金融视角下碳排放权价格波动的多因素研究——以湖北省为例

■江世银 姜俞 魏建华 王越

一、引言

全球气候问题频发，低碳发展成为各国的共识。根据国际能源网的数据，目前已有30个国家明确提出碳排放目标，作为全球碳排放量较大的国家，中国在碳减排中担当着重要角色。研究表明，工业革命以来人类排放的二氧化碳是目前气候变化的主要诱因，应对气候变化问题首先要控制碳排放，因此碳排放权交易市场在促成双碳目标的实现中承担着重要角色。由于各地的经济发展方式和能源消耗结构存在差异，最初我国并未构建统一的碳排放权交易市场，而是选择在部分地方试点。2013年起，北京、上海、深圳、天津、广东、湖北和重庆七个省市陆续开始试点，经过几年碳排放权交易实践经验的积累，初具规模的地方碳交易市场逐渐形成。2021年7月，覆盖企业范围更广、规模更大的全国碳排放权交易市场上线交易。湖北作为第一批试点碳排放权交易的省份，其产业结构与中国的经济发展历程类似。2016年前，湖北省一直以第二产业为主导，但近五年来第三产业发展迅猛，湖北省产业结构逐步实现“二三一”到“三二一”的转变。尽管如此，目前湖北省仍存在产业结构偏重、控排企业较多的情况。此外，湖北省碳排放权市场的总交易量和总交易额一直稳居第一，是碳排放权交易的数据中心，因此本文选择湖北省碳排放权市场作为研究的对象。许多学者在研究地方碳排放权市场时，一般选择整个中国的宏观经济作为影响因素，忽略了地方发展的差异性，而如果将影响因素细分到区域则会更有针对性。基于此，在借鉴前人已有经验的基础上，本文选择湖北省板块指数、沪深300指数、武汉空气质量指数、武汉平均气温和煤炭价格作为影响因素研究对其碳排放权价格的影响。在分析各因素对湖北碳排放权价格影响的同时，比较湖北省板块指数与沪深300 指数对湖北碳排放权价格的影响程度，并对其价格波动作出客观评价。

二、理论基础与文献综述

（一）理论基础

金融视角下，研究碳排放权价格波动影响因素的理论基础，主要是环境外部性内部化理论、碳金融理论和供求影响价格理论。产权界定理论的发展为解决环境外部性问题提供了新的思路，碳排放权能够作为金融商品进行交易便是环境外部性问题内部化解决的产物。此外，碳金融理论的丰富与发展为碳排放权交易提供了必要条件，碳排放权交易作为碳金融市场中的一项经济活动，其价格不可避免地会受到供求关系的影响。虽然目前政府掌握了碳配额的供给，但碳配额供给会因地区发展状况不同而有所偏倚，企业对碳排放额度的需求也会受到多种因素的影响，由此形成的供求关系将影响到碳排放权价格的波动。

1.环境外部性内部化

外部性又称溢出效应（spillover effect），是指一个人或一群人的行为决策给他人带来的影响，按受益和受损情况分为正外部性和负外部性[1]。环境外部性（environmental externality）是指经济行为个体的经济活动使环境受损，在给其他居民的生存环境和身体健康带来损害的同时，并没有为此付出成本代价[2]。二氧化碳的排放本身具有环境外部性，也就是负溢出效应。碳排放权产生前，生产企业本身的排放成本几乎为0，社会无形中承担企业的排放成本是环境不断恶化的主要原因。而根据科斯定理，产权明确对减少交易成本起决定性作用，外部性问题可以通过明确产权、市场交易的方式来解决[3]。碳排放权交易正是将环境产权划分给社会，利用市场价格和竞争机制高效率分配碳排放权[4]，从而实现环境外部性的内部化，即碳排放主体承担排放二氧化碳的成本。环境外部性内部化，一方面能通过增加企业的排污成本，达到减排目的；另一方面可以倒逼企业改进技术设备，使用清洁能源，降低整个社会的平均减排成本。

2.碳金融

碳金融是建立在金融市场基础上的，包含一切为减少温室气体排放的经济活动[5]。碳金融最主要的部分是给原本不能够流通的碳排放权赋予金融属性，以实现碳排放权跨期交易。碳金融旨在通过各种金融政策工具，实现碳融资和碳物质的买卖，促进经济绿色转型与社会的可持续发展[6]。金融与碳金融之间既相互联系又有所区别，金融协调的是资金供求关系，碳金融关注的是碳排放的供求关系。碳金融的主要构成部分是碳排放权交易及其衍生品交易。碳金融市场具有极其丰富的内涵：从市场构成上可分为一级市场和二级市场；从交易时间上可分为现货市场和期货市场；从交易种类上可分为碳基金、碳期货、碳排放权交易等。目前，我国的碳金融市场仍以现货市场为主。

3.供求影响价格

传统商品的价格由其价值决定，供求关系影响价格，当供大于求时，商品的价格下降；供小于求时，商品的价格上升。如股票、债券等金融产品的价格除受公司经营状况、未来发展、市场利率等因素影响外，也会受到供求关系的影响。碳排放权与其他金融资产一样，其价格也反映了供求关系。但由于碳排放权是政府授予的虚拟权利，碳金融产品并不具有实物支撑，其价格与企业经营状况关系不大[7]。此外，碳排放权中包含减排目的，其价格波动具有特殊性。碳配额供给量会根据环境状况、相关指标等事先确定，因此碳排放权的价格波动主要由需求方主导[8]。

（二）文献综述

亚当·斯密曾提出，在市场经济下，一个人通过追求自身利益对社会利益的促进，往往比有意为之还要有效。碳排放权的思想与之不谋而合，碳排放权交易市场是由政府主导、市场化运作、企业与社会各界共同参与的控制碳排放总量的市场。在地方碳市场正式上市交易前，隗斌贤等[9]提出参考国外经验建设区域碳交易市场具有紧迫性。谭志雄等[10]认为我国具备了实行区域碳交易市场的基本条件，以“碳票”为主的碳交易模式将是创新之举。姜国刚[11]则从社会经济福利的角度探讨了碳减排投入和碳交易价格对低碳经济的重要作用。碳交易本身就是金融创新的结果，将排放二氧化碳的权利实体化，使碳排放权可以用相关的交易价格进行衡量，并成为交易市场上流通的产品。赋予碳排放权商品化属性，是利用了市场化机制的效率原则解决环境问题，其中蕴含了外部性内在化的解决逻辑[12]。随着全国碳市场的上线交易，张希良等[4]认为中国在借鉴国外经验的同时，更应该走出有中国特色的碳市场之路，中国碳市场既是达成“双碳”目标的重要手段，也是国家气候治理机制的重要创新，更能对全球碳定价机制产生深远影响。在大数据的背景下，叶强等[13]对借助区块链技术畅通企业级和个人级的碳交易市场进行了展望并设计了区块链碳市场体系。

在碳排放权研究方面，许多学者将目前试点的几个碳排放权交易市场进行比较，分析各碳排放权市场的特点。陈柳卉等[14]通过对比目前我国八家碳排放权市场的价格波动性发现，八家试点市场均处于初级阶段，未来的进一步发展还需要多方面的支持。吕靖烨等[15]运用小波分辨率将三家碳交易试点市场与欧洲碳市场对比分析发现，目前我国碳市场的稳定性还相对不足，根本原因是自身体制建设存在缺陷。许子萌等[16]通过研究我国几个碳交易市场价格的跳跃风险发现，经济相对欠发达地区的跳跃风险反而更小，由于这些地区在减排成本上具有天然优势，中国碳交易市场建设可从经济欠发达地区入手。杨天臣[17]利用GARCH 簇模型和Logit 模型发现湖北碳交易价格具有波动聚集性，其外部冲击引起的价格波动持续性较弱。

也有学者从可能的影响因素入手，探究影响碳排放权交易价格波动的多重因素。王倩等[8]通过探究碳交易市场影响因素的区域性差异，发现宏观价格、能源的相对价格以及温度都对碳交易价格有显著影响，但因各地经济结构和能源消耗强度存在差异，其影响程度也不同。郭文军[18]、金林等[19]通过Lasso 回归变量从宏观经济、能源价格、气候环境和国际市场四个方面研究碳交易价格的影响因素。金林等[19]还建立了价格指标体系，并借助灰色BP神经网络模型进行了价格风险预测。郑祖婷等[20]利用因子分析法及BP 神经网络模型发现宏观经济因素和能源价格对碳交易市场价格影响最为显著，并据此构建出我国碳交易价格波动风险的预警模型。总的来说，碳排放权交易价格受宏观经济状况、能源价格、天气环境状况的影响较多。

本文选择的研究方法和选取的影响因素得益于前期学者研究的启发，但在梳理相关文献时发现许多学者在研究地方碳交易市场时，仅将目光放在全国宏观经济背景下，很少有人将影响因素细分到地方区域。通常来说，相同时间段不同地区经济发展状况存在差异。本文的边际贡献在于探讨了各影响因素如何引起地方碳排放权价格的波动，以及地方碳排放权价格是否对区域经济发展状况更加敏感。本文的不足之处在于影响因素的数据选取欠妥，同时割裂了区域经济和宏观经济之间存在的间接联系，没有能够在一个完整环境下探讨。

三、实证分析

（一）数据选取与模型说明

1.数据选取

在研读前人研究的基础上，本文从经济、空气质量、气温、能源价格四个影响因素方面入手，探究湖北碳排放权的价格波动。许多学者研究某个地方碳排放权市场往往选择全国的宏观数据作为经济影响因素。本文为体现地方发展的差异性，选择湖北板块综合指数作为湖北经济发展的代理变量，并比较其与代表宏观经济的沪深300指数对湖北碳排放权价格的影响程度，以期得到更为精确的分析结果。企业在生产经营中，能源消耗成本是其需要考虑的重要因素。在众多能源中，煤炭的二氧化碳排放量最多且成本较低，因而选择煤炭期货价格指数作为能源方面的影响因素。空气质量指数和温度的选取也精确到了地方，均选择武汉区域的日数据。此外，对温度数据的处理是取武汉最高温和最低温的平均值，在此基础上加5 作为温度变量。为与碳排放权市场的交易日形成一一对应关系，本文剔除了休息日和节假日的数据。由于湖北碳排放权交易市场自2014年4月4日开放交易，因此样本区间选择2014年4月4日—2021年11月8日。具体数据信息如表1所示。

表1 变量选取与数据来源

2.模型说明

本文选取了GARCH 类模型和VAR 模型。首先，利用TGARCH模型和EGARCH模型总体分析湖北碳排放权价格收益率的波动情况。TGARCH 模型和EGARCH 模型均是评价时间序列中判断是否存在杠杆效应的模型。TGARCH 模型的思想是引入虚拟变量0 和1，用Dt表示残差变化方向的哑变量。当ut-1<0 时，Dt=1；否则，Dt=0。EGARCH 模型则是对Inσ2t建模，减少了非负参数的约束条件，更能够体现条件方差的变动性。杠杆效应由γ系数体现，具体表达式如下：

其次，运用VAR模型即向量自回归模型分析各变量对湖北碳排放权价格的影响程度。在VAR 模型中，每个被解释变量都对自身以及其他解释变量的若干期滞后值进行回归。本文共选择了6 个变量，根据最优滞后阶数为1，得到一阶VAR模型的表达式为：

其中，Zt表示由第t期观测值构成的6维向量；Ai表示6×6系数矩阵；Ut表示由随机误差项构成的6×1矩阵，其中随机误差项ui（i=1，2，…，6）表示白噪声过程，并满足E（uitujt）=0（i，j=1，2，…，6，且i≠j）。

（二）碳排放权价格波动分析

此处选取湖北碳排放权交易市场2014年4月2日—2021年11月8日期间1792 个收盘价作为样本数据，并利用公式得到收益率序列，其中r为收益率，pt为收盘价，pt-1为前一日收盘价。

1.描述性统计

从图1可以看出，在交易市场刚启动的四年中，碳排放权价格呈现震荡下行趋势，最低降至10 元/吨。随着市场对节能减排的重视程度和企业对碳排放额度的需求不断增加，依据碳金融和环境外部性构建的碳排放权交易市场运作效果逐渐显现。自2017年底开始碳排放权价格逐步上升，截至数据选取日，已达42.27元/吨，是初启时的近两倍。

图1 湖北碳排放权价格走势

从图2可以看出，湖北碳排放权价格收益率的波动大致在-0.1至0.1之间，日收益率的波动表现出明显的时变性和突发性特征，因此初步判断收益率时间序列存在异方差性。后文中将利用ARCH模型检验其异方差性，并利用GARCH 簇模型整体评价碳排放权价格收益率的波动特征。

图2 湖北碳排放权价格收益率

表2的描述性统计结果显示，碳排放权价格收益率偏度小于0，说明样本数是负偏离，标准差低估了收益率的波动风险。峰度大于正太分布的峰值3，呈现尖峰厚尾的分布形态，不符合正态分布的特征；J-B统计量远大于临界值，且P值接近0，因此拒绝收益率服从正态分布的原假设，从而可以判断出样本数据不服从正态分布。

表2 收益率描述性统计

2.ADF检验和ARCH效应检验

为防止出现伪回归，首先要对时间序列进行平稳性检验。从ADF检验结果来看，P值显著小于5%的临界值水平，因此拒绝存在单位根的原假设，即碳排放权价格收益率时间序列是平稳的。从ARCHLM检验结果来看，P值显著小于5%的临界值水平，因此拒绝不存在ARCH 效应的原假设，即碳排放权价格收益率存在明显的条件异方差性。

表3 平稳性检验及异方差检验

3.杠杆效应分析

进一步选择TGARCH 和EGARCH模型分析湖北碳排放权的杠杆效应。从表4检验结果来看，碳排放权价格收益率的TGARCH 项系数显著为负，存在非对称效应。碳排放权交易市场出现利好消息时带来0.90 倍的冲击，出现利空消息时则带来0.38 倍的冲击，这说明利空消息并没有使湖北碳排放权交易市场波动风险加大，反而这种非对称效应使得波动减小。为避免TGARCH 模型在参数设置上的缺陷，利用EGARCH模型继续检验。EGARCH模型检验结果也显示出同样的结论，利空消息并没有使得波动风险加大，因而湖北碳排放权市场不存在杠杆效应。

表4 杠杆效应检验

（三）影响因素分析

1.单位根与模型稳定性检验

在利用VAR模型进行估计前，对各变量的时间序列进行单位根检验。单位根检验的结果如表5所示，除AQI和TEMP为平稳的时间序列外，其余变量均为一阶单整。在各序列平稳后，根据最优滞后阶数选取标准，建立VAR（1）模型进行估计。之后采用AR 根估计方法对VAR（1）模型进行平稳性检验。从图3可以看出，VAR（1）模型中AR 根模的倒数均小于1，落在单位圆内，这表明VAR（1）模型是平稳系统，各变量间存在长期稳定关系。

表5 各影响因素单位根检验结果

图3 VAR模型稳定性检验

2.脉冲响应

VAR模型建模估计后，利用脉冲响应分析各影响因素对湖北碳排放权价格的冲击。多因素引起湖北碳排放权价格波动的路径主要是影响因素先作用于碳配额的供给与需求，再通过碳金融中的经济活动作用于碳排放权市场，最后根据环境外部性内部化理论，企业参加碳排放权交易的积极性增加，这进一步影响碳排放权的供求，从而形成了良性循环。从图4至图8可以看出5 个变量对湖北碳排放权价格有着不同程度的影响。

从图4可以看出，空气质量指数在第一期产生负向冲击0.018后，冲击逐渐减缓，第七期后冲击消失。总体来看，空气质量指数对湖北碳排放权价格的影响是平滑的。目前湖北的第二产业仍占据主要地位，空气污染指数能够间接反映出二氧化碳排放量是否过多。当空气污染状况严重时，为改善环境质量，政府会对企业排放污染物进行严格限制，通过供给端来控制企业碳配额额度。在供给减少，需求不变的情况下，湖北碳排放权价格随之波动。

图4 空气质量对湖北碳排放权价格的冲击

从图5可以看出，温度对湖北碳市场的冲击程度较小，仅为0.004，但持续时间较长，在选择十期的范围时发现冲击并未完全消失。增加期数至60 期后，温度的冲击在第52期消失。温度对湖北碳排放权价格的影响较小、持续时间长的特点恰好与季节的温度变化相符合。武汉作为“四大火炉”城市之一，夏季气温较高时往往会加大力度控制温室气体排放。企业是温室气体排放的主体，是重点监测的对象，碳配额价格在需求的影响下会产生波动。

图5 温度对湖北碳排放权价格的冲击

从图6可以看出，煤炭期货价格指数对湖北碳排放权价格的冲击仅次于湖北板块指数。其第一期产生0.023的负向冲击后，第二期的负向冲击增大至0.027，第三期后冲击大幅减少，到第五期后完全消失。煤炭期货市场较之于现货市场，对信息反应更敏感，在一定程度上反映了煤炭期货市场参与者的预期及对未来行情的判断，促成了煤炭现货市场价格的形成。煤炭期货价格指数对价格冲击仅次于湖北板块指数，这从侧面表明能源价格是企业考虑是否要购买碳排放权的重要因素。当企业预测能源价格走低时，通常会考虑扩张产能，因此对未来的碳配额指标的需求便会增加；反之，企业则会考虑适当缩减产能，对碳排放权的需求随之减少。在碳配额一定的情况下，煤炭价格通过需求端影响湖北碳排放权价格。

图6 煤炭期货价格对湖北碳排放权价格的冲击

从图7可以看出，湖北板块指数是几个变量中对湖北碳排放权价格冲击最大的影响因素。其第一期产生0.034的正向冲击后，第二期产生较小幅度的负向冲击，第三期后归至0。经济环境的多变性对企业的生产经营决策有着重要影响，善于经营的企业往往对经济信息反应灵敏。当区域经济环境向好时，企业扩大生产经营的热情高涨，这意味着对碳排放权需求增加，但随之理性的思维减少了超量产的决策，从而减少了对碳排放权的需求，这与第二期产生的负向冲击相吻合。相反，当区域经济环境较差时，企业出于效益方面的考量倾向于缩产，从而减少了对碳排放权的需求，但随着恐慌情绪的消散，企业又逐步增加产量，对碳排放权的需求随之增加，区域经济状况对碳排放权的冲击减弱。

图7 湖北板块指数对湖北碳排放权价格的冲击

从图8可以看出，由于在信息传递方面具有时滞性，代表宏观经济状况的沪深300 指数对湖北碳排放权价格并未产生较大的即时影响，而是在第二期产生最大幅度的正向冲击，但仅为0.007。第三期产生较小的负向冲击，第四期产生的冲击影响消失。沪深300 指数代表整个国家的经济环境，但其产生的冲击不如湖北板块指数明显。原因在于地域经济发展具有差异性，导致湖北经济发展状况与整体国家经济并不一致，从而在碳排放权交易市场中表现出其自身的特点。

图8 沪深300指数对湖北碳排放权价格的冲击

为清晰地比较湖北板块指数和沪深300指数对湖北碳配额价格的影响，将两者的冲击进行曲线组合。从图9可以看出，第一期湖北板块指数的冲击影响是沪深300 指数的四倍之多，第二期湖北板块指数产生较为明显的负向冲击，而沪深300 指数的正向冲击增强。此外，市场信息传递的时滞性使得沪深300指数对湖北碳交易市场产生的负向冲击推后至第三期，两个指数的冲击影响几乎都在第四期时消失。以上分析说明湖北碳排放权市场对湖北区域经济环境更为敏感，全国宏观背景下的经济发展虽然会影响湖北碳排放权价格的波动，但影响程度不如湖北经济状况强烈。区域经济对本地区的企业有着更为即时的影响，对宏观经济变化的反应稍显滞后。湖北板块指数作为湖北区域经济的晴雨表，对整个湖北企业是否购买碳排放权以促进生产发展有一定的参考作用。

图9 冲击组合图

3.方差分解

方差分解的意义在于能够利用贡献度也就是百分比，量化分析不同时点各影响变量对湖北碳排放权价格变动的解释程度和解释力度。具体方差分解如表6所示。

从表6纵向来看，空气质量指数对湖北碳排放权价格的影响从第二期大幅增加，第七期后趋于平稳。温度在选择的十期中，对湖北碳排放价格的影响呈现持续增加的趋势。煤炭期货价格的影响从第一期至第二期大幅增加，之后便逐渐小幅减缓。湖北板块指数每期的贡献度则缓慢减少，且沪深300指数在第二期达到最大贡献度后不再变化。湖北碳排放权价格自身的贡献度一直较大，始终保持在99.6%以上。

表6 各影响因素的方差分解表

从横向来看，第一期时对湖北碳排放权价格变化贡献度最大的是湖北板块指数，其次是煤炭期货价格指数，根据未精确小数点的原表，沪深300指数的贡献度最小。第二期之后，煤炭期货价格指数始终是引起湖北碳排放权价格波动的主要因素，湖北板块指数的影响则有所减弱，成为引起碳排放权价格波动的第二因素。煤炭期货市场是煤炭现货价格的先导者，期货市场的价格变化快于现货市场，反应在贡献率上则表现出一定的滞后性。

四、结论与建议

（一）研究结论

本文借助GARCH类模型和VAR模型来分析湖北碳排放权价格波动及影响价格的因素，得到以下结论：

1.湖北碳排放权市场不存在明显的杠杆效应

本文利用TGARCH 和EGARCH 模型对湖北碳排放权价格收益率的波动性进行检验后发现，整个湖北碳排放权市场中并没有显著的杠杆效应。利好政策的推广反而造成市场更大的波动，这在一定程度上表明湖北碳排放权市场延续了中国股市固有的政策市的特点。此外，描述性统计结果显示，湖北碳排放权价格收益率的波动风险处于低估状态，碳排放权市场的参与者存在非理性行为。

2.湖北碳排放权价格对区域经济状况更敏感

在传统认知中，宏观经济是影响企业生产经营的首要因素。但本文实证研究结果显示，与宏观经济相比，湖北碳排放权市场明显受湖北区域经济状况的影响更大。以沪深300为代表的宏观经济对湖北碳排放权价格波动的影响微乎其微，甚至地区空气质量的影响也强于宏观经济。也就是说，地区环境例如经济状况、空气质量等对企业控排影响较大，从而引起湖北碳排放权价格的波动。

3.能源价格是引起湖北碳排放权价格波动的重要因素

表6的结果显示，自第二期后，煤炭期货价格始终是引起湖北碳排放权价格波动的重要因素，湖北区域企业对能源价格的关注甚至超过了区域经济环境。能源价格引起湖北碳排放权价格波动也侧面反映了湖北地区企业对动力能源依赖度较高、产业结构有待升级等问题。

（二）启示与建议

1.建立全国碳排放权市场信息共享平台，减少政府对碳配额的干预

尽管近几年湖北省产业结构不断优化，但以重工业为基础的湖北省对动力能源仍存在较大需求，反映在碳排放权市场上则表现为企业对能够排放二氧化碳的额度需求较高。目前，我国的碳金融市场是全国碳排放权市场与试点地方碳排放权市场并存的格局。以湖北省为例，湖北省内企业可以通过全国碳排放权市场和湖北碳排放权市场交易购买碳排放权，但由于我国碳排放权市场现处于摸索阶段，碳配额由政府分配，这就不可避免地存在定价和信息壁垒等问题。如何平衡好地方交易平台与全国交易平台之间的关系，打破信息壁垒是各方需要考虑的问题。碳金融市场发展的最好局面一定是在全国碳排放权市场的统筹领导下，各地方试点市场相互配合。在实现此局面的过程中，纵向信息共享与横向信息共享是必不可少的，这不仅可以降低碳排放权市场参与者的信息成本，也能在一定程度上协调好各方的碳排放资源需求，提高碳金融市场资源利用效率。

2.试点地方碳排放权市场过程中要注重区域经济发展特点

湖北碳排放权价格对区域经济状况更敏感启示我们在发展碳金融市场的过程中，更应该关注地区发展的差异性，根据各地经济发展特点运作符合实际情况的碳交易市场。地方经济发展特征的差异性主要由资源、地理位置等特点决定，这些差异性对碳排放权需求的影响甚至超过了宏观经济。例如，资源型经济与服务型经济对碳配额的需求及能源价格敏感程度各不相同，由此应根据地方实际构建合理的碳价格机制。在分配企业减排责任时，针对不同类型的企业，政府要从实际出发循序渐进引导企业使用清洁能源和实现产业升级。对促进社会公共事业发展的碳排放企业应给予价格和额度上的优惠，而为盈利且碳排放量大的企业则应适当缩减额度。此外，相关部门制定减排政策时要充分考虑可能发生的情况，为企业留出一定的缓冲空间，给予灵活的碳排放安排。

3.清洁能源发展与产业结构升级并举，化解高碳排放困境

与深圳、上海等城市相比，湖北第三产业的优势并不明显，经济发展在很大程度上仍依赖高碳排放能源。这也是目前许多城市发展有待解决的问题。能源是湖北省发展的动力，但能源价格有时却成为经济发展的瓶颈。一方面，企业可以借助新兴技术实现产业结构升级，同时建立废气废水处理机制，实现低碳排放。另一方面，要解决高碳排放困境，仅通过碳排放权市场施压于企业是不够的，政府积极寻找发展清洁能源的途径同样重要。因此，要利用好湖北省内的长江流域与山区平原的落差优势，发展风力发电、水力发电等优势，降低本地区企业对煤炭、石油等高排放能源的依赖。

4.丰富碳金融市场，共助“双碳”目标的实现

一方面，要丰富碳金融交易工具。我国的碳排放权市场仍以碳配额现货交易为主，比较普遍的期货、期权等交易还不能够实现。多样化的碳金融交易工具既可以降低企业减排成本，也能为碳排放权交易提供更精确的价格机制。另一方面，要丰富碳金融市场的交易主体。对于大部分企业和社会公众来说，碳金融还是一个比较陌生的领域。目前，碳排放权交易市场的参与者主要是政府和少数企业，个人是不能直接参与碳排放权交易的。之后，可将个人的减排指标用于碳排放权市场的交易，提高碳排放权市场的参与度和活跃度，逐步构建多层次与多样化的碳金融市场。未来的碳金融市场应是各方人员均能参与，更加自由开放的市场。■