中國網/中國發展門戶網訊 氣候變化給人類生存和發展帶來日益嚴峻的挑戰，及早實現碳達峰、碳中和成為保護地球家園的全球共識。據聯合國氣候變化框架公約（UNFCCC）報告，截至2019年9月全球已有60個國家承諾到2050年實現凈零碳排放；除美國、印度之外，世界主要經濟體均相繼做出了減少碳排放的承諾。從2014年的《中美氣候變化聯合宣言》，到2020年第75屆聯合國大會，再到2021年中央經濟工作會議和“十四五”規劃，黨和國家領導人一直高度重視碳達峰、碳中和工作并提出了明確要求。然而，中國承諾實現從碳達峰到碳中和的時間，遠遠短于發達國家所用時間，需要中方付出艱苦努力。

隨著數字技術（digital technology）在資源、能源和環境領域的深度融合與應用創新，數字技術在實現碳中和目標中的作用日益受到關注。數字技術是一項與計算機相伴相生的科學技術，將各種信息轉化為計算機能識別的二進制數字后進行運算、加工、存儲、傳送、傳播和還原，其本質在于提高整個社會的信息化、智慧化水平，提升資源配置效率。盡管氣候變化威脅人類生存和發展，但生產和生活對能源和礦產資源的需求仍不斷增加。2020年我國化石能源占一次能源消費比重高達84.1%，能源相關的碳排放約為每年98億噸，占全社會碳排放總量的近90%。數字技術正是解決能源和礦產資源利用與生產生活需求矛盾的核心所在。隨著數據通信技術的快速發展，以智能傳感、云計算、大數據和物聯網等技術為代表的數字技術有望重塑能源系統。數字技術在碳足跡、碳匯等領域的深度融合可以促進能源行業的數字化監測、排放精準計量與預測、規劃與實施效率提升，從而大幅提升能源使用效率，直接或間接減少能源行業碳排放量。此外，數字技術引領的新業態、新模式變革還可以助推能源消費理念轉變，重構能源商業模式，助力我國碳達峰、碳中和目標的實現。

因此，面向國家實現碳達峰、碳中和目標的重大需求，本文意在探索數字技術支撐我國碳中和目標實現的作用，并特別聚焦大數據、人工智能（AI）、區塊鏈、數字孿生（digital twin）等數字技術在碳匯精準計量、能源高效調度、能源市場運營、碳中和精準規劃等方面助推我國能源行業碳中和的有效路徑。

數字技術在碳中和中的戰略作用

碳達峰、碳中和面臨的本質問題主要有2點不確定性：① 經濟活動影響的不確定性；② 減排路徑的不確定性。這2種不確定性的根源在于信息不對稱、數據不充分和精準預測能力不足，而這正是數字技術可以破解的問題。因此，在國家持續推進能源領域數字化轉型背景下，加強我國能源行業數字技術融合創新及應用對實現碳中和目標具有重要戰略意義。

數字技術可以有效促進能源供給側和消費側的協調。在能源供給環節，物聯網、云計算、大數據等數字技術可以提高能源采集效率與在線互聯程度，實現能源供給環節的集約化、數據化、精細化，為能源生產運行提供安全可靠的技術支撐。在能源消費環節，人工智能等數字技術將顛覆傳統的能源消費理念，催生新的能源消費方式，推動各行業的消費轉變，降低能源消耗量及消耗強度。

數字技術在能源行業的深入應用助推能源清潔生產。隨著科技革命和產業變革的進程不斷加快，數字經濟逐漸成為價值創造的引領者。目前，世界各國均積極布局數字化轉型，將云計算、人工智能、物聯網、分布式管理等數字技術，運用到能源生產、輸送、交易、消費和監管等各個環節。

數字技術創新能源新模式、新業態，推動能源綠色消費。長期以來，我國形成了以電力、石油、天然氣等系統為核心的能源消費體系。該體系內部剛性關聯日益增強，整體上又表現出較強的獨立性，因而造成能源系統整體效率偏低，并成為能源產業轉型升級和結構調整的障礙。數字技術的應用既能優化整合能源業務，打破“能源豎井”，又能實現多能融合，促進整個產業鏈的效率提升。

綜上所述，數字技術對我國實現碳達峰、碳中和目標發揮著關鍵作用。亟須主動把握和引領新一代信息技術變革趨勢，轉變生產管理理念，從能源生產、供給、管理、服務等方面進行全方位的數字化轉型，推進能源綠色轉型，努力探索數字技術助推我國碳中和目標實現的有效路徑。

數字技術對碳排放的影響研究進展與問題

數字技術對碳排放的影響及相關應用研究日益增多，以下簡要從數字技術與碳足跡、數字技術與碳匯等領域簡述現有研究及應用進展和存在的不足。

數字技術對碳足跡的影響研究

數字技術對碳足跡的影響具有正、反兩方面。一方面，數字技術可以帶來效率收益，促進能源資源和礦產資源安全綠色智能開采和清潔高效低碳利用，有利于實現能源消費供需平衡，減少碳足跡。另一方面，數字技術本身也可能引致更多能源消耗，特別是對電力的大量需求。

能源互聯網的發展是數字技術在碳排放領域中的一大嘗試。通過將數字技術、分布式能源生產和利用技術，以及儲能技術的高效融合，實現能源從供給側的生產、傳輸到需求側的消費、服務變得可計量、可控制和可預測，使能源互聯網成為能源系統重要的戰略資源和平臺。借助能源互聯網可以實現能源需求側和供給端的雙向互動，實現碳足跡的可定位和可溯源。國內外學者就能源互聯網的核心概念和框架、能源互聯網系統的設計和運行及其所涉及的信息技術支持和未來規劃開展了相關研究，包括能源產消者、微電網、虛擬電廠、智能電網和能源網絡安全框架等內容。例如，智能電網結合數字化網絡，以通信信息為平臺，可以實現發電、輸電、變電、配電、用電和調度等過程信息化、自動化及人機互動。通過削減能源采用成本、減少電力浪費、降低石油依賴度等直接或間接的作用機制，智能電網可將傳統電網的碳足跡至少降低12%。

煤炭行業是數字技術融合應用的另一重要領域。煤炭作為我國能源結構中的主要消費能源，為我國經濟發展和能源安全筑造了堅實基礎，但也帶來了較大規模的溫室氣體排放和環境污染。隨著數字技術和現代化煤炭開發技術的應用，煤炭開采實現了綜采裝備、巷道掘進裝備、運輸裝備等智能化變革，初步形成煤炭智能開采格局，并有效降低了碳排放。比如，借助數字孿生技術和5G通信技術的發展，可實現無人化、可視化精準勘探、開采和全方位智能監控，這不僅顯著提高開采效率，同時也降低對生態環境的破壞。此外，物聯網技術在煤炭開采過程中已經實現實時數據收集、處理和分析，通過部署智能設備以減少運營過程中的安全和環境風險。

數字技術通過助力企業管理轉型，亦可不斷提高企業碳排放效率。《2019年全球數字化轉型收益報告》顯示，在施耐德電氣公司和全球41個國家的合作伙伴完成的230個客戶項目中，部署數字技術平臺的企業，其節能降耗幅度最高達85%，平均降幅24%；節約能源成本最高達80%，平均節約28%；二氧化碳（CO₂）足跡優化最高達50%，平均優化20%。由世界經濟論壇和埃森哲咨詢公司共同發布的《實現數字化投資回報最大化》顯示，當公司將先進的數字技術融入生產時，其生產效率提升幅度可達70%，而數字化部署較為緩慢的公司，其生產效率僅提高30%。由此可見，數字技術不僅能夠帶來效率收益，更能助力低碳生產。

以數據中心和比特幣為代表的高能耗數字技術可能擠占一定的能源消費空間，產生額外的碳足跡，不利于能源的綠色可持續發展。研究表明，在智能設備方便生活的同時，大量數據傳輸和遠程處理均需要數據中心的支持，而數據中心的運轉消耗了大量能源。2014年，美國數據中心耗電量約占當年用電總量的2%，已然超過高耗能的造紙業用電量。根據中國數據中心能耗與可再生能源使用潛力研究，2018年中國數據中心總耗電約1600億千瓦時，相當于三峽水電站全年發電量。此外，自2008年比特幣誕生后，其高耗能的設計對能源發展構成了極大威脅。在沒有外部政策影響的情況下，中國比特幣產業預計2024年將耗能296.59太瓦時，產生約1.305億噸碳排放，成為中國實現碳中和目標的一大障礙。

數字技術對碳匯的影響

對于已經排放的CO₂，需要借助農林碳匯，海洋碳匯，碳捕集、利用和封存（CCUS），生物質能碳捕集與封存（BECCS），以及直接空氣碳捕獲（DAC）等負排放技術完成碳中和。對土壤、作物、森林等環境要素進行數字化采集、存儲和分析，已成為數字技術在碳匯方面的一大應用。

借助可視化模擬、物聯網、智能決策等技術建立起的數字化森林資源監測系統，能夠實現高實效、高精度森林資源動態監測。例如，利用衛星遙感和地面監測設備對草原信息進行精準收集，能夠把握草原環境基本數據并運用到草原生態恢復和治理，助力草原碳匯功能提升。

海洋碳匯因固碳效率高和儲存長久性等特點，在全世界范圍內得到了政策支持和科學研究。例如，智慧海洋借助海洋實測數據、遙感數據、海洋經濟數據等大數據技術，射頻識別、無線傳感等物聯網技術，實現了海洋生態保護、經濟發展及災害防控等目標。但如何利用智慧海洋相關技術向碳匯核算和計量方向發展，尚處于初步探索階段。

CCUS技術被認為是實現碳達峰、碳中和目標的重要技術選擇之一。自2000年CCUS技術引入到我國后，經20多年的發展已初步建立起一定的技術體系。目前，CCUS技術多聚焦于物理、化學和地質理論，以及技術解決碳排放的捕集、利用和封存，而尚未開展與數字技術進行深入融合的研究。在BECCS技術應用領域，目前主要在生物質發電技術研發，以及如何與生物質氣體、生物質燃料和生物液體等結合方面進行了初步探索。

數字技術應用于能源行業碳中和存在的問題

整體而言，如何借助快速發展的數字技術實現能源行業碳中和的路徑機理研究尚處于初步探索階段。從主要文獻梳理來看，至少在4個方面有待進一步開展理論和應用探究。

大數據、物聯網、數字孿生等技術在碳足跡監測、碳匯測量等領域的研究與應用遠遠不足。關于碳排放監測尚未形成一體化模式，空間、地面和城市碳等監測平臺并未整合，仍是割裂的數字化監測平臺，未形成天地空一體化的整體研究模式。

能源網絡數字化整合相對滯后，借助云計算和云存儲等實現能量流供需平衡與高效運轉的研究有待強化。由于信息不對稱，龐大的能源互聯網系統在適應及協調整體網絡時，仍存在信息融合不協調、高負荷運行下不能及時篩選及處理有用信息等問題。高效計算、模型化簡、輔助求解等數字化計算方法仍是解決和支撐能源互聯網高效運轉的關鍵技術和研究方向。

與碳足跡相比，數字技術在碳匯方面的研究有很大的提升空間。已有不少文獻研究了農林和海洋在碳匯上所起的作用，但尚未形成“可衡量、可報告、可核查”的數字化智能觀測和評估體系。亟待探究如何借助大數據、AI等技術對碳匯的存量、形成機理和功能建立更加具象的監測機制，并有效納入能源碳中和網絡。

面對碳達峰、碳中和目標新要求，傳統的碳排放與碳吸收計量與預測存在精準度不高、預測效果不佳等問題。一方面，碳排放因子體系有待優化。碳排放的影響因素復雜多樣，簡單采用人均國內生產總值（GDP）、人口規模、城鎮化率、技術水平、第二產業占比等指標作為碳排放驅動因子，無法有效支撐對碳排放和碳吸收的全面精確計量。另一方面，預測效果有待進一步提升。受時間跨度長、未來政策變化等不確定因素影響，各部門各地區的經濟活動之間存在復雜關系，對于不同時期、不同情景下的碳達峰與碳中和進程難以實現有效預測。

數字技術助力能源行業碳中和目標實現路徑

基于前述研究，本文聚焦碳中和進程中的數據監測、碳排放與吸收測算、碳達峰與碳中和進程預測、碳達峰與碳中和路徑和相關政策規劃及實施等工作，探索大數據、數字孿生、AI、區塊鏈等技術實現能源行業碳中和目標的主要路徑（圖1）。

大數據技術實現碳排放精準計量及預測

對能源行業碳達峰與碳中和進程進行計量和預測，并評估不同技術條件和政策情景下的差異是一項復雜的系統工程，涉及對能源行業各部門經濟活動碳排放水平的測算、對自然環境碳吸收水平的估測，以及對社會經濟發展的推演等一系列科學問題。利用大數據技術和方法開展碳排放和碳吸收計量及預測，能夠有效解決精準度不高和預測效果不佳的問題。

大數據技術實現對排放因子的優化調整。對能源行業各部門經濟活動的碳排放水平測算時，要對排放因子進行動態調整以避免不確定擾動因素的干擾。采用大數據方法對大氣CO₂濃度變化趨勢和CO₂凈排放量變化趨勢進行分析，確定排放因子設定造成的趨勢差異影響；再通過聚類分析和關聯規則分析，確定因子之間內部關聯性；然后將具有相似特征的區域聚合成一類，構建能夠消減差異的最優排放因子組合，實現能源碳排放驅動因子體系協同、高效地發揮作用。

大數據技術實現碳排放和碳吸收的全面精確計量。運用大數據技術，可以實現日頻度、月頻度的能源碳排放動態監測核算，不僅縮短計量分析周期、提高計量精度，還降低計量成本，提高計量效率。通過對不同區域、不同主體的碳排放數據進行分析，動態跟蹤碳排放變動趨勢；對碳排放與碳捕捉、碳封存聯系結果進行分析，實現對CO₂全生命周期變動的監測追蹤；結合地理與生態環境的變化對碳排放和碳吸收水平的演化規律進行分析，反演大氣中CO₂濃度值和濃度變化趨勢，實現對碳排放和碳吸收的全面精準計量。

大數據技術實現多情景碳達峰、碳中和進程的精準預測。綜合大數據優勢構建能源碳排放趨勢預測模擬系統，實現對碳排放的追蹤和長期預測；通過模擬不同技術條件和政策情景下各地區各行業經濟活動能耗變化情況，追溯生產過程中能源消耗；通過分析經濟活動發展變化規律，測算多種情景下人類活動和自然界凈碳排放的逐年變化，實現對碳達峰、碳中和時間的精準預測。

AI實現能源高效調度利用

AI技術是解決復雜系統控制與決策問題的有效措施，在能源行業的深入應用，有助于推動清潔能源生產，降低碳排放以實現由高碳向低碳、再由低碳向碳中和的轉變。在能源行業，降低能耗成本和減少污染物排放同等重要。因此，在確保能源系統供能可靠性和高質性的同時，應用AI技術實現能源高效調度和利用，成為世界各國碳減排的重要實踐舉措。

碳中和對能源調度提出了智能化需求。現代能源系統規模龐大、結構復雜，碳中和下的智能調度在保障系統安全、穩定運行的同時還要提高其經濟性。AI技術的發展對能源調度提出了更高需求，如：煤炭運輸過程中實現傳送帶異常情況檢測、電力傳輸過程中監測線路狀況及靈活調配實現電力高效使用、油氣儲運實施安全監測、突發公共事件實現有效能源調度等。經濟社會的發展、人民生活水平的提高、碳中和愿景的約束對能源調度提出了智能化、高效化需求。

AI助力實現能源精準調度。AI技術發展為實現能源高效智能調度提供了實現的可能。基于機器學習的智能算法被廣泛應用于求解能源調度的最優方案，如正余弦優化算法（SCA）、基于柔性行動器-評判器框架的深度強化學習方法（ALFRED）等，提高了調度準確性和有效性。例如：電力傳輸領域，利用機器視覺實現對輸電通道安全狀況的實時監控及全程評估；煤炭運輸領域，通過智能傳輸機實現對傳輸帶上的異物、轉載點堆煤等情況的識別；油氣儲運領域，通過目標檢測實現對石油管道焊縫缺陷檢測，避免石油運輸過程中產生的不必要浪費。

AI助力實現能源高效利用。國內外能源企業的AI應用為實現能源高效利用帶來啟示。英國Grid Edge公司通過操作VPN連接、分析用戶的能源消耗數據，實現能源節約并避免超載。日本關西電力株式會社基于機器學習對智能電表數據進行總結，利用高精度AI算法實現多種模式用電方式優化。在國內，大唐集團有限公司通過先進通信技術和軟件架構實現3D虛擬電廠，實現空間地理位置分散的聚合和協調優化，其智能控制系統實時管控生產電力過程、完成能源儲存與合理配置。南方電網廣東中山供電局依托智能電網開展調控一體化精益管理，把大數據、機器學習、深度學習等技術與電網融合，打造調控一體化智能技術應用示范區。華南理工大學正致力于新一代能源電力系統的研究，構建新一代電力系統和能源互聯網融合的智慧能源機器人，關注能源服務體系數字化轉型，實現能源調度的自動化。

區塊鏈技術實現能源市場高效運轉和低碳行為的激勵

未來能源交易市場具有多主體、多模式、多規則的特點，這對能源市場交易透明性、實時性、數據安全性提出了需求與挑戰。面向“放開兩端”能源交易市場服務要求的“主體對等、智能互信、交易透明、信息共享”，結合區塊鏈技術的“去中心化，透明安全，不可篡改，信息可溯”四大技術特征，形成新型分布式能源交易市場，可以為我國碳中和目標實現提供具體實施手段。

區塊鏈技術推動分布式能源市場創新。 區塊鏈實現能源交易市場的安全可信交易與高效結算。利用區塊鏈技術構建分布式能源賬本，對能源市場的供電前端交易數據、營銷數據、用戶用電數據上鏈，實現分布式的記賬存儲；利用區塊鏈不可篡改的記錄保管方式，精簡數據輸入存儲的過程，規避人為錯誤和惡意篡改；通過智能合約將交易、清算等業務自動化，實現交易即結算，減少清算過程中的錯誤和摩擦。區塊鏈實現能源交易市場的自動化業務處理。通過智能合約自動執行能源市場的交易過程及其他能源業務，根據能源實時供需關系生成實時能源價格，交易完成后自動觸發能源傳輸和控制，實現全網能源調度平衡。 區塊鏈實現能源交易市場的資源優化配置。通過鏈上代碼、智能合約確定能源交易及調度規則，統籌交易市場利益主體，聚合不同類型的分布式供電端，實現整體的協調優化運行；通過個性化能源價格和綜合能源優化調度提高清潔能源在市場交易中的消費占比，促進能源合理消納。

區塊鏈技術優化能源市場架構及交易流程。 區塊鏈技術優化分布式能源市場基本系統架構。基于區塊鏈的能源市場能夠實現分布式能源交易過程中的異構設備互聯、交易信息互聯，使不同主體、硬件設備與交易系統之間高效交互。總體架構劃分為基礎層、引擎層、業務層和應用層4個層次（圖2）。其中，基礎層提供交易平臺基礎架構支撐，封裝了底層數據區塊，以及數據加密和時間戳等技術，實現鏈下數據存儲。引擎層封裝了網絡節點的共識算法，支撐智能合約的構建，實現能源交易合約、能源定價合約、能源調度合約，以支撐基于區塊鏈的分布式能源市場業務需求。業務層通過智能合約實現能源市場業務。應用層則封裝了各種場景和案例。 區塊鏈技術完善能源市場交易流程（圖3）。首先，源端用戶（賣方）發布供電信息，平臺定價合約根據源端用戶和供電情況進行價格設定并上鏈。其后，用消費端用戶（買方）發布需求信息并由平臺進行撮合，或者由用戶查詢源端供電信息直接交易，交易觸發平臺交易合同。在檢查交易雙方資格和條件允許后，觸發交易合約，合約凍結買方賬戶金額。系統后臺將驗證合約，若失敗則通知用戶。驗證通過的合約將存儲至區塊鏈系統并觸發調度合約，開始進行能源調度和傳輸。在交易各個階段，政府可參與制定碳中和政策影響交易市場運行。在整個交易過程中，除包括源端和消費端之外，還涉及電網輸送、政府等能源傳輸與調控參與方。

區塊鏈技術實現碳中和低碳行為激勵。采用區塊鏈構建能源交易市場，并建立激勵體系能有效激勵低碳行為。一般采用區塊鏈通證實現能源市場的通證經濟，提升對低碳行為的附加經濟效益；另外，采用智能合約按照激勵規則與模式對低碳行為進行能源優先調度也可激勵低碳行為。具體措施包括： 節能電力調度。摒棄平均調度原則，減免可再生能源和具有更高能源效率和更少污染物排放的供電方能源傳輸的費用，或對這些能源優先調度。 用電需求側低碳激勵。通過激勵降低消費者總體能源需求，控制需求在高峰和低谷間轉換；通過激勵促進消費者使用更有效率的高耗能電器實現碳中和。低碳通證交易。類似于排污權交易，通過市場機制激勵低碳行為，解決碳排放的環境外部性問題。

數字孿生技術助力碳減排與碳中和精準規劃

數字孿生是一種實現真實物理環境向信息空間數字化模型映射的關鍵技術；其通過數字化方式創建物理實體的虛擬實體實現模擬、驗證、預測和控制物理實體全生命周期過程，充分利用布置在物理系統各部分的傳感器，對物理實體進行數據分析與建模，將物理實體在不同真實場景中的全生命周期過程反映出來。

在能源行業碳達峰、碳中和目標的實現上，如何建立實時碳足跡追蹤與全生命周期的評估體系是一大現實難題。需要健全從碳排放數據采集、監測到碳中和精準規劃的全生命周期數字化管理。因此，基于數字孿生技術的二維或三維的可視化碳地圖模型建立，構建排放驅動因素追蹤、減排動態模擬推演、能耗告警檢測分析等能力，從而建立清晰的碳排放監測、管控、規劃和策略實施路徑。

數字孿生技術實現社會及企業的碳排放精準監測和計量。數字孿生技術作為推動實現企業及城市治理全面數字化轉型、促進碳減排的重要抓手，可在綠色產品設計、綠色制造、綠色智慧城市、綠色工程建設等領域起到重要的推動作用。在實現社會碳排放精準監測和計量方面，美國、歐盟等國家和地區在該領域的研究相對較成熟。美國環保署采用CEMS數據及數字孿生技術對2015年美國73.9%的火電機組應用連續監測，模擬和仿真全流程運行狀態，實時開展碳排放數據監測；在歐盟碳交易體系下，德國、法國、捷克等國利用數字孿生技術研發了新型碳監測系統，實現碳排放核算的實時化、精準化和自動化。從國內碳市場的發展來看，行業內工藝流程的不斷更新會使得監管部門管理難度明顯提升，監管標準不斷升級，對碳排放監測靈活性、精準性及實時性提出更高要求。因此，我國采用數字孿生等技術開展碳排放在線監測也開始逐步落地。南方電網采用通過CO₂在線監測系統（CDEMS）及數字孿生可視化監測項目、性能指標、安裝要求、數據采集處理方式及質量保證，通過建立一套包括“指令-標準-運行保障”數字化運行管控體系，實現對溫室氣體排放監測管理。

數字孿生技術助力碳減排與碳中和精準規劃實施。在碳減排與碳中和精準規劃實施方面，數字孿生技術依然可以發揮巨大作用。 通過數字孿生建模模擬構建經營過程中的碳排放情況，夯實碳管理的基礎。包括企業自身機構的碳排放、企業所生產的產品和服務的碳足跡、上下游價值鏈碳排放，以及企業通過自身的產品服務所帶來的碳減排潛力。 通過數字孿生統計和分析碳中和路徑，設定與碳中和目標相一致的規劃目標。通過全過程數字鏈條的構建及數字畫像，把碳減排與企業核心業務密切結合，將規劃和行動精準匹配，推動低碳轉型和技術創新，從而為制定措施開展減排行動規劃的修改和優化提供直接參考。例如，在工業生產中，采用數字孿生實現對生產全過程的實時動態跟蹤與回溯，全面分析人、機、料、法、環、測等生產過程關鍵影響因素，挖掘碳排放過程中隱藏的“改善源”及解決方案。通過數字孿生技術能夠在碳排放源鎖定、碳排放數據分析、碳排放監管和預測預警等方面發揮重要作用。實時全景模擬仿真能源的生產、供給、交易、消費流程中，監測能源供給端和能源消費端的碳排放的全過程，支撐監管機構構建完整的碳排放監控體系，實現能源生產過程的精細化、在線化、智能化。

（作者：陳曉紅，湖南工商大學前沿交叉學院 中南大學商學院；胡東濱，中南大學商學院；曹文治，湖南工商大學前沿交叉學院；梁偉，湖南工商大學前沿交叉學院；徐雪松，湖南工商大學前沿交叉學院；唐湘博，湖南工商大學前沿交叉學院；汪陽潔，中南大學商學院。《中國科學院院刊》供稿）

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