气候金融研究进展

摘要：全球变暖导致的极端气候将给人类赖以生存和发展的地球带来不可逆的灾难性后果，并严重威胁到经济社会发展和金融体系的稳定。气候变化与金融之间关系的气候金融正成为金融学研究中的一个重要学术前沿。本文从气候风险与资产定价，金融工具、金融市场与气候风险管理，金融政策与气候风险管理等几个方面对最新文献进行梳理。首先，本文从理论模型与实证分析两个方面梳理了气候风险与资产价格间关系的相关研究。其次，本文对气候风险管理的相关金融工具和金融市场进行了讨论。再次，本文归纳了气候风险对金融稳定的影响机制以及气候风险管理的相关金融政策。最后，本文指出了气候金融相关研究的几个重要方向。

关键词：气候风险  资产价格  金融稳定  绿色金融

工业化在创造日益丰富的人类物质财富的同时，也产生了各种温室气体，加剧了全球变暖，联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）的最新气候变化报告指出，2030年之前全球平均气温就会超过前工业化时期1.5°C（IPCC，2021），而这一临界点的打破意味着地球将面临更多的灾难性挑战。全球变暖导致的极端气候变化将给人类赖以生存和发展的地球带来不可逆转的灾难性后果。气温上升导致冰川融化和海平面上升，这将使临海城市面临消失的风险；气温升高带来的热能会给空气和海洋提供巨大的动能，从而形成超大型台风、飓风、海啸等气候灾难；气温升高还会使内陆地区出现大面积干旱，从而影响粮食产量。气候变化还将可能造成实物资产价值破坏而出现的大量搁浅资产（str anded assets），绿色转型带来的经济或金融不确定性也将严重威胁到经济体系和金融体系的稳定和发展。

为缓解气候问题，各国政府积极采取应对措施。1992年联合国环境与发展大会上通过了《联合国气候变化框架公约》，这是世界上第一个为应对全球变暖，控制温室气体排放而制定的国际公约；1997年《联合国气候变化框架公约》缔约方第三次会议上通过了《京都协议书》，以法规的形式限制参与国温室气体排放；2015年巴黎气候大会上通过的《巴黎协定》明确了全球控制温室气体的“硬指标”，即将全球平均气温控制在较前工业时代水平2℃之内。作为《联合国气候变化框架公约》《京都协议书》以及《巴黎协定》的缔约方，中国始终致力于控制温室气体的排放。2020年9月，习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上做出承诺，中国力争于2030年前达到碳排放峰值，于2060年前实现碳中和。

为了实现碳中和的目标，在坚持以科技创新引领节能减排的同时，金融工具和金融政策也成为应对环境与气候问题的有效工具。在气候治理相关金融工具与政策的发展上，欧洲走在世界前列，1990年，芬兰开始征收碳税，成为世界上第一个征收碳税的国家；欧盟碳排放交易市场于2005年开始试运行，目前是世界上最大的碳排放交易市场；2007年，欧洲投资银行发行了世界上第一支绿色债券，用于可再生能源和能效项目的融资。我国金融行业对气候治理高度重视，2011年，我国开始了碳排放交易试点工作，2021年7月，全国碳排放交易市场正式开市；我国绿色债券起步于2015年，在政策支持和绿色债券顶层设计的推动下，我国绿色债券发展迅速，2021年4月又推出了最新的《绿色债券支持项目目录（2021年版）》，剔除了煤炭等化石能源清洁利用等高碳排放项目；2021年4月，中国人民银行行长易纲在中国人民银行与国际货币基金组织联合召开的“绿色金融和气候政策”高级别研讨会上表示，计划推出碳减排支持工具，逐步将气候风险纳入宏观审慎政策框架。

在这样的背景下，气候变化与金融之间关系的研究受到了广泛关注，气候金融（climate finance）正成为金融学研究中的一个重要热点和国际学术前沿。本文从气候风险与资产定价、气候风险与金融稳定、气候风险管理的工具与政策等几个方面对最新文献进行了梳理。

一、气候风险与资产定价

气候风险一般分为物理风险和转型风险两种。其中，物理风险是指气候变化对经济活动造成直接损害的风险，其可能造成巨大的财务损失，如海平面上升对近海工厂生产设备的损害、干旱对农作物的损害、飓风对受灾地区固定资产的损害等。转型风险是指低碳经济政策、技术创新及消费者低碳偏好的变化对企业和资产价值带来的风险，如碳税对使用传统能源的企业带来的利润损失、清洁能源的发展给予煤炭行业的转型压力、消费者低碳偏好导致燃油汽车需求下降的风险等。物理风险与转型风险往往相互影响，在现实经济生活中很难区分。

（一）气候风险与资产定价：理论模型

气候风险不同于一般的经济风险，气候系统与社会经济层面的不确定性是分析气候风险溢价的关键要素。气候风险外部性、长期性、不确定性等特点加大了风险溢价测算的难度，而且目前市场中难以找到可以代表气候风险的合适资产，加之数据不足等方面的限制，使用传统的资产定价模型难以测度气候风险溢价。因此，需结合气候变化与经济发展的影响机制建立模型研究气候风险溢价。在刻画气候变化与经济发展相互影响机制的理论模型中，最具影响力的是Nordhaus（1991）的模型。随后，Nordhaus又在此基础上拓展出动态综合气候经济模型（DICE）和区域综合气候经济模型（RICE），以刻画全球二氧化碳排放如何通过碳循环影响大气中二氧化碳的浓度，从而通过地球能量流平衡关系影响全球气温进而影响经济活动，以及经济主体如何应用资本、劳动和能源并结合减排措施影响经济增长和二氧化碳的排放。考虑气候因素的资产定价理论模型保留了Nordhaus(1991)提出的系列气候经济模型的关键气候与经济影响机制，并重点考察了气候风险对资产价值的影响。

作为一种新型的宏观经济风险，气候风险对资产价格有着不可忽视的影响。风险溢价是资产定价（金融经济学）研究的核心问题，因此气候风险溢价是气候金融研究的核心问题之一。在气候风险溢价的研究中，与气候变化相关的不确定性主要来自三个方面：（1）未来气候变化的不确定性带来的风险，即由于气候灾难导致的风险，强调气候变化对经济的直接冲击。（2）未来经济活动不确定带来的风险，强调经济活动的变化对气候变化及其所致损失的影响。（3）模型参数（用于捕捉气候与经济相互影响的参数）不确定性带来的风险。基于对气候风险来源的不同角度，不同气候风险将导致不同的均衡价格和风险溢价，形成不同的气候风险定价模型。

1.气候变化的不确定性与资产定价。这一领域的代表性研究集中在将罕见灾难风险与资产定价的研究应用到气候风险的定价中。Belaia et al（2015）将DICE模型与动态临界点模型相结合，描述大西洋温盐环流的演变过程，当大西洋温盐环流下降至某一临界点，气候灾难将接踵而至。Giglio et al（2020a）用气候灾难发生概率指代气候风险，该概率受到其滞后期水平和滞后期经济活动水平的影响。气候灾难发生概率虽小，一旦发生将对经济造成严重损失，如前文提及的超大型台风、飓风、海啸、严重干旱等气候灾难事件带来的负面影响。因此，当一个资产具有正的气候风险敞口时，一个不利的气候风险冲击将导致资产价格下降。与灾难风险的资产定价模型的基本结论相一致，气候灾难将导致风险溢价上升，两者之间存在正相关关系。从长期角度看，气候治理政策能减弱气候风险，因此气候风险溢价的期限结构是向下倾斜的。

2.经济活动的不确定性与资产定价。这一领域研究强调气候变化与经济活动之间的相互关系，尤其是经济活动对气候变化的影响。气候经济学的文献指出经济活动的不确定性本身就是气候变化不确定性的重要驱动因素。学术界普遍认为气候变化与经济发展存在反馈机制，即经济加速发展会增加温室气体排放，加剧气候变化，增加气候风险，进而损害经济增长。因此，当前的经济快速增长将通过气候的反馈机制给未来的经济增长产生负面影响，但考虑到气候治理政策的存在，气候变化对经济的净影响取决于政策效果与排放水平。从资产价格角度看，与考虑气候变化不确定性的情况相一致，一个负面的气候风险冲击将导致资产价格下降。但是从风险溢价角度看，由于气候风险发生在经济活动比较活跃、消费边际效用比较低的时候，根据资产定价基本理论，气候风险与风险溢价之间成负相关关系。若考虑气候政策的缓解效果，在经济不确定性的视角下，气候风险溢价的期限结构向上倾斜。

3.气候经济模型参数不确定性与资产定价。气候层面的不确定性和社会经济层面的不确定性相互影响，为气候经济模型的建模和参数设定带来了很大的挑战（Heal ＆ Millner，2013）。气候系统层面的参数包括气候敏感性和气候损失等。气候敏感性指大气中二氧化碳浓度加倍之后全球平均地表温度年平均值的变化，气候损失指气候变化给经济带来的损失。当气候敏感性或气候损失由确定性参数变为随机变量，将提高社会预防性储蓄和碳社会成本。社会经济层面的参数主要有技术进步、气候政策、风险偏好等。技术进步的不确定性将导致最优减排投资率的增加。气候政策的不确定性将导致投资者的主观贴现率随气候变化而改变，对未来气候变化的担忧可能导致石油减产，同时提高石油储备成为搁浅资产的可能性；气候政策效率的不确定性可能导致减排投资减少。

迄今的气候经济模型主要基于理性预期的假设，投资者知道气候风险或经济风险发生的概率及其变化规律，但在现实情况下，这种假设过于理想化。因此，部分研究将不确定性下的决策理论应用到气候经济模型中，气候变化中的不确定性使得构建的模型机制差异更大，这导致现有气候模型之间的预测分布存在很大的差异。在模型设置可能存在偏误的情况下，相对于模糊中性投资者的情况，在投资者模糊厌恶假设下，碳排放成本更高，而且投资者的模糊厌恶系数越高，最优减排投资越多。

此外，关于理论模型中风险偏好的设置，Stern（2007）主张纯时间偏好率为0，即对每一期的经济活动赋予相同的权重，但其他一些研究认为该系数应该为一个正数，这也是符合储蓄与投资研究的经验证据。更进一步的研究优化了风险偏好的设置，除了指数效用函数，Epstein-Zin效用函数也被广泛应用，该效用函数下的投资者边际效用不但取决于单期消费增长率新息还取决于未来的消费增长率新息。这一特点将放大气候风险冲击对效用的影响，从而进一步影响到气候风险溢价的大小及其期限结构。Daniel et al（2019）研究指出，在CRRA效用函数下，碳社会成本变化幅度小；在Epstein-Zin效用函数下，碳社会成本先短暂上升后随时间推移持续下降，且前者的初始水平小于后者，但最后会趋于一致。

（二）气候风险与资产价格：实证研究

1.气候风险与股票价格。气候风险包括物理风险与转型风险，两者均通过影响公司未来现金流进而影响股票价格，但影响源头不同。物理风险主要通过极端温度和气候灾难影响企业经营状况，进一步影响到股票价格；而转型风险主要通过气候相关金融政策（包括货币政策和监管政策等）影响企业经营状况。

现有研究表明，企业所在地区气温越高，企业利润率越低，当企业长时间处于高温天气下时，应对高温天气的成本导致销售成本及各类费用的增加。考虑到发展中国家生产水平相对落后，其应对极端天气的成本更高，气温对企业业绩的负面影响在发展中国家出现的可能性较大。高温对印度企业生产率也有显著的负面影响，Somanathan et al（2021）主要从劳动生产率的角度进行研究发现，高温不但会抑制印度工人生产效率，还会降低工人出勤率。同样，科特迪瓦的高温天气也会降低当地企业生产率，从而影响企业经营业绩。也有研究发现，高温天气降低了中国制造业全要素生产率。这是因为高温会使工人感到疲惫，甚至出现认知障碍，同时也会影响生产设备的正常工作状态，从而造成劳动及资本生产率下降。从全球范围内来看，气温对公司业绩的负面影响也比较显著。Pankratz et al （2019）研究发现，气温对工人的影响是气温恶化企业经营状况的重要渠道。Kumar et al（2019）进一步从股票市场角度研究极端气温与企业的关系。他们将股价收益率对极端气温变化的反应定义为企业的气候敏感度，在极端气温影响下，股票收益率波幅大则企业气候敏感度高，并且发现，企业敏感度越高，其股票收益率越低，这说明股票市场对企业气候敏感度反应不足。

相比于极端气温，气候灾难对企业经营状况的冲击更为直接，且有研究发现，灾前的预测也影响企业价值。Dessaint & Matray（2017）的研究表明，管理者对未来飓风侵袭的担忧会提高企业现金持有量，并披露企业可能面临的飓风侵袭风险，从而飓风登陆前的潜在风险和登陆后的风险兑现均对企业市场价值有负面影响，但该影响只在短期内显著。考虑到全球变暖可能导致干旱发生频率上升，从而影响食品行业，Hong et al（2019）以帕尔默干旱严重指数（PDSI）对全球31个国家进行排序，并通过研究这些国家食品行业的表现情况发现，高干旱风险国家的食品行业利润率和股票收益率更低，同时也说明股票价格对干旱风险反应不足。

从转型风险的角度看，企业碳排放水平越高，意味着其受气候政策影响越大，如碳密集型企业的转型风险较高，因为缓解气候问题的政策往往会采取碳税、碳排放权交易、排污限制等措施，这将对碳密集型企业未来现金流产生负面影响，再加上新能源技术的冲击，从而导致碳排放量与企业价值呈负相关关系。因此，碳密集型企业有较高的保护性期权成本及较高的贷款成本，同时，也有研究发现，碳排放量与股票收益率正相关，即存在碳排放风险溢价，这意味着碳排放量较大的企业需要提供更高的股票回报率作为碳风险补偿。但也有研究得出了不同的结论，In et al（2017）和Garvey et al（2018）的研究发现，做空高碳排放企业股票并做多低碳排放企业股票的投资组合能获得超额收益率，这说明股票市场对转型风险反应不足。Bolton & Kacperczyk（2020）指出，是否控制行业特征以及不同的研究样本和不同的时间窗口，可能是导致不同研究结论的原因之一。

尽管从长期来看，气候风险是否已经被股票市场定价尚有争论，但短期内，多数研究认为投资者对气候政策变化与气候灾害的预期可反应在股票价格上。Barnett（2019）研究发现，在清洁能源计划以及《巴黎协定》的发布期间，石油行业股票超额收益率显著为负，而特朗普竞选、美国退出《巴黎协定》以及废除清洁能源计划期间，超额收益率为正，这表示气候政策预期对石油行业股价有影响。Kruttli et al（2020）的研究表示，在飓风登陆之前，预计飓风登陆风险越高的地区企业股票期权隐含波动率越高，说明飓风预测对投资者行为有明显的影响。Choi et al（2020）研究发现，若某城市当月出现异常高温天气，该地区“气候变化”关键词的谷歌搜索量会上升，同时当地高碳密集型企业的股票收益率将低于其他企业，说明投资者对气候变化的关注度会反映在股票市场。

为尽可能准确地从投资者关注度的角度量化气候风险，Engle et al（2020）基于《华尔街日报》和其他媒体平台有关气候变化的报道，结合文本分析法构建气候新闻指数进行研究发现，在气候变化负面新闻频发期间，气候风险暴露程度越低的企业，股票收益率越高。他们也基于气候新闻指数构建了动态交易策略，使其在遇到负面的气候风险冲击时能够获得可观的投资收益。此外，Sautner et al（2020）结合文本分析法在公司层面量化气候风险，运用机器学习识别上市公司财报电话会议记录中与气候变化相关的话题，并以此量化公司气候风险暴露程度。该方法不但能衡量企业面临的“坏的”气候风险，还能衡量“好的”气候风险，研究发现，企业面临的气候转型风险越高，企业价值越低。

随着碳减排需求以及环保意识的增强，越来越多的研究发现投资者的投资决策会考虑气候风险因素。ESG的投资理念也越来越受到重视，被应用于评定企业在环境（E）、社会责任（S）和公司治理（G）的表现。有研究发现，ESG评级对股价有一定解释力，Pedersen et al（2020）构建了一个ESG-CAPM模型以讨论市场如何定价ESG因子。Gorgen et al（2019）利用ESG评分并结合公司股价构建企业的“碳风险”因子，用以补充衡量企业的气候风险暴露程度。研究结果表明，ESG评级有助于投资者提高对企业气候风险暴露的关注度，从而激励企业披露与碳排放相关的信息并加速绿色转型。

2.气候风险与市政债券。考虑到气候变化引起的海平面上升可能对沿海城市的经济造成一定损失，从而对当地财政收入带来负面影响，Painter（2020）研究指出，相比于不易受气候变化影响的地区，更可能受气候变化影响的地区发行长期市政债券所需支付的承销费和收益率更高，但这种差异在短期市场中并不显著。类似地，Goldsmith-Pinkham et al（2019）研究发现，在2013年政府间气候变化专门委员会（IPCC）的海平面升幅预测之前，海平面上升与市政债券信用利差之间没有显著关系，但此后气候变化风险反映在债券价格中，海平面上升风险对沿海地区市政债券利差有显著正向影响。

3.气候风险与公司债券。该领域主要研究气候转型风险对公司债券收益率的影响。Huynh & Xia （20 20）基于Engle et al（2020）的气候新闻指数的研究发现，与气候新闻指数正相关关系越高的公司债券（即能更好对冲气候风险的公司债券），其收益率越低。同样， Seltzer et al（2020）用双重差分（DID） 方法研究了转型风险对公司债券收益率的影响，实证分析发现，巴黎协定签署后非环境友好型公司的债券信用评级降低，债券的到期收益率上升。

4.气候风险与房地产价格。各种气候灾难都可能损害房地产价值，海平面上升可能对近海房屋造成损害，洪水、飓风或森林火灾也可能对房地产价值造成损害。但是，有关气候风险对房地产定价影响的实证研究面临的一个困难是，难以找到其他特征相同而只有气候风险暴露程度不同的房子。因为与股票不同的是，不同地理位置甚至不同楼层的房屋价格存在差异，就位置与结构而言，几乎所有的房子都具有唯一性。例如，相比内陆地区的房子，海景房更易受到海平面上升带来的负面影响，但海景房的房价往往比当地内陆的房价高。这并非意味着气候风险未被定价，而是由于海景房地理位置优势导致的溢价可能超过了气候风险导致的折价。

有研究试图构建气候风险认知指数的时间序列来克服这一实证分析中遇到的问题，人们对气候风险的认知变化比气候风险本身的变化速度快，且该认知变化在气候风险影响房价的机制中扮演重要角色。Giglio et al（2020a）运用文本分析法构建了气候认知指数，研究发现，随着人们的气候风险意识的增强，海景房等由地理位置优势带来的溢价会逐渐减弱。Baldauf et al （2020）、Bakkensen & Barrage （2017）和 Bernsteinet al （2019）的研究也得到了类似的结论。而如果未充分考虑到公众对气候风险认知的影响，只将海平面上升与房价相结合进行研究，会发现海平面上升风险对房价的影响十分微弱。

二、金融工具、金融市场与气候风险管理

如何通过金融工具和金融市场的创新来防范和化解气候风险对金融和经济的影响是气候金融研究的重点之一。金融工具和金融市场通过影响企业的融资成本和生产经营成本，进而影响到企业的碳排放行为，引导或倒逼企业通过技术创新等手段减少碳排放水平。根据制度安排的直接控制对象是碳排放成本还是碳排放水平，可将相关金融工具和金融市场分为价格控制型与数量控制型，其中价格控制型包括绿色信贷、绿色债券和碳税，数量控制型主要有碳排放交易市场（碳市场）。

1.绿色信贷。绿色信贷是指为缓解环境气候问题，抑制高污染企业的扩张或推动绿色产业发展而制定的贷款安排。绿色信贷通过制定差异性借款利率，即对高污染企业实行惩罚利率，对环境友好型企业实行优惠利率，以阻碍高污染企业规模扩张或推动其退出市场，推动产业结构绿色转型，从而达到缓解气候问题的效果。绿色信贷政策的“赤道原则”（equator principles）要求金融机构进行项目投资时需评估该项目对环境及社会的影响，该准则虽不具备法律效力，但如今在国际项目融资中被广泛应用，逐渐成为国际融资项目中的行业标准和国际惯例。“赤道原则”已成为德国银行业普遍遵循的准则，并且政府对政策性银行——德国复兴信贷银行进行金融补贴，鼓励其积极参与开发绿色金融产品以支持环境项目的融资。美国也通过法律与政策激励支持绿色信贷的实施。在日本，瑞穗银行在2006年建立了可持续发展部门，并改变融资项目审批程序，以评估融资项目对社会及环境的影响。迄今，大多数文献对绿色信贷政策的有效性都给予了肯定。Sun et al（2019）的实证研究表明，中国的绿色信贷政策能有效抑制企业的污染物排放水平，而且企业外源融资依赖度越高，该政策对其排污约束效果更好。Kang et al（2020）通过构建理论模型并结合数值模拟研究了韩国的绿色信贷政策，发现在此政策下企业能够通过降低排污水平提高企业价值。当然，也有一些研究认为绿色信贷的执行过程中可能面临诸多挑战。Aizawa & Yang（2010）研究指出，绿色信贷能否发挥相应的政策效果取决于环保信息的采集与公布、技术指引和银行业利益激励等因素。

2.绿色债券。绿色债券是指将所得资金用于促进环境可持续发展、减缓和适应气候变化、遏制自然资源枯竭、保护生物多样性、治理环境污染等关键领域的项目，或为这些项目进行再融资的债券工具。世界上第一支绿色债券由欧洲投资银行（EIB）于2007年发行，用于支持可再生能源和能效项目。早期的绿色债券发行人主要集中在国际组织，且发展速度缓慢，直到2013年绿色债券快速发展，目前发行绿色债券的主体包括多边开发金融机构、中央银行、地方政府、企业以及商业银行等。为确保绿色债券的有序健康发展，2014年国际资本市场协会（ICMA）联合130多家金融机构共同制定推出绿色债券原则（GBP）。此外，气候债券倡议组织（CBI）也发布了类似的气候债券标准（CBS），目前GBP已更新至2021年版本，CBS已经更新至3.0版本。两者是全球主要的绿色债券认定标准，与GBP不同的是，CBS还设定了认证机制，即发行人在债券发行前后都可以通过第三方认证机构进行验证，并申请贴上绿色债券的标签。

绿色债券的融资成本普遍低于同属性但无绿色标志的其他债券，Baker et al（2018）认为这是由于投资者偏好中包含非货币部分，如持有绿色债券可获得的社会责任感。类似地，Bachelet et al（2019）也发现第三方机构的绿色认证能降低绿色债券融资成本，因为这种认证机制可降低信息不对称性，限制债券发行企业“漂绿”行为，从而保护绿色债券投资者的利益。绿色债券除了具有融资成本低的优势，其发行还可直接提高企业的环境绩效，从而吸引更多绿色投资者。这使得发行绿色债券更加有助于补充资本密集型项目的资金短缺，从而促进企业绿色转型，推动经济可持续发展。OECD（2017）认为绿色债券规模还有很大的扩展空间，但在扩大绿色债券市场的过程中也面临一些挑战：一些国家政策制定者、潜在绿色债券发行人和投资者等缺乏对绿色债券优势的认知、绿色债券发行成本较高，缺乏绿色债券评级以及国内和国际交易市场等。

3.碳税。碳税是指对二氧化碳排放量所征收的税种，通常涉及化石燃料及相关产品，如煤炭、石油、天然气等。北欧国家征收碳税较早，税率也较高，这可能是因为北欧地区更易受到全球变暖的影响，从而对气候风险管理的需求更急切。丹麦、芬兰、瑞典、荷兰、挪威等国是碳税的先行者，Lin & Li（2011）的实证研究表明，芬兰的碳税有效减少了人均二氧化碳排放量增长率。作为庇古税理论的现实利用，碳税在气候治理领域受到经济学家和国际组织的强烈推荐，制定一个合理的碳税水平首先需要考虑碳社会成本，即每吨碳排放造成的社会损失，而衡量碳社会成本需要考虑气候变化与经济活动之间的相互反馈机制，因此相关研究往往涉及多部门的宏观经济模型。Golosov et al（2014）基于DSGE模型研究了最优碳税问题，认为最优碳税的确定取决于贴现率、预期损失弹性和大气碳循环结构。Economides & Xepapadeas（2018）将气候变化影响全要素生产率的机制引入DSGE模型进行分析发现，正向的碳税冲击会导致产出在短期内下降，但在长期中将回到一个高于初始值的稳态水平，且碳税冲击越大，产出下降与上升的波动范围越大。

此外，碳税还可与其他政策搭配使用，如技术补贴、碳排放交易制度等。Acemolu et al（2016）将碳税与技术补贴政策同时纳入研究框架，构建了一个包含绿色生产技术及棕色生产技术的内生增长模型，发现仅使用碳税并延迟发放研发补贴会造成巨大的福利损失，所以碳税与研发补贴应该同时进行以促进绿色技术转型。Dissou & Karnizova（2016）通过构建多部门经济周期模型研究碳税政策与碳排放交易制度的经济效应发现，当冲击源来自能源部门时，碳排放管制对经济波动影响最小，碳税造成的福利损失最小；当冲击源来自非能源部门时，碳税和碳排放权交易这两种政策的实施对经济的影响无明显差异。也有一些研究表达了对碳税政策效果的担心。当缺乏低碳替代品或长期的低碳技术可靠性时，碳税政策可能无法达到预期效果。在技术锁定和投资短期主义等其他市场失灵的阻碍下，碳税可能无法促进能源或汽车行业的低碳创新。例如，在没有更高能效的清洁能源出现的情况下，运输业的消费者别无选择，只能为使用燃油支付较高的税。

4.碳排放交易（碳市场）。碳排放交易包括对碳排放权及其金融衍生物的交易，作为对“科斯定理”的实际应用，其通过明确碳排放权并使其在市场上进行交易从而解决碳排放的外部性问题。欧洲碳排放交易体系（EU-ETS）创立于2005年，核心原理是“排放上限和排放配额交易”。其中，“排放上限”是指为所控企业设置温室气体排放限额，如果超过该限额则需罚款，若通过减排技术使排放水平低于该限额，则可将多余限额保存供以后使用或在市场上出售，也称“排放配额交易”。经过多阶段的制度安排调整，欧洲碳排放交易体系运行效率得到提高。

多数研究肯定了碳排放交易机制的政策效果。Zhang et al（2020）的实证研究表明，中国的碳排放交易制度能有效降低试点城市的温室气体排放水平；Calel & Dechezleprêtre（2016）研究发现，欧洲碳排放交易制度可有效提高相关企业低碳技术创新，并且不会对其他技术创新产生挤出效应；尽管有学者担心碳排放交易制度下会产生碳泄露，Naegele & Zaklan （2019）的实证结果显示，欧盟碳交易体系下不会产生碳泄露。此外，考虑到碳价受政策不确定性、极端天气、宏观经济波动等多种因素的影响，碳排放权交易市场面临较大的价格波动风险，需要进一步规范碳排放交易市场的制度设计和有效监管。

三、金融政策与气候风险管理

2015年《巴黎协定》提出，为治理气候问题，资金分配原则应当符合减少温室气体排放的目标。多国央行与监管机构于2017年12月组成了央行与监管机构绿色金融网络（NGFS）组织，旨在完善环境与气候相关金融风险的管理，以及利用金融工具推动可持续型社会转型。近年来，全球多国已将金融政策视为气候治理的重要手段。因此，如何通过金融政策（主要指货币政策和金融监管政策）来防范和化解气候风险对经济或金融稳定性的影响自然也成为重要的研究课题。

（一）气候风险影响金融稳定的主要渠道

现有研究表明，气候风险中的物理风险与转型风险均可能威胁到金融稳定与经济发展。其中，物理风险主要通过银行融资渠道和保险业务渠道，转型风险主要通过资产价值重估渠道影响金融机构资产安全，对金融体系的稳定性产生负面冲击。而且，这种负面冲击可能进一步通过金融与实体经济的相互作用导致宏观经济波动，从而形成恶性循环。

1.物理风险影响金融稳定的银行融资渠道。气候变化引起的自然灾害将损害银行贷款的抵押品价值，并通过银行融资渠道抑制市场流动性，对金融体系稳定性造成负面冲击。突发性气候灾难（如洪水、飓风、高温等）或长期性气候问题（如海平面上升、降水量变化、海水酸化等）对实物资产的损害会直接导致家庭及企业部门抵押物价值下降，从而增加家庭和企业的贷款违约风险。进一步地，气候灾难冲击会导致银行的惜贷行为，使银行放贷更为谨慎，从而减少信贷供给和市场流动性。银行惜贷行为使得受到灾难冲击的家庭和企业面临更为严重的融资约束，同时也将进一步提高银行信贷违约率，损害银行经营能力，形成恶性循环。这种银行惜贷行为主要是由灾后损失造成的，尤其是未投保资产的损失。Von Peter et al（2012）研究指出，自然灾害发生后未保险资产的损失将对GDP产生明显的负面影响。与发达国家相比，发展中国家发生气候灾难后的银行惜贷行为更为明显，这也是发展中国家灾后恢复速度更为缓慢的原因之一。

2.物理风险影响金融稳定的保险业务渠道。保险业务的参与能在一定程度上降低家庭和企业灾后损失，从而降低银行体系的风险，但自然灾害的发生将损害保险公司流动性，从另一个角度对金融体系的稳定性带来负面冲击。气候变化引发的自然灾害将引起财产安全、人身安全、食品安全等领域的赔付，自然灾害引起的受保财产损失呈上升趋势，受保财产损失在20世纪80 年代平均每年约100亿美元，近十年来增加到平均每年约450亿美元。另外，保险公司对灾难发生概率的过低估计与资本金不足也将使其遭受巨额损失。目前，大多数保险公司使用的巨灾模型仍沿用历史数据，没有充分考虑气候灾难带来的严重影响，因而不能很好地预测灾难发生概率。而且，气候变化速度加快，灾难损失的不确定性增强，这意味着保险行业在应对气候风险的过程中面临严峻挑战。保险公司的稳定性又将影响家庭和企业财产保险可得性与受保资产价值稳定性，进而影响到整个金融体系的稳定性。尽管可通过保险在一定程度上降低灾后损失，但保费过高容易导致投保不足，从而影响到抵押品价值，减少银行信贷供给。而且，气候灾难的增加还将减少灾害保险的供给，这将使受灾地区家庭和企业的灾后恢复变得更加困难，进一步放大银行体系的风险。

3.转型风险影响金融稳定的资产价值重估渠道。气候变化下的转型风险对金融体系的冲击主要来源于气候政策以及技术转变，受此影响，高碳行业的资产负债表将面临缩水风险，进而影响金融体系的稳定性。在气候政策方面，如前所述，目前已有许多国家引入了碳税及碳交易制度，且碳价有持续上升的迹象。能源咨询公司伍德麦肯兹的情景分析报告指出，如果将全球平均气温升幅控制在1.5℃之内，至2030年全球碳价可能会上涨至每吨160美元，这对碳密集型企业来说意味着运营成本攀升、盈利水平下降和企业价值缩水。此外，一些国家对新能源汽车的生产与购买制定了激励政策，比如挪威和印度分别在2025年和2030年后不再销售燃油汽车，法国和英国在2040年后不再销售燃油汽车，这意味着燃油汽车行业将在中长期内受到严重影响。在技术转变方面，由于技术的不断进步，在过去十几年里，新能源发电成本下降幅度大，且未来将持续下降，这将严重影响到化石能源行业的竞争力。

关于转型风险对金融稳定影响的研究主要聚焦点在搁浅资产上。转型风险影响下的搁浅资产主要是指化石燃料行业的资产。如果投资者认为这些化石能源仍可保持过去的盈利水平，那么化石燃料行业上市公司的股票价值将出现“碳泡沫”，一旦颁布减排政策或形成相关政策的预期，“碳泡沫”将面临破裂的风险，这十分不利于股市的稳定。化石燃料行业因转型风险敞口大，其市值下降概率大。目前，已经有金融机构开始从化石燃料等领域撤资，这将导致相关行业借贷成本上升，从而进一步增加其市值下降风险，形成恶性循环。同时，该行业的企业股权和债权关联方的利益也将受损，转型风险通过这种资产关系网络传递至金融体系，势必动摇金融体系的稳定性。值得注意的是，化石燃料行业体量巨大，可能在无序的低碳转型过程中造成市场恐慌，引发金融危机。转型风险对金融稳定的影响途径呈辐射状，不但涉及高碳行业的上下游产业，还涉及与之有资产关联的企业。这导致转型风险对金融稳定的影响复杂性强、严重程度高。除了化石燃料行业本身，其相关的行业或资产（房地产、基础设施、碳密集型行业等）也将面临重新估值的风险。

（二）货币政策和气候风险管理

中央银行可考虑通过将气候风险纳入货币政策框架，改变自身或其他金融机构的资产结构，以应对与气候相关的金融风险。目前，各国中央银行及国际金融机构组织就如何将气候风险纳入货币政策框架引发了广泛的讨论。

1.在量化宽松的大环境下，中央银行可以考虑将绿色资产纳入量化宽松政策的资产购买计划。但是在过去的量化宽松政策中，资产购买计划往往集中于碳密集型资产，虽然该类资产安全性更高，但不利金融市场对绿色投资的推动。为解决这一问题，有学者建议重新调整资产购买计划，增加低碳资产的购买，减少高碳资产的持有。虽然绿色量化宽松政策对气候治理的有效性在理论模型层面得到了肯定，但不少研究指出绿色量化宽松政策可能存在弊端。例如，中央银行实行严格的低碳资产购买要求意味着中央银行可购买的资产范围将缩小；以货币政策支撑绿色低碳容易产生监管俘获与寻租问题；因为部分低碳资产存在高风险的特点，通常不符合中央银行合格资产购买清单的风险标准（中国人民银行研究局课题组，2020）。

2.中央银行还可以考虑通过储备资产来管理气候风险。已经有越来越多的国家（或地区）将绿色金融工具作为外汇储备管理的补充工具。例如，法国中央银行虽尚未直接宣布将部分养老金投资于绿色资产，但已将煤炭投资排除在外；欧洲中央银行将其股权资产授权给加入了责任投资原则组织（PRI）的金融机构，并要求其将ESG因素纳入投资依据；意大利中央银行宣布购买绿色资产。此外，关于推动中央银行储备资产绿色化的建议不断涌现，例如，中央银行可将养老金的投资范围扩大至绿色资产；建立一个公共基金，独立于中央银行但由中央银行提供支持，该基金可发行期限长且安全性高的债券，投资于绿色项目；建立信托基金，将特别提款权（SDR）部分地投资于有保障的低碳项目。

3.中央银行可将绿色资产纳入再融资框架。考虑到银行愿意持有更多的被视为合格抵押品的资产，中央银行的抵押政策将影响到商业银行的资产结构，因此将绿色债券、绿色贷款纳入中央银行合格抵押品，可推动银行对绿色资产的投资。

4.中央银行可将绿色因素纳入信贷分配政策。目前，越来越多的国家开始构建绿色金融体系框架，促进绿色信贷的发展。在可持续银行网络（SBN）成员国中，中国和印度尼西亚的绿色金融体系建设已经进入成熟阶段（SBN，2019）。另外，还可实施差异化的绿色准备金要求，如黎巴嫩中央银行对持有一定绿色资产份额的金融机构下调存款准备金；或将碳证书作为商业银行法定准备金的一部分，以达到降低低碳项目融资成本的效果。孟加拉国通过制度安排要求金融机构将总贷款的一定比例分配给绿色产业；或通过优先部门贷款（PSL）配额进行信贷分配，提高绿色产业融资的可得性。

（三）金融监管政策和气候风险管理

为适应绿色转型，防范金融风险，现行的金融监管体系需要进一步改进和完善。若不考虑气候风险，某些低碳项目可能因其风险高、流动性弱、投资回报周期长的特点被定义为传统意义上的高风险资产。若对持有该类资产的金融机构实施严格的监管政策，将降低银行对低碳转型支持项目的融资意愿，不利于绿色转型和防范气候相关金融风险。反之，将转型风险纳入评估范围，更全面地考虑风险因素可以提高银行碳密集资产的资产减值准备，在一定程度上缓解气候相关金融风险。

目前，已经有一些新兴市场经济体使用审慎监管政策激励低碳转型，同时降低气候相关金融风险。例如，巴西中央银行要求商业银行将环境风险因素纳入其治理框架；根据《2017年第四季度中国货币政策执行报告》，中国人民银行正在将绿色信贷纳入“宏观审慎评估”（MPA）框架。此外，许多发达国家也明确指出要将气候风险纳入金融监管体系中。欧盟可持续金融高级专家小组建议，根据借款部门承担的可持续性风险，考虑“棕色惩罚”或“绿色支持”因素来决定资本要求。欧盟委员会建议欧洲监管机构将环境、社会和治理（ESG）标准纳入其工作范围，以控制相关金融风险。

但是，也有一些文献对于将气候因素纳入金融监管框架是否能实现有效管理气候相关金融风险提出质疑。Campiglio et al（2018）指出，由于低碳资产未必一定是安全资产，降低银行贷款对低碳投资的资本充足率要求可能会危及审慎的政策目标。此外，一个笼统的环境友好型宏观审慎政策对各企业来说过于一刀切，因为企业由于生产活动不同而在碳密度上存在较大差异。但是，综合考虑各因素并做差异性安排，可能会加重银行资本要求评估的工作负担。而且，除非在所有主要司法管辖区实施此类政策，否则高碳公司可以在国际金融市场上筹集资金，从而避开对其不利的审慎政策。

四、气候金融研究展望

由于气候金融的研究在最近几年才受到广泛的关注，成为金融学的一个研究热点，还有许多重要的问题需要进一步深入探讨。

1.气候经济模型的进一步优化。虽然气候经济模型已经得到了很大的发展，但还存在许多进一步优化的空间。目前主要的气候经济模型是综合评估模型（IAM）。该模型在描述气候与经济之间关系上有一定优势，包含了刻画温室气体排放量与气温变化关系的气候科学模块，以及刻画气温变化与经济社会关系的经济科学模块，但仍存在一定的局限性。例如，关于损失函数（气候变化对经济的负面影响）和贴现率的关键假设受到质疑；缺乏生产结构的内生性刻画；关于完美资本市场和理性预期的假设过于理想化；模型表现出向低碳经济的过渡相对平稳，以及在气候冲击后迅速恢复到稳定状态的特点，但这与现实情况有一定偏差。除IAM模型以外，其他气候经济模型如存量流量一致性模型（SFC）或代理人模型（ABM）也开始被应用于气候相关金融风险的评估。

气候经济模型中参数数量和参数取值对碳社会成本、碳税和风险溢价的估计有重要影响。模型越复杂，则越接近真实的经济生活，但是也意味着参数越多，从而可能导致模型估计对象出现误差的因素增加。对于气候政策或投资决策这类评估时间极长的项目，参数取值的变化可能导致结果有巨大的差异。例如，以4%或2%的贴现率对一个减少碳排放项目的未来现金流进行贴现，100年后每单位的现金流折现到当期数额相差近7倍。

因此，如何尽可能使模型涵盖更丰富的气候经济影响机制并保证模型的稳定性，将是今后该领域研究的重点及难点。近年来，自然科学领域中气候变化的研究发展较快，温室气体对气温变化影响机制的研究日渐丰富，即气候敏感性的特点越来越清晰，紧密结合自然科学领域的相关研究丰富气候经济模型可以在一定程度上推动此类模型的优化进程。

2.气候风险的量化与评估。气候风险的抽象性导致其难以被量化，从物理风险的角度看，极端气候对资产损失的估计是一类重要的研究方向。近年来，气候灾难对经济或金融的负面冲击愈发频繁，尽管气候变化具有长期性，但对气候变化的关注点不应当仅局限于其长期风险，还应关注短期风险，可应用自然灾害的监控技术或保险数据估计资产的短期损失。

从转型风险的角度看，评估碳密集型行业的搁浅资产并研究其形成机制对政策制定者及投资者都具有重要意义。尤其是，应该关注新能源技术的发展，因为一旦出现关键性新能源技术（如储能技术）突破，化石能源市场必将受到巨大冲击，进一步导致搁浅资产的增加。为了克服数据不足的问题，还可借助文本分析、机器学习等方法构建气候风险相关指数。具体而言，可使用各类统计年鉴、企业披露的信息、报纸杂志等文本信息并结合自然语言处理算法量化资产的气候风险暴露水平，以解决数据稀缺问题。各国金融监管部门对气候风险的评估通常使用基于情景设置的前瞻性分析法。关于气候变化下金融风险评估的情景分析，关键是需要对气候和经济、社会相互影响进行建模，从而在情景设置时评估企业层面资产价值在不同情况下的表现，并结合金融风险模型进行风险预测。

此外，传统金融风险模型可能并不适用于评估气候相关金融风险。传统金融风险模型，如在险价值模型（VaR）、信用风险模型等，通常根据历史数据拟合，但气候变化风险难以通过传统方式量化。因为气候变化本身及其对经济的影响充满不确定性，过去的气候或能源价格的走势可能难以用于预测未来的气候或者能源价格的走势，且传统金融风险模型通常包含正态分布假设，而气候风险带来的损失具有厚尾特征。

3.绿色金融工具、绿色金融政策与气候风险管理。为应对气候变化，各国有序推动绿色金融体系发展，绿色信贷、绿色债券、碳税和碳市场等绿色金融工具和金融市场不断推出。但是，这些绿色金融工具和市场对于推动企业绿色转型效果的研究还缺乏一致性的结论。随着更多的信息披露和实证方法的发展，这些领域将成为重要的研究方向。此外，学界还可以拓展绿色金融和传统金融关联度的研究。迄今的研究主要集中于某一绿色金融产品与股票市场、国债市场、大宗交易市场等传统金融市场联动性领域，未来的研究方向可以更加关注绿色金融产品与传统金融市场中的子市场风险的联动性及其非线性关系。如果不对传统金融市场进行细分，可能会遗漏重要的风险溢出信息。例如，Reboredo （2018）研究发现，绿色债券与股票市场关联度较弱，Liu et al（2021）对股票市场进行细分研究发现，绿色债券与新能源股票市场存在明显的非线性关联度。

在绿色金融政策方面，迄今大部分文献关注单一绿色金融政策（如货币政策或宏观审慎政策）的实施效果。未来在气候风险的宏观政策管理方面，更有可能是多种绿色金融政策协调配合。因此，未来的研究可考察不同的绿色金融工具及绿色金融宏观政策的相互作用关系，模拟不同政策组合的搭配效果以确定最优政策组合。

（注和参考文献略）

陈国进、郭珺莹、赵向琴，厦门大学经济学院，邮政编码：361005，电子邮箱：[e-mail]. cn。

原载《经济学动态》2021年第8期，全文可见经济学动态网站“最新目录”栏目，或点击微信页“阅读原文”。 

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