鄭麗琳，朱啟貴

（1．上海交通大學 安泰經(jīng)濟與管理學院，上海200030；2．安徽財經(jīng)大學 管理科學與工程學院，安徽 蚌埠233030）

一、引 言

2011年11月28日，聯(lián)合國氣候變化框架公約第17次締約方會議在南非德班召開，各國就氣候變化爭論激烈。部分發(fā)達國家認為新興市場國家經(jīng)濟的高速發(fā)展產生了大量碳排放，成為環(huán)境污染和氣候變化的主要根源，從而希望利用國際機制限制新興市場國家的碳排放，約束其經(jīng)濟發(fā)展。然而，經(jīng)濟增長是發(fā)展中國家的首要任務，關乎人民的生存和發(fā)展。因此，要實現(xiàn)經(jīng)濟增長與碳減排之間的平衡，應通過技術進步、產業(yè)結構優(yōu)化、能源消費結構調整等途徑。中國政府在2009年哥本哈根會議上承諾到2020年單位GDP碳排放量比2005年下降40%－45%，在德班會議上又進一步提出在滿足五項條件前提下2020年后將參加具有法律約束力的框架協(xié)議。為此，在十七屆五中全會上政府強調將科技進步和創(chuàng)新作為加快轉變經(jīng)濟發(fā)展方式的重要支撐，將其作為“十二五”乃至更長時期我國科技工作的中心任務?？梢?，技術進步將成為未來中國經(jīng)濟發(fā)展的核心驅動因素之一。同時，RBC理論認為技術沖擊是引起經(jīng)濟波動的重要動因。因此，研究技術沖擊對于實現(xiàn)減排目標與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

自Kydland和Prescott（1982）及Long和Plosser（1983）最早構造簡單的動態(tài)隨機一般均衡（DSGE）模型以來，經(jīng)濟學家就將其視為宏觀經(jīng)濟分析的重要工具之一。DSGE模型強調宏觀經(jīng)濟的微觀基礎，考慮經(jīng)濟主體對未來的“理性預期”，通過最優(yōu)化經(jīng)濟主體的跨期決策實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟均衡。此類模型經(jīng)常被用于解釋各種沖擊給經(jīng)濟系統(tǒng)帶來的周期性影響。在環(huán)境經(jīng)濟領域中，近幾年來已有學者嘗試使用該方法討論各種沖擊對污染治理、能源使用等宏觀變量的影響。Dhawan等（2010）引入技術沖擊和能源價格沖擊，采用極大似然估計方法得到結構參數(shù)，并討論了沖擊響應結果。Angelopoulos等（2010）在新古典框架下考察了具有不確定性的技術沖擊和經(jīng)濟行為對環(huán)境的影響。Heutel（2012）以RBC模型為基礎，將污染存量負外部性引入代表性個體的效用函數(shù)和企業(yè)的生產函數(shù)，構建DSGE模型討論了技術沖擊對最優(yōu)環(huán)保政策的影響。國內的理論研究大多集中在技術進步對經(jīng)濟增長與環(huán)境污染的兼容性、經(jīng)濟最優(yōu)增長率、政府最優(yōu)調控工具等的影響機理上（彭水軍和包群，2006；余江和葉林，2006；張暉和朱軍，2009；邵帥和齊中英，2009）。

綜上所述，國內外已有研究為本文提供了重要參考和借鑒，但沒有對技術沖擊進行細分。在現(xiàn)實經(jīng)濟中，污染物排放量既取決于生產技術水平，也受制于環(huán)保技術水平，不同的技術沖擊可能對宏觀經(jīng)濟變量產生不同的影響。同時在國內環(huán)境經(jīng)濟研究領域，DSGE方法鮮有人涉及。因此，本文試圖構建包含代表性個體、企業(yè)、政府和環(huán)境四部門的DSGE模型，并將技術細分為生產技術和環(huán)保技術，討論這兩類技術沖擊下經(jīng)濟產出、環(huán)境污染、居民消費、投資等宏觀變量的變化，以揭示不同類型的技術進步在實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展中的作用。

二、理論模型

環(huán)境對經(jīng)濟的影響主要通過環(huán)境舒適度、個體健康度和勞動生產率三個方面來體現(xiàn)。一般認為，前兩個因素體現(xiàn)在效用函數(shù)上，后一個因素體現(xiàn)在全要素生產率上（或污染被視作生產的副產品）。因此，本文在模型構建時考慮了環(huán)境部門與其他三個部門（代表性個體、企業(yè)和政府）的有機聯(lián)系。

（一）模型構建

1．代表性個體。假設封閉經(jīng)濟中代表性個體既是消費者又是生產者，擁有相同的偏好。代表性個體是永續(xù)的，而且不考慮人口增長，人口總量Nt被標準化為1。考慮到自然界中很多污染物無法立刻分解，其殘留會逐漸累積形成污染存量，進而影響個體效用。因此，效用函數(shù)可以表示為：

其中，污染存量Xt與消費水平ct是分離的，代表性個體的效用隨著消費的增加而增加?U／?c＞0、隨著污染存量的增加而減少?U／?X＜0。ξ衡量的是與物質消費相比，環(huán)境污染對個體效用的影響，可以表示環(huán)保意識高低。

代表性個體的收入包括工資wtnt（假設勞動供給無彈性，即nt＝1）和資本收益rtkt－1。收入一部分用于消費，一部分用于投資，則代表性個體的預算約束為：

值得注意的是，在競爭性均衡中，雖然污染存量有損于個體效用，但它是整體社會生產生活共同決定的，個人難以選擇或改變，所以X被視為外生的；而在社會計劃者均衡中，政府則從維持經(jīng)濟發(fā)展、保證人民生活以及維護環(huán)境安全等角度出發(fā)選擇合適的污染存量。

2．企業(yè)。IPCC（1995）認為在六種溫室氣體中二氧化碳排放的溫室效應最大，約占整個效應的56%。近幾十年來，二氧化碳的過度排放是全球氣候變化的主要原因。氣候變化不僅有損于個體效用，也會阻礙經(jīng)濟的健康發(fā)展。因此，我們采用包含污染存量損減影響的生產函數(shù)（Nordhaus，2008）：

在污染存量Xt和生產技術水平At下，企業(yè)利用物質資本kt－1和勞動力nt（供給無彈性）生產最終產品yt。繳納稅金并支付要素報酬后，企業(yè)利潤為：

要素市場出清要求工資和資本收益率分別為 wt＝（1－τt）（1－α）yt和rt＝（1－τt）αyt／kt－1。

3．政府。環(huán)境污染會產生負外部性，企業(yè)排污的邊際損失小于社會邊際成本，所以其不會主動治污，此時政府不得不承擔污染治理的責任。假設污染治理投入zt由財政負擔，其等于稅收收入，以實現(xiàn)財政收支平衡。

4．環(huán)境。污染流量來自生產過程中的排放物，在環(huán)保技術水平Bt下，生產的產品越多、污染治理投入越少，排污量越大。由于污染物在全球范圍內流動，我們同時考慮國內和國外污染流量Pt和P′t。在正常分解率η下，污染存量方程如（7）式所示。

5．技術。為了考察技術沖擊對各宏觀變量的影響，（8）式和（9）式分別為生產技術水平At（即全要素生產率TFP）和環(huán)保技術水平Bt的變動情況。其中，ρA和ρB分別為一階自回歸系數(shù)，εAt和εBt分別為均值為0、方差分別為σ2A和σ2B的高斯i．i．d．序列。

（二）模型均衡

1．競爭性均衡。競爭性均衡｛ct，kt；wt，rt｝滿足以下條件：給定初始污染存量 X0和資本存量k0，在價格體系｛wt，rt｝和政府財政政策｛τt｝約束下，｛ct，kt｝是代表性個體效用最大化的解；｛kt｝滿足企業(yè)利潤最大化條件；所有市場出清。代表性個體的效用最大化問題為：

給定政府征稅稅率τt，（2）式、（7）式和（10）式構成了關于｛kt，Xt，ct｝的三維一階差分動力系統(tǒng)。

2．社會計劃者均衡。社會計劃者既要考慮保持經(jīng)濟增長以滿足人們日益增長的物質消費需要，也要進行環(huán)境治理以保證環(huán)境狀況在人們可接受范圍內。社會計劃者均衡｛ct，kt，Pt，Xt｝滿足以下條件：給定初始污染存量X0和資本存量k0，在產出｛yt｝和政府財政政策｛zt｝約束下，資源配置｛ct，kt｝和污染水平｛Pt，Xt｝使社會整體效用最大化。其解是帕累托最優(yōu)解，政府征稅行為使污染的負外部性內部化。

社會計劃者問題是在上述代表性個體效用最大化問題基礎上加入了約束條件（7）式。求解該問題，則代表性個體的最優(yōu)消費路徑須滿足：

求解該最優(yōu)化問題，則代表性個體的最優(yōu)消費路徑須滿足：

與（10）式相比，由于一部分產出被用于污染治理，經(jīng)濟增長速度受到限制，若βEt｛（αyt＋1／kt）－（αγ1zt＋1／γ2kt）＋1－δ｝－1＞0，則經(jīng)濟增長率為正。

同時，對污染存量Xt求一階條件，則有：

其中，左邊第一項為負，反映了污染存量導致個體效用減少；第二項反映了更多的污染導致產出下降、消費減少；第三項為正，反映了當期消費增加、污染治理投入減少會使污染存量增加；第四項為負，反映了當期污染存量增加會使下期污染治理投入增加，從而下期消費減少。（2）式、（7）式、（11）式和（12）式構成了關于｛kt，Xt，ct，zt｝的四維一階差分動力系統(tǒng)。

（三）線性化展開

我們完成了對環(huán)境約束下經(jīng)濟系統(tǒng)及其均衡的界定。一般來說，經(jīng)濟系統(tǒng)存在穩(wěn)態(tài)，即存在等一系列穩(wěn)態(tài)值。①社會計劃者均衡是帕累托最優(yōu)的，它從政府角度出發(fā)綜合考慮了經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護，以社會福利最大化為目標。因此，本文針對變量｛kt，yt，Pt，zt，Xt，ct，At，Bt｝，對（2）式、（3）式、（6）式、（7）式、（11）式、（12）式、（8）式和（9）式進行線性化處理，建立如下二階差分方程組：

三、參數(shù)校準與數(shù)值模擬分析

（一）參數(shù)校準

本文利用1952－2009年中國人均GDP和人均資本存量數(shù)據(jù)（1952年為價格基期）進行線性回歸，得到資本彈性α為0．7210。將索洛剩余作為生產技術沖擊，首先對其取對數(shù)進行BP濾波以消除趨勢，然后使用OLS回歸得到生產技術序列的一階自相關系數(shù)ρA為0．8658，標準差σA為0．07。在RBC文獻中，代表性個體的年度主觀貼現(xiàn)因子β為0．95，資本季度折舊率為0．025，由此可得年度折舊率δ為0．1。本文借鑒Nordhaus（2008）的做法，得到生產函數(shù)中二次耗損函數(shù)的系數(shù)d0、d1和d2分別為1．40E－03、－6．67E－06和1．46E－08。我們利用中國能源消費數(shù)據(jù)計算省際二氧化碳排放量，構建污染生成函數(shù)。鑒于官方公布的環(huán)境污染治理投資總額數(shù)據(jù)始于2003年，我們利用面板數(shù)據(jù)固定效應模型得到污染產出彈性γ1為0．2344，污染治理彈性γ2為0．1077。本文利用面板殘差進行自回歸，得到環(huán)保技術水平的一階自相關系數(shù)ρB為0．4987，標準差σB為0．08。學術界對二氧化碳在自然界中的分解速度沒有定論，本文采用折中的辦法，選擇Reilly（1992）設定的83年作為二氧化碳的半衰期長度，計算得到分解率η為0．0083。通過文獻經(jīng)驗數(shù)據(jù)收集和計量建模，DSGE模型的結構參數(shù)見表1。

表1 DSGE模型結構參數(shù)值③

（二）數(shù)值模擬分析

本文使用Anderson－Moore算法（AMA）對線性化方程組（13）式進行分解，得到穩(wěn)態(tài)附近的近似線性函數(shù)，然后模擬生產技術沖擊和環(huán)保技術沖擊，觀察這兩類沖擊對經(jīng)濟產出、居民消費、資本存量、治污投入、污染流量和污染存量的影響。本文利用MATLAB編程實現(xiàn)數(shù)值模擬。

圖1顯示了僅在1%的正向生產技術沖擊下，產出、消費、資本存量、治污投入、污染流量以及污染存量的脈沖響應。其中，（1）產出增長約1%，而且需約45年來消化生產技術沖擊的影響。④（2）消費、資本存量和治污投入分別在第5年、第8年和第5年偏離穩(wěn)態(tài)值最遠，達到0．68%、0．81%和0．78%，而且需48年、50年和48年來消化生產技術沖擊的影響。產出在消費、儲蓄和治污之間的分配是同步的，但儲蓄轉化為投資再變?yōu)橘Y本存量需要一定的時間，所以消費、治污投入和資本存量的響應時期差異就不難理解了。（3）產出增長帶動能源消費增加，從而污染排放量增大，而治污投入增加則會降低污染排放水平，兩者共同作用使污染流量即期增加0．15%，而且需43年來消化生產技術沖擊的影響。（4）污染物在自然界中緩慢分解，生產技術沖擊后20年污染存量變化達到峰值，變動率為0．0021%，而且500年后仍有影響但十分微弱。

圖1 僅生產技術沖擊下各變量的脈沖響應

圖2顯示了僅在1%的正向環(huán)保技術沖擊下，上述主要宏觀變量的脈沖響應。其中，（1）環(huán)保技術進步直接導致污染排放量下降，環(huán)保技術水平提高1%，污染流量即期減少0．9%，經(jīng)過11年沖擊影響消失。（2）污染流量減少使污染存量下降，在4年后變動率達到峰值－0．0028%。由于污染物分解率很低，環(huán)保技術沖擊的影響時間很長，超過500年。（3）污染存量的下降抑制了溫室效應，改善了生態(tài)環(huán)境，使生產函數(shù)中耗損部分得到調整，從而產出出現(xiàn)正向變動但幅度非常有限，在4年后產出變動率達到峰值0．0011%。同時，環(huán)境改善后人們更愿意擴大生產，從而消費減少、投資增加，消費即期變動為負，而資本存量即期變動為正，在4年后兩者的變動率達到峰值，分別為0．0016%和0．0028%。環(huán)保技術沖擊對污染存量的影響時間很長，從而對產出、消費和資本存量的作用時間也很長，均長達三四百年，但40年后各自變動率均小于10－5%，所以本文認為它們的有效變動時間為40年左右。（4）污染流量的減少使政府實施環(huán)境治理的激勵減弱，治污投入即期變化率為－0．9%，受產出增加的影響，9年后出現(xiàn)微弱的正向變化，14年后正向變化率達到峰值0．0025%，隨后遞減為0。

圖2 僅環(huán)保技術沖擊下各變量的脈沖響應

圖3顯示了在各自1%的正向生產技術和環(huán)保技術雙重沖擊下，上述主要宏觀變量的脈沖響應。其中，產出、消費和資本存量主要受生產技術沖擊的影響，響應持續(xù)時間和峰值接近圖1。污染流量、污染存量和治污投入的變動明顯。污染流量即期下降0．73%，污染存量的負向變動4年后達到峰值－0．0018%，雖低于圖2中的水平，但減排效果仍十分顯著。值得注意的是，污染流量即期下降后出現(xiàn)反彈，僅維持4年就出現(xiàn)微弱增長，而且這種增長趨勢持續(xù)40年左右。相應地，污染存量的變動呈分段特征，前十年環(huán)境質量變化較大，而隨后一兩百年變化微弱。可見，環(huán)保技術沖擊的減排效應短期顯著，而生產技術沖擊的增長效應長期占優(yōu)。產出長期增長帶來的污染增加抵消了環(huán)保技術改進的短期減排效應。治污投入的變動率6年后達到峰值0．7451%，低于圖1中的水平，這是因為環(huán)保技術沖擊拉低了生產技術沖擊的影響。

圖3 生產技術和環(huán)保技術雙重沖擊下各變量的脈沖響應

由上述分析可知：第一，在生產技術沖擊下，最優(yōu)污染排放量變動是順周期的，即更有效的生產技術會推動產出增加，但同時能源消費需求的增加會使污染排放量增大；而在環(huán)保技術沖擊下，最優(yōu)污染排放量變動則是逆周期的，即更有效的環(huán)保技術使污染排放量即期就得到控制，減排效應顯著，但對經(jīng)濟的刺激作用微弱。第二，在生產技術沖擊下，最優(yōu)產出可以通過盯住最優(yōu)排放量實現(xiàn)，這個結論源于圖1中產出和污染流量的圖形曲率和響應時間具有高度的相似性。第三，生產技術沖擊對經(jīng)濟發(fā)展的促進作用是直接的、主要的，對污染流量的增長效應是間接的、次要的；而環(huán)保技術沖擊對經(jīng)濟的推動作用是間接的、次要的，對污染流量的限制作用是直接的、主要的。這個結論可以通過比較圖1和圖2中作用順序和變量變動率差異得到。第四，在兩種技術雙重沖擊下，環(huán)保技術沖擊的減排效應短期顯著，而生產技術沖擊的增長效應則長期占優(yōu)，可以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。第五，無論是哪種技術沖擊，污染存量的變動都十分微弱，這主要源于本文選擇的污染物是半衰期很長、分解率很低的二氧化碳。

本文進一步模擬了服從正態(tài)分布的生產技術和環(huán)保技術雙重沖擊下的經(jīng)濟周期變化，重復進行10 000次得到產出和污染流量的標準差及二者相關系數(shù)，并與現(xiàn)實數(shù)據(jù)進行比較，結果見表2和圖4。由于模擬分析是基于年度的，我們利用世界銀行1960－2007年去除趨勢的對數(shù)人均產出和人均二氧化碳排放數(shù)據(jù)，計算各自的標準差及二者相關系數(shù)以反映現(xiàn)實經(jīng)濟情況。⑤

從表2可以看出，污染流量標準差的模擬結果與實際值較接近，模擬的產出波動更加顯著，二者相關系數(shù)的模擬結果小于實際值。模擬結果與實際結果不一致可能源于理論模型與現(xiàn)實情況存在差異，理論模型僅簡要描述了封閉經(jīng)濟系統(tǒng)，沒有考慮金融部門，也沒有設置其他隨機沖擊（如貨幣沖擊、偏好沖擊、預期沖擊等），而現(xiàn)實經(jīng)濟中各種沖擊相互作用可能放大或抵消宏觀變量間的交互影響。雖然表2和圖4顯示模擬結果與實際結果存在差異，但污染流量和產出正相關與現(xiàn)實經(jīng)濟中污染排放的順周期特征是一致的。此外，圖4還顯示模擬的與實際的經(jīng)濟周期都維持在十年左右，符合經(jīng)濟周期理論中的中波變化。

表2 模擬結果與實際結果比較

圖4 經(jīng)濟波動情況比較

四、敏感性分析

為了考察參數(shù)選取對模擬結果的影響，我們對偏好參數(shù)、生產參數(shù)、治污參數(shù)以及持續(xù)性參數(shù)等進行了生產技術和環(huán)保技術雙重沖擊下的敏感性分析，從而為模型的穩(wěn)定性提供可靠依據(jù)。⑥

第一，對于貼現(xiàn)率β，除基準模型的0．95外，我們還選取了0．99和0．85進行對比分析。結果顯示，β越大，產出持續(xù)增長的時間越長，消費增長率的峰值越小、收斂速度越慢，污染存量變動率的收斂速度越快。在高貼現(xiàn)率下，人們關注長期產出，從而會減少當期消費、增加投資，但產出的持續(xù)增長也會給環(huán)境保護工作帶來壓力，使環(huán)境改善任務更加嚴峻。

第二，對于資本產出彈性α，除基準模型的0．7210外，我們還選取了0．36和0．5。結果顯示，α越大，產出持續(xù)增長的時間越長，資本增長率的峰值越小、收斂速度越慢，污染存量變動率的收斂速度越快。資本產出彈性越大，經(jīng)濟的投資拉動型特征越顯著，從而產出變動率越大、持續(xù)時間越長，資本增長持續(xù)時間也越久，雖然污染流量、存量在環(huán)保技術改進的情況下會有所減少，但產出增加會給環(huán)境保護工作帶來更大的壓力。

第三，對于產出污染彈性γ1，我們分別選取了0．2344、0．3和0．15。結果顯示，γ1對產出的影響不顯著，γ1越大，污染流量、存量下降的幅度越小、變動率的收斂速度越快。產出污染彈性高表明生產過程中污染嚴重，此時環(huán)保技術變革帶來的污染流量、存量的下降幅度較小、持續(xù)時間較短。對于治理污染彈性γ2，我們分別選取了0．1077、0．15和0．08。結果顯示，γ2對產出的影響也不大，γ2越大，污染流量、存量下降的幅度越大、變動率的收斂速度越慢。治理污染彈性高表明政府的治污投入可以有效減少生產過程中的污染排放，此時環(huán)保技術進步帶來的污染流量、存量的下降幅度較大、持續(xù)時間較長。

第四，生產技術和環(huán)保技術的一階自相關系數(shù)ρA和ρB反映了沖擊的持續(xù)性，數(shù)值越大，沖擊的持續(xù)時間越久、影響越大。對于生產技術的一階自相關系數(shù)ρA，我們分別選取了0．8658、0．95和0．75。ρA越大，生產技術沖擊在經(jīng)濟波動中的影響越大，從而產出變動越大，污染流量、存量出現(xiàn)了較長時間的正向增長。對于環(huán)保技術的一階自相關系數(shù)ρB，我們分別選取了0．4987、0．7和0．3。ρB越大，環(huán)保技術沖擊在經(jīng)濟波動中的影響越大，污染流量、存量的變動率越大、持續(xù)時間越久。由于環(huán)保技術沖擊下產出、消費和資本存量的變動非常有限，ρB對它們幾乎沒有影響。

第五，參數(shù)μ是世界其他國家排污總量相對于中國的倍數(shù)，我們分別選取了4、5和3。結果顯示，μ對本國產出的影響不顯著，但顯著影響全球污染存量。一旦國內能源消費占世界總量的比重上升，國內技術變革對世界環(huán)境改善的影響會更加突出，從而污染存量的下降幅度增大、沖擊持續(xù)時間延長。

綜合來看，選取的不同參數(shù)沒有影響變量的總體變動趨勢，研究結論具有較高的可靠性。

五、結論與啟示

當前我國為了經(jīng)濟發(fā)展而進行“生存排放”是無法避免的，伴隨經(jīng)濟增長，能源需求不斷增加，進而會給減排造成壓力，而實施技術改革是提高能源利用效率、減緩環(huán)境惡化、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要手段之一。本文構建了包含環(huán)境約束的DSGE模型，研究發(fā)現(xiàn)：第一，僅在1%的正向生產技術沖擊下，產出、資本存量、消費和治污投入都呈快速上升趨勢，增長率峰值分別為1%、0．68%、0．81%和0．78%，沖擊順序為產出→消費、治污投入→投資。同時，污染排放量即期增加0．15%，而污染存量的變化微弱且在20年后達到峰值。生產技術沖擊的作用時間大約在50年左右，污染排放量變動具有順周期性。最優(yōu)產出可以通過盯住最優(yōu)排放量實現(xiàn)。第二，僅在1%的正向環(huán)保技術沖擊下，污染流量即期下降0．9%，而污染存量的下降幅度較小且在4年后達到峰值；同時，政府實施污染治理的激勵減弱，治污投入下降明顯。環(huán)境改善降低了生產耗損成本，從而刺激資本存量、消費和產出微弱上升，增長率峰值僅為0．0016%、0．0028%和0．0011%。沖擊順序為污染排放→污染存量→治污投入→投資、消費→產出。環(huán)保技術沖擊的作用時間大約在10年左右，污染排放量變動具有逆周期性。第三，在兩種技術雙重沖擊下，環(huán)保技術沖擊的減排效應短期顯著，而生產技術沖擊的增長效應則長期占優(yōu)，可以實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。經(jīng)濟波動周期維持在10年左右，與現(xiàn)實經(jīng)濟中的中波變化相對應。第四，不同的結構參數(shù)不會改變變量的總體變動趨勢，研究結論具有較高的可靠性。

上述研究結論具有重要的政策啟示。第一，在碳排放約束下要實現(xiàn)經(jīng)濟的快速發(fā)展，必須更多地依靠技術進步，尤其要重視環(huán)保技術變革。具體來說，一方面，應扶持發(fā)展新能源、新材料企業(yè)，培養(yǎng)結構合理、人員精干的科研隊伍，集中人力、物力和資金等軟硬條件加速環(huán)保技術研發(fā)及優(yōu)秀成果轉化，促進其產業(yè)化；另一方面，要加強國際交流合作，通過多方合作大幅提升技術創(chuàng)新速度和規(guī)模，以減緩全球氣候惡化的趨勢，更快、更有效地實現(xiàn)低碳經(jīng)濟。第二，綜合考慮其他宏觀因素的影響。例如，目前我國經(jīng)濟增長仍以投資拉動為主，投資對國內經(jīng)濟增長的拉動作用明顯，但也顯著增大了減排壓力。因此，如何有效配置生產要素、優(yōu)化產業(yè)結構、實現(xiàn)產業(yè)低碳化發(fā)展成為政府未來工作的重點之一。同時，國內能源消費偏重于碳基燃料，導致產出污染彈性居高不下。因此，應關注利用低碳或無碳能源代替高碳能源，或者采用轉換技術實現(xiàn)高碳能源的低碳化高效利用，從而調整能源消費結構，實現(xiàn)有效減排。

＊ 本文還得到上海交通大學文理交叉專項基金（10JCZ03）的資助。

注釋：

①經(jīng)濟系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)值通過非線性方程迭代得到。據(jù)官方報道，2010年中國能源消費占世界總量的比重為20%，所以本文設定世界其他國家污染排放總量是中國的4倍，則有P′＝，其中μ＝4。國外污染流量在線性化過程中被視為外生變量。

②限于篇幅，這里未給出詳細的線性化過程，如需要可向作者索取。

③對于資本存量和二氧化碳排放量數(shù)據(jù)，作者感謝單豪杰和盧松浩同志給予的支持。其他數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》以及國泰安金融數(shù)據(jù)庫。

④生產技術沖擊下變量的變動年限以響應系數(shù)接近10－5為判斷標準。

⑤經(jīng)10 000次模擬后隨機影響十分微弱，標準差及二者相關系數(shù)在10－3或10－4數(shù)量級變動。

⑥限于篇幅，這里未給出敏感性分析的脈沖響應圖，如需要可向作者索取。

［1］彭水軍，包群．環(huán)境污染、內生增長與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展［J］．數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2006，（9）：114－126．

［2］邵帥，齊中英．資源輸出型地區(qū)的技術創(chuàng)新與經(jīng)濟增長——對“資源詛咒”現(xiàn)象的解釋［J］．管理科學學報，2009，（6）：23－33．

［3］余江，葉林．經(jīng)濟增長中的資源約束和技術進步——一個基于新古典經(jīng)濟增長模型的分析［J］．中國人口·資源與環(huán)境，2006，（5）：7－10．

［4］張暉，朱軍．經(jīng)濟可持續(xù)增長、生產技術局限性與環(huán)境品質需求——環(huán)保投資兩重性角度的一個分析［J］．財貿研究，2009，（2）：16－23．

［5］Angelopoulos K，Economides G，Philippopoulos A．What is the best environmental policy？Taxes，permits and rules under economic and environmental uncertainty［R］．CESifo Working Paper No．2980，2010．

［6］Dhawan R，Jeske K，Silos P．Productivity，energy prices and the great moderation：A new link［J］．Review of Economic Dynamics，2010，13（3）：715－724．

［7］Heutel G．How should environmental policy respond to business cycles？Optimal policy under persistent productivity shocks［J］．Review of Economic Dynamics，2012，15（2）：244－264．

［8］Moore B，Braswell B H．The lifetime of excess atmospheric carbon dioxide［J］．Global Biogeochemical Cycles，1994，8（1）：23－38．

［9］Nordhaus W．A question of balance：Weighing the options on global warming policies［M］．New Haven and London：Yale University Press，2008．

［10］Reilly J．Economic issues in global climate change：Agriculture，forestry，and natural resources［M］．Boulder and Oxford：Westview Press，1992．