中国碳市场试点区碳交易价格驱动因素及其时空异质性

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.05.005

林业资源管理 ›› 2022, Vol. 0 ›› Issue (5): 32-41.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.05.005

中国碳市场试点区碳交易价格驱动因素及其时空异质性

宋雅贤¹(), 顾光同¹^,²^,³()

1.浙江农林大学经济管理学院,杭州 311300
2.浙江农林大学浙江省乡村振兴研究院,杭州 311300
3.浙江农林大学碳中和研究院,杭州 311300

收稿日期:2022-07-09 修回日期:2022-10-12 出版日期:2022-10-28 发布日期:2022-12-23
通讯作者: 顾光同
作者简介:宋雅贤(1997-),女,山西长治人,在读硕士,主要从事环境资源管理方面的研究工作.Email:2684847945@qq.com
基金资助:
国家社会科学基金项目“碳市场衔接趋势下碳交易价格整合机制及其风险监管研究”(19BGL158)

Driving Factors of Carbon Trading Price in Pilot Area of China Carbon Market and Its Temporal and Spatial Heterogeneity

SONG Yaxian¹(), GU Guangtong¹^,²^,³()

1. School of Economics and Management,Zhejiang A&F University,Hangzhou 311300,China
2. Research Academy for Rural Revitalization of Zhejiang Province,Zhejiang A&F University,Hangzhou 311300,China
3. Institute of Carbon Neutrality,Zhejiang A&F University,Hangzhou 311300,China

Received:2022-07-09 Revised:2022-10-12 Online:2022-10-28 Published:2022-12-23
Contact: GU Guangtong

摘要/Abstract

摘要：

基于深圳、北京、上海、广东、天津、湖北、重庆等7个碳试点地区2014—2019年碳交易价格季度面板数据,首先,在构建能源强度权重矩阵的基础上,采用空间莫兰指数分析碳交易价格的时空特征;然后,使用时空地理加权回归(GTWR)模型,对碳交易价格的驱动因素及其时空异质性进行实证分析。研究结果表明:试点地区碳交易价格具有明显的时空集聚效应和显著空间相关性;不同试点地区碳交易价格的驱动因素存在显著时空异质性,产业结构、工业总产值、能源结构、碳市场交易量、惩罚力度、控排企业数量以及森林覆盖率是其重要的驱动因素;气温、人均国内生产总值、单位GDP能耗、减排目标均未表现出明显的时空异质性特征。通过分析认为,目前应重点优化产业结构、合理制定碳交易政策、健全森林保护机制,以及加强跨区域合作有效衔接各碳市场。

关键词: 碳市场, 碳交易价格, 驱动因素, 时空地理加权回归模型, 时空异质性

Abstract:

Based on the quarterly panel data of carbon trading prices from 2014 to 2019 in seven carbon pilot areas of Shenzhen, Beijing, Shanghai, Guangdong, Tianjin, Hubei and Chongqing, this paper first used the spatial Moran index to analyze the spatial and temporal characteristics of carbon trading prices on the basis of building the energy intensity weight matrix, and then used the spatial and Temporal Geographic weighted regression(GTWR)model to empirically analyze the driving factors of carbon trading prices and their spatial and temporal differences.The results showed that:Carbon trading prices in pilot areas had obvious temporal and spatial agglomeration effects and significant spatial correlation; The driving factors of carbon trading price in different pilot areas had significant temporal and spatial heterogeneity. Industrial structure, total industrial output value, energy structure, carbon market trading volume, punishment, the number of emission control enterprises and forest coverage were important driving factors; Temperature, GDP per capita, energy consumption of GDP in per unit and emission reduction targets did not show obvious temporal and spatial heterogeneity.This paper reckoned that we should focus on optimizing the industrial structure, reasonably formulating carbon trading policies, improving the forest protection mechanism and strengthening cross regional cooperation to effectively connect various carbon markets.

Key words: carbon market, carbon transaction price, driving factors, spatial-temporal geographical weighted regression model, spatial-temporal heterogeneity

中图分类号:

F206

宋雅贤, 顾光同. 中国碳市场试点区碳交易价格驱动因素及其时空异质性[J]. 林业资源管理, 2022, 0(5): 32-41.

SONG Yaxian, GU Guangtong. Driving Factors of Carbon Trading Price in Pilot Area of China Carbon Market and Its Temporal and Spatial Heterogeneity[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2022, 0(5): 32-41.

图/表 6

表1

表2

图1

表3

表4

表5

参考文献 23

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变量类型	因素	变量	变量说明	变量表示
被解释变量	碳交易价格	碳交易价格	季度碳交易价格	P
解解释变量	天气变化	气温	最高气温和最低气温的平均	Q
	经济因素	人均国内生产总值	地区生产总值/人口数量	PGDP
		产业结构	第二产业的产值/GDP	TIS
		规模以上工业总产值	规模以上工业企业总产值	GI0
	能源因素	单位GDP能耗	能源消费总量/GDP	UEC
	能源因素	能源结构	煤炭消耗量占能源总消耗比重	ES
	政策因素	交易量	季度交易量	TV
		惩罚力度	被处罚金额	PA
		控排企业数量	纳入强制控排的企业数	CE
		减排目标	减排量的目标	ERT
	资源禀赋	森林覆盖率	森林面积/土地总面积	FC

时间	莫兰指数(I)	z统计量	时间	莫兰指数(I)	z统计量
2014q3	0.565	2.692^***	2017q2	0.263	1.714^**
2014q4	0.503	2.765^***	2017q3	0.453	2.465^***
2015q1	0.421	2.658^***	2017q4	0.529	2.684^***
2015q2	0.638	3.210^***	2018q1	0.317	1.890^**
2015q3	0.532	2.765^***	2018q2	0.486	2.422^***
2015q4	0.524	2.682^***	2018q3	0.404	2.316^**
2016q1	0.514	2.746^***	2018q4	0.297	1.934^**
2016q2	0.519	2.716^***	2019q1	0.209	1.781^**
2016q3	0.448	2.979^***	2019q2	-0.162	0.025
2016q4	-0.031	0.601	2019q3	-0.256	-0.487
2017q1	0.169	1.420^*	2019q4	-0.508	-1.761^**

变量	平均值	最小值	下四分位数	中位数	上四分位数	最大值
常数项	-7.186	-101.442	-10.037	1.989	7.748	15.306
Q	-0.032	-0.844	-0.069	-0.022	0.043	0.503
PGDP	-0.003	-0.439	-0.073	0.006	0.064	0.309
TIS	0.485	-0.754	-0.451	0.056	0.982	3.486
GI0	0.127	-2.051	-0.110	0.085	0.580	2.035
UEC	0.253	-1.728	-0.476	-0.023	0.595	4.289
ES	-0.047	-0.368	-0.090	-0.025	0.013	0.106
TV	-0.021	-0.234	-0.035	-0.005	0.017	0.034
PA	0.304	-0.352	-0.016	0.266	0.606	1.162
CE	0.228	-1.974	0.108	0.574	0.705	1.151
ERT	0.022	-6.212	-1.762	-1.765	4.575	11.028
FC	0.040	-1.847	-0.668	0.064	0.630	1.261

变量	统计	北京	广东	湖北	上海	深圳	天津	重庆
Q	均值	-0.02	0.07	-0.04	-0.02	0.20	-0.03	-0.02
	t值	-0.72	0.64	-0.61	-0.41	1.20	-0.88	-0.09
PGDP	均值	-0.01	-0.13	0.13	-0.01	-0.16	0.00	0.00
	t值	-0.09	-0.72	1.16	-0.15	-1.02	0.05	-0.02
TIS	均值	-0.33	1.50	-0.32	0.51	2.27	-0.32	0.49
	t值	-1.05	3.47^***	-1.50	1.18	2.46^**	-0.93	0.45
GIO	均值	1.53	-0.17	0.22	-1.61	-0.07	0.55	0.13
	t值	1.96^**	-0.46	1.64^*	-3.79^***	-0.34	0.72	0.13
UEC	均值	-0.41	-0.41	0.70	0.02	0.20	-0.40	0.24
	t值	-1.57	0.67	1.30	0.04	0.55	-1.39	0.22
ES	均值	0.02	-0.04	-0.09	0.02	-0.05	0.03	-0.06
	t值	0.64	-1.00	-2.40^**	0.34	-1.03	0.93	-0.22
TV	均值	0.02	-0.03	-0.03	0.01	-0.04	0.02	0.00
	t值	2.17^**	-2.75^**	-1.13	3.28^***	-1.56	2.47^**	-0.01
PA	均值	-0.16	0.57	0.13	0.61	0.72	-0.01	0.35
	t值	-1.21	2.07^**	0.96	6.58^***	1.94^*	0.09	0.53
CE	均值	0.39	0.57	0.56	1.44	0.71	0.12	0.25
	t值	1.01	1.37	4.51^***	3.35^***	1.75^*	0.25	0.29
ERT	均值	-1.39	0.95	-3.14	5.41	0.62	-0.89	0.17
	t值	-0.37	0.18	-1.21	1.54	0.10	-0.26	0.04
FC	均值	0.88	-0.56	-0.39	0.86	-0.76	0.58	0.07
	t值	2.55^**	-1.68^*	-1.00	3.43^***	-1.60	2.34^**	0.08
拟合度R²		0.94			带宽h	0.186

时间	省份	TIS	GIO	ES	TV	PA	CE	FC
2014q3	北京	-0.129	-0.799	-0.015	0.026	0.174	-0.546	0.362
2017q3	北京	-0.560	2.034	0.040	0.026	-0.286	0.816	0.611
2019q3	北京	-0.478	1.863	-0.005	0.003	-0.068	0.111	1.154
2014q3	广东	1.489	-0.488	-0.122	-0.032	0.126	-0.528	0.122
2017q3	广东	1.050	0.217	0.013	-0.019	0.609	0.931	-0.818
2019q3	广东	2.199	-0.863	-0.046	-0.047	0.951	0.229	-0.668
2014q3	湖北	-0.041	0.707	-0.089	-0.004	0.048	0.329	-0.042
2017q3	湖北	-0.455	0.389	-0.145	-0.041	0.121	0.705	-0.504
2019q3	湖北	-0.468	0.175	-0.029	-0.052	0.349	0.581	-0.910
2014q3	上海	0.620	-1.917	-0.078	0.013	0.534	1.974	1.185
2017q3	上海	0.665	-1.685	0.106	0.016	0.725	1.489	0.872
2019q3	上海	-0.202	-0.946	0.004	0.005	0.473	0.818	0.503
2014q3	深圳	3.447	-0.472	-0.152	-0.055	0.061	-0.520	-0.307
2017q3	深圳	1.605	0.208	0.007	-0.011	0.802	1.040	-0.861
2019q3	深圳	3.486	-0.297	-0.025	-0.082	1.162	0.703	-1.406
2014q3	天津	-0.077	-0.987	-0.006	0.026	0.263	-1.118	0.787
2017q3	天津	-0.553	1.476	0.056	0.028	0.199	-0.633	0.502
2019q3	天津	-0.543	0.013	0.021	0.007	0.212	-0.214	0.386
2014q3	重庆	-0.710	0.220	-0.068	-0.012	0.408	0.548	-1.216
2017q3	重庆	-0.417	0.557	-0.365	-0.104	0.033	0.720	0.632
2019q3	重庆	-0.338	0.581	-0.032	-0.232	0.808	0.566	-1.840

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