气候风险压力测试之情景设计概述

摘要

气候风险情景设计是气候风险压力测试的首要工作，其合理性决定了压力测试结果的可参考性。气候风险情景的设定需要考虑覆盖范围、时间跨度、情景的创设方式与构成、变量的选择与设定等要素。通过对比国内监管机构、商业银行的实践情况，笔者认为我国监管机构可逐步拓宽测试对象，将中小银行以及保险、证券等非银金融机构纳入测评，同时进一步纳入更广泛的行业以及多类别主体，以更全面地分析气候相关金融风险；虽然当前采用公开气候情景框架已成为主流，但因公开情景具有“普适性”的特点，如何将其本土化也是需要考虑的问题；我国目前气候压力测试实践聚焦于碳排放成本升高因素，日后可借鉴国外先进经验，利用多维度的变量刻画不同类型的转型风险，强化气候情景设计的合理性。

关键词

气候风险压力测试情景设计金融监管

引言

在“气候相关风险是金融风险的重要来源”成为金融体系共识的背景下，管理与防范气候风险逐渐变成金融风险管理体系中的必要环节。目前，各国央行及金融监管机构计划或已把气候风险纳入监管框架，气候风险压力测试也因此成为识别和评估气候相关金融风险的必备工具之一。气候风险压力测试是度量潜在气候风险对金融系统的影响的有效工具，是传统压力测试的延伸，本质与传统压力测试相同（徐金等，2024）。通常情况下，气候风险压力测试由气候风险情景设定、气候风险量化评估、结果分析与缓释措施等模块构成。其中，气候风险情景提供未来可能出现的气候变化、转型路径“假想”框架，通过定性定量地分析其潜在影响，来帮助金融机构理解、化解气候相关金融风险。

气候风险情景的设计

（一）设计气候风险情景需考量的因素

气候风险情景的设计是气候风险压力测试的首要环节，设计情景时需要考虑到覆盖范围、时间跨度、情景创设方式与来源、变量的选择与设定等因素（见图1）。

覆盖范围方面，金融机构气候风险情景分析与压力测试的目的在于了解气候风险如何影响自身业务运营，以便在日后战略决策中纳入对气候相关风险因素的考量。因此，情景设定应首先考虑纳入何种气候风险，确定覆盖的业务模块和涉及的行业企业范围甚至其所在的地理区位。

时间跨度方面，气候风险情景描述的是未来可能的发展趋势，应权衡利弊选择合适的时间范围。若时间跨度太短，可能无法充分识别事件发展的态势；若时间跨度太长，则短期影响会在长时间跨度内淹没。时间跨度的确定应基于测试的目标、覆盖的业务或资产情况、面临的气候风险类型等因素。通常情况下，较长时间跨度适用于测度引发经济和金融体系结构性变化的气候风险，也适合考察企业的战略决策在应对气候风险时发挥的作用；较短时间跨度适用于分析在业务规划期限内可能出现的气候风险（NGFS，2020）。

情景的创设方式方面，气候风险情景的创设方式通常包括直接采用公开情景、在公开情景的基础上优化以及自行拟定3种方式。其中，选择前两种方式设计气候情景的机构较多。主流的公开情景框架来源于联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）、国际能源署（IEA）、央行与监管机构绿色金融网络（NGFS）等机构，这些气候风险情景具有“普适性”的特点，往往需要调整优化，以更符合特定国家/地区、行业的需求。

气候情景的构成方面，气候风险情景的构成包括基准情景和模拟情景两类。基准情景描绘未来经济发展的自然状态，通常不考虑额外因素的干扰，如不考虑任何气候风险发生。基准情景作为气候风险模拟情景的对照，反映风险发生与基准情况下的差异，突出风险影响的规模与程度。模拟情景刻画潜在的物理风险或转型风险的发生轨迹，在理想情况下，一个全面的模拟情景能够同时反映物理和转型两种风险。

变量的选择与设定方面，气候风险情景设计的关键是选择特定变量来表征气候风险。反映转型风险的变量一般包括：政策变量（气候政策、能源政策等）、技术变量（清洁能源技术、去碳技术等）、价格变量（化石能源价格、碳价等）、消费变量（如能源消费的变化）。刻画物理风险的变量通常有温升幅度、降水量等。

（二）公开的气候风险情景框架

主流的气候情景框架来源于IPCC、IEA和NGFS等机构，这些情景多以温升幅度或排放路径为核心假设，其他假设包括能源消费与需求、技术发展水平、政策响应等（见表1）。

1.IPCC情景

IPCC情景采用了矩阵式框架，矩阵的一轴描述气候变化，另一轴则代表社会经济发展，分别对应代表性浓度路径（RCPs）与共享社会经济路径（SSPs）两类情景。RCPs通过温室气体浓度的变动轨迹描述气候变化结果（VanVuuren等，2011）。按照温室气体浓度变化路径，分别设置了严格的减缓情景RCP2.6情景、两个中间情景RCP4.5和RCP6.0情景，以及极高温室气体排放情景RCP8.5情景。其中，RCP2.6是最理想的情景，其目标是将全球温升保持在比工业化前高2℃以内。SSPs刻画社会经济的不同发展路径，涵盖人口和人力资源、经济增长、生活方式、人类发展、环境和自然资源、政策和体制、技术发展等定量和定性因素（姜彤等，2022）。SSPs情景可划分为SSP1可持续发展情景、SSP2中间路径情景、SSP3区域竞争路径情景、SSP4不均衡发展路径情景以及SSP5化石燃料密集型发展路径情景5种。其中，SSP1面临的适应和减缓挑战均很低。

第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）的情景方案设计、IPCC第六次评估报告中，则将RCPs和SSPs情景进行组合以研究气候和社会经济演变路径。核心组合情景包括但不限于：SSP1-1.9情景、SSP1-2.6情景、SSP2-4.5情景、SSP3-7.0情景和SSP5-8.5情景。

2.IEA情景

IEA制定并持续更新的风险情景在其每年的世界能源展望报告中公开。据《2023年世界能源展望》介绍，IEA开发全球能源和气候（GEC）模型来探讨2050净零排放情景（NZE）、已宣布的承诺情景（APS）以及既定政策情景（STEPS）下能源系统的演变路径。其中，NZE情景是规范化情景，刻画使全球能源部门到2050年实现二氧化碳净零排放的路径，与《巴黎协定》的全球温升幅度限制在1.5℃以内的目标一致。APS情景和STEPS情景为探索性情景，引入了全球能源和气候政策以及雄心目标，二者的差异在于政策实施差距。

IEA情景的关键假设由人口和宏观经济变量、价格变量、政策变量和技术变量来表征。人口和宏观经济变量作为两个基本驱动因素，在所有情景中保持一致，并由此作为分析起点，便于解释分析结果。存在差别的变量包括价格变量、政策变量、技术变量等。

3.NGFS情景

2023年11月，NGFS发布第四阶段气候情景。根据物理风险和转型风险的高低，第四阶段情景被划分为有序、无序、温室世界、不协调且延迟四大类共计七个情景。

有序情景假设气候政策尽早出台并逐渐严格，物理风险和转型风险整体不高，是较为理想的情况，下设2050年净零情景、低于2°C情景和低需求情景3个情景；无序情景假定国家或部门的气候政策存在延迟或分歧，导致转型风险高，包含一个延迟转型情景；温室世界情景假设全球的不努力作为导致气候变暖无法控制，下设国家自主贡献（NDCs）情景和现行政策情景两个。不协调且延迟情景假设各国气候雄心目标存在延迟与不一致，导致部分国家的转型风险升高，并且由于转型的总体无效性，所有国家的物理风险都很高，该分类仅包含一个分割的世界情景。这些情景均以温升幅度、政策响应速度、技术变革速度、二氧化碳去除技术（CDR）应用以及地区政策差异化程度为主要假设。图2展示了NGFS情景下全球二氧化碳排放路径结果。

NGFS情景与IPCC、IEA情景存在明显的异同点。差异之处主要在于以下几点。一是范围层面，NGFS情景对全球转型和物理风险的后果进行了评估，IEA情景只侧重于转型风险，IPCC则关注温室气体排放或社会经济演变路径，同时NGFS情景还涵盖更多的宏观经济变量。二是时间跨度层面，NGFS情景着眼于本世纪末，IEA情景仅到2050年。三是应用层面，NGFS情景主要用于中央银行、监管机构和金融机构评估金融业绿色转型的成本和收益，IEA情景则适用于分析绿色政策的影响（NGFS，2023）。共同之处在于这些气候风险情景并非对未来气候相关风险的预测或预言，也不提供对未来的完整化描述，而是探索未来的气候路径或转型政策变化而引发的一系列影响。

气候风险情景设计实践情况分析

（一）金融监管机构的气候情景制定

澳大利亚审慎监管局（APRA）：2021年，APRA针对5家大型银行开展首轮气候脆弱性评估，以了解物理和转型气候风险对银行和金融系统的潜在金融风险、评估银行如何针对不同风险场景调整业务模式和实施管理措施。此次测试气候压力情景直接采用了NGFS第二阶段的延迟转型情景和现行政策情景，包含的风险变量包括温升目标、政策响应速度、地区政策差异化程度、CDR技术的应用。

欧洲央行（ECB）：ECB在2022年开展的气候压力测试中建立了短期转型风险情景、长期转型风险情景和急性物理风险情景三类情景：长期转型风险情景分为温室世界、无序转型和有序转型3个情景，分别采用NGFS第二阶段的现行政策、延迟转型和2050年净零情景，碳价水平是3个情景的关键区别；短期转型情景参考NGFS的延迟转型情景；急性物理风险情景由ECB自行设计，包括干旱热浪情景和洪水情景。在2023年开展的第二次全经济层面（economy-wide）气候压力测试中，ECB借鉴NGFS的第三阶段情景，首次建立了自己的一套气候风险情景，分别为加速转型情景、后期推动转型情景以及延迟转型情景。这些情景在NGFS情景基础上纳入对COVID-19和地缘政治风险所引发的能源市场异常动荡的考量。

中国人民银行：2021年，中国人民银行组织23家大型银行评估“双碳”转型对银行体系的潜在影响。气候风险情景设置方面，中国人民银行参考国内碳排放权交易市场和NGFS情景的碳价设置，共制定轻、中、重3种情景。2022年，中国人民银行组织19家系统重要性银行开展新一轮气候风险敏感性压力测试。与2021年的压力测试类似，设置了轻、中、重度3种碳价情景（见表2）。

（二）商业银行的气候情景设计

汇丰银行：其《2023年气候报告》介绍，汇丰银行重点针对关键部门和地区进行了气候情景分析。此次实践以NGFS、IPCC和IEA情景为模板，根据不同业务部门和地区的客户所面临的特有的气候风险和脆弱性，自行设计了净零情景、现行承诺情景、延迟转型风险情景、物理风险下行情景和近期情景5个反映物理和转型风险的情景。情景假设方面，以温升幅度为核心假设，其他假设还包括时间跨度、全球气候政策差异程度、技术变革和应用速度、经济变化幅度、碳价、能源消费变动百分比和二氧化碳排放变化百分比等。

摩根大通：据其《2023年气候报告》，摩根大通应用情景分析评估潜在的气候风险变化路径及影响范围。对于物理风险情景分析，摩根大通借助IPCC情景的物理风险变量评估恶劣天气事件对业务运营、信贷风险和抵押品地点的潜在影响。应用IPCC的RCP4.5情景作为基准情景，应用RCP8.5情景作为压力情景。对于转型风险情景分析，摩根大通将NGFS的现行政策情景作为基准情景，以反映全球气候政策的现状；将分歧净零情景作为压力情景。

中国工商银行：2020年的气候压力测试中，工商银行结合行业和客户的现状，设定轻、中、重度3个压力情景：初期火电行业全面参与碳交易的预期价格水平（50元/吨）、中期火电行业碳定价达到国际水平（160元/吨）、远期火电行业强化减排情景较具雄心的碳价水平（200元/吨），同时设置行业基准线、有偿配额比例、技术成本和温室气体排放等变量。《中国工商银行2023半年度社会责任（ESG与可持续金融）专题报告》显示，工商银行正参考NGFS情景确立本土化压力情景，包括有序转型、无序转型、温室世界三大类。

总体而言，监管机构基本都参考或直接采用了NGFS提供的情景框架，这也符合巴塞尔委员会的《气候相关金融风险有效管理和监管原则》的第69条“在适当情况下使用共同情景”的原则。由于转型措施的实施可能会引致更严重的风险隐患，因此国内外监管机构更倾向于转型风险评估，仅少数国外监管机构考察了物理风险的影响。此外，银行是国内外监管机构气候压力测试的着力点，特别是大中型商业银行。而在商业银行层面，商业银行所采用或参考的公开情景来源更广，除NGFS情景框架外，还包括IEA和IPCC的情景框架。同时，商业银行气候压力测试覆盖行业客户范围主要聚焦于碳密集行业，国外纳入行业范围更宽泛，已有少数机构覆盖非碳密集行业甚至全行业。

总结与建议

（一）总结

气候风险压力测试对象及覆盖范围方面，当前国内外监管机构重点围绕银行业展开。碳密集行业企业是商业银行的主要监测对象，国外机构已扩大至更广泛的行业企业，甚至全行业；气候风险方面，国内外机构均重点对转型风险加以监控与评估，国外小部分机构已率先围绕干旱热浪、洪水等急性物理风险或温升幅度等慢性物理风险因素展开评估，我国尚无机构公布此类测试结果。情景创设方式方面，大部分机构采取直接应用公开情景框架或在其基础上优化的方式设定气候情景，仅极少数机构完全自行构建。监管机构的情景框架主要源于NGFS，符合巴塞尔委员会《气候相关金融风险有效管理和监管原则》的“在适当情况下使用共同情景”原则。商业银行选择面较宽泛，还囊括IPCC和IEA的情景框架。变量选择方面，国外实践的变量选择更多元、设定更细致，我国实践则以碳价变量为核心。

（二）建议

第一，我国监管机构可逐步拓宽测试对象，将中小银行或保险、证券等非银机构纳入其中，同时涵盖更多的高碳排行业，以更为全面地分析气候相关金融风险。相应地，商业银行等金融机构应逐步扩大测试的覆盖行业面。

第二，我国监管机构、金融机构应逐步拓展气候风险类型的研究类型。按照《关于进一步强化金融支持绿色低碳发展的指导意见》的要求，金融机构应积极开展各类转型风险的研究，其中保险机构可率先推动气候灾害风险分析。

第三，虽然应用公开气候情景框架已成为主流，但因公开框架的“普适性”特点，如何将其本土化是日后需要考虑的问题。同时，仅利用单一的“碳价”变量表征气候风险是远远不够的，我国监管与金融机构可参考国外先进经验，利用多维度的变量刻画不同类型的气候风险，提升气候情景设计的合理性。

参考文献

[1]姜彤，苏布达，王艳君等．共享社会经济路径（SSPs）人口和经济格点化数据集[J]．气候变化研究进展，2022，18（3）：381-383．

[2]徐金，方琦，钱立华，等．气候风险情景分析与压力测试概述：基础概念与监管框架[J]．西南金融，2024（5）：3-13．

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[4]NGFS.NGFSClimateScenariosTechnicalDocumentationV4.2[R]．2023．

[5]VANVUURENDP，EDMONDSJ，KAINUMAM，etal．Therepresentativeconcentrationpathways：anoverview[J]．Climaticchange，2011（109）．

◇本文原载《债券》2024年10月刊

◇作者：中国社会科学院金融研究所博士后流动站、兴业银行博士后科研工作站徐金