绿色金融论文参考文献最新选题

绿色金融论文的难点有三点：1、金融机构和绿色发展理念的融合存在难度。2、发挥绿色金融市场价格信号作用存在难度。3、金融机构辨识绿色金融风险存在难度。

本科论文写某个省的绿色金融不好写，范围太广了。金融学本科学位论文的选题存在的问题主要有：（一）思想上不够重视，选题随意性强在实际教学中，一方面不少老师存在“重研究生论文，轻本科论文”的思想，对本科论文的指导欠认真，指导次数少，与学生交流少，对学生的选题不重视，往往是让学生自行选题，而没有给予相应的指导和建议，或者是拟定的参考选题多年不变，早已失去选择价值。

从汉语文字习惯上，绿色金融 科技 实际上包含两个含义，一个含义是绿色金融中的金融 科技 ，另外一个是绿色作为特征描述金融 科技 ，本文将聚焦于第一个当前最常用的含义，第二个含义将通过学术论文阐述。

按照此含义的绿色金融 科技 仍然没有标准的定义，现有介绍多引用联合国环境规划署2018年发布的《绿色数字金融》作为其定义，即绿色数字金融是指由大数据、机器学习与人工智能、移动 科技 、区块链以及物联网等技术支持的金融创新，帮助环境效益项目进行投融资活动。数字金融和金融 科技 本身并不等同，更重要的是，此定义实际上是描述性的定义，其本身来自于金融稳定委员会对“金融 科技 “定义的拓展。金融稳定委员会（FSB）将金融 科技 定义为”技术推动的金融创新“，当这个金融创新聚焦于绿色金融领域的时候，就形成了绿色金融 科技 。

但描述性的定义不能够深刻反应行业和学科的本质，特别是当这个行业正处在不断变化和发展中的时候，新的定义需要能够反应行业的本质，概括不同形式的共同特征，还能够反应行业变化和发展的核心规律，所以本文先从上述描述定义出发，引入金融 科技 的核心定义，从而进一步分析绿色金融 科技 的内涵和方向。

《中国金融 科技 创新发展指数》（张宁等，经济科学出版社）给出了金融 科技 的核心定义即“金融中核心要素的 科技 化及其表现”。那么对应的，绿色金融 科技 就是绿色金融中的核心要素的 科技 化。绿色金融作为金融的一个分支，金融中的核心要素在其中依然具有关键地位（此时体现为共有核心要素），但同时也体现为不同的特征（此时体现为特有核心要素），分析这些要素是理解绿色金融 科技 最重要的手段，也是挖掘其内涵、判断其发展的关键。

在共有核心要素方面，根据金融 科技 核心定义，数据（信息）、信用以及风险依然在绿色金融 科技 中发挥基础作用。

首先，数据的生产、采集（获取）、表示以及分析是传统金融 科技 的主要内容之一，这其中涉及到大数据技术、物联网技术、人体增强、基因科学、区块链等。 其 科技 化的特点是主动生产、大数据、高阶表示与复杂分析、数据智能化。 金融中行业的数据从传统意义的被动式的业务导向，转化为主动的管理导向、效率导向和监管导向。 这其中 科技 从赋能经过知识经济的三个阶段过度到产能。 在绿色金融中，绿色金融 科技 的“信息”要素 科技 化共性表现为：绿色金融活动支持的数据生产、采集、表示以及分析。当前绿色金融 科技 中的许多供应链系统建设、区块链应用都属于“数据（信息）“要素 科技 化的表现。

其次，信用是数据和风险的载体。信用要素的 科技 化主要体现在信用评价、信用关联、信用体系建设中，信用评价从评估（分类、回归）到预测，信用关联从孤岛到云计算体系、分布式信用体系，信用体系建设从信息基础设施支持到支持边缘计算的数据中台和数据大脑。 绿色金融中，信用要素 科技 化覆盖了更多维度和更多场景，特别是拓展到绿色评估的范围，传统金融 科技 的方法可以得到应用，同时也产生了跨行业领域的典型 科技 应用，例如环境 科技 、能源 科技 、 健康 科技 甚至时空 科技 手段。 当前绿色金融 科技 中该要素的 科技 化表现还主要是业务引导，没有到达系统资源优化和融合的阶段。

最后，风险是金融价值的基础。风险要素的 科技 化主要体现在风险度量（预测）、管理以及风险结构与关联特征。例如，区块链与风险结构与关联特征，RPA与风险管理等。风险 科技 化的本质是不确定性的时空体三维表示与映射，所有大数据、区块链、人工智能、物联网等技术本质上都是为此服务，也可以预估其发展的方向。这一点在绿色金融 科技 中则更具有指导意义，此时绿色金融在能源、环境、地球友好等角度建立了新的映射，而 科技 手段在这些领域具有“确定性”分析的优势，数学物理方程、演化方程、物理时空规律都能够借助数据之上的表示例如机器学习和人工智能等得到应用。

沿着共有要素的 科技 化路径以及其对绿色金融的影响，可以分析短期绿色金融 科技 的发展方向，概括来说，它将主要在金融 科技 的8个主要趋势中的4个有所表现，分别是平台化、精准化、复制扩张与数智化。

方向一是供给端的平台化，这本质是数据（信息）的初级阶段价值方式。绿色金融 科技 延续金融 科技 的方向，其平台化分为数据平台化、评价平台化以及交易平台化，它们形成了绿色金融的 科技 基础设施。未来大部分的绿色金融活动将获得平台化的支持。 目前绿色金融 科技 的实践仍然局限在平台的整合价值上平，没有过度到平台的高级特征应用阶段，例如绿色融资企业、供应商、监管以及金融机构形成的供应链金融体系平台，部分平台采用区块链体系。

方向二是需求端的精准化，这本质是信用和风险要素导向的数据中间阶段价值方向。其精准化具体体现为B端的融资需求精准和C端的聚合需求精准，这在初期可以形成较多的绿色金融应用场景。目前，诸多绿色金融 科技 目前处于该方向的初级阶段，将会沿着知识经济的框架和体系进展到高级阶段，例如延续传统模式的绿色贷款相关 科技 化手段。

方向三是流程自动化的复制和扩张。这本质上是数据和信用要素的流程化的方向。在政策的引导和支持下，绿色金融形成了金融新的相对封闭体系、要素和价值，这意味着其边界相对清晰、活动入口和出口明确，金融中流程自动化的 科技 可以进行低成本高效率的复制，从而形成绿色金融 科技 活动的主要“价值流”方式。 目前，这类趋势在国内尚未出现，但在欧美部分市场也已经出现。

方向四是数智化。这本质是风险导向的数据（信息）价值创造方向。绿色金融活动在金融范围内呈现低频特征，但是基于平台化的推进，绿色金融活动更多的价值将体现在金融外的高频特征，这种高频特征所形成的反馈、更新、调整和重载（Reload）是典型的数智化过程，将为相关机构带来附加价值，并预计将形成新的绿色金融 科技 咨询细分领域。目前部分ESG相关服务已经呈现出此特征的雏形。

除了共有要素 科技 化外，绿色金融 科技 产生了其特有的要素 科技 化过程，这些过程使得绿色金融 科技 在整个金融 科技 发展中具有属于自己的轨迹，这些特有的要素 科技 化分别是：环境关系、能源约束以及时空扩张。这三类特有要素 科技 化让绿色金融 科技 的趋势更加清晰明朗，相关详细介绍将在后续给出。

（作者：张宁，博士，教授，博士生导师，中央 财经 大学中国金融 科技 研究中心主任，家办与合作发展组织理事会主席兼首席经济学家）