盛濟(jì)川,曹 杰,周 慧
(1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心,經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇 南京 210044;2.南京信息工程大學(xué)中國(guó)制造業(yè)發(fā)展研究院,江蘇 南京 210044)
森林對(duì)CO2的吸收是碳捕捉和碳儲(chǔ)存的一種重要途徑,熱帶森林面積占全球陸地面積的15%,吸收了陸地生物圈約25%的碳,截至2010年底全球森林共儲(chǔ)存了289億噸碳。然而因砍伐和森林退化造成的溫室氣體排放已成為全球變暖的第二大主因,其總量已占到由人為因素導(dǎo)致碳排放總量的12%~20%,1990—2010年間因森林減少導(dǎo)致年均0.5億噸碳被釋放到大氣中,而氣候變暖最終導(dǎo)致氣象災(zāi)害事件的頻發(fā)[1-5]。因此聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約在2007年引入了“減少砍伐和退化所致排放量”(REDD)機(jī)制。而REDD+是REDD的發(fā)展,通過(guò)采取各種政策方法和積極的激勵(lì)措施,以幫助發(fā)展中國(guó)家減少砍伐和森林退化,同時(shí)還包括森林保護(hù)、森林的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)以及增加森林碳信用。
在REDD+實(shí)施過(guò)程中,對(duì)于碳排放量的準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)與度量顯得尤為重要,這直接關(guān)系到一國(guó)從REDD+項(xiàng)目所獲得的實(shí)際收益。因此,一個(gè)可靠的碳排放監(jiān)測(cè)、報(bào)告和核證體系 (MRV)是在后京都議定書(shū)時(shí)代確保REDD+得到有效實(shí)施的關(guān)鍵所在。目前對(duì)于REDD+融資的激勵(lì)機(jī)制以及REDD+的監(jiān)測(cè)、報(bào)告和核證方法都進(jìn)行了大量的研究,而對(duì)于REDD+監(jiān)測(cè)的成本和不確定性的研究卻較少。監(jiān)測(cè)成本的衡量在成本-效益分析中會(huì)受到多種因素的影響,例如數(shù)據(jù)來(lái)源、現(xiàn)場(chǎng)評(píng)估方法、模型的設(shè)定、抽樣密度、分層規(guī)則、更新時(shí)間間隔以及誤差量化方法的影響。REDD+監(jiān)測(cè)成本分析事實(shí)上是一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題,在這一過(guò)程中存在兩個(gè)目標(biāo)函數(shù):給定成本下的最小誤差以及給定誤差下的最小成本。而監(jiān)測(cè)成本是由固定成本和可變成本所組成,固定成本在REDD+的監(jiān)測(cè)過(guò)程中是不變的,如調(diào)查的設(shè)備、計(jì)算機(jī)軟件等,而可變成本隨著森林監(jiān)測(cè)面積的變化而變化。因而,監(jiān)測(cè)成本的最優(yōu)化主要針對(duì)的是可變成本。Plugge[6]對(duì)加納、喀麥隆、印尼、哥倫比亞和蘇里南五個(gè)毀林國(guó)家的REDD監(jiān)測(cè)成本和不確定性進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)REDD的收益主要取決于誤差的幅度,而受評(píng)估成本和碳價(jià)的影響相對(duì)較小。Andrew[7]建立了一個(gè)基于Agent模型分析有效監(jiān)測(cè)對(duì)剛果盆地森林砍伐的影響,發(fā)現(xiàn)有效監(jiān)測(cè)固然可以減少非法伐木,但是會(huì)增加林區(qū)路網(wǎng)密度而使森林碎片化。
在REDD+監(jiān)測(cè)中量化碳儲(chǔ)量變化存在較大的不確定性,誤差的存在會(huì)對(duì)最終REDD+融資激勵(lì)機(jī)制產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。IPCC[8]提出在評(píng)估土壤碳量變化時(shí)采用可靠最小估計(jì) (RME),而RME與置信區(qū)間下限存在顯著的差異:置信區(qū)間只考慮到了抽樣誤差,RME針對(duì)的是整體不確定性,包括了抽樣誤差和其他誤差,如預(yù)測(cè)誤差、測(cè)量誤差、分類(lèi)誤差等[9]。而在 REDD+監(jiān)測(cè)成本計(jì)量中,RME是基期誤差區(qū)間下限和報(bào)告期誤差區(qū)間上限之差,可用于測(cè)量REDD+的碳量變化。由于置信區(qū)間只考慮抽樣誤差,因而RME方法得到的碳減排幅度要小于置信區(qū)間。已有研究中,REDD+監(jiān)測(cè)成本和不確定性差異較大,因而需要進(jìn)一步研究說(shuō)明。
一國(guó)實(shí)施REDD+所獲得的潛在收益取決于兩個(gè)因素:因減少毀林而帶來(lái)森林碳儲(chǔ)量的變化量(ΔC)和碳信用價(jià)格 (P)。其中ΔC是相比于基線情景,因?qū)嵤㏑EDD+而導(dǎo)致的一國(guó)森林碳儲(chǔ)量的變化量。這里假定即使沒(méi)有REDD+,溫室氣體的歷史排放水平仍將會(huì)持續(xù) (即基線情景),因而只要排放低于基線水平,該國(guó)就應(yīng)獲得碳排放配額并獲取相應(yīng)的收益。同時(shí)在計(jì)算REDD+情景下的森林碳儲(chǔ)量時(shí),采用可靠最小估計(jì) (RME)法,因而應(yīng)將不確定性考慮在內(nèi)。由此可以獲得森林碳儲(chǔ)量的變化量:
式中,CR1為REDD+情景下報(bào)告期的森林碳儲(chǔ)量,CB1為基線情景下報(bào)告期的森林碳儲(chǔ)量,C0為基期的森林碳儲(chǔ)量,ΔR為REDD+情景下森林碳儲(chǔ)量的變化率,ΔB為基線情景下森林碳儲(chǔ)量的變化率,e為監(jiān)測(cè)誤差。人類(lèi)行為會(huì)對(duì)森林碳儲(chǔ)量產(chǎn)生影響,森林砍伐會(huì)導(dǎo)致碳儲(chǔ)量的減少,而造林卻會(huì)增加碳儲(chǔ)量。因此如果REDD+得以成功實(shí)施,REDD+情景下森林碳儲(chǔ)量會(huì)大于等于基線情景,即ΔC≥0。而對(duì)于REDD+情景和基線情景下森林碳儲(chǔ)量的變化率ΔR和ΔB存在下列關(guān)系:
式中,α為REDD+努力系數(shù),衡量了REDD+對(duì)于森林碳儲(chǔ)量變化率的影響。對(duì)于造林國(guó)家(ΔB≥0)而言,如果REDD+成功實(shí)施則 α≥0,反之則α<0;而對(duì)于毀林國(guó)家 (ΔB<0)而言,如果REDD+成功實(shí)施則α<0,并且當(dāng)α≤-1時(shí),該國(guó)由毀林國(guó)變?yōu)樵炝謬?guó),反之則α≥0。一方面,一國(guó)可以從實(shí)施REDD+而增加的森林碳儲(chǔ)量中獲益;另一方面,REDD+的實(shí)施又是有成本的,其中監(jiān)測(cè)成本是一項(xiàng)重要的成本。當(dāng)收益和成本相等時(shí)可以得到盈虧平衡點(diǎn) (BEP):
式中,P為碳信用價(jià)格,M為REDD+的監(jiān)測(cè)成本。而監(jiān)測(cè)成本是由固定成本和可變成本共同組成的。其中固定成本如監(jiān)測(cè)設(shè)備、衛(wèi)星遙感圖片、管理費(fèi)用等是固定不變的,而可變成本會(huì)隨著一國(guó)森林面積的變化而變化。
式中,MF為REDD+的固定監(jiān)測(cè)成本,MV為REDD+的可變監(jiān)測(cè)成本。MV取決于一國(guó)的森林面積n和單位面積森林的REDD+監(jiān)測(cè)成本Ma。在假定不存在森林退化的條件下,單位面積森林的碳儲(chǔ)量保持不變,即報(bào)告期單位面積森林碳儲(chǔ)量等于基期單位面積森林碳儲(chǔ)量。因此,當(dāng)已知一國(guó)報(bào)告期實(shí)際森林碳儲(chǔ)量C1時(shí)可得到森林面積:
式中,C1為在不存在監(jiān)測(cè)誤差時(shí)一國(guó)真實(shí)的報(bào)告期森林碳儲(chǔ)量,即:
在給定REDD+監(jiān)測(cè)誤差條件下,由上述等式可以求出盈虧平衡點(diǎn)的REDD+努力系數(shù)α:
而當(dāng)α不變時(shí),可以得到盈虧平衡點(diǎn)的監(jiān)測(cè)誤差e:
本文仿真研究選取巴西、中國(guó)、印度、印尼和墨西哥2005—2010年的森林變化數(shù)據(jù)作為基線數(shù)據(jù),以此來(lái)預(yù)測(cè)在基線情景下到承諾期結(jié)束時(shí)一國(guó)的森林碳儲(chǔ)量。所采用的目標(biāo)函數(shù)是相比于基線情景,達(dá)到盈虧平衡點(diǎn)時(shí)減少的毀林量或增加的造林量,此時(shí)一國(guó)從REDD+中所獲得的收益等于建立監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的成本。2005—2010年間的森林碳儲(chǔ)量、單位森林碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織的《全球資源評(píng)估報(bào)告2010》。由2005和2010年的森林碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)C0和C1可以得到基線情景下森林碳儲(chǔ)量的變化率ΔB(時(shí)間間隔為5年)。由此可看出中國(guó)和印度的森林碳儲(chǔ)量在持續(xù)增加,已成為造林國(guó);而巴西、墨西哥和印尼森林碳儲(chǔ)量仍在減少,為毀林國(guó),尤其是印尼(-8.97%),具體見(jiàn)表1。
表1 數(shù)據(jù)來(lái)源表
為了仿真監(jiān)測(cè)成本和不確定性對(duì)于REDD+收益的影響,需要確定誤差e和REDD+單位面積森林可變監(jiān)測(cè)成本Ma的變化幅度。對(duì)于誤差e,其變化幅度分別取1%、2%、5%和10%;對(duì)于單位面積森林監(jiān)測(cè)成本Ma,其變化幅度分別取5美元/公頃、1美元/公頃、0.1美元/公頃和 0.01美元/公頃。REDD+固定監(jiān)測(cè)成本MF設(shè)為10萬(wàn)美元,主要用于購(gòu)買(mǎi)相關(guān)檢測(cè)設(shè)備、軟件以及獲取遙感圖像。碳信用價(jià)格P設(shè)為10美元。
根據(jù)式 (7),使用表1中的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)在誤差e和REDD+單位面積森林可變監(jiān)測(cè)成本Ma取不同值時(shí),盈虧平衡點(diǎn)的REDD+努力系數(shù)α。見(jiàn)表2。
表2 REDD+努力系數(shù)仿真結(jié)果
對(duì)于毀林國(guó)而言,當(dāng)α≤-100%時(shí),表明該國(guó)無(wú)法立即因減少毀林從REDD+中獲益,除非該國(guó)相比基線情景停止毀林并額外增加森林面積以彌補(bǔ)監(jiān)測(cè)成本的不足。而對(duì)于造林國(guó)而言,當(dāng)α≥100%時(shí),表明該國(guó)也無(wú)法立即因REDD+從增加造林中獲益,除非該國(guó)相比基線情景額外增加2倍的森林面積才能彌補(bǔ)監(jiān)測(cè)成本的不足。具體而言,具有較高造林率的印度和中國(guó)在前兩種仿真誤差情景下都可以立即從REDD+中獲益。而在誤差為5%的情景下,當(dāng)REDD+單位面積森林可變監(jiān)測(cè)成本較小 (Ma≤1)時(shí),這兩國(guó)可以較為容易地獲益,而當(dāng)可變監(jiān)測(cè)成本上升 (Ma=5)時(shí),這兩個(gè)國(guó)家必須付出相比基線情景2倍的努力進(jìn)行造林才可以彌補(bǔ)監(jiān)測(cè)成本的上升,達(dá)到盈虧平衡點(diǎn)。而在誤差為10%的情景下,即使可變監(jiān)測(cè)成本 (Ma=0.01)再小,中國(guó)和印度都需付出2~3倍的努力增加森林面積。而對(duì)于具有較高毀林率的印尼,該國(guó)在前三種仿真誤差情景下都可以較為容易地因減少毀林率而從REDD+中獲益。而當(dāng)誤差增加時(shí),印尼不僅需要停止毀林,還要新增造林面積才可能達(dá)到盈虧平衡點(diǎn)并從REDD+中受益。對(duì)于毀林率較低的國(guó)家,如巴西和墨西哥,這兩國(guó)只有在第一種誤差情景下才能通過(guò)降低毀林率從REDD+中受益。而當(dāng)誤差不斷增加時(shí),這兩國(guó)不僅需要禁止森林砍伐,而且還需要額外造林才有可能達(dá)到盈虧平衡點(diǎn)而獲益。在這些情景下,低毀林率的國(guó)家需要付出1~8倍的努力。
綜上,仿真結(jié)果表明:①在基線情景下,過(guò)去的毀林率或造林率會(huì)對(duì)未來(lái)從REDD+中獲得的收益產(chǎn)生重要影響;②監(jiān)測(cè)誤差對(duì)于REDD+努力系數(shù)的影響要遠(yuǎn)大于可變監(jiān)測(cè)成本的影響;③監(jiān)測(cè)誤差越大,一國(guó)需要付出的努力就越大,這樣才有可能達(dá)到盈虧平衡甚至獲益,反之所需付出的努力就越小;④可變監(jiān)測(cè)成本越高,則REDD+總監(jiān)測(cè)成本越高,一國(guó)需付出更多的努力才能實(shí)現(xiàn)盈虧平衡,反之則所需付出的努力越小。
為了研究碳信用價(jià)格P對(duì)于REDD+監(jiān)測(cè)誤差的影響,將P變化幅度確定為0.01美元/噸、0.10 美元/噸、1.00 美元/噸和 10.00 美元/噸。REDD+固定監(jiān)測(cè)成本MF設(shè)定為10萬(wàn)美元,單位面積森林可變監(jiān)測(cè)成本Ma為0.1美元/公頃。將REDD+努力系數(shù)的絕對(duì)值 |α|設(shè)定為0.5,即對(duì)于毀林國(guó)家 α=-0.5,造林國(guó)家 α=0.5。其含義為:對(duì)于毀林國(guó)家而言,其基線情景的森林碳儲(chǔ)量變化率ΔB<0,相比于基線情景,REDD+情景使得毀林率減少了50%;對(duì)于造林國(guó)家而言,其基線情景的森林碳儲(chǔ)量變化率ΔB>0,相比于基線情景,REDD+情景使得造林率增加了50%。根據(jù)式 (8),仍使用表1中的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)在碳信用價(jià)格P取不同值時(shí),盈虧平衡點(diǎn)的誤差e,具體結(jié)果見(jiàn)3。
表3 REDD+監(jiān)測(cè)誤差仿真結(jié)果
仿真結(jié)果表明,隨著碳信用價(jià)格P的增加,REDD+監(jiān)測(cè)誤差有不斷增大的趨勢(shì),由負(fù)值轉(zhuǎn)變?yōu)檎?,這表明隨著碳信用價(jià)格的不斷升高,監(jiān)測(cè)誤差由對(duì)森林碳儲(chǔ)量的高估轉(zhuǎn)變?yōu)榱说凸?,但誤差增加的幅度在不斷減小并逼近,如圖1所示。這主要是由于碳信用價(jià)格的增加,即使誤差變大使得森林碳儲(chǔ)量被低估,其產(chǎn)生的收益也足以彌補(bǔ)有誤差而導(dǎo)致的監(jiān)測(cè)成本的上升。但隨著碳信用價(jià)格的增加,監(jiān)測(cè)誤差在不斷地逼近一常數(shù)值。這表明:隨著碳信用價(jià)格的增加,其對(duì)于REDD+收益的貢獻(xiàn)是邊際遞減的。因此,對(duì)REDD+收益影響最大的因素是監(jiān)測(cè)誤差,其次才是碳信用價(jià)格和可變監(jiān)測(cè)成本。
圖1 碳信用價(jià)格對(duì)監(jiān)測(cè)誤差的影響
研究發(fā)現(xiàn),高毀林率或高造林率的國(guó)家從REDD+中獲益更多,而低毀林率或低造林率的國(guó)家所獲收益較少。因此,對(duì)于低毀林率或低造林率的國(guó)家而言,REDD+很難對(duì)該國(guó)實(shí)施REDD+產(chǎn)生激勵(lì)。而對(duì)于像中國(guó)這樣的具有較高造林率的國(guó)家,REDD+卻是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。同時(shí),對(duì)REDD+收益影響最大的因素是監(jiān)測(cè)誤差,其影響要高于碳信用價(jià)格和可變監(jiān)測(cè)成本。因而對(duì)于擬實(shí)施REDD+的國(guó)家而言,需要更多地關(guān)注如何降低監(jiān)測(cè)誤差,從而獲得盡可能真實(shí)的森林碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù),尤其是對(duì)于低毀林率或低造林率的國(guó)家更是如此。
低毀林率或低造林率的國(guó)家實(shí)施REDD+的動(dòng)機(jī)往往小于高毀林率或高造林率的國(guó)家,因?yàn)榍罢攉@益的難度或付出的努力要遠(yuǎn)大于后者,前者相比于基線情景只有在較低監(jiān)測(cè)誤差的情況下才能從REDD+中獲益。為了更有效地實(shí)施REDD+,將低毀林率或低造林率的國(guó)家也納入到REDD+體系中,可能的途徑選擇有:①基于全球統(tǒng)一的基線數(shù)據(jù)建立基線情景,從而消除低毀林率或低造林率的國(guó)家和高毀林率或高造林率的國(guó)家實(shí)施REDD+的動(dòng)機(jī)差異[10];②采用成功努力補(bǔ)償法 (CSE)而不是減排補(bǔ)償法 (CR),即根據(jù)發(fā)展中國(guó)家采取減少砍伐的政策和措施的努力程度進(jìn)行補(bǔ)償,是一種基于投入的方法[11];③通過(guò)評(píng)估森林保護(hù)的行為或森林可持續(xù)管理的成果來(lái)分配收益,而不再根據(jù)森林碳儲(chǔ)量的改變量來(lái)分配[12]。同時(shí)需要加強(qiáng)環(huán)境影響方面的審查,繼續(xù)實(shí)行嚴(yán)格的環(huán)境規(guī)制計(jì)劃[13-14],使得REDD+受益國(guó)保持現(xiàn)有的森林覆蓋率。這些途徑都需要進(jìn)行更多的研究,從而最終建立一個(gè)公平的、具有可比性的森林碳計(jì)量體系,確保今后REDD+在全球范圍內(nèi)得以成功實(shí)施。
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