森林碳汇抵消政策的企业响应行为

张镇鹏，龙 飞，祁慧博，张 哲

（浙江农林大学 经济管理学院，浙江 杭州 311300）

近年来，气候变化引起的温室效应已成为世界各国关注的焦点问题，并且已从环境领域影响到国际经济、政治领域。目前世界上公认的最经济有效的办法是利用森林碳汇来降低CO2等温室气体的浓度[1]，与其他减排措施相比不仅发展潜力大还具有操作简便、效果快、居民福利高、对经济增长影响小等独特优势[2]，增加森林碳汇已被中国政府列为应对气候变化的重要举措。由于我国在签订《巴黎协定》之前一直都属于自愿减排国家，减排的非强制性导致国内减排企业对森林碳汇的需求潜力开发晚，减排企业响应碳汇抵消政策的动力不足。随着国内统一碳市场的初步构建，政府也将持续推进“先自愿，再强制”的渐进式企业减排策略，减排企业将成为我国各类碳汇需求主体中最大的潜在需求方[3]。因此，如何提高企业对森林碳汇抵消机制的响应意愿，从而更好地实现森林生态价值的市场补偿，已成为促进我国碳汇林业可持续发展的一道亟待解决的重大课题，对我国未来开拓森林碳汇交易的市场潜力，促进森林碳汇可持续发展具有重要意义。鉴于此，本研究将以碳交易试点城市上海为案例区，选取钢铁、化工、电力三个主要减排行业企业为样本，通过结构方程模型研究企业对森林碳汇的认知程度、购买森林碳汇的预计收益、国家相关激励政策、社会环境约束以及企业减排的技术难度等因素对企业森林碳汇抵消政策响应行为的影响，并提出提高企业对森林碳抵消政策响应度的政策建议。

一、文献回顾与基本假设

（一）文献回顾

学者们从不同角度对森林碳汇抵消政策和企业的碳汇需求进行了研究。一些学者基于结构方程模型论证了企业内部、外部多种因素对森林碳汇抵消政策实施的作用路径系数大小，其中法律法规的约束力度影响路径系数最大[4]。与一般法律制度不同，森林碳汇交易制度是外生型的制度，是森林碳汇交易得以推动和发展的必备条件。在没有法律制度硬性约束的条件下减排企业响应碳汇抵消政策的动力不足，而想要提高减排企业的响应意愿首先要建立合理的碳排放约束政策[5]。有关部门要增强监督和执法力度，建立合理的环境追责制度，实施环境责任。目前各类减排政策中碳税政策最为有效，碳税主要按照燃料的含碳比例征税，CO2排放量增加会使企业碳税支出增加，从而增加企业成本。而企业为了减少纳税支出，将不可避免地想办法提高现有能源利用效率或改进技术减排措施，技术减排难度包括资金、能源、技术成本及人才投入结构等方面，企业在这些方面进行改进的难度越大，他们越愿意通过购买森林碳汇的方法完成碳减排指标[6-7]。幸 宇[8]提出在制定森林碳汇法律法规之前，应先建立林业碳汇补偿与交易机制，制定合理的森林碳汇激励政策，对购买森林碳汇抵消碳排放的企业采取可行的奖励措施，降低企业的减排成本，在约束性碳市场中加大森林碳汇的比重。龙飞等[3]通过构建企业对森林碳汇的需求决策模型分析得出如果政府同时实施技术减排补贴和碳汇减排补贴政策，企业购买森林碳汇的意愿将大大提升。另一些学者认为企业追求的是利益最大化，蔡佳丽等[9]基于EKC 曲线分析得出企业碳排放量和企业增加值之间呈显著“N”型关系，所以企业在响应碳汇抵消政策时会将自身利益置于首位，主要考虑该政策是否会增加利润或降低成本[10]。陈章纯[11]认为企业除了考虑直接经济效益之外，还会考虑通过参与森林碳汇抵消机制能否获得一个权威的环保认证以及认证后能够为企业带来多大的品牌效益。而更多学者则认为除政府政策引导之外，企业对碳汇抵消政策的响应行为还受到地域因素、产业结构、工业结构差异[12]以及企业决策者偏好、认知度、创新能力和研发需要等多种因素的影响[13]。陈丽荣[14]运用结构方程探讨了影响企业购买森林碳汇意愿的影响因素，研究结果表明：企业家的选择偏好对企业购买意愿有显著的正面影响。当企业家的社会责任感和社会公民意识越强、越关注环保项目及政策，其购买森林碳汇的意愿也越高；企业的碳汇认知度对企业购买意愿有显著的正面影响。即由于企业对购买碳汇的益处、森林碳汇出台的背景、交易规则、交易市场发展状况等问题了解程度的不同，而产生了不同的购买意愿。

综上所述，企业森林碳汇抵消政策响应行为的影响因素是一个复杂的社会经济问题，企业的森林碳汇认知度、购买森林碳汇的预计收益、国家相关激励政策、企业减排的技术难度以及社会环境约束等都有可能影响企业响应森林碳汇抵消政策的意愿。基于此，本研究提出5 个假设，并以5 个假设之间的相关关系做出概念模型（图1）。

图1 企业森林碳汇抵消政策响应意愿与影响因素概念模型

（二）基本假设

H1：企业碳汇认知度对森林碳汇抵消政策响应意愿有正向影响

企业对森林碳汇概念、森林碳汇交易、CCER 项目、森林碳汇发展对保护环境的意义等相关知识了解得越多企业越愿意通过购买森林碳汇的方式完成减排指标。

H2：政府激励政策对森林碳汇抵消政策响应意愿有正向影响

森林碳汇激励政策推进力度越强企业响应碳汇抵消政策的动力越大；包括国家税收减免政策、贷款优惠政策、进出口优惠政策、政府直接补贴、政府设置节能的减排奖项等。

H3：企业预计收益对森林碳汇抵消政策响应意愿有正向影响

企业认为通过购买森林碳汇来抵消碳排放所带来的收益越高政策响应意愿越强；预计收益包括提高企业形象、降低减排成本、更加灵活的履行环保职责。

H4：技术减排难度对森林碳汇抵消政策响应意愿有正向影响

当企业难以在资金、技术、能源及人才投入结构等方面做出改进时，企业越愿意通过森林碳汇抵消机制来缓解技术减排难度所带来的内部压力。

H5：社会环境与政策约束对森林碳汇抵消政策响应意愿有正向影响

社会环境与政策的约束力越大企业外部压力越大，企业将会发展低碳经济以寻求在市场中持续发展；社会环境与政策约束包括消费者的低碳观念、媒体报道、相关环保法律法规。

二、数据来源

根据相关研究，结构方程模型样本数量在200 个以上为最佳，本研究所用数据来源于上海市碳排放配额管理的3 个重点减排行业中的24家重点减排企业。采用Likert scale 对企业员工进行随机抽样调查，调查内容包括员工基本信息、森林碳汇在气候变化的作用认知情况、森林碳汇抵消企业碳排放机制认知情况等。调研分为两阶段进行：第一阶段于2015年发放150 份问卷，回收率100%，第二阶段于2016年发放310 份问卷，回收率100%。对回收问卷进行审核后删除无效问卷9 份得到有效问卷451 份，有效率达98.04%，详情如表1 所示。

表1 调研样本分布情况

三、模型设定与实证分析

（一）结构方程模型设定

结构方程模型（structure equation model，SEM）是一种建立在回归模型基础之上的集路径分析与因子分析于一体的多元统计技术，在对变量进行因果分析时不仅能够同时处理多个变量之间的关系，还兼顾了变量间的误差。结构方程模型分为测量模型和结构模型，测量模型负责描述观测变量与潜变量之间的关系又被称为验证性因子分析；结构模型负责描述潜变量之间的因果关系又被称为因果模型。其中观测变量指的是能够被我们测量的变量，潜变量指的是由观测变量的数据反映的潜在变量。在SEM 结构关系识别中，碳汇认知、企业预计收益、国际激励政策等为自变量又称外生变量；企业对碳汇抵消政策的响应意愿为因变量又称内生变量（表2）。

式中：XΛ—外生观测变量与外生潜变量直接的关系，是外生观测变量在外生潜变量上的因子载荷矩阵；YΛ—内生观测变量与内生潜变量之间的关系，是内生观测变量在内生潜变量上的因子载荷矩阵；β—路径系数，表示内生潜变量间的关系；Г—路径系数，表示外生潜变量对内生潜变量的影响；ζ—结构方程的残差项，反映了η在方程中未能被解释的部分。

（二）数据检验

政策响应意愿、技术减排难度、社会环境约束、预计收益、激励政策和森林碳汇认知度等变量作为潜变量处理，在对数据进行验证分析前为了确定每个观察到的变量可以有效地测量潜在变量，需要进行信度检验确认量表数据一致性与稳定性水平。

表2 结构模型变量描述

信度检验通常使用Cronbach Alpha 系数作为衡量标准，当Cronbach Alpha ＞0.7 时数据信度高，说明数据一致性和稳定性水平高；0.7 ＜Cronbach Alpha ＜0.35 时信度一般，说明数据一致性和稳定性水平一般；Cronbach Alpha ＜0.35时信度较差，说明数据一致性和稳定性差。信度检验使用SPSS 软件完成，量表数据总体信度为0.915，总体信度较高，预计收益信度为0.970，技术减排难度信度为0.913，社会环境约束信度为0.911，激励政策信度为0.974，碳汇认知信度为0.850，政策响应意愿信度为0.938，信度均高于0.7，量表数据一致性和稳定性水平较高。

效度检验，Kaiser-Meyer-Olkin=0.938 ＞0.6， 说明效度较高，如表3 所示；巴特利特球形检验Sig.＜0.001，说明结果显著，表示观测变量间有很高的关联度，适合做验证分析。

表3 KMO 和巴特利特球形检验

（三）模型拟合与修正

模型拟合过程：模型构建→探索性因子分析/ 验证性因子分析→设置模型→评估模型→模型调整。模型计算方法选择最大似然估计法后得出模拟结果参数。

在进行模型拟合后发现各项拟合指数未达到要求。根据修正指数（Modification Indices）进行模型路径修正后删除C3、D4、D5 观测变量，增加e14 和e26、潜变量C 和e24 之间的协方差，得到较优的模型模拟路径（图2）。

图2 结构方程模型修正路径

（四）模型拟合结果

根据模型的拟合结果得出碳汇认知度和技术减排难度P ＞0.05，说明未通过显著性检验，碳汇认知度和技术减排难度对企业政策响应意愿无正向影响；预计收益P ＜0.05 在0.05 水平上显著；社会环境约束和激励政策P ＜0.01 均达到0.001显著水平。说明预计收益、社会环境约束和激励政策对企业的碳汇政策响应意愿的影响有正影响，且根据标准化路径系数可知企业森林碳汇抵消政策响应意愿的总路径作用大小为：社会环境约束＞国家激励政策＞企业预计收益。各参数结果如表4 所示。

表4 模型拟合结果：路径系数†

在用AMOS 进行路径分析时每个潜变量与观测变量的载荷因子必有一个负荷设置为1。由表5 可知，各因子的标准载荷系数均较大，多数在0.7 以上系数显著。载荷系数P ＜0.001，均在0.001 水平下显著，表示因子解释力度非常好。

表5 模型拟合结果：载荷系数†

根据表4 ～5 结果看标准误没有负数，潜变量间标准化路径系数值均在0.95 以下，说明模型可以进行下一步拟合度检验，模型拟合指数见表6。根据修正指数（Modification Indices）修正后模型各拟合指数均在标准范围内，说明模型拟合效果良好。

表6 模型拟合指数

（五）模型结果分析

企业预计收益与碳汇抵消政策响应意愿的标准化路径系数为0.039，且P 值在0.05 水平下显著，说明企业预计收益与森林碳汇抵消政策响应意愿呈正相关关系且相关系数为0.039。表示企业对预计收益每提高一个标准单位，其政策响应意愿就增加0.039 个标准单位。因此，提高企业的预计收益对企业森林碳汇政策的响应意愿具有重要作用。相比于其他减排途径，森林碳汇除了用于抵消碳排放之外，还可以提升企业在市场中的形象，降低减排成本。因此，政府可以设立专门机构，为购买森林碳汇的企业生产的产品上标注专业认证标志，以宣传企业为减排和环境保护做出的贡献，鼓励企业通过购买森林碳汇的方式抵消企业碳排放。这样企业减排虽然产生了一定成本，但却提升了企业品牌形象，获得了良好信誉。企业预计收益各观测变量的影响程度由大到小排列为通过响应碳汇抵消机制提升企业形象＞通过碳汇抵消机制可降低减排成本＞更灵活的履行环保职责＞可在低碳方面领先其他企业。假设H1 成立。

社会环境约束与企业的碳汇抵消政策响应意愿的标准化路径系数为0.76，P 值＜0.001 说明社会环境约束对企业政策响应意愿具有显著的正向影响且相关系数为0.76，表示社会环境对企业的减排约束每提高一个标准单位企业的响应意愿就增加0.76 个标准单位。因此提高企业碳减排约束力对企业的政策响应意愿有重要作用且高度相关。目前我国碳减排处在起步初期阶段企业大都是自愿减排社会约束不够强，但转变经济发展方式势在必行，在高速发展经济的同时，不能忽视工业对环境的污染。因此，有关部门要增强监督和执法力度，建立合理的环境追责制度，实施环境责任。社会环境约束各观测变量的影响程度大小排列为行业协会制定低碳环保相关章程＞国内外同行积极参与低碳环保行动。假设H5 成立。

国家激励政策与企业的森林碳汇抵消政策响应意愿标准化路径系数为0.279，且在P ＜0.001水平下显著说明激励政策对企业政策响应意愿有正向影响且相关系数为0.279。表示国家激励政策每提高一个标准单位企业的响应意愿就增加0.279 个标准单位。因此，企业购买森林碳汇的意愿与激励政策的推进力度成正比。因此，在加强碳排放监督的前提下，实施奖罚并举，以此鼓励那些主动通过森林碳汇抵消碳排放的企业，吸引更多的企业购买森林碳汇。激励政策各观测变量的影响程度大小排列为贷款优惠政策＞进出口优惠政策＞税收减免政策。假设H2 成立。

企业碳汇认知程度和减排技术难度P 值没有通过显著性检验，说明验证结果与假设H1、H4不一致，即假设H1、H4 不成立，企业碳汇认知度对企业森林碳汇抵消政策响应意愿没有正向影响，因为国内森林碳汇市场发展刚刚起步企业不了解森林碳汇交易手段、减排成本、技术难度等，通过森林碳汇减排的方式还没有被企业接受；技术减排难度对政策响应意愿没有影响的原因可能是企业完成减排指标虽然比较困难，但上海碳交易试点刚建立并且发放给企业的碳配额有限，企业完成减排指标的方式主要还是依靠直接减排，而技术减排压力还不能够改变企业对森林碳汇的直接需求。

四、结论与建议

（一）结论

本研究以碳交易试点城市上海为案例区，选取钢铁、化工、电力三个主要减排行业企业为样本，通过结构方程模型研究企业对森林碳汇的认知程度、购买森林碳汇的预计收益、国家相关激励政策、社会环境约束以及企业减排的技术难度等因素对企业森林碳汇抵消政策响应行为的影响。结果表明：国家激励政策和企业预计收益对企业森林碳汇抵消政策的响应意愿有正影响；社会环境约束因素有显著影响；碳汇认知程度与技术减排难度对政策响应意愿均无明显影响。各因素对企业政策响应意愿的标准路径系数大小为：社会环境约束＞国家激励政策＞企业预计收益。

（二）建议

基于本研究得到的结果提出以下提高企业对碳汇政策响应意愿的政策建议：

一是加强政府的引导作用，加大激励政策的推进力度，激励企业以认购森林碳汇的方式来抵消二氧化碳排量。政府的支持是发展碳汇产业的前提，政府的市场引导和资金支持在也低碳经济中发挥着十分重要的作用。激励政策各观测变量的影响路径系数大小排列顺序为：贷款优惠政策＞ 进出口优惠政策＞税收减免政策，政府如果能够根据当地企业发展情况制定科学的激励扶持政策，必将刺激减排企业对森林碳汇的需求，从而提高企业对抵消政策的响应意愿。

二是加强森林碳汇的环保作用和抵消作用，有利于吸引企业购买森林碳汇。企业预计收益各观测变量的影响程度由大到小排列为通过响应碳汇抵消机制提升企业形象＞降低减排成本＞更灵活的履行环保职责＞可在低碳方面领先其他企业。相比于其他减排途径，森林碳汇除了用于抵消碳排放之外，还可以提升企业在市场中的形象。政府可以设立专门机构，为购买森林碳汇的企业生产的产品上标注专业认证标志，以宣传企业为减排和环境保护做出的贡献，鼓励企业通过购买森林碳汇的方式抵消企业碳排放。这样企业减排虽然产生了一定成本，但却提升了企业品牌形象，获得了良好信誉。

三是加强行业监管，制定低碳环保法规。社会环境与政策的约束中行业协会制定低碳环保相关章程对企业的政策响应意愿的影响路径系数最大。企业立足于市场，消费者的环保意识、低碳观念以及相关法律法规的约束都能够有效促进企业发展低碳经济，有助于森林碳汇市场的发展和企业对森林碳汇政策响应意愿的提高，在帮助企业减排的同时，寻求可持续发展之路。