中国碳排放权交易市场收益率波动性特征研究

李 旸， 郑培江

(四川大学 经济学院，四川 成都 610064)

面对日益严峻的气候环境，世界各国都积极采取行动减少碳排放，特别是欧盟等发达地区更是采取严厉措施实施碳减排。近年来，中国加快碳排放权交易市场的建设步伐。2013年以来，中国先后在深圳、北京、上海、广东、天津、湖北、重庆、福建8个地区开展碳排放权试点交易。2017年12月《全国碳排放权交易市场建设方案(发电行业)》公布，标志着全国统一碳排放权交易市场正式启动。目前，中国碳排放权交易市场建设已取得初步成效，对推动碳减排起到积极作用，但仍然存在运行机制不完善、市场活力不足等问题。

一 文献综述

国内外关于欧盟碳排放权收益率波动性特征的研究较多。Marc 等[1]、Daskalakis 等[2]指出欧盟碳市场上配额和核证自愿减排量价格序列和收益序列呈尖峰厚尾特征。Benz 等[3]研究EU ETS碳价收益率波动特征，指出AR-GARCH模型能很好地拟合EUA现货价格收益率序列。田园等[4]构造GARCH-EVT-VaR模型，研究EU ETS和CCX市场，发现碳排放权交易市场下跌风险更大，且下跌信息对市场影响更加明显。蒋晶晶等[5]运用GARCH-EVT-VaR模型研究欧盟碳市场风险，指出碳市场存在显著的极端价格波动风险。

国内方面，周天芸和许锐翔[6]运用ARMA GARCH模型研究国内碳排放权价格收益率，发现存在明显自相关过程和条件异方差效应。王婷婷等[7]指出QAR-GARCH模型更适合对中国碳金融市场风险的刻画。夏睿瞳[8]基于AR-GARCH模型研究中国碳金融市场，得出当期的收益率大小及波动程度均受滞后期影响，外部冲击会加剧收益率的波动性。黄元生[9]运用Pair Copula-GARCH类模型研究得出，中国区域碳市场与股票、石油等金融市场之间存在着强度不同的波动溢出效应。市场有效性方面，王倩和王硕[10]用方差比检验方法，检验出上海碳市场达到了弱式有效，深圳碳市场无效。王扬雷和杜莉[11]运用重标记差分析法，得出北京碳排放权交易市场未达到弱势有效的水平。汪文隽等[12]以广东、湖北和深圳为样本，考察了中国碳市场波动溢出效应并检验了市场的有效性，指出3个碳市场均未达到弱式有效。

收益率波动是金融市场活跃的必要条件，也是判断金融市场是否完善有效的重要标尺。本文在前人研究的基础上，运用GARCH族模型研究中国碳排放权交易市场的波动性特征，并从收益率波动联动的视角，检验各碳排放权交易市场的发展成熟度及相互间的波动联动性，对于建立全国统一碳排放权交易市场具有积极意义。

二 模型与数据

(一)GARCH族模型

金融市场收益率波动性特征通常借助条件异方差模型来度量。1986年博勒斯莱(Bollerslev)在对恩格尔(Engle)提出ARCH模型的基础上进行修正，提出了广义自回归条件异方差模型(GARCH)，其公式为：

rt=μt+at

(1)

(2)

后来学者们拓展了GARCH模型，用以测量金融市场收益率对利好和利空消息的反应程度，即收益率的非对称性或杠杆效应。1991年尼尔森(Nelson)提出了指数GARCH模型即EGARCH模型，刻画了收益率的时变方差和非对称效应，并克服了参数的非负约束，其公式为：

rt=μt+at

(3)

(4)

当γ<0，利好消息对收益率波动产生的冲击为(δ+γ)，利空消息产生的冲击为(δ-γ)，表明同等程度的利空消息比同等程度的利好消息对收益率波动的影响程度大。即当γ<0时，收益率波动存在正向的杠杆效应。

1993年Glosten、Jagannathan和Runkle提出了TGARCH模型，其公式为：

rt=μt+at

(5)

(6)

式中：dt-1为虚拟变量，新息为利空消息时，dt-1=1；新息为利好消息时，dt-1=0。当γ>0,表明利空消息带来的波动更大，即存在正向的杠杆效应。

通常假定收益率残差项是标准的正态分布、标准化的学生t-分布或广义误差分布(GED)。对残差项分布的假定不同，模型的估计结果就会有差异。本文采用极大似然函数值准则(LNL)和贝叶斯信息准则(BIC)来判定最优模型，选择标准是LNL越大越好，BIC越小越好。

(二)数据选取

为分析中国碳排放权交易市场收益率的波动性特征，本文选取北京、上海、广东、湖北和重庆碳交易所，作为华北、华东、华南、华中和华西的碳排放权交易市场代表。数据来源于碳K线网站，数据期间为2014年6月19日至2019年9月30日(删除5个市场交易量均为零的数据)。碳价收益率为：

Ri,t=100×(lnPi,t-lnPi,t-1) (t=1,2,…，T)

(7)

式中：Pt为碳排放权交易市场的收盘价，Rt为收益率，i为交易市场，分别用BJ、SH、GD、HB和CQ表示北京、上海、广东、湖北和重庆。

表1给出了描述性统计结果，5个收益率系列偏度不等于零，峰度远大于3，说明呈现尖峰厚尾特征，不符合正态分布假设，JB统计量也拒绝了这一假定。ADF和PP统计量表明在1%的显著性水平下，5个收益率序列均为平稳过程。

表1 中国碳排放权交易市场收益率的描述性统计

注：JB、ADF和PP统计量为单位根检验统计量；圆括号内的数值为相伴概率。

三 模型检验

(一)波动聚集性与连续性

首先运用GARCH(1,1)模型考察收益率序列的波动聚集性和持续性。假定GARCH(1,1)模型服从正态分布、学生t-分布或广义误差分布，因此GARCH(1,1)模型的条件方差方程有3种备选模型。根据极大似然函数值准则和贝叶斯信息准则，5个收益率序列的最优模型均为GARCH-G模型(表2)。

表2 备选模型的LNL和BIC

注：N、T、G分布分别表示残差项服从正态分布、学生t-分布和广义误差分布。

模型估计结果显示，北京、上海和重庆收益率序列的ARCH项系数较小，表明波动聚集性较弱；广东和湖北收益率序列的ARCH项系数较大，表明波动聚集性较强。另外，北京、上海和湖北收益率序列的ARCH项和GARCH项的系数之和明显小于1，广东和重庆接近于1，表明北京、上海和湖北碳排放权交易市场收益率的波动持续性弱，广东和重庆收益率的波动持续性强(表3)。

表3 波动聚集性检验结果

注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，*表示在10%的显著性水平下显著，圆括号内数值为z检验值。

(二)杠杆效应检验

运用TGARCH(1,1)和EGARCH(1,1)模型考察收益率序列的杠杆效应。假定两个模型服从正态分布、学生t-分布或广义误差分布，则条件方差方程有6种备选模型。根据极大似然函数值准则和贝叶斯信息准则，5个收益率序列均应选择TGARCH-G模型(计算结果省略)。

通过模型估计发现，北京、上海和重庆收益率系列的非对称项γ显著，并且小于零，即同等程度的利空消息比同等程度的利好消息对收益率波动的影响程度小，存在负向的杠杆效应。广东和湖北收益率系列的非对称项γ不显著，表明不存在杠杆效应(表4)。

表4 杠杆效应检验结果

注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，*表示在10%的显著性水平下显著，圆括号内数值为z检验值。

(三)波动溢出效应检验

在上述结论的基础上，可以进一步检验中国碳排放权交易市场的波动溢出效应，检验的方法为将其他市场收益率序列的条件方差视为外生变量，并加入最优模型的条件方差方程，具体如下：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

σbj、σsh、σgd、σhb和σcq的平方项分别表示北京、上海、广东、湖北和重庆收益率系列的条件方差。表5结果显示，北京与上海、北京与湖北、北京与重庆、上海与重庆、湖北与重庆碳排放权交易市场间存在双向的波动溢出效应，广东对上海、广东对重庆、湖北对上海存在显著的单向波动溢出效应，广东碳排放权交易市场只存在单向对外溢出效应，广东与湖北之间不存在波动溢出效应。从5个碳排放权交易市场波动溢出效应关系来看(图1)，中国碳排放权交易市场间的整体联动性不强，特别是广东与其他4个碳排放权交易市场间的相互影响较弱。

表5 波动溢出效应检验结果

注：***表示在1%的显著性水平下显著，**表示在5%的显著性水平下显著，*表示在10%的显著性水平下显著，圆括号内数值为z检验值。

(四)市场有效性检验

最后，运用方差比率检验法考察5个市场的有效性。结果表明北京、上海、广东、湖北和重庆碳排放权交易市场的收益率序列均不服从随机游走过程。根据有效市场理论，5个碳排放权交易市场均未达到弱势有效市场。

图1 5个碳排放权交易市场波动溢出效应关系

四 结论与建议

(一)结论

综上分析，上述5个碳排放权交易市场收益率波动的集聚性、持续性和杠杆效应存在差异，主要原因是我国各碳交易试点在制度设计上存在一些区域性差异，比如湖北注重市场活跃度，北京和上海注重履约管理，而广东重视一级市场，重庆则注重企业配额自主申报的配发模式(1)资料来源：《中国碳市场调查报告2016》——北京环维易为低碳技术咨询有限公司发布。，这种局面造成碳排放权的管理机制和交易机制出现不一致和不协调状况。溢出效应方面，中国碳排放权交易市场间的整体联动性不强，原因是我国碳排放权交易市场存在一定程度的市场分割，市场间准入限制阻碍了碳排放权在不同市场间自由流动。市场有效性方面，5个碳排放权交易市场都缺乏有效性，主要原因是中国碳排放权交易市场缺乏科学的配额分配机制和有效的信息传导机制，并且存在信息透明程度不足的问题。

(二)建议

综合来看，区域经济发展不平衡是中国碳排放权交易市场建设的一大难点。但对比欧盟碳排放权交易市场建设，欧盟内部同样存在较为严重的经济发展不平衡问题，并且相比中国省际间协调，欧盟内部国别之间的协调难度更大。从这个角度看，机制设计是推动碳排放权交易市场科学合理运行的关键，因此提出如下建议。

1.加强顶层设计的系统性和协调性

制定从中央到地方自上而下的运作机制和协调机制。完善《碳排放权交易管理办法》并出台配套的实施细则及监管标准。处理好区域间，特别是试点地区碳排放权交易相关政策的衔接。建设全国碳排放交易系统和注册登记系统，加强信息披露，增强市场交易的信息透明度。打破行政区域限制，推动在全国范围内分配碳排放权配额，鼓励企业跨区域交易。

2.优化配额分配机制

在配额总量方面，中国实行中央和地方两级管理制度，中央层面制定总量，地方政府为企业分配配额，但在实际操作中，往往缺乏统筹管理，导致配额分配过多。比如，2016年—2019年7月，广东明显出现CCER出售需求多于购买需求的局面，导致配额价格下跌，市场交易活跃度下降。建议强化配额总量控制，并根据市场交易情况，对配额量进行弹性调控。

3.建立统一的市场监督管理体系

我国各试点省市关于碳排放的监督核查标准差异较大，导致政府部门在核查同一行业但处于不同行政地区的企业碳排放时，监管难以统一。建议形成全国统一的检测、报告、核证等管理标准，建立核查机构的准入和淘汰机制，完善碳市场奖惩制度和市场第三方核查制度。