从风险敞口到韧性投资：保险业在气候风险管理中的关键作用
气候保险应运而生。作为专门针对气候变化和极端天气事件的风险管理工具，其旨在通过金融机制为受气候灾害影响的个体、企业、政府提供资金支持和保障。保险业可通过提供保险覆盖、风险数据分析和直接投资，来支持和奖励气候的适应性和恢复力投资。
理解气候风险管理和保险工具的关系，先要厘清风险敞口（RiskExposure）概念。风险敞口概念在风险管理、投资、保险和银行业中广泛使用，是指某个主体（如个人、企业、金融机构等）面临特定风险因素时，可能遭受经济损失的程度。这种敞口通常是由未加以控制的外部风险因素或市场条件（如汇率波动、利率变化、自然灾害、政治不确定性等）引发的。
针对风险敞口，可通过定量分析评估其潜在影响，帮助制定相应的风险管理策略。可将风险敞口简单理解为一个人或公司面对某种风险时，可能受到影响的大小。比如，如果你买了车子但没有买车保，那风险敞口就很大，因为如果发生事故、被盗或自然灾害（如洪水、暴风雨等），你将自己承担所有修理或更换车辆的费用。而如果你购买车险，保险公司就承担了大部分风险敞口，尤其是在车辆损坏、盗窃或事故中。但如果你选择了一些自付额度高的保单，或未购买全面的覆盖（如只买了第三方责任险），那么你在特定情况下（比如车被盗）仍有一定风险敞口，意味着可能要承担部分损失。简单来说，风险敞口主要用来告诉我们有多大可能因某些事件而遭受损失。
简单理解，气候风险敞口是企业、金融机构或个人因气候变化面临的潜在风险。比如，一个公司所在地区经常发生洪水、台风等极端天气，风险敞口就比较大，因为这些灾害可能会影响其生产、物流等。也就是说，气候风险敞口的指标，可用来反映面对气候变化（以及随之而来的极端天气灾害）可能造成的经济损失有多大。
气候保险困局：需求障碍与数据鸿沟的双重困境
另一方面的约束来自供给方，以数据挑战最为突出。
原因之一是，数据和建模作为气候风险量化和定价的底层要素，往往伴随着可靠数据不易甚至无法获得的困境。智慧城市建设时常见的数据孤岛问题，对气候灾害类保险的影响也同样巨大。数据的完整性和共享性不足，特别是极端天气、气候变化、自然灾害和公用事业等数据，对气候灾害定价建模构成了极大挑战。
原因之三是，虽然保险公司通常使用历史数据集进行灾害建模，但日渐加剧的气候变化正带来额外的建模挑战。这些历史数据集无法代表当前的气候特质，更不用说未来的气候。
成熟市场中的赔偿保险：监管政策护航下推动气候风险管理
气候保险有两种常见形式，即赔偿保险和参数保险。赔偿保险（IndemnityInsurance）是一种传统的保险模式，也是全球保险市场的主流产品，占据大多数的保险合同和业务量。当被保险人遭受损失时，保险公司根据实际损失金额进行赔偿。赔偿保险的赔付金额通常基于损失评估、财产价值、维修费用等实际成本来确定。同时，赔偿保险通常要求，事故发生后对损失进行具体评估和审核，赔付通常是基于提供的凭据和理赔流程开展。公众常见的车险、房屋保险等都属于赔偿保险范畴。
在应对极端天气和气候灾害的风险管理中，有许多赔偿保险的案例，尤其是在处理自然灾害后的财产损失和业务中断方面。
美国飓风保险（HurricaneInsurance）是典型的赔偿保险应用案例，尤其在飓风多发的地区，如佛罗里达州和德克萨斯州。随着气候变化加剧，飓风频率和强度上升，赔偿保险在灾后经济恢复中起到至关重要的作用。飓风“卡特里娜”（2005年）和“哈维”（2017年）期间，保险公司为受灾家庭和企业提供了巨额赔偿，以帮助其重建家园、恢复业务。例如飓风“哈维”一案中，保险公司支付了超过190亿美元的理赔，帮助灾后恢复。
同时，该计划增加了洪水保险的可获得性。数据显示，FloodRe推出前，只有不到10%的高洪水风险家庭能获得全面的洪水保险，FloodRe的实施有效改善了这种情况。通过再保险机制，FloodRe有助于成功缓解保险公司赔付压力，保障高风险地区居民的保险权益，并促进所有保险客户共同承担风险，即通过有效的洪水风险分散提升了国家范围内整体的气候韧性。
FloodRe的另一特色是，通过市政税阶（CouncilTaxBand）固定保费。英国根据房产价值分类，在此基础上分配不同税阶，即需缴纳的税费。在英国，税阶是根据房产估值决定的，通常分为从A到H的几级，A级最低，H级最高。以此，政府可根据房产的价值，公平收取税款，用于支付地方服务费用，如垃圾清理、警察和消防等。
而FloodRe在收取保费时，将保费价格和市政税阶挂钩。假设你有一栋房子，属于市政税阶C，代表你的房子可能属于中等价值。你的房子无论处于高风险洪水区还是低风险区，只要处于这个税阶，保险公司支付给FloodRe的保费都是固定的（如￡200）。因此，即使住在非常容易发生洪水的地方，你的保险费用也不会因洪水风险而增加，而是根据房子的税阶而定。这样做的最大好处是简化流程，用类似打包价格的形式计算风险价格，而不必对单个房产进行风险评估。对住在高洪水风险地区的居民来说，由于保费是基于税阶设定而非基于洪水风险，这使洪水保险更可负担，因此促进了高风险地区的保险覆盖率。
FloodRe的不足也显而易见。例如，基于市政税阶的保费固定机制无法完全反映实际洪水风险，高风险地区的房主可能享受到不成比例的低保费，而低风险地区的房主可能支付更多保费。如果高风险地区的索赔频率过高，FloodRe的资金压力可能增加，因此财务可持续性问题也会凸显。引入风险系数以真实反映风险、动态调整税阶基准等改进做法可能成为FloodRe未来解决财务压力和激励失衡问题的抓手。
参数保险创新：应对气候灾害的灵活定价与科技赋能
参数保险（ParametricInsurance），也称为指数保险或基于指数的保险，是一种基于预设参数触发的保险。它不要求被保险人提供具体损失证明或进行实际损失评估，而是根据某些客观条件或指标的达成（如风速达到某个数值、降雨量超过某个阈值）自动触发赔付。这些事先约定在保险条款中的“达到或超过某一特定阈值”，被称为“触发条件”或“触发机制”（trigger）。
用一个易于理解的例子阐述：假设现在某处有一次地震灾害发生，依据赔偿保险，对这次地震造成的各种损失理赔，会非常困难和复杂。例如，要对地震中建筑物的受损情况进行理赔。事实上，建筑物之所以发生火灾，除了地震因素外，可能同时是气体泄漏和爆炸的次生结果，而气体泄漏和爆炸又是严重地震期间地面运动的第三次产物。同一地震造成的洪水和人身伤害，可能需要不同的赔偿政策范围。
同样的地震发生，如果应用参数保险进行理赔，由于参数保险只需满足触发条件，即地震的震中位于预定的地理区域，且震级高于预定强度即可，而不需考虑“狭义事件”即地震引发的火灾、气体泄漏和爆炸，或地震引发的洪水和人身伤害等特定事件造成的实际损失。
第二，保险科技（InsurTech）的应用，可进一步提升参数保险的运作效率，实现数字化和智能化。
例如，通过大数据与人工智能在风险评估中的应用，参数气候保险可建立更精准的气象和灾害预测模型，以便保险公司应用实时数据动态量化风险敞口和调整保费定价。
再如，通过区块链技术，借由其去中心化和不可篡改性，可通过智能合约（SmartContracts）实现理赔流程自动化。当参数保险触发条件得到满足时，智能合约可自动执行赔偿。例如，当气象数据确认了特定区域发生的飓风灾害，符合触发条件的理赔请求将自动启动，赔偿金能迅速支付给受灾投保人。区块链的不可篡改和各方可追溯性，也可防止理赔过程中的欺诈行为，保险公司和再保险机构之间，通过区块链平台共享气候数据、触发条件、赔付信息和风险模型，能提高整个保险生态系统的协同效率。
再比如，物联网（IoT）设备通过实时监控和灾害预防，能为保险公司提供更准确的监控环境数据（如水位、湿度、风速等），帮助保险公司实时了解风险状况。实时数据监测可以提高参数保险的准确性，使得保险公司能根据最新数据做出赔付决定，不需依赖于事后收集的资料。比如，洪水保险通过实时水位传感器来监控水位变化，一旦水位达到预定水平，满足触发条件，系统就自动启动赔付程序。
再如，远程评估和无人机的应用，也能通过卫星图像、遥感、无人机拍摄等技术手段，实现数据采集的及时性、准确性和整合性，以更全面的风险视角，帮助参数保险进一步制定精准的保险产品和风险管理策略。
第三，参数保险可覆盖更多发展中国家和欠发达地区的气候保险。如前文分析的保险业的数据挑战所述，许多发展中国家和欠发达地区，位于气候灾害频发的高风险区域，缺乏完整的数据集、完备的财产评估和损失核查机制，很难通过赔偿保险对其气候灾害风险定价。而参数保险只需借助气象数据等客观标准，不需对具体损失进行详细评估。这使得它在基础设施较为薄弱、数据不充分的地区仍可有效运行。世界银行等国际组织，已开始在发展中经济体推广参数保险项目，以帮助其更好地应对气候灾害。
激励系统韧性：参数保险应对气候灾害的核心价值
笔者认为，参数保险最核心的价值在于，能够激励系统韧性（SystemResilience）以有效应对气候灾害。
如何理解“激励系统韧性”？系统韧性是复杂系统理论中的核心概念之一，是系统在面对突发事件、冲击或压力时，能够吸收、适应并迅速恢复的能力。它强调系统应对不可预见的变化时的吸收能力（AbsorptiveCapacity）、适应能力（AdaptiveCapacity）、创新和转型能力（TransformativeCapacity）和反馈机制（FeedbackMechanisms）。
吸收能力是指复杂系统面对突发的冲击（如自然灾害）或慢性压力（如经济衰退），能够通过吸收冲击或干扰来维持其功能和机构，而不会瞬间崩溃。
该立法提案是基于加州正在面对越发严峻的极端高温挑战的现实。根据该州保险监管机构的一份报告，加州过去十年中经历了七次极端高温事件，造成约77亿美元的保险和未保险损失。加州保险部报告说，与该州最近七次野火影响了约300万加州人相比，受这些高温事件影响的人数约为12倍。极端高温带来重大健康和安全影响，包括近460例死亡和约344例不良出生结果，如低出生体重和早产。高温事件还导致超过5000人住院，10600次急诊室就诊和138000次门诊就诊。
根据供职于加州保险、气候和可持续发展部门（CaliforniaDepartmentofInsurance,ClimateandSustainabilityBranch）的DeborahHalberstadt和RababCharafeddine在气候保险工作组讨论概念文件草稿（2022年11月2日）中披露，2006年加州热浪导致住院诊和急诊费接近1.79亿美元，2022年欧洲和美国西部的规模温事件，热浪与飓、卷和其他灾害样，破坏了当地的经济、交通系统、医院、能源系统和其他关键基础设施。
加州极端高温参数保险的设计体现了系统韧性的吸收能力。该保险利用实时气象数据（如温度监测）来检测极端高温事件发生。温度达到预设阈值时，系统自动触发赔付。受影响的企业或个人可迅速获得赔偿，从而缓解高温带来的直接经济冲击。这种即时反应能力帮助受保方迅速恢复正常运营，减少了潜在的社会和经济损失。
适应能力是指，系统能够通过自我调整（如改变内部结构、流程或策略）适应变化的环境条件，应对新的挑战，避免系统崩溃。
创新和转型能力是指，系统在周期较长的慢性压力中，能够发生结构性变革，通过学习、创新或重组，完善优化自身的结构，以应对未来的风险挑战。相比传统的赔偿保险，参数保险加速推动了保险科技（InsurTech）发展，催生了多种创新型的工具和解决方案。如前文提及的区块链技术和智能合约的引入。通过技术创新，参数保险在应对气候灾害时不仅快速支付赔偿，还能防止赔付中的欺诈行为，促进保险生态系统转型。这些创新性举措，促使整个保险行业甚至整个气候融资系统，能够适应不断增多的气候风险，并在长期内转型为更高效而可持续的融资模式。
一个体现创新和转型能力增强系统气候韧性的案例，是全球韧性指数计划（GlobalResilienceIndexInitiative,GRII）。该计划是由保险发展论坛（InsuranceDevelopmentForum,IDF）在COP28（联合国气候变化大会第28次缔约方会议）上启动的一项全球性倡议。主要目的是通过开发一个通用的风险数据架构，在全球建立一个科学、透明、一致的气候数据基础和韧性指数，帮助各国政府、金融机构和企业更好地开展气候适应和减灾工作。
GRII的气候风险评估操作机制，主要围绕风险评估、数据共享和能力建设三个核心领域展开。在气候风险评估和韧性指数的建立层面，GRII的首要目标是，开发一个全球统一的气候风险和韧性指数。该指数将整合全球范围内的气象数据、灾害风险模型和社会经济数据，为不同地区的气候韧性提供量化评估。
GRII指数的特点包括：
全球数据适用性：GRII韧性指数适用于所有国家和地区，特别是那些传统数据缺失严重的发展中国家。这有助于这些国家根据具体情况制定气候适应计划。
风险评估综合性：GRII指数涵盖多种气候风险，如洪水、风暴、干旱和海平面上升，同时考虑社会、经济和生态韧性等多维度因素。
定量数据和模型应用：GRII使用先进的灾害风险模型和数据集，结合气候预测、灾害历史记录和经济指标，生成科学且透明的韧性评估报告，帮助决策者理解不同地区的气候风险水平。
韧性地球数据中心（ResilientPlanetDataHub）就是由全球韧性指数计划（GlobalResilienceIndexInitiative,GRII）开发的开放数据平台，提供多种风险数据工具。例如，GRI风险查看器（GRIRiskViewer）可比较全球范围内的多种灾害风险。此外，ResilientPlanetDataHub还包括ResilientPlanetFinanceLab，这是一个加速研究和创新项目，旨在推动适应和韧性目标的金融对齐。
数据共享层面，GRII致力于构建一个全球数据共享和协作平台，鼓励国际组织、各国政府、保险公司和学术机构共同参与。其主要特点包括：
数据开放性：GRII建设了一个开放的数据平台，提供易理解的气候风险地图、指数报告和政策建议。该平台允许政府、企业和组织访问和使用这些气候风险评估数据，确保数据的广泛可用性。
在能力建设层面，GRII致力于为全球特别是发展中国家提供增强气候韧性的能力建设与技术支持。通过技术支持、培训和资金援助，GRII通过向气候脆弱国家提供先进的气候风险评估工具，提升其在气候灾害预测和应对方面的能力。此外，GRII还计划与国际金融机构、政府和学术界合作，提供一系列关于理解和应对气候风险的培训课程。
可以看到，GRII提供的气候风险评估和数据平台，为参数保险的设计和实施提供了重要支持，帮助优化保险产品并提升理赔效率。同时，参数保险作为一种创新的风险管理工具，有助于实现GRII提高气候韧性的目标，促进全球气候适应能力提升。
反馈机制是指系统通过持续获取外界变化的信息，快速做出响应并调整行为，形成有效的反馈回路，进一步保护或优化系统。参数保险高度依赖实时气象数据，例如，通过物联网（IoT）设备监控降雨量、风速、湿度等。检测数据达到触发机制阈值时，赔付流程立即启动。这种基于实时数据的反馈机制，使得保险公司和投保人能够及时了解气候灾害的动态，迅速做出应对。
根据世界银行报告《对肯尼亚牲畜保险计划的服务提供和价值的看法》（PerceptionsoftheServiceDeliveryandValueoftheKenyaLivestockInsuranceProgramme）披露，肯尼亚的干旱和半干旱地区（AridandSemi-AridLands，ASAL)因暴露程度高、敏感性强而极易发生旱灾。肯尼亚牲畜保险计划由肯尼亚国家保险公司（KenyaNationalInsuranceCorporation）与国际组织——如国际货币基金组织（IMF）和世界银行（WorldBank）合作开发，基于气象数据和卫星监测的牧草稀缺指数（foragescarcity）评估干旱风险，而不是依赖于实际的牲畜死亡或损失评估。当干旱指数达到某一预定阈值时，牧民无需证明牲畜死亡或损失，而是自动收到赔付，帮助其在干旱期购买饲料或水资源，从而保护牲畜。另外，KLIP还能帮助牧民实现更高回报的生产策略，其提供的数据可帮助牧民决策，价格上涨时策略性出售牲畜。世界银行报告指出，肯尼亚牲畜保险计划为超过1.8万个脆弱家庭提供了抗干旱财务保护，为提高效率，保险的注册和赔付与肯尼亚广泛使用的移动支付平台MPesa挂钩，牧民可通过M-Pesa注册保险、支付保费和接收赔付，这使保险服务的提供变得更具便捷性、包容性和可达性，能覆盖到偏远地区和农村地区。
起步与创新：中国未来气候参数保险的战略升级
当前，在使用参数保险应对气候灾害上，中国已开展了一些有益尝试。例如，广东省的巨灾指数保险试点，应用台风、暴雨和洪水指数，针对台风的强度和风速、降雨量的累积量和水位高度等参数作为触发机制，实现了灾后快速相应和提升气候灾害管理透明度。
其次，需要修正风险评估和触发机制的局限。风险评估过程中，需更多引入多参数综合评估和复合风险模型分析灾害影响，考虑气象参数的交互作用，实现更能反映真实风险的评估和保险定价。同时，可加强多参数触发机制和损害评估的结合，更好地解决地域化阈值设定问题，并引入动态调整机制。以此，这种保险的参数，便可反映可能决定洪水事件的多种因素和环境触发因素中的一部分，例如，未来可将参数保险引入长江流域洪水灾害风险管理，考虑全水文周期和径流变化，利用降雨量、冰雪覆盖、霜冻情况、径流量和沉积物数据，进行全面的风险评估和参数保险设计，将其整合到流域应急响应系统中。
[作者段心凯硕士毕业于清华大学经管学院及牛津大学布拉瓦尼克政府管理学院，英国外交部志奋领学者，研究方向为气候投融资、可持续发展战略及ESG国际比较研究，曾任国家发改委城市中心国际合作项目总监、万科集团南方区域产业合作首席合伙人，现任Ecopivot（香港）董事总经理，专注于ESG信息披露与整合投资咨询]