向清洁技术转型的最优政策路径

      本文构建了一个内生增长模型，其中清洁技术和污染技术在生产中竞争。研究（投入）可以分别指向这两种技术。如果污染技术更先进，向清洁技术的转型将更加困难。碳税和研究补贴可以鼓励清洁技术的生产和创新，但通常这一过渡过程会较为缓慢。本文使用美国能源行业的微观数据来估计该模型（的参数）。接着，描述了高度依赖补贴和税收的最优政策路径。最后，评估了各种替代政策。仅依赖碳税或延迟干预会带来显著的福利成本。

    We develop an endogenous growth model in which clean and dirty technologies compete in production. Research can be directed to either technology. If dirty technologies are more advanced, the transition to clean technology can be difficult. Carbon taxes and research subsidies may encourage production and innovation in clean technologies, though the transition will typically be slow. We estimate the model using microdata from the US energy sector. We then characterize the optimal policy path that heavily relies on both subsidies and taxes. Finally, we evaluate various alternative policies. Relying only on carbon taxes or delaying intervention has significant welfare costs.

随着气候变化问题的日益严峻，经济学研究日益关注向清洁技术转型对减少化石燃料排放的重要性。先前的众多实证研究表明，在价格和政策变化的影响下，创新可以从污染技术转向清洁技术。然而，在向清洁技术转型的研究中，仍然存在一些概念和定量问题亟待解决。首先，在微观定量模型的背景下，合理的政策是否可以确保向清洁技术的转型。第二，在最优碳税的条件下，大量研究补贴是否仍能发挥重要作用。第三，在最优政策下，向清洁技术的转型应该以多快的速度进行。

系统性地研究这些问题需要一个描述清洁技术和污染技术在政策实施下相互竞争的微观经济模型。同时，这一模型使用的微观数据应与能灵活描述碳排放和潜在气候变化动态的定量模型相结合，以更全面和精准地进行分析。本文即是建立此模型的一次尝试。

本文的第一个贡献是开发了一个易于处理的微观经济模型。在这一模型中，生产行为被简单地分为能源生产部门与交付部门，链接两个部门的中间产品可以使用清洁技术或者污染技术进行生产；而企业则需要以利益最大化为目标，在不同的政策和生产情境下进行技术选择和研发决策。第二个贡献是使用美国能源行业样本公司的研发支出、专利、销售额、就业和公司进入和退出的微观数据来估计该模型的参数。第三个贡献是通过与碳循环模型结合，分析了最优政策并进行了一系列反事实政策实验。

在原文中，模型被分为8个部分逐步建立起来，在这里我们仅对模型的框架进行说明，感兴趣的读者请查阅原文。

总的来说，本研究建立的是一个简单的动态一般均衡模型，社会总效用由考虑了连续贴现的全社会消费总量的对数计算而来。总产出与总消费之间存在由研究补贴扭曲带来的差值。其中最终产出源自于使用清洁或污染技术生产的中间产物，两种技术都依赖于劳动要素的输入，而污染技术还使用了石油等不可再生资源。每种中间产物的污染和清洁技术的生产率由质量阶梯表示，技术创新被分为渐进式创新和突破式创新，对应质量阶梯上不同形式的技术变化。生产行为根据使用技术的不同而纳税，因此利润最大化的最终产品生产商根据税收和两者之间的生产率差距来选择使用清洁还是污染的技术。研究考虑了新进入行业的公司和已经拥有一系列产品和技术现有企业。最后，污染技术会导致碳排放，从而造成潜在的经济损失。

   本文所建立的模型包含18个参数及初始的技术差距分布。参数估计分四步进行：1. 从外部来源选择碳循环相关参数和折现率即：；2. 从微观数据中直接估计；3. 通过专利分布设置技术差距初始值，即；4. 使用模拟方法估计剩余参数，包括，并模拟能源部门的研发行为和碳排放路径。

     碳循环相关参数和折现率是通过已有研究和相关报告等外部来源收集整理的。其中碳循环参数在模型中的表现与实际大气碳浓度数据吻合良好，如图1所示。

图1：大气碳浓度：实际数据（虚线）与模型模拟（实线）的对比

      在其他微观以及技术创新相关数据的估计中，本文聚焦于美国能源行业。选取了包括能源生产、设备制造和使用端在内的，共计1576家美国企业，作为研究样本。构建研究样本过程中使用的数据包括：美国专利商标局（USPTO）从1975年到2009年授予的专利的记录、来自美国人口普查局的纵向商业数据库的公司层面运营数据、美国国家科学基金会（NSF）工业研究与发展调查。

       结合模型实际，作者使用了包括最小二乘法（OLS）和模拟矩法（SMM）在内的方法进行估计。部分实际意义明显的参数取值包括：α = 4%，代表突破性创新在所有技术创新成果中占比为4%；L₂ = 5.5%，代表企业中参与科研活动的人员数量是非熟练工人的5.5%。另外，清洁能源和污染能源技术之间的初始技术差距分布密度也被构建出来，如图2所示，其中正数代表污染技术领先于清洁技术，负数代表清洁技术处于领先，绝对值代表领先的幅度。在这一分布中，清洁技术领先的情况占9%，污染技术领先至少20步的情况占13%。

图2：模型使用的清洁和污染技术之间的初始技术差距分布密度

      根据模型，在没有碳税和研究补贴等政策干预的情况下，考虑到技术差距的初始分布，大多数创新都将针对于污染技术，如图3.1所示。在这些创新率下，技术差距和污染技术的盈利能力相对于清洁技术有所增加，清洁创新迅速趋近于零。因此，从长远来看，清洁技术将完全消失，污染技术将接管整个经济。这会导致碳排放的稳步增加，如图3.2所示，未来200年将升温11摄氏度。

图3.1 无政策干预下的创新率对比

图3.2 无政策干预下的升温情况

     关于最优政策的讨论仅限于清洁技术研发补贴和碳税，没有考虑纠正垄断等其他市场失灵现象。图4展示了模型得到的最优政策路径。可以看到，在最初的几十年中，研究补贴水平非常的高。但在之后，研究补贴逐渐由碳税政策接替，而碳税水平在经历了一个驼峰型的波动后最终归于零点。

图4 基准参数下的最优政策曲线

      图5展示了最优政策下清洁技术与污染技术的创新率对比，可以看到，在政策干预下，清洁技术的创新率始终处于高位，而污染技术的创新率则在最初的几十年中就快速下降，最终归于零点，意味着技术创新已经完全由污染技术转向清洁技术。

图5

图5 最优政策下的创新率对比

      在得到了最优政策的情景后，本文进行了一系列反事实政策分析。首先是仅依赖碳税的最优政策，如图6所示。当唯一的政策工具是碳税时，最优政策会变得更加激进。在这种情况下，碳税一开始就高于基线，并持续增加到 300% 以上，尽管它仍然呈驼峰状，并在大约 150 年后下降，在 200 年左右降至 200% 以下，如图所示，在 200 年窗口的末尾可见。在这种情况下，碳税的水平要高得多，因为这种政策工具不仅用于减少当前的排放，而且还用于将创新转向清洁技术。这种受限政策的一个有趣含义是，由于碳税更加激进，总体温度在长期内上升较少，但这是以消费增长放缓为代价的，尤其是在早期。因此，仅依靠碳税实现最优政策的福利成本（以初始消费的等效损失计算）为 1.9%。

图6 使用碳税为唯一政策工具时的最优政策曲线

        第二个反事实情景是将所有政策干预推迟50年，图7展示了此种情境下的最优政策曲线。有些反直觉的是，将最佳政策的实施时间推迟 50 年会导致此后的政策不那么激进。原因是，中间间隔产生了清洁和污染部门之间的更大技术差距，因此此后从污染技术向清洁技术的快速转变并不可取（现在的转变大约需要 300 年）。由于经济现在早期产生了更大的消费，因此这 50 年的延迟造成的福利损失相对较小，只有 1.7%。

图7 干预推迟50年时的最优政策曲线

      最后，本文还评估了维持现行政策相对于采用最优政策对气候和福利的影响。对“一切照旧”的碳税的估计使用了两个值：与当前情况一致的 0% 和与 2050 年碳排放 45 美元的社会成本一致的23%。而从样本中估算出当前的清洁研究补贴如下：在整个 30 年期间，清洁企业的所有研发支出中有 49% 由联邦政府资助，而污染企业则有 11% 由联邦政府资助。由于 43% 的清洁能源研究补贴不足以在没有碳税的情况下将技术变革转向清洁能源，因此零碳税的情景会导致最初几百年内气温迅速上升，并导致近 100% 的福利成本（无论折现率如何）。然而有趣的是，即使对清洁能源研究的补贴不是最优的，事实证明，只要征收 23% 的适度碳税，气温上升是可以控制的。事实上，由于这种（次优的低）研究补贴和碳税组合仍然足以促使人们迅速转向清洁技术，福利损失仅为 1.2%。

本文从理论和实证两个方面研究了向清洁技术过渡的性质。根据本文开发的描述技术竞争的微观经济模型，如果污染技术一开始就更先进，那么向清洁技术过渡可能会很困难，因为清洁技术研究必须爬上几个台阶才能赶上污染技术，而且这种差距会阻碍针对清洁技术的研究努力。

从理论上讲，碳税和研究补贴可以鼓励清洁技术的生产和创新。本研究使用估计的定量模型研究的关键问题是最佳政策的结构和时间路径，它们能够多快确保向清洁技术的过渡并减缓潜在的气温上升，以及替代的非最佳政策的成本是多少。

一个自然的直觉是，只应使用碳税，因为该模型中的关键外部性是由碳产生的（如果没有这些碳外部性，社会规划者就没有理由干预或补贴研究）。与这种直觉相反，模型发现最优政策严重依赖于研究补贴，并且这一结果在一系列变化以及不同的损害和社会折现率下都非常稳健。本文还使用该模型来评估一系列替代政策结构的福利后果。例如，仅仅依赖碳税和延迟干预都会产生巨大的福利损失。

本文搭建的模型是第一个描述向清洁技术过渡的微观经济模型，并在此设置中定量描述最优政策，但其不可避免地留下了一些未解答的问题并走了一些捷径，所有这些都构成了未来研究和调查的有趣领域。未来研究可探索国家间政策差异、国际博弈、碳外部性非线性阈值、无完美承诺的政策一致性，以及清洁技术的国际贸易影响。此外，框架还可扩展至涵盖碳封存等更丰富的技术路径。

原文链接：

https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/684511

发表于Journal of Political Economy, Volume 124, Number 1, February 2016