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本文聚焦金融投资与生态系统状态转变（Regime Shifts）。阐述生态转变影响金融投资，分析从产业关联到风险评估各环节的挑战与机遇，强调数据透明与影响归因的关键，呼吁多方协作，为研究金融与生态关联提供思路。
引言
金融领域对全球环境恶化负有一定责任，这也为其自身投资增添了风险。当生态系统跨越特定阈值（即临界点）时，就会引发环境状态转变（Regime Shifts） 。这种转变会使生态系统的结构和功能发生大规模、突然且持久的变化，其特征是从一种状态逐渐或突然转变为另一种状态，进而产生重大的生态和社会经济后果。
生态系统状态转变可能在短短几年到几十年内发生，改变生态系统所提供的自然资源类型或生态服务（比如碳储存能力）。而且，一旦转变发生，在人类寿命范围内往往很难甚至无法逆转，即便能够逆转，也可能要付出高昂代价。
许多经济部门高度依赖特定的生态系统，生态系统状态转变会使这些部门的货币价值大幅下降。有新研究表明，欧元区 75% 的企业贷款风险敞口至少与一种生态系统服务密切相关。例如，人类对亚马逊雨林的干扰可能导致降雨量减少，影响南美洲的雨养农业和水电产业，造成收入损失。同时，有迹象显示亚马逊雨林可能正面临状态转变，这不仅会导致碳储存能力下降，进一步破坏地球气候稳定，还可能引发级联效应（Cascading - effects） 。因为地球系统各部分相互作用，金融领域可能会面临来自多个方面的风险暴露。
在区域尺度上，系统间的反馈（即双向因果相互作用）也会使金融行为体面临风险。比如，沿海地区的缺氧和富营养化是由营养物质过度富集引发的状态转变。农业过度使用化肥、城市和工业废水管理不当，都可能导致缺氧事件，进而影响渔业生产力和旅游业收入，甚至增加人类患病风险。在其他生态系统中，一些对旅游业至关重要的珊瑚礁，可能在 20 世纪 80 年代就已超过大规模高温白化的临界点。此外，生态系统状态转变还可能引发间接影响，像因资源供应中断、基础设施受自然灾害破坏，或者土地利用变化导致的人畜共患病（如 COVID - 19）流行，进而造成经济放缓。
早期检测生态系统状态转变面临诸多困难，比如缺乏高分辨率、空间明确的时间序列数据，相关检测方法有限（例如针对噪声和速率诱导转变的方法不足），以及环境数据存在噪声干扰等。不过，近年来将早期预警信号（EWS）检测与机器学习应用于遥感数据的研究取得了进展，为解决这一问题带来了希望。
本研究旨在探索将金融投资组合（Financial portfolios）与生态系统状态转变联系起来的方法，凸显那些因生态系统变化而受影响的投资所面临的金融风险。具体而言，需要找出可能导致生态系统状态转变的投资，重点回顾在将产业与易发生生态系统状态转变的区域联系起来这一过程中，相关数据集、方法和分析方法的最新进展，并明确当前准确检测生态系统状态转变所面临的挑战。
将投资组合与生态系统状态转变相联系，主要分为四个步骤：首先，明确投资组合涉及的产业和产品（即产品范围界定，product scoping）；其次，确定企业的经营地点（即企业活动，company activity），并将其与特定生态系统相关联（即生态系统识别，ecosystem identification）；最后，在确定企业在特定生态系统中的活动后，利用数据库和预警信号来评估生态系统状态转变的风险以及可能的反馈（即生态系统状态转变检测，regime shift detection）。
各部分要点
我的投资与哪些产业和产品相关？
第一步是确定金融投资组合中各公司所属的行业（产品范围界定）。国际标准产业分类（ISIC）和欧洲共同体经济活动统计分类（NACE）等国际代码可用于行业分类。像 Orbis（
bvdinfo.com）这样的数据库，能为企业提供此类分类代码。
如何将企业活动与土地利用和生态系统联系起来？
目前，包含企业活动数据的数据集数量增长迅速，已有 145 个资产数据库涵盖多个行业。然而，这些数据集存在空间和时间分辨率不足、空间覆盖范围有限、格式不一致以及所有权数据不完整等问题。关于商品开采的详细空间明确数据集，仅适用于少数经济部门，且空间分辨率较粗。以农业为例，全球空间数据虽有更新，但仍存在局限。
已识别出哪些生态系统状态转变？
在确定与企业所属行业相关的生态系统后，可以通过生态系统状态转变数据库（Regime Shifts Database）探索这些生态系统过去发生的状态转变。该数据库是全球最完整的生态系统状态转变数据库之一，记录了 30 多种不同类型的状态转变和 3500 多个案例研究，涵盖了不同状态转变的成因、对生态系统服务和人类福祉的影响，以及潜在的管理措施。
如何预测生态系统状态转变风险？
评估生态系统距离状态转变的临近程度，需要检测关键系统属性在时间和空间上的有意义变化，这就要求确定系统中重要的可观测变量。例如，在森林生态系统中，初级生产力指标或物种丰富度可作为观测变量；在沿海生态系统中，藻类生长和氧气浓度的测量值则较为关键。早期预警信号（EWS）是判断系统恢复力下降、可能接近状态转变的指标。
如何考虑不确定性和反馈对生态系统状态转变风险的放大作用？
当前，关于企业位置、所有权结构和资金流动（捐赠）的数据集既不完整，又多设有付费门槛，这使得追踪风险暴露和明确责任归属变得极为困难。行业和政府需要提高数据透明度，以准确划分风险和责任，尤其是要考虑到同一家企业可能与多个生态系统存在多种关联（即远程连接，teleconnections）的情况。此外，现有的模型和方法在处理复杂的生态和经济相互作用时，也存在一定的局限性。
研究空白与未来方向
目前，准确检测金融投资对生态系统状态转变的风险暴露仍面临诸多困难。主要原因在于缺乏生产地点的实际信息，目前只能依赖国家层面的投入产出表或行业平均统计数据进行估算。但基于这些数据的估算往往只是大致推测，因为企业和第三方数据提供者难以提供足够详细的信息。未来研究需要填补这些数据空白，改进方法，提高预测的准确性。
结论
本研究回顾了将企业活动和所有权数据库与生态系统状态转变检测方法相联系的研究进展。目前，理解企业活动如何面临生态系统状态转变风险以及对环境的影响仍是关键挑战，也是一个有待深入研究的领域。研究突出了数据透明度和影响归因这两个重要问题。未来的研究进展取决于企业、政府和科学家之间的积极合作。各方需共同努力，完善数据集，开发更有效的方法，以更好地评估金融投资对生态系统状态转变的风险暴露。
