碳排放约束对我国宏观效应与能源价格的影响研究——基于发挥财政政策、金融支持叠加优势视角

姚佳含，孙小涵

（中国人民银行沈阳分行，辽宁 沈阳 110000）

一、引言

目前，在碳达峰、碳中和目标下，我国积极构建促进绿色低碳发展的财税政策体系以及金融政策措施，引导带动更多政策和社会资金支持绿色低碳发展。部分学者认为，低碳发展将成为继经济增长、充分就业、物价稳定和国际收支平衡外的第五大宏观经济发展、调控和管理目标。现阶段降低碳排放的措施主要包括制定实施碳排放总量控制目标、优化升级产业结构、实施碳排放权交易机制等。其中，对碳排放总量控制的研究多基于以下假设：2030 年单位国内生产总值二氧化碳排放（以下简称“碳强度”）的下降程度与未来10 年GDP 的平均增速。各界也运用了多种方式对2030 年碳排放总量进行一系列测算，但有些测算可能缺乏对碳排放总量约束条件的完整性假定与较为清晰的核算方式，且总量控制这种直接干预形式可能会对经济增长造成一定的影响；实施碳排放权交易机制、优化升级产业结构等能够有效降低碳排放，但实现“双碳”目标还须借助其他政策合力推动。综上，探究不同方式碳排放约束对经济系统的影响成为国内外学者研究的热点问题，现有文献的研究视角主要归结为以下三类。

第一类文献主要研究行政型碳排放约束的政策效应，认为行政型碳约束政策对经济的负面效应较大。林伯强等（2010）[1]在碳排放约束的基础上，优化了中国能源战略调整模型，发现碳总量约束增加了能源成本，对宏观经济有一定的负效应。马建平（2020）[2]多角度分析控排放、调结构与促增长之间的相互关系，发现在碳强度约束情境下，很难在实现碳达峰目标的同时实现经济高增速发展。张友国和郑玉歆（2014）[3]综合分析了碳强度约束对经济和产业结构的影响，认为持续实施行政型碳强度约束会增加宏观经济的下行压力。朱佩誉和凌文（2020）[4]模拟不同政策情景下实施碳减排政策对宏观经济、产业结构和能源结构的影响，结果表明虽然减排政策可能在一定时期内不利于宏观经济发展，但能够很好地优化产业和能源结构。

相较于行政型碳排放约束对经济的影响，第二类研究则主要关注市场型碳排放约束对宏观经济的影响，主要分为碳税和碳排放权交易机制两大研究方向。在碳税政策效应方面，姚昕和刘希颖（2010）[5]通过CGE 模型模拟最优碳税额度对宏观经济的影响发现，渐进性最优碳税征收额对GDP 影响不大，但能够显著减少碳排放和降低单位GDP 能耗。Baranzini等（2000）[6]分析了碳税对竞争力、资源分配和环境的影响，认为税收政策的设计和财政政策的改革能够有效中和碳税对经济产生的负效应。何建武和李善同（2010）[7]比较了统一碳税对不同区域的经济影响发现，统一碳税政策会加大地区间贫富差距。杨超等（2011）[8]通过多目标最优碳税投入产出模型得出碳税对宏观经济产生负面冲击的结论，建议政府应在设定基准碳税的基础上动态调整不同部门的碳税征收额。对碳交易机制的研究则更多关注如何分配初始碳排放配额以及交易范围。袁永娜等（2013）[9]模拟分析了碳排放交易机制下不同初始碳排放许可分配方式对经济的影响，发现按历史碳排放强度进行初始分配能够减少对区域经济的冲击。宣晓伟和张浩（2013）[10]总结了国际上碳排放配额的分配方式，认为各省区市应根据自身长期发展规划制定不同的配额分配方案。关于交易范围，现有文献普遍支持建立统一的碳排放权交易市场。崔连标等（2013）[11]认为在全国范围开展碳交易机制，既能够实现减排目标，又能有效节约减排成本。吴洁等（2015）[12]将碳排放权交易优化模型和“能源—环境—经济”多区域CGE 模型结合，模拟评估统一碳市场的建立在促进区域经济协调发展中的作用，认为全国统一的碳排放权交易市场有利于优化资源配置、调整产业结构、缩小地区经济差距。姬新龙和杨钊（2021）[13]对比碳交易试点和非试点地区的碳排放量和碳强度，认为碳交易政策的实施有显著的碳排放抑制作用，应尽快推进全国碳交易市场建立。

第三类文献则更关注在实际应用中如何选择碳减排措施。周县华和范庆泉（2016）[14]比较了既定减排目标下碳强度和总量约束对经济的影响，发现减排初期碳强度约束造成的社会福利损失最小。张友国（2013）[15]则是比较了不确定情形下碳排放强度约束和总量控制对宏观经济和减排效果的影响，认为经济水平超过预期水平时，碳强度约束更适宜作为减排目标。董梅等（2019）[16]研究发现行政型碳排放约束效果有限且对能源行业冲击较大，须结合市场型碳排放措施调节资源配置，为本文模型构建提供重要参考。吴力波等（2014）[17]模拟了不确定性条件下区域边际减排成本曲线，结果表明现阶段选择碳排放权交易机制更符合我国国情，未来应根据减排幅度和各省区市边际减排成本差异情况考虑是否引入碳税政策。樊星等（2013）[18]、Liu（2013）[19]均对政策措施间的协同性进行研究，认为单一减排政策效果可能不佳，可以建立一个以行政型碳排放约束为基础的碳排放交易市场。

通过对现有文献的整理发现，较少有文献针对行政型和市场型减排措施共同作用对宏观经济的影响展开研究。而无论是采取行政型碳总量控制措施还是市场型碳排放约束措施，宏观经济均会受到一定程度的影响，能源价格也将发生波动。因此，本文认为仅研究行政型或市场型单一碳排放约束措施对经济系统的影响并不全面，应考虑两者之间的协同配合。本文选择递推动态CGE 模型，对现有生产函数形式进行改进，将“碳要素”作为一种重要的生产要素加入模型。从实践上探究在行政型和市场型碳减排措施“双约束”情景下，我国宏观效应与能源价格的长短期变化，权衡发展与减排的关系，具有一定的理论与实际意义。

二、模型构建与情景设计

（一）动态CGE模型构建

可计算一般均衡模型（简称“CGE模型”）用于研究国民经济各部门、各核算账户之间的连锁关系，是一种具有理论机理强但统计机理弱特征的模型。在对低碳经济转型情景进行研究时，将碳排放这一强外部影响变量与模型中煤炭、石油、天然气、电力等相关产业部门联系起来，构建包括居民、企业、政府等经济主体，由“资本—劳动力—能源”组成的要素市场与各个中间部门组成的商品市场之间的数量关系。由于在碳减排政策的冲击下，相关经济变量会发生长期动态变化，因而本文选取递推动态CGE 模型，添加动态碳排放外生变量及参数，构建包含生产模块、贸易模块、主体模块、能源与碳排放模块、动态模块、宏观闭合模块六个模块的CGE 模型，模型结构见图1。

图1 CGE模型结构图

1.生产模块

生产模块是整个CGE 模型的重要组成部分，本文根据张欣（2010）[20]的模型基础，将生产模块设计成六层嵌套模式，将煤炭、石油、天然气、电力4 个能源部门从28个部门中分离出来，其余24个部门作为非能源部门通过Leontief函数形成中间投入，具体结构见图1，相关方程如下（由于篇幅原因，每个模块仅列出重要方程，下同）。

其成本最小化一阶条件是：

加之对应的价格关系，可得：

其中，QA 是总产出，PA 是商品价格，QVA 是要素部门投入数量，PVA 是要素部门合成价格，QNITA是中间投入总量，PNITA 是中间投入部门合成价格。α是全要素生产率，δ为某一产业部门的份额，ρ为替代弹性参数。a是产业部门种类，a=1,2,…28，A是产业部门集合，a∈A。

2.贸易模块

贸易模块主要处理进口商品、国产国内销售商品、国产出口商品三者之间的关系。国内生产活动产出商品QA 分为国内销售QDA 和出口商品QE 两部分，其替代关系为：

其中，α、t、δ 为方程参数，参数的设定主要参照Zhang（2017）[21]、郭正权等（2014）[22]的研究结论。

记国内销售QDA 的商品价格为PDA，出口商品价格为PE，国内和出口商品价格的相对变化影响国内销售和出口的相对数量，则活动部门的生产价格为：

国内市场上供应商品QC 包括国产内销商品QDC 与进口商品QM，记价格分别为PDC 与PM。国内市场供应的商品为国内各个主体机构所需求，在国内生产供应与进口之间的替换关系由阿明顿条件描述。

3.主体模块

主体模块主要从主体机构的行为方式出发，包括居民模块、企业模块和政府模块。在居民模块中，居民收入与支出函数为：

其中，YLS 为劳动力收入，YKSh为资本收入，YWS 为国外收入，transfrhgov为政府对居民的转移支付。shrh 为居民储蓄，mpc 为消费倾向，ti 为居民所得税率。

在企业模块中，企业收入包括从资本投入中获取的收入加上政府对企业的转移支付：

企业的储蓄定义为企业的收入减去所得税：

社会总投资由各个部门的投资组成：

在政府模块中，假设政府收入在税收部分仅来源于增值税VAT、企业所得税BIT、个人所得税IIT、关税TT，其他收入来源于国外转移支付EXR，因此政府收入函数为：

相应的，政府支出包括政府消费PQG、对居民的转移支付transfrhgov、对企业的转移支付transfrentgov以及对国外的转移支付EXG，则有：

4.能源与碳排放模块

在对碳排放量估算上，由于投入产出表中的数据均以价值型计量，而碳排放量属于实物型变量，因此本文参照价值型碳排放参考系数（见表1），将其与CGE模型联系起来。

表1 各类能源碳排放参考系数

根据价值型二氧化碳排放系数，得到碳排放量函数如式（15）所示：

其中，TPFco2为二氧化碳排放量，ce 为四个能源部门，μce为价值型二氧化碳排放系数，QINT 为生产部门的能源投入数量，QHce,h为居民（包括城市居民与农村居民）能源消费支出。由于2017 年的投入产出表中没有政府能源消费支出，因而式（15）不予列示。PQce为能源销售价格。

5.动态模块

在动态模块的设定上，本文将所有内生变量添加时间维度t，将劳动力、资本、全要素增长率设为外生变量，通过动态方程，反复调整计算。

设劳动力总供应量方程为：

式（16）中，QLSAGG 为劳动力总供应量，gt为劳动力增长率，这里主要参考世界银行对我国人口增长的评估值。

设资本存量方程为：

式（17）—式（18）中，QKSTOCK 为资本存量，QINV 为当年新增投资额，θ 为折旧率。为新增投资增长率，这里用居民储蓄率进行替代，居民储蓄率参考李平等（2017）[23]的研究数据设定。

设全要素生产率方程为：

式（19）中，FTP 为全要素生产率，β 为全要素生产率增长率，本文通过索罗余值法进行测算。

6.宏观闭合模块

本文采用新古典宏观闭合条件，考虑资本价格与劳动力价格均为模型内生变量，而资本和劳动力供应量为外生变量，劳动力市场充分就业。在此基础上要满足资本与劳动力要素供应之比等于要素禀赋、劳动力基准价格设为1、国际收支平衡（即SAM表中“国外”行列平衡）、投资与储蓄平衡（即SAM 表中“投资”与“储蓄”行列平衡）等条件。

此外，由于本文采用递推动态模型，因而为在GAMS 软件编程中得到最优解，还必须设定居民效用最大化为目标函数：

（二）数据来源与参数设定

1.宏微观社会核算矩阵表（SAM表）编制

本文以最新的2017 年全国投入产出表作为SAM 表的基础数据来源。其中，活动、商品、要素、账户的行列数据可以直接从SAM 表中获取；而政府、账户之间的转移支付、储蓄以及国外账户的各种往来数据则从《中国统计年鉴》《资金流量表》《国际收支平衡表》以及相关部门统计数据中获取。此外，各生产部门碳排放数据来源于中国碳排放数据库，居民碳排放数据来源于《中国能源统计年鉴》。根据我国产业结构、能源结构的特点以及所研究问题的侧重点，将2017 年全国投入产出表中的149 个部门进行合并，按比例拆分表中“石油和天然气开采产品”，分别得到石油与天然气开采产品量。再利用交叉熵法调整得到13×13 矩阵的宏观SAM 表与28×28矩阵的微观SAM表。

2.参数设定

（1）份额参数确定。

在CGE 模型中，大部分函数的参数均可通过SAM 表（假设SAM 表已经处于一般均衡状态）中的数据推算，此过程被称为校调估算。以生产函数为例，设生产函数为：

其中，δ1+δ2=1，ρ 为外部给定，Q、X1、X2可从SAM表中得到，则δ1参数的校调估算公式为：

其中ω1、ω2为要素价格，进一步，对规模因素A参数的校调估算公式为：

由此，使用上述校调估算方式，并对校调得到的参数值进行复制检查，即可确定模型中各类比率性参数以及函数中的转移系数。

（2）弹性参数确定。

在弹性参数的选择上，由于这类参数多缺乏实证估计，因而本文借鉴了贺菊煌等（2002）[24]、Zhai 和Herter（2005）[25]、赵永和王劲峰（2008）[26]、李元龙（2011）[27]的研究数据，确定中间投入与基本投入要素的替代弹性、生产要素的替代弹性、Armington 弹性、CET弹性、Frisch弹性等各类弹性参数。

（三）模拟情景设置

在进行碳排放约束时，部分文献如张友国和郑玉歆（2014）[3]、张世国等（2021）[28]采用了行政型措施的碳排放总量约束条件；也有部分文献如朱佩誉和凌文（2020）[4]、张静和许崇庆（2021）[29]对碳税、碳交易价格等市场型措施进行探讨。本文将行政型与市场型碳排放约束措施结合，在行政型碳排放约束措施上，参考董梅等（2019）[16]不确定碳强度约束形式，即碳强度=碳排放总量/当年GDP，将碳约束与我国经济发展密切联系，允许碳排放量的增长。在碳强度的预测上，以我国在巴黎气候大会做出的2020年、2030 年碳强度较2005 年碳强度（3.067 吨/万元）分别下降40%—45%、60%—65%目标为依据。2020年，我国已实现承诺目标，碳强度较2005 年下降48.4%。因此，在2030 年碳强度目标的下降值上，本文选择65%作为目标值。

在市场型碳排放约束措施上，由于我国目前选择碳排放权交易作为主要的市场型碳减排手段，在北京、上海等7 个城市开展碳排放权交易试点，并于2021 年7 月16 日启动上线交易，但在碳排放权交易市场上线之前的碳价格未有明确设定。因此，本文创新采用加权平均方法，利用试点城市年平均碳交易价格与试点城市GDP 数据对全国碳价格进行计算，具体公式如式（24）所示：

在式（24）的基础上，得到2017—2020 年全国碳价格，并根据所设定的GDP 的增长率计算全国碳价格。

根据上述构建的CGE 模型与设置的模拟情景，本文利用GAMS 软件，以2017 年数据为基准，在通过一致性检验、平衡性检验等系列检验后，得到“双约束”条件下我国宏观效应与能源价格的变化情况。

三、结果分析

（一）“双约束”条件下的宏观效应影响分析

1.“双约束”条件下碳排放总量的变化情况

根据模型测算，若不施加碳排放约束，我国将于2034 年前后进入碳排放平台期，并于2036 年达到133.64 亿吨二氧化碳排放的峰值（见图2）。在实现碳达峰后仍有将近10年左右的平台期，直至2046年碳排放量才出现明显的下降趋势。到2060 年，二氧化碳排放量还将约有90亿吨。

而在“双约束”情景下，以保障经济发展、控制碳减排成本为前提，我国二氧化碳排放量呈显著下降趋势，且平台期大大缩短。从图2 可以看出，二氧化碳排放量提前至2026年前后进入平台期，并于2028年达到106.17 亿吨二氧化碳排放量的峰值，经过3年左右的平台期稳定在104亿吨左右。随后在2033年实现二氧化碳排放的快速下降，按此下降趋势预测，我国将于2060 年实现既定的碳中和目标。此外，在该情景下，2030 年我国碳强度与2005 年碳强度（3.067 吨/万元）相比下降68%左右，实现我国在巴黎气候大会上做出的承诺目标。

图2 有无碳排放约束条件下的碳排放总量变化图

2.“双约束”条件下实际GDP的变化情况

图3 展示以2017 年价格为基准价格的GDP 变化情况。从短期看来（2021—2030 年），施加碳排放约束会使得“十四五”“十五五”期间实际GDP 较基准情景分别下降约1.3个、0.7个百分点，对GDP增速的影响约为0.2 个、0.1 个百分点。由于我国尚处于工业化阶段，根据2020 年数据，工业增加值占GDP的比重达到30.8%，拉动GDP 增长0.8 个百分点，对GDP 增长的贡献率达34.4%，还未能实现经济增长与碳排放的“脱钩”。在经济结构、产业结构、技术条件未有明显改善，政策实施还未完全见效的大背景下，减少碳排放，可能会对高碳产业造成冲击，增加企业成本，进一步削弱产业竞争力，从而造成GDP的损失。且实现碳达峰的时间越早，可能对经济的影响越大，此时经济结构调整进入“阵痛期”。

图3 有无碳排放约束条件下的实际GDP变化图

从中长期看（2031—2060 年），我国可预计于2038 年后实现GDP 较基准情景的正向增长。持续性碳减排政策的实施在促进经济质量提升的同时，也逐步促进经济总量的增长。一是煤炭占比下降，清洁能源、新材料等产业扩张占据主导地位。关键核心技术逐步突破，产业链基础设施逐步完善，光伏发电、氢能、可降解新材料等新兴产业发展的正面效应越发凸显。二是第三产业占比提升，产业结构的优化调整推动了我国经济结构的调整、优化、升级进程。经测算，第三产业占GDP 的比重，将从2020 年的54.5%提高至2060年的72.0%左右。

3.“双约束”条件对固定资产投资的影响

碳减排情景下带来的新增固定资产投资规模总量（2021—2060 年）预计为176.3 万亿元。“十四五”“十五五”期间，净新增固定资产投资将呈现倒U 形趋势，预计新增投资38.2万亿元，压减高耗能产业投资26.9 万亿元，实现净新增固定资产投资11.3 万亿元（见图4）。一方面传统高耗能行业扩张受限，产能压减，对固定资产投资造成一定负面冲击。为避免对高耗能产业搞“一刀切”，压减投资强度可能会逐渐增强，经测算，“十五五”期间，新增固定资产投资水平将较“十四五”时期减少约12 万亿元，压减投资规模将在2030 年前后达到顶峰。另一方面，碳减排带来了新的投资机会，绿色基建、新增清洁能源设备、低碳排放设备等固定资产投资需求旺盛，多省份已经将光伏、光储能、氢能等新能源列入“十四五”规划。因此，该时期为以碳减排引致的新增固定资产投资与压减的传统固定资产投资“对冲期”。

图4 排放约束条件下年新增固定资产投资变化图

长期来看，随着产业布局逐渐完善，前期基建投资落地见效，新能源占比逐步提高，由碳减排带来的年新增固定资产投资呈现先加速后减速的变化趋势，并于2031年前后达到峰值，后逐年下降。

4.“双约束”条件对居民消费的影响

在我国构建“双循环”新发展格局，全面畅通国内经济大循环的战略引领下，消费逐步成为拉动经济增长的主要动力。消费者作为整个经济活动的终端，将成为实现碳达峰、碳中和目标的重要参与主体。从图5看，居民消费增速将在2030年前保持4%—5%，在实现碳达峰的10 年后，居民消费增速基本稳定在2%—3%。

就整个消费市场而言，短期碳排放约束一方面可能会导致生产要素成本增加，企业利润下降，在劳动市场充分就业前提下，居民劳动报酬和资本收入均有所下降。在预算约束下，为取得效用最大化，居民消费需求可能会降低，居民储蓄则逐步上升。另一方面，2021 年碳交易均价在49 元/吨，远低于国际碳交易价格的47 美元/吨，2022 年我国碳交易价格每吨大概率会超过百元，碳交易价格的提升可能会显著降低居民消费水平。长期来看，随着经济进入到新发展阶段，资本和劳动力报酬的下降与生产要素成本的上升会逐渐达到均衡状态，消费结构绿色转型升级逐步完成，居民消费增速逐渐放缓并趋于稳定（见图5）。

图5 排放约束条件下居民消费增速变化图

（二）“双约束”条件下的能源价格影响分析

1.碳排放约束对国内煤炭、石油等价格的影响

为实现碳达峰、碳中和目标，能源结构将会进行实质性重塑，能源价格将会受到较大影响。短期由于供给控制叠加成本推动，可能会造成能源供给弹性下降，能源需求将推动国内煤炭和石油等能源价格迅速上涨；长期由于替代效应叠加技术发展，煤炭、石油价格在波动中可能会逐步走低并最终趋于稳定（见图6）。

图6 国内煤炭、石油价格变化趋势图①图中价格变动是以2017年为基期的价格变动，下同。

短期来看，随着供给侧结构性改革的持续深化，新增产能的批复可能将愈发严格，煤炭、石油行业将面临存量减少、增量受限的供给格局，供给端收紧的预期增强。虽然部分传统能源消费可被清洁能源替代，但在保障国家能源安全稳定供应方面，短期内煤炭作为国内能源压舱石的地位无法替代，传统能源需求仍处于增长阶段，供给弹性难以释放，供需处于紧平衡状态。

另外，传统能源行业的资本成本和生产成本可能有所提高，造成能源价格上涨。在愈加严格的碳排放约束条件下，高碳企业融资难度不断增加，资本成本将进一步提高。

同时，为实现碳达峰、碳中和目标，传统能源行业将需要引入碳捕集、利用与封存技术（CCUS）等，这些技术的使用可能会增加传统高耗能行业的生产成本。

长期来看，煤炭、石油需求先后于2028—2030年到达高点，经测算，煤炭、石油在我国能源消费中的占比将分别从2020年的57%、19%变化为2030 年的37%、20%和2060年的6%、5%（见图7）。天然气、电力、光伏等清洁能源的加速替代将会使得煤炭、石油等能源价格波动下降直至趋于稳定。

图7 主要能源消费占比变化图

另外，随着科技发展，技术成本有较大下降空间。以CCUS 为例，预计到2030 年，全流程CCUS 成本为310—770 元/吨二氧化碳，到2060 年该技术成本将降至140—410元/吨二氧化碳，成本因素对能源价格的影响将不再显著。

2.碳排放约束对天然气、电力等替代能源价格的影响

天然气是介于煤炭、石油等高碳化石能源和清洁非化石能源之间的清洁低碳能源，电能作为清洁高效的能源载体，具有便捷、可控、精准的特点，未来两者将在终端消费中逐步替代化石能源。两种能源价格之间存在相互作用，短期来看，在需求增长与成本提高的双重作用下天然气和电力价格或有上移；长期来看，天然气需求趋缓，价格将逐步下降至2041 年前后趋于稳定，而电力价格由于新能源占比提升造成需求与成本的增加，将在持续上涨后保持相对稳定（见图8）。

图8 国内天然气、电力价格变化趋势图

从成本端看，由于我国天然气进口依赖度高，国际市场波动对我国天然气市场影响较大，短期国际天然气供需偏紧、价格提高导致我国天然气价格高位运行。就电力产业而言，我国现阶段仍以火力发电为主，煤电和气电都发挥着重要能源供应保障作用。其中，煤电占据主导地位，气电主要承担供热和调峰作用。在煤炭和天然气价格双双上浮的情况下，电力价格也将随之上涨。

从需求侧看，在短期能源结构转换过程中，天然气仍将作为煤炭的主要能源替代品。“十四五”“十五五”期间天然气需求或将保持6.2%和8.3%的增长速度。同时，由于可再生能源发电受天气制约程度强，天然气用于电力生产比例仍将保持较高水平。作为天然气的主要消费途径，气电与天然气发展趋势基本一致，常规火力发电将逐渐被取缔，预计2035 年气电装机容量达到顶峰，进入平台期后，气电装机容量将逐步下降，天然气消费量也预计将在2035 年前后达到6500 万立方米的峰值，之后，天然气消费量将缓步下降。受需求波动影响，天然气价格呈现先涨后降的趋势。而由于未来我国配套电网建设、调度运行优化、容量补偿等辅助性投资不断增加，使得电力系统性成本提升，终端电价上涨压力增大，造成电价的持续上涨，后由于新能源使用量的稳定与配套投资的逐步完成，电价逐渐保持相对稳定。

（三）模型稳健性分析

在碳排放约束条件下，本文主要对中间投入与“资本—劳动力—能源”之间的弹性参数进行更改，设置弹性参数的变动范围为[-30%，30%]，模拟次数为200 次。模拟结果显示，所有变量的变动幅度均在99%的置信区间内（见图9，由于篇幅原因，仅选择GDP、投资、消费的模拟弹性变化进行展示），说明替代弹性的变动对变量的影响较小，模型较为稳健。

图9 弹性值稳健性变化图（GDP、投资、消费）

四、结论与政策建议

本文通过构建动态CGE 模型，模拟2017—2060年在“双约束”条件下我国宏观经济效应、能源价格的变化情况，得到以下结论。（1）碳排放约束下我国二氧化碳排放量至2026年左右进入平台期，并于2028年达到峰值，约106.17 亿吨。（2）“十四五”“十五五”期间实际GDP 较基准情景分别下降约1.3 个、0.7 个百分点，对GDP 增速的影响约为0.2 个、0.1 个百分点。预计长期可于2038 年后实现GDP 较基准情景的正向增长。（3）短期碳减排约束下带来的净新增固定资产投资呈现倒U 形趋势，压减高耗能产业投资26.9万亿元，实现净新增固定资产投资11.3万亿元。居民消费将在2030 年前保持4%—5%的增速增长，在实现碳达峰的10 年后，居民消费增速基本稳定在2%—3%。（4）短期由于供给控制叠加成本推动，煤炭和石油等能源价格迅速上涨；长期由于替代效应叠加技术发展，煤炭、石油等能源价格在波动中逐步走低并最终趋于稳定。（5）短期在需求增长与成本提高的双重作用下天然气和电力价格或有上移；长期天然气需求趋缓，价格将逐步下滑，到2041 年前后趋于稳定，而电力价格将在持续上涨后保持相对稳定。

基于此，本文提出三点建议。一是要构建以财政体系为主导，金融体系协调配合的“减碳”政策激励机制。从实现碳排放、碳中和目标的长效机制考虑，行政管控和市场调节措施应并行，应发挥政策合力，对碳减排企业给予适当的税收减免、财政贴息等政策优惠，通过碳税等方式引导高耗能产业转型升级。探索适应碳达峰、碳中和目标的绿色金融资本市场，鼓励金融机构加速自身绿色转型。二是充分发挥金融在支持碳减排中的重要作用。进一步完善绿色金融约束激励机制，推动绿色信贷创新发展，拓宽绿色产业直接融资渠道，加大对低碳技术的投资力度。探索开展绿色资金使用情况的强制披露制度，提高低碳领域金融资源配置的有效性和透明度，逐步创建科学、完备、可量化的标准体系和评价体系，夯实绿色金融发展根基。三是在做好煤炭、石油等大宗商品保供稳价基础上，促进能源结构和产业结构优化升级。对重点用能单位能耗进行监测，推进重点行业绿色化改造，对原材料（如有色金属、钢铁等）设定约束能耗指标，压降高碳排放行业产能。合理调整要素配置，推动能源清洁、低碳、安全、高效利用，推广风能、太阳能等清洁能源，进一步完善绿色发展规划，加大绿色消费宣传，从根本上促进能源低碳化发展。