พงศ์ศักดิ์ เหลืองอร่าม, ยุทธนา เศรษฐปราโมทย์,กรรณิการ์ ธรรมพานิชวงค์
ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศกระทบความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทย ผ่านทั้งคุณภาพสินเชื่อและความผันผวนของสินทรัพย์
ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ (climate risks) กำลังกลายเป็นหนึ่งในแหล่งความเสี่ยงที่สำคัญของภาคการเงินไทย ผ่านทั้งความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ (transition risks) และความเสี่ยงทางกายภาพ (physical risks)ต่อเสถียรภาพของระบบธนาคารไทย บทความนี้วิเคราะห์ผลกระทบของความเสี่ยงทั้งสอง และพบว่าความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ ส่งผลต่อความเปราะบางของภาคธนาคารผ่านการด้อยลงของคุณภาพสินเชื่อ ขณะที่ความเสี่ยงทางกายภาพ โดยเฉพาะเหตุการณ์น้ำท่วมรุนแรง ส่งผลต่อเสถียรภาพของระบบธนาคารผ่านความผันผวนของราคาสินทรัพย์ นอกจากนี้ ผลกระทบดังกล่าวมีแนวโน้มรุนแรงมากขึ้นในกลุ่มธนาคารขนาดใหญ่และธนาคารที่มีการปล่อยสินเชื่อไปยังภาคเศรษฐกิจที่อ่อนไหวต่อสภาพภูมิอากาศ ข้อค้นพบนี้สะท้อนว่า ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศเป็นความเสี่ยงสำคัญต่อเสถียรภาพระบบการเงินไทย และตอกย้ำความจํา เป็นที่ธนาคารกลางจะต้องบูรณาการความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศเข้าสู่กรอบการกำกับดูแลและการทำ stress test อย่างเป็นระบบ
การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วก่อให้เกิดความท้าทายอย่างมีนัยสำคัญต่อทั้งระบบเศรษฐกิจและระบบการเงินของประเทศไทย เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วที่เกิดขึ้นในอดีต เช่น มหาอุทกภัยที่เกิดขึ้นในปี2554 เหตุการณ์น้ำท่วมหาดใหญ่ในปี 2569 ส่งผลให้กิจกรรมทางเศรษฐกิจและห่วงโซ่อุปทานของสินค้าหลายชนิดหยุดชะงักและเพิ่มความผันผวนทางเศรษฐกิจ ในขณะเดียวกัน ความเสี่ยงจากสภาพภูมิอากาศ (climate risks) ยังส่งผลกระทบโดยตรงต่อภาคการเงิน ผ่านการลดลงของกระแสเงินสดของภาคธุรกิจและครัวเรือน การลดลงของมูลค่าหลักประกัน และการเพิ่มขึ้นของความเสี่ยงด้านสินเชื่อและความผันผวนของตลาดการเงิน ประเทศไทยมีความเปราะบางต่อเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วโดยเฉพาะน้ำท่วมและภัยแล้ง มีขีดความสามารถในการปรับตัวที่จำกัด และโครงสร้างระบบการเงินที่พึ่งพาภาคธนาคารค่อนข้างสูง ส่งผลให้ความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศมีแนวโน้มที่จะส่งผ่านสู่ระบบการเงินจากการที่รายได้ของภาคธุรกิจและครัวเรือนและมูลค่าหลักประกันลดลง ซึ่งกระทบต่อความสามารถในการชำระหนี้และคุณภาพสินทรัพย์ของธนาคาร (Battiston etal., 2017; Bolton et al., 2020; Kahn et al., 2021)
งานศึกษานี้ให้ความสำคัญกับกลไกความเชื่อมโยงระหว่างความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศและเสถียรภาพของภาคการเงินไทย โดยบทความนี้ชวนหาคํา ตอบให้กับคำถามที่ว่าความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศ ส่งผลต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทยอย่างไร ผ่านช่องทางใด และควรยกระดับระบบการกำกับดูแลอย่างไรเพื่อให้สามารถจัดการความเสี่ยงเหล่านี้ได้ล่วงหน้า โดยบทความนี้ครอบคลุมความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศทั้ง 2 ประเภท ได้แก่ ความเสี่ยงทางกายภาพ (physical risks) ซึ่งเกิดจากสภาพอากาศสุดขั้ว เช่น น้ำท่วมหรือภัยแล้ง และความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ(transition risks) ซึ่งเกิดจากการเปลี่ยนแปลงทางด้านนโยบาย เทคโนโลยี และความต้องการของผู้บริโภคที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ ซึ่งการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้กระทบราคาของสินทรัพย์ การลงทุนที่สูญค่า (stranded investments) รวมถึงการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในภาคเศรษฐกิจที่ใช้พลังงานเข้มข้น
บทความนี้ช่วยเติมเต็มช่องว่างงานศึกษาที่มีอยู่ในปัจจุบันใน 3 มิติหลัก ทั้งการใช้ดัชนี SPEI ซึ่งเป็นตัวชี้วัดความเสี่ยงทางกายภาพ การวิเคราะห์กลไกการส่งผ่านผลกระทบของ climate risk ต่อภาคการเงินโดยใช้ mediation analysis และการเชื่อมโยง climate risk เข้ากับมาตรวัดความเสี่ยงเชิงระบบ โดยบทความนี้ใช้ดัชนี Brown-minus-Green (BMG)หรือ ส่วนต่างของผลตอบแทนระหว่างกลุ่มธุรกิจที่ปล่อยคาร์บอนสูง (brown) และกลุ่มธุรกิจที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (green)เพื่อสะท้อนความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ และดัชนี Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) สะท้อนความเสี่ยงทางกายภาพ ในส่วนของการวัดความเสี่ยงเชิงระบบ (systemic risks) บทความนี้ใช้ Conditional Value-at-Risk (CoVaR) ซึ่งสะท้อนผลกระทบของภาวะวิกฤติของสถาบันการเงินรายหนึ่งต่อความเสี่ยงของระบบโดยรวม โดยอาศัยข้อมูลราคาหลักทรัพย์ของธนาคารพาณิชย์ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในการวิเคราะห์ และใช้แบบจำลอง panel regression เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบความเสี่ยงทางกายภาพและความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ ต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคาร ซึ่งผลการศึกษาดังกล่าวช่วยให้สามารถเข้าใจผลกระทบของ climate risk ต่อเสถียรภาพของระบบการเงินได้ชัดเจนมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาข้อเสนอแนะเชิงนโยบายที่ตรงจุดต่อไป
Climate risks ส่งผลกระทบมายังภาคธนาคารผ่านช่องทางอะไร
Climate risks ที่ส่งผ่านมายังภาคธนาคารสะท้อนออกมาในรูปของความเสี่ยงทางการเงินหลายมิติ โดยแบ่งเป็นสี่มิติหลัก ได้แก่ ความเสี่ยงด้านสินเชื่อ ตลาด สภาพคล่อง และการดำเนินงาน รูปที่ 1 สรุปช่องทางการส่งผ่านผลกระทบ(transmission channels) ของ climate risk ต่อภาคธนาคารและภาคการเงิน เมื่อความเสี่ยงเหล่านี้เกิดขึ้นพร้อมกันและเชื่อมโยงกันในระบบการเงิน ผลกระทบจะไม่จำกัดอยู่ในระดับสถาบัน แต่สามารถขยายตัวเป็นความเสี่ยงเชิงระบบ (systemic risks) ของภาคธนาคารได้
ความเสี่ยงด้านสินเชื่อ (credit risks)
เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วส่งผลให้รายได้ กระแสเงินสด และมูลค่าหลักประกันของครัวเรือนและภาคธุรกิจลดลงทำให้ความสามารถในการชำระหนี้ลดลงและเพิ่มโอกาสในการผิดนัดชำระหนี้ นอกจากนี้ นโยบายราคาคาร์บอน เช่น ภาษีคาร์บอนหรือระบบซื้อขายใบอนุญาตการปล่อยก๊าซเรือนกระจก (ETS) ตลอดจนมาตรการทางการค้าด้านสิ่งแวดล้อม อาจเพิ่มต้นทุนและบั่นทอนความสามารถในการแข่งขันของธุรกิจ โดยเฉพาะธุรกิจในอุตสาหกรรมหนักและอุตสาหกรรมที่พึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิลสูง เช่น น้ำมัน ปิโตรเคมี เหล็ก ซีเมนต์ เป็นต้น ทํา ให้คุณภาพสินเชื่อของธนาคารลดลง นอกจากนี้ หากผลกระทบจากนโยบายราคาคาร์บอนและมาตรการทางการค้าด้านสิ่งแวดล้อมส่งผลให้เศรษฐกิจชะลอตัว รายได้ของประชาชนและธุรกิจลดลง และความสามารถในการชำระหนี้ถดถอย ความเสี่ยงด้านสินเชื่อก็จะยิ่งทวีความรุนแรงขึ้น
ความเสี่ยงด้านตลาด (market risks)
เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วและการเปลี่ยนแปลงนโยบายเพื่อรองรับการผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ อาจส่งผลให้ราคาสินทรัพย์ผันผวนมากขึ้นและทํา ให้ความเสี่ยงด้านตลาดเพิ่มขึ้น นำปสู่การปรับมูลค่าของสินทรัพย์อย่างฉับพลัน โดยเฉพาะสินทรัพย์ที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสูง เช่น โรงกลั่นน้ำมัน แท่นขุดเจาะก๊าซ โรงไฟฟ้าถ่านหินเป็นต้น ซึ่งการเปลี่ยนแปลงมูลค่าสินทรัพย์ดังกล่าวส่งผลกระทบต่อฐานะทางการเงินของธนาคารพาณิชย์ผ่านพอร์ตการลงทุนขณะเดียวกัน ประเทศที่มีความเสี่ยงต่อภัยธรรมชาติสูงอาจเผชิญต้นทุนการกู้ยืมที่เพิ่มขึ้นและข้อจำกัดในการเข้าถึงตลาดทุนซึ่งสะท้อนกลับมายังภาคธนาคารผ่านต้นทุนการระดมทุนและมูลค่าสินทรัพย์
ความเสี่ยงด้านสภาพคล่อง (liquidity risks)
ความเสี่ยงทางกายภาพยังส่งผลกระทบต่อสภาพคล่องของธนาคารพาณิชย์ เนื่องจากเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วอาจส่งผลให้ครัวเรือนและธุรกิจมีการถอนเงินมากขึ้นและเพิ่มความต้องการสินเชื่อฉุกเฉินเพื่อฟื้นฟูที่พักอาศัยและสถานประกอบการที่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว นอกจากนี้ เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วอาจกระทบการระดมทุนในตลาดทุนหรือกระทบความสามารถในการขายสินทรัพย์ ทำให้เกิดสภาวะสภาพคล่องตึงตัว
ความเสี่ยงด้านการดํา เนินงาน (operation risks)
เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้วโดยเฉพาะภัยน้ำท่วมและลมพายุรุนแรงส่งผลกระทบต่อการดำเนินงานของธนาคารพาณิชย์ ทํา ให้อาคารสำนักงานของธนาคาร โครงสร้างพื้นฐาน ระบบโทรคมนาคม และระบบสาธารณูปโภคได้รับความเสียหายส่งผลให้ธนาคารต้องแบกรับต้นทุนเพิ่มขึ้นและประสิทธิภาพการดำเนินงานลดลง ขณะที่ transition risk ซึ่งเกิดจากการปรับมาตรการหรือนโยบายของภาครัฐอาจเพิ่มภาระและต้นทุนให้กับธนาคารพาณิชย์ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance costs) เช่น การปรับเปลี่ยนอุปกรณ์ไฟฟ้า และการปรับปรุงอาคารให้ประหยัดพลังงานมากขึ้นและลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
ทั้งนี้ จะเห็นได้ว่า climate risks ส่งผลกระทบต่อเสถียรภาพของระบบการเงินผ่านช่องทางความผันผวนในตลาดทุนและความเสี่ยงจากการผิดนัดชำระหนี้ ซึ่ง climate risks ส่งผลให้เกิดความผันผวนในตลาดเพิ่มขึ้น (Barnett, 2019; Vander Ploeg & Rezai, 2020) และทำให้หนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ (NPL) เพิ่มขึ้น (Xie & Duan, 2010; Zhang et al., 2024)งานศึกษาของ Wu et al. (2023) ใช้ mediation analysis เพื่อแยกบทบาทของช่องทางเหล่านี้ โดยผลการศึกษาพบว่าช่องทางสินเชื่อมีบทบาทสำคัญกว่าในการส่งผ่านผลกระทบ
ที่ผ่านมา ความเสี่ยงทางกายภาพ ความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ํา และความเสี่ยงเชิงระบบของประเทศไทยเป็นอย่างไร
ความเสี่ยงทางกายภาพ (physical risks)
ระหว่างปี 2014–2022 ประเทศไทยเผชิญเหตุการณ์น้ํา ท่วมรุนแรง 2 ครั้ง แต่ไม่เกิดเหตุการณ์น้ํา แล้งรุนแรง จากการวิเคราะห์ดัชนี Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) ซึ่งเป็นดัชนีที่ใช้ชี้วัดความเสี่ยงทางกายภาพ เนื่องจากสามารถสะท้อนความผิดปกติของสมดุลน้ํา ในระบบภูมิอากาศ โดย SPEI พิจารณาทั้งปริมาณฝนและการระเหยของน้ํา จากอุณหภูมิ ทํา ให้สามารถจับทั้งภาวะแห้งแล้งและภาวะฝนตกหนักผิดปกติได้ในตัวชี้วัดเดียว จากรูปที่ 2 พบว่าในช่วงที่ศึกษา เกิดเหตุการณ์น้ํา ท่วมรุนแรง (SPEI > 1.6) สองครั้ง คือช่วงกลางปี 2017 และปลายปี 2022 แต่ไม่พบเหตุการณ์แล้งรุนแรง (SPEI < -2) ในช่วงปีที่ศึกษา
ในบทความนี้สะท้อนผ่านดัชนี Brown-minus-Green (BMG) ซึ่งเป็นมาตรวัดส่วนต่างของผลตอบแทนระหว่างกลุ่มธุรกิจที่ปล่อยคาร์บอนสูง (brown firms) และกลุ่มธุรกิจที่ปล่อยคาร์บอนต่ํา หรือเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (green firms)ดัชนีดังกล่าวจึงสะท้อนว่าตลาดทุนประเมินและให้ราคา (pricing) กับความเสี่ยงด้านการเปลี่ยนผ่านในแต่ละช่วงเวลาอย่างไรโดยหากนักลงทุนมองว่าธุรกิจคาร์บอนสูงเผชิญความเสี่ยงเพิ่มขึ้นจากนโยบายด้านสภาพภูมิอากาศ การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี หรือแรงกดดันด้านความยั่งยืน ราคาหุ้นและผลตอบแทนของธุรกิจกลุ่มดังกล่าวจะมีแนวโน้มด้อยกว่าธุรกิจที่ปล่อยคาร์บอนต่ํา ผลการศึกษาพบว่า ดัชนี BMG มีความผันผวนอย่างมากตามกาลเวลา (รูปที่ 3)
- ในช่วงที่ดัชนี BMG มีค่าติดลบ สะท้อนว่าธุรกิจกลุ่มคาร์บอนสูงมีผลตอบแทนต่ํา กว่าธุรกิจกลุ่มที่ปล่อยคาร์บอนต่ํา ซึ่งเห็นได้ชัดเจนมากขึ้นหลังปี 2018 สอดคล้องกับช่วงที่นักลงทุนทั่วโลกเริ่มให้ความสํา คัญกับความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศมากขึ้น และเริ่มปรับลดมูลค่าของสินทรัพย์ที่ปล่อยคาร์บอนสูง
- ช่วงที่ดัชนี BMG มีค่าเป็นบวก สะท้อนว่าธุรกิจกลุ่มคาร์บอนสูงยังคงให้ผลตอบแทนสูงกว่าธุรกิจกลุ่มที่ปล่อยคาร์บอนต่ำ
งานศึกษานี้ไม่ได้ใช้ระดับราคาหุ้นโดยตรงในการวัดความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ํา แต่ใช้ความผันผวนของดัชนี BMG ซึ่งแสดงความผันผวนของผลตอบแทนระหว่างธุรกิจกลุ่ม brown และ green เพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของความเสี่ยงด้านการเปลี่ยนผ่านที่ถูกสะท้อนผ่านการกํา หนดราคาของตลาดทุนในแต่ละช่วงเวลาความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ํา (transition risks)
ความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทย
บทความนี้วัดความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทยโดยใช้เครื่องมือที่เรียกว่า (Conditional Value-at-Risk)เพื่อเป็นตัวชี้วัดว่าหากสถาบันการเงินรายหนึ่งเผชิญภาวะวิกฤต ความเสี่ยงดังกล่าวจะส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงของระบบธนาคารโดยรวมมากน้อยเพียงใด โดยเริ่มจากการคํา นวณค่า VaR หรือมูลค่าที่ระดับความเชื่อมั่น 95% สํา หรับธนาคารแต่ละแห่ง ซึ่งสะท้อนความสูญเสียสูงสุดที่อาจเกิดขึ้นภายในระยะเวลา 1 เดือน ภายใต้ภาวะตลาดปกติ จากนั้นจึงคํา นวณ CoVaRเพื่อวัดความเสี่ยงของระบบการเงินในกรณีที่ธนาคารแห่งนั้นเผชิญภาวะวิกฤต และคํา นวณ เพื่อสะท้อนว่าธนาคารแต่ละแห่งมีผลกระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารโดยรวมอย่างไร โดยการศึกษานี้ใช้ผลตอบแทนของหุ้นธนาคารพาณิชย์ 11 แห่งในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยเป็นตัวแทนความเสี่ยงรายสถาบัน และใช้ดัชนีหุ้นกลุ่มธนาคาร(SET Banking Sector Index) เป็นตัวแทนความเสี่ยงของระบบโดยรวม
ข้อมูลจากรูปที่ 4 สะท้อนให้เห็นว่าระบบธนาคารไทยมีความเชื่อมโยงกันในระดับที่สูง จากการที่ค่า แต่ละธนาคารมีการเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกันอย่างชัดเจน และชี้ให้เห็นว่าความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารได้พุ่งสูงขึ้นอย่างรุนแรงในช่วงการแพร่ระบาดของโควิด-19 ก่อนจะเริ่มปรับตัวดีขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปเมื่อภาวะการเงินกลับเข้าสู่ภาวะปกติ เหตุการณ์ดังกล่าวนี้เป็นตัวอย่างเปรียบเทียบให้เห็นถึงความเชื่อมโยงของระบบธนาคารเมื่อเผชิญกับสภาวะวิกฤติ (systemic shock) ช่วยให้เราเข้าใจความเปราะบางของระบบได้ชัดเจนขึ้น ก่อนจะนํา ไปวิเคราะห์ร่วมกับปัจจัย climate risks ในลํา ดับถัดไป
Climate risks ส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทยอย่างไร
ความเสี่ยงจากการเปลี่ยนผ่านไปสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ํา และความเสี่ยงทางกายภาพส่งผลกระทบต่อเสถียรภาพของภาคธนาคารไทยอย่างมีนัยสํา คัญ บทความนี้ใช้ panel regression ในการวิเคราะห์ผลกระทบของ transition risks และphysical risks ต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคาร เพื่อให้การประมาณค่าผลกระทบของ climate risks มีความแม่นยํามากขึ้น บทความนี้ควบคุมปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจมีผลต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคาร โดยเฉพาะปัจจัยด้านตลาดการเงินและปัจจัยด้านเศรษฐกิจมหภาค การใส่ตัวแปรควบคุมในแบบจํา ลองทางเศรษฐมิติเหล่านี้ช่วยให้สามารถแยกผลกระทบของclimate risk ออกจากปัจจัยหลักที่มีผลต่อความเสี่ยงเชิงระบบได้อย่างชัดเจนมากขึ้น
ผลกระทบจาก transition risks
เมื่อ transition risks เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารสูงขึ้น ผลจากการประมาณค่าแบบจํา ลอง panel regression ซึ่งมี ซึ่งใช้วัดผลกระทบของธนาคาร ต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคาร ณ เวลา เป็น
ตัวแปรตาม และมี ตัวแปรอิสระใน panel regression ประกอบด้วย ปัจจัยความเสี่ยงในตลาดการเงิน ปัจจัยความเสี่ยงด้านเศรษฐกิจมหภาคและความเสี่ยงการเงินโลก transition risks และ physical risksผลการประมาณค่าแบบจํา ลองพบว่าเมื่อ ซึ่งสะท้อน transition risks เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสํา คัญ ผลดังกล่าวสะท้อนว่าการเปลี่ยนแปลงเชิงนโยบาย เช่น นโยบายภาษีคาร์บอนหรือ ETSนโยบายสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านพลังงานไปสู่พลังงานหมุนเวียน การเปลี่ยนแปลงทางด้านเทคโนโลยีลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภคโดยสนับสนุนสินค้าที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกต่ํา ฯลฯ ซึ่งส่งผลกระทบต่อความผันผวนในมูลค่าของบริษัทที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกสูง สามารถส่งผ่านผลกระทบดังกล่าวมายังภาคธนาคารในรูปของความเสี่ยงเชิงระบบที่เพิ่มขึ้น
ผลกระทบจาก physical risks
เหตุการณ์น้ํา ท่วมหรือฝนตกหนักส่งผลทํา ให้ความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารเพิ่มขึ้น ในส่วนของ physical risksซึ่งวัดผ่านดัชนี SPEI ผลจากการประมาณค่าแบบจํา ลอง panel regression พบว่าเหตุการณ์ที่มีความชื้นสูงผิดปกติ (ค่า SPEIสูง) เช่น น้ํา ท่วมหรือฝนตกหนัก ส่งผลให้ความเสี่ยงเชิงระบบเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสํา คัญ ขณะที่เหตุการณ์ภัยแล้ง (ค่า SPEI ต่ำ )ไม่ส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารอย่างมีนัยสํา คัญในช่วงเวลาที่ศึกษา
ข้อค้นพบดังกล่าวสะท้อนว่า physical risks ไม่ได้ส่งผลอย่างสมมาตรต่อความเสี่ยงเชิงระบบ โดยเหตุการณ์ที่สร้างความเสียหายเฉียบพลันและรุนแรง เช่น น้ํา ท่วม มีผลต่อความเสี่ยงในระบบการเงินมากกว่าเหตุการณ์ภัยแล้ง ทั้งนี้ ข้อค้นพบดังกล่าวอาจสะท้อนโครงสร้างการปล่อยสินเชื่อของระบบธนาคารพาณิชย์ไทย ซึ่งมี exposure ต่อภาคเศรษฐกิจที่อ่อนไหวต่อภัยแล้ง เช่น ภาคเกษตร ค่อนข้างจํา กัด ผลกระทบจากภัยแล้งจึงอาจไม่ส่งผ่านไปสู่เสถียรภาพของระบบธนาคารพาณิชย์อย่างชัดเจน ในทางกลับกัน เหตุการณ์น้ํา ท่วมมักส่งผลกระทบต่อภาคเศรษฐกิจในวงกว้างมากกว่า ทั้งภาคอุตสาหกรรม การค้า อสังหาริมทรัพย์ และกิจกรรมทางเศรษฐกิจในเขตเมือง ซึ่งเป็นภาคส่วนที่ธนาคารพาณิชย์มีการปล่อยสินเชื่อในสัดส่วนสูง จึงทํา ให้เหตุการณ์น้ํา ท่วมสามารถส่งผ่านมายังคุณภาพสินเชื่อ มูลค่าหลักประกัน และความผันผวนของตลาดการเงินได้ชัดเจนกว่า
กลไกการส่งผ่านผลกระทบ
ในภาพรวม climate risks ทั้งสองประเภทมีบทบาทสํา คัญในการกํา หนดความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคาร และช่วยอธิบายความผันผวนของความเสี่ยงเชิงระบบที่สะท้อนผ่านค่า ซึ่งแบบจํา ลองพื้นฐานไม่สามารถจับได้ ผลการ
ศึกษาดังกล่าวชี้ให้เห็นว่า climate risks เป็นหนึ่งในปัจจัยเสี่ยงเชิงระบบซึ่งส่งผลต่อระบบการเงินในลักษณะกว้าง อย่างไรก็ดีจากการวิเคราะห์กลไกการส่งผ่านผลกระทบ (mediation analysis) ซึ่งเป็นการวิเคราะห์เพื่อระบุว่าผลกระทบดังกล่าวส่งผ่านไปยังระบบการเงินผ่านช่องทางใด การศึกษาพบว่าผลกระทบของ transition risks และ physical risks อาจมีลักษณะที่แตกต่างกัน โดย transition risks ส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบผ่านช่องทางสินเชื่อเป็นหลัก โดยทํา ให้หนี้ที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ (NPL) เพิ่มขึ้น ขณะที่ physical risks ส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบผ่านความผันผวนของราคาสินทรัพย์เป็นสําคัญ และมีลักษณะของผลกระทบที่เกิดขึ้นล่าช้า (delayed impact)
ผลกระทบของ climate risks ตามลักษณะของธนาคาร
ผลกระทบของ climate risks ต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารมีความแตกต่างกันตามกลุ่มของธนาคารพาณิชย์ โดยมีความรุนแรงในกลุ่มธนาคารขนาดใหญ่มากกว่าธนาคารขนาดเล็ก นอกจากนี้ ธนาคารที่มีการปล่อยสินเชื่อไปยังภาคเศรษฐกิจที่อ่อนไหวต่อสภาพภูมิอากาศ เช่น ภาคเกษตร ได้รับผลกระทบที่แรงกว่าธนาคารเฉพาะด้านที่มีการปล่อยสินเชื่อให้กับภาคเศรษฐกิจเหล่านี้ในสัดส่วนที่น้อยกว่า ซึ่งผลการศึกษาข้างต้นสะท้อนบทบาทของกลไกการส่งผ่านของ climate riskสู่ความเสี่ยงเชิงระบบในระบบธนาคารพาณิชย์ผ่านช่องทางด้านสินเชื่อ
นอกจากปัจจัยด้าน climate risks แล้ว ปัจจัยด้านตลาดการเงินและปัจจัยด้านเศรษฐกิจมหภาคมีบทบาทสํา คัญในการอธิบายความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทย ผลการวิเคราะห์ พบว่าการเปลี่ยนแปลงของค่า VAR ของปัจจัย market risk premium ปัจจัย value premium และปัจจัย profitability premium เป็นปัจจัยที่กระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารอย่างมีนัยสํา คัญ สํา หรับปัจจัยด้านเศรษฐกิจมหภาค พบว่าอัตราดอกเบี้ยนโยบาย ค่าส่วนต่างอัตราดอกเบี้ยระยะสั้นและระยะยาว (term spread) รวมถึงดัชนีความไม่แน่นอนของนโยบายเศรษฐกิจโลก (EPU) มีผลต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารไทยเช่นกัน
รูปที่ 5 สรุปผลการวิเคราะห์ panel regression โดยแสดงผลเฉพาะตัวแปรที่ส่งผลกระทบต่อความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคารแบบมีนัยสํา คัญเท่านั้น กราฟแท่งแสดงค่าสัมประสิทธิ์ของแต่ละตัวแปรที่ประมาณค่าได้จากแบบจํา ลอง รูปที่ 5A และ5B มีความแตกต่างกันในส่วนของปัจจัย physical risks โดยรูปที่ 5A พิจารณาความรุนแรงของความผิดปกติของสภาพอากาศโดยรวม โดยไม่ได้สนใจเรื่องทิศทาง ในขณะที่รูปที่ 5B เป็นกรณีที่พิจารณาเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว
นัยเชิงนโยบายต่อการกํา กับดูแลภาคการเงินของไทย
การบูรณาการ climate risks ในกรอบการกํา กับดูแลด้านเสถียรภาพการเงินอย่างเป็นระบบเป็นสิ่งที่มีความสํา คัญอย่างยิ่งบทความนี้พบว่า climate risks ทั้ง physical risks และ transition risks กระทบความเสี่ยงเชิงระบบของภาคธนาคาร ระบบการกํา กับดูแลจํา เป็นต้องได้รับการยกระดับให้สามารถมองเห็นและจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้ได้ล่วงหน้า โดยมีข้อเสนอดังนี้
ประการที่หนึ่ง หน่วยงานกํา กับดูแลควรเร่งพัฒนาเครื่องมือกํา กับดูแลให้สามารถสะท้อน climate risks ได้อย่างครอบคลุมมากขึ้น โดยควรผนวกทั้ง transition risks และ physical risks เข้าไปในกรอบ stress testing เพื่อประเมินความเปราะบางของสถาบันการเงินและความสามารถในการรับมือของระบบการเงินต่อ shocks ในอนาคต (International Monetary Fund,2023)
ประการที่สอง หน่วยงานกํา กับดูแลควรเร่งปิดช่องว่างด้านข้อมูล (data gaps) โดยส่งเสริมการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล (data infrastructure) ที่รองรับการกํา กับและติดตามข้อมูลด้าน climate ของภาคธุรกิจและสถาบันการเงิน เช่น ข้อมูลการปล่อยก๊าซเรือนกระจก ระดับความเปราะบางต่อสภาพภูมิอากาศ ฯลฯ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เป็นเงื่อนไขสํา คัญสํา หรับการกํากับดูแลที่มีประสิทธิภาพ
ประการที่สาม หน่วยงานกํา กับดูแลควรบูรณาการ climate risk เข้ากับเครื่องมือกํา กับเชิง มหภาค (macroprudential policies) และการกํา กับรายธนาคาร นอกจากนี้ อาจพิจารณาปรับแนวทางในการกํา กับดูแลแบบ reactive ไปสู่แนวทางเชิงป้องกันที่มุ่งลดการสะสมของความเสี่ยงเชิงระบบล่วงหน้า เช่น การพัฒนา early warning indicators สํา หรับ systemic climate risk การใช้เครื่องมือ macroprudential ที่เจาะจง มากขึ้น
….
