藍(lán) 天

（中國(guó)人民銀行深圳市中心支行，廣東 深圳 518001）

一、引言

隨著氣候變化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響程度日益加深，氣候變化風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)引起國(guó)際社會(huì)高度關(guān)注。與實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和金融體系風(fēng)險(xiǎn)不同，氣候變化風(fēng)險(xiǎn)源自于經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行所高度依賴的自然環(huán)境，風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)渠道與作用機(jī)理具有高度的復(fù)雜性和不確定性。氣候風(fēng)險(xiǎn)的演化和對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響同時(shí)發(fā)生，增加了應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜性（Howarth 和Monasterolo，2016）。國(guó)際貨幣基金組織（IMF）、金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）等國(guó)際組織均表示，由于氣候變化風(fēng)險(xiǎn)具有公共品屬性和顯著的超時(shí)空外部性特征，將不可避免導(dǎo)致市場(chǎng)失靈，沖擊金融體系，并可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，這對(duì)作為“最后貸款人”和肩負(fù)維護(hù)金融穩(wěn)定職能的中央銀行提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

一般認(rèn)為，金融體系面臨的氣候相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)主要包括物理風(fēng)險(xiǎn)和綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)（以下簡(jiǎn)稱轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)）。其中，物理風(fēng)險(xiǎn)是指極端氣候、環(huán)境污染等事件導(dǎo)致實(shí)物資產(chǎn)和企業(yè)生產(chǎn)能力受損，最終引發(fā)金融部門信用風(fēng)險(xiǎn)和政府部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)是指在實(shí)現(xiàn)低碳綠色轉(zhuǎn)型中，由于突然收緊碳排放等政策或出現(xiàn)技術(shù)革新，引發(fā)高碳資產(chǎn)重新定價(jià)和財(cái)務(wù)損失，進(jìn)而通過(guò)資產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)、周期強(qiáng)化等機(jī)制影響貨幣政策和金融體系穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)（中國(guó)人民銀行國(guó)際司青年課題組，2021）。兩者的區(qū)別在于：物理風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、高度不確定的過(guò)程，主要體現(xiàn)在溫室情景中；而轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)是由碳排放稅等氣候政策變化所引起的一個(gè)相對(duì)確定的過(guò)程，更多體現(xiàn)在從原有經(jīng)濟(jì)模式向低碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型情景中。截至2021 年10 月末，已有132 個(gè)國(guó)家和地區(qū)提出碳中和目標(biāo)。在全球碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)背景下，相比物理風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)對(duì)金融體系因路徑依賴所面臨的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為迫切和重要。

近年來(lái)，各國(guó)央行圍繞氣候變化風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)開(kāi)展了諸多政策實(shí)踐。2017 年12 月，中國(guó)、法國(guó)、荷蘭等八國(guó)發(fā)起設(shè)立央行與監(jiān)管機(jī)構(gòu)綠色金融網(wǎng)絡(luò)（NGFS），探索各國(guó)央行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)協(xié)同應(yīng)對(duì)氣候變化風(fēng)險(xiǎn)的政策共識(shí)，美聯(lián)儲(chǔ)也于2020 年末加入NGFS。目前，約四分之三的金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）成員國(guó)正考慮或計(jì)劃將氣候變化風(fēng)險(xiǎn)納入金融穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)。歐央行開(kāi)發(fā)出氣候風(fēng)險(xiǎn)的宏觀審慎分析框架，并正與巴塞爾委員會(huì)（BCBS）、歐洲銀行管理局（EBA）等機(jī)構(gòu)合作進(jìn)一步完善；英格蘭銀行正在就將氣候變化風(fēng)險(xiǎn)納入金融業(yè)壓力測(cè)試的“探索性情景測(cè)試”展開(kāi)討論。中國(guó)人民銀行自2018 年將優(yōu)質(zhì)綠色貸款納入中期借貸便利（MLF）的擔(dān)保品范圍后，又于2019 年一季度在全國(guó)范圍內(nèi)開(kāi)展了金融機(jī)構(gòu)綠色信貸業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)，并將其先后作為宏觀審慎評(píng)估（MPA）和金融機(jī)構(gòu)評(píng)級(jí)的重要依據(jù)之一（王信，2021）。2021 年，中國(guó)人民銀行推出碳減排支持工具，用于支持清潔能源、節(jié)能環(huán)保、碳減排技術(shù)等重點(diǎn)領(lǐng)域的發(fā)展，并撬動(dòng)更多社會(huì)資金促進(jìn)碳減排。

然而，需要指出的是，在我國(guó)的政策實(shí)踐中，相關(guān)評(píng)價(jià)體系中綠色指標(biāo)占比過(guò)低，政策對(duì)金融機(jī)構(gòu)激勵(lì)引導(dǎo)整體效果還不顯著。同時(shí)，在應(yīng)對(duì)氣候變化的宏觀經(jīng)濟(jì)政策頂層設(shè)計(jì)中，一定程度上存在“重激勵(lì)、輕風(fēng)險(xiǎn)”問(wèn)題，尤其在強(qiáng)化“雙支柱”政策協(xié)同應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)方面的研究及設(shè)計(jì)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。實(shí)際上，從近年來(lái)我國(guó)房地產(chǎn)、跨境資本流動(dòng)宏觀審慎政策實(shí)踐可以看出，宏觀審慎政策與貨幣政策配合使用，既可以引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，提高貨幣政策傳導(dǎo)效果；也可以防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融穩(wěn)定（張曉慧等，2020）。由此可見(jiàn)，基于防范轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)視角探究央行“雙支柱”最優(yōu)政策選擇問(wèn)題，對(duì)于充分發(fā)揮貨幣政策和宏觀審慎政策協(xié)同效應(yīng)，以有效支持綠色低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展和維護(hù)金融穩(wěn)定，進(jìn)而推動(dòng)高質(zhì)量完成“30·60 目標(biāo)”具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

目前，學(xué)術(shù)界就央行如何應(yīng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)特別是轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)已進(jìn)行了一些研究，并運(yùn)用了一系列模型進(jìn)行政策模擬和評(píng)價(jià)。在氣候政策和經(jīng)濟(jì)政策建模方面，Nordhaus 開(kāi)創(chuàng)性地構(gòu)建了DICE 模型（Nordhaus，1992）和RICE 模型（Nordhaus 和Yang，1996），并運(yùn)用成本收入法分析應(yīng)對(duì)氣候變化的經(jīng)濟(jì)學(xué)原則。隨著研究的深入，許多學(xué)者（Bolton 等，2020；Monasterolo 和Battison，2020）指出轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)具有典型的非線性、肥尾和系統(tǒng)全局性特點(diǎn)，傳統(tǒng)模型難以有效度量，會(huì)給政策應(yīng)對(duì)帶來(lái)誤導(dǎo)。為此，學(xué)者們采取了系統(tǒng)性建模方式進(jìn)行分析，例如存量流量一致（SFC）、基于代理行為人模型（ABM）、動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型（DSGE）等。Yannis 等（2018）運(yùn)用存量流量一致生態(tài)宏觀經(jīng)濟(jì)模型分析認(rèn)為，實(shí)施綠色量化寬松計(jì)劃可以降低氣候變化對(duì)金融穩(wěn)定的負(fù)面影響，實(shí)施效果與綠色投資對(duì)債券收益率變化的響應(yīng)程度正相關(guān)。Dafermos 和Nikolaidi（2021）使用類似的建模方法分析了氣候金融政策在應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的效果時(shí)發(fā)現(xiàn)，施加“綠色支持因子”減少綠色信貸的資本要求將會(huì)促進(jìn)信貸投放但會(huì)增加金融脆弱性，反向施行“污染懲罰因子”則會(huì)降低銀行信貸投放，增加高碳企業(yè)的貸款損失。Dunz 等（2021）在此基礎(chǔ)上研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行根據(jù)氣候政策改變借貸行為和貸款定價(jià)策略能夠降低商業(yè)銀行資產(chǎn)轉(zhuǎn)型對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融的影響。Lamperti 等（2021）通過(guò)構(gòu)建ABM 模型發(fā)現(xiàn)，通過(guò)放松綠色貸款的資本要求、對(duì)綠色貸款加大信用擔(dān)保、在銀行信用評(píng)級(jí)中引入碳風(fēng)險(xiǎn)調(diào)節(jié)因素等方式將會(huì)顯著促進(jìn)氣候風(fēng)險(xiǎn)的降低。Carattini 等（2021）通過(guò)構(gòu)建包含環(huán)境因子的E-DSGE 模型分析了宏觀審慎政策與氣候政策組合的效果，通過(guò)強(qiáng)化宏觀審慎政策與氣候政策配合，能夠有效減輕突發(fā)激進(jìn)的氣候政策導(dǎo)致棕色資產(chǎn)“擱淺”引發(fā)的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。

從國(guó)內(nèi)學(xué)者來(lái)看，曹軍新（2014）等運(yùn)用威爾森模型和有約束的非線性規(guī)劃方法，對(duì)不同碳減排策略下的銀行信貸質(zhì)量進(jìn)行分析，并指出根據(jù)減排彈性和減排成本對(duì)不同行業(yè)實(shí)施梯度減排策略對(duì)銀行資產(chǎn)質(zhì)量和金融穩(wěn)定的沖擊最小。王瑤等（2019）基于DSGE 模型研究了綠色信貸貼息、定向降準(zhǔn)、再貸款（調(diào)整再貸款利率與質(zhì)押率）等綠色信貸激勵(lì)政策的作用機(jī)制和效果，發(fā)現(xiàn)一定強(qiáng)度的綠色信貸激勵(lì)政策能在不降低產(chǎn)出、就業(yè)的前提下，提高綠色信貸規(guī)模，促進(jìn)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型。王博和宋玉峰（2020）以代表綠色金融政策的綠色支持因子和代表綠色財(cái)政政策的碳稅為主要場(chǎng)景，運(yùn)用SFC 模型對(duì)四部門國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系進(jìn)行情景模擬。研究顯示，綠色支持因子政策削弱了以銀行體系為中心的金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且短期內(nèi)綠色支持因子和碳稅對(duì)金融穩(wěn)定的影響相反，因此建議二者配合使用以降低對(duì)金融體系的負(fù)面影響。潘冬陽(yáng)等（2021）基于包含綠色和非綠色生產(chǎn)部門的內(nèi)生增長(zhǎng)模型研究發(fā)現(xiàn)，綠色金融政策能夠增加綠色部門產(chǎn)量，且相比財(cái)政政策更有助于推動(dòng)經(jīng)濟(jì)低碳轉(zhuǎn)型，但金融政策的強(qiáng)度存在上限，與財(cái)政政策搭配使用能夠提高政策整體效果。王博和徐飄洋（2021）研究發(fā)現(xiàn)，在應(yīng)對(duì)氣候政策沖擊時(shí)，貨幣政策應(yīng)更關(guān)注產(chǎn)出和需求引導(dǎo)而非通貨膨脹，同時(shí)宏觀審慎政策能有效緩解氣候政策對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響，維護(hù)金融穩(wěn)定。于孝建和詹愛(ài)娟（2021）采用莫頓（Merton）模型和壓力測(cè)試方法,評(píng)估氣候轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行貸款價(jià)值的影響，發(fā)現(xiàn)隨著碳稅價(jià)格上升，商業(yè)銀行貸款價(jià)值損失將以更快的速度上升，且對(duì)國(guó)有銀行的影響尤為突出。

總體而言，目前央行政策應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)已進(jìn)行過(guò)不少實(shí)踐，但在理論層面的研究還相對(duì)有限（文書(shū)洋等，2021）。尤其是關(guān)于貨幣政策和宏觀審慎政策“雙支柱”框架如何協(xié)同應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)沖擊方面著墨甚少。對(duì)此，本文將在包含異質(zhì)性企業(yè)和氣候環(huán)境因素的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡框架下，考察金融摩擦對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)所引致的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響，并基于此，從確定性模擬和福利分析的角度，研究貨幣政策與宏觀審慎政策在應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)方面的作用機(jī)制和最優(yōu)政策選擇問(wèn)題。

相比現(xiàn)有研究，本文的邊際貢獻(xiàn)可能有如下兩點(diǎn)：一是構(gòu)建包含綠色和棕色異質(zhì)性企業(yè)及氣候環(huán)境因素的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型，并在金融部門引入資本調(diào)整成本刻畫金融摩擦，以更好地考察金融摩擦在氣候政策變化所引致的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)沖擊中的作用。二是通過(guò)動(dòng)態(tài)設(shè)置對(duì)金融部門綠色及棕色資產(chǎn)施加宏觀審慎管理參數(shù)，量化宏觀審慎政策對(duì)銀行不同類型資產(chǎn)的監(jiān)管強(qiáng)度，以反映央行將氣候風(fēng)險(xiǎn)納入宏觀審慎管理的可能路徑，進(jìn)而評(píng)估貨幣政策與宏觀審慎政策在應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)中的有效性。

二、模型構(gòu)建

本文在Gertler 和Karadi（2011）、Carattini 等（2021）的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建了包含異質(zhì)性企業(yè)、氣候環(huán)境因素和金融摩擦的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型。模型主體包括家庭部門、廠商部門、商業(yè)銀行、中央銀行和財(cái)政部門等5 個(gè)部門。模型結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1。

圖1 模型結(jié)構(gòu)示意圖

具體而言，本文在模型構(gòu)建時(shí)區(qū)分綠色和棕色兩類中間品生產(chǎn)商，其中棕色生產(chǎn)商會(huì)產(chǎn)生環(huán)境污染，帶來(lái)負(fù)外部性，進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率；綠色生產(chǎn)商則不會(huì)產(chǎn)生任何負(fù)外部性。模型其他基本結(jié)構(gòu)為：兩類中間品生產(chǎn)商從家庭部門吸納勞動(dòng)力，使用資本品生產(chǎn)中間品，并提供給最終品生產(chǎn)商；資本品生產(chǎn)商從兩類中間品生產(chǎn)商購(gòu)得折余資本，并從最終品生產(chǎn)商購(gòu)得投資品，生產(chǎn)資本品返售給兩類中間品生產(chǎn)商；最終品生產(chǎn)商購(gòu)買中間品，并生產(chǎn)最終消費(fèi)品出售給家庭部門。一部分家庭部門為中間品生產(chǎn)商提供勞動(dòng)力并獲取勞動(dòng)報(bào)酬，另一部分作為銀行家運(yùn)營(yíng)銀行，銀行從家庭部門吸收存款和獲取中央銀行結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具支持，并向兩類中間品生產(chǎn)商發(fā)放貸款。中央銀行負(fù)責(zé)執(zhí)行貨幣政策和宏觀審慎政策。

（一）家庭部門

（二）企業(yè)部門

1.中間品廠商

本文假定中間品廠商分為綠色、棕色兩類企業(yè)。從綠色發(fā)展角度看，棕色企業(yè)會(huì)產(chǎn)生碳排放等環(huán)境負(fù)向外部性，并體現(xiàn)為碳排放會(huì)對(duì)兩類中間品廠商的生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響；而綠色企業(yè)不會(huì)產(chǎn)生此類負(fù)向外部性。兩類中間品廠商均需從商業(yè)銀行部門獲得外部融資。兩類中間品廠商均服從Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)形式：

（三）銀行部門

其中：Vt表示銀行資產(chǎn)負(fù)債組合對(duì)應(yīng)的價(jià)值函數(shù)，η為銀行選擇退出市場(chǎng)時(shí)可獲得的最大資產(chǎn)比例。式（18）表明，只有當(dāng)銀行的價(jià)值不小于其退出市場(chǎng)所能留存的資產(chǎn)，家庭部門才會(huì)向銀行提供存款。假定t期有1-ζ比例的銀行選擇退出市場(chǎng)并將nt+1(j)的價(jià)值轉(zhuǎn)移給家庭部門，ζ比例的銀行選擇繼續(xù)經(jīng)營(yíng)。則商業(yè)銀行部門的價(jià)值定義如下：

（四）中央銀行

（五）財(cái)政部門

（六）市場(chǎng)出清

模型達(dá)到均衡時(shí)，市場(chǎng)出清條件滿足：

三、模型參數(shù)校準(zhǔn)

本文的重點(diǎn)在于應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的最優(yōu)政策規(guī)則選擇及其傳導(dǎo)機(jī)制，并不需要模型對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)的精確擬合。這意味著，模型初始設(shè)定較參數(shù)取值更為關(guān)鍵。鑒于此，本文直接參考現(xiàn)有研究和實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)校準(zhǔn)參數(shù)取值。校準(zhǔn)結(jié)果如表1 所示，以下對(duì)部分參數(shù)校準(zhǔn)進(jìn)行說(shuō)明。

表1 模型參數(shù)校準(zhǔn)結(jié)果

家庭部門的貼現(xiàn)因子β是均衡無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的倒數(shù)，根據(jù)中國(guó)2009-2020 年的一年期定期存款的年平均利率，參數(shù)β取值0.99。參考Gibson 和Heutel（2020），碳排放對(duì)生產(chǎn)率損失函數(shù)系數(shù)d0=-0.0076、d1=8.10e-6、d2=1.05e-8，參考Carattini（2021）和Nordhaus（2018），碳吸收成本函數(shù)系數(shù)ν1和ν2分別為0.0335 和2.6。根據(jù)中金研究院（2021），截至2019 年，中國(guó)碳排放約占全球碳排放四分之一，設(shè)定進(jìn)口碳排放erow等于國(guó)內(nèi)碳排放e穩(wěn)態(tài)的3 倍，即1.8873。綠色中間品和棕色中間品的替代彈性ρY取2，中間品中棕色企業(yè)產(chǎn)品權(quán)重ωb取0.3326，意味著穩(wěn)態(tài)時(shí)銀行綠色資產(chǎn)占比 為0.60。參考Gertler 和Karadi（2011），銀行存續(xù)概率ζ取0.972，意味著銀行平均存續(xù)時(shí)間為9 年；銀行退出可獲得的最大資產(chǎn)占比η取0.3409，資產(chǎn)轉(zhuǎn)移比例ι取0.003。根據(jù)目前碳減排支持工具設(shè)計(jì)，中央銀行支持綠色發(fā)展的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具利率rc取1.75%。

四、模擬分析

（一）福利分析

本文的福利分析采取消費(fèi)等效值思路。在給定政策規(guī)則X下，福利損失可以表示為一種政策下的福利水平 和另一種政策下的福利水平 之差：

表2 展示了一單位碳稅稅率沖擊下，不同政策組合下主要變量穩(wěn)態(tài)值及福利損失。需要說(shuō)明的是，鑒于轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)對(duì)貨幣政策及金融穩(wěn)定的影響以及碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，表3 關(guān)注的主要變量為碳排放、總產(chǎn)出、銀行資產(chǎn)凈值、福利損失。表3 的Panel A 和Panel B 分別是不存在金融摩擦和存在金融摩擦的情形，分別搭配三類（即不實(shí)施、統(tǒng)一的、差異化）宏觀審慎政策效果。從表2 可以發(fā)現(xiàn)：

表2 各政策組合下主要變量穩(wěn)態(tài)值及福利損失

第一，存在金融摩擦和不存在金融摩擦兩種情形比較結(jié)果顯示，不存在金融摩擦情形下各政策組合福利損失相對(duì)更低。但特別值得一提的是，在不實(shí)施任何政策的前提下，金融摩擦?xí)档头€(wěn)態(tài)時(shí)碳排放量（約4.6%）。一個(gè)可能的原因是，金融摩擦本質(zhì)上增加了商業(yè)銀行對(duì)企業(yè)的貸款成本，從而降低穩(wěn)態(tài)時(shí)商業(yè)銀行對(duì)企業(yè)的信貸量，從而減少企業(yè)投資，進(jìn)而對(duì)總產(chǎn)出產(chǎn)生負(fù)向影響，碳排放量隨之降低。因此，在降低碳排放這一點(diǎn)上，金融摩擦和企業(yè)生產(chǎn)對(duì)氣候變化負(fù)向外部性這兩種“市場(chǎng)失靈”影響方向是相反的，金融摩擦的存在會(huì)一定程度上削弱企業(yè)生產(chǎn)對(duì)氣候的負(fù)向外部性。

第二，不存在金融摩擦的情況下，運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具能顯著改善福利表現(xiàn)，但配合實(shí)施宏觀審慎政策的增益效果有限。根據(jù)Panel A 的比較結(jié)果，不存在金融摩擦的情況下，運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具在可比情形中均能減少約1 個(gè)百分點(diǎn)的福利損失，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)實(shí)施宏觀審慎政策最多僅能降低0.08 個(gè)百分點(diǎn)。這主要是因?yàn)楹暧^審慎管理參數(shù)作用于商業(yè)銀行資產(chǎn)凈值，根據(jù)式（17），金融摩擦的存在會(huì)降低銀行資產(chǎn)凈值，并以此影響穩(wěn)態(tài)時(shí)綠色和棕色兩類資產(chǎn)的宏觀審慎管理參數(shù)。這同時(shí)表明，宏觀審慎政策的直接作用路徑是通過(guò)緩解金融摩擦來(lái)降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行部門的沖擊，提高銀行資產(chǎn)凈值，保障其支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力，進(jìn)而提高總產(chǎn)出，改進(jìn)福利。

第三，存在金融摩擦的情況下，宏觀審慎政策對(duì)銀行資產(chǎn)凈值的增益效果更加突出，但單獨(dú)實(shí)施宏觀審慎政策效用亦難以有效減少碳排放及福利損失，配合運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具才能更好實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)。Panel B 的結(jié)果顯示，若不實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，統(tǒng)一的、差異化宏觀審慎政策較不實(shí)施宏觀審慎政策分別降低福利損失0.04 和0.07 個(gè)百分點(diǎn)，分別提高碳排放1.5%和2.0%。與之相比，當(dāng)配合實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具時(shí)，統(tǒng)一的、差異化宏觀審慎政策較不實(shí)施宏觀審慎政策分別降低福利損失0.66 和1.28 個(gè)百分點(diǎn)，并大幅降低碳排放21.3%和28.3%，同時(shí)總產(chǎn)出和銀行資產(chǎn)凈值的提升效果進(jìn)一步增強(qiáng)。這其中的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是，穩(wěn)態(tài)時(shí)綠色和棕色兩類資產(chǎn)的跨部門預(yù)期收益相等是實(shí)現(xiàn)帕累托最優(yōu)的必要條件。若政策組合中僅有宏觀審慎政策時(shí)，宏觀審慎管理參數(shù)“補(bǔ)償生產(chǎn)對(duì)氣候的負(fù)外部性”特征，實(shí)際上內(nèi)含對(duì)棕色資產(chǎn)實(shí)行正向參數(shù)和對(duì)綠色資產(chǎn)實(shí)行負(fù)向參數(shù)的要求，這一要求會(huì)導(dǎo)致兩類資產(chǎn)的預(yù)期收益趨于發(fā)散，從而使得政策組合偏離帕累托最優(yōu)。而配合運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具后，央行的低成本資金對(duì)商業(yè)銀行綠色資產(chǎn)是一種變相補(bǔ)貼，分擔(dān)了部分宏觀審慎管理的懲罰/補(bǔ)償外部性職能，并因此減輕宏觀審慎管理對(duì)有效均衡條件的扭曲，提升政策的有效性。實(shí)際上，在運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具時(shí)，差異化宏觀審慎政策對(duì)棕色、綠色資產(chǎn)的宏觀審慎管理參數(shù)穩(wěn)態(tài)值分別為0.03 和-0.04，兩者間差異較未運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具時(shí)的0.05 和-0.10 有明顯縮窄。

（二）脈沖響應(yīng)分析

本文考察對(duì)模型施加一單位正向碳稅稅率沖擊后，各情景下主要變量的脈沖響應(yīng)結(jié)果。圖2 展示了未實(shí)施任何結(jié)構(gòu)性貨幣政策和宏觀審慎政策的情形下，存在和不存在金融摩擦的脈沖響應(yīng)分析對(duì)比結(jié)果。

在正向的碳稅稅率沖擊下，棕色企業(yè)利潤(rùn)率下降。一方面，棕色企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)意愿隨之降低，從而引致其融資需求下降和資產(chǎn)負(fù)債表收縮。另一方面，對(duì)銀行而言，棕色資產(chǎn)回報(bào)率降低使得其資產(chǎn)凈值受到侵蝕，同樣制約其信貸供給。供需兩方面因素導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)中的總產(chǎn)出水平下降，碳排放量降低。通脹受短期內(nèi)供不應(yīng)求和現(xiàn)有技術(shù)水平下較高的“綠色溢價(jià)”等因素影響呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)。特別值得一提的是，由于綠色資產(chǎn)回報(bào)率不會(huì)受到碳稅的影響，因此初期銀行綠色杠桿率先隨著銀行資產(chǎn)凈值的下降而上升，但從中長(zhǎng)期看，銀行資產(chǎn)凈值的下降造成整體信貸規(guī)模的萎縮，綠色企業(yè)的信貸規(guī)模亦會(huì)受到負(fù)面影響，綠色杠桿率從第3 期開(kāi)始逐漸轉(zhuǎn)為負(fù)向響應(yīng)，總體上呈現(xiàn)先升后降態(tài)勢(shì)。

對(duì)比存在金融摩擦和不存在金融摩擦的情景還可以發(fā)現(xiàn)，金融摩擦?xí)ㄟ^(guò)影響銀行資產(chǎn)凈值而放大經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。相對(duì)于不存在金融摩擦的情景，盡管金融摩擦能夠促進(jìn)初期碳排放的較少，但代價(jià)則是消費(fèi)、通脹、總產(chǎn)出、銀行資產(chǎn)凈值的下降。同時(shí)，受銀行凈資產(chǎn)下降影響，綠色杠桿率初期正向偏離其穩(wěn)態(tài)后，金融摩擦的存在會(huì)擴(kuò)大其回歸穩(wěn)態(tài)過(guò)程中的負(fù)向“超調(diào)”程度，如圖2（f）所示，存在金融摩擦的情景下，綠色杠桿率在第3 期轉(zhuǎn)為負(fù)向影響后，所達(dá)負(fù)向峰值約為不存在金融摩擦情景下的2 倍。超調(diào)程度的加深同樣會(huì)造成銀行資產(chǎn)凈值的損失，進(jìn)而導(dǎo)致消費(fèi)、通脹和總產(chǎn)出受到二次影響。

圖2 有無(wú)金融摩擦情景下的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果

圖3 展示了存在金融摩擦情景下，單獨(dú)實(shí)施三類宏觀審慎政策的脈沖響應(yīng)分析對(duì)比結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，存在金融摩擦且不實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策的情景下，相比于不實(shí)施宏觀審慎政策，統(tǒng)一的和差異化的宏觀審慎政策均能夠有效降低銀行資產(chǎn)凈值的波動(dòng)，如圖3（e）所示，兩類實(shí)施宏觀審慎政策情景下的銀行資產(chǎn)凈值在初期的降幅約為無(wú)宏觀審慎政策情景的三分之一。但對(duì)于碳排放、消費(fèi)、通脹和總產(chǎn)出的提升效果不明顯，難以顯著改善福利。需要指出的是，實(shí)施宏觀審慎政策特別是差異化宏觀審慎政策情景下，綠色杠桿率短期正向波動(dòng)以及中長(zhǎng)期內(nèi)的負(fù)向超調(diào)均顯著降低，如圖3（f）所示。這表明，在應(yīng)對(duì)氣候政策變化所帶來(lái)的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，宏觀審慎政策能夠降低銀行資產(chǎn)凈值波動(dòng)，對(duì)銀行資產(chǎn)結(jié)構(gòu)起到一定的優(yōu)化作用，但尚不能完全消除綠色杠桿率超調(diào)所引致的銀行資產(chǎn)凈值損失。

圖3 單獨(dú)實(shí)施三類宏觀審慎政策的脈沖響應(yīng)

作為對(duì)比，本文圖4 展示了存在金融摩擦情景下，三類宏觀審慎政策分別搭配結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的脈沖響應(yīng)分析對(duì)比結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，在存在金融摩擦的情景下，結(jié)構(gòu)性貨幣政策以及差異化宏觀審慎政策能最大程度減少銀行凈資產(chǎn)的降幅。實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策和差異化宏觀審慎政策相比單獨(dú)實(shí)施差異化宏觀審慎政策，盡管在初期碳排放降幅上的表現(xiàn)略差，但銀行凈資產(chǎn)降幅大幅收窄，從而更有效熨平消費(fèi)、通脹、總產(chǎn)出的波動(dòng)，整體福利趨于改進(jìn)。這表明，結(jié)構(gòu)性貨幣政策是差異化宏觀審慎政策有效發(fā)揮的重要前提。另外值得關(guān)注的是，與不實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策情景比較，實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策能有效消除綠色杠桿率的負(fù)向“超調(diào)”，在初期上升后快速回歸穩(wěn)態(tài)。如圖4（f）所示，在實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策和差異化宏觀審慎政策組合下，綠色杠桿率僅初期上升0.25%，在第5 期基本回歸穩(wěn)態(tài)，整個(gè)追溯期內(nèi)未出現(xiàn)負(fù)向“超調(diào)”。這主要是因?yàn)?，存在金融摩擦?xí)r，實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策和差異化宏觀審慎政策組合，碳排放量偏離穩(wěn)態(tài)的程度較低，根據(jù)式（26），綠色信貸資產(chǎn)質(zhì)押率與環(huán)境負(fù)外部性同向變動(dòng)，因此該政策組合下的銀行綠色信貸資產(chǎn)質(zhì)押率變動(dòng)幅度較小，根據(jù)式（21），這會(huì)使得銀行綠色資產(chǎn)占比更加趨向其穩(wěn)態(tài)值，保持銀行資產(chǎn)調(diào)整成本和資產(chǎn)凈值的相對(duì)穩(wěn)定，進(jìn)而削弱金融摩擦背景下綠色杠桿率初期上升后的負(fù)向“超調(diào)”效果。

圖4 三類宏觀審慎政策分別搭配結(jié)構(gòu)性貨幣政策的脈沖響應(yīng)

五、研究結(jié)論及政策建議

本文構(gòu)建包含綠色和棕色異質(zhì)性企業(yè)、氣候環(huán)境因素以及金融摩擦的動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型，引入對(duì)銀行部門綠色及棕色資產(chǎn)的宏觀審慎管理參數(shù)，量化宏觀審慎政策對(duì)銀行不同類型資產(chǎn)的監(jiān)管強(qiáng)度，以反映央行將轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)納入宏觀審慎管理的可能路徑。在此基礎(chǔ)上研究了在政府部門明確綠色轉(zhuǎn)型政策的情形下，貨幣政策和宏觀審慎“雙支柱”調(diào)控框架在防范轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)方面的傳導(dǎo)機(jī)制和最優(yōu)政策組合。研究發(fā)現(xiàn)：第一，金融摩擦?xí)欢ǔ潭壬舷魅跗髽I(yè)生產(chǎn)對(duì)氣候的負(fù)向外部性，但會(huì)放大宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，增加福利損失。第二，不存在金融摩擦的情景下，運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具能顯著改善福利表現(xiàn)，進(jìn)一步配合實(shí)施宏觀審慎政策的增益效果并不顯著；存在金融摩擦的情景下，結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具配合實(shí)施差異化宏觀審慎政策能進(jìn)一步改善福利表現(xiàn)。第三，單獨(dú)實(shí)施宏觀審慎政策難以有效減少碳排放及福利損失，配合運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具則能大幅降低碳排放，削弱綠色杠桿率對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融穩(wěn)定的“超調(diào)”影響，從而提升政策的有效性。

促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)綠色低碳轉(zhuǎn)型，需要發(fā)揮貨幣政策和宏觀審慎“雙支柱”調(diào)控框架的支持作用，上述研究結(jié)論的政策啟示：

一是完善綠色金融體制機(jī)制建設(shè)，有效降低金融摩擦。第一，建議盡快制定全國(guó)統(tǒng)一、與國(guó)際接軌、清晰可執(zhí)行的綠色金融標(biāo)準(zhǔn)，從制度建設(shè)、產(chǎn)品服務(wù)、操作流程、風(fēng)險(xiǎn)防范等方面對(duì)綠色金融予以規(guī)范。鼓勵(lì)地方政府搭建并完善權(quán)責(zé)清晰的地方綠色金融調(diào)控框架，立足地方實(shí)際，建立地方綠色金融指標(biāo)和考核體系。第二，聯(lián)合相關(guān)部門共同引導(dǎo)會(huì)計(jì)、法律、咨詢、信用評(píng)級(jí)等第三方服務(wù)機(jī)構(gòu)規(guī)范有序發(fā)展，推動(dòng)建立綠色產(chǎn)業(yè)信息交流平臺(tái)，加強(qiáng)信息共享，緩解綠色金融市場(chǎng)交易活動(dòng)中的信息不對(duì)稱問(wèn)題，并強(qiáng)化對(duì)“漂綠”、“洗綠”、“貼綠”風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)、分析、預(yù)警和處置。第三，構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一的氣候風(fēng)險(xiǎn)信息披露框架，推動(dòng)商業(yè)銀行在此框架下加強(qiáng)對(duì)氣候風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)估、管理及重點(diǎn)領(lǐng)域的披露，重點(diǎn)明確信息披露的內(nèi)容、格式、范圍等事項(xiàng)，持續(xù)提高披露的時(shí)效性、完整性和準(zhǔn)確性。同時(shí)積極推動(dòng)該框架與氣候變化相關(guān)財(cái)務(wù)信息披露工作組（TCFD）、氣候披露標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)（CDSB）等國(guó)際主流的綠色金融信息披露框架并軌。

二是盡快將轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)納入宏觀審慎管理，構(gòu)建應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的宏觀審慎調(diào)控機(jī)制。第一，應(yīng)結(jié)合“30·60 目標(biāo)”下各高碳行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的時(shí)間表、路線圖，形成具有約束力的金融支持碳減排規(guī)劃，作為評(píng)估和應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)。第二，在微觀層面鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)將轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)納入其風(fēng)險(xiǎn)管理框架、及時(shí)開(kāi)展氣候變化壓力測(cè)試的基礎(chǔ)上，對(duì)金融機(jī)構(gòu)綠色資產(chǎn)和棕色資產(chǎn)實(shí)行差異化宏觀審慎管理。同時(shí)，夯實(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，提高數(shù)據(jù)可得性，制定一套相對(duì)規(guī)范的轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)定量分析方法，適時(shí)開(kāi)展轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)對(duì)貨幣政策和金融體系影響的情景分析和壓力測(cè)試，聚焦于轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)可能引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)，持續(xù)豐富宏觀審慎政策工具箱，構(gòu)建“前瞻性識(shí)別、逆周期應(yīng)對(duì)”宏觀審慎調(diào)控機(jī)制。第三，強(qiáng)化應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的國(guó)際交流，研究本國(guó)宏觀審慎政策應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的外溢性，避免氣候轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)緩釋對(duì)全球經(jīng)濟(jì)造成不必要擾動(dòng)。

三是完善結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，做好貨幣政策和宏觀審慎政策協(xié)調(diào)。貨幣政策對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的防范至關(guān)重要，尤其是在短期內(nèi)綠色金融體制機(jī)制建設(shè)尚不完善、金融摩擦無(wú)法完全消除的情況下，結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具能夠大幅提升宏觀審慎政策表現(xiàn)，改善社會(huì)福利。因此，建議結(jié)合政策實(shí)踐進(jìn)一步完善碳減排支持工具規(guī)則設(shè)計(jì)，可依據(jù)碳達(dá)峰、碳中和進(jìn)度，對(duì)碳減排支持工具的“事后報(bào)銷”比例進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。在此基礎(chǔ)上創(chuàng)新多樣化的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，對(duì)商業(yè)銀行綠色金融業(yè)務(wù)進(jìn)行定向激勵(lì)，并以此為政策信號(hào)，鼓勵(lì)更多資金支持綠色經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。同時(shí)，應(yīng)注重做好貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)，促使金融機(jī)構(gòu)合理調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)撥備，助力實(shí)現(xiàn)“30·60 目標(biāo)”。