摘要：随着“双碳”战略以及绿色金融政策的深入推进，ESG(环境、社会、治理)已成为衡量企业实现可持续发展的重要指标。中小科技型企业虽然具有较强创新能力和发展潜力，但因资金短缺、融资困难等问题，制约了企业的高质量发展。目前信贷评估体系仍然过于依赖以往的财务数据，难以有效识别企业风险以及发掘企业的潜在价值。本文在大数据技术与ESG 评价体系的基础上，结合案例和数据分析，将 ESG、大数据与信贷相结合，针对中小科技型企业的信贷业务问题构建ESG 大数据一体化信贷评估机制，分析 ESG 因素对企业信贷风控带来的综合性影响，并通过提出“ESG+大数据”的差异化授信策略给予企业画像，推动我国中小科技型企业的可持续发展。

关键词：ESG 评价；中小科技型企业；信贷风险；大数据信贷；绿色金融

1．引言

随着全球经济由高消耗、高排放向绿色、可持续方向转型，金融体系在引导资源配置方面的作用愈加凸显。绿色金融中的 ESG（Environmental, Social and Governance）理念正在全球普及[1]。ESG 评级是对环境、社会、公司治理三个方面的评价，是公司行为方面制订的基本原则，也是金融信贷的重要衡量指标。基于此核心内涵可以看出，ESG 理念与我国“双碳”目标[2]、可持续发展的战略思想高度一致，精准符合新时代经济发展的要求。

将 ESG 因素纳入投资决策中不仅是基于道德、社会责任角度考量，在更多维度则是企业的战略性财务规划，用以判断 ESG 因素对于企业财务价值的影响，即通过对企业非财务价值的判断来判定企业是否值得进行投资或信贷[3]。现阶段，无论是国际上的联合国环境署金融倡议（UNEP FI），还是国内的《绿色金融发展规划（2022-2025 年）》等相关政策出台，亦标志着我国 ESG 实践步入制度化阶段。

中小科技型企业在新兴产业培育、传统产业转型中扮演着重要角色。但由于其资产轻、盈利不稳、缺乏抵押品等因素，传统的信贷评估方式难以有效识别其风险，导致融资难、融资贵问题长期存在[4]。基于此背景，探索将ESG 评价体系与大数据技术融合建立中小科技型企业信贷评估机制十分必要，不仅可以实现企业信贷服务的精准化、风险可控化，还能够促进 ESG 评价体系和大数据技术的彼此赋能提升。

2．研究内容与理论分析

2.1 ESG 评价体系对企业信贷风险的影响

2.1.1 ESG 评价体系的内涵与构成要素

ESG 评价体系由环境（E）、社会（S）和治理（G）三大核心要素构成，是衡量企业是否具有可持续发展能力的指标体系。

（1）环境指标：包括企业对于自然环境的资源使用情况、碳排放情况、污染治理能力、能源消耗水平等（2）社会指标：包括企业员工的权益保障、客户权益保护、社会责任的履行、供应链管理水平（3）治理指标：包括企业的治理结构、董事会独立性、反腐机制、信息披露等。

2.1.2 ESG 评价体系在信贷风险管理中的优势（1）弥补财务数据不充分的缺陷；

（2）引导企业规范运营，提升长期信用；（3）建立和完善“非财务风险”的补充模型，提高风控精准度；（4）推动国家绿色金融政策的落地，助力“双碳”目标实现。2.1.3 国内外ESG 评价体系差异与构建意义

国际通用的 ESG 评价体系有：MSCIESG 评级、Sustainalytics 评级、彭博ESG 评分以及联合国责任投资原则（UNPRI）。国内由中国证监会、沪深交易所、万得 ESG 体系等主导，逐步形成了本土化的指标体系。

表1 国内外标准差异

由表 1 分析可知，从指标设计、数据披露、应用场景三方面来看，国际评价标准更加注重指标的通用和广泛适用性，国内标准更突出政策导向与区域特色，例如“碳达峰碳中和”、“乡村振兴”。我国应借鉴国际成熟经验，推进数据披露标准化与评级标准透明化[5]。构建统一、透明、可比的 ESG 评价框架，为绿色信贷发展提供制度保障。

2.2 大数据技术在信贷服务中的应用及挑战

2.2.1 数据来源与应用模式大数据在信贷服务中的数据来源包

（1）企业运营数据：销售额、订单、客户结构、税务申报等，这些是判断企业经营稳定性与发展潜力的重要依据；

（2）社交与舆情数据：企业在社交平台上的声誉、客户评价、媒体报道等，有助于评估企业的品牌风险与公众信任度；

（3）供应链数据：上下游合作伙伴的信用情况、付款周期、合同履约等情况，帮助企业研判自身的商业网络、履约风险等。大数据技术具备强大的数据处理与多源数据整合能力，可实现数据可视化，助力 ESG 数据的收集、清洗、标准化与动态监测等工作[6]。并应用于企业信用评价、风险控制、欺诈侦测以及客户画像等环节[7]。

2.2.2 主要挑战与风险应

大数据技术在数据质量及隐私保护方面产生的问题有：

（1）数据质量问题：一部分数据具有一定的延迟性、冗余性以及错误标注，会对评分模型的准确性造成一定影响；

（2）数据孤岛问题：企业的数据分散存储于不同的平台上及系统内，没有整合起来[8]；

（3）隐私与合规问题：数据涉及到个人及企业的相关信息内容，须严格遵守《个人信息保护法》、《数据安全法》的要求，否则会引发相关的法律纠纷。

因此，在实际过程中对于涉及企业的相关数据信息应当严格保护，以免发生数据滥用情况。

2.3 基于 ESG 的大数据信贷服务优化路径

2.3.1 ESG 评价体系与大数据技术融合的可行性与策略设

中小科技型企业虽增长速度快，但在传统的信贷模式下因资产轻、盈利不稳定难以客观反映企业的真正实力与价值。本文提出了基于ESG+大数据融合路径的差异化授信策略，将 ESG 因素融入企业大数据分析中，根据企业的大数据画像为企业制定合理、个性化的授信方案，提升信贷精准度与风险控制水平。

（1）ESG+大数据技术融合：大数据技术可实时抓取企业的排放情况、社会评价、治理透明度等多项指标为 ESG 评分模型的动态更新提供支撑。将大数据嵌入风控流程，实现绿色信贷筛选、负面行为预警、社会责任积分等功能[9]。

图1 “双画像”评估体系

（2）构建“双画像”评估体系：如图 1 所示，将财务信用数据与 ESG 数据结合，构成“信用画像+ESG 画像”的“双画像”评估体系，实现差异化授信决策。

图 2 是“基于 ESG 的大数据信贷服务路径图”，包括：企业画像→大数据支持→ESG 评价→信贷服务→反馈和更新企业画像，形成动态的闭环逻辑关系。

（1）企业画像：根据企业的工商注册信息、环保专利、企业间供应链的相关信息等内容获取非财务数据，描绘企业的信用画像和可持发展能力的数据，作为ESG 评价与信贷模型的重要数据来源；

（2）大数据技术支持：负责采集、清洗、处理及挖掘企业等操作，为企业 ESG 评价和信贷服务提供数据支撑与模型支持[6]；（3）ESG 评价维度：包括环境、社会、公司治理三个核心指标。输入中小科技型企业的非财务行为表现是企业综合可持续能力的外显表现[9]；

图2：基于ESG的大数据信贷服务路径图

（4）信贷服务体系：该系统包括企业风险评估、授信策略制定和风险预警等功能模块，将来自 ESG 与大数据的评分结果作为风控指标的补充[6]，实现精准授信。

3．案例与实证分析

3.1 案例分析

（1）美国 LendingClub：是世界领先的互联网借贷平台之一，利用大数据+智能风控对借款人进行实时、精准的风险评估。加入 ESG 评价标准以识别更多信用评价等级良好、未来发展前景较好的借款人。实践表明，拥有良好 ESG 评分的企业比普通水平的企业违约率更低，体现了 ESG 指标在风控管理中的价值。

（2）荷兰银行：通过与欧洲空间局合作，获取农田利用、农作物类型、水量使用等数据，建立可持续农业贷款评分体系。其《2023 年可持续农业金融年报》显示，ESG 评分较高的农场(＞80 分)在 2020-2022 年间发生灾害险索赔的数量较2019-2021 年降低了 37%，验证了高分值 ESG 评分对降低信贷风险的作用。

（3）摩根大通：聚焦企业治理体系，通过分析企业丑闻、欺诈、内部控制失效等方面，将公司治理纳入信贷审批中，开发“治理声誉指数”，在 2021—2023 年期间，该行运用 RAROC 模型帮助识别并拒绝了多笔高违约风险的贷款申请，成功避免不良贷款的产生。

上述案例表明，将ESG 因素嵌入信贷风险管理和大数据信贷服务优化，能引导更多的资金投向可持续发展的企业，推动绿色经济发展[10]。

3.1.2 国内案例

（1）中国银行：将 ESG 因素融入绿色信贷评审流程，并结合企业环保评价、环保达标情况开展绿色信贷综合准入评定。企业若在贷款过程中主动披露碳中和进展、环保治污项目等，可获得贷款利率优惠、授信额度提高，其绿色贷款的违约率明显低于普通贷款业务。（2）招商银行：在科技金融、普惠金融服务中，研发“ESG 大数据评分卡”系统，重点针对科技型小微企业客户群体，通过自动生成评分卡来衡量企业的综合情况，弥补信息不对称的问题。

（3）陆金所：将 ESG 评价引入小微企业贷款体系中，结合大数据建模与 ESG 风险缓释策略，经测试发现，纳入 ESG 评分项后的贷后风险预警响应速度更快。

上述案例表明，将 ESG 因素纳入信贷流程，尤其在绿色项目、中小科技型企业贷款中，能有效降低信贷违约率[11]。

3.2 实证分析

3.2.1 ESG 绩效与非效率投资分析

为进一步提升研究成果的实践可行性，基于黄思宇（2025）Wind 数据库的华证 ESG 评级数据，对 2012-2022 年中国 A 股上市企业进行分析。

表 2 ESG 相关性分析

结果显示，ESG 评分分布在 1 至6 的区间内，4.1175 的平均分值说明多数企业已具备 ESG 意识。从经济影响程度来看，ESG 评级每提升个级别，可使企业非效率投资降低 0.0024 个单位，且两者相关系数为-0.116，说明 ESG 信息披露质量与企业非效率投资存在直接效应。企业的 ESG 表现越好，非效率投资越低[12]。

3.2.2 绿色信贷数据分析

在落实国家“双碳”战略背景下，各大银行把绿色信贷放进 ESG 考评体系和内部审计指标中，对工行、农行、建行等 15 家银行的绿色信贷情况进行分析（数据由青绿 ESG 数据平台提供）。

表3 绿色信贷总量与增长分析

如表 3 所示，2024 年15 家银行总绿色贷款增加 45,417.45 亿，平均贷款增加 3,027.83 亿，绿色信贷规模不断扩大,增速达到 20.38%。这表明 ESG 表现良好的企业贷款成功率更高[13]，且有助于提升金融机构对企业的风控信心，银行的绿色信贷业务在信贷风控、合规管理方面发挥积极作用[14]。

3.2.3 MSCI 数据分析

MSCI《2024 年亚太地区 ESG 评级领导者与上调报告》显示，中国有758 家企业被纳入评级体系，约 26%的企业在2024 年实现了ESG评级提升， AA 或 AAA 评级的企业占比由 2020 年的 1.4%上升至8.9%。反映出中国企业对可持续发展的重视度。

3.3 政策评估分析

国家金融监管部门持续推动健全适应科技型企业梯度培育的金融体系，在金融支持效率、企业存活率及绿色发展指数等方面提供政策支持[15]。

（1）政策支持体系完备：中国政府近年来加快推进绿色金融、可持续金融体系建设，人民银行、银保监会等已出台多项支持 ESG 发展政策，包括《绿色金融指引》、《金融支持碳达峰碳中和行动实施方案》、《关于进一步强化金融支持绿色低碳发展的指导意见》等，为 ESG 评分体系提供政策支持和制度保障。

（2）融资环境持续改善：《2024 年中国中小企业融资发展报告》显示，科技型、创新型中小企业突破60 万家，贡献工业利润 10.9%。科技型中小企业贷款年均增速超 20%，获贷率由 35%升至 50%，资金重点投向信息技术、人工智能、生物技术等领域。

4．政策建议与优化分析

4.1 政策层面：强化顶层设计与制度保障

现阶段，我国ESG 发展尚处在标准体系不统一、激励机制不健全、监管指引不到位等初级阶段[16]。为提升企业的 ESG 水平可从以下几方面加以政策支持和引导：

（1）由人民银行、银保监会、证监会等监管机构通力协作，构建统一的ESG 评价标准与评级体系，兼顾国际通用性与本土化提高企业 ESG 数据可比性及适应性；

（2）推动金融机构ESG 信贷试点，在部分具备绿色金融发展基础的地区探索量化风控与利率浮动等新模式；

（3）建立绿色信贷风险补偿制度与担保基金，为开展绿色金融业务的银行降低风险权重、减免资本占用和给予（4）拓宽ESG 投融资渠道，提升绿色债券流动性，完善绿色债券发行标准[19]，推出碳中和债、可持续发展债券等创新产品；

（5）发挥资本市场的 ESG 引导作用，推动上市公司强化 ESG 信息披露与评级的衔接贯通。

4.2 金融机构层面：完善金融产品与服务机制

金融机构作为绿色金融供给侧的核心主体，应从战略高度将 ESG 理念融入信贷决策与风险管理全过程[20]：

（1）将 ESG 纳入授信审查体系，针对科技型企业、绿色企业的特点，构建差异化的信贷评级模型；

（2）搭建线上绿色金融服务平台，满足中小科技型企业的绿色融资需求，创新绿色信贷产品、贴息贷款等，提升绿色融资服务；

（3）建立跨部门ESG 数据共享机制，打造标准统一、结构完整、质量较高的企业画像，提高风险预警和风控模型的准确性。

5．研究结论

在 “双碳”战略与绿色金融发展的背景下，ESG 理念正成为金融机构信贷决策与风险评估的重要组成部分。而处于技术创新前沿且有巨大潜力的中小科技型企业却受限于自身企业信用评级不高、可抵押资产较少等问题，使得此类企业融资困难，难以获得较好的资金支持。本提出的基于“ESG+大数据”的信贷服务模式，得出以下结论：

（1）ESG 维度弥补了传统财务信贷模型的不足，ESG 评价体系更关注企业的可持续发展表现，能从多个非财务角度弥补企业信用信息的缺口，尤其适用于初创阶段或轻资产的中小科技型企业；

（2）“ESG+大数据”模型实现了信贷个性化服务与动态管理，通过构建“双画像”系统提高了中小科技型企业信贷的覆盖率和匹配度；（3）政策支持与技术创新加快 ESG 大数据信贷服务体系的形成，政府制定的制度标准、信息平台的数据信息披露、构建的数据基础设施都为推广该模式打下了良好的基础；

（4）构建统一、透明的ESG 标准是推进本土化绿色金融体系建设的关键，未来推动跨部门数据互通，鼓励社会各方力量共同加入绿色金融体系建设，形成绿色金融生态圈。

综上所述，本文提出的“ESG+大数据”信贷服务模式，不仅为中小科技型企业融资难题提供了理论与实践路径上的新思路，也为金融机构风险管理转型提供实践参考。对于该模式的应用发展建议： 以及标准体系建设；二是逐步构建具有中国特色并符合我国实情的ESG 评价与信贷服务体系；三是充分发挥数据赋能信用、 信用引导资本的双重作用，推动中小科技型企业信贷服务迈向可持续发展新阶段。

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作者简介：金彦辰（2005-7），男，汉，上海市，上海立信会计金融学院，本科在读，研究方向：金融工程指导老师：曹媛媛

基金项目：受“上海立信会计金融学院大学生创新创业训练计划”资助，《基于 ESG 评价策略的中小科技型企业大数据信贷服务分析研究》，编号：S202511047062