“雙碳”目標下碳市場與綠色債券市場溢出效應研究

摘 要：碳市場的建立是實現(xiàn)“雙碳”目標的保障，分析碳市場與綠色債券市場間的溢出效應，能夠抑制金融市場波動，降低金融市場風險，從而有力地推動“雙碳”目標的達成。本文首先探討了綠色債券市場與碳市場的相互作用機理；其次運用VAR模型來衡量兩個市場之間的均值溢出效應；最后實證分析了碳市場與綠色債券市場的溢出效應。研究發(fā)現(xiàn)，碳市場與綠色債券市場之間存在顯著的單向均值溢出效應。此外，全國統(tǒng)一大市場的構建吸引了眾多投資者，加劇了兩個市場之間的風險影響，基于此，需進一步完善監(jiān)管政策體系，以保障金融市場平穩(wěn)健康發(fā)展。

關鍵詞：VAR模型；均值溢出效應；碳市場；綠色債券市場；信用利差

中圖分類號：F833 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）02（b）--05

“十四五”規(guī)劃將碳達峰碳中和作為國家社會主義生態(tài)文明建設的重要戰(zhàn)略部分，這就要求企業(yè)必須遵守各項碳減排政策和相關法規(guī)，以免因超標排放而受到處罰，從而產(chǎn)生碳風險。

在此背景下，基于不同程度的碳風險影響，企業(yè)會更加迫切需要投資建設綠色項目來達成碳減排目標，而完成這個目標需要大量的資金投入，這就使企業(yè)產(chǎn)生較大的綠色融資需求，而我國綠色融資體系的核心內(nèi)容就是綠色信貸與綠色債券，其中綠色債券作為助力生態(tài)文明建設的重要融資工具，受到政府及相關監(jiān)管機構的廣泛重視，在國家相關政策的支持下迅速發(fā)展。

在金融領域中，溢出效應已經(jīng)被廣泛應用，深入探索碳排放權的溢出效應，利用其金融功能，從而更好地控制碳排放。

目前，有關研究活動主要集中在兩個方面：（1）各個碳市場之間的溢出效應，主要是對國內(nèi)各碳試點的研究以及以歐盟為主的國外碳市場的研究。（2）碳市場與金融市場之間的溢出效應。研究表明，歐盟的碳市場和美國的綠色債券市場具有顯著的溢出作用，Agliardi，E.andAgliardi，R.（2019）發(fā)現(xiàn)通過投資綠色債券，能夠更好地抵御碳市場的波動性。

盡管近年來碳市場溢出效應的研究已經(jīng)取得一定的成果，但仍存在三大挑戰(zhàn)：第一，目前我國碳市場與金融市場關系的探討仍處于萌芽階段；第二，目前大部分關于溢出效應的探討仍集中于金融市場，而關于金融市場如何影響碳市場的探討卻比較缺乏?；诖?，本文通過VAR模型進行實證分析，可以預測綠色債券市場與碳市場兩者之間的相互聯(lián)系。

1 理論分析與研究假設

1.1 碳市場與綠色債券市場的相互作用機理

1.1.1 綠色債券市場對碳市場的影響路徑

綠色債券市場對碳交易市場的影響主要體現(xiàn)在對碳配額的需求。一方面，綠色債券市場可以在很大程度上反映企業(yè)的經(jīng)濟活動，如果企業(yè)債券的價格表現(xiàn)良好，表明企業(yè)盈利收入可觀，對碳配額的需求很高，這進一步提高了碳價；反之碳價格較低。另一方面，綠色債券市場的表現(xiàn)會對投資者的預期產(chǎn)生影響，當企業(yè)債券價格表現(xiàn)良好時，投資者會紛紛投資碳資產(chǎn)，進而推動碳價上漲；反之，投資者會作出拋售碳資產(chǎn)的決策，進而造成碳價下跌，具體影響路徑如圖1所示。

1.1.2 碳市場對綠色債券市場的影響路徑

作為二氧化碳排放大戶的高碳企業(yè)，碳價的波動會對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況和未來現(xiàn)金流產(chǎn)生影響B(tài)achelet（2019）。碳市場價格的變化會影響投資者的預期，碳價越高，高碳企業(yè)面臨的碳風險就越高，投資者會要求高溢價，因此會做出拋售企業(yè)資產(chǎn)的決策。投資者購買或拋售企業(yè)資產(chǎn)會影響企業(yè)現(xiàn)金流，對企業(yè)未來的經(jīng)營發(fā)展不利，處在不同程度碳風險影響下的企業(yè)，會更加迫切需要投資建設綠色項目來達成碳減排目標，而完成這個目標需要大量的資金投入，這就使企業(yè)產(chǎn)生了較大的綠色融資需求，進而影響到綠色債券市場。碳市場對綠色債券市場的影響路徑如圖2所示。

顯然，碳市場和綠色債券市場之間存在著密切的聯(lián)動，而價格是連接兩者的關鍵因素。市場間的互動可以通過價格轉移機制來實現(xiàn)：碳價格的變化促使企業(yè)調(diào)整決策行為，最終對綠色債券的發(fā)行價格產(chǎn)生影響；同時，綠色債券發(fā)行的價格反過來又會影響投資者的市場預期，從而對碳價格產(chǎn)生負面影響?；诖?，本文對兩市場之間的溢出效應進行深入分析，有助于更準確地掌握兩個市場之間價格傳導的具體程度和方向，確保價格信號在市場之間順暢傳遞。

2 方法與模型

2.1 構建VAR模型

碳風險與綠色債券發(fā)行定價的相互影響不是簡單的單向作用關系，而是一種復雜的交互影響關系，因此不能用傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學模型研究。VAR模型的優(yōu)勢在于不區(qū)分內(nèi)生變量與外生變量，因此適合于研究不同變量之間的動態(tài)關聯(lián)性。

本文擬采用VAR模型的基本形式：

其中，yt代表（2×1）維的向量，c=（c1，c2），T代表（2×1）維的常數(shù)截距項，代表（2×2）維的自回歸系數(shù)矩陣，i=1，2，…，p，εt代表（2×1）維白噪聲序列。

2.2 格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果關系檢驗的是兩個變量間的因果關系與相關關系，但格蘭杰因果關系實際是先后關系，其形式為：

2.3 脈沖響應函數(shù)

VAR模型并沒有現(xiàn)實的經(jīng)濟理論和原理作支撐，在進行實證研究時，可以采用脈沖響應函數(shù)分析來觀察隨機項的沖擊會對當前和未來的數(shù)值產(chǎn)生何種影響。該函數(shù)可以動態(tài)反映誤差項對模型的沖擊關系。

3 實證分析

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

隨著2016年綠色債券的首次發(fā)行與流通，中國的綠色債券市場迅速崛起，由于時間變化較快，本文研究范圍限定于2017—2022年，采用我國非金融企業(yè)發(fā)行的綠色信用債券（包括公司債、企業(yè)債、中期票據(jù)、短期融資券和定向工具），探討綠色債券的市場特征及其影響。

我國現(xiàn)有八個碳市場試點地區(qū)，其中北京、天津和上海等碳交易量小，碳市場不活躍，不具備實證的條件。最終選取成立時間長、交易量大的武漢碳市場為研究對象。在進行數(shù)據(jù)處理時，時間跨度選擇2017.01.01—2022.12.31，用近6年的市場日數(shù)據(jù)來進行實證研究。

債券發(fā)行信息來自中國金融信息網(wǎng)，債券發(fā)行要素及發(fā)行人各項指標來自Wind數(shù)據(jù)庫。

3.2 變量設計

3.2.1 變量一：綠色債券信用利差（信用利差即風險收益率）

信用利差即風險收益率，是投資者對公司債券中包含的風險收益部分要求的補償（Berensmann，2020），文中定義為綠色債券發(fā)行時的到期收益率與相同到期日的無風險國債收益率之差。因此，本文構造變量信用利差（Spread）如下所示：

Spread代表非金融企業(yè)綠色債券發(fā)行當日在一級市場的發(fā)行利率高于同到期期限國債收益率的幅度，即綠色債券信用利差；Rgreen代表非金融企業(yè)綠色債券發(fā)行時的票面利率；Rbase代表發(fā)行當日相同期限的國債收益率。

3.2.2 變量二：碳排放權交易價格（簡稱碳交易價格）

本文用LP縮寫來表示碳價格變量。為了得到有效數(shù)據(jù)同時消除異方差問題，本文對有效數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理。

計算方式為：當天的對數(shù)收益率=ln（pt / pt-1）

3.3 溢出效應實證分析

3.3.1 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

用SP代表發(fā)行綠色債券的風險收益率、LP代表碳排放權交易價格的對數(shù)收益率。首先對變量進行描述性統(tǒng)計分析，通過對比來了解變量的整體情況，如表1所示。

從平均收益率來看，碳排放權交易價格LP最高；從標準差來看，碳排放權交易價格LP的對數(shù)收益率的波動幅度最大，最不穩(wěn)定；從偏度指標來看，碳排放權交易價格收益率偏度接近于0，呈現(xiàn)出正態(tài)分布特征，數(shù)據(jù)分布較為集中，相對更具有波動性；從峰度分析，發(fā)行綠色債券的風險收益率的峰度遠高于正態(tài)分布的3，說明其具有尖峰厚尾的特征，市場發(fā)生極端風險的概率較大，而碳排放權交易價格的對數(shù)收益率的峰度低于正態(tài)分布的3，說明市場不易發(fā)生極端風險。

3.3.2 單位根檢驗

如表2所示，在使用截距項和趨勢項進行ADF檢驗的情況下，綠色債券信用風險收益率與碳排放權交易價格收益率數(shù)據(jù)統(tǒng)計量的p值都顯著小于0.05，拒絕原假設，因此數(shù)據(jù)都為平穩(wěn)的時間序列。

3.3.3 VAR模型滯后期的選擇

向量自回歸（VAR）模型用于捕捉多個相互關聯(lián)時間序列數(shù)據(jù)之間的動態(tài)關系和內(nèi)在結構，綜合分析多個經(jīng)濟指標之間的相互影響。現(xiàn)利用Eviews12.0建立VAR模型，根據(jù)AIC和SC準則，選擇合適的滯后階數(shù)，碳排放權交易價格收益率和綠色債券信用利差的最優(yōu)滯后期是1，因此建立VAR（1）模型。

3.3.4 VAR模型的穩(wěn)定性

單位圓準則對于確定VAR模型的穩(wěn)定性至關重要，若特征根模超過1，則VAR模型可視為不穩(wěn)定。本文對碳價格和綠色債券發(fā)行定價所構建的VAR模型進行檢驗，發(fā)現(xiàn)VAR模型單位根模長都小于1，且都落在單位圓內(nèi)，這說明該模型具有一定的穩(wěn)定性。

3.3.5 格蘭杰因果檢驗

本文對LP、SP兩個變量在滯后期為1的條件下進行格蘭杰因果檢驗，結果如表3所示。

從格蘭杰因果檢驗可以看到，碳價格是發(fā)行綠色債券發(fā)行定價的原因，同時也說明，只存在碳排放權交易價格收益率對綠色債券發(fā)行風險收益率的單向均值溢出效應，不存在雙向均值溢出效應。這說明碳市場對于綠色債券市場的影響能力較強，而綠色債券市場對碳市場的影響能力微弱。

3.3.6 脈沖分析

格蘭杰因果檢驗分析了兩者的靜態(tài)關系，脈沖分析法依賴于所構建的VAR（1）模型，對其動態(tài)關系展開剖析，結果如圖3、圖4所示。

首先，圖3（a）測度了綠色債券風險收益率對自身的沖擊，結果表明綠色債券風險收益率受到自身價格沖擊后，影響均為正，且第一期影響大于后幾期，從第四期后響應完全收斂；其次，圖3（b）測度綠色債券信用利差SP對碳價格LP的沖擊，結果表明沖擊效應基本維持不變，說明綠色債券信用利差對碳排放權交易價格收益率在長短期的支持效應較為微弱，該結果置信區(qū)間逐漸收斂，脈沖響應分析進一步驗證了格蘭杰因果檢驗。

首先，圖4（a）測度了碳價格對綠色債券信用利差沖擊，結果表明碳價格LP對綠色債券發(fā)行價格SP短期影響不太顯著，支撐效應較低，此結果與前述的格蘭杰因果檢驗結果保持一致；圖4（b）測度了碳排放權交易價格收益率對自身的沖擊效應，結果表明，碳排放權交易價格對自身路徑依賴較強。

綜上，通過脈沖響應分析可知，綠色債券發(fā)行價格還是碳價都是對自身價格的沖擊響應最顯著，碳價格對綠色債券發(fā)行價格具有顯著影響，但影響較小。這里的脈沖響應函數(shù)分析佐證了前文格蘭杰因果檢驗的結論，即只存在碳價格對綠色債券發(fā)行價格的單向均值溢出效應。

3.3.7 研究結論

第一，碳市場、綠色債券市場之間存在著均值溢出效應，因此證明了碳市場與綠色債券發(fā)行市場之間密不可分、相互聯(lián)系。第二，兩者之間的溢出效應并不完全一致，只有一個市場對另一個市場產(chǎn)生了單向的溢出效應，而沒有兩個市場之間的雙向溢出效應。第三，碳市場的外部溢出效應更強，而綠色債券市場的外部溢出效應則較弱。因此，碳市場的變化將對綠色債券市場產(chǎn)生重大影響。

根據(jù)上述分析，本文提出以下政策建議：

首先，政策制定者應該充分考慮各市場的特點，并充分利用市場之間的協(xié)同作用及互補效應。此外，為了增強碳市場的風險防范能力，應建立預警機制，不斷更新碳金融產(chǎn)品，從而在不斷變化的環(huán)境中有效抵御各種沖擊。

其次，碳市場的投資者應該把市場之間相互影響的復雜關系納入投資組合考量因素的范圍之內(nèi)，并且持續(xù)不斷的關注市場動態(tài)，最大化的優(yōu)化投資組合，提高收益率。

最后，鑒于碳市場和綠色金融市場推動低碳市場轉型的總體目標，企業(yè)可以積極利用綠色金融市場的金融勢頭，為低碳轉型項目籌集資金，實現(xiàn)減排目標，減少對碳市場的依賴。

參考文獻

Agliardi，E.andAgliardi，R. FinancingEnvironmentally-SustainableProjectswithGreenBonds[J]. EnvironmentandDevelopmentEconomics， 2019， 24（6）： 608-623.

Antweiler，W.，Copeland，B.R.andTaylor，M.S. IsFreeTradeGoodfortheEnvironment？[J]. AmericanEconomicReview， 2022， 91（4）： 877-908.

Bachelet，M.J.，Becchetti，L.andManfredonia，S. Thegreenbondspremiumpuzzle：theroleofissuercharacteristicsandthird-partyverification[J]. Sustainability， 2019，11（4）：1098.

Baldauf，M.，Garlappi，L.andYannelis，C. DoesClimateChange AffectRealEstatePrices？OnlyIfYouBelieveInIt[J]. TheReviewoffinancialstudies， 2020： 1256-1295.

Berensmann，K.andLindenberg，N. Greenfinance：actors，challengesandpolicyrecommendations[J]. GermanDevelopmentInstitute， 2020， 23（11）：3172-3204.

鄧晶，鄭雨潔，顧雪松，等.中國碳市場與綠色債券市場溢出效應研究[J].金融理論與實踐， 2023（7）： 27.

趙一航，趙會茹.我國碳市場與化石能源市場溢出效應研究： 基于VAR-GARCH-BEKK模型的分析[J].工業(yè)技術經(jīng)濟，2024（4）： 1.

唐昕，方華.“碳達峰、碳中和”視角下我國綠色債券發(fā)展現(xiàn)狀與問題研究[J/OL].1-10[2023-09-17].

梁鈺.歐盟碳市場與高碳企業(yè)股票市場的價格聯(lián)動性研究[D].北京： 中國石油大學， 2019.

趙明明.綠色債券、低碳產(chǎn)業(yè)股票和碳排放權市場聯(lián)動分析[D].蘭州： 蘭州大學， 2021.

韓鵬飛，胡奕明.政府隱性擔保一定能降低債券的融資成本嗎： 關于國有企業(yè)和地方融資平臺債券的實證研究[J].金融研究，2015（3）：116-130.

沈能.環(huán)境效率、行業(yè)異質(zhì)性與最優(yōu)規(guī)制強度： 中國工業(yè)行業(yè)面板數(shù)據(jù)的非線性檢驗[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2012（3）：56-68.

陳淡濘.中國上市公司綠色債券發(fā)行的股價效應[J].山西財經(jīng)大學學報，2018，40（S2）：35-38.

孫晶琪，周振茜，趙一航，張卓拉，趙會茹.“雙碳”目標下碳市場與電力市場溢出效應研究[J].現(xiàn)代電力，2023-12-27.

王馨，王營.綠色信貸政策增進綠色創(chuàng)新研究[J].管理世界，2021， 37（6）：173-188+11.

王遙，曹暢.中國綠色債券第三方認證的現(xiàn)狀與前景[J].環(huán)境保護，2016，44（19）：22-26.

楊大楷，王鵬.盈余管理與公司債券定價： 來自中國債券市場的經(jīng)驗證據(jù)[J].國際金融研究，2014（4）：86-96.

張成，陸旸，郭路，等.環(huán)境規(guī)制強度和生產(chǎn)技術進步[J].經(jīng)濟研究，2011，46（2）：113-124.