歐盟碳排放權(quán)市場(chǎng)重大公告事件對(duì)碳價(jià)格的影響*

賈君君 許金華 范 英

1 合肥工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院 合肥 230601

2 中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢(xún)研究院 北京 100190

3 北京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 北京 100191

歐盟碳排放權(quán)市場(chǎng)重大公告事件對(duì)碳價(jià)格的影響*

賈君君1,2許金華2**范 英3

1 合肥工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院 合肥 230601

2 中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢(xún)研究院 北京 100190

3 北京航空航天大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 北京 100191

隨著全球氣候變化問(wèn)題不斷突出，建立碳排放權(quán)交易市場(chǎng)成為各國(guó)政府應(yīng)對(duì)氣候變化、控制溫室氣體排放的重要措施。作為新生市場(chǎng)，碳市場(chǎng)價(jià)格容易受到制度類(lèi)重大公告事件的較大沖擊。文章通過(guò)在傳統(tǒng)AR-GARCH模型的均值方程和波動(dòng)方程中加入雙邊修正虛擬變量，提出雙邊修正虛擬變量的事件研究方法；以歐盟碳市場(chǎng)國(guó)家配額分配計(jì)劃（NAP）公告和核證排放量公告（VEA）事件為例，分析了重要公告的發(fā)布對(duì)碳價(jià)格的潛在影響。實(shí)證結(jié)果表明，雙邊修正虛擬變量方法可以有效捕捉公告事件對(duì)碳價(jià)收益率和波動(dòng)性的事前、事后影響過(guò)程。國(guó)家配額分配計(jì)劃公告對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生了顯著的正向影響，且表現(xiàn)出較長(zhǎng)的事前影響。核證排放量公告在碳市場(chǎng)第一階段對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生了顯著的事后負(fù)向影響，在第二和第三階段對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生了顯著的事前和事后正向影響，且在兩階段對(duì)碳價(jià)波動(dòng)性都沒(méi)有顯著影響。第一階段的核證排放量信息為市場(chǎng)預(yù)期提供了準(zhǔn)確參考，使第二和第三階段的核證排放公告對(duì)碳市場(chǎng)的影響減弱。

碳排放權(quán)交易機(jī)制，國(guó)家分配計(jì)劃公告，核證排放量公告，雙邊修正虛擬變量法，碳價(jià)收益率和波動(dòng)率

DOI 10.16418/j.issn.1000-3045.2017.12.009

為控制并減少溫室氣體的排放，國(guó)際社會(huì)先后達(dá)成《京都議定書(shū)》和《巴黎協(xié)定》，明確 2008—2020 年各成員國(guó)的減排目標(biāo)，為 2020 年之后全球應(yīng)對(duì)氣候變化行動(dòng)做出安排。作為成本有效的減排政策工具，碳排放權(quán)交易機(jī)制被越來(lái)越多的國(guó)家和地區(qū)采用。歐盟碳市場(chǎng)是迄今為止全球最大的碳排放權(quán)交易市場(chǎng)，而其作為新生市場(chǎng)，各類(lèi)制度類(lèi)公告事件可能對(duì)碳價(jià)格產(chǎn)生重大沖擊。2006 年 4 月，關(guān)于捷克、荷蘭等國(guó)核證排放量公告（VerifiedEmissions Announcement，VEA）發(fā)布導(dǎo)致碳價(jià)格出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性斷點(diǎn)[1]。因此，分析碳市場(chǎng)重大公告事件對(duì)碳價(jià)格的沖擊和影響，有助于提高人們對(duì)碳價(jià)形成機(jī)制的認(rèn)識(shí)，加深對(duì)碳市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的理解。

在歐盟碳市場(chǎng)中，國(guó)家分配計(jì)劃（National Allocation Plan，NAP）公告和 VEA 制度至關(guān)重要。NAP 確定各階段配額的分配總量及分配方式，各國(guó) NAP 中的配額分配數(shù)量之和決定了第一階段（2005—2007 年）與第二階段（2008—2012 年）的配額供給總量；VEA 每年定期公布上一年度的二氧化碳排放量，將隨著能源價(jià)格、天氣狀況等因素隨機(jī)變化的二氧化碳排放量確定化，該排放量反映了履約企業(yè)對(duì)配額的需求量。這兩類(lèi)公告事件的發(fā)生直接影響市場(chǎng)對(duì)配額供需的預(yù)期，可能會(huì)對(duì)碳價(jià)產(chǎn)生重大沖擊。雖然美國(guó)在 2017 年 6 月宣布退出《巴黎協(xié)定》，但是我國(guó)承諾致力于推進(jìn)協(xié)定的實(shí)施，實(shí)現(xiàn) 2030 年碳減排承諾目標(biāo)。目前，我國(guó)正積極籌備建立全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)，希望通過(guò)碳排放權(quán)交易機(jī)制以較低成本實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)。但是，碳價(jià)的劇烈波動(dòng)會(huì)對(duì)碳市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行帶來(lái)重大沖擊。本文通過(guò)分析 NAP 和 VEA 兩大制度對(duì)碳市場(chǎng)的影響過(guò)程，厘清公告事件對(duì)碳市場(chǎng)的影響機(jī)制，為市場(chǎng)監(jiān)管層提供事件的事前事后影響評(píng)估，為交易者制定合理的交易策略提供參考。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

研究事件影響的常用方法包括事件學(xué)習(xí)法和虛擬變量法。事件學(xué)習(xí)法通過(guò)計(jì)算事件窗口期的異常收益刻畫(huà)事件對(duì)市場(chǎng)的影響過(guò)程。虛擬變量法在回歸方程中加入代表事件發(fā)生的變量，通過(guò)虛擬變量的回歸系數(shù)定量考察事件的影響。當(dāng)前，已有一些文獻(xiàn)使用上述兩類(lèi)方法分析碳市場(chǎng)相關(guān)事件的影響。Miclaus 等[2]使用自回歸-廣義自回歸條件異方差模型（AutoRegressive(1)-Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity(1,1)，AR(1)-GARCH(1,1)）模型估計(jì)碳價(jià)的正常收益。通過(guò)事件前后異常收益的分析發(fā)現(xiàn)，與 NAP 公告相比，2005 年和 2006 年的 VEA 對(duì)碳市場(chǎng)的影響更明顯。Hitzemann等[3]使用標(biāo)準(zhǔn)的事件學(xué)習(xí)法分析2005—2009 年的 VEA 的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)公告對(duì)碳價(jià)的影響逐年減弱并且沒(méi)有發(fā)現(xiàn)信息泄露的證據(jù)。Mansanet-Bataller 和 Pardo[4]、 Lepone等[5]結(jié)合截?cái)嗾Ｊ找娈惓Ｖ档氖录W(xué)習(xí)法與虛擬變量法，研究 NAP 公告與 VEA。結(jié)果表明這兩類(lèi)公告對(duì)碳價(jià)的收益率有顯著影響，但對(duì)碳價(jià)波動(dòng)性的影響較弱。Deeney 等[6]發(fā)現(xiàn)當(dāng)歐洲議會(huì)在市場(chǎng)情緒低落或者市場(chǎng)敏感度較低的情景下發(fā)布非“黨派政治”決定時(shí)，碳價(jià)會(huì)下降并且碳價(jià)收益的波動(dòng)會(huì)上升。Koch 等[7]研究歐盟碳市場(chǎng)碳排放上限調(diào)整對(duì)碳價(jià)的影響，結(jié)果表明，推遲拍賣(mài)的若干決定導(dǎo)致碳價(jià)下降，而2020 年和 2030 年歐盟氣候政策的發(fā)布則導(dǎo)致碳價(jià)上升。

在碳價(jià)驅(qū)動(dòng)因素的研究中，通過(guò)引入代表氣候因素的虛擬變量，研究發(fā)現(xiàn)碳價(jià)不僅受到能源價(jià)格的影響，也受到天氣狀況的影響。具體地，Mansanet-Bataller 等[8]發(fā)現(xiàn)德國(guó)的極端氣溫對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生了顯著的正向影響；Rickels 等[9]發(fā)現(xiàn)歐洲的極熱天氣對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。Wilfried 等[10]證明 2005—2006 年碳價(jià)收益并沒(méi)有受到風(fēng)速的顯著影響，但陳曉紅和王陟昀[11]卻發(fā)現(xiàn) 2006年 5 月到 2007 年年底風(fēng)速對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響。Creti 等[12]的研究表明降雨量等其他氣候?qū)W因素未對(duì)碳價(jià)收益產(chǎn)生顯著影響。Alberola 和 Chevallier[13]借助虛擬變量發(fā)現(xiàn)法國(guó)禁止將第一階段多余的配額存儲(chǔ)到第二階段的公告打壓了碳價(jià)。Conrad 等[14]在分整非對(duì)稱(chēng)冪廣義自回歸條件異方差模型中引入虛擬變量對(duì)高頻碳價(jià)格進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與美國(guó)和德國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指數(shù)的公告相比，第二階段 NAP 相關(guān)的公告對(duì)碳價(jià)的影響更強(qiáng)、更持久。劉紀(jì)顯和蘇藝龍[15]發(fā)現(xiàn) 2009 年開(kāi)始的歐債危機(jī)對(duì)碳價(jià)產(chǎn)生了顯著影響。

通過(guò)改進(jìn)虛擬變量的建模方法，可以刻畫(huà)事件的持續(xù)影響。Schmidbauer 和 Rosch[16]通過(guò)在事件發(fā)生的一側(cè)添加虛擬變量以刻畫(huà)石油輸出國(guó)組織公告對(duì)油價(jià)的影響；Jia 等[17]在事件發(fā)生的兩側(cè)修正虛擬變量以捕捉事件的影響過(guò)程。本文使用雙邊修正虛擬變量的建模方法，克服了傳統(tǒng)虛擬變量只能刻畫(huà)事件單一影響的缺陷，完整地刻畫(huà) NAP 公告和 VEA 制度對(duì)碳價(jià)的影響過(guò)程（影響的產(chǎn)生→持續(xù)→消失過(guò)程），并且分析了兩類(lèi)公告事件在歐盟碳市場(chǎng)第一和第二階段對(duì)碳價(jià)格收益率和波動(dòng)性的影響。

2 事件持續(xù)影響模型

在對(duì)碳價(jià)的收益與波動(dòng)建模的基礎(chǔ)上，本文分別在均值方程和波動(dòng)方程中加入修正的虛擬變量，以刻畫(huà)公告事件對(duì)碳價(jià)的影響過(guò)程。通過(guò)最小化赤池信息量（akaike information criterion，AIC）選擇修正虛擬變量的最優(yōu)參數(shù)，以及對(duì)碳價(jià)期望收益率和波動(dòng)率建模的最優(yōu)模型。

2.1 基本模型

本文使用 AR-GARCH 模型對(duì)碳價(jià)進(jìn)行建模[18]，在均值方程和波動(dòng)方程中加入雙邊修正的虛擬變量，刻畫(huà) NAP 公告和 VEA 對(duì)碳價(jià)期望收益率和波動(dòng)率的影響過(guò)程：

其中，式（1）對(duì)碳價(jià)收益進(jìn)行建模，c 是常數(shù)項(xiàng)；rt是第 t 天的碳價(jià)對(duì)數(shù)差分的日序列數(shù)據(jù)，即碳價(jià)在第 t 天的對(duì)數(shù)收益；rt?s是碳價(jià)對(duì)數(shù)收益滯后 s 期的序列數(shù)據(jù)；as是對(duì)應(yīng)于 rt?s的待估系數(shù)。dt是傳統(tǒng)的虛擬變量，具體定義見(jiàn)式（4），在式（1）中用于刻畫(huà)公告對(duì)碳價(jià)格期望收益率的影響，b 是對(duì)應(yīng)于 dt的待估系數(shù)。εt是第 t 天的殘差。式（2）和（3）是GRACH(1,1)模型[19]，對(duì)碳價(jià)收益的條件方差進(jìn)行建模。ht是εt在第 t 天的條件方差；vt是高斯白噪聲并且Var (vt)=1。在式（3）中，ω 是方差式中的常數(shù)項(xiàng)；εt?1是殘差滯后 1 期的序列；α是對(duì)應(yīng)于εt?1的待估系數(shù)；ht?1是滯后 1 期的條件方差序列；β是對(duì)應(yīng)于ht?1的待估系數(shù)；dt是傳統(tǒng)的虛擬變量，用于刻畫(huà)公告對(duì)碳價(jià)收益的波動(dòng)率的影響；γ?是對(duì)應(yīng)于dt的待估系數(shù)。

2.2 雙邊修正虛擬變量的影響過(guò)程建模

傳統(tǒng)的虛擬變量建模方法只能通過(guò)設(shè)置 0-1 變量對(duì)事件的影響進(jìn)行單一刻畫(huà)（圖 1）。本文使用雙邊修正虛擬變量的方法，以刻畫(huà)公告的影響過(guò)程，即公告的影響是何時(shí)開(kāi)始的，持續(xù)多久，以及如何消失。

圖1 傳統(tǒng)未經(jīng)修正的虛擬變量t為公告事件發(fā)生的日期

給定虛擬變量序列

d(0)=(dt)=(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)。以下 4 步說(shuō)明修正虛擬變量的過(guò)程：

（1）在 d(0)中 1 的位置后面設(shè)置 s1個(gè) 1，得到 d(1)；

（2）在 d(1)中的最后一個(gè) 1 后面，用以 s2為首項(xiàng)，s2為公比的等比數(shù)列取代原先的若干個(gè) 0。其中 s2∈[0,1)，當(dāng)?shù)缺葦?shù)列的末項(xiàng)小于 0.1 時(shí)，將該位置及之后位置上的數(shù)字設(shè)為 0，從而得到 d(2)；

（3）在 d(2)中第一個(gè) 1 之前設(shè)置s2個(gè) 1，得到 d(3)；

（4）在 d(3)中第一個(gè) 1 之前，以相反方向用以s4為首項(xiàng)，以s4為公比的等比數(shù)列取代若干個(gè) 0：其中 s4∈[0,1)，當(dāng)?shù)缺葦?shù)列的末項(xiàng)小于 0.1 時(shí)，將該位置及之前位置上的數(shù)字設(shè)為 0，從而得到 d(4)。

修正后的虛擬變量 d(4)由 4 個(gè)參數(shù) si(i =1,2,3,4) 決定，稱(chēng) (s1, s2, s3, s4) 為一個(gè)方案。其中，s1描繪恒定影響在公告發(fā)生后的持續(xù)天數(shù)；s2描繪了影響的消失速度；s3描繪了恒定影響在公告發(fā)生前的持續(xù)時(shí)間； s4描繪了影響的建立速度。虛擬變量 d(4)經(jīng)過(guò)方案（）修正后得到的結(jié)果如圖 2 所示。當(dāng) si= 0 ( i = 1, 2, 3, 4) 時(shí)，修正后的虛擬變量等同于對(duì)虛擬變量的傳統(tǒng)定義，此時(shí)，d(4)= d(0)。

圖2 新改進(jìn)后的虛擬變量

2.3 最優(yōu)模型的選擇

在選擇修正虛擬變量的最優(yōu)方案時(shí)，首先，將經(jīng)方案 (s1, s2, s3, s4) 修正的虛擬變量依次帶入式（1）進(jìn)行擬合，選取AIC值最小的方案作為最優(yōu)方案。找到適合式（1）的最優(yōu)方案并且式（1）的殘差 εt通過(guò)序列相關(guān)及異方差性檢驗(yàn)之后，對(duì)式（2）和（3）進(jìn)行擬合，重復(fù)式（1）中的選擇過(guò)程，得到式（3）中修正虛擬變量的最優(yōu)方案。通過(guò)篩選最優(yōu)的虛擬變量修正方案，得到刻畫(huà)碳價(jià)期望收益率和波動(dòng)率的最優(yōu)模型。上述算法的實(shí)現(xiàn)通過(guò) R 語(yǔ)言編寫(xiě)程序完成。

3 數(shù)據(jù)

本文使用每年 12 月份到期的碳配額期貨價(jià)格日度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)自歐洲環(huán)境署（European Environment Agency）和洲際交易所（Intercontinental Exchange），數(shù)據(jù)跨度為 2005—2013 年。由于歐盟碳市場(chǎng)第一階段多余的配額不能在第二階段使用，而第二、第三階段的配額可以通用；因此，第一階段公告事件的影響被單獨(dú)研究，第二、第三階段被合并到一起研究。

表1 給出第一階段與第二階段發(fā)布 NAP 公告的日期，并對(duì)發(fā)布的 NAP 公告內(nèi)容進(jìn)行簡(jiǎn)要描述；表 2 給出第一階段與第二階段 VEA 公告的發(fā)布日期及數(shù)據(jù)描述。表 3 給出 2005—2012 年每年分配的配額量和核證排放量，以及兩者的當(dāng)年差額和累計(jì)差額。

根據(jù) Augmented Dickey-Fuller（ADF）單位根檢驗(yàn)，所有價(jià)格序列都是一階單整的，即 I (1)。所以，所有價(jià)格序列均被轉(zhuǎn)化為一階對(duì)數(shù)差分的形式，以適應(yīng)本文使用的模型。

表1 2005—2013 年國(guó)家分配計(jì)劃（NAP）公告與碳價(jià)格序列樣本信息

表2 2005—2013 年核證排放量公告（VEA）日期與碳價(jià)格序列樣本信息

表3 2005—2012年配額分配量及排放量的數(shù)量關(guān)系（單位：百萬(wàn)噸CO2）

4 實(shí)證結(jié)果與討論

4.1 NAP 公告的影響與討論

表4 給出經(jīng)過(guò)篩選后的最優(yōu)模型的實(shí)證結(jié)果，分別衡量了第一階段與第二階段 NAP 公告事件對(duì)碳價(jià)期望收益率和波動(dòng)率的影響。各參數(shù)估計(jì)值對(duì)應(yīng)式（1）到式（3）中的參數(shù)值。圖 3 是均值方程和方差方程中經(jīng)雙邊修正后的虛擬變量圖示。

表4 國(guó)家分配計(jì)劃（NAP）公告對(duì)碳價(jià)期望收益與波動(dòng)的影響過(guò)程的實(shí)證結(jié)果

表4 和圖 3 表明 NAP I 公告對(duì)第一階段的碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響，對(duì)碳價(jià)波動(dòng)未產(chǎn)生顯著影響；NAP II 公告不僅對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響，也顯著增加了碳價(jià)的波動(dòng)。具體地，NAP I 公告對(duì)碳價(jià)期望收益的影響從公告發(fā)布之前的第 33 天開(kāi)始便逐漸形成，在公告發(fā)布之前的第 11 天開(kāi)始形成恒定的影響（表 4），一直持續(xù)到公告發(fā)布后的第 6 天為止；但 NAP I 公告未對(duì)碳價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。NAP II 公告對(duì)碳價(jià)期望收益的影響從公告發(fā)布之前的第 7 天開(kāi)始一直持續(xù)到公告發(fā)布之后的第 3 天為止；此外，NAP II 公告顯著增加了碳價(jià)的波動(dòng)性，影響從公告發(fā)布之前的第 31 天開(kāi)始便逐漸形成，在公告發(fā)布之前的第 10 天開(kāi)始形成恒定的影響（表 4），一直持續(xù)到公告發(fā)布之后的第 6 天為止。

從影響方向上看，NAP I 公告與 NAP II 公告均對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響，這說(shuō)明在 NAP 信息公開(kāi)時(shí)，市場(chǎng)認(rèn)為配額供給較緊，沒(méi)有預(yù)見(jiàn)后來(lái)配額供給過(guò)量的情況。

從影響碳價(jià)期望收益的大小上看，與 NAP I 公告的影響（0.035）相比，NAP II 公告的影響（0.011）明顯減弱。這可能由兩個(gè)原因?qū)е拢阂环矫妫琋AP I 為 NAP II的制定提供了寶貴的借鑒，使市場(chǎng)對(duì) NAP II 中的條款內(nèi)容有了較為準(zhǔn)確的預(yù)期；另一方面，第二階段（2008—2012 年）的排放上限及各國(guó)的減排任務(wù)已在制定 NAP II之前確定，使得市場(chǎng)對(duì)各國(guó) NAP II 中的配額分配量有了較為準(zhǔn)確的把握。

圖3 NAP I和NAP II公告對(duì)碳價(jià)期望收益與波動(dòng)的影響過(guò)程（a）NAP I公告對(duì)碳價(jià)期望收益的影響過(guò)程；（b）NAP I公告對(duì)碳價(jià)波動(dòng)的影響過(guò)程；（c）NAP II公告對(duì)碳價(jià)期望收益的影響過(guò)程；（d）NAP II公告對(duì)碳價(jià)波動(dòng)的影響過(guò)程。其中，紅色虛線代表公告發(fā)布日

從圖 3 可以看出，NAP 公告的事前影響持續(xù)時(shí)間明顯長(zhǎng)于事后影響，這可能是由 NAP 制度的特點(diǎn)導(dǎo)致的。NAP 的編制、提交、審核、修改與批準(zhǔn)是一個(gè)長(zhǎng)期且反復(fù)的過(guò)程，在被正式批準(zhǔn)之前，市場(chǎng)可能已根據(jù)先前的信息對(duì)公告進(jìn)行了預(yù)判，從而產(chǎn)生較長(zhǎng)的事前影響。在公告發(fā)布之后，市場(chǎng)只需較短的時(shí)間便完成公告信息的吸收，表現(xiàn)為較短的事后影響。

4.2 VEA的影響與討論

表5 給出了 VEA I 與 VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益和波動(dòng)影響的實(shí)證結(jié)果，對(duì)應(yīng)式（1）—（3）中的參數(shù)值。圖 4顯示了 VEA I 和 VEA II 在不同階段的影響。

從表 5 和圖 4 可以看出，VEA I 對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，而 VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響。另外，兩個(gè)階段的 VEA 均未對(duì)碳價(jià)的波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。具體地，VEA I 對(duì)碳價(jià)收益的影響開(kāi)始于公告發(fā)布當(dāng)天，一直持續(xù)到公告發(fā)布后的第 3 天，之后迅速消失。VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益的影響開(kāi)始于公告發(fā)布之前的第 4 天，持續(xù)到公告發(fā)布后的第 3 天，影響完全消失。

從影響方向上看，VEA I 對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的負(fù)向影響，VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響。第一階段每年配額供過(guò)于求的狀態(tài)使得 VEA 的發(fā)布對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生負(fù)向沖擊；第二階段前期配額供小于求，后期配額開(kāi)始供過(guò)于求（表 3）。這種配額供需力量的轉(zhuǎn)變最終使得從平均意義上來(lái)說(shuō)，VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響。

從影響大小上看，與 VEA I 的影響（0.146）相比，VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益的影響大?。?.012）明顯減弱。第一階段核證排放量數(shù)據(jù)為市場(chǎng)預(yù)期第二階段的排放量提供了較為準(zhǔn)確的參考，從而使得 VEA 的影響減弱。

從核證排放公告事件的影響模式來(lái)看，VEA I 表現(xiàn)出事后影響。這說(shuō)明公告事件的信息是在公告發(fā)布之后逐漸被碳價(jià)格吸收，表明排放信息沒(méi)有提前泄漏。VEA II表現(xiàn)出對(duì)稱(chēng)性的事前與事后影響，這可能是由信息提前泄漏導(dǎo)致的。

表5 核證排放量公告（VEA）對(duì)碳價(jià)期望收益與波動(dòng)的影響過(guò)程的實(shí)證結(jié)果

圖4 VEA I與VEA II對(duì)碳價(jià)期望收益與波動(dòng)的影響過(guò)程（a）VEA I對(duì)碳價(jià)期望收益的影響過(guò)程；（b）VEA I對(duì)碳價(jià)波動(dòng)的影響過(guò)程；（c）VEA II對(duì)碳價(jià)期望收益的影響過(guò)程；（d）VEA II對(duì)碳價(jià)波動(dòng)的影響過(guò)程。其中，紅色虛線代表公告發(fā)布日

碳市場(chǎng)中，NAP 與 VEA 兩大機(jī)制分別直接決定了配額的供給量與需求量。在設(shè)計(jì)碳市場(chǎng)時(shí)，設(shè)定適度的配額供給量既是難題也是關(guān)鍵。雖然配額供給過(guò)緊會(huì)加重企業(yè)的減排任務(wù)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生較大負(fù)面影響，但配額供給過(guò)松也會(huì)導(dǎo)致碳價(jià)持續(xù)低迷，抑制市場(chǎng)參與者對(duì)投資低碳技術(shù)的積極性。因此，市場(chǎng)設(shè)計(jì)者可考慮建立柔性的配額供給機(jī)制使碳價(jià)保持在合理區(qū)間。另外，歐盟碳市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)表明 NAP 公告與 VEA 有時(shí)會(huì)增加碳價(jià)收益的波動(dòng)，提高碳資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)設(shè)計(jì)者可考慮分批釋放此類(lèi)信息，以保證碳市場(chǎng)本身制度的設(shè)置不會(huì)對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生重大沖擊。

4.3 Robustness 檢驗(yàn)

除了使用碳期貨價(jià)格數(shù)據(jù)之外，本文還使用來(lái)自歐洲能源交易所（European Energy Exchange）和紐約-泛歐證券交易集團(tuán) Bluenext 交易所的現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)分析 NAP 公告或 VEA 對(duì)碳價(jià)的影響過(guò)程；而且，通過(guò)適當(dāng)縮短或延長(zhǎng)碳價(jià)格時(shí)間序列長(zhǎng)度，以分析公告事件的影響。實(shí)證結(jié)果表現(xiàn)出高度一致性，證明了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

5 結(jié)論

本文采用雙邊修正虛擬變量的事件研究方法，對(duì)歐盟碳市場(chǎng)中 NAP 公告與 VEA 制度對(duì)碳價(jià)期望收益與波動(dòng)的影響進(jìn)行分析，以完整刻畫(huà)事件的影響過(guò)程。研究結(jié)果表明，NAP 公告與 VEA 公告均對(duì)碳價(jià)產(chǎn)生了顯著影響，說(shuō)明 NAP 公告揭示出的配額供給量信息和 VEA 公告揭示出的配額需求量信息促使市場(chǎng)參與者調(diào)整對(duì)碳價(jià)的預(yù)期，這兩類(lèi)公告的發(fā)布有促進(jìn)價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功能。NAP I 公告只對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響；NAP II 公告對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的正向影響，并顯著增加了碳價(jià)波動(dòng)；與 NAP I 公告相比，NAP II 公告對(duì)碳價(jià)期望收益的影響明顯減弱，這可能是市場(chǎng)逐漸吸收了國(guó)家配額公告信息的結(jié)果。NAP 公告的影響表現(xiàn)出較長(zhǎng)的事前影響，這可能是由 NAP 反復(fù)而漫長(zhǎng)的制定特點(diǎn)導(dǎo)致的。VEA I 僅對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生顯著的事后負(fù)向影響，VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益產(chǎn)生了顯著的事前與事后正向影響；與 VEA I 相比，VEA II 對(duì)碳價(jià)期望收益的影響大小明顯減弱，這可能是由于第一階段的排放量信息為第二階段的市場(chǎng)預(yù)期提供了可靠參考。

為促進(jìn)節(jié)能減排、應(yīng)對(duì)氣候變化，我國(guó)正積極規(guī)劃全國(guó)統(tǒng)一的碳市場(chǎng)。作為碳市場(chǎng)的藍(lán)本，歐盟碳市場(chǎng)的機(jī)制設(shè)計(jì)與實(shí)證經(jīng)驗(yàn)對(duì)我國(guó)具有較強(qiáng)的借鑒意義。一方面，碳排放上限的設(shè)計(jì)是碳排放權(quán)交易機(jī)制設(shè)計(jì)的難點(diǎn)之一。歐盟碳市場(chǎng)第一階段的經(jīng)驗(yàn)表明如果排放上限（NAP I）設(shè)置過(guò)松，排放量信息的公布（VEA I）會(huì)對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生負(fù)向沖擊，不利于保持企業(yè)投資低碳技術(shù)的積極性。建立柔性的排放上限機(jī)制以穩(wěn)定碳價(jià)是一種應(yīng)對(duì)方法。目前，歐盟碳市場(chǎng)為解決配額供給過(guò)剩的境況，從2014年開(kāi)始實(shí)施了推遲拍賣(mài)部分配額的短期措施，并計(jì)劃從2019年起建立市場(chǎng)穩(wěn)定儲(chǔ)備的長(zhǎng)效機(jī)制。這兩種做法對(duì)我國(guó)碳市場(chǎng)的設(shè)計(jì)有一定啟示意義。另一方面，重大公告事件可能會(huì)增加碳價(jià)期望收益的波動(dòng)，市場(chǎng)設(shè)計(jì)者應(yīng)探索有效機(jī)制減小公告對(duì)市場(chǎng)的沖擊，以維護(hù)市場(chǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行。

1 Alberola E, Chevallier J, Cheze B. Price drivers and structural breaks in European carbon prices 2005-2007. Energy Policy, 2008,36(2): 787-797.

2 Miclaus P G, Lupu R, Dumitrescu S A, et al. Testing the efficiency of the European carbon futures market using event-study methodology. International Journal of Energy and Environment,2008, 2(2): 121-128.

3 Hitzemann S, Uhrig-homburg M, Ehrhart K M. The impact of the yearly emissions announcement on CO2prices: an event study.Information Management and Market Engineering, 2010, 2: 77-92.

4 Mansanet-bataller M, Pardo A. Impacts of regulatory announcements on CO2prices. The Journal of Energy Markets, 2009,2(2): 75-107.

5 Lepone A, Rahman R T, Yang J Y. The impact of European Union Emissions Trading Scheme (EU ETS) National Allocation Plans(NAP) on carbon markets. Low Carbon Economy, 2011, 2(2): 71-90.

6 Deeney P, Cummins M, Dowling M, et al. Influences from the European Parliament on EU emissions prices. Energy Policy,2016, 88: 561-572.

7 Koch N, Grosjean G, Fuss S, et al. Politics matters: regulatory events as catalysts for price formation under cap-and-trade. Journal of Environmental Economics and Management, 2016, 78: 121-139.

8 Mansanet-bataller M, Tornero A, Mico E. CO2prices, energy and weather. The Energy Journal, 2007, 28(3): 73-92.

9 Rickels W, Gorlich D, Peterson S. Explaining European emission allowance price dynamics: evidence from phase II. German Economic Review, 2015, 16(2): 181-202.

10 Wilfried R, Vicki D, Andreas K. The determinants of allowance prices in the European emissions trading scheme: can we expect an efficient allowance market 2008? Review of Environmental Economics and Policy, 2007, 1(1): 66-87.

11 陳曉紅, 王陟昀. 碳排放權(quán)交易價(jià)格影響因素實(shí)證研究——以歐盟排放交易體系（EU ETS）為例. 系統(tǒng)工程, 2012, 30(2):53-60.

12 Creti A, Jouvet P A, Mignon V. Carbon price drivers: Phase I versus Phase II equilibrium? Energy Economics, 2012, 34(1): 327-334.

13 Alberola E, Chevallier J. European carbon prices and banking restrictions: evidence from Phase I (2005-2007). The Energy Journal, 2009, 30(3): 51-80.

14 Conrad C, Rittler D, Rotfub W. Modeling and explaining the dynamics of European Union Allowance prices at high-frequency.Energy Economics, 2012, 34(1): 316-326.

15 劉紀(jì)顯, 蘇藝龍. 歐債危機(jī)對(duì)EU ETS碳價(jià)的影響及其對(duì)我國(guó)的啟示. 預(yù)測(cè), 2013, 32(5): 27-33.

16 Schmidbauer H, Rosch A. OPEC news announcements: effects on oil price expectation and volatility. Energy Economics, 2012,34(5): 1656-1663.

17 Jia J J, Xu J H, Fan Y. The impact of verified emissions announcements on the European Union emissions trading scheme:a bilaterally modified dummy variable modelling analysis. Applied Energy, 2016, 173: 567-577.

18 Benz E, Truck S. Modeling the price dynamics of CO2emission allowances. Energy Economics, 2009, 31(1): 4-15.

19 Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity. Journal of Econometrics, 1986, 31(3): 307-327.

Impact of Pivotal Announcement Event on Carbon Price in European Union Emission Trading Scheme

Jia Junjun1,2Xu Jinhua2Fan Ying3
（1 School of Economics, Hefei University of Technology, Hefei 230601, China;2 Institutes of Science and Development, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;3 School of Economics and Management, Beihang University, Beijing 100191, China）

With the worsening of global climate change, establishment of carbon trading scheme has become an important option for governments to address the issue of climate change. As newly created market, carbon market is easily subject to the shocks from institution modification, rule adjustment, and vital information announcement. The research establishes an event study method through modeling bilaterally modified dummy variables in AR-GARCH model to unveil the ex ante and ex post impact process and impact pattern of the announcement event. The study takes National Allocation Plans (NAP) announcement and Verified Emission Announcement (VEA) event in the European Union emission trading scheme (EU ETS) as examples. Empirical results show that bilaterally modified dummy variables can efficiently capture the ex ante and ex post impact process of announcement event on expected carbon returns and volatility. The announcement of NAP I has significant positive impact on carbon returns, and has no significant impact on carbon price volatility. The announcement of VEA I has significant negative ex post impact on carbon returns and the announcement of VEA II has significant positive ex ante and ex post impact on carbon returns. In addition, the announcements of VEA I and VEA II have no significant impact on carbon price volatility. Compared with the impact of VEA I announcement, the impact of VEA II announcement has decreased, mainly due to the fact that the verified emission of the first phase provides reliable data to calibrate expectations.

carbon trading scheme, national allocation plan announcement, verified emission announcement, bilaterally modified dummy variable modeling, carbon expected returns and volatility

賈君君 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)與中科院科技戰(zhàn)略咨詢(xún)?cè)郝?lián)合培養(yǎng)博士研究生。研究方向?yàn)樘寂欧艡?quán)交易機(jī)制、居民能源消費(fèi)等。E-mail：jiajunjunceep@163.com

Jia Junjun Ph.D. candidate co-cultivated by University of Science and Technology of China and Institutes of Science and Development,Chinese Academy of Sciences (CAS). His research area includes carbon trading scheme and residential energy consumption.E-mail: jiajunjunceep@163.com

許金華 男，中科院科技戰(zhàn)略咨詢(xún)?cè)焊毖芯繂T。研究方向?yàn)槟茉唇?jīng)濟(jì)學(xué)、二氧化碳排放機(jī)制。主持國(guó)家自然基金委青年基金、面上基金、北京市自然基金面上項(xiàng)目等多項(xiàng)課題，發(fā)表中、英文論文30余篇。E-mail：xujinhua111@163.com, xjh@casipm.ac.cn

Xu Jinhua Male, Associate Professor in Institutes of Science and Development, Chinese Academy of Sciences (CAS). His research fields are energy economics, low-carbon tech-economic modeling. He is the leader of many projects sponsored by the National Natural Science Foundation of China, and has already published more than 30 academic papers. E-mail: xujinhua111@163.com, xjh@casipm.ac.cn

*資助項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71673266、7121 0005、71403263）

**通訊作者

修改稿收到時(shí)間：2017年12月6日