碳排放权交易制度与绿色全要素能源效率

高风平，滕铎文

（内蒙古科技大学 经济与管理学院，内蒙古 包头 014010）

一、引言

作为《巴黎气候变化协定》①联合国.巴黎协定[EB/OL].（2022-01-19）https://www.un.org/zh/climatechange/paris-agreement.的缔约方，我国设定了“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”的目标，为在21世纪末将全球平均气温较工业化前水平升高控制在2摄氏度之内做出贡献。这就对能源产业有了零碳的要求，也就是在生产、使用能源时二氧化碳排放不增加，促使能源产业提高化石能源的利用效率，并加大对光能、风能等可再生能源的利用效率。但是，我国未来很长一段时间的能源结构仍需要以化石能源为主，尤其是煤炭能源②国家能源局.《中国的能源状况与政策》白皮书[EB/OL].http://www.nea.gov.cn/2011-08/22/c_131065968.htm.，碳中和的压力巨大。

面对如此严峻的形势，我国通过与不同的经济主体合作、加强低碳技术创新发展等方式推动绿色金融标准化。特别值得注意的是，今年债券市场增设了“碳中和债”的子品种，自推出后其市场发行规模已达1281.95亿元，超出了以往绿色债券的同期规模。绿色金融的标准化不仅有助于绿色金融利用金融服务工具将生态资源向生态资产转化，也有利于拓宽绿色金融的融资渠道，使得“高能耗、高污染、高排放”的产业得到金融支持，低碳产业逐渐实现规模化。绿色金融相关政策体系逐步完善，基于数量交易的碳排放权交易制度是政府促进低碳发展的重要绿色金融工具，通过“谁污染谁付费”的原则减少温室气体的排放。国家发展和改革委员会于2010年颁布《关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知》③中华人民共和国中央人民政府.关于开展低碳省区和低碳城市试点工作的通知[EB/OL].（2022-01-19）http://www.gov.cn/zwgk/2010-08/10/content_1675733.htm.，并于2013年在北京、天津、上海、重庆、广东、湖北以及深圳等专门进行碳排放权交易试点。2020年12月25日中华人民共和国生态环境部会议审议通过《碳排放权交易管理办法（试行）》④中华人民共和国中央人民政府.碳排放权交易管理办法（试行）[EB/OL].（2022-01-19）http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-01/06/content_5577360.htm.，旨在推进生态文明建设，更好履行《联合国气候变化框架公约》⑤联合国环境规划署.联合国气候变化框架公约[EB/OL].（2022-01-19）https://unfccc.int/.和《巴黎气候变化协定》，并充分发挥市场机制作用。但是，碳排放权交易制度的实践过程中是否减少了化石燃料的碳排放，改善了化石能源的消耗，提高了能源利用效率，是一个值得关注的问题。

本文从单要素能源效率和绿色全要素能源效率的视角出发，对碳排放权交易制度影响能源利用效率情况进行研究，并验证了其内在影响机制，做出了以下改善。

（1）梳理的文献来看，很少有文章针对碳排放权交易制度是否有效提升地区能源效率做研究。少量文献是以碳排放权交易试点政策为对象，研究其减排效果和经济绩效。（2）现有文献通过构建数理模型来预测政策效果，但是数理模型有许多的前提假设条件，实践中难以满足这些条件。本文运用双重差分法将碳排放权交易试点政策看成是一次准自然实验研究其对能源效率的影响，研究结论更加稳健，可以避免一系列内生性问题。比如将减排效果全部归因于环境规制而导致高估能源效率、环境规制强度的测量误差问题、环境管制衡量指标的选取等。但是双重差分方法仍然无法避免其他政策的干扰以及随时间变化的地方特征。因此，本文进行了安慰剂检验、PSM—DID估计，剔除其他能源政策干扰的检验。（3）研究市场化和低碳技术创新对能源效率的影响，并在异质性方面做了实证研究，有助于试点地区的资源优化配置，加快试点地区内部企业的能源利用效率，加强应对气候变化威胁的反应，转变粗放型经济增长，推进生态文明建设。

二、理论分析与研究假设

（一）碳排放权交易制度与能源利用效率的关系

碳排放权交易制度作为体制改革中环境规制的手段，其与能源利用效率的关系一直存在着广泛的争论。现有文献研究环境规制与能源利用效率主要有以下几种观点。基于“波特假说”的研究认为环境权益工具可以通过促进创新，产生创新补偿效应，使得能源利用效率提升。Zhang和Zhang（2019）[1]基于2010—2015年中国30个省份的面板数据，实证研究发现环境规制和环境创新对能源利用效率具有直接的积极作用，这与Hancevic（2016）[2]通过案例分析的研究结果一致。还有部分学者认为环境规制与能源利用效率呈非线性关系，主要原因是能源的“稀缺性”与“外部性”两种自然属性，使得影响能源利用效率的主导力量由“创新补偿效应”演变为“遵循成本效应”（张华等，2014；Zhang and Song，2021；周四军等，2020）[3-5]。另外，部分学者基于能源角度，认为存在“能源回弹效应”（Peter等，2000）[6]，即虽然技术进步能够使能源效率提升从而达到节约能源的效果，但也会同时使产品的单位生产价格与成本降低，进一步增加产品的实际需求与消费量，进而带来更多能源消费，导致额外的能源消费抵消能效提高节约的能源。因此，提出假设1：碳排放权交易制度正向影响能源效率，但可能存在时间上的滞后性。

（二）碳排放权交易制度通过市场化提升能源利用效率

由于碳排放权份额作为一种“商品”进入市场，其本身运行过程中会被市场机制的不足影响，例如投机行为、供求关系滞后等问题。不完全竞争的情况在交易市场的确比较普遍，一些企业利用购买并储存比自身配额明显超出的权利，以垄断谋取收益或供未来使用，进而导致产品市场出现产量下降等严重的问题（Goeree等，2010）[7]。此外，碳排放权交易机制在一级市场的初始分配是免费的，可能会使市场上进入很多价格低廉的碳排放权配额，导致碳排放权的价格暴跌、供给过剩等问题出现，最终影响到交易市场，导致市场失灵（胡德胜，2016）[8]。比如2005—2007年，由于欧盟设置的碳排放权配额指标太多、供给过剩，最终使价格崩溃，一度导致碳排放权的单价降到0.1欧元（王文举和李峰，2016）[9]。所以，在二级交易市场上，碳排放权交易制度能不能够保证公平、公开、公正交易是由市场化总水平决定的。就行政管理的角度而言，碳排放权交易是政府为了实现温室气体减排而设立的新型市场，其运行机制也可能带有一定的行政色彩，在采取监管措施方面，部分地方政府把“市场”和“经济手段”或“经济杠杆”混同，直接影响了企业间配额买卖的积极性。因此，提出假设2：碳排放权交易制度通过市场化对能源效率产生影响。

（三）碳排放权交易制度通过低碳技术创新提升能源利用效率

在生态环境和能源供给的双重约束下，宏观角度上，政府会逐渐扩大碳排放权交易实体的范围，允许更多企业参与，充分利用碳排放权交易市场机制，促进低碳技术创新；公众绿色消费理念的形成，也增加了低碳需求，引导更多资金进入低碳技术创新领域，促进低碳技术创新的推广。中观角度上，对于传统产业，政府会建立一系列诸如差异化电价、能源消费配额监督检查等制度，不断提高企业排碳成本，降低其在市场的竞争力，迫使产能落后的企业退出市场，引导社会资本流向低能耗、低排放、高产能等新兴产业；与此同时，政府也会扶持高新技术产业和新能源产业替代，增强其成本优势，进一步扩大其市场竞争力，使得能源利用效率得到有效提升。微观角度上，首先，碳排放权交易制度的出现使得企业必须加强低碳技术创新来降低碳排放量（齐绍洲等，2018；Noailly和Smeets，2015；Aghion等，2016）[10-12]。其次，碳排放权交易制度使企业在创新风险收益方面的预期被提高，这就代表对创新风险担忧被弱化，导致众多企业在低碳技术创新方面的投入更多，能源利用效率得以提升。再次，企业本身所处的地域、行业等影响，在能源利用效率上也存在较大的差异，能源利用效率高的企业为了获得更高的收益，在额外收益的驱动下，会将多余配额出售来获取收益，从而进一步提升基于低碳技术创新的能源效率；能源利用效率低的企业，会因为生存压力和低碳技术缺乏，主动在生产过程中节能减排，提升能源利用效率。因此，提出假设3：碳排放权交易制度通过低碳技术创新对能源效率产生正向影响。

三、数据来源及模型设定

（一）数据来源

各省份能源消费量数据来自2004—2019年《中国能源统计年鉴》，计算绿色全要素能源效率以及一系列控制变量的数据来自2004—2019年各省份统计局官网；市场化总水平指数、政府与市场关系指数数据来自《中国分省份市场化指数报告（2019）》[13]，为了减小异方差，本文进行对数处理；低碳技术创新Y02的数据来自PatSnap全球专利检索数据库。

（二）模型设定

本文将2013年实施的碳排放权交易试点政策看作是一次准自然实验，通过双重差分模型（DID）来估算碳排放权交易制度影响单要素能源效率与绿色全要素能源效率的情况。以2004—2019年全国30个省份（西藏自治区、香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区数据缺失）的面板数据作为研究样本，参考宋弘等（2019）[14]和Cheng等（2019）[15]的做法，同时考虑到政策执行存在的滞后性，将政策开始实施的时间定义为2013年。因此，将2004—2012年设置为碳排放权交易试点政策出台前的时期，将2013—2019年设置为政策的执行年份。在实验组和控制组的区分上，以碳排放权交易试点省份北京、上海、天津、重庆、湖北、广东6个省份作为实验组，其余的24个省份作为控制组。参考学者们的研究，设计的模型如下：

其中，i表示地区、t表示年份；Y为被解释变量，即单要素能源效率和绿色全要素能源效率；treat属于碳排放权交易试点虚拟变量，处于碳排放权交易试点区的是1，非试点区是0；post属于时间分组变量，2004—2012年取值为0,2013—2019年取值为1；Xit表示一系列控制变量：工业发展水平、产业结构、人口集聚、经济发展水平、研发创新能力、能源消费规模和污染物排放水平；γt为时间固定效应；θi为地区固定效应，如气候、地理特征和资源禀赋等；provincei×yeart代表地区个体时间效应，主要是为随时间变化控制各城市随模型无法识别的因素影响估计结果的情况；εit为随机误差项。

（三）变量说明

1.被解释变量

单要素能源效率（energy）：本文在研究能源效率问题时，主要是以能源强度的变化来反映单要素能源利用效率的变化。能源消耗强度（能源强度）即单位地区生产总值能源消耗，也就是生产单位地区生产总值所需要的能源消耗量，e=E/Y，E为能源消耗总量，单位为万吨标准煤，Y为国内生产总值（GDP），单位为亿元。能源强度是衡量能源效率的指标，并与能源效率呈反比，能源强度越高，能源效率越低；能源强度越低，能源效率越高（王俊杰等，2014）[16]。美 国 国 会 经 济 研 究 会（Joint Economic Committee of the Us Congree）对传统资本生产和劳动生产的效率进行了补充性分析，认为能源效率的数值和GDP是倒数关系。因此，单位地区生产总值能源消耗越低，表明单要素能源效率越高。

绿色全要素能源效率（GTEPE）：本文基于Hu等2019）[17]定义的全要素能源效率，参考刘常青等（2017）[18]的研究，同时结合绿色发展理念和可持续发展理念，提出绿色全要素能源效率就是固定能源投入除外的，在资本、劳动等生产要素基础上，最大限度地保证非期望产出降低，使投入与期望产出符合最佳生产实践的情况下，需要的最佳能源投入量和实际生产投入量的比，选取劳动、资本和能源消费总量作为投入要素。其中资本存量采用单豪杰（2008）[19]的永续盘存法进行测算，将单位地区生产总值作为期望产出，工业二氧化硫、工业烟粉尘、工业废水作为非期望产出，利用SBM-Malmquist-Luenberger指数法测算绿色全要素能源效率。

2.核心解释变量

α1是treat与post的交互项系数，通过该系数估计2013年实施的碳排放权交易试点政策对各省份能源效率的影响。如果被解释变量为单要素能源效率时，α1为负，说明碳排放权交易试点政策有效减少了单位地区生产总值能源消耗，提升了单要素能源效率。如果被解释变量为绿色全要素能源效率，α1为正，说明碳排放权交易试点政策有效提高了绿色全要素能源效率。

3.控制变量

本文的控制变量参考陈诗一（2012）[20]和李小胜等（2018）[21]的研究，包括工业发展水平、产业结构、人口集聚、经济发展水平、研发创新能力、能源消费规模和污染物排放水平等，见表1。工业结构（industry），利用省市工业总产值除以地区生产总值比重衡量；产业结构（second），利用第二产业增加值占地区生产总值的比重衡量；人口密度（popden），利用省市的人口数据除以行政区域的面积衡量；人均地区生产总值（pergdp），利用省市的地区生产总值除以城市年末总人口衡量，以此来表征经济发展水平；研发创新能力（patent），以发明专利数代表地区的研发创新能力；能源消费总量（es）代表能源消费规模；二氧化硫排放量（SO2）代表污染物水平。表1是主要变量的描述性统计。

表1 主要变量描述性统计值

四、实证检验与分析

（一）基本回归结果

本文基于（1）式使用双重差分法进行实证检验。结果如表2所示，综合考虑时间固定效应（γt）、地区固定效应（θi）及地区时间趋势项（provincei×yeart）之后，将控制变量工业结构（Ln industry）、产业结构（second）、人口变量（Ln popden）、经济发展水平（Ln pergdp）、研发创新能力（Ln patent）、能源消费规模（Ln es）和污染物排放水平（LnSO2）引入。

表2 碳排放权交易试点政策对单要素能源效率和绿色全要素能源效率影响的回归结果

从平均处理效应来看，碳排放权交易试点政策的开展在1%的显著水平上提高了单要素能源效率和绿色全要素能源效率，假设1成立。但是政策前后的平均处理效应难以有效说明政策实行对试点省份绿色全要素能源效率的冲击影响。因此本文将实施政策年份以后的动态效应引入，能够更为严谨地对碳排放权交易制度动态影响绿色全要素能源效率的情况进行分析，结果如表2所示。同样在考虑了控制变量后，单要素能源效率方面，碳排放权交易试点政策对单要素能源效率的影响虽然显著，但并非立竿见影。绿色全要素能源效率方面，2013年和2014年基本持平，2015年出现了下降的趋势，2016年至2019年开始稳步上升，所有年份的系数均显著，表明了碳排放权交易试点政策对绿色全要素能源效率的提升起到了较为持续的积极作用。

（二）稳健性检验

为确保本文研究结果的可靠性，采取一系列的稳健性检验。所有的稳健性检验结果均可以再次印证碳排放权交易试点政策对能源效率产生了显著的积极作用。

1.平行趋势检验

从平行趋势检验的动态效应来看（见图1、图2），不管是单要素能源效率还是绿色全要素能源效率，2007—2012年的双重交互项的系数均在0值上下小幅度波动，且不显著，这说明2013年以前试点地区和非试点地区的单要素能源效率和绿色全要素能源效率不存在显著差异，满足平行趋势假定。2014年单位地区生产总值能源消耗的系数由制度前正系数转变成负系数，代表碳排放权交易试点政策显著负向影响单位地区生产总值能源消耗，即对单要素能源效率有正向冲击影响。由于绿色全要素能源效率涵盖资本、劳动力、能源、期望以及非期望产出，能源效率为多要素，因此绿色全要素能源效率的边际效应可能受到上述因素的影响，在政策实施的当年（2013年）就起到了显著的积极作用，并呈现逐年增强的趋势。

图1 碳排放权交易试点政策对单要素能源效率影响的动态效应

图2 碳排放权交易试点政策对绿色全要素能源效率影响的动态效应

2.剔除其他政策的影响

在碳排放权交易试点政策试点推动的过程中，我国一直保证“节能”和“减排”同步进行，除了碳排放权交易试点政策，国家还综合运用多种政策手段，例如2007年在江苏、浙江、天津、湖北、湖南、内蒙古、山西、重庆、陕西、河北、河南11个省份正式启动排污权交易试点工作；2009年财政部和科技部《关于开展节能与新能源汽车示范推广试点工作的通知》①中华人民共和国中央人民政府.关于开展节能与新能源汽车示范推广试点工作的通知[EB/OL].（2022-01-19）http://www.gov.cn/zwgk/2009-02/05/content_1222338.htm.，总共有26个城市入选为节能与新能源汽车试点城市；2011年重点对30个试点城市实施节能减排财政政策。为了排除其他政策对估计结果的影响，本文选择剔除河北、内蒙古、陕西、山西、江苏、河南、山东7个煤炭消费大省以及云南、新疆、甘肃、青海、宁夏等西部地区，从而对基准模型进行重新估计。

结果如表3所示，在剔除了其他政策的影响后，碳排放权交易试点政策仍能在1%的显著性水平上提升单要素能源效率，10%的显著性水平上提升绿色全要素能源效率。这表明碳排放权交易试点政策对绿色全要素能源效率的积极作用仍然具有稳健性。

表3 剔除其他政策影响后的回归结果

3.安慰剂检验

为了进一步排除其他不可预见的因素对估计结果的影响，需要进行安慰剂检验。安慰剂检验的核心思想就是虚构处理组或者虚构政策执行的时间，如果在不同的虚构方式下的估计量的结构依然显著，那么就说明原来的估计结果不稳健，出现了偏误。安慰剂检验即在样本当中随机挑选，并展开虚拟实验组多次回归，该回归须与基准回归一致。实际操作就是对本文研究样本（30个省份）展开1000次抽样，在抽样结果中每次随机挑选11个省份充当虚拟实验组，剩下的省份充当控制组，根据模型（1）进行回归，核密度分布如图3和图4所示，绝大部分的P值都大于0.1，t值的绝对值都在2以内，说明1000次的随机抽样中，碳排放权交易试点政策对能源效率均不显著。基于安慰剂检验的本文估计结果可知，试点政策对单要素能源效率和绿色全要素能源效率的影响与其他不可观测因素的关系不大。

图3 单要素能源效率：带宽=0.2246

图4 绿色全要素能源效率：带宽=0.2178

4.PSM—DID估计

由于本文的样本涵盖了全国大部分省份，省份之间的地域差距大、经济发展不平衡，显然存在较大的个体差异，这样就难以保证在实施碳排放权交易政策前实验组与控制组个体特征相同。因此，采用倾向得分匹配（PSM）解决DID方法中存在的“选择性偏差”，以控制变量充当样本点的具体识别特征，来匹配实验组与控制组地区，匹配完成后再通过差分法进行回归。PSM-DID模型回归结果如表4所示，碳排放权交易试点政策的实施显著提升了绿色全要素能源效率，说明本文的结论仍然稳健。

表4 PSM—DID估计结果

（三）影响机制检验：市场化和低碳技术创新视角

从上述的实证结果可知，碳排放权交易试点政策可使单位地区生产总值能耗显著降低，绿色全要素能源效率得以提升，但是其内在影响机制是什么？这就需要进行深入挖掘。

1.市场化视角

市场化总水平指数（Ln market）和政府与市场关系指数（Ln gover）：参考史丹和李少林（2020）[22]的研究，基于中国各省份市场化相对进程系列报告，来进行市场化总指数衡量市场化水平的代理变量的选择，为了减小异方差，本文取其对数。参照王桂军和卢潇潇（2019）[23]的做法，建立如下的模型：

其中，最关注的是traetit×postit×Lnmechanismit的系数μ1。其他变量与模型（1）一致。

结果如表5所示，可以看出，市场化总水平和政府与市场关系水平均可以显著提升单要素能源效率和绿色全要素能源效率，假说2得以验证。该结论也印证了盛鹏飞（2015）[24]的研究结果，市场化进程提高有利于改善能源效率，并反驳了国外部分学者对市场化改革成效的质疑（Allen等，2005）[25]。

表5 影响机制检验：市场化

2.低碳技术创新视角

本文将分类号为Y02的专利视为低碳技术创新，因为专利数据可以对某地区创新投入企业的产出指标进行客观反映（倪鹏飞等，2011）[26]。欧洲专利局联合美国专利局发布的专利分类法当中定义Y02为适应或减缓气候变化的应用与技术（Ghisetti和Quatraro，2017）[27]。为了减小异方差，本文取其对数建立如下模型：

其 中，最 关 注 的 是traetit×postit×LnY02it的 系 数β1。其他变量和模型（1）保持一致。

结果如表6所示，对于单要素能源效率，低碳技术创新的系数在5%的水平上显著为负，这说明碳排放权交易试点政策可以通过低碳技术创新提高单要素能源效率。绿色全要素能源效率方面，5%水平上低碳技术创新系数显著为正，代表碳排放权交易试点政策带来的“波特效应”显著，从而使绿色全要素能源效率提升。因此，碳排放权交易试点政策可以基于低碳技术创新保证能源效率的提升，验证假说3。

表6 影响机制检验：低碳技术创新视角

（四）异质性分析

我国是一个地区发展不平衡的发展中国家，各个省份之间在地理位置、经济规模、环保意识以及地方政策等方面存在差异，碳排放权交易试点政策的实施效果也可能会存在差异。鉴于此，本文进一步检验碳排放权交易试点政策影响能源效率的地区差异。本文按照各省份的地理位置将其划分为东部地区、中部地区、西部地区。异质性分析采用PSMDID来避免DID方法中存在的“选择性偏差”。根据地理位置不同来划分，天津、北京、上海与广东均为东部地区，湖北为中部地区，重庆为西部地区。

结果如表7所示，碳排放权交易试点政策对东部地区、中部地区、西部地区的单要素能源效率和绿色全要素能源效率均起到了显著的作用。单位地区生产总值能源消耗方面，碳排放权交易试点政策对东部地区影响最大，对中部地区影响最小。绿色全要素能源效率方面，碳排放权交易试点政策对东部地区绿色全要素能源效率的提升效应最大，西部地区次之，中部地区不显著。原因在于：第一，东部地区的资源储量较少，企业使用能源的成本较高，为实现利润最大化，企业会更加注重在低碳技术创新方面的投入，随着创新投入的增加，能源效率高的企业可以将多余的碳排放权配额出售给能源效率低的企业，在技术外溢的影响下，能源效率低的企业改善了能源效率，进而促进地区整体能源效率提高；第二，东部地区经济较发达，人口密度较大，绿色消费的政策导向更加积极，企业向新能源发展的意愿更高，但新能源也是新兴产业，企业存在的技术差异明显，导致碳排放权交易制度的展开主要集中在技术创新能力高和技术创新能力低的企业之间，显著提升了能源效率；第三，对中部地区绿色全要素能源效率不显著的原因在于，衰退型资源地级市中有50%的地级市位于中部地区①数据来源：《关于印发全国资源型城市可持续发展规划（2013—2020年）》中确立了262个资源型城市，根据资源丰裕度分为成长型、成熟型、衰退型和再生型四类资源型城市。，而衰退型资源城市的特点就是能源资源处于慢慢枯竭的状态，各类企业能源成本明显提升，劳动力与资本出现严重外流，导致在能源创新层面缺少投入，碳排放权交易试点政策难以显著影响其能源效率。

表7 异质性分析

五、结论与政策建议

本文基于碳交易试点政策，选择中国30个省份，利用单要素能源效率和绿色全要素能源效率两个指标衡量能源效率，运用双重差分法估计其对能源效率的影响，得到以下结论。

首先，碳排放权交易制度可以显著提升绿色全要素能源效率。其次，该制度对绿色全要素能源效率的影响虽然显著，但并非立竿见影，存在滞后性。影响机制分析表明，碳排放权交易制度通过市场化总水平和政府与市场关系水平显著提升绿色全要素能源效率；低碳技术创新的能力也可以有效提升绿色全要素能源效率。异质性分析表明，碳排放权交易制度对东部地区绿色全要素能源效率影响最大，对中部地区影响最小。此外，本文利用平行趋势检验、剔除其他政策影响的检验、安慰剂检验、PSM—DID方法等稳健性检验来保证本文研究结果的稳健性。

在上述结论的基础上，提出以下建议。第一，在对全国碳排放权交易市场不断完善的同时，还需保证其他绿色金融政策充分发挥作用，从而促进碳排放权交易制度对能源效率的改善。利用碳补贴等方式使参与交易的企业增多，并确保竞争机制、供求关系以及交易价格能够平稳运行。政府在设置碳排放权目标和分配配额时，对部分行业要预留出足够空间，确保政策实施带来的滞后性影响，既能满足能源消费需求，又可以刺激能源企业的节能降碳。第二，对于“三高”行业，在加强环境规制的同时，政府需要厘清自身定位，适度干预，可以有效避免潜在的资源配置扭曲，利用市场机制引导要素合理配置，节约能源，提升能源利用效率；同时，政府在提供给交易主体良好的平台时，也要处理好政府与市场的关系，在强调公平性的基础上，发挥市场机制的作用，不得干预碳排放权交易制度的实施，发挥企业的市场主体地位，从而实现经济与环境的协调发展。第三，鼓励企业提升低碳技术创新能力。打造以企业主导的低碳技术创新体系是能源效率提升的关键，需要地区之间内外联动，企业内部积极探索创新能力，加大研发投入，外部需要国家保证碳排放权交易市场的稳定，减少价格波动，降低不确定性的风险，出台相应补贴政策，鼓励企业进行创新；引导企业参与绿色消费，大力支持绿色环保企业，在研发创新方面投入更多。第四，对于碳排放权交易制度的实施，不仅要充分考虑各个地区的历史累计碳排放量，更要充分衡量各个地区的自然禀赋状况和经济发展情况，才能有效提升能源效率。可以实行差异化策略：对于东部地区，在碳排放权交易制度实施的同时，利用其经济和发展优势，加快发展各种绿色金融业务，并在低碳技术创新研发的角度上提升能源效率，发挥“创新补偿效应”；对于中部地区，其中主要以煤炭能源为消费主体的地区，在碳排放权交易制度实施的同时，政府要给予适当的补贴，加快其产业结构调整的速度，尤其是能源产业的供给侧结构性改革，强调清洁技术的投入和引进，逐渐降低其能源消耗强度，提升能源效率；对于西部地区，可利用其丰富的矿产资源和能源，加快可再生能源的发展，政府在配给碳排放权时，可对可再生能源发电行业给予必要的政策扶持，逐步提高可再生能源占能源结构的比重。