2022年金融科技行业推动中国绿色金融发展 政策、市场与机遇

⾦融科技推动中国绿⾊⾦融发展： 政策、市场与机遇

碳达峰、碳中和⽬标（以下简称“‘双碳’⽬标”）提出以来，中国绿⾊⾦融发展步⼊快⻋ 道，⾦融科技在绿⾊⾦融领域中的应⽤空间⼴阔。课题组对⾦融科技推动中国绿⾊⾦融发 展的⽀持政策、市场主体发展情况、需求与机遇开展了研究分析，以识别⾦融科技服务于 绿⾊⾦融的市场前景、潜在需求与前沿技术应⽤场景。

1. 政策⽀持

（1）绿⾊低碳发展相关政策

围绕实现“双碳”⽬标，中国绿⾊⾦融政策和业务体系不断完善，在顶层设计、政策措施、 产品创新、国际合作等⽅⾯取得积极的进展。 在全球推动可持续⾦融发展⽅⾯，中国正扮演着越来越重要的⻆⾊。2021年10⽉于意⼤ 利罗⻢召开的G20峰会上，中国⼈⺠银⾏与美国财政部作为可持续⾦融⼯作组联合主席共 同牵头发布了《G20可持续⾦融路线图》2，提出要提升全球不同区域可持续⾦融界定标 准的可⽐性、兼容性和⼀致性，建⽴全球⼀致的可持续披露标准体系，建⽴有公信⼒的转 型⾦融框架。该路线图通过界定标准、披露标准、整体框架明确肯定了可持续⾦融对推动 绿⾊转型的᯿要地位，把扩⼤应对⽓候变化的融资规模列为优先发展事项，为全球市场资 ⾦⽀持绿⾊发展提供了指引。此外，中国⼈⺠银⾏与欧盟委员会共同牵头完成《可持续⾦ 融共同分类⽬录报告—减缓⽓候变化》，致⼒于推动提升全球可持续⾦融分类标准的可⽐ 性、兼容性和⼀致性，于2021年11⽉在由中欧等经济体共同发起的可持续⾦融国际平台 （IPSF）发布。 从国内来看，绿⾊⾦融政策、框架与⼯具也在不断完善。2021年10⽉，中共中央办公厅 和国务院分别发布的《关于完整准确全⾯贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和⼯作的意⻅》 与《2030年前碳达峰⾏动⽅案》，是中国碳达峰碳中和⼯作的顶层设计和路线图。随 后，各领域各⾏业实施⽅案也在加快制定。

为充分发挥绿⾊⾦融在助⼒“双碳”⽬标实现上的作⽤，中国⼈⺠银⾏于2021年初步确⽴ 了“三⼤功能”3、“五⼤⽀柱”的发展思路，探索形成了以绿⾊⾦融标准体系、环境信息披 露框架、绿⾊⾦融激励约束机制、绿⾊⾦融产品和服务体系、绿⾊⾦融国际合作为⽀柱的 绿⾊⾦融体系，并推出“碳减排⽀持⼯具”，以1.75%的优惠利率助⼒实现“双碳”⽬标。 2022年3⽉，中国⼈⺠银⾏发布题为《绿⾊⾦融助⼒碳达峰碳中和》的报告，提出推进绿 ⾊⾦融和转型⾦融标准体系建设，发展多样化⾦融⼯具，继续深化绿⾊⾦融地⽅试点和国 际合作，有效⽀持经济社会绿⾊低碳转型。

2021年12⽉，中国⽣态环境部印发《企业环境信息依法披露格式准则》，并联合国家发 展和改⾰委员会、中国⼯业和信息化部等九部委开展⽓候投融资试点，指导试点地⽅积极 参与全国碳市场建设，研究和推动碳⾦融产品的开发与对接。⿎励试点地⽅⾦融机构在依 法合规、⻛险可控前提下，稳妥有序探索开展包括碳基⾦、碳资产质押贷款、碳保险等碳 ⾦融服务。绿⾊⾦融体系的顶层设计与制度安排逐步清晰，将有效推动绿⾊⾦融服务经济 ⾼质ᰁ发展。 在地⽅层⾯，各地政府推进绿⾊⾦融的具体⾏动计划也陆续出台。2017年6⽉以来，国务 院先后在浙江、江⻄、⼴东、贵州、⽢肃、新疆等六省（区）九地设⽴绿⾊⾦融改⾰创新 试验区。试点⾄今，六省（区）九地绿⾊⾦融改⾰创新试验区表现突出。浙江省湖州市于 2021年发布国内⾸部地市级绿⾊⾦融促进条例，并于2022年2⽉发布《深化建设绿⾊⾦ 融改⾰创新试验区探索构建低碳转型⾦融体系的实施意⻅》，该⽂件是国内⾸个区域性转 型⾦融发展路线图。截⾄2021年底，浙江省衢州市率先构建了涵盖⼯业、农业、能源、 建筑、交通运输、个⼈六⼤领域的碳账户体系。绿⾊⾦融创新在地⽅得到进⼀步开拓。

（2）⾦融科技相关政策

“双碳”⽬标为中国绿⾊⾦融发展带来了新的机遇，也提出了新的要求。⽐如，要⽀持低碳 产业的发展和防范⾼碳运⾏带来的⾦融⻛险，必须要对企业和⾦融机构开展统⼀规范的碳 核算，了解企业、项⽬的碳排放情况和与各种指标相⽐的碳强度信息，也需要⾦融机构开 展⽓候相关的⻛险分析，尤其是转型⻛险分析。⼤数据、物联⽹、⼈⼯智能、区块链等科 技⼿段在数据获取、识别、分析、可视化⽅⾯能够有效解决绿⾊主体、项⽬和产品识别难 度⼤的问题，包括碳相关信息的采集、分析和认证的问题。中国⼈⺠银⾏、中国银⾏保险 监督管理委员会等⾦融监管部⻔都将提升⾦融科技⽔平列为2022年的᯿要事项。 ⾸次将推动⾦融科技与绿⾊⾦融深度融合上升到战略规划⾼度。2021年12⽉，在中国⼈ ⺠银⾏召开的2022年⼯作会议中着᯿强调了⾦融科技的应⽤与管理，正确认识和把握碳 达峰碳中和，加强绿⾊⾦融⼯作的整体协调、有序推进。2022年1⽉，中国⼈⺠银⾏印发 《⾦融科技发展规划（2022-2025年）》，明确指出加强⾦融科技与绿⾊⾦融的深度融 合，创新发展数字绿⾊⾦融，运⽤科技⼿段有序推进绿⾊低碳⾦融产品和服务开发，着⼒ 提升⾦融服务绿⾊产业的覆盖⾯和精准度。在⾦融科技的监管应⽤⽅⾯，2022年1⽉，在中国银⾏保险监督管理委员会召开的2022年⼯作会议中提出努⼒促进⾦融服务业数字化 转型，加强对依法监管的科技⽀撑，提⾼监管数字化智能化⽔平。

重点推进⾦融科技和转型⾦融标准的研究与实践。2022年2⽉，中国⼈⺠银⾏、国家市场 监督管理总局、中国银⾏保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会联合印发《⾦融 标准化“⼗四五”发展规划》，部署下⼀步中国⾦融科技标准⼯作的᯿点：推动⾦融标准化 ⼯作数字化转型，围绕⼈⼯智能、区块链、⼤数据、云计算、移动⾦融等领域加⼤标准供 给，切实提升⾦融科技⻛险防范⽔平；研究制定转型⾦融标准，明确提出“建⽴ESG评价 标准体系”，推动经济社会绿⾊发展和低碳转型。

2. 市场发展

⾦融科技⽀持绿⾊⾦融发展拥有⼴阔的市场前景，科技公司基于各⾃产品优势和原有业务 ⽣态投身绿⾊⾦融浪潮，⾛出了多元化发展的路径，服务于绿⾊⾦融的科技公司已经成为 快速成⻓的市场主体类别。北京绿⾦院从2019年开始对中国⾦融科技在绿⾊⾦融领域的 应⽤情况进⾏年度跟踪调研。2021年，活跃在中国绿⾊⾦融领域的科技公司有84家，相 较上⼀年增加25家。 以企业性质和业务模式划分，服务于绿⾊⾦融领域的中国科技公司主要包括环境信息⼤数 据提供商、以服务绿⾊⾦融为主业的⾦融科技公司、⾦融机构下属科技服务⼦公司、互联 ⽹科技公司四⼤类主体。相较2020年，2021年以各类云服务商为代表的传统互联⽹科技 公司积极拓展绿⾊⾦融服务与业务应⽤，为各类绿⾊⾦融场景提供系统性解决⽅案。同 时，科技公司也正在布局并探索⾦融科技在绿⾊保险领域的应⽤。市场呈现出从推动单⼀ 产品创新到提供系统性解决⽅案、从服务信贷投放到助⼒绿⾊产业投资的转变。

考虑到现阶段⾦融机构下属科技服务⼦公司规模⼤、业务覆盖范围⼴，绿⾊⾦融服务并⾮ 其主要业务，为更准确地反映中国服务于绿⾊⾦融的科技公司现状及发展趋势，本⽂主要 针对61家᯿点服务绿⾊⾦融的科技公司进⾏深⼊调研分析。 从绿⾊⾦融产品看，⾦融科技⼯具的使⽤主要集中在绿⾊信贷、绿⾊债券、绿⾊保险、绿 ⾊基⾦、绿⾊信托、绿⾊租赁、环境权益交易、碳⾦融等领域。其中，在绿⾊信贷、绿⾊ 基⾦、环境权益交易业务领域的使⽤率较⾼，在绿⾊信托、绿⾊租赁业务领域则刚刚起 步。 从技术应⽤来看，⼤数据、⼈⼯智能和云计算仍是⽬前推动绿⾊⾦融发展的三⼤⽀柱性技 术。2021年全社会数字化进程加快，区块链和物联⽹应⽤呈现爆发性增⻓。可预⻅在未 来实现绿⾊⾦融全流程实时信息采集的过程中，区块链和物联⽹技术将得到更具规模的发 展和应⽤。

从提供的服务和应⽤场景看，相关科技公司在绿⾊⾦融领域中主要提供数据供给服务、系 统开发服务、SaaS平台服务、针对具体业务场景的系统化解决⽅案与⽣态服务。本次调 研覆盖的企业中，既有绿⾊⾦融数据服务提供⽅，也有推出绿⾊⾦融集成式解决⽅案与⽣ 态服务提供商。61家样本企业中有40家提供⼤数据服务，5家提供信息系统开发服务、44 家提供SaaS平台服务、6家提供综合解决⽅案与⽣态服务。样本企业的业务场景涉及了企 业前端绿⾊数据采集、认证与集成、绿⾊识别、测算与贴标、事中环境⻛险管控、流程管 理与能效管理、事后产品信息披露等多个环节。⼀些⾦融科技公司可⽀持同时⾯向多类主 体开放，对接各产业部⻔，也出现了由提供单⼀服务向提供数据、⼯具及平台的系统性解 决⽅案转变的趋势。 从应⽤主体看，相关科技公司在绿⾊⾦融领域⽬前以服务⾦融机构、企业、政府部⻔为 主，但在⾦融监管、个⼈⽤户应⽤场景⽅⾯的开发还较为有限。⾯向⾦融机构，科技公司 主要是为其提供环境⼤数据信息服务和ESG资产、绿⾊资产识别与评价⼯具、绿⾊资产 管理与监测平台；⾯向企业，科技公司主要为其提供融资对接平台、碳核算及能效管理⼯ 具；⾯向地⽅政府，科技公司则为其开发企业能耗与碳排放平台、⾦融机构绿⾊贷款绩效 及环境信息披露等功能。但在⾦融科技助⼒监管部⻔环保违规监控与稽查、推动企业环境 信息披露，以及个⼈绿⾊⾦融场景⽅⾯还未有较成熟的应⽤。

3. 需求与机遇

未来，⾦融科技⽀持绿⾊⾦融发展的市场需求将进⼀步扩⼤。据中国⾦融学会绿⾊⾦融专 业委员会测算，在碳中和背景下，中国未来三⼗年的绿⾊低碳投资累计需求将达487万亿 ⼈⺠币（约73万亿美元）。其中能源、交通、建筑、⼯业四⼤⾏业将吸纳80%-90%的绿 ⾊投资，带来了⾼效精准识别绿⾊项⽬、快速筛查与实时监控环境⽓候⻛险的巨⼤需求。 同时，为ᰁ化社会各部⻔减碳成效，全社会碳核算与碳核查也势在必⾏。此外，⾦融科技 在减少信息不对称⻛险上存在天然优势，为更好地识别绿⾊项⽬、绿⾊主体，助⼒绿⾊低 碳投融资发展及⽓候⻛险监测需要，⾦融科技需在⽓候⻛险相关领域的数据积累和分析赋 能等⽅⾯持续发挥᯿要的作⽤。 从绿⾊⾦融产品需求看，2021年中国绿⾊信贷、绿⾊债券、绿⾊基⾦等市场规模均位居 全球前列。据中国⼈⺠银⾏公布数据，截⾄2021年末，中国本外币绿⾊贷款余额约15.9 万亿元⼈⺠币（约2.38万亿美元），同⽐增⻓33%，规模位居世界第⼀位。据Wind数 据，2021年中国绿⾊债券市场新增486⽀“贴标”绿⾊债券，发⾏⾦额共计6083亿元⼈⺠币 （约913亿美元），绿⾊债券新增数ᰁ与发⾏⾦额分别同⽐增⻓120.91%和167.92%。

与此同时，⽓候变化与经济社会绿⾊低碳转型带来了企业在转型⻛险保障⽅⾯的巨额资⾦ 需求。根据中国保险⾏业协会的调研数据，2018年⾄2020年期间，保险业累计为全社会 提供45.03万亿元⼈⺠币（约6.76万亿美元）保额的绿⾊保险保障，⽀付赔款533.77亿元 ⼈⺠币（约80.12亿美元）。 2021年，⾦融科技⽀持绿⾊⾦融在绿⾊主体识别与认证贴标⽅⾯取得了显著进展，但在 环境数据核算与披露、ᰁ化模型评估⽅法及精度等⽅⾯，现有产品仍存在识别与分析⽅法 简单、数据维度单⼀、可靠性与时效性差等问题。在现有的应⽤场景中，需要进⼀步强化 ⾦融科技⽀持能耗与环境信息采集、绿⾊项⽬识别、环境⻛险筛查与监控、环境信息披露 等⽅⾯的⼒度和质ᰁ。 展望未来，国内外正就可持续⾦融发展形成⼀系列新的共识，包括建⽴⽀持转型⾦融的政 策框架、⾦融需要⽀持⽣物多样性保护4以及将绿⾊⾦融与普惠⾦融有机融合5等。这些⽅ 向性的共识，意味着⾦融科技⽀持绿⾊⾦融发展可能在如下⼏个领域获得更⼤的创新应⽤ 空间：

（1）⽣物多样性保护：⾦融科技助⼒⽣物多样性保护等各类环境⻛险评估

⽣物多样性保护是可持续⾦融下⼀步将关注的᯿点。2021年10⽉推出的《G20可持续⾦ 融路线图》提出，把扩⼤应对⽓候变化的融资规模列为现阶段优先发展事项，并实现未来 逐步将⽣物多样性等⾃然、社会⽅⾯的可持续议题纳⼊具体⾏动。2022年3⽉，央⾏与监 管机构绿⾊⾦融⽹络（NGFS）与国际可持续⾦融政策研究与交流⽹络（INSPIRE）发布 报告显示6，⽣物多样性丧失可能对经济和⾦融稳定带来᯿⼤⻛险，建议各国央⾏与⾦融 监管机构采取经济⾏动，以应对⾃然和⽣物多样性相关的⻛险。 ⾦融科技主要可从以下⼏个⽅⾯助⼒⽣物多样性保护：⼀是使⽤物联⽹、遥感等技术追踪 ᰀ⽣物种，监测森林⼟地所承受的环境影响，利⽤⼤数据技术绘制⽣物多样性地图，识别 ⽣物多样性热点地区，推动ᰀ⽣物种保护；⼆是建⽴⽣物多样性⻛险与项⽬⻛险的关联关 系，引导⽣物多样性保护投融资。例如，构建⽣物多样性综合评估类⼯具，应⽤遥感、地 理信息系统（GIS）、空间分析等技术，进⾏项⽬⽣物多样性⻛险分析与评级，并通过集 成纳⼊各⾦融机构系统，对投资项⽬⽣物多样性⻛险实现筛查；三是上述技术应⽤也可逐 步推⼴到⽔、碳汇、污染物排放等其他环境⻛险的评估。

（2）碳核算与碳资产管理：⾦融科技为碳⾦融提供系统化解决⽅案

构建碳排放核算体系是碳中和⽬标的基础性⼯作。通过统⼀的核算标准明确产品⽣产⽣命 周期各环节的碳⾜迹核算与管理，并有针对性地进⾏节能减排部署对总体温室⽓体排放控 制⾄关᯿要。为ᰁ化减碳成效，全社会碳核算势在必⾏。为了控制碳排放总ᰁ和激励企业 努⼒减排，中国已建⽴七个区域性和⼀个全国碳排放权交易市场。中国⽣态环境部数据显 示，截⾄2022年3⽉，试点阶段的碳市场共覆盖20多个⾏业、近3000家᯿点排放企业， 累计覆盖4.4亿吨碳排放ᰁ，累计成交⾦额约104.7亿元⼈⺠币（约15.7亿美元）。据全国 碳排放权交易市场数据显示，⾃2021年7⽉启动以来，截⾄2022⽉7⽉16⽇，全国碳排放 权交易市场纳⼊发电⾏业᯿点排放单位2162家，覆盖约45亿吨碳排放ᰁ，累计碳排放配 额（CEA）交易ᰁ达1.94亿吨，累计成交⾦额约84.92亿元⼈⺠币（约12.58亿美元）。随 着未来更多⾏业和企业的纳⼊碳市场，以及⾦融⾏业开展碳相关的⾦融服务，多数企业都 须进⾏碳核算与碳资产管理。 ⽬前，⾦融科技可为全流程碳核算、碳溯源、碳账户、碳交易、碳资产管理提供集成式解 决⽅案。在企业端，物联⽹技术促进了企业能耗与碳排放数据的全流程实时信息采集，⾦ 融科技系统性解决⽅案可实现能耗在线监测、能效管理、碳资产管理和交易等集成功能， 碳核算⼈⼯智能模型可实现对企业碳减排ᰁ的⾃动核算并纳⼊企业碳账户，作为银⾏核定授信额度和利率的依据。在⾦融机构端，为⾦融服务商提供企业画像、碳信⽤、碳积分等 ⾦融数据产品，并将产品的额度利率与企业碳账户挂钩。在政府端，SaaS平台服务帮助 政府监管部⻔精准掌握企业能耗与排放情况。

（3）转型⾦融：⾦融科技为企业!减碳"转型提供全过程量化与认证服务

实现“双碳”⽬标，⾦融不仅仅要⽀持“纯绿”的项⽬，更需要帮助⾼碳企业向低碳转型。中 国⼈⺠银⾏正在研究转型⾦融的标准体系和政策⽀持。转型⾦融主要为传统⾼碳企业主 体、经济活动和资产项⽬向低碳转型提供⾦融服务，⽀持对象包括但不限于电⼒、钢铁、 建材、化⼯、纺织、交通等⾼碳⾏业。在现有绿⾊⾦融框架下，“绿⾊”的界定⼝径较为严 格，缺少⽀持低碳转型的标准和⼯具。为扩⼤绿⾊⾦融体系覆盖范围，促进转型⾦融市场 发展，监管部⻔有望出台包括转型标准、披露要求、⾦融⽀持⼯具以及激励措施等内容的 转型⾦融政策框架。 为避免“洗绿”或“假转型”问题，转型⾦融⾯临着更⾼、更复杂的披露标准。如转型活动要 有明确的减碳效果；转型活动主体须设定减碳的ᰁ化⽬标和时间表；较为复杂的转型活动 （如⽆法通过转型⽬录和⽬录中明确的ᰁ化指标直接识别的转型活动）需要得到第三⽅专 业机构的“转型”认证等。⾦融科技可为转型⾦融的减碳⽬标核算与信息披露提供系统性的 解决⽅案，如建⽴转型⾦融项⽬贴标、认证与监管平台，基于区块链技术汇集由合格审核 机构核验的企业“减碳”成果ᰁ化数据和指标，维护由认证机构授予的“转型”认证等。⾦融 科技可以为⾦融机构、企业和监管机构提供对这些认证数据的访问账号，便于企业⾃查、 ⾦融机构⻛险管理及监管部⻔统计与监督。

（4）ESG评价与投资：⾦融科技将⼩微企业纳⼊绿⾊⾦融⽀持范畴，推动绿⾊普 惠⾦融发展

为实现“双碳”⽬标，ESG投资向绿⾊项⽬、绿⾊主体倾斜，在授信决策、贷款审批、资⾦ 成本、⻛险管理、内部控制和构建资产组合等各环节，需将融资主体的环境、社会表现和 公司治理等⻛险因素纳⼊考ᰁ范围。传统ESG投融资实践往往聚焦于⼤中型企业和项 ⽬，通过项⽬申报的形式认定是否符合绿⾊标准。⽽⼩微企业和个体经营者由于ESG数 据缺失，管理流程不健全、节能减排与污染防治的能⼒弱，难以达到绿⾊认定标准。此 外，由于这类融资主体贷款规模⼩、资料留存残缺，对其进⾏审核与授信的操作成本与⻛ 险成本较⾼，传统的项⽬申报制不能较好的适⽤。因此，ESG认定与评估需要更多的考 虑普惠性，推动普惠⾦融与绿⾊⾦融融合发展。 在解决中⼩企业ESG数据采集、分析等⽅⾯，未来⾦融科技应该发挥主导作⽤，以降低 信息获得成本，提⾼信息可得性。⽐如，⼤数据技术可以促进各部⻔数据共享，丰富 ESG模型评价维度并推动提⾼评价模型精准度；物联⽹可解决数据更新不及时与环境数据缺失问题，实现企业对能耗等环保数据的实时采集与⾃主上报；区块链可保证企业端数 据的可溯源与互信，解决企业端填报数据的真实性与可信度问题；⼈⼯智能通过对模型的 强化训练，提⾼绿⾊识别的准确度，实现对绿⾊主体实时授信并助⼒动态⻛险防控与预 警。在绿⾊识别与认定、评价与贴标、⻛险动态监控、环境信息披露等各环节，⾦融科技 可进⼀步开展探索，助⼒⾦融资源向⼩微绿⾊主体倾斜。

（5）绿⾊农业：数字技术赋能对绿⾊农业活动的识别和⾦融⽀持

数字技术在绿⾊农业领域有着⼴泛的应⽤潜⼒，⽐如凭借数字技术⼿段，助⼒农业减碳任 务，引导绿⾊农业供应链投融资，通过农产品溯源⽀持绿⾊农业发展。 具体来说，在绿⾊农业能效管理应⽤上，可通过遥感、⽆⼈机监测等技术精准控制⼟地肥 ⼒与精准投放农药；在温室⽓体减排⽅⾯，可通过物联⽹、⼈⼯智能技术⼿段进⾏精准的 耕地作物识别、环境监测、灾害预警、产ᰁ预测等，减少农业能源消耗，实现节能减排效 应；在绿⾊农业产业链投融资⽅⾯，将物联⽹与区块链技术结合，可实现标准电⼦仓单⽣ 成、业务数据存证、粮⻝质ᰁ溯源，为供应链⾦融提供可靠、安全、可溯源的担保材料； 在绿⾊农产品溯源⽅⾯，可应⽤区块链和⼈⼯智能技术，加强对绿⾊农产品、有机⻝品等 绿⾊消费品的贴标，帮助绿⾊农产品获得更好的市场信誉与更⾼的售价。

⾦融科技在中国绿⾊⾦融的应⽤： 2020年与2021年案例跟踪

课题组在2020年与2021年连续发布《⾦融科技推动中国绿⾊⾦融发展：案例与展望》的 系列报告中分别选取两个案例，共计四个案例进⾏跟踪。案例的应⽤场景包括⾦融机构 ESG评价系统、企业碳排放管理、绿⾊⾦融综合服务平台以及银⾏绿⾊贷款系统。通过 持续的跟踪调查发现，部分案例的系统功能逐步完善，提⾼了⾦融机构与相关⽅的⼯作效 率和效果。部分案例的成功经验在同业机构以及绿⾊⾦融改⾰创新试验区以外地区得以复 制推⼴。⾦融科技在帮助⾦融机构ESG投资决策、提⾼数据的准确性与完整性、提升⼯ 作效率、减少⼈⼯⼲预与误判⼏率、控制⾦融⻛险等诸多⽅⾯发挥了积极的作⽤。以下为 这四个案例最新进展的综述：

案例⼀：嘉实基⾦ESG评分系统（2021年报告案例）

2021年，嘉实基⾦在持续升级ESG评分⽅法论的基础上实现了评分对港股市场的覆盖， 为ESG投资策略与产品提供⾼质ᰁ基础数据设施，推动ESG从理念到实践落地，拓宽了 可持续投资的边界。

不断升级⽅法论，拓展市场覆盖：2021年嘉实持续进⾏ESG⽅法论迭代与模型优化， 在覆盖全部A股的基础上将覆盖拓展⾄全部港股市场，为完善ESG评估体系和应对中国 市场ESG信息披露不⾜问题提供了解决⽅案。继嘉实ESG评分于2020年上线Wind⾦融 终端后，2021年5⽉，嘉实ESG评分如期顺利登录彭博第三⽅另类数据平台BEAP （Bloomberg Enterprise Access Point），成为在彭博上线的⾸家由中资机构提供的 ESG数据。

案例⼆：中国华电集团碳排放管理信息系统（2021年报告案例）

⾃2019年8⽉该系统上线运⾏以来，中国华电集团碳排放管理信息系统实现了集团境内全 部直属单位及其下属130余家⽕⼒发电企业碳排放数据全覆盖，提升了企业数字化管理能 ⼒，为中国华电各级单位实现碳排放管理与信息化管理的有效融合。2021年，该系统在 碳排放数据管理、碳配额履约管理功能等⽅⾯进⾏升级完善，满⾜集团各级单位对碳排放 管理的需求。

政策对接与系统完善：2021年，中国华电按照最新版《企业温室⽓体排放核算⽅法与 报告指南 发电设施（2021年修订版）》要求，对系统碳排放数据管理模块和碳配额履 约管理模块开展优化升级，使该系统更符合中国全国碳排放权交易市场实际，同时进⼀ 步优化了碳排放数据填报及审核⼯作流程。系统减少了⼈⼯数据报送ᰁ，系统每⽉每台 机组由原需填报3个数据，减少为1个，减少了企业40%的⼯作ᰁ，提升了⼯作效率。

提⾼数据获取准确性和完整性：该系统充分利⽤现有数据资源，实现数据集成与共享， 增加碳排放关键指标计算⼯具，减少⼈⼯报送数据ᰁ，确保统计数据“数出有源、有据 可查”，提⾼了企业碳排放数据核算的准确性和完整性，有效规避了企业碳排放ᰁ计算 错误等问题，有效保障了企业的合法利益。

优化碳排放数据管理模式：根据中国华电企业三级管理体系要求，规范了企业碳排放监 测统计、报告与核查（MRV）管理流程，实现了碳排放数据符合检测要求、核算标准、 报送规范以及业务⽀撑。

⽀持企业参与全国碳市场交易：中国华电以平台碳排放数据为基础、以盘查核查交易履 约为碳资产管理主要内容，推动公司系统113家᯿点排放单位纳⼊全国碳市场，提前完 成全国碳市场第⼀个履约周期碳排放配额清缴⼯作。2021年12⽉14⽇中国华电提前实 现了在全国碳市场⾸个履约期100%履约，并率先完成全国⾸笔使⽤CCER抵销配额清 缴。

案例三：湖州市绿⾊⾦融综合服务平台（2020年报告案例）

⾃2018年底上线以来，湖州市绿⾊⾦融综合服务平台实现了企业融资⼀⽹通办，银⾏服 务提质增效，绿⾊⾦融政策精准落地。截⾄2021年底，平台已累计注册企业40759家， ⽐2020年增加40.21%，⽐2019年增加156.98%；共帮助29906家绿⾊⼩微企业获得银⾏授信2929.62亿元⼈⺠币（约439.15亿美元），授信额度较2020年增加38.19%，较2019 年增加102.76%；为118个项⽬和投资机构对接股权融资105.76亿元⼈⺠币（约15.85亿 美元），较2020年增⻓22.35%，较2019年增⻓74.81%。2021年，该平台还增加了ESG 评价等功能，创新推出了“绿贷通+”助贷模式，并在国内其他地区复制推⼴。

上线ESG评价功能: 将ESG评价结果内嵌⾄“绿贷通+”，实现企业ESG评价和绿⾊认定 的⾃动化、全ᰁ化（实现对1.72万家企业的评价）与价值化（将评价结果⽤于投资决 策）。通过系统联动，⿎励⾦融机构在授信利率、贷款额度、经济资本占⽤等⽅⾯在线 应⽤ESG评价结果，引导⾦融机构⽀持⼩微企业绿⾊、低碳、可持续发展。

推出“绿贷通+”助贷模式: ⽴⾜于缓解绿⾊⼩微企业融资难题，强化“绿贷通”协同能⼒， 推出“绿贷通+政采贷”助贷模式。“绿贷通+”打通浙江政企采购云平台，企业根据政府采 购历史交易信息及ESG评价、绿⾊认定等政务数据信息就能获得纯信⽤贷款，实现“在 线申请、⼀⽹通办、秒批秒贷”，还能提⾼授信额度。截⾄2021年底，“绿贷通+政采贷” 助贷模式已累计为830家企业提供银⾏授信超百亿元⼈⺠币。

案例四：湖州银⾏绿⾊信贷管理系统（2020年报告案例）

⾃2019年3⽉系统上线以来，截⾄2021年底，已累计对42000多笔业务进⾏了绿⾊识别和 全流程贴标，并对约700笔项⽬贷款进⾏了环境效益评测。通过使⽤系统，湖州银⾏实现 了对绿⾊信贷的快速和⾼效识别、核查等功能，并为实现绿⾊业务的全流程线上精细化管 理提供了基础。2021年，该系统在提升绿⾊识别效率、降低绿⾊识别成本以及完善ESG 评价等⽅⾯取得新进展，并在湖州绿⾊⾦融改⾰创新试验区以外地区的⾦融机构得到了复 制推⼴。

绿⾊识别效率及能⼒提升：2021年，通过该系统识别的绿⾊信贷数ᰁ较2020年提升了 13.49%，较2019年提升了47.18%，绿⾊识别准确率稳定在98%以上，为信贷审批部 ⻔开通绿⾊信贷快速审批通道提供了可靠依据，绿⾊信贷审批时间缩短为原来的1/3， 间接为企业降低融资成本超3000万元⼈⺠币（约450万美元）。此外，绿⾊信贷数据报 送⼈员也由原来的两名专职⼈员减少到了⼀名兼职⼈员，报送时间从3天缩短到了1天。

系统升级：2021年，系统上线了对公司信贷客户的ESG评价功能，通过与湖州市绿⾊ ⾦融综合服务平台的对接，实现了诸如企业在碳排放强度、环保成效、纳税情况、经营 情况等ESG指标数据的快速获取和企业ESG快速评价，⽬前系统已完成对全⾏约2/3公 司客户的ESG评价，有效提升了湖州银⾏对信贷客户履约能⼒的预判和对绿⾊⼩微企业 的融资⽀持效率。

在其他⾦融机构的复制推⼴：2020年该系统在苏州农村商业银⾏和邢台银⾏两家⾦融 机构推⼴。截⾄2021年末，该系统已经推⼴到绿⾊⾦融改⾰创新试验区的3家⾦融机构 和其他地区的15家⾦融机构。

⾦融科技在中国绿⾊⾦融的应⽤： 2022年案例研究

案例⼀ ⾦融科技⽀持⽣物多样性保护：中国境外投资项⽬环境⻛ 险快速筛查⼯具（ERST）

1. 背景

根据《2020年度中国对外直接投资统计公报》，⾃2012年以来，中国的对外直接投资ᰁ ⼀直保持在世界前三名，2020年更是⾸次位居全球第⼀。 中国在境外投资的基建项⽬和资源开发项⽬不少位于⽣物多样性丰富、⽣态系统脆弱的⽋ 发达国家和地区，项⽬所⾯临的社会和环境⻛险往往较⾼。为了引导中国企业管控好境外 投资项⽬的社会和环境⻛险，近年来，中国政府相关部⻔已经发布了多个政策指引，要求 投资企业遵守东道国的法律法规，⿎励企业采⽤国际组织或多边机构通⾏的标准或中国标 准开展投资项⽬和其他经济合作。例如，2022年1⽉，由中国⽣态环境部和商务部联合发 布的《对外投资合作建设项⽬⽣态环境保护指南》明确提出，东道国没有相关标准或标准 要求偏低的，在⽣态环境保护许可的基础上，企业应该采⽤国际通⾏规则标准或中国更严 格标准；在项⽬建设前，应该对拟选址区域开展⽣物多样性调查、⽣态环境监测和评估， 尽ᰁ避免占⽤或穿越⾃然保护区和᯿要ᰀ⽣⽣物栖息地。 此外，国内外利益相关⽅也发起了旨在推动为投资项⽬提供融资的⾦融⾏业进⾏绿⾊转型 的若⼲倡议，如“⼀带⼀路”绿⾊投资原则（GIP）8、⾃然相关财务信息披露⼯作组 （TNFD）9

⽬前，中国的⾦融机构和投资企业在开展境外投资合作项⽬时，⼏乎完全依靠第三⽅机构 提供的环评报告来确定项⽬的环境⻛险。然⽽，在实践中，投资企业即使按东道国政府的 规定履⾏了相关的程序并具备了相应的⼿续，对项⽬所⾯临的社会和环境⻛险评估不全 ⾯、不充分的情况仍然时有发⽣，导致项⽬的投资⽅或建设⽅受到当地社区和其他利益相 关⽅的谴责和抵制，给项⽬的推进带来困难，这也凸显了投资企业和⾦融机构⾃身在项⽬ 策划初期进⾏有效的环境⻛险筛查的᯿要性。随着绿⾊“⼀带⼀路”战略的推进和⾦融监管 部⻔对⽓候环境⻛险的᯿视程度提⾼，也对企业和⾦融机构对境外投资项⽬的社会和环境 ⻛险管控能⼒提出了更⾼的要求。 国际上，针对建设项⽬初期环境⻛险快速筛查的评估分析⼯具总体上⽐较匮乏。已有的⼀ 些⼯具，如⽣物多样性综合评估⼯具（IBAT）11，⾯向全球的客户，因⽽难以在⽹络和数 据安全、个性化定制、操作界⾯等⽅⾯满⾜中国企业和⾦融机构的需求。因此，为⽀持中 国企业和⾦融机构更好地管控境外投资项⽬的⻛险，迫切需要开发⼀款有权威数据⽀撑、 能与国际通⾏标准对接、⽅便⽤户操作的境外投资项⽬环境⻛险快速筛查⼯具。

2. 举措

2018年年初，保尔森基⾦会与中国⽣态环境部对外合作与交流中⼼（FECO）合作，共同 启动了中国境外投资项⽬环境⻛险快速筛查⼯具的开发⼯作，旨在为中国政府主要决策部 ⻔、⾦融机构、投资企业提供科学⾼效的决策⽀持⼯具，提⾼境外投资项⽬的环境⻛险管 理⽔平，降低或避免因环境⻛险管理不善⽽引发的政治、外交和财务⻛险。该系统于 2019年3⽉完成开发，并成功安装在FECO的服务器上，⽬前处于试运⾏阶段。 保尔森基⾦会委托美国保护⽣态学研究所（CBI）承担ERST⼯具的程序开发⼯作。CBI此 前曾为泛美开发银⾏（ IDB ）开发过基于空间分析的⽣物多样性评估⼯具 （DataBasin），在IDB的项⽬环境⻛险评估中得到⼴泛应⽤，并取得了良好的效果。在此基础上，CBI针对FECO的建议，进⼀步优化了⽣物多样性⻛险分析模块，改进了⽤户 操作流程和界⾯。此外，ERST⼯具的设计和开发还得到了美国加州州政府战略增⻓委员 会负责环境影响评价的资深专家的技术指导。

（1）四⼤特点

ERST⼯具的设计和使⽤具有以下四个特⾊： 实现与国际标准和良好实践的接轨。从⽣物多样性数据的完整性和权威性看，ERST⼯ 具所集成的数据采⽤了联合国环境规划署世界⾃然保护监测中⼼、国际⾃然保护联盟、 国际⻦盟、零灭绝联盟等国际机构⻓期系统收集整理的全球⽣物多样性数据，涉及关键 ⽣态系统、濒危物种及其栖息地、⾃然保护地等多个维度的⽣物多样性信息，是⽣物多 样性影响分析的基础性数据，已成为国际上主流⽣物多样性影响分析⼯具和平台的主要 数据⽀撑。ERST与国际上⽣物多样性影响评估⼯具在关键数据上保持⾼度的⼀致性， 保证了评估结果的科学性和权威性。 从⽣物多样性影响评估的参考标准看，ERST系统默认的分析⽅法采⽤与国际⾦融公司 “绩效标准6”13相⼀致的标准，即以“关键栖息地（critical habitat）”作为评估的核⼼理 念，着᯿分析评估拟建项⽬对“关键栖息地”的影响，从⽽确定项⽬考虑⽣物多样性影响 后的可⾏性。ERST系统⽬前集成的⽣物多样性数据集已经能较好地⽀撑以“关键栖息 地”为核⼼指标的⽣物多样性影响分析。

⼯具的直观性、易⽤性与快速性。作为⼀款⽣物多样性影响快速筛查⼯具，ERST⼯ 具的操作流程和界⾯设计简明直观、实⽤易⽤。它是基于可视化的空间分析，通过对 项⽬区域（包括建设区以及外围潜在影响区）和选定的⽣物多样性信息图层进⾏叠 加，快速确认⻛险点，并在地图上直观地展示出来。操作⼈员通常⽆需具备空间地理 系统或⽣态学⽅⾯的专业知识和技能，经过简短的系统操作培训便可迅速上⼿。 ⾦融机构员⼯可以通过ERST⼯具快速对潜在项⽬进⾏⼤规模筛查，了解投融资项 ⽬，尤其是境外投融资项⽬的⽣物多样性相关⻛险的位置、类型及程度。如果拟建项 ⽬和关键的⽣物多样性数据图层存在᯿叠，系统会通过⽂字和颜⾊（红⾊）提示⻛ 险。此外，它的操作界⾯直观，可快速⽣成的中英⽂两种语⾔的分析报告，极⼤地⽅ 便了⽤户的操作和对分析报告的进⼀步编辑和利⽤。

满⾜客户在数据和⽹络安全⽅⾯的要求。ERST⼯具的系统设计和部署能满⾜⽤户在 ⽹络安全和数据安全⽅⾯的严格要求，它内置了系统运⾏所需的所有关键组件和数 据，因⽽能在⽤户的内⽹环境中独⽴运⾏，⽆需向外⽹请求数据或发⽣数据交换，从 ⽽极⼤地减少了评估项⽬相关信息的外泄⻛险和系统遭受⽹络攻击的⻛险。

预留功能模块的扩展空间。ERST⼯具的设计和构架预留了未来系统功能模块和数据 的扩展空间。⽬前，它的功能以⽣物多样性⻛险分析为主，但未来还可以根据⽤户的 具体需求，开发新的功能模块，添加新的数据图层，逐步实现在⽔资源、碳汇、污染 物等其他环境维度的⻛险分析。此外，作为示范，⽬前的版本已经整合了巴⻄和秘鲁 在国家和区域层⾯更精细的数据，不仅进⼀步充实了⽣物多样性信息，还增加了社会 和⽂化⽅⾯的信息，如原住⺠聚居点、原住⺠保留地、⽂化/考古遗迹等分布信息，因 ⽽能在⼀定程度实现社会⻛险的快速筛查。随着其他国家和区域层⾯各类数据的不断 完善和补充，ERST⼯具有望实现更为精细、全⾯的环境和社会⻛险分析和筛查。

3. 成效

⽬前，ERST⼯具还处于试运⾏阶段，建设项⽬的⽣物多样性⻛险分析以模拟测试为主。 保尔森基⾦会与FECO已接洽过多家开发银⾏、商业银⾏及进出⼝信⽤保险公司，并组织 了ERST⼯具应⽤的演示。这些机构肯定了ERST⼯具的功能和潜在应⽤场景，并表示该 ⼯具能为其融资项⽬的⽣物多样性⻛险分析筛查⼯作提供有益的补充。鉴于⽬前各⾦融机 构已有既定的⻛险管控体系和流程，在环境⻛险评估⽅⾯基本以第三⽅环境影响评估报告 为准，如何将ERST⼯具实现的⽣物多样性⻛险快速筛查功能有效地整合到其现有的业务 流程中（尤其是项⽬⾃评和预可⾏性研究阶段），还需要与相关机构进⼀步探讨相应的可 ⾏⽅案。可以探索的整合⽅向包括：1)开发基于⽤户应⽤的ERST⼯具模块，以便于集成 到银⾏现有系统中；2)综合各⻛险指标体系，赋权并得到⻛险评级结果；3)建⽴⽣物多样性⻛险与项⽬⻛险的关联关系；4)针对⽣物多样性⻛险，探索提供具有参考价值的解决⽅ 案。

4. 展望

ERST⼯具未来将围绕推⼴应⽤和拓展功能两个⽅⾯推进下⼀步的⼯作。在推⼴应⽤⽅ ⾯，保尔森基⾦会和FECO将继续向有关⾦融机构和企业推介，选定有意愿试⽤的机构在 其⽇常业务中推动⼯具的使⽤，并通过这些示范带动更多的⾦融机构和投资企业，借助 ERST⼯具完善其现有的环境⻛险评估⼯作。此外，保尔森基⾦会和FECO还将通过倡导 绿⾊投资和绿⾊⾦融的相关平台和倡议（如⽣物多样性与⾦融合作伙伴PBF、“⼀带⼀路” 绿⾊投资原则GIP等）推动ERST⼯具的应⽤。FECO正在建设的“⼀带⼀路”⽣态环保⼤数 据服务平台，也为未来实现宏观信息查询与ERST项⽬⻛险评估有机结合提供了应⽤空 间。在功能拓展⽅⾯，将根据⽤户在实际使⽤中的反馈和需求，进⼀步优化现有的功能模 块，并逐步开发和测试⽔⻛险、碳汇、污染物排放等其他环境影响的快速评估功能，更好 地满⾜⾦融机构和投资企业在建设项⽬环境⻛险快速评估⽅⾯的需求，提升其对环境⻛险 的管控⽔平，助⼒共建绿⾊“⼀带⼀路”。

案例⼆ ⾦融科技⽀持⼩微企业普惠发展：湖州融资主体ESG评价 体系

1. 背景

⼩微主体“融资难”与“融资贵”是其绿⾊低碳发展⾯临的⼀⼤难点问题。其中绿⾊融资主体 的识别是最为关键的环节。许多⼩微企业主体由于运营管理不规范、污染防治技术落后、 节能减排意识不到位等⼀系列问题，⾯临绿⾊转型⽅⾯的严峻挑战。同时，即使⼀些⼩微 企业有较强的绿⾊转型意识和需求，但由于ESG信息披露缺失，其本身⾯临的环境社会 ⻛险难以被识别，往往因此被排斥在绿⾊⾦融体系之外。许多⼩银⾏的绿⾊信贷占⽐仅为 1%左右，⼀个主要原因就是银⾏⽆法有效识别绿⾊⼩微企业及其绿⾊经济活动。 从数ᰁ上看，⼩微群体数ᰁ庞⼤。据国家市场监督管理总局数据，截⾄2021年12⽉，全 国各类⼩微企业数ᰁ已达4317.25万户。利⽤科技⼿段助⼒绿⾊⾦融促进⼩微企业的低碳 转型，对“双碳”⽬标整体进程⾄关᯿要。 截⾄2021年12⽉底，湖州市登记在册⼩微企业122149户，同⽐增⻓13.59%。在“双碳” ⽬标下，为促进绿⾊⾦融和普惠⾦融融合发展，实现⾼碳排放的中⼩微企业稳定有序的公 平转型，湖州⾦融办在原有的ESG评价模型基础之上开展研究，率先探索形成了我国第 ⼀套⾯向中⼩企业的ESG评价⼯具。

2. 举措

⾃2018年以来，湖州启动了区域ESG评价模型的开发⼯作，2019年率先实现了融资主体 ESG评价的线上化。2021年，在北京绿⾦院的⽀持下，湖州市⼈⺠政府⾦融⼯作办公室 会同中国⼈⺠银⾏湖州市中⼼⽀⾏、中国银⾏保险监督管理委员会湖州监管分局对评价模 型进⾏了迭代更新，推出绿⾊融资主体ESG评价体系4.0版。该评价体系从环境影响 （E）、社会责任（S）、公司治理（G）三个维度，对湖州企业进⾏评价打分，并进⼀ 步围绕⼩微企业群体特征与样本数据，对⼩微企业ESG指标权᯿赋分进⾏合理调整，使 其更加适⽤于⼩微信贷各环节。

（1）三个维度

湖州融资主体ESG评价体系的在三个维度上都充分考虑了⼩微企业的特点。

环境影响维度（E）⽅⾯突出“碳中和”导向。依托湖州⾸创的“碳效码”14，将碳排放指 标创新性地纳⼊ESG评价，通过设置企业碳效等级指标，对企业碳排放总ᰁ、强度以 及效能进⾏综合评价。针对⼩微企业信贷业务，评价指标纳⼊⼩微企业主营业务对资 源的依赖度、环境信⽤评级、环境合规表现、环保成效（绿⾊产品、绿⾊⼯⼚、绿⾊ 技术认证）等，通过赋分对⼩微企业实施绿⾊贴标（“浅绿”、“中绿”、“深绿”），为 ⾦融机构后续开展绿⾊信贷业务提供⽀持。

社会责任维度（S）⽅⾯体现“稳就业”导向。从⽣产环境、劳资关系、员⼯权益投⼊ 等维度，评估企业对员⼯权益的保障⽔平。并将“员⼯稳定性”纳⼊了评价模型，以体 现“稳就业”的政策导向。针对⼩微企业信贷业务，评价指标纳⼊社保、纳税、公积 ⾦、征信等⽅⾯综合数据，为⾦融机构开展⼩微企业授信画像提供全⽅位⽀持。

公司治理维度（G）⽅⾯注重“企业可持续发展”导向。᯿点关注企业治理结构、创新 发展潜⼒、经营稳定性、管理层评价等⽅⾯的因素。针对⼩微企业信贷业务，引⼊浙 江的“亩均论英雄”15这⼀综合性效益评价指标，从亩均增加值、单位能耗增加值、单 位排放增加值等多个指标的不同⻆度衡ᰁ企业可持续发展的⽔平。

（2）两个特点

协同湖州多部⻔、多系统数据，评价结果动态实时更新。湖州融资主体ESG评价体系 中，很多指标数据更新周期不⼀致。湖州协同环保、经信、税务等17个政府部⻔、10 多个数源系统，实现100%线上取数及⾃动化计算，实时更新时效性指标，定期更新 周期性指标。评价结果直接与绿⾊贷款贴息、绿⾊担保补助等政策挂钩，⽀持绿⾊⼩ 微企业创新升级。通过ESG评价体系，银⾏得以持续关注、监测企业的动态⻛险变 化，开展企业全流程⻛险控制管理，有效提升⾦融机构的资产质ᰁ。

开放系统，便于各⾦融机构与企业应⽤。湖州融资主体ESG评价系统现阶段已全⾯向 湖州全市域⾦融机构开放，⿎励银⾏机构开发“定制版”应⽤模型。例如安吉农商银⾏ 将ESG理念融⼊个⼈绿⾊普惠评价体系，并将评价结果运⽤于绿⾊普惠产品开发、客 户授信、利率定价等各个⽅⾯。湖州银⾏依托该ESG评价系统，建⽴了信贷客户ESG 违约率模型，结合ESG表现和财务数据测算信贷客户履约能⼒。

3. 成效

湖州融资主体ESG评价体系上线运⾏以来，已累计评价17184家企业。总体⽽⾔，有以下 四⼤成效：

ESG评价体系已经过⼤样本数据检验，可有效识别绿⾊主体。在开发建设过程中，应 ⽤了超2.4万16个数据样本，开展多轮数据测试校验。弥补了很多ESG模型缺乏规模化 样本数据的检验的缺陷。该ESG评价可有效筛选出绿⾊、⾼质ᰁ发展导向的企业。

评价结果可动态实时更新，有效进⾏⻛险管理，绿⾊贷款不良率下降。截⾄2021年12 ⽉，在该评价体系的⽀持下，湖州绿⾊贷款余额同⽐增⻓49.46%，不良贷款率控制 在0.38%，⽐年初下降0.1个百分点。截⾄⽬前，当地采⽤该评价体系发放的贷款不良 率为0。

ESG评价体系可复制可推⼴性⼤幅提升。该ESG评价体系由湖州市政府负责通⽤版的 建设，⽽由⾦融机构在通⽤版的基础上进⾏个性化开发，并在开发和建设过程中，始 终注᯿可复制和可推⼴性，做到共同指标通⽤化、区域指标显性化。其他任何地区只 要换上本地个性化指标，就可以实现模型复制。

助⼒绿⾊⾦融与普惠⾦融融合发展。ESG评价体系减少了⼩微企业对⾼污染和⾼碳项 ⽬的投资，提升⼩微企业整体的绿⾊⽣产和投资偏好度。同时，也为以往绿⾊⾦融对 ⼩微企业、个体⼯商户等群体⽀持严᯿不⾜问题提供了解决⽅案，扩⼤对⼩微企业信 贷⽀持，促进了绿⾊⾦融与普惠⾦融融合发展。

4. 展望

湖州融资主体ESG评价体系4.0版本上线后九个⽉以来，收效颇丰，但也⾯临⼀些底层数 据、银⾏应⽤的挑战与制约。下⼀步湖州将从以下三个⽅⾯完善ESG评价体系。 ⼀是加强底层数据基础。持续完善普惠绿⾊⾦融数据专题库，如持续开展数据归集和治 理，建设⾦融数据专题库，从政府、⾦融机构、企业等维度综合集成数据，推动涉企信息 的安全共享，为ESG评价提供数据保障。 ⼆是探索银⾏应⽤ESG路径。根据银⾏ESG能⼒建设，分阶段开展应⽤路径，持续扩⼤ 应⽤范围。第⼀阶段，推动银⾏业务流程纳⼊信贷客户的ESG评价通⽤标准；第⼆阶 段，帮助银⾏建⽴分⾏业分企业规模的针对性ESG评价框架，例如针对数据源较少的⼩ 微企业和个⼈主体建⽴更符合实际的应⽤模型。 三是推动企业提升ESG表现。通过⾦融激励、财政贴息、宣传教育等⼿段，推动企业积 极践⾏符合⾃身理念和实际的ESG实践，提升ESG表现。最终引导企业从关注盈利、收 ⼊，逐渐进⼊到同时关注ESG表现的新阶段。

案例三 数字农业系统助⼒绿⾊农业发展：成都数字农业平台

1. 背景

除能源、⼯业、交通等᯿点领域，农业领域也是᯿要的温室⽓体排放部⻔。据联合国粮农 组织（FAO）统计，2019年全球农业温室⽓体排放占⽐达14%-20%。⽬前世界多数国家 正共同采取措施减少农业领域温室⽓体排放。中国⼈⺠银⾏成都分⾏及中国⼈⺠银⾏成都 分⾏营业管理部以⻄南财⼤研究团队计算的数据为“碳排放ᰁ”，以“农村⽤电ᰁ占⽐×碳排 总ᰁ”估算中国⼴义农业部⻔碳排ᰁ，结果显示近10年来中国农业碳排放占⽐达16%- 19%。与此同时应看到，农业活动在排放⼤ᰁ温室⽓体的同时，也吸收、转化和固定⼤ ᰁ碳元素，具有碳源和碳汇的双᯿属性，因此发展绿⾊低碳农业很可能是碳减排成本较⼩ 且副作⽤较少的⼀种⽅式。

课题组观察到，⽬前绿⾊农业发展总体顺应市场需求、消费习惯的变化，正以数字技术为 ⼿段，以产业链价值增值为⽬标，通过实现经济效益与⽣态效益的新均衡，探索与农业低 碳发展契合的新路径。从国际经验看，近年来发达国家出台了⼀系列农业减排政策措施， 其中⼀⼤共同点就在于普遍᯿视利⽤现代科技特别是数字技术⼿段，引⼊数据密集型的智 能化“精准技术”，实现农业低排放与⾼产出的双᯿⽬标。中国各地对数字低碳农业᯿视程 度也不断提升，相关互联⽹公司、⾦融机构等市场主体也纷纷进军数字农业。尤其是在粮 ⻝⽣产领域，数字技术应⽤不断拓展深化，推动农业⽣产⽅式持续⾰命，这将对强化粮⻝ 安全、促进农业绿⾊低碳可持续发展产⽣积极深刻的影响。成都作为传统粮⻝主产区四川 省的省会城市，在利⽤数字技术促进绿⾊农业⽅⾯取得了可喜的进展。此外，成都积极探 索数字农业平台与数字⾦融平台相对接的新模式，促进⾦融资源向农户有效倾斜，凸显了 ⾦融科技在⽀持绿⾊农业发展中的成效。

2. 举措

成都作为传统粮⻝主产区和⽇益快速发展的⼤都市，在现代农业发展中积极探索应⽤数字 技术，推动相关市场主体搭建成都数字农业平台，促进绿⾊低碳农业发展。本⽂以成都数 字农业平台为例，᯿点分析了数字技术在⽀持绿⾊农业发展中的应⽤。该平台实现了数字 技术与传统农业的深度融合与应⽤，为⾦融服务乡村振兴提供了有益思路，同时助⼒了农 业产业链经济效益与环境效益增值。

（1）两⼤特点

政府⽀持、企业创建、⾦融机构等参与的成都数字农业平台具有以下两⼤特点：

基于数字农业平台形成了现代农业全产业链⽣态圈（图四）。数字技术通过精准的耕 地作物识别、环境监测、适种分析、灾害预警、产ᰁ预测等⼿段，建⽴了完整的粮⻝ ⽣产管理系统，并以此为基础整合农资、⾦融、农业社会化服务等资源，形成了全新 的现代农业产业链⽣态圈。

成为现代农村⾦融基础设施的有机组成部分，助⼒涉农普惠信贷。成都“农贷通”平台 作为农村⾦融数字化核⼼基础设施，不断深化拓展农村⾦融供需通道，通过与数字农 业平台联接，将更多绿⾊农业主体⾼效融⼊现代农村⾦融服务体系，数字农业平台也 成为现代农村⾦融基础设施的有机组成部分。

（2）四⼤功能

助⼒粮⻝⽣产精准化管理。包括精准的地块管理、农事作业、农事计划、溯源管理等 多个管理⽬标。⽐如通过物联⽹、近地遥感等信息技术，精准获得⽥地区域位置、形 状⼤⼩、⼟壤肥⼒等信息，以此为基础开展智能化计算，为农户提供⽣产全过程服 务。经测算，数字化⽣产使得⽔稻种植每亩提⾼⽣产效率约30%，节约⽣产成本约 15%，农药化肥污染程度降低约10%。

降低农户交易成本。数字平台通过整合农业⽣产社会化服务资源等，可降低农户交易 成本，有⼒助推农户融⼊⼤市场。

提⾼政府管理精度。通过数字农业系统，政府管理部⻔可解决农业信息共享程度不 ⾼、农业数据综合利⽤率不⾼等问题，从⽽有助政府提⾼决策精准度。

帮助⾦融机构精准有效决策和管理。由于可精准把握农户地块信息、⽣产进度及⻛险 预警等信息，⾦融机构可据此开展⾼效精确的授信决策和贷后管理。

3. 成效

成都数字农业平台产⽣了良好的绿⾊农业成效，并提升了普惠⾦融服务绿⾊农业的效率。 ⼀是“精准”农业产⽣了显著的温室⽓体减排效应。数字农业通过精准施肥、施药可显著减 少化肥、农药投⼊ᰁ，同时⼤⼤减少⽆效⽤⽔ᰁ；通过提⾼⽥间作业效率、提供低温烘烤 技术、统筹运输流转环节等，可显著降低能源消耗，从⽽在根本上减少农业温室⽓体排 放，显著实现了绿⾊低碳效应。根据该平台测算，种植20万亩⼩⻨、⽔稻（均按1季/年 计算）每年可实现碳减排共计约2759吨，⼩⻨种植碳排强度较传统模式下降约13%- 21%，⽔稻种植碳排放强度下降约5%。 ⼆是数字农业提升了普惠⾦融服务绿⾊农业效率。借助数字农业平台资源及其与“农贷通” 平台相联接的通道条件，⾦融机构能便捷⾼效捕捉并满⾜绿⾊农业资⾦需求，深化了普惠⾦融成效。实践中有两种模式：⼀种是信⽤贷款模式，由数字农业平台通过“农贷通”平台 向银⾏推送农户资⾦需求，在数字技术带来⾼效精准的贷后管理条件下，银⾏通常给予农 户破格授信并快速发放信⽤贷款。另⼀种是供应链贷款模式，由数字农业平台通过“农贷 通”平台将农户交易信息（⽐如购买农资发票）推送给银⾏，在核⼼企业（数字农业平台 运营⽅）、担保公司、银⾏机构共同分担⻛险机制下，银⾏向农户发放贷款。在两种贷款 模式中，种粮农户均能享受“农贷通”平台全额贴息⽀持。截⾄2021年末，该平台的农户 共获得超过1700万元⼈⺠币（约255万美元）信贷⽀持，涉及农户超过60户，农户贷款 利率按1年期LPR，3.85%执⾏，享受政策全额贴息⽀持，贷款利率⽔平较以往资⾦借贷 和农资赊销降低了70%以上。数字农业平台营造了全新的普惠⾦融环境，为⾦融科技⽀ 持绿⾊农业发展探索了有效路径。

4. 展望

随着未来⾦融科技助推绿⾊农业发展，数字农业平台将在以下三个⽅⾯持续深化：⼀是数 字农业平台对农户的覆盖⾯将进⼀步拓宽，技术服务更加精准完善，绿⾊低碳效应更加明 显，是乡村振兴的᯿要依托。⼆是数字农业平台与“农贷通”融资服务平台的联系将更加紧 密，农户或农业主体信息更加精细，对农业主体的信⽤评判更加客观全⾯，向⾦融机构引 流更加顺畅。三是依托数字平台开展⾦融创新更加便捷⾼效，针对性⾦融产品和供应链等 ⾦融制度更丰富完善，普惠⾦融效应更突出。

⾦融科技推动中国绿⾊⾦融发展： 问题与建议

1. 问题与挑战

（1）监管部⻔及相关部委⻆度

⼀是现有绿⾊⾦融政策框架下缺乏⾦融科技⽀持绿⾊⾦融发展的规划与指引。虽然监管部 ⻔认识到了⾦融科技⼿段可以促进绿⾊⾦融提升交易质ᰁ与效率、防范⻛险，并在相关⽂ 件中给予了原则性的⿎励，但仍然缺乏对如何提升⾦融科技在绿⾊⾦融发展中的作⽤的规 划、标准和指引。在实践中，⾦融科技⽀持绿⾊⾦融的应⽤在个别地区（以浙江为代表的 少数省份）取得了创新成果，但尚未能实现较⼤范围的拓展。 ⼆是产业部⻔和⾦融部⻔间的环境和⽓候数据共享机制尚未打通。环境基础数据库主要由 环保部⻔和产业主管部⻔（如住建、⼯信、发改、能源、农业等）管理，⾦融部⻔在获取 企业碳数据、环境影响、能耗⽔平等环境和⽓候数据时存在壁垒，数据要素向⾦融科技的 流通⾯临障碍。浙江等个别地区在打通数据共享壁垒⽅⾯取得了⼀些经验，但国家层⾯则 进展不⼤。

（2）地⽅政府⻆度

⼀是政府各部⻔环境数据共享与认证互信难度⼤，信息孤岛仍普遍存在。许多地⽅政府绿 ⾊⾦融数据共享平台的环境数据来源单⼀、质ᰁ不⾼、更新频率低，规模以下企业ESG 数据缺失严᯿。在数据种类⽅⾯，现有环境数据以企业能耗数据为主，缺少废弃物处理、 ⽔体、空⽓质ᰁ等数据；在数据采集与核证⽅⾯，企业环境数据采集困难，且难以核证与 追溯；在统计标准⽅⾯，各部⻔、上下级单位统计与报送⼝径往往存在较⼤差异，造成误 差；在数据共享⽅⾯，考虑到对⾃身数据所有权的保护、责任承担与权益划分、企业与个 ⼈隐私保护等⼀系列问题，许多地⽅各部⻔数据难以实现有效打通，信息孤岛仍普遍存 在。 ⼆是地⽅政府对企业ESG评价多依赖于⼈⼯评分，⾦融科技运⽤较少。ESG评价体系与 传统依照财务指标进⾏信⽤评价的⽅式存在较⼤区别。多数地⽅政府在开展企业ESG评 价的实践中，对企业环境、社会和治理表现等指标进⾏综合评价时多依赖于⼈⼯尽调，尽 调⼈员对指标的认知理解差异容易使认定结果产⽣较⼤偏差。此外，由于评价维度多，尽 调材料复杂，在没有⾦融科技⼿段介⼊时，企业配合尽调费时费⼒，难度较⼤。

（3）⾦融机构⻆度

⼀是许多⾦融机构对⾦融科技应⽤于绿⾊⾦融的重视程度不⾜。许多⾦融机构对⾦融科技 ⽀持绿⾊⾦融的必要性认识不⾜，对其所能带来的效益理解不深，导致这些机构缺乏该领 域的系统性规划与业务布局，也没有投⼊⾜够的资⾦和⼈⼒资源开展研发。 ⼆是⾦融机构内部绿⾊⾦融业务部⻔与⾦融科技部⻔缺乏互动与了解，复合型⼈才缺失， 绿⾊⾦融与⾦融科技没有深度融合。许多⾦融机构中⾦融科技部⻔IT⼈员往往对绿⾊⾦融 要义、⼯具与业务认知有限，⽽业务部⻔的⼈员⼜不了解⾦融科技⼿段在绿⾊⾦融领域中 的可能运⽤，导致绿⾊⾦融与⾦融科技两者之间未能形成有效的协同融合。这些问题背后 的症结在于缺乏既懂⾦融科技⼜懂绿⾊⾦融的⼈才，也往往与绿⾊⾦融和⾦融科技部⻔之 间缺乏沟通与合作有关。

（4）科技公司⻆度

⼀是科技公司在部分重要技术领域尚处于发展阶段，不能完全满⾜绿⾊⾦融发展需要。以 卫星遥感在环境监测中的运⽤为例，由于现阶段遥感、雷达、光学卫星图像等技术⼿段在 环境信息监测中的应⽤还不成熟，中国较为缺少专业服务于⾦融机构的⽓象、森林监测、 农作物监测等环境数据提供商，难以满⾜监管部⻔与⾦融机构对企业环境⻛险进⾏筛查、 监控与跟踪的要求。 ⼆是科技公司对绿⾊⾦融需求痛点、最新应⽤领域与发展⽅向的理解程度不⾜。由于科技 公司的研发⼈员往往以IT背景为主，对绿⾊⾦融业务理解有限，⼀些科技公司多针对某⼀ 特定绿⾊⾦融业务发展需求提供⼯具性产品服务，缺乏对绿⾊⾦融应⽤场景的深度挖掘， 在提供系统性解决⽅案上较为⽋缺。此外，绿⾊⾦融处于不断发展的过程中，转型⾦融、 绿⾊普惠、碳核算等᯿点领域不断提出对⾦融科技的新需求。科技公司往往缺乏对上述领 域的前瞻判断能⼒，难以充分响应绿⾊⾦融创新需求。

2. 建议

针对上述问题和瓶颈，本报告提出如下建议：

(1) 对监管部⻔及相关部委的建议

⼀是将⾦融科技⽀持绿⾊⾦融纳⼊未来版本的绿⾊⾦融和转型⾦融的指导意⻅。建议监管 部⻔充分总结⾦融科技⽀持绿⾊⾦融发展的实践案例和有益经验，在修订《绿⾊⾦融指导 意⻅》和编制转型⾦融指导⽂件时，增加⾦融科技⽀持绿⾊⾦融的相关内容，明确⾦融科技可以发挥᯿要作⽤的主要场景和领域，指明监管部⻔、⾦融机构和⾦融科技企业需要努 ⼒的⽅向，᯿点解决需要政府协调的⼀些问题。 ⼆是进⼀步优化《银⾏业⾦融机构绿⾊⾦融评价⽅案》等激励约束机制。建议监管部⻔将 银⾏业利⽤⾦融科技⼿段纳⼊《银⾏业⾦融机构绿⾊⾦融评价⽅案》等对⾦融机构的评价 要求中，推动⾦融机构主动加快⾦融科技在绿⾊⾦融业务流程及管理机制中的应⽤。 三是加强产业部⻔和⾦融部⻔之间的环境和⽓候数据共享。建议监管部⻔推动产业部⻔与 ⾦融部⻔打通碳⾜迹、环境影响、能耗⽔平等环境和⽓候数据以及其他ESG数据的共享 壁垒，⽀持⾦融科技公司以相关数据为基础为绿⾊⾦融服务提供⼿段和⼯具。 四是⿎励⾦融机构、⾦融科技公司及研究机构共同推进⾦融科技⽀持绿⾊⾦融的能⼒建 设、交流及国际合作。建议监管部⻔建⽴相关机制，促进⾦融机构、⾦融科技公司及研究 机构围绕⾦融科技服务绿⾊⾦融开展深⼊研究及⼴泛交流，提升专业能⼒，加强国际合 作。

（2）对地⽅政府的建议

⼀是建⽴企业环境信息及数据共享平台。建议地⽅政府整合各部⻔信息资源，构建环境信 息和ESG数据共享平台，通过“物联⽹+区块链”等⾦融科技⼿段，运⽤全程⽆⼈⼯⼲预的 数据闭环⽅法取得真实可靠的企业环境表现数据，探索将碳核算等相关环境效益计算过程 上链存证，实现数据实时更新和披露。 ⼆是建⽴全⾯的企业可持续发展量化评价体系并完善配套⽀持政策。建议地⽅政府充分运 ⽤⼈⼯智能等⾦融科技⼿段，依托企业环境与社会责任等⾮财务数据，建⽴企业可持续发 展能⼒ᰁ化评价体系，提升企业的环境⻛险与效益的ᰁ化评价⽔平；将评价结果⽤于辅助 财税、贴息、⼟地、⽤能指标等激励机制的分配决策，引导企业可持续⾼质ᰁ发展。

（3）对⾦融机构的建议

⼀是提升对⾦融科技在绿⾊⾦融发展中的作⽤的认识。提⾼⾦融机构管理层对⾦融科技在 绿⾊⾦融业务应⽤中᯿要性的认知，加强系统性战略规划与应⽤布局。在⾦融机构加快数 字化转型、推进⾦融科技基础设施建设的进程中，同步推进绿⾊⾦融业务平台建设，统筹 建设绿⾊业务、技术、数据融合联动的⼀体化运营体系。 ⼆是建⽴绿⾊⾦融业务部⻔与⾦融科技部⻔联动机制。绿⾊⾦融业务部⻔与⾦融科技部⻔ 可针对特定绿⾊⾦融业务与产品开发项⽬成⽴联合⼯作组，并建⽴⽇常沟通交流机制。由 绿⾊⾦融业务部梳理现有绿⾊⾦融产品与业务实践中存在的问题及难点，由⾦融科技部⻔对具体绿⾊⾦融场景的技术实现可能性进⾏评估；⾦融科技部⻔也要主动反馈业务难点与 开发实现难点，对绿⾊⾦融业务提升、系统改进提出建议。 三是加强⾦融科技在推动绿⾊⾦融产品创新中的应⽤。利⽤物联⽹、区块链和⼈⼯智能等 技术推动绿⾊⾦融产品创新。建议⾦融机构发挥区块链⽆法篡改的特征，探索绿⾊资产存 证体系上链；利⽤物联⽹技术，采集并分析环境数据，如核算贷款的年度碳减排ᰁ并研发 碳减排挂钩⾦融产品；运⽤⼈⼯智能技术识别绿⾊⾦融抵质押品，如绿⾊农业⾦融服务中 的活体畜禽抵押品。

（4）对科技公司的建议

⼀是关注⾦融科技⽀持绿⾊⾦融的重点技术创新。建议科技公司注᯿区块链、物联⽹、遥 感等技术创新，针对⾦融机构绿⾊⾦融业务需求提供专业技术⽀持。例如，数据服务提供 商可利⽤遥感技术、雷达、卫星图像等⽅式开展环境数据监测，为⾦融机构进⾏环境与⽓ 候⻛险分析提供依据，监测对象包括但不限于⽓候变化、⾃然保护地、森林、⼤⽓、⼟壤 及⽔环境等。 ⼆是深化⾦融科技⽀持绿⾊⾦融的应⽤场景。建议科技公司在⽀持对绿⾊资产的智能识别 之外，深⼊赋能⾦融机构前端绿⾊数据采集、绿⾊资产认证与贴标、资产环境⻛险预警与 流程管理、环境信息披露等全流程业务场景。 三是在绿⾊⾦融新领域研发解决⽅案。建议科技公司凭借⾃身技术与数据积累，⾯向碳核 算、转型⾦融、绿⾊普惠等᯿点领域提供解决⽅案。例如在碳核算领域，采⽤⾏为、交易 与商户⼤数据设计⾯向个⼈与企业的碳账户体系；在转型⾦融领域，建⽴转型⾦融项⽬认 证与监管平台，基于区块链技术记录转型⾦融项⽬减排指标的完成情况，为监管部⻔核查 提供可靠的依据；在绿⾊普惠⾦融领域，利⽤区块链探索绿⾊农业及绿⾊制造供应链融资 产品和服务。

编辑：JACK