我國碳排放配額交易價格影響因素分析

□文/鄭宇花　李百吉（中國礦業大學（北京）管理學院　北京）

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我國碳排放配額交易價格影響因素分析

□文/鄭宇花李百吉
（中國礦業大學（北京）管理學院北京）

［提要］本文以我國碳交易試點省市的配額交易數據為樣本，建立面板數據模型，分析我國碳交易試點省市排放配額現貨交易價格的影響因素，并提出政策建議。

關鍵詞：碳排放；配額；面板數據模型；價格

收錄日期：2016年3月16日

一、研究背景

碳排放配額交易價格是碳市場運行的基礎，合理的一個現貨價格對于繁榮碳交易市場、有效促進碳減排具有重要的意義。其價格運行機制的分析、為政府確定排放配額供給量、供給分配方式、分配時機等政策設計提供參考；也為減排企業與投資機構，提供了投資決策信息，有利于碳交易市場的活躍與發展；同時，也有利于決策者構建碳交易市場的風險預警機制，確保碳交易市場的平穩運行。

碳交易作為新的事物，且一直處于探索發展過程中，由于歐、美等國碳交易市場建設起步早，碳排放配額現貨價格波動比較頻繁。因此，學者們對歐美碳交易市場碳排放配額現貨交易價格與價格波動影響因素進行了大量的研究。Derek W.Bunn 和Carlo Fezzi（2007）運用協整檢驗和向量誤差修正（VAR）模型，分析了歐盟碳排放交易體系下，英國市場上的電、天然氣、碳價的每日現貨價格之間的相互關系。Rita Sousa等（2014）采用小波分析法，發現煤炭價格引導碳排放價格變動，碳排放價格引導電價變動，碳價波動與經濟發展一致。Alberola等（2008）等檢驗了歐盟碳排放交易體系下試驗期（2005～2007）內二氧化碳排放權的現貨價格與工業生產部門之間的關系，通過分析部門生產指標和二氧化碳排放合規位置，指出EUA的價格變化不僅反映了能源價格、極端氣候事件，還反映了歐盟排放交易體系下的三大生產部門（冶煉、造紙、鋼鐵）的工業經濟生產活動。Mansanet Bataller等（2011）研究發現次貸危機對第二階段EUA價格影響不顯著，但對EUA與二級市場CER的價差具有顯著影響。相關研究還包括Rita Sousa等（2014）、Atsalakis （2016）、Luis A等（2016）。我國學者對國外碳交易下現貨價格的影響因素也做了不少的研究，如魏一鳴等（2008）采用協整理論研究了EU ETS碳價格和能源價格之間的長期和短期互動關系，發現能源價格與第一階段碳期貨的關系較弱，與第二階段碳期貨價格之間存在長期的均衡關系，并指出能源價格變化是推動第二階段碳價格變化的重要原因。王雙英等（2011）運用面板數據分析了碳交易的量和碳交易的價格和石油價格的關系，發現石油價格和碳交易的量和價格均呈現顯著的正相關關系。

2011年，國家發改委決定把北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東和深圳等7個省市作為首批碳排放權交易試點。2013年6月，我國首個碳交易市場——深圳碳交易市場開始交易。隨后，上海、北京、廣州、天津、湖北等碳交易試點市場陸續開市。在2015年巴黎氣候大會上習近平宣布：“2017年中國開始實行全國碳交易市場”。因此，為了促進我國碳交易市場體系的平穩發展，應建立全國統一的碳交易市場體系。本文將以我國碳交易試點地區的配額交易價格為研究樣本，實證分析其價格運行影響因素，以使對我國碳交易市場的價格運行機制有更深入的認識。

二、碳交易現貨價格影響因素分析

影響碳排放配額現貨交易價格的因素與機理非常復雜，但總體來說，有供給與需求兩方面的因素。供給因素主要包括配額政策（配額數量、分配方式、跨期儲備制度等）、碳減排技術、碳稅政策、其他減排履約機制項目供給情況等。需求因素主要包括經濟發展水平、能源價格水平、金融市場以及氣候等。

（一）供給方面因素

1、配額政策因素。一級市場上的配額供給情況與供給方式將對二級市場上的交易價格高低與波動起著決定的作用。如政府當期發放的配額總量，當期核證減排量的供給、政府配額存儲池中的數量、配額的分配方式（免費、出售、混合）等因素，都將對二級市場交易價格的形成與波動產生顯著的影響。

2、碳減排技術因素。碳減排技術會影響企業的減排成本，當企業面臨比較高的減排成本時，可能就會選擇在碳排放交易市場中購買碳排放權；當企業減排技術成熟，可有效地降低成本時，企業將減少碳交易市場碳排放權的購買，相應影響碳排放權的交易價格。

3、碳稅政策因素。碳稅政策作為積極應對氣候變化和促進節能減排的有效政策工具，其對二氧化碳排放的控制效果已在許多國家被實踐。碳稅政策的實施加大了排放企業的生產成本，勢必對排放企業的減排技術、產量有一定的影響，進而影響其排放量，并進一步影響對碳市場交易價格的影響。

4、其他減排履約機制項目供給情況。《京都議定書》包括了國際碳排放貿易（IET）、聯合履行機制（JI）、清潔發展機制（CDM）等減排機制，在JI與CDM機制下，減排項目的數量，開發減排項目的技術將對碳配額交易市場的供給關系產生一定影響，從而影響配額交易市場的交易價格。

（二）需求方面因素。影響碳排放權交易價格波動需求的因素有很多，主要包括經濟發展水平、能源價格水平、金融市場以及氣候因素等。

表1碳交易現貨價格影響因素非平衡面板數據模型分析結果

1、經濟發展水平因素。經濟因素才是影響碳排放權交易價格的最為直接因素，最直接的表現就是經濟發展水平對碳排放權的需求產生直接影響，在全球經濟高漲期，企業生產規模和投資規模加大，對化石能源的需求大大增加，生產和使用傳統能源的企業（尤其是重化工企業）對碳減排量和碳排放權的需求會大大增加，而在供給缺乏彈性的情況下，將導致供需關系急劇變化，引起價格劇烈波動；反之，則降低。

2、能源價格因素。碳排放權的產生和排放主要來源于化石能源資源的不斷使用和消耗，從而使得能源價格與碳排放權價格之間存在密切的關系。當對能源的需求不斷增加或下降，將導致能源價格的上漲、下跌和頻繁波動，含碳能源的使用和消耗必然會產生二氧化碳的排放，含碳能源價格的波動也會帶動碳排放權及其市場的波動和不穩定。

3、金融市場因素。現代經濟與金融行業聯系越來越密切，股票價格反映實體經濟的形勢，股市的漲跌會通過影響碳排放權需求，進而波及碳交易市場。當股市下跌時，企業投資減少、經濟規模縮減、碳排放量和碳排放需求減少，導致碳價下跌；反之，則碳價上漲。同時，在碳排放權交易市場上，衍生了大量的金融衍生品，大量金融機構在碳市場中扮演著重要的角色，也成為價格大起大落的主導者或助推者。

4、氣候因素。氣候因素（尤其是過高和過低氣溫）可以通過影響碳排放權需求來影響碳價。如，當氣溫過高或者過低時，人們將使用更多的電力來制冷或取暖，電力需求的增加必然導致化石燃料需求增加，從而增加碳排放量和碳排放權需求，導致碳價上漲；反之，則降低。此外，雨量和風速的變化會通過影響水力和風力發電廠的發電量，并進一步通過影響熱電廠的發電量而影響碳排放權的需求與價格。

三、我國碳配額交易價格影響因素實證分析

（一）模型構建。本文從供給與需求兩方面的因素，建立計量經濟學非均衡面板數據模型來分析我國碳交易現貨價格影響因素。供給方面主要考慮國家層面與碳交易試點省市層面有關的碳交易制度、配額分配、履約情況、交易情況等相關信息。需求方面主要考慮了宏觀經濟發展水平、能源價格因素、氣候因素。建立的面板數據計量模型如下：

yit=αi+βjixjit+εjit

其中i=1，2，3，4，5，6，分別代表北京、天津、上海、深圳、廣東、湖北六個交易所；j=1，2，3，4，5，分別代表政策變量、宏觀社會經濟（上證綜指數、采購經理人指數）、能源價格（煤炭價格）、氣候因素（溫度）等解釋變量。yit代表交易所第t天的碳交易現貨價格（收盤價）；xjit代表價格波動的影響因素變量；εjit代表隨機誤差項。

（二）數據來源。碳排放配額交易價格數據來自于我國實施碳交易的6個試點省市（北京、天津、上海、深圳、廣東、湖北）的碳排放配額交易數據，重慶由于交易數據太少，本文將重慶排除在研究范圍之內。碳排放配額交易價格為6個交易試點省市交易所交易日的結算價，時間周期為各交易所啟動時間，截止時間為2015年12月2日。

供給方面的數據，主要考慮政策變量，國家與碳交易市場試點省市的交易制度、配額分配、履約情況等相關信息，數據信息來自于各交易試點省市的交易網站所披露的相關信息。需求方面的數據，宏觀社會經濟變量以上證綜合指數與我國的采購經理人指數來衡量，相關數據來自于Wind數據庫；能源價格變量以煤炭價格指數來衡量，相關數據來自于中國煤炭工業協會。其原因是煤炭在我國的一次能源生產與消費結構中占據主導地位，且我國的碳排放占相當大的比例由化石能源中的煤炭使用所導致。氣候因素以我國試點省市的月平均溫度來衡量，數據來自于Wind數據庫，其中廣東省與湖北省的數據以廣州與武漢的月平均氣溫來衡量。

（三）實證分析。表1為我國碳排放配額現貨交易價格影響因素的非平衡面板數據模型分析結果，本文主要采取了混合OLS模型、固定效應模型、隨機效應模型三種面板數據模型分析我國碳排放配額交易現貨價格的影響因素。

從三類模型的分析結果來看，碳排放配額的交易價格影響因素中，政策變量都不顯著，一方面也許與我國碳排放交易市場運行時間比較短、政策變量信息比較少、政策變量對碳配額交易價格的影響難以顯著的體現；另一方面政策變量作為虛擬變量，政策變量與碳配額交易價格的關系存在的是一種非線性關系，更多是一種突變的影響。

代表宏觀經濟發展水平的上證綜合指數與PMI（采購經理指數）指數變量顯著，尤其是在固定效應模型與隨機效應模型中。那說明我國碳配額交易價格與宏觀經濟發展水平有密切的關系，但在三類模型中，上證綜合指數都顯示負相關關系，而PMI呈現出正相關關系。從上證綜合指數與PMI（采購經理指數）指標來說，PMI（采購經理指數）更能比較準確的反映我國宏觀經濟層面的情況，而上證綜合指數有時反映并不顯著，我國的股票市場與我國的宏觀經濟層面的關系有時候背離程度比較大，股票指數難以作為反映宏觀經濟的“晴雨表”。由此可見，經過3年的發展，我國碳交易市場的運行情況與我國宏觀經濟關系日益密切，宏觀經濟發展水平對碳配額交易市場的影響將越來越顯著。

在三類模型中，代表能源價格的煤炭價格指數變量顯著，且與碳排放配額呈正相關關系。能源價格越低，說明經濟社會發展對能源的需求量越低，由此導致碳排放量也越低，配額交易價格也越低。

在三類模型中，代表氣候的溫度變量關系也顯著，說明溫度與碳排放配額交易價格的關系也顯著，但是三類模型中，方向不一致，在混合OLS模型與隨機效應模型中溫度與碳排放配額交易價格呈正相關關系，而在固定效應模型中，呈現負相關關系。一般情況下，溫度與碳排放配額交易價格呈負相關關系，溫度越低（比如冬季），社會對能源的需求量越多，碳排放量也越高，相應的承擔減排任務的機構對配額的需求量也更顯著，交易價格也就越高。（表1）

從模型選擇的角度來分析，固定效應模型與隨機效應模型哪個更為適合我們的分析？當個體成員單位是隨機抽自一個大的總體時，固定影響模型便僅僅適用于所抽到個體成員，而不適用于樣本之外的其他單位。在這種情形下，如果僅僅對樣本自身進行分析，選用固定影響是合適的，但想以樣本結果對總體進行分析，則應該選用隨機效應模型，即把反映個體差異的特定常數項看作是跨個體成員的隨機分布。

我們對本研究隨機效應模型進行Hausman檢驗，如表2所示，從檢驗結果的Chi-Sq.Statistic統計值以及相伴概率可以得到，拒絕原假設，即隨機效應模型，本研究固定效應模型更適合。同時，從模擬方程擬合程度的R-squared來看，固定效應模型高達0.7377。因此，我國碳排放配額交易價格與代表宏觀社會經濟發展水平的PMI高度正相關，與代表能源價格的煤炭價格指數也高度正相關，與代表氣候指標的月平均溫度負相關。（表2）

表2隨機效應模型的Hausman檢驗

四、結論及建議

根據分析結果：我國碳排放配額交易現貨價格與代表宏觀社會經濟發展水平的PMI高度正相關；與代表能源價格的煤炭價格指數也高度正相關；與代表氣候指標的月平均溫度負相關。代表交易制度、配額分配、履約情況等相關信息政策變量與碳現貨關系不明顯；代表宏觀社會經濟變量的上證綜指與碳現貨價格存在負相關關系。

為了促進我國碳交易市場的發展，建議我國加快建立全通統一的碳交易市場；優化配額分配機制，建立穩定市場價格波動的措施；積極探索碳期貨、碳期權等金融衍生品，促進碳交易市場價格機制的完善，繁榮市場的發展。

主要參考文獻：

［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.

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