文献分析 | 不确定的气候变化和自然灾害对央行形成的挑战

原文题目：Central Banking Challenges Posed by Uncertain Climate Change and Natural Disasters

原文作者：Lars Peter Hansen

原文期刊：working paper

发表时间：2021年

关键词：气候变化 自然灾害 央行货币政策 不确定性

本文试图回答几个问题：央行是否应该关注气候变化并运用货币政策应对气候变化可能带来的系统性风险？若需要货币政策应对，存在什么局限，还需要开展什么工作？最后就量化气候变化不确定性的模型、金融机构和监管机构的应对方案和决策规则提出意见。本文从五方面展开论述。

 一、系统性风险、气候变化及相关建模

气候变化或自然灾害的不确定性可能作为系统性风险影响金融稳定，央行关注气候变化需要解决两方面问题，一是明确央行关注金融稳定的必要性，二是建立包含气候风险的金融稳定模型。

关于央行是否应该关注金融稳定目标，持支持意见以美联储为例，认为维持金融稳定是美联储实现“充分就业和稳定物价”双重货币政策目标的关键因素。持反对意见认为金融稳定和其他目标不同，金融稳定政策相对不透明。因此若要将气候变化、金融稳定纳入央行货币政策目标体系，需要完善金融稳定模型形成决策规则，使央行的金融稳定政策透明、可信。但目前缺少相应的量化研究和模型，现有金融稳定模型并未纳入气候变化因素，定量的气候模型也没有将金融稳定作为其主要目标，如气候经济学中衡量碳的社会成本的一套综合评估模型，主要针对财政政策（碳税等）而非银行体系的稳定性。

另外，尽管有大量证据证明人类对环境有不利影响，但在切实建立量化模型捕捉人类活动对气候的动态传递、气候变化如何随时间推移发挥作用、经济活动如何适应气候变化时，存在不确定性和认识的局限，由此导致的损害函数的不确定性也是气候变化综合评估模型的致命弱点。

 二、量化金融机构和企业对不确定气候变化的风险敞口

除了遏制系统性风险，金融监管的另一个角色是监控金融机构在遭受经济“重大冲击”时的风险敞口，当前金融工程的标准工具包可能不适用于量化由气候变化或自然灾害引起的系统性风险暴露，需要扩大相关的不确定性概念，改进现有的风险量化方法。

（一）与气候变化相关的风险及其不确定性来源

与气候变化相关的风险有物理风险和转型风险，物理风险的一个可能来源是难以预测的临界点——气候变化导致的坏结果在短时间内产生复合或迅速增长，引起环境退化非线性展开；另一个可能来源是地球科学模型的不确定性，不同模型对于气候变化路径预测不一致。转型风险是为应对气候变化、经济低碳转型的不确定性带来的风险，第一种来源是衡量气候变化经济后果的损害函数的不确定性；另一种来源是政策不确定性，如未来政策的意外变化可能会使碳基资产失去价值，对企业及提供贷款的银行产生不利影响；还可能由与气候变化相关的更根本的不确定性引起，也可能受其他国家出台政策的影响。

（二）量化相关不确定性

从量化的角度看，不确定性可以分为：（1）“风险”：不确定出现哪种结果，但各种情况概率已知；（2）“模糊”：可选概率模型的权重分配未知；（3）“错误设定”：模型可能以未知的方式给出有缺陷的概率预测。最后一种不确定性最难量化，也是目前决策理论中关注较少的，而气候变化的不确定性很多涉及这种情况，因此需要发展相关决策理论，开发新的风险分析工具。

此外，Behn et al. (2021)发现，当监管评估依赖于大型金融机构的建模输出时，风险敞口会被系统性低估，说明监管者和受监管者的激励机制并不完全一致，建模工作不能完全依赖于金融机构，监管机构也需要增进对相关不确定性的认识。在此基础上，作者提出由中央银行研究部门、私人银行风险评估团队、学术界积极合作开展相关研究，强调央行内部和外部研究者之间的互动，因为内部研究人员有时反应时间很短，并且急于适应央行领导人宣布的优先事项，客观性有所欠缺。

三、基于长期气候变化可能性的压力测试

Bolton et al. (2020) 在《绿天鹅》一书中呼吁采用新的范式来应对与气候变化相关的极端不确定性，并将基于长期情景的压力测试视为解决问题的核心。这种长期前景观点更关注气候相关尾事件而避免概率分布问题，考察某种特定情景发生对金融机构、金融体系可能造成的影响。典型的压力测试考察极端形式下会出现的最坏结果，但以此约束银行或其他实体行为过于严苛，不利于实体经济，于是出现了包括更多情景的分析。

但一方面，每个情景都包含一组可长达30年经济、金融、政策变量的路径，实质上是广泛而不现实的图景，金融市场的不确定性往往会随时间推移加剧，基于情景的压力测试无法对新信息做出反应，进而无法指导动态规划；另一方面，无法将各种情景集成到一个更全面的不确定性管理方法中，总的来说无法满足金融机构动态信息披露和监管机构动态监管应对的需求。

一种理想化的建议是让金融机构确定一组应变计划或递归指定的决策规则，以便在大范围的可能情景轨迹上表现良好，其中不同的轨迹可以包括可选择的分支和用于信息披露的相关信息结构。这避免了分配概率时主观先验分布的影响，也能避免极端性政策，但却是新的建模挑战。

四、央行投资组合应当保持市场中性还是向绿色技术倾斜？

财政政策对于投资绿色技术研发有重要作用，但易受到政治讨论和影响，于是考虑采用货币政策，但也有三点重要局限：第一，实践证明在解决以绿色为导向的研发需求或更广泛地应对气候变化方面，货币政策工具远不如财政政策工具有效；第二，这种转变可能会使货币政策未来也受到政客们的密切关注；第三，各国央行目前在该领域专业技能有限。

央行可选择的一种货币政策就是购买符合绿色或可持续原则的资产，比如符合ESG标准的资产。作为一种非常规货币政策，有人认为央行的资产购买应该被限制为市场中性，并有一个简单的执行规则。但即使是现有的资产购买实践也不支持这一观点，比如欧央行的实际投资组合中，碳密集型行业占相当大的比重，并不与其市场份额相称。

在此基础上，Papoutsi et al. (2021)还证明了，碳税的设置适当地降低了规划者对投资的需求，只有在没有碳税的情况下，投资组合才需要倾向于改善社会福利，这至少可以说明，货币当局的投资组合倾斜政策，并不能替代对碳排放征税的财政政策。

五、比较气候变化与其他自然灾害给央行造成挑战的不同

气候变化和其他自然灾害的一个重要区别在于不确定性将在多长时间内结束。对于其他自然灾害，比如新冠肺炎疫情这样的大流行病爆发时，经济和政策应对需要数天或数周时间，在有限的信息下快速反应以维持金融市场运转，提供必要流动性以避免非生产性的市场冻结。而气候变化没有构成这种性质的挑战，目前对气候变化不确定性的担忧，更多被认为需要用数年甚至数十年的时间逐步消除，而不会在数天或数周内迅速恶化，针对气候变化不确定性的政策规划也是以数年、数十年展开。但是根据一些气候变化模型，未来可能会出现迅速造成重大破坏的临界点，我们所能做的事情就是发现早期预警信号，并尽早开始采取预防措施避免到达临界点。

总的来说，本文认为央行货币政策有关注气候变化的必要性，但需要加强模型构建相关研究，量化相关不确定性并形成一套动态政策规则，减少公众对于政策不透明的担忧，增加政策实行的科学性和可信度；另外，不应夸大央行货币政策应对气候变化的作用，央行的能力是有限的，世界对于气候变化以及经济活动对其适应方式的认识也是有限的。同时再次强调碳税等财政政策对于应对气候变化的重要作用，如有需要可将货币政策作为财政政策的弱替代品。

原文摘要

Climate change poses an important policy challenge for governments around the world. The challenge is made all that much more difficult because of the multitude of potential policymakers involved in setting the policy worldwide. What then should be the role of central banks? How are climate change concerns similar to or distinct from those of other natural disasters? Clarity of ambition and execution will help to ensure that central banks maintain credibility. By adhering to their mandated roles, they retain their critically important distance from the political arena.

作者：

张 宁 中央财经大学金融学院硕士研究生

研究指导：

王   遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长

原创声明

如需转载、引用本文观点，请注明出处为“中央财经大学绿色金融国际研究院”。

中央财经大学绿色金融国际研究院

中央财经大学绿色金融国际研究院是国内首家以推动绿色金融发展为目标的开放型、国际化的研究院，2016 年 9 月由天风证券公司捐赠设立。研究院前身为中央财经大学气候与能源金融研究中心，成立于 2011 年 9 月，研究方向包括绿色金融、气候金融、能源金融和健康金融。绿金院是中国金融学会绿色金融专业委员会的常务理事单位，并与财政部建立了部委共建学术伙伴关系。绿金院以营造富有绿色金融精神的经济环境和社会氛围为己任，致力于打造国内一流、世界领先的具有中国特色的金融智库。