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第二，科技创新的马太效应出现了一种强化版，赢者通吃，头部效应、头部企业、科技巨无霸，对生态系统的重塑以及对产业的重塑作用变得越来越强大，这种强大超乎我们想象。

在刘珺看来，当前大多数情况是直接融资颠覆间接融资。作为传统商业银行的代表，他以工商银行为例，谈了三个需要努力的方向：第一，金融服务方式要再延伸、再重塑，把更多金融资源配置到各创新领域，如果没有大量债务融资嵌入到科技创新企业的全生命周期融资体系中间，再多的长期资本、耐心资本也撬不动这么大规模的创新融资。他认为，“我们需要间接融资、商业银行。”

第三，科技创新中可能有一个0到1、1到100的分工，有些人注重颠覆性创新、突破性创新，即0到1；有些人在应用端多发挥作用，聚焦1到100。在他看来，这个趋势也在发生根本性的变化，“这种调整是0到1、1到100，从0到100甚至0到边界，全流程全生命周期覆盖了。这就告诉我们一旦科技巨无霸有了颠覆性的科技创新，它可能从0会覆盖到10000甚至更多，你在应用层面下太多的力气，能得到一定的市场份额，但是这种市场份额的成色以及可持续能力有多少，不得而知。”

长江当前，我国科技创新与资本市场的双向互动仍然存在诸多瓶颈堵点，如何通过制度创新，突破体制机制约束，发挥科技与资本的协同效应，形成“科技—产业—金融”良性循环，做好科技金融大文章？刘珺表示，在传统工业经济时代，生产要素大致是土地、资金、人力，这三样生产要素是基本通过线性或者平行的方式组合在一起。到数字经济时代，全要素生产率是围绕科技创新展开的。科技创新变成了全要素生产率生产要素中最重要的一个点。

“现在无科技不生产，无科技不发展。”刘珺用了一个生动的比喻解释称，“如果说过去生产要素组合有点像乐高玩具，腿上的零件是腿上的零件，胸部的零件是胸部的零件，那么现在全要素生产率的展现方式以及推动方式变成科技基于中心，资金、人力、土地及其他生产要素不断给它赋能，给它加持，让它发挥出更重要的作用。”

第三，风险管理策略的再审视再优化有效地平衡发展和安全，这是自身改革的内容。“将来我们的风险不简单是控制管理风险，而变成定价风险，甚至下一步商业银行会有目的性的主动地做工程化的风险管理体系，将来创造出一套模型。”刘珺坦言，“传统商业银行需要被改变的东西很多，但是我们从来不怕改变，我们拥抱改变，拥抱明天。

第一，科技创新速度、维度出现不一样的变化。过去大家一直在说摩尔定律在高速创新的过程中能延续多长时间，是否会有衰减，从目前结果来看，并没有衰减。摩尔定律依然成立，并且在某种程度上可能发展的速度更快。他表示，“我们从人工智能芯片发展速度可以看到，八年间提升的效率是一千倍，这种发展速度告诉大家，可能科技创新的边际效应递减，传统的经济学定律在这个领域可能被颠覆，不知道未来实践会怎样。”

第四，以前一直把科技创新作为“+”，例如“互联网+”“科技+”，现在好像“+”的符号作用已经不够了，数字底座以及数据底座变成了通用基础设施，科技及数字经济对所有经济社会的作用是渗透在角角落落方方面面。第五，从人工智能发展角度来看，更多是人工智能逐渐变成跟人类智能的平行叙事。“过去它是客体，你是主体，现在好像它变成类似于平行的主体。”在他看来，这种平行叙事的出现要求人类智能和人工智能本身两个主体平行存在，在做科技伦理设计的时候，就应该把两个主体放在一个框架下进行设计，不能站在人类主体角度去设计人工智能伦理方面的约束条件和规则制度。

第二，以金融服务内容再定义和再深化，促进优质科技企业的培育和挖掘。刘珺表示，“作为传统商业银行，简简单单地理解金融市场远远不够，需要发展出垂直向度的产业知识，这个产业知识的提升会有效地帮助传统的商业银行更好的完成新质生产力的培育和壮大科技自立自强。”

最后，资本市场过去更多的是一种平台化的叙事，成立交易所，拥有一个资本市场的平台，大家在这个平台上可以发主板、科创板、创业板，可以做分单交易，但是现在资本市场的功能被变成无数的微循环，变成无数的生态。他提到，“比如科技巨无霸公司，根本不需要上市，如果科技对他有用，他内部就会有赋能，把这个科技内部消化。”

如何让资本市场对科技创新起到更重要的作用？在刘珺看来，要看科技创新与资本市场的趋势性变化。对此，他也分享了自己的观察：

刘珺认为，如果说科技创新是下一步全要素生产率发展最大动力，也是经济社会进步的最大动力，那么资本市场作为金融服务实体经济的重要平台，就必须把科技创新作为发展的主题，这是多元化资本市场发展的重要承载能力之一。

“作为传统金融人，我认为未来微循环、微生态会越来越多，它会不断地把传统资本市场的份额逐渐地吸收。”在刘珺看来，成立资本市场需要一个可信的环境、一个交易和清算的制度安排以及价值创造的平台。“如果这种微生态也能承载这个作用，甚至科技巨无霸公司、头部企业能承担这个作用，将来我们的多元化的资本市场，多层次的资本市场可能会变成比矩阵还要复杂的系统，而这个系统对我们这些金融人的挑战会巨大。”他表示。

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