作者：刘云霞（兰州大学管理学院副教授）

　　习近平总书记指出：“绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力。必须加快发展方式绿色转型，助力碳达峰碳中和。”引导需求侧碳减排，促进绿色消费，推动生活方式的绿色转型，是发展绿色生产力的重要抓手，也是铸就新质生产力的内在要求。同时，技术的革命性突破是催生新质生产力的重要依托。数智技术在经济、社会、环境等领域的发展，将助力传统发展模式创新，推动治理变革。在环境治理领域，数智技术将破解传统生产力无法支持个人碳账户发展和绿色生产力培育的困境，赋能消费端碳减排。

　　个人碳账户是消费端碳减排、促进绿色消费的新兴政策工具。它根据居民日常行为数据，依据碳普惠标准或方法学，对公众、社区、中小微企业的衣、食、住、用、行、游等各种绿色低碳行为进行量化、记录、核证，生成个人减排量汇总到个人碳账户里，并通过减排量交易、政策鼓励、市场化激励，形成绿色生活回馈机制，调动、激发起公众积极参与碳中和行动，可视化所有群体和个体对双碳目标的贡献，加速推动全社会形成绿色生活方式，发展绿色生产力。目前，全国各地由政府、企业等主体主导的“广东碳普惠制”“蚂蚁森林”等个人碳账户层出不穷，呈现出百花齐放之势。

　　然而，受制于传统技术水平的约束，消费端碳减排的参与主体多元、排放形式零散等特点，使实践中推进个人碳账户工具存在数据、主体、交互等方面的诸多困难：

　　数据方面，个人碳账户面向“点多面广”的居民碳排放，数据零散难测量。一方面，消费端碳减排需要对海量的居民行为进行动态排放监测，这意味着适用于数量有限的控排企业的传统监测模式难以简单移植到消费端的控排体系中。另一方面，不同于集中于烟囱、工业排气筒等“点源”的工业碳排放，消费端碳减排需要关注居民出行、消费、居住等多种类型的“面源”排放。这两个突出的特点导致了消费端碳排放的数据采集困难、时效性差、成本高昂，进而使得个人碳账户体系难以操作与落地。

　　主体方面，个人碳账户建设需要政府、企业等多元主体的参与，主体间的“数据分割”阻碍居民减排活力的有效激发。具体表现在数据标准、数据流动和激励方式三个方面。在数据标准方面，由于政府不同部门之间的数据不能联动，企业上报数据时面对目标不一的职能部门，往往不能做到“一把尺子定标准”，这种现象不利于政府部门摸清底数，阻碍进一步的政策设计。在数据流动方面，由于消费端碳排放数据通过不同领域中彼此竞争的数字化企业采集与存储，其出于保护商业机密、增强用户粘性等原因往往拒绝共享自身数据池，这导致了排放重复计算、数据缺乏有效整合等问题。在激励手段方面，现有的减排奖励多通过积分兑换数字企业产品的方式进行，奖品种类少、吸引力低，难以调动起居民的参与积极性，未能将其他具备激励功能的组织纳入减排体系中。

　　交互方面，个人碳账户作为直接面向公众的政策工具，需要具备易懂易操作的良好互动属性。规模较大的控排企业，往往设有专门的会计部门、咨询团队等负责碳排放管理工作。而消费端碳减排政策面向的是缺乏专业知识的一般公众，这要求消费端碳减排政策在实施过程中更注重政策设计与目标群体的互动属性。

　　针对个人碳账户体系在数据方面、主体方面、互动方面存在的如上困境，数智化技术的发展为其提供了可能的解决之道，数智赋能可将新兴的多元大数据与机器学习等智能算法融入个人碳账户前端采集、后端激励、终端交互的全链条，赋能消费端碳减排工作的有效开展，激发绿色生产力。

　　一、在数据方面，数智赋能消费端碳排放测量核算

　　大数据、物联网、云存储等数智化技术的引入可以有效赋能消费端碳排放数据的测量，为个人碳账户打造全覆盖、高时效、低成本的数据底座。

　　运用数据采集技术赋能消费端排放数据库建设，大大拓宽测度范围。居民行为数据的采集是消费端碳排放测度的第一步。随着社会生活的数字化转型，智能手机、可穿戴设备等信息采集设备的普及为消费端碳排放的测量提供了多元化的数据基础，重新改写了消费端碳排放核算的边界。例如，通过物联网技术与居民电子消费账单数据的结合，可以将居民商品消费中的全生命周期碳排放通过碳标签等形式也纳入核算范畴，实现嵌入式碳排放数据的精准采集。

　　运用多源数据赋能消费端碳排放核算成本降低，有效提升建设可行性。早在2008年，英国环境、食品与农村事务部（Defra）就通过情景分析方法等技术计算得出：建立一个基于银行卡数据的个人碳账户系统投入过高，不具备实施可行性。而在当前的数字化浪潮中，数字企业将自身业务信息用计算机可识别的标准化编码表示，这为低成本的消费端碳排放核算提供了海量易获取、高密度的多源数据资源

　　运用人机交互技术赋能消费端碳排放即时反馈，显著增强测量回应性。不同于以月度、年度为统计周期的生产端碳排放，消费端的碳排放与居民每时每刻的生活密不可分，需要做到排放数据的实时可视化反馈。数智化变革下的人机交互技术可以有效运用基础数据形成即时可读的“个人绿色账单”“居民排放档案”，缩小减排时空尺度，指导居民规划自身碳排放。

　　二、在主体方面，利用区块链打通消费端排放数据孤岛

　　区块链等数智化技术的出现可以有效地串联起数字企业、政府部门以及第三方组织等相关的参与主体，实现底层数据的自由流动，建立统一的数据衡量标尺，从广度与深度两方面完善激励机制，从而在“顶层设计——数据采集——减排激励”的全链条上凝聚多主体合力。

　　数智化赋能数字企业底层数据互通，打破碳排放数据孤岛。数据孤岛现象指的是由于数据具有公共物品属性，其产权在一般技术条件下难以界定，因此拥有异质性数据优势的多个主体出于利益、竞争等原因，难以在整体方面实现数据整合。而区块链技术可以在分布式监督下，通过为信息打上“时间戳”的方式，将原先看似同质的碳排放数据转化为异质性的数据资产，从而使用“智能合约”等方式实现自动产权交易，保护开展消费端碳排放采集工作的数字企业的利益，进而促进消费端碳排放数据的最大化利用。

　　数智化赋能政府部门测量标准统一，建立碳排放认证标尺。一方面，运用区块链等数智化手段有利于实现政府内部各部门信息的整合，建立统一规范的消费端碳排放数据池。另一方面，应用区块链技术有利于实现政府部门与第三方认证机构的“链上合作”，通过充分、完善的碳审计流程与算法确认企业承载的消费端碳排放数额，实现从“企业定标准”到“政府定标准”的转变。

　　数智化赋能后端激励机制创新及丰富，纳入企业碳市场、第三方组织等多元主体。多元化、个性化的奖励方式是提升碳积分价值、促进居民参与消费端碳减排的关键手段。对此，一方面，通过区块链的侧链扩容技术，有机整合企业碳市场和个人碳市场，个人也可以通过向控排企业出售碳排放权的方式获取利润，从而拓宽碳积分的使用范围与交易价值。另一方面，也需注意公益性普惠平台、方法学研究机构等主体的“入链”，促进个人碳账户上下游产业的完整发展。

　　三、在交互方面：人工智能实现政策界面互动效果

　　数智化技术的引入也为个人碳账户的“亲民化”提供了可行路径。一方面，基于行为经济学的助推理论，数智化赋能用户界面的动态优化设计，从而促进政策目标的达成。另一方面，利用人工智能技术对个人排放数据进行预测与分析，不仅回答应减多少和应减什么，更能为每一个居民订制效用损失最小的条件下实现减排目标的个性化方案。

　　数智化助推框架赋能消费端碳减排设计，降低居民心理成本。运用数智化技术优化个人碳账户交互界面，在反馈形式方面，采用即时结算模式，显示当前碳账户的货币化余额，建立个体消费行为、配额支付与经济损益之间的心理联结，克服“心理账户”效应带来的运行无效率。

　　人工智能技术赋能个性化减碳方案生成，打开消费端减碳黑箱。传统意义上的消费端碳减排更多地聚焦居民的减排数量与减排领域，很少关注居民如何在不降低生活水平的条件下更好地实现低碳生活。而人工智能等数智化算法的出现则相当于每一个居民都配备了一位知识渊博的“碳管家”，它可以通过分析居民当期的碳排放项目清单得出可用的低排放替代产品与适当的减排方案，从而节约消费者的决策资源。

　　（南开大学周恩来政府管理学院数字城市治理实验室助理研究员杨亨瑞对本文亦有贡献）