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

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.05.005

Abstract

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

CLC Number:

F206

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Figures/Tables 6

Tab.1

Tab.2

Fig.1

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Tab.5

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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