【东南大学】中国可持续发展研究报告2024（蓝皮书）

可持续发展研究基地I 2 3 3 4 6 8 8 9 1 2 2 2 3 3 4 5 6 6 8 8 9 22 22 23 23 24 29 30 30 31 33 3 36 39 40 44 47 51 53 56 56 6 76 77 77 82 83 83 87 9 1东南大学可持续发展研究基地、东南大学可持续发展研究院（苏州）谨此发布《中国和行业两个视角分析了中国34个省（自治区、直辖市、特别行政区）以告等统计机构、行业协会和研究中心的数据，以及联合国《可持续发展报告（2023）》3在全球气候治理与“双碳”目标（2030碳达峰、经历一场深刻的范式革命。碳中和不仅是环境议题，更是经济结构转型的核心引擎，而金融作为资源配置的枢纽，承担着为低碳技术研发、产业绿色升级、能源结构优化提供资本动力的关键角色。传统金融模式依赖高碳资产的价值链已显疲态，碳金融、绿色金融与转型金融的协同创新，正重构金融市场的底层逻辑，金融工具与市场机制被赋予新的使命：既要破解高碳行业转型的融资瓶颈，又要引导社会资本流向低碳领域，同时防范气候风险中国作为全球最大的二氧化碳排放国与绿色金融实践者，碳金融市场潜力巨大却面临制度短板。国际碳交易市场由发达国家主导，国内碳金融衍生品稀缺、中介服务滞后，金融机构对低碳价值的认知仍待深化。然而，机遇与挑战并存：央行推动转型金融标准制定，碳交易试点扩容，绿色信贷、债券规模跃居世界前列，标志着中国正从“政策跟随”转向“规则塑造”。碳中和是指在一定时期内，人类活动释放的二氧化碳量与从大气中去除的二氧化碳量相平衡，最终实现零排放的状态。随着全球气候变化问题的日益严重，各国政府和组织纷纷提出碳中和目标，以应对气候危机和环境污染。碳中和的实现既带来了短期的经济增长双碳目标对经济增长的约束主要体现在资源配置的转换和短期生产成本的提升。为减少碳足迹，政府和组织必须重新考虑资源的使用方式，这意味着需要对传统的能源结构进行重大调整。许多依赖化石燃料的行业，如煤炭、石油和天然气等，将会面临更严格的法规和政策限制，直接影响行业的运营模式和盈利能力。此外，产业转型过程中需要进行大量的投资，以引入可再生能源和清洁技术，这些初期投资可能会导致短期内的经济压力和利润下降。与此同时，碳中和目标也为社会和组织创造了新的创新机遇。包括中国在内的许多国家和地区已经制定了促进碳中和的政策和激励措施，例如税收优惠、补贴和绿色信贷等。这些政策为企业提供了有利的创新环境，鼓励企业加大研发投入，推动技术进步，增强本国企业在全球市场中的竞争力。当前，全球清洁能源和低碳技术的相关市场正在迅4速发展，将为企业带来巨大的增长潜力。举例来讲，电动汽车的普及不仅推动了汽车制造商的转型，也催生了充电基础设施、动力电池等相关产业的发展。在全球范围内，能够率先实现低碳发展的企业，往往会在市场中获得竞争优势。这些企业通常会被视为行业的领导者，能够吸引更多的投资和消费者关注。随着消费者对可持续发展重视程度的不断提高，企业的品牌价值和市场份额也将随之提升。因此，碳中和不仅是企业的责任，更是提升其碳中和目标作为短期的经济增长的约束与长期的创新机遇，具有双重属性。在面对资源配置和成本上升等挑战时，政府和组织应积极寻求创新解决方案，以实现可持续发展。通过政策支持和市场机会，碳中和目标将为企业带来新的增长动力，推动全球经济向绿色低碳转型。面向未来，只有在实现经济增长的同时，注重环境保护和可持续发展，才能确金融在整个社会经济中占据重要位置，被誉为现代经济的血脉。绿色金融源于绿色经2016年，G20绿色金融研究小组将绿色金融描EnvironmentProgramme，UNEP）在此基础上进一步扩展，将绿色金融定义为“金融部门将环境保护纳入政策考量，通过业务活动推动节能减排、优化产业结构，促进能源安全和色金融是为环保、节能、清洁能源、绿色交通、绿色建筑等领域项目提供投融资、项目运由此可见，尽管绿色金融尚未有统一的定义，但其核心始终围绕“通过金融手段支持 次提出。1992年，联合国环境与发展大会通过了《里约环境与发展宣言》和《21世纪议与发展。2000年，《美国传统词典》第四版提出了环境金融的概念，将绿色金融定义为环世界十大银行为确定、评估和管理项目融资过程中所涉及的环境和社会风险签署了一项重要原则——赤道原则。赤道原则（EquatorPrinciples）旨在用于确定、评估和管理过程中所涉及环境和社会风险的一套自愿性原则，它将绿色金融实践提升到一个新的高度。199年，中国人民银行发布《关于贯彻信贷政策与加强环境保护工作有关问题的通知》，绿色金融开始萌芽；2007年，国家环保总局、中国人民银行总行和银监会联合发布了《关于落实环保政策法规防范信贷风险的意见》，开启了中国绿色金融征程；2008年国家环保部会同金融监管部门相继出台“绿色保险绿色证券、绿色信贷”等新政，绿色金融2008年全球金融危机后，绿色金融进入加速发展阶段。2009年，联合国环境规划署（UNEP）发布《绿色经济倡议》，首次将绿环境风险纳入投融资决策，推动金融机构强化环境责任。2012年联合国可持续发展大会通2013年《中国银行业监督管理委员会关于报送绿色信贷统计表的通知》的出台推动了绿色金融信息披露从自愿性报告向强制性报告的转变。201年，《巴黎协定》签署促使全球金融机构加速脱碳；2016年，G20成立绿色金融研究小组绿色金融正式纳入全球治理议程。2016年是中国绿色金融发展的里程碑。中国人民银行等七部委联合发布《关于构建绿1Pearce,David&Markandya,Anil&Barbier,Edward.(1989).BlueprintforaGreenEconomy.XF2006304284.10.4324/9780203097298.6券、基金和保险等全链条工具。同年，中国符合国际标准的绿色债券发行规模总计236亿西等五省（区）设立绿色金融改革创新试验区，探索区域性实践模式；2018年，欧盟同步中国提出“碳达峰、碳中和”目标，明确绿色金融为战略2021年以来，绿色金融迈向标准协同与技术赋能新阶段。2021年，G20通过《可持续出碳减排支持工具和2000亿元支持煤炭清洁高效利用专项再贷款。技术深度应用，如蚂蚁集团等各企业积极拥抱AI浪潮，通过区块链实2008年至今，绿色金融从政策倡议演化为全球市场实践，中国从规则跟随者成长为关键引领者。国际层面，标准趋同与技术创新驱动跨境合作；国内层面，政策工具与市场机制协同推进“双碳”目标。这一历程印证了绿色金融作为经济转型核心杠杆的全球共识，（carbonfinancialproducts）定义为建立在碳排放权交易基础上，服务于减少温室气体排放或者增加碳汇能力的商业活动，以碳配额和碳信用等碳排放权益为媒介或标的的资金融通2上海证券交易所.境内外绿色债券市场比较研究[R].上海:上海证7体系的指导意见》明确了绿色金融包括绿色信贷、绿色债券、绿色股票指数和相关产品、绿色发展基金、绿色保险、碳金融等。绿色金融涵盖环保、清洁能源等广义环境议题，而碳金融专注温室气体减排，是其气候分支。例如，绿色债券为可再生能源项目融资，碳金在金融工具上，绿色金融以绿色信贷、债券等债权工具为主，碳金融则以碳交易及衍生品为核心，强调市场定价与风险管理。在协同方面，绿色信贷可为减排项目提供低成本资金，而碳期货帮助企业对冲价格波动风险，共同构建低碳转型的金融支持网络。碳金融自《京都议定书》起，逐步从理论机制发展为全球市场核心工具，始终嵌套于绿色金融框碳金融与绿色金融协同创新将持续驱动全球经济向净零排放转型，成为应对气候危机全球市场互联不足制约碳减排合作；中小企业碳排放核算能力薄弱，限制碳金融产品覆盖以及发展普惠碳金融，将个人碳积分与消费信贷挂钩等一系列举措来缓解现存问题。8碳金融市场的发展历程一般是从碳配额、减排量现货市场逐步发展到包含各种碳衍生产品交易工具和金融服务的碳金融市场。在碳市场金融化特征加深的过程中，最早出现的产品均是碳配额和项目减排量等碳资产现货，然后逐渐出现了碳托管、碳回购、碳远期、碳掉期、碳基金、碳债券、类碳期货等碳金融产品和工具3。碳金融产品能够帮助市场主体规避碳市场风险，提供碳资产保值增值的渠道，为企业融资拓宽渠道，并且有利于提高碳碳金融产品可分为碳市场融资工具、碳市场交易工具和碳市场支持工具三大类（如表1-1发行人为筹集低碳项目资金向投资者发行并承诺按时还本付碳资产抵质碳资产的持有者（即借方）将其拥有的碳资产作为质物/抵押物，向资金提供方（即贷方）进行抵质押以获得贷款，碳资产的持有者（即借方）向资金提供机构（即贷方）资产，并约定在一定期限后按照约定价格购回所售碳碳资产管理机构（托管人）与碳资产持有主体（委托人交易双方约定未来某一时刻以确定的价格买入期货交易场所统一制定的、规定在将来某一特定的9期货交易场所统一制定的、规定买方有权在将来某定价格买入或者卖出碳配额或碳信用（包括碳期货合交易双方以碳资产为标的，在未来的一定时期现金流与碳资产的合约，包括期限互换和品种互交易双方达成一致协议，其中一方（贷方）同方）借出碳资产，借方可以担保品附加借贷反映整体碳市场或某类碳资产的价格变动及走势而编为降低碳资产开发或交易过程中的违约风险而开发的保险产品，主要包括碳交付保险、碳信用价格保险、碳资等碳交易工具除碳配额现货外，还包括以碳配额现货为标的的碳期货、碳掉期、碳期权等衍生品。交易工具有利于投资者对冲价格波动风险，实现套期保值，提高碳金融市场的碳市场的融资工具则以碳配额等碳排放权益工具为标的或抵押物进行资金融通活动，包括碳质押、碳回购、碳托管等。碳市场融资工具的推广创新能够为碳资产创造估值和变碳支持工具，如碳指数、碳保险等，可以为各方了解碳市场趋势提供风向标，同时为随着碳金融市场的发展，碳金融产品日益丰富，为推动经济低碳转型发展提供了强有落地仍以融资类产品占据主导。例如，碳质押贷款成为中小银行支持企业减排的主要手段，相对滞后，碳期货虽在广州期货交易所试点，但受限于流动性不足和交易主体单一，尚未形成有效价格发现机制。地方试点市场探索了碳远期和碳回购交易，但全国统一市场仍未完全打通。未来，中国碳金融需解决两大矛盾：一是控排企业需求与金融机构供给错配（如碳资产管理能力不足二是地方试点创新与全国规则统一的协同问2023年，中国人民银行联合国家发展改革委、工业和信息化部、好绿色金融大文章，积极支持绿色低碳发展。中国人民银行有关负责人指出《指导意见》将从推进碳排放权交易市场建设，研究丰富与碳排放权挂钩的金融产品及交易方式，逐步扩大适合我国碳市场发展的交易主体范围等方面促进绿色金融产品和市场发展。地方政府过区域性试点推动碳资产与金融工具的深度融合。截至2024年底，全水泥和电解铝领域，扩围后将覆盖全国碳排放的六成左右。试点碳市场与全国市场的协同资料来源：上海交通大学上海高级金融学院可持续投资研究中心，兴业证券经济与金融研作为全球碳金融体系的标杆，欧盟排放交易体系（EUETS）的成熟性反映在多层次市场架构与多元化产品体系中。自200年启动以来，该体系通过四期货、期权及远期合约的完整交易结构，其中期货交易规模占比长期超过90%，成为企业应对价格波动的主要避险工具。金融机构深度参与市场运作，荷兰银行等机构不仅提供交易中介服务，还创新开发碳基金、碳保险及碳信托等产品，形成覆盖风险管理与融资支持的综合服务体系。其政策协同优势亦显著，碳关税与碳市场的规则衔接，进一步强化了碳美国碳金融发展呈现显著的区域化特征，加州总量控制计划与区域温室气体倡议已构建包含期货、期权的衍生品框架，其中加州市场更成为北美最大区域性强制交易平台。然而联邦层面制度缺失导致全国性产品体系难以建立，这种“地方先行、联邦缺位”的模式韩国、日本等新兴市场采取差异化策略推进碳金融。韩国依托其全国性碳排放交易市碳保险等配套工具尚未普及。日本则以自愿减排市场J-Cr试点，但由于缺乏强制性减排目标，衍生品流动性不足。加拿大通过西部气候倡议在区域从全球视角看，碳金融呈现两大趋势：一是衍生品主导交易结构，欧盟、美国通过期货、期权等工具提升市场流动性；二是政策与金融工具深度绑定，如欧盟将碳关税与碳市场规则衔接，中国将碳金融纳入“双碳”政策国内外在绿色中央银行政策上存在一定差异，主要表现在政策侧重点、政策工具与实中国绿色金融政策以推动经济结构转型为核心，通过绿色信贷、债券等工具重点支持清洁能源与节能环保产业升级，直接服务于“双碳”战略目标。而国际先进经济体更强调气候变化应对与生态保护，政策设计侧重于维护金融市场稳定性与防控气候相关金融风险。中国采用多种金融工具支持绿色产业和项目，包括绿色信贷定向支持、绿色债券扩容、再贷款贴息等市场化手段。对比来看，欧美国家更依赖税收优惠、政府补贴、碳交易市场中国在绿色金融产品创新方面表现突出，如推出绿色信贷、绿色债券等多种金融工具，以满足不同投资者和项目的需求。这些创新举措为中央银行增持绿色资产、增加对绿色行业的再贷款以及信贷资源更多地向绿色行业“倾斜”提供了更多选择，而欧洲央行虽将气为推动碳市场的繁荣与发展，各国出台了一系列相关政策，但是由于碳排放配额分配国际碳市场的碳排放配额多采用免费与拍卖相结合的方式，并且免费的比例逐渐降低。欧盟配额分配方案可能根据碳泄漏的可能重新规定，对于因高风险而将生产转移至欧盟以外的部门进行免费配额分配，低风险部门则在2026年后逐步4文书洋,王擎,盛依佳,等.全球绿色金融政策：梳理、分类与对比[J].金融市场研究,除履约机构外，全球多数碳市场广泛开放了非履约机构及个人参与碳市场的渠道。韩国碳市场仅对履约企业和指定金融机构开放，哈萨克斯坦及墨西哥碳市场要求非履约企业及个人必须提供碳汇以参与碳市场。中国对碳市场交易主体有较多限制，全国碳排放权交易市场的交易主体主要为重点排放单位以及符合国家有关交易规则的机构和个人。电力企业作为首批参与主体，有助于中国碳市场的稳定起步和逐步成熟，随着市场的不断完善和发展其他高碳排放行业内的企业也将逐步被纳大多数国家和地区碳市场覆盖行业主要为电力、工业、航空、交运及建筑，部分国家和地区碳市场覆盖行业拓展到了其他领域。例如，哈萨克斯坦碳市场还包括石油、天然气领域；新西兰碳市场还加入了废物、林业、农业三个行业；欧盟碳市场（EUETS）进入第美国加州碳市场则涵盖能源、交通等高排放领域。截至2024年底，中力行业，电力行业是碳排放量相对较高的行业之一。因此，将电力企业作为碳市场的覆盖行业，对于控制和减少全国碳排放具有重要意义，中国目前已具备扩大碳市场的条件，水泥、钢铁、电解铝行业的纳入方案——《全国碳排放权交易市场覆盖水泥、钢铁、电解铝年完成。这些行业年度温室气体排放量达到2.6万吨二氧化碳当量，新增重点排放单位约在温室气体种类覆盖方面，欧盟碳市场最初仅限于二氧化碳，2013年进一步纳入全氟围包括生物甲烷。中国碳市场覆盖范围在2024年底实现首次扩容，业有望在202年完成首次履约，其中电解铝行业有望增加对四氟化碳、未来中国碳市场需要进一步优化纳入标准，扩大市场覆盖范围。一方面，可以考虑逐步降低纳入门槛，将更多具有减排潜力的企业纳入市场；另一方面，也可以借鉴欧盟ETS等成熟市场的经验，逐步将建筑、道路运输等更多行业纳入碳市场体系，形成一个更为全面和多元化的市场格局，有助于更全面反映国家整体的减排努力，推动碳市场可持续健康发展。同时，中国碳市场也可以考虑纳入更多种类的温室气体，以实现更全面的减排效果，不仅有助于提升中国在全球气候行动中的影响力也是实现国家长期减排目标的重要步骤。筑、交通、国内航通运输、国内航空、废PFCS、HFCS、SF6PFCS、HFCS、SF640%40%48%资料来源：上海交通大学上海高级金融学院可持续投资研究中心，兴业证券经济与金融研电力行业在碳金融行业的探索较为丰富，包含碳债券、碳排放绿色资产担保券、碳资和国家电力投资集团，发行了以人民币计价的碳中性债券——一种符合中国人民银行发布1平。该债券由碳资产管理公司统筹运作，协同江西公司高效完成6。募集资金专项用于江西区域火电机组的技术升级，重点实施汽轮机通流结构优化改造工程，可提高汽轮机效率，降低机组煤耗水平，具有显著的碳减排效益。这一实践不仅填补了以碳排放权为担保物的市场空白，更为全国其他火电企业提供了低碳转型的示范样本，有效推动了气候投融资工碳资产回购（一般指碳排放配额回购）指重点排放单位或其它配额持有者向碳排放权交易市场其他机构交易参与人出售配额，并约定在一定期限后按照约定价格回购所售配额，从而获得短期资金融通的碳融资工具。碳资产回购的目的是融资，企业先便宜卖给碳资产机构获取资金，到期再按照约定好的高价赎回。例如，202年大唐华银电力股份有限公司为确保其所属发电企业顺利完成碳排放配额交易及履约工作，有效盘活存量碳资产，拟对部分碳排放配额结余量进行交易，预计将向中国大唐及其所属企业出售碳务以上海碳配额为标的，由上海环境能源交易所提供交易服务、上海清算所提供中央对手清算服务。华宝证券通过浦发银行代理清算模式，与宁波能源集团宁能电力开展国内电力春秋航空作为民航领域碳金融创新的先行者，在国内率先探索碳排放权交易模式，作于上海环境能源交易所联合兴业银行及置信碳资产签署的碳配额回购协议具有标杆意义。6碳排放交易.国家电投成功注册全国首支碳排/tanzhaiq机制。具体操作中，春秋航空依据协议向置信碳资产转让了当年度碳排放权配额，获取资金后委托商业银行进行专业化资产管理7。合约期满时，企业按约定价格回购等量配额，并与交易对手方共享资金管理收益。这种创新模式通过时间价值挖掘，既保障了企业履约义务的刚性兑付，又激活了碳资产的流动性价值，形成“风险可控、资产增值、多方获益”国家生态环境部与其他部委积极探索并推出一系列碳金融服务，例如碳基金、碳资产质押贷款和碳保险。银行机构也创新推出碳林贷和碳汇贷等产品。部分地区还推出林业碳浙江省丽水市创新推出生态抵质押贷款和“两山”信用贷款，用于支持生态保护和修复项目。其中“林业碳汇预期收益权+保险单”质押贷款以某一区域内新增林业碳汇价值预期带来的收益权，加上保险保额，作为贷款抵押物。碳效贷基于企业的碳绩效差异制定福建省三明市以林业金融创新为突破口，创新推出长周期的林权按揭贷款、普惠林业动森林资源资产变现，破解林业经营主体资金短缺难题。林业金融产品推出年内三明市2021年全国首个县级竹林碳汇收储交易平台在浙江安吉上线，竹林碳汇首次实现“可7绿色创新发展研究院.企业及投资机构参与上海碳市场的成功案例[EB/OL].(2019-01-07)[2025-04-13]./%E3%80%90%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E8%AE%BA%E6%9%BC%81%E4%B8%9A%E5%8F%8A%E6%8A%95%E8%B5%84%E6%9C%BA%E6%9E%84%E5%8F%E4%B8%8E%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E7%A2%B3%E5%B8%82%E5%9C%BA%E7%9A%84%E60/.权制度改革经验与启示[EB/OL].(2023-03-24)[2025-04-13]..c13].https://www.most.g融体系多元化助力企业绿色高质量发展”碳金融业务交流会上，华宝证券与东珠生态签订协议深化生态环境治理合作，强化碳金融业务支持能力，就全国市场开展林业增汇减排进行深入合作，实现林碳交易，提升林业生态效益，为服务乡村振兴战略、生态发展贡献积在低碳发展成为世界共识的背景下，中国钢铁行业加快绿色转型升级的新一轮变革已然开启。为积极响应国家战略、加速推进碳达峰碳中和工作，以绿色金融创新引领行业绿一期面向专业投资者的低碳转型绿色公司债券，这是全国首单低碳转型绿色公司债券，由中信证券牵头主承销，国泰君安证券、申万宏源证券、中金公司、华宝证券联席承销，发行规模亿元，发行期限为3年，发行利率2.68%10。债券募集资金 子公司湛江钢铁氢基竖炉系统项目，该项目采用氢基竖炉低碳冶金代替常规高炉冶金流程，远期可实现清洁能源的替代，对于实现我国“2030年碳达峰，2060年碳中和”的目标、响融体系多元化助力企业绿色高质量发展”碳金融业务交流会上，马钢集团与华宝证券达成长达五年的碳交易碳金融专项战略合作伙伴关系，聚焦碳资产领域，通过碳交易等多项金融工具，助力马钢集团实现高质量发展，具体合作内容包括全国碳市场配额借碳交易、为推进建筑领域绿色低碳发展，中央及部委层面先后发布《绿色建筑创建行动方案》导意见》，加大对建筑领域绿色发展和低碳转型支持力度。ESG债券是碳金融在建筑领域10中国证券报.宝钢股份成功发行全国首单低碳转型绿色公司债券[13]./ssg绿色低碳转型项目倾斜，并促进公司可持续发展，带动行业低碳转型。中央结算公司绿色金融研究部有关负责人指出，在中国内地截至2024年十月绿色债券资公司面向专业投资者公开发行第一期科技创新低碳转型挂钩公司债券。债券发行规模不超告》发布[EB/OL].(2024-10-28)[2025-0313]./9609507785/309948727?md5__1038=eqAxRD222金融科技的发展有助于为绿色金融市场体制机制建设提供更高效的解决方案，更高效根据中国金融学会绿色金融专业委员会预测，中国未来30达到487万亿元。在此背景下，绿色项目的精准识别、绿色资产的整合管理及环境风险的实时监测等领域面临巨大缺口。作为数字经济的重要技术支撑，金融科技通过汇聚数据要素并挖掘其价值潜能，为绿色发展注入创新动能。以大数据、区块链和物联网为代表的前沿技术能够较好地切合精准化、系统化、动态化等业务管理需求，可有效满足绿色金融的在碳金融领域，数字化治理能力的提升已成为市场拓展的核心驱动力。借助技术手段的信息整合优势，金融机构能够突破传统业务中信息壁垒，显著优化碳资产配置效率，缓解资金期限错配等结构性矛盾。尤其在实现“双碳”目标的进程中，科技赋能贯穿绿色金融全链条，包括绿色资产识别、认证与溯源、风险与能效管理、信息披露与共享平台等各个环节。而区块链技术的不可篡改特性与智能合约的自动执行机制，为碳配额交易、绿色在全球范围内，数字化技术正深度重构绿色金融生态体系。通过区块链技术构建碳排放权交易体系、依托智能算法优化可再生能源交易机制、借助移动端应用降低个人可持续投资门槛等创新模式，已形成多维度实践范例。这些技术应用不仅提升了绿色资产的流动我国金融监管部门积极引导技术创新与绿色发展融合，涌现出具有示范价值的本土化综合服务系统都集成了环境数据采集、绿色项目智能甄别、生态效益评估等核心功能；商业银行领域的突破同样显著，平安银行研发的智能引擎系统，整合物联网感知设备与区块链存证技术，构建起覆盖污染排放、气象变化、舆情监测等多元数据的动态追踪网络；保险机构通过地理信息系统与大数据建模，开发出灾害预警及快速理赔解决方案，显著提升3前沿科技的深度融合正推动绿色金融向纵深发展。人工智能在环境效益量化评估、区块链在碳资产确权登记、卫星遥感在生态资源监测等场景的应用不断深化。监管层面持续完善配套政策，着力构建跨部门数据共享机制，为金融科技赋能绿色转型创造制度保障。这种技术与制度的协同创新，正在重塑绿色金融的基础设施和运行人工智能技术与绿色金融的深度融合，正在重塑传统金融服务的价值链条。这种技术重构具体表现在三个维度：首先聚焦于项目筛选与风险管理环节，通过智能化的环境数据穿透和动态预警机制，提升绿色资产的识别精度；进一步延伸到环境效益的量化评估与金融产品创新领域，借助算法模型对绿色溢价进行科学计量；最后深化到市场服务终端，依AI通过整合企业生产、能耗等数据，构建风例如平安银行针对环境气候风险监测和预警处置开发的“平安绿金”大数据智能引擎，进行绿色项目识别与预警系统；机器学习技术还能动态追踪环境风险，如贷后管理环节通过腾讯研究院发布的《AI与可持续发展展望》报告系统阐述了人工智能技术在全球气候治理中的关键作用。在气候监测领域，人工智能通过整合多模态信息与深度学习方法，提升温室气体追踪能力，实现排放源头的精确定位与量化分析。在行业减排方面，人工智能技术已渗透至工业制造、能源生产及城市管理等领域。通过构建多维度数据融合分析平台，系统可识别工业园区的异常排放行为，优化发电设备的运行效率，并实现建筑能耗的智能12中国金融学会绿色金融专业委员会课题组.碳4调控。特别在交通领域，基于实时流量监测与车辆特征分析，人工智能驱动的动态调节系通过联邦学习技术构建客户绿色画像，商业银行可针对低碳技术研发企业定制融资方案。例如金融壹账通服销机器人聚焦金融机构在客户服务与营销中的痛点，运用人工智能技术追踪用户行为轨迹并解析其意图，推动银行从被动响应向主动服务模式转型。通过深度解析客户特征、行为路径及关键节点价值，银行能够制定精准的营销服务策略，促进服务与营销的深度融合，进而提升运营效率与客户满意度；中国工商银行开发基于人工智能技术的智能投顾品牌“AI投”，据相关负责人介绍，客户只需选定能承受的投资风险及投资期限，就可以通过智能投资模型，分析股市、债市等各类市场形势，为客户量身推人工智能技术正推动碳金融体系向数字化治理模式跃迁，具体表现为三个层级的赋能重构：底层通过金融科技筑牢碳市场基础设施底座，中间层通过多源异构数据融合绘制企AI驱动碳汇交易平台发展，运用金融科技手段加强数字化治理能力，开发环境与气候风险分析方法与模型工具，搭建大数据平台系统进行环境和气候风险数据采集、监测和分析，减少环境和气候信息不对称，可以实现对相关风险的智能化识别、评估、监控、预警和治理，提高风险预警的准确率和及时率。例如，通过初创公司Gaia-AI使用人工智能的移动应用，林业工作者可以沿着最优徒步路线，使用传感器背包采集森林数据，收集带有地理标签的树木指标，包括树木数量、胸径、树高和树种，帮助林业管理者在采伐、木材销售谈判和碳信用选择方面做出最佳决策；2024年国内金融机构开始运用传感器网络实时监测林业碳汇项目，优化碳信用评估模型。5G据采集频率提升至分钟级，数据分析精度达到微米级，可以为生态治理提供精准决策支持。在“双碳”战略推进过程中，金融科技正通过多技术融合重构绿色金融服务体系。基于人工智能、区块链与物联网的协同创新，形成了覆盖企业端与个人端的碳行为精准刻画能力，推动绿色金融从粗放式服务向智能精细化运营转型。通过人工智能技术对海量异构数据的深度挖掘，金融机构可构建动态更新的绿色客户标签系统。在企业端，机器学习算法可解析企业能源消耗、生产工艺流程及供应链碳足迹数据，自动生成碳排放强度分级图谱。以商业银行对制造业客户的服务为例，系统可识别两类差异化需求：针对高碳企业重点推送转型金融产品，而对低碳科技企业则定向匹配绿色专利质押融资方案。在个人客户层面，物联网设备实时采集的减碳行为数据，结合区块链存证的消费记录，构建个人碳信用动态评分模型，记录个人绿色减碳消费行为数据，形成个人碳信用画像企业可以运用大数据、人工智能技术给绿色低碳偏好客户推送绿色低碳理财产品，促进支持绿色低碳行为。在钢铁、能源等高碳行业加速低碳转型的背景下，碳金融业务面临技术迭代风险、政策波动风险与市场周期性风险的三重挑战。基于深度学习技术的风险预警系统正成为金融机构管理碳资产的核心工具，通过多维数据融合与动态建模，实现对减排技术改造项目融人工智能技术正在重构碳管理的基础运行逻辑，通过多模态学习框架突破传统碳数据的采集瓶颈，进行跨模态特征识别与处理，构建覆盖企业碳排放的立体监测网络，提升企业碳管理颗粒度；借助智能决策算法赋能企业实现智能碳核查和碳信用评级，重塑碳信用在智能技术支撑碳交易决策的实践中，国家能源集团依托能源生产大数据资源，借助多模态数据识别技术与智能清洗算法，有效提升企业碳管理效能。通过精准评估减排边际成本与碳价均衡区间，为市场交易机制提供科学依据。同时创新构建了碳排决策智能分析6中碳普惠云科技研发全国首个双碳领域垂直大模型，该模型拥有超过700出等长文本处理能力。在该模型基础上研发的A账户三个场景，为碳核查、碳信用评价、碳交易等领域提供了强大的技术支撑。中碳普惠额试算等功能，为企业碳交易提供辅助多种来源碳交易时机和交易量计算A方法（0.094）降低了66%-71%，帮助交易者做出更精人工智能驱动下的碳监测体系正突破传统环境感知的物理边界，通过“空天地一体化”13]./s?__biz=MzA4NDMwNTEyNA%3D%3D&mid=d6a6f1454bc0f89167c4c20c6&chksm=866af1c8abad026eea4ea267672c7b4265d30a8b19e260cd5dd16BaklagaL.SynergizingAIandBlockchain:InnovReductionthroughIntelligentCarbonCreditTrading[J].J7技术融合构建起碳排放的全局透视能力。在技术架构层面，以“碳卫星+无人机+AI大模型”的系统构建多维度碳监测体系；通过物联网传感节点进行边缘计算实时捕捉设备级排放数据，填补监测盲区；以区块链智能合约技术构建贯穿全链路的防篡改机制，提高碳管理可三的碳排放数据披露。联合深圳市人工智能与机器人研究院团队研发“碳卫星+无人机+AI大模型”系统，通过整合卫星遥感、无人机探测与人工智能技术，构建多维度碳监测体系。系统利用碳卫星获取大范围高空的二氧化碳浓度分布数据，同时部署搭载温室气体监测仪的无人机即时采集园区低空不同高度层的高分辨率环境图像及浓度信息。两类数据通过大模型进行交叉验证与融合分析，最终实现工业园区的精准碳核算17。卫星数据覆盖广域 空间，无人机则通过垂直分层采样弥补卫星监测盲区，两者形成互补的立体观测网络。AI算法通过解析多源异构数据，建立碳排放动态模型，显著提升了计量结果的时空精度和可在智慧监测体系中，物联网设备形成多维度感知网络，通过智能终端实时回传数据构建立体化监测矩阵，借助云计算平台的大数据能力快速识别污染趋势、溯源污染源头，并基于区块链技术不可篡改和可溯源的特点，碳矩阵能够使碳排放数据记录可以随时追溯和查证18。蚂蚁集团基于区块链技术开发碳矩阵产品，赋能企业实现自身碳中和全流程科学管理，依托可信链式架构构建数据存证体系，在支撑客户快速部署碳排放监测与抵消[EB/OL].(2024-02-23)[20252-04-13].https://www.sznews.c18北京金融科技产业联盟.基于区块链技术8方案的同时，将温室气体核算过程转化为可溯源的数字资产，不仅使企业高效便捷地启动随着物联网与卫星遥感、区块链技术的深度融合，环境监测步入一体化感知新阶段，通过构建“感知—分析—决策—服务”的完整闭环，区块链、物联网及各种人工智能技术将持续赋能生态文明建设，为实现碳达峰、碳中和目标提供关键技术支撑，推动人与自然人工智能在重塑绿色金融生态的同时，其技术属性正在衍生出三重风险：数据权力催生出新型数字垄断格局、内部运算层级的不可观测性形成技术性“黑箱效应”以及现实生活的多元价值目标与机器学习模型的效率至上原则产生冲突，以上风险具体表现为三个交错的治理问题——数据要素的私有化倾向加剧绿色发展鸿沟、算法黑箱削弱环境公平原则、技术工具理性侵蚀人文价值共识，威胁着绿色金融的“公平转在数字化技术深度赋能的背景下，部分行业巨头依托遥感监测、智能物联等尖端技术，逐步形成碳核算领域的数据垄断格局，导致公共治理主体面临技术性权力让渡的困境。由于政府部门在算法研发、数据解析等技术储备上存在短板，本应主导环境治理的公权力机构不得不将部分核心职能转移至专业科技企业，进而削弱了对关键环境信息的控制能力从而会逐渐失去对关键环境数据的掌控权。以巴塞罗那智慧城市项目为例，其技术团队指出算法系统的不可解释性不仅引发系统运行危机，更使得政府部门丧失对基础数据的调度权限，直接影响环境决策的科学性19。这种技术寡头化现象在跨国运营中尤为突出，头部企 业通过构建数据壁垒抬高竞争门槛，致使技术弱势国家在气候治理体系内面临主权削弱的19海冰浪雨.智慧城市建设的经验与启示——以巴塞罗那、新加坡和9当前碳信用定价机制因算法模型存在解释性缺陷，可能导致环境治理偏离公平性要求。算法输入变量与决策结果间的逻辑断层引发多方质疑。该现象本质上源于人工智能系统内以追溯决策依据。从制度层面观察，算法透明度的缺失已构成多重治理挑战。首先，在技术特征维度，深度学习模型的非线性运算机制天然具有隐蔽性，即便开发者亦难以完全还原决策路径。其次，在规制框架层面，现有《算法推荐管理规定》等规范虽确立解释义务主体，但未细化解释标准与操作指引，导致制度实效性不足。此外，当算法系统应用于具有公共属性的环境治理领域时，其不透明性不仅涉及商业秘密保护，更直接关系到环境权益分配的正当性基础。因此，当前亟需通过“算法解释权”强制公开决策逻辑，通过可被理解的方式解释算法、提高算法的透明度，以使其运行更加公正，出现数据错误或者权重人工智能技术在气候治理中的工具化倾向正引发多重社会隐忧。以金融领域为例，商业银行风险评估模型可能存在由于算法设计过度聚焦经济参数忽略社会价值考量而导致贷款拒绝率升高现象。同样地，在工业减排实践中，基于机器学习推荐的碳捕集方案因未能统筹计算劳动者转型成本，有可能触发区域性劳资纠纷，暴露出技术理性与人文关怀的结构性冲突。决策算法将多维度的社会议题压缩为单维数据模型，削弱了对伦理成本的敏感性，也模糊了跨代公正的价值维度。此外，算法驱动的碳交易体系存在沦为环保形象包装手段的风险，企业可能通过操纵数据模型来修饰环境社会治理报面对算法权力扩张与可持续发展目标的复杂博弈，治理体系需在三个维度实现动态平衡：通过分布式账本与联邦学习重构数据主权治理体系，构建涵盖技术准则、制度约束与构建科学规范的数据主权治理框架，关键在于建立多维分类分级确权机制，依据数据属性和价值贡献将数据划分为公共、授权运营及企业自有三类，并明确其流通边界与收益分配规则。技术实施层面需融合联邦学习与区块链技术，前者保障数据可用性前提下的隐私保护，后者实现全流程可追溯的透明化监管。立法领域应加速完善数据交易管理条例，建立涵盖采集、存储、传输、销毁等全生命周期的权责规范体系，同时参照国际经验构建市场主体需重点突破同态加密、安全多方计算等隐私计算技术，通过直观的可视化界面增强用户授权有效性，构建多方协同的数字权益保障生态。在制度设计方面，建议推行“三权分置”产权运行机制，区分数据持有权、加工使用权和产品经营权，形成动态化的收益分配体系。针对公共数据领域，需强化国家所有权属性，建立分级授权使用制度，对涉及公益领域的数据实施有条件无偿开放，产业应用类数据则探索有偿使用模式。通过建立数据确权登记制度和价值评估体系，有效平衡数据安全保护与要素价值释放的双重目标。人工智能技术的迅猛发展，特别是模型即服务（MaaS）的普及，给全球治理体系带来了新的挑战。当前通过构建涵盖技术准则、制度约束与社会共治的多层次治理架构，有效技术准则方面推行算法全生命周期管理，要求核心算法进行追溯备案并实施定期公平性核查，在研发环节植入伦理审查前置机制，通过偏差监测组件和逻辑解析接口提升模型透明度。应用监管方面建立风险分级制度，对医疗、教育等关键民生领域实施全流程算法审查，运用自然语言生成技术将复杂模型转化为可理解的决策逻辑说制度约束方面搭建算法透明公示系统，制定绿色金融算法核验规程，要求核心系统提供逻辑可溯证明。参照欧盟数字服务监管框架，对环境风险评估等场景的A协同治理方面形成政府主导的跨部门审查委员会、企业伦理治理岗位与公众监督平台的三方联动机制，将伦理要求贯穿算法研发至应用全过程。同时开通算法异议申诉渠道，完善数字权益救济体系，确保技术应用符合程序正义。通过技术可解释性研究与制度设计的协同推进，为人工智能发展划定伦理红线的同时保构建覆盖研发全流程的安全认证体系，建立人工智能产品准入负面清单。在自动驾驶、医疗诊断等关键领域建立故障熔断机制。推行AI系统双盲压力测试，通过验系统可靠性。建立人工智能事故追溯制度，明确研发者、部署者、使用者的责任边界。通过前端的准入限制、中端的压力测试与熔断机制、末端的责任追溯形成闭环管理。需要构建“技术—制度”协同治理生态：在技术层发展可解释、可审计、可纠偏的下一代AI系统，在制度层建立跨学科、跨领域、跨主权的治理框架。唯有如此，方能在数字化与低碳化双重转型中实现真正的可持续发展，避免技术乌托邦陷阱，走出一条具有人类文明地区GDP/年碳排放量（以CO2计）出量1一级指标二级指标指标说明类型碳排放现状年碳排放量每年各行业的碳排放量负向行业年产值每年各行业的总产值正向用能总量每年各行业的能源消费总量负向万元产值碳强度行业年碳排放总量/行业年产值(万元)负向万元产值综合能耗用能总量/行业年产值(万元)负向节能量万元产值综合能耗减少量正向行业产值的GDP占比行业年产值/GDP正向产值的年平均增长率年均行业年产值增长率正向减排效率各行业碳排放的下降率正向脱钩系数碳排放量与产值的脱钩系数=碳排放变化率/行业年产值变化率负向行业政策数量行业协会出台的政策数量正向定性目标数量政策文件中定性目标数量正向定量目标数量政策文件中定量目标数量正向政策目标详细程度得分行业协会出台的政策+定性目标数量x1+定量目标数量x2正向降碳行动能源替代各行各业终端能耗的清洁能源(天然气、电能、热能)占总能耗的比例正向工艺流程创新数量规模以上工业企业中有产品或工艺创新活动的企业个数正向材料创新数量考虑行业材料创新数量的数据可得性,我们以各行业绿色低碳相关的文献数量来替代表征正向行业绿色示范区数量行业示范基地/绿色工厂数量正向上市企业独立申请的绿色发明数量每年行业上市企业独立申请的绿色发明数量正向全国碳排放交易重点排放企业数量行业全国碳排放交易重点排放企业数量正向管理机制行业R&D经费每年行业R&D投入金额正向行业主营业务收入每年行业主营业务收入正向创新投入(行业R&D经费/行业主营业务收入)x100%正向行业低碳宣传行业协会网站披露的低碳宣传情况正向行业上市企业环境治理行业上市企业环境治理费用正向在区域达成度、行业达成度评价指标体系中，涉及年碳排放量、碳生产力和碳排放脱指一个国家或地区以年为单位所产生的总体二氧化碳排放量的累积总和，反映了在特定时间范围内的总体温室气体贡献。该指标对于评估双碳目标达成进程、制定未来减排策），指单位GDP二氧化碳排放的倒数。提高碳生产力意味着用社会财富。在国土空间规划中，考虑碳生产力因素有助于推进生态文明建设，引导城市绿是一个衡量经济增长与碳排放关系的指标。它表示单位经济增长所对应的碳排放变化。脱钩系数为正时，经济增长与碳排放正相关；为负时，表明经济增长与碳排放负相关，即实现了经济增长和碳排放的脱钩，意味着经济增长不再以资源消耗和环境破坏为代价。在实现双碳目标的过程中，脱钩系数越小表明经济增长与碳排放脱钩状态越强，越有利于实是指在一定区域内中，单位面积所对应的二氧化碳排放量。该指标用于衡量碳排放的空间分布密度或建筑能效，是评估区域环境压力或建筑低是指个体在一定时间内产生的二氧化碳排放量，通常以每人每年的碳排放量来衡量。这是一个关键的环境指标，用于评估特定区域或人群对气候变化的贡献程度，了解该目标是指该年度碳排放量较上一年度碳排放量增长的百分比。它是用来衡量特定地区或组织在一定时间内对大气中二氧化碳的排放变化情况的指标，该指标与可持续发展目标直接相关，该指标为负向指标，控制增长率是实现双碳目标的先决履约周期内，实际完成碳排放配额清缴的重点排放单位数量占该地区应履约重点排放单位总数的百分比。该指标反映地区碳市场运行效率、企业减排责任落实程度以及政策执行效果，是衡量区域碳市场健康度和减排成效的核心量化参数，社会层面我们选取了人均用水量和人均用电量两个指标，用于衡量不同区域的个体在日常生活、工业生产和农业活动中对水资源和电能的需求。人均用水用电量的降低，可以减少对水、电资源的过度使用，减少资源加工、处理、输送过程中所带来的能源消耗和二是指特定地区（省）的整体森林覆盖面积占该地区总面积的比例，反映了该地区的森林资源状况，是衡量森林覆盖程度和生态环境健康的重要指标。高森林覆盖率意味着更多的植被，有助于增强碳吸收能力，减缓大气中是指森林中单位面积内的木材总质量，包括立木和枯木，通常以立方米或吨为单位，衡量了森林储存的木材资源量，直接关系到木材的可持续利用和生态平衡。大量的木材蓄即城市建成区面积与城市面积的比值，表示城市建成区占城市总面积的比例，是城市发展中的关键指标之一。建成区面积增长率，即城市建成区面积较上一年的增长情况，从面积定义为城市行政区内实际已成片开发建设、市政公用设施和公共设施基本具备的区域。两者均是衡量地区城市化进程的指标。目前，现有研究多认为城市化发展水平对碳排放具有促进和抑制等双向作用[20]。较高的城市化水平意味着城区建设要消耗更多的能源，进而 产生较高的碳排放量。而另一方面较高的城市化水平可能伴随更紧凑的城市布局，有助于提高交通效率、减少能源消耗，同时科学的城市化水平提升所带来的经济增长、产业结构和消费升级从一定程度上可提高碳生产率[21]。而结合我国经济发展现状分析，提高高质量 碳排放量下稳步科学地推动城市化水平建设。故在体系当中体现为正向土地开发强度是建设用地总量占行政区域面积的比例。按照国际惯例，当一个地区的国土开发强度达到30%时，人的生存环境会受到影响。其指标反映出了一个地区可用于建设用地的大小，其值越小意味着地区有较大的开发潜力和土地利用空间，因而在体系中体现为负向指标。在衡量城市化水平过程中建成区是指行政区内已经完成成片开发建设的区域，而土地开发强度是城市用于进行建设规划的用地面积。研究认为已完成成片的建设区20毕晓航.城市化对碳排放的影响机制研究[J].上海经济研究,2015(1021王巧然.城市化对碳生产率的阶段性效应及其区域分异特征研究——来自中国地级市域体现城市化水平，可用于开发建设的区域面积体现可持续发展潜力。所以城市化水平衡量指标和土地开发强度是两个互相制约的体系指标，其在衡量30•60评价指标体系中应表是指在一个地区内，整体土地利用中被划分为生态用地的面积占总用地面积的比例，包括具有生态功能的区域，如湿地、森林、草地等。生态用地如森林和湿地具有良好的碳即城市建成区域内绿地、草坪、树木等绿化用地面积与总建成区面积的比例，该指标反映了城市建成环境中绿化空间的占比，是衡量城市生态环境质量的重要指标。更高的建成区绿化覆盖率能够更好吸收大气中的二氧化碳，增加碳汇减少是指城市或地区中每个居民可供享受的绿地空间的平均面积，涵盖了公园、花园、林指的是森林中存活的树木的总质量，主要通过森林生态系统的光合作用和碳循环过程指的是煤炭在地区能源消费总量中的比重。煤炭是高碳能源，减少其消费有助于应对指的是在国家或地区整体能源消耗中，高耗能行业（如工业、交通、建筑、电力等）的能源消耗占比。控制高耗能行业的能源消耗占比，政府能够明确减排目标，降低碳排放，推动碳减排的战略；鼓励这些行业采用清洁能源，促进绿色能源的发展，实现能源结构的是指在一个国家或地区的整体能源消耗中，非化石能源（如可再生能源和核能等）所指在科研、技术研发和新兴产业等方面增加资源和资金，以推动新的理念、技术和方是指政府、企业或社会为减少、防治环境污染而投入的财政资源。这类支出涵盖了多个方面，包括但不限于治理污染、推动清洁能源、促进循环经即国内生产总值，是指经济社会（一个国家或地区）在一定时期内运用生产要素所生产的全部最终产品（产品和服务）的市场价值，是对一个国家（地区）经济在核算期内所有常住单位生产的最终产品总量的度量，常常被看成显示一个国家（地区）经济状况的一第三产业包括商业、金融、交通、通信、旅游、医疗、教育等服务性行业，第三产业比重即区域主体的第三产业（服务业）在其区域经济中所占的比例，用各主体第三产业的指的是一个国家或地区在一定时期内GDP或国民收入产业结构、技术水平、就业水平、居民生活水平等多个方面的综合即工业创造的附加值在整个国家或地区经济总体中所占的比例，反映了工业在经济中在一定区域内，道路网的总里程与该区域面积的比值。该指标是对道路长度与用地面积间发展关系的限定，它从长度上描述了不同城市规模应有的道路发展水平。较高的道路是指在一定时期内，公路货运周转量与货运周转总量之比。其占比反映一个区域交通运输结构，公路货运较水路运输、铁路运输，其能源消耗及碳排放均偏高。降低以公路为指的是单位人口拥有的公共交通工具数量。这数据反映了城市对可持续交通的投资和发展水平。提高人均公共交通车辆拥有量有助于减少私人汽车使用，促进低碳交通模式的碳捕获是指通过技术手段将二氧化碳（CO2）从工业排放源或空气中捕获出来，而碳封存则是将捕获的二氧化碳安全地储存起来，防止其再次释放到大气中。高效的碳捕获技是指单位万元产值所对应的碳排放量，该指标衡量了行业生产过程中产生的温室气体排放与经济产值之间的关系。较低的碳强度表示在产生一定经济价值时，单位碳排放较少，是指单位万元产值所需要的综合能源消耗量，该指标综合考虑了生产过程中的能源利用效率，反映了经济活动的能源消耗水平。较低的万元产值综合能耗表示在产生一定经济是指在特定减排措施下，实现减少碳排放的程度。它通常以单位能源或单位经济产出所减少的碳排放量来衡量。减排效率越高，表示以更少资源或经济活动实现更大程度的碳即各行业主体所使用的清洁能源占总能耗的比例，结合行业特性以及数据的可得性各体系数据来源于国家统计局、统计年鉴和行业报告等官方途径。如果某个官方指标存在数据缺口或数据不足，报告会纳入来自官方和非官方提供者的其他衡量标准，或采取线性插值法补全数据缺口。参考SustainableDevelopmentReport2023:ImplementingtheSDGStimulus采用了五项指标选择标准来确定是否有合适的指标纳以及各省市的统计年鉴。其中“2022年地区重点排放单位履约完成率”信息网。社会指标类数据均来自于各省的统计年鉴。环境指标类数据来自于《中国环境统计年鉴》和《中国统计年鉴》以及各省市的统计年鉴。能源指标类数据来自各省市的统计通类数据均来自于《中国统计年鉴》以及各省市的统计年鉴。技术研发指标类数据中的碳捕获与封存量来自于中国县级碳排放和碳封存数据，通过加和求得各省市相关数据。绿色院政策文件库中的文件中。环境治理费用、绿色发明数量等数据来源于CSMAR网站，具为保证评估的时效，所选择的数据截止到各指标目前可查的最近年份数据，作为评估目前主体目标达成度的依据。若存在某主体年份数据缺失的情况，则选择趋势法补齐；若22SachsJD,LafortuneG,FullerReport2023.Paris:SDSN,Dublin:DublinUniversityP存在某主体的某个二级指标缺失的情况，则以其余二级指标得分的平均值作为该二级指标所属一级指标的均值，如某个一级指标的下属二级指标缺失值超过50%，则对该一级指标处理等具体方法，这些方法会直接影响评价结果的科第一，确定绩效阈值，并从每项指标的分布中剔除极第二，重新调整数据规模，以确保各项指标之间的可比性（数据表最差表现，100代表最佳表现。重新缩放对极限值的选择很敏感，因为极端值（异常值）有可能成为非预期的临界值，从而在数据中引入虚假的变异性。因此，上限和下限的选择第一，使用“30•60”一级指标和二级指标的绝对量化阈值（例如，联合国可持续下限定义为分布的第2.5个百分位数。每个指标的分布都经过删减，因此所有超过上限的值2’x−min(x’x−min(x)max(x)−min(x)经过重新缩放的数据就很容易解释和比较所有指标：一个离达到最佳值还有一半的距离；而一个主体得到7分，就目前关于“30•60目标”上没有统一的评价体系，相关指标的权重方面几乎没有达成共识。因此，作为一种规范性假设，报告选择为每项目标分配固定的、相同的权重，以反映决策者平等对待所有“30•60目标”实现路径上的各主要方面的承诺，并将其视为一套综合的、不可分割的目标。这意味着各主体需要关注所有目标，以提高其“30•60目标”指标得分，但要特别关注那些离实现“30•60目标”最远的目标，因为在这些目标上，预为计算“30•60目标”指标得分，报告首先使用一级指标下属二级指标的算术平均值估算一级目标的得分。然后对“30•60目标”的所有一级指标得分进行平均，得出最终的为每个指标引入额外的量化阈值，以“红绿灯”表的形式对各主体进行分组。如果一个主体在大多数指标上表现良好，但在一个“30•60目标”中的一两个二级指标上面临严重不足（这通常被称为“可替代性”或“补偿”问题那么对一个一级指标进行平均，可能会掩盖政策关切领域，该方法适用于发展不均衡主体的达成度评价，这些主体在其他许多“30•60目标”方面取得了重大进展，但在个别二级指标上可能面临严表现最差的两个变量。低于红色阈值的数值从0到1进行重标（使用最小-最大公式其中对应于上限。这两个值之间的值被类似地重新缩放，并对应于所有指标，黄色/橙色阈值被的平均值，以确定目标的评级。这里遵循以下规则：即只有当两个表现最差的指标都得分为红色时，才会应用红色评级。同样，要获得绿色评级，两个表现最差的指标都必须为绿利用历史数据，报告估算出一个主体在“30•60目标”方面的进展速度，并确定外推仪表盘设定的绿色阈值来定义。绿色阈值与正常化主体得分之间的百分点差表示实现该目标必须缩小的差距。为估算指标层面的趋势，报告计算了到2030年及2060年实现目标（从↓实现“30•60目标”得分下降，即主体朝着错误的方向发展得分保持停滞或以2060碳中和）实现表示目前超过目标得分增长率高于所需增长率的50%，但低于到特定年限2060碳中和）实现分数以到特定年限2060碳中和）实现的速度增长，或者绩效已经超过“30•这一方法。由于这些计算需要历时数据，因此不能使用只有一个或极少数历时数据点的指标进行分析。用于生成趋势指标的指标清单见表3-1和表3-2。由于预测是基于过去几年的增长率，一个主体在过去一年的表现可能有所下降但仍被对于目前已超过指标目标，但自201年以来出现下降主体，将其标记为如果过去的进展速度足以在2030年前实现目标（对应绿色“下降”箭头）被视为恶化。如果一个主体的指标已经达到目标，但自201年以来得分有所下降，也被视为恶化。为了评估中国“30•60目标”的现状，只考虑那些在长期（自44参考姚亮和刘晶茹（2010）[23]的区域划分方法，将我国国土按照地域关系、经济发展水平、产业结构、能源结构相似性划分为东北（黑龙江、吉林和辽宁）、京津（北京和天津）、北部沿海（河北和山东）、东部沿海（江苏、上海和浙江）、南部沿海（福建、广东和海南）、中部（山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西）、西北（内蒙古、陕西、宁夏、甘肃、青海和新疆）、西南（四川、重庆、广西、云南、贵州和西藏）以及港澳台区域划分标准及原因，可以从地域关系、经济发展水平、产业结构和能源结构四个方地域关系涵盖了各省份所处的地理位置、资源状况等自然影响因素。一方面自影响着陆地生态固碳能力，植被覆盖率比较高的地方，一般来说碳汇功能越强。另一自然因素决定着人们生产劳作活动方式，地域相近的地区自然条件相似，生产劳作方根据库兹涅茨曲线，经济增长与环境恶化间呈现倒“U”型曲线关系，在经济发展初期，环境会随着经济发展水平不断恶化，而经济发展水平到达一定阈值，环境又会随着经济发展水平不断改善[24]。经济发展需要增加资源的使用，资源的大量使用会导致碳排放量会大幅增高。而当经济发展达到一定水平时，人们收入水平提高，对于高质量生活环境的要求也会加强，所以又会将资金投入到绿色低碳技术的发展中来。与此同时，随着经济发展水平的不断提高，经济结构会以资源消耗型的重工业逐渐转变为服务业和知识密集型产业，进而减少对传统能源的消耗，碳排放量下降。所以经济发展水平与双碳工作进展有着23姚亮,刘晶茹.中国八大区域间碳排放转移密不可分的关系。故将其进行简单地域划分后，再需根据不同经济发展水平进行细致划分。碳排放的主要来源之一是工业生产领域。第二产业比重越高，碳排放强而以低能耗、低污染的为特点的服务业比重提升将会降低碳排放强度，不同比重的构会导致不用的碳排放强度。产业结构是影响碳排放量的重煤炭、石油等化石能源的大量使用是我国碳排放增长的主要因素，清洁能源和能源的使用是降低碳排放的重要途径。地区之间不同结构的能源使用占比影响着区域碳排放的强度和双碳目标达成的进度，所以应将其考虑到衡量双碳目标达成度的区域东北地区地处我国东北部，地形以平原为主，拥有丰富的天然资源，农业发达，同时是中国四大工业基地之一，重工业发达。但近年来随因素的制约，东北地区工业发展增速放缓。东北地区包括黑龙江省、吉林省省工业结构具有一定的相似性，多以资源密集2虞义华,郑新业,张莉.经济发展水平、产业结构与碳排放强度——中国省级面板数据分析[J].经济理论与经门京津地区包括北京和天津两大直辖市，北京作为我国的首都，是全化中心、国际交往中心和科技创新中心。由于北京与天津的地域关系，北京对于天发展具有较强的带动辐射作用。该地区商业发达，人口较多，且拥有较好的教育、省关于细化落实《天津市碳达峰实施方案》的职责分工方案202年，可再生能源消费比重达到14.4%以上，单位地区生产总值能耗比202年，市管企业可再生能源消费比重达到15%以上，万元收入能耗较2030年市管企业可再生能源消费比重达到25%左右，二氧化碳排放量整体达202年，单位地区生产总值能源消耗和二氧化碳排放确保完成国家下达指32030年，单位地区生产总值能源消耗大幅下降，单位地区生产总值二氧化河北和山东位于我国的北部沿海地区，地理位置相邻，地理性质相似，均属于农省，人口众多。且河北和山东作为我国北方传统经济大省，钢铁、石化等高耗能的重省关于完整准确全面贯彻新发展理念认真做好碳达峰碳中和工作的202年，非化石能源消费比重提高至13%左右，单位地区生产总值能源消2030年，非化石能源消费占比达到20%左右，单位地区生产总值二氧化碳排东部沿海地区包括浙江、江苏和上海，两省一市又被称为江浙展最为活跃、开放程度最高的区域之一，该地区主要以纺织业、服务业和高新技主，商品经济发达，科技创新实力和经济实力雄厚，人民生活富裕，是我国高质江苏省人民代表大会常务委员会关于推进碳达峰碳中和上海加快打造国际绿色金融枢纽服务碳达峰碳中和目标上海市推进重点区域、园区等开展碳达峰碳中和试点示2025年，非化石能源消费比重达到24%左右；森林覆盖率达到61.5%，森技术创新及产业发展取得积极进展，二氧化碳排放达到峰值后202年，初步建立有利于绿色低碳发展的财税政策框架202060年前，财政支持绿色低碳发展的政策体系成熟健全，推动碳中和目标顺202年，规模以上单位工业增加值能耗较2020年下降16%以上，力争下降2030年，二氧化碳排放比200年下降62030年，非化石能源占能源消费总量比重力争达到25%，单位生产总值二氧南部沿海地区包括广东、福建、海南三地，位于沿海地区，地理位置优越贸易发达，经济水平较高。同时，制造业现代化水平较高，工业关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工委2030年，单位地区生产总值能源消耗和单位地区生产总值二氧化碳排放的控制水平继续走在全国前列，非化石能源消费比重达到35%左右，顺202年，非化石能源消费比重达到27.40%；森林覆盖率2030年，单位地区生产总值能耗大幅下降；单位地区生产总值二氧化碳排放比200年下降65%以上；非化石能源消费比重达到30%以上，风2060年，能源利用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重达到202年，非化石能源消费比重提高至22%以上，可再生能源消费比重达2030年，非化石能源消费比重力争提高至54%左右，单位国内生产总值域，产业结构以钢铁、化工、煤炭等重工业为主。目前该地区正在加速产业升级改河南省“十四五”现代能源体系和碳达峰碳中湖南省推动能源绿色低碳转型做好碳达峰工作的实施湖南省财政支持做好碳达峰碳中和工作的实202年，非化石能源消费比重达到12%，新能源和清洁能源装机占比达到2030年，非化石能源消费比重达到18%，新能源和清洁能源装机占比达到60%以上，单位地区生产总值能源消耗和二氧化碳排放持续下降，在保障国2030年，全省供热管网热损失较2020年下降个百分点；城市公共供水管网漏损率控制在8%以内；城市生活垃圾资源化利资源化利用率达到55%；装配式建筑占当年城镇新建建筑面积的比例达到202年，全省非化石能源消费比重比2020年提高个百分点，确保单位生产总值能源消耗、单位生产总值二氧化碳排放和煤炭消费总量控制完成国家氧化碳排放下降幅度大于全社会下降幅度，重点行业二氧化碳排放强度明显“十五五”期间，在实现工业领域碳达峰的基础上强化碳中和能力，基本建立以高效、绿色、循环、低碳为特征的现代工业体系，确保工业领域二氧化202年，非化石能源消费比重达到15.5%以上，单位地区生产总值能耗比2030年，非化石能源消费比重达到22%以上，单位地区生产总值二氧化碳排2030年，构建绿色低碳技术创新体系，大幅提升绿色低碳前沿技术原始创新能力，显著提高减排降碳增汇关键核心技术攻关能力，抢占碳达峰碳中和技术制高点，率先在中部地区实现绿色崛起，打造全国高质量发展2025年，非化石能源消费比重达到22%左右，单位地区生产总值能源消耗和2030年，非化石能源消费比重达到25%左右，单位地区生产总值能耗和碳排2030年，非化石能源消费比重达到国家确定的江西省目标值，顺利实现西北地区包括内蒙古、陕西、宁夏、甘肃、青海和新疆。该地区深居内阔，地广人稀，自然特征干旱，降水较少。西4全省生态环境系统贯彻落实碳达峰碳中和目标任务工府贯彻落实碳达峰碳中和目标要求推动数据中心和5G等新型基2025年，非化石能源消费比重提高到18%，煤炭消费比重下降至75%以自治区单位地区生产总值能耗和单位地区生产总值二氧化碳排放2030年，非化石能源消费比重提高到25%左右，自治区单位地区生产总值能耗和单位地区生产总值二氧化碳排放下降率完成国家下达的任务，顺利实现耗和二氧化碳排放下降确保完成国家下达目标，为实现碳达峰奠定2030年，非化石能源消费比重达到20%左右，单位地区生产总值能源消耗和202年，新能源发电装机容量超过5000万千瓦、力争达到5500万千瓦，非左右，单位地区生产总值能源消耗和二氧化碳排放下降确保完成国家下达目标2035年，非化石能源消费比重达到30%左右，广泛形成绿色低碳的生产和生202年，宁夏城乡建设绿色发展体制机制和政策体系基本建立，建设方式绿色转型取得积极进展，绿色建筑高质量发展，可再生能源建筑应用稳步增加2030年前，城乡建设领域碳排放达到峰值，城乡建设绿色发展体制机制和风电、太阳能发电总装机容量达到8000万千瓦以上；森林覆盖率达到2030年，单位地区生产总值二氧化碳排放比2060年，绿色低碳循环发展的经济体系和清洁低碳安全高效的能源体系全“十四五”期间，单位生产总值能源消耗和单位生产总值二氧化碳排放确保完成国家下达指标；清洁能源发电量占比超过2025年，规模以上工业企业重复用水率达到94%，一般工业固体废物综2030年，清洁能源发电量占比保持全国领先，非化石能源消费比重达到55%左右；森林覆盖率、森林蓄积量、草原综合植被盖度稳步提高，确保2030202年前，建筑领域碳排放增速得到有效控制，建西南地区涵盖四川、重庆、广西、云南、贵州和西藏六大省市区。该杂，有盆地、高原地形。其中在该区域当中，成渝地区发展速度较快，经济发达，旅游产业蓬勃发展。同时以数字经济、智能制造、电子信息为代表的新兴产业也逐渐中共四川省委四川省人民政府关于完整准确全面贯彻新发展中共四川省委关于以实现碳达峰碳中和目标为引领推动绿色四川省政府国有资产监督管理委员会关于省属企业碳达峰碳中共重庆市委重庆人民政府关于完整准确全面贯彻新发展理局以实现碳达峰碳中和目标为引领深入推进制造业高质量绿色中共广西壮族自治区委员会广西壮族自治区人民政府关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的实施意见中共云南省委云南省人民政府关于完整准确全面贯彻新发展全面深化价格机制改革助力实现碳达峰行动方案（意见征求贵州省煤化工（石化化工）行业碳达峰实施方案（意见征求202年，全省非化石能源消费比重达到41.5%左右，水电、风电、太阳能发电2030年，全省非化石能源消费比重达到43.5%左右，水电、风电、太阳能发电总装机容量达到1.68亿千瓦左右，单位地区生产总值二氧化碳碳排放下降率完成国家下达的目标任务，非化石能源消费比重达到25