我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融部門綠色投資價(jià)值的氣候影響和風(fēng)險(xiǎn)研究

楊光輝 沈強(qiáng)斌 顧光同*，2

（1. 浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，浙江杭州 311300；2. 浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省鄉(xiāng)村振興研究院，浙江杭州 311300）

1 引言

氣候風(fēng)險(xiǎn)作為一種特殊的風(fēng)險(xiǎn)形式，是指氣候變化對(duì)自然環(huán)境系統(tǒng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)造成不確定性的程度，已經(jīng)引起了世界各國(guó)的高度重視。2015 年近200 個(gè)締約方于巴黎氣候變化大會(huì)上達(dá)成《巴黎協(xié)定》，旨在對(duì)2020 年后國(guó)際間全球氣候變化的應(yīng)對(duì)方法做出前瞻性的預(yù)估與安排。該協(xié)定的初步目標(biāo)在于讓全球平均氣溫升高不超過(guò)2 ℃，并逐步靠近1.5 ℃。然而，由2019 年發(fā)布的《全球氣候狀況報(bào)告》可知，2010—2019 年是迄今為止氣溫最高的10年，冰川消融、海平面上升情況日益嚴(yán)重，本世紀(jì)末的氣溫上升幅度將達(dá)到3.2 ℃左右。

中國(guó)作為負(fù)責(zé)任的大國(guó)，積極參與應(yīng)對(duì)氣候變化。2017 年國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)啟動(dòng)全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)建設(shè)，2019 年中國(guó)社會(huì)科學(xué)院、中國(guó)氣象局聯(lián)合發(fā)布的《氣候變化綠皮書》更把年度主題聚焦在氣候風(fēng)險(xiǎn)上，強(qiáng)調(diào)在全球氣候變暖的趨勢(shì)進(jìn)一步加劇的情況下，建立完善的氣候風(fēng)險(xiǎn)管理體系才能夠規(guī)避“黑天鵝”與“灰犀?！笔录陌l(fā)生。

金融市場(chǎng)是經(jīng)濟(jì)狀況的晴雨表，金融機(jī)構(gòu)為應(yīng)對(duì)氣候變化進(jìn)行低碳轉(zhuǎn)型和能源投資，必然伴隨著不容忽視的氣候風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題［1］。近年來(lái)，氣候變化逐漸被視為未來(lái)全球金融穩(wěn)定的主要威脅之一［2］。Stolbova 等［3］開(kāi)發(fā)了一種基于金融網(wǎng)絡(luò)的方法學(xué)，并對(duì)歐元區(qū)影響銀行業(yè)或非金融企業(yè)的氣候政策引發(fā)的沖擊進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)氣候政策對(duì)金融部門存在顯著沖擊影響，進(jìn)而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)。而且氣候變化對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和金融影響的評(píng)估是決策者和投資者不確定性的主要來(lái)源［4］，宏觀審慎政策對(duì)促進(jìn)綠色投資和應(yīng)對(duì)氣候相關(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要［5］。

而我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的金融部門低碳轉(zhuǎn)型綠色投資還在探索階段，開(kāi)發(fā)性金融部門綠色投資的氣候變化沖擊影響及其風(fēng)險(xiǎn)度量的研究鮮有成果，因此，本文借鑒Monasterolo 等［6］提出的氣候壓力測(cè)試方法，對(duì)我國(guó)中國(guó)進(jìn)出口銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行和國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行的綠色投資項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)一步運(yùn)用WITCH 模型研究氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)收益狀況的沖擊影響，最后測(cè)算出各部門的氣候VaR（在險(xiǎn)值），評(píng)估氣候變化所帶來(lái)的綠色投資潛在的氣候風(fēng)險(xiǎn)。

2 氣候壓力測(cè)試模型和氣候VaR 方法

2.1 氣候壓力測(cè)試模型

借鑒Monasterolo 等［6］針對(duì)發(fā)展金融機(jī)構(gòu)首次提出的氣候壓力測(cè)試方法，進(jìn)行金融部門貸款項(xiàng)目估值研究，其模型如下：

式（1）中，t0表示進(jìn)行估值的時(shí)間；Tj表示借款人j 的貸款合同到期日。

一般來(lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)性金融部門的貸款項(xiàng)目j 的估值可以采用多種方法。這里考慮基于貸款預(yù)期價(jià)值的方法以及銀行在t0時(shí)刻可以獲得的信息，構(gòu)建模型如下：

以給定氣候政策情景為條件，可以得出違約概率的變化意味著貸款預(yù)期價(jià)值的比例變化，如公式所示：

式（3）中，Δpj（P）表示從情景A 到P 的默認(rèn)概率的差異。

為了考慮與情景P 相關(guān)的氣候政策的影響，將借款人j 在時(shí)間Tj的總資產(chǎn)Aj（Tj）建模為由下列等式描述的隨機(jī)變量：

式（4）中，Aj（t0）是時(shí)間t0的資產(chǎn)價(jià)值；∮j（t*，P）是在與氣候政策和η 相關(guān)的時(shí)間t*發(fā)生的沖擊；ηj（Tj）是在時(shí)間Tj發(fā)生的特異性休克。假設(shè)借款人在時(shí)間Tj違約，如果其到期時(shí)的凈資產(chǎn)（也稱為賬面資產(chǎn)并定義為資產(chǎn)減負(fù)債）Ej（Tj）由于2 次沖擊而變?yōu)樨?fù)值，即變?yōu)椋?/p>

式（5）中，負(fù)債的價(jià)值Lj被假定為獨(dú)立于政策方案和時(shí)間（即債務(wù)不能由借款人重組或回購(gòu)）。在公式（5）中，對(duì)于給定的政策沖擊，∮j（t*，P），借款人的條件違約概率是時(shí)間Tj沖擊低于ηj 的概率。閾值θj（p），它取決于時(shí)間t 的j 的負(fù)債和初始凈值0 以及資產(chǎn)方面的氣候政策沖擊∮j 的大小。

2.2 基于WITCH 模型的氣候VaR

WITCH 模型包含2 個(gè)特征：其一是一個(gè)全方位評(píng)估模型，通過(guò)運(yùn)用區(qū)域損害函數(shù)反映氣候政策對(duì)經(jīng)濟(jì)狀況的影響，推斷出以阻止氣候變化為目的而減排得到的收益；其二是蘊(yùn)含著博弈論的思想。各個(gè)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)通過(guò)考慮所有經(jīng)濟(jì)決策變量，利用非合作納什博弈方法來(lái)確定自己的戰(zhàn)略，而不是根據(jù)最低污染排放量標(biāo)準(zhǔn)。WITCH 模型中得出的最終結(jié)果是綜合考慮各個(gè)因素，根據(jù)不變替代彈性綜合得到下式：

式（6）中，Y 是指區(qū)域n 在時(shí)間t 內(nèi)的產(chǎn)出；TFP（Total Factor Productivity） 指的是全要素生產(chǎn)效率；K，L和ES（Energy Services）分別代表資本、勞動(dòng)力和能源部門；Ω 是指由于氣溫上升給產(chǎn)出帶來(lái)的損失數(shù)額；C 是指某種產(chǎn)品由經(jīng)濟(jì)預(yù)算限制得到的消耗數(shù)額。消耗產(chǎn)品C 成本［C（n，t）］的計(jì)算方法如下：

式（7）中，Y（n，t）是指總產(chǎn)出；IC（n，t）是指對(duì)產(chǎn)品C的資金投入；IR&Dj（n，t）和Ij（n，t）是指產(chǎn)品j 的研發(fā)投入和一般投入；O&Mj（n，t）是指產(chǎn)品j 管理運(yùn)營(yíng)和維修的費(fèi)用；Xf，extr（n，t）指的是得到燃料f 的額外成本；Xf，netimp（n，t）是指一國(guó)進(jìn)出口所需消耗燃料f 的支出；CCS 是指碳捕獲和存儲(chǔ)量。

化石等燃料的使用會(huì)引起二氧化碳的排放量增加，而某種化石燃料的碳排放量可以通過(guò)該燃料的化學(xué)計(jì)量系數(shù)計(jì)算得出。使用運(yùn)轉(zhuǎn)程式化的氣候動(dòng)態(tài)模型，計(jì)算得出t 時(shí)期碳排放量所帶來(lái)的相對(duì)于上一個(gè)時(shí)期溫度上升的幅度。最后根據(jù)溫度上升的幅度，通過(guò)區(qū)域損害模型計(jì)算出由于氣候政策的影響給我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失。

氣候變化損失函數(shù)衡量了開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)總產(chǎn)值與溫度之間的聯(lián)系，而氣候變化在總產(chǎn)值和凈產(chǎn)值之間產(chǎn)生了一個(gè)差額，這個(gè)差額即為損失Ω。

凈產(chǎn)值計(jì)算方法如下：

式（8）中，YN，YG 和T 分別為凈產(chǎn)出、總產(chǎn)出和上升溫度。氣候政策沖擊的計(jì)算方法是，在特定氣候政策情景的軌跡與WITCH 模型下的基線情景軌跡之間的市場(chǎng)份額差異。同時(shí)使用氣候政策沖擊的VaR 值來(lái)具體衡量氣候沖擊的影響大小，以做出更好的應(yīng)對(duì)。WITCH 模型下的氣候政策沖擊的VaR 值公式如下：

將我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)所面臨的氣候風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值定義為：在氣候政策沖擊下，導(dǎo)致遭受損失高于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值項(xiàng)目的比例等于一個(gè)常數(shù)c。

3 實(shí)證研究

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取我國(guó)中國(guó)進(jìn)出口銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行和國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行三大開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)購(gòu)買、發(fā)行綠色債券的情況（見(jiàn)表1）作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)金融信息網(wǎng)。將氣候政策沖擊影響因素標(biāo)準(zhǔn)化，采取發(fā)行機(jī)構(gòu)所在地發(fā)行日最高氣溫作為沖擊影響變量，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家環(huán)境保護(hù)部門。

表1 我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行綠色債券基本情況（僅列出前6 個(gè)）

3.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

利用R 軟件對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行綠色債券的情況進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，選取發(fā)行規(guī)模、所在地發(fā)行日最高氣溫、票面利率指標(biāo)進(jìn)行分析，從而探究極端氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)投資價(jià)值的影響。

描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。由表2 可知，我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行的綠色債券情況中，整體的票面利率水平較高，平均收益可達(dá)4.425%，整體收益水平較為突出。發(fā)行規(guī)模方面，最小發(fā)行規(guī)模5 億元，最大發(fā)行規(guī)?？蛇_(dá)60 億元，平均發(fā)行規(guī)模達(dá)到33.2億元，整體的發(fā)行規(guī)模處于較高水平，說(shuō)明我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)對(duì)極端氣候風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越重視，環(huán)保意識(shí)不斷加強(qiáng)。值得注意的是，發(fā)行日所在地最高氣溫的均值達(dá)到17.4 ℃，本文將進(jìn)一步探究以氣溫指標(biāo)為代表的氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的影響。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

票面利率趨勢(shì)見(jiàn)圖1。

圖1 票面利率趨勢(shì)

我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行規(guī)模趨勢(shì)見(jiàn)圖2。

圖2 我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行規(guī)模趨勢(shì)

由圖1～2 可看出，票面利率與發(fā)行規(guī)模呈現(xiàn)一個(gè)反向變動(dòng)的關(guān)系，即票面利率越高，發(fā)行的規(guī)模越小。從發(fā)行利率的角度來(lái)看，綠色債券的票面利率呈現(xiàn)先上升后下降再上升的趨勢(shì)，波動(dòng)較為平緩。從發(fā)行規(guī)模的角度來(lái)看，綠色債券的發(fā)行規(guī)模呈現(xiàn)先下降后上升再下降的趨勢(shì)，但其波動(dòng)大于票面利率。說(shuō)明我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行綠色債券規(guī)模的變動(dòng)幅度較大，很容易受到外界因素的影響。

3.3 氣候變化對(duì)綠色投資的回歸分析

表3 表示以綠色債券的票面利率為因變量，以所在地債券發(fā)行日最高氣溫為自變量的回歸結(jié)果?？梢缘贸?，氣溫對(duì)于我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)發(fā)行綠色債券的票面利率影響很小。在幾個(gè)最高溫度區(qū)間中，沒(méi)有t 值是顯著的，p 值也沒(méi)有在10%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明氣溫并不是綠色債券票面利率的相關(guān)影響因子。

表3 票面利率對(duì)氣溫的回歸

表4 反映了以綠色債券的發(fā)行規(guī)模為因變量，以所在地債券發(fā)行日最高氣溫為自變量的回歸結(jié)果?？梢缘贸?，氣溫與我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)綠色債券的發(fā)行規(guī)模有明顯的相關(guān)關(guān)系。只有少部分?jǐn)?shù)據(jù)的t值是不顯著的，有一半的p 值是在5%的顯著性水平下顯著的，說(shuō)明綠色債券的發(fā)行規(guī)模受到氣溫的影響顯著，這與氣候政策沖擊對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的影響是一致的。

表4 發(fā)行規(guī)模對(duì)氣溫的回歸

3.4 氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)綠色投資的壓力測(cè)試

為了評(píng)估氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的具體影響程度，采用前文介紹的氣候壓力測(cè)試模型，探究開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)如何更好地選擇能源投資以應(yīng)對(duì)氣候政策沖擊帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。本文選擇了氣溫為1，5，15，30，40 ℃5 種氣候變化情景，模擬極端氣候沖擊對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的影響。并結(jié)合國(guó)內(nèi)的開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的指標(biāo)情況來(lái)評(píng)估，模擬氣候變化沖擊下金融部門投資的能源市場(chǎng)份額的前瞻性軌跡。

由于需要進(jìn)行長(zhǎng)久的討論，各國(guó)才能達(dá)成一致制定出統(tǒng)一的國(guó)際氣候政策，故本文在模型設(shè)置和數(shù)據(jù)的時(shí)效性中，將氣候政策沖擊時(shí)間設(shè)置為2030年，并基于WITCH 模型反映氣候政策對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)沖擊情況。

由公式（6）和公式（7）得到表5、表6 的結(jié)果，其中，頂級(jí)正面震蕩用以代表受氣候沖擊下金融機(jī)構(gòu)的最大盈利，頂級(jí)負(fù)面震蕩用以代表受氣候沖擊下金融機(jī)構(gòu)的最大虧損。從結(jié)果來(lái)看，我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)受到正的氣候政策沖擊總體小于負(fù)的氣候政策沖擊，負(fù)的沖擊值相比于正的沖擊值的分布更加均勻。其中，國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行受到氣候正沖擊相對(duì)較多，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行受到氣候負(fù)沖擊相對(duì)較多，中國(guó)進(jìn)出口銀行受到的正負(fù)氣候沖擊分布較為均勻。這是由于農(nóng)業(yè)更受氣候變化的影響，氣溫的變化對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)生負(fù)收益的可能性更大。所有沖擊中，最積極的沖擊是國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行在2017 年6 月發(fā)行的17 國(guó)開(kāi)綠債03 綠色債券，最消極的沖擊是中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行在2016 年12 月發(fā)行的16 農(nóng)發(fā)綠債22 綠色債券。

表5 WITCH 模型下的氣候正面沖擊情況

表6 WITCH 模型下的氣候負(fù)面沖擊情況

3.5 氣候VaR 測(cè)度

進(jìn)一步基于極端氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的沖擊影響進(jìn)行探討，運(yùn)用公式（2）和（3），以給定1，5，15，30，40 ℃5 種氣候變化情景為條件，計(jì)算氣候VaR，見(jiàn)表7，以測(cè)定氣候變化對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)所造成的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而得到各開(kāi)發(fā)性金融部門由氣候變化導(dǎo)致的綠色投資氣候風(fēng)險(xiǎn)程度。

表7 不同氣候條件下氣候VaR

由表7 可知，國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行受到的氣候政策沖擊最小，氣候VaR 最小；中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行受到的氣候政策沖擊最大，氣候VaR 最大；中國(guó)進(jìn)出口銀行受到的氣候沖擊和氣候VaR 處于中間位置。在不同的氣溫水平下，國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行的氣候VaR 隨著溫度的升高而增加；中國(guó)進(jìn)出口銀行的氣候VaR 在不同氣溫水平下都是相同的；中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的氣候VaR 隨著溫度的升高而減少。說(shuō)明國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行在氣溫較低時(shí)發(fā)行綠色債券，所受到的氣候政策沖擊的影響較小，但是一旦氣溫達(dá)到極端高度，國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行受到的氣候沖擊會(huì)陡增；中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行在氣溫較高時(shí)發(fā)行綠色債券，所受到的氣候政策沖擊的影響會(huì)變??；中國(guó)進(jìn)出口銀行受到的氣候政策沖擊的影響極小。

從我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的整體氣候VaR 來(lái)看，我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)受氣候政策沖擊較大，說(shuō)明我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)在面對(duì)極端高溫和極端低溫時(shí)所遭受的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增大，依然具有氣候風(fēng)險(xiǎn)變化所引起的潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)。采取措施應(yīng)對(duì)氣候變化，降低潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)刻不容緩。

4 結(jié)論與建議

為探討我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融部門在低碳轉(zhuǎn)型升級(jí)中綠色投資氣候變化影響及其氣候風(fēng)險(xiǎn)，本文運(yùn)用氣候壓力測(cè)試模型、WITCH 模型和氣候VaR 對(duì)我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)綠色投資的氣候沖擊影響、氣候風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：

（1）極端氣候會(huì)對(duì)我國(guó)的開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的投資價(jià)值及其投資表現(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。

（2）我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)綠色債券的票面利率受氣候變化影響程度各異。國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行綠色債券的票面利率隨著氣溫的上升而增加，中國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行綠色債券的票面利率隨著氣溫的下降而減少，中國(guó)進(jìn)出口銀行綠色債券的票面利率影響不大。

（3）我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)綠色投資氣候風(fēng)險(xiǎn)各異。其中，國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行的綠色投資氣候風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。

進(jìn)一步提出相關(guān)政策建議：

第一，開(kāi)發(fā)氣象衍生品。氣候變化會(huì)對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的投資價(jià)值及其投資表現(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響。針對(duì)這一問(wèn)題，氣象衍生品是很好的解決方案。氣象衍生品在1997 年10 月由美國(guó)率先推出，1998 年引入歐洲，1999 年引入日本。氣象衍生品在電器、農(nóng)業(yè)、服飾、餐飲與飲料等行業(yè)都有所引用。我國(guó)的金融機(jī)構(gòu)在進(jìn)行能源投資時(shí)可以引用氣象衍生品來(lái)應(yīng)對(duì)地震、颶風(fēng)和暴雪等極端天氣的發(fā)生，從而減少由氣候變化所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。氣象衍生品不僅能夠減少極端天氣帶來(lái)的投資損失，還可以減少由于氣溫上升所導(dǎo)致的投資損失。

第二，完善低碳金融政策體系。目前我國(guó)的金融機(jī)構(gòu)在能源投資與低碳轉(zhuǎn)型上存在較高的氣候風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)我國(guó)目前低碳金融的發(fā)展困境，應(yīng)進(jìn)一步完善低碳金融政策體系，具體可以從法律法規(guī)和政策補(bǔ)貼入手。法律法規(guī)方面，對(duì)我國(guó)目前低碳金融發(fā)展法律法規(guī)的空缺部分進(jìn)行補(bǔ)充，加快低碳金融體系朝著規(guī)范化發(fā)展；政策補(bǔ)貼方面，應(yīng)著重構(gòu)建具有現(xiàn)實(shí)意義的低碳金融優(yōu)惠補(bǔ)貼政策框架，與此同時(shí)，由于各個(gè)金融機(jī)構(gòu)遭受的氣候風(fēng)險(xiǎn)存在差異，應(yīng)根據(jù)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)不同的風(fēng)險(xiǎn)承受能力來(lái)發(fā)放補(bǔ)貼。

第三，完善金融部門與氣象部門的信息共享機(jī)制。極端天氣和異常氣象等氣候變化會(huì)對(duì)我國(guó)整體開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的投資價(jià)值及其投資表現(xiàn)產(chǎn)生負(fù)面影響，應(yīng)完善氣象部門和金融部門的信息溝通和共享機(jī)制。金融部門應(yīng)著力提升獲得氣象數(shù)據(jù)的效率，從而可以提前采取避險(xiǎn)措施減少由于氣候變化所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。氣象部門和金融部門應(yīng)該做到分工明確，加強(qiáng)部門間的合作和交流，完善信息共享機(jī)制。

第四，發(fā)揮政府在綠色金融產(chǎn)業(yè)中的積極引導(dǎo)作用。政府在我國(guó)開(kāi)發(fā)性金融機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)起到了不可替代的作用。政府應(yīng)該在我國(guó)金融機(jī)構(gòu)綠色投資的各個(gè)階段進(jìn)行引導(dǎo)扶持，從健全市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施、加強(qiáng)氣象部門和金融部門的協(xié)調(diào)、引導(dǎo)社會(huì)資金的流入、幫助社會(huì)資金的推出等方面入手，致力于為我國(guó)金融部門應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)建一個(gè)優(yōu)良的發(fā)展環(huán)境。