碳达峰视阈下煤炭工业高质量发展内涵、评价及发展路径

贾县民　王喜莲　翟桢桐

摘要：碳达峰目标下煤炭工业高质量发展对实现国家战略目标起到至关重要的作用。在碳达峰背景约束下通过界定煤炭工业高质量发展的内涵，构建煤炭工业高质量发展基础能力评价指标体系，采用改进层次分析法和灰色聚类法分析其关键制约因素和发展短板，结合煤炭工业实际，提出其发展路径。研究结果表明现阶段煤炭工业高质量发展基础能力介于中等和较强之间，且呈现逐年增强态势。问题主要有研发投入不足、体制模式落后、人才机制不完善、双碳激励缺乏等，为实现高质量发展，煤炭工业应加强顶层设计、优化创新体系，明确研发方向、推进产业协同化与行业多元化发展、充分依靠市场构建高质量发展环境、做好人才储备和生态修复等。

关键词：煤炭工业;高质量发展;改进层次分析法;灰色聚类分析法;发展路径

中图分类号：F 205文献标志码：A

文章编号：1672-9315（2022）03-0589-11

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2022.0323开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Connotation，evaluation and development path of high-quality

development of coal industry from the perspective of carbon peak

JIA Xianmin WANG Xilian ZHAI Zhentong

（1.College of Management，Xian University of Finance and Economics，Xian 710100，China;

2.College of Management，Xian University of Science and Technology，Xian 710054，China）Abstract：High-quality coal industry plays a crucial role in achieving the national strategic objectives with a peak carbon target.Under the background of carbon peak，this paper defines the connotation of high-quality development of coal industry，constructs the evaluation index system of basic capacity of high-quality development of coal industry，analyzes the key constraints and development weaknesses by improved AHP and GCA，and scientifically explores its development path  with the reality of coal industry in view.The results show that the basic capacity for high-quality development of the coal industry at this stage is between strong and medium.The main problems are insufficient technological research and development，backward institutional models，imperfect talent mechanisms，and insufficient dual-carbon incentives，etc.In order to achieve high-quality development，the coal industry should strengthen top-level design，optimize the innovation system，clarify the direction of research and development，promote industrial synergy and industry diversification，rely on the market fully to build a high-quality development environment，and do a good job in talent reserves and ecological restoration.

Key words：coal industry;high-quality development;improved Analytic Hierarchy Process（AHP）;Grey Cluster Analysis（GCA）;development path

0引言

为应对气候变化，促进能源绿色低碳转型，中国向全世界宣布将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，CO₂排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。与此同时，在2020年12月召开的全球气候雄心峰会上，习近平主席进一步宣布，到2030年，中国单位国内生产总值CO₂排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消費比重将达到25%左右。碳达峰碳中和目标已成为中国社会共识，不仅是负责任大国对国际社会的庄严承诺，更是推进经济高质量发展的国家战略，将推进经济社会广泛而深刻的系统性变革，对各行各业产生深刻的影响[1]，如何实现碳达峰、碳中和是中国亟待回答的问题[2]。同时，中国碳达峰到碳中和的时间间隔只有30 a，远少于西方国家[3]，所以达到排放峰值的时间、实现碳中和的时间和脱碳途径对于转型技术的选择就至关重要[4]，这对中国煤炭工业发展带来前所未有的压力与挑战。当前，如何按照国家能源革命要求，积极响应“碳达峰”目标[5]，推动行业高质量发展，这为煤炭工业发展提出2个紧密相关的问题：一是碳达峰目标约束下煤炭工业高质量发展的基础能力如何？制约煤炭工业高质量发展的主要因素是什么？二是碳达峰目标约束下煤炭工业高质量发展路径在哪里？DAF48E84-D850-42A6-ACD2-F01DE4E09875

基于此，通过梳理相关文献，分析煤炭工业高质量发展的内涵及特征，并对其高质量发展基础能力进行评价，最后提出煤炭工业高质量发展的路径。

1煤炭工业高质量发展内涵及特征

针对煤炭工业高质量发展的内涵研究，主要有3种不同的认知视角。一是基于新发展理念和供给侧改革视角。魯燕霞等认为促进煤炭企业的又好又快发展，需要煤炭供给侧改革，对煤炭资源、劳动力、资本和技术等生产要素进行合理规划整合与配置，通过产业转型升级、结构优化、技术创新和管理创新等措施，解决煤炭企业生产要素配置效率低下等问题[6]。胡振琪等认为煤炭工业的发展必然要走具有“低消耗、高效率、低废弃”模式和特征的绿色发展道路，煤炭工业必须要转型升级，从传统的治理向现代化变革[7]。二是基于行业自身发展的视角。孙喜民认为煤炭工业高质量发展，既要立足于中国国情和行业现实，更要把握能源结构调整新方向、落实生态文明建设新要求、顺应技术革命和产业变革新趋势、适应供给侧结构性改革和去产能出现的新格局[8]。焦嶕等认为煤炭产业是一个复杂系统，其发展涉及社会、经济、资源、环境等多方面因素，需要以系统的视角去分析这些制约因素可以获得更为全面认识[9]。三是基于宏观层面的发展视角。代红才等认为能源效率、能源结构和能源安全是影响中国能源高质量发展的3大关键所在[10]。谢和平等认为碳达峰碳中和目标不仅给煤炭行业带来发展空间受限的严峻挑战，也为煤炭行业留出降低生产规模、提升发展质量的时间和空间，给煤炭行业带来转型升级的机遇，煤炭行业的发展需要实现自我革命，实现煤炭生产的绿色化、智能化，利用的清洁化、低碳化发展[1]。综合现有文献观点，学者们主要从煤炭工业的发展理念、供需匹配，安全高效和行业竞争力的角度界定其高质量发展内涵及特征。结合文献研究及煤炭工业自身特点，笔者认为煤炭工业高质量发展可以表述为：以供给侧结构性改革为主线，坚持创新驱动的发展动力，推动煤炭行业转型升级和多元化经营，建立起安全、高效、绿色、智能的现代化煤炭工业体系，实现煤炭工业的联动式协同发展。煤炭工业高质量发展系统结构如图1所示。

1）创新为发展动力。创新驱动是指将创新作为煤炭工业高质量发展的动力。创新内容广泛，包括技术创新，制度创新、管理创新和模式创新等，通过创新推动煤炭利用效率、煤炭利用工艺、煤炭利用环境、人才整体素质的全面提升以及达到人才、资源、技术间三者的良性互动和高效衔接。其中，科技创新是高质量发展的直接动力，而模式革新、产业创新是高质量发展的关键。创新驱动发展要体现要素集约、资源节约和环境友好的要求，以发展拥有自主知识产权的新技术、新工艺和新产品为着力点，形成以创新煤炭产业为标志的发展新模式。

2）安全、高效、绿色、智能为基本标志。所谓绿色，就是全生命周期清洁、低碳、环保;所谓高效，就是要保证能源效率高，有较高的行业竞争力;所谓安全，就是要实现生产安全、供应安全，供需匹配，灵活调节的功能;智能是指充分利用现代信息技术，构建智慧运行的产业系统。煤炭工业在未来发展正是由高危生产向本质安全转变、由规模产量向质量效益转变、由生态损伤向清洁绿色转变、由传统开采向智能化、数字化转变的过程，最终实现全要素、全周期、全方位高质量发展。

3）协同发展为根本保证。联动式协同发展是高质量发展的保障。联动式协同发展包括战略协同，区域协同，产业协同，结构协同。战略协同是指煤炭工业的发展战略要和国家新能源发展战略、国家能源安全等进行一定程度的协调和配合。区域协同是指当前煤炭资源大省如陕西省、山西省、内蒙古等应该携手共进。产业协同分为产业间协同和产业内协同，产业协同注重各个产业间的融合性发展，有助于激活煤炭工业高质量发展新动能;产业内协同是指煤炭工业自身的产业链的协同一体化发展，这有助于产生范围经济和规模经济。结构协同是指能源结构的改变需要供给端和需求端同时发力，供给端完成新旧能源的转变，需求端完成新型能源的适配。

2煤炭工业高质量发展基础能力综合评价

明确煤炭工业高质量发展内涵及特征，对中国煤炭工业高质量发展基础能力进行测评，以期弄清其高质量发展的主要制约因素。

关于经济高质量发展评价，现有文献主要集中在2个方面，一是从宏观层面上的评价探讨。如李金昌等在深刻把握高质量发展内涵的基础上，充分梳理、借鉴国内外有关同类评价指标体系，从“人民美好生活需要”和“不平衡不充分发展”这个社会主要矛盾的2个方面着手，构建高质量发展评价指标体系。二是针对不同研究对象的评价视角和指标体系构建[11]。马茹等针对中国经济高质量发展构建评价指标体系[12];辛岭等针对农业高质量发展，张震、刘雪梦针对城市社会经济高质量发展构建评价指标体系并进行了评价[13-14]。就煤炭行业发展的相关评价研究，学者们也从不同的角度构建指标体系。高迪等围绕经济水平、能源水平、环境水平，构建了煤炭企业经济与能源环境协调发展评价指标体系[15]。王雷、吴璘从生产能力质量、经济创造质量、可持续发展质量等5个维度构建了评价指标体系[16];王旭东从煤炭行业“安全、绿色、高效、开放、共享”的高质量发展特征角度构建了评价指标体系[17];康红普等构建包含创新驱动、智能高效、多元经济、安全健康、绿色低碳5个维度共23个指标的评价指标体系[18]。在研究方法上，大多学者主要采用熵权赋值法、加权因子分析法、层次分析法等分析方法，不同的评价方法都有其自身的优缺点和适用范围。秉持科学性、系统性、可操作性原则，基于煤炭工业高质量发展内涵及特征来构建煤炭工业高质量发展的评价指标体系，采用改进的层次分析法和灰色聚类分析法对煤炭工业高质量发展基础能力进行评价。

2.1指标体系构建及权重确定

为了确保指标体系的科学性、全面性和代表性，站在煤炭工业高质量发展的内涵特征基础上，通过参阅借鉴上述国内相关文献[15-18]，并广泛听取煤炭能源领域专家意见，形成最终评价指标体系。其中，煤炭工业高质量发展基础能力水平为目标层（A层）;创新驱动、经济效益、产业结构、绿色环保、安全生产、人才结构、碳达峰约束7个一级指标为准则层（B层）;研发成果转化等19个二级指标为方案层（C层）。见表1。DAF48E84-D850-42A6-ACD2-F01DE4E09875

构建的指标体系中，创新驱动是煤炭工业高质量发展的主要动力。下设二级指标包含研发投入强度、研发成果转化、研发方向与双碳目标匹配度，分别从创新强度、效率和方向3个角度来衡量。经济效益是煤炭工业高质量发展的本质要求，GDP贡献率、盈利收益率是衡量煤炭工业高质量发展的经济成果指标，高新技术产业占比用来反映煤炭工业高质量发展的转型成果指标。产业结构、人才结构是煤炭工业高质量发展的重要主体，产业结构是硬件，人才结构是软件。绿色环保、安全生产是煤炭工业高质量发展的题中之义，生态问题和安全问题一直是煤炭行业的突出问题，在煤炭工业高质量发展的过程中，应该把生态和安全作为重要的内涵指标。碳达峰约束是煤炭工业高质量发展面临的新形势、新要求、新目标，是未来煤炭工业发展的约束性指标。

2.1.1指标权重确定

层次分析法是一种常用的主观赋权方法。基本思路是指将一个复杂的决策问题分解为多个目标或准则并构建多层次指标，由专家对属于同一支配元素的指标进行两两对比，得到判断矩阵，从而确定每一支配元素中指标的相对重要程度（权重），然后由下而上逐层合成不同层级的指标权重的系统化赋权方法。

为了克服专家打分主观性，提高科学性，文中采用改进的层次分析法。该方法主要引入群体一致性系数和个体差异性系数。群体一致性系数主要体现专家群体的一致性，即按照评价结果的相近程度对专家进行分类，并给予更多相似评价结果的专家群体更高的权重;个体差异性系数则考虑专家个体与专家群体的偏离度，以此来纠正评价结果[19]。

遴选18位专家参与问卷评价，其中9名为煤炭领域资深学者，9名为煤炭企业高层管理者。向18位专家发放评价问卷，共回收18份。由专家的判断结果得到判断矩阵，通过判断矩阵计算并进行一致性检验，得到一级指标专家评价权重值。

2.1.2求解群体一致性系数

用向量夹角余弦定义两两专家指标权重向量之间的相似程度，例如专家1和专家2所给出的权重向量相似程度表示为

R₁₂为专家1和专家2的评价结果的相似性，R₁₂趋近于1则表示二者的评价结果越相似。将18位专家所给权重值分别定义为组1～组18，经计算可得两两组间的相似度系数。将相似度系数最大的两组合并为新组，并重新计算组间相似度系数，直至将所有的专家组都合并为同一组，聚类结果如图2所示。由聚类分析原理可知同一类专家表达的评价信息可认为是相似的，赋予同样的权重，而不同类专家的评价信息则赋予不同的權重。

由图2可得，专家组3，7，10，8，6，专家组13，5，11，2，12，4和专家组9，14，17，16，18，1，15分别具有较高的评价一致性。由此，将18位专家分为3类，一类专家数量为5，一类专家数量为6，另一类专家数量为7。同时认为，对于不同类别的专家组，其评价结果与其组内的专家数量成正比，因此所有专家的群体一致性系数分别为u₃=u₇=u₁₀=u₈=u₆=5/110;u₁₃=u₅=u₁₁=u₂=u₁₂=u₄=6/110;u₉=u₁₄=u₁₇=u₁₆=u₁₈=u₁=u₁₅=7/110。

2.1.3求个体差异性系数

个体差异性系数表示单个评价权重值趋向于平均权重值的程度（个体评价与群体评价的距离），越趋向于平均权重所分配的系数就应该越大，这里采用闵考斯基距离公式度量个体评价与群体评价之间的距离，第k位专家与群体评价之间距离表示为

2.1.4计算综合权重系数

依据公式4，计算得出18位专家在总体评价中各自的权重系数见表2。将表2各专家最终权重系数与专家一级指标权重赋值相结合，通过加权平均法求得一级指标（Bi）最终权重值，见表1。同理，可得二级指标权重值。

2.2高质量发展基础能力评价

文中采用灰色聚类法对煤炭工业高质量发展基础能力进行评价。灰色聚类分析是根据灰色关联矩阵或者灰色白化权函数将一些观测指标或对象聚集成若干个可以定义类别的方法。由于构建的煤炭工业高质量发展基础能力评价指标较多，缺乏规律性，且存在一定的未知信息（例如研发应用前景、人才满意度等），因此该评价过程为一个灰色系统，故选取灰色聚类分析法进行评价。

结合文中指标的类型，采用双轨评价规则。即对于信息完全类指标，如研发投入强度、GDP贡献率等，依据中国统计年鉴、中国能源统计年鉴、政府部门或行业协会统计资料等，参照专家意见，确定所属灰度等级的上下限，进而确定指标所属等级;而对于信息不完全类指标，例如研发成果转化与应用前景、研发方向与双碳目标匹配度等，则由专家依据其认知进行评价，确定指标所属等级。最后将上述二者结合来确定煤炭工业高质量发展基础能力等级。

设E={e₁，e₂，…，e_n}为n种最终评价构成的集合，将煤炭工业高质量发展基础能力分为弱、较弱、中等、较强、强5个等级，并分别赋值1，2，3，4，5。即E={e₁，e₂，e₃，e₄，e₅}={1，2，3，4，5}。

2.2.1信息完全类指标评价

为了更好的开展评价工作，需要对指标数据进行无量纲化处理。这里选择将初始数据进行百分制转化，即选取2011—2019年的历年指标数据，对于正向指标做除以该指标历年数据中的最大值进行转化;对于负向指标将数据做倒数后再除以最大值进行转化。转化完成后，指标数值的取值范围为[0，100]。DAF48E84-D850-42A6-ACD2-F01DE4E09875

根据专家意见确定评价灰类“强”和“弱”的下限测度白化权函数和上限测度白化权函数转折点分别为λ₁=95和λ₅=45，灰类“较强”“中等”和“较弱”的三角白化权函数的中心点分别为λ₂=85，λ₅=65和λ₅=55，由此定义5种评价等级的白化权函数

2.2.2信息不完全类指标评价

针对信息不完全类指标，专家对其基础能力进行赋值，若认为基础能力介于两相邻等级之间可以赋值小数，如基础能力介于较强和中等之间赋值2.5。遴选煤炭领域24位专家学者对10个信息不完全类二级指标进行赋值，得到等级评价矩阵，并重新定义5种评价等级的白化权函数。

2.2.3综合评价

将各个二级指标的不同灰类权重系数按照其各自一级指标的归属分类进行排列，由此得到2011—2019各年度7个大类的二级指标灰类评价权重矩阵H_i。以2019年为例

2.3结果分析

2.3.1动态性评价

依据煤炭工业高质量发展趋势（图3），2011—2019年期间，中国煤炭工业高质量发展大体分为2个阶段。其中，2011—2016年为第1个阶段，煤炭工业高质量发展能力为中等水平。期间，2011年、2012年评价指数较为平稳，之后4 a逐渐恶化，这与中国煤炭资源大量粗犷式开采和较低的利用率有密切关系。2017—2019年为第2个阶段，中国煤炭工业高质量发展能力为中等至较强之间，且逐年向上递进，呈现发展能力逐年增强的态势。

从具体指标来看（表3），煤炭行业总研发投入（C2）呈先增加再减少的波浪式变动现象，这主要源于研发投入在原有产业和新型煤炭工业之间进行结构调整的背景。近年来，煤炭开采、传统煤化工产业等领域投入逐渐下降，而在新兴煤炭产业技术上的投入则呈增长态势。整体来看煤炭工业的研发投入质量在稳步提升，但总量还远达不到高质量发展的目标。煤炭行业的GDP贡献率（C4）自2011年起呈现逐年下降的态势，这与煤炭供给侧改革和新能源革命政策的调整密切相关，表明煤炭行业的产业转型迫在眉睫。但也要看到煤炭能源在能源消费结构中的比重依然很大，煤炭工业高质量发展的动能依旧强劲。高新技术产业占比（C7）逐年增加，但产出占比偶有波动，这与煤炭产业结构转型有直接的关系。煤炭行业智能化程度（C8）和清洁生产效率逐年提高、事故发生率（C13）逐年下降，发展态势良好。但碳排放变化率（C18）基本没有较大变化，煤炭行业碳排放量依然巨大，探寻煤炭工业碳达峰和碳中和路径的任务依旧艰巨。

2.3.2总体性评价

评价结果显示，2019年中国煤炭工业高质量发展的基础能力等级（3.555 1）介于“中等”和“较强”之间，更接近于“较强”。总体上，煤炭工业经济效益指标优势明显，其他指标仍有较大发展空间，且创新驱动以及碳达峰约束下的相关问题尤为突出，见表4。

1）“创新驱动”介于中等和较强之间。具体表现在研发投入不足，到2025年中国规模以上企业研究与试验发展经费支出要占主营收入比重的25%，现阶段研发费用显然不足以支撑煤炭工业的高质量发展。目前，更多的研发性支出用于安全生产信息共享平台等项目，在低碳化和强减排的先进核心技术研发中的投入较少。现有的绿色矿山建设、清洁生产利用以及煤化工技术仍不足匹配碳中和愿景。不管是从研发投入力度和研发投入方向上都和“双碳”目标有一定差距。

2）“经济效益”介于较弱和中等之间。煤炭产业仍是中国能源经济中的主要产业，原煤产量自2014年有所下降后，自2017年恢复增长，2019年原煤产量占能源结构的68.8%，2020年煤业实现营业总收入20 001.9亿元，同比下降8.4%，但煤炭经济发展态势不容乐观，转变煤炭产业结构、发展新兴煤业产品刻不容缓。

3）“产业结构”介于较强与强之间。煤炭工业已着手推进全产业链机械化、自动化、信息化、智能化“四化”建设工作，2020年煤炭工业智能化建设取得突破性进展，智能化产能占比达到 95%以上。“5G”场景技术应用、“智能矿井”、智能化人才队伍建设，“5G+智慧矿区”建设等工作逐步开展，要素智能化、数字化程度显著提高。新产品比重逐年上升，产业结构调整呈现不断优化的态势。但仍存在产业协同聚集程度不佳，产业链短板仍需补齐等问题，需进一步提升煤炭工业整体综合价值。

4）“绿色环保”处于中等和较强之间。从煤炭清洁生產水平指标变化来看，煤炭清洁生产处于不断上升过程中，但从当前的规范标准看，仍缺乏与“双碳”目标配套的系列法律法规、行业准则、行为标准等。尽管在绿色矿山建设方面已有长足的发展，但“双碳”目标下煤炭行业仍需明确界定碳排放的核算问题，对于废弃矿区生态修复也需要有进一步的规划和措施。从监管和治理来看，碳排放缺少必要的信息披露，也没有建立合理的长效碳排放监控机制，对于实现“双碳”目标仍缺乏清晰的总体性布局。

5）“安全生产”处于较强水平。安全问题依然是煤炭行业的重点问题，安全生产的问题，归根到底是责任落实问题。需要切实完善追责问责制度，把安全生产重心放在事前监督规范、事中安全生产科学管理，提高煤炭工业的安全生产能力。

6）“人才结构”处于中等水平。人才机制仍不完善。在碳达峰目标的约束下，未来的布局和发展方向会出现根本性变化，人才结构也会随之变化。为了应对未来可能出现专业性人才缺口，应该建立更为完善的人才培养机制。

7）“碳达峰约束”处于中等和较强之间。最主要的原因是“双碳”激励缺乏。煤炭工业未来转型成本巨大，建立必要的双碳目标激励机制有利于激发相关市场活力，特别是对颠覆性技术的突破和企业的低碳化投资应进行合理的激励，依靠市场加政府的双重激励来推动煤炭市场根本性变革。DAF48E84-D850-42A6-ACD2-F01DE4E09875

中国煤炭资源丰富，短期内煤炭基础能源的地位改变有限，现阶段的煤炭工业无论是未来技术的研发方向和研发力度、产业升级所必须配套的法律规范和激励政策，还是关于能源转换的整体性布局尚无法达到碳达峰、碳中和愿景目标的要求，所以必须针对性地制定面向碳达峰愿景的煤炭工业高质量发展路径。

3碳达峰目标下煤炭工业高质量发展路径及建议3.1加强顶层设计

煤炭工业高质量发展需要全局性发展规划，要认识到未来中国能源结构将朝着绿色低碳方向发展的趋势[19]及现阶段煤炭资源对于中国发展的重要性。政府需要对煤炭工业的发展方向和发展前景进行科学研判，优化体制和组织管理，建立健全符合“双碳”目标的法律法规、规范标准，以完善长效的监督管理机制，推动煤炭工业进行扎实稳步的改革，避免出现断崖式的硬着陆，走高效发展、高端发展之路，向重视生态链全过程安全、绿色、低碳、经济的存量时代迈进，通过规划把煤炭资源的需求和供给控制在合理区间，加强煤炭生产和消费的协调性，促进煤炭行业与市场需求、新能源发展的良性互动，逐步淘汰落后产能，最终达到最低峰值碳达峰的目标。

3.2优化创新体系，深化体制机制改革

中国煤炭工业研发投入不足、研发投入方向与总体发展目标不完全匹配，反映发展中创新动力不足。今后发展中应坚持创新驱动，构建以企业和市场双导向，高校、企业、科研院所多重交互，产学研深度融合的创新体系，如图4所示。有效的产学研合作可以完善整体技术和经济创新体系[20]，创新体系中企业以供给端带动产业创新、市场以需求端信号反馈引导产业革新，企业为高校、科研院所提供科研支持，充分发挥政府沟通方面的积极作用，通过构建创新服务平台、建立企业战略合作联盟、完善行业知识产权保护和共享机制、健全激励相容的利益机制等[21]，推动煤炭工业产业结构升级，优化资源配置，技术革命，为高质量发展打下基础。

3.3推进产业协同化与行业多元化发展

针对产业链短板，要加速整合煤炭上下游产业链，对煤炭工业的产业优化和升级做好整体性布局。通过对产业链进行高效整合，推动产业模块积极重组，补齐“双碳”目标下煤炭工业高质量发展的短板，推进和带动全产业链全局性协同减排。持续增加下游产业链产品附加值，逐步转变供给模式;对新能源产业进行针对性的投资，处理好煤炭能源变革与新能源发展之间的关系，以供给端全面带动需求端变革，逐步实现能源替代。

针对煤炭工业的产业协同聚集程度不佳，需要合理推进相关产业的融合与升级，产业融合也将有利于供给侧结构性改革[22]，要进一步深化煤炭工业与互联网融合发展，大力发展互联网，创造“互联网+煤炭”的新模式。需要持续改变现有的模式和业态，加快传统煤炭工业向数字化、智能化转型。积极鼓励煤炭工业领域全面推广工业化与信息化深度融合的管理体系，增强新型工业软件、数字化制造、虚拟仿真等新一代信息技术服务煤炭工业的基础能力，支持企业加快数字化、网络化、智能化改造，实现数字经济与煤炭工业的融合发展。

3.4充分依靠市场构建高质量发展环境

“双碳”激励的缺乏需要依靠市场的力量解决，要积极推动煤炭产业进入碳交易市场，持续完善碳交易市场的相关机制，研究适应不同行业特征的碳减排核减方法学，科学合理分配碳排放权配额[23]，碳市场交易是未来趋势[24]，要将更多的行业纳入碳市场交易的大环境中，以市场激励煤炭行业转型。煤炭行业也必须将碳达峰目标纳入企业未来发展战略，强化全生命周期碳循环动态监测，积极适应气候变化下碳排放配额规则，主动参与碳排放权交易市场建设与煤炭行业碳排放实施方案制定。

推进金融产业与煤炭工业深度融合，重点在煤炭工业技术创新、产业链现代化以及产业结构优化调整等方面提供必要的金融支持，并加快推出與“双碳”目标匹配的绿色金融工具，将金融市场与煤炭市场、碳排放市场联系起来，提供必要的资金支持，激发市场主体活力。

3.5做好人才储备和生态修复

在人才储备上，应超前规划、未雨绸缪，选择一批重点高校，开展煤炭工业高质量发展相关的教学培养工作，以本科高等教育为主，适度向专科型人才发展，推动企业与高校、科研院所交流合作[25]，增强有关领域的人才储备，妥善解决人才评价制度不合理、用人机制不科学、分配机制不健全等影响人才队伍建设的问题，优化人才创新创业环境，用好用活各类科技创新人才，完善相关人才机制，为未来发展提供长期的人才保障。

生态修复是煤炭行业达成“双碳”愿景的有效途径，应建立合理的长效监控机制，积极鼓励企业做好生态修复工作，推进开展全生命周期矿山生态修复理论与技术链，包括新型开采方式、土壤修复与生物多样性恢复等，以自然的手段加快碳排放的中和，为煤炭工业高质量发展提供有力保障。

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