近年来，全球热浪、洪水等极端天气灾害发生频率明显上升，对物理风险的量化评估日益迫切。IMF（2022）指出，在新兴市场和发展中国家，由于基础设施不健全、机构稳健性较差，物理风险造成的损失更为严重，尤其是保险制度不完善，将进一步降低其分散灾害风险损失的能力。
物理风险分为三个驱动因素：一是气候变化因子，即极端天气可能致灾的频率和强度；二是暴露因子，即气候灾害可能影响的实体或系统的地理分布；三是脆弱性因子，即资产暴露于气候灾害下造成的损失。也就是说，单独的气候变化或极端天气并不一定会导致物理风险的形成，必须与暴露因子结合才可能发生风险，进一步与脆弱性因子结合衡量风险的大小。
目前，在全球范围内，物理风险压力测试仍是极具挑战的领域，需要气象学、地球物理学、经济学等相关领域的跨界合作。例如，对于气候变化因子，通常采用全球气候模型（Global Climate Model，GCM）输出不同二氧化碳浓度路径情景下全球范围内极端天气发生的频率、强度、季节性和空间密度的概率分布。由于GCM分辨率普遍较为粗糙（100～300公里水平网格），需要对其进行降尺度处理，采用区域气候模型（RCM）输出可供特定国家或区域分析的气候情景。对于暴露因子，需要结合地理信息，统计各个区域的海拔、地貌、地面实体性质等，判断相应区域是否会受到气候灾害的影响。对于脆弱性因子，需要获取自然灾害对不同区域造成经济损失的历史数据，再结合区域未来发展规划，综合判断气候灾害对资产造成的损失。
对于如何量化物理风险对
金融体系的影响，目前主要有以下两类方法。一是测算直接暴露的影响。极端天气造成农田、厂房、建筑物等的损失，导致金融机构相应资产的价值下降，违约率上升。例如，欧洲中央银行将物理风险的损失映射至参试企业的资产负债表，通过企业层级财务指标颗粒数据构建面板回归模型，以此预测企业债务杠杆率与违约概率。英国审慎监管局（PRA）则强调物理风险对住宅和商用地产的影响，特别是房地产等资产价格对洪涝灾害、海平面上升等气候特征较为敏感，损失进一步反映为金融机构贷款组合违约风险的上升。二是测算物理风险对宏观经济的影响，进而对金融体系产生冲击。例如，IMF对菲律宾台风灾害风险压力测试中，采用CAT巨灾模型估计损失后，通过构建一个DSGE模型评估了资产损失对宏观经济金融体系的冲击。测试结果表明，极端压力情景下，台风灾害对菲律宾宏观经济造成了较大影响，但对银行体系的影响相对可控。
我国幅员辽阔，地形和灾害复杂性、多样性较高，开展物理风险压力测试对数据、模型要求更高。人民银行稳定部门会同世界银行等国际组织的气候风险领域专家，对物理风险压力测试进行了积极研究探索，拟针对台风、洪水、干旱等我国主要自然灾害类型，探索构建灾害情景和灾害损失向金融机构的传导路径。
几点思考
“双碳”目标是党中央统筹国内国际两个大局作出的重大战略决策。金融以服务实体经济为天职，在助力经济社会绿色
低碳转型和防范应对气候风险方面责任重大。
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