以高質量環境信息驅動綠色金融提質增效

當前，我國綠色金融步入深化發展階段，環境信息不對稱、生態效益難量化、風險定價機制不健全等問題制約金融“活水”對綠色低碳領域的精準滴灌。構建高質量的環境信息體系，成為破解綠色金融創新發展瓶頸，推動綠色金融服務從“規模導向”轉向“精準賦能”的關鍵抓手。

環境信息在綠色金融中的重要意義

環境信息泛指與環境管理、環境科學、環境技術、環境保護產業等環境保護領域相關的數據、指令和信號等，以及其相關動態變化信息；包括文字、數字、符號、圖形、圖像、影像和聲音等各種表達形式。在商業銀行的實踐中，可利用的環境信息包含氣候監測數據、ESG評級、可持續信息披露報告、第三方認證報告、衛星遙感圖像等諸多形式，是環境效益評價、產品服務設計、氣候風險防控等各項綠色金融相關工作的基本參考依據。構建高質量的環境信息體系對銀行綠色金融實踐具有重要意義。

精細的環境信息能夠成為精準優化資源配置的“導航儀”。目前，綠色金融服務更多依賴行業分類、綠色標簽、ESG評級等粗顆粒度信息，難以對服務對象的環境績效進行精確測度，更難以從供應鏈視角精準把握高能耗、高碳排、高污染的重點環節，這也會對提升綠色金融服務機制的精準度造成阻礙。更加精細的環境信息能夠成為突破這一瓶頸的重要工具，使得銀行能夠對服務對象的綠色水平進行準確評價，有效識別對環境友好的領域，并提供相應金融服務。對產品碳足跡進行全鏈條追蹤與分析，更能夠助力銀行透視產品供應鏈的“碳排放黑箱”，將資源配置精準導向減排效果最好、技術升級最迫切的節點，推動銀行從單純的綠色資金供給者轉變為綠色產業鏈的“設計師”。

完備的環境信息能夠成為助力綠色金融產品服務創新的“催化劑”。一方面，可持續掛鉤類金融產品的定價機制依賴完備的環境信息作為底層技術支持。銀行需要根據企業過往的碳排放、能耗等情況，科學量化其低碳轉型潛力，合理設定企業在貸款或債券存續期內的“階梯式”轉型目標及相應激勵機制。同時，銀行也需要在貸款或債券到期后獲取企業真實的環境績效，從而確定利率等相關條款如何執行。另一方面，環境信息透明度要求的提升也將催生企業在碳核算、碳足跡認證、低碳轉型規劃、可持續信息披露等方面的多元化需求，商業銀行可以圍繞這些需求構建多層次的服務體系，如提供專業化的碳排放核算、報告與認證等服務，以綜合性的綠色金融服務全方位助力企業綠色轉型。

詳實的環境信息能夠成為商業銀行風險防控的“傳感器”。通過量化投融資組合的碳排放強度，能夠對高碳資產的潛在風險水平進行準確評估，從而合理調整信貸與投資策略。依托企業的環境績效數據，銀行也能夠客觀評價企業的物理風險或轉型風險，將環境因子納入風險定價流程，做好綠色金融風險收益的匹配。在投資后，銀行則能夠通過實時監測企業的環境信息及時感知風險，并采取應對措施。比如在發放碳排放權質押貸款后，動態監測企業的配額清繳狀態。當發現企業存在超排風險時及時采取凍結部分配額或要求企業追加擔保等風險緩釋措施。

透明的環境信息能夠成為實現價值共建的“動力源”。環境信息的透明化能夠更好打破信息壁壘、建立信任機制，成為連接政銀企社等多方的價值共建樞紐，推動各方協同共建生態文明家園。例如，企業強化可持續信息披露能夠切實地獲得更多綠色投資者的青睞，銀行也可以基于企業的環境績效設計“碳中和指數”“綠色指數”等產品，引導更多社會資本進入綠色與可持續發展領域，助力企業通過綠色轉型塑造資本市場競爭力。再如，銀行基于個體環境信息提供的個人碳賬戶服務能夠將個體綠色行為數據轉化為減排價值，激勵個人投身于綠色活動，使公眾從旁觀者變為低碳生態共建者。

商業銀行利用環境信息的現實挑戰

進一步發揮環境信息在綠色金融實踐中的支撐作用是協同做好綠色金融與數字金融大文章的關鍵抓手，目前已成為我國銀行業的重要議題。各大商業銀行高度重視并積極探索利用環境信息賦能綠色金融與氣候風險管理。但結合銀行實際經驗來看，當下要在綠色金融業務實踐中充分發揮環境信息作用仍然面臨三重現實挑戰。

企業環境信息披露水平整體偏低。據統計，目前A股上市公司的ESG披露報告披露率僅約 40% ，并且披露內容也常常缺乏系統性與完整性，普遍存在定性披露多、定量披露少的問題，未上市的中小微企業可持續信息披露情況則更不理想。從制度層面上看，盡管我國已出臺《企業環境信息依法披露管理辦法》《關于促進企業溫室氣體信息自愿披露的意見》《企業可持續披露準則——基本準則（試行）》等一系列有關可持續信息披露的政策，但目前階段以引導性和鼓勵性政策為主，對多數企業的可持續信息尚未做強制性披露要求。從內部管理來看，很多企業也尚未形成體系化的環境信息統計、核查與報告機制，環境維度信息仍是企業ESG信息披露的薄弱環節。據統計，2024年上市公司環境維度可持續信息披露率尚不足 20% 。一些未上市的中小型企業可能由于相關人才或技術儲備不足，缺乏專業的環境信息收集與核算能力，更難以在短期內滿足可持續信息披露的要求。

環境相關數據歸集整理工作復雜度較高。一是數據獲取渠道分散，整合成本高企。公開的環境信息可能分布在ESG報告、政府部門公開平臺、第三方數據庫、企業官網以及各類碎片化渠道中，銀行往往難以確定所需環境信息是否有公開獲取途徑。并且不同來源的數據結構、頻率和顆粒度差異較大，將不同來源的數據進行歸集耗費大量的人力和時間，工作成本極高。二是多源異構數據的處理效率低下。環境信息可能以文本、圖片、視頻等多模態形式呈現，如ESG評級、可持續信息披露報告、第三方認證報告、衛星遙感圖像等，并且常常在一個數據源中涵蓋多方面信息。對此類信息進行清洗、轉換，并從中提取所需的數據常常需要依賴大量人工處理，不僅效率低下且存在語義識別偏差的風險。三是數據的準確性與可信性難以得到保障。從技術層面來看，主要是由于人工錄入錯誤、OCR識別誤差等問題導致的基礎數據失真。此外，企業對環境信息的選擇性披露也常常導致披露內容不夠全面。即便引入第三方認證機制，核查機構資質認證標準不統一、交叉核驗機制缺失等問題，也會削弱環境信息在綠色金融應用中的可信度基底。

構建可行的標準體系與核算方法難度較大。大型商業銀行可能采取自行采集環境信息，構建環境數據庫的方式支持綠色金融業務實踐，但常常面臨標準體系與核算方法構建的困難。一方面，不同行業間、企業間的業務結構和技術路線常常差異顯著，特別是在某些重工業的復雜場景中，主要污染物、重點排放環節等都存在巨大差異，需要平衡環境信息采集方法的通用性與行業適配性。需針對各細分領域的生產流程、主要污染物排放結構等關鍵因素制定差異化的統計核算標準，這對銀行相關專業能力與行業知識儲備提出極高要求。即使行業屬性、業務特征相近的企業，也可能因區域政策導向、測算口徑或計量模型選擇的差異，致使同類數據難以橫向對比。另一方面，相關標準與方法的構建也面臨底層數據可獲得性的挑戰。當前銀行對客戶能源消耗、污染物排放等底層數據的采集高度依賴一線業務人員向企業客戶索取，制定統計核算方法時需要在科學性的基礎上確?；鶎涌蛻艚浝砟軌蛏羁汤斫庵笜诉x擇的邏輯，并避免涉及企業客戶的商業機密。否則將導致源數據的完整性與可靠性受損，致使銀行難以將相關標準與方法落地應用。

進一步完善環境信息體系的破局機遇

相關政策引導不斷加強。近年來，我國環境信息披露相關政策體系不斷完善，從框架與指引逐漸轉向精細化的落地。2023年初，生態環境部發布《生態環境統計管理辦法》，加強和規范生態環境統計管理，為生態環境管理決策提供有力服務支撐。同年國家發改委等部門聯合印發《關于加快建立產品碳足跡管理體系的意見》，提出加強碳足跡背景數據庫建設。2024年初，《中共中央 國務院關于全面推進美麗中國建設的意見》發布，對健全美麗中國建設保障體系做出具體工作部署，提出“實施生態環境信息化工程，加強數據資源集成共享和綜合開發利用”。同年，三大交易所均發布了上市公司可持續發展報告指引，明確具體披露要求，擴大強制信息披露范圍。在最近發布的2025年政府工作報告中，再次強調“積極穩妥推進碳達峰碳中和”，要求“開展碳排放統計核算，建立產品碳足跡管理體系、碳標識認證制度”。在各類環境信息披露政策的驅動下，我國的環境信息將進一步透明化、標準化，從而助力突破環境績效評價模糊、氣候風險識別不準等瓶頸，為綠色金融業務創新發展提供更加堅實的數據支撐。

企業對可持續信息披露的認識不斷加深。當前，市場主體對環境信息的認識也正從一種“合規條件”向一種“戰略資產”轉變。這得益于生態環境治理在全社會的縱深推進。碳市場的不斷發展成為企業盤活碳資產、提升經營效率的重要機遇，綠色金融的不斷發展使得企業在綠色低碳方面的努力能夠在資本市場獲得相應獎勵，綠色發展理念在全社會的普及也使得企業更加需要塑造自身的綠色形象以維護與利益相關方的良好關系，這些都需要企業對自身的環境信息進行全面統計與系統披露。目前一些重點行業的龍頭企業已率先構建了覆蓋全生命周期、全產業鏈的環境信息管理系統，能夠實現公司全品種產品的碳排放和碳足跡計算。一些科技公司、互聯網公司也推出了各類數字化的可持續信息管理平臺，為中小企業的環境效益核算、可持續信息披露等工作提供技術支持。隨著企業內部環境數據管理能力的進一步提升，未來環境信息的獲取便利性和標準化水平將會得到顯著提升。

大模型技術成為提高環境信息處理效率的關鍵破局要素。作為時下熱點的大模型技術在有效處理多源異構的碳數據方面展現出多維度的創新潛力，能夠成為應對環境信息處理效率低下的關鍵破局力量。一是憑借其對多模態數據的識別能力，大模型能夠允許金融機構對文字報告、儀表圖像、監控視頻等多種形式的碳數據進行高效地歸集整理。二是大模型具有高效的信息提取與知識挖掘能力。能夠通過語義理解與模式識別技術迅速從大篇幅的報告中提取出銀行開展綠色金融業務所需的碳數據，甚至能夠識別企業報告中的隱含信息，從而顯著提升信息提煉效率。三是數據交叉驗證能力。大模型憑借強大的推理能力為數據可信度驗證提供了新范式，利用大模型構建動態校驗規則，能夠迅速比對企業能源賬單、財務報表、生產數據等多維度信息，識別是否存在數據矛盾點，從而進一步提升數據質量，破解人工交叉核驗存在的效率瓶頸。

相關工作建議

下一階段，商業銀行應認真貫徹落實黨中央、國務院及金融監管部門關于推進生態環境信息管理的工作部署，提升環境信息相關統計核算能力，不斷探索數據驅動的綠色金融服務模式，以更加精準化、高效化與綜合化的服務賦能“雙碳”目標實現與美麗中國建設。

加快完善環境信息統計管理的方法學基礎與數據基礎。一是參考國際國內主流的環境信息統計相關方法學與技術指南，包括數據采集方法及統計核算方法，分行業、分領域制定適配性較強的環境信息統計辦法，優先覆蓋重點排放行業并逐步向全產業延伸。二是加速推進環境信息采集工作，應通過專項培訓優化基層客戶經理信息采集話術，并提高數據初步核查能力，同時建立企業層面的激勵機制，采用信貸利率優惠、綠色審批通道等措施鼓勵企業提供內部環境信息。三是整合客戶經理采集數據、政府部門公開數據、第三方監測數據等多種數據源，建立交叉核驗機制，最終形成標準化、動態更新的重點行業環境數據庫，為構建數據驅動的綠色金融服務模式提供基礎性支撐。

充分發揮先進的信息技術對環境信息管理的賦能作用。深化物聯網、區塊鏈、遙感技術、AI算法等前沿信息技術在環境信息管理工作中的協同應用，提升環境信息獲取的及時性、準確性與前瞻性。特別是應積極探索大模型在環境信息處理方面的應用，利用其在多模態處理能力、泛化能力、推理能力等方面的獨特優勢，探索海量環境信息的高效整合、解析、提取與交叉核驗方法。

進一步推進以環境信息為基礎的綠色金融產品創新。構建以環境數據為核心的綠色金融定價機制，如開發與企業環境績效掛鉤的結構化金融工具、根據企業碳排放情況為企業量身定制碳配額質押融資方案、抑或進一步開發基于綠色項目預期環境效益的證券化產品，發揮環境數據要素對金融流動性的激活作用，推動綠色金融從粗放式管理向精準化、場景化服務升級。

推進綠色金融服務綜合創新，為企業提供多元化的綠色金融服務。開發適用于實體企業的智能化環境信息管理系統，整合企業能源消耗、原材料消耗、產品碳足跡等關鍵信息，協助企業有效管理內部環境信息，把握自身環境績效。在此基礎上為企業提供定制化轉型規劃咨詢服務，協助企業科學設定轉型目標與轉型路徑，聯動綠色技術供應商為企業推薦適配性技術方案。同時，延伸服務至全供應鏈綠色化改造，基于對上下游環境績效的全面追蹤，精準定位高能耗、高碳排的節點，識別轉型潛力?；诖嗽O計結構化供應鏈金融服務方案，將核心企業的環境績效與供應鏈金融服務條款掛鉤，從而激勵上下游協同減排，系統性地推動供應鏈綠色轉型。

（作者系中國工商銀行信貸與投資管理部主要負責人）