教育质量、绿色技术和碳定价的经济影响

碳定价是当今各国政府为减少排放而使用或考虑的最重要的政策工具之一。支持者认为，碳定价可以让我们以最小的成本达到国际公认的温度目标(Borissov et al. 2019, Gollier and Tirole 2015, Rausch et al. 2011)。

然而，大多数研究表明，碳税将对产出产生负面影响，并且可能是递减的(Grainger和Kolstad 2010, Mathur和Morris 2014, van der Ploeg等人2021)，尽管一些新兴的实证研究对此提出了挑战(例如Klenert和Hepburn 2018, Metcalf和Stock 2020, Shapiro 2021)。可以减少产出损失或减少不平等加剧的缓解因素在文献中得到了大量关注，特别是碳税收入再分配机制。

人们较少关注的是促进教育质量的政策的缓解作用。更高质量的教育有可能:(1)提高供给技能，以实现应对碳定价的绿色技术创新，从而降低产出损失，大幅减少碳排放;(2)通过确保所有人都能获得“绿色”技能来减少碳定价带来的不平等。

新兴研究表明，绿色技术变革依赖于人力资本。例如，在碳定价委员会的报告中，教育和熟练劳动力在向绿色增长过渡中的作用(Stiglitz et al. 2017)解释说，使用清洁技术的生产是人力资本密集型的，因此教育决策与能源转型密切相关(Yao et al. 2020)。与此同时，熟练劳动力的短缺可能会限制经济体的脱碳进程(OECD 2017)。人力资本还与企业更好地适应气候变化和环境法规有关(Lan和Munro 2013, Pargal和Wheeler 1996)。

碳定价——通过其对人力资本积累的影响——可能不仅是气候政策的基石，还可能作为一项发展政策，促进技术转换和劳动力教育。然而，如果绿色技术变革依赖于高技能工人，从而导致技能偏向，那么碳税导致的对高技能劳动力需求的增加可能进一步扩大高技能工人和低技能工人之间的收入差距。

在最近的一篇论文中(Macdonald和Patrinos 2021)，我们考虑了教育质量如何与碳定价对排放、产出和工资不平等的影响相互作用。教育质量作为经济中技能供应弹性的决定因素，可以作为碳定价对减排和经济结果(包括工资不平等和产出)影响的缓解因素。

这一论点与技能和自动化类似:如果自动化补充了高技能工人的生产力，那么技能供应的弹性——例如，通过教育质量——提高了自动化的经济效益并降低了其成本(Bentaouet Kattan et al. 2020)。

我们验证了这样一个假设:认知技能作为整体人力资本的一个指标，与总体生产技术对排放的依赖程度较低有关，并估计了教育质量对碳定价有效性和经济后果(包括工资不平等)的后续缓解作用。

利用21个欧洲国家的工人认知技能和行业排放数据，我们发现，随着时间的推移，认知技能与较低的单位产出排放量和更快的单位产出排放量减少有关。经合组织数据集中认知技能的所有三种衡量标准——识字、算术和解决问题——都与单位产出的减排有关(见图1)。我们发现，在控制教育水平的情况下，这种关联在国家内部是成立的，主要与专业和管理职业的认知技能有关，这些职业最涉及创新和适应。

图1员工的一个标准差-更高的认知技能与行业每单位增值二氧化碳排放量的平均年增长率之间的关联

笔记:使用OECD PIAAC 2012年数据与欧盟各行业排放账户(EU Emissions Accounts by Industry)合并的2012 - 2019年估计数。对21个国家的67,877名工人进行了数字和识字技能的观察;44446名工人和17个国家的解决问题的技能。使用线性回归模型对每个国家的教育水平、性别、年龄和固定影响进行估计。
源: Macdonald和Partinos 2021。

不同行业和国家内部减少对排放依赖的差异可能是技术变革的结果，要么是通过创新，要么是通过适应。认知技能与减少工业对排放的依赖之间的联系与技能水平作为创新或技术采用的推动者是一致的。这一发现进一步支持了这一观点，即技能与减少对排放的依赖之间的关联主要存在于管理和专业职业中，这些职业最涉及创新和推动技术变革。

这些发现也与绿色技术(使生产过程中排放更少)具有技能偏向性相一致:相对于资本而言，识字技能水平较高的工人在减少生产功能对排放的依赖方面贡献更大。

为了了解教育质量如何与碳定价相互作用，我们估算了15个欧洲国家的一般均衡宏观经济模型，并预测了碳价格上涨对产出、排放和工资不平等(定义为富裕家庭和贫困家庭的孩子成年后工资的差异)的边际影响，以捕捉机会不平等。利用经合组织每个国家的PISA数据，我们估计了家庭为孩子获得认知技能的整体能力，以及富裕家庭和贫困家庭获得认知技能的能力差异。在我们的模型中，高质量的教育系统能够为给定的教育投资水平提供更多的认知技能，而且可以更公平地做到这一点。

我们估算的基线模型预测，碳税可以减少排放，但也会对产出产生负面影响，这与碳定价的标准宏观模型一致。碳税还增加了工资不平等，在我们的模型中，这是绿色技术变革的技能偏向以及PISA衡量的富裕家庭和贫困家庭在技能获得方面的不平等的结果。

然后，我们研究了碳税对每个国家的边际效应如何在PISA测量的基线教育质量制度和两个反事实教育质量制度之间进行比较。在第一个反事实中，我们比较了如果每个国家的教育质量都与芬兰(我们估计的教育水平最高的国家)相同，碳税的边际效应将如何变化。在第二个反事实中，我们比较了碳税的边际效应如何因PISA测量的教育质量随时间的变化而变化(见图2)。

图2如果通过征收碳税来减少55%的排放量，那么根据各国当前的教育质量(与芬兰的PISA相比)，预计每年节省的GDP百分比

请注意:丹麦、希腊和挪威的估计在统计上不显著。来源:基于Macdonald和Patrinos 2021年提出的边际效应的线性化投影。

对于这两个模拟，我们发现教育质量的改善(1)加强了碳税对减少排放的边际效应，(2)减少了对产出的负面影响，(3)减少了对工资不平等的积极影响。影响的大小因国家而异，在第一种情况下，取决于芬兰和相关国家之间的教育质量差异，在第二种情况下，取决于教育质量随时间的改善(或下降)程度。

通过预测边际效应的变化，我们可以提供影响的感觉视角。例如，在21世纪初，波兰实施了一项重大的教育改革，极大地提高了教育质量。这项改革在其他政策变化中提高了进入职业课程的年龄，对经常性成本影响不大，但对认知技能有很大影响。在我们估计的模型中，如果波兰提高碳税以实现欧盟的碳减排目标，由于改革提高了教育质量，GDP损失将减少0.25个百分点。

我们的研究发现，认知技能与单位产出排放效率更高的行业相关——随后，教育质量发挥了缓解作用——与比现有技术要求更高技能水平的绿色技术相一致。这些发现也与一些文献相呼应，这些文献表明，企业层面的人力资本改善了环保合规和实践，而高等教育与宏观层面的减排之间存在关联。绿色技术偏重于技能。然而，我们的模型并没有解释为什么会出现这种情况，这个主题值得进一步研究。

我们的模型可以在未来的研究中以多种方式扩展。首先，可以考虑劳动力流动性，以了解欧盟各国教育质量的差异如何影响碳定价的影响。例如，教育体系质量较低的国家可能会通过吸引外国培训劳动力而获得较高的技能供应弹性;然而，欧盟内部低质量教育体系的存在可能会降低欧盟整体技能供应的弹性。

该模型的第二个扩展将包括其他缓解因素，如累进或其他有针对性的碳税再分配，并将缓解效应的强度与提高的教育质量进行比较。

最后，第三个延伸是将框架转换为增长模型，并研究稳态增长结果。这将使我们更好地理解技能供应的弹性如何影响碳定价对碳排放年度变化和其他宏观经济结果(包括产出)的影响。

通过碳定价来减少排放，同时提高教育质量，将带来更好的环境和经济结果。在这种背景下，投资教育质量不是为了改变消费者的价值观或行为，而是为了实现能够减少排放的技术变革。人力资本投资应提高认知技能，并使技术变革能够减轻成本，提高碳定价的效益。

参考文献

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