歐盟碳配額市場與電力、能源市場聯動效應分析

張澤明+嚴夏

摘要：本文使用向量誤差修正模型研究了歐盟碳配額期貨市場與電力、能源期貨市場之間的聯動效應，發現三者之間既存在長期協整關系，又存在短期引導關系；電力期貨價格對碳配額期貨價格、能源期貨價格的沖擊有正向反應，碳配額期貨價格對能源期貨價格的影響明顯大于能源期貨對碳配額期貨價格的影響，碳配額期貨價格對高峰電力期貨價格的影響明顯大于其對低谷電力期貨價格的影響。

關鍵詞：歐盟碳配額；向量誤差修正模型；脈沖響應；期貨市場；價格沖擊

中圖分類號：F205 文獻標識碼：A

為了應對全球氣候變化問題，《京都議定書》規定工業化國家在2008年至2012年間將溫室氣體排放量在1990年的排放水平上削減52%。由于中國已經進入工業化中期階段，處于能源需求的高峰期，在引入碳金融市場之后必然會對能源市場、特別是電力市場產生影響。中國于2002年8月正式簽署《京都議定書》，盡管中國是全球最大的碳信用供應國，但中國卻處在碳交易產業鏈的最低端，在碳定價上沒有話語權。為了爭奪碳配額的定價權，中國有必要培育和發展碳金融市場。

目前，歐盟碳排放交易體系EU ETS是全球碳市場的引領者，研究歐盟碳市場及其對電力市場的影響具有現實意義。在過去的5年里，已經有學者對歐洲市場碳價格對電力價格的影響進行大量的研究。如Sijm et al（2005，2006）運用最小二乘法（OLS）所做的研究，發現部分碳價格具有很強的傳遞性[1-2]。Linares、Smale等（2006）認為排放配額是電力生產商的一個生產成本因素[3-4]，EU ETS的出現導致了電價上漲。Honkatukia（2006）使用向量自回歸法考察了芬蘭市場中電價的長期變化和短期變化、天然氣和煤炭價格、碳排放權價格之間的關系[5]，Bunn和Fezzi（2007）用相似的方法研究了英國天然氣、電力和碳價格之間的聯系，認為碳價格對天然氣和電力價格有影響[6]。Zachmann和von Hirschhausen（2007）的研究發現碳價格對電力零售價格有影響，而且碳價格對電力價格的影響是不對稱的，即碳價格的上漲對電力零售價格的影響比碳價格的下跌對電力零售價格的影響強[7]。通過研究電力零售價格和EUA價格之間的關系，Fell（2008）發現電價在短期內對碳價格的沖擊有響應[8]。Chemarin et al（2008）使用EU ETS第一階段的數據，研究了法國電力價格和碳價格以及美國天然氣現貨價格和英國石油價格之間的聯系[9]。Kirat和Ahamada（2011）通過使用多元GARCH模型，研究了EU ETS對電力生產部門的影響[10]。但是，現存的很多研究文獻的結果是沖突和不確定的，尚未發現學者對碳配額、電力和能源的衍生品市場進行研究。通過研究碳配額、電力和能源的期貨市場之間的聯動效應，本文通過協整檢驗和向量誤差修正模型，對橫跨全歐洲的碳市場對電力市場的影響試圖做進一步研究。

一、數據來源與研究方法

歐盟國家現階段用于電力生產的能源主要是煤炭和天然氣，隨著碳配額交易體系的建立，碳配額價格也是影響電價的重要因素。在EUA市場和電力市場的相互影響研究中需要考慮很多復雜的關系，煤炭價格、天然氣價格和碳配額價格會影響電價。氣候變量（如溫度）也是影響電力價格的因素，電力需求和溫度是一種V型關系，當溫度極低或極高時電力需求就高。本文使用當前溫度與歷史溫度之差，表示當前溫度與正常溫度之差，并研究這種差額對電價的影響。在國際金融危機之后，歐洲工業生產出現了復蘇的跡象，電力需求自然也會提高，工業生產指數對電價也會有一定的影響。本文將溫差和工業生產指數作為外生變量，將樣本期選擇在2009年1月2日至2010年12月31日；電力價格采用歐洲能源交易所推出的2011年交割的Phelix電力年度期貨合約的日收盤價，分別包括負荷低谷時段和高峰時段兩種價格，單位為歐元/兆瓦時；EUA價格采用2011年12月到期的期貨合約，煤炭價格采用歐洲能源交易所推出的2011年交割的ARA煤炭年度期貨合約日收盤價，單位為美元/噸，并采用歐洲中央銀行公布的匯率調整為歐元/噸；天然氣價格采用歐洲能源交易所推出的2011年交割的天然氣期貨價格，單位是歐元/兆瓦時；溫度采用戴頓大學記載的德國慕尼黑每日大氣溫度來代替歐盟的天氣情況，工業生產指數采用Tendance Carbone公布的工業生產指數。

本文使用的研究方法是向量誤差修正模型（Vector Error Correction Model，簡稱VECM）。若yt=（y1t，y2t，…，ykt）′的分量之間存在協整，這就表明系統中的分量之間存在長期均衡關系，此時可以用向量誤差修正模型來展示短期內各分量在偏離系統均衡狀態時向均衡狀態調整的速度，模型的方程如下：

Δyt=αecmt-1∑[DD（]p-1[]i=1[DD）]ΓiΔyt-i+Hxt+εt，t=1，2，…，T

上式中所包含的每個方程都是一個誤差修正模型。ecmt-1=β′yt-1是誤差修正項，表示yt中的分量之間的長期均衡關系，α為系數矩陣，反映的是當yt的分量之間的關系偏離長期均衡狀態時，各分量在下一期向均衡狀態的調整速度。因此，對存在協整關系的變量建立向量誤差修正模型，可以同時研究變量之間的長期均衡關系和短期關系。

（一）數據檢驗

本文對各序列進行ADF單位根平穩性檢驗，所得結果如表1所示，由表1數據可知高峰電價、低谷電價，碳配額價格、煤炭價格、天然氣價格都是不平穩的一階單整序列，工業生產指數、溫度差屬于平穩時間序列。因此，工業生產指數和溫度差應作為外生變量，根據數據的特征可以對其做協整檢驗。

本文的VAR模型如下：

Yt=A1Yt-1+…+ApYt-p+Hxt+εt，t=1，2，…，T

其中，Yt=（Elecpeakt，Elecbaset，EUA11Dect，ARA_Coalt，NCG_Gast）T，xt=（IPt，Tmpt_Devt）T。通過對此向量回歸模型進行協整檢驗，根據AIC最小原則得出滯后階數為2時進行協整檢驗較為合理，協整檢驗的結果如表2所示。從表2可知無論是電力價格、EUA價格，或是天然氣價格和煤炭價格之間均存在協整關系。因此，可以建立誤差修正模型。endprint

表2各市場變量協整檢驗結果

HypothesizedNo.of CE（s）[]Eigenvalue[]Trace Statistic[]0.05Critical Value[]Prob.

None[]0.114933[]112.8787[]76.97277[]0.0000

At most 1[]0.052180[]53.17558[]54.07904[]0.0601

（二）建立向量誤差修正模型

電力價格、EUA價格、煤炭價格和天然氣價格之間存在的是協整關系，符合建立向量誤差修正模型的條件，對其建立模型：

Δyt=αECMt-1+∑[DD（]p-1[]i=1[DD）]ΓiΔyt-i+Hxt+εt，t=1，2，…，T

其中，yt=（Elecpeakt，Elecbaset，EUA11Dect，ARA_Coalt，NCG_Gast）T，xt=（IPt，Tmpt_Devt）T。關于電力市場、EUA市場、煤炭市場和天然氣市場的向量誤差模型的估計結果見表3和表4，從表3協整向量β的估計結果中的t統計量，可知各市場價格的長期關系是顯著的，也就是說電力市場、EUA市場、煤炭市場和天然氣市場之間具有顯著的長期均衡關系。

由向量誤差修正模型的結果可知高峰電價、低谷電價的誤差修正項，調整系數在1%的顯著性水平下顯著，說明誤差修正項對高峰電價和低谷電價具有解釋能力。當系統偏離均衡狀態時，誤差修正項對下一期的價格調整有直接的影響。由于系數大于0，說明誤差修正項對兩個電力市場價格的變動有正向調整作用。另外，高峰電價的誤差修正項的系數小于低谷電價的誤差修正項系數，說明低谷電價對非均衡狀態反應更為敏感，調整速度更快。

從短期來看，高峰電價、低谷電價受到工業生產指數的影響在1%水平下顯著，溫度差的影響均不顯著。高峰電價受到煤炭價格和天然氣價格的影響分別在5%和10%的水平下顯著。2階滯后EUA價格對高峰電價、低谷電價的影響在1%的水平下顯著，低谷電價對EUA價格的影響在5%水平下顯著。對于煤炭和天然氣來說，天然氣價格對煤炭價格的影響在1%的水平下顯著，2階滯后EUA價格對煤炭價格在5%水平下顯著，而煤炭對天然氣的價格影響不顯著。

二、脈沖響應與方差分解

上述的檢驗結果表明了五大市場之間存在的引導關系和長期均衡關系，但是無法從結果中看出市場間影響的相互強弱和彼此之間相互作用過程。為進一步刻畫電價、EUA價格和能源價格變動之間的相互影響，本文使用脈沖響應函數和方差分解對其進行進一步的研究。脈沖響應函數的主要思想是分析VEC模型中殘差項一個標準誤差的沖擊對其他價格變動的影響作用的大小?？紤]到對VEC模型的方差-協方差矩陣進行Cholesky分解存在不唯一性，本文利用Pesaran和Shin（1998）提出的廣義脈沖響應方法進行研究，此方法克服了Cholesky分解存在的不足，廣義脈沖響應函數得到結果如下所述。

當EUA價格發生一個標準差新息沖擊時，其他市場對此沖擊的響應如圖1所示，對于高峰電價來說，在滯后1天高峰電價的反應是正向的，在滯后2至4天有一些波動，隨后反應穩步增長，并于滯后25天趨于平穩，低谷電價對沖擊的反應與高峰電價類似，但其反應一直比高峰電價的反應要高，這說明低谷電價受到EUA市場新息的影響更大。煤炭價格對沖擊的反應在滯后1天為035%，在滯后2天達到最大，為04%，并于滯后16天趨于平穩。天然氣價格對沖擊的反應在滯后1天為045%，在滯后2天達到最大，為053%，并于滯后25天趨于平穩，由結果可知EUA價格沖擊對天然氣價格的影響比EUA價格沖擊對煤炭價格的影響更大。

當煤炭價格出現一個標準差新息沖擊時，其它市場對此沖擊的響應如圖2所示，對于高峰電價，在滯后1天，其對沖擊的反映是049%，在滯后3天達到最大，為052%，之后反應逐漸下降，并于滯后26天趨于平穩。低谷電價的反應依然與高峰電價的反應類似，但每期的低谷電價的反應都要比高峰電價的反應高大約012%。相對于高峰電價，低谷電價受到煤炭價格的影響更大。EUA價格對沖擊的反應為054%，隨后急劇下降，并于滯后3天趨于0，由此可見煤炭價格的變化只在很短的時間內對EUA價格有影響。天然氣價格對沖擊的反應在滯后1天為086%，于滯后2天達到最大，為093%，隨后開始衰減，并于25天后趨于平穩，由此可以看出天然氣價格受到煤炭價格的影響很大。

當天然氣價格出現一個標準差新息沖擊時，其它市場對天然氣價格沖擊的響應如圖3所示。對于高峰電價對沖擊的反應在滯后1天為059%，于滯后3天達到最大，隨后反應開始衰減，并于滯后27天趨于平穩，維持在051%的水平。對于低谷電價的反應，其在滯后1天為067%，在滯后2天達到最大，隨后反應開始下降，并于滯后26天達到平穩，為051%，天然氣價格對高峰電價和低谷電價的影響比較接近。EUA價格對沖擊的反應在滯后1天為066%，隨后幾天有所波動，但于24天趨于平穩，為021%。煤炭價格對沖擊的反應在滯后1天為08%，于滯后1期達到最大，隨后開始下降，并于滯后20天趨于平穩，為103%，由此可見天然氣價格對煤炭價格的影響很大。

本文根據脈沖響應函數的結果發現EUA價格和煤炭價格對電力價格有正向影響，且對低谷電價的影響大于對高峰電價的影響，天然氣價格對電力價格也有正向影響。產生這種現象的主要原因是由于在歐洲的電力需求高峰期時，發電企業使用天然氣發電的比例就會升高。相對于煤炭來說，天然氣釋放的CO2更少，也更加清潔。煤炭價格和天然氣價格之間有很強的相互正向影響，是因為煤炭和天然氣互為替代品。EUA價格對能源價格有正向的影響，而EUA價格對天然氣價格影響大于對煤炭價格的影響；EUA價格受到其他市場的影響很小，EUA價格受政策的影響更大。endprint

從圖4可知不考慮高峰電價沖擊對自身的貢獻度，其他市場的沖擊對高峰電價的貢獻率在逐步增加，EUA價格對高峰電價的貢獻率最大達到2265%，低谷電價對高峰電價的貢獻率最大達到1872%，煤炭市場和天然氣市場對高峰電價的貢獻率分別為516%和232%。從圖5可知不考慮低谷電價沖擊對自身的貢獻度，其他市場的沖擊對低谷電價的貢獻率在逐步增加，其中EUA價格對低谷電價的貢獻率最高，最大時達到3629%，煤炭價格對低谷電價的貢獻率最大時達到1031%，高峰電價對低谷電價的貢獻率最大達到939%，天然氣價格對低谷電價的貢獻率最低，為286%。

由于不同市場對于高峰電價和低谷電價方差分解結果中，不考慮電力市場之間的相互影響，本文發現EUA價格對電力價格的貢獻率最高，EUA價格和煤炭價格對低谷電價的貢獻率都要比高峰電價高。這種現象出現的原因是相對于天然氣來說，煤炭是一種價格很低、CO2排放量高的能源，在電力需求低谷期，電力生產企業為降低生產成本，更多地使用煤炭來發電。因此，煤炭價格和EUA價格對低谷電價的貢獻率高。

三、結論

本文使用向量誤差修正模型（VECM）和廣義脈沖響應函數（GIRF）方法，研究了EUA期貨市場、電力期貨市場、能源期貨市場之間的聯動效應。從研究結果來看，EUA期貨市場、電力期貨市場和能源期貨市場之間存在長期的均衡關系。從短期看，EUA期貨價格對電力期貨價格的影響顯著，天然氣期貨價格和煤炭期貨價格對EUA期貨價格的影響很小。

另外，本文研究了低谷電力期貨市場和高峰電力期貨市場對各種市場沖擊反應的差異。由于當電力需求處于低谷時更多地使用煤炭發電，低谷電力期貨價格受到EUA價格和煤炭價格波動的影響更大。從EUA價格和電力價格的短期關系可以看出，碳金融市場的引入會推高電力價格，從而會形成消費者的財富向電力生產者轉移的現象。因此，我國在給電力生產者分配碳配額時應該采用有償供給的方式。對于能源期貨市場的投資者而言，在做投資時要密切關注碳配額市場的各種信息，當一個市場出現沖擊時，如果另外一個市場的反應出現過高或過低時，投資者可以適當考慮介入或撤出市場而套利。

參考文獻：

[1] Sijm J， Bakker SJA， Chen Y. CO2 Price Dynamics： The Implications of EU Emissions Trading for the Price of Electricity[M].Petten， Netherlands： Energy Research Centre of the Netherlands，2005：18-22.

[2] Sijm J， Neuhoff K， and Chen Y. CO2 Cost Pass-Through and Windfall Profits in the Power Sector[J].Climate Policy， 2006，6：49-72.

[3] Linares P， Santos FJ， Ventosa M. Impacts of the European Emission Trading Scheme Directive and Permit Assignment Methods on the Spanish Electricity Sector[J].Energy Journal， 2006， 27（1）： 79-98.

[4] Smale R， Hartley M， Hepburn C. The impacts of CO2 Emissions Trading on Firm Profits and Market Prices[J].Climate Policy， 2006， 6（1）：29-46.

[5] Honkatukia J， M？lk？nen V， Perrels A. Impacts of the European Emission Trade System on Finnish Wholesale Electricity Price[R].Helsinki： Government Institute for Economic Research， 2006.

[6] Bunn DW， Fezzi C. Interaction of European Carbon Trading and Energy Prices[J].Fondazione Eni Enrico Mattei Working papers， 2007：123-139.

[7] Zachmann G， von Hirschhausen C. First Evidence of Asymmetric Cost Pass-through of EU Emissions Allowances： Examining Wholesale Electricity Prices in Germany[J].Economics Letters， 2008， 99（3）：465-469.

[8] Fell H. EU ETS and Nordic Electricity[J].Discussion paper， Resources for the Future， RFF DP 08-31，2008.

[9] Chemarin S， Heinen A， and Strobl E. Electricity， Carbon and Weather in France： Where Do We Stand[J].Ecole Polytechnique Cahier， 2008： 10-15.

[10]Kirat D， Ahamada I. The impact of the European Union emission trading scheme on the electricity-generation sector[J].Energy Economics， 2011： 995-1003.endprint

從圖4可知不考慮高峰電價沖擊對自身的貢獻度，其他市場的沖擊對高峰電價的貢獻率在逐步增加，EUA價格對高峰電價的貢獻率最大達到2265%，低谷電價對高峰電價的貢獻率最大達到1872%，煤炭市場和天然氣市場對高峰電價的貢獻率分別為516%和232%。從圖5可知不考慮低谷電價沖擊對自身的貢獻度，其他市場的沖擊對低谷電價的貢獻率在逐步增加，其中EUA價格對低谷電價的貢獻率最高，最大時達到3629%，煤炭價格對低谷電價的貢獻率最大時達到1031%，高峰電價對低谷電價的貢獻率最大達到939%，天然氣價格對低谷電價的貢獻率最低，為286%。

由于不同市場對于高峰電價和低谷電價方差分解結果中，不考慮電力市場之間的相互影響，本文發現EUA價格對電力價格的貢獻率最高，EUA價格和煤炭價格對低谷電價的貢獻率都要比高峰電價高。這種現象出現的原因是相對于天然氣來說，煤炭是一種價格很低、CO2排放量高的能源，在電力需求低谷期，電力生產企業為降低生產成本，更多地使用煤炭來發電。因此，煤炭價格和EUA價格對低谷電價的貢獻率高。

三、結論

本文使用向量誤差修正模型（VECM）和廣義脈沖響應函數（GIRF）方法，研究了EUA期貨市場、電力期貨市場、能源期貨市場之間的聯動效應。從研究結果來看，EUA期貨市場、電力期貨市場和能源期貨市場之間存在長期的均衡關系。從短期看，EUA期貨價格對電力期貨價格的影響顯著，天然氣期貨價格和煤炭期貨價格對EUA期貨價格的影響很小。

另外，本文研究了低谷電力期貨市場和高峰電力期貨市場對各種市場沖擊反應的差異。由于當電力需求處于低谷時更多地使用煤炭發電，低谷電力期貨價格受到EUA價格和煤炭價格波動的影響更大。從EUA價格和電力價格的短期關系可以看出，碳金融市場的引入會推高電力價格，從而會形成消費者的財富向電力生產者轉移的現象。因此，我國在給電力生產者分配碳配額時應該采用有償供給的方式。對于能源期貨市場的投資者而言，在做投資時要密切關注碳配額市場的各種信息，當一個市場出現沖擊時，如果另外一個市場的反應出現過高或過低時，投資者可以適當考慮介入或撤出市場而套利。

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[10]Kirat D， Ahamada I. The impact of the European Union emission trading scheme on the electricity-generation sector[J].Energy Economics， 2011： 995-1003.endprint

從圖4可知不考慮高峰電價沖擊對自身的貢獻度，其他市場的沖擊對高峰電價的貢獻率在逐步增加，EUA價格對高峰電價的貢獻率最大達到2265%，低谷電價對高峰電價的貢獻率最大達到1872%，煤炭市場和天然氣市場對高峰電價的貢獻率分別為516%和232%。從圖5可知不考慮低谷電價沖擊對自身的貢獻度，其他市場的沖擊對低谷電價的貢獻率在逐步增加，其中EUA價格對低谷電價的貢獻率最高，最大時達到3629%，煤炭價格對低谷電價的貢獻率最大時達到1031%，高峰電價對低谷電價的貢獻率最大達到939%，天然氣價格對低谷電價的貢獻率最低，為286%。

由于不同市場對于高峰電價和低谷電價方差分解結果中，不考慮電力市場之間的相互影響，本文發現EUA價格對電力價格的貢獻率最高，EUA價格和煤炭價格對低谷電價的貢獻率都要比高峰電價高。這種現象出現的原因是相對于天然氣來說，煤炭是一種價格很低、CO2排放量高的能源，在電力需求低谷期，電力生產企業為降低生產成本，更多地使用煤炭來發電。因此，煤炭價格和EUA價格對低谷電價的貢獻率高。

三、結論

本文使用向量誤差修正模型（VECM）和廣義脈沖響應函數（GIRF）方法，研究了EUA期貨市場、電力期貨市場、能源期貨市場之間的聯動效應。從研究結果來看，EUA期貨市場、電力期貨市場和能源期貨市場之間存在長期的均衡關系。從短期看，EUA期貨價格對電力期貨價格的影響顯著，天然氣期貨價格和煤炭期貨價格對EUA期貨價格的影響很小。

另外，本文研究了低谷電力期貨市場和高峰電力期貨市場對各種市場沖擊反應的差異。由于當電力需求處于低谷時更多地使用煤炭發電，低谷電力期貨價格受到EUA價格和煤炭價格波動的影響更大。從EUA價格和電力價格的短期關系可以看出，碳金融市場的引入會推高電力價格，從而會形成消費者的財富向電力生產者轉移的現象。因此，我國在給電力生產者分配碳配額時應該采用有償供給的方式。對于能源期貨市場的投資者而言，在做投資時要密切關注碳配額市場的各種信息，當一個市場出現沖擊時，如果另外一個市場的反應出現過高或過低時，投資者可以適當考慮介入或撤出市場而套利。

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[10]Kirat D， Ahamada I. The impact of the European Union emission trading scheme on the electricity-generation sector[J].Energy Economics， 2011： 995-1003.endprint