白江迪 沈月琴, 2 龍 飛, 2 朱 臻, 2 舒 斌

(1.浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 杭州 311300； 2.浙江省農(nóng)民發(fā)展研究中心 杭州 311300)

森林碳匯抵消政策實施影響因素的實證研究*

白江迪1沈月琴1, 2龍 飛1, 2朱 臻1, 2舒 斌1

(1.浙江農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院 杭州 311300； 2.浙江省農(nóng)民發(fā)展研究中心 杭州 311300)

【目的】 從碳匯需求方企業(yè)研究森林碳匯抵消政策實施的影響因素，為森林碳匯政策制定提供依據(jù)。【方法】 基于上海電力、鋼鐵與化工3個重點減排行業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，利用結(jié)構(gòu)方程模型研究企業(yè)內(nèi)部動力、內(nèi)部壓力、外部激勵和外部約束等因素對森林碳匯抵消政策實施的影響，其中，調(diào)查問卷采用5級李克特量表設(shè)計，數(shù)據(jù)經(jīng)過正態(tài)性檢驗、因子分析后得到24個指標作為觀測變量，且經(jīng)過模型擬合指標和評價確定最后的影響路徑?！窘Y(jié)果】 企業(yè)內(nèi)部動力對森林碳匯抵消政策實施有顯著正影響，路徑系數(shù)為0.17，其中，降低企業(yè)減排成本對森林碳匯抵消政策實施影響最大，為0.973； 外部激勵對森林碳匯抵消政策實施的直接影響不顯著，通過內(nèi)部動力的間接作用影響顯著，路徑系數(shù)為0.054，其中，貸款和進出口優(yōu)惠政策的影響路徑系數(shù)最大，分別為0.999和0.99； 外部約束對森林碳匯抵消政策實施有顯著正影響，路徑系數(shù)為0.766，通過內(nèi)部動力的間接路徑系數(shù)為0.087，直接路徑系數(shù)為0.679，其中，媒體宣傳的影響路徑系數(shù)最大，為0.922； 對森林碳匯抵消政策實施的總路徑作用大小為外部約束>內(nèi)部動力>外部激勵，內(nèi)部壓力對森林碳匯抵消政策實施影響不顯著?！窘Y(jié)論】 企業(yè)內(nèi)部動力對森林碳匯政策實施有正影響，表明加強森林碳匯的抵消作用和環(huán)保作用有利于企業(yè)支持森林碳匯政策的實施； 企業(yè)外部激勵對森林碳匯政策實施有正影響，表明繼續(xù)依靠政府支持可以激勵企業(yè)購買森林碳匯； 企業(yè)外部約束對森林碳匯政策實施有正影響，表明政府和市場對低碳的呼吁能夠引導(dǎo)企業(yè)進行低碳經(jīng)營，有助于森林碳匯市場的發(fā)展。本研究結(jié)果可為從需求者企業(yè)視角制定森林碳匯市場政策、鼓勵和引導(dǎo)企業(yè)購買森林碳匯提供重要依據(jù)。

企業(yè)； 間接減排； 森林碳匯； 抵消政策

氣候變化引起了全球關(guān)注，已從環(huán)境領(lǐng)域延伸到國際政治、經(jīng)濟和貿(mào)易領(lǐng)域，且在逐步加強。2015年12月12日，全球195個締約方國家在法國巴黎通過了《巴黎協(xié)定》，成為歷史上首個關(guān)于氣候變化的全球性協(xié)定。氣候變化主要是由人為排放的二氧化碳等溫室氣體不斷增加引起的(秦大河等， 2014)。為了應(yīng)對氣候變化，《京都議定書》允許碳排放權(quán)交易，通過買進的額度抵消超出的排放量，國際上運行的8個排放交易體系均已設(shè)計了不同的碳抵消機制。之后，《伯恩政治協(xié)定》和《馬拉喀什協(xié)定》又明確了森林碳匯可部分抵消碳排放量的合法性，美國區(qū)域溫室氣體行動計劃(RGGI)已將森林碳匯納入到了碳抵消機制中(鄢德春， 2013)。中國是世界碳排放第一大國，應(yīng)對氣候變化的態(tài)度受到各國關(guān)注。目前，中國開展的7省市碳排放權(quán)交易試點已頒布了《碳排放權(quán)交易管理辦法》，正積極準備立法，制定碳排放權(quán)交易管理條例，為建立全國統(tǒng)一碳市場做準備。處于經(jīng)濟社會轉(zhuǎn)型關(guān)鍵時期的中國，經(jīng)濟發(fā)展是主要目標，若企業(yè)進行直接減排，必然影響經(jīng)濟發(fā)展，因此，已將通過林業(yè)活動增加森林碳匯作為應(yīng)對氣候變化的重要措施。森林碳匯不僅可以用來抵消碳排放量，而且還可以保護生態(tài)環(huán)境，促進工業(yè)資金投資農(nóng)業(yè)，提高農(nóng)民收入。建立完備的森林碳匯抵消機制，有助于激勵農(nóng)戶參與森林碳匯市場，有利于企業(yè)在不影響經(jīng)濟發(fā)展的情況下完成減排任務(wù)。中國的7個試點地區(qū)中，北京、上海和湖北已對碳排放權(quán)抵消機制做出了明確規(guī)定，其中北京還對CCER碳抵消信用限制了使用條件，限定管制企業(yè)使用CCERs類型的比例中，森林項目占40%。

在森林碳匯政策和碳抵消機制相關(guān)領(lǐng)域，學(xué)者們從不同角度進行了大量研究。張華明等(2011)總結(jié)了清潔發(fā)展機制(CDM)下中國森林碳匯市場開發(fā)中存在的問題，提出了森林碳匯政策創(chuàng)新機制。鄢德春(2013)借鑒國際主要碳排放交易體系的碳抵消機制，總結(jié)了國內(nèi)碳交易體系發(fā)展現(xiàn)狀，提出上海碳市場應(yīng)加快碳抵消機制設(shè)計。唐芳林等(2012)根據(jù)云南省現(xiàn)有減排狀況和森林碳匯的獨特優(yōu)勢，提出了森林碳匯抵消機制的相關(guān)建議。高山(2015)認為碳抵消可以活躍市場，但必須明確碳抵消的范圍和比例，用于穩(wěn)定碳交易價格。Zhou(2015)認為政策不確定性可導(dǎo)致森林可持續(xù)經(jīng)營產(chǎn)生的碳抵消信用經(jīng)濟收益不穩(wěn)定，阻礙農(nóng)戶參與森林可持續(xù)經(jīng)營。Van Kooten等(2015)通過研究森林保護產(chǎn)生碳抵消信用的可行性，發(fā)現(xiàn)碳的折現(xiàn)率越低，木材采伐強度越弱。已有關(guān)于森林碳匯政策的研究主要集中在宏觀設(shè)計和對農(nóng)戶行為影響方面，缺乏從需求方企業(yè)角度的研究。森林碳匯市場是由供給方和需求方共同組成的，從企業(yè)間接減排視角研究森林碳匯抵消政策實施的影響因素具有重要意義。鑒于此，本文依據(jù)企業(yè)減排所處環(huán)境，利用結(jié)構(gòu)方程模型研究企業(yè)內(nèi)部動力、內(nèi)部壓力、外部激勵和外部約束等因素對森林碳匯抵消政策的影響，以期為森林碳匯政策制定提供依據(jù)。

1 理論框架與研究假說

森林碳匯需求者的目的是抵消碳排放量或者投資。劉豪等(2013)根據(jù)需求目的不同將森林碳匯需求者分為自愿型、使用型、儲存型和投機型4類。不同需求者在市場中發(fā)揮著不同作用，如投機者可以活躍市場(漆雁斌等， 2014)。英國政府通過各種政策工具向企業(yè)發(fā)出低碳經(jīng)濟信號，企業(yè)已經(jīng)意識到氣候變化帶來的挑戰(zhàn)和機遇(陳迎， 2006)。林永居(2011)認為企業(yè)在環(huán)境管理方面受到外部動因和內(nèi)部動因2方面因素的影響，其中外部動因包括政府的環(huán)境管制和市場機會，內(nèi)部動因主要指主動承擔(dān)社會責(zé)任。賈興平等(2014)從外部環(huán)境(主要是制度壓力和市場競爭)和內(nèi)部資源2方面研究企業(yè)履行社會責(zé)任的影響因素。根據(jù)企業(yè)社會責(zé)任理論、利益相關(guān)者理論及企業(yè)在環(huán)境保護方面的相關(guān)研究，可從企業(yè)內(nèi)部環(huán)境和企業(yè)外部環(huán)境2方面分析森林碳匯抵消政策實施的影響因素，其中內(nèi)部環(huán)境包括內(nèi)部動力和內(nèi)部壓力，外部環(huán)境包括外部激勵和外部約束。

1.1 基于企業(yè)間接減排視角的森林碳匯抵消政策實施影響因素分析

1.1.1 企業(yè)內(nèi)部動力因素 增加企業(yè)減排的內(nèi)部動力有助于增強企業(yè)支持森林碳匯抵消政策。從企業(yè)內(nèi)部動力分析，企業(yè)是否購買森林碳匯要從減排成本、減排帶來的效應(yīng)和政府支持等方面考慮(朱慶華等， 2014)。低碳經(jīng)濟條件下，企業(yè)開展環(huán)境保護行動并承擔(dān)社會責(zé)任，是提高企業(yè)形象、增強企業(yè)競爭力的有效武器。在社會主義微觀市場經(jīng)濟中，雖然以市場經(jīng)濟為主，但政府仍可以間接干預(yù)企業(yè)發(fā)展。政府正在積極倡導(dǎo)低碳環(huán)保，企業(yè)可以抓住發(fā)展良機(孔凡偉， 2012)，獲得更多的政府支持，并享受優(yōu)惠政策。目前，國家仍處于工業(yè)化進程之中，企業(yè)通過大幅度減產(chǎn)降低二氧化碳排放不現(xiàn)實，而技術(shù)減排、管理減排等直接減排方式難度大，需要消耗大量成本和時間才能實現(xiàn)。企業(yè)作為理性經(jīng)濟人，會以利潤最大化原則選擇減排方式，在短期內(nèi)保證企業(yè)收益不變的情況下，盡量降低減排成本是企業(yè)必須考慮的因素。購買森林碳匯是森林生態(tài)服務(wù)補償方式之一，也是企業(yè)履行社會責(zé)任的途徑之一，同時可以較少的成本幫助企業(yè)完成減排任務(wù)。楊博(2011)也認為森林碳匯是企業(yè)自愿參與應(yīng)對氣候變化的一種長期行之有效的辦法。關(guān)于企業(yè)內(nèi)部動力的分析，主要是指企業(yè)從自身發(fā)展考慮自發(fā)進行減排和積極主動支持森林碳匯抵消政策。

1.1.2 企業(yè)內(nèi)部壓力因素 增加企業(yè)內(nèi)部壓力有助于增強企業(yè)支持森林碳匯抵消政策。從企業(yè)內(nèi)部壓力分析，企業(yè)減排需要解決的根本問題是生產(chǎn)技術(shù)，即如何實現(xiàn)實質(zhì)性減排。2009年《溫室氣體減排的革新——以生命周期量化評估化學(xué)工業(yè)碳減排》報告中指出，與化學(xué)工業(yè)直接或間接減排相關(guān)的每單位溫室氣體排放，可通過化工產(chǎn)品和技術(shù)幫助其他行業(yè)或消費者實現(xiàn)2～3個單位的減排量。從鋼鐵行業(yè)的資源消耗、能源消耗和對環(huán)境負荷來看，“短流程”要比“長流程”資源、能源消耗少，對環(huán)境的影響也小很多(郭焱等， 2014)。低碳經(jīng)濟環(huán)境下，從企業(yè)的經(jīng)濟效應(yīng)和價值角度看，企業(yè)研發(fā)減排技術(shù)對未來發(fā)展有重要意義，但減排技術(shù)研發(fā)存在溢出效應(yīng)，會給企業(yè)帶來外部性，因而成為企業(yè)減排技術(shù)研發(fā)的制約因素(田立等， 2012)。企業(yè)碳排放還受經(jīng)濟規(guī)模、能源使用效率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響(Shaoetal.， 2014)，企業(yè)面臨的減排壓力包括減排技術(shù)成本和人才、能源投入結(jié)構(gòu)、資金投入等方面(蘭家彬等， 2008； 常興華等， 2007)，企業(yè)越難在這些方面做出快速改進，越愿意通過間接減排途徑實現(xiàn)減排。森林碳匯抵消企業(yè)減排作為間接減排方式，雖然不能解決根本問題，但卻可以緩解企業(yè)減排壓力。關(guān)于企業(yè)內(nèi)部壓力的分析，主要是指企業(yè)自身在減排目標下面臨的難題。

1.1.3 企業(yè)外部激勵因素 增加企業(yè)外部激勵有助于增強企業(yè)支持森林碳匯抵消政策，同時外部激勵可以通過企業(yè)內(nèi)部動力和壓力間接影響企業(yè)支持森林碳匯抵消政策。森林碳匯市場是政策誘導(dǎo)型和需求拉動型市場(陳建成等， 2014)，需要政府為發(fā)展森林碳匯市場進行主導(dǎo)和支持。Roh等(2014)認為沒有政府支持或制度工具，森林碳匯信用不會是解決碳排放問題的可行辦法。企業(yè)面臨的外部激勵因素主要是指政府提供給企業(yè)低碳環(huán)保的激勵政策，政府行為對企業(yè)減排行為具有正向影響(李秀珍， 2008)。政府采取經(jīng)濟激勵政策可以引導(dǎo)企業(yè)參與節(jié)能減排(孔凡偉， 2012)，企業(yè)在減排初期投入的成本不足，需要政府支持。田立等(2012)研究發(fā)現(xiàn)補貼額與企業(yè)的減排水平呈正比，與企業(yè)減排水平的資本彈性呈正比。企業(yè)能否享受稅收減免政策、貸款優(yōu)惠政策、進出口優(yōu)惠政策、節(jié)能獎勵等，對企業(yè)是否實施低碳環(huán)保有激勵作用(秦穎， 2006)，企業(yè)也會綜合考慮低碳環(huán)保為企業(yè)發(fā)展帶來的內(nèi)部影響，進而決策企業(yè)的發(fā)展方向。

1.1.4 企業(yè)外部約束因素 增加企業(yè)外部約束有助于增強企業(yè)支持森林碳匯抵消政策，同時外部約束可以通過企業(yè)內(nèi)部動力和壓力間接影響企業(yè)支持森林碳匯抵消政策。為應(yīng)對氣候變化，實現(xiàn)社會福利最大化和可持續(xù)發(fā)展目標，多數(shù)國家開始對企業(yè)提出環(huán)境規(guī)制(馬占杰， 2013)，尤其是高排放行業(yè)的企業(yè)。國際市場逐漸出現(xiàn)低碳貿(mào)易壁壘，包括出臺碳排放技術(shù)標準、碳標簽、碳關(guān)稅等，形成企業(yè)實施碳減排的外貿(mào)約束(孔凡偉， 2012)。目前，國內(nèi)外碳交易市場逐步擴大，不少企業(yè)紛紛加入，增加了企業(yè)市場競爭力，企業(yè)如果不采取相應(yīng)的措施，在國際市場交易中會處于劣勢地位。競爭者壓力和公眾關(guān)注度對企業(yè)減排行為有影響(秦穎， 2006)。此外，大型跨國企業(yè)采購中低碳供應(yīng)鏈要求、消費者低碳偏好及其他利益相關(guān)者帶來的低碳約束等，會對企業(yè)低碳發(fā)展形成貿(mào)易約束。Seebauer等(2015)研究發(fā)現(xiàn)，消費者購買商品會考慮碳排放影響。企業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展要求與低碳環(huán)保目標相一致，是企業(yè)未來發(fā)展的必然趨勢。外部約束是制約企業(yè)減排積極性的原因之一(蘭家彬等， 2008)，外部約束作用越大，對企業(yè)內(nèi)部減排決策的影響越大，企業(yè)越愿意參與森林碳匯市場。

1.2 研究假說

根據(jù)以上分析，結(jié)合以往文獻研究及相關(guān)理論，確定企業(yè)內(nèi)部動力、內(nèi)部壓力、外部激勵和外部約束對森林碳匯抵消政策實施有影響。為探討各影響因素之間的作用路徑，研究提出以下8個假說(圖1)： H1——企業(yè)內(nèi)部動力對森林碳匯抵消政策實施有正影響； H2——企業(yè)內(nèi)部壓力對森林碳匯抵消政策實施有正影響； H3——企業(yè)外部激勵對內(nèi)部動力有正影響； H4——企業(yè)外部激勵對內(nèi)部壓力有正影響； H5——企業(yè)外部激勵對森林碳匯抵消政策實施有正影響； H6——企業(yè)外部約束對內(nèi)部動力有正影響； H7——企業(yè)外部約束對內(nèi)部壓力有正影響； H8——企業(yè)外部約束對森林碳匯抵消政策實施有正影響。

圖1 基于企業(yè)間接減排視角的森林碳匯抵消政策實施的影響因素假說模型Fig.1 Model-hypothesis of the effect on forest carbon sink offset policy based on the indirect emission of enterprise

2 數(shù)據(jù)來源與描述統(tǒng)計

2.1 數(shù)據(jù)來源

上海于2008年成立了國內(nèi)第一家環(huán)境類交易所——上海環(huán)境交易所，其工作重心逐漸由節(jié)能減排技術(shù)轉(zhuǎn)讓轉(zhuǎn)移到碳市場建設(shè)中。上海碳排放權(quán)交易于2013年11月正式啟動，現(xiàn)已經(jīng)完成第二履約期的清繳任務(wù)。上海環(huán)境交易所致力于成為全國碳交易平臺，參與國際合作，與國際碳交易市場接軌。上海碳交易發(fā)展走在全國前列，截至2015年11月，上海碳市場總成交量2 049萬t，總成交金額3.13億元，在全國7個碳市場中位居前三； CCER總成交量1 610萬t，成交金額1.82億元，在全國7個碳市場中位居首位。以上海企業(yè)間接減排的視角研究森林碳匯抵消政策對森林碳匯市場發(fā)展具有代表性。

為保證實證研究結(jié)果具有現(xiàn)實意義，本研究選取納入上海碳排放配額管理的電力、化工和鋼鐵行業(yè)的企業(yè)。根據(jù)相關(guān)研究，結(jié)構(gòu)方程模型的樣本數(shù)至少在100個以上， 200個以上最佳，同時也有學(xué)者認為在新的統(tǒng)計檢驗方法下樣本量可以少于60個(吳明隆， 2009)。由于資源限制和企業(yè)數(shù)據(jù)獲取難度大等問題，研究之初確定了150個樣本量。本研究委托上海碳交易所，對上海197家碳交易試點企業(yè)的3個行業(yè)(電力、鋼鐵與化工)企業(yè)進行調(diào)研和數(shù)據(jù)收集，每個行業(yè)隨機抽取8家企業(yè)(鋼鐵行業(yè)以寶鋼獨立分廠為單位進行樣本抽取)，每個樣本企業(yè)員工按照學(xué)歷排序，為減少誤差，去掉最高學(xué)歷與最低學(xué)歷，然后兩兩抽取樣本，每個行業(yè)排在最后的樣本企業(yè)再隨機多抽取2個樣本，每個行業(yè)共抽取50個員工樣本，共收回調(diào)查問卷150份，回收率100%。通過對回收問卷進行審核，刪除4份無效問卷，其中2份問卷填寫出現(xiàn)嚴重缺失，即很多未填寫的選項； 2份問卷不嚴謹，填寫有較明顯的極端性反應(yīng)。如表1所示，本次調(diào)研共回收有效問卷146份，有效率達97.33%。為了確保數(shù)據(jù)不存在無回應(yīng)偏差(non-response bias)，對早回收問卷與遲回收問卷的受訪者性別、學(xué)歷、年齡、工作職務(wù)和所在部門等關(guān)鍵變量進行t檢驗，顯著性概率分別為0.708、0.143、0.790和0.534，均大于0.050，2組問卷不存在顯著差異，表明數(shù)據(jù)不存在顯著的無回應(yīng)偏差問題。

2.2 描述統(tǒng)計

2.2.1 企業(yè)員工基本特征 如表2所示，研究選取的企業(yè)員工中男性占大多數(shù)，比例達73.97%； 學(xué)歷多集中在本科，占45.89%，企業(yè)員工的文化程度較高； 年齡多集中在36～45歲，占40.41%，員工多為中年人； 在企業(yè)中的職位多為基層管理者，占38.36%，其次是專業(yè)技術(shù)人員，占31.51%，表明樣本數(shù)據(jù)更接近企業(yè)基本情況； 在企業(yè)中的部門多集中在能源部門，占62.33%，其次是行政部門，占33.56%，能源部門對自身企業(yè)燃料使用、碳排放和減排技術(shù)情況比較了解，行政部門主要負責(zé)企業(yè)的管理工作，對政府節(jié)能減排政策實施和執(zhí)行比較了解。2.2.2 企業(yè)員工對森林碳匯和其市場的認知度 如表3所示，所有員工對目前的氣候變化都有所了解：85.62%的員工了解森林在氣候變化中的作用； 80.82%的員工了解森林碳匯交易；60.96%的員工認為森林碳匯市場發(fā)展對保護環(huán)境特別重要；83.56%的員工接受強制企業(yè)購買森林碳匯用于抵消碳排放；48.63%的員工認為森林碳匯價格應(yīng)該以市場決定為主、政府調(diào)控為輔，與上海市碳價格決定方式一致；89.73%的員工認為森林碳匯存在的自然風(fēng)險應(yīng)該由交易雙方共同承擔(dān)。

表2 樣本員工基本情況

表3 樣本員工對森林碳匯的認知

2.2.3 企業(yè)員工對CCERs的認知度 目前，上海CCERs(中國核定自愿減排量)的市場價格不穩(wěn)定，企業(yè)主要通過直接減排完成減排目標，沒有購買過森林碳匯。雖然企業(yè)直接減排有難度，但由于碳交易市場剛剛啟動，市場配額發(fā)放較為謹慎，企業(yè)對CCERs的需求量不大。樣本員工對CCERs的認知見表4： 85.62%的員工了解CCERs項目； 87.67%的員工認為應(yīng)該提高CCERs抵消碳排放比例，其中85.94%的員工認為應(yīng)該從5%提高到10%； 99.32%的員工認為CCERs的價格一般； 78.77%的員工認為森林碳匯在CCERs抵消碳排放量中應(yīng)占5%～10%的比例； 與其他減排項目相比，78.77%的員工認為林業(yè)碳匯項目更好； 96.58%的員工所在企業(yè)沒有CDM項目，其中有82.27%的員工了解CDM項目。

表4 樣本員工對CCERs的認知

3 模型設(shè)定與實證分析

3.1 模型設(shè)定

3.1.1 結(jié)構(gòu)方程模型設(shè)定 結(jié)構(gòu)方程模型(structure equation model，SEM)是基于協(xié)方差矩陣對變量之間關(guān)系進行分析的一種統(tǒng)計方法，因此又稱為協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型(covariance structure model，CSM)。在應(yīng)用一般統(tǒng)計檢驗方法的前提下，結(jié)構(gòu)方程模型整合了路徑分析與因子分析2種統(tǒng)計方法，既可以進行變量間的因果分析，又考慮了誤差因素，可同時處理多組變量間的關(guān)系，有助于進行探索性和驗證性分析。結(jié)構(gòu)方程模型由測量模型和結(jié)構(gòu)模型2部分組成，測量模型用于描述觀測變量與潛變量之間的關(guān)系，主要通過驗證性因子分析來識別潛變量的觀測變量并評價每個潛變量的可靠性，為評估后面因果關(guān)系做必要準備； 結(jié)構(gòu)模型是指模型中各個潛變量之間的一系列關(guān)系，可以用于檢驗待驗證的各條路徑的統(tǒng)計顯著性。

式中：X、Y分別表示外生觀測變量與內(nèi)生觀測變量；ξ、η分別表示外生潛變量與內(nèi)生潛變量；Λx為X在ξ上的因子載荷矩陣；Λy為Y在η上的因子載荷矩陣；δ、ε分別表示X、Y的測量誤差。

結(jié)構(gòu)模型：η=Βη+Γξ+ζ。

式中：B和Γ都為路徑系數(shù)，其中B為內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系，Γ為外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響；ζ為結(jié)構(gòu)方程誤差項，即η在方程中未能解釋的部分。

3.1.2 問卷設(shè)計 借鑒相關(guān)文獻研究和對減排企業(yè)的了解，問卷共涉及27個觀測變量(表5)，包括企業(yè)內(nèi)部動力(7)、企業(yè)內(nèi)部壓力(5)、企業(yè)外部激勵(5)、企業(yè)外部約束(5)和森林碳匯抵消政策實施(5)。采用5級李克特(Likert)量表設(shè)計，用1、2、3、4、5表示被調(diào)查者對問題的看法和態(tài)度強弱。

表5 基于企業(yè)間接減排視角的森林碳匯抵消政策的影響因素結(jié)構(gòu)方程變量①

續(xù)表5

Continued

①A.表示測量方法為“1=完全不同意； 2=不同意； 3=不確定； 4=同意； 5=完全同意”。The measuring method is “1=completely disagree; 2=disagree; 3=uncertain; 4=agree; 5=completely agree”.B.表示測量方法為“1=非常低； 2=很低； 3=一般； 4=很高； 5=非常高”。The measuring method is “1=very low; 2=low; 3=in general; 4=high; 5=very high”.

3.1.3 數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗 數(shù)據(jù)分析前，對各個觀測變量的均值、標準差、偏度和峰度進行描述性統(tǒng)計，以確定樣本數(shù)據(jù)是否可以進行結(jié)構(gòu)方程模型分析。統(tǒng)計上一般認為偏態(tài)絕對值小于3、峰度絕對值小于10時，數(shù)據(jù)基本符合正態(tài)性分布，可以進行下一步的計量統(tǒng)計分析。如表6所示，偏態(tài)絕對值最大是1.839(見代碼EC5)，小于3，峰度絕對值最大為4.164(見代碼EC5)，小于10，樣本數(shù)據(jù)通過正態(tài)性分布檢驗，可以進行統(tǒng)計分析。

3.1.4 因子分析 企業(yè)內(nèi)部動力、內(nèi)部壓力、外部激勵、外部約束和森林碳匯抵消政策實施5個變量作為潛變量處理，需做因子分析，以確定觀測變量是否能夠真正、客觀、全面、有效地衡量各項潛變量。因子分析是指對觀測變量進行一系列統(tǒng)計檢驗，判別出最終的衡量效果，用主成分分析法對問卷項目做因子分析，即方差最大化正交旋轉(zhuǎn)法提取特征根值大于1的因子。用KMO和Bartlett檢驗測量數(shù)據(jù)是否適合做因子分析，用Cronbach Alpha系數(shù)進行信度檢驗，判斷因子內(nèi)部結(jié)構(gòu)是否具有一致性和穩(wěn)定性。因子分析主要使用SPSS統(tǒng)計軟件運行完成。

1) 效度檢驗 測量變量進行因子分析的前提是原始變量間具備某種程度的相關(guān)性，常采用KMO和Bartlett檢驗檢測。如表7所示，KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)測量結(jié)果為0.918，表明樣本適度性檢驗結(jié)果顯著；Bartlett球體檢驗的卡方檢驗值為5 563.112，且結(jié)果顯著。2種方法的測量結(jié)果表明數(shù)據(jù)間具有很高的相關(guān)性，適宜做因子分析。進一步考察潛變量因子負載系數(shù)情況，經(jīng)多次運算剔除2個測量變量，代碼為IM7和IP5，如表8所示，各觀測變量標準因子載荷系數(shù)在0.6以上，累計貢獻率在64%以上，表明所選定的觀測變量對潛變量的衡量效果好。

2) 信度檢驗 Cronbach’s Alpha信度系數(shù)，也稱為克朗巴哈系數(shù)，是常用的信度系數(shù)，用于檢測問卷的可信度，適用于態(tài)度(滿意度、愛好程度等)、意見式問卷(量表)的信度分析。信度系數(shù)表示信度的大小，信度系數(shù)越大，表明測量的可信程度越大，問卷設(shè)計越好。Cronbach’s Alpha值在0.861～0.966之間，整體Cronbach’s Alpha值為0.941，表明觀測變量指標一致性較強(表8)。

表6 各個測量變量的描述性統(tǒng)計分析

3.1.5 模型擬合及評價 采用AMOS7.0的極大似然法對未知參數(shù)進行估計，對模型進行擬合時發(fā)現(xiàn)，模型擬合的各項指標不理想。依據(jù)修正指數(shù)(MI)和理論判斷，刪除IM6可觀測變量，添加e1與e2、e4與e5、e7與e8、e13與e20、e14與e15、e15與e18、e16與e17、e19與e20、EI與EC之間的協(xié)方差，最后達到如圖2所示的相對較優(yōu)的模型路徑。IM6表示企業(yè)有履行社會環(huán)境責(zé)任的相關(guān)活動經(jīng)驗，測量的是潛變量內(nèi)部動力，森林碳匯交易發(fā)生在碳交易市場，與一般的環(huán)保行為不同，森林碳匯交易要遵循碳交易市場特有的規(guī)則，故相關(guān)活動經(jīng)驗對企業(yè)減排的內(nèi)部動力關(guān)系較弱，故刪除。增加e1與e2相關(guān)關(guān)系，表明“在低碳方面領(lǐng)先同行企業(yè)”與“通過低碳環(huán)保行為可以提升企業(yè)形象”測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，企業(yè)經(jīng)營目標中提升形象與領(lǐng)先同行業(yè)之間具有一致性。增加e4與e5相關(guān)關(guān)系，表明“靈活履約”與“獲得政策支持”測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，企業(yè)追求在碳減排過程中有更多的方法和支持。e7與e8相關(guān)關(guān)系表明減排技術(shù)和減排成本方面測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，一般減排技術(shù)越困難，需要的成本越高。e13與e20相關(guān)關(guān)系表明進出口和消費者偏好上測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，一般產(chǎn)品銷售情況與進出口稅和消費者偏好都有直接關(guān)系。e14與e15相關(guān)關(guān)系表明補貼和獎勵方面測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，均是政府的直接轉(zhuǎn)移支付，只是形式不一樣，但對企業(yè)行為都有激勵作用。e15與e18相關(guān)關(guān)系表明獎勵和媒體宣傳方面測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，對企業(yè)而言，獎勵就是一種宣傳形式。e16與e17相關(guān)關(guān)系表明同行企業(yè)和行業(yè)協(xié)會方面測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，同行業(yè)企業(yè)的經(jīng)濟活動均遵循一個行業(yè)協(xié)會的規(guī)章制度。e19與e20相關(guān)關(guān)系表明立法和消費者偏好方面測量的內(nèi)容在某種程度上具有相似性，消費者偏好對企業(yè)而言屬于“軟約束”，法律屬于“硬約束”，消費者偏好有時會成為立法的考慮因素之一。EI與EC之間相關(guān)關(guān)系表明外部激勵和外部約束有一定的相關(guān)關(guān)系，外部激勵與約束是企業(yè)面臨的2種并存的環(huán)境，且二者通常結(jié)合在一起對企業(yè)決策發(fā)揮作用。修正模型是在原有模型基礎(chǔ)上進行的改進，故修正模型的路徑假設(shè)關(guān)系不變。

表7 KMO和Bartlett檢驗①

① KMO取值于0～1之間，越接近于1，變量間相關(guān)性越顯著，越適合于做主成分分析。KMO value is between 0-1, the more close to 1, the more significant correlation between variables, the more suitable for principal component analysis.

表8 信度與效度分析結(jié)果①

① 內(nèi)部動力因子在主成分分析中提取出2個因子，觀測變量IM7屬于第二因子，故舍棄。內(nèi)部壓力因子中IP5的因子載荷系數(shù)小于0.5，故舍棄。Internal motivation factor extracts two factors on the principal component analysis, the observed variable IM7 belongs to the second factor, so give up.In internal pressure factors IP5 factor loading coefficient is less than 0.5, so give up.

為了確定利用結(jié)構(gòu)方程模型探究基于企業(yè)視角的森林碳匯抵消政策實施的影響因素，需對模型擬合效果進行評價。如表9所示，選取絕對指數(shù)、相對指數(shù)和簡約擬合指數(shù)評價模型擬合效果。絕對指數(shù)中RMSEA和相對指數(shù)中RFI接近標準，其余指標均達到判定標準。綜合各類評價指標，模型擬合效果良好。

3.1.6 效度檢驗 測量模型的區(qū)別效度(discriminant validity)指構(gòu)面所代表的潛在特質(zhì)與其他構(gòu)面的潛在特質(zhì)間低度相關(guān)或存在有顯著差異，可采用巢套模型分析(nested-model analysis)檢驗。如表10所示，5個潛變量兩兩間2個模型的自由度差異均為1，卡方值均有差異，且卡方值差異量顯著性檢驗的概率值P=0.000<0.05，均達到0.05顯著水平，表明未限制模型與限制模型2個測量模型有顯著不同，與限制模型相比，未限制模型的卡方值均顯著較小，即內(nèi)部動力、內(nèi)部壓力、外部激勵、外部約束、森林碳匯抵消政策實施5個潛變量間兩兩潛在構(gòu)面間的區(qū)別效度佳。

圖2 修正后的結(jié)構(gòu)方程模型路徑Fig.2 Revised structure equation model path

表9 結(jié)構(gòu)方程模型擬合指標及擬合評價

表10 區(qū)別效度驗證摘要

測量模型的收斂效度(convergent validity)指測量相同潛在特質(zhì)的題項或測驗會落在同一個因素構(gòu)面上，且題項或測驗間所得測量值之間具有高度相關(guān)性。根據(jù)潛變量各測量變量的標準化因子負荷量計算平均變異抽取量(AVE)和組合信度(CR)，當標準化因子負荷量大于0.5、AVE大于0.5、CR大于0.7時，說明具有較好的收斂效度。如表11所示，標準化因子負荷量最小值為0.509>0.5，AVE最小值為0.539>0.5，CR最小值為0.847>0.7，所以5個潛變量均具有收斂效度。

表12是圖2所示所有路徑系數(shù)的估計結(jié)果。結(jié)構(gòu)模型中單箭頭表示潛變量間的因果關(guān)系，測量模型中單箭頭表示潛變量對觀測變量的負載作用，協(xié)方差中雙向箭頭表示潛變量之間的相關(guān)關(guān)系以及測量變量的殘差項間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)構(gòu)方程模型允許相關(guān)關(guān)系存在。

表11 收斂效度檢驗情況

3.2 結(jié)果分析

從表12的參數(shù)顯著性估計結(jié)果看，各個觀測變量在0.1%顯著水平上均通過檢驗，表明潛變量與觀測變量之間的因子載荷系數(shù)估計具有統(tǒng)計學(xué)意義，潛變量可以用選定的測量變量反映。除企業(yè)內(nèi)部壓力和外部激勵對森林碳匯抵消政策實施的影響路徑系數(shù)外，其余系數(shù)均通過10%顯著性水平檢驗。標準化路徑系數(shù)排除了單位的影響，便于不同變量間進行比較。

3.2.1 企業(yè)內(nèi)部動力對森林碳匯抵消政策實施的影響分析 企業(yè)內(nèi)部動力對森林碳匯抵消政策實施有正影響的假說1成立，通過顯著性檢驗，直接影響路徑系數(shù)為0.170，即企業(yè)內(nèi)部動力每增加1單位，森林碳匯抵消政策實施增加0.170個單位。企業(yè)內(nèi)部動力5個觀測變量的載荷系數(shù)均超過0.800，說明這5個變量對森林碳匯抵消政策實施影響很大，其中，降低企業(yè)減排成本(IM3)對森林碳匯抵消政策實施影響最大，為0.973。領(lǐng)先同行其他企業(yè)(IM1)對政策實施的影響較弱，為0.825。企業(yè)經(jīng)營是以盈利為目的的，完成減排任務(wù)首先要考慮企業(yè)的成本問題，這有利于森林碳匯抵消政策的實施。

3.2.2 企業(yè)內(nèi)部壓力對森林碳匯抵消政策實施的影響分析 企業(yè)內(nèi)部壓力對森林碳匯抵消政策有正影響的假說2不成立，沒有通過顯著性檢驗，即企業(yè)內(nèi)部壓力不管多大，對森林碳匯抵消政策實施沒有直接影響。企業(yè)直接減排的難度雖然較大，但由于上海碳交易試點剛剛起步，配額發(fā)放相對較謹慎，企業(yè)主要還是通過直接減排完成減排指標，很少涉及購買配額或CCERs減排。減排方面形成的壓力還不足以影響森林碳匯抵消政策的實施。雖然內(nèi)部壓力對森林碳匯抵消政策的實施沒有達到統(tǒng)計學(xué)上的顯著影響，但仍具有一定的正影響趨勢。企業(yè)內(nèi)部壓力4個觀測變量中能源投入結(jié)構(gòu)(IP3)的影響路徑系數(shù)最大，為0.991。要實現(xiàn)長期溫升控制目標，核心要務(wù)是控制能源活動的二氧化碳排放。我國能源消費結(jié)構(gòu)長期以來主要以煤為主，給環(huán)境帶來了巨大壓力，在一定程度上也排擠了新能源技術(shù)的應(yīng)用，如以天然氣和可再生能源為主的低碳能源技術(shù)。能源投入結(jié)構(gòu)需實現(xiàn)以煤為主的能源結(jié)構(gòu)向非煤為主、以化石能源為主向非化石能源為主的能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。企業(yè)特有的能源投入結(jié)構(gòu)對森林碳匯抵消政策的實施具有促進作用。

表12 結(jié)構(gòu)方程變量路徑系數(shù)估計結(jié)果①

① ***P<0.001.

3.2.3 企業(yè)外部激勵對森林碳匯抵消政策實施的影響分析 企業(yè)外部激勵對內(nèi)部動力有正影響的假說3和企業(yè)外部激勵對內(nèi)部壓力有正影響的假說4均成立，分別通過了10%和1%顯著性檢驗，標準化路徑系數(shù)分別為0.315和0.649，即企業(yè)外部激勵每增加1單位，內(nèi)部動力和內(nèi)部壓力分別增加0.315和0.649個單位。企業(yè)外部激勵對森林碳匯抵消政策有正影響的假說5成立。企業(yè)外部激勵對森林碳匯抵消政策實施的直接影響沒有通過顯著性檢驗，即企業(yè)外部激勵程度無論多大，都對森林碳匯抵消政策實施沒有直接影響；但企業(yè)外部激勵通過內(nèi)部動力對森林碳匯抵消政策實施產(chǎn)生的間接影響，通過了顯著性檢驗，路徑系數(shù)大小為0.054(0.315×0.170)(表13)，即企業(yè)外部激勵程度增加1個單位，森林碳匯抵消政策實施間接增加0.054個單位。外部激勵作用越大，減排的動力越大，企業(yè)傾向于支持森林碳匯抵消政策實施的意愿會越大。由于企業(yè)內(nèi)部壓力對森林碳匯政策實施的影響不顯著，所以企業(yè)外部激勵通過內(nèi)部動力對森林碳匯政策實施產(chǎn)生的間接影響不顯著。企業(yè)外部激勵的5個觀測變量中，貸款(EI2)和進出口優(yōu)惠政策(EI3)的影響路徑系數(shù)最大，分別為0.999和0.993。

3.2.4 企業(yè)外部約束對森林碳匯抵消政策實施的影響分析 企業(yè)外部約束對內(nèi)部動力有正影響的假說6成立，而對內(nèi)部壓力有正影響的假說7不成立，外部約束對內(nèi)部壓力有負影響，通過5%顯著性檢驗，路徑系數(shù)為-0.583，即外部約束每增加1個單位，內(nèi)部壓力降低0.583個單位，與預(yù)期影響相反。雖然外部約束增大，可能會給企業(yè)帶來更大壓力，但在碳減排上，一方面如果外部約束不夠強烈，市場對低碳的需求不足，企業(yè)很難自主完成實質(zhì)性的減排，若單靠強制減排，反而會帶來更大壓力； 另一方面外部約束增大，市場中低碳方面的人才增多，減排技術(shù)研發(fā)加強，對企業(yè)內(nèi)部減排有促進作用。企業(yè)外部約束對森林碳匯抵消政策有正影響的假說8成立。企業(yè)外部約束直接影響森林碳匯抵消政策實施的路徑系數(shù)為0.679，通過0.1%顯著性檢驗； 通過內(nèi)部動力間接影響森林碳匯政策實施的路徑系數(shù)為0.087(0.509×0.17)(表13)，通過顯著性檢驗； 由于內(nèi)部動力對森林碳匯抵消政策實施的影響沒有通過顯著性檢驗，所以外部約束通過內(nèi)部動力對森林碳匯政策實施產(chǎn)生的間接影響不顯著； 企業(yè)外部約束影響森林碳匯抵消政策實施總的路徑系數(shù)為0.766。外部約束的5個觀測變量中，媒體宣傳(EC3)的影響路徑系數(shù)最大，為0.922。

基于企業(yè)間接減排視角的森林碳匯抵消政策實施的4個影響因素中，外部約束的路徑系數(shù)最大，外部激勵最小，外部約束>內(nèi)部動力>外部激勵。

表13 森林碳匯抵消政策實施的影響路徑分析

4 討論

雖然中國在2017年將建立全國統(tǒng)一性碳交易市場，但目前森林碳匯市場還不夠完善。研究案例點上海在碳交易市場建設(shè)中走在前列，但針對森林碳匯市場的建設(shè)仍有所欠缺，森林碳匯在抵消碳排放量中的重要性仍未體現(xiàn)。同時，研究點涉及行業(yè)面少，只能反映高排放企業(yè)對森林碳匯抵消政策的影響，不能完全反映對自愿減排的政府和個人以及參與森林碳匯市場的中介組織的影響，因此，后續(xù)研究將考慮其他市場參與主體，為完善森林碳匯政策提供科學(xué)依據(jù)。

5 結(jié)論

中國的碳交易市場在7個試點省市試行，還沒有形成全國性統(tǒng)一市場。森林碳匯作為碳交易的產(chǎn)品之一，在其中所占比例雖然很低但卻具有獨特的優(yōu)勢。相較于其他碳匯項目，森林碳匯項目在環(huán)境保護、生態(tài)平衡、生活健康等方面發(fā)揮著不可替代的作用，有助于工業(yè)資金向農(nóng)業(yè)回流，增加山區(qū)農(nóng)戶收入。發(fā)展低碳經(jīng)濟是全球的必然趨勢，需制定相應(yīng)的激勵政策和約束政策鼓勵和引導(dǎo)企業(yè)購買森林碳匯，活躍森林碳匯市場，同時幫助企業(yè)間接完成減排目標，這無論對農(nóng)戶還是企業(yè)都具有積極作用。依據(jù)上述研究，得出如下結(jié)論：

1) 加強森林碳匯的抵消作用和環(huán)保作用，有利于增強企業(yè)支持森林碳匯抵消政策實施。企業(yè)內(nèi)部動力對森林碳匯政策實施有正影響，其中通過抵消機制降低減排成本的影響路徑系數(shù)最大。碳減排初期，企業(yè)更關(guān)注的是減排帶來的成本有多高，穩(wěn)定森林碳匯價格，有利于吸引企業(yè)購買森林碳匯。低碳時代的到來，給企業(yè)帶來了壓力，但同時也給企業(yè)帶來了發(fā)展機遇。森林碳匯除可用于抵消外，還可以提高企業(yè)在市場中的形象，減少減排成本。此外，企業(yè)可以投資森林碳匯，儲存森林碳匯信用，森林碳匯使用除地域限制外，沒有時間限制。

2) 繼續(xù)依靠政府支持，可以激勵企業(yè)支持森林碳匯抵消政策。企業(yè)外部激勵對森林碳匯政策實施有正影響，其中獲得貸款優(yōu)惠和進出口優(yōu)惠的影響路徑系數(shù)最大。森林碳匯在環(huán)境保護中特有的作用要在市場中發(fā)揮出來，必須依靠政府支持。在社會主義市場經(jīng)濟中，政府這只“看得見的手”對企業(yè)發(fā)展發(fā)揮著重要作用，若在資金和銷售上得到政府支持，企業(yè)運營壓力會減少很多。在政府的支持下，低碳減排行動會加快步伐，企業(yè)響應(yīng)政策號召會在低碳方面做出相應(yīng)的貢獻。

3) 政府和市場對低碳的呼吁能夠引導(dǎo)企業(yè)進行低碳發(fā)展，有助于森林碳匯市場的發(fā)展。企業(yè)外部約束對森林碳匯政策實施有正影響，其中媒體宣傳的影響路徑系數(shù)最大。企業(yè)立足于市場中，必然要受到市場中利益相關(guān)者的影響，如同行、消費者、媒體、行業(yè)法規(guī)等。碳減排活動正在如火如荼地進行中，企業(yè)若不提早意識到低碳經(jīng)濟的到來，必然會在市場中落后發(fā)展。消費者的低碳觀念、環(huán)境保護的關(guān)注及相關(guān)法律法規(guī)制定，都約束著企業(yè)盡早樹立低碳環(huán)保形象，搶占低碳市場的制高點，為企業(yè)謀求更多市場。

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(責(zé)任編輯 石紅青)

Empirical Research on the Influential Factors of Forest Carbon Sink Offset Policy

Bai Jiangdi1Shen Yueqin1，2Long Fei1，2Zhu Zhen1,2Shu Bin1

(1.SchoolofEconomicsandManagement,ZhejiangA&FUniversityHangzhou311300；2.ResearchCenterofZhejiangFarmersDevelopmentHangzhou311300)

【Objective】 This paper investigates the influential factors of forest carbon sink offset mechanism from the point of enterprise, the carbon sink demander, in order to provide basis for the forest carbon sink policy-making. 【Method】Based on the survey data from electric power, steel and chemical enterprises, the key emission industry in Shanghai, using the structural equation model the paper studies the effects of the enterprise internal motivation, internal pressure, external incentive and external constraint on forest carbon sink offset policy, in which the questionnaire design uses the level 5 likert scale, the data gets 24 indicators as observation variables through normality test and factor analysis, and it also determines the final path graph through the model fitting index and evaluation.【Result】The internal motivation has a significantly positive effect on forest carbon sink offset policy, and the path coefficient is 0.17, in which decreasing the enterprise cost of emission reduction has the greatest influence on forest carbon offset policy, the value is 0.973; The external incentive has an insignificantly direct effect on forest carbon sink offset policy, however,it showed a significantly indirect effect through internal motivation on forest carbon sink offset policy, and the path coefficient is 0.054, in which the preferential policy about the loan and import & export have the greatest influence on forest carbon sink offset policy, the value is 0.999 and 0.99,respectively; The external constraint has a significantly positive effect on forest carbon sink offset policy, and the path coefficient is 0.766, in which the indirect path coefficient through internal motivation is 0.087 and the direct path coefficient is 0.679, the media has the greatest influence on forest carbon sink offset policy, the value is 0.922; The order of total path effect on forest carbon sink offset policy is external constraint>internal motivation>external incentive, and the effect of internal pressure on forest carbon sink offset policy is not significant.【Conclusion】 Internal motivation has a positive effect on forest carbon sink policy, which shows that strengthening the offset and environmental effects of the forest carbon sink, helps enterprise to support forest carbon sink policy; External incentive has a positive effect on forest carbon sink policy, showing that continually relying on government support can encourages enterprise to buy forest carbon sink; External constraint has a positive effect on forest carbon sink policy, showing that the call of government and market for low carbon can guide enterprise to carry out low-carbon development, and contribute to the development of forest carbon sink market. This paper provides an important basis to develop forest carbon sink market policy from the point of enterprise, the carbon sink demander, then encourage and guide enterprise to buy forest carbon sink.

enterprise; indirect emission; forest carbon sink; offset policy

10.11707/j.1001-7488.20170713

2016-01-11；

2016-04-23。

國家自然科學(xué)基金項目(71473230，71073148，71273245)； 浙江省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目(15NDJC201YB)。

F326

A

1001-7488(2017)06-0118-16

* 沈月琴為通訊作者。