生物多样性风险对全球股市的跨国异质性影响：基于分位数对分位数方法的实证分析

本研究针对生物多样性风险与金融市场关联机制尚不明确的问题，采用QQKRLS和QQGC等前沿计量方法，系统分析了S&P Global LargeMidCap Biodiversity Index (GBI)对G7国家及中国股市的异质性影响。研究发现生物多样性损失风险对各国股市存在显著且非线性的分位数依赖效应，其中欧洲发达经济体股市呈现高度敏感的正向响应，而中国股市则表现出明显的非对称性特征。该研究为可持续金融的跨国传导机制提供了重要实证证据，对投资者制定分位数敏感投资策略和政策制定者完善绿色金融监管框架具有重要启示。

　　

随着全球气候变化和环境退化问题日益严峻，生物多样性保护已成为国际社会面临的重大挑战。近年来，联合国生物多样性框架和巴黎协定等国际环境协议的推进，使生物多样性保护从核心环境政策问题转变为影响全球金融市场的重要因素。与传统ESG投资产品不同，生物多样性金融工具专注于生态系统和物种保护指标，代表着可持续投资工具的新类别，从根本上重塑了传统投资理念和资产配置策略。

尽管环境金融文献已建立了丰富的理论基础和实证证据，但现有研究在生物多样性与金融市场关系方面存在明显不足。大多数研究集中在气候变化和碳排放问题上，未能将生物多样性作为独立于一般ESG考虑的独特类别进行充分探讨。传统线性回归方法虽然有价值，但在捕捉环境与金融市场互动的复杂非线性、非对称和分位数依赖关系方面存在固有局限性。此外，研究主要集中于单一或发达市场，缺乏对不同发展水平的系统性比较分析。

在此背景下，RMIT大学的研究团队在《Borsa Istanbul Review》上发表了创新性研究成果。该研究采用分位数对分位数核正则化最小二乘法(QQKRLS)和分位数对分位数格兰杰因果关系(QQGC)方法，深入探讨了S&P Global LargeMidCap Biodiversity Index (GBI)对G7国家和中国股票市场的异质性影响机制。

研究团队运用两种前沿的分位数回归技术：QQKRLS能够同时考虑因变量和自变量的分位数信息，揭示不同市场状态组合下的差异化影响模式；QQGC方法则在传统格兰杰因果关系检验基础上引入分位数对分位数分析框架，能够考察不同分位数水平下生物多样性资产与股票市场之间的动态因果关系。这些方法能够识别传统线性模型无法捕捉的阈值效应、不对称效应和状态依赖效应。

研究数据涵盖2019年6月21日至2025年6月13日的周度数据，包括G7国家主要股票市场指数和中国上证综指，以及S&P Global LargeMidCap Biodiversity Index。所有变量均经过对数差分变换以确保数据平稳性。

描述性统计结果显示，美国股市表现最强(均值0.231)，意大利波动性最高(方差10.488)，中国均值回报最低(0.038)且波动性相对较低。所有变量均显著拒绝正态性假设，表现出明显的非正态分布特征。

3.1. 主要实证结果

QQKRLS分析揭示了GBI对各国股市的异质性影响模式。德国股市对GBI表现出显著正相关，在GBI中高分位数(0.40-0.95)与德国股市中高分位数(0.40-0.95)形成广泛绿色区域，系数值稳定在0.25-1.00范围。中国股市响应模式更为复杂，在GBI低分位数(0.05-0.15)与中国股市低分位数(0.05-0.35)交汇处出现显著负影响(系数-0.2至-0.4)，而在GBI中高分位数(0.25-0.85)与中国股市中高分位数(0.55-0.85)区域则呈现主导性正相关。

法国股市表现出极稳定的正向响应特征，整个热图几乎被绿色主导，在GBI的0.75分位数与法国股市0.75分位数交汇处形成系数接近1.5的深绿色峰值区域。意大利股市响应呈现明显分位数依赖性，在中分位数区间(0.40-0.60)形成最强的正向效应。

QQGC分析进一步揭示了GBI对不同国家股市的预测能力差异。法国表现出最密集连续的因果关系网络，GBI对法国股市在几乎所有分位数组合上都呈现统计显著性。德国在GBI中低分位数(0.15-0.45)与德国高分位数(0.80-0.95)区域产生强烈因果关系。中国因果关系模式呈现独特不对称性，在GBI低分位数(0.10-0.40)与中国低分位数(0.10-0.45)区域集中显示预测能力。

3.2. 稳健性检验

分位数回归和OLS回归的稳健性测试进一步验证了主要结论的可靠性。分位数回归结果显示，德国股市系数从0.10分位数的0.6907下降至0.90分位数的-0.0281，法国股市相应从0.6495降至0.0309，均表现出明显分位数依赖性。中国股市系数呈现独特U型轨迹，从0.4248转为负值-0.0528后恢复至0.0191，完全印证了QQKRLS发现的复杂非线性关系结构。

OLS回归显示GBI与所有国家股市均存在显著正相关，美国相关性最强(0.9676)，中国相对较弱(0.3497)，与主要分析结果的方向性一致。

4. 结论与政策启示

本研究通过先进计量方法揭示了生物多样性风险在全球金融市场中的复杂传导模式。欧洲发达经济体股市对生物多样性指数呈现高度敏感的正向响应，美国股市响应模式更为复杂，中国股市则表现出明显不对称和阶段性特征。

基于研究结果，建议政策制定者加强生物多样性保护与金融市场监管的政策协调，建立系统化绿色金融风险监测评估体系。欧洲国家应继续发挥ESG监管引领作用，美国需加快联邦层面环境风险监管立法，新兴市场国家则应重点完善绿色金融基础设施建设。

对投资者而言，应将生物多样性风险纳入投资决策考量，建立系统化ESG投资框架。机构投资者可采取分位数敏感投资策略，个体投资者应提升对环境风险的认知水平，通过ESG主题基金等产品间接参与可持续投资。

该研究的创新性在于首次系统实证分析了生物多样性资产对不同发展水平国家股市的影响，为理解可持续金融的跨国传导机制提供了重要证据。研究方法上的突破为环境金融研究提供了新视角，研究结论对推动全球绿色金融发展和生物多样性保护具有重要理论与实践意义。