魏琦，李林靜

引 言

碳市場作為政府設置的市場，通過碳價信號引導和調節(jié)企業(yè)低碳投資，從而消減CO2排放量，實現(xiàn)宏觀環(huán)境效益和社會效益。因此碳市場目標的實現(xiàn)取決于微觀企業(yè)的低碳投資決策。企業(yè)作為理性人，其低碳投資決策以實現(xiàn)利潤最大化為目標，決策時需考慮成本與收益兩方面。從成本角度看，低碳投資具有資金體量要求高、風險高、持續(xù)時間長的“兩高一長”特征，企業(yè)主要依賴外部融資完成低碳投資需求，而外部融資存在明顯的信息不對稱和代理成本，導致融資成本成為企業(yè)低碳投資的首要約束。從收益角度看，碳價呈現(xiàn)穩(wěn)定上升趨勢時，低碳投資的收益增加，反之收益下降，因此碳價是調節(jié)企業(yè)低碳投資的重要依據(jù)。

“十三五”期間，盡管我國碳市場存在碳價偏低、試點市場價格差距較大、難以形成公允價格且波動頻繁等問題，但已初步形成價格信號和風險信號。碳價格穩(wěn)定上升，北京碳價格從47.68元/噸升至78.86元/噸，上海從23.66元/噸升至40.46元/噸；碳價格波動率逐漸縮小，上海碳價格標準差從7.59降至3.34，天津從2.98降至0.9。同期，中國低碳投資總額約為65070億元，實現(xiàn)二氧化碳減排能力19.8億噸，雖已取得初步成果，但離實現(xiàn)2030年碳強度下降60%至65%（2005年為基期）的目標仍有很大差距。對碳市場中微觀企業(yè)低碳投資行為的分析是實現(xiàn)碳市場排放量消減目標的前提，因此有必要深入研究我國碳價與低碳投資的關系。

國內(nèi)外學者從宏觀層面就碳市場效率進行了大量研究。沈洪濤等（2019）運用事件研究法，提出現(xiàn)階段我國碳交易未實現(xiàn)經(jīng)濟紅利。廖文龍等（2020）基于地區(qū)數(shù)據(jù)，運用準自然實驗法，提出碳交易促進綠色經(jīng)濟增長。陸敏（2020）基于地區(qū)數(shù)據(jù)，運用雙重差分模型，提出碳交易對生態(tài)效率具有促進作用。路正男等（2020）基于地區(qū)數(shù)據(jù)，運用雙重差分模型，提出碳交易有效降低CO2排放量。胡玉鳳等（2020）基于試點數(shù)據(jù)，運用雙重差分模型，提出碳交易在一定程度上可以實現(xiàn)綠色效率和經(jīng)濟效益?，F(xiàn)有研究多基于地區(qū)數(shù)據(jù)，從碳價格和經(jīng)濟效益、環(huán)境效益之間關系的角度出發(fā)，而忽略微觀企業(yè)行為對碳市場實施效果的影響。

關于碳價格及其波動率與低碳投資關系的研究，蔡小哩等（2018）通過構建低碳技術采納決策模型，研究高耗能企業(yè)的低碳投資問題，提出碳價波動率對企業(yè)低碳投資有抑制作用。魏莉等（2020）通過構建企業(yè)利潤最大化模型，研究廢鋼鐵再制造企業(yè)的減排投資決策，提出高碳價會促進企業(yè)積極采取減排措施。張新華等（2020）通過構建碳減排投資實物期權模型，研究碳價下限對發(fā)電商減排投資的影響，提出碳價下限會縮短減排投資決策時間。丁志剛等（2020）通過構建供應量低碳技術決策模型，研究低碳技術采納時機，提出碳價波動率會影響供應鏈低碳技術采納時機。學者們通過構建低碳技術采納決策模型、利潤最大化模型、碳減排投資實物期權模型，分析碳價波動對高耗能企業(yè)、廢鋼鐵再制造企業(yè)和發(fā)電商低碳投資行為的影響。但受到樣本容量限制，所用模型難以考慮碳市場自身內(nèi)生性因素、低碳投資量連續(xù)性、消費者低碳偏好和碳市場處罰機制等。而系統(tǒng)廣義矩估計（SYSGMM）模型是解決內(nèi)生性問題的有效方法之一，且非常適合處理時間跨度小于截面數(shù)的面板數(shù)據(jù)（Roodman，2006），已被廣泛用于分析股價波動與股市收益、研發(fā)與投資等問題上。

基于此，本文使用微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，采用實證研究方法，研究碳價格及其波動率、融資約束對企業(yè)低碳投資之間的影響，以期為碳交易試點地區(qū)制定碳價調控機制提供思路，為金融機構發(fā)展氣候金融提供參考。本文的創(chuàng)新之處主要包括：（1）從碳交易政策下微觀企業(yè)低碳投資行為入手，研究碳市場效率問題。（2）采用SYSGMM模型，更加貼合實際問題，在考慮因變量滯后性的同時有效解決模型內(nèi)生性問題，獲得更為可靠的研究結果。

一、理論分析與研究假設

（一）碳價格及其波動率對低碳投資的影響

碳價格及其波動率對企業(yè)低碳投資的影響機制有兩種：成本節(jié)約激勵機制和“信號-預期”機制。成本節(jié)約激勵機制中，根據(jù)“弱波特假說”，碳市場的實施影響企業(yè)生產(chǎn)成本，促使其調整投資模式，降低碳排放強度。企業(yè)在面對碳市場時，或通過低碳投資實現(xiàn)減排和履約，或通過購入碳配額實現(xiàn)履約。前者，企業(yè)需付出高昂的低碳投資費用，但也有可能獲得出售多余配額的收益；后者，企業(yè)需付出碳配額的購買費用或碳市場違約的罰款費用。“信號-預期”機制中，企業(yè)對碳市場的預期將影響其低碳投資活動，碳價格作為價格信號，在一定程度上反映區(qū)域減排成本。碳價格越高，區(qū)域減排成本越高，可接受的邊際減排成本也就越高，企業(yè)為獲得競爭優(yōu)勢，選擇通過低碳投資實現(xiàn)減排和履約。碳價格波動率作為風險信號，碳價格波動率越大，碳市場越不穩(wěn)定，企業(yè)為降低風險，選擇通過購入碳配額實現(xiàn)履約。因此，提出以下研究假設：

H1碳價格對低碳投資有正向促進作用；碳價格波動率對低碳投資有反向抑制作用。

（二）融資約束對低碳投資的影響

低碳投資作為一種創(chuàng)新投資，由于具有成本內(nèi)化、環(huán)境效益外化的特點，導致缺乏低碳投資的內(nèi)生動力，因此是碳交易制度下的一種被動創(chuàng)新投資行為。企業(yè)從事低碳投資活動的資金主要來源于兩個途徑：內(nèi)部融資（企業(yè)自身積累）和外部融資（外部投資者），內(nèi)外部融資成本的差異產(chǎn)生了融資約束。企業(yè)在進行低碳投資時會按照“優(yōu)序融資”理論選擇內(nèi)部融資，但企業(yè)自身積累資金有限，并不能完全滿足企業(yè)低碳投資需求，加之低碳投資需要持續(xù)不斷的投入，企業(yè)通常需要借助外部融資完成低碳投資活動，且由于信息不對稱和代理成本，外部投資者對企業(yè)低碳投資的審查更加嚴格，這也導致融資難和融資成本高等問題。融資約束成為制約企業(yè)低碳投資的主要因素之一。因此，提出以下研究假設：

H2融資約束對企業(yè)低碳投資有反向抑制作用。

（三）碳價格及其波動率與融資約束的交互作用對企業(yè)低碳投資的影響

由于碳價格對低碳投資具有促進作用，碳價格波動率和融資約束對低碳投資具有抑制作用，企業(yè)同時面臨碳市場和融資約束時，會根據(jù)利潤最大化決定低碳投資規(guī)模。一方面，碳價越高、碳價波動率越小，碳市場的成本激勵作用和政府對碳市場的重視程度越強，企業(yè)即使面臨融資成本的限制，也傾向于擴大低碳投資規(guī)模；另一方面，即使碳市場趨緊，迫于融資約束企業(yè)也不得不縮減低碳投資規(guī)模?？傊?，碳價格能緩解融資約束對低碳投資的抑制作用，融資約束會擠出碳價格對低碳投資的促進作用，但在我國大力提倡減排，多種減排工具齊頭并進的背景下，碳價格對融資約束的緩解作用大于融資約束對低碳投資的擠出效應。碳價格波動率和融資約束均對低碳投資有抑制作用，那二者合力會對低碳投資規(guī)模產(chǎn)生多大規(guī)模的抑制作用呢？因此，提出以下研究假設：

H3碳價格與融資約束的交互項對企業(yè)低碳投資有正向促進作用；碳價格波動率與融資約束的交互項對企業(yè)低碳投資有反向抑制作用。

本文構建的碳價信號傳導機制如圖1所示：

圖1 碳價信號傳導機制

二、研究設計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文以被納入深圳、上海、北京、廣州、天津、湖北、重慶2015年碳市場的控排上市企業(yè)作為研究對象，樣本時期為2015—2019年。理由如下：（1）截至2020年，中國共有8個碳市場，其中7個碳市場于2014年6月前成立，第8個碳市場成立時間較晚，因此，為保證樣本時間長度，選擇先成立的7個碳市場作為樣本篩選范圍，樣本時期為2015—2019年；（2）關于低碳投資的披露，只有上市公司被要求強制披露社會責任情況，因此，樣本為上市公司；（3）關于2015年碳市場，本文研究碳價格及其波動率對低碳投資的影響，為保證樣本質量，需保證研究對象在樣本時期內(nèi)一直被納入碳市場。因此，使用2015年碳市場名單篩選企業(yè)。

同時進行如下篩選：（1）剔除控排企業(yè)名單中的非上市公司、2015年后上市的公司和2015年后退出碳市場的企業(yè)；（2）剔除ST、ST*的上市公司；（3）剔除樣本時期內(nèi)數(shù)據(jù)不完整的樣本。通過上述篩選，本文最終獲得135家控排上市公司樣本。

本文數(shù)據(jù)來源：（1）被解釋變量低碳投資（LC）相關數(shù)據(jù)來源于企業(yè)發(fā)布的社會責任報告；（2）解釋變量融資約束（FC）、碳價格及其波動率（Price和VO）和控制變量企業(yè)規(guī)模（Size）、盈利能力（Roa）、現(xiàn)金持有量（Cash）、機會成本（Opport）的相關數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）和萬德（Wind）數(shù)據(jù)庫，其中缺失的數(shù)據(jù)根據(jù)相關資料手工計算獲得。

（二）變量選取與定義

1.被解釋變量：低碳投資（LC）

關于低碳投資，本文借鑒Darren et al（1997）和畢茜等（2016）的處理，采用內(nèi)容分析法，將上市公司社會責任報告中關于低碳投資的描述進行定量轉化，衡量低碳投資額。低碳投資是指企業(yè)用于低碳管理、節(jié)能降耗設備更新改造、低碳能源、清潔生產(chǎn)技術研發(fā)和國家核證自愿減排量（CCER）等方面的資金投入。目前，這種方法廣泛應用于社會責任和綠色投資研究中，其優(yōu)點在于分攤企業(yè)當期支付多期使用或受益的資產(chǎn)支出，如節(jié)能降耗生產(chǎn)設備的購置費用、清潔生產(chǎn)技術的研發(fā)費用等。本文根據(jù)低碳投資分類，構建企業(yè)低碳投資評價體系，如圖2所示，共5類，13個指標。依據(jù)《社會責任報告》，參照評價體系做出客觀評分，各指標賦值0至3分，分別表示無投資，較少投資、中等投資和充分投資，企業(yè)低碳投資為13項指標評分加總。

圖2 低碳投資評價體系

2.解釋變量：碳價格及其波動率（Price/VO）

從兩個角度衡量碳價格及其波動率，碳價格（絕對值指標）和碳價格波動率（相對值指標）。碳價格是指企業(yè)所在碳市場的年交易均價；碳價格波動率是指企業(yè)所在碳市場交易價格的年標準差。若同一企業(yè)同時被納入多個碳市場，則采用加權平均的方法計算碳價格和碳價格波動率。

3.解釋變量：融資約束（FC）

本文借鑒林學軍、官玉霞（2020）的處理，使用Kaplan et al（1997）提出的KZ指數(shù)作為融資約束衡量指標。KZ指數(shù)越大，企業(yè)融資約束程度越高。計算過程如下：（1）計算5個企業(yè)財務指標：OF/A（經(jīng)營活動現(xiàn)金流量/期初總資產(chǎn)）、D/A（現(xiàn)金股利/期初總資產(chǎn)）、C/A（現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物/期初總資產(chǎn)）、Lev（負債合計/資產(chǎn)合計）、Tobin's Q（公司市值/資產(chǎn)重置成本）；（2）若OF/A小于中位數(shù)，則令kz1為1，否則為0；D/A、C/A同OF/A處理；若Lev大于中位數(shù)，則令kz4為1，否則為0；Tobin's Q同Lev處理；（3）令kz=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5；（4）令kz為因變量，OF/A、D/A、C/A、Lev、Tobin's Q為自變量，使用Ordered Logit模型進行回歸，得到各變量回歸系數(shù)；（5）將（1）和（4）求得的系數(shù)帶入模型，得到KZ指數(shù)。

4.控制變量

參考現(xiàn)有關于碳價格及其波動率、融資約束對低碳投資影響的研究，對其他影響低碳投資的企業(yè)特征變量進行控制，具體包括：企業(yè)規(guī)模（Size）、盈利能力（Roa）、現(xiàn)金流量（Cash）、機會成本（Opport）、產(chǎn)權性質（Soe）、行業(yè)效應（Industry）、年度效應（Year）。相關變量含義及說明如下表1所示。

表1 主要變量及含義

（三）模型構建

驗證H1，使用SYS-GMM模型，考慮到碳價格和碳價格波動率也存在滯后性，采用滯后一期的碳價格或碳價格波動率來構建模型1，如公式（1）和（2）所示：

驗證H2，使用SYS-GMM模型，考慮到融資約束也存在滯后性，故采用滯后一期的融資約束來構建模型2，如公式（3）所示：

驗證H3，使用SYS-GMM模型，在模型1、模型2的基礎上增加碳價格或碳價格波動率與融資約束的交互項來構建模型3，如公式（4）和（5）所示：

三、實證結果分析

（一）描述性統(tǒng)計

1.企業(yè)低碳投資的統(tǒng)計描述

企業(yè)低碳投資描述性統(tǒng)計結果如表2所示，從截面來看，低碳投資最大相差39個單位，標準差為11.92，說明不同企業(yè)之間低碳投資規(guī)模差異較大；從時間序列來看，各年平均值和中位數(shù)持續(xù)增加，說明企業(yè)低碳投資規(guī)模呈現(xiàn)逐年上升趨勢。

表2 企業(yè)綠色投資的描述性統(tǒng)計

2.其他變量的統(tǒng)計描述

其他變量描述性統(tǒng)計結果如表3所示，碳價格均值為35.77，中位數(shù)為32.95，最大值為78.76，最小值為4.5、標準差為18.11，說明不同碳市場碳價格差異大，被納入不同碳市場的企業(yè)所受到碳價格的引導調節(jié)作用不同。碳價格波動率均值為5.86，中位數(shù)為5.49，最大值為13.54，最小值為0.9，標準差為2.53，說明碳價格波動率普遍較高，不同碳市場碳價格波動率差異明顯，被納入不同碳市場的企業(yè)所受到碳價格波動率的引導調節(jié)作用不同。融資約束均值為1.39，中位數(shù)為1.68，最大值為10.95，最小值為-6.8，標準差為2.31，說明樣本企業(yè)普遍存在融資約束，且不同企業(yè)之間融資約束差異較大。

表3 其他變量的描述性統(tǒng)計

（二）SYS-GMM模型估計結果

1.全樣本估計結果

對2015—2019年135家企業(yè)的面板數(shù)據(jù)采用SYS-GMM模型進行估計，并利用OLS、FE估計值進行檢驗，結果如表4和表5所示。模型1、2、3均通過檢驗，SYS-GMM模型估計結果穩(wěn)健且可靠。如模型1中：（1）Hansen test為0.322，拒絕所使用的工具變量與誤差項式不相關的原假設，通過過度識別約束檢驗；（2）AR為0.299，接受一階差分方程的隨機誤差項中不存在二階序列相關的原假設，通過自相關檢驗；（3）滯后項的估計值為0.653，介于OLS估計值0.916和FE估計值0.362之間，（4）工具變量數(shù)84小于截面數(shù)135。模型2、3理由同上。

表4 OLS、FE、SYS-GMM檢驗結果

表5 全樣本估計結果

首先，考慮碳價格及其波動率對低碳投資的影響，模型1中，控制其他變量影響后，碳價格、碳價格波動率與低碳投資之間的關系均不顯著。即碳價格和碳價格波動率不會直接對低碳投資產(chǎn)生影響，這是由于我國碳市場處于建立初期，多數(shù)企業(yè)還未做好應對碳市場的準備，對碳價格、碳價格波動率的變化并不敏感，同時也不具備完全反應能力，H1不成立。其次，考慮融資約束對低碳投資的影響，模型2中，控制其他變量影響后，融資約束在10%水平上顯著為負（β1=-0.023，p=0.1），說明融資約束對企業(yè)低碳投資有顯著抑制作用，這是由于低碳投資具有“兩高一長”特征，需要借助外部融資滿足投資需求，而低碳投資又因信息不對稱和代理成本導致融資難和融資成本高，H2成立。最后，考慮碳價格及其波動率與融資約束的交互作用對低碳投資的影響，模型3中，控制其他變量的前提下，變量為碳價格時，交互項在10%水平上顯著為正（γ1=0.002，p=0.1），說明碳價格與融資約束的交互項對低碳投資具有正向促進作用，這是由于碳價格的正效應完全抵消了融資約束引起的負效應，從而使交互作用顯著為正。即企業(yè)在同時面臨碳市場和融資約束時，或為避免支付昂貴的配額費用或違約罰款，或為賺取出售配額的收入，而選擇擴大企業(yè)低碳投資規(guī)模，以求緩解融資約束并在碳市場中獲得競爭優(yōu)勢。變量為碳價格波動率時，交互項在5%水平上顯著為負（γ1=-0.005，p=0.05），說明碳價格波動率與融資約束的交互項對低碳投資起到顯著負向作用。這是由于在面對不穩(wěn)定的碳市場和自身成本限制的情況下，企業(yè)為規(guī)避不確定性風險，而選擇縮減低碳投資規(guī)模，H3成立。

續(xù)表

2.分組估計結果

根據(jù)上文全樣本回歸結果，可知行業(yè)效應和年份效應對低碳投資的影響并不顯著，但產(chǎn)權性質對低碳投資有顯著正向影響。因此，根據(jù)企業(yè)產(chǎn)權性質，將樣本分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，計量結果如表6和表7所示。同理，認為SYS-GMM估計結果穩(wěn)健且可靠。

表6 分產(chǎn)權性質估計結果（Price）

表7 分產(chǎn)權性質估計結果（VO）

當變量為碳價格時，模型1、2、3中，控制其他變量影響后，國有企業(yè)碳價格在5%水平上顯著為正（λ1=0.004，p=0.05），融資約束不顯著為負，交互項在5%水平上顯著為正（γ1=0.002，p=0.05），系數(shù)小于碳價格的系數(shù)；非國有企業(yè)碳價格不顯著為負，融資約束在5%水平上顯著為負（β1=-0.057，p=0.05），交互項不顯著為正。說明國有企業(yè)低碳投資同時受碳價格直接影響和交互項影響，但與融資約束無直接關系；而非國有企業(yè)受融資約束影響，與碳價格和交互項無顯著關系。這是由于國有企業(yè)自有資金積累雄厚，受外部融資依賴小，且外部融資成本較低，不受融資約束限制；同時，國有企業(yè)作為政府代理人，需響應政府號召，承擔減排責任，履行國企使命，受碳價格和交互項影響。非國有企業(yè)自有資金薄弱，主要依賴外部融資進行低碳投資，且外部融資成本高，受融資約束限制；碳市場仍處于建設初期，非國有企業(yè)由于融資約束，對碳市場的發(fā)展態(tài)勢仍處于觀望狀態(tài)，不受碳價格和交互項的引導和調節(jié)作用。

續(xù)表

續(xù)表

當變量為碳價格波動率時，模型2、3中，控制其他變量影響后，國有企業(yè)碳價格波動率不顯著為正，交互項不顯著為負；非國有企業(yè)碳價格波動率和交互項分別在5%水平上顯著為負（λ1=-0.052，p=0.05，γ1=-0.012，p=0.05）。說明國有企業(yè)不受碳價格波動率和交互項的影響，非國有企業(yè)受碳價格波動率和交互項的負向影響；這是由于國有企業(yè)作為大企業(yè)，需承擔大企業(yè)減排責任，且不減排隱性成本較大，即使在面對不穩(wěn)定的碳市場時，也需積極響應政府號召；而非國有企業(yè)由于自身實力有限，碳價格波動率較大時，為避免不確定性風險，更愿意繼續(xù)觀望碳市場的發(fā)展情況。

3.穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述計量結果的可信程度，本文將進行以下穩(wěn)健性檢驗：

（1）更換低碳投資衡量方式，使用低碳投資占年末總資產(chǎn)的百分比作為低碳投資的新指標，計量結果如表8所示。

表8 穩(wěn)健性檢驗結果（1）

（2）借鑒Baker et al（2003）對KZ指數(shù)的處理方法，利用公式（6）重新構建KZ指數(shù)，計量結果如表9所示。

表9 穩(wěn)健性檢驗結果（2）

（3）在回歸模型中添加其他可能影響企業(yè)低碳投資規(guī)模的變量，如企業(yè)年齡、盈利情況等控制變量。計量結果如表10所示。

表10 穩(wěn)健性檢驗結果（3）

上述三次穩(wěn)健性結果均與本文結論保持一致，即碳價對企業(yè)低碳投資無直接促進作用，融資約束對低碳投資有顯著抑制作用，碳價格與融資約束的交互項對低碳投資有促進作用，碳價格波動率與融資約束的交互項對低碳投資有抑制作用。

續(xù)表

四、研究結論與政策啟示

以2015至2019年135家控排上市企業(yè)為研究對象，利用SYS-GMM模型進行實證分析，研究碳價格及其波動率對企業(yè)低碳投資的影響。本文的主要結論為：碳價信號并不總是對企業(yè)低碳投資產(chǎn)生直接影響，但可以和融資約束共同發(fā)生作用。其中，碳價格與融資約束的交互項對企業(yè)低碳投資具有促進作用，碳價格波動率與融資約束的交互項對低碳投資產(chǎn)生抑制作用?？紤]企業(yè)產(chǎn)權性質時，國有企業(yè)低碳投資受碳價格、碳價格與融資約束交互項的影響，非國有企業(yè)受融資約束、碳價格波動率、碳價格波動率與融資約束交互項的影響。

根據(jù)上述分析，提出以下政策建議：

1.維持公允且穩(wěn)定的碳價

政府可通過調節(jié)碳配額供給和需求，維持公允碳價。從需求角度看，完善碳交易獎懲機制，建議借鑒美國、歐盟碳市場經(jīng)驗，具體設計如下，獎勵履約企業(yè)配額，并強制受獎勵企業(yè)參與碳市場交易；對違約企業(yè)根據(jù)企業(yè)規(guī)模和碳市場參與度設立分級累進違約處罰機制，以企業(yè)是否參與碳交易劃分，大型違約企業(yè)分別處以清繳截止日前一年配額市場均價3至4倍、4至5倍的罰款；小型違約企業(yè)分別處以4至5倍、5至6倍的罰款，使企業(yè)意識到碳同樣能為企業(yè)帶來收益，從而增加企業(yè)參與碳市場積極性；從供給角度看，借鑒EU ETS經(jīng)驗，建立市場穩(wěn)定儲備機制，具體設計如下：當過剩配額超過一定量時，將過剩配額轉入儲備，同時減少拍賣配額，從而控制碳配額供給。

2.合理調控碳價格波動率

為發(fā)揮碳市場風險信號的引導調節(jié)作用，應建立碳價格穩(wěn)定機制，避免碳價格過度波動。從短期調控來看，完善漲跌幅限制機制，建議參考澳大利亞碳市場經(jīng)驗，具體設計分為兩階段：固定價格階段（2020至2022年）和浮動價格階段（2022至2024年）。在固定價格階段，設置碳價上限為70元，浮動價格階段，之后每年以5%的速度增長；從長期調控來看，調控配額供給，建議參考RGGI，建立成本控制儲備機制（CCR）和排放控制儲備機制（ECR），首先，預先設立觸發(fā)價格，2020至2024年CCR配額的觸發(fā)價格為60、65、70、75，之后每年增長2%，碳價高于觸發(fā)價格后，市場出售CCR配額，低于階梯價格時，回購配額減少供給。

3.創(chuàng)新氣候金融發(fā)展

為緩解企業(yè)融資約束，應加快氣候金融創(chuàng)新發(fā)展。建議參考美國氣候金融發(fā)展經(jīng)驗，豐富完善氣候金融產(chǎn)品，進行產(chǎn)品創(chuàng)新，如花旗銀行的結構化節(jié)能抵押品、巴萊克銀行的綠色信用卡等；駐足綠色信貸發(fā)展，創(chuàng)新排污權、能效貸綠色信貸產(chǎn)品；大力發(fā)展綠色債券，創(chuàng)新綠色保險產(chǎn)品，具體包括森林險、環(huán)境污染險、綠色貸款保證險等保險產(chǎn)品。同時，發(fā)掘各類金融工具的獨特優(yōu)勢，組合使用金融工具，根據(jù)行業(yè)特色創(chuàng)新發(fā)展綠色金融工具。擴寬融資渠道，通過稅收政策吸引社會資本，獲得資本積累，保障企業(yè)低碳轉型順利實施。

4.規(guī)范碳資產(chǎn)管理培訓

為促進企業(yè)參與碳市場，提升企業(yè)碳資產(chǎn)管理能力，應規(guī)范碳資產(chǎn)管理培訓，幫助企業(yè)控制和管理碳風險。首先，鼓勵企業(yè)積極參與碳資產(chǎn)管理培訓，降低碳資產(chǎn)管理培訓門檻，培育一批掌握碳市場政策、交易規(guī)則的專業(yè)性人才。其次，豐富碳資產(chǎn)培訓內(nèi)容。在現(xiàn)有關于碳市場基本信息的基礎上，增加關于碳配額預算管理、交易管理和核算管理的內(nèi)容，幫助企業(yè)進行預算規(guī)劃，識別碳風險，活躍碳市場，加速碳減排，降低碳資產(chǎn)管理成本，規(guī)范碳計量，完善碳披露，為管理提供數(shù)據(jù)支持；增加碳市場發(fā)展前沿的信息，構建企業(yè)對碳市場的預期，提升企業(yè)參與碳市場的動力.最后，針對被納入和即將納入碳市場的石化、化工、建材、鋼鐵、有色、造紙、航空等行業(yè)，分別構建碳資產(chǎn)管理體系，做到精準培訓，解決企業(yè)實際問題。