随着“双碳”与可持续发展目标的推进,经济社会绿色化、低碳化、高质量发展趋势日益显著。产业视角下,如何在持续推动节能环保、清洁生产、清洁能源等“绿色”业务板块快速发展的同时,进一步促进传统行业实现低碳转型升级、激发内生潜能动力,已成为重点议题。金融作为实体经济的血脉,承担着资源有效配置与风险管控的重要作用,能够助力产业绿色化可持续发展,从而支持经济社会的全面转型。本文将聚焦于中财大绿金院自主创新构建的IIGF上市公司绿色棕色收入数据库,分析说明其在理论研究与市场实践层面的具体应用,为学术科研、金融工具构建、金融产品创新等提供有效抓手。
一、上市公司绿色棕色收入数据库解决的主要问题
(一)充分满足金融机构全链路“漂绿”风险识别要求
上市公司绿色棕色收入数据是金融机构探查“漂绿”风险的重要标尺,同时能够审慎定量分析投融资标的绿色绩效水平,既可用于科学、客观披露环境信息,同时可作为气候与环境风险压力测试的底层数据。一方面,立足于“双碳”目标发展,国际气候相关金融风险与机遇的识别体系日臻完善,《欧洲绿色新政》与《绿色转型指令》为代表的可持续法案正加速推动反“漂绿”的市场化进程;国家宏观绿色金融政策框架逐步强化,金融机构量化自身碳属性水平,谨防“漂绿”风险的需求进一步提高。另一方面,各地方人行对于金融机构环境信息披露要求的正加速推进,以《深圳市金融机构环境信息披露指引》为例,银行业、保险业以及证券业金融机构需要全面、准确地穿透全链路底层投融资标的,积极披露资产的绿色收入信息。同时,相关数据可作为碳排放数据库的补充内容,弥合信息缺失。随着上市公司绿色棕色收入数据时间与覆盖范围的扩大,将有利于形成更具有市场实操意义的金融机构低碳转型解决方案。
(二)弥合传统绿色收入识别体系的固有偏差性
传统视角下,上市公司收入属性划分以所属行业为主要判断依据,不涉及对于企业主营活动以及实际业务单元的深度解析。而类似的绿色识别体系具有相对清晰的边界性,受制于固有判别逻辑,极易将公司全部收入组成划分为绿色或棕色,如环保行业被整体识别为绿色,而石油化工行业则被普遍归为棕色。因此,传统绿色棕色收入分类方式的准确性高度依赖于行业分类的精细程度,且难以实时反映企业的动态变化。尤其是对于正处于绿色转型进程中的企业而言,其实际绿色收入往往高于传统行业分类方法所能识别出的绿色收入。如下表所示,上市公司绿色棕色收入数据库主要从时效性、严谨性、可追溯性以及关联性四个方面解决了底层逻辑的偏差问题。
表1 上市公司绿色棕色收入数据库与传统识别方法的优势对比
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资料来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
(三)提供精细化、动态化、系统化数据集合工具
上市公司绿色棕色收入数据库实现了碎片数据的高效整合,为数据深度分析提供前置条件。通过充分考虑企业在不同行业中的个性化差异,采用细化数据分类和标签的识别路径,可对应确保数据的精确性和适用性。信息透明度而言,数据库可提供标准化的信息基础,便于金融机构更为直观地实现横向与纵向企业数据对比。数据收集与识别方式上,绿色棕色收入的识别与划分同时考虑了企业调整自身生产运营方式的可能性,更为动态地呈现上市公司的阶段性情况。与此同时,数据库融合金融科技要素,识别端可采用“系统智能+人工专业判断”的标签系统,界面端则能够整合不同企业的特征并按照国民经济行业分类、绿色与棕色产业模块等原则实现数据特质的解构重塑,在最大程度上确保企业历年绿棕收入的准确性和一致性。
(四)适用场景多样化,实现理论研究与市场实践的有机融合
上市公司绿色棕色收入数据库的核心特点之一是适用场景多样化,对应以行业分析、产品构建以及风险评估等维度可实现理论研究与市场实践的有机融合。对于投资者,绿棕数据库可提供详实的数据支持,便于评估企业的环境绩效和绿色转型潜力,为构建更加科学的可持续投资组合提供决策支持;对于金融机构,绿棕数据库可为更加灵活的可持续金融产品创新提供详实且精准的数据支持;对于行业研究者,绿棕数据库可通过系统化的数据分析,识别行业绿色棕色收入及分析行业绿色转型程度,为政策制定和行业发展提供科学依据;对于企业自身,绿棕数据库能够帮助其识别绿色和棕色收入来源,反映出企业在绿色转型方面的现状与潜力,帮助企业制定更加科学、可持续的转型计划。
二、中财大绿金院(IIGF)上市公司绿色棕色收入数据库
IIGF上市公司绿色棕色收入数据库在完善“传统行业整体划分为绿色或棕色”的基础上,通过细分主营收入标签,实现了数据库对不同行业及公司绿色和棕色收入的详细分析,既能够为投资者提供了探寻“漂绿”风险的手段,同时也有助于跟踪企业的绿色转型进程,为绿色经营提供了判断的依据。为了充分考虑不同行业之间的差异,该数据库将公司的主营收入分成了“棕色”、“绿色”和“非绿棕”三大类,并采用“系统智能+人工专业判断”的方法进一步细化标签,以此更准确地评定公司主营活动,解决了传统产业中标签单一的问题。
IIGF绿棕收入数据库包含6大类、27中类、100小类的绿色标签及8大类、38小类的棕色收入标签。其绿色收入识别依据为《绿色产业指导目录(2019年版)》与《绿色低碳转型产业指导目录(2024年版)》[1],棕色收入则依据我国八大高排放行业(即石化、化工、建材、钢铁、有色、造纸、电力、航空)进行识别。如数据库系统界面(图1)所示,绿棕数据库以“主营收入名称”“绿色收入标签”“绿色收入占比”[2]“棕色收入标签”“棕色收入占比”[3]作为核心字段,通过对上市公司年报中披露的主营活动(按产品)进行逐项分析,精准地将企业收入划分为绿色及棕色两大类别,从而全面揭示企业的绿色及棕色收入水平。目前,IIGF绿棕收入数据库已经覆盖了超过5300家A股上市公司,收录了自2010年至2022年超过30万条数据。
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图1 IIGF上市公司绿色棕色收入数据库界面展示(部分)
数据来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
如下表所示,IIGF绿棕收入数据库包含六大主要亮点(数据覆盖全面、数据及时迭代、标签划分多元化、标签可靠性、探查漂绿风险、交互式查询系统),在金融产品分析、行业研究、投资组合分析以及企业绿色转型等领域具有重要作用,能够帮助金融机构判断企业的绿色发展状况,为企业提供更有针对性的金融服务,从而降低相关风险。
表2 IIGF上市公司绿棕收入数据库主要特点
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资料来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
三、IIGF上市公司绿色棕色收入数据库的主要应用场景
(一)理论研究:行业深度分析与因子模型构建
1.行业研究:以发电行业绿棕收入案例为例
产业分析视角下,上市公司绿色棕色收入规模与占比情况,能够直观反映出行业企业绿色转型的进程,为企业的绿色转型提供量化评估标准。以“电力企业”为例,研究团队基于IIGF上市公司绿棕收入数据库,深入剖析该产业绿色属性构成。图2展示了绿棕收入数据库中2010年至2022年间电力行业的企业绿色和棕色收入变化情况,2010年至2014年间,电力行业主要收入来源以棕色收入为主,绿色收入增长缓慢;2015-2020年间,绿色收入与棕色收入增幅同步扩大,后者仍为行业主要构成部分;2020年后,绿色收入迎来了爆发式增长,并于2022年远超棕色收入,与宏观政策和市场发展趋势相契合。此外,该数据库同时可用于精细化分析边界相对模糊的主营单元,如分析具有绿棕双属性的主营活动可知,近50%的“绿棕双属性”主营收入名称为“电力”,近20%为“电力产品”,超10%为“电力销售”。
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图2 电力行业绿色棕色收入(2010年至2022年)(亿元)
数据来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
对于行业分析而言,另一个重要议题则是绿色转型进度以及具体绩效水平,而这同样是数据库的核心应用场景之一。仍然以电力行业为例,研究团队将电力行业的企业根据绿减棕收入占比[4]分为10组,其中G1为绿减棕收入占比最小的组,而G10为绿减棕收入占比最高的组,观察间隔为三年。图3展示了如何借助数据库分析并展现电力行业企业的低碳转型进程,通过对比2010年与2022年数据可知,绿色收入较高的组中的企业数量有了明显增长,且同时棕色收入占比最高的G1组企业数量有了大幅下降,行业整体向更加环保和可持续发展的方向迈进,电力行业企业在绿色转型方面取得显著进展。
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图 3 电力行业企业绿色转型(2010至2022年)
数据来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
“绿减棕收入占比”字段可作为上市公司“绿减棕因子”的衡量基础,是量化评估企业绿色水平的主要依据。“绿减棕因子”研究分析可验证因子在A股市场的有效性,为构建可持续投资组合提供新思路,同时为数据库的产品开发和金融工具创新提供理论支持。为此,研究团队延续了Fama和French(2015)的研究思路,根据企业的绿减棕收入占比构建了绿棕因子[5],并对A股市场2013年至2023年的股票收益率进行因子实证研究。
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图4 绿减棕因子累计收益率
数据来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
(二)市场实践:金融产品创新与指数构建
1.金融产品创新:北京银行绿色棕色收入挂钩贷款产品
企业的信用风险水平直接体现在企业的违约概率,而违约概率则会直接影响企业的融资成本。如下图所示,研究团队将上市公司按照绿减棕收入占比分类为10个组别[7],对比结果显示企业的信用水平(以企业违约距离和违约概率为代表)在不同绿减棕收入占比分组中呈现显著单调性,即企业拥有更高的绿减棕收入占比(即净绿色收入)将有效帮助企业降低违约风险。金融市场应用层面上,则IIGF上市公司绿棕收入数据库可用于绿色主题信贷风险识别与利率研判、碳风险模型构建、绿色属性因子确定等范畴。
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图5 绿减棕因子对违约风险指标的影响:违约概率与违约距离
数据来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
2024年6月,北京银行在中财大绿金院的支持下成功推出全国首单绿棕收入挂钩贷款产品并落地。该产品将目前市场上的绿色融资优势作为产品的贷款利率优惠依据,根据其绿减棕收入占比的存量,采用利差棘轮机制,合理设定优惠利率。该贷款产品的核心亮点在于,将企业的绿减棕收入占比作为核心KPI(Key Performance Indicator),采用单向激励机制,对已达到SPTs(Sustainability Performance Targets)的客户给予贷款利率优惠,从而降低企业的绿色融资成本,支持企业绿色发展,鼓励企业在追求经济效益的同时,更加注重推动其核心业务的绿色转型。
2.“绿色低碳”主题指数构建:碳中和50指数
以IIGF上市公司绿棕收入数据库为底层依托,可开创新设立系列指数编制策略,对应筛选出正在积极转型、具有发展潜力的投资标的,为投资者提供科学、客观且具有前瞻性的参考依据,助力投资者实现长期的可持续投资回报。
2022年4月,中财大绿金院联合国证指数发布了基于绿棕数据库的国证中财碳中和50指数[8],旨在反映碳中和相关产业上市公司的股价动态,丰富绿色投资标的。该指数将深圳证券交易所上市交易且符合条件[9]的A股公司作为备选池,在成分股的筛选过程中,特别关注“绿色低碳主题”和“绿色转型主题”两个方面。其中,“绿色转型主题”上市公司的筛选则充分运用IIGF上市公司绿棕收入数据库,以“企业近三年绿色收入占比的增长情况”和“棕色收入占比的下降情况”为主要指标,评估企业绿色转型力度并确定指数标的样本池。截至2024年7月初,碳中和50指数实现了49%的累计收益(如下图),显著优于同期市场指数,相当于深证50指数的累计收益的4倍、深证成指的23倍。
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图6 绿减棕因子对违约风险指标的影响:违约概率与违约距离
数据来源:中央财经大学绿色金融国际研究院
如您对该数据库感兴趣,希望进行相关合作,您可以发送您的诉求及姓名、单位、职务至lizhao@iigf.com.cn。
脚注
[1] 目前,数据库以2019版绿色产业指导目录为绿色收入依据。
[2]