作者：潘敏 刘红艳 程子帅

发表期刊：金融研究

一、 引言

提高金融机构气候环境风险识别与管理能力是应对气候相关金融风险的关键一环。由于我国目前仍是以商业银行为主导的间接融资为主的金融体系，极端气候变化带来的物理风险将提高银行风险承担水平，并进一步危及金融体系的稳定和安全。因此，在“双碳”目标背景下，探讨极端气候变化对银行风险的影响，有助于为商业银行识别和防范与气候变化相关的物理风险提供经验证据和理论参考，也对构建气候风险宏观审慎管理体系，防控系统性金融风险，统筹发展与安全具有现实意义。

本文在理论分析的基础上，以2004—2018年期间中国281家地方性商业银行为样本，采用年度极端气候天数作为衡量极端气候的代理变量，实证检验了极端气候对银行风险的影响及其影响机制，考察了灾前保险保障水平、碳减排机制和银行资本管理对这种影响的调节效应，并进一步分析了这种影响在以地级和省会城市工商业和居民为主要服务对象的地方性商业银行和以县域经济为主要服务对象的地方性商业银行之间的异质性。本文创新点包括：（1）考察了极端气候对我国商业银行风险承担的影响，验证了极端气候影响银行风险的理论机制，拓展了现有气候金融风险的研究，为极端气候和银行风险承担之间关联的研究提供了来自中国地方性商业银行的经验证据；（2）从事前的灾害保险保障、碳排放强度和银行风险管理的视角，考察了相关制度安排在极端气候对银行风险承担影响方面的调节效应，为相关政策的制定提供了理论和经验依据；（3）基于不同的地方性商业银行在经营范围和服务对象上的差异，分析了极端气候对不同银行风险承担影响的异质性，为中国地方性商业银行应对气候变化风险制定差异化的政策措施提供了理论参考。

二、理论框架与实证假设

鉴于高频率的极端气候发生，我国的极端气候可能会通过抵押资产受损和价值缩水以及企业盈利下降、家庭财务状况恶化等分别以直接和间接经济损失的渠道增加银行部门的信贷资产违约率，提升银行部门风险承担水平。基于此，本文提出实证假设1。

假设1：极端气候会提升中国地方性商业银行风险承担水平，其影响机制主要体现为通过灾害引发企业和家庭部门的直接和间接经济损失而传导至银行部门。

从银行内部自身抵御风险的角度来看，资本充足率直接反映了银行的风险管理质量，并决定了银行抵御不利冲击的稳健性。气候灾害发生后，银行出现大量不良贷款，资本可能因此耗尽导致银行经营恶化，甚至出现挤兑。因此，审慎金融监管部门要求银行提高资本充足率以减轻气候灾害对金融部门风险的影响。商业银行加强资本管理，吸收灾害的负面冲击，将有利于缓解极端气候对银行风险承担的影响。因此，本文提出实证假设2。

假设2：提升保险保障水平、强化事前碳减排机制以及确保银行的资本充足性均有利于减缓极端气候对银行风险承担的影响。

相较于服务地级和省会城市工商业经济为主的地方性商业银行，服务县域经济为主的地方性商业银行在抗风险能力上相对更弱。本文提出假设3。

假设3：相对于以地级和省级城市工商业群体和家庭为主要服务对象的地方性商业银行，极端气候对以“三农”为主要服务对象的县域地方性商业银行风险承担的影响更大。

三、实证设计

本文构建基准回归模型如下：

其中,被解释变量表示i银行在t时期的风险承担，选取NPL和Z-score来衡量。为城市r在t时刻的极端气候指标，Xi,t-1代表银行微观层面控制变量，地方经济产出缺口和代表银行总部所在区域经济特征和银行行为的特征虚拟变量为区域层面控制变量。

具体的，本文选择不良贷款率(NPL)和Z值(Z-score)作为银行风险承担水平的代理变量。Z值定义为：。其中，为银行资产收益率，表示银行资本与总资产的比值。分母为资产收益率的标准差，采用三年滚动窗口计算。极端气候指标包括极端高温（Htd）、极端低温（Ltd）和极端强降水（Itd），参考任国玉等(2010)的方法，采用相对阈值的方法确定极端气候事件的阈值。

四、结论分析

（一）基准回归结果

表1为极端气候对地方性商业银行风险承担影响的回归结果。结果显示，极端强降水天数(Ipd)的系数在以NPL和lnZ为被解释变量的模型检验中均显著为正，而极端高温天数(Htd)和极端低温天数(Ltd)的系数在两个风险承担度量指标的模型检验中均不显著。结果表明，在中国，强降水天气会增加银行信贷资产的违约率，提升地方性商业银行的风险承担水平，从而验证了假设1。

表1 基准模型回归结果

（二）极端气候对银行风险承担影响的机制检验

1.经济主体直接经济损失影响机制

本文采用样本期间历次极端强降水事件导致的省级层面的直接经济损失作为中介变量，检验极端强降水事件对银行风险承担的影响机制。在模型(1)的基础上，利用Baron and Kenny(1986)的逐步检验法构建如下中介效应检验模型，考察极端强降水通过给经济主体带来直接灾害损失进而影响银行风险承担的作用机制:

模型(2)中的Dis_loss代表洪涝灾害带来的直接经济损失。表2第(2)、(5)列的回归结果显示，当被解释变量为暴雨洪涝灾害损失时，极端强降水的系数显著为正，说明极端强降水会给经济主体带来直接经济损失；同时，第(3)、(6)列的结果显示，极端强降水所致的暴雨洪涝灾害损失会提升银行风险承担水平。表明极端强降水会通过给经济主体带来直接经济损失，进而作用于银行风险承担的影响机制。

表2 极端强降水对银行风险承担影响的直接经济损失影响机制检验

2.企业经营能力受损的间接影响机制

考虑到家庭的微观数据难以获得，本文从极端气候事件影响企业经营能力，进而影响银行风险承担来检验间接机制的存在性。设立如下两阶段模型：

其中，模型（4）是在企业层面设立的与基准模型类似的一阶段模型，被解释变量(F)为企业经营能力指标；基于模型（4）中回归系数的估计值，本文在地区和时间维度上定义一个新的估计指标

，表示在城市层面测度出了极端气候给该地区企业经营指标F带来变动的估计值。将该估计值替换基准模型中的，由此得到如下2阶段回归模型（6）。

1阶段回归结果显示，极端强降水会导致企业经营风险(Fzs)的上升、企业盈利能力(Fpro)和现金存量(Fcash)的下降。2阶段回归结果显示，银行lnZ值和不良贷款率NPL对以下3个企业经营能力变量变动的估计指标的回归均显著为负。两阶段回归结果说明极端强降水会通过提升该地区企业经营风险、降低企业盈利能力和现金存量，进而提升当地的银行风险承担，进一步验证了假设1。

表3 极端强降水对银行风险承担的间接影响机制检验

3.防灾减灾、银行风险管理对极端气候和银行风险承担关联的调节效应

将事前灾害保险水平、碳减排强度和银行风险管理与极端气候代理变量的交乘项，加入基准回归模型，结果如表4所示，极端强降水和代表保险深度变量(Ins)的交乘项的系数显著为负，说明事前的保险保障机制越完善，越有利于弱化极端气候对银行风险承担的影响；碳排放强度变量(Cox)和极端强降水交乘项的系数显著为正，表明强化事前的碳减排机制将能缓解极端气候对银行风险承担的影响；极端强降水和银行资本充足率(Car)的交乘项系数显著为负，说明银行的资本充足性有利于抵御极端气候所导致的银行风险。以上结果说明，提升保险保障水平、强化事前碳减排机制以及确保银行的资本充足性均有利于减缓极端气候对银行风险承担的影响，从而验证了假设2。

表4 防灾减灾、银行资本管理对极端气候与银行风险承担关联的调节效应回归结果

4.极端气候和银行风险承担的异质性分析

为进一步考察极端气候对经营范围和服务对象存在差异的地方性商业银行风险承担的影响，本文在模型(1)的基础上加入极端气候与以地方性商业银行总行所在地作为划分标准的地方性商业银行虚拟变量的交乘项。

结果显示，极端强降水(Ipd)和以服务县域经济和服务地级和省会城市工商业经济的地方性商业银行虚拟变量的交乘项系数在NPL、InZ和LLR为被解释变量的模型中显著为负，表明相对服务地级和省会城市工商业经济的地方性商业银行，极端气候对以服务县域经济为主的地方性商业银行风险承担的影响会更大，从而验证了假设3。

表5 极端气候对地方性商业银行风险承担影响的异质性回归结果

五、结论

本文结论如下：第一，极端强降水气候显著提升了银行风险承担，极端高温和极端低温气候对银行风险承担不存在明显的影响;第二，极端强降水主要通过给银行信贷主体带来经济损失，影响银行信贷资产质量和违约概率，进而影响银行风险承担水平;第三，提高灾前的保险保障水平、提升碳减排强度以及确保银行资本的充足性均有利于弱化极端气候对银行风险承担的影响;第四，相较于以地级和省会城市工商业群体和家庭为主要服务对象的地方性商业银行，极端气候对以“三农”为主要服务对象的县域地方性商业银行风险承担的影响会更大。

原文摘要：

深化对气候相关金融风险的认识，对于促进绿色低碳发展，防范系统性金融风险具有重要意义。本文以2004—2018年期间281家中国地方性商业银行为样本，实证检验了极端气候对银行风险承担的影响及其机制。研究发现，极端强降水气候显著提升了银行风险承担，极端高温和极端低温气候对银行风险承担不存在明显影响。极端强降水主要通过给银行信贷主体带来经济损失，影响违约概率和银行信贷资产质量，进而影响银行风险承担水平;提高灾前的保险保障水平、强化碳减排机制以及确保银行资本的充足性均有利于弱化极端气候对银行风险承担的影响;相较于以地级和省会城市工商业和居民为主要服务对象的地方性商业银行，极端强降水对以“三农”为主要服务对象的县域地方性商业银行风险承担的影响更大。因此，提升商业银行应对极端气候风险意识，提高气候灾害保险保障水平，强化碳减排机制和银行资本充足管理，均有利于降低极端气候对银行风险的影响。

作者：

杨德轩 中央财经大学黄埔研究生院研究生

指导老师：

王 遥中央财经大学绿色金融国际研究院院长

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