綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險、金融摩擦與最優(yōu)政策選擇

　　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態(tài)隨機一般均衡模型，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)險方面的傳導(dǎo)機制及最優(yōu)政策組合問題。研究發(fā)現(xiàn) ：第一，金融摩擦?xí)�一定程度上削弱企業(yè)生產(chǎn)對氣候的負向外部性 , 但會放大宏觀經(jīng)濟波動，增加福利損失。第二，不存在金融摩擦的情景下，運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具能顯著改善福利表現(xiàn)，進一步配合實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施差異化的宏觀審慎政策能改善福利表現(xiàn)。第三，單獨實施宏觀審慎政策難以有效減少碳排放及福利損失，配合運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具則能大幅降低碳排放，削弱綠色杠桿率對實體經(jīng)濟和金融穩(wěn)定的超調(diào)影響，提升政策的有效性。建議我國央行持續(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，聚焦于綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險，積極構(gòu)建“前瞻性識別、逆周期應(yīng)對”的宏觀審慎調(diào)控機制，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

　　一、引言

　　隨著氣候變化對經(jīng)濟社會的影響程度日益加深，氣候變化風(fēng)險已經(jīng)引起國際社會高度關(guān)注。與實體經(jīng)濟風(fēng)險和金融體系風(fēng)險不同，氣候變化風(fēng)險源自于與經(jīng)濟社會運行高度依賴的自然環(huán)境，風(fēng)險的傳導(dǎo)渠道與作用機理具有高度的復(fù)雜性和不確定性。氣候風(fēng)險的演化和對經(jīng)濟社會的影響同時發(fā)生，這增加了應(yīng)對氣候風(fēng)險的復(fù)雜性(Howarth 和 Monasterolo，2016)。國際貨幣基金組織(IMF)、金融穩(wěn)定理事會(FSB)等國際組織均表示，由于氣候變化風(fēng)險具有公共品屬性和顯著的超時空外部性特征，將不可避免導(dǎo)致市場失靈，沖擊金融體系，并可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險，這對作為“最后貸款人”和肩負維護金融穩(wěn)定職能的中央銀行調(diào)控框架提出了嚴峻挑戰(zhàn)。一般認為，金融體系面臨的氣候相關(guān)風(fēng)險主要包括物理風(fēng)險和綠色轉(zhuǎn)型風(fēng)險(下稱“轉(zhuǎn)型風(fēng)險”)。其中，物理風(fēng)險是指發(fā)生極端氣候、環(huán)境污染等事件導(dǎo)致實物資產(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)險和政府部門債務(wù)風(fēng)險 ;轉(zhuǎn)型風(fēng)險是指，在實現(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)重新定價和財務(wù)損失，進而通過資產(chǎn)價格傳導(dǎo)、周期強化等機制影響貨幣政策及金融體系穩(wěn)定的風(fēng)險(中國人民銀行國際司青年課題組，2021)。

　　兩者的區(qū)別在于：物理風(fēng)險是一個動態(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)險是由碳排放稅等氣候政策變化所引起的一個相對確定的過程，更多體現(xiàn)在從原有經(jīng)濟模式向低碳經(jīng)濟轉(zhuǎn)型情景中。截至 2021 年 10 月末，已有 132個國家和地區(qū)提出碳中和目標。在全球碳達峰、碳中和目標背景下，相比物理風(fēng)險，應(yīng)對金融體系因路徑依賴所面臨的轉(zhuǎn)型風(fēng)險顯得尤為迫切和重要。近年來，各國央行圍繞氣候變化風(fēng)險應(yīng)對開展了諸多政策實踐。2017 年 12 月，中國、法國、荷蘭等八國發(fā)起設(shè)立央行與監(jiān)管機構(gòu)綠色金融網(wǎng)絡(luò)(NGFS)，探索各國央行和監(jiān)管機構(gòu)協(xié)同應(yīng)對氣候變化風(fēng)險的政策共識，美聯(lián)儲也于 2020 年末加入 NGFS。

　　目前，約四分之三的金融穩(wěn)定理事會(FSB)成員國正考慮或計劃將氣候變化風(fēng)險納入金融穩(wěn)定性監(jiān)測。歐央行開發(fā)出氣候風(fēng)險的宏觀審慎分析框架，并正與巴塞爾委員會(BCBS)、歐洲銀行管理局(EBA)等機構(gòu)合作進一步完善 ;英格蘭銀行正在就將氣候變化風(fēng)險納入金融業(yè)壓力測試的“探索性情景測試”展開討論。中國人民銀行自 2018 年將優(yōu)質(zhì)綠色貸款納入中期借貸便利(MLF)的擔保品范圍后，又于 2019 年一季度在全國范圍內(nèi)開展了金融機構(gòu)綠色信貸業(yè)績評價，并將其先后作為宏觀審慎評估(MPA)和金融機構(gòu)評級的重要依據(jù)之一(王信，2021)。2021 年，中國人民銀行創(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)等重點領(lǐng)域的發(fā)展，并撬動更多社會資金促進碳減排。然而，需要指出的是，在我國的政策實踐中，相關(guān)評價體系中綠色指標占比過低，政策對金融機構(gòu)激勵引導(dǎo)整體效果還不顯著。同時，在應(yīng)對氣候變化的宏觀經(jīng)濟政策頂層設(shè)計中，一定程度上存在“重激勵、輕風(fēng)險”問題，尤其在強化“雙支柱”政策協(xié)同應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險方面的研究及設(shè)計還遠遠不夠。

　　實際上，從近年來我國房地產(chǎn)、跨境資本流動宏觀審慎政策實踐可以看出，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)濟重點領(lǐng)域，優(yōu)化經(jīng)濟結(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，維護金融穩(wěn)定(張曉慧等，2020)。由此可見，基于防范轉(zhuǎn)型風(fēng)險視角探究央行“雙支柱”最優(yōu)政策選擇問題，對于充分發(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)展以及維護金融穩(wěn)定，進而推動高質(zhì)量完成“30·60 目標”具有重要的理論和現(xiàn)實意義。目前，學(xué)術(shù)界就央行如何應(yīng)對氣候風(fēng)險特別是轉(zhuǎn)型風(fēng)險已進行了一些研究，并運用了一系列模型進行政策模擬和評價。在氣候政策和經(jīng)濟政策建模方面，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)，并運用成本收入法分析應(yīng)對氣候變化的經(jīng)濟學(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)險具有典型的非線性、肥尾以及系統(tǒng)全局性特點，傳統(tǒng)模型難以有效度量，會給政策應(yīng)對帶來誤導(dǎo)。為此，學(xué)者們采取了系統(tǒng)性建模方式進行分析，例如存量流量一致(SFC)、基于代理行為人模型(ABM)、動態(tài)隨機一般均衡模型(DSGE)等。Yannis 等(2018)運用存量流量一致生態(tài)宏觀經(jīng)濟模型分析認為，實施綠色量化寬松計劃可以降低氣候變化對金融穩(wěn)定的負面影響，實施效果與綠色投資對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)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的效果時發(fā)現(xiàn)，施加“綠色支持因子”減少綠色信貸的資本要求將會促進信貸投放但會增加金融脆弱性，反向施行“污染懲罰因子”則會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策略能夠降低商業(yè)銀行資產(chǎn)轉(zhuǎn)型對實體經(jīng)濟和金融的影響。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、對綠色貸款加大信用擔保、在銀行信用評級中引入碳風(fēng)險調(diào)節(jié)因素等方式將會顯著促進氣候風(fēng)險的降低。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。于孝建和詹愛娟(2021)采用莫頓 (Merton) 模型和壓力測試方法 ,評估氣候轉(zhuǎn)型風(fēng)險對我國商業(yè)銀行貸款價值的影響，發(fā)現(xiàn)隨著碳稅價格上升，商業(yè)銀行貸款價值損失將以更快的速度上升，且對國有銀行的影響尤為突出。

　　從國內(nèi)學(xué)者來看，曹軍新(2014)等運用威爾森模型和有約束的非線性規(guī)劃方法，對不同碳減排策略下的銀行信貸質(zhì)量進行分析，并指出根據(jù)減排彈性和減排成本對不同行業(yè)實施梯度減排策略對銀行資產(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、再貸款(調(diào)整再貸款利率與質(zhì)押率)等綠色信貸激勵政策的作用機制和效果，發(fā)現(xiàn)一定強度的綠色信貸激勵政策能在不降低產(chǎn)出、就業(yè)的前提下，提高綠色信貸規(guī)模，促進實現(xiàn)經(jīng)濟綠色轉(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政政策的碳稅為主要場景，運用 SFC 模型對四部門國民經(jīng)濟體系進行情景模擬。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金融穩(wěn)定的影響相反，因此建議二者配合使用以降低對金融體系的負面影響。

　　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，且相比財政政策更有助于推動經(jīng)濟低碳轉(zhuǎn)型，但金融政策的強度存在上限，與財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)對氣候政策沖擊時，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，同時宏觀審慎政策能有效緩解氣候政策對宏觀經(jīng)濟的負面影響，維護金融穩(wěn)定。總體而言，目前央行政策應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險已進行過不少實踐，但在理論層面的研究還相對有限(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)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險沖擊方面著墨甚少。

　　對此，本文將在包含異質(zhì)性企業(yè)和氣候環(huán)境因素的動態(tài)隨機一般均衡框架下，考察金融摩擦對轉(zhuǎn)型風(fēng)險所引致的經(jīng)濟波動的影響，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)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險方面的作用機制和最優(yōu)政策選擇問題。相比現(xiàn)有研究，本文的邊際貢獻可能有如下兩點 ：一是構(gòu)建包含綠色和棕色異質(zhì)性企業(yè)及氣候環(huán)境因素的動態(tài)隨機一般均衡模型，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)險沖擊中的作用。二是通過動態(tài)設(shè)置對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銀行不同類型資產(chǎn)的監(jiān)管強度，以反映央行將氣候風(fēng)險納入宏觀審慎管理的可能路徑，進而評估貨幣政策與宏觀審慎政策在應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險中的有效性。

　　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態(tài)隨機一般均衡模型。模型主體包括家庭部門、廠商部門、商業(yè)銀行、中央銀行和財政部門等 5 個部門。

　　具體而言，本文在模型構(gòu)建時區(qū)分綠色和棕色兩類中間品生產(chǎn)商，其中棕色生產(chǎn)商會產(chǎn)生環(huán)境污染，從而帶來負外部性，進而影響全要素生產(chǎn)率 ;綠色生產(chǎn)商則不會產(chǎn)生任何負外部性。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)商購得折余資本，并從最終品生產(chǎn)商購得投資品，生產(chǎn)資本品返售給兩類中間品生產(chǎn)商 ;最終品生產(chǎn)商購買中間品并生產(chǎn)最終消費品出售給家庭部門。一部分家庭部門為中間品生產(chǎn)商提供勞動力并獲取勞動報酬，另一部分作為銀行家運營銀行，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。中央銀行負責執(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)計一個壟斷競爭銀行部門，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。這主要是因為 ：一是金融摩擦已對商業(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)議框架下對棕色資產(chǎn)施加更高的風(fēng)險權(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

　　本文的重點在于應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險時的最優(yōu)政策規(guī)則選擇及其傳導(dǎo)機制，并不需要模型對現(xiàn)實經(jīng)濟的精確擬合。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)有研究和實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)校準參數(shù)取值。

　　四、模擬分析

　　為深入研究金融摩擦對轉(zhuǎn)型風(fēng)險沖擊的影響，以及應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的最優(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更低。但特別值得一提的是，在不實施任何政策的前提下，金融摩擦?xí)�降低穩(wěn)態(tài)時碳排放量(約 4.6%)。一個可能的原因是，金融摩擦本質(zhì)上增加了商業(yè)銀行對企業(yè)的貸款成本，從而降低穩(wěn)態(tài)時商業(yè)銀行對企業(yè)的信貸量，從而減少企業(yè)投資，進而對總產(chǎn)出產(chǎn)生負向影響，碳排放量隨之降低。因此，在降低碳排放這一點上，金融摩擦和企業(yè)生產(chǎn)對氣候變化負向外部性這兩種“市場失靈”影響方向是相反的，金融摩擦的存在會一定程度上削弱企業(yè)生產(chǎn)對氣候的負向外部性。

　　第二，不存在金融摩擦的情況下，運用結(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 個百分點的福利損失，在此基礎(chǔ)上繼續(xù)實施宏觀審慎政策最多僅能降低 0.08 個百分點。這主要是因為宏觀審慎管理參數(shù)作用于商業(yè)銀行資產(chǎn)凈值，根據(jù)式(17)，金融摩擦的存在會降低銀行資產(chǎn)凈值，并以此影響穩(wěn)態(tài)時綠色和“資產(chǎn)”兩類資產(chǎn)的宏觀審慎管理參數(shù)。這同時表明，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)險對銀行部門的沖擊，提高銀行資產(chǎn)凈值，保障其支持實體經(jīng)濟能力，進而提高總產(chǎn)出，帶來福利改進。

　　第三，存在金融摩擦的情況下，宏觀審慎政策對銀行資產(chǎn)凈值的增益效果更加突出，但單獨實施宏觀審慎政策效用亦難以有效減少碳排放及福利損失，配合運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具才能更好實現(xiàn)政策目標。Panel B 的結(jié)果顯示，若不實施結(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施宏觀審慎政策分別降低福利損失 0.04 和 0.07 個百分點，分別提高碳排放 1.5% 和 2.0%。與之相比，當配合實施結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具時，統(tǒng)一的、差異化宏觀審慎政策較不實施宏觀審慎政策分別降低福利損失 0.66 和 1.28 個百分點，并大幅降低碳排放21.3% 和 28.3%，同時總產(chǎn)出和銀行資產(chǎn)凈值的提升效果進一步增強。

　　這其中的經(jīng)濟學(xué)含義是，穩(wěn)態(tài)時綠色和棕色兩類資產(chǎn)的跨部門預(yù)期收益相等是實現(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，宏觀審慎管理參數(shù)“補償生產(chǎn)對氣候的負外部性”特征，實際上內(nèi)含對棕色資產(chǎn)實行正向參數(shù)以及對綠色資產(chǎn)實行負向參數(shù)的要求，這一要求會導(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)。而配合運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具后，央行的低成本資金對商業(yè)銀行綠色資產(chǎn)是一種變相補貼，分擔了部分宏觀審慎管理的懲罰 / 補償外部性職能，并因此減輕宏觀審慎管理對有效均衡條件的扭曲，提升政策的有效性。實際上，在運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具時，差異化宏觀審慎政策對棕色、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用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具時的 0.05 和-0.10 有明顯縮窄。

　　金融論文范例：金融業(yè)不當行為風(fēng)險致因與監(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態(tài)隨機一般均衡模型，引入對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銀行不同類型資產(chǎn)的監(jiān)管強度，以反映央行將轉(zhuǎn)型風(fēng)險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)險方面的傳導(dǎo)機制和最優(yōu)政策組合。

　　研究發(fā)現(xiàn) ：第一，金融摩擦和企業(yè)生產(chǎn)對氣候變化負向外部性這兩種“市場失靈”對碳減排具有反向作用，金融摩擦?xí)�一定程度上削弱企業(yè)生產(chǎn)對氣候的負向外部性。但金融摩擦?xí)�放大宏觀經(jīng)濟波動，增加福利損失。第二，不存在金融摩擦的情景下，運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具能顯著改善福利表現(xiàn)，進一步配合實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施差異化宏觀審慎政策能進一步改善福利表現(xiàn)。第三，單獨實施宏觀審慎政策難以有效減少碳排放及福利損失，配合運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具則能大幅降低碳排放，削弱綠色杠桿率對實體經(jīng)濟和金融穩(wěn)定的“超調(diào)”影響，從而提升政策的有效性。促進我國經(jīng)濟綠色低碳轉(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制建設(shè)，有效降低金融摩擦。

　　第一，建議盡快制定全國統(tǒng)一、國際接軌、清晰可執(zhí)行的綠色金融標準，從制度建設(shè)、產(chǎn)品服務(wù)、操作流程、風(fēng)險防范等方面對綠色金融予以規(guī)范。鼓勵地方政府搭建并完善權(quán)責清晰的地方綠色金融調(diào)控框架，立足地方實際，建立地方綠色金融指標和考核體系。第二，聯(lián)合相關(guān)部門共同引導(dǎo)會計、法律、咨詢、信用評級等第三方服務(wù)機構(gòu)規(guī)范有序發(fā)展，推動建立綠色產(chǎn)業(yè)信息交流平臺，加強信息共享，緩解綠色金融市場交易活動中的信息不對稱問題，并強化對“漂綠”“洗綠”“貼綠”風(fēng)險的監(jiān)測、分析、預(yù)警和處置。第三，構(gòu)建全國統(tǒng)一的氣候風(fēng)險信息披露框架，推動商業(yè)銀行在此框架下加強對氣候風(fēng)險的識別、評估、管理及重點領(lǐng)域的披露，重點明確信息披露的內(nèi)容、格式、范圍等事項，持續(xù)提高披露的時效性、完整性和準確性。同時積極推動該框架與氣候變化相關(guān)財務(wù)信息披露工作組(TCFD)、氣候披露標準委員會(CDSB)等國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)險納入宏觀審慎管理，構(gòu)建應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的宏觀審慎調(diào)控機制。第一，應(yīng)結(jié)合“30·60 目標”下各高碳行業(yè)低碳轉(zhuǎn)型發(fā)展的時間表、路線圖，形成具有約束力金融支持碳減排規(guī)劃，作為評估和應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的基礎(chǔ)。第二，在微觀層面鼓勵金融機構(gòu)將轉(zhuǎn)型風(fēng)險納入其風(fēng)險管理框架、及時開展氣候變化壓力測試的基礎(chǔ)上，對金融機構(gòu)綠色資產(chǎn)和棕色資產(chǎn)實行差異化宏觀審慎管理。同時，夯實數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)，提高數(shù)據(jù)可得性，制定一套相對規(guī)范的轉(zhuǎn)型風(fēng)險定量分析方法，適時開展轉(zhuǎn)型風(fēng)險對貨幣政策和金融體系影響的情景分析和壓力測試，聚焦于轉(zhuǎn)型風(fēng)險可能引發(fā)的金融風(fēng)險，持續(xù)豐富宏觀審慎政策工具箱，構(gòu)建“前瞻性識別、逆周期應(yīng)對”宏觀審慎調(diào)控機制。第三，強化應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的國際交流，研究本國宏觀審慎政策應(yīng)對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的外溢性，避免氣候轉(zhuǎn)型風(fēng)險緩釋對全球經(jīng)濟造成不必要擾動。

　　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)。貨幣政策對轉(zhuǎn)型風(fēng)險的防范至關(guān)重要，尤其是在短期內(nèi)綠色金融體制機制建設(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)，改善社會福利。因此，建議結(jié)合政策實踐進一步完善碳減排支持工具規(guī)則設(shè)計，可依據(jù)“碳達峰、碳中和”進度，對碳減排支持工具的“事后報銷”比例進行動態(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，對商業(yè)銀行綠色金融業(yè)務(wù)進行定向激勵，并以此為政策信號，鼓勵更多資金支持綠色經(jīng)濟活動。同時，應(yīng)注重做好貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)，促使金融機構(gòu)合理調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)和風(fēng)險撥備，助力實現(xiàn)“30·60 目標”。

　　參考文獻

　　[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　天

轉(zhuǎn)載請注明來自發(fā)表學(xué)術(shù)論文網(wǎng)：http:///jjlw/30240.html