解读朱国栋：“双碳”目标下零碳园区碳资产管理体系构建研究——基于产业园区电力数据的分析【深度解析】

国家层面推动，零碳园区成系统性工程

2025年6月，国家发展改革委等三部门联合印发《关于开展零碳园区建设的通知》，明确提出"支持有条件的地区率先建成一批零碳园区"，并"有计划、分步骤推进各类园区低碳化零碳化改造"。这标志着零碳园区建设已从地方探索正式上升为国家层面的系统性工程。

论文指出，零碳园区蕴藏巨大的减排潜力与丰富的碳资产，但当前面临三重管理困境：数据层面碳排放核算体系不完善，碳数据"算不清"；机制层面碳资产法律属性模糊，导致碳资产"管不好"；应用层面园区缺乏清晰转型路径，碳资产"用不了"。

与此同时，全国碳市场建设加速推进。世界银行报告显示，2024年全球碳定价收入超过1000亿欧元；我国全国碳交易体系自2021年启动，年均覆盖二氧化碳排放量约51亿吨。

核算正走向标准化与精准化

碳核算是识别、量化、管理、开发碳资产的基础前提。论文梳理了排放因子法、质量平衡法和实测法三类主流方法在园区层面的优劣：排放因子法简单但可靠性受生产波动影响；质量平衡法较准确但工作量大且滞后；实测法成本高昂、监测范围有限。

园区核算的复杂性远高于单一企业，涉及多个企业的价值链环节和复杂的共生关系，必须在精确界定边界基础上识别各类排放源，避免碳泄漏或重复核算。论文认为碳排放核算正呈现两大趋势。

趋势一是标准化体系建设加速。江苏省率先发布全国首个《工业园区碳排放核算指南》地方标准，明确"边界界定—数据采集—因子选用—结果核验"四步操作流程；中国电力企业联合会也发布了《零碳园区碳核算技术规范》团体标准，其创新之处在于考虑电力系统碳排放的动态特性，鼓励使用分时分区电力动态排放因子。

趋势二是核算精准化需求凸显。传统"一刀切"的排放因子已难以满足精细化管理需求，基于电力数据动态排放因子的核算方法，能够更精准地反映园区电力间接排放的时空特性，与零碳园区高度电气化特征高度契合。

0.3吨的硬门槛与用能特性约束

论文引用了《关于开展零碳园区建设的通知》中的核心准入门槛：单位能耗碳排放，即消耗每吨标准煤能源所产生的二氧化碳排放量，最高不得超过0.3吨/吨标准煤。

论文给出了公网电力间接碳排放的测算：按最新全国化石能源电力二氧化碳排放因子0.8325kgCO2/kWh计算，每消耗1度公网电力，1kWh电力按0.1229kg标准煤计，对应的单位能耗碳排放为6.774。这一计算清晰表明：零碳园区若完全依赖传统公网电力，仅电力间接排放一项就无法达到核心考核标准。

因此，产业园区要实现"零碳"目标，不仅需要推进终端用能的高度电气化，更关键的是要实现电力供给的高度绿色化，必须大幅提高源自本地直供非化石能源和市场化绿电/绿证的零碳电力比例。

零碳园区用能呈现三个特点：能源供给侧以高比例分布式可再生能源为主导，通过多能互补实现绿色低碳及稳定运行；能源消费侧通过能源梯级利用、负荷柔性调控及高效节能技术，大幅提升能源利用率和绿电实时消纳能力；系统协同性方面依托数字化能碳管理平台，打破能源、建筑、交通等系统孤岛，实现全链条协同优化与碳排放在线追踪。

碳资产三类界定与传统管理痛点

论文将零碳园区碳资产界定为：在其核算边界内，能够带来直接或间接经济收益的温室气体减排资源。具体划分为三类：配额碳资产，指园区内重点排放单位从全国或区域碳市场获得的政府分配配额（CEA），或通过深度节能降碳技术改造后结余的可交易配额；信用碳资产，指依据CCER等机制的方法学，开发温室气体减排项目所产生并经核证的碳信用；碳普惠资产，指园区内中小微企业、建筑或个人用户等通过碳普惠机制，将绿色出行、节能改造等减排行为量化并认证后获得的减排收益。

传统碳资产管理存在五方面问题：一是数据采集治理难，现有模式主要依赖人工填报、第三方核查，频率低、时效性差；二是排放核算效率低，园区数据海量多源且异构，核算规则繁琐；三是碳资产识别滞后，核发以年为单位，基于历史数据及静态模型进行；四是交易决策辅助有限，定价分析缺乏实时数据支持；五是优化反馈不足，各类主体通常只是被动完成交易及履约。

论文强调，碳资产管理策略需要从单纯履约转变为碳资产全环节管理。

以电测碳：数据架构与核算模型

论文构建的体系由数据架构、碳排放核算、碳资产管理、碳交易辅助、优化反馈等模块构成。数据架构以全面、实时、高密度的电力数据为主线，有机串联化石燃料消耗、热力净受入、工业生产过程等其他多源数据，构建统一、标准、安全的碳排放数据底座。

碳排放核算框架的核心是利用电力数据，通过以电测碳模型与电力碳排放流模型等算法，实现园区直接与间接碳排放的精准核算与动态监测。针对电—碳相关性模型，论文采用线性回归（LR）、多项式回归（PolyR）、极限梯度提升树（XGB）三类经典回归分析模型进行训练。

论文以部分企业2020—2024年用电量、天然气量等月度用能数据作为输入，按4:1比例随机划分训练集和测试集进行验证。结果表明，不同用能特性的企业适用于不同的模型，但整体均可达到90%以上的精度，证实了基于电力数据进行碳排放核算、进而构建碳资产管理体系的可行性。

碳资产定价与交易辅助策略

在碳资产识别量化环节，论文构建了配额预估、碳信用预估、碳普惠资产预估以及碳资产盈缺、配额使用率预估等结果。在定价分析方面，论文引入了动态风险溢价、碳价波动率、持有成本、买方最高买入价、卖方最低卖出价、CCER建议价等一系列指标，综合得到当前碳资产最优定价，支撑后续交易策略。

碳交易辅助模块包含短期最优策略及全年最优策略。买入信号触发条件为实时碳价不高于边际减排成本较等的较小者；卖出信号触发条件为实时碳价不低于卖方最低卖出价与过去1年碳价日均值90%分位数。

当买入信号触发时，最低必须交易量的30%按现价买入，50%在未来三个月视情况买入，20%作为机动；当卖出信号触发时，以碳资产盈余的20%为单位分批次卖出。全年策略方面，当边际减排成本低于履约期碳价预期中位数时优先实施减排技改，否则预留资金用于碳市场交易。

绩效评估与未来深化方向

优化反馈模块通过碳资产绩效评价与质量评估量化管理成效。碳资产绩效评价涉及当年减排量、碳资产亏损/收益、碳资产绩效等指标；碳资产质量评估包括配额缺口率、CCER可用比例、碳价敏感度、减排成本优势度等，其中配额缺口率数值约0.8时需要预警，减排成本优势度数值≥1.2时具备套利空间。

论文在结论中提出未来需持续深化三个方面：一是优化政策制度环境，建议探索将实时认证数据作为排放核算与配额分配的补充依据，允许管理先进的园区项目减排量用于履约抵消，形成"精准数据—高效管理—政策激励—市场价值"的良性循环；二是夯实底层数据基石，深度融合气象、生产计划、能源价格等多源动态数据，构建"电—能—碳"动态耦合的多时空数字孪生模型集；三是创新园区管理模式，将分散的信用碳资产与普惠碳资产整合打包，提升整体议价能力。

论文也坦言，所构建的仍是一个基础性框架，亟待后续研究深化。

这组数据勾勒出零碳园区核算的硬约束。核心准入门槛是单位能耗碳排放不超过0.3吨/吨标准煤，这一指标直接决定了园区的准入资格。论文按最新全国化石能源电力二氧化碳排放因子0.8325kgCO2/kWh计算，每消耗1度公网电力对应碳排放约0.8325kg，按0.1229kg标准煤/度折算，对应的单位能耗碳排放为6.774。 这一对比清晰地表明：零碳园区若完全依赖传统公网电力，仅电力间接排放一项就无法达到核心考核标准。 因此园区必须大幅提高本地直供非化石能源和市场化绿电/绿证的零碳电力比例。另一方面，电—碳相关性模型以企业2020—2024年月度用能数据验证，整体测试精度可达90%以上，为"以电测碳"的可行性提供了实证支撑。

这组数据集中体现了碳交易辅助与质量评估的量化参数。最低必须交易量由碳资产盈缺乘以风险缓冲系数得出，缺省值建议为1.2；当买入信号触发时，最低必须交易量的30%按现价买入，50%在未来三个月视情况买入，20%作为机动；当卖出信号触发时，以碳资产盈余的20%为单位分批次卖出。 在质量评估方面，抵消可用比例基于碳市场规定通常为重点排放单位总排放的5%；配额缺口率数值约0.8时需要预警，用于衡量即时履约能力；减排成本优势度数值≥1.2时具备套利空间。这些参数把碳资产管理从定性判断转化为可操作、可预警的量化规则，为园区交易决策提供了明确的触发边界。