论文总字数：12455字

摘 要

本文采用广东、深圳碳排放权交易所月平均碳交易价格,广州、深圳、珠海、汕头市的规模以上工业增加值与煤炭能源价格指数为样本，研究地域差异、工业、能源因素对于碳排放权交易所碳交易价格的影响关系，并讨论广东与深圳碳排放权交易所碳交易价格之间的相互关系。

首先，考虑到交易需求地区距离交易所的远近程度不一，本文利用多元线性回归模型研究基于地域差异情况下的碳交易影响因素。结果显示：广东省境内，广州与珠海偏好在广东碳排放权交易所交易，深圳与汕头偏好在深圳碳排放权交易所交易。碳排放权交易需求地区偏好在距离自己较近的碳交易所进行交易。

其次，我们认为工业实体与能源价格对于碳交易价格存在影响，因此运用协整检验与面板数据模型研究碳交易价格在经济、能源方面是否受到影响。结果显示：规模以上工业增加值对于碳排放权交易所碳交易价格存在正向影响，煤炭能源价格指数对于碳排放权交易所碳交易价格具有正影响。

最后，考虑周边碳排放需求地区来广东省内进行交易会引起两个碳交易所碳交易价格产生相互影响。运用误差修正模型与Granger因果检验法来研究广东、深圳两者碳交易价格之间的关系。结果表明：广东、深圳碳排放权碳交易价格互为Granger原因，两者存在一定替代关系。

关键词：碳交易价格 协整检验 面板数据模型 Granger因果关系检验

Abstract

This article takes the average carbon trading price per month of the carbon emission trading exchanges in Guangdong and Shenzhen as samples, and the industrial added value and the coal energy price index of Guangzhou, Shenzhen, Zhuhai, and Shantou assamples. Study the influence of regional differences, industry andenergy factors on carbon trading prices, and discuss the relationship between Guangdong and Shenzhen carbon trading prices.

First,taking into account thedifferent distances between transaction demand regions and exchanges, this paper uses a multiple linear regression model to study the carbon trading influencing factors based on regional differences. The results showed that: In Guangdong Province, Guangzhou and Zhuhai prefer to trade in Guangdong carbon emission rights exchanges, and Shenzhen and Shantou prefer to trade in Shenzhen carbon emission rights exchanges. Carbon emission trading demand regional preferences are traded on carbon exchanges that are closer to themselves.

Second, we believe that industrial entities and energy prices have an impact on carbon trading prices. Therefore, cointegration tests and panel data models are used to study whether carbon trading prices are affected in terms of economy and energy. The results show that the industrial added value above the scale has a positive impact on the carbon trading price, and the coal energy price index has a positive impact onthe carbon trading prices.

Finally, considering the trading of peripheral carbon emission demand regions in Guangdong Province will cause the carbon trading prices of the two carbon exchanges to affect each other. We use the error correction model plus Granger causality test to detect the connection between the price of carbon trading in Guangdong and Shenzhen. The results show that the carbon trading prices in Guangdong and Shenzhen are mutually exclusive Granger, and there is a certain alternative relationship between them.

Key words:carbon trading prices cointergration test panel data model

Granger casuality test

目 录

第一章 引言 4

1.1研究的背景与研究的意义 4

1.1.1研究背景 4

1.1.2研究目的意义 4

1.2研究现状综述 5

1.2.1相关文献情况 5

1.2.2本文研究方式与创新 6

第二章 理论模型概述与样本选取 7

2.1理论模型概述 7

2.1.1协整检验与误差修正模型 7

2.1.2 Ganger因果关系检验 8

2.1.3 面板数据模型 8

2.2样本选取和变量选择 8

第三章 实证分析 10

3.1基于地域差异的碳交易价格影响因素实证分析 10

3.1.1单位根检验 10

3.1.2碳价格影响因素分析 12

3.2 基于经济能源变量的碳交易价格影响因素实证分析 13

3.2.1协整检验 13

3.2.2面板数据模型 13

第四章 广东、深圳之间碳交易价格关系分析 15

第五章 结论与政策建议 17

参考文献 19

致谢 20

第一章 引言

1.1研究的背景与研究的意义

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