引言：碳中和背景下的全球碳市场格局

在全球气候变化日益严峻的背景下，碳交易市场已成为推动企业减排和实现碳中和目标的核心政策工具。根据国际碳行动伙伴组织（ICAP）2023年报告，全球碳排放权交易体系（ETS）覆盖的温室气体排放量已超过150亿吨，占全球GDP的55%以上。中国作为全球最大的碳排放国，于2021年7月正式启动全国碳排放权交易市场，初期覆盖电力行业2162家重点排放单位，年覆盖二氧化碳排放量约45亿吨，成为全球覆盖温室气体排放量最大的碳市场。

碳交易市场的核心机制是”总量控制与交易”（Cap-and-Trade），政府设定排放总量上限并分配配额，企业可通过买卖配额实现履约。这一机制将环境外部性内部化，使减排成本低的企业可通过出售配额获利，减排成本高的企业则需购买配额，从而以市场化方式实现社会总减排成本最小化。对企业而言，碳交易既是挑战（增加合规成本），也是机遇（通过技术创新和管理优化获得竞争优势）。

本文将从政策框架、市场机制、企业挑战与机遇、应对策略四个维度进行深度解读，并提供可操作的实施路径。

一、碳交易市场政策框架深度解析

1.1 全球主要碳市场政策对比

全球碳市场主要分为强制碳市场（Compliance Carbon Markets）和自愿碳市场（Voluntary Carbon Markets）。强制碳市场以欧盟碳排放交易体系（EU ETS）、中国全国碳市场、韩国碳市场等为代表；自愿碳市场则以VCS、GS等国际核证减排标准为主。

欧盟碳市场（EU ETS）：作为全球最成熟、最严格的碳市场，EU ETS自2005年启动，覆盖电力、工业、航空等行业，占欧盟总排放量的40%。其政策特点是：

  • 配额分配从初期的免费分配逐步转向拍卖（目前拍卖比例超过60%）
  • 设立市场稳定储备（MSR）机制调节配额供应
  • 碳价长期维持在80-100欧元/吨的高位（2023年数据）
  • 引入碳边境调节机制（CBAM），对进口产品征收碳关税

中国全国碳市场：采用”稳起步、分阶段”的推进策略，初期具有以下特征：

  • 覆盖行业：仅电力行业（2021-2023），计划”十四五”期间逐步纳入钢铁、水泥、电解铝等8大行业
  • 配额分配：全部采用基准法免费分配，基于企业单位产品碳排放基准值
  • 交易主体：仅重点排放单位（年排放2.6万吨CO₂当量以上）
  • 价格机制：价格发现功能初步显现，碳价在50-80元/吨区间波动（2023年数据）

1.2 中国碳市场政策演进路径

中国碳市场建设遵循”三步走”战略：

  1. 地方试点阶段（2013-2020）：北京、天津、上海、重庆、湖北、广东、深圳7个地方碳市场试点，探索配额分配、交易规则、核查机制等
  2. 全国统一市场建设阶段（2021-2025）：电力行业先行，逐步扩大行业覆盖
  3. 深化完善阶段（2025后）：实现多行业覆盖、金融化、国际化

关键政策文件包括：

  • 《碳排放权交易管理暂行条例》（2024年2月正式实施）
  • 《2019-2020年全国碳排放权交易配额分配方案》
  • 《企业温室气体排放核算方法与报告指南》

1.3 配额分配机制详解

配额分配是碳市场的核心，中国采用基准法：

  • 基准值设定：基于行业先进碳排放水平，按机组容量、技术类型分类设定
  • 企业配额 = 实际产量 × 基准值
  • 基准值每年递减，推动企业持续改进

举例：某600MW超超临界燃煤发电机组，2020年基准值为0.82 tCO₂/MWh，2021年调整为0.81 tCO₂/MWh，下降1.22%。若该机组年发电量40亿kWh，则2021年配额为40亿×0.81=324万吨CO₂。若实际排放330万吨，则需购买6万吨配额，按60元/吨计算，成本增加360万元。

1.4 碳市场交易机制

中国碳市场采用挂牌协议交易与大宗协议交易相结合的方式：

  • 挂牌协议交易：单笔最大申报量不超过10万吨，价格最小变动单位1元/吨，当日最大涨跌幅±10%
  • 大宗协议交易：单笔交易数量≥10万吨，交易双方协商定价
  • 协议转让：用于场外协商成交，需经交易机构审核

交易主体包括：

  • 重点排放单位（控排企业）
  • 符合条件的投资机构（2023年起逐步放开）
  • 个人投资者（部分试点地区）

2. 企业面临的挑战与机遇

2.1 主要挑战分析

（1）合规成本增加

  • 直接成本：购买配额支出
  • 间接成本：监测、报告、核查（MRV）体系建设成本
  • 机会成本：减排技术改造投入

（2）数据管理压力

  • 需建立符合要求的碳排放监测体系
  • 数据质量要求高，面临严格核查
  • 数据造假风险（2023年生态环境部公布多起数据造假案例，最高罚款超200万元）

（3）技术转型压力

  • 高碳资产面临搁浅风险
  • 需要投入资金进行节能改造或燃料替代
  • 技术路径选择困难

（4）市场参与能力不足

  • 缺乏碳资产管理专业人才
  • 不熟悉交易规则和策略
  • 对价格走势判断能力弱

2.2 潜在机遇

（1）碳资产收益

  • 减排富余配额可出售获利
  • CCER（国家核证自愿减排量）重启后可参与交易
  • 碳金融产品（碳债券、碳基金、碳质押）提供融资渠道

（2）绿色转型先发优势

  • 早期减排可获得低成本配额
  • 提升企业ESG评级和品牌形象
  • 获得绿色金融支持（绿色贷款、绿色债券）

（3）管理优化

  • 能源管理精细化
  • 生产流程优化
  • 供应链碳管理延伸

（2）政策红利

  • 获得政府节能技改补贴
  • 参与碳市场建设试点
  • 优先获得绿电、绿证

3. 企业应对策略与实施路径

3.1 碳资产管理体系建设

（1）组织架构搭建 建议设立碳资产管理专员或部门，职责包括：

  • 碳排放数据监测与报告
  • 配额管理与交易策略制定
  • 碳减排项目开发
  • 政策跟踪与合规管理

（2）MRV体系建立 建立符合《企业温室气体排放核算方法与报告指南》的监测体系：

  • 监测计划：明确监测方式（连续监测/定期检测）、监测设备、频次、责任人
  • 数据记录：建立电子台账，保存原始凭证至少5年
  • 内部核查：定期交叉核查，确保数据质量

（3）数据管理系统 推荐使用专业的碳管理软件，如：

  • 商业软件：SAP Sustainability Control Tower、IBM Envizi
  • 国产软件：碳阻迹、远景智能、擎工互联
  • 自建系统：基于ERP或MES系统开发碳管理模块

代码示例：碳排放数据计算（Python）

import pandas as pd
from datetime import datetime

class CarbonEmissionCalculator:
    """
    碳排放计算类，根据《企业温室气体排放核算方法与报告指南》开发
    支持化石燃料燃烧、工业生产过程、净购入电力热力等排放源计算
    """
    
    # 2023年最新化石燃料排放因子（tCO2/TJ或tCO2/万Nm3）
    EMISSION_FACTORS = {
        'coal': 98.3,  # 原煤，tCO2/TJ
        'gas': 56.1,   # 天然气，tCO2/万Nm3
        'diesel': 74.1, # 柴油，tCO2/TJ
        'electricity': 0.5810  # 电网排放因子，tCO2/MWh（2022年全国平均值）
    }
    
    # 燃料热值（GJ/吨或GJ/万Nm3）
    HEAT_VALUES = {
        'coal': 20.9,  # 原煤
        'gas': 389.7,  # 天然气
        'diesel': 42.6  # 柴油
    }
    
    def __init__(self, company_id, reporting_period):
        self.company_id = company_id
        self.reporting_period = reporting_period
        self.emission_data = {}
        
    def add_fuel_combustion(self, fuel_type, consumption, unit):
        """
        添加化石燃料燃烧排放
        :param fuel_type: 燃料类型（coal, gas, diesel）
        :param consumption: 消耗量
        :param unit: 单位（吨、万Nm3）
        """
        if fuel_type not in self.EMISSION_FACTORS:
            raise ValueError(f"不支持的燃料类型: {fuel_type}")
        
        # 计算热量值（TJ）
        if unit == '吨':
            heat_input = consumption * self.HEAT_VALUES[fuel_type] / 1000  # 转换为TJ
        elif unit == '万Nm3':
            heat_input = consumption * self.HEAT_VALUES[fuel_type] / 1000  # 转换为TJ
        else:
            raise ValueError(f"不支持的单位: {unit}")
        
        # 计算排放量
        emission = heat_input * self.EMISSION_FACTORS[fuel_type]
        
        self.emission_data[f'fuel_{fuel_type}'] = {
            'consumption': consumption,
            'unit': unit,
            'heat_input': heat_input,
            'emission': emission,
            'emission_factor': self.EMISSION_FACTORS[fuel_type]
        }
        
        return emission
    
    def add_electricity(self, consumption, is_net_purchase=True):
        """
        添加电力排放
        :param consumption: 用电量（MWh）
        :param is_net_purchase: 是否为净购入电力（True）或自备电厂（False）
        """
        if is_net_purchase:
            emission = consumption * self.EMISSION_FACTORS['electricity']
        else:
            # 自备电厂需单独计算，此处简化处理
            emission = 0
            
        self.emission_data['electricity'] = {
            'consumption': consumption,
            'unit': 'MWh',
            'emission': emission,
            'emission_factor': self.EMISSION_FACTORS['electricity']
        }
        
        return emission
    
    def calculate_total_emission(self):
        """计算总排放量"""
        total = sum(item['emission'] for item in self.emission_data.values())
        return round(total, 2)
    
    def generate_report(self):
        """生成符合指南要求的报告"""
        report = {
            'company_id': self.company_id,
            'reporting_period': self.reporting_period,
            'emission_sources': self.emission_data,
            'total_emission': self.calculate_total_emission(),
            'calculation_date': datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
        }
        
        # 打印格式化报告
        print("="*60)
        print(f"企业碳排放核算报告")
        print(f"企业编码: {report['company_id']}")
        print(f"报告期: {report['reporting_period']}")
        print("="*60)
        
        for source, data in self.emission_data.items():
            print(f"\n排放源: {source}")
            print(f"  消耗量: {data['consumption']} {data['unit']}")
            print(f"  排放因子: {data['emission_factor']}")
            print(f"  排放量: {data['emission']:.2f} tCO2")
        
        print("\n" + "="*60)
        print(f"总排放量: {report['total_emission']} tCO2")
        print("="*60)
        
        return report

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 创建计算实例
    calc = CarbonEmissionCalculator('CN100001', '2023Q4')
    
    # 添加排放源数据
    calc.add_fuel_combustion('coal', 50000, '吨')  # 5万吨原煤
    calc.add_fuel_combustion('gas', 2000, '万Nm3')  # 2000万Nm3天然气
    calc.add_electricity(150000, is_net_purchase=True)  # 15万MWh外购电
    
    # 生成报告
    report = calc.generate_report()

（4）配额需求预测模型 建立配额需求预测模型，辅助交易决策：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as

plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression

class CarbonQuotaForecast:
    """
    配额需求预测模型
    基于历史排放数据、产量、基准值变化预测未来配额需求
    """
    
    def __init__(self, historical_data):
        """
        :param historical_data: 历史数据DataFrame，包含：产量、实际排放、基准值
        """
        self.data = historical_data
        self.model = LinearRegression()
        
    def train_model(self):
        """训练预测模型"""
        X = self.data[['production', 'benchmark']].values
        y = self.data['actual_emission'].values
        
        self.model.fit(X, y)
        return self.model
    
    def forecast(self, future_production, future_benchmark):
        """
        预测未来排放和配额需求
        :param future_production: 预测产量
        :param future_benchmark: 预测基准值（通常逐年下降）
        :return: dict 包含预测排放、配额、缺口
        """
        # 预测实际排放
        predicted_emission = self.model.predict([[future_production, future_benchmark]])[0]
        
        # 计算配额（基准法）
        quota = future_production * future_benchmark
        
        # 计算缺口
        gap = predicted_emission - quota
        
        return {
            'predicted_emission': round(predicted_emission, 2),
            'quota': round(quota, 2),
            'gap': round(gap, 2),
            'status': '需要购买' if gap > 0 else '有富余'
        }

# 使用示例
historical_data = pd.DataFrame({
    'production': [100, 110, 120, 130],  # 万MWh
    'benchmark': [0.82, 0.81, 0.80, 0.79],  # tCO2/MWh
    'actual_emission': [85, 92, 98, 105]  # 万吨CO2
})

forecast = CarbonQuotaForecast(historical_data)
forecast.train_model()

# 预测2024年：产量140万MWh，基准值0.78
result = forecast.forecast(140, 0.78)
print(f"2024年预测结果：")
print(f"预计排放: {result['predicted_emission']}万吨")
print(f"配额: {result['quota']}万吨")
print(f"缺口: {result['gap']}万吨 ({result['status']})")

3.2 减排技术路径选择

（1）短期措施（1-2年）

  • 能效提升：锅炉改造、余热回收、电机系统优化
  • 运行优化：负荷优化调度、燃烧优化、减少非计划停机
  • 管理优化：能源管理系统（EMS）、精细化管理

（2）中期措施（3-5年）

  • 燃料替代：煤改气、生物质掺烧、绿氢替代
  • 技术升级：超低排放改造、CCUS（碳捕集、利用与封存）试点
  • 绿电替代：建设分布式光伏、购买绿电/绿证

（3）长期措施（5年以上）

  • 零碳转型：全面电气化、氢能替代、零碳燃料
  • CCUS规模化：大规模部署碳捕集设施
  • 负碳技术：生物质能+CCS（BECCS）、直接空气捕集（DAC）

技术经济性分析示例：

技术路径 投资成本（元/kW） 减排潜力（%） 投资回收期（年） 适用阶段
余热回收 500-800 5-8 2-3 短期
煤改气 1500-2000 40-50 5-7 中期
光伏发电 3000-4000 10-15 6-8 中期
CCUS 2000-3000 85-95 8-10 长期

3.3 碳交易策略与操作实务

（1）配额管理策略

  • 缺口型企业：提前采购、期货对冲、CCER抵消
  • 富余型企业：择机出售、持有待涨、质押融资

（2）交易时机选择

  • 政策窗口期：履约期前3-6个月通常价格波动较大
  • 行业扩容预期：新行业纳入前布局相关配额
  • 碳价低位期：建立战略储备

（3）CCER项目开发 CCER（国家核证自愿减排量）重启后，企业可开发：

  • 可再生能源（风电、光伏、水电）
  • 甲烷利用（垃圾焚烧、沼气）
  • 碳汇项目（林业、农业）

CCER开发流程：

  1. 项目设计文件（PDD）编制
  2. 第三方审定
  3. 项目备案
  4. 减排量监测
  5. 减排量核证
  6. 登记簿签发

（4）碳金融工具运用

  • 碳配额质押贷款：将配额作为抵押物获取融资
  • 碳配额回购：出售配额并约定未来回购，获得短期资金
  1. 碳债券：发行与碳减排挂钩的债券
  • 碳基金：参与碳市场投资基金

3.4 供应链碳管理延伸

（1）范围三排放管理 根据GHG Protocol，企业需管理：

  • 范围一：直接排放（化石燃料燃烧）
  • 范围二：间接排放（外购电力、热力）
  • 范围三：价值链排放（原材料、运输、销售等）

（2）供应商碳准入 建立供应商碳排放评估体系：

  • 要求供应商提供碳排放数据
  • 设定碳排放门槛
  • 优先选择低碳供应商

（3）产品碳足迹（PCF） 开展产品全生命周期碳足迹核算，应对：

  • 客户碳披露要求
  • 绿色贸易壁垒
  • ESG评级

代码示例：产品碳足迹计算

class ProductCarbonFootprint:
    """
    产品碳足迹计算（基于ISO 14067标准）
    包含原材料获取、生产、运输、使用、废弃处理全生命周期
    """
    
    # 运输方式排放因子 (kgCO2/吨·公里)
    TRANSPORT_FACTORS = {
        'road': 0.062,  # 公路
        'rail': 0.022,  # 铁路
        'sea': 0.010,   # 海运
        'air': 1.13     # 空运
    }
    
    def __init__(self, product_name):
        self.product = product_name
        self.life_cycle_stages = {}
        
    def add_stage(self, stage_name, activities):
        """
        添加生命周期阶段
        :param stage_name: 阶段名称（raw_material, production, transport, use, disposal）
        :param activities: 活动数据列表，每个活动为dict包含：activity, amount, unit, emission_factor
        """
        stage_emission = 0
        for activity in activities:
            # 计算该活动排放
            emission = activity['amount'] * activity['emission_factor']
            activity['emission'] = emission
            stage_emission += emission
        
        self.life_cycle_stages[stage_name] = {
            'activities': activities,
            'total_emission': stage_emission
        }
    
    def calculate_total_pcf(self):
        """计算总产品碳足迹"""
        total = sum(stage['total_emission'] for stage in self.life_cycle_stages.values())
        return round(total, 2)
    
    def generate_pcf_report(self):
        """生成PCF报告"""
        print(f"\n产品碳足迹报告: {self.product}")
        print("="*60)
        
        for stage_name, stage_data in self.life_cycle_stages.items():
            print(f"\n【{stage_name.upper()}】")
            print(f"阶段排放: {stage_data['total_emission']:.2f} kgCO2e")
            print("  活动明细:")
            for activity in stage_data['activities']:
                print(f"    - {activity['activity']}: {activity['amount']:.2f} {activity['unit']} "
                      f"× {activity['emission_factor']} = {activity['emission']:.2f} kgCO2e")
        
        print("\n" + "="*60)
        print(f"总碳足迹: {self.calculate_total_pcf()} kgCO2e")
        print("="*60)

# 使用示例：计算某光伏组件碳足迹
pcf = ProductCarbonFootprint("单晶硅光伏组件 550W")

# 原材料获取阶段
pcf.add_stage('raw_material', [
    {'activity': '硅料生产', 'amount': 0.5, 'unit': 'kg', 'emission_factor': 50.0},  # kgCO2/kg
    {'activity': '玻璃', 'amount': 2.5, 'unit': 'kg', 'emission_factor': 1.2},
    {'activity': '铝框', 'amount': 1.8, 'unit': 'kg', 'emission_factor': 12.0}
])

# 生产阶段
pcf.add_stage('production', [
    {'activity': '电池片生产', 'amount': 1, 'unit': 'piece', 'emission_factor': 15.0},
    {'activity': '组件封装', 'amount': 1, 'unit': 'piece', 'emission_factor': 8.0}
])

# 运输阶段（假设公路运输500公里）
pcf.add_stage('transport', [
    {'activity': '工厂到仓库', 'amount': 0.025, 'unit': 'ton·km', 
     'emission_factor': 62.0}  # 25kg × 500km = 12.5 ton·km
])

# 生成报告
pcf.generate_pcf_report()

3.5 绿色融资与政策利用

（1）绿色金融工具

  • 绿色贷款：多家银行提供优惠利率的绿色贷款，利率可低至LPR-50BP
  • 绿色债券：发行绿色债券用于减排项目，可享受税收优惠
  • 碳减排支持工具：人民银行碳减排支持工具，提供低成本资金（利率约1.75%）

（2）政府补贴与奖励

  • 节能技术改造补贴：按投资额10-20%补贴
  • 绿电消费奖励：部分省份给予0.03-0.05元/度补贴
  • 碳市场建设奖励：试点地区给予资金奖励

（3）ESG评级提升

  • 将碳管理纳入ESG报告
  • 提升MSCI、Sustainalytics评级
  • 吸引ESG投资

4. 行业案例深度分析

4.1 电力行业案例：某大型发电集团

背景：某央企发电集团，装机容量5000万千瓦，年发电量2500亿kWh，年碳排放约1.8亿吨。

挑战：

  • 年配额缺口约200万吨，需支出1.2亿元（按60元/吨）
  • 机组类型复杂（煤电、气电、新能源）
  • 数据管理难度大

应对策略：

  1. 建立碳资产管理中心：集中管理全集团碳资产
  2. 技术改造：
    • 投资30亿元进行超低排放改造，降低煤耗5g/kWh
    • 建设500MW储能，参与调峰辅助服务
  3. 新能源替代：新增光伏装机1000MW，年减碳约80万吨
  4. 交易策略：
    • 2022年碳价低位时买入50万吨，2023年高位卖出，获利300万元
    • 开发CCER项目（沼气发电），年产生10万吨CCER
  5. 供应链管理：要求煤炭供应商提供煤质碳排放数据

成效：

  • 2023年实现碳配额盈余50万吨
  • 碳资产管理收益+减排成本节约合计超5000万元
  • 获得绿色贷款50亿元，利率3.2%（低于基准）

4.2 钢铁行业案例：某沿海钢铁企业

背景：年产钢1000万吨，碳排放约1.5亿吨，预计2025年纳入碳市场。

提前布局：

  1. 碳足迹核算：完成全流程碳足迹核算，识别主要排放源（高炉、烧结）
  2. 技术路线图：
    • 短期：高炉煤气发电、余热回收（减排5%）
    • 中期：氢冶金试点（减排30%）
    • 长期：电炉短流程（减排60%）
  3. 绿电采购：签订10年绿电PPA，年采购绿电20亿kWh，减碳116万吨
  4. CCUS布局：与高校合作开展高炉煤气CCUS中试，捕集率90%

成效：

  • 单位产品碳排放下降8%
  • 获得低碳产品认证，产品溢价50元/吨
  • 提前锁定低成本绿电，规避未来碳价上涨风险

4.3 化工行业案例：某石化企业

背景：炼化一体化企业，年加工原油2000万吨，碳排放约3000万吨。

特殊挑战：

  • 工艺排放复杂（裂解、催化）
  • 氢气需求大（灰氢为主）
  • 产品碳足迹要求高（出口欧盟）

应对策略：

  1. 氢气脱碳：建设PSA尾气CO₂捕集装置，年捕集10万吨CO₂
  2. 绿氢替代：规划100MW电解水制氢，替代灰氢
  3. 产品升级：生产低碳化学品（生物基材料）
  4. 碳金融：发行碳中和债券，融资20亿元用于绿氢项目

5. 未来展望与政策建议

5.1 政策趋势预测

（1）行业扩容加速

  • 2024-2025年：水泥、电解铝、钢铁纳入
  • 2025-2027年：化工、造纸、航空纳入
  • 2027-230年：覆盖工业领域主要高排放行业

（2）配额分配趋紧

  • 基准值年下降率从1%提升至2-3%
  • 免费配额比例逐步下降，拍卖比例提升

（3）市场机制完善

  • 引入有偿分配（拍卖）
  • 发展碳金融产品（期货、期权）
  • 放开机构和个人投资者准入

（4）碳价上涨预期

  • 随着配额收紧和需求增加，预计2025年碳价达100元/吨，2030年达200-300元/吨

5.2 企业战略建议

（1）短期（2024-2025）

  • 完成碳排放数据摸底
  • 建立碳资产管理体系
  • 实施低成本减排措施
  • 参与碳市场模拟交易

（2）中期（2026-2030）

  • 大规模技术改造
  • 绿电/绿证规模化采购
  • CCUS项目试点
  • 碳金融工具运用

（3）长期（2030后）

  • 零碳工厂建设
  • 供应链全面脱碳
  • 碳中和认证
  • 碳资产国际化

5.3 政策建议

对企业：

  • 将碳管理纳入企业战略顶层设计
  • 设立首席可持续发展官（CSO）
  • 建立碳资产负债表

对政府：

  • 加快行业扩容和配额收紧
  • 完善CCER重启和监管
  • 发展碳金融衍生品
  • 加强国际碳市场链接

结语

碳交易市场不仅是环境政策工具，更是企业转型升级的催化剂。面对碳约束常态化，企业需要从被动合规转向主动布局，将碳管理融入核心战略。通过建立科学的碳资产管理体系、选择合适的减排技术路径、灵活运用市场机制，企业不仅能有效应对合规挑战，更能把握绿色转型的历史机遇，实现环境效益与经济效益的双赢。

未来，碳排放权将成为企业核心生产要素之一，碳资产管理能力将成为企业核心竞争力。唯有提前布局、系统谋划、持续创新的企业，才能在碳中和时代赢得先机。

附录：关键资源与工具

  1. 政策文件：

    • 《碳排放权交易管理暂行条例》
    • 《企业温室气体排放核算方法与报告指南》

  2. 管理工具：

    • 全国碳市场管理平台：www.cets.org.cn
    • 国家气候战略中心：www.ncsc.org.cn

  3. 专业机构：

    • 中国碳论坛（China Carbon Forum）
    • 国际碳行动伙伴组织（ICAP）

  4. 软件平台：

    • 碳阻迹（Carbonstop）
    • 远景智能（Envision Digital）
    • 擎工互联（Qingong）