澳大利亚水权定价机制经验借鉴——基于墨累-达令流域水权交易数据实证分析

第23卷第2期 资源与产业 Vol. 23N a2 2021 年 4 月___________________________________R E S O U R C E S & INDUSTRIES______________________________________Apr. 2021 http www. resourcesindustries. net. cn *************.cn
澳大利亚水权定价机制经验借鉴
—基于墨累-达令流域水权交易数据实证分析
罗冬梅，陈艳萍，朱瑾
(河海大学商学院，江苏南京211100)
摘要：目前我国水权交易体系逐渐成熟，但水权交易中的核心问题即水权交易定价机制尚未形成合理标
准为了给我国水权交易价格改革提供理论依据，探索合理的水权交易价格，研究水权交易市场发展中可能
出现的问题，本文借鉴澳大利亚水市场发展经验，选取2008年7月到2019年7月澳大利亚墨累-达令流域
的地表水水权交易价格数据进行研究，在构建两区制、三阶滞后的马尔科夫区制转换模型的基础上，研究墨
累-达令流域的水权交易价格在不同区制下的波动特征研究结果表明：当地水权交易价格存在高波动和低
波动状态，两种状态持续时间大致相同，且价格波动行为具有惯性，波动状态的变化不仅受自然条件变化影
响，更和澳大利亚政府政策的实施密切相关通过M S-V A R模型计算水权交易价格的预测值为交易双方和政
府决策提供参考，政府应健全水权交易价格监督预警机制，保障水权交易价格的合理性
关键词：水权交易价格；墨累-达令流域；M S-V A R模型；澳大利亚
中图分类号：F062. 1文献标识码：A文章编号：1673 -2464 (2021) 02 -0093 -07
REFERENCE FROM AUSTRALIAN WATER RIGHTS PRICING EXPERIENCE
BASED ON MURRY-DARLING STREAM WATER RIGHTS TRADING DATA
LUO Dongmei,CHEN Yanping,ZHU Jin
(Business School, Hohai University^ Nanjing 2 \ WOO, China)
Abstract ： China's water rights trading system i s becoming mature, but i t s pricing as the key issue has not yet a rational
standard. This paper，aiming a t providing theoretical basis for reforming China's water rights trading price and a t
exploring an appropriate price and a t researching the possible issues in water rights trading market, selects Murry-
Darling stream water rights trading data during July 2008 to July 2019 to establish a transfened bi-district and t r i­
lagging Markov model, which i s used t o study the fluctuated water rights trading price a t different districts in Murry-
Darling region. There are two statuses in water rights trading price, highly and lowly fluctuated,with almost same
duration. Fluctuation of price i s of inertance,not only subject to the changes of natural conditions, but also closely
related to Australia's policies. Predicted water rights trading price by M S-V A R model offers references for the both
trading sides and for government t o make decision. This paper presents suggestions on establishing a sound alerting
system for water rights trading price t o guarantee rational water rights trading price.
收稿日期：2020 -02 -28;修订日期：2020 -10 -02;责任编辑：段丽萍。

网络出版地址：https://kns.(.n k /kcms/detail/丨1•5426. U.I.20201125.1003.004. html D O I:10.13776/j. c n k i.r e s o u r c e s i n d u s t r i e s.20201125.002 基金项目：国家自然科学基金项目（71774048);河海大学中央高校基本科研业务费项目（2018B41914)。

第一作者简介：罗冬梅，硕士生，主要从事资源环境管理、决策理论与方法研究:E-mail: ***************
/用栘式：罗冬梅，陈艳萍，朱瑾，2021.澳大利亚水权定价机制经验借鉴：基于墨累-达令流域水权交易数据实证分析[J].资源与产业，23(2): 93 -99.
LUO D ongm ei, CHEN Yanping, ZHU Jin,2021. Reference from Australia's water rights pricing experience based on
Murry-Darling stream water rights trading data\ ] . Resources & Industries,23(2) ：93 -99.
94资源与产业2021 年Key w o rd s：water rights trading price；Murry-Darling basin；MS-VAR model；Australia
〇引言
合理的水权交易价格能够提高用水效率，促进 资源优化分配，推动生态和经济双重发展。

在基于 市场机制确定水权交易价格方面，学者们利用不同 模型和理论，提出了相应的水权交易定价方法。

刘希琛等（2018)建立了水权交易合作博弈模型，通 过分析交易双方出价策略和收益函数，利用纳什积 计算得出水权交易模型的纳什均衡点，即为水权交 易双方都可接受的水权交易价格。

张文鸽等(2019) 把水权交易价格分为成本价格和收益价格 两部分，水资源经济价值和合理收益系数决定了水 权交易的收益价格，用AHP- CRITIC法和模糊识 别模型分析量化合理收益系数，从而确定合理的水 权交易价格。

X u等（2019)以美国西部水权交易 为实例，用随机森林回归算法预测水权交易价格，为水权交易定价提供参考，目的是使市场参与者做 出更好的买卖决定。

吴凤平等（2018)根据复杂适 应性系统理论，分析了水权交易价格的组成要素，根据组成要素确定水权交易基础价格，然后构建水 权场内交易双边叫价拍卖模型，研究场内水权交易 价格的形成。

徐豪等（2020)基于马尔科夫链理 论，将降雨量纳人水期权价格考虑中，结合Black-Scholes期权定价模型确定水期权交易价格，并以广 东省为实例证实了该定价方法的合理性。

Shen等(2020) 将标准水的概念引人水权交易中，按照奖 优罚劣原则建立水量计量模型，在考虑交易水实际 价值的基础上确定水权交易水量水价。

Zhang等 (2019)结合水权交易成本价格和收益价格建立我 国工农业之间的水权交易价格模型，以内蒙古地区 水权转让为实例进行研究，为水权交易科学定价提 供理论支持。

田贵良等（2019)考虑调节效应，运 用回归模型分析水权价格影响因素，为优化水权定 价机制提供建议。

贺晓英等（2020)基于不确定性 理论对引汉济渭工程受水区工业用水水期权收益进 行分析，研究水期权交易定价问题，确定了水期权 交易实施的积极作用。

陈奔（2017)在分析集市型 水权交易中交易者报价行为的基础上建立博弈模型，计算交易者在风险决策中的综合收益，确定最 优水权交易报价。

以上研究表明，在水权交易价格研究方面，学 者们围绕实现合理高效的水权交易这个目标，考虑 不同条件下应该怎样确定价格，但是，目前没有从 宏观角度进行水权交易价格长期发展变化情况的研 究，一方面因为我国水权交易分散在不同地区，而 我国地域广阔，不同地区的具体条件差异较大，另一方面我国水权交易实践起步晚，交易价格数据相 对较少。

澳大利亚墨累-达令流域水权交易市场从 20世纪90年代建立以来，发生了大量的水权交易，是利用市场机制配置水资源做得最好的水市场之 一，因此，本文选择墨累-达令流域水权交易为研 究对象，并且澳大利亚是早期发展水权理论并进行 实践的国家，其水权交易市场相对其他国家更加完 善与成熟，在水资源管理法律、机构、手段等方面 有很多值得借鉴的地方（汪劲松等，2019)。

目前 我国水权交易价格大多是政府定价或政府指导下的 交易双方协商定价，而从我国2017年发布的《国家发展改革委关于全面深化价格机制改革的意见》可以看出，水权交易价格的改革方向在于更好地发 挥市场作用。

为了更好地研究我国水权交易价格问 题，笔者分析澳大利亚水权市场数据，探讨如何从 中获得启示，为政府部门提供决策参考。

由于未知因素（气候突然变化等）可能对价格 变化产生重大影响，因此，建立在无法预测因素决 定的假设基础上的MS-VAR模型（马尔科夫区制转 换模型）近年来经常被用来分析价格波动。

为了探 索水权交易价格管理，完善我国水权交易定价机制 相关理论，本文利用马尔科夫区制转换模型，对澳 大利亚墨累-达令流域的历史水权交易数据进行波 动状态特征和趋势分析，并提出相关政策启示。

1 模型与数据
1.1模型构建
水权交易价格作为时间序列受到气候变动、政 策变动等外界影响会出现偏离趋势，即使是在同一
第2期罗冬梅等：澳大利亚水权定价机制经验借鉴95
地区，其水权交易价格也会因为一些因素而呈现不 尽相同的状态，所以水权交易价格不完全是时间序 列，因此不能用传统的线性模型来描述。

常用于分 析时间序列系统的VAR模型（向量自回归模型）的参数是固定的，对于解释复杂环境下不断变化的 时间序列系统内变量之间的内在关系有些困难（段 琮琮等，2020)。

Hamilton ( 1989)提出的马尔科 夫区制转换模型即MS-VAR模型将不同状态变量引 人模型，分析过程可以形成一系列结构方程和状态 转移概率，可以做到既能够刻画不同状态下的趋 势，又能描述不同状态间的转变特征。

Ersin等 (2017)利用MS-VAR模型对土耳其货币政策的显 性指标进行非线性分析，并得出了相关政策启示 Blagov等（2016)利用具有时变转移概率的马尔科 夫区制转换模型描述历史数据中的时变，分析香港 货币发行局制度的时变可信性，以确定宏观经济变 量的哪些变化可以触发不同区制间的转换。

邢晓溪 等（2020)利用VAR模型实证检验加人虚拟变量 和加人现金比率及经济增长率后数字消费对商贸流 通的偏离效应。

徐放达等（2020)利用MS-VAR模 型分析我国金融行业10年来企业股价波动截面数 据，构建金融企业间系统性风险传染关系图，分析 金融风险外溢的原因。

丁存振等（2019)基于互联 网大数据建立禽流感舆情指数，构建MS-VAR模型 分析肉鸡产业不同市场状态的转换特征和产业链价 格传导关系。

邵留国等（2018)运用MS-VAR模型 分析进口铁矿石价格的影响因素，结果表明不同区 制中价格响应存在非对称效应。

赵一夫等（2017)、卢彦丞等（2018)利用MS-VAR模型进行中美大豆 现货价格、鸡肉价格分析，刻画了价格波动特征，并分析结果给出了相关建议。

李维维等（2018)建 立MS-VAR模型探索消费需求和旅游消费需求的周 期联动规律，表明二者周期同步变动的本质是消费 结构的不断变更。

刘红等（2018)利用MS-VAR模 型对我国焦煤、焦炭期现价格关系进行实证研究,表明在“高波动”状态和“低波动”状态下，焦煤 期现货价格之间虽互为G r a n g e r原因，但引导作用 不同。

马千里等（2019)基于MS-VAR模型研究新 能源、传统能源和我国经济增长的动态关系，明确 新能源产业升级对经济增长的重要性。

彭星等 (2019)利用MS-VAR模型分析我国跨界资本流动 在美元周期性波动情况下的波动效应，表明中美利差对跨境资本流动影响存在非对称效应。

胳永民等 (2016)用M S-V A R模型处理时间序列数据，用P V A R模型处理空间数据，研究城乡收入差距与经 济波动之间的动态关联。

以上研究都表明M S-V A R 模型是可用于分析价格等时间序列数据波动的一种 方法。

M S-V A R模型将价格波动状态划分为不同区 制，以区制为分类分别进行V A R模型的参数估计。

不同区制状态下的参数估计结果能够解释固定参数 无法解释的问题，可以直观地展现不同区制状态下 影响因子的变动。

对（/c x l)维内生变量y,,可用带截距的高 斯V A R(P)模型描述数据，表达式为
= a+办丨+ 办2}",_2 +…+
+e,,⑴式中：a为（A x l)维向量；为（A x A:)维矩 阵；e,为a)<l)维向量，是随机扰动项。

而M S-V A R模型将价格的整体序列划分成不同阶段状态，在不同状态下解释变量特征，所以式（1)可以转 换成
Y, -/j,(S,) =a +/3, (5,) [F,_! -^(S,.,)] +
-+P,XS,)[Y,_p+e, ,(2)式中S,为区制变量，S,= |1, 2, 3,…，M丨，M(S,)、办以及e,的方差都依赖于区制S,。

定义P y 为区制之间转移概率，表示从状态i到状态J的转 换概率值，每次的转换概率都依据前一期的状态情 况。

常转移概率的马尔科夫区制转换模型，可以展 现水权交易价格数据在不同区制下的特征和性质 (这里的区制指的是状态、阶段或者机制），8卩，在构建的M S-V A R模型中，可观测的时间序列向量数 据产生过程由不可观测的区制变量S,决定，则p,j==j \S,_,= l, S,_2 -l, k)=
y i,j e |1, M\, X n= 1
由于所有区制状态间的转变由一个概率转移矩 阵决定，非时变马尔科夫区制转换模型认为这些转 换概率是确定不变的，其表达式为
P u••• P lm
P= \;〇(4)
P m\ P mm
根据具体设定哪些项随区制状态的改变而变
96资源与产业2021 年
Bureau of Agricultural and Resource Economics and Sciences ，A B A R E S
)是澳大利亚政府农业和水资源
部的研究部门，由澳大利亚政府于1945年成立, 本文中水权交易价格数据来源于A B A R E S 官方网站
(
https ： //w w w
. agriculture . gov . au /abares /
publications/weekly _ update/weekly - update -
250719#national - climate - outlook )。

选择 2008 年 7 月到2019年7月澳大利亚墨累-达令流域的地表 水水权交易价格周加权平均数据（共575条）进行 研究，如图1所示，水权交易价格的平均值为 0. 152 2 $/m 3,最高价格是2019年7月初发生的 水权交易，为0.621 8 $/m 3,最低价格是2011年 4月发生的，为0.008 1 $/m 3:
%08 2010 2012 2014
2016 2018 2020
年份
图
1
墨累-达令流域地表水分配市场数据
Fig. 1 Market data of surface water allocation
in M u m - Darling stream
由于M S -V
A K
模型是基于历史序列数据，对历
史水权交易价格状况进行实证检验并进行波动性分 析时，为了防止出现“伪回归”，造成实证结果缺 乏价值，要确定模型的可行性，在做实证分析前应 对需要检验变量历史数据的平稳性，即对数据进行 A D F (单位根）检验3以/;值小于0.〇5为界判断 平稳性，数据通过一阶差分后P 值小于0.05,可认 定变量是平稳的时间序列，能够用M S -V A R 模型来 进行数据分析。

根据A I C 等信息准则来选择最优模型，通过
evie w s 软件进行数据分析输出运算结果，如表1
所
示，L a g 为3是多种信息准则的选择，可以确定变 量在模型V
A R
部分的滞后阶数为3阶再通过软
件进行M S -V A R 模型分析，确定为二区制马尔科夫
转移模型，选择模型为M S I A (2) -V A R (3)。

本 文参考赵华等（2013)对马尔科夫转移状态的界 定，将两区制分别定为“高波动”和“低波动”。

化、区制状态个数和向M 自回归滞后阶数，马尔科 夫区制转换模型可以划分为M S I (/〇、M S M (人）、
M S A (尺）、M S H
(人■)、 M S I (人）-AR { L ), M S M ( K ) - A/i ( L )、M S A ( K ) - AR ( L ) ^ M S H (A ) - AR ( L ) , M S I (A ) - V A R ( L )、 M S M (K ) - V A R (L ) , M S A (A ) - V A H ( L ) s M S H (人）-V A R (L )，其中，人'为状态个数，L
为自回归滞后阶数除这些类型以外，M S -V
A R
模
型还可以根据具体研究需求，同时设定多个项随区 制状态的变化而变化如何选择适用于进行水权价 格分析的马尔科夫区制转换模型，本文主要根据 A I C ( Akaike information criterion )信息准则，又称 赤池信息量准则、等判断准则，综合这些指标特征 选择最优模型M S I A (2) -V A R (3)。

根据笔者对水权交易价格的研究，简单的线性 模型无法准确描述水权交易价格变换，而采用非线 性模型能更好地展现水权交易价格的动态变化和波 动特征。

传统的非线性模型是通过对不同模型进行 加权，形成混合模型来展现不同区制状态的总体特 征，所以不适用于具有持续相关性的时间序列数 据。

非传统线性模型的M S -V A R 模型假定样本数据 存在跨期状态相关，区制状态可以随意发生改变， 因此在时间序列的相关性方面描述得更加准确，更 能展现价格波动特征以及变量的相互作用，改进了 传统的非线性混合模型因此该模型适用于分析澳 大利亚水权交易价格波动1.2数据选取与处理
墨累-达令流域（Murray-Darling basin )是澳 大利亚唯一一条发育完整的水系，是澳大利亚最大 的流域，也是世界最大的流域之一。

该流域于1987 年签订《墨累-达令流域协议》，于1994年开展水 权改革，之后对水权交易机制和水市场不断进行研 究和发展。

目前在墨累-达令流域发生的水权交 易，仅仅是地表水水权交易就达到上千次该流域 的水权交易主要分为2种：1)永久性水权交易
(water entitlements ) ;
2 )分配水权交易
（water
allocation )，这是一种临时水权，交易的是特定数 量的水。

本文中分析的数据是分配水权交易数据， 这种水权交易在全球范围来说更加广泛，也是我国 主要的水权交易方式。

澳大利亚农业资源经济与科学局（Australian
(T
m )
/
班
2008 2010 2012 2014
2016 2018 2020
年份
-----价格.一一步预测值 ------Fitted ------Regime 1
图2价格波动的区制转换概率图
F i g . 2 Probability of district conversion of price fluctuation
注：纵坐标显示了模型中两区制的平滑概率等信息
颁布了流域计划，同时高波动状态出现的可能性较 大，可见除了气候等自然条件，政策因素对水权交 易价格的影响也非常大。

由澳大利亚墨累-达令流域水权交易价格数据 分析可以看出，其高波动状态和低波动状态相互交 叉，没有明显的变化规律，并且高波动状态存在持 续性，体现了水权交易市场自我调节力量不足。

澳 大利亚水权交易市场受多种因素影响，包括气候变 化、政府政策转变、社会组织舆论等。

气候变化给 水资源管理带来很大挑战，不仅深刻影响着农业生
表1 M S -V A R 滞后阶数选择
Table 1
Lagging order selection of M S -V A R
Lag LogL LR F R E /xlO 12AIC SC HQ 0-21 648.6NA 11938. 083 7338. 092 5938.087 081-19 819.6 3 648. 321 4. 7934. 873 5534. 900 1334. 883 592-19 733.2172.051 4. 1434.728 6034. 772 8934.745 333
-19 705. 1
55.890 4*
3.97*
34.686 17*
34.748 18*
34. 709 59 *
注：LogL 为似然估计值（LogLikehood);带*的数值为各准则的最优滞后阶数的对
应值
2模型结果分析
由M S -V A R 模型计算结果得到区制一的截距系
数约为46. 897，区制二的截距系数约为248.38, 按照理论分析，较大的指数代表价格处于高波动阶
段，不同区制下截距大小造成交易价格差别明显。

由截距大小可以判断出区制一为低波动、区制二为 咼波动。

2. 1水权价格波动特征分析
根据〇X Metrics 6软件进行M S -V A R 模型分析， 得到图2所示的价格波动的区制平滑概率转换图， 由此可知墨累-达令流域地表水水权价格在不同区 制状态下的转换情况。

从2008年开始到2019年， 除了区制一（R e g i m e 1)部分，其他时间段都为区 制二。

平滑概率转换图给出了水权交易价格在 “高”“低”不同区制下的转移概率。

图2表明， 澳大利亚水权交易价格存在显著的区制转换特征, 本文引人的两区制模型很好地刻画了水权交易价格 波动的现实情况。

600 .
I I
1) 从不同区制的平滑概率聚集程度可知，澳
大利亚水权交易价格处于平稳的低波动状态的时间 和处于髙波动状态的时间大致相同，从每种状态的 平均持续时间来看，处于区制一的时间大概占
45%，处于区制二的时间大概占55%,说明墨累- 达令流域地表水的水权价格波动不同区制所占时间
没有太大差异。

2) 该流域水权分配价格在各个区制内状态稳 定程度不同，低波动状态一旦出现就经常会有相对 比较长的持续期，而高波动状态也是这样，表明墨 累-达令流域的水权价格存在波动聚集性，具体表
现为大波动后倾向于跟着大波动，小波动紧跟着小 波动，存在波动惯性，在某个特定时间段高波动可 能性较高，其他时间段上相反。

3) 区制一和区制二的稳定性不同，其转移概 率有相差，对两个状态的持续性进行分析不难看 出，2008年至2009年，水权交易价格转化为高波 动状态的可能性较大，而这个时间段是澳大利亚政
府刚刚践行2007年确定的水改革计划的时间。

2009年以后低波动状态持续一段时间，此时区制间 转换的可能性也较小，直到2011年年初情况又开 始变化，这也符合墨累-达令流域水市场历史气候
条件演变的现实情况。

2012年11月澳大利亚政府第2期
罗冬梅等：澳大利亚水权定价机制经验借鉴
97
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2 1(
12/$) /
途匀崦
识
98资源与产业2021 年
产，也更深远影响着相关产业和市场的稳定。

在 2007年墨累-达令流域的水改革中，政府除了提出 向愿意出售水权的人直接购水外，还进行全国性的 在灌溉基础设施投资，灌溉者和澳大利亚政府以 50:50的比例分享节约的水资源，以改善水安全并 增加河流流量。

2012年澳大利亚政府提出了基于流 域长期用水平衡，每年抽水交易量的最大限度(Grafton,2019)。

这些政策也对水权交易市场产生 了很大影响，导致水权交易价格波动。

20世纪90 年代开始，全球变暖等气候现象的出现引发了人们 对自然资源和环境的关注，各种组织良好的环保活 动也影响着社会舆论，并对澳大利亚政府相关公共 政策产生影响。

水权交易价格作为水权交易市场的 晴雨表，反映了气候变化和政策实施的结果。

水权 价格过高不利于保护水权交易中的弱势群体，对于 社会整体效益的优化是不利的。

水权价格过低则会 导致水资源浪费和市场秩序混乱。

水权交易价格处 于高波动时，政府要密切关注水权交易市场，适时 进行宏观调控，稳定价格。

当水权交易价格处于低 波动时，政府可以放松价格管制，让市场发挥作用 调节价格。

2.2水权价格预测分析
在M S-V A R模型中，每一期状态概率仅仅与前 一期的状态相关，根据这个特点可以进一步做出预 测模型。

要进行向前一期的水权价格预测，只需将 已经知道的当期状态与状态转移矩阵相结合。

总体 来看，M S-V A R方法很好地拟合了水权价格这段时 间的变动，图2描述了墨累-达令流域地表水水权 交易价格数据在这段时期的实际值、一步预测值 (1 - step prediction)和滤波值（fitted)的关系。

根据澳大利亚墨累-达令流域地表水水权交易 价格2008年到2019年的历史数据进行一阶预测，如图2所示，得到一步预测价格P。

由于P是根据 历史数据通过M S-V A R模型进行预测得来的，同时 考虑到前期水权交易价格状态和状态转移矩阵，也就是说不单纯从线性时间序列的角度进行预测，还考虑了不同区制下影响因子的变动，因此P可作为 当期水权交易价格的参考。

结合当年的气候状况、水存储量等具体情况，将P作为判断水权交易价格 是否合理的标准，如果水权交易价格偏离预测价格 P太多，则需要分析原因并进行考虑，必要时政府应进行价格干预。

如果把一步预测的价格当成样本
数据，将历史价格和一次预测价格一起作为一整组
数据用模型进行分析，就可以再次依据状态转移矩
阵进行第二次预测，运用同样的方法，就可以做出
向前〃期水权交易价格状态概率的预测（郭莹莹，2014)，可以得到相应预测的水权交易价格为P。

利用马尔科夫链将预测值进行叠加，并不断添加水
权交易的实际价格，就能不断更新预测的水权交易
价格。

对水权交易价格进行预测可以为交易双方提
供信息依据，也能让政府把握水权交易市场动态。

3 结论与建议
澳大利亚从1994年开始进行长期水资源改革
探索，目前在利用市场机制配置水资源方面经验丰
富，其水权交易不仅数量上远高于其他国家，作用
上也十分高效，成为澳大利亚提高水资源利用效率
的重要手段。

尽管与我国国情不同、发展阶段不一
样，但是澳大利亚水权市场在如何建立合适的水权
交易制度以进一步推动水权交易市场化，同时发挥
政府作用方面值得我们借鉴。

我国应该在学习的基
础上，推动适合国情水情的水权交易制度体系建
设。

本文应用计量经济学相关理论，构建了描述水
权交易价格的M S I A(2) -V A R(3)模型，对澳大
利亚墨累-达令流域地表水水权交易价格进行波动
性分析，并提出计算水权交易参考价格的一种方 法。

极端价格波动会加大水权交易市场风险，给水
权交易双方带来消极暗示，不利于水权交易的发
生。

因此，在市场化程度高的水权交易市场中，应
该注意价格波动风险，提出水权交易价格管制相关
措施。

我国水权交易价格改革正在向市场化方向前 进，因此更应该提前做好制度建设，为水权交易市
场的完善与成熟做好准备。

鉴于上述结论，结合澳大利亚政府在发展水权
交易过程中的政策，可见健全水权交易价格监督预
警机制的必要性。

1)水权交易定价机制作为水权交易研究的核 心内容，能反映出水权交易市场的总体情况。

2)如果水权交易价格处于低波动状态，代表 着水权交易市场是在平稳运行，如果水权交易价格
处于高波动状态，那么水权交易市场可能受到了政
策冲击、气候环境的突变等，此时政府就应该密切。