原文作者：Felix Martini, Zacharias Sautner, Sascha Steffen, Carola Theunisz
期刊：Working Paper
關(guān)鍵詞：氣候轉型風(fēng)險；銀行；銀團貸款；披露；游說(shuō)
一、引言
銀行通過(guò)向易受實(shí)體風(fēng)險或轉型風(fēng)險影響的企業(yè)提供貸款來(lái)應對氣候變化風(fēng)險。不斷變化的監管環(huán)境加強了對銀行（報告的）氣候變化風(fēng)險的審查，銀行面臨著(zhù)與這些風(fēng)險相關(guān)的更高的訴訟和聲譽(yù)風(fēng)險。量化銀行層面的、隨時(shí)間變化的氣候風(fēng)險敞口指標對于監管機構和市場(chǎng)參與者了解更嚴格的氣候政策對銀行業(yè)的影響至關(guān)重要。
本文開(kāi)發(fā)一種新穎的隨時(shí)間變化的銀行氣候轉型風(fēng)險敞口衡量標準。該衡量標準是根據銀行借款人的碳足跡構建的自下而上的指標，它捕獲銀行銀團貸款賬簿中所有公司的范圍1排放量的加權平均值，得分越高表明面臨的氣候轉型風(fēng)險越高。
在構建該指標的基礎上，本文研究了美國銀行正在積極采取哪些措施來(lái)遵守《巴黎協(xié)定》并促進(jìn)經(jīng)濟脫碳，并從以下四個(gè)維度回答：1）銀行及其驅動(dòng)因素的CTRE時(shí)間序列變化；2）面臨氣候轉型風(fēng)險的銀行之間的橫截面差異；3)披露做法；4)銀行積極的反氣候游說(shuō)。
二、樣本構建和數據來(lái)源
（一）銀行貸款層面的風(fēng)險敞口
本文使用貸款人-借款人年份層面的未償貸款量數據。Refinitiv LoanConnector DealScan數據庫提供了有關(guān)銀團貸款交易的詳細信息。根據貸方標識匹配到Compustat GVKEYs數據庫，獲得從2002年到2021年，34家銀行向29471個(gè)獨特借款人提供的貸款數據。
（二）企業(yè)碳排放
為計算銀行貸款組合的碳足跡，本文將貸款組合數據與每個(gè)借款人碳排放的年度數據合并，主要關(guān)注范圍1的碳排放量。
（三）銀行特征
本文銀行特征變量包括銀行規模（總資產(chǎn)）、杠桿率（債務(wù)除以總資產(chǎn)）、銀行盈利能力（凈利潤除以資產(chǎn)）、貸款比率（凈貸款除以資產(chǎn)）以及市凈率，數據來(lái)自于CRSP和 Compustat。女性董事會(huì )成員和政治關(guān)系的數據來(lái)自BoardEx，游說(shuō)的數據來(lái)自于Leippold et al.(2024)。
（四）樣本代表性
為了檢驗本文銀團貸款組合數據對于銀行整體貸款組合的代表性如何，本文將樣本中的貸款量與Compustat的銀行資產(chǎn)負債表數據進(jìn)行對比。銀團貸款約占銀行資產(chǎn)負債表貸款量的三分之二，當施加排放數據限制后，樣本的貸款覆蓋范圍從2002年銀行資產(chǎn)負債表規模的五分之一開(kāi)始逐年增多。
三、氣候轉型風(fēng)險暴露：方法論和描述性統計
（一）CTRE 分數的構建
銀行b在t年的氣候轉型風(fēng)險暴露（CTRE）計算方式為，將銀行銀團貸款賬簿中每個(gè)借款公司的范圍1排放量乘以銀行貸款賬簿中借款人貸款權重的比例：
其中，是指借款人i在t年的范圍1排放量，表示借款人i在t年銀行b貸款賬簿中的權重（相對于貸款總額）：
（二）CTRE分數的描述性統計
作者從橫截面變化、時(shí)間序列變化和樣本構成隨時(shí)間的影響三個(gè)方面對CTRE分數進(jìn)行了描述性統計。橫截面變化的結果顯示，氣候轉型風(fēng)險暴露存在顯著(zhù)的橫截面異質(zhì)性。時(shí)間序列結果顯示，2011年之后，銀行平均轉型風(fēng)險暴露逐漸下降，特別是2015年《巴黎協(xié)定》之后；2017年特朗普總統上臺并宣布有意退出《巴黎協(xié)定》以來(lái)，碳排放量的減少速度開(kāi)始放緩。此外，2015年《巴黎協(xié)定》簽署后，銀行的CTRE分數大幅趨同，表明銀行正在共同努力減少貸款組合的碳足跡。相比于中小銀行，大型銀行更早的開(kāi)始減少風(fēng)險敞口。最后，作者為排除樣本中公司數量變化的影響，確定了一致的不隨時(shí)間變化的公司子樣本，發(fā)現關(guān)鍵結論不受影響
四、CTRE分數變化的分解
銀行可以通過(guò)兩種渠道減少氣候變化風(fēng)險。一是減少對排放量大的借款人的貸款敞口，將信貸重新分配給排放量較低的借款人。二是銀行可能通過(guò)借款人層面的排放變化實(shí)現CTRE的減少。即借款人通過(guò)環(huán)保技術(shù)等減排渠道來(lái)減少排放，進(jìn)而導致銀行層面的CTRE分數降低。
（一）量化貸款賬目再平衡與減排
本文接下來(lái)量化了兩個(gè)渠道推動(dòng)銀行轉型風(fēng)險敞口變化的程度。CTRE分數包括兩個(gè)組成部分，一是未償還貸款賬面金額的變化
首先，將每個(gè)組成部分從t?1到t的變化乘以一階變量，得出各個(gè)組成部分對CTRE分數變化的貢獻：
其次，縮放每個(gè)貢獻相對于總貢獻的比例來(lái)計算百分比貢獻，
最后，將份額乘以平均CTRE分數的經(jīng)驗差異：
其中，量化了銀行改變貸款金額以調整其碳轉型風(fēng)險敞口的程度；反映了平均CTRE分數的變化在多大程度上可以歸因于借款人降低排放量。
（二） 貸款賬目再平衡與減排的相對重要性
本文將CTRE分數的分解劃分為5個(gè)階段，并展示了分數分解的結果。
（三）范圍3碳排放代替范圍1
本文使用范圍3的碳排放計算CTRE分數，發(fā)現借款人層面的排放變化對銀行平均面臨的氣候轉型風(fēng)險產(chǎn)生了積極影響，但主要結論與范圍1一致：減少風(fēng)險敞口的主要渠道是貸款賬簿的重新平衡，而不是企業(yè)層面的減排。
（四）貸款賬簿重新平衡的邊際調整
本文接著(zhù)量化了三種貸款策略對CTRE分數總變化的影響程度：給定借款人的貸款減少但未完全停止、關(guān)系完全終止、與低排放者建立新的貸款關(guān)系。結果表明，在大多數時(shí)期，銀行主要通過(guò)與低排放者建立新的貸款關(guān)系來(lái)實(shí)現貸款賬目脫碳，而不是通過(guò)切斷與高排放者的關(guān)系。
（五）跨行業(yè)與行業(yè)內貸款賬目重新平衡
結果表明，銀行通過(guò)與同一行業(yè)內的低排放者建立新的關(guān)系來(lái)積極實(shí)現貸款賬目脫碳。銀行傾向于同一行業(yè)內新的、排放量較低的客戶(hù)，并強調了使用公司層面的排放數據而不是行業(yè)層面的估計來(lái)評估銀行面臨的轉型風(fēng)險的重要性。
五、氣候轉型風(fēng)險暴露及銀行特征
本文繼續研究了銀行的CTRE 分數與其基本特征（資產(chǎn)方特征、負債方特征、基于市場(chǎng)的特征、與法規相關(guān)的特征、董事會(huì )多元化）之間的關(guān)系，以評估哪些銀行特征可以預測較高或較低的排放融資水平。結果顯示，轉型風(fēng)險較高的銀行規模較大，杠桿率較高，貸款比率較小，且董事會(huì )中女性比例較小。表明在氣候相關(guān)監管收緊后，金融體系存在潛在的脆弱性。
六、氣候轉型風(fēng)險暴露和股票市場(chǎng)定價(jià)
本文研究了銀行的股票回報率如何受到其氣候轉型風(fēng)險敞口的影響，從而評估市場(chǎng)參與者的價(jià)格信息是否包含在 CTRE 分數中。結果表明，本文構建的CTRE指標是銀行面臨的氣候轉型風(fēng)險敞口的有效近似值，并且市場(chǎng)開(kāi)始關(guān)注該風(fēng)險。
七、氣候轉型風(fēng)險暴露和銀行披露
本文調查了CTRE 分數是否以及如何反映在銀行氣候相關(guān)的披露中。將銀行在 10-K 表格文件中的披露與財報電話(huà)會(huì )議中的披露進(jìn)行對比發(fā)現，不同披露渠道之間存在顯著(zhù)差異。高CTRE銀行似乎相對不愿在10-K報告中披露其風(fēng)險敞口，這可能是出于對聲譽(yù)、監管審查或負面市場(chǎng)反應的擔憂(yōu)。然而，在財報電話(huà)會(huì )議上，分析師對這些銀行提出了挑戰，而管理層則披露了更多與氣候相關(guān)的風(fēng)險。
八、氣候轉型風(fēng)險暴露和反氣候游說(shuō)
本文進(jìn)一步調查了銀行是否為了避免放大其感知的轉型風(fēng)險和潛在的法律挑戰而積極游說(shuō)反對更嚴格的氣候政策。結果表明，銀行貸款實(shí)踐的碳足跡與其反氣候游說(shuō)活動(dòng)之間存在重要聯(lián)系，CTRE分數增加1%意味著(zhù)反氣候游說(shuō)支出增加20%。
九、結論
本文提出了一種自下而上的方法，利用貸款組合數據來(lái)衡量銀行通過(guò)銀團貸款賬簿面臨的氣候轉型風(fēng)險。利用這種針對 34 家美國主要銀行的轉型風(fēng)險的新穎衡量標準，本文研究了銀行采取哪些措施來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟脫碳。結果表明，銀行轉型風(fēng)險暴露存在顯著(zhù)的橫截面和時(shí)間序列變化；風(fēng)險敞口的降低主要是通過(guò)與低排放借款人建立新的貸款關(guān)系來(lái)實(shí)現的，而不是通過(guò)終止與高排放借款人的貸款來(lái)實(shí)現的；規模較大、杠桿率較高的銀行以及董事會(huì )中女性董事較少的銀行的轉型風(fēng)險敞口更大；風(fēng)險敞口較高的銀行不愿在10-K報告和收益電話(huà)會(huì )議中展示其風(fēng)險敞口?？傮w而言，樣本銀行并未積極減少經(jīng)濟中的碳排放。如果他們面臨很大的氣候轉型風(fēng)險并積極游說(shuō)反對更嚴格的氣候政策，他們往往會(huì )披露相對較少的信息。因此，目前銀行在經(jīng)濟脫碳方面的作用似乎有限。與此同時(shí)，股市似乎也關(guān)心銀行的轉型風(fēng)險敞口。
十、原文摘要
We develop a bottom-up measure of U.S. banks’ exposures to climate transition risks from the carbon footprint of their syndicated loan portfolios. Transition risk exposures have declined over time, especially since the Paris Agreement. This effect results from a re-balancing of bank loan portfolios, with more lending to lowemission borrowers rather than a reduction in lending to high-emission borrowers. Banks with higher transition risk provide more climate-related disclosures in their earnings calls only when probed by analysts, but not voluntarily in their Form 10Ks. Banks engage in more anti-climate lobbying after their risk exposures increased. Our measure of transition risk correlates with bank-level climate betas, which reflect the sensitivity of bank returns to the returns of a stranded asset index.
作者：
張廣逍 中央財經(jīng)大學(xué)博士研究生
指導老師：
王遙 中央財經(jīng)大學(xué)綠色金融國際研究院院長(cháng)
原創(chuàng )聲明
如需轉載、引用本文觀(guān)點(diǎn)，請注明出處為“中央財經(jīng)大學(xué)綠色金融國際研究院”。
