碳排放权交易价格影响因素实证研究——以湖北省温室气体排放配额为例

(武汉船舶职业技术学院,湖北武汉 430050)

大量研究表明，温室气体排放引起全球变暖已成为不争的事实。氯氟烃等化学物质的过度排放已导致南极上空出现了2290万平方公里的臭氧空洞。按照目前的碳排放趋势，到2030年，全球变暖可能达到1.5℃[1]。全球变暖致使南北极冰山迅速消融，从而导致了海平面以每年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]。政府间气候变化专业委员会通过电脑模拟仿真表明，人类活动带来的温室气体排放是造成全球变暖的元凶[3]。

为缓解全球变暖的步伐，降低全球温室气体的排放量，《联合国气候变化框架公约》、《京都议定书》、《巴黎协议》相继于1992年6月、1997年12月、2015年12月获得通过。为响应《巴黎协议》把全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上低于2℃之内，并努力将气温升幅限制在工业化前水平以上1.5℃之内的号召，我国于2016年12月22日成功发射了第一颗全球二氧化碳监测科学实验卫星(简称：碳卫星，TanSat)[4]。国家发展和改革委员会提出：到2020年，单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%-45%的总体目标[5]。2017年，我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降46%，提前完成目标[6]。国家发展和改革委员会2017年12月19日宣布，以发电行业为突破口，全国碳排放权交易体系正式启动。

全国碳排放权交易市场的建立为日后接轨国际碳排放权交易市场奠定了坚实的基础。为充分发挥碳交易市场在资源配置中的决定性作用，有必要探索碳排放权交易市场的价格影响因素。

1 研究现状

针对国内碳排放权交易市场的研究，拘泥于研究数据的有限性，对于碳排放权配额价格影响因素的研究主要分为综合影响因素研究和单一影响因素(能源价格)研究两个方面。

综合影响因素研究方面，王丹舟等人认为地区的能源结构和经济发展水平影响到我国碳排放权配额交易价格[7]。杜子平等人认为能源价格、宏观经济发展、工业发展水平、汇率是影响我国碳排放权配额交易价格的主要因素[8]。庄英东认为能源指标、政策指标、市场指标、环境指标、国外碳市场的EUA价格指标是影响我国碳排放权配额交易价格的主要因素[9]。吕靖烨等人则认为需要从宏观政策、能源价格、行业指数、自然环境等方面考虑碳排放权配额交易价格的影响因素[10]。

通过以上研究文献可以看出，国内学者普遍认为我国碳排放权配额交易价格波动受多种因素的影响，其中主要的影响因素包括：宏观经济发展、国外碳市场的EUA价格、能源价格、汇率水平等。而其中讨论最多的影响因素则为能源价格。

单一影响因素(能源价格)研究方面，汪中华等人认为能源价格与碳排放权配额交易价格之间相互作用相互影响，其中石油价格对碳排放权配额交易价格影响最大[11]。魏琦等人认为化石能源价格的变动与北京碳交易所市场碳配额市场交易价格之间存在一定的正相关[12]。赵选民等人认为发现各传统能源价格与碳排放权配额交易价格之间均存在显著的负相关关系[13]。陈冠学等人认为能源价格改革有效降低了碳排放强度，有利于推进我国生态文明建设[14]。

通过以上研究文献可以看出，国内学者就能源价格对我国碳排放权交易价格波动的影响认识也大相径庭。有学者认为化石能源价格与碳排放权配额价格之间呈显著正相关关系，也有学者认为各传统能源价格与碳排放权配额价格之间呈显著负相关关系。那么，湖北省温室气体排放分配配额价格与能源价格之间到底是呈现出何种关系呢？这值得我们研究。

本文以湖北碳排放权交易中心的湖北省温室气体排放分配配额价格为研究对象，通过定量研究探讨我国碳排放权配额价格与宏观经济发展、国外碳市场的EUA价格、能源价格、汇率水平之间的相关关系。为我国建立全国统一的碳排放交易市场提供可资借鉴之处，亦为湖北碳排放权交易中心的交易参与者提供参考。

2 数据与方法

本文以我国碳排放权配额价格为研究对象，考虑国内经济、国际碳排放权配额价格、能源价格、汇率行情等四个方面的七个指标，运用AR-GARCH回归模型，探索以上因素是否会对我国碳排放权配额价格产生影响以及影响的方向和程度。

2.1 数据来源

2.1.1 湖北省温室气体排放分配配额价格

以湖北市场为研究对象，是因为近年来，湖北碳市场配额无论是成交量还是成交额在全国所占比重均超过50%。本文选取湖北碳排放权交易中心公布的湖北省温室气体排放分配配额价格(以下简称“HBEA”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的被解释变量。

2.1.2深成指数、上证指数

股市一直被称为国民经济的晴雨表。中国的股市仅深圳证券交易所和上海证券交易所两家。深成指数和上证指数分别反映了深圳证券交易所和上海证券交易所的基本面，适合用作衡量国民经济发展的指标。本文选取深成指数(以下简称“shenzhen”)和上证指数(以下简称“shanghai”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的解释变量。

2.1.3欧盟排放权配额价格

欧盟排放权交易体制是全球首个国际碳排放权交易机制，亦是欧盟气候政策的主要支柱，旨在帮助欧盟各国成员以最低成本完成温室气体减排承诺。欧盟排放权交易体制下，最活跃的交易所包括欧洲能源交易所、欧洲气候交易所、欧洲环境交易所、北欧电力交易所、荷兰气候交易所、奥地利能源交易所。欧盟排放权配额现货、期货价格的波动必然会影响到国内碳排放权交易价格的波动。本文选取欧洲气候交易所上市交易的欧盟排放权配额期货价格(以下简称“EUA”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的解释变量。

2.1.4郑州动力煤连续价格、布伦特原油期货价格、美国天然气期货价格

温室气体排放主要源于传统化石能源煤、石油、天然气的燃烧排放，能源价格的波动势必会影响到碳排放权配额交易价格的走势。动力煤主要用于作为动力原料，本文选取郑州商品交易所上市的郑州动力煤连续价格(以下简称“ZC0”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的解释变量。布伦特原油价格是市场油价的标杆，本文选取洲际交易所上市交易的布伦特原油期货价格(以下简称“CFD-OIL”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的解释变量。本文选取纽约商品交易所上市交易的美国天然气期货价格(以下简称“USA-GAS”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的解释变量。

2.1.5欧元央行中间价

汇率是参与国际碳排放权交易的桥梁，汇率的变化会影响到国内企业的生产决策，也会影响到国外投资者的投资偏好，进而可能会对我国碳排放权交易价格产生影响。欧盟排放权交易体制是全球首个国际碳排放权交易机制，也是2017年底前全球最大的碳排放权交易市场，涵盖了欧盟28个成员国以及挪威、冰岛和列支敦士登。鉴于欧盟占据了国际碳排放权交易市场的主体地位，而且欧元已经成为国际主要结算货币，本文选取欧元兑人民币央行中间价(以下简称“EUR”)作为我国碳排放权交易价格影响因素的解释变量。

2.2 模型与方法

由于我国碳排放权交易价格影响因素相对复杂，需要考虑的解释变量较多。为避免自相关性和异方差性的影响，本文选取AR-GARCH回归模型来探索我国碳排放权交易价格的影响因素。

多元线性回归模型的一般形式为：

y=β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+u

式中，y代表被解释变量，x1,x2,…,xk代表解释变量，u代表回归模型残差。

m阶自回归模型AR(m)的一般形式为：

ut=c+φ1ut-1+φ2ut-2+…+φmut-m+∈

式中，ut代表前述多元线性回归模型的残差序列，c代表常数，φ1,φ2,…,φm代表自回归模型系数，m代表自回归模型阶数，∈为均值为0，方差为σ2的白噪声序列。

广义自回归条件异方差模型GARCH(q,p)的一般形式为：

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

本文选取2017年4月5日至2019年4月4日HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的历史数据作为研究对象，剔除掉共同缺失的数据，共得到477个时间序列数据。

表1 2017年4月5日至2019年4月4日被解释、解释变量描述性统计结果

表1显示的是2017年4月5日至2019年4月4日HBEA和shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的描述性统计结果。由表1我们可以看出：Skewness检验的结果表明，HBEA、EUA、USA-GAS的价格分布呈现正偏离，shenzhen、shanghai、ZC0、CFD-OIL、EUR的价格分布呈现负偏离；Kurtosis检验的结果表明，HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、CFD-OIL、EUR的价格分布具有不足的峰度， ZC0、USA-GAS的价格分布具有过度的峰度；Jarque-Bera检验的结果表明，HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的价格分布在1%的显著性检验水平下拒绝服从未知均值和未知方差的正态分布零假设；被解释变量与解释变量的价格分布与正态分布大相径庭，HBEA、EUA的价格分布甚至并非单峰，而是出现了双峰的情况。

3.2 参数估算

本文选取AR- GARCH回归模型来探索湖北省温室气体排放分配配额价格的影响因素。具体步骤如下：

首先对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个时间序列数据进行对数变换，以缩小量纲。

将变换后的数据代入多元线性回归模型：

采用EViews软件计算基于多元线性回归模型的参数估算值，对回归模型的残差resid进行自相关和条件异方差检验。

图1为多元线性回归模型残差自相关Q检验结果。由图1我们可以看出：多元线性回归模型的残差自相关系数拖尾，偏自相关系数1阶截尾，考虑采用AR(1)模型。

图1 多元线性回归模型残差自相关Q检验

表2显示的是多元线性回归模型残差条件异方差检验结果。由表2我们可以看出：5种多元线性回归模型残差条件异方差检验方法中，均提示在1%的显著性检验水平下，多元线性回归模型残差存在条件异方差，考虑采用GARCH模型。

表2 多元线性回归模型残差条件异方差检验

建立AR-GARCH回归模型，并采用EViews软件计算基于AR(1)-GARCH(1,1)回归模型的参数估算值。

表3显示的是解释变量的参数估算值，表4显示的是方差方程的估算值。

表3 解释变量估算值

表4 方差方程估算值

图2为AR(1)-GARCH(1,1)回归模型残差自相关Q检验结果。由图2我们可以看出：AR(1)-GARCH(1,1)回归模型模型的残差已无自相关和偏自相关。

图2 AR-GARCH回归模型残差自相关Q检验

表5显示的是AR(1)- GARCH(1,1)回归模型残差条件异方差检验结果。由表5我们可以看出：AR(1)- GARCH(1,1)回归模型的残差已无条件异方差。

表5 AR- GARCH回归模型残差条件异方差检验

4 结 论

本文以湖北碳排放权交易中心公布的湖北省温室气体排放分配配额价格作为研究对象，从国内经济、国际碳排放权配额价格、能源价格、汇率等四个方面选取了七个解释变量，运用AR(1)- GARCH(1,1)回归模型对湖北省温室气体排放分配配额价格的影响因素进行了探索。研究发现：

HBEA、shenzhen、shanghai、EUA、ZC0、CFD-OIL、USA-GAS、EUR的价格分布在1%的显著性检验水平下拒绝服从未知均值和未知方差的正态分布零假设。

从影响因素来看，对HBEA产生显著影响的解释变量为shenzhen、shanghai、EUA、USA-GAS。即国内经济、国际碳排放权配额价格、能源价格都能影响HBEA。对HBEA产生非显著影响的解释变量为ZC0、CFD-OIL、EUR。

从影响方向来看，shenzhen、EUA、CFD-OIL均对HBEA产生正向影响，其中shenzhen、EUA对HBEA产生显著正向影响。shanghai、ZC0、USA-GAS、EUR均对HBEA产生负向影响,其中shanghai、USA-GAS对HBEA产生显著负向影响。

从国内经济和汇率方面看，国内经济的发展会对HBEA产生显著影响，但汇率变动对HBEA产生的影响不显著，说明参与交易湖北省温室气体排放分配配额的主要还是国内机构。

从能源价格方面看，USA-GAS对HBEA产生显著负向影响。原因在于传统化石能源价格的增加会导致企业选择电能或者是其他清洁能源作为化石能源的替代品。电能或者清洁能源产生的碳排放要显著低于化石能源产生的碳排放。由于企业的碳排放量减少了，因此，企业对碳排放权的需求就会减少，从而导致碳排放权价格下降。

从国际碳排放市场看，HBEA与EUA呈显著正相关关系。国内碳排放权交易市场与国际碳排放权交易市场保持一致性。国际碳排放权交易市场的波动会同步传递至国内碳排放权交易市场。

本文的研究价值在于发现了影响HBEA的正向因素和负向因素。湖北碳排放权交易中心的交易参与者(国内外机构、企业、组织和个人)可以通过对国内股票市场、国际碳排放权交易市场、国内外能源市场以及欧元汇率市场的波动分析和预测，从而预测国内碳排放权交易市场的走势，以做好相应的套期保值工作。

囿于研究数据的可得性，本文的局限性在于仅以湖北碳排放权交易中心为例，对影响温室气体排放分配配额价格的因素进行了分析，不足以代表全国市场。但湖北碳市场配额无论是成交量还是成交额在全国所占比重均超过50%，并且国家发改委宣布由湖北省牵头承担全国碳排放权注册登记系统建设与运维任务。因此，选择湖北碳排放权交易中心作为研究对象仍是具有典型代表性的。

目前，国内在北京、天津、上海、江苏、福建、湖北、广东、重庆、深圳等9个地区建立了碳排放权交易试点。于多个地区试点，容易导致市场化程度不高，为了进一步接轨国际碳交易市场，我国有必要尽快建成全国统一的碳排放权交易市场。

注释

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

② 湖北排放权交易中心. 湖北省温室气体排放配额每日概况[DB/OL]. http://www.hbets.cn/index.php/index-show-tid-13.html

③ 网易财经. 深成指数历史交易数据[DB/OL]. http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_zhishu_399001.html

④ 网易财经. 上证指数历史交易数据[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 新浪财经. 动力煤连续历史交易[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 新浪财经. 布伦特原油CFD历史交易[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 新浪财经. 美国天然气CFD历史交易[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 新浪财经. 欧元兑人民币外汇牌价[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 湖北碳排放权交易中心. 全国碳排放交易体系启动湖北牵头承担全国碳排放权注册登记系统建设与运维任务[EB/OL]. http://www.hbets.cn/index.php/index-view-aid-1292.html