中国面临着气候变化的转型风险和物理风险。作为最大的温室气体排放国，中国面临着显著的转型风险，因为其能源供应以煤炭和石油为主，而全球正朝着低碳经济转型。中国也高度暴露于洪水、台风和极端温度等水文气象灾害造成的经济损失，因为这些灾害的概率和强度预计会增加。
转型风险分析
采用微观-宏观综合方法，分析了26个经济子部门的转型风险。除了“当前政策”基准情景外，还通过全球宏观计量模型E3ME探索了三种不同的气候政策情景：（i）有序（反映中国的计划能源效率计划），（ii）无序（包括中国加速脱碳），以及（iii）无序-全球（包括全球加速转型）。这些情景被用于生成公司层面的脆弱性指标的多年预测，这些指标随后被转化为部门违约概率路径，市场估值风险锚定于信用利差冲击，家庭信用风险锚定于整体经济路径影响。信用和市场风险随后被映射到银行，基于其信贷组合和市场敞口的部门细分，以量化交易风险影响。
分析表明，转型风险相关损失非 trivial 但可管理，排放密集型行业高度暴露于风险，而其他行业在不同的政策情景下受益。对煤炭、石油和天然气、制造业和交通等排放密集型行业产生了显著的负面影响，而其他行业则看到了正的产出效应。到2040年，对银行资本的估计累积影响在有序情景下低于风险加权资产（RWA）的1%，在无序-全球情景下约为总 RWA 的9%，相对于基准情况。
物理风险分析
评估了洪水和台风的影响，因为它们在 terms of 经济影响方面相对重要。考虑了两种气候情景：（i）基于历史条件（无气候变化影响），以及（ii）反映政府间气候变化专门委员会（IPCC）SSP5-8.5情景下的气候变化条件，该情景包含了中国大陆各省这些灾害的强度和频率预测。使用广泛使用的损害函数，将中国超过7000个独特位置（按纬度和经度划分）的气候灾害预测转化为相应的省级损害估计。这些估计被解释为生产性资本存量的潜在减少，随后被用作随机宏观金融模型的输入，该模型考虑了各省经济活动的交叉相关性（或共同变化），并生成了对省级产出的分布影响，从而以简洁和稳健的方式捕捉了气候变化的不确定未来影响。
分析表明，与历史分布相比，气候风险在中国可以导致经济和金融尾部风险的概率显著增加。潜在的经济损失和相关信用和市场风险的最大增加集中在东部地区，这些地区也是中国经济增长的动力。在省级和汇总层面，分析表明，严重的气候变化条件可以显著改变历史分布，使得经济和金融尾部风险（例如，历史上的双标准差冲击）在新的气候变化制度下更加普遍。
结论和建议
气候风险分析的主要目的是说明由于物理气候冲击向低碳经济转型，金融体系可能面临的潜在压力点。鉴于数据差距和局限性以及建模复杂性，对气候风险分析结果的解释受到一些重要限制，反映了气候变化预测中的不确定性。尽管如此，鉴于分析的全面性，结果和整体框架可用于帮助更好地理解与气候相关的风险，强烈支持迅速转型/脱碳政策行动，同时突出适应政策重点。
当局应改进和协调数据收集，以进行更全面和更细致的转型和物理风险分析。为了提高未来分析的置信度和普遍适用性，当局应开始定期从银行部门更大的样本中收集此类数据，包括来自受物理和/或转型风险影响的地区的当地银行。鉴于气候和金融体系的复杂性，当局应增强分析能力并与中国相关的机构合作/协调，利用其在气候数据和建模方面的专业知识和资源。
