国外金融机构碳核算的经验|碳排放_新浪财经

　　作者|饶淑玲‘北京绿色金融与可持续发展研究院’

　　文章|《中国金融》2022年第2期

　　金融机构碳核算主要包括自身运营和投资组合两个层面。金融机构自身运营的碳排放可以采纳传统的服务业组织标准进行核算，国内外已有很多的相关研究和实践。来自投资组合的碳排放是金融机构独有的，目前国内相关研究较少。本文讨论的碳核算主要针对金融机构投资组合层面。金融机构准确了解投融资活动所造成的碳排放，能够有效地规划和落实减碳措施，最终推动整个实体经济实现碳中和。

　　早在2015年，国外金融机构就开始着手碳核算，发起成立金融业碳核算组织，推出投资组合层面碳核算标准，迄今已有数十家金融机构开展碳核算并对外公开披露。本文主要分析国外金融机构碳核算的先进做法，以期为我国金融部门推动碳核算工作提供参考。

　　国外金融机构的碳核算标准

　　国外金融机构碳核算基本参照《金融行业温室气体核算和披露全球性标准》，该标准是由碳核算金融联盟（Partnership for Carbon Accounting Financials，PCAF）于2020年11月推出的，已经温室气体核算体系审核，获得气候相关财务信息披露工作组（TCFD）、科学碳目标倡议（SBTi）等国际倡议组织的认可并被指定为金融机构碳核算的唯一蓝本。截至2021年11月底，承诺核算并披露碳排放信息的金融机构达180家，参照该标准披露投资组合层面温室气体排放信息的金融机构总共有48家，其中并没有包括巴克莱银行等已披露部分金融资产碳排放信息的金融机构。

　　《金融行业温室气体核算和披露全球性标准》基于《温室气体核算体系》制定，并遵守《温室气体核算体系：企业价值链（范围三）核算与报告标准》中针对类别15投资活动的要求。该标准的适用对象包括商业银行、投资银行、开发性银行、资产管理公司和保险公司等，涵盖的金融资产包括上市股权和公司债券、商业贷款和非上市公司股权、项目融资、商业地产、住房抵押贷款和机动车贷款。PCAF最新发布的绿色债券、主权债券两类资产核算方法目前正处在公开征询意见阶段。虽然金融资产类别不同，但各类别资产的核算理念是一致的：一家金融机构的投资在某一企业或项目中占有的价值比例等于其在该企业或项目的温室气体排放中所占的比例。由此可见，金融机构碳排放基本取决于两个变量，即归因因子和被投资方的排放量。

　　国外金融机构碳核算的方法与形式

　　《金融行业温室气体核算和披露全球性标准》鼓励金融机构尽可能披露六类金融资产的所有绝对排放，同时允许金融机构根据自身的实际运营情况，在遵照相关规定的前提下，选择从某类资产或某些行业开始核算与披露。在实践中，各家金融机构碳核算和披露的方法与形式各异，主要可以归纳为以下两大类。

　　选定资产类别

　　选定资产类别进行碳核算和披露的金融机构既有英国劳埃德银行集团、荷兰银行等大型金融机构，也有规模较小的金融机构，如美国Amalgamated银行、西班牙与意大利合作银行Banca Etica。英国劳埃德银行集团对机动车贷款、住房抵押贷款与商业贷款进行了碳核算和披露，荷兰银行对商业贷款和非上市公司股权、商业地产、住房抵押贷款进行了碳核算和披露，两家机构核算碳排放的资产规模占总资产规模的比重在65%~70%。小型金融机构的业务类型较为单一、覆盖区域较小，已核算碳排放的资产占比往往较高。美国Amalgamated银行首次披露就将碳核算覆盖所有的投资组合作为第一目标，2019年和2020年住房抵押贷款与项目融资的碳核算覆盖率近100%，商业贷款的碳核算覆盖率在2019年和2020年分别达94%和95%。西班牙与意大利合作银行Banca Etica披露碳排放信息的资产占总资产的比重接近87%。

　　PCAF将数据质量划分为1~5五个等级，数字越大，质量等级越低。对于选定资产类别进行碳核算和披露的金融机构而言，其披露的数据质量等级一般较低，只有4~5级。这类金融机构一般侧重于从整体上了解投资组合的碳排放构成，以便从结构上对投资组合作出调整。另外，部分金融机构还将投资组合的碳排放信息同时映射到各实体经济行业。

　　选定行业类别

　　选定行业类别进行碳核算和披露的一般是大型金融机构，如英国国民西敏寺银行集团和巴克莱银行。国民西敏寺银行集团基于对气候风险高度敏感性行业的梳理，结合行业资产规模占比和行业气候影响程度，挑选出住房抵押、农业（初级农业）、机动车制造和石油/天然气开采四类行业，对其投资组合层面的碳排放进行核算并详细披露。巴克莱银行基于受气候和社会风险影响的交易笔数，选定能源和电力两类行业进行核算与披露，不仅覆盖其所有的贷款活动，而且包含资本市场活动。

　　对于选定行业类别进行碳核算和披露的金融机构而言，其披露的数据质量等级一般较高，能达到3级以上，甚至个别行业能达到2级。选定行业类别进行碳核算能够让金融机构深入了解这些行业的发展情况，将投融资活动与行业减排路径紧密地结合起来。

　　国外金融机构获取碳数据的渠道

　　由于难以从企业端搜集碳排放数据，PCAF允许金融机构使用来自不同渠道和不同年份的数据，但要求金融机构详尽披露所使用的数据类型和数据来源。同时，PCAF通过对不同数据来源赋值，激励金融机构持续提高数据质量等级。综合来看，金融机构获取数据的渠道主要有以下四种。

　　PCAF数据库。PCAF提供涵盖300多万条排放因子信息的数据库，覆盖六类金融资产，横跨欧洲、北美、拉丁美洲、亚太和非洲等地区。针对OECD国家，不仅有经济活动数据，而且有物理活动数据，数据质量等级相对较高。对于印度、中国等发展中国家，只提供由全球多区域环境扩展的供需表和投入产出表（EXIOBASE）推算出的经济活动类数据。英国劳埃德银行集团、荷兰银行和韩国KB金融集团等大型金融机构直接选择使用PCAF数据库。这样不仅能够快速学习并亲身实践碳核算方法，而且能够立即掌握集团整体层面的碳排放信息。此外，这些金融机构在掌握碳核算方法之后，根据各行业实际情况，不断地提升相应行业企业的碳排放数据质量。

　　政府部门。荷兰政府支持建立碳排放因子网站，以供金融机构查询。该网站由荷兰环境部下设的环保中心Milieu Centraal、荷兰经济事务与气候部和基金会stimular等联合发起，排放因子由专家定期更新。英国商务能源与产业战略部（BEIS）和环境、食品与农村事务部（DEFRA）共同建立国家大气排放因子数据库，每年更新一次，以供英国境内的企业或金融机构使用。2005年欧盟发布能效指令，强制性规定所有住房都必须有能效标识，以标示每栋住房的能效程度。由于很多建筑都有能效标识，电网运营商会定期按照邮政编码公布平均能耗，金融机构可以很容易地通过匹配这些数据计算出商业地产或住房抵押贷款的碳排放量。

　　第三方机构。金融机构非常重视与外部数据供应商合作，如碳披露项目（CDP）、彭博（Bloomberg）和美国明晟（MSCI）等。CDP通过发放问卷搜集企业碳排放信息。MSCI通过公开渠道如企业官网、年报等搜集碳排放信息。英国投资公司Evenlode碳核算的数据来源于CDP，美国波士顿公共资产管理公司（Boston Common）则主要依赖MSCI的数据库。为提高包括气候风险在内的ESG信息的真实性和准确性，国民西敏寺银行集团专门聘请安永会计师事务所对其气候信息披露报告进行鉴证。

　　金融机构自身。为保证数据的连续性，金融机构着手建设内部数据库。荷兰银行2016年开发数据搜集系统Credit360。自运行以来，Credit360已经积累了一批标准一致、可供比较的碳排放数据。2020年，美国Amalgamated银行开始尝试使用新的数据仓库系统和集成化的报告系统，来提高数据的可得性和准确性。巴克莱银行开发出BlueTrackTM，不仅能够测算投融资活动的碳排放量，而且能随时与行业基准值进行比对，以跟踪并检验投融资活动是否满足碳减排目标。

　　对我国的启示

　　循序渐进，分步推进。金融机构碳核算不可能一蹴而就。应对气候变化和推进节能减排既要追求环境有效性，也要讲究成本有效性。能源活动是中国温室气体的主要排放源。根据《中华人民共和国气候变化第二次两年更新报告》，中国2014年温室气体总排放量[不包括土地利用、土地利用变化和林业（LULUCF）]达123亿吨，能源活动排放量占比达77.7%。根据《中国统计年鉴》，2014年工业能源消费总量占比为69.7%，规模以上工业企业能源活动的温室气体排放量占温室气体总排放量的59.2%。2015~2018年工业能源消费总量占比逐年降低，但2018年仍然维持在65%以上。综合考虑环境有效性和成本有效性以及数据可得性，建议金融机构先期披露规模以上工业企业（年营业收入不小于2000万元）的能源活动碳排放数据，同时，可针对建筑和交通两大能耗行业，选择在个别一线城市开展碳核算试点。

　　建立碳排放因子数据库。碳核算工作最难的是搜集碳排放数据。为便于各国对温室气体排放和减缓情况进行评估，联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）结合《IPCC国家温室气体清单指南》，推出温室气体排放因子数据库，供各国编制者在编制国家层面温室气体排放清单时使用。为给金融机构碳核算提供支持，PCAF建立了涵盖超300万条排放因子信息的数据库供所有成员使用。鉴于此，为解决国内金融机构面临的最基本的数据“可得性”问题，建议为金融机构搭建按照生态环境部要求核算的碳排放因子数据库，供其参考使用。数据库能够为金融机构碳核算能力建设提供重要支撑。

　　披露指标要多元化。建议金融机构披露时采用碳排放量、资产占比和数据质量等级等多元化指标，这有利于激励金融机构不断提高披露资产的占比和数据质量。具体而言，资产占比可以为已核算碳排放的资产额占同类资产总额的比重；可以给不同来源的数据质量赋值，通过加权平均法计算出所有数据质量等级的均值。■

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