■江世銀 姜俞 魏建華 王越

一、引言

全球氣候問題頻發(fā)，低碳發(fā)展成為各國的共識。根據(jù)國際能源網(wǎng)的數(shù)據(jù)，目前已有30個國家明確提出碳排放目標，作為全球碳排放量較大的國家，中國在碳減排中擔當著重要角色。研究表明，工業(yè)革命以來人類排放的二氧化碳是目前氣候變化的主要誘因，應(yīng)對氣候變化問題首先要控制碳排放，因此碳排放權(quán)交易市場在促成雙碳目標的實現(xiàn)中承擔著重要角色。由于各地的經(jīng)濟發(fā)展方式和能源消耗結(jié)構(gòu)存在差異，最初我國并未構(gòu)建統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易市場，而是選擇在部分地方試點。2013年起，北京、上海、深圳、天津、廣東、湖北和重慶七個省市陸續(xù)開始試點，經(jīng)過幾年碳排放權(quán)交易實踐經(jīng)驗的積累，初具規(guī)模的地方碳交易市場逐漸形成。2021年7月，覆蓋企業(yè)范圍更廣、規(guī)模更大的全國碳排放權(quán)交易市場上線交易。湖北作為第一批試點碳排放權(quán)交易的省份，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與中國的經(jīng)濟發(fā)展歷程類似。2016年前，湖北省一直以第二產(chǎn)業(yè)為主導，但近五年來第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，湖北省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步實現(xiàn)“二三一”到“三二一”的轉(zhuǎn)變。盡管如此，目前湖北省仍存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重、控排企業(yè)較多的情況。此外，湖北省碳排放權(quán)市場的總交易量和總交易額一直穩(wěn)居第一，是碳排放權(quán)交易的數(shù)據(jù)中心，因此本文選擇湖北省碳排放權(quán)市場作為研究的對象。許多學者在研究地方碳排放權(quán)市場時，一般選擇整個中國的宏觀經(jīng)濟作為影響因素，忽略了地方發(fā)展的差異性，而如果將影響因素細分到區(qū)域則會更有針對性。基于此，在借鑒前人已有經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，本文選擇湖北省板塊指數(shù)、滬深300指數(shù)、武漢空氣質(zhì)量指數(shù)、武漢平均氣溫和煤炭價格作為影響因素研究對其碳排放權(quán)價格的影響。在分析各因素對湖北碳排放權(quán)價格影響的同時，比較湖北省板塊指數(shù)與滬深300 指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的影響程度，并對其價格波動作出客觀評價。

二、理論基礎(chǔ)與文獻綜述

（一）理論基礎(chǔ)

金融視角下，研究碳排放權(quán)價格波動影響因素的理論基礎(chǔ)，主要是環(huán)境外部性內(nèi)部化理論、碳金融理論和供求影響價格理論。產(chǎn)權(quán)界定理論的發(fā)展為解決環(huán)境外部性問題提供了新的思路，碳排放權(quán)能夠作為金融商品進行交易便是環(huán)境外部性問題內(nèi)部化解決的產(chǎn)物。此外，碳金融理論的豐富與發(fā)展為碳排放權(quán)交易提供了必要條件，碳排放權(quán)交易作為碳金融市場中的一項經(jīng)濟活動，其價格不可避免地會受到供求關(guān)系的影響。雖然目前政府掌握了碳配額的供給，但碳配額供給會因地區(qū)發(fā)展狀況不同而有所偏倚，企業(yè)對碳排放額度的需求也會受到多種因素的影響，由此形成的供求關(guān)系將影響到碳排放權(quán)價格的波動。

1.環(huán)境外部性內(nèi)部化

外部性又稱溢出效應(yīng)（spillover effect），是指一個人或一群人的行為決策給他人帶來的影響，按受益和受損情況分為正外部性和負外部性[1]。環(huán)境外部性（environmental externality）是指經(jīng)濟行為個體的經(jīng)濟活動使環(huán)境受損，在給其他居民的生存環(huán)境和身體健康帶來損害的同時，并沒有為此付出成本代價[2]。二氧化碳的排放本身具有環(huán)境外部性，也就是負溢出效應(yīng)。碳排放權(quán)產(chǎn)生前，生產(chǎn)企業(yè)本身的排放成本幾乎為0，社會無形中承擔企業(yè)的排放成本是環(huán)境不斷惡化的主要原因。而根據(jù)科斯定理，產(chǎn)權(quán)明確對減少交易成本起決定性作用，外部性問題可以通過明確產(chǎn)權(quán)、市場交易的方式來解決[3]。碳排放權(quán)交易正是將環(huán)境產(chǎn)權(quán)劃分給社會，利用市場價格和競爭機制高效率分配碳排放權(quán)[4]，從而實現(xiàn)環(huán)境外部性的內(nèi)部化，即碳排放主體承擔排放二氧化碳的成本。環(huán)境外部性內(nèi)部化，一方面能通過增加企業(yè)的排污成本，達到減排目的；另一方面可以倒逼企業(yè)改進技術(shù)設(shè)備，使用清潔能源，降低整個社會的平均減排成本。

2.碳金融

碳金融是建立在金融市場基礎(chǔ)上的，包含一切為減少溫室氣體排放的經(jīng)濟活動[5]。碳金融最主要的部分是給原本不能夠流通的碳排放權(quán)賦予金融屬性，以實現(xiàn)碳排放權(quán)跨期交易。碳金融旨在通過各種金融政策工具，實現(xiàn)碳融資和碳物質(zhì)的買賣，促進經(jīng)濟綠色轉(zhuǎn)型與社會的可持續(xù)發(fā)展[6]。金融與碳金融之間既相互聯(lián)系又有所區(qū)別，金融協(xié)調(diào)的是資金供求關(guān)系，碳金融關(guān)注的是碳排放的供求關(guān)系。碳金融的主要構(gòu)成部分是碳排放權(quán)交易及其衍生品交易。碳金融市場具有極其豐富的內(nèi)涵：從市場構(gòu)成上可分為一級市場和二級市場；從交易時間上可分為現(xiàn)貨市場和期貨市場；從交易種類上可分為碳基金、碳期貨、碳排放權(quán)交易等。目前，我國的碳金融市場仍以現(xiàn)貨市場為主。

3.供求影響價格

傳統(tǒng)商品的價格由其價值決定，供求關(guān)系影響價格，當供大于求時，商品的價格下降；供小于求時，商品的價格上升。如股票、債券等金融產(chǎn)品的價格除受公司經(jīng)營狀況、未來發(fā)展、市場利率等因素影響外，也會受到供求關(guān)系的影響。碳排放權(quán)與其他金融資產(chǎn)一樣，其價格也反映了供求關(guān)系。但由于碳排放權(quán)是政府授予的虛擬權(quán)利，碳金融產(chǎn)品并不具有實物支撐，其價格與企業(yè)經(jīng)營狀況關(guān)系不大[7]。此外，碳排放權(quán)中包含減排目的，其價格波動具有特殊性。碳配額供給量會根據(jù)環(huán)境狀況、相關(guān)指標等事先確定，因此碳排放權(quán)的價格波動主要由需求方主導[8]。

（二）文獻綜述

亞當·斯密曾提出，在市場經(jīng)濟下，一個人通過追求自身利益對社會利益的促進，往往比有意為之還要有效。碳排放權(quán)的思想與之不謀而合，碳排放權(quán)交易市場是由政府主導、市場化運作、企業(yè)與社會各界共同參與的控制碳排放總量的市場。在地方碳市場正式上市交易前，隗斌賢等[9]提出參考國外經(jīng)驗建設(shè)區(qū)域碳交易市場具有緊迫性。譚志雄等[10]認為我國具備了實行區(qū)域碳交易市場的基本條件，以“碳票”為主的碳交易模式將是創(chuàng)新之舉。姜國剛[11]則從社會經(jīng)濟福利的角度探討了碳減排投入和碳交易價格對低碳經(jīng)濟的重要作用。碳交易本身就是金融創(chuàng)新的結(jié)果，將排放二氧化碳的權(quán)利實體化，使碳排放權(quán)可以用相關(guān)的交易價格進行衡量，并成為交易市場上流通的產(chǎn)品。賦予碳排放權(quán)商品化屬性，是利用了市場化機制的效率原則解決環(huán)境問題，其中蘊含了外部性內(nèi)在化的解決邏輯[12]。隨著全國碳市場的上線交易，張希良等[4]認為中國在借鑒國外經(jīng)驗的同時，更應(yīng)該走出有中國特色的碳市場之路，中國碳市場既是達成“雙碳”目標的重要手段，也是國家氣候治理機制的重要創(chuàng)新，更能對全球碳定價機制產(chǎn)生深遠影響。在大數(shù)據(jù)的背景下，葉強等[13]對借助區(qū)塊鏈技術(shù)暢通企業(yè)級和個人級的碳交易市場進行了展望并設(shè)計了區(qū)塊鏈碳市場體系。

在碳排放權(quán)研究方面，許多學者將目前試點的幾個碳排放權(quán)交易市場進行比較，分析各碳排放權(quán)市場的特點。陳柳卉等[14]通過對比目前我國八家碳排放權(quán)市場的價格波動性發(fā)現(xiàn)，八家試點市場均處于初級階段，未來的進一步發(fā)展還需要多方面的支持。呂靖燁等[15]運用小波分辨率將三家碳交易試點市場與歐洲碳市場對比分析發(fā)現(xiàn)，目前我國碳市場的穩(wěn)定性還相對不足，根本原因是自身體制建設(shè)存在缺陷。許子萌等[16]通過研究我國幾個碳交易市場價格的跳躍風險發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟相對欠發(fā)達地區(qū)的跳躍風險反而更小，由于這些地區(qū)在減排成本上具有天然優(yōu)勢，中國碳交易市場建設(shè)可從經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)入手。楊天臣[17]利用GARCH 簇模型和Logit 模型發(fā)現(xiàn)湖北碳交易價格具有波動聚集性，其外部沖擊引起的價格波動持續(xù)性較弱。

也有學者從可能的影響因素入手，探究影響碳排放權(quán)交易價格波動的多重因素。王倩等[8]通過探究碳交易市場影響因素的區(qū)域性差異，發(fā)現(xiàn)宏觀價格、能源的相對價格以及溫度都對碳交易價格有顯著影響，但因各地經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和能源消耗強度存在差異，其影響程度也不同。郭文軍[18]、金林等[19]通過Lasso 回歸變量從宏觀經(jīng)濟、能源價格、氣候環(huán)境和國際市場四個方面研究碳交易價格的影響因素。金林等[19]還建立了價格指標體系，并借助灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了價格風險預(yù)測。鄭祖婷等[20]利用因子分析法及BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟因素和能源價格對碳交易市場價格影響最為顯著，并據(jù)此構(gòu)建出我國碳交易價格波動風險的預(yù)警模型。總的來說，碳排放權(quán)交易價格受宏觀經(jīng)濟狀況、能源價格、天氣環(huán)境狀況的影響較多。

本文選擇的研究方法和選取的影響因素得益于前期學者研究的啟發(fā)，但在梳理相關(guān)文獻時發(fā)現(xiàn)許多學者在研究地方碳交易市場時，僅將目光放在全國宏觀經(jīng)濟背景下，很少有人將影響因素細分到地方區(qū)域。通常來說，相同時間段不同地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展狀況存在差異。本文的邊際貢獻在于探討了各影響因素如何引起地方碳排放權(quán)價格的波動，以及地方碳排放權(quán)價格是否對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展狀況更加敏感。本文的不足之處在于影響因素的數(shù)據(jù)選取欠妥，同時割裂了區(qū)域經(jīng)濟和宏觀經(jīng)濟之間存在的間接聯(lián)系，沒有能夠在一個完整環(huán)境下探討。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)選取與模型說明

1.數(shù)據(jù)選取

在研讀前人研究的基礎(chǔ)上，本文從經(jīng)濟、空氣質(zhì)量、氣溫、能源價格四個影響因素方面入手，探究湖北碳排放權(quán)的價格波動。許多學者研究某個地方碳排放權(quán)市場往往選擇全國的宏觀數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟影響因素。本文為體現(xiàn)地方發(fā)展的差異性，選擇湖北板塊綜合指數(shù)作為湖北經(jīng)濟發(fā)展的代理變量，并比較其與代表宏觀經(jīng)濟的滬深300指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的影響程度，以期得到更為精確的分析結(jié)果。企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中，能源消耗成本是其需要考慮的重要因素。在眾多能源中，煤炭的二氧化碳排放量最多且成本較低，因而選擇煤炭期貨價格指數(shù)作為能源方面的影響因素?？諝赓|(zhì)量指數(shù)和溫度的選取也精確到了地方，均選擇武漢區(qū)域的日數(shù)據(jù)。此外，對溫度數(shù)據(jù)的處理是取武漢最高溫和最低溫的平均值，在此基礎(chǔ)上加5 作為溫度變量。為與碳排放權(quán)市場的交易日形成一一對應(yīng)關(guān)系，本文剔除了休息日和節(jié)假日的數(shù)據(jù)。由于湖北碳排放權(quán)交易市場自2014年4月4日開放交易，因此樣本區(qū)間選擇2014年4月4日—2021年11月8日。具體數(shù)據(jù)信息如表1所示。

表1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.模型說明

本文選取了GARCH 類模型和VAR 模型。首先，利用TGARCH模型和EGARCH模型總體分析湖北碳排放權(quán)價格收益率的波動情況。TGARCH 模型和EGARCH 模型均是評價時間序列中判斷是否存在杠桿效應(yīng)的模型。TGARCH 模型的思想是引入虛擬變量0 和1，用Dt表示殘差變化方向的啞變量。當ut-1<0 時，Dt=1；否則，Dt=0。EGARCH 模型則是對Inσ2t建模，減少了非負參數(shù)的約束條件，更能夠體現(xiàn)條件方差的變動性。杠桿效應(yīng)由γ系數(shù)體現(xiàn)，具體表達式如下：

其次，運用VAR模型即向量自回歸模型分析各變量對湖北碳排放權(quán)價格的影響程度。在VAR 模型中，每個被解釋變量都對自身以及其他解釋變量的若干期滯后值進行回歸。本文共選擇了6 個變量，根據(jù)最優(yōu)滯后階數(shù)為1，得到一階VAR模型的表達式為：

其中，Zt表示由第t期觀測值構(gòu)成的6維向量；Ai表示6×6系數(shù)矩陣；Ut表示由隨機誤差項構(gòu)成的6×1矩陣，其中隨機誤差項ui（i=1，2，…，6）表示白噪聲過程，并滿足E（uitujt）=0（i，j=1，2，…，6，且i≠j）。

（二）碳排放權(quán)價格波動分析

此處選取湖北碳排放權(quán)交易市場2014年4月2日—2021年11月8日期間1792 個收盤價作為樣本數(shù)據(jù)，并利用公式得到收益率序列，其中r為收益率，pt為收盤價，pt-1為前一日收盤價。

1.描述性統(tǒng)計

從圖1可以看出，在交易市場剛啟動的四年中，碳排放權(quán)價格呈現(xiàn)震蕩下行趨勢，最低降至10 元/噸。隨著市場對節(jié)能減排的重視程度和企業(yè)對碳排放額度的需求不斷增加，依據(jù)碳金融和環(huán)境外部性構(gòu)建的碳排放權(quán)交易市場運作效果逐漸顯現(xiàn)。自2017年底開始碳排放權(quán)價格逐步上升，截至數(shù)據(jù)選取日，已達42.27元/噸，是初啟時的近兩倍。

圖1 湖北碳排放權(quán)價格走勢

從圖2可以看出，湖北碳排放權(quán)價格收益率的波動大致在-0.1至0.1之間，日收益率的波動表現(xiàn)出明顯的時變性和突發(fā)性特征，因此初步判斷收益率時間序列存在異方差性。后文中將利用ARCH模型檢驗其異方差性，并利用GARCH 簇模型整體評價碳排放權(quán)價格收益率的波動特征。

圖2 湖北碳排放權(quán)價格收益率

表2的描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示，碳排放權(quán)價格收益率偏度小于0，說明樣本數(shù)是負偏離，標準差低估了收益率的波動風險。峰度大于正太分布的峰值3，呈現(xiàn)尖峰厚尾的分布形態(tài)，不符合正態(tài)分布的特征；J-B統(tǒng)計量遠大于臨界值，且P值接近0，因此拒絕收益率服從正態(tài)分布的原假設(shè)，從而可以判斷出樣本數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。

表2 收益率描述性統(tǒng)計

2.ADF檢驗和ARCH效應(yīng)檢驗

為防止出現(xiàn)偽回歸，首先要對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。從ADF檢驗結(jié)果來看，P值顯著小于5%的臨界值水平，因此拒絕存在單位根的原假設(shè)，即碳排放權(quán)價格收益率時間序列是平穩(wěn)的。從ARCHLM檢驗結(jié)果來看，P值顯著小于5%的臨界值水平，因此拒絕不存在ARCH 效應(yīng)的原假設(shè)，即碳排放權(quán)價格收益率存在明顯的條件異方差性。

表3 平穩(wěn)性檢驗及異方差檢驗

3.杠桿效應(yīng)分析

進一步選擇TGARCH 和EGARCH模型分析湖北碳排放權(quán)的杠桿效應(yīng)。從表4檢驗結(jié)果來看，碳排放權(quán)價格收益率的TGARCH 項系數(shù)顯著為負，存在非對稱效應(yīng)。碳排放權(quán)交易市場出現(xiàn)利好消息時帶來0.90 倍的沖擊，出現(xiàn)利空消息時則帶來0.38 倍的沖擊，這說明利空消息并沒有使湖北碳排放權(quán)交易市場波動風險加大，反而這種非對稱效應(yīng)使得波動減小。為避免TGARCH 模型在參數(shù)設(shè)置上的缺陷，利用EGARCH模型繼續(xù)檢驗。EGARCH模型檢驗結(jié)果也顯示出同樣的結(jié)論，利空消息并沒有使得波動風險加大，因而湖北碳排放權(quán)市場不存在杠桿效應(yīng)。

表4 杠桿效應(yīng)檢驗

（三）影響因素分析

1.單位根與模型穩(wěn)定性檢驗

在利用VAR模型進行估計前，對各變量的時間序列進行單位根檢驗。單位根檢驗的結(jié)果如表5所示，除AQI和TEMP為平穩(wěn)的時間序列外，其余變量均為一階單整。在各序列平穩(wěn)后，根據(jù)最優(yōu)滯后階數(shù)選取標準，建立VAR（1）模型進行估計。之后采用AR 根估計方法對VAR（1）模型進行平穩(wěn)性檢驗。從圖3可以看出，VAR（1）模型中AR 根模的倒數(shù)均小于1，落在單位圓內(nèi)，這表明VAR（1）模型是平穩(wěn)系統(tǒng)，各變量間存在長期穩(wěn)定關(guān)系。

表5 各影響因素單位根檢驗結(jié)果

圖3 VAR模型穩(wěn)定性檢驗

2.脈沖響應(yīng)

VAR模型建模估計后，利用脈沖響應(yīng)分析各影響因素對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊。多因素引起湖北碳排放權(quán)價格波動的路徑主要是影響因素先作用于碳配額的供給與需求，再通過碳金融中的經(jīng)濟活動作用于碳排放權(quán)市場，最后根據(jù)環(huán)境外部性內(nèi)部化理論，企業(yè)參加碳排放權(quán)交易的積極性增加，這進一步影響碳排放權(quán)的供求，從而形成了良性循環(huán)。從圖4至圖8可以看出5 個變量對湖北碳排放權(quán)價格有著不同程度的影響。

從圖4可以看出，空氣質(zhì)量指數(shù)在第一期產(chǎn)生負向沖擊0.018后，沖擊逐漸減緩，第七期后沖擊消失。總體來看，空氣質(zhì)量指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的影響是平滑的。目前湖北的第二產(chǎn)業(yè)仍占據(jù)主要地位，空氣污染指數(shù)能夠間接反映出二氧化碳排放量是否過多。當空氣污染狀況嚴重時，為改善環(huán)境質(zhì)量，政府會對企業(yè)排放污染物進行嚴格限制，通過供給端來控制企業(yè)碳配額額度。在供給減少，需求不變的情況下，湖北碳排放權(quán)價格隨之波動。

圖4 空氣質(zhì)量對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊

從圖5可以看出，溫度對湖北碳市場的沖擊程度較小，僅為0.004，但持續(xù)時間較長，在選擇十期的范圍時發(fā)現(xiàn)沖擊并未完全消失。增加期數(shù)至60 期后，溫度的沖擊在第52期消失。溫度對湖北碳排放權(quán)價格的影響較小、持續(xù)時間長的特點恰好與季節(jié)的溫度變化相符合。武漢作為“四大火爐”城市之一，夏季氣溫較高時往往會加大力度控制溫室氣體排放。企業(yè)是溫室氣體排放的主體，是重點監(jiān)測的對象，碳配額價格在需求的影響下會產(chǎn)生波動。

圖5 溫度對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊

從圖6可以看出，煤炭期貨價格指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊僅次于湖北板塊指數(shù)。其第一期產(chǎn)生0.023的負向沖擊后，第二期的負向沖擊增大至0.027，第三期后沖擊大幅減少，到第五期后完全消失。煤炭期貨市場較之于現(xiàn)貨市場，對信息反應(yīng)更敏感，在一定程度上反映了煤炭期貨市場參與者的預(yù)期及對未來行情的判斷，促成了煤炭現(xiàn)貨市場價格的形成。煤炭期貨價格指數(shù)對價格沖擊僅次于湖北板塊指數(shù)，這從側(cè)面表明能源價格是企業(yè)考慮是否要購買碳排放權(quán)的重要因素。當企業(yè)預(yù)測能源價格走低時，通常會考慮擴張產(chǎn)能，因此對未來的碳配額指標的需求便會增加；反之，企業(yè)則會考慮適當縮減產(chǎn)能，對碳排放權(quán)的需求隨之減少。在碳配額一定的情況下，煤炭價格通過需求端影響湖北碳排放權(quán)價格。

圖6 煤炭期貨價格對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊

從圖7可以看出，湖北板塊指數(shù)是幾個變量中對湖北碳排放權(quán)價格沖擊最大的影響因素。其第一期產(chǎn)生0.034的正向沖擊后，第二期產(chǎn)生較小幅度的負向沖擊，第三期后歸至0。經(jīng)濟環(huán)境的多變性對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營決策有著重要影響，善于經(jīng)營的企業(yè)往往對經(jīng)濟信息反應(yīng)靈敏。當區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境向好時，企業(yè)擴大生產(chǎn)經(jīng)營的熱情高漲，這意味著對碳排放權(quán)需求增加，但隨之理性的思維減少了超量產(chǎn)的決策，從而減少了對碳排放權(quán)的需求，這與第二期產(chǎn)生的負向沖擊相吻合。相反，當區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境較差時，企業(yè)出于效益方面的考量傾向于縮產(chǎn)，從而減少了對碳排放權(quán)的需求，但隨著恐慌情緒的消散，企業(yè)又逐步增加產(chǎn)量，對碳排放權(quán)的需求隨之增加，區(qū)域經(jīng)濟狀況對碳排放權(quán)的沖擊減弱。

圖7 湖北板塊指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊

從圖8可以看出，由于在信息傳遞方面具有時滯性，代表宏觀經(jīng)濟狀況的滬深300 指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格并未產(chǎn)生較大的即時影響，而是在第二期產(chǎn)生最大幅度的正向沖擊，但僅為0.007。第三期產(chǎn)生較小的負向沖擊，第四期產(chǎn)生的沖擊影響消失。滬深300 指數(shù)代表整個國家的經(jīng)濟環(huán)境，但其產(chǎn)生的沖擊不如湖北板塊指數(shù)明顯。原因在于地域經(jīng)濟發(fā)展具有差異性，導致湖北經(jīng)濟發(fā)展狀況與整體國家經(jīng)濟并不一致，從而在碳排放權(quán)交易市場中表現(xiàn)出其自身的特點。

圖8 滬深300指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的沖擊

為清晰地比較湖北板塊指數(shù)和滬深300指數(shù)對湖北碳配額價格的影響，將兩者的沖擊進行曲線組合。從圖9可以看出，第一期湖北板塊指數(shù)的沖擊影響是滬深300 指數(shù)的四倍之多，第二期湖北板塊指數(shù)產(chǎn)生較為明顯的負向沖擊，而滬深300 指數(shù)的正向沖擊增強。此外，市場信息傳遞的時滯性使得滬深300指數(shù)對湖北碳交易市場產(chǎn)生的負向沖擊推后至第三期，兩個指數(shù)的沖擊影響幾乎都在第四期時消失。以上分析說明湖北碳排放權(quán)市場對湖北區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境更為敏感，全國宏觀背景下的經(jīng)濟發(fā)展雖然會影響湖北碳排放權(quán)價格的波動，但影響程度不如湖北經(jīng)濟狀況強烈。區(qū)域經(jīng)濟對本地區(qū)的企業(yè)有著更為即時的影響，對宏觀經(jīng)濟變化的反應(yīng)稍顯滯后。湖北板塊指數(shù)作為湖北區(qū)域經(jīng)濟的晴雨表，對整個湖北企業(yè)是否購買碳排放權(quán)以促進生產(chǎn)發(fā)展有一定的參考作用。

圖9 沖擊組合圖

3.方差分解

方差分解的意義在于能夠利用貢獻度也就是百分比，量化分析不同時點各影響變量對湖北碳排放權(quán)價格變動的解釋程度和解釋力度。具體方差分解如表6所示。

從表6縱向來看，空氣質(zhì)量指數(shù)對湖北碳排放權(quán)價格的影響從第二期大幅增加，第七期后趨于平穩(wěn)。溫度在選擇的十期中，對湖北碳排放價格的影響呈現(xiàn)持續(xù)增加的趨勢。煤炭期貨價格的影響從第一期至第二期大幅增加，之后便逐漸小幅減緩。湖北板塊指數(shù)每期的貢獻度則緩慢減少，且滬深300指數(shù)在第二期達到最大貢獻度后不再變化。湖北碳排放權(quán)價格自身的貢獻度一直較大，始終保持在99.6%以上。

表6 各影響因素的方差分解表

從橫向來看，第一期時對湖北碳排放權(quán)價格變化貢獻度最大的是湖北板塊指數(shù)，其次是煤炭期貨價格指數(shù)，根據(jù)未精確小數(shù)點的原表，滬深300指數(shù)的貢獻度最小。第二期之后，煤炭期貨價格指數(shù)始終是引起湖北碳排放權(quán)價格波動的主要因素，湖北板塊指數(shù)的影響則有所減弱，成為引起碳排放權(quán)價格波動的第二因素。煤炭期貨市場是煤炭現(xiàn)貨價格的先導者，期貨市場的價格變化快于現(xiàn)貨市場，反應(yīng)在貢獻率上則表現(xiàn)出一定的滯后性。

四、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文借助GARCH類模型和VAR模型來分析湖北碳排放權(quán)價格波動及影響價格的因素，得到以下結(jié)論：

1.湖北碳排放權(quán)市場不存在明顯的杠桿效應(yīng)

本文利用TGARCH 和EGARCH 模型對湖北碳排放權(quán)價格收益率的波動性進行檢驗后發(fā)現(xiàn)，整個湖北碳排放權(quán)市場中并沒有顯著的杠桿效應(yīng)。利好政策的推廣反而造成市場更大的波動，這在一定程度上表明湖北碳排放權(quán)市場延續(xù)了中國股市固有的政策市的特點。此外，描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示，湖北碳排放權(quán)價格收益率的波動風險處于低估狀態(tài)，碳排放權(quán)市場的參與者存在非理性行為。

2.湖北碳排放權(quán)價格對區(qū)域經(jīng)濟狀況更敏感

在傳統(tǒng)認知中，宏觀經(jīng)濟是影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的首要因素。但本文實證研究結(jié)果顯示，與宏觀經(jīng)濟相比，湖北碳排放權(quán)市場明顯受湖北區(qū)域經(jīng)濟狀況的影響更大。以滬深300為代表的宏觀經(jīng)濟對湖北碳排放權(quán)價格波動的影響微乎其微，甚至地區(qū)空氣質(zhì)量的影響也強于宏觀經(jīng)濟。也就是說，地區(qū)環(huán)境例如經(jīng)濟狀況、空氣質(zhì)量等對企業(yè)控排影響較大，從而引起湖北碳排放權(quán)價格的波動。

3.能源價格是引起湖北碳排放權(quán)價格波動的重要因素

表6的結(jié)果顯示，自第二期后，煤炭期貨價格始終是引起湖北碳排放權(quán)價格波動的重要因素，湖北區(qū)域企業(yè)對能源價格的關(guān)注甚至超過了區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境。能源價格引起湖北碳排放權(quán)價格波動也側(cè)面反映了湖北地區(qū)企業(yè)對動力能源依賴度較高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待升級等問題。

（二）啟示與建議

1.建立全國碳排放權(quán)市場信息共享平臺，減少政府對碳配額的干預(yù)

盡管近幾年湖北省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，但以重工業(yè)為基礎(chǔ)的湖北省對動力能源仍存在較大需求，反映在碳排放權(quán)市場上則表現(xiàn)為企業(yè)對能夠排放二氧化碳的額度需求較高。目前，我國的碳金融市場是全國碳排放權(quán)市場與試點地方碳排放權(quán)市場并存的格局。以湖北省為例，湖北省內(nèi)企業(yè)可以通過全國碳排放權(quán)市場和湖北碳排放權(quán)市場交易購買碳排放權(quán)，但由于我國碳排放權(quán)市場現(xiàn)處于摸索階段，碳配額由政府分配，這就不可避免地存在定價和信息壁壘等問題。如何平衡好地方交易平臺與全國交易平臺之間的關(guān)系，打破信息壁壘是各方需要考慮的問題。碳金融市場發(fā)展的最好局面一定是在全國碳排放權(quán)市場的統(tǒng)籌領(lǐng)導下，各地方試點市場相互配合。在實現(xiàn)此局面的過程中，縱向信息共享與橫向信息共享是必不可少的，這不僅可以降低碳排放權(quán)市場參與者的信息成本，也能在一定程度上協(xié)調(diào)好各方的碳排放資源需求，提高碳金融市場資源利用效率。

2.試點地方碳排放權(quán)市場過程中要注重區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展特點

湖北碳排放權(quán)價格對區(qū)域經(jīng)濟狀況更敏感啟示我們在發(fā)展碳金融市場的過程中，更應(yīng)該關(guān)注地區(qū)發(fā)展的差異性，根據(jù)各地經(jīng)濟發(fā)展特點運作符合實際情況的碳交易市場。地方經(jīng)濟發(fā)展特征的差異性主要由資源、地理位置等特點決定，這些差異性對碳排放權(quán)需求的影響甚至超過了宏觀經(jīng)濟。例如，資源型經(jīng)濟與服務(wù)型經(jīng)濟對碳配額的需求及能源價格敏感程度各不相同，由此應(yīng)根據(jù)地方實際構(gòu)建合理的碳價格機制。在分配企業(yè)減排責任時，針對不同類型的企業(yè)，政府要從實際出發(fā)循序漸進引導企業(yè)使用清潔能源和實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級。對促進社會公共事業(yè)發(fā)展的碳排放企業(yè)應(yīng)給予價格和額度上的優(yōu)惠，而為盈利且碳排放量大的企業(yè)則應(yīng)適當縮減額度。此外，相關(guān)部門制定減排政策時要充分考慮可能發(fā)生的情況，為企業(yè)留出一定的緩沖空間，給予靈活的碳排放安排。

3.清潔能源發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級并舉，化解高碳排放困境

與深圳、上海等城市相比，湖北第三產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢并不明顯，經(jīng)濟發(fā)展在很大程度上仍依賴高碳排放能源。這也是目前許多城市發(fā)展有待解決的問題。能源是湖北省發(fā)展的動力，但能源價格有時卻成為經(jīng)濟發(fā)展的瓶頸。一方面，企業(yè)可以借助新興技術(shù)實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，同時建立廢氣廢水處理機制，實現(xiàn)低碳排放。另一方面，要解決高碳排放困境，僅通過碳排放權(quán)市場施壓于企業(yè)是不夠的，政府積極尋找發(fā)展清潔能源的途徑同樣重要。因此，要利用好湖北省內(nèi)的長江流域與山區(qū)平原的落差優(yōu)勢，發(fā)展風力發(fā)電、水力發(fā)電等優(yōu)勢，降低本地區(qū)企業(yè)對煤炭、石油等高排放能源的依賴。

4.豐富碳金融市場，共助“雙碳”目標的實現(xiàn)

一方面，要豐富碳金融交易工具。我國的碳排放權(quán)市場仍以碳配額現(xiàn)貨交易為主，比較普遍的期貨、期權(quán)等交易還不能夠?qū)崿F(xiàn)。多樣化的碳金融交易工具既可以降低企業(yè)減排成本，也能為碳排放權(quán)交易提供更精確的價格機制。另一方面，要豐富碳金融市場的交易主體。對于大部分企業(yè)和社會公眾來說，碳金融還是一個比較陌生的領(lǐng)域。目前，碳排放權(quán)交易市場的參與者主要是政府和少數(shù)企業(yè)，個人是不能直接參與碳排放權(quán)交易的。之后，可將個人的減排指標用于碳排放權(quán)市場的交易，提高碳排放權(quán)市場的參與度和活躍度，逐步構(gòu)建多層次與多樣化的碳金融市場。未來的碳金融市場應(yīng)是各方人員均能參與，更加自由開放的市場?！?/p>