关于碳减排支持工具的讨论

章涵

摘   要：2021年11月8日，中国人民银行宣布开始实行创新货币投放工具“碳减排支持工具”。本文将从“工具”的基本含义出发，剖析背后金融学原理。通过建立分市场的信贷供需模型和均衡条件，带参求解并简化方程式。在实证分析部分通过对上一步设定模型的回归与检验选定经济环境中的内生参数，并最终将选定参数带入求解。接着分析工具金额支持比率？琢、支持金额质押比率？茁，优惠利率r0三者政策参数在均衡状态下对绿色行业利率、绿色行业信贷额、其他行业利率、其他行业信贷额、总体货币量的定量影响。并探究“碳减排支持工具”对其他行业产生的溢出效应，讨论如何通过可行政策消除这种负面影响。

关键词：碳减排支持工具;信贷供需;政策参数;溢出效应

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2022.05.003

中图分类号：F822.0                文献标识码：A       文章编号：1003-9031（2022）05-0022-17

2021年11月8日，央行在官网发布公告，正式推出碳减排支持工具。碳减排支持工具作为一种创新货币投放工具，其核心目标并非是投放流动性。央行表示，该工具对特定的绿色工程进行定向支持、专项支持，维持原有利率体系、原有信贷体系等金融体系稳定健康发展。在这个过程中，监控、约束碳减排支持工具的投放力度将变得格外重要。

本文从简单的模型层面对碳减排支持工具的投放进行建模分析，力图探寻动态条件下碳减排支持工具对原有金融体系下流动性产生的影响，分析部分固定条件下该工具的政策副作用的弹性。同时通过规划不同目标函数，来对该工具使用的前提、力度、搭配来进行一些启用、监控、约束的政策建议。

一、政策提要

为贯彻落实党中央、国务院关于碳达峰、碳中和的重要决策部署，完整准确全面贯彻新发展理念，人民银行创设推出碳减排支持工具这一结构性货币政策工具，以稳步有序、精准直达方式，支持清洁能源、节能环保、碳减排技术等重点领域的发展，并撬动更多社会资金促进碳减排。人民银行通过碳减排支持工具向金融机构提供低成本资金，本文梳理出如下碳减排支持工具的工具计划流程图：

图中序号含义依次为：

①：提出专项贷款申请，提交相应资质证明

②：自主审核材料、判断信用，以rG利率发放贷款K

③：申请“碳减排支持工具”专项补助贷款，提交材料

④：移交申请，请求审核

⑤：委派相应机构进行审核，确认是否符合“碳减排支持工具”条件

⑥：告知审核通过，通知使用“工具”

⑦：以利率发放专项补助额α*β*K

⑧：向中央银行质押α*K的合格质押品

以上部分参数情况如下：发放贷款额度K暂不设上限，rG专项贷款利率将接近于贷款市场报价利率（Loan Prime Rate， LPR），r0为年利率1.75%，α参数暂定为60%，β参数暂时未提及。

若加入考虑银行间同业拆借、信托机构等影子银行、同业大小企业间融通关系等市场因素，则复杂化的“碳减排支持工具”市场结构示意图如下：

上述结构中，专项企业分化为专项中小企业和专项大企业;商业银行之外引入信托、保险、基金等影子銀行体系;影子银行体系与其他金融体系相连接。

在市场化的结构中，法定上rG专项贷款利率、r0利率参数依旧有效，但由于市场将起到调配作用，因而商业银行和放贷利率存在利差。文件要求放贷利率基本以LPR为基准，但实际上银行可能采用抵押、质押、担保、额度限制等手段主动要求取得风险溢酬。

在此基础上，专项大企业就有较大可能获取略高于自身发展需求或边际产出的低价信贷额度，而专项小企业就有较大可能收到贷款额限制。专项大企业可能会通过商业银行理财产品、基金信托等非银金融机构融资、直接投资或借贷、开展供应链金融增信等方式和专项小企业开展融通业务。在此过程中，专项大企业转移信贷价格优势、数量优势，专项小企业付出一定融资成本或做出一定的商业让步，行业内实际利率趋向均衡化。

此外，商业银行出于统筹流动性考虑，不会将专项企业信贷作为独立的业务，其放贷、接受贷款补贴、质押等业务与其他拆借、转让、贴现业务互相融通。在放贷业务上的同质性，会引起银行间的竞争，从而最终使得实际专项企业平均贷款成本趋近于银行的实际平均资金成本。

由于专项企业有机会获得更大优惠的“碳减排支持工具”信贷，从而会减少传统信贷额。这部分资金通过信托、基金的吸纳，融通到社会其他领域，增加社会总体信贷量和货币量，产生由于融通带来的溢出效应。

二、模型构建

（一）模型假设

假设一：利率均衡

意为在碳减排相关产业内共享同一借贷利率，在其他所有产业共享同一借贷利率。论证逻辑如上文“政策提要”所述。而对利率进行均衡假设的一大好处是，可以将原本离散的企业与信贷利率之间的关系转化为连续的信贷额度与信贷利率之间的关系。

假设二：行业间市场均衡

意为在初始状态下，不同行业信贷需求对利率的弹性是一致的，即大致保持经济学中边际收益均等假设。且除利率等价格型指标之外，数量型指标之比应当遵循行业体量之比。

假设三：基本面不变

包括两方面。一是短期假设，根据凯恩斯理论，货币政策仅在短期内有效，短期内价格对货币供应量不敏感，无论是基础货币B还是货币量M2的变动不反映在价格上，也不反映在信贷需求对信贷价格的斜率上。二是产业结构不变假设，在工具使用的周期内，无新企业进入碳减排市场，不改变产业内信贷需求的价格弹性，不改变其他产业信贷的价格弹性。

假设四：有限的金融资本自由流动

指金融资本的借贷、流转没有模型或假设之外的摩擦，金融资本的流动不需要时间反应;实物资本不能流动，或仅能通过资产证券化的方式自由流动，因此在生产方面不会改变基本面。

“有限的”意为创新货币投放工具“碳减排支持工具”所提供的货币资金，并不能通过影子银行等手段无限流入到市场（否则区分行业将失去意义，也有违政策支持碳减排行业初衷）;流出的限额是原始绿色行业内既有的货币资产存量和固定资产证券化后的金融资产，即在使用该工具后，原有额度被工具替代，原有信贷资金流出;但是新进入的碳减排支持工具资本不会流出。

（二）符号说明

为了构建科学、清晰的理论模型，现对出现的变量进行符号说明。主要包括金融变量、结构变量、简化常量三类;用下标区分同类变量，用上标“G”区分同一金融变量的绿色行业分量（见表1）。

（三）模型建立

1.其他市场均衡

首先考虑其他行业的信贷供需函数，考虑函数的两大变量为其他行业信贷额LP和其他行业信贷利率r。以信贷利率r为自变量，信贷额LP为因变量，考虑两者之间关系与均衡。

（1）其他行业信贷需求

若考虑一般情况，信贷需求函数特征为：

定义域为r∈（0，+∞），信贷需求者一般情况下不会遇到负利率机会;利率r=0时，其他行业信贷需求LP达到饱和信贷需求LPFull;利率达到阈值rmax后，信贷需求LP可近似于0。因此，函数曲线近似于线性整流函数，其对应定义域内LP函数式为：

对应的信贷需求LP对利率r的一阶导数为：

由于现实中均衡点一般位于LP=0以上区间，即第一象限，因此其他产业信贷需求曲线函数DLP可以写为：

（2）其他行业信贷供给

若考虑一般情况，信贷供给函数特征为：

定义域为r∈（-∞，+∞），信贷供给者由于通货膨胀或者通货膨胀预期，可能面料负利率下信贷供给抉择问题;利率r →-∞时，其他行业信贷总供给LP趋向于0;利率r →+∞时，流动性偏好趋向于0，其他行业信贷总供给LP趋近于总货币量M（即M2）;信贷供给对利率边际偏好永远为正，即LP对r的一阶数导持续为正;信贷供给对利率的边际偏好先增后减，即LP对r的二阶导数先正后负。综合以上特征，采用S型生长曲线对信贷供给LP与利率r关系进行模拟：

其中，M为货币供应量M2，r1为一阶导转折点、二阶导零点的利率，为sigmoid函数中的偏置量（沿r轴平移）。对应的一阶导为：

在联立计算中，由于考虑到交互项产生的二阶、三阶小量不利于估计，在根据假设二、假设三，在短期、基本面不变的假设下，采用一阶的泰勒展开将sigmoid函数于r处展开，忽略高阶小项？啄M～？啄r（～表示两小量间的交互项），则根据切线写出简化线性关系式：

其中，KM*M在短期内为其他行业信贷供给的截距项，KM为调整M的调整系数;在中期内为其他行业信贷供给由货币量M变化带来的变化，KM为M的斜率。K1为利率r影响其他行业信贷供给LP的系数。系数应当满足：

因此，其他产业信贷供给曲线函数SLP可以写为：

由以上DLP，SLP两式，可以写出其他行业的信贷供需均衡一般条件DLP=SLP：

等价于联立算式：

2.绿色市场均衡

绿色行业信贷供需函数的两大变量为专项市场行业信贷额LPG和绿色行业综合信贷利率rG。以综合信贷利率rG为自变量，信贷额LPG为因变量，考虑两者之间关系与均衡。

（1）绿色行业信贷需求

根据“行业间市场均衡”假设，在初始条件或切线条件下，碳减排绿色行业的信贷需求对利率的弹性与其他行业对利率的弹性结构相同（并非弹性相同），即可以简略视作同比缩放。依据上文其他行业市场信贷的利率需求的线性假设，此处函数应为：

由于现实中均衡点一般位于LP=0以上区间，即第一象限，因此其他产业信贷需求曲线函数DLP可以写为：

（2）绿色行业信贷供给

由于创新货币投放工具“碳减排支持工具”的引入，信贷的供给来源不再是单一民间存款与市场信贷，因此原有利率与信贷供应量的关系式不再成立，此时考虑从价格层面构建绿色行业信贷供给等式。

根据假设一“利率论衡”，企業面临的平均真实利率rG约等于银行面临的实际借贷成本。因而在不考虑银行超额利率或设租的前提下，可以通过银行借贷成本来代替企业面临的信贷成本rG。

银行提供绿色行业信贷供给的成本来rG自于：占借出额比例为？琢的来自央行碳减排支持工具的利率为r0的借入成本;占借出额比例为（1-？琢）的利率为市场利率（其他行业利率）r的市场借入资金成本或市场信贷资金借出的机会成本;占央行提供碳减排支持工具额度为？茁、占总借出额比例为？琢*？茁的机会成本或利率为市场利率r的质押成本。据此，可以写出rG表达式：

由于上式中不含有绿色行业信贷额，仅含有利率的价格指标;因此在绿色行业内部无法形成（写出）一般均衡等式。

3.总体均衡

将其他市场与绿色行业市场综合考虑时，可以对市场规模假定并构造新的等式。若假设绿色行业与其他行业体量之比为？棕，根据假设二“行业间市场均衡”，则有：

且根据传统货币学理论，商业银行资产负债表平衡条件为：

其中，LPSum为社会贷款总额，RB为商业银行准备金存款;Dd为活期储蓄存款，Dt为定期储蓄存款，CB为商业银行向央行贷款。等号左侧为商业银行资产，右侧为商业银行负债。

中央银行资产负债表平衡条件为：

其中，NFA为央行净国外资产;C为流通中现金。等号左侧为中央银行资产，右侧为中央银行负债。

两式相加可得：

且由定义式M=C+Dd+Dt ，可得决定式：

结合碳减排支持工具，有关系式：

至此，根据整体均衡条件：

可写出整体均衡条件下需要满足的方程式：

三、模型求解

（一）带参结果

直接保留参数对前文五式进行联立结算，可算得完整结果;此外，将设定参数作为新一步的自变量考虑进行整理，并将内生参数视作一简化常数（用p，q表示中间变量，h，c表示最终化简的变量），则可得更简化结果。

（二）参数设定

1.KM，K1

首先根据LP=KM*M+K1*r利用OLS回归计算KM和K1值。数据采用2018年3月31日至2019年6月30日所有的季度数据。其中，LP采用人民银行公布的人民币贷款余额（月数据，最后一条），M采用人民银行公布的货币和准货币（季度数据）。r采用加权计算得到：

其中，weighti指利率为i的信贷额在市场上的占比，约等号右侧为估算值，将利率大致分为基准利率的90%、100%、130%、150%、200%、250%，数据来源为中国人民银行公布的金融机构贷款占比。

由于是时间序列数据，在回归前首先进行平稳性检验（仅展示LP）。

时序图（左）：有显著趋势;自相关系数图（右）：ACF检验值随移动项数先正的递减，后负的（绝对值）递增;因此不是平稳的时间序列，需要差分处理。

时序图（左）：有较强趋势;自相关系数图（右）：ACF检验值略微随移动项数递减;因此仍不是平稳的时间序列，需要进行二阶差分处理。

时序图（左）：无明显趋势，均值为0;自相关系数图（右）：ACF检验值无明显趋势，大致符合小于0.05的显著性水平;因此可视作平稳的时间序列，进行OLS回归计算。

由表2可知，M和r前系数（即kM，k1）显著性水平较高，可以进一步用于参数预设，且常数项显著性水平低，符合模型预期。

2.LPFull，rmax

根据LP=LPFull-*r，利用R语言的nls函数进行非线性回归分析。需要说明的是：尽管LPFull，rmax都以系数形式出现，但是由于需要分别验证显著性水平和保证r项前系数是组合而成，因此不適合用简单OLS回归;由于截距项需要在回归结果中体现，因此即使数据具有时序特征，不能进行差分处理。回归结果见表3。

由表3可知，参数LPFull和rmax显著性水平较高，符合模型预期，可以进一步用于参数预设。

根据历史数据，由假设二：行业间市场均衡，可以有创新货币投放工具“碳减排支持工具”投放前满足等式：

LPG对应数据标签“本外币绿色贷款余额”，由中国人民银行提供。通过对数据观察，发现？棕的取值始终保持在稳定且缓慢上升的趋势中，因此，在短期计算中以上一期的？棕作为下一期的？棕替代是合理的，本文就采用？棕=0.08作为预设参数。

此外，根据中国人民银行公开数据，中国货币当局国外净资产，即NFA，自2016年10月以来保持基本稳定，围绕21万亿元上下波动。使用保守的方法，以常数21万亿代替预测值。

综上，参数设定见表4。

四、响应机制

需要注意的是，由于本文采用现实复杂模型切线处的简化模型，在实际计算中仅是操作方向性的思路，故其一阶导具有实际意义，不能通过数值运算求得原始信息（M2为外生）。

（一）“碳减排支持工具”扶持比例？琢参数响应

代入？琢=60%，可以得到在完全假设水平下的各一阶导（见表5）。

对应解释为，当“碳减排支持工具”扶持比例？琢参数每提高1%，其他市场均衡利率水平会下降0.02%，碳减排绿色市场利率水平会下降0.07%;其他市场信贷额会增加5050亿元，绿色专项市场信贷额会增加12719亿元;由此产生的总货币核准货币量？赚2会增加17769亿元。故在需要扩大绿色行业信贷规模时适度提高？琢，在需要限制绿色行业信贷规模时适度降低即可。

生效：当？琢上升时，商业银行在绿色行业内的可获得的央行低利率信贷支持额度LPG*？琢上升，虽然实际质押的金额LPG*？琢*？茁上升，带来的机会成本上升，但是由于？茁值必然小于会使得机会成本增加幅度大于绿色产业借贷成本降低幅度的临界值（由该货币政策工具的性质是专项帮扶决定），因此商业银行的绿色行业总体信贷成本rG降低，从而行业内市场上信贷的均衡利率rG降低，进而绿色专项企业扩大信贷额用于投资相关绿色产业。

溢出：由于绿色企业或者一般企业满足“碳减排支持工具”的专门项目可以获得比原有市场更低的利率，故放弃原有的市场利率r的贷款，转而使用“碳减排支持工具”，原本的贷款额重新进入其他市场，扩大其他市场信贷供应量SLP，在需求函数不变（基本面不变）的前提下，其他市场信贷额供过于求，均衡信贷价格r下降，即利率下降，均衡信贷额LP上升。由于传导机制过程中价格和数量的损耗，以及信贷供给曲线移动过程中利率下降对其他供给来源的削弱影响，利率发挥吸收作用，故在其他市场利率降低的过程中，其他市场增加的均衡信贷额将小于绿色市场增加的均衡信贷额。

（二）扶持金额质押比例？茁参数响应

对？茁进行同样操作，代入？茁=50%，可以得到在完全假设水平下的各一阶导（见表6）。

？茁参数每提高1%，其他市场均衡利率水平上升0.04%，碳减排绿色市场利率水平上升0.11%;其他市场信贷额减少8137亿元，绿色专项市场信贷额会减少20494亿元;由此产生的总货币和准货币量M2增加28631亿元。

生效：？茁下降，绿色行业扶助资金质押金额LPG*？琢*？茁下降，信贷成本rG降低，均衡利率rG降低，专项企业扩大信贷额LPG用于投资相关绿色产业。

溢出：主体放弃利率r的贷款，信贷供应量SLP上升，均衡信贷价格r下降，均衡信贷额LP上升。且由于传导机制过程中价格和数量的损耗，在其他市场利率降低的过程中，其他市场增加的均衡信贷额将小于绿色市场增加的均衡信贷额。

（三）扶持金額利率参数响应

对r0同样操作，代入？琢=60%，可以得到在完全假设水平下的各一阶导（见表7）。

r0参数每提高0.1%，其他市场均衡利率水平上升0.033%，碳减排绿色市场利率水平会上升0.083%;其他市场信贷额降低5934亿元，绿色专项市场信贷额降低14945亿元;由此产生的总货币和准货币量M2会降低20879亿元。

生效：r0下降，绿色行业商业银行资金利息r0*？琢下降，信贷成本rG降低，均衡利率rG降低，绿色专项企业扩大信贷额LPG用于投资相关绿色产业。

溢出：主体减少利率r贷款，信贷供应量SLP扩大，均衡信贷价格r下降，均衡信贷额LP上升。且但是由于传导机制过程中的损耗，以及利率的吸收作用，其他市场增加的均衡信贷额将小于绿色市场增加的均衡信贷额。

（四）绿色信贷的严格溢出机制

从？琢*？茁*r0，的参数响应可以看出，创新货币投放工具“碳减排支持工具”不可避免地具有溢出效应，即当通过实行提高？琢，或降低？茁，或降低r0的宽松机制时，不但降低了绿色行业内的利率rG，也降低了其他行业内的利率r;不但提高了绿色行业内的信贷额LPG，也提高了其他行业内的信贷额LP。反之，当通过实行降低？琢，或提高？茁，或提高r0的约束机制时，不但提高了绿色行业内的利率rG，也提高了其他行业内的利率r;不但降低了绿色行业内的信贷额LPG，也降低了其他行业内的信贷额LP。

此外，“严格”指的是，在模型的假设内，如果计算伴随着绿色行业信贷额的其他行业信贷额变化，即LPG对LP的一阶导，会发现：

（五）“碳减排支持工具”溢出的阻断效应

由？琢，？茁，r0政策参数响应效果与传导机制示意图可以得知，通过政策参数自身组合实现不对绿色行业市场之外的信贷与利率产生影响是不现实的，因而需要在传导过程中加入外生操作进行溢出效应的阻断。

从表面或者短期上看，通过买卖国库券手段可以精准、快速达到操作目标。（精准：碳减排支持工具产生的信贷溢出效应相较于产业变动是更加可测的;快速：买卖国库券对利率、货币量的影响没有时滞效应）且其能保证碳减排支持工具使用前后其他市场信贷额和利率保持在同一水平;但买卖国库券将消耗央行的国库券储备，透支央行的调控能力;此外，从长期来看，以数量指标对宏观经济进行调控的能力是有限的，市场将对公开市场操作行为进行预判，操作有效性将下降;且随着绿色产业的扩大，调控幅度和难度进一步上升;在总信贷额高于自然状态的过饱和的生产模式也难以在较长时期保持稳定。

行业限制的负面效果是显著的，短期内会造成其他市场的不满情绪、暂时的结构性失业和摩擦型失业。且利率水平的变化也会为国家货币与外汇体系的维稳增加难度。但从长期看，也不乏一些可取之处。对一部分行业的扶持和对另一部分行业的支持是符合经济逻辑的，长期中摩擦和结构性失业、固定资产投资都将逐步有序地转向实际效率的绿色行业。此外，行业限制作为一种财政或行政手段，可以在实施过程中配合实际的政策需要使用。如限制实体企业金融化、立法限制垄断兼并，或者是约束取缔高污染低效率的旧式炼化产业，再或是配合双循环战略的出口部门引导回流。若能将“碳减排支持工具”的扶持周期与其他部分行业的限制周期接合起来，将能起到政策疏导的双重积极作用。

五、政策建议

（一）严格资质审核

本文通过建模、简化、选参、求解、分析等步骤，分析了创新货币投放工具“碳减排支持工具”中各个政策参数在理论与实际情况下的有效性，由此进一步得出政策是高效的结论。但本文并未着重探讨“绿色行业”本身定义与界限的合理性。在实际的工具运用过程中，中央银行应当与政府部门充分对接，对适用范围进行明确，对提交项目进行精细审核，尽量做到“不让承接绿色企业业务的商业银行蒙受损失，不让瞒报谎报项目的企业有可乘之机”。

（二）量化贷款金额

除了贷款资质之外，商业银行、央行、政府相关部门应当对贷款金额进行认真核查。“碳减排支持工具”贷款额度不设上限，但这个不设上限并不能超出企业实际生产所用资金，甚至也不能替代企业自有资金，即将原有资产进行证券化或抵押，以“碳减排支持工具”资金进行生产运作，将原有资金转移其他行业信贷套利。应当确保商业银行借出资金有真实产能需求、产生真实价值。

（三）多方协同合约

需要注意的是，绿色行业原先并不是独立于一般行业存在的。通常企业会伴有原有未到期的信贷合约。银行应当在这中间充当积极调节者的角色，协助企业将原有的信贷合约转让、贴现、互换等，降低由于合同的长期性与政策的时效性之间矛盾产生的时滞性。

（四）灵活运算参数

理论模型到实际政策最大的一步飞跃便是模型的复杂化和参数的确定过程。实际中，应当灵活根据社会实体经济冲击信息与金融界动态信息相结合的方式动态地、灵活地运算模型与参数，使得模型具有充分的时效性。此外，由于现实政策中是复杂的多目标规划，对参数的精准计算有利于在某一多目标权重下更准确找到目标函数梯度下降最快的？琢，？茁，r0政策参数组合。

（五）传统工具冲销

当绿色信贷的溢出效应不可避免时，应当综合选取公开市场操作、准备金率、基准利率等传统工具对其产生的外溢影响进行冲销，以保障整体宏观市场的物价稳定、经济发展。在传统工具的选择中，应当综合长短期目标，最大程度在短期保障市场稳定并在长期实现健康发展。

（六）细化工具对象

在“碳减排支持工具”成熟甚至发展成为一项稳定的专项货币政策工具后，应当考虑将工具实施的对象进行进一步发展研究。一方面，绿色企业内部应当按照一定依据适度划分梯度，根据对碳减排目标的贡献再分级给予政策优惠;另一方面，可以以碳减排目标为成功经验，将特定目标支持工具做为一项泛化的货币投放工具，对高精尖产业、国家重点需求产业采用类似的货币层面鼓励措施。

（责任编辑：夏凡）

参考文献：

[1]中国人民银行.人民银行推出碳减排支持工具[EB/OL].[2021-11-08].http：//www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/4384182/index.html.

[2]中国人民银行.人民银行有关负责人就碳减排支持工具答记者问[EB/OL].[2021-11-25].http：//www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/4384185/index.html.

[3]明明.碳减排支持工具落地，“做加法”促进双碳目标[N].21世纪经济报道，2021-11-10.

[4]张武强.资本约束、银行信贷与货币政策传导——基于扩展的IS-LM模型的研究[J]. 海南金融，2020（5）.