全球气候加速器和金融加速器:阐明普京战争的共性和影响

俄罗斯对气候的战争和拖延气候行动的影响是严重的，并对全球金融稳定构成威胁。了解气候和金融加速器的性质及其长期联系，应有助于政策制定者应对战争带来的新风险和挑战。

气候科学家担心灾难引爆点在全球气候中(Lenton et al. 2019, IPCC 2021, 2022)。全球气候加速器描述了这样一种现象:温室气体的积累导致全球温度升高，进而导致更多碳的释放和更高的温度，最终使地球的大部分地区无法居住。我们面临着一种气候危机因为世界正危险地接近临界点，在那里将发生不可逆转的变化。全球气候加速器和金融加速器(例如，在全球金融危机中运行的金融加速器)的特点都是高度非线性的反馈循环。在全球金融危机中，房地产价格下跌在金融体系及其与实体经济的相互作用中被放大，导致价格进一步崩溃。因此，气候文献中的引爆点和瀑布在全球金融危机或大萧条等金融危机中有相似之处，表现为股市下跌和房屋建筑商破产，许多房屋丧失抵押品赎回权，以及银行和其他金融机构的倒闭。

两者的共同之处是，特殊利益集团和游说团体腐败并损害了金融监管和气候监管的运作，帮助传播了对事实的破坏性扭曲。同样普遍的是，最富有的国家对全球金融危机和全球碳排放的贡献最大(Chancel和Piketty 2015年)。

还有一些关键的区别。即使没有政策干预，房地产价格也有下限，因为住房需求最终会对较低的价格水平做出反应。然而，如果没有政策干预，就不存在与大多数人类合理生存前景相一致的全球温度自然上限。第二个差异涉及不同的时间尺度——金融加速器的时间仅为几个月，但气候加速器的时间为几十年，最终是几千年持久性温室气体的存量。在这样的时间尺度下，政策制定者在气候行动上的短视是灾难性的。第三个不同之处在于，在全球金融危机中，金融加速器的影响集中在富裕的金融化国家。然而，气候加速器具有全球影响，在中期对许多贫穷国家的影响最为严重(Cruz和Rossi-Hansberg 2021年)。

到目前为止，人们普遍认为，金融体系与全球经济之间的联系(其中一些是高度非线性和不稳定的)在全球金融危机之前和期间没有得到很好的理解。这些非线性过程在目前的政策模型中大部分仍未得到考虑，这需要紧急解决。类似的问题也适用于经济学家设计的气候模型:它们同样需要纳入金融和气候相关的非线性。即使没有详细的政策模型，政策制定者也需要对这些二元非线性有一个定性的理解。本专栏揭示了气候和金融加速器过程的相似之处。

全球金融危机及其后果转移了对重要缓解政策的关注，推迟了应对气候变化的必要行动。在全球金融危机之前，IMF写道:“气候变化是一种潜在的灾难性的全球外部性，也是世界上最大的集体行动问题之一。通过确保妥善设计缓解政策，应对气候变化的政策成本可以得到控制。至关重要的是要建立一个可持续的框架，并为广泛的国家参与提供激励(imf, 2008年)。然而，用于“绿化”的财政能力被严重削弱。付出巨大代价被救助的银行家们保留了他们的养老金和奖金。大量人口遭受高失业率、收入损失，有时甚至失去家园。政策制定者和政治家的声誉损失助长了自由意志主义或民族主义民粹主义的崛起。解决气候问题的重要集体行动因此受到限制。

全球气候加速器

全球气候系统受制于不断放大的反馈循环。温室气体的积累——通过燃烧化石燃料、开采石油和天然气以及集约化畜牧业偶然释放的甲烷——导致温度上升，本身就会导致进一步的温度上升和碳排放。表1阐明了当各种临界点被突破时，气候发生不可逆变化的概率增加的机制。更糟糕的平衡状态可能导致大规模物种灭绝、海平面上升和其他灾难(Hendry 2014, Lenton等人2019,IPCC 2021，联合国环境规划署2021)。表1解释了在相关规模上很少有抵消或稳定过程。IPCC的每一份报告都描绘了一幅更令人不安的画面，说明我们离这些危险有多近。图1显示了人为造成的全球实际平均气温上升的惊人规模。

表1全球气候系统中的传播和放大

图1全球气温上升。

源: IPCC(2021)，图SPM.1。

全球金融危机中的金融加速器

最近一项关于国际房价周期的调查解释了实体经济和金融部门相互作用的复杂系统，它们是双向运行的。图2展示了次贷危机期间美国房价受到负面冲击的渠道。震动很大放大通过重要的非线性。

图2的左侧显示了房价下跌对实体经济的传导，再传导回房价，而右侧显示了房价下跌对金融部门的传导，再传导回房价。指出了各部门之间的相互作用。来自右下角矩形的四个横向传输箭头表示信贷条件的影响对实体经济构成要素的房地产需求、建设和消费，也直接影响到GDP。从实际成分到房价的反馈通道用向上的细箭头表示。房价冲击的放大既可能发生在金融部门内部(通过传染)，也可能发生在金融部门与实体经济之间。

图2金融加速器(美国次贷危机为例)

源: Duca等人(2021)。

考虑到脆弱的金融基本面，美国危机始于估值过高的房地产市场的解体。该体系杠杆过高，贷款质量较差，部分原因是两项放松监管的措施购房者根据观察到的受放松管制和积极经济消息推动的房价强劲上涨进行了推断，因此，随着家庭不断上升的债务水平使他们更加脆弱，房价变得越来越高估。

杜卡等人(2021)对渠道、反馈和潜在放大进行了全面讨论表2概述了全球金融危机中美国金融加速器的机制。该表还概括了从美国到其他国家的情况，表明国家之间以及一个国家内部随着时间的推移，制度和监管的差异如何影响传播和放大程度。对于表中所讨论的消费与房价之间的渠道，有相当多的微观和宏观证据

表2全球金融危机中负面房价冲击的传递和放大

全球金融危机期间和之后经济政策模型的弱点

在全球金融危机之前，指导大部分宏观经济政策制定和思考的模型，即新凯恩斯动态随机一般均衡(NK-DSGE)模型，在危机期间彻底失败了。它们是基于线性推理和长期稳定均衡的假设。他们忽视了协调失败，特别是实体经济与金融之间的协调失败，因此被证明不足以理解金融稳定。它们不够“动态”，在真实世界的滞后结构上受到误导。它们很难说是“随机的”，因为对于概率分布来说，它们既缺乏根本的不确定性(时间维度)，也缺乏异质性(横截面维度)(Muellbauer 2010, 2018)。然而，非线性和结构断裂的潜在可能性使根本的不确定性成为普遍现象。这削弱了NK-DSGE模型的关键假设——“理性”预期和跨期优化——的相关性，这些假设认为所有经济主体共享对同一稳定经济模型的知识(Hendry和miizon 2014)。

在全球金融危机之后，各国央行更多地依赖半结构性模型，比如美联储(Federal Reserve)的FRB-US模型，这些模型基于不那么不切实际的假设，数据有更大的“话语权”空间。然而，信贷转移和房价的传导渠道在这些模型的家庭部门中仍然没有得到很好的体现(Muellbauer 2020)

试图整合气候因素的经济模型的弱点

奥斯瓦尔德和斯特恩(2019)认为，在气候变化问题上，“学院派经济学家正在让世界失望”8，大多数顶级期刊忽视或歪曲了这一问题。

Franta(2021)分析了一个有影响力的经济顾问小组的破坏性作用，该小组在20世纪90年代至2010年代期间受雇于化石燃料行业，以估计各种拟议的气候政策的成本他认为，他们的工作“在几十年来破坏美国许多重大气候政策举措(包括碳定价和国际气候协议的参与)方面发挥了关键作用”。不幸的是，这影响了综合评估模型(IAMs)中使用的保守假设，这些模型试图将气候科学与经济模型结合起来，进行成本效益分析和计算碳的社会成本(例如Nordhaus 1991,1992)。IAM模型的输出有两个关键假设社会贴现率和国内生产总值的气候敏感性(即气温上升和相关的行星后果对GDP的损害)(Pindyck 2017)。如果假设3%的低贴现率以及温度与GDP之间的线性关系，那么即使全球平均气温上升5°C也只会对GDP产生温和的影响。结果是碳排放的社会成本估计为11美元(Nordhaus 2011)。这一低数字与Stern(2007)估计的200多美元形成了鲜明对比。Stern(2013)强调，忽视(或低估)全球气候加速器的非线性性质可能导致的灾难性后果是许多IAMs普遍存在的。但是，要现实地估计碳排放的社会成本，包容是至关重要的。

IAMs的其他问题反映了经济政策模型的问题。其中包括忽略交互效应10和根本不确定性，以及在实践中存在大量异质性时假设理性(模型一致)预期和代表性代理(Farmer et al. 2015, Hepburn and Farmer 2020, Asefi-Najafabady et al. 2021)。许多IAMs忽略了气候和人类系统之间的反馈，除了一些微不足道的方面

各国央行在应对气候变化对金融稳定的影响方面姗姗来迟。2017年，绿色金融体系网络正式启动，108家中央银行和监管机构成为成员。金融稳定将受到气候变化对资产和财产造成的有形风险和过渡风险，以及贸易和生产中断造成的收入减少效应的影响。这些风险通过气候压力测试进行评估，调整包括披露要求和指导、新的风险权重和资本要求，以及货币政策工具的一致性(例如，针对气候风险调整抵押品的“扣减”)(Loyttyniemi 2021年，绿色金融体系网络2019年，Bolton等人2020年)各国央行已开始将气候特征纳入宏观经济模型(ECB 2021)，其中一些模型的发展将被证明与当前的预测和政策模拟相关。

俄罗斯战争对金融稳定和气候的影响

各国央行现在能够更好地应对俄罗斯对乌克兰战争对金融稳定造成的风险。对金融稳定风险的监测和审慎监管并没有过度依赖于当前仍不完善的政策模型，而且自全球金融危机以来已经有了很大改善。由于俄罗斯的外币债务被降级或违约，风险包括一场新的主权债务危机。俄罗斯的外币债务大部分由欧洲持有。投资于俄罗斯资产的公司资产价值下跌，以及供应链中断和大宗商品价格上涨引发的大规模全球经济冲击，这些因素的溢出效应可能在金融体系中被放大，并引发信贷紧缩。

战争对地球气候的影响可能更加严重。重建被摧毁的乌克兰城市将对气候产生重大影响。建筑物全寿命期碳排放的30%至70%来自建筑阶段的碳排放(例如OECD 2021年，Arup 2022年)。总的来说，改造现有建筑比拆除和重建更环保。普京的战争机器正在实现完全相反的目标，而且付出了惊人的人力代价。在未来数年里，能源安全很可能是气候问题的主要关注点，因此，人们急于增加石油和天然气产量，可能会将全球经济“绿化”的进程推迟数年。虽然从长远来看，它将加速绿色投资以及绿色技术的开发和采用，但全球气候系统接近临界点意味着，现在的任何拖延都是危险的。

作者注:我们非常感谢David Hendry, Cameron Hepburn, Francois Lafond, Avner Offer, Ryan Raferty和Dennis Snower的投入，但对错误承担责任。

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尾注

1然而，Wunderling等人没有将永久冻土融化(Vaks et al. 2020)包括在潜在的相互作用中，因此低估了风险。

2000年的《商品期货现代化法案》(Commodity Futures Modernization Act)将金融衍生品优先于其他债务索赔，并在全美范围内强制执行。因此，抵押贷款支持证券的私人发行人被鼓励使用衍生品，据说是为了降低风险(Stout 2011)。这些衍生品在不断深化的二级市场上的蔓延，造成了一种错觉，即质量较差的抵押贷款属于投资级。另一项放松监管的措施是2004年美国证券交易委员会(sec)放宽投资银行资本要求的决定，这导致了杠杆水平的危险上升。

除了在金融体系内蔓延之外，还出现了第二个重要的非线性，因为如果在之前的下跌之后，给定的房价下跌会导致不良贷款大幅增加，从而导致信贷收缩。第三个巨大的非线性源于信贷条件收紧放大了用于消费支出的住房抵押品的下降。第四个非线性可以通过用户成本(信贷成本小于预期升值)的风险溢价不断上升而发生，对住房需求和房价产生不成比例的影响。

4宏观证据参见Muellbauer (2010)， Aron et al.(2012)和Calza et al.(2013)。对所谓的住房财富效应对消费的微观研究发现，这更像是一种附带效应，而不是经典的财富效应;见Hurst和Stafford (2004)， Mian等人(2018)，Browning等人(2013)，Windsor等人(2015)和Andersen等人(2016)。Berger等人(2018)为以下结论提供了理论依据:住房财富对消费的影响取决于获得信贷的容易程度，因此随着时间和国家的不同而不同。在没有股权退出和谨慎的贷款做法的情况下，较高的房价往往会减少总消费——例如，日本(Aron et al. 2012)，德国(Geiger et al. 2016)，法国(Chauvin and Muellbauer 2018)。

5与2022年相关的推论是，当政策利率上升时，在浮动利率环境下的影响会更快。

阿德里安等人(2015)将系统性风险定义为“广泛的金融外部性的潜力——无论是资产估值调整、资产贱卖还是其他形式的传染——放大金融冲击，在极端情况下破坏金融中介”。

7例如，假设所有资产和债务都可以归为一个整体，作为资产价格、流动性和信贷冲击影响消费的唯一方式，在给定收入的情况下，忽略了信贷约束的变化如何改变行为，从而忽略了“信贷驱动的家庭需求通道”(见Mian and Sufi 2018)及其非线性。因此，美国联邦储备银行未能通过2007年模拟美国房价下跌后果的严峻测试(Mishkin 2007)。此外，美国联邦储备银行并没有对银行的资产负债表、资本充足率和其他监管比率，以及不良贷款(NPLs)或贷款损失拨备进行建模，以捕捉信贷状况与不良贷款之间的双向联系。因此，它忽略了金融/实体经济传导机制的关键部分。

8这种概括的例外包括Stern (2007)， Hendry (2014)， Farmer等人(2015)和Weitzman的工作;见Stavins(2019)。

最引人注目的是查尔斯·里弗斯协会，但弗兰塔也提到了石油行业资助的报告，这些报告来自德里-麦古洛·希尔、沃顿计量经济预测协会和麻省理工学院的全球变化科学与政策联合项目。

10 Castle和Hendry(2020)在对80万年冰芯数据的冰体积、二氧化碳和温度进行建模时，使用了非线性相互作用效应，控制了地球围绕太阳轨道的变化和异常值，例如由于流星撞击和火山爆发。

11赫本和法默(2020)将气候系统的复杂系统方法和金融系统的政策教训进行了类比，强调了预防原则而不是效率。Farmer等人(2015)主张使用基于主体的方法来模拟人类-气候相互作用。

12 Duca等人(2021)，第781-782页总结了通过房地产产生的主要风险。