经济最新政策范文

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关 键 词： 环境政策；商业周期模型；环境质量；引致的技术变化

中图分类号： F015 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2013）05-0051-05

有关环境政策的研究一般是从微观经济学的角度来分析的，微观经济学理论和经验分析通常被用来分析污染对健康的影响、政策对污染的影响，或是资源政策的最优化设置问题。然而最近越来越多的学者开始运用宏观经济学方法来研究与环境经济学相关的环境政策问题，因为一些研究发现本国环境规则的成本是高昂的。Greenstone et. al. （2012）发现美国的空气质量规制使得美国制造业每年支出210亿美元，大概占其利润的8%～9%。忽视环境政策和宏观经济变量之间的联系， 会导致经济中一些重要的反馈因素被忽视。本文对整合环境和宏观经济学的相关研究做了简单综述，目前主要集中在两方面：一是分析真实商业循环理论和环境政策的关系， 把污染变量融入一个标准的真实商业循环模型中，使模型能够解释环境政策和经济波动之间的关系。二是研究有关环境政策和引致技术进步问题。引致的技术进步理论强调了环境技术政策的路径依赖的重要性。

一、RBC模型的扩展：如何设计最优环境政策？

近年来一些学者开始用标准宏观商业周期模型来解释环境政策的设计问题，展现了一些有意思的分析视角并提供了未来研究方向。Fischer和Springborn（2011），Heutel（2012）和Angelopoulos et. al （2010）把污染变量加入到真实商业周期模型（RBC模型）中，并对其进行了扩展。RBC模型是一个随机动态一般均衡模型（DSGE模型）。模型中，代表性消费者最优化其消费、闲暇和投资；代表性企业最优化其资本和劳动投入； 外生的全要素生产率的持续变化会导致商业周期变化，影响投入的回报；一般均衡价格以及消费者和企业对周期变化会有理性反应。

Heutel（2012）和Angelopoulos et. al （2010）都把污染看作是一个存量。Heutel（2012）认为排污是生产的副产品，产出总量与排污总量直接相关。污染治理技术是给定的，治理技术方面的更多花费降低了排放/产出的比率。et=（1-ut）h（yt），其中u∈[0，1]，表示排放减少的程度，h表示控制治理约束后产出和排放之间的非线性关系。要取得一个给定的减排水平，需要在减排治理技术（z）上付出花费zt=g（ut）yt。

Angelopoulos et. al （2010）认为污染排放是生产的副产品，并且污染治理技术会发生变化，也就是说排放与产出的比率并不是固定的，但是这种变化是随机的，并不是内生的。污染流pt=？渍tyt，？渍t是一个随机的外生变量，代表污染技术，污染流影响环境质量的存量Qt，有下式：

Qt+1=（1-？啄q）Q+？啄qQt-pt+vgt

该式表示，污染存量由上一期的存量、目前的排污流和政府在治理上的花费三个因素共同决定。

其他一些文献用不同的方法将污染模型化，这些文献差异在于所解决的问题不同。比如Fischer和Springborn（2011）比较了存在全要素生产率（TFP）冲击的情形下，三种不同类型的排污政策绩效如何。这三种类型的政策分别是：排污税、排污限额和强度目标（对每单位产出的排污限制）。特别的，他们发现了不同政策的预期成本方面的差异和经济变量的易变性方面的差异。对于每类政策，他们分别解释了每一个静态政策（比如排污税，其税率不会随着商业循环而发生变化）应对TFP冲击的反应和表现。设定每类政策的预期排污水平是在相同的水平，那么可以对不同政策引起的经济变量变化做出直接比较。他们发现，强度目标政策能够以最低的预期成本取得排放目标。相对于其他两种政策，强度目标政策会导致劳动力、资本和产出更高的预期水平。另外，在限额和税收政策下，更低的现值成本（由于更高的消费），资本存量在向稳定状态趋近的过程中会向下调整。限额政策引起所有经济变量（除了污染的影子价格）的最弱易变性；税收政策下，污染的影子价格是连续的（因此污染税率是连续的），但是其他的经济变量表现出了更强的易变性。强度目标政策比其他政策带来了更高水平的资本存量。事实上，相对于没有政策的情形，它也导致了更高水平的资本。强度目标政策允许更多产出带来更多的排放。一旦出现正向的生产率冲击，该政策会刺激投资增加。相对于其他两种政策，强度目标能够更好地适应经济波动， 这个结论被Sue Wing et. al.（2009）的研究所确认。

Heutel（2012）也分析了税收政策和限额政策，但没有这两种政策的绩效比较，而是提出政策变量应如何适应商业周期的变化，最大化社会福利？税率或是限额政策都不能对商业周期表现出连续变化性，但是如果最优税率对经济周期是可调整的，那么它是增强型（经济扩张期间税率提高）还是抑制型（经济扩张期间税率减少）的？他的研究发现，不可调整的政策（比如税率不会随着商业循环而变化）不可能是最优的，有可能导致重大的福利损失。例如由于限额政策无法对商业衰退导致减少的需求做出调整，所以区域性温室气体最初拍卖的排污许可证的出清价格比预期的更低。 Heutel（2012）发现最优税率和最优限额都是增强型政策，排污税率和排污许可限额在商业扩张期间都会增加，而在衰退期间都会减少。这个结论看起来是内在冲突的：增加的税率是一个更加严格的政策，而增加的配额是一个更加宽松的政策（因为更多的污染排放）。但是，这两个政策其实是相互一致的。因为最优政策允许在经济扩张期排放增加，在衰退期排放减少，但是幅度不同。因此，限额政策允许在经济扩张期间排放增加，但是增加的幅度小于没有限额政策的情形下。同样的结论适用于排污税政策，在扩张期间排污税率提高，提高的幅度足够抑制排放的增加，但是不足够导致排放的减少。

Fischer and Springborn（2011），Angelopoulos et. al（2010）用加入污染变量的RBC模型来比较三种不同政策类型的绩效。 他们比较了税收政策、 排污许可证制度和Kyoto-like rules（该规则详细说明从一个时期到另一个时期排放水平应该以多快的速度锐减）。 他们的模型和标准的RBC模型不同， 并且和以前两份RBC-Pollution文献的不同之处表现在两个重要方面：一方面，他们认为存在两个不同的外生性冲击，一是标准的RBC TFP冲击（经济不确定性），二是对排放/产出比率的冲击（环境不确定性）。另一方面，对政府规制的模型化。Fischer and Springborn（2011）认为减排来自于生产中能源使用的减少，而Heutel（2012）认为，企业选择减少污染排放的密集度有赖于环境政策。Angelopoulos et. al（2010）认为减排只是由政府推动的，政府减排并不影响排污流，而是影响污染存量。理性的消费者或企业都不会从事污染治理活动。因此，政府治理的有效性和个体或企业行为的无能性，意味着政府需要通过环境政策获得收入来治理污染。这个收入可以通过税收或是通过许可证交易的方式取得。 而Kyoto-like rules不会产生任何收入，因此相对于其他两种政策类型有一定劣势。Angelopoulos et. al（2010）发现配额政策总是最糟糕的。相对于其他两类政策，配额导致预期效用更低。这是因为配额政策把环境质量固定在一个特定的水平，使得其他的经济变量（例如消费、资本）暴露于更高的不稳定性中，减少了社会福利。另外，税收政策和规则政策的排名是不确定的，这有赖于不同类型冲击的相对重要性。也就是说，当经济不确定性是不确定性的主要来源时，税收政策强于规则政策；反之，当环境不确定性是主要来源时，规则政策强于税收。因为在每个时期，规则将排放水平固定，同时允许不同时期排放水平变化，减少了环境不确定性，因此在环境不确定性比较高的情形下，该政策有优势。

使用RBC模型来分析污染政策的还有Dissou和Karnizova（2012），他们分析了当出现持续的生产力冲击时，不同政策工具之间的优劣排名。Dissou和Karnizova（2012）的创新之处在于将经济分解为不同的六个产业：前三个产业是能源产业，即煤炭 、电力、石油和天然气；后三个产业是服务业、能源密集型产品和非能源密集型产品。每个产业都会经历其自相关的生产率冲击。他们发现，在不考虑经济冲击来源的情形下，相较于税收政策，份额导致经济变量的更弱易变性。然而，从福利的角度来考虑，税收和份额政策的孰优孰劣有赖于冲击的来源。比如说，来自于非能源产业的冲击，份额和税收政策没有差异。对于某一个能源产业的冲击，税收强于份额。这和之前的结论（份额政策相对于税收引起经济变量更弱的易变性）为什么相互矛盾？合理的解释是份额政策，不仅仅减弱经济变量的易变性，而且还有变化方式。份额政策比税收更多地限制了经济变量对能源部门生产率冲击的反应能力。

以上这些文献都是使用RBC模型框架来分析环境政策的，其中有三篇分析了不同政策之间的静态比较，而Heutel（2012） 发现了最优动态政策。Fischer和Springborn（2011），Heutel（2012）只考虑了单一类型的TFP冲击，而Angelopoulos et. al （2010）考虑了两个类型的冲击：TFP冲击和排污比率冲击。Dissou and Karnizova（2012）分别分析了不同产业的生产率冲击。 所有这些模型都把污染看作是生产的副产品。并且只有Heutel（2012）考虑了来自于污染的损害对福利的影响。Pizer（1999）使用了和RBC模型相似的工具，分析除了生产率冲击之外的不确定性如何影响政策的最优设计。他建立了一个随机增长模型， 使用Monte Carlo模拟测度了不确定性对最优政策的影响，结论是不确定性提高了污染治理的最优水平， 并且加强了税收政策强于其他政策的优势。

这些研究目前只是代表了使用宏观经济学工具的一个开始，特别是用DSGE模型来评估环境政策和商业循环之间的关系。最初，Hansen（1985）把劳动力作为不可分割的因素丰富了RBC模型， 使得真实工资和小时数之间的预期联系更加匹配于数据发现的结论。事实上，环境政策对劳动力市场的影响是重要的，是否环境规制扼杀了劳动力？发生经济衰退之际，完全就业的假设是不对的，应考虑到非自愿性失业问题，尤其是需要模型分析。最后，在整合商业循环和增长模型的相关研究也不断增加，Cai et. al. （2013） 在这个方面处于领先地位，他合并了IAMDICE 和DSGE扩展模型。另一个对标准RBC模型的扩展， 是考虑家庭生产或是偏好冲击。Chang和Kim（2007）将异质性商、不完全资本市场和不可分割的劳动力供应融入到RBC模型之中。

毫无疑问，真实商业周期模型应该被修正。凯恩斯认为商业循环的驱动力是动态价格机制和货币政策，而不是真实的生产率冲击。事实上，Gali（1994，2004）提出，商业循环不能由生产率冲击来解释，Christiano et. al.（1993） 却持相反态度。 尽管在商业循环来源问题上的争论可能与环境政策无关，但在一些情形下，不同的冲击来源会产生不同的政策“处方”。例如，价格水平会影响到税收政策（相对于标准政策）的成功，如果税率设置是正常情况下。在这样的情形下，凯恩斯模型或是货币政策冲击的模型可能是非常重要的。

有的学者虽然没有在商业循环模型的框架内评估环境政策的绩效，但是也考虑了类似的问题。例如，Kim和Loungani（1992）在RBC模型中加入能源，把能源作为一个中间投入品，其价格是外生变量（如同生产率冲击一样）且自相关。虽然Kim和Loungani（1992）没有模型化排污或是环境政策，但是其研究结果和环境政策有关，考虑到能源使用会导致一些污染产生， 能源价格变化同产出和污染是负向相关的。他们发现加入了石油价格变化或是TFP的分析后，RBC模型的可预测性明显提高，并且降低了标准模型中工资和工作小时数之间的预期联系（通常在标准RBC模型中是过高的）。例如，在考虑石油价格冲击之后，由RBC模型解释产出波动率，解释能力从80%提高到90%。

在Kim和Loungani（1992）之后一些研究中，RBC模型中都加入了石油价格冲击。比如，Davis和Haltiwanger（2001）解释了石油价格冲击如何影响制造业就业创造或减少。他们的模型并不是DSGE模型， 但是他们用部门矢量自回归方法，结果发现石油价格冲击对就业变化的解释力是货币政策解释力的两倍。Dhawan et. al.认为，石油价格和TFP变化在1982年之前是负相关的，之后，相关关系消失。他们估计，在相关关系消失之前，TFP变化的51%是由于石油价格变化的外溢导致。然而，他们的数据只延伸到2005年，因此错过了最近发生的巨大的石油价格变化。Narayan et. al.（2011）使用凯恩斯商业循环模型并且加入能源要素，探究了持续性或是暂时性TFP冲击是否能解释能源消费的变化。

二、 环境质量如何随着商业周期而发生变化？

有关环境政策和商业循环之间关系的另一个重要问题是：环境质量如何随着商业周期而发生变化？ 以前的RBC研究解释了环境质量如何随着周期变化而变化， 认为环境质量（由温室气体存量来测度还是由空气或水污染排放流来测度）可能随着周期而变化：产出增加时，污染增加了，产出减少时，污染也减少了，但是，这个幅度是多少？很少有人研究解释这个问题。Smith和Wolloh（2012）发现美国清洁水法案实施后的40年中， 美国水质量并没有太多改变， 水质和40年前是一样清洁。 他们分析了商业周期对水质的影响，使用三种不同的指数来表示美国1975～2011年的水质，并对每个指数都进行了年度回归，把水质指数作为影响变量，失业率作为独立变量（并且是不变）。研究发现水质指数同失业率是正相关的，在衰退期间，失业率增加，同时水质提高，水变得更加清澈。失业率方差的协整系数是负的，表明在商业循环和水质之间存在非线性相关关系。这个相关关系意味着什么？这很难解释。

尽管Heutel（2012）也曾估计CO2排放对商业周期的反应。在标准模型中，CO2排放对产出的反应是一个重要参数，之前并没有被估计过。Heutel（2012）用美国CO2排放的季度数据估计，把CO2排放量作为影响变量，把GDP作为独立变量，进行一系列回归分析来测度碳排放对商业循环的反应，发现碳排放同GDP之间呈正相关关系， 估计的弹性系数在0.55～0.86之间，当GDP增加1%，排放水平增加但是幅度少于1%。 这些估计同Kim的经验结论是一致的。 Kim估计能源使用的周期性变化同产出之间的相关系数是0.72。Doda（2012）也分析了排放的周期性，观察美国以及其他国家的面板数据，发现排放是顺周期性的，而且比GDP更加敏感，并且其变化同GDP是负向相关。

Heutel和Ruhm（2012）分析了两种类型的空气污染：CO和直径小于10微米的固体颗粒物（PM10），发现失业率每增加1%，PM10浓度有一个单位降低， 标准差是1/10，CO浓度也有一单位降低，标准差是1/20（显著性水平是1%）。排放或环境质量对商业循环的反应是将来要深入研究的课题。虽然说碳排放是衰退率很低的存量污染，也许研究碳排放的周期性波动是不重要的，但是其他的污染对于商业周期的反应有着重要的政策含义。

三、引致的技术变化和环境政策

真实商业周期理论解释了生产率的暂时性波动与环境政策绩效的相互作用。本部分讨论的另一个重要问题是，环境政策应该如何对商业周期变化做出反应？ 内生经济增长、自然资源、不可再生资源与环境方面有大量的研究。在上世纪70年代，社会关注的焦点是，有赖于巨大的可枯竭资源投入的经济增长会面临增长极限。那么这些资源应该如何最优分配。在最近这些年中，污染、包括气候变化带来的环境损害或是环境限制重新聚焦了社会关注，还有最优经济增长和排放税，以及经济增长的可持续性和污染损害等相关问题。一些研究认为长期来看存在引致的技术进步，还分析了当技术创新是内生的情形下，最优政策应该如何设置，以及创新措施对环境政策的反应程度。

引致的技术变化（directed technological change，DTC）理论认为，在污染创造和污染治理中会发生技术创新，临时性的环境政策或技术政策会导致经济增长可持续性的永久性变化。正如Stiglitz提到，至少有三种经济力量在弥补着自然资源枯竭会带来的增长极限：技术进步、规模经济、人为要素（比如资本）对自然资源的替代。DTC理论也解释了这些力量的角色，建立了一个内生技术增长的特殊框架。

Acemoglu，Aghion，Bursztyn和Hémous（2012）在内生技术增长模型中引入环境要素（AABH模型），认为单一最终产品被生产出来的过程中使用肮脏的中间投入品和清洁的投入品。中间投入品部门的创新，会带来更大的市场份额和更高的价格。没有环境政策干预的情形下，给定某肮脏部门的最初优势，该部门将持续扩张地创新和生产，最终把环境带入一个极其危险的境地。

碳税收会影响技术进步，且上述影响严格依赖于肮脏部门和清洁部门的替代率弹性以及技术发展的相对水平，特定的研发补助对技术进步有更加强烈的影响。因此，最优政策的设置应该综合考虑碳税收和研发补助（内部化市场失灵），而且后者有更加重要的影响。另外，政策干预的时机很大程度上有赖于清洁投入品和肮脏投入品的替代率。他们发现当肮脏投入品和清洁投入品有很强的可替代性的时候，环境政策只需要暂时性使用，直到技术变化得以充分调转（清洁技术优越于肮脏技术）。当两个部门有较弱的替代性的时候，政策干预可能需要是持久性的。最后，如果部门是互补的，经济增长可能出现停滞来避免环境灾难。总之，在所有的案例中，最优环境政策都包括碳税收，但是研发补助对技术变化更加重要。

HEMOUS（2012）扩展了以上分析，提出了一个两国模型，认为从规制强的发达国家到规制弱的欠发达国家存在污染漏出。他假设每个国家有两种最终产品，一种是无污染产品，另一种是污染产品，创新可以在任何部门发生，并且在污染部门，创新可能指向肮脏技术，也可能指向清洁技术，这个平衡决定了该部门的排污水平。北方发达国家对肮脏产品征税，促进了南方欠发达国家肮脏产业的专业化程度和创新程度，然而，北方国家对清洁技术研发的补贴以及关税的同时使用，能够使得创新改变方向，使得北方国家在污染密集型产业有比较优势，减少了南方国家的排放水平，南方国家专业化生产更清洁产品，在北方国家，肮脏产业的生产也变得越来越清洁。因此政策干预是临时性的，其引致的技术变化是惟一逆转环境灾难的手段。Aghion et. al.（2012） 实证检验了自动化产业创新的路径依赖性。使用专利的跨国界面板数据， 发现企业为了应对燃料价格变化会改变技术变化方向，更高的燃料价格促进清洁汽车技术的创新。重要的是，他们不仅证明了引致技术创新的存在，而且证明了其存在较强的路径依赖性，也就是说之前就使用清洁技术的企业，更有可能在清洁技术方面有更多创新。

但是，对AABH模型的批评意见也很多，集中在AABH模型的特殊设定和参数假设，Hourcade et al. （2011）发现当清洁部门和肮脏部门之间的替代率弹性足够高的时候，阶段性的碳税收是可行的， 但也发现年增长率从2%降到0.5%，所以争论的焦点就是碳税收的真实可行性。Mattauch et al.（2012）在模型中分析清洁技术部门的知识外溢，发现当两部门替代率弹性足够高的情形下， 更加温和的环境政策会实施，但是，带来的福利成本更高（因为在这样情形下的规制宽松，技术锁定更加强烈）。

最近学者研究了多个产业内发生的引致技术变革。 例如，Gillingham et. al.（2008）注意到以下几个关键要素：第一，研发市场事先就已经存在的扭曲；第二，在产出代际和知识代际之间是否存在替代或是互补性；第三，研发的供给弹性。后两个要素涉及到如下问题：是否在更清洁技术方面的气候政策引致研发挤出了其他产业的创新，最终导致了总产出的降低。但事实是，知识外溢创造了积极的外部性，研发的社会回报超过了私人回报，这对于气候政策和技术政策的最终成本分析具有非常重要的作用。AABH模型中， 在其他企业的研发溢出不存在的情形下，由于技术专利的局限性以及中间产品的垄断竞争，市场失灵会发生。虽然暂时性知识溢出并不意味着研发整体供应不足，但会影响技术变革的方向。特别的，当产业生产率随着研发投入增加而加速的时候，上述的情况会发生。

Greaker and Heggedahl（2012）把长期专利引入到AABH模型中，发现相对于碳税收，清洁技术的研发补贴变得没那么重要， 碳税收对创新影响的有效性取决于外溢程度，即使是暂时性溢出。Smulders and de Nooij（2003）研究了技术变革方向的改变是否能够促进经济增长，或者说，气候政策是否是一个双赢的情形。他们对AABH框架进行扩展，增加了产业内知识外溢，发现政策（节约能源政策）的直接成本超过了引致技术创新带来的利益。Gillingham et al.（2008）指出，更一般的来说，如果清洁技术的知识外溢比肮脏技术的外溢更高的话，在内生技术增长下的气候政策仅仅会提高长期产出水平。

Goulder and Schneider（1999）区分了适合知识与非排他性知识的区别，将产业内知识外溢融入到跨部门的一般均衡模型中。另外，他们假设在每个中间产品的生产函数中，以上两种类型的知识都面临着回报递减。研究发现内生的技术变化降低了达到给定环境目标的成本，但是政策成本仍然是较高的， 意味着政策挤出效应比知识外溢效应更加重要。Sue Wing（2003）建立了一个动态一般均衡模型来分析特定部门的知识服务（它是相对价格和全部知识的函数）。并且当知识集聚时，面临着报酬递减。他发现，如果不存在知识外溢，碳税收会减少研发总量并且放慢经济发展速度，然而，相对于没有内生技术进步的情形，生产知识的资源转向更清洁的生产技术的时候，碳税收的成本会降低。Golosov et. al.（2011）使用一个新的动态公共金融模型来研究最优碳税，模型中包括内生技术变化，并且他们发现不同能源资源之间的可替代程度是决定最优政策的福利高低的一个重要因素。

总的来说，大部分研究都认为技术变革会降低满足环境目标的社会成本。然而，研究也显示，除非知识外溢是巨大的，并且清洁技术的外溢比在肮脏部门的外溢大得多，否则气候政策还是有可能对经济增长产生负面的影响。

四、小结及未来的研究方向

本文对使用宏观经济学的方法对环境经济学的两大课题进行了综述。一是越来越多的研究开始使用真实商业周期模型来研究环境政策， 分析存在生产率冲击的情形下，如何设计最优环境政策；二是开始分析引致的技术变革与环境政策之间的关系，把内生经济增长理论同清洁技术整合分析，把污染融入到真实商业循环模型中，研究环境政策应该如何对商业周期做出反应。研究发现，最优状态下，排污水平和排污收费对宏观经济冲击产生顺周期性变化。排污许可证制度作为一个自动稳定器扮演着非常重要的角色，一定程度上抑制了经济波动性。但从福利角度来看，政策不一定要有所偏好或指向。举个例子，税收政策对不同经济冲击的反应更加有弹性，强度目标政策能够保持社会上资本投资和长期经济增长的动力。因此，在商业循环模型中加入更多的更加细化的参数后，还需要进行更多的分析和研究工作。

除了最优环境政策设计， 经验研究估计了周期性排污，排污带来的健康影响和环境质量是如何随着商业循环的变化而变化。有关引致技术变革的研究特别强调内生技术增长的重要性（虽然这些研究并不是最新的），路径依赖理论强调临时性政策干预的潜在需求，特别的，研究发现在清洁技术创新方面的临时性政策干预， 对满足气候政策目标是足够的。在这篇综述里面，提供了有价值的理论分析和整合，但还有更多的工作应该去做。在提出有价值政策建议之前，很多问题需要研究，比如技术进步的本质，外溢的程度和类型，清洁技术和肮脏技术之间的替代率等问题。

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