李尚英　马婧

[摘 要]国家发改委计划于2016年建立全国统一碳市场，目前批准设立的七个试点对统一碳排放权交易市场的建立提供了有效参考。本文选取了位于华北地区，且情况相似的北京和天津两个试点进行了比较分析。首先，本文通过向量自回归模型，利用协整检验，格兰杰因果检验等计量研究方法对北京和天津碳现货的收盘价和成交量的关系进行实证研究，得出北京碳市场的有效性强于天津碳市场。然后本文从二者碳交易政策和标准的区别入手，分析出现这种差异的原因，并据此为中国建立统一有效的碳市场提出了对策与建议。

[关键词]碳交易市场；中国试点区域；实证研究；政策对比

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.34.187

1 背 景

国家发展改革委于2011年批准了北京、天津、上海、重庆、湖北、广东、深圳7个城市开展碳排放权交易试点工作，正式拉开了以交易促减排的序幕。

根据国家发改委公布的路线图，我国建立起全国碳市场分为三个阶段，第一个阶段为2014年和2015年的准备阶段，期间主要开展相关法律法规立法、技术标准开发和配额分配方法制定等；第二个阶段为2016—2020年的运行完善阶段，期间国家发改委将全面启动实施和完善全国统一的碳市场。第三个阶段为2020年后的拓展阶段。在这期间将扩大参与企业范围和碳市场中的交易品种，同时将探索与国际上其他试点对接的可能性。

目前，统一碳市场正处于准备阶段，国家发改委于2014年12月10日公布了《碳排放权交易管理暂行办法》，并确立了14个行业的温室气体排放核算方法，更多细则有望于2015年年底公布。而全国统一碳市场则将在2016年夏季或秋季建立。根据国家发改委的计划，全国统一碳市场将会覆盖30亿～40亿吨二氧化碳排放量，这将使中国碳市场成为世界最大市场，是排名第二的欧盟碳市场的两倍。国家发改委预计，全国统一碳市场的现货交易将达到每年12亿～80亿元人民币，而期货市场的规模更是会达到每年600亿～4000亿元人民币。

我国目前规定的碳排放交易体系可用图1描述。

图1 碳排放交易体系的运行机制

2 相关理论综述

目前对于碳排放权交易市场的实证研究主要集中于规模较大的欧盟碳市场（EU—ETS）。Daskalakis和Markellos（2008）通过实证分析欧洲碳交易市场的数据，检验其有效性，研究结果拒绝市场弱式有效的原假设，得出欧洲碳市场无效的结论。中国碳市场起步较晚，关于其有效性的实证研究很少，且理论政策方面的论文多，定量实证研究少。王倩和王硕（2014）运用有效市场假说理论，使用单位根和方差比率方法对北京、上海、天津和深圳试点的有效性进行检验，得出部分碳市场有效的结论。然而其选取的样本量较少，且并不是最新数据，因而结论说服力不强。

本文在获取大量最新交易数据的前提下，借鉴了国内外学者实证研究的理论和方法，创新性地选取了位于华北地区，且发展情况相似的北京和天津两个试点，利用经典的向量自回归模型，通过协整检验，格兰杰因果检验和脉冲响应函数来进行实证检验。通过对比二者政策和标准的区别，探究其有效性存在差异的原因，并对全国统一碳市场的建立提出了建设性的意见。

3 中国碳排放试点有效性的实证研究

3.1 数据选取

本文的数据取自北京环境交易所和天津排放权交易所的网站上公布的碳排放交易数据，见表1。

3.2 北京的碳交易量价关系

3.2.1 单位根检验

数据序列的波动必须满足平稳且服从正态分布的条件，这是现代资本市场理论所要求的基本假设之一。因此，在进行进一步的分析和研究之前，我们需要先对相对时间变动序列的平稳性进行检验，以确保变量之间具有长期的均衡关系。在这里，我们采用目前的主流方法——单位根检验（ADF）。一阶差分后的检验结果如表2和表3所示。

单位根检验的结果表明，经过对序列取一阶差分，得到的新的序列经证明不具有单位根，即序列平稳，可以继续进行VAR模型的建立和其他检验。

3.2.2 VAR模型建立

在证明了序列具有平稳性之后，我们就可以对碳现货的成交量价做出一个向量自回归模型，其主要作用是用来对时间序列系统进行预测，并利用内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计出内生变量的动态关系以及随机扰动对变量系统产生的动态影响。同时，利用该模型可以进一步预测和脉冲分析，并且观察在VAR模型基础上的格兰杰因果关系，见表4。

在建立了VAR模型之后，我们需要对模型的平稳性做出检验，以确定该模型是稳定的。检验方法是：如果模型方程的全部根的倒数都落在单位圆内，那么模型是稳定的。我们利用图2的VAR模型的特征根分布图来判定结果。

图2 VAR模型的特征根分布

由图2可知，VAR模型中方程的4个根都落在单位圆内，说明该VAR模型是平稳的，即VAR模型中的方程成立。

3.2.3 Johansen协整检验

Johansen协整检验是基于回归系数的检验。在我们建立了VAR模型之后，可以对其回归系数进行检验；由于非平稳序列很可能出现伪回归，而Johansen协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。总之，Johansen协整检验就是对非平稳序列的因果关系检验。

如果非平稳时间序列不存在协整关系，即可以建立VAR模型，然后利用变量的差分进行格兰杰因果关系检验，前提是满足同阶单整。如果变量之间存在协整关系，将建立误差修正模型（ECM）进行短期因果关系分析。通过特征值检验即可判断是否变量之间存在协整关系。Johansen协整检验的迹检验结果如表5所示。

从Eviews的结果可以看出，迹检验在5%的显著性水平上拒绝原假设，也就是说，因为原假设是“两个变量之间不存在长期均衡关系”，这个假设在5%的显著性水平下被拒绝，说明二者之间存在长期均衡关系。据此，可以进一步确定二者之间的关系，即进行格兰杰因果检验。

3.2.4 格兰杰因果检验

为了确定碳现货价格与成交量的因果关系，我们在确定了其价格和成交量序列之间存在长期协整关系之后，需要对其进行格兰杰因果关系检验。

根据检验结果，我们可以看出，原假设“BJP的变化不是BJV变化的格兰杰原因”成立的概率为2E-06，即为极小值，那么说明拒绝原假设，即BJP变化是BJV变化的格兰杰原因。而原假设“BJV的变化不是BJP变化的格兰杰原因”成立的概率为0.2467，不能拒绝原假设，因此BJV变化不是BJP变化的格兰杰原因。

综上所述，从北京碳排放交易所的数据来看，碳排放现货的成交量和价额之间具有一个长期稳定的关系，并且二者之间存在格兰杰因果关系，即碳现货的价格变化会导致其成交量的变化。然而对于它们之间如何互相影响我们还需要通过建立脉冲响应函数来描述它们之间的相互作用。

3.2.5 脉冲响应函数

经济学一般把一个变量受到其他变量冲击和影响的程度刻画为脉冲响应，具体就是一个变量一个标准差的变化对其他变量的冲击和影响，什么时间达到影响最大，即通过脉冲后曲线的高度来描述。脉冲响应函数反映的是任意一个变量的扰动如何通过模型影响到所有其他变量。在这里，我们企图通过脉冲响应函数来探索碳现货的价格与成交量之间的相互影响以及持续时间。脉冲响应函数结果如图3所示。

从图3中可以看出，碳市场的价格波动会趋于平缓。当受到外部冲击时，变动是暂时性的，并且会在短期内恢复平稳，因此对碳市场预测起到的作用并不大。

3.3 天津的碳交易量价关系

3.3.1 单位根检验

为验证数据的可用性，我们首先对碳现货的价格序列和成交量序列做单位根检验，见表7和表8。

单位根检验的结果表明，碳现货的成交量序列平稳，而对于价格序列，经过对序列取一阶差分，得到的新的序列经证明不具有单位根，即序列平稳，可以继续进行VAR模型的建立和其他检验。

3.3.2 VAR模型的建立

在证明数据序列具有稳定性之后，我们企图建立向量自回归模型（VAR模型）来对时间序列系统进行预测，并利用内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计出内生变量的动态关系以及随机扰动对变量系统产生的动态影响。VAR模型结果如表9所示。

在建立了VAR模型之后，我们需要对模型的平稳性做出检验，以确定该模型是稳定的。VAR模型的特征根分布图如图4所示。

图4 VAR模型的特征根分布

方程组的四个根全部落在单位圆内，证明该VAR模型是稳定的，可以继续进行下面的检验。

3.3.3 Johansen协整检验

在我们建立了VAR模型之后，为避免伪回归，可以对其回归系数进行检验，即Johansen协整检验。结果如表10所示。

从Eviews的结果可以看出，迹检验在5%的显著性水平上拒绝原假设，也就是说，因为原假设是“两个变量之间不存在长期均衡关系”，这个假设在5%的显著性水平下被拒绝，说明二者之间存在长期均衡关系。据此，可以进一步确定二者之间的关系，即进行格兰杰因果检验。

3.3.4 格兰杰因果关系检验

为了确定碳现货价格与成交量的因果关系，我们在确定了其价格和成交量序列之间存在长期协整关系之后，需要对其进行格兰杰因果关系检验，见表11。

格兰杰因果关系检验的结果表明，原假设“TJV变化不是TJP变化的格兰杰原因”成立的概率为0.46，高于临界值，因此原假设不能被拒绝，即天津碳现货成交量变化不是其价格变化的格兰杰原因；原假设“TJP变化不是TJV变化的格兰杰原因”成立的概率为0.39，高于临界值，因此原假设不能被拒绝，即天津碳现货的价格变化不是成交量变化的格兰杰原因。

综上，我们可以认识到天津的碳现货交易的价格和成交量之间不存在明显的因果关系。同时，也由于价格和成交量两者之间并不存在明显的因果关系，因此我们不能继续进行脉冲响应函数的分析。

综合以上分析，我们可以看出，北京的碳排放交易市场已经较为成熟，其价格和成交量之间具有相互影响的因果关系，并且可以在短期内消化来自市场外部的信息的冲击的影响并使价格趋于平缓。而天津的碳排放交易从数据上来看，第一是成交量较北京的还有很大差距；第二也是比较重要的一点，天津的碳排放交易市场并不成熟，其价格与成交量之间尚不能看出较为明显的相互影响的因果关系，那么其对于来自外部信息的消化能力也并不如北京市场那样迅速有效。

4 北京和天津的碳交易体系现状分析

4.1 北京和天津碳交易政策对比

4.1.1 碳交易平台及方式

天津在交易主体方面体现出了最大的开放度，不仅允许企业、机构投资者参与交易，还允许个人及国内外社会团体参与，这会大大增加碳市场活跃度，也是我国碳市场逐步与国际接轨的必要条件。从交易方式上看，二者都发挥了市场机制在碳交易中的作用，充分发挥了市场的价格发现作用，进而有利于碳排放权的最优化配置，然而天津的拍卖交易方式在现实中只占到了很小的比例，只有交易规模增长后，交易方式才会趋于多样化。北京和天津的碳市场中有不同MRV体系，由于不同区域的实际情况不同，碳排放核算方法应当因地制宜，但是这也为日后构建全国统一碳市场增加了难度，详见表12。

4.1.2 碳交易总量与覆盖范围

在七个试点中，天津的纳入企业数量最少，且钢铁类企业占到了近一半，说明天津市温室气体排放相对集中，但是天津的减排总量远大于北京，说明目前天津企业的碳排放量很大，因而减排空间大。从参与企业排放量所占比例看，天津大于北京，说明天津碳减排波及的范围相对更大，减排力度更大，而影响参与企业数量的根本原因是政策标准，不同地区应当根据该地区当前的碳排放状况制定适合的减排指标，才能保证政策顺利地执行，详见表13。

4.1.3 碳排放权配额分配与管理

两地的配额计算多是根据历史数据，然而企业层面的温室气体排放统计体系尚不完善，所以多数试点都采取了历史法和行业基准线等其他方法相结合来决定各企业的碳排放权配额，当前配额都是免费发放给企业的。违约处罚方面，北京的政策更加严格，对超额排放部分处以市价3～5倍的罚款，天津市只是处以限期整改和取消享受相关政策，从结果来看，北京的主动履约率达到97.1%，未履约企业已交罚款共计600多万元。碳排放作为新兴的市场，相关政策法规要有足够的约束力，碳交易的政策效果才能得到保障，详见表14。

综上所述，从交易主体和交易方式上看，天津的交易主体范围更广，交易方式呈现出多样化，这有利于提升碳市场的灵活性和活跃度；从碳减排量上看，天津的参与企业数虽然少于北京，但减排总量和参与企业排放量的比例均大于北京，因而得出天津的二氧化碳减排力度很大；二者配额计算和分配方法类似，但违约处罚制度不同，北京对于超量排放的处罚力度更大，这可以保证碳减排政策的实施，进而促进我国节能减排事业的发展。

4.2 对我国建立统一碳市场的启发

第一，提高法律约束力，加大处罚力度。碳交易政策得以实施必须要有强制法律约束力的保障，若处罚力度小，政策的法律约束力弱，企业很可能因为成本问题而不履行碳减排任务。北京在立法执法方面有很多具体有效的标准和管理办法，也取得了不错的成效，值得其他试点借鉴和学习。第二，促进碳金融创新，提升碳市场活跃度。目前我国碳市场偏向政府控制，政府通过发放配额的方式达到使企业有偿排放二氧化碳的目的，并不看重二级市场的交易，碳交易产品类型单一，碳交易相关的金融衍生品尚未形成，今后应趋于市场主导，通过二级市场形成价格去激励企业减排创收，达到利润最大化。第三，提高政策标准的科学性，逐步健全碳体系。碳减排总量，排放配额的分配，纳入企业的数量等标准的制定应当因地制宜，才能保证政策的顺利执行，因而政府应根据各试点不同的标准，实际情况及执行落实情况，在全国范围内通过调研，科学地制定出因地制宜的碳交易体系标准，进而促进碳市场的完善。

参考文献：

[1]Daskalakis G.，Markellos R N..Are the European carbon markets efficient？[J].Review of Futures Markets，2008，17（2）： 103-128.

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