互联网金融定价绿水青山

以往，落后地区要发展绿色产业和建设绿色基础设施，主要依靠财政拨款、政策性贷款和地方融资平台举债，在生态环境大数据积累的基础上，互联网金融能够为绿色金融工具的应用开辟出新路径。

文 | 卓贤

绿色金融与传统金融的本质区别在于，前者需要通过政府政策和金融工具的设计降低绿色发展领域的外部性，使得污染行为的成本和发展绿色项目的收益显性化，从而引导金融资源更多地向绿色发展领域配置。

为了降低外部性，已有研究提供了环境政策、财政贴息、定向货币调控（如差别性存款准备金率）、结构化监管工具（如降低低碳项目风险资本权重）等思路。

不同阶段需要不同主体

传统金融体系伴随工业文明的发展而成熟，其强调利润最大化，追求短期高额回报，对绿色发展领域的支持十分有限。根据联合国环境规划署（UNEP）2014《金融体系与可持续发展之统一》的报告，以清洁能源投资为例，迄今全球用于化石燃料开采的投资为6740亿美元，但用于清洁能源的投资仅为2500亿美元。

尤其在贫困地区，传统金融体系对于绿色发展是失效的：贫困地区的碳汇（森林吸收并储存二氧化碳的能力）和生态服务难以得到金融支持，各种绿色产业难以获得银行贷款或资本市场青睐。

绿色金融是将绿水青山转化为金山银山的关键机制，是中国经济成功转型的关键。为什么当前金融体系不能很好地支持绿色发展？最核心的原因是，传统金融架构无法克服绿色发展领域的外部性问题。

在传统金融体系下，排污权、碳排放权等负外部性公共品的产权不能有效界定，难以进行交易和定价，容易出现“公地悲剧”；而降低污染、保护生态的努力等有正外部性的行为，其收益中较大比重是社会收益，也很难通过现有金融工具实现资金的优化配置。

在这样一个背景下，绿色金融被视为破解绿色发展外部性最重要的机制之一，成为近年来理论界和政策界讨论的一个热点。

在不同的发展阶段，绿色金融体系需要不同类型的主体成为主导力量。当一个绿色发展领域尚处于技术突破期或基础设施建设期，开发性金融机构应成为金融服务供给的先发者，借助政府信用提供低息、长期、成规模的投资。当一项绿色产业或一个地区进入发展的成熟阶段，政策性金融机构应适时退出，商业性金融机构应接续跟进，提供更大规模的金融服务。在一项新的绿色发展理念、技术或模式刚刚萌芽之际，或是绿色产品市场需求和营销品牌尚未拓宽之时，基于大数据和云计算的互联网金融有用武之地。

大数据定价下的两条路

作为绿色金融的重要新生力量，互联网金融的开放性特征与绿色金融要解决的外部性问题是契合的。互联网金融的核心竞争力是基于大数据分析和云计算的风险定价能力，能够为传统金融的抵押、担保等手段覆盖不到的企业或个人进行授信，有利于解决绿色发展领域信息不对称的问题。同时，互联网金融小额、分散、流动性强的特征，能够有效地分散由绿色发展领域的风险，降低个体在绿色领域投资的不确定性。

在对中国互联网金融的讨论中，基于大数据风险定价近来渐成热点。然而，如果观察全球互联网金融的发展，运用大数据分析进行风险定价的实践不仅才刚刚开始，如美国的Zestfinance公司，更不是互联网金融的必要条件。美国信用体系较为完善，大部分互联网金融机构主要还是通过传统的信用评级公司为网络贷款定价。

有关大数据的应用在中国之所以成为热点，正是因为中国信用评级体系的不完善。未来，不完善的信用制度也有可能推动大数据在中国金融，尤其是绿色金融领域的跨越式发展和应用，使绿色发展领域那些因为外部性而难以获得定价的项目和主体获得精准定价。从概念到应用，基于大数据定价的绿色金融有两条发展路径。

首先，通过创新的模式对电商和社交网络以及传统银行的数据进行整合。互联网金融的最大优势在于开放条件下的信息对称。然而，中国目前互联网金融的运作模式并没有体现出比银行信贷等传统金融活动更多的信息优势。在公共信息方面，大量的环境、征信、工商、税务、国土、统计等信息没有整合为统一的信息平台；在商业信息方面，银行内部的网络银行、电子支付等信息没有被充分利用；在同业信息方面，2000多家P2P平台公司犹如信息孤岛，虽然阿里巴巴、腾讯等互联网平台有很多电商和社交数据，但尚未充分开放。

中国人民银行征信管理局开展的征信工作是自上而下的，但面临横向部门间的制度障碍，以及纵向同业间的竞争障碍。以既有模式整合数据形成大数据下的信用评级产品，是一项非常艰难的基础工作。目前，自下而上的数据整合模式在中国已经开启了探索。例如在聚信立网站上，申请贷款的用户可以开放自己的各类账号，包括网络银行账号、支付宝账号、公用事业缴费账号，网站可以自动抓取账户里的数据，最后形成一份征信报告。这类报告在中国现有自上而下的征信体系中是难以实现的，商业模式的创新使得更多人和企业获得被定价的可能。

其次，在万物互联的世界里，物联网将产生更多有价值的连续性信息。目前大数据更多地来源于电商平台、社交网络，但物联网是未来更大的数据来源。例如，在车联网中，安装在汽车上的传感器能记录驾车者行驶的轨迹、时间和习惯，从而可以评判用户驾驶的安全性和稳健度，能为其汽车保险制定出一个更为精准的保险费率。

目前，物联网的一个重要的发展领域就是可穿戴设备，使用者在24小时的行为信息都能被数据化。2013年好奇纸尿裤巴西分公司推出一款新产品，在纸尿裤里安装了传感器，当婴儿的尿布需要更换时就会给用户的Twitter发送提醒信息。由此，Twitter上可记录该用户对换尿布的响应时间。如果一个用户积累了两三年及时换尿布的数据，这可以反映出其是一个有家庭责任感的人，在大数据的分析框架下，这个人的贷款违约概率就会小一些。

区别于传统征信模式下依据零散时点数据进行定价，大数据通过搜集借款人连续的行为数据来预测其未来的违约概率，物联网所能提供的连续性时间序列数据将是用于精准定价的大数据的重要来源。

探路绿色融资

互联网金融要成为支持落后地区绿色发展的普惠金融，一个最大的障碍是落后地区的居民游离于互联网生态之外。如前所述，大数据最重要的一个特征是信息自下而上的积累。在互联网经济时代，落后地区要鼓励居民更多地使用电子商务、社交网络、电子支付等网络平台，积累更多的交易、支付和信用等记录。

除此之外，落后地区还应主动生产出反映绿水青山价值的信息。在那些没有被工业文明破坏的地区，当地政府应在森林、水库、草原等区域，安置摄像头、搭建传感器，定时搜集空气、土壤、水质等信息，并通过网络实时发布。几年之后，这些地区就会积累大量反映当地环境资源的数据。这些在线监测数据量化了绿水青山的内在价值，在一定程度上预示了这里的特色农业、旅游和生态产品等相关项目的发展是有商业价值的，这就为绿色金融工具的开发打下了基础。

以往，落后地区要发展绿色产业和建设绿色基础设施，主要依靠财政拨款、政策性贷款和地方融资平台举债，尚不能形成一个可持续的融资模式。在生态环境大数据积累的基础上，互联网金融能够为绿色金融工具的应用开辟出新的路径。

用互联网的方式开展绿色融资有三个好处。首先，如果地方在前期积累了较丰富的生态环境时间序列数据，全社会都可以通过网络观察到该地区生态环境的变化，这为绿色金融工具的定价提供了坚实依据，使得落后地区的政府和市场主体也能获得授信，并为地方政府和当地民众施加了实实在在的环保约束。其次，互联网绿色金融工具的还款形式可以多样化，既可以采用货币形式，也可以采用实物或服务形式，特色农产品、健康旅游券等都可以成为非货币形式的本息，这在一定程度降低了违约概率。最后，在互联网金融特别是众筹（预付）模式下，投资者和消费者的角色是合一的，融资过程本身也是市场对项目未来前景预先试错和市场营销的过程，成功获得融资的绿色项目因商业原因失败的概率较低。

（作者系国务院发展研究中心发展战略部研究室副主任）