張?zhí)招?，彭羿瑋

(湖南工業(yè)大學(xué) 建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湖南 株洲 412007)

碳配額與工業(yè)生產(chǎn)相互影響機(jī)理及其啟示
——基于歐盟數(shù)據(jù)

張?zhí)招?，彭羿瑋

(湖南工業(yè)大學(xué) 建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湖南 株洲 412007)

對(duì)2008年以來的歐盟碳配額期貨價(jià)格和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的結(jié)果表明：碳配額期貨價(jià)格短期內(nèi)主要受其自身波動(dòng)的影響，長(zhǎng)期來看主要受到生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的影響；碳配額期貨價(jià)格的上揚(yáng)短期里將導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格上升，并且有利于快速提高工業(yè)發(fā)展的速度；工業(yè)發(fā)展速度的提高在中短期內(nèi)具有抬升碳配額期貨價(jià)格的效應(yīng),但長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整基本可以忽略工業(yè)發(fā)展速度與碳排放配額期貨市場(chǎng)的相互影響。這對(duì)我國(guó)碳排放交易體系建設(shè)具有參考意義。

歐盟；碳交易；碳配額；工業(yè)生產(chǎn)

一 引言

應(yīng)對(duì)氣候變化正逐漸成為全球的共同行動(dòng)，日益趨緊的碳排放空間也正成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要外部約束。作為基于市場(chǎng)機(jī)制的溫室氣體減排措施的碳排放權(quán)交易，通過利用市場(chǎng)對(duì)資源配置的優(yōu)化作用，實(shí)現(xiàn)全社會(huì)低成本減少溫室氣體排放，從而推動(dòng)全社會(huì)在既定碳排放總量控制下實(shí)現(xiàn)最大的產(chǎn)出效益，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。我國(guó)早在“十二五”規(guī)劃綱要中就提出要逐步建立碳排放交易市場(chǎng)，在7省市碳交易試點(diǎn)基礎(chǔ)上，我國(guó)即將于2017年啟動(dòng)全國(guó)碳排放交易體系，全國(guó)31個(gè)省區(qū)市都將納入全國(guó)碳排放權(quán)交易范圍，覆蓋鋼鐵、電力、化工、建材、造紙和有色金屬等重點(diǎn)行業(yè)。迄今為止，全球已經(jīng)建立了20多個(gè)碳交易平臺(tái)，遍布?xì)W洲、美洲和亞洲市場(chǎng)。歐洲氣候交易所(ECX)每日的碳交易量占到歐盟碳市場(chǎng)交易總量的80%以上，2010年ECX被美國(guó)洲際交易所(ICE)收購(gòu)后，ICE將ECX的碳交易業(yè)務(wù)合并至ICE的歐洲期貨業(yè)務(wù)中，成為全球最大碳排放權(quán)交易平臺(tái)，其碳交易狀況不僅能夠反映歐盟排放權(quán)交易體系(EU ETS)的市場(chǎng)態(tài)勢(shì)，同時(shí)也反映了全球碳市場(chǎng)的方向。我國(guó)于2014年12月發(fā)布的《碳排放權(quán)交易管理暫行辦法》，在碳配額管理很多方面都借鑒了歐盟排放權(quán)交易體系。目前，我國(guó)很多地方還處于工業(yè)化加速階段，一些地方政府對(duì)碳交易制度是否會(huì)影響地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展尚有顧慮。本文基于歐盟碳市場(chǎng)來分析碳配額價(jià)格與工業(yè)生產(chǎn)相互影響的機(jī)理，厘清有關(guān)認(rèn)識(shí)，對(duì)推動(dòng)中國(guó)碳交易市場(chǎng)和工業(yè)化發(fā)展的良性互動(dòng)具有重要意義。

二 文獻(xiàn)綜述

有關(guān)碳市場(chǎng)碳金融方面的研究文獻(xiàn)主要集中在碳金融概念、碳金融發(fā)展路徑選擇、碳排放權(quán)交易價(jià)格的影響因素、碳金融衍生產(chǎn)品創(chuàng)新及碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理和政策安排等方面。E.Alberola和J.Chevallier認(rèn)為，歐盟碳排放交易機(jī)制下的碳價(jià)格變化不僅僅對(duì)能源價(jià)格預(yù)測(cè)誤差和極端溫度事件作出反映，燃料、造紙和鋼鐵等相關(guān)工業(yè)產(chǎn)品對(duì)EU ETS第一階段歐盟碳配額(EUA)價(jià)格具有影響。[1]學(xué)者們研究了宏觀經(jīng)濟(jì)因素與EUA期貨價(jià)格之間的影響，U.Oberndorfer(2009)的研究表明，EUA期貨價(jià)格與其他市場(chǎng)的股票價(jià)格之間存在存在正相關(guān)關(guān)系；[2]J.Chevallier(2009)通過定量分析發(fā)現(xiàn)，2007年8月之前歐洲股市和債市對(duì)EUA期貨價(jià)格沒有顯著影響，而2007年8月之后股市對(duì)EUA期貨價(jià)格有顯著影響。碳交易市場(chǎng)能夠有效減少碳排放程度，但促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的功能并不明顯，甚至?xí)菇?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度下降，[3]G. Klepper和S.Peterson(2004)的模擬分析表明，相比正常情景，EU ETS對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響使得產(chǎn)出要下降0.3%-0.36%。[4]國(guó)內(nèi)學(xué)者利用一般均衡模型模擬分析了碳交易機(jī)制對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，湯鈴等(2014)認(rèn)為碳交易將會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來一定的負(fù)面影響，[5]但任松彥等(2015)認(rèn)為建立碳排放權(quán)交易機(jī)制能夠發(fā)揮支持經(jīng)濟(jì)發(fā)展和節(jié)能減碳雙贏的作用。[6]從我國(guó)碳交易試點(diǎn)省市情況看，譚秀杰等認(rèn)為2014年湖北碳交易試點(diǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響相對(duì)有限。[7]此外，Golombek等模擬分析了碳交易對(duì)行業(yè)的影響，[8]M R.Taylor分析了企業(yè)的影響，這些研究顯示碳交易對(duì)整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、行業(yè)發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)力的影響是有限的。[9]

總的來說，目前碳市場(chǎng)研究的不足之處主要在于：一是大多采用EU ETS第一階段試驗(yàn)期2005-2007年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，而這段時(shí)間屬于碳市場(chǎng)發(fā)展的初期，市場(chǎng)發(fā)育還未成熟，碳配額價(jià)格主要受政策左右，不能真實(shí)反映市場(chǎng)情況；二是采用我國(guó)7省市碳交易試點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，但由于相應(yīng)的價(jià)格體系并沒有真正建立起來，碳市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)顯著，各試點(diǎn)地區(qū)碳價(jià)差異很大，市場(chǎng)建立初期數(shù)據(jù)的偶然性和不穩(wěn)定性降低了數(shù)據(jù)的可信度，相應(yīng)的研究結(jié)論對(duì)我國(guó)全國(guó)統(tǒng)一的碳市場(chǎng)缺乏現(xiàn)實(shí)的政策參考意義；三是缺乏碳配額與工業(yè)發(fā)展的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)研究，沒有深入分析碳配額價(jià)格與工業(yè)發(fā)展之間的交互影響作用。

有鑒于目前對(duì)碳排放交易市場(chǎng)研究的不足，本文擬在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)歐盟排放權(quán)交易計(jì)劃的第二階段和第三階段EUA期貨價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析，進(jìn)一步地深入考察碳配額與工業(yè)發(fā)展的相互影響關(guān)系，以期為我國(guó)碳市場(chǎng)發(fā)展提供更具參考價(jià)值的結(jié)果。

三 變量與數(shù)據(jù)

(一)變量選取

本文選取的變量有歐盟碳配額期貨價(jià)格(EUAP)、歐盟工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)和歐盟生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)。

1.碳配額期貨價(jià)格(EUAP)。從目前較為成熟的碳排放權(quán)交易制度來看，碳資產(chǎn)主要包括配額碳資產(chǎn)和減排碳資產(chǎn)。配額碳資產(chǎn)是通過政府分配或進(jìn)行配額交易而產(chǎn)生的碳資產(chǎn)，我國(guó)自2013年開始試點(diǎn)碳交易以來，交易品種主要是地方碳配額。碳配額市場(chǎng)在國(guó)際碳市場(chǎng)上的交易量和交易額均占全球碳排放權(quán)交易的95%以上，目前碳配額市場(chǎng)規(guī)模最大、運(yùn)行最為有效的是歐盟排放權(quán)交易體系歐盟碳排放交易體系(EU ETS)下的歐盟配額(EUA)市場(chǎng)。世界銀行的數(shù)據(jù)顯示，EUA在2011年的交易量占全球碳市場(chǎng)交易總量的76.38%，交易金額占全球碳市場(chǎng)交易金額的84%，EUA已經(jīng)是全球碳交易市場(chǎng)走勢(shì)的風(fēng)向標(biāo)。

2.工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)。該指數(shù)是歐盟等西方國(guó)家用來計(jì)算和反映工業(yè)發(fā)展速度的指標(biāo)，也是用來分析某一時(shí)期工業(yè)經(jīng)濟(jì)的景氣狀況和發(fā)展趨勢(shì)的首選指標(biāo)。工業(yè)部門是碳排放的主要來源部門，碳排放與工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)水平密切相關(guān)，本文選取工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)表征EU ETS下企業(yè)的生產(chǎn)活動(dòng)水平。

3.生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)。生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)反映了工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格變動(dòng)的情況，是制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策和國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算的重要依據(jù)，本文選取生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)測(cè)度歐盟工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格變動(dòng)的情況。

(二)數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)期間為2008年1月～2015年12月，這一期間覆蓋了市場(chǎng)化程度較高的第二階段和第三階段的EU ETS，這一期間的產(chǎn)業(yè)對(duì)象除了能源和一般工業(yè)部門以外，還包括了航空部門和化工、鋁精煉部門，工業(yè)門類較為齊全。

歐洲碳配額期貨價(jià)格(EUAP)數(shù)據(jù)來源于ICE，選取每年各個(gè)交易日中次年十二月到期的EUA期貨合約交易價(jià)。生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)來源于歐洲統(tǒng)計(jì)局，IIP涵蓋歐盟28國(guó)的采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃?xì)?、蒸汽與空調(diào)供應(yīng)以及建筑業(yè)，PPI涵蓋歐盟28國(guó)的除建筑、污水處理、廢物管理外的工業(yè)各部門。

(三)數(shù)據(jù)處理

因?yàn)镻PI和IIP都是月度數(shù)據(jù)，所以采用Matlab數(shù)學(xué)計(jì)算軟件，將每年各個(gè)交易日中次年十二月到期的EUA期貨合約價(jià)格數(shù)據(jù)整理成當(dāng)年的月度數(shù)據(jù)，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)均以2010年為基期年。

變量之間的因果關(guān)系。運(yùn)用Eviews7.0軟件進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)以明確變量EUAP、PPI、IIP之間的因果關(guān)系，檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

由表1可知，在5%的顯著性水平上，EUAP、PPI、IIP互為因果關(guān)系。因此，可以將PPI、IIP作為自變量納入到以EUAP為因變量的方程中，即如下的函數(shù)關(guān)系式成立：

EUAP =f(PPI, IIP)

四 動(dòng)態(tài)分析

(一)VAR模型

VAR模型是一種非結(jié)構(gòu)化的模型，有別于傳統(tǒng)以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)來描述變量關(guān)系的模型，VAR模型是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，把系統(tǒng)中每個(gè)經(jīng)濟(jì)變量都作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型。VAR模型用來預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)具有優(yōu)越性，同時(shí)也可用于解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的動(dòng)態(tài)影響。

1.協(xié)整檢驗(yàn)。利用Eviews7.0軟件,采用單位根檢驗(yàn)法對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各變量都是1階單整，檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 1階單整單位根檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%的顯著水平下，變量EUAP、PPI、IIP都是1階單整變量，因此，可以建立有意義的VAR模型。

2.VAR模型。使用Eviews7.0建立VAR模型如下：

EUAP = 1.0867EUAP(-1) - 0.2888EUAP(-2) + 0.0999IIP(-1) + 0.0518IIP(-2) + 0.373PPI(-1) - 0.5654PPI(-2) + 6.9435 + uEUAP

IIP = 0.2142EUAP(-1) - 0.2658EUAP(-2) + 0.8659IIP(-1) + 0.0601IIP(-2) + 0.54908PPI(-1) - 0.57705PPI(-2) + 10.8283+ uIIP

PPI = 0.0938EUAP(-1) - 0.1036EUAP(-2) + 0.0223IIP(-1) - 0.0083IIP(-2) + 1.4990PPI(-1) - 0.5248PPI(-2) + 1.4141+ uPPI

(1)

向量(uEUAP，uIIP，uPPI)為模型(1)的擾動(dòng)項(xiàng)。從VAR模型(1)估計(jì)結(jié)果的AR特征多項(xiàng)式的根來看,這些根的倒數(shù)的模小于0.98，表明這些特征根都位于單位圓內(nèi)，因此VAR模型(1)是穩(wěn)定的。AIC與SC都很小，滯后階數(shù)恰當(dāng)。模型()中的R2以及調(diào)整的R2分別大于0.97，另外，對(duì)VAR模型的滯后排除檢驗(yàn)結(jié)果表明，VAR模型里的每一個(gè)方程中，所有的第1階滯后內(nèi)生變量是聯(lián)合顯著的。從建模的各種檢驗(yàn)結(jié)果，模型模擬很好。

3.長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)分析。為了解各內(nèi)生變量的沖擊如何通過滯后結(jié)構(gòu)傳遞到其它內(nèi)生變量，最終又反饋到自身的時(shí)間過程和動(dòng)態(tài)機(jī)制，可以通過VAR模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析。本文主要分析生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)影響碳配額期貨價(jià)格的機(jī)制，重點(diǎn)討論各驅(qū)動(dòng)因素與碳排放量他們之間的雙向影響。(圖1以及圖3-圖6均設(shè)定沖擊發(fā)生的順序依次來源于碳排放配額期貨價(jià)格、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)影響，變量的響應(yīng)順序依次為EUA、IIP、PPI。經(jīng)檢驗(yàn)，設(shè)定的沖擊順序與響應(yīng)順序不同，脈沖響應(yīng)函數(shù)值的絕對(duì)值大小有所改變，但函數(shù)值符號(hào)沒有改變，各脈沖響應(yīng)圖形的相對(duì)位置幾乎沒有改變，因此對(duì)分析的結(jié)論沒有實(shí)質(zhì)性影響)

圖1 EUAP對(duì)變量EUAP、IIP、PPI的沖擊的響應(yīng)

圖2 IIP對(duì)變量EUAP、IIP、PPI的沖擊的響應(yīng)

圖3 PPI對(duì)變量EUAP、IIP、PPI的沖擊的響應(yīng)

圖1-圖3中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)(單位：月)，本文設(shè)置了20期的滯后期，縱軸表示脈沖響應(yīng)函數(shù)值的大小(單位：%)，曲線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)線。

由圖1可知，EUAP對(duì)來自其本身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息立即就有較強(qiáng)的同向響應(yīng)，然后逐漸衰減,大約經(jīng)過20期以后基本穩(wěn)定地趨于零。因此，碳配額期貨價(jià)格對(duì)其自身的這種擾動(dòng)沖擊非常敏感，具有顯著的同向促進(jìn)作用。對(duì)來自生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的沖擊，碳配額期貨價(jià)格并沒有立即響應(yīng)。

(1)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與碳配額期貨價(jià)格。圖1顯示，對(duì)來自IIP的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的正向沖擊，在第1期EUAP并沒有立即作出響應(yīng),在第2期有0.11左右的正向響應(yīng),逐漸增強(qiáng)并在第6期達(dá)到最大值0.40左右,然后逐漸減弱，在第14期(14個(gè)月)減弱到0.02左右；第15期出現(xiàn)了-0.02左右的負(fù)向響應(yīng)，這種負(fù)向效應(yīng)持續(xù)增強(qiáng)，在第21期負(fù)向達(dá)到最大(-0.11左右)，然后EUAP的變化趨于零。這一結(jié)果表明，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的影響不是體現(xiàn)在即期上，碳配額期貨價(jià)格的反應(yīng)較為遲鈍，這種擾動(dòng)中短期內(nèi)對(duì)碳配額期貨價(jià)格具有抬升效應(yīng)，但影響不是很大；中長(zhǎng)期效應(yīng)是拉低碳配額期貨價(jià)格。由圖2可知，對(duì)來自于碳配額期貨價(jià)格的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的正向沖擊，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)立即就有了正向響應(yīng)(大約為0.08)，在第3期達(dá)到最大(大約為0.35)，然后減弱到第6期的0.06；第7期開始出現(xiàn)-0.05左右的負(fù)向響應(yīng)，并且負(fù)向響應(yīng)逐漸增強(qiáng)，在第11期負(fù)向達(dá)到最大(-0.26左右)，然后負(fù)向響應(yīng)逐漸減弱，在第22期以后碳配額期貨價(jià)格對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)擾動(dòng)的響應(yīng)穩(wěn)定地趨于零。

對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與碳配額期貨價(jià)格的雙向反饋?zhàn)饔脕碚f，在前3期以及第10期至第18期，碳配額期貨價(jià)格對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響超過工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的影響，其余各期正好相反；在短期和中期里，碳配額期貨價(jià)格與工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)相互影響作用較為明顯并且是交替強(qiáng)化的；從長(zhǎng)期來看，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的影響比碳配額期貨價(jià)格對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的的影響更大些。這表明，碳配額期貨價(jià)格的上揚(yáng)有利于快速提高工業(yè)發(fā)展的速度；工業(yè)發(fā)展速度的提高在中短期內(nèi)具有抬升碳配額期貨價(jià)格的效應(yīng),但長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整基本可以忽略工業(yè)發(fā)展速度與碳排放配額期貨市場(chǎng)的相互影響。

(2)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)與碳配額期貨價(jià)格。從圖1可以看出，對(duì)來自PPI的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息的正向沖擊，在第1期EUAP并沒有立即作出響應(yīng),第2期出現(xiàn)正向響應(yīng)，第3期正向響應(yīng)最大(0.22左右)，第5期減少到0.01左右；從第6期為負(fù)向影響(-0.14)，這種負(fù)向影響逐漸地增強(qiáng)，在第13期負(fù)向效應(yīng)達(dá)到最(大約為-0.72)，隨后負(fù)向影響逐漸減弱，但還是比正向影響大。這一結(jié)果表明，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的正向擾動(dòng)不具有即時(shí)性，但中短期內(nèi)會(huì)導(dǎo)致碳配額期貨價(jià)格上揚(yáng)，而在中長(zhǎng)期內(nèi)會(huì)使碳配額期貨價(jià)格更快地下跌。由圖3可知，對(duì)來自EUAP的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差新息正向沖擊，將立即推升生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，在第1期，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的響應(yīng)大約為0.11，然后逐漸增加，在第4期達(dá)到最大(0.36左右)，隨后生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)EUAP擾動(dòng)的響應(yīng)正向逐漸減小，最后趨于零。因此，碳配額期貨價(jià)格上揚(yáng)，將會(huì)在較長(zhǎng)時(shí)期持續(xù)性地對(duì)工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格的變動(dòng)產(chǎn)生正向影響。

從生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)與碳配額期貨價(jià)格之間的交互影響來看，碳配額期貨價(jià)格對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的正向反饋?zhàn)饔玫亩唐谛?yīng)較強(qiáng)，但長(zhǎng)期里，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的負(fù)向反饋?zhàn)饔帽忍寂漕~期貨價(jià)格對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的正向反饋?zhàn)饔酶鼜?qiáng)。因此，碳配額期貨價(jià)格上揚(yáng)短期里將導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格上升，而工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格上升將會(huì)對(duì)碳排放配額期貨市場(chǎng)的價(jià)格下跌持續(xù)地施加長(zhǎng)期影響。

此外，從圖2可以看出，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)之間的也具有雙向反饋機(jī)制，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)的擾動(dòng)雖然沒有立即作出反應(yīng)，但工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)還是在短期里作出了較強(qiáng)的響應(yīng)，雖然生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的擾動(dòng)即時(shí)作出了響應(yīng)，但比較而言這種短期影響比生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的擾動(dòng)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響要弱，而中長(zhǎng)期效應(yīng)相對(duì)更大一些。

內(nèi)生變量的沖擊不僅對(duì)碳排放配額期貨市場(chǎng)會(huì)產(chǎn)生即期和后期的影響，而且不同沖擊的重要性也不一樣。下面通過方差分解的方法來分析各變量對(duì)碳排放配額期貨市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的貢獻(xiàn)大小。

圖4 變量IIP、PPI對(duì)EUAP的貢獻(xiàn)率

圖5 變量EUAP、PPI對(duì)IIP的貢獻(xiàn)率

圖6 變量EUAP、IIP對(duì)PPI的貢獻(xiàn)率

圖4、圖6中，橫軸表示方差分解的時(shí)期數(shù)(單位：月)，縱軸分別表示各內(nèi)生變量對(duì)EUAP、IIP、PPI變化的貢獻(xiàn)率。

圖4顯示，短期內(nèi)，碳配額期貨價(jià)格預(yù)測(cè)方差中的主要貢獻(xiàn)來自于碳排放配額期貨市場(chǎng)本身，隨著預(yù)測(cè)期的推移，碳配額期貨價(jià)格預(yù)測(cè)方差中本身擾動(dòng)所引起的部分逐漸降低，到第15期降低為48.96%，開始低于非本身擾動(dòng)所引起的貢獻(xiàn)，并且持續(xù)下降；生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(PPI)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的貢獻(xiàn)由第2期的1.56%逐漸增加到第18期的46.27%，開始超過碳配額期貨價(jià)格本身的貢獻(xiàn)(46.06%)，并且持續(xù)增加；生產(chǎn)指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格的貢獻(xiàn)由第2期的0.6%逐漸增加到第9期的15.78%，隨后逐漸下降，在第18期以后基本穩(wěn)定在9%附近。

由圖5可知，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)預(yù)測(cè)方差中的主要貢獻(xiàn)來自于工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)本身，隨著預(yù)測(cè)期的推移，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)預(yù)測(cè)方差中本身擾動(dòng)所引起的部分逐漸降低，在第25期以后基本穩(wěn)定在75%附近。EUAP對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的貢獻(xiàn)率由第1期的0.97%增加到第3期的10.67%，隨后逐漸下降，到第8期降為7.61%；第9期又開始逐漸增加，第15期后基本穩(wěn)定在13%附近。生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的貢獻(xiàn)率由第2期的4.88%增加到第6期的13.49%，隨后逐漸下降，到第9期以后基本穩(wěn)定在11%附近。

由圖6可知，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)方差中的主要貢獻(xiàn)來自于生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)本身，隨著預(yù)測(cè)期的推移，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)方差中本身擾動(dòng)所引起的部分雖然有所波動(dòng)，但基本穩(wěn)定在83%～87%左右。EUAP對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的貢獻(xiàn)率由第1期的5.35%逐漸增加到第4期的12.13%，然后逐漸下降，最后穩(wěn)定在5.5%附近。工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的貢獻(xiàn)率由第1期的2.48%逐漸增加到第16期的9.17%，隨后逐漸下降基本穩(wěn)定在8%附近。

由此可知，短期內(nèi)，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)作為碳排放配額期貨市場(chǎng)的重要影響因素，沒有超過碳排放配額期貨市場(chǎng)本身所起的作用，意味著在沒有外界沖擊的情況下，碳配額期貨價(jià)格走勢(shì)在中短期內(nèi)將會(huì)按其市場(chǎng)自身規(guī)律發(fā)展；但從長(zhǎng)期來看，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格走勢(shì)會(huì)產(chǎn)生越來越重要的影響，這種影響甚至超過了碳配額期貨價(jià)格本身。碳配額期貨價(jià)格對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響較小，對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的影響更小。

4.短期動(dòng)態(tài)分析。為了使得各驅(qū)動(dòng)因素對(duì)碳排放的短期動(dòng)態(tài)影響更加明了，首先在VAR模型(1)的基礎(chǔ)上，采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)以確定能否由VAR模型導(dǎo)出VEC模型。經(jīng)檢驗(yàn)，跡(Trace)統(tǒng)計(jì)量與最大特征值(Max-eigenvalue)統(tǒng)計(jì)量顯示，在5%的顯著性水平下，變量EUAP、IIP、PPI之間有2個(gè)協(xié)整關(guān)系，可以導(dǎo)出有意義的VEC模型。由VAR模型導(dǎo)出的VEC模型為:

D(EUAP) = - 0.25VECM(-1) + 0.16VECM2(-1)+ 0.32D(EUAP(-1)) - 0.15D(EUAP(-2)) - 0.13D(IIP(-1)) - 0.02D(IIP(-2)) + 0.31D(PPI(-1)) + 0.87D(PPI(-2)) - 0.21

D(IIP) = - 0.05VECM(-1)- 0.08VECM2(-1)+ 0.23D(EUAP(-1)) + 0.1D(EUAP(-2)) - 0.13D(IIP(-1)) + 0.16D(IIP(-2)) + 0.44D(PPI(-1)) + 0.11D(PPI(-2)) - 0.11

D(PPI) = - 0.009VECM(-1)+ 0.01VECM2(-1)+ 0.13D(EUAP(-1)) - 0.08D(EUAP(-2)) + 0.02D(IIP(-1)) + 0.04D(IIP(-2)) + 0.51D(PPI(-1)) + 0.06D(PPI(-2)) + 0.02

VECM(-1) = EUAP(-1) + 0.80PPI(-1) - 95.04

VECM2(-1) = IIP(-1) - 0.21PPI(-1) - 79.15

(2)

圖7 變量EUAP、IIP、PPI之間的協(xié)整關(guān)系

圖7中，橫軸表示年份，縱軸表示誤差修正項(xiàng)的值，0水平線表示變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。由圖7可知，在2008年1月至2009年4月左右，短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系比較大，經(jīng)過大約11個(gè)月的調(diào)整，2010年4月開始回到長(zhǎng)期均衡穩(wěn)定狀態(tài)后，短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系的幅度較小。

EUAP的短期變動(dòng)分為兩部分：一部分是由于短期滯后1期、2期和3期的EUAP、IIP、PPI等變量變動(dòng)的影響；另一部分是由前一期EUAP偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系(即VECM(-1))的影響。假如前一期的EUAP沒有偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系，即VECM(-1)=0，那么當(dāng)期EUAP變動(dòng)則全部來自于滯后1期、2期和3期的EUAP、IIP、PPI變動(dòng)的影響。假如前一期的EUAP偏離了長(zhǎng)期均衡關(guān)系，即VECM(-1)≠0，那么為了維持EUAP與IIP、PPI的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，當(dāng)期即以-0.15的速度對(duì)前一期EUAP與各變量之間的非均衡狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整，將其拉回到長(zhǎng)期均衡狀態(tài)。

由方程(2)可知，各變量滯后期的波動(dòng)對(duì)當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格的正向影響大小依次為：滯后2期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、滯后1期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、滯后1期的碳配額期貨價(jià)格，而負(fù)向影響依次為滯后2期的碳配額期貨價(jià)格、滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、滯后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)。其中，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)滯后2期的波動(dòng)對(duì)當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格的短期影響系數(shù)為0.87，即滯后2期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格平均將增加0.87%；工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)滯后1期的波動(dòng)對(duì)當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格的短期影響系數(shù)為-0.13，即滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格平均將減少0.13%。

方程(2)顯示，各變量滯后期的波動(dòng)對(duì)當(dāng)期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的正向影響大小依次為：滯后1期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、滯后1期的碳配額期貨價(jià)格、滯后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、滯后2期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、滯后2期的碳配額期貨價(jià)格，而負(fù)向影響只有滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)。其中，滯后1期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和碳配額期貨價(jià)格分別每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平均將分別增加0.44%、0.23%；而滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平均將減少0.13%。

由方程(2)可知，各變量滯后期的波動(dòng)對(duì)當(dāng)期生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的正向影響大小依次為：滯后1期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、滯后1期的碳配額期貨價(jià)格、滯后2期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、滯后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)，而負(fù)向影響只有滯后2期的碳配額期貨價(jià)格。其中，滯后1期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)和碳配額期貨價(jià)格分別每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)平均將分別增加0.51%、0.13%；而滯后1期的碳配額期貨價(jià)格每增加1%，其它因素不變時(shí)，當(dāng)期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平均將減少0.08%。

五 結(jié)論與啟示

本文以2008年以來的歐盟碳配額期貨數(shù)據(jù)和歐盟統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法分析了碳配額期貨價(jià)格和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)之間的交互反饋機(jī)制。分析結(jié)果表明，碳配額期貨價(jià)格與工業(yè)生產(chǎn)是相互影響相互制約的，短期、中期與長(zhǎng)期相互影響效果是不同的。基于本文的研究，可以得到如下結(jié)論和啟示：

1.碳配額期貨價(jià)格對(duì)其自身的波動(dòng)非常敏感，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)是碳排放配額期貨市場(chǎng)的短期重要影響因素，但沒有超過碳排放配額期貨市場(chǎng)本身所起的作用；從長(zhǎng)期來看，生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格走勢(shì)會(huì)產(chǎn)生越來越重要的影響，這種影響甚至超過了碳配額期貨價(jià)格本身的影響。

2.碳配額期貨價(jià)格的上揚(yáng)短期里將導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格上升，并且有利于快速提高工業(yè)發(fā)展的速度；不過，總的來說，碳配額期貨價(jià)格對(duì)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響還是較小的，對(duì)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的影響更小。工業(yè)發(fā)展速度的提高在中短期內(nèi)具有抬升碳配額期貨價(jià)格的效應(yīng),但長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)整基本可以忽略工業(yè)發(fā)展速度與碳排放配額期貨市場(chǎng)的相互影響。

3.除了碳配額期貨價(jià)格短期滯后的波動(dòng)對(duì)當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格有正向影響外,滯后1期和2期的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)波動(dòng)對(duì)當(dāng)期碳配額期貨價(jià)格具有較大的正向影響，滯后1期和后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對(duì)碳配額期貨價(jià)格有較小的負(fù)向影響。短期滯后的的碳配額期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)當(dāng)期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)具有正向影響。

雖然全國(guó)統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易體系可能會(huì)給部分企業(yè)帶來增加成本的壓力或給哪些工業(yè)結(jié)構(gòu)不合理急需升級(jí)換代的地區(qū)帶來短暫的轉(zhuǎn)型之痛，但從整個(gè)工業(yè)行業(yè)和地區(qū)來看，碳排放權(quán)交易體系能夠倒逼地區(qū)突破傳統(tǒng)高碳模式，走向綠色低碳發(fā)展之路。從歐盟碳交易市場(chǎng)的實(shí)踐來看，歐盟在正式實(shí)施EU ETS之后，也存在有關(guān)碳排放體系交易可能影響歐盟某些行業(yè)、地區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)力的擔(dān)憂，不過碳排放配額期貨市場(chǎng)的價(jià)格信號(hào)已經(jīng)催生了歐盟的企業(yè)發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的熱情，激勵(lì)企業(yè)發(fā)展低碳技術(shù)和發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)了與低碳發(fā)展相關(guān)的金融和制度創(chuàng)新，并且取得了全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。本文的分析結(jié)果顯示，整體來看，活躍的碳排放權(quán)配額市場(chǎng)有利于提高工業(yè)發(fā)展速度，也會(huì)刺激工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)上揚(yáng)，但我國(guó)在建立全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的初期，碳排放權(quán)配額的初始分配應(yīng)當(dāng)考慮東部、中部和西部各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性，適當(dāng)照顧各地區(qū)的發(fā)展水平和競(jìng)爭(zhēng)力。

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責(zé)任編輯：李珂

The Mechanism of Mutual Influence between EUA andIndustrial Production and Its Enlightenment：Based on the EU Data

ZHANG Taoxin, PENG Yiwei

(School of Architecture and Urban & Rural Planning, Hunan University of Technology,
Zhuzhou,Hunan, 412007, China)

This paper analyzes the data of futures price of EUA , the industrial production index and the producer price index since 2008. The following results were obtained: In the short term the futures price of EUA is mainly affected by the fluctuation of itself,while in the long term it is influenced by the producer price index; In the short term a rise of futures price of EUA will lead to the increase in the price of industrial production field, and it is helpful to rapidly improve the speed of industrial development; In the short or medium term the improvement of industrial growth rate has the effect of lifting the futures price of EUA. But,basically, the adjustment of long-term economic policy may ignore the mutual influence between industrial growth rate and futures market of EUA, which provides a valuable reference to the construction of ETS in China.

European Union; carbon trading; carbon quota; industrial production

10.3969/j.issn.1674-117X.2017.02.006

2016-12-19

張?zhí)招?1964-)，男，湖南華容人，湖南工業(yè)大學(xué)教授，研究方向?yàn)榈吞冀?jīng)濟(jì)、綠色低碳交通、可持續(xù)發(fā)展；彭羿瑋(1990-)，男，湖南長(zhǎng)沙人，湖南工業(yè)大學(xué)研究生，研究方向?yàn)榈吞冀?jīng)濟(jì)。

F062.2

A

1674-117X(2017)02-0017-07