上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場功能效率比較研究

李思怡 許向陽

摘要：碳期貨市場的建設對于提升我國碳市場的運行效率和促進各行業低碳轉型以及林業碳匯、可再生能源等低碳領域的發展具有重要意義。文章基于2017年1月至2023年4月上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場的日度價格數據，采用VEC-BEKK-GARCH模型對上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場之間的信息溢出效應進行比較分析，進一步擴展信息份額模型及套期保值分析方法，動態測度上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能。研究發現：（1）在上海碳遠期市場與現貨市場之間僅存在單向的溢出效應，上海碳遠期市場的價格發現貢獻度為18.94%，低于現貨市場的貢獻度，且在樣本區間內具有顯著波動性；而在歐盟碳期貨市場與現貨市場之間存在雙向溢出效應，歐盟碳期貨市場的價格發現貢獻度為50.67%，接近于現貨市場的貢獻度，整體上波動較為平穩。（2）上海碳遠期市場的套期保值效率為7.73%，也具有顯著波動性；而歐盟碳期貨市場的套期保值效率為95.87%，僅在樣本區間內具有短期波動。文章深入分析了上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場效率間的差距，為碳期貨市場效率研究提供了新的視角，為我國碳期貨市場的建設提供科學參考。文章提出3點政策啟示：（1）完善碳市場的基礎制度，營造良好市場環境；（2）有序推進碳期貨市場建設，提升碳定價效率；（3）引入多元市場主體，提高碳期貨市場流動性。

關鍵詞：碳期貨市場；碳遠期市場；價格發現；套期保值；VEC-BEKK-GARCH模型

中圖分類號：X196；F832.5；F835文獻標識碼：A文章編號：1673-338X（2023）07-078-19

Comparative Research on the Functional Efficiency of Shanghai Carbon Forward Market and EU Carbon Futures Market

——Implications for the Construction of Chinas Carbon Futures Market

LI SiyiXU Xiangyang

（School of Economics and Management， Nanjing Forestry University， Nanjing 210037）

Abstract： The construction of carbon futures market is of great significance to improve the operational efficiency of Chinas carbon market， promote the low-carbon transformation of various industries， and the development of low-carbon fields such as forestry carbon sink and renewable energy. Based on the daily price data of Shanghai carbon forward and spot market as well as EU carbon futures and spot market from January 2017 to April 2023， the article used the VEC-BEKK-GARCH model to compare and analyze the information spillover effect between Shanghai carbon forward market and spot market as well as EU carbon futures market and spot market， and further expanded the information share model and hedging analysis method， dynamically measured the price discovery and hedging functions in Shanghai carbon forward market and EU carbon futures market. The results showed that：（1）There was only one-way spillover effect between Shanghai carbon forward market and spot market， and the price discovery contribution of Shanghai carbon forward market was 18.94%， which was lower than the contribution of the spot market， and had significant volatility in the sample interval. However， there was twoway spillover effect between EU carbon futures market and spot market， and the price discovery contribution of EU carbon futures market was 50.67%， which was close to the contribution of the spot market and the overall volatility was relatively stable.（2）The average hedging efficiency of Shanghai carbon forward market was 7.73%， which also had significant volatility. The hedging efficiency of EU carbon futures market was 95.87%， which only had significant volatility in the sample interval. The article deeply analyzed the gap between the efficiency of Shanghai carbon forward market and EU carbon futures market， provided a new perspective for the study of the efficiency of carbon futures market， and provided a scientific reference for the construction of Chinas carbon futures market. It put forward three policy implications ：（1）Improve the basic system of the carbon market and create a good market environment.（2）Orderly promote the construction of carbon futures market and improve the efficiency of carbon pricing.（3）Introduce multiple market entities to improve the liquidity of the carbon futures market.

Key Words：carbon futures market；carbon forward market；price discovery；hedging；VEC-BEKK-GARCH model

1引言

2020年9月22日，在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上，國家主席習近平向全世界鄭重宣布，中國“二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和”。碳市場作為重要的政策工具，能夠充分發揮市場的激勵作用與調節作用，引導碳減排資源的優化配置，促進各行業低碳轉型以及林業碳匯、可再生能源等低碳領域發展，對于促進我國碳達峰、碳中和目標的實現具有重要作用（陳驍等，2022）。近年來，我國高度重視碳市場建設，2013年開始在北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東、深圳開展碳排放權交易地方試點工作，并于2021年7月16日正式啟動全國碳市場。當前，全國碳市場的基本框架初步建立，促進行業碳減排、形成碳定價的功能初步顯現（蔡彤娟等，2023），但我國碳市場仍存在碳價波動較大、流動性不足等問題，具有較大發展潛力（王嘉禎等，2022）。歐盟碳市場是目前全球發展最成熟、交易最活躍的碳市場，在2005年便同步推出碳現貨與碳期貨交易，其交易總量的90%以上由碳期貨市場提供（華欣等，2019），歐盟碳期貨市場的發展經驗值得借鑒。

在此背景下，業界對于我國建設碳期貨市場，進而依托碳期貨市場的價格發現與避險功能提升我國碳定價效率、規避碳價波動風險的呼聲越來越強烈。近年來，我國也在積極推進碳期貨市場的建設，2017年1月在上海區域碳市場推出碳配額遠期產品，是我國目前唯一一個由中央對手清算的標準化碳衍生品，也是我國在碳期貨市場建設過程中的重要嘗試與突破。2020年4月，廣州碳期貨交易所揭牌成立，該交易所致力于服務國家綠色發展，在國家發展和改革委員會、生態環境部等部委的大力支持下，穩步推進碳期貨產品的研發。

在我國碳期貨市場的建設過程中，不僅需要充分借鑒國際成熟碳期貨市場的成功經驗，也應當立足于我國現有碳衍生品市場的實踐。上海碳遠期與歐盟碳期貨均是以碳排放權為標的的標準化碳衍生品，兩個市場的交易形式十分接近，但目前上海碳遠期市場仍處于發展初期，而歐盟碳期貨市場已經高度成熟。通過對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的功能效率進行綜合比較，有利于找出上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場效率的差距及可能原因，從而明確我國碳期貨市場高效建設的要點，助推我國碳市場發展。

本文研究思路：首先，梳理有關價格發現與套期保值的文獻及理論，構建本文的理論分析框架；其次，選取2017年1月至2023年4月上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場的價格數據構建VECBEKK-GARCH（Vector Error Correction-Baba， Engle， Kraft， Kroner-Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型①，對上海碳遠期市場與現貨市場以及歐盟碳期貨市場與現貨市場之間的相互關系進行比較分析；再次，進一步擴展信息份額模型（information share model）與套期保值比率（hedge ratio）及效率分析方法，對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能進行動態測度與比較分析；最后，根據實證分析結論進行深入討論，提出對我國碳期貨市場建設的政策啟示。

本文的創新點在于：一是研究視角的創新。已有研究主要側重于分析歐盟碳期貨市場的功能效率，對上海碳遠期市場效率的分析不足。而上海碳遠期市場作為我國探索標準化碳衍生品的重要實踐，能夠為我國碳期貨市場的建設提供寶貴經驗。本文對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的功能效率進行比較研究，豐富了碳遠期市場、碳期貨市場功能效率的研究視角。二是研究方法應用的創新。目前有關碳遠期市場、碳期貨市場效率的研究多局限于運用靜態分析方法，不僅無法反映市場功能效率的動態變化，也無法對市場的價格發現與套期保值功能進行綜合分析。本文運用VEC-BEKK-GARCH模型進一步擴展了信息份額模型及套期保值分析方法，能夠綜合比較上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能的動態演變，從研究方法上彌補了以往對碳遠期市場、碳期貨市場功能效率研究的不足。

2文獻回顧與評述

歐盟碳期貨市場的功能效率是當前碳期貨市場領域的研究重點，國內外學者基于不同研究方法、不同研究視角對其價格發現功能與套期保值功能進行了研究。

對于歐盟碳期貨市場價格發現功能的研究，學者們首先基于傳統期貨市場的理論與方法進行研究。Uhrig-Homburg等（2009）利用持有成本理論分析了歐盟碳期貨與現貨的價格關聯；Tang等（2013）在市場有效性假說的框架下，采用協整檢驗對歐盟碳期貨市場的有效性及其價格發現機制的時間范圍進行研究，發現歐盟碳期貨市場在1個月內具有價格發現功能；Gorenflo（2013）在運用向量誤差修正模型（Vector Error Correction Model， VECM）的基礎上，進一步結合脈沖響應函數、信息份額模型及公共因子模型分析歐盟碳期貨與現貨的價格領先滯后關系，發現歐盟碳期貨市場在價格發現中處于領先地位；黃明皓等（2010）采用協整檢驗（cointegration test）與格蘭杰因果檢驗（Granger causality test），發現歐盟核證減排量期貨市場具有短期的價格發現功能。之后，有學者進一步研究了歐盟碳期貨市場與現貨市場的波動溢出效應，如Milunovich等（2010）采用格蘭杰因果檢驗與BEKK-GARCH模型，分析了第一階段中的歐盟碳期貨與現貨市場間的溢出效應，發現在兩個市場間存在顯著的均值溢出效應，但不存在顯著的波動溢出效應；Rittler（2012）采用向量誤差修正模型與擴展的CCC-GARCH模型①，分析了第二階段中歐盟碳期貨市場與現貨市場的價格發現與波動溢出效應，發現歐盟碳期貨市場對現貨市場的均值溢出效應與波動溢出效應更加顯著，歐盟碳期貨市場是長期價格發現過程的領導者。另外，也有學者基于比較研究的視角對歐盟碳期貨市場的價格發現功能進行深入研究。一方面，有學者對歐盟碳期貨不同市場的價格發現功能進行了比較研究，如華欣等（2019）采用格蘭杰因果檢驗、誤差修正模型等方法比較分析了歐盟碳配額期貨和核證減排量期貨對現貨價格的引導作用，發現歐盟碳配額期貨對現貨價格的引導力更強；Mansanet-Bataller等（2011）采用協整檢驗與向量誤差修正模型比較分析了歐盟碳配額期貨與核證減排量期貨市場的價格發現功能，發現碳配額期貨主導核證減排量期貨價格的形成。另一方面，有學者比較分析了不同交易所中歐盟碳期貨的價格發現功能，如Stefan等（2020）采用向量誤差修正模型，對比了美國洲際交易所（Intercontinental Exchange， ICE）碳期貨和歐洲能源交易所（European Energy Exchange， EEX）碳期貨的價格發現功能，發現洲際交易所是碳期貨價格的領導者；張晨等（2017）采用基于t分布的動態因果相關隨機波動（Dynamic Granger Causality-Multiple Stochastic Volatility， DGC-MSV）模型分析了歐盟碳期貨市場、現貨和期權市場之間的信息溢出效應，發現歐盟碳期權市場的信息更豐富，在風險傳導機制中占主導地位。

對于歐盟碳期貨市場套期保值功能的研究主要基于比較研究視角展開，主要分為三類。第一類是對歐盟碳期貨不同市場的套期保值功能進行比較研究，如Balcilar等（2016）采用基于馬爾可夫切換（Markov switching）的動態條件相關系數廣義自回歸條件異方差（Dynamic Conditional Correlation-Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity， DCC-GARCH）模型分析了歐盟碳市場內部的風險溢出與對沖，發現歐盟碳配額期貨市場與現貨市場的時變波動溢出效應與套期保值效率均強于核證減排量期貨與現貨市場。第二類是對不同交易所中歐盟碳期貨的套期保值功能進行比較研究，如周開國等（2023）采用VEC-DCC-GARCH模型比較分析了洲際交易所碳期貨、歐洲能源交易所碳期貨與碳現貨的價格發現與套期保值功能，發現洲際交易所碳期貨的價格發現效率最高，而歐洲能源交易所碳期貨的套期保值效率最高，并進一步分析得出金融機構能夠促進碳期貨市場價格發現功能的發揮，實體企業則主要促進碳期貨市場套期保值功能的發揮。第三類是對不同發展階段下歐盟碳期貨市場的套期保值功能進行比較研究，如Chen等（2020）采用VAR-BEKK（DCC）-GARCH模型對比了第二階段和第三階段歐盟碳期貨市場的套期保值效率，發現在第三階段中歐盟碳期貨市場與現貨市場的關聯性更高，套期保值效率也更高。

也有學者對我國碳期貨市場的建設進行了研究，主要分為三個方面。一是我國碳期貨市場建設的可行性與必要性分析。鄭勇（2010）和袁定喜等（2011）通過分析我國碳貿易的現狀與不足，論述了我國建設碳期貨市場的作用、可行性與發展策略；倪培根等（2022）梳理了我國近年來在綠色金融領域的實踐，并提出推動我國碳期貨市場建設的建議。二是國際成熟碳期貨市場的實踐經驗對我國的啟示分析。蘇蕾等（2016）測算了歐盟碳期貨市場在第一階段至第三階段的價格波動風險，提出了對我國發展碳期貨等碳金融衍生品市場的政策建議；貝淑華等（2021）分析了歐盟碳期貨價格在第一階段至第三階段的時變跳躍特征，并提出對我國碳金融市場的發展建議；吳青等（2021）在比較論述歐美碳期貨的法律制度的基礎上，提出我國碳期貨交易法律體系建立與完善的要點。三是上海碳遠期市場效率及我國碳期貨市場的發展建議研究。舒心等（2018）采用廣義自回歸條件異方差模型對上海碳遠期與現貨市場的收益率波動進行了研究，發現上海碳現貨市場的金融屬性強于遠期市場，指出我國碳金融市場仍處于發展初期；李春燕等（2019）采用皮爾森相關系數（Pearson correlation coefficient）與橫截面方差比方法，分析了上海碳遠期價格與現貨價格的相關關系，發現兩者存在一定的相關性與收斂性，但上海碳遠期市場尚不成熟，與鈾遠期市場、農產品市場、歐盟碳期貨市場等存在一定差距，并指出我國應該加快建設碳期貨市場。

縱觀已有研究，國內外學者對碳期貨市場進行了廣泛的研究，為本文提供了很有價值的理論參考，但仍存在兩方面的不足。一是現有研究多集中于評估歐盟碳期貨市場的功能效率，雖有部分學者對我國碳期貨市場的構建進行了研究，但更多側重于我國建設碳期貨市場的可行性與必要性以及歐盟碳期貨市場發展對我國的啟示方面，對上海碳遠期市場等我國已有碳排放衍生品市場效率的實證分析不足，尤其缺少對上海碳遠期市場效率與歐盟碳期貨市場效率的比較研究。二是現有對于碳遠期市場、碳期貨市場價格發現功能的研究主要采用向量自回歸（Vector Auto-regression， VAR）模型、向量誤差修正模型等靜態分析方法，雖有少數學者也采用廣義自回歸條件異方差模型等動態模型對碳遠期市場、碳期貨市場的價格發現、套期保值功能進行研究，但仍局限于分析其總體特征，缺乏對其動態特征的分析，難以全面反映市場的價格發現與套期保值效率。基于此，本文選取上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場作為研究對象，采用VECBEKK-GARCH模型綜合對比上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能的動態特征，詳細分析上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場效率間的差距，以期為我國碳期貨市場的建設提供更具科學性和針對性的政策建議。

3理論分析框架與研究方法

為了全面比較上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的功能效率，本文綜合市場有效性假說、價格發現理論與套期保值理論構建理論分析框架。在此基礎上，采用VEC-BEKK-GARCH模型對上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場之間的相互關系進行比較分析，并進一步擴展信息份額模型及套期保值分析方法，實現對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場價格發現與套期保值功能的動態測度。

3.1價格發現功能的理論分析與研究假設

價格發現是將市場信息及時、有效地融入資產價格中，最終取得均衡價格的過程（李丹等，2022）。根據市場有效性假說，市場中信息越公開，市場價格對于信息的反應越及時，市場的有效性就越高（李欣悅，2022），因此，價格發現功能是市場有效性的集中體現。遠期市場、期貨市場的價格發現功能體現在其市場價格與現貨價格的長期均衡關系上以及對信息的反應速度上（燕志鵬等，2020）。一方面，上海碳遠期市場、歐盟碳期貨市場與其自身的現貨市場面臨相同的經濟環境、政策環境，具有相似的市場結構與信息來源，因此，在上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場之間應當存在長期均衡關系（王丹等，2016）；另一方面，相較于現貨市場，上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場均采取標準化的合同和線上交易的模式（吳青等，2021），準入門檻較低，允許金融機構及其他經濟主體參與，通常具有更低的交易成本（陶啟智等，2015），交易者往往更傾向于在上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場中交易，因此，上海碳遠期市場、歐盟碳期貨市場能夠更快對市場信息做出反應，具有一定的價格發現效率。據此，提出假設H1a和H1b。

H1a：上海碳遠期市場具有一定的價格發現效率。

H1b：歐盟碳期貨市場具有一定的價格發現效率。

期貨市場的價格發現效率與市場基礎制度、交易成本以及市場流動性密切相關（方匡南等，2012；燕志鵬等，2020；陳同輝等，2021）。期貨市場的市場機制、交易制度、監管制度等基礎制度越完善，交易者參與期貨交易的難度越小，其價格發現效率越高；期貨市場的交易成本越低，期貨市場對于交易者的吸引力越大，其價格發現效率也越高；期貨市場的流動性反映了期貨交易量和交易速度，因此，市場流動性越高，其價格發現效率越高。盡管上海碳遠期的協議內容和交易形式已經接近標準化期貨合約，但仍與歐盟碳期貨市場存在一定差異。

從市場機制來看，上海區域碳市場于2013年11月26日啟動碳配額現貨交易，并于2017年1月12日正式上線碳配額遠期交易，近年來，上海區域碳市場的市場機制不斷完善。在總量控制方面，逐步從簡單的基于歷史總量的歷史排放法過渡到管理精度更高的基于效率的歷史強度法和基準線法。在配額分配方式上，逐漸由免費分配轉向部分有償分配。而歐盟碳市場于2005年1月1日正式啟動，自成立之初便同步開展碳配額現貨交易與期貨交易，此后還推出了核證減排量期現貨交易、歐盟航空配額期現貨交易等。歐盟碳市場歷經四個階段的發展，其市場機制逐步完善。歐盟碳市場建立了碳配額的跨期存儲和借貸（banking and borrowing）業務以及市場穩定機制（Market Stable Reserve， MSR），并逐步限制了核證減排量的抵消比例，這些措施很大程度上解決了歐盟碳配額過剩的問題，提升了碳配額的稀缺性。另外，歐盟也采取了更為嚴格的配額總量控制和分配制度，在第四階段，歐盟委員會宣布將碳配額總量逐年減少2.20%，并將配額拍賣比例提升至50%以上。相比而言，歐盟碳市場的運行時間更長，市場機制更為成熟。

從交易制度來看，上海碳遠期的協議規模為100噸碳配額/個，僅提供2月、5月、8月和11月的月度協議，且采取詢價的交易方式，不利于市場主體根據自身需求靈活對遠期協議的持倉數量與期限進行調整；而歐盟碳期貨的合約規模為1噸碳配額/手，合約期限包括月度、季度以及3～5年的年度合約，并且采取集中競價的方式。相較而言，歐盟碳期貨交易制度更完善，交易靈活性更高，交易成本也更低。

從監管制度來看，當前我國尚無法律法規將碳遠期、碳期貨等碳金融衍生品交易納入監管；而歐盟碳期貨市場既受到《可持續金融行動計劃》《可持續金融披露條例》等氣候變化法律的約束，也適用《反市場違規操作指令》《金融工具市場指令》等金融監管規則，其監管制度體系已經呈現出專業性、系統性的特點（吳青等，2021）。

此外，從市場流動性來看，上海碳遠期市場中交易主體規模受限，交易主體僅以金融機構為主，控排企業由于缺少從事碳金融交易的專業知識與經驗，較少參與碳遠期交易，并且由于區域碳試點市場受到向全國統一碳市場轉化的不確定性影響，交易者對上海碳遠期市場持謹慎態度，使得上海碳遠期市場的流動性不足；而歐盟能源期貨市場發展較早，歐盟碳市場中的投資機構、投資基金與控排企業在能源期貨市場中積累了豐富的期貨交易經驗與風控經驗，能夠積極參與碳期貨交易，有力地提升了歐盟碳期貨市場的流動性（黃杰夫，2022）。

根據上述理論分析可知，歐盟碳期貨市場與現貨市場的基礎制度更加完善，交易成本更低，市場流動性更高，因此，歐盟碳期貨市場的價格發現效率也更高。據此，提出假設H1c。

H1c：歐盟碳期貨市場的價格發現效率高于上海碳遠期市場。

3.2套期保值功能的理論分析與研究假設

套期保值是指在遠期市場或期貨市場持有一定比例與現貨市場相反的頭寸，以降低現貨市場的價格風險（Johnson， 1960）。遠期市場、期貨市場通過套期保值可以提高碳定價效率，降低現貨價格風險，因此，套期保值功能也是市場效率的重要體現（賀曉波等，2015）。上海碳遠期與歐盟碳期貨均是以碳排放權為標的的標準化合約，采取雙向交易的模式，且均不采取做空限制，這為套期保值功能的發揮提供了有利條件（黃鈺等，2018）。在碳交易中，當控排企業及其他市場主體預期未來碳價會上漲時，可以買入一定數量的碳遠期或期貨合約，以鎖定未來碳價；當有多余碳配額的控排企業及其他市場主體預期碳價會下跌時，可以賣出一定數量的碳遠期或期貨合約以鎖定在碳市場中獲得的收益。因此，碳市場的交易主體可以利用上海碳遠期市場、歐盟碳期貨市場的套期保值功能鎖定未來的成本與利潤，規避碳市場價格波動的風險。據此，提出假設H2a和H2b。

H2a：上海碳遠期市場具有一定的套期保值效率。

H2b：歐盟碳期貨市場具有一定的套期保值效率。

套期保值的核心是利用期現貨價格趨同性和相關性，通過期貨、現貨兩個市場同時間反向操作降低風險（李圣軍，2018）。因此，套期保值效率與期現貨市場的價格發現效率、基差波動密切相關（劉晨等，2020）。期現貨市場的價格發現效率越高，期現貨價格相關性越高，則套期保值效率也越高；而期現貨市場的基差波動越大，期現貨價格波動的同步性越低，則套期保值效率也越低。與上海碳市場相比，歐盟碳市場的基礎制度更完善、交易成本更低、市場流動性更高，因此，歐盟碳期貨市場與現貨市場具有更高的價格發現效率、更穩定的基差，套期保值效率也更高。據此，提出假設H2c。

H2c：歐盟碳期貨市場的套期保值效率高于上海碳遠期市場。

3.3研究方法

本文將向量誤差修正模型與BEKK-GARCH模型動態結合，對上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場的信息溢出效應進行比較分析，并進一步擴展信息份額模型與套期保值比率及效率分析方法，對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能進行動態測度與比較分析。

3.3.1 VEC-BEKK-GARCH模型

已有關于期現貨市場價格關系的研究主要采用向量誤差修正模型（石寶峰等，2018）。向量誤差修正模型建立在金融序列之間協整關系的基礎上，刻畫了金融序列在短期內偏離長期均衡的動態調整過程，從均值一階矩溢出效應的角度反映了金融序列之間的復雜關系。但向量誤差修正模型假設殘差不存在異方差，難以刻畫金融序列間的時變動態關系。而BEKK-GARCH模型能夠捕捉殘差的異方差，能夠從波動二階矩溢出效應的角度刻畫金融序列間的動態關系。此外，BEKK-GARCH模型克服了傳統多元廣義自回歸條件異方差模型中難以保證矩陣正定以及參數冗余的問題，能夠以更簡潔有效的方式進行參數估計（鄭燕等，2018）。鑒于此，本文將向量誤差修正模型作為均值方程，并將BEKK-GARCH模型作為方差方程，最終形成VEC-BEKK-GARCH模型，以詳細刻畫上海碳遠期市場與現貨市場以及歐盟碳期貨市場與現貨市場之間的動態關系，具體如式（1）至式（3）所示。

3.3.3動態套期保值比率及效率分析方法

傳統計算套期保值比率及效率的模型主要包括最小二乘回歸（ordinary least squares regression）模型、誤差修正模型和雙變量向量自回歸（B-VAR）模型，但這類模型均假設殘差為獨立同分布，所計算出的套期保值比率是靜態的，從而導致估計效率偏低。Baillie等（1993）通過雙變量GARCH模型計算美國豆類期貨市場的動態套期保值比率，并發現這種動態套期保值模型的效果明顯好于傳統套期保值模型。雙變量GARCH模型雖然考慮了動態性，但并未考慮協整關系，對套期保值比率的估計偏小，而VEC-BEKKGARCH模型加入了金融序列間的協整關系以及波動率聯動關系，對套期保值比率的估計更有效（姚定俊等，2022）。因此，本文在VEC-BEKK-GARCH模型的基礎上，進一步結合套期保值比率及效率分析方法，以實現對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場套期保值功能的動態測度。

最優套期保值比率被定義為套期保值組合收益方差最小時的套期保值比率。VEC-BEKK-GARCH模型的最優套期保值比率計算方法如式（8）所示。

4數據來源與描述性統計

考慮到上海碳遠期市場、歐盟碳期貨市場及其現貨市場上線交易時間不一致，本文選取2017年1月12日至2023年4月28日上海碳遠期與現貨、歐盟碳期貨與現貨的日度價格數據進行比較分析，在說明數據來源的基礎上，對各變量進行描述性統計。

4.1數據來源

2005年4月歐盟碳市場同步推出碳配額現貨與期貨交易，2013年12月19日上海區域碳市場啟動碳配額現貨交易，并在2017年1月12日正式上線碳配額遠期交易，因此，本文選取2017年1月12日至2023年4月28日上海碳遠期與現貨、歐盟碳期貨與現貨的日度價格數據進行比較分析。上海碳遠期價格選取為上海環境能源交易所的上海碳配額遠期近月協議結算價，上海碳現貨價格選取為上海環境能源交易所的上海碳配額現貨收盤價；歐盟碳期貨價格選取為洲際交易所的歐盟碳配額期貨近月合約結算價，歐盟碳現貨價格選取為歐洲能源交易所的歐盟碳配額現貨結算價。對缺失數據進行剔除，得到上海碳遠期價格與現貨價格的1033個觀測值，歐盟碳期貨價格與現貨價格的1580個觀測值。數據來源于上海環境能源交易所（Shanghai environment and energy exchange）和彭博（Bloomberg）數據庫。在此基礎上，對各價格序列進行一階差分處理，得到日收益率序列。

4.2描述性統計

變量描述性統計如表1所示。

表1顯示：（1）從價格走勢來看，上海碳遠期價格與現貨價格整體走勢較為一致，兩者價格由2017年的35元/噸左右逐步上升為57元/噸左右，價格相關系數為0.8157；而歐盟碳期貨價格與現貨價格走勢高度同步，兩者價格由2017年的6歐元/噸左右快速上升至87歐元/噸左右，價格相關系數趨近于1。（2）從基差波動來看，上海碳遠期與現貨基差的標準差為5.4050，而歐盟碳期貨與現貨基差的標準差為0.1020，表明上海碳遠期與現貨基差波動較大，而歐盟碳期貨與現貨基差較為穩定。上述特征初步反映出歐盟碳期貨價格與現貨價格的同步性更高，市場運行更為平穩。

5經驗性結果

基于上文介紹的方法與數據，本文利用Eviews 10.0、Winrats 9.0軟件對相關數據進行檢驗。在對數據進行單位根檢驗及協整檢驗的基礎上，采用VEC-BEKK-GARCH模型對上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場之間的均值溢出效應與波動溢出效應進行比較分析，并結合信息份額模型、套期保值比率及效率分析方法，動態測度上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能。

5.1單位根檢驗

當一組非平穩序列具有相同的隨時間變化的趨勢時，對其進行回歸可能出現偽回歸現象。為了避免偽回歸現象的出現，本文首先對上海碳遠期價格與現貨價格、歐盟碳期貨價格與現貨價格序列及其一階差分項進行平穩性ADF檢驗（Augmented Dickey-Fuller test）和非參數PP檢驗（Philips-Perron test），單位根檢驗結果如表2所示。

由表2可知，原價格序列均不通過單位根檢驗，而一階差分序列均在1%的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設，表明各價格序列為一階單整序列，可以進一步進行協整檢驗。

5.2 Johansen協整檢驗

在進行Johnson協整檢驗前，首先綜合LR、FPE、AIC、SC與HQ準則分別確定上海碳遠期與現貨價格、歐盟碳期貨與現貨價格協整方程的最優滯后階數為5，然后對兩對價格序列進行Johnson協整檢驗，Johansen協整檢驗結果如表3所示。

由表3可知，上海碳遠期與現貨價格、歐盟碳期貨與現貨價格序列均在1%的顯著性水平上拒絕無協整關系的原假設，且不能拒絕至多存在1個協整關系的原假設，表明上海碳遠期與現貨價格、歐盟碳期貨與現貨價格之間均存在長期均衡的協整關系。

5.3 VEC-BEKK-GARCH模型估計結果與分析

在上海碳遠期與現貨價格、歐盟碳期貨與現貨價格之間協整關系的基礎上，本文可以進一步對這兩對價格序列建立VEC-BEKK-GARCH模型。根據協整檢驗最優滯后階數的選擇結果，將VEC均值方程的滯后階數定為5；為了使模型不失簡潔性和一般性，將BEKK-GARCH方差方程ARCH項系數和GARCH項系數的滯后階數均定為1。在Winrats 9.0軟件中運用BFGS算法①對兩對價格序列的VEC（5）-BEKKGARCH（1， 1）模型進行優化估計，相關結果如表4和表5所示。

均值一階矩溢出效應。在上海碳遠期的VEC均值方程中，誤差修正項系數在1%的顯著性水平上顯著且系數值為負；在上海碳現貨的VEC均值方程中，誤差修正項系數不顯著，表明當系統偏離均衡時，上海碳遠期價格將進行反向調整，但偏離對現貨價格的影響較小，說明上海碳現貨價格對遠期價格具有單向引導作用。進一步分析滯后項系數可知，在上海碳遠期的VEC均值方程中，遠期自身的滯后一階系數顯著，且現貨的滯后2～5階系數顯著；在上海碳現貨的VEC均值方程中，現貨自身的滯后項系數均顯著，而遠期的滯后項系數均不顯著，表明在上海碳遠期市場與現貨市場之間，僅存在現貨市場對遠期市場單向的均值溢出效應。

在歐盟碳期貨的VEC均值方程中，誤差修正項系數在5%的顯著性水平上顯著且系數為負；在歐盟碳現貨的VEC均值方程中，誤差修正項系數在1%的顯著性水平上顯著且系數為負，表明系統偏離均衡時，歐盟碳期貨價格與現貨價格都將進行反向調整，而現貨的調整力度略大于期貨，說明歐盟碳期貨價格與現貨價格相互引導，但碳期貨價格的引導作用更強。此外，進一步分析各滯后項系數可知，在歐盟碳期貨的VEC均值方程中，期貨自身的滯后項系數與現貨的滯后項系數均顯著；在歐盟碳現貨的VEC均值方程中，現貨自身的滯后2～5階系數以及期貨的滯后項系數也都顯著，表明在歐盟碳期貨市場與現貨市場之間存在雙向的均值溢出效應。

方差二階矩波動溢出效應。在上海碳期貨與現貨的BEKK-GARCH方差方程中，ARCH項系數矩陣A的對角元素A（1， 1）、A（2， 2）與GARCH項系數矩陣B的對角元素B（1， 1）、B（2， 2）均在1%的顯著性水平上顯著，表明上海碳遠期與現貨的價格波動具有聚集性與持續性。在矩陣A和B的非對角元素中，A（1， 2）、B（1， 2）均不顯著，而A（2， 1）、B（2， 1）分別在1%、5%的顯著性水平上顯著，表明在上海碳遠期市場與現貨市場之間，僅存在遠期市場對現貨市場單向的波動溢出效應。

在歐盟碳期貨與現貨的BEKK-GARCH的方差方程中，ARCH項系數矩陣A的對角元素A（1， 1）、A（2， 2）與GARCH項系數矩陣B的對角元素B（1， 1）、A（2， 2）均在1%的顯著性水平上顯著，表明歐盟碳期貨與現貨的價格波動也具有聚集性與持久性特征。另外，矩陣A的非對角線元素A（1， 2）、A（2， 1）以及矩陣B的非對角線元素B（1， 2）、A（2， 1）也都在1%的顯著性水平上顯著，表明在歐盟碳期貨市場與現貨市場之間存在雙向的波動溢出效應。

綜上所述，從信息溢出效應的角度來看，在上海碳遠期市場與現貨市場之間，僅存在現貨市場對遠期市場單向的均值溢出效應，以及遠期市場對現貨市場單向的波動溢出效應；而在歐盟碳期貨市場與現貨市場之間存在雙向的均值溢出效應與波動溢出效應。相較而言，歐盟碳期貨市場與現貨市場間的雙向溢出效應更顯著，歐盟碳期貨價格與現貨價格之間的相互引導作用更強。

5.4價格發現功能動態測度結果與分析

在上述VEC-BEKK-GARCH模型的基礎上，進一步根據式（7）動態測度上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現功能，結果如圖1所示。

由圖1可知，上海碳遠期市場的日均價格發現貢獻度為18.94%，且根據式（7）可以進一步得出，其現貨市場的日均價格發現貢獻度為81.06%，表明上海碳遠期市場具有一定的價格發現效率，但其價格發現效率較低于現貨市場，現貨市場主導了價格發現過程，假設H1a成立。

歐盟碳期貨市場的日均價格發現貢獻度為50.67%，現貨市場的價格發現貢獻度為49.33%，歐盟碳期貨市場與現貨市場的貢獻度十分接近，表明歐盟碳期貨市場與現貨市場同步發展，共同發揮了一定的價格發現效率，假設H1b成立。

進一步分析價格發現貢獻度的時變特征可知，上海碳遠期市場的價格發現貢獻度具有顯著波動性。在2017年6月以前價格貢獻度保持在18.41%～94.74%之間，整體高于均值水平；在2017年6月以后，上海碳遠期市場的價格貢獻度主要在2月、5月、8月和11月附近整體高于均值水平，而在其他時間段內價格貢獻度低于均值水平。這主要是由于2017年1-5月，上海碳遠期市場的日均交易較為活躍，市場流動性較高，促進了其價格發現功能的發揮。之后，由于全國統一碳市場的建設，區域碳試點市場存在較大的不確定性，交易者對上海碳遠期市場持謹慎態度，且上海區域碳價單邊看漲，碳遠期市場難以雙向靈活操作（李瑾，2019），從而導致上海碳遠期市場的交易量逐漸減少，出現了大量沒有交易量的交易日，因此其價格貢獻度較低。另外，在臨近上海碳遠期協議到期時，遠期價格會向現貨價格收斂，遠期價格與現貨價格相關性得到提高，因此上海碳遠期市場的價格發現貢獻度在到期月份呈現上升趨勢；而在到期月份之后遠期價格與現貨價格相關性降低，故上海碳遠期市場的價格發現貢獻度又逐漸回落。

歐盟碳期貨市場的價格發現貢獻度也具有顯著的時變特征，其價格發現貢獻度產生較大波動的時期主要為2017年4月、2017年6月、2017年9月、2017年11月、2018年3月、2018年8月、2018年11月、2019年1月、2019年12月、2020年12月、2021年4月、2021年12月、2022年12月以及2023年4月前后，與歐盟碳市場配額履約（每年4月）、歐洲議會通過碳市場改革草案（2017年6月和2017年10月）、歐盟委員會宣布調整碳配額總量及比例（2018年8月和2020年12月）、波恩氣候大會（2017年11月）、卡托維茲氣候大會（2018年12月）、馬德里氣候大會（2019年12月）、格拉斯哥氣候大會（2021年11月）、沙姆沙伊赫氣候大會（2022年11月）的時間較為一致，表明碳配額履約及碳市場相關政策的變化會給歐盟碳期貨市場與現貨市場帶來不確定性影響，引起歐盟碳期貨價格與現貨價格關系在短時間內產生變化，從而影響其價格發現效率。此外，歐盟碳期貨市場價格發現貢獻度波動的持續時間較短，且波動產生的頻率逐年降低，說明歐盟碳市場有效性逐年增強，其期貨市場與現貨市場均具有較強的調節能力，市場的價格發現功能較為穩定。

綜上所述，上海碳遠期市場的價格發現效率遠低于現貨市場，且價格發現效率主要受到遠期協議到期的拉動，在樣本區間內具有顯著的波動性；而歐盟碳期貨市場的價格發現效率接近于現貨市場，價格發現效率較高，除受碳配額履約及碳市場相關政策變化的影響會出現短時間波動外，其價格發現效率整體上波動平穩。相較而言，歐盟碳期貨市場價格發現功能的發揮更穩定，價格發現效率更高，假設H1c成立。

5.5套期保值功能動態測度結果與分析

在VEC-BEKK-GARCH模型的基礎上，進一步根據式（8）和式（9）動態測度上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的套期保值功能，結果如圖2所示。

由圖2可知，上海碳遠期市場的日均最優套期保值比率為0.42，日均套期保值效率為7.73%，表明相比于不進行套期保值，上海碳遠期市場平均可以降低7.73%的現貨價格風險，假設H2a成立。

歐盟碳期貨市場的日均最優套期保值比率為0.96，且日均套期保值效率高達95.87%，相比不進行套期保值，歐盟碳期貨市場平均能夠對沖現貨市場95.87%的價格風險，假設H2b成立。

進一步分析套期保值功能的時變特征可知，上海碳遠期市場的最優套期保值比率及效率均具有顯著的波動性，即在2月、5月、8月及11月附近套期保值比率及效率高于均值水平，在其他時間段低于均值水平，與價格發現貢獻度的波動特征基本一致，表明上海碳遠期市場的價格發現功能與套期保值功能存在密切聯系，在臨近上海碳遠期協議到期時，遠期價格與現貨價格相關性升高，遠期市場的價格發現效率得到提高，套期保值效率也隨之提高；在到期月份之后，遠期價格與現貨價格相關性降低，遠期市場的價格發現效率逐漸降低，套期保值效率也隨之降低。

歐盟碳期貨市場的套期保值比率及效率也具有顯著的時變特征，其套期保值比率及效率產生較大波動的時期主要為2017年4月、2017年6月、2017年9月、2017年11月、2017年12月、2018年3月、2018年8月、2018年11月、2019年1月、2019年12月、2020年12月、2021年4月、2021年12月、2023年4月前后，也與其價格發現貢獻度的時變特征一致，表明碳配額履約以及碳市場政策的變化通過對歐盟碳期貨市場與現貨市場帶來不確定性影響而引起歐盟碳期貨與現貨價格關系變化，導致其價格發現效率在短時間產生波動，進而影響套期保值效率。此外，歐盟碳期貨市場的最優套期保值比率及效率波動的持續時間較短，且波動產生的頻率也逐年降低，進一步說明了歐盟碳市場有效性逐年增強，具有很強的市場調節能力，市場的套期保值功能能夠穩定發揮。

綜上所述，上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現功能與套期保值功能緊密相連，表現出相似的時變特征。上海碳期貨市場的套期保值整體效率較低，且主要受遠期協議到期的拉動，具有顯著波動性；而歐盟碳期貨市場的套期保值效率較高，除受到碳配額履約及碳市場相關政策變化的影響而出現短時間的較大波動外，整體上波動較為平穩。相較而言，歐盟碳期貨市場套期保值功能的發揮更穩定，套期保值效率更高，假設H2c成立。

6研究結論、討論與政策啟示

本文基于2017年1月至2023年4月上海碳遠期與現貨、歐盟碳期貨與現貨的日度價格數據，構建VEC-BEKK-GARCH模型綜合對比上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場價格發現與套期保值功能的動態特征。基于上述研究內容，本文歸納出主要的研究結論并進行討論，最后提出對我國碳期貨市場建設的政策啟示。

6.1研究結論

本文從比較研究視角出發，首先，運用VEC-BEKK-GARCH模型對上海碳遠期市場與現貨市場、歐盟碳期貨市場與現貨市場間的均值溢出效應與波動溢出效應進行比較分析，再進一步結合信息份額模型與套期保值比率及效率分析方法，動態測度上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能，得出2點結論。

（1）上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場均具有一定的價格發現效率，但歐盟碳期貨市場的價格發現效率高于上海碳遠期市場。在上海碳遠期市場與現貨市場之間，僅存在現貨市場對遠期市場單向的溢出效應，上海碳遠期市場的日均價格發現貢獻度為18.94%，遠低于現貨市場的貢獻度，且其價格發現貢獻度主要受遠期協議到期的拉動，具有顯著的波動性；而在歐盟碳期貨市場與現貨市場之間存在雙向溢出效應，歐盟碳期貨市場的日均價格發現貢獻度為50.67%，與現貨市場的貢獻度接近，除受到碳配額履約及碳市場相關政策變化的影響會短時間波動外，其價格發現貢獻度整體上波動較為平穩。

（2）上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場均具有一定的套期保值效率，但歐盟碳期貨市場的套期保值效率高于上海碳遠期市場。上海碳遠期市場的日均最優套期保值比率為0.42，日均套期保值效率為7.73%，其套期保值比率及效率也主要受遠期協議到期的拉動，具有顯著的波動性；而歐盟碳期貨市場的日均最優套期保值比率為0.96，日均套期保值效率高達95.87%，除受到碳配額履約及碳市場相關政策變化的影響而存在短期波動外，其套期保值比率及效率整體上波動也較為平穩。

6.2討論

上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場均具有一定的價格發現效率與套期保值效率，但歐盟碳期貨市場的價格發現效率與套期保值效率均高于上海碳遠期市場。上海碳遠期價格與現貨價格相關性較低，基差波動較大，導致上海碳遠期市場的價格發現與套期保值功能發揮不穩定，市場效率較低；而歐盟碳期貨價格與現貨價格相關性很高，且基差較為穩定，因而歐盟碳期貨市場能夠有效發揮價格發現與套期保值功能，這與Arouri等（2012）、張晨等（2017）、李春燕等（2019）、Chen等（2020）的研究結論基本一致。

此外，上海碳期貨市場、歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能均緊密相連，表現出相似的時變特征，這與劉晨等（2022）對中美玉米期貨市場功能效率的研究結論一致。上海碳遠期市場與現貨市場處于發展初期，碳遠期市場的價格發現效率遠低于現貨市場，遠期價格與現貨價格的雙向引導作用較弱，因此套期保值效率也較低；而歐盟碳期貨市場與現貨市場的成熟度較高，兩個市場同步發展，均具有較高的價格發現效率，期貨價格與現貨價格的雙向引導作用較強，因此套期保值效率也較高。

上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的功能效率存在差距的主要原因為：首先，上海區域碳市場運行時間較短，其市場基礎制度尚不完善，且受到區域碳試點市場向全國統一碳市場轉化的不確定性影響，使得上海碳遠期市場功能發揮受限；而歐盟碳市場運行已經超過17年，歷經四個階段的發展，其市場基礎制度較為完善，為歐盟碳期貨市場與現貨市場的一體化發展及其市場功能良好發揮的提供了有利條件。其次，上海碳遠期的協議設計、交易方式設計不具有充分靈活性，不利于市場主體根據自身需求靈活地對遠期協議的持倉數量與期限進行調整，使得套期保值等投資組合策略難以實施；而歐盟碳期貨的合約設計、交易方式設計更為合理，能夠保證期貨交易的靈活性，降低交易成本，促進其價格發現與套期保值功能的發揮。最后，在上海區域碳市場中，控排企業由于缺少從事碳金融交易的相關知識與經驗，較少參與碳遠期交易，并且由于全國統一碳市場的建設，上海區域碳價單邊看漲，碳遠期市場難以雙向靈活操作，金融機構也難以參與碳遠期交易，從而導致上海碳遠期市場流動性不足，價格發現與套期保值效率較低（李瑾，2019）；而歐盟碳期貨市場擁有眾多且穩定的交易頭寸，控排企業與金融機構均積極參與碳期貨交易，能夠極大地提高市場流動性，進而提升其價格發現與套期保值效率（黃杰夫，2022）。因此，在我國碳期貨市場的建設過程中，應當進一步完善碳市場基本制度，完善碳期貨產品設計，提高碳期貨市場流動性，充分發揮碳期貨市場的價格發現與套期保值功能，促進我國碳期貨市場與現貨市場的協同發展。

相較前人研究，本文在構建VEC-BEKK-GARCH模型的基礎上進一步擴展信息份額模型與套期保值分析方法，對上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場的價格發現與套期保值功能進行動態測度，深入比較了上海碳遠期市場與歐盟碳期貨市場效率間的差距，豐富了碳遠期市場、碳期貨市場效率的研究視角，彌補了現有研究主要采用靜態分析方法所帶來的不足，對我國碳期貨市場的建設具有一定的參考價值。

6.3政策啟示

從上述結論和討論中可以發現，上海碳遠期市場的價格發現與套期保值功能尚不成熟，市場運行效率較低，與歐盟碳期貨市場存在一定差距。基于上述研究結論和討論，對我國碳期貨市場的建設提出3點政策啟示。

（1）完善碳市場基礎制度，營造良好市場環境。碳市場的基礎制度會對碳配額的有效性產生影響，進而影響碳期貨市場的運行效率。因此，在碳期貨市場建設過程中，我國應不斷完善碳市場基礎制度的建設，一是加快將八大重點行業及區域碳市場納入全國統一碳市場，加快推進全國統一碳市場的擴容；二是穩步推進國家核證自愿減排量（Chinese Certified Emission Reduction， CCER）框架體系的建設，推動林業碳匯、可再生能源、甲烷利用等低碳項目進入碳交易體系，豐富碳市場交易品種，促進國家核證自愿減排期貨市場的構建（孫銘君等，2018）；三是逐步縮緊配額總量控制制度，提升配額有償分配比例，并完善碳配額的跨期存儲和借貸制度，促進碳配額的供需平衡；四是不斷完善碳市場的監管制度體系，加快將碳現貨市場與期貨市場納入綠色金融的規則體系，優化碳數據的監測和披露制度，提升碳市場透明度，為我國碳期貨市場的健康發展創造良好的市場環境。

（2）有序推進碳期貨市場建設，提高碳定價效率。碳期貨市場通過發揮價格發現與套期保值功能，能夠充分反映市場預期，促進合理碳價的形成，降低碳價波動風險。我國應充分吸取上海碳遠期市場的經驗教訓，同時也充分借鑒歐盟碳期貨市場發展過程中的成功經驗，把握機遇，有序推進碳期貨市場的建設。在此過程中，政府部門應當給期貨交易所提供充足的政策與資金支持，鼓勵期貨交易所探索碳期貨產品創新，不斷優化碳期貨合約設計、交易方式設計，結合我國碳市場的實際發展情況構建碳期貨市場，從而提高碳定價效率，使碳市場能更好地服務于各個行業的碳減排。

（3）引入多元市場主體，提高碳期貨市場流動性。金融機構在碳期貨市場起著重要作用，因具有更專業的知識和技能，不僅能夠為控排企業以及其他參與者提供中介服務，促進碳期貨交易的順利進行，也積極在碳期貨市場從事套利、套保活動，能夠極大地提高碳期貨市場的流動性，促進碳期貨市場功能的發揮。我國應當在有效防范碳期貨交易風險的前提下，逐步降低碳期貨市場的準入門檻，引入金融機構及其他多元市場主體參與碳期貨交易，充分激發碳期貨市場活力，提高碳期貨市場運行效率。

參考文獻

貝淑華，馬瑞婷，楊愛軍，等.基于ARJI類模型的EUA期貨市場時變跳躍特征研究[J].數理統計與管理， 2021， 40（06）：974-986.

蔡彤娟，林潤紅，張旭.中歐碳排放權交易的市場化比較——基于國家金融學視角[J].金融經濟學研究， 2023， 38（02）：127-143.

陳同輝，鞠榮華.中國商品期貨市場價格發現能力及影響因素研究[J].價格理論與實踐， 2021（08）：118-122.

陳驍，張明.碳排放權交易市場：國際經驗、中國特色與政策建議[J].上海金融， 2022（09）：22-33.

方匡南，蔡振忠.我國股指期貨價格發現功能研究[J].統計研究， 2012， 29（05）：73-78.

賀曉波，張靜，曾詩鴻.基于下偏矩風險歐盟碳期貨動態套期保值研究[J].經濟問題， 2015（11）：79-82.

華欣，安園園.歐盟碳期貨與現貨價格引導關系及啟示[J].生態經濟， 2019， 35（07）：25-29.

黃杰夫.碳期貨發展路徑選擇[J].中國金融， 2022（16）：43-44.

黃明皓，李永寧，肖翔.國際碳排放交易市場的有效性研究——基于CER期貨市場的價格發現和聯動效應分析[J].財貿經濟， 2010（11）：131-137.

黃鈺，周婉云，董鵬.發展碳配額衍生品助推綠色金融發展[J].產權導刊， 2018（10）：65-67.

李春燕，溫作民.上海區域碳現價和碳遠期價格相關性和收斂性研究[J].生態經濟， 2019， 35（07）：19-24.

李丹，任鈺田，王馨瑤，等.鮮果類農產品期貨市場價格發現功能研究——以蘋果期貨為例[J].價格理論與實踐， 2022（10）：142-145.

李瑾.上海碳配額遠期業務初期發展受限[J].環境經濟， 2019（08）：58-61.

李圣軍.中美玉米期貨市場套保績效比較研究[J].農業經濟與管理， 2018（04）：87-96.

李欣悅.外部沖擊下我國豆類期貨波動溢出效應研究——基于ACARR-X模型的分析[J].價格理論與實踐， 2022（09）：138-141.

劉晨，張銳，王寶森.中美玉米期貨市場功能效率比較[J].中國流通經濟， 2020， 34（04）：56-66.

倪培根，秦二娃.資本市場服務實體經濟低碳轉型[J].中國金融， 2022（03）：69-70.

石寶峰，李愛文，王靜.中國螺紋鋼期貨市場價格發現功能研究[J].運籌與管理， 2018， 27（06）：162-171.

舒心，鄧曉衛.碳市場現貨與遠期收益率波動性研究[J].綠色科技， 2018（14）：129-131.

蘇蕾，梁軼男.歐盟碳期貨交易價格波動風險對我國的啟示[J].價格月刊， 2016（12）：1-7.

孫銘君，彭紅軍，叢靜.碳金融和林業碳匯項目融資綜述[J].林業經濟問題， 2018， 38（05）：90-98.

陶啟智，李亮，郭姝辛.滬深300股指期貨的價格發現能力及波動溢出效應研究——基于BEEK-GARCH模型的證據[J].西南大學學報（自然科學版）， 2015， 37（11）：104-113.

王丹，程玲.歐盟碳配額現貨與期貨價格關系及對中國的借鑒[J].中國人口·資源與環境， 2016， 26（07）：85-92.

王嘉禎，鐘銳，王遙.全國碳市場價格波動的風險研究[J].環境保護， 2022， 50（22）：32-36.

吳青，王泊文.關于碳期貨交易相關法律問題探析[J].法律適用， 2021（11）：142-156.

姚定俊，張路，程恭品.“保險+期貨”的套期保值比率和績效評估研究——以黃玉米為例[J].金融理論與實踐， 2022（05）：10-18.

燕志鵬，顧新蓮，耿宇寧.焦煤期貨價格發現功能的影響因素研究[J].價格理論與實踐， 2020（08）：116-119.

袁定喜，聶影.我國碳貿易引入期貨交易機制的思考[J].價格理論與實踐， 2011（10）：68-69.

張晨，劉宇佳.基于DGC-MSV-t模型的歐盟碳市場信息流動研究[J].軟科學， 2017， 31（02）：130-135.

鄭燕，馬驥.雞蛋期現貨市場溢出效應與動態關聯研究[J].中國農業大學學報， 2018， 23（11）：222-231.

鄭勇.對我國面臨碳金融及其定價權缺失的思考——我國應盡早建立碳排放權期貨交易市場[J].科技進步與對策， 2010， 27（22）：146-149.

周開國，關子桓.歐盟碳排放交易體系運行效率研究——基于動態套期保值及價格發現的證據[J].國際金融研究， 2023（02）： 73-85.

Arouri M E H E， Jawadi F， Nguyen D K. Nonlinearities in carbon spot-futures price relationships during Phase II of the EU ETS [J]. Economic Modelling， 2012， 29（03）：884-892.

Avino D， Lazar E， Varotto S. Time varying price discovery [J]. Economics Letters， 2015， 126：18-21.

Baillie R T， Myers R J. Bivariate GARCH Estimation of the Optimal Commodity Futures Hedge [J]. Journal of Applied Econometrics， 1991， 6（02）：109-124.

Balcilar M， Demirer R， Hammoudeh S， et al. Risk spillovers across the energy and carbon markets and hedging strategies for carbon risk [J]. Energy Economics， 2016， 54：159-172.

Chen H， Liu Z， Zhang Y， et al. The linkages of carbon spot-futures：evidence from EU-ETS in the third phase [J]. Sustainability， 2020， 12（06）：2517.

Ederington L H. The Hedging Performance of the New Futures Markets [J]. Journal of Finance， 1979， 34（05）：157-170.

Gorenflo M. Futures price dynamics of CO2emission allowances [J]. Empirical Economics， 2013， 45（03）：1025-1047.

Hasbrouck J. One Security， Many Markets：Determining the Contributions to Price Discovery [J]. Journal of Finance， 1995， 50：1175-1199.

Johnson L L. The theory of hedging and speculation in commodity futures [J]. The Review of Economic Studies， 1960， 27（03）：139-151.

Mansanet-Bataller M， Chevallier J， Herv E Mignucci M， et al. EUA and sCER phase II price drivers：Unveiling the reasons for the existence of the EUA-sCER spread [J]. Energy Policy， 2011， 39（03）：1056-1069.

Milunovich G， Joyeux R. Market Efficiency and Price Discovery in the EU Carbon Futures Market [J]. Applied Financial Economics， 2010， 20：803-809.

Rittler D. Price discovery and volatility spillovers in the European Union emissions trading scheme：A high-frequency analysis [J]. Journal of Banking & Finance， 2012， 36（03）：774-785.

Stefan M， Wellenreuther C. London vs. Leipzig：Price discovery of carbon futures during Phase III of the ETS [J]. Economics Letters， 2020， 188：108990.

Tang B J， Cheng S， Chao G. The efficiency analysis of the European CO2futures market [J]. Applied Energy， 2013， 112：1544-1547.

Uhrig-Homburg M， Wagner M. Futures price dynamics of CO2emission allowances：An empirical analysis of the trial period [J]. The Journal of Derivatives， 2009， 17（02）：73-88.

（責任編輯康子昊）

①BEKK-GARCH模型是多元廣義自回歸條件異方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity， GARCH）的一種，是綜合Baba、Engle、Kraft和Kroner 1991年未發表手稿基礎上提出的多元廣義自回歸條件異方差模型表達式之一。

①CCC-GARCH是常相關系數（Constant Conditional Correlation， CCC）廣義自回歸條件異方差模型的首字母縮寫。

①VMA形式是指向量移動平均（Vector Moving Average）。

①BFGS算法是一種逆秩2擬牛頓法，由Broyden， Fletcher， Goldfarb， Shanno四位學者分別提出。