基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的中國(guó)碳排放權(quán)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)傳染研究

徐玉華 劉夢(mèng)娜 王浚丞

1（南京審計(jì)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院，南京 211815）2（南京審計(jì)大學(xué)金融學(xué)院，南京 211815）

引言

2022 年10 月16 日，習(xí)近平總書(shū)記在黨的二十大上講話時(shí)強(qiáng)調(diào)“推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展綠色化、低碳化是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)”。自1997 年《京都議定書(shū)》 順利通過(guò)，中國(guó)便對(duì)全球氣候變暖給予了極大的關(guān)注，將綠色發(fā)展作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略。我國(guó)由于相比發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)碳排放權(quán)價(jià)格研究的較晚，目前對(duì)碳排放權(quán)價(jià)格缺乏定價(jià)權(quán)，且碳價(jià)低迷并常常出現(xiàn)異常波動(dòng)的情況。此外，當(dāng)前我國(guó)金融體系脆弱性不斷上升的同時(shí)外部輸入性金融風(fēng)險(xiǎn)跨市場(chǎng)交叉?zhèn)魅炯觿?，而碳排放?quán)價(jià)格影響因素間的風(fēng)險(xiǎn)傳染行為必然會(huì)加劇碳排放權(quán)價(jià)格的不穩(wěn)定性，降低其有效性。因此，本文通過(guò)構(gòu)建碳排放權(quán)價(jià)格影響因素風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)），明晰全國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行前后系統(tǒng)重要性因素、風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化，這不僅有助于維持碳價(jià)穩(wěn)定與推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色低碳發(fā)展，而且對(duì)全國(guó)與地方碳市場(chǎng)聯(lián)合發(fā)展及日后全國(guó)碳市場(chǎng)制度的完善提供前瞻性支撐。

自2005 年《京都議定書(shū)》 正式生效，大部分國(guó)家在該框架下履行碳減排義務(wù)，逐漸建立起相應(yīng)的碳排放權(quán)交易市場(chǎng)（簡(jiǎn)稱碳市場(chǎng)）。碳市場(chǎng)的基本思想是明確碳排放的產(chǎn)權(quán)，并進(jìn)行市場(chǎng)交易，從而解決碳排放的外部性問(wèn)題［1］。具體而言，在總排放量及各排放源應(yīng)得配額確定的前提下，企業(yè)在履約期內(nèi)可自由進(jìn)行碳排放權(quán)的交易，在期末需上繳與其排放量相當(dāng)?shù)淖泐~配額，否則視為違約，由此通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制優(yōu)化資源配置，降低減排成本。與此同時(shí)，碳排放權(quán)成為了一種稀缺資源，具有了“商品” 屬性。碳排放權(quán)的買(mǎi)賣(mài)雙方在碳市場(chǎng)上自由交易形成的市場(chǎng)價(jià)格即為碳排放權(quán)價(jià)格（簡(jiǎn)稱碳價(jià)）。碳價(jià)與傳統(tǒng)的金融資產(chǎn)價(jià)格相同，反應(yīng)的是商品的供求關(guān)系。但值得注意的是，碳排放權(quán)作為一種政府賦予的虛擬權(quán)利，且以減排為目的，具有一定的特殊性，因此，碳價(jià)的波動(dòng)往往由需求方主導(dǎo)［2］。

自中國(guó)試點(diǎn)碳市場(chǎng)運(yùn)行以來(lái)，如何維持碳價(jià)穩(wěn)定就引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注。目前，中國(guó)碳價(jià)價(jià)格過(guò)低［3］且具有較強(qiáng)的波動(dòng)性［4］，而碳價(jià)影響因素作為導(dǎo)致碳價(jià)波動(dòng)的重要因素，又是中外學(xué)者共同關(guān)注的重要課題。Reshetnikova 等（2023）［5］通過(guò)多個(gè)平穩(wěn)時(shí)間序列的GARCH 模型發(fā)現(xiàn)斷點(diǎn)后碳價(jià)會(huì)形成新的定價(jià)規(guī)則，且碳價(jià)與能源價(jià)格顯著相關(guān)。Zhang 和Xu（2020）［6］以深圳碳交易所為研究對(duì)象，采用GARCH 模型描述了不同經(jīng)濟(jì)背景下的碳價(jià)波動(dòng)，并證實(shí)了氣候不確定性為碳價(jià)的影響因素。Luo 等（2022）［7］以北京碳市場(chǎng)為研究對(duì)象，基于小波分析方法研究發(fā)現(xiàn)碳和天然氣價(jià)格呈負(fù)相關(guān)，且與石油價(jià)格表現(xiàn)出不穩(wěn)定的依賴關(guān)系。

雖然已有學(xué)者構(gòu)建了多元化的碳價(jià)影響因素體系，如Han 等（2019）［8］將除了能源、經(jīng)濟(jì)和天氣狀況外的環(huán)境因素引入指標(biāo)體系；蔣青嬗和韓兆洲（2017）［9］引入環(huán)境政策、對(duì)外開(kāi)放程度、經(jīng)濟(jì)密度等變量。然而，大多研究未考慮影響因素間的相關(guān)關(guān)系，即有關(guān)碳價(jià)影響因素間的風(fēng)險(xiǎn)傳染研究鮮有報(bào)道。如Li 和Lei（2018）［10］采用時(shí)間序列模型及ARCH 模型對(duì)中國(guó)湖北碳市場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)能源價(jià)格為顯著的影響因素；Zhou 和Li（2019）［11］運(yùn)用VAR－VEC 模型研究了能源價(jià)格、空氣質(zhì)量、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與碳價(jià)間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)為顯著的影響因素。這些研究均側(cè)重于影響因素與碳價(jià)的直接關(guān)系，而忽略了風(fēng)險(xiǎn)的整體關(guān)聯(lián)性。在全球經(jīng)濟(jì)一體化的大背景下，“太關(guān)聯(lián)而不能倒” 已經(jīng)成為防范金融風(fēng)險(xiǎn)的核心理念，各影響因素間往往存在著復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系，從而形成一個(gè)復(fù)雜的金融網(wǎng)絡(luò)。隨著我國(guó)碳市場(chǎng)的不斷發(fā)展，其金融化程度日益加深的同時(shí)，與其他金融部門(mén)間的關(guān)聯(lián)度顯著上升［12］。當(dāng)一個(gè)或一些影響因素指標(biāo)面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)迅速通過(guò)信貸、貿(mào)易、投資等渠道進(jìn)行跨行業(yè)、跨市場(chǎng)的交叉?zhèn)魅九c擴(kuò)散，導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)被進(jìn)一步放大。而這種“產(chǎn)生－交叉?zhèn)魅荆俳徊鎮(zhèn)魅尽钡臋C(jī)制，會(huì)使得碳市場(chǎng)面臨多重風(fēng)險(xiǎn)非線性疊加共振。此外，如氣候條件、宏觀政策等經(jīng)濟(jì)基本面因素，或多或少會(huì)對(duì)各金融部門(mén)產(chǎn)生沖擊，進(jìn)而受風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)、風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散及風(fēng)險(xiǎn)放大等機(jī)制的影響同樣會(huì)迅速向其他指標(biāo)傳遞并產(chǎn)生一系列連鎖效應(yīng)，且根據(jù)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)假說(shuō)，關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)的行業(yè)或市場(chǎng)間產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)傳染越顯著。綜上所述，若忽視影響因素間的風(fēng)險(xiǎn)傳染特征，勢(shì)必會(huì)影響碳價(jià)關(guān)鍵影響因素的識(shí)別?；诖耍疚膹奶純r(jià)影響因素間風(fēng)險(xiǎn)傳染角度出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)來(lái)刻畫(huà)影響因素體系的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)，識(shí)別系統(tǒng)重要性因素、明晰全國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行前后碳價(jià)影響因素風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化，對(duì)維持碳價(jià)穩(wěn)定及推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色低碳發(fā)展有著重大的理論及實(shí)踐意義。

目前已有少數(shù)學(xué)者開(kāi)始關(guān)注到碳價(jià)影響因素間的相關(guān)性或溢出效應(yīng)，如王小燕等（2022）［13］，通過(guò)構(gòu)建碳價(jià)影響因素的網(wǎng)絡(luò)圖，發(fā)現(xiàn)影響因素可分為6 個(gè)團(tuán)體，并基于相關(guān)性篩選關(guān)鍵因素；Zhao 等（2021）［14］研究發(fā)現(xiàn)碳市場(chǎng)會(huì)受到其他市場(chǎng)間溢出效應(yīng)的顯著影響。本文基于風(fēng)險(xiǎn)傳染視角，構(gòu)建碳價(jià)影響因素網(wǎng)絡(luò)模型，識(shí)別關(guān)鍵因素的同時(shí)著重關(guān)注全國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行前后碳價(jià)影響因素網(wǎng)絡(luò)的傳染路徑及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化；利用kcore 算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分層及傳播動(dòng)力學(xué)分析，并運(yùn)用最小樹(shù)形圖算法對(duì)指標(biāo)間連邊進(jìn)行篩選，從而分析風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑變化。這兩種方法均基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，相比于其他篩選節(jié)點(diǎn)或連邊的方法，如主成分分析、Lasso 等，能夠更好地保留網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分析結(jié)果可信性高。

1 網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)參數(shù)構(gòu)建

1.1 關(guān)鍵性參數(shù)

（1）節(jié)點(diǎn)的度

節(jié)點(diǎn)的度定義為與該節(jié)點(diǎn)連接的邊數(shù)，通常是指出度。碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的度越高表示受到該指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的其他指標(biāo)數(shù)量越多。

（2）接近度中心性

本文參考Dangalchev（2005）［15］對(duì)接近度中心性的定義，以便非連通圖的計(jì)算，具體表示如下：

式中，CC（vi）為節(jié)點(diǎn)vi的接近度中心性，dij為節(jié)點(diǎn)vi到節(jié)點(diǎn)vj的最短距離。

（3）特征向量中心性

特征向量中心性是指給網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予一個(gè)相對(duì)分值，且在某節(jié)點(diǎn)的分值貢獻(xiàn)中，與其相連的高分值的節(jié)點(diǎn)貢獻(xiàn)度大于低分值的節(jié)點(diǎn)。令節(jié)點(diǎn)vi的中心性分值為xi，且正比于與其相連的所有節(jié)點(diǎn)的中心性分值之和，即：

式中，λ為常數(shù)，CE（vi）為節(jié)點(diǎn)vi的特征向量中心性，且存在唯一解。

1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

（1）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵是一種簡(jiǎn)明的網(wǎng)絡(luò)序狀態(tài)測(cè)度參數(shù)。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)vi的度為ki，則其重要度定義如下：

對(duì)于ki＝0 的節(jié)點(diǎn)不作考慮，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵計(jì)算公式如下：

為了消除節(jié)點(diǎn)數(shù)目N對(duì)E的影響，對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵進(jìn)行歸一化，定義為：

顯然0≤ê≤1。

（2）網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)密度是指網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系的緊密程度。網(wǎng)絡(luò)密度值越大，意味著指標(biāo)間有著更密切的關(guān)系，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)最易傳染［16，17］。具體公式如下：

其中，n為網(wǎng)絡(luò)中N個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)間實(shí)際存在的連線總數(shù)。

（3）平均路徑長(zhǎng)度

網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度L定義為任意兩節(jié)點(diǎn)之間距離的平均值，即：

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)圖非連通時(shí)，通過(guò)計(jì)算兩兩節(jié)點(diǎn)間1／dij，即如果兩點(diǎn)之間無(wú)邊相連，最短路徑為inf時(shí)，那么1／dij為0，最后取平均值作為網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度，1／dij的均值越大，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑越短，即風(fēng)險(xiǎn)傳染速度越快，范圍越廣［17］。

（4）聚類(lèi)系數(shù)

聚類(lèi)系數(shù)Ci定義為節(jié)點(diǎn)vi的ki個(gè)鄰居節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)Ei和總的可能的邊數(shù)之比，即：

平均聚類(lèi)系數(shù)C就是所有節(jié)點(diǎn)聚類(lèi)系數(shù)取平均，即：

網(wǎng)絡(luò)的平均聚類(lèi)系數(shù)說(shuō)明了該網(wǎng)絡(luò)整體的凝聚程度，平均聚類(lèi)系數(shù)越大，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)越緊密，節(jié)點(diǎn)間聯(lián)動(dòng)特性越顯著，風(fēng)險(xiǎn)傳染性越高［18］。

1.3 k－core 算法

k－core 算法是指基于k－core 值對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行逐層分解，是網(wǎng)絡(luò)理論中篩選上層指標(biāo)并判斷節(jié)點(diǎn)重要性最常用的方法之一，可以較好的實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分層過(guò)程的統(tǒng)一，從而提高篩選指標(biāo)的可信性，該過(guò)程核心步驟如下：

（1）核數(shù)計(jì)算。如果1 個(gè)節(jié)點(diǎn)存在于k－核，且在（k＋1）－核中被去除，則該節(jié)點(diǎn)的核數(shù)為k。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)即便很高，它的核數(shù)也可能很小。

（2）核心子網(wǎng)絡(luò)提取。具有相同k－core 值的所有指標(biāo)組成的子網(wǎng)絡(luò)被稱為k－shell。具有最大k－core 值的特殊k－shell 為核心子網(wǎng)絡(luò)。

（3）核心節(jié)點(diǎn)提取。核心子網(wǎng)絡(luò)圖中，度最大的節(jié)點(diǎn)為核心節(jié)點(diǎn)。

1.4 最小樹(shù)形圖（朱劉算法）

朱永進(jìn)和劉振紅所設(shè)計(jì)的最小樹(shù)形圖是最小生成樹(shù)的一種擴(kuò)展，若在1 個(gè)有向圖中，不存在有向環(huán)，且存在1 個(gè)沒(méi)有入邊的節(jié)點(diǎn)（根點(diǎn)），而其他節(jié)點(diǎn)都是唯一一條弧的終點(diǎn)，這樣的圖即為最小樹(shù)形圖。最小樹(shù)形圖能夠有效過(guò)濾噪音信息，從而明晰碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑及內(nèi)在性，具體算法如下：

（1）求最短弧集：若除根點(diǎn)以外的所有節(jié)點(diǎn)都存在1 條或以上入邊，則可選取各節(jié)點(diǎn)的最短入邊，從而形成一個(gè)權(quán)值最小的子圖，子圖中的弧集即為最短弧集。若存在某一節(jié)點(diǎn)既不是根點(diǎn)也不存在入邊，則不符合條件，算法終止。

（2）檢查環(huán)：檢查步驟（1）所得最短弧集是否存在有向環(huán)與收縮點(diǎn)。如果僅有收縮點(diǎn)而無(wú)有向環(huán)，則展開(kāi)收縮點(diǎn)；反之，若僅有有向環(huán)，而無(wú)收縮點(diǎn)，則將有向環(huán)縮為1 個(gè)節(jié)點(diǎn)。

（3）收縮有向環(huán)：將有向環(huán)收縮為1 個(gè)節(jié)點(diǎn)，但與其他節(jié)點(diǎn)的連邊保留，由此得到新的權(quán)值最小子圖。對(duì)比原圖，新子圖中以收縮點(diǎn)為終點(diǎn)的弧方向恒定長(zhǎng)度改變。重復(fù)步驟（1）～（3），直至不存在有向環(huán)。

（4）展開(kāi)收縮點(diǎn)：將新子圖中的收縮點(diǎn)展成有向環(huán)。

2 指標(biāo)選擇

在碳價(jià)影響因素的選擇上，本文參考已有研究，并本著全面性、客觀性及可獲得性的原則，從國(guó)際能源、國(guó)內(nèi)能源、國(guó)際碳價(jià)、經(jīng)濟(jì)狀況、宏觀政策與氣候條件6 個(gè)維度，共選擇20 個(gè)指標(biāo)構(gòu)建碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)模型，具體選擇與依據(jù)如下：

國(guó)內(nèi)能源：煤炭、原油與天然氣被稱為世界三大能源，而能源價(jià)格的變動(dòng)會(huì)直接影響相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)成本，同時(shí)間接促使企業(yè)更換低成本能源與改進(jìn)減排技術(shù)，從而影響其碳排放需求，進(jìn)而影響碳價(jià)。近年來(lái)，已有不少研究證明了能源價(jià)格對(duì)碳交易價(jià)格的影響性。Keppler 和Mansanet－Bataller（2010）［19］通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)，并進(jìn)一步運(yùn)用OLS 回歸驗(yàn)證得出煤炭與天然氣對(duì)EUA 期貨價(jià)格存在影響。Reshetnikova 等（2023）［5］研究發(fā)現(xiàn)碳價(jià)格在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的取決于能源價(jià)格，尤其是石油價(jià)格。本文選取焦煤（V1）、動(dòng)力煤（V2）期貨結(jié)算價(jià)代表我國(guó)煤炭?jī)r(jià)格，中國(guó)大慶原油現(xiàn)貨價(jià)格（V3）代表我國(guó)原油價(jià)格，全國(guó)LNG 市場(chǎng)價(jià)（V4）代表我國(guó)天然氣價(jià)格，并引入電力變量。Ji 等（2019）［20］與Yang（2022）［21］均研究發(fā)現(xiàn)發(fā)電企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳染能力與其發(fā)電規(guī)模有關(guān)，因此本文以我國(guó)最大電力上市公司國(guó)電電力為代表，構(gòu)造我國(guó)電力收益率（V5）。

國(guó)際能源：本文借鑒杜子平和劉富存（2018）［22］的做法，選取布倫特原油期貨結(jié)算價(jià)（V6）代表國(guó)際原油市場(chǎng)價(jià)格，NYMEX 天然氣期貨收盤(pán)價(jià)（V7）代表國(guó)際天然氣市場(chǎng)價(jià)格，歐洲三港ARA 動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)（V8）代表國(guó)際煤炭市場(chǎng)價(jià)格。

國(guó)際碳價(jià)：歐盟碳市場(chǎng)是全球公認(rèn)的最為成熟的碳市場(chǎng)，近年來(lái)，我國(guó)碳市場(chǎng)雖發(fā)展快速，但市場(chǎng)成熟度相比于歐盟碳市場(chǎng)仍有較大差距，因此，我國(guó)在制度上往往會(huì)參考?xì)W盟碳市場(chǎng)；此外，碳市場(chǎng)間的套利行為也會(huì)引起我國(guó)碳市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。本文以歐盟碳市場(chǎng)為代表，選取EUA 期貨結(jié)算價(jià)（V9）代表國(guó)際碳價(jià)。

經(jīng)濟(jì)形勢(shì)：各個(gè)行業(yè)產(chǎn)量與經(jīng)濟(jì)狀況的雙向作用機(jī)制與國(guó)內(nèi)、國(guó)際碳市場(chǎng)間的套利行為都會(huì)引起我國(guó)碳排放價(jià)格顯著波動(dòng)。呂靖燁等（2021）［23］研究發(fā)現(xiàn)碳交易價(jià)格對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著較高的靈敏度?？紤]到中國(guó)為工業(yè)大國(guó)，且工業(yè)正處于向綠色環(huán)保發(fā)展的轉(zhuǎn)變階段，碳排放需求依然很大，本文選取中證工業(yè)指數(shù)（V10）代表中國(guó)工業(yè)發(fā)展形勢(shì)、滬深300 指數(shù)（V11）代表我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。此外，選取歐盟最大經(jīng)濟(jì)體德國(guó)的股票指數(shù)，即法蘭克福DAX 指數(shù)（V12）代表歐盟的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，標(biāo)準(zhǔn)普爾500 指數(shù)（V13）代表美國(guó)的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。

宏觀政策：政府通過(guò)公開(kāi)市場(chǎng)操作對(duì)市場(chǎng)中流通的基礎(chǔ)貨幣數(shù)量進(jìn)行宏觀調(diào)控，從而影響碳交易；匯率的波動(dòng)會(huì)直接影響國(guó)際貿(mào)易，進(jìn)而對(duì)企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生影響；利率的浮動(dòng)則會(huì)對(duì)企業(yè)的貸款與減排成本造成直接影響，進(jìn)而間接影響碳價(jià)。因此本文選取政府逆回購(gòu)七日交易量（V14）代表政府公開(kāi)市場(chǎng)操作，美元（V15）和歐元（V16）兌人民幣中間價(jià)代表匯率，上海銀行間同業(yè)拆放利率（隔夜SHIBOR）（V17）代表我國(guó)基準(zhǔn)利率。

氣候條件：極端天氣的出現(xiàn)往往伴隨著更多的機(jī)器能耗，這會(huì)導(dǎo)致碳排放量增加，從而拉高碳排放權(quán)價(jià)格。此外，空氣質(zhì)量變差可能會(huì)引起政府對(duì)碳排放量的管制；另外可在一定程度上代表工業(yè)廢氣、二氧化碳或其他碳排放的增加，從而起到預(yù)測(cè)相關(guān)企業(yè)對(duì)碳排放權(quán)需求變化的作用。Wang 等（2018）［24］發(fā)現(xiàn)中國(guó)碳交易價(jià)格與AQI 間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。Han 等（2019）［8］通過(guò)組合混合數(shù)據(jù)抽樣回歸模型與MIDAS－BP 相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)碳價(jià)對(duì)氣溫與空氣質(zhì)量相比于其他影響因素更為敏感。湖北碳市場(chǎng)是我國(guó)最早獲批的碳試點(diǎn)之一，且Liu 等（2015）［25］與Liu 等（2021）［26］的研究均表明，湖北碳市場(chǎng)的交易規(guī)模、企業(yè)參與度及市場(chǎng)成熟度等均位于全國(guó)首位。因此本文以湖北碳市場(chǎng)為代表，選取湖北碳市場(chǎng)所在地武漢的空氣質(zhì)量指數(shù)（AQL）（V18）、最高氣溫（V19）與最低氣溫（V20），作為氣候條件的變量納入模型。

表1 碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)構(gòu)建

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)選擇及處理

本文以我國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行之日為分界點(diǎn)，福建碳市場(chǎng)正式運(yùn)行之日為起點(diǎn)，選取2017 年1月9 日至2021 年7 月15 日、2021 年7 月16 日至2022 年12 月31日①兩階段的碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的日度數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，刪除周末與節(jié)假日，以線性插值法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的部分缺失值進(jìn)行填充并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。此外，對(duì)于部分非平穩(wěn)序列進(jìn)行一階差分處理，最終所得數(shù)據(jù)均平穩(wěn)。

3.2 格蘭杰因果關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

格蘭杰因果檢驗(yàn)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有著較高的適配性，二者相結(jié)合的方法在風(fēng)險(xiǎn)傳染領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用［27－29］。格蘭杰因果檢驗(yàn)利用條件概率定義指標(biāo)間的因果關(guān)系，是常用的一種計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)手段。對(duì)于兩個(gè)序列｛vit｝與｛vjt｝，原假設(shè)為序列｛vit｝不是序列｛vjt｝的格蘭杰原因，若拒絕原假設(shè)，則說(shuō)明｛vjt｝會(huì)受到｛vit｝的影響，表示為vit→vjt。定義復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖為G＝｛E，V｝，其中，V為n個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的集合，E是m個(gè)連邊所組成的集合。n×n的網(wǎng)絡(luò)矩陣W的元素均為0 或1，即W＝［Wij］，Wij∈｛0，1｝，且W≠WT。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)將指標(biāo)視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，指標(biāo)間的影響關(guān)系視為節(jié)點(diǎn)間的連邊。若vit→vjt與vjt→vit同時(shí)成立，即兩節(jié)點(diǎn)間存在雙向的影響關(guān)系，則表明節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j間存在雙向的連邊關(guān)系，記為Wij＝Wji＝1，Vi?Vj；若僅存在vit→vjt或vjt→vit，即兩節(jié)點(diǎn)間僅存在單向的影響關(guān)系，則節(jié)點(diǎn)i與節(jié)點(diǎn)j間僅存在單向的連邊關(guān)系，記為Wij＝1，Vi→Vj或Wji＝1，Vi←Vj。

根據(jù)上述構(gòu)造原理，本文首先對(duì)20 個(gè)指標(biāo)兩兩進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，部分結(jié)果見(jiàn)表2。然后基于檢驗(yàn)結(jié)果構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)矩陣及判斷兩兩節(jié)點(diǎn)間的連邊關(guān)系。如由全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前V20 與V19 的檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5%的置信水平下，V20 與V19互為格蘭杰因果原因，從而判斷V20 與V19 間存在V20?V19 的雙向連邊關(guān)系。其余節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系可類(lèi)推，由于篇幅問(wèn)題在此省略。最終所得網(wǎng)絡(luò)圖見(jiàn)圖1 與圖2。

圖1 全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前網(wǎng)絡(luò)圖

圖2 全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后網(wǎng)絡(luò)圖

表2 格蘭杰因果檢驗(yàn)部分結(jié)果

3.3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)分析

（1）關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

指標(biāo)的度及中心性在一定程度上反映指標(biāo)的重要性。由表3 可知，節(jié)點(diǎn)的度、接近度中心性及特征向量中心性的結(jié)果均表明，在全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前，代表國(guó)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的法蘭克福DAX 指數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)普爾500 指數(shù)為核心節(jié)點(diǎn)，對(duì)我國(guó)碳市場(chǎng)有著較大的影響。全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，標(biāo)準(zhǔn)普爾500 指數(shù)與EUA 期貨結(jié)算價(jià)處于核心位置。國(guó)際碳價(jià)系統(tǒng)重要程度的增加，可能是由于全國(guó)碳市場(chǎng)現(xiàn)仍處于初級(jí)階段，我國(guó)在結(jié)合國(guó)情的基礎(chǔ)上加強(qiáng)了對(duì)國(guó)際碳市場(chǎng)的借鑒，從而使得兩者聯(lián)系變得更為緊密。

表3 關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別參數(shù)

（2）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵可對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的非同質(zhì)性進(jìn)行更為精確而簡(jiǎn)明的度量。通過(guò)計(jì)算，發(fā)現(xiàn)碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)熵由原本的0.7097 減少至0.6643，這說(shuō)明全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，網(wǎng)絡(luò)的無(wú)標(biāo)度特性加強(qiáng)，即網(wǎng)絡(luò)的連通程度有所提升，且具有更好的小世界性。無(wú)標(biāo)度特性的增強(qiáng)往往代表網(wǎng)絡(luò)面對(duì)沖擊時(shí)的穩(wěn)定性提高［30］。

網(wǎng)絡(luò)密度能夠有效衡量網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)程度與影響因素間的傳染性，網(wǎng)絡(luò)密度越高，說(shuō)明指標(biāo)間關(guān)系越密切。由表4 可知，全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，網(wǎng)絡(luò)密度有所降低，這說(shuō)明全國(guó)碳市場(chǎng)的運(yùn)行有逐步降低碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)傳染性的趨勢(shì)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染有一定的抑制作用。此外，網(wǎng)絡(luò)的平均聚類(lèi)系數(shù)也相對(duì)減小，這說(shuō)明全國(guó)碳市場(chǎng)的運(yùn)行使得風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)局部范圍內(nèi)的聯(lián)系減少，風(fēng)險(xiǎn)交叉?zhèn)魅镜目赡苄越档汀?/p>

表4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

本文為非連通網(wǎng)絡(luò)，因此，與連通圖的判斷方式不同。由表4 可知，全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑值有所減小，這表明指標(biāo)間風(fēng)險(xiǎn)傳播面變窄，且風(fēng)險(xiǎn)傳染速度變慢，減少了碳市場(chǎng)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。

3.4 k－core 網(wǎng)絡(luò)分層分析

核數(shù)相較于度指標(biāo)，能夠刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)更為宏觀的特征②。表5 給出了全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前后各指標(biāo)的核數(shù)，結(jié)果顯示：全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前，碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)有著較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可具體分為4 層網(wǎng)絡(luò)，而全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)僅可分為兩層，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較淺。網(wǎng)路層次變淺表明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變得更簡(jiǎn)單，網(wǎng)絡(luò)感知細(xì)節(jié)的能力變強(qiáng)，即風(fēng)險(xiǎn)更易感知，這可能與政策實(shí)施的強(qiáng)制力有關(guān)，全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，與此前地方碳市場(chǎng)相比，政策更具有約束力，能夠更好地監(jiān)管碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

表5 指標(biāo)核數(shù)

運(yùn)用k－core 算法能在較好地保留網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，篩選指標(biāo)?；诤藬?shù)結(jié)果，構(gòu)建碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的核心子圖，并進(jìn)一步計(jì)算核心子圖中各節(jié)點(diǎn)的度，結(jié)果見(jiàn)表6 與表7。由上述結(jié)果可知，全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，核心節(jié)點(diǎn)由美元兌人民幣中間價(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)榇韲?guó)際原油的布倫特原油期貨結(jié)算價(jià)，即從傳播動(dòng)力學(xué)的角度來(lái)看，全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后布倫特原油期貨結(jié)算價(jià)在網(wǎng)絡(luò)中最為重要。

表6 全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前核心子圖的度

表7 全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后核心子圖的度

3.5 最小樹(shù)形圖分析

網(wǎng)絡(luò)圖中部分連邊可能為噪聲，會(huì)干擾對(duì)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)路徑及內(nèi)在性質(zhì)的判斷，因此本文運(yùn)用最小樹(shù)形圖算法，過(guò)濾掉多余連邊。

從圖3、圖4 中可以看出，全國(guó)碳市場(chǎng)的運(yùn)行對(duì)我國(guó)碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)中各指標(biāo)間的風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑產(chǎn)生了一定的影響：（1）在全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前，利率與匯率是風(fēng)險(xiǎn)傳染的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，起著類(lèi)似傳染中介的作用，但在全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，利率成為風(fēng)險(xiǎn)凈接受方，匯率風(fēng)險(xiǎn)凈溢出為0，均失去了傳染中介的作用，原因可能是中國(guó)碳市場(chǎng)有著明顯的政策導(dǎo)向性，近年來(lái)我國(guó)高度重視低碳、綠色發(fā)展，政策推動(dòng)力強(qiáng)，從而降低了碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)傳染性；（2）全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，代表國(guó)內(nèi)能源的中國(guó)大慶原油現(xiàn)貨價(jià)格由原本的風(fēng)險(xiǎn)凈接收狀態(tài)轉(zhuǎn)為風(fēng)險(xiǎn)凈溢出狀態(tài)，且有著較強(qiáng)的中介作用。這可能是因?yàn)殡S著我國(guó)能源商品“金融化” 程度日益加深，能源市場(chǎng)與其他商品市場(chǎng)表現(xiàn)出更強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性，能源市場(chǎng)對(duì)其他碳價(jià)影響因素的風(fēng)險(xiǎn)傳染加劇。

圖3 全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行前最小樹(shù)形圖

圖4 全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后最小樹(shù)形圖

4 結(jié)論與政策建議

本文對(duì)我國(guó)碳價(jià)影響因素在全國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行前后的風(fēng)險(xiǎn)傳染特征進(jìn)行深入分析，從影響碳價(jià)的6 個(gè)維度構(gòu)建共含有20 個(gè)指標(biāo)的碳價(jià)影響因素體系，運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)相應(yīng)統(tǒng)計(jì)參數(shù)、k－core 算法及最小樹(shù)形圖（朱劉算法），識(shí)別系統(tǒng)重要性因素，并明晰全國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行前后碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑的變化。研究發(fā)現(xiàn)：全國(guó)碳市正式運(yùn)行后，國(guó)際碳價(jià)與國(guó)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)處于風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)中的核心位置，有著較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染能力；碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)變得更為穩(wěn)定，整體風(fēng)險(xiǎn)傳染能力減弱，風(fēng)險(xiǎn)傳染范圍變窄，傳染速度變慢；碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)層次變淺，網(wǎng)絡(luò)感知細(xì)節(jié)的能力變強(qiáng)，即碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)更易感知；利率與匯率中介作用顯著變?nèi)?，成為風(fēng)險(xiǎn)凈接收方，而中國(guó)大慶原油現(xiàn)貨價(jià)格與其他碳價(jià)影響因素的相關(guān)性增強(qiáng)，擁有著較強(qiáng)的中介作用。

結(jié)合上述研究結(jié)果，給出如下啟示與建議：

全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，國(guó)際碳價(jià)與國(guó)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)在碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)中處于核心位置。說(shuō)明由于全國(guó)碳市場(chǎng)現(xiàn)處于初級(jí)階段，我國(guó)在結(jié)合國(guó)情的基礎(chǔ)上加強(qiáng)了對(duì)國(guó)際碳市場(chǎng)的借鑒，兩者聯(lián)系變得更為緊密。因此，政府在增強(qiáng)我國(guó)碳市場(chǎng)與國(guó)際碳市場(chǎng)接軌的過(guò)程中，應(yīng)進(jìn)一步完善全國(guó)碳交易市場(chǎng)體系，充分發(fā)揮市場(chǎng)交易定價(jià)功能，促進(jìn)全國(guó)碳市場(chǎng)的持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展。此外，政府管理部門(mén)及企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)自身的風(fēng)險(xiǎn)管控能力，規(guī)避碳價(jià)影響因素間風(fēng)險(xiǎn)的交叉?zhèn)魅?，尤其是重點(diǎn)防控來(lái)自國(guó)外經(jīng)濟(jì)形式及國(guó)際碳價(jià)的沖擊。

全國(guó)碳市場(chǎng)運(yùn)行后，碳價(jià)風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更穩(wěn)定，感知細(xì)節(jié)的能力變強(qiáng)，整體風(fēng)險(xiǎn)傳染能力減弱。說(shuō)明全國(guó)碳市場(chǎng)正式運(yùn)行后，碳價(jià)影響因素間的風(fēng)險(xiǎn)傳染行為變?nèi)?，碳市?chǎng)在面對(duì)其他因素沖擊時(shí)，面臨系統(tǒng)性多重風(fēng)險(xiǎn)的可能性降低，風(fēng)險(xiǎn)防范能力變強(qiáng)，碳交易在深度、廣度及活躍度上均有很大程度的進(jìn)步。然而，目前中國(guó)尚未形成一個(gè)成熟的碳金融衍生品市場(chǎng)，為進(jìn)一步提升風(fēng)險(xiǎn)防控能力，應(yīng)積極推進(jìn)碳金融衍生品市場(chǎng)的完善。不僅可以為參與碳市場(chǎng)的企業(yè)與機(jī)構(gòu)提供控制和預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)的手段，從而降低碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，而且碳金融衍生品所帶來(lái)的市場(chǎng)流動(dòng)，能夠起到穩(wěn)定碳價(jià)的作用。

注釋?zhuān)?/p>

①至2022 年12 月31 日，全國(guó)碳市場(chǎng)第二個(gè)履約周期完成。

②度指標(biāo)只能刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)的局部信息，而k－core 能反映節(jié)點(diǎn)的宏觀特征，如Kitsak 等（2010）［31］認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)傳播動(dòng)力學(xué)中最重要的節(jié)點(diǎn)是具有最大k－core 的節(jié)點(diǎn)。