碳排放权交易价与行业股指联动性研究

摘" "要：碳排放权逐渐成为一种新兴的政策工具和金融资产。基于VAR模型、Granger因果检验、脉冲效应、方差分解等方法，实证研究碳排放权交易价与高碳行业、低碳行业股指之间的联动性。研究结果表明，碳排放权交易市场与高碳行业间、高碳行业与低碳行业间存在双向的Granger因果关系。而且，三个市场之间形成了内部平衡关系，在碳价的作用传递下，高碳行业在抑制中发展，而低碳行业进一步扩张，进而实现“双碳”目标。

关键词：碳排放权交易价；高碳行业；股票市场；联动性

中图分类号：F830" " " " 文献标志码：A" " " 文章编号：1673-291X（2024）20-0072-05

一、相关背景和研究综述

二氧化碳排放权逐渐成为各国重要的环境政策工具，《京都协定书》为碳排放权交易市场的兴起奠定了基础。2005年，欧盟率先成立碳排放交易体系。2011年，国务院在《“十二五”节能减排综合性工作方案》中提出，开展碳排放交易试点，建立自愿减排机制，推进碳排放权交易市场建设。同年，我国在北京市、天津市、上海市、重庆市、湖北省、广东省及深圳市7个省市启动了碳排放权交易试点工作。自2021年全国碳排放权交易市场开市以来，全国碳排放权交易市场每年覆盖二氧化碳排放量约45亿吨，是全球覆盖温室气体排放量规模最大的碳市场。截至2023年12月1日，累计碳排放配额总成交量超过4亿吨。碳排放权交易效应对重点行业股票价格以及具体行为产生影响，进而影响整体经济高质量发展。证券市场作为经济的晴雨表，与碳排放权交易市场会产生联动效应。碳排放权交易市场与电力、热力等重点高碳行业之间是否存在联动性，深入研究碳市场与高碳行业表现的影响关系具有重要意义。

关于碳排放权交易的研究，主要聚集在碳排放权交易市场与国际能源价格、金融工具价格的联动关系。钟世和和曾小春（2014）根据芝加哥环境交易所碳排放权价格月度数据样本，采用VAR模型来检验碳价波动构成能源价格波动的原因。陶春华（2015）检验我国碳排放权交易与样本行业股票收益率之间的联动关系。王晓宇等（2017）基于DCC-GARCH模型发现我国的碳交易市场处于分割状态，不同市场间的联动性较差。陈向阳和何海靖（2021）实证发现，只有广东省、天津市的碳收益与深证综指和湖北省与上证综指之间存在单向的Granger因果关系，而北京市、上海市、广东省与上证综指、深证综指存在双向或单向的非线性Granger因果关系。韩国文和樊呈恒（2021）从碳排放视角检验了中国股票市场上到底是存在绿色激励还是碳风险溢价，发现中国股票市场在2013—2014年后发生了由绿色激励转为碳风险溢价的逆转。Zhang等（2022）结合中国碳市场与股票市场之间的风险溢出效应，以北京市、湖北省和广东省三个碳市场为例，运用时域和频域溢出分析方法，发现股市危机时期股票市场对碳市场的风险溢出更为明显。Guo等（2023）利用时域动态连通性方法和频域动态连通性方法，探索中国碳债券市场、碳股票市场和能源股票市场之间的复杂联系。

二、实证分析

（一）数据描述

选取2018年8月1日至2023年8月1日的交易数据，以股票市场开盘交易日为准，共选取1 214个交易日。在上海市碳排放权配额（SHEA）、广东省碳排放权配额（GDEA）、湖北省碳排放权配额（HBEA）、福建省碳排放权配额（FJEA）、深圳市碳排放权配额（SZEA）5个碳排放权交易市场中，主要选择广东省与湖北省碳排放权交易市场进行建模。并选取煤炭（MT）、钢铁（GT）、银行（YH）、环保（HB）等行业股指进行对比分析，各指标描述性统计见表1所示。对各变量时间序列进行单位根检验，原变量中只有HB平稳。选择取对数再次进行单位根检验，仍然只有lnHB平稳。对各变量的对数取一阶差分，所有变量的对数一阶差分均显著平稳，并进一步对变量进行协整性检验。

（二）回归结果分析

经过平稳性检验、滞后阶数确定、协整性检验后，建立VAR模型检验（见表2），各变量自身滞后一阶对其本身影响都在99%水平上显著，且都是正相关。

以lnGDEA、lnHBEA为被解释变量的回归中，lnMT系数均显著，即煤炭行业的股指对数与广东省和湖北省碳排放权交易市场价格存在正相关关系。以lnMT、lnGT为被解释变量的回归中，高碳行业指数lnGDEA系数显著呈现正相关关系，即广东省碳排放权交易市场价格与高碳行业指数对数存在正相关关系。在高碳行业内部，存在显著的相关关系，不过煤炭行业滞后一阶与钢铁行业负相关，而钢铁行业滞后一阶与煤炭行业正相关。低碳行业与高碳行业股指对数间存在相关关系，且这种关系是负相关，其中银行滞后一阶对煤炭行业在95%水平上显著，环保滞后一阶对钢铁行业在99%水平上显著。

以lnYH、lnHB为被解释变量的回归中，即以低碳行业指数对数为被解释变量的回归中，碳排放权交易市场与其系数对应P值并不显著，只有广东省碳排放权交易市场滞后一阶对环保行业在90%水平上表现为正相关。在高碳行业中，煤炭行业的股指对数滞后一阶对低碳行业股指对数都在99%水平上表现为负相关，而钢铁行业的股指对数滞后一阶对低碳行业股指对数都在99%水平上表现为正相关。而低碳行业内部则显著表现为，其滞后一阶对自身表现为正相关，互相则表现为负相关。

基于VAR模型结果，进一步开展脉冲响应分析与方差分解，研究其影响持续时间与贡献率，在此之前需要对VAR模型的稳定性进行检验。VAR模型结果所有特征根都在单位圆内，因此该模型是稳定的，且单位根靠近单位圆，因此对应的冲击也具有较强的持续性。

（三）Granger因果检验分析

以lnMT和lnGT为被解释变量的Granger因果检验中，lnGDEA是lnGT和lnMT的Granger原因，即广东省碳排放权交易市场碳价是煤炭、钢铁行业股指变化的原因，其中广东省碳排放权交易市场碳价与煤炭行业股指是双向的Granger原因，存在显著的联动性，即碳排放权交易市场与高碳行业存在双向Granger因果关系。在高碳行业内部也存在双向的Granger因果关系，即煤炭与钢铁市场存在显著联动性。以lnYH和lnHB为被解释变量的Granger因果检验中，lnGDEA是lnHB的单项Granger原因，因此碳排放权交易市场与低碳行业只存在单向的Granger原因。而高碳行业则都在99%水平上显著表现为低碳行业的Granger原因，且高碳、低碳行业间存在双向的Granger因果关系，具体表现为煤炭和银行间、环保和钢铁间（如表3）。

因此，碳排放权交易市场与高碳行业存在双向的Granger因果关系，高碳行业内存在双向的Granger因果关系，高碳行业与低碳行业内存在双向的Granger因果关系。碳排放权交易市场与低碳行业和低碳行业内部，只存在单向Granger因果关系。

（四）脉冲响应分析

脉冲响应能够分析一个变量受到冲击时对另外一个市场造成的影响，包括影响的大小与持续时间。如图1所示，给广东省碳排放权交易市场一个冲击后，高碳行业的反应为正且持续上升，该反应持续很长时间。在20期时，该反应仍然在持续上升。给湖北省碳排放权交易市场一个冲击后，钢铁行业的反应较为平稳，持续上升至10期时，转而下降。煤炭行业反应则在20期时，转而开始下降。不论是钢铁还是煤炭行业，该反应都是正的。因此，给碳排放权交易市场一个冲击后，高碳行业的反应是长期且持续上升的。因此，碳价对于高碳行业股指具有正向的、长期的影响，表现为碳价的上涨可能会促进高碳行业的进一步扩张。

当给钢铁行业股指一个冲击时，广东省碳排放权交易市场的碳价反应为负且持续下降，湖北省碳排放权交易市场的碳价反应为正且持续上升。当给煤炭行业股指一个冲击时，广东省和湖北省碳排放权交易市场碳价都反应为正且持续上升，这种反应都持续较长时间。钢铁行业股指对湖北省碳排放权交易市场的碳价有正向影响，而煤炭行业股指对湖北省和广东省碳排放权交易市场碳价有正向影响，而钢铁行业股指对广东省碳排放权交易市场碳价有负向影响。煤炭行业股指的上升，会导致碳价的进一步上涨，即行业中煤炭需求不断上升，会导致价格上涨。当给碳排放权交易市场一个冲击时，低碳行业股指的反应较为平稳且为正。当给环保行业股指一个冲击时，碳价反应为负且持续下降，即环保行业股指对碳价具有负效应。

（五）方差分解

由煤炭行业指数的方差分解可知，低碳行业对其变化贡献度占比较高。银行和环保行业对煤炭贡献最高在第1期，占比分别为20.963%、24.34%。低碳行业对高碳行业的变化贡献随着滞后阶数递减，而碳价则随着滞后阶数递增，相较而言，碳价贡献度较低。由钢铁行业指数的方差分解可知，低碳行业对其变化贡献度较高，而相对而言碳价对其影响贡献度较小。低碳行业指数与碳价贡献度都随着滞后阶数增加，其中银行行业指数贡献度最高为7.053%，环保行业指数贡献度最高为24.1%。综合来看，环保行业对高碳行业贡献度最高，也是达成“双碳”目标最重要的手段。由银行指数的方差分解可知，碳价和高碳行业指数所占贡献度都较低，且随着滞后阶数增加，但其最大值也只有1%左右，小于2%。

三、结论与建议

本文构建了碳排放权交易价、高碳行业指数和低碳行业指数之间联动性模型，选取广东省、湖北省碳排放权交易市场收盘价，煤炭、钢铁行业指数，银行和环保行业指数六个变量，实证分析后得到以下结论：一是碳排放权交易市场与高碳行业存在双向的Granger因果关系，碳排放权交易市场的设立能够在一定程度上影响高碳行业的发展。碳排放权交易市场与低碳行业和低碳行业内部只存在单向Granger因果关系，碳价的上升能够一定程度上促进低碳行业的发展。二是由脉冲响应分析可知，碳价对于高碳行业股指具有正向的、长期的影响，碳价的上涨可能会促进高碳行业的进一步扩张。而碳价对低碳行业股指具有正向影响，碳价的适度上涨有利于促进低碳行业的发展。三个市场之间能够形成内部平衡关系，在碳价的作用传递下，高碳行业在抑制中发展，而低碳行业进一步扩张，进而实现“双碳”目标。三是由方差分解分析可知，对于高碳行业股指而言，贡献度最高的是低碳行业股指而不是碳价，碳价只能作为中介发挥作用，而想要真正达到“双碳”目标，其关键在于大力发展低碳行业与清洁能源。

因此，本文提出如下建议：第一，市场是联动的，要解决市场问题，要从市场出发，利用市场的联动性才能事半功倍。第二，完善碳排放权交易市场、高碳行业、低碳行业三者之间的市场传导关系，发挥碳价的中介作用，抑制高碳行业的恶性膨胀，促进低碳行业的进一步发展，通过碳价发挥资源合理分配作用。第三，实现“双碳”目标的关键在于大力发展低碳行业与清洁能源。因此，未来应加大对低碳行业与清洁能源的研发经费投入，而碳价也要发挥调节高碳、低碳行业间资源分配的信号作用。

参考文献：

[1]" "Zhang J，Hassan K， Wu Z，et al.Does Corporate Social Responsibility Affect Risk Spillovers Between the Carbon Emissions Trading Market and the Stock Market？[J].Journal of Cleaner Production，2022（362）.

[2]" "Guo X，Wang Y，Hao Y，et al.Spillover Effect Among Carbon Bond Market，Carbon Stock Market and Energy stock Market：Evidence from China[J].Finance Research Letters，2023（58）.

[3]" "陈向阳，何海靖.我国碳排放权交易市场与股票市场的关联：基于非线性Granger因果检验与非平衡面板模型的实证分析[J].技术经济，2021，40（3）：36-46.

[4]" "韩国文，樊呈恒.企业碳排放与股票收益：绿色激励还是碳风险溢价[J].金融经济学研究，2021，36（4）：78-93.

[5]" "陶春华.我国碳排放权交易市场与股票市场联动性研究[J].北京交通大学学报（社会科学版），2015，14（4）：40-51.

[6]" "王晓宇，罗东坤，接桂馨.国内外碳交易市场价格联动性分析：基于DCC-GARCH模型[J].生态经济，2017，33（8）：48-51，89.

[7]" "钟世和，曾小春.碳排放权价格对我国能源价格及物价波动的影响研究[J].西北大学学报（哲学社会科学版），2014（6）：139-145.

Research on the Linkage Between Carbon Emission Trading Price and Industry Stock Index

BU Yanjie， ZHUANG Lei

（School of Economics and Management， Nanjing Tech University， Nanjing 211816， China）

Abstract： Carbon emission rights have gradually become an emerging policy tool and financial asset. Based on VAR model， Granger causality test， impulse effect， variance decomposition and other methods， this study empirically investigates the linkage between carbon emission trading price and stock indices of high carbon and low-carbon industries. The research results indicate that there is a bidirectional Granger causal relationship between the carbon emission trading market and high carbon industries， as well as between high carbon industries and low-carbon industries. Moreover， an internal balance relationship has been formed among the three markets. Under the influence of carbon prices， high carbon industries are developing under suppression， while low-carbon industries are further expanding， thereby achieving the “dual carbon” goal.

Key words： Carbon emission trading price; High carbon industry; Stock market; Linkage

[责任编辑" "妤" "文]