氣候變化與宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)
——來(lái)自全球58 個(gè)代表性國(guó)家的證據(jù)

2022-06-01 08:45:22曹廷求

南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究 2022年3期

高睿王營(yíng) 曹廷求

一、引言

氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題是一項(xiàng)前沿性課題(陳雨露，2020)。幾年前，這一問(wèn)題尚處于金融研究領(lǐng)域的邊緣(Chenet，2019)，隨著氣候變化對(duì)經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)潛在沖擊的逐漸暴露和擴(kuò)大，各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局和學(xué)者開(kāi)始意識(shí)到氣候變化是導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)不穩(wěn)定的重大因素(Campiglio 等，2018；Lamperti 等，2019)，氣候變化已成為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要來(lái)源(王信，2021)。我們須對(duì)這項(xiàng)前沿性課題展開(kāi)深入研究，以防范和應(yīng)對(duì)氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)。

科學(xué)界很早就開(kāi)始關(guān)注氣候變化對(duì)健康、能源、生態(tài)系統(tǒng)等造成的不利影響(Will等，2018)。丁一匯(2019)指出氣候變化是一種核心風(fēng)險(xiǎn)，人類社會(huì)面臨的6 種非常高的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)均密切或直接與氣候變化相關(guān)。然而直到近幾年，氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)才開(kāi)始受到廣泛關(guān)注。金融領(lǐng)域?qū)夂蜃兓年P(guān)注滯后可能有以下兩方面原因。

一是氣候變化對(duì)金融系統(tǒng)的影響具有間接性和長(zhǎng)期性。就氣候變化短期的直接損失而言，其直接損失具有顯性、具體的特點(diǎn)，例如氣候變化導(dǎo)致的健康威脅(IPCC，2019)、物種滅絕(Ripple 等，2017)、冰川融化(Bamber 等，2019)等后果是氣候變化在短期內(nèi)造成的直接損失。因此，氣候變化對(duì)健康、能源、生態(tài)系統(tǒng)等造成的不利影響易于識(shí)別，并能較早地得到廣泛關(guān)注和專項(xiàng)治理。然而氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)損失往往是隱隨在其長(zhǎng)期沖擊之中的間接損失。間接損失是直接損失發(fā)生后產(chǎn)生的后續(xù)效應(yīng)，具有隱蔽性且形成機(jī)制復(fù)雜。因此，氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)不易識(shí)別。由此推斷，金融領(lǐng)域?qū)夂蜃兓年P(guān)注相對(duì)滯后，事實(shí)上是符合人們認(rèn)識(shí)事物的客觀規(guī)律的。

二是金融學(xué)者更傾向于從經(jīng)濟(jì)金融系統(tǒng)內(nèi)部尋找原因來(lái)解釋金融風(fēng)險(xiǎn)的形成與演化，這些內(nèi)部原因包括債務(wù)杠桿(茍文均等，2016；紀(jì)敏等，2017)、金融關(guān)聯(lián)(史永東等，2013；楊子暉和周穎剛，2018；李政等，2019；宮曉莉和熊熊，2020)、經(jīng)濟(jì)周期(曾康霖，2008；陳昆亭和周炎，2020)、金融創(chuàng)新(朱太輝和陳璐，2016)等。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)過(guò)去一直將氣候變化看作或有的社會(huì)責(zé)任，而不是其普遍面臨的常規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，缺乏對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)的必要認(rèn)識(shí)，也未建立識(shí)別、分析和管理此類風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制。因此，氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)在過(guò)去較長(zhǎng)時(shí)間里游離于金融風(fēng)險(xiǎn)的研究和管理框架之外。

相關(guān)文獻(xiàn)聚焦金融機(jī)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)氣候變化將使金融機(jī)構(gòu)面臨更大風(fēng)險(xiǎn)(Fabris，2020)。信用風(fēng)險(xiǎn)方面，氣候變化通過(guò)降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率(Ascui 和Cojoianu，2019)、削弱企業(yè)流動(dòng)性和盈利能力(Dafermos 等，2018；王信等，2020)導(dǎo)致銀行信用風(fēng)險(xiǎn)上升。操作風(fēng)險(xiǎn)方面，氣候變化所導(dǎo)致的氣象災(zāi)害將引起金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)混亂甚至服務(wù)中斷(Euronews，2019)。承保風(fēng)險(xiǎn)方面，氣候變化導(dǎo)致針對(duì)氣象災(zāi)害的投保損失上升，加重保險(xiǎn)公司賠付壓力(Regelink 等，2017)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)方面，氣候變化導(dǎo)致金融資產(chǎn)增值速度和投資回報(bào)下降(Krueger 等，2020)，加劇金融市場(chǎng)波動(dòng)(Carney，2015；Barnett 等，2020；馬駿，2020)。另外，氣候變化引起的海平面上升(Bernstein 等，2019)和干旱天氣(Leichenko 等，2010)還將引起相關(guān)地區(qū)房?jī)r(jià)下跌。

已有研究為理解氣候變化引致的金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題提供重要參考，但尚有較重要的擴(kuò)展空間。第一，當(dāng)前研究側(cè)重從微觀視角出發(fā)分析氣候變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的影響，較少?gòu)娜忠暯浅霭l(fā)討論氣候變化引致的宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。氣候變化的影響范圍廣、涉及主體多，具有全局性特點(diǎn)，僅評(píng)估氣候變化引致的金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)將造成風(fēng)險(xiǎn)低估。第二，當(dāng)前研究對(duì)氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制討論不足。氣候變化是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要來(lái)源，須充分理解氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理以切實(shí)有效地防范化解其風(fēng)險(xiǎn)，保障我國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)地實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型。

本文的邊際貢獻(xiàn)體現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，本文將研究視角由微觀金融機(jī)構(gòu)拓展至宏觀經(jīng)濟(jì)全局，基于跨國(guó)樣本證實(shí)氣候變化是引起宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)積累的重要因素；第二，本文提出氣候變化通過(guò)負(fù)面沖擊宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制假說(shuō)，詮釋了氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的就業(yè)機(jī)制、產(chǎn)出機(jī)制和信貸機(jī)制，拓展了宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理研究，為搭建系統(tǒng)和完整的關(guān)于氣候變化引致金融風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)框架提供新的理論支撐。

二、理論分析與研究假設(shè)

宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)端于局部風(fēng)險(xiǎn)。本文從部門(mén)視角出發(fā)，分析氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理。我們將國(guó)民經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)劃分為居民、企業(yè)、金融和政府4 個(gè)部門(mén)，認(rèn)為氣候變化將通過(guò)負(fù)面沖擊宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此，我們梳理出氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的4 個(gè)可能機(jī)制：作用于居民部門(mén)的就業(yè)機(jī)制、作用于企業(yè)部門(mén)的產(chǎn)出機(jī)制、作用于金融部門(mén)的信貸機(jī)制、作用于政府部門(mén)的收支機(jī)制。

如圖1 所示，氣候變化對(duì)經(jīng)濟(jì)部門(mén)的負(fù)面沖擊或可表現(xiàn)為居民部門(mén)失業(yè)、企業(yè)部門(mén)減產(chǎn)、金融部門(mén)不良貸款積累以及政府部門(mén)收支失衡，由此在部門(mén)層面形成局部風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而演化為宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

圖1 機(jī)制框架圖

因此，我們提出本文的基本研究假設(shè)H1：氣候變化將引起宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)積累。

（一）居民部門(mén)：就業(yè)機(jī)制

氣候變化可能通過(guò)沖擊居民部門(mén)引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，這需要從就業(yè)角度考察氣候變化對(duì)居民部門(mén)造成的負(fù)面影響。一方面，氣候變化對(duì)居民健康和人身安全、家庭財(cái)富、生活方式及環(huán)境觀念等方面的影響均可以通過(guò)就業(yè)指標(biāo)體現(xiàn)；另一方面，就業(yè)與居民收入和保障相關(guān)，直接決定居民部門(mén)的流動(dòng)性和償債能力，是反映居民部門(mén)金融風(fēng)險(xiǎn)水平的關(guān)鍵指標(biāo)。綜上，我們認(rèn)為氣候變化可能通過(guò)影響居民部門(mén)就業(yè)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，并將其稱為氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的就業(yè)機(jī)制，它包括以下方面。

第一，氣候變化減少勞動(dòng)力人口。氣候變化威脅勞動(dòng)者及其家人的健康甚至生命安全。勞動(dòng)者因傷殘、疾病或照顧家人而暫時(shí)無(wú)法參與勞動(dòng)，甚至永久喪失勞動(dòng)能力，勞動(dòng)力人口由此減少。另外，氣候變化還將造成貧困，減少家庭在子女營(yíng)養(yǎng)、醫(yī)療和人力資本方面的支出，進(jìn)而影響子女成年后的健康狀況和受教育水平(MacCini 和Yang，2009；Anttila-Hughes 和Hsiang，2013)，降低其勞動(dòng)年限，由此導(dǎo)致勞動(dòng)力人口(特別是高素質(zhì)勞動(dòng)力人口)減少。

第二，氣候變化造成結(jié)構(gòu)性失業(yè)。當(dāng)一國(guó)通過(guò)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)和交通運(yùn)輸體系應(yīng)對(duì)氣候變化時(shí)，低效和過(guò)剩產(chǎn)能加速淘汰，高耗能、高排放行業(yè)將受到嚴(yán)格限制，而這些行業(yè)的勞動(dòng)者也將面臨結(jié)構(gòu)性失業(yè)。

第三，氣候變化造成摩擦性失業(yè)。隨著氣候變化加劇，公眾的環(huán)保意識(shí)增強(qiáng)，對(duì)良好生態(tài)環(huán)境的訴求日益強(qiáng)烈。在此背景下，一方面，勞動(dòng)者或?qū)⒊鲇诃h(huán)保責(zé)任感放棄供職于高耗能、高排放行業(yè)；另一方面，氣候變化導(dǎo)致當(dāng)?shù)刎毨Ъ觿?Dell 等，2009)、戶外休閑時(shí)間減少(Zivin 和Neidell，2014)，未來(lái)不確定性增加，使得勞動(dòng)者放棄本地工作并搬離(Gray 和Mueller，2012)。這均會(huì)引起摩擦性失業(yè)增加。

綜上，我們提出就業(yè)機(jī)制假設(shè)H2：氣候變化通過(guò)降低居民部門(mén)就業(yè)率引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

（二）企業(yè)部門(mén)：產(chǎn)出機(jī)制

氣候變化可能通過(guò)沖擊企業(yè)部門(mén)引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，這需要從產(chǎn)出角度考察氣候變化對(duì)企業(yè)部門(mén)造成的負(fù)面沖擊。一方面，氣候變化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、投資融資等方面的影響最終都將體現(xiàn)為產(chǎn)出波動(dòng)，產(chǎn)出指標(biāo)能夠集中體現(xiàn)氣候變化對(duì)企業(yè)部門(mén)的負(fù)面沖擊。另一方面，產(chǎn)出的平穩(wěn)增長(zhǎng)決定了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)健性和可持續(xù)性，是反映企業(yè)部門(mén)金融風(fēng)險(xiǎn)水平的關(guān)鍵指標(biāo)。氣候變化通過(guò)造成企業(yè)部門(mén)減產(chǎn)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，我們將其稱為氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)出機(jī)制，具體包括以下幾個(gè)方面。

第一，氣候變化減少生產(chǎn)要素投入。氣候變化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)要素投入的影響體現(xiàn)在3 個(gè)方面：勞動(dòng)要素方面，前文已闡明了氣候變化導(dǎo)致勞動(dòng)力數(shù)量減少和失業(yè)增加而降低勞動(dòng)要素投入的機(jī)制；資本要素方面，氣候變化增加了未來(lái)不確定性，由此降低潛在投資者對(duì)企業(yè)特別是氣候敏感型企業(yè)的投資傾向度，同時(shí)提高企業(yè)的融資成本(Onischka，2008)；技術(shù)要素方面，氣候變化增加研發(fā)活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，降低企業(yè)研發(fā)支出和技術(shù)要素投入水平(楊璐等，2020)。

第二，氣候變化惡化生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境。氣候變化對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的影響體現(xiàn)在兩方面：物理環(huán)境方面，氣候變化可能損毀企業(yè)的機(jī)械設(shè)備、廠房和辦公場(chǎng)所，造成惡劣的作業(yè)環(huán)境，甚至迫使受災(zāi)企業(yè)停產(chǎn)(Adams 等，1995)；政策環(huán)境方面，在經(jīng)濟(jì)向綠色低碳轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，企業(yè)將面臨更加嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制和更昂貴的生產(chǎn)成本，高耗能、高排放企業(yè)將面臨限產(chǎn)、停工甚至退出境況。

第三，氣候變化打擊市場(chǎng)需求。氣候變化可能通過(guò)削弱市場(chǎng)需求導(dǎo)致企業(yè)部門(mén)產(chǎn)出下降：消費(fèi)能力方面，氣候變化引起的失業(yè)和貧困問(wèn)題將降低市場(chǎng)消費(fèi)能力，削弱市場(chǎng)需求；銷售渠道方面，氣候變化對(duì)鐵路、港口等交通基礎(chǔ)設(shè)施的破壞會(huì)導(dǎo)致銷售渠道阻塞(Jones 和Olken，2010)，抑制市場(chǎng)需求；消費(fèi)意愿方面，消費(fèi)者或?qū)⒊鲇诃h(huán)保責(zé)任感拒絕購(gòu)買(mǎi)高能耗、高排放企業(yè)提供的產(chǎn)品和服務(wù)。

綜上，我們提出產(chǎn)出機(jī)制假設(shè)H3：氣候變化通過(guò)減少企業(yè)部門(mén)產(chǎn)出而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

（三）金融部門(mén)：信貸機(jī)制

氣候變化可能通過(guò)沖擊金融部門(mén)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。金融部門(mén)主要作為居民部門(mén)和企業(yè)部門(mén)的交易對(duì)手受到氣候變化影響(Battiston 等，2017；NGFS，2020)，而信貸機(jī)制是居民部門(mén)、企業(yè)部門(mén)與金融部門(mén)之間最主要的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，因此我們從信貸角度考察氣候變化對(duì)金融部門(mén)造成的負(fù)面影響。氣候變化可能通過(guò)造成金融部門(mén)不良貸款積累而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，我們將其稱為氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的信貸機(jī)制。具體而言，金融部門(mén)向居民部門(mén)和企業(yè)部門(mén)借款，氣候變化導(dǎo)致居民部門(mén)和企業(yè)部門(mén)違約或抵押品貶值，因而致使金融部門(mén)面臨信用風(fēng)險(xiǎn)。

綜上，我們提出信貸機(jī)制假設(shè)H4：氣候變化通過(guò)增加金融部門(mén)不良貸款而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

（四）政府部門(mén)：收支機(jī)制

氣候變化可能通過(guò)沖擊政府部門(mén)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。政府部門(mén)主要作為社會(huì)救助者受到氣候變化影響，我們從政府收支角度考察氣候變化對(duì)政府部門(mén)造成的負(fù)面影響。從收入端看，氣候變化降低產(chǎn)出水平而導(dǎo)致政府稅收收入減少；從支出端看，政府對(duì)在極端氣候事件中受災(zāi)和受損的居民、企業(yè)及金融機(jī)構(gòu)負(fù)有救助責(zé)任，支出因此增加。由此觀之，氣候變化將在減少政府收入的同時(shí)增加政府支出。氣候變化通過(guò)造成政府部門(mén)收支失衡進(jìn)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，我們將其稱為氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的收支機(jī)制。

綜上，我們提出收支機(jī)制假設(shè)H5：氣候變化通過(guò)引起政府部門(mén)收支失衡而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型構(gòu)建

本文選取2004—2017 年全球58 個(gè)代表性國(guó)家為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建基準(zhǔn)模型如下：

其中，fr表示國(guó)家i 在t 年的金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，是被解釋變量。cri表示國(guó)家i 在t-2 年的CRI 指數(shù)，是核心解釋變量，β代表核心解釋變量的回歸系數(shù)。核心解釋變量滯后兩期的原因是氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響存在滯后效應(yīng)，我們將在后文中介紹滯后階數(shù)的確定方法。X表示控制變量，δ 表示控制變量的回歸系數(shù)，將控制變量滯后一期的目的是弱化模型的內(nèi)生性影響。β為常數(shù)項(xiàng)，μ表示國(guó)家固定效應(yīng)，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。我們通過(guò)F 檢驗(yàn)確認(rèn)個(gè)體效應(yīng)的存在，進(jìn)而通過(guò)Hausman 檢驗(yàn)確定使用固定效應(yīng)模型處理面板數(shù)據(jù)。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

在基準(zhǔn)模型中，被解釋變量是金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，核心解釋變量是氣候變化指數(shù)。另外，本文加入7 項(xiàng)控制變量以控制其他可能影響一國(guó)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)水平的經(jīng)濟(jì)金融因素。

1. 被解釋變量

本文使用ICRG(International Country Risk Guide)金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)衡量一國(guó)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)水平。該指數(shù)問(wèn)世于1980 年，最初由國(guó)際時(shí)事通訊社(International Reports)編制發(fā)布。1992 年，ICRG 指數(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)加入PRS 集團(tuán)，該指數(shù)成為PRS 集團(tuán)提供的核心商業(yè)服務(wù)產(chǎn)品。目前，ICRG 金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)已覆蓋全球140 個(gè)國(guó)家和地區(qū)，在國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)量化分析領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用(Hoti 等，2007；Law 等，2013；Chen 等，2016)。ICRG 金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)從5 個(gè)維度評(píng)價(jià)一國(guó)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)水平，分別是外債規(guī)模、外債還本付息壓力、經(jīng)常賬戶平衡性、國(guó)際儲(chǔ)備流動(dòng)性及匯率穩(wěn)定性(詳見(jiàn)附錄1)。ICRG 金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)是關(guān)于宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)向指標(biāo)。

2. 解釋變量

我們關(guān)注的核心解釋變量是一國(guó)氣候變化程度，使用CRI(Climate Risk Index)氣候風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(以下簡(jiǎn)稱CRI 指數(shù))衡量。該指數(shù)由環(huán)保組織“德國(guó)觀察”(Germanwatch)發(fā)布，覆蓋全球超過(guò)130 個(gè)國(guó)家和地區(qū)，反映了一個(gè)國(guó)家(地區(qū))對(duì)極端氣候事件的暴露程度和脆弱性。該指數(shù)從4 個(gè)維度評(píng)價(jià)一國(guó)(地區(qū))氣候風(fēng)險(xiǎn)，包括極端氣候事件造成的絕對(duì)死亡人數(shù)、極端氣候事件造成的相對(duì)死亡人數(shù)(每10 萬(wàn)人死亡人數(shù))、極端氣候事件造成的絕對(duì)經(jīng)濟(jì)損失、極端氣候事件造成的相對(duì)經(jīng)濟(jì)損失(絕對(duì)經(jīng)濟(jì)損失占GDP 比重)。該指數(shù)是關(guān)于氣候變化的正向指標(biāo)：極端氣候事件造成的經(jīng)濟(jì)損失越大、死亡人數(shù)越多，指數(shù)的數(shù)值越大，意味著該國(guó)當(dāng)年氣候變化程度越大。

3. 控制變量

本文向基準(zhǔn)模型中加入7 項(xiàng)控制變量，包括金融開(kāi)放程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、通脹水平、金融體系結(jié)構(gòu)、杠桿水平及金融危機(jī)虛擬變量。

(1) 金融開(kāi)放程度。金融開(kāi)放過(guò)程中可能出現(xiàn)的過(guò)度負(fù)債、資本流動(dòng)失控、外匯儲(chǔ)備匱乏等問(wèn)題是導(dǎo)致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的關(guān)鍵因素(陳雨露和馬勇，2009)。本文使用Chinn-Ito 指數(shù)(Ito 和Chinn，2018)衡量一國(guó)金融開(kāi)放程度。

(2) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平從根本上制約著金融穩(wěn)定(劉錫良和羅得志，2000)。本文使用人均GDP 對(duì)數(shù)值衡量一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

(3) 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)通過(guò)影響微觀企業(yè)的生產(chǎn)行為、居民的儲(chǔ)蓄行為、金融資產(chǎn)價(jià)格等，造成宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)金融風(fēng)險(xiǎn)積累(Allen 和Gale，2000)。本文使用經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度刻畫(huà)一國(guó)經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)，具體以GDP 增長(zhǎng)率為表征變量。

(4) 通脹水平。在債務(wù)持續(xù)增長(zhǎng)的背景下，將通脹保持在穩(wěn)定的水平是降低金融風(fēng)險(xiǎn)最重要的保障(張斌，2019)。本文以通脹率作為表征變量。

(5) 金融體系結(jié)構(gòu)。金融體系中，銀行和金融市場(chǎng)的配置比例，即金融體系結(jié)構(gòu)是影響金融體系穩(wěn)定性的重要因素(陳雨露和馬勇，2013)。本文使用非銀金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)占GDP 的比重衡量一國(guó)金融體系結(jié)構(gòu)。

(6) 杠桿水平。高杠桿可能引發(fā)債務(wù)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和資產(chǎn)泡沫，進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(馬建堂等，2016)。本文以私人部門(mén)貸款占GDP 的比重作為表征變量。

(7) 金融危機(jī)虛擬變量?？紤]到2007—2009 年金融危機(jī)對(duì)世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融系統(tǒng)造成嚴(yán)重沖擊，本文在基準(zhǔn)模型中加入金融危機(jī)虛擬變量：若年份為2007 年、2008 年或2009 年，則定義虛擬變量為1，否則定義為0。

本文通過(guò)WDI 數(shù)據(jù)庫(kù)、GFD 數(shù)據(jù)庫(kù)等公開(kāi)渠道獲得數(shù)據(jù)，整理后得到2004—2017 年全球58 個(gè)代表性國(guó)家面板數(shù)據(jù)，以此作為研究樣本?？紤]到宏觀數(shù)據(jù)可能存在的多重共線性問(wèn)題，我們進(jìn)行了方差膨脹因子檢驗(yàn)，變量的方差膨脹因子最大值為1.37，均值為1.19。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則，單個(gè)變量的方差膨脹因子超過(guò)10 或方差膨脹因子均值超過(guò)6 時(shí)存在多重共線性，由此判斷的涉及變量不存在多重共線性。為展示清晰，我們調(diào)整了部分變量的數(shù)量級(jí)(變量表和描述性統(tǒng)計(jì)詳見(jiàn)附錄2 和附錄3)。

四、實(shí)證分析與結(jié)果解讀

（一）基準(zhǔn)回歸

在基準(zhǔn)回歸中，我們基于全樣本檢驗(yàn)氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，探究氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)滯效應(yīng)和具體表現(xiàn)形式。

1. 氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)

從氣候變化到宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，中間作用環(huán)節(jié)多、作用機(jī)制復(fù)雜(Christophers，2017)，因此氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響或?qū)⒃谖磥?lái)較長(zhǎng)時(shí)間里顯現(xiàn)，即存在時(shí)滯效應(yīng)。我們以CRI 指數(shù)及其滯后項(xiàng)為核心解釋變量，對(duì)被解釋變量宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行多次回歸，以此檢驗(yàn)氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響及滯后效應(yīng)，實(shí)證結(jié)果如表1 所示。在表1 模型(1)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)為0.133 且不顯著，表明氣候變化不會(huì)引起同期宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)積累。對(duì)比其模型(2)至模型(5)，CRI 指數(shù)的二階和三階滯后項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為負(fù)，分別為-1.505 和-0.817，而一階和四階滯后項(xiàng)回歸系數(shù)不顯著。這表明，氣候變化將顯著引起宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)積累，作用時(shí)滯為2 年～3 年。該結(jié)論通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)(詳見(jiàn)附錄4)，H1 得到證實(shí)。

表1 氣候變化與宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)：基準(zhǔn)回歸

本文以表1 模型(3)作為基準(zhǔn)模型開(kāi)展后續(xù)實(shí)證研究，選擇依據(jù)有3 個(gè)。第一，在其5 個(gè)模型中，僅模型(3)和模型(4)中核心解釋變量回歸系數(shù)顯著，與本文的研究主題相契合，由此排除模型(1)、模型(2)、模型(5)；第二，模型(3)的R大于模型(4)，表明模型(3)的整體解釋力優(yōu)于模型(4)；第三，模型(3)的樣本損失量小于模型(4)。

2. 氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式

ICRG 金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)下設(shè)5 個(gè)二級(jí)指標(biāo)，包括外債規(guī)模(fordebt)、外債還本付息壓力(debtserv)、經(jīng)常賬戶平衡性(caxgs)、國(guó)際儲(chǔ)備流動(dòng)性(intliq)和匯率穩(wěn)定性(xrstab)。在該模型下，宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)包括債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、清償風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)際收支風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)5 種表現(xiàn)形式。我們以ICRG 金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)體系中的5 項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)替換基準(zhǔn)回歸中的被解釋變量，逐一檢驗(yàn)氣候變化對(duì)一國(guó)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、清償風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)際收支風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)的影響，以此探究氣候變化引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式。

表2 回歸結(jié)果表明，氣候變化引致的宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)具體表現(xiàn)為一國(guó)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大。在表2 模型(1)、模型(4)、模型(5)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)分別為-0.004、-0.002 和-0.006，顯著性水平分別為5%、5%和10%，表明氣候變化將引起一國(guó)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)積累。表2 模型(2)、模型(3)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)均不顯著，意味著氣候變化對(duì)一國(guó)清償風(fēng)險(xiǎn)和國(guó)際收支風(fēng)險(xiǎn)的影響有限。

表2 氣候變化與宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)：表現(xiàn)形式

（二）異質(zhì)性分析

國(guó)家間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和氣候變化程度迥異，或?qū)?dǎo)致各國(guó)適應(yīng)以及應(yīng)對(duì)氣候變化的能力參差不齊，進(jìn)而造成氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響。

1. 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

國(guó)家間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異或?qū)⒁饸夂蜃兓瘜?duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響。這首先是因?yàn)榈褪杖雵?guó)家普遍存在經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)較差、金融監(jiān)管薄弱的問(wèn)題，其抵御和處置各類風(fēng)險(xiǎn)的能力不強(qiáng)。與高收入國(guó)家相比，大多數(shù)低收入國(guó)家尚未清晰地識(shí)別氣候風(fēng)險(xiǎn)的存在，亦未能有效地強(qiáng)調(diào)氣候風(fēng)險(xiǎn)的重要性，因而不能有效管控氣候風(fēng)險(xiǎn)。由此推斷，氣候變化對(duì)低收入國(guó)家的影響更甚。為檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異造成的異質(zhì)性影響，我們依據(jù)人均GDP 將全樣本劃分為兩組：若一國(guó)人均GDP 大于等于當(dāng)年樣本中位數(shù)則為高收入組，反之為低收入組，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

實(shí)證結(jié)果如表3 所示。表3 模型(1)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)為-0.884，顯著性水平為5%。其模型(2)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)為-1.931，顯著性水平為1%。上述結(jié)果表明，氣候變化對(duì)高收入和低收入國(guó)家的宏觀金融穩(wěn)定性均有負(fù)面影響，氣候變化引起宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)積累的基本結(jié)論依然成立。進(jìn)一步，我們基于似無(wú)相關(guān)模型檢驗(yàn)兩組回歸系數(shù)的差異，結(jié)果顯示兩組回歸系數(shù)差異顯著，表明氣候變化對(duì)高收入國(guó)家和低收入國(guó)家宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響存在異質(zhì)性，氣候變化將在更大程度引起低收入國(guó)家宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)積累。

表3 異質(zhì)性分析：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

2. 氣候變化程度

國(guó)家間氣候變化程度差異亦將引起氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響。已有研究證實(shí)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)遭受負(fù)面沖擊時(shí)，宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的積累和傳導(dǎo)具有非線性特征(宮曉琳和楊淑振，2013)。將氣候變化視作負(fù)面沖擊：宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)在弱氣候變化沖擊下的積累和演變速度是緩和的，而強(qiáng)氣候變化沖擊將導(dǎo)致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)水平快速攀升。換言之，氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)可能存在非線性影響。為檢驗(yàn)氣候變化程度差異造成的異質(zhì)性影響，我們依據(jù)CRI 指數(shù)將全樣本劃分為兩組：若一國(guó)氣候變化指標(biāo)大于等于當(dāng)年樣本中位數(shù)則為強(qiáng)沖擊組，反之則為弱沖擊組，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

其實(shí)證結(jié)果如表4 所示，沒(méi)有證據(jù)顯示氣候變化程度差異會(huì)引起氣候變化對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響。表4 模型(1)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)為-1.253，顯著性水平為5%，其模型(2)中，CRI 指數(shù)的回歸系數(shù)為-1.235，顯著性水平為5%。我們?cè)俅位谒茻o(wú)相關(guān)模型檢驗(yàn)兩組回歸系數(shù)的差異，結(jié)果表明兩組回歸系數(shù)不存在顯著差異。盡管我們未能證實(shí)氣候變化程度差異引致的異質(zhì)性影響，但上述結(jié)論仍然具有現(xiàn)實(shí)意義：由于弱氣候變化沖擊和強(qiáng)氣候變化沖擊都將引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，因此即使是氣候變化進(jìn)程緩慢、極端氣候事件罕見(jiàn)、人員財(cái)物損失較少的國(guó)家也應(yīng)積極適應(yīng)和應(yīng)對(duì)氣候變化，監(jiān)測(cè)防范氣候變化引致的宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

表4 異質(zhì)性分析：氣候變化程度

五、進(jìn)一步分析：機(jī)制檢驗(yàn)

在前文理論分析部分，我們提出氣候變化通過(guò)負(fù)面沖擊經(jīng)濟(jì)部門(mén)而引致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，具體可能存在4 個(gè)作用機(jī)制：作用于居民部門(mén)的就業(yè)機(jī)制、作用于企業(yè)部門(mén)的產(chǎn)出機(jī)制、作用于金融部門(mén)的信貸機(jī)制、作用于政府部門(mén)的收支機(jī)制。在這一部分，我們采用溫忠麟等(2004)所提出的綜合中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)，構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

其中，channel為中介變量，在4 項(xiàng)機(jī)制檢驗(yàn)中分別代表就業(yè)水平(job)、產(chǎn)出規(guī)模(product)、不良貸款率(npl)、政府收支比(balance)，定義方法和數(shù)據(jù)來(lái)源如表5所示。

表5 中介變量表