該研究小組非常強調情境分析 (scenario analysis) 這項工具與思考,於銀行業在面對氣候變遷挑戰時,據以實際評估的重要性。研究小組表示,建立模式之的目的並非用於精準預測 (precise forecast),而是想要建立敏感性分析 (sensitivity analysis),讓銀行業能夠據以預知擬定策略、投資組合,、以及讓組織成員學習更敏銳的氣候意識。
第二本報告書則是2018年7月發布的《新氣候導航》(Navigating a New Climate),其中更進一步採用最先進的全球水文模擬模型「普林斯頓氣候分析全球乾旱風險模型」(Princeton Climate Analytics (PCA) Global Drought Risk Product) 的長期數據,包括氣溫變化、降雨量、土壤濕度、澇旱等資料數據,以標誌出全球各地可能發生乾旱的發生機率。
圖二 物理風險評估概圖 (Overview of the physical risk methodologies)
由於銀行業者對特定行業客戶的貸款期,動輒數十年,因此不論是氣溫增升的變化量,或者是極端氣候事件的發生頻率,都會影響信用或貸款評估。因此,研究小組首先擇定對氣候變遷高度敏感的3種產業為試點對象: 農業、能源業以及房地產業。
研究報告強調,通常極端氣候事件 (例如,颱颶風、洪水、乾旱、淹水…) 突發且特定、明顯,容易受到矚目因而被高估事件的破壞力。至於氣溫逐漸增升的變化量,則是呈現逐漸侵蝕的效應,通常被人們低估風險或甚至被忽略;因而缺乏事前的風險評估與規劃,將導致積重難返,企業無法翻身的窘境。企業必須體悟,用長程氣候規劃眼前。
研究報告表示,這項開放性的工具能夠應用到其他產業。不過,在應用時需要依產業性質做調整。例如,在極端乾旱事件時,農產品業可能會因為乾旱收入減少,卻不一定會產生太多額外的成本。然而,在相同的極端乾旱事件中,石油業卻可能會同時面臨煉油成本大幅增加、收入大幅減少的雙重衝擊。
圖三 應用方法概圖 (Proposed methodology overview)
透過這項工具,銀行業者可以開始針對物理性氣候變遷在貸款組合中所可能面臨的風險進行評估,同時調整違約概率 (Probability of Default, PD) 和貸款價值 (Loan-to-Value, LTV) 的比重。
成立超過300年的英國第二大銀行巴克萊銀行 (Barclay) 也參與這項計畫,並且已經在其房地產抵押貸款的組合產品中,推行這項評估工具,評估洪水對現在與未來的客戶的影響。
報告最後指出,如果全球經濟持續目前的溫室氣體排放量,物理性的氣候風險將會急遽惡化。而如果在全球範圍內,全球經濟積極減少排放二氧化碳,未來的負面影響可能有所減輕,但仍然不能完全避免惡果。銀行業者應該持續幫助客戶去適應變化多端的氣候變遷風險情境,擬定雙方共贏的策略。
圖片來源:UNEP FI
參考資料: New Methodologies Help Banking Industry Assess Risks, Opportunities of Climate Change
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