基于耦合效應(yīng)的林業(yè)碳匯項目風(fēng)險*

盧 峰 顧光同,2,3 曹先磊 吳偉光,2,3

(1.浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 臨安 311300； 2.浙江農(nóng)林大學(xué)浙江省鄉(xiāng)村振興研究院 臨安 311300； 3.浙江農(nóng)林大學(xué)生態(tài)文明&碳中和研究院 臨安 311300； 4.山西財經(jīng)大學(xué)國際貿(mào)易學(xué)院 太原 030006)

森林碳匯是應(yīng)對氣候變化潛力較大且較為成本有效的手段之一(Richardsetal., 1993)； 我國已將森林增匯作為應(yīng)對氣候變化的國家戰(zhàn)略，并于2020年正式提出了“碳達峰、碳中和”宏偉戰(zhàn)略目標(biāo)。在此背景下，林業(yè)碳匯項目開發(fā)受到了政府與社會各界的廣泛關(guān)注與重視，但在具體實施過程中也面臨諸多風(fēng)險與不確定性(高沁怡等， 2021)。自2011年中國啟動全國范圍的碳排放權(quán)交易試點以來，包括林業(yè)碳匯項目在內(nèi)的中國核證減排量(China certified emission reduction, CCER)項目得到較快發(fā)展(金婷等， 2018； 曹先磊等， 2019)。 但由于林業(yè)碳匯項目存在開發(fā)周期長、投資額度大、參與主體多且分散(涉及農(nóng)戶)等諸多特征，且項目開發(fā)專業(yè)技術(shù)性強、程序較為復(fù)雜，面臨政策、市場、技術(shù)和自然等諸多風(fēng)險與不確定性(Christopheretal., 2009； 金婷等， 2021)， 不少森林碳匯項目開發(fā)者因缺乏對林業(yè)碳匯項目開發(fā)相關(guān)政策及風(fēng)險的充分了解，在開發(fā)過程中面臨困難甚至破產(chǎn)的案例時有發(fā)生(龔榮發(fā)， 2019)。因此，對林業(yè)碳匯項目開發(fā)的風(fēng)險與不確定性應(yīng)予以高度重視，才能真正確保相關(guān)林業(yè)碳匯產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展，為中國碳達峰碳中和戰(zhàn)略目標(biāo)實現(xiàn)做出應(yīng)有貢獻。

現(xiàn)有對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險研究大多以定性探討為主； 少量基于模型對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險進行了初步定量分析，但未考慮風(fēng)險因子之間的耦合效應(yīng)，評價結(jié)果的可靠性有待進一步驗證。在林業(yè)碳匯項目風(fēng)險定性分析方面，已有文獻重點探討林業(yè)碳匯項目風(fēng)險類別與來源，比如，武曙紅等(2007)將清潔發(fā)展機制(Clean Development Mechanism, CDM)下造林再造林項目碳逆轉(zhuǎn)風(fēng)險分為自然、人為、市場和環(huán)境風(fēng)險； Huettner(2011)將減少因毀林和森林退化引起的溫室氣體排放(reducing emissions from deforestation and forest degradation, REDD)項目實施過程中面臨風(fēng)險歸納為林木非法采伐、交易成本過高和資金分配低效等9種風(fēng)險； 張靜娉等(2016)將中國林業(yè)碳匯的經(jīng)營風(fēng)險劃分為政策、自然、人為和市場風(fēng)險。金婷等(2018)基于模糊數(shù)學(xué)方法對CCER項目風(fēng)險進行了初步定量評估，發(fā)現(xiàn)市場和政策風(fēng)險是林業(yè)碳匯項目最為主要的風(fēng)險來源； 高沁怡等(2021)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，對CCER林業(yè)碳匯項目風(fēng)險因子的概率分布進行了估計。上述初步定量研究并未考慮項目風(fēng)險之間的相互耦合效應(yīng)的影響，事實上，項目風(fēng)險水平不僅受不同風(fēng)險因子單獨影響，還受不同因子之間的耦合關(guān)系的影響，是否考慮風(fēng)險因子之間的耦合效應(yīng)對項目風(fēng)險水平測度有重要影響(Qiao, 2021； Fanetal., 2021)。

鑒于此，本研究在已有相關(guān)研究成果基礎(chǔ)上，通過建立納入不同風(fēng)險因子之間耦合效應(yīng)的林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價模型，并基于系統(tǒng)動力學(xué)(System Dynamics, SD)方法，對項目的整體風(fēng)險水平及其不同風(fēng)險之間的耦合效應(yīng)進行測算與評價，以期對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險水平做出更為準(zhǔn)確的評價，為項目經(jīng)營主體和政府部門政策制定提供決策參考。

1 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險分析

1.1 風(fēng)險清單與數(shù)據(jù)處理

與林業(yè)碳匯項目風(fēng)險有關(guān)的歷史數(shù)據(jù)較為匱乏，但林業(yè)碳匯領(lǐng)域?qū)＜覍︼L(fēng)險知識相當(dāng)豐富。本研究于2019年6—7月期間對從事林業(yè)碳匯相關(guān)研究、管理與實踐經(jīng)營的113位相關(guān)專家，圍繞林業(yè)碳匯項目風(fēng)險進行多輪訪談。從專家的行業(yè)分布來看，有40位為林業(yè)碳匯研究機構(gòu)研究者、40位為林業(yè)碳匯行業(yè)管理者、25位為林業(yè)碳匯項目投資經(jīng)營者以及8位碳交易平臺從業(yè)者，基本覆蓋林業(yè)碳匯各個相關(guān)領(lǐng)域； 從技術(shù)職稱情況來看，初級職稱8人，中級職稱26人，副高級職稱27人，正高級職稱13人； 從工作經(jīng)歷來看，113位專家從事林業(yè)碳匯領(lǐng)域的相關(guān)研究、管理與實踐工作的平均時間達10年。總體而言，所選專家具有林業(yè)碳匯方面的專業(yè)知識和學(xué)術(shù)水平，對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險具有相對精確和科學(xué)的認(rèn)知。

本次專家訪談重點內(nèi)容為林業(yè)項目風(fēng)險來源識別、風(fēng)險發(fā)生概率及影響。為了提高專家訪談數(shù)據(jù)信息質(zhì)量，本研究對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險相關(guān)信息進行了多輪識別、反饋和修正，最終形成林業(yè)碳匯項目風(fēng)險清單，將其分為自然、技術(shù)、市場和政策4種風(fēng)險子系統(tǒng)，以Ri表示； 共計22個風(fēng)險因子，以Rij表示，見表1。基于上述風(fēng)險清單，根據(jù)113位專家對22個風(fēng)險因子的發(fā)生概率及影響程度的判斷，對其結(jié)果采取5級李克特量表進行賦值； 并以林業(yè)碳匯項目風(fēng)險發(fā)生概率與風(fēng)險影響程度乘積的轉(zhuǎn)化形式作為林業(yè)碳匯項目風(fēng)險綜合指標(biāo)(Hurstetal., 1998; Chandra, 2015)，具體見表2。

表1 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險清單Tab.1 Risk list of forestry carbon sink project

表2 風(fēng)險綜合作用專家打分Tab.2 Scoring table of experts on risk comprehensive action

1.2 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險耦合關(guān)系

風(fēng)險耦合是風(fēng)險因子之間存在的相互作用關(guān)系，風(fēng)險因子之間的耦合效應(yīng)對項目風(fēng)險水平有顯著影響。本節(jié)將重點闡述林業(yè)碳匯項目風(fēng)險子系統(tǒng)內(nèi)部與不同子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系，其中子系統(tǒng)內(nèi)部的風(fēng)險耦合關(guān)系稱為同質(zhì)耦合，不同子系統(tǒng)風(fēng)險之間的耦合關(guān)系稱為異質(zhì)耦合。

1.2.1 同質(zhì)耦合 1)自然風(fēng)險 自然風(fēng)險包括干旱災(zāi)害、洪澇災(zāi)害、森林病害、森林蟲害、大風(fēng)災(zāi)害、森林火災(zāi)、冰雪災(zāi)害和地質(zhì)災(zāi)害等。首先，降水量和溫濕系數(shù)小，蟲害易發(fā)(孫丹萍等， 2007)； 降水量和濕度高，病害易發(fā)(Marchisioetal., 1994)； 其次，森林病蟲害會引起林木含水量下降甚至枯死，森林可燃物增加，火災(zāi)易發(fā)(張文勤等， 2001)； 此外，一般認(rèn)為火災(zāi)的風(fēng)險大小與降水量、濕度、風(fēng)力等因素密切相關(guān)(錢柯君， 2016)： 降水量小，天氣干旱，火災(zāi)易發(fā)； 風(fēng)力強，火災(zāi)發(fā)生概率和影響程度均會增加。再次，森林火災(zāi)發(fā)生后，坡面堆積的灰燼層和火燒跡地本身結(jié)構(gòu)的擾動使得在降水強度較大時，泥石流等地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)(胡卸文等， 2020)； 同時，森林火災(zāi)還可能引發(fā)冰雪災(zāi)害(梁林恒等， 1992)： 火災(zāi)燒毀大量林木和地表枯枝，在降雪發(fā)生時使得地表增加冰雪消融而引起洪澇、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害(祁龍， 1998)。各種自然風(fēng)險耦合路徑如圖1所示。

圖1 林業(yè)碳匯項目自然風(fēng)險子系統(tǒng)風(fēng)險耦合關(guān)系Fig. 1 Risk coupling diagram of natural risk subsystem of forestry carbon sink project“+”表示正向作用。下同?！?” means positive effect. The same below.

2) 技術(shù)風(fēng)險 技術(shù)風(fēng)險包括項目未能獲得備案、項目參與者未按作業(yè)設(shè)計實施、項目參與者中途退出項目和項目未能獲得簽發(fā)等。林業(yè)碳匯項目開發(fā)需要經(jīng)歷項目設(shè)計、審定、備案、實施、監(jiān)測、減排量核證及簽發(fā)等環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)之間環(huán)環(huán)相扣，相互之間存在影響(金婷等， 2018)。比如，由于政策或其他原因，項目參與者未能按照項目作業(yè)設(shè)計要求實施，導(dǎo)致項目無法通過審定、備案與簽發(fā)； 反之，項目無法通過審定、備案誘發(fā)參與者中途退出項目，也會導(dǎo)致項目無法繼續(xù)實施，核證減排量無法獲得簽發(fā)。各種技術(shù)風(fēng)險耦合路徑如圖2所示。

圖2 林業(yè)碳匯項目技術(shù)風(fēng)險子系統(tǒng)風(fēng)險耦合關(guān)系Fig. 2 Risk coupling diagram of technical risk subsystem of forestry carbon sink project

3)市場風(fēng)險 市場風(fēng)險包括利率變動、林地租金變動、勞動力價格變動、碳匯價格變動、木材價格變動和碳市場供給變動等。在其他因素不變的條件下，勞動力價格、利率水平、土地租金的變化會直接影響木材和林業(yè)碳匯的供給成本(黃宰勝等， 2015)，進而影響其供給量與價格。相反，林業(yè)碳匯價格與木材價格水平的變化，以及兩者之間的相對價格的變化，也會影響碳匯市場供給(朱添金等， 2018)。 在其他因素保持不變的情況下，木材與碳匯的價格會相互影響(朱添金等， 2018)： 比如，當(dāng)碳匯的相對價格高于木材時，林農(nóng)會選擇延長林木輪伐期以獲取更多的碳匯收益，從而影響木材的產(chǎn)量和木材價格。各種市場風(fēng)險耦合路徑如圖3所示。

圖3 林業(yè)碳匯項目市場風(fēng)險子系統(tǒng)風(fēng)險耦合關(guān)系Fig. 3 Risk coupling diagram of market risk subsystem of forestry carbon sink project

4) 政策風(fēng)險 政策風(fēng)險包括國際氣候談判進程不確定性、國家減排政策變化、林業(yè)碳匯認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)變化和林業(yè)碳匯交易規(guī)則變化等。國際氣候變化談判進行會對國家減排政策(馮帥， 2017)，進而對林業(yè)碳匯項目交易規(guī)則(張益玉等， 2021)與認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生影響。目前林業(yè)碳匯項目認(rèn)定主要依據(jù)《溫室氣體自愿減排交易管理暫行辦法》、《溫室氣體自愿減排項目審定與核證指南》等政策性文件以及項目所采取的方法學(xué)，而這些文件又必須符合國家法律和減排政策，因此國家減排政策的變化會對林業(yè)碳匯項目交易規(guī)則和認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生影響。各種政策風(fēng)險耦合路徑如圖4所示。

圖4 林業(yè)碳匯項目政策風(fēng)險子系統(tǒng)風(fēng)險耦合關(guān)系Fig. 4 Risk coupling diagram of policy risk subsystem of forestry carbon sink project

1.2.2 異質(zhì)耦合 異質(zhì)耦合指不同風(fēng)險子系統(tǒng)之間的相關(guān)影響關(guān)系。就林業(yè)碳匯項目而言，其自然、技術(shù)、市場和政策風(fēng)險子系統(tǒng)之間的相關(guān)影響關(guān)系如下： 自然風(fēng)險、政策風(fēng)險會直接影響林業(yè)碳匯項目核證減排量的簽發(fā)，進而演化為技術(shù)風(fēng)險； 而核證減排量簽發(fā)是否成功，會直接影響林業(yè)碳匯市場的供給和林業(yè)碳匯價格，最終演化為市場風(fēng)險； 林業(yè)碳匯市場的供給量與林業(yè)碳匯價格又受到國家政策的調(diào)控與管理，林業(yè)碳匯市場供給和林業(yè)碳匯價格的變動會引起國家減排政策的調(diào)整，演化為政策風(fēng)險。具體分析如下：

自然風(fēng)險與其他風(fēng)險的耦合。比如，森林火災(zāi)、洪災(zāi)、病蟲害等自然風(fēng)險會引起森林資源的破壞，一方面，會直接影響木材市場的供給量，在供求規(guī)律的作用下最終影響木材價格； 另一方面，森林資源破壞會引起碳逆轉(zhuǎn)，進而導(dǎo)致部分原定的減排量核證與簽發(fā)失敗(武曙紅等， 2007)，碳市場供給發(fā)生變動。

技術(shù)風(fēng)險與其他風(fēng)險的耦合。項目能否獲得簽發(fā)直接關(guān)系到林業(yè)碳匯市場的供給。一方面，項目參與者未能按照作業(yè)設(shè)計實施，導(dǎo)致項目無法通過備案，減排量無法簽發(fā)，從而影響碳市場的碳匯供給； 另一方面，項目參與者繼續(xù)開發(fā)項目的積極性，也會對項目備案的成功率和簽發(fā)率產(chǎn)生影響，進而影響碳匯市場供給。

市場風(fēng)險與其他風(fēng)險的耦合。林地租金、勞動力價格、碳匯價格等林業(yè)碳匯市場要素的變化，不僅會直接影響碳市場供需及碳價格，同時也會對國家減排政策產(chǎn)生影響。在“雙碳”目標(biāo)下，國家減排政策對碳匯市場進行宏觀調(diào)控，當(dāng)碳市場供給量長期低迷，供小于求時，政策會偏向于激勵供給； 當(dāng)供給量長期維持過剩狀態(tài)，需求不足時，則偏向于刺激需求。

政策風(fēng)險與其他風(fēng)險的耦合。比如，隨著國際氣候變化談判與國家減排政策的變化，林業(yè)碳匯項目的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)也將隨之發(fā)生變化，直接關(guān)系項目能否備案，一方面會影響項目參與者繼續(xù)參與項目開發(fā)的積極性和減排量的簽發(fā)，從而影響林業(yè)碳匯市場的供給； 另一方面也會對控排企業(yè)的林業(yè)碳匯需求產(chǎn)生影響，最終影響碳市場的供求平衡與林業(yè)碳匯價格(石柳等， 2017)。綜上所述，結(jié)合風(fēng)險的同質(zhì)和異質(zhì)耦合關(guān)系，形成林業(yè)碳匯項目風(fēng)險耦合關(guān)系圖(圖5)。該圖僅能其呈現(xiàn)風(fēng)險因子之間的耦合關(guān)系，而不能對其耦合效應(yīng)進行量化評估，也無法計算其風(fēng)險水平。事實上，風(fēng)險的耦合效應(yīng)不僅是風(fēng)險因子演變的過程，更是其存量積累的過程(Xueetal., 2020)。因此，基于上述耦合關(guān)系圖，建立林業(yè)碳匯項目風(fēng)險積流如圖6所示。

2 系統(tǒng)動力學(xué)建模、參數(shù)確定與情景模擬

2.1 基于系統(tǒng)動力學(xué)方法構(gòu)建林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價模型

系統(tǒng)動力學(xué)(System Dynamics, SD)模型?；驹恚篠D方法最初是由Forrester(1997)為分析企業(yè)生產(chǎn)和庫存管理等問題而提出的一種系統(tǒng)仿真方法。它對參數(shù)精準(zhǔn)度的要求較低，而強調(diào)對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和動態(tài)行為的研究，是定性與定量研究方法的有機結(jié)合； SD模型本質(zhì)上是一種揭示系統(tǒng)內(nèi)部因果關(guān)系機理性的模型，強調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間的相互聯(lián)系與影響，系統(tǒng)中包含的要素可以隨時間而變化，可以用來模擬長期性和周期性的系統(tǒng)問題，目前已被廣泛應(yīng)用于基建(王孟鈞等， 2021)、金融(徐鯤等， 2021)和農(nóng)業(yè)(劉凌燕等， 2020)等諸多領(lǐng)域。

SD模型主要由流量(RR)、存量(SR)和輔助變量等元件構(gòu)成，某變量t時刻的存量可以表示為： 初始存量加上流入量減去流出量，具體可由公式(1)表示：

(1)

式中： Stock(t)與 stock(t0)分別表示t時刻的存量與初始存量，inflow(s)與outflow(s)分別表示該變量在初始時刻到t時刻的流入量與流出量，s表示從t0到t的某一時刻。文章中，主要是基于風(fēng)險耦合效應(yīng)對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價，僅涉及風(fēng)險因子的演變與流入量的積累，并未涉及流出量，因而所有變量的流出量均為0。

適用性分析：首先，林業(yè)碳匯項目風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)相對缺乏，但林業(yè)碳匯領(lǐng)域?qū)＜覍Ω黠L(fēng)險因子發(fā)生概率及其影響程度有著相對準(zhǔn)確的認(rèn)知。而SD方法對參數(shù)精準(zhǔn)度要求不高，可以實現(xiàn)定性與定量相結(jié)合的特點使其在進行林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價時可以充分利用專家的經(jīng)驗判斷。其次，林業(yè)碳匯項目自然、技術(shù)、市場和政策等4個風(fēng)險子系統(tǒng)之間相互聯(lián)系并相互作用，且林業(yè)碳匯項目開發(fā)周期較長，項目風(fēng)險會隨時間而發(fā)生變化。應(yīng)用SD方法可以較好地揭示林業(yè)碳匯項目風(fēng)險耦合的內(nèi)在機制，在林業(yè)碳匯項目的開發(fā)周期內(nèi)體現(xiàn)風(fēng)險間的動態(tài)變化，實現(xiàn)對風(fēng)險耦合的情景模擬，分離出耦合效應(yīng)對項目整體風(fēng)險水平的影響； 此外，林業(yè)碳匯項目風(fēng)險眾多，風(fēng)險演變與傳遞較為復(fù)雜且易受外界因素干擾，而SD方法能以風(fēng)險積流圖的形式，清晰地揭示出各風(fēng)險因子之間的因果關(guān)系，將不相關(guān)的關(guān)系排除在外，極大地簡化了分析框架，提高風(fēng)險評估結(jié)果的科學(xué)性。因此，應(yīng)用SD方法進行林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價具有一定優(yōu)勢。

建模步驟：首先，根據(jù)林業(yè)碳匯項目風(fēng)險特征，將其劃分為多個子系統(tǒng)，每個子系統(tǒng)里包含符合其特點的風(fēng)險因子； 其次，在對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險進行耦合關(guān)系分析的基礎(chǔ)上，建立林業(yè)碳匯項目風(fēng)險耦合關(guān)系圖和積流圖； 再次，根據(jù)林業(yè)碳匯項目風(fēng)險耦合特點，建立系統(tǒng)動力學(xué)方程，并確定相關(guān)參數(shù)： 風(fēng)險權(quán)重、風(fēng)險初始值和耦合系數(shù)； 最后，根據(jù)實際需要，通過設(shè)定耦合系數(shù)或者初始值等進行林業(yè)碳匯風(fēng)險模擬分析。

2.2 建立系統(tǒng)動力學(xué)方程

基于構(gòu)建的林業(yè)碳匯項目風(fēng)險積流圖，結(jié)合林業(yè)碳匯項目風(fēng)險特點，構(gòu)建SD方程如下：

RRij=∑(SRij×CRij-x),

(2)

SRij=integ(RRij，xRij),

(3)

SRi=∑(SRij×ωRij),

(4)

(5)

2.3 參數(shù)設(shè)定

(6)

式中：MSRij和∑MS為Rij的專家打分均值及其加總。

(7)

然后，分別計算每個風(fēng)險因子在對應(yīng)風(fēng)險子系統(tǒng)中的權(quán)重ωRij，即相對權(quán)重，它反映Rij相對于Ri的重要程度，見(8)式：

(8)

綜上，對專家打分?jǐn)?shù)據(jù)進行處理，所得權(quán)重參數(shù)見表3。

表3 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險權(quán)重參數(shù)Tab.3 Risk weight parameter of forestry carbon sink project

2.3.2 風(fēng)險初始值參數(shù)的確定 本研究基于實地調(diào)研數(shù)據(jù)與專家調(diào)查信息，參考已有相關(guān)研究(Xueetal.， 2020)，對每個風(fēng)險狀態(tài)對應(yīng)的初始值進行設(shè)定，見表4。

表4 風(fēng)險狀態(tài)及其初始值Tab.4 Risk status and its initial value

為了削弱專家經(jīng)驗和判斷的主觀性，對每個風(fēng)險因子初始值取平均值，作為林業(yè)碳匯項目風(fēng)險因子的初始值，見表5。

表5 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險初始值參數(shù)Tab.5 Initial risk value parameter of forestry carbon sink project

2.3.3 風(fēng)險耦合系數(shù)的確定 耦合系數(shù)反映林業(yè)碳匯項目風(fēng)險因子間的相互作用程度。在特定的環(huán)境下，耦合系數(shù)并不會馬上發(fā)生變化，因此在模型中將其設(shè)定為常數(shù)。以專家對不同風(fēng)險因子做出相同打分的條件頻率作為風(fēng)險因子之間、風(fēng)險子系統(tǒng)與風(fēng)險因子之間的的耦合系數(shù)。對于自然風(fēng)險與相關(guān)風(fēng)險因子的耦合這一特殊情況，對表2風(fēng)險綜合作用專家打分原始值進行加權(quán)求和，在將其轉(zhuǎn)化為1～5分后，再求其與其他風(fēng)險因子得到相同分值的條件頻率，見表6。

表6 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險因子耦合系數(shù)Tab.6 Coupling risk factor coefficient of forestry carbon sink project

2.4 情景模擬與計算方法

在風(fēng)險模擬中，考慮林業(yè)碳匯項目計入期為20年，減排量核證4次的一般情景，在VENPLE軟件中將總時長設(shè)定為5年，時間間隔設(shè)定為1年。

2.4.1 風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)及子系統(tǒng)貢獻程度計算 得到項目的整體風(fēng)險水平后，需要確定其風(fēng)險等級，分別模擬全部風(fēng)險初始值參數(shù)Xij為0.1、0.3、0.5、0.7和0.9的情景，得到林業(yè)碳匯項目風(fēng)險狀態(tài)從極低到極高情景下的整體風(fēng)險水平，由此將林業(yè)碳匯項目風(fēng)險劃分為5個等級，每個等級的值區(qū)間見表7。

表7 林業(yè)碳匯項目風(fēng)險等級劃分標(biāo)準(zhǔn)Tab.7 Standards for risk rank of forestry carbon sink projects

在確定林業(yè)碳匯項目整體風(fēng)險水平后，需要確定自然、技術(shù)、市場、政策4個子系統(tǒng)對項目整體風(fēng)險水平的貢獻程度，計算方法見(9)式：

(9)

2.4.2 耦合效應(yīng)模擬與計算方法 將相關(guān)的耦合系數(shù)設(shè)定為0，其他耦合系數(shù)保持不變，即為不考慮相關(guān)耦合效應(yīng)時的項目整體風(fēng)險水平，作為實驗組； 同時，維持所有參數(shù)不變，即項目的原始風(fēng)險，作為控制組； 試驗組和控制組除了相關(guān)耦合系數(shù)有所差異之外，在項目時長、時長間隔以及其他參數(shù)設(shè)定上完全一致，則控制組和試驗組項目風(fēng)險水平的差值即為耦合效應(yīng)引起的。差值越大，耦合效應(yīng)越強，相關(guān)風(fēng)險越需要引起重視。耦合效應(yīng)的計算見(10)式：

(10)

式中CE即為耦合效應(yīng)，X|t=k為第t年林業(yè)碳匯項目整體原始風(fēng)險水平，XCE|t=k為移除耦合效應(yīng)后第t年林業(yè)碳匯項目整體風(fēng)險水平。本文的t統(tǒng)一取為模型末期5。

3 結(jié)果與分析

3.1 耦合效應(yīng)對項目整體風(fēng)險的影響

根據(jù)分析結(jié)果，是否考慮耦合會明顯影響整體風(fēng)險水平大小及風(fēng)險等級的范圍。在考慮耦合時，項目的整體風(fēng)險水平即項目原始風(fēng)險水平6.784，風(fēng)險等級為Ⅲ。而在不考慮耦合效應(yīng)時，項目的整體風(fēng)險水平下降為0.355，風(fēng)險等級由Ⅲ降為Ⅰ。事實上，風(fēng)險的耦合效應(yīng)不僅是風(fēng)險因子演變的過程，更是其存量積累的過程(Xueetal., 2020)，在忽視耦合效應(yīng)的情景下，項目的風(fēng)險被默認(rèn)為靜態(tài)的、不隨時間而發(fā)生變化，而林業(yè)碳匯項目風(fēng)險在開發(fā)過程中并非是一成不變的，這就使得項目整體風(fēng)險水平可能被低估。此外，不考慮同質(zhì)耦合效應(yīng)時的項目整體風(fēng)險水平要小于不考慮異質(zhì)耦合時的情景，即同質(zhì)耦合效應(yīng)的強度大于異質(zhì)耦合。這是因為在林業(yè)碳匯項目風(fēng)險系統(tǒng)中，同質(zhì)耦合的風(fēng)險因子數(shù)量要遠(yuǎn)大于異質(zhì)耦合數(shù)量。具體見表8。

表8 耦合效應(yīng)對項目整體風(fēng)險的影響Tab.8 Influence of coupling effect on the overall risk of the project

確定每個子系統(tǒng)的風(fēng)險水平對整體風(fēng)險的貢獻程度，分別得到各風(fēng)險子系統(tǒng)在全部風(fēng)險初始值參數(shù)Xij為0.1至0.9情景下的風(fēng)險水平，并結(jié)合其原始風(fēng)險水平，確定風(fēng)險等級； 根據(jù)結(jié)果，對項目風(fēng)險貢獻程度從大到小排序依次是市場、政策、技術(shù)與自然風(fēng)險。其中政策、市場與技術(shù)風(fēng)險位于風(fēng)險等級Ⅲ，自然風(fēng)險位于等級Ⅱ。進一步對其構(gòu)成進行分析，得到對這4種風(fēng)險貢獻程度最大的風(fēng)險因子分別是碳市場供給變動、國家減排政策變化、項目未能獲得簽發(fā)和地質(zhì)災(zāi)害，結(jié)果見表9。

表9 風(fēng)險子系統(tǒng)對項目整體風(fēng)險的貢獻Tab.9 Contribution degree of each risk subsystem

3.2 子系統(tǒng)及風(fēng)險因子耦合效應(yīng)對項目整體風(fēng)險的影響

進一步分析各風(fēng)險子系統(tǒng)同、異質(zhì)耦合對項目整體風(fēng)險的影響，分別得到各風(fēng)險子系統(tǒng)不考慮同、異質(zhì)耦合時的項目整體風(fēng)險水平及其相關(guān)耦合效應(yīng)大小，結(jié)果見表10。在各子系統(tǒng)中，同質(zhì)耦合效應(yīng)強弱排序依次是市場、政策、技術(shù)和自然風(fēng)險； 異質(zhì)耦合效應(yīng)強弱排序依次是市場、政策、技術(shù)和自然風(fēng)險； 全部耦合效應(yīng)強弱排序依次是市場、政策、技術(shù)和自然風(fēng)險。無論是同質(zhì)耦合還是異質(zhì)耦合，市場風(fēng)險和政策風(fēng)險均具有最強的耦合效應(yīng)，在風(fēng)險監(jiān)管中需要引起足夠的重視。如表9所示，4個風(fēng)險子系統(tǒng)的原始風(fēng)險水平高低排序依次為市場、政策、技術(shù)和自然風(fēng)險，與耦合效應(yīng)強弱排序一致，這說明風(fēng)險耦合效應(yīng)的強弱受項目本身風(fēng)險原始水平的影響較大。因此，在實際風(fēng)險管控中，應(yīng)重點關(guān)注風(fēng)險水平較高的耦合因子。

表10 子系統(tǒng)耦合效應(yīng)對項目整體風(fēng)險的影響Tab.10 Influence of coupling effect of risk subsystem on overall project risk

再進一步對構(gòu)成各子系統(tǒng)的風(fēng)險因子的耦合效應(yīng)大小進行分析，得到不考慮相關(guān)耦合因子時的項目整體風(fēng)險水平及其耦合效應(yīng)，見表11。其中，表11給出全部同質(zhì)耦合因子的耦合效應(yīng)，表12給出全部異質(zhì)耦合因子的耦合效應(yīng)見表12。

表11 風(fēng)險因子同質(zhì)耦合效應(yīng)Tab.11 Homogeneous coupling effect of risk factors

表12 風(fēng)險因子異質(zhì)耦合效應(yīng)表Tab.12 Heterogeneous coupling effect of risk factors

在自然、技術(shù)、市場和政策子系統(tǒng)中，同質(zhì)耦合效應(yīng)最強的耦合因子分別是： R17與R16(冰雪災(zāi)害與森林火災(zāi))、R24與R21(項目未能獲得簽發(fā)與項目未能獲得備案)、R34與R36(碳匯價格變動與碳市場供給變動)、R43與R42(林業(yè)碳匯項目認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)變化與國家減排政策變化)。其中，耦合因子R34與R36在所有同質(zhì)耦合中具有最強的耦合效應(yīng)。各子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系在本質(zhì)上都是通過林業(yè)碳匯市場的供給、需求以及碳價格發(fā)生驅(qū)動的。此外，這兩個因子之間的耦合系數(shù)較高且對項目整體風(fēng)險的貢獻程度較強，這使得耦合效應(yīng)大幅度提高。因此，在風(fēng)險監(jiān)管中需要對其保持高度警惕，防止它們之間的轉(zhuǎn)化。

在所有異質(zhì)耦合因子中，包含R36(碳市場供給變動)和R34(碳匯價格變動)的耦合因子普遍具有較高的耦合效應(yīng)，其中R42和R36(國家減排政策變化與碳市場供給變動)具有最強的異質(zhì)耦合效應(yīng)。這是因為，各風(fēng)險子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系在本質(zhì)上都是通過林業(yè)碳匯市場的供需及價格發(fā)生作用的，林業(yè)碳匯項目風(fēng)險通過碳市場供給變動——碳匯價格變動的耦合路徑不斷累積，使得項目整體風(fēng)險被不斷放大。因此，在林業(yè)碳匯項目風(fēng)險管控中，要維持碳市場供給和碳匯價格相對穩(wěn)定，防止其向著其他風(fēng)險演變，使得項目整體風(fēng)險水平被放大。

結(jié)合各子系統(tǒng)對項目整體風(fēng)險的貢獻程度，市場風(fēng)險和政策風(fēng)險同時具有最強的耦合效應(yīng)和最大的整體風(fēng)險貢獻程度，在風(fēng)險監(jiān)管中需要高度重視，特別是碳市場供給變動和國家減排政策變化這兩個風(fēng)險因子，需要采取相應(yīng)的防范措施，防止其向其他風(fēng)險的演變和轉(zhuǎn)化和風(fēng)險水平進一步放大。此外，盡管技術(shù)風(fēng)險和自然風(fēng)險的相對風(fēng)險水平與耦合效應(yīng)較低，但其異質(zhì)耦合效應(yīng)在耦合路徑上逐漸傳導(dǎo)，會使得項目整體風(fēng)險水平被不斷放大，在風(fēng)險監(jiān)管中不容忽視。

4 結(jié)論與建議

本文基于SD原理與方法建立了一個納入風(fēng)險耦合效應(yīng)的林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價模型，并根據(jù)113位林業(yè)碳匯專家對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險的問卷調(diào)查信息，對考慮耦合效應(yīng)情景下，林業(yè)碳匯項目風(fēng)險整體水平、不同風(fēng)險系統(tǒng)之間的作用關(guān)系進行了定量分析，揭示出了林業(yè)碳匯項目風(fēng)險水平及不同風(fēng)險因子相關(guān)的作用內(nèi)在機制，對項目風(fēng)險評價具有較大的靈活性和適應(yīng)性，可以在風(fēng)險關(guān)系較為復(fù)雜時綜合利用項目風(fēng)險發(fā)生概率以及影響大小進行評價與分析。與以往未考慮耦合效應(yīng)情景下的研究結(jié)果相比(高沁怡等， 2021)，本研究對林業(yè)碳匯項目不同風(fēng)險因子的風(fēng)險水平及其排序位次有明顯差異： 一是風(fēng)險整體水平提高，二是市場風(fēng)險水平超過政策風(fēng)險水平成為最為主要的風(fēng)險來源。市場風(fēng)險成為最為主要的分析來源，這可能是因為在考慮耦合效應(yīng)時，各風(fēng)險子系統(tǒng)之間的耦合關(guān)系在本質(zhì)上都是通過市場風(fēng)險子系統(tǒng)發(fā)生作用的，風(fēng)險在市場風(fēng)險子系統(tǒng)的耦合路徑上不斷累積，使得市場風(fēng)險子系統(tǒng)的風(fēng)險水平被不斷放大所致。具體研究結(jié)論如下：

1) 耦合效應(yīng)對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價結(jié)果有明顯影響，同質(zhì)耦合效應(yīng)要強于異質(zhì)耦合效應(yīng)?？紤]全部耦合效應(yīng)時，項目的整體風(fēng)險水平為6.784，風(fēng)險等級為Ⅲ； 在不考慮耦合效應(yīng)、同質(zhì)耦合效應(yīng)及異質(zhì)耦合效應(yīng)時，項目整體風(fēng)險水平分別為0.355、0.929和3.102，風(fēng)險等級分別為Ⅰ、Ⅰ和Ⅱ。這說明考慮耦合效應(yīng)對林業(yè)碳匯項目風(fēng)險水平有顯著影響； 進一步來看，僅考慮同質(zhì)耦合效應(yīng)時，風(fēng)險水平為3.102，僅考慮異質(zhì)耦合效應(yīng)時，風(fēng)險水平為0.929，說明同質(zhì)耦合效應(yīng)要強于異質(zhì)耦合效應(yīng)。

2) 不同風(fēng)險子系統(tǒng)的耦合效應(yīng)強弱有明顯差異。在僅考慮同質(zhì)耦合效應(yīng)、僅考慮異質(zhì)耦合效應(yīng)以及同時考慮2種耦合效應(yīng)3種不同情景下，各風(fēng)險子系統(tǒng)的耦合效應(yīng)強弱排序均為市場風(fēng)險>政策風(fēng)險>技術(shù)風(fēng)險>自然風(fēng)險。

3) 在考慮不同耦合效應(yīng)情景下，各風(fēng)險因子之間耦合效應(yīng)強弱有明顯差異。在僅考慮同質(zhì)耦合效應(yīng)情景下，在自然子系統(tǒng)中冰雪災(zāi)害與森林火災(zāi)耦合效應(yīng)最強； 在技術(shù)子系統(tǒng)中，項目未能獲得簽發(fā)與項目未能獲得備案耦合效應(yīng)最強； 在市場子系統(tǒng)中碳匯價格變動與碳市場供給變動耦合效應(yīng)最強； 在政策子系統(tǒng)中，林業(yè)碳匯項目認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)變化與國家減排政策變化耦合效應(yīng)最強。在僅考慮異質(zhì)耦合情景下，國家減排政策變化與碳市場供給變動耦合效應(yīng)最強。在同時考慮2種耦合效應(yīng)情景下，國家減排政策變化和碳市場供給變動耦合效應(yīng)最強。

4) 自然、技術(shù)、市場、政策風(fēng)險對項目整體風(fēng)險的貢獻程度及其耦合強度不同。結(jié)合風(fēng)險水平和風(fēng)險耦合效應(yīng)，市場風(fēng)險和政策風(fēng)險不僅對項目整體風(fēng)險水平的貢獻程度較大，且具有較強的耦合效應(yīng)，在風(fēng)險監(jiān)管中應(yīng)當(dāng)格外予以重視； 盡管技術(shù)風(fēng)險與自然風(fēng)險具有較低的風(fēng)險水平和耦合效應(yīng)，但是異質(zhì)耦合效應(yīng)在耦合路徑上的傳導(dǎo)會使整體風(fēng)險被放大，在風(fēng)險監(jiān)管中也不容忽視。

基于上述研究結(jié)論，本文認(rèn)為在林業(yè)碳匯項目風(fēng)險監(jiān)管中，不僅要關(guān)注風(fēng)險水平本身大小，更要重視風(fēng)險間的耦合效應(yīng)，需從源頭上防范風(fēng)險之間的演化與整體風(fēng)險水平的上升。具體而言：

1) 從項目主體的角度考慮，在項目開發(fā)過程中應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注國家減排政策及碳市場相關(guān)政策，根據(jù)政策的變化及時調(diào)整開發(fā)策略，按照方法學(xué)要求和作業(yè)設(shè)計嚴(yán)格實施，提高項目備案成功率和核證減排量簽發(fā)率； 制定科學(xué)的風(fēng)險防控規(guī)劃，降低森林火災(zāi)等自然風(fēng)險及其耦合效應(yīng)對項目造成的損失。

2) 從政府部門的角度考慮，應(yīng)當(dāng)維持減排政策和碳市場相關(guān)政策的相對穩(wěn)定，維持項目參與者對政策的信任度，調(diào)動和維持項目參與者開發(fā)項目的積極性，降低政策不確定性對項目風(fēng)險的影響。

需要說明的是本文也依然存在一定的不足，需要后續(xù)跟進研究與完善。一是由于林業(yè)碳匯項目起步較晚、經(jīng)營周期長，已有的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)積累較為缺乏，本文主要依托領(lǐng)域內(nèi)權(quán)威專家對風(fēng)險做出評價，不能完全地克服主觀性，需要后續(xù)跟進研究： 一旦有更多的歷史數(shù)據(jù)積累，可以基于歷史數(shù)據(jù)做出更為客觀的評價。二是本文在運用SD方法進行林業(yè)碳匯項目風(fēng)險評價時，為簡化分析過程，假定風(fēng)險耦合系數(shù)為常數(shù)，盡管耦合系數(shù)在相對短的時間周期內(nèi)，變化并不明顯，但在較長的開發(fā)周期內(nèi)，因技術(shù)和管理水平的變化，部分風(fēng)險因子的風(fēng)險水平將會發(fā)生變化，耦合系數(shù)也將有可能發(fā)生相應(yīng)變化，同樣需要后續(xù)跟進。