文/段剛（河南大學經(jīng)濟學院）

一、引言

碳排放權交易市場，目前已經(jīng)得到越來越多的國家和地區(qū)的采納。在我國新經(jīng)濟發(fā)展中，建設好碳排放權交易市場對于平衡好經(jīng)濟發(fā)展與碳排放量的控制、廣泛形成綠色生產(chǎn)生活方式和促使美麗中國建設目標基本實現(xiàn)具有重要的意義。

我國目前全國碳排放交易體系尚在建設當中，綜合來看，我國主要的七個試點碳排放權交易市場表現(xiàn)不一，這與各地能源消費比重、經(jīng)濟發(fā)展結構、政府監(jiān)管力度等差異有關?；诖?，本文通過分析能源市場、要素市場、金融市場的波動與碳市場的變化，對比研究能源市場、金融市場、要素市場與碳市場的聯(lián)系強度以及碳市場的有效性強弱。

二、理論機制

在能源市場上，由消費者選擇理論可知國內(nèi)能源的收入效應，當國內(nèi)能源的價格下降（或上升時）導致消費者實際收入水平提高（或下降）時，消費者會增加（或減少）對國內(nèi)能源的需求量。此時，能源消耗產(chǎn)生的碳排放量上升，碳排放需求量也將上升，進而引起碳排放權交易價格上升。且劉紀顯[1]等（2013）也研究發(fā)現(xiàn)，碳期貨市場和能源股票市場之間存在一種不對稱關系。因此，估計國內(nèi)能源市場與我國碳排放權交易市場呈負相關。

在我國消費者購買國內(nèi)能源與國際能源的情況下，國際能源對國內(nèi)能源的替代效應導致國際能源價格的上升，使得相對價格不變的國內(nèi)能源對國際能源來說，較以前便宜了。這種相對價格的變化，會使消費者減少對國際能源的需求量而增加對國內(nèi)能源的需求量。而我國當前能源消費仍以煤炭等高耗能能源為主，并且煤炭產(chǎn)生的二氧化碳量遠遠高于石油與天然氣，此時，能源消耗產(chǎn)生的碳排放量上升，碳排放需求量也將上升，從而拉高了碳排放權交易價格。因此，國際能源市場與我國碳排放權交易市場呈正相關。

在金融市場上，由資產(chǎn)組合理論可知，碳資產(chǎn)作為一種特殊的金融商品，其價格波動會影響投資者的決策與資產(chǎn)組合。由企業(yè)成本收益函數(shù)可知，碳排放權交易凈收益若為負，企業(yè)成本上升。故碳價格的沖擊不僅會改變企業(yè)碳排放權交易收益，也會改變投資者對企業(yè)利潤的估值預期。因此，金融市場與碳排放權交易市場呈正相關。

在碳排放交易權市場上，我國碳排放權交易市場在總量交易的原則下開展，從供給方面來看，生態(tài)環(huán)境部通過配額分配等方法引導市場預期，從而形成合理碳價；從需求方面來看，碳排放權交易市場的均衡價格由市場供需關系同時決定。

三、實證設計與分析

（一）計量模型

此前，陳曉紅等[2]（2013）、王曉宇等[3]（2017）和鄭鵬程[4]（2020）都用了廣義的ARCH模型來研究市場之間的動態(tài)相關性；鐘世和、曾小春[5]（2014）采用VAR模型系列相關等方法探究研究發(fā)現(xiàn)碳價波動與我國能源價格波動的內(nèi)在原因。鑒于經(jīng)濟周期的內(nèi)生性，本文利用VAR（向量自回歸模型）對幾個市場之間的關系進行分析。由公式（1）將P階VAR模型設定如下：

其中，ε為隨機波動項，p為最大滯后期。CEA代表湖北、廣東和北京碳排放交易權月度價格算數(shù)平均值，DEP表示國內(nèi)能源價格指數(shù)，IEP表示國際能源價格指數(shù)，CSI300表示滬深300指數(shù)，PPI則表示工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

我國碳排放權交易試點于2013年啟動，目前主要集中于七個碳交易試點以交易碳配額和國家核證自愿減排量。如表1所示，截至2021年，廣東地區(qū)的碳配額累計成交總量和累計成交總額最多；湖北地區(qū)累計成交總量和累計成交總額均位列第二；北京地區(qū)的成交均價則是七個試點碳排放權交易市場中最高的。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本文將湖北、廣東和北京的碳排放交易平臺于2017年12月和2022年1月之間公布的每月碳配額成交價進行算術平均，處理后的價格序列為被解釋變量，樣本量為50個。

表1 截至2021.12.29七個碳排放權交易試點的成交情況

2.解釋變量

如表2所示，本文的解釋變量為2017年12月-2022年1月的國內(nèi)能源價格指數(shù)、國際能源價格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者購進指數(shù)和滬深300指數(shù)的月度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計局、美國能源信息署和東方財富網(wǎng)，樣本量均為50個。

表2 變量及數(shù)據(jù)來源

（三）描述性統(tǒng)計

如表3所示，本文通過EViews軟件采用ADF檢驗法（單位根檢驗法）對五個時間序列樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗，在5%的顯著性水平下，所有的變量都不平穩(wěn)。

表3 平穩(wěn)性檢驗

如表4在5%的顯著性水平下，Engle-Granger協(xié)整檢驗未通過，說明碳價格、能源價格指數(shù)、滬深300指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)之間不存在長期穩(wěn)定關系。

表4 協(xié)整檢驗

如圖1，滯后階數(shù)為3的VAR模型穩(wěn)定性檢驗通過，可進行后續(xù)的實證分析。

圖1 特征根檢驗

（四）脈沖響應分析

本文運用脈沖響應分析，探究調(diào)整后的碳排放權交易價格受到各變量的外生沖擊時的動態(tài)影響。圖2、圖3分別表示碳價格歷史數(shù)據(jù)、國內(nèi)能源價格指數(shù)、國際能源價格指數(shù)、滬深300指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)者購進指數(shù)的沖擊引起的碳排放權交易市場價格的脈沖響應函數(shù)。其中，橫軸表示觀察期，刻度單位為一個月；縱軸表示沖擊程度，刻度單位為變量自身的單位。本文選擇未來1-24期作為觀察期限。

如圖2，短期內(nèi)季節(jié)調(diào)整后的碳排放權交易價格增量上升時對自身有正的效應，但中后期快速減弱。如圖3所示，短期內(nèi)國內(nèi)能源價格上漲的沖擊會對季節(jié)調(diào)整后的碳排放權交易價格增量產(chǎn)生負的效應，在第4-5期呈現(xiàn)一定的正效應，在第7期產(chǎn)生微弱的負效應，到了后期，其影響幾乎不存在。

圖2 碳排放權交易價格歷史數(shù)據(jù)的沖擊引起碳排放權交易市場價格的脈沖響應函數(shù)

圖3 國內(nèi)能源價格沖擊引起碳排放權交易市場價格的脈沖響應函數(shù)

四、研究結論

本文根據(jù)湖北、廣東以及北京碳排放權交易所的有關數(shù)據(jù)，通過構建VAR模型分析了國內(nèi)外能源市場、要素市場、金融市場與碳排放權交易市場的聯(lián)動性特征。由理論分析及實證分析可知：

（1）五個序列在5%的顯著水平下，均接受了存在單位根的原假設，即沒有通過協(xié)整檢驗，表明我國碳排放權交易市場、國內(nèi)外能源市場、金融市場、要素市場之間不存在長期穩(wěn)定關系；

（2）碳市場的市場效率不高。碳價格一定程度上受到自身近期價格沖擊，而在遠期這種影響減弱。且季節(jié)調(diào)整后的碳排放權交易價格增量對自身解釋的貢獻度逐漸下降，主要受其自身歷史數(shù)據(jù)的影響；

（3）國內(nèi)能源市場與碳排放權交易市場大體上呈負相關，符合理論傳導路徑。由于國際能源的替代，即國內(nèi)能源價格的上升導致對國際能源需求上升以補充生產(chǎn)所需的能源，推高碳排放權交易價格；

（4）國際能源市場對碳排放權交易市場產(chǎn)生正沖擊，但影響較小，且國際能源市場對我國碳排放權交易市場解釋程度較低；

（5）總體上金融市場與碳排放權交易市場呈正相關，大體上符合理論傳導路徑。滬深300指數(shù)容易受到投資者情緒的影響，對宏觀因素的反應有時并不顯著，同時滬深300指數(shù)中所包括的能源股有限，與能源市場的關系不夠緊密，因而與碳排放交易市場聯(lián)動性較弱；

（6）要素市場與碳排放權交易市場之間存在相關關系，且要素市場對碳排放權交易市場具有一定的解釋程度。我國的工業(yè)生產(chǎn)者購進價格指數(shù)包含門類廣泛，與國際市場關系緊密，同時也會受到宏觀政策調(diào)控的影響。因而工業(yè)產(chǎn)品價格與碳排放權交易市場關系緊密，但正負向沖擊不明晰。