案例24 数据要素赋能科技金融创新 提升中小微科创企业金融服务水平

• 案例内容

1 问题描述

本模型将根据案例内容解释以下问题：

1. 数据与无形要素（知识产权、科技资质等）如何改变银行对中小微科创企业的信用评估？
2. 数据驱动的信用评估和平台服务（“微创投”）通过哪些通道放松融资约束？
3. 数据服务商、平台垄断或数据中介收费会如何影响上述效果？

2 模型基本设定

• 企业 $i$为 $[0,1]$上的连续统，异质性体现为生产率 $a_i$，无形资产 $Z_i\sim F_Z(Z)$均外生给定，初始资金 $w$相同。
• 金融中介为竞争性，采用数据驱动的信用评估和差别化定价。
• 数据服务商负责结构化与分发数据，收取一定费用。
• 经济存续两期。
• 企业在期0开始时通过披露/结构化投入形成数据。（数据若作为生产的副产品出现的话，在第一期生产时银行无法获得任何信号，而对企业的融资行为都相同，因此可能必须要三期模型才能实现数据作为生产副产品的建模方法）

3 Model Set

3.1 时间线

期0：企业 $i$知道自身生产率 $a_i$，无形资产 $Z_i$（表示企业固有的专利、科技资质等），选择股利 $div_{0,i}$，数据投入 $C^d(d_i,Z_i) \ge 0$，数据中介生成信号 $s_i$ ，金融中介接收信号作为企业评估依据，设置贷款上限与利率 $r_i$ ，企业选择贷款 $b_i$。

期1：产出实现 $y_i = a_i f(k_i, Z_i)$，资本使用具有成本 $C^k(k),C^Z(Z).$企业偿付贷款，发放股利 $div_{1,i}$， 经济结束。

3.2 企业部门

企业最大化股利现值，且不允许股权融资，则企业面临（省略下标 $i$）：

$$ \underset{div_0,div_1,d,b,k}{max}div_0 + \beta \cdot div_1 $$