趋势一：“五篇大文章”促进ESG发展

2023年底召开的中央金融工作会议指出金融要为经济社会发展提供高质量服务，提出要做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融“五篇大文章”。这将成为今后一个时期的金融工作的重点。在这“五篇大文章”中，绿色和普惠是ESG的重要组成部分，科技、养老和数字与ESG的数据安全、社区发展、长期资本等议题有着千丝万缕的联系。因此，“五篇大文章”将促进中国ESG保持快速发展。从资产类别看，绿色信贷依然是占比最大的泛ESG资产，自2021年开始，绿色信贷已连续三年保持超过30%年均增长，预计2024年仍将保持增长势头。

绿色金融和普惠金融“两篇文章”相互融合的情况会增加。政策层面看，中央深改委在2022年提出要促进普惠金融和绿色金融的融合发展；国务院在2023年的《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》中，也明确要求发挥普惠金融支持绿色低碳发展作用。实践层面看，已有不少银行在设计面向小微企业和个人消费者的绿色金融产品和ESG理财产品。建议市场机构2024年在绿色和普惠结合方面着力进行融合创新。

趋势二：地方绿色金融政策层出不穷

地方绿色金融创新是中国绿色金融发展的特色之一。自2017年绿色金融改革创新试验区启动以来，试验区数量已经从五省八地扩大到七省十地。浙江湖州等试验区锐意创新，积累了一批成果。下一步，这些成果如何推广、试验区是继续扩大试点范围或是升级现有试点都很值得关注。此外，暂未被纳入试点的地区也有可圈可点之处，如深圳的环境信息披露、绿色网点工作等，均已具体落地、深入实施。

地方绿色金融也越来越多与“双碳”目标协同。很多地方将绿色金融作为实现“双碳”目标的重要手段，从政策名称就可以看出来。譬如《上海银行业保险业“十四五”期间推动绿色金融发展服务碳达峰碳中和战略的行动方案》、《北京银保监局、天津银保监局、河北银保监局关于协同推动绿色金融助力京津冀高质量发展的通知》等。2024年，预计这一趋势仍将持续。此外，气候投融资试点2022年正式启动，2024年将出现一些早期成果，建议关注试点成果的扩展趋势。

趋势三：多市场、多举措强化ESG监管

在绿色金融和ESG市场快速发展的同时，监管部门也在加强监管。这体现在多个市场，包括信贷市场、债券市场、基金行业等；表现为多种举措，包括统计监测、信息披露和考核评价等。2023年，绿色债券标准委员会组织数次会议，出台《绿色债券存续期信息披露指南》等文件，对促进绿色债券市场健康发展有积极作用。国家金融监管总局提出，要逐步形成与碳排“双控”相匹配的金融政策安排、将绿色转型进展纳入日常的监管评价、完善绿色金融监管指标体系，或将成为2024年绿色金融监管的重点。

在境外市场，ESG监管趋严态势明确。譬如，欧洲出台了《欧盟绿色债券标准》、《企业可持续发展报告指令》，并正在推动企业可持续发展尽职调查；加拿大出台了《负责任投资基金识别框架》；日本也在《金融工具业务经营综合监管指南》中纳入反漂绿要求。特别值得关注的是，ESG评级服务和数据产品已成为近年来的监管重点，新加坡和欧盟已发布监管文件，香港也计划推出监管措施，值得引起境内监管机构的关注。

趋势四：转型金融成为新的增长点

转型金融能够帮助传统高碳行业获得融资支持从而实现低碳转型，是对狭义的绿色金融的有益补充。从市场潜力看，转型金融的规模有望超过狭义的绿色金融，成为新的增长点。近两年，央行将转型金融作为重点工作，已组织编制钢铁、煤电、建筑建材、农业等重点行业的转型金融目录。预计目录的发布将极大推动转型金融的快速发展。一些地区如上海、湖州、重庆推出转型金融目录，河北出台钢铁行业转型金融工作指引。这些地方先行先试的效果值得关注。

转型金融需要配套的政策工具与金融产品。碳减排支持工具是激励转型的重要政策创新，自2021年底创设以来，已发放再贷款数千亿元，成效显著，央行已宣布该工具将延至2024年末。预计，伴随转型金融目录的出台，在贷款、股权、债券、保险等领域会出现更多的转型金融创新工具和产品。此外，对金融机构而言，实现资产层面的有序转型，除了产品创新外，还要重点关注资产碳核算和气候信息披露、转型风险管理等工作。

趋势五：保险引领资产所有者加速推进ESG

具有长期属性的资产所有者是ESG市场驱动力的重要源泉。《资产所有者责任投资调查报告（2023）》显示，境内市场资产所有者的ESG意识逐步提升，过半受访机构总是会考虑基金管理人实施尽责管理的能力。近两年，全国社会保障基金理事会也通过委托境内外基金管理人开展ESG投资等方式加速推进ESG。

在众多资产所有者中，保险业正异军突起，成为近两年推进ESG的最亮眼的资产所有者。譬如中国保险资产管理业协会发布了ESG尽责管理倡议书、出台《尽责管理准则（草案）》；国寿资产、太保资产、泰康资产等机构积极参与中国气候联合参与平台（CCEI）。监管推动是重要因素：2022年，保险业监管发布《银行业保险业绿色金融指引》《绿色保险统计制度》；2023年保险行业协会发布《绿色保险分类指引》《保险机构ESG信息披露指南》。这些都释放出清晰的政策信号。预计2024年，我们将看到更多保险集团从集团层面和负债（承保）端、资产端推进ESG的战略规划和产品创新。

趋势六：绿色债务融资市场日渐多元化

2023年，在全球绿色债券市场表现欠佳的情况下，中国绿色债券市场仍保持平稳。从发行人看，金融机构发行的绿色金融债券规模持续增长、央企和地方国企成为绿色债券的绝对主力发行人。预计2024年仍将保持这样的结构特征。2023年底，证监会和发改委联合发文支持中央企业发行绿色债券，效果将会在2024年逐渐显现。

从品类看，绿色债券的品种已十分丰富，包括普通绿色债券（含蓝色债券、碳中和债）、碳收益绿色债券、绿色项目收益债券和绿色资产支持证券。低碳转型债券、可持续发展挂钩债也形成一定规模。除传统债券市场外，贴标绿色贷款、可持续发展挂钩贷款、以绿色资产为底层资产的REITS产品等也时有出现，这些都在一定程度上扩展了绿色债务融资市场。但如何避免漂绿、提升可信度，仍是发行人要时刻考虑的问题。

趋势七：ISSB开始生效，信息披露格局生变

2024年，国际可持续准则理事会（ISSB）的两项准则：IFRS S1（一般披露）和IFRS S2（气候披露）正式生效；气候相关财务信息披露工作组（TCFD）的监督职责也正式移交给ISSB。全球ESG信息披露格局由此生变，预计将在今后数年形成ISSB、全球报告倡议组织（GRI）及欧盟企业可持续发展报告指令（CSRD）三足鼎立之势。但不管遵循哪个标准，气候披露都是披露重点。越来越多的企业要开始测算碳排放量，领先企业要学习运用气候情景分析方法评估气候韧性，金融等重点行业要探索测算范畴三排放。

在国内，央行、财政部、证监会、国资委、生态环境部等各部委都将在各自职能范围内推动ESG或环境信息披露。其中，财政部采取何种方式促进ISSB的应用将引起各方关注；证监会已指导交易所起草上市公司可持续信息披露指引，若能顺利发布，将会极大促进上市公司发布ESG报告的热情，继而对非上市公司产生同侪效应。

趋势八：双COP之年，TNFD欲沿袭TCFD之路

2024年是双COP之年：哥伦比亚将在10月举办生物多样性公约缔约方大会第十六次会议（COP16）；阿塞拜疆将在11月举办气候变化框架公约第二十九次缔约方大会（COP29）。两个COP的依次举办将会引起全球瞩目，气候与自然如何协同发展将得到更多关注。与此同时，巴西成为2024年G20轮值主席国，该国亚马逊雨林被誉为“地球之肺”，预计G20可持续金融工作组也将重视生物多样性议题。

不少人认为，继气候变化之后，生物多样性将成为ESG领域的新兴热点。在此背景下，自然相关财务信息披露工作组（TNFD）应运而生。自2021年成立以来，TNFD历经4个测试版本，最终在2023年9月正式发布。从命名到框架，无不透露出与TCFD的相似之处，TNFD的框架也同样包括治理、战略、风险和影响管理、指标和目标四大支柱。不难预见，TNFD希望沿袭TCFD的成功之路，成为监管部门特别是金融监管部门采纳的披露框架。结果如何还未可知，但对企业和金融机构来说，先行学习是很有必要的。

趋势九：可再生能源两倍增，关键矿产受重视

COP28在阿联酋共识中写入“转型脱离化石燃料”，寻求经济、可靠的替代能源显得越来越紧迫。关于替代能源的选项，主要国家已经有共识：一是发展可再生能源，100多个国家计划在2030年将可再生能源装机容量实现两倍增（即现在的三倍）；二是发展核能，20多个国家计划在2050年将核能装机容量实现两倍增。对风力、光伏发电产业链上的中国企业，可再生能源两倍增无疑是巨大利好，展现出极其广阔的市场前景。预计，2024年中国的风光产业链企业都将进入加速跑的状态。

与新能源相关的产品成为中国出口的新增长点，这些产品被称为“新三样”，即新能源汽车、锂电池和光伏产品。它们和锂、钴、镓等关键矿产（也称转型矿产）密切相关。可以预见，随着全球需求和中国出口急速增长，各方对关键矿产议题的关注度将大幅提升。从ESG角度看，关键矿产的开采和加工涉及到环境、劳工、社区问题，极易引起争议。“新三样”产业链上的中国企业有必要做好ESG风险的管理，做好防御。

趋势十：生成式AI技术引发ESG关注

ChatGPT横空出世，让生成式AI技术闯入主流视野。这项技术确实强大，在各行各业都可施展拳脚，有效提升数据处理、文本写作、创意设计等效率。不难想象，生成式AI也可以在ESG行业中找到应用场景，譬如ESG报告写作、ESG评级分析等。虽然这些探索都还处于早期阶段，但其潜在价值和影响不可小觑。

另一方面，研发应用生成式AI技术的企业，要充分重视其可能引发的ESG风险。风险因素涉及科技伦理、版权保护、数据安全和隐私等方面，企业应防止生成式AI技术不受控制地应用。此外，生成式AI技术因为对算力要求极高，所以会产生较大水耗、能耗和碳排放，应予考虑。最后，从宏观角度看，生成式AI技术可能会改变社会的岗位需求，造成部分人的失业，包括应用生成式AI技术的企业在内的各方应有所预见、提前干预，譬如通过开展技能培训，让从重复繁琐任务中解放出来的员工承担更关键和更具创造性的工作。