绿色金融数据统计中的若干问题

刘贤荣   中国建设银行数据管理部副总经理

一、碳排放统计核算体系

近几年，随着银行数字化转型步伐不断迈进，数据在整个银行管理体系各个方面都发挥着越来越重要的作用。从时间的角度分析，这两年数据风险和模型风险越来越交织在一起，很多模型风险都是来源于基础数据质量的问题，或者源于数据采集、应用等方面的问题，数据风险的表现也越来越复杂。

这两年，无论是人民银行与保监会，还是整个业界，大家都对绿色金融热点有所关注。但是在关注绿色金融业务发展的同时，我们也碰到一个非常让人困惑的问题，那就是绿色金融数据统计基础设施的建设。绿色金融是非常新颖的概念，过去十几年我们一直都在讨论碳排放、绿色信贷、绿色债券等核心指标，但是在具体实施方面，在关注绿色金融数据的统计、采集和汇总时，就会发现在基础设施建设方面面临非常大的挑战。

2021年10月，国务院印发的《2030年前碳达峰行动方案》提出了一个宏大的目标：建立统一规范的碳排放统计核算体系。从数据视角来看，碳排放的统计核算体系是整个绿色统计体系里一个最基准的逻辑。从金融的视角看，核心基础是如何判断客户或贷款项目确实是绿色项目。关于绿色项目划分有两个数据标准：一个是监管机构发布的绿色产业指导目录，比如发改委、人民银行、银保监会在整个制度体系里发布的目录体系，但是在底层更核心的是要回到绿色经济最本质的源头——减少碳排放。二是精准的碳排放数据体系。某产业是否是绿色产业可以从目录统计上做出粗略划分，但是从基础数据的角度，未来必须有相对较为精准的碳排放的数据体系支撑。

判断是否具有绿色金融的本质，这一方案提出了三个基本逻辑：一是碳排放的统计核算能力，二是碳排放的统计核算方法，三是碳排放的统计核算体系，这三个是不断递进的。其中核心是针对不同的行业，尤其是能源行业、交通行业、制造行业、农业畜牧业等碳排放核心产业，每一个产业要制定什么样的碳排放核算方法、核算体系？这个问题具有非常大的挑战。因此，方案提出，行业和企业要依据自身的特点，开展碳排放的核算方法研究。

当前，我们开展了一定的研究，例如，银保监会在2013年制定绿色信贷统计制度体系时，一个复杂的附件里面确认了贷款项目的碳排放核算体系。但是在实际执行过程中，客户经理在采集数据时，基本上是一头雾水。各家银行在采集碳排放或者绿色信贷的基础碳排放数据时，都是根据一些基础的数学算式，确定行业类型及其产出后，根据一个因子就测算出碳排放。在很多情况下，这类基础数据的质量是有问题的。未来排放核算会有两种方法体系：一种是根据不同行业和企业的特点，确定碳排放核算方法。比如飞机在飞行过程中的碳排放往往会采用飞机的载客量、载货量、飞行距离等指标测算。另一种是碳排放的实测技术。比如钢铁业的终端产出方面如果具有一些实测的计量工具，那么碳排放的实测技术也是可以发展起来的。所以未来这两类方法的核心体系会建立起来。

二、绿色信贷和债券统计制度

不同的地方对绿色金融都有一些特殊的定义，从数据的角度，绿色金融指投融资决策里充分考虑了环境因素的影响，将资金更多投向环保、节能减排、资源利用等项目，这也是数据统计里的基本依据。根据这个依据，很多机构测算出在30、60这样一套体系中，绿色金融缺口比较巨大。2021-2060年，我国绿色投资年均缺口大约是3.84万亿元，其中，未来10年缺口达到2.7万亿，政府投资的比例往往比较小，很多绿色投资项目基本上是以市场为驱动的。所以对银行和金融机构而言，绿色金融融资的机遇巨大。

2019年，发改委、人民银行等部门共同发布了《绿色产业的指导目录》。在整个国民经济产业的分类基础上，针对不同产业的产业端进行了非常细致的分类，而且兼顾了终端项目。当前根据产业目录指导，在统计绿色信贷和绿色债券时，如果纯粹以中间产业的目录限制客户，在统计体系上还是可以执行的。但是当把目录延伸到终端项目，国内和国际在整个绿色金融的统计上有比较大的差异。也就是说，当兼顾项目的最终效果，现在的统计数据框架可能存在一些比较大的偏差。当前目录里一共有30个二级分类和211个三级分类，这些分类里的企业和信贷项目都会被统计到绿色金融的信贷体系中。

从银行的角度，到2022年绿色信贷统计大约已有10年。2013年，原银监会制定了《中国银监会办公厅关于报送绿色信贷统计表的通知》，这相对来讲是一个十分专业的制度体系，共包括6个附件。附件一是统计表的表样，要求银行报送在整个信贷中有多少项目能够划入绿色信贷产业，此外还包括这些客户的碳排放情况。这两年，银行开始逐渐出现绿色信息披露的概念，绿色信息披露中有一个很重要的统计指标，指的是银行信贷支持客户的碳排放为碳中和、碳达峰做出了多少贡献。这一体系中较为重要的是附件四，给出了绿色信贷项目节能减排量的测算指引，为银行量化测算绿色信贷项目产生的环境效益提供了基本依据。

在2013年统计制度的基础上，2019年银保监会和人民银行根据《绿色产业的指导目录》，制定了新的绿色信贷统计制度。因此，现在银行有两套绿色信贷统计制度:一套是人民银行体系的绿色信贷统计制度，另外一套是银保监会的绿色信贷统计制度。这两套制度在大的绿色信贷产业目录方面大同小异，但是在一些细的统计选项上略有一些细微差异。2019年绿色信贷统计制度的制定对银行业的绿色贷款发展起了非常好的推动作用。中国建设银行2021年绿色信贷的新增量大约能达到5000亿元，意味着新增贷款里有1/4的贷款投放到绿色信贷体系。未来绿色信贷资源可能会成为整个贷款资源安排里最重要的一个选项。

除绿色贷款外，还有一个比较重要的统计是绿色债券的统计，这一数据的基准来自于2015年人民银行发布的《绿色债券支持项目目录》。这一目录规范了银行间债券市场发行的绿色金融债券，包括6个大类，31个小类，相比于2019年发改委的目录范围小一些。自2016年起，我国绿色债券的发行规模跃居世界前列，该目录也受到国际广泛关注。国际数据标准执行的是2011年气候债券倡议组织（CBI）发布的《气候债券标准》（CBS）。这两个标准最大的差异在于债券的适用对象终端方面，最终产出方面碳排放在统计上有较大的差异。

三、国内外绿色金融统计数据差异

目前，中国绿色金融使用的标准与国际存在差异，这导致其认可度不足。2019年，中国绿色债券发行规模中不符合国际标准的高达43.9%。差距主要来自于募集资金的使用及相关信息披露，比如募集资金的使用不符合《气候债券分类方案》要求——充当与绿色项目或者资产无关的企业一般运营资金，或者投向的项目未能被纳入《气候债券分类方案》，或者缺乏足够的信息来确定募集资金投向。

与国际上的标准相比，国内的绿色信贷统计标准涵盖的范围和整个目录的指标要求、指标标准相对而言更为明确，这也是国内数据统计较为特殊决定的。这意味着国内统计制度体系倾向于指向非常具体的已有数据标准，但是国际统计往往更侧重实质内容，主要看贷款或债券的最终使用方向是否真的为碳减排。

此外，在化石能源利用、生态保护、绿色产业链覆盖程度等方面，两者也有一些细微差异。

四、统计数据中存在的问题和建议

为了支持未来30、60的目标，还有很多工作需要完成，主要有以下四个方面。第一，尽快建立统一绿色信贷统计表和绿色债券支持项目的目录框架。在未来绿色金融发展的基础设施端，这是核心之一。没有这类数据标准，将来绿色金融的国际比较，以及国内的发展考核都会面临比较大的挑战。第二，尽量统一绿色金融统计标准的内涵。不同监管机构，在不同的领域里，统计制度方面还有一些小的差异。如果把差异落实到最底层统计数据的采集端，就会造成困惑。第三，绿色金融统计标准要尽快覆盖全产业链，包括现在的目录、节能减排的终端项目。第四，绿色金融统计标准应注重环境效益的测算。除标准煤、二氧化碳当量、化学需氧量、氨氮、二氧化硫外，还要增加与环境有关的指标，比如细颗粒物、挥发性有机物等。这一挑战更大，如果前三点涉及到人民银行、银保监会、发改委，那么第四点就会涉及到除这三个监管机构之外的能源部门、工业部门、农业部门，各个部门应该有一套统一的公共协调的标准制定体系。

要加强绿色金融数据基础设施建设。形成统一的、与国际接轨的绿色资产和绿色金融工具标准。完善绿色相关企业及项目信息披露制度，建立以绿色金融为导向的金融科技应用场景，测算客户和项目的碳足迹。同时政府监管机构需制定国际统一、互认的绿色行业与绿色资产标准和定义。

要加强信息共享。目前整个市场能够拿到的与绿色有关的共享数据非常少，其中包括节能减排、环境保护政策信息服务，以及企业环境和社会表现信息服务。2020年，我们的信贷客户体系里，能够相对比较规范地发布环保信息的大约有700个客户，距离完整的绿色信贷或绿色金融统计体系差距甚远。此外，还有提示风险类的公共信息，包括区域风险、行业风险、环保违规事件提示风险。全社会还需要有针对性的提供绿色数据相关培训服务。

要建立绿色金融数据治理的技术框架。绿色金融的概念要统一，要探索建立包括碳排放测算标准方法的国内数据标准体系，建立碳排放、污染等数据的公共监督体系，建立碳排放和绿色金融数据的质量管理体系。同时，要强化银行业金融机构以及客户碳排放的信息披露相关监管。要完善不同行业间的绿色经济数据共享，这种数据共享是解决银行业或金融业未来绿色金融数据质量和基础数据标准统一的基础。

演讲稿整理：许泰琦

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来源：TGES2021（第十七届）中国金融风险经理年度总论坛：
数据管理、信息安全与风险管理（1月）