The Blue Bond Market: A Catalyst for Ocean and Water Financing
Notice bibliographique
Résumé
The blue bond market has emerged as one of the latest additions in the sustainable debt market. Its goal is to channel funding toward sustainable blue economy projects related to the ocean and freshwater. While the protection of hydric resources has gained importance within the problem of climate change, Sustainable Development Goals linked to water remain the most underfunded. Since the issuance of the first blue bond in the Seychelles in 2018, multiple public and private organizations have turned to the blue bond market to raise funds. However, unlike the green bond market, no comprehensive market overview exists, preventing stakeholders from judging whether this label has been effective in protecting water resources and drawing conclusions on its future potential. This paper draws on an extensive review of academic research and complements it with a unique and comprehensive analysis of blue bonds issued to date, providing a contribution to the literature on sustainable finance. Between 2018 and 2022, 26 blue bond transactions took place, amounting to a total value of USD 5.0 billion, with a 92% CAGR between those years. Currently, blue bonds represent less than 0.5% of the sustainable debt market. The use of proceeds has mostly focused on waste management, biodiversity, and sustainable fisheries, but also ranges across other areas of the sustainable blue economy. Only two-thirds of blue bond issuers report on impact metrics, providing further opportunity to add detail and rigor. We draw comparisons to the more mature green bond market and conclude that a lack of standardized definitions, metrics, and expertise by issuers and investors are significant barriers to the blue bond market. Resolving these barriers is crucial to attract corporations and ensure continued growth of the blue bond market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».