全國碳市場推遲擴容，碳數據核算難題何解

 

在全國碳市場的第一個履約周期，2000多家火電企業的碳排放報告質量良莠不齊。除了極少數惡意造假的情況，不少企業的碳排放數據質量都存在不同程度的問題。

 

2021年10-12月，生態環境部組織31個工作組在全國各地調查管控企業的碳排放報告。《財經十一人》獲得的資料顯示，上述工作組把調查發現的火電企業碳排放報告數據問題分為四類：

 

一是涉嫌主觀故意弄虛作假，造成碳排放核算結果嚴重失實；

 

二是涉嫌違規修改參數和數據，造成碳排放核算結果不準確；

 

三是涉嫌參數選用和統計計算不正確、質量控制不規范；

 

四是核算邊界合規性方面的問題。

 

以安徽省為例，調查組在該省2020年的碳排放報告里共發現了12家企業共21項問題，其中，第二類問題占10項，其余為第三類、第四類問題。生態環境部要求各地在2022年4月底之前完成整改。

 

火電企業的數據質量問題還引起了碳達峰碳中和工作領導小組的關注。碳達峰碳中和工作領導小組辦公室于2022年4月8日召開了電視電話會議，通報全國碳市場數據造假有關問題，強調要嚴厲打擊碳排放數據造假行為，并提出要建立長效機制，健全碳市場數據監管機制。

 

《財經十一人》綜合多方信息了解到，去年火電企業碳排放數據出現的質量問題主要源于三方面：碳排放數據核算指南的模糊性，數據獲取流程的監管難題，以及燃煤元素碳含量高限值規定誘發的數據造假。

 

目前，核算指南的模糊性問題已得到改善。生態環境部2022年3月15日發布《關于做好2022年企業溫室氣體排放報告管理相關重點工作的通知》，更新了《企業溫室氣體排放核算方法與報告指南——發電設施(2022年修訂版）》（下稱2022年版指南）。自2022年4月起，納入全國碳市場管控的發電企業按2022年版指南核算。

 

2022年版指南細化了一些數據核算的流程，例如，在元素碳檢測方面，從樣品采樣、制樣、化驗、基準換算各個環節都給出了規范。還規定了更加明晰的核算方法，如元素碳不同基換算采用的水分的選取、供熱量、供熱煤耗計算等，確保企業報送以及核查機構核查時統一核算方法和尺度。同時，2022年版指南還增加了檢測內容，用于數據真實性的交叉驗證。

 

但有業內人士認為，2022年版指南對碳排放數據質量控制要求過于理想化。比如，指南要求，燃煤元素碳含量需每月縮分樣檢測，每日采集入爐煤縮分樣品，每月將獲得的日縮分樣品合并混合。合并后的入爐煤縮分樣品混合樣相關參數值，需與各入爐煤相關參數的加權平均值一致。某電力集團碳資產負責人對《財經十一人》表示，混合樣相關參數為檢測值，后者為加權平均值，要兩項數據保持一致，不太符合實際情況。

 

在數據獲取流程的監管上，目前仍面臨挑戰。去年出現數據問題的火電企業里有不少在樣品選取、送檢等過程中不規范，甚至弄虛作假。例如，生態環境部通報的江蘇省2020年碳排放報告質量問題清單里，13家出現問題的企業中有6家企業的碳排放報告數據質量保障體系未建立或不規范，缺少采樣、制樣和化驗、保存樣品、送檢等流程方面的監管制度。

 

“即使要求更加嚴格了，企業想要造假仍然難以察覺。”資深碳市場研究人士、《碳中和時代》作者汪軍對《財經十一人》說，含碳量數據無法實現連續監測且數據間隔過長，因此過程監管始終是個難題，核查機構、主管部門不可能24小時全程監管。碳市場的初衷是為了以更經濟的方式推動全社會減排，具體到每家高耗能企業來說，主管部門應督促其在能減排的方面加快減排。一些不影響企業減排成效的數據如果監督成本過高，可以無需實測，用行業平均值或默認值就可以了，這不影響公平，而且更有利于提高效率。

 

燃煤元素碳含量高限值政策是指，在企業沒有實測該數值的情況下，需采用比實測值高20%-30%左右的懲罰性數值。全國碳市場披露的首例數據造假企業就是為了避免該政策。業界對該政策的爭議一直較大。

 

碳中和綜合服務機構中創碳投的相關負責人對《財經十一人》說，元素碳含量高限值高估了企業的碳排放量，偏離了碳排放核算真實、準確的原則。而且實測元素碳含量各個環節都容易被人為干擾，大幅增加了核查和監管難度及成本，埋下了碳排放數據造假的隱患。中創碳投已于2022年4月向相關部門提交了重估該政策的建議，后續對該政策的修改持謹慎樂觀的態度。

 

該負責人建議，用一個更接近真實值的數值代替高限值，且今后根據情況可對其更新。待技術、標準規范等各方面條件具備后，不實測的企業也可以直接以在線監測的方式計算出碳排放量。核算法和在線監測法可共存和互補，以提升碳排放數據質量。

 

在主管部門加大對數據質量問題的督查力度的情況下，總的來說，業內人士對火電企業今后的數據質量更加樂觀。碳達峰碳中和工作領導小組、生態環境部以及各地生態環境部門，都在加強監管的頻率和強度，多地還推出了舉報碳排放數據造假的高額獎勵措施，對數據質量出現問題的企業將加大懲罰力度。

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