为缓解全球变暖带来的环境压力,我国提出了双碳（碳达峰、碳中和）目标来控制碳排放的增长,大数据技术在实现双碳目标的过程中能够起到关键作用,有效助力高质量低碳经济发展。在低碳供应链中,为了实现双碳目标,制造商进行低碳产品研发,零售商为保证对低碳市场需求的把握,会对低碳产品市场进行需求预测,大数据技术可以提高企业对低碳产品市场需求预测的精准度。因此,考虑需求预测精准度的低碳供应链中的零售商是否应该进行大数据投资值得研究,另外,低碳供应链中同时存在制造商减排成本和零售商大数据投资成本时如何协调也是亟需探讨的关键问题。本文以大数据驱动的低碳供应链能够改善需求预测精准度为切入点,利用博弈论理论,研究了制造商和零售商组成的二级供应链低碳运营决策和大数据投资协调机制。首先,在不进行大数据投资时研究低碳供应链中的运营决策,讨论需求预测精准度对低碳供应链决策及效用的影响;其次,在零售商进行大数据投资时,研究大数据投资成本对低碳供应链决策及效用的影响,并考虑到由于地区经济和行业科技发展水平不同造成的企业大数据投资成本与效果差异,探讨了需求预测精准度一定时的有效投资范围,以及大数据投资成本一定时需求预测精准度提升的有效范围;最后,通过交叉持股机制对大数据驱动的低碳供应链进行协调,实现了Pareto改进,并通过数值分析验证了结论。研究表明:（1）当零售商不进行大数据投资时,在一定阈值内,制造商和零售商的最优效用随着需求预测精准度的增大而增大,双方均有动机促使零售商大数据投资。（2）当零售商进行大数据投资时,在需求预测精准度一定的情形下,零售商大数据投资成本处于有效范围内时,能够使得制造商和零售商从需求预测精准度的提升中获利。（3）在大数据投资成本一定的情形下,需求预测精准度提升水平达到有效范围时,能够使得供应链企业投资大数据的效用大于不投资情形。（4）当制造商与零售商交叉持股份额处于一定的范围时,能够使得供应链上下游企业的利润同时增大,实现了低碳供应链整体利润的有效协调。本文对大数据驱动的低碳供应链运营决策具有参考意义。本文有图24幅,表3个,参考文献90篇。