環境經濟研究２０１８年第３期ＤＯＩ１０.１９５１１/ ｊ.ｃｎｋｉ.ｊｅｅ.２０１８.０３.００３歐盟碳期貨價格影響因素分析艾 明 王海林 文武康 潘勛章?摘要我國碳市場和碳金融體系建設正處于起步和探索階段?對歐盟排放交易體系開展研究?可為我國碳市場建設提供一定借鑒經驗?本文綜合運用ＢＰ結構突變檢驗、多元ＡＲＭＡ回歸以及ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型?分析了２０１０－２０１６年間歐盟碳市場碳期貨價格影響因素以及碳期貨價格與其他商品價格之間的聯動效應?結果表明歐債危機、歐盟提出延遲配額拍賣等政治事件均使得歐盟碳期貨價格序列出現結構性突變?在２０１４年延遲拍賣政策公布之前?碳期貨價格與電力轉換變量之間不存在明顯相關性?之后電力轉換變量的一期滯后對碳期貨價格開始產生顯著影響?碳期貨市場與能源和金融市場的價格波動之間存在一定聯動效應?但總體而言并不明顯?我國在建立和完善碳交易體系進程中?應注意建立完善的價格穩定機制?關注能源供需變動對碳價格影響?并提高風險管理水平?關鍵詞歐盟排放交易體系?碳期貨價格?ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型一、引言歐盟排放交易體系ＥＵ ＥＴＳ經過十幾年發展?擁有豐富的交易數據和完善的交易機制?在全球碳交易中發揮著重要作用? ＥＵ ＥＴＳ建立至今?經歷了多個發展階段?由于受到多種復雜因素影響?在不同階段和經濟背景下?碳價的波動也表現出較大差異Ｈｉｎｔｅｒｍａｎｎ?２０１０?Ｃｒｅｔｉ ｅｔ ａｌ.?２０１２?Ｌｕｔｚ ｅｔ ａｌ.?２０１３?當前?我國已建立起全國碳市場?這是支持我國能源轉型、應對氣候變化、實現綠色低碳發展的重要選擇?碳價格是碳市場的核心指標?價格會如何波動受哪些因素影響因此?研究歐盟碳價格影響因素?對我國碳市場建設和碳金融業務９１?艾明?中國石油大學北京中國能源戰略研究院?郵政編碼１０２２４９?電子信箱ｃｕｆｅａｍ＠ １６３.ｃｏｍ?王海林?清華大學能源環境經濟研究所?郵政編碼１０００８４?電子信箱ｗａｎｇｈａｉｌｉｎ＠ ｔｓｉｎｇｈｕａ.ｅｄｕ.ｃｎ?文武康?中國石油大學北京中國能源戰略研究院?郵政編碼１０２２４９?電子信箱ｗｅｎｗｕｋａｎｇ＠ １６３.ｃｏｍ?潘勛章通訊作者?中國石油大學北京中國能源戰略研究院?郵政編碼１０２２４９?電子信箱ｐｘｚ０６＠ １６３.ｃｏｍ?本研究系國家自然科學基金青年項目“巴黎協定背景下國家自主貢獻的評估、強化及影響研究”７１７０３１６７和科技部國家重點研發計劃課題“世界主要國家碳減排潛力與經濟代價研究”２０１７ＹＦＡ０６０５３０２的階段性成果?感謝匿名審稿人的寶貴意見?文責自負?艾 明 王海林 文武康 潘勛章歐盟碳期貨價格影響因素分析開展具有一定借鑒意義和參考價值?根據文獻調研?總體上可將碳價格①的影響因素分為以下四類１氣候因素?直觀上?極端天氣帶來的能源使用高峰會促進能源生產商生產?增加對碳排放配額的需求?進而推高碳價?例如?Ａｌｂｅｒｏｌａ等２００８對不同類型氣候因素進行匯總?通過實證研究發現?溫度、降雨量以及風速等會對碳價格產生顯著影響?類似研究還包括汪文雋和柏林２０１３? ２經濟因素?目前對于經濟與碳價格之間關系的研究主要集中在一些具體指標上?例如?Ｏｂｅｒｎｄｏｒｆｅｒ２００９運用多元ＧＡＲＣＨ模型研究了不同行業股價指數對碳價格影響?發現大部分行業股票指數對碳價格存在正向影響? Ｍａｒｃ等２０１１使用Ｃｏｐｕｌａ模型對碳價格在不同經濟周期下的變化進行實證研究?發現經濟不景氣如２００８年全球金融危機會顯著帶動價格下行? ３能源價格因素?從基本面來看?能源供需影響企業生產行為?進而影響碳價格?例如?Ｍａｎｓａｎｅｔ等２００７通過實證檢驗發現?布倫特原油期貨價格和荷蘭天然氣現貨價格對歐洲碳遠期價格具有正向影響?煤油氣電價格會對碳價格產生影響易蘭等?２０１７?同時?能源市場價格也受到碳價格影響?在建立計量模型時?有些文獻考慮了其他市場與碳市場的相互作用?例如?Ｒｅｉｎａｕｄ２００７運用ＶＡＲ模型研究發現英國電力市場價格受到碳價格和天然氣價格的共同影響?并通過脈沖響應函數分析了三者間相互影響關系?類似研究還包括王玉和郇志堅２０１２? ４政策因素?例如?Ａｌｂｅｒｏｌａ等２００８利用計量方法對ＥＵ ＥＴＳ第一階段價格進行分析?發現歐盟發布關于碳排放配額供求的政策信息如公布上一期配額過剩數據、發布減少下一期配額發放聲明等對碳價格有重要影響? Ｇｒｏｎｗａｌｄ和Ｋｅｔｔｅｒｅｒ２００９指出碳價格出現多次階段性變化均由政策性因素如各國公布排放結果、改變行業間分配方式等導致?類似研究還包括朱幫助２０１４?盡管普遍認為碳價格變動的影響因素主要有以上四類?但是?目前文獻對不同階段或不同時期下影響因素變化的研究相對較少?影響因子也往往集中在某一項因素?綜合考慮和比較多種因素較少?單獨的某一種因素可以在短期內使碳價格偏離正常軌道?但卻難以合理解釋碳市場在過去十年里發生劇烈波動的原因?在不同時期?主導碳價格的因素可能是不盡相同的?同時?在經濟下行背景下?全球減排合作的走向曾經出現不明朗趨勢?并且隨著ＥＵＥＴＳ進入第三階段?相關分配規則有了較大改動?新的政策不斷出臺?這些政策因素是否會使碳價格驅動因素產生結構性變化?相關文獻并未給出明顯論述?針對以上問題?本文將基于文獻調研識別的四類影響因素納入統一分析框架?綜合運用ＢＰ結構突變檢驗、多元ＡＲＭＡ０２①現有文獻對ＥＵ ＥＴＳ碳價格的研究?大多基于碳期貨價格進行?一是因為ＥＵ ＥＴＳ碳現貨市場分割嚴重?缺乏統一的碳價格?二是現貨市場交易并不非?；钴S?無法形成連續有效的現貨價格?環境經濟研究２０１８年第３期回歸和ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型對２０１０－２０１６年間① ＥＵ ＥＴＳ碳期貨價格影響因素進行深入分析?探索在樣本期間內各因素對價格的影響及變化?從而為更好地理解價格驅動因素的影響機制及變動程度提供參考?二、變量選取及數據處理本文所采用的碳期貨價格變量ＰＲＩＣＥ來自歐洲氣候交易所的期貨連續價格?所采用的解釋變量如下?所有數據均主要源自ＷＩＮＤ數據庫?一氣候變量本文所采用的氣候變量ＴＥＭＰ來自芝加哥商品交易所基于歐洲天氣的天氣期貨制熱日指數② ?基于氣溫低于華氏６５度攝氏１８.３度?常出現在采暖通風和空調調節的技術標準中時消費者會使用更多能源進行采暖的假設?該指數為倫敦、巴黎和柏林日平均溫度低于華氏６５度的程度?當溫度高于華氏６５度時?其值等于０?制熱日指數作為反映天氣風險的指標之一?在天氣期貨交易中得到廣泛認同?二經濟變量本文主要選用兩個市場的價格變量作為經濟變量一是代表大宗商品市場的ＣＲＢ指數價格ＣＲＢ?該指數包括全球主要大宗商品價格變化?被當做商品市場與經濟波動的風向標?是揭示經濟變化狀況的提前指標之一?同時該指標對生產者和消費者物價指數的變化也比較敏感?二是歐洲斯托克５０指數ＳＴＯＣＫ?該指數被看作是反映歐元區大型上市公司股票價格整體情況的指標性指數?指數成分股主要來自歐洲主要股票市場的能源、化工、航空、工業品、原材料、銀行、通訊、醫療等行業?基本覆蓋了ＥＵ ＥＴＳ納入的行業?三能源價格變量本文所采用的能源價格變量主要包括原油價格變量ＯＩＬ、天然氣價格變量ＧＡＳ、煤炭價格變量ＣＯＡＬ以及電力轉換變量ＳＷＩＴＣＨ?其中?原油價格來自布倫特原油期貨連續價格?這是北歐地區原油出產價格的代表性指標?能夠很好地代表歐洲大陸能源生產投入的石油成本?天然氣價格來自英國國家平衡點交割的未來一個月的天然氣期貨價格?英國國家平衡點是歐洲最具流動性的天然氣交易市場之一?對歐洲消費者所支付的天然氣價格有關鍵性影響?同時也是代表終端用戶天然氣使用成本的最佳指標之一?煤炭價格來自歐洲安特衛普、鹿特丹、阿１２①②２００５－２００８年為ＥＵ ＥＴＳ第一階段?政策因素基本完全主導了碳價格變動?波動十分劇烈?進入第二階段后?市場規則基本確立?但全球金融危機基本主導了２００８－２００９年碳價格變動并導致價格持續暴跌?２００９年之后碳價才開始慢慢穩定?因此本文采用２０１０年作為樣本起始時間?由于歐洲日平均氣溫較低?出現極端炎熱氣候的概率較低?持續時間較短?同時?由于生活習慣和環保意識的原因?空調普及率較低?高耗能制冷需求較少?影響不顯著?因此此處僅采用制熱日指數?艾 明 王海林 文武康 潘勛章歐盟碳期貨價格影響因素分析姆斯特港口交割的未來一個月煤炭的期貨價格?主要指的是歐洲西北部進口煤炭?電力企業作為ＥＵ ＥＴＳ重要參與者也是目前我國碳市場參與者?對碳排放配額需求和價格走勢有至關重要的影響Ｐａｏｌｏ ｅｔ ａｌ.?２０１３?在引入碳約束后?ＥＵ ＥＴＳ中電力企業為最小化生產成本?可能會在使用煤炭和天然氣作為燃料之間進行靈活轉換① Ｄｅｌａｒｕｅ ｅｔ ａｌ.?２０１０?從而改變配額需求?由于歐洲電價受各國政策調控影響較大?電力因素對碳期貨價格影響無法直接通過電價變動反映?因此?本文參考Ｃｈｅｖａｌｌｉｅｒ２０１５通過構造與發電邊際成本有關的電力轉換變量來表征電力企業的轉換行為?進而分析電力因素對碳價格的影響?發電邊際成本主要取決于燃料價格、設備效率和碳強度等參數?如式１?其中ＭＣ為邊際成本?ＦＣ為燃料價格?ｐ為凈熱效率?ＥＦ為燃料碳排放因子?ＥＣ為碳排放成本?電力轉換變量可由式２計算得出?對應了煤炭和天然氣發電邊際成本相等時的轉換點碳排放成本?ＭＣ ＝ ＦＣｐ ＋ ＥＦ ＥＣ １ＳＷＩＴＣＨ ＝ ＦＣｃｏａｌｐｃｏａｌ－ ＦＣｇａｓｐｇａｓ/ ＥＦｇａｓ － ＥＦｃｏａｌ ２四變量描述性統計以上變量描述性統計量見表１?可以看到碳期貨價格、天然氣指數、電力轉換變量的變動幅度較大?而其他變化相對更穩定?從偏度和峰度來看?原油和天然氣價格數據為負偏態?其他為正偏態?所有數據列的峰度均小于３?均為平峰分布?需注意的是?原油、天然氣、煤炭和期貨價格均采用的是當期活躍合約的期貨價格連續數據?由于合約間的轉換以及交易量較小等問題?天然氣和煤炭期貨連續價格出現了少量明顯的斷點和異常值?本文對該部分數據進行了剔除和指數平滑處理?表１ 原始數據描述性統計變量符號平均值中間值最大值最小值標準差偏度峰度碳期貨價格ＰＲＩＣＥ ８.３０ ７.０７ １６.８８ ２.７０ ３.８０ ０.９２ ２.５１氣候變量ＴＥＭＰ ７.２０ ６.６０ ２７.７０ ０.００ ５.７０ ０.５５ ２.６８ＣＲＢ指數價格ＣＲＢ ４６５.７７ ４７３.４２ ５８０.３２ ３７１.１７ ４７.１１ ０.１９ ２.５８歐洲斯托克５０指數ＳＴＯＣＫ ２７５６.９８ ２７１３.４８ ３５９１.４７ ２０２８.０３ ３１７.０４ ０.４４ ２.８１原油價格ＯＩＬ ６８.４７ ７７.０６ ９６.６６ ２５.４７ １７.４５ －０.６２ ２.０８天然氣價格ＧＡＳ ５１.８９ ５４.３４ ７１.６８ ２６.３８ １１.７３ －０.３５ ２.０６煤炭價格ＣＯＡＬ ６４.２６ ６１.０２ １００.８６ ３８.６７ １４.１５ ０.３６ ２.２１電力轉換變量ＳＷＩＴＣＨ １０４.６５ ９２.９７ ２８４.６２ －４.６６ ６１.５９ ０.２９ ２.２２注共１５０９個觀測值?２２①從歷史情況看?樣本區間內煤氣轉換行為較頻繁?同時?考慮樣本區間將被分為兩個三年左右子區間見后文?長度較短?可能無法較好反映可再生能源發電對碳價影響?燃氣設備是基于已有氣電廠?短期進行減碳替代可能更傾向于燃氣電廠?且已有相應文獻研究基礎?故本文采用煤氣轉換而沒有新能源轉換?環境經濟研究２０１８年第３期三、多元ＡＲＭＡ模型分析一Ｂａｉ－Ｐｅｒｒｏｎ結構突變檢驗結構突變會對線性模型的估計產生顯著影響?不考慮時間序列的結構突變?往往會造成單位根檢驗失效? ＢＰ結構突變檢驗被廣泛應用于檢驗多元線性模型的結構變化?并可同時給出突變產生位置?考慮存在ｍ個斷點的情況?有如式３所示模型?其中ｙｔ為第ｔ個觀測值對應的因變量值?ｘｔ和ｚｔ為協變量向量?β和δｊｊ＝２??? ?ｍ為協變量向量對應的系數?μｔ為擾動項?Ｔｊ為第ｊ個斷點位置?Ｔ為觀測值總數?ｙｔ ＝ ｘＴｔ β ＋ ｚＴｔ δ１ ＋ μｔ?ｔ ＝ １?２??? ?Ｔ１ｙｔ ＝ ｘＴｔ β ＋ ｚＴｔ δｊ ＋ μｔ?ｔ ＝ Ｔｊ－１ ＋ １?Ｔｊ－１ ＋ ２??? ?Ｔｊｙｔ ＝ ｘＴｔ β ＋ ｚＴｔ δｍ＋１ ＋ μｔ?ｔ ＝ Ｔｍ ＋ １?Ｔｍ ＋ ２??? ?Ｔ３分別計算不同斷點數情況下的最小絕對殘差平方和?并構造ＳｕｐＦＴ?＋１｜?統計量Ｂａｉ＆ Ｐｅｒｒｏｎ?２００３對２０１０－２０１６年間碳期貨價格序列進行檢驗?如表２?根據統計量和突變點臨界值標準?順序測試結果拒絕了最多有０?１和２個斷點的原假設?接受了最多有３個斷點的原假設?三個相應斷點的９５％置信區間如表３?具體地?第一次結構突變發生在２０１１年１０月底?該時點正值歐債危機爆發?歐洲經濟景氣度自此持續下滑?企業生產意愿減弱?全社會能源消耗降低導致配額需求大幅減少?根據聯合國政府間氣候變化專業委員會發布的評估報告?２０１２年初歐盟配額供求失衡達近１０億噸?配額過剩導致碳期貨價格持續下行且低迷不振?第二次突變發生在２０１３年４月?即ＥＵ ＥＴＳ從第二階段到第三階段的過渡時期?同樣也是一個下行區間? ２０１３年４月１６日?隨著歐洲議會投票否決了被稱為ＥＵ ＥＴＳ“救命稻草”的延遲拍賣措施?碳期貨價格迅速暴跌至２.６３歐元/噸的歷史低位?此后一直在低位徘徊?第三次突變發生在２０１４年１月底?碳期貨價格終于恢復上行趨勢?這次結構突變點同樣源于延遲拍賣政策? ２月６日?歐洲議會投票同意了關于縮短延遲配額發放提議的審議期?從而消除了政府手段干預碳市場的最后障礙?延遲拍賣使得９億噸配額能推遲到第三階段末期發放以緩解市場過剩困境?到２０１４年１２月?碳期貨價格大漲１０％?一度達到１３個月以來最高點６.７４歐元/噸?表２ 斷點個數檢驗最多斷點個數ＳｕｐＦＴ?＋１｜?統計量臨界值０? １２.３８ ８.５８１? ２８.６４ １０.１３２? ２４.４７ １１.１４３ ０.００４ １１.８３注臨界值由Ｂａｉ和Ｐｅｒｒｏｎ２００３給出?當統計量大于臨界值則拒絕原假設?用?進行標記?３２艾 明 王海林 文武康 潘勛章歐盟碳期貨價格影響因素分析表３ 結構性斷點時間區間結構性斷點開始日期結束日期１ ２０１１/１０/３１ ２０１１/１１/２６２ ２０１３/４/８ ２０１３/４/１０３ ２０１４/１/２４ ２０１４/２/２４以上ＢＰ結構突變檢驗結果顯示?直接影響市場內配額供應量的政策因素和事件對碳期貨價格有著明顯影響?從歐債危機到是否延遲拍賣投票的兩次政策性事件?三個結構性斷點大致構成兩段完整的價格運行區間通過延遲拍賣政策即第三個結構性斷點之前為下行區間?之后為上行區間?與ＥＵ ＥＴＳ第一和第二階段不同的是?進入第三階段后?盡管政策制度要求不斷加強?但政策性事件導致的碳期貨價格波動幅度相比前兩個階段小了很多?這或預示著ＥＵ ＥＴＳ價格傳導機制逐漸穩定?政策制定者的價格預期管理水平不斷進步?ＡＤＦ檢驗如表４表明?各變量在樣本區間２０１０－２０１６年內的對數收益率序列和氣候變量的一階差分均為平穩序列?因此可以利用它們建立多元ＡＲＭＡ回歸?根據上文結果?本節接下來分別對兩個子樣本２０１０－２０１４年?２０１４－２０１６年構建ＡＲＭＡ模型?分析和比較不同區間碳期貨價格影響因素及其變化情況?模型如式４?其中ｙｔ為碳期貨價格?ｘｉｔ為影響因子?θｉＢ和?ｉＢ分別為第ｉ個因子的自回歸系數多項式和移動平均系數多項式?μ為漂移項?εｔ為殘差?ｙｔ ＝ μ ＋ ∑ ｎｉ ＝ ０ θｉＢ?ｉＢｘｉｔ ＋ εｔ ４表４ ＡＤＦ單位根檢驗結果變量符號ＡＤＦ統計值Ｐ值平穩性碳期貨價格對數收益率ＤＩＦＦＰＲＩＣＥ －５９.３２ ０.０００１平穩ＣＲＢ指數對數收益率ＤＩＦＦＣＲＢ －３２.６９ ０.０００１平穩斯托克５０對數收益率ＤＩＦＦＳＴＯＣＫ －２７.５３ ０.００００平穩原油價格對數收益率ＤＩＦＦＯＩＬ －５０.３４ ０.０００１平穩天然氣價格對數收益率ＤＩＦＦＧＡＳ －５７.４７ ０.０００１平穩煤炭價格對數收益率ＤＩＦＦＣＯＡＬ －３８.０３ ０.００００平穩電力轉換變量對數收益率ＤＩＦＦＳＷＩＴＣＨ －６７.４３ ０.０００１平穩氣候變量一階差分ＤＴＥＭＰ －３９.３９ ０.００００平穩二第一個子樣本多元ＡＲＭＡ回歸根據自相關、偏相關系數以及對比１－３階滯后模型的ＡＩＣ、ＳＣ和ＨＱ信息準則如表５４２環境經濟研究２０１８年第３期發現?模型最優滯后階數為２?對ＡＲＭＡ模型各項參數顯著性和特征值進行檢驗發現?除了商品市場指數、煤炭價格和電力轉換變量的對數收益率不顯著外?其他均顯著?見表６?煤炭價格與商品市場指數不顯著可能是因為建模時變量順序問題?煤炭影響通過油氣和電力等其他能源傳導至碳期貨價格?商品市場影響也通過歐洲斯托克５０指數和一些能源變量進行傳導?電力轉換變量不顯著則可能是由于以下兩個方面原因首先?在本文分析中燃煤和天然氣電廠的成本計算比較簡略?只考慮了燃料價格影響?忽略了運行維護成本?其次?燃料轉換潛力非常依賴于負載變化?當滿載時如冬天電力消費高峰期?所有電廠都運轉?不存在轉換機會?只有在非滿載情況下轉換行為才可能發生?轉換的最佳時機是在負載相對較低且主要被燃煤電廠滿足時如周末、晚上或夏天?在有足夠經濟激勵下?此時空閑的燃氣電廠才可能用作轉換?表５ 判斷第一個子樣本模型滯后階數的信息準則滯后階數對數似然值ＡＩＣ信息準則ＳＣ信息準則ＨＱ信息準則１ ３６６２９.３９ －４９.８３ －４９.５４ －４９.８０２ ３６６９１.００ －４９.８７? －４９.８１? －４９.８２?３ ３６７８３.７１ －４９.８３ －４９.１５ －４９.６０注 ?為該準則最小值?據此識別出模型最優滯后階數為２?表６ 第一個子樣本回歸系數及其顯著性變量系數標準差Ｔ統計值Ｐ值ＤＩＦＦＰＲＩＣＥ２ －０.２４１４９１ ０.０１４１７１１ －１７.０４０８６ ０.００ＤＩＦＦＳＴＯＣＫ ０.１３４８７９ ０.０５１２８７ ２.６２９８６８ ０.００ＤＩＦＦＯＩＬ ０.１９７４４１ ０.０３５３０１ ５.５９３００９ ０.００ＤＩＦＦＧＡＳ ０.２５７９６６ ０.０７６７８６ ３.３５９５２９ ０.００ＤＴＥＭＰ －０.０３１７６９ ０.００６３７９ －４.９７９８７２ ０.００ＭＡ２ ０.１７３５４１ ０.０１３０５８ １３.２８９８６ ０.００ＳＩＧＭＡＳＱ ０.０００２０３ ３.３５Ｅ－０６ ６０.８０３３９ ０.００通過分析各變量系數可以看到碳期貨價格對數收益率的二階滯后對其本身存在負向影響?原油和天然氣價格對碳期貨價格存在較為明顯的正向影響?更高的原油和天然氣價格將增加企業對配額需求?歐洲斯托克５０指數對碳期貨價格也存在正向影響?當經濟向好時?企業更有意愿參與配額市場交易?從而推高價格?在統計學意義上?以超預期溫差為代表的氣候變動因素確實對碳期貨價格有顯著影響?氣溫降低時價格上升?５２艾 明 王海林 文武康 潘勛章歐盟碳期貨價格影響因素分析三第二個子樣本多元ＡＲＭＡ回歸采取相同方法可對第二個子樣本進行回歸如表７?經檢驗?模型最優滯后階數同樣為２?與第一個子樣本相比?在經歷了結構性斷點即同意延遲拍賣政策后?自身滯后因子、氣候、經濟和油氣價格變量的系數正負號沒有發生變化且仍然顯著?這或許說明?隨著碳市場發展成熟?氣候條件、經濟指標和能源價格對碳期貨價格的傳導路徑開始逐漸穩定?值得注意的是?在新子樣本下?電力轉換變量對數收益率的系數由不顯著變為顯著?其一階滯后對于碳期貨價格存在負向影響?電力轉換變量在已有文獻中較少提及?本文通過對碳期貨價格結構性斷點的檢驗和分段回歸?在統計學意義上證實了該因子顯著性?回頭來看?為什么２０１４年１月這一結構性斷點前后電力轉換變量回歸結果會有所不同本文推斷可能有兩方面原因一方面?２０１４年１月延遲拍賣措施的出臺有效限制了配額供應量?引起價格逐漸提振并恢復到電力轉換均衡價格附近?從而對電力企業燃料轉換行為產生影響?使得電力轉換變量從第一個子樣本的不顯著變為顯著?另一方面?電力企業在ＥＵ ＥＴＳ前兩階段以碳市場提高生產成本為由來提升電價并謀取了巨額利潤?而進入第三階段后?政策制定者對電力企業配額分配數量和方式趨向嚴格和成熟?使得第三階段電力企業的碳約束逐漸增強?碳價上升對電力企業清潔能源使用產生正向激勵作用?表７ 第二個子樣本回歸系數及其顯著性變量系數標準差Ｔ統計值Ｐ值ＤＩＦＦＰＲＩＣＥ２ －０.０７７７６１ ０.０３３７１５ －２.３０６４１２ ０.０２１４ＤＩＦＦＳＴＯＣＫ ０.２７０６３８ ０.０７２６８２ ３.７２３６０６ ０.０００２ＤＩＦＦＯＩＬ ０.１４２６９４ ０.０４６７８１ ３.０５０２６７ ０.００２４ＤＩＦＦＧＡＳ ０.１４９９２４ ０.０３１８０５ ４.７１３９１３ ０.００００ＤＴＥＭＰ －０.０２３８０７ ０.００６８９１ －３.４５４６９６ ０.０００６ＤＩＦＦＳＷＩＴＣＨ１ －０.０２０４７１ ０.００６９３４ －２.９５２１５０ ０.００３３ＭＡ１ －０.０５４０６７ ０.０２８６３０ －１.８８８４５２ ０.０５９４ＳＩＧＭＡＳＱ ０.０００１２７ ４.６６Ｅ－０６ ２７.２９９２３０ ０.００００四、ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型分析一ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型構建隨著ＥＵ ＥＴＳ不斷發展完善?與能源、金融等其他市場的聯系也在不斷增強?已有研究主要著眼于碳期貨價格與其他資產價格的相關關系和程度研究?對于它們之間的波動相關性研究較少? ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型不僅能考慮變量同期沖擊的相互關聯?同時也能很好地刻畫序列之間的波動性擴散性質Ｌｕ ＆ Ｗａｎｇ? ２００９?考察兩個子樣本ＡＲＭＡ模型殘差的自相關性發６２環境經濟研究２０１８年第３期現?自相關系數和偏相關系數均不存在特定模式?對均值模型殘差進行ＡＲＣＨ效應檢驗表８顯示?Ｆ統計量顯著?存在ＡＲＣＨ效應?因此?本節進一步構建ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型研究碳期貨價格與其他資產價格波動率之間的動態相關性?表８ 殘差ＡＲＣＨ效應檢驗Ｆ統計量２８.９７２１４ Ｐｒｏｂ. Ｆ１?１４９１ ０.００００ＬＭ統計量２８.４５８０２ Ｐｒｏｂ. Ｃｈｉ－Ｓｑｕａｒｅ１ ０.００００參照Ｅｎｇｌｅ２００２對ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型的構建?考慮ｋ個價格時間序列的情況?其條件收益率服從均值為０?協方差矩陣為Ｈｔ的正態分布?可表示為式５－７?其中ｒｔ為價格收益率?Ωｔ －１為到ｔ－１時刻為止的信息集?ｈｉｔ為第ｉ個ｉ＝１?２??? ?ｋ時間序列用如式７所示單變量ＧＡＲＣＨ模型得到的條件方差?Ｄｔ為ｈｉｔ平方根為元素所形成的對角矩陣?Ｒｔ為動態條件相關系數矩陣?αｉｐ和βｉｑ分別為前期殘差平方項和前期條件方差的系數?ｐ和ｑ分別為殘差平方項和條件方差的滯后階數?此外?單變量模型中ｈｉｔ需滿足非負及平穩條件?即αｉｐ≥ ０?βｉｑ≥ ０且∑ ｐｉｐ ＝ １αｉｐ ＋ ∑ ｑｉｑ ＝ １βｉｑ １?ｒｔ ｜ Ωｔ－１ Ｎ ０?Ｈｔ ５Ｈｔ ＝ ＤｔＲｔＤｔ ６ｈｉｔ ＝ ∑ ｐｉｐ ＝ １αｉｐε２ｉｔ－ｐ ＋ ∑ ｑｉｑ ＝ １βｉｑｈｉｔ－ｑ ７動態條件相關系數Ｒｔ結構如式８－１０?其中Ｑｔ為協方差矩陣?Ｑｔ?為Ｑｔ對角元素平方根所形成的對角矩陣? Ｑ－為標準化殘差所求出的無條件協方差?αｍ和βｎ分別為前期殘差平方項和前期條件方差的系數?ｍ和ｎ分別為殘差平方項和條件方差的滯后階數?約束條件為αｍ≥ ０?βｎ≥ ０且∑ Ｍｍ ＝ １αｍ ＋ ∑ Ｎｎ ＝ １βｎ １?模型估計方法為先估計ＧＡＲＣＨ模型?再根據ＧＡＲＣＨ模型標準化殘差進行動態條件相關系數的估計?Ｒｔ ＝ Ｑ?ｔ －１ＱｔＱ?ｔ －１ ８Ｑｔ ＝ １ － ∑ Ｍｍ ＝ １αｍ － ∑ Ｎｎ ＝ １βｎ Ｑ－ ＋ ∑ Ｍｍ ＝ １αｍ εｔ－ｍεｔ－ｍ ＋ ∑Ｎｎ ＝ １βｎＱｔ－ｎ ９Ｑ?ｔ ＝ｑ１１ ?? ０?０ ?? ｑｋｋ１０二聯動效應分析本節主要關注歐洲斯托克５０指數、原油價格、天然氣價格和電力轉換變量的對數收益率與碳期貨價格對數收益率的關系?由于電力轉換變量在第二個子樣本內顯著?選擇第二個子７２艾 明 王海林 文武康 潘勛章歐盟碳期貨價格影響因素分析樣本２０１４－２０１６年進行建模?眾多實證研究表明?ＧＡＲＣＨ１?１能較好刻畫資產價格收益率波動特征?因此本節所使用的ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型為ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ１?１?參數估計結果見表９?表中Ｐ為假設動態相關系數是恒定的概率? χ２值為相應Ｐ值的檢驗值?不難發現?收益率動態相關系數都十分顯著? α系數代表本期新信息對下一期波動性的影響大小?α值越大對新信息敏感性越強?反映在公式中?滯后一期的標準化殘差乘積對動態相關系數的影響越大?β系數代表本期新信息對下一期波動性影響的持續程度?β值越大波動衰減越慢?α＋β越接近于１則相應波動持續性越明顯?可以看到?碳期貨價格對數收益率的α值與股票市場接近?遠大于原油價格、天然氣價格和電力轉換變量?α＋β值與能源市場相近?大于歐洲斯托克５０指數?說明碳期貨市場在對新信息反應方面?相對類似股票市場一些?但在波動持續性方面?則更類似于能源市場?表９ ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ參數估計參數ＤＩＦＦＰＲＩＣＥ ＤＩＦＦＳＴＯＣＫ ＤＩＦＦＯＩＬ ＤＩＦＦＧＡＳ ＤＩＦＦＳＷＩＴＣＨα ０.０８１６２４ ０.０３９７９８ ０.００５３２ ０.００７８０６ ０.００４５８２２β ０.９０８３３４ ０.９０２１７７ ０.９８２５７３ ０.９７４１１５ ０.９７０８９６α＋β ０.９８９９５８ ０.９４１９７５ ０.９８７８９３ ０.９８０９２１ ０.９７５４１８Ｐ ０.００００ ０.００００ ０.００００ ０.００００ ０.００００χ２ ３１.２０５４２ ２９.３５０６１ ９４.０９８２７ ４０.５１６８１ ２７.６３０４２將估計的ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型Ｒｔ提取出來?可繪制如圖１所示的動態條件相關系數圖?可以看到?碳期貨市場與原油市場之間的波動聯動性在初期并不明顯?并且時正時負?隨著時間推移?兩者開始出現正向聯動?動態條件相關系數逐漸增強到０.３以上?碳期貨價格與歐洲斯托克５０指數的對數收益率之間動態條件相關系數變動較大?并且與天然氣價格對數收益率的動態條件相關系數變動趨勢相近?均在每年年末位置波幅趨近于０?而在２０１６年達到較高區間隨后出現較大幅度下降?說明碳期貨市場與歐洲股票和天然氣市場之間存在一定正向聯動關系?碳期貨價格與電力轉換變量的對數收益率之間動態條件相關系數長期為負?２０１４年末轉正后又迅速衰弱?大體處于－０.１左右?說明碳期貨市場與電力轉換行為之間存在一定負向聯動關系?但是?由于所有動態條件相關系數均較小?盡管碳期貨市場與能源和金融市場的價格波動之間存在一定聯動效應?這一效應總體而言并不明顯?８２環境經濟研究２０１８年第３期圖１ 碳期貨收益率與各變量收益率動態相關系數圖五、結論與政策建議針對２０１０－２０１６年間ＥＵ ＥＴＳ碳期貨價格?本文通過剔除碳交易市場中結構突變帶來的偽持續性?建立了兩段子樣本的多元ＡＲＭＡ和ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型?分析了在不同子樣本條件下各影響因素對碳期貨價格變動的影響及各市場波動的聯動效應?研究發現１受經濟形勢等外界沖擊時?碳期貨價格序列中存在突變點?結構突變點的引入對分析碳期貨價格波動的影響因素可能有較大影響?突變點發生的原因不僅包括之前文獻識別的經濟危機影響?還包括歐債危機、歐盟推遲配額拍賣等政策事件? ２碳期貨價格時間序列不服從正態分布?存在波動持續性現象和條件異方差?對結構性斷點前后兩個子樣本進行多元ＡＲＭＡ回歸顯示?氣候、經濟和能源價格變量的系數均顯著且方向相同、大小相近?這或可說明氣候、經濟和能源價格等因素對碳期貨價格的傳導路徑隨著碳市場發展成熟開始逐漸穩定? ３電力轉換變量在２０１４年延遲配額拍賣政策公布之前的子樣本中不顯著?在之后的子樣本中變得顯著?這可能是由于之前配額數量過剩?電力企業并沒有燃料轉換動力?而延遲拍賣政策推遲了配額供應時間?促使企業產生轉換行為?從而開始對碳期貨價格產９２艾 明 王海林 文武康 潘勛章歐盟碳期貨價格影響因素分析生影響? ４根據ＤＣＣ－ＧＡＲＣＨ模型動態條件相關系數的分析?ＥＵ ＥＴＳ碳期貨市場與歐洲能源和金融市場的價格波動之間存在一定聯動效應?但這一效應總體上并不明顯?當前?我國碳市場和碳金融體系正處在探索建設階段?剛建成的全國碳市場只納入了電力行業?基于研究結果?本文對我國建立和完善碳交易體系提出以下政策建議１建立完善的價格穩定機制?價格指標是反映碳市場價格供需情況的最重要指標?合理的價格指標能夠真正反映全社會邊際減排成本?作為一個受政策性因素影響較大的市場?相關部門應當完善碳定價體系?出臺相應政策措施?形成完善的價格穩定機制?保證價格體系的正常運行?同時?應特別關注經濟與各類能源價格的波動情況?當出現經濟或能源價格大幅波動時?主動采用積極手段調整碳排放配額供需?避免供需失衡導致碳市場失靈? ２構建全國性碳市場的同時?更加關注能源供需變動對碳價格的影響?完善我國能源統計制度?加強對高耗能企業的盤查力度以及對各類細分能源的識別?完善碳排放核查方法學?建立從能源供需到碳價變化的可靠傳導機制?避免碳價大幅偏離均衡價格導致企業失去生產意愿或碳約束? ３提高風險管理水平?建立相關服務機構?如建立碳風險評級機構、碳資產管理公司和碳金融信息服務機構?以促進風險識別和碳交易信息公開化?政府要加快推進相關法律法規?將碳交易和相關風險納入法律體系?從制度層面為管理碳風險提供配套工具和公平的發展環境?參考文獻[１]汪文雋?柏林.歐盟碳配額價格影響因素研究[Ｊ].云南師范大學學報哲學社會科學版?２０１３?４１３５－１４３.[２]王玉?郇志堅.歐盟碳排放權交易市場的價格發現和波動溢出研究[Ｊ].中國人口??資源與環境?２０１２?２２Ｓ１２４４－２４９.[３]易蘭?李朝鵬?楊歷?劉杰.歐盟碳價走勢情景模擬分析及對中國的啟示[Ｊ].環境經濟研究?２０１７?２３２２－３５.[４]朱幫助.國際碳市場價格驅動力研究－以歐盟排放交易體系為例[Ｊ].北京理工大學學報社會科學版?２０１４?３２２－２９.[５]Ａｌｂｅｒｏｌａ?Ｅ. ?Ｊ. Ｃｈｅｖａｌｌｉｅｒ?ａｎｄ Ｂ. Ｃｈｅｚｅ. Ｐｒｉｃｅ Ｄｒｉｖｅｒｓ ａｎｄ Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｂｒｅａｋｓ ｉｎ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃａｒｂｏｎ Ｐｒｉｃｅｓ[Ｊ].Ｅｎｅｒｇｙ Ｐｏｌｉｃｙ?２００８?３６７８７－７９７.[６]Ｂａｉ?Ｊ. ａｎｄ Ｐ. Ｐｅｒｒｏｎ. Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ Ｃｈａｎｇｅ Ｍｏｄｅｌｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ ＡｐｐｌｉｅｄＥｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ?２００３?１８１１－２２.[７]Ｃｈｅｖａｌｌｉｅｒ?Ｊ.程思?等譯.碳市場計量經濟學分析[Ｍ].大連東北財經大學出版社?２０１５.[８] Ｃｒｅｔｉ?Ａ. ?Ｐ. Ｊｏｕｖｅｔ?ａｎｄ Ｖ. Ｍｉｇｎｏｎ. Ｃａｒｂｏｎ Ｐｒｉｃｅ Ｄｒｉｖｅｒｓ Ｐｈａｓｅ Ｉ ｖｅｒｓｕｓ Ｐｈａｓｅ ＩＩ Ｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍ [Ｊ].Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ?２０１２?３４３２７－３３４.[９]Ｄｅｌａｒｕｅ?Ｅ. ?Ａ. Ｄ. Ｅｌｌｅｒｍａｎ?ａｎｄ Ｗ. Ｄ. Ｄ’ｈａｅｓｅｌｅｅｒ. Ｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍ ＣＯ２ Ａｂａｔｅｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｅｕｒｏｐｅａｎ ＰｏｗｅｒＳｅｃｔｏｒ２００５－２００６[Ｊ]. Ｃｌｉｍａｔｅ Ｃｈａｎｇｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ?２０１０?１０２１１３－１３３.[１０]Ｅｎｇｌｅ?Ｒ. Ｄｙｎａｍｉｃ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ Ａ Ｓｉｍｐｌｅ Ｃｌａｓｓ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ＧＡＲＣＨ Ｍｏｄｅｌｓ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓ ａｎｄ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ? ２００２? ２０３３９－３５０.０３環境經濟研究２０１８年第３期[１１]Ｇｒｏｎｗａｌｄ?Ｍ. ａｎｄ Ｊ. Ｋｅｔｔｅｒｅｒ. Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ｔｒａｄｉｎｇ ａｓ ａ Ｐｏｌｉｃｙ Ｔｏｏｌ－Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＪｕｍｐ Ｍｏｄｅｌｓ[Ｒ]. ２００９.[１２]Ｈｉｎｔｅｒｍａｎｎ?Ｂ. Ａｌｌｏｗａｎｃｅ Ｐｒｉｃｅ Ｄｒｉｖｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｆｉｒｓｔ Ｐｈａｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ＥＵ ＥＴＳ[Ｊ]. Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｅｃｏ￣ｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ?２０１０?５９４３－５６.[１３]Ｌｕ?Ｗ. ａｎｄ Ｗ. Ｗａｎｇ. Ｄｙｎａｍｉｃ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃａｒｂｏｎ Ｍａｒｋｅｔ ａｎｄ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓｔｏｃｈ Ｍａｒｋｅｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎＡｇｄｃｃ－Ｇａｒｃｈ [Ｒ]. ２００９.[１４]Ｌｕｔｚ? Ｂ. Ｊ. ? Ｕ. Ｐｉｇｏｒｓｃｈ? ａｎｄ Ｗ. Ｒｏｔｆｕｓ. Ｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｔｙ ｉｎ Ｃａｐ－ａｎｄ－ｔｒａｄｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｔｈｅ ＥＵＡ Ｐｒｉｃｅ ａｎｄ ＩｔｓＦｕｎｄａｍｅｎｔａｌｓ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ?２０１３?４０２２２－２３２.[１５]Ｍａｎｓａｎｅｔ? Ｍ. ?Ａ. Ｐａｒｄｏ?ａｎｄ Ｅ. Ｖａｌｏｒ. ＣＯ２ Ｐｒｉｃｅｓ? Ｅｎｅｒｇｙ ａｎｄ Ｗｅａｔｈｅｒ[Ｊ]. Ｔｈｅ Ｅｎｅｒｇｙ Ｊｏｕｒｎａｌ?２００７?２８７３－９２.[１６]Ｍａｒｃ?Ｇ. ?Ｋ. Ｊａｎｉｎａ?ａｎｄ Ｔ. Ｓｔｅｆａｎ. Ｔｈｅ Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃａｒｂｏｎ? Ｃｏｍｍｏｄｉｔｙ ａｎｄ Ｆｉｎａｎｃｉａｌ ＭａｒｋｅｔｓＡ Ｃｏｐｕｌａ Ａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ]. Ｔｈｅ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｓｔｒａｌｉａ?２０１１?８７ｓ１１０５－２４.[１７]Ｏｂｅｒｎｄｏｒｆｅｒ?Ｕ. ＥＵ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ Ａｌｌｏｗａｎｃｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ Ｓｔｏｃｋ Ｍａｒｋｅｔ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ ｆｒｏｍ ｔｈｅ Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ[Ｊ].Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ?２００９?６８１１１６－１１２６.[１８]Ｐａｏｌｏ?Ｆ. ?Ｆ. Ｄａｎｉｅｌｅ?ａｎｄ Ｓ. Ｓｉｌｖａｎａ. Ｆｒｅｅ ＥＵＡｓ ａｎｄ Ｆｕｅｌ Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ[Ｊ]. Ｅｎｅｒｇｙ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ?２０１３?３５１４－２１.[１９]Ｒｅｉｎａｕｄ?Ｊ. ＣＯ２ Ａｌｌｏｗａｎｃｅ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ Ｐｒｉｃｅ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ? Ｉｍｐａｃｔ ｏｎ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ’ｓ Ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ＰｕｒｃｈａｓｉｎｇＳｔｒａｔｅｇｉｅｓ ｉｎ Ｅｕｒｏｐｅ[Ｒ]. ２００７.Ａｎａｌｙｚｉｎｇ ｔｈｅ Ｉｍｐａｃｔ Ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｃａｒｂｏｎ Ｆｕｔｕｒｅ Ｐｒｉｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ＥＵ ＥＴＳＡｉ Ｍｉｎｇａ? Ｗａｎｇ Ｈａｉｌｉｎｂ? Ｗｅｎ Ｗｕｋａｎｇａ ａｎｄ Ｐａｎ Ｘｕｎｚｈａｎｇａ?ｂａＡｃａ