低碳经济的动态CGE研究，本文主要内容关键词为：动态论文,经济论文,低碳论文,CGE论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
低碳经济是低碳发展、低碳产业、低碳技术、低碳生活等一类经济形态的总称。它以低能耗、低排放、低污染为基本特征，以应对碳基能源对于气候变暖影响为基本要求，以实现经济社会的可持续发展为基本目的。其低碳经济的实质在于提升能源的高效利用、推行区域的清洁发展、促进产品的低碳开发和维持全球的生态平衡。这是从高碳能源时代向低碳能源时代演化的一种经济发展模式。在经济社会发展日益受到能源和环境制约的背景下，低碳经济作为应对全球气候变化、保障能源安全的基本途径和战略选择，正在全球范围内得到广泛认同。
那么发展低碳经济究竟对我国宏观经济影响如何？其影响程度有多深？诸多的问题都值得我们作深入的研究。对于目前逐渐溶入世界经济体系的中国经济而言，发展低碳经济对中国经济影响是一个复杂的系统工程，需要应用一套综合分析的方法进行研究。作为政策分析的有力工具，可计算一般均衡(computational general equilibrium，CGE)模型将瓦尔拉斯的一般均衡理论，由抽象的理论形式转变成一个可计算的关于现实经济的实际模型。它借助方程、变量以及经济系统的真实数据，用模型语言复制出现实经济系统后，可以全面定量分析经济政策对宏观经济的影响。CGE模型的一般均衡框架使它具有清晰的微观经济结构和宏观与微观变量之间的连接关系，能描述多个市场和机构的相互作用，可以估计某一特定的政策变化所带来的直接和间接影响，以及对经济系统整体的全局性影响。因此，可计算一般均衡模型是研究这一问题的合理选择。为了能够比较精确的运用国内经济信息和经济数据研究低碳经济对中国经济的发展态势，本文尝试借助一个中国动态CGE模型——MCHUGE模型来模拟分析低碳经济对中国经济发展的产出影响，而且从微观层面各个产业部门受到的冲击进行分析，得到一段时期内各经济变量变化的大致路径，准确把脉发展低碳经济对中国经济的发展态势，并试图以此为依据对发展低碳经济作出有益的对策分析。
1 动态CGE模型的构建
本文采用湖南大学与澳大利亚MONASH大学共同开发的MCHUGE模型[1][2]。MCHUGE模型的是在Chingem模型的基础上，采用Monash模型的递归动态机制开发而成[3]。其中基础数据库采用的是GTAP第五版数据库(共57个部门)[4]，模拟基线从1997年扩展到2015年[5]。MCHUGE模型被应用于分析贸易政策和产业政策[6][7]。模型共区分了三类生产要素(土地、资本、劳动力)，六个行为主体(生产、投资、消费、出口、政府投资、库存)，六大基本模块①(生产、需求、流通、贸易、价格、跨期链接等)。
生产模块包括投入和产出两个部分。投入满足成本最小化原则，投入品包括了基本生产要素(劳动力、资本和土地)以及中间投入品。其中，基本生产要素之间满足常替代弹性关系(CES)，复合的基本生产要素和中间投入品满足Leontief生产函数。产出主要用于国内使用和出口两部分，满足利润最大化原则，假设国产品使用和出口产品之间满足了常转换弹性关系(CET)。需求模块包括投资需求、居民消费需求、出口需求、政府支出需求、库存需求等五大块。投资需求依赖于预期回报率；居民收入来源于GNP②，在各自的预算约束下追求其效用最大化，假设效用函数为Klein-Rubin效用函数，这样优化条件求解得到的需求函数为线性支出函数(LES)。同时，模型还假定居民的边际储蓄倾向率不变。出口需求模块假设出口需求用固定价格弹性的向下倾斜曲线描述。政府部门的消费需求和库存变动需求则按总支出的固定份额确定。流通成本是指产品从出厂(或进口)流向到不同用户的成本，如交通运输、服务等。其中，产品的不同流向包括了中间产品投入，投资品，家庭消费、出口和政府支出。贸易方面，进口产品和同类国产品之间满足Armington假设，即承认同类国产品与进口品之间的差异和不完全替代。进口品的世界平均价格外生，中国处于价格接受者的地位；在该价格下，进口供给具有无限弹性，完全由国内需求和贸易平衡状况所确定。价格模块满足生产活动的零纯利润条件，销售活动的零纯利润条件，是模型的核心假设。
MCHUGE模型与CHINGEM模型的最大区别体现在动态化的跨期链接上，即资本的积累，金融资本(债务)的积累以及劳动力市场的调整。资本的积累包括了投资，也有折旧。投资行为满足对资本收益率的预期。金融资本(债务)的积累则考虑到了资本期初价格和期末价格之间的差距，并利用平滑技术计算当年的资本(债务)的存量。劳动力市场的滞后调整是在短期工资刚性、就业弹性可变，长期工资可变，就业率保持相对稳定的假设下，通过设置劳动力滞后系数，反应了劳动力调整缓慢回归长期失业率的过程[8]。
2 模型拓展及情景设置
2.1 模型拓展
严格意义上，本文采用的是“应用扩展型”的处理方式，但区别于一般的固定污染系数做法，即污染物的排放水平与工业产值满足固定比例，本文进一步区分了污染物产生的来源和途径。本文总共考虑了9类污染物，根据研究目的重点刻画了大气污染的排放。具体而言，大气污染方面包括了即工业废气、
、烟尘、工业粉尘，以及
，水污染方面包括了废水、COD和氨氮，固体废物污染方面包括工业固体废物产生量。模型共区分了5种污染物排放类型[9][10]。
(1)排放的处理
的排放主要依赖于含碳产品的最终消费使用。这些产品主要包括了原煤(col)、原油(oil)、天然气(gas)、焦炭(coke)、汽油(gaso)、煤油(kero)、柴油(dieo)、燃料油(fulo)、LPG、炼厂干气(rfgs)，以及蒸汽和热水(gdt)等燃料。其中，一次能源(原煤、原油、天然气)转化为二次能源(焦炭、成品油等)是能源形式的转化，并不属于最终消费，因此，该部分需要从能源产品消耗总量中扣除。如下所示：
历年的《环境统计年鉴》指出污染来源于工业燃料燃烧、生产工艺以及家庭生活。如2007年排放量中工业排放占了86.7％，生活排放占13.3％。工业排放中燃料燃烧约占84％，生产工艺约占16％。因此，本文刻画这三种来源处理排放。其中，工业燃料燃烧依赖于各行业燃油的中间投入，涉及的能源产品与的燃料一致。由于缺乏单位能源品含硫量数据，本文假设各工业燃料燃烧产生的污染量取决于标准煤能源的使用量，即隐含着行业中燃料能源品折算成标准煤后的单位含硫系数是相同的，如下：
(3)工业废气的排放处理
历年的《环境统计年鉴》指出工业废气来源于工业燃料燃烧和生产工艺。如2007年工业废气排放量中，燃料燃烧约占54％，生产工艺约占46％。类似于的处理方式，燃料燃烧产生的工业废气依赖于该行业能源品的标准煤当量，生产工艺产生的废气依赖于该行业的活动水平。
(4)烟尘、废水、COD和氨氮排放的处理
历年的《环境统计年鉴》指出烟尘、废水、COD和氨氮排放来源于工业和家庭生活。如2007年烟尘、废水、COD和氨氮的工业排放量分别占总排放的76％、42％、34％和24％，家庭生活排放分别占24％、58％、66％和76％。模型假设工业排放的这些污染物依赖于工业的活动水平，而家庭生活产生的污染物依赖于家庭消费总量。
(5)工业固体废物和粉尘排放的处理
历年的《环境统计年鉴》指出工业固体废物和粉尘排放来源于工业，类似于烟尘等污染物的处理方法，模型假设这些污染物排放依赖于工业的活动水平。
本文利用《2007年环境统计年鉴》数据整理得出各污染物的排放情况(含工业排放和家庭排放)。当历史模拟到2007年时，模拟结果将得到2007年各工业产量、分工业能源产品消费量，以及家庭消费总量数据，从而根据上述公式容易计算得出各污染物在不同来源情况下的排放系数。
由于本文采用的是“应用扩展型”的处理方式，即污染的产生来源于经济活动，但不存在反馈效应，因此直接采用2007年的数据，而不采用1997年的数据逐年更新并不要妨碍模型的运算结果，反而节约了建模成本。但需要注意的是，1997-2007年期间模型输出的污染数据并不可信，仅具有参考意义。同时，《环境统计年鉴》仅并没有提供了农业以及服务业(含交通运输部门)的污染排放情况，因此本文所构造的污染模块中也未能考虑到上述部门产生的污染。尽管模型设置了转移变量，以便于刻画预测模拟阶段污染排放系数的变化，但由于本文的重点不在于分析环保系数的改变，而是燃油税政策对经济结构的影响，因此并没有更新污染系数，即假设2007-2020期间污染物排放系数与2007年一致。
2.2 闭合条件
在进行政策模拟时，必须“闭合”模型，使其内生变量和方程个数相同。为了研究的方便，模型将采用名义工资作为基准价格。将就业水平(稳定的失业率)和资本收益率(长期的投资报酬率不变)外生，资本收益率通过影响资本存量从而影响GDP的增长。在支出方面，将贸易平衡外生，则最终GDP影响支出只表现在消费和投资上。同时假设实际的税后利率内生，这使得对统一内外资企业所得税的研究成为可能。
在劳动力市场，假定实际工资率外生，并存在滞后调整。一般情况下并不考虑内生的技术进步，因此技术水平外生。在资本市场，短期内难以形成行业投资，即限制了资本的流动，但长期资本是可以根据行业的同报率形成固定资本投资。因此，在政策模型中，放开了资本流动假设。同时内生化投资回报率，投资回报率取决于单位资本的边际资本收益与边际成本之差。就业、技术与资本存量共同决定了收入法计算的GDP。
2.3 模拟情景的设置
由于我们利用的数据库是基于1997年的投入产出表，因此需要通过历史模拟、增长源泉分解模拟[3]，将基础数据库由1997年调整到2005年。这种调整是通过历史模拟估计相应的技术和偏好系数、通过增长源泉分解模拟进行情景再现(replication)而实现的。在此基础上，我们又进一步进行了2005-2020的基准预测(baseline projections)。基准预测提供了关于基准情景的隐含假设。根据有关研究的预测数据，假定2005年到2020年平均GDP的增长率在7.9％左右，通过调节生产函数的技术系数等外生变量生成了基准情景。
2009年11月26日，中国正式对外宣布控制温室气体排放的行动目标，决定到2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40％—45％。这将作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划。我们拟定了两个模拟场景：(1)2005年至2020年，中国政府对单位国内生产总值二氧化碳排放不进行干涉，经济实现自然增长，并以此为基期；(2)2005至2020年单位国内生产总值二氧化碳排放以每年3.9％的速度使单位国内生产总值二氧化碳排放下降至行动目标，以此作为政策模拟，分别分析这两个场景下的模拟结果，并进行比较，以得到政策模拟相对于基线值的偏差，即政策效应。
3 仿真结果分析
3.1 宏观经济效应分析
根据上面分析的结果，我们对单位国内生产总值二氧化碳排放以每年3.9％的速度达到行动目标的变化趋势。本文分别从短期和长期的时间框架来分析降低排放量对宏观经济的影响。
研究发现，发展低碳经济在一定程度上推动了我国经济的发展。低碳经济之所以能够成为带动经济增长的新引擎，是因为低碳经济产业覆盖面广，具有强大的产业集群效应和带动效应。低碳经济发展所带来的产业外延扩张和产业结构优化，会带动经济总量的扩张和经济结构的调整，有力支撑经济复苏。减少和控制碳排放，涉及广阔的产业领域，包括低碳能源、低碳技术和低碳产业体系。在经济由“高碳”向“低碳”转化的过程中，要使用大量的新技术。这些新技术的应用，不仅会实现对传统产业的改造、升级和换代，而且会催生出大量新兴产业以及为这些产业提供配套或服务的行业，形成新的经济增长点。
研究发现，发展低碳经济在能源、资本和劳动力三个要素之间存在着替代或互补的关系。其政策含义在于，如果能源与非能源生产要素(资本、劳动力、原材料等)之间存在着替代关系，则能源价格提高或实施节能减排政策，可以通过能源的资本替代或劳动力替代，继续保持行业产出的增长；反之，如果某一行业的能源与非能源要素之间是互补关系，则提高能源利用成本的环境政策就会减小行业对能源要素的投入比重，从而降低行业产出水平。由于劳动力投入与自然资源投入的互补效应，理论上低碳技术投资常常会导致企业削减就业岗位。但是，环境友好型的生态革新将对就业产生积极的净效应，尤其是将终端部门的技术创新扩及相关产品及服务的清洁生产过程。
低碳技术和低碳经济的发展，不但需要巨额的资金，还需要大量的高技术人才，而发展中国家大多的劳动力都是低技术或零技术含量，这在产业结构提升过程中将造成结构性失业。例如，中国实施的节能减排政策要求限制钢铁、火电、水泥、重化工等行业落后生产力的发展，许多高耗能、高污染的中小企业逐步关停并转，这会带来相应就业岗位的缩减，造成一些低端技术人员的失业。
从以上分析可以看出，发展低碳经济有利于促进我国经济增长，改善国民福利，提高人民生活水平，对国民经济的发展具有深远的意义。虽然其中有些指标会呈反向波动，但在其他利好因素的合理促进作用下，可以得到改观。金融危机给全球经济带来的消极影响使得全球范围的政治、经济局势发生了重大变化。如何在发展经济的同时，改进环境质量、满足人民不断增长的物质和环境质量需求，是中国面对的一个关键挑战。为了缓解国内环境问题压力、保障能源安全、提高经济增长的资源利用效率和应对气候变化，低碳经济成为中国必须做出的战略选择。所以时下为发展低碳经济创造了充足的空间和条件，发展低碳经济正是最佳时机。
3.2 产业效应分析
从产业结构看，低碳农业将降低对石化能源的依赖，呈现有机、生态和高效的新特征；低碳工业将减少对能源的依赖，低碳产业如电气、电子等产业将出现较快发展；低碳物流将提高利用物流比率，发展减排物流路线，提高物流效率；低碳服务市场，包括低碳旅游服务、低碳餐饮服务等将得到更大发展。低碳经济的发展还将改变产业价值链的分布，过去和现在价值链的分布一直是向资源型企业倾斜，今后产业价值链可能分布在高技术产业，即向掌握低碳经济核心技术的环节和链条倾斜。
模拟结果表明，与基准情景比较，短期内从改革中受损的产业主要包括屠宰生肉、皮革制品、奶制品、服装鞋帽制造、空中运输、纺织业、电子设备制造业、纤维作物、羊毛、其他制造业、海上运输、其他农作物等，改革的第一年产出下降幅度在0.31-1.44个百分点之间；从改革中受益的产业主要包括建筑业、非金属矿物制品、其他交通运输设备制造业、林产品、其他采矿业、邮电业、住宿和餐饮业、文教卫生科研事业和行政机关、木材加工及家具制造、水的生产和供应业、机动车辆设备、租赁和商务服务业、金属制品、商业、鲜奶、陆地交通运输、金融服务业等，改革第一年产出增加幅度在0.19-2.34个百分点之间。因此改革短期内会促进产业的结构调整，这种调整特别表现在刺激受益产业的进一步专业化，同时引致受冲击产业加快转换产业结构。从长期来看，除了少部分产业如屠宰生肉、皮革制品、石油开采业、糖、小麦和油脂作物受到小幅度负面影响，到2020年产出分别下降0.17、0.11、0.09、0.05、0.02、0.01个百分点外，其他产业产出均有较大提高。
受减排影响的主要产业产出变化，可以将这些产业分为两类。第一类是能源生产和供用业(包括石油开采业、煤炭采选业、石油加工业等)，由于能源使用技术的进步，对能源的需求减少，因此这些产业的产出有轻微的下降。第二类是能源密集型产业(包括化学工业、非金属矿物制品业、金属冶炼及加工业、金属制品业、电力生产和供应业、建筑业等)，由于这些产业的能源投入的减少，减少了生产成本，产出增加。另一方面，能源密集型产业对能源需求的减少是降低能源强度的主要原因。
从模拟结果来看，发展低碳经济对有些部门的影响可能与一般预期并不一致。这一方面可能是由于基准数据的问题，另一方面是由于动态效应。动态效应是反映资源配置的静态效应与反映经济规模增长的增长效应的综合，其中增长效应主要来源于投资—资本积累机制、劳动力在部门间转移机制和全要素生产率的变动。在动态效应主导的情况下，模拟结果更多地反映了现实中多因素作用的共同结果，而非如静态效应仅反映的资源配置效应。
3.3 节能减排效应分析
低碳经济将起到不错的环境保护效果。大气污染、水污染和固体废物污染均有显著的降幅，但随着经济结构的动态调整，污染排放量均有所回升。但如考虑能源品的替代性后，各污染物的排放将体现出巨大的差异。
表1显示的是污染物分解效果。仿真结果显示2020年各污染物排放减少的主要原因仍是生产规模效应。对于大气污染和固体废物污染而言，产业结构调整效应是次要原因。对于水污染而言，消费效应是次要原因。其中，由于一次能源转化为二次能源规模减少，能源产品的替代效应略大于0。对于大部分污染物，尽管产业规模效应与模型场景类似，但由于能源替代性的引入，产业结构效应和能源产品的替代效应则出现较大波动。由于其污染物部分来源于能耗使用情况，因此能源产品的替代效应相比显著上升，抵消了结构效应带来污染物排放的下降效果，最终结果显示排放量相比上升，甚至大于0。水污染中的消费效应与消费规模保持一致，因此相比有所回升，从而水污染排放下降的次要原因由产业结构效应取代。同样受产业结构效应的影响，烟尘的排放量略有上升。
4 结语
我国正处于加速工业化、城市化进程中，对资源尤其是能源矿产资源的消耗仍有较大增长空间，资源供给与经济发展需要间的矛盾会越来越突出，环境保护和应对全球气候变化的压力也越来越大。要实现社会经济的各项发展目标，解决目前存在的环境和发展矛盾，走低碳经济道路是最佳选择，这不仅可以实现温室气体减排，也可以促进环保，改善人民生存环境。要避免重工业化、城市化发展带来能耗高、物耗高、碳排放高等问题，我们一是提高“高碳”产业准入门槛，避免留下长久不利影响。二是调整结构，推进产业和产品向利润曲线两端延伸：向前端延伸，从生态设计入手形成自主知识产权；向后端延伸，形成品牌与销售网络，提高核心竞争力。三是发展高新技术产业和现代服务业，用高新技术改造钢铁、水泥等传统产业，降低GDP的碳强度。四是将低碳发展纳入国家产业振兴规划的原则考虑和当前安排，为低碳发展创造条件。
注释：
①此外，MCHUGE模型还考虑国际收支结构，引入了GNP的概念。
②MCHUGE对GNP进行了很好的刻画。
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