碳配額與工業(yè)生產(chǎn)相互影響機理及其啟示
——基于歐盟數(shù)據(jù)

張?zhí)招拢眙喱|

(湖南工業(yè)大學(xué) 建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湖南 株洲 412007)

碳配額與工業(yè)生產(chǎn)相互影響機理及其啟示
——基于歐盟數(shù)據(jù)

張?zhí)招?，彭羿瑋

(湖南工業(yè)大學(xué) 建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，湖南 株洲 412007)

對2008年以來的歐盟碳配額期貨價格和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、生產(chǎn)價格指數(shù)數(shù)據(jù)進行分析的結(jié)果表明：碳配額期貨價格短期內(nèi)主要受其自身波動的影響，長期來看主要受到生產(chǎn)價格指數(shù)的影響；碳配額期貨價格的上揚短期里將導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格上升，并且有利于快速提高工業(yè)發(fā)展的速度；工業(yè)發(fā)展速度的提高在中短期內(nèi)具有抬升碳配額期貨價格的效應(yīng),但長期經(jīng)濟政策的調(diào)整基本可以忽略工業(yè)發(fā)展速度與碳排放配額期貨市場的相互影響。這對我國碳排放交易體系建設(shè)具有參考意義。

歐盟；碳交易；碳配額；工業(yè)生產(chǎn)

一 引言

應(yīng)對氣候變化正逐漸成為全球的共同行動，日益趨緊的碳排放空間也正成為各國經(jīng)濟社會發(fā)展的重要外部約束。作為基于市場機制的溫室氣體減排措施的碳排放權(quán)交易，通過利用市場對資源配置的優(yōu)化作用，實現(xiàn)全社會低成本減少溫室氣體排放，從而推動全社會在既定碳排放總量控制下實現(xiàn)最大的產(chǎn)出效益，促進經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。我國早在“十二五”規(guī)劃綱要中就提出要逐步建立碳排放交易市場，在7省市碳交易試點基礎(chǔ)上，我國即將于2017年啟動全國碳排放交易體系，全國31個省區(qū)市都將納入全國碳排放權(quán)交易范圍，覆蓋鋼鐵、電力、化工、建材、造紙和有色金屬等重點行業(yè)。迄今為止，全球已經(jīng)建立了20多個碳交易平臺，遍布歐洲、美洲和亞洲市場。歐洲氣候交易所(ECX)每日的碳交易量占到歐盟碳市場交易總量的80%以上，2010年ECX被美國洲際交易所(ICE)收購后，ICE將ECX的碳交易業(yè)務(wù)合并至ICE的歐洲期貨業(yè)務(wù)中，成為全球最大碳排放權(quán)交易平臺，其碳交易狀況不僅能夠反映歐盟排放權(quán)交易體系(EU ETS)的市場態(tài)勢，同時也反映了全球碳市場的方向。我國于2014年12月發(fā)布的《碳排放權(quán)交易管理暫行辦法》，在碳配額管理很多方面都借鑒了歐盟排放權(quán)交易體系。目前，我國很多地方還處于工業(yè)化加速階段，一些地方政府對碳交易制度是否會影響地方經(jīng)濟的發(fā)展尚有顧慮。本文基于歐盟碳市場來分析碳配額價格與工業(yè)生產(chǎn)相互影響的機理，厘清有關(guān)認識，對推動中國碳交易市場和工業(yè)化發(fā)展的良性互動具有重要意義。

二 文獻綜述

有關(guān)碳市場碳金融方面的研究文獻主要集中在碳金融概念、碳金融發(fā)展路徑選擇、碳排放權(quán)交易價格的影響因素、碳金融衍生產(chǎn)品創(chuàng)新及碳市場風(fēng)險管理和政策安排等方面。E.Alberola和J.Chevallier認為，歐盟碳排放交易機制下的碳價格變化不僅僅對能源價格預(yù)測誤差和極端溫度事件作出反映，燃料、造紙和鋼鐵等相關(guān)工業(yè)產(chǎn)品對EU ETS第一階段歐盟碳配額(EUA)價格具有影響。[1]學(xué)者們研究了宏觀經(jīng)濟因素與EUA期貨價格之間的影響，U.Oberndorfer(2009)的研究表明，EUA期貨價格與其他市場的股票價格之間存在存在正相關(guān)關(guān)系；[2]J.Chevallier(2009)通過定量分析發(fā)現(xiàn)，2007年8月之前歐洲股市和債市對EUA期貨價格沒有顯著影響，而2007年8月之后股市對EUA期貨價格有顯著影響。碳交易市場能夠有效減少碳排放程度，但促進經(jīng)濟增長的功能并不明顯，甚至?xí)菇?jīng)濟增長速度下降，[3]G. Klepper和S.Peterson(2004)的模擬分析表明，相比正常情景，EU ETS對經(jīng)濟的影響使得產(chǎn)出要下降0.3%-0.36%。[4]國內(nèi)學(xué)者利用一般均衡模型模擬分析了碳交易機制對經(jīng)濟的影響，湯鈴等(2014)認為碳交易將會對經(jīng)濟帶來一定的負面影響，[5]但任松彥等(2015)認為建立碳排放權(quán)交易機制能夠發(fā)揮支持經(jīng)濟發(fā)展和節(jié)能減碳雙贏的作用。[6]從我國碳交易試點省市情況看，譚秀杰等認為2014年湖北碳交易試點對經(jīng)濟的負面影響相對有限。[7]此外，Golombek等模擬分析了碳交易對行業(yè)的影響，[8]M R.Taylor分析了企業(yè)的影響，這些研究顯示碳交易對整體經(jīng)濟運行、行業(yè)發(fā)展和企業(yè)創(chuàng)新、競爭力的影響是有限的。[9]

總的來說，目前碳市場研究的不足之處主要在于：一是大多采用EU ETS第一階段試驗期2005-2007年的數(shù)據(jù)進行實證，而這段時間屬于碳市場發(fā)展的初期，市場發(fā)育還未成熟，碳配額價格主要受政策左右，不能真實反映市場情況；二是采用我國7省市碳交易試點數(shù)據(jù)進行實證，但由于相應(yīng)的價格體系并沒有真正建立起來，碳市場價格波動顯著，各試點地區(qū)碳價差異很大，市場建立初期數(shù)據(jù)的偶然性和不穩(wěn)定性降低了數(shù)據(jù)的可信度，相應(yīng)的研究結(jié)論對我國全國統(tǒng)一的碳市場缺乏現(xiàn)實的政策參考意義；三是缺乏碳配額與工業(yè)發(fā)展的聯(lián)動效應(yīng)研究，沒有深入分析碳配額價格與工業(yè)發(fā)展之間的交互影響作用。

有鑒于目前對碳排放交易市場研究的不足，本文擬在已有文獻的基礎(chǔ)上，對歐盟排放權(quán)交易計劃的第二階段和第三階段EUA期貨價格數(shù)據(jù)進行處理分析，進一步地深入考察碳配額與工業(yè)發(fā)展的相互影響關(guān)系，以期為我國碳市場發(fā)展提供更具參考價值的結(jié)果。

三 變量與數(shù)據(jù)

(一)變量選取

本文選取的變量有歐盟碳配額期貨價格(EUAP)、歐盟工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)和歐盟生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)。

1.碳配額期貨價格(EUAP)。從目前較為成熟的碳排放權(quán)交易制度來看，碳資產(chǎn)主要包括配額碳資產(chǎn)和減排碳資產(chǎn)。配額碳資產(chǎn)是通過政府分配或進行配額交易而產(chǎn)生的碳資產(chǎn)，我國自2013年開始試點碳交易以來，交易品種主要是地方碳配額。碳配額市場在國際碳市場上的交易量和交易額均占全球碳排放權(quán)交易的95%以上，目前碳配額市場規(guī)模最大、運行最為有效的是歐盟排放權(quán)交易體系歐盟碳排放交易體系(EU ETS)下的歐盟配額(EUA)市場。世界銀行的數(shù)據(jù)顯示，EUA在2011年的交易量占全球碳市場交易總量的76.38%，交易金額占全球碳市場交易金額的84%，EUA已經(jīng)是全球碳交易市場走勢的風(fēng)向標。

2.工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)。該指數(shù)是歐盟等西方國家用來計算和反映工業(yè)發(fā)展速度的指標，也是用來分析某一時期工業(yè)經(jīng)濟的景氣狀況和發(fā)展趨勢的首選指標。工業(yè)部門是碳排放的主要來源部門，碳排放與工業(yè)生產(chǎn)活動水平密切相關(guān)，本文選取工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)表征EU ETS下企業(yè)的生產(chǎn)活動水平。

3.生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)。生產(chǎn)價格指數(shù)反映了工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格變動的情況，是制定宏觀經(jīng)濟政策和國民經(jīng)濟核算的重要依據(jù)，本文選取生產(chǎn)價格指數(shù)測度歐盟工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格變動的情況。

(二)數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)期間為2008年1月～2015年12月，這一期間覆蓋了市場化程度較高的第二階段和第三階段的EU ETS，這一期間的產(chǎn)業(yè)對象除了能源和一般工業(yè)部門以外，還包括了航空部門和化工、鋁精煉部門，工業(yè)門類較為齊全。

歐洲碳配額期貨價格(EUAP)數(shù)據(jù)來源于ICE，選取每年各個交易日中次年十二月到期的EUA期貨合約交易價。生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)來源于歐洲統(tǒng)計局，IIP涵蓋歐盟28國的采礦業(yè)、制造業(yè)、電力、燃氣、蒸汽與空調(diào)供應(yīng)以及建筑業(yè)，PPI涵蓋歐盟28國的除建筑、污水處理、廢物管理外的工業(yè)各部門。

(三)數(shù)據(jù)處理

因為PPI和IIP都是月度數(shù)據(jù)，所以采用Matlab數(shù)學(xué)計算軟件，將每年各個交易日中次年十二月到期的EUA期貨合約價格數(shù)據(jù)整理成當年的月度數(shù)據(jù)，生產(chǎn)價格指數(shù)、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)均以2010年為基期年。

變量之間的因果關(guān)系。運用Eviews7.0軟件進行Granger因果關(guān)系檢驗以明確變量EUAP、PPI、IIP之間的因果關(guān)系，檢驗結(jié)果見表1。

表1 Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果

由表1可知，在5%的顯著性水平上，EUAP、PPI、IIP互為因果關(guān)系。因此，可以將PPI、IIP作為自變量納入到以EUAP為因變量的方程中，即如下的函數(shù)關(guān)系式成立：

EUAP =f(PPI, IIP)

四 動態(tài)分析

(一)VAR模型

VAR模型是一種非結(jié)構(gòu)化的模型，有別于傳統(tǒng)以經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)來描述變量關(guān)系的模型，VAR模型是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)，把系統(tǒng)中每個經(jīng)濟變量都作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型。VAR模型用來預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)具有優(yōu)越性，同時也可用于解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量的動態(tài)影響。

1.協(xié)整檢驗。利用Eviews7.0軟件,采用單位根檢驗法對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗發(fā)現(xiàn)各變量都是1階單整，檢驗結(jié)果見表2。

表2 1階單整單位根檢驗

檢驗結(jié)果顯示，在1%的顯著水平下，變量EUAP、PPI、IIP都是1階單整變量，因此，可以建立有意義的VAR模型。

2.VAR模型。使用Eviews7.0建立VAR模型如下：

EUAP = 1.0867EUAP(-1) - 0.2888EUAP(-2) + 0.0999IIP(-1) + 0.0518IIP(-2) + 0.373PPI(-1) - 0.5654PPI(-2) + 6.9435 + uEUAP

IIP = 0.2142EUAP(-1) - 0.2658EUAP(-2) + 0.8659IIP(-1) + 0.0601IIP(-2) + 0.54908PPI(-1) - 0.57705PPI(-2) + 10.8283+ uIIP

PPI = 0.0938EUAP(-1) - 0.1036EUAP(-2) + 0.0223IIP(-1) - 0.0083IIP(-2) + 1.4990PPI(-1) - 0.5248PPI(-2) + 1.4141+ uPPI

(1)

向量(uEUAP，uIIP，uPPI)為模型(1)的擾動項。從VAR模型(1)估計結(jié)果的AR特征多項式的根來看,這些根的倒數(shù)的模小于0.98，表明這些特征根都位于單位圓內(nèi)，因此VAR模型(1)是穩(wěn)定的。AIC與SC都很小，滯后階數(shù)恰當。模型()中的R2以及調(diào)整的R2分別大于0.97，另外，對VAR模型的滯后排除檢驗結(jié)果表明，VAR模型里的每一個方程中，所有的第1階滯后內(nèi)生變量是聯(lián)合顯著的。從建模的各種檢驗結(jié)果，模型模擬很好。

3.長期動態(tài)分析。為了解各內(nèi)生變量的沖擊如何通過滯后結(jié)構(gòu)傳遞到其它內(nèi)生變量，最終又反饋到自身的時間過程和動態(tài)機制，可以通過VAR模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)進行分析。本文主要分析生產(chǎn)價格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)影響碳配額期貨價格的機制，重點討論各驅(qū)動因素與碳排放量他們之間的雙向影響。(圖1以及圖3-圖6均設(shè)定沖擊發(fā)生的順序依次來源于碳排放配額期貨價格、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價格指數(shù)影響，變量的響應(yīng)順序依次為EUA、IIP、PPI。經(jīng)檢驗，設(shè)定的沖擊順序與響應(yīng)順序不同，脈沖響應(yīng)函數(shù)值的絕對值大小有所改變，但函數(shù)值符號沒有改變，各脈沖響應(yīng)圖形的相對位置幾乎沒有改變，因此對分析的結(jié)論沒有實質(zhì)性影響)

圖1 EUAP對變量EUAP、IIP、PPI的沖擊的響應(yīng)

圖2 IIP對變量EUAP、IIP、PPI的沖擊的響應(yīng)

圖3 PPI對變量EUAP、IIP、PPI的沖擊的響應(yīng)

圖1-圖3中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)(單位：月)，本文設(shè)置了20期的滯后期，縱軸表示脈沖響應(yīng)函數(shù)值的大小(單位：%)，曲線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)線。

由圖1可知，EUAP對來自其本身的一個標準差新息立即就有較強的同向響應(yīng)，然后逐漸衰減,大約經(jīng)過20期以后基本穩(wěn)定地趨于零。因此，碳配額期貨價格對其自身的這種擾動沖擊非常敏感，具有顯著的同向促進作用。對來自生產(chǎn)價格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的沖擊，碳配額期貨價格并沒有立即響應(yīng)。

(1)工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與碳配額期貨價格。圖1顯示，對來自IIP的一個標準差新息的正向沖擊，在第1期EUAP并沒有立即作出響應(yīng),在第2期有0.11左右的正向響應(yīng),逐漸增強并在第6期達到最大值0.40左右,然后逐漸減弱，在第14期(14個月)減弱到0.02左右；第15期出現(xiàn)了-0.02左右的負向響應(yīng)，這種負向效應(yīng)持續(xù)增強，在第21期負向達到最大(-0.11左右)，然后EUAP的變化趨于零。這一結(jié)果表明，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對碳配額期貨價格的影響不是體現(xiàn)在即期上，碳配額期貨價格的反應(yīng)較為遲鈍，這種擾動中短期內(nèi)對碳配額期貨價格具有抬升效應(yīng)，但影響不是很大；中長期效應(yīng)是拉低碳配額期貨價格。由圖2可知，對來自于碳配額期貨價格的一個標準差新息的正向沖擊，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)立即就有了正向響應(yīng)(大約為0.08)，在第3期達到最大(大約為0.35)，然后減弱到第6期的0.06；第7期開始出現(xiàn)-0.05左右的負向響應(yīng)，并且負向響應(yīng)逐漸增強，在第11期負向達到最大(-0.26左右)，然后負向響應(yīng)逐漸減弱，在第22期以后碳配額期貨價格對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)擾動的響應(yīng)穩(wěn)定地趨于零。

對于工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)與碳配額期貨價格的雙向反饋作用來說，在前3期以及第10期至第18期，碳配額期貨價格對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響超過工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對碳配額期貨價格的影響，其余各期正好相反；在短期和中期里，碳配額期貨價格與工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)相互影響作用較為明顯并且是交替強化的；從長期來看，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對碳配額期貨價格的影響比碳配額期貨價格對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的的影響更大些。這表明，碳配額期貨價格的上揚有利于快速提高工業(yè)發(fā)展的速度；工業(yè)發(fā)展速度的提高在中短期內(nèi)具有抬升碳配額期貨價格的效應(yīng),但長期經(jīng)濟政策的調(diào)整基本可以忽略工業(yè)發(fā)展速度與碳排放配額期貨市場的相互影響。

(2)生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)與碳配額期貨價格。從圖1可以看出，對來自PPI的一個標準差新息的正向沖擊，在第1期EUAP并沒有立即作出響應(yīng),第2期出現(xiàn)正向響應(yīng)，第3期正向響應(yīng)最大(0.22左右)，第5期減少到0.01左右；從第6期為負向影響(-0.14)，這種負向影響逐漸地增強，在第13期負向效應(yīng)達到最(大約為-0.72)，隨后負向影響逐漸減弱，但還是比正向影響大。這一結(jié)果表明，生產(chǎn)價格指數(shù)對碳配額期貨價格的正向擾動不具有即時性，但中短期內(nèi)會導(dǎo)致碳配額期貨價格上揚，而在中長期內(nèi)會使碳配額期貨價格更快地下跌。由圖3可知，對來自EUAP的一個標準差新息正向沖擊，將立即推升生產(chǎn)價格指數(shù)，在第1期，生產(chǎn)價格指數(shù)的響應(yīng)大約為0.11，然后逐漸增加，在第4期達到最大(0.36左右)，隨后生產(chǎn)價格指數(shù)對EUAP擾動的響應(yīng)正向逐漸減小，最后趨于零。因此，碳配額期貨價格上揚，將會在較長時期持續(xù)性地對工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格的變動產(chǎn)生正向影響。

從生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)與碳配額期貨價格之間的交互影響來看，碳配額期貨價格對生產(chǎn)價格指數(shù)的正向反饋作用的短期效應(yīng)較強，但長期里，生產(chǎn)價格指數(shù)對碳配額期貨價格的負向反饋作用比碳配額期貨價格對生產(chǎn)價格指數(shù)的正向反饋作用更強。因此，碳配額期貨價格上揚短期里將導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格上升，而工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格上升將會對碳排放配額期貨市場的價格下跌持續(xù)地施加長期影響。

此外，從圖2可以看出，生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)、工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)之間的也具有雙向反饋機制，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)(IIP)對生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)的擾動雖然沒有立即作出反應(yīng)，但工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)還是在短期里作出了較強的響應(yīng)，雖然生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的擾動即時作出了響應(yīng)，但比較而言這種短期影響比生產(chǎn)價格指數(shù)的擾動對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響要弱，而中長期效應(yīng)相對更大一些。

內(nèi)生變量的沖擊不僅對碳排放配額期貨市場會產(chǎn)生即期和后期的影響，而且不同沖擊的重要性也不一樣。下面通過方差分解的方法來分析各變量對碳排放配額期貨市場價格變動的貢獻大小。

圖4 變量IIP、PPI對EUAP的貢獻率

圖5 變量EUAP、PPI對IIP的貢獻率

圖6 變量EUAP、IIP對PPI的貢獻率

圖4、圖6中，橫軸表示方差分解的時期數(shù)(單位：月)，縱軸分別表示各內(nèi)生變量對EUAP、IIP、PPI變化的貢獻率。

圖4顯示，短期內(nèi)，碳配額期貨價格預(yù)測方差中的主要貢獻來自于碳排放配額期貨市場本身，隨著預(yù)測期的推移，碳配額期貨價格預(yù)測方差中本身擾動所引起的部分逐漸降低，到第15期降低為48.96%，開始低于非本身擾動所引起的貢獻，并且持續(xù)下降；生產(chǎn)價格指數(shù)(PPI)對碳配額期貨價格的貢獻由第2期的1.56%逐漸增加到第18期的46.27%，開始超過碳配額期貨價格本身的貢獻(46.06%)，并且持續(xù)增加；生產(chǎn)指數(shù)對碳配額期貨價格的貢獻由第2期的0.6%逐漸增加到第9期的15.78%，隨后逐漸下降，在第18期以后基本穩(wěn)定在9%附近。

由圖5可知，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)預(yù)測方差中的主要貢獻來自于工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)本身，隨著預(yù)測期的推移，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)預(yù)測方差中本身擾動所引起的部分逐漸降低，在第25期以后基本穩(wěn)定在75%附近。EUAP對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的貢獻率由第1期的0.97%增加到第3期的10.67%，隨后逐漸下降，到第8期降為7.61%；第9期又開始逐漸增加，第15期后基本穩(wěn)定在13%附近。生產(chǎn)價格指數(shù)對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的貢獻率由第2期的4.88%增加到第6期的13.49%，隨后逐漸下降，到第9期以后基本穩(wěn)定在11%附近。

由圖6可知，生產(chǎn)價格指數(shù)預(yù)測方差中的主要貢獻來自于生產(chǎn)價格指數(shù)本身，隨著預(yù)測期的推移，生產(chǎn)價格指數(shù)預(yù)測方差中本身擾動所引起的部分雖然有所波動，但基本穩(wěn)定在83%～87%左右。EUAP對生產(chǎn)價格指數(shù)的貢獻率由第1期的5.35%逐漸增加到第4期的12.13%，然后逐漸下降，最后穩(wěn)定在5.5%附近。工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對生產(chǎn)價格指數(shù)的貢獻率由第1期的2.48%逐漸增加到第16期的9.17%，隨后逐漸下降基本穩(wěn)定在8%附近。

由此可知，短期內(nèi)，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價格指數(shù)作為碳排放配額期貨市場的重要影響因素，沒有超過碳排放配額期貨市場本身所起的作用，意味著在沒有外界沖擊的情況下，碳配額期貨價格走勢在中短期內(nèi)將會按其市場自身規(guī)律發(fā)展；但從長期來看，生產(chǎn)價格指數(shù)對碳配額期貨價格走勢會產(chǎn)生越來越重要的影響，這種影響甚至超過了碳配額期貨價格本身。碳配額期貨價格對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響較小，對生產(chǎn)價格指數(shù)的影響更小。

4.短期動態(tài)分析。為了使得各驅(qū)動因素對碳排放的短期動態(tài)影響更加明了，首先在VAR模型(1)的基礎(chǔ)上，采用Johansen協(xié)整檢驗方法進行協(xié)整檢驗以確定能否由VAR模型導(dǎo)出VEC模型。經(jīng)檢驗，跡(Trace)統(tǒng)計量與最大特征值(Max-eigenvalue)統(tǒng)計量顯示，在5%的顯著性水平下，變量EUAP、IIP、PPI之間有2個協(xié)整關(guān)系，可以導(dǎo)出有意義的VEC模型。由VAR模型導(dǎo)出的VEC模型為:

D(EUAP) = - 0.25VECM(-1) + 0.16VECM2(-1)+ 0.32D(EUAP(-1)) - 0.15D(EUAP(-2)) - 0.13D(IIP(-1)) - 0.02D(IIP(-2)) + 0.31D(PPI(-1)) + 0.87D(PPI(-2)) - 0.21

D(IIP) = - 0.05VECM(-1)- 0.08VECM2(-1)+ 0.23D(EUAP(-1)) + 0.1D(EUAP(-2)) - 0.13D(IIP(-1)) + 0.16D(IIP(-2)) + 0.44D(PPI(-1)) + 0.11D(PPI(-2)) - 0.11

D(PPI) = - 0.009VECM(-1)+ 0.01VECM2(-1)+ 0.13D(EUAP(-1)) - 0.08D(EUAP(-2)) + 0.02D(IIP(-1)) + 0.04D(IIP(-2)) + 0.51D(PPI(-1)) + 0.06D(PPI(-2)) + 0.02

VECM(-1) = EUAP(-1) + 0.80PPI(-1) - 95.04

VECM2(-1) = IIP(-1) - 0.21PPI(-1) - 79.15

(2)

圖7 變量EUAP、IIP、PPI之間的協(xié)整關(guān)系

圖7中，橫軸表示年份，縱軸表示誤差修正項的值，0水平線表示變量之間的長期均衡關(guān)系。由圖7可知，在2008年1月至2009年4月左右，短期波動偏離長期均衡關(guān)系比較大，經(jīng)過大約11個月的調(diào)整，2010年4月開始回到長期均衡穩(wěn)定狀態(tài)后，短期波動偏離長期均衡關(guān)系的幅度較小。

EUAP的短期變動分為兩部分：一部分是由于短期滯后1期、2期和3期的EUAP、IIP、PPI等變量變動的影響；另一部分是由前一期EUAP偏離長期均衡關(guān)系(即VECM(-1))的影響。假如前一期的EUAP沒有偏離長期均衡關(guān)系，即VECM(-1)=0，那么當期EUAP變動則全部來自于滯后1期、2期和3期的EUAP、IIP、PPI變動的影響。假如前一期的EUAP偏離了長期均衡關(guān)系，即VECM(-1)≠0，那么為了維持EUAP與IIP、PPI的長期均衡關(guān)系，當期即以-0.15的速度對前一期EUAP與各變量之間的非均衡狀態(tài)進行調(diào)整，將其拉回到長期均衡狀態(tài)。

由方程(2)可知，各變量滯后期的波動對當期碳配額期貨價格的正向影響大小依次為：滯后2期的生產(chǎn)價格指數(shù)、滯后1期的生產(chǎn)價格指數(shù)、滯后1期的碳配額期貨價格，而負向影響依次為滯后2期的碳配額期貨價格、滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、滯后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)。其中，生產(chǎn)價格指數(shù)滯后2期的波動對當期碳配額期貨價格的短期影響系數(shù)為0.87，即滯后2期的生產(chǎn)價格指數(shù)每增加1%，其它因素不變時，當期碳配額期貨價格平均將增加0.87%；工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)滯后1期的波動對當期碳配額期貨價格的短期影響系數(shù)為-0.13，即滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)每增加1%，其它因素不變時，當期碳配額期貨價格平均將減少0.13%。

方程(2)顯示，各變量滯后期的波動對當期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的正向影響大小依次為：滯后1期的生產(chǎn)價格指數(shù)、滯后1期的碳配額期貨價格、滯后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、滯后2期的生產(chǎn)價格指數(shù)、滯后2期的碳配額期貨價格，而負向影響只有滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)。其中，滯后1期的生產(chǎn)價格指數(shù)和碳配額期貨價格分別每增加1%，其它因素不變時，當期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平均將分別增加0.44%、0.23%；而滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)每增加1%，其它因素不變時，當期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平均將減少0.13%。

由方程(2)可知，各變量滯后期的波動對當期生產(chǎn)價格指數(shù)的正向影響大小依次為：滯后1期的生產(chǎn)價格指數(shù)、滯后1期的碳配額期貨價格、滯后2期的生產(chǎn)價格指數(shù)、滯后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、滯后1期的工業(yè)生產(chǎn)，而負向影響只有滯后2期的碳配額期貨價格。其中，滯后1期的生產(chǎn)價格指數(shù)和碳配額期貨價格分別每增加1%，其它因素不變時，當期生產(chǎn)價格指數(shù)平均將分別增加0.51%、0.13%；而滯后1期的碳配額期貨價格每增加1%，其它因素不變時，當期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)平均將減少0.08%。

五 結(jié)論與啟示

本文以2008年以來的歐盟碳配額期貨數(shù)據(jù)和歐盟統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用計量經(jīng)濟學(xué)方法分析了碳配額期貨價格和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)、生產(chǎn)價格指數(shù)之間的交互反饋機制。分析結(jié)果表明，碳配額期貨價格與工業(yè)生產(chǎn)是相互影響相互制約的，短期、中期與長期相互影響效果是不同的?；诒疚牡难芯?，可以得到如下結(jié)論和啟示：

1.碳配額期貨價格對其自身的波動非常敏感，工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價格指數(shù)是碳排放配額期貨市場的短期重要影響因素，但沒有超過碳排放配額期貨市場本身所起的作用；從長期來看，生產(chǎn)價格指數(shù)對碳配額期貨價格走勢會產(chǎn)生越來越重要的影響，這種影響甚至超過了碳配額期貨價格本身的影響。

2.碳配額期貨價格的上揚短期里將導(dǎo)致工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域價格上升，并且有利于快速提高工業(yè)發(fā)展的速度；不過，總的來說，碳配額期貨價格對工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)的影響還是較小的，對生產(chǎn)價格指數(shù)的影響更小。工業(yè)發(fā)展速度的提高在中短期內(nèi)具有抬升碳配額期貨價格的效應(yīng),但長期經(jīng)濟政策的調(diào)整基本可以忽略工業(yè)發(fā)展速度與碳排放配額期貨市場的相互影響。

3.除了碳配額期貨價格短期滯后的波動對當期碳配額期貨價格有正向影響外,滯后1期和2期的生產(chǎn)價格指數(shù)波動對當期碳配額期貨價格具有較大的正向影響，滯后1期和后2期的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)對碳配額期貨價格有較小的負向影響。短期滯后的的碳配額期貨價格波動對當期工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)和生產(chǎn)價格指數(shù)具有正向影響。

雖然全國統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易體系可能會給部分企業(yè)帶來增加成本的壓力或給哪些工業(yè)結(jié)構(gòu)不合理急需升級換代的地區(qū)帶來短暫的轉(zhuǎn)型之痛，但從整個工業(yè)行業(yè)和地區(qū)來看，碳排放權(quán)交易體系能夠倒逼地區(qū)突破傳統(tǒng)高碳模式，走向綠色低碳發(fā)展之路。從歐盟碳交易市場的實踐來看，歐盟在正式實施EU ETS之后，也存在有關(guān)碳排放體系交易可能影響歐盟某些行業(yè)、地區(qū)的競爭力的擔憂，不過碳排放配額期貨市場的價格信號已經(jīng)催生了歐盟的企業(yè)發(fā)展低碳經(jīng)濟的熱情，激勵企業(yè)發(fā)展低碳技術(shù)和發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，促進了與低碳發(fā)展相關(guān)的金融和制度創(chuàng)新，并且取得了全球市場競爭中的先發(fā)優(yōu)勢。本文的分析結(jié)果顯示，整體來看，活躍的碳排放權(quán)配額市場有利于提高工業(yè)發(fā)展速度，也會刺激工業(yè)生產(chǎn)價格指數(shù)上揚，但我國在建立全國碳排放權(quán)交易市場的初期，碳排放權(quán)配額的初始分配應(yīng)當考慮東部、中部和西部各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性，適當照顧各地區(qū)的發(fā)展水平和競爭力。

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責(zé)任編輯：李珂

The Mechanism of Mutual Influence between EUA andIndustrial Production and Its Enlightenment：Based on the EU Data

ZHANG Taoxin, PENG Yiwei

(School of Architecture and Urban & Rural Planning, Hunan University of Technology,
Zhuzhou,Hunan, 412007, China)

This paper analyzes the data of futures price of EUA , the industrial production index and the producer price index since 2008. The following results were obtained: In the short term the futures price of EUA is mainly affected by the fluctuation of itself,while in the long term it is influenced by the producer price index; In the short term a rise of futures price of EUA will lead to the increase in the price of industrial production field, and it is helpful to rapidly improve the speed of industrial development; In the short or medium term the improvement of industrial growth rate has the effect of lifting the futures price of EUA. But,basically, the adjustment of long-term economic policy may ignore the mutual influence between industrial growth rate and futures market of EUA, which provides a valuable reference to the construction of ETS in China.

European Union; carbon trading; carbon quota; industrial production

10.3969/j.issn.1674-117X.2017.02.006

2016-12-19

張?zhí)招?1964-)，男，湖南華容人，湖南工業(yè)大學(xué)教授，研究方向為低碳經(jīng)濟、綠色低碳交通、可持續(xù)發(fā)展；彭羿瑋(1990-)，男，湖南長沙人，湖南工業(yè)大學(xué)研究生，研究方向為低碳經(jīng)濟。

F062.2

A

1674-117X(2017)02-0017-07