21 世紀經濟報道記者 楊坪 實習生孫雨玥、查宇帆 深圳報道
(資料圖片僅供參考)
隨著全球氣候變化和環境問題日益嚴峻,綠色金融作為一種支持可持續發展的創新金融模式,正逐漸引起世界各國的重視。
近日,在2023 全球可持續發展論壇上,香港中文大學(深圳)經管學院執行院長張博輝在接受 21 世紀經濟報道記者采訪時指出,目前我國綠色金融市場的發展在全球處于領先地位,如我國的綠色信貸領域世界排名第一,綠色債券領域世界排名第二。
“不久前,我們針對綠色債券市場制作了一份統計數據,發現從2017年至今,我國發行了2300份左右綠色債券,呈現出良好的發展趨勢。就整體而言,我國綠色金融領域的規模排在全球前兩位,并保持著較快的增長速度,但同時也存在一定的差異化趨勢。這種差異化趨勢主要體現在,發行綠色債券或向銀行尋求綠色信貸幫助的更多是國企或是大型公司。”張博輝說道。
綠色金融業務仍待完善
自從中國在2020年第75屆聯合國大會上宣布到2030年達到碳峰值和到2060年實現碳中和的目標以來,“雙碳”目標成為全國熱議的話題。
今年 6 月,時任中國人民銀行行長易綱在公開場合表示:“綠色金融將在平穩實現30/60目標過程中發揮重要作用”。
目前我國市場已經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展的多層次綠色金融市場體系。截至2023年一季度末,我國本外幣綠色貸款余額超過25萬億元人民幣,綠色債券余額超過1.5萬億元人民幣,均居全球前列。
張博輝認為,相較于傳統信貸融資而言,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,市場端愿意提供更低利率貸款,以及供應鏈層面,企業客戶與供應商更加愿意維持或增進合作關系等。
在其看來,綠色債券、綠色信貸等,能夠助力企業未來現金流的快速增長,降低企業整體經營業務中存在的不可持續性和不穩定性,保證企業更加穩健的發展,“例如進行礦業開采的項目時,如果當地的政策支持發行綠色債券、使用綠色信貸,那么就能夠規避在當地經營的經營風險。”
不過,張博輝也指出,發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年會有更多的小型企業和公司,能夠享受到綠色信貸乃至綠色債券在融資成本上的優勢。”
除此之外,張博輝還指出,目前國內已發行的綠色信貸、綠色債券,主要側重于保護水資源、林區、牧區、草場等,更偏向于對植物的保護,對于生物多樣性的保護并不足。
“目前的融資模式更多的是提供政策方面的扶持,例如給一些補貼,以及企業能夠通過碳匯獲取更多碳減排福利,但對于動物的正面影響,即生物多樣性方面缺乏更加具象的金融產品。中國銀行曾經在海外市場發行了類似的生物多樣性債券,但其實國內在這方面也存在較大的增長空間,所以我們希望更多金融機構能夠抓住機會,在未來的5-10年細化綠色債券、綠色信貸市場,開發出能夠完美結合企業增長、環境保護、生物多樣性的金融產品。”張博輝進一步指出。
在張博輝看來,目前我國綠色信貸、綠色債券市場的發展,更多依賴于政府政策從自上而下的引導,“我們希望在這個發展過程中,投資者的意識和認識能夠逐步增加。我國投資者對市場的需求仍待完善,所以我希望在接下來5-10年,更多綠色產品的認購不僅源于政策端,更是源于市場端投資者真正的需求。”
數字技術有望加速實現碳中和
值得一提的是,除了完善綠色金融相關制度之外,部分市場人士也指出,還得從多方面推動企業節能減碳,助力可持續發展。
“傳統的綠色金融主要關注支持綠色企業和產品,然而實際上許多投資體量巨大的高排放行業如煤電、鋼鐵、水泥等,在短期內不太可能被完全淘汰。我們要實現"雙碳"目標,如何推動這些高排放行業實現低碳轉型就成為關鍵問題。所以近兩年正興起轉型金融概念。資金是推動轉型的關鍵要素,相對于傳統的綠色金融,轉型金融強調通過金融手段如發行轉型債等來支持傳統行業實現低碳轉型。這也是未來國內的金融機構會比較關注的一個領域。”香港中文大學(深圳)中新智慧儲能聯合研究中心執行主任趙俊華對記者指出。
此外,近年來,隨著數字經濟、人工智能等技術快速發展,部分行業人士認為可以通過技術手段,預測減排數據、制定節能減排戰略,助力可持續發展。
歐洲科學院院士、香港理工大學研究生院院長曹建農指出,數字技術的發展為產業綠色化轉型提供了良好契機,使得數字賦能推動產業技術創新逐漸成為各國搶抓的關鍵性發展要素。
舉例來看,曹建農認為,數字孿生作為一種新興的數字技術,將為“碳中和”這一命題做出極大貢獻,“比如它能夠發現排放源的隱性關聯,準確預測碳排放熱點,智能決策和模擬碳減排戰略”。
不過,其也表示,去碳化的數字化轉型不僅是技術問題,也不僅是單個個體的問題,展望進一步推進數字技術與經濟發展深度融合,探索數字技術賦能綠色轉型路徑,加快“雙碳”目標的實現。
隨著ChatGPT的橫空出世,人工智能技術在可持續發展的應用也備受期待。
香港中文大學(深圳)協理副校長黃建偉對 21 世紀經濟報道記者表示:“人工智能能夠提高很多技術的智能化、自動化程度,以此降低碳排放。以我目前在深圳市人工智能與計算研究院中負責的智能低碳項目為例,實際上是運用人工智能技術幫助大型分布式系統實現低碳化。”
據黃建偉介紹,能源系統是其中最典型的示例之一,“從前的能源系統多是集中式,由國家策劃發電的時刻以及運輸地點。現在的能源系統大多是分布式,大規模的分布式系統的決策過程有很多個體參與,這需要運用人工智能的方法進行了解。這個過程可能是多智能體的交互關系,傳統的模型不能夠進行準確的刻畫,這就需要大規模、多技能的這類強化學習的方法對多技能的決策進行了解。”
再以交通系統為例,黃建偉認為:“交通系統是大規模分布式系統,駕駛員駕駛不同的車輛,各自決定不同的行駛方向。但現有的交通系統中,傳統的燃油車對社會碳排放造成巨大的負擔。開展車輛電動化是很好的減輕負擔的方式,但實現完全電動化還任重而道遠。所以需要通過一系列的人工智能方法,例如多模態數據處理方法,有效提高地圖精確度,支持更好的自動駕駛方案。這樣便于操作者使用自動駕駛技術時,系統能夠完成自動規避擁堵路段的操作,降低路段擁堵程度,從而降低碳排放。”
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