熊萍萍 王亞琦

（南京信息工程大學(xué)管理工程學(xué)院風(fēng)險(xiǎn)治理與應(yīng)急決策研究院，江蘇 南京 210004）

一、引言

隨著工業(yè)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，以二氧化碳為主的溫室氣體大量排放，導(dǎo)致全球生態(tài)環(huán)境問題日益嚴(yán)重，國際社會(huì)的碳排放治理意識(shí)提高到前所未有的高度，改善全球氣候已經(jīng)成為亟待解決的重要問題。[1]溫室氣體排放所導(dǎo)致的氣候變化其本質(zhì)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境外部性問題，為將這種外部性內(nèi)在化并實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)，碳排放權(quán)交易應(yīng)運(yùn)而生。碳排放權(quán)作為市場(chǎng)化碳減排的重要手段之一[2]，能有效將外部環(huán)境成本轉(zhuǎn)換為企業(yè)經(jīng)濟(jì)成本，世界各國紛紛建立碳排放權(quán)交易市場(chǎng)，以期利用相應(yīng)市場(chǎng)機(jī)制控制二氧化碳等溫室氣體排放并實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。2011 年以來，中國開始借助市場(chǎng)化減排手段實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，在深圳、北京、上海、天津、重慶、湖北和廣東7 個(gè)省市相繼啟動(dòng)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)，并于2021年7月正式啟動(dòng)全國碳排放權(quán)交易市場(chǎng)。經(jīng)過多年的探索和發(fā)展，碳市場(chǎng)的定價(jià)機(jī)制不斷完善，碳排放權(quán)交易在減排過程中發(fā)揮越來越重要的作用。國際能源署（IEA）的研究表明，2030 年全球碳排放量至少需要減少40%才能實(shí)現(xiàn)碳排放目標(biāo)。據(jù)《華盛頓郵報(bào)》報(bào)道，可再生能源的運(yùn)用及節(jié)能技術(shù)的發(fā)展抵消了能源危機(jī)導(dǎo)致化石能源使用量增加的絕大部分影響，但化石能源燃燒所產(chǎn)生的二氧化碳仍在持續(xù)增加。中國作為全球碳排放量最大的國家之一，應(yīng)根據(jù)《巴黎協(xié)定》承擔(dān)相應(yīng)減排責(zé)任，積極助力全球氣候治理。目前，中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然需要消費(fèi)大量的化石能源尤其是煤炭，在此背景下尋找適合中國國情的節(jié)能減排機(jī)制尤為重要。

碳排放權(quán)交易是科斯定理在治理大氣污染領(lǐng)域中的應(yīng)用，碳市場(chǎng)具有的金融屬性使其與其他金融市場(chǎng)關(guān)聯(lián)緊密，因此碳價(jià)不僅會(huì)受市場(chǎng)供需影響還會(huì)受到其他相關(guān)市場(chǎng)的沖擊。國際能源署指出，在能源價(jià)格震蕩、通脹走高和傳統(tǒng)燃料貿(mào)易受阻的情況下，許多國家經(jīng)歷了“氣改煤”的轉(zhuǎn)變，與煤炭相關(guān)的碳排放增長率遠(yuǎn)高于過去的平均增長率。中國具有“富煤、貧油、少氣”的特殊能源稟賦特征，長期以來能源消費(fèi)都是以煤炭為主，對(duì)石油、天然氣等其他能源的消耗相對(duì)較少。因此，煤炭市場(chǎng)與碳市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系更為緊密。同時(shí)，中國碳市場(chǎng)在覆蓋面、碳金融發(fā)展、配額分配、跨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)等方面仍然存在不足，碳定價(jià)機(jī)制及其信息披露機(jī)制尚不完善，碳市場(chǎng)無法充分發(fā)揮其調(diào)節(jié)功能，最終導(dǎo)致碳試點(diǎn)政策的實(shí)施對(duì)碳排放量的影響并不顯著。[3]因此，分析煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑對(duì)合理調(diào)控碳價(jià)、完善碳定價(jià)機(jī)制、發(fā)揮節(jié)能減排協(xié)同作用具有重要意義。[4]

二、文獻(xiàn)綜述

早期學(xué)界對(duì)碳價(jià)的研究主要集中在分析碳價(jià)的影響因素方面。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)碳價(jià)主要受到市場(chǎng)機(jī)制、外部環(huán)境、能源價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、天氣等因素影響。[5-9]基于碳市場(chǎng)的金融屬性，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)碳市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)之間存在著相關(guān)關(guān)系，即碳價(jià)還會(huì)受到其他金融資產(chǎn)價(jià)格的影響。在碳市場(chǎng)與其他金融市場(chǎng)相關(guān)關(guān)系研究中，一些學(xué)者以碳市場(chǎng)與能源市場(chǎng)為考察對(duì)象，認(rèn)為二者之間存在明顯的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系。傳統(tǒng)能源市場(chǎng)、新能源市場(chǎng)與碳市場(chǎng)之間的影響關(guān)系具有差異性：傳統(tǒng)能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)存在正向影響，碳市場(chǎng)對(duì)傳統(tǒng)能源市場(chǎng)存在負(fù)向影響[10]，而碳市場(chǎng)與新能源市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系。[11]此外，能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)、碳市場(chǎng)對(duì)能源市場(chǎng)均存在區(qū)域性差異。[12,13]能源市場(chǎng)和碳市場(chǎng)除了相互影響外，還能協(xié)同對(duì)其他市場(chǎng)或企業(yè)造成影響：碳價(jià)與傳統(tǒng)能源市場(chǎng)價(jià)格、新能源市場(chǎng)價(jià)格協(xié)同促進(jìn)企業(yè)研發(fā)投入，并抵消碳價(jià)上漲對(duì)研發(fā)投入的抑制作用[14]，有力促進(jìn)了工業(yè)企業(yè)改變其能源消耗結(jié)構(gòu)，減少了空氣污染物和二氧化碳的排放。[15]

煤炭消耗是中國碳排放的主要來源，因此中國的煤炭市場(chǎng)與碳市場(chǎng)之間有著更加緊密關(guān)系，并且煤炭市場(chǎng)的復(fù)雜性要高于碳市場(chǎng)，兩個(gè)市場(chǎng)之間存在著更為復(fù)雜的交叉因果關(guān)系。[16]在煤炭市場(chǎng)與碳市場(chǎng)的信息傳遞過程中，無論是靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)，煤炭市場(chǎng)始終是碳市場(chǎng)的凈信息傳遞者[17]，即煤炭市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)存在顯著的單向波動(dòng)溢出效應(yīng)。[18]這種單向波動(dòng)溢出是一種負(fù)向溢出[19]，且具有一定持久性。[20]從短期看，碳價(jià)顯著受煤炭股指影響；從長期看，煤炭股指與碳價(jià)處于動(dòng)態(tài)均衡關(guān)系。[21]然而不同時(shí)期不同種類能源價(jià)格對(duì)碳價(jià)的沖擊是不同的，在高波動(dòng)時(shí)期，煤炭?jī)r(jià)格對(duì)碳價(jià)的沖擊更大；在低波動(dòng)時(shí)期，石油價(jià)格對(duì)碳價(jià)的沖擊更大。[22]碳市場(chǎng)交易主體對(duì)不同類型能源價(jià)格沖擊的敏感度也不同，碳市場(chǎng)交易主體對(duì)煤炭?jī)r(jià)格變動(dòng)的敏感程度遠(yuǎn)大于石油價(jià)格，這可能是由于石油市場(chǎng)與碳市場(chǎng)之間存在信息傳導(dǎo)障礙。[23]

隨著碳市場(chǎng)發(fā)展的逐漸成熟，能源價(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)效應(yīng)更加強(qiáng)烈?，F(xiàn)有文獻(xiàn)深入探討了能源市場(chǎng)與碳市場(chǎng)之間的相關(guān)關(guān)系，肯定了二者之間的緊密聯(lián)系并取得豐碩的研究成果，但關(guān)于能源價(jià)格與碳價(jià)傳導(dǎo)路徑的相關(guān)研究相對(duì)匱乏。碳市場(chǎng)作為新興市場(chǎng)，在交易活躍度、市場(chǎng)規(guī)模、市場(chǎng)披露制度及運(yùn)行機(jī)制等方面存在不足，其風(fēng)險(xiǎn)也隨著市場(chǎng)金融化程度的提高而日益加大，降低能源價(jià)格對(duì)碳價(jià)的沖擊十分重要。全面了解能源價(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑，有助于正確處理能源消耗與碳交易政策之間的關(guān)系、理解碳市場(chǎng)的運(yùn)行規(guī)律，可以為企業(yè)調(diào)整經(jīng)濟(jì)成本結(jié)構(gòu)及為投資者配置和管理資產(chǎn)提供理論支撐，對(duì)防范碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、提高碳減排效率進(jìn)而實(shí)現(xiàn)碳減目標(biāo)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。由于中國煤炭占能源消耗近2/3，筆者主要研究了煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑，利用DCC-GARCH 模型得到煤炭?jī)r(jià)格收益率序列與碳價(jià)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，并使用VAR 模型實(shí)證檢驗(yàn)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑，探究能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)及能源利用效率對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的影響程度，為促進(jìn)碳市場(chǎng)持續(xù)健康發(fā)展提供理論支撐。

三、理論分析及模型構(gòu)建

（一）傳導(dǎo)路徑理論分析

煤炭?jī)r(jià)格的變化會(huì)引起碳價(jià)的波動(dòng)：當(dāng)煤炭?jī)r(jià)格變動(dòng)時(shí)，考慮到生產(chǎn)成本，企業(yè)將調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，二氧化碳排放量的變化將改變企業(yè)對(duì)碳排放權(quán)的需求量，并引起碳價(jià)波動(dòng)?；谥袊厥獾哪茉捶A賦結(jié)構(gòu)，煤炭的單位熱量?jī)r(jià)格低廉，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)呈現(xiàn)向好態(tài)勢(shì)時(shí)，市場(chǎng)需求擴(kuò)大帶動(dòng)企業(yè)的生產(chǎn)積極性，企業(yè)對(duì)能源需求增加，煤炭?jī)r(jià)格上漲。在此情況下，企業(yè)對(duì)能源仍有大量需求，二氧化碳排放量增加，企業(yè)對(duì)碳配額需求擴(kuò)大，碳價(jià)上漲，此時(shí)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)體現(xiàn)為正向相關(guān)關(guān)系。

碳價(jià)的波動(dòng)也會(huì)引起煤炭?jī)r(jià)格的變化：當(dāng)碳價(jià)波動(dòng)時(shí)，出于環(huán)境成本的考慮，企業(yè)將采取減排措施來調(diào)整對(duì)煤炭的需求，進(jìn)而引起煤炭?jī)r(jià)格的變化。碳排放權(quán)作為市場(chǎng)化減排手段能有效限制參與主體的決策行為，企業(yè)會(huì)根據(jù)碳價(jià)的波動(dòng)調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)或進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，以減少二氧化碳排放。而煤炭作為目前燃燒系數(shù)最高的能源，其燃燒產(chǎn)生的二氧化碳多于其他能源，碳價(jià)過高時(shí)，企業(yè)對(duì)煤炭需求減少，煤炭?jī)r(jià)格下降，此時(shí)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)體現(xiàn)為負(fù)向相關(guān)關(guān)系。

從以上分析可以看出，煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)之間存在相互影響的關(guān)系，并受企業(yè)成本影響進(jìn)而作用于企業(yè)對(duì)煤炭和碳配額的需求，實(shí)現(xiàn)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)。煤炭?jī)r(jià)格上漲會(huì)增加企業(yè)的生產(chǎn)成本，碳價(jià)上漲會(huì)增加企業(yè)的環(huán)境成本，在生產(chǎn)成本和環(huán)境成本的“雙重約束”下，為確保利潤最大化，企業(yè)會(huì)采取減排措施來降低其成本，最終通過煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)與能源利用效率兩種路徑實(shí)現(xiàn)傳導(dǎo)。短期看，能源之間有很強(qiáng)的替代性，企業(yè)傾向調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)；長期看，為降低經(jīng)濟(jì)成本，企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新意愿增強(qiáng)。但碳市場(chǎng)與能源市場(chǎng)的價(jià)格溢出并非一成不變，重大政策變化和相關(guān)事件發(fā)生會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)相關(guān)性發(fā)生巨大變化[24]，如貿(mào)易摩擦的產(chǎn)生會(huì)沖擊國內(nèi)碳市場(chǎng)、在震蕩時(shí)期碳市場(chǎng)受能源市場(chǎng)的溢入效應(yīng)顯著高于其他時(shí)期[25]、全國碳市場(chǎng)的推出和運(yùn)行對(duì)不同市場(chǎng)間的關(guān)系會(huì)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響。[26]然而無論短期還是長期，經(jīng)濟(jì)政策不確定性都會(huì)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑產(chǎn)生影響。因此，筆者在后續(xù)的傳導(dǎo)路徑實(shí)證分析中將把經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為外生變量納入研究框架。具體傳導(dǎo)路徑如圖1所示。

圖1 煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑圖

綜上，煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)可以通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源利用效率兩種路徑實(shí)現(xiàn)，并且是雙向傳導(dǎo)。為探究煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)具體通過何種路徑相互影響，首先利用DCC-GARCH 模型計(jì)算出煤炭指數(shù)收益率序列和碳價(jià)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)DCC，再利用VAR 模型分析煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑。當(dāng)煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)DCC 的影響顯著時(shí)，則煤炭?jī)r(jià)格和碳價(jià)通過調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行傳導(dǎo)；當(dāng)能源利用效率對(duì)DCC 的影響顯著時(shí)，則煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)通過改變能源利用效率進(jìn)行傳導(dǎo)。

（二）模型構(gòu)建

1.DCC-GARCH 模型

為反映不同種類資產(chǎn)波動(dòng)率之間的相關(guān)關(guān)系，Engle(2002)提出了動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)GARCH 模型[27]，該模型假設(shè)條件為相關(guān)系數(shù)隨著時(shí)間動(dòng)態(tài)變化而變化，很好反映出了時(shí)間序列間相關(guān)性變化的動(dòng)態(tài)特征。據(jù)此運(yùn)用DCC-GARCH 模型刻畫煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，模型的一般形式表達(dá)如下：

其中，公式（1）為均值方程，εt為殘差項(xiàng)；Ht為條件協(xié)方差矩陣，Dt為主對(duì)角矩陣；Rt為時(shí)變相關(guān)系數(shù)矩陣，為正定矩陣。α和β為待估計(jì)參數(shù)，且滿足α，β＞0和α+β＜1。

2.VAR模型

VAR 模型以統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，每個(gè)變量的變化可以由各自變量與其變量的滯后值來解釋，以刻畫模型系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演變關(guān)系及系統(tǒng)的外生沖擊對(duì)各個(gè)變量的沖擊影響。VAR 模型的優(yōu)點(diǎn)在于其只注重模型與序列的擬合程度，無需對(duì)各變量的內(nèi)生性進(jìn)行假定和區(qū)分，即所有的變量都被看作內(nèi)生變量。VAR 模型可以更客觀地分析能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源利用效率對(duì)煤炭市場(chǎng)與碳價(jià)傳導(dǎo)的作用。VAR（P）模型的一般形式表達(dá)如下：

其中，Yt={}(Y1t，Y2t，…，Ykt)′ 為k 維內(nèi)生變量，k為內(nèi)生變量個(gè)數(shù)；Xt為t期l維外生變量向量，l為外生變量個(gè)數(shù)；A1，A2，…，Ap為k階參數(shù)矩陣，其中，，B為k×l階參數(shù)矩陣；為k維t期誤差向量。

當(dāng)VAR 模型穩(wěn)定時(shí)，采用脈沖響應(yīng)函數(shù)描述各個(gè)變量之間的沖擊響應(yīng)幅度，并通過脈沖響應(yīng)圖反映變量的動(dòng)態(tài)影響過程。

四、變量設(shè)計(jì)與描述性分析

（一）變量設(shè)計(jì)

煤炭?jī)r(jià)格（CP）和碳價(jià)（EA）。為更好地反映煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)在傳導(dǎo)過程中對(duì)耗能企業(yè)的影響，借鑒趙天宇和孫?。?022）的做法[28]，以煤炭指數(shù)表征煤炭?jī)r(jià)格。由于湖北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和碳排放特征在全國具有較強(qiáng)的代表性，且湖北省碳試點(diǎn)交易比重和交易效率均在全國試點(diǎn)省市中較高，因此選擇湖北省碳試點(diǎn)日度收盤價(jià)表征碳價(jià)。

能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)（ENSTR）。筆者主要研究的是煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑，因此選取煤炭消費(fèi)占比表示能源結(jié)構(gòu)。由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的限制，只獲取到煤炭消費(fèi)量的月度數(shù)據(jù)和能源消費(fèi)總量的年度數(shù)據(jù)。考慮到能源消費(fèi)量與工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益之間存在正向相關(guān)關(guān)系，且工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長對(duì)能源消費(fèi)影響顯著[29]，根據(jù)當(dāng)月工業(yè)增長值占全年比重估算出能源消費(fèi)總量的月度數(shù)據(jù)，并計(jì)算出煤炭消費(fèi)占比月度數(shù)據(jù)。其中，煤炭消費(fèi)量（萬噸）根據(jù)2022 年《綜合能耗計(jì)算通則》轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤消費(fèi)量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）后再進(jìn)行上述計(jì)算。

能源利用效率（EE）。目前對(duì)能源利用效率的測(cè)度有不少方法，借鑒張琨和蔡樹勛（2022）的做法[30]，采用單位產(chǎn)值能耗衡量工業(yè)企業(yè)能源利用效率。由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的限制，只能得到工業(yè)增加值定基指數(shù)和工業(yè)增加值年度數(shù)據(jù)，因此根據(jù)工業(yè)增加值定基指數(shù)計(jì)算出當(dāng)月工業(yè)增加值占全年的比重，再與當(dāng)年工業(yè)增加值相乘得到該月工業(yè)增加值?？紤]到目前中國工業(yè)能源供給結(jié)構(gòu)主要以煤炭為主，化石能源占比近90%，而電力及其他一次能源的占比較小，將以化石能源消費(fèi)總量與工業(yè)增加值的比值表示工業(yè)行業(yè)能源利用效率。化石能源消費(fèi)總量（萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤）的計(jì)算方法和上文一致。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性(（EPU）。前文分析到重大突發(fā)事件或經(jīng)濟(jì)政策的改變都會(huì)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)產(chǎn)生影響，因此選取經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）月度數(shù)據(jù)，并將其作為后續(xù)VAR 模型的外生變量。

筆者選取的樣本起始日期為2015年2月16日，截止日期為2023 年2 月16 日，由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的限制，能源結(jié)構(gòu)以及能源利用效率相關(guān)數(shù)據(jù)獲取截止時(shí)間為2022 年12 月。剔除無交易日數(shù)據(jù)后，得到碳價(jià)與煤炭指數(shù)1884 個(gè)日度數(shù)據(jù)。以上數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）描述性分析

為消除煤炭指數(shù)序列和湖北省碳價(jià)序列中存在的異方差，對(duì)煤炭指數(shù)和湖北省碳價(jià)進(jìn)行對(duì)數(shù)線性化處理：

進(jìn)一步地，對(duì)各個(gè)變量收益率序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1 所示。從表1 可以發(fā)現(xiàn)，煤炭指數(shù)收益率序列和湖北省碳價(jià)收益率序列的偏度均為負(fù)值，且兩個(gè)收益率序列的峰度分別為7.7903 和7.2323，均大于3，表明兩個(gè)收益率序列均存在尖峰厚尾特征。J-B 統(tǒng)計(jì)量的值十分顯著，表明兩個(gè)收益率序列均不服從正態(tài)分布，因此初步判斷RCP和REA適用于建立GARCH模型。

表1 收益率序列描述性分析

五、煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)傳導(dǎo)機(jī)制實(shí)證分析

（一）動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)估計(jì)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)與ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

為避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，采用ADF 檢驗(yàn)方法對(duì)湖北省碳價(jià)收益率序列、煤炭?jī)r(jià)格收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表2 所示。由表2 可知，所有收益率序列所對(duì)應(yīng)的ADF 統(tǒng)計(jì)量均在1%的水平上拒絕原假設(shè)，即收益率序列都是平穩(wěn)的。

表2 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

在建立GARCH 類模型前，需要檢驗(yàn)時(shí)間序列是否存在ARCH 效應(yīng)，即在確定收益率序列平穩(wěn)后需對(duì)其進(jìn)行ARCH 效應(yīng)檢驗(yàn)。運(yùn)用AIC、SC 準(zhǔn)則確定RCP 序列與REA 序列的最優(yōu)滯后階數(shù)均為滯后一期，檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。表3 結(jié)果顯示，煤炭?jī)r(jià)格收益率序列和湖北省碳價(jià)收益率序列均存在明顯ARCH效應(yīng)，因此建立相應(yīng)的GARCH模型。

表3 ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

2.單變量GARCH模型的參數(shù)估計(jì)

為得到煤炭?jī)r(jià)格收益率序列和碳價(jià)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，在進(jìn)行DCC-GARCH 模型參數(shù)估計(jì)之前，首先需要對(duì)RCP與REA建立單變量GARCH 模型，并利用殘差和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列，其次根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列進(jìn)行DCCGARCH 模型的擬合?？紤]到最基本的GARCH（1，1）模型對(duì)金融時(shí)間序列有很好的擬合效果，可以對(duì)RCP和REA構(gòu)建GARCH（1，1）模型，模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 單變量GARCH（1，1）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從表4 回歸結(jié)果可以看出，模型各項(xiàng)參數(shù)的系數(shù)均大于0，并且均在1%的水平上顯著。其中，α顯著大于0表明上一期的殘差平方會(huì)顯著影響這一期的條件方差；β顯著大于0 表明受到?jīng)_擊時(shí)，煤炭?jī)r(jià)格收益率序列和碳價(jià)收益率序列波動(dòng)需要長時(shí)間吸收反映；α+β＜1，表明各變量均存在顯著的波動(dòng)聚集效應(yīng)，并且波動(dòng)趨勢(shì)在長時(shí)間內(nèi)會(huì)持續(xù)下去。

3.DCC-GARCH 模型估計(jì)結(jié)果

根據(jù)單變量GARCH 模型得到的標(biāo)準(zhǔn)化殘差，對(duì)其進(jìn)行DCC-GARCH 模型擬合，以估計(jì)出煤炭?jī)r(jià)格收益率序列與碳價(jià)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表5 所示。參數(shù)結(jié)果表明，α+β=0.8463＜1 成立，說明模型具有一定的穩(wěn)健性，煤炭?jī)r(jià)格與湖北省碳價(jià)有較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，且β較接近于1，表明二者之間的相關(guān)性具有較強(qiáng)的持續(xù)性。

表5 DCC-GARCH模型參數(shù)回歸結(jié)果

從圖2 可以看出，在樣本期間煤炭?jī)r(jià)格和碳價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性具有一定復(fù)雜性，二者的動(dòng)態(tài)相關(guān)程度在-0.1154至0.2030區(qū)間波動(dòng)，表明二者之間有顯著的動(dòng)態(tài)互動(dòng)性。圖2中煤炭?jī)r(jià)格收益率序列與碳價(jià)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)在正負(fù)間不斷切換，同時(shí)波動(dòng)十分頻繁，表明二者的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系呈現(xiàn)復(fù)雜性和不穩(wěn)定性。煤炭市場(chǎng)與碳市場(chǎng)存在交叉因果關(guān)系，碳價(jià)波動(dòng)可以改變煤炭的供需狀況，煤炭?jī)r(jià)格變動(dòng)又可以反向影響到碳價(jià)的形成過程。[31]根據(jù)上文的理論分析，在煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)過程中，企業(yè)會(huì)采取措施應(yīng)對(duì)生產(chǎn)成本和環(huán)境成本變化，進(jìn)而導(dǎo)致煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的動(dòng)態(tài)關(guān)系并非呈現(xiàn)單一的正向或負(fù)向相關(guān)關(guān)系，而是呈現(xiàn)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系。此外，二者間的相互影響關(guān)系存在一定的差異性，碳價(jià)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的傳導(dǎo)作用以及煤炭?jī)r(jià)格對(duì)碳價(jià)的傳導(dǎo)作用也不盡相同，這加大了二者在傳導(dǎo)過程中變化的可能性。

圖2 煤炭指數(shù)與湖北省碳價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

（二）傳導(dǎo)路徑分析

VAR 模型是對(duì)變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行分析。為判斷煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑，用上文所得到的DCC序列、煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源利用效率進(jìn)行分析，并選取經(jīng)濟(jì)不確定性作為控制變量，對(duì)上文所得到的DCC序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，序列在1%的水平上平穩(wěn)。對(duì)每月DCC日度數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均，并將其作為DCC序列月度數(shù)據(jù)。

1.單位根檢驗(yàn)

在對(duì)VAR 模型建模之前，為防止出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，首先需要對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)、煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源利用效率和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，采用的檢驗(yàn)方法仍為ADF 檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。結(jié)果顯示，變量DCC、ENSTR、EE均在1%的水平上拒絕原假設(shè)，表明序列均是平穩(wěn)的；控制變量EPU在10%、5%、1%的水平上均接受原假設(shè)，但其一階差分序列在1%的水平上拒絕原假設(shè)，說明序列DEPU平穩(wěn)。DEPU作為控制變量，只需控制其對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的影響，無需解釋其經(jīng)濟(jì)意義。因此，選擇DCC、ENSTR、EE和DEPU進(jìn)行VAR 模型的構(gòu)建。

表6 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

2.滯后階數(shù)選擇

為選擇VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，利用相關(guān)信息準(zhǔn)則進(jìn)行滯后階數(shù)的確定，結(jié)果如表7 所示。由表7 可知，當(dāng)滯后階數(shù)為4 階時(shí)FPE、AIC、SC 的值都最小，只有HQ指標(biāo)選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階。因此，確定VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為4 階。這也在一定程度上說明能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源利用效率的改變對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)傳導(dǎo)的影響存在一定的時(shí)滯，符合實(shí)際情況。

表7 滯后階數(shù)選擇準(zhǔn)則

3.VAR（4）模型實(shí)證結(jié)果

根據(jù)上文篩選出的最優(yōu)滯后階數(shù)，利用DCC、ENSTR、EE構(gòu)建VAR（4）模型，并將DEPU 作為外生變量，模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表8 所示。由表8 可知，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)滯后4 期系數(shù)在1%的水平上顯著，能源利用效率滯后4期的系數(shù)在5%的水平上顯著，說明無論是能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)還是能源利用效率均對(duì)DCC有顯著影響，且能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)對(duì)DCC 的負(fù)向影響要比能源利用效率對(duì)DCC的正向影響更顯著。

表8 VAR（4）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

為確定VAR 模型的穩(wěn)定性以及運(yùn)用是否合理，利用AR 根圖對(duì)VAR（4）模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如圖3 所示。圖3 表明，雖然有個(gè)別散點(diǎn)分布在單位圓邊上，但模型內(nèi)所有AR 特征根都在單位圓內(nèi)，即模型的模值均小于1，表明建立的VAR 模型是穩(wěn)定的，VAR（4）模型得出的分析結(jié)果是可靠的。

圖3 VAR（4）模型特征根散點(diǎn)圖

4.格蘭杰因果檢驗(yàn)

為進(jìn)一步確定價(jià)格動(dòng)態(tài)相關(guān)性與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源利用效率間的相互影響程度，驗(yàn)證變量間不僅僅存在趨勢(shì)上的相關(guān)關(guān)系，必須對(duì)上述變量進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)。筆者重點(diǎn)關(guān)注能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和能源利用效率對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性是否有解釋能力，滯后4 階的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示。結(jié)果顯示，在1%的水平上拒絕“能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不是DCC的原因假設(shè)”，在10%的水平上拒絕“能源利用效率不是DCC的原因假設(shè)”。在10%的水平上，無論是能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)還是能源利用效率均能解釋煤炭?jī)r(jià)格收益率序列與碳價(jià)收益率序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化；但在5%的水平上，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)解釋能力比能源利用效率更顯著。

表9 格蘭杰因果檢驗(yàn)

結(jié)合VAR（4）模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果和格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果看，在1%的水平上，煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)不僅能對(duì)DCC產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，并且是DCC的格蘭杰原因；在5%的水平上，能源利用效率能對(duì)DCC產(chǎn)生顯著正向影響，但不是DCC的格蘭杰原因。因此得出結(jié)論，在煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)過程中，主要通過調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行傳導(dǎo)，但無法顯著通過能源利用效率進(jìn)行傳導(dǎo)，這一結(jié)論與實(shí)際情況相符合。工業(yè)企業(yè)產(chǎn)生的碳排放量與所消耗的能源種類密切相關(guān)，根據(jù)IPCC 發(fā)布的碳排放系數(shù)，煤炭燃燒釋放的二氧化碳最多。中國特殊的資源稟賦現(xiàn)狀決定了以煤為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，在低碳能源技術(shù)落后的情況下，企業(yè)降低其生產(chǎn)成本和環(huán)境成本最快捷的手段就是優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，降低煤炭消費(fèi)量轉(zhuǎn)而使用其他燃燒系數(shù)較低的替代能源。然而受低碳技術(shù)創(chuàng)新成本高、相關(guān)技術(shù)人員匱乏、政策扶持不夠等多重因素影響，企業(yè)進(jìn)行低碳技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力嚴(yán)重不足，煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)通過能源利用效率路徑進(jìn)行傳導(dǎo)并不順暢。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)計(jì)算方法

為判斷不選取同代理變量對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，筆者選取其他能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)作為代理變量。煤炭、石油、天然氣等傳統(tǒng)化石能源之間的替代效應(yīng)要大于其他能源對(duì)化石能源之間的替代效應(yīng)，并且隨著液化天然氣（LNG）技術(shù)的進(jìn)步和供應(yīng)的增加，天然氣已經(jīng)成為替代煤炭的首選能源，因此選取天然氣消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)相關(guān)信息準(zhǔn)則判斷，建立VAR（2）模型，實(shí)證結(jié)果如表10所示。從模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果看，其與上文實(shí)證結(jié)果相似，天然氣消費(fèi)結(jié)構(gòu)滯后1階的系數(shù)在1%的水平上顯著，說明天然氣消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)DCC有顯著影響，且為負(fù)影響；同時(shí)能源利用效率變化對(duì)DCC有正向影響，但是并不顯著。

表10 VAR（2）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2.改變EPU的選取方式

現(xiàn)有的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是由Scott Bake 研究團(tuán)隊(duì)、Steven ＆ Davis 研究團(tuán)隊(duì)制定的。上文使用的EPU指數(shù)是由Scott Bake 團(tuán)隊(duì)所制定的，為判斷數(shù)據(jù)的選取對(duì)實(shí)證結(jié)果是否有影響，將根據(jù)Steven ＆ Davis 團(tuán)隊(duì)制定的EPU數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)相關(guān)信息準(zhǔn)則判斷建立VAR（4）模型，實(shí)證結(jié)果如表11所示。從模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果看，其與上文實(shí)證結(jié)果相似，煤炭結(jié)構(gòu)滯后4階系數(shù)在1%的水平上顯著，說明煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)DCC有顯著影響，且為負(fù)影響；同時(shí)，能源利用效率滯后4 階系數(shù)在5%的水平上顯著，其對(duì)DCC具有顯著正向影響。

表11 VAR（4）模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

3.改變模型的選取

為判斷模型的選取對(duì)實(shí)證結(jié)果是否有影響，選取了自回歸分布滯后模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。利用Eviews10 軟件，并根據(jù)AIC 準(zhǔn)則對(duì)模型滯后階數(shù)進(jìn)行選擇，最終篩選出ARDL（1,4,4,0），模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表12所示。

表12 ARDL模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從ARDL 模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果看，其與VAR(4)得到的結(jié)論相似，煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)系數(shù)在5%的水平上顯著，說明煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)DCC有顯著影響，且為負(fù)影響；同時(shí)能源利用效率系數(shù)在1%的水平上顯著，說明能源利用效率變化對(duì)DCC的影響在1%的水平上顯著，且為正影響。

從以上穩(wěn)健性結(jié)果可以看出，無論是改變變量的計(jì)算方法、更換變量的選取還是更換其他模型進(jìn)行實(shí)證分析，均能證明筆者的結(jié)論是十分穩(wěn)健的。

六、結(jié)論及對(duì)策建議

（一）結(jié)論

筆者以煤炭指數(shù)和湖北省碳價(jià)為研究對(duì)象，通過DCC-GARCH 模型分析煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系。利用得到的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，運(yùn)用VAR 模型實(shí)證檢驗(yàn)煤炭?jī)r(jià)格和碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑以及能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、能源利用效率與動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)之間的因果關(guān)系，得到以下三點(diǎn)結(jié)論：第一，煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)存在顯著的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，并且是復(fù)雜的、多變的；第二，在煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)過程中，主要通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行傳導(dǎo)，無法顯著通過能源利用效率進(jìn)行傳導(dǎo)；第三、煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整是動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化的格蘭杰原因，而能源利用效率改變不是動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化的格蘭杰原因。從資產(chǎn)價(jià)格調(diào)節(jié)角度看，市場(chǎng)通過能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)路徑調(diào)節(jié)碳價(jià)起到極大的調(diào)節(jié)作用，而通過能源利用效率路徑的調(diào)節(jié)效果微弱；從碳市場(chǎng)減排效應(yīng)看，碳市場(chǎng)政策充分釋放了能耗結(jié)構(gòu)調(diào)整作用，但尚未有效發(fā)揮出其應(yīng)有的創(chuàng)新激勵(lì)效應(yīng)；從風(fēng)險(xiǎn)傳遞角度看，煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整可約束風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)，而提高能源利用效率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)只能起到微弱抑制作用。

（二）對(duì)策建議

1.健全碳排放權(quán)交易市場(chǎng)定價(jià)機(jī)制，協(xié)調(diào)配合能源市場(chǎng)與碳市場(chǎng)管理，提高各個(gè)市場(chǎng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。煤炭市場(chǎng)通過價(jià)格信號(hào)影響企業(yè)參與碳市場(chǎng)的積極性，從而影響其發(fā)揮碳市場(chǎng)價(jià)格的作用。碳市場(chǎng)與煤炭市場(chǎng)高度關(guān)聯(lián)，在能源動(dòng)蕩格局下，煤炭?jī)r(jià)格的劇烈變化會(huì)嚴(yán)重影響碳價(jià)波動(dòng)，進(jìn)一步影響碳市場(chǎng)發(fā)揮抑制企業(yè)大量排放二氧化碳的作用。相關(guān)部門應(yīng)根據(jù)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)路徑來完善碳定價(jià)機(jī)制，并構(gòu)建相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，防止煤炭?jī)r(jià)格大幅漲跌進(jìn)而提高碳減排的風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)成本。

2.建議有關(guān)部門加大對(duì)清潔能源的投資，提高低碳化工業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)清潔能源市場(chǎng)發(fā)展。根據(jù)研究結(jié)論，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)煤炭?jī)r(jià)格與碳價(jià)的傳導(dǎo)有顯著影響，優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)在實(shí)現(xiàn)碳減排過程中發(fā)揮重要作用。目前中國工業(yè)正處于重要發(fā)展階段，如何平衡好工業(yè)增長與能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化關(guān)系是新階段應(yīng)當(dāng)考慮的重要問題?；茉吹拈_采和燃燒會(huì)嚴(yán)重破壞環(huán)境，工業(yè)企業(yè)繼續(xù)嚴(yán)重依賴化石能源進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)是不可取的，僅僅降低煤炭消費(fèi)結(jié)構(gòu)無法實(shí)現(xiàn)綠色可持續(xù)發(fā)展。低碳化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)需要從供給側(cè)尋求能源的可持續(xù)發(fā)展，加大對(duì)生產(chǎn)清潔能源有關(guān)企業(yè)投資、合理建設(shè)煤電產(chǎn)業(yè)和其他清潔能源產(chǎn)業(yè)，是推動(dòng)能源綠色低碳發(fā)展的根本需求。

3.建議地方政府拓寬企業(yè)融資渠道，設(shè)立低碳技術(shù)創(chuàng)新專項(xiàng)基金，鼓勵(lì)企業(yè)進(jìn)行高效節(jié)能減排。中國經(jīng)濟(jì)快速增長是大規(guī)模能耗與投入換取的，在中國特殊的能源稟賦結(jié)構(gòu)下，進(jìn)行低碳技術(shù)創(chuàng)新才是企業(yè)實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型、節(jié)能減排的長久之計(jì)。因此如何引導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行低碳技術(shù)創(chuàng)新、提高能源邊際產(chǎn)出顯得尤為重要。目前，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中仍然存在綠色金融發(fā)展不充分、能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化效應(yīng)發(fā)揮不完全、綠色金融體系不健全等問題，企業(yè)低碳轉(zhuǎn)型難度高、壓力大，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)需要地方政府落實(shí)企業(yè)低碳技術(shù)創(chuàng)新政策，增加對(duì)相關(guān)企業(yè)的扶持資金，不斷提高企業(yè)能源利用效率。