本文是一篇经济管理论文，本研究基于2022年8月对浙江省四县市的农户调研数据以及官方年鉴统计数据，以浙江省杉木为例，利用GAMS软件对区域森林经营动态优化决策模型做非线性求解，以期预测出2021-2120年这100年中不同碳汇补贴方式以及补贴水平变化对森林经营决策的影响。
1引言
1.1研究背景及意义
“双碳”（碳达峰、碳中和）已经成为国家战略，但其实现也面临艰巨挑战，如何充分发挥森林增汇作用，助力我国“双碳”目标实现，是政府与学界普遍关注的焦点之一。2020年9月，习近平在第七十五届联合国大会上提出了“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的减排目标（以下简称“双碳”目标）。我国是世界上第一大温室气体排放国，碳排放总量约占全球温室气体总排放量的28%（刘满平，2021）；与发达国家相比，我国的能源结构与产业结构低碳化水平不高，且实现“双碳”目标的时间窗口期短，因此，如期实现“双碳”目标要求我国付出巨大努力（苏健等，2021）。已有研究表明，在我国仅靠减排难以完全实现碳中和，包括森林增汇在内的自然解决方案（Nature-based Solutions,NbS）被认为是实现“双碳”目标最为经济有效且不可或缺的手段之一（Michetti and Rosa，2011；Jin et al.，2020；安岩等，2021；田惠玲等，2021）。
我国是全球森林面积增长最多的国家，森林增汇潜力巨大，是实现“双碳”目标的重要基础。据第九次全国森林资源清查数据可知，我国森林覆盖率为22.96%，森林植被总碳储量为91.86亿t，当前我国已保持森林面积和蓄积连续30年“双增长”，并已成为世界上森林资源增长最多的国家。2000-2016年间我国的森林面积新增32.9万平方公里，是经济合作与发展组织所有成员国新增面积之和的5倍，新增的森林碳汇能力是发达国家的5倍，预计到2030年我国的森林蓄积量将增加到210亿立方米，累计新增吸收二氧化碳量将增加到20亿tCO2（e胡鞍钢，2021）。研究表明，截至2020年，我国森林碳储量将达到128.7亿t，能中和当年13%-17%的工业碳排放（Jin et al.，2020）。目前围绕森林碳汇能力测算的研究多因方法学缺陷导致结果被低估，若考虑以森林碳汇全口径为测算标准，则1978-2018年以来全国的森林能够吸收40年间高达21.55%的工业碳排放，森林碳汇贡献巨大（王兵等，2021）。由此可见，森林碳汇对“双碳”目标的早日实现至关重要。
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1.2研究目标与研究内容
1.2.1研究目标
本研究基于2022年8月对浙江省四县市的农户调研数据以及官方年鉴统计数据，采用纳入森林碳汇政策变量在内的区域森林经营动态优化决策模型，模拟分析不同林业碳汇补贴政策情景下森林经营主体的经营决策行为，以期揭示不同林业碳汇补贴方式对森林碳汇供给的影响，并基于结果提出优化林业碳汇补贴的对策建议，助力我国“双碳”目标的早日实现。
1.2.2研究内容
根据上述研究目标，本研究设置以下内容：
（1）纳入林业碳汇补贴政策的区域森林经营动态优化决策模型及纳入经营决策变量在内的森林碳汇计量方法的构建及参数确定
此部分在系统梳理最优轮伐期相关理论的基础上，构建一个纳入不同林业碳汇补贴政策的区域森林经营动态优化决策模型，其中包含决策模型的目标函数与约束条件，用以解决纳入碳汇补贴政策后林业部门净盈余最大化下的森林轮伐期问题以及林地面积变化问题。同时构建一个纳入经营决策变量在内的森林碳汇计量方法，用以计算纳入碳汇补贴政策对森林碳汇供给的影响。
（2）不同碳汇补贴政策对区域森林经营决策影响效应研究
此部分基于上述区域森林经营动态优化决策模型，以浙江省杉木经营为例，设置不同碳汇补贴情景，模拟分析不同碳汇补贴方式和补贴水平对森林经营决策的影响效应，即不同补贴方式和补贴水平下何时采伐是最佳的？最佳林地面积是多少？以此为揭示不同补贴方式和补贴水平对森林经营行为以及森林碳汇供给的影响和差异提供分析工具。
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2文献综述
2.1森林碳汇概念界定及其潜力相关研究
森林碳汇是指森林植物吸收大气中的二氧化碳并将其固定在植被或土壤中，从而减少其在大气中浓度的过程，是流量的概念；而森林碳储量是指森林吸收并固定在植被或土壤中所累积的二氧化碳量，是存量的概念（许骞骞等，2022）。当前国内外学者围绕森林碳汇潜力已有一定研究积累，本研究主要围绕森林碳汇潜力测算方法和测算尺度进行介绍。
2.1.1森林碳汇潜力测算方法相关研究
已有研究对森林碳汇潜力的估算主要以森林碳储量测算为基础，而森林碳汇量测算方法通常分为如下4类：样地清查法、模型模拟法、遥感估算法以及微气象学法。样地清查法因其实用性和操作性较强，普遍受国内外学者们欢迎（张娟和林晓薇，2020）。样地清查法多借助森林资源清查数据计算森林固碳量，例如Zhang et al（.2018）采用连续生物量扩展因子模型预测未来因造林再造林而产生的生物量碳固存，结果表明与2010年中国的生物量碳固存130.90TgC/y相比，2030年碳固存会达到230.15TgC/y，未来碳供给潜力巨大。模型模拟法可以模拟并预测短期内森林碳储量的动态变化，但受资料时间限制容易造成结果误差（孙清芳等，2016）。姜霞和黄祖辉（2016）将全球林产品模型与联合国政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanel on Climate Change,IPCC）碳汇估计方法结合模拟预测2015-2030年的中国森林碳储量，结果表明2030年的基准情景和高增长情景下森林碳储量分别为88.69亿t和86.43亿t，森林碳汇潜力巨大。张旭芳等（2016）利用灰色动态系统GM（1，1）模型预测2014-2033年中国林业碳库发展趋势，结果表明2014-2033年的林业碳库碳储量将稳定上升，2033年将达到278.43亿t，碳汇潜力巨大。遥感估算法能快速、准确、无破坏地进行宏观检测，但不具备普适性（孙清芳等，2016）。巫明焱等（2020）结合实地调查数据与同期Landsat8遥感卫星影像估算出川西米亚罗自然保护区森林地上碳储量为5.861Tg。微气象学法对仪器的精密程度与技术操作要求较高，运用难度较大（许骞骞等，2022）。由此可见，已有研究主要使用样地清查法、模型模拟法和遥感估算法测算森林固碳潜力，较少使用微气象学法。
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2.2森林碳汇政策对森林碳汇供给影响效应相关研究
2.2.1森林碳汇政策主要分类
现有森林碳汇政策大致可以划分为碳汇补贴、林业碳汇交易、林业碳税以及混合型政策等，其中，碳汇补贴政策又可进一步分为基于森林面积补贴与基于森林碳汇量补贴两种（Van Kooten et al.，1995；沈月琴等，2015；曹先磊等，2022；吴伟光等，2022）。基于面积补贴是指政府基于经营者森林面积给予一定标准的补贴，现有的生态补偿政策大多属于面积补贴。基于森林碳汇量补贴是指政府对于符合额外性的森林固碳量给予一定标准的补偿，这就要求政府定期检测森林的生长情况和固碳增汇情况。林业碳汇交易是指森林经营者按照既定林业碳汇方法学与程序对林业碳汇项目进行开发、监测、计量与审核，从而进入特定的碳交易市场进行交易。林业碳税特指政府对森林经营者因森林采伐或其它原因致使森林损毁，从而导致的碳排放征收相应税收（丁胜等，2018）。混合型碳汇政策是不同碳汇政策的组合搭配，通常包含“税收+交易”、“补贴+税收”、“补贴+交易”等多种形式（曹先磊等，2017；中国财政科学研究院课题组等，2018；王茹，2021）。其中，“补贴+税收”又可以进一步细分为“面积补贴+税收”和“碳汇量补贴+税收”等多种形式；其中，“碳汇量补贴+林业碳税”是指政府对经营者在森林经营过程中增加的碳汇给予补贴，但当进行森林采伐或因其它原因导致森林损毁时，按照一定标准进行征税，本研究所指的混合型政策即“碳汇量补贴+林业碳税”政策。需要指出的是，与林业碳汇交易相比，碳汇补贴对象种类多样，具有操作性强、实施效果好等优点（沈月琴等，2015），此外，国内尚未出现林业碳税相关实践，对林业碳税的研究仅仅停留在理论基础，因此，本研究选取碳汇补贴政策作为研究对象，以期为我国林业碳汇政策的优化提供相关建议。
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3 区域森林经营动态优化决策模型构建及参数确定 ..................... 16
3.1 模型的基本原理 .............................. 16
3.2 模型的基本假定 ................................ 17
4 不同碳汇补贴政策对区域森林经营决策的影响研究 ...................... 24
4.1 不同碳汇政策情景设定......................... 24
4.2 不同情景下的区域森林经营决策及其差异比较分析 ................ 25
5 不同碳汇补贴情景下区域森林经营碳汇供给及差异分析 .............. 33
5.1 基准情景下的区域森林碳汇供给分析 ........................... 33
5.2 不同情景下的区域森林经营碳汇供给分析 .................... 33
5不同碳汇补贴情景下区域森林经营碳汇供给及差异分析
5.1基准情景下的区域森林碳汇供给分析
图5.1为基准情景下，2021-2120年的浙江省杉木人工林碳汇供给变化。
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由图5.1可知，在不实施任何森林碳汇政策时，2021-2120年内的森林固碳量呈直线上升趋势，森林碳汇供给潜力巨大。具体而言，森林固碳量将从初始的312.96万tC 增加至2120年的936.22万tC，共计增加大约623.26万tC。需要说明的是，这仅仅是不实施任何森林碳汇政策下杉木人工林的森林碳汇供给，而现实中不同生态补偿政策的实施会进一步促进森林碳汇供给的增加，因此，有必要在下文计算不同补贴方式下的森林碳汇供给，进而比较不同政策情景下的森林碳汇供给差异。
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6主要结论与政策建议
6.1主要结论
本研究基于2022年8月对浙江省四县市的农户调研数据以及官方年鉴统计数据，以浙江省杉木为例，利用GAMS软件对区域森林经营动态优化决策模型做非线性求解，以期预测出2021-2120年这100年中不同碳汇补贴方式以及补贴水平变化对森林经营决策的影响，在此基础上，利用纳入决策变量在内的森林碳汇计量方法计算并比较不同碳汇补贴方式以及补贴水平对森林碳汇供给的影响。研究结果表明：
（1）林地面积补贴与碳汇量补贴均可促进森林碳汇的有效供给，实现森林净碳固存的有效增加。林地面积补贴主要通过增加林地面积进而促进森林碳汇供给，碳汇量补贴则通过延长森林轮伐期和增加林地面积共同促进森林碳汇供给。无论碳价格水平如何变化，两种补贴政策均可带来有效的森林净碳固存。
（2）相较于林地面积补贴，碳汇量补贴政策对森林碳汇供给的促进作用更为显著，可以带来更多的森林净碳固存。具体而言，当碳价格水平为40元/tCO2e时，碳汇量补贴政策带来的森林净碳固存高出林地面积补贴147.56万tC；当碳价格水平为68元/tCO2e时，碳汇量补贴政策带来的森林净碳固存高出林地面积补贴298.91万tC；当碳价格水平为100元/tCO2e时，碳汇量补贴政策带来的森林净碳固存高出林地面积补贴610.02万tC。这归因于与林地面积补贴相比，碳汇量补贴从森林轮伐期和林地面积这2条路径共同促进森林碳汇供给，且此政策对林地面积增加的激励效果也好于林地面积补贴下的激励。
（3）碳价格水平的变化与森林净碳固存的变化成正比，碳价格水平越高，不同补贴政策可带来的森林净碳固存也越高。具体而言，当碳价格水平从40元/tCO2e上升至100元/tCO2e时，林地面积补贴可带来的森林净碳固存将从1.54万tC增加至3.89万tC；碳汇量补贴政策可带来的森林净碳固存也将从149.10万tC增加至613.91万tC。此时，碳汇量补贴政策比林地面积补贴政策额外可多带来的森林净碳固存也将从147.56万tC增加至610.02万tC。显然，碳价格水平越高，碳汇量补贴政策比林地面积补贴政策额外可多带来的森林净碳固存也越高。
参考文献（略）