中国碳市场、能源市场和高排放行业间的溢出效应研究——基于TVP-VAR-DY模型

创新点

继电力市场后，将其他高排放行业纳入全国碳市场势在必行。本研究试将全国碳市场、能源市场和高排放行业市场纳入统一框架进行风险溢出效应测度。基于TVP-VAT-DY溢出指数模型，使动态溢出效应的测度结果更加平滑。最后该研究为中国碳市场建设，能源市场风险防范和高排放行业能源结构优化等方面提出建议。

通讯作者简介

陈省宏教授

陈省宏，澳门科技大学商学院教授，博士生导师，主要从事财务管理，运营管理及绩效评估，新能源管理研究，在Renewable & Sustainable Energy Reviews、Energy Policy、Journal of Cleaner Production等权威核心期刊发表论文论文80余篇，其中Ranking Top 5%以内期刊论文12篇，发表的论文已被2200余位学者和21个高IF期刊引用，H指数20。

通讯作者简介

唐健博士研究生

唐健，澳门科技大学可持续发展研究所博士研究生，白马湖实验室（能源与碳中和浙江省实验室）科研人员。主要从事能源市场、能源金融、能源技术经济等方向研究。近年来累计在国内外期刊发表SCI、SSCI等论文12篇。先后参与国家社科基金项目、澳门基金会项目、澳门科学技术协进会项目、企业战略课题研究项目5项。获得浙江省能源研究会先进工作者、浙江省能源科普优秀工作者、浙江省电力行协管理创新工作优秀推进者等荣誉6次。撰写论文入选长三角能源论坛优秀论文、浙江电力行业优秀管理论文5次。

中国碳市场、能源市场和高排放行业间的溢出效应研究——基于TVP-VAR-DY模型

作者

任峥宇1，陈省宏2,*，唐健1,3,*，章天晏3，郁洋3

单位

1. 澳门科技大学可持续发展研究所

2. 澳门科技大学商学院

3. 白马湖实验室

基金项目

国社科一般项目《全球大宗商品价格波动的风险传导机制、路径与网络结构研究》（23BJY063）

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摘要

在以低碳发展应对全国气候变化的共识下，继电力市场后，将其他高排放行业纳入全国碳市场势在必行。探究2021年至2023年期间全国碳市场、能源市场和高排放行业市场间的风险溢出效应。通过采用TVP-VAR-DY模型，使动态溢出效应的测度更加平滑。研究发现，全国碳市场、能源市场与高排放行业市场存在时变的双向不对称溢出效应，特别是在极端风险事件下，市场之间的波动溢出效应显著增强。电力等高排放行业市场主要受碳市场波动的影响，而新能源行业风险主要影响原油期货市场。重大社会经济事件可导致能源市场在短期内成为风险传递的主导因素，但随着时间推移，高排放行业会转为风险输出者。最后，提出了关于中国碳市场建设、能源市场风险防范和高排放行业能源结构优化等方面的建议。

研究背景

近年来，碳排放导致的全球变暖以及其引发的一系列生态环境问题日益凸显，成为事关人类命运发展的全球性问题。从环境领域、道德领域到金融领域、投资交易，世界各国对于环境问题与治理措施的关注不断增强。中国作为世界上碳排放最多的国家并未瞠乎其后。2020年，国家主席习近平在七十五届联合国大会一般性辩论上提出，“人类不能再忽视大自然一次次的警告，人类需要一场自我革命”，也正是在这次会议上，中国向世界交出了“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”的中国方案。2021年全国碳市场正式上线，电力行业成为主要交易行业，在政府相关部门的引导下，国内碳排放权交易市场的建立健全有序推进，同以欧盟碳交易市场为代表的国际碳交易市场共同发挥着调和经济增长与生态环境压力的作用，为实现可持续发展和保护全球环境贡献力量。

在全国碳排放交易市场从试点到全国市场过渡、有效履约“双碳”目标的同时，一些现实存在的问题也不容忽视。从碳排放权交易机制来说，碳排放权供需关系的变化是引发碳排放权交易价格波动的直接原因，而广泛应用于现代工业行业的石油、煤炭、天然气等不可再生资源的价格波动也可能会延伸到碳市场，通过影响碳排放供需进而影响碳排放权价格。正是能源价格出现了跨市场波动的溢出效应，化石能源市场与碳市场的信息联动和风险效应日益增强。根据美国能源信息署的数据，自2008年金融危机以来，原油市场一直处于脆弱状态。尤其受2019年新冠疫情和俄乌冲突等重大突发事件的影响，使得全球石油需求疲软，导致原油市场价格更加不确定。其次，石油等化石能源的金融化程度进一步提高，还造成了不可再生能源市场价格的剧烈波动，进而引发碳排放权价格的波动，能源市场与碳市场之间的风险溢出效应更加显著。面对以上问题，中国主动采取稳妥措施建立新型电力体系，2022年，中国可再生能源装机容量占47.3%，可再生能源发电量占比达到31.6%，可再生能源发电比例正呈现快速增长的趋势。在新型电力体系及电力市场化进程的共同作用下，可以预见的是，可再生能源将逐步取代不可再生能源，成为电力供应的主力军，并与电力市场相互影响和制约[9]。

在风险溢出效应的研究领域中，基于刻画相关性、系统性风险和风险溢出效应的考虑，多采用格兰杰因果检验、VAR（Vector Autoregressive）模型、GARCH（Generalized Auto Regressive Conditional Heteroskedasticity）族模型、Copula函数、Diebold和Yilmaz提出的DY溢出指数模型。协整检验和格兰杰因果关系检验仅能对低维结构进行描述，难以解释风险溢出网络结构的复杂性。多元GARCH模型也各有不足之处：常见的多元GARCH族模型中，GARCH-BEKK模型只可以识别风险溢出的方向，DCC-GARCH模型虽可以描述时变特征，但不能表述风险溢出的方向。目前应用最为广泛的DY溢出指数由于基于滚动窗口方法，设置滚动窗口势必导致研究样本损失，而且对数量较少的样本拟合效果不够平稳细致。TVP-VAR-DY（Time Varying Parameter Vector Auto Regression-DY）溢出指数模型可以克服传统DY溢出指数的局限性，在计算动态溢出指数时，由于不涉及滚动窗口分析，无需任意设置滚动窗口大小，有效避免了样本的损失，从而进行更加平滑的风险溢出指数测度。此外，其时变方差-协方差结构有利于产生更符合经济学实际的回归结果。

综上所述，本文基于碳排放权交易对实现“双碳”目标促进作用明确的背景下，采用TVP-VAR-DY溢出指数方法，研究中国碳市场、能源市场和高排放行业间的风险效应，对于能源市场与电力行业等高排放行业的低碳转型具有重要意义。

部分图片

图1 总风险溢出指数

图2 方向溢出指数

引文格式

任峥宇, 陈省宏, 唐健, 章天晏, 郁洋. 中国碳市场、能源市场和高排放行业间的溢出效应研究——基于TVP-VAR-DY模型[J/OL]. 能源环境保护: 1-11[2024-04-26]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20240404.

REN Zhengyu, Hsing Hung Chen, TANG Jian, ZHANG Tianyan, YU Yang. Risk effects among China's carbon market, energy market, and high emission industries: Based on TVP-VAR-DY model[J/OL]. Energy Environmental Protection: 1-11[2024-04-26]. https://doi.org/10.20078/j.eep.20240404.

　　责任编辑：宫在芹

中国碳市场、能源市场和高排放行业间的溢出效应研究——基于TVP-VAR-DY模型

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