一、 引言

2020 年 9 月 22 日，习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上提出了中国“二氧化碳排放力争于 2030 年前达到峰值，努力争取 2060 年前实现碳中和”的战略目标。无论是从总体上还是分地区来看，绿色金融的发展能够引导低碳经济，进而推动经济的可持续发展。 ^[1] 为积极响应国家号召，实现金融业高质量绿色发展，我国亟需加大市场化的调节方式。碳交易市场作为推动低碳经济发展和减少温室气体排放的重要手段，在很多发达国家已经得到证实，相比于其他手段，碳交易市场更有可能降低社会减排的总成本，且部分发达国家已形成较为完善的交易体系。我国碳市场起步较晚且不完善，但我国作为二氧化碳排放大国，碳交易市场规模注定会超过欧盟，成为全球第一大市场。我国碳市场由始于 2013 年的北京、上海、天津、重庆、湖北、广东、深圳、福建八大地方碳排放权交易试点和 2021 年 7 月 16 日正式开启的全国碳排放权交易市场组成。由于全国碳市场成立较晚，无论是覆盖范围、制度设计，还是市场运行方面都不完善，仍旧需要地方碳交易市场对全国碳市场进行有益补充。地方碳交易市场为全国碳市场提供了很好的借鉴经验。

二、 文献综述

长期以来，国内外对碳交易市场的研究多集中于对市场机制、政策法律和交易体系的理论分析与介绍。曾刚等^[2] 介绍了国际碳金融交易市场的市场结构、参与者与交易工具，探讨了该市场发展的缺陷并展望了影响其发展的政策前景。 Peace 等^[3] 研究发现，尽管设计良好的碳市场是降低成本和推动创新的重要因素，但美国必须采取补充性政策来推动其向低碳经济转型所需的技术变革。 Paiva 等^[4] 研究表明，与受监管的碳市场相比，自愿市场在促进地方可持续发展方面具有更大的潜力。吴振信等^[5]研究发现，欧盟碳交易市场、原油市场和股票市场对重大事件的反应具有一定的联动性，存在显著的双向非线性 Granger 因果关系。陶春华^[6] 和邹绍辉等^[7]的研究结果也都表明了碳交易市场与股票市场存在相互影响。陈向阳等^[8] 研究发现碳交易试点地区与该区域股市在长期、短期上都存在显著的关联性。

针对碳排放权（EUA）价格的研究多聚焦于价格影响因素、定价策略、波动分析和价格预测等方面，陈晓红等^[9] 研究发现，受政策和制度影响的碳配额供给是碳排放权交易价格最重要的影响因素，但是随着政策与交易制度的完善，影响程度逐渐变小; 原油、天然气和煤炭等能源价格也是 EUA 价格的主要影响因素。 Pradhan 等^[10]利用动态可计算一般均衡（CGE）模型估计了中国和印度的碳价格，并比较了贸易条件效应下碳定价政策的效果，发现中国的估计碳价格较高，并且贸易条件效应可能加剧中国的碳定价效应。 Raymond ^[11] 研究了政府如何为碳定价建立政治支持并提出了关键见解。赵领娣等^[12]采用灰色预测模型预测了深圳市平均碳价的变化趋势，研究表明在目前监管形势下碳价格基本平稳运行，不会出现大涨大跌。 Lyu 等^[13] 利用马尔可夫链蒙特卡罗随机波动模型和小波多分辨率模型分析了湖北、上海和深圳碳试点市场的价格收益波动和价格波动的动态特征，并与欧盟排放交易系统（EU-ETS）进行了比较，结果表明，湖北、上海、深圳与欧盟排放交易系统的碳交易价格都存在波动聚集性，但在波动稳定性方面存在不足。

相比较而言，关于碳排放权价格对企业价值影响的分析研究较为匮乏。 Oberndorfer ^[14] 研究发现，欧盟碳排放权价格变化对电力公司的股票表现有重要影响。 Mo 等^[15]研究了欧盟排放交易系统对欧洲电力公司企业价值的影响，并对不同阶段的影响进行了比较。 Ji 等^[16] 研究了碳价格回报与电力公司股票回报之间的信息溢出，发现碳价格回报和电力企业的股价收益之间存在很强的信息相互依赖性。秦天程^[17]研究发现碳排放权的交易价格是导致上市公司股价变动的重要因素。 Scholtens 等^[18] 和 Venmans ^[19]的研究均表明碳排放权价格变化对股票市场收益有一定的积极影响。 Moreno 等^[20] 研究发现欧盟碳排放权价格对特定部门的股票收益有不同的影响。朱东山等^[21]研究发现深圳碳交易价格对低碳经济概念的股价有正向影响。曾清^[22] 建立 VECM 模型对比分析了碳排放权价格对传统能源公司和新能源公司股价的影响。卜文珂等^[23] 通过向量自回归模型（VAR）对比分析新旧两类能源公司股票价格与碳排放权价格的关系，结果发现两类能源公司的股价与碳排放权价格之间具有长期均衡关系，均受到碳排放权价格的显著影响。

现有研究虽然探讨了碳排放权价格与企业价值之间的关系，但大都采用公司股票来代表企业价值，虽然股票价格能够在一定程度上反映企业价值的长期变化趋势，但其波动较大，难以真实反映企业价值的短期变化趋势，更难以发现企业长期和短期价值受碳排放权价格影响的差异所在。本文在已有文献的基础上，从传统能源企业和新能源企业对比的视角出发，针对上述问题开展进一步研究，采用托宾 Q（ Tobin’s Q）和资产收益率（ROA）分别作为短期和长期企业价值的衡量指标，并基于财务状况、治理结构及其他因素三个维度选取八大指标作为控制变量，采用固定效应回归的方法研究碳排放权价格对两类能源企业短期和长期价值衡量指标的影响差异，为碳市场的发展提供合理的政策建议，提出利用市场化手段来促进两类能源企业通过低碳减排提升自身价值，实现高质量可持续发展。

三、 碳排放权价格对能源企业价值影响的理论分析

经济学家认为，气候问题源于人类经济活动的 “外部性”。所谓“外部性”，指的是行为者不用完全承担自己行为的成本，或者不能完全获得自己行为收益的情况。解决“外部性”问题的根本方法就是把外部成本内部化。碳交易市场不仅能够将排放带来的外部成本转换为企业自身的内部成本，而且可以实现资源的有效配置，降低社会减排的总成本。随着碳交易市场的不断发展进步，碳排放权价格对参排企业的影响也日益扩大。能源企业排放二氧化碳需要有足够的碳排放权，这可以通过碳交易市场购买、进行低碳技术创新减排等方式来实现。在此过程中，碳交易市场主要通过调控碳排放权价格来影响能源企业的碳排放决策，不论能源企业选择直接购买或者出售碳排放权，还是进行技术改造实现绿色减排，都会对其营业利润产生潜移默化的影响，最终影响到能源企业价值。

（一） 碳排放权价格对传统能源企业价值的影响

随着各项控排政策的出台，碳排放成本已成为大部分控排企业尤其是高碳排放量企业的生产成本之一。对传统能源企业来说，在控排政策要求下获得二氧化碳排放权有两种选择:一是当碳排放量超标时，企业可以从碳交易市场或出售配额企业购买一定的碳排放权，这种做法较为简便快捷; 二是对企业进行相应的技术改造，从自身节能减排的角度达到减少碳排放的目标，虽然这种方式往往会产生大量的技术改造成本，但这是一种长期有利的做法。

传统能源企业选择哪种方式来解决碳排放权不足的问题是会受到碳排放权价格影响的。当碳排放权价格处于较低的水平时，传统能源企业在碳交易市场上直接购买碳排放权所要花费的成本较少，相比于需要大量成本的技术改造，企业往往更愿意直接购买碳排放权来降低成本，或者说将成本分摊。相反，当碳排放权价格较高时，传统能源企业购买碳排放权的成本就会过高，不断挤压当年的企业利润，企业就会更倾向于选择进行技术改造以达到长期减排的效果。因此，碳排放权价格的高低是影响传统能源企业在购买碳排放权和实施技术改造之间进行选择的主要因素。

随着绿色发展的理念逐渐深入人心，传统能源企业的融资方式和融资成本的变化也会影响到企业价值的变化。特别是绿色信贷政策提出后，当企业进行融资时，企业的碳排放等环境效益将会被纳入考量。对传统能源企业这样的高碳排放量企业来说，这会使企业面临更严重的融资约束。而如果碳价过高迫使企业进行技术改造，则将会向银行释放企业承担社会责任的信号，在一定程度上解决企业的融资问题。融资约束的问题又会通过碳交易价格影响到传统能源企业价值。基于此，碳排放权价格会对传统能源企业价值造成一定的影响。

（二） 碳排放权价格对新能源企业价值的影响

从对成本和收益的直接影响来看，相比于传统能源企业，新能源企业本身在节能减排上就具有很大的技术优势。一方面，新能源企业不需要花费高昂的费用进行技术改造来低碳减排; 另一方面，新能源企业还可以出售不需要的碳排放权来增加企业收益。

从利益相关者理论的角度出发，碳排放权价格还会从声誉、投资、生产、销售等多方面对新能源企业价值造成影响。投资者在对投资项目进行评估时，往往只关注投资项目是否能够盈利，盈利规模能有多大，而忽视了投资项目中的环境因素和资源因素。碳交易市场的建立则会在一定程度上改变这种投资观点，投资者会更加关注项目中的环境和资源因素，投资偏好向“绿色”转变。这种要求绿色化的信号会通过供应链和媒体宣传扩大，使得消费者更愿意购买低碳减排产品、投资者更愿意投资环境友好型项目，从而对新能源企业价值产生较为全面且长远的影响。基于此，不论是从长期还是短期来看，碳排放权的价格都会对新能源企业价值造成一定的影响。

四、 碳排放权价格对能源企业价值影响的研究设计

为探究碳排放权价格对能源企业短期和长期价值的具体影响，本文选取合适变量构建不同的回归模型进行实证研究与分析。

（一） 指标选取

本文从传统能源企业与新能源企业对比视角出发，采用托宾 Q 和 ROA 分别作为企业短期和长期价值的衡量指标，并基于财务状况、治理结构及其他因素三个维度选取八大指标作为控制变量。

1 . 被解释变量

托宾 Q 是企业市值与重置成本的比值，是衡量企业价值的重要指标之一，其计算方法为:

$\text{Tobin's}Q=\frac{\text{流通股股数}\times \text{股价}+\text{非流通股股数}\times \text{每股净资产}+\text{负债账面价值}}{\text{总资产的账面价值}}$

其中，用流通股市值、非流通股市值以及企业负债市值之和来表示企业资产的市场价值，用总资产的账面价值来表示企业的重置成本，本文选取托宾 Q 作为能源企业短期价值的衡量指标。然而，由于股票市场相对于企业价值有很大的不稳定性，所以利用股票市价分析得到的托宾 Q 往往用于衡量短期价值的变化情况，并不能揭示出企业长期发展的真正价值。

与托宾 Q 相比，ROA 是用来衡量每单位资产创造多少净利润的指标，更能反映企业本身长期的经营绩效且不易受其他外界因素干扰。因此，本文选取 ROA 作为能源企业长期价值的衡量指标。

2 . 解释变量

全国碳排放权交易市场于 2021 年 7 月 16 日正式上线交易，由于全国碳市场开启时间较短，数据量较少，因此本文选用八大碳排放权交易试点的碳排放权成交均价作为各个试点的碳排放权价格。

3 . 控制变量

为了控制其他因素对企业价值的影响，在参考大量文献的基础上，本文从财务状况、治理结构及其他因素三个方面来选取控制变量。其中，以资产负债率、营业收入增长率、每股盈利和总资产周转率衡量企业财务状况; 以第一大股东持股比例和前十大股东持股比例描述公司治理结构; 以企业规模和上市时长代表影响企业价值的其他因素。具体研究变量的含义及描述如表1 所示。

（二） 样本选择与数据描述

由于不同碳试点运行时间不同，且各个试点控排企业的上市时间也不相同，本文所选取的碳交易市场数据为八大碳试点从其建立开始至 2021 年 9 月的成交均价，所选取的公司数据为 2013 年 9 月至 2021 年 9 月的非平衡面板数据。为保证实证研究结果的科学性和严谨性，本文对公司数据选取设如下标准:选取参与八大碳试点碳排放权交易的传统能源企业和新能源企业数据，剔除 ST、 ∗ST、PT 及退市的企业，剔除 2018 年后上市的企业; 选取季度数据样本进行研究，剔除样本中 ROA 为负值的季度数据。最终，本文选取传统能源企业 24 家，共 651 个有效数据; 选取新能源企业 16 家，共 408 个有效数据。所有数据均来自 Wind 数据库。

（三） 样本描述性统计

为了更加清晰地了解数据的分布特点和走势，对传统能源企业和新能源企业的所有变量分别进行描述性统计，其结果如表2 和表3 所示。

由描述性统计可以发现，能源企业短期和长期价值有一定差异，与新能源企业相比，传统能源企业短期价值的均值更低，长期价值波动更大。由于各个试点的政策差异，碳排放权成交均价整体波动较大。此外，传统能源企业的营业收入增长率和每股盈利远低于新能源企业，而总资产周转率远高于新能源企业，说明所选样本中新能源企业相较于传统能源企业发展更快、更易盈利，但销售能力稍弱。

五、 实证分析

（一） 回归模型构建

模型（1）、模型（2）分别为能源企业短期、长期价值受碳排放权价格影响的回归模型，对两个模型分别代入传统能源企业与新能源企业的数据进行实证研究。

式中:i 为第 i 家企业，t 为第 t 个季度，α_i 为由于企业异质性导致的不同个体所具有的不同截距，${\beta }_j^{\mathrm{\text{'}}}（j=\mathrm{1，2}，\cdots ，9）$为各个变量的待估系数，ε_i，t 为随机扰动项。

（二） 回归模型检验

1 . 单位根检验

为避免伪回归现象出现，要对所有样本数据进行单位根检验，考虑到本文所选样本数据为非平衡面板数据，选用 Fisher 单位根检验方法进行检验。由表4 和表5 显示的单位根检验结果可知，不论是传统能源企业还是新能源企业，检验得出的 P 值均小于 0. 05，在 5%的显著性水平上拒绝原假设，表明面板数据是平稳的，可以进行回归分析。

2 . 相关性检验和多重共线性检验

从变量的 Pearson 相关系数中可发现，能源企业的长期、短期价值与碳排放权价格的简单相关关系都是显著的，同时也有部分变量之间的关系不显著，但并不能说明这些变量毫无关联，只能说明它们不存在简单的相关关系。此外，本文变量间的相关系数均小于 0.7，基本不存在共线性问题。为了进一步检验变量间是否存在多重共线性，本文采用方差膨胀因子检验的方法进行了分析，结果得出所有变量的方差膨胀因子均小于 10，说明变量间不存在多重共线性问题。

3 . F 检验与 Hausman 检验

根据数据特征，本文采用静态面板数据模型来进行研究。静态面板数据模型通常分为三类:混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型。本文选取的是非平衡面板数据，由于不同企业之间存在异质性，因此混合回归模型不能较为准确地反映本文数据的回归结果。为进一步明确所用模型，本文进行了 F 检验和 Hausman 检验，得到的结果如下:不论是传统能源企业还是新能源企业，不论是碳排放权价格对企业价值的短期影响还是长期影响，F 检验得出的 P 值都是显著的，Hausman 检验得出的结果也都是显著为 0 的，因此可以采用固定效应模型进行回归分析。固定效应模型具体又可以分为个体效应模型与时间效应模型，由于企业价值主要受企业异质性影响，因此选用固定效应模型中的个体效应模型进行回归分析。

（三） 回归结果分析

为研究碳排放权价格对传统能源企业和新能源企业长期和短期价值的具体影响，将传统能源企业和新能源企业数据分别代入模型（1）与模型（2），得到碳排放权价格对两类能源企业短期与长期价值的影响结果（见表6）。

注:表中列出数值为各变量经固定效应回归后所得估计系数值，∗∗∗表示在 1%水平下显著，∗∗表示在 5%水平下显著，∗表示在 10%水平下显著，括号内为经稳健性标准误调整后的 t 统计量值，Adj. R-sq 为调整后的拟合系数，下同。

对表6 的实证结果进行分析，可以发现以下几点。

（1）传统能源企业和新能源企业的价值都会受到碳排放权价格的显著影响但整体偏小，其中对短期价值影响更为明显。造成碳排放权价格对能源企业短期价值影响更大的可能原因是大部分能源企业选择直接购买碳排放权而不是进行技术改造低碳减排，反映出我国存在碳排放权价格偏低的问题。造成碳排放权价格对能源企业价值影响整体偏小的可能原因是目前我国碳交易市场还处于试点阶段、碳排放权价格偏低、总体规模较小且碳配额以免费分配为主，但预计这种影响会随着我国碳市场规模的扩大和制度的完善逐渐扩大，目前碳交易试点所得出的结果及试点间的对比仍可以反映出我国未来碳交易市场建设可能存在的问题。

（2）碳排放权价格上涨会导致传统能源企业短期价值出现较大程度的下滑，长期价值出现小幅下滑。对传统能源企业数据的回归结果显示，碳排放权价格上涨对其托宾 Q 和 ROA 所造成的影响都显著为负，这可能是由于购买碳配额所需的成本增加挤压企业利润空间造成的。将碳排放权价格对传统能源企业托宾 Q 与 ROA 造成影响的程度进行对比可以发现，碳排放权价格变化对托宾 Q 的影响远大于对 ROA 的影响。一方面，由于托宾 Q 在一定程度上反映了公司股票市值的波动，反应相对较为剧烈; 另一方面，从对长期和短期价值的影响来看，两者的差异可能反映出大多数的传统能源企业都是选择通过购买碳配额的形式来解决碳排放量超标的问题，而不是进行减排技术改造。

（3）碳排放权价格上涨虽然会导致新能源企业短期价值的下滑，但有利于长期价值的提升。对新能源企业数据的回归结果显示，碳排放权价格上涨对托宾 Q 的影响仍然为负，但相比传统能源企业回归系数较小。可见，虽然新能源企业相比传统能源企业在减排上具有相对优势，但短期内碳排放权价格上涨依旧会使新能源企业碳成本增加。原因可能是新能源企业相比传统能源企业有更大的投资风险，且目前尚不成熟的碳市场和不稳定的碳价也使得新能源企业承担了过高的碳交易风险，因此企业价值下滑。但从碳排放权价格对 ROA 的影响来看，碳排放权价格上涨对新能源企业的 ROA 有显著的正面影响，说明从长期来看，碳价上涨能够使新能源企业吸引到更多的社会资源，进而对企业价值提升具有显著的促进作用。

（三） 稳健性检验

1 . 基于变量替代的稳健性检验

在原模型中，用于衡量企业价值的是托宾 Q 和 ROA，除此之外，还可以用公司总市值的自然对数（lnMV）和净资产收益率（ROE）来代表企业价值作为被解释变量进行回归，具体方程如模型（3）和模型（4）所示。

式中:γ_j 和${\gamma }_j^{\mathrm{\text{'}}}（j=\mathrm{1，2}，\cdots ，9）$为各个变量的待估系数。

由表7 显示的回归结果可知，更换变量后的模型（3）和模型（4）回归后 Price 系数的显著性、符号和大小关系均没有改变，可以证明本文的实证结果是稳健的。

2 . 基于不同计量方法验证结果的稳健性检验

在原模型中，根据 Hausman 检验结果，本文采用固定效应模型进行实证分析，虽然随机效应模型所得结果并不能准确反映本文所选样本数据之间的关系，但可以用其作为稳健性检验的一种方法。由表8 中的回归结果可知，采用与原计量模型不同的计量方法回归后，Price 系数的显著性、符号和大小关系均没有改变，可以证明本文的实证结果是稳健的。

（四） 进一步分析

前文探讨了碳排放权价格对传统能源企业及新能源企业价值的影响，结果显示碳排放权价格与传统能源企业的托宾 Q 和 ROA 指标都为负相关，与新能源企业的托宾 Q 负相关、ROA 正相关。由此可知，现阶段碳排放权价格上涨会增加传统能源企业长期和短期的排碳成本，说明大部分传统能源企业并没有选择技术改造的方式来低碳减排，而是选择在碳交易市场上直接购买碳排放权。碳排放权价格对传统能源企业长期和短期价值的影响主要是通过直接购买碳配额来传导的，这也反映出目前我国碳价水平普遍偏低，不足以敦促传统能源企业进行技术改造以实现绿色转型的问题。与传统能源企业相比，碳排放权价格上涨虽然会增大新能源企业短期的排碳成本，但从长期来看却能够为企业带来一定收益，说明新能源企业大多利用自身的减排技术优势节约大量配额以获取收益。碳排放权价格对新能源企业长期和短期价值的影响主要是通过技术升级实现配额盈余以获得额外收益来传导的。

由结果可知，碳排放权价格上涨会增大新能源企业短期的排碳成本，使得其减排优势无法充分体现。新能源企业短期内的减排优势并没有体现的原因，除了新能源企业过大的资金投入外，目前尚不成熟的碳市场和不稳定的碳价也使得新能源企业承担了过高的风险。为进一步探究碳市场的不稳定是否会影响新能源企业价值，以碳交易市场价格波动率（σ）代表碳市场的不稳定性程度、${\delta }_j（j=\mathrm{1，2}，\cdots ，9）$表示各变量的待估系数，构建模型（5）:

其中，被解释变量为新能源企业的托宾 Q，解释变量为碳排放权价格波动率，控制变量参照前文模型。计算得到回归结果如表9 所示。

由表9 的回归结果可以看出，新能源企业的托宾 Q 指标与碳排放权价格波动率之间存在显著的负向关系，这表明碳价的不稳定确实会对新能源企业价值产生影响。目前，我国碳排放权价格的不稳定使得前期投入巨大的新能源企业承担了过高的风险。从企业融资的角度来看，碳交易已经成为全球企业获得融资的重要途径，新能源企业前期需要巨大的资金投入，但目前传统能源的消费仍为主流，新能源的市场占有率仍较小，这些都是新能源企业在融资上的劣势。相比传统能源企业，新能源企业吸引投资的优势在低碳减排上，但是碳价的不稳定会进一步削弱这个优势，使得投资者或者债权人因厌恶风险而不愿意将资金投入到新能源企业，从而影响到新能源企业的短期价值。

结合表6，碳排放权价格与新能源企业 ROA 存在显著的正向关系，说明碳交易市场确实可以对新能源企业的长期发展起到一定的促进作用。然而，碳排放权价格对能源企业短期价值的影响大于对长期价值的影响，这反映出目前我国碳交易市场上存在着碳价偏低的问题。偏低的碳价使得新能源企业相比传统能源企业通过碳减排节约成本的优势没有明显显现。因此，若将新能源企业前期巨大的投入、碳价的过低和不稳定性考虑进去，短期内新能源企业在减排上获得的优势就不足以显现出来了。

六、 结论与建议

（一） 研究结论

通过回归分析的方法研究了碳排放权价格对传统能源及新能源企业长期和短期价值的影响，发现两类能源企业的长期、短期价值均受碳排放权价格的显著影响但整体偏小，并且对短期价值的影响明显大于对长期价值的影响。对传统能源企业来说，碳排放权价格上涨会导致短期价值出现较大程度的下滑，长期价值出现小幅下滑; 对新能源企业来说，碳排放权价格上涨虽然会导致短期价值的下滑，但却有利于长期价值的提升。

进一步分析表明，从企业融资的角度来看，新能源企业由于前期投入巨大、碳价过低和不稳定导致投资不确定性风险过大，使得投资者或者债权人因厌恶风险而不愿意将资金投入到新能源企业，从而影响到新能源企业的短期价值。

（二） 政策建议

通过对实证结果分析可知，我国目前碳交易市场存在着碳价偏低、免费碳配额过多以及碳价波动较大的问题。为促进我国碳交易市场的健康发展，更好地发挥市场机制实现双碳目标，本文提出以下政策建议。

（1）优化碳交易市场机制，适度提高碳排放权价格。目前，我国所制定的碳排放权价格普遍偏低，对参排企业的影响不大，使得企业往往选择直接购买碳配额而不是通过技术研发来实现低碳减排，尚未很好地促进高碳排放企业绿色转型。为此，碳市场应制定并明确参与交易的企业标准，提高进入市场的企业包含度，加大执行力度，增加对违规企业的处罚力度，提高参排企业质量。在缺乏约束的碳市场交易中，企业往往只注重自身的内部成本，不顾排放带来的外部成本，使得社会总排放量增加。适度提高碳价有助于将企业碳排放的外部成本更多地转化为自身内部的碳成本，能够更好地促进参排企业进行低碳技术研发实现减排，切实助力“碳达峰、碳中和”目标的实现。

（2）改善免费配额的分配方式，完善企业碳排放的约束激励机制。目前，我国配额分配方式仍以免费为主，一旦免费配额发放过多，排放权就失去了稀缺性，失去了作为商品的价值。因此，政府要规定合适的碳市场配额总量，制定合理的配额政策，保障碳配额的稀缺性，积极探索更能激励企业低碳减排意愿的配额分配方式，逐步减少免费碳配额的发放，充分利用市场手段进行配额交易，提升碳市场活跃度，有效促进参排企业低碳减排，提高参排企业的环保意识。

（3）丰富碳市场衍生产品种类，为企业提供规避碳价波动风险的工具。碳期货、碳远期等碳金融衍生品具有价格发现功能，能够发现碳排放权的真实价格，使得碳价更加合理可信。碳金融衍生品的出现还可以吸引更多市场参与者，有利于能源企业进行长期减排规划和预算的统筹，为减排企业提供风险防范工具。另外，碳金融衍生品能够吸引大量的资金流入，从而提高碳交易市场的活跃度和资金流动性，增强市场对外部冲击和风险的抵御能力。

参考文献