全球气候加速器与金融加速器有何共同点？

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全球气候危机与全球金融危机所共同具有的一个关键特征是：它们都会破坏反馈回路的稳定性。新经济思维研究所高级研究员约翰·米尔鲍尔（John Muellbauer）和简妮·阿伦（Janine Aron）在近期发表的一篇关于这两者关系的文章中对这些高度非线性的过程进行了辨析与比较，以详细阐明气候加速器与金融加速器的性质及两者间所具有的长期联系，为应对当前及未来的相关风险与挑战提供了借鉴。我们对该文进行了编译，供参考。 本`文@内-容-来-自；中_国_碳排0放_交-易=网 t an pa ifa ng . c om

正文

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我们面临着一场气候危机：世界正在以极其危险的速度接近一个灾难性的转折点，到那时全球气候将发生不可逆转的变化。全球气候加速器和金融加速器（例如在全球金融危机中发挥作用的全球金融加速器）都高度具有非线性反馈回路的特征。在全球金融危机中，房地产价格不断下跌所造成的影响在金融体系内，以及在金融体系与实体经济的相互作用中被放大，从而导致价格的进一步崩溃。全球金融危机与经济大萧条时期出现了股市下跌、房屋建筑商破产、众多房屋丧失赎回权，以及银行和其他金融机构的倒闭，类似的转折点和瀑布效应也存在于气候危机之中。

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这两种危机的共同点之一是，特殊利益和游说活动会导致腐败，从而损害监管体系的功能，以及帮助传播具有破坏性的扭曲事实。共同点之二是，就全球金融危机和全球碳排放量而言，全球最富有的国家都为之做出了最大的贡献（Chancel and Piketty 2015）。

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这两种危机之间也存在着显著差异。即使没有政策干预，房地产价格也存在一个底线，因为低水平的价格最终会带动住房需求作出反应。然而，如果没有政策干预，全球气温本身并不存在一个能够符合大多数人类合理生存前景的自然上限。第二个不同之处在于（影响持续的）时间尺度——金融加速器所产生的影响仅需以月计数；气候加速器所造成的影响则将持续几十年，而由于温室气体存量将持续存在，因此气候加速器的实际影响可能会绵延几个世纪。鉴于此，政策制定者在气候行动上的短视会造成灾难性的后果。第三个不同之处在于影响的对象——在全球金融危机中，金融加速器的效应集中在富裕的金融化国家；气候加速器则会产生全球性的效应，并且就中期而言会对许多贫困国家造成最为严重的影响（Cruz and Rossi-Hansberg 2021）。

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人们至今普遍认为，在全球金融危机发生之前和发生期间，人们并没有很好地理解金融体系和全球经济之间的这种具有高度非线性和不稳定性的联系。然而，这些非线性联系在当前的政策模型中仍然没有被纳入考虑。这是一个迫切需要得到解决的问题。类似的问题也出现在经济学家所设计的气候模型之中，这些模型中同样需要纳入金融和气候相关的非线性因素。即使没有具体的政策模型，政策制定者也需要理解这些双重非线性问题的根本性质。 本`文@内-容-来-自；中^国_碳0排0放^交-易=网 ta n pa i fa ng . co m

全球金融危机及其后果不仅让人们的注意力离开了应对气候问题时所需的关键性缓解政策，也推迟了为应对气候变化所采取的必要行动。在全球金融危机发生之前，国际货币基金组织（IMF 2008）曾写道：“气候变化是一种可能带来灾难性后果的全球外部因素，也是当今世界需要用集体行动来解决的最大的问题之一……若我们能确保制定出良好的缓解政策，那么应对气候变化的政策成本就可以得到控制。关键在于，我们需要建立一个可持续的框架，并为实现国家的广泛参与提供激励。”然而，全球金融危机严重地削弱了用于“绿色化”的财政能力。政府花重金救银行家于水火之中，而这些银行家却选择了保全自己的养老金和奖金，让大量群众去承受高失业率、收入损失，甚至是流离失所的冲击。政策制定者和政界人士的名誉因此受损，而这反过来推动了自由意志主义者（libertarian）或基于民族主义的民粹主义（nationalistic populism）的兴起。至此，对于应对气候问题而言至关重要的集体行动被限制。 本`文内.容.来.自：中`国`碳`排*放*交*易^网 t a npai fan g.com

1、全球气候加速器 本@文$内.容.来.自：中`国`碳`排*放^交*易^网 t a np ai fan g.c om

全球气候加速器（global climate accelerator）：温室气体的积累导致全球气温升高，进而导致更多的碳排放和更高的气温，最终使地球上的大部分地区不适合人类居住。

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全球气候系统正在受到反馈回路不断扩增的影响。化石燃料的使用、石油和天然气的开采过程和集约化畜牧业中释放的甲烷——这些行为和商业模式都产生并积累了大量温室气体，而温室气体积累这一现象本身就会导致进一步的升温，并造成更多的碳排放。当我们突破不同的平衡点时，就会迎来新的会增加出现不可逆转的改变的可能性，而针对每一个平衡点和每一种可能性，目前同样存在一些能够产生相对具有规模性的碳抵消或稳定的方式（表1）。更糟糕的生态平衡状态可能会导致大量物种灭绝、海平面显著上升和其他生态灾难（Hendry 2014, Lenton et al. 2019, IPCC 2021, United Nations EnvironmentProgramme 2021）。政府间气候变化专门委员会（IPCC）所发布的每一份报告都描绘了一幅更加令人不安的图景，以期能够让人们知道危险距离我们有多近（图1）。

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2、全球金融危机时期的金融进入加速器 本文`内-容-来-自；中_国_碳_交^易=网 tan pa i fa ng . c om

近期一项有关于国际房价周期的调查解释了实体经济和金融部门之间的双向作用所构建的复杂的互动体系。图2呈现了次贷危机期间美国房价受到了来自哪些方面的负面冲击，而这些冲击的力度也因重要的非线性因素而被极大地放大。 本`文@内-容-来-自；中^国_碳0排0放^交-易=网 ta n pa i fa ng . co m

图2的左半部分（蓝色圆圈）描绘了房价下跌如何影响实体经济，并最终将影响传递回房价的过程；右半部分（黄色矩形）则描绘了金融部门中所发生的相似传递过程。图中也标明了各部门之间的相互作用。右下角黄色矩形中包含的四个平级传递表明，信贷条件会影响房地产需求、建筑、消费这三个实体经济部门，但同时也会直接对GDP产生影响。实体经济部门对房价的影响传递由向上的红色箭头表示。房价冲击的扩增既可能发生在金融部门内部（通过传染效应），也可能发生在金融部门与实体经济之间。

鉴于脆弱的金融基本面，美国的次贷危机开始于估值过高的房地产市场的瓦解。这一体系的杠杆率过高且贷款质量较差，这部分是由于两项放松管制措施的推行。放松管制措施和积极的经济信号推动了房价强势上涨的现象，购房者则根据所观察到的信息进行决策，两者的结合便导致房价估值越来越高，而家庭债务水平的上升则使购房者的经济情况更加脆弱。

杜卡等人在2021年发布的文章中对全球金融危机中各方面发生的情况、反馈和潜在扩增效应进行了充分的分析（Duca et al. 2021）。表2罗列了全球金融危机中美国金融加速器的传导机制，也概括了美国和其他国家的情况，以展示随着时间推移，国家之间和国家内部各类制度和监管的差异会如何影响传播与扩增的程度。对于表2中提及的存在于消费和房价之间的相互影响机制，在实际生活中也有相当多的微观和宏观证据可以为此提供印证。 夲呅內傛莱源亍：ф啯碳*排*放^鲛*易-網 τā ńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

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3、全球金融危机期间及之后的经济政策模型所具有的弱点

在全球金融危机发生以前，新凯恩斯动态随机一般均衡（NK-DSGE）模型引导着宏观经济决策和思考，但是它们在危机期间则彻底失效。NK-DSGE模型基于线性推理和长期稳定平衡假设，忽略了协调失败——尤其是实体经济和金融之间的协调失败。因此，事实证明NK-DSGE模型对于金融稳定性的理解是有不足的，不具备足够的“动态”性，并且对现实世界的滞后结构存在误解。NK-DSGE模型几乎不具备“随机”性，因为就概率分布而言，它们既缺乏根本的不确定性（时间维度），也缺乏异质性（横截面维度）（Muellbauer 2010，2018）。然而，潜在的非线性和结构突变使根本的不确定性变得极为普遍，这就使NK-DSGE模型中的关键假设——“理性”预期和跨期优化，认为所有经济主体共享同一稳定经济模型——的相关性被削弱（Hendry and Mizon 2014）。 本文+内-容-来-自；中^国_碳+排.放_交^易=网 t a n pa ifa ng .c om

在全球金融危机之后，各国和地区央行更多地依赖于半结构性模型，如美联储的FRB-US模型。这些模型建立在不那么不切实际的假设基础之上，并提供了更大的空间让数据“说话”。然而，信贷转移和房地产价格的传导渠道在这些模型的家庭部门中仍未被充分代表（Muellbauer 2020）。 禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

4、试图纳入气候因素的经济模型所具有的弱点

奥斯瓦尔德和斯特恩在2019年发表的一篇文章中指出，在气候变化问题上，“学院派经济学家们正在让世界失望”（Oswald and Stern 2019），而大多数顶级期刊却忽视或曲解了这一问题。 本`文-内.容.来.自：中`国^碳`排*放*交^易^网 ta np ai fan g.com

弗兰塔在2021年发表的一篇文章中分析了一群有影响力的经济顾问所产生的破坏性作用（Franta 2021）。这些顾问从1990年代到2010年代受雇于化石燃料行业，为该行业估算各类气候政策提案的经济成本。弗兰塔认为，就削弱美国几十年来所提出的许多重大气候政策（包括碳定价和参与国际气候协议）而言，这些经济顾问的工作“发挥了关键作用”。不幸的是，综合评估模型（IAMs, integrated assessment models）中所使用的保守假设受到了他们的影响。这些模型试图将气候科学与经济模型相结合，以进行成本效益分析并计算碳的社会成本（例如Nordhaus 1991, 1992）。综合评估模型的结果受两个关键假设决定：社会贴现率和GDP对于气候问题的敏感性（例如GDP因气温上升及相关生态后果而受到的损失）（Pindyck 2017）。若将社会贴现率假定为3%的低水平，且假设温度与GDP呈线性关系，那么即使全球平均气温上升5℃也不会对GDP造成太大的影响。依据该假定，综合评估模型所得出的碳的社会成本预估是11美元（Nordhaus 2011），这与斯特恩在2007年发表的文章中所得出的超过200美元（Stern 2007）形成了强烈对比。斯特恩在2013年发表的文章中强调，许多综合评估模型所具有的共同特点是，忽略（或低估）全球气候加速器的非线性性质所产生的潜在灾难性后果（Stern 2013）。对于切实估算碳排放的社会成本而言，包容性至关重要。 禸*嫆唻@洎：狆國湠棑倣茭昜蛧 τāńｐāīｆāńɡ.ｃōｍ

综合评估模型所具有的其他问题也反映出了经济政策模型所具有的问题，包括忽略了交互效应和根本的不确定性，以及当实践中存在很大的异质性时仍使用理性（与模型一致的）预期和代表性主体的假设（Farmer et al. 2015, Hepburn and Farmer 2020, Asefi-Najafabady et al. 2021）。许多综合评估模型忽略了存在于气候与人类系统之间的反馈回路，只纳入了一些琐碎因素。

就应对气候变化对金融稳定造成的影响而言，各国和地区央行的行动迟缓。2017年，108家央行和监管机构加入了绿色金融网络（Network for Greening the Financial System）。气候变化对资产和财产造成的物理风险和转型风险，以及贸易和生产中断造成的收入减少都将影响金融稳定。这些风险都经过了气候压力测试的评估，调整了信息披露要求和指南，制定了新的风险权重和资本要求，并与货币政策工具相匹配（例如对气候风险的抵押品进行微调）（Loyttyniemi 2021, Network for Greening the Financial System 2019，Bolton et al. 2020）。各国和地区央行已开始将气候特征纳入宏观经济模型（ECB 2021），并且其中一些模型的优化与成果将被证明与当前的预测和政策模拟有关。 本/文-内/容/来/自:中-国-碳-排-放-网-tan pai fang . com

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