氣候變化主要由二氧化碳排放驅動，繼續對環境、經濟和社會構成嚴重威脅[1]、[2]、[3]、[4]。因此，碳排放交易系統已成為《巴黎協定》框架下減少溫室氣體排放的核心市場工具[5]、[6]、[7]、[8]。然而，碳排放交易系統的有效性不僅取決于碳價格水平，還取決于碳價格與受監管企業面臨的燃料成本條件之間的相互作用，特別是在碳密集型和燃料依賴型行業中。因此，對這些不斷變化的碳價與能源價格聯動模式的前瞻性理解對于評估碳市場是否產生有效的減排激勵以及這些激勵如何隨時間變化至關重要[9]。
在化石燃料中，煤炭仍然是最碳密集型的能源之一，在塑造企業的生產成本和減排決策中起著核心作用[10]、[11]。當碳價格與煤價相互作用，提高碳密集型生產者的排放成本時，碳價格更有可能產生有效的減排激勵。當碳價和煤價共同上漲（尤其是在相對較高的水平上）時，受監管的生產者有更強的動力減少煤炭使用。相反，當高碳價格與低且下降的煤價同時出現時，碳密集型生產的成本壓力減輕，受監管企業感受到的減排信號減弱。因此，碳價與煤價聯動成為碳排放交易系統影響實際經濟行為的重要渠道，這凸顯了需要超越單純的價格水平，研究碳價與煤價聯動演變如何影響減排激勵的必要性[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]。
盡管關于碳市場和化石能源價格的研究日益增多，但碳價與煤價相互作用的幾個方面仍缺乏充分探討。首先，現有文獻大多集中在價格預測或跨市場依賴性的統計測量上[12]、[18]、[19]、[20]、[21]、[22]、[23]、[24]。這些方法有助于描述價格動態，但它們對不同碳價與煤價聯動模式如何轉化為受監管企業面臨的減排激勵的洞察有限。因此，這些價格相互作用在行為層面的影響仍不明確。其次，很少有研究探討碳價與煤價聯動模式如何隨時間演變，以及這些變化可能如何影響碳排放交易系統的有效性。因此，基于現有實證證據的政策討論往往依賴于過去的價格關系，可能忽略了碳價與能源價格聯動變化的預期變化對受監管企業減排激勵的影響。
受這些不足的啟發，本研究旨在描述和預測碳價與煤價聯動模式的演變，并從減排激勵變化的角度解釋這些模式的結果。我們不是關注價格預測，而是研究碳價與煤價聯動如何隨時間演變，并評估相關變化如何影響受監管企業面臨的激勵。通過這種方式，本研究提供了一個前瞻性的框架，將碳價與煤價相互作用的演變與減排激勵的變化聯系起來，為評估碳排放交易系統的運作提供了更清晰的基礎。
為了實現這一目標，我們開發了一個基于人工智能的復雜網絡框架，將碳價與煤價相互作用的分析從連續的價格序列轉化為具有明確經濟意義的離散聯動模式。我們不是逐點追蹤價格，而是將碳價和煤價的聯合變動總結為反映不同排放成本信號和受監管企業面臨的減排激勵的代表性聯動模式。然后，我們將這些模式隨時間的轉換組織成一個演變網絡，捕捉市場條件變化時碳價與煤價相互作用的演變趨勢。這種表示方法稱為價格聯動模式演變網絡（PCMEN），提供了一種透明且可解釋的方式來研究價格聯動的演變，而不僅僅是孤立的價格變化。在此基礎上，我們使用GraphSAGE捕捉演變網絡內的結構關系，并使用XGBoost預測未來可能的聯動模式轉換，從而能夠前瞻性地評估碳價與煤價相互作用的可能演變及其對減排激勵的影響。
從監管角度來看，該框架有助于設計和調整碳排放交易系統政策，因為它有助于使碳價格信號與減排激勵保持一致。它允許監管機構評估隨著市場條件的變化，碳價與能源市場的聯動是否仍然支持減排激勵，而不僅僅依賴于碳價格水平。通過基于碳價與能源價格聯動預期演變提供前瞻性見解，該方法有助于確定減排激勵何時可能減弱，即使碳價格保持穩定或上升。這一視角可以為調整監管優先事項提供依據，例如提高市場透明度、加強合規紀律或優先考慮改善交易連續性的措施。反過來，它有助于碳排放交易系統在市場條件變化時保持碳定價的激勵作用。
本研究的主要貢獻有三方面。首先，本研究超越了單純的價格水平，描述和預測了碳價與煤價聯動模式的演變，從而將價格相互作用直接與減排激勵的變化聯系起來。其次，我們提出了一個基于人工智能的新框架，將具有經濟意義的碳價與煤價聯動模式組織成一個演變網絡。該框架能夠前瞻性地推斷碳價與能源價格相互作用的可能演變及其對減排激勵的影響。第三，我們將該框架應用于包括歐盟排放交易系統、中國的國家排放交易系統以及七個中國試點碳市場在內的比較性實證研究。通過分析和預測不同發展階段統一和區域碳排放交易系統中的碳價與煤價聯動動態，本研究揭示了減排激勵可能如何隨時間演變。我們通過穩健性檢驗進一步驗證了結果，為差異化的政策設計和監管評估提供了實用可靠的見解。
本文的其余部分結構如下：第2節回顧相關文獻；第3節詳細說明方法論；第4節介紹數據；第5節報告實證結果和分析；第6節總結研究；第7節討論經濟和政策影響；第8節概述局限性和未來研究方向。
