本文來自微信公眾號： 界面新聞 ，作者：張旭，編輯：劉海川，題圖來自：AI生成
極端天氣頻發(fā)下，農(nóng)業(yè)、光伏等氣候敏感產(chǎn)業(yè)的信貸違約風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)抬升。在此背景下，將氣候風(fēng)險(xiǎn)、氣候適應(yīng)能力納入授信決策的氣候貸，成為國內(nèi)氣候投融資領(lǐng)域的一項(xiàng)創(chuàng)新。
不同于傳統(tǒng)貸款重點(diǎn)考察財(cái)務(wù)報(bào)表、抵押物與現(xiàn)金流，氣候貸試圖把無形的氣候風(fēng)險(xiǎn)、氣候資源轉(zhuǎn)化為可量化的信用依據(jù)。不過，這一信貸產(chǎn)品仍處在地方試點(diǎn)階段，尚未形成全國統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，在風(fēng)險(xiǎn)量化、市場下沉、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制上仍面臨多重現(xiàn)實(shí)約束。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，氣候貸的長遠(yuǎn)發(fā)展，不在于產(chǎn)品概念的堆砌，而在于打通氣候風(fēng)險(xiǎn)量化與信用轉(zhuǎn)化路徑、完善風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)體系，最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定價、動態(tài)風(fēng)控，以市場化機(jī)制提升金融資金對低碳轉(zhuǎn)型與氣候韌性建設(shè)的精準(zhǔn)賦能效率。
氣候變量進(jìn)入授信框架
在傳統(tǒng)信貸框架下，天氣從來不是主角。隨著極端天氣頻發(fā)，氣候風(fēng)險(xiǎn)帶來的影響不再只在災(zāi)后以損失的形式出現(xiàn)。銀行開始將氣候變量納入貸前評估并將其作為授信審批的重要依據(jù)。
推動這一變化的是氣候資金供需矛盾突出。據(jù)第一財(cái)經(jīng)報(bào)道，中國國際工程咨詢有限公司高級工程師張建紅指出，氣候投融資規(guī)模仍有巨大缺口。據(jù)估算，2030年以后平均每年氣候投融資缺口將達(dá)1.3萬億元以上。
與此同時，國內(nèi)綠色金融工具單一，難以滿足融資主體需求。張建紅指出，綠色信貸仍然是中國最主要的綠色金融工具，占比超90%，其余金融工具發(fā)展規(guī)模有限，部分氣候投融資需求存在被抑制的風(fēng)險(xiǎn)。
2021年12月，生態(tài)環(huán)境部等9部委印發(fā)《氣候投融資試點(diǎn)工作方案》，明確鼓勵地方創(chuàng)新氣候友好型金融產(chǎn)品，探索氣候風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)機(jī)制，推動更多社會資金投向應(yīng)對氣候變化領(lǐng)域。此后全國啟動試點(diǎn)申報(bào)，最終確定23個地區(qū)先行探索。在此政策框架下，“氣候貸”作為一類專項(xiàng)信貸工具逐步落地。
天府立言金融研究院院長曾剛告訴界面新聞，氣候貸是以企業(yè)或項(xiàng)目的氣候適應(yīng)能力、減緩氣候變化貢獻(xiàn)及氣候風(fēng)險(xiǎn)狀況為重要依據(jù)的專項(xiàng)信貸。
與普通貸款主要考察財(cái)務(wù)報(bào)表、抵押擔(dān)保、現(xiàn)金流和歷史信用不同，“氣候貸”不再單純依賴固定資產(chǎn)和流水評估。“氣候貸將災(zāi)害暴露度、資源稟賦、防災(zāi)能力、碳減排表現(xiàn)等納入評價，并可能給予利率、額度、期限或還款安排上的差異化支持。”曾剛說，其本質(zhì)不是脫離傳統(tǒng)信用邏輯，而是在既有授信框架中補(bǔ)入“氣候變量”。
中國氣象服務(wù)協(xié)會會長、中國氣象局原副局長許小峰持有一致看法。他告訴界面新聞，氣候貸并非獨(dú)立于實(shí)體貸款之外的新產(chǎn)品，而是“依附在實(shí)體貸款之上的一個條件”。在他看來，核心邏輯可歸為“趨利”與“避害”兩類。
“避害”是當(dāng)前更常見的場景。許小峰指出，銀行在授信時，要評估項(xiàng)目面臨的暴雨、冰雹、洪水等氣候?yàn)?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)。一旦受災(zāi)，項(xiàng)目可能顆粒無收、無力還貸，而氣象部門出具評估報(bào)告，可以幫助銀行識別這類風(fēng)險(xiǎn)。“趨利”，則是評估主體是否主動采取防災(zāi)減災(zāi)措施，比如加固山體、堤防，或是農(nóng)業(yè)項(xiàng)目配套人工防雹、病蟲害防控等。“氣候條件適宜、抗災(zāi)舉措完善的項(xiàng)目，在風(fēng)險(xiǎn)評價中能夠獲得加分。”許小峰解釋。
從應(yīng)用場景看，當(dāng)前氣候貸較適宜覆蓋兩類主體。曾剛指出，一類是對天氣高度敏感的農(nóng)業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)、畜牧養(yǎng)殖、海洋牧場等；另一類是收益與氣候資源或轉(zhuǎn)型投入緊密相關(guān)的光伏、風(fēng)電、儲能、節(jié)能改造、綠色制造和低碳基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目。
界面新聞觀察到，部分文旅項(xiàng)目也被納入氣候貸支持范圍，如河南雞公山、四川峨眉山、重慶奉節(jié)等地已落地相關(guān)產(chǎn)品，資金用于景區(qū)生態(tài)管護(hù)、防災(zāi)設(shè)施改造與文旅升級。此外，氣候貸還向低空經(jīng)濟(jì)等新興場景延伸。2026年5月，中科云遙（東莞）科技有限公司基于當(dāng)?shù)貧庀缶殖鼍叩臍夂蝽g性評估，獲得東莞農(nóng)商銀行1500萬元授信額度，落地全國首筆“低空經(jīng)濟(jì)氣候貸”。
談及授信主體的篩選，曾剛表示，主要有3方面：氣候風(fēng)險(xiǎn)的可識別性、氣候收益的可量化性以及金融支持的附加性。“既要能通過數(shù)據(jù)判斷風(fēng)險(xiǎn)，也要能證明資金確實(shí)提升了項(xiàng)目韌性或減排能力，而非簡單貼上綠色標(biāo)簽。”
給天氣定價：量化氣候風(fēng)險(xiǎn)對信貸違約的沖擊
給天氣定價，需先明白：氣候如何影響一筆貸款？
上海金司南金融研究院院長張俊杰告訴界面新聞，過去商業(yè)銀行授信幾乎沒有將氣象沖擊作為顯著風(fēng)險(xiǎn)因子納入貸款定價，氣候帶來的違約風(fēng)險(xiǎn)長期處于隱性狀態(tài)。
張俊杰團(tuán)隊(duì)通過歷史信貸數(shù)據(jù)測算極端天氣對貸款違約的貢獻(xiàn)程度，并模擬氣候變化背景下氣象變量波動加劇對違約率的影響，幫助銀行開展氣候物理風(fēng)險(xiǎn)壓力測試。
他指出，一些涉農(nóng)普惠貸款本身存在惠農(nóng)讓利要求，銀行難以通過上調(diào)利率對沖氣候風(fēng)險(xiǎn)，形成“沒有定價或者反向定價”的局面。一旦遭遇重大氣象災(zāi)害，農(nóng)戶經(jīng)營受損，壞賬風(fēng)險(xiǎn)會直接傳導(dǎo)至金融機(jī)構(gòu)。
以廣西農(nóng)商行為例，張俊杰團(tuán)隊(duì)評估其不良貸款中有多少由極端天氣事件造成。團(tuán)隊(duì)對廣西甘蔗、柑橘、生豬、漁業(yè)等特色農(nóng)產(chǎn)品各自不同的氣候敏感性作出區(qū)分，研究每一筆貸款的區(qū)位、周期、產(chǎn)業(yè)信息與歷史氣象數(shù)據(jù)，量化不同品類涉農(nóng)信貸的氣候脆弱性，為銀行授信定價、風(fēng)險(xiǎn)撥備計(jì)提（銀行為覆蓋資產(chǎn)預(yù)期損失提前預(yù)留準(zhǔn)備金）、貸后管理提供數(shù)據(jù)支撐。
評估結(jié)果顯示，極端氣溫條件（無論是極端高溫還是極端低溫）都會增加涉農(nóng)信貸的不良貸款率。極端高溫天數(shù)每增加一天，不良貸款率就會上升0.23%至0.36%。同時，洪澇和干旱也會對信貸質(zhì)量帶來不利影響，洪澇天數(shù)每增加一天，不良貸款率就會上升0.13%至0.19%。
為減少不良貸率，通常由當(dāng)?shù)貧庀蟛块T出具氣象評估數(shù)據(jù)供銀行判斷。2026年4月，江蘇鹽城響水縣、南通啟東市先后落地當(dāng)?shù)厥坠P氣候貸。兩地經(jīng)營主體分別依托當(dāng)?shù)貧庀蟛块T出具的30年氣象數(shù)據(jù)分析報(bào)告，成功獲取授信額度。以響水縣為例，當(dāng)?shù)匾?0年氣象數(shù)據(jù)作為“隱性抵押物”，助力西藍(lán)花種植企業(yè)獲得5000萬元授信。
曾剛告訴界面新聞，將氣候風(fēng)險(xiǎn)量化為銀行可用的信用資產(chǎn)，這并非把溫度、降雨量直接當(dāng)作抵押物，而是利用長期觀測、災(zāi)害記錄、預(yù)測模型與企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)，判斷項(xiàng)目在不同氣候情景下的產(chǎn)出穩(wěn)定性、損失概率和償債能力。
其轉(zhuǎn)化核心是建立“氣象沖擊—經(jīng)營損益—違約概率”的傳導(dǎo)鏈條。曾剛指出，溫度、降水、日照、風(fēng)速及臺風(fēng)、洪澇、干旱等災(zāi)害頻次，本身只是自然數(shù)據(jù)。只有與作物單產(chǎn)、發(fā)電小時數(shù)、設(shè)備停運(yùn)率、原料供應(yīng)和歷史收入相匹配，才能形成金融指標(biāo)。銀行可據(jù)此測算項(xiàng)目的情景現(xiàn)金流、預(yù)期損失、波動區(qū)間和恢復(fù)周期，并形成風(fēng)險(xiǎn)等級、授信額度、期限、利率與保險(xiǎn)要求。
氣候定價這一轉(zhuǎn)化過程并不容易，其最大困難在于因果關(guān)系與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。曾剛談到，氣象因素如何影響收入、成本和損失，往往因區(qū)域、作物、技術(shù)路線而異。同時，氣象數(shù)據(jù)與銀行客戶、資產(chǎn)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的口徑尚未充分打通。模型還需經(jīng)受極端事件“小概率、高損失”的檢驗(yàn)，避免把相關(guān)性誤判為穩(wěn)定信用能力。
風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)：“保險(xiǎn)+信貸”的銀?；幽Ｊ?/h2>
僅依靠氣候貸，銀行依舊會承擔(dān)極端天氣帶來的違約壓力。多位受訪專家認(rèn)為，信貸搭配天氣指數(shù)保險(xiǎn)的銀?；幽Ｊ?，能夠?qū)_信貸風(fēng)險(xiǎn)。
南京農(nóng)業(yè)大學(xué)金融學(xué)院教授湯穎梅長期聚焦極端天氣背景下農(nóng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)分散問題，重點(diǎn)研究通過保險(xiǎn)工具對沖農(nóng)戶災(zāi)害損失。
她告訴界面新聞，銀?；幽Ｊ皆?個層面運(yùn)轉(zhuǎn)：宏觀層面，國家通過再保險(xiǎn)安排幫銀行業(yè)分散風(fēng)險(xiǎn)；中觀層面，放貸銀行購買指數(shù)類保險(xiǎn)，對沖自身信貸風(fēng)險(xiǎn)；微觀層面，農(nóng)戶貸款時疊加購買天氣指數(shù)保險(xiǎn)，一旦觸發(fā)理賠，賠款即可用于還貸，形成“兜底”閉環(huán)。
湯穎梅曾主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《天氣指數(shù)保險(xiǎn)需求及其對農(nóng)戶行為影響研究：基于田野實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法》，以黑龍江省與江蘇省的572個農(nóng)戶為樣本開展大量田野實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，“銀?；?rdquo; 產(chǎn)品緩解了農(nóng)戶的信貸配給，幫助農(nóng)戶進(jìn)入信貸市場，解決了農(nóng)戶進(jìn)行技術(shù)投資面臨的資金約束。另一方面，該產(chǎn)品有助于分散自然風(fēng)險(xiǎn)。
界面新聞注意到，國內(nèi)已有地區(qū)落地的氣候貸產(chǎn)品，正是這一銀?；铀悸返膶?shí)踐。山東聊城高唐縣、冠縣及四川廣元等地推出“氣象+銀行+保險(xiǎn)”聯(lián)動產(chǎn)品：信貸發(fā)放與天氣指數(shù)保險(xiǎn)配套組合，保險(xiǎn)承擔(dān)氣候風(fēng)險(xiǎn)兜底職能，保單可用于信貸增信，賠付資金可覆蓋債務(wù)，從而轉(zhuǎn)移極端天氣下主體經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。
不過，保險(xiǎn)發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)分散作用仍有待強(qiáng)化。張俊杰等人在文章《農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)需積極應(yīng)對氣候物理風(fēng)險(xiǎn)》中還指出，從風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)看，我國氣候相關(guān)保險(xiǎn)種類較少、覆蓋率低，對氣候物理風(fēng)險(xiǎn)的損失分擔(dān)能力較弱，尤其是以政策性巨災(zāi)保險(xiǎn)為基礎(chǔ)、以商業(yè)性巨災(zāi)保險(xiǎn)為補(bǔ)充的多層次保險(xiǎn)體系有待加快完善，再保險(xiǎn)進(jìn)一步發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)分散作用的機(jī)制建設(shè)也亟待強(qiáng)化。
試點(diǎn)現(xiàn)狀及困境
目前，國內(nèi)氣候貸仍處于從地方探索走向產(chǎn)品譜系化的階段，整體呈現(xiàn)“試點(diǎn)先行、區(qū)域特色鮮明、銀行協(xié)同參與”的格局。
曾剛舉例，沿海臺風(fēng)洪澇風(fēng)險(xiǎn)較高地區(qū)更強(qiáng)調(diào)韌性和防災(zāi)，西南及西北等地可結(jié)合生態(tài)農(nóng)業(yè)、清潔能源和災(zāi)害防控，長三角、珠三角則更多探索“氣象+產(chǎn)業(yè)+數(shù)字金融”。差異的根源在于地方氣候風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)能力不同。
從23個試點(diǎn)地區(qū)看，各地融資產(chǎn)品側(cè)重不一。界面新聞梳理發(fā)現(xiàn)，安徽滁州等地推出命名為“氣候貸” 的產(chǎn)品；浙江麗水開發(fā)“浙麗碳效貸”等碳效掛鉤類氣候投融資產(chǎn)品；其余不少試點(diǎn)則將重心放在碳匯、綠色債券、生態(tài)產(chǎn)品價值實(shí)現(xiàn)等品類。
聚焦氣候貸，產(chǎn)品創(chuàng)新并不局限于23個試點(diǎn)名單，江蘇鹽城、廣東茂名、東莞、福建寧德等非試點(diǎn)地區(qū)，也在自主探索同類產(chǎn)品。
實(shí)踐中，數(shù)據(jù)存在“有而不好用”是氣候貸面臨的首要難點(diǎn)。曾剛談到，氣象部門數(shù)據(jù)、銀行客戶信息和企業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)常存在格式、權(quán)限與時間頻率差異。其次，氣候風(fēng)險(xiǎn)具有區(qū)域性、長期性和非線性，歷史記錄未必足以預(yù)測未來極端事件，模型驗(yàn)證周期較長。
值得一提的是，目前各地推出的氣候貸所面對的授信主體大多為農(nóng)業(yè)種植大戶、國企以及地方文旅項(xiàng)目，個體小農(nóng)戶以及中小微企業(yè)信貸覆蓋率偏低。
這與經(jīng)營主體是否有其他資金支持用來抵御風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)。湯穎梅以種植農(nóng)戶舉例，個別種植大戶大面積經(jīng)營能夠內(nèi)部平滑部分基差風(fēng)險(xiǎn)，而小農(nóng)戶地塊分散、評估監(jiān)測成本高，加之部分農(nóng)戶過往不佳的理賠經(jīng)歷造成對金融機(jī)構(gòu)信任不足，參保意愿偏低，受災(zāi)后若無法拿到足額理賠，更容易形成壞賬。
許小峰則認(rèn)為，試點(diǎn)探索初期，規(guī)模較大的企業(yè)更容易接受新增的評估成本。而面向小農(nóng)戶以及小微企業(yè)單獨(dú)出具評估報(bào)告，性價比偏低。更深層原因在于，當(dāng)前評估還沒有完全實(shí)現(xiàn)市場化運(yùn)作，成本核算不夠清晰，在體制機(jī)制上還有待完善。
曾剛則指出，企業(yè)特別是中小微企業(yè)在申請氣候貸時缺乏碳排放、適應(yīng)措施和災(zāi)害損失的規(guī)范記錄，認(rèn)證成本較高，導(dǎo)致授信通過率降低。
氣候貸“下半場”：政府引導(dǎo)、市場定價
氣候貸想要大規(guī)模推開，核心瓶頸在于尚未形成穩(wěn)定的商業(yè)閉環(huán)。
多位受訪專家表示，目前國內(nèi)并不存在全國統(tǒng)一的氣候風(fēng)險(xiǎn)量化標(biāo)準(zhǔn)。曾剛指出，目前氣候貸產(chǎn)品常依賴地方政策推動、銀行專項(xiàng)額度或個案協(xié)商，標(biāo)準(zhǔn)化程度不高。
“氣候貸的發(fā)展方向應(yīng)當(dāng)是在政府引導(dǎo)下逐步規(guī)范化，交由市場主體承接評估服務(wù)，由市場形成合理定價，讓各類市場主體都能按需選用氣候評估服務(wù)。”曾剛說。
此外，氣候貸下半場能否實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定價、動態(tài)風(fēng)控和氣候資產(chǎn)常態(tài)化變現(xiàn)？
曾剛認(rèn)為，從技術(shù)路徑來看，這些目標(biāo)可以逐步實(shí)現(xiàn)，但不能被理解為短期內(nèi)完全自動化。精準(zhǔn)定價需要把不同地區(qū)、行業(yè)和客戶的氣候損失概率、減損能力及保險(xiǎn)保障轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)溢價；動態(tài)風(fēng)控則依賴高頻預(yù)警、資產(chǎn)監(jiān)測和銀行內(nèi)部審批處置聯(lián)動。
氣候資產(chǎn)常態(tài)化變現(xiàn)還須明確哪些減排或韌性成果可確權(quán)、可核算、可交易，避免重復(fù)計(jì)算。“更現(xiàn)實(shí)的路徑是先在光伏、設(shè)施農(nóng)業(yè)等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的場景實(shí)現(xiàn)半標(biāo)準(zhǔn)化，再擴(kuò)展至復(fù)雜產(chǎn)業(yè)。”曾剛說。
曾剛指出，氣候貸更可能成為信貸體系中的專業(yè)化能力和功能模塊，而非長期完全獨(dú)立的單一品類。“未來競爭不在產(chǎn)品名稱，而在誰能把氣候變量真正接入授信、定價、貸后管理和風(fēng)險(xiǎn)資本配置，形成可驗(yàn)證的金融效果。”