高比例情景下中國煤炭消耗分部門情況（百萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）.《中國2050高比例可再生能源發(fā)展情景暨路徑研究》. 2015. 國家發(fā)展改革委員會能源研究所

利用模型方法對氣候變化影響做情景分析是氣候領(lǐng)域常見的研究方法。目前主流的研究方法包括自下向上建模、自上向下建模、動態(tài)模型、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型等12大類[5]。以中國低碳戰(zhàn)略分析模型為例，該模型以中國官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以核算模型為基本思路，應(yīng)用風(fēng)電、光伏、電動車等特定技術(shù)的學(xué)習(xí)曲線分析，對電力、熱力、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑、交通等全部能源生產(chǎn)和消費行業(yè)做不同政策情景下的二氧化碳排放分析。

情景分析通常有多種情景設(shè)定方案，基準(zhǔn)情景多為既有政策情景，含義是在電力、工業(yè)、建筑、交通或其他部門已經(jīng)實施或者已經(jīng)宣布要實施與碳減排相關(guān)的政策。該情景反映了各部門當(dāng)前和潛在的多項政策努力的實施效果。在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上，會根據(jù)不同的減排要求設(shè)定不同的政策情景。如IPCC、IEA等機(jī)構(gòu)研究中提出的2℃或1.5℃溫升情景，以及國家發(fā)改委能源所提出的高比例可再生能源發(fā)展情景等。部分模型情景分析的數(shù)據(jù)是公開可獲得的。

與環(huán)境氣候風(fēng)險量化分析相關(guān)的是，模型研究通常會對不同情景下的宏觀以及行業(yè)政策強(qiáng)度進(jìn)行設(shè)定以滿足不同的減排需求，也會對未來的技術(shù)革新進(jìn)行識別和判斷，而這些變化正是企業(yè)轉(zhuǎn)型風(fēng)險的主要來源。部分國內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)將碳價作為主要壓力指標(biāo)對商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)進(jìn)行了壓力測試，并進(jìn)一步將電力行業(yè)作為承壓對象進(jìn)行了測試。但需要指出的是，碳價僅是碳減排壓力傳導(dǎo)的載體之一。不同行業(yè)所采取的減排措施不盡相同，從更加全面宏觀的視角了解氣候政策的走向能夠幫助金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確分析企業(yè)、資產(chǎn)或機(jī)構(gòu)所面臨的氣候風(fēng)險。

隨著環(huán)境治理工作的逐步深入，環(huán)境氣候政策和執(zhí)法力度的地區(qū)差異化逐漸顯現(xiàn)，且末端治理減排的空間越來越小，產(chǎn)業(yè)、能源、交通運輸結(jié)構(gòu)調(diào)整和生產(chǎn)生活方式轉(zhuǎn)變的需求更加迫切。轉(zhuǎn)型風(fēng)險的量化分析也需要將這種趨勢考慮在內(nèi)，全面了解企業(yè)所在地的環(huán)境質(zhì)量改善壓力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整趨勢以及碳減排目標(biāo)等方面的因素。

除了以上提及的環(huán)境數(shù)據(jù)庫外，金融機(jī)構(gòu)還需要對國家、省市或行業(yè)未來的政策走向進(jìn)行識別和判斷才能成情景分析和壓力測試的任務(wù)。以火電行業(yè)為例，不同地區(qū)對于大氣和水污染物排放標(biāo)準(zhǔn)、能源及煤炭消費總量控制目標(biāo)以及環(huán)境稅征收標(biāo)準(zhǔn)都不盡相同，且電力行業(yè)作為首個參與碳排放權(quán)交易的行業(yè)，在2020年也將正式開始交易。如果將低碳試點地區(qū)設(shè)定的碳排放峰值目標(biāo)[6]也考慮在內(nèi)，那么電力企業(yè)承載的環(huán)境壓力就又多了一項。

由綠色創(chuàng)新發(fā)展中心（iGDP）開發(fā)的低碳政策庫是跟蹤、整合國家以及地區(qū)綠色低碳政策與行動的信息平臺，其特點是以省市政策為主，對地區(qū)宏觀層面以及多行業(yè)、多部門的政策進(jìn)行收集和整理，能夠一站式提供企業(yè)所在城市的綠色低碳政策。目前該數(shù)據(jù)庫已經(jīng)整理并呈現(xiàn)了36個低碳試點地區(qū)以及6個試點省的綠色低碳政策，涵蓋經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源、產(chǎn)業(yè)、交通、建筑、城市規(guī)劃、固體廢棄物管理以及綠色金融等11個維度的政策信息。我們正在對低碳政策庫所覆蓋的地區(qū)、政策類型以及行業(yè)進(jìn)行擴(kuò)充，希望能為金融機(jī)構(gòu)的環(huán)境氣候風(fēng)險量化分析提供更多支持。

通過對現(xiàn)有的環(huán)境氣候政策數(shù)據(jù)平臺的比較可以看到，不同平臺從宏觀、行業(yè)、地區(qū)、企業(yè)等不同維度提供了環(huán)境氣候信息，且信息來源可靠，這一定程度上能夠減少金融機(jī)構(gòu)收集和甄別信息的成本，也就增加了環(huán)境氣候風(fēng)險量化分析的可行性。下一步希望能夠在這些平臺信息的基礎(chǔ)上，各方就平臺數(shù)據(jù)的應(yīng)用進(jìn)行深入討論，建立更為全面的量化分析方法，提升金融機(jī)構(gòu)環(huán)境風(fēng)險評估能力。

[1]中國新聞周刊Chinanews.com. (2019). 國家氣候中心：未來中國夏季極端高溫出現(xiàn)概率增加. [online] Available at:https://www.chinanews.com/gn/2018/08-09/8594284.shtml [Accessed 30 Jul. 2019].

[2]大連海參大量被“熱”死直接經(jīng)濟(jì)損失68.7億元-新華網(wǎng)Xinhuanet.com. (2019). 大連海參大量被“熱”死直接經(jīng)濟(jì)損失68.7億元-新華網(wǎng) . [online] Available at:http://www.xinhuanet.com/fortune/2018-08/06/c_1123227000.htm [Accessed 30 Jul.2019].

[3]史上“最熱一天”：歐洲各國發(fā)出紅色警報和火災(zāi)預(yù)警聯(lián)合國新聞. (2019). 史上“最熱一天”：歐洲各國發(fā)出紅色警報和火災(zāi)預(yù)警. [online]Available at: https://news.un.org/zh/story/2019/07/1038931 [Accessed 30 Jul.2019].

[4]公眾環(huán)境研究中心. 蔚藍(lán)地圖數(shù)據(jù)介紹[EB/OL].[2019-04-27].
http://www.ipe.org.cn/InfoDetail/Show.aspx?id=18638&jid=18637&bid=18644&isnb=1.

[5]何建坤, 陳文穎. 應(yīng)對氣候變化研究模型與方法學(xué)[M]. 科學(xué)出版社, 2015.[6]從2010年開始，我國已經(jīng)確立了三批共87個低碳試點省市，涵蓋6個省區(qū)、79個城市和2個縣，其中84個地區(qū)提出二氧化碳排放峰值目標(biāo)。