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　　内容提要：本文分析了深圳碳排放权交易所碳配额价格、交易量的统计特征，创新性地采用中国制造业采购经理人指数为内生变量建立碳配额价格的VAR模型，应用脉冲响应分析、方差分解等方法分析两者之间的动态关系，研究结果表明，深圳碳排放权交易所碳配额价格与中国制造业采购经理人指数至少存在一个长期的协整关系，并且深圳碳排放权交易所碳配额价格对中国制造业采购经理人指数的预测方差贡献大于采购经理人指数对碳配额价格的预测方差贡献。并提出若干政策建议。

　　关键词：碳排放权 碳价格 动态关系 VAR模型

　　2015年9月，中美发表《气候变化联合声明》，我国承诺到2017年启动全国碳排放交易体系。碳排放权交易作为一种有效应对气候变化的市场机制已经逐渐受到来自各国政府和学者越来越多的关注。我国自2013年启动碳交易试点以来，碳排放权交易市场交易活跃，其中，参与碳排放权交易的企业主要为制造业企业，因此，碳排放权交易价格主要与工业经济发展情况紧密相关。工业经济发展状况对碳价的正向影响是中国碳排放权价格影响因素的一个特征，经济发展向好时，工业企业增加生产，各种能源消耗增加，从而提高各种碳排放许可的需求，碳价随势而涨;反之，碳价下降。而制造业采购经理指数(PMI)作为制造业发展的风向标，其与碳排放权交易价格具有一定的关联性。因此，本文以深圳碳排放权交易所碳配额价格为研究对象(由于深圳碳排放权交易市场是我国最早开市、产品做多，数据最丰富的碳放权交易市场，因此，本文选择深圳碳排放权交易所公布的碳配额价格(SZA)作为中国碳排放权交易价格的代表)，通过VAR模型、脉冲响应函数、方差分解等方法，分析PMI与碳排放权价格的动态关系。 copyright dedecms

　　一、关于碳排放权价格的理论研究

　　国外学者关于碳排放权价格的研究在碳市场正式投入运营之前就开始，主要集中以下两个方面：一方面是碳排放权价格的形成机制及其理论模型研究;另一方面是交易价格实证研究及其影响因素分析等。在价格形成机制研究方面，Rene Carmona等(2009)运用最优随机控制理论探讨了欧盟碳排放权价格的形成机制，并给出了最优解，同时还分析了如何运用随机最优理论分析碳价格的风险管理问题。Hintermann(2010)通过检测边际成本与EUA价格的关系研究了EUETS的市场效率，得出市场的基本因素在EUETS第二阶段的发展进程中是影响EU ETS碳排放权价格的主要因素。PiiaAatola(2013)通过假定一个风险规避和未确定碳排放价格的影子公司建立碳价格的理论模型，并采用计量经济模型分析了欧盟碳排放市场第二阶段的碳排放权价格决定机制，研究认为德国电力价格是决定碳排放价格的最主要因素。Rene Carmona和JuriHinz(2011)精确地分析了从一期市场到二期市场的欧盟碳排放现货价格及期权价值的风险中立模型。L.Xu，Valerie M.Thomas(2016)分析了如何通过金融期权减小碳配额现货交易价格的波动性。在理论模型部分以Kainuma(1999)、Kurasawa(1999)、Nordhaus(2014)和Marc S.(2007)、Rene Carmona(2011)和P.Aatola(2013)等，他们的模型涵盖了人类活动、空气、经济活动等对碳价格的影响。 dedecms.com

　　近年来，随着国际碳交易市场的日益活跃，数据不断丰富，碳交易价格的实证研究也成为热点。Reilly和Paltsev(2006)对欧洲碳市场价格建立了基于MIT的EPPA-EURO模型，并分析了欧洲的碳市场价格行情，研究结果推导出来的碳市场价格与实际价格之间存在着巨大的差距。Bohringer等(2006)对以德国市场碳减排制度下的超额成本进行了数值模拟分析，其研究结果表明碳市场价格对有效的国家分配计划影响并不敏感。Paolella(2006)研究了EU ETS市场的配额现货和期货价格的随机特征。Mansanet-Bataller等(2007)分析了能源、气候与碳价格之间的相关关系，研究结果认为气候和能源价格对于碳排放的价格具有重大的影响，是碳市场价格变化中的重要因素。Alberola，Chevallier和Cheze(2009)回归分析了欧盟碳交易市场中的碳配额价格影响因素，分析结果说明能源价格是影响碳交易价格的主要因素。Julien(2011)对EU ETS的碳期货价格的波动性和异常值进行了研究，发现了欧盟第一阶段的异常值得交易日期及引起异常结构变化的异常点。

　　国内学者对欧盟碳价格的研究主要是集中在第二阶段，陈晓红等(2012)从供给、需求和三个方面对欧盟碳排放权交易价格影响因素进行了实证分析，认为受政策和制度影响的配额供给是影响交易价格的重要因素。朱帮助等(2012)运用经验模态分解(EMD)模型对国际碳价格序列进行了多尺度分析，研究结果表明，国际碳价主要由其内在的趋势、重大事件影响和市场短期波动三方面构成。吴恒熠等(2013)对国外碳排放权问题的研究进行了评述，指出了碳排放未来的研究方向。邹亚生等(2013)、郭文军(2015)等学者对EU KS市场的碳排放权交易价格的影响因素进行了实证研究。还有部分学者对我国的碳价格影响因素进行了理论和定性分析，洪娟、陈静(2009)等通过理论分析得出交易成本、国际碳排放需求量等对我国的深圳碳交易价格产生影响。

　　综合分析目前国内外学者关于碳排放价格机制、碳价格影响因素研究的主要特点体现在以下几个方面：首先是针对欧盟EU ETS市场的价格进行研究，而中国碳排放权价格规律及其影响因素的研究鲜见。第二是对我国碳排放市场价格影响因素的研究主要集中在定性研究和理论介绍方面，而在研究价格运行的统计规律及其影响因素方面的较少。第三是对价格影响因素的定量分析方面主要是侧重于整体评估模型等方面对碳价的综合影响分析，而针对与碳价紧密相关的反映制造业景气及发展情况、证券市场等外部驱动因素对碳排放价格的影响及其动态关联关系的研究鲜见。 内容来自dedecms

　　三、碳排放杈交易价格描述统计分析 本文来自织梦

　　在分析碳排放权价格与PMI的动态关系前，我们先对碳排放权交易价格及其成交量的历史数据的统计特征进行分析，以便能更好地刻画碳排放权价格与PMI的动态关系。

　　(一)数据说明 织梦好，好织梦

　　本文采用深圳碳排放权交易所碳配额三个品种SZA2013、SZA2014、SZA2015的交易价格作为研究对象，交易价格采用每个交易日的收盘价。我国历史上第一个碳排放权交易产品SZA2013在2013年6月18日第一次交易后，到2013年8月5号才开始步入正常连续的交易状态;SZA2014的第一笔交易是在2013年12月5日，之后从2014年的9月9日才开始正常交易;SZA2015从2015年7月14日连续交易。

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　　(二)描述统计分析 内容来自dedecms

　　为了分析三个碳配额上市以来的价格走势特征和运行规律，下面对SZA2013、SZA2014和SZA2015从上市到2016年1月14日的价格序列进行统计描述分析。通过分析不同时间上市的三个碳配额的价格与成交量、收益率的波动情况及相关关系，探测其变化规律。

　　1.价格描述统计分析。首先我们对三个配额价格序列进行描述统计分析，分析结果如表1所示。 内容来自dedecms

　　

　　从表1可以看出深圳碳排放权交易市场在试点的过程中价格从跌宕起伏逐步趋向稳定，价格的标准差从SZA2013的17.78767下降到SZA2015的4.74334，下降了73.33%。一方面说明随着市场投放品种从只有一种SZA2013到增加SZA2014、SZA2015等三种，从增加投资产品供给的方面稳定了市场价格;另一方面说明该市场经过两年的运行后，市场规模和流动性的增加，企业和投资者渐趋理性，逐渐形成合理的碳价，实现以碳配额价格为信号的碳减排目的。

　　2.量价关系分析。对SZA2013、SZA2014和SZA2015的日交易量和收盘价的数据进行标准化处理后，其观察值的走势图，见图1。从图1中可以看出国内碳市场经过一个完整履约期的检验，凸显出价格波动不规则、行情跌宕起伏等特征，价格和成交量存在一定的同向变化关系，而且这种趋势随着时间的推进和市场的成熟逐渐靠近，关联关系愈加紧密。 织梦好，好织梦

　　

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　　三、碳配额价格与PMI动态关系的实证分析 dedecms.com

　　(一)数据及变量说明

　　由于PMI是月度数据，因此以下分析SZA与PMI的动态关系中，对于碳的现货价格数据，采用碳价格日交易收盘价计算的月度平均成交价，由于SZA2013是最早发行的品种，数据最丰富，因此本文选择以SZA2013的月度平均价格与PMI从2013年8月到2015年12月总共29个月的数据作为研究对象。为了消除异方差的影响，而且使得处理经济变量的过程更简单，对SZA2013和PMI的月度值取对数，不改变原来的动态关系。

　　(二)数据平稳性检验

　　检验数据平稳性有很多方法，本文用ADF检验方法检验PMI和SZA2013的水平数据的平稳性，检验发现不平稳，对其一阶差分后，检验结果显示一阶差分平稳，ADF平稳性检验结果如表2所示。 织梦内容管理系统

　　

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　　从表2可以看出，ADF检验都显示在1%、5%和10%的显着性水平下，ADF检验统计量都小于各自显着性水平下的临界值，因此判断SZA2013和PMI都是一阶单整。 内容来自dedecms

　　(三)协整检验

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　　对两者进行协整关系检验，检验结果显示没有协整关系的迹统计量为23.16429，大于5%显着性水平临界值15.49471，且相伴概率为0.0029，小于0.01，说明检验结果在1%的显着性水平下拒绝没有协整关系的原假设，表示至少存在一个长期的协整关系，协整检验结果见表3。

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　　(四)格兰杰因果关系检验 织梦好，好织梦

　　对SZA2013和PMI进行格兰杰因果关系检验，滞后2阶的检验结果如表4所示。 织梦好，好织梦

　　

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　　从格兰杰因果关系检验结果可以判断，PMI对SZA2013不存在格兰杰因果关系的检验统计量概率是0.5853，即认为中国制造业经理人采购指数PMI对深圳碳排放权交易价格SZA2013不存在格兰杰因果关系：然而检验结果显示SZA2013对PMI不存在格兰杰因果性的原假设的概率是0.0240，小于0.05的显着性水平，否定原假设，因此认为SZA2013对PMI存在格兰杰因果关系，这再一次证实了深圳碳排放权价格SZA2013对中国制造业采购经理人指数PMI存在影响。 dedecms.com

　　(五)SZA与PMI的VAR模型

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　　通过上面的平稳性、相关性和格兰杰因果关系检验，我们知道SZA2013和PMI存在较高的相关性，并且是一阶单整序列，根据前面的回归分析，制造业采购经理人指数PMI与我国碳排放权价格存在一定的相关关系和长期的协整关系，本节我们将进一步用VAR模型检验他们的长期均衡关系，并且对他们进行脉冲响应和方差分解分析。

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　　1.模型建立。经过VAR模型结构检验中的滞后阶数标准LR(似然比统计量)、FPE、AIC(赤池信息准则)、SC(施瓦兹准则)、HR检验，检验结果如表5所示。

　　

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　　从表5中的结果看，选择1阶滞后阶数建立VAR模型最合适，因此，我们对SZA2013和PMI建立VAR(1)模型如下：

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　　VAR(1)模型的统计检验结果如表6所示：

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　　从表6可以看出，VAR(1)中的两个估计方程的拟合度都达到0.74以上，说明模型具有较好的拟合效果，F统计量和极大似然统计量也比较显着，AIC和SC值都比较小，说明模型估计比较合理。

　　为了进一步检验所建立的VAR模型是否稳定，我们对所建立的VAR(1)模型进行单位根AR检验，检验结果如图2所示。 内容来自dedecms

　　

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　　从图2看出，所有AR根模的倒数都小于1，即都落在单位圆内，说明建立的VAR模型是稳定。 本文来自织梦

　　2.脉冲响应分析。对于VAR模型而言，单个参数估计值的经济解释是困难的，其最重要的应用是脉冲响应分析和方差分解，脉冲响应函数反应系统内所有变量的变量间的相互影响，给出的是系统全部信息相互作用的结果，不仅能给出影响效果时滞，时滞区间，而且能给出影响的程度与方向，结果准确。 织梦内容管理系统

　　对上述VAR(1)模型进行脉冲响应分析，分析结果如图3所示。

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　　从脉冲响应函数图3看，深圳碳交易现货产品SZA2013对自身的扰动从第一期开始就持续减小，而对PMI的响应从第一期开始立即做出正向的响应，到第三期达到最大，之后一直稳定在0.01的水平上。中国制造业采购经理人指数PMI对自身的扰动也是从第一期开始一直保持减小的趋势，但是其对深圳碳交易现货产品SZA2013的扰动立即做出正向的响应，在第4期达到最大，然后稳定在0.03的水平。

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　　3.方差分解。VAR模型的应用还可以采用方差分解的方法研究模型的动态特征，进一步评价各内生变量对预测误差的贡献度。

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　　对SZA2013与PMI的VAR(1)模型进行方差分解，分解结果见表7。

　　

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　　从表7的方差分解结果看，中国制造业经理人采购指数PMI对深圳碳排放权交易现货产品SZA2013的预测值标准差贡献不大，从第二期的0.04%增加到第9期并稳定在0.5%以上;然而SZA2013对PMI的预测值误差的贡献从第一期的5%逐渐增加到第12期的60%，而且还有增加的趋势，说明深圳碳排放权交易现货产品SZA2013的价格对中国制造业采购经理人指数PMI具有相当的影响，而且影响在逐期加大，这可能是因为在目前我国经济结构下，与碳排放权交易产品相关的企业主要是制造业企业，因此碳排放权产品的交易价格对制造业景气存在影响，并且存在趋势发现作用。 copyright dedecms

　　四、结论与政策建议

　　本文以深圳碳排放权交易所碳配额现货的三个品种SZA2013、SZA2014和SZA2015的价格为研究对象，分别对三个品种的价格、成交量、收益率进行统计描述分析和走势分析。研究发现深圳排放权交易所在试点的过程中价格从跌宕起伏逐步趋向稳定，三个先后发行的碳配额现货产品价格的标准差从SZA2013的17.78767下降到SZA2015的4.74334。首次采用中国制造业采购经理人指数(PMI)，建立它们与碳配额现货产品(SZA)的VAR模型，应用脉冲响应分析，方差分解，格兰杰因果检验等方法分析PMI与SZA的动态关联关系。研究发现中国制造业采购经理人指数(PMI)与深圳碳配额现货产品价格存在相关关系和至少一个长期的协整关系，并且SZA对PMI的预测方差贡献度达到60%以上，说明SZA对PMI的趋势具有发现功能。 copyright dedecms

　　为进一步做好全国性碳交易市场的建设，稳步推进我国碳交易机制的建立，本文提出如下建议： copyright dedecms

　　1.尽快增加各个碳交易市场的碳配额产品，稳定碳配额价格。研究发现，碳配额的交易价格、交易量、收益率随着产品的增加，收益率的波动变小，价格与交易量的相关关系也越密切，碳配额交易价格的变异进一步减小。因此，应增加国内各个碳排放权交易市场的碳配额交易品种，增加市场供给，提高市场交易活跃度与参与度，稳定碳配额市场交易价格。 dedecms.com

　　2.建立全国统一的碳排放权价格指数，逐步纳入宏观经济统计指标体系。研究发现，碳排放权价格对PMI存在一定的影响，碳排放权价格对PMI具有趋势发现作用。应因此，在建立全国统一的碳交易市场体系后，尽快建立碳排放权价格指数，并在完善后，逐步将其纳入宏观经济统计指标体系中，以期对宏观经济预测和分析起到应有的作用。

　　3.建立绿色经济PMI指标体系。我国目前的PMI综合指数是由订单、生产、雇员、配送和存货5个扩散指数综合加权生成。我们建议在建立全国碳排放价格指数的基础上，在PM15个扩散指数的基础上增加碳排放价格指数作为扩散指数之一，权重可以设置5%左右。同时可以根据首批纳入全国碳排放权交易试点的企业，建立试点企业的综合PMI，通过该指标预测试点企业的经济景气度，对当前进行供给侧改革，经济结构调整，提高经济发展质量具有重要的指导意义。 织梦内容管理系统

　　参考文献：

内容来自dedecms

　　[1]洪娟、陈静.我国碳交易市场价格影响因素分析[J].价格理论与实践。2009(12).

　　[2]陈晓红、王捗昀.碳排放权交易价格影响因素实证研究—以欧盟排放交易体系为例[J].系统工程，2012.

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　　[3]朱帮助、王平、魏一鸣.基于ENID的碳市场价格影响因素多尺度分析[J].经济学动态，2012(6). 本文来自织梦

　　[4]邹亚生、魏薇.碳排放核证减排量现货价格影响因素研究[J].金融研究。2013(10).

　　[5]郭文军.中国区域排放权价格影响因素实证研究[J].中国人口资源与环境。2015.25(5).

　　(作者单位：福建工程学院数理学院)