擴容增量是2023年我國碳市場的主旋律,強制市場,擴大全國碳市場覆蓋行業范圍的工作已經啟動,水泥、鋼鐵、石化、化工、有色、建材、民航、造紙等行業即將被納入;自愿市場,CCER登記系統已經開始安全測試,CCER重啟進入尾聲。
碳市場的擴容意味著新的市場空白即將放開,只有更了解碳市場擴容規則和玩法的企業,才能在這次碳市擴容中獲得更大的蛋糕。
第五屆中國碳市場交易論壇,將邀請碳市場的主管部門領導、頂層設計專家、碳市場行業領袖,從政策、趨勢、機遇、方法、案例、成果、應用等層面,為參會者深入解讀碳市擴容后新規則和玩法,助力企業在碳市場擴容中獲得更多機會。
數據質量是全國碳市場的生命線。近年來,碳排放數據造假頻發。中國人民大學重陽金融研究院副研究員劉錦濤就碳排放數據造假的誘因及如何提高碳排放數據質量相關內容進行了介紹。
劉錦濤:碳排放的數據質量受客觀和主觀上的多種因素影響,除了企業自身主觀造假以外,還有多種客觀條件的制約和限制。
首先,碳排放的產生過程和方式與產業類型密切相關,這使得不同行業的碳排放測算工作存在區別和難度,生產工藝、原材料性質等均會影響具體的核算方法,各企業主體在與檢測機構在實行過程中面臨數據比較與核查方面的困難,這影響了宏觀碳排放數據的整體質量。對于納入全國碳排放交易市場的首批電力行業企業和后續即將納入的其他高排放行業而言,盡快建立起標準化、規范化的行業碳排放計算模型是碳市場初期平穩運行的重要基礎。
其次,若企業或合作的第三方檢測機構專業性不足,可能會導致報告質量和精度低于正常水平。不準確的測量設備、測算方法或數據采集流程是碳排放數據的誤差的主要來源,除排放因子法、質量平衡法等基于公式計算的方法之外,直接測量法也是碳排放核查的一種主要方法,例如在CEMS煙氣排放連續監測系統中搭載碳排放監測模塊。既然是實際測量,那么缺乏校準、樣本數據不足、監測位置選擇不當等因素就會引發碳排放核算的誤差,這些誤差雖然不可避免,但檢測機構的專業性要求誤差應當控制在某個合理范圍內,否則將對碳排放數據產生超過可信閾值的影響。
最后,碳排放的階段性跟蹤統計存在較高的縱向成本,部分行業不易實現碳排放量時間序列的高頻監測,而低頻數據弱化了碳排放曲線的細節,這使得實現“雙碳”目標進程的路徑規劃缺乏足夠的排放基礎依據。
劉錦濤:與從增量上開展“漂綠”的做法目標類似,“洗碳”行為從減量上進行了碳減排的包裝或造假。在我看來,從企業碳排放量的數據來源、數據評估、最終呈現的三個角度切入,可以探討企業在碳市場存在的“洗碳”行為。
一是碳排放的數據來源無問題、監測機構的數據評估流程也正常,但企業通過直接篡改檢測報告對最終呈現進行了造假。
二是雖然碳排放的數據來源沒有問題,但企業聯合第三方核查機構出具虛假報告,例如根據生態環境部去年公開的一批碳排放報告數據弄虛作假案例,北京某科技公司通過可編輯的檢測報告模板,指導控排企業更改元素碳含量檢測結果以及編造水分數據,形成了虛假報告。或者也可能在數據評估過程中借助模糊的碳排放計量指標和不透明、黑箱化的計算方法,以及夸張化減排或抵消項目的實際作用,最終形成缺乏可信度的碳排放統計結果。
三是通過瞞報或隱藏真實產量與能耗,降低碳排放數據采集的真實性,從數據源頭進行“洗碳”。
四是雖然企業的碳排放核查與披露過程本身沒問題,但企業對相應的數據或結果并不滿意,或者想營造或包裝自己的綠色低碳形象,則企業可能通過其他方式進行公關式“洗碳”,例如宣傳與碳排放不相干的綠色公關行為,或者邀請業內專家開展包裝和宣傳,這對于碳核查本身反映出的企業碳減排問題并無實際作用。
劉錦濤:全國碳市場開市已兩年,科學可信的碳排放數據核查與披露是碳市場穩定運行并發揮重要職能的前提和基礎。開展以下工作有助于從主觀和客觀上提升碳排放數據的綜合可信度:
一是廣泛建立和布局能源消耗的跟蹤統計和監測平臺,單獨版可以覆蓋控排企業,區域版可以覆蓋產業園或市區。同時在系統中引入多種間接指標輔助提升碳排放數據質量和精度。例如通過建立有效的能源消耗數據采集系統,可以實時收集和記錄企業的能源使用情況,包括監測電力、燃料消耗、能源采購和使用模式等,并獲得準確的能源使用量數據,以計算和估算與能源相關的碳排放量,這些數據是計算和核查碳排放的基礎,通過接入電網數字智能管理平臺,有助于識別節能減排機會并輔助環境管理決策。
二是進一步完善各行業碳排放數據核查標準化體系,實現同行業內部的統一性和可比性,也要同步推進跨行業碳排放核算的公平性,定期評估和改進碳排放數據核查標準化體系,確保其與行業的技術和發展趨勢保持一致。
三是進一步覆蓋激勵懲罰機制,為那些在碳排放核查中表現規范和標準的企業提供低碳獎勵,如稅收減免、碳排放抵押信用額度提升等,同時加強對碳排放核查的法律監管和執法力度,確保規定的執行和有效實施,并不斷更新碳排放報告造假典型案例庫,強化第三方統計機構的監測水平和鑒定水平。
四是發揮數字技術優勢,例如通過機器學習等方法借助碳排放過程前后對其他客體的量化影響,反向推算和校正實際的碳排放量,進而提升碳排放統計核查的報告精度。
劉錦濤:據我參考和了解,有以下兩個案例可以改善碳排放監測中的數據質量問題:
區塊鏈技術與物聯網技術結合可以為企業碳排放核查提供技術手段。例如去年4月,可信區塊鏈推進計劃與工業互聯網產業聯盟聯合發布了《基于工業區塊鏈的碳核查系統研究(征求意見稿)》,其中提出利用工業互聯網和區塊鏈技術的結合可以形成滿足碳核查需要的基礎素材收集和匯總,可追蹤可溯源,便于形成統計報告。從項目實踐上,2023年4月中國環科院承擔的國家重點研發計劃“基于區塊鏈的多主體碳排放精準核算與可信交易技術”順利通過開題,運用區塊鏈技術研發全過程碳排放精準核算數據采集,實現碳排放的自動精準核算。
衛星遙感技術也有助于有效量化碳排放。2022年4月,太原衛星發射中心采用長征四號丙運載火箭成功發射了大氣環境監測衛星,這標志著我國在全世界首次成功實現了二氧化碳探測的主動激光雷達的升天,用以實現對地球大氣二氧化碳的全天時、高精度探測,從而將對碳排放的第三方核查或行業帶來新的機遇。
以上這些案例均可以作為輔助工具判斷碳監測數據是否失真,提升碳排放監測的科學性和可信度。
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