。
由于科技投行不仅可以扮演早期科创企业专业合伙人的角色,为他们提供全周期技术资产构建等服务,还可以扮演进入Pre-IPO阶段科创企业知识产权保荐人角色,发挥传统机构所不具备的职能。因此,科技投行也是投资机构的天然合作伙伴,可以与投资机构形成互补的投资生态。


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中国社会科学院国家金融与发展实验室
设立于2005年,原名“中国社会科学院金融实验室”。这是中国第一个兼跨社会科学和自然科学的国家级金融智库。2015年6月,在吸收社科院若干其他新型智库型研究机构的基础上,更名为“国家金融与发展实验室”。2015年11月,被中国政府批准为首批25家国家高端智库之一。




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