中债洞察
中央结算公司《中债生物多样性金融环境效益信息披露指标体系》企业标准介绍
2023年，中央结算公司即开展生物多样性金融环境效益信息披露指标体系研究，结合理论发展和市场实践，构建了生物多样性金融环境效益信息披露指标体系，获得市场成员广泛认可。该指标体系针对不同行业类别的生物多样性项目，分别设置一组能最大程度体现关键环境效益信息的指标体系，同时区分应有指标和宜有指标，分别衡量某一类生物多样性项目最具有代表性的环境效益和可能产生的环境效益。指标体系共包含50个定量指标和1个定性指标，同时兼顾最小必要的原则，一般应有指标不超过5个，宜有指标不超过10个。该指标体系是国内首次对生物多样性金融制定的环境效益信息披露指标体系。
生物多样性金融市场高质量发展，离不开环境效益信息披露标准体系的建设。中央结算公司在一线工作中积累了一定经验，并据此对生物多样性金融环境效益信息披露指标体系进行了梳理、提炼和总结，形成中债生物多样性金融环境效益信息披露指标体系，对生物多样性金融环境效益信息披露数据进行标准化管理。本文件有利于提高生物多样性金融环境效益信息披露的可计量性、可核查性和可检验性，推动生物多样性金融环境效益信息披露指标体系的标准化，提高生物多样性金融环境效益信息披露的公开性和透明度，规范发行人及认证机构的信息披露工作，为其他市场主体参与生物多样性金融市场提供决策依据，为主管部门科学制定生物多样性金融市场发展政策提供决策参考。
绿色识别方法创新与实践
— 基于AI大模型的探索与应用
绿色识别是引导资金投向绿色领域的基础，金融机构对底层项目和企业经营活动的精准识别需求在持续提升。在实践中，绿色识别工作存在底层资产穿透难、文本标准化程度不足等问题。人工智能（885728）（AI）大模型具备文本解析、语义匹配和推理生成能力，可以在业务规则约束下提升绿色识别效率、准确性、可解释性和可追溯性。本文围绕绿色识别难点，提出AI大模型赋能绿色识别的方法框架，并结合中债企业绿色收入数据库的应用实践，探讨其在绿色金融业务中的作用与价值。
一
绿色识别的发展背景与概况
近年来，在金融“五篇大文章”的部署和要求下，绿色金融从产品创新逐步走向资产识别、数据治理和信息披露协同推进的新阶段。2026年是我国绿色债券市场发展十周年，绿色债券已从早期探索逐步进入规范化、精细化和高质量发展阶段，市场对资产绿色属性真实性、资金投向精准性和披露口径可比性的要求也相应提高。作为引导资金投向绿色领域的基础性工作，资产绿色识别的重要性进一步凸显。
绿色识别的覆盖范围包括债券底层项目、信贷项目、非标资产项目及融资主体等。主流识别思路主要包括两种：一是从资金投向出发，穿透识别募集资金投向的底层项目情况，结合项目名称、建设内容、资金用途等信息，判断其是否符合国家发展改革委等十部委2024年印发的《绿色低碳转型产业指导目录（2024年版）》，以及中国人民银行、金融监管总局、中国证监会2025年印发的《绿色金融支持项目目录（2025年版）》等绿色目录要求；二是从经营活动出发，识别融资主体的营业收入构成和业务板块情况，分析其相关收入是否来源于绿色业务，并据此判断融资主体的绿色属性。
然而，在识别工作进行中，因存在各种信息不对称，传统人工识别在处理效率、判断一致性和依据留痕等方面面临一定的约束，难以完全满足市场对绿色识别精细化、可复制、可复核的需求和期待。
人工智能（885728）（AI）大模型在非结构化文本解析、语义匹配和生成识别依据等方面具备较强的能力，为提升绿色识别效能提供了新的技术路径。因此，中债估值中心以绿色项目和融资主体的绿色收入为例，在梳理绿色识别现实难点的基础上，提出以AI助力绿色识别工作的创新方法，并结合中债企业绿色收入数据库进行实证研究，探讨其在赋能可持续金融业务中的应用价值。
二
绿色识别的现实难点
二是强化气候风险维度管理
（一）底层资产穿透难
对资产进行绿色识别，需要以信息披露文件为基础，相关信息披露文件包括债券募集说明书、地方政府专项债信息披露文件、招股说明书、项目可行性研究报告、债权投资计划募集说明书等。需要进行绿色识别的底层资产的关键信息往往散落在不同文件中，存在底层资产穿透难的问题。比如，部分地方政府专项债投向项目可能超百个，且众多项目的信息散落在专项债券项目实施方案、项目财务评价报告书和项目法律意见书即一案两书中，提取项目文本信息的成本相对较高。
三是推动标准兼容与生态共建
（二）信息披露文本标准化程度不足
在实践中，绿色识别要面对复杂情况。比如，不同金融品种的信息披露情况存在明显差异，同一类绿色活动可能使用不同业务名称，同一收入科目可能同时包含绿色和非绿色成分，等等。仅依赖关键词匹配的方法进行识别，容易造成误判。
例如，某发债主体披露的主要收入科目为“发电收入”，仅根据这一科目名称无法判断该项收入是否属于绿色收入。进一步分析其业务板块描述可以发现，该项收入同时来源于火力发电、水力发电和风力发电，其中既包括可能符合绿色目录要求的业务，也包括非绿色业务。
三是推动标准兼容与生态共建
（三）传统人工识别效率较低
绿色目录涉及领域广泛，分类细致，层级较多，覆盖节能降碳、环境保护等多个领域，部分三级分类还涉及技术指标、适用领域等。受专业背景和实践经验影响，不同业务人员对目录条款的理解可能存在差异，且人工识别大规模数据需要耗费较多时间和精力。同时，人工识别的判断依据、边界处理和复核经验难以被结构化沉淀，难以积累形成案例反哺业务规则的持续迭代，因而难以满足绿色识别对高效性、一致性和可追溯性的要求。
三
AI大模型赋能绿色识别的方法框架
三是推动标准兼容与生态共建
（一）模型概述
绿色识别以绿色目录为基本判断依据，识别结论需要对应至具体的目录分类和绿色活动；部分绿色分类还规定了能耗、排放、技术标准及适用范围等条件，需要对照相关指标逐项核验；对于业务构成复杂、披露信息不足或处于目录边界的情形，则需要遵循审慎原则，合理控制识别范围，避免扩大认定。
AI大模型是具备文本解析、语义匹配和推理生成能力的大模型技术的统称。中债估值中心采用通用大模型作为底座开展绿色识别（以下简称“通用模式”）。通用大模型以深度求索（DeepSeek）、通义千问（Qwen）等模型为代表，具有较强的通用语言理解能力，但并未专门针对绿色目录和识别规则进行训练，在直接用于绿色识别时，可能出现判断依据不统一、技术条件核验不足或超出目录边界等问题。在通用模式基础上，中债估值中心将结构化绿色目录、业务判断规则和审慎边界引入模型识别过程，通过约束模型的判断依据和输出边界，提高其在特定业务场景中的准确性、一致性和可解释性，并形成AI大模型的规则增强识别模式（以下简称“规则增强模式”）。
为实证检验规则增强模式的有效性，中债估值中心选取地方政府专项债项目、公司信用类债券项目和主体收入三类识别对象，以专家依据绿色目录复核形成的结果作为标准答案，在底座模型、测试样本、输入信息和输出口径相同的条件下，分别采用通用模式和规则增强模式开展对照测试，并从绿色属性和一级分类标签两个层面计算识别准确率。
实证结果显示，规则增强模式在三类识别对象上的准确率均高于通用模式（见表1）。其中，绿色属性识别准确率提高26—38个百分点，一级分类标签识别准确率提高30—38个百分点。地方政府专项债项目的提升幅度最为明显，两项准确率均提高38个百分点；公司信用类债券项目和主体收入的识别准确率也得到明显改善。上述结果表明，引入绿色目录知识和业务规则能够提高模型识别的准确性，降低因语义理解偏差和规则边界不清造成的误判。
资料来源：中债估值中心整理
三推动标准兼容与生态共建
（二）AI大模型赋能绿色识别的技术路径
AI大模型赋能绿色识别，主要包括识别对象信息自动化提取、绿色目录结构化拆解、智能比对判断和识别结果标准化输出等环节。其中，前两个环节分别从识别对象和识别标准两端进行数据准备，在此基础上，让AI大模型对两类信息进行智能比对，形成可解释、可追溯、可复核的识别结论。
1.识别对象信息自动化提取
使用AI大模型在募集说明书、年报等披露文件中定位项目名称、建设内容、收入科目、收入占比和业务板块描述等关键字段，并将非结构化文本转化为标准化字段，形成反映项目建设内容或主体经营活动特征的结构化信息，为后续目录匹配提供数据基础。
2.绿色目录结构化拆解
使用AI大模型对绿色目录进行结构化解析，将目录规则拆解为绿色分类层级、绿色活动范围、关键词、技术条件、附加标准和排除条件等要素，形成可检索、可匹配的绿色金融知识库。该环节将文本形式的绿色目录转化为可供模型调用和核验的识别规则，为后续智能比对提供标准依据。
3.智能比对判断
在识别对象信息和绿色目录知识库准备完成后，AI模型按照候选绿色分类检索、上下文语义判断、目录规则核验三个环节开展智能比对。
一是通过关键词匹配和语义向量扩展关键词1，检索与项目建设内容或主体经营活动可能相关的绿色分类。关键词匹配主要用于初步定位绿色活动。
二是由AI大模型结合披露文本上下文进行语义分析，判断相关表述对应的具体业务场景。语义分析用于判断相关表述所对应的具体业务场景，以及绿色活动是否构成项目主要建设内容或主体核心收入来源。
三是根据具体绿色分类要求的技术指标进行规则核验并输出识别结果。规则核验主要审查技术指标、附加条件、排除条件和审慎判断边界。
以上三个环节相互补充，有助于减少单纯依赖关键词匹配产生的误判。
4.识别结果标准化输出
按照统一的数据格式输出识别结果，主要包括绿色分类层级、识别结论、识别依据、识别可信度2和待核验事项等内容，不断提升识别结论的可解释性、可追溯性和可复核性。
三是推动标准兼容与生态共建（
（三）AI大模型赋能绿色识别的风险防控机制
为提高规则增强模式识别准确率、减少误判，中债估值中心设置了一系列风险防控机制。
1.专家判断与AI识别相结合
在模型应用前，由绿色金融领域专家依据绿色目录设定识别规则、判断边界并复核标准，通过典型案例测试、优化提示词框架和识别路径。在模型应用过程中，专家对识别结果进行抽样复核，重点审核低可信度3、规则边界模糊及不同模型判断不一致的案例，及时修正识别偏差，并将经确认的正面案例、反面案例和判断规则反馈至识别流程，形成涵盖模型识别、专家校验、案例沉淀、能力迭代的业务链条。
2.控制模型生成边界
相较通用模式，规则增强模式可严格围绕披露文本和绿色目录要求进行判断，生成边界清晰的分类结果。其优势具体体现为如下四点。
一是知识边界更明确。通用模式基于通用场景联想；规则增强模式依托独立关键词库与产业目录生成结果，限定了参考知识范围。
二是输出形式更规范。通用模式输出形式自由发散；规则增强模式输出格式严格统一，更加规范。
三是判断逻辑更清晰。通用模式仅凭表层语义模糊推断结果；规则增强模式严格紧扣绿色目录要求，遵循业务打标逻辑，避免了主观偏离。
四是防控方式更可溯。通用模式属于“黑盒”推断，结论难以验证；规则增强模式强制输出推理路径与原文出处，确保分类结果有据可查、依据确凿。
3.多模型交叉验证
为防范单一模型的理解偏差和结果波动风险，中债估值中心选取不同主流通用大模型，在统一绿色目录、业务规则和输出口径下，对同一对象独立识别并比对识别结果。对结论不一致或依据不足的结果，由专家复核校正，并据此优化业务规则和提示词设置，降低误判风险，提升识别结果的稳定性。
4.遵循审慎判断原则
当被识别对象信息不足或无法确认满足绿色目录条件时，要求输出“信息不足”“暂不识别”“需补充材料”等信息，而非简单将其认定为绿色。
四
中债企业绿色收入数据库应用实践
三是推动标准兼容与生态共建
（一）数据库概况
在上述方法框架基础上，为切实满足市场对精细化绿色投资数据的需求，中债估值中心开展了中债企业绿色收入数据库的研发工作。该数据库以企业公开披露信息为基础，以《绿色低碳转型产业指导目录（2024年版）》《绿色金融支持项目目录（2025年版）》等国家权威绿色目录为依据，通过AI大模型辅助识别与专家复核相结合的方式，对企业经营活动和营业收入进行绿色属性识别，提供企业绿色业务活动分类、绿色收入规模占比、企业碳排放强度等核心数据，数据范围覆盖债券发行人与上市公司。到2026年7月末，其已覆盖截至2025年末的全部相关主体。
三是推动标准兼容与生态共建
（二）数据库的应用
中债企业绿色收入数据库可以解决企业绿色识别、绿色收入量化和绿色主体筛选等问题，为可持续投资、债券研究、资管产品创新、统计报送、可持续信息披露等提供坚实的数据支持。以下为主要应用场景。
1.支持公募基金可持续投资
中国证券投资基金业协会2026年6月发布的《公开募集证券投资基金可持续投资策略应用指引（试行）》，要求基金管理人建立可持续投资指标体系和评价规则。中债企业绿色收入数据库中的企业绿色收入占比及其变化情况可作为正面筛选绿色主体的量化依据，支持公募基金筛选投资范围、开展组合管理和披露策略应用情况。
2.拓展债券投资研究范围
银行、保险公司、证券公司（399975）和理财公司可根据中债企业绿色收入数据库中发行人的绿色业务类别及绿色收入占比，比较企业绿色业务情况，识别绿色收入较高或持续增长的主体，并从未贴标的普通公司信用类债券中挖掘潜在的绿色投资标的。
3.助力指数及资管产品创新
指数编制机构和资管产品管理人可通过中债企业绿色收入数据库设置绿色收入占比等筛选条件，构建绿色主体样本池，开展绿色指数、债券投资组合及相关资管产品研发，并根据企业绿色收入变化动态调整样本范围。
4.协助金融机构进行统计报送
金融机构在开展金融“五篇大文章”相关业务时，需要对绿色主体等情况进行统计，稳定的数据口径和可追溯的识别依据是进行统计的重要基础。中债企业绿色收入数据库能够将目录分类和识别依据结构化留存，有助于提升统计口径的一致性，并为金融机构的内部管理、与监管部门沟通和市场分析提供坚实的数据基础。
5.夯实可持续信息披露数据基础
沪深北证券交易所发布的上市公司可持续发展报告指引，均要求信息披露主体提供绿色产品与服务等相关情况；《公开募集证券投资基金可持续投资策略应用指引（试行）》也鼓励披露可持续投资评价标准构建和可持续投资策略应用情况。中债企业绿色收入数据库能够提供资产类别、绿色业务类型、绿色收入占比及识别依据等数据，为相关信息披露提供基础支撑，提高披露内容的准确性和透明度。
结语
绿色识别有助于识别真正投向绿色领域的项目和企业，有助于引导资金真正投向绿色领域。随着绿色金融市场的持续发展，仅依靠人工经验和粗颗粒度的行业分类，已难以满足大规模、精细化、可复核的数据需求。AI大模型能够通过文本解析、语义匹配、规则约束和依据生成，提高绿色识别工作的效率、准确性、可解释性和可追溯性。
目前，AI大模型在金融领域的应用场景不断丰富。未来，可将相关经验进一步拓展至金融“五篇大文章”中其他领域的相关场景，围绕资产识别、数据口径、分类标准和复核机制开展探索，形成可配置、可复核、可持续迭代的智能识别工具，为金融机构开展统计报送、产品创新、数据治理提供标准化支持。
注：
1.语义向量扩展关键词，是指将绿色目录中的关键词转化为语义向量，通过计算语义相似度，匹配并补充含义相近的关联词，以提高对不同文本表述方式的覆盖能力。
2.识别可信度，是指绿色识别结论的确定程度，分为1—10分。小于6分不得识别为绿色，6分及以上识别为绿色，且得分越高，绿色识别的确定性越高。
3.低可信度，是指识别可信度得分为6—7分。
中债金融机构碳核算支持工具助力资管机构投融资碳核算落地
近日，主管部门密集推动金融机构碳核算相关工作，先后推出金融业务碳核算国家标准试用稿，发布银行业高碳类投融资碳核算操作指引（以下简称“碳核算指引”），细化落地实操要求。相关标准及指引不仅适用于信贷资产，债券、股票等非信贷类投融资资产亦可参照规则开展核算。中债估值中心深度参与碳核算指引研究、起草及数据验证全流程。我们结合前期参与相关工作的积累，对政策脉络、资管市场碳核算实践进行分享。
一
市场基础持续夯实 股债碳核算稳步推进
碳排放统计与披露是金融机构践行“双碳”战略，实现绿色转型的重要基础。随着可持续信息披露要求及碳核算相关标准与指引相继落地，各类金融机构积极探索实践，债券、股票等标准化资产核算日益成熟。
一是投融资碳核算的数据基础日益扎实。近三年，A股上市公司可持续相关报告披露率逐年增长，2025年达到49%；发债企业披露率保持平稳上升态势，2025年升至22.36%。同时，主动披露碳排放量化信息的企业数量持续提升。从近三年数据来看，A股上市公司和发债企业中，公开披露碳排放信息的企业数量从880家增长至1620家，增幅近一倍。其中，A股上市公司披露比例从14.0%提升至27.2%，发债企业从7.4%提升至10.3%。企业碳排放的量化指标的披露比例增速快，公开市场可获取的碳排放数据不断丰富。
图1 发债企业和A股上市公司可持续报告披露情况
图2 近三年内碳排放总量数据披露情况
二是债券及股票已具备规模化开展碳核算的条件。多家上市银行依据人行《金融机构碳核算技术指南（试行）》等标准探索开展碳排放核算，披露绿色信贷减排量与创新业务案例。保险机构也积极探索投融资碳核算，率先对投融资组合中的债券、股票等公开市场资产开展碳核算披露，并逐年扩充披露的资产范围。从现有实践看，债券与上市公司股票由于拥有较好的数据基础，已具备规模化开展碳核算的条件。部分头部保险公司已将绝大部分的资产纳入投融资碳核算范围，同时披露碳排放量及碳排放强度指标，行业碳核算范围正逐步从信贷资产向全品类投资组合延伸。
表1 部分保险机构碳核算披露资产范围
三是碳核算应用场景持续延伸。除信息报送与披露外，头部资管机构已开始探索基于碳排放信息发行低碳主题资管产品、编制相关指数、跟踪组合碳表现等，并应用于转型风险压力测试。2026年起正式实施的碳达峰碳中和（885919）综合评价考核机制，预计将推动碳核算工作从机构自主探索迈入规范化发展阶段。未来，债券、股票碳核算不仅服务于信息报送与披露，还将深度融入机构风险管理、绿色产品创设、气候风险压力测试等业务环节，搭建体系化碳核算能力，已成为各类资管机构的必然要求。
二
专业工具全面赋能，构建资管机构碳核算完整服务体系
中债估值中心紧扣绿色低碳发展要求，依托中债金融机构碳核算支持工具，全面衔接碳核算相关标准与指引要求，广泛支持银行、保险、证券、基金等机构开展债券、股票、非标资产层面的碳核算，助力金融机构夯实碳核算基础，提升绿色金融业务能力与风险管理水平。
二是强化气候风险维度管理
工具打造了科学规范、权威透明的碳核算方法论体系，实现12000余家主体全覆盖
中债金融机构碳核算支持工具充分借鉴国际通用核算规则（如PCAF、GHG Protocol等），严格遵循国内生态环境部、国家标准及人民银行碳核算指引相关要求，构建了科学规范、权威透明的碳核算方法论体系。综合运用能源（850101）法、产品法、经济活动法等多种测算模型，完成全部公开市场主体的碳排放量化测算，全面覆盖境内债券发行人（包括公募和私募）、A股及港股上市公司等市场标的，可充分满足资管机构大批量持仓资产的核算需求。
三是推动标准兼容与生态共建
提供可靠可比的股票及债券资产碳核算结果，有效降低机构运营成本
依托中债碳核算工具，金融机构可直接获取上市公司、发债企业、非标资产的碳排放披露值或估计值，核算口径统一、结果横向可比。机构无需单独搭建核算模型，即可高效完成投资组合碳排放核算与对外信息披露，有效提升金融机构投资组合碳排放核算及披露的便利度。
三是推动标准兼容与生态共建
提供适用于各类非标资产的碳排放计算工具，支持资管机构全品类资产碳核算
计算工具支持任意非标资产或项目的碳排放量计算。该计算工具内嵌近3000个能源（850101）法因子、近1600个产品法因子、超1200个经济活动法因子，契合指引规定的核算方法体系，金融机构选择输入企业或项目的行业分类、化石燃料消耗量，或是营业收入等经济活动数据，即可获得非标资产的碳排放量估计值，满足金融机构各类非标债权、非上市股权的碳核算需求。
未来，我们将持续对标国家政策要求，不断拓展资产覆盖范围、优化核算模型与数据质量，助力行业稳步实现全品类资产碳核算常态化、标准化，共同推动资本市场绿色低碳发展。
产品动态
中债估值中心精准识别绿色收入 服务绿色金融高质量发展
专业传播
中央结算公司赴香港参加香港固定收益及货币峰会暨债券通论坛及亚洲气候峰会并开展业务磋商
近日，中央结算公司派员赴香港参加香港固定收益及货币峰会暨债券通论坛及亚洲气候峰会。在亚洲气候峰会上，中央结算公司受邀在“推动亚洲低碳市场发展与企业净零进程”专题研讨环节发言，围绕中债绿色及可持续金融服务需求等议题开展深入交流。
亚洲气候峰会由国际排放交易协会（International（IGIC） Emissions Trading Association）主办、香港交易及结算所有限公司联合承办，汇聚全球碳市场和绿色金融领域的核心参与者，是推动国际标准对接和跨境合作的重要平台。本次会议主题为“碳市场汇合推动气候行动向前”（Where Carbon Markets Meet to Drive Climate Action Forward），围绕碳市场互联互通、绿色金融创新、企业净零转型等议题展开讨论。
未来，中央结算公司将立足金融基础设施职能定位，持续丰富绿色及可持续金融服务场景，积极参与国际绿色及可持续金融规则制定，拓展绿色及可持续金融合作。
可持续日历
2026年全国“质量月”
今年全国“质量月”活动以“增强质量技术基础能力 提升质量安全保障水平”为主题，旨在更好落实《质量强国建设纲要》部署的各项任务，发挥质量在推动高质量发展、创造高品质生活中的重要作用。
九月全国“质量月”之际，中债估值中心以国家标准引领评价质量，完成新一年度ESG评价切换。本次切换全面对标金融领域首部ESG评价国家标准《债券发行人环境、社会和治理评价框架》（GB/T 46912-2025），以统一方法、统一口径夯实可持续数据质量基础；评价覆盖范围由上年度近万家拓展至近1.2万家，并首次纳入港股上市公司，使债券发行人及A股、港股上市公司在同一国家标准下实现跨资产、跨市场可比评价，以评价质量的稳步提升服务可持续金融高质量发展。
我们是谁
中债估值中心是中央结算公司历经二十多年精心打造的中国金融市场定价基准服务平台，深耕可持续金融领域多年。自1999年编制发布中国第一条人民币国债收益率曲线以来，中债估值中心围绕定价基准职能，紧跟监管导向和客户需求，不断丰富产品体系，为超过190万亿金融资产提供定价参考基准，服务全球各类型客户近1500家。目前，中债估值中心立足多年实践积淀，紧扣国标核心要求，构建起横向全覆盖、纵向全链条的可持续金融服务体系，率先实现近12000家债券发行人和上市公司ESG评价全覆盖，可提供包括ESG评价、ESG基础信息库、ESG指数、ESG定制化解决方案等在内的“一站式”综合服务，以及中债金融“五篇大文章”主题数据库、碳核算及气候风险数据服务等多元化产品体系。
本文件由中债估值中心提供，受中国著作权法、商标法、专利法及相关知识产权法律法规保护。除法律法规另有规定或者中债估值中心与有关当事人另有约定外，本文件展示或提供的所有内容（包括但不限于商标、商号、服务标记、文本、图片、设计、音频、视频、指数数据、行情信息等）以及相关软件程序（包括但不限于相关平台设计、网站构架及程序）的知识产权及其他合法权益均属中债估值中心和/或其关联方所有。任何与中债估值中心及其所提供产品及服务有关的商标均归属中债估值中心或其关联方所有。未经中债估值中心事先书面同意，任何机构或个人不得以任何形式使用该等商标。
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