碳排放權(quán)交易價格影響因素實證研究
——以湖北省溫室氣體排放配額為例

(武漢船舶職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖北武漢 430050)

大量研究表明，溫室氣體排放引起全球變暖已成為不爭的事實。氯氟烴等化學(xué)物質(zhì)的過度排放已導(dǎo)致南極上空出現(xiàn)了2290萬平方公里的臭氧空洞。按照目前的碳排放趨勢，到2030年，全球變暖可能達到1.5℃[1]。全球變暖致使南北極冰山迅速消融，從而導(dǎo)致了海平面以每年2.9毫米的速度上升，到2100年，海平面可能比2005年上升65厘米[2]。政府間氣候變化專業(yè)委員會通過電腦模擬仿真表明，人類活動帶來的溫室氣體排放是造成全球變暖的元兇[3]。

為緩解全球變暖的步伐，降低全球溫室氣體的排放量，《聯(lián)合國氣候變化框架公約》、《京都議定書》、《巴黎協(xié)議》相繼于1992年6月、1997年12月、2015年12月獲得通過。為響應(yīng)《巴黎協(xié)議》把全球平均氣溫升幅控制在工業(yè)化前水平以上低于2℃之內(nèi)，并努力將氣溫升幅限制在工業(yè)化前水平以上1.5℃之內(nèi)的號召，我國于2016年12月22日成功發(fā)射了第一顆全球二氧化碳監(jiān)測科學(xué)實驗衛(wèi)星(簡稱：碳衛(wèi)星，TanSat)[4]。國家發(fā)展和改革委員會提出：到2020年，單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%的總體目標[5]。2017年，我國單位國內(nèi)生產(chǎn)總值二氧化碳排放比2005年下降46%，提前完成目標[6]。國家發(fā)展和改革委員會2017年12月19日宣布，以發(fā)電行業(yè)為突破口，全國碳排放權(quán)交易體系正式啟動。

全國碳排放權(quán)交易市場的建立為日后接軌國際碳排放權(quán)交易市場奠定了堅實的基礎(chǔ)。為充分發(fā)揮碳交易市場在資源配置中的決定性作用，有必要探索碳排放權(quán)交易市場的價格影響因素。

1 研究現(xiàn)狀

針對國內(nèi)碳排放權(quán)交易市場的研究，拘泥于研究數(shù)據(jù)的有限性，對于碳排放權(quán)配額價格影響因素的研究主要分為綜合影響因素研究和單一影響因素(能源價格)研究兩個方面。

綜合影響因素研究方面，王丹舟等人認為地區(qū)的能源結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟發(fā)展水平影響到我國碳排放權(quán)配額交易價格[7]。杜子平等人認為能源價格、宏觀經(jīng)濟發(fā)展、工業(yè)發(fā)展水平、匯率是影響我國碳排放權(quán)配額交易價格的主要因素[8]。莊英東認為能源指標、政策指標、市場指標、環(huán)境指標、國外碳市場的EUA價格指標是影響我國碳排放權(quán)配額交易價格的主要因素[9]。呂靖燁等人則認為需要從宏觀政策、能源價格、行業(yè)指數(shù)、自然環(huán)境等方面考慮碳排放權(quán)配額交易價格的影響因素[10]。

通過以上研究文獻可以看出，國內(nèi)學(xué)者普遍認為我國碳排放權(quán)配額交易價格波動受多種因素的影響，其中主要的影響因素包括：宏觀經(jīng)濟發(fā)展、國外碳市場的EUA價格、能源價格、匯率水平等。而其中討論最多的影響因素則為能源價格。

單一影響因素(能源價格)研究方面，汪中華等人認為能源價格與碳排放權(quán)配額交易價格之間相互作用相互影響，其中石油價格對碳排放權(quán)配額交易價格影響最大[11]。魏琦等人認為化石能源價格的變動與北京碳交易所市場碳配額市場交易價格之間存在一定的正相關(guān)[12]。趙選民等人認為發(fā)現(xiàn)各傳統(tǒng)能源價格與碳排放權(quán)配額交易價格之間均存在顯著的負相關(guān)關(guān)系[13]。陳冠學(xué)等人認為能源價格改革有效降低了碳排放強度，有利于推進我國生態(tài)文明建設(shè)[14]。

通過以上研究文獻可以看出，國內(nèi)學(xué)者就能源價格對我國碳排放權(quán)交易價格波動的影響認識也大相徑庭。有學(xué)者認為化石能源價格與碳排放權(quán)配額價格之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系，也有學(xué)者認為各傳統(tǒng)能源價格與碳排放權(quán)配額價格之間呈顯著負相關(guān)關(guān)系。那么，湖北省溫室氣體排放分配配額價格與能源價格之間到底是呈現(xiàn)出何種關(guān)系呢？這值得我們研究。

本文以湖北碳排放權(quán)交易中心的湖北省溫室氣體排放分配配額價格為研究對象，通過定量研究探討我國碳排放權(quán)配額價格與宏觀經(jīng)濟發(fā)展、國外碳市場的EUA價格、能源價格、匯率水平之間的相關(guān)關(guān)系。為我國建立全國統(tǒng)一的碳排放交易市場提供可資借鑒之處，亦為湖北碳排放權(quán)交易中心的交易參與者提供參考。

2 數(shù)據(jù)與方法

本文以我國碳排放權(quán)配額價格為研究對象，考慮國內(nèi)經(jīng)濟、國際碳排放權(quán)配額價格、能源價格、匯率行情等四個方面的七個指標，運用AR-GARCH回歸模型，探索以上因素是否會對我國碳排放權(quán)配額價格產(chǎn)生影響以及影響的方向和程度。

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.1.1 湖北省溫室氣體排放分配配額價格

以湖北市場為研究對象，是因為近年來，湖北碳市場配額無論是成交量還是成交額在全國所占比重均超過50%。本文選取湖北碳排放權(quán)交易中心公布的湖北省溫室氣體排放分配配額價格(以下簡稱“HBEA”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的被解釋變量。

2.1.2深成指數(shù)、上證指數(shù)

股市一直被稱為國民經(jīng)濟的晴雨表。中國的股市僅深圳證券交易所和上海證券交易所兩家。深成指數(shù)和上證指數(shù)分別反映了深圳證券交易所和上海證券交易所的基本面，適合用作衡量國民經(jīng)濟發(fā)展的指標。本文選取深成指數(shù)(以下簡稱“shenzhen”)和上證指數(shù)(以下簡稱“shanghai”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的解釋變量。

2.1.3歐盟排放權(quán)配額價格

歐盟排放權(quán)交易體制是全球首個國際碳排放權(quán)交易機制，亦是歐盟氣候政策的主要支柱，旨在幫助歐盟各國成員以最低成本完成溫室氣體減排承諾。歐盟排放權(quán)交易體制下，最活躍的交易所包括歐洲能源交易所、歐洲氣候交易所、歐洲環(huán)境交易所、北歐電力交易所、荷蘭氣候交易所、奧地利能源交易所。歐盟排放權(quán)配額現(xiàn)貨、期貨價格的波動必然會影響到國內(nèi)碳排放權(quán)交易價格的波動。本文選取歐洲氣候交易所上市交易的歐盟排放權(quán)配額期貨價格(以下簡稱“EUA”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的解釋變量。

2.1.4鄭州動力煤連續(xù)價格、布倫特原油期貨價格、美國天然氣期貨價格

溫室氣體排放主要源于傳統(tǒng)化石能源煤、石油、天然氣的燃燒排放，能源價格的波動勢必會影響到碳排放權(quán)配額交易價格的走勢。動力煤主要用于作為動力原料，本文選取鄭州商品交易所上市的鄭州動力煤連續(xù)價格(以下簡稱“ZC0”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的解釋變量。布倫特原油價格是市場油價的標桿，本文選取洲際交易所上市交易的布倫特原油期貨價格(以下簡稱“CFD-OIL”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的解釋變量。本文選取紐約商品交易所上市交易的美國天然氣期貨價格(以下簡稱“USA-GAS”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的解釋變量。

2.1.5歐元央行中間價

匯率是參與國際碳排放權(quán)交易的橋梁，匯率的變化會影響到國內(nèi)企業(yè)的生產(chǎn)決策，也會影響到國外投資者的投資偏好，進而可能會對我國碳排放權(quán)交易價格產(chǎn)生影響。歐盟排放權(quán)交易體制是全球首個國際碳排放權(quán)交易機制，也是2017年底前全球最大的碳排放權(quán)交易市場，涵蓋了歐盟28個成員國以及挪威、冰島和列支敦士登。鑒于歐盟占據(jù)了國際碳排放權(quán)交易市場的主體地位，而且歐元已經(jīng)成為國際主要結(jié)算貨幣，本文選取歐元兌人民幣央行中間價(以下簡稱“EUR”)作為我國碳排放權(quán)交易價格影響因素的解釋變量。

2.2 模型與方法

由于我國碳排放權(quán)交易價格影響因素相對復(fù)雜，需要考慮的解釋變量較多。為避免自相關(guān)性和異方差性的影響，本文選取AR-GARCH回歸模型來探索我國碳排放權(quán)交易價格的影響因素。

多元線性回歸模型的一般形式為：

y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+u

式中，y代表被解釋變量，x1,x2,…,xk代表解釋變量，u代表回歸模型殘差。

m階自回歸模型AR(m)的一般形式為：

ut=c+φ1ut-1+φ2ut-2+…+φmut-m+∈

式中，ut代表前述多元線性回歸模型的殘差序列，c代表常數(shù)，φ1,φ2,…,φm代表自回歸模型系數(shù)，m代表自回歸模型階數(shù)，∈為均值為0，方差為σ2的白噪聲序列。

廣義自回歸條件異方差模型GARCH(q,p)的一般形式為：

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

本文選取2017年4月5日至2019年4月4日HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的歷史數(shù)據(jù)作為研究對象，剔除掉共同缺失的數(shù)據(jù)，共得到477個時間序列數(shù)據(jù)。

表1 2017年4月5日至2019年4月4日被解釋、解釋變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

表1顯示的是2017年4月5日至2019年4月4日HBEA和shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表1我們可以看出：Skewness檢驗的結(jié)果表明，HBEA、EUA、USA-GAS的價格分布呈現(xiàn)正偏離，shenzhen、shanghai、ZC0、CFD-OIL、EUR的價格分布呈現(xiàn)負偏離；Kurtosis檢驗的結(jié)果表明，HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、CFD-OIL、EUR的價格分布具有不足的峰度， ZC0、USA-GAS的價格分布具有過度的峰度；Jarque-Bera檢驗的結(jié)果表明，HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的價格分布在1%的顯著性檢驗水平下拒絕服從未知均值和未知方差的正態(tài)分布零假設(shè)；被解釋變量與解釋變量的價格分布與正態(tài)分布大相徑庭，HBEA、EUA的價格分布甚至并非單峰，而是出現(xiàn)了雙峰的情況。

3.2 參數(shù)估算

本文選取AR- GARCH回歸模型來探索湖北省溫室氣體排放分配配額價格的影響因素。具體步驟如下：

首先對2017年4月5日至2019年4月4日HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的477個時間序列數(shù)據(jù)進行對數(shù)變換，以縮小量綱。

將變換后的數(shù)據(jù)代入多元線性回歸模型：

采用EViews軟件計算基于多元線性回歸模型的參數(shù)估算值，對回歸模型的殘差resid進行自相關(guān)和條件異方差檢驗。

圖1為多元線性回歸模型殘差自相關(guān)Q檢驗結(jié)果。由圖1我們可以看出：多元線性回歸模型的殘差自相關(guān)系數(shù)拖尾，偏自相關(guān)系數(shù)1階截尾，考慮采用AR(1)模型。

圖1 多元線性回歸模型殘差自相關(guān)Q檢驗

表2顯示的是多元線性回歸模型殘差條件異方差檢驗結(jié)果。由表2我們可以看出：5種多元線性回歸模型殘差條件異方差檢驗方法中，均提示在1%的顯著性檢驗水平下，多元線性回歸模型殘差存在條件異方差，考慮采用GARCH模型。

表2 多元線性回歸模型殘差條件異方差檢驗

建立AR-GARCH回歸模型，并采用EViews軟件計算基于AR(1)-GARCH(1,1)回歸模型的參數(shù)估算值。

表3顯示的是解釋變量的參數(shù)估算值，表4顯示的是方差方程的估算值。

表3 解釋變量估算值

表4 方差方程估算值

圖2為AR(1)-GARCH(1,1)回歸模型殘差自相關(guān)Q檢驗結(jié)果。由圖2我們可以看出：AR(1)-GARCH(1,1)回歸模型模型的殘差已無自相關(guān)和偏自相關(guān)。

圖2 AR-GARCH回歸模型殘差自相關(guān)Q檢驗

表5顯示的是AR(1)- GARCH(1,1)回歸模型殘差條件異方差檢驗結(jié)果。由表5我們可以看出：AR(1)- GARCH(1,1)回歸模型的殘差已無條件異方差。

表5 AR- GARCH回歸模型殘差條件異方差檢驗

4 結(jié) 論

本文以湖北碳排放權(quán)交易中心公布的湖北省溫室氣體排放分配配額價格作為研究對象，從國內(nèi)經(jīng)濟、國際碳排放權(quán)配額價格、能源價格、匯率等四個方面選取了七個解釋變量，運用AR(1)- GARCH(1,1)回歸模型對湖北省溫室氣體排放分配配額價格的影響因素進行了探索。研究發(fā)現(xiàn)：

HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的價格分布在1%的顯著性檢驗水平下拒絕服從未知均值和未知方差的正態(tài)分布零假設(shè)。

從影響因素來看，對HBEA產(chǎn)生顯著影響的解釋變量為shenzhen、shanghai、EUA、USA-GAS。即國內(nèi)經(jīng)濟、國際碳排放權(quán)配額價格、能源價格都能影響HBEA。對HBEA產(chǎn)生非顯著影響的解釋變量為ZC0、CFD-OIL、EUR。

從影響方向來看，shenzhen、EUA、CFD-OIL均對HBEA產(chǎn)生正向影響，其中shenzhen、EUA對HBEA產(chǎn)生顯著正向影響。shanghai、ZC0、USA-GAS、EUR均對HBEA產(chǎn)生負向影響,其中shanghai、USA-GAS對HBEA產(chǎn)生顯著負向影響。

從國內(nèi)經(jīng)濟和匯率方面看，國內(nèi)經(jīng)濟的發(fā)展會對HBEA產(chǎn)生顯著影響，但匯率變動對HBEA產(chǎn)生的影響不顯著，說明參與交易湖北省溫室氣體排放分配配額的主要還是國內(nèi)機構(gòu)。

從能源價格方面看，USA-GAS對HBEA產(chǎn)生顯著負向影響。原因在于傳統(tǒng)化石能源價格的增加會導(dǎo)致企業(yè)選擇電能或者是其他清潔能源作為化石能源的替代品。電能或者清潔能源產(chǎn)生的碳排放要顯著低于化石能源產(chǎn)生的碳排放。由于企業(yè)的碳排放量減少了，因此，企業(yè)對碳排放權(quán)的需求就會減少，從而導(dǎo)致碳排放權(quán)價格下降。

從國際碳排放市場看，HBEA與EUA呈顯著正相關(guān)關(guān)系。國內(nèi)碳排放權(quán)交易市場與國際碳排放權(quán)交易市場保持一致性。國際碳排放權(quán)交易市場的波動會同步傳遞至國內(nèi)碳排放權(quán)交易市場。

本文的研究價值在于發(fā)現(xiàn)了影響HBEA的正向因素和負向因素。湖北碳排放權(quán)交易中心的交易參與者(國內(nèi)外機構(gòu)、企業(yè)、組織和個人)可以通過對國內(nèi)股票市場、國際碳排放權(quán)交易市場、國內(nèi)外能源市場以及歐元匯率市場的波動分析和預(yù)測，從而預(yù)測國內(nèi)碳排放權(quán)交易市場的走勢，以做好相應(yīng)的套期保值工作。

囿于研究數(shù)據(jù)的可得性，本文的局限性在于僅以湖北碳排放權(quán)交易中心為例，對影響溫室氣體排放分配配額價格的因素進行了分析，不足以代表全國市場。但湖北碳市場配額無論是成交量還是成交額在全國所占比重均超過50%，并且國家發(fā)改委宣布由湖北省牽頭承擔(dān)全國碳排放權(quán)注冊登記系統(tǒng)建設(shè)與運維任務(wù)。因此，選擇湖北碳排放權(quán)交易中心作為研究對象仍是具有典型代表性的。

目前，國內(nèi)在北京、天津、上海、江蘇、福建、湖北、廣東、重慶、深圳等9個地區(qū)建立了碳排放權(quán)交易試點。于多個地區(qū)試點，容易導(dǎo)致市場化程度不高，為了進一步接軌國際碳交易市場，我國有必要盡快建成全國統(tǒng)一的碳排放權(quán)交易市場。

注釋

① National Aeronautics and Space Administration. NASA Ozone Watch Annual Records[EB/OL]. https://ozonewatch.gsfc.nasa.gov/meteorology/annual_data.html

② 湖北排放權(quán)交易中心. 湖北省溫室氣體排放配額每日概況[DB/OL]. http://www.hbets.cn/index.php/index-show-tid-13.html

③ 網(wǎng)易財經(jīng). 深成指數(shù)歷史交易數(shù)據(jù)[DB/OL]. http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_zhishu_399001.html

④ 網(wǎng)易財經(jīng). 上證指數(shù)歷史交易數(shù)據(jù)[DB/OL]. http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_zhishu_000001.html

⑤ Intercontinental Exchange. EUA Futures. [DB/OL]. https://www.theice.com/products/197/EUA-Futures/data?marketId=5474736

⑥ 新浪財經(jīng). 動力煤連續(xù)歷史交易[DB/OL]. http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/view/vFutures_History.php?jys=czce&pz=ZC&hy=ZC0&breed=ZC0&type=inner&start=2017-04-05&end=2019-04-04

⑦ 新浪財經(jīng). 布倫特原油CFD歷史交易[DB/OL]. http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/view/vFutures_History.php?jys=IPE&pz=OIL&hy=&breed=OIL&type=global&start=2017-04-05&end=2019-04-04

⑧ 新浪財經(jīng). 美國天然氣CFD歷史交易[DB/OL]. http://vip.stock.finance.sina.com.cn/q/view/vFutures_History.php?jys=NYME&pz=NG&hy=&breed=NG&type=global&start=2017-04-05&end=2019-04-04

⑨ 新浪財經(jīng). 歐元兌人民幣外匯牌價[DB/OL]. http://biz.finance.sina.com.cn/forex/forex.php?startdate=2017-04-05&enddate=2019-04-04&money_code=EUR&type=0

⑩ 湖北碳排放權(quán)交易中心. 全國碳排放交易體系啟動湖北牽頭承擔(dān)全國碳排放權(quán)注冊登記系統(tǒng)建設(shè)與運維任務(wù)[EB/OL]. http://www.hbets.cn/index.php/index-view-aid-1292.html