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第 1 章 绪论
近年来，由全球变暖加速所引发的气候变化，已导致一系列能源与环境问题集 中显现。需要注意的是，极端气候事件所引发的气候政策不确定性，正构成系统性 金融风险的重要来源。在当前经济增长动能趋缓的背景下，国内金融体系内部风险 持续累积，若与气候政策不确定性产生叠加效应，将加速系统性金融风险的扩散。 这不仅显著增加系统性金融风险的管控难度，更可能对宏观经济运行造成深远影 响。因此，本文系统考察气候政策不确定性对系统性金融风险的影响和影响机制， 并开展基于两者关联机制的风险预警研究。该研究既可为气候金融与风险治理领 域的理论体系提供边际贡献，也能为实践层面的风险防控提供科学指导，具有重要 理论价值与现实意义。基于上述背景，本章首先对气候政策不确定性对系统性金融 风险的影响这一研究的产生背景与现实意义进行系统的阐述，进而对国内外相关 文献进行全面梳理与评析，最后明确本文的研究内容、研究方法及主要创新点，旨 在为市场监管者、投资者及政策制定者防范系统性金融风险提供有价值的参考意 见。
1.1 选题背景与意义
在全球气候治理框架持续调整与国内经济结构性转型同步推进的背景下，气 候政策不确定性显著上升，政策信号的模糊性与频繁调整会扰乱市场预期，引发金 融市场波动，促使负面冲击在不同金融子市场间传导扩散，进而扩大风险范围，加 剧跨市场风险传染，导致系统性金融风险积聚。因此，全面探索气候政策不确定性 对系统性金融风险的影响和影响机制，并开展基于此背景的风险预警研究，对于构 建与气候政策不确定性相适应的金融风险防范体系具有显著的理论价值与现实意 义。
目录
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 选题意义
1.2 文献综述
1.3 研究内容与方法
1.4 研究创新点
第2章 气候政策不确定性影响系统性金融风险的理论分析
2.1 概念界定及理论基础
2.1.1 概念界定
2.1.2 理论基础
2.2 气候政策不确定性与系统性金融风险的理论分析
2.3 气候政策不确定性影响系统性金融风险的机制
2.4 气候政策不确定性下的系统性金融风险预警机制
2.5 本章小结
第3章 我国气候政策不确定性与系统性金融风险事实描述
3.1 气候政策不确定性的指标测度与特征事实
3.1.1 气候政策不确定性的指标比较分析
3.1.2 中国气候政策不确定性的指标构建方法
3.1.3 我国气候政策不确定性的时序特征
3.2 系统性金融风险的指标测度与特征事实
3.3 气候政策不确定性影响系统性金融风险的事实描述
3.4 本章小结
第4章 我国气候政策不确定性影响系统性金融风险的实证分析
4.1 模型构建
4.1.1 分位数对分位数模型(QQR)
4.1.2 TVP-VAR-BK 模型
4.2 系统性金融风险的演变特征
4.3 气候政策不确定性与系统性金融风险之间的溢出效应
4.4 气候政策不确定性对系统性金融风险的影响
4.5 本章小结
第5章 我国气候政策不确定性对系统性金融风险影响机制的实证分析
5.1 模型构建
5.1.1 模型选取说明
5.1.2 分位数对分位数回归模型(QQR)
5.2 金融市场波动传导机制
5.3 经济政策不确定性传导机制
5.4 投资者气候风险感知传导机制
5.5 本章小结
第6章 基于气候政策不确定性的系统性金融风险预警分析
6.1 预警模型构建与研究设计
6.2 系统性金融风险预警模型的实证检验与结果分析
6.3 本章小结
第7章 结论,政策建议及展望
7.1 结论
7.2 政策建议
7.3 展望
附录
附录1 2020 年到 2024 年的气候政策
附录2 各金融子市场特征
参考文献
作为全球第二大经济体，中国在气候变化进程中承担着重要责任，已围绕气候 治理目标构建并实施了系统性气候政策3体系。但在政策实践中，中国气候政策始 终面临多重风险与不确定性，构成气候治理的核心挑战。国际层面，中国既承担国 际气候协议履约义务，又置身复杂的多边气候博弈格局，叠加全球地缘政治冲突升 级与贸易保护主义抬头的双重外部变量冲击，直接导致气候政策的国际适配方向 呈现显著不确定性，大幅提升政策制定的外部约束复杂度。国内层面，“双碳”目标 实现时间窗口相对狭窄，而气候政策制定涉及多部门协同，需在能源结构深度转型、 经济稳增长与民生保障间达成动态平衡，这种多目标约束构成政策制定的核心内 在张力；同时，气候政策目标的阶段性调整与多目标权重的动态变化，易引发政策 频繁迭代，2024年我国密集出台 《碳排放双控制度工作方》》4与《生态保护补偿 条例》5等关键文件，直接反映政策探索阶段的路径不确定性。此外，近年来长江 流域持续性干旱、华南极端暴雨洪涝等极端天气事件频发，客观形成政策强化的倒逼机制，但灾害应对措施的效果滞后性，进一步放大了气候政策实施效果的不确定 性；新能源、碳捕捉与封存等绿色低碳技术的快速迭代，对政策动态适配性提出更 高要求，进一步增加政策方向的不可预测性（孙海波等，2024[ 6]）。区域层面，我 国各省（区、市）在产业结构、能源消费结构及生态环境承载力上存在显著区域异 质性，地方财政支撑能力与政策执行力度的分化，直接导致气候政策区域实施效果 差异显著，客观要求政策制定需嵌入区域特征考量，进而提升了政策执行的区域适 配难度。上述国际约束、国内张力与区域异质性因素相互叠加，导致中国气候政策 在制定与实施中呈现频繁调整特征，形成持续的政策不确定性环境。因此，系统探 究中国气候政策不确定性的影响效应，对提升气候治理效能、保障“双碳”目标有序 推进具有重要理论价值与实践意义。
1.2 文献综述
上文已将研究背景及意义进行了基础介绍，接下来需对已有研究进行梳理。本 节从气候政策不确定性的影响、系统性金融风险的影响因素、气候政策不确定性影 响系统性金融风险的研究三个方面进行了相关文献梳理，总结现有研究观点并探 寻本文可能的学术贡献。
1.2.1 气候政策不确定性影响效应的研究综述
近年来，随着全球气候变化的加剧，各国政府纷纷出台了一系列气候政策以应对环境挑战。这些政策的不确定性，如政策的突然变化、执行力度的不确定性等， 对本国经济产生了显著影响。近年来，关于气候政策不确定性的研究逐渐增多，本 节将从气候政策不确定性的指标测度、气候政策不确定性对金融市场风险的影响， 气候政策不确定性对经济的影响以及气候政策不确定性对投资行为的影响四个方 面进行相关研究梳理与分析。
1.2.2 系统性金融风险影响因素的研究综述
系统性金融风险防控是各国政府和学术界共同关注的持续性问题。近年来， 在 新冠肺炎疫情和国际地缘政治风险的冲击下， “百年未有之大变局” 加速演进， 国 内外经济金融环境发生了深刻变革，内外部不确定性因素联动影响与叠加效应显 著上升，造成各类金融风险事件频发，严重影响着我国金融市场乃至整个经济系统 的稳定性，由此给系统性金融风险防范带来了新的挑战。在当前宏观经济 “稳增长” 和金融系统 “防风险” 双重背景下，本文的研究旨在通过厘清系统性金融风险的指 标测度，识别其关键影响因素并梳理相关风险预警机制的研究，为后续研究中准确 理解与有效把握该风险奠定理论与实证基础。因此，本节从以上三个方面进行文献 梳理。
1.3 研究内容与方法
1.3.1 研究内容
本文拟分七章递进展开，核心思路是在厘清气候政策不确定性与系统性金融 风险的概念边界与理论脉络之后，首先刻画前者对后者的总体影响，继而检验金融 市场波动、经济政策不确定性及投资者气候风险感知三条微观传导机制。最后，基 于研究结果提出切实可行的政策建议，以期为气候政策不确定性因素引起的系统 性金融风险提供理论支持和实践指导。本文文章节结构如图1.1所示。
第1章为绪论。本章首先阐释选题的现实背景与学术价值，继而对气候政策不 确定性影响效应、系统性金融风险影响因素及气候政策不确定性对系统性金融风 险的影响的国内外研究进行系统梳理与评述，最后阐明本文的研究内容、技术路线 与边际贡献。
第2章聚焦概念界定与理论阐释。在对气候政策不确定性与系统性金融风险 的内涵进行严谨界定的基础上，本章梳理了气候政策不确定性与系统性金融风险 的相关学说，建立数理模型，构建刻画二者关系的总体分析框架；随后，本章从金 融市场波动、经济政策不确定性和投资者气候风险感知三个维度，剖析气候政策不 确定性对系统性金融风险的影响机制，为后文的实证研究提供理论分析基础。
第3章聚焦于气候政策不确定性与系统性金融风险的指标测度及统计特征分 析。本章在厘清相关理论基础后，首先构建气候政策不确定性指标，并对其统计特 征展开系统解析；其次，通过构建中国系统性金融风险综合指数，系统呈现其现状 与演化特征；最后，梳理气候政策不确定性与系统性金融风险的关联特征，并剖析 前者对后者的影响机制。
第4章是气候政策不确定性影响系统性金融风险的实证分析。首先，本章刻画 了不同周期下系统性金融风险的动态演化特征；然后深入探讨气候政策不确定性 与系统性金融风险的关联性；最后，本章进行气候政策不确定性影响系统性金融风 险的计量分析。在变量、模型通过相关检验的基础上，本章运用计量分析方法，初 步探索气候政策不确定性对系统性金融风险的影响。
第5章是气候政策不确定性对中国系统性金融风险的影响机制分析。本章从 传导渠道的视角出发，研究气候政策不确定性对系统性金融风险的影响机制。本章 从金融市场波动、经济政策不确定性和投资者气候风险感知三个方面剖析气候政 策不确定性对系统性金融风险的影响机制。因此，本章与第4章的研究内容相衔 接，共同提升了实证分析的全面性与系统性。
第6章是基于气候政策不确定性的系统性金融风险预警研究。本章首先阐述 预警模型的构建依据与研究设计；随后对模型的实证结果进行系统分析与检验；在 此基础上，进一步探讨该模型在系统性金融风险监测与预警中的应用；最后总结本 章核心研究的发现。
第7 章是结论、政策建议与展望。本章首先对全文核心结论进行系统梳理； 随后基于前文的理论基础与实证分析，从五个维度提出一套兼具可操作性与前瞻 性的风险防范方》，具体包括：构建气候政策不确定性的长效化解机制；构建协同 治理框架，有效降低气候政策不确定性对金融市场的风险传导；构建经济政策不确 定性风险的长效治理机制；引导投资者关注，稳定市场预期；完善金融系统耦合性 优化，增强系统性金融风险抵御能力。最后，本章在总结气候政策不确定性影响系 统性金融风险的核心路径与作用机制后，明确本研究的局限性，并指出未来的研究 方向。
1.4 研究创新点
（1）本文将气候政策不确定性对系统性金融风险的影响路径与作用机制系统 性地纳入气候政策与金融稳定关系的分析框架，拓宽了气候金融的研究视角。目前 关于气候政策不确定性的研究，无论在理论建构还是实践应用层面仍处于初步探 索阶段。现有文献在探讨气候政策不确定性与系统性金融风险关联机制时，或将全 球市场视为整体，或局限于单一市场分析，抑或是依赖特定模型假设与参数设定构 建宏观金融网络，以此测度气候政策不确定性冲击下金融体系的系统性风险敞口。 然而，这些研究对气候政策不确定性如何影响系统性金融风险，特别是其多维传导 机制，尚未给予充分关注。本文创新性地构建了气候政策不确定性对系统性金融风 险的影响及影响机制的实证分析模型，系统解析其多维作用路径与传导机制，从而 在研究视角上深化了对气候政策不确定性与系统性金融风险的关联认知。这一研 究思路为推动气候政策不确定性的有效治理与系统性金融风险的主动防范提供了 新的研究路径。
（2）本文创新性地将传统系统性金融风险理论与气候政策不确定性相关理论 相融合，构建了基于气候政策不确定性影响系统性金融风险的数理模型框架。通过 这一创新的数理模型视角，本文能够更全面地评估气候政策不确定性对系统性金 融风险的影响。更进一步说，目前关于气候政策不确定性影响系统性金融风险的机 制，相关研究较少且仅从单一视角进行，无法全面揭示其影响系统性金融风险的传 导机制。本文将金融市场波动、经济政策不确定性和投资者气候风险感知纳入气候 政策不确定性对系统性金融风险影响机制的数理模型分析框架，这不仅有助于制 定相应的风险管理和应对策略，还为更全面理解气候政策不确定性对系统性金融 风险的影响提供了理论支撑。
（3）本文在变量测度、检验方法及预警体系构建三方面实现创新，为气候政 策不确定性与系统性金融风险研究提供了更稳健的实证支撑。在变量测度方面，对 中国气候政策不确定性的量化充分考虑了其政策来源与动态演进特征，突破了既 有研究指标模型的局限性。
第2章 气候政策不确定性影响系统性金融风险的理论分析
世界经济论坛发布的《2023年全球风险报告》7指出，未来十年气候行动将成 为主导性的全球风险因素。为应对气候变化，世界各国积极参与全球气候治理，制 定并实施了一系列相关政策。然而，气候政策不确定性显著制约着相关政策的执行 效率与最终成效，其影响本身已构成一类新型风险来源，对宏观经济与金融稳定产 生深远影响。在系统梳理气候政策不确定性与系统性金融风险相关文献的基础上， 本章通过构建数理模型重点阐述前者如何影响后者。为深入揭示其作用机制，本章 首先对“气候政策不确定性”与“系统性金融风险”两大核心概念作出严格界定；随后， 结合政策制定者行为理论、风险社会理论与气候经济学等多维视角，剖析气候政策 不确定性的生成逻辑；进而，以系统性风险溢出理论、关联网络传染机制、金融脆 弱性框架以及金融市场一体化与信息不对称理论为基础，刻画金融体系内部风险 的演化路径；进一步地，本章从金融市场波动、经济政策不确定性联动以及投资者 气候风险感知三个渠道，阐释气候政策不确定性影响系统性金融风险的具体机制。 此外，本章还探讨了在气候政策不确定性背景下，系统性金融风险预警机制的理论 构建问题。通过上述理论剖析，本章旨在为后文实证分析提供坚实的理论依据。
2.1 概念界定及理论基础
在深入剖析气候政策不确定性对系统性金融风险的影响之前，精准界定核心 概念是研究的逻辑起点与理论基石。本节将系统梳理气候政策不确定性的内涵与 外延，深入剖析其生成机制与表现形式；同时，全面阐释系统性金融风险的本质特 征与构成要素，厘清其与传统金融风险的关联与区别。通过严谨的概念界定，为后 续深入探讨二者之间的内在联系与作用机制提供坚实的理论支撑，进而为构建科 学合理的气候政策框架与金融风险防控体系奠定基础。
2.2 气候政策不确定性与系统性金融风险的理论分析
在上一节的分析中，气候经济学理论认为气候政策冲击会对系统性金融风险 产生影响，并揭示了气候政策不确定性对系统性金融风险的影响，本节在此基础上， 借鉴Fried等（2021）[ 205]模型的基础上，将气候政策不确定性和系统性金融风险纳 入同一数理推导模型，以刻画气候政策不确定性如何影响系统性金融风险，深入探 讨气候政策不确定性对系统性金融风险的影响，并提出相应假设。
2.2.1 理论模型构建与分析基础
气候政策的不确定性引发资产重定价效应。政策方向与力度的模糊性导致市 场难以准确评估高碳排放资产长期价值，加剧相关股票、债券及衍生品的价格波动， 并通过资产负债表渠道扩散。金融机构因持有此类资产而面临估值损失与抵押品
2.2 气候政策不确定性与系统性金融风险的理论分析
在上一节的分析中，气候经济学理论认为气候政策冲击会对系统性金融风险 产生影响，并揭示了气候政策不确定性对系统性金融风险的影响，本节在此基础上， 借鉴Fried等（2021）[ 205]模型的基础上，将气候政策不确定性和系统性金融风险纳 入同一数理推导模型，以刻画气候政策不确定性如何影响系统性金融风险，深入探 讨气候政策不确定性对系统性金融风险的影响，并提出相应假设。
2.2.1 理论模型构建与分析基础
气候政策的不确定性引发资产重定价效应。政策方向与力度的模糊性导致市 场难以准确评估高碳排放资产长期价值，加剧相关股票、债券及衍生品的价格波动， 并通过资产负债表渠道扩散。金融机构因持有此类资产而面临估值损失与抵押品。
2.3 气候政策不确定性影响系统性金融风险的机制
在前述章节的分析中，本文已初步探讨了气候政策不确定性对系统性金融风 险影响的理论分析。通过2.2节的分析和公式（2.8）可知，气候政策不确定性会对 系统性金融风险产生十分显著的影响，同时会在金融部门和投资部门通过金融市 场波动和投资者气候关注影响系统性金融风险。进一步地，根据2.1节金融脆弱性 理论，经济政策不确定性会导致信息不对称，故而引发影响系统性金融风险。最后， 通过2.2节（2.11）公式的分析可知，气候政策不不确定性会引发投资者气候风险 感知，最终作用于系统性金融风险。因此，本节将从金融市场波动、经济政策不确 定性机制和投资者气候风险感知机制三个关键维度，深入剖析气候政策不确定性 通过传导渠道作用于系统性金融风险的内在逻辑与作用路径。这一分析，旨在揭示 气候政策不确定性如何通过不同的外部渠道影响市场主体的决策行为，进而对金 融系统的稳定性构成威胁，为后续实证研究提供坚实的理论基础。气候政策不确定 性影响系统性金融风险的机制。
2.4 气候政策不确定性下的系统性金融风险预警机制
风险预警理论是现代风险管理体系的核心组成部分，其本质在于通过构建系 统化的监测与分析框架，实现对潜在风险的前瞻性识别与评估，从而降低风险发生的概率并减轻其可能带来的不利影响（覃小兵等，2022[ 138]）。在金融领域，该理论 的应用经历了显著演变：从早期主要关注单一机构或市场中的信用风险与市场风 险模型，逐步发展为当前强调宏观审慎管理与系统性风险监测的复杂体系。特别是 在2008年全球金融危机之后，金融风险预警理论的研究重心明显转向识别风险交 叉传染及其正反馈效应，更加注重从整体金融网络的视角审视风险的生成与扩散 机制。近年来，随着金融科技的深度融合，风险预警理论已迈入智能化发展阶段。 依托大数据、人工智能及网络分析等先进技术，预警系统能够实现对海量异构数据 的实时处理与动态模拟，显著提高了预警的预见性与准确性（Xu等，2024[ 202]）。 有效的风险预警机制本质上是一个动态且连续的管理循环过程，其核心目标 在于促成风险管理从事后被动处置向事前主动防范的转变（师荣蓉和杨娅， 2025[ 203]）。决策者可以通过对这些伴随风险形成与积累而出现的先导性信号进行 捕捉、度量与解析，来及时研判风险态势，并向相关主体发出警示，从而为实施预 控措施争取时间，最终实现规避或减轻损失的目标。一套完整的风险预警流程通常 包括以下关键环节：警情界定，即明确预警机制所针对的系统性风险类型与范围； 警源识别。通过理论分析、文献梳理与实证检验等方法追溯风险的根本来源，据此 构建全面而科学的预警指标体系；警兆监测。持续跟踪并实时分析预警指标的动态 变化；警度评估。运用适当的定量模型对当前风险状态进行等级划分，判定其严重 程度；排警决策。根据风险等级启动相应的应急预》与政策响应。
将风险预警理论应用于气候政策不确定性背景下的系统性金融风险研究，具 有重要的理论创新意义与现实紧迫性。与传统经济周期驱动的金融风险不同，气候 政策不确定性所引致的系统性风险具有其特殊性。首先，气候政策作为典型的外生 冲击，其制定、调整与执行路径具有高度不确定性，不仅会直接冲击高碳资产定价， 引发“搁浅资产”风险，还会通过投资者预期渠道与信贷收缩渠道在金融体系内产生 广泛的溢出与放大效应。其次，气候风险具备长期性与全局性特征，使得相关政策 冲击的影响更具隐蔽性与延迟性，往往超出传统金融风险模型的监测范围。然而， 现有研究在构建金融风险预警体系时，往往未能充分纳入气候政策这一关键驱动 因素。因此，将气候政策不确定性内生于预警框架，构建能够响应政策动态的系统 性金融风险预警机制，具有重要的理论价值。本研究将在改进的风险预警理论基础 上，通过识别并量化气候政策不确定性向金融体系传导的关键节点与渠道，构建一 个融合气候政策不确定性因子、更具韧性与前瞻性的系统性金融风险预警模型，以期为维护金融稳定、防范与化解相关风险提供理论支撑与实践参考。
2.5 本章小结
本章从理论层面系统阐释了气候政策不确定性对系统性金融风险的影响和传 导机制，并探讨了气候政策不确定性下系统性金融风险预警机制，为后续实证检验 奠定分析基础。本章研究结论可归纳如下：第一，气候政策不确定性对系统性金融 风险有显著影响；在此基础上提出研究假设H1：气候政策不确定性对系统性金融 风险具有显著正向影响。第二，基于前文理论，气候政策不确定性通过金融市场波 动,经济政策不确定性机制和投资者气候风险感知机制三条路径，对系统性金融风 险产生影响；在此基础上提出研究假设H2a：气候政策不确定性通过影响金融市场 波动，进而影响系统性金融风险；H2b：气候政策不确定性通过影响经济政策不确 定性，进而影响系统性金融风险；H2c：气候政策不确定性通过影响投资者气候风 险感知，进而影响系统性金融风险。
第3章 我国气候政策不确定性与系统性金融风险事实描述
3.1 气候政策不确定性的指标测度与特征事实
3.1.1 气候政策不确定性的指标比较分析
3.1.2 中国气候政策不确定性的指标构建方法
3.1.3 我国气候政策不确定性的时序特征
3.2 系统性金融风险的指标测度与特征事实
3.3 气候政策不确定性影响系统性金融风险的事实描述
3.4 本章小结
第4章 我国气候政策不确定性影响系统性金融风险的实证分析
4.1 模型构建
4.1.1 分位数对分位数模型(QQR)
4.1.2 TVP-VAR-BK 模型
4.2 系统性金融风险的演变特征
4.3 气候政策不确定性与系统性金融风险之间的溢出效应
4.4 气候政策不确定性对系统性金融风险的影响
4.5 本章小结
第5章 我国气候政策不确定性对系统性金融风险影响机制的实证分析
5.1 模型构建
5.1.1 模型选取说明
5.1.2 分位数对分位数回归模型(QQR)
5.2 金融市场波动传导机制
5.3 经济政策不确定性传导机制
5.4 投资者气候风险感知传导机制
5.5 本章小结
第6章 基于气候政策不确定性的系统性金融风险预警分析
基于第四、五章的实证分析，本研究明晰了气候政策不确定性对系统性金融风 险的作用路径与传导机制，为构建更为科学的基于气候政策不确定性的系统性金 融风险预警体系奠定了基础。本章在前文研究的基础上，引入机器学习方法，构建 了一个融合气候政策不确定性的系统性金融风险预警模型，并进一步采用 SHAP 解释性分析方法，揭示该因素在预测中的相对重要性，以及其与其他变量在预警框 架内的交互效应。该模型旨在实现对潜在系统性金融风险的早期识别，为政策制定 与市场决策提供量化依据，从而增强金融体系的稳健性与长期可持续性。
6.1 预警模型构建与研究设计
随着气候政策频繁调整以及其不确定性日益显著，金融市场的稳定性面临严 峻挑战，这种动态变化显著加剧了系统性金融风险的累积效应。建立科学的风险预 警体系对实施主动型风险管理具有关键作用。本研究创新性地将气候政策不确定 性指标整合至金融风险预警框架，并运用马尔可夫状态转换模型划分的系统性风 险等级（低度、中度与高度风险状态）作为监督学习的目标变量，构建智能化预警 分析系统。具体研究框架包含三个递进阶段：
第一阶段实施数据分割与模型训练，将样本数据划分为建模集与验证集，运用 集成学习算法（包括随机森林、极限梯度提升、分类回归树及支持向量机）进行多 模型对比分析。利用训练集对模型进行训练，结合网格搜索确定各模型的最优超参 数，以提升其拟合性能。随后，基于测试集评估模型的泛化能力，综合比较准确率、 精确率、召回率与F1值等性能指标，从中选取最优模型用于后续分析。
第二阶段基于优选模型开展特征重要性评估，重点解析气候政策不确定性指 标在不同风险等级中的差异化影响效应。
第三阶段引入可解释性机器学习技术，通过SHAP交互效应分析，深入探究 高风险情景下气候政策不确定性与金融子市场等风险因子的协同作用机理。
最后，运用该模型对未来一年的风险进行样本外预测，并通过与实际情况的比 对，再次验证了模型的有效性与泛化能力。
6.1.1系统性金融风险预警模型
为应对气候政策不确定性所带来的非线性、高维度的风险特征，本研究引入机 器学习方法，选取随机森林、XGBoost、支持向量机及决策树等算法构建预警模型。 这些方法不仅能从历史数据中学习复杂映射关系以实现精准预测（李星毅等， 2025[ 260]），更能够通过内置的特征选择机制，识别对系统性风险有关键影响的驱动 因子，从而提升模型的可解释性与外推能力。本研究的目标即是借此建立一套动态 风险监测体系，为相关决策提供量化依据。
（1）随机森林算法
随机森林（Random Forest）是一种集成学习算法，属于机器学习中的监督学习 范式。它通过构建多棵决策树，并在训练和预测时引入随机性，将各棵树的预测结 果进行综合（分类任务使用投票法，回归任务使用平均法），以得到一个更准确、 更稳定的模型。该算法的核心思想源于集成学习中的Bagging（Bootstrap Aggregating）思想与随机子空间方法的结合。在随机森林中， 森林”即指由多棵 决策树组成的集合，而"随机"则体现在双重随机性机制上：一是从原始训练集中通 过Bootstrap抽样随机选择样本子集，二是在每棵树的节点分裂时随机选择特征子 集进行最优分割。这种随机性注入机制有效提升了模型的泛化能力，并显著降低了 过拟合风险。
在气候政策不确定性与系统性金融风险研究这一复杂领域中，随机森林因其 处理非线性关系和高维特征交互的能力而具有特殊价值。气候政策不确定性涉及 经济、政策、环境等多维度变量，其与金融风险的传导机制呈现高度复杂性，传统 线性模型难以充分捕捉其间错综复杂的关系。随机森林能够通过多棵决策树分别 学习不同维度下的模式，最终集成这些异质信息，为风险预警提供更可靠的依据。
6.1.2 可解释机器算法
随着机器学习算法在金融经济学研究中的日益普及，其“黑箱”特性已成为学术 研究与应用的一大挑战。复杂的集成模型（如梯度提升树、随机森林）或深度学习 模型虽具备良好的预测精度（王莲莲和黄玮强，2024[ 261]），但其内部决策机制不透 明，使得研究者难以理解模型是如何得出最终预测的。在经济学和金融学领域，研 究的核心目的不仅是预测，更重要的是解释——即理解驱动经济现象的背后机制 与因果关系。因此，可解释机器学习 应运而生。它旨在破解“黑箱”困境，通过一系 列技术手段揭示复杂模型的决策逻辑，回答“模型为何做出某个特定预测？”以及 “各个输入变量对预测结果的贡献度如何？”等关键问题。这对于验证理论假设、识 别关键风险驱动因素、以及为政策制定提供可靠依据至关重要。
SHAP，全称Shapley Additive Explanations，由Lundberg和Lee （2017）[ 262]提 出，是目前最为先进和理论坚实的模型解释方法之一 （王海军等，2025[ 263]）。其核 心思想源于合作博弈论中的Shapley值，旨在公平地分配团队总产出给每一位成员。 SHAP将其创造性地应用于机器学习模型，将模型的预测结果视为“团队总产出”， 将每一个特征变量视为“团队成员”，从而公平地分配每个特征对最终预测的贡献度。
Shapley值定义了在多种特征组合下，一个特征的平均边际贡献。
6.2 系统性金融风险预警模型的实证检验与结果分析
6.2.1 期望输出值的确定
系统性金融风险预警模型的核心功能，并非提供单一的确切危机预测，而是生成一系列能够指导行动的前瞻性期望输出值。这些输出值的构建，是一个将模型定 量结果与监管定性判断进行结构化整合的过程，其目的在于将复杂的高维风险信 息，转化为切实可行的前瞻性决策情报。
在构建风险预警模型体系前，需对连续型风险指标进行状态识别以确定预警 阈值。虽然现有研究已构建系统性风险综合指数，但其仅能反映风险趋势而难以量 化风险等级。本研究创新应用马尔可夫状态转换模型，将风险演进过程划分为三个 离散状态：平稳运行期（编码0）、风险积聚期（编码1）和危机爆发期（编码2）。 该方法不仅界定了风险等级的判别标准，更为机器学习模型提供了清晰的多分类 监督信号，实现了对金融风险状态的动态监测。具体而言，该模型通过捕捉风险序 列的区制转换特征，揭示不同风险状态间的转移概率矩阵。其中，平稳运行期表征 金融体系处于可控波动范围；风险积聚期反映系统性压力指标突破预警阈值；危机 爆发期则意味着金融系统进入高波动状态，需启动应急管理机制。基于此方法获得 的部分预警模型监督信号如下所示：
6.2.2 预警模型效果评估
系统性金融风险预警是防范风险维护金融稳定的关键环节。随着系统性金融 风险日趋复杂，本章使用机器学模型随机森林、决策树、支持向量机（SVM）及XGBoost去提升系统性金融风险预警模型的精准度和稳健性，通过对比其捕捉气 候政策不确定性非线性信号的能力，评估不同算法对系统性风险的预警效能。不同 模型下的预警评价指标如下表所示。
6.2.3 气候政策不确定性对模型输出影响的特征重要性
本研究依托XGBoost算法的建模成果，重点考察了气候政策不确定性因素在 预测系统性金融风险中的贡献度。通过计算各特征对模型输出的平均影响强度（即 SHAP值的平均绝对量值），研究系统评估了不同变量在风险预警体系中的效能差 异。图6.4展示的指标重要性排序显示，证券市场（SM）、基金市场（FM）与债券 市场（BM）三大指标对模型预测具有主导性影响，而气候政策不确定性指标的贡献度相对较低。研究还采用色阶编码技术，直观呈现各特征在不同风险等级中的差 异化影响模式，结果显示指标的重要程度及其预测效能随风险状态变化呈现显著 波动。
6.2.4 气候政策不确定性的特征交互效应
为系统探讨气候政策不确定性（CCPU）在多市场维度下对系统性金融风险的 协同作用机理，本研究运用SHAP交互效应方法对关键市场变量与气候政策不确 定性的动态关联展开深度解析。图6.8通过多维散点分布直观呈现了其与货币市场 （CM）、股票市场（SM）等十大市场指标间的相互作用规律，其中横轴表征气候 政策不确定性水平，纵轴对应SHAP交互效应值，色阶变化反映交互特征数值的 梯度差异。实证分析表明，气候政策不确定性与主要市场指标间存在明显的非线性 关联特征，其作用方向与影响力度随市场条件演变呈现动态调整特性。
在气候政策不确定性与货币市场（CM）的交互机制中，当货币市场资金供给 充足（暖色区域）时，其 SHAP交互值多处于正值区间，说明宽松货币政策环境 能有效缓解气候政策冲击，使系统性风险传导效应得到阶段性缓解；反之在货币市 场流动性紧缩（冷色区域）时，其负面效应呈现指数级放大，形成风险共振现象。 这一发现印证了货币政策工具在应对气候政策冲击时具有显著的宏观风险缓释功 能。就股票市场（SM）而言，两者的交互效应展现出显著的非对称响应模式：当 市场处于繁荣周期（SM高值区间），其指数提升反而伴随正向贡献值，表明投资 者可能将气候政策解读为产业升级契机；而在市场低迷阶段，其波动会引发SHAP 值急剧下探，揭示市场情绪在不同周期对政策信号的差异化解读机制。
6.3 本章小结
基于第四、五章对气候政策不确定性与系统性金融风险之间作用路径及传导 机制的实证分析，本章聚焦于“风险早期识别与量化预警”的核心目标，构建融合气 候政策不确定性的系统性金融风险预警体系。因此，本文通过引入机器学习算法与 可解释性技术，完成模型构建、效能评估与机制解析，为宏观审慎管理提供量化依 据。主要研究结论如下：
（1）在模型性能评估中，XGBoost算法展现出最优的预警能力，验证了集成 学习在处理非线性风险结构方面的优势。通过准确率、宏精准率、宏召回率与宏F1 值四项指标对比随机森林、决策树、支持向量机与逻辑回归等模型，XGBoost以 58.38%的宏F1值表现最佳，较逻辑回归（38.72%）提升19.66个百分点，提升幅 度超过50%。该模型在极端风险识别方面表现尤为突出，测试集中184个高风险 样本与170个低风险样本均被准确识别，仅中风险样本存在部分误判。其优势源 于二阶导数近似与正则化结构，有助于解析气候政策不确定性的高维非线性冲击， 缓解过拟合与梯度噪声问题。 场（BM）始终为核心驱动因素，而气候政策不确定性的影响力随风险等级提高显 著增强：在低、中风险状态下排名靠后（如低风险中位列第11），SHAP值波动平 缓；在高风险状态下其排名跃升至第6位，SHAP绝对值显著上升，成为风险预警 的重要辅助变量。这表明气候政策不确定性的传导效应在极端风险环境中更为显 著，体现了环境规制变动对金融稳定的双重影响机制。
（3）SHAP交互效应分析揭示了气候政策不确定性与金融子市场之间的协同 作用机制。气候政策不确定性与货币市场（CM）的交互表明，宽松的流动性环境 可缓解政策冲击，而流动性紧缩则会加剧风险共振；与股票市场（SM）的交互呈 现周期异质性，市场繁荣期气候政策不确定性可能被视为产业升级信号，低迷期则 放大风险感知；与能源市场（EM）的联动反映了油价波动与政策预期的耦合效应， 而黄金等传统避险资产难以有效对冲气候政策不确定性引致的系统性金融 风险。 上述发现为针对性风险防控提供了细化依据。
（4）时序预警结果验证了模型对现实风险的识别能力与时效性。基于样本的 动态模拟显示，模型准确识别出2014年4月至2021年5月的高风险区间，其中 2018–2020年间高风险概率多次接近0.4，与经济结构转型及国际气候政策变动等 现实背景高度吻合。滚动窗口估计进一步揭示了风险演进的非线性特征，为捕捉周 期性波动提供了支持。
（2）基于SHAP的特征重要性分析表明，气候政策不确定性对风险预警的贡 献具有状态依赖性。在特征排序中，证券市场（SM）、基金市场（FM）与债券市。
第7章 结论，政策建议及展望
7.1 结论
防范与化解系统性金融风险是维护金融稳定的关键任务。本文聚焦于气候政 策不确定性对系统性金融风险的作用机制，以气候政策不确定性和系统性金融风 险的理论内涵为基础，遵循 影响分析—传导机制解析—预警模型构建”的研究脉 络展开系统分析。本研究首先构建数理分析框架，从理论层面厘清气候政策不确定 性影响系统性金融风险的内在机制；随后基于典型事实与多维度指标体系，系统刻 画全球与中国气候政策不确定性的动态演变特征，以及系统性金融风险的累积与 传导路径。在此基础上，综合运用TVP-VAR-BK溢出指数、分位数对分位数回归 （QQR）及机器学习等前沿计量方法，本文不仅揭示了气候政策不确定性影响系 统性金融风险的具体路径与内在机理，还构建了适用于该情境的系统性金融风险 预警模型。本研究有助于深化相关风险防范的理论认知，提供实证支持参照，并为 该情境下的风险管控提出具有操作性的政策建议。基于严谨的理论分析与实证检 验，本文主要发现如下：
（1）气候政策不确定性对系统性金融风险具有显著正向影响。政策信号的模 糊性与频繁调整会扰乱市场预期，引发金融市场波动，促使负面冲击在不同金融子 市场间传导扩散，进而扩大风险范围，加剧跨市场风险传染，最终加剧系统性金融 风险。当前我国系统性金融风险总体可控，但在中长期视角下，投资者因难以准确 预估相关资产的未来现金流，导致知情与非知情投资者之间的信息不对称进一步 扩大，引发错误定价。随着错误定价在行业间持续累积，可能触发全市场范围的重 新定价冲击，从而加剧系统性金融风险。因此，中长期气候政策不确定性正逐步成 为系统性金融风险持续积累的重要来源。
（2）气候政策不确定性通过金融市场波动，经济政策不确定性与投资者气候 风险感知机制路径，对系统性金融风险产生影响。首先，气候政策不确定性会通过 金融市场波动机制影响系统性金融风险。气候政策不确定性加剧金融市场的摩擦， 这些摩擦影响了资金的有效配置，进一步放大了金融市场的波动性。在金融市场波 动条件下，易形成预期偏差。这些认知偏差进一步放大跨市场风险溢出，加剧系统 性金融风险。其次，气候政策不确定性会通过经济政策不确定性机制影响系统性金 融风险。气候政策不确定性通过冲击整体政策预期环境，放大经济系统的整体不确 定性感知，推高系统性金融风险水平。最后，气候政策不确定性通过投资者气候风 险感知机制影响系统性金融风险。投资者在面对气候政策不确定性时，更容易放大 对气候风险的感知，影响其投资决策，推升系统性金融风险。
（3）气候政策不确定性指标能够为中国系统性金融风险预警提供增量信息。 气候政策不确定性对系统性金融风险的影响呈现明显的异质性，尤其在高风险环 境中其作用更为关键而复杂。多模型比较结果表明，XGBoost模型在风险识别方面 表现最优，能够有效判别极端风险样本。基于SHAP方法的特征重要性及交互效 应分析进一步揭示，在系统性金融风险预警中，气候政策不确定性与其他金融子市 场的风险影响因素之间存在显著交互作用，并在特定条件下形成风险协同效应。
7.2 政策建议
基于以上理论分析，实证检验比较的研究结论，本节提出有关防范气候政策不 确定性引发系统性金融风险的政策建议。
7.2.1 构建气候政策不确定性的长效化解机制
在错综复杂的全球经济金融格局中，各领域的不确定性因素相互交织，持续冲 击着我国金融市场的稳定。深入探究气候政策不确定性与系统性金融风险的关联 机制，对我国金融市场稳定发展具有重大现实意义，为我国构建高效、精准的金融 风险防控体系提供坚实依据。基于第4章的实证研究结论，气候政策不确定性对 我国系统性金融风险影响强烈，在不同子市场间呈现出显著的溢出差异，且动态溢 出指数波动剧烈，尤其在极端事件发生期间，溢出效应更为强烈。同时，第6章的 实证结果显示在系统性金融风险预警的过程中，气候政策不确定性与其他系统性 金融风险影响因素之间存在较强的交互作用，且在特定条件下会产生协同效应。因 此，构建一套完善的气候政策不确定性的防控体系，对于维护我国金融系统稳定具 有极端重要性与现实紧迫性。
（1）构建气候政策不确定性动态预警系统
气候政策不确定性攀升会引发系统性金融风险，因此建立气候政策不确定性 预警系统以及时捕捉风险外因显得尤为重要。在监测宏观经济层面，应聚焦气候政策不确定性对市场参与者预期的深刻影响，尤其是投资者在面对气候政策频繁变 动时，其风险偏好与投资策略的调整可能引发跨市场风险的共振效应。例如，若可 再生能源补贴政策出现波动，可能改变相关产业上市公司股票估值，进而影响债市 信用利差，需警惕此类风险在股债市场间过度溢出而诱发系统性金融风险。同时， 预警系统需兼顾短期波动与长期趋势，准确识别气候政策不确定性在不同经济周 期阶段的演变特征，并实时追踪其来源。它涵盖能源价格、碳排放交易市场活跃度 等宏观经济变量，以及货币政策中绿色信贷定向支持的调整、汇率形成机制中绿色 金融因素的纳入，跨境资本流动中因气候政策差异导致的资金流向变化等政策变 量等，能全面刻画气候政策不确定性动态图景。在监测输入性气候政策不确定性方 面，鉴于全球气候治理进程的复杂性与协同难度，国际气候政策的差异、全球碳市 场的分割以及跨国绿色金融标准的不一致，均可能形成输入性风险。特别是在后疫 情时代，气候全球行动与经济复苏交织，需高度关注全球公共卫生事件与气候灾害 的复合型风险对金融市场的冲击。可运用机器学习算法融合多源数据，如全球气候 政策动态指数、跨境绿色投资流量等，构建输入性不确定性评估模型，定期生成各 金融市场在输入性风险冲击下的脆弱性报告，绘制精细的输入性不确定性溢出网络， 精准定位风险传导的关键节点与薄弱环节。对于重点领域，如输入性气候政策不确 定性对新兴市场股市估值的压制、对新兴市场货币汇率的波动性冲击， 以及全球气候 紧急事件引发的债市信用评级下调与资本外逃风险联动，应建立早期预警指标体系， 通过压力测试与情景分析提前制定针对性的风险化解策略，确保金融体系在复杂 多变的气候政策不确定性环境下具备足够的韧性，为经济绿色转型提供稳健的金 融支撑。
（2）完善跨市场联合风险监控机制
前文实证研究表明，气候政策不确定性是系统性金融风险的重要驱动因素。其 通过作用于资产定价机制、投资者预期及融资约束条件，不仅直接对单一金融市场 形成冲击，更会通过金融市场间的复杂关联网络，加剧风险在各金融子市场间的传 染与扩散效应。为有效阻断风险在股市、债市、信贷及房地产等金融子市场间的动 态溢出，构建跨市场联合风险监控机制已成为防控系统性金融风险的必然选择和 关键举措。监管部门应突破信息孤岛，强化信息共享机制，搭建跨市场风险数据的 集成平台，整合来自不同金融市场交易、气候政策相关指标以及宏观经济数据等多 元信息，运用先进的大数据分析技术与量化模型，精准刻画风险在跨市场间的传导路径与波动特征，实现对风险传染的实时监测与动态预警。尤其在气候政策转型期 要重点关注传统高碳产业资产价值重估对股市、债市的冲击，以及新能源产业大规 模投资带来的信贷风险在银行体系与债市间的联动效应，避免金融风险因跨市场 传染而呈几何级数放大，引发系统性金融动荡。与此同时，需优化跨市场监管协调 机制，明确各监管部门在跨市场风险监控中的职责与权限，避免存在监管空白与重 叠。金融监管部门预先制定跨市场风险应急预》，当气候政策调整引发市场风险异 动时，迅速联合行动，采取针对性措施，切断风险传染链条。例如，在气候政策推 动下，若新能源汽车行业发展带动锂电池产业链上游资源价格暴涨暴跌，进而冲击 债市与信贷市场的稳定，监管部门应协同介入，通过宏观审慎政策工具，如调整信 贷额度、债券发行限制等，抑制风险扩散，防止跨市场风险与宏观经济波动产生共 振，陷入负面循环，确保金融体系在气候政策不确定性环境下稳健运行，为经济绿 色低碳转型提供坚实的金融保障。
（3）构建精准风险识别评估体系
前文的实证分析表明，气候政策不确定性会引发系统性金融风险。作为风险主 要承载者的金融机构，亟待开拓环境与气候风险管理的新路径，系统探索多元化的 管理方法、前沿技术及精准有效的工具体系，以有效识别、量化与缓释相关风险。 在此过程中，数据的深度积累是基础要务，需立足于翔实且全面的数据储备，依据 不同行业的发展特性与风险差异，有条不紊地分步骤推进情景分析及压力测试工 作。要持续不断地对相关模型与参数进行精细化完善，确保其科学性与适配性。最 终将分析与测试的成果，逐步且有机地融入银行的全面风险管理体系中，实现深度 融合与协同运作。对于高碳资产，银行保险机构须构建更为敏锐且精准的风险识别、 评估以及管理体系，稳妥且有效地应对转型风险带来的各类挑战。与此同时，物理 风险这一关键领域不容忽视，机构应大力加强对物理风险的深入研究，积极探索并 制定切实可行的评估策略，精准量化重点行业及关键地区的物理风险暴露水平，为 后续的风险应对举措提供坚实的数据支撑。同时，聚焦保险行业，保险公司须以完 善绿色保险相关风险评估模型为核心，深度开展对气候变化及自然灾害等风险因 素的精细化分析工作。通过引入先进的数据分析技术与风险评估理论，持续优化风 险评估模型的参数设置与算法架构，从而更为精准地衡量各类风险事件的发生概 率与潜在损失程度。在此基础上，保险公司应依据风险评估结果，精心设计并开发 差异化的绿色保险产品与服务方》，以满足不同客户群体在应对气候变化风险过程中的多样化保障需求，进而为整个金融体系抵御气候政策不确定性所引致的系 统性金融风险筑牢坚实屏障，降低金融市场的稳健运行与可持续发展。
（4）构建长期气候政策不确定性的宏观审慎管理体系
前述章节通过严谨的实证分析揭示，气候政策不确定性是驱动系统性金融风 险的重要因素，其中，长期气候政策不确定性构成了风险的主要来源。这一结论表 明，短期市场的波动固然需要关注，但政策干预的焦点更应置于如何管理和化解由 政策目标、路径及国际协同性等长期因素所引致的深层不确定性上。宏观审慎管理 层面的核心在于构建能够前瞻性捕捉与响应长期气候政策不确定性的预警与防控 体系。 当前的风险监测框架多侧重于事后追溯的物理风险或短期情绪，对此显然 存在盲区。为此，本文建议构建一个长期气候政策不确定性综合预警指数，将风险 转化为可量化、可追踪的先行指标。该指数的设计应深度融合政策变量：其一，在 政策周期维度，需系统跟踪国家低碳转型战略（如双碳目标）的立法进程、路线图 清晰度与修订频率，将政策空窗期或频繁的细则变动视为风险信号；其二，在国际 协同维度，需评估主要经济体间的政策分歧与全球气候治理机制的履约状况，将碳 边境调节机制等贸易政策冲击纳入考虑范围，进而将此指数动态嵌入金融监管框 架。当指数持续处于高位时，监管机构可启动逆周期调节措施，如提高对高碳资产 的风险权重，或强制要求金融机构开展基于长期政策延迟等恶劣情景的压力测试， 从而将外部长期气候政策不确定性有效内化为机构的资本约束与风险管理要求。
（5）加强国际协调与合作
气候政策不确定性在国际层面的凸显，主要表现为各国政策步调不一与监管 标准差异，这不仅会引发跨境监管套利与碳泄漏，更可能通过贸易、资本流动与情 绪渠道，将单一经济体的政策波动放大为全球金融体系的共同风险。因此，加强国 际协调与合作，是应对此类跨国传导型系统性金融风险的根本途径。作为全球最大 的碳排放国和绿色金融的重要推动者，中国必须积极参与国际标准制定，大力促进 各国监管政策的协同。一方面，中国应主动对接国际主流披露标准，推动气候相关 信息披露的标准化和可比性。巴塞尔委员会发布的《气候相关金融风险自愿披露框 架》，尽管本质上为“自愿性”文件，却在结构设计、方法口径与监管逻辑上体现了 强烈的引导性意图，为全球银行开展气候风险识别、评估与披露提供了“监管共通 语言”。中国的披露框架可参考这一国际共识，同时结合本国发展阶段和制度特征 进行适当本土化改造，为制度衔接与国际对标打下基础。另一方面，中国应加强跨境风险防控合作，共同应对气候相关金融风险的传染与溢出。金融稳定理事会（FSB） 已于2025年发布了分析气候相关脆弱性的框架与工具组合，旨在从跨境及跨部门 的视角评估金融稳定与气候相关脆弱性。中国人民银行应积极参与此类国际倡议， 推动建立跨境气候风险监测网络和应急响应机制；同时，在 一带一路”倡议框架 下，加强与沿线国家在绿色金融分类标准、环境信息披露和绿色项目融资等方面的 合作，降低跨境投资的气候风险。此外，中国还应在国际气候金融治理中发挥更积 极的作用，包括推动国际碳市场联动、绿色金融产品互认和气候资金流动便利化等。 特别是在人民币国际化进程中，可考虑推动人民币计价绿色债券的发展和跨境使 用，培育离岸人民币绿色债券市场，通过金融基础设施的互联互通促进全球绿色资 本流动。这些措施不仅有助于提升中国在国际绿色金融规则制定中的话语权，也能 为国内金融机构和企业参与全球绿色低碳转型创造更多机遇。
（6）构建跨部门协调机制
气候政策不确定性通过多维传导渠道影响系统性金融风险，其风险效应具有 显著的跨部门、跨区域与长期性特征。此类风险往往在宏观经济、金融稳定、产业 转型与环境保护等领域的交互作用下，形成难以由单一部门管控的复杂传导网络， 显著放大系统性金融风险的潜在危害。因此，必须构建高效的跨部门协调机制，统 筹各领域政策以形成应对合力。单一部门或单一政策难以有效应对，必须建立高效 的跨部门协调机制，统筹各领域政策，形成应对合力。在气候不确定性风险防控的 组织架构与运行机制构建中，核心路径之一为设立专门协调机构：建议以政府为主 体，成立气候金融风险协调小组，将其定位为跨部门议事协调机构，吸纳金融监管、 生态环境、能源等相关职能部门参与，形成统筹协同的治理格局。该小组应定期召 开联席会议，共同研判气候政策转型带来的金融风险，协调重大政策部署。例如， 马鞍山市在乡村振兴工作中创新的“三部门协同联动机制”为政府提供了可借鉴的 经验。该机制通过联席会商、信息共享和技术共保等六大机制，有效打破了部门壁 垒。类似的，财政部江西监管局也通过建立首办责任、信息沟通、联合调研等协同 联动制度，提升了监管效能，这些实践为国家级气候金融风险协调机制的构建提供 了有益参考。在碳市场建设、环境信息披露及绿色金融标准等绿色发展关键领域， 需强化跨部门协同治理，推动规则体系的统一与衔接，为政策落地提供制度保障。 规则统一应基于部门职能分工，构建“监管协同、标准衔接、数据互通”的运行机制， 实现各领域政策效能的协同放大。以碳市场与绿色金融的规则衔接为例，生态环境部作为碳排放核算与核查的核心监管部门，其确立的核算标准与数据质量要求构 成基础依据；中国人民银行及金融监管部门需以此为基准，制定配套的绿色金融风 险评估规范，将碳排放核算结果纳入绿色信贷、绿色债券的风险定价模型，形成“环 境监管-金融风控”的闭环衔接。这种分工协作模式既保障了各部门职能的专业性， 又通过规则统一避免了政策碎片化。目前，我国碳市场交易总体还不够活跃，棕色 资产界定标准不明确，亟需多部门合作解决。可借鉴风险权衡分析的理论，在政策 制定过程中全面考量目标风险（如转型风险）和次生风险（如经济下行风险），通 过跨部门协作找到最优风险组合。
财政政策作为国家治理的基础和重要支柱，在应对气候政策不确定性冲击时， 同样需要与金融政策密切协同，共同发力。财政政策的精准激励与约束：财政部门 可通过财政贴息、绿色补贴、税收减免等方式，直接降低绿色项目的融资成本，提 升其投资吸引力。在绿色发展导向下，财政部门可依托财政贴息、绿色补贴、税收 减免等政策工具，直接降低绿色项目融资成本，进而增强其投资吸引力。同时，对 高碳经济活动或产品征收环境税或碳税，增加其成本，抑制相关投资和消费。这不 仅能引导市场预期，也能为绿色产业提供明确的政策信号。此外，财政政策需跳出 传统思维，转向风险思维，在财政风险与公共风险之间进行权衡，并依据底线思维 对各类气候相关风险进行系统性、前瞻性分析。财政与金融的联动发力可通过以下 路径落地实施：其一，在投资引导层面，可探索设立国家绿色产业发展基金，以财 政资金为引导，撬动社会资本加大绿色投资力度。其二，在融资支持层面，财政部 与中国人民银行可联合协同，优化政府绿色债券的发行流程与管理机制，进而降低 绿色项目的融资门槛与融资成本。央行也强调要“加大货币财政政策协同配合”，以 促进经济稳定增长，这为财金联动提供了政策导向。在地方政府债务管理方面，可 依据“中央主导、省级补充、市县有限”的债务架构思路，在支持绿色转型的同时， 防范相关债务风险衍生的金融风险。
7.2.2 构建协同治理框架，有效降低气候政策不确定性对金融市场的风险传导
在全球气候变暖的大背景下，极端气候事件频发，这不仅对自然环境造成严重 影响，气候政策不确定性对经济发展与金融稳定构成了深刻挑战。作为全球最大的 能源消费国与碳排放国，中国在全球能源消耗与排放格局中占据核心地位，这一属性决定了其在经济发展与生态保护协同推进过程中面临的形势尤为突出。2023年 数据显示，中国一次能源消费量占全球27.6%，能源相关二氧化碳排放量占全球 32.12%，均居世界首位，这种格局使得能源转型与减排任务的紧迫性远超多数国 家。基于第5章中气候政策不确定性通过金融市场波动对系统性金融风险产生影 响，本文从以下几个方面着手构建气候政策与金融市场的协同治理框架，以应对气 候政策不确定性引发的系统性金融风险。
（1）建立应对气候政策不确定性的现代金融宏观调控体系 基于本文关于气候政策不确定性会通过金融市场波动渠道显著影响系统性金 融风险的研究结论，为防范相关风险并引导金融资源支持绿色转型，本研究特提出 如下构建现代金融宏观调控体系的政策建议：
第一，建立健全气候金融风险的监测、评估与披露体系，筑牢宏观政策的决策 基础。建议由央行牵头，构建一个整合了物理风险与转型风险的系统性金融风险评 估框架。该框架应包含三个层次：一是建立一套覆盖代理指标、风险敞口和潜在影 响的综合指标体系；二是强制要求系统重要性金融机构定期开展中长期气候情景 压力测试，重点评估高碳行业在有序与无序转型情景下的违约概率变化及其对银 行资本充足率的冲击；三是推动实施统一、强制性的气候相关信息披露，参照国际 标准（如巴塞尔委员会的披露框架），要求金融机构公开其气候风险敞口与管理策 略，解决信息不对称问题，为精准调控提供数据支持。
第二，优化货币政策和宏观审慎政策 双支柱”框架，将气候政策不确定性系 统地纳入政策考量。在货币政策层面，应进行绿色化创新：探索将符合条件的绿色 债券纳入央行合格抵押品范围，并在资产购买计划中予以倾斜；发挥结构性货币政 策工具的定向引导作用，设立支持绿色低碳项目的专项再贷款，降低其融资成本。 在宏观审慎政策层面，应致力于 审慎化”拓展，研究推出逆周期的气候审慎工具， 如对高碳资产设置更高的风险权重或提出额外的资本缓冲要求，以抑制金融体系 对高碳资产的过度风险暴露；同时，将气候政策不确定性压力测试结果与宏观审慎 评估（MPA）挂钩，实现对相关风险的跨周期管理。
第三，构建激励相容的政策组合，引导金融资源支持绿色低碳转型，防范气候 政策不确定性冲击。宏观调控体系不仅需防范风险，也应主动塑造市场预期。建议 建立明确的政策激励约束机制：一方面，通过前述绿色定向再贷款、MPA考核加 分等激励机制，鼓励金融机构将信贷资源从棕色领域转向绿色领域；另一方面，通过强化披露要求、提高资本占用等约束机制，增加高碳投资的经济成本，促使市场 主体自发调整资产配置。政策设计应坚持 有扶有控”的原则，确保资金精准投向 节能减排、可再生能源等关键领域，同时建立动态评估与退出机制，防止政策套利 和 漂绿”行为。
第四，积极参与全球气候金融治理，加强国际协调与合作。气候政策不确定性 具有典型的全球外部性，单一国家的行动难以独善其身。因此，中国应主动对接与 贡献国际主流的气候风险披露与监管标准，提升在国际规则制定中的话语权，减少 跨境监管套利；加强跨境风险联防联控，通过金融稳定理事会（FSB）等平台，与 主要经济体共享气候风险数据与评估经验，共同应对风险的跨境传染；在 一带一 路”投融资中，推动绿色金融标准互认，支持人民币计价绿色债券的跨境使用，在 全球绿色金融体系中扮演更为重要的领导角色。
（2）提升气候政策的透明度和稳定性
为有效缓释气候政策不确定性可能引发的系统性金融风险，关键在于构建一 个兼具透明度、稳定性与前瞻性的政策框架，以稳定市场预期、降低转型过程中的 摩擦成本。具体而言：第一，应着力推进低碳转型市场的标准化与基础设施建设， 核心在于构建统一且协同的绿色金融标准体系，动态完善绿色产业分类标准，并明 确转型金融债券的界定，实现化石能源退出、清洁能源激励与绿色金融产品标准之 间的无缝衔接，从源头上减少因标准冲突或滞后引发的市场困惑。第二，建立政策 制定与调整过程中的常态化沟通与多元参与机制，通过实施“气候政策路线图”制度、 设立由监管部门与市场机构共同参与的政策咨询平台，并在政策发布时配发官方 解读，确保监管意图的精准传导，压缩市场误读空间。第三，强化政策的前瞻性研 究与风险预警能力，通过构建覆盖物理风险与转型风险的多元化情景压力测试框 架，并运用复杂系统模型模拟政策连锁反应，预先识别并阻断风险跨市场传导路径。 第四，加强气候政策长期影响的量化评估，运用可计算一般均衡模型等工具，系统 评估转型对财政、就业及区域经济的多维冲击，并据此设计“公正转型基金”、可持 续发展挂钩债券等精准配套工具，有效管理转型的社会成本，从而在长期维度上维 护政策公信力，筑牢防范系统性金融风险的政策根基。
7.2.3 构建经济政策不确定性风险的长效治理机制
基于本文第5章的实证路径分析，气候政策不确定性对系统性金融风险的冲 击，在很大程度上是通过推高经济政策不确定性这一渠道实现的。这一发现揭示了 风险传导的关键机制：气候政策不确定性会引发市场主体对宏观经济政策（如货币 政策、财政政策、产业政策）走向的担忧，从而形成气候—经济复合型不确定性冲 击。为有效阻断这一风险传导链条，政策设计需要从粗放的整体管控转向精准的源 头治理，构建一个集识别、监测与对冲于一体的综合治理框架。
首要任务是建立经济政策不确定性来源解析机制，实现对风险驱动因素的精 准识别与量化。现有经济政策不确定性指数仅能提供整体波动情况，无法区分其具 体来源。建议监管机构运用文本挖掘、自然语言处理等大数据分析技术，对不确定 性指数的构成进行实时解构，重点剥离并量化由国内气候转型政策（如碳市场规则 变动、行业减排目标调整、绿色标准修订等）直接引发的经济政策不确定性成分。 通过构建气候-经济政策不确定性综合预警体系，监管者能够清晰辨识每一次不确 定性上升的主要驱动力，它是源于气候政策的模糊，还是源于常规的货币、财政政 策波动，从而为后续的精准干预提供决策依据。
在此基础上，需要创新政策工具箱，实施基于传导路径的定向预期稳定政策。 当监测系统显示经济政策不确定性的上升主要源于国内气候政策不确定性时，应 立即启动前瞻性的政策沟通机制，通过发布详尽的转型路线图、明确的过渡期安排 以及配套扶持政策，直接对冲因政策信号混乱引发的市场恐慌。若不确定性主要源 于外部宏观经济冲击，则应强化跨境资本流动管理等宏观审慎工具，有效隔离风险 输入。尤为关键的是，货币与财政当局在此期间应保持常规政策工具的稳健性与可 预测性，避免在气候政策调整期同时释放复杂矛盾的宏观调控信号，防止形成政策 叠加共振，放大不确定性冲击。
此外，应将气候—经济复合政策不确定性系统性地纳入宏观审慎管理框架。建 议将前述来源解析机制的核心输出指标，由气候政策引致的经济不确定性强度，作 为重要的输入变量纳入系统性金融风险评估模型。同时，可探索创设广义不确定性 附加资本要求等创新型审慎工具，当复合不确定性指标持续处于高位时，对风险暴 露突出的金融机构提出动态的、逆周期的资本缓冲要求。通过将此类外部不确定性 内化为金融机构的资本约束，全面提升金融体系应对气候—经济复合冲击的韧性，从而有效守牢不发生系统性金融风险的底线。
最后，为实现对风险源的精准定位，该预警系统必须对经济不确定性进行多维 度的解构与溯源。一方面，需对宏观层面的不确定性进行细分，例如密切关注 绿 色通胀”与传统成本推动型通胀的叠加效应，以及绿色消费需求对传统需求的替代 速率所带来的需求侧不确定性。另一方面，更需对政策层面的不确定性进行实时追 踪与解析，包括但不限于：支持绿色转型的货币政策（如定向再贷款工具）的路径 不确定性；论碳税、补贴工具与产业升级导向财政政策的可持续性及政策方向潜在 不确定性；因各国气候政策步调不一而引发的国际资本异动所带来的汇率与资本 账户管理不确定性。这种精细化的溯源工作，如同为决策者提供了一份详尽的风险 分析图谱，使得后续的政策干预能够有的放矢。在全球经济金融深度融合的背景下， 输入性经济政策不确定性已成为我国系统性金融风险不可忽视的外生驱动。因此， 风险预警的视野必须拓展至全球，构建一个广泛的全球不确定性动态追踪网络。这 不仅要求密切关注主要经济体在气候、财政与货币政策上的动向。在方法论上，应 引入时变溢出指数等先进的计量经济学工具，定期分析我国各金融市场（股市、债 市、汇市）在国际各类外部不确定性冲击下的风险暴露程度。通过计算并绘制动态 的输入性不确定性溢出图谱，可以清晰、量化地揭示在特定时期，何种外部风险是 主要威胁，其传导路径如何。例如，该图谱可以直观显示美国货币政策预期如何通 过利率渠道影响我国债市，或欧盟碳边境调节机制如何通过贸易渠道冲击我国相 关产业板块的股价。这种科学的风险诊断是实现早期预警、识别苗头性与倾向性问 题的关键。在全面监测与精准溯源的基础上，风险管理需最终落脚于对重点领域的 风险实施重点监督。这要求采取早期纠正措施，主动化解增量风险。具体而言，应 重点预防输入性宏观经济不确定性通过情绪与资本流动渠道对股市造成的负外部 性，并建立外资流动的应激预》；需及时研判主要经济体货币政策分歧对汇市的干 扰程度，灵活运用宏观审慎工具维护汇率稳定；同时，必须时刻警惕全球金融动荡 与突发公共卫生事件引发避险情绪，从而导致债市流动性枯竭，并防范其与外部不 确定性形成负反馈循环。综上所述，通过构建一个集 国内全景监测、全球风险溯 源、重点领域干预”于一体的综合治理框架，能够有效地稳定与平抑经济政策不确 定性，从而成功切断从气候政策冲击到系统性金融风险的传导链条，为在绿色转型 背景下维护我国金融体系的稳定与安全提供坚实的理论和实践支撑。
7.3 展望
本研究深入剖析了气候政策不确定性对系统性金融风险的影响，为金融领域 应对气候政策冲击带来的潜在风险提供了新的视角与理论支撑。在当前全球气候 变化形势严峻、各国气候政策频繁调整的背景下，这一研究成果对于金融稳定的维 护具有不可忽视的现实意义。然而，本研究仍存在可拓展完善之处，未来可从以下 方面深入探究：
其一，指标体系优化与数据创新。气候政策不确定性的量化虽已取得一定进展， 但现有指标在全面性、精准性和前瞻性上仍有提升空间。过往常用文本分析法挖掘 政策文件中的不确定性信息，但随着大数据与人工智能技术的飞速发展，可融合自 然语言处理技术，对海量政策文本进行深度语义解析，精准捕捉政策措辞变化背后 的潜在不确定性波动，从而构建更具动态适应性与灵敏度的气候政策不确定性实 时监测指标体系。同时，在系统性金融风险指标方面，本研究侧重宏观层面的综合 度量，未来可强化微观风险敞口的刻画。金融机构的气候风险敞口（如对高碳项目 的信贷投放占比、气候相关资产的市值波动）是系统性金融风险累积的重要载体， 可结合金融机构年报、绿色信贷统计数据等微观信息，构建“宏观风险综合指数+微 观机构风险敞口”的双层指标体系，提升风险度量的精准性与政策针对性。
其二，微观主体行为与传导渠道拓展。本文从宏观层面搭建了气候政策不确定 性影响系统性金融风险的全景式框架，但微观层面的作用机制仍待深入挖掘。不同 金融机构在应对气候政策不确定性时的异质性行为策略值得重点关注，例如大型 银行凭借多样化资产配置与雄厚资本实力，相较于中小金融机构可能具备更强的 抗风险能力与政策适应性，其在信贷投放结构调整、绿色金融业务拓展等方面的决 策差异会如何进一步影响金融体系内部风险传导路径，有待基于金融机构面板数 据的深入实证检验。此外，从实体经济视角出发，气候政策不确定性如何渗透至企 业部门的生产和投资决策，进而通过企业融资需求波动、现金流稳定性变化等渠道 反向作用于金融体系稳定性，这一跨领域交互作用机制亦是未来研究可深入拓展 的重要方向。
其三，随着跨境资本流动与金融业务融合的加速，跨国气候政策协同监管机制 的构建迫在眉睫。未来研究可聚焦于如何加强国际间气候政策与金融监管政策的 协调配合，降低因各国气候政策差异引发的跨境金融风险溢出效应，为构建全球气候金融稳定体系贡献学术智慧。
综上，气候政策不确定性对系统性金融风险的影响研究仍处于发展完善阶段。 未来需在数据支撑、理论建构与政策实践等维度持续深化，为金融体系应对气候政 策风险提供更系统的理论指引与政策支撑，助力金融领域在气候变化应对进程中 实现可持续发展与长期稳定。