大公国际 张萌
为提升金融支持绿色低碳高质量发展的能力，鼓励银行业金融机构积极拓展绿色金融业务，人民银行6月9日发布关于印发《银行业金融机构绿色金融评价方案》（简称“方案”）的通知。人民银行及其分支机构将依据方案对银行业金融机构绿色金融业务开展情况进行综合评价，评价结果用于对银行业金融机构实行激励约束，并纳入金融机构评级。
方案所指绿色金融业务是指银行业金融机构开展的各项符合绿色金融标准及相关规定的业务，包括但不限于绿色贷款、绿色证券、绿色股权投资、绿色租赁、绿色信托、绿色理财等。当前纳入评价方位的绿色金融业务包括境内绿色贷款和境内绿色债券。其中，纳入境内绿色债券持有量统计的产品包含绿色金融债、绿色企业债、绿色公司债、绿色债务融资工具、绿色资产证券化、经绿色债券评估认证机构认证为绿色的地方政府专项债券等产品。
绿色金融评价指标包括定量和定性两类，权重分别为80%和20%。定量指标有4个——绿色金融业务总额占比、绿色金融业务总额份额占比、绿色金融业务总额同比增速、绿色金融业务风险总额占比，每个定量指标从纵向、横向两个维度考察，纵向维度为最近三期该银行指标情况，横向维度为当期全部参评银行业金融机构该指标情况。定性指标主要为监管部门外部评价，包括三方面内容，分别为：执行国家及地方绿色金融政策情况、机构绿色金融制度制定及实施情况、金融支持绿色产业发展情况。
方案自2021年年7月1日起施行，绿色金融评价工作每季度开展一次。中国人民银行负责24家主要银行业金融机构绿色金融评价工作。中国人民银行上海总部，各分行、营业管理部、省会（首府）城市中心支行负责辖区内银行业金融机构法人的绿色金融评价工作。
《银行业金融机构绿色金融评价方案》的发布是促进资金流入绿色行业和领域的一项重要举措。随着习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上作出“碳达峰、碳中和”郑重承诺，并在气候雄心峰会上提出具体目标，“碳达峰、碳中和”成为我国一项重要的长期性、系统性工作，并于2021年两会首次写入政府工作报告。5月18日，渣打全球研究团队发布《充满挑战的脱碳之路》研究报告显示，为达成碳中和目标，2060年前中国在脱碳进程中需进行高达人民币127~192万亿元的投资，相当于平均每年投资人民币3.2~4.8万亿元。金融业在为绿色投资融资，管理气候变化和产业转型风险，以及推进碳排放合理定价方面将起重要作用。
同时，如何有效识别真正的绿色项目并非易事，漂绿是绿色金融发展的天敌，如漂绿未能被有效识别，大量非绿色项目有可能获得与绿色项目同等的优惠条件，导致绿色金融市场趋于无效，劣币驱逐良币。绿色金融市场应加强对投资项目环境与社会风险的管理，绿色识别和认证体系亟待建立。为此提出以下几点建议：
一是完善绿色项目认定标准。绿色信贷方面，国内目前主要有三项标准。第一个是原银监会《关于报送绿色信贷统计表的通知》（银监办发〔2013〕185号），对节能环保项目及服务贷款的统计包含12类细分领域，还明确了4类需要限制的环境、安全等重大风险企业贷款类别。第二个是人民银行《关于建立绿色贷款专项统计制度的通知》，其在绿色信贷项目类别上与原银监会保持一致。第三个是原银监会、发改委共同发布的《能效信贷指引》，规定了能效信贷的4类重点服务领域以及8类重点能效项目。
绿色债券方面， 2021年人民银行、发改委、证监会联合印发《绿色债券支持项目目录（2021年版）》，将绿色项目分为节能环保产业、清洁生产产业、清洁能源产业、生态环境产业、基础设施绿色升级、绿色服务6大领域，对国内两个绿色债券支持项目的范围进行了统一，但仍与国际通行通行标准和规范存在一定差距。所以，应尽快升级、完善和统一绿色项目的认定标准，满足绿色发展的现实需求。
二是规范第三方评估认证机制。第三方评估认证是帮助投资者和监管机构识别“绿色”、降低“漂绿”的有效手段，但是，国内现有的绿色金融评估认证机构主要从会计师事务所、评级机构转型，对于环境效益信息的评价和披露专业性、权威性不足，因而未能得到普及。因此，要规范第三方评估认证机制，提高绿色金融第三方评估认证机构的专业性、作业流程的规范性、认证报告的可比性，减少绿色金融市场的信息不对称情况。
评估认证体系应重视环境绩效评价，既要考察项目主体先前项目实施是否满足其提出的与环保有关的要求，又要关注项目主体是否按照项目建设需求采用最具效力的环保手段，同时，对项目主体提交的环境数据应有鉴别能力。第三方评估认证机构应成为环境绩效评价的专家，真实分辨绿色项目，确保绿色投向。
三是加强金融科技与绿色认证的融合。绿色资金投向应做到全流程监管，包括投前绿色项目筛查、投中掌握项目环境表现、投后风险预警。金融科技对于推动绿色认证数字化转型、提高绿色金融投资效率意义重大，表现在三个方面：金融科技可以提升信息处理水平，依托大数据和人工智能技术，与绿色项目认定标准进行匹配，可以实现绿色识别精准化，降低绿色认证成本；通过大数据和云服务，打通数据壁垒，实现环境表现实时监测；通过大数据建模，搭建风险预警系统，实现预警处置自动化。
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