綠色信貸政策優化能源供給結構研究
——基于DSGE模型分析

王 碩， 卜 林

(天津財經大學 金融學院，天津 300222)

一、引言

環境問題促使世界主要經濟體相繼提出碳中和目標。美國政府宣布到2050年實現碳中和目標；日本政府承諾在2030年溫室氣體排放較2013年降低46%，并在2050年前實現碳中和目標；歐盟的目標是2050年實現碳中和。作為全球最大的能源消耗國，我國政府承諾到2030年實現碳達峰目標和2060年實現碳中和目標。到2060年時，我國能源結構將得到重大調整，綠色能源在能源結構中將占比80%以上。國家能源局印發的《能源發展“十三五”規劃》也明確指出，要優化能源結構，構建清潔低碳、安全高效的現代能源體系。

表1 2020年世界主要國家或經濟體能源結構對比 (%)

我國的一次能源結構以煤炭為主。與其他發達經濟體相比，我國煤炭在能源結構中占比過高。從表1看出，我國2020年煤炭消耗比重達到56.8%，美國和歐盟的比例還不到20%。造成這一現象的原因：一是我國的能源資源稟賦，其中煤炭資源探明儲量排名世界第四位。二是我國經濟增長需要大量廉價能源，而煤炭發揮了其低價的優勢，但煤炭所帶來的污染也是最大的。因此，我國能源結構升級最重要的方式就是實現煤炭替代(2010，林伯強)[1]。美國實現碳達峰目標很大程度上依賴其國內的頁巖氣革命。我國石油與天然氣儲量低，對外依賴度較高，兩者的產量在短期難有較大幅度增長，而綠色能源資源蘊藏豐富，開發前景較高，并且幾乎不排放污染物(曹新，2011)[2]。因此，從長遠來看，加快清潔能源的發展不僅能有效促進我國能源結構升級，也是保障我國能源安全的重要舉措(馬利梅等，2016；徐斌等，2019)[3-4]。

當前，銀行貸款仍是我國企業融資的主要渠道。清潔能源產業作為新興產業，其快速發展需要大量資金的支持，在融資過程中需要金融機構為其提供相應的信貸服務。但我國金融體系尚不成熟，融資問題成為制約清潔能源發展的關鍵因素(史丹和夏曉華，2013)[5]。這就要求我國綠色信貸政策發揮其作用，通過改變信貸資源配置推動清潔能源產業發展，進一步優化我國能源結構。近年來，綠色信貸政策在我國飛速發展。2012年，中國證監會印發的《綠色信貸指引》指出，銀行業應加大對綠色經濟的支持。《關于構建綠色金融體系的指導意見》提出針對綠色信貸的的貼息、再貸款等多項激勵措施。2018年，中國人民銀行決定將優質綠色貸款納入中期借貸便利(MLF)的擔保品范圍，標志著綠色信貸的實質性激勵政策在全國落地。2021年，中國人民銀行創設碳減排支持工具，引導金融機構為清潔能源、碳減排重點領域提供長期、低成本資金，促進碳減排。

盡管相關部門已經出臺了一系列綠色金融與能源結構的政策文件，但對于綠色金融能否有效優化能源供給結構的學術研究還處在摸索階段。目前，僅有個別文獻考察了綠色金融與能源結構的關系。例如：Li et al(2018)[6]通過定量模型構建綠色信貸理論，研究發現綠色信貸可以有效促進清潔能源的生產；王遙等(2019)[7]通過構建DSGE模型證實綠色信貸政策能夠優化經濟結構，實現“經濟”與“環境”雙贏；姜寶珍等(2020)[8]建立Tobit模型，驗證了綠色金融發展對能源效率的影響效應；Diluiso et al.(2021)[9]進一步發現綠色量化寬松政策可以有效應對經濟轉型期間的金融波動。然而，尚未發現有文獻專門研究綠色金融對能源結構的影響效果。針對現有文獻的不足，嘗試構建一個包含化石能源部門與綠色能源部門的DSGE模型，為研究綠色信貸政策對能源結構的影響提供了一個分析框架。全文貢獻如下：首先，在綠色信貸方向改進了DSGE模型，擴展了模型的適用范圍，討論了綠色信貸與節能減排、能源結構的關系，探究綠色金融對宏觀經濟的影響，對政策實踐有重要意義。其次，提出了盯住“綠色信貸規模”的貨幣政策規則，擴展了以往綠色信貸政策只盯住“污染”的框架。

二、理論模型

構建包含化石能源部門與綠色能源部門的DSGE模型，為分析綠色信貸政策對能源供給結構的影響提供了一個初步的框架。優化能源供給結構旨在減少煤炭等化石能源的消費，提高綠色能源在能源結構中的比重。因此，假定能源供給部門分為化石能源部門與綠色能源部門。兩類能源供給部門的區別在于化石能源部門的生產需要消耗化石原料，并在生產過程中有碳排放，而綠色能源部門的生產不消耗化石原料，也不會有碳排放。其次，參考 Jermann & Quadrini(2012)[10]的做法，在廠商中引入營運成本。所有廠商的生產活動需要銀行貸款才能完成，銀行向廠商發放貸款從而形成廠商的營運資本。中間品廠商利用勞動、資本、化石能源、綠色能源生產中間產品。家庭的投資分為實物投資與金融投資。為了研究綠色信貸政策，模型中還設置了中央銀行。央行針對綠色信貸活動發放再貸款。

下面分別闡述模型中各個部門的詳細設定。

(一)家庭

假設經濟體中家庭的效用函數如下：

(1)

式(1)中，Ut為家庭跨期貼現效用，β為家庭主觀貼現因子，Ct為家庭消費，a為消費習慣系數，Nt為家庭的勞動供給，η為勞動供給彈性，Ot為每期的碳排放量。家庭通過調整消費與勞動來最大化其效用。碳排放量也會影響家庭的效用。但碳排放主要受污染性企業生產行為的影響，因此碳排放量只會影響家庭的效用水平，不會影響居民的決策。高污染行業所帶來的空氣污染已經嚴重影響居民的日常生活和危害居民身體健康。

家庭的預算約束如下：

(2)

式(2)中，Pt為居民消費價格指數，It為投資，Bt為家庭儲蓄，Rt為基準利率，Kt為資本存量，Wt為企業的工資水平，Tt為企業的轉移支付。家庭每期的收入來源于勞動的收入、資本的利息、上一期的儲蓄本息、企業的轉移支付。家庭的收入則用于投資、消費、儲蓄。

資本積累方程為：

It=Kt-(1-δ)Kt-1

(3)

式(3)中，δ為資本折舊率。

(二)最終品生產商

假設最終品生產商將中間產品加工成無差異的產品，其生產函數設定如下：

(4)

式(4)中，Yt表示為最終產品，Yi，t表示第i種中間產品，ε表示不同中間產品之間的替代彈性。最終產品市場是完全競爭市場，在給定技術水平的條件下，進行利潤最大化求解，可以得到中間產品需求方程與最終產品價格的設定方程：

(5)

(6)

(三)中間產品生產商

中間產品生產商利用勞動、資本、綠色能源、化石能源生產中間產品。其生產函數設定如下：

Yi，t=Ai，t(Ki，t)α(Ni，t)μ(OL，t)ν(OF，t)ω

(7)

式(7)中，Ai，t表示中間產品生產商的生產技術，Ki，t、Ni，t、OL，t、OF，t分別表示資本投入、家庭勞動、綠色能源投入量、化石能源投入量。參數α、μ、ν、ω分別表示要素投入在分配中所占的份額。

在每期初，中間產品生產商需要從銀行中介獲得貸款來支付工人工資、資本租金、購買綠色能源、購買化石能源，在每期末獲得生產回報后將本息償還給銀行中介。因此，中間產品生產商的實際成本為：

TCi，t=R1，t(Rk.tKi，t+WtNi，t+POL，tOL，t+POF，tOF，t)

(8)

式(8)中，R1，t表示中間品廠商的貸款利率，POL，t、POF，t分別表示綠色能源與化石能源的價格。從(8)式看出，企業的貸款利率會影響企業的成本及最終決策。對上述問題進行成本最小化求解后可以得到：

R1，tRK，tKi，t=αMCi，tYi，t

(9)

R1，tWtNi，t=μMCi，tYi，t

(10)

R1，tPOL，tOL，t=νMCi，tYi，t

(11)

R1，tPOF，tOF，t=ωMCi，tYi，t

(12)

(13)

(四)化石能源部門

能源類產業是資源密集型產業，簡便起見，將勞動從中抽離出去，化石能源部門只利用資本、化石原料來進行生產。其生產函數設定如下：

OF，t=AF，t(KF，t)αF(Ft)1-αF

(14)

式(14)中，AF，t表示化石能源部門的全要素生產率，KF，t、Ft分別表示資本投入與化石原料，αF表示資本在分配中所占的份額。化石能源部門在使用化石原料生產化石能源的過程中會產生二氧化碳。二氧化碳產生函數為：

Ot=(OF，t)φO

(15)

同中間品生產商一樣，化石能源部門在每期初向銀行中介貸款來支付資本租金、購買化石原料，在每期末得到回報后向銀行中介償還本息。因此，化石能源部門的成本函數為：

TCF，t=RF，t(RK，tKF，t+PF，tFt)

(16)

式(16)中，RF，t表示化石能源部門的貸款利率，PF，t表示化石原料的價格。假定化石原料的供給是充足的，因此化石原料的價格PF，t是外生給定的。

(五)綠色能源部門

與化石能源部門設定類似，將勞動從綠色能源的生產中抽離出去，綠色能源部門只利用資本進行生產。其生產函數設定如下：

OL，t=AL，tKL，t

(17)

式(17)中，AL，t、KL，t分別表示綠色能源部門的全要素生產率與資本投入。在每期初，綠色能源部門向銀行中介貸款來支付資本租金，在每期末獲得回報后向銀行中介償還本息。因此，綠色能源部門的成本函數為：

TCL.t=RL，t(RK，tKL，t)

(18)

式(18)中，RL，t表示綠色能源部門的貸款利率。

(六)銀行中介

經濟體中存在三類商業銀行Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ，他們分別向中間品廠商、化石能源部門、綠色能源部門發放貸款。參考彭俞超和方意(2016)[12]，設定一個有存款準備金與央行再貸款支持的商業銀行。每類商業銀行吸收家庭存款，并向銀行繳納準備金，同時向企業發放貸款并獲得央行的再貸款支持。

(19)

(20)

(七)央行

1.傳統貨幣政策。央行制定貨幣政策，貨幣政策設定采用常見的泰勒規則。利率對產出缺口與通貨膨脹作出反應：

(21)

式(21)中，ρR表示利率的平滑系數，ρY和ρπ分別表示利率對產出缺口和通貨膨脹的反應系數，εt表示貨幣政策沖擊。

2.綠色信貸政策。假設央行支持綠色能源部門的發展，為綠色能源部門提供信貸支持，對綠色信貸增速越高的商業銀行給予更多的再貸款優惠。

針對后文的分析，主要分為兩種情況：一是將政策本身作為沖擊引入到模型中，其運動方程符合一階自回歸方程，用以分析臨時性綠色信貸政策。二是政策不是作為一種沖擊，而是一種內生于經濟系統的常備政策。

(八)市場出清與外生沖擊

產品市場出清：Yt=Ct+It

(22)

資本市場出清：Kt=K1，t+KF，t+KL，t

(23)

(24)

(25)

(26)

貨幣政策沖擊：εt=ρZεt-1+σZ

(27)

能源結構：Mt=OF，t/OL，t

(28)

三、數值模擬與福利分析

(一)參數校準

大多數文獻將我國居民季度主觀貼現因子設定為0.98，而穩態時主觀貼現因子等于存款利率的倒數，根據樣本內Shibor利率平均值(2.7520%)，校準居民季度主觀貼現因子為0.99。消費慣性系數a設定為0.5。參考馬勇和陳雨露(2014)[13]的結果，校準勞動替代彈性η為1，資本折舊率δ為0.025。價格黏性θ設定為0.75。將差異化商品之間的替代彈性η設定為6，來對應穩態時價格加成1.2。中間品廠商的資本產出份額α為0.5，勞動產出份額μ為0.4。考慮到我國目前的能源結構中化石能源占能源比重為85%，從而設定化石能源的產出份額ν為0.085，綠色能源的產出份額ω為0.015。在化石能源部門中，資本產出份額αF為0.6。綠色信貸政策沖擊中自相關系數ρS設定為0.85，自相關標準差σS設定為0.01。

(二)貝葉斯估計

對于二氧化碳產生系數、貨幣政策以及外生沖擊等相關系數，采取貝葉斯估計方法來進行校準。主要選擇以下觀測變量：國內生產總值(GDP)、CPI平減指數、二氧化碳排放量。時間區間為2004年第一季度至2020年第三季度。

其中，國內生產總值和居民消費價格指數來自于Choice經濟數據庫。二氧化碳排放量數據來自于世界銀行WDI數據庫。首先對數據采取季節調整，并取自然對數，最后利用HP濾波去除趨勢項，將波動項用于參數估計。

表2 貝葉斯估計

(三)臨時性政策變化的效果分析

首先分析臨時性的綠色信貸政策對經濟體各經濟變量的效果，觀察其對宏觀經濟、能源結構、環境等方面的影響。分析方法是將綠色信貸政策中的再貸款利率設置成包含沖擊的AR(1)過程：在t+0期分別給予1單位的外生沖擊，即央行對支持綠色能源供給企業的商業銀行(銀行Ⅲ)的再貸款利率降低一個單位，然后觀察其對其他經濟變量的影響。

在金融體系方面，主要關注臨時性的綠色信貸政策對銀行信貸利率以及綠色信貸量的影響。由圖1可知，政策沖擊能夠顯著降低綠色能源部門的貸款利率，提高化石能源部門貸款利率。兩者之間利差變大，綠色信貸價格相較于其他信貸價格有了明顯下降，從而綠色信貸量增多。通過影響貸款結構，使得資金流入綠色能源領域，這也是綠色信貸最為直接的效果，即綠色能源部門貸款利率下降，企業成本下降，企業融資增多，從而擴大生產。與之相反，化石能源部門貸款利率上升，企業成本增多，抑制了企業生產，從而優化了能源供給結構。化石能源部門產出減少，企業的二氧化碳排放量也隨之下降。

圖1 實施綠色信貸政策與僅實施傳統政策的脈沖響應圖(金融體系方面)

在宏觀經濟方面，重點關注臨時性的綠色信貸政策對通脹與消費的影響。由圖2可知，政策沖擊雖然降低了綠色能源的價格，但卻抬高了化石能源的價格。在我國，化石能源在能源結構中占比很大進而導致最終品價格升高，通貨膨脹率升高，抑制了居民消費。因此，在政策實施時，應重點關注通脹問題。

圖2 實施綠色信貸政策與僅實施傳統政策的脈沖響應圖(宏觀經濟方面)

(四)“盯住型”政策的效果分析

1.脈沖響應效果分析。臨時性的綠色信貸可以減少社會的碳排放。但臨時性的政策一般往往只適用于短期。就長期而言，將綠色信貸政策設置成內生于經濟體的常規政策，即政策強度與名義錨相掛鉤的政策。關于名義錨的選擇問題，以往的文獻大多選用盯住污染企業所造成的負外部性或污染水平(彭俞超，2016[12]；王遙，2019[7])。但央行獲得企業所造成的污染量可能需要借助第三方機構。因此，名義錨采用綠色能源企業的貸款規模，央行盯住綠色能源供給企業貸款規模，根據綠色能源供給企業貸款規模調整商業銀行的再貸款利率：

(29)

注：……表示無綠色信貸政策；——表示綠色信貸政策。第一行和第二行描述的是正向的綠色能源部門技術沖擊的脈沖響應結果。第三行和第四行描述的是寬松貨幣政策沖的脈沖響應結果。圖3 實施“盯住型”政策與僅實施傳統政策的脈沖響應圖

圖3展示了在綠色能源部門技術沖擊與貨幣政策沖擊下，綠色能源產出、化石能源產出、產業結構等在實施綠色信貸政策與不實施兩種情況下的脈沖響應。可以看出，實施綠色信貸政策可以明顯提高綠色能源產出，抑制化石能源產出，減少二氧化碳排放量，優化能源的供給結構。當經濟體中綠色能源部門受到正向技術沖擊，其產出增多，相應貸款增多，央行觀測到商業銀行Ⅲ針對綠色能源廠商的綠色信貸增多，因而增大對商業銀行Ⅲ的再貸款支持。商業銀行Ⅲ的信貸結構發生變化，成本下降，其對綠色能源部門的貸款利率下降，減少綠色能源部門成本，綠色能源部門增加資本，提高產量。綠色能源部門與化石能源部門的貸款利差擴大，化石能源部門面臨更高的貸款利率，從而減少產量。當經濟體受到貨幣政策沖擊，利率下降，綠色能源部門成本降低。央行對銀行Ⅲ再貸款支持增多，綠色能源部門貸款利率進一步降低，提高綠色能源部門產出。這表明，長期的綠色信貸可以減少二氧化碳的排放。

2.福利分析。實施綠色信貸政策可以減少二氧化碳排放量，促進能源產業轉型升級，那么綠色信貸政策是否會影響到經濟穩定呢？下面從福利損失角度出發，考慮兩種社會福利損失函數，來評估綠色信貸政策。

第一種是傳統形式，即社會福利損失函數僅關注產出與通貨膨脹的波動。具體見下式：

(30)

第二種是在傳統社會福利損失函數的基礎上，增加對二氧化碳排放量的關注，形成新的社會福利損失函數，即：

(31)

表3 福利損失分析

在不同評估體系下，綠色信貸所造成的福利損失都是較小的，表明綠色信貸能夠維持經濟穩定。進一步研究，在兩種評估體系下，政策當局對通脹波動的重視程度越高，綠色信貸所造成的福利損失越大，其次，對產出波動的重視程度越高，綠色信貸所造成的福利損失越小，也就是說綠色信貸對產出的影響較小，但會造成價格的大幅波動。

在不同沖擊下，綠色信貸都可以減少福利損失，區別在于帶來的福利增量大小。結合脈沖響應，綠色信貸可以在對總產出影響較小的情況下，對能源結構進行優化升級，減少二氧化碳排放。這說明此時經濟穩定與節能減排的目標并不矛盾。

(五)政策效果的核心發現

無論是臨時性的政策變化還是盯住“綠色信貸規模”的政策，綠色信貸政策都起到了減少碳排放、促進能源結構升級的效果。

綠色信貸政策在經濟體中的傳導機制為：綠色信貸政策定向地對貸款給綠色能源廠商的銀行Ⅲ實施寬松的貨幣政策→銀行Ⅲ的經營成本降低→銀行Ⅲ的貸款利率降低→綠色能源供給的貸款成本下降→綠色能源部門的貸款需求上升→能源供給結構優化。最關鍵的是綠色信貸政策對銀行Ⅲ經營成本的定向影響。短期綠色信貸政策還有可能對經濟帶來負面影響。比如，綠色能源在我國能源結構中占比較小，提高綠色能源所占比重，可能會導致總體能源價格上升，增加要素的使用成本，推高通貨膨脹。這與張曉娣和劉學悅(2015)[14]關于能源結構的研究類似。

(六)敏感性分析

對模型部分參數進行敏感性分析。當前我國綠色能源在能源中占比較低，綠色信貸的資金還較小。考慮到我國未來綠色能源領域還有很大的發展空間，綠色信貸的資金會進一步擴大。改變兩種能源的比例系數，以此研究綠色能源比重增大是否會影響結果。此外，在保持模型其他參數不變的前提下，還改變了消費慣性系數a、資本折舊率δ、資本所占份額α，得到的脈沖響應圖中圖形方向與形狀與上圖相似，福利分析的結果也吻合。

四、結論與對策建議

改革開放以來，我國經歷了多年的粗放增長，環境問題日益嚴重。在“綠水青山就是金山銀山”理念的引領下，央行積極創新多種綠色信貸政策，以實現經濟和環境的可持續發展。通過構建包含化石能源部門與綠色能源部門的DSGE模型，系統考察了綠色信貸政策對減少碳排放、優化能源結構的影響效果，并在此基礎上分析不同沖擊下的福利效應，得出以下結論：無論是短期還是長期的綠色信貸政策都能有效地減少碳排放，優化能源產業結構。綠色信貸能夠兼顧產業穩定與節能減排兩種目標，對不同的外生沖擊都具有明顯的效果，但對價格穩定具有一定的負面作用。根據上述結論，得到以下啟示：首先，綠色信貸的實施可能會帶來通脹的波動，因此，央行在執行貨幣政策時應加大對通脹的關注，有效推動供需平衡，進而解決通脹問題。其次，盯住綠色能源供給企業信貸規模的綠色信貸政策將有助于金融支持能源結構升級。