原文标题：气候变化的转型风险对宏观经济和金融稳定的影响——基于存量流量一致性模型视角
原文作者：王博，宋玉峰
发表期刊：经济学动态
关键词：气候变化；金融稳定；存量流量一致性模型；绿色政策
一、引言
2025年在巴西贝伦召开的《联合国气候变化框架公约》第三十次缔约方大会（COP30），正值《巴黎协定》达成十周年，明确将“从承诺到行动”作为核心导向，聚焦国家自主贡献目标落地、气候融资机制落实与全球低碳转型推进，凸显了气候变化应对从共识迈向实践的紧迫性。在此背景下，气候变化及温室气体排放带来的负外部性这一典型“市场失灵现象”，更成为学界与各国政策制定部门的核心关切。实现《巴黎协定》温控目标需推进深度低碳转型，而这必然重塑多数国家经济发展路径，可能对宏观经济运行与金融系统稳定产生系统性影响。尽管联合国早于20世纪90年代便号召多国参与气候变化相关行动，但长期以来，该议题多停留在国内政策引导与国际政治博弈层面。
传统认知认为金融市场与气候变化无内在关联，实则金融业与经济社会各领域紧密相连，既会传递气候变化带来的系统性冲击，也能在低碳转型中发挥重要作用。全球“净零排放”转型势在必行但缺乏前置经验，金融机构若能前瞻性识别绿色商业模式企业，可助推经济社会良性发展；反之，若未能适应气候风险新环境，可能引发对金融市场构成系统性威胁的极端事件。
学术研究方面，Nordhaus（1982）首次在经济学范畴探讨气候变化引发经济问题的可能性，Stern（2007）的系统性研究则推动了相关领域发展，使得气候变化通过物理风险（损害资产负债表）和转型风险（资产价格变动或经济危机）影响经济与金融稳定的研究逐渐丰富，气候风险也成为经济学界前沿课题，各国央行亦开始关注其对货币政策的前瞻性影响。
气候变化的物理风险已造成巨大损失，且污染与民众生活满足感呈负相关，但“休克式”政策干预并不明智。据相关报告，未来15年全球需90万亿美元投入绿色基础设施以实现净零排放，鉴于全球公共财政脆弱性，私营部门的参与不可或缺，这也凸显了绿色政策疏导的紧迫性。
文章的核心研究定位与边际贡献尤为突出：立足生态经济学和气候变化适应性研究理论，运用中国1990-2018年实际宏观经济数据，构建涵盖家庭、公司、银行、政府四部门的存量流量一致性模型（SFC模型），聚焦气候变化“转型风险”传导渠道，探究气候变化、绿色政策与金融稳定三者的内在联系及传导路径，实证评估中国绿色财政和金融政策的效果。其边际贡献主要体现在两点：一是从宏观经济理论出发，清晰展现不同政策情景下实体经济部门的受影响情况；二是率先采用中国标准宏观经济数据进行模型参数校准与估计，填补了相关实证研究的空白。
二、模型构建与数据选取
（一）存量流量一致性（SFC）模型
2007年次贷危机后，存量流量一致性（SFC）模型因在危机预测中的成功表现，重回宏观经济分析视野。后凯恩斯学派基于“无货币、银行信贷等元素则实体经济运行难以理解”的核心观点，进一步完善该模型，形成逻辑严密的经济运行分析框架与方法，其核心特征有二：一是高度注重会计核算原则，通过严格会计等式规避经济分析中的无意义结果；二是将不充分就业认定为经济发展常态，故模型均衡产出由有效需求决定。
该模型以资产负债表和现金流量表为核心分析工具，能够自然融合实体经济与虚拟经济部门，构建统一分析框架，弥补了DSGE模型将实体经济与货币金融相分离的缺陷。尽管SFC模型存在模型设定较简化、参数假定复杂等不足，致使DSGE模型仍为当前宏观分析主流工具，但在同时涵盖实体与虚拟经济部门，并对不同政策条件下的经济运行进行合理情景模拟方面，SFC模型仍具备重要且有效的应用价值。
（二）模型构建
文章基于简化的四部门国民账户体系，构建包含金融资产与非金融资产的模型：其中金融资产涵盖存贷款、债券等类型，非金融资产以实物资本为核心；建模主要遵循四步流程，即构建n部门资产负债表、基于资产负债表构建现金流量表、结合两类表构建约束方程并引入ABM方法设计行为约束方程以形成联立方程组、通过参数校准（估算法与校准法结合）设定初始变量值并求解稳态解。
1.资产负债表。下表为四部门资产负债表，“＋”表示资产项目，“－”表示负债项目，下标表示部门。可以发现，除资本存量外各行之和为０，原因是金融资产与负债项目是相对应的，例如贷款是银行的资产，同时也是企业的负债。列项上各部门均满足会计恒等式。
2.现金流量表。表２构建了四部门现金交易流量表。“＋”和“－”分别代表资金的流入和流出。现金流量表中主要涵盖了生产和产出、工资回报和利润分配以及存贷款等变动引起的资产价值变化。
参照张军（2004）、单豪杰（2008）等人的研究，可以反映的核心事实及经济设定如下：第一，各部门资产负债情况：家庭以存款D为资产，净资产为V_H；企业拥有物质资本K，通过贷款L融资维持运营，净资产为V_F；银行可吸收存款D、贷出资金L（据Dafermos et al，2018，贷出资金分为绿色贷款L_G与棕色贷款L_B），并购买政府长期债券B，净资产为V_B；政府通过发放债券获得净资产V_G。第二，封闭经济下的经济核算：总产出由消费C、投资I与政府购买C_Gov构成；税收包含家庭部门T_H与企业部门T_F；报酬支付源于企业总利润T_P与银行总利润B_P的分成，其中企业留存收益为R_P，银行留存收益为R。最后，存贷款利率设定：存贷款利息按“本期利率×上期末存贷款余额”计算，根据Dunz et al（2019）的研究，银行贷款利率
可拆分为三部分：基准利率、受风险权重影响的浮动部分，以及受资本充足状况影响的浮动部分，具体表示为：
其中，
为基准贷款利率，χ表示风险权重因子，当未引入绿色支持因子（GSF）政策时，一般认为绿色资产风险权重
与棕色资产风险权重
相等，Δ
是受资本充足率状况影响的贷款利率浮动部分：
根据巴塞尔协议Ⅲ，核心资本充足率的最低要求为8.5％，总资本充足率要求仍维持8％不变，故文章取
为0.08。
上述两表内容和相关的经济运行理论，共同构成了存量流量一致性模型联立方程组的基本依据。显然，在资产负债表和现金流量表的框架内，所建模型是存量与流量一致、虚拟经济与实体经济相互关联的动态模型。
3.构建联立方程组。在模型联立方程组中，主要有约束方程和行为方程两类。下文将按部门分类对其进行描述。其中，小写字母表示真实值，大写字母表示名义值，利率变量除外，主要变量及其解释含义见表３。
（１）家庭部门
家庭收入包括工资收入Ｗ和资本性收入
根据消费行为方程，家庭的消费主要由工资收入、资本性收入和存款余额构成。文章利用线性边际消费模式对其消费行为进行模拟，可以将家庭部门的消费式概括为：
最后，家庭存款有上期存款和总收入及消费决定，可以表示为：
（２）企业部门
企业部门主要涉及的经济活动包括生产销售、投融资和利润分配等。首先在模型中经济总产出可以表示为：
企业利润主要来自总产出中去除工资和融资成本的部分，即：
企业利润将一部分作为留存收益留存，其余分配给家庭部门。文章假定留存收益为期初总利润的一定比例：
另外，在投融资方面，企业部门文章简化了企业行为，将部门投资设定为上期资本存量的固定比例
，根据资产负债表和现金流量表的数量关系可以得出：
（３）银行部门
银行部门利润主要来源为贷款利息和存款利息的差额，其分配情况与企业部门类似：
在资产负债表中还可以观察到银行部门恒等式为：
（４）政府部门
政府部门主要依靠税收和发行长期政府债券进行投资和政府采购，设定政府采购与税收存在线性关系，则可表示为：
4.数据选取
当前基于存量流量一致性（SFC）模型研究气候风险与经济关联的文献，多采用发达国家数据；但发展中国家在该领域研究具有天然优势——其经济高速发展阶段更贴近气候风险受关注时期，且以中国为代表的发展中国家对气候风险的政策响应更积极、反馈数据更透明（如原中国银监会自2013年下半年起要求银行机构每半年公开绿色信贷规模）。受历史数据限制，文章选取中国1990—2018年公开宏观经济数据作为基准数据集，数据来源包括《中国金融年鉴》《中国税务年鉴》各期、Wind数据库、CSMAR数据库及中国经济社会大数据研究平台，部分数据的描述性统计分析结果已通过表格呈现（表4）。
5.参数选取和模型校验
在参数设定方面，存量流量一致性模型常用两种方法：一是估计法，该方法操作复杂且难以保证参数估计准确性，在既有研究中应用较少；二是校准法，因诸多文献已对部分参数展开详尽研究，多数应用SFC模型的学者倾向采用此方法，通过引用或修正已有研究结果设定参数。文章综合两种方法：对部分变量，基于中国1978—1990年实际数据，通过时间序列分析结合生产函数模型、线性参数估算法进行校准；对数据不可得或缺失的参数，则采用校准法，并主要参考Dafermos et al（2018）的研究成果确定参数取值。在模型求解方面，鉴于文章模型参数数量多、数据规模大且结构相对复杂，未采用直接求解析解的方式，而是通过计算机数值模拟求得稳态解；以该稳态解为基准情景，通过调整相关参数设定不同政策情景，进而开展冲击分析。
三、理论机制分析与路径探究
文章以绿色支持因子（GSF）和碳税（CT）两种政策为对象，实证分析气候变化转型风险的传导机制，设定社会部门包含家庭、企业、银行与政府，其中实体经济中的企业分为绿色企业（环保型）与棕色企业（污染型），银行通过贷款合同与两类企业互动，核心差异在于绿色企业贷款风险权重低于棕色企业。
1.绿色支持因子
中国绿色信贷政策逐步成熟，2007年首份环保信贷政策出台，2012年《绿色信贷指引》强化行业对绿色金融的重视，2018年优质绿色信贷被纳入中期借贷便利担保范围；欧盟也于2018年提出绿色支持因子（GSF）计划。GSF的核心是降低绿色企业贷款的风险权重，学界初步结论认为，若绿色资产违约率低于非绿色资产，GSF政策具有合理性——中国作为2013年起建立绿色信贷统计标准的国家，数据显示2017年末绿色信贷不良率（0.37%）远低于总体银行信贷不良率（1.74%），且此前四年数据趋势一致。同时，银行贷款是绿色企业主要资金来源，GSF能显著提升绿色企业市场竞争力。
GSF通过影响银行资本充足率，使银行对绿色企业设定较低贷款利率，进而刺激绿色产出与绿色贷款需求；绿色信贷条件变化还会调整绿色资本生产率与银行贷款敞口，提升绿色贷款比重，而绿色资本产品的优势会降低棕色企业利润，银行据此调整两类企业利率。不过，GSF虽改善绿色企业融资条件，却可能降低银行资本充足要求，且绿色资产利润率通常低于棕色资产，其抵押资产风险或高于平均水平，可能损害以银行为核心的金融体系稳定性。
基于此，提出假说1：绿色支持因子（GSF）政策对宏观经济发展可能有负向影响，影响程度与政策强度有关，且对以银行为核心的金融体系稳定性有负面作用。
2.碳税
学界普遍认为气候相关风险是市场失灵的表现，主张通过碳税等政策进行调控。据世界银行数据，截至2018年已有45个国家实施碳税或碳排放交易制度，覆盖约20%全球温室气体排放，2018年相关收入达820亿美元（较2017年增长56%）。与碳交易相比，碳税作为价格导向政策，机制设计简单、交易成本低、管理运行成本少，可大范围推行，但会因税楔效应增加企业运行成本、降低社会福利水平。
碳税的传导逻辑为：增加企业运行成本（棕色企业产品价格敏感度更高）→家庭因消费品价格上升减少消费→棕色企业产品需求下降，进而通过资本与消费品生产效率降低产生连锁影响（如GDP增速、就业率、家庭可支配收入下降）→企业利润减少，家庭红利缩减，进一步抑制消费；虽绿色企业可在一定程度受益，但受整体经济下行影响，其需求与资本生产率也会下降，无法完全补偿棕色企业损失。短期均衡下，企业受损会推高不良贷款，降低银行核心资本充足率，银行或提高全行业利率，将风险传导至经济其他领域；长期均衡下，棕色企业面临“有序过渡”（技术升级转型为绿色企业，增加成本但提升竞争力）与“无序过渡”（不转型，承担监管与市场份额损失风险但节约成本）的权衡。此外，短期SFC模型求解结论受长期企业转型（设定绿色企业比例随时间变化）的影响较小。
基于此，提出假说2：相较于绿色支持因子（GSF）政策对宏观经济发展产生直接负向影响，碳税（CT）对宏观经济和金融体系稳定性的作用相对有限。
四、实证结果分析
（一）政策情景设定
为验证研究假说，文章设定三类情景模拟气候政策冲击下的宏观经济与金融稳定状况：一是“一切照旧”（BAU）情景，无任何应对气候变化的经济政策干预，以中国1990—2018年实际数据通过计算机数值模拟获取稳定解，以2019年数值为初始值作为参照；二是绿色支持因子（GSF）情景，允许降低银行核心资本充足率，通过调整绿色贷款风险权重提升银行资金杠杆率，使绿色企业获得更优惠贷款条件，同时在一定程度上降低社会融资成本；三是碳税（CT）情景，通过征收碳税提高棕色企业生产消费成本、削弱其盈利能力，可能影响银行系统运行与金融稳定，且可能推高棕色企业贷款利率与社会平均融资成本。
（二）模拟结果分析
1.宏观经济效应
绿色支持因子（GSF）对宏观经济存在负向影响：短期内，GSF降低绿色企业融资成本与难度，刺激绿色企业扩产，同时银行因风险加权资产效应扩大核心资本操作空间，推动社会贷款利率普遍下降，进而促进企业产出与家庭消费，对总产出有轻微正向作用；但长期均衡时，绿色企业份额增长不足以弥补棕色行业生产损失，总产出较BAU情景呈下降趋势，这与假说1前半部分结论一致。
碳税（CT）同样对宏观经济产生负向影响：CT推高棕色消费品价格，导致家庭消费倾向变化，而绿色企业产品未能及时填补市场缺口，同时碳密集型产品因生产与需求粘性，成本无法通过转向低碳产品完全补偿，致使企业运行成本增加、转型困难、投资吸引力下降，最终抑制总产出；但相较于GSF，CT对实际GDP波动的影响更小，符合假说2的推论。此外，两类政策的长短期效应存在差异，需通过财政与金融政策配合使用，加强政企银信息共享，提升政策效率。
2.金融稳定影响
文章以银行资本充足率、存贷比及贷款利率作为金融稳定代理指标（银行稳定是金融稳定核心）。在GSF情景下，银行资本充足率因对绿色企业信贷宽松受损：短期内银行因监管要求放松扩大风险敞口，贷款利率走低，但未形成实际资产价值支撑，可能引发绿色资产泡沫；长期看，GSF政策促进绿色产业发展的末端效应不显著，且棕色企业不良贷款率上升导致银行回收本息困难，叠加银行存贷比长期维持高位、风险积聚，最终使银行资本充足率低于BAU情景，金融系统稳定性恶化，这验证了假说1后半部分观点。
在CT情景下，银行体系资本充足率受影响程度不显著：短期内CT对金融稳定指标有小幅积极影响，但长期来看，企业承受的税负压力会传导至家庭部门，影响其资本性收入与预期，进而改变家庭消费和储蓄行为，对银行部门产生负面影响。
此外，两类政策在不同时期对金融稳定的影响相反，混合使用（GSF+CT）可优化政策效果：短期内对经济的负向影响远低于单独使用CT，对银行资本状况的改善效果也优于单独CT政策；长期来看，政策组合对经济增长的正向作用超过任一单一政策。
综合来看，GSF作为央行与金融监管机构的直接干预手段，虽可能提高社会生产效率，但易引发银行资本充足率下降等长期金融风险；CT作为政府间接干预工具，作用机制与影响结果更清晰，但在隐性定价与扩大绿色经济规模方面效果弱于GSF，且长期抵抗气候风险的效果仍需进一步考察。
（三）稳健性检验
为保障研究可靠性，文章通过两类策略进行稳健性检验：一是对比1990—2018年间模型模拟的经济发展数据与中国真实数据；二是调整GSF与CT的政策冲击参数，观察情景模拟结果变化。检验结果表明，文章构建的存量流量一致性模型基本能够反映中国现实经济社会情况，模拟结果具备科学意义。
五、结论与启示
文章结合中国国情与未来经济发展需求，通过理论分析气候变化转型风险的影响机理，并基于存量流量一致性模型，以绿色支持因子（GSF）和碳税（CT）为主要政策场景开展实证模拟，探究了抵御气候风险的政策对中国宏观经济与金融稳定的影响，得出核心结论如下：理论层面，实现《巴黎协定》温控目标必须推进低碳转型，而这一转型会重塑多数国家经济发展路径，可能引发“创造性破坏”，进而对宏观经济运行与金融体系稳定性产生系统性影响。实证层面，其一，GSF政策对宏观经济存在负向影响，在一定政策强度范围内，政策强度越高，负向影响越强，仅当政策强度较低且取值合理时，其与宏观经济的关系呈现“倒U”型（存在最佳影响值），而CT政策对宏观经济的影响相对有限；其二，GSF政策无法通过优化绿色企业贷款条件有效扩大绿色投资，反而会在模型设定的市场条件下削弱以银行为核心的金融系统稳定性，具体表现为推高企业部门不良贷款率、降低银行资本充足率；其三，抵御气候风险的经济政策在长短期对经济产出与金融稳定性的影响存在差异，政策配合使用与协调一致性是提升实施效果的关键——短期内GSF与CT对金融稳定的影响相反，二者混合使用可在抵御气候风险造成经济损失的同时，最大限度降低对金融系统稳定性的负面影响，而单纯依靠碳税等价格手段难以化解潜在气候风险，需通过系统性、全局性政策组合统筹气候风险管理。
基于上述理论与实证结论，为更好应对气候变化转型风险，平衡绿色政策与经济金融稳定发展，提出以下启示：首先，应构建完善的气候风险治理体系，具体包括建立气候变化风险相关数据的检测与报告机制、构建涵盖主要金融机构信贷行为的经济模型，同时完善气候风险监察检查体系与配套法律法规，形成制度化的风险治理框架。其次，需注重气候风险的监测与防范，探索合理的审慎金融政策与财政政策工具组合——绿色政策在抵御气候风险的同时可能引发新的经济低迷或金融不稳定风险，相关部门无需因此放弃政策干预，而是要在明确绿色政策作用传导机制的基础上实施积极调控，避免单一政策弊端。再次，中央银行应在应对气候变化中发挥关键作用，一方面采取审慎的、区别于传统量化宽松的绿色政策，例如基于实际市场调查在一定范围内补偿绿色贷款利率、适度放松商业银行绿色资产风险权重；另一方面可通过配置自有绿色资产，引导市场参与者合理预估长期绿色投资的回报与风险，避免“休克式”绿色金融政策。最后，面对气候变化转型风险，需坚持长期环境保护导向，结合经济社会发展实际动态调整短期目标，依托我国国家治理现代化体系中重视生态文明建设的传统，积极参与全球气候治理进程，为全社会应对转型风险提供保障。
六、原文摘要
气候变化及其应对政策会对一国宏观经济发展和金融稳定产生重要影响。本文基于生态经济学和气候变化适应性研究理论，构建了一个“气候变化—政策响应—经济增长—金融稳定”的影响传导路径。并依据该气候风险传导路径，以代表绿色金融政策的绿色支持因子（GSF）和代表绿色财政政策的碳税（CT）为主要政策场景，基于中国1990-2018年的实际数据，运用存量流量一致性模型（SFC model）对四部门国民经济体系进行情景模拟。研究结果显示：碳税对宏观经济的影响有限，但绿色支持因子对经济的影响与政策强度有关，在一定范围内，政策强度越高，其对经济发展的负向影响越强。同时，由于用以抵御气候变化风险而出台绿色经济政策类型和施行期间长短的不同，其对金融稳定性的影响有显著差异，其中绿色支持因子政策会削弱以银行为中心的金融系统稳定性。因此，“休克式”绿色金融政策在中国并不可取，探索合理的绿色政策实施力度意义重大。
作者：
刘泽晨 中央财经大学金融学院博士研究生
指导老师：
王 遥 中央财经大学绿色金融国际研究院院长
