探索中國化工期貨價格與碳排放權交易價格之間的相關性

2025-02-26 00:00:00嚴佳

中國管理信息化 2025年3期

［摘要］本文研究了中國化工期貨價格與碳排放權交易價格的相關性，采用VAR模型分析2018—2023年的數據。研究發現，不同化工期貨對碳排放權交易價格影響各異，聚丙烯和精對苯二甲酸期貨有顯著正向影響，石油瀝青、聚乙烯和甲醇期貨則為負向。碳排放權交易對石油瀝青、聚乙烯等期貨呈負向影響，但對甲醇和聚丙烯期貨有正向影響，尤其在甲醇上顯著。這一研究揭示了能源市場與環境政策之間的互動，為可持續發展和碳減排提供了實證支持。

［關鍵詞］化工期貨；碳排放權交易；VAR模型

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.03.043

［中圖分類號］F832 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）03-0142-05

0 引言

在當前全球追求環境友好與碳減排的潮流中，中國化工行業的穩健發展面臨化工價格變動與碳排放限制等多重挑戰。鑒于此，本文深入探討了化工期貨價格與碳排放權交易價格之間的潛在聯系。通過詳細分析兩者之間的相互作用機制，旨在為化工行業的決策者以及政策制定者提供有力的數據支撐和決策參考。本文將目光聚焦在中國化工期貨市場與深圳碳排放交易市場，研究回答兩大問題：兩者價格是否相關？以及這種相關性如何隨時間變化？這一研究對碳金融市場的發展有重要意義。

1 相關概念與文獻綜述

1.1 相關概念

本文關于中國化工期貨價格與碳排放交易價格的相關性研究中，其化工期貨主要是指中國市場現階段的化工期貨，“講故事學期貨”金融國民教育叢書編寫組[1]講述了中國化工期貨品種。

就化工期貨而言，從其標的物的屬性出發，只有石油瀝青、聚乙烯、聚氯乙烯、甲醇、聚丙烯、精對苯二甲酸、短纖、乙二醇、純堿等標的物的原材料與能源產品密切相關。但是，乙二醇、純堿、短纖期貨、低硫燃料油期貨等在中國市場起步較晚，為了使研究數據更具有可研性，因此，在本研究中化工類期貨價格主要以石油瀝青、聚乙烯、聚氯乙烯、甲醇、聚丙烯、精對苯二甲酸等化工期貨作為主要對象。

1.2 文獻綜述

首先，現有研究大多針對化工行業及化工產品的碳排放量展開，以期控制化工行業或產品的碳排放量達到低碳的目的。例如，張媛媛[2]分析了煤制燃氣、煤制甲醇、二甲醚、煤制油、煤制烯烴、煤制乙二醇等工業技術的發展水平和現狀后進行碳排放量的全面比較。

其次，其他關于化工行業與碳排放有關的研究主要以探討低碳路徑或碳關稅為主。例如，張海峰[3]從現有板塊化工企業的技術水平數據出發，對引起碳排放的根本因素進行了深入剖析；陳宇軒[4]利用GTAP模型模擬評估了碳關稅對中國化工產品出口可能產生的影響。

最后，關于化工期貨與碳排放相關的研究主要將化工與能源相掛鉤進行研究。例如，陳珂等[5]采用構建向量自回歸模型（VAR）的實證研究方式，研究探討基于在不同地區化石能源價格對中國碳排放權市場交易價格產生影響的可能差異；魏琦和金卓然[6]在化石能源價格的變化對碳市場交易價格所產生的影響研究中以實證回歸模型為切入點。

2 研究假設

本研究的理論模型假設前提如下。

第一，假設化工期貨價格與深圳碳排放權交易價格具有相關性；

第二，假設化工期貨價格之間存在相關性；

第三，假設選取的樣本數據符合向量自回歸模型（VAR模型）的數學假設前提。

3 變量選取及樣本數據來源

本文研究的被解釋變量SZA是深圳碳排放權價格，代表深圳碳排放交易所的每日收盤價。解釋變量包括：BU（石油瀝青期貨）、PE（聚乙烯期貨）、PVC（聚氯乙烯期貨）、MA（甲醇期貨）、PP（聚丙烯期貨）和PTA（精對苯二甲酸期貨），分別代表不同交易所的化工期貨每日收盤價。研究樣本為2018年3月26日至2023年6月30日的每日數據，數據來源于Wind數據庫。

4 建立VAR模型

模型：利用變量搭建的p階VAR模型（1），其數學表達式如下：

（1）

其中，p為模型的滯后階數，xt是一個p維向量，表示p個變量在時間點t的取值；α1，α2，…，αp是為待估計的系數，其是p個p維矩陣，表示每個變量與其滯后值之間的線性關系；c是常數項，εt為p維隨機擾動項。

5 實證分析

5.1 ADF單位根檢驗

針對研究變量中的樣本數據進行ADF平穩性檢驗，用D（SZA）、D（BU）、D（PE）、D（PVC）、D（MA）、

D（PP）、D（PTA）表示研究變量中的各變量的一階差分，并對各序列的一階差分進行ADF單位根檢驗，利用EViews 10.0版軟件所得結果如表1所示。

從表1中可以看出，研究變量中的SZA序列、BU序列、PE序列、PVC序列、MA序列、PP序列、PTA序列的一階差分均為平穩序列，研究變量中的各變量滿足同階單整條件，即研究變量中的各變量序列可進一步做Johansen協整檢驗來判斷七者之間的關系。

5.2 Johansen協整檢驗

通過表1可知，研究變量中的SZA序列、BU序列、PE序列、PVC序列、MA序列、PP序列、PTA序列的一階差分均為平穩序列。故研究變量中的六個原序列可以進行協整檢驗，利用EViews 10.0版軟件得到結果如表2所示。

由表2可以看出，在跡檢驗中研究變量中SZA序列、BU序列、PE序列、PVC序列、MA序列、PP序列、PTA序列在5%水平下存在兩個協整關系。即研究變量中的SZA序列、BU序列、PE序列、PVC序列、MA序列、PP序列、PTA序列存在長期均衡關系。

5.3 VAR模型平穩性檢驗

本文用綜合多個準則的方式，研究變量的VAR模型滯后階數p的選擇結果在1階時LR（似然比）、

FPE（最終預測誤差）、AIC（赤池信息準則）、SC（施瓦茨準則）和HQ（漢南-奎因準則）等準則均顯著，故研究變量的VAR模型滯后階數p等于1。接下來，對本文的VAR模型（1）的特征根進行檢驗，以此評估VAR模型（1）的穩定性，具體結果如圖1所示。

資料來源：本研究整理

如圖1所示，VAR模型（1）的特征根的值均小于1，故VAR模型（1）通過穩定性檢驗，即VAR模型（1）穩定。

5.4 脈沖響應

通過EViews 10.0版軟件就研究變量所搭建的VAR模型（1）進行脈沖響應，選取變量SZA與其他變量之間的互動關系進行分析。其結果如圖2所示。

綜合上述，由VAR模型（1）脈沖響應函數可知，研究變量SZA對BU、PE、PVC、PTA的影響多為負向，而對MA、PP的影響多為正向，其中對MA的影響最為顯著；反之，PVC、PP、PTA對SZA的影響以正向為主，而BU、PE、MA則多為負向，其中PTA對SZA的影響最大。

5.5 方差分解

接下來，通過EViews 10.0版軟件就研究變量所搭建的VAR模型（1）進行方差分解，具體結果如表3所示。

從表3可知，在D（SZA）的波動中，不考慮D（SZA）自身的貢獻度，D（BU）、D（PE）、D（PVC）、D（MA）、D（PP）、D（PTA）對D（SZA）的貢獻度在第1期均為0，從第2期開始D（BU）、D（PVC）、D（MA）對D（SZA）的貢獻度開始增加，但是增長都較為緩慢，這些變量對D（SZA）的貢獻度在第8期分別開始穩定在0.037 198%、0.049 283%、0.181 714%的位置，而D（PE）對D（SZA）的貢獻度則在第7期穩定在0.001 66%的位置。D（PP）、D（PTA）對D（SZA）的貢獻度則在第8期穩定在0.080 664%、0.016 573%的位置。

6 研究結論

通過VAR模型（1）的實證分析得出以下結論。

第一，深圳碳排放權交易價格對石油瀝青、聚乙烯、聚氯乙烯和精對苯二甲酸期貨有負向影響，而對甲醇和聚丙烯期貨有正向影響。其中，對甲醇期貨的影響最為顯著。

第二，聚丙烯和精對苯二甲酸期貨對深圳碳排放權交易價格有較大正向影響，而石油瀝青、聚乙烯和甲醇期貨則主要產生負向影響。

第三，化工期貨價格對深圳碳排放權交易價格波動的影響在不同時間段有明顯變化。其中，甲醇、聚丙烯和精對苯二甲酸期貨價格影響顯著，其他變量影響有限。

簡言之，中國化工期貨與碳排放權交易價格之間存在相關性，深圳碳排放權交易價格對其他變量有持續但有限的影響。不同期貨品種對碳排放權交易價格的影響程度各異，且這種影響隨時間變化。這表明中國化工期貨與碳排放交易市場之間的相關性具有時間穩定性，但影響程度和方向存在波動。

主要參考文獻

［1］“講故事學期貨”金融國民教育叢書編寫組.能化期貨

［M］.北京：中國財政經濟出版社，2020.

［2］張媛媛.現代煤化工的碳排放及其對經濟性影響研究［D］.北京：中國礦業大學，2017.

［3］張海峰.煤化工產業應對“雙碳”目標的策略研究［J］.山西化工，2023（7）：248-249.

［4］陳宇軒.碳關稅對我國化工產品出口的潛在影響研究［D］.