基于時(shí)變參數(shù)模型的中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)控機(jī)制研究

王慶山　李健

摘要 區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格的差異制約了中國(guó)全國(guó)性碳市場(chǎng)的建立，亟需尋求價(jià)格調(diào)控方式。本文通過(guò)Phillips and Sul模型分析了北京、深圳、上海等碳排放權(quán)價(jià)格收斂性，結(jié)果顯示單純市場(chǎng)作用無(wú)法形成統(tǒng)一價(jià)格，進(jìn)而運(yùn)用狀態(tài)空間方法構(gòu)建時(shí)變參變量模型，從能源價(jià)格、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政策制度等角度，分析了碳排放權(quán)價(jià)格差異的影響因素組成結(jié)構(gòu)，提出了價(jià)格調(diào)控機(jī)制。認(rèn)為降低焦炭?jī)r(jià)格、減緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、提升交易市場(chǎng)活躍程度以及加大違約處罰力度，是縮小中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異，形成統(tǒng)一價(jià)格的有效調(diào)控方式，為建立和完善中國(guó)統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易體系提供了決策支持。

關(guān)鍵詞 碳排放權(quán)；價(jià)格調(diào)控；時(shí)變參數(shù)模型；中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)

中圖分類(lèi)號(hào) X24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2016）01-0031-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.01.005

中國(guó)作為最大的溫室氣體排放國(guó)，在積極參與清潔發(fā)展機(jī)制等國(guó)際碳減排活動(dòng)的同時(shí)也努力發(fā)展國(guó)內(nèi)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)。國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)在2012年12月宣布北京、天津、上海、重慶、廣東、湖北、深圳獲準(zhǔn)開(kāi)展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)[1]，并在2014年9月印發(fā)了《國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化規(guī)劃（2014-2020年）》，明確提出將繼續(xù)深化碳排放權(quán)交易試點(diǎn)，加快建立全國(guó)碳排放交易市場(chǎng)[2]。統(tǒng)一的價(jià)格信號(hào)，即不同區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格相同是鏈接中國(guó)不同區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)形成全國(guó)性統(tǒng)一碳市場(chǎng)的關(guān)鍵[3]。因此，2015年5月，巴黎氣候變化商業(yè)峰會(huì)上，中國(guó)政府進(jìn)一步表示將在2016年啟動(dòng)統(tǒng)一價(jià)格的碳市場(chǎng)[4]。

然而，李炯等[5-6]學(xué)者認(rèn)為中國(guó)碳交易市場(chǎng)發(fā)展目前仍處于起步階段，價(jià)格調(diào)節(jié)機(jī)制尚未完善，碳排放權(quán)價(jià)格大幅波動(dòng)，區(qū)域間價(jià)格差異明顯。陳波[3]進(jìn)一步指出區(qū)域間碳排放權(quán)價(jià)格的差異會(huì)導(dǎo)致減排目標(biāo)和區(qū)域成本差異較大，滋生碳泄漏風(fēng)險(xiǎn)，市場(chǎng)出現(xiàn)成本轉(zhuǎn)移問(wèn)題，不利于企業(yè)更加深入地參與碳交易，發(fā)揮碳市場(chǎng)資源調(diào)配的功能，最終影響全國(guó)性碳市場(chǎng)的建立和可持續(xù)發(fā)展[7]。因此，研究中國(guó)區(qū)域間碳市場(chǎng)交易價(jià)格調(diào)控機(jī)制，不僅對(duì)企業(yè)和投資者規(guī)避碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)有一定的指導(dǎo)意義[8-9]，也能為建立和完善我國(guó)統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易體系提供決策支持。

鑒于此，本文選取中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)中建立時(shí)間較長(zhǎng)，相關(guān)制度較為完善，價(jià)格波動(dòng)較為合理，且在地區(qū)空間上分屬中國(guó)北方、中部和南方的北京、上海和深圳碳排放權(quán)交易市場(chǎng)為主要研究對(duì)象，首先判斷出中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異不會(huì)在單純市場(chǎng)運(yùn)作下消失。然后通過(guò)解析造成中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的影響因素構(gòu)成，探尋縮小區(qū)域價(jià)格差異的宏觀調(diào)控方式，以期為中國(guó)全國(guó)性碳市場(chǎng)的價(jià)格調(diào)控提供理論支持。

1 文獻(xiàn)回顧

中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)從2013年建立至今僅有兩年時(shí)間，與歐盟等國(guó)家相比，相關(guān)政策及市場(chǎng)體系尚不成熟，可用于研究分析的有效數(shù)據(jù)獲取較為困難，進(jìn)而針對(duì)中國(guó)碳排放權(quán)價(jià)格價(jià)格調(diào)控研究的文獻(xiàn)較為稀少，眾多學(xué)者多從環(huán)境和成本效率相結(jié)合角度，探討關(guān)注于歐盟碳排放權(quán)（EUAs）和歐洲核證減排量（CERs）價(jià)格及其差異化的影響因素[10-13]。

碳排放權(quán)價(jià)格影響因素方面，Benz和Truck[11， 14]認(rèn)為EUA價(jià)格由期望市場(chǎng)供給短缺的預(yù)期決定。Daskalakis等人[15]認(rèn)為銀行為EUA發(fā)布的借貸和限制政策，對(duì)于碳期貨價(jià)格具有重要影響。Hinterman[16]通過(guò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，分析了歐盟碳排放權(quán)第一階段（2005-2007）EUA價(jià)格和市場(chǎng)基本指標(biāo)之間的依賴關(guān)系，認(rèn)為原油價(jià)格、溫度、產(chǎn)品存量級(jí)別、配額總量等調(diào)控EUA價(jià)格的關(guān)鍵因素。Montagnoli和Vries[17]通過(guò)價(jià)格方差比檢驗(yàn)，認(rèn)為歐盟碳排放權(quán)第一階段市場(chǎng)價(jià)格調(diào)控缺乏效率，第二階段效率逐漸提升。Conrad等人[18]通過(guò)日周期性、波動(dòng)聚集性和波動(dòng)持續(xù)性，指出歐洲第二階段分配政策對(duì)于EUA價(jià)格調(diào)控有直接影響。Victoria[19] 運(yùn)用向量誤差修正模型，估計(jì)了歐盟14個(gè)成員國(guó)排放權(quán)直接成本，結(jié)果顯示汽油價(jià)格是碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)控的決定因素之一。Creti等人[20]從能源價(jià)格、替代價(jià)格等角度分析歐盟第一階段和第二階段（2008-2012）EUA價(jià)格驅(qū)動(dòng)因子的差異性，指出原油、天然氣和替代能源價(jià)格是EUA價(jià)格變化的動(dòng)因。Reboredo[21]運(yùn)用時(shí)變copula模型探尋EUA價(jià)格和原油價(jià)格關(guān)系，認(rèn)為二者之間存在正向均值依賴和極值對(duì)稱關(guān)系。Wagner[22]研究了燃煤電廠轉(zhuǎn)變?yōu)槿細(xì)怆姀S對(duì)碳價(jià)格的影響，認(rèn)為燃?xì)獯婷鹤鳛榘l(fā)電原料會(huì)引起碳價(jià)格上升。王軍鋒[23]比較EUA和CER現(xiàn)貨價(jià)格以及期貨價(jià)格差異后提出EUA價(jià)格對(duì)CER價(jià)格有引導(dǎo)作用。張躍軍[24]探討了化石能源市場(chǎng)對(duì)國(guó)際碳市場(chǎng)的復(fù)雜影響機(jī)制，認(rèn)為油價(jià)是碳價(jià)變化的主要貢獻(xiàn)者（37%），其次是天然氣價(jià)格（31%），遠(yuǎn)大于煤炭?jī)r(jià)格（2%）。

王慶山等：基于時(shí)變參數(shù)模型的中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)控機(jī)制研究

中國(guó)人口·資源與環(huán)境 2016年 第1期在縮小碳排放權(quán)價(jià)格差異研究方面，Nazifi[25]通過(guò)時(shí)變參數(shù)模型研究EUA和CER價(jià)格的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)關(guān)系，認(rèn)為不同市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、CER的不確定環(huán)境和總量控制程度是價(jià)格差異的關(guān)鍵因素。MansanetBataller等人[26]將EUA和CER價(jià)格驅(qū)動(dòng)因子作為二者價(jià)格差的影響因素進(jìn)行了分析研究，認(rèn)為價(jià)格差的關(guān)鍵因素是EUA價(jià)格水平和市場(chǎng)宏觀變量。Barrieu和Fehr[27-28]通過(guò)構(gòu)建市場(chǎng)期貨價(jià)格動(dòng)態(tài)模型分析價(jià)差，認(rèn)為無(wú)套利連續(xù)時(shí)間模型可用表征EUA和CER價(jià)格差異變化。Chevallier and Sévi[29]運(yùn)用跳躍-擴(kuò)散模型分析碳期貨價(jià)格的隨機(jī)屬性，認(rèn)為EUA價(jià)格的跳躍變動(dòng)受交易量影響。Littell D和 Jenkins[30-31]分析美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策約束對(duì)碳價(jià)格的影響，認(rèn)為政策約束是影響碳價(jià)格的因素之一。關(guān)于中國(guó)碳市場(chǎng)價(jià)格影響調(diào)控研究較少，郭文軍[7]從國(guó)際碳價(jià)、國(guó)際能源價(jià)格、國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)狀況和匯率四個(gè)維度，分析了國(guó)際市場(chǎng)對(duì)中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格影響，認(rèn)為國(guó)內(nèi)區(qū)域碳價(jià)受歐元匯率的影響最大，其次是國(guó)內(nèi)的石油價(jià)格，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)和歐洲經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)國(guó)內(nèi)區(qū)域碳價(jià)有正向影響，而國(guó)際碳價(jià)與國(guó)內(nèi)區(qū)域碳價(jià)之間的聯(lián)系較弱。李炯[6]從體制機(jī)制角度，通過(guò)定性分析認(rèn)為價(jià)格制度及其穩(wěn)定機(jī)制的不同設(shè)置造成了區(qū)域碳排放價(jià)格差異，但并未明確給出調(diào)控機(jī)制。

綜上可見(jiàn)，由于中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)市場(chǎng)發(fā)展僅兩年，至今缺乏關(guān)于中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)整機(jī)制的研究。能源價(jià)格、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及政策制度因素是影響碳排放權(quán)價(jià)格，造成區(qū)域價(jià)格差異的主要因素，也是宏觀碳價(jià)格調(diào)控關(guān)鍵因素。

鑒于此，本文將首先運(yùn)用Phillips and Sul收斂模型檢驗(yàn)單純市場(chǎng)運(yùn)作能否消除中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格的差異，然后構(gòu)建基于狀態(tài)空間的時(shí)變參數(shù)模型，從能源價(jià)格和經(jīng)濟(jì)發(fā)展角度解析中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的影響因素結(jié)構(gòu)，并結(jié)合各區(qū)域政策制度，探究各影響因素作用方式，最終得出實(shí)現(xiàn)中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)控機(jī)制。

2 模型構(gòu)建及參數(shù)說(shuō)明

2.1 Phillips and Sul收斂模型

當(dāng)前主要數(shù)據(jù)收斂性研究方法包括非參數(shù)收斂檢測(cè)[32-34]、貝葉斯收斂估計(jì)[35]、以及優(yōu)化索洛增長(zhǎng)模型[36]。本文將采用基于Phillips and Sul[37， 38]開(kāi)發(fā)的面板分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收斂性檢驗(yàn)，這一方法有助于分析中國(guó)區(qū)域差異的非線性時(shí)變結(jié)構(gòu)，與上述研究過(guò)度經(jīng)濟(jì)的研究方法相比，更適用于研究當(dāng)前中國(guó)具有明顯過(guò)度性質(zhì)的碳排放權(quán)交易市場(chǎng)[39]。Panopoulou and Pantelidis[40]證明了這一方法在分析國(guó)家層面數(shù)據(jù)收斂性方面的科學(xué)性和實(shí)用性。魏一鳴[39]也借助這一方法研究了中國(guó)碳排放量的收斂性特征。Nazifi[25]將其延伸到EUAs和CERs價(jià)差分析領(lǐng)域，表明基于Phillips and Sul模型的收斂性檢驗(yàn)，適用于中國(guó)區(qū)域碳價(jià)格差異化的收斂性分析。根據(jù)這一方法，中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格可以分解如下：

pit=ait+git

（1）

其中：git為系統(tǒng)分量，ait為短暫成分，為了區(qū)分一般組件和特殊組件，公式1可整理為：

pit=ait+gitvtvt=δitvt

（2）

其中：vt為一般組件，δit為時(shí)變界面的特殊組件。因此，不同區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差可以表示為spreadijt=pit-pjt=（δit-δjt）vt，假設(shè)區(qū)域價(jià)差pit-pjt（i≠j）存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和一般成分vt。若δit=δi，則pit和pjt關(guān)于協(xié)整向量（-δi，δj）協(xié)整。此時(shí)協(xié)整意味伴隨時(shí)間的并行演變，而不是所謂的收斂。Phillips and Sul提出如果vt的單位根是非穩(wěn)定的，且δit≠δjt，那么即便δit和δjt收斂于δ，可若這一收斂速度小于vt的發(fā)散速度，也無(wú)法發(fā)現(xiàn)pit和pjt之間存在的協(xié)整關(guān)系，及此時(shí)（δit-δjt）vt的殘值是非穩(wěn)定的。因此，協(xié)整檢驗(yàn)不是探析收斂和協(xié)整關(guān)系的完全可靠手段。

因此，Phillips and Sul提出了一種新的收斂檢驗(yàn)方式，原假設(shè)為H0：δit→δ，t→∞，即：H0：δit=δ，且a≥0，備擇假設(shè)為HA：δit≠δ，或a<0。價(jià)格的收斂性則可以通過(guò)參數(shù)δit觀測(cè)，收斂程度表征形式如下：

hit=pitN-1∑N1pit=δitN-1∑N1δit

（3）

即若δit收斂于δ，那么hit收斂于1。因此，長(zhǎng)期內(nèi)hit界面方差Ht收斂于0，即

Ht→0，t→∞，Ht=1N∑Ni=1（hit-1）2

（4）

考慮不同區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格可能最后收斂于不同水平，因此Ht～AL（t）2t2a，t→∞，其中A為大于零的常數(shù)，令L（t）=log（t+1），建立關(guān)于logt的回歸方程：

logH1Ht-2logL（t）=+logt+vt，t=[rT]，

[rT]+1...T

（5）

其中：=2，其中是原假設(shè)的估計(jì)值，[rT]代表rT的整數(shù)部分，r≥0，一般取值范圍為[0.2，0.3]。當(dāng)>0時(shí)認(rèn)為hit是收斂的，且收斂穩(wěn)定。

2.2 時(shí)變參數(shù)回歸模型

由于中國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)還處于試點(diǎn)階段，碳排放權(quán)價(jià)格制度正在不斷變化完善，且各區(qū)域之間存在明顯差異化[5]，因而固定參數(shù)模型難以有效描述，所以本文利用狀態(tài)空間模型構(gòu)建時(shí)變參數(shù)模型分析區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的影響因素作用方式，構(gòu)建模型如下：

測(cè)量方程：pit=αijt+βijtpjt+εit

（6）

狀態(tài)方程：αijt=ρij1+ρij2αijt-1+μijt

（7）

βijt=ρij3+ρij4βijt-1+ρij4pcoalt+ρij5poilt+ρij6pgast

+ρij7phs300t+ωijt

（8）

其中：εijt～nid（0，σ2ε），μijt～nid（0，σ2μ），ωijt～nid（0，σ2ω）分別為公式6至公式8的殘值，上標(biāo)ij表示區(qū)域i和區(qū)域j，i={1、2、3}，j={1、2、3}，其中1、2、3分別表示北京、上海和深圳，模型各參數(shù)含義如下表1所示。βijt用于解釋區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的動(dòng)態(tài)行為，βijt數(shù)值增加意味著區(qū)域之間碳排放權(quán)價(jià)格差異化程度的減少，反之意味著差異化程度的增加。ρij為非時(shí)變參數(shù)，可通過(guò)卡爾曼濾波估計(jì)進(jìn)行計(jì)算求解。

3 數(shù)據(jù)選取

當(dāng)前中國(guó)碳排放權(quán)交易與國(guó)際碳交易市場(chǎng)聯(lián)系較少，因而國(guó)際碳排放權(quán)價(jià)格等因素對(duì)中國(guó)影響較弱[7]，因此本文忽略國(guó)際市場(chǎng)對(duì)中國(guó)碳價(jià)格的影響，從國(guó)內(nèi)能源價(jià)格、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、試點(diǎn)省市碳交易相關(guān)政策等角度進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和計(jì)量分析。

3.1 能源因素

根據(jù)文獻(xiàn)[7，24-25]天然氣、焦炭、原油等能源是當(dāng)前消耗量較大，且其價(jià)格對(duì)碳排放權(quán)價(jià)格具重要影響，因此選取國(guó)內(nèi)天然氣、焦炭和原油價(jià)格分析中國(guó)能源價(jià)格對(duì)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異化的影響。依據(jù)中國(guó)黃金投資網(wǎng)提供的內(nèi)蒙古鄂爾多斯市星星能源有限公司、華油天然氣廣安有限公司、內(nèi)蒙古鄂托克前旗時(shí)泰天然氣經(jīng)營(yíng)有限責(zé)任公司、中油中泰能源（珠海）有限公司、陜西眾源綠能天然氣有限責(zé)任公司、寧夏哈納斯新能源集團(tuán)、河南安彩高科股份有限公司、達(dá)州市匯鑫能源有限公司、內(nèi)蒙古鑲黃旗綠能氣體處理有限公司、天津舜天達(dá)天然氣有限公司、任丘開(kāi)發(fā)區(qū)華港燃?xì)庥邢薰镜戎袊?guó)主要天然氣生產(chǎn)公司的天然氣出廠價(jià)格，以每日主要天然氣公司出廠價(jià)平均值為本文天然氣數(shù)據(jù)。公式如下：

pgast=1n∑nipgasit

（9）

其中pgast為t時(shí)刻天然氣價(jià)格，pgasit為天然氣廠商的天然氣出廠價(jià)格。焦炭?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源于渤海商品交易所（Bohai Commodity exchange， BOCE）焦炭（BSK）現(xiàn)貨交易價(jià)格。原油價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源于大慶石油交易中心（Daqing petroleum exchange center， DPEC）原油交易現(xiàn)貨價(jià)格。

3.2 碳排放權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)

根據(jù)引言所述，受交易時(shí)間和有效數(shù)據(jù)獲取性限制，本文選取交易時(shí)間較長(zhǎng)、數(shù)據(jù)有效性較好的北京、上海、深圳碳排放權(quán)價(jià)格，用于分析中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異化的影響因素構(gòu)成。北京碳排放權(quán)價(jià)格來(lái)源于北京環(huán)境交易所（Beijing environment exchange， BJEE）碳排放權(quán)電子交易平臺(tái)，上海碳排放權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源于上海環(huán)境能源交易所（Shanghai environment and energy exchange， SHEEE）每日現(xiàn)貨平均交易價(jià)格，深圳碳排放權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源于深圳排放權(quán)交易所（Shenzhen emissions exchange， SZEE）SZA2013現(xiàn)貨交易價(jià)格。數(shù)據(jù)取值范圍均為自該交易所開(kāi)始碳排放權(quán)交易之日至2015年7月22日。

3.3 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

根據(jù)文獻(xiàn)[24]滬深300指數(shù)可以很好的反映我國(guó)經(jīng)濟(jì)變化情況，因此本文采用滬深300指數(shù)（000300）每日收盤(pán)價(jià)表征經(jīng)濟(jì)水平的變化情況，用于分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)碳價(jià)格變化的影響。

3.4 政策因素

由于各省市碳排放權(quán)交易政策不盡相同，且尚無(wú)定量數(shù)據(jù)表征，因而本文根據(jù)借鑒文獻(xiàn)[25]，將政策因素作為外生變量，將在5.3節(jié)中，從懲罰力度、配額總量以及分配方式等角度，構(gòu)建中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)對(duì)比表（如表4所示），進(jìn)行分析研究。

4 實(shí)證分析

4.1 區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格長(zhǎng)期均衡關(guān)系及收斂性檢驗(yàn)

通過(guò)ADF檢驗(yàn)，焦炭、石油、天然氣價(jià)格和滬深300指數(shù)以及北京、上海、深圳碳排放權(quán)價(jià)格數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)平穩(wěn)水平不顯著，但一階差分后的數(shù)據(jù)平穩(wěn)性顯著狀態(tài)，可以進(jìn)行協(xié)整和收斂性檢驗(yàn)（檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示）。通過(guò)Johansen檢驗(yàn)對(duì)變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示北京、上海、深圳碳排放權(quán)價(jià)格之間存在固有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，各碳排放權(quán)價(jià)格與焦炭、原油和天然氣價(jià)格以及滬深300指數(shù)也存在長(zhǎng)期均和關(guān)系。通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)北京、上海、深圳碳排放權(quán)價(jià)格之間不存在互為格蘭杰因果關(guān)系，而焦炭、原油、天然氣以及滬深300指數(shù)都為各區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格的格蘭杰因，可見(jiàn)中國(guó)各區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格之間不存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但與焦炭、原油、天然氣價(jià)格和經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，這與EU ETS下EUA和CER價(jià)格關(guān)系類(lèi)似。

根據(jù)本文2.1節(jié)，考慮中國(guó)碳排放權(quán)交易體系的區(qū)域差異和向全國(guó)性碳市場(chǎng)的過(guò)度性明顯，本文采用基于Phillips and Sul開(kāi)發(fā)的面板分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收斂性檢驗(yàn)，得出：

logH1Ht-2logL（t）=-2.781 3-2.418 7logt

<0，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為當(dāng)t→∞時(shí)，Ht不收斂于0，即雖然短期內(nèi)北京、上海、深圳碳排放權(quán)價(jià)格在某一期間收斂于某一價(jià)格，但在長(zhǎng)期內(nèi)，理論上中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格不會(huì)收斂于同一價(jià)格水平，表明僅僅依靠長(zhǎng)期市場(chǎng)運(yùn)作，難以實(shí)現(xiàn)全國(guó)性的統(tǒng)一碳排放權(quán)價(jià)格，需要通過(guò)政府宏觀價(jià)格調(diào)控進(jìn)行干預(yù)。這一結(jié)論與李俊峰等人觀點(diǎn)相同[6]。

4.2 中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異化影響因素

運(yùn)用構(gòu)建的中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異時(shí)變參數(shù)模型，通過(guò)EViews 6.0軟件，計(jì)算公式6中βijt參數(shù)值變化趨勢(shì)，表征不同區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格收斂程度。如圖1所示，北京和上海之間（bjsh曲線）以及上海和深圳之間（shsz曲線）的β12t和β23t值顯著偏離單位1，而北京和深圳之間（bjsz曲線）的β13t值在單位1上下波動(dòng)，表明北京和上海之間以及上海和深圳之間碳排放權(quán)價(jià)格不存在明顯的收斂關(guān)系，但北京和深圳的碳排放權(quán)價(jià)格則顯著收斂。這一結(jié)果不同于Nazifi[25]、王軍鋒[23]等學(xué)者研究的CER和EUA價(jià)格不收斂關(guān)系，表明中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的影響因素結(jié)構(gòu)與CER和EUA之間具有差異。圖1中β12t和β23t雖然同是偏離單位1，但二者偏離方向相反。β12t逐漸向上偏離單位1水平線，并呈現(xiàn)多頻率突變現(xiàn)象，表明北京和上海碳排放權(quán)價(jià)格差異波動(dòng)幅度較大，且同趨勢(shì)收斂性變化程度較低；反之β23t逐漸向下偏離單位1水平線，但波動(dòng)較為穩(wěn)定，較少出現(xiàn)突變性變化，表明上海和深圳碳排放權(quán)價(jià)格雖然同趨勢(shì)收斂變化程度較弱，但價(jià)格差距變化較為穩(wěn)定，這與Nazifi[25]關(guān)于CER和EUA的價(jià)格變化情況類(lèi)似。

從表3可以看出，不同能源價(jià)格和經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)于中國(guó)區(qū)域間碳排放權(quán)價(jià)格差異作用方向和影響程度均有差異。2.2節(jié)已指出βijt值與區(qū)域i和j的碳排放權(quán)價(jià)格差異程度呈反向關(guān)系，因而從表3中各參數(shù)系數(shù)的正負(fù)水平可以看出：原油價(jià)格和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的下降會(huì)縮小中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異，焦炭?jī)r(jià)格增加僅會(huì)擴(kuò)大北京與上海、北京與深圳之間的碳排放權(quán)價(jià)格差異，天然氣價(jià)格的減小也同樣只能縮小北京和上海之間碳排放權(quán)價(jià)格差異，兩者對(duì)于其他區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異具有正向作用。比較同一區(qū)域間參數(shù)數(shù)值關(guān)系，焦炭?jī)r(jià)格和原油價(jià)格是導(dǎo)致中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異主要影響因素，但在各區(qū)域間作用程度差距較大，如焦炭?jī)r(jià)格對(duì)于北京和上海碳排放權(quán)價(jià)格差異作用程度約占全部驅(qū)動(dòng)力的32.33%，而在北京和深圳之間僅占全部影響程度的2.74%。滬深300的影響程度在所有區(qū)域間作用最弱，僅為0.48%-2.60%，原油價(jià)格影響程度最強(qiáng)，約為64.59%-92.88%。這表明，中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格當(dāng)前與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相關(guān)性較低，通過(guò)調(diào)整產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格影響中國(guó)碳排放權(quán)價(jià)格的調(diào)整手段可能收效甚微，而能源價(jià)格則是影響中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格變化的關(guān)鍵因素，其中原油價(jià)格是其決定因素。

5 中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)控機(jī)制分析

5.1 能源價(jià)格調(diào)控機(jī)制

從表3可見(jiàn)，不同能源價(jià)格對(duì)βijt的影響不同，表明不同能源價(jià)格對(duì)中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異具有不同作用機(jī)制。北京和上海碳排放權(quán)價(jià)格差異化程度，隨著焦炭、天然氣和石油價(jià)格減小而降低；北京和深圳碳排放權(quán)價(jià)格差異化程度，隨著焦炭和石油價(jià)格的降低以及天然氣價(jià)格的增加而降低；上海和深圳碳排放權(quán)價(jià)格差異化程度，隨著焦炭和天然氣價(jià)格增加以及石油價(jià)格減小而降低。

造成這一現(xiàn)象的原因在于各區(qū)域碳排放權(quán)交易涉及行業(yè)及配額分配方式的差異，表4所示，電力行業(yè)是北京、上海、深圳碳交易市場(chǎng)涉及的主要耗煤行業(yè)，北京采用祖父制的分配方式向其分配初始碳配額，而上海和深圳則采取標(biāo)準(zhǔn)法進(jìn)行分配。基于祖父制的分配方式雖然使得多數(shù)電廠短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生額外效益，但長(zhǎng)期則不然[43]，因而為保證區(qū)域電力的正常供應(yīng)，多數(shù)電廠會(huì)獲得較多的免費(fèi)配額，此時(shí)焦炭?jī)r(jià)格的增長(zhǎng)不僅不會(huì)影響電廠產(chǎn)能，反而會(huì)促使電廠加大產(chǎn)能，進(jìn)而電力行業(yè)提高對(duì)碳排放權(quán)的需求，進(jìn)而提升碳排放權(quán)價(jià)格。反之，上海和深圳采取標(biāo)準(zhǔn)法進(jìn)行電力行業(yè)的碳配額分配工作，電廠產(chǎn)量與碳排放權(quán)需求量緊密相關(guān)，焦炭?jī)r(jià)格提升，會(huì)增加電廠生產(chǎn)成本，降低行業(yè)產(chǎn)量，減少電力行業(yè)對(duì)碳排放權(quán)的需求，進(jìn)而促使碳排放權(quán)價(jià)格降低。如此，在不同碳排放權(quán)分配方式下，焦炭?jī)r(jià)格的提升促使北京碳排放權(quán)價(jià)格的提升，上海和深圳碳排放權(quán)價(jià)格的減小，進(jìn)而使得北京和上海之間以及北京和深圳之間的碳排放權(quán)價(jià)格差異化程度增加，上海和深圳之間的碳排放權(quán)價(jià)格差異化減小。

原油價(jià)格的降低，則會(huì)促使化工企業(yè)能夠用更低廉的價(jià)格替換原油等高碳強(qiáng)度能源，進(jìn)而減少更多的碳排放權(quán)量，降低碳排放權(quán)需求，促使碳排放權(quán)價(jià)格降低[25]，而航空等行業(yè)由于無(wú)法替換原油價(jià)格相關(guān)的燃料使用，當(dāng)原油價(jià)格降低時(shí)則會(huì)大量購(gòu)入，增加產(chǎn)量，進(jìn)而提升對(duì)碳排放權(quán)需求，促使碳排放權(quán)價(jià)格提升。在中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)中，一方面由表4可知，北京碳排放權(quán)交易市場(chǎng)中涉及原油價(jià)格的行業(yè)主要為化工行業(yè)，上海則是航空行業(yè)，深圳涉及較少。另一方面從圖1可知，自2014年12月18日之后，北京碳排放權(quán)價(jià)格大于深圳大于上海。因而，此時(shí)原油價(jià)格降低，會(huì)降低北京碳排放權(quán)價(jià)格，提升上海碳排放權(quán)價(jià)格，進(jìn)而縮小各區(qū)域之間碳排放權(quán)價(jià)格差異。

天然氣在北京和上海之間正向，在北京和深圳以及上海與深圳之間為負(fù)向。主要是由于中國(guó)使用天然氣行業(yè)主要為水泥、公共建筑和燃?xì)怆姀S等行業(yè)，天然氣價(jià)格的降低，促使這類(lèi)行業(yè)行業(yè)推進(jìn)天然氣替換焦炭進(jìn)度，提高天然氣需求量，增加碳排放量，需求更多的碳排放權(quán)，進(jìn)而提升碳排放權(quán)價(jià)格。北京、上海和深圳碳排放權(quán)交易市場(chǎng)均涉及電力行業(yè)，但北京還囊括水泥行業(yè)，上海也包含了公共建筑行業(yè)，且公共建筑行業(yè)規(guī)模遠(yuǎn)大于水泥行業(yè)，因此三個(gè)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格受天然氣價(jià)格降低引起的增加幅度可以表示為上海大于北京大于深圳，考慮圖1中三個(gè)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格高低排序，可見(jiàn)天然氣價(jià)格的降低，縮小了北京和上海碳排放權(quán)價(jià)格的差異，而增大了北京和深圳以及深圳和上海之間的碳排放權(quán)價(jià)格差異。

5.2 經(jīng)濟(jì)發(fā)展調(diào)控機(jī)制

從表3可知，滬深300指數(shù)的提升會(huì)縮小區(qū)域間碳排放權(quán)價(jià)格的差異，滬深300指數(shù)在一定程度上表征了中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[23]，因此，中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)的提升，會(huì)擴(kuò)大中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格的差異，表明在相同基金增長(zhǎng)水平下，北京、上海、深圳碳排放權(quán)需求量存在差異性，由于2014年12月18日之后，北京碳排放權(quán)價(jià)格高于深圳高于上海的價(jià)格形勢(shì)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于碳排放權(quán)的需求程度排序應(yīng)為北京小于深圳小于上海。考慮企業(yè)對(duì)于碳排放權(quán)的需求與其碳排放量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，區(qū)域碳排放權(quán)需求量一定程度上反映了區(qū)域碳排放量，因而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于碳排放權(quán)價(jià)格的影響，體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于區(qū)域碳排放量增加的影響，可見(jiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)引起的碳排放量增加程度北京小于深圳小于上海，李丹丹等[43]對(duì)中國(guó)區(qū)域能源強(qiáng)度的劃分證明了這一結(jié)論。

5.3 政策制度調(diào)控機(jī)制

從圖1可知，北京和深圳碳排放權(quán)價(jià)格顯著收斂，反映于圖1則是在2014年8月17日至2014年10月17日和2015年4月17日至2015年6月17日兩個(gè)時(shí)間段，北京和深圳碳排放權(quán)價(jià)格曲線重合。對(duì)比表4中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)市場(chǎng)差異，北京和深圳碳排放權(quán)配額總量、納入企業(yè)總數(shù)以及處罰力度相近，而北京和上海、深圳和上海之間則相距較大。北京和深圳碳排放權(quán)總量相對(duì)上海較低，分別占上海配額總量的44.1%和24.3%，而納入企業(yè)總數(shù)則是上海的2.5和3.2倍，企業(yè)碳排放權(quán)供給量相對(duì)較少，且北京和深圳的違約處罰力度相對(duì)上海較大，因此，北京和深圳碳排放權(quán)交易活躍性較高?？梢?jiàn)，活躍的市場(chǎng)是促使中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格收斂的關(guān)鍵因素，也是促使中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)交易市場(chǎng)向統(tǒng)一碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的重要因素。在碳排放權(quán)分配方式方面，北京主要采用祖父制方式，深圳主要采取基準(zhǔn)值方式，二者差異較大；上海則采取祖父制和基準(zhǔn)值相結(jié)合的分配方式，與北京和深圳差異較小。但是從圖1可見(jiàn)，北京和上海、上海和深圳碳排放權(quán)價(jià)格差異收斂性不顯著，反映于圖1則是在全部交易期間北京和上海、上海和深圳碳排放權(quán)價(jià)格曲線不存在重合區(qū)域，可見(jiàn)碳排放權(quán)分配方式的不同與中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異無(wú)顯著關(guān)聯(lián)。

6 結(jié)論與啟示

中國(guó)碳排放權(quán)交易還處于起步階段，但建立統(tǒng)一碳市場(chǎng)的任務(wù)已正式提上工作日程，研究各試點(diǎn)省市區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格調(diào)控機(jī)制，是全國(guó)性統(tǒng)一碳市場(chǎng)建立過(guò)程中必不可少的重要環(huán)節(jié)，也關(guān)乎我國(guó)節(jié)能減排、低碳經(jīng)濟(jì)的未來(lái)發(fā)展。本文首先運(yùn)用Phillips and Sul收斂模型分析了北京、上海、深圳等中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格收斂性，并通過(guò)構(gòu)建中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異時(shí)變參數(shù)模型，從能源價(jià)資料來(lái)源：北京市碳排放權(quán)電子交易平臺(tái)、深圳碳排放權(quán)交易所、上海環(huán)境能源交易所。

格、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政策制度方面探討了中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的影響因素組成，研究發(fā)現(xiàn)：

（1）通過(guò)單純市場(chǎng)運(yùn)作無(wú)法實(shí)現(xiàn)全國(guó)性統(tǒng)一碳排放權(quán)價(jià)格。長(zhǎng)期內(nèi)北京和深圳碳排放權(quán)價(jià)格呈現(xiàn)不同區(qū)域相同價(jià)格現(xiàn)象；北京和上海、上海和深圳碳排放權(quán)價(jià)格則難以出現(xiàn)相同價(jià)格現(xiàn)象。雖然理論上，通過(guò)單純市場(chǎng)運(yùn)作可以形成統(tǒng)一的價(jià)格信號(hào)，但是受各區(qū)域資源稟賦、碳市場(chǎng)發(fā)展成熟度差異和地方性保護(hù)主義的影響，適當(dāng)?shù)恼深A(yù)是形成全國(guó)性統(tǒng)一碳排放權(quán)價(jià)格不可或缺的。

（2）中國(guó)統(tǒng)一碳排放權(quán)價(jià)格的形成需要針對(duì)不同區(qū)域采取差異化能源調(diào)控政策。影響區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的關(guān)鍵因素在于焦炭和原油價(jià)格，經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響程度較弱，且焦炭?jī)r(jià)格和整體經(jīng)濟(jì)指數(shù)與中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格之間具有正相關(guān)性，而天然氣和原油價(jià)格對(duì)于中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異的作用具有區(qū)域差異性，難以通過(guò)同一化政策實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一價(jià)格。

（3）降低焦炭?jī)r(jià)格、減緩經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度、提升交易市場(chǎng)活躍程度以及加大違約處罰力度，是形成中國(guó)統(tǒng)一碳排放權(quán)價(jià)格的通用性調(diào)控方式，助于減弱中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格差異程度，構(gòu)建巴黎氣候變化商業(yè)峰會(huì)上，中國(guó)政府提出的統(tǒng)一價(jià)格的碳市場(chǎng)。

（編輯：徐天祥）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]江國(guó)成.中國(guó)在7省市開(kāi)展碳排放權(quán)交易試點(diǎn)[N/OL].北京：新華網(wǎng).2012-01-13[2015-08-28] http：//news.xinhuanet.com/fortune/2012-01/13/c_111436257.htm. [Jiang Guocheng. Carbon Emissions Trading Is Carried out in The Seven Pilot Cities in China[N/OL].Beijing：Xinhua. 2012-01-13[2015-08-28] http：//news.xinhuanet.com/fortune/2012-01/13/c_111436257.htm.]

[2]中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì). 國(guó)家發(fā)展改革委關(guān)于印發(fā)國(guó)家應(yīng)對(duì)氣候變化規(guī)劃（2014-2020年）的通知[N/OL].2014-09-19. http：//www.sdpc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201411/t20141104_642612.html. [NDRC. Notice about The Issued by The National Climate Change Program （2014-2020） [N/OL].2014-09-19. http：//www.sdpc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201411/t20141104_642612.html.]

[3]陳波. 中國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的構(gòu)建及宏觀調(diào)控研究[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2013， 23（11）：7-13.[Chen Bo.The Establishment of Chinas National Carbon Market and Its Macrocontrol Strategy[J]. China Population， Resources and Environment.2013， 23（11）：7-13.]

[4]胡藝瀚. 巴黎商業(yè)氣候峰會(huì)：國(guó)際商界期盼中國(guó)統(tǒng)一的碳價(jià)市場(chǎng)[OL/R].2015-05-23. http：//www.yicai.com/news/2015/05/4621527.html. [Hu Yihan.Business Climate Summit in Paris：International Business is Eagering for Chinas Unified Carbon Price Market[R/OL].2015-05-23.http：//www.yicai.com/news/2015/05/4621527.html.]

[5]戴麗. 建立全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)已經(jīng)提上日程[J].節(jié)能與環(huán)保，2014，（7）：30-31.[Dai Li. Establish a Unified National Carbon Markets Have Been on the Agenda[J]. Energysaving and Environment Protection， 2014，（7）：30-31.]

[6]李炯， 陳清清. 區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格制度、價(jià)格差異及產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響[J].中共浙江省委黨校學(xué)報(bào)，2015，（4）：53-60.[Li Jiong，Chen Qinqin. The Impact of Regional Carbon Market Price System， Price Difference and Industry Competitiveness[J]. Journal of Zhejiang Provincial Party School，2015，（4）：53-60.]

[7]郭文軍. 中國(guó)區(qū)域碳排放權(quán)價(jià)格影響因素的研究：基于自適應(yīng)Lasso方法[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2015，（S1）：305-310.[Guo Wenjun. Factors Impacting on the Price of Chinas Regional Carbon Emissions Based on Adaptive Lasso Method[J].China Population， Resources and Environment，2015，（S1）：305-310.]

[8]Li J F， Wang X， Zhang Y X， et al. The Economic Impact of Carbon Pricing with Regulated Electricity Prices in China： An Application of a Computable General Equilibrium Approach[J].Energy Policy，2014，75：46-56.

[9]Fahimnia B， Sarkis J， Dehghanian F， et al. The Impact of Carbon Pricing on a Closedloop Supply Chain： An Australian Case Study[J].Journal of Cleaner Production，2013，59（18）：210-225.

[10]Alberola E， Chevallier J， Chèze B. Price Drivers and Structural Breaks in European Carbon Prices 2005-2007[J].Energy Policy，2008，36（2）：787-797.

[11]Benz E， Trück S. Modeling the Price Dynamics of CO2 Emission Allowances[J].Social Science Electronic Publishing，2008，31（1）：4-15.

[12]MansanetBataller M， Pardo A， Valor E. CO2 Prices， Energy and Weather[J].Energy Journal，2007， 28（3）：73-92.

[13]Seifert J， UhrigHomburg M， Wagner M. Dynamic Behavior of CO2 Spot Prices[J].Social Science Electronic Publishing，2008，56（2）：180-194.

[14]Benz E， Trück S. CO2 Emission Allowances Trading in Europe： Specifying a New Class of Assets[J]. Proposal Published European Commission，2006，10：1-14.

[15]Daskalakis G， Psychoyios D， Markellos R N. Modeling CO2 Emission Allowance Prices and Derivatives： Evidence from the European Trading Scheme[J].Journal of Banking & Finance，2009，33（7）：1230-1241.

[16]Hintermann B. Allowance Price Drivers in The First Phase of the EU ETS[J].Journal of Environmental Economics and Management，2010，59（1）：43-56.

[17]Montagnoli A， Vries F P D. Carbon Trading Thickness and Market Efficiency[J].Energy Economics，2010，32（6）：1331-1336.

[18]Conrad C， Rittler D， Rotfuβ W. Modeling and Explaining The Dynamics of European Union Allowance Prices at Highfrequency[J].Energy Economics，2012，34（1）：316-326.

[19]AlexeevaTalebi V. Cost Passthrough of The EU Emissions Allowances： Examining The European Petroleum Markets[J].Energy Economics，2011，33（6）：S75-S83.

[20]Creti A， Jouvet P A， Mignon V. Carbon Price Drivers： Phase I versus Phase II Equilibrium？[J].Energy Economics，2012，34（1）：327-334.

[21]Reboredo JC. Modeling EU Allowances and Oil Market Interdependence. Implications for Portfolio Management[J].Energy Economics，2013，36（3）：471-480.

[22]Wagner L， Molyneaux L， Foster J. The Magnitude of The Impact of a Shift from Coal to Gas under a Carbon Price[J].Energy Policy，2014，66（2）：280-291.

[23]王軍鋒， 張靜雯， 劉鑫. 碳排放權(quán)交易市場(chǎng)碳配額價(jià)格關(guān)聯(lián)機(jī)制研究：基于計(jì)量模型的關(guān)聯(lián)分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2014，24（1）：64-69.[ Wang Junfeng，Zhang Jingwen，Liu Xin. The Study of Allowance Prices Association Mechanism on Carbon Emissions Trading Market： Based on Econometric Model Association Analysis[J]. China Population，Resources and Environment， 2014，24（1）：64-69.]

[24]張躍軍， 魏一鳴. 化石能源市場(chǎng)對(duì)國(guó)際碳市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)影響實(shí)證研究[J].管理評(píng)論，2010，（6）：34-41.[ Zhang Yuejun，Wei Yiming. Interpreting the Complex Impact of Fossil Fuel Markets on the EU ETS Futures Markets： An Empirical Evidence[J]. Management Review，2010，（6）：34-41.]

[25]Nazifi F. Modelling the Price Spread Between EUA and CER Carbon Prices[J].Energy Policy，2013，56：434-445.

[26]MansanetBataller M， Chevallier J， HervéMignucci M， et al. EUA and CER Phase II Price Drivers： Unveiling The Reasons for The Existence of The EUACER Spread[J].Energy Policy，2011，39（3）：1056-1069.

[27]Barrieu P， Fehr M. Integrated EUA and CER Price Modeling and Application for Spread Option Pricing[R].Centre for Climate Change Economics and Policy Working Paper，2011.

[28]Barrieu P， Fehr M. Marketconsistent Modeling for Capandtrade Schemes and Application to Option Pricing[J].Operations Research，2014，62（2）：234-249.

[29]Chevallier J， Sévi B. On the Stochastic Properties of Carbon Futures Prices[J].Environmental and Resource Economics，2013，58（1）：127-153.

[30]Jenkins J D. Political Economy Constraints on Carbon Pricing Policies： What Are the Implications for Economic Efficiency， Environmental Efficacy， and Climate Policy Design？[J].Energy Policy，2014，69：467-477.

[31]Littell D， SpeakesBackman K. Pricing Carbon Under EPAs Proposed Rules： Cost Effectiveness and State Economic Benefits[J].The Electricity Journal，2014，27（8）：8-18.

[32]Ezcurra R. Is There Crosscountry Convergence in Carbon Dioxide Emissions？[J].Energy Policy，2007，35（2）：1363-1372.

[33]Stegman A， Mckibbin W J. Convergence and Per Capita Carbon Emission[R].Brookings Discussion Papers in International Economics， 2005.

[34]Van P N. Distribution Dynamics of CO2 Emissions[J].Thema Working Papers，2005，32（4）：495-508.

[35]Jobert T， Karanfil F， Tykhonenko A. Convergence of Per Capita Carbon Dioxide Emissions in The EU： Legend or Reality？[J].Energy Economics，2010，32（6）：1364-1373.

[36]Brock W A， Taylor M S. The Green Solow Model[J].Journal of Economic Growth，2010，15（2）：127-1253.

[37]Sul D. Transition Modeling and Econometric Convergence Tests[J].General Information，2007，75（6）：1771-1855.

[38]Phillips P C B， Sul D. Economic Transition and Growth[J].Journal of Applied Econometrics，2009，24（7）：1153-1185.

[39]Herrerias M J， Ordoez J. New Evidence on the Role of Regional Clusters and Convergence in China （1952-2008）[J].China Economic Review，2012，23（4）：1120-1133.