▲王方方

广东省哲学社会科学实验室——

广东财经大学

生态环境资源与经济社会系统协同演化重点实验室

执行主任

图｜由作者提供

全球气候变化下，我国“双碳”目标积极推动实体经济绿色低碳转型，但面临资金供需错配、技术转化低效、政策落地受阻等堵点。

本文旨在通过绿色金融与行业数据空间深度融合破解转型困境，促进实体经济高质量发展；采用制度与技术创新融合研究视角，提出顶层设计统一标准、技术融合与能力建设、行业试点应用的实践路径。

研究发现，通过构建数据增信、智能决策、协同创新机制，可提升资金配置效率、促进技术转化、增强政策精准性，形成多方协同的绿色转型生态。未来需谨慎应对数据安全、标准碎片化等风险，推动从“融合”迈向“共生”，构建数据驱动的绿色金融新范式。

一、引言

当前，全球气候变化与环境压力日益加剧，绿色发展已经成为国际社会的普遍共识。联合国2030可持续发展目标与《巴黎协定》的签署，不仅确立了全球低碳转型的宏大框架，也使绿色经济发展逐渐从理念落到实践层面。对于我国而言，提出并实施“碳达峰、碳中和”的“双碳”目标，是针对全球趋势的积极回应，也是推动国内经济高质量发展的重大战略部署。

然而，实体经济的绿色低碳转型并非易事，它意味着对传统发展路径和增长模式的深刻调整，意味着对资本配置逻辑的整体重塑，也意味着对科技创新与制度安排的全面升级。绿色金融作为专门服务于环境改善、气候变化应对和资源节约高效利用的经济活动，是推动绿色发展的核心抓手。传统的金融模式在面对绿色转型这一新兴领域时，暴露出其固有的局限性，导致资金供给与实体经济的真实需求之间存在显著的“鸿沟”。数字经济的发展为破解上述困境提供了新的可能。行业数据空间（Industry Data  Space）的加快建设，使跨行业、跨组织的数据能够在可信与合规的前提下高效流通，从而成为绿色金融的有力支撑。若能将绿色金融与数据空间深度融合，就有可能打破资金与技术之间的壁垒，提升政策执行的精准度，最终推动实体经济实现真正意义上的高质量发展。

二、实体经济实现绿色低碳转型的三大“堵点”

（一）资金供需错配：金融偏好与绿色需求的结构性矛盾

资金供需错配不仅表现为金融资本对绿色产业的投向不足，还反映了资本市场风险偏好的内在逻辑。传统金融机构的盈利模式高度依赖短期回报和稳健收益，而新能源电站建设、传统产业节能改造、循环经济体系搭建等绿色产业项目，常常需要长周期的资金沉淀与“耐心资本”的支持。

以光伏发电为例，其前期投资动辄数亿元，设备折旧周期长达十余年，虽然长期回报稳定，但初期现金流不足，很难完全符合银行传统的风险评估标准。这种资金供需错配还会因“绿色溢价”现象而被进一步放大，即企业在推进绿色转型时，不可避免地增加了设备更新、技术改造和认证审核等成本。金融机构则倾向将这些成本转嫁为更高的贷款利率或更严格的融资条件，进一步削弱了企业的融资能力。

（二）技术转化低效：科研成果与产业应用之间的“断裂带”

技术转化低效则折射出产业链上游研发与下游应用之间的“断裂”。许多高校和科研机构在清洁能源、新材料、节能环保等领域取得了突破性成果，但这些成果要转化为商业化产品，往往需要经历漫长的验证、试点和产业化过程，即所谓的“死亡之谷”。

以氢能技术为例，尽管在实验室环境下已具备可行性，但在大规模应用中仍面临储运安全、成本高企、产业链配套不足等现实问题。由于缺乏成熟的商业模式和可复制的应用场景，金融资本即使看好前景，也难以迅速介入，导致科研与产业之间形成“孤岛”。这种技术低效转化的背后，体现的是制度激励不足、产学研合作松散以及成果评估机制不完善等因素综合导致的结果。

（三）政策落地受阻：顶层设计与基层执行的“温差”现象

政策落地受阻的问题更为复杂，常常出现“上热中温下冷”的情况。绿色金融与低碳转型本质上是一项系统工程，涉及能源、工业、交通、建筑、金融等多个部门，需要跨部门的协调治理。然而，现实中不同部门之间的利益博弈、地方政府的路径依赖、监管标准的差异，都可能导致政策落实的“最后一公里”受阻。

例如，某些地方政府出于稳增长和保就业的考虑，仍然默许高耗能产业的扩张，或在执行过程中采取宽松监管的态度；再如，不同省份在碳排放核算、绿色项目认定上标准不一，导致跨区域的绿色金融活动存在信息不对称与高昂的交易成本。政策在顶层设计上虽有力度，但在基层实践中却可能遭遇“执行赤字”，使得绿色转型在某些地区流于形式。

三、“绿色金融×数据空间”重塑转型动力的三大机制

要破解上述三大“堵点”，必须在制度与技术层面进行创新。绿色金融与行业数据空间的深度融合，为此提供了一种新的可能性。这种融合本质上是通过数据赋能金融，形成全新的转型动力机制，即数据增信、智能决策与协同创新三大机制。

（一）数据增信机制：让绿色价值看得见、算得清

长期以来，金融机构难以获得项目的真实能耗、排放与节能数据，只能依赖企业自报或第三方中介认证。企业的“漂绿”（Green washing）动机和中介机构的商业化偏差，增加了金融机构的审查成本和信任缺失。而行业数据空间作为实现不同主体之间数据可控共享与合规流通的平台，恰恰能够解决信任缺失的问题。

在“绿色金融×数据空间”场景下，企业的碳排放数据、能源使用数据、生产过程数据、供应链减排数据都能够实时上传并被交叉验证，再通过区块链和大数据技术提升绿色金融产品的透明度和信任度，帮助投资者清晰地看到绿色项目的实际效益。

重庆“渝链贷”案例正是数据增信机制的典型实践，其中同盾科技运用隐私计算技术，在保障产业链数据隐私安全的前提下，实现了核心企业与上下游中小微企业的数据共享。

过去模糊不清的“绿色属性”，转化为可量化、可验证、可追溯的指标，使金融机构能够像评估财务报表一样评估绿色绩效，绿色价值因此变得“看得见、算得清”。

（二）智能决策机制：让绿色金融更高效、更精准

传统金融决策依赖人工审核和历史经验，在面对庞大复杂的绿色产业数据时，效率低下且难以应对不确定性。行业数据空间能够汇聚和整合各类高频、动态、跨领域的数据，从而为人工智能和机器学习算法提供充足的“燃料”，使得绿色金融的决策过程能够从经验驱动转向模型驱动，从静态判断转向动态预测。

例如，恒丰银行的绿色信贷智能识别系统利用人工智能技术，通过分析企业的生产经营数据、能耗指标、环保认证等多维度信息，能够自动识别符合绿色信贷标准的项目，使得贷款审批时间缩短了80%，显著提升绿色金融服务的效率和精准度，为金融机构快速响应企业绿色融资需求提供有力支撑。

这种智能决策机制不仅提升了金融服务效率，减少了人工审核成本，还使绿色金融产品更具有灵活性和精细化，绿色金融能够从一种静态的融资工具，演变为一种动态的资本配置机制。

（三）协同创新机制：让绿色转型形成合力

绿色转型本质上是一项跨行业、跨部门的系统工程，任何单一主体都难以独立完成。过去，政府、企业、金融机构和科研机构往往各自为政，缺乏有效的沟通与合作。行业数据空间的构建，为多方协同提供了可能。

在数据空间中，政府可以获取产业的实时运行数据，从而制定更加精准的补贴政策或技术改造计划；金融机构可利用数据开发多样化的绿色产品；企业能通过数据共享更快地接入金融资源；科研机构则能够基于产业数据开展应用研究，推动技术快速迭代。这种协同创新机制的核心在于，数据空间不仅是一种技术工具，更是一种协同治理平台。

它不仅打破了信息壁垒，更重建了多方协作的信任基础。以新能源汽车产业链为例，如果整车厂、电池厂、回收企业、金融机构和监管部门能够在数据空间中共享电池寿命、回收率、能效等数据，就能够共同探索绿色租赁、绿色保险、碳积分交易等创新模式，形成跨界合作的良性循环。从治理角度看，这种机制实际上推动了共治格局的形成，增强了社会整体的绿色转型动力。

四、构建“绿色金融×数据空间”转型发展的实践路径

（一）顶层设计与统一标准：为融合发展提供制度保障

顶层设计与统一标准是融合发展的关键。没有制度性的顶层设计，数据空间将难以突破行业与地区的边界；没有统一的标准，数据无法跨行业流通，绿色金融产品也缺乏广泛的公信力。因此，应注重在国家层面推动“绿色金融标准—行业数据标准—碳排放核算标准”的三位一体建设，使企业在全国范围内能够一次认证、多方通用，同时为金融机构提供跨地区的统一数据接口，使资金配置更加高效。

国际上，欧盟推出的《可持续金融分类法》（EU Taxonomy）为经济活动是否“绿色”提供了明确界定，而《可持续金融信息披露条例》（SFDR）则要求金融机构和企业披露详细的ESG数据，加上欧盟一直推动的“欧洲绿色协议数据空间”（European Green Deal Data Space）建设，三者共同构成了数据驱动绿色金融的基础。

在我国，人民银行和多部委联合发布的《绿色产业指导目录》，为市场提供了初步的分类标准同时，浙江、广东、贵州等地设立绿色金融改革创新试验区，特别是浙江湖州通过地方立法《湖州市绿色金融促进条例》并构建“绿贷通”等金融综合服务平台，为地方性标准和信息平台的建设积累了宝贵经验。

（二）技术融合与能力建设：为长期发展提供核心支撑

技术创新与能力建设是确保绿色金融与数据空间深度融合能够行稳致远的核心保障。这不仅涉及前沿技术的突破，也包括金融机构和相关人才队伍的同步升级。

一是关键技术融合应用。借助隐私计算对于数据“可用不可见”的技术保障，在保护企业商业秘密和数据隐私的前提下，允许多方进行联合建模和分析，是破解数据“不愿共享、不敢共享”难题的关键。区块链技术基于不可篡改和全程可溯的特性，可为碳排放、绿色权益等数据的确权、流转和核验提供可信基础。人工智能与大数据技术作为挖掘数据价值的核心工具，则能够从海量、多维的环境与金融数据中，构建智能化的风险预警、项目评估和投资决策模型。

目前，已有地方商业银行与科技公司合作开发“绿色金融大脑”，整合多源环境数据，运用AI技术实现绿色项目的自动识别和投资组合的碳足迹测算，已初步挖掘出“数绿融合”的潜在价值。

二是复合型人才与机构能力建设。技术只是工具，能否发挥效用最终还是取决于人的能力。目前，金融行业普遍缺乏既懂绿色产业，又懂数据技术，同时还精通金融业务的复合型人才。因此，未来的人才与机构能力建设必须“三管齐下”。

一方面，高校和研究机构应建设“绿色金融与数据治理”交叉学科，培养跨学科后备人才；另一方面，金融机构应建立常态化的内部培训体系，提升现有员工的数字素养和绿色思维，并设立专门的数据分析和环境风险管理团队；此外，政府应通过联合项目、共建实验室等方式来鼓励产学研合作，进而加速技术创新与人才供给的良性循环。

（三）行业试点与场景驱动：通过实践验证融合路径

当顶层设计和技术支撑都已具备，金融创新的巨大潜力才有可能被全面释放。应围绕实体经济转型的具体场景，通过具体行业试点和场景驱动的方式渐进进行逐步验证与调整。可采取“先行先试、以点带面”的路径策略，优先选择数据基础较好、转型需求迫切的行业作为试点，如电力、钢铁、新能源汽车、纺织等。

在这些行业内，可先由龙头企业牵头，联合上下游合作伙伴，构建小范围的“联盟式”数据空间，待模式成熟后再逐步向全行业乃至跨行业推广。以下将从能源和交通两个行业数据空间的建设中探寻典型的场景融合思路。

一是建设能源行业数据空间，实现新能源项目融资与电碳数据协同。能源行业尤其是新能源项目，具有资本密集、回报周期长的特点，融资难是其普遍痛点，需要通过能源行业数据空间有效破解相关难题。

例如，中国南方电网公司牵头建设的南方能源行业可信数据空间，致力于整合电力、气象、新能源发电等多源数据。金融机构通过接入该数据空间，可以实时监控新能源电站的发电量、设备健康状况和运营效率，从而精确评估项目风险，优化贷款条件。基于该数据空间，保险公司可以开发与发电效率挂钩的光伏电站性能保险，进而降低项目运营风险，增强投资吸引力。再加上可融合的电、水、气数据，还能进一步为政府和企业提供精准的碳核算与碳管理服务，推动“知碳、算碳、用碳”一体化体系的建立。

二是建设交通行业数据空间，实现新能源汽车全生命周期金融创新。新能源汽车产业是绿色金融与数据空间结合的典型场景，随着市场保有量激增，电池的健康管理、梯次利用和回收成为关键环节。通过构建行业数据空间，整车厂、电池制造商、充电服务商、回收企业及金融机构可以共享电池的健康状态、充放电数据、回收率等关键指标，并根据这些数据催生多元化的金融创新。

例如，某大型汽车集团已开始搭建供应链碳数据平台，将碳管理要求延伸至上游供应商，会同银行合作开发与碳表现相挂钩的供应链金融产品，供应商的融资成本与其减排成效直接关联，进而能够有效带动全产业链的绿色转型。（未完，完整内容，请订阅杂志。）

编辑｜谢邦彦

校对｜吴政希

文献来源：王方方.以绿色金融与行业数据空间深度融合促进实体经济高质量发展[J].科技与金融,2025(10):28-33.

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