氣候變遷治理
氣候相關財務揭露 TCFD報告書
臺灣企銀自2021年起,依循國際金融穩定委員會FSB「氣候相關財務揭露建議架構」(TCFD)及金融監督管理委員會「本國銀行氣候風險財務揭露指引」,鑑別並評估氣候變遷相關風險與機會。闡明在本行整體營運過程中,鑑別並評估氣候變遷相關風險與機會的方法,並採取相關措施,以因應本行面臨的氣候變遷相關風險與機會。
註:揭露內容主要擷取自《2022年臺灣企銀永續報告書》,詳細內容、方法及相關數據,完整揭露於《臺灣企銀2022氣候相關財務揭露TCFD報告書》。
臺灣企銀氣候相關財務資訊揭露 (TCFD)
本行為TCFD Supporter,每年定期依循TCFD架構,進行氣候變遷相關風險與機會評估,依治理、策略、風險管理、指標和目標四大面向,揭露氣候風險相關財務資訊。另參酌「本國銀行氣候風險財務揭露指引」中原則性說明及四大構面,與「本國銀行氣候相關風險管理實務手冊」,進行氣候相關財務資訊揭露,並出版TCFD報告書。
原則性說明
- 為強化對氣候風險之管理,提升資訊透明度,於永續報告書、年報、TCFD報告書及官網揭露氣候變遷相關風險與機會相關資訊。
- 本行對於氣候風險管理相關方法論與時俱進,參酌國內外相關文件進行辦理。
- 依四大面向允當揭露對於氣候風險之管理,並每年公開揭露。
- 依「本國銀行氣候風險財務揭露指引」與參酌「本國銀行氣候相關風險管理實務手冊」揭露氣候風險相關財務資訊,定期檢視及控管氣候變遷相關事項。
面向 | 內容 |
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治理 |
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策略 |
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風險管理 |
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指標與目標 |
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臺灣企銀氣候相關風險與機會議題
為掌握氣候變遷對本行之具體影響,由風險管理部運用「風險與機會分析矩陣」工具,進行法規、資通安全、市場競爭、氣候變遷及財務操作等氣候相關風險與機會議題評估。
風險與機會分析矩陣由「發生可能性」及「財務衝擊(效益)程度」兩個因子維度所組成,發生可能性分為5個等級(1至5),數值越大代表發生可能性越高,財務衝擊(效益)程度亦分為5個等級(1至5),數值越大代表財務影響程度越大,進一步以「發生可能性」與「財務衝擊(效益)程度」乘積之值作為事件重大性等級(高度、中度、低度)之排序依據。
臺灣企銀碳資產暴險概況
在全球淨零排放趨勢下,高碳排產業將首先承受轉型相關政策及規定之衝擊,並在資金運用及市場競爭上面臨更嚴峻的挑戰。本行將石化業、塑(橡)膠及非金屬礦物製造業、基本金屬製造業、金屬製品製造業、電子零組件製造業、電力及燃氣供應業、紡織服務業、運輸及倉儲業,以及木竹紙製品與印刷及資料儲存媒體複製業等產業定義為「高汙染/耗能產業」。
2022年度屬於本行高汙染/耗能產業中長期放款餘額約新臺幣657.76億元,約佔整體中長期放款餘額10.80%;投資餘額約新臺幣214.10億元,約佔整體投資餘額24.93%,屬碳相關資產暴險。本行近三年高汙染/耗能產業放款及投資餘額趨勢及分布圖分示如下:
本行氣候變遷風險情境財務衝擊分析
本行進行氣候變遷轉型及實體風險情境分析,量化氣候變遷風險對本行的財務衝擊,以評估潛在的氣候變遷相關風險。
轉型風險情境分析
因應相關政策趨勢,考量納入碳費因素進行授信戶之內部信用評等影響評估,衡量客戶違約風險變動情形,分析未來信用風險預期損失之變化,評估說明如下:
- 風險辨識:
「行政院環保署國家溫室氣體登錄平台」之控管企業名單,其中有26家為本行授信戶。 - 風險分析:
高碳排產業未來將面對愈來愈嚴格的低碳相關規範,如:徵收碳稅/費、製程設備汰換等轉型風險而影響其營運與獲利表現,導致債權回收困難,進而影響本行信用風險之預期損失金額。 - 假設因子(氣候情境與評估方法):
應用綠色金融系統網路(NGFS)模型進行評估:- 2050淨零排放
- 延遲轉型
- 國家自主貢獻(氣候變遷因應法)
- 氣候變遷轉型風險潛在財務衝擊評估:
潛在信用預期損失金額增加之財務衝擊程度如下表:
NGFS情境 (財務衝擊金額:新臺幣百萬元) | 2025年 | 2030年 | 2050年 |
---|---|---|---|
2050全球淨零排放 |
中度 (7.26) |
中度 (10.28) |
中度 (19.71) |
延遲轉型 |
- |
- |
中度 (18.84) |
國家自主貢獻(氣候變遷因應法) |
輕度 (0.84) |
輕度 (0.84) |
輕度 (0.84) |
實體風險情境分析
- 風險辨識:
- 營運據點:對於全行營運據點及全臺自有不動產進行實體風險分析。
- 不動產擔保品:對於國內所有不動產擔保品進行實體風險分析。
- 風險分析:
- 極端高溫:極端高溫使機房設備過熱,導致故障,影響基礎設施運作。
- 沿海淹水:漲潮、強風和海浪等導致海水氾濫,使不動產等財產損壞。
- 地層下陷:黏土土壤收縮,使地基移位,降雨模式變化和乾旱增加也進而使不動產面臨更多風險。
- 河水氾濫:河水或其他內陸淡水破壞基礎建設,極端降雨頻率上升會增加洪水發生機率。
- 極端強風:極端強風會破壞建築物,損壞情形因風況和風速而變化。
- 森林野火:火災導致林地透過火和高溫破壞不動產,環境高溫、乾燥和風的變化皆會影響發生機率。
- 假設因子:
輸入參數:不動產地址、建築經濟耐用年數、建築材質、建築年份。 - 分析方式:
- 全球氣候模型(General Circulation Models):選定IPCC AR5 CMIP5和IPCC AR6 CMIP6模型之全球升溫預測情境。
- 區域氣候模型(Regional Climate Models):分析特定實體風險災害的區域氣候模型。
- 氣候變遷實體風險潛在財務衝擊評估:
1. 營運據點
2050年情境 | RCP8.5 | RCP2.6 |
---|---|---|
財務衝擊 (新臺幣百萬元) |
42.86 中度 |
37.83 中度 |
2. 不動產擔保品
2050年情境 | RCP8.5 | RCP2.6 |
---|---|---|
財務衝擊 (新臺幣百萬元) |
5,519.25 極重大 |
4,864.19 極重大 |
貸款價值比變動情形(%) | 0.40% 微幅變化 |
0.35% 微幅變化 |
註:不動產價值減損率:引用聯合國環境規劃署金融倡議(UNEP FI)推薦氣候風險分析資料庫。
公版氣候變遷情境分析資訊揭露
依據主管機關發布之「本國銀行辦理氣候變遷情境分析作業規劃」,進行氣候變遷情境分析重點揭露如下:
預期損失占基準年稅前損益比率
氣候情境 | 有序轉型情境 | 無序轉型情境 | 無政策情境 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
時間維度 | 2030 | 2050 | 2030 | 2050 | 2030 | 2050 |
一般企業授信暴險 | 62.81% | 69.74% | 59.04% | 80.09% | 61.69% | 62.76% |
個人授信暴險 | 8.12% | 8.47% | 10.50% | 7.33% | 8.83% | 10.00% |
預期損失占基準年淨值比率
氣候情境 | 有序轉型情境 | 無序轉型情境 | 無政策情境 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
時間維度 | 2030 | 2050 | 2030 | 2050 | 2030 | 2050 |
一般企業授信暴險 | 7.25% | 8.05% | 6.81% | 9.24% | 7.12% | 7.24% |
個人授信暴險 | 0.94% | 0.98% | 1.21% | 0.85% | 1.02% | 1.15% |
氣候相關指標與目標
類型 | 面向 | 指標項目 | 短期 (2023年) |
中長期 (2024-2028年) |
對應之重大性氣候風險與機會議題 |
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轉型風險 | 授信 | 高汙染/耗能產業中、長期放款餘額占比 | 持續依循「高汙染/耗能產業」投融資限額進行管理及監控。 | R13:融資控管趨嚴,導致客戶流失。 | |
實體風險 | 不動產擔保品 | RCP8.5情境分析下,位於高實體風險區域之放款餘額占比 | 初步導入方法學計算,未來將擴大涵蓋範圍,並依據相關暴險情形訂立短中長期目標,以利定期追蹤。 | R5:長期氣候變遷衝擊擔保品價值。 | |
氣候相關機會 | 企金授信 | 綠色及ESG相關放款餘額占比 | 綠色相關專案貸款之放款餘額占民營企業放款餘額比重達4%。 | 綠色相關專案貸款之放款餘額占民營企業放款餘額比重達8%。 | O1:開發因應氣候變遷及永續發展相關專案貸款。 |
永續指數連結貸款件數 | 永續指數連結貸款新承作達30件。 | 永續指數連結貸款每年新承作達36件。 | |||
投資 | ESG債券投資占比 | ESG債券年度投資量較前一年度增加3%。 | ESG債券占總投資部位達7%。 | O2:增加投資氣候調適及永續發展相關產業。 |