楊光輝 沈強斌 顧光同*，2

（1. 浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，浙江杭州 311300；2. 浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省鄉(xiāng)村振興研究院，浙江杭州 311300）

1 引言

氣候風(fēng)險作為一種特殊的風(fēng)險形式，是指氣候變化對自然環(huán)境系統(tǒng)和社會經(jīng)濟系統(tǒng)造成不確定性的程度，已經(jīng)引起了世界各國的高度重視。2015 年近200 個締約方于巴黎氣候變化大會上達成《巴黎協(xié)定》，旨在對2020 年后國際間全球氣候變化的應(yīng)對方法做出前瞻性的預(yù)估與安排。該協(xié)定的初步目標在于讓全球平均氣溫升高不超過2 ℃，并逐步靠近1.5 ℃。然而，由2019 年發(fā)布的《全球氣候狀況報告》可知，2010—2019 年是迄今為止氣溫最高的10年，冰川消融、海平面上升情況日益嚴重，本世紀末的氣溫上升幅度將達到3.2 ℃左右。

中國作為負責(zé)任的大國，積極參與應(yīng)對氣候變化。2017 年國家發(fā)展和改革委員會啟動全國統(tǒng)一碳市場建設(shè)，2019 年中國社會科學(xué)院、中國氣象局聯(lián)合發(fā)布的《氣候變化綠皮書》更把年度主題聚焦在氣候風(fēng)險上，強調(diào)在全球氣候變暖的趨勢進一步加劇的情況下，建立完善的氣候風(fēng)險管理體系才能夠規(guī)避“黑天鵝”與“灰犀牛”事件的發(fā)生。

金融市場是經(jīng)濟狀況的晴雨表，金融機構(gòu)為應(yīng)對氣候變化進行低碳轉(zhuǎn)型和能源投資，必然伴隨著不容忽視的氣候風(fēng)險問題［1］。近年來，氣候變化逐漸被視為未來全球金融穩(wěn)定的主要威脅之一［2］。Stolbova 等［3］開發(fā)了一種基于金融網(wǎng)絡(luò)的方法學(xué)，并對歐元區(qū)影響銀行業(yè)或非金融企業(yè)的氣候政策引發(fā)的沖擊進行實證分析，研究發(fā)現(xiàn)氣候政策對金融部門存在顯著沖擊影響，進而影響實體經(jīng)濟。而且氣候變化對社會經(jīng)濟和金融影響的評估是決策者和投資者不確定性的主要來源［4］，宏觀審慎政策對促進綠色投資和應(yīng)對氣候相關(guān)金融風(fēng)險至關(guān)重要［5］。

而我國應(yīng)對氣候變化的金融部門低碳轉(zhuǎn)型綠色投資還在探索階段，開發(fā)性金融部門綠色投資的氣候變化沖擊影響及其風(fēng)險度量的研究鮮有成果，因此，本文借鑒Monasterolo 等［6］提出的氣候壓力測試方法，對我國中國進出口銀行、中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行和國家開發(fā)銀行的綠色投資項目進行評估，進一步運用WITCH 模型研究氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)收益狀況的沖擊影響，最后測算出各部門的氣候VaR（在險值），評估氣候變化所帶來的綠色投資潛在的氣候風(fēng)險。

2 氣候壓力測試模型和氣候VaR 方法

2.1 氣候壓力測試模型

借鑒Monasterolo 等［6］針對發(fā)展金融機構(gòu)首次提出的氣候壓力測試方法，進行金融部門貸款項目估值研究，其模型如下：

式（1）中，t0表示進行估值的時間；Tj表示借款人j 的貸款合同到期日。

一般來說，開發(fā)性金融部門的貸款項目j 的估值可以采用多種方法。這里考慮基于貸款預(yù)期價值的方法以及銀行在t0時刻可以獲得的信息，構(gòu)建模型如下：

以給定氣候政策情景為條件，可以得出違約概率的變化意味著貸款預(yù)期價值的比例變化，如公式所示：

式（3）中，Δpj（P）表示從情景A 到P 的默認概率的差異。

為了考慮與情景P 相關(guān)的氣候政策的影響，將借款人j 在時間Tj的總資產(chǎn)Aj（Tj）建模為由下列等式描述的隨機變量：

式（4）中，Aj（t0）是時間t0的資產(chǎn)價值；∮j（t*，P）是在與氣候政策和η 相關(guān)的時間t*發(fā)生的沖擊；ηj（Tj）是在時間Tj發(fā)生的特異性休克。假設(shè)借款人在時間Tj違約，如果其到期時的凈資產(chǎn)（也稱為賬面資產(chǎn)并定義為資產(chǎn)減負債）Ej（Tj）由于2 次沖擊而變?yōu)樨撝担醋優(yōu)椋?/p>

式（5）中，負債的價值Lj被假定為獨立于政策方案和時間（即債務(wù)不能由借款人重組或回購）。在公式（5）中，對于給定的政策沖擊，∮j（t*，P），借款人的條件違約概率是時間Tj沖擊低于ηj 的概率。閾值θj（p），它取決于時間t 的j 的負債和初始凈值0 以及資產(chǎn)方面的氣候政策沖擊∮j 的大小。

2.2 基于WITCH 模型的氣候VaR

WITCH 模型包含2 個特征：其一是一個全方位評估模型，通過運用區(qū)域損害函數(shù)反映氣候政策對經(jīng)濟狀況的影響，推斷出以阻止氣候變化為目的而減排得到的收益；其二是蘊含著博弈論的思想。各個開發(fā)性金融機構(gòu)通過考慮所有經(jīng)濟決策變量，利用非合作納什博弈方法來確定自己的戰(zhàn)略，而不是根據(jù)最低污染排放量標準。WITCH 模型中得出的最終結(jié)果是綜合考慮各個因素，根據(jù)不變替代彈性綜合得到下式：

式（6）中，Y 是指區(qū)域n 在時間t 內(nèi)的產(chǎn)出；TFP（Total Factor Productivity） 指的是全要素生產(chǎn)效率；K，L和ES（Energy Services）分別代表資本、勞動力和能源部門；Ω 是指由于氣溫上升給產(chǎn)出帶來的損失數(shù)額；C 是指某種產(chǎn)品由經(jīng)濟預(yù)算限制得到的消耗數(shù)額。消耗產(chǎn)品C 成本［C（n，t）］的計算方法如下：

式（7）中，Y（n，t）是指總產(chǎn)出；IC（n，t）是指對產(chǎn)品C的資金投入；IR&Dj（n，t）和Ij（n，t）是指產(chǎn)品j 的研發(fā)投入和一般投入；O&Mj（n，t）是指產(chǎn)品j 管理運營和維修的費用；Xf，extr（n，t）指的是得到燃料f 的額外成本；Xf，netimp（n，t）是指一國進出口所需消耗燃料f 的支出；CCS 是指碳捕獲和存儲量。

化石等燃料的使用會引起二氧化碳的排放量增加，而某種化石燃料的碳排放量可以通過該燃料的化學(xué)計量系數(shù)計算得出。使用運轉(zhuǎn)程式化的氣候動態(tài)模型，計算得出t 時期碳排放量所帶來的相對于上一個時期溫度上升的幅度。最后根據(jù)溫度上升的幅度，通過區(qū)域損害模型計算出由于氣候政策的影響給我國開發(fā)性金融機構(gòu)帶來的經(jīng)濟損失。

氣候變化損失函數(shù)衡量了開發(fā)性金融機構(gòu)總產(chǎn)值與溫度之間的聯(lián)系，而氣候變化在總產(chǎn)值和凈產(chǎn)值之間產(chǎn)生了一個差額，這個差額即為損失Ω。

凈產(chǎn)值計算方法如下：

式（8）中，YN，YG 和T 分別為凈產(chǎn)出、總產(chǎn)出和上升溫度。氣候政策沖擊的計算方法是，在特定氣候政策情景的軌跡與WITCH 模型下的基線情景軌跡之間的市場份額差異。同時使用氣候政策沖擊的VaR 值來具體衡量氣候沖擊的影響大小，以做出更好的應(yīng)對。WITCH 模型下的氣候政策沖擊的VaR 值公式如下：

將我國開發(fā)性金融機構(gòu)所面臨的氣候風(fēng)險價值定義為：在氣候政策沖擊下，導(dǎo)致遭受損失高于風(fēng)險價值項目的比例等于一個常數(shù)c。

3 實證研究

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文選取我國中國進出口銀行、中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行和國家開發(fā)銀行三大開發(fā)性金融機構(gòu)購買、發(fā)行綠色債券的情況（見表1）作為研究對象，數(shù)據(jù)來源于中國金融信息網(wǎng)。將氣候政策沖擊影響因素標準化，采取發(fā)行機構(gòu)所在地發(fā)行日最高氣溫作為沖擊影響變量，數(shù)據(jù)來源于國家環(huán)境保護部門。

表1 我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行綠色債券基本情況（僅列出前6 個）

3.2 描述性統(tǒng)計分析

利用R 軟件對我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行綠色債券的情況進行描述性統(tǒng)計，選取發(fā)行規(guī)模、所在地發(fā)行日最高氣溫、票面利率指標進行分析，從而探究極端氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)投資價值的影響。

描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。由表2 可知，我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行的綠色債券情況中，整體的票面利率水平較高，平均收益可達4.425%，整體收益水平較為突出。發(fā)行規(guī)模方面，最小發(fā)行規(guī)模5 億元，最大發(fā)行規(guī)?？蛇_60 億元，平均發(fā)行規(guī)模達到33.2億元，整體的發(fā)行規(guī)模處于較高水平，說明我國開發(fā)性金融機構(gòu)對極端氣候風(fēng)險越來越重視，環(huán)保意識不斷加強。值得注意的是，發(fā)行日所在地最高氣溫的均值達到17.4 ℃，本文將進一步探究以氣溫指標為代表的氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)的影響。

表2 描述性統(tǒng)計

票面利率趨勢見圖1。

圖1 票面利率趨勢

我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行規(guī)模趨勢見圖2。

圖2 我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行規(guī)模趨勢

由圖1～2 可看出，票面利率與發(fā)行規(guī)模呈現(xiàn)一個反向變動的關(guān)系，即票面利率越高，發(fā)行的規(guī)模越小。從發(fā)行利率的角度來看，綠色債券的票面利率呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢，波動較為平緩。從發(fā)行規(guī)模的角度來看，綠色債券的發(fā)行規(guī)模呈現(xiàn)先下降后上升再下降的趨勢，但其波動大于票面利率。說明我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行綠色債券規(guī)模的變動幅度較大，很容易受到外界因素的影響。

3.3 氣候變化對綠色投資的回歸分析

表3 表示以綠色債券的票面利率為因變量，以所在地債券發(fā)行日最高氣溫為自變量的回歸結(jié)果?？梢缘贸?，氣溫對于我國開發(fā)性金融機構(gòu)發(fā)行綠色債券的票面利率影響很小。在幾個最高溫度區(qū)間中，沒有t 值是顯著的，p 值也沒有在10%的顯著性水平下顯著，說明氣溫并不是綠色債券票面利率的相關(guān)影響因子。

表3 票面利率對氣溫的回歸

表4 反映了以綠色債券的發(fā)行規(guī)模為因變量，以所在地債券發(fā)行日最高氣溫為自變量的回歸結(jié)果?？梢缘贸?，氣溫與我國開發(fā)性金融機構(gòu)綠色債券的發(fā)行規(guī)模有明顯的相關(guān)關(guān)系。只有少部分數(shù)據(jù)的t值是不顯著的，有一半的p 值是在5%的顯著性水平下顯著的，說明綠色債券的發(fā)行規(guī)模受到氣溫的影響顯著，這與氣候政策沖擊對我國開發(fā)性金融機構(gòu)的影響是一致的。

表4 發(fā)行規(guī)模對氣溫的回歸

3.4 氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)綠色投資的壓力測試

為了評估氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)的具體影響程度，采用前文介紹的氣候壓力測試模型，探究開發(fā)性金融機構(gòu)如何更好地選擇能源投資以應(yīng)對氣候政策沖擊帶來的風(fēng)險。本文選擇了氣溫為1，5，15，30，40 ℃5 種氣候變化情景，模擬極端氣候沖擊對我國開發(fā)性金融機構(gòu)的影響。并結(jié)合國內(nèi)的開發(fā)性金融機構(gòu)的指標情況來評估，模擬氣候變化沖擊下金融部門投資的能源市場份額的前瞻性軌跡。

由于需要進行長久的討論，各國才能達成一致制定出統(tǒng)一的國際氣候政策，故本文在模型設(shè)置和數(shù)據(jù)的時效性中，將氣候政策沖擊時間設(shè)置為2030年，并基于WITCH 模型反映氣候政策對我國開發(fā)性金融機構(gòu)沖擊情況。

由公式（6）和公式（7）得到表5、表6 的結(jié)果，其中，頂級正面震蕩用以代表受氣候沖擊下金融機構(gòu)的最大盈利，頂級負面震蕩用以代表受氣候沖擊下金融機構(gòu)的最大虧損。從結(jié)果來看，我國開發(fā)性金融機構(gòu)受到正的氣候政策沖擊總體小于負的氣候政策沖擊，負的沖擊值相比于正的沖擊值的分布更加均勻。其中，國家開發(fā)銀行受到氣候正沖擊相對較多，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行受到氣候負沖擊相對較多，中國進出口銀行受到的正負氣候沖擊分布較為均勻。這是由于農(nóng)業(yè)更受氣候變化的影響，氣溫的變化對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生負收益的可能性更大。所有沖擊中，最積極的沖擊是國家開發(fā)銀行在2017 年6 月發(fā)行的17 國開綠債03 綠色債券，最消極的沖擊是中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行在2016 年12 月發(fā)行的16 農(nóng)發(fā)綠債22 綠色債券。

表5 WITCH 模型下的氣候正面沖擊情況

表6 WITCH 模型下的氣候負面沖擊情況

3.5 氣候VaR 測度

進一步基于極端氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)的沖擊影響進行探討，運用公式（2）和（3），以給定1，5，15，30，40 ℃5 種氣候變化情景為條件，計算氣候VaR，見表7，以測定氣候變化對我國開發(fā)性金融機構(gòu)所造成的風(fēng)險，進而得到各開發(fā)性金融部門由氣候變化導(dǎo)致的綠色投資氣候風(fēng)險程度。

表7 不同氣候條件下氣候VaR

由表7 可知，國家開發(fā)銀行受到的氣候政策沖擊最小，氣候VaR 最小；中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行受到的氣候政策沖擊最大，氣候VaR 最大；中國進出口銀行受到的氣候沖擊和氣候VaR 處于中間位置。在不同的氣溫水平下，國家開發(fā)銀行的氣候VaR 隨著溫度的升高而增加；中國進出口銀行的氣候VaR 在不同氣溫水平下都是相同的；中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的氣候VaR 隨著溫度的升高而減少。說明國家開發(fā)銀行在氣溫較低時發(fā)行綠色債券，所受到的氣候政策沖擊的影響較小，但是一旦氣溫達到極端高度，國家開發(fā)銀行受到的氣候沖擊會陡增；中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行在氣溫較高時發(fā)行綠色債券，所受到的氣候政策沖擊的影響會變??；中國進出口銀行受到的氣候政策沖擊的影響極小。

從我國開發(fā)性金融機構(gòu)的整體氣候VaR 來看，我國開發(fā)性金融機構(gòu)受氣候政策沖擊較大，說明我國開發(fā)性金融機構(gòu)在面對極端高溫和極端低溫時所遭受的風(fēng)險會增大，依然具有氣候風(fēng)險變化所引起的潛在的金融風(fēng)險。采取措施應(yīng)對氣候變化，降低潛在的金融風(fēng)險刻不容緩。

4 結(jié)論與建議

為探討我國開發(fā)性金融部門在低碳轉(zhuǎn)型升級中綠色投資氣候變化影響及其氣候風(fēng)險，本文運用氣候壓力測試模型、WITCH 模型和氣候VaR 對我國開發(fā)性金融機構(gòu)綠色投資的氣候沖擊影響、氣候風(fēng)險進行實證研究，得出以下結(jié)論：

（1）極端氣候會對我國的開發(fā)性金融機構(gòu)的投資價值及其投資表現(xiàn)產(chǎn)生負面影響。

（2）我國開發(fā)性金融機構(gòu)綠色債券的票面利率受氣候變化影響程度各異。國家開發(fā)銀行綠色債券的票面利率隨著氣溫的上升而增加，中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行綠色債券的票面利率隨著氣溫的下降而減少，中國進出口銀行綠色債券的票面利率影響不大。

（3）我國開發(fā)性金融機構(gòu)綠色投資氣候風(fēng)險各異。其中，國家開發(fā)銀行的綠色投資氣候風(fēng)險相對較小。

進一步提出相關(guān)政策建議：

第一，開發(fā)氣象衍生品。氣候變化會對我國金融機構(gòu)的投資價值及其投資表現(xiàn)產(chǎn)生負面影響。針對這一問題，氣象衍生品是很好的解決方案。氣象衍生品在1997 年10 月由美國率先推出，1998 年引入歐洲，1999 年引入日本。氣象衍生品在電器、農(nóng)業(yè)、服飾、餐飲與飲料等行業(yè)都有所引用。我國的金融機構(gòu)在進行能源投資時可以引用氣象衍生品來應(yīng)對地震、颶風(fēng)和暴雪等極端天氣的發(fā)生，從而減少由氣候變化所帶來的風(fēng)險。氣象衍生品不僅能夠減少極端天氣帶來的投資損失，還可以減少由于氣溫上升所導(dǎo)致的投資損失。

第二，完善低碳金融政策體系。目前我國的金融機構(gòu)在能源投資與低碳轉(zhuǎn)型上存在較高的氣候風(fēng)險。針對我國目前低碳金融的發(fā)展困境，應(yīng)進一步完善低碳金融政策體系，具體可以從法律法規(guī)和政策補貼入手。法律法規(guī)方面，對我國目前低碳金融發(fā)展法律法規(guī)的空缺部分進行補充，加快低碳金融體系朝著規(guī)范化發(fā)展；政策補貼方面，應(yīng)著重構(gòu)建具有現(xiàn)實意義的低碳金融優(yōu)惠補貼政策框架，與此同時，由于各個金融機構(gòu)遭受的氣候風(fēng)險存在差異，應(yīng)根據(jù)我國金融機構(gòu)不同的風(fēng)險承受能力來發(fā)放補貼。

第三，完善金融部門與氣象部門的信息共享機制。極端天氣和異常氣象等氣候變化會對我國整體開發(fā)性金融機構(gòu)的投資價值及其投資表現(xiàn)產(chǎn)生負面影響，應(yīng)完善氣象部門和金融部門的信息溝通和共享機制。金融部門應(yīng)著力提升獲得氣象數(shù)據(jù)的效率，從而可以提前采取避險措施減少由于氣候變化所帶來的風(fēng)險。氣象部門和金融部門應(yīng)該做到分工明確，加強部門間的合作和交流，完善信息共享機制。

第四，發(fā)揮政府在綠色金融產(chǎn)業(yè)中的積極引導(dǎo)作用。政府在我國開發(fā)性金融機構(gòu)應(yīng)對氣候風(fēng)險時起到了不可替代的作用。政府應(yīng)該在我國金融機構(gòu)綠色投資的各個階段進行引導(dǎo)扶持，從健全市場基礎(chǔ)設(shè)施、加強氣象部門和金融部門的協(xié)調(diào)、引導(dǎo)社會資金的流入、幫助社會資金的推出等方面入手，致力于為我國金融部門應(yīng)對氣候風(fēng)險創(chuàng)建一個優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。