摘" "要：碳排放權(quán)逐漸成為一種新興的政策工具和金融資產(chǎn)。基于VAR模型、Granger因果檢驗、脈沖效應(yīng)、方差分解等方法，實證研究碳排放權(quán)交易價與高碳行業(yè)、低碳行業(yè)股指之間的聯(lián)動性。研究結(jié)果表明，碳排放權(quán)交易市場與高碳行業(yè)間、高碳行業(yè)與低碳行業(yè)間存在雙向的Granger因果關(guān)系。而且，三個市場之間形成了內(nèi)部平衡關(guān)系，在碳價的作用傳遞下，高碳行業(yè)在抑制中發(fā)展，而低碳行業(yè)進一步擴張，進而實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。

關(guān)鍵詞：碳排放權(quán)交易價；高碳行業(yè)；股票市場；聯(lián)動性

中圖分類號：F830" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " 文章編號：1673-291X（2024）20-0072-05

一、相關(guān)背景和研究綜述

二氧化碳排放權(quán)逐漸成為各國重要的環(huán)境政策工具，《京都協(xié)定書》為碳排放權(quán)交易市場的興起奠定了基礎(chǔ)。2005年，歐盟率先成立碳排放交易體系。2011年，國務(wù)院在《“十二五”節(jié)能減排綜合性工作方案》中提出，開展碳排放交易試點，建立自愿減排機制，推進碳排放權(quán)交易市場建設(shè)。同年，我國在北京市、天津市、上海市、重慶市、湖北省、廣東省及深圳市7個省市啟動了碳排放權(quán)交易試點工作。自2021年全國碳排放權(quán)交易市場開市以來，全國碳排放權(quán)交易市場每年覆蓋二氧化碳排放量約45億噸，是全球覆蓋溫室氣體排放量規(guī)模最大的碳市場。截至2023年12月1日，累計碳排放配額總成交量超過4億噸。碳排放權(quán)交易效應(yīng)對重點行業(yè)股票價格以及具體行為產(chǎn)生影響，進而影響整體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。證券市場作為經(jīng)濟的晴雨表，與碳排放權(quán)交易市場會產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)。碳排放權(quán)交易市場與電力、熱力等重點高碳行業(yè)之間是否存在聯(lián)動性，深入研究碳市場與高碳行業(yè)表現(xiàn)的影響關(guān)系具有重要意義。

關(guān)于碳排放權(quán)交易的研究，主要聚集在碳排放權(quán)交易市場與國際能源價格、金融工具價格的聯(lián)動關(guān)系。鐘世和和曾小春（2014）根據(jù)芝加哥環(huán)境交易所碳排放權(quán)價格月度數(shù)據(jù)樣本，采用VAR模型來檢驗碳價波動構(gòu)成能源價格波動的原因。陶春華（2015）檢驗我國碳排放權(quán)交易與樣本行業(yè)股票收益率之間的聯(lián)動關(guān)系。王曉宇等（2017）基于DCC-GARCH模型發(fā)現(xiàn)我國的碳交易市場處于分割狀態(tài)，不同市場間的聯(lián)動性較差。陳向陽和何海靖（2021）實證發(fā)現(xiàn)，只有廣東省、天津市的碳收益與深證綜指和湖北省與上證綜指之間存在單向的Granger因果關(guān)系，而北京市、上海市、廣東省與上證綜指、深證綜指存在雙向或單向的非線性Granger因果關(guān)系。韓國文和樊呈恒（2021）從碳排放視角檢驗了中國股票市場上到底是存在綠色激勵還是碳風(fēng)險溢價，發(fā)現(xiàn)中國股票市場在2013—2014年后發(fā)生了由綠色激勵轉(zhuǎn)為碳風(fēng)險溢價的逆轉(zhuǎn)。Zhang等（2022）結(jié)合中國碳市場與股票市場之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)，以北京市、湖北省和廣東省三個碳市場為例，運用時域和頻域溢出分析方法，發(fā)現(xiàn)股市危機時期股票市場對碳市場的風(fēng)險溢出更為明顯。Guo等（2023）利用時域動態(tài)連通性方法和頻域動態(tài)連通性方法，探索中國碳債券市場、碳股票市場和能源股票市場之間的復(fù)雜聯(lián)系。

二、實證分析

（一）數(shù)據(jù)描述

選取2018年8月1日至2023年8月1日的交易數(shù)據(jù)，以股票市場開盤交易日為準(zhǔn)，共選取1 214個交易日。在上海市碳排放權(quán)配額（SHEA）、廣東省碳排放權(quán)配額（GDEA）、湖北省碳排放權(quán)配額（HBEA）、福建省碳排放權(quán)配額（FJEA）、深圳市碳排放權(quán)配額（SZEA）5個碳排放權(quán)交易市場中，主要選擇廣東省與湖北省碳排放權(quán)交易市場進行建模。并選取煤炭（MT）、鋼鐵（GT）、銀行（YH）、環(huán)保（HB）等行業(yè)股指進行對比分析，各指標(biāo)描述性統(tǒng)計見表1所示。對各變量時間序列進行單位根檢驗，原變量中只有HB平穩(wěn)。選擇取對數(shù)再次進行單位根檢驗，仍然只有l(wèi)nHB平穩(wěn)。對各變量的對數(shù)取一階差分，所有變量的對數(shù)一階差分均顯著平穩(wěn)，并進一步對變量進行協(xié)整性檢驗。

（二）回歸結(jié)果分析

經(jīng)過平穩(wěn)性檢驗、滯后階數(shù)確定、協(xié)整性檢驗后，建立VAR模型檢驗（見表2），各變量自身滯后一階對其本身影響都在99%水平上顯著，且都是正相關(guān)。

以lnGDEA、lnHBEA為被解釋變量的回歸中，lnMT系數(shù)均顯著，即煤炭行業(yè)的股指對數(shù)與廣東省和湖北省碳排放權(quán)交易市場價格存在正相關(guān)關(guān)系。以lnMT、lnGT為被解釋變量的回歸中，高碳行業(yè)指數(shù)lnGDEA系數(shù)顯著呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即廣東省碳排放權(quán)交易市場價格與高碳行業(yè)指數(shù)對數(shù)存在正相關(guān)關(guān)系。在高碳行業(yè)內(nèi)部，存在顯著的相關(guān)關(guān)系，不過煤炭行業(yè)滯后一階與鋼鐵行業(yè)負(fù)相關(guān)，而鋼鐵行業(yè)滯后一階與煤炭行業(yè)正相關(guān)。低碳行業(yè)與高碳行業(yè)股指對數(shù)間存在相關(guān)關(guān)系，且這種關(guān)系是負(fù)相關(guān)，其中銀行滯后一階對煤炭行業(yè)在95%水平上顯著，環(huán)保滯后一階對鋼鐵行業(yè)在99%水平上顯著。

以lnYH、lnHB為被解釋變量的回歸中，即以低碳行業(yè)指數(shù)對數(shù)為被解釋變量的回歸中，碳排放權(quán)交易市場與其系數(shù)對應(yīng)P值并不顯著，只有廣東省碳排放權(quán)交易市場滯后一階對環(huán)保行業(yè)在90%水平上表現(xiàn)為正相關(guān)。在高碳行業(yè)中，煤炭行業(yè)的股指對數(shù)滯后一階對低碳行業(yè)股指對數(shù)都在99%水平上表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，而鋼鐵行業(yè)的股指對數(shù)滯后一階對低碳行業(yè)股指對數(shù)都在99%水平上表現(xiàn)為正相關(guān)。而低碳行業(yè)內(nèi)部則顯著表現(xiàn)為，其滯后一階對自身表現(xiàn)為正相關(guān)，互相則表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。

基于VAR模型結(jié)果，進一步開展脈沖響應(yīng)分析與方差分解，研究其影響持續(xù)時間與貢獻(xiàn)率，在此之前需要對VAR模型的穩(wěn)定性進行檢驗。VAR模型結(jié)果所有特征根都在單位圓內(nèi)，因此該模型是穩(wěn)定的，且單位根靠近單位圓，因此對應(yīng)的沖擊也具有較強的持續(xù)性。

（三）Granger因果檢驗分析

以lnMT和lnGT為被解釋變量的Granger因果檢驗中，lnGDEA是lnGT和lnMT的Granger原因，即廣東省碳排放權(quán)交易市場碳價是煤炭、鋼鐵行業(yè)股指變化的原因，其中廣東省碳排放權(quán)交易市場碳價與煤炭行業(yè)股指是雙向的Granger原因，存在顯著的聯(lián)動性，即碳排放權(quán)交易市場與高碳行業(yè)存在雙向Granger因果關(guān)系。在高碳行業(yè)內(nèi)部也存在雙向的Granger因果關(guān)系，即煤炭與鋼鐵市場存在顯著聯(lián)動性。以lnYH和lnHB為被解釋變量的Granger因果檢驗中，lnGDEA是lnHB的單項Granger原因，因此碳排放權(quán)交易市場與低碳行業(yè)只存在單向的Granger原因。而高碳行業(yè)則都在99%水平上顯著表現(xiàn)為低碳行業(yè)的Granger原因，且高碳、低碳行業(yè)間存在雙向的Granger因果關(guān)系，具體表現(xiàn)為煤炭和銀行間、環(huán)保和鋼鐵間（如表3）。

因此，碳排放權(quán)交易市場與高碳行業(yè)存在雙向的Granger因果關(guān)系，高碳行業(yè)內(nèi)存在雙向的Granger因果關(guān)系，高碳行業(yè)與低碳行業(yè)內(nèi)存在雙向的Granger因果關(guān)系。碳排放權(quán)交易市場與低碳行業(yè)和低碳行業(yè)內(nèi)部，只存在單向Granger因果關(guān)系。

（四）脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)能夠分析一個變量受到?jīng)_擊時對另外一個市場造成的影響，包括影響的大小與持續(xù)時間。如圖1所示，給廣東省碳排放權(quán)交易市場一個沖擊后，高碳行業(yè)的反應(yīng)為正且持續(xù)上升，該反應(yīng)持續(xù)很長時間。在20期時，該反應(yīng)仍然在持續(xù)上升。給湖北省碳排放權(quán)交易市場一個沖擊后，鋼鐵行業(yè)的反應(yīng)較為平穩(wěn)，持續(xù)上升至10期時，轉(zhuǎn)而下降。煤炭行業(yè)反應(yīng)則在20期時，轉(zhuǎn)而開始下降。不論是鋼鐵還是煤炭行業(yè)，該反應(yīng)都是正的。因此，給碳排放權(quán)交易市場一個沖擊后，高碳行業(yè)的反應(yīng)是長期且持續(xù)上升的。因此，碳價對于高碳行業(yè)股指具有正向的、長期的影響，表現(xiàn)為碳價的上漲可能會促進高碳行業(yè)的進一步擴張。

當(dāng)給鋼鐵行業(yè)股指一個沖擊時，廣東省碳排放權(quán)交易市場的碳價反應(yīng)為負(fù)且持續(xù)下降，湖北省碳排放權(quán)交易市場的碳價反應(yīng)為正且持續(xù)上升。當(dāng)給煤炭行業(yè)股指一個沖擊時，廣東省和湖北省碳排放權(quán)交易市場碳價都反應(yīng)為正且持續(xù)上升，這種反應(yīng)都持續(xù)較長時間。鋼鐵行業(yè)股指對湖北省碳排放權(quán)交易市場的碳價有正向影響，而煤炭行業(yè)股指對湖北省和廣東省碳排放權(quán)交易市場碳價有正向影響，而鋼鐵行業(yè)股指對廣東省碳排放權(quán)交易市場碳價有負(fù)向影響。煤炭行業(yè)股指的上升，會導(dǎo)致碳價的進一步上漲，即行業(yè)中煤炭需求不斷上升，會導(dǎo)致價格上漲。當(dāng)給碳排放權(quán)交易市場一個沖擊時，低碳行業(yè)股指的反應(yīng)較為平穩(wěn)且為正。當(dāng)給環(huán)保行業(yè)股指一個沖擊時，碳價反應(yīng)為負(fù)且持續(xù)下降，即環(huán)保行業(yè)股指對碳價具有負(fù)效應(yīng)。

（五）方差分解

由煤炭行業(yè)指數(shù)的方差分解可知，低碳行業(yè)對其變化貢獻(xiàn)度占比較高。銀行和環(huán)保行業(yè)對煤炭貢獻(xiàn)最高在第1期，占比分別為20.963%、24.34%。低碳行業(yè)對高碳行業(yè)的變化貢獻(xiàn)隨著滯后階數(shù)遞減，而碳價則隨著滯后階數(shù)遞增，相較而言，碳價貢獻(xiàn)度較低。由鋼鐵行業(yè)指數(shù)的方差分解可知，低碳行業(yè)對其變化貢獻(xiàn)度較高，而相對而言碳價對其影響貢獻(xiàn)度較小。低碳行業(yè)指數(shù)與碳價貢獻(xiàn)度都隨著滯后階數(shù)增加，其中銀行行業(yè)指數(shù)貢獻(xiàn)度最高為7.053%，環(huán)保行業(yè)指數(shù)貢獻(xiàn)度最高為24.1%。綜合來看，環(huán)保行業(yè)對高碳行業(yè)貢獻(xiàn)度最高，也是達(dá)成“雙碳”目標(biāo)最重要的手段。由銀行指數(shù)的方差分解可知，碳價和高碳行業(yè)指數(shù)所占貢獻(xiàn)度都較低，且隨著滯后階數(shù)增加，但其最大值也只有1%左右，小于2%。

三、結(jié)論與建議

本文構(gòu)建了碳排放權(quán)交易價、高碳行業(yè)指數(shù)和低碳行業(yè)指數(shù)之間聯(lián)動性模型，選取廣東省、湖北省碳排放權(quán)交易市場收盤價，煤炭、鋼鐵行業(yè)指數(shù)，銀行和環(huán)保行業(yè)指數(shù)六個變量，實證分析后得到以下結(jié)論：一是碳排放權(quán)交易市場與高碳行業(yè)存在雙向的Granger因果關(guān)系，碳排放權(quán)交易市場的設(shè)立能夠在一定程度上影響高碳行業(yè)的發(fā)展。碳排放權(quán)交易市場與低碳行業(yè)和低碳行業(yè)內(nèi)部只存在單向Granger因果關(guān)系，碳價的上升能夠一定程度上促進低碳行業(yè)的發(fā)展。二是由脈沖響應(yīng)分析可知，碳價對于高碳行業(yè)股指具有正向的、長期的影響，碳價的上漲可能會促進高碳行業(yè)的進一步擴張。而碳價對低碳行業(yè)股指具有正向影響，碳價的適度上漲有利于促進低碳行業(yè)的發(fā)展。三個市場之間能夠形成內(nèi)部平衡關(guān)系，在碳價的作用傳遞下，高碳行業(yè)在抑制中發(fā)展，而低碳行業(yè)進一步擴張，進而實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。三是由方差分解分析可知，對于高碳行業(yè)股指而言，貢獻(xiàn)度最高的是低碳行業(yè)股指而不是碳價，碳價只能作為中介發(fā)揮作用，而想要真正達(dá)到“雙碳”目標(biāo)，其關(guān)鍵在于大力發(fā)展低碳行業(yè)與清潔能源。

因此，本文提出如下建議：第一，市場是聯(lián)動的，要解決市場問題，要從市場出發(fā)，利用市場的聯(lián)動性才能事半功倍。第二，完善碳排放權(quán)交易市場、高碳行業(yè)、低碳行業(yè)三者之間的市場傳導(dǎo)關(guān)系，發(fā)揮碳價的中介作用，抑制高碳行業(yè)的惡性膨脹，促進低碳行業(yè)的進一步發(fā)展，通過碳價發(fā)揮資源合理分配作用。第三，實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵在于大力發(fā)展低碳行業(yè)與清潔能源。因此，未來應(yīng)加大對低碳行業(yè)與清潔能源的研發(fā)經(jīng)費投入，而碳價也要發(fā)揮調(diào)節(jié)高碳、低碳行業(yè)間資源分配的信號作用。

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Research on the Linkage Between Carbon Emission Trading Price and Industry Stock Index

BU Yanjie， ZHUANG Lei

（School of Economics and Management， Nanjing Tech University， Nanjing 211816， China）

Abstract： Carbon emission rights have gradually become an emerging policy tool and financial asset. Based on VAR model， Granger causality test， impulse effect， variance decomposition and other methods， this study empirically investigates the linkage between carbon emission trading price and stock indices of high carbon and low-carbon industries. The research results indicate that there is a bidirectional Granger causal relationship between the carbon emission trading market and high carbon industries， as well as between high carbon industries and low-carbon industries. Moreover， an internal balance relationship has been formed among the three markets. Under the influence of carbon prices， high carbon industries are developing under suppression， while low-carbon industries are further expanding， thereby achieving the “dual carbon” goal.

Key words： Carbon emission trading price; High carbon industry; Stock market; Linkage

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