碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究

王喜平，王婉晨

（華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理系，河北保定 071003）

一、引言

為應(yīng)對(duì)能源與氣候挑戰(zhàn)、實(shí)現(xiàn)《巴黎協(xié)定》提出的2℃溫控目標(biāo)，國(guó)際社會(huì)做出了不懈努力。中國(guó)作為碳排放最多的國(guó)家，于2020 年提出了“30·60”雙碳目標(biāo)。碳交易作為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)的有效政策手段，已在全球30 多個(gè)國(guó)家和地區(qū)付諸實(shí)施。我國(guó)在試點(diǎn)市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，全國(guó)碳排放權(quán)交易于2021 年7 月正式開市，其或?qū)⒊蔀槿蜃畲蟮奶寂欧艡?quán)交易市場(chǎng)。從目前市場(chǎng)的運(yùn)行情況來(lái)看，碳金融市場(chǎng)呈現(xiàn)出比傳統(tǒng)股票市場(chǎng)更大的不穩(wěn)定性，這是由于碳價(jià)格除了受本身供需機(jī)制影響外，還會(huì)受到政策、極端天氣等諸多因素影響，碳價(jià)格的劇烈波動(dòng)，潛藏著巨大風(fēng)險(xiǎn)。探究碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，深層次揭示其中的內(nèi)在機(jī)制與規(guī)律，對(duì)于有效防范碳金融風(fēng)險(xiǎn)、促進(jìn)碳市場(chǎng)健康平穩(wěn)運(yùn)行、助力國(guó)家雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重要意義。

近年來(lái)，有關(guān)碳市場(chǎng)溢出效應(yīng)的研究大多集中在考察不同碳市場(chǎng)之間及碳市場(chǎng)與能源市場(chǎng)之間的溢出。Chen et al（2020）研究了歐盟排放配額（European Union allowance，EUA）現(xiàn)貨與期貨之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性和波動(dòng)溢出；Zeng et al（2021）研究發(fā)現(xiàn)EUA 與核證減排量（certification emission reduction，CER）市場(chǎng)之間存在不對(duì)稱的波動(dòng)溢出效應(yīng)。另有研究表明中國(guó)試點(diǎn)碳市場(chǎng)之間存在高度關(guān)聯(lián)，但各碳市場(chǎng)的波動(dòng)溢出具有顯著的非對(duì)稱性（汪文雋等，2016；王倩和高翠云，2016；Zhu et al，2020）。針對(duì)歐盟與中國(guó)碳市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)研究表明，兩個(gè)市場(chǎng)間存在長(zhǎng)期均衡和相互引導(dǎo)關(guān)系，但就方向而言，歐盟對(duì)中國(guó)的溢出效應(yīng)更加顯著（孫春，2018；王喜平和王雪萍，2021）。針對(duì)碳市場(chǎng)與能源市場(chǎng)之間的溢出，研究表明能源市場(chǎng)可通過(guò)替代效應(yīng)、總需求效應(yīng)及生產(chǎn)抑制效應(yīng)等對(duì)碳市場(chǎng)產(chǎn)生影響（Zhang 和Sun，2016；Balc?lar et al，2016；Uddin et al，2018；Wang 和Guo，2018；Ji et al，2018）。Hanif et al（2021）研究證實(shí)歐盟碳市場(chǎng)與可再生能源市場(chǎng)之間存在較強(qiáng)的溢出，且短期溢出效應(yīng)優(yōu)于長(zhǎng)期。以中國(guó)碳市場(chǎng)為樣本的研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)碳市場(chǎng)是能源市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的凈接收方，且不同區(qū)域、不同時(shí)期碳與能源市場(chǎng)之間的溢出關(guān)系存在差異，其中煤炭、焦炭市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響較大（Lin 和Chen，2019；劉建和等，2020；Ma et al，2020；劉建和等，2021；Xu，2021；趙領(lǐng)娣等，2021）。Li et al（2020）分析發(fā)現(xiàn)“碳-電力”系統(tǒng)內(nèi)部的溢出強(qiáng)度較高，且中國(guó)碳市場(chǎng)是電力市場(chǎng)信息和風(fēng)險(xiǎn)的凈接收方。

近來(lái)有研究關(guān)注了碳市場(chǎng)與金融市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)，宋楠等（2015）研究發(fā)現(xiàn)歐盟碳市場(chǎng)與金融市場(chǎng)之間存在較為明顯的波動(dòng)溢出；Yuan 和Yang（2020）研究發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)對(duì)歐盟碳市場(chǎng)存在顯著的非對(duì)稱溢出效應(yīng)。上述研究主要基于歐盟碳市場(chǎng)展開的，但針對(duì)中國(guó)碳市場(chǎng)與金融（尤其股票）市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)的研究則尚未引起足夠重視。事實(shí)上，研究中國(guó)“碳-股票”系統(tǒng)的溢出效應(yīng)和信息傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)識(shí)別碳市場(chǎng)潛在風(fēng)險(xiǎn)、助力碳市場(chǎng)健康、穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。

從研究方法的角度，有關(guān)碳市場(chǎng)溢出效應(yīng)的研究主要是基于GARCH（generalized auto regressive conditional heteroscedasticity）模型和Copula 函數(shù)進(jìn)行的。GARCH 族模型因其簡(jiǎn)單易操作、能較好擬合碳價(jià)格序列的尖峰厚尾及波動(dòng)聚集性，被廣泛運(yùn)用到碳市場(chǎng)溢出效應(yīng)的研究中，尤其DCC（dynamic conditional correlation）-GARCH（Zhang 和Sun，2016；Balc?lar et al，2016；孫春，2018；Lin 和Chen，2019；Chen et al，2020；劉建和等，2020；Ma et al，2020；劉建和等，2021）和BEKK（baba，engle，kraft and kroner）-GARCH（汪文雋等，2016；王倩和高翠云，2016；Zhang 和Sun，2016；Lin 和Chen，2019；Chen et al，2020；Zeng et al，2021）的應(yīng)用更為多見。然而，GARCH 族模型僅能描述市場(chǎng)之間是否存在溢出卻不能具體刻畫溢出的方向和大小，考慮到碳市場(chǎng)與其他市場(chǎng)之間可能存在非線性相關(guān)和溢出，Copula 函數(shù)對(duì)于刻畫不同市場(chǎng)間的非線性、非對(duì)稱及尾部漸近相依具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)（Zhu et al，2020；Yuan 和Yang，2020）。因此有研究將Copula 與CoVaR 相結(jié)合，在分析邊緣分布的基礎(chǔ)上，選取最優(yōu)Copula 函數(shù)刻畫市場(chǎng)之間的相依結(jié)構(gòu)，再運(yùn)用CoVaR 方法度量市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)（王喜平和王雪萍，2021；Uddin et al，2018；Xu，2021）。盡管基于Copula 函數(shù)的研究可以反映不同市場(chǎng)間復(fù)雜的非線性溢出效應(yīng)，但卻不能反映溢出的方向，明確風(fēng)險(xiǎn)的溢出方和接收方，因而無(wú)法準(zhǔn)確判斷風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源與傳播路徑。Diebold 和Yilmaz（后文中簡(jiǎn)寫為DY）在2008 年創(chuàng)建（Diebold 和Yilmaz，2008）并于2012 年改進(jìn)（Diebold 和Yilmaz，2012）的溢出指數(shù)模型則克服了上述缺陷，可以同時(shí)捕捉溢出的方向和強(qiáng)度，這為分析碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出提供了有益的參考借鑒。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：①研究?jī)?nèi)容上，不同于已有研究只關(guān)注不同碳市場(chǎng)之間或碳與能源市場(chǎng)之間的溢出，進(jìn)一步將研究擴(kuò)展至碳與股票市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)，全面分析中國(guó)碳市場(chǎng)與電力、材料、房地產(chǎn)、工業(yè)、金融、傳統(tǒng)能源、新能源等股票板塊市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出，識(shí)別溢出機(jī)制和規(guī)律，豐富已有研究；②研究方法上，基于廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解構(gòu)建溢出指數(shù)模型，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)層面、強(qiáng)度和方向兩個(gè)維度捕捉碳市場(chǎng)與7 大股票板塊市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和信息傳導(dǎo)路徑；③考慮到溢出指數(shù)模型只能衡量?jī)蓛墒袌?chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制，不能有效刻畫經(jīng)濟(jì)一體化背景下碳市場(chǎng)與外部多個(gè)市場(chǎng)之間的交互關(guān)聯(lián)。因此進(jìn)一步基于DY 凈配對(duì)溢出指數(shù)構(gòu)建“碳-股票”系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)溢出中心。

二、理論分析與模型構(gòu)建

（一）理論分析

Ross（1989）從“信息流”的角度提出波動(dòng)溢出效應(yīng)，即一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)可能會(huì)引起其他市場(chǎng)波動(dòng)的現(xiàn)象。信息是造成這一現(xiàn)象的重要原因。由于碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間具有相同的基本信息，如宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、公共政策等，會(huì)導(dǎo)致信息在不同市場(chǎng)間相互傳導(dǎo)，造成碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)，比如宏觀經(jīng)濟(jì)繁榮、政策利好等可能會(huì)使碳價(jià)格、股票價(jià)格紛紛上漲。

此外，Hirschman（1958）的“聯(lián)動(dòng)效應(yīng)”理論指出，如果兩個(gè)市場(chǎng)間存在某種關(guān)聯(lián)，則一個(gè)市場(chǎng)私有信息的變化會(huì)引起其他相關(guān)聯(lián)的市場(chǎng)價(jià)格發(fā)生波動(dòng)，從而形成市場(chǎng)間相互影響、出現(xiàn)聯(lián)動(dòng)。如圖1 所示，一方面，碳市場(chǎng)通過(guò)高碳排放企業(yè)購(gòu)買碳排放權(quán)的行為，將其產(chǎn)生的“環(huán)境負(fù)外部性”內(nèi)部化，碳價(jià)格波動(dòng)會(huì)影響企業(yè)生產(chǎn)成本、企業(yè)價(jià)值，進(jìn)而影響企業(yè)股票價(jià)格，對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響。如碳價(jià)上升會(huì)造成企業(yè)生產(chǎn)成本上升，企業(yè)現(xiàn)金流短缺，股票價(jià)格下降；反之亦然?？梢娞际袌?chǎng)會(huì)在一定程度上影響股票市場(chǎng)。

圖1 碳與股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出機(jī)制圖

另一方面，股票市場(chǎng)也會(huì)對(duì)碳市場(chǎng)產(chǎn)生影響。股票市場(chǎng)是宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表，股價(jià)波動(dòng)傳遞著宏觀經(jīng)濟(jì)信號(hào)，通過(guò)影響投資者預(yù)期進(jìn)而影響投資者的投資行為，比如股市繁榮可能會(huì)刺激投資者在碳市場(chǎng)的投資/投機(jī)需求，從而導(dǎo)致碳市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)；不僅如此，考慮到碳市場(chǎng)和股票市場(chǎng)均具有金融屬性，投資者可能會(huì)基于逐利目的將兩個(gè)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)資產(chǎn)進(jìn)行組合，并根據(jù)預(yù)期價(jià)格波動(dòng)調(diào)整資產(chǎn)配置，從而導(dǎo)致兩個(gè)市場(chǎng)間價(jià)格波動(dòng)的相互傳導(dǎo)，并且這種傳導(dǎo)還可能由于投資者情緒、羊群效應(yīng)等加劇市場(chǎng)波動(dòng)，尤其在極端氣候或經(jīng)濟(jì)危機(jī)發(fā)生時(shí)，也會(huì)更進(jìn)一步加強(qiáng)碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)，加劇風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

綜上分析，隨著碳市場(chǎng)的不斷發(fā)展、其金融屬性的不斷增強(qiáng)及經(jīng)濟(jì)一體化的不斷深入，其與股票市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也會(huì)更加顯著。已有研究表明，波動(dòng)率是市場(chǎng)信息的主要攜帶者。因此，本文基于波動(dòng)率概念度量碳市場(chǎng)與股票板塊市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和傳導(dǎo)路徑。

（二）溢出指數(shù)模型

總溢出指數(shù)（TSI）是用來(lái)度量總體相關(guān)程度的指標(biāo)，解釋整體的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)程度，見式（3）：

方向性溢出指數(shù)（DSI）用來(lái)度量某個(gè)市場(chǎng)與其余所有市場(chǎng)之間的溢出程度。式（4）和式（5）可以分別度量市場(chǎng)i對(duì)其他市場(chǎng)的溢出指數(shù)、其他市場(chǎng)對(duì)市場(chǎng)i的溢出指數(shù)。

凈溢出指數(shù)（NSI）用來(lái)度量單個(gè)市場(chǎng)對(duì)于其他市場(chǎng)的凈溢出，由從市場(chǎng)i傳導(dǎo)到其他市場(chǎng)的沖擊減去其他市場(chǎng)傳導(dǎo)到市場(chǎng)i的總沖擊。

凈配對(duì)溢出指數(shù)［(H)，S代表spillover］用來(lái)衡量單個(gè)市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出效應(yīng)。

（三）網(wǎng)絡(luò)分析方法

為進(jìn)一步識(shí)別“碳-股票”系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出中心，將各樣本市場(chǎng)視為網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)的中心度定義為與該節(jié)點(diǎn)連邊的權(quán)重之和，以衡量市場(chǎng)的重要性；將兩兩市場(chǎng)間的溢出關(guān)系視為該網(wǎng)絡(luò)的邊，以DY 模型計(jì)算得到的凈配對(duì)溢出指數(shù)度量節(jié)點(diǎn)的出度和入度；采用閾值法（以90%為閾值）過(guò)濾溢出較小的邊，保留較大的溢出關(guān)系構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)7 種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)分析市場(chǎng)的重要性及溢出網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和演化。

（1）網(wǎng)絡(luò)密度ρ：網(wǎng)絡(luò)中存在的邊數(shù)與可容納的邊數(shù)上限的比值。

其 中：∑Ai，j為 實(shí) 際 存 在 的 邊 數(shù)；N為 節(jié) 點(diǎn) 的 個(gè) 數(shù)。

（2）網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)C：節(jié)點(diǎn)i的聚類系數(shù)為與該節(jié)點(diǎn)相鄰的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)也相互連接的概率，網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)C為節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的平均值。

其中：ki為與節(jié)點(diǎn)i有相鄰邊的節(jié)點(diǎn)數(shù)目之和；Ei為與節(jié)點(diǎn)i相鄰ki個(gè)節(jié)點(diǎn)間實(shí)際相連接的邊數(shù)。

（3）網(wǎng)絡(luò)直徑D：網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)i與j之間的最短路徑上的邊數(shù)為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離，其中距離最大的即為網(wǎng)絡(luò)直徑。

其 中：di，j為 節(jié) 點(diǎn)i到j(luò)的 最 短 路 徑。

（4）平均最短路徑L：網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間距離的平均值。

（5）點(diǎn)出度與點(diǎn)入度：點(diǎn)出度是該節(jié)點(diǎn)指向其他節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)，入度則是其他節(jié)點(diǎn)指向該節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)。

（6）中間中心度：網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn)的媒介程度。

（7）接近中心度：該節(jié)點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)距離之和的倒數(shù)。

三、實(shí)證分析

（一）變量選取與數(shù)據(jù)描述

盡管全國(guó)碳排放權(quán)交易已于2021 年7 月16 日正式開市，但目前交易數(shù)據(jù)有限。因此選取區(qū)域碳交易市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。相較于我國(guó)其他試點(diǎn)市場(chǎng)而言，北京是中國(guó)最早實(shí)現(xiàn)控排單位覆蓋全行業(yè)的試點(diǎn)地區(qū)，其控排企業(yè)包括工業(yè)、服務(wù)業(yè)、農(nóng)業(yè)等，且服務(wù)業(yè)數(shù)量占比超過(guò)50%，納入的排控企業(yè)多、交易產(chǎn)品豐富，在線上交易之外還發(fā)布了場(chǎng)外交易細(xì)則。因此，選擇北京碳市場(chǎng)作為研究對(duì)象。

為研究碳與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出，另外選取電力、材料、房地產(chǎn)等7 個(gè)股票板塊市場(chǎng)作為研究對(duì)象，最終的樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源見表1。為避免數(shù)據(jù)刪減對(duì)時(shí)間序列一致性的影響，采用已實(shí)現(xiàn)周波動(dòng)率作為波動(dòng)率的代表。通過(guò)計(jì)算每交易日的收益率：rt，i=（t表示第t周，i表示第i日），得到第t周已實(shí)現(xiàn)的波動(dòng)率（Wt表示第t周的交易日數(shù)）。所有數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2015 年7 月14 日至2021 年6 月4 日。表2 給出了這8 個(gè)樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 樣本市場(chǎng)的選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

由表2 的數(shù)據(jù)可知：①碳市場(chǎng)的波動(dòng)率最大，碳市場(chǎng)的最大值為0.1593，明顯高于其他市場(chǎng)，并且其標(biāo)準(zhǔn)差也是所有市場(chǎng)中最大的，為0.0318，可以看出碳市場(chǎng)相對(duì)于其他市場(chǎng)而言，具有更大的風(fēng)險(xiǎn)不確定性；②各指標(biāo)波動(dòng)率序列偏度皆大于0，且峰度都大于4，JB（Jarque-Bera）統(tǒng)計(jì)量的值也表明各變量的波動(dòng)率序列都在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為選取的樣本數(shù)據(jù)均不是正態(tài)分布，具有尖峰厚尾的特征；③ADF（Augmented Dickey-Fuller）和PP（Projection Pursnit）檢驗(yàn)結(jié)果表明，各指標(biāo)波動(dòng)率序列在1%置信水平下平穩(wěn)。因此可以構(gòu)建DY 溢出指數(shù)模型。

表2 樣本市場(chǎng)波動(dòng)率的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）靜態(tài)溢出指數(shù)

表3 報(bào)告了碳市場(chǎng)與股票板塊市場(chǎng)之間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)②滯后階數(shù)根據(jù)Akaik Information Criterion（AIC）和Schwarz Criterion（SC）準(zhǔn)則確定為1 階，廣義方差分解的預(yù)測(cè)期（H）選為10 期（大概兩個(gè)半月）。，TO行表示某市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的溢出效應(yīng)，F(xiàn)ROM列表示受其他市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的程度，NET行表示兩者的差值，即對(duì)其他市場(chǎng)的凈溢出程度。從中可以發(fā)現(xiàn)：①所有市場(chǎng)受自身滯后效應(yīng)影響均高于受其他市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。以碳市場(chǎng)為例，對(duì)角線上的值84.64%，表示自身滯后效應(yīng)對(duì)當(dāng)期碳市場(chǎng)的影響；在所有市場(chǎng)中，碳市場(chǎng)受自身的影響最大。②從方向性溢出來(lái)看，只有碳市場(chǎng)的凈溢出效應(yīng)為負(fù)值（-12.51%），各股票板塊市場(chǎng)的凈溢出效應(yīng)均為正值，表明碳市場(chǎng)是風(fēng)險(xiǎn)凈接收方，股票市場(chǎng)則為風(fēng)險(xiǎn)的凈溢出方。③總溢出指數(shù)為69.69%，說(shuō)明我國(guó)的碳市場(chǎng)與上述各板塊市場(chǎng)之間具有很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性。

表3 各市場(chǎng)間溢出指數(shù)表

進(jìn)一步觀察靜態(tài)溢出指數(shù)表發(fā)現(xiàn)，碳市場(chǎng)是最大的風(fēng)險(xiǎn)接收方，其接收的風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自新能源、傳統(tǒng)能源、電力及工業(yè)等板塊市場(chǎng)的對(duì)外溢出。隨著光伏發(fā)電等新能源的快速發(fā)展，一定程度上減少了對(duì)化石能源的需求，因而減少碳排放和碳配額需求，碳價(jià)格因此會(huì)受到影響。由于新能源的經(jīng)濟(jì)性、穩(wěn)定性和便利性短期內(nèi)還不能比擬化石能源，新能源逐步替代傳統(tǒng)化石能源是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程。因此目前傳統(tǒng)能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響也比較大；另外，碳市場(chǎng)對(duì)股票市場(chǎng)存在溢出效應(yīng)，但對(duì)不同板塊的表現(xiàn)存在差異。比較而言，對(duì)電力板塊的溢出效應(yīng)最大。這與Cong 和Wei（2010）、Lin 和Chen（2019）的研究結(jié)論一致。除電力市場(chǎng)外，受碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出最為顯著的是房地產(chǎn)市場(chǎng)。房地產(chǎn)行業(yè)的單位產(chǎn)值碳排放量是0.25 千克/元，比全國(guó)平均水平高出1 倍，導(dǎo)致其對(duì)碳排放權(quán)的需求量大，受碳價(jià)格波動(dòng)影響顯著。

（三）時(shí)變溢出指數(shù)

靜態(tài)溢出指數(shù)無(wú)法反映溢出效應(yīng)隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化情況，為此進(jìn)一步將滾動(dòng)窗口技術(shù)與DY 溢出指數(shù)相結(jié)合，使用50 周（約一年）的滾動(dòng)窗口研究各市場(chǎng)之間的時(shí)變溢出效應(yīng)。

1.總溢出指數(shù)

從圖2 可以看出，樣本期間，碳與各股票市場(chǎng)之間的總體溢出指數(shù)維持在40%～80%，市場(chǎng)整體聯(lián)動(dòng)性較強(qiáng)；但同時(shí)總溢出指數(shù)存在波動(dòng)性和不確定性，出現(xiàn)了三次顯著的波動(dòng)周期，分別發(fā)生在2017 年初、2018 年初至2019 年中和2020 年初至今。2017 年是《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要》的第二年，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革對(duì)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響逐漸顯現(xiàn)，“三去一降一補(bǔ)”中的去杠桿要求企業(yè)以股權(quán)融資的方式代替?zhèn)谫Y，在一定程度上對(duì)各市場(chǎng)進(jìn)行了有效回調(diào)，降低了市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性。后隨著2017 年5 月在北京舉辦“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇，在推進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時(shí)，有助于推動(dòng)國(guó)際合作、實(shí)現(xiàn)共贏。在此背景下，為中國(guó)企業(yè)“走出去”減少了障礙，新的機(jī)遇下各市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性在短期內(nèi)急速上升。2018 年，中美貿(mào)易戰(zhàn)持續(xù)升級(jí)、中國(guó)股市持續(xù)下跌，市場(chǎng)整體投資狀況消極，總溢出指數(shù)從2018 年初到2019年中，經(jīng)歷了一個(gè)顯著波動(dòng)下降的周期；從2020 年初開始，新冠疫情逐步蔓延全國(guó)，各行各業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)不景氣，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩，市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性降低，可以看出從2020 年初到2021 年初，是一個(gè)波動(dòng)下降的周期，特別在2020 年底，呈現(xiàn)急劇下降的態(tài)勢(shì)。另外，在2020 年中受到全球范圍內(nèi)的降息和動(dòng)用非常規(guī)貨幣政策措施的影響，宏觀經(jīng)濟(jì)狀況有所回升，但很快又陷入到“流動(dòng)性陷阱”的風(fēng)險(xiǎn)中。因此在2020 年中總溢出指數(shù)呈現(xiàn)急速上升又迅速回落的趨勢(shì)。

圖2 碳與各股票市場(chǎng)總體溢出指數(shù)時(shí)變圖

2.方向性溢出指數(shù)和凈溢出指數(shù)

圖3 所示為2016—2021 年各市場(chǎng)的方向性溢出指數(shù)和凈溢出指數(shù)，從中可以看出：各市場(chǎng)的方向性溢出指數(shù)存在一定的波動(dòng)性和不確定性，受極端經(jīng)濟(jì)事件及政策不確定性的沖擊較大；同時(shí)，當(dāng)受到?jīng)_擊時(shí)，各市場(chǎng)接收外來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的水平與其對(duì)外溢出風(fēng)險(xiǎn)的水平呈反方向的變動(dòng)趨勢(shì)，且各市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出水平變動(dòng)與其對(duì)外溢出水平的變動(dòng)趨勢(shì)一致。

圖3 各市場(chǎng)方向性溢出和凈溢出的時(shí)變特征

從單個(gè)市場(chǎng)角度來(lái)看，碳市場(chǎng)更容易受到股票板塊市場(chǎng)的沖擊，其凈溢出水平多數(shù)時(shí)期為負(fù)值，屬于風(fēng)險(xiǎn)的凈接收方，且由于碳市場(chǎng)發(fā)展不完善，波動(dòng)程度較大，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不穩(wěn)定程度較高。

進(jìn)一步將碳市場(chǎng)溢出指數(shù)的時(shí)變情況劃分為四個(gè)階段：第一階段，2016 年中至2018 年初。在這一階段，碳市場(chǎng)主要受到股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出，對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出除2017 年在短期有所上升外，其他時(shí)間幾乎為零。這在一定程度上反映了中國(guó)碳市場(chǎng)剛剛起步、配額分配和交易制度不完善的現(xiàn)狀。第二階段，2018 年初至2019 年中。從2018 年9 月開始碳市場(chǎng)的對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)迅速攀升，截至2019 年9 月，碳市場(chǎng)的凈溢出指數(shù)多次顯現(xiàn)出大于零，即在這一階段碳市場(chǎng)對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出的能力較大。2018 年4 月，碳交易主管部門由發(fā)改委轉(zhuǎn)至生態(tài)環(huán)境部，碳交易市場(chǎng)迎來(lái)了新一輪改革，加之這一時(shí)期國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)面臨困境，各股票板塊市場(chǎng)活躍度低。因此，在這一階段，碳市場(chǎng)對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出水平較高，有時(shí)甚至成為風(fēng)險(xiǎn)凈溢出方。第三階段，2019 年中至2020 年中。這一階段碳市場(chǎng)接收股票板塊市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出呈現(xiàn)出較大的波動(dòng)，特別是在2020年初，國(guó)內(nèi)各市場(chǎng)受到新冠疫情沖擊的影響，風(fēng)險(xiǎn)和不確定性加大，對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出能力不穩(wěn)定，市場(chǎng)不確定性較大。第四階段，2020 年中至2021 年中。2021 年起，全國(guó)碳市場(chǎng)第一個(gè)履約周期正式啟動(dòng)，兩千多家發(fā)電企業(yè)分到碳排放配額，以及2021 年全國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn)，使得碳市場(chǎng)的市場(chǎng)有效性增加，風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)外溢出水平提升，出現(xiàn)曲線末尾平穩(wěn)上升的情況。

3.凈配對(duì)溢出指數(shù)

圖4 報(bào)告了各股票板塊市場(chǎng)與碳市場(chǎng)的凈配對(duì)溢出指數(shù)，從中可以看出：第一階段，2016 年中至2018 年初。碳市場(chǎng)主要受到來(lái)自電力板塊、工業(yè)板塊和傳統(tǒng)能源板塊的風(fēng)險(xiǎn)溢出，且工業(yè)板塊的影響最大，溢出指數(shù)突破7%。碳市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)與其他較早納入碳排放權(quán)交易行業(yè)的減排狀況密切相關(guān)。這些行業(yè)企業(yè)通過(guò)減排二氧化碳出售碳配額而影響碳排放權(quán)的供給，而高耗能高污染企業(yè)的過(guò)量碳排放會(huì)影響碳排放權(quán)的需求，從而雙向作用于碳市場(chǎng)。第二階段，2018 年初至2019 年中。在這一階段，碳市場(chǎng)主要受到來(lái)自材料市場(chǎng)、金融市場(chǎng)和新能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出，且新能源市場(chǎng)的影響最大，溢出指數(shù)突破8%。全國(guó)碳排放權(quán)交易啟動(dòng)后，水泥熟料屬于首批納入行業(yè)，在此影響下，風(fēng)險(xiǎn)加速上升，在這一時(shí)期，材料市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)來(lái)說(shuō)屬于風(fēng)險(xiǎn)的凈溢出方，且溢出值在樣本觀測(cè)期內(nèi)達(dá)到最大值。在這一階段，金融市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的凈配對(duì)時(shí)變溢出也達(dá)到樣本期內(nèi)最大值，并呈現(xiàn)出最為明顯的頻繁波動(dòng)，這可能與金融市場(chǎng)特殊的投資心理有關(guān)。當(dāng)金融市場(chǎng)發(fā)生劇烈波動(dòng)時(shí)，投資者謀取短期利益的投機(jī)心理加重，促使市場(chǎng)波動(dòng)率發(fā)生劇烈變化，市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)性要顯著高于其他時(shí)期，此時(shí)金融市場(chǎng)一個(gè)輕微的波動(dòng)將會(huì)迅速作用于其他市場(chǎng)，且作用的強(qiáng)度更大。新能源企業(yè)在逐步納入碳排控范圍后，對(duì)碳市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)影響逐漸上升。因此新能源市場(chǎng)是在此階段對(duì)碳市場(chǎng)溢出指數(shù)最強(qiáng)的市場(chǎng)。但隨著碳市場(chǎng)發(fā)展的不斷完善，碳市場(chǎng)價(jià)格將主要受到需求方的影響，做為碳排放權(quán)供給方的新能源市場(chǎng)，對(duì)碳市場(chǎng)的凈配對(duì)溢出指數(shù)有所降低。第三階段，2019 年中至2020 年中。碳市場(chǎng)主要受到來(lái)自房地產(chǎn)市場(chǎng)、工業(yè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出，且工業(yè)市場(chǎng)最大，溢出指數(shù)突破6%。由圖4 可以看出，在整個(gè)樣本觀測(cè)期內(nèi)，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最小，這是由于房地產(chǎn)市場(chǎng)納入碳交易時(shí)間較晚，且覆蓋企業(yè)有限。隨著房地產(chǎn)企業(yè)納入碳交易數(shù)量的不斷增加，房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也有所上升。這一階段碳市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)也受工業(yè)市場(chǎng)的影響較大，這與工業(yè)市場(chǎng)對(duì)碳排放權(quán)需求量大的情況相吻合。第四階段，2020 年中至2021 年中。這一階段，全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)，碳市場(chǎng)對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出能力較強(qiáng)，在部分時(shí)期為各板塊市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出方。

4.溢出指數(shù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，用更改預(yù)測(cè)期的方法對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，計(jì)算預(yù)測(cè)期（H）為12 期和20 期的靜態(tài)溢出指數(shù)表，具體結(jié)果見表4?？梢钥闯霰碇械慕Y(jié)果與預(yù)測(cè)期為10 期的靜態(tài)溢出指數(shù)結(jié)果基本一致，說(shuō)明增加預(yù)測(cè)期H 對(duì)估計(jì)結(jié)果幾乎沒有影響。

表4 基于不同預(yù)測(cè)期的溢出指數(shù)結(jié)果

其次，從更改變量順序和更改滾動(dòng)窗口期兩個(gè)角度，對(duì)時(shí)變的溢出指數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。圖5 將變量順序進(jìn)行更改計(jì)算總溢出指數(shù)，圖6 將指數(shù)窗口期由50 周更改為55 周計(jì)算總溢出指數(shù)。總體來(lái)看，更改前后總溢出指數(shù)具有相似的路徑，之前所得出的分析結(jié)論依然成立。

圖5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果（更改變量順序）

圖6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果（更改窗口期）

5.溢出網(wǎng)絡(luò)分析

由圖7 可知，溢出具有復(fù)雜性，彼此之間普遍聯(lián)系、相互溢出，沒有任何一個(gè)市場(chǎng)是完全“孤立”于網(wǎng)絡(luò)之外的。表5 進(jìn)一步報(bào)告了網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，從中發(fā)現(xiàn)，①網(wǎng)絡(luò)密度為0.4464，由于實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中能夠發(fā)現(xiàn)的最大的密度是0.5，這說(shuō)明各個(gè)市場(chǎng)之間溢出的密切程度相對(duì)較高；②平均聚類系數(shù)達(dá)到0.8955，表明溢出程度較高、溢出面較廣，其中碳市場(chǎng)的聚類系數(shù)是1，表明碳市場(chǎng)在網(wǎng)絡(luò)中與其他市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)、連通性較高；③平均最短路徑大于1，但與1 十分接近，且網(wǎng)絡(luò)直徑為2，表明風(fēng)險(xiǎn)在大多數(shù)市場(chǎng)是直接溢出的，少數(shù)市場(chǎng)間并不是直接溢出，而是通過(guò)中介渠道溢出的。

表5 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

圖7 風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)

表6 進(jìn)一步分析了各個(gè)市場(chǎng)的中心度，從中可以看出：①點(diǎn)出度和接近中心度（出度）排在第一位的是工業(yè)市場(chǎng)；且根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)圖可以看出工業(yè)市場(chǎng)位于溢出網(wǎng)絡(luò)的核心，說(shuō)明工業(yè)市場(chǎng)處于溢出的中心，具有輻射作用，對(duì)其他市場(chǎng)存在較多的溢出。②碳市場(chǎng)、材料市場(chǎng)的點(diǎn)入度和接近中心度（入度）排名均較為靠前，在整體上受到的風(fēng)險(xiǎn)溢出較強(qiáng)。這是由于碳市場(chǎng)運(yùn)作機(jī)制體現(xiàn)了“誰(shuí)排放誰(shuí)買單”的原則，受每筆碳交易的主體不同所影響，其交易的區(qū)域、時(shí)間均不相同，導(dǎo)致中國(guó)碳市場(chǎng)存在著均衡性差、穩(wěn)定性弱的缺陷。碳市場(chǎng)主要是風(fēng)險(xiǎn)的接收者，受工業(yè)市場(chǎng)的影響最強(qiáng)；對(duì)于材料市場(chǎng)而言，當(dāng)市場(chǎng)條件發(fā)生變化時(shí)，材料需求方對(duì)原材料的需求種類會(huì)相應(yīng)做出調(diào)整（原材料本身具有品類眾多，相互可替代性強(qiáng)的特點(diǎn)），從而影響材料市場(chǎng)的價(jià)格。因此，材料市場(chǎng)本身的價(jià)格變動(dòng)不會(huì)對(duì)其他市場(chǎng)造成太為顯著的影響，反而受其他市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較大。③從中間中心度來(lái)看，工業(yè)市場(chǎng)、材料市場(chǎng)均為1，具有較強(qiáng)的中介性，助力溢出，加強(qiáng)溢出網(wǎng)絡(luò)的緊密性與關(guān)聯(lián)性。

表6 節(jié)點(diǎn)中心度分析

從整體來(lái)看，8 個(gè)市場(chǎng)之間的溢出兩極分化嚴(yán)重，存在明顯的異質(zhì)性?？赡茉蛟谟冢阂环矫?，不同板塊的業(yè)務(wù)范圍和發(fā)展程度存在差異；另一方面，各市場(chǎng)面臨的共同風(fēng)險(xiǎn)敞口因近些年中國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩被進(jìn)一步放大，容易遭受風(fēng)險(xiǎn)溢出。

從碳市場(chǎng)的角度來(lái)看，通過(guò)溢出網(wǎng)絡(luò)分析可以得到較溢出指數(shù)分析更為清晰的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，且碳市場(chǎng)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析中的聚類系數(shù)也與整體均值較為接近，即網(wǎng)絡(luò)分析相對(duì)溢出指數(shù)而言結(jié)果更加顯著。網(wǎng)絡(luò)分析進(jìn)一步印證了溢出指數(shù)分析的結(jié)論，即碳市場(chǎng)主要是被動(dòng)受到溢出，且溢出的主要來(lái)源是能源市場(chǎng)和工業(yè)市場(chǎng)。

四、主要結(jié)論與政策建議

本文以北京試點(diǎn)碳市場(chǎng)為研究樣本，基于廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解構(gòu)建溢出指數(shù)，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)層面捕捉中國(guó)碳市場(chǎng)與電力、材料、房地產(chǎn)、工業(yè)、金融、傳統(tǒng)能源、新能源等股票板塊市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度和方向；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角構(gòu)建“碳-股票”系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)，探尋碳與股票市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)溢出的機(jī)制與規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)：①?gòu)撵o態(tài)指數(shù)看，碳與股票市場(chǎng)總溢出指數(shù)為69.69%，表明碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間存在較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，從溢出方向而言，碳市場(chǎng)屬于風(fēng)險(xiǎn)的凈接收方，但從強(qiáng)度而言，不同板塊市場(chǎng)的表現(xiàn)各異、具有非對(duì)稱性，對(duì)碳市場(chǎng)影響最為劇烈的是新能源市場(chǎng)，對(duì)碳市場(chǎng)價(jià)格變化最為敏感的是電力市場(chǎng)。②從時(shí)變指數(shù)看，碳市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出存在一定的波動(dòng)性和不確定性，受極端事件沖擊較大，在宏觀經(jīng)濟(jì)震蕩時(shí)期，碳市場(chǎng)受股票板塊市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)顯著高于其他時(shí)期。③從“碳-股票”系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)看，工業(yè)板塊是網(wǎng)絡(luò)的絕對(duì)核心，是風(fēng)險(xiǎn)溢出的中心，具有極強(qiáng)的輻射作用。

基于上述結(jié)論，得到以下啟示和政策建議：

（1）從政策制定者的角度，防范碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)要有全局意識(shí)。碳市場(chǎng)不是孤立的，其與股票市場(chǎng)等外部環(huán)境存在錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)，股市波動(dòng)會(huì)對(duì)碳市場(chǎng)產(chǎn)生溢出效應(yīng)，并且不同板塊溢出強(qiáng)度各不相同。因此，防范碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)要密切關(guān)注股市波動(dòng)，尤其重點(diǎn)關(guān)注新能源、傳統(tǒng)能源、工業(yè)、電力等板塊市場(chǎng)的波動(dòng)，防微杜漸，防患未然。

（2）從投資者的角度，碳排放權(quán)因其稀缺性而形成一定的市場(chǎng)價(jià)格，在碳約束時(shí)代，其逐漸成為企業(yè)繼現(xiàn)金資產(chǎn)、實(shí)物資產(chǎn)和無(wú)形資產(chǎn)后又一新型資產(chǎn)類型——碳資產(chǎn)，因而成為其資產(chǎn)配置中的重要組成部分，為保障其收益并防范風(fēng)險(xiǎn)，必須關(guān)注碳價(jià)格與股票等其他市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)，重視市場(chǎng)之間價(jià)格信號(hào)的傳導(dǎo)。

（3）從碳市場(chǎng)發(fā)展的角度，目前全國(guó)碳市場(chǎng)雖已開市，但仍處于起步階段，如何保持碳市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行未來(lái)仍有很長(zhǎng)的路，不僅要借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)驗(yàn)，更要立足國(guó)情，根據(jù)本國(guó)的政治、經(jīng)濟(jì)和碳市場(chǎng)運(yùn)行情況制定相應(yīng)的政策措施，并不斷加強(qiáng)防范碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊等能力的建設(shè)，只有保持碳市場(chǎng)的穩(wěn)定性，才能更好地在實(shí)現(xiàn)國(guó)家雙碳目標(biāo)的同時(shí)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。