随着绿色金融顶层设计渐渐完备与市场实践中很快发展，针对绿色金融的理论研究也正在渐渐蓬勃发展。然而从整体上看，绿色金融仍未构成几乎成熟期的理论体系，国内外涉及文献中研究绿色金融问题的还过于广泛，学术界必须回应领域更进一步拓展和了解。此外，辨别绿色金融涉及的前沿文献，不仅是增进学术成果转化成为社会实践中的重要途径，而且也为未来更进一步深化研究奠下基础。
有鉴于此，中央财经大学绿色金融国际研究院大力的组织博士生和硕士生广泛开展文献读者，每周启动时涉及文献理解，致力为广大读者讲解近期的研究进展。文献分析原文题目：GHG Emissions Control and Monetary Policy原文作者：Barbara Annicchiarico, Fabio Di Dio文章公布期刊：EnvironmentalResource Economics公布时间：2017年关键词：温室气体管控政策、货币政策、拉姆齐问题近年来，气候变化问题沦为国际最热门和最不具挑战性的话题之一。学者们和多国政府都全力以赴研究和探寻减慢碳排放的政策措施。然而排放量行动代价的额外成本使得企业应付气候变化的要求显得不确认。
温室气体排放量规制有可能通过废气许可证价格以及排放量成本两方面影响经济体。所以本文目的将温室气体排放量规制引进刻画不确定性、不几乎竞争及价格黏性的宏观经济模型，以探究环境政策的影响。
本文在新的凯恩斯模型的框架下辩论环境政策（还包括碳税和碳交易制度，实质上刻画了财政政策）与货币政策的相互影响。本文模型还包括家庭、厂商和政府三个部门。其中，厂商部门还包括最后产品商和中间商，最后产品商的产品正处于几乎竞争状态，中间商则正处于不几乎竞争状态。
中间商面对一个具备随机生产技术冲击以及不受环境碳存量影响而受到损失的生产函数，其生产量具备胜外部性（碳排放不会减少环境碳存量）。政府税收的唯一来源是对中间商征税碳税或者在碳交易市场出售废气许可证。从稳态解法（均衡快速增长路径）的看作，比起几乎竞争和价格弹性的对照模型，本模型的稳态生产量水平、消费水平、劳动量和最后福利水平都分别高于对照模型，原因在于独占带给经济变形；（中间商）竞争性就越强劲，就越相似对照模型结果。
本模型比较较低的稳态生产量水平带给略高于的碳排放强度。此外，不应保持0的稳态通胀率以防止价格调整成本（如菜单成本）。
从动态学分析角度，本文基于以下核心的政策传导逻辑：当生产技术再次发生相反冲击时，由于生产量提升造成碳排放强度将随之提升，从而造成高碳存量下生产量损失减小。因此货币政策应该实行暂时性的通货紧缩，增加劳动要素（本文说明为削减工时）投放，节约劳动力成本用作排放量行动，从而减低碳排放总强度，减低环境碳存量胜外部性对生产量的伤害起到，以及减少独占带给的变形起到，最后可以填补生产能力上升的影响。然而该措施也不会因为价格波动从而带给调整成本，政策制定者最后必须在排放量收益和价格波动的成本之间权衡。
根据此机制，本文分析了三种政策人组情景：（1）当一个政策制定者可以实行动态适应环境的环境规制政策（碳税和碳交易在此情景中几乎等价）以及货币政策人组时，此时的拟合自由选择是实行暂时性的通货紧缩增加劳动投放，减低碳排放的负外部性。在这种政策人组中，对独占变形的减低效应尤其强劲。（2）当政策制定者在相同的环境规制政策（相同碳税或碳交易制度）可以自由选择适应性的货币政策应付技术相反冲击时，两种环境政策差异较小。相同碳税下总废气强度依然不会提升，拟合货币政策反应下通货紧缩十分严重，而碳交易制度下的拟合货币政策反应将带给更加反感的通货紧缩但大大减低了独占的变形效应。
碳交易制度下货币当局必须在价格调整成本和排放量成本之间展开权衡。（3）当货币政策遵循相同规则（带上光滑因子的泰勒规则）时政策制定者自由选择拟合环境规制政策。每期的名义利率是上期的名义利率与泰勒规则的加权平均。如果货币政策保持相同的名义利率，由于相反生产率冲击使实际利率上升，从而性刺激总需求，提升碳排放强度并减少排放量的程度。
如果货币政策遵循带上光滑因子的泰勒规则，则拟合环境规制政策能减轻碳排放强度的下降。如果货币政策几乎遵循泰勒规则，则拟合环境规制政策将使碳排放由顺周期改变为逆周期。综上所述，本文的核心结论是：第一，一般而言碳排放强度具备顺周期效应，但是如果政策制定者在遵循泰勒规则下的货币政策动态自由选择拟合的环规制境政策，有可能使碳排放改变为逆周期。
第二，政策制定者可以因应自由选择拟合环境规制政策与货币政策时，更高的碳价格和更加较低的独占变形将增进排放量行动，从而减慢碳排放强度。第三，若政策制定者在实行碳税或者碳交易制度下不能自由选择拟合货币政策时，环境拟合政策对货币政策倾向并非中性的。如果实行碳交易制度，或者实行碳税制度并且环境胜外部性对生产量具备伤害起到，那么拟合货币政策将容许价格背离平衡条件以应付独占变形和生产量的负外部性，而非严苛的通胀目标值。
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