綠色金融發(fā)展對碳權交易及碳排放的影響機理研究

劉傳恒 欒偉 郭根延

摘 要：在2021年全國兩會中，“碳達峰”“碳中和”被首次寫入政府工作報告，我國承諾在2060年前，實現(xiàn)“碳中和”目標?；诖?，本文收集我國碳金融發(fā)展數(shù)據(jù)，闡述我國綠色金融現(xiàn)狀，揭示碳金融的發(fā)展趨勢，闡明碳權交易與碳排放的影響機理。以實證分析的方式，基于六個試點城市碳權交易數(shù)據(jù)，研究碳排放與碳權交易的影響，并建立相關模型;基于綠色債券發(fā)行額的年度數(shù)據(jù)，探討碳排放額與綠色債券發(fā)行額的關系。參考研究結果，根據(jù)我國碳金融發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題提出相應政策建議，提高我國碳金融實施效率，增強碳排放污染的治理能力。

關鍵詞：綠色金融;碳金融;碳權交易;綠色債券;碳排放

本文索引：劉傳恒，欒偉，郭根延.<標題>[J].商展經(jīng)濟，2022（07）：-135.

中圖分類號：F124.5 文獻標識碼：A

1 緒論

隨著我國經(jīng)濟飛速發(fā)展，人口劇增，氣候惡化的問題日益凸顯，節(jié)能減排、低碳發(fā)展成為近年來廣泛探討的話題。1997年，《京都議定書》簽訂，建立了清潔發(fā)展機制（CDM）[1]。

2021年全國兩會上，“碳達峰”“碳中和”被首次寫入政府工作報告，我國承諾2030年前，二氧化碳的排放不再增長，達到峰值后逐步降低，在2060年前，通過植樹造林、節(jié)能減排等形式，抵消企業(yè)、團體或個人產(chǎn)生的二氧化碳排放量，實現(xiàn)“碳中和”目標。

在此背景下，本文基于我國及全球氣候治理目標，對當前為實現(xiàn)“碳中和”發(fā)行的綠色債券金融產(chǎn)品進行調(diào)查研究，對我國碳交易機制、CDM項目數(shù)量及分布與當前碳排放量的影響及作用進行深入審視和分析，找出目前碳金融面臨的問題和挑戰(zhàn)，探究可行的解決方案和一系列措施，推進碳金融助力實現(xiàn)碳達峰碳中和目標，為我國實現(xiàn)“碳達峰”“碳中和”做出金融方面的理論貢獻。

2 我國綠色金融現(xiàn)狀及趨勢

我國綠色金融概念的正式提出，相對較晚，引起重視主要是在近幾年。2015年，國務院在政策文件《生態(tài)文明改革整體方案》中首次明確提出，我們要致力建設綠色金融體系，這表明了綠色金融的發(fā)展水平對我國未來改革與發(fā)展的重要性之大。

在我國，綠色債券指的是發(fā)行人按照法律依法發(fā)行，通過募集資金用于支持綠色循環(huán)低碳產(chǎn)業(yè)項目并按照約定還本付息的有價證券[2]。

在相關政策的不斷扶持下，我國綠色債券市場持續(xù)快速發(fā)展。2016年以來，我國境內(nèi)綠色債券發(fā)行總量不斷增長[3]，穩(wěn)中向好，如圖1所示。2016—2021年，每年的發(fā)行額度都在2000億元之上，2020年發(fā)行量更是突破了5000億元。截至2021年8月31日，我國綠色債券市場發(fā)行4221.91億元，2021年的綠色債券發(fā)行總量仍有望突破5000億元。2016—2021年，我國綠色債券發(fā)行的主體主要是地方及中央國有企業(yè)，如圖2所示，國有企業(yè)占綠色債券發(fā)行總額的90%以上[4]，而私人企業(yè)和外資相關企業(yè)發(fā)行的份額相對較少。在這六年間，綠色債券的資金由2016年的將近80%都投入銀行業(yè)到2021年大部分投入公用事業(yè)以及交通運輸，表明綠色債券更偏向于投資公用事業(yè)等領域。[5]

3 碳權交易與碳排放的影響機理

目前國際上主要的碳排放權交易種類可以分為碳排放權產(chǎn)品和衍生碳金融產(chǎn)品兩類。碳排放權產(chǎn)品主要由政府制定、分配、拍賣減排放權配額，碳排放權的需求方即企業(yè)從其中購買。近年來，西方發(fā)達國家的一些金融機構越來越多介入衍生碳金融產(chǎn)品，導致衍生產(chǎn)品種類越發(fā)豐富。目前，國際上碳金融衍生產(chǎn)品主要包括碳排放權掛鉤的債券、碳排放權交付保證等[6]。

在第一類碳排放權產(chǎn)品中，碳排放權是一種可交易的商品。根據(jù)均衡價格理論，在其他條件不變時，商品的價格因供求關系的變化而變化。因此當國家出臺相關政策限制碳排放時，商品的供給就會減少，碳排放權的價格升高，從而降低需求，間接達到治理碳排放的目的。

4 研究假設與實證分析

4.1 碳排放與碳權交易的影響--基于試點城市碳交易數(shù)據(jù)

4.1.1 變量選擇

為了分析碳排放權交易活動對于碳排放量總額的影響，我們在這里用到了三個變量，分別是碳排量總額、碳排放權交易量、碳排放權交易的平均價格。

第一，選取六個地區(qū)的碳排放權交易量與當年GDP的比值作為各地區(qū)碳權交易發(fā)展水平指標，即以單位GDP碳權交易量作為解釋變量，記作VG。這個比值越高，則說明該地區(qū)的碳權交易發(fā)展水平越高，對經(jīng)濟的影響越大。

第二，選取各地區(qū)2014—2020年的碳權交易年平均價格作為第二個解釋變量，以此來探究交易價格是否會對碳排放產(chǎn)生影響，記作AVP。

第三，選取各地區(qū)在此期間的歷年碳排放總額作為被解釋變量，記作Y。

4.1.2 平穩(wěn)性檢驗

利用Eviews軟件將這三個變量導入后，對三個變量的數(shù)據(jù)序列進行平穩(wěn)性檢驗，結果檢驗如表4、表5和表6所示。

經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，VG變量和AVP變量的LLC檢驗均拒絕含有單位根的假設，即拒絕非平穩(wěn)，故VG和AVP是平穩(wěn)序列。而Y變量在一階差分的情況下LLC檢驗均拒絕含有單位根的假設，所以Y是一階單整序列，我們對變量Y取一階差分。在對VG和AVP進行一階差分的平穩(wěn)性檢驗后，發(fā)現(xiàn)VG和AVP均通過LLC檢驗，所以對其取一階差分。

在進行一階差分之后發(fā)現(xiàn)其是一階單整序列，需要對變量進行協(xié)整檢驗。在這里我們采用E-G兩步法對殘差序列進行檢驗[7]。我們所得到的伴隨概率為0.0007，即可拒絕原假設，認為殘差序列不含有單位根，即Y，VG，AVP存在協(xié)整關系。

4.1.3 模型確定

在確定模型存在協(xié)整關系后，我們進行F檢驗，公式如下：

將數(shù)值代入后發(fā)現(xiàn)F值小于查表值，因此我們接受原假設，選擇混合估計模型。

最終確定的模型如下：

Yit=29.77272-0.47818VGit-0.16504AVPit

總體來看，VG和AVP的系數(shù)為負數(shù)，表明了這兩個變量分別與Y負相關，即碳權交易帶來的單位GDP碳權交易量越大，該地區(qū)的碳排放量總額越小;碳權交易的平均價格AVP越大，該地區(qū)的碳排放量總額越小。

這表明隨著碳權交易的不斷推進，碳排放量總額在相對縮小。一旦真正落實展開，必然推動我國碳排放量的持續(xù)減少，對于我國實現(xiàn)碳達峰目標有著極大的推動作用。

4.2 碳排放額與綠色債券發(fā)行額的關系

為分析綠色債券對碳排放的影響，這里選取全國2010—2018碳排放額記作CO2，選取全國2010—2018綠色債券發(fā)行額記作G，在表6對G進行一階差分，記作DCRE。

對CO2進行平穩(wěn)性檢驗，發(fā)現(xiàn)p值小于0.05，CO2ADF檢驗拒絕原假設，為平穩(wěn)序列。

對G進行平穩(wěn)性檢驗，發(fā)現(xiàn)G為不平穩(wěn)序列，于是對G一階單整，檢驗D（G）。

經(jīng)過平穩(wěn)性檢驗，G為一階單整序列。對G差分，得到數(shù)據(jù)DCRE。在回歸中使用數(shù)據(jù)CO2和DCRE。DCRE與CO2散點圖及回歸結果如圖3、圖4所示。

得出模型如下

CO2=11119.50+0.000584DCRE

但是在回歸中，p>0.05，碳排放與綠色債券數(shù)量沒有顯著關系，可能數(shù)據(jù)過少，存在其他影響碳排放因素。

5 結語

在兩次回歸模型中，碳權交易帶來的單位GDP碳權交易量與該地區(qū)的碳排放量總額呈反比，碳權交易的平均價格AVP與該地區(qū)的碳排放量總額呈反比，而綠色債券的數(shù)額與碳排放額關系不顯著，影響較小。我國當前綠色金融起步較晚，且相關投資及項目主要集中在公共事業(yè)領域，民營企業(yè)涉獵較少。針對上述情況，提出三點政策建議：

（1）持續(xù)推進和完善碳權交易市場建設。我國碳交易起步較晚，2021年7月全國碳權交易市場設立， 相較于西方國家相關經(jīng)驗仍顯不足，市場秩序及法律法規(guī)尚不完備。應持續(xù)完善市場秩序，確保其對遏制碳排放的有效作用[8]。

（2）積極參與國際碳交易。西方碳金融起步較早，經(jīng)驗較豐富，我國的碳市場構建應學習他國長處，提高我國在碳金融領域中的國際話語權，確保我國經(jīng)濟利益不受損害。

（3）鼓勵技術創(chuàng)新。鼓勵金融機構積極創(chuàng)新碳金融工具[9]，提高企業(yè)參與綠色金融程度，鼓勵企業(yè)對生產(chǎn)工藝進行技術創(chuàng)新，從根源上解決碳排放問題。

參考文獻

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