全球金融機構在應對氣候變遷與生態退化挑戰上的轉型。2025年8月8日，日本生命保險公司（Nippon Life Insurance Company）攜手全球永續發展諮詢機構ERM，推出了「日本生命自然融資方法」（Nippon Life Nature Finance Approach）。這一框架以科學為基礎，將生物多樣性保護與自然資本融入財務決策，推動自然正向投資。本文從第三方視角，深入探討該方法的背景、核心架構、對企業與金融業的影響，以及實施挑戰，並聚焦企業在陸域生態研究中選擇「物種級別」（species level）或「科級別」（family level）的生物多樣性評估成本，強調以科級別為首次優先選擇以降低企業投入成本，提供實務策略建議。
全球生態危機與金融業的轉型
全球生物多樣性喪失已成為與氣候變遷並重的危機。世界經濟論壇報告指出，全球超過一半的經濟活動依賴生態系統服務，如清潔水源與土壤肥力，而自然退化可能導致企業未來十年利潤損失7%。《昆明-蒙特利爾全球生物多樣性框架》（GBF）與自然相關財務披露任務小組（TNFD）正推動企業與金融機構將生物多樣性管理納入核心策略。日本生命作為亞洲領先的保險公司，管理數萬億日元資產，其2024年推出的過渡融資框架已聚焦氣候變遷。此次自然融資方法將視野拓展至自然資本投資，與GBF目標14（生物多樣性主流化）及歐盟自然信用路線圖高度契合。
這一方法的推出恰逢其時。隨著TNFD披露要求與企業永續報告指令（CSRD）的推進，企業與投資者需精準衡量對自然的影響。日本生命的框架以量化指標為基礎，為永續金融樹立典範。從第三方視角看，這一舉措顯示亞洲金融機構正從合規走向創新，可能重塑全球自然正向投資格局。
科學驅動的生物多樣性融資
「日本生命自然融資方法」以斯德哥爾摩韌性中心的行星界限模型為基礎，聚焦生物圈完整性，目前針對陸地生態系統（如森林），未來計畫涵蓋海洋生態系統。它透過量化指標評估企業對自然影響，引導資金流向生態保護與恢復項目。以下為核心指標：
淨初級生產力（NPP）：衡量植物光合作用的淨能量，是生態系統支持服務的基礎。例如，保護東南亞熱帶森林可提升NPP。
人類對淨初級生產力的佔用（HANPP）：量化人類活動（如農業擴張）對NPP的佔用。行星界限目標為每年低於5.6億噸，但當前已達16.8億噸。企業可透過土地使用優化降低HANPP。
物種人口數據：以每百萬物種年滅絕率（E/MSY）為單位，聚焦瀕危物種。國際自然保護聯盟（IUCN）數據顯示，脊椎動物覆蓋率高，但昆蟲數據不足。
不造成重大損害原則（DNSH）：確保投資不對環境（如土地退化）或社會（如原住民權益）造成負面影響。
評估流程包括項目篩選（如減少HANPP或提升NPP）、資格審查（融入DNSH）與影響測量（連結GBF目標）。官方案例涵蓋農業轉型與森林再造林，展示實務應用。相較於傳統氣候融資，這一方法強調科學閾值，補充了TNFD框架的不足。
對企業與金融業的影響
企業：機遇與挑戰並存
這一框架為企業提供了顯著機遇。透過量化生物多樣性影響，企業可提升永續報告透明度，吸引如日本生命等機構的綠色投資。例如，採用高效農業技術降低HANPP的企業，可能獲得優先融資。這有助於符合TNFD披露與CSRD要求，避免綠洗風險。然而，企業需謹慎管理投入成本，特別在供應鏈涉及生物多樣性熱點（如東南亞或非洲）時，選擇適當的評估方法以平衡效益與支出。
金融業：引領自然正向轉型
對金融業而言，這一方法提供了評估投資組合影響的工具，降低供應鏈中斷或保險成本上升的風險。相較於歐盟自然信用路線圖，它更注重科學指標；與TNFD相比，強調行星界限閾值，提供精準決策依據。這一框架可能激勵其他亞洲金融機構跟進，助力聯合國2030年生物多樣性保護2000億美元目標。
企業生物多樣性評估的成本考量：物種級別 vs. 科級別
企業在實施生物多樣性評估時，分類學分辨率的選擇直接影響企業投入成本與效益。以物種級別（species level）為依據提供最高精確度，適合高風險區域分析；以科級別（family level）為依據則作為代理指標，顯著降低成本，應為企業首次優先考慮的方法，以有效管理投入成本。以下為詳細比較，基於陸域生態研究（如熱帶森林昆蟲與植物監測）：
成本差異的核心因素
時間消耗：物種級別鑑定單一樣本需數小時至數天，涉及形態學分析或eDNA分子定序，大幅增加時間成本；科級別可節省40-50%時間，因僅需識別較廣泛的分類群。例如，熱帶森林昆蟲監測顯示，科級別處理時間減半，適合大規模供應鏈評估。[Basset et al., 2017]
努力與人力：物種級別需專業分類學家，訓練與聘僱成本高；科級別可由一般生態學者處理，降低人力成本。研究顯示，科級別僅需40-50%分類知識，克服分類學障礙（如昆蟲幼蟲鑑定），尤其在新興市場。[Cardoso et al., 2011]
貨幣節省：科級別可節省30-50%的總成本（人力、設備、分析）。若企業每年處理數百樣本（如森林土壤樣本），物種級別的額外成本可能達數萬至數十萬美元。例如，巴西森林監測顯示，科級別減少實驗室與專家費用，維持生態模式可靠性。[Oberprieler et al., 2007]
量化數據比較
以下表格彙整關鍵指標，基於陸域生態研究，適用於TNFD依賴分析與企業成本管理：
| 分類學級別 | 時間節省 | 知識需求減少 | 貨幣成本節省 | 資訊損失 | 應用情境 |
|---|---|---|---|---|---|
| 種級別 | 基準 | 基準 | 基準 | 無損失 | 適合高風險區域，如TNFD依賴分析，提升報告可信度，降低監管風險，但企業投入成本較高。 |
| 科級別 | 40-50%（處理時間減半） | 40-50% | 30-50%（人力與設備） | 5-10%（群落相似性差異） | 首次優先選擇，適合大規模篩選，如供應鏈生物多樣性熱點（棕櫚油林），降低年度報告成本10-20%，適用於新興市場克服分類學資源匱乏，Spearman’s相關係數>0.85。[Basset et al., 2017] |
數據來源：熱帶森林昆蟲研究顯示，科級別與物種級別的生態模式具有高一致性（Spearman’s相關係數>0.85），資訊損失僅5-10%，支持其作為企業首次優先選擇以降低投入成本。[Basset et al., 2017; Cardoso et al., 2011; Oberprieler et al., 2007]
應用策略
科級別作為首次優先選擇：企業應優先採用科級別進行大規模篩選，如評估供應鏈生物多樣性熱點（例如棕櫚油或木材供應鏈），可降低初期投入成本10-20%。幫助企業有效管理投入成本，及有利於企業後續評估實際投入成本。
物種級別作為後續精準分析：在科級別篩選後，針對高風險區域（如熱帶森林核心區），物種級別適用於TNFD依賴分析，提升報告可信度並降低監管風險，但企業需承擔30-50%的額外成本。
混合策略：企業可先以科級別篩選（節省30-50%成本），再針對關鍵區域升級至物種級別。eDNA技術可進一步降低物種級別成本，但初始投資高（數千至數萬美元），需謹慎評估。
企業實務啟示
選擇科級別作為首次優先方法可顯著降低企業投入成本，但可能低估稀有物種風險，影響投資吸引力。物種級別成本高30-50%，但符合GBF目標與TNFD標準，減少綠洗風險。企業應根據業務暴露度（如供應鏈覆蓋熱點）與資源限制，制定分階段策略，優先採用科級別以平衡成本與效益，再針對高風險區域升級分析。
實施挑戰與未來展望
挑戰
數據標準化：NPP與HANPP依賴複雜生物物理數據，IUCN昆蟲數據覆蓋僅1%，影響準確性。
市場接受度：自然正向投資回報不明，X平台討論顯示投資者關注瞟綠風險，需更透明報告。
社會影響：DNSH原則需考量原住民權益，可能引發文化爭議。
範圍限制：目前限於陸地生態，海洋生態拓展需藍碳或eDNA技術。
展望
日本生命計畫透過與產業、政府、學術界合作，完善框架。其成功取決於數據基礎設施與市場接受度。企業應採用混合分類策略與新技術，優化生物多樣性評估成本，積極參與永續轉型。
「日本生命自然融資方法」為永續金融與企業提供了科學化框架，將生物多樣性保護融入決策，推動自然正向未來。其與GBF和TNFD的對齊，彰顯亞洲金融業創新潛力。企業在生物多樣性評估中，應優先選擇科級別以降低30-50%的投入成本，資訊損失僅5-10%，而物種級別則適用於高風險區域以提升可信度。透過混合策略與eDNA技術，企業可實現合規與經濟平衡。這一框架為全球金融業指明方向，企業與投資者應視自然資本為長期價值核心，共同實現生態與經濟共榮。
參考資料：
Basset, Y., et al. (2017). “Taxonomic sufficiency in tropical forest insect monitoring.” Ecological Indicators.
Cardoso, P., et al. (2011). “Taxonomic sufficiency in agroecosystems.” Journal of Applied Ecology.
Oberprieler, R. G., et al. (2007). “Insect taxonomic studies.” Systematic Entomology.
