马骏:中国绿色金融发展的十个领域

作者:马骏发布日期:2017-03-02

「马骏:中国绿色金融发展的十个领域」正文

一、发展绿色金融的必要性与紧迫性


关于污染的严峻性,笔者曾在《PM2.5减排的经济政策》一书中有过详细的阐述。图1是书中的一张图,比较了世界部分大城市在2013年PM2.5平均的数值。

图1  PM2.5的国际比较,2013数据来源:www.pm2d5.com,WHO。

图1显示中国PM2.5浓度最高的城市是石家庄,指数有150多,指数比较高的城市有西安、北京,指数比较低的国内城市主要在南方。但是,中国绝大部分城市PM2.5 数值都超过WHO(世界卫生组织)规定的第二阶段标准,也就是25。而国际上一些大城市,基本上在西方国家,它们的PM2.5水平都在10~20之间。北大的陈玉宇教授和清华的李宏彬教授曾经做过数量分析,他们的结论是淮河以北居民因为燃煤导致的空气污染而使人均寿命缩短5.5年。除了空气污染以外,中国还有非常严重的水污染和土壤污染。根据环保部的统计,我国75%的水源污染超标,19.4%的耕地污染超标。十年前环保总局和统计局发布《中国绿色国民经济核算研究报告》,估计环境污染退化成本占当年全国GDP的3.05%,而2013年清华大学和亚行的估算数字表明,仅仅是空气污染所造成的经济损失就占到当年GDP的3.8%,这还没有包括水污染和土壤污染。

造成这么严重的污染的原因是什么?从环境的角度来说,和污染的末端治理有关系,但从经济学角度来讲,关键的原因是我国污染型的经济结构,其中包括了污染型的产业结构、能源结构和交通运输结构。举几个例子:第一,我国重工业占比在主要经济体国家当中是最高的,而重工业单位产出所产生的空气污染是服务业的9倍;第二,我国常规煤炭占能源消费的比例是三分之二,清洁能源只占13%,这个比例比发达国家的清洁能源的占比要低很多,给定同样的当量,燃煤产生的空气污染是清洁能源的10倍;第三,我国城市地铁出行的比例只有7%,而发达国家大城市地铁出行比例高达70%,给定同样的运输量,私家车产生的污染是地铁的10倍。

显而易见,只要改变了污染型的经济结构,环境就会比现在好很多。污染型经济结构的形成与投资方式和激励机制有关。由于过去污染型的项目比较赚钱,所以吸引了大量资金进入。同样的原因,绿色产业还不太赚钱,目前还不能吸引足够的社会资本进行投资。

多项研究估计,为实现绿色经济发展和推动生态文明建设目标,绿色产业在“十三五”期间每年需要3到4万亿的绿色投资,包括在环保、节能、清洁能源、绿色交通、绿色建筑等有显著环境效益的领域的投资。但是由于我国财政能力有限,预计在未来全部绿色投资中政府出资只能占到10%~15%,其余85%以上必需要社会资本来进行投资。这也就是为什么我们要建立一个绿色金融体系的主要原因。我们要通过金融体系的绿色化来动员和激励大量的社会资金来进入绿色产业。

2015年9月份,中共中央、国务院发布《生态文明体制改革总体方案》首次明确提出,要建立我国的绿色金融体系。2016年8月31日,人民银行牵头的七部委共同发布了《关于构建绿色金融体系的指导意见》(下称《指导意见》),共35条,其中有许多非常具体的、可操作的政策,包括七个部委提供的一些对绿色项目的激励机制。

二、绿色金融发展的十个重点领域

(一)设立绿色发展基金

以下结合《指导意见》,就绿色金融发展的十个重点领域做些解读。

过去,我国的绿色金融主要局限在绿色信贷。但是很多绿色项目尤其是新的绿色项目,首先需要的是股权融资,因为它需要有资本金才能到银行和债市进行债务融资。所以要通过建立绿色股权基金来推动绿色项目的股权融资。而绿色基金就是提供股权融资的非常重要的渠道。很多绿色项目是比较新的,从技术上来讲存在一定的风险,也面临政策上的不确定,因此,民间资金投入这些绿色项目的积极性不高。当有政府背景的基金参与投资绿色项目后,可以大大降低民间对于这类项目的风险厌恶,使得民间资金愿意跟着投资。在国外有一些比较好的案例,比如说,英国在2012年建立了绿色投资银行(GIB),政府通过GIB投资一英镑,可以撬动3~4英镑民间资金跟投。我们未来要发展国家级的绿色基金、地方层面的绿色基金,还要鼓励民间和外资来中国设立绿色基金。目前为止,全国至少有12个省市自治区已经设立了各种绿色基金,未来还会有更多,见图2。

图2  建立绿色基金省份示意图

(二)用财政贴息来支持绿色信贷

对绿色贷款贴息是用较小的财政资金撬动十几倍、乃至几十倍社会资金的有效手段。与直接补贴相比,贴息可以使财政以少量的资金撬动更多的社会资金投资环保领域,实现更大的环境效益。同时,贴息机制可将项目甄别选择的责任部分转移给更为专业的商业银行和其他经济主体,在一定程度上可以减轻财政的管理和监督责任。

近年来,我国不断加强节能环保的工作力度。从中央环保专项资金的具体使用来看,大量采用直接拨款补助、奖励的方式,贷款贴息方式实际运用较少。从地方环保专项资金的情况看,部分地区规定了贷款贴息的支持方式,甚至部分地区强调重点污染减排项目原则上要全部采取贴息的支持方式。但从目前收集到的情况看,实际运用贷款贴息的地区并不多。其原因在于:一是财政部门对贴息的重要性和可以产生的撬动民间资金的杠杆效益认识不足,对此配置的财政资源十分有限;二是财政部门对贴息项目评估配备的人力和专业能力有限,限制了其扩大贴息的操作空间;三是对贷款贴息项目的申报材料要求过于严格,对污染治理设施建设项目来说,要求贴息的贷款必须是污染治理设施建设贷款,而非主体生产工艺设施建设贷款,但在实际操作中二者很难区分;四是对贴息的贴息率和期限的限制过于严格;五是贴息一般是对一定时间范围内的利息进行补贴,由于利息的资金量较小,申请时间较紧导致申请过程中相关材料准备的成本相对较高,造成企业申请贷款贴息的比例较低。

从国际案例上看,德国政府委托德国复兴开发银行对环保节能项目进行贷款贴息,取得了很好的效果。德国利用较少的资金推动了一大批环保节能项目的建设和改造,“杠杆效应”非常显著。德国复兴开发银行实施的贴息计划,有明确的政策导向和一系列配套措施,以保证其有效性。未来我们要借鉴国际经验,试点财政部门将绿色贷款的贴息管理权交给绿色银行等做法来扩大绿色贴息的范围。

(三)建立绿色担保机制

绿色担保的目的也是为了解决绿色融资难、融资贵的问题。很多绿色项目其实是很有商业前景的,但是一般商业银行认为它风险很高。在这种情况下政府就有必要拿出一部分资金来对绿色项目进行专业化的担保。国际上有一些非常成功的案例,包括美国能源部的案例和中国跟IFC合作的案例,都可以做到在损失率或者违约率非常低的情况下,用很小的公共资金来撬动很多民间资金。比较经典的案例就是美国能源部对新能源项目启动的担保计划。在项目启动时,美国能源部做了很多调研,发现市场认为新能源项目风险很大,贷款违约率可能会达到10%。但是为了能源清洁化的国家战略,美国政府决定出资推动担保清洁能源项目。美国国会特批了一笔资金,用于覆盖这些贷款的违约损失。在这些接受贷款的清洁能源项目完成后,发现实际的贷款违约率只有2.2%,大大低于预期,美国政府用担保机制成功地帮助核能、风能、光伏等清洁能源行业实现快速发展。现在国内的一些地方政府已经在考虑成立专业性的绿色担保机构,或者委托专业的担保机构来提供对绿色项目的担保服务。还可以考虑由多级政府,包括省、市、县多级出资建立绿色项目风险补偿基金,用于分担部分绿色项目的风险损失,来支持绿色担保机构的运作。

(四)运用再贷款支持绿色金融

历史上人民银行的再贷款曾经用于也正在用于支持小微、三农等薄弱环节,未来再贷款也要用于支持绿色金融,这一点也写进了最近的《指导意见》当中去。也就是说,人民银行可以通过再贷款这种形式为商业银行提供成本比较低的资金来支持绿色信贷。当然,这里指的再贷款应该广义地去理解,也可以包括MLF、PSL等货币政策工具。

(五)银行开展环境压力测试

银行开展环境压力测试有潜力成为推动未来绿色金融发展的一个重要工具。环境压力测试在技术上比较复杂。举一个例子,2015年以来工商银行率先通过压力测试开始探索环境风险对银行信用风险造成的影响。具体的做法就是在几个行业领域做了环境风险对银行不良贷款率影响的分析,比如说火电、水泥、钢铁、化工等行业。这些行业的污染比较严重,但是其所面临的环境风险目前还没有全部转化为信用风险,这是因为未来会出台很多环境方面的政策、法规和新的市场机制。如果环境执法监管力度提高后,原本逃避缴费的企业就必须要对其污染物排放付费,从而使企业的生产成本上升。再假设几年后中国开征碳排放税,那么排放二氧化碳的企业成本会进一步上升。碳交易市场将在2017年正式启动,如果企业减排不力,就必须去市场上购买碳配额,也会产生更多开支。所以,很多污染型企业将会面临成本上升、收益下降的情况。对银行来说,这些企业的不良贷款率也会相应上升。通过压力测试可以把这些环境高风险行业的未来不良贷款率估计出来,就可以得到一个环境风险和未来信用风险之间的定量关系,从而使银行能够重新审视自己的资产配置,激励其减少对污染行业的贷款,同时加大对绿色行业的资金投入。

(六)发展绿色债券市场

发展绿色债券市场至少有三个方面的好处:一是为绿色企业开辟了新的融资渠道。刚才提到,过去我国主要的绿色融资渠道是绿色信贷,没有充分运用资本市场。未来,要充分利用债券市场和股票市场。二是解决银行和企业期限错配的问题。银行能够投放的中长期信贷有限,而绿色项目大多是长期项目,因此会造成银行信贷与企业融资需求之间的期限错配。发展绿色债券市场,让银行和企业从债券市场直接融得更多长期资金,就可以缓解期限错配问题。三是可以降低融资者的融资成本。最近的一些分析表明,绿色债券的平均发行利率略微低于同样信用评级的普通债券的发行利率。

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