2月9日，在由中國汽車技術研究中心有限公司舉辦的“汽車碳經濟研討會暨中汽碳(北京)數字技術中心有限公司成立大會”上，來自金融機構、汽車行業(yè)和地方機構等的專家代表圍繞“產融新視角，碳索新路徑，釋放新動能”的會議主題，共同描繪中國汽車碳經濟新圖景。

 

　　“汽車行業(yè)是重資產行業(yè)，涉及產業(yè)鏈環(huán)節(jié)眾多，低碳轉型面臨投資大、周期長等挑戰(zhàn)。”中國汽車技術研究中心有限公司黨委書記、董事長安鐵成在致辭中表示，金融支持對汽車產業(yè)低碳高質量發(fā)展具有重要作用，“雙碳”目標下，綠色金融的獨特屬性將使其在汽車產業(yè)科技創(chuàng)新和高質量發(fā)展中大有作為。

 

　　綠色金融是國家實現“雙碳”目標的重要路徑之一，引導綠色投融資支持汽車產業(yè)的低碳轉型成為一種趨勢。在圓桌論壇環(huán)節(jié)中，多位專家代表圍繞“碳治理框架下的汽車產業(yè)綠色投資價值”這一議題進行熱議。

 

　　國家應對氣候變化戰(zhàn)略研究和國際合作中心戰(zhàn)略規(guī)劃部主任柴麒敏表示，從目前來看，無論是橫向或縱向，汽車行業(yè)都能夠牽動起相當規(guī)模的新經濟發(fā)展。從國內外機構對于中國未來投資的預測來看，在“雙碳”方面至少都是百億元級的資金量，在這個領域不管對資金本身需求還是對產業(yè)重構都會產生較大變化。當前，我國有兩個行業(yè)已初具雛形，一是新能源產業(yè)，二是新能源汽車，且在全球產業(yè)中都具有一定的比較優(yōu)勢。

 

　　在江蘇銀行綠色金融部副總董善寧看來，我國汽車產業(yè)低碳發(fā)展?jié)摿薮?，但與此同時，金融機構面臨的情況也更為復雜。在新能源時代，汽車產業(yè)生態(tài)發(fā)生了變化，各個車企的核心競爭力也隨之轉變，由以整車制造或以傳統動力集成為核心的競爭力轉變?yōu)槠?交通+信用等多領域為主體的網絡型競爭力，這一轉變也導致金融機構投融資業(yè)務發(fā)生轉變。

 

　　順為資本副總裁齊天宇表示，電動汽車或新能源汽車作為國家未來綠色經濟發(fā)展的重要抓手之一，或將帶動萬億元級甚至十萬億元級的大產業(yè)發(fā)展。順為資本在固態(tài)電池、鈉電池、激光雷達、新能源重卡、自動駕駛等方面都做了很多投資和布局，希望未來跟產業(yè)政策不斷結合，進一步推動行業(yè)發(fā)展。

 

　　“促進汽車行業(yè)整個上下游產業(yè)鏈發(fā)展，需汽車企業(yè)和金融行業(yè)更好地一同發(fā)力。”東風汽車集團有限公司技術中心黨委副書記、副主任楊彥鼎表示，一方面，金融機構可以與車企多溝通交流，找到金融賦能的精準發(fā)力點；另一方面，在“雙碳”路徑的達成過程中車企在研發(fā)領域將會有更大投入，希望金融機構加大對車研發(fā)的支持力度，特別是具有創(chuàng)新能力的中小企業(yè)，激發(fā)其自身活力。

 

　　重慶長安汽車股份有限公司首席專家、總裁業(yè)務團隊高級顧問劉正均則建議金融機構從傳統的投資方式向多元化的投資方式轉型，一是建議成立新能源產業(yè)基金，專門支持新能源產業(yè)的發(fā)展，二是針對綠色轉型初期的企業(yè)適當放寬綠色債券的發(fā)行門檻。

 

　　在主題為“創(chuàng)新綠色金融生態(tài)賦能汽車產業(yè)集聚地綠色發(fā)展”的圓桌論壇中，碳排放權登記結算(武漢)有限責任公司業(yè)務總監(jiān)張杲圍繞如何運用好汽車的碳數據，更好地挖掘其價值與服務，通過綠色金融或其他金融方式更好地服務于產業(yè)發(fā)展提出三個轉化建議：一是碳數據轉化為資產，二是資產向資金轉化，三是資金轉化反哺產業(yè)本身。

 

　　華夏新供給經濟學研究院首席經濟學家黃劍輝則聚焦主題提出兩個關鍵詞：創(chuàng)新、賦能。他建議，積極研發(fā)碳中和金融平臺，鏈接各類金融供給端，匹配汽車行業(yè)各類金融新需求，進而加快打造中國綠色金融的升級版，助力中國式現代化新征程，引領全球新潮流。

 

　　值得一提的是，為帶動行業(yè)碳排放管理水平進一步提升，以數字化賦能低碳化，助力國家“雙碳”目標實現，中汽碳數字技術中心于當日發(fā)布了中國汽車產業(yè)鏈碳公示平臺(CPP)。據介紹，該平臺是全球首個汽車全產業(yè)鏈的碳足跡信息公示平臺，旨在完善中國汽車碳數據，推動碳數據國際互認，跑贏以“碳排放”為核心的國際貿易新賽道。

 

　　在清控金信資本董事長、總裁曹達看來，對車企而言，當前在發(fā)展的基礎上追尋綠色已形成共識，而如何幫助企業(yè)兼顧綠色與發(fā)展，是在“雙碳”背景下需要解決的重要問題，因此，現在成立碳數據恰逢其時。