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【摘要】深圳排放权交易所公布的碳配额价格为研究对象，考虑了国际碳价、国内外经济状况、国内外能源价格和汇率四个维度共13个影响因素，运用GEN方法进行变量筛选和参数估计，与Elastic Net和逐步回归方法作对比。研究发现：国内区域碳价受欧元汇率的影响最大，其次是国内的石油价格；国内经济和欧洲经济状况对国内区域碳价有正向影响，而美国经济却呈现出负向影响；国际碳价与国内区域碳价之间的联系较弱。
【关键词】区域碳市场 配额价格 GEN
一、引言
2005年2月，旨在减少全球温室气体排放的《京都议定书》（Kyoto Protocol）正式生效，为缓解全球气候和环境问题，以及促进世界各国的低碳化发展提供了市场化的手段，国际碳市场的发展也步入了正轨。与此同时，国内碳市场也在稳步发展，2013年6月18日，深圳碳排放权交易在全国率先启动，随后上海、北京等其余6个碳排放权交易试点陆续启动，整体运营情况处于上升发展态势。截至2014年7月，国内碳市场累计成交量达1133万吨，累计成交额达4.56亿元。
国内碳市场发展目前仍处于起步阶段，自身价格调节机制还不够完善，影响碳排放权交易的因素众多，碳价受到宏观经济、国家碳额分配、能源价格、电力价格和异常天气等众多因素的影响，导致碳资产供需不稳定，价格波动剧烈。因此，研究国内区域碳交易价格的影响因素，不仅对企业和投资者规避碳价风险有一定的指导意义，也能为建立和完善我国统一的碳排放权交易体系提供决策支持。
二、模型与方法
本文主要以广义弹性网络（Generalized Elastic Net，GEN）方法对所建立的模型进行变量选择和参数估计。假设被解释变量为y=（y1，…，yn）T，解释变量为X=（X1j，…，Xnj）T，j=1，…p，β=（β1，…，βn）T为系数向量，考虑线性模型：y=βX+ε。其带有惩罚的参数估计通过式（1）得到：
■（1）
其中，P（β）表示惩罚项，t为调整参数，不同的惩罚项对应着不同的变量选择方法。
Zou等（2005）最早提出了以弹性网络（Elastic Net，EN）惩罚来压缩变量。EN方法的惩罚项如下：
■ （2）
Friedman（2008）在此基础上提出了GEN方法，该方法优点在于保持了子集选择的可解释性和岭回归的稳定性，其惩罚项如下：
■ （3）
本文以深圳碳排放权交易所的碳配额价格（SZA）为研究对象，选择了13个可能影响其价格变化的指标，通过上述的GEN和EN方法实现变量的压缩与选择，从而找出对国内区域碳价有显著影响的因素。
三、变量设计
（一）因变量
作为全国首个启动的碳市场，深圳市于2013年将635家工业企业和197栋建筑物纳入碳排放管控范围，并发放配额，在深圳排放权交易所开展交易。截至2014年7月7日，深圳碳排放权交易成交总额达1.04亿元，成为全国首个成交额突破亿元的碳市场。为了保证实证数据更加可靠、有效，考虑到深圳碳排放权交易所在启动时间以及成交总额方面的优势，本文选择深圳碳排放权交易所公布的碳配额价格（SZA）作为国内区域碳价影响因素的研究对象。
（二）自变量
为了尽可能多地将可能影响国内区域碳价的因素考虑到实证模型中，本文从国际碳价、国内外经济状况、国内外能源价格和汇率共四个方面，选取13个指标作为模型的解释变量。由于国内电力市场的市场化程度较低，电力价格几乎没有波动，故本文不予考虑。
（1）国际碳价。碳资产之间本质上具有相似的属性，比如欧盟碳排放配额市场与核证减排市场存在一定的联动关系和信息传递过程，其价格之间也具有很高的相关性。本文选择EU ETS中最具代表性的两种碳资产，分别是欧盟排放配额（EUA）和核证减排量（CER）。
（2）国内外经济状况。经济环境影响着企业的战略与投资决策，而碳排放会随企业产出规模增长而增加。本文以法兰克福DAX指数、标准普尔500指数、沪深300指数分别代表代表国内外的经济状况，探讨国内外经济状况对国内区域碳价可能的影响。
（3）国内外能源价格。企业对不同能源品种（煤炭、石油、天然气）需求的转换，导致了能源市场与碳市场之间存在内在的传导机制，碳价变化与能源价格密不可分。本文选择了煤炭、石油和天然气三种能源品种，分别取国内外的数据，以研究国内外能源价格对国内区域碳价的影响。
（4）汇率。汇率是连接国内外贸易、碳资产交易的桥梁，汇率的变化会影响境内进出口企业的生产决策，进而可能对国内区域碳价产生影响。本文选择的是欧元和美元兑人民币的即期汇率，作为模型的两个自变量。
四、实证分析
（一）描述性统计分析
本文选择了自2013.8.5至2014.8.11的成交数据，剔除掉13个解释变量所缺失的日期，共得到202个时间序列数据。图1显示的是SZA的收盘价与成交量的走势图。
图1 SZA收盘价与成交量走势图
由图1可以看出，SZA的价格在2013年12月份之前有较大的波動，可能的原因是自2013年6月份深圳碳排放权交易所启动交易后的半年里，其余6个试点陆续启动交易，给予市场积极的信号。从2013年12月份之后，SZA价格的整体波动不大，虽然这期间还包括了2014年6月至7月的履约期。由成交量曲线可以看出，履约期间市场活跃，成交量出现暴增，但价格整体趋势仍然是下跌，其原因可能是2013年的碳配额在履约期结束后面临着清缴，企业及投资者不愿再持有该碳资产。
（二）变量选择与参数估计
本文从国际碳价、国内外经济状况、国内外能源价格和汇率四个方面尽可能全面地考虑了SZA价格的影响因素，但这些变量并非全部对SZA的价格有显著影响，且变量之间可能存在多重共线性等问题，故本文选择了GEN方法对所选择的13个变量进行筛选，并与EN和逐步回归方法作对比分析。表2给出了它们与逐步回归方法的参数估计值。 表2 变量选择与参数估计结果
1.GEN方法的结果分析。在国际碳价中，欧盟排放配额对国内区域碳价有着一定的正向影响，但相对较弱，而中国参与度更高的核证减排量价格对国内区域碳价却没有显著的影响，可能是由于国内区域碳市场处于起步阶段，配额分配及政策法规有待完善，导致与国际碳市场没有好的联接。
在国内外经济中，欧盟和国内的经济对国内区域碳价有积极的正向作用，其中国内经济的影响更为显著，经济形势的向上发展会促进企业增加生产，从而提高了碳排放许可的需求，碳价因此也会提升。但是，美国经济却与国内区域碳价有负向的关系。
在国内外能源价格中，仅有石油价格对国内区域碳价有比较明显的影响。其中，国内石油价格的影响为正，而国外石油价格的影响为负，可能是由于国内存在能源价格的管控，当国际油价上涨时，政府对能源价格的补贴会刺激国内煤炭、石油和天然气需求的增加，在能源替代下的综合结果就表现为国际油价对国内区域碳价的负向影响。
在汇率方面，欧元汇率对国内区域碳价有较强的正向影响，且系数要大于其他各方面因素，而美元汇率的影响比较微弱。汇率的影响是多方面的，如贸易进出口、境外投资者的投资选择等。
2.EN和逐步回归方法的比较。由表2可以看出，EN方法的变量压缩效果较差，只有CER的系数被压缩为0；对SZA产生正向影响的有EUA、DAX30、HS300、COAL、GAS、DCOAL、DOIL、R1；对SZA有负向影响的有SP500、OIL、DGAS、R2。
逐步回归方法的特点是变量选择所保留下来的都是对因变量有显著影响的变量，其中EUA、DAX30、HS300、DOIL以及R1对SZA有着正向的影响；而SP500、OIL对SZA的影响为负；其余的解释变量在逐步回归中被剔除。
3.三种变量选择方法的比较。在方法上，逐步回归所保留下来的变量都是显著的，一些介于显著与不显著边缘的变量也被剔除，因此可能会导致变量删减过度从而使得系数估计结果偏差较大；EN方法对系数的压缩程度较大，减轻了模型的共线性问题，但不能很好地剔除无关变量，导致模型的可解释性较差；而GEN变量选择方法所删减掉的都是不显著的变量，尽可能地减少了偏差，并且对无关变量的压缩效果较好，从而克服了逐步回归和EN方法的缺点。
五、结论与启示
本文以深圳碳排放权交易所公布的碳配额价格为研究对象，从国际碳价、国内外经济、国内外能源价格和汇率四个方面选择13个指标，运用GEN方法对所选择的变量进行降维和参数估计，并与EN和逐步回归方法作对比，研究发现：欧元汇率对国内区域碳资产价格有最大的正向影响，其次是国内的石油价格、国内经济和欧洲经济状况；而国外石油价格和美国经济状况对国内区域碳价有一定的负向影响；国际碳价与国内区域碳价之间的联系相对较弱。
深圳作为一个高度开放的城市，其地方经济活力离不开国际和国内的宏观经济环境，汇率通过作用于贸易进出口影响着深圳企业的生产决策，进而影响碳排放配额的需求。通过分析国内外经济的发展形势及人民币汇率的走势，企业或投资者可选择在合适时间增持或抛售碳资产，以达到规避风险或增加收益的目的。政府应在此基础上合理地分配碳排放配额，控制配额总量，以免因经济下行、配额需求不足而导致碳价急剧下跌；同时，应适当减少国内能源管控，让能源价格更趋于市场化，從而使碳排放能够合理地反映能源供需，更好地发挥碳市场促进节能减排的作用。
参考文献
[1]郭辉，郇志坚.EUA和sCER碳排放期货市场互动关系及溢出效应研究[J].统计与决策，2012，15：138-143.
[2]许广月.我国碳排放影响因素及其区域比较研究：基于省域面板数据[J].财经论丛，2011，02：14-18.
作者简介：丁洋，男，1990年8月，汉，安徽六安，合肥工业大学硕士研究生，研究方向：碳金融。
【关键词】区域碳市场 配额价格 GEN
一、引言
2005年2月，旨在减少全球温室气体排放的《京都议定书》（Kyoto Protocol）正式生效，为缓解全球气候和环境问题，以及促进世界各国的低碳化发展提供了市场化的手段，国际碳市场的发展也步入了正轨。与此同时，国内碳市场也在稳步发展，2013年6月18日，深圳碳排放权交易在全国率先启动，随后上海、北京等其余6个碳排放权交易试点陆续启动，整体运营情况处于上升发展态势。截至2014年7月，国内碳市场累计成交量达1133万吨，累计成交额达4.56亿元。
国内碳市场发展目前仍处于起步阶段，自身价格调节机制还不够完善，影响碳排放权交易的因素众多，碳价受到宏观经济、国家碳额分配、能源价格、电力价格和异常天气等众多因素的影响，导致碳资产供需不稳定，价格波动剧烈。因此，研究国内区域碳交易价格的影响因素，不仅对企业和投资者规避碳价风险有一定的指导意义，也能为建立和完善我国统一的碳排放权交易体系提供决策支持。
二、模型与方法
本文主要以广义弹性网络（Generalized Elastic Net，GEN）方法对所建立的模型进行变量选择和参数估计。假设被解释变量为y=（y1，…，yn）T，解释变量为X=（X1j，…，Xnj）T，j=1，…p，β=（β1，…，βn）T为系数向量，考虑线性模型：y=βX+ε。其带有惩罚的参数估计通过式（1）得到：
■（1）
其中，P（β）表示惩罚项，t为调整参数，不同的惩罚项对应着不同的变量选择方法。
Zou等（2005）最早提出了以弹性网络（Elastic Net，EN）惩罚来压缩变量。EN方法的惩罚项如下：
■ （2）
Friedman（2008）在此基础上提出了GEN方法，该方法优点在于保持了子集选择的可解释性和岭回归的稳定性，其惩罚项如下：
■ （3）
本文以深圳碳排放权交易所的碳配额价格（SZA）为研究对象，选择了13个可能影响其价格变化的指标，通过上述的GEN和EN方法实现变量的压缩与选择，从而找出对国内区域碳价有显著影响的因素。
三、变量设计
（一）因变量
作为全国首个启动的碳市场，深圳市于2013年将635家工业企业和197栋建筑物纳入碳排放管控范围，并发放配额，在深圳排放权交易所开展交易。截至2014年7月7日，深圳碳排放权交易成交总额达1.04亿元，成为全国首个成交额突破亿元的碳市场。为了保证实证数据更加可靠、有效，考虑到深圳碳排放权交易所在启动时间以及成交总额方面的优势，本文选择深圳碳排放权交易所公布的碳配额价格（SZA）作为国内区域碳价影响因素的研究对象。
（二）自变量
为了尽可能多地将可能影响国内区域碳价的因素考虑到实证模型中，本文从国际碳价、国内外经济状况、国内外能源价格和汇率共四个方面，选取13个指标作为模型的解释变量。由于国内电力市场的市场化程度较低，电力价格几乎没有波动，故本文不予考虑。
（1）国际碳价。碳资产之间本质上具有相似的属性，比如欧盟碳排放配额市场与核证减排市场存在一定的联动关系和信息传递过程，其价格之间也具有很高的相关性。本文选择EU ETS中最具代表性的两种碳资产，分别是欧盟排放配额（EUA）和核证减排量（CER）。
（2）国内外经济状况。经济环境影响着企业的战略与投资决策，而碳排放会随企业产出规模增长而增加。本文以法兰克福DAX指数、标准普尔500指数、沪深300指数分别代表代表国内外的经济状况，探讨国内外经济状况对国内区域碳价可能的影响。
（3）国内外能源价格。企业对不同能源品种（煤炭、石油、天然气）需求的转换，导致了能源市场与碳市场之间存在内在的传导机制，碳价变化与能源价格密不可分。本文选择了煤炭、石油和天然气三种能源品种，分别取国内外的数据，以研究国内外能源价格对国内区域碳价的影响。
（4）汇率。汇率是连接国内外贸易、碳资产交易的桥梁，汇率的变化会影响境内进出口企业的生产决策，进而可能对国内区域碳价产生影响。本文选择的是欧元和美元兑人民币的即期汇率，作为模型的两个自变量。
四、实证分析
（一）描述性统计分析
本文选择了自2013.8.5至2014.8.11的成交数据，剔除掉13个解释变量所缺失的日期，共得到202个时间序列数据。图1显示的是SZA的收盘价与成交量的走势图。
图1 SZA收盘价与成交量走势图
由图1可以看出，SZA的价格在2013年12月份之前有较大的波動，可能的原因是自2013年6月份深圳碳排放权交易所启动交易后的半年里，其余6个试点陆续启动交易，给予市场积极的信号。从2013年12月份之后，SZA价格的整体波动不大，虽然这期间还包括了2014年6月至7月的履约期。由成交量曲线可以看出，履约期间市场活跃，成交量出现暴增，但价格整体趋势仍然是下跌，其原因可能是2013年的碳配额在履约期结束后面临着清缴，企业及投资者不愿再持有该碳资产。
（二）变量选择与参数估计
本文从国际碳价、国内外经济状况、国内外能源价格和汇率四个方面尽可能全面地考虑了SZA价格的影响因素，但这些变量并非全部对SZA的价格有显著影响，且变量之间可能存在多重共线性等问题，故本文选择了GEN方法对所选择的13个变量进行筛选，并与EN和逐步回归方法作对比分析。表2给出了它们与逐步回归方法的参数估计值。 表2 变量选择与参数估计结果
1.GEN方法的结果分析。在国际碳价中，欧盟排放配额对国内区域碳价有着一定的正向影响，但相对较弱，而中国参与度更高的核证减排量价格对国内区域碳价却没有显著的影响，可能是由于国内区域碳市场处于起步阶段，配额分配及政策法规有待完善，导致与国际碳市场没有好的联接。
在国内外经济中，欧盟和国内的经济对国内区域碳价有积极的正向作用，其中国内经济的影响更为显著，经济形势的向上发展会促进企业增加生产，从而提高了碳排放许可的需求，碳价因此也会提升。但是，美国经济却与国内区域碳价有负向的关系。
在国内外能源价格中，仅有石油价格对国内区域碳价有比较明显的影响。其中，国内石油价格的影响为正，而国外石油价格的影响为负，可能是由于国内存在能源价格的管控，当国际油价上涨时，政府对能源价格的补贴会刺激国内煤炭、石油和天然气需求的增加，在能源替代下的综合结果就表现为国际油价对国内区域碳价的负向影响。
在汇率方面，欧元汇率对国内区域碳价有较强的正向影响，且系数要大于其他各方面因素，而美元汇率的影响比较微弱。汇率的影响是多方面的，如贸易进出口、境外投资者的投资选择等。
2.EN和逐步回归方法的比较。由表2可以看出，EN方法的变量压缩效果较差，只有CER的系数被压缩为0；对SZA产生正向影响的有EUA、DAX30、HS300、COAL、GAS、DCOAL、DOIL、R1；对SZA有负向影响的有SP500、OIL、DGAS、R2。
逐步回归方法的特点是变量选择所保留下来的都是对因变量有显著影响的变量，其中EUA、DAX30、HS300、DOIL以及R1对SZA有着正向的影响；而SP500、OIL对SZA的影响为负；其余的解释变量在逐步回归中被剔除。
3.三种变量选择方法的比较。在方法上，逐步回归所保留下来的变量都是显著的，一些介于显著与不显著边缘的变量也被剔除，因此可能会导致变量删减过度从而使得系数估计结果偏差较大；EN方法对系数的压缩程度较大，减轻了模型的共线性问题，但不能很好地剔除无关变量，导致模型的可解释性较差；而GEN变量选择方法所删减掉的都是不显著的变量，尽可能地减少了偏差，并且对无关变量的压缩效果较好，从而克服了逐步回归和EN方法的缺点。
五、结论与启示
本文以深圳碳排放权交易所公布的碳配额价格为研究对象，从国际碳价、国内外经济、国内外能源价格和汇率四个方面选择13个指标，运用GEN方法对所选择的变量进行降维和参数估计，并与EN和逐步回归方法作对比，研究发现：欧元汇率对国内区域碳资产价格有最大的正向影响，其次是国内的石油价格、国内经济和欧洲经济状况；而国外石油价格和美国经济状况对国内区域碳价有一定的负向影响；国际碳价与国内区域碳价之间的联系相对较弱。
深圳作为一个高度开放的城市，其地方经济活力离不开国际和国内的宏观经济环境，汇率通过作用于贸易进出口影响着深圳企业的生产决策，进而影响碳排放配额的需求。通过分析国内外经济的发展形势及人民币汇率的走势，企业或投资者可选择在合适时间增持或抛售碳资产，以达到规避风险或增加收益的目的。政府应在此基础上合理地分配碳排放配额，控制配额总量，以免因经济下行、配额需求不足而导致碳价急剧下跌；同时，应适当减少国内能源管控，让能源价格更趋于市场化，從而使碳排放能够合理地反映能源供需，更好地发挥碳市场促进节能减排的作用。
参考文献
[1]郭辉，郇志坚.EUA和sCER碳排放期货市场互动关系及溢出效应研究[J].统计与决策，2012，15：138-143.
[2]许广月.我国碳排放影响因素及其区域比较研究：基于省域面板数据[J].财经论丛，2011，02：14-18.
作者简介：丁洋，男，1990年8月，汉，安徽六安，合肥工业大学硕士研究生，研究方向：碳金融。