• 研究框架与方法论 [page::3][page::4][page::5]

- 构建了包括生物多样性丧失、土地退化、气候变化、人口增长和自然资本枯竭五大环境风险的国家退化指数（CDI）。
- 企业风险评估结合了风险场景、地域暴露（基于企业收入的地理分布）和行业脆弱性（基于ENCORE生态系统服务依赖）。
- 采用股票市场估值模型和折现现金流法两种互补手段估算企业因自然恶化产生的经济损失。

• 国家层面自然退化风险 [page::14][page::15]

- 预计到2050年，全球53％的自然资源将遭损害或退化，生态系统破坏程度在14％到79％之间。
- 非洲撒哈拉以南地区、欧洲和北美受到的环境压力尤为严重。
- 气候变化和人口增长为主要驱动因子，导致70％和63％的平均生态损害。
- 各地区土壤退化与自然资本退化程度差异较大，部分国家改善迹象明显。

• 行业脆弱性分析 [page::16][page::17]

- 十大高风险行业包括农业(90.4%)、公用事业(80.9%)、交通(78.6%)和采矿(76%)。
- 企业脆弱性依赖具体生产过程的生态服务需求，NACE四级细分显示行业内差异显著。
- 即使最低受影响行业也有约40%的生态依赖，显示普适性自然风险。

• 企业层面风险测算及损失估计 [page::18][page::19]

| 行业 | 平均预期损失(%) |
|-------|-----------------|
| 食品制造 | -43.1 |
| 水路运输 | -40.9 |
| 公用事业 | -38.5 |
| 水和废弃物管理 | -17.2 |
| 教育 | -14.9 |
- 平均全球企业损失26.8%，1%最差企业损失达74.2%，表现为高度负偏态分布。
- 风险高的企业通常具备高度财务杠杆及较大盈利波动率，且集中在高退化地区。
- 经营多元化与较低财务风险的公司表现相对稳健，但仍面临超过7%的估值损失。

• 自然风险量化体系创新

- 报告首次提出结合多环境风险因子、企业地域暴露及产业脆弱性构建出的自然风险综合评分（Nature Risk Score），提供可比的0-1风险刻度。
- 利用前瞻性非线性模型考虑生态系统临界点和环境压力加速效应，增强风险评估的现实准确性。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题： Quantifying firm-level risks from nature deterioration
作者： Ricardo Crisóstomo
发布机构： CNMV（西班牙国家证券市场委员会）
报告编号： Working Paper No. xx
发布日期： 未明确标注，基于引用文献，推测为2023-2024年间
主题： 企业层面因自然环境恶化所面临的金融风险定量化分析

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一、元数据与概览

本报告重点研究自然环境持续恶化对企业价值及全球证券市场可能产生的财务影响。作者通过结合五大环境风险指标（生物多样性丧失、土地退化、气候变化、人口增长和自然资本）构建风险评估框架，量化企业及经济部门因自然风险潜在面临的财务损失。核心结论为：在“自然持续退化”情景下，全球股票市值平均将损失26.8%，最差表现的企业损失可能高达75%。报告引入两个关键评估指标——“国家退化指数”（Country Degradation Index，CDI）和“自然风险分数”（Nature Risk Score，NRS），分别用于量化国家层面的环境退化状况及企业面临的综合自然风险水平[page::0,1,2]。

作者的主要诉求是向金融机构、监管机构及企业界强调自然环境风险的严重性，提供准确定价自然风险的工具，辅助金融决策与风险管理。

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二、逐节深度解读

2.1 摘要与引言

报告首先回顾了过去百年人类生活质量的显著提升，但强调这种繁荣极度依赖自然资源和生态系统提供的服务，诸如水源、食物、清洁空气等。联合国及WEF数据表明，超过半数全球GDP与自然环境高度相关。然而，自1970年以来，人类需求已经超过生态系统再生能力，生态退化趋势对经济构成系统性风险。生态退化的非线性演化、临界点效应增加了风险测量的复杂度，但作者认为不确定性不能成为忽视风险的理由，呼吁采取预防性原则防范不可逆风险[page::1]。

为应对上述挑战，报告基于多维环境风险指标，结合企业地理分布和行业依赖，构建自然风险分数，用以量化企业面临的自然风险暴露程度[page::1,2]。

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2.2 风险测量框架

报告提出的风险框架包括五大核心部分（见图1）：

1. 自然风险情景：基于生物多样性丧失、土地退化、气候变暖、人口增长和自然资本五大风险，考虑非线性影响及系统临界点，前瞻性地模拟2050年自然环境退化场景。

2. 脆弱性分析：基于ENCORE数据库评估企业生产流程对25类生态服务的依赖，计算86种业务过程的生态依赖度，映射到行业生产过程和NACE四级分类。

1. 地理暴露：利用企业按国家划分的收入比例作为空间暴露指标，覆盖174国家。

4. 自然风险分数：将前三部分相乘，0-1区间量化企业综合自然风险水平，涵盖1454家MSCI全球成分股公司。

1. 企业损失测算：结合市场波动性和财务杠杆，通过股票市值调整和DCF折现现金流法评估未来潜在财务损失[page::3,4,5,6]。

图1（风险框架流程示意图）深度解读：
图示分栏清晰显示风险因素（五类环境危害）及其特点（前瞻性、非线性与临界点），随后展示了企业基于生态服务依赖与地理区域分布的暴露度测算，最终生成风险分数并转化为财务损失估算。该框架理论基础深厚，数据来源多元，模型构建严谨[page::3]。

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2.3 主要环境危害与指标阐释

• 生物多样性丧失：基于IUCN红色名录指数，追踪物种灭绝风险，指标0-1量表，1为无风险，0为已灭绝。2020年全球10大区域数据用三级多项式拟合预测未来趋势。

- 土地退化：用联合国统计局数据，根据2015-2019年间国家土地退化比例线性外推，定义退化土地百分比。

• 全球变暖：使用NGFS气候影响探测器给出的全球及六洲温度上升预测，业务如“不采取额外减缓政策”场景。

- 人口增长：联合国人口司数据，采用到2050年全球人口达12亿的情景。

• 自然资本消耗：自然资本指数（NCI）涵盖水质、污染、矿产等指标，基于2018-2022年数据线性预测[page::7,8].

报告创新结合非线性动态与生态临界点模型，将环境压力转化为损伤因子，使用Logistic函数表示环境损害的加速效应，且用概率模型模拟生态阈值跨越后对损伤的额外放大（+28.9%），整体形成国家退化指数（CDI），用于具体国家环境退化量化[page::9,10]。

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2.4 企业空间暴露与脆弱性

企业面临的自然风险不仅取决于其行业对生态服务的依赖程度，还与其地理业务分布高度相关，具体用企业在各国的收入比例作为空间暴露权重。企业脆弱性得分则通过ENCORE数据库将86类生产流程对25类生态服务的依赖等级映射为0-1数值，结合企业的NACE代码进行加权平均，形成企业整体自然脆弱性分数（VS）[page::11]。

自然风险分数（NRS）根据公式：
$$ NRSi = \sumc CDI{T,c} \times Expc^i \times VS^i $$
将国家环境退化指数、企业地理暴露与企业脆弱性系统整合，量化企业自然风险[page::11,12]。

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2.5 企业损失估算模型

两种互补方法并用：

1. 股票市场估值法：将企业自然风险得分、其股票波动率与财务杠杆进行乘积，估算潜在股价下跌幅度，波动率和杠杆调整为同一行业均值的比率，提高对同业相对风险的辨别度。

2. 折现现金流（DCF）模型：以2050年为终点，逐年调整企业预期现金流，扣除对应时间点的自然风险影响，折现回现值计算。结合财务杠杆调整，估算自然风险导致的价值损失[page::12,13]。

金融参数（WACC、增长率）基于Damodaran最新行业数据，现金流调整为动态变化的NRS时间序列。通过整合两种框架，力求真实反映未来财务压力[page::12,13]。

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2.6 数据来源与样本特征

研究样本基于MSCI世界指数，以覆盖全球资本市场主流企业。样本涵盖1454家公司，分布于45国家，代表全球证券市值94%以上。企业层面数据涵盖NACE四级行业代码、ENCORE生态服务依赖、地理曝光、市场波动性和杠杆率，以及相关国家环境退化指数[page::13]。

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3. 结果分析

3.1 国家级风险（国家退化指数CDI）

• 总体趋势：2050年预计全球53%的自然资源和生态服务将受到损害，范围在14%~79%之间。

- 分布特点：非洲撒哈拉以南地区最严重，24个国家受损率超60%。气候变化、土地退化和自然资本损失为主要驱动因素。

• 北美及欧洲：气温预计上升2.3℃，土地退化和自然资本流失明显。

- 东亚及小岛屿：受损较轻，东亚主要受益于土壤保护政策，生态退化约30%，小岛国家损害平均37%[page::14,15]。

图2（2050年全球自然退化地图）详解：
通过色阶展示CDI值，深红色区域多为撒哈拉以南非洲、西班牙及部分美洲国家，表明这些地区生态退化最严重。颜色变浅部分为生态压力相对较低区域，如东亚部分地区。该地图直观反映了全球生态系统退化不均衡的空间分布[page::14]。

图3（各环境风险破坏幅度条形图）详细解读：

• 气候变化和人口增长为最强风险驱动力，分别预估损害70%和63%。

- 自然资本和土地退化损害亦显著，均值分别为55%和30%。

• 生物多样性下降幅度相对较小（4.5%-34.4%），但生态系统影响深远，磕磕绊绊地推动生态稳定性边缘化[page::15,16]。

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3.2 行业脆弱性（Vulnerability Score）

• 整体范围：81个NACE二级分类行业脆弱性由37.5%至100%不等；农业最高（90.4%），公用事业、交通运输、采矿紧随其后（介于76%-81%之间）。

- 细粒度行业差异：NACE四级行业中，同一大类内差异较大，如水上运输设备租赁100% vs 租赁服务61.6%；卫星通信70% vs 通信行业92.5%。

• 低暴露行业也存在显著风险：即使是科研机构或污水处理行业，也存在40%左右的自然依赖，因基因多样性或生物过滤功能的重要性。

- 另外，除直接自然服务依赖外，生态退化还会通过供应链断裂、劳动力生产率下降及社会动荡等途径，带来间接广泛影响[page::16,17]。

图4（行业脆弱性得分柱状图）说明：
该图横向展示不同行业脆弱性，从农业到教育依次递减，数据清楚显示各行业对自然服务依赖的程度，为企业风险管理提供了细分行业视角[page::16]。

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3.3 企业层面自然风险分数（NRS）

• 样本整体：1454家公司平均NRS为0.33，范围0.11至0.65，表明所有公司普遍面临较高生态风险。

- 行业差异：公用事业（0.48）和房地产（0.43）风险最高，卫生社保（0.25）及行政服务（0.27）较低。

• 个体差异显著：同一行业内部差异大，如信息行业平均0.27，欧洲及北美有厂商达0.6；采矿行业平均0.41，某中国铁矿商仅0.19，反映地理暴露及细化产业特征的重要性[page::17,18]。

图5（行业自然风险分数范围图）详解：
图示中点表示行业平均风险，带状区域反映企业间差异，突出高风险行业及少数低风险企业存在，强化精细化风险测度必要性[page::18]。

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3.4 企业损失预测

• 整体损失水平：估算在自然退化持续情景下，全球股票市场平均价值损失26.8%。

- 行业差异：主要行业损失15%-43%，食品制造（-43.1%）、水运（-40.9%）及公用事业（-38.5%）最严重，水务管理及教育影响较轻。

• 企业特性影响：最差1%企业损失74.2%，通常高杠杆（73%资产负债率）及高波动性（年化45%），且集中于环境退化严重国家。最优企业（7.4%损失）则表现为低杠杆、多地域分布及较低波动[page::18,19]。

图6（企业损失分布直方图）解析：
该图显示损失集中在-10%至-70%之间，峰值位于-20%至-30%区间，左偏分布反映极少数企业面临极端损失风险。叠加的DCF和股票市场模型线条相对吻合，呈现模型估算一致性[page::19]。

表3：按行业划分损失预期（具体数值未详示，下文承接）[page::20]。

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三、图表深度解读

图1（报告第3页）— 风险测量框架流程图

• 描述内容：展示框架五个关键环节，涵盖风险情景构建、脆弱性和空间暴露测算、自然风险分数计算和企业损失评估。

- 视图分析：分栏细致梳理评估维度及方法，突出预测性、非线性及空间精度要求，逻辑链条科学合理，支持后续量化工作[page::3]。

图2（报告第14页）— 2050年全球自然退化空间分布图

• 描述内容：展示174国家自然退化指数CDI，色阶由浅黄到深红代表0.136至0.788范围。

- 关键趋势：撒哈拉以南非洲尤为红色，高温升、土地退化严重；欧美次之；亚太、大洋洲等热点较弱。

• 逻辑联系：辅助验证国家退化高度区域差异，体现环境恶化的不均衡性和潜在地理金融风险[page::14]。

图3（报告第15页）— 五大环境风险损害范围条形图

• 描述内容：条形及点状图示各环境压力的损害区间及中央趋势。

- 关键发现：气候变化和人口走高对生态系统破坏最大，土地退化和资本消耗存在较大地域差异，生物多样性退化幅度小但不可忽视。

• 支撑论证：强调多样性生态风险驱动因素，支持框架不只聚焦单一气候风险[page::15]。

图4（报告第16页）— 各行业自然依赖程度柱状图

• 描述内容：展示81个行业的平均自然脆弱性得分。

- 观察要点：农业及公用事业类资源依赖最强，其他各行业依赖呈层级递减。

• 支撑文本：细化经济活动对生态依赖的行业特征，明确风险分布[page::16]。

图5（报告第18页）— 行业自然风险分数区间

• 描述内容：行业平均及区间，揭示企业个体内部差异。

- 数据解读：公用事业、房地产风险最高，信息产业差距大，金融与健康社会服务相对低风险。

• 论点对应：论证了地理及业务细分对风险评估重要，告诫仅靠行业平均难以准确定价风险[page::18]。

图6（报告第19页）— 企业损失概率分布直方图

• 描述内容：企业损失按百分比计，展示DCF估值与股票市场法估计的对比。

- 数据趋势：损失集中于-10%至-40%，左偏态显著，少数公司损失极重。

• 意义：展现模型估计一致性，表明自然风险对企业股价和现金流均有实质冲击[page::19]。

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四、估值方法详解

本报告采用两种估值体系：

1. 股票市场法：结合自然风险分数（NRS）与企业市场表现指标（波动率、财务杠杆），计算股价预期损失。此法优势在于市场信息充分反映综合风险，缺点是依赖市场效率假设及短期波动影响。

2. 折现现金流法（DCF）：用时间序列自然风险分数动态修正未来现金流，折现至现值，结合财务杠杆调整，直接折算损失金额。优势更贴近价值评估，较能捕捉长期风险影响，依赖于未来现金流预测准确性及资本成本假设。

两法结合，既捕捉市场即时反应，又兼顾企业内在价值变动，提升风险估算的全面性和稳健性[page::12,13]。

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五、风险因素评估

• 环境因素：生物多样性丧失、土地退化、气候变暖、人口增多、自然资本消耗五大风险通过互补指标体系综合评估。

- 非线性与临界点风险：生态系统非线性响应以及跨越临界点后的不可逆损害，增加评估难度和风险严重性。

• 地理暴露风险：企业业务所在地区环境退化差异大，地理暴露决定局部风险暴露程度。

- 行业脆弱性差异：高度依赖自然服务的行业（如农业、公用事业）受风险冲击更大。

• 企业杠杆与市场波动性加剧财务冲击：高杠杆和高波动企业面对自然风险更易遭受价值锐减。

- 系统性风险：生态退化牵动供应链、劳动力市场及社会稳定，引出间接金融风险[page::4,14,16,19]。

报告未针对缓解策略给出具体建议，更多聚焦风险识别与定量测算，但强调预防原则的重要，提示监管机构将环境风险纳入监控视野[page::1,21]。

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六、审慎视角与细微差别

• 模型不确定性：生态系统复杂且动态，非线性及临界点的概率模型存在较大假设空间。环境风险驱动因素间潜在相互作用尚未充分模型化，对整体风险估计带来不确定。

- 数据限制：土地退化线性外推较粗糙，企业资产级暴露数据缺失仅用收入代替，可能低估或高估实际风险。

• 行业分类限制：NACE四级代码下同类企业差异较大，统计平均可能掩盖特例风险，风险评估需更细粒度数据支持。

- 金融估值模型简化：股票市场法和DCF法将风险均简化卷入单一风险分数变量，不能完全捕捉宏观经济、政策变化等影响因素。

• 地理分布集中风险被放大：高风险集中于某些国家和区域，分散程度影响风险整体估计，报告未详细探讨地缘政治等额外风险。

- 未来不确定态度：报告虽强调预防原则，但对未来环境政策潜在转向缺乏建模，或偏向悲观“继续退化”假设。

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七、结论性综合

本报告基于丰富的多源数据，创新构建了结合环境风险情景、企业地理及行业特征的统一量化框架，深入揭示了自然环境恶化对现代企业和全球金融市场可能带来的巨大价值损失。通过“国家退化指数”与“自然风险分数”两项核心指标，完成了从宏观环境到微观企业的风险映射，捕捉了环境压力的非线性和临界点效应。

关键量化结论包括：

• 2050年前全球53%的自然资源将被损害，生态退化威胁区域存在极大差异，非洲撒哈拉以南尤为严重。

- 各行业对自然服务依赖度广泛，农业、公用事业和交通运输风险最高，但细分行业和企业间差异巨大。

• 企业自然风险分数平均为0.33，最脆弱企业可达0.65，潜在股价损失均值达26.8%，1%最差企业超过74%。

- 经济估值模型（股票市场估价和DCF）一致反映环境退化对企业现金流和资产价值的长期负面影响。

• 报告通过详实数据和严谨建模，强调了将自然环境风险纳入金融监管、风险管理和投资决策的必要性，对相关政策制定具有重要参考价值。

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图表汇总展示

图1：自然风险综合框架概览


图2：2050年全球自然退化估计地图


图3：2050年五大环境风险损害范围


图4：81个行业自然脆弱性得分


图5：14大行业自然风险分数范围


图6：1454家MSCI企业自然风险预计损失概率分布


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综上，Ricardo Crisóstomo的这份研究通过创新整合环境科学与金融估值技术，系统测算了自然环境退化给全球企业可能带来的严重财务风险，具有重要的理论创新及实践指导价值，为金融监管者和投资者提供重要风险识别与管理新视角。该框架亦为未来环境政策评估和绿色金融产品设计提供了科学依据和定量工具。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21]

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