近日，中央网信办等七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026—2030年）》，围绕“十五五”发展目标部署了四方面14项重点任务。这是双化协同领域首个具有完整实施周期的专项方案。值得注意的是，方案提出到2030年推动算力设施等重点领域可再生能源电力消费水平达到所在省份可再生能源电力消纳责任权重水平，并将提升数字化碳管理水平列入基础支撑任务。其制度信号十分清晰：数字化不再只是绿色转型的辅助性工具，而是被正式确立为使绿色目标可量化、可验证的基础性机制。

这一部署的针对性，可从两组数据得到印证。其一，绿色金融规模扩张与底层数据能力之间存在落差。据中国人民银行《2025年四季度金融机构贷款投向统计报告》，截至2025年末，本外币绿色贷款余额44.77万亿元，同比增长20.2%，规模居全球首位；但绿色效益评估仍较大程度依赖企业自行申报与静态报表，标准不一、数据失真、漂绿甄别困难等问题尚未根本缓解。绿色金融“识别难、定价难、风控难”的根源，很大程度上不在金融工具本身，而在绿色信息基础设施的薄弱。其二，碳数据质量风险已有现实警示。2022年3月，生态环境部公开通报中碳能投科技（北京）有限公司等4家机构碳排放报告数据弄虚作假典型案例——篡改伪造煤质检测报告、授意企业制作虚假煤样、核查机构履职走过场——足见碳排放监测、报告与核查（MRV）体系任何一环失守，都可能动摇绿色资产定价的信用根基。

《实施方案》所推进的双化协同，正是要把碳数据、能耗数据、气候风险数据转化为可计量、可溯源、可交叉验证的信用资产，为绿色信贷、绿色债券、ESG投资提供客观的评价底座。从金融侧的落地路径看，至少在三个场景具有直接应用价值。

一是客户碳账户与碳画像建设。浙江衢州的实践提供了可复制的样本：该市自2021年起在全国首创碳账户金融模式，将企业碳排放数据和贴标评价导入银行信贷系统，按深绿、浅绿、黄、红四档分类，低碳企业贷款额度最高可上浮1.5倍、利率最高可下降100个基点。截至2026年5月底，当地33家金融机构已上架46款碳金融产品，碳账户相关贷款余额突破1200亿元，累计为企业减碳降本增效16亿元。碳账户把原本不可观测的减排行为转化为可计量的信用信息，破解了银企之间的信息不对称。

二是环境与气候风险的压力测试。人民银行2021年组织23家主要银行开展第一阶段气候风险敏感性压力测试，聚焦火电、钢铁、水泥三个高碳行业，设置轻、中、重三种碳价情景，期限10年。测试表明，若不进行低碳转型，相关企业偿债能力将在压力情景下不同程度恶化；因参试银行对上述行业风险暴露有限，整体资本充足率在三种情景下均满足监管要求。该测试按“1套机器学习算法、21个行业模型”建立非金融企业违约概率基础模型，其常态化推进高度依赖企业碳排放数据的准确性和可得性。

三是绿色金融产品的创新定价。人民银行碳减排支持工具按贷款本金的60%提供再贷款资金支持、利率1.75%；截至2023年4月末，工具余额近4000亿元，支持金融机构发放贷款约6700亿元，带动碳减排量超过1.5亿吨。有了可信的底层数据，可持续挂钩贷款等产品的利率与发行人碳绩效挂钩才具备技术基础，绿色溢价与“漂绿折价”才能真正被市场区分定价。

然而，政策目标与实施效果之间始终存在一段需要跨越的距离。从金融机构的实践观察，四个层面的问题值得正视。

其一，数字化转型与业务流程再造的次序问题。部分机构将工作重心置于系统采购与功能叠加，而非对既有业务流程的系统性重构，其结果是在原有业务链条上硬性增加取证、影像留存、电子归档等环节，反而拉长审批周期、推高操作成本。这种“增量叠加”而非“存量重塑”的做法，与数字化提升效率的初衷相悖。数字化的效用发挥须以业务流程的适应性再造为前提——先优化流程，再嵌入技术，次序不可颠倒。

其二，复合型专业能力的结构性缺口。双化协同需要既理解数据架构与技术逻辑、又熟悉绿色产业规律与核算标准的“桥梁型”人才，此类人才在金融机构中较为稀缺，技术团队与业务团队之间缺乏共同的知识基础与沟通框架，系统功能与业务需求的匹配度不足。气候风险压力测试这类工作横跨信用风险计量、行业碳排放核算与情景建模三个知识域，人才短板会直接转化为模型风险。

其三，数据治理能力的纵深不足。数据采集只是数字化的起点而非终点。碳排放数据、气候物理风险数据的准确性、完整性与时效性，直接决定评价模型的有效性。前述数据造假案例表明，数据失真并非单纯的技术缺陷，而是利益驱动的行为问题，单靠事后核查难以根治。实践中数据孤岛化、碎片化以及交叉核验机制缺失仍较普遍；若采集数据未经充分清洗、交叉验证与智能分析，数字化系统非但难以提升决策质量，反而可能因信息失真形成新的误导。2024年，国家发展改革委等部门印发《完善碳排放统计核算体系工作方案》，金融机构应以此为契机，将外部数据标准与内部数据治理体系对齐。

其四，实施成效的评价标准问题。数字化转型是否成功、绿色金融是否实现实质性改进，最终应体现为全要素生产率的提升，而非系统数量或数据存量的增长。评价维度可包括：单位绿色信贷产出的碳排放强度变化、绿色资产识别与定价准确性的提升、审批流程中人效与时效的改善等。若脱离这些实质指标，数字化便有滑入形式主义窠臼的风险。

总体而言，《实施方案》的出台为双化协同提供了清晰的顶层设计，其制度价值值得充分肯定。随着全国碳排放权交易市场扩围——水泥、钢铁、电解铝三个行业约1500家重点排放单位纳入后，覆盖排放量将新增约30亿吨、约占全国总量的60%——碳数据的需求侧正在快速扩张，这对金融机构的数据能力建设既是压力，更是机遇。在实施过程中，需要审慎处理好技术与业务、形式与实质、投入与产出三组关系：以业务流程再造为先导，以复合型人才为支撑，以数据治理能力为基础，以劳动生产率提升为标尺。数字化的价值在于赋能，而非叠加；在于穿透，而非留痕。唯有如此，政策意图才能真正转化为可感知的治理效能，双化协同也才能从“纸面协同”走向“机制协同”。（作者：中财大绿金院首席经济学家、中国首席经济学家论坛理事 刘锋）

编辑：杜少军

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