2025年“双碳”目标下高碳企业潜在违约风险评估及信贷扶持策略报告

发起机构ixinixinInsghtESG3O中国ESG30人论坛联合发起东方证券ORIENTSECURITIES支持机构UNiDCIDEGCIDEG清华大学产业发展与环境治理研究中心CCNAA合作伙伴关于ESG30青年学者计划ESG30青年学者计划（2024-2025）由财新智库、中国ESG30人论坛（ESG30）发起，东方证券联合发起，旨在为具备专业素养、创新力和领导力的青年学者提供系统化研究支持，推动ESG理论研究与实践应用，探索和塑造新的经济范式。最终形成一批高质量的学术成果、政策建议和可应用于实践的方法论，为中国及全球的ESG实践提供前沿视角、智力支持和路径启示。卢海，北京大学光华管理学院教授陈玲，清华大学公共管理学院教授，清华大学产业发展与环境治理研究中心主任王遥，中央财经大学绿色金融国际研究院院长武雅斌，联合国工业发展组织投资和技术促进办公室（中国·北京）主任彭峰，上海环境能源交易所副总经理、碳中和行动联盟秘书长商容，中关村人工智能研究院对外事务部部长，前微软亚太研发集团副总裁孙捷，远景科技集团首席可持续发展官2025年6月ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果的风险评估工具与精准信贷扶持策略，助其低碳转型。本项目以电力、石化、化工等八大高碳行业的A股上市企业为研究样本，评估其潜在违约风险。第一，构建高碳企业低碳转型风险测度体系。通过内容分析法评估高碳企业碳信息披露质量，结合绿色与棕色收入占比、漂绿程度等指标，构建结构方程模型量化其碳信用水平。研究发现，高质量的碳信息披露会显著提升高碳企业财务绩效，提升绿色收入占比虽短期内对高碳企业形成流动性压力,但长期利于其可持续发展，而棕色收入占比的提升和漂绿行为则会进一步削弱高碳企业偿债能力。第二，提出基于风险传染阻断的高碳企业违约风险评估方法。首先，结合企业规模、行业地位等因素筛选核心高碳企业，并构建企业间关联网络以梳理风险传染路径。其次，基于多目标规划进行高碳企业最优信用等级求解，“小范围遍历+序列前向选择”算法组合的应用既避免评级虚高给金融机构带来信贷损失，也不因评级过低阻碍高碳企业低碳转型。研究发现，高碳企业信用等级呈两极分化，化工和航空业违约风险较高，且企业信用等级分布存在显著行业和区域差异。第三，设计一种基于违约损失率（LR）的高碳企业潜在违约风险评估体系。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，兼顾转型与发展的双重需求。通过信用等级排序和违约损失率计算，以风险收益比最小化为目标，确定最优临界等级为CCC级。据此，建议金融机构重点关注B级高碳企业低碳转型风险，实施“一对一”风险评估与帮扶策略。同时，提出建立分层动态准入机制、关键设备技改白名单制度、LR抵扣机制等信贷扶持策略，在违约风险可控前提下助力高碳企业低碳转型。本项目基于高碳企业低碳转型风险内在作用机理，综合企业碳绩效、财务状况和转型风险特征，精准识别违约临界高碳企业，并制定信贷扶持策略。研究成果有助于金融机构优化信贷资源配置，推动高碳企业低碳转型，同时为碳减排政策制定提供量化参考依据，实现低碳转型与金融稳定的双重目标。·02摘要04041.1.2高碳企业低碳转型面临的挑战及潜在违约风险1.1.3高碳企业转型风险防控与信贷扶持的重要性1.2.1评估高碳企业潜在违约风险1.2.2识别违约临界状态的高碳企业1.2.3制定高碳企业信贷扶持策略2.1.1行业属性判定2.1.2高碳行业筛选2.1.3动态调整122.2样本选择2.2.1样本选取原则2.2.2样本分布特征143.1高碳企业碳绩效测算3.1.1高碳企业碳信息披露质量3.1.2高碳企业绿色、棕色收入占比3.1.3高碳企业漂绿程度173.2高碳企业财务绩效测算3.2.1构建海选信用指标体系3.2.2剔除违约鉴别力不显著和冗余指标3.2.3遴选核心指标组合203.3高碳企业碳信用水平测算3.3.1构建结构方程模型3.3.2测算高碳企业碳信用水平3.3.3厘清高碳企业低碳转型风险内在作用机理2525264.1违约风险评估的核心逻辑274.2核心高碳企业评级4.2.1识别核心高碳企业4.2.2识别和阻断核心高碳企业间风险传染路径4.2.3划分核心高碳企业信用等级4.2.4划分全体高碳企业信用等级4.2.5高碳企业信用等级分布特征4040415.1潜在违约风险评估的核心逻辑415.2求解最优违约临界等级425.3制定信贷扶持策略5.3.1关注B级高碳企业5.3.2建立分层动态准入机制5.3.3设立关键设备技改白名单制度5.3.4完善转型能力建设的LR抵扣机制5.3.5建立预警和修复协同机制4444456.1项目研究成果6.1.1高碳企业潜在违约风险评估体系的建立6.1.2高碳企业转型风险的特征分析6.1.3高碳企业信贷扶持策略的制定456.2应用前景与价值6.2.1倒逼高碳企业低碳转型6.2.2优化高碳企业信贷资源配置6.2.3提供政策制定参考依据46参考文献5在全球气候变化严峻挑战下，中国提出了碳达峰和碳中和的“双碳”目标，这不仅是对国际社会的庄严承诺，更是中国经济社会发展进入高质量阶段的内在需求。随着全球气候治理进程的加速，国际社会对各国减排责任的期待越来越高。中国作为全球最大的发展中国家，积极参与其中，展现了负责任大国的形象。2020年9月，习近平主席在第七十五届联合国大会上宣布了中国的“双碳”目标，这一目标的提出，标志着中国在全球气候治理中从参与者转向引领者。与此同时，国内经济社会发展也迫切需要绿色低碳转型。中国经济已进入高质量发展阶段，传统高碳发展模式面临受到资源的严重约束的局面，难以持续。推动绿色低碳转型不仅能解决资源碳问题，还能培育新的经济增长点，提升经济竞争力。此外，中国社会的主要矛盾已转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，对优美生态的需求成为重要组成部分。能源结构转型的迫切性也日益凸显，中国能源结构以化石能源为主，煤炭、石油、天然气等化石能源占能源消耗总量的84%，而水电、风电、核能和光伏碳市场是中国实现“双碳”目标的重要政策工具——通过市场机制激励企业减排，推动经济社会绿色低碳转型。2021年7月，全国碳排放权交易市场正式启动上线交易，首批纳入发电行业重点排放单位共2257家，覆盖二氧化碳排放量约51亿吨，成为全球覆盖温室气体排放量最大的市场。这标志着中国碳市场从试点走向全国统一，为实现“双碳”目标奠定了基础。2024年1月，全国温室气体自愿减排交易市场正式启动，与强制碳市场相互衔接，进一步完善了碳市场体系。碳市场的作用与成效显著，它通过设定碳排放配额，促使企业通过技术改造、节能减排等方式降低碳排放。企业可以根据自身情况选择最优减排路径，实现全社会减排成本的最小化。碳市场还为清洁能源发展提供了市场激励，推动了可再生能源的快速发展。例如，2023年全国火电碳排放强度相比2018年下降2.38%，电力碳排放强度下降8.78%。此外，碳市场为气候投融资、碳资产管理、配额质押等提供了基准价格，撬动了更多绿色低碳投资，促进了绿色金融的发展。碳市场的建设离不开政策法规与制度保障。2024年1月，国务院颁布《碳排放权交易管理暂行条例》，自5月1日起施行，为碳市场提供了坚实的政策法规基础。国家还不断完善碳市场相关技术规范和监管机制，保障市场平稳运行。然而，碳市场在发展过程中仍面临一些挑战，如数据质量、市场流动性、交易成本等问题。未来，中国将继续加强碳市场建设，扩大行业覆盖范围，丰富交易品种和方式，进一步提升碳市场的国际影响力。中国为实现“双碳”目标构建了完善的政策体系与实施路径。中国政府将“双碳”目标纳入生态文明建设整体布局和案。党的二十大报告明确提出健全碳排放权市场交易制度，进一步强调了碳市场在“双碳”目标中的重要地位。在实施路径方面，技术创新是关键，中国支持碳捕集利用与封存（CCUS）等关键技术的研发，推动节能减排和能源高效利用。产业升级也是重要一环，大力发展数字经济、高新科技产业和现代服务业，培育绿色低碳新产业。绿色金融则ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果“双碳”目标是中国应对气候变化、推动可持续发展的重大战略决策。碳市场作为实现“双碳”目标的重要政策工具，通过市场机制激励企业减排，推动能源结构调整和绿色金融发展，取得显著成效。中国将继续完善碳市场体系，加强1.1.2高碳企业低碳转型面临的挑战及潜在违约风险“双碳”目标政策驱动下，高碳企业面临前所未有的转型压力。低碳转型不仅是企业适应政策和市场变化的必然选择，也是实现可持续发展的关键路径。然而，转型过程并非一帆风顺，尤其是转型风险（TransitionRisk正成为高碳企业面临的重要挑战。与物理风险（如极端天气、自然灾害等直接影响企业运营的风险）不同，转型风险主要源于政策、市场和技术等外部变化对企业造成的冲击。这些风险不仅影响企业短期经营，还对其长期生存和发展构成威胁。一是政策快速变化是高碳企业面临的主要转型风险之一。随着全球对气候变化问题的重视，各国政府纷纷出台严格的碳排放政策，如碳税、碳排放交易制度、能源效率标准等。这些政策的实施，使得高碳企业的运营成本大幅上升。例如，碳税的征收直接增加了企业的碳排放成本，而碳排放交易制度则要求企业必须购买碳配额以满足排放要求。对于那些未能及时适应政策变化的企业来说，合规成本的增加可能导致其在市场竞争中处于劣势地位。此外，政策的不确定性也增加了企业的决策难度。政策的频繁调整和变化使得企业难以制定长期稳定的转型战略，甚至导致企业在转型过程中出现方向性错误，从而面临巨大经济风险。二是市场的变化也给高碳企业的低碳转型带来了严峻挑战。随着全球对低碳经济的推动，市场对低碳产品和服务的需求逐渐增加，而对高碳产品的需求则逐渐减少。这种需求结构的变化，使得高碳企业面临着市场份额下降的风险。例如，传统燃油汽车制造商在面对新能源汽车的快速崛起时，不得不加快向电动汽车转型的步伐。然而，转型过程中不仅需要大量的资金投入，还面临着技术瓶颈和市场竞争的双重压力。如果企业无法及时调整产品结构，满足市场对低碳产品的需求，就可能面临产品滞销甚至被市场淘汰的风险。此外，金融市场对低碳转型的支持力度不足也增加了高碳企业的转型风险。金融机构在评估投资项目时，往往更倾向于支持成熟的高碳项目，而对低碳转型项目的支持则相对有限。这使得高碳企业在转型过程中面临融资困难的问题，进一步加剧了其转型风险。三是技术变革的不确定性也为高碳企业的低碳转型带来潜在风险。低碳转型需要企业采用新的技术和工艺，但这些新技术往往处于发展阶段，尚未完全成熟。例如，碳捕集、利用与封存（CCUS）技术虽然被认为是实现低碳转型的重要技术手段，但其高昂的建设和运营成本以及技术的复杂性，使得许多企业望而却步。此外，新技术的研发和应用需要大量的资金投入和专业人才支持，这对于一些中小企业来说更是难以承受的负担。技术的不确定性也增加了企业的转型风险，新技术的可靠性和稳定性尚未经过大规模实践验证，企业一旦投入大量资源进行技术改造，可能会面临技术失败的风险，导致投资无法收回，甚至可能影响企业的正常运营。同时，技术变革速度也使企业难以跟上市场步伐。若企业无法及时掌握和应用最新的低碳技术，就可能在市场竞争中处于劣势地位，甚至被市场淘汰。低碳转型政策背景下，高碳企业还面临着“漂绿”风险。漂绿是指企业通过虚假宣传或夸大其低碳行动和成果，以获取市场认可和政策支持的行为。这种行为不仅损害企业的声誉，还可能导致投资者和消费者对企业的信任度下降。漂绿行为的后果是严重的，一旦被曝光，企业可能会面临法律诉讼、市场抵制以及政策制裁等风险。例如，一些企业可能声称采用了低碳技术减少了碳排放，但实际上并未真正落实相关措施，在短期内这种虚假宣传可能会吸引投资者和消费者，但长期来看，一旦真相大白，企业将面临碳信息披露质量也在很大程度上影响了高碳企业的转型风险。高质量的碳信息披露能够帮助投资者和利益相关者更好地了解企业的碳排放情况和转型进展，从而做出更明智的决策。然而，许多高碳企业在碳信息披露方面存在不足，信息披露不完整、不准确甚至存在误导性的情况时有发生。这种低质量的信息披露不仅会影响企业的市场形象，还可能导致企业在融资和市场认可方面面临困难。例如，金融机构在评估企业的低碳转型项目时，往往需要依赖企业的碳排放数据和转型计划。如果企业提供的信息不准确或不完整，金融机构可能会对企业的转型能力产生怀疑，从而减少对其的支持。此外，低质量的碳信息披露还可能引发监管机构的关注，增加企业的合规风险。绿色收入占比和棕色收入占比的变化也是衡量高碳企业转型风险的重要指标。绿色收入是指企业通过低碳产品或服务所获得的收入，而棕色收入则来源于高碳业务。随着全球对低碳经济的推动，市场对低碳产品和服务的需求逐渐增加，绿色收入占比的提升是企业成功转型的重要标志。然而，许多高碳企业在转型过程中仍然依赖于传统的高碳业务，棕色收入占比过高，这使得企业在面对政策和市场变化时，面临较大的转型风险。例如，一些传统能源企业虽然开始涉足可再生能源领域，但其主要收入仍然来自化石燃料的开采和销售。这种业务结构使企业在碳排放政策收紧和市场需求变化时面临较大经营压力。此外，棕色收入占比过高还可能导致企业在技术投入和创新方面缺乏动力，进一步加剧其转型风险。最后，高碳企业在低碳转型过程中还面临着潜在的违约风险。这些风险主要来源于企业的财务状况和市场碳的变化。低碳转型过程中，企业资金投入大幅增加，而转型效果需较长时间才能显现。若企业转型期间无法获得足够的资金支持或市场需求不足，可能会导致企业经营困难，甚至出现资金链断裂的风险。一旦企业资金链断裂，就可能无法按时偿还债务，从而引发违约风险。此外，政策调整和市场的变化也可能增加企业的违约风险。例如，政府对碳排放的严格监管可能导致企业运营成本大幅上升，如果企业无法及时调整经营策略，可能会面临财务困境，进而增加违约风险。同时，金融市场对低碳项目的投资和融资支持不足，也可能导致企业在转型过程中面临资金短缺问题，进一步加剧违约风险。质量风险以及由此引发的违约风险。这些风险相互交织，增加了企业转型的难度和复杂性。为了应对这些风险，高碳企业需要制定科学合理的转型战略，积极适应政策变化，加大技术创新投入，优化产品结构，并加强与金融机构的合作，以获取足够的资金支持。同时，企业应注重碳信息披露的质量，避免漂绿行为，逐步提高绿色收入占比，降低棕色收入占比，以增强自身的市场竞争力和抗风险能力。政府也应加强对高碳企业转型的政策引导和支持，完善碳市场机制，推动低碳技术的研发和应用，为高碳企业的低碳转型创造良好的外部环境。只有这样，高碳企业才能在低碳转型的道路上稳步前行，实现可持续发展，同时为全球应对气候变化作出积极贡献。1.1.3高碳企业转型风险防控与信贷扶持的重要性第一，防控转型风险有助于高碳企业稳健发展。高碳企业在低碳转型过程中面临着诸多风险，包括政策风险、市场风险、技术风险以及潜在的违约风险。政策碳的快速变化可能导致企业运营成本大幅上升，市场对低碳产品和服务的需求变化可能使企业面临市场份额下降的风险，而新技术的不确定性和高昂的研发成本则增加了企业的转型难度。此外，转型过程中资金投入的大幅增加以及市场需求的不确定性，可能导致企业资金链断裂，进而引发违约风险。通过有效的风险防控措施，企业可以提前识别和评估这些风险，并制定相应的应对策略，从而降低风险发生的概率，确保企业在转型过程中稳健发展。ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果第二，高质量的碳信息披露是防控风险的基础。碳信息披露是高碳企业转型过程中不可或缺的一环。高质量的碳信息披露能够帮助投资者、金融机构以及利益相关者更好地了解企业的碳排放情况和转型进展，从而做出更明智的决策。然而，许多高碳企业在碳信息披露方面存在不足，信息披露不完整、不准确甚至存在误导性的情况时有发生。这种低质量的信息披露不仅会影响企业的市场形象，还可能导致企业在融资和市场认可方面面临困难。通过加强碳信息披露的质量，企业可以增强自身的透明度和可信度，减少信息不对称带来的风险，同时也有助于金融机构更准确评估企业转型能力和信用风险，从而为企业提供更有效支持。第三，信贷扶持是高碳企业转型的重要动力。低碳转型需要大量的资金投入，而高碳企业在转型过程中往往面临融资困难的问题。信贷扶持作为一种重要的金融支持手段，能够为高碳企业提供必要的资金保障，帮助其顺利推进转型项目。金融机构通过提供低息贷款、绿色信贷等金融产品，可以降低企业的融资成本，缓解企业的资金压力。此外，信贷扶持还可以引导企业向低碳方向发展，推动技术创新和产业升级。例如，金融机构可以优先支持那些在低碳技术研发、节能减排项目实施以及可再生能源利用等方面有明确计划和行动的企业，从而促进整个行业的低碳第四，风险防控与信贷扶持相辅相成。防控转型风险与信贷扶持之间存在着密切的联系。一方面，通过有效的风险防控措施，企业可以降低自身的违约风险，增强金融机构对其的信心，从而更容易获得信贷支持。另一方面，信贷扶持可以为企业提供充足的资金，帮助其应对转型过程中可能出现的资金短缺问题，进一步降低企业的经营风险。因此，防控风险与信贷扶持相辅相成，共同推动高碳企业的低碳转型。金融机构在提供信贷支持时，应加强对企业的风险评估和监控，确保资金的有效使用和企业的稳健发展。第五，政府与金融机构应协同合作。政府和金融机构在高碳企业转型风险防控与信贷扶持中扮演着重要角色。政府应通过制定相关政策和法规，引导高碳企业向低碳方向发展。例如，政府可以出台碳排放标准、税收优惠、补贴政策等，激励企业加大低碳技术研发和应用的投入。同时，政府还应加强对碳市场的监管，完善碳交易机制，为高碳企业的转型提供良好的政策碳。金融机构则应积极响应政府的政策导向，加大对高碳企业转型的信贷支持力度。通过创新金融产品和服务，金融机构可以为企业提供多样化的融资渠道，满足企业的不同需求。政府与金融机构的协同合作，将为高碳企业的低碳转型提供更有力的支持和保障。综上，高碳企业低碳转型是实现全球碳减排目标的关键环节。转型风险防控与信贷扶持是推动高碳企业顺利转型的重要手段。通过加强风控、提高碳信息披露质量、提供信贷扶持以及政府与金融机构的协同合作，高碳企业可以在低碳转型的道路上稳步前行，实现可持续发展，同时为全球应对气候变化做出积极贡献。 1.2.1评估高碳企业潜在违约风险高碳企业在低碳转型过程中面临的潜在违约风险是金融机构和监管机构关注的焦点。评估这些风险需要综合考虑企业的财务状况、转型计划的可行性以及外部政策和市场的变化。首先，从财务角度分析，高碳企业的资产负债表和现金流状况是评估违约风险的基础。转型过程中，企业需要大量资金投入技术改造和设备更新，这可能导致债务水平上升和现金流紧张。其次，转型计划的可行性也至关重要。企业是否具备明确的低碳转型路线图、是否有足够的技术能力和人才支持，以及是否能够适应政策变化，都将影响其违约风险。最后，外部环境的不确定性，如碳排放政策的调整、市场需求的波动以及金融市场对低碳项目的偏好，也会对企业的违约风险产生重大影响。通过建立科学的风险评估模型，结合定量分析和定性判断，可以更精准地评估高碳企业的潜在违约风险，为金融机构的信贷决策提供重要依1.2.2.识别违约临界状态的高碳企业识别处于违约临界状态的高碳企业是防范金融风险的关键环节。违约临界状态的企业通常表现出一些明显的财务和经营特征。在财务方面，这些企业的债务与资产比率可能显著上升，现金流出现持续性短缺，且融资渠道逐渐收紧。经营方面，企业可能面临技术转型的瓶颈，难以在短期内实现低碳技术的有效应用，导致生产成本上升和市场份额下降。此外，政策碳的快速变化也可能使企业难以适应，进一步加剧其经营困境。通过监测企业的财务指标、技术转型进度以及政策合规情况，可以及时识别出处于违约临界状态的企业。金融机构和监管部门应加强对这些企业的关注，1.2.3.制定高碳企业信贷扶持策略制定高碳企业的信贷扶持策略是推动其低碳转型的重要手段。信贷扶持策略应综合考虑企业的转型需求、风险特征和市场情况。首先，金融机构应根据企业的低碳转型计划，提供定制化的信贷产品，如绿色专项贷款、转型贷款等，以满足企业在技术改造、设备更新和可再生能源利用等方面的资金需求。其次，为降低企业的融资成本，金融机构可以提供优惠利率或延长贷款期限，同时结合风险评估结果，合理调整信贷额度。此外，信贷扶持策略还应注重风险防控，通过建立风险预警机制和动态监测体系，及时发现企业经营中的潜在风险，并采取相应的风险缓释措施。同时，金融机构应加强与政府部门的合作，争取政策支持和补贴，共同推动高碳企业的低碳转型。通过科学合理的信贷扶持策略，不仅可以帮助企业顺利实现低碳转型，还能促进金融市场的稳定和可持续发展。TWO2TWO2第二章高碳企业识别 强度特征，对高碳企业进行界定。流程如下。2.1.1行业属性判定若企业某类业务营业收入占比≥50%，则直接划入该业务对应行业。若无单一业务满足上述条件，但某类业务收入与利润均为最高且占比≥30%，则归属该行业。归属存疑企业由专家综合评估确定。2.1.2高碳行业筛选2.1.3动态调整高碳行业分类过程中，本项目参考生态环境部发布的相关标准、结合行业实际，适时对分类进行调整；同时，引入碳排放强度等指标，对重点行业进行细化，确保分类结果符合政策要求、贴合行业发展实际。表1高碳细分行业分类电力、热力、燃气及水生产和供应业（D44、D45、D46）石油和天然气开采业（B07）石油加工、炼焦及核燃料加工业（C25）化学原料及化学制品制造业（C26）化学纤维制造业（C28）橡胶和塑料制品业（C29）非金属矿物制品业（C30）建筑装饰和其他建筑业（E50）黑色金属冶炼及压延加工业（C31）有色金属矿采选业（B09）有色金属冶炼及压延加工业（C32）造纸及纸制品业（C22）航空运输业（G56）ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果究对象。上述行业在碳排放和能源消耗方面具有显著代表性，是研究高碳企业违约特征和转型路径的重要基础。数据来源于Wind数据库和国泰安数据库（CSMAR时间跨度为2010至2023年，共覆盖368家高碳上市企业，形（1）时间连续，即确保企业数据在2010-2023年完整连续，避免因数据缺失导致分析偏误2）企业覆盖，即涵盖A股市场中符合高碳行业界定的企业1。2.样本分布特征（1）行业集中性，化工行业企业数量占比最高（38.5%涵盖化学原料、化纤制造及塑料制品等细分领域，反映其产业链复杂度与碳排放强度。电力行业企业样本数量达882个，占比17.1%。这表明化工和电力行业在高碳企业中占有重要地位。（2）时间均衡性，高碳企业样本在2010-2023年间均匀分布，每年涵盖368家企业，满足面板数据分析需求。（3）细分行业差异，航空运输业仅5家企业，凸显其行业数量相对较少但样本规模稳定。表2高碳企业样本分布企业样本数量（2010-2023）样本数量占比（2010-2023）638822.99%38.59%4664412.5%263647.07%5779815.49%2524.89%51.36%3683ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果3.1.1高碳企业碳信息披露质量本项目基于内容分析法，针对高碳企业年报中披露的碳信息进行打分，进而计算各家高碳企业的碳信息披露质量。碳信息披露质量是衡量高碳企业碳信用的重要维度之一，反映企业在低碳转型、可持续发展方面的透明度与责任感。通一是高碳企业碳信息披露指标的确定。为确保碳信息披露指标全面且精准反映高碳企业的碳信息披露质量，本项目参考已有文献[4-7]和上市公司相关报告（包括企业年度报告、社会责任报告、ESG报告、可持续发展报告等具有环保属性的文本资料选取战略与目标、技术与创新、管理与组织等八个维度下的细分指标指标体系。如表3所示。表3高碳企业碳信息披露指标体系碳捕集与封存（CCUS）、碳减排投入5第三章高碳企业转型风险测度5二是高碳企业碳信息披露指标的打分。本项目将企业年报披露的碳信息，依照表3的碳信息披露指标进行归类，并据此对各家高碳企业碳信息指标的披露详细程度打分。打分原则：每项企业碳信息披露指标最多得3分。若该指标在年报中被多次披露，则指标得分取历次得分的最高分。具体规则如下：1分,碳信息披露指标仅以文字形式呈现；2分，碳信息披露指标既以文字形式呈现，也配以数据佐证；3分，碳信息披露指标同时以文字和数据形式呈现，并附有比较说明。例如，该企业与同行业其他企业进行对比，或相较于过往水平进行说明。三是高碳企业环境信息披露水平的计算。设PLij为第j家高碳企业在第i项碳信息披露指标的得分。PLj为第j家式(1)含义：第j家高碳企业的碳信息披露质量PLj表示企业在总共s项碳信息披露指标的得分之和，测度企业碳信息披露透明程度，反映企业低碳转型的社会责任和经营诚信水平。3.1.2高碳企业绿色、棕色收入占比2-3高碳企业绿色收入占比。绿色收入指企业在符合低碳、环保和可持续发展标准的经济活动中所获得的财务收入。上述活动通常与减少温室气体排放、提高能源效率、保护生态环境以及推动资源循环利用等目标相关。绿色收入范围涵盖多个领域和行业，包括但不限于可再生能源、节能减排技术、环保产品与服务、资源循环利用、绿色交通等领域。绿色收入占比反映了企业在低碳经济活动中的参与度和贡献度。较高的绿色收入占比表明企业在推动可持续发展方程。ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果面具有较强的意识和能力，其业务结构更符合未来经济发展的趋势。例如，一家绿色收入占比达到60%的企业，表明其大部分业务收入来源于低碳、环保的经济活动，这不仅有助于企业降低碳排放，还能增强其在市场中的竞争力和抗风险能力。从碳绩效的角度来看，绿色收入占比越高，企业的碳减排贡献越大，其违约风险越低。高碳企业棕色收入占比。棕色收入指企业在高碳、高污染经济活动中所获得的财务收入。上述活动通常与大量温室气体排放、资源浪费和环境污染相关，不符合可持续发展的要求。棕色收入主要来源包括传统化石燃料、高耗能产业、传统交通运输、高污染制造业等。棕色收入占比反映企业在高碳经济活动中的依赖程度。较高的棕色收入占比意味着企业的传统高碳业务占较大比重，碳排放和环境因素对其影响较大，转型压力也更大。例如，一家棕色收入占比达到80%的企业，其大部分收入来源于高碳、高污染的经济活动，该业务结构不仅对环境造成较大压力，还可能面临政策限制和市场淘汰风险。从碳绩效角度看，其棕色收入占比越高，企业碳减排压力越大，其违约风险越高。3.1.3高碳企业漂绿程度企业ESG漂绿是指企业在环境、社会和公司治理（ESG）三方面的信息披露或宣传中，通过夸大、虚假或误导性方式展示其在环境保护、可持续发展等方面的成就，以获取市场认可、投资者青睐或政策支持，但实际并未真正落实相应的行动或成效。这种行为在ESG理念兴起后愈发常见，且并不局限于环保领域，还蔓延至社会责任和公司治理等多个维度。漂绿行为表现形式多样，包括选择性披露、夸大宣传、虚假承诺、模糊表述和误导性认证等。上述行为虽可能在短期内为企业带来市场优势，但长期看会严重损害企业声誉和品牌形象，加剧企业的法律风险和融资约束。漂绿行为与企业碳减排绩效间存在显著负相关关系。漂绿行为往往掩盖企业实际的高碳排放和环境负面影响，导致企业未能真正采取有效碳减排措施，从而在碳减排绩效上表现不佳。从长期看，漂绿行为的消极影响远大于其可能带来的短期利益。高碳企业若想在碳减排和可持续发展领域取得实质性进展，必须摒弃漂绿行为，扎实落实ESG理念，通过技术创新、管理优化等手段实现碳减排目标。只有这样，企业才能在市场竞争中获得可持续的发展优势，并为全球应对气候变化作出积极贡献。高碳企业漂绿程度测算思路1）基于Bloomberg整合的多源ESG评级数据，对各机构ESG评级数据中的“环境”维度评分进行标准化处理，通过计算离散系数识别不同机构间ESG环境评分差异（如企业i在A机构评分高但在B机构的评分却很低的情况）。（2）将环境评分与第三方数据库ESG专题争议事件分数交叉对比（如整合万得Wind 收录的监管处罚记录、环境违规事件等锁定环境评分高但负面争议事件频发的企业，该类企业粉饰宣传嫌疑较大。（3）计算企业评分相对行业均值的偏离度，识别环境评分异常高、实际表现不符的企业；同时，运用自然语言处理（NLP）技术提取企业报告（包括企业社会责任报告、ESG报告、年报等）中的环保承诺关键词，并与企业环境绩效争议相关性、行业偏离度、承诺偏差率四大维度，计算高碳企业第三章高碳企业转型风险测度3.2.1构建海选信用指标体系表4高碳企业海选信用指标体系…………x87其他流动资产x88每股收益EPS-基本x89每股收益EPS-扣除/基本…………x231ROIC(口径二)…………x290账面市值比B3个负向指标…………要素……………………ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果本项目基于已有研究成果[8-12,14,44]和上市公司年报，构建包含555个指标的高碳企业海选信用指标体系。这些指标分为三大层次：还款能力、还款意愿和还款环境。其中，还款能力分为企业财务和非财务要素，企业财务要素进一步细分为偿债能力、盈利能力、运营能力和成长能力。还款意愿涵盖企业高管基本情况、企业基本信用状况、企业商业信誉和企业社会责任。还款环境主要指企业外部宏观条件。3.2.2剔除违约鉴别力不显著和冗余指标针对555个海选信用指标4，首先基于极端反应检验(MosesExtremeReactions)剔除违约鉴别力不显著指标，即针对每一个信用指标进行极端反应检验，判定各指标是否具有区分企业违约与否的鉴别能力。其次，基于偏相关分析剔除信息冗余指标。具体地，指标间往往存在复杂相关关系，剔除相关性较强的冗余指标、保留对企业违约识别更具显著影响的指标，是指标组合筛选的必要步骤。考虑到一个指标往往同时受多个指标的影响，故简单相关系数(如Person相关系数)未必能客观衡量指标间相关性强弱。偏相关分析是在其他指标不变情况下分析任意两个指标间相关关系的方法，能过滤其他指标携带的相关性“水具体步骤如下：一是计算指标xi与xk间的偏相关系数pi'k；二是分别计算指标xi和xk的F值，即Fi和Fk。F值计算公式如下所示。其中，Fi为指标xi的F值。xi+、xi-和xi分别为指标xi在非违约企业样本、违约企业样本、全体企业样本中的均值。n、n+和n-分别为全体企业、非违约企业、违约企业的样本数量，即n=n++n-。xij为第j个企业在指Yj=0表示第j个企业为非违约企业；Yi=1表示第j个企业为违约企业。Fi越大，则指标xi对企业违约鉴别能力越强；反之亦然。3.2.3遴选核心指标组合本部分利用随机森林算法对剩余指标进行重要性排序。通过袋外估计（OOB估计）衡量各信用指标的重要性程度，实现指标重要性的由大到小排序。在此基础上，核心指标组合遴选步骤1）设定指标个数范围为(0,40]，步长为4。模型（SVM(Linear)、SVM(Rbf)、MLP、Logistic、NBC、KNN、RF）计算不同指标组合的违约识别率，如表5所第三章高碳企业转型风险测度表5不同指标组合的违约识别率{4}{8}{12}{16}{20}{24}{28}{32}{36}{40}SVM（l）0.36420.39830.87940.87970.88290.89820.89200.90890.9098SVM（rbf）0.82570.46850.89180.88870.89460.88700.89900.89460.89490.9005MPL0.00000.89240.92540.88640.89500.89300.00000.88090.89690.50290.39560.88260.88660.89610.89240.89480.89310.88340.88530.30700.41660.48460.56360.54780.54400.55290.55940.57301.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00001.0000RF1.00001.00000.99581.00001.00001.00001.00001.00001.00001.00000.43050.68370.20220.16780.48480.1698表6核心指标组合遴选过程jj———(2)jj———第j个指标组合(3)jjjj—(4)jj—第j个指标组合(5)jj第j个指标组合(6)(7)第j个指标组合(8)jj(9)第j个指标组合为指标组合i的违约高碳企业识别率的平均水平；p为指标组合j的违约识别率的平均水平。SLi和SLj为指标组合i和j所含指标数量。ξ为弹性系数。由表5和表6可知，指标组合{12}为核心指标组合，包括：所有者权益增长率(x303)、每股净资产增长率(x305)、每股留存收益(x86)、总资产增长率(x277)、预审计可持续增长率(x302)、净资产收益率增长率(x280)、审计意见类型(x342)、营业总成本增长率(x291)、每股净资产增长率ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果表7高碳企业财务绩效指标财务绩效指标x303：（x305：（x86x277x318x207净资产EVA率EVA/平均净资产（口径一）x133产收益率（ROE）归属于母公司净资产收益率（ROE）A：净利润／股东权益余额x302x280率x342x291期金额）x3083.3.1构建结构方程模型本项目基于碳绩效指标（如表8所示）、财务绩效指标（如信用水平LX。模型构建过程中，总资产增长率(x277)、预审计情况(x318)这两个指标的因子载荷系数未通过显著性为验证理论模型与实际数据匹配度，本项目采用核心适配度指标进行评估。结果显示：模型误差（RMSEA）为0.053，远低于0.08的阈值，表明预测精度优异；预测偏差（SRMR）为0.027，说明局部拟合效果理想；模型改进度（CFI）达0.944，远超0.8的基准，表明模型较“假设所有变量完全无关”的极端情况有明显提升，更准确捕捉数第三章高碳企业转型风险测度据中的实际关联；复杂度修正指标（TLI）为0.888，虽略低于0.9的严格标准，但仍高于0.8的接受下限，表明模型在控制参数冗余后表现稳健。所有指标均达到或超过理想适配标准，表明模型能够有效捕捉指标特征，为高碳企业碳信用水平测算奠定基础。表8高碳企业碳绩效指标财务绩效指标PL（如可再生能源、节能技术、循环经济等）BP高污染或不可持续业务（如煤炭、重工业等）GWESG漂绿程度企业夸大或虚假宣传其ESG表现，3.3.2测算高碳企业碳信用水平本项目基于结构方程模型计算高碳企业的碳信用水平LX。表9高碳企业碳信用水平测算结果碳信用水平LX2010...2023000012…900939…94.7900002770.96…37.66………………22.42…00070868.82…39.63………………6010059.29…000099……18.85000155…60120887…ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果碳信用水平LX2010...20230000599.06…52.62………………60185775.87…000060属43.32…46.25………………60195898.27…97.68000488…9.08………………600966…3.3.3厘清高碳企业低碳转型风险内在作用机理高碳企业低碳转型风险的具体路径如图1和表10所示。图1结构方程模型标准化路径系数图第三章高碳企业转型风险测度S.E.1财务潜变量ROE0.820.000财务潜变量EVA率0.960.0370.0000.6660.000-0.1780.0000.4060.0520.0000.5330.020.000财务潜变量每股净资B0.9570.0450.000财务潜变量每股净资C0.5470.0540.0000.0430.00010.3870.0720.000-0.9340.0000.9090.2680.0250.0420.054（1）碳信息披露质量对高碳企业财务绩效及违约风险的影响。碳信息披露质量PL的标准化路径系数为0.909，且显著性水平达0.001，表明PL对财务潜变量有显著正向影响。这说明高碳企业若能高质量披露碳排放数据、减排策略等信息，能够有效增强市场对其经营状况和未来发展信心。金融机构在评估企业违约风险时，良好的碳信息披露质量可被视为高碳企业内部管理规范、透明度高的重要信号。这种透明度有助于降低信息不对称，使金融机构精准判断高碳企业财务状况和偿债能力，从而降低企业面临的违约风险。从长期看，高质量的碳信息披露能够提升高碳企业在资本市场的信誉，吸引更多投资者和资金支持，进一步优化企业财务结构，增强其抗风险能力。ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果（2）绿色收入占比对高碳企业财务绩效及违约风险的影响。绿色收入占比（GP）的标准化路径系数为-0.934，显著性水平为0.000，表明其对财务潜变量有显著负向影响。这可能是因企业在短期内将资源投入绿色业务转型过程中，面临较高成本投入和技术门槛，导致绿色收入占比的提升并未立即转化为高碳企业财务绩效的正向提升，反而因转型成本增加对财务指标产生一定压力。然而，从长远来看，绿色收入占比提升是高碳企业可持续发展的关键方向。金融机构在评估高碳企业违约风险时，应关注绿色收入占比的长期走势。若高碳企业能够持续提升其绿色收入占比，随着绿色业务成熟和规模效应显现，其财务绩效有望得到显著改善，进而降低其违约风险。因此，金融机构在对高碳企业进行违约风险评估时，应综合考虑绿色收入占比的短期波动和长期发展潜力。（3）棕色收入占比对高碳企业财务绩效及违约风险的影响。棕色收入占比（BP）的标准化路径系数为1，且显著性水平为0.000，表明BP对财务潜变量具有显著正向影响。这可能是因为高碳企业在传统高碳业务领域具有一定技术和市场优势，短期内通过高碳排放业务能够获得较高利润，从而对财务绩效产生积极影响。然而，这种依赖高碳业务的经营模式具有较高环境风险和政策风险。随着碳减排政策趋紧，高碳业务的可持续性将受到严重挑战。金融机构在评估企业违约风险时，应高度关注其棕色收入占比及变化趋势。若企业过度依赖棕色收入且未及时转型，可能面临（4）漂绿程度对高碳企业财务绩效及违约风险的影响。ESG漂绿程度（GW）的标准化路径系数为0.387，显著性水平为0.000，表明其对财务潜变量有显著正向影响。这可能因部分企业短期内通过夸大或虚假宣传其ESG表现以误导市场和投资者，从而在一定程度上提升其商誉和财务表现。然而，漂绿行为不可持续且存在法律和声誉风险，故金融机构应警惕高碳企业的漂绿行为。一旦高碳企业漂绿行为曝光，将引发市场信任危机，导致股价下跌、融资成本4ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果 低碳转型背景下，针对高碳企业违约风险评估的核心思路分为两步。一是聚焦具有较强风险传染效应（如图2）的核心高碳企业（如碳排放强度高、经济影响大的高碳企业根据其碳信用水平（LX）将其划分为7个信用等级。通过将核心高碳企业划分至不同信用等级，阻断其因业务关联、资金往来或政策冲击导致的风险传染路径6。二是将全体高碳企业按核心企业等级拆解为不同区间结构，将原本复杂的七分类等级划分任务转化为二分类问题。该思路避免传统多分类任务的组合爆炸困扰，同时确保等级划分区分度，即有效区分高碳企业违约风险。图2核心高碳企业的风险传染效应第四章高碳企业违约风险评估4.2.1识别核心高碳企业Step1：规模企业筛选。①提取每家企业（2010-2023年）的“总资产”数据；②按“总资产”均值将所有企业从高净资产收益率ROEx1x2x3x4③指标赋权。基于变异系数CV计算各指标xi的权重ωi，如式(2)-(3)。(2)(2)其中，CVih为指标xi在第h个行业的变异系数；σih为指标xi在第h个行业的标准差；xih为指标xi在第h个行业的均值；nh为第h个行业的企业数量；xijh为第h个行业中，第j家企业在指标xi上的取值；ωih为指标xi在第h个行业的权重。式(2)-(3)含义：变异系数CV越大，指标xi离散程度越大，则该指标包含的信息量越大，其权重也越大。权重ωi越大，指标xi对企业综合实力的影响越大。(4)ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果其中，Pjh为第h个行业的第j个企业的综合实力得分。综合实力得分Pjh越大，企业j在第h个行业的综合实力越强；反之亦然。⑤行业排序。每个细分行业中，根据综合实力得分Pjh从高到低排序，得分排名前10%（若有小数，则四舍五入）的企业作为第h个行业的行业龙头企业。12鞍钢股份(000898)3华菱钢铁(000932)碳排放集中于高炉-转炉工艺及焦化环节。4神火股份(000933)5ST红太阳(000525)6湖北宜化(000422)7华锦股份(000059)Step3：合并筛选。综合考虑规模企业、行2.识别结果总资产前10%的违约核心高碳企业（3家）①海航控股（600221）行业地位：中国第四大航空运输企业，内地唯一连续13年获SKYTRAX五星航空认证的龙头企业。②鞍钢股份（000898）行业地位：国内钢铁行业综合竞争力前十强，战略新材料研发领先企业。核心业务：传统钢铁产品,热轧卷板、冷轧板、重轨等，覆盖机械、船舶、汽车等领域；战略新兴材料第四章高碳企业违约风险评估钢、海洋工程用钢等高附加值产品。③华菱钢铁（000932）行业地位：中南地区最大全流程钢企，产品规格覆盖近生产特征：长流程炼钢技术主导，具备高炉-转炉-轧钢全产业链装备；柔性生产能力强，可快速切换宽厚板、无缝钢管等差异化产品。作为行业龙头的违约高碳企业（4家）④神火股份（000933）行业地位：国内电解铝及高发热量煤炭双主业龙头企业。业务构成：电解铝：液铝、铝锭产能居行业前五，下游覆盖新能源电池电极箔；煤炭：低硫精煤占冶金用煤市场份额碳排放来源：电解铝阳极消耗（每吨铝排放1.6吨CO2煤矿甲烷逸散（单矿⑤ST红太阳（000525）行业地位：全球最大吡啶碱生产商，农药中间体市场占有率超40%。技术壁垒：构建“木薯-乙醇-吡啶碱-农药”循环产业链，实现废料资源化；氯虫苯甲酰胺等新型杀虫剂打破跨国企业垄断。⑥湖北宜化（000422）产品矩阵：基础化肥：尿素年产能180万吨，成本控制行业领先；精细化工：季戊四醇产能亚洲第一，用于高端涂料⑦华锦股份（000059）行业地位：兵器工业集团旗下最大炼化企业，北方润滑油基础油生产基地。产业链布局：炼化一体化：原油加工→烯烃→ABS树脂产业链年产值超300亿元；高端化产品：军用特种润滑油、ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果航空煤油占比提升至35%。3.核心高碳企业的风险特征①行业网络中枢性风险供应链深度绑定：鞍钢、华菱钢铁等钢企作为机械制造、汽车、船舶等产业链上游核心原材料供应商，其生产中断将能波动将通过能源需求链传导至煤炭、电力行业（如电解铝减产将直接冲击区域火②金融系统性风险债务担保链脆弱性：海航控股、华锦股份等企业作为区域经济支柱，普遍存在互保联保融资结构（如海航集团曾为旗下航空、物流等板块提供交叉担保单一企业债务违约将触供应链金融风险暴露：鞍钢、华菱钢铁的应收账款票据（年规模超500亿元）通过保理、ABS等方式进入金融市场，若核心企业信用恶化将导致票据兑付危机，直接冲击商业银行及非银金融机构资产质量。③跨境政策冲击传导被欧盟CBAM等机制加征关税，将导致海外订单转移，进而通过“出口收缩→产能闲置→上游原料需求暴跌”路径冲击国内化工产业链。环保限产跨区域传导：当神火股份（电解铝）受限于区域能耗双控政策限产时，将迫使下游广东、浙江等铝加工产业集群高价进口海外铝锭，推升制造业成本并削弱中国铝制品全球竞争力。④技术路径依赖锁定风险高碳工艺系统化绑定：鞍钢、华菱钢铁的长流程炼钢技术（高炉-转炉）与焦化、烧结等配套工序深度耦合，其技术转型滞后将导致下游汽车、家电等行业难以实现绿色材料替代（如新能源汽车用低替代技术推广受阻：湖北宜化的煤头合成氨装置（占产能80%）需配套煤气化技术，若强行改用绿氢工艺，将导致其⑤社会民生关联性风险基础服务中断威胁：海航控股占海南自贸港70%航空货运份额，若其航线网络瘫痪将导致热带农产品冷链运输中断、跨境电商业态停摆，冲击区域民生经济。入下降→区域消费萎缩→服务业衰退”路径引发区域性经济衰退。第四章高碳企业违约风险评估4.2.2识别和阻断核心高碳企业间风险传染路径（1）构建核心高碳企业间关联网络。企业在生产经营中基于合约、负债等方式形成的网络关联是其陷入违约困境的根源之一。本项目基于Billioetal.（2012）研究思路，以向量自回归模型（VAR）和向量误差修正模型（VECM）为基础，采用企业股票周收盘价的对数收益率构建核心高碳企业间关联网络，从信息溢出视角判定任意两家企业间直接关联（当一家企业陷入违约困境时，其他企业能迅速对此信息做出反应，即企业对外界信息的敏感性）的存在性和图3核心高碳企业间关联网络图（2）企业间信用风险传染路径的识别。设邻接矩阵G=(gij)，用以反映第i个和第j个系统重要性工业企业间是否存在直接关联。若gij=1，则企业间存图4核心高碳企业间风险传染路径ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果（3）企业间信用风险传染路径的阻断。本文采用“将两家企业划分为不同等级”的方式阻断信用风险传染路径。具体地，处于不同等级的企业，在授信成功率、授信额度、融资成本等方面存在差异。若企业间存在信用风险传染路径，此时通过授信差异（如是否给予贷款、差异化贷款利率等）进一步提升高等级企业授信成功率，降低其违约可能性；同时抬高低等级企业贷款门槛，防范信贷损失风险，达到阻断风险传染目标。简言之，gij=1，则Li≠Lj；若gij=0，则Li≠Lj或Li=Lj。Li和Lj分别为第i个、第j个企业的信用等级。4.2.3划分核心高碳企业信用等级本项目提出一种基于多目标规划的核心高碳企业信用等级划分方法，将企业划分为AAA至CCC共7个等级。鉴于本项目识别出7家核心高碳企业，故每个信用等级均包含一家核心高碳企业7。等级划分步骤如下：（2）等级划分情况的确定。设n*为核心高碳企业的数量。x*为第i个核心高碳企业(0≤i≤n*)。为将企业划分表13各个信用等级可能包含的核心高碳企业样本范围AAA,x*n*-6]BBB[x*4,x*n*-3]CCC[x*7,x*n*]AA[x*2,x*n*-5]BB[x*5,x*n*-2]A[x*3,x*n*-4]B[x*6,x*n*-1]（3）计算等级内不一致度BY。设h为第h个信用等级，h=1,2,…,7，分别对应等级AAA至CCC。xi和xj分别为第i个、第j个核心高碳企业；为第h个等级内，企业样本对(xi,xj)的不一致度；RPi为企业xi抵御银行系统的风险冲击能力的排名，RPi越小，xi抵御银行系统风险冲击能力越强，反之亦然；LXi(h)和LXj(h)分别为第h个等级内，①样本组对。将第h个等级内的企业两两配对，形成样本对(xi,xj)；式(5)含义：当LXi(h)＞LXj(h)且ΔCoVaRi\index<ΔCoVaRj\index＜0时，核心高碳企业xi的碳信用水平LXi(h)高于企业xj的碳信用水平LXj(h)，但由ΔCoVaRi\index<ΔCoVaRj\index＜0可知企业xi抵御银行系统风险冲击的能力却不如企业xj，这不符合“企业信用等级越高，则该企业抵御银行系统风险冲击能力越强”原则。因此，企业信用等级与其自身抵御银行系统风险冲击的能力不匹配，存在不一致度。第四章高碳企业违约风险评估另外，由于风险溢出强度ΔCoVaR不具备可加性，故以不一致度BYh'=|RPj-RPi|反映核心高碳企业信用等级与抵御风险能力不匹配的程度。当LXi(h)＞LXj(h)且ΔCoVaRj\index<ΔCoVaRi\index＜0时，该情况符合“企业信用等(6)④计算各等级内的不一致度之和BY，如式(7)所示：(7)式(7)含义：不一致度BY衡量全部7个信用等级的不一致度。BY越小，则针对核心高碳企业的信用等级划分越合理。通过规划模型求解BY的最小值以确定最优等级，如式(8)-(9)所示：(8)(9)样本范围，从而得到核心高碳企业信用等级的各种可能的划分情况。约束条件“Li≠Lj，gij=1”表示企业间存在风险传染路径。为阻断企业间风险传染，需将企业i和j划为不同信用等级，即Li≠Lj。（5）计算等级间一致度GY。设GYi为等级间的样本对(Xi,Xi+1)的一致度。以“一致度GY最大”为目标ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果1华菱钢铁(000932)AAA2神火股份(000933)AA3华锦股(000059)A4湖北宜化(000422)BBB5鞍钢股份(000898)BB6ST红太阳(000525)B7C4.2.4划分全体高碳企业信用等级已知核心高碳企业的信用等级的前提下，以企业碳信用水平LX为等级排序依据，将核心高碳企业以外的其余高碳企业划分至不同信用等级区间，从而将七分类等级划分问题简化为二分类问题；同时基于“小范围遍历+序列前向选择算法”搜索不同等级间的最优临界样本，实现对全体高碳企业的信用评级。（1）确定二分类等级区间。本文基于n*个核心高碳企业的信用等级，将全体n个高碳企业划分为(n*+1)个等级区图5信用等级区间的4种结构其中，Xi为第i个高碳企业，则X1和Xn的碳信用水平LX分别排名第一和最后；X表示在等级为h的核心高碳企业中LX最高的企业；Xh为第i个高碳企业，且该企业是等级为h的核心高碳企业，即Xi=Xh；Xh同理。Xh+15第四章高碳企业违约风险评估5（2）确定等级间临界样本通过评价函数τ评估样本子集的合理性，结合停止准则τ*和优化搜索算法，确定每个等级的最大候选样本子集和最优①等级选择与样本子集优化目标：确定样本区间内企业应划分为等级h还是(h+1)，通过生成候选样本子集D(h)并评价其优劣，找到最优样本子集D*(h)。评价函数τ：基于高碳企业碳信用水平LX与财务信用水平CX的匹配度，计算等级内高碳企业样本对的不一致度平样本子集搜索算法：采用“小范围遍历+序列前向选择（SFS）”算法，避免单纯使用SFS算法导致的评级过低或虚②最优样本子集与临界样本确定最大候选样本子集Dm(h)：为每个等级设定最大样本区间，如AAA等级对应区间为[X1,X*(AA))。最优样本子集D(h)：通过上述方法确定每个等级的最优样本子集，如AAA等级为[X1,X(AAA)]。临界样本确定：通过最优样本子集确定等级间的临界样本，如X(AAA)、X(AA)等，实现全体高碳企业信用等级划分。图6候选样本子集D(h)的不同搜索方式ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果60042310000992000565渝三峡A2229009392000037深南电A30004263000685360086333444440000595000060555500002760004206穗恒运A66009826600048877000525ST红太阳777第四章高碳企业违约风险评估4.2.5高碳企业信用等级分布特征AAA等级的高碳企业仅有1家，占比0.27%，这反映出在高碳行业中信用表现优异的图7高碳企业信用等级分布情况（2）高碳企业信用等级分布具有显著行业差异。其中，化工行业企业信用表现分化，航空行业整体信用水平较低。由图8知，八大高碳行业中，化工行业企业数量最多，而航空行业的企业数量最少。然而，航空行业大部分企业的信用等级处于CCC级，整体信用水平较低。另外，CCC级中化工企业数量多达46家，远高于其他行业。电力、建材、具体来说，化工行业多为高排放主体，其产业链长、企业数量多，部分企业碳管理能力不足、减排成效差，导致其在CCC级中的企业数量尤为突出。电力、建材、钢铁等高耗能行业受碳管理政策影响较大，参与评级企业较多，但因各企业在减排投入、技术水平等方面存在差异，因此在中间等级呈现出分化分布。上述差异反映出各高碳行业在碳管理能力、政策响应及减排措施落实方面的不同特征，也表明在制定碳减排策略时需要考虑行业特征，确保减排政策措施精准高效。“双碳”目标下高碳企业潜在违约风险评估及信贷扶持策略图8高碳行业信用等级分布（3）高碳行业企业在不同城市的信用等级分布存在差异，一线城市产业升级和严格环保政策推动高碳企业向三线城市及其他城市迁移，导致信用等级较高企业聚集。由图9可知，高碳行业在不同城市中的分布差异并不显著，各信用等级下均有不同城市的企业分布，但企业数量随信用等级的变化呈现明显差异。对于CCC级，二线、三线城市及其他城市的企业数量较多，而新一线城市和四线城市的企业数量相对较少。一线城市由于积极推动产业升级，淘汰或转移大量信用等级较低的高碳企业。同时，一线城市环保政策最为严格，高碳企业运营成本大幅增加，迫使信用等级较低的企业向监管相对宽松的三线城市及其他城市迁移。相比之下，三线城市及其他城市经济发展对传统高碳产业的依赖度较高，能够承接从发达城市转移的高碳且信用等级较低的企业。图9高碳行业信用等级的区域分布第四章高碳企业违约风险评估（4）高碳行业企业以大型企业为主导，且大型企业集中在中低信用等级、中小微企业数量稀少且等级较低的特点，反映出不同规模企业在碳管理能力上的差异。由图10知，大型高碳企业有高达81家为CCC级，其虽有能力投入碳管理，但因规模大、碳排放总量高，难以快速提升至更高信用等级且多集中在中间等级。中型高碳企业因资源和技术（5）高碳行业中非高新技术企业占主导，信用等级普遍较低。由图11可知，非高新技术高碳企业占据绝大部分，其在各信用等级中数量较多，尤其CCC级达98家。这是因为高碳企业多为资源密集型企业，核心工艺依赖化石能源，碳排放与生产过程深度绑定，技术创新空间有限，难以通过技术突破大幅降低碳排放。高新技术企业为维持技术优势与品牌形象，往往更愿意投入资源进行绿色技术研发与节能减排，从而提升自身信用等级。非高新技术企业可能因资5FIVE5潜在违约风险评估第五章高碳企业潜在违约风险评估及信贷扶持策略 合理确定违约临界等级对于金融机构风险管理和信贷决策具有重要意义。违约临界等级的设定能够助力金融机构在明确信用水平下，拒绝或接受贷款申请，从而控制违约风险，高效进行信贷资源配置，降低违约损失率，同时为更多符合条件的高碳企业提供融资支持。5.1.1潜在违约风险评估的核心逻辑本项目提出一种基于违约损失率（LR）求解最优违约临界等级的方法。核心思路是模拟不同临界等级下的信贷扶持效果，最终通过风险收益比的最小化确定最优临界等级。具体而言，一是对企业信用等级进行排序，计算每个信用等级的企业数量和违约损失率；二是针对每一个可能的临界等级，计算拒贷企业占比、累计违约损失率、获贷企业占比以及风险收益比；三是通过比较不同临界等级下的风险收益比，选择风险收益比最小的临界等级作为最优临界等级。该思路综合考量了信用等级、违约损失率以及信贷资源的有效利用，能够为金融机构提供科学决策依据，有利于其在风险与收益间实现平衡，助力高碳企业低碳转型。5.1.2求解最优违约临界等级（12）其中，LRij为第i个等级内第j家企业的违约损失率；Aij为第i个等级内、第j个企业的总资产规模。权重Aij反映企业偿付能力，即资产规模大的企业理论上抵押物更充足，其违约后回收率（LGD）可能更高，从而间接影响违约损失率LR。（2）模拟不同临界等级的信贷扶持效果。对于每一个可能的临界等级（即临界等级从2到7设k为最优临界等级（k=2,3...7计算以下指标：π(k)，拒贷企业占比，即当k为最优临界等级时，“信用等级≥k”的企业数量占全部企业的（13）ESG30青年学者计划系列课题成果ESG30青年学者计划系列课题成果其中，Ni是第i个等级包含的企业数量；代表信用等级大于等于S，风险收益比，即风险收益比S=累计违约损失率LR(k)/获贷企业占比1-π(k)。其中，S越小越好，如式（14）（14）（3）基于minS确定最优临界等级，即选择风险收益比最低的临界等级。拒贷企业占比π(k)获贷企业占比1-π(k)累计违约损失率LR(k)AA99.72%00.27%30.23%A85.32%14.67%35.29%2.4049BBB70.65%29.34%35.80%BB56.52%43.47%21.48%0.4940B42.11%57.88%26.47%0.4573CCC27.98%72.01%22.41%据此，最优临界等级为CCC，即最大限度提供信贷支持高碳企业低碳转型，同时通过重点关注CCC级的高碳企业以防控违约风险。同时，B级高碳企业处于违约边缘状态，即处于非违约、即将违约状态，是金融机构违约风险防控和低碳转型扶持的重点关注对象。5.1.3制定信贷扶持策略1.关注B级高碳企业题及低碳转型需求。对于有明确低碳转型计划但面临资金瓶颈的B级高碳企业，提供风险可控的短期流动资金贷款、给予融资成本优惠，助力其防控违约风险和顺利转型。2.建立分层动态准入机制建立弹性准入规则。对B级企业开放有条件信贷通道，要求其提交符合“求解最优违约临界等级”中LRi计算逻辑的资产结构优化方案，重点削减高违约损失率资产（如超过企业平均值的生产设备）。通过定向支持低违约损失率资产占比提升，确保高碳企业整体违约损失率稳定在21.48%的基准线内，实现“扶持-控险”动态平衡。第五章高碳企业潜在违约风险评估及信贷扶持策略3.设立关键设备技改白名单制度例如，对于B级高碳企业总资产规模排名前30%的核心设备（如钢铁企业烧结机、焦炉等若其违约损失率LRij高于企业平均水平，则强制要求将贷款资金的60%用于该设备低碳改造。改造后经第三方验证违约损失率LRij降至20%以下，可将其权重系数Aij调低至50%，有效降低企业整体违约损失率LRi。4.完善转型能力建设的LR抵扣机制将实施低碳转型能力建设的LR抵扣机制与供应链捆绑融资约束措施。B级高碳企业可通过采购低碳设备、获取国家级技术认证以及参与碳市场交易超配额减排等方式，分别按投资额比例、认证数量和减排量抵扣违约损失率LR。例如，累计抵扣额度最高可达基准LR值的15%，从而动态调整其信用等级，降低融资成本。同时，金融机构在对信用等级为AAA-BB的高碳企业发放供应链绿色贷款时，要求其上游B级供应商使用40%的贷款资金实施LR改善项目，并确保供应链整体LR值不高于25%。达标后可适时降低供应链融资成本，利用中高等级高碳企业资金优势，形成产业链风险共担机制，助力B级高碳企业低碳转型。5.建立预警和修复协同机制构建涵盖风险预警管理、专项融资通道及信用修复的信贷支持策略。首先，通过建立LR安全边际预警管理体系，金融机构能够对B级高碳企业进行精准风险监测与动态管理。在企业LR值出现波动时，及时启动预警响应机制，通过追加质押或债务重组等措施，确保违约风险可控。其次，设立与LR改善直接挂钩的转型技术专项融资通道，为B级高碳企业提供专项贷款支持，激励企业积极践行低碳转型。最后，应为B级企业设计动态信用修复路径，通过技术SIX6SIX6项目成果5 本项目构建了一套完整的高碳企业潜在违约风险评估体系，通过综合考虑企业的碳信用水平、财务状况以及转型风险特征，精准识别违约临界状态的企业，为金融机构的风险管理提供科学依据。2.高碳企业转型风险的特征分析深入剖析高碳企业在低碳转型过程中面临的多重风险，包括政策风险、市场风险、技术风险、漂绿风险以及由此引发的违约风险，揭示了高碳企业转型风险的内在机理，为风险防控提供3.高碳企业信贷扶持策略的制定基于高碳企业的转型需求和风险特征，制定了一套信贷扶持策略，包括建立分层动态准入机制、设立关键设备技改白通过精准评估违约风险和制定信贷扶持策略，促使高碳企业积极投入低碳