适应气候变化资金需求（简称“适应资金需求”）测算是制定有效气候政策和资源合理分配的基础。随着气候变化加剧，尤其对发展中国家的脆弱群体造成日益严重的影响，准确评估适应资金需求变得愈发重要。本文系统梳理了国内外在适应资金需求测算方面的理论框架、方法学体系及实践经验，重点分析“自上而下”和“自下而上”两种主要测算模式的特点、应用条件和局限性。通过对国内外实践的比较分析，为完善我国适应气候变化资金需求测算体系提出有针对性的政策建议，以期促进我国气候适应体系建设和资金有效配置。
一、适应气候变化资金需求测算的理论及方法学框架
适应资金需求通常指为适应气候变化负面影响所需要的投融资资金流，包括通过适应措施减少经济社会面临的气候变化风险和提升气候韧性所需的资金，目前大多研究实践中将适应成本等同于适应资金需求[1]。近年来国际组织和国家层面更倾向于从实施适应行动和措施的财务或经济成本角度定义适应成本。根据欧盟与世界银行等主要经济体和国际组织的研究，测算适应成本的理论框架主要由以下五个部分组成：
图 1 测算适应成本的理论框架
来源：World Bank (2010), EEA (2022), IIGF整理
评估气候变化影响：评估气候变化影响是测算适应资金需求的首要步骤，旨在量化在维持当前政策路径下气候变化对经济社会造成的潜在影响或损失。此过程需构建基线情景[2]、社会经济情景[3]和气候变化情景[4]三类情景。评估具体分两步：首先，利用不同类型的生物物理模型对气候变化的实际影响进行模拟；其次，采用市场法、替代成本法或基于主观支付意愿调查等估值方法将这些实际影响转化为可量化的经济和财务损失。
确定适应目标：完成对气候变化影响评估后，决策者或政策制定者需确定适应目标，即希望通过采取适应政策措施所减少的气候变化负面影响。相关目标的选择需在物理、技术、财政等多重约束框架下，根据决策者的决策规则或偏好进行选取。其中，“留存影响”（Residual Impacts）[5]和适应措施的边际效用[6]是确定适应目标的核心要素[7]。
识别适应措施选项并进行归类：近年来，IPCC等权威国际组织已开发出一系列在不同领域的适应关键措施选项（表1）。政策制定者可根据本国/本地区的实际情况，参考相关分类标准筛选并制定潜在的适应措施选项，进一步根据成本收益法等多种分析方法选取最优的适应措施组合[8]。
表 1 适应关键措施选项
信息来源：Leitner et al. 2021
识别其他投资的适应气候变化潜力：由于政府或私营部门诸如固定资产投资、公共卫生投资等其他投资也可能增强社会经济的适应气候变化能力，政策制定者需识别相关投资并确定其中用于适应气候变化的比例。
估算适应成本：在完成适应目标设定及潜在措施的识别后，政策制定者需对适应成本进行估算，主要应用“自上而下”和“自下而上”两类方法学。
表 2 适应成本估算方法学概况
信息来源：EEA（2022）
二、适应气候变化资金需求测算的实践
适应气候变化资金需求测算方法主要分为两大类：一是“自上而下”，主要通过宏观经济与气候模型对全球或国家尺度进行整体估算；二是“自下而上”，从具体项目或行业等微观层面入手，通过汇总得出整体需求。本章将分别介绍这两类方法在国内外的实践应用案例。
（一）“自上而下”的资金需求测算实践
“自上而下”的资金需求测算主要采用整合气候与经济模型的方式，通过宏观层面估算全球或区域的适应成本。下文将介绍此类测算所用的模型框架及其在实践中的应用案例。
1.模型框架简述
世界银行、联合国、欧盟等国际组织或发达经济体主要通过使用融合气候预测模型与全球宏观经济模型的气候变化综合评估模型（Integrated Assessment Models, IAM）估算全球或区域整体的适应成本，作为适应资金需求的测算。
IAM由经济系统模块、气候系统模块和二者的双向耦合模块三大模块构成[9]。在模型设置中，适应措施会降低气候变化导致的经济损失（即损失函数），采取适应措施后的净气候损失为适应成本与剩余气候损失（即留存影响）之和。因此，“自上而下”适应成本测算的核心是对IAM模型中损失函数的建模，并通过参数校准在一般均衡框架下求最优解，得出适应气候变化成本[10]。常用的成熟模型如DICE、RICE、FUND、PAGE等。
图 2 IAM模型架构
来源：廖华等（2023）
2.使用IAM模型的适应资金需求测算实践
典型实践案例是2015年Baarsch[11]等学者采用AD-RICE2012综合评估模型对中、美、欧等全球十二个国家或地区的气候适应成本进行系统性估算的研究。该模型是从经典的RICE模型（Regional Integrated Model of Climate and Economy）发展而来，将气候变化以明确函数表达式纳入传统经济增长模型，刻画了经济生产、温室气体排放、气候变化及其对社会经济的负面影响这一互动机制。政策制定者根据经济整体的效用函数[12]最优化原则，选择减缓、适应气候变化的投资额度及“留存影响”三者的组合。
该研究的模型架构覆盖中、美、欧等区域，整合300年历史数据进行参数校准。其将气候变化的经济影响区分为健康、农业、水资源等多个领域，气候变化的负面影响通过在各自领域选取可量化变量近似[13]，其对社会经济造成的损害则通过损失函数进行测算。在适应投资结构上，模型区分为政府主导的事前预防型投资与居民部门实施的事后应对型投资，并引入适应存量-流量投资框架。
在完成对损失函数、存量及流量适应投资的函数形式及参数设定后，该实践分三个主要步骤对适应成本进行估算：首先，基于RICE2021模型估算不同气候情景下的宏观经济损失；其次，通过文献综述与专家评估确定各领域适应投资水平（占GDP比重）、留存影响与适应成本的比例；再次，通过模型参数校准与最优化求解计算适应成本。最后，模型估算得出的未来不同时间区间内的适应成本可作为对于适应资金需求的测算结果（表3）。
表 3 AD-RICE2012模型全球适应成本测算结果
来源：Baarsch et al. (2015)
注：（1）表格结果为年适应成本，以2012年美元购买力平价计；（2）CPP为基线情景，即维持目前适应政策不变的情景。
（二）“自下而上”的资金需求测算实践
“自下而上”的资金需求测算方法立足于具体项目或行业层面，通过汇总微观数据估算国家或区域的适应成本。本节将分析三种主要实践方法：适应措施成本估算法、预算支出法及产业适应投资估算法，展现不同国家在实际应用中的经验与流程。
1.适应措施成本估算法
斐济构建了一套基于国家适应战略的标准化“自下而上”适应资金需求测算方法学，其核心在于将战略层面适应措施分解为具体行动并进行系统化成本估算。该方法学通过五步流程实现适应成本的精确计量：
首先，系统梳理适应战略并将措施分解为2-4项可操作行动，确保测算单位的明确性；
第二，通过已实施项目回溯、专家访谈和文献检索多渠道收集行动层面成本数据，涵盖资本支出、运营支出、其他增量成本[14]、分摊成本[15]等多种成本类型；
第三，利用标准化Excel工具将适应行动按五大类归类并选择“工程造价法”或“类似活动成本对比法”进行单位成本计算；
表 4 斐济两种适应活动成本测算方式
来源：Fijian Ministry of Economy
第四，通过设置折现率、通胀率的定量情景与灾害风险的定性情景进行敏感性测试，提高预测结果稳健性；
最后，生成包含资金需求总额、假设条件和测算方法等方面的综合分析报告。
图 3 斐济基于国家适应战略措施测算适应成本的步骤
来源：Fijian Ministry of Economy’s Climate Change et al. (2020)
2.预算支出估算法
奥地利通过PACINAS项目开发了基于联邦预算支出分析的适应资金需求测算方法，并将其与适应措施成本估算法相结合，构建了双轨验证机制以提高测算结果可靠性。该方法以联邦预算支出报告为基础，采用欧盟“里约标记法”（Rio Markers）分类标准，通过五步系统流程识别并量化政府在多领域预算中的适应相关支出[16]。
此方法学的五步流程首先对联邦政府各部门的“使命宣言”和“影响目标”文件进行系统评估，通过关键词搜索初步识别适应相关预算项目；其次对初选项目进行专业审查并通过部门访谈确定项目预算占比；再次将适应项目按领域细分并结合专家访谈与问卷调查双重验证方式估算适应支出比重；同时应用欧盟气候资金分类标准[17]进行交叉验证；最后汇总各预算科目适应支出，得出联邦政府年度适应总支出。
图 4 奥地利基于联邦预算信息估算适应成本的步骤
来源：Knittel et al.（2017）
3.产业适应投资估算法
近年来，中国开发了一种以主要产业固定资产投资为切入点的“自下而上”适应资金需求测算方法，构建了中国适应投资现状及未来需求的系统性评估框架[18]。该测算方法采用以下主要步骤：首先确定基础设施、农业、水资源等六大关键领域作为测算范围；其次基于《中国固定资产统计年鉴》筛选相关领域投资数据；再次结合行业对气候变化的敏感性、专家意见和文献研究确定各行业适应投资占固定资产投资的比重；最后假设气候变化风险将随时间线性增长，预测未来适应投资需求。
表 5 中国各主要领域及整体适应气候变化投资需求测算（单位：万亿元）
来源：柴麒敏等（2019）
三、适应气候变化资金需求测算面临的挑战
基于“自上而下”和“自下而上”两种模式开发的不同类型方法学在假设条件与未来情景制定、覆盖领域、适应措施与行动识别等方面均面临不同程度的问题与挑战[19]。例如，同样针对发展中国家，“自上而下”方法估算2010-2050年间每年需要700-1000亿美元，而“自下而上”方法估算2030年前每年需要1400-3000亿美元，2030-2050年间则需2800-5000亿美元[20]。
“自上而下”模式从宏观角度采用诸如IAM等复杂模型进行资金需求测算，但这类模型需设定大量假设条件，对现实世界进行抽象刻画。由于数据和算力限制，模型必须对变量进行简化处理；同时，气候与经济系统的复杂交互机制也导致基于情景假设的估算可能与实际需求差距显著。不同的模型与参数设定下所测算的适应资金需求差距很大，存在显著的低估风险。
“自下而上”模式通过汇总不同领域适应项目/措施的成本或投资需求，更贴近实际但也面临方法学局限，且其偏向“事后”视角的测算方式难以准确反映未来气候变化影响的显著差异。这种方法对国家战略规划、预算报告的完整性和精细度要求高，需要广泛的数据收集和专家判断支持。由于各国基于自身社会经济特征开发方法，标准化程度低，较难大规模使用和用于国家或地区间的横向比较。此外，近年来国际组织也在尝试通过行业/领域切入点整合不同模型结果[21]，但不同领域模型发展不均衡、假设条件各异，整合难度大且资源需求高，仍难以形成统一可靠的测算标准。
四、推动适应资金需求测算方法学开发和实施的政策建议
随着气候变化影响日益凸显，准确测算适应资金需求成为中国应对气候变化战略规划的重要基础。基于国内外实践经验与面临的挑战，本章提出以下政策建议，旨在构建符合中国国情的适应资金需求测算方法学体系，推动测算工作规范化、标准化发展，为我国适应气候变化决策与资源配置提供科学依据。
加快建立符合中国自身情况和实际需要的适应资金需求测算方法学体系。中国无论在地域面积、气候地理特征多样性、经济部门的数量和体量、经济结构复杂程度等多方面均处于世界国家前列，适应气候变化需实施的行动和措施多、资金需求量大，亟需建立符合自身实际情况和需要的适应资金测算方法学体系。建议主管部门尽早制定和出台方法学体系建设的战略规划与指导意见，调动配置相应资源，推动相关体系建设的落地实施。
协同多部门、多主体，开发多层次、多类型的适应资金测算方法学，完善方法学储备。建议同时推进“自上而下”和“自下而上”两种模式下的资金需求测算方法学开发，形成多层次的方法学储备。一方面，主管部门可组建团队联合高校、智库等的相关领域研究人员，共同申请国家科研基金，借鉴主流国际组织或国家的经验，开发诸如IAM类模型的宏观经济与气候的耦合资金测算模型。另一方面，生态环境主管部门可与财政主管部门协同，促进和协助财政部门在《国家适应气候战略2035》所覆盖重点领域的预算制定中对气候减缓与适应相关预算进行区分，同时与其他有关部门合作，构建适应项目或活动成本支出的统计体系，为实施“自下而上”的资金需求测算夯实基础。
推动国内重点地区和领域率先开展“横向”与“纵向”的适应资金需求测算实践，总结不同地区和领域经验，形成可在全国范围内推广的经验。近年来，我国南、北方诸如海南、广东、河南、河北、天津、辽宁等地区遭受了强台风、暴雨、海水倒灌等气候相关自然灾害严重影响；农业、城市交通基建等重要领域也因极端天气遭受重大损失，亟需加强适应气候变化能力。因此，建议率先针对相关地区或领域开展适应资金需求测算，了解适应资金缺口，进一步制定融资和适应行动方案。第二，我国地方气候投融资试点已建成的适应投融资政策与标准体系，以及项目库等基础，建议充分利用相关基础，推动试点地区根据自身情况开发和选择适应资金需求测算方法学并付诸实践。第三，建议相关主管部门统一收集评估上述各地区、领域的适应资金需求测算情况，制定测算指南或指引，促进相关经验更大规模推广。
脚注：
[1] 柴麒敏，傅莎，温新元，刘冠英，徐华清. 中国实施2030年应对气候变化国家自主贡献的资金需求研究，《中国人口·资源与环境》，2019年第29卷第4期
[2] 延续当前气候政策的路径。
[3] 描述未来社会经济发展可能路径，如IPCC的五种社会经济演变路径（Social-economic Pathways，简称SSPs）；IPCC在SSP的情景推演中并未加入气候政策相关要素，因此SSPs能够较好描述在没有气候政策介入的情况下，社会经济未来的可能演变路径。
[4] 未来气候变化的可能情况，如IPCC的代表性浓度路径（Representative Concentration Pathways，简称RCPs）；RCPs常用的气变情景包括RCP2.6，RCP4.5与RCP8.5；其中，RCP2.6刻画的是在2100年前大概率将全球温升控制在2摄氏度以下情景，RCP4.5刻画的是在2100年前有50%或以上概率将全球温升控制在2摄氏度以下情景，RCP8.5刻画的是全球温度持续上升，在2100年前温升达到3.7摄氏度的“最差情景”。
[5] 采取适应措施难以消除的气候变化负面影响。
[6] 每增加一个单位的适应投资能够消除的气候变化负面影响。
[7] Chambwera, M. et al. Economics of Adaptation, Chapter 17, Cambridge University Press, 2014
[8] UNFCCC, Methodologies for assessing adaptation needs and their application, 2022
[9] 张海玲，刘昌新，王铮. 气候变化综合评估模型的损失函数研究进展 [J]. 《气候变化研究进展》，2018年1月，第14卷 第1期
[10] 廖华，王方志，腾美萱. 气候经济复杂系统建模中的气候损失与适应研究进展 [J]. 《系统工程理论与实践》，2023年8月，第43卷 第8期
[11] Florent Baarsch et al., Impacts of Low Aggregate INDCs Ambition, Climate Analytics, November 2015
[12] 影响经济整体效用的主要变量为人均收入和人均消费
[13] 如对海岸线的负面影响可通过海平面上升幅度进行近似
[14] 指针对一项活动除正常活动支出外的专门为解决适应问题的支出。
[15] 指多种类型适应活动的共同支出，需要分摊到每项活动中的部分。
[16] Knittel, Nina, Bednar-Friedl, Birgit, Leitner, Markus and Bachner, Gabriel. The Costs of Climate Change Adaptation for the Austrian Federal Budget, PACINAS Working Paper #4, June 2017
[17] 欧盟分类法中根据项目活动的目标，确定不同项目的适应支出占比。如果一项目的主要目标是适应气候变化，那么该项目支出中100%比重应被列为适应支出；如果一项目的主要目标中包含适应气候变化，那么该项目支出中40%比重应被列为适应支出。
[18] 柴麒敏，傅莎，温新元，刘冠英，徐华清. 中国实施2030年应对气候变化国家自主贡献的资金需求研究，《中国人口·资源与环境》，2019年第29卷第4期
[19] O’Neill, B.C., van Aalst, M. and Ibrahim, Z.Z. (2022), Key risks across sectors and regions. In: Climate Change 2022: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Cambridge University Press
[20] UNEP, The Adaptation Finance Gao Report, 2016
[21] UNEP，Adaptation Finance Gap Update 2023 – Underfinanced, Underprepared, 2023
作者：
王 旬 中央财经大学绿色金融国际研究院特邀研究员
范欣宇 中央财经大学绿色金融国际研究院研究员
研究指导：
刘慧心 中央财经大学绿色金融国际研究院气候金融研究中心执行主任
原创声明
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