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1、软科学17年 7月第 31卷第 7期（总第 211期）可持续发展收稿日期:2016 -07 -14基金项目:国家自然科学基金青年项目(71603243);教育部人文社会科学研究青年基金项目(16YJC790111)作者简介:武晓利(1985 - ),女,河南安阳人,博士、讲师,研究方向为宏观经济理论与政策分析。能源价格、环保技术与生态环境质量 基于包含碳排放DSGE模型的分析武晓利(河南财经政法大学经济学院,郑州450046)摘要:通过构建三部门双系统的DSGE模型,研究能源价格、生产技术及环保技术等外生冲击对经济系统和生态系统的动态影响。研究表明:(1)能源价格对产出和非能源消费具有正效应,
2、对能源消费、投资、就业和碳排放量具有负效应,且碳排放量的负效应持续性较强;(2)生产技术对产出、非能源与能源消费、投资和就业具有正效应,但长期内导致碳排放量上升;(3)环保技术对产出、非能源与能源消费、投资和就业具有正效应,同时有效降低碳排放,且环保技术冲击对各变量的影响均有较强的持续性;(4)能源价格仅对产出具有短期影响,而环保技术改善能够在显著降低碳排放的情况下长期提升产出与投资,实现经济增长与生态环境的协调发展。关键词:能源价格;环保技术;碳排放;DSGE模型;环境质量DOI:10.13956/ j. ss.1001 -8409.2017.07.25中图分类号:F062 2 文献标识码:
3、A 文章编号:1001 -8409(2017)07 -0116 -05Energy Price, Environm ental ProtectionTechnology and Ecological Environm ent Quality Based on the DSGE Model Containing Carbon EmissionsWU Xiao-li(School of Economics, Henan University of Economics and Law, Zhengzhou 450046)Abstract: By constructing DSGE model of
4、dual systems and three departments, this paper studies the dynamic effect of ex-ogenous impact such as energy, environmental protection technology and production technology to the economic system andecosystem. The result shows that: (1) The energy price has the positive effect for output and energy
5、consumer products,and has the negative effect for energy consumption, investment, employment and carbon emissions, and the negative effectfor carbon emissions is stronger. (2) The production technology has the positive effect for production, energy consumption,energy consumption, investment and empl
6、oyment. But this factor will increase carbon emissions in a long time. (3) Theenvironmental protection technical level has the positive effect for output, non-energy consumption, energy consumption, in-vestment and employment, also can effectively reduce carbon emissions, and green technology impact
7、s sustainability isstronger for the macroeconomic variables than other factors. (4) Energy price only has a short-term influence on output, butenvironmental protection technology improvement can significantly reduce carbon emissions level and enhance the level ofoutput and investment for a long time
8、, realizing the harmonious development of economic growth and ecological environment.Key words:energy price; environmental protection technology; carbon emissions; DSGE model; environment quality1引言及文献综述改革开放以来,我国经济持续高增长的同时,包括雾霾在内的生态环境问题日益突出,以片面追求经济增长速度和大量耗竭自然资源为特征的粗放型增长方式已难以为继。经济增长和生态环境质量的协调发展已成为实务界
9、以及学术界研究的重点课题。能源消费(包括居民能源消费和企业能源消费)以及碳排放作为影响生态环境质量的重要因素,也必将引起公众的极大关注。关于能源价格冲击方面的研究文献较多。在研究初期,国外学者主要基于Kydland和Prescoot提出的RBC理论研究能源冲击对经济波动的影响,如Rotemberg和Woodford构建多部门RBC模型,将能源作为生产原料引611 万方数据软科学17年 7月第 31卷第 7期（总第 211期）可持续发展入生产函数,研究能源价格冲击对经济波动的影响等等1,2。之后,由于DSGE模型具有显性建模框架、微观与宏观分析的结合、长短期分析的有机整合等优点,使得该方法得到众
10、多学者的认可,并采用DSGE分析框架研究能源价格冲击对宏观经济的影响,如Alina和Roland构建包含石油价格冲击的DSGE模型研究货币政策、生产技术和石油价格等因素对经常账户波动的影响,发现石油价格冲击具有较强的负效应3;Radde基于DSGE框架探讨石油价格冲击的传导机制,发现石油价格冲击对通胀和产出波动能够产生内生的权衡机制4;Kormilitsina考察能源价格冲击下宏观经济的最优货币政策选择等等5。国内的相关研究相对较晚,且研究思路较为相似。如魏巍贤等通过构建三部门的DSGE模型,研究能源冲击对中国经济的影响和传导机制,结果显示各种冲击源中能源冲击对宏观经济的影响力度最大6;然而,
11、孙宁华和江学迪研究发现能源价格冲击的初始效应大于技术冲击,但技术冲击的持续性更强7;王云清构建包含能源生产原料的DSGE模型,研究发现能源价格上涨对实体经济会产生负效应等等8。近年来,一些学者将“污染因素”引入DSGE模型对减排政策进行比较评估。如Fischer和Springborn采用DSGE分析框架比较了碳排放强度、碳排放税和碳排放配额3种政策的有效性,发现碳排放强度目标为最优政策9;Dis-sou和Karnizova构建DSGE模型比较在技术冲击下碳排放税和碳排放配额两种政策的经济效果等等10。国内的相关研究考虑到中国特有的经济环境与制度背景。如郑丽琳和朱启贵采用DSGE分析框架,分析了
12、生产技术和环保技术冲击对最优污染排放量的影响11;杨翱和刘纪显利用包含碳税的DSGE模型,模拟多种外生冲击对总产出和环境质量的影响12;朱军利用DSGE模型,模拟比较了“许可证”制度、“庇古税”和协议规则的环境污染治理效应等等13。可以发现,关于能源冲击的研究主要是将能源因素以生产原料的形式引入到DSGE框架中,分析对宏观经济波动的影响;关于碳排放的研究主要是比较碳排放强度、碳排放税和碳排放配额3种政策的有效性。然而,同时将能源问题与环境问题结合起来进行研究的文献相对很少。鉴于此,本文在武晓利和晁江锋的研究基础上,同时考虑能源价格、碳排放及环保技术对经济和生态系统的动态影响,进而寻找兼顾经济增
13、长和环境质量的绿色发展路径14。2模型构建本文DSGE模型包括3个部门和2个系统,3个部门分别是代表性家庭、厂商和政府,2个系统分别是经济系统和环境系统。代表性厂商利用雇佣劳动、租赁资本和能源类生产原料进行生产,代表性家庭每期均消费能源和非能源消费品,同时向厂商提供劳动和私人资本,以获得劳动报酬和资本租金,两部门均产生碳排放。政府部门的收入来自于厂商缴纳的产出税,且假设政府收入全部用于治理环境污染。2 1代表性厂商假设市场是完全竞争的,厂商均是同质的,且具有相同的技术条件。代表性厂商通过租借私人资本和雇佣劳动,并利用石油原料进行生产。假设厂商生产函数的表达形式为:Yt = (1 - 0 - 1
14、Xt - 2X2t )AtKt 1Nt 2(PtQt) 3 (1)其中,0,1,2分别表示二次耗损函数的系数;10,2 0,3 0,且1 + 2 + 3 = 1;Yt、Kt与Nt分别表示t期的产出、资本存量与劳动;At表示t期外生的技术水平,假定其服从AR(1)过程:logAt +1 = 1 - A( )logA + AlogAt + At +1,At +1 N(0,2) (2)其中,A是稳态值, At +1 + t =0是白噪声过程。资本积累方程为:Kt +1 = It + 1 - ( )Kt。其中,表示资本的折旧率,It表示t期的投资。2 2代表性家庭假定经济系统中包含无数个同质的家庭,每
15、个家庭偏好相同且能够生存无穷期,效用函数采用CRRA效用形式,则代表性家庭在每一期规划其能源与非能源消费、劳动供给和投资以最大化其一生效用,即:maxTCt,Nt,St +1 E0 t =0t TCt1-11 - 1 -Nt 1+21 + 2 - lnXt (3)其中,E0表示基于0期信息形成的条件期望算子;0 1,表示主观贴现率;TCt表示t期代表性家庭的总消费;1、2表示家庭消费与劳动供给的相对风险规避弹性;Xt表示t期的碳排放量,其对家庭存在负效用。假设家庭每期均消费能源消费品Qt和非能源类消费品Ct,则第t期的总消费可表示为:TCt = Ct Q1 - t 。其中,表示家庭消费在非能源
16、和能源消费品之间的权衡值。第t期家庭的预算约束为: Ct + St +1 + PtQt =1 + rt( )St + WtNt + G1t。其中,Pt表示t期的能源类消费品的价格,假定其服从AR(1)过程:logPt +1 = 1 - P( )logP + PlogPt + Pt +1,Pt +1 N(0,2) (4)其中,P表示稳态值, Pt +1 + t =0是白噪声过程。2 3政府假定政府收入来自于每期向厂商征收的产出税,即Gt = Yt 14;由于碳排放的负外部性,故对家庭和厂商均会产生负效应。但对于家庭和厂商而言,由于碳排放的边际损失小于减排的边际收益,故其不会主动采取减排措施,此时
17、政府必须承担治污费用,因此假设政府支出用于转移支付G1t和治污费用G2t两个部分。2 4环境在整个经济系统中,由于能源会以能源类消费品和能源类生产原料分别进入家庭的消费和厂商的生产中,所以家庭的消费行为和厂商的生产行为均会形成碳排放副产品。同时政府的治污投入也会影响碳排放量。假设在t期产生的碳排放量为:Xt = Q1tEPtG22t 。其中,1,2分别表示碳排放产出弹性和治污产出弹性;EPt表示环保技术水平,假定其服从AR(1)过程:logEPt +1 = 1 - EP( )logEP + EPlogEPt + EPt +1,EPt +1 N(0,2) (5)711万方数据软科学17年 7月第
18、 31卷第 7期（总第 211期）可持续发展t期碳排放存量的积累方程为:Xt = (1 - )Xt -1 +Xt。其中,表示自然环境对于碳排放的正常分解率。当市场达到出清状态时,St = Kt,Ct + It + Gt + PtQt= Yt。3参数的校准与贝叶斯估计本文模型中的参数根据其特征分别采用两种方法进行赋值。关于静态参数,结合中国宏观经济数据和已有文献,采用校准的方法进行赋值;关于动态参数,在模型的基础上采用贝叶斯(Bayes)估计方法进行估算。3 1静态参数的校准弹性系数1、2与3。基于张军的估算方法,根据厂商的生产函数形式,估计出3个产出弹性的取值15。同时,参考孙宁华和江学迪,校
19、准为1 =40%、2 =45%、3 =15% 7。相对风险规避系数1和2。关于消费的规避系数1,参考黄赜琳的实证结果,校准为1 = 0 85 16;关于劳动的规避系数2,胡永刚和郭新强基于效用函数估计出2的取值为2或3,结合我国宏观经济特征,校准为2 =3 17。关于权衡值,参考孙宁华和江学迪,令 =0 7 7。资本折旧率与主观贴现因子。国外文献对的取值均在0 1左右,而由于我国宏观经济及产业结构的差异性,参考黄勇峰等,校准为0 11 17。采用1979 2014年间的居民消费价格指数进行估计,值校准为95%。其他参数。参考郑丽琳和朱启贵,将二次耗损函数的系数校准为0 =0 0015、1 =
20、-0 65 10 -5、2 =0 15 10 -6,弹性系数1、2分别设定为0 2344和0 1077 11;同时基于Reilly的研究,把自然环境对于碳排放的正常分解率设为0 0083 19。表1静态参数的校准结果参数1 2 1 2 3 N值 0 85 3 0 7 0 97 0 11 0 4 0 45 0 15 0 34参数0 1 2 1 2 Z 值 0 0015 -0 65E -05 0 15E -6 0 2344 0 1077 0 0083 1 0 23 2动态参数的贝叶斯估计以我国1979 2014年间实际GDP和能源消费数据为研究样本,采用Bayes估计方法对动态参数进行估算。关于先
21、验均值的选取,根据已有文献和冲击源的特征,设定生产技术冲击和能源价格冲击的一阶自回归系数的先验均值均为0 7,环保技术冲击的先验均值为0 8;对于随机扰动项,设定生产技术冲击随机扰动项的先验均值为0 1,能源价格冲击和环保技术冲击的先验均值均为0 5。关于先验分布的选取,参考Khan和Tsoukalas,设定一阶自回归参数均服从Beta分布,波动参数均服从逆伽玛(Inv.Gamma)分布20。表2动态参数的Bayes估计结果参数先验均值先验分布后验均值后验置信区间 A 0 70 Beta 0 7288 0 6664 0 7899 P 0 70 Beta 0 6980 0 6295 0 7724
22、 EP 0 80 Beta 0 7869 0 7005 0 8727 At 0 1 Inv. Gamma 0 1347 0 0941 0 1828 Pt 0 5 Inv. Gamma 0 3557 0 1243 0 4861 EPt 0 5 Inv. Gamma 0 3080 0 1284 0 58221图1 Bayes估计的先验分布和后验分布4模型动态模拟和效应分析本节对理论模型进行动态模拟,分别考察能源价格冲击、生产技术冲击和环保技术冲击对各变量的动态效应和传导机制;最后,研究基于能源价格调整与环保技术更新状况下的敏感性分析。4 1能源价格冲击的动态效应和传导机制分析由图2可见,给定1%单
23、位正向的能源价格冲击,非能源类消费和产出在冲击发生的当期立即负向偏离初始状态,之后迅速反弹,并在第六期达到正向偏离的峰值,然后缓慢回归,大约均在第二十期附近回归到初始状态;能源消费在冲击发生的当期立即达到负向偏离的最大值,之后缓慢回归,大约在第十二期附近回归到初始状态;碳排放量在冲击发生当期立即负向偏离初始状态,之后持续偏离并在第十期作用达到负向偏离的低谷,之后持续偏离,但有微幅回弹;投资在冲击发生第二期达到负向偏离的最大值,之后缓慢回弹,并在第十期左右回到初始状态;就业在冲击发生的当期立即达到负向偏离的最大值,之后缓慢回弹,约在第十二期左右回到初始状态。图2能源价格冲击下宏观经济变量的脉冲响
24、应分析总之,面对正向的能源价格冲击,居民的非能源类消811 万方数据软科学17年 7月第 31卷第 7期（总第 211期）可持续发展费和产出的反应在较长的时间内为正向,能源消费、投资和就业的反应在一段时间内为负向,而碳排放量的反应也为负向,并且持续性较强。产生这些效应的传导机制可概括为:(1)能源价格上升短期内提升了厂商的采购成本,产出规模必然下滑;但从中长期来看,能源价格上升会从生产端传导至销售端,刺激厂商改变已有生产模式,加快经济增长方式从粗放型向集约型转变,从而产出规模在一段时期内会出现回升;(2)能源价格上升使得家庭财富缩水,短期内对非能源消费产生负效应;然而,由于比价效应,使得居民会
25、相应减少能源类消费品的消费,增加对非能源消费品的购买;(3)能源价格上升短期内使得生产规模缩减,碳排放量下降;中长期内刺激厂商的生产方式向资源集约型转变,使得碳排放量下降;(4)能源价格上升增加厂商的采购成本,必将导致企业投资规模和就业水平的下滑。4 2生产技术冲击的动态效应和传导机制分析由图3可见,给定1%单位正向的生产技术冲击,非能源消费、能源消费和产出均正向偏离初始状态,并在第四期达到偏离的峰值,之后缓慢回归,约在第二十五期左右均回归到初始状态;碳排放量逐步正向偏离初始状态,并在第十八期达到偏离的峰值,之后有微幅回归。投资和就业均在第二期达到正向偏离的峰值,之后逐步回归,约在第十期左右均
26、回归到初始状态。图3生产技术冲击下宏观经济变量的脉冲响应分析总之,面对正向的生产技术冲击,各变量的反应在较长的时间内均为正向的,且碳排放量的反应持续性较强;产生这些效应的传导机制可概括为:(1)生产技术改善必将促进企业产出规模的上升,进而促进投资的进一步扩大和就业水平的上升;(2)生产技术在刺激企业盈利水平上升的同时,居民财富也在同步增长,从而使得居民的能源与非能源消费出现上升;另外,技术改善刺激企业的投资规模,从而使得碳排放量持续上升,环境质量下降。4 3环保技术冲击的动态效应和传导机制分析由图4可见,给定1%单位正向的环保技术冲击,非能源消费、能源消费和产出均正向偏离初始状态,均在第二十期
27、左右达到偏离的峰值,之后有微幅回归;碳排放量逐步负向偏离初始状态,并在第十五期达到偏离的低谷,之后有微幅回弹。投资和就业均在前2期微幅负向偏离,之后均正向偏离初始状态,约在第十期达到偏离的峰值,之后有微幅回归。总之,面对正向的环保技术冲击,居民的非能源消费、能源消费、产出、投资和就业的反应均为正向的,而碳排放量的反应为负向的,且各变量的响应持续性较强。产生这些效应的传导机制可概括为:(1)环保技术更新短期内对产出、投资和就业具有一定的负面作用,这体现在新旧设备的更换所产生的成本和时间以及新技术工人的引进和培训,导致短期内企业难以保持高负荷生产,从而使得企业盈利出现短期回落,居民就业发生波动;而
28、中长期内环保技术更新促进企业规模扩大,带动投资以及就业的提升;(2)环保技术更新带动企业盈利水平上升,居民收入增加,能源与非能源消费量持续上升;同时环保技术改善也使得碳排放量显著下降。图4环保技术冲击下宏观经济变量的脉冲响应分析4 4能源价格的敏感性分析图5给出了能源价格上下浮动15%对经济的影响。可以看出:价格下降15%使得产出短期内快速上升,但一定时期后其回落速率也显著高于之前水平;价格上升15%时的情形与之相反。这体现出能源价格对产出刺激具有显著的短期性特征。价格变动对非能源与能源消费的影响较为相似,价格下降刺激能源消费增加,同时通过影响就业与收入间接提升非能源消费。价格波动对碳排放量的
29、影响非常显著,价格上升15%使得碳排放量快速回落,且长期均保持较低水平,这体现出合理调节能源价格能够有效削减碳排放。图5能源价格的敏感性分析4 5环保技术的敏感性分析图6给出了环保技术上下浮动15%对经济的影响。可以看出:技术提高15%使得产出、投资与就业均显著上升,且在长时间内保持上升趋势,这体现出技术改善有效911万方数据软科学17年 7月第 31卷第 7期（总第 211期）可持续发展提升企业的生产效率,进而刺激投资规模与家庭就业;技术改善刺激能源与非能源消费快速上升,且具有较强的持续性。技术更新使得企业在保持较低碳排放量的情况下扩大投资,并进一步提升社会的整体就业水平;技术改善显著降低企
30、业的碳排放规模,且下降幅度持续扩大,这体现出技术更新是改善环境质量的重要一环,有效提升环保技术水平是经济增长与生态环境协调发展的重要途径。图6环保技术的敏感性分析5结论与政策建议本文通过构建具有双系统特征的DSGE模型,研究能源价格、环保技术等外生变量对我国经济系统及环境系统的动态影响。研究表明:(1)能源价格短期内对产出具有负效应,但中长期会刺激厂商的增长方式由资源粗放型向集约型转变,表现为正效应;同时能源价格上升能够有效减少碳排放量,提高环境质量;由于比价效应存在,能源价格上升对非能源消费具有正效应,但对能源消费会产生负效应;同时能源价格提高在一定程度上削弱投资,影响就业。 (2)生产技术
31、提高对产出、非能源与能源消费、投资和就业具有正效应,但在一定程度上会增加碳排放,导致环境质量下降。 (3)环保技术改善不仅对产出、非能源与能源消费、投资和就业具有正效应,而且有效减少碳排放,同时环保技术冲击对各变量的影响持续性较强。 (4)能源价格因素对产出、投资及就业的影响具有显著的短期性特征,而环保技术改善能够在显著降低碳排放规模的情况下长期提升产出与投资,实现经济增长与生态环境的协调发展。本文的研究结论为中国经济实现绿色发展路径提供一定的理论支持。在本文的研究基础上,提出以下几点建议:第一,充分发挥市场的资源配置中的决定性作用,降低政府对能源价格的管制力度,遵循市场规律合理定价,提高能源
32、的利用效率,同时积极鼓励企业开发清洁型能源;第二,应加大环保技术研发投入,提高环保技术水平;第三,改变企业的传统生产方式,促进企业提高生产技术含量,提高资源的利用效率,同时降低企业污染排放规模。参考文献:1 Kydland F E, Prescott E C. Time to Build and Aggregate Fluctua-tionsJ. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1982:1345 -1370.2 Rotemberg J J, Woodford M. Imperfect Competition and the
33、Effectsof Energy Price Increases on Economic ActivityJ. Journal of Mon-ey, Credit and Banking, 1996, 28(4): 549 -577.3 Alina B, Roland S. What Drives U. S. Current Account Fluctua-tion? R. ECB Working Paper, 2008.959.4 Radde S. Oil Price Shocks and Monetary Policy RevisitedJ. AnEnergy, 2008.5 Kormil
34、itsina A. Oil Price Shocks and the Optimality of MonetaryPolicyJ. Review of Economic Dynamics, 2011, 14 (1): 199-223.6魏巍贤,高中元,彭翔宇.能源冲击与中国经济波动 基于动态随机一般均衡模型的分析J.金融研究, 2012 (1): 51 -64.7孙宁华,江学迪.能源价格与中国宏观经济:动态模型与校准分析J.南开经济研究, 2012 (2): 20 -32.8王云清.能源价格冲击与中国的宏观经济:理论模型、数值分析及政策模拟J.经济学动态, 2014 (2): 44 -57.9
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