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公共环境数据在绿色金融中的运用

2017-02-08  来源:中国金融信息网 作者:郭沛源  

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作者郭沛源,系商道纵横总经理,商道融绿董事长,中国金融学会绿色金融专业委员会理事
 
2017年1月16日和17日,G20绿色金融研究小组在德国法兰克福召开了今年第一次工作会议,由中国人民银行和英格兰银行共同主持。今年绿色金融研究小组的工作重点是金融业环境风险分析和改善环境数据的可获得性等议题。笔者应邀出席此次工作会议并就“公共环境数据在绿色金融中的运用”作了发言。本文根据发言内容整理而成。

何谓公共环境数据

环境信息或环境数据(两者基本等同,以下统称为环境数据)是绿色金融的重要基础设施。缺乏环境数据,市场就无法判别资产绿色程度及资产环境风险,绿色金融的市场机制就无法形成。这一点在我国七部委印发的《关于构建绿色金融体系的指导意见》及2016年G20《绿色金融综合报告》均已明确指出。

根据披露主体的不同,环境数据可以分为企业披露的环境数据和非企业披露的环境数据两大类别。前者如上市公司按照交易所要求发布的企业可持续发展报告或者重点排污单位根据环保部门要求公开的污染物排放信息;后者可以是国际组织、国家政府、科研院所、民间组织发布的环境数据,这些数据可以是针对特定企业的,如企业违规信息等,也可以和单个企业没有直接关联,如一个国家或地区的水资源数据、气候变化数据等。

非企业披露的环境数据,可称为公共环境数据。这是因为此类数据的披露主体主要是公共部门(Public Sectors),数据本身带有较强的公共属性(特别是国家、地区层面的自然资源、气候等数据),并因此一些数据可以通过公开渠道获得。公共环境数据通常具有几个特点。首先是规模庞大,与企业披露的环境数据相比,公共环境数据不受限企业边界范围约束,因此规模要大得多;第二是形式丰富,从企业违规行为统计到政府环境政策量化目标都可以成为公共环境数据;第三是来源多样,因为披露主体的多样化,公共环境数据可能从各种不同渠道获取;第四是边际成本低,一些公共环境数据(如气候数据)因为有既定用途,成本已经被覆盖,搜集此类数据无须额外成本,数据运用越多,边际成本越低。

公共环境数据可以在绿色金融中发挥重要的作用,作为对企业披露的环境数据的重要补充。譬如,金融机构要实施环境压力测试,必然要构造一个或几个虚拟的未来情景,这些情景的构造就要参考环境政策量化目标、生态承载力等公共环境数据。过去,我们都比较重视企业披露的环境数据,却忽视了公共环境数据,造成很多公共环境数据成为“沉睡的宝藏”。G20绿色金融研究小组提出这个课题正逢其时。研究小组将公共环境数据称为公开可获得环境数据(Publicly Available Environmental Data,简称PAED)。

公共环境数据的运用:中国经验

关于公共环境数据在绿色金融中的运用的系统性研究还不多。因此,下文通过回顾中国在过去二十年的实践经验,尝试总结其一般规律。

上世纪九十年代,我国逐步建立各项环境管理制度,当时的环境主管部门是国家环境保护局(后来改组为环境保护总局、环保部)。根据相关法规,不少企业是要向环保部门报送各种环境数据的,环保部门也会主动搜集一些数据。这些数据会分散在不同的部门,譬如环境监测部门掌握企业排污数据、环评部门掌握项目环境数据、生态保护部门掌握自然资源数据。当时,我国还没有《政府信息公开条例》(2007年颁布),政府部门主动披露数据的意识并不是很强,所以很多数据并没有被公开,特别是关于企业排污、企业违规的数据。《环境年鉴》等资料通常只会发布一些总体的数据。因此,在这一阶段,公共环境数据是缺失的。

这种情况随着政府加强信息公开得以改观,互联网及移动通信技术的迅猛发展也客观上加快了政府信息公开的步伐。直观的进步是,在全社会或在特定范围内共享的环境数据逐步增加。其中,与绿色金融相关且具有里程碑意义的是中国人民银行、国家环保总局在2006年下发的《关于共享企业环保信息有关问题的通知》。通知要求,“环保总局向人民银行提供整治违法排污企业保障群众健康环保专项行动形成的企业环境违法活动信息。待条件成熟后,将各级环保部门日常环保执法信息逐步纳入企业征信系统。”一年之后,国家环保总局、中国人民银行、中国银监会联合下发《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》,要求“各级环保与金融部门要密切配合,建立信息沟通机制。”通过这些政策,我国初步建立了公共环境数据的共享机制,商业银行等金融机构可以参考这些信息对污染企业实施限贷、停贷等措施。

此外,值得一提的是,公众环境研究中心(IPE)也在这一时期(2006年)建立。IPE最早期的工作就是汇集已经公开的企业环境违规数据,搭建中国水污染地图。多数数据是各级环保部门公布或者通过媒体报道转述的。因此,倘若没有政府的信息公开(无论是主动还是被动),IPE的污染地图也难为无米之炊。

环保部门的环境数据共享对推进绿色金融特别是商业银行绿色信贷的发展起到了非常积极的作用,但也面临不少挑战。主要表现在:共享信息主要是企业违规信息,通俗地说就是黑名单,但这些信息往往缺乏程度的描述;共享信息全是负面信息,缺乏正面信息,可以帮助剔除差的企业,却不能帮助甄别好的企业;有时候,金融机构拿到信息之后,缺乏专业知识读取、理解和运用这些信息。为了解决这些问题,近几年,一些省地市的环保部门开始探索新的做法,用更简单明了的方式结构化呈现这些公共环境信息。江苏省环保厅在这方面做得比较深入,他们设计了一套企业环境信用评价机制,用绿、蓝、黄、红、黑五种颜色来予以区分,金融机构就可以根据不同颜色采取不同的措施:绿色、蓝色可以鼓励贷款;黄色可以列入观察;红色、黑色可以收回贷款。也有一些省份采取更简单的方法,用绿、黄、红三种颜色来区分。IPE在结构化呈现公共环境数据方面也有许多探索,最早应用在绿色供应链,通过设计CITI(企业环境透明度指数)撬动品牌力量改善制造企业的环境绩效。2015年,IPE推出了上市公司污染排行榜,通过分析上市公司污染物排放在线监测数据,将超标排放的上市公司从重到轻进行排序,借资本市场之力对上市公司间接施加影响。

显然,从共享原始数据到结构化呈现,金融机构运用公共环境数据的成本下降、意愿提升,公共环境数据在绿色金融的运用得以极大加强。不过,要最大限度发挥公共环境数据的价值,还是要设法将数据运用和企业价值关联起来。江苏省在这方面又走在全国前头。他们将五种颜色的企业环境信用评价机制与企业水、电价格联动起来。目前,红色、黑色的企业用水价格要在基准价格之上分别提高0.6元/吨和1元/吨。这样就对企业的经营成本产生更实质性的影响,金融机构也会因此更关注公共环境数据,并将之整合到风险分析及定价之中。

公共环境数据的运用:四阶段论

上述的中国实践经验,大体描述了过去二十年间,中国将公共环境数据运用到绿色金融中的探索。如果做一个归纳总结,从绿色金融的角度看,公共环境数据的运用可以分为四个阶段(如下表)。第一个阶段是数据缺失的,政府掌握一定的公共环境数据,但缺乏数据披露和共享的意愿,大部分数据都在“沉睡”。第二个阶段是数据共享,在这个阶段,政府部门等(包括NGO)与其他机构或公众共享部分或全部公共环境数据,这些数据以原始数据为主。这些数据是有一定价值的,金融机构偶尔会运用,但用起来不是很方便。第三个阶段是结构呈现,这个阶段就是要解决方便易用的问题,公共环境数据要以一种更结构化的、更用户友好的办法呈现在金融机构面前。这些办法可以是评级、排行榜等。第四个阶段是风险定价阶段,公共环境数据被更深入植入到企业价值联动的领域,环境数据的价值被发挥到最大。

四个阶段依次递进,构成公共环境数据运用的路线图。政府应渐次促进公共环境数据的共享,继而结构化呈现,最后整合到定价之中。针对当前实际,中国可以进一步扩大数据共享,促进结构化呈现并探索风险定价。


表1:中国公共环境数据运用的四个阶段

 

发展阶段

(一)

数据缺失

(二)

数据共享

(三)

结构呈现

(四)

风险定价

所处时期

2006年以前

2006年以来

最近几年

未来趋势

主要特征

政府掌握公共环境数据,但缺乏数据披露和共享的意愿,因此对用户来说,公共环境数据相当于缺失了

政府部门等(包括NGO)与其他机构或公众共享部分或全部公共环境数据,以原始数据为主

政府部门等(包括NGO)共享公共环境数据,并且以一种对金融机构来说更简单明了、用户友好的方式进行结构化的呈现

政府部门等(包括NGO)共享公共环境数据,并且数据与企业价值联动。金融机构有极高积极性运用公共环境数据

典型例子

——

环保部门与金融部门的环境信息共享机制

五种颜色的企业环境信用评价制度

企业环境信用与水电价格的联动机制。

 

对政策制定者的建议

对国家政府或地方政府的政策制定者而言,充分发挥公共环境数据的作用,可以有效促进绿色金融的发展,最终实现整个社会和经济的绿色转型。


具体政策建议如下:第一,在促进企业披露环境数据的同时,重视公共环境数据,特别是“沉睡”的公共环境数据。第二,根据四阶段路线图,分析所在国家或地区所处的阶段,选择相应的政策工具(如下表),由简到繁,由浅入深。第三,设计和实施政策工具,要重视用户友好、简单、实质相关、数量化、透明等几点原则。第四,鼓励第三方数据服务商(包括专业的NGO)的发展,很多时候政府更擅长提供原始数据,但遵循市场规则运营的第三方数据服务商更擅长数据的二次开发,有效提升数据可用性和流通效率。第五,对市场各方加以引导,通过成功案例引导金融机构积极运用公共环境数据。


表2: 不同阶段可以选择的政策工具

 

发展阶段

政策工具

数据缺失

——

数据共享

  • 政府部门间数据共享

  • 面向公众的数据共享平台

(共享内容可以是:违规数据、黑名单、排放数据、自然资源数据、标准数据、量化政策数据等)

结构呈现

  • 企业环境信用评价(也包括ESG评级等)

  • 企业环境表现排行榜

  • 基准数据比较(行业平均的排放强度、资源消耗强度数据等)

  • 鼓励第三方数据服务商(包括NGO)的发展

风险定价

  • 可交易环境指数

  • 成本数据(行业平均的资源成本、治污成本等)

  • 基于环境信用的定价机制

  • 基于环境信用的优惠政策机制

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