作者：尹西明（北京理工大学管理与经济学院特别副研究员，航空数字经济研究基地特聘研究员）；聂耀昱（清华大学五道口金融学院博士后）；林镇阳（清华大学计算机与科学技术系博士后）；刘果（民革河南省委青工委委员、清华大学河南校友会法律专业委员会会长）；林拥军（北京易华录信息技术股份有限公司党委书记）；陈劲（清华大学经济管理学院教授，教育部“长江学者”特聘教授、清华大学技术创新研究中心主任）
数据基础设施是建设数字中国的关键基础设施，也是实现碳达峰碳中和目标的重要一环。当前，破解节能减排和保障高质量发展的能源需求的矛盾、整合推动能源结构转型升级和产业绿色低碳发展助力双碳目标的路径与机制仍面临多重挑战。结合数据要素驱动创新发展和数据基础设施赋能行业数智化的本质特征，建议系统建构“数据—机制—使能”过程视角下数据基础设施赋能双碳的系统创新框架，建设以碳中和数据银行为代表的新型数据基础设施，助力碳达峰碳中和，实现多维价值创造，从而为推动数字中国战略与双碳战略协同实施，实现数字要素引领高质量可持续发展提供持续力量。
一、数据基础设施是数字赋能碳达峰碳中和的基石
以数据为核心要素的数字经济正深刻影响着政务服务创新、生态文明建设、科技创新及产业结构调整，成为加快数字中国建设、构建新发展格局、推动高质量发展的核心议题。
为推动实现“双碳”战略目标，2021年10月，党中央、国务院陆续印发《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意见》和《2030年前碳达峰行动方案》，形成碳达峰碳中和行动方案的顶层设计，相关机构也陆续发布重点领域和行业碳达峰实施方案，构建起“双碳”的“1+N”政策体系。碳达峰碳中和不仅是能源部门的系统性颠覆和绿色化革命，也是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革，涉及经济、社会、科技、环境、观念等方面，更是整个中国经济基础和制造业的重构以及整个增长模式的根本变化，将对现有经济运行基础和生产生活方式产生巨大影响和改变，更需要多管齐下全力推动全社会加速向绿色化、低碳化、智能化转型。
数据要素的自然属性和社会属性特征及数字技术对产业和创新体系的重构能力，可推动数据要素的边际产出和规模报酬递增，推进数字技术赋能工业、能源等高排放行业的低碳化、智能化、数字化转型，使得以产业数字化和数字产业化为特征的数字经济成为中国中长期低碳路径转型的关键选择和崭新动能。
二、数据基础设施赋能碳达峰碳中和面临多重挑战
“十四五”时期是我国实现碳达峰及转向碳中和的关键窗口期，但实现碳达峰碳中和时间紧、任务重，面临一系列重大挑战。例如，部分地方政府和企业对“双碳”认识不足，开展运动式“减碳”；地方政府和重点企业对自身碳排放情况和生态系统碳汇能力缺乏清晰认识，缺少系统性、全局性、长远性的“双碳”行动方案。对此我国绿色低碳转型亟需摆脱路径依赖，需要通过数字化手段实现转型升级和跨越发展。
数据基础设施作为数字经济时代的底层和关键基础设施，发挥着关键支撑作用。一方面，数据基础设施对电网有着需求侧调节作用，具备电力实时响应、可转移及调节能力，促进电力资源的优化合理分配，从而降低能源消费和用电负荷。另一方面，数据基础设施和数字经济的发展短期内也存在高能耗的问题。据数据显示：2020年国内数据中心年耗电量为2,045亿千瓦时，占全社会用电量的2.7%。随着数字经济持续发展，数据基础设施的耗电量和二氧化碳排放量将会持续提升。对此，必须客观认识数据基础设施与碳达峰碳中和的战略性协同关系与多重挑战。
（一）数据基础设施绿色低碳运行成本高、压力大
数据要素是数字经济时代的核心战略资源，但数据存储成本高、算力能耗高，对数字经济可持续发展和数据要素价值化带来巨大挑战。《2019中国企业绿色计算与可持续发展研究报告》指出，我国85%的数据中心PUE值为1.5至2.0，运维能耗成本占总成本的40%至60%，且磁盘列阵每隔3到5年就需进行设备更换，大量淘汰设备也存在资源浪费、环境污染的风险，更不利于数据中心实现海量数据的长期永久存储，数据基础设施绿色低碳运行面临巨大压力。
（二）区域行业数智化、低碳化高质量发展协同难
当前科技发展呈现数智化和低碳化两个趋势，高质量发展目标实现，需要在区域和行业两个层面同时兼顾这两个趋势。区域层面，我国区域发展差异大，无法保证绿色化数据基础设施建设运营和地方发展能够齐头并步，区域数智化、低碳化高质量发展协同难。行业层面，实现“双碳”目标面临包括政策、技术、标准、国际接轨等在内的一系列难题和挑战，加之数智化和低碳化未完全融合，需要破解产业、法律、科技、制度、金融、安全等多行业多领域全方位协同的阻碍。
实现“双碳”战略目标是一项系统工程，有着多线程、多路径的目标实现路径。产业绿色转型是“双碳”目标的核心关键，推进绿色转型需要培育新兴产业、汇聚产业集群、科技创新驱动。碳中和是“双碳”目标的标准尺度，无论是政府、企业、个人，还是区域和城市，都需要有具体的评价标准和明确的实施规范，来度量实现碳中和的进展程度。建设美丽生态和美好生活是“双碳”目标的终极目的，需要发挥政策、法律、财税、金融等多种工具，支持碳中和数据基础设施建设，实现气候减缓、节能减排、生态恢复、环境保护、经济发展等多项目标协同。
三、建设新型数据基础设施，赋能实现碳达峰碳中和
针对新发展格局下双碳目标这一重大场景需求所面临的机遇与挑战，需要充分认识数据要素驱动创新发展和数据基础设施赋能数智化转型的本质特征，系统思考和研判如何建设新型绿色化、智能化数据基础设施，在服务其他行业低碳化、数智化转型过程中，降低数据基础设施自身的碳排放，推动数字经济相关产业实现碳达峰碳中和。最后要多路并举，系统建构“数据—机制—使能”过程视角下数据基础设施赋能碳达峰碳中和的动态整合模型，建设以碳中和数据银行为代表的新型数据基础设施，通过制度创新和技术创新双轮驱动，打通碳达峰碳中和数据融通壁垒，健全和完善中国新时代数据基础设施，有效破解数字经济发展挑战、建设和发挥好以数据银行为代表的新型数据基础设施对双碳国家战略目标实现的基础性支撑作用。
全面系统认识新型数据基础设施与碳达峰碳中和的关系，加强顶层设计。碳达峰碳中和作为一项长期工作，既要防止运动式减碳，也要通过数字化技术手段，摸清碳排放和生态系统碳汇的家底，为制定科学、系统、全面、有效的碳达峰碳中和方案奠定基础。同时要认识到，绿色低碳转型需要依靠数字经济相关技术和基础设施，理顺和完善绿色转型相关体制机制，用市场机制来引导企业和消费者的行为，推动重点行业特别是能源行业数智化、低碳化转型，摆脱高碳排放发展的路径依赖。
重视建设碳中和数据银行，统筹推进数字化和低碳化发展目标。碳中和数据银行是依托数据银行推进系统性架构创新设计，开展数据要素层的碳中和数据全量存储、全面汇聚和高效治理，推进运行模式层摸清源汇家底、未来模拟预测、行业减排路径和农林增汇路径，进一步在场景应用层通过重大应用场景，加快数据驱动的低碳减排、绿色金融和碳市场场景应用，实现碳中和数据使区域创新系统重构、政府治理能力现代化和产业低碳转型升级，最终促进数据基础设施促进碳达峰碳中和战略目标的实现。
创新引领、数智融合、多路并举，促进新型数据基础设施持续赋能碳达峰碳中和。首先要加强绿色低碳科技攻关，尤其是利用数据要素和数字技术使能绿色低碳核心技术突破；二要多部门、跨区域和跨领域协同推进碳中和数据银行建设，加速工业制造等关键领域减碳；三是注重完善政策法规体系，通过制度创新和技术创新牵引的双轮驱动，打破碳达峰碳中和面临的数据融通壁垒，四是要充分发挥我国超大规模市场和海量场景驱动的优势，加快碳中和数据银行多元应用场景的开发建设。在此基础上，探索数据基础设施助力实现碳达峰碳中和的中国模式和中国经验，实现数字创新引领新发展阶段经济社会高质量发展，也为全球碳达峰碳中和事业贡献中国力量。
