21世纪经济报道记者卢陶然

　　水质、大气、土壤……我国已建成全球规模最大的生态环境监测网络。生态环境部数据显示，我国由生态环境部门直接组织监测的站点已突破3.3万个。

　　今年政府工作报告提出：“拓宽生态产品价值转化渠道。”这些监测数据能否被“盘活”，进而赋能银行机构的绿色金融业务？

　　围绕这一话题，北京中创碳投科技有限公司董事长唐人虎近日对21世纪经济报道表示，随着“双碳”政策持续推进，这些生态环境监测数据原本是监管合规数据，但会逐步融入整个经济系统中，从而变成数据资产。

　　唐人虎表示，对分层级、分尺度的生态环境数据进行资产转化，短期能覆盖国内超过40万亿元绿色贷款的风险控制升级场景，长远来看是千亿级可期的赛道。具体到碳数据方面，银行要算清自身的投融资碳排放，离不开企业层面的碳数据。国内银行在这方面的信息披露正在经历“从0到1”的破冰期，数据普遍存在范围不全、核算方法不一致等问题，建议走“行业因子+企业数据”的迭代路径，先统一行业排放因子库，再逐步实现企业级精准核算。

　　生态数据“资产”，千亿级赛道

　　《21世纪》：“十五五”规划纲要明确提出，丰富绿色金融产品和服务，有序推进碳金融产品和衍生工具创新。生态环境监测数据资产化的前景和落地路径主要是什么？

　　唐人虎：首先可以下一个定义，分层级、分尺度的生态环境数据在下一步资产转化过程中的想象空间很大，核心是怎样落地。随着“双碳”政策持续推进，这些数据原本是监管合规数据，但逐步会融入整个经济系统中，从而变成数据资产。

　　我们以前可能有统计方面、经济类型的数据，各个部委也有自己的数据，解决一些特殊性、指向性的问题。而生态环境数据，因为这些年生态文明建设的推进，其维度更多、范围更广、可交叉校验，所以在打造可信数据空间方面有很大价值。整体来看，短期能覆盖国内超过40万亿元绿色贷款的风险控制升级场景，长远是千亿级可期的赛道，数据的确权、定价、交易将形成独立产业，成为地方数字经济和绿色经济融合的核心增长点。

　　《21世纪》：目前金融机构做绿色金融业务时最急需的生态环境数据是什么？

　　唐人虎：分为“碳、能、环”三类。

　　第一，最急需的是“碳”数据，包括企业客户的碳排放总量、排放强度，以及与行业基准值的对比。此外，产品碳足迹、项目碳减排、控排企业碳配额缺口或盈余等也有价值。这些数据能支撑碳挂钩贷款、转型债券、碳指数产品、碳质押等创新金融业务，也能帮助金融机构完成监管报送、投融资碳核算和气候压力测试。碳数据天然就是资产——已有成熟碳市场，具备确权机制、定价体系、交易周期，完全具备资产属性。

　　第二，能耗数据也很重要，但更多是在碳排放数据缺失时用于估算，或用于客户准入筛查、利率评定和贷后风险排查，优先级相对靠后。能耗数据代表企业经营的基础能力——比如电力行业，能耗和碳数据高度一致，因为煤占成本的70%以上，直接体现竞争力；但生产玩具的企业能耗只占成本的20%～30%，设计得好卖价高，强度指标就好。

　　第三，环境表现数据（如环保绩效、环境处罚记录）像一个“安全阀”，可以用于开发及落地环境表现挂钩的金融产品，以及支持其完成相关监管报送。

　　数据颗粒度、范围、共享程度和连续性待打通

　　《21世纪》：金融机构对数据的需求，与当前政府采集提供的数据之间，是否存在错位？主要堵点在哪里？

　　唐人虎：现阶段数据落地在金融场景的缺口和错位较为突出。

　　第一，公开数据颗粒度不够。政府公开的数据多是区域、年度的宏观统计，缺乏企业级、项目级、产品级的数据。政府管理是自上而下与自下而上相结合，数据更偏向区域和行业，而银行贷款需要主体数据，这涉及隐私。国家正在打造可信数据空间，就是要解决数据脱敏问题。

　　第二，覆盖范围错位。政府掌握的碳数据主要覆盖碳市场八大行业的约7000家控排企业，而银行的大量客户是未纳入控排范围的中小企业，缺乏直接数据。政府更容易管到生产端，抓大放小，但银行还面临供应链、产业链上中小企业数据获取难的问题。

　　第三，跨部门数据共享难。工信、发改、环保、统计体系各自有数据，收集时间错位，方法不同，导致数据“打架”。

　　第四，数据历史连续性不足。监测站点迭代、统计标准调整、核算口径变化，导致五年以上可对比的连续数据稀缺，无法支撑银行长期风险建模。

　　总结来说，金融机构需要“碳、能、环”三类数据的标准化、共享化、全覆盖，在颗粒度、共享程度、覆盖范围、连续性上突破。目前政府采集的数据已经很宝贵，但如果能在公开颗粒度、共享程度、覆盖范围、数据连续性上进一步突破，绿色金融、转型金融业务将获得更有力的支撑。这还有很长的路要走，但方向是正确的。

　　《21世纪》：国内外是否已经有将生态环境数据开发为绿色金融产品的实际案例？有哪些可复制的经验？

　　唐人虎：国外已经有不少成熟落地案例，模式清晰、可复制性较强。国际层面，欧盟碳市场的企业或设施层级的碳排放、配额及履约状况均公开可查询，为欧盟碳金融的蓬勃发展提供了底层数据支撑。

　　例如，在智利卡鲁金卡保护区项目的应用中，高盛通过测算黑犀牛栖息地保育带来的碳汇增益及生态旅游收益，优化1.5亿美元野生动物保护债券的票息设计，量化了黑犀牛栖息地保育所产生的生态价值，从而吸引了更多的资金投入。

　　本土化落地案例更贴合国内金融体系，适配性更高。我们此前为杭州临安区打造了“天目临碳”平台，依托省能源大数据平台等数字化转型基础，通过采集企业煤、电、气、热等能源数据，构建全区规上企业碳账户，从多维度对企业节能降碳表现进行综合评价与“碳体检”，自动形成“绿、黄、红”的“碳画像”贴标评价，深度分析企业减排潜力并生成碳征信报告，为金融机构绿色融资提供数据支撑，赋能地方及企业低碳转型。

　　这些案例中最可复制的经验是“政府搭台、数据先行、金融机构推广使用”的三方协同模式。政府负责打通跨部门的数据接口、建立标准化的碳核算与评级体系；企业碳账户平台内嵌自动采集和标准化评估功能；金融机构基于平台给出的直观评级结果实施差异化信贷或金融定价。这种架构已在全国若干省市处于验证和推广的过程中。

　　仅约三成样本银行披露投融资碳排放

　　《21世纪》：《中国主要银行机构投融资碳管理洞察报告》显示，国内65家样本银行中，至少有19家明确披露过投融资碳排放数据，占比约29%。这个数字反映出什么？

　　唐人虎：投融资碳排放，在国际碳核算金融联盟（PCAF）及央行相关框架下，本质上是温室气体核算体系（GHG Protocol）范围3类别15“投资活动”的量化表达。核心成分是归因因子×企业碳排放量，归因因子是银行未偿还贷款余额占企业总资产的比例。

　　在实际操作中，这一数据通常按十大资产类别分别核算：上市股票与公司债券、企业贷款与未上市股权、项目融资、商业地产、抵押贷款、机动车贷款、专项用途融资结构、证券化及结构化产品、主权债务、次主权债务等。每家银行可根据自身业务结构选择纳入的资产类别。

　　投融资碳排放数据反映绿色金融业务发展情况的逻辑是，如果一家银行投融资碳排放总量下降而绿色信贷规模扩大，说明做加法和减法同步推进；反之，如果碳排放总量随资产规模同步增长，说明尚未实现实质性脱碳。

　　29%的披露率传递了一个关键信号：中国银行业投融资碳管理刚刚走过“从0到1”的破冰期，距离“从1到N”还有很长的路。即使这29%的银行，数据也普遍存在范围不全、核算方法不一致等问题。披露投融资碳排放是一项系统性工程，涉及数据治理、系统改造、流程再造，还需要“十五五”期间进一步努力。

　　《21世纪》：报告还显示，65家样本银行中只有3家（均为香港地区银行）披露了明确的投融资碳排放定量目标，多数银行仅设定了定性的绿色信贷增长目标。为什么银行在设定净零融资目标上整体滞后？

　　唐人虎：总体来说，国内金融机构普遍设置投融资业务净零排放目标还为时过早。目前国内银行还没到可以科学合理设置投融资碳排放定量目标的阶段，监管机构也还未提出这方面的明确要求。

　　我国“十五五”时期的重点目标是碳达峰，而非一步迈向碳中和。因此对于金融机构来说，更多是摸清自身客户的碳排放情况和结构，掌握数据家底，并开展转型金融产品的创新实践和推广，助力实体企业开展碳达峰和绿色低碳转型。银行在现阶段设定净零融资目标上滞后的原因，既有客观制约，也有主观顾虑。

　　客观层面，数据基础不足是一个现实的制约因素。投融资碳排放核算需要穿透到客户企业的碳排放数据，但目前我国强制披露碳数据的企业范围仍然有限，大量中小企业缺乏可验证的碳排放数据，国内银行很难准确测算投融资组合的碳排放。

　　主观层面，银行存在商业上的顾虑。设定定量目标意味着要将长期承诺转化为中短期的具体经营约束，这与银行的资产规模、利润表现会有比较直接的关联。如果设定了较高的目标但后续难以达成，银行可能面临声誉风险甚至监管层面的压力。有些银行从业者也会担心，在当前经济环境下，过于激进的脱碳目标是否符合实际的商业逻辑。

　　银行融资排放核算边界差异大

　　《21世纪》：报告显示，各银行投融资碳排放总量多在100万吨至3000万吨区间，强度分布在17吨/百万元至600吨/百万元之间。跨度较大的核心原因是什么？

　　唐人虎：跨度大的核心原因至少有三个层面。

　　第一，核算边界差异最关键。PCAF框架允许银行选择纳入的资产类别。有些银行只核算对公信贷（行业集中度高、排放强度大）；有些银行把汽车贷款、住宅按揭等零售业务也纳入核算，后者客户数量庞大但单笔金额小，会显著稀释整体强度。

　　第二，行业投向和业务结构差异。不同银行在电力、钢铁等高碳行业的贷款占比不同，而不同行业的碳排放本身就有数量级差异。股份制银行制造业贷款占比高，排放强度就高；零售特色银行消费贷占比高，排放强度就低。

　　第三，估算方法和排放因子差异。目前银行主要采用行业平均排放因子，当客户企业没有披露数据时，不同机构对排放因子的选取不同，估算精度直接影响结果。不同银行采用的因子、边界、方法差异显著，导致数据无法横向对比。

　　我们评价银行减碳工作，要区分银行自身运营排放和其投融资活动带动的减排。一家银行自身排放再高也有限，关键看它支持了什么行业。这需要统一核算标准。我们在报告中建议走“行业因子+企业数据”的迭代路径，先统一行业排放因子库，再逐步实现企业级精准核算。

　　《21世纪》：当前转型金融产品的主要客户集中在哪些行业？高碳企业参与意愿不高的根本原因是什么？银行在这方面还有哪些短板？

　　唐人虎：客户集中在火电、钢铁、水泥、石化、有色金属等高碳行业，以及建材、造纸、航空、航运等中度转型行业。新能源、储能等低碳产业的相关资产更多是银行用来平衡资产结构的对冲资产。

　　高碳企业参与意愿不高的根本原因是转型性价比低、未来不确定性大。技术改造投入大，回报周期长，而政策优惠力度有限；行业转型路径尚未定型，低碳技术持续迭代，企业担心投入后技术淘汰、资产贬值，所以观望。

　　从银行角度，最大的短板是缺乏可覆盖、可核验的企业排放和减排进度数据，以及细分行业的排放基准、转型成本、降碳潜力等基础数据库。工具层面，多数银行仍依赖传统信贷评估逻辑和基础ESG打分体系，缺少专业的转型风险评估、碳压力测试和情景分析工具，难以量化企业长期转型风险。我们需要通过数据、人工智能等工具，制定更科学可行的未来路线图，让银行、企业、政府相向而行，形成共同预期。