基于VEC模型的北京市碳价影响因素分析.pdf
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1、第2 3卷 第1 5期2 0 2 3年 8月 科 技 和 产 业S c i e n c eT e c h n o l o g ya n dI n d u s t r y V o l.2 3,N o.1 5A u g.,2 0 2 3基于V E C模型的北京市碳价影响因素分析宋月圆1,何玲雁2(1.武汉东湖学院 管理学院,武汉4 3 0 2 1 2;2.广州华商学院 管理学院,广州5 1 1 3 0 0)摘要:碳排放权交易成为各国进行减排最主要的方式。北京在城市低碳可持续发展中发挥了至关重要的作用。通过向量误差修正(V E C)模型对北京市碳排放权交易市场的碳价进行研究,探究北京市碳交易价格的影
2、响因素。研究结果表明,北京市碳排放权(B E A)价格与工业总产值、原油价格和温度正相关,与动力煤价格指数、沪深3 0 0指数负相关。关键词:碳排放权交易价格;影响因素;V E C(向量误差修正)模型;北京中图分类号:F 2 2;F 0 6 2.2 文献标志码:A 文章编号:1 6 7 1-1 8 0 7(2 0 2 3)1 5-0 1 4 9-0 7收稿日期:2 0 2 3-0 4-2 4基金项目:武汉东湖学院青年基金(2 0 2 3 d h s k 0 0 1)。作者简介:宋月圆(1 9 9 5),女,河南南阳人,武汉东湖学院管理学院,讲师,管理学硕士,研究方向为财务管理、企业管理;通信作
3、者何玲雁(1 9 9 4),女,山西大同人,广州华商学院管理学院,助教,管理学硕士,研究方向为电力企业管理。气候变化的主要特征是全球变暖,9 0%的概率是由温室气体排放造成的。全球变暖及其后续影响对人类的生存和社会发展构成了严重威胁。京都议定书 颁布后,按照国际排放交易、清洁发展机制和联合实施3种机制,形成了碳排放交易市场1。国际上普遍认为,碳排放交易是一种具有成本效益的机制,是应对碳排放和气候变化的关键手段。排放交易系统的出现标志着中国气候政策史上的一个分水岭2。2 0 2 0年,我国提出了碳达峰目标和碳中和愿景(简称双碳目标)。双碳目标提出后,被列入中央经济工作会议重点任务。双碳目标的提出
4、给碳排放权交易市场带来了机遇与挑战3。碳交易价格的研究对碳排放权交易市场的发展完善具有重要的意义,对双碳目标的实现和绿色发展具有推动作用。目前众多学者从不同角度对碳交易价格进行研究。在碳交易价格影响因素研究上,谢明旸4发现我国碳排放权交易价格受国际原油价格和天然气价格的影响,其对我国碳排放权交易价格产生负向影响。白强等5构建了A RMA-GA R CH(自回归移动平均-广义自回归条件异方差)模型和变截距固定效应模型进行实证分析,得出我国不同的碳排放权交易试点价格波动特征有差异,得出南方原油指标、日平均气温、百度搜索指数对我国的碳价有较大的影响。付洪涛6基于向量自回归模型(v e c t o r
5、a u t o r e g r e s s i o n,VA R)方法计算碳市场的风险价值,利用随机森林算法计算碳价的影响因素,得到碳交易价格与传统能源如煤炭、石油出厂产品价格与之间存在负向的相关关系,宏观环境如制造业采购经理指数、外币对人民币汇率等指标对碳价格有着正向的影响。张玲和曹峰7研究发现环境规制水平对碳交易价格具有抑制作用,地理距离的变化会改善环境规制水平对碳交易价格的抑制效应。王蕊8通过面板分位数回归模型进行实证,得到石油价格和新能源发电量对我国碳价有负向影响。马秋卓等9将碳交易价格作为一个外生变量,考虑了消费者低碳偏好的影响,并通过研究个别企业的最佳价格和碳排放策略增加利润。王娜
6、1 0基于动态多元网络的预测模型,利用碳价的影响因素构建的DMN P(基于动态多元网络的预测)模型,较好地预测了8个交易试点的碳价。总结已有的文献发现,大多数学者对于北京的碳交易价格的影响因素研究较少,且影响因素的研究更多地聚焦于国际能源价格。作为经济、政治、文化中心的北京,经济的快速发展伴随着巨大的能源消耗和二氧化碳的排放,给环境保护和低碳发展带来了巨大的压力。因此,毫无疑问,北京在推动绿色发展、实现双碳目标中发挥至关重要的作用。此外,北京是中国最早实施规模相对较大的碳排放交易计划的碳试点市场之一。因此,以北京市的碳交易价格作为研究对象具有重要的现实意义。此外本文关于变量的选取主要聚焦于国内
7、的相关指标,指标选取考虑了经济发展水平、能源价格、金融941市场以及气候因素,构建向量误差修正模型,也具有一定的创新型。本文以北京市的碳价为研究对象,分别选取了2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月北京市月规模以上工业总产值、环渤海动力煤价格指数、大庆原油现货价格、沪深3 0 0指数和北京市的月平均温度5个指标建 立 向 量 误 差 修 正(v e c t o re r r o rc o r r e c t i o n,V E C)模型对碳排放权价格的影响因素进行定量研究,随之对其进行脉冲响应分析,最终分析各个指标对碳价的影响。1 模型构建与变量选取1.1 向量误差修正(V E C)模
8、型恩格尔和格兰杰将协整模型和误差修正模型(e r r o rc o r r e c t i o nm o d e l,E CM)相结合,构建了向量误差修正模型(V E C)模型。只要变量之间存在协整关系,就可以从自动回归分布滞后模型派生纠错模型。由于向量自回归模型(VA R)中的每个方程都是自动回归分布式滞后模型,因此可以认为V E C模型是具有协整关系的VA R模型,主要应用于具有协整关系的非平稳时间序列的变量建模。J o h a n-s e n协整检验主要用于多个变量的共同集成测试,该方法基于VA R模型来测试回归系数。构建VA R(p)模型:yt=B xt+pi=1Aiyt-i+t,t=
9、1,2,T(1)式中:y为因变量;x为自变量;A、B为变量的系数;t为误差项;p为阶数;y1t,y2t,yk t为I(1)一阶非平稳性变量;xt为一个确定的d维外生变量,表示确定性术语,如趋势术语、常量项等。式(1)可以更改为以下形式:yt=p-1i=1iyt-i+yt-1+B xt+t(2)i=pj=i+1Aj,=pi=1Ai-I(3)式中:yt-j为由I(0)变量组成的向量;i、为变量的系数。因此,当且仅当 yt-1为由I(0)组成的向量时,yt为一个平稳的序列,此时,y1,t-1,y2,t-1,yk,t-1之间具有协整关系。1.2 变量选取1.2.1 需求方面因素影响碳排放权交易价格波动
10、需求的因素有经济发展水平、能源价格、金融市场以及气候因素等。1)经济发展水平因素。经济因素是影响碳排放权交易价格最为直接的因素,而既能代表经济发展水平又与碳价格关联度高的就是工业发展水平。工业所排放的二氧化碳占其排放总量的绝大部分份额,目前国内的碳排放权交易所试点都将污染严重的工业企业纳入其交易范围。2)能源价格。碳排放主要来自化石能源的使用,这就使得碳排放权价格与能源价格之间存在着紧密的关系。3)金融市场因素。金融市场的波动也能影响碳排放权价格的波动,股价指数反映实体经济的形势,股价的涨跌先影响碳排放权需求,然后再影响碳排放权交易价格。4)气候因素。气候因素影响碳排放权需求进而影响碳价。例如
11、,当气温过高时,人们将使用更多的电力,电力需求的增加必然导致化石燃料需求增加,从而影响碳排放权需求1 1。1.2.2 指标数据选取1)本文选取2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月北京市碳排放权电子交易平台公布的北京市碳排放权(B E A)每日成交均价(数据来源于北京环境交易所)的月平均值作为研究对象,计量单位为元/t,处理后得 到 的 每 月 平 均 价 格 作 为 被 解 释 变 量,记为B E A。2)经济发展水平是影响碳排放权价格波动水平的一个重要影响因素。既能代表经济发展水平又与碳价格关联度高的就是工业发展水平。因此,本文选取北京市规模以上工业总产值(数据来源于北京市统计局)
12、作为第一个解释变量,记为G I O(工业总产值)。G I O的数据是北京市2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月的月度规模以上的工业总产值,计量单位为亿元。3)能源价格是碳排放的1个主要来源,能源价格中主要包括的能源有煤炭、石油和天然气,因而,本文选取了环渤海动力煤价格指数(数据来源于天津港交易市场网)作为第2个解释变量,记为C P(环渤海动力煤价格指数),C P的数据是2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月的动力煤价格指数月均值。选择大庆原油现货价格(数据来源于凤凰网财经)作为第3个解释变量,记为O P(大庆原油现货价)。O P 2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月
13、的日现货价并求其每月的平均值均值,计量单位为美元/桶。4)金融行业与现代经济联系越来越密切,金融市场是否繁荣稳定影响碳金融市场交易的碳排放权价格。本文选取沪深3 0 0指数(数据来源于网易财经)作为第4个解释变量,记为S P。S P是H S 3 0 0051 科技和产业 第2 3卷 第1 5期 指数在2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月的日收盘价经处理求其月均值。5)温度也是影响碳排放权价格波动的一个重要因素。本文选取北京市2 0 1 5年7月至2 0 2 2年1 0月月平均最高温度(数据来源于2 3 4 5天气预报)作为第5个解释变量,记为T。T为北京市2 0 1 5年7月至2 0
14、 2 2年1 0月日最高温度的月平均值。2 实证分析2.1 平稳性检验采取A D F(A u g m e n t e dD i c k e y-F u l l e r)检验法检验各变量的平稳性。表1是对碳排放权价格的对数l nB E A、工业生产总值对数l nG I O、环渤海动力煤价格指数对数l nC P、大庆原油 现货价的对 数l nO P、H S 3 0 0的对数l nS P、月平均最高温的对数l nT做平稳性检验的结果。由表1可知,l nB E A、l nG I O、l nC P、l nO P、l nS P、l nT的A D F检验值的绝对值均小于5%的显著性水平下的临界值的绝对值,因
15、此接受原假设。表1 原序列的A D F平稳性检验结果变量A D F检验值各显著性水平下的临界值1%5%P检验结果l nB E A-1.6 2 37 8 3-3.8 0 85 4 6-3.0 2 06 8 6 0.4 5 26非平稳l nG I O-3.0 1 32 1 1-3.8 0 85 4 6-3.0 2 06 8 6 0.0 5 43非平稳l nC P0.0 1 31 9 8-3.8 5 73 8 6-3.0 4 03 9 1 0.9 4 81非平稳l nO P-1.5 4 26 9 6-3.8 0 85 4 6-3.0 2 06 8 6 0.4 9 21非平稳l nS P-2.5 8
16、82 6 2-3.9 2 03 5 0-3.0 6 55 8 5 0.1 1 55非平稳l nT-2.1 9 70 3 9-3.8 0 85 4 6-3.0 2 06 8 6 0.2 1 31非平稳l nB E A、l nG I O、l nC P、l nO P、l nS P、l nT的时间序列是非平稳的。由 表2可 知,D(l n B E A)、D(l n G I O)、D(l nS P)、D(l nT)的P均显著的小于0.0 1,因此这4个变量通过了一阶差分序 列的A D F检 验。而D(l nO P)的A D F检验值为-3.5 5 44 5 5,虽然大于1%的显著性水平下的临界值的-3.
17、8 3 15 1 1,但小于5%下的显著性水平-3.0 2 99 7,P=0.0 1 77,因此通 过 了5%的 显 著 性 水 平 检 验,是 平 稳 的。D(l nC P)的P=0.0 8 91,因此在1 0%的显著性水平上 也 通 过 了 一 阶 差 分 的A D F检 验。综 上,l nB E A、l nG I O、l nC P、l nO P、l nS P、l nT这6个变量均是一阶单整。2.2 J o h a n s e n协整检验因为l nB E A、l nG I O、l nC P、l nO P、l nS P、l nT都是非平稳序列,但由上面的平稳性检验可知,它们都 是1阶 单 整
18、 序 列。基 于 协 整 理 论,由 于l nB E A、l nG I O、l nC P、l nO P、l nS P、l nT是同阶单整,因 此 它 们 之 间 可 能 存 在 着 某 种 协 整 关 系。J o h a n s e n协整检验在进行协整检验时,首先要确定VA R模型的最优滞后阶数。本文用A I C(赤池信息准则)和S C(贝叶斯信息准则)(A I C和S C最小)来选择最优滞后阶数p。由表3的结果可以看出,在滞后阶数为2时,A I C和S C最小。因此,V A R模型的最优滞后阶数为2。此时,可用E v i e w s 8.0来进行J o h a n s e n协整检验,T
19、r a c e检验结果见表4。表2 一阶差分序列的A D F单位根检验结果变量A D F检验值各显著性水平下的临界值1%5%P检验结果D(l nB E A)-6.6 1 74 6 5-3.8 3 15 1 1-3.0 2 99 7 00.0 0 00平稳D(l nG I O)-5.1 1 57 8 1-3.8 5 73 8 6-3.0 4 03 9 10.0 0 08平稳D(l nC P)-2.7 2 60 7 9-3.8 5 73 8 6-3.0 4 03 9 10.0 8 91平稳D(l nO P)-3.5 5 44 5 5-3.8 3 15 1 1-3.0 2 99 7 00.0 1 7
20、7平稳D(l nS P)-6.4 9 30 2 9-3.8 5 73 8 6-3.0 4 03 9 10.0 0 01平稳D(l nT)-4.2 7 12 0 4-3.8 3 15 1 1-3.0 2 99 7 00.0 0 40平稳表3 最优滞后阶数检验结果L a gL o g LL RF P EA I CS CHQ06 5.7 4 00 3NA7.4 91 0-1 1-6.2 8 84 2 4-5.9 9 01 8-6.2 3 79 511 5 4.8 7 431 1 2.5 9 073.4 71 0-1 3-1 1.8 8 15 1-9.7 9 38 0 1-1 1.5 2 81 922
21、 9 6.6 6 028 9.5 4 89 6*2.5 41 0-1 7*-2 3.0 1 68 6*-1 9.1 3 96 9*-2 2.3 6 06 9*注:L a g为滞后阶数;L o g L为极大似然函数;L R为对数似然比;F P E为最终预测误差;A I C为赤池信息准则;S C为贝叶斯信息准则;HQ为汉密尔顿信息准则;NA表示没有;*表示L R、F P E、A I C、S C、HQ的最小值。151 宋月圆等:基于V E C模型的北京市碳价影响因素分析 表4 T r a c e统计量检验结果原假设特征根T r a c e统计量5%显著水平PR=0*0.9 9 95 3 13 3 5
22、.5 0 199 5.7 5 36 60.0 0 00R1*0.9 9 80 5 41 8 9.8 5 906 9.8 1 88 90.0 0 00R2*0.8 1 93 4 77 1.2 6 374 7.8 5 61 30.0 0 01R3*0.7 4 09 3 03 8.7 5 132 9.7 9 70 70.0 0 36R40.4 3 74 8 51 3.0 8 88 21 5.4 9 47 10.1 1 16R50.1 0 73 3 82.1 5 74 0 13.8 4 14 6 60.1 4 19 注:R代表协整方程数;*表示在5%的置信水平下拒绝原假设。由表4可知,第1行“R=0”
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