迄今为止，模拟结果分析均使用基本情况参数取值，灵敏度分析通过改变这些参数取值分析政策影响效果。我们首先对1-γ进行灵敏度分析，参数1-γ定义了减排比例保持不变时排放的产出弹性。这个参数通过估计，基本值为0.508019，改变1-γ，弹性从0.25变化到1.25。当1-γ＞1时，排放富有弹性。第245页图7为1%的正的生产率冲击下不同1-γ值产生的排放和减排比例μ偏离稳态的百分比。更高的1-γ值意味着更高的排放偏离稳态以应对冲击。这些结果是可预期的，因为不同的参数，给出了排放对产出变化的响应，相同的产出下更高的1-γ值意味着更高的排放。第245页图7的右图显示了减排的比例μ偏离稳态的百分比，μ随1-γ的增加而增加，但可以看到，面对正的生产率冲击，当1-γ＜1时，减排比例减小，当1-γ＞1时，减排比例增加。这里要注意的是无论1-γ取什么值，随着正的生产率冲击，排放量总是增加的，只是增加的速度不同，如果排放缺乏弹性，企业减少排放的比例相对较少，而当排放富有弹性时，企业减少排放的比例相对增加。

图7　敏感度分析——γ对排放和减排的影响

图8　敏感度分析——φ对消费和排放的影响

参数φ影响消费者在环境质量和消费之间的权衡取舍，显然是最重要的参数。图8显示了面对相同大小的生产率冲击，φ取不同值时消费和排放偏离稳态的百分比，若φ取值相对较大，则消费和排放偏离稳态较小，经济更为稳定。这是因为较高的φ意味着消费的边际效用较高，面对生产率冲击时，产出增加，消费和排放都增加，但相对较少的消费会带来较大的效用，更多支出可以用于减排，所以消费和排放的最优决策为消费增加较少，减排支出增加较大，排放增幅相对较少。也就是说，φ取值相对越大，经济相对越稳定。(www.daowen.com)

衰变率η在基准情况下值为0.9916，相应的得到污染存量的半衰期为83年，但这个值随不同的污染物而发生变化。图9显示排放和污染存量对参数η的敏感程度。右图给出了η的五个不同值下排放的脉冲响应函数，η值由基准值下降到零，图中结果显示最优排放量对参数η并不是很敏感，即使污染是一个单纯的流量（η=0），最优排放路径几乎与基准情况下相同。左图显示了污染存量的脉冲响应函数，随着污染存量的衰减率不同，污染存量的最优路径区别明显，这是因为，η越小，污染存量越相关于当期的产出，所以η越小，随着产出波动，污染存量波动越大。而对于每期的排放量，相对于存量污染，流量污染周期性波动的收入效应更高，收入越高最优排放应该降低，对于存量污染，因为单期的排放对存量值的影响微乎其微，但单期排放波动的影响会持续较长时间，人们关心排放的长期影响，虽然单期的存量污染的收入效应较小，但考虑到长期影响的共同作用，存量污染和流量污染最优的每期排放量基本相同，所以排放量对η的取值不敏感。

图9　敏感度分析——η对污染存量和排放的影响