摘要：荷蘭是全世界平均海拔最低的國家之一，經(jīng)濟發(fā)展極易受氣候變化的影響。氣候風(fēng)險已成為荷蘭金融機構(gòu)風(fēng)險管理和資產(chǎn)配置的重要影響因素。本文梳理總結(jié)了近年來荷蘭銀行等8家荷蘭金融機構(gòu)在氣候風(fēng)險管理方面的經(jīng)驗做法和存在的問題，提出了相應(yīng)的對策建議，旨在給我國中央銀行開展氣候風(fēng)險政策研究及金融機構(gòu)進行氣候風(fēng)險管理和調(diào)整資產(chǎn)配置提供經(jīng)驗借鑒。

（一）荷蘭銀行（ABN AMRO）

荷蘭銀行是荷蘭第一大銀行。荷蘭銀行于2019年將氣候風(fēng)險納入風(fēng)險管理流程，重點加強了抵押房產(chǎn)物理風(fēng)險分析和風(fēng)險管理；同時，監(jiān)測貸款組合的碳強度，使投資組合與《巴黎協(xié)定》目標(biāo)相一致。

荷蘭銀行根據(jù)荷蘭氣象研究所制定的氣候情景[1]和方案，以4℃情景作為壓力情景，將極端天氣事件造成的影響按發(fā)生效應(yīng)、認知效應(yīng)和宏觀經(jīng)濟效應(yīng)區(qū)分。一是發(fā)生效應(yīng)，指實際發(fā)生的洪水或干旱對金融機構(gòu)資產(chǎn)造成的影響。荷蘭銀行使用klimaateffectatla.nl提供的氣候適應(yīng)服務(wù)(CAS)概率圖和Python工具，將洪水爆發(fā)概率數(shù)據(jù)與抵押貸款組合中每個房產(chǎn)的地理數(shù)據(jù)相結(jié)合，輸入到地理空間信息軟件QGIS中，得到投資組合的氣候風(fēng)險概率圖，然后再計算出當(dāng)前(沒有防洪措施)與2050年(有防洪措施)相同情景下房產(chǎn)的潛在損失。二是認知效應(yīng)，指人們感知到極端天氣事件，并預(yù)期資產(chǎn)價格將下降。荷蘭銀行認為所有面臨洪水風(fēng)險的房產(chǎn)的市場價值將會下降，于是在風(fēng)險管理中將房產(chǎn)市場價值下降5%的情形納入計算。三是宏觀經(jīng)濟效應(yīng)，指極端天氣事件通過加速經(jīng)濟資本存量的折舊(建筑和基礎(chǔ)設(shè)施)和暫時停滯經(jīng)濟活動影響生產(chǎn)能力，從而造成對宏觀經(jīng)濟的沖擊。荷蘭銀行在壓力測試模型中運行50cm洪水、無二級影響的200cm洪水、具有二級影響的200cm洪水三種情景來評估洪災(zāi)的宏觀經(jīng)濟影響。

（二）大眾銀行（De Volksbank）

大眾銀行是一家歷史超過200年的商業(yè)銀行。大眾銀行把在2030年實現(xiàn)氣候中性資產(chǎn)負債表作為戰(zhàn)略目標(biāo)之一，并于2016年采用可持續(xù)發(fā)展政策。

在風(fēng)險治理方面，2019年，大眾銀行將可持續(xù)性風(fēng)險評估為重大風(fēng)險，成立了風(fēng)險委員會和相關(guān)的專題組織機構(gòu)，由董事會負責(zé)最終的風(fēng)險管理。在風(fēng)險偏好和評估方面，大眾銀行采用了ASN銀行關(guān)于氣候變化和可持續(xù)性標(biāo)準(zhǔn)的政策，確定了風(fēng)險偏好、風(fēng)險驅(qū)動因素和風(fēng)險指標(biāo)，用于監(jiān)測和調(diào)整氣候風(fēng)險的發(fā)展。基于2030年獲得氣候中性資產(chǎn)負債表的戰(zhàn)略目標(biāo)，大眾銀行選擇了與當(dāng)前戰(zhàn)略目標(biāo)一致的風(fēng)險指標(biāo)，未來幾年計劃中的氣候中性增長將轉(zhuǎn)化為每季度的平均增長。大眾銀行風(fēng)險管理職能部門(RMF)每年通過審查運營計劃(OP)提供一個全面的風(fēng)險視圖，以促進有效和平衡的決策制定。在氣候風(fēng)險方面，大眾銀行采用了碳會計財務(wù)伙伴關(guān)系（PCAF）[2]的方法來計算實現(xiàn)氣候中性資產(chǎn)負債表目標(biāo)的進展情況，并提出了碳中和目標(biāo)，即基于每個能效標(biāo)簽[3]的平均能耗計算抵押貸款二氧化碳排放量，使所有貸款項目的碳排放量與客戶碳減排量相等。在投資決策方面，大眾銀行將聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)（SDG）中的ESG因素納入考量，投資于可再生能源項目和特定的綠色債券，排除對化石燃料公司的投資，并不斷評估投資是否仍符合可持續(xù)性標(biāo)準(zhǔn)。

（三）荷蘭合作銀行（Rabobank）

荷蘭合作銀行由數(shù)家荷蘭農(nóng)村信用社合并而成，是荷蘭第二大銀行。荷蘭合作銀行將氣候變化納入風(fēng)險管理框架，組建可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)分析團隊、跨專業(yè)的復(fù)合型團隊，以更好地量化和評估氣候風(fēng)險。

荷蘭合作銀行開展了轉(zhuǎn)型風(fēng)險壓力測試、轉(zhuǎn)型風(fēng)險投資組合分析，評估水資源壓力與荷蘭洪水風(fēng)險等四項氣候風(fēng)險分析，研究了轉(zhuǎn)型風(fēng)險與物理風(fēng)險對住宅抵押貸款與投資組合帶來的影響。針對轉(zhuǎn)型風(fēng)險，荷蘭合作銀行主要進行了轉(zhuǎn)型風(fēng)險壓力測試與風(fēng)險組合分析。轉(zhuǎn)型風(fēng)險壓力測試通過量化氣候變化的影響，將相應(yīng)的情景轉(zhuǎn)化為宏觀經(jīng)濟變量，并將其輸入到壓力測試框架，分析測算出受氣候風(fēng)險沖擊更為嚴(yán)重的行業(yè)和客戶群體。荷蘭合作銀行引入了碳排放稅，對荷蘭合作銀行的全球信貸組合進行了兩次宏觀經(jīng)濟壓力測試。針對物理風(fēng)險，荷蘭合作銀行主要做了兩項評估。第一項是評估全球水資源壓力對荷蘭合作銀行的影響。為了量化水資源壓力的影響，荷蘭合作銀行進行了兩種情景分析（即水資源壓力存在輕微影響或嚴(yán)重影響），分析結(jié)果表明，兩種情景下的違約損失都會隨著違約概率的變化而變化。違約損失和違約概率的變化矩陣被迭代進兩種情景分析，并得出新的預(yù)期損失。第二項是評估荷蘭住宅抵押貸款組合中的洪水風(fēng)險。荷蘭合作銀行建立信貸風(fēng)險分析模型，通過外部顧問提供的數(shù)據(jù)，對荷蘭住宅抵押貸款進行洪水風(fēng)險評估。

（四）Kempen資產(chǎn)管理公司

Kempen資產(chǎn)管理公司主要通過測量自有資產(chǎn)的碳強度和評估管理自有資產(chǎn)的碳足跡來管理和應(yīng)對氣候風(fēng)險。Kempen使用融資碳排放[4]、每100萬歐元投資的碳排放量(CO2/百萬歐元投資)[5]和加權(quán)平均碳強度(WACI)[6]三項指標(biāo)來計算其投資組合的碳足跡。Kempen資產(chǎn)管理公司的風(fēng)險部門已經(jīng)開始使用碳強度來評估其持有的股票基金等投資組合對碳密集型公司的敞口。對轉(zhuǎn)型風(fēng)險敏感的行業(yè)，如公用事業(yè)和石油天然氣行業(yè)或其供應(yīng)商，Kempen資產(chǎn)管理公司通過查看這些行業(yè)公司的能源儲備和發(fā)電組合，與基準(zhǔn)進行比較，來評估轉(zhuǎn)型風(fēng)險的程度。

（五）APG資產(chǎn)管理公司

APG資產(chǎn)管理公司是歐洲最大的退休金管理公司之一。APG將氣候風(fēng)險作為一種投資風(fēng)險納入風(fēng)險管理，通過基于隨機建模的中心路徑方法分析氣候因素對戰(zhàn)略投資計劃影響。APG采用國際能源署（IEA）的政策情景、可持續(xù)發(fā)展情景構(gòu)建了氣候變化場景，通過壓力測試對投資組合中與氣候相關(guān)的風(fēng)險和機遇進行情景分析（IEA情景不包括物理風(fēng)險和機遇）。通過交通燈模型[7]來分析短期（2022年）、中期（2030年）和長期（2040年）的情景分析結(jié)果，將氣候風(fēng)險結(jié)果描述為“高”、“中”或“低”三個等級。但交通燈模型只能反映某些經(jīng)濟部門在某一時間面臨的最突出的氣候相關(guān)風(fēng)險和機遇，卻不能解決經(jīng)濟向低碳轉(zhuǎn)型的速度，APG開發(fā)了氣候儀表盤模型[8]來解決。

（六）MN資產(chǎn)管理公司

MN在氣候風(fēng)險分析中，對物理風(fēng)險與轉(zhuǎn)型風(fēng)險作了區(qū)分：對于物理風(fēng)險，分為突發(fā)和長期的物理風(fēng)險；轉(zhuǎn)型風(fēng)險，分為過監(jiān)管風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、市場風(fēng)險和聲譽風(fēng)險四種。并且分別在以下三種情況下分析氣候風(fēng)險的影響：實現(xiàn)控制全球低于2℃溫升的碳排放路徑目標(biāo)、符合國家自主減排目標(biāo)（NDCS）的3℃路徑和被視為4℃的常規(guī)發(fā)展（BAU）路徑。對于每種情況，都將短期（0-15年）和長期（> 15年）區(qū)分開來。此外，MN針對航空、海運、貴金屬、采礦、石油和天然氣、公用事業(yè)和鋼鐵等七個高風(fēng)險行業(yè)開展特定氣候風(fēng)險評價，對七個行業(yè)中的每一行業(yè)分別使用一套指標(biāo)體系，以反映該部門所面臨的與氣候相關(guān)的風(fēng)險，有效改善現(xiàn)有研究方法存在的氣候轉(zhuǎn)型風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲性有限、缺乏關(guān)于實際氣候風(fēng)險指標(biāo)的信息、并非所有指標(biāo)都適用于所有行業(yè)等問題。

（七）荷寶投資管理集團（Robeco）

荷寶是一家國際性資產(chǎn)管理公司。荷寶主要針對轉(zhuǎn)型風(fēng)險開展氣候風(fēng)險監(jiān)測和治理，通過碳排放可視化、氣候變化情景壓力測試和敏感性分析，監(jiān)測其對投資組合的影響。碳排放可視化主要通過氣候風(fēng)險桶[9]來衡量，根據(jù)企業(yè)的二氧化碳密度[10]、企業(yè)對自然的污染程度來確定企業(yè)應(yīng)該被分配哪一支氣候風(fēng)險桶。氣候變化情景壓力測試主要是對氣候風(fēng)險桶和公司所在行業(yè)，在三種二氧化碳密度情景（碳泡沫、擱淺資產(chǎn)、化石燃料價格上漲）下，施加不同的沖擊。碳泡沫情景反映高度依賴化石燃料的生產(chǎn)和出口的經(jīng)濟體在向低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型中受到的影響，由于化石燃料儲量將全部或部分無法使用，碳泡沫的破裂將對碳密集型企業(yè)產(chǎn)生重大負面影響。擱淺資產(chǎn)情景反映企業(yè)向低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型而不得不閑置設(shè)備的情況，石油/天然氣、化工及相關(guān)行業(yè)公司的市值將大幅下跌?；剂蟽r格上漲情景反映由于化石燃料日益匱乏，石油價格可能會上漲。荷寶分析得出，在碳泡沫情景中，高碳密度（和高氣候風(fēng)險桶）的公司比低碳密度的公司受到的影響更大。除壓力測試外，荷寶還根據(jù)氣候風(fēng)險桶進行敏感性分析，以評估轉(zhuǎn)型風(fēng)險對荷寶盈利能力的影響。

（八）荷蘭國際集團(InternationaleNederlanden Group)

荷蘭國際集團是一家綜合性金融公司，銀行與保險業(yè)務(wù)居全球第三。荷蘭國際集團建立了Terra方法進行氣候風(fēng)險評估。該方法能夠識別與轉(zhuǎn)型風(fēng)險相關(guān)的氣候風(fēng)險，為每個行業(yè)提供基于情景的氣候調(diào)整組合評估，從而實現(xiàn)投資組合調(diào)整。同時，還能顯示其貸款組合如何與基于科學(xué)的氣候情景或每個行業(yè)的轉(zhuǎn)型路徑保持一致。Terra方法遵循兩項重要原則，一項是按行業(yè)引導(dǎo)投資組合，即根據(jù)《巴黎協(xié)定》的相關(guān)轉(zhuǎn)型路徑，對每個行業(yè)的趨勢和變化進行詳細分析，擬定各行業(yè)的脫碳路徑，將每個行業(yè)的投資組合導(dǎo)向《巴黎協(xié)定》；另一項是優(yōu)先考慮客戶的“資產(chǎn)級數(shù)據(jù)”，通過度量每個行業(yè)轉(zhuǎn)型面臨的各種挑戰(zhàn)，以識別和預(yù)測每個客戶的需求，以支持客戶所屬行業(yè)的轉(zhuǎn)型，實現(xiàn)精準(zhǔn)測量。

目前荷蘭金融機構(gòu)在氣候風(fēng)險分析和管理上取得積極成果，但也面臨一定的局限性。

一是缺乏準(zhǔn)確、完整的氣候數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。氣候風(fēng)險分析需要翔實的數(shù)據(jù)集，但是這些數(shù)據(jù)的收集較為困難。在許多情況下，相關(guān)的氣候數(shù)據(jù)是無法獲得的、不完整的或粒度（單位）不合適的。且由于不同的數(shù)據(jù)供應(yīng)商采用了不同的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致各機構(gòu)之間的氣候風(fēng)險分析方法存在差異。

二是氣候風(fēng)險測度方法需進一步完善。目前各金融機構(gòu)都有自己的氣候風(fēng)險測度方法，但這些方法差異性較大，且大多數(shù)分析基本上都是定性的。此外，定量分析中，模型指標(biāo)的設(shè)計和選擇缺乏前瞻性，量化指標(biāo)體系無法完整覆蓋氣候風(fēng)險的各項特征。如風(fēng)險監(jiān)管方面的指標(biāo)被轉(zhuǎn)化成了可衡量的指標(biāo)，但技術(shù)風(fēng)險、市場風(fēng)險和聲譽風(fēng)險等相關(guān)領(lǐng)域的指標(biāo)并未納入量化指標(biāo)體系。

三是氣候風(fēng)險與實際風(fēng)險存在差異。對于二氧化碳排放量大的行業(yè)氣候風(fēng)險高，已形成共識。但在實際中，就物理風(fēng)險而言，行業(yè)范圍似乎更廣，因為一些行業(yè)的氣候風(fēng)險主要取決于生產(chǎn)設(shè)施或其供應(yīng)鏈的位置，而不是其自身的二氧化碳排放水平。

一是將氣候風(fēng)險納入央行政策和審慎管理框架。中央銀行要加強對氣候風(fēng)險影響的分析研判，探索在政策制定中將氣候風(fēng)險納入考量，重點關(guān)注受氣候風(fēng)險影響較大的行業(yè)和地區(qū)。同時加強氣候風(fēng)險管理的國際交流與合作，提高我國氣候風(fēng)險的分析和管理能力。

二是開發(fā)完善氣候風(fēng)險分析模型。在氣候風(fēng)險模型的開發(fā)中既要考慮氣候風(fēng)險的行業(yè)和區(qū)域的異質(zhì)性，又要考慮指標(biāo)體系的設(shè)計的前瞻性。提供兼容性強的氣候風(fēng)險分析情景，將時間跨度差異以及物理風(fēng)險和轉(zhuǎn)型風(fēng)險之間的差異納入考量。

三是加強氣候風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)共享。并充分利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)模擬、還原氣候風(fēng)險的生命周期。同時制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，既要考慮數(shù)據(jù)信息的可得性，也要考慮氣候風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

四是引導(dǎo)金融機構(gòu)加強氣候風(fēng)險分析和管理。將氣候風(fēng)險納入機構(gòu)戰(zhàn)略及風(fēng)險管理體系，完善內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)，并將氣候風(fēng)險作為投資組合及資產(chǎn)定價的重要影響因素。

（人民銀行貴陽中心支行金融研究處   徐振鑫）