基于數據驅動的碳排放權交易內在機理和實現策略

【中圖分類號】X196 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2025）17-0024-5

一、引言

碳排放權交易是一種通過市場機制來控制和減少溫室氣體排放的政策工具。黨的二十大報告明確提出，“積極穩妥推進碳達峰碳中和\"“完善碳排放統計核算制度，健全碳排放權市場交易制度”。我國于2011年宣布了北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東和深圳七個地區的碳排放權交易試點計劃，并于2013年啟動了第一個試點。2017年，我國正式啟動全國碳排放權交易市場（簡稱“碳市場\"）建設。2021年7月，全國碳市場上線，每年覆蓋二氧化碳排放量約45億噸，是全球覆蓋溫室氣體排放量規模最大的碳市場。《碳排放權交易管理暫行條例》自2024年5月1日起實施，其首次以行政法規的形式明確了碳市場交易制度，標志著我國碳排放權交易立法邁出了里程碑式的一步。

碳排放權交易作為綠色經濟發展的新興領域，既是市場創新的重要體現，也伴隨著一系列亟待解決的問題。碳市場的交易與監管問題僅靠現有制度和手段難以有效應對，亟需引入新的技術手段和治理思路，數據驅動正是一種創新解決方案。隨著數字技術的迅猛發展，數據驅動逐漸成為各領域創新與變革的核心動力（Kwon等，2014）。數據驅動是指基于數字技術，通過系統性地收集和整合數據，將其轉化為結構化信息流，并基于特定需求對信息進行深度分析與提煉，從而為決策制定、產品優化或運營改進提供科學依據，最終實現以數據為支撐的高效行動與精準管理（VanKnippenberg等，2015）。完整的數據驅動閉環一般包括數據采集 $$ 數據處理 $$ 數據分析 $$ 數據反饋等環節，以此來創造增量價值。數據要素正在重塑管理決策與價值創造的過程和方式（陳國青等，2020）。各種數據要素依托數據驅動，讓決策范式從傳統的經驗主導轉向基于數據的精準決策，風險洞察能力也因此得到顯著增強。這些轉變為碳市場的高效運行和可持續發展提供了新的可能性，通過系統整合數據資源，能夠進一步推動碳市場的智能化發展。

二、碳排放權交易的核心環節

我國的碳市場從地方試點到全國落地歷時多年。截至2024年12月31日，我國已完成第一、二個履約周期，2023年度的配額清繳完成情況趨好，配額累計成交量達6.3億噸，累計成交額超過430億元。以碳排放權交易為核心的碳定價機制逐步形成，全國碳市場已成為落實“雙碳”目標的主要政策工具。

目前，我國碳排放權交易主要是基于配額的交易（張奕輝，2024），碳排放權交易的核心環節如圖1所示。政府根據減排目標和企業歷史排放數據制訂計劃，向重點排放單位分配碳配額。企業實時監測自身碳排放量，并按照國家主管部門規定的技術規范編制年度排放報告。為確保數據質量，由在主管部門備案的第三方核查機構對企業排放報告進行獨立核查，核查結果將作為配額清繳的依據。在此基礎上，企業根據自身配額持有量與實際排放量的對比情況，通過全國碳排放權交易系統參與市場交易：配額短缺企業可購買配額以滿足履約需求，配額盈余企業則可通過出售富余配額獲取減排收益，交易價格由市場供需關系決定。在規定的履約截止日期前，企業必須向主管部門清繳與其經核查確認的實際排放量等額的碳配額，對于超額排放部分需通過市場購買相應配額予以抵消，而節余配額則可用于后續年度履約或在市場上出售。為確保制度剛性，監管部門對未按期足額清繳配額的企業實施包括限期整改、行政處罰、信用懲戒等在內的處罰措施。相較于傳統的行政管理手段，碳排放權交易通過市場化機制將溫室氣體控排責任直接落實到排放主體，同時借助經濟激勵手段為企業減排提供動力。

三、碳排放權交易的現實困境

1.碳排放數據質量有待提高。碳排放數據質量對碳市場的有序運行至關重要，而在當前我國碳排放核算與監管環節中，碳排放報告的數據質量還有待提高。在數據產生端，我國的碳排放數據收集和監測工作主要依賴于控排企業的自行上報，其準確性和真實性存疑。一方面，碳排放數據監測方法缺乏統一標準，不同企業的核算方法存在差異，且進行精確監測的技術難度大（鄭鵬程和張妍鈺，2023）；另一方面，企業可能基于自身利益進行主觀干預，部分企業為緩解減排壓力，通過偽造檢測報告和篡改能耗記錄等方式編造虛假數據，壓低碳排放數值。在數據核驗端，若第三方機構的核查效能未能充分發揮，則會進一步加劇數據失真。部分核查機構因專業能力不足，僅對企業提交的報告進行形式化審核。更有甚者為爭奪業務資源，與企業合謀，放寬核查標準，無視異常數據。這種走過場式的核查非但無法識別虛假數據，反而成為數據失真的隱形推手。在監管端，監管機構對上報數據的核查以事后抽查與人工審核為主要手段，受限于人力、時間與技術條件，難以實現全主體、全流程和全時段的穿透式監管。這種監管模式的局限性，使得大量失真數據難以被及時識別與糾正，最終導致碳市場運行的基礎數據偏離真實情況，削弱了市場機制對減排行為的引導作用。

2.碳配額分配機制不完善。合理的碳配額分配機制能夠激勵企業積極減排，我國在碳配額分配機制的科學性與適配性上仍存在優化空間。一是碳配額分配方法難以精準匹配減排需求。我國試點地區使用最為廣泛的分配方法是歷史排放法和行業基準線法，兩種方法均有局限性。歷史排放法過度依賴既往數據，若數據虛報則配額偏高，且企業產額波動易導致配額與實際產能不符；行業基準線法適用于數據完善和產品單一的行業，在產品復雜和工藝多樣的行業，基準值設定不科學容易導致配額過剩。二是碳配額分配方式有待調整。當前我國碳配額分配以免費分配為主，有償分配占比較低。免費分配可能導致高排放企業因歷史基數大而獲得更多免費配額，從而減排動力不足。此外，配額的有償分配和二級市場的交易機制雖然在短期內提高了市場的效率和靈活性，但也引發了配額資源的不合理分配，使得高排放行業和企業通過投機行為獲取超額利潤（陳俊宇和王術蔓，2024）。三是動態調整機制缺位。碳市場的配額需求會隨經濟周期、產業升級和技術進步等因素動態變化。若高耗能行業通過技術改造實現減排，則其實際排放需求下降，但若未建立與減排成效掛鉤的配額分配動態削減機制，就會導致配額過剩（郭春艷等，2025）。

3.碳市場活躍度不足。我國碳市場覆蓋范圍有限，交易主體和交易品種單一，市場不夠活躍（鄭洪濤和李倩玉，2024；鄭龍和李桃英，2025）。碳市場建設初期僅覆蓋發電行業，參與主體高度同質化導致市場活躍度低，市場機制的作用未充分發揮。2025年3月，生態環境部發布《全國碳排放權交易市場覆蓋鋼鐵、水泥、鋁冶煉行業工作方案》，我國碳市場擴容了鋼鐵、水泥、鋁冶煉三大行業，但與歐盟、韓國、新西蘭等地區的成熟市場相比，覆蓋的行業范圍仍有明顯差距。這種有限的覆蓋范圍，使得一些高排放領域的減排潛力未被納入市場機制，降低了市場參與者的多樣性。交易品種的單一性進一步加劇了市場活力的不足。控排企業交易的主要對象是碳配額和碳信用，債券類產品和基金類產品等衍生品交易較少，限制了市場參與者利用碳金融產品進行風險管理和投資的機會（張奕輝，2024）。

四、基于數據驅動的碳排放權交易內在機理

基于數據驅動的碳排放權交易機理的本質在于運用數據要素重構碳市場運行范式，該機理以數據層為感知基礎，以分析層為智能中樞，最終在決策層形成動態調控策略，完成從原始數據到市場決策的價值轉化，如圖2所示。

這一機理依托數字技術的協同賦能，推動碳排放權交易體系實現三重范式躍遷：在認知維度上，從經驗判斷轉向數據智能；在方法維度上，從靜態管控轉向動態優化；在價值維度上，從行政配置轉向市場發現。其建立了“監測—預測—調控\"的正反饋循環：通過高精度監測獲取真實排放數據，基于智能算法預測市場供需變化，最終形成適配減排目標的動態調控策略，從而重構碳排放權交易。這種基于數據驅動的碳排放權交易內在機理，不僅提升了單個交易環節的精確性，更重要的是通過數據要素的流動與增值，構建了碳市場整體效能持續提升的自適應機制，為“雙碳”目標的實現提供了創新性的市場化解決方案。

1.數據層：多源數據整合。多源數據整合是指通過系統性采集、清洗、關聯和分析來自不同主體和不同維度的碳排放相關數據，構建統一、可信、實時更新的數據資源基礎，以支撐碳排放權交易的開展。通過跨域數據的深度融合與標準化管理，形成覆蓋“監測一分析一決策”全鏈條的數據閉環，從根本上解決傳統碳排放權交易中存在的數據“孤島”、信息不對稱與決策滯后等系統性問題。數據要素的流動性可以突破傳統碳市場的物理邊界，為全國乃至全球碳市場的互聯互通提供底層邏輯支撐。

在碳配額分配環節，傳統靜態分配模式因過度依賴歷史排放數據這一單一維度，導致“高排放企業綁架配額\"的結構性失衡。多源數據整合后，碳配額分配模型可動態納入實時碳排放數據、行業能效數據和環境約束數據等多元指標，通過強化學習算法訓練動態配額分配智能體，使配額發放從“向后看”的補償邏輯轉向“向前看”的調控邏輯。在碳排放監測與報告環節，通過整合企業自報數據、能源購銷記錄、生產日志等多模態信息，構建交叉驗證數據框架。在碳排放核查與驗證環節，數據層通過整合第三方核查報告、環保行政處罰記錄、企業環境信用評級，構建企業環境合規全景畫像。在碳市場交易環節，數據層融合實時配額供需數據、能源價格指數、政策輿情數據等，形成市場流動性監測基準。在履約清算與處罰環節，數據層可以整合企業實時配額持有量、歷史履約記錄、超額排放量，為監管部門提供所需數據。

2.分析層：智能建模與預測。分析層通過智能算法構建動態預測模型，將原始數據轉化為可執行的決策依據，從而提升碳市場各環節的運行效率。其核心在于利用機器學習等技術，挖掘數據背后的關聯規律，為碳配額分配、交易定價、履約監管等關鍵環節提供量化支持。

在碳配額分配環節，數據要素可突破傳統依賴歷史排放數據的靜態計算模式，通過數據層的基礎數據整合來構建邊際減排成本曲線，量化不同行業單位減排量的經濟代價差異，并結合機器學習算法識別配額過剩行業的共性特征，為總量控制目標調整提供理論預測。在碳排放監測與報告環節，建立企業碳排放統計分布模型，通過偏離度分析識別異常報告模式，并結合產能利用率與能源消費彈性系數，預測個體企業的排放軌跡偏離風險。在碳排放核查與驗證環節，通過構建貝葉斯網絡推理模型實現證據融合分析，根據節點、先驗概率、條件概率輸出企業合規性后驗概率分布。在碳市場交易環節，解析碳價波動的多因子驅動模型，構建市場參與主體行為博弈模型，模擬投機者和套期保值者等的不同策略對市場流動性的沖擊路徑。在履約清算與處罰環節，建立企業履約清算的成本一收益函數模型，并量化處罰力度、信用懲戒與企業違規概率之間的關系。

3.決策層：動態調控策略。決策層的數據驅動本質在于將數據層的事實性信息與分析層的解釋性知識轉化為調控規則。基于數據驅動的決策層旨在突破傳統政策設計的靜態性與經驗依賴，在碳配額分配的科學性、市場干預的精準性、違規懲戒的公平性之間建立量化平衡機制，最終實現碳市場從“數據賦能\"向“制度重構\"的治理范式升級。

在碳配額分配環節，基于數據層構建的碳排放數據庫與分析層測算的邊際減排成本曲線，決策層設計差異化配額分配系數并制定動態調整策略，從而在總量控制目標與企業承受力之間尋求帕累托最優解。在碳排放監測與報告環節，決策層依托數據層多源異構數據的交叉驗證能力與分析層的異常模式識別模型制定分級監測制度。對高排放強度企業實施全參數連續監測，對低風險主體采用“自主申報 + 抽樣核查\"模式，并動態調整抽查頻率。在碳排放核查與驗證環節，決策層結合分析層輸出的企業合規風險評級建立風險導向型核查策略。對高風險群體實施飛行檢查與追溯期延長政策，對長期合規企業給予核查豁免或信用積分獎勵。同時，設計多維度佐證材料清單，通過交叉驗證規則壓縮數據造假空間。在碳市場交易環節，基于分析層揭示的碳價形成機制，決策層構建市場穩定工具箱。例如，設置配額價格走廊抑制極端波動，建立市場穩定儲備以便在配額過剩時自動凍結部分供給。在履約清算與處罰環節，決策層依據分析層構建的企業履約成本一收益函數模型設計階梯式處罰規則與柔性履約救濟機制。

五、基于數據驅動的碳排放權交易實現策略

碳數據采集、處理、分析與反饋的全流程閉環深度賦能碳排放權交易的各個環節，從而顯著提升碳市場的運行效率、透明度和決策科學性。這一過程的核心是打造一個集成化的全流程碳排放權交易數字平臺（見圖3），該平臺以先進的信息技術架構為基礎，實現從數據采集到決策支持的無縫銜接。數字技術可廣泛應用于碳數據管理、碳績效評估與優化以及碳資產風險控制與監管等領域。平臺借助數據驅動進行碳數據的采集、處理、分析和反饋工作，形成直觀的表示層，將監測數據可視化呈現，生成碳價走勢圖，并通過統計分析輸出決策看板，為各環節優化策略提供支持。

1.構建碳數據底座。基礎設施層通過行業云、私有云和公有云等多元化云服務架構，構建覆蓋全流程和多主體的數據底座。其中，行業云是針對特定行業需求定制的云服務平臺，通常以行業標準和法規要求為基礎，如政府云和能源云能夠高效傳遞與碳排放相關的行業數據，支持碳排放監測、報告和核查（MRV）等關鍵環節。私有云是為單一組織構建和使用的專屬云基礎設施，可由企業自建或者由第三方托管，適用于對數據安全性和隱私性要求較高的碳排放權交易場景，如企業內部碳排放數據管理，能夠幫助建立企業“碳賬戶”。公有云則是由第三方云服務提供商運營的開放云服務平臺，具有資源共享、彈性擴展和按需付費的特點，可為中小型企業參與碳排放權交易提供低成本且高效率的技術支持。這些云服務可存儲和共享碳排放數據，為數據管理、交易記錄和監管提供基礎，其協同運作可實現數據流貫通和監管穿透。

2優化碳配額分配機制。在碳配額分配環節，可應用數字孿生技術，通過構建高精度工業生產流程與碳排放行為動態仿真模型，實現對全生命周期碳排放的實時監測、多場景預測及智能優化。基于對生產系統物理實體與虛擬模型的深度耦合，該技術可模擬不同工藝參數、能源結構及生產規模下的碳排放特征，結合碳排放目標和碳經濟效益，生成兼具科學性與可行性的階段性減排規劃，并依托敏感性分析量化評估規劃的潛在風險。進一步地，通過多維度數據整合與數據建模，解構碳排放關鍵驅動因子與減排路徑的協同效應，為政府部門提供包含配額分配效率、行業邊際減排成本、技術替代彈性等指標的決策支持矩陣。這種數據驅動的分析范式不僅能提升碳配額分配機制的公平性，還可動態校準總量控制目標與市場供需的關系，從而提升碳市場運行效率與政策適配性。

3.完善碳排放監測與報告。在碳排放監測與報告環節，可通過部署連續排放監測系統（CEMS）實現排放源的實時數據采集與自動核算，結合衛星遙感及無人機技術構建空天地一體化監測網絡，提升區域碳排放空間分布特征的識別精度與監測效率。在此基礎上，依托物聯網傳感器網絡與人工智能算法，可動態整合工業生產、能源消耗及交通物流等多領域的碳排放數據，形成跨系統和多模態的碳排放數據流。為確保數據可信與可追溯，可采用區塊鏈技術構建“鏈下溯源一鏈上驗證\"的分布式碳足跡追蹤系統，通過超級賬本記錄碳排放數據的全生命周期流轉信息，實現碳排放數據的不可篡改與多方協同審計（胡濤等，2023）。

4.強化碳排放核查與驗證。在碳排放核查與驗證環節，傳統的核查機制高度依賴人工現場檢查與紙質文檔核驗，存在成本高昂、周期冗長、主觀偏差顯著等固有缺陷。數據驅動可通過部署物聯網傳感器網絡與多源異構數據融合引擎，實現排放源實時監測與動態特征提取，有效克服傳統人工填報數據的主觀偏誤；再運用機器學習算法建立排放模式識別模型，對異常波動進行智能預警，并結合數字孿生技術構建虛擬仿真場景，實現核算邊界的精準界定與交叉驗證；還可以依托區塊鏈分布式賬本技術，形成不可篡改的核查證據鏈，確保核查結論透明及可追溯。

5.推動碳市場數字化交易。在碳市場交易環節，碳價波動受政策調控強度、市場供需結構及地緣政治經濟格局等多因素耦合影響，增加了企業的市場風險敞口。為緩解價格波動引發的交易不確定性，可基于機器學習構建碳價預測系統，通過解析歷史交易數據的時序特征、行業邊際減排成本彈性及能源一經濟一環境系統的動態關聯性，實現對碳價短期波動拐點與長期均衡路徑的精準預測。在此基礎上，依托大數據技術構建多源異構數據融合分析平臺，實時解構區域碳配額盈余（或缺口）和企業履約行為偏好等市場供需信號的微觀異質性。該驅動路徑一方面通過高維數據關聯分析生成碳配額分配彈性系數矩陣，支持構建多目標優化模型動態調整配額供給；另一方面基于系統動力學建模模擬碳價與綠色技術擴散的反饋機制，進而設計碳市場與電力市場、綠證市場的協同調控路徑，最終實現風險緩釋、資源配置優化與碳績效提升的帕累托改進。

6.完善履約清算與處罰。在履約清算與處罰環節，傳統以人工抽樣核查與靜態報表審核為主的監管范式存在顯著的監管遲滯與信息不對稱等問題，難以應對碳市場高頻交易環境下異常行為的復雜性與隱蔽性。為解決這一結構性矛盾，可實行智能監管，通過集成多模態數據流分析框架，采用深度學習算法實現違規操作的自動化識別與風險評級。具體而言，可依托實時數據湖架構搭建分布式預警系統，基于動態風險評分機制與自適應閾值算法對市場操縱和排放數據漂綠等行為實施毫秒級響應，并通過智能合約自動觸發梯度處罰程序，如超額排放罰金計算與信用評級下調。進一步地，可運用反事實因果推斷模型與多周期政策效應分解方法，量化評估監管政策的市場扭曲效應與減排激勵效能，結合多智能體仿真系統模擬不同處罰力度對市場主體行為的影響路徑，實現監管資源配置優化以及碳市場治理效能的系統性提升。

7.健全碳排放權交易保障體系。除通過數字技術賦能碳市場運行外，還需構建完善的制度保障體系，以確保碳排放權交易機制的可持續性。首先，應完善基于數據驅動的碳排放權交易政策制度體系，明確數據采集、處理、分析和反饋的規范要求，為碳市場的科學化運行提供政策支持。其次，需建立健全標準規范體系，涵蓋碳排放核算、數據共享、交易流程和監管機制等方面，推動碳市場的標準化發展。此外，應開展試點示范，選取代表性行業先行先試，推廣先進經驗和成功案例，推動基于數據驅動的碳市場的規模化應用。同時，在碳排放權交易平臺的建設與運行過程中，碳排放權交易各個環節可能面臨網絡攻擊、數據篡改、信息泄露等安全風險，需高度重視網絡安全問題。因此，應建立健全網絡安全防護體系，采用加密技術、訪問控制機制及區塊鏈等去中心化技術，確保數據的完整性、保密性與可追溯性。并制訂應急預案，定期開展安全評估與漏洞排查，以應對潛在的網絡安全威脅，為碳排放權交易平臺的穩定運行提供可靠保障。

8.協同多方主體共治。全流程碳排放權交易數字平臺通過構建多方協同治理的新型碳市場模式，可確保碳資產確權、流轉、注銷全生命周期數據的可追溯性與不可篡改性。基于分布式賬本技術構建的權限管理系統，創新性地采用“零信任 + 最小權限”原則，為政府部門開設監管沙箱端口，支持企業配置多層級碳賬戶體系，并向核查機構開放鏈上取證節點，形成“監管一履約一鑒證”三方互信的數據協作模式。政府可通過平臺內置的宏觀經濟碳賬戶模型實時感知碳價波動與政策傳導效應；企業能借助數據驅動的邊際減排成本曲線工具優化碳資產組合管理；核查機構則可依托鏈上存證數據開展自動化核證，顯著降低MRV成本。這種數字技術賦能的協同治理框架，不僅可提升碳排放權交易的透明度，還通過數據要素的有序流動，推動形成政府引導、市場主導、技術支撐的現代碳治理體系。

【主要參考文獻】

陳國青，曾大軍，衛強等.大數據環境下的決策范式轉變與使能創新[J].管理世界，2020（2）：95～105+220.陳俊宇，王術蔓.我國碳排放權交易監管的現狀檢視與優化進路[J].環境保護，2024（Z5）：9～13.郭春艷，秦濤，宋肖肖.“雙碳”目標下我國碳排放配額分配機制及其優化策略[J].南京林業大學學報（自然科學版），2025（3）：1～13.胡濤，杜雅琦，劉齊軍等·基于區塊鏈與物聯網技術的碳匯與碳計量研究[J].現代管理，2023（11）：1441～1450.鄭龍，李桃英.碳排放權交易價格形成機制的法律監管與制度建構[J].價格月刊，2025（7）：27～35.鄭鵬程，張妍鈺.“雙碳”目標下碳排放權交易市場監管的問題與對策[J].湖南大學學報（社會科學版），2023（6）：53～61.鄭洪濤，李倩玉.我國綠色發展戰略下碳交易困境與對策[J].財務研究，2024（5）：99～104.張奕輝.我國碳排放權交易市場的發展演進與路徑創新研究[J].價格理論與實踐，2024（11）：138～143.VanKnippenbergD.，DahlanderL.，HaasM.R.，etal.. Information，atten-tion，and decisionmaking[J].Academy ofManagementJournal，2015（3）：649～657.Kwon O.，Lee N.，Shin B..Data quality management，data usage experi-enceand acquisition intention of big data analytics[J].International Journal of In-formation Management，2014（3）：387～394.

（責任編輯·校對：許春玲劉鈺瑩）