TCFD Report: Product-Level

主题与背景

本章节讨论Hosking Global Fund组合在2024-2025年度的碳排放数据及气候风险分析方法。市场背景是ESG数据披露要求日益严格，但Hosking Partners明确反对使用Climate Value-at-Risk（CVaR）和温度对齐模型，认为这类自上而下的量化工具缺乏实际分析价值。

核心观点

作者的核心投资论点是：拒绝使用CVaR和温度对齐模型，偏好逐案（case-by-case）定性分析。报告认为，施加单一碳价格的模型无法反映现实中的估值、地域或行业差异，也忽视管理层、监管者和投资者的反射性应对。这是一个逆市场共识的判断——绝大多数同行会提供CVaR和温度对齐数据以满足监管预期，但Hosking认为这些信息对投资决策无意义。

关键论据与数据

• 碳排放数据（2024 vs 2025）：Scope 1融资排放下降1.34%，Scope 2下降0.80%，但Scope 3上升7.69%。加权平均碳强度（Scope1+2）同比上升25.43%至217吨/$M营收，数据覆盖度从83%升至91%。
• 数据覆盖变化：Scope 3数据覆盖度从84%降至75%，可能解释了Scope 3排放的大幅增长。
• 情景分析局限性：43.52%的组合持仓被NGFS归类为“高度受影响”行业（如水泥），但报告强调情景分析只能捕捉窄范围可能性，且不反映对未来利润和资本回报的影响。

对比数据用表格呈现：

指标	2024	2025	同比变化
Scope 1 融资排放 (tCO2e)	716,064	706,441	-1.34%
Scope 2 融资排放 (tCO2e)	197,729	196,154	-0.80%
Scope 3 融资排放 (tCO2e)	5,698,930	6,137,216	+7.69%
碳足迹 Scope1+2 (tCO2e/$M)	130	130	0.00%
加权平均碳强度 Scope1+2 (tCO2e/$M营收)	173	217	+25.43%
加权平均碳强度 Scope3 (tCO2e/$M营收)	1,271	1,167	-8.18%

范围3融资排放量同比增长7.69%达613.7万吨，范围1+2加权平均碳强度同比上升25.43%至217 tCO2e/$M营收

数据类型	2024覆盖度	2025覆盖度
Scope 1	83%	91%
Scope 2	83%	91%
Scope 3	84%	75%

涉及的公司/资产

• Hosking Global Fund：组合本身是分析对象。报告未点名具体持仓公司，但指出43.52%的组合涉及NGFS定义的“高度受影响”行业（如水泥、石油等）。报告以“水泥生产”为例展示情景分析模型——在Below 2°C情景下，需求预计到2035年下降25%；在Current Policies情景下，需求增长3%。

投资启示

• 拒绝依赖量化气候风险模型：投资者不应盲从CVaR或温度对齐数据，这些指标可能误导决策。Hosking的方法暗示，真正的气候风险应通过理解个体公司管理层的应对来评估。
• 关注Scope 3数据质量：Scope 3覆盖度下降7个百分点（从84%降至75%），同时排放增长7.69%，这提醒投资者重视数据完整性问题——低覆盖度可能导致排放被系统性低估。
• 情景分析的有限性：情景分析仅适用于透明度披露，不应作为组合配置的核心依据。投资者应聚焦公司层面的资本循环和利润前景，而非宏观情景下的需求变化。

量化需求变动的场景对比

根据续篇数据，相较于NDC基线，组合中碳暴露部分在2050年前的需求变动如下：

Below 2°C情景下水泥需求预计2025年下降4%、2030年下降18%、2035年下降25%，而Current Policies情景需求基本持平

场景	需求变动（vs NDC基线）	隐含概率（等权假设）
Fragmented World	约 +4%	高（若组合“对齐”）
Delayed Transition	约 +2%	中高
Current Policies	约 0%（持平）	中
Below 2°C	约 -5%	低（组合对齐度最弱）

关键观察：需求变动幅度虽小（±5%以内），但方向分化明显。Fragmented World与Delayed Transition场景的正向拉动暗示组合当前持仓隐含了对“缓慢脱碳”或“地缘分裂”路径的偏好，这与NDC基线隐含的全球协同减排假设相矛盾。而Below 2°C场景的显著下行（-5%）则暴露了组合在激进气候政策下的脆弱性——若该场景概率上升，组合需承受约5%的底层需求冲击，这一幅度在长期股权组合中足以影响相对业绩。

场景分析的结构性缺陷：超越已知局限

续篇主动承认的局限性（基线概率缺失、场景不等概率、fiduciary duty冲突、仅覆盖43.52%持仓）需进一步拆解：

1. 基线概率黑洞：NDC作为“定价入”基线，其自身概率被假定为100%，但各国承诺的可靠性存疑。例如，截至2025年，多数主要经济体的NDC执行进度落后于承诺（UNFCCC 2024进度报告显示，全球2030年减排缺口约23 Gt CO₂e）。若NDC实际落地概率低于50%，那么所有相对NDC的“对齐”分析均失去基准意义。

2. 场景概率的非对称性：NGFS场景设定基于模型，但未赋予概率权重。若组合“对齐”于Fragmented World（+4%），而该场景真实概率仅20%，则组合实际面临的需求预期应为：0.2×(+4%) + 0.3×(+2%) + 0.3×0% + 0.2×(-5%) = +0.3%，远低于简单对齐暗示的乐观水平。任何未加权场景分析都可能放大认知偏差。

3. 覆盖范围的数字矛盾：原文声称建模范围仅覆盖43.52%的持仓，但随后称“剩余约70%未建模”——这二者之和已超100%，暴露出计算逻辑的混乱。可能的解释是：43.52%是持仓数量占比（按持有公司数量），而70%是市值占比（或反之）。无论何种定义，未建模部分占绝对多数，使得整体组合的气候风险全貌不可知。若未建模部分（如金融、科技、医疗）对能源转型的敏感性不亚于碳密集行业，则场景分析结论的可靠性大打折扣。

至2035年Fragmented World情景需求增长约4%，Delayed Transition增长约2%，Current Policies持平，Below 2°C下降约5%

定性投资方法的隐形成本

Hosking Partners强调通过自下而上的定性分析构建“多重获胜路径”组合，并以此规避量化场景分析的陷阱。但该方法存在三个未被提及的短板：

• 因果推断缺失：定性分析擅长识别公司特质，却难以将宏观气候路径的尾部风险概率化。例如，一家石油公司可能因“低排放技术突破”而胜出，但该技术突破的概率本身无法从定性判断中得出，仍需依赖场景量化。
• 组合集中度风险：“多重获胜路径”可能掩盖行业层面的集中。续篇未披露组合在NGFS“显著影响”行业（43.52%）中的具体分布，若其中能源、材料等行业权重过高，则即便公司个体优秀，宏观需求下行仍会系统性削弱收益。
• 透明度与可验证性：定性过程的输出难以被外部审计或回测，而场景分析至少提供了可反驳的假设。续篇未提供任何定性择股的历史成功案例或归因数据，使得“优于量化模型”的宣称缺乏实证支撑。

总结性数据对比

维度	量化场景分析（本文）	定性投资方法（Hosking）
覆盖范围	43.52%持仓（含矛盾）	100%组合
风险计量	需求变动±5%（有限场景）	隐性（未量化）
概率处理	未加权，基线概率为1	主观概率（未披露）
可复制性	高（NGFS模型公开）	低（专有判断）
受托责任兼容	可能冲突	宣称兼容

这一对比表明，两种方法各有盲区。对于追求长期多元化的组合，最危险的不是选择量化或定性，而是单边依赖任何一种方法而忽视其局限性——而续篇恰恰未提供这种自我批判性的综合框架。