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气候风险在资产定价中的量化整合方法

引言

在全球气候变化加速演进的背景下，极端天气事件频发、碳减排政策趋严、能源结构深度调整等现象，正在深刻改变企业运营环境与资产价值逻辑。传统资产定价模型以财务指标为核心，往往忽视气候风险这一长期、复杂且具有系统性特征的变量，导致资产价格无法真实反映潜在风险与收益。如何将气候风险科学、定量地整合到资产定价过程中，已成为金融市场服务低碳转型、防范系统性金融风险的关键命题。本文将围绕气候风险的分类特征、传统定价模型的局限性、量化整合的核心方法及实践挑战展开系统论述，旨在为投资者与金融机构提供可操作的方法论参考。

一、气候风险与资产定价的关联性解析

（一）气候风险的内涵与分类

气候风险是指由气候变化及其应对措施引发的对经济主体价值产生负面影响的不确定性，可分为物理风险与转型风险两大类。物理风险源于气候变化本身的直接影响，包括“急性风险”（如飓风、洪水、热浪等极端天气事件）和“慢性风险”（如海平面上升、长期气温升高导致的生态系统退化）。例如，沿海地区的房地产资产可能因海平面上升面临长期贬值压力，农业企业则可能因干旱频率增加导致农作物减产。转型风险则与应对气候变化的政策、技术及市场变化相关，具体表现为政策风险（如碳税、排放权交易）、技术风险（如可再生能源技术突破导致传统化石能源资产搁浅）、市场风险（如消费者偏好转向低碳产品）和法律风险（如因环境损害引发的诉讼赔偿）。以高碳排放的火电企业为例，若所在国出台更严格的碳排放标准，企业可能需要额外投入资金改造设备，或因购买碳配额增加运营成本，直接影响其盈利水平。

（二）气候风险对资产定价的作用机制

资产定价的核心逻辑是对未来现金流的折现，气候风险通过影响现金流的稳定性与折现率的高低，最终改变资产的内在价值。从现金流角度看，物理风险可能导致企业资产受损（如工厂被洪水淹没）、生产中断（如高温导致工人效率下降）、供应链受阻（如港口因极端天气关闭），从而减少营业收入或增加维修成本；转型风险则可能通过政策成本（如碳税）、市场份额流失（如传统燃油车被电动车替代）、法律赔偿（如污染诉讼）等途径压缩利润空间。从折现率角度看，气候风险的不确定性会增加投资者对风险溢价的要求——若某类资产面临更高的气候相关损失概率，投资者会要求更高的回报率以补偿风险，导致折现率上升，资产现值下降。例如，某能源企业持有大量未开发的煤炭资源，若未来碳减排政策趋严，这些资源可能无法经济开采（即“搁浅资产”），其股权价值将因市场对未来现金流的悲观预期而大幅下跌。

二、传统资产定价模型的气候风险缺失

（一）主流模型的理论局限

以资本资产定价模型（CAPM）和贴现现金流模型（DCF）为代表的传统定价模型，主要基于历史财务数据和市场风险溢价进行估值，对气候风险这类“非传统风险”的纳入存在天然缺陷。CAPM通过β系数衡量资产与市场组合的相关性，但气候风险具有跨行业、跨区域的系统性特征，且其影响可能在较长时间跨度内逐步显现，传统β系数难以捕捉这种非线性、非对称的风险敞口。DCF模型虽考虑了未来现金流的时间价值，但其假设的“稳定增长”或“永续经营”前提，与气候风险可能引发的企业经营环境突变（如政策突然收紧导致高碳资产贬值）存在矛盾。例如，某航运公司若未在DCF模型中考虑未来国际海事组织（IMO）可能出台的船舶碳排放限制，其对船舶资产剩余使用期内的收益预测将显著高估。

（二）数据与方法的实践障碍

传统模型依赖结构化的财务数据（如收入、成本、利润率），而气候风险的影响更多体现在非财务领域，且相关数据具有“低可得性、低标准化、高不确定性”特征。例如，企业的碳排放量数据曾长期未被强制披露，投资者难以准确评估其转型风险；物理风险中，某地块未来30年的洪水概率需依赖气候模型预测，而不同模型的预测结果可能差异较大。此外，气候风险的时间跨度（通常涉及5-30年甚至更长）与传统模型的短期（3-5年）预测周期不匹配，导致长期风险被过度贴现。研究表明，若使用传统的7%贴现率，30年后1元的损失现值仅为0.13元，这使得企业缺乏动力在短期内应对长期气候风险。

三、气候风险量化整合的核心方法论体系

（一）情景分析：构建风险暴露的动态评估框架

情景分析是量化气候风险的基础工具，其核心是通过设定不同的气候政策与变暖路径（如《巴黎协定》2℃目标情景、当前政策延续的3℃情景、无额外政策的4℃情景），模拟资产在不同未来环境下的价值变化。例如，在2℃情景下，各国将加速推进碳定价，高碳排放行业（如钢铁、水泥）的生产成本将显著上升；而在4℃情景下，极端天气事件频发，沿海基础设施类资产的维修成本将大幅增加。具体操作中，需结合国际组织（如NGFS，央行与监管机构绿色金融网络）发布的气候情景数据库，获取不同情景下的关键驱动变量（如碳价、气温升幅、极端天气频率），并将