藍 天

（中國人民銀行深圳市中心支行，廣東 深圳 518001）

一、引言

隨著氣候變化對經(jīng)濟社會的影響程度日益加深，氣候變化風險已經(jīng)引起國際社會高度關注。與實體經(jīng)濟風險和金融體系風險不同，氣候變化風險源自于經(jīng)濟社會運行所高度依賴的自然環(huán)境，風險的傳導渠道與作用機理具有高度的復雜性和不確定性。氣候風險的演化和對經(jīng)濟社會的影響同時發(fā)生，增加了應對氣候風險的復雜性（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，將不可避免導致市場失靈，沖擊金融體系，并可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風險，這對作為“最后貸款人”和肩負維護金融穩(wěn)定職能的中央銀行提出了嚴峻挑戰(zhàn)。

一般認為，金融體系面臨的氣候相關風險主要包括物理風險和綠色轉型風險（以下簡稱轉型風險）。其中，物理風險是指極端氣候、環(huán)境污染等事件導致實物資產(chǎn)和企業(yè)生產(chǎn)能力受損，最終引發(fā)金融部門信用風險和政府部門債務風險；轉型風險是指在實現(xiàn)低碳綠色轉型中，由于突然收緊碳排放等政策或出現(xiàn)技術革新，引發(fā)高碳資產(chǎn)重新定價和財務損失，進而通過資產(chǎn)價格傳導、周期強化等機制影響貨幣政策和金融體系穩(wěn)定的風險（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；而轉型風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，相比物理風險，應對金融體系因路徑依賴所面臨的轉型風險顯得尤為迫切和重要。

近年來，各國央行圍繞氣候變化風險應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)起設立央行與監(jiān)管機構綠色金融網(wǎng)絡（NGFS），探索各國央行和監(jiān)管機構協(xié)同應對氣候變化風險的政策共識，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險納入金融穩(wěn)定性監(jiān)測。歐央行開發(fā)出氣候風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）等機構合作進一步完善；英格蘭銀行正在就將氣候變化風險納入金融業(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）和金融機構評級的重要依據(jù)之一（王信，2021）。2021 年，中國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、碳減排技術等重點領域的發(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，相關評價體系中綠色指標占比過低，政策對金融機構激勵引導整體效果還不顯著。同時，在應對氣候變化的宏觀經(jīng)濟政策頂層設計中，一定程度上存在“重激勵、輕風險”問題，尤其在強化“雙支柱”政策協(xié)同應對轉型風險方面的研究及設計還遠遠不夠。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，既可以引導資金流向實體經(jīng)濟重點領域，優(yōu)化經(jīng)濟結構，提高貨幣政策傳導效果；也可以防范系統(tǒng)性金融風險，維護金融穩(wěn)定（張曉慧等，2020）。由此可見，基于防范轉型風險視角探究央行“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，以有效支持綠色低碳轉型發(fā)展和維護金融穩(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，學術界就央行如何應對氣候風險特別是轉型風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 開創(chuàng)性地構建了DICE 模型（Nordhaus，1992）和RICE 模型（Nordhaus 和Yang，1996），并運用成本收入法分析應對氣候變化的經(jīng)濟學原則。隨著研究的深入，許多學者（Bolton 等，2020；Monasterolo 和Battison，2020）指出轉型風險具有典型的非線性、肥尾和系統(tǒng)全局性特點，傳統(tǒng)模型難以有效度量，會給政策應對帶來誤導。為此，學者們采取了系統(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程度正相關。Dafermos 和Nikolaidi（2021）使用類似的建模方法分析了氣候金融政策在應對轉型風險的效果時發(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)轉型對實體經(jīng)濟和金融的影響。Lamperti 等（2021）通過構建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險調(diào)節(jié)因素等方式將會顯著促進氣候風險的降低。Carattini 等（2021）通過構建包含環(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)激進的氣候政策導致棕色資產(chǎn)“擱淺”引發(fā)的轉型風險。

從國內(nèi)學者來看，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)，在應對氣候政策沖擊時，貨幣政策應更關注產(chǎn)出和需求引導而非通貨膨脹，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。于孝建和詹愛娟（2021）采用莫頓（Merton）模型和壓力測試方法,評估氣候轉型風險對我國商業(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。

總體而言，目前央行政策應對轉型風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）。尤其是關于貨幣政策和宏觀審慎政策“雙支柱”框架如何協(xié)同應對轉型風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，考察金融摩擦對轉型風險所引致的經(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對轉型風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，以更好地考察金融摩擦在氣候政策變化所引致的轉型風險沖擊中的作用。二是通過動態(tài)設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對轉型風險中的有效性。

二、模型構建

本文在Gertler 和Karadi（2011）、Carattini 等（2021）的研究基礎上，構建了包含異質(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。模型結構見圖1。

圖1 模型結構示意圖

具體而言，本文在模型構建時區(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，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。模型其他基本結構為：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，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，銀行從家庭部門吸收存款和獲取中央銀行結構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。

（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)會產(chǎn)生碳排放等環(huán)境負向外部性，并體現(xiàn)為碳排放會對兩類中間品廠商的生產(chǎn)率產(chǎn)生負向影響；而綠色企業(yè)不會產(chǎn)生此類負向外部性。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)負債組合對應的價值函數(shù)，η為銀行選擇退出市場時可獲得的最大資產(chǎn)比例。式（18）表明，只有當銀行的價值不小于其退出市場所能留存的資產(chǎn)，家庭部門才會向銀行提供存款。假定t期有1-ζ比例的銀行選擇退出市場并將nt+1(j)的價值轉移給家庭部門，ζ比例的銀行選擇繼續(xù)經(jīng)營。則商業(yè)銀行部門的價值定義如下：

（四）中央銀行

（五）財政部門

（六）市場出清

模型達到均衡時，市場出清條件滿足：

三、模型參數(shù)校準

本文的重點在于應對轉型風險時的最優(yōu)政策規(guī)則選擇及其傳導機制，并不需要模型對現(xiàn)實經(jīng)濟的精確擬合。這意味著，模型初始設定較參數(shù)取值更為關鍵。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。校準結果如表1 所示，以下對部分參數(shù)校準進行說明。

表1 模型參數(shù)校準結果

家庭部門的貼現(xiàn)因子β是均衡無風險利率的倒數(shù)，根據(jù)中國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，中國碳排放約占全球碳排放四分之一，設定進口碳排放erow等于國內(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)品權重ωb取0.3326，意味著穩(wěn)態(tài)時銀行綠色資產(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)轉移比例ι取0.003。根據(jù)目前碳減排支持工具設計，中央銀行支持綠色發(fā)展的結構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。需要說明的是，鑒于轉型風險對貨幣政策及金融穩(wěn)定的影響以及碳中和目標的實現(xiàn)，表3 關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，金融摩擦會降低穩(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，運用結構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 的比較結果，不存在金融摩擦的情況下，運用結構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)時綠色和棕色兩類資產(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型風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，改進福利。

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，配合運用結構性貨幣政策工具才能更好實現(xiàn)政策目標。Panel B 的結果顯示，若不實施結構性貨幣政策工具，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，當配合實施結構性貨幣政策工具時，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)濟學含義是，穩(wěn)態(tài)時綠色和棕色兩類資產(chǎn)的跨部門預期收益相等是實現(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)和對綠色資產(chǎn)實行負向參數(shù)的要求，這一要求會導致兩類資產(chǎn)的預期收益趨于發(fā)散，從而使得政策組合偏離帕累托最優(yōu)。而配合運用結構性貨幣政策工具后，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，在運用結構性貨幣政策工具時，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構性貨幣政策工具時的0.05 和-0.10 有明顯縮窄。

（二）脈沖響應分析

本文考察對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結果。圖2 展示了未實施任何結構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分析對比結果。

在正向的碳稅稅率沖擊下，棕色企業(yè)利潤率下降。一方面，棕色企業(yè)擴大生產(chǎn)意愿隨之降低，從而引致其融資需求下降和資產(chǎn)負債表收縮。另一方面，對銀行而言，棕色資產(chǎn)回報率降低使得其資產(chǎn)凈值受到侵蝕，同樣制約其信貸供給。供需兩方面因素導致經(jīng)濟中的總產(chǎn)出水平下降，碳排放量降低。通脹受短期內(nèi)供不應求和現(xiàn)有技術水平下較高的“綠色溢價”等因素影響呈現(xiàn)上升態(tài)勢。特別值得一提的是，由于綠色資產(chǎn)回報率不會受到碳稅的影響，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)模亦會受到負面影響，綠色杠桿率從第3 期開始逐漸轉為負向響應，總體上呈現(xiàn)先升后降態(tài)勢。

對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)，金融摩擦會通過影響銀行資產(chǎn)凈值而放大經(jīng)濟波動。相對于不存在金融摩擦的情景，盡管金融摩擦能夠促進初期碳排放的較少，但代價則是消費、通脹、總產(chǎn)出、銀行資產(chǎn)凈值的下降。同時，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，金融摩擦的存在會擴大其回歸穩(wěn)態(tài)過程中的負向“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 期轉為負向影響后，所達負向峰值約為不存在金融摩擦情景下的2 倍。超調(diào)程度的加深同樣會造成銀行資產(chǎn)凈值的損失，進而導致消費、通脹和總產(chǎn)出受到二次影響。

圖2 有無金融摩擦情景下的脈沖響應分析結果

圖3 展示了存在金融摩擦情景下，單獨實施三類宏觀審慎政策的脈沖響應分析對比結果?？梢园l(fā)現(xiàn)，存在金融摩擦且不實施結構性貨幣政策的情景下，相比于不實施宏觀審慎政策，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，如圖3（e）所示，兩類實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宏觀審慎政策情景的三分之一。但對于碳排放、消費、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以及中長期內(nèi)的負向超調(diào)均顯著降低，如圖3（f）所示。這表明，在應對氣候政策變化所帶來的轉型風險時，宏觀審慎政策能夠降低銀行資產(chǎn)凈值波動，對銀行資產(chǎn)結構起到一定的優(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 單獨實施三類宏觀審慎政策的脈沖響應

作為對比，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構性貨幣政策工具的脈沖響應分析對比結果。可以發(fā)現(xiàn)，在存在金融摩擦的情景下，結構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。實施結構性貨幣政策和差異化宏觀審慎政策相比單獨實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、通脹、總產(chǎn)出的波動，整體福利趨于改進。這表明，結構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。另外值得關注的是，與不實施結構性貨幣政策情景比較，實施結構性貨幣政策能有效消除綠色杠桿率的負向“超調(diào)”，在初期上升后快速回歸穩(wěn)態(tài)。如圖4（f）所示，在實施結構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)，整個追溯期內(nèi)未出現(xiàn)負向“超調(diào)”。這主要是因為，存在金融摩擦時，實施結構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)境負外部性同向變動，因此該政策組合下的銀行綠色信貸資產(chǎn)質(zhì)押率變動幅度較小，根據(jù)式（21），這會使得銀行綠色資產(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)凈值的相對穩(wěn)定，進而削弱金融摩擦背景下綠色杠桿率初期上升后的負向“超調(diào)”效果。

圖4 三類宏觀審慎政策分別搭配結構性貨幣政策的脈沖響應

五、研究結論及政策建議

本文構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，以反映央行將轉型風險納入宏觀審慎管理的可能路徑。在此基礎上研究了在政府部門明確綠色轉型政策的情形下，貨幣政策和宏觀審慎“雙支柱”調(diào)控框架在防范轉型風險方面的傳導機制和最優(yōu)政策組合。研究發(fā)現(xiàn)：第一，金融摩擦會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，運用結構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；存在金融摩擦的情景下，結構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，配合運用結構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，上述研究結論的政策啟示：

一是完善綠色金融體制機制建設，有效降低金融摩擦。第一，建議盡快制定全國統(tǒng)一、與國際接軌、清晰可執(zhí)行的綠色金融標準，從制度建設、產(chǎn)品服務、操作流程、風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)合相關部門共同引導會計、法律、咨詢、信用評級等第三方服務機構規(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”風險的監(jiān)測、分析、預警和處置。第三，構建全國統(tǒng)一的氣候風險信息披露框架，推動商業(yè)銀行在此框架下加強對氣候風險的識別、評估、管理及重點領域的披露，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財務信息披露工作組（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。

二是盡快將轉型風險納入宏觀審慎管理，構建應對轉型風險的宏觀審慎調(diào)控機制。第一，應結合“30·60 目標”下各高碳行業(yè)低碳轉型發(fā)展的時間表、路線圖，形成具有約束力的金融支持碳減排規(guī)劃，作為評估和應對轉型風險的基礎。第二，在微觀層面鼓勵金融機構將轉型風險納入其風險管理框架、及時開展氣候變化壓力測試的基礎上，對金融機構綠色資產(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，提高數(shù)據(jù)可得性，制定一套相對規(guī)范的轉型風險定量分析方法，適時開展轉型風險對貨幣政策和金融體系影響的情景分析和壓力測試，聚焦于轉型風險可能引發(fā)的金融風險，持續(xù)豐富宏觀審慎政策工具箱，構建“前瞻性識別、逆周期應對”宏觀審慎調(diào)控機制。第三，強化應對轉型風險的國際交流，研究本國宏觀審慎政策應對轉型風險的外溢性，避免氣候轉型風險緩釋對全球經(jīng)濟造成不必要擾動。

三是完善結構性貨幣政策工具，做好貨幣政策和宏觀審慎政策協(xié)調(diào)。貨幣政策對轉型風險的防范至關重要，尤其是在短期內(nèi)綠色金融體制機制建設尚不完善、金融摩擦無法完全消除的情況下，結構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，建議結合政策實踐進一步完善碳減排支持工具規(guī)則設計，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。在此基礎上創(chuàng)新多樣化的結構性貨幣政策工具，對商業(yè)銀行綠色金融業(yè)務進行定向激勵，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)，促使金融機構合理調(diào)整信貸結構和風險撥備，助力實現(xiàn)“30·60 目標”。