在系统梳理和分析国内外碳交易市场的发展现状与趋势基础上，以我国当前正在进行碳交易试点的7个省市中北京、上海、湖北、广东4个省市为案例区，选择火电、化工、钢铁3个碳排放密集型代表行业，基于大样本的实地调查数据，采用方向性距离函数计算出不同行业企业的碳边际减排成本和碳影子价格；然后选择中国南方集体林区的代表性树种(杉木)，基于改进的Faustmann-Hartman模型计算出既定碳价格下企业所能购买到的森林碳汇量，同时基于Malquist指数和随机系统极限理论计算出相同碳价格下企业的自行减排量和能购买到的排放配额，并比较三者的数量关系，以最终形成是否购买森林碳汇的需求决策；进而分析政府相关政策因素对企业购买森林碳汇需求的影响，并采用云计算模型模拟比较不同行业企业购买森林碳汇需求最大化时的政策变量取值差异，提出促进不同行业企业购买森林碳汇需求的差异化政策建议，为政府部门制定相关政策提供依据。