<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE wml PUBLIC "-//WAPFORUM//DTD WML 1.1//EN" "http://www.wapforum.org/DTD/wml_1.1.xml"><wml><card  id="index"  title="清华金融评论  &raquo; Blog Archive   &raquo; 托马斯·霍周等：保险业面临的气候风险及其评估 | 封面专题"  ><p>
			标题：托马斯·霍周等：保险业面临的气候风险及其评估 &#124; 封面专题<br/>
			时间：2020年10月9日 (上午9:13)<br/>
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            标签：无<br/>
			作者：清华金融评论<br/> 
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当前，人们尚未充分认识气候变化对自然灾害的频率和强度的影响。本文介绍了影响自然灾害风险的各种因子、时间尺度和建模难点，并认为：定期重新评估当前巨灾模型的输入变量和模型假设极其重要，只有将气候科学的最新结论应用于巨灾风险建模，才能提高保险业的风险预测能力和承保能力。

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气候变化对保险市场的影响机制十分复杂，主要因为两个层面的不确定性：第一，与气候相关的极其复杂的生物物理过程所导致的不确定性；第二，从温室气体排放、温度上升、全球和地区气候变化，到极端气候灾害和巨灾损失形成，再到保险索赔的因果链传导过程中，存在众多影响因素，因此会产生不确定性。当前，人们尚未充分认识气候变化对自然灾害的频率和强度的影响。尽管人们对次生灾害的破坏和影响的认知程度略高，但针对次生灾害建模却相对更加困难，这进一步增加了评估气候变化影响的难度。本文介绍了影响自然灾害风险的各种因子、时间尺度和建模难点，并认为：定期重新评估当前巨灾模型的输入变量和模型假设极其重要，只有将气候科学的最新结论应用于巨灾风险建模，才能提高保险业的风险预测能力和承保能力。

背景

从碳排放到气候变化，再到保险风险产生的过程中存在众多不确定因素，这是充分认识气候变化对保险业影响的主要难点。碳排放不仅会造成气候变化，还会产生特定自然灾害，如风暴潮、洪水、干旱和森林火灾；自然灾害会带来实体性损失，如财产损失、作物歉收和业务中断等，最终转化成保险索赔。在量化这个因果传导链的相关参数及其发生概率的过程中，存在相当大的不确定性。保险损失预测建模依赖因果链各个环节中的假设，比如：碳排放路径和应对方案、全球性和区域性气候模型、易损性方程和多米诺骨牌效应。因果链越长，模型的内在不确定性就越大（McKinsey Global Institute 2020），确定参数和描述过程就越困难。

气候变化是一种系统性风险，会影响经济的各个方面。就保险业而言，气候变化不仅影响财产保险等短尾险种，还可能改变人寿及健康险的风险格局。因此，保险业对气候风险进行全面和长期的分析非常必要。气候风险不仅影响保险公司的承保业务，还会影响保险公司的投资业务，因为保险公司投资组合中的资产会受到低碳转型的影响。本文主要讨论保险业，特别是财产保险和再保险业务，所面临的气候风险导致的承保风险。传统上，（再）保险行业会采用巨灾模型进行风险预测以及承保和资本规划。综合分析气候变化的未来情景，通过巨灾模型可以对极端气候风险做出前瞻性评估。

全球变暖程度的不确定性

大气和海洋的温度会直接或间接影响气候及极端气候事件等大多数地球系统的物理过程，而大气中温室气体浓度又会直接影响全球平均温度。影响温室气体浓度和全球温度的任何人为或自然因素，都将改变人类及其资产的风险敞口，也将改变自然生态环境；而人类活动导致气候变化已经成为全球科学界的一个共识。



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在给碳排放导致温度上升（气候变化）这一过程建模时，“均衡气候敏感度”（ECS）是关键参数之一，其定义为“温室气体浓度增加一倍时，全球表面平均变暖程度”（IPCC 2007）。ECS可以用来预估全球温度变化的各种可能，并预测温度变化的后续影响。联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，简称IPCC）的评估显示，ECS“很可能”（概率大于66%）在1.5摄氏度至4.5摄氏度之间（IPCC 2013），ECS超过4.5摄氏度的概率高达17%。图1展示了通过不同气候模型得出的ECS概率密度函数，概率密度分布曲线的差异反映了科学界对这一关键指标认知的不确定性。确定ECS是分析温室气体浓度导致温度上升、自然灾害风险敞口变化、经济和社会影响的起点，但目前科学界对ECS认知不足，给气候风险建模带来高度不确定性。同时，气候减缓政策、气候适应措施和其他宏观发展趋势（如社会和经济发展）也具有高度不确定性。除此之外，气候变化的主要动因——全球平均温度上升，同样存在不确定性，因而自然灾害的本地效应更加难以确定。所以保险业在试图评估气候风险的未来影响时，必须基于不同的定性和定量情景假设。气候物理风险及其对保险业的影响本节将着重探讨全球温度持续上升和其他宏观发展趋势对自然灾害风险的影响。保险业往往较为关注台风等原生灾害（相对于次生灾害而言）。原生灾害是指潜在损失最大、受到严密监测且通常被纳入灾害模型的灾害，常见的比如地震、台风等。次生灾害是指造成中低程度损失的灾害，比如冰雹、洪水、风暴潮水、森林火灾等。据统计，2018年自然灾害承保损失中，超过60%是由次生灾害造成的。因此，本文认为，在关注原生灾害的同时，业界应同样重视气候因素引发的次生灾害的变化趋势。气候变化和全球变暖的效应已经显现，并正在大幅改变全球风险格局。平均温度升高、海平面上升、冰盖融化、热浪持续时间和频率上升、降雨模式变得难以预测、极端天气增多等都是该效应的体现。随着人们气候风险意识的提高，社会日益关注如何管理气候变化带来的短期和长期风险。（再）保险行业一般从发生频率和破坏程度来审视气候灾害风险（气候物理风险）。气候变化（确切地说是温度上升）不仅影响上述两个维度，还引入了两个新变量：时间尺度和置信度。时间尺度有助于了解已经发生的变化，并对潜在变化做出预测。缓慢平稳的变化会为适应变化和采取措施赢得更多的时间，从而提高系统韧性。但发生频率过低，又会增加归纳总结（严重且罕见的气候灾害的）变化规律的难度。若想从统计上证明其变化趋势，可能需要几十年的数据积累。长期预测的不确定性，会降低政府出台气候政策和采取气候适应性措施的意愿。

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天气是某一特定时空的短期气候事件，而气候是基于地理分布的长期天气状况的平均值。如图2所示，随着气候的不断恶化，气候变量的平均值、方差以及分布都可能发生变化，后两者意味着极端情况会变得更加极端且频繁。随着经济增长和城市化水平逐渐提高，气候物理风险敞口不断扩大，气候变化使得次生灾害造成的中小规模损失也不断增加。如果保险定价不准确，气候变化很有可能影响某些险种的盈利水平。由于缺乏正式定义，业内一般将次生灾害理解为高频率、中低强度的灾害，以区别于地震和飓风等低频率、高强度的原生灾害。次生灾害通常表现为原生灾害的次生效应，例如2017年哈维飓风发生之后的休斯敦洪灾；但次生灾害也可能独立发生，例如洪水、雹灾、暴雪和冰暴、旱灾和森林火灾等。过去20年来，次生灾害造成的损失占全球保险损失的一半以上。关于气候变化对自然灾害的影响，实证研究表明人们对次生灾害的认知水平较高，比如水体热膨胀和冰川及冰盖融化导致的海平面上升将直接增加风暴潮强度，而风暴潮会给沿海低洼地区带来重大的长期风险；温度变化幅度上升可能造成持续时间更长和/或频率更高的热浪、干旱、缺水和森林火灾。

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但是，目前人们对大气温度和海洋环流变化等气候发展趋势的认知还很低，而这些变化趋势会影响热带气旋（台风）、欧洲冬季风暴或龙卷风和雹灾等自然灾害发生的频率和强度。这方面认知度低，一部分原因是前述气候系统相互影响的关系复杂（IPCC 2018）。例如，海水温度上升会增加热带气旋形成和破坏力增强的概率，但更高的风切变（一种大气现象，风矢量（风向、风速）在空中水平和/或垂直距离上的变化）却可以抵消上述效应。复杂的交互作用会产生“置信障碍”（参见图3），因此很难从保险角度准确地量化气候变化对某些严重灾害（如飓风）的影响。但由于其影响重大，保险公司必须开展更多研究以提高对气候变化影响自然灾害的认知水平，在目前认知水平有限的情况下，可以在模型里充分考虑这些不确定因素，减少误差。其他因素的复合影响：城市化、经济发展和人口结构在气候变化的同时，世界各地的人口和经济状况也在发生变化。目前，损失的增长很大程度上来源于资产价值的增长、资产集中度的提升以及土地使用模式的变化，换言之，资产的灾害暴露程度提高了。在过去60年里，世界人口增长了约2.5倍（United Nations Department of Economic Social Affairs 2019），而全球生产总值（GDP）增长了7倍以上。20世纪50年代，约30%的全球人口居住在城市地区，现在这个比例已经超过了50%。而上述增长趋势将一直延续，这意味着到2050年，全球将近70%的人口将居住在城市里（United Nations Department of Economic Social Affairs 2018）。快速的城市化（尤其是沿海城市）放大了现在和未来的气候风险。例如，城市地面硬化和沿江沿海地区的建筑活动增加了水灾风险；随着绿地消失，城市孤岛的高温和空气污染加剧，对人类健康构成严重威胁。人类活动消除了自然的吸收和缓冲效应，而气候变化往往会放大这些活动的负面影响。此外，荒地-城市交界区越来越多的开发活动也增加了破坏性森林火灾的风险。例如，1990年至2010年间，美国西部荒地-城市交界区（WUI）的住宅数量增加了41% （Radeloff, Helmers et al. 2018）。WUI区域建筑物增多，不但会增加森林火灾造成的损害（因为这些火灾更难扑救），还会增加火灾爆发的概率。人口增长也是促使龙卷风风险敞口扩大的因素之一。1950年至2020年间，美国风险较大地区的人口平均年增长率为3.0%，而美国人口的总体增长率为1.8% （Ashley and Strader 2016）。除了上述人口和城市化因素之外，其他经济因素也会促使风险增长，比如资产价值增速超过GDP增速。1980年至2003年间，美国有形商业资产和住宅建筑物的价值每年增长5%至6%，而名义GDP增长率为4.7%。由于保温、空调、管道等因素要求更高的建筑标准，1998年至2017年间，美国新建住宅的建造成本年均实际增长1.1% （Ford 2017）。在针对自然灾害损失的前瞻气候变化模型中纳入社会经济因素，暴露在气候灾害下的风险敞口也会呈现出相似的发展趋势。建模挑战巨灾模型和参数的不确定性上升

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保险行业使用巨灾模型评估极端气候灾害带来的风险，这些模型旨在分析低频高损灾害的风险。由于极端灾害较为罕见，历史数据中仅有极少量实际观察记录。为了模拟现实状况，巨灾模型生成大量模拟出来的灾害事件，填补历史损失记录的空缺。结合这些模拟的灾害事件和资产（如建筑物和基础设施）物理特征数据，可以得出资产面临灾害时的脆弱性特征。最后，将模拟预测的灾害损失与保险数据相结合，可以得出单个保险公司或保险行业的财务风险敞口（参见图4）。截至目前，此类巨灾模型在保险承保和风险管理领域发挥了重要作用。财产保险一般每年续保，因此可以持续进行调整，以适应灾害、脆弱性和风险敞口的变化。然而，这些模型都具有局限性，难以评估不断变化的气候和社会经济条件在未来产生的中长期影响。历史数据偏差和资产风险敞口不确定性

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巨灾模型依据灾害、脆弱性和保险损失的历史数据集而开发。模型预测原理隐含这样的假设：当前和未来的灾害和保险损失与过去相仿。但这样做预测，依赖的是历史的、不完整的数据和可能过时的模型，很可能低估风险和保费定价；特别是针对低频高损的风险，这种方法有可能导致风险评估滞后于当前风险格局几十年。图5说明了用历史数据可能无法预测未来情景，因为如果风险评估是基于（如物理风险的）长期历史均值，实际风险与模型风险会产生历史偏差。

在实践中，模型开发人员开发了多项技术来消除历史偏差，纠正模型，以反映相关自然灾害的长期变化。在开发和发展模型的过程中，技术人员还考虑了不断变化的影响脆弱性的建筑准则和保障措施，并针对不断增长的保险风险敞口做出调整，以充分地评估当前的风险。这些调整和措施最终会影响（再）保险行业（参见图6）。对自然灾害（再）保险模型的各个组成模块进行必要的再分析和调整，才能准确地反映未来气候变化导致的保险风险。（再）保险行业面临的另一项挑战在于，大多数重要模型都是专属模型；这些模型的构造和输出细节不透明，难以对其进行公开讨论和同业评估。再者，这些模型主要用于保险业风险敞口显著的区域和资产，而对于当前风险较低和/或保险覆盖率较低的国家，这些模型通常不太准确，甚至可能不存在（Sobel 2019）。反馈环和临界点从广义的风险管理角度看，传统风险分析方法一般是从历史数据外推，并假设冲击会呈现正态分布。但如前文所述，历史数据可能产生下行偏向，大多数气候风险分布都呈现扁平的肥尾，因此需要在风险管理方面采取“识论断裂（Epistemological Break）”的方法（Bank for International Settlements 2020）。虽然基于情景的前瞻性分析已逐渐发展起来，部分填补了以上空白，但建模其他方面的若干局限性依然亟待解决，包括如何确定反馈环和临界点的时间和影响等。气候变化长期恶化的最大风险之一是不可逆转的“临界点”。地球的气候系统包含了海洋和大气频繁且动态的互动过程，它们彼此关联紧密，不一定能实现自稳定。这意味着，即便相对微小的扰动也可能“诱发”气候进入新状态或启动正反馈环，进而可能大幅改变未来几个世纪的气候。未来的出路：情景分析复杂性和不确定性不能阻止（再）保险行业评估气候变化对当前保险风险及未来风险格局的影响。通过提高建模能力，了解气候变化的影响，保险业将在以下几个方面受益：一是确保现行的风险保费和资本要求反映了当前的风险格局；二是通过向投资者公开披露气候相关风险，提高金融市场的稳定性；三是创建气候风险评估框架，帮助决策者管控公司气候风险敞口。如果公司或整个行业都无法对风险进行有效评估，就难以进行风险定价；而在这种情况下，保险公司一般会收取比损失概率（风险）明确时更高的保费，以防止承保损失过高。此外，针对洪水和飓风灾害，在模型结果不一致时（不同模型产生不同的概率分布），保险公司通常还会收取比模型产生低损失分布置信度时更高的保费。保险业应当利用自身优势，帮助客户和政府分析气候风险未来发展趋势和应对措施。气候情景分析是实现上述目的的工具之一。例如，瑞士再保险分析了纽约市面临的飓风风险，更好地了解了飓风及后续风暴潮频率和强度变化相关的风险驱动因素，还对气候适应措施进行了成本收益分析 （ECA 2009）。结论当前气候变化的效应已经显现，例如平均气温升高、冰山持续融化、热浪持续时间和频率上升、极端天气增多。这些效应对次生灾害损失的影响最为显著。过去自然灾害的损失增加，大多源于资产对灾害风险敞口的扩大而非灾害本身频率和强度的增加。由于数据的限制，量化对比社会经济因素和气候相关因素对灾害损失的影响非常困难。但可以肯定的是，今后灾害加剧会成为经济损失加大的重要驱动因素。预估生物物理过程参数涉及诸多不确定因素，因此为气候变化对保险业的影响进行建模非常困难。从碳排放、温度升高、极端天气灾害，到巨灾造成物理损害，再到保险索赔的因果链很长，这其中涉及的众多影响因素进一步增加了建模的复杂程度。尽管如此，（再）保险公司目前仍然能够管理气候变化对财产风险的影响，因为大多数财产（再）保险业务期限较短，保险机构可以根据对风险的认知不断调整模型，使其真实反映气候、风险敞口和脆弱性特征的变化。气候变化是一项系统性风险。如果得不到有效减缓，气候变化将给全球风险格局带来严重影响。保险行业面临的重要问题在于尾部风险上升的可能性和/或风险因素之间的相关性。因此，保险机构必须随时跟进并掌握最新科学结论，投入足够多的人力和财力，将科学发现和结论转化为有价值、可实施的风险评估技术和工具，准确评估未来的气候风险，才能在气候不断变化的时代实现可持续发展。本文来自瑞再研究院，仅为研究内容，不对任何使用上述信息造成的经济损失承担任何责任。本文刊发于《清华金融评论》2020年9月刊，2020年9月5日出刊，编辑：秦婷

[1] http://www.thfr.com.cn/wp-content/uploads/2020/10/111.jpg            <br/>	
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