文｜陈昭宇
编辑｜祝玉婷
在全球气候治理进入深水区、中国“双碳”战略与ESG实践加速推进的关键时期，剑桥大学嘉治商学院经济学与政策副教授、国王学院院士卡米亚·莫哈德斯（Kamiar Mohaddes）就气候变化对宏观经济、主权信用与企业ESG的深远影响话题展开分享。
莫哈德斯教授擅长运用严谨的计量模型，将气候变化的风险与宏观经济、金融市场紧密连接。
“没有国家能从气候变化中获益，所有国家都会遭受负面影响。”莫哈德斯教授在腾讯财经《经济大家说》栏目中表示，这是他研究中最核心、也最具颠覆性的发现。这彻底驳斥了“瑞典、加拿大等寒冷发达国家可能因升温受益”的旧论。他的模型证实，无论贫富或冷热，气候变化带来的经济损害无国界。
莫哈德斯教授系统阐述了他的核心发现：气候变化的经济成本已迫在眉睫，不作为将直接推高国家借贷成本，应对之道必须“减缓”与“适应”双管齐下。而曾被“漂绿”阴影笼罩的企业ESG（环境、社会和治理）体系，其真正价值在于推动实质性变革。尤为重要的是，他将目光投向了东方，盛赞中国在可再生能源和电动汽车领域的“变革速度”。
他于2015年开启这项研究，初衷正是质疑当时一些论文所谓“瑞典、加拿大等寒冷发达国家可能因升温受益”的结论。“气候变化的特征是波动性加剧，极端冷热年份频发，任何国家从中受益都违反直觉。”他们的模型最终证实，无论贫富或冷热，所有国家GDP都会因气候变化而受损。在最坏情景下，全球GDP可能下降24%，而通过有效的减缓和适应投资，将升温控制在2摄氏度以内，损失可大幅缩减至几个百分点。“这凸显了协同行动的重要性。”他强调。
更令人警醒的是，这种经济损失并非百年后的遥远忧虑，而是正在发生。“当前更频繁、更严重的自然灾害和天气冲击，已经使得气候变化的成本显现。”他指出，认识到这些成本，就能看清“不作为的净成本”。
莫哈德斯教授研究发现，若评级机构在评估经济体时充分纳入气候变化的物理风险经济成本，所有国家的主权信用评级都将在本十年内开始被下调，且随时间推移加剧。
“信用评级预示着违约概率，直接影响政府借贷成本。”他解释，“评级下调意味着借贷成本上升。因此，对气候变化不作为，会直接增加国家的借贷成本。”这为各国政府提供了立即采取行动的、强有力的经济激励。他特别指出，该研究估算非常保守，仅考虑了物理风险，未包括转型风险、溢出效应等，“即使在此最佳情景下，评级下调也不可避免。”
他认为，标准宏观经济模型的一大缺陷是忽视了自然资本和社会资本。“必须重视这些资本形式。”他主张模型应纳入社会、自然、知识和人力资本，这是前景广阔的研究方向。
对于企业界关注的ESG评级，他表示不同ESG评级机构间结果相关性低，缺乏共识。“这就是我对在经济模型中直接运用ESG评级持谨慎态度的原因。”他更倾向于绕开中介性的ESG评分，直接研究气候因素与信用评级等可量化结果之间的关系。但他同时肯定，理解E、S、G各组成部分对企业评估依然重要。
当话题转向发展中国家普遍面临的“平衡短期增长与长期可持续性”困境时，他引用了环境库兹涅茨曲线，但指出更可取的路径是 “绿色增长”（Green Growth）——通过技术创新和清洁能源实现经济扩张。
他以中国为例，指出这是一个有力的例证。“中国在电气化、风能、太阳能及其他可再生能源方面快速发展。”他特别提到。数据显示，截至2024年底，中国近60%的能源来自可再生能源，处于全球领先地位。更让他印象深刻的是中国电动汽车的广泛普及及配套充电基础设施的完善网络。“在美国，由于基础设施不足，电动汽车长途旅行可能面临挑战，而中国已建成了完善的网络，这是成功的范例，需要在其他国家复制。”
他回顾道，“十五年前甚至十年前，很难想象中国能在电动汽车普及和配套基础设施方面取得如今的领先地位。”此外，中国在太阳能光伏制造领域的创新，推动全球太阳能发电成本在过去十年下降约90%，“中国发挥了关键作用。”
他高度评价中国政府在过去十年日益严格的环境法规，认为这“迫使企业将这些外部性逐渐内化在其治理体系中”，体现了政府在激励企业行为改变上的重要作用。“过去十年北京、上海等城市空气质量的显著改善，凸显了政府在解决环境问题上的关键作用。”这与ESG中“治理”（G）的核心要义不谋而合。
当前，中国正全面推进“双碳”目标（2030年碳达峰、2060年碳中和），ESG信息披露要求日趋规范，绿色金融体系加速构建。莫哈德斯教授此时的对谈，为中国ESG实践提供了坚实的理论注脚和国际视角。他的研究认为，气候风险已直接关联国家与企业的金融血脉，实质性的环境绩效改善（E）与有效的政府治理（G）相结合，才是可持续发展的真谛。
展望未来5-10年，他认为，除了深化对气候风险的理解，亟需将视野扩展到更广泛的生物多样性和自然领域，研究“自然的宏观经济学”。他分享了一项与中国学者合作的研究：比较淮河南北因历史供暖政策导致污染水平不同的企业，发现污染更严重地区的企业创新产出更少。“这表明污染抑制了创新这一经济增长的关键驱动力。”这恰恰印证了中国“绿水青山就是金山银山”的深刻哲理。
对于人工智能在气候经济学中的应用，他持积极但审慎的态度。他在气候评级模型中已使用机器学习，认为AI是重要的建模工具。但他强调，AI应作为补充工具以增强人类思考，而非替代品。“经济学家不仅需要掌握数学和统计，更需要理解社会学和哲学，才能更有效地使用这些工具。”
以下为对话全文：
气候风险无国界，经济代价已现
经济大家说：近期有幸拜读您极具影响力的论文——《气温上升，收入融化：气候情景下的国别宏观经济效应》。气候风险可能对国家经济和企业产生重大影响，这一点令我印象深刻。在此次研究中，有哪些发现让您觉得特别印象深刻？
莫哈德斯教授：许多经济学家认为，气候变化只会对位于炎热地区或贫困国家的经济产生负面影响，而瑞典、加拿大等位于寒冷地区的发达经济体反而可能因气温升高而受益。然而，我们的研究表明事实并非如此。我们发现，无论贫富或冷热，没有任何国家能从气候变化中获益。所有国家都会遭受负面影响。这是我们论文的一个关键结论。
第二个重要发现是，若要减少气候变化带来的经济损失，必须同时采取减缓和适应措施。仅采取一种措施虽能降低损失，但双管齐下才能将损失最小化。我们的研究表明，如果投资于减缓和适应，将气温升幅控制在工业化前水平以上2摄氏度以内，那么相应的经济损失将大幅减少。例如，在最坏情景下，全球GDP可能下降24%，而若措施有效，损失可能仅为几个百分点。这种差异凸显了协同行动的重要性。
经济大家说：您的研究搭建了气候变化与宏观经济学之间的重要桥梁。我了解到您于2015年启动这一研究方向，是因为您看到一些论文声称寒冷国家可能从气候变化中受益，而您认为该结论值得商榷。最初是什么促使您专注于这个跨学科领域？
莫哈德斯教授：当时在读到那些认为寒冷国家会受益的论文时，我觉得其结论存在问题。气候变化不仅涉及平均气温上升，还包括气温和降水模式的波动性增加，导致极端冷热年份频发。任何国家能从中受益的观点似乎有违直觉。这促使我和我的合著者展开研究，而我们的结论是：没有国家会获益。所有国家，无论其经济或气候状况如何，都会受到负面影响。这一认识对于设计有效的制度和政策以应对气候成本至关重要。
我对此领域的兴趣也源于气候变化的多面性。它不只是一个经济问题，更是一个社会性和生存性问题。持续依赖化石燃料虽能推动全球经济，但会带来严重后果，包括气温上升、生态系统服务崩溃以及地球部分地区变得不宜居住。考虑到对子孙后代的深远影响，我们负有采取行动的责任。此外，气候变化与冲突、健康、移民等其他关键问题相互关联，这些问题常因气候压力（如干旱和粮食不安全）而加剧。这使得该领域成为一个极其重要且引人入胜的研究方向。
经济大家说：所以这不仅是学术追求，也是一个关乎全球责任的问题，人人皆可参与其中。
莫哈德斯教授：正是如此。我们常强调经济增长对提高生活水平的重要性，但这种增长必须是可持续的。如果生态系统服务崩溃，地球将无法承载其人口，提高生活水平也就无从谈起。认识到气候变化的严重性并量化其成本至关重要。其影响并非百年之后的遥远忧虑。当前更频繁、更严重的自然灾害和天气冲击，已经使得气候变化的成本显现。认识到这些成本，就能看清不作为的净成本，以及主动应对此问题所能带来的益处。
主权信用评级面临集体下调，气候风险直接冲击融资成本
经济大家说：教授，您提到了气候变化的经济成本。您关于气候变化对主权信用评级影响的研究获得了2025年《金融时报》"具有影响力的学术研究"奖，这表明其具有重要的政策意义。这项研究最重要的结论是什么？这些发现对全球投资者和政策制定者意味着什么？
莫哈德斯教授：这是个很好的问题。许多人认为气候变化的成本发生在几十年后，这个时间框架常被认为无需即刻担忧。我们的论文创新性地将气候科学与经济学和金融学联系起来，证明如果评级机构在评估经济体时充分纳入气候变化的经济成本，所有国家的主权信用评级都将被下调。关键的是，这些下调将在本十年内开始，并随时间推移而加剧。
信用评级预示着违约概率并影响政府借贷成本。评级下调意味着借贷成本上升。因此，对气候变化不作为会直接增加国家的借贷成本。这为立即采取行动以避免这些成本提供了强有力的经济激励。需要指出的是，我们的估算是保守的，仅考虑了物理气候风险，未计入转型风险、溢出效应或极端事件。即使在这种最佳情景下，评级下调也不可避免。这对政府是一个行动号召，政府也需激励私营部门参与，共同实现净零排放世界。
经济大家说：我想由此引出一个更广泛的问题，即传统的宏观经济模型往往未能充分考量像气候风险这样的"非传统"因素，您认为需要对现有经济框架进行哪些调整，以更好地纳入气候因素及其外部性？
莫哈德斯教授：我们的论文《气温上升，评级下降》展示了一种将气候变化纳入金融指标的方法。但您所说的应该是一个比较基本的讨论：标准经济模型常常忽视自然资本和社会资本。我们必须重视这些资本形式。宏观经济模型应超越仅关注物质资本，进而纳入社会、自然、知识和人力资本。这是传统模型的一个重大缺陷，也是一个前景广阔的研究方向。
经济大家说：企业的ESG评级曾经存在大量"漂绿"现象。您如何看待这一问题呢？
莫哈德斯教授：ESG评级的模糊性也是我们直接将气候变化与金融联系起来的另一个动机。不同的ESG评级机构评估结果相关性很低，这与信用评级的高相关性形成鲜明对比，这表明在ESG标准上尚缺乏共识。这就是我对在经济模型中运用ESG评级持谨慎态度的原因。与其依赖中介性的ESG评分，不如直接研究气候因素与信用评级等可量化结果之间的关系。话虽如此，理解企业评估中环境、社会和治理这些组成部分仍然很重要。
经济大家说：是的，中国企业更深入地思考ESG是有益的。
莫哈德斯教授：绝对如此。中国政府的法规正日益强调ESG中的"E"部分。过去十年，环境法规已变得严格得多，迫使企业将这些外部性逐渐内化在其治理体系中。这体现了政府在激励企业改变行为方面的重要作用。过去十年北京、上海等城市空气质量的显著改善，凸显了政府在解决环境问题上的关键作用。
经济大家说：除了学术问题，还有一个实际的困境是：在历史上许多国家的经济发展，是以污染环境为代价的，也就是"先污染后治理"。对发展中国家而言，平衡短期经济增长与长期可持续性是一个困难的问题。您如何看待这种矛盾？您认为发展中国家应如何平衡工业化需求与减排压力？
莫哈德斯教授：这是经济学中的一个核心问题，常通过环境库兹涅茨曲线的视角来讨论，该曲线假设发展与污染之间呈倒U型关系：在早期发展阶段，污染增加，但随着收入水平更高，社会有能力采用更清洁技术时，污染减少。
减少污染的一种方法是抑制经济增长，这会降低对商品和服务的需求，从而减少生产和污染。然而，这种方法存在问题，因为它阻碍了生活水平的改善。更可取的替代方案是绿色增长——通过技术创新和清洁能源实现经济扩张，从而在不破坏环境的情况下发展。中国就是一个有力的例证，在电气化、风能、太阳能及其他可再生能源方面快速发展。
从概念上讲，减少全球污染可以通过减少全球人口、减少经济增长或追求绿色增长来实现。减少人口或增长是不可取的，这会阻碍全球发展和生活水平提高。因此，绿色增长成为最可行的路径，能够同时实现社会发展、经济成果和环境保护的进步。我与同事的研究表明，绿色专利能为公司和经济带来不亚于甚至优于非绿色专利的成果，这表明向绿色技术转型同样可以盈利。
中国启示：从“先污染后治理”到“绿水青山就是金山银山”
经济大家说：感谢您的见解。关于中国的实践，中国承诺在2030年前实现碳达峰，在2060年前实现碳中和。数据显示，截至2024年底，中国近60%的能源来自可再生能源，处于全球领先地位。您如何看待中国强调人与自然和谐共生的现代化道路？中国在环境保护或生态保护方面有哪些令您印象深刻，认为或许可供其他国家借鉴的例子？
莫哈德斯教授：中国的变革速度令人瞩目。可再生能源——太阳能、风能等——的快速增长令人印象深刻。电动汽车的广泛普及以及配套充电基础设施的广泛建设尤其显著。例如，在美国，由于基础设施不足，电动汽车长途旅行可能面临挑战，而中国已建成了完善的网络，这是成功的范例，需要在其他国家复制。
十五年前甚至十年前，很难想象中国能在电动汽车普及和配套基础设施方面取得如今的领先地位。其次，中国的进步正在推动全球发展，尤其是在太阳能光伏技术领域。过去十年太阳能发电成本大幅下降约90%，主要得益于通常由中国制造业驱动的渐进式创新。中国在这方面发挥了关键作用。加速可再生能源和绿色技术的创新是应对气候变化的关键，我们不能够坐等未来出现一个技术救星，而需要政府与私营部门合作，从当下就开始投资。
未来展望：自然资本核算与AI赋能
经济大家说：作为深耕该领域的学者，您认为未来5-10年全球气候治理中最关键却可能被忽视的经济问题是什么？您对中国及其他发展中国家有志于从事相关研究的年轻学者有何期望或建议？
莫哈德斯教授：首先，在公司层面理解气候风险（包括评级）很重要。其次，我们需要将视野从单纯的气候变化扩展到更广泛的生物多样性和自然领域。需要研究自然的宏观经济学，量化生物多样性丧失和生态系统服务退化的成本，这不仅针对经济活动，也针对冲突、移民、健康等社会结果。
另一个有前景的领域是评估自然资本和社会资本。我们如何将清洁空气、清洁河流的价值或污染的成本纳入经济模型？例如，我们与上海和剑桥的同事合作研究了中国空气污染对企业创新的影响。比较淮河南北两侧制度环境相似但因历史供暖政策导致污染水平不同的企业，我们发现污染更严重地区的企业创新产出更少。这表明污染抑制了创新这一经济增长的关键驱动力。这是一个值得钻研的研究领域。
经济大家说：您刚才的解释让我想起中文里一句很诗意的表达："绿水青山就是金山银山。"
莫哈德斯教授：这是一个很美丽的说法。
经济大家说：最后一个问题是关于人工智能。我知道您目前已经在研究中利用AI来整合气候和金融数据。您如何看待大数据和AI在气候变化经济学中的前景？将AI与宏观经济预测和气候评估模型整合，您认为可能产生哪些协同效应？
莫哈德斯教授：AI是一个迷人的领域。我们在气候评级模型中使用了机器学习。将AI作为建模工具非常重要。对经济学家而言，不仅需要掌握数学和统计，更需要理解社会学和哲学，才能更有效地使用AI工具。
另外，AI应被视为补充工具，而非人类智能的替代品。我担心的是，有时人们仅仅依赖AI工具，认为这就足够了。相反，AI应该作为我们的辅助，以增强我们的思考和分析能力，而不是全依赖于它。
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