中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)間的非線性關(guān)聯(lián)性研究

李堯

(中國(guó)計(jì)量大學(xué) 浙江杭州 310018)

2021年7月16日，北京、上海、武漢三地同時(shí)舉行了全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的啟動(dòng)儀式，當(dāng)日全國(guó)碳排放權(quán)市場(chǎng)正式開(kāi)始交易。目前，中國(guó)形成了區(qū)域碳市場(chǎng)與全國(guó)碳市場(chǎng)共同發(fā)展的新格局，各市場(chǎng)在配額分配方式、行業(yè)納入標(biāo)準(zhǔn)、處罰措施、交易機(jī)制等方面均存在顯著性差異，但各個(gè)市場(chǎng)作為節(jié)能減排目標(biāo)下形成的共同產(chǎn)物，它們之間也存在一定的關(guān)聯(lián)性。研究中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的關(guān)聯(lián)性，有助于發(fā)現(xiàn)起主要價(jià)格引導(dǎo)作用的區(qū)域碳市場(chǎng)，為全國(guó)碳市場(chǎng)的良性可持續(xù)發(fā)展提供參考建議。

1 文獻(xiàn)綜述

20世紀(jì)初碳交易市場(chǎng)正式形成以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)碳市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行了多方面的研究。Kim和Koo(2009)使用自回歸分布滯后模型說(shuō)明了美國(guó)碳市場(chǎng)價(jià)格在短期和長(zhǎng)期下均與能源市場(chǎng)價(jià)格存在一定的關(guān)聯(lián)性。Lutz等(2013)[用馬爾科夫體制轉(zhuǎn)換模型研究了歐盟碳排放配額價(jià)格與能源市場(chǎng)價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)因素和天氣情況等方面的非線性關(guān)系。郭文軍(2015)運(yùn)用自適應(yīng)Lasso和逐步回歸的方法從國(guó)際碳價(jià)格、國(guó)際經(jīng)濟(jì)情況、能源市場(chǎng)價(jià)格和匯率四個(gè)方面研究了它們與中國(guó)深圳碳市場(chǎng)價(jià)格的關(guān)聯(lián)性。魏素豪和宗剛(2016)在構(gòu)建中國(guó)碳市場(chǎng)價(jià)格檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷幕A(chǔ)上對(duì)中國(guó)五個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)的價(jià)格序列進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明，各區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格存在顯著的非線性特征。易蘭等(2017)利用MIV-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)第二期和第三期的歐洲碳配額期貨價(jià)格進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，模擬了能源、經(jīng)濟(jì)、氣候等方面的11個(gè)因素對(duì)碳價(jià)格的影響。汪中華和胡垚(2018)利用EEMD方法分解碳價(jià)格并結(jié)合面板回歸分析證實(shí)了中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格與能源市場(chǎng)、GDP、氣溫和降水量之間存在一定的影響關(guān)系。呂靖燁等(2019)使用VAR模型發(fā)現(xiàn)人民幣匯率對(duì)深圳碳市場(chǎng)價(jià)格和湖北碳市場(chǎng)價(jià)格的沖擊效應(yīng)較大。陳向陽(yáng)和何海靖(2021)利用非線性Granger因果檢驗(yàn)與非平衡面板模型研究了中國(guó)6個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)與上海證券綜合指數(shù)和深圳證券綜合指數(shù)之間的關(guān)聯(lián)性。關(guān)于中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性的研究方面，汪文雋等(2016)利用多元BEKK-GARCH模型分階段對(duì)廣東、湖北和深圳三個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了研究。王倩和高翠云(2016)將VAR-BEKK-GARCH模型與跨學(xué)科的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法(SNA)相結(jié)合，更加直觀可視化地分析了中國(guó)六個(gè)碳市場(chǎng)間收益率和波動(dòng)率的關(guān)聯(lián)性。

本文將運(yùn)用非線性Granger因果檢驗(yàn)與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法相結(jié)合的方法來(lái)研究中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)性。與以往的研究文獻(xiàn)相比，非線性Granger因果檢驗(yàn)的方法避免了多數(shù)文獻(xiàn)僅考慮線性關(guān)系所帶來(lái)的不足。同時(shí)，本文的研究將包含2013—2021年中國(guó)8個(gè)區(qū)域碳配額交易市場(chǎng)的價(jià)格數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)了以往文獻(xiàn)僅研究部分區(qū)域碳市場(chǎng)的劣勢(shì)。最后，本文將跨學(xué)科的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法運(yùn)用到研究結(jié)果的可視化分析中，更加直觀和全面地觀察和分析了不同區(qū)域碳市場(chǎng)間的價(jià)格聯(lián)系。

2 理論分析與模型方法

2.1 理論分析

碳排放權(quán)交易市場(chǎng)是帶有金融屬性的市場(chǎng)。自2013年以來(lái)中國(guó)先后建立了多個(gè)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)，各市場(chǎng)作為節(jié)能減排目標(biāo)下形成的共同產(chǎn)物，它們之間也存在一定的關(guān)聯(lián)性。關(guān)于金融市場(chǎng)間溢出效應(yīng)的原因可能存在以下兩種途徑：一是“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)說(shuō)”，二是“市場(chǎng)傳染說(shuō)”。關(guān)于第一個(gè)方面，各個(gè)市場(chǎng)間存在一系列屬性相同或相似的基本因素而導(dǎo)致市場(chǎng)呈現(xiàn)相似的變動(dòng)，而不同的碳市場(chǎng)均受到一系列相同因素的影響，如相同的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、能源價(jià)格和匯率等。關(guān)于第二個(gè)方面，即使市場(chǎng)之間不存在一系列屬性相同或相似的基本因素，市場(chǎng)的傳染效應(yīng)也會(huì)導(dǎo)致溢出的發(fā)生。

有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為，在一個(gè)完全有效的市場(chǎng)當(dāng)中，市場(chǎng)的參與者是完全理性的，可以對(duì)市場(chǎng)中的信息做出快速且充分的反應(yīng)。在沒(méi)有內(nèi)幕消息的前提下，一切有價(jià)值的信息已經(jīng)在金融市場(chǎng)價(jià)格中得到了充分的反映，一切企圖通過(guò)基本面分析和技術(shù)分析來(lái)謀取超額利潤(rùn)的行為都是徒勞。也就是說(shuō)，價(jià)格變化過(guò)程實(shí)質(zhì)上是對(duì)信息變化的吸收過(guò)程?，F(xiàn)實(shí)中，金融市場(chǎng)很難達(dá)到完全有效，碳排放權(quán)交易市場(chǎng)亦是如此。因此，由于不同市場(chǎng)對(duì)共同信息的反應(yīng)不同，表現(xiàn)在價(jià)格上為一個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格影響另一個(gè)市場(chǎng)的價(jià)格，產(chǎn)生溢出效應(yīng)。

2.2 模型方法

2.2.1 非線性Granger因果檢驗(yàn)

本文基于因果檢驗(yàn)的結(jié)果來(lái)識(shí)別中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的關(guān)系。因果檢驗(yàn)的定義為：如果變量X有助于預(yù)測(cè)Y，則X是Y的Granger原因。傳統(tǒng)的Granger因果檢驗(yàn)僅衡量變量間的線性因果關(guān)系，在實(shí)際應(yīng)用分析中常在VAR的框架下借助F檢驗(yàn)來(lái)衡量，但對(duì)非線性因果關(guān)系無(wú)法衡量，從而產(chǎn)生一定的偏差。非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的基本思路為過(guò)濾掉序列間的線性因素而從殘差項(xiàng)中提取信息來(lái)分析非線性的因果關(guān)系。具體做法：平穩(wěn)序列建立VAR模型剔除線性因素；對(duì)生成的殘差序列進(jìn)行BDS檢驗(yàn)；進(jìn)行非線性因果關(guān)系檢驗(yàn)。因此，本文將主要運(yùn)用非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間關(guān)系的實(shí)證分析。

2.2.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

本文在非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)所得到的結(jié)果進(jìn)行可視化分析。由于中國(guó)目前僅有8家碳配額交易的區(qū)域碳市場(chǎng)，研究數(shù)量較少不足以考慮空間聚類分析，因此本文將從整體網(wǎng)絡(luò)特征和個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征兩方面，利用網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度、溢出和溢入效應(yīng)的相對(duì)中心度、個(gè)體關(guān)聯(lián)度和個(gè)體等級(jí)度7個(gè)指標(biāo)對(duì)區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的非線性Granger因果關(guān)系結(jié)果進(jìn)行分析。

網(wǎng)絡(luò)密度反映了所研究市場(chǎng)間整體關(guān)聯(lián)的緊密程度，是網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的連接線數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)中可以存在最大連接線數(shù)量的比值。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度反映了網(wǎng)絡(luò)自身的穩(wěn)健性和脆弱性，它與網(wǎng)絡(luò)密度的區(qū)別在于對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的單向連接線進(jìn)行分析而不考慮方向性。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度反映了網(wǎng)絡(luò)中的非對(duì)稱程度，是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間實(shí)際對(duì)稱的可達(dá)對(duì)數(shù)與最大可能對(duì)稱可達(dá)對(duì)數(shù)的比值被1減掉的部分，其中節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間對(duì)稱的可達(dá)對(duì)數(shù)即為網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際的雙向連接線數(shù)量。溢出和溢入效應(yīng)的相對(duì)中心度反映了個(gè)體在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的地位，若該個(gè)體地位越重要，相對(duì)中心度越大，可以用某節(jié)點(diǎn)實(shí)際溢出或溢入和某節(jié)點(diǎn)最大可能溢出或溢入的連接線數(shù)量的比值來(lái)表示。個(gè)體關(guān)聯(lián)度和個(gè)體等級(jí)度則分別衡量了個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的重要性和個(gè)體產(chǎn)生影響的非對(duì)稱程度，計(jì)算原理等同于網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度和網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度，區(qū)別是它們的研究對(duì)象為單個(gè)節(jié)點(diǎn)。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)處理及描述

本文為了同時(shí)研究中國(guó)8個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)間的價(jià)格關(guān)聯(lián)性，選取2017年1月9日至2021年7月15日的各區(qū)域碳市場(chǎng)日交易均價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。用hb、gd、sz、bj、sh、tj、cq、fj分別表示湖北、廣東、深圳、北京、上海、天津、重慶、福建8個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)的日對(duì)數(shù)收益率序列。最終得到1104組有效數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。表1為8個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)。由表1可以看出，廣東碳市場(chǎng)呈現(xiàn)出高收益高風(fēng)險(xiǎn)的特征，深圳碳市場(chǎng)呈現(xiàn)出低收益高風(fēng)險(xiǎn)的特征，湖北碳市場(chǎng)和天津碳市場(chǎng)呈現(xiàn)出高收益低風(fēng)險(xiǎn)的特征；根據(jù)偏度、峰度和JB統(tǒng)計(jì)量的P值，各區(qū)域市場(chǎng)收益率序列均為非正態(tài)分布的序列；ADF的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各區(qū)域碳市場(chǎng)收益率為平穩(wěn)序列，可用于后續(xù)的實(shí)證研究。

表1 收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 線性因果關(guān)系檢驗(yàn)

首先將8個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)兩兩配對(duì)，根據(jù)信息準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)并建立兩個(gè)市場(chǎng)收益率序列間的VAR模型來(lái)進(jìn)行傳統(tǒng)的線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，表2為檢驗(yàn)結(jié)果。

由表2可以看出，檢驗(yàn)結(jié)果中顯著的并不多，整體的網(wǎng)絡(luò)密度為17.86%，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為32.14%，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度為96.43%，說(shuō)明區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間存在一定的線性關(guān)系，但關(guān)聯(lián)程度較低，這種關(guān)聯(lián)表現(xiàn)出了極大的不對(duì)稱性。其中，在1%的顯著性水平上，天津碳市場(chǎng)和北京碳市場(chǎng)互為Granger因果關(guān)系；在5%的顯著性水平上，湖北碳市場(chǎng)和上海碳市場(chǎng)是廣東碳市場(chǎng)的Granger原因，福建碳市場(chǎng)是深圳碳市場(chǎng)和廣東碳市場(chǎng)的Granger原因，深圳碳市場(chǎng)是天津碳市場(chǎng)的Granger原因；在10%的顯著性水平上，深圳碳市場(chǎng)是湖北碳市場(chǎng)和北京碳市場(chǎng)的Granger原因，湖北碳市場(chǎng)是北京碳市場(chǎng)的Granger原因。由于傳統(tǒng)的Granger因果檢驗(yàn)未考慮市場(chǎng)間的非線性關(guān)系，在市場(chǎng)關(guān)聯(lián)性的考量方面可能存在較大偏差，因此本文將進(jìn)一步運(yùn)用非線性的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)來(lái)研究區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的關(guān)聯(lián)性。

表2 線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

3.3 非線性因果關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)上文中建立的VAR模型殘差序列進(jìn)行BDS檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，每對(duì)殘差序列間均存在顯著的非線性依賴性，可以進(jìn)行非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。為了更加全面地衡量中國(guó)各區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的非線性關(guān)聯(lián)性，本文借鑒劉華軍和何禮偉(2016)提出的“最大可能性網(wǎng)絡(luò)”方法，對(duì)兩個(gè)變量VAR系統(tǒng)下的殘差序列依次在滯后階數(shù)1～14下進(jìn)行非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，分別考察在1%、5%和10%水平下的顯著性。若所有滯后階數(shù)下均不顯著，則記錄滯后階數(shù)Lx=Ly為1時(shí)T統(tǒng)計(jì)量的值；若存在至少一個(gè)滯后階數(shù)下結(jié)果顯著，則記錄最先出現(xiàn)顯著性的滯后階數(shù)Lx=Ly和T統(tǒng)計(jì)量的值。

從表3結(jié)果可以看出，區(qū)域碳市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)性較線性框架下的程度明顯增加，運(yùn)用線性框架的因果檢驗(yàn)明顯低估了中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的關(guān)聯(lián)性。一方面，非線性框架下的檢驗(yàn)結(jié)果與線性框架下的結(jié)果基本保持一致，如：天津碳市場(chǎng)和北京碳市場(chǎng)間的價(jià)格互為影響；深圳碳市場(chǎng)仍是主要的價(jià)格影響輸出方，北京碳市場(chǎng)仍是主要的價(jià)格影響接受方。另一方面，非線性框架下的結(jié)果在線性框架下進(jìn)行了較大的擴(kuò)充，如：湖北碳市場(chǎng)和深圳碳市場(chǎng)體現(xiàn)出了雙向的價(jià)格影響特征；重慶碳市場(chǎng)的價(jià)格在區(qū)域碳市場(chǎng)體系中的獨(dú)立性相對(duì)下降；作為價(jià)格影響接受方的廣東碳市場(chǎng)的價(jià)格溢出效應(yīng)明顯加強(qiáng)。由于表3涉及的關(guān)系略微復(fù)雜，因此本文運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法來(lái)更加直觀地分析各市場(chǎng)價(jià)格間的關(guān)聯(lián)性。

表3 非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

3.4 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

在非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果下，如果市場(chǎng)A是市場(chǎng)B的非線性Granger原因，則在關(guān)聯(lián)圖中畫一條由市場(chǎng)A指向市場(chǎng)B的連接線并標(biāo)注A到B的箭頭，表明兩市場(chǎng)間存在一定的非線性關(guān)聯(lián)性。最終可以構(gòu)造出一個(gè)表示區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間關(guān)聯(lián)性的最大可能性有向關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。

圖1 區(qū)域碳市場(chǎng)間的最大可能性有向關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

為更好地分析，進(jìn)一步將最大可能性有向關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系通過(guò)網(wǎng)絡(luò)密度(D)、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度(C)、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度(H)、溢出效應(yīng)的相對(duì)中心度(ODC)、溢入效應(yīng)的相對(duì)中心度(IDC)、個(gè)體關(guān)聯(lián)度(PC)和個(gè)體等級(jí)度(PH)7個(gè)指標(biāo)量化，結(jié)果見(jiàn)表4。

從表4的結(jié)果可以看出，非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)下的網(wǎng)絡(luò)密度為0.39，是線性因果關(guān)系檢驗(yàn)下的兩倍之多，表明區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格之間存在著不可忽略的影響關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度為0.57，體現(xiàn)了區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格間的聯(lián)系具有相對(duì)穩(wěn)定性。較高的網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度0.79也說(shuō)明了市場(chǎng)間的價(jià)格聯(lián)系存在明顯的不對(duì)稱性。

表4 區(qū)域碳市場(chǎng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)

觀察個(gè)體網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，深圳碳市場(chǎng)的個(gè)體關(guān)聯(lián)度和方向相對(duì)中心度都是最大的，同時(shí)較低的個(gè)體等級(jí)度表明該市場(chǎng)與多數(shù)市場(chǎng)均存在雙向的價(jià)格影響關(guān)系。整體來(lái)講，深圳碳市場(chǎng)在中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)體系中起著重要的價(jià)格影響作用，即該市場(chǎng)價(jià)格既影響其他的多數(shù)碳市場(chǎng)價(jià)格又受到其他多數(shù)碳市場(chǎng)價(jià)格的影響，主要原因是深圳碳市場(chǎng)開(kāi)市時(shí)間早、納入門檻低、采取電子競(jìng)價(jià)的交易方式、交易品種較多等。這些因素使得深圳碳市場(chǎng)的價(jià)格有較大的波動(dòng)性，市場(chǎng)表現(xiàn)出相對(duì)的不穩(wěn)定性。廣東碳市場(chǎng)和北京碳市場(chǎng)的情況基本類似，兩個(gè)市場(chǎng)在區(qū)域碳市場(chǎng)體系的價(jià)格決定中發(fā)揮相對(duì)重要的作用，主要區(qū)別在于廣東碳市場(chǎng)價(jià)格的影響作用比北京碳市場(chǎng)價(jià)格的影響作用不對(duì)稱性更大。北京碳市場(chǎng)覆蓋的排控企業(yè)較多，但配額分配較少，使得該市場(chǎng)碳價(jià)格近幾年持續(xù)在高位，較高的價(jià)格也容易受到其他市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的影響。廣東碳市場(chǎng)在流動(dòng)性和有效性方面僅次于湖北碳市場(chǎng)，但較好于北京碳市場(chǎng)。作為目前相對(duì)完善且流動(dòng)性最好的湖北碳市場(chǎng)，該市場(chǎng)價(jià)格最為穩(wěn)定，交易的集中度最低。由于湖北碳市場(chǎng)的相對(duì)有效性，它在區(qū)域碳市場(chǎng)價(jià)格的影響中占有舉足輕重的地位，價(jià)格穩(wěn)定的特性也反映出該市場(chǎng)不容易受其他市場(chǎng)價(jià)格的影響，主要是價(jià)格影響的輸出方。上海碳市場(chǎng)的個(gè)體等級(jí)度為1，說(shuō)明上海碳市場(chǎng)與其他區(qū)域碳市場(chǎng)間的價(jià)格影響均是單向的。上海作為全國(guó)的金融中心，金融業(yè)的高度發(fā)達(dá)使得碳金融市場(chǎng)信息傳導(dǎo)作用比其他市場(chǎng)明顯，因此上海碳市場(chǎng)也是價(jià)格影響的輸出方。天津市在“十三五”規(guī)劃期間經(jīng)濟(jì)增速放緩以及寬松的配額分配政策導(dǎo)致碳市場(chǎng)持續(xù)低迷，而重慶碳市場(chǎng)由于納入門檻較高、交易主體單一，使得碳市場(chǎng)有較低的流動(dòng)性，因此這兩個(gè)市場(chǎng)在區(qū)域碳市場(chǎng)的價(jià)格影響中起較小的作用，個(gè)體關(guān)聯(lián)度均為0.43。仔細(xì)對(duì)比傳統(tǒng)的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是線性因果關(guān)系還是非線性因果關(guān)系，北京碳市場(chǎng)與天津碳市場(chǎng)的價(jià)格間均存在雙向影響關(guān)系，原因在于兩地區(qū)相鄰較近，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、天氣因素類似所導(dǎo)致。建立時(shí)間較晚的福建碳市場(chǎng)是在吸收了其他試點(diǎn)市場(chǎng)建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上形成的，該市場(chǎng)機(jī)制的建設(shè)也較為完善，在區(qū)域碳市場(chǎng)中表現(xiàn)為價(jià)格影響的輸出方。

綜上所述，基于非線性Granger因果關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果更好地說(shuō)明了中國(guó)區(qū)域碳市場(chǎng)間存在非對(duì)稱的且相對(duì)穩(wěn)定的價(jià)格聯(lián)系。

4 結(jié)論與建議

本文研究表明，非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)比傳統(tǒng)的線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)更全面地反映了區(qū)域碳市場(chǎng)間的相互影響特征；各區(qū)域碳市場(chǎng)碳價(jià)格之間存在著穩(wěn)定的聯(lián)系，這種聯(lián)系體現(xiàn)出較大的不對(duì)稱性；深圳、廣東、北京、湖北四個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)在中國(guó)碳市場(chǎng)體系中起主要的價(jià)格影響作用，其中深圳碳市場(chǎng)的價(jià)格影響作用最為明顯；湖北碳市場(chǎng)為主要的價(jià)格影響輸出方，價(jià)格影響的非對(duì)稱性程度較高；上海、天津、重慶、福建四個(gè)區(qū)域碳市場(chǎng)在中國(guó)碳市場(chǎng)體系中的價(jià)格影響能力較弱；天津碳市場(chǎng)是價(jià)格影響的輸入方；福建碳市場(chǎng)和上海碳市場(chǎng)是價(jià)格影響的輸出方；北京碳市場(chǎng)和天津碳市場(chǎng)均易受其他碳市場(chǎng)價(jià)格的影響，兩市場(chǎng)價(jià)格之間存在雙向的影響關(guān)系。基于此，筆者對(duì)防范區(qū)域碳市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)和有效發(fā)展全國(guó)碳排放權(quán)市場(chǎng)提出幾點(diǎn)建議。

(1)投資者和管理部門在進(jìn)行投資決策和政策制定時(shí)應(yīng)關(guān)注并考慮到其他區(qū)域碳市場(chǎng)或地區(qū)的影響，如重點(diǎn)關(guān)注北京碳市場(chǎng)和天津碳市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)情況等。由于目前區(qū)域碳市場(chǎng)和全國(guó)碳市場(chǎng)共同運(yùn)行，為避免各區(qū)域市場(chǎng)政策改變帶來(lái)的溢出效應(yīng)的不良影響，各區(qū)域市場(chǎng)的管理部門在進(jìn)行政策制定時(shí)也應(yīng)采取穩(wěn)健的態(tài)度，不能使用“一刀切”的方式。

(2)重視其他市場(chǎng)與中國(guó)碳市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)情況。根據(jù)以往學(xué)者的研究總結(jié)，本身具有金融屬性的碳交易市場(chǎng)在一定程度上會(huì)受到國(guó)際碳市場(chǎng)、金融市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)、能源市場(chǎng)等多方面的影響。因此投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，要全方位考慮其他市場(chǎng)的影響，尤其是對(duì)于波動(dòng)率較高的深圳碳市場(chǎng)和廣東碳市場(chǎng)，以及價(jià)格較高的北京碳市場(chǎng)的交易者來(lái)講。

(3)逐步降低碳交易門檻并完善碳相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖產(chǎn)品。一方面，較高的門檻導(dǎo)致了市場(chǎng)較低的流動(dòng)性，從而增加了市場(chǎng)的無(wú)效性，無(wú)效的市場(chǎng)在極端情況下極易出現(xiàn)巨大的價(jià)格波動(dòng)，這種波動(dòng)也會(huì)進(jìn)一步影響其他市場(chǎng)。因此，逐步降低碳交易門檻并配合合理的碳交易政策，有助于逐漸提高各區(qū)域市場(chǎng)的流動(dòng)性，使碳市場(chǎng)真正發(fā)揮節(jié)能減排的根本目的。另一方面，不斷完善碳金融衍生產(chǎn)品也是防范風(fēng)險(xiǎn)的有效途徑之一。