中国碳排放权交易市场波动性评估

王雨琪

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

1 引言

全球变暖等气候变化问题日益受到国际社会的关注与重视，随着《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》的生效，以二氧化碳排放权为主的碳交易市场产生。我国作为发展中国家虽不具有强制减排的义务，但仍主动承担减缓温室气体排放的责任，积极主动参与清洁发展机制(CDM)下的项目开发，丰富了碳交易的金融衍生品种类，在为全球减排贡献力量的同时，推动了国内碳市场的发展。我国自2013年相继启动了深圳、北京、上海等8个碳排放交易试点，2020年于联合国大会上正式提出“碳达峰”“碳中和”的双碳目标，到2021年7月正式启动全国碳排放交易市场上线交易，我国的碳交易市场正逐步完善。

由于我国的碳交易市场起步较晚，国内学者们的相关研究较少。在定性分析上集中在碳交易市场的政策效应与制度建设。崔恺媛(2017)研究表明政府通过补贴等辅助碳交易市场减排功能的同时，不能过度干涉碳交易价格[1]。张立锋(2018)通过借鉴欧盟的碳市场发展经验，提出我国应协调统筹碳市场与其他减排工具的法制建设工作，注重不同碳市场之间衔接规则的制定[2]。李丰(2020)通过京津两地试点电力市场履约情况对比，认为其交易量等差异与覆盖范围设计、碳配总量设计和分配方式有关[3]。

在定量分析上集中于碳市场波动的风险测度与其影响因素研究。程玉仙(2013)基于变结构Copula理论证明了其他金融市场对碳金融市场普遍存在波动溢出效应[4]。邱谦等人(2017)利用ARCH族和VaR模型研究表明不同碳交易所在价格冲击下的衰减程度不同，外部环境比碳市场内在机制更能影响碳价波动[5]。王超等人(2021)通过比较我国与欧盟碳排放交易体系，认为我国碳排放和金融资产间的联动性较差，碳交易行为市场化有待提高[6]。王慧英和王子瑶(2021)通过构造PSM-DID模型研究发现碳交易政策促进了试点地区的碳减排，但对经济发展的促进作用并不明显[7]。

综上所述，可以发现已有的文献研究：①主要侧重于对比欧盟的碳交易体系，对国内的市场机制运行进行定性评估，但量化研究依旧匮乏；②对国内碳市场的量化分析往往只选取部分试点碳市场作为研究对象，鲜有对全部8个试点市场的统一研究，且研究数据较为陈旧，具有一定局限性。随着未来碳市场的多元化发展，面临的风险与挑战随之增多，研究我国碳交易市场的波动性有助于完善碳金融市场的风险管理体系，增强碳市场运行的稳定性。本文对国内8个碳交易试点的碳配额日收盘价进行描述性统计分析，结合各试点碳市场的官网信息对最新交易数据进行了填补，并运用GARCH模型对各试点的波动性进行评估与分析。基于研究结果，本文提出相关的发展建议，为全国的碳交易市场建设提供参考。

2 计量模型——广义自回归条件异方差模型

GARCH模型又称广义自回归条件异方差模型，是由Bollerslev(1986)在ARCH模型的基础上拓展而提出[8]，专门用于针对金融数据分析提出的回归模型，其独特点在于它对误差的方差进一步建模，包含了对金融数据的异方差特点的考虑。GARCH模型能够对波动性进行有效的分析和预测，因此本文选用GARCH模型计算碳交易价格的条件方差，进而评估我国碳金融交易市场价格的波动性。GARCH(q, p)模型的一般表达式为：

εt=σtηt

其中：ω为常数项，αi是表示短期波动的ARCH效应参数，βj是表示长期波动的GARCH效应参数(两者均大于0)，αi+βj反映波动的持续性。εt表示条件方差，ηt为独立分布的随机变量，εt与ηt相互独立，q为自回归项的滞后阶数，p为残差平方项的滞后阶数。根据价格序列作为金融时间序列，在实证研究中通常认为GARCH模型选择一阶就能捕捉其特征，GARCH(1,1)模型的表达式为：

3 实证分析

3.1 变量的选择与处理

本文采用国内8个碳交易试点的碳配额日收盘价作为研究对象，样本范围选取各碳交易试点自成立以来至2022年3月10日(数据来源：国泰安数据库及各碳交易试点官网)。其中深圳碳市场有多种开始于不同年份(2013—2020年)投入市场的碳交易标的物，考虑到交易年限的长短和数据的全面性[9]，本文选择2013年投入市场的碳交易标的物。由于碳交易价格变化幅度较大，影响统计分析的准确性，研究采用对数差分法使日交易收盘价格转为日对数收益率序列，具体计算公式为rt=lnpt-lnpt-1，其中：rt为对数收益率序列,表示各碳市场的日收益率，是评估碳排放权交易市场波动性的指标，pt是某碳交易试点在第t天的日收盘价。数据的计量工具选用Eviews10.0。

3.2 统计特征分析

在进行实证分析前，对8个试点碳市场的数据进行描述性统计分析，以刻画选取数据的特征，统计结果如表1所示。从标准差上看，北京、深圳和重庆碳市场的标准差较大，与均值的差值也相对较大，说明其市场收益率的波动较为剧烈；从偏度上看，重庆、北京、福建、广东、湖北碳市场呈现左偏，天津、上海和深圳碳市场呈现出右偏，各试点均有厚尾特征；从峰度上看，除福建碳市场外，其余七个试点的峰度均大于3，具备尖峰特征。从JB统计量及其概率值中可以看出国内8个试点碳市场均拒绝服从正态分布的原假设。综上表明，国内8个试点碳市场的收益率普遍存在尖峰厚尾特征，且均不服从正态分布。

表1 各试点收益率描述性统计

3.3 平稳性与相关性检验

为防止序列存在伪回归现象，在建模前先对其进行平稳性检验。本文采用宽平稳，即弱化的平稳性，当时间序列{Xt}满足时序数据的二阶矩阵有限，时间序列的均值是与时间t无关的常数，且任意随机变量间的自协方差函数只与时间长度有关，则称时间序列{Xt}是宽平稳时间序列，具体公式如下：

γ(t,s)=γ(0,t-s)=γ(m,m+s-t)

本文选用单位根检验法(ADF)对各试点的碳配额对数收益率序列进行平稳性检验，结果如表2所示，各序列的P值小于显著性水平，说明各试点碳市场收益率序列平稳。

表2 平稳性检验结果

对各试点碳市场收益率序列进行自相关与偏自相关检验。结果显示，各序列的自相关与偏相关系数值基本落于两倍的估计标准差内，且检验对应的P值基本小于0.05。因此研究认为，各序列在5%的显著性水平下不具有序列相关性，再加以各序列是平稳的，故均可视作白噪声序列。由此可构建均值方程，得出残差估计序列，具体公式为rt=ct+∈t，其中∈t为随机干扰项。

3.4 ARCH效应检验

对各试点碳市场收益率的残差估计序列进行ARCH效应检验，结果如表3所示。各序列的显著性检验指标(F-statistic)和可决系数(Obs*R-squared)的相伴概率值均为0，小于5%的显著性水平，故各序列的误差项存在异方差性，即存在ARCH效应。

表3 ARCH检验结果

3.5 GARCH模型分析

根据赤池信息准则(AIC)，研究选择GARCH(1,1)模型对各试点碳市场的收益率序列进行参数估计，并比较了基于GARCH(1,1)模型在不同扰动项选择下的拟合效果。其中，福建和广东碳市场扰动项选择t分布，天津、上海、湖北、北京碳市场选择正态分布，深圳和重庆碳市场选择GED分布下的拟合效果相对较好，且建模后的各序列均通过了ARCH-LM检验，说明各残差项的异方差性已消除。模型参数估计结果见表4。

表4 GARCH检验结果

由表4可以看出，ARCH项对应的参数α均大于0，表示外部的冲击会加剧各试点碳市场的价格波动，波动呈现聚集性，即过去的波动会对碳市场未来的波动产生正向而减缓的作用[10]。GARCH项对应的参数β均在0到1之间，表示碳价波动具有长期记忆性，即持续性。模型的各项参数估计结果显著，说明国内碳市场收益率总体呈现波动聚集特征，GARCH(1,1)模型能较好地拟合其波动特性。

其中，福建和重庆碳市场的参数α值相对最小，均低于0.21，而其参数β值又相对最大，均高于0.8，说明外界的冲击对其价格波动的影响较小，市场波动更容易受到前期波动的影响。福建和重庆碳市场的成立时间较晚，设定的准入门槛相对较高，市场活跃度受到影响，其交易机制有待于进一步完善。而湖北碳市场自开市以来就采用“低价起步、适度从紧”的分配政策，可以有效的刺激市场交易，提高市场活跃度。在波动评估中，湖北碳市场的波动最为平稳，其参数β值仅有0.262，参数和α+β值最小，表明其碳价波动的持续性较弱，前期对后期波动的影响并不明显，市场稳定性较强。

北京、深圳和上海碳市场的参数和α+β最接近于1，表明其收益率序列具有有限方差，其波动最终会趋于平稳[12]。作为最早成立的三个碳交易试点市场，其交易机制相对健全，对风险调控能力较好，为市场的良好运行提供扎实基础。广东和天津碳市场的参数和α+β大于1，说明其价格波动对外部冲击的反应会以较快速度递增，且波动持续性较强，其市场需要较长时间的调整。

4 结论与建议

4.1 结论

本文对国内8个碳交易试点的碳配额日收盘价进行了描述性统计分析，并选用GARCH(1,1)模型对各试点碳市场的波动性进行评估与分析，具体结论如下。

①国内碳交易试点市场的碳价收益率序列普遍具有尖峰厚尾特征；

②我国碳市场波动总体呈现聚集特征，GARCH(1,1)模型能够较好的拟合其波动性；

③各试点碳市场应对外部冲击和前期市场波动影响的记忆性存在区域性差异，该差异与不同地区的政策实施、市场机制等有关。其中，福建和重庆碳市场主要受到自身前期波动的影响；广东和天津碳市场对外部冲击的敏感度及波动的持续性较强；湖北碳市场价格波动最为稳定，说明当地政策的实施效果较好；北京、深圳和上海碳市场出现波动后能较快趋于平稳，说明其市场机制较为成熟，风险把控能力较好。

此外，在各试点数据收集过程还发现不同试点的日交易量和交易价格具有显著差异，也间接反映出了区域分立的碳交易市场一定程度上会限制交易的规模性和流动性。

4.2 建议

自2021年7月16日，全国碳排放交易在上海环境能源交易所正式启动，碳排放权交易依托试点市场的运行基础向全国市场进行过渡，为促进我国碳排放权交易市场的全面持续发展，结合前文的研究提出相关建议：

①完善碳交易市场机制，推动碳市场统一发展。由8个试点碳市场交易价格和交易量的差异可以发现，不同地区制定的市场机制影响着碳价格波动幅度和市场活跃度。我国的碳市场作为政策驱动型市场，在由试点向全国碳市场的过渡与融合发展中，需要政府完善统一的碳交易价格机制，考虑到当地参与企业自身的实际产能和减排能力，对配额总量、准入门槛、惩罚力度等机制的设定进行适时调整，以引导市场预期，最终使交易价格普遍合理化，促进我国碳交易市场的统一发展。

②健全碳市场风险预警与管理系统。由分析结果可以看出，碳交易体系相对完善的试点碳市场在面对外部价格冲击时平稳波动的能力更强，因此健全碳市场风险预警与管理系统，对碳市场的可持续发展尤为重要。市场监管者需要要及时预期一些重大事件或市场走势引起的波动及其持续时间，以便推出相关有效的措施对碳市场进行调整，避免过度波动造成的损失。

③丰富碳金融衍生品种类，调动市场积极性。更多种类的碳金融衍生品有助于吸引更多的企业、机构或个人参与碳交易投资中，提高市场活跃度。碳金融衍生品的设计可以迎合交易者的实际需求进行创新，使交易者在履行碳减排的义务下尽可能实现自身利益最大化[12]，一方面有助于优化碳减排资源的配置，另一方面可以缓解一定程度的外界变化对市场的冲击，降低碳市场风险。