随着全球气温持续上升，气候变化已成为影响经济运行与金融市场的重要风险来源。根据资产定价理论，任何被市场识别的风险暴露，都需要获得相应的风险溢价作为补偿。因此，气候变化风险是否已被有效纳入股票定价之中、如何影响股票预期收益，已成为气候金融与资产定价交叉领域的核心研究命题，对于理解市场运行规律与优化投资决策也具有重要的现实意义。

本文基于2011年至2023年中国A股上市公司业绩说明会文本，利用大语言模型构建公司层面的气候变化暴露指数，并系统考察气候变化暴露对股票收益的影响。研究发现：（1）A股市场存在显著的气候变化暴露溢价，即公司气候变化暴露与未来股票收益率呈显著正相关；（2）机制分析表明，投资者对高气候变化暴露股票要求更高的风险补偿，这是气候变化暴露溢价的重要驱动因素。

本文的边际贡献主要体现在以下三个方面。第一，本文从气候变化视角拓展了截面股票收益研究，发现中国A股市场存在显著的气候变化暴露溢价。既有资产定价研究主要关注市值、价值、盈利能力、投资水平等传统因子，而本文聚焦于气候变化暴露这一非传统风险因素，揭示其对上市公司股票收益的影响，为气候变化风险在资本市场中的定价作用提供了新的经验证据。第二，本文提出了一种基于大语言模型的上市公司气候变化暴露测度方法。相较于传统词典法，大语言模型能够更好地识别文本中的语境信息和深层语义关系，从而降低关键词遗漏和语义误判带来的测度偏差。本文利用ChatGPT和ERNIE等大语言模型构建公司层面的气候变化暴露指数，为气候金融领域后续研究提供了更加精细和可靠的测度工具。第三，本文丰富了大语言模型在经济金融研究中的应用场景。本文将大语言模型应用于上市公司业绩说明会文本分析，提取企业层面的气候变化相关信息，并进一步检验其资产定价效应，为后续利用人工智能方法开展经济金融研究提供了实践参考。

根据研究结论，本文提出以下政策建议：第一，投资者应更加重视气候变化风险对股票市场的影响，并将其纳入投资决策和风险管理框架。通过识别企业气候变化暴露程度及其变化趋势，投资者可以更准确地评估资产风险与预期收益之间的关系，进而优化资产配置结构，提高投资组合应对气候风险的能力。第二，监管部门应进一步完善上市公司气候变化信息披露制度，推动建立更加规范、透明和可比的气候信息披露机制。高质量的信息披露有助于降低市场信息不对称，提高投资者对企业气候风险的识别能力和定价效率，从而促进资本市场稳定健康发展。第三，本文为后续研究提供了新的拓展方向。未来研究可进一步考察气候变化风险影响股票收益的具体传导机制，分析气候变化风险与政策风险、技术风险、供应链风险等其他风险因素之间的交互作用，并探索将气候变化因素纳入现有资产定价模型的理论与实证路径。

【作者简介】庄子罐，中南财经政法大学金融学院教授，博士生导师；杨璟轩，中南财经政法大学金融学院博士研究生；王熙，北京大学经济学院长聘副教授，博士生导师。

（此为文章精粹，全文刊载于2026年第5期《现代金融研究》）