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　　● 本报记者 彭扬 　　近期，多家商业银行落地以DR（存款类金融机构间债券回购利率）为定价基准的企业贷款，标志着我国贷款利率定价基准多元化的探索提速。专家表示，持续丰富贷款定价参考基准，构建多元化基准利率体系，既是稳步推进利率市场化改革的重要举措，也有助于提升货币政策传导效能，更好地服务实体经济各类经营主体。 　　真实反映银行资金松紧 　　DR是存款类金融机构间进行质押式回购交易的利率，是我国货币市场的核心利率指标之一，由市场上的一笔笔真实交易形成，能够客观、真实地反映银行体系流动性松紧和市场资金供需变化。 　　也就是说，市场资金充裕时，DR便下降；市场资金紧张时，DR便上涨。目前，我国货币市场已形成DR001（银行业存款类金融机构间利率债隔夜质押式回购）、DR007（银行业存款类金融机构间利率债7天期质押式回购）等多个期限的品种。 　　那么贷款利率定价为何增加“锚”呢？此前我国贷款主要锚定的是LPR（贷款市场报价利率），LPR是商业银行综合判断客户的信用等级、贷款期限、风险缓释等条件后，对其最优质客户执行的贷款利率。商业银行在此基础上加减点，确定实际贷款利率。但随着市场变化，单一锚定模式的短板逐步显现。 　　“观察2019年LPR改革以来各类贷款加权平均利率和LPR走势，不难发现两者差距逐步收窄，5年期以上LPR已经和个人住房贷款利率倒挂。有观点认为，LPR对最优质客户执行的贷款利率地位已逐步弱化，贷款利率定价锚改革必要性进一步凸显。”中信证券首席经济学家明明说。 　　在国信证券银行业首席分析师王剑看来，以LPR为锚是拿定价客户与最优客户利率相比，而以DR为锚是拿定价客户与银行自己的资金成本相比。 　　招联首席经济学家董希淼表示，LPR本质是“政策利率+点差”的报价机制，DR则直接反映银行间市场真实的资金供求与流动性松紧，这意味着贷款利率将与市场实际融资成本实现挂钩。 　　DR基准利率贷款多点落地 　　眼下，多家商业银行陆续推出DR基准利率贷款，借款主体涵盖国央企、民营企业和外资企业，定价模式包含浮动利率以及固定利率等。 　　一批标杆项目相继落地。以浮动利率为例，浦发银行横琴分行依托重点特色信贷产品，向珠海的一家专注AR核心光学技术研发和制造的国家级高新技术企业发放了500万元浮动利率流动资金贷款，专门用于支持企业研发投入，利率参考DR001定价并按季度调整。 　　值得一提的是，此次成功落地DR基准利率贷款不仅有国有大行、股份制银行，也包括了城商行。日前上海银行以DR001作为贷款定价基准，为国内化学品制造行业龙头、国家高新技术企业S公司成功发放5000万元流动资金贷款，同步还协助企业申报市经信委化工专项贷款贴息政策。 　　人民银行广东省分行表示，将DR引入贷款利率定价，意味着企业的贷款利率可以更灵敏地跟随市场资金的松紧情况变化，金融机构的贷款利率定价“工具箱”也更加丰富了。而持续丰富贷款利率定价参考维度，构建包含DR在内的多层次贷款利率定价基准框架，能够适配不同经营主体、各类信贷产品和多元化融资场景。 　　招商银行称，对企业而言，DR利率可以及时反映货币市场利率走势，与LPR相互补充，客户可结合自身需求及对利率走势的判断，灵活选择贷款定价基准。同时，DR利率为市场实际成交利率，企业可以通过多种渠道灵活管理融资利率风险。 　　构建多元化基准利率体系 　　专家表示，引入DR作为贷款利率定价参考，有助于构建多元化贷款利率定价基准体系和进一步畅通货币政策传导，提升金融机构利率定价能力。 　　以DR为代表的资金市场利率能更加精准反映当前商业银行负债成本。明明认为，后续若银行负债成本自发性降低，那么在央行政策利率不变的前提下，贷款利率在DR基准形成的机制下随之下调的逻辑也将很顺畅。 　　“多元基准定价正在成为重要的探索方向。”长江证券研究所固收首席分析师赵增辉表示，该探索方向逐步落地后，我国信贷市场基准利率体系将由单一LPR锚向多元基准并存的格局演进，从而更精准地匹配不同期限、不同风险等级的融资需求，进一步提升货币政策传导效率。 　　央行在2026年第一季度中国货币政策执行报告中表示，国际上主要经济体贷款利率定价基准普遍由最初的单一基准，逐步演变成多元化的基准利率体系，以反映资金成本、信用风险变化，适配不同类型的借款主体、贷款品种及融资场景。 　　建设银行金融市场部认为，随着国内定价基准探索持续推进，未来有望构建以LPR为主、DR与国债收益率曲线为补充的多元贷款定价体系。 　　此外，明明表示，未来国债利率等市场利率也可能成为部分贷款的定价基准。

　　● 本报记者 傅苏颖 　　近期生物制造赛道产业与资本动作密集。多家初创企业相继完成新一轮融资，华润双鹤、鲁抗医药等上市公司持续加大布局力度，产业落地节奏显著提速。业内人士认为，生物制造行业正处于从技术创新向产业应用加速转化的关键期。在技术突破、政策支持和资本涌入的多重驱动下，行业有望在未来5-10年实现规模化发展，成为全球制造业绿色转型的重要引擎。中国凭借完备的发酵产业基础和持续的政策支持，有望在全球生物制造竞争中占据重要地位。 　　产业资本协同发力 　　产业端龙头企业动作频频，通过并购重组、新建项目等方式深耕生物制造赛道。日前，华润双鹤发布重大资产重组预案，公司拟以支付现金的方式向四川久远投资控股集团有限公司购买其持有的利尔化学20%股份、向四川化材科技有限公司购买其持有的利尔化学3.50%股份，转让总价款为56.56亿元。本次交易完成后，利尔化学控股股东将由久远集团变更为华润双鹤，利尔化学实际控制人将变更为中国华润有限公司。 　　对于此次跨界并购，华润双鹤表示，通过本次交易，华润双鹤可快速实现合成生物技术产品的产业化落地，利尔化学可依托华润双鹤领先的合成生物技术及企业管理经验提升产品竞争力及市场地位，双方具有较强的业务协同性，本次交易有助于华润双鹤构建合成生物第二增长曲线，助力打造合成生物标杆龙头企业。 　　鲁抗医药也加码生物制造板块，公司拟投资3.7亿元建设绿色生物制造项目。鲁抗医药表示，随着基因工程技术的发展，发酵应用边界持续拓宽，公司产品从医药中间体、原料药延伸至天然产物、生物基新材料等领域。本项目的落地将扩大生物制造产品产能，规划建成“技术领先、国际标准”的合成生物产品专用生产线，促进公司产品结构转型，以技术创新驱动产业结构优化与高质量发展。 　　资本端热度同步攀升，初创企业融资节奏持续加快。 　　近日，上海新苡萃生物科技有限公司宣布完成数千万元Pre-A轮融资，加速核心产品乳铁蛋白在中国的新食品原料合规申报进程等；深圳中科欣扬生物科技有限公司宣布完成亿元级融资，资金将重点投向合成生物平台搭建，进一步加快多底盘细胞开发、产品产业化进程，以及完成生物制造大宗生物制品战略布局。 　　据兴业研究统计，2025年，我国生物制造领域亿元级融资案例达17起，单笔最高融资超5亿元，社会资本与多地国资、产业资本协同发力，加速技术成果转化与产业规模化进程。 　　政策赋能规模扩容 　　生物制造是以工业生物技术为核心，利用基因工程、合成生物学等手段，依托微生物、酶或细胞等生物体开展物质加工与转化的绿色低碳技术。业内人士认为，当前，在政策、技术、资本三重驱动下，生物制造产业已进入高速发展期。 　　产业规模持续扩容，成长空间广阔。工信部日前披露的数据显示，我国生物制造产业规模持续壮大，总产值约1.1万亿元，发酵产品产量占全球70%以上。易凯资本预测，到2030年市场规模将增长至1.8万亿元，占全球市场规模近25%。 　　政策层面持续加码扶持，行业战略地位持续提升。“十五五”规划纲要把生物制造列为我国将培育壮大的六个未来产业之一。业内人士认为，我国生物制造正迎来由粗放式数量扩张向精益化内涵式质量提升的底层范式转变，一套以创新、低碳、安全、高效为特征的现代生物制造产业架构正在加速成型。 　　生物医药是生物制造的核心应用领域，相关技术已普遍应用于原料药、疫苗、抗体、细胞与基因治疗、重组蛋白等细分领域，同时在化工、食品保健品、农业、环保等场景具备广阔落地空间。 　　东吴证券认为，从产业架构来看，国内生物制造产业正呈现出“双轨并进、多点支撑”的演进态势。其中，生物制药赛道与食品及添加剂赛道共同构成了全产业链的绝对核心，截至2025年，两者的年度产值均迈过4000亿元门槛。在食品及其衍生添加剂方向，得益于合成生物技术在益生菌、新型甜味剂以及功能性食品等细分领域的广泛应用，加之终端消费市场对健康民生品类需求的蓬勃增长，该板块已成为现阶段商业化落地最为完善的示范领域。在生物制药板块，则主要依托国内在抗体药物、细胞疗法及基因工程等前沿方向建立的深厚技术护城河，叠加近年来审评审批体制机制改革释放的制度红利，表现出极强的抗风险能力与增长后劲。 　　AI融入生物制造全链条 　　当前，我国持续推动AI与生物制造深度融合，并加快中试平台建设，形成了从顶层规划、技术创新到产业化落地的多层次政策支撑体系。 　　东吴证券认为，行业已进入AI融合的关键落地窗口期。产业上游聚焦DNA和蛋白质的“读-写-编-学”等使能技术，实现技术创新与降本增效；中游依托生物系统设计改造平台，打通全流程产业化技术路径；下游则涉及人类衣食住行各方面的应用开发和产品落地，持续释放“生物制造+”的产业价值。 　　兴业研究认为，基因检测、基因编辑及DNA合成等技术呈现效能跃升与成本骤降趋势，为生物制造突破底层技术瓶颈并加速产业化应用提供核心支撑。此外，人工智能与自动化等前沿技术在细胞工厂构建、代谢通路设计及生物反应过程控制等环节的深度融合，加速推进生物制造全产业链智能化升级。 　　中国电子信息产业发展研究院电子信息研究所建议，可从数据、模型、转化、人才四个维度系统发力，推动人工智能深度赋能生物制造产业。在数据层面，构建国家级生物制造可信数据空间，采用隐私计算实现安全汇聚与脱敏共享，建立数据贡献激励机制。在模型层面，构建可解释AI研发验证体系，推动行业通用验证基准数据集与测试标准建设。在转化层面，建设国家级数字化中试平台，集成数字孪生系统，研发面向工艺放大的AI预测模型，鼓励龙头企业开放中试场景并给予研发费用补贴。在人才层面，创新复合型人才培养模式，构建模块化课程体系，培育融合型创新主体。