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    謹防綠色金融五大市場風險

    2017-07-13 15:12:39 太陽能發電網
      日前,浙江、江西、廣東、貴州、新疆五省(區)部分地方建設綠色金融改革創新試驗區的總體方案公布。接下來,綠色金融將在8個試驗區落地開花,防范綠色金融的市場風險也提到了前臺。  全面進行梳理,“綠色金融”風險主要來源于以下幾個方面:一是憑空捏造綠色項目以及相關支撐材料,以從銀行騙取信貸資金;二是以小(單個的微綠
      日前,浙江、江西、廣東、貴州、新疆五省(區)部分地方建設綠色金融改革創新試驗區的總體方案公布。接下來,綠色金融將在8個試驗區落地開花,防范綠色金融的市場風險也提到了前臺。

      全面進行梳理,“綠色金融”風險主要來源于以下幾個方面:一是憑空捏造綠色項目以及相關支撐材料,以從銀行騙取信貸資金;二是以小(單個的微綠色項目)博大(整個企業變成綠色企業)或者化整為零(將一個綠色項目分解成若干個小項目),多渠道獲取銀行信貸與發債資金;三是假綠色之名融資,但實際資金并未投到綠色項目;四是人為制造項目災害,騙取保險賠償;五是虛構財務數據,獲得IPO資格,或者隱瞞負面環境新聞與環保處罰信息,誤導投資者。

      除了以上種種行為外,在綠色金融的推進之中,還不排除可能出現綠色項目杠桿率過高,以及社會資本中途退出而導致項目癱瘓,或資本空轉的問題。

      “洗綠”行徑不僅會導致金融機構以及投資人承受巨額損失,還會觸發劣幣驅逐良幣的效應,嚴重傷害綠色金融市場。為此,需要建立綠色金融信息共享平臺,將信貸獲取者、債券發行人、資金使用者的違規欺詐信息系統納入金融信用信息基礎數據庫,在發揮官方常規化監測機制功能的同時,充分發揮社會監督作用。同時,加大對違規行為的處罰力度。

      綠色融資必須用于特定的綠色項目是最基本原則,但為了防止假“綠色”之名行非綠色之實,有必要發布有關綠色金融融資使用的專門性規則,在綠色項目目錄、綠色效益方面強化綠色債券的融資使用要求,形成募集資金用途的清晰指引。同時,監管部門應加強對資金使用方向、使用效應的跟蹤與監管。在監管過程中,盡可能多地采納第三方綠色評估機構對發行人融資狀況及資金使用情況的評估。

      為防止綠色欺詐及綠色金融違約風險,需要盡快編制與推出綠色債券指數和綠色股票指數,該指數不僅包括企業綠色定性指標,如綠色發展戰略及政策、綠色供應鏈的生命周期等,還應包含企業綠色定量指標,如碳排放量、用水量、用電量以及綠色收入占比等,同時反映企業負面環境新聞及環保處罰記錄。在此基礎上,實施強制性環境信息披露制度,并對隱瞞和延遲信披的行為給予嚴厲懲罰。

      強化綠色金融的信用評估是識別與防范風險的重要前提。一方面,要在信用評級報告中單獨披露發行人的綠色信用記錄、募投項目綠色程度、環境因素對信用風險的影響,以便綠色市場參與者作出風險甄別。

      另一方面,要引導信用評級機構、資產評估機構、會計師事務所等開展綠色金融相關業務,特別要引入第三方機構對綠色金融進行評估,同時要探索綠色金融的第三方評估和評級標準,規范第三方認證機構對綠色金融評估的質量要求。

      研究報告表明,“十三五”期間,包括城市清潔能源、綠色建筑、城市環保水務等國內綠色基礎設施項目的投資有望超過10萬億元,其中85%以上將依靠社會融資來解決。為防止社會資本從綠色金融中撤資而引致的風險,一方面要發揮好再貸款、擔保基金等專業化擔保機制以及財政貼息的作用,降低綠色融資成本,提升綠色項目的回報率與商業可持續性;另一方面,要鼓勵和支持有條件的地方政府設立綠色發展基金,通過PPP(公私合營)等手段,撬動更多的社會資本投資綠色產業。

      運用金融科技,可以有效地抑制與防治綠色金融風險的產生。比如,大數據可以幫助金融機構識別綠色金融客戶的信用背景與能力;云計算通過強大運算功能,找到金融資源的最佳比對與匹配對象;機器學習、神經網絡應用與知識圖譜技術可建立起科學的模型,有效輔佐金融企業對信貸、債券發行做出量化分析和風險把控;人臉識別、指紋識別、虹膜識別等生物與視覺技術,可準確驗明綠色金融客戶的身份,達到預警可疑客戶的效果;另外,運用區塊鏈技術,可大大降低金融機構的產品供給成本,同時有利于金融企業鎖定風險目標,最大程度地降低綠色金融業務的風險損失。


    作者:張銳 來源:國際金融報 責任編輯:wutongyufg

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