以绿色债券与碳市场风险溢出效应看绿色金融人才培养
基金项目：本文系河北省高校创新创业教育教学改革研究与实践项目（序号：213）：河北省 2023 年度创新创业类社会实践课程建设立项（429“证券投资学”，冀教高函〔2023〕86 号）

刘喆 彭雪华 林芳宇

      【摘要】本文剖析了绿色债券与碳市场的风险溢出效应，揭示出传统金融人才在应对跨市场风险时存在的能力短板。在此基础上，提出融合环境经济学、风险管理与数据科学的交叉型人才培养框架，涵盖模块化课程体系构建、实践教学场景设计以及跨学科师资配置，旨在为绿色金融领域输送具备风险研判与跨市场分析能力的专业人才。
      【关键词】绿色债券市场；碳市场；风险溢出效应；交叉型人才培养；绿色金融
一、绿色金融发展与传统人才培养短板：研究的缘起与必要性
      在“双碳”目标的引领以及全球绿色金融体系加速构建的大背景下，绿色债券市场与全国碳市场作为核心支柱，二者之间的联动效应日益凸显，随之产生的跨市场风险交叉溢出效应也成为一个不容忽视的新课题。然而，传统金融研究范式与人才培养模式难以适应此类风险呈现出的新特征。
      传统金融研究范式与人才培养模式难以适应风险的新特征：课程设置偏重传统金融知识，缺乏环境经济学、气候风险、数据科学等交叉学科内容，实践教学环节滞后，导致人才知识结构单一，难以有效满足现实中复杂的跨市场风险研判与分析需求。
      本文将“绿色债券与碳市场风险溢出效应”与交叉学科人才培养进行深度融合，以其作为切入点和典型教学案例，旨在回答核心问题：如何构建一个能够系统培养学员识别、分析与应对绿色金融跨市场风险能力的教育框架？为此，本文从剖析传统人才培养模式的能力短板入手，以风险溢出效应的完整实证分析为例，具象化地展示该培养框架的实施路径与预期成效。
二、应对风险溢出：交叉型人才培养的核心能力构成与整体框架
      为弥补传统金融人才应对绿色金融跨市场风险的能力短板，构建了以跨市场认知能力、跨学科整合能力与数据量化能力为核心的交叉型人才培养框架。该框架旨在系统培养学生深入理解绿色债券与碳市场等新兴市场的运行机制和风险传导路径，融合金融、环境科学、政策研究等多学科知识，并熟练掌握现代量化分析工具，使学生具备识别、度量和应对风险溢出效应的综合素养。
      在实施路径方面，课程体系应构建“绿色金融 + 环境科学 + 数据技术”模块化课程群，增设《ESG 投资》《金融数据分析》等交叉课程。教学模式应以真实问题为导向，将“绿色债券与碳市场风险溢出效应分析”作为典型项目，引导学生通过小组合作完成从数据收集、模型构建到结果解读的全流程训练，推动知识向能力转化。在师资配置上，组建覆盖金融、环境、数据领域的教学团队，提供多元学术视角和思维方法，确保培养方案落地实施。
      本部分所构建的“能力引领 - 三维协同”培养框架，为核心目标（即向绿色金融领域输送能够系统应对跨市场风险的专业人才）提供了清晰的实施蓝图。下文将以绿色债券与碳市场风险溢出效应的实证分析作为具体案例，具象化地呈现该框架如何在教学实践中培养学生解决实际问题的综合能力。
三、绿色债券与碳市场风险溢出效应的分析——一项跨学科综合训练
      （一）案例背景与教学目标
      本部分以风险溢出效应的完整实证分析作为跨学科综合训练案例，核心教学目标是引导学生通过重现前沿研究，深化对风险溢出理论机制的理解，掌握从数据收集清洗、描述性统计、模型构建到结果解读的量化研究全链条操作，同时锻炼数据量化能力与跨学科整合能力。
      （二）任务一：理论机制梳理与数据准备（对应跨市场认知与数据能力基础）
      学生需要梳理风险溢出机制，选取 2024 年 8 月 14 日至 2025 年 10 月 21 日的中债 - 中国绿色债券指数与全国碳排放权配额（CEA）收盘价作为市场代理变量，进行数据下载、对齐以及对数化处理，从而生成日度收益率序列。
      对数据序列进行可视化分析后发现，绿色债券指数在此期间呈现区间波动态势，而碳价则表现出波动下行的特征。这一直观对比为后续分析提供了起点，可引导学生思考两大市场在驱动因素和风险特征方面的异质性。 
      为保证数据平稳性，需通过对数化处理计算日度收益率

      其中 Pi,t 指 i 市场第 t 天价格，Ri,t 为日对数收益率。当 i=1 时为绿色债券市场；i=2 为碳市场。
      （三）任务二：描述性统计与模型构建（强化数据量化与模型应用能力）
      在描述性统计与模型构建环节，学生对处理后的收益率序列进行描述性分析。如表 1 显示，碳市场收益率标准差远高于绿色债券市场，印证绿色债券风险较低的理论认知，且两市场均呈现“尖峰厚尾”特征，这提示传统的线性模型可能不足以捕捉其波动规律，需采用更复杂的模型（如 GARCH 族模型）进行分析。
      构建时间序列模型前需检验变量平稳性。非平稳序列直接回归会导致“伪回归”问题，即变量之间并无真实的经济关联，却在统计上表现出显著的回归关系。本项目要求学生对处理后的绿色债券与碳市场收益率序列（RGB与 RCEA）进行 ADF 单位根检验。
      学生使用计量软件（如 EViews、Stata）执行检验后，应得到类似表 2 的结果。

      结果显示，两序列 ADF 检验统计量均远小于 1% 显著性水平的临界值，强烈拒绝“序列存在单位根”的原假设，即 RGB 与 RCEA 是平稳序列。这为后续建立向量自回归（VAR）模型提供必要前提。
      数据平稳后需构建 VAR 模型，该模型擅长处理多个相关时间序列间的动态关系，是分析市场间相互影响（即均值溢出效应）的理想工具。
      首先是模型设定。模型的一般形式为：

      其中， 是一个包含两个市场当期收益率的向量。现在，需要确定最优滞后阶数（p）。学生需依据 LR、FPE、AIC、SC 等多种信息准则进行综合判断。如表 3 所示，最优滞后阶数为 1 阶。

      确定滞后阶数后，学生对模型进行估计，得到类似表4 的结果。表中展示了各变量滞后项对自身及另一变量的影响系数和标准误。

      首先分析模型估计结果：GB（-1）的系数为 0.479，在 1%水平上高度显著（t 统计量 =8.079），表明绿色债券市场收益率短期自相关特性强，前一日表现对当日有显著正向影响。CEA（-1）的系数为 -0.152，t 统计量为 -0.244，统计上不显著。这表明碳市场收益率的前期值对当期值的影响不明显，即其序列自身延续性较弱。
      之后进行交叉项分析：在绿色债券方程中，CEA（-1）的系数为 -0.117，且不显著（t=-1.887），表明均值层面未发现碳市场对绿色债券市场有显著溢出效应。在碳市场方程中，GB（-1）的系数为 -0.1517，也不显著（t=-0.244）。同样表明，绿色债券市场对碳市场也无显著均值溢出效应。
      模型估计后需做稳定性检验，学生执行 AR 根检验，结果应为所有特征根的逆根（Inverse Roots）都严格落在单位圆内。这一结果明确表明，所建立的 VAR（1）模型是稳定的。教师应向学生强调，稳定性是脉冲响应分析等动态推断的前提，不稳定模型得出的任何长期结论都是无效的。此模型稳定性保证了后续分析的科学性。           面对“交叉项系数不显著”这一实证结果（这在研究中是常见现象），教师应将其作为重要的教学契机，引导学生进行超越表面现象的深度思考：
      引导讨论一：结果的经济学含义
      “不显著”本身就是一个重要的实证发现，它提示在所选样本期内，绿色债券市场与碳市场之间可能不存在显著的线性均值溢出效应。其背后原因可能在于：两大市场处于发展初期、联动机制未完善；或样本期内政策干预平滑了市场风险传导。
      引导讨论二：这是否意味着研究失败
      绝非意味着研究失败。相反，这一结果恰恰揭示了风险传导机制的复杂性。可引导学生思考风险溢出是否通过波动率（方差）传导，进而引出下一步研究方向——用GARCH 族模型（如 BEKK-GARCH）检验两市场波动率溢出效应，推动思维从线性关系转向非线性关系。
      引导讨论三：对风险管理实践的启示
      虽均值溢出不显著，但依据规范分析流程，风险管理者可初步判断正常市场条件下两大市场收益率联动风险相对可控。然而，这绝不意味着可以忽略极端条件下（如金融危机、政策突变）可能产生的非线性风险传染。四、结语
      本文通过构建“能力引领—三维协同”培养框架，以绿色债券与碳市场风险溢出效应实证分析为教学案例，系统阐述交叉型绿色金融人才培养路径。该路径整合模块化课程、问题导向教学与跨学科师资力量，旨在输出具备扎实理论功底、熟练量化技能与跨市场分析能力的复合型人才。
      展望未来，随着绿色金融市场的持续深化，绿色债券与碳市场的风险联动机制将更趋复杂，新的前沿议题（如转型金融、生物多样性金融、金融科技应用等）将不断涌现，对人才培养提出更高要求。需进一步引入前沿技术，优化课程体系与教学模式，着力提升人才技术应用能力与创新思维，为保障绿色金融市场稳定、助力“双碳”目标实现提供人才支撑。
参考文献
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