“雙碳”目標(biāo)下林業(yè)碳匯價格計算差異的比較

中圖分類號：F326.2；X196

一、引言

據(jù)歷史資料記載，工業(yè)革命前地球大氣層中二氧化碳濃度維持在 250～280ppmv ，但第一次工業(yè)革命以后，二氧化碳排放量迅速增加，研究人員預(yù)計2050年地球大氣層中二氧化碳濃度將達(dá)到 。二氧化碳是導(dǎo)致全球氣候變暖的重要因素。全球氣候變暖又會導(dǎo)致冰川消融、極端氣候事件頻發(fā)等后果。為應(yīng)對全球氣候問題，中國做出了一系列努力，2020年9月22日，在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上，習(xí)近平主席提出了“雙碳”目標(biāo)，即中國“二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”[3]

林業(yè)碳匯在促進(jìn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的同時創(chuàng)造了良好的生態(tài)環(huán)境，在實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的過程中發(fā)揮著重要作用。林業(yè)碳匯的發(fā)展離不開市場交易，作為林業(yè)碳匯交易市場的基礎(chǔ)，林業(yè)碳匯經(jīng)濟價值的衡量至關(guān)重要，而研究林業(yè)碳匯經(jīng)濟價值，其中一個重要參數(shù)是單位林業(yè)碳匯價格。對此，許多學(xué)者通過不同方法進(jìn)行了測算。Pache，etal.[4]以2018年美國碳價3美元·t^-1 為依據(jù)，對羅馬尼亞Retezat國家公園進(jìn)行了碳匯經(jīng)濟價值評估。張穎等5建立了林業(yè)碳匯核算回歸模型，并進(jìn)行終端約束，計算出林業(yè)碳匯的最優(yōu)價格為 10.11～15.17 美元·t^-1 。陳周光等利用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，估算出中國林業(yè)碳匯價格從1990年的8.422元·t^-1 上升到2018年的387.282元·t?1。徐玥等[以項目基準(zhǔn)年（2018年）北京CCER交易市場均價（23.34元·t^-1 ）為標(biāo)準(zhǔn)，計算林業(yè)碳匯經(jīng)濟價值。黃宰勝等[8]從碳控排企業(yè)支付意愿視角測算出林業(yè)碳匯價格為47.36元·t^-1 。丁華等將傳統(tǒng)收益法和B-S理論結(jié)合，得出預(yù)期碳匯單價從2020年的53元·t^-1 增長到2037年的86元·t^-1 。

雖然眾多學(xué)者對林業(yè)碳匯價格進(jìn)行了測算分析，但鮮有學(xué)者基于不同測算方法對同一時間范圍內(nèi)的林業(yè)碳匯價格進(jìn)行比較分析。因此，基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究分別用最優(yōu)模型和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)測算全國2013—2022年的林業(yè)碳匯價格，并與市場價格進(jìn)行比較分析。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）研究方法

1．最優(yōu)模型法

最優(yōu)模型法根據(jù)森林生長特性和離散時間經(jīng)濟系統(tǒng)控制方程[]，林業(yè)碳匯價格核算可以表示為[5]：

式中： C（t） 為森林蓄積碳儲量； G（t） 為森林生長碳儲量； 為森林枯損碳儲量； L（Ψ_t） 為森林采伐的碳儲量； χ_t 為年份。各碳儲量單位為t。森林碳儲量通過蓄積量擴展法計算得出，即森林碳儲量 =2.439× 森林蓄積量 ×1.9×0.5×0.5 （各類系數(shù)參照 IPCC 默認(rèn)值）[1]。 L（t） 為控制變量，其他變量為狀態(tài)變量。林業(yè)碳匯核算就是在此方程的約束下，使森林生物碳儲量損失的價值最小。即：

t] （2）式中： 為森林碳儲量價值的終端約束。

2.超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型

超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)具有包容性強和易估計的優(yōu)點，更符合實際情況，具體函數(shù)形式如下[6]：

α_LClnL_tlnC_t+α_KClnK_tlnC_t+α_LL（lnL_t）²+α_KK（lnK_t）²+

α_cc（lnC_t）²+ε

式中： Y 為林業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值； L 為林業(yè)勞動力； K 為林業(yè)資本存量； C 為林業(yè)碳匯量； χ_t 為時間； ε 為隨機誤差項； α_?L ！ α_K 、 α_C 分別為林業(yè)勞動力、林業(yè)資本存量、林業(yè)碳匯量的產(chǎn)出彈性； α_LC 、ακc、ακ、αcc、αL、ακκ分別為各個要素之間平方項或者交叉項之間的彈性。

根據(jù)邊際生產(chǎn)力理論可知，林業(yè)碳匯的價格等于其邊際生產(chǎn)力，所以，林業(yè)碳匯價格表達(dá)式如下：

（二）數(shù)據(jù)來源

森林蓄積量、林業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值和林業(yè)資本存量數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計年鑒》，林業(yè)資本存量采用永續(xù)盤存法計算；森林生長量、枯損量和采伐量數(shù)據(jù)來自《中國森林資源清查》；林業(yè)勞動力數(shù)據(jù)來自《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國林業(yè)和草原統(tǒng)計年鑒》；歐盟和中國碳市場價格分別通過洲際交易所（ICE）和中國碳排放交易網(wǎng)整理得出。

三、研究結(jié)果與分析

（一）基于最優(yōu)模型的林業(yè)碳匯定價

綠色GDP在傳統(tǒng)GDP的基礎(chǔ)上，考慮了環(huán)境污染、資源耗減等外部成本，可以更全面地反映經(jīng)濟活動的真實成本，因此，本研究用綠色GDP替代GDP。參照王燕等[12]的研究，將1998—2022年的GDP轉(zhuǎn)化為綠色GDP，通過森林蓄積量擴展法將森林蓄積量、生長量、采伐量和枯損量轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的碳儲量，然后運用Stata直接進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)只有 C（t） 在 5% 的水平顯著，而 G（t） 、 和 L（t） 的 P 值遠(yuǎn)大于0.1，且存在多重共線性，對被解釋變量影響不顯著，具體結(jié)果如表1所示。因此，對模型進(jìn)行逐步回歸分析。根據(jù)逐步回歸結(jié)果，決定系數(shù)（ R² ）為0.899，調(diào)整后 R² 為0.895，擬合優(yōu)度高； D-W 值為1.981， P 值為0，在 1% 的水平顯著，表明模型成立，且具有統(tǒng)計意義。即 C（t） 對被解釋變量 影響顯著，具體結(jié)果如表2所示。

因此，林業(yè)碳匯的核算模型為：

在式（5）中，不包括 G（t） 、 W（t） 和 L（Ω_t） U

森林采伐率與GDP之間大體呈現(xiàn)出先上升后下降的倒U型二次曲線關(guān)系[13]，但用Stata 對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸時發(fā)現(xiàn)，所得系數(shù)與此曲線不符且未通過顯著性檢驗。剔除第8、9次森林資源統(tǒng)計數(shù)據(jù)，重新進(jìn)行回歸分析，結(jié)果顯示， R² 為0.6835、調(diào)整后 R² 為0.6348、 F 值為14.04，各變量均在 1% 的水平顯著，且所得系數(shù)符合倒U型二次曲線關(guān)系，表明模型成立且具有統(tǒng)計意義，具體結(jié)果如表3所示。

具體關(guān)系式如下：

V_GDPea=-42200000+19000000L（t） 一2130350L²（t）

國際上的碳匯價格各有不同，而歐盟碳排放交易體系是全球建立最早且最具影響力的碳市場[14]，因此，本研究選取歐盟碳價作為參考。以2013年的32.89元·t^-1 為例，以1998年為基年，根據(jù)狀態(tài)方程，終端約束為 31.60792C（t）= 5767.9193 。因此，性能指標(biāo)為：

2013年我國森林采伐量為3.34億 m³ ，折算成對應(yīng)的碳儲量為3.87億t。因此，林業(yè)碳匯的狀態(tài)方程為： （8）（204號哈密頓函數(shù) H（t） 計算過程為：H（t）=H[C（t），L（t），λ（t+1），t]= 31.60792C（t）-5767.9193-42200000+ 0.961C（t）=-42205767.9193+19000000L（t）- （9）由伴隨方程 得： 0.961λ（t+1）+31.60792 由耦合方程 得： 由橫截條件 得： 31.607 92

因此，2013年的林業(yè)碳匯價格約為31.61元·t^-1 同理，可得其余年份的林業(yè)碳匯價格，如表4所示。

根據(jù)以上結(jié)果可知，2013—2022年林業(yè)碳匯價格總體呈上漲趨勢，但存在一定的波動。林業(yè)碳匯價格從2013年的31.61元·t^-1 上漲到2022年的586.91元·t^-1 ，上漲近18倍，年均增長約195% ， 10a 的平均值為173.97元·t^-1 。林業(yè)碳匯價格的持續(xù)上漲，一方面是由于碳排放標(biāo)準(zhǔn)的提高，使得碳排放成本增加；另一方面是因為各國之間碳貿(mào)易壁壘的存在以及碳匯市場供不應(yīng)求。而2017—2018年、2020—2021 年和 2021—2022年林業(yè)碳匯價格呈現(xiàn)較大幅度的增長，這是因政策調(diào)整、配額總量減少、疫情后復(fù)工等造成的參考碳價大幅變化所導(dǎo)致的。

（二）基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型的林業(yè)碳匯定價

根據(jù)回歸結(jié)果， R² 為0.9995、調(diào)整后 R² 為0.9947 ，擬合優(yōu)度高，且各變量都通過了不同水平的顯著性檢驗，表明模型成立且具有統(tǒng)計意義，具體結(jié)果如表5所示。林業(yè)勞動力和林業(yè)資本存量的回歸系數(shù)為正數(shù)，且分別在 10% 和 5% 的水平顯著，說明兩者對林業(yè)經(jīng)濟起著正向促進(jìn)作用。林業(yè)碳匯量的回歸系數(shù)為負(fù)數(shù)，且在 5% 的水平顯著，一是因為市場上林業(yè)碳匯的價格偏低，出售林業(yè)碳匯的收益甚至不能彌補種植林木的成本；二是因為購買林業(yè)碳匯的企業(yè)大多是二氧化碳排放量較大的工業(yè)企業(yè)，通過購買林業(yè)碳匯抵消二氧化碳排放量以減少成本，最終是工業(yè)經(jīng)濟的增長，而不是體現(xiàn)在林業(yè)經(jīng)濟增長上。

具體函數(shù)可表示為：

34.967lnL_tlnK_t+19.630lnL_tlnC_t-24.264lnK_tlnC_t-

9.467（lnL_t）²-3.203（lnK_t）²+73.264（lnC_t）²+ 14 467.030

因此，林業(yè)碳匯價格核算方程為：

146. 528lnC_t ）

將林業(yè)生產(chǎn)總產(chǎn)值、林業(yè)勞動力、林業(yè)資本存量和林業(yè)碳匯量帶入方程（11），得到林業(yè)碳匯價格，如表6所示。

根據(jù)以上結(jié)果可知，2013—2022年林業(yè)碳匯價格最高值為2014年的430.89元·t^-1 ，最低值為2018年的288.71元·t^-1 。 10a 間，林業(yè)碳匯價格沒有呈現(xiàn)出規(guī)律性的上漲或下降趨勢，而是圍繞其平均值338.64元·t^-1 上下波動，且除了2014年林業(yè)碳匯價格與其平均值相差較大外，其余各年份林業(yè)碳匯價格與平均值的差距都在50元·t^-1 以內(nèi)。這表明林業(yè)勞動力和林業(yè)資本存量對林業(yè)碳匯價格的正向拉動作用，與林業(yè)碳匯量對林業(yè)碳匯價格的負(fù)向拉動作用相差無幾。

（三）兩種定價方法與市場價格的比較

由圖1可知，基于最優(yōu)模型計算出的林業(yè)碳匯價格總體呈上漲趨勢，基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)計算出的林業(yè)碳匯價格和碳市場林業(yè)碳匯價格的波動都相對平穩(wěn)，但碳市場林業(yè)碳匯價格波動更為平穩(wěn)。碳市場林業(yè)碳匯價格最大值不到60元·t^-1 平均值僅為30.76元·t-1，總體上遠(yuǎn)小于兩種定價方法計算出的林業(yè)碳匯價格，最大差距都在10倍以上。碳市場林業(yè)碳匯價格過低，會產(chǎn)生不利影響。一方面，較低的碳交易價格使得種植林木的林農(nóng)獲得的收益較少，甚至產(chǎn)生虧損，降低了林農(nóng)造林營林的積極性，碳匯供給量得不到提升，不利于碳交易市場的穩(wěn)定運行；另一方面，較低的碳匯價格表明較低的減排成本，企業(yè)購買林業(yè)碳匯用于抵消二氧化碳排放量所需成本遠(yuǎn)低于通過技術(shù)創(chuàng)新減少二氧化碳排放量所需成本，這在一定程度上會降低企業(yè)對碳減排的重視程度。

四、研究結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本研究基于最優(yōu)模型和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)分別計算了2013-2022年林業(yè)碳匯價格，并對兩種結(jié)果與碳市場林業(yè)碳匯價格進(jìn)行比較分析，得出以下結(jié)論。

由于最優(yōu)模型和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)選取的指標(biāo)以及計算方式的不同，兩者計算出的林業(yè)碳匯價格差距較大?；谧顑?yōu)模型計算出的林業(yè)碳匯價格總體呈上漲趨勢；基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)計算出的林業(yè)碳匯價格沒有呈現(xiàn)上漲或下降的趨勢，而是圍繞其平均值上下波動。但無論是基于最優(yōu)模型計算出的林業(yè)碳匯價格，還是基于超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)計算出的林業(yè)碳匯價格，都普遍高于碳市場林業(yè)碳匯價格。2013-2022年碳市場林業(yè)碳匯價格總體而言相對偏低，且沒有呈現(xiàn)上漲趨勢。如果林業(yè)碳匯價格偏低，會降低林農(nóng)的積極性，從而影響林業(yè)碳匯項目的開發(fā)，同時，企業(yè)可能會降低對減排的重視程度，不利于減排目標(biāo)的實現(xiàn)和生態(tài)環(huán)境的改善。

（二）政策建議

針對基于最優(yōu)模型和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)計算出的林業(yè)碳匯價格，以及與林業(yè)碳匯市場價格的比較，提出以下政策建議。

1．建立統(tǒng)一的碳匯價值評估體系

不論是對碳匯量的測算，還是對碳匯價值的評估，學(xué)者們都提出了諸多方法，選擇的指標(biāo)不同，得出的結(jié)果也各不相同，甚至存在較大的差異。因此，建立一套科學(xué)統(tǒng)一的碳匯價值評估體系意義重大。

2．建立健全碳交易市場制度體系

我國碳交易機制還不夠完善，交易雙方積極性不高，這是導(dǎo)致碳價格偏低的一個重要原因。因此，建立健全碳市場交易機制、合理降低碳交易市場準(zhǔn)人門檻、加大對造林企業(yè)財政支持、設(shè)置最低價格底線、提高CCER抵消比例、創(chuàng)新碳交易產(chǎn)品、加強各區(qū)域間的綠色聯(lián)系、對購買碳匯的企業(yè)和個人予以一定的稅值抵消等，通過這些措施，提升交易雙方的積極性。

參考文獻(xiàn)：

[1]IPCC. IPCC guidelines for national greenhouse gas inven-tories[R].Japan：Intergovernmental Panel on ClimateChange，1994.

[2]IPCC. Emission Scenarios[R].Britain：Intergovernmen-tal Panel on Climate Change，2000.

[3]習(xí)近平．在二十國集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)人利雅得峰會“守護(hù)地球”主題邊會上的致辭[N]．人民日報，2020-11-23（2）.

[4]PacheRG，AbrudanIV，NitaMD.Economicvaluationofcarbon storage and sequestration in Retezat nationalpark，Romania[J].Forests，2020，12（1）：1-14.

[5]張穎，吳麗莉，蘇帆，等．我國森林碳匯核算的計量模型研究[J]．北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報，2010，32（2）：194-200.

[6]陳周光，龍飛，祁慧博．中國森林碳匯定價研究［J].價格月刊，2022（3）：9-16.

[7]徐玥，張紹文．基于實物期權(quán)的林業(yè)碳匯項目價值評估[J]．林業(yè)經(jīng)濟問題，2024，44（2）：171-178.

[8]黃宰勝，陳欽．林業(yè)碳匯經(jīng)濟價值評價及其影響因素分析：基于碳控排企業(yè)支付意愿的調(diào)查[J]．統(tǒng)計與信息論壇，2017，32（6）：113-121.

[9]丁華，程琴．運用實物期權(quán)法對林業(yè)碳匯項目的價值評估［J]．東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報，2020，48（5）：139-143，147.

[10]曾祥金．經(jīng)濟控制論基礎(chǔ)[M]．北京：科學(xué)出版社，1995：55-74.

［11]郗婷婷，李順龍．黑龍江省森林碳匯潛力分析[J].林業(yè)經(jīng)濟問題，2006（6）：519-522，526.

[12]王燕，劉邦凡，郭立宏．基于SEEA-2012我國綠色GDP核算體系構(gòu)建及時空格局分析［J]．生態(tài)經(jīng)濟，2021，37（9）：136-145.

[13]石春娜，王立群．森林資源環(huán)境庫茲涅茨曲線經(jīng)驗驗證[J].統(tǒng)計與決策，2007（1）：30-31.

[14]王科，呂晨．中國碳市場建設(shè)成效與展望（2024）[J]．北京理工大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2024，26（2）：16-27.

責(zé)任編輯：姜洪云