“一只平凡的小猪”过亿捐款引关注，幻方内部人士：是自愿捐款******

　　一则捐款信息让头部量化私募公司幻方量化在岁末年初火了一把。

　　1月9日晚间，幻方量化发布公告称，2022年度幻方量化共计向慈善机构捐赠2.2138亿元。除此以外，公司员工“一只平凡的小猪”个人向慈善机构捐赠1.38亿元。以上合计3.5938亿元均已完成打款，将支持15家慈善机构的23个公益项目。

　　“过去的几年，幻方量化及员工每年拿出收入的相当一部分投入公益，回馈社会，累计捐赠超过 5.8 亿元。”幻方量化在公告中表示。

　　“均是自愿捐款。”一位幻方量化内部人士对记者说道。

　　捐款3.5938亿元是什么水平？同花顺iFinD数据显示，2022年上半年，A股4901家上市公司中，对外有捐赠的公司为2892家，捐赠总额为54.76亿元，分上市公司来看，2022年上半年长江电力捐赠额2.71亿元居榜首，宝丰能源以2.5亿元紧随其后，伊利股份位列第三，捐赠额为2.17亿元。

　　而上述消息发布后，不少网友对“一只平凡的小猪”的真实身份十分好奇。一位业内人士猜测能一次性捐这么多钱“可能是老板或者股东”。幻方对此未作回应。

　　要知道2022年上半年非银金融行业共计捐赠1.65亿元，幻方量化员工“一只平凡的小猪”个人捐款金额据这一数字仅仅相差0.27亿元。

　　事实上，除幻方量化外，还有多家量化机构同样在慈善方面大举投入。比如鸣石基金资助了陕西省长武县巨家镇中心小学300名师生的计算机设备升级、支持了上海广慈残疾儿童福利院60余名残疾儿童的技能教育、上海财经大学数理金融实验室建设和数理人才培养等。

　　但不少业内人士还是对幻方量化如此巨额的捐款数额感到惊异，“钱从哪里来”成了大家共同的关注焦点。

　　据上述幻方量化内部人士透露，目前幻方量化规模在600亿元左右。按照业内人士的计算，如果一年管理费在1%～2%之间，年收入大概在6～12亿元之间，即使刨掉给渠道的提成(一般20%)，“也是一笔不小的收入”。

　　私募排排网数据显示，幻方量化近一年收益为12.26%，到目前为止的年化收益为18.05%。旗下共有502只基金。

　　近年来一些主观多头私募同样积极投身于公益事业。在2022年1月18日东方港湾2022年线上投资策略报告会中，公司人士表示截至当前时点，东方港湾向慈善机构、各类地方捐款累计已超人民币1.3亿元。

2100年，2/3冰川可能消失******

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　　美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。

　　研究表明，根据当今减缓气候变化的努力，本世纪全球可能损失多达41%，或者至少26%的冰川。

　　这些预测将被汇总到全球温度变化场景中，补充有关气候变化的讨论内容，例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会（COP27）上进行的讨论。

　　卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现，如果继续投资化石燃料，在未来场景中，按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失，而按照数量计算，超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下，全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内，但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失，按照数量计算则有近50%的冰川将消失。

　　按照冰川的标准，这些消失的冰川大多数都很小（不到1平方公里），但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。

　　该研究为区域冰川建模提供了更好的背景，Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会（COP26）承诺的目标。

　　如果温度上升超过2℃，则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃，这些地区的冰川几乎将完全消失。

　　Rounce指出，冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体，也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放，其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。

　　许多因素决定了冰川质量的流失，Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究，包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川，这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。

　　Rounce此前的研究表明，碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响，这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中，他发现，解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小，但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。

　　该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准，包括对每个冰川的单独质量变化进行观测，从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说，超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。（王方）