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| 內容簡介： |
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《人工智能与气候金融》在全球面临日益加剧的气候风险治理与绿色转型挑战背景下，全面讨论了人工智能在气候金融领域研究及应用的现状与趋势。总论篇阐述了人工智能与气候金融融合的理论基础，风险篇分析了人工智能如何革新气候风险管理，市场篇揭示了人工智能驱动气候金融市场发展的关键作用，投资篇探讨了人工智能如何赋能气候金融投资决策，治理篇阐释了人工智能提升气候金融治理效能的路径。
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目录总论篇 人工智能驱动的气候金融全景第1章 人工智能与气候金融的融合基础 31.1 气候金融的内涵 31.2 人工智能赋能气候金融的底层逻辑 121.3 人工智能赋能气候金融的核心价值 141.4 人工智能赋能气候金融的主要场景 16参考文献 20第2章 人工智能赋能气候金融研究的现状与趋势 262.1 人工智能赋能气候金融研究的基本框架 262.2 人工智能赋能气候金融研究的核心领域 292.3 人工智能赋能气候金融研究的成效与挑战 442.4 人工智能赋能气候金融研究的展望 49参考文献 53风险篇 人工智能在气候风险管理中的应用第3章 基于人工智能的气候风险监测与预警 613.1 气候风险监测与预警的现状和问题 613.2 基于人工智能的气候风险监测和预警应用 683.3 基于人工智能的气候风险监测与预警应用潜力 74参考文献 78第4章 基于人工智能的气候风险建模 814.1 气候风险建模的关键问题 814.2 人工智能在气候风险建模中的作用 904.3 人工智能赋能气候风险建模的效果与挑战 934.4 未来挑战及前沿方向 101参考文献 104第5章 基于人工智能的银行气候风险管理 1085.1 银行气候风险管理的要点与共识 1085.2 人工智能在银行气候风险管理中的应用 1135.3 人工智能赋能银行气候风险管理的成效与挑战 123参考文献 131第6章 基于人工智能的保险气候风险管理 1346.1 气候风险对保险行业的影响 1346.2 人工智能在保险气候风险管理中的应用 1406.3 人工智能在保险气候风险管理中的挑战与展望 150参考文献 152市场篇 人工智能在气候金融市场中的应用第7章 人工智能在碳金融市场中的应用 1557.1 碳金融市场运行的关键问题 1557.2 人工智能在碳金融市场实践中的应用 1617.3 人工智能赋能碳金融市场发展的效果与挑战 166第8章 人工智能在可持续债券市场中的应用 1758.1 可持续债券市场发展现状 1758.2 人工智能在可持续债券市场实践中的应用 1818.3 人工智能赋能可持续债券市场发展的挑战与展望 189参考文献 191第9章 人工智能在天气衍生品市场中的应用 1939.1 天气衍生品市场的关键问题 1939.2 人工智能在天气衍生品市场中的实践 1999.3 人工智能在天气衍生品市场应用的挑战与展望 208参考文献 211投资篇 人工智能助力气候金融投资决策第10章 人工智能赋能气候项目投资 21510.1 气候项目投资现状 21510.2 气候项目投资的难点问题及人工智能赋能路径 22310.3 人工智能赋能气候项目投资的效果、风险管理与展望 233参考文献 240第11章 人工智能赋能气候金融产品投资策略构建 24311.1 气候金融产品投资策略构建的难点问题 24311.2 人工智能赋能气候金融产品投资策略构建的实践 25411.3 人工智能赋能气候金融产品投资策略构建的效果、挑战与展望 264参考文献 270治理篇 人工智能驱动的气候金融治理第12章 人工智能驱动的ESG 27512.1 ESG 体系的难点问题 27512.2 人工智能在ESG 领域中的应用 28012.3 人工智能在ESG 领域应用的效果与挑战 28812.4 人工智能在ESG 领域的发展展望 294参考文献 296第13章 人工智能驱动的气候金融稳定性监管 29813.1 气候金融稳定性监管的关键问题 29813.2 人工智能赋能气候金融稳定性监管的实践 30813.3 人工智能在气候金融稳定性监管中的挑战 315参考文献 319
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总论篇 人工智能驱动的气候金融全景 第1章人工智能与气候金融的融合基础 随着全球气候治理进程加速，气候金融作为连接环境可持续性与金融资源配置的重要桥梁，逐渐成为全球学术界与政策制定者关注的核心议题。气候变化带来的物理风险与转型风险深刻重塑金融市场的资产定价逻辑、风险管理框架及政策调控工具，而传统分析方法在应对气候-经济-金融系统的非线性、高维性与动态性时面临显著瓶颈。与此同时，人工智能技术近年来取得了突破性进展，尤其在感知、判别、决策和生成等多类任务中展现出显著优势，为气候金融领域的复杂问题提供了全新的方法论支撑与解决方案。本章将从气候金融的内涵出发，系统阐释人工智能赋能气候金融的底层逻辑、核心价值与主要场景，为后续深入探讨具体应用场景奠定理论基础与分析范式。 1.1气候金融的内涵 1.1.1气候金融的基本概念 气候金融概念*早起源于《联合国气候变化框架公约》（UnitedNations Framework Convention on Climate Change，UNFCCC）及其相关谈判对资金机制的设计。UNFCCC及其配套的《京都议定书》明确规定，发达国家应向资源匮乏且更易受气候影响的发展中国家提供财政援助，以支持后者应对气候变化。2007年 《巴厘岛行动计划》将“融资”纳入长期合作行动议程，为气候金融术语的使用奠定了基础。此后，在2009年哥本哈根联合国气候变化大会上，发达国家承诺在2010～2012年提供约300亿美元的“快速启动资金”，用于支持发展中国家的减缓与适应行动。2010年坎昆会议决定成立绿色气候基金，并提出到2020年每年动员1000亿美元气候资金的目标。2015年《巴黎协定》再次确认了各方融资义务，要求发达国家继续主导筹集气候资金，并推动资金与低碳、气候韧性发展目标对接。由此，气候金融成为全球气候治理中的重要议题。 气候金融是一个跨领域的研究与实践主题，其内涵在不同语境下存在多种理解路径。联合国政府间气候变化专门委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）指出，“气候金融”尚无统一定义，但一般指所有公共和私人部门用于应对气候变化的资金总和，涵盖国际资助发展中国家增强减排或韧性能力的资金等。UNFCCC官方网站将气候金融定义为以公共、私人及其他融资来源提供的地方性、国家性或跨国资金，用于支持应对气候变化的减缓与适应行动。联合国环境规划署（United Nations Environment Programme，UNEP）也认为，气候金融包括所有旨在应对气候变化原因和后果的金融流动。世界银行则强调应将资金投向促进低碳、气候韧性发展的项目，以帮助减少贫困并提高经济韧性。姬强等（2024）指出，从学科本质看，气候金融是一门新兴的交叉学科，其核心是研究气候变化与金融活动之间的复杂关系。它通过将气候的关键属性和本质特征与传统金融理论深度有机地嵌套融合，研究气候变化对资产定价、投融资、金融风险、金融政策等方面的影响。因此，气候金融兼具实践性与学术性：在国际组织层面，它是支持减缓与适应气候变化的投融资安排；在学术层面，它是一门研究气候变化如何影响金融系统的交叉学科。两者相辅相成，共同构成了气候金融这一概念的完整内涵。 在全球气候政策框架中，《京都议定书》第十一条要求为发展中国家应对气候变化活动提供资金；2001年成立的特别气候变化基金和*不发达国家基金，以及2010年成立的绿色气候基金，均归属于公约财务机制体系。《巴黎协定》第九条明确规定，发达国家应继续为发展中国家的减缓与适应行动提供资金支持。同时，《巴黎协定》决定在2025年前制定新的长期融资目标，以每年1000亿美元为基础并考虑发展中国家的需求和优先事项。随后，2024年联合国气候变化巴库大会达**气候融资目标，提出2035年发达国家每年至少提供3000亿美元的资金目标，并希望到2035年从公共和私营部门来源筹集的资金增加到每年1.3万亿美元。总体而言，这些国际条约和决策将气候金融置于全球合作与责任分担的核心位置，要求各方共同努力动员多元资金渠道。 气候金融的核心范畴可分为减缓气候变化与适应气候冲击两大类。减缓范畴主要涵盖减少温室气体排放的各类投资，如可再生能源项目、能源效率提升、新能源技术研发和低碳交通等；适应范畴则包括加强社会和生态系统抵御气候风险能力的措施，如建设防洪设施、改良耐旱农作物品种、提升城市基础设施韧性和完善灾害预警系统等。UNFCCC指出，为实现气候目标，大规模的减排投资和充足的适应资金同等重要。《巴黎协定》进一步要求各方在提供和调动资金时平衡减缓与适应需求，特别关注气候脆弱群体的优先需要。因此，气候金融既要加快低碳转型步伐，也要加强应对气候冲击的能力建设。 气候金融具有服务国内可持续发展战略和推动国际合作的双重目标。一方面，它需要配合各国的经济社会发展规划和气候政策目标，为国内转型提供资金支持。例如，世界银行强调其气候融资旨在“在宜居的星球上消除贫困”，投资于更清洁的能源、更具韧性的社区和更强大的经济体，帮助落实国家自主贡献（nationally determined contributions，NDCs）和可持续发展目标（sustainable development goals，SDGs）。另一方面，气候金融也是国际合作的重要工具。UNFCCC要求富裕国家向发展中国家转移资金和技术。后续协议重申了这一原则，并在谈判中形成了可量化和持续增加的资金目标，呼吁在公共与私营领域动员资金支持全球减排和适应努力。总之，气候金融既要促进国内绿色低碳发展，又要彰显国际社会的共担责任与支持。 气候金融作为应对气候变化的专项金融工具，其概念需要被置于更广泛的可持续发展金融框架中厘清。从背景演变看，我国早期以环境为代价的粗放发展模式催生了以绿色金融为核心的环境治理金融体系，绿色金融成为国家发展战略中推动经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重要工具。然而，随着《巴黎协定》等国际气候协议落地，气候金融从绿色金融中细分出来，形成专注于减缓与适应气候变化的投融资分支。与碳金融相比，二者虽均聚焦温室气体减排，但碳金融特指以碳排放权定价为基础的市场化手段，包括碳配额交易、衍生品及碳抵消项目，而气候金融还包含气候适应型基建、韧性农业等更广泛的资金支持。相较于更高层级的绿色金融（涵盖污染防治、生物多样性等所有环境议题）和可持续金融（进一步整合社会公平、减贫等可持续发展目标的议题），气候金融具有明确的气候导向性。 1.1.2气候金融的研究范畴 气候金融研究聚焦于构建支撑低碳转型与气候韧性的系统性框架，其核心范畴涵盖风险管理、资金流动与制度协同三大支柱。综合现有文献与政策实践，气候金融的研究范畴主要可归纳为三大方向：一是气候风险管理，通过完善测度、评估与应对机制，气候风险管理为识别、量化并缓解气候相关不确定性提供了理论和方法支撑；二是气候投融资体系，涵盖碳市场、绿色债券等多样化投融资工具及多元主体参与的气候投融资体系，为低碳转型与绿色发展提供了资金保障与资产定价基础；三是气候治理与政策，涵盖从多层次气候治理到财政、金融和货币等政策工具的耦合与协同，治理与政策研究强调制度设计对减排激励和资源配置的导向作用，共同推动全球可持续发展目标的实现。 1.气候风险管理 气候风险管理通过系统的识别、评估与应对流程，有助于揭示气候风险的潜在影响并指导有效的适应与减缓措施。气候风险测度作为风险管理的前提与基础，旨在通过多种方法识别、量化并缓解气候相关不确定性，包括气候物理风险和气候转型风险的测度。 气候物理风险的测度方法主要包括基于历史观测和基于未来情景的两大评估范式。一方面，基于历史观测的气候物理风险测度方法，可以通过设定气候变量临界值识别极端事件，可采用基于固定临界值的绝对阈值法或基于气候变量历史分布的相对阈值法（Guo et al.，2024；Pankratz et al.，2023）。在此基础上，频次统计法直接通过分析历史记录中特定极端天气或灾害类型发生的频率来量化物理风险（Donatti et al.，2024）。为了更深入地理解灾害的动态影响，灾害特征统计法聚焦于分析事件的具体特征，如持续时间、强度、起始及终止时间等。典型代表是游程理论，该方法将灾害视为连续的状态变化过程，通过分析其从发生、持续到结束的完整动态，揭示灾害规律及其对生态系统、社会经济和基础设施潜在的长期影响（Huang et al.，2021）。此外，综合指数法旨在提供更全面的风险视图，其通常通过将反映多种极端天气事件的指标以及相关社会经济要素进行加权整合，构建标准化的综合风险评分体系（Guo et al.，2024），或通过量化灾害造成的经济损失和社会后果来评估风险（Adil et al.，2025）。另一方面，基于未来情景的气候物理风险测度方法，通过结合不同的气候发展情景，对未来几十年的温度、降水等关键指标进行预测和分类，帮助政府和企业更好地识别区域性干旱、洪涝等风险的演变趋势，为资源配置和危机管理提供参考（Isinkaralar et al.，2024）。 该方法强调从多个相互作用的气候因素出发，综合考虑极端天气事件可能带来的叠加影响，从而避免单一风险被低估（Zscheischler et al.，2018）。 气候转型风险的测度方法主要包括基于政策和基于能源与碳排放指标的两大评估体系。在政策视角下，对于单一重大政策事件常通过准自然实验、事件研究或双重差分法识别政策冲击（Diaz-Rainey et al.，2021；Song et al.，2023），而政策数量则反映一定时期内的政策密集度，表征风险水平（LiJ et al.，2024）。政策语义分析通过对政策文本中的工具类型、目标及约束性措辞进行量化，揭示政策执行力度及其对市场预期的动态影响（Dong et al.，2024；Meckling and Allan，2020；Wu et al.，2024）。此外，针对政策制定与执行过程中的不确定性，研究者通过关键词检索和机器学习方法构建气候政策不确定性指数，提升测度的可解释性与适应性（CaldaraandIacoviello，2022；Ji et al.，2024；Ma et al.，2023，2024）。 基于能源与碳排放指标的测度方法则从能源结构、收入依赖和碳排放强度方面揭示经济体或企业面临的转型敏感性与脆弱性。化石能源占比和收入依赖程度越高，转型替代和产业调整成本越大（Collender et al.，2023；Gielen et al.，2019；Goldemberg，2020）。未开发储量则关联资产搁浅（stranded assets）风险（Atanasova and Schwartz，2019；McGlade and Ekins，2015）。碳排放强度作为衡量单位经济产出所对应排放水平的重要指标，既可在国家或行业层面反映整体转型压力（Gielen et al.，2019），也可在企业层面细分为范围一（直接排放）、范围二（外购电力等间接排放）与范围三（价值链上下游排放），对应企业生产运营以及供应链管理中面临的低碳转型压力（Bolton and Kacperczyk，2021；Zhang et al.，2023）。 总体来看，基于政策的测度方法侧重揭示制度环境变化对市场和企业的即时影响与长期不确定性，而基于能源与碳排放指标的测度方法则从资源禀赋和生产结构
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