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国外金融机构碳核算的经验
来源:双碳时间 | 作者:小希 | 发布时间: 2022-02-15 | 1725 次浏览 | 分享到:

作者 |饶淑玲“北京绿色金融与可持续发展研究院”

 

文章 | 《中国金融》2022年第2

 

金融机构的碳核算主要包括自身经营和投资组合两个方面。金融机构自身运营的碳排放可以采用传统的服务业组织标准进行核算。国内外已有许多相关研究和实践。投资组合碳排放是金融机构独有的,目前国内相关研究较少。本文讨论的碳核算主要是在金融机构的投资组合层面。金融机构能够准确了解投融资活动造成的碳排放,能够有效地规划和实施减碳措施,最终推动整个实体经济实现碳中和。

 

早在2015年,外资金融机构就启动了碳会计,在金融行业发起成立碳会计组织,并在投资组合层面引入碳会计准则。迄今为止,已有数十家金融机构进行了碳核算并公开披露。本文主要分析国外金融机构碳核算的先进做法,以期为我国金融部门推广碳核算提供参考。

 

境外金融机构碳会计准则

 

国外金融机构的碳核算基本参照《金融业温室气体核算与披露全球标准》,该标准由碳核算金融伙伴关系(PCAF)于202011月推出,已采用温室气体会计系统。它已获得气候相关财务披露工作组(TCFD)和基于科学的碳目标倡议(SBTi)等国际倡导组织的批准,并被指定为金融机构碳核算的唯一蓝图。截至202111月,180家金融机构承诺对碳排放信息进行核算和披露,共有48家金融机构按照本标准披露了组合级温室气体排放信息,其中不包括巴克莱银行等披露的部分。拥有金融资产碳排放信息的金融机构。

 

《全球金融业温室气体核算与披露标准》以《温室气体核算体系》为基础,符合《温室气体核算体系:企业价值链(范围三)》第15类投资活动的要求会计和报告准则”。本标准的适用对象包括商业银行、投资银行、开发银行、资产管理公司和保险公司等。金融资产包括上市股权和公司债券、商业贷款和非上市公司股权、项目融资、商业地产房地产,住房抵押贷款和机动车贷款。 PCAF新发布的绿色债券和主权债券资产核算方法目前处于公众咨询阶段。尽管金融资产类别不同,但每个资产类别的会计理念是相同的:金融机构对公司或项目的投资价值等于其在公司或项目温室气体排放中所占的份额。可以看出,金融机构的碳排放基本上取决于两个变量,即归因因素和被投资方的排放量。

 

外资金融机构碳核算方法和形式

 

《全球金融业温室气体核算与披露标准》鼓励金融机构尽可能披露六类金融资产的全部绝对排放量,并允许金融机构从某一类资产或某一行业中进行选择开始会计和披露。在实践中,各金融机构对碳核算和披露的方法和形式各不相同,主要可分为以下两类。

 

选定的资产类别

 

选择资产类别进行碳核算和披露的金融机构包括劳埃德银行集团和荷兰银行等大型金融机构,以及美国的 Amalgamated Bank 和西班牙和意大利合作银行 Banca Etica 等较小的金融机构。英国劳埃德银行对机动车贷款、住房抵押贷款和商业贷款进行碳核算和披露,荷兰银行对商业贷款和非上市公司股权、商业房地产和住房抵押贷款进行碳核算和披露.机构用于核算碳排放的资产规模占总资产的65%70%。小型金融机构业务类型相对单一,覆盖范围较小,已占碳排放的资产比例往往偏高。美国Amalgamated Bank首次将所有投资组合的碳会计覆盖率作为其首要目标。 2019年和2020年,住房抵押贷款和项目融资碳会计覆盖率接近100%2019年和2020年商业贷款碳会计覆盖率达到100%2020年达到94%和分别为 95%。披露碳排放信息的西班牙-意大利合作银行 Banca Etica 的资产占总资产的近 87%

 

PCAF 将数据质量从 1 5 分为五个等级。数字越高,质量等级越低。对于选择资产类别进行碳核算和披露的金融机构,其披露的数据质量水平普遍较低,只有4-5级。此类金融机构一般侧重于整体了解投资组合的碳构成,从而对投资组合进行结构调整。此外,一些金融机构还将其投资组合的碳排放信息同时映射到各个实体经济领域。

 

选定的行业类别

 

国家威斯敏斯特银行集团和巴克莱银行等大型金融机构通常被选为行业类别中的碳会计和披露。国家威斯敏斯特银行集团在对气候风险高度敏感的行业进行排序的基础上,结合行业资产比例和程度,选择了住房抵押贷款、农业(初级农业)、机动车制造和油气开采四大类。行业气候影响。对行业而言,投资组合层面的碳排放被详细计算和披露。根据受气候和社会风险影响的交易数量,巴克莱选择能源和电力两个行业进行会计和披露,不仅涵盖其所有贷款活动,还包括资本市场活动。

 

对于选择行业类别进行碳核算和披露的金融机构,其披露的数据质量水平普遍较高,达到3级或以上,甚至个别行业可以达到2级。选择行业类别进行碳核算可以让金融机构获得深入了解这些行业的发展,将投融资活动与行业减排路径紧密结合。

 

境外金融机构获取碳数据的渠道

 

由于企业碳排放数据难以采集,PCAF允许金融机构使用不同渠道、不同年份的数据,但要求金融机构详细披露所使用的数据类型和数据来源。同时,PCAF 鼓励金融机构通过为不同的数据源赋值,不断提高数据质量水平。总的来说,金融机构获取数据的渠道主要有四种。

 

PCAF 数据库。 PCAF 提供了一个包含超过 300 万个排放因子信息的数据库,涵盖六大类金融资产,横跨欧洲、北美、拉丁美洲、亚太地区和非洲。对于OECD国家来说,不仅有经济活动数据,还有身体活动数据,数据质量水平比较高。对于印度和中国等发展中国家,仅提供由全球多区域环境扩张供需表和投入产出表(EXIOBASE)计算得出的经济活动数据。 Lloyds Banking GroupABN AMRO、韩国KB Financial Group等大型金融机构直接选择使用PCAF数据库。这样,不仅可以快速学习和实践碳核算方法,还可以第一时间掌握集团整体的碳排放信息。此外,在掌握碳核算方法后,这些金融机构根据各行业的实际情况,不断提高相应行业企业的碳排放数据质量。

 

政府部门。荷兰政府支持建立碳排放因子网站,供金融机构查阅。该网站由荷兰环境部、荷兰经济事务和气候部下属的环保中心Milieu Central和基金会共同推出,排放因子由专家定期更新。英国商业、能源和工业战略部 (BEIS) 和环境、食品和农村事务部 (DEFRA) 联合建立了一个国家大气排放因子数据库,该数据库每年更新一次,供英国企业或金融机构使用。英国。 2005年,欧盟颁布了能源效率指令,强制要求所有房屋都贴有能效标签,以标明每间房屋的能效程度。由于许多建筑物都有能效标签,电网运营商会定期按邮政编码公布平均能耗,金融机构可以轻松匹配这些数据来计算商业地产或住宅抵押贷款的碳足迹。

 

第三者。金融机构非常重视与外部数据提供商的合作,例如碳信息披露项目 (CDP)、彭博社和 MSCICDP 通过发放问卷收集企业碳排放信息。 MSCI通过企业官网、年报等公共渠道收集碳排放信息。英国投资公司 Evenlode 的碳核算数据来自 CDP,美国波士顿公共 (Boston Common) 主要依赖 MSCI 的数据库。为提高包括气候风险在内的ESG信息的真实性和准确性,英国威斯敏斯特银行集团特聘请安永对其气候信息披露报告进行鉴证。

 

金融机构本身。为了保证数据的连续性,金融机构已经开始建立内部数据库。 ABN AMRO 2016 年开发了数据收集系统 Credit360。自成立以来,Credit360 积累了一套一致的可比碳排放数据。 2020年,美国Amalgamated Bank开始尝试使用新的数据仓库系统和综合报告系统来提高数据的可用性和准确性。巴克莱银行开发的BlueTrackTM,不仅可以测算投融资活动的碳排放量,还可以随时与行业基准进行对比,跟踪验证投融资活动是否达到碳减排目标。

 

对我们国家的启示

 

一步一步,一步一步。金融机构的碳核算不可能一蹴而就。应对气候变化,推进节能减排,既要追求环境效益,又要注重成本效益。能源活动是中国温室气体排放的主要来源。根据《中华人民共和国气候变化双年度第二次更新》,2014年中国温室气体排放总量[不包括土地利用、土地利用变化和林业(LULUCF]达到123亿吨,能源活动排放量占比高达 77.7%。根据中国统计年鉴,2014年工业能源消耗总量占69.7%,规模以上工业企业能源活动产生的温室气体排放量占温室气体排放总量的59.2%2015-2018年,工业能源消耗占工业总能耗的比重逐年下降,但2018年仍保持在65%以上。考虑到环境效益、成本效益和数据可得性,建议金融机构披露能源碳排放数据规模以上工业企业活动(年营业收入不少于2000万元)预缴。对于能源消费行业,选择在个别一线城市开展碳核算试点。

 

建立碳排放因子数据库。碳核算最难的部分是收集碳排放数据。为便于各国对温室气体排放和减缓进行评估,联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)结合《IPCC国家温室气体清单指南》,启动了温室气体排放因子数据库,供各国编制者参考。各国在国家层面编制温室气体排放量。用于排放清单。为了支持金融机构的碳核算,PCAF建立了一个涵盖超过300万个排放因子信息的数据库,供所有成员使用。有鉴于此,为解决国内金融机构面临的最基本的数据“可获得性”问题,建议按照生态部的要求,建设金融机构碳排放因子数据库,环境供他们参考。该数据库可为金融机构的碳核算能力建设提供重要支持。

 

披露指标应多元化。建议金融机构在披露时采用碳排放、资产占比、数据质量水平等多元化指标,有利于激励金融机构不断提高披露资产占比和数据质量。具体而言,资产比例可以是已计入碳排放的资产占同类资产总额的比例;可对不同来源的数据质量进行赋值,并采用加权平均法计算所有数据质量等级的平均值。


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