記者 胡艷明

2026年6月30日，金融街青年派活動在北京金融科技中心舉行，百余名金融青年、行業專家齊聚現場，圍繞綠色金融助力經濟社會全面綠色轉型共話發展。全國青聯常委、中國工商銀行現代金融研究院院長楊赫發表主旨演講時表示，當前綠色發展的交叉領域更多，能源安全、產業鏈韌性、通脹壓力、國際貿易摩擦以及AI（人工智能）科技革命等因素正與綠色議題交織在一起，綠色發展呈現一些新趨勢。

第一個趨勢是全球綠色發展的驅動力正在回歸價值創造。楊赫表示，科技創新正在改變綠色轉型的成本曲線。過去20年間，通過持續技術創新和迭代升級，中國光伏產品和汽車鋰電池成本均下降90%，推動光伏發電成為中國僅次于火電的裝機量第二大電源形式，新能源汽車市場滲透率已超過60%。在2024年全球新增可再生能源項目中，91%的集中式項目發電成本已經低于最便宜的新增化石能源替代方案。科技創新正在持續降低碳轉型的當期成本，綠色發展也從一種道德選項，成為更具經濟性的選擇。

在綠色信息披露方面，楊赫認為，可持續信息披露要求正在把環境影響轉化為財務價值信號。無論是國際可持續披露框架，還是各大交易所氣候披露指引，都越來越強調氣候對企業現金流、融資可得性、資本成本和資產價值的影響。企業的綠色信息披露不再只是責任表達，而正在成為資本市場識別價值、評估風險、進行定價的重要依據。同時，碳市場、碳邊境調節機制等對減排行為作了定價制度安排。今年4月7日，歐盟公布了首個碳邊境調節機制（CBAM）證書價格為75.36歐元/噸，通過貿易渠道為碳減排行為提供了明確的價格信號。

第二個趨勢是全球綠色標準的“匯兌網絡”有望形成。楊赫表示，全球有超過60套國家和區域層面的可持續金融分類法在開發、優化和迭代中，其中47套可持續金融分類法或合格活動清單已經正式發布。由于不同標準之間可能對同一項目、技術或經濟活動作出不同認定，短期內全球難以形成一套完全統一的綠色標準。更可行的方向是建立類似“匯兌網絡”的互認轉換體系，以降低跨境綠色資本流動的摩擦成本。

第三個趨勢是人工智能與綠色發展的關系。楊赫認為，綠色發展與科技創新正在形成雙向賦能的互動關系，典型表現是從“AI for Green（人工智能賦能綠色發展）”走向“Green AI（綠色人工智能）”。楊赫指出，如果AI自身不夠綠色，其減排效應會被明顯削弱。到2035年，AI廣泛采用可帶來約14億噸二氧化碳減排，但數據中心碳排放也將增加至5億噸二氧化碳。粗略估算，如果Green AI沒有同步推進，到2035年大約三分之一的AI減排效果可能會被其自身排放抵消。另一方面，AI快速發展也帶來了巨大的電力需求。據預測，到2030年全球數據中心用電量年均增長15%，增速是其他部門總用電增速的4倍以上，這需要大量的綠色電力、綠色算力作為基礎支撐。

同時，楊赫提出，在科技創新極致化的追求下，綠色變量進入創新的目標函數。以芯片制造為例，華為發布“韜（τ）定律”，IBM發布了全球首個亞1納米芯片技術，隨著科技創新不斷接近物理極限和工程極限，功耗、散熱、能效等綠色變量正在成為決定前沿技術能否突破、能否大規模應用的重要前提條件。

針對綠色金融未來發展，楊赫提出，“科技創新”與“價值創造”成為驅動全球低碳轉型的核心錨點。這一變化對綠色金融提出了新的更高要求，包括技術的時間尺度壓縮帶來的估值模型調整、綠色項目外部性價值的動態變化、轉型成本如何更公正承擔，以及綠色內涵邊界拓展后評價體系如何保持及時性和有效性等問題。

楊赫認為，這些問題背后指向的是綠色金融服務范式升級，即綠色金融需要從“標簽識別”走向“價值識別”的服務范式升級。綠色金融不僅要判斷項目是否符合綠色標準，更要識別其技術價值、系統價值和轉型價值，提升風險定價和資源配置的精細化水平。

對于下一步發展方向，楊赫表示，綠色金融可著重提升四方面能力：一是提升綠色技術識別能力，識別真正能夠改變成本曲線、形成商業可持續性的技術和場景；二是提升全生命周期資本接續能力，匹配早期研發、中試示范和規模化應用等不同階段的資金需求和風險特征；三是提升系統價值評價能力，將系統外部性和公正轉型因素納入評價，識別出短期收益不突出但決定長期價值兌現的關鍵環節；四是提升數字化驗證能力，運用前沿技術提高綠色評價的真實性、及時性和可驗證性。