审查碳信用额签发时，应区分是否实际发生了减排，以及是否符合相关计划的要求。碳减排额外性，是指与项目未实施时的情形相比，是否产生了额外变化。《证明碳减排的技术与解决方案》第4章将基准线、额外性和权利问题放在一起讨论。
先明确概念和适用范围
设定基准线时，应说明比较期间和数据条件。如果只挑选有利时点，或把原本已经发生的改进全部算作新项目的效果，就可能高估额外减排。应先核对适用方法学的要求。在项目财务管理中，也要区分资格审查前的预计量与签发后可交付的数量。未能签发时的成本和合同责任必须明确，才能制定分阶段资金计划。减排是否存在，与是否拥有可交易的权利，需要分别判断。
碳信用额通常以1tCO2e为单位，表示经特定计划认可的温室气体减排或清除。以畜牧业甲烷减排信用额为例，需要计算项目未实施时的基准线排放与项目排放之间的差额。无法直接观测的基准线，必须用适当的方法和资料估算。因此，核查并不是直接观测一个并不存在的世界，而是评估核算标准的应用，以及资料、假设和计算是否合理。
提高测量精度，并不会自动解决基准线不恰当或重复计算的问题。反过来，即使基准线合理，如果项目期间的活动数据不可靠，减排量也难以令人信服。只有同时检查计量、核算方法和核查责任，才能判断碳市场的质量。
根据交易目的，碳市场可以分为用于履行监管义务和自愿使用两类。不过，如果制度允许使用符合资格的信用额，这两个领域也可能相互衔接。因此，应分别确认排放配额与减排信用额的性质，以及各自的使用资格。
在监管审查中，应根据适用方法学确认法律义务和实际执行条件。获得补贴并不意味着信用额自动失去资格。应在项目启动前，分别厘清公共支持与市场收入是否构成重复资助、额外性评估以及减排权利。
在惯例审查中，应核实相关地区、技术和项目类型的普及程度及比较组。普及扩大会在何时影响额外性，取决于方法学和更新规则。未来签发量和价格都没有保证，因此不宜把尚未确定的信用额收入作为必要运营费用的唯一资金来源。
baseline（基准线）是没有实施减排项目时的排放量。减排量等于基准线排放减去实际排放，因此基准线的设定方式决定了减排量。而且，基准线无法直接观测。
对照组基准线，是在同一时期观测一个相似但未接受处理的群体。若能确保随机分配、独立重复和混杂因素控制，就可以提高比较的可信度。仅仅把邻近农场指定为对照组，并不意味着获得了最可信的基准线。
现场应用的条件与局限
假设要把一直在使用的饲料登记为一项新的减排项目。仅有饲喂记录，并不能说明存在额外减排。还必须审查适用方法学要求的启动条件、既有惯例、监管义务以及成本障碍等。具体判定应依据相关计划的规则和资料。
泄漏可按方法学直接计算，也可以采用规定的保守方法处理。并非所有泄漏都用同一个折扣率处理。应公开纳入计算的排放源和排除标准；如果资料不足，应通过敏感性分析说明在什么条件下结论会发生变化。
讨论重复计算之前，应先明确指的是哪一种核算体系中的哪项权利。不同组织排放清单之间的重叠，与同一信用额被重复签发或使用，并不是同一个问题。
在价值链中，同一排放可能同时出现在供应商的Scope 1、买方的Scope 3，以及多个采购环节的Scope 3中。这是组织边界不同造成的重叠。每家企业应按照自己的核算边界报告，不应把彼此的清单简单相加来计算国家总量。减排信用额的排他性权利和使用主张则应另行管理。
对于信用额，应防止同一减排量被重复签发、同一单位被重复使用，以及相互冲突的排他性主张。应检查注册簿序列号、转让与注销记录、合同权利，以及必要的国家批准。不能笼统地把国家清单记录与信用额签发并存描述为一律禁止。
投资审查所需的依据
项目计划中，不应把预计减排量直接换算成可销售的信用额数量。资格审查、监测、核查、签发和交付是彼此不同的阶段。投资者应确认各阶段的负责人和成本，以及延迟或未能签发时由谁承担影响。
额外性、基准线、泄漏和减排权利都应按项目分别审查；获得补贴或普及扩大，并不总会导致失去签发资格。结论会因适用方法学、更新条件和购买合同而异。在支出项目成本之前，应一并评估可签发数量、成本、销售价格和收入时间的不确定性。
因此，项目计划应按用途分别列出收入与成本，并区分已签订合同的收入和预计收入；还应检查在信用额签发延迟或数据合同未续签时，项目能否继续运营。即使同一资料被用于多种用途，也必须防止减排权利被重复出售，或提出彼此不相容的主张。不要把未经核实的预测当作已确定的销售收入，这是本书建议的做法。
判断时应保留的标准
审查额外性，并不是为了否定减排技术的价值，而是为了弄清特定制度依据什么证据来认定减排。只有把技术的物理效果与制度规定的签发要求区分开，收益预测的前提才会显现出来。
作者介绍
李奉俊毕业于西江大学技术经营研究生院（MOT）。他曾在Infitron Co., Ltd.工作7年，在Honeywell工作20年，累计在气体测量领域从事服务工程、技术销售和渠道管理工作27年。目前，他是AI Safety Korea Co., Ltd.的创始人，正在研究运用传感器、人工智能和数据分析开展畜牧甲烷监测，以及测量、报告与核查（MRV）体系。