《表1 主要变量含义及描述性统计》

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《欧盟碳排放权交易体系第三阶段改革对碳价格的影响》

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控制变量主要用于分离其他可能因素对碳价格的影响。参考现有关于碳价格形成机制的相关文献（Mansanet-Bataller et al，2011；Creti et al.，2012；朱帮助，2014；Soliman&Nasir，2019），本文控制变量如下：（1）欧盟工业生产水平，用欧盟工业生产指数（ipi)来表示，数据来源于欧洲统计局提供的月度数据。工业生产水平会影响控排企业的实际碳排放量，工业生产水平越高，碳排放量越大，对碳配额的需求就越高（Hintermann，2010；Chevallier，2011）。（2）核证减排量价格（cer），取自Wind数据库提供的日度数据。已有研究（Jules et al.，2016）认为，CER和EUA期货价格具有很高的关联度，CER价格的波动会加剧EUA期货交易过程中的风险。（3）长期国债收益率，取自Wind数据库提供的日度数据。国债收益率能反映一个国家的偿债风险，从而影响经济状况和人们对经济前景的预期，经济下行会导致生产投资活动减少，碳排放权需求减少从而降低EUA价格。（4）能源价格，本文主要选择煤炭、石油和天然气三种能源价格。二氧化碳的排放与能源的使用直接相关，而主要的化石能源又包括石油、天然气和煤炭，已有研究证实（Hintermann，2010；Maydybura&Andrew，2011）能源市场与碳市场之间存在着天然的价格传导机制。本文的石油价格（brent）采用洲际交易所（ICE）布伦特原油期货价格；煤炭价格（coal）采用德国欧洲能源交易所（EEX）三港煤炭期货价格；天然气价格（gas）选用ICE英国天然气期货价格。选择的样本区间与被解释变量和解释变量一致，为2012年1月至2019年12月。本文的主要变量含义及描述性统计见表1。