環保政策、治污努力程度與生態環境質量
——基于三部門DSGE模型的數值分析

武曉利

(河南財經政法大學經濟學院,河南 鄭州 450000)

環保政策、治污努力程度與生態環境質量
——基于三部門DSGE模型的數值分析

武曉利

(河南財經政法大學經濟學院,河南 鄭州 450000)

本文通過構建包含環保政策因素的三部門動態隨機一般均衡(DSGE)模型,研究環保政策、政府治污支出及環境消費偏好等措施對宏觀經濟的動態效應,尤其是對實際碳排放量和生態環境質量的影響,并在此基礎上分析各項措施的傳導機制。研究發現:(1)環保技術改善能夠在保持經濟增長的基礎上,顯著降低碳排放,提高環境質量;(2)征收碳稅以及提升環境消費偏好均能夠顯著改善環境質量,但對經濟增長存在一定的負效應;(3)政府治污支出能夠顯著降低碳排放量和提高環境質量,但中長期內會對宏觀經濟產生負效應,通過調整政府治污支出轉化系數,能夠顯著提高政府治污支出措施的有效性。總體上,環保技術與治污支出是保持經濟增長與環境質量協調發展的關鍵,提升廠商的環保技術研發水平與加大治污力度應是現階段政策制定的參考重點。

環保政策;治污努力程度;環境質量;DSGE模型

一、引言及文獻回顧

氣候變化關乎人類的生存和發展,近年來我國生態環境質量的持續惡化,已嚴重影響經濟的可持續發展。環保技術更新、政府治污支出以及包含碳稅在內的環保政策制定成為近年來我國治理環境污染的重要手段,關于如何實現經濟增長與生態環境質量的協調發展也獲得眾多學者的廣泛關注。2014年6月7日,國務院印發《能源發展戰略行動計劃(2014～2020)》指出,能源發展要堅持“節約、清潔、安全”的戰略方針,重點實施節約優先、立足國內、綠色低碳、創新驅動四大戰略。十八屆五中全會提出的綠色發展理念倡導生態、綠色、低碳、循環的理念,徹底改變現有的以資源耗竭、環境污染支撐的經濟增長方式,堅持走可持續發展的道路。

那么,面對生態環境日益惡化的嚴峻形勢,應如何更有效地進行環境治理,實現經濟的綠色發展,已成為中國面臨的一項重大挑戰。在此背景下,研究經濟系統和生態環境系統中影響生態環境質量的因素,深入揭示其內在影響機理和傳導機制,對提高環境質量、尋找最優環保政策、實現“環境-資源-經濟”的可持續發展具有重要的實際應用價值。從研究現狀來看,目前的學術觀點存在較大分歧,首先,家庭消費所帶來的汽車尾氣排放對生態環境的影響日趨嚴峻,同時廢棄物的再回收利用也直接影響到土壤污染和水污染治理;其次,企業層面的環保技術更新及減排努力程度也直接影響到工業廢氣與廢水的排放規模,進而對整體生態環境造成影響;最后,政府層面的治污支出分配及相關環保政策的合理實施也影響到家庭與企業環保觀念的轉變與減排努力程度的強弱,進而從根本上促進生態環境質量的改善。

古典經濟理論中,通常認為環境治理對經濟增長以及居民就業存在一定的負效應,碳排放作為影響環境質量的重要因素,其對宏觀經濟的影響也表現為負面性。然而,在經濟轉型背景下的中國,隨著環境質量問題的日趨嚴峻,如何有效實現經濟可持續增長與生態環境質量改善的雙重目標,已成為現階段政府所面臨的主要任務。從現有研究結論來看,在保持經濟增長基礎上,有效降低碳排放規模,主要通過以下兩條途徑:一是改善環保技術,技術更新能夠在保持企業生產力的基礎上降低其碳排放量,關鍵點在于如何有效降低設備更新周期以及員工技術培訓的時間成本;二是增加治污支出及征稅等財政措施,設置合理的碳稅征收比率以及碳排放上限,能夠在中長期促進企業轉變生產方式和經營理念,從而降低碳排放規模,改善環境質量,并減緩對企業生產規模和營業利潤的短期沖擊。

國外對生態環境治理方面的研究相對較早,其研究思路主要基于兩個方面:一是從稅收的角度進行研究,如Pizer(1999)、Bovenberg & Goulder(2001)基于一般均衡框架,探討不確定性情況下比例控制以及稅收政策對環境治理的作用機制[1][2];Bárcena-Ruiz & Garzón(2006)、Kato(2006,2011)、Wang等(2009)通過最優排污稅與“庇古稅”等稅收形式,從社會福利最大化的角度分析最優環境政策工具的選擇問題[3][4][5][6],Wissema & Dellink(2007)在CGE模型中引入碳排放稅因素,考察碳稅征收對愛爾蘭經濟的影響[7],Fried et al.(2013)、Annicchiarico & Dio(2013)在動態隨機一般均衡框架下,研究碳排放量、碳稅政策等對經濟增長與社會福利的影響等等[8][9]。二是從行業標準、碳排放交易的視角進行分析,如Helfand(1991)、Ebert(1998)等分別從環境標準、污染配額等方面研究不同策略下的經濟效率問題[10][11];Angelopoulos(2010)在動態隨機一般均衡的框架下考察協議規則在環境污染治理中的作用[12];Mandell(2008)、Mackenzie & Ohndorf(2012)從碳排放交易的角度研究碳減排政策對環境質量的影響等等[13][14]。

該領域的相關問題也得到國內眾多學者的關注,已有文獻的研究思路與國外較為相似。如楊翱等(2014)、徐文成等(2015)分別基于碳排放政策、碳排放強度、污染排放稅和碳稅等環境政策進行研究[15][16];姚昕和劉希穎(2010)、張友國等(2015)基于可計算一般均衡模型,分別引入碳排放稅、碳關稅等因素,研究碳稅政策對我國社會福利水平及宏觀經濟的整體影響[17][18];石敏俊等(2013)、魏慶坡(2015)考察碳交易與碳稅之間的兼容性與互補性,探討兩種政策的減排效果及對宏觀經濟的影響[19][20];鄭麗琳和朱啟貴(2012)、齊結斌和胡育蓉(2013)分別探討環保技術沖擊、環境質量偏好對宏觀經濟的影響等等[21][22]。

環境質量改善與經濟增長的協調性發展也是近年來社會關注的焦點問題。如何實現兩者的互補與共贏,可概括為以下兩條途徑:一是改變企業的生產方式,提升資源利用效率,鼓勵企業從粗放型發展模式向集約型轉變(查建平,2015)[23];二是改善居民與廠商的環境質量偏好,提升全社會的節能減排與環保意識,發揮其降低碳排放及污染物排放的主觀能動性(齊結斌和胡育蓉,2013)[22]。本文通過將環境質量因素分解為消費偏好、環保技術以及治污支出三個層面,綜合分析家庭、廠商以及政府行為方式的變動對經濟增長的動態影響,尋求在保持經濟可持續增長的基礎上實現環境質量改善的有效途徑。

本文的研究與以往研究的不同之處在于:第一,從環保技術、碳排放稅以及治污支出三個層面研究其對經濟中各個變量的動態影響,進而尋找兼顧經濟增長和生態環境質量的綠色發展路徑;第二,本文不僅把碳排放因素引入到家庭的效用函數中,以度量碳排放對家庭效用的影響;由于在整個經濟系統中,廠商的生產行為是生態環境中碳排放的主要來源,為了對廠商的碳排放行為進行懲罰,依據其碳排放量征收碳排放稅;第三,本文的研究不再局限于經濟系統,而且考察外生因素同時對經濟系統和環境系統的動態效應和傳導機制,第四,本文將環保技術從技術因素中分離出來,分別研究環保技術革新與生產技術改進在生態環境及宏觀經濟中的影響。

本文的組織結構為:第二部分構建包含環保政策因素的動態隨機一般均衡(DSGE)模型;第三部分為模型靜態參數的校準和動態參數的貝葉斯估計;第四部分為數值模型的動態模擬,同時利用脈沖響應函數研究了不同沖擊源對宏觀經濟、碳排放量及環境質量的動態效應和傳導機制;第五部分是敏感性分析;第六部分給出結論和政策建議。

二、模型構建

本文在動態隨機一般均衡框架下構建包含三個部門和兩個系統的動態隨機一般均衡(DSGE)模型,其中,三個部門分別是代表性廠商、家庭和政府,兩個系統分別是經濟系統和環境系統。首先,對于廠商部門而言,雇傭勞動和租賃資本進行生產,假設廠商的生產行為是環境系統中碳排放的主要來源,直接降低環境質量,廠商需要對其碳排放行為進行補償,從而繳納碳排放稅。其次,對于家庭部門而言,影響代表性家庭效用的不僅包括消費和勞動,而且還包括環境質量和碳排放量,家庭在每一期向廠商提供勞動和私人資本,以獲得勞動報酬和資本租金。最后,對于政府部門而言,收入全部來源于廠商所繳納的碳排放稅,支出用于轉移支付和治污支出。其中,轉移支付用于彌補代表性家庭由于碳排放和生態環境質量下降所帶來的效用下降;治污支出用于研發環保技術和改善環境質量。

(一)代表性廠商

在完全競爭的市場中,廠商均是同質的,每個廠商具有相同的技術條件。代表性廠商通過租借私人資本和勞動進行生產。假設廠商采用柯布-道格拉斯形式的生產函數,即:

(1)

(2)

假設廠商的生產行為是生態環境中碳排放的主要來源,并且每一期碳排放量與當期廠商的產出量呈正向關系,與當期的環保技術水平呈反比。參考Annicchiarico & Dio(2015)、鄭麗琳和朱啟貴(2012)的觀點,設定第t期碳排放量Xt為[24][21]:

(3)

其中,φ表示基于產出的碳排放指標;EPt表示第t期的環保技術水平,環保技術改善對碳排放與環境質量的動態效應,假設EPt是一個隨機變量,服從AR(1)過程,即:

(4)

(5)

廠商的資本積累方程為:

Kt+1=It+(1-δ)Kt

(6)

其中,δ表示資本折舊率,It表示t期的投資。

廠商在t期需要支付家庭的工資Wt、資本租金rt、承擔資本折舊率δ,向政府按稅率τx繳納碳排放稅。所以利潤最大化問題可表達為:

(7)

求解該最優化問題,可得如下關于Kt和Nt的最優一階條件:

(8)

(9)

(二)代表性家庭

假定經濟系統中包含無數個同質的家庭,每個家庭偏好相同且能夠生存無窮期,效用函數采用CRRA效用形式,則代表性家庭在每一期規劃其消費與勞動供給以最大化一生效用,即:

(10)

其中,E0表示基于0期信息形成的條件期望算子;0<β<1,表示主觀貼現率;Ct表示第t期代表性家庭的消費量;Et表示第t期的生態環境質量;λ表示代表性家庭在消費和生態環境質量之間的權衡值;σ1和σ2分別表示家庭消費和勞動的相對風險規避彈性;Nt代表第t期代表性家庭的勞動供給;Xt表示第t期的碳排放量,其給代表性家庭帶來負效用,故以負對數的形式引入模型;ξt表示第t期代表性家庭的消費偏好,是一個隨機變量,假定其與穩態值的隨機偏離ξt服從AR(1)過程,可得:

(11)

在第t期,家庭的預算約束為:

Ct+St+1=(1+rt)St+WtNt+G1t

(12)

其中,G1t表示政府在第t期的轉移支付。

求解代表性家庭的效用最大化問題,可得一階條件與橫截性條件如下:

(13)

(14)

(15)

limEtβt+jλt+jSt+j=0

(16)

其中,λt為約束條件(13)式的Lagrange乘子,式(13)的右邊代表家庭t期消費的邊際效用;式(14)為消費與勞動的Euler方程,表示t期家庭勞動所帶來的邊際損失等于消費所產生的邊際效用。式(15)反映家庭消費的最優規劃,即t期消費的邊際效用等于t+1期消費所帶來效用的貼現值。式(16)為家庭效用最大化需滿足的橫截性條件。

(三)政府

(17)

政府支出被用于兩個方面:第一部分為政府轉移支付G1t,用于彌補代表性家庭由于碳排放和生態環境質量下降所帶來的效用下降;第二部分為政府治污支出G2t,用于開發環保技術和生態環境質量的改善,由于廠商的碳排放行為對生態環境質量和居民的效用造成負效應,在這里假定代表性家庭和廠商不會主動治理已經產生的環境污染。所以,政府必須承擔起治污責任。則政府在t期的預算約束為:

(18)

(四)環境

(19)

(20)

(五)市場出清

當市場達到出清狀態時,有以下式子成立:

St=Kt

(21)

Ct+It+Gt=Yt

(22)

(六)均衡系統

給定經濟中代表性家庭的偏好、廠商的技術水平和資源約束、政府支出分配、環境系統中的環保技術水平等,狀態變量{Ct-1,Kt-1,N*,At-1,Et-1,G1t-1,G2t-1,Xt-1,EPt-1},以及消費偏好沖擊、生產技術沖擊、環保技術沖擊、碳排放稅沖擊和政府治污支出沖擊{ξt,At,EPt,τt,G2t},當經濟達到均衡狀態時,代表性家庭實現效用最大化、代表性廠商實現利潤最大化,并且消費品市場、資本市場以及勞動力市場均出清。

三、模型參數的校準、貝葉斯估計

(一)靜態參數的校準檢驗

(1)消費與勞動供給的相對風險規避系數σ1和σ2。關于消費的相對風險規避系數σ1,陳學彬等(2005)、黃賾琳(2005)基于我國實際消費數據,估算出該參數取值在0.7～1.0之間,本文校準消費的相對風險規避系數σ1=0.8[25][26]。關于勞動供給的相對風險規避系σ2,Fuentes-Albero(2009)利用微觀數據估計出σ2的取值范圍為0.2～0.72[27];胡永剛和郭新強(2012)基于穩態平衡路徑及效用函數估計出σ2的取值為2或者3,Hansan(1985)采用勞動不可分模型校準為100,根據本文模型和效用函數形式的設定,校準得到勞動供給的相對風險規避系數σ2=5[28][29]。

(2)消費和生態環境質量之間的權衡值λ。Angelopoulos(2010)將消費和環境質量之間的權衡值設定為0.6[12];楊翱和劉紀顯(2014)基于我國宏觀經濟數據,將λ校準為0.6[15];朱軍(2015)指出在注重經濟發展的經濟體中,居民對于消費和環境質量的選擇中更為短視,故其設定消費和生態環境質量之間的權衡值為0.7。基于以上結論,本文將消費和生態環境質量之間的權衡值λ校準為0.7[30]。

(3)主觀貼現因子β、資本折舊率δ與資本產出彈性α。利用1979～2014年間的居民消費價格指數數據,可以估算得出該期間物價水平平均上升了4.5%,故將主觀貼現因子β校準為95%。國外已有文獻對資本折舊率的估計值均在0.1左右。由于我國產業結構以及經濟發展的特殊性,參考黃勇峰等(2002)、王玉鳳和劉樹林(2015),δ值校準為0.11[31][32]。國內文獻對資本產出彈性的設定值一般在0.3～0.55之間,參考楊翱和劉紀顯(2014),本文校準為α=0.4[15]。

(4)自然環境對于碳排放的正常分解率η。Angelopoulos(2010)將生態環境對碳排放的正常分解率設定為0.1,朱軍(2015)設定環境質量的持續性參數為0.9,結合生態環境質量的演變過程可計算得到生態環境對碳排放的正常分解率也為0.1[12][30]。故本文將η設定為0.1。

(5)產出的碳排放指標φ與勞動均衡值N*。Economides&Philippopoulos(2008)將碳排放作為產出的一種副產品,構建了碳排放和產出之間的線性關系,其設定產出的碳排放指標為0.5[33];Angelopoulos(2010)和朱軍(2015)認為碳排放與產出之間為動態關系,結合已有研究,本文設定產出的碳排放指標為φ=0.15[12][30]。參考Hansan(1985),按照每周工作五天,每天8小時工作制計算,N*校準為0.34[29]。

表1 靜態參數的校準結果

(二)動態參數的校準檢驗

本文選取1979～2014年間我國實際GDP和消費數據做為外部觀察樣本,并利用MATLAB對動態參數進行貝葉斯估計。首先關于先驗均值的選取,根據已有文獻的估算和沖擊源的特征,本文設定生產技術沖擊和環保技術沖擊的一階自回歸系數的先驗均值均為0.7,消費偏好沖擊、碳排放稅沖擊和政府治污支出沖擊的一階自回歸系數的先驗均值均為0.5。對于沖擊源隨機擾動項的先驗均值,本文均設定為0.1。其次是先驗分布的選取,參考Smets & Wouters(2007)、Gerali el al.(2010)以及Khan & Tsoukalas(2012)等的做法,設定一階自回歸參數均服從Beta分布,波動參數均服從較為分散和平滑的逆伽瑪(Inv. Gamma)分布[34][35][36]。

表2 動態參數的Bayes估計結果

圖1 Bayes估計的先驗分布和后驗分布

四、動態效應與傳導機制分析

本部分利用MATLAB軟件對數值模型進行動態模擬,主要從以下幾個方面進行具體分析:第一,考察環保技術、碳排放稅、政府治污補貼及消費偏好等沖擊對居民消費的動態效應;第二,考察各個沖擊源對企業產出的動態效應;第三,分析各個沖擊源對環境質量及碳排放量的動態影響;第四,通過上述動態模擬結果,分析各種政策沖擊對宏觀經濟變量以及碳排放量、環境質量等環境系統變量的傳導機制。

(一)不同沖擊源對各變量的動態效應

圖2 居民消費對各種沖擊的脈沖響應分析

由圖2所示,給定1%單位正向的環保技術沖擊,居民消費在沖擊發生的當期立即正向偏離初始狀態,并在第5期達到正向偏離的峰值,隨后緩慢回歸,大約在第36期左右回歸到初始狀態;給定1%單位正向的碳排放稅沖擊,居民消費在沖擊發生的當期立即負向偏離初始狀態,并在第4期達到負向偏離的低谷,隨后緩慢回升,大約在32期左右回到初始狀態;給定1%單位正向的政府治污支出沖擊,居民消費當期負向偏離,之后立即回升,并在第4期達到正向偏離的峰值,隨后逐步回歸,約在12期左右回到初始狀態,之后一段時間內微幅負向偏離;給定1%單位正向的消費偏好沖擊,居民消費當期正向偏離,隨后立即下降,并在第5期達到負向偏離的低谷,之后逐步回升,約在18期回到初始狀態。

圖3 產出對各種沖擊的脈沖響應分析

由圖3所示,給定1%單位正向的環保技術沖擊,產出正向偏離初始狀態,并在第5期達到正向偏離的峰值,隨后緩慢回歸,大約在27期左右回歸到初始狀態;給定1%單位正向的碳排放稅沖擊,產出負向偏離初始狀態,并在第5期達到負向偏離的低谷,隨后緩慢回升,大約在25期左右回到初始狀態;給定1%單位正向的政府治污支出沖擊,產出當期正向偏離,并在第3期達到正向偏離的峰值,隨后快速回歸,約在第8期回到初始狀態,之后繼續負向偏離,并在第15期達到負向偏離的低谷,隨后逐步回升;給定1%單位正向的消費偏好沖擊,產出當期正向偏離,隨后立即下降,并在第4期達到負向偏離的低谷,之后逐步回升,約在26期回到初始狀態。

圖4 環境質量對各種沖擊的脈沖響應分析

由圖4所示,給定1%單位正向的環保技術沖擊,環境質量正向偏離初始狀態,并在第5期達到正向偏離的峰值,隨后緩慢回歸,大約在39期左右回歸到初始狀態;給定1%單位正向的碳排放稅沖擊,環境質量正向偏離初始狀態,并在第10期達到正向偏離的峰值,隨后緩慢回歸;給定1%單位正向的政府治污支出沖擊,生態環境質量當期正向偏離,并在第4期達到正向偏離的峰值,隨后緩慢回歸,約在36期作用回歸到初始狀態;給定1%單位正向的消費偏好沖擊,環境質量當期正向偏離,并在第10期達到正向偏離的峰值,隨后緩慢回歸。

圖5 碳排放量對各種沖擊的脈沖響應分析

由圖5所示,給定1%單位正向的環保技術沖擊,碳排放量負向偏離初始狀態,并在第2期達到負向偏離的低谷,隨后逐步回升,大約在10期左右回到初始狀態;給定1%單位正向的碳排放稅沖擊,碳排放量負向偏離初始狀態,并在第5期達到負向偏離的低谷,隨后緩慢回升;給定1%單位正向的政府治污支出沖擊,碳排放了立即正向偏離初始狀態,并在第3期達到正向偏離的峰值,之后逐步回歸,并在第8期回到初始狀態,但下降趨勢并未停止,而是繼續負向偏離初始狀態,并約在15期左右達到負向偏離的低谷,之后緩慢回歸;給定1%單位正向的消費偏好沖擊,碳排放量負向偏離初始狀態,并在第4期達到負向偏離的低谷,之后緩慢回歸。

(二)不同沖擊源對各變量的傳導機制分析

對上述模擬結果進行歸納總結,可以得出環保技術沖擊、碳排放稅沖擊、政府治污支出沖擊和消費偏好沖擊對各變量的傳導機制如下:

第一,對于正向的環保技術沖擊,居民消費、產出和環境質量的反應均為正向的,碳排放量的反應為負向的。(1)環保技術更新提升企業的生產效率,邊際產出上升,從而促進企業產出規模擴大;同時,企業盈利狀況出現改善,工人薪資水平上升將刺激居民消費;(2)環保技術更新使得企業產出的單位碳排放量下降,從而從總體上改善環境質量。

第二,對于正向的碳排放稅沖擊,居民消費和產出的反應為負向的,環境質量和碳排放的反應為一正一負。(1)征收碳稅在短期內必將抑制廠商擴大生產規模的積極性,從而導致總產出水平下降,同時碳稅上升導致廠商利潤下降,居民收入與消費水平同步下降;(2)環境質量與碳排放呈負相關關系,碳稅征收使得碳排放規模在短期內顯著下降,從而利于環境質量的快速改善。

第三,對于正向的政府治污支出沖擊,居民消費和環境質量在整體上的反應為正向的,產出和碳排放量的反應均為先正后負。(1)政府治污支出作為財政支出的一部分,短期內對公共消費具有顯著的刺激作用;不同的是,治污支出短期內難以改變廠商原有生產策略,生產規模仍保持較高水平,隨著政府治污支出強度的不斷加大,刺激廠商加大減排力度,生產規模出現下降,同時政府補貼提升其凈利潤水平;(2)部分政府治污支出將直接投放于對污染物的處理,從而使得環境質量出現顯著改善;而碳排放量與企業產出保持同步,短期內維持較高水平,中長期逐漸下降。

第四,對于正向的消費偏好沖擊,居民消費、產出和碳排放量的反應均為負向的,環境質量的反應為正向的。(1)環境消費偏好改善使得居民消費環保意識的上升,消費需求出現下降,并進而導致廠商產出規模回落;(2)居民環保意識增強抑制居民總消費水平,企業產出規模下降使得碳排放量也同步回落,環境質量出現好轉。

五、模型的敏感性分析

本節通過調整政府治污支出轉化系數考察模型的穩健性,同時基于模型分析政府治污支出沖擊對居民消費、產出、碳排放量和環境質量的動態影響。在這里,令政府治污支出的轉化系數分別取γ=0.10、γ=0.15和γ=0.20,結果如下:

由圖6所示,隨著政府治污支出的轉化系數從0.10升至0.20,給定1%單位正向的政府治污支出沖擊,居民消費總體反應為正向的,并且偏離初始狀態的幅度也不斷增大;產出和碳排放量的反應均為先正后負,而且正負偏離的幅度均有增大的趨勢;生態環境質量的反應為正向的,隨著轉化系數的提高,其正向偏離的幅度明顯增大。結果表明,在現階段環境質量日益嚴重的情況下,提高政府治污支出轉化系數,使政府治污支出物盡其用,從長期來看,能夠降低碳排放量,并且有效地改善環境質量。同時,由數值模擬結果可以看出,政府治污支出沖擊的宏觀經濟波動在區間內保持穩定,數值模型是穩健的。

六、結論與政策建議

本文通過構建一個包含經濟系統與生態環境系統的雙系統三部門動態隨機一般均衡(DSGE)模型,分別將環境質量、碳排放及碳排放稅引入到代表性家庭的效用函數和代表性廠商的利潤函數中,分析環保技術、碳排放稅、環境消費偏好和政府治污支出等外生沖擊對經濟系統和環境系統的動態影響和傳導機制。研究表明:(1)環保技術水平改善能夠在不降低居民消費和產出的基礎上,顯著地降低碳排放量,提高環境質量;(2)提高碳排放稅雖然能夠降低碳排放量,提高環境質量,但是對經濟增長的負面作用較為明顯;(3)環境消費偏好的提高能夠一定程度上降低碳排放量,提升環境質量,但在一定時期內對企業產出存在負效應;(4)提高政府治污支出不僅能夠提高居民消費,而且能夠顯著地降低碳排放量和提高環境質量,但會對產出產生微弱負效應。本文同時模擬了調整政府治污支出轉化系數的動態效應,發現提高政府治污支出轉化系數,能夠使政府治污支出措施的有效性提高,環境質量得到顯著改善。

本文結論為研究環境質量與經濟增長的協調性提供了一定的理論支持。顯然,征收碳排放稅和提升家庭的環境消費偏好能夠在一定程度上降低碳排放量,提升環境質量,但對經濟增長的負面作用也較為明顯,而環保技術改善以及政府治污支出力度加強能夠兼顧環境質量改善與經濟增長。基于此,在本文研究的基礎上,從以下幾個方面提出一些政策建議:第一,加大環保研發力度,推動企業對生產設備的優化升級,在保持生產效率的基礎上降低碳排放規模;第二,加強政府治污支出力度,同時提高治污支出使用效率,從直接支出(如建設污染物處理廠等公共設施)與間接支出(如提高企業減排補貼)兩方面同時入手,改善生態環境質量;第三,積極進行輿論宣傳,提升企業與家庭的環保意識,從思想層面主動降低污染物排放。

[1]Pizer W. A. The Optimal Choice of Climate Change Policy in the Presence of Uncertainty[J]. Resource & Energy Economics, 1999, 21(3-4): 255-287.

[2]Bovenberg A. L., Goulder L. H. Environmental Taxation and Regulation[J]. Handbook of Public Economics, 2001, 3: 1471-1545.

[3]Bárcena-Ruiz J. C., Garzón M. B. Mixed Oligopoly and Environmental Policy[J]. Spanish Economic Review, 2006, 8(2): 139-160.

[4]Kato K. Can Allowing to Trade Permits Enhance Welfare in Mixed Oligopoly?[J]. Journal of Economics, 2006, 88(88): 263-283.

[5]Kato K. Emission Quota Versus Emission Tax in a Mixed Duopoly[J]. Environmental Economics & Policy Studies, 2011, 13(1): 43-63.

[6]Wang L. F. S., Wang J. Environmental Taxes in a Differentiated Mixed Duopoly[J]. Economic Systems, 2009, 33(4): 389-396.

[7]Wissema W., Dellink R. A CGE Analysis of the Impact of a Carbon Energy Tax on the Lrish Economy[J]. Ecological Economics, 2007, 61(61): 671-683.

[8]Fried S., Johnson J., Morris S. D. Environmental Policy and Short Run Macroeconomic Tradeoffs[R]. San Diego: University of California, 2013.

[9]Annicchiarico B., Dio F. D. Environmental Policy and Macroeconomic Dynamics in a New Keynesian Model[J]. Journal of Environmental Economics & Management, 2013, 69(1): 1-21.

[10]Helfand G. E. Standards versus Standards: The Effects of Different Pollution Restrictions[J]. American Economic Review, 1991, 81(3): 622-634.

[11]Ebert U. Relative standards: A Positive and Normative Analysis[J]. Journal of Economics, 1998, 67(1): 17-38.

[12]Angelopoulos K. What is the Best Environmental Policy? Taxes, Permits and Rules under Economic and Environmental Uncertainty[J]. Social Science Electronic Publishing, 2010, (3): 35-42.

[13]Mandell S. Optimal Mix of Emissions Taxes and Cap-and-Trade[J]. Journal of Environmental Economics & Management, 2008, 56(2): 131-140.

[14]Mackenzie I. A., Ohndorf M. Cap-and-trade, Taxes, and Distributional Conflict[J]. Journal of Environmental Economics & Management, 2012, 63(1): 51-65.

[15]楊翱, 劉紀顯, 吳興弈. 基于DSGE模型的碳減排目標和碳排放政策效應研究[J]. 資源科學, 2014, (7): 1452-1461.

[16]徐文成, 薛建宏, 毛彥軍. 宏觀經濟動態性視角下的環境政策選擇——基于新凱恩斯DSGE模型的分析[J]. 中國人口·資源與環境, 2015, (4): 101-109.

[17]姚昕, 劉希穎. 基于增長視角的中國最優碳稅研究[J]. 經濟研究, 2010, (11): 48-58.

[18]張友國等. 征稅標準與碳關稅對中國經濟和碳排放的潛在影響[J]. 世界經濟, 2015, (2): 167-192.

[19]石敏俊等. 碳減排政策: 碳稅、碳交易還是兩者兼之?[J]. 管理科學學報, 2013, (9): 9-19.

[20]魏慶坡. 碳交易與碳稅兼容性分析——兼論中國減排路徑選擇[J]. 中國人口·資源與環境, 2015, (5): 35-43.

[21]鄭麗琳, 朱啟貴. 技術沖擊、二氧化碳排放與中國經濟波動——基于DSGE模型的數值模擬[J]. 財經研究, 2012, (7): 37-47.

[22]齊結斌, 胡育蓉. 環境質量與經濟增長——基于異質性偏好和政府視界的分析[J]. 中國經濟問題, 2013, (5): 28-38.

[23]查建平. 環境規制與工業經濟增長模式——基于經濟增長分解視角的實證研究[J]. 產業經濟研究, 2015, (3): 92-101.

[24]Annicchiarico B., Dio F. D. Environmental Policy and Macroeconomic Dynamics in a New Keynesian Model[J]. Journal of Environmental Economics & Management, 2015, 69(1): 1-21.

[25]陳學彬, 楊凌, 方松. 貨幣政策效應的微觀基礎研究——我國居民消費儲蓄行為的實證分析[J]. 復旦學報, 2005, (1): 42-54.

[26]黃賾琳. 中國經濟周期特征與財政政策效應——一個基于三個部門RBC模型的實證分析[J]. 經濟研究, 2005, (6): 27-39.

[27]Fuentes-Albero C. Financial Frictions, the Financial Immoderation, and the Great Moderation. Manuscript, University of Pennsylvania, 2009.

[28]胡永剛, 郭新強. 內生增長、政府生產性支出與中國居民消費[J]. 經濟研究, 2012, (9): 57-71.

[29]Hanson G. D. Indivisible Labor and the Business Cycle[J]. Journal of Monetary Economics, 2010, 16(3): 309-327.

[30]朱軍. 基于DSGE模型的“污染治理政策”比較與選擇——針對不同公共政策的動態分析[J]. 財經研究, 2015, (2): 41-53.

[31]黃勇峰, 任若恩, 劉曉生. 中國制造業資本存量永續盤存法估計[J]. 經濟學(季刊), 2002, (2): 377-396.

[32]王玉鳳, 劉樹林. 財政支出結構對居民消費的動態影響——基于DSGE的實證分析[J]. 系統工程理論與實踐, 2015, (2): 300-307.

[33]Economides G., Philippopoulos A. Growth Enhancing Policy is the Means to Sustain the Environment[J]. Review of Economic Dynamics, 2008, 11(1): 207-219.

[34]Smets F., Wouters R. Shocks and Frictions in US Business Cycles: A Bayesian DSGE Approach[J]. American Economic Review, 2007, 97(3): 586-606.

[35]Gerali A., Neri S., Sessa L, et al. Credit and Banking in a DSGE Model of the Euro Area[J]. Journal of Money, Credit and Banking, 2010, 42(s1): 107-141.

[36]Khan H., Tsoukalas J. The Quantitative Importance of News Shocks in Estimated DSGE Models[J]. Journal of Money Credit & Banking, 2012, 44(8): 1535-1561.

(責任編輯:風 云)

Environmental policy, Anti-pollution Effort Degree and Ecological Environment Quality—Simulation Analysis Based on Three-sector DSGE Model

WU Xiaoli

(School of Economics, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450000, China)

This paper build a dynamic stochastic general equilibrium(DSGE) model containing environmental policy factors, to research the dynamic effects of environmental policy, government spending and environment consumer preferences on macro economy, especially for the actual carbon emissions and ecological environment quality, and analysis the transmission mechanism of measures. The study showed that: (1) Improving environmental protection technology can reduce the actual carbon emissions and emission reductions, improve the quality of the ecological environment effectively with economic growth. (2) Levying the carbon tax and improving the environment consumer preferences can significantly improve the quality of environment, but have a certain negative effects on economic growth. (3) The government spending of pollution treatment can significantly reduce carbon emissions and improve the environment quality, but has the negative effects on macroeconomic in a long term. Adjusting the government spending conversion coefficient of pollution treatment can significantly improve the effectiveness of government spending measures. In short, the environmental protection technology and pollution spending are the key to sustain economic growth and environmental quality coordinated development. Enhancing the technology research level and increasing the pollution regulation intensity will be the policy guidance’s reference point at the present stage.

Environmental Policy; Anti-Pollution Effort Degree; Environmental Quality; Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) Model

2016-06-15

教育部人文社會科學研究青年基金項目(16YJC790111);國家自然科學基金青年項目(71603243)

武曉利(1985-),女,河南安陽人,河南財經政法大學經濟學院講師,博士。

F015

A

1004-4892(2017)04-0101-12