气候变化的碳金融市场论文

2022-04-22

摘要：普惠金融可以通过改变区域经济行为进而深刻影响社会经济发展中能源活动所产生的碳排放。本文将普惠金融变量引入碳排放影响因素中，选取代表普惠金融发展程度的指标，基于对数平均迪氏指数（LMDI）分解法，对1996—2018年间中国普惠金融对碳排放的影响进行驱动因素分解，量化普惠金融对碳减排的贡献。下面小编整理了一些《气候变化的碳金融市场论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

气候变化的碳金融市场论文篇1：

欧盟碳期货价格与能源价格的相关性分析

摘要：本文主要分析了欧盟排放交易体系（EU ETS）中主要的碳期货商品EUA价格与煤价、电价、天然气价格以及石油价格的因果关系。通过运用协整理论以及Granger因果检验，实证分析了欧盟碳期货价格与能源价格的关系。研究显示，碳期货价格和各种能源价格之间存在协整关系。碳期货商品价格对煤炭期货市场产生了影响，与电价之间存在双向的因果关系，与天然气价格之间存在显著的因果关系，而与石油价格并不存在因果关系。

关键词：碳期货；能源价格；Granger因果检验

一、引言

全球气候变化、《京都议定书》已经成为人们关注的重点和焦点问题之一。为了实现《京都议定书》中的承诺，欧盟创建了欧盟排放交易体系（EU ETS），并成为了全球市值最大的碳排放权交易市场，其中最主要的交易所是欧洲气候交易所（ECX），主要交易的品种是2005～2012各年12月交割的碳金融工具EUA合约和CER合约。

在国际气候变化谈判中，欧盟一直是推动气候变化谈判最重要的政治力量,也是在温室气体减排实践工作方面的领导者。这与欧洲特殊的政治、经济、社会、技术、环境等因素是有关的。2003年6月，欧盟立法委员会通过了“排放交易计划（Emission Trading Scheme，ETS）”指令，对工业界排放温室气体设下限额，并且拟创立全球第一个国际性的排污权交易市场。在该交易体系下，人们采用的是总量管制和排放交易的管理和交易模式。其做法是：欧盟及其成员国政府设置一个排放量的上限，受该体系管辖的每个企业将从政府那里分配到一定数量的排放许可额度——欧洲排放单位(EUA)，而所有企业的排放总量不得超过该上限。如果企业能够使其实际排放量小于分配到的排放许可额度，那么它就可以将剩余的额度放到排放市场上出售，以获取利润；反之，它就必须到市场上购买排放权，否则，将会受到重罚。

欧盟碳交易活动的3/4是通过场外柜台交易和双边交易来实现，其中半数以上的场外柜台交易是通过交易所结算交割。目前欧洲有四个交易所参与碳交易，即阿姆斯特丹的欧洲气候交易所、奥斯陆的北方电力交易所、法国的未来电力交易所、德国的欧洲能源交易所。在所有通过交易所结算交割的碳交易量中，欧洲气候交易所的交易量占82%，其全部碳融资合同都是在伦敦跨洲期货交易市场进行电子交易。欧盟排放交易体系运行两年多来，取得了较好的成效。从目前情况看，企业的履约率很高，其中英国的履约率超过99%。在国家层面上，除爱尔兰、西班牙、奥地利、葡萄牙、丹麦外，其他国家都接近于完成目标。在国际碳排放市场的分额中，EUETS在2008年上半年占全球碳交易量的70%，交易额超过300亿欧元。EU ETS无疑已经成为全球最大的碳市场。

在EU ETS正式提出以后，国外有很多学者对EU ETS展开了深入研究。其中Keppler和Bataller(2010)分析了EU ETS碳排放交易体系下的影响因素，通过研究各种能源的每日现货价格，采用VAR模型得出碳价和天然气价格联合作用对电价均衡产生影响，发现现货价格不仅反映其他能源市场及天气情况，而且和EU ETS下的主要经济活动有关。Chevallier（2009）研究了第一阶段欧盟排放体系下的各部门工业生产对CO2排放交易现货价格的影响，从经济活动角度对欧盟碳价变动作出分析，证明碳价不仅反映了能源价格、天其变动，还反映了欧洲排放交易体系规定下的三大部门工业生产活动。

目前，国内对碳排放交易价格方面的研究文献相对较少。其中洪娟和陈静（2010）通过建立VAR模型等方法，对国际主要两种碳排放交易产品（EUA和CER）的期货价格与现货价格之间关系，以及两种商品期货价格之间关系进行了动态研究。认为这两种产品期货价格和现货价格之间均存在长期的均衡关系，并且能够相互影响，国际碳排放权交易期货市场也具有传统商品期货市场价格的特性。魏一鸣和刘兰翠（2008）通过对各种能源和碳的期货价格出发，认为能源价格与碳价之间的长期和短期互动关系都尚未充分显示出来。碳市场上的期货加以尚未完全发挥出价格发现的市场功能，能源价格也尚未成为影响碳价走势的主导因素。

碳价是碳市场发展状况的信息载体和集中体现，碳价的走势是由能源价格、天气状况、有关政府和权威机构的减排政策、碳市场交易商的心里预期甚至CDM和JI的市场状况等因素综合作用而形成的。而能源价格是其中极为重要的一部分，也是反映碳市场是否成熟的直接指标之一。因此，分析能源价格的行情，研究能源价格与碳价之间是否存在互动关系对于探索碳市场的内在运行机制，分析和预测碳价的走势具有不可忽视的重要作用和指导意义。为此，我们将会运用协整理以及Granger因果检验方法，实证考察碳价与能源价格之间的相互关系。

二、数据选择和研究方法

（一）数据的选择和说明

大多数的碳期货交易都是在金融交易所里完成的。其中有85%的交易在伦敦的欧洲气候交易所（ECX）完成。其它交易发生在巴黎蓝次（BlueNext）碳交易市场、德国莱比锡欧洲能源交易所（EEEX）和挪威奥斯陆的Nordpol交易所进行。欧盟排放交易体系被分成四个阶段（第一阶段：2005～2007年，第二阶段：2008～2012年，第三阶段：2013～2020年，第四阶段：2021～2028年），其中第二阶段与《京都议定书》的第一阶段承诺期相一致。本文选取了第二阶段中2010年12月份到期的碳期货合约的交易价格。

在能源价格方面，选取了欧洲具有代表性天然气价格、煤炭价格以及电价。在欧洲市场上，英国是天然气最大的消费国，所以采用2010年12月份交割的英国天然气期货价格。煤炭价格是由欧洲能源交易所（EEX）提供的最近月份交割的ARA煤炭期货价格。电价则是欧洲气候交易所（ECX）提供的英国电力期货的价格。石油价格数据选取的是布伦特原油期货的价格。需要指出的是我们已经将所有的价格都换算成美元。其价格走势如图1

（二）实证研究方法

本文主要研究碳期货价格与各种能源价格之间的因果关系，所以将会采用协整理论以及Granger因果检验。

首先、主要采用Engle和Granger提出的协整检验方法，即检验一组变量之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否是一个平稳序列，证明变量之间存在协整关系。然后，采用Granger因果检验判断一个变量的变过是否是另一个变量变化的原因。Granger解决了x是否引起y的问题，主要看现在的y能够在多大程度上别过去的x解释，加入x的滞后值是否只解释程度提高。如果x在y的预测中有帮助，或者x与y的相关系数在统计上显著时，就可以说“y是由x Granger引起的”。

三、碳期货价格与各种能源价格关系的实证分析

考虑到将要检验碳价与各能源价格之间的协整关系，所以先采用ADF方法对各个序列进行平稳性检验。检验结果如表1，结果发现，在显著水平为1%的情况下，各序列都是一阶单整。

从表1中ADF单整检验的结果得知，碳价与各种能源价格之间都是一阶单整的。因此可以利用Engle和Granger提出的协整检验方法，对碳价和各种能源进行协整检验。利用ADF的协整检验方法来判断残差序列是否平稳，进而确定两者之间是否存在协整关系。能源价格与碳价协整模型如下：

EUAt=α+βEt+γAR(1)+μt (t=1，2，3…)

E=COAL, GAS, EL, OIL

注：小括号内为相应的概率

对残差进行的检验结果如表2。

注：显著性水平为1%

检验结果显示，残差序列在显著性水平为1%的情况下均拒绝了原假设，即它们各自的残差序列都是平稳序列。因此碳价和各种能源价格之间都存在一种长期稳定的关系，并且煤价、电价、天然气价格以及石油价格对碳合约价格的影响都是正向的。由于各能源价格与碳价之间存在显著的协整关系，即可以对各组序列进行Granger因果检验，具体判断各种能源价格和碳价之间的因果关系。检验结果如表3

从表3中可以看出，碳价和煤价之间存在单向的因果关系，即碳价是煤价的Granger原因。由此可以说明，虽然煤价并不能引起碳价的变化，但是碳价的变化能够引起煤价的变化，并且两者之间存在显著的长期协整关系。碳市场对煤炭市场的影响在一定程度上已经突显出来。但是，ARA煤炭期货市场成立时间较短，市场还不够成熟，市场交易不够活跃，成交量较小，煤炭价格的走势并没有完全显示出欧洲煤炭的情况，使得煤炭市场于碳市场的影响不够显著。

碳价和电价之间存在双向的Granger因果关系，也就是说碳价和电价之间是相互影响的。根据Granger因果检验，碳价的变动会引起电价的变动，反之亦然。也就是说两个市场之间已经有了显著的影响。这是因为电厂生命周期一般比较长，技术更新的成本较高，所以往往会购买较多的排放权配额，推动碳价上升，电厂为了转移部分购买配额的额外费用，一般也会增加电价。同时，远期电价也受到天然气价格和即期电价的影响，也就说碳价虽然是影响电价的重要因素，但不是唯一的因素，而电价也是影响碳价的一个主要因素。

碳价和天然气价格之间也存在相互的Granger因果关系。这个结果说明了欧洲天然气市场和碳市场之间已经形成了良好的互动机制。这主要是因为，如果天然气价格上涨，将会导致人们转向使用其它更加便宜的能源，进而使得碳排放增加，导致碳排放权需求增加，碳价格也会随之上涨。

但是碳价和石油价格之间不存在显著的Granger因果关系。这说明，在研究期内，石油价格的波动并未影响到碳市场。另一方面，碳价的走势目前还不足以影响石油价格，对石油市场的影响还有很大的扩展空间

四、结论

我们从期货价格出发，研究发现能源价格与碳价之间的存在显著的互动关系。各种能源都与碳价之间存在长期均衡的协整关系。到2010年欧洲碳期货市场已经逐渐成熟，从而促使碳市场交易比较活跃，也使得碳价与能源价格之间的协整关系较为显著。

从Granger因果关系检验结果来看，碳价与煤炭价格、天然气价格以及电价都存在一定程度的因果关系。尤其是与天然气价格和电价都存在双向的因果关系，可以得知天然气价格和电价都是影响碳价的主要因素。然而，碳价与石油价格之间的Granger因果关系并不明显。这是因为影响石油价格的因素众多，同时碳市场和石油市场一样，其价格波动主要石油是由事件驱动，因此两个市场的传导机制还没有有效的建立。

通过实证研究，我们看到，碳市场已经基本与各个能源市场形成了良好的互动关系，欧洲碳期货市场也在逐渐步入成熟。然而在2009年12月召开的哥本哈根气候大会上，各个国家之间并没有形成有个具有法律效力的协议，这使得人们对碳市场预期有了更大的不确定性。当然，碳市场还存在市场交易还不够自由，政府干预过多，市场交易主体太少等缺陷。所以，对于碳市场这样一个新兴的市场，还应该不断完善市场交易制度，最大限度地减少非市场因素的干扰，促使碳市场形成一个稳定的内在价格形成机制。

参考文献：

[1] 魏一鸣，刘兰翠，范英，等.中国能源报告2008：碳排放研究[M]. 北京：科学出版社，2008

[2] 黄为一. 可再生能源的开发利用及投融资[M]. 中国石化出版社，2008

[3] 王瑶. 碳金融-全球视野与中国布局[M]. 中国经济出版社，2010

[4] 洪娟，陈静. 国际碳排放权交易价格关系实证研究[J]. 宏观经济与物价调控，2010.01

[5] 王瑶，刘倩. 碳金融市场：全球形势、发展前景及中国战略[J]. 国际金融研究，2010.09

[6] 高天皎. 碳排放权交易及其相关市场的发展现状简述[J]. 中国矿业，2007.08

[7] 刘娜，何继新，周俊，顾凯平. 碳排放权交易的双向拍卖博弈研究[J]. 安徽农业科学，2010.38（06）

[8] Jan Horst Keppler，Maria Mansanet-Bataller. Causalities between CO2, electricity, and other energy variables during phase I and phase II of the EU ETS [J]. Energy policy，2010.38

[9] Maria Mansanet-Bataller，Angel Pardo，Enric Valor. CO2 Prices, Energy and Weather[J]. Energy policy，2007.28

[10] Chevallier J，Ielpo F，Mercier L. Risk aversion and institutional information disclosure on the European carbon market: A case-study of the 2006 compliance event[J]. Energy Policy，2009.37

作者：赵静雯

气候变化的碳金融市场论文篇2：

普惠金融发展可以减少中国碳排放吗？

摘要：普惠金融可以通过改变区域经济行为进而深刻影响社会经济发展中能源活动所产生的碳排放。本文将普惠金融变量引入碳排放影响因素中，选取代表普惠金融发展程度的指标，基于对数平均迪氏指数（LMDI）分解法，对1996—2018年间中国普惠金融对碳排放的影响进行驱动因素分解，量化普惠金融对碳减排的贡献。结果显示，1996—2018年中国金融普惠程度大幅提升，以东南沿海的普惠程度最高。以煤为主的能源结构效应是中国碳排放增长的主要因素，普惠金融效应在1996—2001年间表现为负向影响，且贡献较低;2002年后对中国碳排放具有促进作用，但随着普惠金融规模的增加，其引起碳排放增加的趋势放缓。空间差异方面，2000年之前，普惠金融效应在全国绝大部分省份均呈现负向效应，2001—2005年转为正向效应，2006年之后，普惠金融效应对碳排放增长贡献的省际差异逐步增大，随着中国经济发展进入新常态，东部发达省份的普惠金融效应对碳排放增长的贡献与西部地区相比较低。基于各省驱动因素的聚类分析，将各省份分为六类，根据不同区域的普惠金融贡献和产业发展特征，针对碳减排向每类省份提出了具有区域代表性的普惠金融发展政策建议。

关键词：普惠金融;碳排放;LMDI分解法;聚类分析

一、问题的提出

能源消费和经济发展是影响碳排放的核心因素，而金融是国家经济产业发展的重要保障和有效调控手段，因此，国家金融政策的制定，也将对能源消费和碳排放产生重大影响。普惠金融（Inclusive Finance，IF）是中国在经济发展新常态背景下提出的重要金融政策之一。根据世界银行扶贫协商小组（CGAP）的定义，普惠金融指每一位劳动人口都可以从正规金融服务机构有效获取可靠的信贷、储蓄、支付和保险等相关金融服务的一种状态。越来越多的研究表明，普惠金融可以通过改变个体经济行为和宏观经济表现从而影响社会经济发展中能源消耗所产生的碳排放。一方面，普惠金融可以有效促进个人和中小企业获得金融服务，从而扩大经济产业发展规模，在一定程度上将提高碳排放量;另一方面，随着互联网移动支付的普及，普惠金融可以有效提高金融服务效率，进而间接提高能源的配置效率，从能源利用角度抑制碳排放。因此，量化普惠金融对碳减排的贡献，对于中国未来制定更有针对性的碳减排与普惠金融政策，具有重要的研究意义。

学界主要从以下三个方面研究金融对碳排放的影响：

（一）普惠金融是否具有影响碳排放的能力

由温室效应导致的全球气候变暖逐渐引起广泛关注，而以二氧化碳（CO2）为主的温室气体的持续排放是造成温室效应的最重要因素之一。随着城市化进程加剧和工业快速发展，中国碳排放量逐年快速上升。根据国际能源署（IEA）的统计数据，2007年中国已成为世界上碳排放量最多的国家[1]。为应对巨大的减排压力，中国提出到2020年碳排放强度比2005年下降40%—45%的减排目标，并明确2030年到达碳排放峰值[2]。

针对金融行业对碳排放影响和贡献的研究，国内外学者主要从宏观的制度框架构建和微观的碳普惠影响角度，分析不同金融政策和金融机制对碳排放的影响和减排的贡献。宏观上，碳金融作为绿色金融的重要组成部分，一直保持快速发展，大量资本和金融力量获得广泛介入，一方面推动碳金融市场快速发展，另一方面也带来了相关新技术的开发与应用[3]，对碳减排和全球气候变化均产生了积极作用。从碳减排角度，碳金融首先基于一定的减排目标对初始排放额度进行分配，然后通过市场机制优化产业结构，再通过碳排放量框定行业、企业的生产总量，并间接促进清洁生产等碳减排技术的发展。

目前，国内外对于碳金融的研究主要着眼于定价、交易机制以及碳交易与减排关系等方面。Demailly和Quirion[4]、Sartor[5]与张新华等[6]分别研究了钢铁行业、有色金属行业和电力供应业的碳交易价格及影响因素，发现碳交易体系、行业竞争力和碳捕获技术等均会造成碳交易的价格波动，进而影响行业生产决策。Maradan和Vassiliev[7]通过计算不同国家的碳影子价格，提出碳价与区域的社会经济发展水平密切相关，发展中国家碳减排成本高于发达国家。交易机制方面，根据交易项目可分为以项目为基础和以碳排放配额为基础的两类，在世界范围内，欧盟碳排放交易体系（EUETS）被视为制度设计领先的碳排放交易机制。Alexeeva和Anger[8]指出，有效链接碳排放交易体系和清洁发展机制（CDM）有助于缓解强制减排企业的负担。Betz等[9]通过对碳排放交易进行成本—收益分析，指出可变部分偿付可降低减排的社会成本，这正是碳金融框架设计的初衷。在碳交易与减排关系上，对于碳交易体系的减排能力方面，以欧盟碳交易体系为例，Wagner等[10]的測算结果显示，EUETS在未降低就业率和贸易额的前提下，降低了减排企业1/5的碳排放;而基于面板数据核算环境绩效结果显示，EUETS未促进碳减排，仅略降低碳强度[11]。

（二）如何评价普惠金融对碳排放的影响程度

国内外学者对碳排放与经济增长关系的研究方兴未艾，因素分解方法得到了广泛应用。常用的因素分解方法主要包括结构分解方法和指数分解方法等。其中，结构分解方法通过利用投入产出表对数据进行分解分析，而由于中国投入产出表非连续年统计，且相应研究数据存在滞后现象，使其使用受到较大约束。指数分解方法适合分解包含时间序列数据的部门能源碳排放量数据，得到了更为广泛的使用。指数分解法包括Divisia指数分解方法和Laspeyres指数分解方法等，其优势在于对原始数据要求不高，便于对变量进行时间与空间变化分析[12]。Ang[13]等对Divisia指数分解方法进行改进，提出对数平均迪氏指数（LMDI）分解法，该方法可以有效解决传统因素分解方法所存在的残差问题，并可以兼顾分解数量指标和强度指标两种体系，因此，适用于分析经济环境问题和资源利用问题。在全球气候变暖背景和碳减排压力下，国内外学者对碳排放影响因素的具体贡献进行了广泛研究，包括能源消费、产业结构与城镇化进程等方面，但相比于以上因素，从普惠金融视角研究区域整体金融发展水平对碳排放的影响和贡献，尚缺乏相关的定量研究。相关研究证明，推进普惠金融发展有助于提高能源利用率从而降低碳排放[2]。在当前区域协调节能减排新形势下，通过因素分解厘清普惠金融对区域碳排放水平的影响程度，有助于普惠金融体系的可持续发展。

（三）如何提出更有针对性的碳减排导向的普惠金融发展政策

对于碳减排导向的普惠金融发展政策方面，当前研究主要基于碳普惠。碳普惠在某种意义上属于普惠金融在碳减排方向的分支，即鼓励个人和小微企业的低碳行为，让更多个人和单位在低碳的生活、消费和生产模式中获益。2015年，广东省率先发布《广东省碳普惠制试点工作实施方案》（粤发改气候[2015]048号）和《广东省碳普惠制试点建设指南》，成为全球第一个将公众低碳行为系统量化并通过金融、政策激励进行推广的区域[14]。郭洪旭等[15]与黎炜驰等[16]分别对碳普惠制下的居民通勤出行碳减排量進行了核算，表明公共交通工具出行的碳减排效果明显，其中广州市公交车系统年减排量达92万吨（2015年数据，均值法）。这些低碳行为将被记录在碳普惠平台，自动折算为碳币发放给用户（如公交出行1次可获得1.35个碳币）;碳普惠平台鼓励其用优惠与服务获得碳币，从而履行社会成员碳减排的必要责任。在宏观政策方面，实施碳减排政策时，考虑到不同地区长期发展的差异与碳减排压力，需要制定标准不同的减排措施。

通过以上金融对碳排放影响和贡献相关研究的梳理可以看出，国内外研究主要集中于碳金融的碳排放定价、交易以及碳普惠机制下的个体低碳行为。而普惠金融作为现代金融的重要组成部分，从普惠金融视角研究区域整体金融发展水平对碳排放的影响和贡献，尚缺乏相关的定量研究。因此，本文主要贡献在于：第一，本文将普惠金融变量引入碳排放影响因素中，选取代表普惠金融发展程度的指标，评估普惠金融在全国各省份的分布程度。第二，基于对数平均迪氏指数（LMDI）分解法，对中国各省份普惠金融对碳排放的影响和贡献进行时间序列分析。第三，根据聚类分析结果，提出面向碳减排的具有区域代表性的普惠金融发展政策建议。

二、研究设计与研究方法

三、分析与讨论

（一）金融服务机构覆盖程度

表1展示了中国各省份1996—2018年金融服务机构数量的变化。从表1可以看出，经过二十余年的发展，到2018年中国金融服务机构个数增大至1996年的1.76倍，整体金融普惠度大幅度提高。省际间横向对比显示，以四川、浙江、广东、山东和江苏五省金融服务机构个数提高最为显著，金融机构的分布情况由最初的全国相对均衡发展逐渐转变为金融机构集聚于经济较为发达的东部地区（占全国的60%以上）。

表2进一步展示了2018年各省份金融服务机构的具体数值。

从表2可以看出，金融服务普惠性细分后，金融服务机构个数应与人口和国土面积正相关，因此，单位人口、单位国土面积的机构个数在一定程度反映了金融普惠程度，北京、上海、天津、江苏等城镇化较高的地区，金融普惠程度较高。此外，金融业作为经济发展的有效助推和保障，金融普惠程度应与单位GDP呈负相关的关系，从单位GDP金融服务机构个数的分布也进一步验证了东部地区金融普惠度较高的结论。

（二）普惠金融对碳排放驱动效应分析

根据式（4）和式（5），将1996—2018年各省份碳排放变动的影响因素分解为能源结构、能源强度、产业结构、普惠金融和人口规模5个驱动效应，全国的分解结果显示，在这种扩展分解模式下，以煤为主的能源结构效应和人口规模效应是中国碳排放增长的主要因素。产业结构效应存在较大波动，正负交替出现。能源强度效应能抑制全国碳排放增加。普惠金融对碳排放增长的影响随时间呈现不同的规律，1996—2001年表现为一定的负向影响，且贡献度相对较低;2002年以后，普惠金融效应对大多数年份各省份的碳排放增长具有促进作用（2008年除外）。随着普惠金融在全国各省份的大规模发展，该效应引起碳排放增长的趋势减缓。各省份普惠金融效应的空间差异如表3所示。

从表3可以看出，其分为1996—2000年、2001—2005年、2006—2010年和2011—2018年4个时间段。整体而言，1996—2000年（“九五”期间）普惠金融效应对各省份碳排放增长均呈现普遍的负向效应，在2001—2005年（“十五”期间）转为正向效应，这正是中国加入世贸组织初期经济水平开始快速提升的时期;2005年中国提出“普惠金融”概念，金融对产业发展的助推作用愈发明显，另一方面，随着经济深化改革的逐步施行，各省的金融累计和产业发展水平差距加大，在2006—2010年普惠金融效应对碳排放增长的贡献省际间差异较大，有正有负，总体而言，东部地区的贡献较大。2011—2018年普惠金融效应又转为普遍的正向贡献，而随着中国经济发展进入新常态，东部发达省份的第三产业占比逐步增大，因此，普惠金融效应对碳排放增长的贡献与西部地区相比较低。

（三）碳排放驱动因素聚类分析

根据对各省份碳排放驱动因素的分解结果，对各省份进行k-均值聚类分析，将30个省份（不含中国西藏和港澳台地区）分为六类。

第一类：河北、山西、陕西和新疆。其共同特征均为碳排放增量较大，普惠金融对碳减排贡献有限，而能源结构和产业结构的对碳排放增加贡献相对较大，且其碳排放增量多位居中国各省份的前列。河北是中国最重要的钢铁、水泥和煤化工等传统重化工产业基地，陕西和新疆在全国西部大开发战略指引下，与山西共同成为中国重要的能源产出区域。在碳减排的宏观背景下，有必要对能源利用技术创新产业提高金融普惠支持力度，推动技术革新对能源产业碳排放的抑制作用，促进能源清洁化产业的发展。

第二类：黑龙江、辽宁、贵州、湖南和广西。它们的特征是碳排放增长较低，普惠金融和其他驱动因素的贡献值也相对较小，均低于全国尺度下的平均水平。这些地区多为传统的工业省份，产业发展和转型速度落后于东南沿海地区，应积极提高金融普惠度，着力扶持中小型企业，并有计划地淘汰一批较为落后的产能，结合自身区位优势和资源禀赋发展战略性新兴产业。

第三类：河南、内蒙古、山东和浙江。其共同特征为碳排放增量较大，普惠金融效应、产业结构效应等影响程度相对较高。河南、山东和浙江均为中国的制造业大省，这些地区的金融普惠度也相对较高;内蒙古近年来逐渐成为重要的能源生产大省。考虑到这些省份在国家工业体系中的地位，应全面助推各行业完成低碳清洁技术升级，并制定充分的低碳金融激励措施，有效降低工业碳排放强度。

第四类：安徽、福建、吉林、江西、甘肃、青海、天津、海南、宁夏和云南。其共同特征是碳排放增量在全国占比较低，普惠金融和其他驱动因素的贡献也相应较低。在某些年份，一些省份（如海南、云南）能源结构效应对碳排放起负向作用。近年来，云南、青海、福建、江西等省份水力发电和光伏发电潜力巨大，已成为中国可再生能源供应的重要组成部分，极大促进了区域能源结构的优化。基于碳减排目标，金融力量继续向可再生能源方向倾斜，增强能源结构优化效果。

第五类：湖北、四川和重庆。均为内陆省份，与第四类相似，其碳排放较少，各驱动因素的貢献也相对较低，但从经济和金融发展水平来看，这些区域的GDP和金融普惠度均处于全国中等及偏上。虽然工业化水平与东南沿海省份相比仍有较大差距，但其特色产业和第三产业规模均相当可观。这些省份金融业应持续增大对这些产业的扶持，助推低碳高附加值发展，实现经济的弯道超车。

第六类：北京、上海、江苏和广东。北京和上海属于中国的金融中心，加之江苏和广东经济发展领先全国，这些也是中国城镇化程度最高的地区。鉴于高科技制造业和第三产业的快速发展，提高金融在居民生活、市政服务和第三产业等领域的普惠程度，扶持新能源汽车的推广非常必要。

四、结论与政策建议

本文将普惠金融这一变量引入碳排放影响因素分解之中，选取代表普惠金融发展程度指标，基于对数平均迪氏指数（LMDI）分解法，对1996—2018年间中国各省份普惠金融对碳排放的影响和贡献进行驱动因素分解，并根据各省份的驱动因素贡献和碳排放增量特征进行k-均值聚类分析，提出面向碳减排的具有区域代表性的普惠金融发展政策建议。

第一，1996—2018年，中国金融普惠程度大幅提升，其中四川、浙江、广东、山东和江苏等省份的普惠程度提升最为显著，金融服务机构分布情况由最初的全国相对均匀发展为以经济较为发达的东部地区为主;从单位人口、国土面积等角度而言，北京、上海、天津和江苏等城镇化较高地区经济基础优势高，金融发展水平领先全国，金融普惠程度也因之较高。

第二，碳排放变动驱动因素分解结果显示，长期以来以煤炭为主要能源使用方式的能源结构效应和人口规模效应是碳排放持续增加的最主要因素，普惠金融效应在1996—2001年表现为负向影响，且贡献较低，2002年后对中国碳排放具有促进作用，但随着普惠金融规模的增加，其引起碳排放增加的趋势放缓。空间差异方面，普惠金融效应前期在全国绝大部分省均呈现负向效应，在2001—2005年转为普遍的正向效应。

第三，对各省份碳排放变动驱动因素聚类分析结果显示，六类省份的驱动因素贡献和碳排放增量特征差异较大。对于能源生产大省（第一类）和制造业大省（第三类），建议其向能源利用技术创新产业转型提高金融普惠支持力度，促进能源清洁化、产业低碳化发展;对于传统工业省份（第二类）、相对落后省份（第四类）和特色产业省份（第五类），建议其金融业持续支持产业转型和战略性新兴产业的发展，淘汰落后产能;对于经济和城市化水平最高的省份（第六类），建议提高金融在居民生活、市政服务和第三产业等领域的普惠程度，扶持新能源汽车的推广。

参考文献：

[1] Minx，J.C.， Baiocchi，G.， Peters，G.P.， et al. A ‘Carbonizing Dragon’： China’s Fast Growing CO2 Emissions Revisited[J]. Environmental Science and Technology，2011， 45（21）： 9144-9153.

[2] 汪燕，王文治，马淑琴. 中国省域间碳排放责任共担与碳减排合作[J]. 浙江社会科学，2020，（1）：40-51.

[3] 曾刚，万志宏. 国际碳金融市场：现状、问题与前景[J]. 国际金融研究，2009，（10）： 19-25.

[4] Demailly，D.， Quirion，P. European Emission Trading Scheme and Competitiveness： A Case Study on the Iron and Steel Industry[J]. Energy Economics，2008， 30（4）： 2009-2027.

[5] Sartor，O. Carbon Leakage in the Primary Aluminium Sector： What Evidence After 6.5 Years of the EU ETS？ [EB/OL]. Social Science Research Network， 2013.

[6] 张新华，陈敏，叶泽. 考虑碳价下限的发电商CCS投资策略与政策分析[J]. 管理工程学报， 2016，（2）： 160-165.

[7] Maradan，D.， Vassiliev，A. Marginal Costs of Carbon Dioxide Abatement： Empirical Evidence From Cross-Country Analysis[J].Swiss Journal of Ecomomics & Statics，2005， 141（3）： 377-410.

[8] Alexeeva，T.V.， Anger，N. Developing Supra-European Emissions Trading Schemes： An Efficiency and International Trade Analysis[R]. Zew-Centre for European Economic Research Discussion Paper，2007.7-38.

[9] Betz，R.， Sanderson，T.， Ancev，T. In or Out： Efficient Inclusion of Installations in an Emissions Trading Scheme？[J]. Journal of Regulatory Economics，2010， 37（2）： 162-179.

[10] Wagner，U.J.， Muuls，M.， Martin，R.， et al. The Causal Effects of the European Union Emissions Trading Scheme： Evidence From French Manufacturing Plants[R]. Citeseer， 2014.

[11] Jaraite，J.，Maria，C.D.Did the EU ETS Make a Difference？ An Empirical Assessment Using Lithuanian Firm Level Data[J]. The Energy Journal，2016， 37（1）：3-11.

[12] Ang，B.W. The LMDI Approach to Decomposition Analysis： A Practical Guide[J]. Energy Policy，2005， 33（7）： 867-871.

[13] Ang，B.W. LMDI Decomposition Approach： A Guide for Implementation[J]. Energy Policy，2015， 86（3）： 233-238.

[14] 刘海燕，郑爽. 广东省碳普惠机制实施进展研究[J]. 中国经贸导刊（理论版）， 2018，（8）： 23-25.

[15] 郭洪旭，黄莹，廖翠萍，等. 碳普惠制下居民公交车出行减碳量核算方法研究——以广州市为例[J]. 生态经济， 2019，（6）：44-48.

[16] 黎炜驰，曾雪兰，梁小燕，等. 基于碳普惠制的城市公共自行车个人碳减排量计算[J]. 中国人口· 资源与环境， 2016，（12）：103-107.

[17] Eggleston，H. S.， Buendia，L.， Miwa，K.， et al. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories[M].Tokyo：IGES，2006.

[18] Wang，C.， Chen，J.， Zou，J. Decomposition of Energy-Related CO2 Emission in China： 1957—2000[J]. Energy， 2005， 30（1）： 73-83.

[19] Ehrlich，P. R.， Holdren，J.P. Impact of Population Growth[J]. Science，1971， 171（3977）： 1212-1217.

[20] Hu，M.， Li，R.， You，W.， et al. Spatiotemporal Evolution of Decoupling and Driving Forces of CO2 Emissions on Economic Growth Along the Belt and Road[J]. Journal of Cleaner Production，2020， 16（3）：277.

[21] 贾紫牧，陈岩，王慧慧，等. 流域水环境承载力聚类分区方法研究——以湟水流域小峡桥断面上游为例[J]. 环境科学学报，2017，（11）： 4383-4390.

（责任编辑：巴红静）

收稿日期：2021-02-26

基金项目：国家社会科学基金一般项目“稳金融战略下预期引导平抑金融市场波动的机理分析、效应评估与策略优化研究”（20BJY258）;山西省软科学一般项目“山西省普惠金融监测评价体系研究”（2018041058-6）

作者简介：陈啸（1981-），女，山西浑源人，副教授，博士，主要从事普惠金融與绿色金融研究。E-mail：cocoflash2000@163.com

薛英岚（1990-），男，辽宁铁岭人，博士，主要从事环境管理与绿色金融研究。E-mail： xueyinglan@mail.bnu.edu.cn

作者：陈啸薛英岚

气候变化的碳金融市场论文篇3：

我国碳金融发展面临的困境及出路

【摘要】基于环境的不断恶化，环境问题已成为全世界关注的热点问题，在这情况之下促使了碳金融市场不断发展壮大。本文研究了我国碳金融市场发展的现状（以武汉为例）以及碳金融发展过程中技术水平落后、经济结构不合理、机制不健全等几大挑战，提出了完善碳市场相关的法律法规、实施碳金融发展扶持政策、提高碳金融产品创新能力等对策促进我国碳金融市场的发展。

【关键词】碳金融低碳经济挑战对策

一、我国碳金融发展的现状

近年来，温室气体的随意排放导致全球气候异常变动引起了世界各国的高度重视，为积极应对气候的变化，越来越多国家达成共识，提出需要发展低碳经济。碳金融就是低碳经济发展过程中金融创新出现的产物，把以二氧化碳为代表的温室气体进行量化看作一种商品的基础上，建立合法合规的排放权利，并通过排放许可证的形式表现出来。

1997年颁布的《京都议定书》中对定量减排的指标和时间表进行了明确的规定，建立了三种减排机制，分别是国际排放贸易、联合履约、清洁发展。文件虽然没有明确限制我国的二氧化碳总量，却长期以来通过CDM项目参与碳排放市场交易。2008年，继上海、北京、天津三个交易所先后成立，我国的碳金融市场框架基本形成。

2014～2015年，中国碳金融市场的发展尤为迅速，在北京、上海、天津、湖北等7个试点市场推出了近20种碳金融创新产品。据统计我国碳市场容量涵盖了8000家企业，纳入31个省区市，市场规模将达40亿吨，年交易额为2000亿元，为中国成为全世界最大的碳交易市场打下良好基础。我国国家发展改革委员会初步测算全社会在高谈转型、低碳发展和无碳代替等领域的投资将高达41亿元。2017年我国正式启动国家统一碳市场，不断深入国内碳交易试点并颁布了《碳排放权交易管理暂行办法》等相关文件，标志着我国绿色发展的旗帜高举，生态文明建设迈出里程碑式的一步。同年的12月19日，正式启动全国统一的碳排放权交易市场建设，湖北获得批准作为领头羊承建全国的碳交易注册登记系统。

二、武汉碳金融市场发展概况

湖北的碳金融市场正处于萌芽阶段，武汉作为中部唯一的碳排放权交易试点地区，当前湖北碳市场各项主要指标均遥遥领先其他几个试点地区，已初步形成碳交易中心、碳定价中心和碳金融中心的雏形，具有成为全国碳金融市场中心的领先优势。

基于武汉各方面基础较强，对建设全国碳金融市场中心更为有利。一是国家碳交易试点的深入为武汉锻炼了一支身经百战的碳金融市场运营管理团队，培育了一批国内知名的碳市场制度设计团队及学识渊博的理论研究专家；二是五万平米的“碳汇大厦”作为全国碳金融市场聚集区正在建设，易形成金融集聚效应；三是湖北武汉碳市场与全国近90%的碳金融、碳中介机构均建立了战略合作关系，碳金融市场服务网络覆盖面广，几乎遍布全国市县一级；四是武汉拥有全国一流的系统软硬件平台，碳交易与碳金融系统安全且稳定运行得到了保障。

根据国家对碳金融建设的规划部署，政府大力扶持武汉建成全国碳交易中心和碳金融中心，落实相关政策并提供足够的资金来支撑实体经济低碳转型发展，努力实现“中部的绿色崛起”，促进“长江经济带”和中西部地区绿色低碳发展。

武汉独特的地理位置和广泛的宣传为碳金融的发展营造了良好的氛围。以下是武汉居民对于“碳金融”的相关调查。

现代社会，随着人们对物质水平的追求越来越高，给周围环境带来了一些不好的影响。通过对武汉普通民众的线上线下问卷调查，得出大部分人对“低碳生活”的概念了解或者知道一点，只有少数4%的人为不了解，说明了大部分居民已有了“低碳生活”的观念。

这四种方式对低碳生活的实践都有帮助，有43%的人认为低碳生活的实现重点应该在于个人的生活习惯，这类人群在个人生活中应该会有低碳环保的认知，并会付出相对应的实践。当然，这并不意味着其他的方式对于低碳生活的实现没有意义，相反学校媒体教育，政府法律约束还是科学技术的提高，对实现低碳生活都起到十分重要的作用。

通过数据显示，有11%的居民认为低碳经济肯定会降低生活质量，而42%的居民认为低碳生活肯定不会降低生活质量，并且有20%的居民认为可能会提高生活质量。由此反映在大部分居民的心目中，低碳生活并不意味着节约或是贫穷的去生活，而是一种健康的、环保的、值得向大众推广的一种生活方式。

三、中国碳金融发展面临的挑战

第一，技术水平不足。由于国内技术水平还相对落后，经济不断增长对碳能源的依存度较高，产品主要集中于低端系列，加上技术缺乏创新，碳金融市场发展阻力较大。根据相关数据显示，现阶段我国单位GDP能耗和主要能源能耗均高于其他主要能源消费的国家的平均水平。对于处在碳市场中心的武汉而言，缺乏碳金融产品创新研究和开发的人才，限制了企业在碳金融领域发展的积极性和创新性，武汉需要加大对科研的投资力度，培养创新型人才，勇于探索出一套适合自身的发展模式。

从表中数据可知，我国能耗强度明显高于世界平均水平和一些发达国家。若按照2015年的美元价格和汇率进行计算，2016年我国的单位GDP能耗高达3.7吨标准煤/万美元，是上年世界能耗强度平均水平的1.4倍，更是发达国家平均水平的2.1倍，甚至是英国的3.9倍，可见使用效率落后，技术水平远远不足。

第二，经济结构不合理。我国长期以粗放型的经济发展模式为主，而导致了能源资源高消耗、环境问题日益严峻、产业间缺乏竞争意识。除此之外，我国经济的碳密度居高难下，碳金融资金供给匮乏且当前的碳金融供给体系远远不能满足生态坏境保护需求。而湖北碳产权交易中心作为中介机构之一，CDM項目合同期限较长，回报周期也较长，前期收益不太高，流动性差，致使企业融资渠道有限，发展碳金融产品资金不足，大多数企业不太愿意配合。

由上图数据可看出，2016年我国核电及可再生能源消耗量占能源消耗总量的13.3%，比上年增加了1.3个百分点；天然气消耗量占能源消耗总量的比例最小为6.4%，增加了0.5个百分点；比例最大的是煤炭，消耗量占能源消耗总量的62%，减少了2个百分点。清洁能源的比例还远小于碳能源比例，不利于碳金融的发展。

第三，能源利用率偏低。目前我国的能源利用率相当于发达国家20年前的水平，能源未能合理利用，使碳金融市场的发展面临着巨大的挑战。低碳能源在能源结构中的占比小，而能源消耗强度和二氧化碳的排放强度却很大。其中武汉对资源的利用还不够合理，这不利于碳金融市场的可持续发展。若要促进我国碳金融市场稳定持续的发展，努力提高能源利用率是长期的目标。

第四，融资机制不健全，约束了低碳经济的发展。尽管我国碳交易市场有良好的发展前景，但是仍缺乏与之相适应的碳交易制度、场所和平台。我国碳金融的发展离不开有效的市场机制，若不完善碳金融市场体系，将面临全球碳金融及其定价权缺失带来的严峻挑战。对于湖北武汉而言，其金融体系还不够健全，对CDM和“碳金融”的认识不够到位。其自身的发展还处于一个探索的阶段，很多方面都要靠自己亲身去实践并总结经验。

四、对中国碳金融市场发展的对策

第一，完善碳金融市场发展的相关法律法规。我国政府及有关监管部门应构建一套完整的、有助于碳金融市场发展的法律法规，力争有效管理好的碳金融市场的各个环节，预防金融风险，制定相关的应对措施，从而促进碳金融市场健康有序发展。

第二，取其精华，借鉴经验。与中国相比，一些发达国家碳金融市场机制发展更为成熟，经验更为丰富，我们应该向他们学习，加强国际间的交流，借鉴发达国家经验，并在此基础上加以创新，从中探索出适合自身发展碳金融市场的道路。

第三，加大政府对碳金融市场的扶持力度。加大对低碳经济的投入，提高资源的使用效率，促进资源合理配置。设立补贴碳金融发展项目的专项资金，鼓励企业积极发展碳金融，并给予发展碳金融的企业在资金和技术方面的支持，提高企业研究开发碳产品的积极性。

第四，提高碳金融产品的创新能力。企业应打破传统的观念，加大对碳金融方面的人才培养，和对碳产品创新开发的力度，优化自身产能结构，促进企业转型升级。

第五，积极推广宣传碳金融市场。借助各种新闻媒体等媒介对碳金融相关的知识进行宣传，让居民了解并积极参与低碳生活，让更多的居民了解到碳金融所能带来的经济效益，为推动经济发展、保护生态环境出一份力。

参考文献

[1]世界银行集团国际金融公司.促进绿色信贷的国际经验：赤道原则及IFC绩效标准与指南[M].中国环境科学出版社，2010（3）：55-63.

[2]索罗亚·拉巴特，罗德尼·怀特.碳金融：气候变化的金融启示[J]，2007，101-112.

[3]許传华，叶翠红，罗鹏，叶楠：湖北建成全国碳金融中心的宏观思考，湖北经济学院报，2017年1月第15卷第1期.

[4]李卢霞：我国商业银行开展低碳金融业务的风险分析，经济研究参考，2010年第70期.

[5]汪陈，何圣财，金利娟：构建低碳经济创新型金融支持体系实证研究，金融论坛，2010年第9期.