氣候金融數據：數據挑戰與案例解析

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　　文/ 邱慈觀、趙聖

　　氣候投資是一種針對性投資，針對氣候變化相關問題提出資金解決方案。資金解決方案必然涉及金融工具的使用，而氣候指數為其中之一。顧名思義，氣候指數是一種指數型金融工具，投資目標與氣候變化相關，如降低氣候風險、把握氣候機遇、符合碳中和路徑等，以此吸引投資人。

　　如同其他投資工具，氣候指數必須利用數據獲取所需信息，以幫助投資人做出知情投資決定。在此，數據除須能提供投資風險與投資回報的信息外，還須能提供企業應對氣候變化的信息，如企業的實際碳排放、潛在碳排放、氣候風險管理、綠色收入、減排雄心、轉型規劃、轉型路徑的全球温控目標符合性等，以幫助投資人對投資標的進行合理評估。

　　這類「氣候金融數據」，雖為氣候投資決定的必要工具，但因數據纔出現幾年，專業知識門檻又高，相關討論非常少見。事實上，氣候金融數據的底層數據源於企業，如企業的可持續發展報告。數據業者和資產管理業者（包含指數、基金等公司）會在企業披露上加工，進行必要的度量管理、統計處理、建模推導、數字估算等，以匯整形成數據集，或對外出售，或內部自用。

　　與傳統的股價、波動率等數據相比，氣候金融數據的非標性質特別突出，從而面臨多方挑戰。其中，底層披露視角不同、數據所涉維度繁多、加工處理方法分歧等是最明顯的挑戰。此外，這些數據涉及概念詮釋和行動評判，其中必然有視角、理念等主觀立場存在，從而形成各方數據差異。這些挑戰造成氣候金融數據在投資應用上的難點，如不及時優化解決方案，則可能阻礙投資，致使氣候指數幫助募集碳中和所需資金的原初目標難以達成。

　　迄今各界對氣候信息的探討主要停留在企業披露層面，很少觸及氣候金融的數據問題及其具體應用。作者在研究氣候指數和相關數據時，發現各方探討有限，故特從氣候金融數據的挑戰出發，揭開其神祕面紗。作者更以氣候指數作為切入口，分析數據業者提出的氣候金融數據解決方案及其相關應用，以期能提高社會關注，共同努力為國內開發優質的氣候金融數據庫。

　　一、挑戰一：底層披露視角不同

　　氣候金融數據面臨的第一個挑戰，關乎底層披露視角。當有些披露視角全面，有些不全面時，數據業者和資產管理業者就須幫助補全視角，加入欠缺的必要數據點。

　　具體而言，氣候金融數據是基於企業氣候行動的相關披露，而這些披露通常來自企業定期發佈的可持續發展報告、氣候報告、年度報告等。近兩、三年來，國際上的可持續發展披露準則雖有趨同態勢，但國際報告倡議組織（GRI）、氣候相關財務信息披露工作組（TCFD）、國際可持續發展準則理事會（ISSB）、歐洲財務報告諮詢組（EFRAG）等主流可持續發展披露準則制訂組織之間，在某些根本理念上終究存在着一些分歧。分歧背后有深層原因，與披露準則背后的機構背景、政治立場和文化價值觀等複雜因素有關。

　　在這些分歧里，「重要性」（materiality）是其中之一，直接關係到哪些財務信息或可持續發展信息應當納入報告範圍。在此，幾大主流披露準則的視角不同，詮釋不同，從而披露要求不同。企業依不同要求做出相應披露，導致提供的信息有所差異。

　　具體而言，氣候變化的「重要性」可從兩個視角來看。第一個視角是從股東層面來看氣候變化的重要性，考慮重點為氣候變化對企業帶來的風險與機遇，以及對股東價值帶來的影響。這個視角採取「由外到內」的立場，強調來自外部的氣候變化問題對企業內部財務價值產生的影響，凸顯具有「財務重要性」（financial materiality）的議題。第二個視角是從企業的利益相關方層面來看氣候變化的重要性，考慮重點為企業的生產經營活動對外部的經濟、社會和環境帶來的影響。這個視角採取「由內到外」的立場，強調來自內部的企業經營活動對外部氣候變化產生的影響，凸顯具有 「影響重要性」（impact materiality）的議題。

　　氣候金融數據的底層數據來自企業的氣候信息披露，而其背后可持續發展披露準則所依循的「重要性」原則不同。有關於此，TCFD和ISSB依循「財務重要性」原則，GRI依循「影響重要性」原則，而歐盟可持續披露準則（ESRS）依循「雙重重要性」原則，同時兼顧「財務重要性」和「影響重要性」（TCFD，2017；EFRAG，2022a；GRI，2022；IFRS，2023）。

　　真實世界里，在一些情況下，兩種重要性中可能只有一種存在，但在另一些情況下，兩種重要性可能同時存在且相互作用。這無疑表示，當氣候變化只具有財務重要性時，TCFD或許是合適的披露準則，但當氣候變化同時具有財務重要性和影響重要性時，依據TCFD框架下的披露顯然並不全面，反之，依據ESRS框架進行的披露會反映更全面的信息。

　　具體而言，當論及氣候變化時，「財務重要性」主要體現在氣候變化對企業造成的各類成本、資產損失或減值、營收或利潤增減等。有關於此，TCFD給出各類財務影響的樣例，並建議企業將涉及「財務重要性」的信息分為「風險」或「機遇」，以使投資者更明確其內涵（TCFD，2017）。相比之下，「影響重要性」主要體現企業直接或間接作用於氣候變化的結果，譬如企業的碳排放、化石燃料儲備、減排目標設定情況等。有關於此，ESRS要求企業披露24個氣候變化項目，包括氣候相關財務信息、氣候目標設定、碳排放情況等，同時更要求企業披露自身轉型路徑與全球控温目標的符合性，以反映其氣候行動的有效性（EFRAG，2022b）。

　　由此可見，當企業依據不同的可持續發展披露準則時，其氣候相關披露的視角與內容會有所差異，而這種底層信息差異會對氣候金融數據產生影響。特別是，當底層數據被進一步提煉為金融數據時，數據業者就必須擴大「單一重要性」視角，添加由該視角看問題時所欠缺的數據點，以形成比較完整的氣候金融數據集。

　　二、挑戰二：數據所涉維度繁多

　　氣候金融數據面臨的第二個挑戰，和數據所涉維度繁多有關。當每個維度都包括多個數據點，而各數據點都涉及測算和評估時，如何構建合適模型並導出合理數字即是必須思考的問題。

　　現以氣候金融數據的「重要性」和「時間」兩個維度為例，説明其中所涉數據點。這兩個維度下的數據是氣候投資所不可或缺，當氣候投資考慮長遠的控温目標時，數據也需跨越不同的時間周期，以體現在不同時點下投資組合碳排放表現與控温目標的符合程度。

　　從市場上現有的氣候金融數據集看，一個完整的數據集會圍繞着「重要性」和「時間」兩個維度提供多個數據點。爲了進一步解析，作者基於TCFD、ESRS等主流披露準則，將反映「重要性」與「時間」概念的數據點歸納於圖1。在這個二維分佈圖里，位於一、四象限的數據點反映橫跨時間的影響重要性，位於二、三象限的數據點反映橫跨時間的財務重要性。

　　具體而言，在一、四象限的數據點除了企業的減排目標設定及實際碳排放外，還有企業的潛在碳排放、轉型路徑的全球温控目標符合性等，而相關數據點都涉及測算和評估。這些數據可幫助投資人瞭解企業未來的氣候貢獻程度，因而在投資前被用於設定投資組合的可持續發展目標及關鍵績效指標，在期中評估及投后管理時被用於回測組合的排放表現及前景展望。

　　位於二、三象限的數據點反映氣候變化對企業財務的影響，能幫助投資者掌握氣候變化帶來的機遇和風險。其中，「機遇」主要關乎企業對氣候轉型時機的掌握，可通過「綠色收入」「轉型資本支出」等指標轉化為財務數據。「風險」分為轉型風險與物理風險兩類，可通過「成本」「資產減值」等數字與財務狀況關聯，包括政策監管變化導致的額外成本支出、技術迭代造成的營收降低、極端氣候對固定資產、生產銷售造成的影響等。

　　圖1針對各數據點賦予明確定位，這樣做雖然頗有啓發性，但對具有跨象限性質的數據點不免會產生誤導，而這類氣候金融數據點偏偏為數不少。例如，企業的氣候戰略與內部治理、運營生產模式等環節相關的量化評估數據，既反映企業對氣候風險與機遇的綜合把握，又反映企業經營及產品對外部的影響，從而同時兼具財務和影響兩種重要性。

　　由此可知，不同位置的數據點對應的涵義不同，可被用於不同的投資目標。當投資人以財務回報為主要目標時，會側重使用二、三象限的數據；當投資人以氣候績效為主要目標時，會側重使用一、四象限的數據。不過，各種氣候投資的目標和投資人的關注雖會有所不同，但數據業者通常會針對可想見的所有目標和關注提供相應數據。這無疑表示，當氣候金融數據所圍繞的維度超過「重要性」和「時間」兩個維度時，相應的數據點也隨之增加，如何以合適方式導出數據並賦予合理詮釋，則是氣候金融數據業者面對的另一個挑戰。

　　三、挑戰三：加工處理方法分歧

　　氣候金融數據面臨的第三個挑戰，和數據的加工處理方法分歧有關。基礎數據來自企業披露，但底層披露在可得性、可比性、可靠性等方面均有所不足，故數據業者必須在其上進行加工、測算和評估。然而，各方對氣候信息的量化、未來數據的預測、缺失數據的填補、測算方法的標準化等會採用不同的方法，因而產生了分歧挑戰。

　　在氣候信息的量化方面，當企業的氣候信息以文字形式披露時，須被轉化為定量數據，才能被進一步使用。具體而言，當企業披露其氣候戰略、內部治理體系、運營模式、氣候目標設定、氣候雄心等信息時，其中通常沒有可比數據。面對這種情況，數據業者必須通過自建模型來進行量化評估，但評估模型因組織而異，評估結果也未必公開説明。因此，相關方案雖能解決定性數據的量化評估問題，但外人卻難以判斷其合理性。

　　在未來數據的預測方面，在投資組合考慮氣候變化的遠期效應時，須在當前時點的基礎上以科學方法預測未來。例如，氣候變化對企業未來現金流的影響會反映於政策監管、技術迭代、資產擱淺等多方面，因而數據業者須先對各種氣候情境建立假設模型，其后才能展開定量評估。又例如，在評估投資組合的氣候目標符合性時，數據業者除了需要企業目前的排放數據外，還需要企業轉型路徑的全球温控目標符合性評估數據（GFANZ，2022）。實際運作時，數據業者會先選取一些具有科學方法論的工具，再依據自建預測模型進行評估。常被使用的有轉型路徑倡議（Transition Pathway Initiative，TPI）和科學碳目標倡議（Science Based Targets initiative，SBTi）的目標設定工具、國家的碳預算工具等，但它們的專業性相當高，如何選取適配工具本身就是一項挑戰，遑論如何將其融入投資決策。

　　在缺失數據的填補方面，由於氣候披露尚未全面納入強制性披露範圍，故不僅披露率低落，且質量參差不齊。面對數據缺失問題，業者需要展開數據填補工作，使氣候數據具有連貫性及橫向可比性。在此，企業的範圍三碳排放數據是一個明顯例子。資產管理業者路博邁公司就表明，明晟全球可投資市場指數成分股中的63%未披露範圍三排放，而空白须由資產管理業者通過估算模型來填補（NB，2023）。但估算結果無法被立即證實，只能在事后驗證，從而存在數據與現實之間的偏差，而這種偏差最終更造成資金投向的偏差。

　　經過多方探索，數據業者對以上三個難點已建立了比較一致的看法，包括對定性信息採取打分賦值、對遠期數據採取建模評估，以及對缺失數據採取估算填補。這些方法均以數據自有特徵為基礎，因而只有在釐清相關數據的內涵后，才能明確其度量對策。不過，業者在數據處理上各有其方法體系，同時也形成數據加工測算上的第四個難點：業者各自選擇測算方法，至今尚未發展出標準化實踐。

　　四、數據應用：以氣候指數為例

　　在市場上出現的多種氣候投資工具中，氣候指數的開發較早，至今已歷經幾代演變。各代指數面對不同的法規要求，有不同的投資目標，使用不同的選股策略，從而也有不同的數據需求。富時羅素、標普道瓊斯、明晟等知名指數公司都針對各代氣候指數啟動其獨有版本，而追蹤它們的氣候指數型基金之資產管理規模更以驚人速度成長。依據統計，從2019年初到2023年底，氣候指數型基金的資產管理規模成長率高達420%。

　　雖然各指數公司都面對相同的氣候金融數據挑戰，都會進行必要的加工處理，但明晟是其中較為特殊的一家，它同時身兼數據商和指數開發商，而且推出的氣候指數產品非常全面。因此，作者在明晟氣候指數中選取了三種代表性指數，以解析氣候金融數據在投資中的應用。

　　這三種指數分別代表明晟氣候指數里的三代，其中的低碳領袖指數於2014年啟動，巴黎協定暨氣候轉型（Paris-Aligned and Climate Transition，PACT）基準指數中的氣候變化指數和巴黎協定指數分別於2019年和2021年啟動，而氣候行動指數於2022年啟動。

　　這三代氣候指數的投資目標不同，數據需求亦有所不同。具體而言，低碳領袖指數以降低投資組合的碳排放敞口為目標，故其數據點須能反映企業的碳排放表現（MSCI，2024a）。相比之下，氣候行動指數以企業的氣候風險管理及氣候影響管理為目標，因而需要能反映相關管理的綜合評估模型數據點，以及能體現企業碳排放表現、潛在碳排放、氣候目標設定等方面的數據點（MSCI，2023）。

　　PACT指數最為特殊，«歐盟基準條例»為其界定了最低編制要求，強調影響重要性而非財務重要性，從而產生相應的數據需求（EU，2020）。當然，指數公司往往會在法規要求之上，再額外加上能反映財務重要性的數據數作為優化補充。有關於此，明晟的PACT指數就添加了優化補充，納入多個涉及影響重要性和財務重要性的數據點，前者包括基於企業價值的碳排放強度、潛在碳排放強度、隱含升溫幅度模型測算值等，后者包括清潔技術收入、低碳轉型得分、物理風險與轉型風險的風險價值（VaR）模型測算值等（MSCI，2024b，2024c）。從指數公司立場看，使用額外的數據點可以提高競爭優勢，既可改善權重調整的結果，又可經由指數豐富的應用場景來增加其市場吸引力。

　　作者將相關信息匯整於表1。表中前三列分別是數據點、明晟數據解決方案和測算方法，數據點可對應圖1，明晟數據解決方案有碳排放強度、隱含升溫幅度模型、綠色收入、VaR模型等，而測算方法有打分評估、推導測算等。從第三列的説明可以看出，幾乎所有數據都經過加工處理，反映在「推導測算」「估算」等字眼上。以企業的經營碳排放（範圍1+2）數據為例，底層數據固然來自企業披露，但當將不同部門企業橫向對比時，必須對原始數據進行標準化處理，轉化為「碳排放強度」數據。計算強度時，明晟使用的分母是企業價值，但其他數據業者可能採用不同方法。

　　值得注意的是，表1中除了企業的經營碳排放數據外，其余的氣候金融數據點幾乎都由明晟估算或模型推導。具體而言，涉及估算的數據有企業價值鏈碳排放、潛在碳排放和綠色收入等，而背后各有其原因。對於企業價值鏈碳排放，估算理由和欠缺披露數據有關。對於潛在碳排放和綠色收入，總量披露數據可能存在，但估算理由和識別企業化石燃料儲備量和指認企業綠色業務範疇有關，而前者是潛在碳排放的來源，后者是綠色收入的來源。涉及建模的數據包括氣候目標設定評估、轉型路徑符合性評估、轉型風險、物理風險及轉型影響的綜合評估等。這些評估的底層數據來自企業，一般通過文字披露和概括性指標來表明對未來的預測，而數據業者需要通過科學模型來將定性信息轉化為定量數字。

　　表1后三列是明晟的三種氣候指數，以及其所對應的數據需求。如表所示，三種指數的數據需求依其投資目標而有所不同。值得注意的是，氣候行動指數與PACT指數有類似之處，兩者都強調影響重要性與財務重要性，故僅從指數目標看可能難以區分兩者。但通過數據應用的對比，兩者差異就浮出檯面。特別是，在歐盟氣候基準條例的要求下，PACT指數面對多項約束條件，但當難以同時滿足所有條件時，指數只實現了「紙上脱碳」，而非真實世界里的有機脱碳（邱慈觀，2024）。鑑於紙上脱碳之譏，新生代的氣候行動指數放松了部分約束條件，同時也弱化了對企業年度碳減排率的硬性要求。另外，氣候行動指數在氣候風險測度上以加權打分模型取代原先的VaR模型，這無疑弱化了對財務損失的具體預測，轉而強調企業主動管理的重要性。明晟通過不同的數據點和不同的數據測度方法，形成兩個各有側重的指數：氣候行動指數更重視企業的行動與積極貢獻，而PACT指數更重視控温目標的達成度和企業轉型路徑的符合性。

　　五、結論與展望

　　以上對於氣候金融數據的底層數據來源、基於底層數據進行加工處理時的挑戰、各代氣候指數需要的數據點、市場上存在的數據解決方案及其應用等議題，展開深入解析。

　　特別是，作者以明晟為例，利用國際上的三代氣候指數，解析該公司的氣候金融數據解決方案。至此並未論及國內的氣候指數及數據問題，那麼，國內發展如何？ 面臨哪些挑戰？

　　事實上，在碳中和目標的宏觀框架下，這幾年國內市場出現了不少氣候指數，如中證上海環交所的碳中和指數、中證滬深300碳中和指數、中證碳中和60指數、東方證券碳中和指數等，但其編制方法比較初階，透明度比較低，追蹤規模也極為有限。

　　具體而言，迄今為止，在國內眾多以「碳中和」為名的股權指數中，「中證上海環交所碳中和指數」是唯一有基金追蹤的。該指數於2022年7月推出，前后共有8只ETF公募基金追蹤。在編制方法上，它從備選池中選出100只成分股，其中66只為深度低碳股，34只為高碳減排股。不過，選出這些成份股前，該指數必然面對數據問題，但從説明文件看，它雖以「碳中和」為名，但並未展開科學目標設定、轉型路徑符合性等碳中和相關評估，也並未使用這方面數據。換言之，該碳中和指數類似於表1中的「低碳領袖指數」，主要使用碳排放數據來選股，而並未使用更進階的氣候金融數據。

　　從方法説明看，「中證上海環交所的碳中和指數」的編制透明度雖未盡人意，但已是個中翹楚，遠比國內其他碳中和指數要高。國內其他的碳中和指數基本上也只使用碳排放數據來選股，但對編制方法、底層資產和權重配置等方面的説明過於粗略，從而產生可信度疑慮。這種疑慮極可能阻礙了指數產品的后續應用和追蹤，使得國內碳中和指數的「虛有其表」，推出的數目不少，但缺乏追蹤基金。從這個現象看，如果國內的氣候指數不積極改善問題，則將難以幫助募集落實碳中和目標的資金。

　　總結而言，基於上述討論，本文從數據供應方和數據使用者角度，提出幾點建議。

　　第一點建議針對研究發展，關乎探討造成氣候金融數據分歧的原因、現況及后果。如前文所言，氣候金融數據分歧是一個存在事實，但至今很少有專文研究。對比之下，同樣存在着重大分歧的ESG評級數據，卻有大量研究專文，其中有些探討造成分歧的原因（如：Chatterji等，2016），有些探討分歧現況（如：Berg等，2022），有些探討分歧造成的后果（如：Brandon等，2021）。雖然ESG評級的發展時間遠比氣候金融數據要久，但數據分歧是兩者的共同特徵，也是必須面對的問題。因此，針對氣候金融的數據分歧展開深入研究，不只必要，更可引起社會重視這個新興數據領域，從而集思廣義共同思考推進之道。

　　第二點建議針對國際發展，關乎氣候金融數據大平臺的建立。至今各大數據業者俱已針對氣候指數所需的數據點提出相應解決方案，以成功掌握市場契機。但對於同一數據點，各數據業者可能看法不同，取得數據的口徑不同，方法不同，計算邏輯也不同，從而提高了數據使用者的學習門檻和使用門檻。因此，倘能建立一個集中式的數據大平臺，將各方數據匯整並進行適當比較，則可嘉惠使用方。至於由誰來建構平臺，數據業者本身顯然並不合適，因而這工作可由中立的第三方來承擔，其中包括氣候金融生態系統中的各種倡議組織。

　　第三點建議針對國內的氣候指數，關乎優化編制方法、增加透明度及擴大追蹤規模。事實上，前面對國內氣候指數的討論已表明，這些問題的根源和和底層披露薄弱脫不了關係。特別是，相較於歐美甚至中國香港，國內企業的氣候披露質量更粗陋，披露意識更薄弱，監管也更松弛。因此，加強企業的披露能力和政府的監管力道是刻不容緩的工作，其中包括制訂合理的監管政策並配套的激勵約束機制、政府牽頭舉辦能提高企業氣候披露意識的論壇、授權合格組織對企業進行專業的氣候披露培訓，以及推出更全面的氣候披露覈查暨鑑證制度等。

　　與發展歷史悠久的財務披露相比，氣候披露才出現幾年，背后雖有披露準則存在，但其具象性遠比財務披露準則要低，幾套準則之間存在着根本分歧，相關概念更有待梳理和詮釋。在企業披露的基礎上，氣候金融數據展開必要的度量、建模、估算和推導等加工流程，但其中明顯有着不透明、不一致、不合理之處，有待進一步改善。不過，值得慶幸的是，對於氣候金融數據相關的加工流程，數據和資產管理等業者已經站上學習曲線，並在相互觀摩中學習，積極探索問題並優化解決方案。數據征程任重道遠，披荊斬棘更賴弘毅諸士共同努力。

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　　（邱慈觀是美國賓夕法尼亞大學沃頓商學院金融學博士，目前為上海交通大學上海高級金融學院教授、可持續金融學科發展專項基金學術主任，趙聖是可持續金融專項基金研究員）

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責任編輯：蔣露瑤