政策目标对REDD+机制收益分配的影响

本文通过建立一个简单支付模型研究了完全信息和不完全信息情景下经济目标、环境目标以及福利目标对于REDD+机制收益分配的影响。按照政策制定者知道的代理人机会成本的信息,本文设定了完全信息和不完全信息两种情景。政策制定者在两种情景中对于总毁林和潜在造林面积的分布、代理人总收益以及各代理人的毁林或潜在造林面积都拥有完全信息。为了研究不同的政策目标对REDD+机制效果的影响,本文设定三种政策目标:经济目标、环境目标以及福利目标。在此基础上,利用云南生态固碳造林项目的入户调查数据,对三种政策目标的效果进行了仿真研究。通过仿真研究分析了在完全信息和不完全信息条件下三种政策目标对于代理人受益、政策制定者收益以及减少毁林或增加造林总面积的影响。研究结果表明,在不完全信息情景下,政策制定者只能按照相同的补偿标准支付给所有代理人,因而三种政策目标的产出完全相同。对于经济目标的政策制定者而言,完全信息并不会带来森林面积的增加,但会导致REDD+剩余从代理人转移至政策制定者。相反,对于环境目标政策制定者而言,完全信息会导致森林面积增加而减少代理人的收益。对于福利目标政策制定者,完全信息并不会导致总体福利有所差别,且收益仍归代理人所有,而减少毁林或增加造林的面积大于等于不完全信息。     

EU-ETS是否导致欧盟碳密集型行业发生碳泄漏

减少碳泄漏是欧盟提出开征边境调节税的理由之一,但关于欧盟碳密集型行业是否发生显著碳泄漏的实证研究则相对较少。本文从双边贸易的视角,对欧盟水泥、铝、钢铁三个碳密集型产业的进出口贸易进行了结构断点检验,发现水泥和铝进出口不存在显著的结构性变化,而钢铁进出口在2003年和2008年存在两个结构断点,在第二个断点处钢铁进口整体增加;本文进一步检验了欧洲气候交易所碳价格与钢铁进出口的格兰杰因果关系,发现钢铁进口的变化由碳价格导致,而出口变化则不是。研究结果表明,EUETS的实施对欧盟碳密集型产业影响的范围和程度有限,水泥、铝和钢铁产业中,只在钢铁进口中发现了部分碳泄漏的证据。因此,减少碳泄漏不足以成为欧盟开征边境调节税的充足理由。     

REDD+项目中不确定性对森林碳减排量的影响研究

减少砍伐和退化所致排放(REDD+)项目旨在通过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、森林可持续经营以及增加森林碳信用。在REDD+项目实施过程中,对于碳减排量的准确监测与度量是一个非常重要的步骤,而不确定性问题的普遍存在将可能对碳减排量产生影响。本文通过建立一个包含REDD+项目开发商和代理人两个博弈者的动态博弈模型,通过对动态博弈模型的仿真研究,分析了不确定性对利益相关者收益以及森林碳减排量的影响。研究结果表明,不确定性会使得森林碳减排量增加,以弥补因不确定性所导致的低估量。同时,不确定性的增加也会导致碳排放量的补偿支付价格增长。由于不确定性只会对代理人补贴产生影响,而不会影响开发商补贴,因而向开发商提高补贴更能促进利益相关者的利润增加。并且不确定性越大效果越明显,因此在未来向开发商而非代理人提供补贴才是政策制定者的最佳选择。由于REDD+项目中除了能给开发商和代理人带来收益之外,还以可以增进全社会环境和生态福利水平,而这种外部收益在"森林碳信用"的市场价格中并未得到完全体现,因此需要政策制定者为REDD+项目提供经济激励以弥补这种外部收益。政策制定者选用补贴模式时应优先考虑基于开发商补贴建立公平有效的激励机制。同时,为保证资金被完全用于REDD+的项目之中,并被负责任地按照预期目标使用,因此需要建立能满足国际标准的良好财政治理机制以预防腐败和欺诈,促进REDD+项目的成功实施。     

认知资源对公众城市气象灾害防御支付意愿的影响研究——基于南京市暴雨灾害防御的实证

城市气象灾害防御措施的改进是防灾减灾的有效手段,但如何在辨识公众支付意愿的基础上,构建多方成本分担的灾害防御制度是解决问题的关键。从成本分担的视角出发,以南京暴雨灾害防御为例,分析公众对增强型城市气象灾害防御的支付意愿及认知资源在其中的重要作用。通过构建由Probit模型和有序Probit模型组成的递归混合模型,探讨认知资源和经济资源在公众支付决策中的重要性。研究表明:认知资源的作用十分明显,且随着公众对暴雨灾害风险感知、防御措施了解程度、防御制度认可程度的提高,公众支付意愿越强。而暴雨灾害风险感知又受到灾害趋势认知和经历的共同影响,这两个变量分别影响风险感知的广度和深度,但受教育程度对风险感知深度的影响并不显著。核心建议是从满足公众对城市暴雨灾害风险、防御措施、灾害趋势等知识的需求,政府应该加强暴雨灾害科普宣传的主动性、提升主管和协同部门的公信力;规范科普知识内容、拓宽科普渠道。