張自強(qiáng)，公培臣

（1. 貴州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025；2. 瑞典農(nóng)業(yè)大學(xué) 林業(yè)經(jīng)濟(jì)系，于默奧 90183，瑞典）

熱帶森林砍伐和森林退化每年造成的碳排放約占全球總排放量的20%[1]。旨在推動(dòng)發(fā)展中國(guó)家減少毀林和森林退化，且通過(guò)森林保護(hù)與可持續(xù)管理，以增加森林碳匯的計(jì)劃，即被稱為REDD+，并被《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》作為應(yīng)對(duì)氣候變化的重要戰(zhàn)略。REDD+已成為降低碳排放和減緩氣候變化的重要政策工具[2]。限制森林砍伐和林地用途變更造成的收入損失應(yīng)該得到相應(yīng)的補(bǔ)償。合理補(bǔ)償REDD+項(xiàng)目參與者的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確評(píng)估保護(hù)森林的機(jī)會(huì)成本[3]。機(jī)會(huì)成本的準(zhǔn)確評(píng)估關(guān)系到REDD+的執(zhí)行效率與財(cái)政或政策支持程度，評(píng)估機(jī)會(huì)成本需要更精細(xì)的研究[4]。在全面限制天然林商業(yè)性采伐和生態(tài)文明建設(shè)上升到國(guó)家戰(zhàn)略高度的背景下，探討REDD+機(jī)會(huì)成本對(duì)合理補(bǔ)償和保障農(nóng)民利益具有現(xiàn)實(shí)意義。

2005年，在加拿大蒙特利爾舉行的《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》第十一次締約方會(huì)議首次提出了RED（減少發(fā)展中國(guó)家毀林）。由土地利用變化引起的碳排放主要發(fā)生在發(fā)展中國(guó)家[1]，在大會(huì)最后形成的材料中將RED修正為REDD，即減少發(fā)展中國(guó)家毀林與森林退化導(dǎo)致的碳排放。而后在2010年的《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》第十六次締約方大會(huì)上，目標(biāo)又增加了森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)，REDD擴(kuò)展為REDD+，完成了“RED—REDD—REDD+”的演變過(guò)程[5]。通過(guò)減少毀林、防止森林退化以減排和加強(qiáng)森林管理以增匯，就構(gòu)成了REDD+的兩個(gè)著力點(diǎn)[6]。相比于其他能源項(xiàng)目，REDD+被認(rèn)為是應(yīng)對(duì)氣候變化的低成本途徑[7]。REDD+成本主要包括項(xiàng)目管理成本、交易成本和機(jī)會(huì)成本，其中，最重要的是機(jī)會(huì)成本[8]。REDD+低成本的優(yōu)勢(shì)主要在于其更低的機(jī)會(huì)成本，因?yàn)椴恍枰_(kāi)發(fā)新技術(shù)或開(kāi)展新研究來(lái)實(shí)現(xiàn)減排[9]。然而，REDD+限制了森林資源的開(kāi)發(fā)利用，可能給當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)帶來(lái)相當(dāng)大的機(jī)會(huì)成本。開(kāi)展REDD+項(xiàng)目的地理、生態(tài)、體制和社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境決定了機(jī)會(huì)成本大小[10]。機(jī)會(huì)成本的認(rèn)定比較復(fù)雜，卻又非常重要，關(guān)系到能否進(jìn)行較為準(zhǔn)確和合理的利益分配或成本補(bǔ)償[3]，甚至決定了REDD+的可行性。

測(cè)算機(jī)會(huì)成本主要通過(guò)林地替換用途的收益（美元/公頃）除以碳密度（噸/公頃）得到，評(píng)估方法主要有三種[11]：一是本地經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停诘貐^(qū)實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行估算；二是全球經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，匯總各地區(qū)數(shù)據(jù)，忽略區(qū)域碳密度變化進(jìn)行測(cè)算；三是全球模擬模型，基于地區(qū)實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)的估算結(jié)果進(jìn)行模擬或仿真推算。不同評(píng)估方法得出的結(jié)果存在差異?；谌蚪?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜏y(cè)算的機(jī)會(huì)成本變化區(qū)間為10～21美元/tCO2e，即每噸二氧化碳當(dāng)量的機(jī)會(huì)成本為10～21美元[12]。而通過(guò)全球模擬模型測(cè)算的機(jī)會(huì)成本則為11.26美元/tCO2e[11]?，F(xiàn)有研究大多采用本地經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，且不同地區(qū)和林地更改用途下的機(jī)會(huì)成本不同。在巴布亞，森林砍伐后改種用材林和油棕櫚的機(jī)會(huì)成本分別為12.9美元/tCO2e和18.9美元/tCO2e，而在印尼廖內(nèi)，兩者的機(jī)會(huì)成本又分別為18.9美元/tCO2e和56.3美元/tCO2e[13]。然而，以下兩點(diǎn)值得注意：一是現(xiàn)有研究對(duì)REDD+機(jī)會(huì)成本的測(cè)算均以30年的項(xiàng)目周期為基準(zhǔn)，不考慮無(wú)限期收益的情況可能低估了補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)。REDD+機(jī)制是向生態(tài)環(huán)境服務(wù)付費(fèi)，項(xiàng)目潛在收益誤差的大小關(guān)系到利益相關(guān)者的實(shí)際收益[14]。部分文獻(xiàn)選擇性地忽略總利益和凈利益的差異會(huì)影響研究的精度[15]。二是現(xiàn)有研究只是測(cè)算機(jī)會(huì)成本大小而未識(shí)別其對(duì)假設(shè)條件變化的反應(yīng)程度，這可能會(huì)降低REDD+項(xiàng)目的執(zhí)行彈性。盡管考慮所有影響機(jī)會(huì)成本的因素會(huì)顯著增加REDD+管理成本或交易成本，但識(shí)別關(guān)鍵影響因素的作用是可行的。通過(guò)估計(jì)機(jī)會(huì)成本和分析其影響因素，不僅可洞察毀林動(dòng)因，還可為干預(yù)措施提供指引，從而保障利益受損群體的公平性[16]。畢竟，REDD+并不具備向所有森林保護(hù)提供補(bǔ)償?shù)哪芰17]，很可能因機(jī)會(huì)成本過(guò)高而被迫放棄?；诖耍枰拚F(xiàn)有機(jī)會(huì)成本的測(cè)算方法，考慮無(wú)限期收益下推遲30年變更林地用途的損失，以更準(zhǔn)確地評(píng)估機(jī)會(huì)成本，再通過(guò)靈敏度分析，對(duì)比兩種算法得出的機(jī)會(huì)成本及其誤差值對(duì)影響因素變動(dòng)的反應(yīng)程度，判斷REDD+開(kāi)展的可行性預(yù)期及其影響。

在過(guò)去幾十年，油棕農(nóng)業(yè)（Oil Palm agriculture）已經(jīng)成為熱帶森林砍伐的主要驅(qū)動(dòng)力[18]。在相同林地用途轉(zhuǎn)換下，影響機(jī)會(huì)成本的因素主要是產(chǎn)品價(jià)格、勞動(dòng)力成本和貼現(xiàn)率[19]。對(duì)此，以林地轉(zhuǎn)種油棕為例，在僅考慮項(xiàng)目周期30年內(nèi)和考慮無(wú)限期收益下推遲30年后再變更林地用途的兩種情況下，測(cè)算兩者的機(jī)會(huì)成本及其誤差值，分析機(jī)會(huì)成本對(duì)影響因素變化的靈敏度。

1 REDD+機(jī)會(huì)成本測(cè)算方法的修正

機(jī)會(huì)成本是毀林產(chǎn)生的凈收益，毀林后的林地用途多樣，包括轉(zhuǎn)種農(nóng)作物、經(jīng)濟(jì)林和發(fā)展畜牧業(yè)等，同一片林地可能包括多種用途。林地更改用途后機(jī)會(huì)成本的一般形式可表示為[8]：

式中：Qikt表示第i塊地上第k項(xiàng)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)在t時(shí)期的產(chǎn)出，Pikt、Cikt分別表示產(chǎn)出對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)價(jià)格和投入成本，r為貼現(xiàn)率。由于REDD+的項(xiàng)目周期通常為30年，則T=30，該公式未包括木材采伐收益。測(cè)算機(jī)會(huì)成本時(shí)需要細(xì)化采伐后林地的實(shí)際用途，即將πt具體化。

棕櫚油的價(jià)格攀升促使東南亞地區(qū)的農(nóng)民采伐后轉(zhuǎn)種油棕櫚，K為林地用途的變更年限，假設(shè)在K年內(nèi)更改M公頃的林地用途，每年按M/K的固定量砍伐后轉(zhuǎn)種油棕櫚。單位面積的采伐凈收入為L(zhǎng)g（美元/公頃），采伐后改種油棕櫚的單位成本為C0（美元/公頃），種植周期為t，且t=25年，下種3年后可采，每年油棕櫚種植的單位凈收入為Rt[美元/(公頃·年)]。REDD+的項(xiàng)目周期為30年，貼現(xiàn)率為r，e為自然常數(shù)，REDD+機(jī)會(huì)成本就是采伐與轉(zhuǎn)種油棕櫚的凈收入，通過(guò)加總不同年份變更林地用途的累積收入來(lái)測(cè)算。

第1年變更林地用途后，單位面積的累積收入NV1（美元/公頃）可表示為：

第2年變更林地用途后，單位面積的累積收入NV2（美元/公頃）則為：

第K年變更林地用途后，單位面積的累積收入NVk（美元/公頃）則為：

當(dāng)K+25＞30，則加總收入存在超過(guò)30年的部分，設(shè)為w，匯總每年變更林地用途的收入，REDD+機(jī)會(huì)成本則為：

現(xiàn)有研究?jī)H考慮項(xiàng)目30周期內(nèi)的機(jī)會(huì)成本，稱為算法1，可能高估了REDD+執(zhí)行的可行性，實(shí)際的機(jī)會(huì)成本需要考慮無(wú)限期收益的情況，稱為算法2。通過(guò)圖1來(lái)說(shuō)明算法1可能低估了機(jī)會(huì)成本。REDD+的項(xiàng)目周期為30年，可將林地利用年限切割成無(wú)限個(gè)30年。在不保護(hù)森林的情況下，從第0年開(kāi)始變更森林用途，每30年的凈收入為Ai(i=1, 2, …,n)，累積收入為π1。

圖1 森林在保護(hù)與不保護(hù)情況下的收入對(duì)比

在參與REDD+的情況下，林地推遲30年變更用途，每30年的凈收入為Bi(i=2, 3, …,n)，累積收入為π2。

REDD+實(shí)際機(jī)會(huì)成本則可表示為OPtrue：

顯然，只考慮REDD+的項(xiàng)目周期30年的收入情況，機(jī)會(huì)成本為A1，即為OP30，而考慮無(wú)限期收益下推遲30年變更林地用途的機(jī)會(huì)成本為OPtrue，即還應(yīng)包括30年后的收入差異部分，OPtrue則為實(shí)際機(jī)會(huì)成本，測(cè)算如下：

第1年變更林地用途后，無(wú)限期累積收入（美元/公頃）則可表示為：

第2年和第K年變更林地用途后，無(wú)限期累積收入（美元/公頃）分別可表示為：

則累積總收入為NPVn：

推遲30年變更林地用途的累積總收入為NPV(n-30)：

實(shí)際機(jī)會(huì)成本OPtrue則為：

算法1和算法2得出的機(jī)會(huì)成本誤差error為：

誤差值的占比Pr為：

2 基于修正算法的機(jī)會(huì)成本評(píng)估與靈敏度分析

2.1 評(píng)估參數(shù)

以森林采伐后改種油棕櫚為背景，BUTLER等[20]通過(guò)算法1估算了REDD+機(jī)會(huì)成本OP30。在此基礎(chǔ)上，本文再通過(guò)算法2來(lái)評(píng)估實(shí)際機(jī)會(huì)成本OPtrue，對(duì)比兩者的誤差error，分析其對(duì)影響因素的靈敏度。BUTLER等[20]假設(shè)將1萬(wàn)公頃森林分8年，若不變更用途，單位林地能減少的碳排放為AE，若變更，則按每年1250公頃的固定面積采伐后，轉(zhuǎn)種油棕櫚。種植油棕櫚的收入包括棕櫚油（CPO）和棕櫚仁（PK）兩部分，其產(chǎn)量占棕果產(chǎn)量Q的比例分別為ratio1和ratio2，兩者的價(jià)格比為pratio，棕櫚油的價(jià)格P分固定價(jià)格和變動(dòng)價(jià)格，可采后每年的單位經(jīng)營(yíng)管理成本為C[美元/(公頃·年)]，估算機(jī)會(huì)成本的參數(shù)值如表1所示。由于不同土地條件的產(chǎn)出差異對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響較大，F(xiàn)AO[21]將棕果的產(chǎn)量分為高產(chǎn)和低產(chǎn)兩種情況，種植周期內(nèi)單位面積每年產(chǎn)出的均值分別為20.5噸/公頃和17.03噸/公頃。種植周期內(nèi)，棕果產(chǎn)量呈倒“U”型變化，BUTLER等[20]基于三種林地條件測(cè)算了每年產(chǎn)出占年均產(chǎn)出的比重，再求三種比重的均值，三種林地條件的產(chǎn)出水平相差不大，結(jié)合FAO提供的參數(shù)值，可以得出每年棕果的產(chǎn)量。

表1 測(cè)算機(jī)會(huì)成本的參數(shù)值

2.2 REDD+機(jī)會(huì)成本及其誤差的測(cè)算與比較

2.2.1 REDD+機(jī)會(huì)成本及其誤差的測(cè)算結(jié)果

林地在8年內(nèi)完成用途變更，即K=8，油棕櫚的種植周期為25年，K+25=32＞30，即最后兩年變更林地的總收入中包括了31年和32年的收入部分，即w，考慮到w在折現(xiàn)超過(guò)30年后的值較小，對(duì)此，總測(cè)算中不考慮w的影響。BUTLER等[20]將棕果高產(chǎn)和低產(chǎn)情況分別對(duì)應(yīng)固定價(jià)格和變動(dòng)價(jià)格，基于機(jī)會(huì)成本的兩種算法，將各參數(shù)值代入到公式中，可測(cè)算出各自的機(jī)會(huì)成本及其誤差（表2）?？梢钥闯觯瑑H考慮項(xiàng)目周期30年的情況下，估計(jì)值OP30低估了REDD+實(shí)際機(jī)會(huì)成本，考慮無(wú)限期收益測(cè)算的機(jī)會(huì)成本OPtrue相對(duì)較高，基于現(xiàn)有參數(shù)水平，兩種算法的誤差值不大。棕果產(chǎn)量在高產(chǎn)與低產(chǎn)情況下每噸二氧化碳當(dāng)量機(jī)會(huì)成本（美元/tCO2e）的誤差值也有差異，其占OP30的比重分別為3.04%和1.87%，不同產(chǎn)出水平對(duì)機(jī)會(huì)成本具有一定影響。另外，從機(jī)會(huì)成本的測(cè)算公式看，兩種算法的差異主要體現(xiàn)在30年后的收入部分，且主要在第2個(gè)30年的周期內(nèi)，對(duì)此，在不考慮誤差項(xiàng)需要折現(xiàn)30年的情況下，這時(shí)的誤差值較大，棕果在高產(chǎn)與低產(chǎn)水平下的誤差值占比分別達(dá)到了53.03%和32.62%。盡管從現(xiàn)值看誤差值占比較小，但值得注意的是，從長(zhǎng)周期看，不考慮項(xiàng)目周期30年后的情況下，農(nóng)民參與REDD+獲得的補(bǔ)償顯然不能彌補(bǔ)其損失。

表2 REDD+機(jī)會(huì)成本與誤差

假設(shè)相鄰農(nóng)戶A和B分別擁有相同稟賦條件的林地，農(nóng)戶A參與REDD+項(xiàng)目，而農(nóng)戶B不參與，在30年的項(xiàng)目周期內(nèi)農(nóng)戶A獲得的補(bǔ)償與農(nóng)戶B變更林地用途后的凈收入相同，REDD+項(xiàng)目執(zhí)行結(jié)束，農(nóng)戶A開(kāi)始變更林地用途，顯然從31年開(kāi)始，農(nóng)戶A和農(nóng)戶B的經(jīng)營(yíng)收入就不同步了，其差異就是error部分，從當(dāng)期現(xiàn)值看，誤差占比達(dá)到了30%或50%，對(duì)農(nóng)戶的影響相當(dāng)大，顯然REDD+項(xiàng)目未能完全彌補(bǔ)農(nóng)戶A的損失，農(nóng)戶A由于參與REDD+，從第31年后與農(nóng)戶B的收入差距拉大，可能要?dú)v經(jīng)3個(gè)30年，即從第91年開(kāi)始，兩者的經(jīng)營(yíng)收入才能實(shí)現(xiàn)同步，如果農(nóng)戶A不參與REDD+，則會(huì)與農(nóng)戶B保持相同或相差不大的收入水平。

2.2.2 機(jī)會(huì)成本的比較及其影響

根據(jù)REDD+機(jī)會(huì)成本的測(cè)算公式可看出，參數(shù)水平?jīng)Q定機(jī)會(huì)成本的大小，不同參數(shù)的變化對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響不同，即機(jī)會(huì)成本對(duì)不同因素的靈敏度不同。由于研究地區(qū)存在地理、氣候、水土差異，更改林地的用途不同，REDD+機(jī)會(huì)成本也會(huì)產(chǎn)生差異[22]。RAKATAMA等[23]羅列了現(xiàn)有研究關(guān)于REDD+機(jī)會(huì)成本測(cè)算的方法、對(duì)象和結(jié)果等。從中篩選出部分進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)REDD+機(jī)會(huì)成本的影響因素及其作用程度如表3所示。從現(xiàn)有研究的測(cè)算結(jié)果看，在貼現(xiàn)率為10%水平下的不同地區(qū)、改作用途和測(cè)算方法下REDD+機(jī)會(huì)成本差異較大，最小的僅為0.26美元/tCO2e，最大的可達(dá)到56.3美元/tCO2e，甚至更大，樣本地主要集中在熱帶森林地區(qū)。一是從林地改作用途看，林地更改用途多樣，包括種植用材林、玉米、油棕櫚等，也有只是伐木不改種其他作物的情況，伐木收入依不同木材市場(chǎng)價(jià)值而不同，如龍腦香林的采伐收入明顯更高，補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)達(dá)到7000美元/公頃。在更改林地的多種用途中，改種油棕櫚的收入最高，測(cè)算的機(jī)會(huì)成本明顯高于其他用途，且不同地區(qū)種植油棕櫚的收入也存在明顯差異，如巴布亞與廖內(nèi)種植油棕櫚測(cè)算的機(jī)會(huì)成本分別為18.9美元/tCO2e和56.3美元/tCO2e。二是從林地條件看，同一地區(qū)不同林地條件決定的種植產(chǎn)出水平不同，如在印度尼西亞內(nèi)泥炭地與礦物地森林改種油棕櫚，測(cè)算的機(jī)會(huì)成本差異就較大。三是從測(cè)算方法看，全球經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停╣lobal empirical）是本地經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停╨ocal empirical）估計(jì)的匯總，全球模擬模型（global simulation）根據(jù)部門數(shù)據(jù)和減排目標(biāo)模型測(cè)算，兩者均不考慮碳密度差異，無(wú)法觀察不同林地條件和林地變更用途差異對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響，這是籠統(tǒng)測(cè)算而不考慮林地具體情況，但兩種測(cè)算方法得出的機(jī)會(huì)成本也有差異。另外，從機(jī)會(huì)成本測(cè)算的標(biāo)準(zhǔn)看，大多以固碳成本為標(biāo)準(zhǔn)，單位為美元/tCO2e或美元/tCO2e/year，也有研究選擇按單位林地面積測(cè)算補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)，單位為美元/(公頃·年)或美元/公頃，不同標(biāo)準(zhǔn)主要是變更林地用途的凈收入對(duì)比的基礎(chǔ)變量不同。

表3 REDD+機(jī)會(huì)成本的測(cè)算結(jié)果比較

從采伐森林改種油棕櫚測(cè)算的機(jī)會(huì)成本看，現(xiàn)有研究測(cè)算的機(jī)會(huì)成本變動(dòng)范圍為1.63～56.3美元/tCO2e，而通過(guò)算法1和算法2測(cè)算的機(jī)會(huì)成本，在高產(chǎn)情況下分別為63.62美元/tCO2e和65.56美元/tCO2e，或9479.77美元/公頃和9767.89美元/公頃；在低產(chǎn)情況下分別為26.13美元/tCO2e和26.62美元/tCO2e，或3893.49美元/公頃和3966.29美元/公頃，平均來(lái)看仍處于相同的變動(dòng)范圍內(nèi)。顯然，不同參數(shù)及其水平對(duì)測(cè)算的機(jī)會(huì)成本影響不同，也就關(guān)系到REDD+的可行性，通過(guò)靈敏度分析可進(jìn)一步觀察機(jī)會(huì)成本對(duì)不同影響因素變化的反應(yīng)程度，從而判斷其可能對(duì)開(kāi)展REDD+的影響。

2.3 REDD+機(jī)會(huì)成本及其誤差的靈敏度分析

2.3.1 REDD+機(jī)會(huì)成本的靈敏度分析

REDD+實(shí)際機(jī)會(huì)成本OPtrue包括兩部分，即OP30和error，分開(kāi)看，可根據(jù)改種油棕櫚的每年收入來(lái)反映各參數(shù)變化對(duì)項(xiàng)目周期30年內(nèi)每年累積收入的影響，而超過(guò)30年后的部分error只反映總值變化。機(jī)會(huì)成本對(duì)參數(shù)變化的靈敏度實(shí)際上是相對(duì)變化量或百分比改變，S(y,x)表示靈敏度，計(jì)算公式為：

式中：y可表示OP30和error，從長(zhǎng)期看，參數(shù)中變動(dòng)可能性較大的包括種植油棕櫚的產(chǎn)出價(jià)格、經(jīng)營(yíng)管理成本和貼現(xiàn)率，x則表示影響因素P、C、r，主要觀察REDD+機(jī)會(huì)成本對(duì)這三項(xiàng)因素的靈敏度。

（1）從價(jià)格變化看，機(jī)會(huì)成本的測(cè)算中棕櫚油價(jià)格相對(duì)穩(wěn)定，從市場(chǎng)需求看，未來(lái)價(jià)格上漲的可能性較大，棕果高產(chǎn)情況下，棕櫚油價(jià)格變化對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響如圖2所示。從變動(dòng)曲線走勢(shì)看，價(jià)格變化對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響不大，農(nóng)戶變更林地用途前8年的累積收入為負(fù)，第9年開(kāi)始盈利，主要是林地改種油棕櫚的前期成本較高，種植三年后才可采。根據(jù)靈敏度的測(cè)算公式，可得出棕櫚油價(jià)格變動(dòng)對(duì)機(jī)會(huì)成本的靈敏度，S(OP30,P)=0.28，即棕櫚油價(jià)格上漲1%，高產(chǎn)情況下OP30則增加0.28%，影響幅度較小。棕果低產(chǎn)情況下的收入明顯較低（圖3），前10年的累積收入為負(fù)，從第11年開(kāi)始盈利，項(xiàng)目周期內(nèi)棕櫚油價(jià)格變化對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響相對(duì)高產(chǎn)情況更明顯，S(OP30,P)=0.34，即棕櫚油價(jià)格上漲1%，低產(chǎn)情況下OP30則增加0.34%。

圖2 高產(chǎn)下機(jī)會(huì)成本對(duì)價(jià)格變化的敏感性

圖3 低產(chǎn)下機(jī)會(huì)成本對(duì)價(jià)格變化的敏感性

（2）從經(jīng)營(yíng)管理成本變化看，機(jī)會(huì)成本的測(cè)算中種植油棕櫚可采后，每年的經(jīng)營(yíng)管理成本是固定的，實(shí)際上，隨著要素價(jià)格的變化，尤其是勞動(dòng)力成本的上升，在項(xiàng)目周期30年內(nèi)經(jīng)營(yíng)管理成本上漲的可能性很大。棕果高產(chǎn)和低產(chǎn)情況下，種植油棕櫚的經(jīng)營(yíng)管理成本C變動(dòng)對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響分別如圖4和圖5所示。從曲線走勢(shì)看，低產(chǎn)情況下經(jīng)營(yíng)管理成本對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響相對(duì)高產(chǎn)情況明顯更大，其中，高產(chǎn)情況下的靈敏度，S(OP30,C)=-0.59，低產(chǎn)情況下的靈敏度，S(OP30,C)=-1.19，即經(jīng)營(yíng)管理成本上漲1%，機(jī)會(huì)成本則分別下降0.59%和1.19%，后者接近前者的2倍。種植油棕櫚的經(jīng)營(yíng)管理成本對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響相對(duì)高于棕櫚油價(jià)格的影響。一般而言，種植產(chǎn)品價(jià)格水平變動(dòng)對(duì)種植行為的影響更直接，農(nóng)民通常會(huì)根據(jù)不同農(nóng)產(chǎn)品的市場(chǎng)價(jià)格調(diào)整種植作物選擇，實(shí)際上，從敏感性分析發(fā)現(xiàn)，不同作物的經(jīng)營(yíng)成本對(duì)經(jīng)營(yíng)收入的影響可能更大，更值得關(guān)注，畢竟不同作物的經(jīng)營(yíng)要求不同，農(nóng)民未必能滿足其投資要求，經(jīng)營(yíng)能力可能不足?？梢钥闯?，即使在高產(chǎn)情況下，前9年的累積收入仍為負(fù)，而對(duì)于低產(chǎn)而言，當(dāng)經(jīng)營(yíng)管理成本C上漲1倍時(shí)，農(nóng)民種植油棕櫚無(wú)利可圖，累積收入均為負(fù)。

圖4 高產(chǎn)下機(jī)會(huì)成本對(duì)經(jīng)營(yíng)成本的敏感性

圖5 低產(chǎn)下機(jī)會(huì)成本對(duì)經(jīng)營(yíng)成本的敏感性

（3）從貼現(xiàn)率的變化看，由于項(xiàng)目周期長(zhǎng)達(dá)30年，后期累積經(jīng)營(yíng)收入的現(xiàn)值很大程度上取決于貼現(xiàn)率的高低。當(dāng)貼現(xiàn)率r分別為0.05、0.1、0.15和0.2時(shí)，測(cè)算的REDD+機(jī)會(huì)成本差異較大，如圖6和圖7所示，其靈敏度S(OP30,r)隨著r增加而邊際遞減。不同的是，機(jī)會(huì)成本分別對(duì)棕櫚油價(jià)格P和經(jīng)營(yíng)管理成本C的靈敏度相對(duì)穩(wěn)定。以原貼現(xiàn)率r=0.1為基數(shù)進(jìn)行調(diào)整，貼現(xiàn)率上漲50%，即r=0.15時(shí)，棕果高產(chǎn)和低產(chǎn)情況下，測(cè)算的機(jī)會(huì)成本分別下降54.16%和63.52%；當(dāng)貼現(xiàn)率上漲1倍，即r=0.2時(shí)，棕果高產(chǎn)和低產(chǎn)情況下，測(cè)算的機(jī)會(huì)成本又分別下降79.43%和92.87%。即使貼現(xiàn)率增加1倍，累積收入仍為正，即存在盈余，不同于經(jīng)營(yíng)管理成本的影響。

圖6 高產(chǎn)下機(jī)會(huì)成本對(duì)貼現(xiàn)率的敏感性

圖7 低產(chǎn)下機(jī)會(huì)成本對(duì)貼現(xiàn)率的敏感性

總體上，從靈敏度分析看，REDD+機(jī)會(huì)成本對(duì)經(jīng)營(yíng)管理成本C和貼現(xiàn)率r的敏感性更高，且在棕果低產(chǎn)情況下經(jīng)營(yíng)管理成本不斷上漲可能導(dǎo)致種植油棕櫚的累積收入為負(fù)，即存在虧損。機(jī)會(huì)成本的影響因素主要是勞動(dòng)力成本和貼現(xiàn)率，兩者關(guān)系到REDD+機(jī)會(huì)成本的大小，進(jìn)而決定REDD+的項(xiàng)目執(zhí)行效果[19]。不同的是，從靈敏度看，貼現(xiàn)率對(duì)REDD+機(jī)會(huì)成本的影響是非線性的，而棕櫚油價(jià)格和經(jīng)營(yíng)管理成本對(duì)REDD+機(jī)會(huì)成本的影響則是線性的。

2.3.2 誤差項(xiàng)error的靈敏度分析

基于REDD+機(jī)會(huì)成本的測(cè)算公式，通過(guò)變動(dòng)棕櫚油價(jià)格P、經(jīng)營(yíng)管理成本C和貼現(xiàn)率r來(lái)觀察算法1和算法2測(cè)算的機(jī)會(huì)成本誤差項(xiàng)error變動(dòng)。

（1）從棕櫚油價(jià)格P的變動(dòng)看（表4），error對(duì)價(jià)格變動(dòng)的反應(yīng)程度小，即使價(jià)格增長(zhǎng)為原來(lái)的2倍，誤差值的占比Pr在棕果高產(chǎn)和低產(chǎn)情況下分別僅增加了0.15%和0.5%，從產(chǎn)出價(jià)格變動(dòng)對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響看，兩種算法的差異較小。棕果高產(chǎn)和低產(chǎn)情況下，error對(duì)棕櫚油價(jià)格P的靈敏度S(error,P)分別為0.29和0.71，即P增加1%，則error分別增加0.29%和0.71%，變動(dòng)幅度很小，表明棕櫚油價(jià)格不是影響機(jī)會(huì)成本誤差的主要因素。需要注意的是，盡管低產(chǎn)情況下的Pr相對(duì)更小，但價(jià)格變動(dòng)帶來(lái)的Pr變化程度明顯高于高產(chǎn)情況下的變化程度，意味著error對(duì)價(jià)格變動(dòng)的靈敏度還與產(chǎn)量水平相關(guān)。

表4 棕櫚油價(jià)格對(duì)誤差值的影響

（2）從油棕櫚的經(jīng)營(yíng)管理成本C變動(dòng)看（表5），高產(chǎn)情況下機(jī)會(huì)成本的誤差值對(duì)C變動(dòng)的反應(yīng)程度較小，靈敏度S(error,C)為-0.75，即當(dāng)C增加1%時(shí)，誤差值將下降0.75%，且誤差值的占比下降幅度也很小，總體上誤差值的變動(dòng)不大。在低產(chǎn)情況下，誤差值對(duì)C變動(dòng)的靈敏度S(error,C)為-2.45，即當(dāng)C增加1%時(shí)，誤差值將下降2.45%，且誤差值的占比下降幅度較大，當(dāng)經(jīng)營(yíng)管理成本增加60%時(shí)，OPtrue開(kāi)始小于OP30，當(dāng)成本繼續(xù)增加為原來(lái)的2倍時(shí)，種植油棕櫚的累積凈收入為負(fù)，存在虧損。從誤差值對(duì)經(jīng)營(yíng)管理成本變動(dòng)的靈敏度看，成本僅對(duì)低產(chǎn)情況下測(cè)算的機(jī)會(huì)成本誤差具有較大影響。

表5 經(jīng)營(yíng)管理成本對(duì)誤差值的影響

（3）從貼現(xiàn)率變動(dòng)看（表6），高產(chǎn)情況下測(cè)算的機(jī)會(huì)成本誤差值明顯高于低產(chǎn)情況下的測(cè)算結(jié)果，同樣，誤差值對(duì)貼現(xiàn)率變動(dòng)的靈敏度不是固定的，而呈邊際遞減的趨勢(shì)，其中，在高產(chǎn)情況下，誤差值的占比隨著貼現(xiàn)率提高而下降的幅度要高于低產(chǎn)情況下的下降幅度，表明低產(chǎn)情況下的誤差值對(duì)貼現(xiàn)率變動(dòng)的敏感性較低，這與經(jīng)營(yíng)管理成本對(duì)誤差值的影響結(jié)果相反。另外，測(cè)算發(fā)現(xiàn)高產(chǎn)情況下，當(dāng)貼現(xiàn)率r=0.03時(shí)，誤差值的占比為10.82%，即超過(guò)了10%，而低產(chǎn)情況下需要將貼現(xiàn)率再降低為0.02。表明當(dāng)貼現(xiàn)率低到一定程度時(shí)，機(jī)會(huì)成本的誤差值才可能引起重視。

表6 貼現(xiàn)率對(duì)誤差值的影響

總體上，基于兩種算法下機(jī)會(huì)成本誤差值的靈敏度分析發(fā)現(xiàn)，相同影響因素在不同產(chǎn)出水平下的作用效果不同。誤差值對(duì)棕櫚油價(jià)格的變動(dòng)不敏感，而在高產(chǎn)情況下對(duì)經(jīng)營(yíng)管理成本的變動(dòng)很敏感，相反，在低產(chǎn)情況下對(duì)貼現(xiàn)率的變動(dòng)很敏感。另外，誤差值對(duì)價(jià)格和成本的靈敏度相對(duì)穩(wěn)定，而對(duì)貼現(xiàn)率的靈敏度呈遞減趨勢(shì)。值得注意的是，在高產(chǎn)情況下，誤差值的占比變動(dòng)幅度隨貼現(xiàn)率的變動(dòng)，明顯高于隨價(jià)格和成本的變動(dòng)。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

在發(fā)展中國(guó)家，尤其是貧困地區(qū)的農(nóng)民為改善生計(jì)而更改林地用途，轉(zhuǎn)種經(jīng)濟(jì)效益更高的作物而毀林，其中，棕櫚油的經(jīng)濟(jì)價(jià)值較高，已成為熱帶森林砍伐的主要驅(qū)動(dòng)力。REDD+的項(xiàng)目周期通常為30年，僅考慮以林地變更30年的凈收入為補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)可能低估了機(jī)會(huì)成本，實(shí)際上，從無(wú)限期收益的視角來(lái)看推遲30年變更林地用途造成的機(jī)會(huì)成本更準(zhǔn)確?；诖?，以森林砍伐后種植油棕櫚為例，通過(guò)比較僅考慮30年項(xiàng)目周期和無(wú)限期收益下的機(jī)會(huì)成本差異（分別稱算法1和算法2），以林地轉(zhuǎn)種油棕櫚為例，測(cè)算了兩種算法下REDD+機(jī)會(huì)成本與誤差值，從靈敏度角度分析了其影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：

第一，僅考慮項(xiàng)目周期30年的凈收入低估了REDD+機(jī)會(huì)成本。在棕果高產(chǎn)的情況下，算法1和算法2測(cè)算的機(jī)會(huì)成本分別為9767.89美元/公頃或63.62美元/tCO2e和9479.77美元/公頃或65.56美元/tCO2e，兩種算法的誤差值占比為3.04%。在棕果低產(chǎn)的情況下，算法1和算法2測(cè)算的機(jī)會(huì)成本分別為3966.29美元/公頃或26.13美元/tCO2e和3893.49美元/公頃或26.62美元/tCO2e，兩種算法的誤差值占比為1.87%。盡管兩種算法的誤差值不大，但從無(wú)限期收益看，誤差主要體現(xiàn)在第2個(gè)30年，折現(xiàn)30年后的現(xiàn)值比較小，若不考慮折現(xiàn)，誤差值在高產(chǎn)與低產(chǎn)情況下的占比分別高達(dá)53.03%和32.62%，意味著農(nóng)民從第31年開(kāi)始變更林地用途所獲得的當(dāng)期收入與未參與REDD+情況下的當(dāng)期收入差距明顯，REDD+補(bǔ)償還不足以彌補(bǔ)農(nóng)民損失。

第二，REDD+機(jī)會(huì)成本對(duì)油棕櫚種植的經(jīng)營(yíng)管理成本和貼現(xiàn)率的變動(dòng)敏感，而對(duì)棕櫚油價(jià)格的變動(dòng)不敏感。REDD+機(jī)會(huì)成本因林木類型、林地條件、種植作物和估計(jì)方法的不同而不同。林地改種油棕櫚后，REDD+機(jī)會(huì)成本對(duì)棕櫚油價(jià)格和經(jīng)營(yíng)管理成本的靈敏度是固定的，高產(chǎn)情況下分別為0.28和-0.59，低產(chǎn)情況下分別為0.34和-1.19。而機(jī)會(huì)成本對(duì)貼現(xiàn)率的靈敏度是非固定的，隨著貼現(xiàn)率增加而呈遞減的趨勢(shì)。盡管貼現(xiàn)率增加會(huì)降低凈現(xiàn)值而降低機(jī)會(huì)成本，但總收入為正。不同的是，在低產(chǎn)情況下，當(dāng)經(jīng)營(yíng)管理成本增加1倍時(shí)，農(nóng)民種植油棕櫚的累積凈收入均為負(fù)，在更多關(guān)注產(chǎn)出的情況下，經(jīng)營(yíng)成本對(duì)機(jī)會(huì)成本的影響比預(yù)想的要大。

第三，兩種算法的機(jī)會(huì)成本誤差值在低產(chǎn)情況下對(duì)經(jīng)營(yíng)管理成本的變動(dòng)和在高產(chǎn)情況下對(duì)貼現(xiàn)率的變動(dòng)最敏感。機(jī)會(huì)成本的誤差值對(duì)棕櫚油價(jià)格和經(jīng)營(yíng)管理成本的靈敏度也是固定的，高產(chǎn)情況下分別為0.29和-0.75，低產(chǎn)情況下分別為0.71和-2.45。而機(jī)會(huì)成本的誤差值對(duì)貼現(xiàn)率的靈敏度也是非固定的，隨貼現(xiàn)率增加而呈邊際遞減的趨勢(shì)。不同的是，誤差值的占比變動(dòng)幅度隨貼現(xiàn)率的變動(dòng)，明顯高于隨價(jià)格和成本的變動(dòng)，且當(dāng)貼現(xiàn)率下降到2%或3%時(shí)，誤差值的占比超過(guò)10%。

3.2 討論

REDD+是以向生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)付費(fèi)（PES）的方式進(jìn)行碳補(bǔ)償[16]。從機(jī)會(huì)成本看毀林動(dòng)因，在棕果低產(chǎn)情況下農(nóng)民獲取的累積凈收入相對(duì)較低，當(dāng)森林碳匯通過(guò)市場(chǎng)交易獲得的收入與更改林地用途的收入相當(dāng)時(shí)，開(kāi)展REDD+的項(xiàng)目可行性就較高。REDD+的可行性在一定程度上取決于碳交易的資金信貸能否足以支付放棄林地利用的機(jī)會(huì)成本[8]。毀林更可能發(fā)生在更改林地用途獲利高的地區(qū)，機(jī)會(huì)成本太高而無(wú)法通過(guò)補(bǔ)償來(lái)保護(hù)森林，這可能會(huì)導(dǎo)致在應(yīng)對(duì)氣候變化上，被迫放棄一部分地區(qū)森林保護(hù)的同時(shí)，而加強(qiáng)另一部分地區(qū)的森林保護(hù)，由于強(qiáng)化森林保護(hù)的地區(qū)更可能是相對(duì)貧困的地區(qū)，當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)森林資源的生存依賴度高，REDD+可能將減緩全球氣候變暖的責(zé)任轉(zhuǎn)移給貧困地區(qū)的居民。

實(shí)際上，測(cè)算REDD+機(jī)會(huì)成本只是考慮了可衡量的貨幣收入，而未包括非貨幣性收入部分，這不單是個(gè)技術(shù)問(wèn)題。在REDD+運(yùn)行中必然會(huì)產(chǎn)生公平正義的問(wèn)題，包括代際利益公平、機(jī)會(huì)公平和環(huán)境公平問(wèn)題[29]。盡管通過(guò)機(jī)會(huì)成本的靈敏度分析，比較了不同影響因素的作用效果，但仍未準(zhǔn)確反映機(jī)會(huì)成本的動(dòng)態(tài)性?，F(xiàn)有研究考慮機(jī)會(huì)成本都是靜態(tài)的，因避免毀林造成供給短缺而價(jià)格上漲、地價(jià)提升，種植收益提升會(huì)改變機(jī)會(huì)成本[30]。意味著即使對(duì)現(xiàn)有機(jī)會(huì)成本的測(cè)算方法進(jìn)行了修正，仍可能低估了實(shí)際機(jī)會(huì)成本，無(wú)法準(zhǔn)確衡量其動(dòng)態(tài)變化。而且，基于機(jī)會(huì)成本測(cè)算得出的以林地面積[美元/公頃或美元/(公頃·年)]或固碳量（美元/噸）為標(biāo)準(zhǔn)的補(bǔ)償方式都是相對(duì)靜態(tài)的，通過(guò)修正算法得出的機(jī)會(huì)成本可看出，補(bǔ)償公平與否不僅取決于補(bǔ)償水平的高低，關(guān)鍵還在于補(bǔ)償方式，即如何補(bǔ)償。從修正算法的測(cè)算結(jié)果看，折現(xiàn)后誤差值占比確實(shí)較小，影響不大，而實(shí)際上，通過(guò)當(dāng)期現(xiàn)值的補(bǔ)償方式帶來(lái)的誤差占比就會(huì)很大，對(duì)此，補(bǔ)償方式也是關(guān)系REDD+執(zhí)行效率和可行性的關(guān)鍵。