本部分我们将讨论在二级碳权市场上影响碳价波动的因素主要有哪些，使用到的方法以计量经济学分析方法为主，包括协整检验、Wald-Granger检验、脉冲响应函数分析、方差分解分析，考虑到数据的可获得性，故选取国内的碳权市场做为研究对象，运用我国深圳交易所的碳权收盘价数据。同样的方法也可用于分析国际碳权市场的碳权价格影响因素，并可用于分析不同国家的碳权价格并做交叉对比分析，从而研究相同因素在不同国家影响力是否会不同，在纳入国情分析的同时使结论更具说服力，也有助于不同国家在自己不同的发展阶段更合理地制定机制及进行管理。
深圳交易所与2013年6月开始运行，是我国第一个运营的碳排放权交易所。故我们选择深圳交易所碳排放权（SZA）价格波动作为研究对象，变量的数据统一选取2013年8月～2014年12月的每日数据并取对数处理。用计量分析方法探索影响其价格波动的因素。表5.1为模型的变量说明：
表5.1 变量说明
1.平稳性检验
首先对变量数据进行平稳性检验，使用Eviews6.0进行ADF检验，得到结果如表5.2：
表5.2 数据平稳性检验
由表5.2可以看出，六个变量在0.01的显著水平下均不平稳。但六个变量均通过0.01显著水平下的一阶差分平稳性检验，均为一阶单整变量。可以做协整检验。
2.协整分析
在这里我们使用J-J协整检验法，根据赤池准则确定协整检验的最佳滞后阶数为6（过程略），使用Eviews6.0导出结果如表5.3：
表5.3 特征跟迹检验表
Trace test indicates 3 cointegrating eqn（s） at the 0.05 level
表5.4 最大特征值检验
Max-eigenvalue test indicates 3 cointegrating eqn（s） at the 0.05 level
由表5.3、5.4可看出特征跟迹检验及最大特征值检验均显示在0.05的显著水平下拒绝原假设，故存在三个协整方程。我们导出其中一个协整方程：
导出协整方程后，我们需要对协整方程的残差进行平稳性检验，从而确定协整关系的可靠性。用Eviews6.0对方程的残差序列进行ADF检验，得到结果见表5.5：
表5.5 残差平稳性检验
(www.xing528.com)
由表5.5可以看到，方程的残差序列通过ADF检验，是平稳的。协整检验关系的存在说明变量之间存在长期稳定的相关关系。从协整方程可以看出深圳交易所碳排放权价格（下用lnsza表示）与当地温度呈负相关关系，初步原因为气温下降时一些会产生温室气体的能源使用频率上升，这种能源可能被用于发热或者生产一些相关工业产品。经核证减排量期货价与lnsza也呈现出负相关关系，原因是当CER价格上升时，企业更倾向于以CDM项目合作的形式减排以获得更高的收益，由此导致相应碳权剩余量上升，供给增加，价格下降。国内原油价格与lnsza呈现出较明显的正相关关系，且标准误差也相对大些。当温室气体排放能源使用量上升时，温室气体的排放量自然也上升，根据供需规则，lnsza的价格自然跟着上升了。由此可见温室气体排放能源的使用量及使用效率对碳价的影响力很大，提高我国的能源使用效率及转向使用环保能源对我国的减排成效会大有帮助。欧盟碳排放权期货价与lnsza呈现出正相关关系，考虑到EUA占有较重的世界市场份额，对碳价的整体波动趋势可能有一定代表性。其与lnsza存在的同向波动可能有这个原因存在，更多的内在联系还有待探索。沪深300指数作为国民经济变化的代表，在不出现意外的经济冲击时与我国GDP变化呈现出较明显的正相关关系，同样其标准误差也相对较大，可以较为确定我国碳权的价格变化与我国的经济水平呈现出正相关的关系。这一点在欧盟碳排放权价格上也有所体现，相比CER的价格，EUA的价格在欧盟碳排放权市场上一直较高。所以提高我国整体经济水平，加速工业发展及转型，是我国重中之重的任务，也是我国正努力为之奋斗的目标。
3.Wald-Granger变量外生性检验
在确定了变量之间存在长期协整关系后，我们可以进行Wald-Granger检验，进一步确定影响lnsza波动的内生变量，从而在建立VAR模型的基础上进行脉冲响应函数分析和方差分解分析。值得注意的是，Wald-Granger与格兰杰因果关系检验不同。格兰杰因果关系检验要求被检验变量数据平稳，但Wald-Granger检验则是用于判定变量的内生性和外生性，被检验变量可以是非平稳序列，只要满足变量同阶单整，并具有协整关系的条件即可。导出Wald-Granger检验的结果，见表5.6：
表5.6 Wald-Granger检验结果
由表5.6可以看出，在0.01的显著水平下，lncer、lndqyt对lnsza的影响具有内生性；lntem、lneua、lnhs300对lnsza的影响具有外生性。值得注意的是，lnsza对lnhs300的影响具有内生性，这说明碳权价格的波动会影响我国的经济发展。这再一次说明了控制好碳权价格波动幅度的必要性。
4.内生变量VAR模型构建
我们用得到的内生变量与lnsza构建VAR模型，结合AIC准则和SC准则确定模型滞后期数，并观察响应的脉冲响应函数图及方差分解图，见表5.7,图5.1、5.2。
表5.7 内生变量VAR模型AR根表
（续表）
No root lies outside the unit circle.
VAR satisfies the stability condition.
图5.1 lnsza脉冲相应函数图
图5.2 lnsza方差分解图
根据表5.7可知内生变量与因变量lnsza构建的VAR模型的AR根绝对值均小于1，故模型是稳定的。接着我们分别导出7日、30日、180日lnsza的脉冲响应函数图及方差分解图。由图可以看出，当CER价格及大庆油田原油价格发生波动时对lnsza的影响趋势同期就开始体现。当给予CER价格扰动项一个标准差大小的冲击时，其对lnsza的当期冲击为负，与之前协整分析相合，但从第三到第四期开始转为正相关影响，也体现出了碳权具有的金融产品的属性。当CER价上升时，lnsza的下降可以被预期，根据市场机制CER的价格上升趋势总会回落，届时lnsza将会上升。所以在同期内CER价格与lnsza体现出负相关关系，但出于可预测性，当期CER价格的变动与lnsza未来的变动趋势呈现出明显正相关关系。从180日脉冲响应函数图可以看到CER价格变动对lnsza的影响在120期（4个月）后平缓趋向于0。相对应的lnsza方差分解分析中CER价格对lnsza均方误差冲击的贡献在当期并不明显，但是在未来10期开始贡献值逐渐增大至50期后一直保持着43%左右的贡献水平，说明 CER的价格水平波动对我国国内碳排放权的价格水平具有较大的影响力。一方面对于企业，CER与SZA是进行减排活动的两个替代品。另一方面，由于二者价格都与我国减排活动有着直接关系，故其价格水平具有本质上的内在联系。二者相互反应并且相互影响。当给予大庆油田原油现货价扰动项一个标准差大小的冲击时，其对lnsza的正向冲击也由当期开始体现，与之前协整分析相符。冲击在第3期达到峰值之后逐渐回落，至第15期转而变为负冲击，到75期达到底端之后逐渐向0回复至175期平缓。当非环保能源使用量大导致碳权价格上升时，企业会寻求其他方式来替代非环保能源进行生产，直到非环保能源价格回落（碳权价格同期回落），部分企业出于利润最大化考虑又会重新使用非环保能源。在某一减排阶段内碳权价格的下降能从一定程度上反映出碳权的供给剩余。由此改变我国能源使用结构、加速工业转型也是使我国的减排发生质变的关键因素。lnsza的方差分解分析也显示出了大庆油田原油价格对lnsza均方误差的贡献度在当期并不明显，但在长期一直保持着10%左右的贡献水平并且非常平稳。
5.结论与建议
基于上述分析，CER价格波动及大庆油田原油价格的波动对lnsza的冲击不仅体现在同期，并且在未来都有着长期稳定的影响，且CER价格波动的冲击带来的影响更大。政府在制定相应的国内碳权市场相关机制或政策时，可以根据市场上CER的价格走势，原油、天然气等能源的价格走势及消耗量走势来预测国内碳市场的价格走势，观察与碳权价格波动相关的因素的动向，从而从多个角度综合考虑政策的合理制定。
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