“双碳”目标提出5周年专辑 | 绿色债券发行成本优势及其动因研究——基于机器学习

◇ 作者：中央结算公司中债研发中心绿色金融研究部高级副经理　吴国维

　　　　 中央结算公司中债研发中心绿色金融研究部总经理　商瑾

◇ 本文原载《债券》2025年10月刊

随着我国绿色债券市场规模扩大，绿色债券的发行成本相较于非绿色普通债券的优势受到广泛关注。绿色债券市场具有发行成本优势，可以有力支持经济社会绿色低碳转型。一是绿色债券发行成本优势能有效降低绿色债券发行人的资金成本，强化发行人扩大绿色项目投资的内生动力。二是绿色债券发行成本优势可以使绿色项目为生态环境所作的正面贡献内部化，推动环境价值向经济价值转化，有益于生态产品价值实现。三是我国“双碳”目标的实现需要巨大的资金投入，作为我国主要的绿色金融市场之一，绿色债券市场整体具有发行成本优势，有助于降低实现转型目标所需要的社会总成本。

此外，绿色债券价格形成机制是绿色债券市场内在运行结果的集中体现，对梳理绿色债券市场运行逻辑、评估绿色债券市场质量具有参考价值。本文将对我国境内绿色债券发行成本优势及其动因开展研究分析。

本文采用吴国维和商瑾（2024）的测算方法，选取计价货币、偿还优先级、信用等级、发行方式与发行人所在行业相同且发行日期在前后15日内的绿色债券和普通债券进行匹配，基于绿色债券发行利率相较于可比普通债券发行利率的折溢价程度，考察绿色债券的发行成本优势。研究表明，在绿色债券市场发展初期（2016—2020年），中国绿色债券发行成本优势尚不突出，绿色债券的平均发行成本与普通债券接近。2021年，《关于印发〈银行业金融机构绿色金融评价方案〉的通知》（银发〔2021〕142号）将业绩考核从绿色信贷拓展至绿色贷款和绿色债券，在该政策出台后，绿色债券的融资成本出现明显下降（见图1），较普通债券低10.1个基点（BP）。2022—2024年，绿色债券继续维持较大的成本优势，分别为12.6BP、5.3BP和11.1BP。

从绿色债券发行成本优势的结构特点来看，近年来，各流通场所及主要债券品种均有发行成本优势（见图2）。2021—2024年，银行间市场、交易所市场、跨市场平均绿色债券发行成本分别较普通债券低² 9.4BP、11.1BP和10.5BP，金融债券、公司债券、债务融资工具分别为8.4BP、11.1BP和13.3BP。绿色企业债发行规模减少，其发行成本优势不明显，为0.5BP。

《银行业金融机构绿色金融评价方案》（以下简称《评价方案》）于2021年出台，关注银行业金融机构绿色债券持有量，有助于增加市场对绿色债券的需求，促使发行成本优势提升。该文件在2024年末更新，将绿色债券发行纳入考核，有利于增加绿色债券供给，引致发行成本优势下降。本文对比该文件新旧两个版本出台前后全市场绿色债券发行成本优势的表现，并区别分析银行间市场和交易所市场的反应。

（一）2021年版《评价方案》对发行成本优势的影响

2021年版《评价方案》出台后，绿色债券发行成本优势显著提升，银行间市场较交易所市场更显著（见图3）。《评价方案》出台前的2019—2020年，绿色债券发行成本优势围绕0值波动，没有发行成本优势。《评价方案》出台后，全市场绿色债券发行成本优势显著提升，除个别月份外，长期保持在5BP以上。银行间市场受《评价方案》影响显著，《评价方案》出台后，银行间市场发行成本优势较之前显著上升，交易所市场在《评价方案》出台前后走势并无显著区别，均呈现上下振荡态势。由于绿色金融评价的主要对象为银行机构，《评价方案》出台对银行间市场发行成本优势的影响更明显。

（二）2024年版《评价方案》对发行成本优势的影响

2024年版《评价方案》出台后，绿色债券发行成本优势略有下降，银行间市场相较于交易所市场更加显著（见图4）。新版《评价方案》将银行业金融机构绿色债券发行纳入考核，推动绿色债券市场供给快速增加，发行成本优势的上升趋势转为下降态势。银行间市场随新版《评价方案》出台变化显著，绿色债券发行成本优势在2025年上半年略有下降，交易所市场则趋势相反，表明新版《评价方案》主要作用于银行间市场。

（一）基于机器学习方法的绿色债券发行成本优势预测模型

机器学习具有显著高于传统统计建模方法的预测性能，实际应用价值较高。本文采用机器学习方法建立绿色债券发行成本优势预测模型，应用随机森林、XGBoost、深度学习等多种主流机器学习方法评估预测性能，并选取性能最优的模型。特征选取方面，本文从债券要素特征、发行人特征、绿色特征、市场特征、重要政策五方面选取40余类潜在影响绿色债券发行成本优势的因素作为模型输入特征。其中，债券要素特征包含期限、规模、信用评级、风险权重、担保情况等债券发行要素，债券发行人的特征包含发行人的性质、年龄、财务水平、行业等要素，债券绿色特征包含环境效益信息披露情况、碳减排量、绿色认证、投向绿色比例等要素，债券市场特征包含宏观经济、市场利率、绿色债券市场持有者结构、信贷市场与债券市场价差等要素，重要政策涵盖绿色金融评价方案等政策的影响。样本方面，本文使用2016年至2025年上半年的绿色债券数据作为训练样本。本文训练的绿色债券发行成本优势预测模型基于多层神经网络，总参数有3493个，在独立测试集上R2达到0.40，具有较好的参考性。

（二）发行人特征对成本优势的影响较大

模型显示，发行人特征是当前绿色债券发行成本优势的重要影响因素，绿色特征占比偏小。按照特征重要性排序，发行人特征对发行成本优势的影响较大，远高于其他特征，绿色特征重要性次之，随后为债券要素特征和市场特征（见图5）。在具体变量的重要性上，发行人的财务杠杆水平、是否为高评级企业、盈利能力、营运能力、是否上市、公司年龄等发行人属性特征和财务特征在所有变量中的重要性位居前列。发行人特征不仅在信用溢价中占主导地位，在剔除信用溢价后的绿色溢价中也居重要地位，反映了当前绿色债券市场虽已具有稳定的发行成本优势，但绿色因素尚未成为发行成本优势的主导因素。

在40余个特征中，财务杠杆水平、是否为高评级企业、发行前必填环境信息披露、盈利能力是决定发行成本优势的前四大变量。财务杠杆水平位居第一，发行成本优势随资产负债率下降而提升。是否为高评级企业位居第二，高评级企业发行成本优势显著大于非高评级企业。发行前必填环境信息披露得分位居第三，按照金融行业标准《绿色债券环境效益信息披露指标体系》（JR/T 0322—2024）披露必填环境效益信息越完整，发行成本优势越大。盈利能力位居第四，绿色债券发行成本优势随发行人净资产收益率提高而增加（见图6）。

（三）债券绿色特征显著影响发行成本优势

模型显示，采用绿色认证、披露碳减排水平、提高环境效益信息披露完整度、提升环境贡献等均有利于提升发行成本优势。基本绿色要素方面，获得第三方绿色认证，披露碳减排水平均有利于发行成本优势提升。环境效益信息披露方面，依据金融行业标准《绿色债券环境效益信息披露指标体系》（JR/T 0322—2024）完善募投项目基本信息披露、增强环境效益必填指标披露能有效增加发行成本优势。环境贡献方面，披露的债券碳减排量和单位资金碳减排量越多，发行成本优势越大，发行人成本节约越多（见表1）。

（四）债券要素设计与发行成本优势相关

模型显示，部分债券要素与发行成本优势相关度高。一是风险权重低，损失准备计提少的绿色债券发行成本优势更大，为部分发行人（如商业银行）发行绿色债券设定更低的风险权重将有效提升其发行成本优势，助力低碳转型。二是市场显著偏好单次发行规模大的绿色债券。三是有担保、跨市场流通、非长期的银行间绿色债券更受投资者青睐，发行成本优势更大。四是绿色债券若为发行人首次发行的债券，则发行人获取的成本优势较小，可能是由于绿色债券提供了该发行人首次进入直接融资市场的机会，该发行人已经获得以较低成本获得直接融资的成本优势。

（五）择时发行有利于提升发行成本优势

模型显示，绿色债券发行成本优势与发行时的市场特征有关。一是绿色债券发行成本优势与发行时的季度国内生产总值（GDP）增长率正相关，GDP增长率较大时发行成本优势增加。二是发行成本优势与债券市场和碳减排支持工具的利率差正相关，当中债AAA级企业债1年期收益率与碳减排支持工具的利率差扩大时，绿色债券发行成本优势增加，表明碳减排支持工具有显著的绿色定价引导作用。三是绿色债券发行成本优势与绿色债券供给量呈倒“U”形关系。在当季绿色债券发行规模达到一定门槛（模型测算约为1000亿元）之前，市场已发行较多绿色债券，有利于提升当前发行绿色债券的成本优势，当超过门槛值后，发行绿色债券的成本优势略有下降。进一步分析显示，若仅用截至2024年末的数据开展机器学习，绿色债券供给与发行成本优势呈正相关关系，没有拐点。故门槛效应可能包含两方面因素：一方面是无绿色债券供给端政策作用时，市场内生机制产生的绿色债券供给与发行成本优势的关系；另一方面是2024年版《评价方案》促使绿色债券发行增加。四是持有者结构的多元化程度与绿色债券发行成本优势正相关。当单一持有者占比过高，其他持有者比重较低时，绿色债券发行成本优势下降。此外，模型表明，多重贴标（如“乡村振兴”“科技创新”等）并不会增加绿色债券发行成本优势。

（六）绿色债券发行成本优势预测及发行策略优化：以某政策性银行为例

本文基于训练所得模型，以某政策性银行为对象，预测不同情景下发行绿色债券的成本优势及优化发行策略的方法。一是发行条件设定。假定该政策性银行2025年下半年计划发行绿色债券。基于2025年宏观经济目标，假设发行前上一季度GDP增长率为5%，市场特征参照2025年上半年末的情况设定，发行人特征和绿色特征参照该发行人的近期情况设定，假设绿色债券期限为发行人发行频次较高的3年期。二是预测情景设定。本文设定5个预测情景，每个情景调整一方面的债券条款，下一情景则在上一情景的基础上调整另一条款。其中，情景1为基准情景，设定发行规模为50亿元，根据该发行人2025年上半年的情况设定环境效益信息披露必填项得分60分（满分80分）、未披露碳减排信息。5个情景调整的条款分别为提高环境效益信息披露必填项得分、披露碳减排水平、增加发行规模、选择在债券市场与碳减排支持工具的利率差扩大时发行，各情景的设定条件及模型预测结果见表2。

情景1至情景5的预测显示，该政策性银行发行人通过选择适当的时机发行绿色债券，并合理调整绿色债券结构设计，能够将绿色债券发行成本优势由16.1BP提升至26.0BP，提升幅度达9.9BP。相较在基准情形下（分2次按情景1发行，每次发行50亿元）发行绿色债券，经合理设计和适当择时后，每年较基准情形进一步节约990万元利息支出，全生命周期节约利息2970万元。

（一）研究结论

本文研究显示，绿色债券市场已具备显著的发行成本优势，形成了引导资金流入绿色项目的有效传导链条，绿色金融评价政策有效引领绿色债券市场变化。在当前市场绿色债券发行成本优势的构成中，发行人特征起决定性作用，绿色特征次之。提升债券绿色特征表现、合理设计债券要素、选择合适发行时机有利于提升绿色债券发行成本优势。

（二）推动中国绿色债券合理定价机制形成的相关建议

一是推动绿色特征在绿色债券溢价中起决定性作用。促进债券绿色特征在绿色债券发行成本优势中占据主导地位有利于鼓励发行人投入环境效益高的绿色项目，加快推进经济社会绿色低碳转型。建议提高市场对环境效益信息披露、环境贡献等绿色特征的重视程度，考虑将绿色债券环境效益信息披露及环境贡献广泛应用于金融机构绿色金融评价，并作为环境、社会和公司治理（ESG）评价的重要参考指标。

二是加强政策协同。研究表明，《评价方案》对银行间市场与交易所市场的影响力存在显著差异；不同政策分别作用于绿色债券需求端或供给端，会对发行成本优势产生逆向效应。建议加强主管部门政策协同，扩大绿色金融评价主体类型覆盖范围，同时建立相应的激励机制。此外，建议主管部门考虑具体政策对市场供给端和需求端的不同影响，根据政策目标精准施策。

三是强化环境信息披露。研究显示，按照金融行业标准《绿色债券环境效益信息披露指标体系》（JR/T 0322—2024）进行环境信息披露，可以有效提升绿色债券发行成本优势。建议绿色债券发行主体参考金融行业标准开展环境效益信息披露，核算并披露募集资金所支持项目的碳减排量，在统一的绿色低碳转型债券数据库集中披露环境效益信息，提升环境效益信息披露标准化水平。

四是壮大市场参与主体。研究显示，单一投资者持有绿色债券的比重过高不利于绿色债券的环境价值显现。建议丰富绿色债券投资者结构，鼓励企业年金、养老金、社保基金、主权财富基金等投资绿色债券，设定最低绿色投资比例。研发以绿色债券指数、ESG指数为标的的指数型基金，吸引被动投资者。建立绿色债券收益率曲线，为发行人和投资人提供投融资参考基准。在宏观审慎评估（MPA）指标体系中，增设绿色债券发行、投资、承揽承销和信息披露等指标并赋予较大的分值。

中债研报