李若竹

作為世界上最大的能源消耗國和二氧化碳排放國，我國一直存在著較大的減排需求。為減少二氧化碳的排放，我國于2013年建立了第一個碳交易試點市場——深圳碳交易中心。本文以深圳交易中心碳排放權(quán)價格為研究對象，使用Lasso方法對我國區(qū)域碳排放權(quán)交易價格的影響因素進(jìn)行研究。根據(jù)實證結(jié)果，本文認(rèn)為：國外原油價格、歐元兌人民幣匯率、上海銀行間同業(yè)拆放利率、滬深300和CER價格對深圳碳排放權(quán)價格的影響是正向的，而國外煤炭價格、美元兌人民幣匯率和標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)對深圳碳排放權(quán)價格的影響是負(fù)向的，同時國內(nèi)煤炭價格不具顯著影響。

一、引言

我國國土面積遼闊，人口密度大。作為世界上最大的能源消耗國和二氧化碳排放國，我國一直受到來自外界的減排要求;同時，隨著我國自身的環(huán)境保護(hù)意識逐漸增強(qiáng)，政府也愈發(fā)重視氣候變化對居民生活的影響。因此在中國的新一輪經(jīng)濟(jì)改革進(jìn)程中，我國政府于十九大報告明確提出，“既要金山銀山，又要綠水青山?！?/p>

作為一個負(fù)責(zé)任大國，我國向國際承諾，到2020年，我國單位GDP碳排放強(qiáng)度較2005年減少40-45%，并將會在2030年達(dá)到最高值。為實現(xiàn)上述目標(biāo)，我國于2011年提出構(gòu)建碳排放權(quán)試點建設(shè)工作;2013年6月，國內(nèi)首個碳排放權(quán)交易平臺在深圳啟動;此后，北京、天津、上海、廣東、湖北、重慶、福建、四川等省市先后啟動碳排放權(quán)交易試點。

本文以我國區(qū)域碳排放權(quán)交易價格為研究對象，基于Lasso方法，對各個因素對碳排放權(quán)交易價格影響與否及其方向進(jìn)行研究。

二、變量選擇

（一）因變量

本文選擇深圳碳交易中心的價格數(shù)據(jù)為樣本，時間跨度為2013年至2019年。深圳碳排放權(quán)交易中心是全國首批溫室氣體自愿減排交易機(jī)構(gòu)，于2013年6月成立。目前，深圳碳排放權(quán)交易中心累計成交量約2641.39萬噸，累計成交額約72551.03萬元。

（二）自變量

本文參考了已有文獻(xiàn)的相關(guān)研究，考慮了不同方面的國內(nèi)外眾多的因素，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲得性與有效性，最終從國內(nèi)外能源價格、國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境、匯率、國際碳價格等四個方面，選取9種不同方面的因素。詳見表1。

其中，除SHIBER數(shù)據(jù)來源于SHIBER官網(wǎng)外，其余數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

1.能源價格

企業(yè)二氧化碳的排放主要源自于企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動中各種化石能源消耗的排放。當(dāng)能源的價格增加時，企業(yè)的生產(chǎn)成本升高，企業(yè)會傾向較少的生產(chǎn)，從而對碳排放權(quán)的需求減少，碳排放權(quán)價格降低。即能源價格理論上具有負(fù)向影響。

深圳碳排放權(quán)交易中心管轄范圍內(nèi)的企業(yè)以電力、制造業(yè)公司為主，主要消耗能源為石油和煤炭，因此本文主要考慮這兩種能源的價格影響。而由于煤炭和天然氣都是全球化的資源，其供需不僅受國內(nèi)價格的影響，還受國外市場影響，故本文既考慮了國內(nèi)能源價格，也考慮了國外能源價格。值得一提的是，由于國內(nèi)能源市場處于剛起步階段，各方面政策規(guī)定尚未完善，因此可用數(shù)據(jù)較少，選擇空間局限。

2.匯率

匯率是兩種貨幣之間的對換的比率，能夠影響境內(nèi)外投資者的投資偏好。當(dāng)一國貨幣貶值時，該國的生產(chǎn)成本變低，由此吸引更多的投資。根據(jù)清潔發(fā)展機(jī)制（CDM），發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家之間，可以進(jìn)行合作，以此來獲得碳排放量。因此，匯率的變動會影響國外減排企業(yè)對我國的CDM項目投資的決策，進(jìn)而對價格進(jìn)行影響。同時，匯率還能夠通過影響國際貿(mào)易的供求情況來影響我國碳排放權(quán)價格。當(dāng)人民幣貶值時，我國出口貿(mào)易需求增大，相應(yīng)企業(yè)生產(chǎn)需求增大，從而對碳排放權(quán)的需求增加，碳價格升高。即外幣兌人民幣匯率理論上具有正向影響。

本文引入歐盟和美國，這兩個擁有成熟并影響較大的碳市場地區(qū)的結(jié)算貨幣的即期匯率情況作為影響因素，分析匯率變動對我國碳價格影響的情況。

3.經(jīng)濟(jì)環(huán)境

經(jīng)濟(jì)環(huán)境的好壞，直接決定了社會消費(fèi)需求。經(jīng)濟(jì)環(huán)境較好時，社會消費(fèi)需求較高，企業(yè)生產(chǎn)需求隨之增加，從而對碳排放配額的需求增加。這一點對于傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)尤甚。即經(jīng)濟(jì)環(huán)境具有正向影響。隨著經(jīng)濟(jì)全球化，碳排放權(quán)價格既可能受國內(nèi)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的沖擊影響，也可能受國外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的沖擊影響。

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和有效性，本文選取上海銀行間同業(yè)拆放利率和滬深300指數(shù)作為反映國內(nèi)經(jīng)濟(jì)情況的指標(biāo)，選取標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)作為反映國外經(jīng)濟(jì)情況的指標(biāo)。

4.國際碳價格

國際碳市場的產(chǎn)品價格與我國碳市場的產(chǎn)品價格聯(lián)系密切。當(dāng)某地區(qū)碳市場的碳價格較低時，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)減排成本小，對國外碳配額的需求降低。以全球最為成熟、影響力最大的碳市場，歐盟碳市場為例，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的碳排放權(quán)主要來源有兩個：EU ETS下的歐盟碳排放權(quán)EUA與清潔發(fā)展機(jī)制CDM下的核證減排量CER。當(dāng)EUA與CER的價格較低時，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)在本地的減排成本小，對國外的碳排放權(quán)需求降低，即對CDM項目投資的興趣減少。

CER的優(yōu)勢在于，一方面，它能夠做到跨時期的履約行為，另一方面，它能夠做到跨地域的履約行為。這些特性使其成為降低碳交易成本的首選。而我國是世界上公認(rèn)的可以提供大量CDM項目的國家，國外投資者對CDM項目投資興趣的減少，會影響到我國的CDM項目市場，降低我國CDM項目市場中CER的需求，從而碳價格降低。即國外碳價格理論上具有正向影響。同時，由于CER是以美元為結(jié)算價單位的，因此美元兌人民幣的匯率也會對我國碳價格造成影響。

本文選擇CER價格作為國際碳價格的指標(biāo)進(jìn)行分析。

三、模型構(gòu)建

（一） Lasso方法相關(guān)原理介紹

Lasso方法本質(zhì)上是一種對多元線性回歸模型自變量參數(shù)估計的方法。多元線性回歸模型是一種常用的實證研究模型，能直觀展示出某個變量（因變量）是如何受到其他變量（自變量）影響的。

給出一個標(biāo)準(zhǔn)的多元線性回歸模型：

（式1）

在這個方程中，Y是一個n×1維被解釋變量數(shù)據(jù)矩陣，X是一個n×p的解釋變量數(shù)據(jù)矩陣，是殘差向量，那么這個方程便組成了一個自變量個數(shù)為p的p元線性回歸模型。在實證研究中，我們通過樣本對參數(shù)進(jìn)行估計，從而找到因變量受自變量影響的方向和程度。最常用的參數(shù)估計方法為最小二乘法。式1中的最小二乘估計為：

（式2）

但最小二乘法存在一個問題：賦予所有的解釋變量同等的重要性，故會有“過擬合”的傾向。因此， Tibshiran提出了一種對解釋變量進(jìn)行篩選的方法。這種方法便是Lasso（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法。Lasso方法增加了對的懲罰項。有：

（式3）

其中，是懲罰參數(shù)，恒定大于零。越大，對參數(shù)的懲罰越大，參數(shù)的估計值便越小，甚至等于零。當(dāng)參數(shù)被懲罰至零時，便意味著該解釋變量是不重要的變量，由此被剔除模型，從而提高了模型的擬合度。是第j個參數(shù)的初始估計值，一般可取最小二乘估計值。如何計算值，目前最為有效的方法是Friedman提出的坐標(biāo)下降法，本文亦采用這種方法。該方法可用R語言軟件中的glmnet包實現(xiàn)。

而根據(jù)t值的不同，所得到的模型也各異。如何評價模型的優(yōu)劣、如何在各模型之間進(jìn)行選擇，一般用到的準(zhǔn)則有AIC準(zhǔn)則、BIC準(zhǔn)則等。本文使用的是AIC準(zhǔn)則，有：

（式4）

其中：n為樣本數(shù)量，k為參數(shù)數(shù)量，SSR為殘差平方和。當(dāng)AIC值最小時，模型最優(yōu)。

（二）模型建立

根據(jù)上文所述，在此建立碳排放權(quán)價格的多元線性回歸模型：

其中，Y是深圳碳市場碳排放權(quán)價格的數(shù)據(jù);X是9個影響因子加1個常數(shù)項組成的數(shù)據(jù)矩陣;是殘差向量;是模型參數(shù)，可用樣本進(jìn)行估計。

四、實證研究

（一）實證結(jié)果

首先使用Lasso方法對變量進(jìn)行篩選。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，根據(jù)上文Lasso方法的介紹，使用R語言軟件，并借助glmnet包與msgps包進(jìn)行變量篩選。結(jié)果如下：

在上圖中，每一條不同顏色的線表示隨著參數(shù)的變化，對應(yīng)的各變量系數(shù)的變化情況。當(dāng)縱坐標(biāo)即變量系數(shù)趨于0時，代表該變量被篩選出模型。紅色豎線代表當(dāng)AIC值最小時對應(yīng)的參數(shù)值和變量篩選情況?？煽闯?，當(dāng)AIC值最小時，共篩選出8個變量。篩選變量結(jié)果如下：

由表2可知，BQ、FR2、SHIBER、HS300和CER對因變量的影響是正向的，而ATWQ、FR1和SP500對因變量的影響是負(fù)向的，同時JMFI未被選入模型。

（二）結(jié)果分析

由表3可知，Lasso模型認(rèn)為國外原油價格、歐元兌人民幣匯率、上海銀行間同業(yè)拆放利率、滬深300和CER價格對深圳碳排放權(quán)價格的影響是正向的，而國外煤炭價格、美元兌人民幣匯率和標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)對深圳碳排放權(quán)價格的影響是負(fù)向的。具體分析如下：

能源價格方面，國內(nèi)能源價格并未對深圳碳排放權(quán)價格產(chǎn)生顯著影響，這可能是因為國內(nèi)能源市場起步較晚，尚未擁有完善的制度和成熟的市場，因此影響了數(shù)據(jù)的有效性;而對于國外能源價格，煤炭價格的影響是負(fù)向的，這與理論預(yù)期相符。而原油價格具有正向影響，這可能是因為當(dāng)原油價格上漲時，企業(yè)在生產(chǎn)中會更傾向于使用更為廉價的煤炭作為替代，從而增加碳排放，因此拉高碳排放權(quán)的需求量，導(dǎo)致價格的增高。

經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境方面，上海銀行間同業(yè)拆放利率與滬深300指數(shù)的影響皆為正向，這與理論相符。但標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)的影響為負(fù)向，這一結(jié)果可能的原因是，盡管近些年美國本土經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢較為樂觀，但美國政府目前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨向是將生產(chǎn)重心從海外向本土轉(zhuǎn)移，以此促進(jìn)本土經(jīng)濟(jì)繁榮，拉高就業(yè)率。而深圳作為我國最大的出口型城市之一，美國的生產(chǎn)重心轉(zhuǎn)移，勢必會對深圳出口貿(mào)易造成打擊，企業(yè)減少生產(chǎn)，對碳排放權(quán)需求降低，從而碳價格降低。因此，標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)具有負(fù)向影響。

匯率方面，與理論預(yù)期相符的是，歐元兌人民幣匯率對深圳碳排放權(quán)價格產(chǎn)生正向影響。但美元兌人民幣匯率影響為負(fù)，與理論不完全相符。這可能是因為美元匯率相比歐元匯率，更傾向從多個路徑對我國碳市場造成影響，因此相關(guān)問題的考慮也要更復(fù)雜一些。例如，上文所言，美國政府今年要求企業(yè)將生產(chǎn)從海外向本土轉(zhuǎn)移，因此打擊深圳的進(jìn)出口貿(mào)易;又如，美元作為國際能源市場的結(jié)算單位，當(dāng)美元兌人民幣匯率升高，我國企業(yè)會傾向于更少消耗相關(guān)能源，從而對碳排放權(quán)的需求減少，碳價格相應(yīng)降低。

國際碳價格方面，CER價格的影響是顯著并且正向的，這與理論預(yù)期完全相符，并且側(cè)面反映了我國積極參與CDM項目的現(xiàn)實。

五、結(jié)論與總結(jié)

本文建立了基于Lasso方法的線性回歸模型，最終結(jié)論主要有：

（一）能源價格方面，因為我國能源市場尚不成熟，因此國內(nèi)能源價格影響并不顯著。國外煤炭價格具負(fù)向影響，與理論相符。而國外原油價格具正向影響，這可能是因為當(dāng)原油價格上漲時，企業(yè)會使用更為廉價的煤炭作為替代從而增加二氧化碳的排放量，拉高碳價格;

（二）匯率方面，歐元兌人民幣匯率具正向影響，與理論相符。但美元兌人民幣匯率具正向影響，這可能是因為，美元匯率相比歐元匯率，更傾向從多個路徑對我國碳市場造成影響，因此相關(guān)問題的考慮也要更復(fù)雜一些。例如，上文所言，美國政府今年的經(jīng)濟(jì)重心之一是將生產(chǎn)從海外向本土轉(zhuǎn)移，由此打擊深圳的進(jìn)出口貿(mào)易;又如，美元作為國際能源市場的結(jié)算單位，當(dāng)美元兌人民幣匯率升高，我國企業(yè)會傾向于更少消耗相關(guān)能源，從而對碳排放權(quán)的需求減少，碳價格降低。

（三）經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境方面，上海銀行間同業(yè)拆放利率與滬深300指數(shù)具正向影響，與理論相符。但標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)的影響為負(fù)，這一結(jié)果可能和近年來美國政府將生產(chǎn)重心從海外向本土轉(zhuǎn)移的傾向有關(guān)。深圳市作為我國最大的出口型城市之一，必然會受到這種傾向的負(fù)面影響。

（四）國際碳價格方面，CER價格具正向影響，與理論相符，并且側(cè)面反映了我國積極參與CDM項目的現(xiàn)實情況。

因此，本文在此提出以下政策建議：

第一，盡快建設(shè)成熟的能源市場和其他相關(guān)市場。本文在對國內(nèi)能源價格方面影響進(jìn)行研究時，其結(jié)果與理論預(yù)期差異較大，這可能和我國能源市場尚未成熟有關(guān)。在未來，隨著相關(guān)市場的不斷的發(fā)展和完善，可在本文研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對該方面進(jìn)行更加完全和深入的研究。

第二，盡快建立全國統(tǒng)一的碳交易市場。盡管當(dāng)前深圳碳交易市場處于起步階段，但交易總額數(shù)仍舊可觀，這說明碳市場具有很大的發(fā)展空間。盡快建立全國統(tǒng)一的碳交易市場，有利于促進(jìn)市場間的流動性，提高交易活躍度，同時使得碳價格更能夠反映市場的真實供需狀態(tài)，有利于我國碳市場的快速發(fā)展和成熟，最終在國際碳市場中獲取一席之地。（作者單位：中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）