碳權(quán)資產(chǎn)市場法估值中特征因素的實證分析

■ 梁美健 賈穎逸 李飛祥

碳權(quán)資產(chǎn)的估值方法，首選市場途徑，而市場法應用的關(guān)鍵步驟是特征因素差異的量化與調(diào)整。因此，作者選取歐盟碳排放權(quán)交易體系EU ETS的數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)合碳權(quán)資產(chǎn)本身的特點以及近年來的價格變動趨勢，從宏觀、環(huán)境、政策三個方面對影響碳權(quán)資產(chǎn)的特征因素進行定性分析；在此基礎(chǔ)上選擇了煤炭價格等10個指標變量進行實證分析，得出能源價格、經(jīng)濟發(fā)展狀況等因素對碳權(quán)資產(chǎn)價值有顯著影響。將這些因素作為碳權(quán)資產(chǎn)的特征因素，以使市場法在碳權(quán)資產(chǎn)估值應用中更為科學，估值結(jié)果更為合理。

在當前倡導低碳可持續(xù)發(fā)展的背景下，以二氧化碳為主的溫室氣體排放需要接受嚴格的限制和管制。在2015年12月的巴黎氣候變化大會上通過的《巴黎協(xié)定》框架下，我國提出有雄心、有力度的國家自主決定貢獻（INDC）目標。十八大報告特意將碳排放權(quán)交易提出，除目前在7省市進行碳交易試點以外，計劃推出全國性碳排放交易市場（ETS）。碳排放權(quán)作為一種資產(chǎn)（本文簡稱碳權(quán)資產(chǎn)），在交易中采取有效的方法對其正確估值，是反映和核算碳權(quán)資產(chǎn)公允價值中不可或缺的步驟，是調(diào)動企業(yè)碳權(quán)資產(chǎn)交易的積極性，實現(xiàn)企業(yè)碳減排目標的關(guān)鍵，也是關(guān)系到我國能否實現(xiàn)國家碳排放目標急需解決的問題。

從資產(chǎn)評估專業(yè)角度來說，市場法是首選估值途徑。根據(jù)市場法估值思路及技術(shù)手段，運用市場法評估碳權(quán)資產(chǎn)價值時需要選擇恰當?shù)目杀冉灰装咐?，然后根?jù)碳權(quán)資產(chǎn)的特征因素，確定被評估碳權(quán)資產(chǎn)與可比交易案例之間的差異并且量化這些差異，調(diào)整這些特征因素的差異得到碳權(quán)資產(chǎn)的評估值。但碳權(quán)資產(chǎn)與實體資產(chǎn)、其他類型無形資產(chǎn)等都有很大差別，是一種新興資產(chǎn)，碳權(quán)資產(chǎn)在很大程度上會受到區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、行業(yè)結(jié)構(gòu)特點、社會環(huán)境因素等多方面的影響，可比案例之間存在著較大的差異，這些差異表現(xiàn)在不同的特征因素上，需要修正特征因素以得到評估值。基于此，本文從資產(chǎn)評估市場法應用的角度確定影響碳權(quán)資產(chǎn)價值的特征因素，并對其進行實證分析，為碳權(quán)資產(chǎn)的市場法估值建立基礎(chǔ)。

一、文獻綜述

目前運用資產(chǎn)評估原理與方法評估碳權(quán)資產(chǎn)價值，修正市場法的特征因素及調(diào)整依據(jù)的研究成果還不多見。彭敏（2010）認為在原始交易日和財務報告日都應按照碳排放權(quán)市價計量［1］；申金榮、趙亦江（2011）認為我國CDM項目企業(yè)的碳排放權(quán)可在國際交易市場獲得當期碳排放權(quán)的價格，采用公允價值對其進行后續(xù)計量［2］；王愛國（2012）主張從長遠來看應推進碳排放權(quán)公允價值計量模式［3］；苑澤明、李元禎（2013）認為碳排放權(quán)公允價值的獲得需要借助評估手段和估價技術(shù)［4］；Matsumuraetal（2014）研究顯示按市場價值披露碳排放信息對公司更為有利［5］；張薇、伍中信等（2014）提出在計量方法上，可以通過技術(shù)計量的方式得到的碳排放的物理量轉(zhuǎn)化成貨幣形式的價值計量［6］；劉承智、潘愛玲（2015）提出政府補助法是碳會計比較理想的處理方法，但要限制后續(xù)計量的重估模式［7］。

關(guān)于碳權(quán)資產(chǎn)影響因素方面，國外的研究要早于國內(nèi)。Convery、Redmond（2007）通過對歐盟碳排放交易體系第一階段碳排放權(quán)交易價格進行分析，認為能源價格是對其價格產(chǎn)生影響的最重要因素［8］；Alberola、Chevallier、Cheze（2008）等人經(jīng)過研究也認為能源價格會對碳排放權(quán)價格產(chǎn)生一定影響［9］；Chevallier（2009）利用GARCH模型研究歐盟碳排放交易體系中碳排放權(quán)期權(quán)、期貨的價格與宏觀經(jīng)濟的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其價格變動與碳信息披露有關(guān)［10］；Hintermann（2010）經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)歐盟碳排放交易體系第一階段的碳排放權(quán)交易價格與歐洲國家的水力發(fā)電情況具有負相關(guān)關(guān)系［11］； Marc Gronwald et al（2011）運用Copula模型研究分析了EUA期貨價格、大宗商品及宏觀經(jīng)濟發(fā)展水平之間的關(guān)系； Reboredo（2013）利用Copula模型研究發(fā)現(xiàn)EUA價格與原油價格關(guān)系密切［12］。

在國內(nèi)，洪涓、陳靜（2010）主要從國際碳供求因素、國內(nèi)政府限價等方面對我國的碳權(quán)資產(chǎn)價格進行了分析［13］；邵翠麗（2011）經(jīng)過定性分析認為需求供給狀況以及政府限價會對碳權(quán)資產(chǎn)價格產(chǎn)生影響［14］；高山（2012）認為碳權(quán)資產(chǎn)價格變動與科技、交易制度及成本也存在一定關(guān)系［15］；陳曉紅、王陟昀（2012）通過研究歐盟碳排放交易體系中EUA的價格發(fā)現(xiàn)政策以及能源價格因素會對碳權(quán)資產(chǎn)價格產(chǎn)生顯著影響，是最主要的因素［16］；萬埠磊（2014）構(gòu)建結(jié)構(gòu)突變的VAR模型，并且利用格蘭杰因果檢驗以及脈沖響應等方法分析了碳權(quán)資產(chǎn)交易價格與原油價格和股價指數(shù)的關(guān)系［17］；周天蕓、許銳翔（2015）以深圳碳排放權(quán)交易所為例，分析了宏觀經(jīng)濟、氣候、能源價格以及國外碳排放權(quán)價格對國內(nèi)碳權(quán)資產(chǎn)交易價格的影響［18］；馬慧敏、趙靜秋（2016）利用北京市碳排放權(quán)交易所2013年至2016年的交易價格數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)工業(yè)發(fā)展水平、國際CERs價格與交易價格呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系，傳統(tǒng)能源價格與成交價格呈正相關(guān)關(guān)系［19］。

由此可見，不同國家、不同區(qū)域、不同企業(yè)、市場供需、交易制度與交易成本等對碳權(quán)資產(chǎn)價值都有不同程度的影響，若僅從交易情況、交易日期等傳統(tǒng)特征因素修正進行調(diào)整不能完全體現(xiàn)其真正的價值。因此，需要界定并分析對碳權(quán)資產(chǎn)價值具有顯著影響的因素，從而確定碳權(quán)資產(chǎn)市場法的特征因素，在運用市場法評估其價值時，選擇恰當?shù)目杀冉灰装咐?，量化特征因素的差異，以得到較為科學合理的市場法評估值。

二、碳權(quán)資產(chǎn)特征因素分析

（一）宏觀因素

1. 經(jīng)濟發(fā)展水平及趨勢

經(jīng)濟發(fā)展水平的高低會影響碳權(quán)資產(chǎn)的市場交易價格，同時也會影響對碳權(quán)資產(chǎn)價值的評估。在經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動活躍，二氧化碳等溫室氣體的排放量相對較大，并且經(jīng)濟越是發(fā)達的地區(qū)往往對環(huán)境保護的力度也越大，這就導致企業(yè)對碳權(quán)資產(chǎn)的需求量較大，因此，經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)要比經(jīng)濟發(fā)展水平落后地區(qū)的碳權(quán)資產(chǎn)的市場交易價格高。此外，當全球經(jīng)濟走勢向好時，各種產(chǎn)品的生產(chǎn)交易都很活躍，企業(yè)的生產(chǎn)投資規(guī)模增大，此時企業(yè)對碳排放權(quán)的需求量也增加，在供給缺乏彈性的狀況下，這使得碳權(quán)資產(chǎn)的交易價格走高；當全球經(jīng)濟形勢低迷時，企業(yè)的生產(chǎn)及投資規(guī)?？s減，生產(chǎn)經(jīng)營活動會出現(xiàn)停滯狀況，這必然導致二氧化碳等溫室氣體的排放量減少，此時企業(yè)對碳排放權(quán)的需求量下降，這就導致碳權(quán)資產(chǎn)的交易價格出現(xiàn)下跌。

2. 能源消費及價格

傳統(tǒng)能源主要有煤炭、石油、電力等。企業(yè)利用煤炭以及化石燃料等進行生產(chǎn)是二氧化碳等溫室氣體排放的主要來源，因此能源消費及價格對碳權(quán)資產(chǎn)的市場交易價格有較大的影響，煤炭、化石等含碳燃料的消費增加時，二氧化碳等溫室氣體的排放量也會增加，使得企業(yè)對碳排放權(quán)的需求增加，在供給狀況總體保持不變的情況下，導致碳權(quán)資產(chǎn)市場交易價格的上漲；反之，煤炭、化石等含碳燃料的消費下降時，其市場交易價格也會呈現(xiàn)下降趨勢。當傳統(tǒng)能源價格走高時，為了降低成本，企業(yè)會減少傳統(tǒng)能源的消費，選擇綠色清潔能源的動機變強，二氧化碳等溫室氣體的排放量就會減少，從而使得碳權(quán)資產(chǎn)價格下跌，反之亦然。因此，能源消費與價格會對碳權(quán)資產(chǎn)產(chǎn)生影響。

3. 減排技術(shù)和綠色清潔能源

目前各國都在積極發(fā)展低碳經(jīng)濟，而發(fā)展低碳經(jīng)濟的關(guān)鍵在于創(chuàng)新能源和減排技術(shù)，以此來調(diào)整消費結(jié)構(gòu)、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，有效地控制二氧化碳等溫室氣體的排放。因此減排技術(shù)和綠色新能源的不斷發(fā)展對碳權(quán)資產(chǎn)的價格會有深遠的影響。采用低碳減排技術(shù)可以控制減少二氧化碳等溫室氣體的排放，減少企業(yè)對碳排放權(quán)的需求，進而使得碳排放權(quán)價格下降。此外，目前很多國家積極鼓勵利用太陽能、風能以及生物燃料等一些綠色清潔能源，與煤炭等傳統(tǒng)能源相比，利用綠色清潔能源來替代傳統(tǒng)的含碳燃料能有效地減少二氧化碳等溫室氣體的排放。因此，綠色清潔能源與傳統(tǒng)能源價格的相對變動也會影響到碳排放權(quán)的價格。

（二）環(huán)境因素

1. 氣候變化

目前氣候變化已經(jīng)成為世界各國熱議的一項重要話題，氣候變化所導致的種種后果對人類的生存與發(fā)展造成了威脅，控制二氧化碳等溫室氣體的排放已經(jīng)成為全球各個國家所面臨的重要問題。自從《聯(lián)合國氣候變化框架公約》正式生效以來，聯(lián)合國每年都會召開氣候大會，評估應對氣候變化的進展。通過國際間談判等各種形式，各個締約國達成協(xié)議并積極地參與到國際合作中來，以達到減緩各國二氧化碳等溫室氣體排放的目的。與此同時，各個國家和地區(qū)也根據(jù)各自的實際情況確定相應的減排目標，采取各種政策、經(jīng)濟手段來積極應對氣候變化的問題，從而會影響到碳權(quán)資產(chǎn)的市場交易價格。另外，氣候的異常變化會影響到能源的消費，從而會影響到碳權(quán)資產(chǎn)的價格。

2. 環(huán)境承載力水平

環(huán)境資源具有稀缺性，環(huán)境自身有一定的凈化能力，具有一定的承載能力，對于碳排放來說，環(huán)境承載力水平就限制了在某一區(qū)域中一定時期內(nèi)向大氣中排放二氧化碳的最大值?；诖?，為了避免過量的二氧化碳等溫室氣體的排放對環(huán)境造成破壞，世界各國才會積極倡導發(fā)展低碳經(jīng)濟，限制二氧化碳排放，使得碳排放權(quán)成為一種有價值的商品。如果某一區(qū)域環(huán)境破壞程度較高，環(huán)境承載力水平有限，在一定時期內(nèi)允許的二氧化碳排放總量也就會十分有限，企業(yè)對碳排放權(quán)的需求也就較大，從而影響到碳排放權(quán)的價格。

（三）政策因素

1. 碳配額計劃

國家配額計劃決定了這個國家碳排放權(quán)的分配情況，而碳排放權(quán)配額的分配是碳交易市場上最主要的供給，因此配額的分配計劃會對碳權(quán)資產(chǎn)的市場交易價格產(chǎn)生影響。國家配額計劃所規(guī)定的每個成員國所分配到的碳排放配額總量是應當?shù)陀诟髋欧艈挝凰鶎嶋H產(chǎn)生的二氧化碳排放總量的，使其可以在碳交易市場上進行交易活動，也就是要求各個排放單位要在約束的排放目標下進行二氧化碳等溫室氣體的排放。因此，國家配額計劃的變化會影響各成員國以及各排放單位所分配到的碳排放配額，從而對碳權(quán)資產(chǎn)的價格產(chǎn)生影響。

2. 碳配額的分配方式

碳排放權(quán)配額的分配方式主要是免費發(fā)放、公開拍賣以及兩者相結(jié)合的方式。企業(yè)通過免費發(fā)放形式取得的碳權(quán)資產(chǎn)，降低了企業(yè)的減排成本，在一定程度上對各企業(yè)積極參與到碳減排中來具有鼓勵作用。但是免費發(fā)放的形式也存在一定的負面影響，會使得企業(yè)缺少減排的壓力與動力，難以真正有效地控制或減少二氧化碳的排放，達到減排的目的。公開拍賣的形式可以彌補免費發(fā)放形式存在的一些不足，通過公開拍賣的方式可以運用市場機制對碳排放權(quán)進行合理有效的配置，提高市場的整體效率。企業(yè)通過公開拍賣的方式取得碳排放配額，增加了其減排的成本，也促使企業(yè)更有動力去完成減排目標，從而影響碳權(quán)資產(chǎn)的價格。

3. 政府的減排目標以及環(huán)境政策

各政府主管部門直接參與碳排放權(quán)配額的派發(fā)，主管部門制定的減排目標、減排總量的控制和出臺的相關(guān)環(huán)境政策等會對碳權(quán)資產(chǎn)的價格有較大的影響。如果政府對環(huán)境保護的力度較大，則會出臺很多相應的環(huán)境保護政策，制定更為嚴格的減排目標，并且會積極推進減排技術(shù)的發(fā)展和綠色清潔能源的利用，大力發(fā)展低碳經(jīng)濟，企業(yè)的減排壓力也會變大。總之，政府的減排目標以及環(huán)境政策等一系列行為都會對碳交易市場的需求與供給造成一定的影響，從而影響碳權(quán)資產(chǎn)的價格與評估值。

三、碳權(quán)資產(chǎn)特征因素的實證分析

（一）樣本指標變量的選取與處理

本文主要選取了歐盟碳排放交易體系下的歐洲能源交易所（EEX）自2013年1月至2016年12月（第三階段）EUA的價格（歐元/噸）作為研究對象，EEX是歐盟碳排放交易體系內(nèi)的一個主要的碳權(quán)資產(chǎn)交易市場，比較具有代表性。通過上文對碳權(quán)資產(chǎn)影響因素的分析，選擇的變量如下：

1.煤炭價格，選取了EEX內(nèi)具有代表性的歐洲三港ARA（ARA 是阿姆斯特丹Amsterdam、鹿特丹Rotterdam、安特衛(wèi)普Antwerp三個港口首字母的結(jié)合）煤炭期貨合約日交易價格（美元/噸），經(jīng)過處理得到月平均交易價格。

2.天然氣價格，德國作為世界天然氣消費大國和歐洲大陸重要的天然氣運輸中轉(zhuǎn)國，對歐洲甚至是全球的天然氣價格趨勢具有很好的代表性，因此選取EEX內(nèi)其中一個天然氣期貨價格指數(shù)Gaspool的月平均價格（歐元/MWh）。

3.原油價格，選取目前在全球范圍內(nèi)具有代表性的重要原油期貨Brent原油期貨合約月平均價格（美元/桶）。

4.電力價格，EEX是德國電力期貨的主要交易場所，并且德國擁有歐洲最大的電力市場，因此選取EEX內(nèi)交易的Phelix電力期貨的月平均交易價格（歐元/ MWh）。

5.歐洲工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)，本文選取了Stoxx Europe 600指數(shù)，該指數(shù)是道瓊斯斯托克總市場指數(shù)和道瓊斯Stoxx全球1800指數(shù)的子集，由代表了跨越18個國家的歐洲地區(qū)的大中型企業(yè)600支股票組成，該指數(shù)能夠在很大程度上反映歐洲的經(jīng)濟形勢。

6. CER價格，選取EEX內(nèi)CER（核證減排量）每個交易日的交易價格，然后經(jīng)過處理得到月平均交易價格（歐元/噸）。

7.碳配額獲得成本，選取EEX內(nèi)EUA每個交易日的拍賣價格，然后經(jīng)過處理得到月平均拍賣價格（歐元/噸），作為碳排放權(quán)配額的獲得成本。

8.碳配額供應量，選取EEX內(nèi)EUA碳排放權(quán)配額的拍賣量（噸）。

9.天氣溫度狀況，選取歐洲主要國家的日平均氣溫處理得到月平均氣溫，以歐洲主要國家2010年以來的每月平均氣溫為基準，如月平均溫度高于 2010年以來的每月平均氣溫，則視為較為溫暖，賦值為1；反之視作較為寒冷，賦值為0，該變量為虛擬變量。

10.政策方面，根據(jù)相關(guān)氣候政策的發(fā)布，若該月份歐洲公布有與氣候相關(guān)的政策規(guī)定等則賦值為1，否則賦值為0，該變量為虛擬變量。

本文的數(shù)據(jù)主要來源于歐洲能源交易所EEX，世界銀行公布的報告、經(jīng)濟發(fā)展指標等，美國芝加哥商品交易所集團公布的天氣溫度數(shù)據(jù)，Stoxx.com上公布的歐洲工業(yè)指數(shù)，Wind數(shù)據(jù)庫等。

由于各個指標所代表的含義不同，性質(zhì)不同，計量單位也存在差異，各個變量之間差異較大，缺乏綜合性，在實證分析的過程中如果直接運用原始變量就會導致數(shù)值較高的指標作用凸顯，這就會導致每個變量并不是以相等的權(quán)重進行分析，為了避免這一問題，在進行實證分析之前，對所選擇的指標數(shù)據(jù)進行標準化處理。最常用的方法叫做Z分數(shù)法，其計算公式為：

其中，Xi表示變量X的第i個觀測值，表示變量X的均值，s表示標準差。

（二）實證分析過程

1. 可行性分析

運用SPSS23.0軟件對經(jīng)過標準化處理之后的樣本數(shù)據(jù)進行因子分析，首先對樣本數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球度檢驗以判斷變量指標是否存在相關(guān)關(guān)系，是否適合進行因子分析。KMO取值越接近于1，則表明指標變量之間的相關(guān)關(guān)系越強，就越適合進行因子分析。Bartlett球度檢驗的概率值為0.000，小于顯著性水平0.01，可以說明相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位矩陣，指標變量之間存在相關(guān)關(guān)系，適合進行因子分析。

本文對所選樣本數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球度檢驗的結(jié)果如表2所示：

如表2所示，本文對所選樣本數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球度檢驗的結(jié)果表明，KMO取值為0.714，顯著性概率為0.000，說明所選指標變量之間存在相關(guān)關(guān)系，適合進行因子分析。

表1 影響因素衡量指標表

表2 KMO和Bartlett球度檢驗結(jié)果

2.因子分析

經(jīng)過KMO和Bartlett球度檢驗結(jié)果表明，本文所選取的指標變量適合進行因子分析。表3為本文所選取的10個指標變量的共同度，表明了所選取的指標變量對提取的公因子的依賴度。

表3 指標變量的共同度

續(xù)表

據(jù)表3中的數(shù)據(jù)顯示，除了政策因素這一指標變量的共同度為0.567，在公因子提取過程中信息受到較大程度的損失以外，其他所選取的9個指標變量的共同度均在0.6以上，這表明公因子的提取情況比較理想，各個指標變量在公因子提取過程中信息損失較少。

進行因子分析最重要的是提取出公因子F，主要是觀察每個公因子的特征值以及對總方差的解釋程度。表4為因子分析的總方差解釋表，在該表中顯示了主成分因子的特征值以及方差貢獻率，還有對主成分因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)后的特征值和方差貢獻率。

通常要考慮的是特征值大于1的因子，根據(jù)表4數(shù)據(jù)顯示有3個因子的特征值大于1，此時我們考慮提取3個公因子，這3個公因子的累計方差貢獻率為75.133%，說明提取的3個公因子包含了原始指標變量的大部分信息，公因子的提取情況較為理想，對主成分因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)后的累計方差貢獻率并沒有發(fā)生變化，仍為75.133%，只是其特征值以及方差貢獻率發(fā)生了小幅變化，這表明旋轉(zhuǎn)后并未影響原始各個指標變量的共同度，僅僅只是改變了各個因子解釋原始各個指標變量的方差。因此，經(jīng)過分析應提取3個公因子，此時由所選擇的10個指標變量轉(zhuǎn)化為3個主成分因子，起到了進行因子分析從而降維的作用。

表4 總方差解釋表

為了能夠?qū)λ崛〉?個公因子進行命名解釋，對10個原始指標變量在所提取的公因子上的載荷量進行計算分析，通過因子載荷系數(shù)來反映各個原始指標變量在提取的3個公因子上的載荷，以此來分析每個公因子所反映的各個原始指標變量的不同，從而對所提取的公因子進行解釋命名。由于旋轉(zhuǎn)前的因子載荷系數(shù)差別較小，缺乏一定的解釋能力，因此對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，使得各因子載荷系數(shù)可以向0和1的兩極分化，能夠使所提取的公因子帶代表的含義更為明晰，便于對其進行解釋。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表5所示：

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

續(xù)表

根據(jù)表5的結(jié)果顯示，對所提取的3個公因子進行命名。在第一個公因子F1中，電力價格、原油價格、天然氣價格、煤炭價格的載荷系數(shù)分別為0.945、0.930、0.917、0.906，因子載荷系數(shù)都接近于 1，第一個公因子F1主要反映了電力、原油、天然氣以及煤炭價格的變動，因此第一個公因子F1可以命名為能源因子；在第二個公因子F2中，Stoxx Europe 600、碳配額供應量以及CER價格的因子載荷量較大，分別為-0.875、0.676、0.735，根據(jù)載荷系數(shù)絕對值的大小，這幾個原始指標變量的因子載荷系數(shù)遠大于其他原始指標變量，這表明該公因子是Stoxx Europe 600、碳配額供應量以及CER價格這幾個原始變量的綜合反映，并且Stoxx Europe 600的因子載荷量更大，因此該公因子可以命名為經(jīng)濟發(fā)展狀況和供給因子；在第三個公因子F3中，天氣溫度的因子載荷系數(shù)為-0.806，政策因素的因子載荷系數(shù)為0.652，天氣溫度對該因子的影響程度更大一些，政策因素的影響則相對小一些，這兩個原始指標變量的載荷系數(shù)的絕對值是遠遠大于其他指標變量，因此公因子命名為氣候政策因子。

根據(jù)表6因子得分系數(shù)表可以得到所提取的公因子的線性關(guān)系式，為下文的回歸分析奠定基礎(chǔ)。

表6 因子得分系數(shù)表

根據(jù)表6可以得到以下關(guān)系式：

經(jīng)過上文的分析，提取了3個互不相關(guān)的公因子，由10個原始指標變量轉(zhuǎn)化為3個主成分因子，所提取的公因子有效地起到降維的作用。

3. 回歸分析

為了更深入地分析所提取的3個公因子對碳權(quán)資產(chǎn)價值的影響，本文將標準化處理的EUA價格作為被解釋變量，提取的3個公因子替代原始指標變量作為解釋變量，進行回歸分析，建立回歸模型如下：

βi代表各個解釋變量的回歸系數(shù)，β0代表常數(shù)項，σ代表殘差項

表7 回歸模型匯總結(jié)果表

表7中顯示了回歸擬合情況，根據(jù)表中的數(shù)據(jù)顯示，相關(guān)系數(shù)R為0.782，擬合優(yōu)度R2值為0.732，調(diào)整后的R2取值為0.705，表明解釋變量與被解釋變量存在較強的相關(guān)關(guān)系，也就說明碳權(quán)資產(chǎn)交易價格與本文所提取的3個公因子之間具有較強的相關(guān)性，并且D-W檢驗的取值為1.560，較為接近于2，說明各個指標變量之間并不存在顯著的自相關(guān)關(guān)系，此情況則表明回歸分析得到的擬合優(yōu)度R2能夠在很大程度上衡量測度真實的R2水平，該回歸分析的擬合優(yōu)度R2取值在0.7以上，較為接近于1的水平，說明回歸模型整體擬合狀況較為理想，碳權(quán)資產(chǎn)價格的變動可以在很大程度上由所提取的3個公因子進行解釋。

根據(jù)表8方差分析表可以看出，F(xiàn)檢驗的P值為0.000，遠遠小于0.05的顯著性水平，通過了F檢驗，此時可以認為被解釋變量與解釋變量之間存在顯著的線性關(guān)系，也就是碳權(quán)資產(chǎn)價格與所提取的3個公因子F1、F2、F3之間的線性關(guān)系非常顯著。

表8 方差分析

該回歸模型通過了顯著性檢驗，說明該模型中所有的解釋變量對被解釋變量在整體上能產(chǎn)生顯著的影響，但這并不能說明每一個解釋變量都能對被解釋變量產(chǎn)生重大影響，也就是說并不是每一個解釋變量都能單獨對被解釋變量有顯著影響，此時需要對回歸模型中的每一個解釋變量進行顯著性檢驗，即為t檢驗。

表9 回歸模型參數(shù)估計與t檢驗

根據(jù)表9中的數(shù)據(jù)顯示，回歸模型中的3個解釋變量F1、F2、F3的t檢驗統(tǒng)計量取值為6.528、5.135、-0.246，對應的P值為0.000、0.000、0.807，在顯著性水平為0.05的情況下，解釋變量F1、F2對應的t檢驗的P值均為0.000，遠遠小于給定的顯著性水平，F(xiàn)1、F2通過t檢驗，說明能源因子、經(jīng)濟發(fā)展狀況和供給因子能夠?qū)μ紮?quán)資產(chǎn)價格產(chǎn)生顯著性影響，而解釋變量F3對應的t檢驗的P值為0.807，并未通過t檢驗，說明提取的公因子F3氣候政策因子并未對被碳權(quán)資產(chǎn)交易價格產(chǎn)生顯著影響。

根據(jù)上述分析可以建立以下回歸方程：

Y表示經(jīng)過標準化處理后的EUA價格；σ表示殘差項

四、實證結(jié)果分析

經(jīng)過實證分析，可以發(fā)現(xiàn)能源價格、經(jīng)濟發(fā)展狀況以及氣候政策等因素都可以對碳權(quán)資產(chǎn)交易價格產(chǎn)生一定的影響。

第一，由分析結(jié)果可知，能源因子的回歸系數(shù)為0.614，能源價格對碳權(quán)資產(chǎn)價格能夠產(chǎn)生較為顯著的影響，這也就表明煤炭價格、電力價格、天然氣價格、原油價格這幾個指標變量能夠?qū)μ紮?quán)資產(chǎn)價格產(chǎn)生重要影響。通常情況下，煤炭價格與碳權(quán)資產(chǎn)價格具有負向的相關(guān)關(guān)系，由于煤炭相對于原油、天然氣等來說屬于高含碳量能源，煤炭中的含碳量相比于石油要超出30%，相比于天然氣的含碳量來說更是要高出70%。當煤炭的價格上漲時，企業(yè)會相應減少對煤炭的消費，轉(zhuǎn)而偏向去選擇石油、天然氣等含碳量相對較低的能源，使得二氧化碳等溫室氣體的排放量減少，對碳排放權(quán)的需求下降，從而使得碳權(quán)資產(chǎn)價格出現(xiàn)下跌，當煤炭價格出現(xiàn)下降時則反之。原油和天然氣價格與碳權(quán)資產(chǎn)價格呈現(xiàn)正向相關(guān)關(guān)系，當天然氣和原油價格出現(xiàn)上漲時，企業(yè)減少對石油和天然氣的消費，選擇含碳量更高的煤炭等作為燃料，增加大氣中二氧化碳等溫室氣體的排放，在市場上對碳排放權(quán)的需求增多，從而推動碳權(quán)資產(chǎn)價格的走高，當原油和天然氣的價格下跌會使得碳權(quán)資產(chǎn)價格走低。另外，電力價格對碳權(quán)資產(chǎn)價格也有著顯著影響，電力企業(yè)需要燃燒大量的煤炭化石燃料來進行生產(chǎn)，電力企業(yè)是二氧化碳等溫室氣體的一個主要排放來源，其對碳排放權(quán)的需求量較大，因此當電力價格升高時，電力企業(yè)對碳排放權(quán)的需求量增加，使得碳排放權(quán)價格出現(xiàn)上漲，當電力價格下降時則反之。

第二，經(jīng)濟發(fā)展狀況與碳權(quán)資產(chǎn)價格也存在著較為顯著的相關(guān)關(guān)系，并且存在正向相關(guān)關(guān)系。在宏觀經(jīng)濟狀況較為景氣時，企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動活躍，其生產(chǎn)、投資規(guī)模較大，刺激企業(yè)對煤炭等燃料消費的增加，二氧化碳等溫室氣體的排放量相對較大，并且經(jīng)濟越是發(fā)達的地區(qū)往往對環(huán)境保護的力度也越大，這就導致企業(yè)對碳權(quán)資產(chǎn)的需求量較大，使得碳權(quán)資產(chǎn)價格較高。經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)反之。另外，CER價格與碳權(quán)資產(chǎn)價格也存在正向相關(guān)關(guān)系，CER與EUA存在一定程度上的替代關(guān)系，當CER價格出現(xiàn)上漲時，在碳交易市場上會更偏向于價格相對來說更低的EUA，從而使得對EUA的需求增加，推動EUA價格上漲；反之，當CER價格出現(xiàn)下跌時，市場上對EUA的需求減少，導致EUA價格出現(xiàn)下跌情況。碳配額供應量與碳權(quán)資產(chǎn)價格存在負向相關(guān)關(guān)系，在一級市場上碳配額供應量增加時，如果碳排放權(quán)的需求量保持不變，此時碳排放權(quán)的價格會出現(xiàn)下跌，當碳配額供應量下降時則反之。目前由于碳配額免費發(fā)放的比例越來越小，逐步向公開拍賣方式轉(zhuǎn)變，這也就使得碳配額拍賣價格和供應量成為衡量減排成本的一個重要因素，并且在運用市場法評估碳權(quán)資產(chǎn)價值時要考慮減排成本的影響。

第三點，氣候政策因子對應的t檢驗的P值為0.807，并未通過t檢驗，這表明提取的公因子F3氣候政策因子并未對碳權(quán)資產(chǎn)交易價格產(chǎn)生顯著影響。經(jīng)過上文的定性分析，氣候變化和政策因素會對碳權(quán)資產(chǎn)價格造成一定的影響，但這種影響具有很大的不確定性，并且具有一定的滯后性，其影響機理與作用過程也較為復雜，因此氣候的變化與政策因素帶來的影響是間接性的。氣候的變化和相關(guān)政策的頒布在短時間內(nèi)對碳權(quán)資產(chǎn)價格造成的實際影響并不嚴重。

經(jīng)過上文的理論與實證分析，能源價格、經(jīng)濟發(fā)展狀況等因素對碳權(quán)資產(chǎn)的價格有顯著的影響，而天氣溫度狀況以及政策因素由于其影響作用過程較為復雜，具有很大的不確定性以及滯后性，對碳權(quán)資產(chǎn)價格的影響是間接性的，并且短時間內(nèi)并不會產(chǎn)生顯著影響。通過對碳權(quán)資產(chǎn)價格影響因素的分析研究，識別確認了對碳權(quán)資產(chǎn)價格具有顯著影響的因素，這為從資產(chǎn)評估的角度界定碳權(quán)資產(chǎn)市場法的特征因素奠定了基礎(chǔ)。但是，實證分析中提取的三個公因子的累計方差貢獻率為75.133%，提取的3個公因子包含了原始指標變量的大部分信息，但是還有部分信息并不包含在內(nèi)，說明還有其他因素對碳權(quán)資產(chǎn)的價值產(chǎn)生一定的影響，因此，除了考慮上述因素之外，在具體運用市場法評估碳權(quán)資產(chǎn)價值時，還需要考慮其他因素，例如企業(yè)減排成本等因素對碳權(quán)資產(chǎn)價值的影響。在運用市場法時考慮這些特征因素的差異，將有助于選擇恰當?shù)目杀冉灰装咐x擇適當?shù)闹笜藢μ卣饕蛩刂g的差異進行修正，以期望市場法在碳權(quán)資產(chǎn)估值中的應用更為科學，估值結(jié)果更為合理。