气候物理风险是指气候变化导致的极端天气和自然灾害引起的对于作为金融交易资产和抵押品的物理损失的风险。其引发因素包括南宫NG但不限于洪涝、地震、海啸、山火、高温、海平面上升、温室效应等突发性灾害和长期性环境恶化。气候转型风险是指金融机构在整个社会经济体向低碳经济和零排放过程中转型时伴生的政策，成本和市场运营方面的风险。

　　要想有效管理气候风险，就必须要了解气候风险的特点。气候风险有别于传统金融风险，主要体现在以下四个方面 ：第一，长期存在并会产生长期的影响，例如气候转型风险往往会考虑未来十南宫NG年以上的政策路径，而气候物理风险甚至会研究未来数十年的气候变化，这些风险是由气候相关风险因素长期产生影响的累计结果。第二，前所未有并具有不确定性，气候变化的许多影响都是没有先例供参考的，同时气候变化是一个动态的和不确定的现象，而且由于法律政策、思想理念的变化，同样的气候变化在不同时期带来的影响也不尽相同，因此很难针对性地采取有效的处置措施。历史经验的局限性使得长期的气候物理风险较难预测，而政策的不稳定性使得长期的气候转型风险较难预测。第三，变化非线性并具有不可逆性。气候变化可能会出现阈值和临界点，当超出临界点时会突然带来风险，并导致不可逆转的变化。第四，会产生复杂的系统性的影响，气候变化可能引发信用风险、市场风险、流动性风险等多种风险，这些风险通常具有连锁效应和系统效应，在社会经济和金融体系中相互关联，需要进行综合评估度量。

　　近年来，一些国家的金融监管部门和部分有前瞻性的金融机构已意识到开展气候风险管理研究的重要性，并将推动气候风险管理发展作为促进绿色金融发展和保证金融稳定的重要内容。金融机构气候风险管理，本质上就是通过环境信息披露和气候风险压力测试，降低固定资产抵质押物损失以及高碳资产敞口损失带来的潜在风险。

　　金融机构气候风险的治理目标主要包括企业战略、合规要求、社会责任、信息披露和品牌声誉。金融机构日常经营管理要服从服务于企业战略，企业战略汇总应该将气候风险相关内容纳入战略安排和相关目标 ；气候风险已经是全球共识和监管共识，要满足和契合本国监管和属地监管的相关要求；绿色金融是金融强国建设的重要篇章，履行减碳排放进行气候风险管理的相关内容是企业实现绿色可持续发展的重要社会责任；金融机构实行气候风险管理的成效和举措将成为其信息披露的重要内容，成为其品牌声誉价值评估的重要变量。

　　金融机构气候风险的治理原则应该遵循差异性、前瞻性、广泛性、复用性原则。首先，我国经纬跨度较大，且经济发展不平衡，因此金融机构应有针对性地建立气候风险治理架构。其次，由于气候风险受政策影响较大，因此要紧跟国家的战略规划，牢牢把握政策法规的发展方向，提前布局气候风险管理机制。再次，涉及范围也不仅局限于风险部门，要让所有业务部门都认识到气候风险的存在，并根据风险变化对业务的发展进行调整，保障业务在气候风险影响下的稳定性和可持续性。最后要将气候风险与现有风险管理体系有机融合，将现有成熟的风险管理架构和方法应用于气候风险管理，降低重复管理成本，提高气候风险管理的效率。

　　金融机构气候风险的治理方法主要包括：碳核算，ESG评分法， 情景分析和压力测试方法。

　　碳核算就是碳指标的计算方法，主要有直接计算法、间接计算法、消费法和产业链法。无论哪种方法都要关注能源消耗和碳含量的准确性，以及数据来源的可靠性，在实际计算中，不同行业、不同地区会根据具体情况进行不同的调整。

　　ESG评分法是一种用于评估企业环境、社会和治理表现的评级系统，旨在帮助投资者和企业了解其可持续发展能力。目前，全球ESG评级机构数量已超过600家，比较出名的包括KLD、MSCI、汤森路透、富时罗素、标普道琼斯等等，不同的评级机构ESG评价体系有一定差异，但总体来看大致包括披露评分、绩效评分和争议事件三部分， ESG整体评分即三部分之和。ESG披露评分，指基于企业发布的年度报告、社会责任报告以及在官方网站上公布的信息，对企业的ESG信息披露水平进行评分，企业披露的关键ESG信息越多、质量越高，则相关评分越高。ESG绩效评分，指根据企业定性的ESG表现以及定量的ESG数据对ESG绩效进行打分。在衡量ESG绩效表现时，不同评级机构对ESG指标的选取不尽相同，指标较多的评级体系中有500多个指标，少的也有100多个指标，但总体遵循重要性、有效性和相关性三个原则，即对公司经营的重要性、披露程度及质量、与公司历史股价表现相关性。

　　情景分析和压力测试方法通过预设气候风险情景，分析假设、极端但可能发生的不利情景对金融机构整体或资产组合的冲击程度，进而评估气候风险对金融机构资产质量、盈利能力、资本和流动性的影响。具体的流程包括情景假设、压力传导、结果计算三部分。

　　首先是情景假设，压力测试情景是假定的、极端但可能发生的对金融机构整体或资产组合产生冲击的外部宏观经济环境。为了金融机构更好地推进气候风险压力测试工作，NGFS提供了6种参考情景供研究分析，分为有序转型、无序转型和温室世界三大类，每类两种子情景。

　　一是有序情景：假设气候政策出台较早，此种情形政策可以制定得较为温和，最终于2050年左右达到净零碳排放，届时全球升温会被限制在1.5摄氏度以内，物理风险和转型风险都相对较低。

　　二是无序情景：此景下低碳转型政策直到2030年才出台，因此为了完成减碳目标，需要在极短的时间内采取激进的政策措施，最终将全球升温限制在2摄氏度以内，届时高碳价带来的转型风险会更高，而由于政策出台晚极端天气带来的物理风险也更高。

　　三是温室世界：此种情景假设维持现有气候政策，此时全球碳排放量将会一直增长，最终导致全球升温约3摄氏度。因为不涉及低碳转型，因此几乎不存在气候转型风险，但自然生态环境将急剧恶化，导致非常高的气候物理风险。经过大量的探索研究，碳排放量与气温呈现正相关性已成为共识，碳排放路径在一定程度上就决定了升温路径，因此可将碳排放量作为气候风险压力测试的核心情景指标。

　　其次是压力传导。物理风险方面，温度升高会导致气候发生变化，进而导致自然灾害程度和频率提升，造成直接经济损失和间接经济损失，其中直接经济损失表现为实物资产减值，直接作用于金融系统，间接经济损失先传导至经济系统，影响相关经济指标，再作用于金融系统；转型风险方面，为了应对温度升高会出台相关的环保政策，这些政策短期内会增加企业成本，影响企业的财务指标，在长期能够促进产业结构调整，导致宏观经济指标发生变化，而这些变化最终会影响金融系统。需要注意的是，物理风险和转型风险并不是相互独立存在的，甚至会呈现一定的负相关性。减少碳排放量会减缓气温上升，有效遏制冰川融化海平面上升，再中长期降低物理风险的影响。但强制性的减排政策在短期内会显著增加碳密集型产业链上企业的经营成本，加速相关资产的折旧，影响相关工业产品的价格，造成相关行业失业率上升，进而导致企业和家庭的财产损失，即在一定程度上造成了转型风险。因此，在分析气候风险时，不仅要考虑不同温控措施的差异，还要综合考虑物理风险和转型风险的影响。

　　最后是结果计算。不同类型的金融机构将压力下的宏观或者微观经济指标代入不同的金融模型来量化评估气候风险带来的影响。对保险公司来讲，可将指标代入巨灾模型以估算气候物理风险带来的潜在损失，从而帮助保险公司进行财产保险定价 ；对银行来讲，可将指标代入违约模型用以评估气候风险给客户信用风险带来的影响，进而将每个个体加总得到气候风险对银行整体信用风险的影响以及对资本充足的影响；对证券公司来讲，将指标代入企业估值模型则可用于评估气候风险影响下企业估值的变化。

　　气候风险治理的数据和IT底座，是开展所有治理相关工作的基础。气候风险治理所需数据，既包括外部专业的气象数据，又包括金融机构内部庞杂的金融数据，因此要依托金融机构内部的数据仓库和数据湖等IT基础设施，为气候风险建立独立标准的数据库，对各类内外部数据进行数据清洗和加工，通过标准化处理，为相关管理和检测模型提供海量原始数据，从而不断提升气候风险数据质量的规范化，不断改善气候风险数据长期以来的数据来源庞杂、口径标准多元、数据质量混杂、数据获取艰难等困境问题。金融机构IT基础设施包括一系列物理设备、应用软件以及管理运维的总体集合，是承载金融机构日常经营运维的重要技术底座，其中最紧密关联的是数据仓库和数据湖。

　　气候风险正在潜移默化渗入各个主权国家和全球的金融系统，金融机构的气候风险管理也从新奇的零散理念逐步演化为专项工作并进入核心战略视野，并且作为一个全新的风险类别，对其进行专门管理也正在成为各家机构的普遍行为。从风险理念的全新概念到风险文化的必要内容，从风险防控的手段工具到价值创造的持久引擎，金融机构气候风险治理水平正在良性发展。面向未来，进一步驱动和完善金融机构气候风险治理的路径主要包括监管强制化、技术智能化、管理内嵌化、合作生态化。

　　——监管强制化，顺应监管要求逐步从积极自愿向行业强制的转变。虽然巴塞尔委员会2025年6月发布的《气候相关金融风险自愿披露框架》是自愿性的，但其提供了非常详尽的披露模板和方法学指引，为未来强制性披露要求提供了有利条件。我国国家金融监督管理总局、中国人民银行联合发布的《银行业保险业绿色金融高质量发展实施方案》也明确要求“探索环境气候风险管理技术和工具”，未来可以按照良好示范，到行业指引，再到强制披露的次序渐进推行。

　　——技术智能化，加强大数据、大模型、人工智能技术的广泛应用。通过整合气象数据、地理信息（GIS）、企业碳核算数据、供应链数据等，构建更全面的风险视图。应用大数据、人工智能（AI）和机器学习技术，来提升数据采集、清洗和分析的效率和精度，为风险量化提供支撑。

　　——管理内嵌化，推动气候风险的感知触角深度融入金融机构业务。要将气候风险管理的相关指标进行有效分解，在客户、产品、项目、国家、地区等维度进行适度融合，通过专家判断和模型计量，融入信用风险、市场风险和声誉风险等相关领域的日常流程，通过某些变量设定，在客户准入、客户评级、债项评级、风险计量、资本占用、风险限额、缓释估值、灰黑清单、贷后随访等方面发挥其相关影响和作用，将其外生影响逐步内化为风险判别的内生变量。

　　——合作生态化，培育多元交互、共享共生的气候风险合作生态圈。强化业内合作与跨行业协作。银行、保险、证券、资管机构需要加强信息共享和方法论交流，共同推动绿色金融产品创新和标准制定。与此同时，金融部门需要与气象部门、自然资源部门、科研院所、再保险机构等加强合作，共同建设覆盖全国、可共享的气候物理风险基础数据库和建模平台，解决数据来源和模型验证的难题。

　　（作者为中国银行总行业务研发部资深经理，经济学博士 )返回搜狐，查看更多