中國試點碳排放權交易市場有效性分析

馬 躍, 馮連勇

(中國石油大學(北京) 經濟管理學院,北京 102249)

0 引言

近年來，全球氣候問題日益嚴峻，氣候變暖日益得到世界各國的關注，中國作為碳排放大國，面臨著嚴峻的碳減排任務[1,2]。2005年生效的《京都議定書》等文件，成為各國政府解決氣候問題的主要框架，同時催生了以CO2排放權作為商品的碳市場的建立[3]。作為負責任的大國，中國積極參與國際碳減排活動[1]，2020年9月習近平總書記宣布，中國將力爭2030年前達到二氧化碳排放峰值，努力爭取2060年前實現碳中和。為應對全球氣候變暖引發的危機以及實現碳中和的目標，發展碳市場是重要的手段。目前，中國已在北京、天津、上海、重慶、湖北、深圳以及廣東建立了試點碳市場，全國性碳排放權交易市場的啟動工作亦在緊鑼密鼓地開展。在此背景下，研究中國試點地區的碳市場的有效性對我國統一碳市場的建設以及碳中和目標的實現具有重要的指導意義。

1 文獻綜述

市場的有效性是金融學理論的核心命題[4]。碳排放權交易市場是一個新生市場，其市場有效性和碳減排成效以及有效控制氣候變化密切相關[5]。關于碳市場有效性研究的主要理論有：有效市場假說和分形市場假說。有效市場假說理論認為市場價格受不可預見的信息影響，今天市場價格的變化是由今天未預料的信息造成的[6]，由交易價格對于信息的不同反應程度可以將市場劃分成弱式有效市場、半強式有效市場和強式有效市場[5]。市場中當前價格不受歷史交易信息的影響，價格收益率序列滿足“隨機游走”過程，則認為市場達到了弱式有效，即未來成交價格不會受到前期價格信息的影響[5]，通常根據樣本序列是否滿足隨機游走來判斷市場的有效性，常用方法有游程檢驗與方差比檢驗[7]。分形市場假說在有效市場假說的基礎上發展而來，將有效市場假說的線性市場假設擴展為非線性市場，認為金融市場并非全都滿足獨立、正態或方差有限的假設，價格的變動呈現有偏的隨機游走特征[6,8]。重標極差分析法(R/S分析法)是使用分形市場假說理論檢驗市場有效性的常用方法，其借助Hurst指數分析市場的游走特征，進而判斷市場的有效性。目前國內外一些學者利用上述方法或結合其它方法對碳市場有效性進行了探討。Daskalakis等人利用方差比檢驗法，研究了歐盟碳市場現貨和期貨交易，發現歐盟碳市場第一階段未達到弱式有效水平[9]；Montagnoli等人采用了方差比檢驗法以歐盟碳市場為研究對象，同樣發現其在第一階段未達到弱勢有效，但在第二階段達到弱式有效[10]，同時，通過對歐盟碳市場2008年至2011年間的期貨交易的研究，Daskalakis發現該市場已經達到了弱勢有效[11]；Charles等人與Ibikunle等人同樣證實歐盟碳市場達到有效水平[12,13]。對于中國碳排放權交易市場有效性的研究，王倩等人采用單位根檢驗和方差比檢驗對深圳、上海、北京和天津碳排放權交易市場進行研究，結果表明利用這兩種方法上海碳排放權交易市場均達到弱式有效但深圳碳排放權交易市場無效，而對于北京與天津碳排放權交易市場，其認為方差比檢驗對判斷市場有效性更具說服力，北京碳排放權交易市場是有效的而天津碳排放權交易市場無效[7]；王揚雷等人利用分形市場假說理論采用重標極差分析法得到北京碳排放權交易市場尚未達到弱式有效水平[6]；Zhao等人以北京、上海、天津和深圳碳排放權交易市場為研究對象利用單位根檢驗和游程檢驗，研究得到這四個碳交易市場均達到弱式有效[14]；張武林等人采用方差比檢驗研究清淡市場因素對中國碳市場有效性的影響[15]；趙立祥等人利用方差比檢驗發現湖北碳排放權交易市場已經達到了弱式有效水平[16]，但呂靖燁等人對湖北碳排放權交易市場的研究表明其未達到弱式有效水平[5,17]。由以上分析可以發現，不同的評判方法，得到的結果可能不同。

通過對關于碳排放權交易市場有效性的文獻分析可以發現：(1)現有國內外文獻普遍存在的問題是分析方法選取單一且研究數據未能包含最新數據；(2)已有文獻對中國碳排放權交易市場有效性的研究往往只選取部分試點碳市場為研究對象，具有一定局限性。綜合來看，現有文獻未能對中國全部試點碳排放權交易市場有效性進行系統分析。因此，本文的主要工作有：對中國碳排放權交易市場收益率進行分析并判別其金融市場的特性，進而結合有效市場假說理論與分形市場假說理論，分別使用游程檢驗、方差比檢驗以及重標極差檢驗對全國試點碳排放權交易市場的有效性進行實證研究，并采用GARCH模型進行檢驗，以便為全國統一碳市場的構建及我國碳市場相關制度的完善提供一個參考。本文的創新之處在于：從研究內容上來看，有別于以往的研究大多采用單一方法對碳排放權交易市場有效性進行判斷，本文針對采用不同方法得到的不同結果進行了探討，彌補了現有文獻的不足；對通過某種檢驗方法的試點碳排放權交易市場，進一步借助GARCH模型綜合分析該市場的價格特征，避免了使用單一方法的缺陷。

2 理論知識

判斷市場是否達到弱勢有效主要通過檢驗價格序列是否符合隨機游走特征。弱勢有效性也意味著市場至少是有效的，通常簡稱有效性，游程檢驗、方差比檢驗以及重標極差檢驗作為有效市場假說與分形市場假說的典型方法，廣泛應用于金融市場的有效性檢驗。近年來，隨著碳排放交易市場的發展，其市場特征逐漸表現出金融市場屬性，一些學者逐漸將游程檢驗、方差比檢驗以及重標極差檢驗應用到碳市場有效性的研究，如文獻[6～10,12,14～18]等等，隨之產生的結果是不同檢驗方法往往得到不同的結論，因此本文首先利用游程檢驗、方差比檢驗以及重標極差檢驗對我國試點碳排放權交易市場進行綜合分析。

2.1 游程檢驗

游程檢驗是一種非參數檢驗方法，只考慮價格的漲跌，通過驗證樣本序列實際游程數偏離隨機游走條件下期望游程數的顯著性程度，來檢驗樣本序列的游走性質[18]。對于碳排放權交易市場，記pt表示t時刻碳排放權價格，可利用樣本序列對數收益率rt=lnpt-lnpt-1的漲跌表示碳排放權價格的漲跌，若rt>0或rt<0連續出現若干個，則稱為一個游程。

假設n為樣本容量，n1和n2分別表示rt>0和rt<0的樣本個數，則總游程數r的期望值E(r)和標準差σ分別為：

(1)

(2)

游程檢驗可以消除時間序列中極端值的影響，通過價格變化的正負判斷樣本序列是否具有隨機性，進而判斷市場是否達到弱式有效，該方法的優點體現在使用條件寬松，對樣本分布沒有嚴格要求。但游程檢驗未考慮價格變化的數值大小，忽略了樣本中數字的絕對值現象，在實際應用中存在一定的局限性，造成檢驗結果不夠精確，同時構造的游程檢驗統計量在大樣本情況下服從正態分布，對小樣本數據檢驗可能產生偏差。

2.2 方差比檢驗

方差比檢驗方法[20]是由Lo和Mackinlay提出，用其驗證樣本序列的隨機游走性質，進而判斷市場的弱有效性，其原理是：當一個樣本是隨機游走的，則隨機游走增量的方差應是時間間隔的線性函數，即k期的方差是1期方差的k倍[15]。記VR表示方差比，則期的方差比可被定義為:

(3)

其中，ρi表示碳排放權價格對數收益率在滯后i期的樣本自相關系，方差比檢驗的原假設H0和備擇假設H1分別為：H0樣本序列出現隨機性，VR(k)=1；H1樣本序列未出現隨機性，VR(k)≠1。在同方差和異方差條件下的統計量分別記為Z(k)和Z*(k)，則有

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

Z(k)和Z*(k)服從漸進的標準正態分布。若統計量超過臨界值，則拒絕樣本序列隨機游走的原假設，反之則接受原假設。

方差比檢驗的優點在于對樣本是否服從正態分布及是否存在異方差現象均不做要求。但方差比檢驗法中檢驗統計量漸進服從正態分布，用統計量的漸進分布代替樣本分布，對小樣本數據而言其漸進分布可能較大程度偏離正態分布，存在小樣本檢驗缺陷，降低檢驗效果。

2.3 重標極差(R/S)分析法

重標極差分析法即R/S分析法，該方法由英國著名水文學家Hurst提出，后逐步發展運用到金融市場領域，其基本思想是[21]用樣本的極差除以標準差建立一個無量綱的比率，借助Hurst指數分析樣本數據的游走特征，計算過程如下[6]：

對于樣本序列{rt},t=1,2,…,N，將其分成A個長度為n的子序列，子序列的均值、極差與標準差分別為:

(10)

(11)

(12)

計算每個子序列的重標極差R(n)/S(n)，求此A個重標極差的均值，得到劃分為A個長度為n的重標極差值(R/S)n。重復上述步驟，調整子序列長度n，得到一系列n與重標極差值(R/S)n，則有ln(R/S)n=lnC+Hlnn，其中C為常數，H為Hurst指數。對于一個隨機游走序列，H應該等于0.5，當H不等于0.5時，觀測就不是獨立的，每一個觀測都帶著在它之前發生的所有的事件的記憶[22]。一般來說，Hurst指數越接近0.5，價格變動之間的相關性越小，市場有效性越強。

R/S分析法是一種非參數方法，是針對樣本數據進行的檢驗，無需假設樣本數據的統計與分布特征，適用范圍較廣。Hurst指數是一種判斷樣本數據對時間是否有依賴的參數，R/S分析法借助Hurst指數對市場的有效性進行判斷，該方法是針對樣本數據自身特征進行的分析，能體現出樣本數據的波動特征，但R/S分析法不能準確區分長期與短期記憶。

2.4 GARCH模型

1982年Engle提出的ARCH模型改善了人們對金融市場的刻畫能力，有效地反應了條件異方差性，但在利用過程中存在一定的缺點，往往需要估計很多參數，Bollerslev在ARCH模型的基礎上提出了GARCH模型[23]，其一般表達式為:

(13)

(14)

其中rt為對數收益率序列，α0>0，αi≥0，βj≥0，GARCH項與ARCH項系數的和反映波動沖擊的持久性，當系數之和小于1時，滿足平穩性條件，說明波動沖擊會逐漸消失，當系數之和非常接近1時，說明條件方差所受的沖擊是持久的[24]，上述模型稱為GARCH(m，s)模型。為了衡量市場價格波動中收益與風險的關系，ENGLE等人將GARCH模型均值方程中引入反映風險因子的條件方差項，即GARCH-M模型[25]

(15)

3 實證分析

本文選取的研究對象是包含福建碳市場在內的我國八個地方碳市場，為表述方便統稱為試點碳市場，研究數據選取各碳市場成立之日至2021年4月8日的碳排放權交易的成交價，數據來源于“Wind”。碳市場價格波動性反映碳市場價格變化，但過度波動會提高交易者的風險以及流動成本，使碳市場缺乏價格發現功能，從而導致市場無效[26]。基于價格變化幅度，本文采用對數收益率序列rt作為衡量碳排放權交易市場波動性的指標，rt的計算如下:

rt=lnpt-lnpt-1

(16)

其中，pt為第t天的成交均價。

3.1 統計特征分析

本文樣本數據描述性統計特征見表1，整體來看中國試點碳排放權交易市場收益率樣本均不嚴格滿足標準正態分布，從標準差來看，深圳、廣東、重慶碳市場的標準差相對高于其他試點地區，說明其價格波動性相對較大；從峰度來看，除重慶碳市場外，其它試點碳市場峰度值均高于正態分布峰度值，表現出高峰特征；從偏度看，各碳市場偏度值均不等于零。各試點碳市場JB統計量的值均拒絕服從正態分布的假設，同時進一步對樣本數據進行一階自回歸過程檢驗其異方差性，對于非平穩序列回歸時，可能出現“假回歸”等問題[5]，影響結果分析，因此本文借助ADF檢驗法檢驗樣本的平穩性，結果見表2，各試點碳市場t統計量的絕對值均大于各顯著性水平的絕對值且P值為零，表明各樣本序列平穩。LM統計量表明樣本數據均存在異方差特征。

表1 對數收益率描述性統計

表2 ADF檢驗結果

3.2 游程檢驗分析

本文進行游程檢驗的過程中，選擇0為割點，檢驗結果見表3，上海與天津試點碳市場Z統計量的絕對值較小且對應的P值較大，不能拒絕游程檢驗的原假設，根據游程檢驗原理可以判斷上海與天津碳市場對數收益率序列滿足隨機游走過程，達到弱式有效水平，而其余碳市場均未達到弱式有效水平。

表3 游程檢驗結果

3.3 方差比檢驗分析

利用前文方差比計算公式結合王倩等人的處理方法，本文對中國試點碳市場取滯后12階的方差和異方差調整的方差進行計算[7]，結果見表4。由樣本數據統計特征可知，中國試點碳排權交易市場均具有異方差性，因此主要根據異方差條件下的統計量Z*(k)作為分析依據。

表4 方差比檢驗結果

由表4可以看出：對于福建和天津碳市場來說，所有滯后階數的Z(k)統計量值均大于5%顯著性水平下的臨界值1.96，不能接受隨機游走的原假設，未達到弱勢有效。但樣本數據均具有異方差性，而樣本數據所有滯后階數的Z*(k)統計量值總體上小于5%顯著性水平下的臨界值1.96，此時接受隨機游走的原假設，可以認為福建和天津碳市場達到弱勢有效。對于其余六個碳市場來說，所有滯后階數的Z(k)統計量值和Z*(k)統計量值均大于5%顯著性水平下的臨界1.96，不能接受隨機游走的原假設，因此未達到弱勢有效。

3.4 重標極差(R/S)分析

基于重標極差分析方法的原理，本文根據經驗準則從n=10至n=N/2進行計算，計算結果見表5。對于北京、福建、廣東和深圳碳市場的Hurst值遠遠小于0.5，表明市場有效性較低，市場機制對價格的作用較弱，由分形市場假說理論，可能的原因是該碳市場受政府干預或調控的影響比較大；對于重慶、湖北和天津碳排放權交易市場的Hurst值大于0.5，存在一定的長記憶性，其市場效率相對較高；對于上海碳排放權交易市場，其Hurst值接近0.5，接近弱式有效市場水平。

表5 收益率序列的Hurst值

3.5 不同方法的檢驗結果

上述游程檢驗、方差比檢驗以及重標極差檢驗的檢驗結果見表6，可以看出不同檢驗方法得到的結果并不相同，單獨按照一種檢驗標準并不能說明該市場達到弱勢有效水平。在重標極差檢驗下，嚴格意義上來說，八個試點碳市場均未通過有效性檢驗，但上海碳市場在此標準下有效性相對較高。從各碳市場來看，福建碳市場通過方差比檢驗、上海碳市場通過游程檢驗以及天津碳市場通過游程檢驗與方差比檢驗。對于福建和天津碳市場來說，其交易規模在全國試點碳市場排名相對靠后，市場活躍程度相對較低，福建碳市場更是本文所選碳市場中最晚一家成立的，福建和天津碳市場的共同特點還表現在樣本數據相對較少，此時的方差比檢驗結果是否準確需進一步進行論證，對于天津碳市場通過游程檢驗亦有同樣的疑問；上海碳排放權交易市場通過游程檢驗，其樣本容量相對較大，檢驗結果是由檢驗方法本身造成的偏差還是市場本身已達到有效水平同樣仍需要進一步論證。鑒于以上分析，本文對上海、天津和福建碳市場進一步建立GARCH模型，對其價格特征進行分析。

表6 不同方法下試點碳市場有效性檢驗結果

3.6 建立GARCH模型

GARCH模型在經濟學中應用廣泛，能準確從時間序列中提取價格波動信息，刻畫時間序列的波動特征以及異方差現象，該方法能有效刻畫出市場歷史信息對當前價格的影響有助于市場有效性的分析。由統計特征分析可知福建、上海和天津碳市場樣本數據平穩且具有異方差性，滿足GARCH模型的建模條件，為了對其波動集聚性特征進行量化，并對弱式有效進行檢驗，本文對福建、上海和天津碳市場樣本數據建立GARCH模型。根據信息準則，本文選擇GARCH(1,1)模型，其中福建碳市場擾動項選擇學生t分布，上海和天津碳市場選擇正態分布擬合效果最好，且建模后無異方差效應，模型各參數估計結果見表7。

表7 GARCH模型參數估計結果

由GARCH模型估計結果，對于福建、上海和天津碳市場，方差方程中ARCH項和GARCH項的系數都大于零且兩者之和接近1，說明該樣本序列具有波動集聚性，受到相關影響后持續波動，從均值方程可以看出，收益率上一期的值對下一期具有一定程度的影響，條件方差方程中，異方差項的系數較大且通過顯著性檢驗，表明收益率序列受到歷史價格波動信息的影響具有長記憶性，可以利用過去的信息預測未來的價格趨勢，沒有滿足弱式有效市場的條件。為了衡量碳市場價格波動中收益與風險的關系，本文同時建立了GARCH-M模型，但表示風險因子的條件方差項并未通過顯著性檢驗，說明碳市場中的風險與預期收益的關系無法確定，這可能是由于各試點碳市場存在分割情況，總體碳市場規模偏小，且伴隨著政府的干預或調控，市場參與者未能充分利用信息，使得條件方差表現出來的問題不能及時得到反映。

3.7 分析與討論

本文采用游程檢驗法、方差比檢驗法和重標極差分析法對中國試點碳市場有效性進行分析，結果表明北京、重慶、廣東、湖北和深圳碳市場均未通過上述檢驗，未達到弱式有效市場水平；對于福建、上海和天津碳市場通過上述部分檢驗方法，無法進行有效性的判別，進一步借助GARCH模型對福建、上海和天津碳市場有效性進行分析。具體來看，福建碳市場有效性通過方差比檢驗，未能通過游程檢驗與重標極差檢驗，方差比檢驗在小樣本的情況下，估計的精度和檢驗的效果都會受到了影響，而福建碳市場相較于其它碳市場其交易數據樣本偏少，鑒于其市場活躍度及成交量均低于其它碳市場，結合GARCH模型檢驗結果，本文認為方差比檢驗法得到的結果是由樣本數據造成的偏差，整體來看福建碳市場并未達到弱式有效水平；上海碳市場自成立以來，交易價格波動較為劇烈，如2016年末到2017年末價格經歷極端上升、平穩上升以及平穩下降趨勢，2018年8月到2019年5月先后經歷多個極端下降和極端上升趨勢后趨于平穩上升，而游程檢驗不能識別樣本序列的游程內部結構，忽略了序列中數字的絕對值，只計同方向的游程數[27]，不能有效捕捉上海碳市場的特征，上海碳市場通過游程檢驗的實證結果缺乏說服力，結合GARCH模型分析可知，上海碳市場收益率一定程度上受歷史價格的影響，其通過游程檢驗是由檢驗方法自身缺陷造成的偏差，綜合來看上海碳市場未達到弱式有效水平；對于天津碳市場，其樣本數據亦相對較少，降低了方差比檢驗與游程檢驗的功效，天津碳市場自成立以來價格亦經歷不同的急劇下降、平穩與上升趨勢，本文認為樣本容量導致其通過方差比檢驗，樣本容量與游程檢驗自身缺陷導致其通過游程檢驗，結合GARCH模型可知，天津碳市場收益率受歷史價格影響，未達到弱式有效水平。基于以上分析，本文認為中國試點碳排放權交易市場整體上并未達到弱勢有效市場水平。

4 結論與建議

本文選擇游程檢驗、方差比檢驗以及重標極差檢驗對中國試點碳排放權交易市場有效性進行全面分析，結果表明：對于同一碳市場不同檢驗方法得到的結果不一致，通過綜合分析，本文認為中國試點碳排放權交易市場整體上未達到弱勢有效水平。由弱式有效市場的定義可知，我國試點碳市場的碳交易價格不能對外部信息充分反應。碳市場屬于政策驅動型市場，交易制度由政府建立，碳交易市場存在的信息不對稱導致較高的信息成本，使得碳交易價格難以反應所有信息，如政府在配額總量設定及分配時不能準確掌握參與企業的自身減排能力、產能以及治理能力等方面的信息，參與者之間在交易時的信息不對稱，這些都影響碳價格的有效性；市場的有效性與流動性有很大關系，目前我國試點碳市場的參與者以及涵蓋行業有限，試點碳市場的交易以碳現貨為主，碳產品種類相對較少，這導致市場活躍性與流動性相對較低，市場信息無法通過交易反應到價格中，影響碳交易價格的形成，降低碳市場的有效性。增強我國碳排放權交易市場的有效性對碳市場的建設具有重要意義，基于以上分析并借鑒已有經驗，本文提出如下政策建議：

第一、加強信息披露，建設系統的制度體系。信息披露制度不完善是影響碳市場有效性的直接因素，建立標準化的信息披露制度，及時全面地披露相關信息，包括懲罰機制與配額總量等。碳市場透明度的提高有助于緩解信息不對稱問題，有助于降低信息搜索成本，有助于解決信息滯后性問題，增加碳交易價格對信息的反應程度，從而提高碳市場有效性。

第二、增加碳金融衍生品的開發，擴大碳交易行業覆蓋范圍。豐富碳市場產品種類，開發碳金融衍生品尤其是碳期貨，發揮期貨的價格發現功能，增加參與企業的覆蓋范圍使得更多企業進入碳交易市場，進而提高碳市場的活力與流動性，碳交易市場越活躍，市場價格反應的信息越充分，碳市場就越有效。

第三、完善相關法律法規，處理好市場與政府的關系。碳市場是一個由政策發展而來的市場，完善的法規政策可以給參與者提供一個穩定的環境。完善的法律法規有助于發揮好政策間的協同作用，減少政策間的沖突，增加交易活躍度，降低企業和社會的減碳成本[28]，提高碳市場的流動性，進而提高碳交易價格對信息的反應程度；當前我國碳市場的發展主要通過政府的行政手段推動，隨著碳市場的發展，政府應逐步回歸到調控職能，充分發揮市場在資源配置中的作用，充分調動企業的參與度。