我国碳排放权交易市场的跳跃与共跳研究

黄菲菲

（广州城市理工学院经济学院，广州 510800）

1 引言

在40 多年的改革开放进程中，我国经济的快速增长带来了大量的二氧化碳排放，引发了气候变暖等气候变化问题。同时，作为全球最大的碳资源储备国，我国近年来面临严峻的减排压力与绿色低碳转型挑战。为了应对这一挑战并实现减排目标，我国逐步建立了8 个试点碳排放权交易平台，于2017 年开启全国碳排放权交易市场建设，并于2020 年提出“双碳”目标。2021 年7 月16 日，全国碳排放权交易市场正式启动交易，但目前交易市场并不活跃，碳价波动频繁导致市场交易的收益不稳定，制约着市场的可预测性，这必然对碳定价机制产生不利影响，引致碳排放权交易市场的交易价格产生跳跃性波动，碳收益存在突增或骤降的现象，从而对碳排放权交易市场的稳定性和可持续发展产生了一定的负面影响。因此，识别碳排放权交易市场收益的跳跃行为，分析并度量碳排放权交易市场的共同跳跃特征，对于建设统一的碳市场具有重要的现实研究价值。这一方面的研究不仅可以推动我国碳排放权交易市场的健康发展，而且可以为全球气候变化问题的解决提供有价值的参考。

近年来，学术界对碳排放权交易市场的波动特性进行了深入研究。特别是碳交易价格的跳跃方面[1,2]。这些学术研究共同为了解碳排放权交易市场的价格波动特性提供了深入的理论和实证分析。随着碳排放权交易市场的不断扩张，市场成交量与成交额持续出现高增长态势，引起了国内学者的广泛兴趣[3]。例如，赵昕等[4]采用SVCJ 模型估计了中国碳金融市场价格的跳跃概率、跳跃幅度和跳跃扩散效应的特征，评估了中国碳金融市场的动态极端跳跃风险。然而，目前较少文献关注中国碳排放权交易市场价格的共跳问题。因此，本文通过Barndorff-Nielsen and Shephard（2004）模型（以下简称“BN-S 模型”）评估我国碳排放权交易市场价格的跳跃特征[5]，并结合共跳模型，剖析我国碳排放权交易市场的跳跃和共跳特征，从而为更深入地理解我国碳排放权交易市场的价格波动机制提供参考。

2 跳跃与共跳的定义与衡量方法

近年来，学界检验价格跳跃的方法主要通过非参方法，统计在无跳跃和有跳跃两种情境下关键变量的显著性差异来判定资产价格是否存在跳跃，例如，常见的已实现波动率方法（Realized Volatility，RV）与BN-S 检验。由于已实现波动率方法和BN-S 检验等方法为研究资产价格的跳跃和波动性提供了强大的工具和技术，这些方法的应用有助于更全面地理解资产价格波动的机制和特性。本文采用BN-S 检验模型，以区分存在跳跃和不存在跳跃情况下的统计显著性。

2.1 BN- S 检验方法

根据Barndorff-Nielsen and Shephard（2004）模型，价格跳跃扩散过程服从以下公式：

式中，Jt代表价格pt在t 时间的跳跃，Jt的计算公式为Jt=。ctj代表j 产品在t 时间的跳跃次数；Nt代表跳跃的总次数。同时，Jt的计算可以通过二次变差（Quadratic Variation，QV）得到，QV 满足以下公式：

二次变差QVt的计算主要通过已实现波动RVt估计：

式中，r 代表根据j 产品价格计算得到的收益率。

同时，Barndorff-Nielsen and Shephard（2004）模型构造了二次变差BVt，那么BVt满足如下关系：

基于此，本文可以构建变量Ht，变量Ht的计算公式如式（5）所示，主要用于检验价格跳跃特征：

式中，当Ht大于某个临界值时，则认为价格发生了显著的跳跃。TQ 的计算公式为。U 代表一个服从标准正态分布的函数；n 代表样本数；μ 代表给定系数值，具体可参考Barndorff-Nielsen and Shephard（2004）模型；E 代表期望函数。最终，本文的跳跃公式如下所示：

式中，α=0.99，则Φα=2.575 829 304。

2.2 共跳的定义

但由于BN-S 检验的对象为单个资产，而资本市场的研究对象通常涉及多个资产，因此，需要检验多个资产的共同跳跃[6]。在本文中，主要针对国内八大碳排放权交易市场进行共跳检验。此处的共跳定义如下：

式中，Mkt 代表t 时间的市场集合；Jump 代表m 市场下的i 产品在t 时间发生了跳跃；I 代表跳跃次数总和；COJump 函数代表t 时间不同市场的共同跳跃次数。这一研究旨在更全面地理解多个碳排放权交易市场之间的共同跳跃现象，对于深化碳市场的波动性和关联性的认识具有重要的学术意义。

3 实证研究

3.1 数据来源

本研究的数据样本来自我国6 个碳排放权交易所，具体为北京、上海、广东、天津、深圳和湖北，数据来源于科华碳（北京）信息技术研究院研发的“碳K 线”，其中深圳市场每年都会发布当年的期货合约。为了确保数据的有效性，本文从2013 年6 月19 日至2019 年4 月18 日的每日成交价格中提取样本数据，并计算每日价格的收益率，重庆碳排放权交易所与福建碳排放权交易所因为数据量不足，因此并不在本文研究范围内。

本文使用MATLAB 进行计算，并得到6 个碳排放权交易所的跳跃时间，结果如表1 所示。可以观察到，不同市场的跳跃行为存在差异。例如，相对成熟的市场如北京和上海，其跳跃行为更为活跃，通常伴随更大的价格波动。这一观察结果反映了不同市场的特点和波动性。

表1 六大碳排放权交易市场的跳跃日期

3.2 共跳检验

本部分基于纬度接近因素，对比处于同一纬度的碳市场共振现象。具体分为3 组进行对比，分别是：①北京与天津；②上海与湖北；③广东与深圳。

3.2.1 北京与天津

共跳特征检验表明，北京与天津的碳排放权交易市场呈现相似的跳跃特征，跳跃强度随时间推移发生明显变化。根据表1 的数据可知，北京与天津同时跳跃集中发生在2014年5～7 月以及2015 年1 月、3～4 月。这与2014 年5 月“新国九条”政策的发布和《北京市碳排放权交易管理办法（试行）》的实施相关，刺激了北京碳市场的活跃度，其后的6～7 月，北京市发改委分别发布《关于再次督促重点排放单位加快开展二氧化碳排放履约工作的通知》和《关于2014 年配额交易有关事项的通知》，进一步推动了北京碳市场发展，7 月30 日的累计成交量突破200 万吨。天津市发改委印发的《天津市碳排放权交易管理暂行办法》以及天津市人民政府发布的《天津市2014 年国民经济和社会发展计划》，标志着天津碳排放权交易市场正式启动。2014 年6 月，北京和天津的试点碳市场进入履约期，自5 月开始，两市的交易活动逐渐升温，6 月达到高峰。2015 年，《政府工作报告》《关于加快推进生态文明建设的意见》这两份文件出台，标志着扩大碳排放权交易试点和建立全国碳排放权交易市场成为碳排放权交易的重要发展方向，显著地刺激了碳市场的活跃度，使得这两个市场出现显著的共同跳跃特征。

3.2.2 上海与湖北

根据表1 的数据可知，上海与湖北发生共跳的时间集中在2014 年4～5 月、9 月、11～12 月，2015 年1 月、3 月以及2016 年的3 月。其中，2014 年4～5 月的上海市场与北京、天津市场一样，面临首次履约期冲击。在2015 年之前，上海市场碳价格波动幅度较大且呈现明显下降趋势。经济增速下降是造成碳排放权交易市场波动的因素之一，特别是能源密集型行业，如电力和钢铁等大宗能耗企业的碳排放需求减少，对碳市场的需求下降。此外，碳减排额度（CCER）能够对碳排放权交易价格跳跃产生影响。2015 年，湖北碳市场试点地区将碳减排额度纳入市场交易，低成本的CCER 导致碳市场排放权出现供过于求的现象。随后，2016 年3 月碳市场面临新产品的不断涌现以及股票市场的剧烈波动，这进一步打压了碳配额价格，使其持续下跌。例如，2016 年3 月国内首单碳配额卖出回购业务落地上海碳市场及2016 年1 月的股灾冲击，使得上海与湖北碳配额市场日渐冷淡，共振现象明显。

3.2.3 广东与深圳

根据表1 的数据可知，广东与深圳发生共跳的时间较早，集中在2014 年3 月、7 月、12 月，2015 年3～6 月，2016 年11 月，2017 年1 月以及2018 年11 月。上述多个时间点的主要影响因素可分为3 类：首先是受到政策导向事件的影响，如2014 年发布的《深圳市碳排放权交易管理暂行办法》《广东省2015 年度碳排放配额分配实施方案》；其次是受到履约期的影响，如广东披露的2014 年度企业碳排放权履约率为100%；最后受到市场冲击性事件的影响，即2016 年1 月的股灾冲击，以及2018 年11 月的泉港碳九泄漏事故。

4 结论

综上所述，可以发现六大市场发生跳跃的影响因素，通过相近纬度的市场两两对比，得出六大试点市场共振的时间多数不同、反应不一致的结论。究其原因，得到如下结论：首先，我国碳排放权交易市场表现出高度波动性，呈现明显的跳跃特征，且各个市场之间存在跳跃的差异。其次，在市场发展初期，我国碳市场的共跳现象主要发生在履约期，尤其是2014 年的3～6 月。然而，随着政策和机制的逐渐成熟，履约期对跳跃现象的影响显著减弱。再次，广东和深圳市场的共跳现象较为显著，占据了全国碳排放权交易市场中的较大比例。这一现象与广东和深圳市场在碳金融产品开发方面的高度成熟有关，同时，突发事件（如碳九泄露事件）对市场的影响也较为显著。值得注意的是，湖北和上海市场的跳跃频率最高，反映出金融市场越发达，市场跳跃的概率越高。最后，地理位置差异在一定程度上影响了市场之间的共跳现象。因此，我国碳排放权交易市场的参与者应积极了解市场价格跳跃行为及其共跳效应，以规避潜在的极端风险事件可能引发的市场波动。同时，投资者和监管部门可以借助量化模型，对价格波动的风险水平进行监测，以确保我国的统一碳排放权交易市场能够稳健有效地运行。