REDD+机制下中国森林碳减排区域影响因素研究

盛济川　周慧　苗壮

摘要 森林对CO2的吸收是碳捕捉和碳储存的一种重要途径，因砍伐和森林退化造成的温室气体排放已成为全球变暖的第二大主因。因此联合国气候变化框架公约在2007年引入了“减少砍伐和退化所致排放量”（REDD）机制。作为REDD机制的扩展，“REDD+机制”被定义为“采取各种政策方法和积极的激励措施，以帮助发展中国家减少砍伐和森林退化，同时还包括森林保护、森林的可持续经营以及增加森林碳汇。本文分析了中国森林碳减排量的潜在影响因素，通过建立全局回归模型识别出关键的影响因素，在此基础上通过检验发现全局回归模型具有空间非稳定性，并建立了地理加权回归模型对关键影响因素的空间异质性进行了分析。研究结果表明：中国森林碳减排量主要受人均地区生产总值、人口自然增长率、人口密度、农业总产值以及林业总产值等五个因素影响。人均地区生产总值对森林碳减排水平提升具有阻碍作用，并且呈现出东北向西南递减的趋势；而人口密度同样具有阻碍作用，并呈现出从西向东递增的趋势；人口自然增长率对于森林碳减排水平提升在东北区域具有促进作用，而在西南区域则具有阻碍作用；农业发展对森林碳减排水平提升具有促进作用，并具有从东向西递减的趋势；林业发展对森林碳减排水平提升具有促进作用，呈现出从西南向东北递减的趋势。最后针对这些空间异质性提出有针对性的政策工具供给，为中国今后的REDD+机制设计提供决策依据。

关键词 REDD+；毁林；气候变化；地理加权回归

中图分类号 X196 文献标识码 A 文章编号 1002-2104（2015）11-0037-07

国际社会对全球森林砍伐和退化问题的关注已久，目前由砍伐和森林退化所致的温室气体排放已经成为全球变暖的第二大主因，其总量已占到由人为因素温室气体碳排放总量的15%[1]。在热带森林国家，森林面积以每年1 300万hm2的速度在不断减少[2]。基于此，联合国气候变化框架公约（UNFCCC）在2007年提出了“减少砍伐和退化所致排放”机制 （REDD）。之后在REDD的基础上，又将森林保护、森林的可持续经营以及增加森林碳汇纳入REDD的范畴，形成了REDD+机制[3]。与REDD相比，REDD+机制体现出一个更强有力的承诺，旨在保护生物多样性等人类共同利益以及平等地对待碳存储和人类的生计。

中国是世界上人工造林面积最多的国家，自新中国成立以来，通过大规模植树造林和封山育林，截止2013年底中国森林覆盖率已经达到21.6%，人工造林面积达到6 933.38万hm2，居世界第一位。在世界森林资源持续减少的情况下，中国已经成为世界森林资源增长最快的国家。相比于工业减排而言，REDD+项目投资更少、成本更低，可以帮助中国大大降低减排的成本[4]。因此在REDD+机制下，如何充分发挥中国森林碳减排的潜力是中国未来减少温室气体排放的关键所在，因而需要对影响中国森林碳减排量的因素进行识别和研究。与此同时，中国由于国土面积辽阔，各区域可能存在有一定的差异，需要进一步分析各区域的森林碳减排影响因素的空间异质性，从而有针对性的提供政策工具供给，充分发挥各区域的森林碳减排潜力。而对于这种空间异质性的研究，拟采用由Fotheringham et al.提出的地理加权回归（Geographical Weighted Regression， GWR） ，该方法可以在空间上对各参数进行估计，不仅可以检验空间的非稳定性，而且还可以提供相应的解决方法[5]。1 中国森林碳减排的潜在影响因素

1.1 宏观经济变量

Motel et al.认为宏观经济变量有可能对发展中国家的森林碳减排量产生影响[6]。经济发展水平与毁林之间的关系较为复杂：一方面，经济发展水平的提高会刺激对于农产品和林产品的需求，从而造成实际毁林量的上升以及造林量的下降，从而减少森林碳减排量；另一方面，经济发展水平的提高也可能会带来对森林保护需求的增加，从而减轻对于森林的压力[7]，使得森林碳减排量增加。对于发达国家而言，收入水平的上升会使得对于森林环境服务需求的增加；而对于发展中国家而言，收入水平的提高创造了更多的非农就业机会，使得人口从农村向城市迁移，从而降低对于森林的压力，同时人们对于能源的需求也从传统的薪材转变为其他能源方式[8]。这些行为都有可能减少毁林量并促使造林量增加。这里我们将采用人均地区生产总值（GDPPCA）变量作为宏观经济变量，用以衡量经济发展水平对中国森林碳减排量的影响。

人口数量的增加，会使得对于林产品需求的相应增加，大量的林木被砍伐用于薪材，导致毁林量增加和造林量的减少。同时人口数量的增加，使得人口密度上升，导致对于土地承载力的需求随之增长，因而许多森林被转变为农业用地，在亚洲和非洲主要表现为林地转变为耕地，而在拉美主要表现为林地转变为牧场[9]。而人口增长所带来的对食品和燃料需求的增加，往往会导致掠夺式的森林砍伐，由此导致森林面积急剧减少，大量原始森林遭到破坏，同时也削弱了森林资源的可再生能力和基础，森林退化更加严重[10]。因此在模型中，将采用人口密度（POPDEN）和人口自然增长率（POPGRO）作为人口变量，用以检验人口增长对中国森林碳减排量的影响，并预期这两个变量符号为负，即人口增加导致森林碳减排量减少。

1.3 农业部门变量

农业部门变量反映了一国农业生产的特点，而一国农业的发展也有可能会导致土地利用变化（LUC），即大量林地转变为农业用地，使得毁林量增加、造林量减少[11]。由林地向农地的土地利用变化主要是由两种不同农业活动所致：一是一些人迁移到森林地区进行开垦用以获取生活所需的耕种行为，另一种是商业农场主将林地转变为种植经济作物以用于出口[12]。然而另一方面，农业技术的进步也会促使农业生产效率的提高，使得单位面积土地的农业产量提高，这又会在另一方面减少毁林量、增加造林量[13]，从而提升一国的森林碳减排潜力。因此，农业发展与森林碳减排量之间存在有较为复杂的关系，为了衡量农业对中国森林碳减排量的影响，我们选择采用农业总产值（AGROUT）和农作物播种面积（AGRPLANT）来检验两者之间的关系。