一、模型构建的核心要素

（一）行业分类与排放特征

模型需覆盖钢铁、铝、水泥、化肥、电力等高碳行业，针对各行业的生产工艺特点设置差异化参数。例如，钢铁行业需区分长流程（高炉-转炉）与短流程（电炉）的碳排放强度差异，前者吨钢排放约1.8吨CO2,后者可降至0.6吨CO2以下。电力行业则需考虑能源结构，火电排放因子约为0.8吨CO2/兆瓦时，而绿电可忽略间接排放。

（二）碳价波动与政策变量

模型需引入EU ETS碳价、出口国碳价及免费配额等动态参数。根据2025年修订案，欧盟碳价预测值约为65欧元/吨，而中国碳市场价格约为7欧元/吨，价差显著影响税负。免费配额的计算需结合欧盟同类产品的排放基准，例如水泥行业2026年基准值将降至522千克CO2/吨，较当前平均水平降低10%.

（三）供应链数据传导机制

模型需整合供应链各环节的碳足迹数据，包括原材料开采、生产加工、物流运输等。例如，钢铁制品中前体材料（如铁矿石）的隐含排放需纳入核算，若无法获取实测数据，欧盟将采用默认值，可能导致税负增加30%-50%.

二、关键指标体系设计

（一）直接与间接排放强度

直接排放指生产过程中燃料燃烧和材料煅烧产生的排放，间接排放主要来自外购电力。模型需分别计算两者对税负的贡献，例如某水泥厂直接排放占比达85%,间接排放占15%.

（二）产品出口比例与市场分布

出口欧盟的产品占比越高，税负敏感性越强。模型需结合企业出口数据，例如某钢铁企业对欧出口量占总产量的20%,其税负受CBAM影响显著高于内销为主的企业。

（三）政策合规成本

包括碳排放监测、报告与核查（MRV）成本，以及技术升级投入。例如，部署智能电表和物联网设备可提升数据准确性，但初期投资成本较高。

三、数据处理与模拟方法

（一）蒙特卡洛模拟

通过随机生成碳价、排放强度等变量的概率分布，模拟不同情景下的税负结果。例如，设定EUETS碳价在50-80欧元/吨区间波动，排放强度在基准值±20%范围内变化，经万次迭代后输出税负分布曲线，识别高风险区间。

（二）生命周期评估（LCA）

对产品全生命周期碳排放进行量化，区分范围一（直接排放）、范围二（间接排放）和范围三（供应链排放）。例如，某铝制品的范围三排放占比达40%,需通过供应商数据协同实现精准核算。

（三）默认值替代策略

当实测数据缺失时，模型需对比欧盟默认值与出口国平均排放强度，选择对企业最有利的计算方式。例如，某化肥企业若采用欧盟默认值，税负可能增加18%,而使用出口国数据可降低成本。

四、模型应用场景与实施路径

（一）政策模拟与风险预警

通过调整模型参数，模拟欧盟碳价上涨、行业扩展（如纳入化工、塑料）等情景，评估税负变化趋势。例如，若2026年CBAM覆盖范围扩大，某化工企业税负可能增加25%.

（二）企业决策支持

技术升级优先级：模型可识别减排潜力最大的环节，例如钢铁企业采用氢基竖炉技术可使吨钢排放降低90%,显著降低税负。

供应链优化：通过数据共享协议，要求上游供应商提供碳排放数据，避免因默认值导致的税负虚增。

合同条款设计：在出口合同中约定碳价波动分担机制，例如当EU ETS碳价超过70欧元/吨时，进口商承担部分额外成本。

（三）动态校准与合规管理

数据采集系统：建立覆盖生产、物流、能源消耗的实时数据平台，确保与欧盟数据库对接。

过渡期应对：利用2025年底前的缓冲期，完成MRV体系验证，逐步减少默认值使用比例。

政策跟踪机制：定期评估欧盟法规修订（如2025年简化提案）对模型参数的影响，及时调整策略。