中国A,股市场下能源类期货的价格波动对深圳碳排放权交易价格的显著性影响
时间：2023-06-18 21:00:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
严 佳
（泰国格乐大学,泰国 曼谷 10220）
目前，国内主要从中国传统能源价格、中国碳排放权交易市场、碳排权交易制度、碳税制度、碳排放量、经济增长、低碳、新能源以及国际能源价格、国家碳市场等方面对碳排放权交易价格进行研究。荀玺蓉（2022）在传统能源价格与中国碳排放权交易价格的相关性研究中认为，影响碳排放权交易价格主要体现在能源现货价格上[1]。王星智（2022）认为在加快我国碳交易市场诚信建设的是实操制度[2]。任秋潇等（2022）在绿色金融创新与碳交易市场协同实现“双碳”目标的研究中，以研究低碳及碳排放权交易市场为主[3]。孙菲菲等（2012）在基于碳税背景的碳排放和经济增长关系的实证分析中主要研究碳税制度等[4]。
现有的国内外研究普遍认为能源价格影响碳排放权交易价格。国外的碳排放权交易开始较早，关于能源价格与碳排放权交易价格的研究较多，其主要围绕欧盟碳排放权交易体系[5-7]。
国内外文献中学者们在对能源价格与碳排放权交易价格的关系进行研究时，先后采取了各种方法，如BATTEN等（2021）、DUAN等（2021）通过建立回归模型发现原油、煤、天然气和电力价格对碳排放权交易价格存在重要影响[8-9]。赵选民等（2019）通过GLS回归模型分析研究发现原油、煤、天然气等传统能源价格与碳排放权交易价格之间存在负相关关系[10]。李谊（2020）通过建立VAR模型发现天然气和原油的价格对碳排放权交易价格具有正向影响，煤炭价格对碳排放权交易价格具有负向影响[11]。
从前人文献中所发现的问题与本文的关联点主要有三点：第一，在关于碳排放权交易的研究中，暂未发现有针对中国A股市场下能源类期货的价格波动对深圳碳排放权交易价格的显著性影响的独立性文章；
第二，关于能源价格与碳排放权价格的研究现状，不管是能源现货价格还是能源期货价格，都与碳排放权具有一定的相关性，且部分研究指出能源价格对碳排放权价格具有显著性影响。第三，国内外学者大多采用相关的计量经济学模型对能源价格与碳排放权价格进行实证研究，以向量自回归模型为主，即VAR模型。
基于上述文献研究，本文的理论假设前提主要如下：第一，假设中国A股市场中有相关的能源类期货的价格波动对深圳碳排放权交易价格具有显著性影响；
第二，假设文中所选取的相关样本数据具有向量自回归模型（VAR模型）的数学假设前提。
2.1 样本和数据来源
本文主要选取2018年1月2日至2022年11月17日的中国A股市场下属于能源类的原油（原油期货发行较晚，时间从2018年3月26日起）、焦煤、动力煤、燃油四支期货的每日收盘价格，以及中国深圳碳排放权交易每日收盘价格作为样本数据。主要数据来源于Wind数据库。
2.2 变量选取
通过对参考文献的梳理，如BATTEN等（2021）[8]、DUAN等（2021）[9]、李谊（2020）[11]等文献的研究结论可得到本文所选取的变量（见表1）。
表1 变量选取
2.3 模型构建
基于上述理论分析，本文利用Stata 17.0软件对A股市场下能源类相关期货的价格、碳排权交易的价格搭建p阶VAR模型（向量自回归模型）。模型数学表达式如式（1）所示。
其中，p为模型的滞后阶数，yt为k维矩阵，εt为k维随机扰动项，α1，α2，…，αp分别为k×k维待估计的系数矩阵。
2.4 ADF检验
在正式搭建VAR模型前，需要对数据进行ADF平稳性检验。ADF单位根检验结果显示，SZA、JM、FU的统计量大于1%、5%、10%的临界值，说明SZA、JM、FU都是不稳定序列。为了使文中构建的VAR模型有效，则需要继续用ADF检验对SZA、SC、JM、ZC、FU五个序列的一阶差分进行平稳性分析。检验结果显示，SZA、SC、JM、ZC、FU五个序列的一阶差分稳定且均为一阶单整序列。
2.5 协整检验
VAR模型中所需的数据序列应为同阶单整序列，这是原序列可以进行协整检验的前提。因此，通过协整检验可以进一步考察序列之间是否存在长期稳定的关系。由于dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU都是一阶单整序列，所以对dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU五个序列进行协整检验。检验结果表明，dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU五个序列的特征根迹检验统计量均大于1%的临界值，因此dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU之间存在协整关系。因而需要进一步使用ECM模型对dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU五个序列进行分析。
2.6 格兰杰因果关系检验
格兰杰因果关系的前提是当一个变量受到另一个变量的滞后影响。对dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU进行格兰杰因果关系检验可知，本研究的指标之间部分存在格兰杰原因，部分不存在格兰杰原因。
3.1 VAR模型结果分析
在运用VAR模型前，需利用Stata软件来选择最优的滞后阶数，其判定标准包括AIC准则、SC准则等。通过各项准则检验后，Stata最终以1阶为准构建VAR模型。
选择1阶滞后阶数后，通过Stata软件建立dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU的VAR模型（1），得到VAR模型结果如表2所示。
表2 VAR模型
根据Stata软件的分析结果得到ddSZA、dSC、dJM、dZC、dFU的VAR模型（1）方程，分别见式（2）、式（3）、式（4）、式（5）、式（6）。
VAR模型构建后，更多关注后续的脉冲响应、方差分解等分析，单独模型的分析意义较小。
根据图1，观测出所测数据均在单位圆中出现，即VAR模型特征根小于1，因此可以初步断定该模型稳定。在此基础上开展下一步研究，对数据进行脉冲响应函数分析。
dSZA、dSC、dJM、dZC、dFU的VAR模型（1）的稳定性检验如图1所示。
图1 VAR特征根图
3.2 脉冲响应函数分析结果
脉冲响应函数主要是分析当一个误差项发生变化时，其对系统产生的动态影响。当期数为11期时，得到dSC、dJM、dZC、dFU的脉冲响应函数如图2所示。
（1）据图2中dSC的正交脉冲响应结果可知，变量dSC的变化对dSZA产生冲击影响。当给予原油期货价格一个正面冲击时，碳排放权交易价格会小幅度负向下降；
当原油期货价格在第二期冲击水平迅速降低到-0.732时，碳排放权交易价格反而会小幅度正向上升，在接近第三期到第四期时便趋向于0，dSC对来自dSZA的方程冲击调整结束。这表明原油期货的价格给碳排放权交易价格带来的冲击主要来自负向方向，持续时间较短，在第五期影响全部消失。
（2）据图2中dJM的正交脉冲响应结果可知，变量dJM的变化对dSZA产生冲击影响。当给予焦煤期货价格一个正面冲击时，碳排放权交易价格波动幅度非常小，主要在0附近产生微小幅度变化；
当焦煤油期货价格在第二期冲击水平迅速降低到-0.732时，碳排放权交易价格还是呈现微小幅度的变化，在接近第三期到第四期时便趋向于0，dSC对来自dSZA的方程冲击调整结束。这表明焦煤期货的价格给碳排放权交易价格带来的冲击非常微弱，并且持续时间较短，在第三期影响全部消失。
（3）据图2中dZC的正交脉冲响应结果可知，变量dZC的变化对dSZA产生冲击影响。当给予动力煤期货价格一个正面冲击时，碳排放权交易价格主要朝负向波动，在第二期时达到峰值；
当动力煤期货价格在接近第三期冲击水平迅速降低到-0.732时，碳排放权交易价格朝正向产生微小幅度的变化，在接近第五期时便趋向于0，dSC对来自dSZA的方程冲击调整结束。这表明动力煤期货的价格给碳排放权交易价格带来的冲击来自同一方向，且为负向影响，持续时间较焦煤期货价格对碳排放权交易价格的影响时间略长，在第五期影响全部消失。
图2 dSC、d JM、dZC、dFU的脉冲响应函数
（4）据图2中dFU的正交脉冲响应结果可知，变量dFU的变化对dSZA产生冲击影响，当给予燃油期货价格一个正面冲击时，碳排放权交易价格主要朝负向波动，波动的幅度比较微弱；
当燃油期货价格在接近第二期冲击水平迅速降低到-3.331时，碳排放权交易价格朝正向产生微小幅度的变化，在第三期、第四期时略微在0附近波动，到第五期时便趋向于0，dFU对dSZA、dSC、dJM、dZC的方程冲击调整结束。这表明燃油期货价格给碳排放权交易价格带来的冲击来自不同方向，以负向影响为主，持续时间与动力煤期货价格对碳排放权交易价格的影响时间相近，在第五期影响全部消失。
研究结果表明，选取的四支能源类期货的价格波动对深圳碳排放权交易价格具有显著性影响。
原油期货价格的波动对碳排放权交易价格的影响是负向的且影响时间较为短暂。出现这样的结果，原因可能是中国的原油消耗主要依赖进口，那么国内原油期货价格的波动对碳排放权交易价格的影响就不是很明显。
焦煤期货价格的波动对碳排放权交易价格的影响是非常微弱的且持续时间较短。动力煤期货价格的波动对碳排放权交易价格的影响是负向的且持续时间相比原油期货价格波动影响时间略长。焦煤和空气煤作为一级能源，两者对碳排放权交易价格的影响程度比原油高。
燃油期货价格的波动对碳排放权交易价格的影响是来自不同方向的，影响幅度整体比较微弱，以负向影响为主。
碳排放权交易价格的波动对原油、焦煤、动力煤、燃油四支能源类期货价格的影响是反方向的，且影响时间较长。
本文的研究结论进一步说明，中国能源类期货价格的波动对中国碳排放权交易价格存在显著性影响，且以负向影响为主。中国作为能源品消耗及碳排放大国，研究能源类期货价格的波动对中国碳排放权交易价格的影响具有非常重要的意义。
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