国际碳排放权交易：市场价格对交易规模的门限效应

王庆龙，刘力臻

(东北师范大学 经济学院，吉林 长春 130117)

一、引 言

自工业革命以来，人类文明始终面临着经济增长与环境承载力的两难困境。技术进步在促进生产力和生产关系进步的同时，也带来了一系列的环境问题，例如水土污染、空气污染以及近几十年来愈加受到关注的全球气候变化。由于经济增长与环境承载力的矛盾尚未完全激化，在过去的一个多世纪中，人类在面临经济增长与环境承载力的两难困境时，更多地选择了前者。但是自上世纪90年代以来，温室效应所导致的气候变化引起了全球范围的高度关注， “低碳经济”成为不胫而走的时髦词。

面对气候变化，由西方国家开启的全球范围内的温室气体减排计划开始逐步实施，以《联合国气候变化公约》和《京都议定书》为依据，发达国家作为主要减排主体实施了一系列促进温室气体减排的政策及法案，碳排放权交易是其最主要的减排机制(高莹、郭琨，2012)[1]。在《京都议定书》的法律架构约定的三种减排机制下*三种机制分别是国际排放贸易机制(International Emissions Trading，IET)、联合履约机制(Joint Implementation，JI)和清洁发展机制(Clean Development Mechanism，CDM)。，发达国家之间以及发达国家与发展中国家之间形成了明确的交易渠道，使得世界各国可以根据自身的实际发展情况在经济发展与环境保护之间做出权衡，从而实现在世界范围内降低温室气体排放的目的，形成可持续发展的低碳经济(杨波、肖苏原、田慕昕，2010；崔恺媛，2017)。[2，3]事实证明，基于“科斯定理”设定的碳排放权交易制度，是解决经济发展与保护环境两难选择的最有效的市场手段(刘力臻，2014)。[4]

由于当前并未形成全球统一的碳排放权交易体系，碳排放权交易市场的分布格局具有鲜明的区域性特征。对于不同的区域性碳排放权交易市场，其顶层设计、交易商品、合同结构以及管理细则均有所不同。已有的关于碳排放权价格形成机制的研究表明，碳排放权作为一种特殊的商品，其价格不仅由供求决定，更受到市场顶层设计、政策因素以及宏观经济波动等方面因素的影响(Alberola、Chevallier，2008；陈晓红、王陟昀，2010)。[5，6]Benz和Trück(2009)[7]认为，碳排放权交易体系顶层设计的差异性决定了在不同市场中，预期的碳排放权的稀缺程度不同，这些差异都会通过碳排放权的价格水平和价格波动反映出来。基于已有的关于碳排放权交易价格形成机制方面的研究，本文将进一步探讨在不同的市场中(碳排放权的稀缺性不同)，碳排放权价格对市场规模的影响存在着怎样的差异。

作为全球第一大温室气体排放国，中国碳排放权交易体系的建设与发展直接影响着全球气候治理的运行效率。通过对国际区域性碳排放权交易市场发展的影响因素进行分析，厘清市场价格对交易规模的影响机制，对于未来我国统一碳排放权交易市场的建设和发展具有重要意义。

二、国际碳排放权交易市场的区域分布格局

《京都议定书》是国际碳排放权交易市场得以形成的法律基础，它在一定程度上决定了当前的市场分布格局。按照减排责任的不同，国际碳排放权交易市场可分为强制性交易市场和自愿交易市场；按照市场结构划分，国际碳排放权交易市场可分为基于配额的市场和基于项目的市场；出于研究目的，本文按照经济区域对国际碳排放权交易市场进行划分，并重点介绍具有代表性的欧盟碳排放权交易体系的市场运营状况和我国碳排放权交易市场的发展历程。

(一)国际碳排放权交易市场发展的简要回顾

自2005年《京都议定书》正式生效以来，国际碳排放权交易的市场规模不断扩大，伴随着碳排放权价格的一路走高，国际碳排放权交易市场规模在2011年达到了峰值。2005年国际碳排放权交易的市场规模仅为109亿美元，到2011年，国际碳排放权交易的市场规模达到了1760亿美元的历史最高水平。根据世界银行的测算，国际碳排放权交易总额有望在2020年达到3.5万亿美元，并将超过石油市场，成为世界第一大贸易品交易市场。

2012年，受世界经济持续性低迷，尤其是欧债危机的影响，全球最大的碳排放权交易市场——欧盟碳排放权交易体系陷入萧条，碳排放权价格暴跌，市场规模大幅萎缩。欧盟碳排放权交易体系的萧条导致国际碳排放权价格大幅下降，市场规模几乎腰斩。此后，国际碳排放权交易市场陷入了持续性的低迷。但是，随着全球经济缓慢复苏，以及越来越多的国家和地区建立起碳排放权交易体系，国际碳排放权交易市场的规模有望不断扩大。

图1 全球碳排放权交易市场的交易量、交易额与平均交易价格数据来源： 根据世界银行(World Bank)发布的《State and trends of the carbon market和《State and trends of carbon pricing》整理计算得到。

(二)国际碳排放权交易市场的区域划分

按照经济区域进行划分，截止到2017年，全球共有如下十二个国家和地区已经建立起不同规模的碳排放权交易市场(World Bank and Ecofys，2016；Hyland，2017)[8,9]，如表1所示。

表1 国际碳排放权交易市场的区域分布格局

数据来源：根据世界银行(World Bank)发布的《State and trends of the carbon market》和《State and trends of carbon pricing》，以及《Japan′s Volntary Emission Trading Scheme(JVETS)》、《New Zealand′s emissions trading scheme》、《Emissions Mitigation Schemes in Australia—The Past，Present and Future》整理得到。

在上述众多区域性碳排放权交易市场中，最具代表性的当属欧盟碳排放权交易体系(EU ETS)。该体系于2005年开始试运行，并在2008年进入了正式运行阶段。根据《京都议定书》的规则安排，欧盟的温室气体平均排放量要比1990年的平均排放量降低8%。在这一温室气体减排要求下，欧盟制定了严苛的总量交易体系；具体来说，就是欧盟委员会为各成员国设置基于总量的减排目标，各个成员国进一步为本国内的行业和企业设置一个排放量的上限，同时按照一定的规则给上述行业、企业分配固定的排放额度——欧洲排放单位(EUA)。纳入减排体系的企业的温室气体排放量不能超过其所获取的欧洲排放单位的数量，一旦超过就要通过碳排放权交易市场购买排放单位，否则就要接受严厉的处罚。当然，如果企业的温室气体排放量低于其所分配的排放单位的上限，那么富裕的部分就可以在碳排放权交易市场上出售获利。

自2005年建立以来，欧盟碳排放权交易体系的交易规模逐年增长，并于2011年达到峰值1480亿美元，期间交易规模增长超过18倍。直至今日，欧盟碳排放权交易体系始终保持着全球第一大碳排放权交易市场的地位。欧盟碳排放权交易体系的重要性不仅体现在交易规模上，还体现在EU ETS市场的供求以及价格形成机制会对其他碳排放权交易市场的产品价格产生重要影响，尤其是基于CDM机制的CERs价格和基于JI机制的ERUs价格。基于CDM机制和JI机制的项目市场，欧盟是最主要的买方，据世界银行(World Bank：State and Trends of The Carbon Market，2010)[10]统计，2009年全球原始CDM和JI市场中，EU ETS的需求量超过了80%。

在欧盟碳排放权交易体系运行的第一期(2005～2007年)和第二期(2008～2012年)，由于顶层机制设计方面(主要是配额分配机制)的缺陷，市场运行的过程中始终供大于求，形成了市场价格下行的压力。随着2008年全球金融危机的爆发以及后续欧洲主权债务危机的延续，欧盟实体经济遭受了巨大的破坏，使得市场供大于求的矛盾进一步凸显出来。2008年欧盟碳排放权交易体系的EUAs价格一度超过40美元，二级市场CERs的价格一度超过30美元，达到历史最高位。随后两者价格一路下跌，到2011年年底，EUAs的价格已经降至10美元，二级市场CERs的价格也已接近5美元(State and trends of the carbon market，2012)。[11]

在这样的背景下，欧盟碳排放权交易体系对其第三期(2013～2020年)的运行机制进行了改革，此次改革对传统项目机制进行了严格限制，CDM市场和JI市场的供给端面临深刻调整。首先，EU—ETS要求2013 年之后CDM项目的东道国为最不发达国家，以及与欧盟签订了双边协议的国家；其次，项目的类别将受到更多限制，这增加了市场的不确定性；最后，JI项目将限制在欧盟范围以内。信用市场面临深刻调整的另一个重要原因是，欧盟极力推动建立新的行业信用机制(Sectoral Crediting Mechanisms，简称SCM)，这也是对传统项目机制进行如此多的限制的目的所在(周茂荣，谭秀杰，2013)。[12]

欧盟碳排放权交易体系的第三期改革使得基于项目的CDM市场和JI市场发生了深刻变化。2012年，全球共签订了1891个项目和规划方案(PoA)，而2013年这一数字降到了226个。需求不足导致2013年CERs的平均价格降至0.51美元(Kossoy，2014)。[13]由于基于项目的全球碳减排市场发生了大幅度萎缩，越来越多的国家开始建立自己的碳排放权交易市场，据统计(Kossoy等，2015)[14]，2013～2015年，全球新增了11个碳排放权交易市场，其中有7个来自中国。2013年之后全球碳排放权交易市场的另一个变化特征是区域性碳排放权交易市场呈现出相互对接之势。早在2012年，澳大利亚就与欧盟达成协议，从2015年7月1日开始对接双方的碳排放权交易体系。双方计划于2018年7月1日后完成对接，届时双方互认碳排放配额，碳排放价格也将一致。2016年，瑞士联邦环境局与欧委会气候总司签订了对接双方碳排放权交易体系的协议。在北美地区的碳排放权交易市场，加拿大魁北克的总量控制与交易计划(Cap-and-Trade Programs)和美国加利福尼亚的碳排放权交易市场于2014年1月实现了两地市场的对接，这一对接的市场覆盖了两地85%的碳排放总量(对接之前大约为35%)。

(三)中国碳排放权交易市场的发展

2007年，中国超越美国成为全球第一大碳排放国。近年来，中国碳排放量一度达到全球碳排放量总额的1/4；与此同时，中国也是全球积极践行低碳经济的佼佼者。受全球碳排放权交易市场(主要是欧盟碳排放权交易体系的运行状况及机制改革)变化的影响，中国碳排放权交易的发展可以大致分为两个阶段。在2013年之前，中国始终在国际碳排放权交易体系中扮演着碳排放权出口大国的角色。由于中国是发展中国家，因此不必承担强制的温室气体减排义务，而是在《京都议定书》所规定的三种交易机制下，通过清洁发展机制(CDM)向发达国家出售项目产生的认证减排量(CERs)。凭借自身减排成本低、政策支持等方面的巨大优势，中国成为全球基于CDM机制的项目市场上最大的卖方。截至2012年，全球签订的CDM项目有一半来自中国。

图2 2012年注册的CDM项目来源地区分布图数据来源：根据State and trends of the carbon pricing 2014整理得到。

2013年之后，受欧盟碳排放权交易体系第三期改革等因素所导致的需求萎缩影响，中国所拥有的巨大碳排放权资源禀赋难以再以CERs的形式进入国际碳排放权交易市场。2013年1月至2014年1月，国家发改委共批准了131个CDM项目，而这其中绝大多数为单边项目，双边项目仅有20个 。*数据来源：中国清洁发展机制网：http://cdrn.ccchina.gov.cn。

虽然中国在CERs出口方面遇到了困境，但是从2013年开始，中国国内碳排放权交易市场开始以试点的形式建设起来，并且中国在第一阶段通过参与CDM项目所积累的低碳技术为这些试点的建设提供了帮助。2011年10月，按照“十二五”规划中“逐步建立碳排放权交易市场”的要求，中国国家发展改革委员会印发了《关于开展碳排放权交易试点工作的通知》，批准北京、上海、天津、重庆、湖北、广东和深圳七个省市开展碳排放权交易试点工作。后续又有四川省、福建省等地建立起了国家备案的碳排放权交易市场。据相关数据统计，截至2017年9月，上述7个试点的碳排放权交易市场累计成交量超过1亿吨二氧化碳，成交金额达到26.4亿元人民币，在短时间内取得了瞩目的成绩。

三、实证研究

(一)变量的选取与说明

以欧盟、美国、日本和澳洲四个国家和地区的碳排放权配额交易市场作为研究对象，以配额市场的交易规模(VCM)作为被解释变量，对国际碳排放权交易市场发展的影响因素进行实证分析。研究数据根据State and the Trends of the Carbon Market 2006-2012、State and trends of carbon pricing 2015-2016以及Japan′s Volntary Emission Trading Scheme(JVETS)整理得到，数据选取区间为2005～2014年。

本文以碳排放权交易的现货价格(PSCO2)作为核心解释变量。已有的研究表明，碳排放权是一种特殊的商品，其交易价格不仅仅由供求决定，更在一定程度上反映了市场顶层设计的合理性(陈伟、宋维明，2014)。[15]当碳排放的控制总量即上限标准定得过大、过高时，市场价格会很低，碳排放权的稀缺性难以体现，不仅会造成市场活力缺失，还会降低减排效率；反之，碳排放的控制总量定得过小、过低时，碳排放权的价格会很高，短期内会大幅增加微观经济主体的生产成本，造成经济不稳定(刘力臻，2014)。同时，监管机制、惩罚机制也会影响微观经济主体的决策，并进一步影响碳排放权交易市场的发展。

由于本文所考察的区域对象内包含多个碳排放权交易市场(详情见表1)，并且不同市场上的交易价格分化较大，因此本文计算了每个区域对象的加权平均价格，计算公式为：

其中Pit为市场i第t期的价格，Wit为市场i第t期的交易量，Wt为整个区域第t期所有市场交易量的总和。

为了进一步考察价格对市场规模的非线性影响，本文以某一区域第t期碳排放权交易价格与当期四个区域的平均价格的比值作为门限变量，用来衡量不同区域市场中碳排放权稀缺性的差异，记为MPSCO2。合理的市场顶层机制设计能够维持碳排放权的稀缺性，这一指标的值也就越大。

此外，本文还选取了温室气体排放量、清洁能源技术和碳金融深化程度作为控制变量。

一般来说，温室气体排放量越大的国家和地区，越有可能建成大规模的碳排放权交易市场。就现实情况来看，欧盟碳排放权交易体系能够成为全球最大的碳交易市场，与其全球第三大碳排放经济体的地位是分不开的。但中国(全球第一大碳排放国)和美国(全球第二大碳排放国)的实例也说明，温室气体排放总量对区域碳排放权交易市场规模的影响并不确定。本文选择各个国家和地区的温室气体排放量(ECM)作为控制变量之一，数据选取区间为2005～2014年，数据来源于World Bank。

清洁能源技术的创新与应用是微观经济主体产生碳排放权的主要途径之一，对碳排放权交易市场的规模具有正向影响。一个典型的例子是，欧盟和日本此前凭借清洁能源技术方面的优势，形成了国际CDM市场上的买方垄断，以较低的成本实现了减排目标，并扩大了本地区的碳排放权交易市场规模。清洁能源技术水平难以直接量化，本文选择各个国家和地区的二氧化碳排放强度(PF)作为衡量清洁能源技术创新与应用的指标，这一指标的值越小，说明低碳科技的创新和应用越好。数据选取区间为2005～2014年，数据来源于World Bank。

碳金融是一个较新的概念，欧盟碳排放权交易体系的成功表明，碳金融体系对于碳排放权交易市场的发展具有重要意义(杨志、陈波，2011)。[16]碳金融体系的深化有利于推动减排成本收益的转化，推进能源链转型的资金融通，促进低碳技术的国际传导以及转移和管理气候风险(杜莉、李博，2012)。[17]本文选择碳金融深化程度(FCM)作为实证模型的控制变量之一，受数据可获得性的影响，碳金融的深化程度由国(区域)内金融机构提供的贷款占GDP的比重与单位GDP增长产生的二氧化碳的比值来衡量，碳金融深化程度越高，这一指标的值越大。数据选取区间为2005～2014年，研究数据根据World Bank数据库整理计算得到。

上述变量的预期符号及描述性统计如表2所示。

表2 各变量预期符号及描述性统计

(二)基准模型的构建与回归结果

设定基准回归方程如下：

ln(VCMi,t) = β0+β1ln(PSCO2i,t) +β2ln(PFi,t)+β3ln(FCMi,t) +β4ln(ECMi,t) + μi+εi,t

(1)

其中，i=1，2，3，4，分别代表碳排放权交易的欧洲市场，美国市场，日本市场和澳洲市场；t代表时期。μi为固定效应，εi,t为误差扰动项。

分别采用最小二乘法(OLS)、个体随机效应模型(RE)和个体固定效应模型(FE)对模型(1)进行估计，估计结果见表3。Hausman检验的结果表明采用固定效应模型进行估计比较恰当。进一步考虑到内生性问题，采用两阶段最小二乘法(2SLS)对模型(1)进行估计，所选的工具变量见表4。根据杜宾-吴-豪斯曼(DWH)检验的结果可以判断*受篇幅限制，检验结果未列入正文。，只有PSCO2这一变量具有内生性。为了尽可能避免弱工具变量问题，并且考虑到样本量较小，使用有限信息最大似然估计(LIML)对模型(1)进行估计，结果见表3。

表3 基准回归结果

注:***表示在1%显著水平下拒绝原假设；**表示在5%显著水平下拒绝原假设；*表示在10%显著水平下拒绝原假设。括号内的数值为t统计量。

由表3的估计结果可知，在固定效应模型(FE)，加权最小二乘模型(WLS)、两阶段最小二乘模型(2SLS)和有限信息最大似然估计模型(LIML)中，变量PSCO2和FCM的估计系数显著为正，PF的估计结果显著为负，这说明市场交易价格和碳金融深化程度以及低碳科技都能够显著促进碳排放权交易市场规模的扩大，这一实证结果具有稳健性，并且符合理论预期。在固定效应模型(FE)和加权最小二乘模型(WLS)中，ECM的估计系数为正但是缺乏显著性，考虑到本文所选择的四个国家和地区(美、欧、日、澳)都是全球排名靠前的碳排放大国，因此可以认为，温室气体排放量对于碳排放权交易市场的发展具有一定的重要性，但这并不代表温室气体排放量是碳排放权交易市场发展的决定性变量。

表4 工具变量列表

数据来源：根据State and the Trends of the Carbon Market 2006-2012、State and trends of carbon pricing 2015-2016、Japan′s Volntary Emission Trading Scheme(JVETS)以及World Bank整理计算得到。

(三)门限效应检验

由基准回归的分析可知，交易价格对碳排放权交易市场规模的扩大具有线性的促进作用。但是，考虑到本文所选取的四个国家/区域(美、欧、日、澳)在市场顶层设计上存在着巨大差别，市场中的碳排放权稀缺性有所不同，因此基准回归所得到的价格对市场交易规模的线性关系或许并不可靠。本文进一步构建面板门限模型，探究碳排放权交易市场价格对市场规模的非线性影响。

构建面板门限回归模型如下：

ln(VCMi,t) = β0+β1ln(PSCO2i,t) I(MPSCO2i,t≤γ)+β1′ln(PSCO2i,t) I(MPSCO2i,t>γ)+β2ln(PFi,t)+β3ln(FCMi,t) +μi+εi,t

(2)

其中，MPSCO2i,t为市场i第t期的碳排放权价格与整体平均价格的比值，这是本文所要考察的门限变量，这一门限变量能够衡量不同碳排放权交易市场顶层设计的差异，以及由此导致的碳排放权稀缺性的差异。γ为待测定的门限值，I(.)为指针函数；μi为固定效应；εi,t为误差扰动项。

在估计门限模型时必须先检验模型中的门限效应是否存在。设立原假设H0和备择假设H1如下：

在原假设H0成立时，此时系数β1=β1′，式(2)为一般的线性模型，不存在门限效应；在备择假设H1成立时，系数β1≠β1′，式(2)为非线性模型，即存在门限效应。模型的门限效应检验结果如表5所示。

表5 碳排放权交易价格对碳排放权交易市场规模的门限效应检定

注： 1.基于拔靴算法(Bootstrap)所求的的F统计量和P值是反复抽样1000次所得到的结果。

2.***、**、*分别表示在1%、5%、10%显著水平下拒绝原假设。

由表5可知，本文所考察的模型是存在门限效应的，并且在1%的显著性水平接受单一门限效应的备择假设，在10%的显著性水平接受双重门限效应的备择假设。单一门限模型的表达形式如式(2)所示，双重门限模型的表达形式如式(3)所示。

ln(VCMi,t) = β0+β1ln(PSCO2i,t) I(MPSCO2i,t≤γ1)+β1′ln(PSCO2i,t) I(γ1γ2)+β2ln(PFi,t)+β3ln(FCMi,t) +μi+εi,t

(3)

基于式(2)对单一门限模型进行回归，得到回归结果如表6所示。从单一门限模型的回归结果来看，PSCO2的估计系数在门限值0.32上下区间内呈现出非线性特征，分别为β1=-1.07，β1′ =1.47，β1的估计系数缺乏显著性。这一结果表明，当区域内的碳排放权交易价格高于平均价格(四个国家/区域)的32%时，价格能够显著促进市场规模的扩大。从变量PF和变量FCM的系数估计结果来看，其符号及显著性与先前的基准回归结果保持一致。

表6 单一门限模型系数估计结果

注： ***、**、*分别表示在1%、5%、10%显著水平下拒绝原假设。

基于式(3)对双重门限模型进行回归，得到回归结果如表7所示。从双重门限模型的回归结果来看，PSCO2的估计系数在两个门限值(0.19和0.32)所划分出的三个区间内表现出了非线性特征：当MPSCO2 ≤0.19时，PSCO2的估计系数为β1=1.34，但是不显著；当0.19 0.32时，PSCO2的估计系数为β1″=1.64。根据上述三个区间可以将区域碳排放权交易市场划分为三种类型：类型Ⅰ，区域内的企业微观主体减排压力不大，碳排放权交易市场的参与度较低，碳排放权几乎不存在稀缺性，导致碳排放权交易价格不高。这一类型以自愿性的碳减排体系为代表，如日本的JVETS。类型Ⅱ，由于碳减排体系的顶层设计存在缺陷，不能保证碳排放权的稀缺性，使得市场上碳排放权的交易价格处于低位，但又比自愿减排市场上的价格高。这一类型以美国和澳洲的碳排放权交易市场为代表。类型Ⅲ，碳减排体系的顶层设计较为合理，能够在一定程度上保证碳排放权的稀缺性，使得市场上碳排放权的交易价格处于较高的区间。这一类型以欧盟碳排放权交易体系为代表。

表7 双重门限模型系数估计结果

注： ***、**、*分别表示在1%、5%、10%显著水平下拒绝原假设。

双重门限模型的回归结果表明，如果区域碳排放权交易市场属于类型Ⅰ，那么碳排放权交易的市场价格对市场规模没有影响。因为在以自愿减排市场为代表的类型Ⅰ市场，企业主体对碳减排的参与完全出于自愿，而与市场交易价格无关。如果区域碳排放权交易市场属于类型Ⅱ，那么碳排放权交易的市场价格的升高会抑制市场规模的扩大。因为在这类市场中，碳排放权的稀缺属性不够明显，市场缺少活力，市场价格也不高。企业主体一方面面对碳减排的压力，一方面又要面对碳减排的成本(即碳排放权交易价格)。当价格上升时，市场需求的下降会导致市场交易规模的下降。对于类型Ⅲ的区域碳排放权交易市场，价格的升高会促进市场规模的扩大。这类市场所属的碳排放权交易体系的顶层设计较为合理，能够保证碳排放权的稀缺性，市场价格也处于高位。同时这类碳排放权交易市场的金融化程度较高，市场价格的走高会提升碳投资者的信心，提高市场参与度，从而使市场规模有所扩大(Kossoy A，Guigon P，2012)。[11]

四、结论与启示

本文利用欧盟、美国、澳洲和日本四个国家和地区的面板数据，对影响碳排放权交易市场规模的因素进行了实证分析，结果表明，碳排放权价格对市场规模的影响存在显著的门限效应。按照碳排放权稀缺性(表现为相对价格)的差异，国际碳排放权交易市场可以分为三类：在无稀缺性市场，碳排放权价格与市场规模不存在显著的关系，这一类市场以自愿性的碳减排体系为代表；在低稀缺性市场，碳排放权价格与市场规模存在负相关关系，这一类市场以美国和澳洲的碳排放权交易市场为代表；在高稀缺性市场，碳排放权价格与市场规模存在正相关关系，这一类型以欧盟碳排放权交易体系为代表。此外，碳金融体系的完善和清洁能源技术的创新与应用能够促进碳排放权交易市场规模的扩大。由于缺乏统计显著性，初始禀赋(碳排放总量)对碳排放权交易市场规模的影响难以确定。

随着全球碳排放权交易市场的不断发展，国内外学者对碳排放权的价格形成机制展开了大量的研究，碳排放权作为一种特殊的商品，其价格不仅由供求决定，更受顶层设计机制、宏观经济波动、政策效应等方面因素的影响。本文的实证分析讨论了碳排放权价格对市场规模的非线性影响，在一定程度上丰富了这方面的研究，并对未来中国碳排放权交易市场的建设和发展具有启示意义。本文认为，中国碳排放权交易体系的设计要逐步由“自愿减排”过渡到“强制减排”，科学合理地权衡“拍卖竞价”和“免费发放”的碳排放权比重，同时也要考虑宏观经济波动变化，充分发挥“总量控制”与“碳强度控制”的不同优势。通过科学合理的顶层设计，保证碳排放权的稀缺性，维持具有减排效应的价格波动的合理区间，有利于中国碳排放权交易市场的稳定与繁荣。同时，也要不断完善碳金融体系，鼓励清洁能源的创新与应用，构筑中国碳排放权交易市场长期发展的内生动力。

[1]高莹，郭琨.全球碳交易市场格局及其价格特征——以欧洲气候交易体系为例[J].国际金融研究，2012，(12):82-88.

[2]杨波，肖苏原，田慕昕.我国金融机构参与碳金融的思考[J].国际金融研究，2010，(8):43-52.

[3]崔恺媛.国际碳交易机制的比较对我国碳交易市场构建的启示[J].东岳论丛，2017，(5):118-124.

[4]刘力臻.碳交易的治污价值、机理及碳交易市场的顶层设计[J].社会科学辑刊，2014，(6):102-108.

[5]Alberola E，Chevallier J，Chèze B. Price drivers and structural breaks in European carbon prices 2005-2007[J].Energy Policy，2008，36(2):787-797.

[6]陈晓红，王陟昀.欧洲碳排放权交易价格机制的实证研究[J].科技进步与对策，2010，(19):142-147.

[7]Benz E，Trück S. Modeling the price dynamics of CO2，emission allowances[J].Energy Economics，2009，31(1):4-15.

[8]Group W B，ECOFYS. Carbon Pricing Watch 2016[R].World Bank Other Operational Studies，2016.

[9]Group W B，ECOFYS. Carbon Pricing Watch 2017[R].World Bank Other Operational Studies，2017.

[10]Kossoy A，Ambrosi P. State and trends of the carbon market 2010[R].World Bank Other Operational Studies，2010.

[11]Kossoy A，Guigon P. State and trends of the carbon market 2012[R].World Bank Other Operational Studies，2012.

[12]周茂荣，谭秀杰.欧盟碳排放交易体系第三期改革研究[J].武汉大学学报：哲学社会科学版，2013，66(5):5-11.

[13]Kossoy A. State and Trends of Carbon Pricing 2014[R].World Bank Other Operational Studies，2014.

[14]Kossoy A，Peszko G，Oppermann K，et al. Carbon Pricing Watch 2015[R].World Bank Other Operational Studies，2015.

[15]陈伟，宋维明.国际主要碳交易市场价格形成机制及其借鉴[J].价格理论与实践，2014，(1):115-117.

[16]杨志，陈波.碳交易市场走势与欧盟碳金融全球化战略研究[J].经济纵横， 2011，(1):25-29.

[17]杜莉，李博.利用碳金融体系推动产业结构的调整和升级[J].经济学家， 2012，(6):45-52.