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央行推碳减排工具箱 加码部署绿色金融

来源:[db:来源] 作者:新闻资讯网 人气: 发布时间:2021-04-07
摘要:2020年,我国绿色信贷余额规模超11万亿元,居世界首位。2020年我国境内金融市场累计发行了276只CBI贴标绿色债券。

(原标题:央行推碳减排工具箱 加码部署绿色金融)

作为“十四五”规划的开局之年,碳达峰、碳中和目标成为今年央行工作的重点内容。

近日,中国人民银行召开全国24家主要银行信贷结构优化调整座谈会,要求围绕实现碳达峰、碳中和战略目标,设立碳减排支持工具,引导商业银行按照市场化原则加大对碳减排投融资活动的支持,撬动更多金融资源向绿色低碳产业倾斜。会议明确,商业银行要严格执行绿色金融标准,创新产品和服务,强化信息披露,及时调整信贷资源配置。

今年以来,中国人民银行将“落实碳达峰碳中和重大决策部署,完善绿色金融政策框架和激励机制”列为重点工作,确立了“三大功能”“五大支柱”的绿色金融发展政策思路。

3月21日,中国人民银行行长易纲在中国发展高层论坛圆桌会上介绍了下一步绿色金融重点工作,包括完善绿色金融标准体系、强化信息报告和披露、在政策框架中全面纳入气候变化因素、鼓励金融机构积极应对气候挑战和深化国际合作。

央行的碳减排工具箱

“设立碳减排支持工具”并非第一次被提出。2021年政府工作报告中就提出,实施金融支持绿色低碳发展专项政策,设立碳减排支持工具。如何围绕实现碳达峰、碳中和战略目标设立碳减排支持工具,成为中国人民银行加码绿色金融部署的关键之笔。

中国人民银行碳减排支持工具箱子里都有哪些工具?业内人士普遍认为货币政策工具是必选项。《2020年4季度货币政策执行报告》提出,完善绿色金融政策框架和激励约束机制,用好结构性货币政策工具,引导金融机构按照市场化原则支持绿色低碳发展。

关于货币政策工具,易纲在中国发展高层论坛圆桌会也透露,货币政策方面,正在研究通过优惠利率、绿色专项再贷款等支持工具,激励金融机构为碳减排提供资金支持。外汇储备投资方面,将继续增加对绿色债券的配置,控制投资高碳资产,在投资风险管理框架中纳入气候风险因素。

今年3月初,中国人民银行副行长陈雨露接受媒体采访时介绍,人民银行初步确立了金融支持绿色发展的资源配置、风险管理和市场定价的“三大功能”绿色金融发展政策思路。一是通过货币政策、信贷政策、监管政策等,引导和撬动金融资源向低碳项目、绿色转型项目、碳捕集与封存等绿色创新项目倾斜。二是通过气候风险压力测试、环境和气候风险分析、绿色和棕色资产风险权重调整等工具,增强金融体系管理气候变化相关风险的能力。三是推动建设全国碳排放权交易市场,发展碳期货等衍生产品,通过交易为排碳合理定价。

“央行所指的碳减排支持工具类似精准直达的货币政策工具,根据减排投向做特殊资金安排,比如碳减排再贴、再贷款,专项长期资金的信贷支持。”国家金融与发展实验室副主任、上海金融与发展实验室主任曾刚对21世纪经济报道表示。

曾刚认为碳减排支持工具包括三类:一是财税型工具,他认为对排放企业征收排放税是一种减排工具,通过征税使高排企业提高资金成本,增强减排动力;二是金融市场上的金融工具,比如碳中和债券;三是市场型工具,即排放权交易市场,这是相对市场化的减排工具。

因为募集资金专项用于具有碳减排效益的清洁能源等项目,近期在银行间债券市场发行碳中和债券被认为是精准的碳减排支持工具。

2月9日,南方电网、三峡集团、华能国际、国家电投集团、四川机场集团、雅砻江水电6家企业注册的首批碳中和债成功发行,发行金额合计64亿元。上交所、深交所分别于2021年2月25日、2021年3月5日也推出碳中和公司债券。3月18日,国家开发银行发行了首单3年期200亿元“碳中和”专题“债券通”绿色金融债券。

高碳领域投资风险很多

上述银行信贷结构优化调整座谈会进一步明确,要“创新产业和服务”,进一步加大对科技创新、制造业的支持,提高制造业贷款比重,增加高新技术制造业信贷投放。

我国在绿色金融领域创新产品和服务方面已有尝试。根据北京绿色金融与可持续发展研究院(IFS)和高瓴产业与创新研究院在双方联合发布的《迈向2060碳中和——聚焦脱碳之路上的机遇和挑战》的研究报告,目前已有的绿色金融产品包括绿色信贷、绿色债券、绿色基金、绿色保险、绿色信托、绿色PPP等,其中绿色信贷和绿色债券是最主要的金融工具。

根据人大重阳“生态金融”系列研究报告,2020年,我国绿色信贷余额规模超11万亿元,居世界首位。同时,根据Wind数据库,2020年我国境内金融市场累计发行了276只CBI贴标绿色债券,发行规模合计2193.61亿元,而绿色债券存量规模也在1万亿元以上。

尽管如此,引导商业银行加大支持碳减排投融资活动的支持有一定难度。

“目前银行对绿色产业的支持力度还远远不够,主要原因在于银行并没有限制传统高污染高能耗产业的投融资,同样的项目绿色低碳的成本要比普通的项目高,既然按照原有的高污染高能耗标准来做也能获得贷款融资,逐利的企业对于高成本高投入的绿色项目就提不起兴趣。”中国投资协会咨询委产融平台绿创中心副主任郭海飞对21世纪经济报道说。

实际上,我国绿色金融产品和相关服务也有待提升。中国人民大学重阳金融研究院执行院长王文在接受21世纪经济报道采访时表示:“中国绿色金融发展还存在产品单一、市场不均衡、制度不完善等问题,还没有完全适应碳中和发展要求,低碳减排属性不够强。因此,中国需要不断推动绿色融资的多元化,更需要根据具体的产业特征将金融产品细分。”

“金融机构要开始注重对气候转型风险的理解和估算。”中国金融学会绿色金融专业委员会主任、北京绿色金融与可持续发展研究院院长马骏在第二届“碳中和2060”与绿色金融论坛上表示,如果股权投资者在这些高碳产业和企业中有股份,且这些企业不转型,那么未来这些股权的估值将很可能变得很小甚至变成零。如果银行贷款给高碳企业,且这些企业不转型,那么一些长期贷款就都会变成坏账。

马骏在清华的研究团队开发了一套气候转型风险模型,对包括煤电、石油以及重工业(包括水泥、钢铁行业)等几个领域进行分析。据对煤电行业的分析,如果继续给煤电企业进行贷款,这些贷款违约的概率会从现在的3%左右上升到10年之后的22%以上。结论很明显,在高碳领域会出现很多金融风险,因此金融机构、投资者需要识别,需要预判,需要采取措施来防范。

中国人民银行在政策引导方面已有动作。据易纲透露,中国人民银行已按季评价银行绿色信贷情况,正在研究评价金融机构开展绿色信贷、绿色债券等的业绩。因此业内人士预测,目前已经实施的绿色债券、绿色信贷资产纳入央行合格抵押品范围等政策,未来绿色金融支持工具将是一揽子的货币政策工具及政策框架的组合。

对于银行绿色金融产品创新方向,高瓴产业与创新研究院与北京绿色金融与可持续发展研究院联合发布的《迈向2060碳中和——聚焦脱碳之路上的机遇和挑战》建议关注四个领域。

一是创新适合于清洁能源和绿色交通项目的产品和服务,推动开展绿色建筑融资创新试点,围绕星级建筑、可再生能源规模化应用、绿色建材等领域。

二是探索贴标融资产品创新,积极发展能效信贷、绿色债券和绿色信贷资产证券化。

三是探索服务小微企业、消费者和农业绿色化的产品和模式。

四是探索支持能源和工业等行业绿色和低碳转型所需的金融产品和服务,比如转型贷款。

强化绿色金融信息披露

绿色金融标准是识别绿色经济活动、引导资金准确投向绿色项目的基础。

2018年9月,全国金融标准化技术委员会绿色金融标准工作组(以下简称工作组)会议审议通过了《绿色金融标准工作组章程》,确立了六大类绿色金融标准:绿色金融通用基础标准、绿色金融产品服务标准、绿色信用评级评估标准、绿色金融信息披露标准、绿色金融统计与共享标准、绿色金融风险管理与保障标准,我国的绿色金融标准框架体系也基本确立。

关于绿色金融标准的制定,易纲在上述中国发展高层论坛圆桌会表示,人民银行在2015年、2018年分别制定了针对绿色债券和绿色信贷的标准,即将完成修订《绿色债券支持项目目录》,删除化石能源相关内容。同时,中国人民银行正在与欧方共同推动绿色分类标准的国际趋同,争取年内出台一套共同的分类标准。

在强化信息披露方面,易纲表示,目前银行间市场绿色金融债已经要求按季度披露募集资金使用情况,同时金融机构需要报送绿色信贷的资金使用情况和投向。下一步,中国人民银行将推动在已有试点的基础上,分步建立强制的信息披露制度,覆盖各类金融机构和融资主体,统一披露标准。

据郭海飞介绍,商业银行强化信息披露主要有两方面。一方面是银行本身作为发行企业,比如发行绿色金融债券,是作为发行企业需要定期向公众和监管部门披露该资金的募集用途,投向哪些绿色企业绿色项目,项目节能减排效益。另一种是银行发放绿色投资,比如绿色贷款、购买绿色债券,除了以上提到定期披露的相关资金流向,具体投向产业之外,还需要披露环境信息,节能减排的效益,以及后期监督跟踪管理。

据了解,中国人民银行已经指导试点金融机构测算项目的碳排放量,评估项目的气候、环境风险。中国工商银行把环境与社会风险合规要求纳入投融资全流程管理。中国银行正在研究开展环境风险压力测试。

实际上,在原银监会发布的《绿色信贷指引》中,已要求“银行业金融机构应当公开绿色信贷战略和政策,充分披露绿色信贷发展情况”。

郭海飞介绍,在实践中,我国国有银行和大中商业银行会在其年报和社会责任报告中披露当年绿色信贷规模等情况,有些银行还会披露其绿色信贷所实现的环境效益,绿金委牵头中英金融机构开展了环境信息披露试点工作。

为符合监管要求及满足投资者期望,中银香港首席经济学家鄂志寰认为,银行应建立适用于不同监管要求及信息披露准则的ESG数据体系,通过搭建ESG信息管理平台,统一数据标准,优化信息披露的工作效率,并提升数据的准确性及可比性。

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