第六步：选方法与工具
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第六步：选方法与工具
方法与工具的选择本质上是「买还是建」的问题。50 强企业形成了三类做法：买第三方平台的能力、自建模型、两者混合。
第三方风险平台（买来的定量能力）
| 工具／平台 | 使用企业 | 用法 |
|---|---|---|
| Climanomics | Thermo Fisher | 2023 首次气候情景分析，对物业建模量化不同情景未来数十年的影响 |
| The Climate Service (TCS) + WSP | 高通 | MAAL（Modeled Average Annual Loss，模式化平均年损失）= 气候相关开支 + 收入下降 + 业务中断之和，按十年期报告 |
| Risilience + 剑桥大学风险研究中心 | 亿滋（Mondelez） | 可配置模型量化 1.5°C 至 >4°C 排放路径下物理与转型风险，输出对齐 TCFD 报告要求 |
| S&P Global Trucost | Dow、福特 | Dow：气候建模数据集 + 危害模型 × 资产定位量化暴露；福特：17 国 70+ 场地物理风险，水压力最大 |
| HSB Solomon Associates | Valero | 三份 TCFD 报告（2018／2021／2022）的独立情景分析 |
| FEMA National Risk Index | 洛克希德·马丁 | 物理风险定量：18 种自然灾害按美国人口普查区给风险评级与年度发生概率 |
| WRI Aqueduct | Eli Lilly／Pfizer／Dow／RTX／Merck／Phillips 66 | 水压力筛查，高危流域再做流域级核查 |
| IIASA 碳价数据 | Pactiv Evergreen | 逐国碳价 × 2050 排放投影 = 年碳成本 |
出处见各企业公开披露材料（见频道首页资料索引）。
自建／混合模型
洛克希德·马丁——自建定量最完整之一
- 物理侧用 VaR（Value at Risk，特定自然灾害的预期平均年经济损失 = 年发生概率 × 历史损失比 × 资产保险价值），2024 年结论为「全美分析危害的总年度 VaR 不重大」；
- 转型侧把假设碳价直接乘排放：$20/tCO2e 作用于 Scope 1+2 能源相关排放 ≈ $13M/年，同样碳价作用于供应商排放再增 $110M/年 [Lockheed Martin 2024 气候风险报告]。
Philip Morris International——CCRO 流程 气候相关风险与机遇评估（CCRO）：物理侧由 RCM/GCM 数据算干旱／热浪／洪水指标、海平面单列；转型侧用 NGFS 两情景对比 BAU 算 value at stake；风险按 TCFD 子类分、以 materiality／velocity／likelihood 三准则排序 [PMI 2025 气候转型计划]。
P&G——轻量起步 Climate Council 用商用软件把第三方气候风险数据叠加到 P&G 场地定位上做筛查；公司自认这是「初始筛查练习」，并说明外部数据集有局限，但在行业生态尚不成熟时该做法是可信的 [P&G 2025 CDP 问卷]。
Northrop Grumman——区域化碳价建模 对美／英／欧（有无净零目标分列）／澳逐区域投影碳价与电价：Scope 1 直接乘排放，Scope 2 通过公用事业传导的电价上涨计算；并对比「无减排策略」vs「2035 净零承诺」两条排放路径 [Northrop Grumman 2023 TCFD 报告]。
Caterpillar——混合法
- 转型侧：「第三方顾问的定量估计 + 内部主题专家与业务领导的定性洞察」混合；
- 物理侧：由第三方顾问估算关键制造场地暴露百分比，评级 Medium-High [Caterpillar 2025 可持续发展报告]。
实务要点
- 首次开展可以先「买筛查、后自建深挖」。 P&G 的轻量起步与 Dell 的两阶段做法都是低风险路径。
- 第三方平台的输出要能接进自己的财务语言。 TCS 的 MAAL、洛克希德的 VaR 之所以可用，是因为它们直接输出金额与年度区间。
- 自建模型的价值在于「能解释」。 Northrop 的区域化碳价建模、洛克希德的碳价 × 排放，方法透明、参数可查，便于在披露中说明假设。
- 混合法是常态。 Caterpillar 的做法（外部定量 + 内部定性）在成本与可信度之间取得了平衡，也符合 TCFD 对「数据来源、关键参数、假设与局限」的披露要求。
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