21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者 楊坪 實(shí)習(xí)生孫雨玥、查宇帆 深圳報(bào)道

(資料圖片僅供參考)

隨著全球氣候變化和環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，綠色金融作為一種支持可持續(xù)發(fā)展的創(chuàng)新金融模式，正逐漸引起世界各國(guó)的重視。

近日，在2023 全球可持續(xù)發(fā)展論壇上，香港中文大學(xué)（深圳）經(jīng)管學(xué)院執(zhí)行院長(zhǎng)張博輝在接受 21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者采訪時(shí)指出，目前我國(guó)綠色金融市場(chǎng)的發(fā)展在全球處于領(lǐng)先地位，如我國(guó)的綠色信貸領(lǐng)域世界排名第一，綠色債券領(lǐng)域世界排名第二。

“不久前，我們針對(duì)綠色債券市場(chǎng)制作了一份統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)從2017年至今，我國(guó)發(fā)行了2300份左右綠色債券，呈現(xiàn)出良好的發(fā)展趨勢(shì)。就整體而言，我國(guó)綠色金融領(lǐng)域的規(guī)模排在全球前兩位，并保持著較快的增長(zhǎng)速度，但同時(shí)也存在一定的差異化趨勢(shì)。這種差異化趨勢(shì)主要體現(xiàn)在，發(fā)行綠色債券或向銀行尋求綠色信貸幫助的更多是國(guó)企或是大型公司。”張博輝說道。

綠色金融業(yè)務(wù)仍待完善

自從中國(guó)在2020年第75屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布到2030年達(dá)到碳峰值和到2060年實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)以來，“雙碳”目標(biāo)成為全國(guó)熱議的話題。

今年 6 月，時(shí)任中國(guó)人民銀行行長(zhǎng)易綱在公開場(chǎng)合表示：“綠色金融將在平穩(wěn)實(shí)現(xiàn)30/60目標(biāo)過程中發(fā)揮重要作用”。

目前我國(guó)市場(chǎng)已經(jīng)形成了以綠色貸款和綠色債券為主，多種綠色金融工具蓬勃發(fā)展的多層次綠色金融市場(chǎng)體系。截至2023年一季度末，我國(guó)本外幣綠色貸款余額超過25萬(wàn)億元人民幣，綠色債券余額超過1.5萬(wàn)億元人民幣，均居全球前列。

張博輝認(rèn)為，相較于傳統(tǒng)信貸融資而言，綠色信貸以及綠色債券的融資成本較低，大致存在2%-3%的差異，主要原因包括政策傾斜，市場(chǎng)端愿意提供更低利率貸款，以及供應(yīng)鏈層面，企業(yè)客戶與供應(yīng)商更加愿意維持或增進(jìn)合作關(guān)系等。

在其看來，綠色債券、綠色信貸等，能夠助力企業(yè)未來現(xiàn)金流的快速增長(zhǎng)，降低企業(yè)整體經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)中存在的不可持續(xù)性和不穩(wěn)定性，保證企業(yè)更加穩(wěn)健的發(fā)展，“例如進(jìn)行礦業(yè)開采的項(xiàng)目時(shí)，如果當(dāng)?shù)氐恼咧С职l(fā)行綠色債券、使用綠色信貸，那么就能夠規(guī)避在當(dāng)?shù)亟?jīng)營(yíng)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。”

不過，張博輝也指出，發(fā)行綠色債券或向銀行尋求綠色信貸幫助的更多是政府或是大型公司，“我希望未來的5-10年會(huì)有更多的小型企業(yè)和公司，能夠享受到綠色信貸乃至綠色債券在融資成本上的優(yōu)勢(shì)。”

除此之外，張博輝還指出，目前國(guó)內(nèi)已發(fā)行的綠色信貸、綠色債券，主要側(cè)重于保護(hù)水資源、林區(qū)、牧區(qū)、草場(chǎng)等，更偏向于對(duì)植物的保護(hù)，對(duì)于生物多樣性的保護(hù)并不足。

“目前的融資模式更多的是提供政策方面的扶持，例如給一些補(bǔ)貼，以及企業(yè)能夠通過碳匯獲取更多碳減排福利，但對(duì)于動(dòng)物的正面影響，即生物多樣性方面缺乏更加具象的金融產(chǎn)品。中國(guó)銀行曾經(jīng)在海外市場(chǎng)發(fā)行了類似的生物多樣性債券，但其實(shí)國(guó)內(nèi)在這方面也存在較大的增長(zhǎng)空間，所以我們希望更多金融機(jī)構(gòu)能夠抓住機(jī)會(huì)，在未來的5-10年細(xì)化綠色債券、綠色信貸市場(chǎng)，開發(fā)出能夠完美結(jié)合企業(yè)增長(zhǎng)、環(huán)境保護(hù)、生物多樣性的金融產(chǎn)品。”張博輝進(jìn)一步指出。

在張博輝看來，目前我國(guó)綠色信貸、綠色債券市場(chǎng)的發(fā)展，更多依賴于政府政策從自上而下的引導(dǎo)，“我們希望在這個(gè)發(fā)展過程中，投資者的意識(shí)和認(rèn)識(shí)能夠逐步增加。我國(guó)投資者對(duì)市場(chǎng)的需求仍待完善，所以我希望在接下來5-10年，更多綠色產(chǎn)品的認(rèn)購(gòu)不僅源于政策端，更是源于市場(chǎng)端投資者真正的需求。”

數(shù)字技術(shù)有望加速實(shí)現(xiàn)碳中和

值得一提的是，除了完善綠色金融相關(guān)制度之外，部分市場(chǎng)人士也指出，還得從多方面推動(dòng)企業(yè)節(jié)能減碳，助力可持續(xù)發(fā)展。

“傳統(tǒng)的綠色金融主要關(guān)注支持綠色企業(yè)和產(chǎn)品，然而實(shí)際上許多投資體量巨大的高排放行業(yè)如煤電、鋼鐵、水泥等，在短期內(nèi)不太可能被完全淘汰。我們要實(shí)現(xiàn)"雙碳"目標(biāo)，如何推動(dòng)這些高排放行業(yè)實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型就成為關(guān)鍵問題。所以近兩年正興起轉(zhuǎn)型金融概念。資金是推動(dòng)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素，相對(duì)于傳統(tǒng)的綠色金融，轉(zhuǎn)型金融強(qiáng)調(diào)通過金融手段如發(fā)行轉(zhuǎn)型債等來支持傳統(tǒng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型。這也是未來國(guó)內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)會(huì)比較關(guān)注的一個(gè)領(lǐng)域。”香港中文大學(xué)（深圳）中新智慧儲(chǔ)能聯(lián)合研究中心執(zhí)行主任趙俊華對(duì)記者指出。

此外，近年來，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能等技術(shù)快速發(fā)展，部分行業(yè)人士認(rèn)為可以通過技術(shù)手段，預(yù)測(cè)減排數(shù)據(jù)、制定節(jié)能減排戰(zhàn)略，助力可持續(xù)發(fā)展。

歐洲科學(xué)院院士、香港理工大學(xué)研究生院院長(zhǎng)曹建農(nóng)指出，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為產(chǎn)業(yè)綠色化轉(zhuǎn)型提供了良好契機(jī)，使得數(shù)字賦能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新逐漸成為各國(guó)搶抓的關(guān)鍵性發(fā)展要素。

舉例來看，曹建農(nóng)認(rèn)為，數(shù)字孿生作為一種新興的數(shù)字技術(shù)，將為“碳中和”這一命題做出極大貢獻(xiàn)，“比如它能夠發(fā)現(xiàn)排放源的隱性關(guān)聯(lián)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)碳排放熱點(diǎn)，智能決策和模擬碳減排戰(zhàn)略”。

不過，其也表示，去碳化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅是技術(shù)問題，也不僅是單個(gè)個(gè)體的問題，展望進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展深度融合，探索數(shù)字技術(shù)賦能綠色轉(zhuǎn)型路徑，加快“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

隨著ChatGPT的橫空出世，人工智能技術(shù)在可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用也備受期待。

香港中文大學(xué)（深圳）協(xié)理副校長(zhǎng)黃建偉對(duì) 21 世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者表示：“人工智能能夠提高很多技術(shù)的智能化、自動(dòng)化程度，以此降低碳排放。以我目前在深圳市人工智能與計(jì)算研究院中負(fù)責(zé)的智能低碳項(xiàng)目為例，實(shí)際上是運(yùn)用人工智能技術(shù)幫助大型分布式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)低碳化。”

據(jù)黃建偉介紹，能源系統(tǒng)是其中最典型的示例之一，“從前的能源系統(tǒng)多是集中式，由國(guó)家策劃發(fā)電的時(shí)刻以及運(yùn)輸?shù)攸c(diǎn)。現(xiàn)在的能源系統(tǒng)大多是分布式，大規(guī)模的分布式系統(tǒng)的決策過程有很多個(gè)體參與，這需要運(yùn)用人工智能的方法進(jìn)行了解。這個(gè)過程可能是多智能體的交互關(guān)系，傳統(tǒng)的模型不能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的刻畫，這就需要大規(guī)模、多技能的這類強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法對(duì)多技能的決策進(jìn)行了解。”

再以交通系統(tǒng)為例，黃建偉認(rèn)為：“交通系統(tǒng)是大規(guī)模分布式系統(tǒng)，駕駛員駕駛不同的車輛，各自決定不同的行駛方向。但現(xiàn)有的交通系統(tǒng)中，傳統(tǒng)的燃油車對(duì)社會(huì)碳排放造成巨大的負(fù)擔(dān)。開展車輛電動(dòng)化是很好的減輕負(fù)擔(dān)的方式，但實(shí)現(xiàn)完全電動(dòng)化還任重而道遠(yuǎn)。所以需要通過一系列的人工智能方法，例如多模態(tài)數(shù)據(jù)處理方法，有效提高地圖精確度，支持更好的自動(dòng)駕駛方案。這樣便于操作者使用自動(dòng)駕駛技術(shù)時(shí)，系統(tǒng)能夠完成自動(dòng)規(guī)避擁堵路段的操作，降低路段擁堵程度，從而降低碳排放。”

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