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“双碳”目标下高碳企业潜在违约风险评估及信贷扶持策略总结

核心内容

本项目由财新智库、中国ESG30人论坛及东方证券联合发起，旨在评估“双碳”目标下高碳企业的潜在违约风险，并提出相应的信贷扶持策略，以推动其低碳转型。

主要观点

1. 转型风险的多维性
   高碳企业在低碳转型过程中面临多重风险，包括政策、市场、技术、漂绿、碳信息披露质量及由此引发的违约风险。

2. 碳信息披露质量与财务绩效的关系
   高质量的碳信息披露能够显著提升高碳企业的财务绩效，而漂绿行为则会削弱其偿债能力。

3. 绿色与棕色收入占比的影响
   提高绿色收入占比虽短期内带来流动性压力，但长期有利于可持续发展；提高棕色收入占比则会增加违约风险。

4. 风险评估方法
   构建企业间关联网络以识别风险传染路径，采用多目标规划与“小范围遍历 + 序列前向选择”算法求解最优信用等级，避免评级虚高或过低。

5. 违约临界等级的确定
   通过模拟不同临界等级下的信贷扶持效果，确定最优违约临界等级为CCC级，建议金融机构重点关注B级高碳企业。

6. 信贷扶持策略
   包括建立分层动态准入机制、关键设备技改白名单制度、完善LR抵扣机制以及建立预警和修复协同机制。

关键信息

高碳企业识别

• 识别标准：依据《国民经济行业分类》和《上市公司行业分类指引》，结合碳排放强度特征，对高碳企业进行界定。
• 高碳行业：电力、石化、化工、建材、钢铁、有色金属、造纸及航空运输业。
• 样本选择：选取2010至2023年间A股上市企业，共覆盖368家高碳企业，形成5152个有效样本。
• 样本分布：化工行业企业数量占比最高（38.59%），电力行业样本数量最多（17.11%）。

高碳企业转型风险测度

• 碳信息披露质量：通过内容分析法对年报中的碳信息进行打分，构建碳信息披露指标体系。
• 绿色与棕色收入占比：绿色收入占比越高，企业碳减排贡献越大，违约风险越低；棕色收入占比越高，违约风险越高。
• 漂绿程度：通过多源ESG评级数据、第三方数据库争议事件和自然语言处理技术测算漂绿程度。

财务绩效测算

• 海选信用指标体系：包含555个指标，分为还款能力、还款意愿和还款环境三大层次。
• 指标筛选：通过极端反应检验和偏相关分析剔除不显著和冗余指标，最终选定核心指标组合{12}，包括所有者权益增长率、每股净资产增长率、每股留存收益等。

碳信用水平测算

• 结构方程模型：基于碳绩效和财务绩效指标，构建SEM模型测算碳信用水平 $LX$。
• 模型适配度：模型误差（RMSEA）为0.053，预测偏差（SRMR）为0.027，模型改进度（CFI）达0.944，复杂度修正指标（TLI）为0.888，均达到理想适配标准。

低碳转型风险内在作用机理

• 风险路径：通过结构方程模型标准化路径系数图（图1）和表10，厘清高碳企业低碳转型风险的内在机理，如财务潜变量与碳信用水平的关系。

项目成果与应用价值

1. 风险评估体系建立：建立高碳企业潜在违约风险评估体系，为金融机构提供风险识别和评估工具。
2. 转型风险特征分析：识别高碳企业转型风险特征，为政策制定者提供参考依据。
3. 信贷扶持策略制定：提出具体信贷扶持策略，帮助高碳企业实现低碳转型，同时维护金融稳定。

应用前景与价值

1. 推动低碳转型：通过风险评估和信贷扶持策略，倒逼高碳企业加快低碳转型步伐。
2. 优化信贷资源配置：帮助金融机构更精准地配置信贷资源，支持高碳企业转型。
3. 提供政策制定参考：为碳减排政策的制定提供量化依据，推动绿色金融发展。

项目结构

1. 项目概述：包括研究背景、目标及重要性。
2. 高碳企业识别：介绍识别标准、行业筛选和样本选择。
3. 高碳企业转型风险测度：涵盖碳绩效测算、财务绩效测算和碳信用水平测算。
4. 高碳企业违约风险评估：分析风险传染路径、信用等级划分及违约临界等级确定。
5. 潜在违约风险评估及信贷扶持策略：提出具体的信贷扶持策略，如分层准入机制、白名单制度、LR抵扣机制等。
6. 项目成果与应用：总结研究成果和应用前景。

项目意义

本项目不仅有助于金融机构优化信贷资源配置，还为政策制定者提供了科学依据，推动高碳企业实现低碳转型，实现金融稳定与可持续发展的双重目标。