内容提要：如何用好宏观经济政策进行气候治理并化解经济绿色转型带来的金融风险是平稳实现“双碳”目标的重要政策议题。 本文构建了包含企业碳排放环境外部性和金融部门摩擦的新凯恩斯环境动态随机一般均衡模型（ＮＫ⁃Ｅ⁃ＤＳＧＥ），评估了碳税和绿色再贷款政策对宏观经济和金融稳定的影响及其作用机制，并进一步分析了对棕色和绿色资产的差异化宏观审慎监管在缓解气候转型风险中的作用。 研究发现：（１）碳税政策有助于减少排放，推动产业低碳转型，但在短期可能引发“滞胀”，同时会大幅冲击棕色资产价格，威胁金融稳定，存在一定的转型风险；（２）绿色再贷款政策的减排效果弱于碳税，但有助于引导产业结构转型，刺激产出和投资，改善银行资产负债表，不易引发显著的转型风险；（３）碳税政策配合“棕色惩罚”和“绿色支持”的宏观审慎监管能够降低银行的气候风险敞口，有效缓解碳税引发的转型风险；（４）金融摩擦以及名义价格粘性是气候政策影响宏观经济和金融稳定的关键机制，金融摩擦越大、价格粘性越小，气候政策导致的宏观经济波动和转型风险越大；（５）碳税和绿色再贷款协调使用的效果优于单一政策，而宏观审慎监管能够进一步提高社会福利。关键词：气候转型风险　 碳税　 绿色再贷款　 宏观审慎∗　 陈国进、赵向琴，厦门大学经济学院金融系，邮政编码：３６１００５，电子信箱：ｇｊｃｈｅｎ＠ｘｍｕ． ｅｄｕ． ｃｎ，ｘｑｚｈａｏ＠ｘｍｕ． ｅｄｕ． ｃｎ；陈凌凌，中共福建省委政策研究室经济处，邮政编码：３５０００１，电子信箱：ｃｌａｉｒｅｃｈｅｎ１９９２＠１２６． ｃｏｍ；金昊（通讯作者），北京航空航天大学经济管理学院、低碳治理与政策智能实验室，邮政编码：１００１９１，电子信箱：ｈａｏｊｉｎ． ｅｃｏｎ＠ｇｍａｉｌ． ｃｏｍ。 本研究得到国家社科基金重大项目（２０＆ＺＤ０５５）、国家自然科学基金项目（７１９７１１８０、７２００３１６０、７２１７１２０１）和教育部人文社科项目（２１ＹＪＡ７９００８２）的资助。 作者感谢匿名审稿专家提出的宝贵建议。 当然，文责自负。一、引　 言随着现代工业社会的不断发展，在创造巨大物质财富的同时也大量排放了二氧化碳等各类温室气体，排放带来的全球变暖导致海平面上升、诱发干旱、暴雨等极端天气，严重威胁人类的生存和发展。 切实采取行动减少温室气体排放，积极应对气候变化问题刻不容缓。 中国积极承担减排责任，习近平总书记在２０２０年９月的联合国大会一般性辩论上承诺，二氧化碳排放力争于２０３０年前达到峰值，于２０６０年前实现“中和”。 落实“双碳”目标，关键在于减排控碳。 因此，从宏观经济政策调控角度积极利用财税和货币金融手段进行气候治理，推动绿色低碳发展是一项重要的工作。“双碳”目标提出后，财政部和中国人民银行等多个部委加紧制定行动方案。 财政部牵头起草了关于《财政支持做好碳达峰碳中和工作的意见》的通知，拟充实完善一系列财税支持政策，积极构建促进绿色低碳发展的财税政策体系。 通过整合现有环境税种，研究开征碳税的基础和条件，成为财税领域的重要政策选项。 在货币金融领域，绿色再贷款成为目前绿色金融支持工具的主要体现。 中国人民银行先后在货币政策执行报告中多次强调，要充分利用结构性货币政策工具，发挥再贷款等直达实体经济货币政策工具的牵引带动作用，引导金融机构依法支持绿色低碳发展。 自２０１７年以来，地方已开始小规模探索运用再贷款工具支持绿色项目融资；２０２１年１１月中国人民银行新创设了碳减排支持工具，按照“先贷后借”的直达机制，对全国性金融机构发放的符合条件的０ ６陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控碳减排贷款，按照贷款本金的６０％提供资金支持，利率为１. ７５％。在积极应对气候变化的同时，也应当警惕碳税和绿色再贷款等气候治理政策可能带来的气候转型风险。 近年来，越来越多的决策部门和学者开始关注气候转型风险对金融稳定的影响。 气候转型风险主要指在气候应对中，公共政策、技术创新、商业模式变革以及投资者情绪等变化所导致的企业利润、偿付能力和估值恶化，进而引发金融机构贷款或投资损失，威胁金融部门稳定。 在绿色低碳转型背景下，如何有效防范和化解气候治理政策带来的气候转型风险是政策制定者面临的重要课题。 从各国的监管实践看，加强宏观审慎监管，激励金融机构降低气候风险敞口是应对气候转型风险的有效手段。 可以预见，未来为了应对气候治理带来的相关金融风险，宏观审慎监管政策将发挥越来越重要的作用。 积极应对气候变化及相关的气候转型风险，有赖于进一步强化宏观经济政策的顶层设计，构建有效的政策激励机制。 因此，深入理解不同类型的气候治理政策对宏观经济和金融稳定的影响、最优政策力度以及不同政策之间的协调配合等问题，对于构建碳达峰、碳中和政策体系，统筹推进经济低碳转型具有至关重要的意义。 具体来说，应如何评估碳税和绿色再贷款政策的实施效果？ 这两种气候治理政策的搭配使用会带来“政策叠加”还是“政策冲突”？ 它们的实施是否会引发转型风险，威胁金融系统的稳定？ 针对棕色和绿色资产的差异化宏观审慎监管是否能够有效地防范和化解气候治理中潜在的转型风险？ 不同气候治理政策之间应如何协调和配合？为了科学系统地分析以上问题，本文在标准的新凯恩斯模型中引入了企业碳排放的环境外部性、金融部门摩擦以及结构性货币和财政政策等因素，构建了一个包含棕色和绿色企业、金融部门以及广义政府部门的新凯恩斯环境动态随机一般均衡模型（ＮＫ⁃Ｅ⁃ＤＳＧＥ）。 基于这一分析框架，首先探讨了以碳税和绿色再贷款为代表的气候治理政策对宏观经济和金融稳定的短期和长期影响，并就气候治理政策实施中可能引发的转型风险，考察了“棕色惩罚”（对棕色资产征税）和“绿色支持”（对绿色资产补贴）的差异化宏观审慎监管能否有效降低金融机构的气候风险敞口，从而化解相关风险。 其次，对气候政策影响宏观经济波动和转型风险的关键机制以及影响因素进行了具体分析。 最后，从社会福利角度出发对最优政策组合问题进行了探讨，比较分析了碳税、绿色再贷款和宏观审慎监管不同政策组合的社会福利效应。本文可能的学术贡献主要有以下三个方面：第一，构建了嵌入企业碳排放环境外部性和金融部门摩擦的新凯恩斯环境动态随机一般均衡模型（ＮＫ⁃Ｅ⁃ＤＳＧＥ），为评估财政、货币和金融气候治理政策的效应提供了一个基本分析框架；第二，结合中国宏观经济和金融数据对模型参数进行校准和估计，系统分析了不同气候治理政策对宏观经济和金融稳定的影响以及关键传导机制，为助力中国实现绿色低碳转型提供了科学建议；第三，讨论了碳税、绿色再贷款、货币政策和宏观审慎监管双支柱等不同宏观经济政策的协调配合，较为全面地考察了“双碳”目标下的宏观经济政策体系构建问题。本文余下的安排如下：第二部分围绕宏观经济政策如何支持绿色转型并化解相关转型风险对已有文献进行了梳理；第三部分构建一个包含环境因素、金融摩擦与宏观审慎监管政策的ＮＫ⁃Ｅ⁃ＤＳＧＥ模型；第四部分利用中国宏观经济数据和相关文献，对模型参数和变量稳态值进行校准；第五部分模拟了碳税和绿色再贷款对宏观经济和金融稳定的短期和长期影响，分析了棕色资产和绿色资产差异化的宏观审慎监管是否有助于防范和化解气候政策实施引发的转型风险，并对气候政策引发宏观经济波动和转型风险的关键机制进行分析；第六部分从社会福利角度出发，探讨碳税、绿色再贷款和宏观审慎监管的最优政策组合问题；第七部分归纳总结并提出相应的政策建议。二、文献综述随着气候变化问题在国际社会受到越来越多的关注，关于宏观经济政策如何支持绿色转型的１ ６２０２３年第５期研究受到了广泛的关注（张雪兰和何德旭，２０１０），特别是通过将环境因素纳入传统的宏观经济理论模型，发展出用于研究宏观环境经济问题的Ｅ⁃ＤＳＧＥ（Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ⁃ＤＳＧＥ）分析框架，涌现出大量关于宏观经济政策气候治理的有效性和最优政策选择的研究。 目前文献中应对气候变化的宏观经济政策评估主要集中在财政政策、货币政策和宏观审慎政策三个方面，其中，财政政策和货币政策是主要的气候治理手段，而宏观审慎政策主要服务于气候治理过程中的转型风险管理。（１）财政政策。从各国的政策实践看，通过碳税或碳排放权交易（碳市场）形成碳定价机制，将碳排放的负外部性反映至碳价，以减少能源使用和碳排放，是应对气候变化最为主要的财税手段。 从对已有文献梳理看，目前大多数研究主要基于真实商业周期（ＲＢＣ）框架对各类财税政策，包括碳税、碳排放限额、碳排放权交易以及碳排放强度管制等进行分析。 Ｆｉｓｃｈｅｒ ＆Ｓｐｒｉｎｇｂｏｒｎ（２０１１）研究了碳税、碳排放限额以及碳排放强度管制三种环境政策对宏观经济的影响，发现碳排放强度管制带来的宏观经济波动要小于碳税和碳排放限额，福利成本较小；Ｇｏｌｏｓｏｖｅｔ ａｌ． （２０１４）探讨了对化石燃料征税的最优税率问题；Ｄｉｓｓｏｕ＆Ｋａｒｎｉｚｏｖａ（２０１６）分别比较了碳排放限额和碳税两种减排政策的效果差异。 在最优环境政策的研究中，Ｈｅｕｔｅｌ（２０１２）指出最优的环境政策应当具有顺周期性，即能够根据经济周期的变化自动调整环境政策的力度。 类似地，Ａｎｇｅｌｏｐｏｕｌｏｓ ｅｔ ａｌ． （２０１３）构建了含有技术不确定性和环境不确定性（排放产出比不确定）的ＤＳＧＥ模型，探讨了碳税对不同外生冲击的最优反应，发现在遭受生产率负向冲击时应削减碳税以刺激经济，而在排放冲击下应增加碳税以降低对环境的不利影响。（２）货币政策。 应对气候变化的政策不仅会影响宏观经济增长和波动，还可能推升通胀水平；同时，在经济体低碳转型过程中存在巨大的绿色投融资需求，货币金融政策也需提供相应的支持。这为各国央行将气候因素纳入货币政策框架以及在宏观环境经济模型中考虑货币政策提供了理论依据。 概括来看，目前各国中央银行应对气候变化的政策行动主要包括：在资产购买计划和资产组合管理、抵押品或再融资框架、信贷分配政策以及宏观审慎监管中考虑气候风险因素并进行绿色倾斜。 从文献角度看，早期对货币政策和气候变化二者关系的研究主要是定性分析（马骏，２０１７），随着研究的不断深入，部分学者开始定量探讨货币政策与环境政策的相互作用关系以及货币政策工具的调控效果。 Ａｎｎｉｃｃｈｉａｒｉｃｏ＆Ｄｉ Ｄｉｏ（２０１５）构建了一个带有不确定性的新凯恩斯主义模型，分析了碳排放限额、碳排放强度管制和碳税等环境政策的动态表现以及价格粘性对不同环境政策调控效果和福利效应的影响。 Ａｎｎｉｃｃｈｉａｒｉｃｏ＆Ｄｉ Ｄｉｏ（２０１７）比较了不同的货币政策和气候政策组合的调控效果，发现当将温室气体排放考虑在内时，最优的货币政策应适当收紧。结构性货币政策作为各国央行政策工具箱中的重要组成部分，虽然在气候治理和转型实践中中发挥着越来越重要的作用，但是目前在Ｅ⁃ＤＳＧＥ模型中考虑结构性货币政策效果的研究并不多见。 王遥等（２０１９）构建了包含绿色信贷激励政策的ＤＳＧＥ模型，发现一定强度的绿色信贷激励政策不仅能够优化经济结构，而且对总产出的负面影响有限，能够带来形成“经济”与“环境”的双赢局面。 Ｆｅｒｒａｒｉ ＆Ｌａｎｄｉ（２０２３）评估了绿色ＱＥ以及央行降低绿色债券抵押率的政策效应。 Ｐａｐｏｕｔｓｉｅｔ ａｌ． （２０２１）研究了央行绿色资产购买计划这一非常规货币政策的环境效应，发现资产购买计划的政策效果主要取决于资产购买计划对企业资本成本的影响程度以及企业债券融资的比例。（３）气候转型风险和宏观审慎监管。 部分学者在Ｅ⁃ＤＳＧＥ模型中加入含金融摩擦的金融部门来刻画气候转型风险。 在这类模型中，气候转型风险的生成机制为：无序的气候转型或突然的气候政策实施可能对棕色资产价格造成巨大冲击，进而使金融机构遭受贷款或投资损失并通过金融摩擦限制金融机构的资产规模，从而使市场流动性紧缩，威胁金融稳定并波及实体经济。目前应对气候转型风险主要依靠加强宏观审慎监管，激励金融机构降低气候风险敞口，实现低碳转型。 具体的措施包括：将气候风险纳入金融监管体系，考虑“棕色惩罚”和“绿色支持”因素；根据绿色能源项目的贷款量实施差别准备金率；增加高碳资产的资产减值准备；将环境因素纳入金融２ ６陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控机构内部治理框架等。 Ｐｕｎｚｉ（２０１８）在Ｅ⁃ＤＳＧＥ模型中以借贷约束形式引入金融摩擦，研究发现环境管制政策可能会增加金融系统的风险。 Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）以银行道德风险问题引入金融摩擦，发现未预期的碳税政策会使棕色资产价格大幅下跌，对银行净资产造成较大冲击，存在转型风险。 同时，他们的研究表明对银行资产配置的宏观审慎监管能够有效缓解碳税政策带来的转型风险。 王博和徐飘洋（２０２１）构建了包含异质性企业、双重金融摩擦和“双支柱”政策的ＤＳＧＥ模型来探究碳税和碳交易这两种碳定价政策对中国宏观经济的长短期影响和作用机制。 类似地，Ｄｉｌｕｉｓｏｅｔ ａｌ． （２０２１）也将Ｅ⁃ＤＳＧＥ模型、金融摩擦和宏观审慎监管相结合探讨气候转型风险问题。 然而，与Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）不同的是，Ｄｉｌｕｉｓｏｅｔ ａｌ． （２０２１）的研究却表明即便是实施强力的气候政策，所带来的转型风险也十分有限。通过对现有文献梳理后可以看出，目前国内学者对气候治理政策效果的定量理论研究较少，主要还停留在定性分析层面。 虽然近年来以Ｅ⁃ＤＳＧＥ为代表的宏观环境经济理论建模取得了不少进展，但大部分孤立地考察单个财政或者货币政策的影响，缺乏从系统性的全局视角来综合分析气候治理政策的协调搭配问题。 此外，随着气候变化相关的金融风险受到越来越多的关注，有必要在分析中进一步考虑气候治理带来的转型风险以及风险应对问题。与本文研究最为相关的是Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１），我们在其模型的基础上做了一些重要的拓展和创新。 概括来看，本文与Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）模型的区别主要在引入了价格黏性、货币政策和宏观审慎政策双支柱、绿色再贷款政策等更为符合中国经济现实和政策实践的内容，从而对财政、货币和金融领域具有代表性的气候治理政策的影响、最优政策力度以及不同政策之间的协调配合等重要问题进行了回答。三、理论模型设定（一）家庭部门家庭部门包含劳动者和银行家，劳动者提供劳动服务而银行家提供金融中介服务。 家庭内部的劳动者和银行家共享收入和支出，且角色有可能互换。 代表性家庭的效用函数如下：Ｅ０∑∞ｔ ＝０βｔ （Ｃｔ－ｈＣｔ－１）１－σ１－σ－ ∑ｉ ＝ ｂ，ｇ{ }ϖ（Ｌｉｔ）１＋ξ１＋ξ{ } （１）　 　 其中，β为时间贴现因子，Ｃｔ 为家庭ｔ 期的消费，ｈ为习惯形成参数，σ＞０为相对风险厌恶系数；Ｌｂｔ 和Ｌｇｔ 为家庭ｔ 期向棕色企业和绿色企业提供的劳动，ϖ为劳动负效用的权重参数，ξ＞０为Ｆｒｉｓｃｈ劳动供给弹性的倒数。 家庭部门的预算约束如下：Ｃｔ＋Ｄｔ ≤ｗｂｔＬｂｔ＋ｗｇｔＬｇｔ＋Ｒｔ－１Ｄｔ－１＋πｆｔ＋Ｔｔ＋Ξｔ（２）　 　 其中，Ｄｔ 为家庭的银行存款，Ｒｔ －１为无风险利率，ｗｂｔ 和ｗｇｔ 代表家庭从棕色和绿色企业获得的实际工资，πｆｔ 和Ξｔ 分别为家庭从非金融企业和银行获得的利润分配，Ｔｔ 为一次性转移支付。代表性家庭的最优化问题为在预算约束下选择消费Ｃｔ、向棕色和绿色企业提供的劳动Ｌｂｔ 和Ｌｇｔ，以及银行存款Ｄｔ 以最大化终身贴现效用，其一阶最优条件如下：①（Ｃｔ－ｈＣｔ－１）－σ－βｈＥｔ［（Ｃｔ＋１－ｈＣｔ）－σ］ ＝λｔ（３）　 　 其中，λｔ 为家庭预算约束的拉格朗日乘子，Ｍｔ，ｔ ＋１＝βλｔ ＋１／ λｔ 表示随机贴现因子。（二）银行部门为引导金融机构降低气候风险敞口，支持绿色低碳转型，在银行部门同时考虑了绿色再贷款和３ ６２０２３年第５期① 限于篇幅，这里只展示了部分一阶条件，完整的家庭部门一阶条件可以向作者索取。宏观审慎监管两项政策。 其中，绿色再贷款为广义政府部门以银行发放的绿色信贷量向其发放优惠再贷款，对应中国人民银行于２０２１年１１月创设的碳减排支持工具。 宏观审慎金融监管的设定，参考Ｇｅｒｔｌｅｒ ｅｔ ａｌ． （２０１２）、ＤｅＰａｏｌｉ ＆Ｐａｕｓｔｉａｎ（２０１７）和Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）的做法，以政府部门对银行持有的资产类型进行征税或补贴的形式刻画。①考虑绿色再贷款政策及宏观审慎金融监管后，商业银行以从家庭部门吸收的存款、自有资金和从广义政府部门获得的绿色再贷款为限，向棕色和绿色企业发放贷款并遵守相关的宏观审慎监管要求。 银行ｊ 在ｔ 期面临的资金流约束（ｆｌｏｗ⁃ｏｆ⁃ｆｕｎｄｓ）如下：（１＋τｂｔ）ＱｂｔＳｂｊ，ｔ＋（１＋τｇｔ）ＱｇｔＳｇｊ，ｔ＋Ψ（ＱｇｔＳｇｊ，ｔ，Ｗｊ，ｔ） ＝Ｄｊ，ｔ＋Ｎｊ，ｔ＋Ｈｊ，ｔ（４）　 　 其中，（４）式左边表示银行的资产端；Ｑｂｔ 和Ｑｇｔ 分别为棕色资产和绿色资产的价格；Ｓｂｊ，ｔ 和Ｓｇｊ，ｔ 分别为银行持有棕色资产和绿色资产的数量；τｂｔ 和τｇｔ 分别为监管部门对棕色资产和绿色资产征收的宏观审慎税率（若小于零则代表补贴）。 同时，假定银行的资产管理成本为Ψ（ＱｇｔＳｇｊ，ｔ，Ｗｊ，ｔ）＝Ｗｊ，ｔψ（ｓｇｔ－ᢲｓｇ）２／ ２。 （４）式右边表示银行的负债端，依次为存款、自有资本以及获得的绿色再贷款。根据中国人民银行现行再贷款管理办法及再贷款抵押品管理实施细则，再贷款原则上采取抵押方式发放，合格抵押品包括证券资产、信贷资产和中国人民银行认可的其他合格抵押资产，合格抵押品价值等于抵押品面值乘以抵押率。 为此，设定银行可获得的绿色再贷款Ｈｊ，ｔ 上限由其发放的绿色贷款和抵押率ｍｔ 共同决定，满足Ｈｊ，ｔ≤ｍｔＱｇｔＳｇｊ，ｔ。 单个银行ｊ 的净资产累积方程如下：Ｎｊ，ｔ＋１＝Ｒｂｋ，ｔ＋１ＱｂｔＳｂｊ，ｔ＋Ｒｇｋ，ｔ＋１ＱｇｔＳｇｊ，ｔ－ＲｔＤｊ，ｔ－ＲＨｔＨｊ，ｔ（５）　 　 其中，Ｒｂｋ，ｔ ＋１和Ｒｇｋ，ｔ ＋１分别为棕色和绿色资产的收益率，ＲＨｔ 为绿色再贷款利率。 由于绿色再贷款的成本较低，商业银行将尽可能多地获取绿色再贷款，使得绿色再贷款约束条件始终束紧。为了使模型产生内生的金融风险，本文参考Ｇｅｒｔｌｅｒ ＆Ｋａｒａｄｉ（２０１１）的设定，以银行家道德风险问题引入金融摩擦。 具体的，本文假定银行家在每一期可以挪用κ部分的银行资产作为已用，一旦挪用资产就会被储户发现，进入破产清算环节，最终收回（１－κ）部分的资产。 因此，银行的正常运营需要满足如下的激励相容约束条件Ｖｊ，ｔ≥κ（ＱｂｔＳｂｊ，ｔ＋ＱｇｔＳｇｊ，ｔ）。 其中，Ｖｊ，ｔ表示银行ｊ 在ｔ 期的持续经营价值，即银行正常运营能获得的预期收益的现值。 激励相容约束表明当且仅当银行的持续经营价值大于可以挪用的资产价值时，家庭才有储蓄意愿。 金融摩擦的存在使得银行部门的资产规模即信贷供给规模受到银行资产负债表状况的限制。 资产价格的下降会导致银行资产负债表情况恶化，信贷供给收缩，带来金融风险和经济衰退。与大多数金融摩擦文献设定一致，为保证银行无法完全使用自有资金进行运营，假定银行家每期以１－γ的概率退出市场并转变为工人，同时又有等量的银行家新进入市场从而使得市场上的商业银行总数保持不变。 新进入的银行家获得家庭总资产中的ζ／ （１－γ）部分作为初始营运资本。因此，银行ｊ 面临的最优化问题为在资金流约束和激励相容约束下选择其资产组合以最大化净资产的终身贴现值。 由于家庭是银行的最终所有者，本文使用家庭的随机贴现因子Ｍｔ，τ来进行贴现。银行最优化问题的贝尔曼方程可写成如下形式：Ｖｊ，ｔ＝ｍａｘｓｇｊ，ｔ，Ｗｊ，ｔＥｔ｛（１－γ）Ｍｔ，ｔ ＋１Ｎｊ，ｔ ＋１＋γＭｔ，ｔ ＋１Ｖｊ，ｔ ＋１｝。定义银行总资产为Ｗｊ，ｔ ≡ＱｂｔＳｂｊ，ｔ＋ＱｇｔＳｇｊ，ｔ，绿色资产占总资产比为ｓｇｊ，ｔ ≡ＱｇｔＳｇｊ，ｔ／ Ｗｊ，ｔ，使用猜解法（假定Ｖｊ，ｔ＝φｔＮｊ，ｔ）求解单个银行的最优化问题并加总得到：②ｓｇｔ＝χｇｔψνｔ＋ᢲｓｇ，Ｗｔ＝νｔＮｔκ－γｔ，φｔ＝κνｔκ－γｔ（６）４ ６陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控①②应当指出的是，现实中的宏观审慎政策通常是对商业银行的资本充足率、拨备率、杠杆率和流动性等指标的监管。 虽然对银行资产进行征税或补贴在形式上与前述监管有所不同，但本质上都是通过影响商业银行的风险行为，保持金融体系稳定。限于篇幅，这里只展示了部分一阶条件，完整的银行部门优化问题求解可以向作者索取。　 　 其中，Ωｔ ＋１≡Ｍｔ，ｔ ＋１（１－γ＋γφｔ ＋１）为银行的有效随机贴现因子（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ＳＤＦ）；χｂｔ ≡Ｅｔ｛Ωｔ ＋１［Ｒｂｋ，ｔ ＋１－Ｒｔ（１＋τｂ）］｝为棕色资产经过税收调整的贴现收益与无风险收益之差；χｇｔ ≡Ｅｔ｛Ωｔ ＋１［（Ｒｇｋ，ｔ ＋１－Ｒｂｋ，ｔ ＋１）＋ｍｔ（Ｒｔ－ＲＨｔ）＋Ｒｔ（τｂ－τｇ）］｝为考虑绿色再贷款和宏观审慎税率差异后绿色资产与棕色资产的贴现收益之差；νｔ ≡Ｅｔ（Ωｔ ＋１Ｒｔ）为银行额外吸收一单位存款的贴现成本；γｔ ≡χｂｔ＋ｓｇｔχｇｔ－（υｔψ／ ２）（ｓｇｔ－ᢲｓｇ）２为银行资产组合扣除资产管理成本后的平均超额收益。（三）生产部门１． 假定存在两类异质性中间品企业：棕色企业ｂ和绿色企业ｇ，两类中间品厂商均使用资本（Ｋｉｔ －１）和劳动（Ｌｉｔ）进行生产，其生产函数为：Ｙｉｔ＝［１－ｄ（Ｘｔ）］Ａｔ（Ｋｉｔ－１）αｉ（Ｌｉｔ）１－αｉ，ｉ ∈｛ｂ，ｇ｝ （７）　 　 其中，αｉ为资本占产出份额比重，满足０＜αｉ＜１，Ａｔ 为ＴＦＰ生产率，Ｘｔ 为经济中的碳排放存量，ｄ（Ｘｔ）∈（０，１）为损耗函数（ｄａｍａｇｅｆｕｎｃｔｉｏｎ），参考Ｎｏｒｄｈａｕｓ（２０１８）的设定，满足ｄ（Ｘｔ）＝ｄ０＋ｄ１Ｘｔ＋ｄ２Ｘ２ｔ。 Ｘｔ 的动态演化方程为Ｘｔ＝δＸＸｔ －１＋Ｅｔ＋Ｅｒｏｗｔ。 其中，Ｅｔ 表示当期的国内碳排放，Ｅｒｏｗｔ 为世界其他国家的碳排放，δＸ 为排放残余率（ｅｍｉｓｓｉｏｎｄｅｐｒｅｃｉａｔｉｏｎｒａｔｅ）。 参考Ｈｅｕｔｅｌ（２０１２）和Ｎｏｒｄｈａｕｓ（２０１８）的设定，假定国内碳排放量Ｅｔ＝（１－μｔ）υＹｂｔ，其大小取决于棕色企业的产量Ｙｂｔ 以及减排比例μｔ。 企业减排产生的成本为Ｚｔ＝θ１μθ２ｔＹｂｔ。棕色企业在ｔ 期需要选择投入生产的劳动Ｌｂｔ 和资本Ｋｂｔ －１的数量来最小化成本；同时，由于棕色企业生产会产生排放，需要承担碳税以及相应的减排成本，因而还需要确定减排比例μｔ。 此外，在ｔ 期生产结束后，企业可将折旧后的资本用于出售，价格为Ｑｂｔ。 最优条件如下：［Ｒｂｋ，ｔＱｂｔ－１－（１－δｂ）Ｑｂｔ］ ＝［Ｐｂｔ－τｅｔ（１－μｔ）υ－θ１μθ２ｔ］αｂＹｂｔＫｂｔ－１（８）ｗｂｔ＝［Ｐｂｔ－τｅｔ（１－μｔ）υ－θ１μθ２ｔ］（１－αｂ）ＹｂｔＬｂｔ（９）υτｅｔＹｂｔ＝θ１θ２μθ２－１ｔＹｂｔ（１０）　 　 其中，棕色中间品的价格表达式为：Ｐｂｔ＝（ｗｂｔ）１－αｂ［Ｒｂｋ，ｔＱｂｔ－１－（１－δｂ）Ｑｂｔ］αｂ（αｂ）αｂ（１－αｂ）１－αｂ［１－ｄ（Ｘｔ）］Ａｂｔ＋τｅｔ（１－μｔ）υ＋θ１μθ２ｔ（１１）　 　 与棕色企业类似，绿色企业同样需要选择投入劳动Ｌｇｔ 和资本Ｋｇｔ －１的数量来最小化成本，并可以在期末将折旧后的资本用于出售。 但与棕色企业不同，绿色企业生产不产生碳排放，无需承担相关的碳排放税和减排成本。 最优条件如下：ｗｇｔ＝Ｐｇｔ（１－αｇ）ＹｇｔＬｇｔ（１２）［Ｒｇｋ，ｔＱｇｔ－１－（１－δｇ）Ｑｇｔ］ ＝ＰｇｔαｇＹｇｔＫｇｔ－１（１３）　 　 其中，绿色中间品的价格表达式为：Ｐｇｔ＝（ｗｇｔ）１－αｇ［Ｒｇｋ，ｔＱｇｔ－１－（１－δｇ）Ｑｇｔ］αｇ（αｇ）αｇ（１－αｇ）１－αｇ［１－ｄ（Ｘｔ）］Ａｇｔ（１４）　 　 ２． 批发品厂商将中间品厂商生产的棕色和绿色中间品合成单一批发品，其生产函数采用ＣＥＳ形式：Ｙｗ，ｔ＝［πｂ１ρｗ（Ｙｂｔ）ρｗ－１ρｗ ＋（１－πｂ）１ρｗ（Ｙｇｔ）ρｗ－１ρｗ ］ρｗρｗ－１（１５）　 　 其中，Ｙｗ，ｔ表示为批发品产出，ρｗ 表示棕色中间品与绿色中间品之间的替代弹性，πｂ 表示棕色中间品所占的比例。 批发品厂商通过选择棕色和绿色中间品投入以最大化其利润，求解可得到批５ ６２０２３年第５期发品厂商对棕色和绿色中间品的需求函数分别为：Ｙｂｔ＝πｂＰｂｔＰｗ，ｔ■|■|－ρｗＹｗ，ｔ，Ｙｇｔ＝（１－πｂ）ＰｇｔＰｗ，ｔ■|■|－ρｗＹｗ，ｔ（１６）　 　 相应地，批发品价格指数为Ｐｗ，ｔ＝［πｂ（Ｐｂｔ）１－ρｗ＋（１－πｂ）（Ｐｇｔ）１－ρｗ］１１－ρｗ。３． 假设存在无数个连续的零售品厂商ｋ∈［０，１］将批发品加工为异质的零售品Ｙｔ（ｋ），零售品产商处于垄断竞争市场，拥有定价权。 根据Ｃａｌｖｏ（１９８３）的交错定价方式引入价格粘性，设每期可以调整价格的厂商比例为１－θ，使用Ｐｔ 来表示调整价格厂商的设定价格。 当厂商无法调整其价格时会综合历史通胀和稳态的通胀水平来制定其价格，即Ｐｔ（ｋ）＝πｔＰｔ －１（ｋ），其中，πｔ＝（πｔ －１）Λ（π）１－Λ和πｔ＝Ｐｔ／ Ｐｔ －１，Λ为价格指数化参数。①４． 最终品厂商将异质零售品打包为最终品，其生产函数为Ｙｔ＝［∫１０Ｙｔ（ｋ）λｄｄｋ］１λｄ－１。 其中，Ｙｔ 表示最终品，λｄ 为产品价格加成。给定最终品价格Ｐｔ 和零售品价格Ｐｔ（ｋ），最终品厂商最大化其利润。５． 资本品厂商从棕色和绿色中间品厂商处购买折旧后的资本，并使用这些资本生产用于棕色和绿色部门的投资品Ｉｉｔ，ｉ∈｛ｂ，ｇ｝。 资本的动态累积方程为Ｋｉｔ＝（１－δｉ）Ｋｉｔ －１＋Ｉｉｔ。资本品厂商每生产１单位投资品，相应的投资调整成本为［１＋（ϕｉ／ ２）（Ｉｉｔ／ Ｉｉｔ －１－１）２］Ｉｉｔ。 因此，资本品厂商的最优化问题为选择生产投资品Ｉｉｔ 以最大化其利润，其一阶最优条件如下：Ｑｉｔ＝１＋ϕｉ２ＩｉｔＩｉｔ－１－１■■|■■|２＋ϕｉＩｉｔＩｉｔ－１－１■■|■■|ＩｉｔＩｉｔ－１－ＥｔＭｔ，ｔ＋１ϕｉＩｉｔ＋１Ｉｉｔ－１■■|■■|Ｉｉｔ＋１Ｉｉｔ■■|■■|２[ ]（１７）　 　 （四）广义政府部门广义政府部门包含了央行、财政部门以及金融监管机构。 它们负责制定货币政策、财政政策和宏观审慎监管政策，并受到一个加总的政府预算约束。１． 货币政策。 货币政策包括总量货币政策和结构性货币政策两部分。 总量货币政策主要是名义利率的调整，结构性货币政策主要是绿色再贷款。（１）总量货币政策。 参照Ｚｈａｎｇ（２００９）、王爱俭和王璟怡（２０１４）设定传统货币政策采用经典的泰勒规则形式，即名义利率ＲＮｔ 锚定通胀和产出：ｌｏｇＲＮｔᢷ ＲＮ■■|■■|＝ρπｌｏｇπｔᢼπ■|■|＋ρＹｌｏｇＹｔＹｆｔ■■|■■|（１８）　 　 其中，ＲＮｔ＝ＲｔＥｔ（πｔ ＋１），Ｙｆｔ 表示在不存在价格粘性的情况下的产出，ρπ和ρＹ 分别为对通胀和产出的反应系数。（２）结构性货币政策———绿色再贷款。 本模型考虑的绿色金融支持工具为绿色再贷款，广义政府部门依据银行发放的绿色贷款量向其发放再贷款，绿色再贷款抵押率为ｍｔ，绿色再贷款利率为ＲＨｔ。２． 财政政策和宏观审慎政策。 在本模型中，财政政策指广义政府部门向棕色企业在生产中产生的排放征收碳排放税，税率为τｅｔ。 宏观审慎政策指广义政府部门向商业银行持有的不同资产类型实施“棕色惩罚”和“绿色支持”的差异化监管，即对银行持有的棕色资产征税，对绿色资产进行补贴，宏观审慎税率分别为τｂｔ 和τｇｔ（τｇｔ＜０）。 因此，广义政府部门的预算约束可概括为：Ｔｔ＝τｅｔＥｔ＋τｂｔＱｂｔＳｂｔ＋τｇｔＱｇｔＳｇｔ－Ｈｔ＋ＲＨｔＨｔ－１（１９）　 　 其中，Ｔｔ 为政府向家庭进行的一次性转移支付；等式右边各项分别表示政府的碳税收入、向银行持有棕色资产征收的宏观审慎税收入、向银行持有绿色资产的补贴支出、当期绿色再贷款支出以及回收到期绿色再贷款的收入。６ ６陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控① 零售品和最终品厂商的设定比较标准，具体的求解过程可向作者索取。四、参数校准本模型参数和变量稳态值的频率为季度，校准中使用的数据时间跨度为１９９６年第１季度至２０２１年第２季度。 校准的参数主要包括三类：第一类为模型静态结构参数，包括时间贴现因子、风险厌恶系数、习惯形成参数等，主要根据中国实际经济数据和主流文献进行校准，数据来源包括国家统计局网站、ＣＥＩＣ中国经济数据库和Ｗｉｎｄ宏观经济数据库。 第二类为环境相关的参数，包括气候损耗函数、减排成本函数以及排放函数的相关参数等，主要参考经典Ｅ⁃ＤＳＧＥ文献和碳排放数据进行校准，数据来源为国际能源署（ＩＥＡ）。 第三类为政策相关参数，包括利率对产出和通胀的反应系数、绿色再贷款利率和抵押率、碳税税率和宏观审慎税率等，主要根据实际经济数据进行校准，数据来源为中国人民银行。（一）静态结构参数首先是家庭部门的参数校准。 与大多数文献一致，设定时间贴现因子β为０. ９９，对应季度实际利率为１％（陈国进等，２０１８）；相对风险厌恶系数σ参考康立和龚六堂（２０１４）设定为２。 参考卞志村等（２０１９），将习惯形成参数ｈ设定为０. ７。 Ｆｒｉｓｃｈ劳动供给弹性参数ξ参考庄子罐等（２０１２）的做法取值１. ６。 本模型假定稳态下家庭提供的劳动值为１／ ３，据此校准劳动负效用参数ϖ。其次是生产部门的参数校准。 由于中国的资本投入份额较高，国内文献中大多设定资本投入份额为０. ５（王曦等，２０１７），但根据Ｆｕｌｌｅｒｔｏｎ＆Ｈｅｕｔｅｌ （２００７）的研究，棕色部门的资本密集程度要略高于清洁部门，因此本文参考Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）的做法分别设定棕色企业的资本投入份额αｂ为０. ５２，绿色企业的资本投入份额αｇ为０. ５。 棕色和绿色资本的折旧率参数δｂ和δｇ，与绝大多数文献保持一致，设定为０. ０２５（梁琪和郝毅，２０１９）。 关于棕色和绿色中间品的替代弹性参数ρｗ，现有文献的取值范围在２—４之间，本文根据Ｐａｐａｇｅｏｒｇｉｏｕｅｔ ａｌ． （２０１７）的估计结果取值为２。关于绿色资本占总资本比例，本文使用中国银行业的信贷数据确定合理区间并进行校准。 根据国际能源署（ＩＥＡ）最新的分行业碳排放统计数据，中国二氧化碳排放量最高的四大行业分别为：水电热燃、制造业、交通运输业和房地产业，排放量比重约为９３％，而同期国内上市银行对这四个行业的授信占比接近６０％。 若粗略地将这四个行业视为棕色行业，且考虑到绝大多数行业都不可避免地产生碳排放，则目前中国银行业的棕色信贷占比至少在６０％以上，因此绿色资本占比的合理上限为４０％。 另一方面，截至２０２１年２季度，中国主要金融机构的绿色贷款余额为１３. ９２万亿元，占同期金融机构贷款余额的比重接近１０％。 因此，绿色资本占总资本比取值的合理区间应为１０％—４０％。 按照保守估计，本文将稳态下绿色资本占总资本比率ᢲｓｇ校准为０. ３，并根据该比例将棕色中间产品占比参数πｂ 校准为０. ７１１。①零售品厂商价格调整概率参数θ取值为０. ７５；参考熊琛和金昊（２０２１），设定价格加成参数λｄ 为１. ２。 棕色和绿色资本的投资调整成本参数φｉ均设定为１. ７２８，与大多数Ｅ⁃ＤＳＧＥ文献一致。再次是银行部门相关的参数校准。 本文设定银行每期的存活率γ为０. ９６（熊琛和金昊，２０２１）；参考Ｇｅｒｔｌｅｒ ＆Ｋａｒａｄｉ（２０１１）和Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１），设定银行部门稳态的杠杆为４. ５。 根据样本期内绿色债券平均到期收益率与同期国债收益率之间价差的均值为１. ６８％，得到绿色资产的季度信用利差为０. ４２％。 根据稳态下银行部门杠杆水平以及两类债券的信用利差，校准得到金融摩擦参数κ和转移支付参数ζ。７ ６２０２３年第５期① 本文依次考虑了绿色资本占比为１０％、２０％、３０％和４０％几种情形，模型主要结论保持不变。 值得指出的是，绿色资本占比取值越小，银行面临的气候风险敞口越大，本文的结论将得到加强。（二）环境相关参数首先是气候损耗函数相关参数的校准。 Ｇｉｂｓｏｎ＆Ｈｅｕｔｅｌ （２０２０）使用与本文相同的气候损耗函数形式，其相关参数设定为：ｄ(０＝－０. ００７６，ｄ(１＝１. ０７８×１０－５以及ｄ２(＝１. ８６１×１０－８。 但Ｇｉｂｓｏｎ＆Ｈｅｕｔｅｌ （２０２０）中的碳排放存量为有量纲，单位为十亿吨。 而本文为无量纲，因此相关参数不可直接使用。 参考Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）的校准策略，使用本模型稳态下的碳排放存量Ｘ除以２０３０作为调整因子，其中，２０３０（ｇｉｇａｔｏｎｓ）对应Ｇｉｂｓｏｎ＆Ｈｅｕｔｅｌ（２０２０）模型中第一个２５０年的碳排放排放存量值。 因此，ｄ０＝ｄ０(，ｄ１＝２０３０ｄ１(／ Ｘ，ｄ２＝２０３０２ｄ１(／ Ｘ２。减排成本函数相关的参数包括减排成本系数θ１ 和指数θ２，其设定主要参考Ｎｏｒｄｈａｕｓ（２０１８）。减排成本函数的指数θ２ 取值为２. ６。 在Ｎｏｒｄｈａｕｓ（２０１８）中减排成本系数取值为０. ０１５，但Ｎｏｒｄｈａｕｓ（２０１８）假定棕色企业和绿色企业均会碳排放，而本文假定碳排放仅来自棕色企业，因此需要根据稳态下棕色部门产出与总产出的比值对减排成本系数进行相应地调整，因此有：θ１＝０. ０１５Ｙ／ Ｙｂ，为０. ０２２３。 根据Ｄｏｄａ（２０１４）的估计，碳排放对棕色部门产出的单位弹性约为１. ０１，据此校准υ等于１；参考Ｃａｒａｔｔｉｎｉ ｅｔ ａｌ． （２０２１）校准碳排放衰减系数δＸ 为０. ９９７；根据国际能源署（ＩＥＡ）的统计数据，２０１８年中国的碳排放约占世界总碳排放的２８. ５％，因此校准世界其他国家和地区排放ｅｒｏｗ为中国国内排放量的２. ５倍。（三）非结构性参数除静态结构参数和环境相关系数外，非结构性参数包括利率政策规则参数和气候政策参数。参考马勇（２０１３），名义利率对通胀和产出的反应系数ρπ和ρＹ 分别设定为１. ５和０. ５，气候政策相关参数在后文进行介绍。 本模型的参数及稳态值校准概括见表１。表１ 参数及稳态值校准参数 参数含义 校准 参数 参数含义 校准β 贴现率 ０. ９９ κ 金融摩擦程度 ０. ４１１Ｒ 真实无风险利率 １. ０１ ζ 对新进入银行转移支付 ０. ００２７σ 相对风险厌恶系数 ２ ψ 银行投资组合调整参数 ０. ０００１ｈ 习惯形成参数 ０. ７ ᢲｓｇ绿色资产占银行总资产比 ０. ３ξ 劳动供给弹性 １. ６ Ｒｂｋ 棕色资产收益率 １. ００９２ϖ 劳动负效用参数 １２. ３９ Ｒｇｋ 绿色资产收益率 １. ００９２αｂ棕色企业资本份额 ０. ５２ ｄ０ 损耗函数参数 －０. ００７６αｇ绿色企业资本份额 ０. ５ ｄ１ 损耗函数参数 ６. ６８×１０－６δｂ棕色资本折旧率 ０. ０２５ ｄ２ 损耗函数参数 ７. １４×１０－９δｇ绿色资本折旧率 ０. ０２５ θ１ 减排成本系数 ０. ０２２３ρｗ 中间产品替代弹性 ２ θ２ 减排成本指数 ２. ６πｂ棕色中间产品占比 ０. ７１１ υ 排放系数 １θ 价格调整概率 ０. ７５ δＸ 排放残余率 ０. ９９７λｄ 价格加成 １. ２ ｅｒｏｗ其他国家和地区排放 ６. １５４Λ 价格指数化参数 ０. ５ ρπ 名义利率对通胀的反应系数 １. ５φｂ棕色投资调整成本 １. ７２８ ρＹ 名义利率对产出的反应系数 ０. ５φｇ绿色投资调整成本 １. ７２８ γ 银行存活率 ０. ９６五、数值模拟、政策效果与机制分析（一）气候政策、转型风险与宏观审慎监管１． 碳税政策对宏观经济和金融稳定的影响。 由于中国目前尚未正式开征碳税，本文使用全国碳排放权交易市场的首日碳排放配额价（４８元／ 吨二氧化碳）来计算碳税税率。 具体地，根据国家８ ６陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控统计局和国际能源署数据，２０２０年中国国内生产总值为１０１. ６０万亿元，实际二氧化碳排放量为１０２. ５１亿吨。 按照二氧化碳每吨４８元的碳价计算，中国的碳税收入占ＧＤＰ的比例约为０. ４８％。根据这一比例关系，结合模型的排放和产出的稳态值，可以计算得到４８元／ 吨的碳价对应模型中的税率τｅ取值为０. ００７２。（１）为分析碳税政策对宏观经济和金融稳定的短期影响，假定碳税税率永久性地由０上升为０. ００７２，主要变量的转移动态如图１所示。 概括来看，碳税政策取得了较好的减排效果，有助于产业结构实现绿色转型，但对宏观经济和金融稳定存在一定的负面影响。由图１展示的气候治理效应看，碳税的实施增加了棕色企业的排放成本，直接推升了棕色企业的生产成本，抑制了棕色企业的产出，排放和排放存量均出现明显下降。 值得说明的是，根据排放存量的动态方程式，由于排放存量的自相关系数非常接近于１，因此发生在期初的一个正向碳税冲击，不仅会导致当期新增排放永久性地降低，而且会对未来的排放存量产生累积影响，使排放存量出现持续性的下降。 从宏观经济效应来看，碳税会使总投资和总产出在短期内出现一定程度的下降，同时会小幅推升通胀，存在“滞胀”风险。 通胀之所以上升，一方面是因为碳税直接增加了棕色厂商的生产成本，推升了棕色产品价格；另一方面是因为最终产品的生产需投入绿色和棕色产品，而碳税使得棕色产品的供给减少，导致绿色产品价格也出现上升，在两方面因素共同作用下通胀水平随之上升。 最后，从图１展示的产业转型效应看，碳税使得绿色企业产出增加，棕色企业产出减少，棕色—绿色产出比下降，产业结构逐步实现绿色转型。进一步地，图１还模拟了永久性碳税冲击对银行净资产、绿色和棕色两类资产价格、银行对两类资产投资以及棕色资产利差的影响。 观察发现，碳税的实施会冲击棕色资产价格，导致银行净资产出现显著下跌。 由于存在金融摩擦，银行净资产下跌将限制银行可贷资金的获取，出现信贷紧缩，因此，银行将同时减少对绿色资产和棕色资产的投资，绿色资产价格也出现下跌。图１　 碳税政策对宏观经济和金融稳定的短期影响注意到，在碳税政策冲击下，银行净资产呈现“先下降后回升然后再下降”的响应轨迹。 在碳税冲击下银行净资产首先出现下降是因为碳税的实施直接推升了棕色企业的生产成本，冲击了棕色资产价格，棕色资产收益下滑，导致银行净资产出现下跌。 而银行净资产随后止跌回升则有两个方面的原因：一方面，碳税的实施将促使银行的投资结构发生调整，增加对绿色资产的投资而减少９ ６２０２３年第５期对棕色资产的投资，因此碳税对银行净资产的负面影响逐渐弱化；另一方面，随着时间推移，碳税带来的环境负外部性纠正效果逐渐显现，气候损耗降低（表现为１－ｄ（Ｘｔ）增大），企业生产率得到改善。 因此，在银行投资结构调整和气候损耗缓解提升生产率两方面因素的共同作用下，银行的资产将更加安全而且回报率更高，净资产随后出现上升。 接下来，棕色资产价格逐渐回复到稳态水平，导致绿色资产的吸引力有所下降，价格也逐步回落到稳态水平，且下降速度快于棕色资产的上升速度，因此，在这个调整过程中，银行的净资产又出现了减少。 最终银行净资产呈现出先下降、后回升、然后再下降的动态过程。综上所述，虽然碳税实施有助于减少排放，降低棕色—绿色产出比，实现经济低碳转型，但可能会对棕色资产价格造成冲击，使银行净资产下跌，影响金融部门的稳定，因此在短期存在一定的转型风险。（２）为分析碳税政策对宏观经济和金融稳定的长期影响，表２的第１列和第２列对比了无政策与实施单一碳税政策下有关变量的长期稳态值。可以发现：在气候治理方面，碳税政策的实施大幅降低了排放的长期稳态值；排放对生产率的损耗也有所缓解，气候损耗占ＧＤＰ比重由５. ２％降至４. ５％。在宏观经济效应方面，碳税政策的实施虽然在短期会抑制总产出和消费（参见图１），但随着碳税的气候治理效果开始显现，排放对生产率的损耗得以缓解（ｄ（Ｘ）变小），因此产出和消费的长期稳态值都出现了上升。在产业结构转型方面，碳税的实施使绿色产出和绿色投资的长期稳态值上升，棕色投资下降，棕色—绿色产出比下降，整体产业结构趋于“绿化”。最后，在对金融稳定的影响方面，尽管在短期碳税的实施可能引发银行净资产下跌，造成一定的转型风险，但从长期来看，由于排放负外部性得到缓解，整个社会的生产率、产出和投资得到提升，银行的净资产也将高于无政策场景。表２ 气候政策对模型长期稳态的影响变量考虑环境负外部性 无环境负外部性无政策 碳税 再贷款 碳税＋宏观审慎 无政策 碳税碳税（元／ 吨） ０ ４８ ０ ４８ ０ ４８再贷款抵押率（％） ０ ０ ６０ ０ ０ ０再贷款利率（％） ０ ０ １. ７５ ０ ０ ０绿色资产税（％） ０ ０ ０ －０. ４２５ ０ ０棕色资产税（％） ０ ０ ０ ０. ２ ０ ０排放 ２. ４６２ １. ８０８ ２. ４５２ １. ７３２ ２. ７５０ １. ９８６气候损耗 ０. ０５２ ０. ０４５ ０. ０５２ ０. ０４４ ０. ０００ ０. ０００总产出 ３. ６６０ ３. ６９９ ３. ７６１ ３. ６９７ ４. ０８６ ４. ０６３消费 ２. ６６３ ２. ６９５ ２. ７０６ ２. ６９７ ２. ９７３ ２. ９６０绿色产出 １. ２０５ １. ２２５ １. ３０１ １. ３４１ １. ３４４ １. ３４３棕色产出 ２. ４６２ ２. ４８２ ２. ４５９ ２. ３７８ ２. ７５０ ２. ７２７绿色投资 ０. ２９９ ０. ３０３ ０. ３４５ ０. ３５６ ０. ３３４ ０. ３３３棕色投资 ０. ６９８ ０. ６９７ ０. ６９７ ０. ６５１ ０. ７７９ ０. ７６８棕色—绿色产出比 ２. ０４３ ２. ０２６ １. ９０１ １. ７７４ ２. ０４８ ２. ０３０银行净资产 ８. ８６１ ８. ９１２ ９. ３７０ ８. ９５１ ９. ８９３ ９. ７８８　 　 注意到，碳税的实施使棕色产出的长期稳态值出现小幅增加。 这一现象主要与减排带来的环境负外部性改善，生产率提升有关。 为了说明这一点，表２的最后两列汇报了在关闭环境负外部性即假定模型不存在气候损耗时（ｄ（Ｘ）＝０），实施碳税与无政策的模型长期稳态对比。 对比表２最后两列可以发现，当关闭环境负外部性时，碳税的实施同样有助于降低排放，有助于促进产业结构绿化，但由于不存在负外部性改善提升生产率的作用渠道，此时碳税的效果更多表现为紧缩效应，０ ７陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控主要宏观经济变量出现全面下降，棕色产出、棕色投资的长期稳态也都低于无政策场景。２． 绿色再贷款政策对宏观经济和金融稳定的影响。 绿色再贷款相关参数的校准方面，参考中国人民银行２０２１年１１月推出的碳减排支持工具实施细则，①对金融机构发放的碳减排贷款本金的６０％提供资金支持，年利率为１.７５％，据此设定绿色再贷款抵押率ｍ为０.６，季度利率为０.４３８％。（１）为分析绿色再贷款政策对宏观经济和金融稳定的短期影响，假定绿色再贷款抵押率由０永久性地上升至０. ６，绿色再贷款利率为０. ４３８％，主要变量的转移动态如图２所示。图２　 绿色再贷款政策对宏观经济和金融稳定的短期影响由图２可知，在气候治理效果方面，与碳税政策相比，绿色再贷款虽然也有助于减少排放，但效果相对有限。 从产业转型效应看，绿色再贷款政策提升了绿色资产的稀缺性，相对降低了棕色资产的吸引力，绿色产出增加，棕色产出下降，棕色—绿色产出比下降，产业结构转向绿色低碳。图２还模拟了实施绿色再贷款政策对银行净资产、绿色和棕色资产价格、银行对两类资产投资以及棕色资产利差的影响。 可以看到，与碳税冲击不同，绿色再贷款提升了绿色资产的吸引力，推升了绿色资产的价格。 虽然绿色再贷款的实施同样对棕色资产价格存在不利影响，但由于银行持有的棕色资产比重大幅下降，并未导致侵蚀银行净资产的现象。 相反，由于银行可以获得低成本资金，银行净资产不降反增，不仅不会引发明显的转型风险，而且能够改善银行的资产负债表。值得说明的是，图２显示在绿色再贷款政策冲击下，棕色产出和排放呈先升后降的变化轨迹。我们认为，棕色企业产出和排放之所以在初期上升可能与“绿色悖论”效应和总需求改善有关。②一方面，随着绿色再贷款政策的实施，短期内棕色企业的借贷利差下降，但在后期会出现上升，导致前瞻性的企业在当下增加产出。 此外，注意到棕色产出的增加并没有伴随着棕色投资的上升，反而在初期棕色投资和资产价格都出现了下降的趋势，这说明银行收缩了对棕色资产的相对信贷配比，同时棕色企业预期到未来融资条件的恶化主动选择了减少投资，通过增加劳动需求来提高产出，从而使得棕色产出和排放在短期内不降反增，产生“绿色悖论”效应。 另一方面绿色再贷款的实施补充了银行信贷资金，刺激了投资和产出，增加了收入水平，改善了总需求，导致对棕色产品的需求上１ ７２０２３年第５期①②网址：ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ． ｐｂｃ． ｇｏｖ． ｃｎ／ ｇｏｕｔｏｎｇｊｉａｏｌｉｕ／ １１３４５６／ １１３４６９／ ４３８４１８２／ ｉｎｄｅｘ． ｈｔｍｌ。所谓“绿色悖论”效应是指旨在减缓气候变化的环境规制政策反而导致温室效应急剧恶化的现象（Ｓｉｎｎ，２００８）。升。 因此，在“绿色悖论”效应和总需求改善两方面因素共同作用下，棕色产出和排放会在初期不降反增。 而随着时间的推移，银行减少对棕色资产的投资，棕色资产价格下跌，棕色企业融资环境恶化，棕色企业产出和排放也随之下降。从宏观经济效应看，绿色再贷款政策有效刺激了社会总投资和总产出，且由于再贷款的结构性特点，在有效降低绿色企业融资成本的同时避免了“大水漫灌”带来的通胀压力。（２）为分析绿色再贷款政策对宏观经济和金融稳定的长期影响，表２的第１列和第３列对比了无政策与实施绿色再贷款政策下有关变量的长期稳态值。 在气候治理方面，绿色再贷款的实施有助于降低排放，缓解气候损耗，但降幅有限。 在对宏观经济的影响方面，绿色再贷款有助于刺激总产出和消费，二者的长期稳态值均上升。 在产业结构转型方面，绿色再贷款提升了绿色资产的稀缺性，降低了棕色资产的吸引力，因此绿色产出和绿色投资上升、棕色产出和棕色投资则下降，棕色—绿色产出比下降，产业结构转向绿色低碳。 最后，在对金融稳定的影响方面，由于绿色再贷款抵押率上升，银行可以获得更多的低成本资金，银行的资产负债表得到改善，银行净资产增加。通过对比碳税和绿色再贷款政策的实施效果，可以发现碳税政策直接作用于企业的生产成本，减排效果显著，但在低碳转型过程中可能会对棕色资产价格造成严重冲击，侵蚀银行净资产，进而威胁金融稳定，存在一定的转型风险。而绿色再贷款虽然在减排方面成效有限，但有助于产业结构调整和“绿化”，实现经济低碳转型，而且不存在明显的转型风险。因此，双碳目标的实现既有赖于碳税等强有力的财政政策，也需要配合绿色再贷款等具有结构调节效应的绿色金融支持工具，平衡转型的收益与风险。３． 宏观审慎监管与转型风险缓解。 考虑实施如下宏观审慎监管政策：对银行持有的棕色资产征税，税率为τｂ；同时，对持有的绿色资产补贴τｇ。 对棕色资产和绿色资产征收的宏观审慎税率的确定依据为：在保持稳态产出不变的前提下使得银行的资产组合中绿色资产占比ｓｇ由３０％上升至３５％的税率组合，①经过模拟计算，解得τｂ＝０. ２％和τｇ＝－０. ４２５％。 在有宏观审慎监管政策场景下，假定宏观审慎税率τｂ和τｇ永久性地从０变动为０. ２％和－０. ４２５％。为了评估宏观审慎监管政策的有效性，图３展示了在有、无宏观审慎监管政策下碳税冲击对宏观经济和金融稳定的短期影响。由图３可知，当有宏观审慎监管时，面临同等力度的碳税政策冲击，环境治理效果（碳排放存量降幅更大）要优于无宏观审慎监管的情形，而且此时碳税政策对总投资和总产出的负面冲击以及带来的通胀压力均要小于无宏观审慎监管的情形，也即配合宏观审慎监管，碳税政策不仅取得了更好的气候治理效果而且缓解了对宏观经济的不利影响。此外，相比无宏观审慎税情形，若配合实施宏观审慎政策，碳税变动对银行净资产的影响较小。通过对比表２的第２列和第４列可以看出，这是因为在宏观审慎监管下，稳态时银行部门对绿色资本投资大幅增加而对棕色资本的投资明显下降，通过引导银行改变其资产配置组合，降低棕色资产在其资产组合中的比重，宏观审慎监管能够缩小银行的气候风险敞口，从而降低碳税对银行净资产的冲击，有效规避气候转型带来的金融风险。为进一步分析宏观审慎监管政策缓解转型风险的效果，对比了实施单一碳税与实施碳税和宏观审慎政策组合场景下模型的长期稳态（表２第２列和第４列）。 可以看到，与实施单一碳税政策相同的是，碳税与宏观审慎监管的组合在长期同样有助于增加总产出和消费；与之不同的是，碳税配合宏观审慎监管不仅有助于进一步降低排放，取得更好的气候治理效果，而且能够进一步增加绿色产出和绿色投资，使产业结构更加低碳，并且引导银行降低了气候风险敞口，保持了银行净资产的稳定。２ ７陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控① 作为稳健性检验，本文同时考虑了使绿色资产占比提高５％、８％和１０％的情形，主要结论保持不变。 限于篇幅，并未在正文进行汇报，读者可向作者索取。图３　 碳税与宏观审慎政策组合对宏观经济和金融稳定的短期影响（二）机制分析１． 金融摩擦的作用。 笔者对比了有、无金融摩擦下碳税政策对宏观经济和金融稳定的影响，发现金融摩擦在碳税政策对宏观经济和金融稳定的影响中扮演了重要角色。 尽管从排放水平看，有、无金融摩擦对碳税的气候治理效果影响不大，但从对产出、投资和通胀的影响看，相较无金融摩擦情形，金融摩擦会通过改变银行净资产来影响绿色和棕色资产的价格，进而放大碳税对经济结构调整的效果，使得绿色产出增长更多，而棕色产出下降更多，同时加剧了宏观经济波动，使总产出和总投资下降更多，面临的通胀压力也更大。 在对金融稳定的影响方面，碳税政策在有金融摩擦的情况下对棕色资产价格的冲击更为严重，导致银行净资产下降，从而限制银行可贷资金并波及绿色资产，导致绿色资产价格和绿色产出在短期也出现下降。２． 价格黏性的作用。 相较有价格黏性情形，若厂商在每一期均能灵活地调整其价格，碳税冲击造成的生产成本上升将更为顺畅地传导至下游，对产出和投资的不利冲击以及对通胀的推升将更明显，对两类资产价格以及银行净资产的冲击幅度也更大。 反之，随着价格黏性的不断增大，碳税政策对宏观经济和金融稳定的短期冲击幅度不断减小，转型风险也越为可控。 上述结论与Ｌｉ ｅｔａｌ． （２０１４）、Ａｎｎｉｃｃｈｉａｒｉｃｏ＆Ｄｉ Ｄｉｏ（２０１５）、Ｒｏａｃｈ（２０２１）等的发现较为一致。 因此，价格黏性起到了“缓冲器”的效果，是碳税政策影响宏观经济和金融稳定的一条关键机制。①六、最优政策组合分析参考Ｓｃｈｍｉｔｔ⁃Ｇｒｏｈｅ＆Ｕｒｉｂｅ（２００７）和李力等（２０２０）使用基于消费的补偿性等价对不同政策及政策组合的福利效应进行比较。 定义福利函数为如下形式：ＶＳｉ＝Ｅ０∑∞ｔ ＝０βｔＵ（ＣＳｉ，ｔ，ＬｂＳｉ，ｔ，ＬｇＳｉ，ｔ） （２０）　 　 其中，Ｓｉ 代表不同的政策场景，ｉ∈｛０，…，ｎ｝，Ｓ０ 代表基准情形。 根据消费补偿的定义有：３ ７２０２３年第５期① 受篇幅限制，这里没有报告无金融摩擦和无价格粘性下碳税政策的脉冲响应图。Ｅ０∑∞ｔ ＝０βｔＵ（ＣＳｉ，ｔ，ＬｂＳｉ，ｔ，ＬｇＳｉ，ｔ） ＝Ｅ０∑∞ｔ ＝０βｔＵ［（１＋λ）ＣＳ０，ｔ，ＬｂＳ０，ｔ，ＬｇＳ０，ｔ］，ｉ ≠０ （２１）　 　 其中，λ＝（ＶＳｉ／ ＶＳ０）１／ １－σ－１，ｉ≠０表示消费补偿比率。 λ大于０表明相较于基准情形，政策场景导致社会福利改进。具体地，考虑无政策（Ｓ０）、单一碳税政策（Ｓ１）、单一绿色再贷款政策（Ｓ２）、碳税和绿色再贷款组合政策（Ｓ３）、碳税和宏观审慎监管组合政策（Ｓ４）以及碳税、绿色再贷款和宏观审慎监管组合政策（Ｓ５）共六类场景。 Ｓ１－Ｓ５政策场景下各政策变量的数值大小如下：碳税税率。 分别考虑碳税税率永久性地从０上升至４８元／ 吨、９４元／ 吨、２５０元／ 吨以及３２０元／ 吨共四种场景。 其中，４８元／ 吨沿用了前文分析的数值，为全国碳排放交易权市场首日开盘价；９４元／ 吨为《２０２０年中国碳价调查报告》发布的中国碳价２０３０年预测值；２５０元／ 吨为本模型预测的最优碳税水平；３２０元／ 吨为高于模型预测最优值的碳价水平。绿色再贷款抵押率和再贷款利率。 与前文分析相对应，考虑绿色再贷款抵押率由０永久性地上升至６０％，绿色再贷款利率为１. ７５％。 同时，额外考虑绿色再贷款抵押率进一步上升至６３％（对应模型预测的最优再贷款抵押率）以及定向降低绿色再贷款利率２５个基点至１. ５％两种量、价调节的政策场景。宏观审慎税率。 沿用前文分析的数值，棕色和绿色资产宏观审慎税率的大小分别为０. ２％和－０. ４２５％。基于上述政策场景和冲击数值设定，各政策场景下的社会福利变化情况如表３所示。表３ 碳税、绿色再贷款和宏观审慎监管政策组合的社会福利效应政策组合碳税（元／ 吨）再贷款抵押率（％）再贷款利率（％）棕色资产税率（％）绿色资产税率（％）消费补偿比例（％）Ｓ０：无政策 ０ ０ ０ ０ ０ —Ｓ１：碳税４８ ０ ０ ０ ０ １. ３１７９４ ０ ０ ０ ０ １. ７９６２５０ ０ ０ ０ ０ ２. ３３３３２０ ０ ０ ０ ０ ２. ２９０Ｓ２：绿色再贷款０ ６０ １. ７５ ０ ０ １. ３７９０ ６３ １. ７５ ０ ０ １. ４９４０ ６０ １. ５ ０ ０ １. ５３０Ｓ３：碳税＋绿色再贷款４８ ６０ １. ７５ ０ ０ ２. ０２３４８ ６３ １. ７５ ０ ０ ２. １２８４８ ６０ １. ５ ０ ０ ２. １９８Ｓ４：碳税＋“棕色惩罚”＋“绿色支持”４８ ０ ０ ０. ２ ０ ０. ４９６４８ ０ ０ ０ －０. ４２５ １. ３４０４８ ０ ０ ０. ２ －０. ４２５ １. ６６８Ｓ５：碳税＋绿色再贷款＋“棕色惩罚”＋“绿色支持”４８ ６０ １. ７５ ０. ２ －０. ４２５ ２. ４１３４８ ６３ １. ７５ ０. ２ －０. ４２５ ２. ４８１４８ ６０ １. ５ ０. ２ －０. ４２５ ２. ５６１　 　 １． 碳税政策的社会福利效应。 首先，观察单一碳税政策相较无政策场景下社会福利的变动情况，结果如表３第２—５行。 相较基准情形（无政策），碳税的实施能够改进社会福利水平。 这是因为碳税有助于减少排放，纠正环境负外部性，而负外部性的改善在长期将有助于提升社会生产效４ ７陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控率，进而增进社会福利。 在碳税政策力度方面，随着碳税价格上升，消费补偿比例也逐渐增大，但当碳税价格超过最优的２５０元／ 吨时，社会福利改进幅度开始下降，表明尽管碳税实施有助于纠正负外部性，但需注意把握政策力度，碳税税率不宜定得过高，避免对经济运行造成过大的负担。２． 绿色再贷款政策的社会福利效应。 考虑单一绿色再贷款相较无政策情形的社会福利变动情况，结果如表３第６—８行。 从第６行可知，实施绿色再贷款政策将有助于改进社会福利；同时由第７—８行可知，增加绿色再贷款抵押率或降低绿色再贷款利率等量、价调节均有助于进一步改善社会福利，而且下调再贷款利率要略优于上调再贷款抵押率。 绿色再贷款改进社会福利的原因是通过提升绿色资产的吸引力，引导资本更多地流向绿色项目，从而降低银行部门的气候风险敞口。 此外，绿色再贷款还能够通过向银行提供低成本资金，补充银行净资本，刺激信贷和产出。３． 碳税与绿色再贷款政策组合的社会福利效应。 为考察不同气候治理政策的协调问题，考虑碳税与绿色再贷款政策组合的社会福利效应。 观察表３第９—１１行可以发现，同时实施碳税和绿色再贷款政策下的社会福利要高于单一政策的情形。这是因为碳税和绿色再贷款政策在助力低碳转型过程中的政策着力点有所不同且存在一定的互补性。 具体地，碳税政策为直达生产环节的气候治理政策，在减排控碳方面效果显著，但可能引发转型风险，威胁金融系统稳定；而绿色再贷款作为一种金融手段，主要作用方式是对金融资源配置进行引导，实现产业结构低碳转型，并向金融部门补充低成本资金，增强其稳定性。因此，将碳税和绿色再贷款有机结合不仅能够发挥碳税减排控碳的效果，又能通过绿色再贷款引导产业结构转型，增强金融体系抗风险能力，从而实现政策互补，改进社会福利。４． 碳税与宏观审慎监管政策组合的社会福利效应。 考虑碳税与宏观审慎监管政策组合的社会福利效应，结果如表３第１２—１４行所示。 相较单一碳税政策，碳税配合“棕色惩罚”和“绿色支持”的宏观审慎监管政策能够进一步改善社会福利，而且“棕色惩罚”和“绿色支持”同时实施要优于单一政策的情形。 这是因为“棕色惩罚”和“绿色支持”的宏观审慎监管政策组合有助于绿化银行的投资结构，降低金融体系在碳税实施过程中面临的气候风险敞口，增强金融稳定。５． 碳税、绿色再贷款政策和宏观审慎监管政策组合的社会福利效应。 表３的最后３行展示了在碳税和绿色再贷款政策基础上进一步加入宏观审慎监管政策的社会福利效应。 结果表明，碳税、绿色再贷款和宏观审慎监管的政策组合将进一步提升社会福利水平。 原因在于碳税、绿色再贷款和宏观审慎监管的政策组合不仅能够取得较好减排效果，还能够有效地实现产业结构调整升级，而且对总产出、总投资、通胀以及银行净资产的冲击较小，有助于经济体平稳实现低碳转型。七、结论和政策建议完善支持绿色发展的气候治理政策，是推动重点领域节能降碳，科学有序实现碳达峰碳中和的一项重要工作。 因此，如何设计宏观经济政策进行气候治理并化解绿色转型带来的金融风险是平稳实现双碳目标的重要政策议题。 本文在标准新凯恩斯模型的基础上，进一步植入了企业碳排放的环境外部性和金融摩擦等重要设定，构建了一个包含棕色和绿色企业、金融部门以及广义政府部门的ＮＫ⁃Ｅ⁃ＤＳＧＥ模型。 基于这一分析框架，首先，探讨了碳税政策和绿色再贷款政策对中国宏观经济与金融稳定的短期影响和长期影响及其背后的作用机制。 其次，就气候治理政策实施过程中可能带来的转型风险，考察了针对棕色资产和绿色资产的差异化宏观审慎金融监管能否有效降低金融机构的气候风险敞口，从而化解相关风险。 最后，从社会福利角度出发，对气候治理政策协调配合问题进行了分析。本文的主要结论有：（１）碳税政策具有较好的气候治理效应，能够通过抑制棕色产出达到减少排放、推动低碳转型的效果，但在短期会抑制总投资和总产出并小幅推升通胀，存在一定“滞胀”风险，同时可能大幅冲击棕色资产价格，降低银行净资产，威胁金融部门稳定，存在一定的转型风险；５ ７２０２３年第５期（２）相较碳税政策，绿色再贷款政策尽管也有助于减少排放但效果相对较弱。 通过提升绿色资产稀缺性，绿色再贷款有助于引导银行降低棕色资产投资比重，实现产业绿化转型，而且通过补充低成本资金，绿色再贷款能够改善银行资产负债表，不易引发转型风险；（３）碳税政策配合对棕色资产征税、对绿色资产补贴的差异化宏观审慎监管，不仅取得了更好的气候治理效果，而且能够通过降低银行的气候风险敞口，有效缓解碳税实施引发的转型风险；（４）机制分析结果表明，金融摩擦会通过改变银行净资产影响资产价格，进而放大气候政策对宏观经济和金融稳定的影响，而价格粘性的存在限制了生产成本传导，会减缓气候政策的冲击幅度；（５）由于碳税和绿色再贷款的政策着力点有所不同且存在一定的互补性，因此从社会福利角度看，二者配合使用好于单一政策，而宏观审慎监管的加入能够进一步降低气候风险敞口，从而改善社会福利。基于本文的研究结论，提出如下政策建议：首先，由于碳税政策能够有效降低碳排放，助力经济绿色低碳转型，还可能对宏观经济和金融稳定造成不利冲击，诱发气候转型风险。 因此，一方面尽管目前中国尚未实施碳税政策，但从国际社会实践看，碳税是广泛使用且行之有效的重要政策手段，建议由相关部门联合开展碳税方案研究，针对开征碳税的税制要素展开具体研究论证，探索在中国现有的环境保护税中设置碳税税目的可行性，强化降碳行为的激励效果。 另一方面，建议高度关注碳税等气候政策实施可能引发的气候转型风险，充分预评估开征碳税对经济社会尤其是金融稳定的影响，开展转型风险压力测试。其次，由于绿色再贷款政策有助于降低碳排放，引导产业低碳转型，建议在保持政策实施延续性、稳定政策预期的同时，在目前已实施的针对全国性金融机构的碳减排支持工具基础上，进一步扩大政策惠及面，将非全国性金融机构纳入碳减排支持工具发放对象范围，引导金融机构加大对降碳减排领域的支持力度。 此外，可考虑研究创设针对不同减排重点领域的数量型和价格型结构性货币政策工具，不断丰富央行绿色金融政策工具箱。再次，考虑到碳税政策、绿色再贷款政策、宏观审慎金融监管等政策具有较强的互补性，建议财政部门、中央银行和金融监管部门进一步强化沟通协作，加强财政政策、货币政策和宏观审慎政策的协调配合，根据各自优势灵活运用，充分释放气候政策治理效应的同时有效规避风险。 还可以考虑借鉴发达经济体气候治理经验，推进碳税等财政政策与保险、信贷等金融工具联动，最大化政策效应。 从碳税收入的使用以及绿色再贷款政策资金来源问题角度，推动财政金融部门通力合作，可以考虑用碳税收入补充实施绿色再贷款等政策所需的资金。最后，尽管碳税、绿色再贷款等政策有助于减排降碳，但在实施过程中应注意把握政策力度，碳税税率设置过高可能对企业生产和经济运行造成过大负担，再贷款抵押率设置过高可能扭曲资源配置导致福利损失。参考文献卞志村、赵亮、丁慧，２０１９：《货币政策调控框架转型、财政乘数非线性变动与新时代财政工具选择》，《经济研究》第９期。陈国进、杨翱、赵向琴，２０１８：《不同资本账户开放程度下的中国财政货币政策效果分析》，《数量经济技术经济研究》第３期。康立、龚六堂，２０１４：《金融摩擦、银行净资产与国际经济危机传导———基于多部门ＤＳＧＥ模型分析》，《经济研究》第５期。李力、温来成、唐遥、张偲，２０２０：《货币政策与宏观审慎政策双支柱调控下的地方政府债务风险治理》，《经济研究》第１１期。梁琪、郝毅，２０１９：《地方政府债务置换与宏观经济风险缓释研究》，《经济研究》第４期。马骏，２０１７：《构建中国绿色金融体系》，中国金融出版社。马勇，２０１３：《植入金融因素的ＤＳＧＥ模型与宏观审慎货币政策规则》，《世界经济》第７期。王爱俭、王璟怡，２０１４：《宏观审慎政策效应及其与货币政策关系研究》，《经济研究》第４期。王博、徐飘洋，２０２１：《碳定价、双重金融摩擦与“双支柱”调控》，《金融研究》第１２期。王曦、汪玲、彭玉磊、宋晓飞，２０１７：《中国货币政策规则的比较分析———基于ＤＳＧＥ模型的三规则视角》，《经济研究》第９期。王遥、潘冬阳、彭俞超、梁希，２０１９：《基于ＤＳＧＥ模型的绿色信贷激励政策研究》，《金融研究》第１１期。６ ７陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控熊琛、金昊，２０２１：《地方政府债务的宏观经济效应———基于信贷错配视角的研究》，《经济学（季刊）》第４期。张雪兰、何德旭，２０１０：《环境金融发展的财税政策激励：国际经验及启示》，《财政研究》第５期。庄子罐、崔小勇、龚六堂、邹恒甫，２０１２：《预期与经济波动———预期冲击是驱动中国经济波动的主要力量吗？》，《经济研究》第６期。Ａｎｇｅｌｏｐｏｕｌｏｓ， Ｋ．， Ｅｃｏｎｏｍｉｄｅｓ， Ｇ．， ａｎｄ Ｐｈｉｌｉｐｐｏｐｏｕｌｏｓ， Ａ．， ２０１３， “Ｆｉｒｓｔ⁃ａｎｄ Ｓｅｃｏｎｄ⁃ｂｅｓｔ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓ ｕｎｄｅｒ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＴａｘａｎｄＰｕｂｌｉｃＦｉｎａｎｃｅ，２０（３），３６０—３８０．Ａｎｎｉｃｃｈｉａｒｉｃｏ，Ｂ．，ａｎｄＤｉ Ｄｉｏ，Ｆ．，２０１５，“Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ＰｏｌｉｃｙａｎｄＭａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃＤｙｎａｍｉｃｓｉｎａＮｅｗＫｅｙｎｅｓｉａｎＭｏｄｅｌ”，Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，６９，１—２１．Ａｎｎｉｃｃｈｉａｒｉｃｏ，Ｂ．，ａｎｄＤｉ Ｄｉｏ，Ｆ．，２０１７，“ＧＨＧＥｍｉｓｓｉｏｎｓＣｏｎｔｒｏｌ ａｎｄＭｏｎｅｔａｒｙＰｏｌｉｃｙ”，Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｎｄＲｅｓｏｕｒｃｅＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，６７（４），８２３—８５１．Ｃａｌｖｏ，Ｇ． Ａ．，１９８３，“ＳｔａｇｇｅｒｅｄＰｒｉｃｅｓｉｎａＵｔｉｌｉｔｙ⁃ＭａｘｉｍｉｚｉｎｇＦｒａｍｅｗｏｒｋ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＭｏｎｅｔａｒｙＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，１２（３），３８３—３９８．Ｃａｒａｔｔｉｎｉ，Ｓ．，Ｈｅｕｔｅｌ， Ｇ．， ａｎｄ Ｍｅｌｋａｄｚｅ， Ｇ．，２０２１， “Ｃｌｉｍａｔｅ Ｐｏｌｉｃｙ， Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｆｒｉｃｔｉｏｎｓ， ａｎｄ Ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ Ｒｉｓｋ”， ＮＢＥＲＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，Ｎｏ． ２８５２５．ＤｅＰａｏｌｉ， Ｂ．， ａｎｄ Ｐａｕｓｔｉａｎ， Ｍ．， ２０１７， “Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｎｇ Ｍｏｎｅｔａｒｙ ａｎｄ Ｍａｃｒｏｐｒｕｄｅｎｔｉａｌ Ｐｏｌｉｃｉｅｓ”， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍｏｎｅｙ， Ｃｒｅｄｉｔ ａｎｄＢａｎｋｉｎｇ，４９（２—３），３１９—３４９．Ｄｉｌｕｉｓｏ，Ｆ．，Ａｎｎｉｃｃｈｉａｒｉｃｏ，Ｂ．，Ｋａｌｋｕｈｌ，Ｍ．，ａｎｄＭｉｎｘ，Ｊ． Ｃ．，２０２１，“ＣｌｉｍａｔｅＡｃｔｉｏｎｓａｎｄＭａｃｒｏ⁃Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｓｔａｂｉｌｉｔｙ：ＴｈｅＲｏｌｅｏｆＣｅｎｔｒａｌ Ｂａｎｋｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，１１０，１０２５４８．Ｄｉｓｓｏｕ，Ｙ．， ａｎｄ Ｋａｒｎｉｚｏｖａ， Ｌ．， ２０１６， “Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｃａｐ ｏｒ Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｔａｘ？ ＡＭｕｌｔｉ⁃ｓｅｃｔｏｒ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｃｙｃｌｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ”， Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，７９，１６９—１８８．Ｄｏｄａ，Ｂ．，２０１４，“ＥｖｉｄｅｎｃｅｏｎＢｕｓｉｎｅｓｓＣｙｃｌｅｓａｎｄＣＯ２Ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，４０，２１４—２２７．Ｆｅｒｒａｒｉ，Ａ．，ａｎｄＮｉｓｐｉ Ｌａｎｄｉ，Ｖ．，２０２３，“Ｗｈａｔｅｖｅｒ Ｉｔ ＴａｋｅｓｔｏＳａｖｅｔｈｅ Ｐｌａｎｅｔ？Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂａｎｋｓａｎｄ Ｕｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ Ｇｒｅｅｎ Ｐｏｌｉｃｙ”，ＭａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃＤｙｎａｍｉｃｓ，１—２６．Ｆｉｓｃｈｅｒ，Ｃ．，ａｎｄＳｐｒｉｎｇｂｏｒｎ，Ｍ．，２０１１，“ＥｍｉｓｓｉｏｎｓＴａｒｇｅｔｓａｎｄ ｔｈｅ Ｒｅａｌ ＢｕｓｉｎｅｓｓＣｙｃｌｅ：Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ＴａｒｇｅｔｓｖｅｒｓｕｓＣａｐｓｏｒ Ｔａｘｅｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，６２（３），３５２—３６６．Ｆｕｌｌｅｒｔｏｎ，Ｄ．，ａｎｄＨｅｕｔｅｌ，Ｇ．，２００７，“ＴｈｅＧｅｎｅｒａｌ ＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍＩｎｃｉｄｅｎｃｅｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｔａｘｅｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＰｕｂｌｉｃＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，９１（３—４），５７１—５９１．Ｇｅｒｔｌｅｒ，Ｍ．，ａｎｄＫａｒａｄｉ，Ｐ．，２０１１，“ＡＭｏｄｅｌ ｏｆ Ｕｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＭｏｎｅｔａｒｙＰｏｌｉｃｙ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ｍｏｎｅｔａｒｙＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，５８（１），１７—３４．Ｇｅｒｔｌｅｒ，Ｍ．，Ｋｉｙｏｔａｋｉ，Ｎ．， ａｎｄ Ｑｕｅｒａｌｔｏ， Ａ．， ２０１２， “Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｃｒｉｓｅｓ， Ｂａｎｋ Ｒｉｓｋ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ ａｎｄ Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ Ｐｏｌｉｃｙ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＭｏｎｅｔａｒｙＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，５９，Ｓ１７—Ｓ３４．Ｇｉｂｓｏｎ，Ｊ．，ａｎｄＨｅｕｔｅｌ，Ｇ．，２０２０，“ＰｏｌｌｕｔｉｏｎａｎｄＬａｂｏｒ Ｍａｒｋｅｔ ＳｅａｒｃｈＥｘｔｅｒｎａｌｉｔｉｅｓｏｖｅｒ ｔｈｅＢｕｓｉｎｅｓｓＣｙｃｌｅ”，ＮＢＥＲＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，Ｎｏ． ２７４４５．Ｇｏｌｏｓｏｖ，Ｍ．， Ｈａｓｓｌｅｒ， Ｊ．， Ｋｒｕｓｅｌｌ， Ｐ．， ａｎｄ Ｔｓｙｖｉｎｓｋｉ， Ａ．， ２０１４， “Ｏｐｔｉｍａｌ Ｔａｘｅｓ ｏｎ Ｆｏｓｓｉｌ Ｆｕｅｌ ｉｎ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ”，Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，８２（１），４１—８８．Ｈｅｕｔｅｌ，Ｇ．，２０１２， “ＨｏｗＳｈｏｕｌｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｏｌｉｃｙ Ｒｅｓｐｏｎｄ ｔｏ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｃｙｃｌｅｓ？ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｐｏｌｉｃｙ ｕｎｄｅｒ Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ ＰｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙＳｈｏｃｋｓ”，Ｒｅｖｉｅｗｏｆ ＥｃｏｎｏｍｉｃＤｙｎａｍｉｃｓ，１５（２），２４４—２６４．Ｌｉ，Ｊ． Ｆ．，Ｗａｎｇ，Ｘ．，Ｚｈａｎｇ，Ｙ． Ｘ．，ａｎｄＫｏｕ，Ｑ．，２０１４，“ＴｈｅＥｃｏｎｏｍｉｃＩｍｐａｃｔ ｏｆ ＣａｒｂｏｎＰｒｉｃｉｎｇｗｉｔｈＲｅｇｕｌａｔｅｄＥｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙＰｒｉｃｅｓｉｎＣｈｉｎａ———ＡｎＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆ ａＣｏｍｐｕｔａｂｌｅＧｅｎｅｒａｌ ＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍＡｐｐｒｏａｃｈ”，ＥｎｅｒｇｙＰｏｌｉｃｙ，７５，４６—５６．Ｎｏｒｄｈａｕｓ，Ｗ．，２０１８，“Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ｏｆ Ｇｌｏｂａｌ Ｗａｒｍｉｎｇ： Ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ＤＩＣＥＭｏｄｅｌ，１９９２–２０１７”，ＣｌｉｍａｔｉｃＣｈａｎｇｅ，１４８（４），６２３—６４０．Ｐａｐａｇｅｏｒｇｉｏｕ，Ｃ．， Ｓａａｍ， Ｍ．， ａｎｄ Ｓｃｈｕｌｔｅ， Ｐ．， ２０１７， “Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃｌｅａｎ ａｎｄ Ｄｉｒｔｙ Ｅｎｅｒｇｙ Ｉｎｐｕｔｓ： ＡＭａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ”，Ｒｅｖｉｅｗｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄＳｔａｔｉｓｔｉｃｓ，９９（２），２８１—２９０．Ｐａｐｏｕｔｓｉ，Ｍ．，Ｐｉａｚｚｅｓｉ，Ｍ．，ａｎｄＳｃｈｎｅｉｄｅｒ，Ｍ．，２０２１，“ＨｏｗＵｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｉｓＧｒｅｅｎＭｏｎｅｔａｒｙＰｏｌｉｃｙ”，ＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ．Ｐｕｎｚｉ，Ｍ． Ｔ．，２０１８，“Ｒｏｌｅ ｏｆ Ｂａｎｋ Ｌｅｎｄｉｎｇ ｉｎ Ｆｉｎａｎｃｉｎｇ Ｇｒｅｅｎ Ｐｒｏｊｅｃｔｓ： ＡＤｙｎａｍｉｃ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｇｅｎｅｒａｌ ＥｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍＡｐｐｒｏａｃｈ”，ＡｓｉａｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ＢａｎｋＩｎｓｔｉｔｕｔｅＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，Ｎｏ. ８８１．Ｒｏａｃｈ，Ｔ．，２０２１，“ＤｙｎａｍｉｃＣａｒｂｏｎＤｉｏｘｉｄｅＴａｘａｔｉｏｎｗｉｔｈＲｅｖｅｎｕｅＲｅｃｙｃｌｉｎｇ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｌｅａｎｅｒ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２８９，１２５０４５．Ｓｉｎｎ，Ｈ． Ｗ．，２００８，“ＰｕｂｌｉｃＰｏｌｉｃｉｅｓＡｇａｉｎｓｔ Ｇｌｏｂａｌ Ｗａｒｍｉｎｇ：ＡＳｕｐｐｌｙＳｉｄｅＡｐｐｒｏａｃｈ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ＴａｘａｎｄＰｕｂｌｉｃＦｉｎａｎｃｅ，１５（４），３６０—３９４．Ｚｈａｎｇ，Ｗ．，２００９，“Ｃｈｉｎａ'ｓＭｏｎｅｔａｒｙＰｏｌｉｃｙ：ＱｕａｎｔｉｔｙｖｅｒｓｕｓＰｒｉｃｅＲｕｌｅｓ”，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，３１（３），４７３—４８４．７ ７２０２３年第５期ＣｌｉｍａｔｅＴｒａｎｓｉｔｉｏｎＲｉｓｋａｎｄＭａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃＰｏｌｉｃｙＲｅｇｕｌａｔｉｏｎＣＨＥＮＧｕｏｊｉｎａ，ＣＨＥＮＬｉｎｇｌｉｎｇｂ，ＪＩＮＨａｏｃａｎｄＺＨＡＯＸｉａｎｇｑｉｎａ（ａ：Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｆｉｎａｎｃｅ，Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ；ｂ：Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ，Ｐｏｌｉｃｙ ＲｅｓｅａｒｃｈＯｆｆｉｃｅ，ＣＰＣＦｕｊｉａｎＰｒｏｖｉｎｃｉａｌ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ；ｃ：Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ ａｎｄＬａｂｆｏｒ Ｌｏｗ⁃ｃａｒｂｏｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ，Ｂｅｉｈａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ）Ｓｕｍｍａｒｙ：Ａｔ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌ ｄｅｂａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ＵＮＧｅｎｅｒａｌ Ａｓｓｅｍｂｌｙ ｉｎ２０２０，Ｐｒｅｓｉｄｅｎｔ Ｘｉ Ｊｉｎｐｉｎｇ ｐｌｅｄｇｅｄｔｏ ｓｔｒｉｖｅ ｔｏ ｐｅａｋｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｂｅｆｏｒｅ２０３０ａｎｄａｃｈｉｅｖｅ ｃａｒｂｏｎｎｅｕｔｒａｌｉｔｙ ｂｅｆｏｒｅ２０６０． Ｔｈｅ ｋｅｙ ｔｏ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ ｔｈｅ ｄｕａｌ ｃａｒｂｏｎｇｏａｌ ｌｉｅｓ ｉｎｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ． Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎｔｏ ｒｅｌｙｉｎｇ ｏｎｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｇｒｅｅｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ａｃｔｉｖｅｌｙｕｓｉｎｇｆｉｓｃａｌ，ｔａｘａｔｉｏｎ，ｍｏｎｅｔａｒｙａｎｄｒｅｇｕｌａｔｏｒｙｐｏｌｉｃｉｅｓｆｏｒ ｃｌｉｍａｔｅｇｏｖｅｒｎａｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃ ｐｏｌｉｃｙ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ ｉｓ ｕｎｄｏｕｂｔｅｄｌｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏ ｐｒｏｍｏｔｅ ｇｒｅｅｎａｎｄｌｏｗ⁃ｃａｒｂｏｎｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ．Ｏｎｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ，ｗｅ ｓｈｏｕｌｄａｌｓｏ ｂｅ ｗａｒｙ ｏｆ ｔｈｅ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｒｉｓｋｓ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙ ｃｌｉｍａｔｅ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅｐｏｌｉｃｉｅｓ ｓｕｃｈａｓ ｃａｒｂｏｎｔａｘｅｓ ａｎｄｇｒｅｅｎｆｉｎａｎｃｅ ｐｏｌｉｃｙ． Ａｃｔｉｖｅｌｙ ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇ ｃｌｉｍａｔｅ ｐｏｌｉｃｙ ｒｅｌａｔｅｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｉｓｋｓ ｄｅｐｅｎｄｓｏｎｆｕｒｔｈｅｒ ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｉｎｇ ｔｈｅｔｏｐ⁃ｌｅｖｅｌ ｄｅｓｉｇｎｏｆ ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｐｏｌｉｃｉｅｓａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｖｅｐｏｌｉｃｙｉｎｃｅｎｔｉｖｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ， ａ ｄｅｅｐ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ｐｏｌｉｃｉｅｓ ｉｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｉｅｌｄｓ ｏｎ ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄｆｉｎａｎｃｉａｌ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｐｏｌｉｃｉｅｓ，ａｒｅ ｏｆ ｃｒｕｃｉａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ．Ｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｅｘｔｅｒｎａｌｉｔｉｅｓ，ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｆｒｉｃｔｉｏｎｓ，ａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｍｏｎｅｔａｒｙ ａｎｄｆｉｓｃａｌ ｐｏｌｉｃｉｅｓｉｎｔｏａｓｔａｎｄａｒｄｎｅｗＫｅｙｎｅｓｉａｎｍｏｄｅｌ ｔｏｄｅｖｅｌｏｐａｎｅｗ⁃Ｋｅｙｎｅｓｉａｎ⁃ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ⁃ｄｙｎａｍｉｃｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｇｅｎｅｒａｌ ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｍｏｄｅｌ（ＮＫ⁃Ｅ⁃ＤＳＧＥ）ｔｈａｔ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｂｒｏｗｎｆｉｒｍｓ ａｎｄｇｒｅｅｎｆｉｒｍｓ，ｔｈｅ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｓｅｃｔｏｒ，ａｎｄｔｈｅ ｂｒｏａｄｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｓｅｃｔｏｒ． Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓ ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｆｉｎｄｓ ｔｈａｔ （１） Ｔｈｅ ｃａｒｂｏｎｔａｘ ｐｏｌｉｃｙ ｃａｎｈｅｌｐｒｅｄｕｃｅ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ａｎｄｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｌｏｗ⁃ｃａｒｂｏｎｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆ ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ，ｂｕｔ ｉｔ ｍａｙｔｒｉｇｇｅｒ “ｓｔａｇｆｌａｔｉｏｎ”ｉｎｔｈｅｓｈｏｒｔ ｔｅｒｍ，ａｎｄａｔ ｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅｗｉｌｌ ｇｒｅａｔｌｙｉｍｐａｃｔｂｒｏｗｎａｓｓｅｔ ｐｒｉｃｅｓ，ｔｈｒｅａｔｅｎｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｓｅｃｔｏｒ；（２） Ｔｈｅ ｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎｒｅｆｉｎａｎｃｉｎｇｐｏｌｉｃｙ ｉｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｌｉｍｉｔｅｄｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅ ｃａｒｂｏｎｔａｘ，ｂｕｔ ｉｔ ｃａｎｈｅｌｐｇｕｉｄｅ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆ ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ，ｓｔｉｍｕｌａｔｅ ｏｕｔｐｕｔ ａｎｄｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ，ａｎｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｂａｌａｎｃｅ ｓｈｅｅｔ ｏｆ ｂａｎｋｓ，ｗｈｉｃｈｉｓｌｅｓｓｌｉｋｅｌｙｔｏｔｒｉｇｇｅｒ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｉｓｋｓ；（３）Ｔｈｅ ｃａｒｂｏｎｔａｘ ｐｏｌｉｃｙ ｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍａｃｒｏ⁃ｐｒｕｄｅｎｔｉａｌ ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｍｉｔｉｇａｔｅｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｉｓｋｓｃａｕｓｅｄｂｙ ｃａｒｂｏｎｔａｘ ｓｈｏｃｋｓ ｂｙ ｒｅｄｕｃｉｎｇ ｂａｎｋｓ' ｃｌｉｍａｔｅ ｒｉｓｋｅｘｐｏｓｕｒｅ；（４） Ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｆｒｉｃｔｉｏｎａｎｄｎｏｍｉｎａｌ ｒｉｇｉｄｉｔｉｅｓ ａｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙｍｅｃｈａｎｉｓｍｓ ｆｏｒ ｃｌｉｍａｔｅ ｐｏｌｉｃｉｅｓｔｏａｆｆｅｃｔ ｍａｃｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃａｎｄｆｉｎａｎｃｉａｌ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ． （５）Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆ ｗｅｌｆａｒｅａｎａｌｙｓｉｓｓｈｏｗｔｈａｔｃａｒｂｏｎｔａｘ ａｎｄｇｒｅｅｎｒｅｆｉｎａｎｃｉｎｇ ｈａｖｅ ｓｔｒｏｎｇ ｐｏｌｉｃｙ ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｉｓｓｔｒｏｎｇｅｒｔｈａｎｔｈａｔ ｏｆ ａ ｓｉｎｇｌｅ ｐｏｌｉｃｙ，ａｎｄｔｈｅ ａｄｄｉｔｉｏｎｏｆ ｍａｃｒｏ⁃ｐｒｕｄｅｎｔｉａｌ ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎｃａｎｆｕｒｔｈｅｒ ｉｍｐｒｏｖｅ ｓｏｃｉａｌ ｗｅｌｆａｒｅ．Ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ｔｈｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｐｏｌｉｃｙ ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ． Ｆｉｒｓｔ，ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｈｅ ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｓｅｔｔｉｎｇ ｃａｒｂｏｎｔａｘ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ ｉｎＣｈｉｎａ'ｓｅｘｉｓｔｉｎｇ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎｔａｘ，ａｎｄｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｔｈｅ ｉｎｃｅｎｔｉｖｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｃａｒｂｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒ． Ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ，ｐａｙ ｃｌｏｓｅ ａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏ ｔｈｅ ｃｌｉｍａｔｅ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｒｉｓｋｓ ｔｈａｔ ｍａｙ ｂｅ ｔｒｉｇｇｅｒｅｄｂｙ ｔｈｅ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｐｏｌｉｃｉｅｓ ｓｕｃｈａｓｃａｒｂｏｎｔａｘｅｓ，ｆｕｌｌｙ ａｓｓｅｓｓ ｔｈｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｆ ｃａｒｂｏｎｔａｘｅｓ ｏｎｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄｓｏｃｉａｌ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｃａｒｒｙ ｏｕｔ ｃｌｉｍａｔｅｒｉｓｋｓｔｒｅｓｓｔｅｓｔｓ． Ｓｅｃｏｎｄ，ｆｕｒｔｈｅｒ ｅｘｐａｎｄｔｈｅｓｃｏｐｅｏｆ ｇｒｅｅｎｆｉｎａｎｃｅｐｏｌｉｃｙ，ａｎｄｇｕｉｄｅｆｉｎａｎｃｉａｌ ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓｔｏ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｆｏｒ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ． Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ， ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ ｃａｎ ｂｅ ｇｉｖｅｎ ｔｏ ｓｔｕｄｙｉｎｇ ｔｈｅ ｃｒｅａｔｉｏｎ ｏｆｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ａｎｄ ｐｒｉｃｅ⁃ｂａｓｅｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｍｏｎｅｔａｒｙ ｐｏｌｉｃｙ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｆｏｃａｌ ａｒｅａｓ， ｓｏ ａｓ ｔｏｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ ｅｎｒｉｃｈｔｈｅ ｃｅｎｔｒａｌ ｂａｎｋ'ｓ ｇｒｅｅｎｆｉｎａｎｃｅ ｐｏｌｉｃｙ ｔｏｏｌｂｏｘ． Ｔｈｉｒｄ，ｉｔ ｉｓ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄｔｈａｔ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｓ，ｍｏｎｅｔａｒｙ ａｕｔｈｏｒｉｔｉｅｓ ａｎｄ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｒｅｇｕｌａｔｏｒｙ ａｕｔｈｏｒｉｔｉｅｓ ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎ， ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ ｔｈｅｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎａｎｄｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆ ｆｉｓｃａｌ ｐｏｌｉｃｙ，ｍｏｎｅｔａｒｙ ｐｏｌｉｃｙ ａｎｄｍａｃｒｏ⁃ｐｒｕｄｅｎｔｉａｌ ｐｏｌｉｃｙ，ａｎｄｆｌｅｘｉｂｌｙ ｕｓｅ ｉｔ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏｔｈｅｉｒ ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｆｕｌｌｙ ｒｅｌｅａｓｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｃｌｉｍａｔｅ ｐｏｌｉｃｙ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ｗｈｉｌｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ａｖｏｉｄｉｎｇ ｒｉｓｋｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｃｌｉｍａｔｅ ＴｒａｎｓｉｔｉｏｎＲｉｓｋ；ＣａｒｂｏｎＴａｘ；ＧｒｅｅｎＲｅｌｅｎｄｉｎｇ；ＭａｃｒｏｐｒｕｄｅｎｔｉａｌＪＥＬＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ：Ｈ２３，Ｅ５２，Ｇ２８（责任编辑：昱　 池）（校对：路　 牧）８ ７陈国进等：气候转型风险与宏观经济政策调控