张涛 侯宇恒 曲晓溪 张卓群

摘要 气候变化会导致极端天气事件增多、经济损失增加，进而会影响金融稳定，需要相关部门及时评估和应对。因此，构建合理的气候金融分析框架，分析气候变化影响金融变量的传导路径，并制定针对性应对措施，具有重要的理论和现实意义。该研究在金融加速器框架下构建了一个包含碳循环、气候变化因素以及多个经济主体的DSGE模型，模拟了气候变化对产出、资产价格、企业违约率以及信贷总量等变量的影响。研究结果显示：①气候变化冲击减少了产出，降低了资本价格和资本收益率，增加了外部融资溢价水平，推高了企业杠杆率和信贷违约率，进而引起信贷紧缩，投资减少。②碳强度冲击增加了产出，提高了资本价格和资本收益率，减少了外部融资溢价水平，降低企业杠杆率和企业信贷违约率，进而引起信贷扩张，投资增加。③减排强度冲击主要通过成本驱动影响宏观经济。短期内经济受减排冲击的负向影响较大，长期地看，随着产出的快速恢复，投资和信贷需求增加，从而促进了经济增长。据此建议：①及时准确地评估气候变化风险在金融体系中的规模，防范非传统的系统性风险对金融市场产生的影响。②积极推动绿色低碳技术的快速发展，促进减污降碳与增加产出的双赢成效。③完善气候变化经济模型分析框架，提升气候变化经济分析框架的现实解释力和理论指导作用。

关键词 气候变化风险；碳循环；金融加速器；金融風险

中图分类号 F062. 2 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2023）08-0001-12 DOI：10. 12062/cpre. 20230328

气候变化正在加剧，自20世纪中叶以来，全球平均地表温度上升了1. 2 ℃，极端自然事件增加了一倍多。国际清算银行（Bank for International Settlements，BIS）2020 年发布的《绿天鹅——气候变化时代的中央银行和金融稳定》指出，气候变化可能引起超预期、范围广、影响极端的“绿天鹅”事件，进而触发系统性金融危机［1］。气候变化主要通过物理风险和转型风险两个渠道对金融产生影响：物理风险一方面来自全球变暖引发海平面上升、降水模式改变以及飓风、热浪等极端天气频发，另一方面来自人类社会和自然系统面对气候变化相关风险的脆弱性；转型风险主要指低碳转型过程中政策变化、技术改进以及市场偏好转变等不确定性所导致的风险。物理风险和转型风险通过资产价值重估、资产负债表、抵押品价值变化、政策不确定性和市场预期波动等渠道，对金融变量产生影响，进而冲击金融稳定［2］。为应对气候变化风险，《巴黎协定》提出21世纪内全球平均升温控制在2 ℃以内，并努力控制在1. 5 ℃以内，实现下半叶温室气体“零排放”的目标。全球已有多个国家作出了碳中和承诺，中国于2020年也提出力争于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。中共二十大报告进一步提出“要推进美丽中国建设，坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理，统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，推进生态优先、节约集约、绿色低碳发展。”鉴于此，该研究拟通过构建动态随机一般均衡模型（Dynamic Stochastic General Equilibrium，DSGE）来研究气候变化风险对宏观经济金融变量的影响，阐明影响的传导机制，并提出针对性应对气候变化措施。

1 文献综述

2018 年瑞典皇家科学院授予Nordhaus诺贝尔经济学奖，以表彰其将气候变化纳入长期宏观经济分析的贡献。Nordhaus［3］首次将气候变化因素纳入Solow经济增长模型中，形成气候与经济动态综合模型（Dynamic IntegratedModel of Climate and the Economy，DICE）。之后，Nordhaus［4］进一步对DICE模型进行详细阐述，将碳循环、气候变化以及宏观经济通过多层关系联系起来，从而构建了整个气候变化经济学的分析框架。之后，Nordhaus持续根据气候科学和宏观经济的最新数据对模型和参数进行修订，不断提升其现实解释力和预测的准确性［5-8］。基于Nordhaus等人的分析框架，许多学者利用DSGE模型分析了气候变化对短期经济波动的影响，其中，Heutel［9］将CO2排放纳入DSGE模型，用以研究气候变化对短期经济波动影响和政策效应。此后，相关研究日益丰富，DSGE模型构建也从多角度进行了扩展。代表性的工作是将气候变化导致的负外部性、清洁技术进步以及气候相关政策纳入实际经济周期（RBC）和新凯恩斯（NK）框架下构建DSGE 模型。在建模过程中，对碳循环过程采用了简化处理，对于环境负外部性的模型构建，有将温度或污染动态内生化的建模方法［10-11］，也有将温度或污染动态外生化的建模方法［12-13］，更高的污染排放或更高的温度通过对生产要素或全要素生产率产生负效应，进一步导致产量降低。

气候变化风险具有相互作用、非线性和不可预测性的特点。气候变化物理风险会加剧企业的资本损失，降低企业的盈利能力，对企业资金流动性以及违约率造成较大的影响［14］；全球变暖引发海洋酸化、海平面上升等长期生态变化会导致资产贬值，例如暴露在海平面上升风险之下的房价开始下降［15］；物理风险通过对企业和家庭资产价值的影响，也会影响保险公司资产负债表，若保险公司低估气候变化所造成的物理损失程度，会导致其资不抵债［16］；保险公司资产负债表恶化会进一步导致保险公司削减相关保险服务和产品供给，陷入困境的保险公司会大规模抛售资产而导致资产价格下跌，可能造成金融风险传染［17］。

气候变化转型风险也会对金融产生影响。在低碳转型过程中，以化石能源为主的能源结构会发生改变，使得碳密集型能源驱动企业和投资者资产面临贬值风险，进而导致大量的资产搁浅［18-19］；由于过去与搁浅资产相关的风险并没有反映在高碳企业价值中，这些资产可能遭受贬值或转为负债，引发抵押品价值缩水和信贷条件收紧，在金融加速器和抵押品约束机制下，市场信号会放大气候相关风险，使其对单个金融机构的冲击演变为系统性风险［20］；同时，化石能源企业作为国际资本市场的大型借款人，其资产价值重估会影响金融机构资产负债表健康状况，在缺乏市场预期的情况下，可能会引发周期性经济损失以及金融环境的长期收紧［16］；化石能源企业的上下游企业如汽车行业也会受到转型风险的间接影响，随着技术、价格和个人偏好的演变，转型风险的影响也可能超出这些行业，因为搁浅的化石能源资产可能通过全球生产链造成国际连锁反应［21］。此外，气候变化风险还可能通过流动性约束影响金融稳定，极端气候事件会造成资本损失或预防性资金需求上升，导致银行信贷供给减少、融资条件收紧、抵押物价值下跌、贷款违约率上升，放大自然灾害的经济影响，不利于金融稳定［22-23］。

随着气候变化风险对金融影响关注度的日益提升，构建气候金融模型来分析气候变化风险的影响和应对有着重要理论意义。构建金融摩擦相关模型的方法主要有Bernanke等［24］构建的BGG模型以及Gertler等［25］的GK模型。BGG模型反映了银行与企业家间信息不对称导致信贷需求侧的金融摩擦，主要将Townsend［26］提出有成本状态验证（CSV）理论嵌入到新凯恩斯模型框架中，贷款人为掌握借款人的经济活动必须付出一定比例的监管成本，由于贷款人不能确保贷款完全收回，因而对贷款人要求一个额外的融资溢价；对于借款人来说，外部融资相对于内部融资就会付出更多的成本。外部融资溢价与借款者所拥有的资产净值呈现负相关关系，使借款者的资产净值呈顺周期，外部融资溢价呈逆周期，产生金融加速器效应。国际金融危机之后，学术界根据危机中银行所扮演的重要角色，将银行部门引入DSGE模型，考察银行信贷中介的作用。其中，代表性的文献是Gertler 等［25］所建立的GK 模型。GK模型反映家庭和银行间信息不对称导致信贷供给侧的金融摩擦，当经济中出现外生冲击时，银行净资产会受到冲击，从而影响整个经济的信贷总量，进而放大经济体对于微小冲击的反应。在此基础上，国内外学者开始尝试构建包含气候因素和金融加速器机制的DSGE模型。Ferrari 等［27］将包含银行部门和金融摩擦的GK 模型与Heutel［9］的环境模型相结合，构建绿色金融模型；Xu［28］将Nordhaus的DICE模型中碳循环和气候变化模块与GK模型相结合，更细致地刻画了气候与金融的动态关系。

总体上看，气候变化风险对金融影响已经越来越受到关注。目前，基于DSGE模型的构建还主要在RBC和NK的分析框架下，而对金融影响的研究还相对较少，在金融加速器框架下构建气候金融模型还处于起步和探索阶段。气候变化对金融影响传导机制的分析还不够充分。该研究尝试在金融加速器框架下构建DSGE模型，将Nordhaus 的DICE 模型中碳循环和气候变化模块与Ber‑nanke等［24］包含金融加速器的BGG模型相结合，构建气候金融分析框架，更深入地分析气候变化对金融影响以及传导机制。