本文是一篇经济管理论文，本文针对气候政策制定者提出了一系列建议，旨在采用有效的政策制定和市场机制来减少温室气体排放，促进能源市场的稳定和可持续发展。
第一章绪论
第一节研究背景与意义
一、研究背景
21世纪极端天气事件频发，气候风险不断加剧，气候变化已成为人类社会面临的最大挑战（陈国进等，2023）。在2023年12月，世界气象组织发布了《十年期气候状况报告》。该报告指出，2011年至2020年的十年是迄今为止最热的时期，全球气候变化的速度达到了令人震惊的水平。在此期间，全球气候变化的速度达到了令人瞩目的高度。值得关注的是，这一显著的温升不仅加剧了冰川的融化，还推动了海平面的不断上升。除此之外，全球变暖还导致了全球和地区降水模式的改变，这种变化进一步引发了频繁的暴雨和洪水事件，给人们的生命和财产安全带来了严重的威胁和损害。气候变化触发的环境灾难频繁发生，已经对世界各地的经济和社会可持续发展带来了巨大的挑战。
气候变化导致的环境问题日益加重，引起各国政府高度重视并积极探索解决之道（潘家华和张莹，2018）。然而，人类大量燃烧化石燃料导致大气中温室气体浓度的显著增加，是近年来全球气候变暖趋势的主要驱动因素。降低温室效应，走具有气候恢复力的发展道路。全球掀起了一场以实现碳中和为目标的能源绿色转型“风暴”。为了积极应对气候变化并推动能源转型，全球各国政府已经制定和执行了多项与气候变化相关的政策措施，包括《京都议定书》《巴黎协定》和《格拉斯哥气候公约》等（姬强等，2022）。但是，气候政策的频繁颁布会增加政策不确定性，这种不确定性可能体现在政策制定者、政策内容、发布时间以及预期效果等诸多方面（Borenstei等，2019）。近年来，由于国际冲突的加剧和保护主义的兴起，比如美国在2017年6月退出《巴黎协定》，以及2022年2月俄罗斯和乌克兰的冲突等事件，气候政策不确定性不断增加（Gavriilidis，2021）。
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第二节文献综述
根据本研究的主要研究目标，即将气候政策不确定性纳入能源市场研究框架，运用前沿的TVP-VAR-DY溢出指数模型研究气候政策不确定性与能源市场的溢出效应。本文对国内外文献进行大量的阅读梳理，并总结为以下几个主要方面：首先是气候政策不确定性研究，其次是能源市场溢出效应研究，最后是溢出指数模型应用研究。
一、气候政策不确定性研究
Gavriilidis（2021）遵循Baker等（2016）对美国经济政策不确定性指数的计算方法，基于主流媒体报纸中关键词出现的频率，构建了气候政策不确定性指数。该指数旨在反映与气候政策相关的重大波动事件，并成为气候风险工具的有益补充。研究表明，该指数在与气候政策相关的重要事件附近出现峰值。在此基础上，Shang等（2022）评估了气候政策不确定性对可再生能源和不可再生能源消费的影响。研究结果表明，虽然原油价格促进了对不可再生能源的需求上升，但气候政策不确定性对这类能源的需求产生了抑制效果。这项研究强调了通过执行气候政策，以减少对不可再生能源的依赖和鼓励可再生能源使用的政策意义。进一步，Wu等（2022）提出了EGARCH-MIDAS-CPU模型，该模型结合了杠杆效应和气候政策不确定性来建模和预测欧盟碳排放配额价格的波动性。实证分析表明，欧盟碳排放配额价格的波动性表现出杠杆效应，而气候政策不确定性对欧盟碳排放配额价格的波动有显著的负面影响。此外，Zhang等（2023）使用改进的DCC-MIDAS-CPU模型，研究了气候政策不确定性如何影响原油与各种清洁能源资产之间的长期动态相关性。研究结果表明，气候政策不确定性对原油市场的波动性总体上有显著的积极影响，同时对原油与清洁能源之间的关系产生了负面影响。与此同时，Zhou等（2023）构建了带有随机波动率的时变参数向量自回归模型，深入分析了气候政策不确定性、石油价格与可再生能源使用量之间的动态变化关系。研究发现，在大部分观察期内，气候政策不确定性对石油价格在短期到中期有着积极的影响，而对可再生能源的消费在短期到长期同样表现出正面效应。
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第二章概念界定与理论基础
第一节概念界定
一、气候政策不确定性
Knight在其经典著作《风险、不确定性与利润》中深入探讨了“不确定性”的概念，并将其与“风险”区分开来（Knight，1921）。“风险”是指可以通过概率计算量化的未知数，即我们可以预测其发生的可能性；而“不确定性”是指无法量化的未知数，其发生的概率是未知的，这使得经济行为者无法预测结果，只能依靠主观判断。这种区别强调了决策过程中所面临信息的不完整性，增加了经济决策的复杂性和所承担的风险，特别是在经济和金融领域，不确定性的概念突出了预测未来的困难和挑战。
在气候政策领域，政策不确定性是一个不容忽视的考量因素。这种不确定性主要源于气候政策决策过程的复杂性和多变性，以及气候变化本身的不确定性。详细来说，复杂性体现在气候政策制定需要综合考虑经济、环境等多个方面的因素；而多变性则意味着气候政策需要不断适应变更的政治意愿和社会态度。另一方面，气候变化的不确定性涉及对气候系统的预测，其中涵盖了温室气体排放的不确定性、气候反馈机制的复杂性等多种因素。这些因素使得政策制定者难以评估气候变化本身的不确定性，从而给气候政策的制定和实施带来困难。在面对这些挑战时，政策制定者需要审慎权衡各种因素，避免政策目标过于激进或保守，以确保气候政策的有效性。
近期研究中，Gavriilidis通过对主流媒体报纸关于气候政策不确定性报道的文本分析，创新地测度了气候政策不确定性指数，旨在作为评估气候风险的有益工具（Gavriilidis，2021）。这个指数能够在关键气候政策事件发生时显示出明显的峰值。目前在学术领域被广泛应用于评估气候政策变动的不确定性水平，这一指数的开发，不仅为理解气候政策不确定性提供了量化工具，也为政策制定者和研究人员分析和应对气候风险提供了新的视角。
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第二节理论基础
一、金融风险理论
金融风险理论在现代金融学的核心体系中占据显著地位，其研究深入剖析了金融市场中风险生成的根源、类型、量化手段及管控策略。在全球金融市场日益紧密融合的背景下，金融传染效应的研究显得尤为重要。这一效应揭示了某一市场波动如何通过多元化渠道扩散至其他市场，从而对全球金融稳定性产生深远影响。Dornbusch的研究为理解金融传染效应提供了理论框架，深入探讨了其背后的基本面因素与非基本面因素（Dornbusch，2000）。
基本面因素主要反映了实体经济间的直接联系，特别是贸易与金融联系。在全球化的背景下，这些联系变得尤为紧密。在贸易关系紧密的国家间，一国的经济波动可能通过贸易渠道迅速波及其贸易伙伴。同样，金融联系，如跨国银行贷款、直接投资和证券投资等，也成为金融风险传播的途径。金融全球化促进了资本与投资的自由流动，使得一国金融市场的波动可能通过这些金融联系对其他国家和地区产生影响，进而加剧了全球金融体系的相互依赖性和脆弱性。
非基本面因素则更为复杂，涉及资产流动性、信息不对称以及资产组合调整等多个方面。这些因素往往与市场心理及投资者行为紧密相关。高流动性资产具备迅速且成本较低的变现能力，这一特性在市场紧张时期可能加剧资产的抛售，从而加剧市场波动。特别是在紧急情况下，资产流动性的枯竭可能迅速传递风险，加剧金融市场的动荡。此外，市场参与者之间的信息不对称可能导致对市场动态的解读差异，进而可能引发过度反应或恐慌性抛售，增加市场的不稳定性。为了优化投资组合以实现收益最大化与风险最小化，投资者会根据市场情况调整其资产配置。然而，这种调整行为，尤其是在市场不稳定时期的集体行动，可能导致市场波动的放大。例如，投资者在市场不确定性增加时可能集体转向更安全的资产，进而对特定市场或资产类别造成压力。
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第三章模型方法与数据说明.........................18
第一节模型方法...........................18
一、格兰杰因果检验.....................................18
二、TVP-VAR-DY模型..............................................18
第四章溢出效应的实证研究...........................23
第一节描述性分析...............................................23
第二节格兰杰因果检验.....................................25
第五章结论、建议与展望..................41
第一节主要结论.........................................41
第二节启示建议.......................................41
第四章溢出效应的实证研究
第一节描述性分析
经济管理论文参考
图4-1展示了气候政策不确定性增长率与能源市场收益率随时间变化的趋势，从各变量的时间序列图可以清楚地看出：
第一，在全球经济开放和日益紧迫的气候变化背景下，气候政策的制定和实施变得尤为关键。然而，随着气候政策的频繁颁布，政策不确定性也随之增加。这种不确定性可能源于政策制定者的不同观点、政策内容的复杂多变、发布时间的不可预测以及预期效果的难以量化。因此，气候政策不确定性在全球范围内都保持着较大的波动变化，这也给各国政府、企业和公众带来了挑战（Borenstei等，2019）。
第二，2008年9月由美国次贷危机而造成的全球金融危机，对能源市场产生了深远影响，供求关系的变化导致能源价格出现了大幅波动，原油和煤炭等能源价格均出现了显著下跌。而受COVID-19疫情的影响，无论是原油市场还是煤炭、天然气市场都在2020年1月的时间节点，经历了剧烈波动，其中，原油市场在这个时候的波动最为明显。此外，煤炭市场、天然气市场在疫情期间的波动是长期的、持续的。
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第五章结论、建议与展望
第一节主要结论
气候变化是人类亟需面对的重大而紧迫的全球性挑战，实现低碳转型是全世界共同的庄严承诺。为积极应对气候变化，世界各国政府相继制定并实施了《京都议定书》《巴黎协定》《格拉斯哥气候公约》等一系列与气候变化相关的政策措施。这些频繁调整的气候政策预示着能源系统的深刻变化，也会引起能源市场的波动。鉴于能源市场的重要地位及其在稳定经济和金融体系方面的关键作用，能源价格的波动也会促使各国政府对现有的气候政策进行调整。因此，气候政策变化引发的投资需求变化以及能源市场金融化的趋势增加了气候政策不确定性与能源市场之间的联系，提高了跨类别风险传播的可能性。
在此背景下，本文选取气候政策不确定性指数以及以原油、煤炭、天然气为代表的能源市场作为研究对象，基于2006年7月至2023年4月的月度数据，运用前沿的时变参数向量自回归（TVP-VAR-DY）溢出指数模型并结合网络分析的方法，对气候政策不确定性与能源市场之间的溢出效应进行了研究。首先，运用TVP-VAR-DY溢出指数模型考察气候政策不确定性与能源市场静态和动态层面的溢出效应；其次，依据《巴黎协定》正式生效这一标志性事件作为划分节点，结合网络分析方法探究两个时期溢出网络结构的变化；最后，定义两个代理变量分别表示上升气候政策不确定性和下降气候政策不确定性，检验气候政策不确定性对能源市场溢出效应的非线性影响。
参考文献（略）