碳排放权价格与传统能源价格的关联性研究

胡 倩

(青海民族大学经济与管理学院，青海 西宁 810000)

一、引言

近年来，全球气候变暖导致的极端气候事件不断威胁着人类的生命安全，德国观察发布的《2020年全球气候风险指数》显示，在过去的20年里，全球有接近50万例死亡事件和1.2万起极端气候事件相关，所造成的经济损失高达3.54万亿美元，全球气候变暖问题不可小觑。世界各国也在不断探索温室气体减排的手段，并于1992年诞生了第一份具有法律效力的气候文件《京都议定书》，控制温室气体排放成为各国共同努力的目标。随后在2015年巴黎气候大会上通过了第二份具有法律约束力的气候文件《巴黎协定》。我国于2016年签署了《巴黎协定》，承诺会积极做好温室气体减排工作，加强应对气候变化的国际合作。

碳排放权交易体系作为温室气体减排的重要手段，其建立对我国履行国际责任具有重要的意义。为此，2011年，国家发改委发布了《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，批准北京、天津、上海、湖北、广东、重庆、深圳开展碳排放权交易试点工作；随后在2017年，全国统一碳市场的建设也正式启动，我国碳市场的建设取得了阶段性的成就。

二、文献综述

在碳价格和传统能源价格关联性的研究中，国外学者中，Marimoutou和Soury研究发现碳价波动和布伦特原油价格、煤炭价格及天然气价格波动之间的相关性随时间的变化而变化，并且在经济危机期间表现得更为显著[1]。Soliman和Nasir研究得出欧盟碳价和原油及天然气价格之间呈现出尾部相关性，并且下尾相关性明显高于上尾相关性[2]。Chevallier等研究指出欧盟碳价和石油、天然气价格呈现出负相关[3]。Lin和Xu发现煤炭及天然气价格对碳价的影响呈现出倒U型[4]。

国内学者中，崔婕等以湖北碳市场为研究对象，取煤炭、原油、天然气三者的加权平均价格，发现在短期内二者呈现出显著的正相关[5]。丰冕冕对欧盟碳价格与布伦特原油期货价格、英国天然气期货价格及鹿特丹煤炭价格的相关性展开了研究，运用t-copula函数，发现其相关关系具有对称性，并且呈现出明显的尾部相关性[6]。赵选民和魏雪基于我国7个碳市场省市的面板数据，研究发现各传统能源价格和碳价之间呈现出明显的负相关[7]。邹绍辉和张甜以中证能源期货综合指数作为传统能源价格的代理指标，构建MSVAR模型，发现传统能源价格对碳价格的影响较大，但碳价对传统能源价格的影响并不明显[8]。金鑫对化石能源价格的多重共线性采用主成分分析法进行了处理，为了表现不同种类的煤对碳价的影响，将煤炭分为了焦煤和动力煤，将原油分为了汽油和柴油，研究发现各化石能源价格对碳价的影响呈现出显著的负向影响[9]。夏雪以我国8个碳市场的碳价及上海原油期货价格作为研究对象，构建VAR模型，发现原油价格对8个碳市场的影响程度、冲击大小和正负方向存在较大差别[10]。尹磊以北京、广东碳市场为研究对象，运用VEC模型，研究发现碳市场价格受传统能源价格变动的影响较大，并且相对煤炭和原油而言，天然气价格变动对碳价的影响更大[11]。荀玺蓉以北京、广东、深圳、湖北4个碳市场为研究对象，运用门限VAR模型，发现传统能源价格冲击对碳价的影响高于碳价冲击对传统能源价格造成的影响，传统能源市场和碳市场价格信息的传导具有不对称性[12]。

三、理论分析

碳价格对传统能源价格的影响，企业对碳排放权的需求主要是为了满足自身碳排放的需要，当碳价格提高时，为了控制超配额碳排放导致的成本的增加，企业会尽量减少碳排放，包括控制生产规模或者是引进清洁技术，无论企业采取何种方式都会减少对传统能源的使用，对传统能源需求的降低导致了传统能源价格的下降；反之，当碳价格下降时，企业的排污成本降低，在利益的驱动下企业碳排放量将会提高，对传统能源的需求也会增加，进而导致传统能源价格的上涨。

传统能源价格对碳价格的影响，传统能源的消费量很大程度上依赖于其价格，当能源的价格较低时，相关的企业就会更加倾向于传统能源的使用，从而导致了更多的碳排放，当其超过了企业获得的初始配额与碳汇抵消量之和时，企业就会在市场上进行碳交易，对碳排放权的需求增加，碳价上升。例如当煤炭的价格较低时，火力发电企业就会倾向于使用煤炭发电，相反当煤炭的价格较高时，发电企业为了降低成本就会在市场中寻找传统能源的替代品，减少传统能源的使用，降低了碳排放，对碳排放需求的下降进而导致碳价格的下降。

四、实证研究

(一)指标选取与描述性统计

本文选择湖北、广东、上海和北京四个碳市场为代表，这四个市场碳配额成交量之和占国内8个市场总成交量之和的75%以上，并且具有交易活跃、企业完成度高、履约率高等特点，能够很好地代表我国碳排放权交易的情况。以每个市场的成交量占4个市场总成交量之和的比例作为每个市场的权重，各个市场的权重乘以每日该市场的碳收盘价，加和计算出每日的加权平均价格(TJ)，作为碳价的衡量指标，公式如下:

同时选取上海原油期货市场的原油主力连续合约日收盘价(NY)作为传统能源价格的衡量指标，截至2021年12月31日，上海原油期货市场的原油主力连续合约累计成交金额近万亿元，成为规模仅次于西德州轻质原油和布伦特的全球第三大原油期货市场，可以很好地代表我国的原油价格水平。各数据的时间跨度为2019年3月25日至2021年12月31日，同时对部分数据缺失的交易日进行了剔除，经对数化处理的碳价格和传统能源价格表示为lnTJ和lnNY，数据来源为Wind，所使用的计量软件为Stata，对原始数据进行描述性统计结果如表1所示:

表1 数据描述性统计

(二)平稳性检验与Johansen协整检验

在进行建模之前，首先需要对时间序列数据碳价格和传统能源价格进行平稳性检验，本文采用ADF单位根检验法，ADF检验结果如表2所示:

表2 ADF检验结果

表2显示，在1%的显著性水平下lnTJ拒绝存在单位根的原假设，其时间序列平稳，对其一阶差分后的序列dlnTJ也是平稳序列，但是lnNY没有拒绝存在单位根的原假设，对其一阶差分后为平稳序列，说明lnTJ和lnNY均为一阶单整序列，可以进行协整检验，下面采用Johansen方法检验两个变量之间是否存在协整关系，结果如表3所示:

主要包括控制交通信号的系统、交通信息处理和管理系统等。该系统可以详细地采集道路和数据的基本信息，在此基础上，分析交通的使用情况，并结合交通的规划情况，为出行者提供便利的出行线路。信号控制系统可以对交通设施进行管理，从而得到道路上车辆的运行情况和道路的使用状态，了解车辆比较拥堵的道路，可以使用信号指示系统进行调整，从而确保车辆的运行畅通。

表3 协整检验结果

结果显示，在95%的置信水平下，当原假设为至多一个协整向量时，迹统计量显著大于5%的临界值，并且伴随概率小于0.05，说明接受原假设，变量之间最多存在一个协整关系，即二者之间存在一个长期稳定的均衡关系，可以建立VAR模型进行进一步的分析。

(三)滞后阶数确定

本文采用VAR模型来探究碳价格和传统能源价格的关联性，VAR模型的优点在于所有选择的变量都被当作是内生变量，每一个变量都被其他变量的滞后项影响，VAR模型的这个优点有助于研究不同变量之间的动态关联性。在运用该模型时，首先应该确定模型的滞后阶数，滞后期的正确选择是模型平稳运行的关键，选择滞后期的结果如表4所示:

表4 滞后期确定

表4中，“*”代表赤池信息准则、贝叶斯信息准则、汉南-奎因信息准则等准则下所选择的最优滞后阶数，“*”号最多的一行是Lag(3)，即滞后阶数为三阶，因此本文构建VAR(3)模型进行后续的实证研究，并对模型的稳定性进行测试，AR根检验结果如图1所示:

图1 AR根检验

图1显示AR根均位于单位圆内，即AR根均小于1，说明建立的VAR(3)模型是稳定的。

(四)格兰杰因果关系检验

基于VAR(3)模型，进行格兰杰因果关系检验，对二者的因果关系进行探究，其结果如表5所示:

表5 格兰杰检验结果

表5显示，在1%的显著性水平下原油价格不是引起碳价格变化的P值为0.028，小于0.05，因此拒绝原油价格不是引起碳价格变化的格兰杰原因的原假设。而1%显著性水平下碳价格不是引起原油价格变化的P值为0.568，大于0.05，因此接受碳价格不是引起原油价格变化的格兰杰原因这一原假设，即二者存在单向的格兰杰关系，原油价格会影响碳价格，但碳价格对原油价格的影响却并不显著。

(五)脉冲响应与方差分解

通过格兰杰因果关系检验，本文基本验证了碳价格和原油价格确实存在着相互之间的因果关联性，且主要的方面是原油价格的变化来影响碳价格的变化。为了进一步明确碳价和原油价格之间的影响究竟是正向的还是反向的，并且这种影响是否存在时滞性，接下来利用脉冲响应函数进行分析，其结果如图2所示:

图2 脉冲响应结果

根据输出结果分析可得，上海原油期货价格的脉冲在当期对自身的影响最大，呈现出正向的冲击，之后冲击逐渐平稳。当上海原油期货价格给碳价格一个单位的正向冲击时，碳价格在当期的时间内呈现出明显的负向波动，随后在第二期和第三期这种负向影响逐渐减弱，在第四期之后逐渐恢复到平稳状态。另一方面，碳排放权价格的脉冲同样是在当期对自身的影响最大，之后逐渐恢复平稳，但是碳价格对上海原油期货价格的冲击呈现出几乎没有波动变化的态势。

对各个变量对碳价格的贡献度进行分析，结果显示(表6)，在1~10期的范围内，碳价格受到自身的影响最大，在前3期受到自身98%~99%的影响，原油价格对碳价格的贡献度在前4期较弱，后面几期基本维持在4%左右，在第6期达到最大的6%，但是总体来说不高，原因可能是我国碳排放权价格受到的影响因素众多，原油期货市场对碳市场的解释程度还较弱。

表6 方差分解

五、结论与建议

(一)研究结论

本文选取国内交易最活跃、成交量和成交额最大的北京、上海、广东和湖北碳市场为研究对象，按照成交量计算出每日的加权平均价格作为碳价的衡量指标，同时选择上海原油期货市场原油主力连续合约价格作为传统能源价格的衡量指标。VAR实证结果表明，原油价格是引起碳价格变化的格兰杰原因，但碳价格不是引起原油价格变化的格兰杰原因，二者存在单向的格兰杰关系。我国碳价格与传统能源价格之间存在关联性，主要是原油价格对碳价存在短期的负向影响，但随后这种负向影响又会被修正，但碳价对原油价格的影响却并不显著，其结果不显著可能是因为我国电力生产对原油消费的依赖程度较高，而全国性的碳市场并不成熟，不管北京、上海、广东和湖北试点的碳交易量多大、市场多活跃，也不能完全代表全国碳交易情况。

(二)建议

第一，完善传统能源市场的建设，保证碳市场的稳健运行。本文通过研究发现，传统能源价格与碳价格之间存在一定的关联性，并且传统能源价格对碳价的影响大于碳价对传统能源价格的影响。随着我国碳市场建设的完善与金融市场的越发成熟，传统能源价格与碳价的关联性也会越发紧密。为此，有必要完善传统能源市场的建设，比如可以建立灵活的传统能源安全预警制度，建立有效的能源市场运行机制，掌握碳价波动的来源，从而保证碳市场的平稳运行。

第二，推动碳市场的创新发展，强化碳市场的金融属性。从本质上讲，传统能源市场和碳市场同属于金融市场，均受宏观经济的影响从而具有联动性，本文也实证证实了传统能源市场和碳市场存在关联性，为此需要强化碳市场的金融属性，使得该种联动性更加畅通。具体而言，丰富碳市场中的产品，不仅要有碳现货，还要有其他衍生品及其他和金融产品密切相关的一系列服务，比如抵押质押、资产证券化、担保、再融资等。

第三，鼓励个人投资者加入碳市场。碳市场设立的根本目的是保护环境、减少温室气体的排放，本文的研究目的之一也是希望通过增加对传统能源市场和碳市场关系的了解进而促进碳减排。碳市场不仅是各个控排企业的市场，也是投资者的市场，是所有有改变气候、珍惜环境想法的个人和机构推动的市场，为此可以进一步鼓励个人投资者加入碳市场。