——中山大学岭南学院金融系主任杨子晖教授在“中国高校绿色金融研究联盟2018年会暨长三角绿色金融发展高峰会议”上的发言

2018年11月24日，以《绿色金融改革助力高质量发展》为主题的“中国高校绿色金融研究联盟2018年会暨长三角绿色金融发展高峰会议”在上海召开。

中山大学岭南学院金融系主任杨子晖教授应邀参加了该会议，并在绿色金融院长论坛环节发表了“边际减排成本与减排交易市场”的主题演讲。演讲中系统介绍了碳排放交易市场及其金融创新，以及目前碳交易市场存在的问题，并且全面而有深度地探讨了边际减排成本的主要影响因素。

金融的研究往往滞后于现实的问题，杨子晖教授表示绿色金融联盟会的重要性就是它给我们提供了一个很好的契机，让我们知道未来高校在某一个领域、某一个方面我们需要进一步的加强，包括人才的培养、科研方面的投入等，所以是一个非常好的学习交流的机会。

为什么会有碳排放、碳交易的产生？追本溯源还是因为气候的变暖。因为《京都议定书》这个背景，所以提到要减排，减排我们会给企业设定一个具体的强制性的减排指标，但是这个强制性的措施会带来一些负面的效果，比如说可能经济效率比较低。另外一方面我们根据税收的外部性有效抑制理论的出发点，人们觉得对碳排放收费在保证效率的同时还可以抑制温室气体过度的排放，也就有了刚才说的国际相关协议出台。刚才有专家提到要讲配额也很简单，对历史排放做一个测算，给它一个排放的额度。但是排放的额度往往低于过往排放的水平，如果它的排放要超标怎么办？当然就是到市场上购买。

碳经济怎么样和金融联系在一起？因为我们要购买，就意味着市场价格存在着波动，这样有可以产生出非常多的金融衍生产品，包括碳排放期权、期货交易，利用远期锁定价格帮助企业规避风险。我们慢慢也发现随着金融科技的发展，现在碳金融也会把区块链进行联系在一起，比如说17年12月已经出现了全球首款碳加密货币，这些就是金融衍生产品。

目前对中国碳交易的情况进行了剖析，我们目前可能有哪些方面存在问题，当然不仅仅是中国，因为发达国家在碳排放和碳交易方面走在前面，实际上我们也有一些问题需要进一步完善。碳交易在发达国家涉及的行业比较广，对一些涉及到经济基本行业的比如说农业和交通，有一些政策并没有完全的覆盖到，有时候我们看一些操作层面还存在碳成本过度转嫁的问题，比如说配额要去买，它会产生成本，这方面会转嫁在消费者身上，但实际上有些时候我们发现成本的转嫁的过程中要高于实际碳排放的成本，当然还包括配额的分配问题。

对中国来说，中国是一个人口的大国，也是碳排放大国，原来我们说是第二碳排放大国，但是相关机构估算说我们已经很早就超过美国，成为第一大碳排放国家，意味着未来碳排放交易市场有非常广阔的发展前景。杨子晖教授认为目前碳排放交易市场存在的问题很多。比如说配额的分配问题。对于减排成本的分析，大背景主要是温室气体的排放，我们也知道二氧化碳的边际减排成本已经成为市场交易，包括配额分配中需要考虑的关键要素。中国地大物博，区域经济发展的差异很大，不同区域的减排空间还有实施的成本很不一样。既然实施空间和减排成本不一样就意味着存在着我们可以交易的市场，我们怎么样合理的估算边际减排成本，可以帮助未来进一步完善碳交易市场，降低优化全国的碳排放。杨子晖教授表示曾试图对这个减排成本进行了估算，主要集中在行业或者是城市层面。在做的过程中有一些补充，在碳排放成本的决定因素有哪些，发现有很多的影响因素讲的是碳排放强度的决定因素，对经济成本的影响因素相比较少了一点。

首先我们对方向函数做了估算，因为大部分的系数小于1，意味着单单依靠单边投入没有办法产生最大的产出效率，还需要调动劳动力、资本、能源等多方的投入。在这个基础上可以估算减排成本，可以发现一些城市和省份比较高，特别是东部，像浙江、北京、广东的减排成本比较高。如果强制性的要求减排，可能会给东部城市在经济上带来一定的冲击。相比较山西和成本的减排成本相对小。在298个有效样本中法具有技术效率的样本估算出来才6个，说明全国各个省份的技术效率水平相对低。那么把减排成本用地图的方式直观的表示，最终发现边际减排成本较高的城市的确会从中部向东南部逐步的上升，形成了第一梯队，第二梯队是中部，第三梯队是其余的省份，比如说西部。杨子晖教授认为西部可能会成为一个碳减排出售有潜力的地区，东部可能会成为交易配额中的购买方，这样的结果可以说过往有不同的方法，因为有非常多的方法做不同的估算。

那到底有哪些影响因素决定减排成本的高低？我们把能够考虑到的影响因素，比如说二氧化碳的排放浓度、能源结构、单车的拥有量、政治变量考虑进去，我们构建了八九个变量一起分析，我们发展减排浓度和边际减排成本有规模效应，也就是说浓度越大减排成本相对小，因为要完成减排指标之后付出的经济代价相对小，如果像广东因为经济相对发达，自然而然减排成本相对高，所以这个指标可以反映出未来怎么样控制和降低减排成本，还缓解对经济造成的冲击。我们做了一个滚动分析，发现结论目前来说还是比较一致的，比如说碳排放的浓度和研发强度、能源结构实际上都跟边际减排成本呈现的关系和前面的分析都是一致的，由这些关系看一下它所带来的启示。刚才讲的都是全国，如果分区域，比如说东部、长三角、珠三角，发现大部分的结论依然是稳健的，但是同时也发现在东部、环渤海产业结构对二氧化碳的减排成本有一个负向的影响，为什么？

之前做的一些采点图的分析，依然可以发现能源结构和二氧化碳的排放浓度还是会跟边际减排成本呈负相关。但是能力资源、研究成果呈正相关。所以说研究强度越高，人力资源越好，边际减排成本会越高。后来我们发现大部分的人力资源比较好的都会集中在发达省份，意味着他们的经济发展越高，反而会给他们带来更大的成本冲击。接着又做了进一步稳健分析来看它们的关系，比如说城镇化水平和私人汽车的拥有量和边际减排成本负相关，因为我们模型设置的因素是不是还是同样的关系，我们发现这个结论依然相对的稳健结论。我们各个省份的技术水平比较低，而且边际减排成本呈现东部大于中部大于西部，当然我们还有各省份、直辖市的分析，可以给我们在全国各个省份之间建立碳排放交易市场提供一些依据。在众多影响因素中，比如说排放浓度和边际减排成本呈负相关，比如说浓度越大边际减排成本越小。比如说能源结构，意味着以煤炭为主要能源消费的地区可以通过使用清洁能源来降低它的节能减排的代价，城市化越高的地方同样也可以通过优化能源结构降低减排成本。