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綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)、金融摩擦與最優(yōu)政策選擇

所屬分類:經(jīng)濟(jì)論文 閱讀次 時(shí)間:2022-05-23 09:16

本文摘要:摘 要 :本文構(gòu)建了包含異質(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,研究貨幣政策和宏觀審慎雙支柱調(diào)控框架在防范綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)方面的傳導(dǎo)機(jī)制及最優(yōu)政策組合問題。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

  摘 要 :本文構(gòu)建了包含異質(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,研究貨幣政策和宏觀審慎“雙支柱”調(diào)控框架在防范綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)方面的傳導(dǎo)機(jī)制及最優(yōu)政策組合問題。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 ;但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)施差異化的宏觀審慎政策能改善福利表現(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,提升政策的有效性。建議我國(guó)央行持續(xù)完善支持綠色發(fā)展的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具設(shè)計(jì),聚焦于綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn),積極構(gòu)建“前瞻性識(shí)別、逆周期應(yīng)對(duì)”的宏觀審慎調(diào)控機(jī)制,并做好貨幣政策和宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)。

  關(guān)鍵詞 :綠色金融 ;轉(zhuǎn)型金融 ;結(jié)構(gòu)性貨幣政策 ;雙支柱調(diào)控 ;宏觀審慎政策

綠色金融

  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)源自于與經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行高度依賴的自然環(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,這增加了應(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)定職能的中央銀行調(diào)控框架提出了嚴(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)(下稱“轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)”)。其中,物理風(fēng)險(xiǎn)是指發(fā)生極端氣候、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)而通過資產(chǎn)價(jià)格傳導(dǎo)、周期強(qiáng)化等機(jī)制影響貨幣政策及金融體系穩(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,各國(guó)央行圍繞氣候變化風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)開展了諸多政策實(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)人民銀行創(chuàng)設(shè)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,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)展以及維護(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 做了開創(chuàng)性工作,他構(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,近期許多學(xué)者(例如,Bolton 等,2020 ;Monasterolo 和 Battison,2020)指出轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)具有典型的非線性、肥尾以及系統(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)通過構(gòu)建 ABM 模型發(fā)現(xiàn),通過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)。于孝建和詹愛娟(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。

  從國(guó)內(nèi)學(xué)者來看,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?傮w而言,目前央行政策應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)已進(jìn)行過不少實(shí)踐,但在理論層面的研究還相對(duì)有限(文書洋等,2021)。尤其是關(guān)于貨幣政策或者宏觀審慎政策“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,以更好的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)以及 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。

  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,從而帶來負(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,銀行從從家庭部門吸收存款以及獲取中央銀行結(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。

  為更好的引入金融摩擦,考察結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具及宏觀審慎政策的影響,本文借鑒 Dib(2010),設(shè)計(jì)一個(gè)壟斷競(jìng)爭(zhēng)銀行部門,銀行部門從家庭部門吸收存款,并從中央銀行獲得結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具(如碳減排支持工具)支持,同時(shí)向綠色、棕色兩類企業(yè)發(fā)放貸款。為考察宏觀審慎政策對(duì)商業(yè)銀行部門的影響,本文假定在商業(yè)銀行的宏觀審慎資本監(jiān)管中納入環(huán)境因素,具體體現(xiàn)為央行能夠分別對(duì)商業(yè)銀行部門綠色及棕色資產(chǎn)施加宏觀審慎管理參數(shù) τ gt 和 τbt。需要特別說明的是,本文引入宏觀審慎政策的方式區(qū)別于傳統(tǒng)巴塞爾框架下逆周期宏觀審慎政策工具引入方式。這主要是因?yàn)?:一是金融摩擦已對(duì)商業(yè)銀行部門設(shè)定了內(nèi)生杠桿率限制 ;二是宏觀審慎管理參數(shù)更貼近央行目前的宏觀審慎評(píng)估體系,且作用效果與逆周期宏觀審慎政策工具類似,如大于零的棕色資產(chǎn)宏觀審慎管理參數(shù)可以理解為巴塞爾協(xié)議框架下對(duì)棕色資產(chǎn)施加更高的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重,兩者均可產(chǎn)生限制銀行增持高碳類資產(chǎn)的效果。

  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。

  四、模擬分析

  為深入研究金融摩擦對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)沖擊的影響,以及應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)政策選擇。本文首先考察了模型中存在金融摩擦①不存在金融摩擦的情形。更進(jìn)一步,在存在金融摩擦的情形下,比較不同政策組合間的福利表現(xiàn)。

  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“資產(chǎn)”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緩解金融摩擦來降低轉(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,帶來福利改進(jìn)。

  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)以及對(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。

  金融論文范例:金融業(yè)不當(dāng)行為風(fēng)險(xiǎn)致因與監(jiān)管策略研究

  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”對(duì)碳減排具有反向作用,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。但金融摩擦?xí)糯蠛暧^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 ;但在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、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)新多種其他的結(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)”。

  參考文獻(xiàn)

  [1] Bolton P, Despres M, Pereira da Silva L A, Samama F, Svartzman R. The Green Swan: CentralBanking and Financial Stability in the Age of Climate Change[R]. BIS and Banqe de France, 2020.

  [2] Carattini S, Heutel G, Melkadze G. Climate Policy, Financial Frictions, and Transition Risk[R].NBER Working paper, No 28525, 2021.

  [3] Dib A. Banks, Credit Market Frictions, and Business Cycles [J]. Banks of Canada Working Paper,No.24, 2010.

  [4] Dunz N, Naqvi A, Monasterolo I. Climate Transition Risk, Climate Sentiments, and FinancialStability in a Stock-flow Consistent Approach [J]. Journal of Financial Stability, 2021, 54.

  [5] Ferrari A, Landi V N. Whatever it Takes to Save the Planet? Central Banks and Unconventional GreenPolicy[R]. European Central Bank. Technical Report No.2500, 2020.

  [6] Gertler M, Karadi P. A Model of Unconventional Monetary Policy[J]. Journal of MonetaryEconomics, 2011, 58(1).

  [7] Heutel, G. How Should Environmental Policy Respond to Business Cycles?: Optimal Policy underPersistent Productivity Shocks[J]. Review of Economic Dynamics. 2012, 5(2).

  [8] Lamperti F, Bosetti V, Tavoni M, Rovernini A, Treibich T. Three Green Financial Policies to AddressClimate Risks[J]. Journal of Financial Stability, 2021, 54.

  作者:藍(lán) 天

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