——以兴业银行为例

叶培杰  周茜  赵红

（浙江农林大学暨阳学院， 浙江 诸暨 311800）

基金项目：全国统计科学研究项目（2023LY098）；国家级大学生创新创业训练计划项目（202313283009）；浙江农林大学暨阳学院科研发展基金人才启动项目（RC2021D10）。

摘要：关注环境可持续发展是实现“双碳”目标的重要一环，绿色债券作为一项重要的金融工具，在绿色金融体系建设中起到重要的作用。本文以兴业银行绿色债券为例，对商业银行绿色债券的现状进行分析，从债券利率风险、信用风险、流动性风险等对兴业银行绿色债券风险进行研究，并在大数据背景下提出兴业银行绿色债券的风险管理策略，进而引导商业银行建立完善绿色信贷机制，提升环保投资水平。

关键词：大数据技术；绿色债券；风险管理；绿色金融

一、引言

在当今数字化和大数据浪潮的推动下，商业银行作为金融体系中的重要组成部分，不仅为客户提供优质金融产品和服务的使命，同时也日益关注环境可持续发展。绿色债券作为债务融资工具，一方面，其具有普通债券的融资功能；另一方面，政策制定者、投资者及发行人借助绿色债券的发行，加大了绿色产业投资以改善环境和适应气候变化^[1]。然而，在大数据背景下，商业银行在绿色债券领域的运作也面临着新的挑战和机遇。

本研究将聚焦于商业银行绿色债券的风险管理，旨在深入了解在大数据时代，商业银行如何有效地控制绿色债券所涉及的各种风险。从债券利率风险、债券兑付风险到流动性风险，这些风险因素相互交织，对商业银行的绿色债券投资构成了潜在的挑战。同时，大数据技术的应用为银行提供了更丰富的信息和分析工具，为更精准的风险管理提供了新的方向。以兴业银行的绿色债券为例，通过深入探讨兴业银行在绿色债券领域的风险管理策略，分析大数据技术在风险评估、监测和预测等方面的应用策略，以及探讨大数据技术如何促使商业银行更好地适应环保投资行业。通过对兴业银行绿色债券风险管理的研究，为商业银行绿色债券领域的发展提供建议。

二、商业银行绿色债券的现状分析

1.绿色债券的发展概述

绿色债券是指将募集而来的资金用在与绿色产业相关的项目上的一种再融资债券，通常也被称为“气候债”，其发行主体包括国际性银行、相关政府部门及其他金融机构等^[2]。

2.绿色债券发行规模与趋势

我国绿色债券相比国际起步较晚，但是发展十分迅速。在2014年，首个国际标准《绿色债券原则》的发布，显著推动了公司绿色债券的发行量上升。到2022年，绿色债券的发行规模到了1,102亿美元，同比增长32.8%。我国已成为绿色债券发行规模最大的国家。绿色债券的发行增速惊人，据估计在2023年将达到386-440亿美元的水平。

兴业银行立足于本行实际情况，为社会做公益，已在境内发行多期可持续发展类债券（绿色债券，蓝色债券，气候债券）。兴业银行通过发行绿色债券为环保和绿色产业的可持续发展贡献力量，积极参与中债绿色指标体系^[3]，提高了信息披露的透明度，为投资者提供了更清晰的绿色金融数据，有力推动了绿色金融的发展。兴业银行发行绿色金融债券的整体情况如表1所示。

表1   兴业银行发行绿色金融债券的整体情况

数据来源：兴业银行官网

3.银行间市场是主要的绿色债券发行场所

2022年，中国绿色债券市场经历了显著的发展。这市场包括各种信用债品种，如金融债、企业债、公司债、中期票据、资产支持证券、私募债、PPN、超短期融资券、短期融资券、国际机构债和可交换债。

银行间市场仍然是主要的绿色债券发行场所，2022年，占总期数和总规模的70.27％和80.54％。交易所市场也有增长，占比分别为29.73％和19.46％。2022年绿色债券市场占债券市场总发行期数和总发行总规模的比例分别为2.76％和4.02％，相较上年有所增长，表明绿色债券市场快速发展，且发展潜力依然巨大。

三、兴业银行绿色债券的风险分析

随着我国对低碳经济和可持续发展理念的日益重视，国内外对绿色债券风险管理的研究不断增加。在面对绿色债券的固有风险时，兴业银行表现出积极主动的姿态，凭借其较高水平的风险管理实力，成功应对绿色债券发行过程中的各种挑战；其能够在发行过程中迅速而准确地识别、分析风险，并以合理的方式应对风险，为绿色债券的可持续发展创造了坚实的基础。兴业银行的成功实践无疑将成为推动我国绿色债券可持续发展的不可或缺之路。

1.兴业银行绿色债券的相关风险

（1）债券利率风险

兴业银行在发行绿色债券过程中，认识到利率风险的存在。在发行中采取了一系列措施，通过灵活调整资金结构、积极开展综合业务，降低市场利率波动对债券及融资成本的影响，来管理利率风险，以确保债券的可持续发行和投资者的利益。这表明兴业银行对风险的高度敏感，并在可持续金融领域积极采取措施来有效应对。自2018年起，绿色债券发行利率逐渐降低，可见，利率风险是个必须考虑的因素。兴业银行绿色债券利率走势如图1所示。

图1  兴业银行绿色债券利率走势图

数据来源：兴业银行官网

（2）债券兑付风险

资产总额呈现逐年增长的趋势，从2020年的7,894,000百万元增至2023年前三季度约9,923,294百万元，但净利润在同期出现下降，由2022年的66,626百万元减至64,965百万元。净利润的下降可能受到市场不确定性或经营成本上升的影响，这对债券兑付能力构成一定的挑战。

另一方面，不良贷款率持续下降，从2020年的1.25%降至2023年前三季度的1.07%，拨备覆盖率在区间210%~270%内波动，表明项目在贷款质量管理上取得了显著进展。然而，本文关注了债券兑付的信用风险，尤其是净利润下降可能导致的偿付压力。兴业银行相关财务指标如表2所示。

表2  兴业银行相关财务指标

（3）债券评级风险

兴业银行绿色债券自2016年至2023年的评级一直维持在AAA级，显示出较高的信用水平和较低的风险程度。然而，尽管目前评级保持稳定，仍存在一些潜在的评级风险。

兴业银行在绿色债券贷款中大部分集中于房地产行业，这使得债券面临房地产市场不景气时可能的收回难度增加，增加了负债评级的潜在风险。随着利率市场化的深入，兴业银行可能面临流动性、资产和负债方面的风险。市场利率的波动和变化可能对银行的盈利状况和风险管理产生挑战，从而对评级构成潜在影响。另外，国内宏观经济环境的不明朗性和政策的不断变化也可能对兴业银行的评级产生影响。各种不确定性因素的存在，以及政策的不断变动，可能使商业银行在资产管理和经营盈利方面面临未知的压力，可能对绿色债券评级构成潜在风险。

2.与发行人相关的风险

（1）信用风险

兴业银行在2020至2022年期间的业务表现整体良好，但仍存在一些潜在的风险因素。首先，尽管整体不良贷款率为1.09%，贷款资产质量相对稳定。其次，贷款投放行业集中度较高，个人房地产按揭贷款10,973.24亿元，占比66.47%，特别是房地产及服务业、制造业等。这增加了在相关行业面临经济衰退或行业调整时发行人的信用风险。总体而言，兴业银行的贷款组合整体保持相对稳定，尚未出现大规模的不良资产，显示出较好的贷款质量。在不断调整的经济环境中，对信用风险的持续关注是至关重要的。

（2）流动性风险

兴业银行在流动性方面呈现相对良好的状况，尽管流动性指标整体保持在合理水平，包括净稳定资金比例、人民币流动性比率和流动性覆盖率等，但金融市场的快速变化和外部冲击可能对这些指标产生不利影响。

净稳定资金比例从2020年末的105.08下降至2022年末的104.40，人民币流动性比率从67.39降至64.45，流动性覆盖率则由190.25下降至110.24。这些变化可能反映了银行在面对一些不确定性和压力时，流动性状况略有收紧。特别是在极端情况下，例如金融危机或市场恐慌时，流动性需求可能急剧增加，可能对银行的流动性管理提出更高的挑战。兴业银行流动性指标如表3所示。

表3   兴业银行流动性指标

四、大数据下兴业银行绿色债券的风险管理策略研究

1.针对债券本身相关的风险管理策略

（1）应用大数据技术，保证良好的财务状况

首先，保证良好的财务状况，是其风险管理的首要目标之一。通过维持良好的财务状况，银行能够增强债务偿还能力，提高债券的信用质量，从而降低债务违约的潜在风险。根据最新的财务数据，截至2022年年末，兴业银行的总资产规模达到了92717.61亿元，较上一年末增长了7.77%。同时，其净利润为913.77亿元，呈现出较好的盈利能力。这些数据表明，兴业银行保持了相对稳健的财务状况，为其在债务偿还和风险管理方面提供了坚实的基础。

在大数据平台上，企业可以利用各种数据来源，包括社交媒体、交易数据、供应链数据、客户数据等，来分析和识别各种潜在的财务风险^[4]。通过数据挖掘技术，银行可以运用关联规则挖掘，揭示不同数据源之间的关联关系，以及通过聚类分析和分类回归分析等方法，快速识别潜在的财务风险因素。机器学习算法如随机森林和神经网络被广泛应用，用于特征选择、建立预测模型和进行复杂财务风险的检测。深度学习模型，包括卷积神经网络和长短时记忆网络，用于处理结构化和非结构化数据，以捕捉长期依赖关系和提取有效特征。在大数据分析平台上，Hadoop、Spark和Apache Flink等工具支持银行处理大规模数据集、实现并行计算和分布式处理，同时实时监测财务风险。同时，借助金融统计手段，银行能够更全面地分析财务数据，深入了解市场趋势和客户需求，为财务决策提供更准确的支持。

（2）资金投资多元化

兴业银行积极采取资金投资多元化的策略，以有效管理绿色债券本身相关的风险。通过大数据分析，银行将所募集的资金巧妙地投资于不同的绿色项目和领域，实现了对投资风险的分散化，降低了对特定行业或项目的依赖性，从而提高了整体投资组合的抗风险能力。

资金投资多元化的实施涵盖了多个绿色领域，兴业银行在选择绿色项目进行资金投资时，严格遵循相关的准则和标准，确保所投资的项目符合绿色债券原则和社会责任要求。通过大数据模型的应用，银行能够更加智能地进行资产配置，根据实时市场数据调整投资组合，以适应市场变化并最大化地减轻潜在的投资风险。

2.针对发行人相关的风险管理策略

（1）信用风险管理策略

通过大数据技术分析海量的历史交易数据、市场数据和客户信息，银行可以利用大数据识别和评估潜在风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。大数据技术可以帮助银行构建更准确、全面的风险模型，并实时监测和预测风险事件的发生概率^[5]。兴业银行在信用风险管理方面采取了一系列有力的对策，以确保绿色债券发行人的治理责任得到进一步强化。通过强调治理责任追究和加强问责处理，银行致力于提高宏观经济金融形势的应对能力，聚焦化解、风险控制、促进发展和强化基础建设。

大数据时代背景下，基于大数据技术能够提高绿色债券的风险预测、风险识别、风险管理效率，不断强化商业银行数字风控能力建设，逐步形成健全的智能化风险管控体系，防范化解大数据背景下的风险隐患，让商业银行的可持续发展拥有可靠保障^[6]。

（2）流动性风险管理策略

兴业银行在针对发行人相关的管理中，特别注重流动性风险的有效管理，以确保金融体系的健康运营和风险的可控。首先，通过设立董事会及风险管理委员会，兴业银行建立了全行流动性风险控制政策，并设定相应的流动性风险限额。这一机制为发行人相关的流动性风险提供了明确的政策框架，为组织内部提供了制度性支持，以便更有效地应对潜在的风险挑战。高级管理层及资产负债管理委员会在监督政策实行的同时，强调对流动性风险的全面监控。这包括对流动性风险水平及其管理状况的定期评估，以确保及时发现可能影响发行人流动性的因素，并在必要时迅速做出决策，有效化解潜在风险。在具体执行流动性风险管理政策的层面，总行计划财务部起到了关键作用。作为负责组织实施政策的部门，该部门确保了政策的具体操作，通过将政策层面的要求转化为实际操作，为防范和化解发行人相关的流动性风险提供有力保障。

3.针对债券市场发展的风险管理策略

大数据时代背景下，加强绿色金融领域专业人才培养、建立完善的绿色债券市场标准体系等措施对于降低商业银行绿色债券风险起到重要作用。

（1）加强绿色金融领域专业人才的培养

绿色金融的迅速发展对经济和环境科学产生了深远影响，而作为其重要组成部分的绿色债券领域更是涉足多个专业学科，需要储备高素质的专业人才以推动行业创新和可持续发展，尤其是在大数据时代。为了应对绿色金融领域的迅速发展，企业应该加强与高校的紧密联系，共同明确绿色金融人才的培养模式。这类人才需具备金融、数理和管理方面的理论知识，同时要熟悉绿色金融基础实务、法规政策、国际规则和社会发展趋势。借助大数据技术，高校应明确绿色金融人才的内涵和培养模式。为此，高校可整合校内外资源，构建科学、包容、弹性的培养模式，确保学生全面掌握绿色金融领域所需的复合能力。政府在引领人才培养方面也扮演关键角色，制定和完善支持性政策，为高校和企业提供资助，创造良好的政策环境，将有助于吸引更多优秀人才涉足绿色金融领域，推动校企合作。同时，建议通过优化绿色金融领域的师资队伍，产教融合机制，培养懂理论、知实践的绿色金融双师双能型教师队伍。通过创新培养模式，将绿色金融相关知识和案例融入核心课程，加强实践课程和课时比例，确保学生不仅具备理论知识，还初步掌握绿色金融的实际操作技能。这些措施将有助于培养适应大数据时代的绿色领域专业人才，降低商业银行绿色债券风险，推动企业在可持续发展中发挥更为显著的作用。

（2）国家助力绿色债券市场标准化

绿色债券市场的标准应成为当前政策重点。在法制机构的协调下，国家需建立完善的标准体系，涵盖绿色债券的认证、发行和交易等方面，以确保市场的规范性和合理性。政府应强化监管力度，明确第三方评级标准，并对绿色债券项目的划分范畴进行统一。相关部门应对债券融资人进行审查，公示虚假项目，对符合标准的项目提供支持，确保绿色债券实现实际环境效益。另一方面，为了与国际接轨，我国需采取措施提升绿色债券的国际化水平。在发行、项目甄别和绿色项目评估框架等方面，向国际标准看齐，促进我国绿色债券市场与世界的互通，进而降低商业银行绿色债券风险。

五、结语

本文主要聚焦于兴业银行发行绿色债券的情况，并探讨了绿色金融和大数据技术在这一领域中的关键角色。针对兴业银行绿色债券风险，本文提出兴业银行绿色债券的风险管理策略，如深入挖掘大数据在风险评估、项目选择和市场监管等方面的潜力，以提高决策的智能性和精准性；政府和监管机构应继续制定和完善相关政策法规，推动绿色债券市场的标准化和国际化，以吸引更多的投资者参与。

大数据技术的应用也可以为监管机构提供更强大的工具，以实现对市场的更有效监管和管理。此外，高校和企业应该共同努力，培养更多具备绿色金融领域知识和大数据技术应用能力的专业人才，以满足行业不断增长的需求。

参考文献：

[1]高扬,李春雨.中国绿色债券市场与金融市场间的风险溢出效应研究[J].金融论坛,2021,26(1):59-69.

[2]张文,陈志峰.我国绿色债券市场保障制度：现状、问题与政策建议[J].南方金融,2022(5):70-78.

[3]郭晶晶.兴业银行绿色债券的发行研究[J].投资与创业,2023,34(12):7-9.

[4]万来香.大数据背景下企业财务风险管理措施探讨[J].天津经济,2023(8):76-78.

[5]曾晖.大数据背景下的银行经济预测和金融统计[J].中国中小企业,2023(8):165-167.

[6]曹艳雪.大数据时代背景下商业银行风险管理策略[J].黑龙江金融,2023(7):10-13.