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基于分类分析的中国碳交易价格变化分析——兼对林业碳汇造林的讨论

张颖 张莉莉 金笙

张颖, 张莉莉, 金笙. 基于分类分析的中国碳交易价格变化分析——兼对林业碳汇造林的讨论[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(2): 116-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180198
引用本文: 张颖, 张莉莉, 金笙. 基于分类分析的中国碳交易价格变化分析——兼对林业碳汇造林的讨论[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(2): 116-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180198
Zhang Ying, Zhang Lili, Jin Sheng. Carbon trading price changes in China's carbon emission rights trading trials based on classification analysis: a discussion on forestry carbon sequestration afforestation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2019, 41(2): 116-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180198
Citation: Zhang Ying, Zhang Lili, Jin Sheng. Carbon trading price changes in China's carbon emission rights trading trials based on classification analysis: a discussion on forestry carbon sequestration afforestation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2019, 41(2): 116-124. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180198

基于分类分析的中国碳交易价格变化分析——兼对林业碳汇造林的讨论

doi: 10.13332/j.1000-1522.20180198
基金项目: 

全国统计科学研究重大项目“SEEA框架下自然资源资产估价方法及负债表编制的统计规范研究” 2017LD03

详细信息
    作者简介:

    张颖,教授,博士生导师。主要研究方向:资源、环境评价与核算,区域经济学。Email: zhangyin@bjfu.edu.cn 地址:100083北京市海淀区清华东路35号北京林业大学经济管理学院

  • 中图分类号: S718.5; F307.2

Carbon trading price changes in China's carbon emission rights trading trials based on classification analysis: a discussion on forestry carbon sequestration afforestation

  • 摘要: 目的为了加强对中国碳交易市场价格的管理,推动林业碳汇造林的发展,调动碳汇造林者的积极性,本文对2013年以来中国碳交易试点的碳交易价格进行了分析,以期为相关管理决策提供参考。方法研究选取2013年6月至2018年3月中国碳排放权交易市场的实际交易数据,采取分类分析中聚类分析和判别分析的方法对2013年以来中国碳交易试点的碳交易价格进行分析。结果我国的碳排放权交易市场价格存在明显的波动性和规律性,每年6月或7月和1月及2月份是碳市场最为活跃的时期,且在周期性波动中,交易价格明显发生变化。碳交易价格共分为3类,即1—5月份交易价格为第1类;6—7月份交易价格为第2类;8—12月份交易价格为第3类。另外,在碳交易价格周期性波动中,每年4月份、9月份的碳交易价对价格划分的影响较大,且对交易价格类型的划分的影响显著。另外,研究还对林业碳汇造林进行了讨论,指出按目前的碳市场价格进行林业碳汇交易,其收益远低于当前的林业碳汇平均造林成本。目前的林业碳汇造林平均成本约为28 812.08元/hm2,造林30年的林业碳汇平均收益为14 102.58元/hm2。这是在目前的碳汇管理中迫切需要解决的问题。结论我国的碳排放权交易市场价格存在明显的波动和规律性,且价格的波动幅度较大。一年中的碳交易价格呈现3次近似的“Ⅴ”字型变化。目前,我国林业碳汇造林的平均成本远高于按目前碳市场交易价格所获得的平均收益,从经济上来说是十分不划算的,这种情况应该引起人们的注意。

     

  • 图  1  2013—2018年1—12月全国碳交易价格变化

    Figure  1.  National carbon trading price changes from January to December in 2013-2018

    图  2  全国碳交易价格聚类分析树状图

    Figure  2.  Dendrogram of cluster analysis of national carbon trading price

    表  1  2013—2018年8个碳交易试点省市交易价格统计

    Table  1.   Carbon trading price statistics from 2013 to 2018 in 8 carbon trading pilot provinces in China

    省(市)
    Province(City)
    年份
    Year
    月份Month 年份
    Year
    月份Month
    6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
    深圳Shenzhen 2013 29.00 29.00 53.60 64.16 76.53 79.63 66.00 2014 71.58 80.14 82.00 68.93
    北京Beijing 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 51.25 50.00 2014 50.80 51.78 56.86 53.15
    上海Shanghai 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 29.80 2014 33.00 40.00 40.00 39.06
    广东Guangdong 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 60.00 2014 60.00 60.00 61.50 70.88
    天津Tianjin 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 26.78 2014 25.68 29.49 33.56 37.00
    湖北Hubei 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2014 0.00 0.00 0.00 24.45
    重庆Chongqing 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2014 0.00 0.00 0.00 0.00
    福建Fujian 2013 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2014 0.00 0.00 0.00 0.00
    全国China 2013 29.00 29.00 53.60 64.16 76.53 79.63 29.79 2014 30.13 45.62 56.78 24.54
    省(市)
    Province(City)
    月份Month 年份
    Year
    月份Month
    5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
    深圳Shenzhen 74.99 64.32 61.59 54.70 49.50 41.40 41.98 38.94 2015 43.50 41.83 38.85 47.50
    北京Beijing 53.00 62.45 58.00 53.00 51.00 51.00 52.40 54.19 2015 53.00 54.50 50.00 50.45
    上海Shanghai 38.51 48.00 48.00 48.00 34.90 35.60 35.79 32.65 2015 31.90 32.20 27.75 26.60
    广东Guangdong 61.18 62.41 71.09 43.65 38.74 26.00 21.00 27.74 2015 20.68 20.88 28.16 25.81
    天津Tianjin 28.01 35.58 23.88 20.35 30.09 27.25 25.20 25.22 2015 24.96 24.53 25.31 24.13
    湖北Hubei 24.00 24.40 23.60 23.48 24.99 25.01 24.50 24.20 2015 24.15 21.44 26.20 25.50
    重庆Chongqing 0.00 30.74 30.74 30.74 30.74 30.74 30.74 30.74 2015 30.74 30.74 24.00 24.00
    福建Fujian 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2015 0.00 0.00 0.00 0.00
    全国China 34.96 42.91 23.75 34.24 27.30 30.80 28.95 26.82 2015 28.62 28.27 31.63 30.45
    省(市)
    Province(City)
    月份Month 年份
    Year
    月份Month
    5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
    深圳Shenzhen 42.42 41.01 31.70 34.50 42.90 41.57 42.61 38.90 2016 42.70 47.98 47.43 43.86
    北京Beijing 46.76 40.66 42.00 49.14 39.40 45.00 33.60 40.52 2016 38.90 38.00 33.94 49.70
    上海Shanghai 23.50 15.50 9.50 13.40 12.36 12.50 18.30 11.80 2016 9.20 9.80 6.70 4.94
    广东Guangdong 16.67 15.28 15.20 19.40 16.50 14.99 15.00 18.85 2016 15.01 15.96 14.23 11.89
    天津Tianjin 18.95 14.32 16.75 22.27 23.17 22.86 22.93 22.82 2016 22.80 23.03 23.13 23.15
    湖北Hubei 23.80 25.78 24.00 24.50 23.20 21.21 23.11 24.40 2016 22.20 23.52 21.62 16.77
    重庆Chongqing 24.00 18.00 15.00 15.00 15.00 10.40 12.50 12.50 2016 13.00 13.00 10.00 10.00
    福建Fujian 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2016 0.00 0.00 0.00 0.00
    全国China 24.51 25.90 24.02 26.47 23.86 25.19 33.25 24.61 2016 16.19 19.29 23.11 16.12
    省(市)
    Province(City)
    月份Month 年份
    Year
    月份Month
    5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
    深圳Shenzhen 35.71 46.36 36.29 25.54 31.98 29.83 26.51 29.00 2017 32.73 31.33 35.67 36.52
    北京Beijing 51.00 39.46 53.94 52.10 53.00 52.00 51.99 55.40 2017 50.35 54.98 52.14 49.98
    上海Shanghai 5.50 8.79 9.80 9.80 9.80 9.80 20.60 27.21 2017 36.80 38.28 39.07 37.00
    广东Guangdong 14.94 8.76 8.19 15.16 10.31 10.53 13.67 14.27 2017 17.77 14.63 15.37 14.56
    天津Tianjin 23.01 7.00 14.50 14.70 15.05 15.05 15.05 15.05 2017 15.05 15.05 13.55 13.55
    湖北Hubei 15.17 16.52 14.20 15.33 16.52 16.65 17.78 19.28 2017 18.04 16.91 16.96 16.22
    重庆Chongqing 10.00 10.00 10.00 21.07 34.69 39.60 39.60 14.22 2017 19.99 17.60 6.00 1.43
    福建Fujian 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2017 37.74 36.72 34.60 34.01
    全国China 29.66 8.35 14.23 15.37 23.06 29.06 29.83 21.78 2017 45.44 36.59 30.84 23.73
    省(市)
    Province(City)
    月份Month 年份
    Year
    月份Month
    5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3
    深圳Shenzhen 30.95 27.21 38.96 38.76 32.19 30.82 32.12 35.75 2018 33.40 39.15 41.84
    北京Beijing 52.53 50.33 50.97 51.00 51.00 50.66 57.71 54.00 2018 58.00 56.20 59.87
    上海Shanghai 35.40 36.37 31.50 25.20 24.80 29.58 32.97 35.00 2018 32.50 34.82 38.62
    广东Guangdong 13.98 12.85 11.64 12.81 13.50 13.44 14.23 12.91 2018 12.70 13.39 16.10
    天津Tianjin 13.55 8.51 8.51 8.51 8.51 8.51 8.51 8.51 2018 8.51 8.51 8.51
    湖北Hubei 16.71 13.58 13.01 12.76 13.81 13.96 14.88 15.68 2018 15.14 14.99 15.11
    重庆Chongqing 3.18 1.50 1.51 2.88 2.29 2.88 2.67 9.82 2018 31.93 31.93 24.00
    福建Fujian 27.41 25.47 31.60 33.30 20.00 28.10 24.83 21.79 2018 20.56 16.49 20.00
    全国China 15.81 11.10 12.99 12.82 10.14 13.61 30.83 14.97 2018 13.77 31.42 25.43
    注:在全国碳交易价格统计中,一些试点省市缺少碳交易的数据,交易价格则按算术平均值计算。资料来源于文献[2, 12-13]。Notes: in the statistics of national carbon trading price, some pilot provinces lack carbon trading data, and the trading price is calculated according to the arithmetic mean value. Data are cited from reference [2], [12] and [13].
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    表  2  2013—2018年全国8个碳交易试点1—12月份交易价格聚类结果

    Table  2.   Clustering results for 8 carbon pilot trading prices between January and December from 2013 to 2018 in China

    1—12月份碳交易价格
    Carbon trading price from January to December(Pi)
    P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
    不同价格聚类结果
    Clustering results for different prices (Ct, t=3)
    1 1 1 1 1 2 2 3 3 3 3 3
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    表  3  聚类分析的方差分析表(ANOVA)

    Table  3.   ANOVA of cluster analysis

    变量
    Variable
    聚类Clustering 误差Error F
    F value
    Sig.
    均方差Mean square error df 均方差Mean square error df
    P1 3 504.594 2 122.826 33 28.533 0.000
    P2 4 146.392 2 130.564 33 31.758 0.000
    P3 4 280.117 2 155.574 33 27.512 0.000
    P4 4 819.278 2 85.792 33 56.174 0.000
    P5 4 380.834 2 87.695 33 49.955 0.000
    P6 4 662.146 2 88.059 33 52.944 0.000
    P7 4 706.253 2 81.908 33 57.458 0.000
    P8 3 459.768 2 63.359 33 54.606 0.000
    P9 3 133.144 2 48.860 33 64.125 0.000
    P10 2 738.797 2 63.523 33 43.115 0.000
    P11 2 325.704 2 81.144 33 28.661 0.000
    P12 2 273.651 2 74.563 33 30.493 0.000
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    表  4  判别分析的Wilks' Lambda检验

    Table  4.   Test of Wilks' Lambda for discriminant analysis

    方程检验
    Equation test
    Wilks'
    Lambda
    卡方值
    Chi-square
    df Sig.
    方程1 Equation 1 0.071 72.634 24 0.000
    方程2 Equation 2 0.071 72.634 24 0.000
    方程3 Equation 3 0.662 11.360 11 0.414
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    表  5  采用强入法所求出的判别方程的系数

    Table  5.   Discriminant function coefficients of entered method

    变量
    Variable
    判别方程1
    Discriminant equation 1
    判别方程2
    Discriminant equation 2
    判别方程3
    Discriminant equation 3
    P1 0.071 -0.775 -0.336
    P2 0.221 2.083 0.775
    P3 -0.219 -1.194 -0.343
    P4 0.011 0.931 0.567
    P5 0.001 -0.557 -0.406
    P6 0.049 0.116 -0.002
    P7 -0.084 0.157 -0.006
    P8 0.032 -0.076 0.013
    P9 0.166 0.679 0.276
    P10 -0.055 0.368 0.181
    P11 -0.050 0.006 0.143
    P12 0.125 -0.110 -0.069
    常数项
    Constant
    -2.503 -41.395 -10.944
    注:Fisher线性判别函数。表 7同此。Notes: Fisher's linear discriminant functions. Same as Tab. 7.
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    表  6  逐步回归的Wilks' Lambda检验

    Table  6.   Test of Wilks' Lambda for stepwise regression

    步骤
    Step
    进入
    Entered
    统计量
    Statistics
    df1 df2 df3 FF value
    统计量Statistics df1 df2 Sig.
    1 P9 0.205 1 2 33 64.125 2 33 0.000
    2 P4 0.138 2 2 33 27.063 4 64 0.000
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    表  7  逐步回归的判别方程的系数

    Table  7.   Discriminant function coefficients of stepwise regression

    变量
    Variable
    判别方程1
    Discriminant equation 1
    判别方程2
    Discriminant equation 2
    判别方程3
    Discriminant equation 3
    P4 0.065 0.509 0.230
    P9 0.117 0.771 0.404
    常数项
    Constant
    -1.703 -31.293 -8.440
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-06-14
  • 修回日期:  2018-09-16
  • 刊出日期:  2019-02-01

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