趙一航 趙會(huì)茹

（華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206）

引言

2020 年9 月22 日，習(xí)近平總書(shū)記在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上提出了“二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030 年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和” 的氣候目標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)“雙碳目標(biāo)”，我國(guó)提出了構(gòu)建綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系、提升能源利用效率、提高非化石能源消費(fèi)比重、降低二氧化碳排放水平、提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力等五方面主要目標(biāo)。碳市場(chǎng)由于低成本和可持續(xù)性強(qiáng)等特點(diǎn)，被認(rèn)為是最有效的碳減排政策工具之一［1］。自2010 年我國(guó)首次提出建立碳市場(chǎng)以來(lái)，我國(guó)碳排放交易體系已經(jīng)歷了超過(guò)10 年的發(fā)展歷程。2013 年，深圳、上海、北京、廣東和天津5個(gè)省市率先開(kāi)始試點(diǎn)交易。2014 年，重慶和湖北碳試點(diǎn)市場(chǎng)也正式開(kāi)始交易。2016 年，福建省也加入了試點(diǎn)碳市場(chǎng)的行列。由于全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的建設(shè)有助于充分發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用，對(duì)于降低市場(chǎng)交易成本、推動(dòng)市場(chǎng)高效暢通和規(guī)模拓展具有顯著意義［2］。因此，在2017年底我國(guó)正式建立全國(guó)統(tǒng)一的碳市場(chǎng)，并于2021年7 月16 日正式開(kāi)啟上線交易，至今已經(jīng)度過(guò)第一個(gè)履約周期。

溢出效應(yīng)，用于描述市場(chǎng)間的信息傳遞以及資本流動(dòng)，被廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域［3］。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)間溢出效應(yīng)的研究，有助于了解市場(chǎng)價(jià)格變化的外部成因和驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)于加強(qiáng)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范、提高市場(chǎng)監(jiān)管力度起到重要作用。由于碳市場(chǎng)中所交易的碳排放權(quán)同樣具有金融產(chǎn)品的屬性，因此也有部分學(xué)者針對(duì)碳市場(chǎng)的溢出效應(yīng)開(kāi)展研究。已有的研究主要圍繞3 個(gè)方面：（1）各個(gè)碳市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)，研究主體主要包含國(guó)內(nèi)各碳試點(diǎn)以及以歐盟為主的國(guó)外碳市場(chǎng)。汪文雋等［4］基于三元GARCH－BEKK 模型分析了我國(guó)廣東、湖北和深圳3 個(gè)碳試點(diǎn)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。劉建和等［5］基于VAR－GARCH－BEKK 模型研究了我國(guó)7 個(gè)碳試點(diǎn)與歐盟碳市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)。許悅和翟大宇［6］基于時(shí)變參數(shù)自回歸方法和VAR 模型研究了聯(lián)合國(guó)氣候談判背景下歐盟碳市場(chǎng)（EUA 和CER）之間的溢出效應(yīng)；（2）碳市場(chǎng)與金融市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)。李剛和朱莉［7］采用MGARCH－BEKK 模型研究了歐洲和美國(guó)的碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。王倩和路京京［8］基于EGARCH－Copula 模型分析了人民幣匯率對(duì)我國(guó)各試點(diǎn)碳價(jià)的異質(zhì)性影響。王超和楊寶臣［9］構(gòu)建了我國(guó)與歐盟“碳－商品－金融” 的市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)框架，測(cè)算了各市場(chǎng)之間的溢出指數(shù)。此外，由于工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中使用的化石能源造成大量的二氧化碳排放，因此研究碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)也是國(guó)內(nèi)外學(xué)者的主要關(guān)注點(diǎn)之一。趙領(lǐng)娣等［10］基于DY 溢出指數(shù)模型，分別針對(duì)上海、北京、廣東及湖北4 個(gè)碳試點(diǎn)和動(dòng)力煤、原油、天然氣及液化氣4 個(gè)能源市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)展開(kāi)研究。海小輝和楊寶臣［11］基于DCC－MVGARCH 模型研究了歐盟碳市場(chǎng)與煤炭、石油及天然氣等化石能源市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)相依關(guān)系。也有部分學(xué)者針對(duì)特定周期（階段）內(nèi)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)展開(kāi)研究，如中美貿(mào)易戰(zhàn)期間［12］等。

然而，已有的研究中碳市場(chǎng)的選取主要以單一試點(diǎn)市場(chǎng)為主，或是選取幾個(gè)典型碳試點(diǎn)，分別研究每一個(gè)碳試點(diǎn)與各類(lèi)化石能源市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系和溢出效應(yīng)。盡管這些研究有助于挖掘各個(gè)碳試點(diǎn)的異質(zhì)性，但卻無(wú)法體現(xiàn)出我國(guó)碳市場(chǎng)的整體發(fā)展規(guī)律。也有部分學(xué)者嘗試通過(guò)將各個(gè)碳試點(diǎn)的價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理，以期用平均交易價(jià)格表征我國(guó)碳市場(chǎng)的整體發(fā)展規(guī)律。但我國(guó)各個(gè)碳試點(diǎn)的交易規(guī)模和交易價(jià)格存在顯著差異，平均交易價(jià)格不具備代表性。因此，如何集成各個(gè)碳試點(diǎn)的交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建能夠反映我國(guó)碳市場(chǎng)整體發(fā)展規(guī)律的碳排放權(quán)價(jià)格模型是待解決的問(wèn)題之一，分析碳價(jià)集成數(shù)據(jù)與化石能源市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù)之間的溢出效應(yīng)也更具實(shí)際意義。隨著全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的建立，全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)已逐步成為碳交易的“主戰(zhàn)場(chǎng)”，其交易價(jià)格呈現(xiàn)怎樣的變化規(guī)律？全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)建立前后碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)又會(huì)產(chǎn)生怎樣的變化？這些問(wèn)題是全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)成立之后亟需解決的問(wèn)題之二。

當(dāng)前，我國(guó)碳市場(chǎng)尚屬于起步階段，市場(chǎng)規(guī)則尚未完善、市場(chǎng)機(jī)制尚不健全，風(fēng)險(xiǎn)防范及規(guī)避能力較差。通過(guò)研究其他成熟市場(chǎng)對(duì)我國(guó)碳市場(chǎng)交易價(jià)格產(chǎn)生的溢出效應(yīng)，有助于明確碳價(jià)的外部影響因素，對(duì)于加強(qiáng)碳市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管理、構(gòu)建科學(xué)合理的市場(chǎng)聯(lián)合風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制具有重要意義。因此，本文對(duì)全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)建立前后我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)展開(kāi)研究，并沿用金融市場(chǎng)中廣泛應(yīng)用的VAR－GARCHBEKK 模型對(duì)二者間的均值溢出效應(yīng)和波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行測(cè)算。通過(guò)本文的研究，可以更加全面地掌握我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的交互關(guān)系與聯(lián)動(dòng)機(jī)理，同時(shí)為全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的進(jìn)一步完善提供理論基礎(chǔ)。

1 理論分析與模型構(gòu)建

1.1 理論分析

市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)大多建立在兩種情況之上：

（1）市場(chǎng)間存在一定的共有信息，容易受到外部因素帶來(lái)的沖擊影響，由于交易規(guī)模、市場(chǎng)流動(dòng)性差異，強(qiáng)有效市場(chǎng)會(huì)對(duì)弱有效市場(chǎng)產(chǎn)生價(jià)格上的溢出效應(yīng)［13］。以本文所研究的碳市場(chǎng)和能源市場(chǎng)為例，當(dāng)有關(guān)能源轉(zhuǎn)型、低碳環(huán)保的相關(guān)政策出臺(tái)時(shí)，將會(huì)同時(shí)對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)產(chǎn)生影響，從而造成市場(chǎng)間價(jià)格的溢出效應(yīng)。另外，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)和氣候政策調(diào)整時(shí)，外部信息也會(huì)快速作用于上述市場(chǎng)，造成市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染。

（2）市場(chǎng)要素之間存在聯(lián)動(dòng)關(guān)系，當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)發(fā)生調(diào)整后，會(huì)直接影響到另一個(gè)市場(chǎng)。同樣以本文所研究的碳市場(chǎng)和能源市場(chǎng)為例，當(dāng)碳排放權(quán)交易價(jià)格提升時(shí)，用戶(hù)為避免高昂的碳成本，會(huì)自主減少化石能源的使用或使用更加清潔化、低碳化的生產(chǎn)方式，從而對(duì)能源市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生影響。相似地，當(dāng)化石能源價(jià)格發(fā)生波動(dòng)時(shí)，又會(huì)通過(guò)市場(chǎng)主體所產(chǎn)生的二氧化碳排放量的變化間接傳遞至碳市場(chǎng)，造成碳價(jià)的波動(dòng)［10］。

1.2 VAR－GARCH－BEKK 模型

為了明確碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)，本文構(gòu)建二者之間的VAR－GARCH－BEKK模型。其中，VAR 模型用于計(jì)算二者之間的均值溢出效應(yīng)，從而明確某一市場(chǎng)價(jià)格或收益率變動(dòng)對(duì)另一市場(chǎng)的影響；GARCH－BEKK 模型能夠測(cè)度二者之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，可用于分析市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)對(duì)其他市場(chǎng)價(jià)格產(chǎn)生的影響。

（1）構(gòu)建碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)的二元VAR均值溢出模型。

式中，Rc，t和Re，t分別表示碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)在時(shí)間t的收益率；μc和μe表示常數(shù)項(xiàng)；εc，t和εe，t表示殘差項(xiàng)；k表示滯后階數(shù)；θc，k表示化石能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的均值溢出效應(yīng)；φe，k表示碳市場(chǎng)對(duì)化石能源市場(chǎng)的均值溢出效應(yīng)；φc，k和θe，k分別表示碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)的自回歸滯后因子。

（2）構(gòu)建基于GARCH－BEKK 的碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)模型。作為ARCH 模型的擴(kuò)展，波勒斯勒夫在1986 年提出的GARCH 模型進(jìn)一步對(duì)誤差的方差進(jìn)行了建模，有助于更好地刻畫(huà)市場(chǎng)的波動(dòng)性。然而，傳統(tǒng)的GARCH 模型存在兩個(gè)主要缺點(diǎn)［14］：①模型需要估計(jì)的參數(shù)數(shù)量眾多；②方差－協(xié)方差矩陣的正定性難以保證。為了解決上述問(wèn)題，恩格爾和克羅納在1995 年提出了GARCH－BEKK 模型，該模型可以表示為：

式中，Ht表示協(xié)方差矩陣；C表示常數(shù)項(xiàng)矩陣；A表示ARCH 項(xiàng)系數(shù)矩陣，可以反映波動(dòng)的聚合；B表示GARCH 項(xiàng)系數(shù)矩陣，可以反映波動(dòng)的持續(xù)性；ε表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，且εt＝（εm，t，εn，t）。

式（2）中各項(xiàng)可以進(jìn)一步表示為：

式中，hcc，t表示碳市場(chǎng)在時(shí)間t的條件方差，hce，t表示碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)在時(shí)間t的協(xié)方差；acc和bcc分別代表碳市場(chǎng)對(duì)自身的ARCH、GARCH波動(dòng)溢出效應(yīng)；非對(duì)角線的ace和bce代表化石能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的ARCH、GARCH 波動(dòng)溢出效應(yīng)。

為了判斷各個(gè)市場(chǎng)之間是否存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，本文做出如下假設(shè)：①碳市場(chǎng)對(duì)化石能源市場(chǎng)不存在單向波動(dòng)溢出效應(yīng)，H0：aec＝bec＝0；②化石能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)不存在單向的波動(dòng)溢出效應(yīng)，H0：ace＝bce＝0。

1.3 主成分分析方法

作為一種通過(guò)降維來(lái)簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法，主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）的主要思想是把多個(gè)變量轉(zhuǎn)化為幾個(gè)可以反映原來(lái)多個(gè)變量大部分信息的綜合變量，且各個(gè)成分之間互不相關(guān)［15］。

其基本步驟為：（1）構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣和協(xié)方差矩陣；（2）計(jì)算特征值和特征向量；（3）計(jì)算貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率，確定主成分的個(gè)數(shù)。

根據(jù)柴尚蕾［16］的研究，將式（1）進(jìn)行改寫(xiě)，以I（I＜8）個(gè)碳市場(chǎng)主成分分量對(duì)化石能源市場(chǎng)均值溢出效應(yīng)為例：

式中，φei，k表示第i個(gè)碳市場(chǎng)主成分分量對(duì)化石能源市場(chǎng)的均值溢出效應(yīng)；Rci，t表示第i個(gè)碳市場(chǎng)主成分分量在時(shí)間t的收益率。

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和描述性統(tǒng)計(jì)

由于福建碳試點(diǎn)于2016 年底建成，因此本文以2017 年8 月14 日到2022 年5 月30 日的碳市場(chǎng)、化石能源市場(chǎng)價(jià)格作為樣本數(shù)據(jù)。為了進(jìn)一步明確全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)建立前后，我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間溢出效應(yīng)的變化情況，將樣本數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)階段。在考慮數(shù)據(jù)可獲得性和完整性的基礎(chǔ)上，兩個(gè)階段的劃分如下：

第一階段：2017 年8 月14 日到2020 年12 月31 日。

第二階段：2021 年7 月16 日到2022 年5 月30 日。

第一階段將以各地方碳試點(diǎn)的數(shù)據(jù)表征碳市場(chǎng)價(jià)格，而第二階段則主要以全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的碳價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析（考慮到2021 年全國(guó)碳市場(chǎng)正式掛牌交易，部分行業(yè)從地方碳市場(chǎng)剝離，可能會(huì)影響投資者情緒，造成市場(chǎng)價(jià)格的劇烈波動(dòng)。為此，第一階段截取至2020 年底的價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行分析）。化石能源市場(chǎng)主要以煤炭市場(chǎng)、石油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)作為研究對(duì)象，實(shí)證的數(shù)據(jù)分別為鄭州商品交易所上市的動(dòng)力煤價(jià)格、大慶原油價(jià)格以及中國(guó)液化天然氣進(jìn)口到岸價(jià)格（由于我國(guó)是全球最大的液化天然氣進(jìn)口國(guó)，對(duì)外依存度達(dá)43%，因此采用進(jìn)口到岸價(jià)格），以上數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，本文通過(guò)對(duì)數(shù)差分方法將原始價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為收益率，公式如下：

各碳試點(diǎn)、全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)以及化石能源市場(chǎng)的收益率和描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖1 和表1 所示?？梢钥闯觯涸诘谝浑A段的8 個(gè)碳試點(diǎn)中，深圳和福建碳試點(diǎn)平均收益率為負(fù)，而其他碳市場(chǎng)則保持良好收益水平；重慶和深圳碳試點(diǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差最大，表明這兩個(gè)碳試點(diǎn)存在較高風(fēng)險(xiǎn)；相比于碳市場(chǎng)，化石能源市場(chǎng)的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)明顯較小，但僅有煤炭市場(chǎng)呈現(xiàn)正收益。在第二階段內(nèi)，全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的平均收益率均為正，且標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較小，整體呈現(xiàn)“高收益、低風(fēng)險(xiǎn)” 特點(diǎn)。相比之下，各化石能源市場(chǎng)則呈現(xiàn)異質(zhì)性特點(diǎn)，其中：煤炭市場(chǎng)平均收益率為負(fù)且標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較小，石油和天然氣市場(chǎng)呈現(xiàn)較高收益，但天然氣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)明顯高于煤炭和石油市場(chǎng)。此外，在兩階段內(nèi)各碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)收益率的偏度均不為0 且峰度均大于3，證明各市場(chǎng)均呈現(xiàn)“尖峰厚尾” 特點(diǎn)；ADF 檢驗(yàn)結(jié)果表明，各市場(chǎng)收益率均為平穩(wěn)序列；除第一階段的上海和福建碳試點(diǎn)外，其他市場(chǎng)的ARCH－LM 檢驗(yàn)結(jié)果均顯著，因此，可對(duì)全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)進(jìn)行GARCH 模型參數(shù)估計(jì)。

表1 各市場(chǎng)描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 基于PCA 的碳試點(diǎn)收益率集成

基于IBM SPSS Statistics 26 軟件對(duì)第一階段內(nèi)各碳試點(diǎn)的收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，總方差解釋結(jié)果如表2 所示。

根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)80%作為主成分?jǐn)?shù)量的篩選標(biāo)準(zhǔn)，最終確定的主成分分量個(gè)數(shù)為1。該主成分分量與我國(guó)8 個(gè)碳試點(diǎn)的日收益率有關(guān)，是我國(guó)8 個(gè)碳試點(diǎn)的綜合因子，用于表征第一階段我國(guó)碳試點(diǎn)收益率集成結(jié)果。第一階段我國(guó)碳市場(chǎng)整體收益率表現(xiàn)和描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖2 和表3 所示。

表3 第一階段我國(guó)碳市場(chǎng)描述性統(tǒng)計(jì)

圖2 第一階段我國(guó)碳市場(chǎng)整體收益率

可以看出，第一階段我國(guó)碳市場(chǎng)整體呈現(xiàn)“低收益、低風(fēng)險(xiǎn)” 的特點(diǎn)；偏度不為0 且峰度大于3，J－B 統(tǒng)計(jì)量顯著，證明第一階段我國(guó)碳市場(chǎng)整體同樣呈現(xiàn)“尖峰厚尾” 的特點(diǎn)；ADF 檢驗(yàn)結(jié)果顯著證明第一階段我國(guó)碳市場(chǎng)整體收益率平穩(wěn)；ARCH－LM 檢驗(yàn)結(jié)果顯著表明通過(guò)對(duì)第一階段我國(guó)各碳試點(diǎn)的收益率進(jìn)行集成，整體收益率存在顯著的ARCH 效應(yīng)，可以進(jìn)一步進(jìn)行GARCH 模型構(gòu)建和參數(shù)估計(jì)。

2.3 第一階段碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)

2.3.1 最優(yōu)滯后階數(shù)確定

在構(gòu)建第一階段碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的二元VAR 模型之前，需要首先確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，表4 列出了利用LR 似然比檢驗(yàn)、FPE準(zhǔn)則、AIC 準(zhǔn)則、SC 準(zhǔn)則和HQ 信息準(zhǔn)則5 種信息準(zhǔn)則方法所確定的VAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)。

表4 第一階段VAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)

因此，第一階段碳－煤炭、碳－石油和碳－天然氣3 組二元VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)設(shè)置為8 階。

2.3.2 模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在VAR 模型參數(shù)估計(jì)之前，需要對(duì)VAR 模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，當(dāng)VAR 模型的所有特征根均落在單位圓內(nèi)時(shí)證明模型具有穩(wěn)定性。圖3 為第一階段碳－煤炭、碳－石油和碳－天然氣3 組二元VAR 模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果?？梢钥闯觯谝浑A段3 組VAR 模型均平穩(wěn)，可以進(jìn)一步進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

圖3 第一階段VAR 模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.3.3 均值溢出效應(yīng)分析

對(duì)第一階段碳市場(chǎng)與各類(lèi)化石能源市場(chǎng)之間的均值溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，VAR 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表5 所示①。

從表5 可以看出，我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的均值溢出效應(yīng)主要體現(xiàn)于前者對(duì)后者。具體而言，碳市場(chǎng)的一階滯后項(xiàng)和八階滯后項(xiàng)在5%顯著水平下分別對(duì)石油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)收益率產(chǎn)生負(fù)向的均值溢出效應(yīng)，意味著碳價(jià)的提高在一定程度上會(huì)帶來(lái)石油、天然氣價(jià)格的下降，而碳價(jià)的變化并未對(duì)煤炭市場(chǎng)的價(jià)格產(chǎn)生影響。相反，煤炭市場(chǎng)的二階滯后項(xiàng)在10%顯著水平下對(duì)碳市場(chǎng)收益率產(chǎn)生影響，意味著煤炭?jī)r(jià)格的上漲對(duì)于碳市場(chǎng)價(jià)格的提高有著顯著的引導(dǎo)作用。相比之下，石油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)的價(jià)格并未直接作用于碳市場(chǎng)。造成這一現(xiàn)象的原因主要是由于我國(guó)對(duì)煤炭的高依賴(lài)度。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2022 年我國(guó)煤炭、石油、天然氣三類(lèi)主要化石能源消費(fèi)比重分別為56.2%、17.9%和8.4%，煤炭市場(chǎng)價(jià)格的變化對(duì)于國(guó)民生產(chǎn)活動(dòng)的影響相比于其他兩類(lèi)化石能源更為顯著，從而對(duì)碳市場(chǎng)價(jià)格的影響也更加明顯。

2.3.4 波動(dòng)溢出效應(yīng)分析

對(duì)第一階段碳市場(chǎng)與各類(lèi)化石能源市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，GARCH－BEKK 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表6 所示。

表6 第一階段GARCH－BEKK 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

根據(jù)Wald 檢驗(yàn)結(jié)果，煤炭市場(chǎng)價(jià)格對(duì)碳市場(chǎng)價(jià)格的影響不僅體現(xiàn)在直接的均值溢出，還體現(xiàn)在間接的波動(dòng)溢出。換言之，當(dāng)煤炭市場(chǎng)價(jià)格出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，碳市場(chǎng)的價(jià)格同樣會(huì)產(chǎn)生劇烈波動(dòng)。然而，石油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)則呈現(xiàn)明顯不同的規(guī)律。具體而言，碳市場(chǎng)和石油市場(chǎng)之間的雙向Wald 檢驗(yàn)結(jié)果均未拒絕原假設(shè)，意味著碳市場(chǎng)和石油市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)并不顯著，即二者自身的價(jià)格波動(dòng)并未傳導(dǎo)至彼此。相反，碳市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出效應(yīng)的Wald 檢驗(yàn)結(jié)果分別在10%和1%水平上顯著，拒絕了原假設(shè)。這意味著碳市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間存在顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，而后者對(duì)于前者的風(fēng)險(xiǎn)傳染更為顯著。

2.4 第二階段碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)

2.4.1 最優(yōu)滯后階數(shù)確定

與第一階段相似，第二階段仍采用LR 似然比檢驗(yàn)、FPE 準(zhǔn)則、AIC 準(zhǔn)則、SC 準(zhǔn)則和HQ 信息準(zhǔn)則5 種信息準(zhǔn)則方法進(jìn)行VAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)確定，結(jié)果如表7 所示。

表7 第二階段VAR 模型最優(yōu)滯后階數(shù)

可以看出，第二階段內(nèi)碳－煤炭及碳－天然氣兩組VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為6 階，碳－石油VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1 階。

2.4.2 模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

圖4 為第二階段碳－煤炭、碳－石油和碳－天然氣3 組二元VAR 模型的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果。

圖4 第二階段VAR 模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

可以看出，第二階段內(nèi)3 組VAR 模型均平穩(wěn)，可以進(jìn)一步進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

2.4.3 均值溢出效應(yīng)分析

第二階段碳市場(chǎng)與各類(lèi)化石能源市場(chǎng)的VAR模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表8 所示。

表8 第二階段VAR 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從表8 可以看出，在全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)成立后，煤炭市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)仍保持一定程度的均值溢出影響。相比之下，碳市場(chǎng)與石油、天然氣市場(chǎng)之間的均值溢出效應(yīng)并不顯著。

2.4.4 波動(dòng)溢出效應(yīng)分析

第二階段碳市場(chǎng)與各類(lèi)化石能源市場(chǎng)的GARCH－BEKK 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表9 所示。

表9 第二階段GARCH－BEKK 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

從碳市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)來(lái)看，無(wú)論在全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)成立前后，二者之間均保持顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，即二者之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染明顯。相比于前一階段，碳市場(chǎng)對(duì)天然氣市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)明顯增強(qiáng)，而后者的風(fēng)險(xiǎn)回饋效果有所衰減。然而，碳市場(chǎng)和煤炭、石油市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)在第二階段發(fā)生了變化。具體而言，碳市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)受到石油市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)影響更為顯著，而煤炭市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)并未對(duì)碳市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。

3 結(jié)語(yǔ)

本文以2017 年8 月14 日到2022 年5 月30 日我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)的交易價(jià)格為樣本數(shù)據(jù)，基于VAR－GARCH－BEKK 模型分析并測(cè)算了二者之間的溢出效應(yīng)。為探究全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)建立前后碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)間溢出效應(yīng)的變化情況，本文將樣本數(shù)據(jù)劃分為兩個(gè)階段。第一階段主要以我國(guó)8 個(gè)碳試點(diǎn)的交易價(jià)格為樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)主成分分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)集成，從而表征試點(diǎn)階段我國(guó)碳市場(chǎng)的總體交易價(jià)格規(guī)律；第二階段則采用全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的交易價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。結(jié)果表明：

（1）在試點(diǎn)階段，我國(guó)碳市場(chǎng)對(duì)石油和天然氣市場(chǎng)產(chǎn)生顯著的單向均值溢出效應(yīng)。這意味著，隨著我國(guó)碳價(jià)的調(diào)整，化石能源市場(chǎng)價(jià)格也會(huì)同步受到影響，從而加速各地區(qū)的碳減排進(jìn)程［17］。這在一定程度上會(huì)促進(jìn)我國(guó)能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)“雙碳” 目標(biāo)。

然而，除煤炭市場(chǎng)外，在試點(diǎn)階段我國(guó)碳市場(chǎng)似乎并未受到各能源市場(chǎng)的“反哺”，二者之間的均值溢出效應(yīng)均為單向，這與已有的研究存在一定出入［5，10］。本文認(rèn)為，造成這一現(xiàn)象的原因可能包含兩個(gè)方面：①所選用的數(shù)據(jù)樣本時(shí)間尺度不同；②由于已有研究中所選取的碳市場(chǎng)主要以湖北、廣東等活躍的碳試點(diǎn)為主，缺乏對(duì)天津、重慶等活躍度較低的碳試點(diǎn)進(jìn)行分析。這在一定程度造成了我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間存在顯著關(guān)聯(lián)關(guān)系與聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的假象，也從側(cè)面印證了我國(guó)部分碳試點(diǎn)有效性較低的事實(shí)［18］。本文的研究從試點(diǎn)層面上升至全國(guó)層面，得到的結(jié)果能夠更加真實(shí)反映我國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)發(fā)展的實(shí)際情況，對(duì)于衡量試點(diǎn)階段我國(guó)碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間溢出效應(yīng)提供參考。

此外，由于試點(diǎn)階段引入了大量的機(jī)構(gòu)與個(gè)人投資者，碳市場(chǎng)價(jià)格收益的變化與波動(dòng)將直接影響投資者的投資策略與交易行為，這也造成了碳市場(chǎng)與其他化石能源市場(chǎng)之間的“風(fēng)險(xiǎn)傳染”［19］。然而，我國(guó)碳試點(diǎn)流動(dòng)性較低，因此風(fēng)險(xiǎn)傳染的方向主要來(lái)源于化石能源市場(chǎng)，碳市場(chǎng)主要是風(fēng)險(xiǎn)的接受者。

（2）隨著全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的建立，碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的“橋梁” 似乎并未完全打通，二者之間的均值溢出效應(yīng)僅體現(xiàn)在煤炭市場(chǎng)和碳市場(chǎng)之間的單向作用。本文認(rèn)為，造成這一現(xiàn)象的原因主要包含三方面：①由于我國(guó)化石能源消費(fèi)分布的不均衡現(xiàn)象，煤炭仍是我國(guó)能源消費(fèi)的主要產(chǎn)品，因此煤炭?jī)r(jià)格的調(diào)整對(duì)于碳市場(chǎng)價(jià)格的引導(dǎo)作用依然顯著；②2022 年初爆發(fā)的俄烏沖突造成了全球石油、天然氣價(jià)格的大幅上漲［20］，而碳市場(chǎng)作為我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的主要政策工具，其價(jià)格受到政府嚴(yán)格管控。盡管在一定程度上受到石油、天然氣價(jià)格波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)傳染，但并未受到直接的價(jià)格影響；③由于全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)成立初期，僅有電力行業(yè)參與到市場(chǎng)交易，因此碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的相互影響甚微。隨著全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)步入第二個(gè)履約階段，市場(chǎng)參與主體將進(jìn)一步擴(kuò)大，市場(chǎng)交易規(guī)則將進(jìn)一步完善，碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)將會(huì)更加明顯，從而合力助推我國(guó)“雙碳” 目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。此外，隨著全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的建立，碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)更加顯著。盡管目前碳市場(chǎng)仍是主要的風(fēng)險(xiǎn)凈接受者，但隨著我國(guó)碳市場(chǎng)的逐步發(fā)展，其與能源市場(chǎng)之間的關(guān)系將會(huì)更加緊密，需要進(jìn)一步防范化石能源市場(chǎng)和碳市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。

為此，提出如下幾條建議：

（1）對(duì)于政策制定者而言，在設(shè)計(jì)相關(guān)政策時(shí)需要考慮到市場(chǎng)間的互通關(guān)系，即發(fā)布低碳能源轉(zhuǎn)型的有關(guān)政策時(shí)，需要同時(shí)考慮到該政策對(duì)碳市場(chǎng)和化石能源等多市場(chǎng)的影響，加強(qiáng)頂層機(jī)制設(shè)計(jì)，提高立法效力。

（2）對(duì)于市場(chǎng)監(jiān)管者而言，應(yīng)加強(qiáng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)防范，完善監(jiān)管政策體系。當(dāng)一方市場(chǎng)發(fā)生價(jià)格波動(dòng)時(shí)，需要迅速做出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)，并設(shè)立“風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別－風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估－風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警－風(fēng)險(xiǎn)管控” 的閉環(huán)管理機(jī)制。

（3）對(duì)于企業(yè)而言，尤其是化石能源使用比例較高、碳排放量較大的工業(yè)企業(yè)，需要盡快厘清碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的信息傳遞機(jī)制，動(dòng)態(tài)關(guān)注各市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)情況，加強(qiáng)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。

注釋?zhuān)?/p>

①為簡(jiǎn)化分析，僅列出碳市場(chǎng)與化石能源市場(chǎng)之間的均值溢出效應(yīng)參數(shù)，碳市場(chǎng)和化石能源市場(chǎng)對(duì)自身的均值溢出效應(yīng)參數(shù)在此不多做表述，后文中針對(duì)第二階段均值溢出效應(yīng)以及第一二階段波動(dòng)溢出效應(yīng)分析采取同樣處理方式，對(duì)這一結(jié)果感興趣的讀者可以聯(lián)系作者索要。