我国碳排放配额交易价格影响因素分析

□文/郑宇花　李百吉（中国矿业大学（北京）管理学院　北京）



我国碳排放配额交易价格影响因素分析

□文/郑宇花李百吉
（中国矿业大学（北京）管理学院北京）

［提要］本文以我国碳交易试点省市的配额交易数据为样本，建立面板数据模型，分析我国碳交易试点省市排放配额现货交易价格的影响因素，并提出政策建议。

关键词：碳排放；配额；面板数据模型；价格

收录日期：2016年3月16日

一、研究背景

碳排放配额交易价格是碳市场运行的基础，合理的一个现货价格对于繁荣碳交易市场、有效促进碳减排具有重要的意义。其价格运行机制的分析、为政府确定排放配额供给量、供给分配方式、分配时机等政策设计提供参考；也为减排企业与投资机构，提供了投资决策信息，有利于碳交易市场的活跃与发展；同时，也有利于决策者构建碳交易市场的风险预警机制，确保碳交易市场的平稳运行。

碳交易作为新的事物，且一直处于探索发展过程中，由于欧、美等国碳交易市场建设起步早，碳排放配额现货价格波动比较频繁。因此，学者们对欧美碳交易市场碳排放配额现货交易价格与价格波动影响因素进行了大量的研究。Derek W.Bunn 和Carlo Fezzi（2007）运用协整检验和向量误差修正（VAR）模型，分析了欧盟碳排放交易体系下，英国市场上的电、天然气、碳价的每日现货价格之间的相互关系。Rita Sousa等（2014）采用小波分析法，发现煤炭价格引导碳排放价格变动，碳排放价格引导电价变动，碳价波动与经济发展一致。Alberola等（2008）等检验了欧盟碳排放交易体系下试验期（2005～2007）内二氧化碳排放权的现货价格与工业生产部门之间的关系，通过分析部门生产指标和二氧化碳排放合规位置，指出EUA的价格变化不仅反映了能源价格、极端气候事件，还反映了欧盟排放交易体系下的三大生产部门（冶炼、造纸、钢铁）的工业经济生产活动。Mansanet Bataller等（2011）研究发现次贷危机对第二阶段EUA价格影响不显著，但对EUA与二级市场CER的价差具有显著影响。相关研究还包括Rita Sousa等（2014）、Atsalakis （2016）、Luis A等（2016）。我国学者对国外碳交易下现货价格的影响因素也做了不少的研究，如魏一鸣等（2008）采用协整理论研究了EU ETS碳价格和能源价格之间的长期和短期互动关系，发现能源价格与第一阶段碳期货的关系较弱，与第二阶段碳期货价格之间存在长期的均衡关系，并指出能源价格变化是推动第二阶段碳价格变化的重要原因。王双英等（2011）运用面板数据分析了碳交易的量和碳交易的价格和石油价格的关系，发现石油价格和碳交易的量和价格均呈现显著的正相关关系。

2011年，国家发改委决定把北京、天津、上海、重庆、湖北、广东和深圳等7个省市作为首批碳排放权交易试点。2013年6月，我国首个碳交易市场——深圳碳交易市场开始交易。随后，上海、北京、广州、天津、湖北等碳交易试点市场陆续开市。在2015年巴黎气候大会上习近平宣布：“2017年中国开始实行全国碳交易市场”。因此，为了促进我国碳交易市场体系的平稳发展，应建立全国统一的碳交易市场体系。本文将以我国碳交易试点地区的配额交易价格为研究样本，实证分析其价格运行影响因素，以使对我国碳交易市场的价格运行机制有更深入的认识。

二、碳交易现货价格影响因素分析

影响碳排放配额现货交易价格的因素与机理非常复杂，但总体来说，有供给与需求两方面的因素。供给因素主要包括配额政策（配额数量、分配方式、跨期储备制度等）、碳减排技术、碳税政策、其他减排履约机制项目供给情况等。需求因素主要包括经济发展水平、能源价格水平、金融市场以及气候等。

（一）供给方面因素

1、配额政策因素。一级市场上的配额供给情况与供给方式将对二级市场上的交易价格高低与波动起着决定的作用。如政府当期发放的配额总量，当期核证减排量的供给、政府配额存储池中的数量、配额的分配方式（免费、出售、混合）等因素，都将对二级市场交易价格的形成与波动产生显著的影响。

2、碳减排技术因素。碳减排技术会影响企业的减排成本，当企业面临比较高的减排成本时，可能就会选择在碳排放交易市场中购买碳排放权；当企业减排技术成熟，可有效地降低成本时，企业将减少碳交易市场碳排放权的购买，相应影响碳排放权的交易价格。

3、碳税政策因素。碳税政策作为积极应对气候变化和促进节能减排的有效政策工具，其对二氧化碳排放的控制效果已在许多国家被实践。碳税政策的实施加大了排放企业的生产成本，势必对排放企业的减排技术、产量有一定的影响，进而影响其排放量，并进一步影响对碳市场交易价格的影响。

4、其他减排履约机制项目供给情况。《京都议定书》包括了国际碳排放贸易（IET）、联合履行机制（JI）、清洁发展机制（CDM）等减排机制，在JI与CDM机制下，减排项目的数量，开发减排项目的技术将对碳配额交易市场的供给关系产生一定影响，从而影响配额交易市场的交易价格。

（二）需求方面因素。影响碳排放权交易价格波动需求的因素有很多，主要包括经济发展水平、能源价格水平、金融市场以及气候因素等。

表1碳交易现货价格影响因素非平衡面板数据模型分析结果

1、经济发展水平因素。经济因素才是影响碳排放权交易价格的最为直接因素，最直接的表现就是经济发展水平对碳排放权的需求产生直接影响，在全球经济高涨期，企业生产规模和投资规模加大，对化石能源的需求大大增加，生产和使用传统能源的企业（尤其是重化工企业）对碳减排量和碳排放权的需求会大大增加，而在供给缺乏弹性的情况下，将导致供需关系急剧变化，引起价格剧烈波动；反之，则降低。

2、能源价格因素。碳排放权的产生和排放主要来源于化石能源资源的不断使用和消耗，从而使得能源价格与碳排放权价格之间存在密切的关系。当对能源的需求不断增加或下降，将导致能源价格的上涨、下跌和频繁波动，含碳能源的使用和消耗必然会产生二氧化碳的排放，含碳能源价格的波动也会带动碳排放权及其市场的波动和不稳定。

3、金融市场因素。现代经济与金融行业联系越来越密切，股票价格反映实体经济的形势，股市的涨跌会通过影响碳排放权需求，进而波及碳交易市场。当股市下跌时，企业投资减少、经济规模缩减、碳排放量和碳排放需求减少，导致碳价下跌；反之，则碳价上涨。同时，在碳排放权交易市场上，衍生了大量的金融衍生品，大量金融机构在碳市场中扮演着重要的角色，也成为价格大起大落的主导者或助推者。

4、气候因素。气候因素（尤其是过高和过低气温）可以通过影响碳排放权需求来影响碳价。如，当气温过高或者过低时，人们将使用更多的电力来制冷或取暖，电力需求的增加必然导致化石燃料需求增加，从而增加碳排放量和碳排放权需求，导致碳价上涨；反之，则降低。此外，雨量和风速的变化会通过影响水力和风力发电厂的发电量，并进一步通过影响热电厂的发电量而影响碳排放权的需求与价格。

三、我国碳配额交易价格影响因素实证分析

（一）模型构建。本文从供给与需求两方面的因素，建立计量经济学非均衡面板数据模型来分析我国碳交易现货价格影响因素。供给方面主要考虑国家层面与碳交易试点省市层面有关的碳交易制度、配额分配、履约情况、交易情况等相关信息。需求方面主要考虑了宏观经济发展水平、能源价格因素、气候因素。建立的面板数据计量模型如下：

yit=αi+βjixjit+εjit

其中i=1，2，3，4，5，6，分别代表北京、天津、上海、深圳、广东、湖北六个交易所；j=1，2，3，4，5，分别代表政策变量、宏观社会经济（上证综指数、采购经理人指数）、能源价格（煤炭价格）、气候因素（温度）等解释变量。yit代表交易所第t天的碳交易现货价格（收盘价）；xjit代表价格波动的影响因素变量；εjit代表随机误差项。

（二）数据来源。碳排放配额交易价格数据来自于我国实施碳交易的6个试点省市（北京、天津、上海、深圳、广东、湖北）的碳排放配额交易数据，重庆由于交易数据太少，本文将重庆排除在研究范围之内。碳排放配额交易价格为6个交易试点省市交易所交易日的结算价，时间周期为各交易所启动时间，截止时间为2015年12月2日。

供给方面的数据，主要考虑政策变量，国家与碳交易市场试点省市的交易制度、配额分配、履约情况等相关信息，数据信息来自于各交易试点省市的交易网站所披露的相关信息。需求方面的数据，宏观社会经济变量以上证综合指数与我国的采购经理人指数来衡量，相关数据来自于Wind数据库；能源价格变量以煤炭价格指数来衡量，相关数据来自于中国煤炭工业协会。其原因是煤炭在我国的一次能源生产与消费结构中占据主导地位，且我国的碳排放占相当大的比例由化石能源中的煤炭使用所导致。气候因素以我国试点省市的月平均温度来衡量，数据来自于Wind数据库，其中广东省与湖北省的数据以广州与武汉的月平均气温来衡量。

（三）实证分析。表1为我国碳排放配额现货交易价格影响因素的非平衡面板数据模型分析结果，本文主要采取了混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型三种面板数据模型分析我国碳排放配额交易现货价格的影响因素。

从三类模型的分析结果来看，碳排放配额的交易价格影响因素中，政策变量都不显著，一方面也许与我国碳排放交易市场运行时间比较短、政策变量信息比较少、政策变量对碳配额交易价格的影响难以显著的体现；另一方面政策变量作为虚拟变量，政策变量与碳配额交易价格的关系存在的是一种非线性关系，更多是一种突变的影响。

代表宏观经济发展水平的上证综合指数与PMI（采购经理指数）指数变量显著，尤其是在固定效应模型与随机效应模型中。那说明我国碳配额交易价格与宏观经济发展水平有密切的关系，但在三类模型中，上证综合指数都显示负相关关系，而PMI呈现出正相关关系。从上证综合指数与PMI（采购经理指数）指标来说，PMI（采购经理指数）更能比较准确的反映我国宏观经济层面的情况，而上证综合指数有时反映并不显著，我国的股票市场与我国的宏观经济层面的关系有时候背离程度比较大，股票指数难以作为反映宏观经济的“晴雨表”。由此可见，经过3年的发展，我国碳交易市场的运行情况与我国宏观经济关系日益密切，宏观经济发展水平对碳配额交易市场的影响将越来越显著。

在三类模型中，代表能源价格的煤炭价格指数变量显著，且与碳排放配额呈正相关关系。能源价格越低，说明经济社会发展对能源的需求量越低，由此导致碳排放量也越低，配额交易价格也越低。

在三类模型中，代表气候的温度变量关系也显著，说明温度与碳排放配额交易价格的关系也显著，但是三类模型中，方向不一致，在混合OLS模型与随机效应模型中温度与碳排放配额交易价格呈正相关关系，而在固定效应模型中，呈现负相关关系。一般情况下，温度与碳排放配额交易价格呈负相关关系，温度越低（比如冬季），社会对能源的需求量越多，碳排放量也越高，相应的承担减排任务的机构对配额的需求量也更显著，交易价格也就越高。（表1）

从模型选择的角度来分析，固定效应模型与随机效应模型哪个更为适合我们的分析？当个体成员单位是随机抽自一个大的总体时，固定影响模型便仅仅适用于所抽到个体成员，而不适用于样本之外的其他单位。在这种情形下，如果仅仅对样本自身进行分析，选用固定影响是合适的，但想以样本结果对总体进行分析，则应该选用随机效应模型，即把反映个体差异的特定常数项看作是跨个体成员的随机分布。

我们对本研究随机效应模型进行Hausman检验，如表2所示，从检验结果的Chi-Sq.Statistic统计值以及相伴概率可以得到，拒绝原假设，即随机效应模型，本研究固定效应模型更适合。同时，从模拟方程拟合程度的R-squared来看，固定效应模型高达0.7377。因此，我国碳排放配额交易价格与代表宏观社会经济发展水平的PMI高度正相关，与代表能源价格的煤炭价格指数也高度正相关，与代表气候指标的月平均温度负相关。（表2）

表2随机效应模型的Hausman检验

四、结论及建议

根据分析结果：我国碳排放配额交易现货价格与代表宏观社会经济发展水平的PMI高度正相关；与代表能源价格的煤炭价格指数也高度正相关；与代表气候指标的月平均温度负相关。代表交易制度、配额分配、履约情况等相关信息政策变量与碳现货关系不明显；代表宏观社会经济变量的上证综指与碳现货价格存在负相关关系。

为了促进我国碳交易市场的发展，建议我国加快建立全通统一的碳交易市场；优化配额分配机制，建立稳定市场价格波动的措施；积极探索碳期货、碳期权等金融衍生品，促进碳交易市场价格机制的完善，繁荣市场的发展。

主要参考文献：

［1］Derek W.Bunn，Carl o Fezzi . Int eract i on of European Carbon Tradi ng and Energy Pri ces［J］. Fondazi one Eni Enri no Mat t ei Worki ng Papers，2007.

［2］R Sousa，L Agui arconrari a，MJ Soares. Carbon fi nanci al market s：a t i me frequency anal ysi s of CO2 pri ces ［J］. Physi ca A St at i st i cal Mechani cs & It s Appl i cat i ons，2014. 414. 10.

［3］Emil i e Al berol a，Jul i en Cheval l i e，Benoi t Cheze. The EU Emissi ons Tradi ng Scheme：Disent angl i ng t he Effect s of Indust ri al Product i on and CO2Emissi ons of Carbon Pri ces［J］. Int ernat i onal Economi cs，2008. 116. 4.

中图分类号：F7

文献标识码：A