近日，環保領域各省市陸續出臺排污費政策，排污收費運用經濟手段要求污染者承擔污染對社會損害的責任，是控制污染的一項重要環境政策，排污費也是環保監測重要一環。但近年來，排污收費工作中關于核算繁瑣、征收標準低和征收面窄等問題日益突出。
在基層，排污費核算比較困難，主要原因在于法律界定的模糊，人員專業素養參差不齊。雖然國家也正在積極推進環境稅的立法，但這些難題恐怕難以克服。
目前，排污費核算依據有4種，分別為自動監控數據、監測報告數據、物料衡算法和小樣本抽查法，4種方法效力依次遞減。被認為具有力的自動監控數據，在單獨使用時，由于設備維護周期、與工況銜接等問題，很難地反映企業排污情況。物料衡算法則較為復雜，其中的參數和計算公式常使基層工作者望而卻步。
在實際應用中，4種方法并不是綜合使用，從基層實踐來看，基于行政成本的考量，監測報告數據法簡單直接，雖然有失偏頗，但應用范圍zui廣泛。事實上，計算企業的真實排污情況依靠單一數據或方法是遠遠不夠的。生態環境大數據的建設，也為排污費核算提供了一條新路徑。
首先，生態環境大數據包含了企業信息、自動監測數據等排污全周期信息，排污費核算可以經過比對，綜合運用以上4種方法，而不是僅僅依靠監測報告所得的數據，大大改變了過去的局面。在此基礎上，生態環境大數據還有與企業相關的其他數據，構成了企業信息生態圈，比如企業的用電量、排污設施型號等，可以多層面地支撐和配合排污費的核算，使得排污費核算更加科學。隨著排污費核算逐漸成熟，可以構建數據庫，專門用于排污費核算。另外，生態環境大數據建設可以提供更多的模型和算法，為排污費核算提供更科學的計算模型。
以廢氣企業為例，在濕法脫硫工藝中，自動監控得出的顆粒物數值和手工監測數值就有很大差距。這就不能單純依據自動監控數據或監督性監測報告等，還要對上述4種方法進行綜合運用，且同這一企業以前的排污情況進行環比，并與其他類似企業的數據進行對比。
另外，還需實時網羅企業生產狀況、治污設施運行情況、進料量、用電量以及銀行賬目等信息，然后由國家建立相關算法和程序系統，從大量化、多類別的數據中提取有效數據，通過概率與統計方法計算誤差，從而確定每個企業的排污費數額，有效杜絕機器故障、人為干擾、計算誤差造成的不準確。