碳定价如何撬动电力行业减排？——基于中国全国碳市场的杠杆效应与机制解析

《Carbon Balance and Management》：How does carbon pricing leverage emission reductions in the power sector? Evidence from China’s national carbon market

本研究针对碳定价在电力行业减排中的杠杆作用机制这一关键问题，创新性地构建了包含滞后效应的动态减排需求模型，并结合收敛交叉映射(CCM)因果分析法。通过整合中国全国碳市场日度交易数据(2022年1月-2024年1月)与火电企业微观运营数据，系统揭示了碳价格通过成本传导路径产生的非线性激励效应。研究发现：碳价格短期弹性系数达1.78，表明1%的价格上涨可驱动1.78%的边际减排量；历史累积排放量对交易量的因果影响强度(0.63)是增量排放(0.21)的三倍，验证了免费配额分配下的共识减排机制；市场流动性提升20%可最高激发100%的减排需求增长，凸显流动性优化对价格信号传导的关键作用。该研究为完善碳市场机制设计提供了微观实证依据和方法创新。

　　

在全球气候变化日益严峻的背景下，如何有效推动高排放行业实现低碳转型已成为各国面临的共同挑战。作为全球最大的碳排放国，中国提出"双碳"目标后，电力行业尤其是煤电领域的减排压力尤为突出。虽然可再生能源占比不断提升，但煤电在短期内仍承担着电力系统的基荷与调节功能，这使得如何通过市场机制激发火电企业减排积极性成为关键科学问题。

碳市场作为"人造"的环境政策工具，其减排效果高度依赖于机制设计的科学性。现有研究多聚焦宏观配额控制机制或静态相关性分析，对碳价格通过实时信号调节企业减排决策的动态杠杆作用尚缺乏深入探讨。特别是在中国免费配额分配模式下，企业如何平衡合规成本与自愿减排行为？碳价格信号如何通过非线性路径影响减排需求？这些微观机制的黑箱亟待解开。

为了解开这些谜团，Song等人创新性地开展了针对中国全国碳市场的研究。他们发现，碳价格就像一把隐藏的杠杆，能够以超乎预期的力量撬动电力行业的减排行为——价格每上涨1%，短期内就能推动1.78%的边际减排量。这种放大效应是如何实现的？关键在于碳成本向发电成本的传导路径。当碳价上升时，火电企业不得不重新权衡减排投资与发电成本，从而调整其碳资产配置策略。

研究方法上，作者团队构建了包含时滞效应的动态减排需求模型，克服了传统静态分析的局限性。该模型首次将投资周期与碳市场收益之间的时间差(τ=180天)纳入考量，更真实地反映了火电企业低碳改造中"投资先行、收益后至"的特点。通过收敛交叉映射(CCM)因果分析法，研究人员突破了传统格兰杰因果检验对变量独立性的要求，精准捕捉了碳市场交易量与减排需求间的非线性因果关系。

减排需求动态模拟揭示市场规律

通过构建火电企业减排需求模型，研究发现碳市场交易量与企业总排放量而非新增投资密切相关。如图3所示，黑色曲线代表的总减排需求与绿色曲线的碳市场交易量呈现显著相关性，高峰期均出现在2023年1月和7月的履约期。这表明在当前免费配额分配模式下，企业已形成配额收紧共识，基于总排放量而非增量进行碳资产配置。

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CCM因果检验验证信号传导机制

采用收敛交叉映射分析法，研究揭示了碳市场交易量对减排需求的单向因果关系(0.62)，强度远超反向影响(0.21)。这一发现证实了碳价格信号能有效传导至电力行业成本层面，推动企业自愿减排。特别是在中国以免费配额为主的市场设计中，企业通过预判配额收紧趋势主动参与交易，形成了"共识驱动型"减排模式。

价格弹性分析揭示杠杆效应时空异质性

碳价格弹性系数监测显示(图7)，市场早期阶段弹性波动显著(平均1.78)，后期逐渐趋缓。这种时序变化反映了政策学习效应：早期企业通过简单技改即可实现低成本减排，碳价激励作用显著；随着市场成熟与企业适应性增强，政策边际效应递减。值得注意的是，2022年7月出现的负弹性与其他试点市场履约期投机行为相关，印证了真实减排需求与投机需求的本质差异。

关键参数敏感性检验指明政策优化路径

通过贴现因子、碳资产转换系数和流动性三参数仿真(图8-11)，研究发现：贴现因子与碳资产转换效率提升虽能促进减排需求，但存在阈值效应(<100%)；而流动性改善的边际效益最为显著——20%的流动性提升可激发100%需求增长。这表明在市场后期，流动性取代价格成为影响碳价杠杆效应的主导因素，其通过降低交易成本、提升市场效率间接放大价格信号。

这项发表于《Carbon Balance and Management》的研究，首次通过微观实证揭示了碳价格在电力行业减排中的杠杆作用机制。其重要意义在于突破了传统宏观研究的局限，为优化碳市场设计提供了三方面启示：一是证实了免费配额分配下同样能形成减排共识，为渐进式市场过渡提供了理论支撑；二是识别出流动性在价格信号传导中的关键作用，指出后期市场建设应注重风险控制与流动性提升的平衡；三是构建的动态模型为预测政策效果提供了新工具。这些发现不仅对中国完善全国碳市场具有直接参考价值，也为全球发展中国家建设碳定价体系提供了重要借鉴。