中國碳排放權交易市場、能源市場關聯性與高能耗企業研發投入*

趙天宇，趙大坤

(1.河南工學院 經濟學院，河南 新鄉 453003 ；2.廈門大學 嘉庚學院，福建 漳州363105)

0 問題的提出

碳排放權交易市場(以下簡稱碳市場)是為企業提供碳排放配額交易的平臺，設立它的目的是以最低社會成本實現減排目標、促進社會低碳發展。碳排放權交易價格(以下簡稱碳價格)上升提高了高能耗企業買入配額的成本，迫使其在技術創新與維持原有生產模式間做出選擇，如果高能耗企業大力推進節能減排技術研發，提高能源使用效率，則可實現減排目標。那么我國碳市場是否促進了高能耗企業的節能研發呢？本文將對我國碳市場能否促進高能耗企業的研發展開研究。

1 相關文獻綜述

碳價格波動通常與能源價格波動顯著關聯[1-2〗。歐盟碳價格與煤炭等能源市場價格正向相關[3],能源市場對碳市場具有顯著的風險傳導機制[4]。Tan等研究歐盟碳市場與能源市場、股票市場的關聯性時發現，碳市場與股票市場關聯性更強[5]。趙領娣等研究發現，中國碳市場價格與能源市場價格存在雙向因果影響，能源市場震蕩期對碳市場影響更為明顯，其中，廣東碳市場為能源市場波動的凈接收方[6]。

碳市場對企業研發影響的研究主要集中在新能源市場[7]，碳市場盡管在提高新能源企業競爭力方面作用有限，但卻顯著促進了其研發[8]，碳價格處于高位時有利于綠色發電等新能源生產企業的創新[9]，也有利于綠色發電技術的推廣[10]。王為東等發現碳市場試點交易通過信號預期效應促進了綠色低碳技術發展[11]，通過對比試點區域與非試點區域，發現試點區域通過碳交易促進了企業的研發[12]，碳交易市場對高質量新能源企業創新影響更為顯著[13]。

綜上發現，有關碳市場與其他市場關聯性的研究早期集中于歐盟地區。我國碳市場試點運行以來，也產生了關于碳市場與其他市場關聯性以及波動特征的研究成果，但選取的樣本皆為2018年之前，缺少采用新近數據(2018年以后)的相關研究?，F有成果中也未發現有關碳市場對高能耗企業研發的影響研究。

2 碳市場與國內外能源市場聯動關系的實證分析

自1980年VAR模型被西姆斯(C.A.Sims)引入對經濟系統進行動態分析后，逐漸在預測相互聯系的時間序列系統以及分析擾動因素對經濟系統中變量的沖擊時體現出明顯優勢。本文擬選用VAR模型測度國內外能源市場與中國碳市場之間的動態關聯性。

2.1 基本模型介紹

VAR(P)模型的一般形式為yt=Ψ1yt-1+…+Ψpyt-p+Hxt+ζt，t=1,…T。其中，yt為內生變量列向量；xt為外生變量列向量；p為滯后階數；T為樣本容量；ζt為擾動列向量，允許ζt同期相關，但與滯后期不相關，并與等式右邊回歸變量不相關。結合本文研究的需要，考慮使用不含外生變量的無約束向量自回歸模型，即模型形式為，yt=Φqyt-1+…+Φpyt-p+ξt,其中Φ1,…Φp為待估系數矩陣。由于僅是內生變量的滯后期值出現在等式右側，因而不存在同期自相關問題；由于使用普通最小二乘法(OLS)與廣義最小二乘法(GLS)可以得到同等有效的回歸結果，因此本文使用最小二乘法進行VAR(P)模型的回歸。時間序列數據的平穩性檢驗是VAR建模的前期工作，傳統向量自回歸模型中要求各變量符合平穩性條件，非平穩時間序列需要進行差分處理，直至差分平穩后方可進入模型，但隨著協整理論的發展，對于非平穩序列，只要滿足同階單整條件也可以直接建立VAR模型，其估計結果同樣真實有效。

2.2 變量定義、樣本選擇與數據處理

2.2.1 變量定義與樣本選擇

本文著重分析國內外能源市場與中國碳市場的關聯效應，因此分別選擇國際能源市場現貨價格、國際能源市場期貨價格，以及國內能源市場的新能源與傳統能源價格作為變量。中國碳市場于2013年開始進行試點，從成交量看，廣東與湖北交易所2014—2020年的累計成交量都較大，但從時序動態看，廣東交易所早于湖北，其前期準備工作較為充分，合約上市后市場相對活躍，且當前正在籌備推出國內碳市場交易期貨合約，因此本文選擇廣東交易所碳價格作為代理變量；國際市場能源期貨價格以標準普爾能源全收益指數作為代理變量，該指數基點為1000；國際市場能源現貨價格以國際貨幣基金組織(IMF)報告的能源價格指數為代理變量，該指數基點為100；國內能源中的新能源價格以國證新能源指數為代理變量(國證新能399412.SZ),該指數涵蓋了滬深兩市上市的新能源以及新能源汽車行業上市公司的整體表現；國內傳統能源價格以滬深300能源指數為代理變量,該指數涵蓋了滬深300成份股中能源行業的所有股票。以上數據，國際能源價格來自國際貨幣基金組織(IMF)官方網站，碳市場交易數據來自WIND數據庫，其余各類價格指數均來自國泰安(CSMAR)數據庫。上述變量具體定義如下表1。

表1 VAR模型變量定義

2.2.2 基礎數據處理以及變量平穩性檢驗

首先對選擇的樣本數據國際能源現貨價格指數、國內能源現貨價格指數、國際能源期貨價格指數進行對數化處理，對國際能源現貨價格、國內碳價格選用其初始數據。由于月度中包含季節性因素、周期性因素以及其他隨機因素，且季節性波動可能掩蓋經濟活動的客觀規律，因此本文在運用時間序列數據進行實證分析前先對上述變量的時間序列數據采用CensuxX-12方法進行季節性調整，將季節性因素去除，保留趨勢循環序列，并在此基礎上運用H-P濾波方法將序列中的趨勢因素與循環因素進一步分離，保留濾波處理后的趨勢序列作為VAR建模中實際使用的數據信息。趨勢分解圖像表明，樣本期間，廣東碳價格在2014年開市交易后逐期走低，2017年后逐漸上升；國際國內的傳統能源市場能源價格均處于下降趨勢(1)有關趨勢分解圖像未在文中報告，如有需要請聯系作者。。

由于VAR建模要求所用數據符合水平平穩或同階單整條件，因此需要對上述純趨勢變量進行平穩性檢驗以識別其平穩性。本文選擇PP檢驗方法對上述變量進行平穩性檢驗，結果見表2。

表2 各變量平穩性檢驗結果

檢驗結果表明，滬深300能源價格、國際市場能源期貨價格、國際市場能源現貨價格均為水平平穩變量，國內新能源價格、碳價格均為過程,同為一階單整變量之間可能存在協整關系，后續我們將進行長期協整關系檢驗(2)限于篇幅，最優滯后階數檢驗、協整檢驗結果未在文中報告，如有需要請聯系作者。。

2.2.3 模型平穩性檢驗

根據構建VAR模型的建模原理，本文在完成表2所列各變量平穩性檢驗基礎上，進行模型最優滯后階數選擇以及所構建模型的平穩性檢驗，理論上只有符合平穩性條件的模型，其計算結果方具有分析價值。模型的平穩性檢驗結果如圖1所示。

圖1 VAR模型平穩性檢驗結果

圖1顯示，本文設定的VAR模型所有特征根均位于單位圓內，符合平穩性條件。

2.3 VAR模型建立與估計結果分析

2.3.1 VAR模型設定

(1)

式中，ΔY1=(d(gzxn)，d(tp),(hs300),(ny),(bpny)),πi為參數矩陣，εt為隨機擾動向量。根據滯后檢驗結果，模型中p=3，即本文選用模型為無約束VAR(3)(3)限于篇幅，文中略去了滯后階數檢驗報告，如有需要請聯系作者。。

2.3.2 脈沖響應及結果分析

(1)國內能源市場對碳價格的影響分析。國內新能源市場與傳統能源市場對碳價格的沖擊效應見圖2和圖3。

圖2 國內新能源對碳價格沖擊

圖3 國內傳統能源對碳價格沖擊

圖2和圖3表明，國內新能源市場與傳統能源市場均對碳價格產生正向沖擊，但新能源市場在沖擊發生后由初始負向至4個月后轉為正向；傳統能源市場則始終為正向沖擊。從波動幅度看，傳統能源市場也遠高于新能源市場，二者的一個標準差沖擊效應均在約18個月后消失。

(2)國際能源市場對碳價格的影響分析。國際能源現貨與期貨市場價格一個標準差的沖擊見圖4和圖5。

圖4 國際能源現貨對碳價格沖擊

圖5 國際能源期貨對碳價格沖擊

圖4表明，國際能源現貨價格一個標準差沖擊使碳價格產生了兩峰一谷的雙向波動，在大約9個月后響應接近尾聲。國際能源價格上漲，首先引發碳價格上升，但價格上升以尖峰形式出現，維持時間不足一個季度便出現碳價格急速下跌，碳價格回升相對緩慢。

圖5表明，國際能源期貨價格對碳價格的沖擊始終為負，且具有緩慢收斂趨勢，圖像表明大約30個月后沖擊會近乎消失。相比國內能源市場的影響，國際能源期貨價格對碳價格影響更為持久，這可能源于國際能源期貨市場發展較早，目前已較為成熟，市場波動信息傳遞與影響效能更高。

2.4 因果關系檢驗及結果分析

本文側重分析國內外能源市場與碳市場之間的關聯。建立碳市場的目的在于通過市場化交易平臺助推節能減排，高能耗企業是國內碳市場的參與主體，其顯著特征是大量依靠傳統能源作為生產端基本投入，因此能源市場與高能耗企業息息相關。理論上能源市場與碳市場具有高度相關性，因此根據因果檢驗結果總結了碳市場與國內外能源市場的關聯機制，見圖6。

圖6 碳市場與國內外能源市場的關聯

2.4.1 因果檢驗結果分析

(1)從國內能源市場與碳市場聯動關系看，國內新能源市場與碳市場不存在相互影響，國內傳統能源市場是碳市場波動的原因。

(2)從國外能源市場與碳市場的聯動關系看，國外能源現貨與期貨價格均影響國內碳市場價格，國內碳市場單向接受來自國際能源市場波動的影響。

可見，國內碳市場主要受國內外傳統能源市場影響。

2.4.2 因果檢驗獲取的能源市場間關聯機理

此外，本文還基于因果檢驗總結了國內外能源市場間的關聯機制，見圖7。

圖7 國內外能源市場關聯機制圖

由圖7可知，國內新能源現貨市場與傳統能源現貨市場均與國外能源期貨市場存在雙向因果關系，國外能源現貨市場與國外能源期貨市場也存在雙向因果關系，表明如下信息：(1)國外能源期貨市場發展成熟，國外能源期貨與現貨市場間互動良好，市場信息能夠相互反饋。(2)國內傳統能源現貨價格單方向受國外能源現貨價格影響，反向影響則不存在，說明國內傳統能源市場影響力弱，未能發揮應有的信息反饋作用，僅能被動接受國際能源價格波動。(3)國內傳統能源現貨價格影響國內新能源現貨價格，同樣不存在反向影響，說明國內新能源市場占比小、作用微弱，目前國內尚未形成新能源主導的能源市場狀態。

3 碳市場、能源市場對高能耗企業研發投入影響的實證分析

為實現減排，高能耗企業作為控排主體可通過技術創新不斷提高能源利用效率，降低能源消耗總量，進而減少排放；也可以積極使用新能源替代傳統能源，實現低排放。為回答碳市場對高能耗企業研發投入究竟產生了何種影響，本文接下來首先針對碳市場、能源市場對高能耗企業研發投入的影響進行實證分析，再以新能源作為對照組，進行能源市場、碳市場對新能源生產企業研發投入影響的實證分析。

3.1 樣本選擇與數據處理

在前述已選指標基礎上，本部分繼續選擇廣東省煤炭、電力、鋼鐵等高能耗上市公司為研究樣本，剔除數據不全、ST特別處理等，最終選擇55家公司為研究樣本。為保證與碳市場運營時間有效銜接，研究窗口選定為2014—2020年。選擇樣本公司研發投入數據作為高能耗企業研發創新(zrd)代理變量，首先將原始數據進行對數化處理，再進行數據平穩性檢驗(4)限于篇幅，文中略去了關于研發投入數據的檢驗報告，如需要請聯系作者。，檢驗結果表明，對數化研發投入數據符合水平非平穩但一階平穩條件，而后構建平衡面板模型進行回歸分析。

3.2 面板模型構建與回歸結果分析

面板模型相對于時間序列模型的優勢在于可以同時反映截面信息與時序信息，該模型適用于對不同截面在同一時間窗口內各變量間影響關系的回歸分析。鑒于此，本文接下來選擇面板模型對碳市場、能源市場對高能耗企業研發投入的影響進行計量建模、回歸分析。

3.2.1 模型構建

Δzrdit=α0+α1Δtp1+α2Δsh300+α3Δbpny+

α4Δny+α5Δgznx+ξit

(2)

Δzrdit=α0+α1Δtp+α2Δhs300+α3Δgzxn+

α4Δbpny+ξit

(3)

Δzrdit=α0+α1Δtp+α2Δhs300+α3Δny+

α4Δbpny+ξit

(4)

Δzrdit=α0+α1Δtp+α2Δhs300+

α3(Δtp×Δhs300)+ξit

(5)

Δzrdit=α0+α1Δtp+α2Δhs300+

α3(Δtp×Δgzxn)+ξit

(6)

Δzrdit=α0+α1Δtp+α2Δhs300+α3Δny+

α4(Δtp×Δhs300)+ξit

(7)

Δzrdit=α0+α1Δtp+α2Δhs300+α3Δny+

α4Δ(Δtp×Δgzxn)+ξit

(8)

表3 模型2—8回歸結果

3.2.2 模型回歸結果分析

(1)基本模型2至3回歸結果表明，當同時考慮國際能源價格與國內碳市場、國內傳統能源市場對高能耗企業研發投入影響時，國際能源期貨價格上漲對高能耗企業研發投入激勵作用最強，國內新能源與傳統能源市場均抑制高能耗企業研發，新能源市場走強時，并未發揮引導企業研發的作用，傳統能源價格上漲是促進企業研發的主導因素。碳價格同樣抑制企業研發投入，從系數大小看，國際能源市場的影響最大。

(2)模型4顯示，在不考慮國內新能源市場發展時，國際市場能源期貨與現貨價格上漲均推動高能耗企業研發投入，國內傳統能源價格上升抑制高能耗企業研發投入，碳價格與國內傳統能源市場價格上升時，嚴重抑制高能耗企業研發投入。

(3)模型5至6分別報告了不考慮國際能源市場影響時，國內碳市場與傳統能源市場、新能源市場對高能耗企業研發投入的影響。結果表明， 碳價格與國內傳統能源價格上漲對企業研發投入直接作用消失，二者協同促進高能耗企業研發投入，作用強度系數為0.48(1%顯著性水平下)；碳價格與國內新能源價格上漲協同促進高能耗企業研發投入，但作用強度系數為0.2，低于傳統能源價格影響效應。

(4)模型7至8是考慮國際能源價格情況，分別檢驗碳市場與國內傳統能源市場協同對高能耗企業研發投入的影響。結果表明，考慮國際能源價格后，國內碳市場、傳統能源價格、新能源價格均顯著抑制高能耗企業研發投入，僅有國際能源價格上升會促進企業研發投入，說明當前我國碳市場作用的發揮受國際市場能源價格波動影響深遠，國際能源價格強勢上升不利于國內高能耗企業開展研發。

3.3 碳市場、國內外能源市場對新能源企業研發投入的影響

在解析國內外能源市場價格與碳市場對高能耗企業研發投入影響后，作為對照組，本文又檢驗了上述因素對國內新能源生產企業研發投入(qrd)的影響。去除數據不全樣本后，

最終選擇40家新能源生產上市公司為研究樣本，其研發投入數據同樣來源于CSMAR數據庫，基本數據處理同前，平穩性檢驗未在正文報告(5)其平穩性檢驗結果與前述其他變量一樣，符合一階差分平穩條件。，其模型如下：

Δqrdit=α0+α1Δtp+α3Δgzxn+Δhs300+ξit

(9)

Δqrdit=α0+α1Δtp+α2Δgzxn+

α3Δhs300+α4Δny+ξit

(10)

表4 模型9和10回歸結果

由上表的回歸結果可以看出，無論是否考慮國際能源市場價格，碳價格上漲都促進了新能源生產企業研發投入的提升?？梢钥闯?，碳市場發展有利于進一步激勵新能源企業持續推進研發創新，不斷提高其生產規模與市場份額，為碳達峰、碳中和做出貢獻。同時我們發現國內傳統能源市場價格上升顯著抑制新能源企業研發投入，傳統能源價格只有與碳市場協同作用時才可能促進企業研發投入。

4 結論與啟示

本文以碳市場與國內外能源市場相互聯動影響碳市場調節高能耗企業研發投入為理論預期，首先運用VAR模型分析了國內外能源市場與碳市場的相互沖擊關系，以及各市場間的因果關聯，在此基礎上分析上述因素對高能耗企業研發投入的影響，并以新能源公司作為對照組樣本，分別檢驗了國內外能源市場與國內碳市場對兩類企業研發投入的影響，得到如下結論與啟示。

第一，市場間關聯緊密。中國碳市場價格波動和國外能源期貨與現貨市場、國內傳統能源市場與新能源市場均具有顯著關聯。國內傳統能源與新能源市場對碳市場產生正向沖擊，但影響幅度上新能源市場處于弱勢；國際能源期貨市場對碳市場產生持續性負向沖擊，國際能源現貨市場對碳市場產生正負交錯式沖擊，總體看，國際能源期貨市場作用最為顯著。

第二，因果關系復雜且國際市場為主導。國內傳統能源是碳市場波動的原因，國內新能源市場則不存在與碳市場的顯著因果關聯；國際能源期貨與現貨市場均為碳市場波動的主導因素，但反向因果不存在。國外能源期貨與現貨市場互為因果，聯動靈敏，有助于實現能源市場的價格發現功能。國內傳統能源市場與新能源市場均與國際能源期貨市場存在雙向因果關系，說明國內傳統能源與新能源市場波動高度依賴于國際能源期貨，同時國內傳統能源市場單向接受來自國際能源現貨市場信息，說明目前國內傳統能源市場處于被動狀態，我國能源市場建設還有很大提升空間。

第三，分厘國際市場后國內市場影響發生突變。在綜合考慮國內外能源市場與碳市場對高能耗企業研發投入影響時發現，碳市場、國內傳統能源市場與新能源市場均顯著抑制企業研發投入，僅有國際能源市場價格上漲促進了高能耗企業研發投入；但在不考慮國際能源市場影響時發現，碳市場可以分別與國內傳統能源市場、新能源市場協同發揮促進高能耗污染企業研發投入的作用，且碳市場自身抑制研發的作用消失。作為對照組，碳市場對新能源企業研發投入表現出直接的正向激勵作用，且這種作用不受國際市場影響。

基于以上研究結論，我們認為在分地區試點基礎上，推進全國統一碳市場交易可以汲取區域試點經驗，結合碳達峰與碳中和目標，制定更加合理的碳市場交易機制，同時要推進我國能源市場建設，充分運用能源價格的聯動機制，使能源市場與碳市場均更好地發揮其價格發現與資源優化配置功能。在全國碳市場中引入多元化市場參與主體，加快推進碳期貨合約上市交易，增加碳市場流動性，更好地發揮碳市場的金融市場屬性，通過碳市場建設以最低成本助力雙碳目標實現與社會低碳發展。