货币和金融部门在所用能源经济模型中的作用

总之，在经济快速扩张之际，通胀压力将开始积聚。5.1. 模型特征总结——以及一个工作示例表1总结了上述章节的关键发现。为了说明这些特点，我们可以以碳税和收入回收为例（例如通过减少收入/公司税）。如果政策总体上是收入中性的，那么在CGE模型中，我们正在考虑重新分配资源——部门价格空间中的一个新的最佳点——这将使我们远离最佳经济起点，从而降低经济活动率。但在E3ME框架中，该政策有可能刺激通过借贷融资的额外投资，其中不断增加的债务水平有助于总需求（如Keen，2011年第12章所述），利用未使用的经济资源提高总体生产水平。更高的当前产出率将导致对更高未来产出率的预期，而生产水平的长期增长可能会被夸大。在更广泛的文献中，失业率经常被用作产出缺口的代表，失业率是模型产出之一。然而，对于气候政策情景，可能存在其他限制生产水平的特定产能限制（例如物质投入或技能群体）。将用于偿还最初的借款。这会导致更高的GDP和（可能的）就业水平（见Barker等人，2015年）。事实上，在E3ME中，在征收碳税之后，低碳投资不需要增加。如果石油和天然气消费下降，那么石油和天然气出口国的收入也会下降。因为石油出口国的储蓄率通常高于燃料消费者的储蓄率（例如：。

将主权财富基金与拥有汽车的家庭进行比较），则可能会产生类似的刺激效应：全球净债务仍然较高，但其原因是储蓄减少，而不是借贷增加。当全球油价下跌时，我们可以在现实中看到这一点；尽管主要石油和天然气出口国的GDP将下降，但即使石油消费量没有变化，全球储蓄率的变化也会显著提振全球GDP增长率。在CGEmodel中，在不改变净储蓄的情况下对资源进行基本的重新分配不会产生这种结果。5.2. 后熊彼特观点：企业家借钱投资新技术建模缓解气候变化通常是从“自下而上”的技术角度进行的，这为研究其与经济过程的关系提供了机会。事实上，虽然在E3ME中，生产力增长的货币创造过程是隐含的，但没有明确描述，将技术变革的明确模型与E3ME、投资和价格反馈联系起来，使我们能够准确地做到这一点：研究为技术风险融资的货币创造过程。此外，它还通过对寻求资金投资技术的企业家的明确描述，为建模添加了一个明确的后熊彼特视角。在气候变化缓解的背景下，这是一个需要探索的关键方面（Lee等人，2015年，Mercure等人，2015年）。事实上，为了研究减排政策，一个技术选择和扩散的进化模型最近被动态地连接到E3ME，E3ME是唯一一个被称为“未来技术转型”的E3ME（FTT，Mercure，2012，Mercure等人，2014）。

在电力和交通部门的应用中，该模型探讨了政策对投资者或消费者选择提供各种社会服务（本例中为电力和交通）的技术的影响，其中需求由E3ME进行经济计量评估。如上所述，总体而言，低碳技术往往比现有化石燃料系统更具资本密集性（见alsoIEA，2014a，b）。在政策鼓励投资者采用新技术的情况下，与基准相比，额外投资不会“挤出”其他地方的投资：资金是用来为这些企业融资的。然而，假设银行认为这些风险是有利的，那么当企业将更高的融资成本转嫁给消费者时，就采用了自洽结构，例如电价更高。因此，这创造了一个与均衡方法形成鲜明对比的建模系统：银行将资金用于为不断发展的技术开发提供资金，这些资金通过在新资本的生命周期内从消费者那里获得更高的收益进行回报。因此，与经济成本先产生，收益可能后产生的均衡方法相比，这里的经济效益先产生，成本后产生。例如，如果及早进行大量投资，从根本上改变电力行业以减少排放（例如，在中国取代煤电），就业和收入可能会暂时大幅增加。然而，当技术改造完成后，债务水平可能会保持相当高的水平，这使得社会生活在债务偿还的遗产中，其中的成本通过价格支付给消费者。

根据这一转型是否提高了生产率增长和/或国际竞争力，从长远来看，这一转型可能是有益的，也可能是有害的。5.3. 对政策制定者的影响到目前为止，在本文中，我们概述了以下内容：o经常使用宏观经济模型来估计包括气候政策在内的一系列政策领域的经济成本和效益许多气候政策（如可再生能源、能源效率）需要大量投资和融资。尽管也应该注意到，可能会有一些边际效应导致全球需求减少，也就是说，减少收入的企业和政府可能会比消费者花费额外收入更快地削减支出。如果“边干边学”的成本降低和/或跨部门学习溢出能永久降低电力系统的运营成本和/或降低生活成本，那么熊彼特对经济发展的描述就完全实现了不同的建模方法对融资的处理有很大差异，尤其是在最常见的CGE方法中，融资在很大程度上受到假设的限制。因此，考虑到资金、金融体系和投资的不同，决策者很难解释和比较模型结果，其中很多都是相对未记录的。然而，从经济角度来看，关键结果是：在CGE模型中，由于气候政策而增加的投资总是意味着经济中其他地方的投资减少，或者由于金融拥挤效应而以牺牲当前消费为代价增加储蓄。

由于边际收益递减，这种投资再分配实际上肯定会对总经济生产水平产生负面影响。相比之下，在非均衡宏观经济计量模型中，如果投资机会具有充分的商业吸引力，银行可能会选择增加贷款，从而增加净信贷和广义货币供应量，进而刺激实体经济活动，提高产出率和就业率。虽然从长远来看，偿还贷款可能会产生成本，但更高的生产率可以刺激进一步的活动，这意味着长期影响不一定是负面的。换句话说，CGE建模方法代表了决策者最坏的结果；从经济角度来看，起点是资源的最佳利用（包括金融部门），政策显示了干预和有限资源重新分配的负面影响。这就提出了一个问题：我们离最佳起点有多近？2015年，经济衰退、人口结构变化和向资本密集度较低的行业转移的组合导致了持续的“全球储蓄”（Zenghelis，2011），答案似乎是“不太”。欧洲继续实施量化宽松（QE），这一政策旨在直接增加货币供应，而不需要银行的中介，这表明欧洲的情况远未得到优化。然而，尽管所有这些都表明鼓励短期投资会带来好处，但气候政策情景通常考虑到2030年及以后的时期；到目前为止，宏观经济条件下可以预测各种可能的结果。非均衡宏观经济计量模型提供的基于模拟的方法更符合大多数国家金融体系的运作方式，但绝非完美。

它并不能提供最佳的案例结果，但由于没有明确处理可能的财务约束，它更有可能在优化方面出错。事实上，创造贷款的决定权属于银行，银行可以在任何时候拒绝贷款。因此，最好测试模型结果对附加约束（例如通过调整利率或改变基准失业率）的敏感性，以了解假设的重要性——CGE模型可以进行类似的操作，但该模型很难解决非均衡条件。该问题的一个可能解决方案是使用这两种建模方法来测试气候政策，这在欧盟委员会中很常见（例如剑桥计量经济学等，2013年）。尽管这显然需要额外的资源来进行政策分析，但在获得一系列结果方面，以及在模型结果之间的讨论方面，都有好处，这可以帮助决策者理解所涉及的一些关键假设（包括货币和金融的处理）。结论如果全世界都能满足2oC目标，显然需要大量的额外投资。如何为这项投资融资是政策制定者的一个关键问题，近年来的《气候公约》谈判已经表明了这一点。在试图评估气候政策（以及其他政策领域）的成本和收益时，决策者现在经常求助于宏观经济模型来提供估计。然而，如本文所示，这些模型中的大多数都假设投资只能通过从经济中的其他地方获取投资，或通过降低当前消费（和福利）水平来融资。

这与金融体系在现实世界中的运作方式不一致，利率政策和量化宽松的实际应用证明了这一点，而这在这些模型中不会产生任何影响。通常情况下，假设气候影响不包括在建模工作中——如果将避免的气候变化成本包括在内，仍有可能得到积极的结果。另一种方法是遵循后凯恩斯主义原则的相对较少的模型，它也不是没有限制，而是提供了一种更接近我们所能观察到的金融体系。然而，在模型中只有有限代表性的经济能力问题给模型运营商带来了负担，以确保政策情景是现实的。总之，本文的分析表明，后凯恩斯主义方法似乎是目前研究界能提供的最好方法，但这两种建模方法都可以而且应该进一步改进。从表面上看，后凯恩斯主义建模方法似乎更适合采用，因为关于优化和固定供应的假设是CGE方法的基础，这使得CGE方法的灵活性大大降低。因此，在评估政策时，决策者和政策分析师必须确定他们的模型选择和相关基础假设的影响。

同时使用具有不同理论基础的模型，可以更安全地确定经济结果的可能范围。鉴于金融问题在评估模型中气候政策的影响方面有多么重要，我们的观点是，在未来几年，应该优先考虑改善模型中金融的处理方式——其好处将是更准确地反映全球经济中气候政策和投资的影响。感谢作者感谢T.Barker和R.Lewney进行了内容丰富的讨论。J-F.M.感谢英国EPSRC研究金EP/K007254/1的资助。Referencesanger，A.，巴克，T.，2015年。金融体系和金融危机对全球增长和环境的影响。《金融与环境政策宏观经济学》，153页。阿雷斯蒂斯，P.，索耶，M.，2011年。经济理论与政策：新自由主义之后的新方向。《作为主流经济学的新经济学》（Palgrave Macmillan，Houndmills，Basingstoke，2011）国际政治经济学论文年度版。Arthur，W.B.，Polak，W.，2006年。在一个简单的计算机模型中技术的演变。复杂性11（5），23-31。巴克，T.，亚历山大，E.，美居，J.-F.，小川，Y.，波利特，H.，2015年。缩小2020年排放差距的政策对Gdp和就业的影响。气候政策（提前出版），1-22页。布鲁斯，J.P.，易，H-s.，海茨，E.F.，1996年。1995年气候变化：气候变化的经济和社会层面：第三工作组对政府间气候变化专门委员会第二次评估报告的贡献。剑桥大学出版社。剑桥计量经济学，2014年。欧洲层面的能源经济环境模型。www.URLwww。我。剑桥大学计量经济学学院E3M实验室。，《就业研究》，W.I.，2013年。

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