摘 要：【目的】研究林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率能夠促進新時期林業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，為助力實現(xiàn)我國“雙碳”目標提供關鍵支撐。【方法】基于“雙碳”背景，利用DEA-CCR模型測度2016—2022年我國30個省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率，構建面板Tobit模型考察影響林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的相關因素，并基于Dagum基尼系數(shù)法深入研究我國東、中、西三大地區(qū)林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域差異及其來源?！窘Y果】1）2016—2022年我國30個省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯規(guī)模效率處于較高水平，綜合效率水平和純技術效率水平總體較低。2022年，我國林業(yè)碳匯綜合效率值、林業(yè)碳匯純技術效率值、林業(yè)碳匯規(guī)模效率值均有所提升。2）影響因素層面，貧困人口占比、外出務工比例、林業(yè)收入占比、工業(yè)化程度和降水量均對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率產(chǎn)生顯著正向影響；城鎮(zhèn)化的發(fā)展不利于提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率；自然災害率對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的影響不顯著。3）區(qū)域差異層面，2016—2022年中部、東部兩地區(qū)林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域內(nèi)差異有所降低，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展格局初步形成，對實現(xiàn)“雙碳”起到重要推動作用。【結論】應從強化林業(yè)碳匯制度體系建設、推動林業(yè)碳匯項目科學布局、逐步縮小區(qū)域發(fā)展差距等方面著手，穩(wěn)步提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率，切實助力“雙碳”目標加快實現(xiàn)。

關鍵詞：林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率；“雙碳”目標；DEA-CCR；Tobit；Dagum基尼系數(shù)

中圖分類號：S7-9 文獻標志碼：A 文章編號：1673-923X（2024）08-0201-08

基金項目：國家社會科學基金青年項目（15CJY053）；河南省軟科學研究計劃項目（202400410230）；河南省社會科學規(guī)劃決策咨詢項目（2022JC52）。

Evaluation and influencing factors of economic efficiency of forestry carbon sequestration in China under the background of “dual carbon”

YANG Ji

（School of Management， Xinyang Agriculture and Forestry University， Xinyang 464000， Henan， China）

Abstract：【Objective】Studying the economic efficiency of forestry carbon sequestration can promote high-quality development of forestry in the new era， and provide key support for achieving China’s “dual arbon” goals.【Method】 Based on the background of the “dual carbon” target， the DEA-CCR model was used to measure the economic efficiency of forestry carbon sequestration in 30 provinces （regions， cities） of China from 2016 to 2022. A panel Tobit model was constructed to examine the relevant factors affecting the economic efficiency of forestry carbon sequestration. The Dagum Gini coefficient method was used to conduct in-depth research on the regional differences and sources of forestry carbon sequestration economic efficiency in the three major regions of China， namely the East， Central， and West.【Result】From 2016 to 2022， the scale efficiency of forestry carbon sequestration in 30 provinces （districts， cities） in China was at a high level， while the overall level of comprehensive efficiency and pure technical efficiency was relatively low. In 2022， China’s forestry carbon sequestration comprehensive efficiency value， forestry carbon sequestration pure technical efficiency value， and forestry carbon sequestration scale efficiency value have all improved. 2） At the level of influencing factors， the proportion of impoverished population， the proportion of migrant workers， the proportion of forestry income， the degree of industrialization， and rainfall all had a significant positive impact on the economic efficiency of forestry carbon sequestration. The development of urbanization was not conducive to improving the economic efficiency of forestry carbon sequestration. The impact of natural disaster rates on the economic efficiency of forestry carbon sinks was not significant. 3） At the level of regional differences， the intra-regional differences in the economic efficiency of forestry carbon sinks in the central and eastern regions decreased from 2016 to 2022， and the pattern of regional coordinated development was initially formed， which played an important role in promoting the realization of “dual carbon”.【Conclusion】It is necessary to strengthen the construction of the forestry carbon sequestration system， promote the scientific layout of forestry carbon sequestration projects， and gradually narrow regional development gaps， in order to steadily improve the economic efficiency of forestry carbon sequestration and effectively assist in accelerating the realization of the “dual carbon” goal.

Keywords： forestry carbon sequestration economic efficiency； the “dual carbon” goal； DEA-CCR； Tobit； Dagum Gini coefficient

中國始終是推動全球氣候治理的貢獻者，也是實現(xiàn)全球生態(tài)環(huán)境安全的積極推動者。2020年國家領導人在第七十五屆聯(lián)合國大會上鄭重承諾，“力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”，推動全球氣候治理邁向新高潮。黨的二十大報告統(tǒng)籌國內(nèi)國際兩個大局，進一步提出“積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和”，為我國“雙碳”目標推進提供遵循?！半p碳”目標作為我國推動人類命運共同體的責任擔當以及可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在要求，彰顯了我國為應對全球氣候變化做出的新貢獻和新努力。鑒于此，在國家戰(zhàn)略布局下，如何實現(xiàn)降碳、減污、擴綠、增長協(xié)同推進，推動“雙碳”工作取得新突破，成為當前亟須思考的熱點議題。

森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中天然碳儲存場所，在調(diào)節(jié)全球碳循環(huán)和緩解氣候變化中起著重要作用。在“雙碳”背景下，林業(yè)在低碳經(jīng)濟發(fā)展中的地位逐漸凸顯，促使發(fā)展林業(yè)碳匯成為助力碳達峰、碳中和目標的重要路徑。從內(nèi)涵上講，林業(yè)碳匯是指充分發(fā)揮森林儲碳功能，通過保護植被、植樹造林、加強森林經(jīng)營管理等路徑，吸收、固定大氣中的二氧化碳，并依據(jù)一定規(guī)則進行碳匯交易的過程。在林業(yè)碳匯項目開發(fā)工作縱深推進下，林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率得到進一步提升，可對實現(xiàn)“雙碳”目標作出更加積極的貢獻。因此，基于“雙碳”背景對我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率展開評價并考察其影響因素具有重要現(xiàn)實意義。

既有文獻從理論研究與實證分析兩方面圍繞林業(yè)碳匯進行探索，取得豐富研究成果。理論研究方面，部分學者首先圍繞林業(yè)碳匯的科學內(nèi)涵展開分析，認為林業(yè)碳匯是從空氣中吸收溫室氣體的過程[1-2]。也有學者基于“雙碳”目標，深入研究林業(yè)碳匯高質(zhì)量發(fā)展的相關路徑，為挖掘林業(yè)碳匯經(jīng)濟價值提供思想支撐[3]。進一步地，有學者從金融視角出發(fā)，考察金融支持林業(yè)碳匯的發(fā)展路徑，為提升林業(yè)碳匯項目融資和風險保障水平作出積極貢獻[4-5]。實證分析方面，部分學者從碳匯竹林生產(chǎn)效率[6]、林業(yè)碳匯項目風險[7]等維度展開測度，極大豐富林業(yè)碳匯相關研究。也有學者從林業(yè)碳匯的影響效應出發(fā)，厘清林業(yè)碳匯對經(jīng)濟變量能夠產(chǎn)生何種影響。例如，曹先磊等[8]以4省份林業(yè)碳匯項目為例，研究發(fā)現(xiàn)不同類型林業(yè)碳匯項目對投資門檻具有差異化影響。

綜合分析上述文獻可知，既有研究圍繞林業(yè)碳匯從不同維度進行豐富探索，為本研究研究提供扎實邏輯支撐。遺憾的是，在“雙碳”目標指引下，林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率逐漸提升，但鮮有文獻就林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率展開測度，這為本研究提供較大可拓展空間。鑒于此，本研究選擇2016—2022年我國30個?。▍^(qū)、市）數(shù)據(jù)作為研究樣本，對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率進行評價，并分析其影響因素及區(qū)域差異，以期推動林業(yè)碳匯高質(zhì)量發(fā)展，為早日實現(xiàn)“雙碳”目標作出貢獻。

1 研究方法

1.1 DEA-CCR模型構建

本研究基于“雙碳”背景展開林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率測度，在選取林業(yè)碳匯投入、產(chǎn)出指標時，不僅要體現(xiàn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)特色，也要考慮生態(tài)效益。鑒于此，參照既有研究[11-12]，將勞動力投入、資金投入、土地投入、民生投入作為投入指標，將林業(yè)碳匯經(jīng)濟總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標。其中，勞動力、資金、民生投入是可變投入要素，以各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)年未從業(yè)人員、林業(yè)固定資產(chǎn)投入、林業(yè)基礎設施投入衡量。土地是發(fā)展林業(yè)碳匯的基礎所在，用各省森林面積表示。林業(yè)碳匯經(jīng)濟總產(chǎn)值通過碳匯單價與碳匯總量的乘積表示。其中，碳匯總量借鑒鄒佳敏等[13]研究，通過森林蓄積量法測得。林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率評價指標體系見表1。

1.2 面板Tobit模型

DEA-CCR模型測算得出的各?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率值取值范圍為（0，1]，是受限數(shù)據(jù)。故參照高揚等[14]研究思路，采用面板Tobit模型考察我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的影響因素。由于林業(yè)碳匯是綜合實現(xiàn)生態(tài)、社會、經(jīng)濟效益有效方式，借鑒相關研究[20]，影響因素的選取將社會、經(jīng)濟、生態(tài)等多維度因素納入考量。社會層面：城鎮(zhèn)化率（Urb），城鎮(zhèn)化對林地資源的投入具有重要影響，城鎮(zhèn)化率過高可能擠占一定的森林資源，對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率造成不利影響，通過城鎮(zhèn)人口與總?cè)丝诘谋戎刀攘?；貧困人口占比（P），林業(yè)碳匯項目多集中于偏遠山區(qū)，對林地資源、勞動力資源需求較強，山區(qū)貧困農(nóng)戶擁有一定數(shù)量的林地資源，可通過林地出租或入股、碳匯林種植務工等方式為林業(yè)碳匯發(fā)展提供要素支持，利用貧困人口占總?cè)丝诒戎睾饬浚煌獬鰟展け壤╓），在外出務工比例較高的省份，大量農(nóng)村剩余勞動力可為林業(yè)碳匯項目的發(fā)展提供充足人力支撐，用外出務工人數(shù)占總勞動力比重度量。經(jīng)濟層面：林業(yè)收入占比（F），林業(yè)收入占比較高的省份，對森林資源依賴程度相對較高，且森林資源也相對豐富，可有效推進林業(yè)碳匯的發(fā)展，采用林業(yè)收入占總收入比重考察；工業(yè)化程度（I），工業(yè)化程度較高的省份，開展造林項目和森林經(jīng)營項目的意愿更強，對碳匯林建設與管理能力相應更高，借助第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP比重測度。生態(tài)層面：降水量（R），雨水充沛的地區(qū)更適宜森林生長，對林業(yè)碳匯具有較強影響，通過各省份年均降水量衡量；自然災害率（N）自然災害頻發(fā)的地區(qū)可能更容易引起地方政府提升生態(tài)環(huán)境保護水平，加大對林業(yè)碳匯的發(fā)展力度，以年均每十萬人口因自然災害死亡率測度。林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率影響因素指標如表2所示。

1.4 數(shù)據(jù)來源

選擇2016—2022年我國30個省（區(qū)、市）數(shù)據(jù)作為研究樣本，由于港澳臺地區(qū)及西藏地區(qū)部分數(shù)據(jù)存在缺失，予以剔除。相關變量數(shù)據(jù)來源于《中國林業(yè)和草原年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《第9次全國森林資源連續(xù)清查報告》、各省年度統(tǒng)計報告及其他數(shù)據(jù)庫和報告的同類指標，經(jīng)由比較和修正計算得出。其中，《森林經(jīng)營項目碳匯計量檢測指南》指出林業(yè)碳匯項目應在符合國家規(guī)定的喬木林地開展，故本研究選擇全國森林資源連續(xù)清查報告中各省份喬木分樹種的蓄積量測算碳匯量。此外，也基于《土地利用變化與林業(yè)溫室氣體清單》對樹種間系數(shù)進行了細分。

2 結果與分析

2.1 我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率測度結果與分析

本研究運用DEA-CCR模型測度2016—2022年我國30個省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率值，所得結果如表3所示。在表3中，綜合效率用TE表示，純技術效率與規(guī)模效率的乘積為綜合效率，可綜合反映各省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率；純技術效率水平表示為PTE，可體現(xiàn)出各?。▍^(qū)、市）林業(yè)技術前沿面的碳匯經(jīng)濟效率；規(guī)模效率水平用SE代表，可綜合代表各省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟的規(guī)模效率和規(guī)模報酬增減變化情況。綜合效率、純技術效率與規(guī)模效率的取值范圍均在0～1之間，值越大代表對應效率水平越高。此外，drs代表規(guī)模收益遞減，irs表示規(guī)模收益遞增，“—”為規(guī)模報酬不變。

從綜合效率水平來看，2016—2022年我國30個?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯綜合效率的均值為0.379，表明我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率逐漸凸顯，但總體水平較低，綜合效率仍有待提高。通過與以往研究進行對比可以發(fā)現(xiàn)，何韻等[18]以天保工程試點地區(qū)為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)天保工程試點地區(qū)林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率明顯提升，增匯效益逐漸凸顯。由此可見，全國各地區(qū)應以天保工程試點地區(qū)為模范，以保育結合方式加大森林資源保護力度，提升林業(yè)資源經(jīng)營水平，從而可通過售出林業(yè)“貯碳”“減碳”生態(tài)服務功能，用新鮮空氣換取經(jīng)濟收益，使得林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率日益顯現(xiàn)。但仍需看到，我國在推進經(jīng)濟飛速發(fā)展過程中，也成為溫室氣體排放大國，因而林業(yè)碳匯在緩解全球氣候變暖的綜合效率仍需提升。省份層面，2016—2022年，四川、黑龍江、江西為綜合效率排名前3的地區(qū)。福建、吉林、貴州、江西等地區(qū)綜合效率值位于0.6到1之間，其余?。▍^(qū)、市）的綜合效率值均小于0.6，為非TE有效。其中，甘肅的林業(yè)碳匯綜合效率為全國最低，TE值僅為0.046。以2022年為例，四川、黑龍江、貴州三個地區(qū)的綜合效率值達到1，說明上述地區(qū)林業(yè)碳匯投入和產(chǎn)出均實現(xiàn)最優(yōu)狀態(tài)。這與李海萍等[19]的研究結論具有一致性，其研究指出貴州地區(qū)碳匯主要來源于林地。這可能與地區(qū)間地形條件和氣候環(huán)境具有較大關聯(lián)，黑龍江、四川、貴州地處我國東北和西南邊陲，降雨充足，地形多以山地為主，適宜森林樹木生長，林業(yè)發(fā)展基礎較好。甘肅、寧夏和青海是2022年林業(yè)碳匯綜合效率排名最后3位的地區(qū)。可能的原因在于，這些地區(qū)氣候干旱，地質(zhì)多為石質(zhì)山，森林覆蓋率較低，在一定程度上阻礙林業(yè)碳匯發(fā)展。

從純技術效率水平來看，2016—2022年我國30個省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯純技術效率均值為0.573，整體水平偏低，迫切需要推動林業(yè)科技變革，增強林業(yè)科技水平。上海、浙江、四川為林業(yè)碳匯純技術效率排名達到前3的省份，說明上述地區(qū)積極實踐科技強林戰(zhàn)略，在林業(yè)碳匯技術研發(fā)、固碳樹種篩選、人工林增匯等碳匯科技創(chuàng)新方面取得一定成效，推動林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率穩(wěn)步提升，對實現(xiàn)“雙碳”目標作出積極貢獻。其余省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯純技術效率普遍偏低，特別是內(nèi)蒙古、甘肅、寧夏、青海、新疆等西北干旱地區(qū)的林業(yè)碳匯純技術效率均處于較低水平。未來應加大干旱、半干旱地區(qū)造林技術科研攻關，提升林業(yè)碳匯覆蓋面積，為提升全國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率作出貢獻。以2022年為例，上海、天津、浙江、江西、重慶等12個省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯純技術效率值均達到0.6以上。

從規(guī)模效率水平來看，2016—2022年我國30個省（區(qū)、市）林業(yè)碳匯規(guī)模效率均值為0.661，意味著當前我國林業(yè)碳匯要素投入規(guī)模較大，形成一定發(fā)展規(guī)模。分省份來看，2016—2022年福建、四川、江西等地區(qū)林業(yè)碳匯規(guī)模效率均值達到0.9以上，規(guī)模效率相對較高，說明上述地區(qū)在林業(yè)碳匯發(fā)展過程中投入的土地、勞動力等要素，能夠有效提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率。2016—2022年天津、寧夏、上海林業(yè)碳匯規(guī)模效率均值位于后三位，需進一步提升林業(yè)碳匯規(guī)模效率。以2022年為例，福建、內(nèi)蒙古、云南、黑龍江的林業(yè)碳匯規(guī)模效率均達到1，為最優(yōu)狀態(tài)，且處于規(guī)模收益遞增趨勢，說明上述地區(qū)林業(yè)碳匯要素投入較為充足，為林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率提升帶來顯著影響。原因在于，福建、內(nèi)蒙古、云南、黑龍江森林面積、林業(yè)用地面積均位于全國前列，土地要素投入比例較大，加之上述地區(qū)勞動力充足，可為林業(yè)碳匯規(guī)模效率提升提供有效支撐。上海、天津等地區(qū)林業(yè)碳匯規(guī)模效率為全國最低，且處于規(guī)模收益遞減趨勢。上述省份林業(yè)用地面積、森林覆蓋率均較低，需合理規(guī)劃生產(chǎn)要素投入，穩(wěn)步提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟產(chǎn)出，助力碳達峰碳中和目標實現(xiàn)。

2.2 我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率影響因素分析

基于前文構建的面板Tobit模型，進一步考察2016—2022年我國30個?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的影響因素。在展開回歸前，LR檢驗結果顯示，P值小于0.1，說明原假設不成立，適宜使用隨機效應Tobit模型進行回歸，結果見表4。其中，城鎮(zhèn)化率的估計系數(shù)為-0.021，通過5%顯著性水平檢驗，說明城鎮(zhèn)化的發(fā)展在一定程度上阻礙林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率提升。原因在于，城鎮(zhèn)化過程可能擠占大量林業(yè)用地和森林用地，對大規(guī)模開展碳匯林建設造成阻礙，加之城鎮(zhèn)化還可能產(chǎn)生大量溫室氣體排放，對我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率造成不利影響。貧困人口占比和外出務工比例的估計系數(shù)均為正，且均通過1%顯著性檢驗，說明貧困人口占比和外出務工比例是提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的重要因素。貧困人口以及外出務工人口增多，可為林業(yè)碳匯項目的發(fā)展提供充足勞動力資源，推動林業(yè)碳匯實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。林業(yè)收入占比和工業(yè)化程度對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的影響也顯著為正。林業(yè)碳匯主要是通過市場化手段參與林業(yè)資源交易，因此對林業(yè)收入規(guī)模和工業(yè)化程度依賴較高，未來應進一步加大新型林業(yè)經(jīng)營主體培育力度，助力森林經(jīng)營性碳匯和造林碳匯經(jīng)濟效率提升，從而早日實現(xiàn)“雙碳”目標。降水量的估計系數(shù)為0.216，通過5%顯著性檢驗，說明降水量在一定程度上決定了地區(qū)林業(yè)發(fā)展基礎，對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的提升影響顯著。薛龍飛等[20]也在研究中指出，降水量對森林碳匯水平具有顯著影響。自然災害率的估計系數(shù)雖為正，但未通過顯著性檢驗，表明自然災害率對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率并未表現(xiàn)出明顯影響效應。

2.3 區(qū)域差異及其來源分析

前文主要研究了我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率水平及其影響因素，此部分進一步深入分析我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域差異及其差異來源。具體而言，利用Dagum基尼系數(shù)法對2016—2022年我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的總體差異、區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異進行測算，并考察區(qū)域差異的貢獻率，相關結果如表5所示。

分析可知，2016—2022年我國30個?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率總體基尼系數(shù)由2016年的0.485下降至2022年的0.408，呈現(xiàn)動態(tài)縮小態(tài)勢，說明2016—2022年我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域差異有所減小。

分析我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率差異來源可知，區(qū)域內(nèi)差異、區(qū)域間差異以及超變密度的貢獻率呈現(xiàn)小幅度波動狀態(tài)。從貢獻率來看，區(qū)域內(nèi)差異貢獻率均值為30.02，區(qū)域間差異貢獻率均值達到64.22，超變密度平均貢獻率均值為3.76?？梢姡兠芏认噍^于總體差異的占比最小，區(qū)域間差異相較于總體差異的占比最大，說明區(qū)域間差異是我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率空間差異的主要來源。 2022年間，區(qū)域內(nèi)、區(qū)域間、超變密度的平均貢獻率為27.70、69.60、2.70，且基本呈現(xiàn)下降趨勢。這說明伴隨各地區(qū)之間林業(yè)碳匯不斷建設發(fā)展，區(qū)域間差異日益減小，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展格局初步形成，對推進碳達峰、碳中和目標日益產(chǎn)生深遠影響。

3 結論與建議

3.1 結 論

本研究基于“雙碳”目標，構建我國30個?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率評價指標體系，利用DEACCR模型求得林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率值，并構建面板Tobit模型探究其影響因素，進而借助Dagum基尼系數(shù)法考察東、中、西三大地區(qū)林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域差異及其來源。得到以下結論：

1）2016—2022年我國30個?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯綜合效率水平和純技術效率水平總體較低，規(guī)模效率處于較高水平。其中，2022年，林業(yè)碳匯綜合效率值較高的地區(qū)為黑龍江、四川、云南，最低為甘肅、寧夏和青海；林業(yè)碳匯純技術效率值較高的地區(qū)是上海、浙江、江西，內(nèi)蒙古、青海、新疆等地純技術效率較低；福建為林業(yè)碳匯規(guī)模效率值最高的省份。

2）分析林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率影響因素結果可知，城鎮(zhèn)化率對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率產(chǎn)生不利影響。貧困人口占比、外出務工比例、林業(yè)收入占比、工業(yè)化程度以及降水量均是提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的重要因素。自然災害率對林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的影響不顯著。

3）由我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域差異結果可知，2016—2022年我國30個?。▍^(qū)、市）林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率的區(qū)域差異呈現(xiàn)總體縮小態(tài)勢。區(qū)域間差異是我國林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率空間差異的主要來源。

3.2 建 議

1）強化林業(yè)碳匯制度體系建設。林業(yè)碳匯具有政策性強、利益關聯(lián)度高等特征，在前期發(fā)展階段需要給予一定扶持，以持續(xù)提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率。其一，加大財政支持力度。應安排適當資金對地方林場予以補助，并探索建立林地經(jīng)營權抵押貸款、天然林停伐管護補助、林業(yè)碳匯收益權質(zhì)押貸款、公益林補償?shù)确龀謾C制，鼓勵林業(yè)企業(yè)積極發(fā)展林業(yè)碳匯項目，推動“雙碳”目標早日實現(xiàn)。其二，加速推進林業(yè)碳匯交易平臺建設?？蓪⒘謽I(yè)碳匯納入碳匯交易平臺，增加林業(yè)碳匯交易指標，促進林業(yè)碳匯高效交易，為實現(xiàn)“雙碳”目標提供有力支撐。其三，加大林業(yè)碳匯科技支持力度。組織建設林業(yè)碳匯專家?guī)?，圍繞數(shù)字林業(yè)、分子育種、固碳樹種篩選、生態(tài)碳匯計量等方面加大財政資金投入力度，為提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率提供科技支撐，加速“雙碳”目標進程。

2）推動林業(yè)碳匯項目科學布局。研究表明，林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率受到經(jīng)濟、社會、生態(tài)等多方面因素影響。為更好發(fā)揮林業(yè)碳匯對“雙碳”目標的積極影響，應以“最佳適配、最優(yōu)轉(zhuǎn)化”為根本遵循，綜合考慮地區(qū)實際和要素稟賦，因地制宜合理布局林業(yè)碳匯項目。一方面，應充分利用林業(yè)遙感監(jiān)測技術獲取林地分布面積、木材蓄積量和儲碳量，并與地面調(diào)查數(shù)據(jù)相結合出具相關報告，為林業(yè)碳匯項目科學布局提供數(shù)據(jù)支持，進而提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率。另一方面，建立多元化林業(yè)碳匯項目績效考評體系，在全國范圍內(nèi)選取碳匯生態(tài)資源稟賦好、潛力大的區(qū)縣開展林業(yè)碳匯試點布局，爭取實現(xiàn)林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率最大化，以此助推“雙碳”工作穩(wěn)步推進。

3）逐步縮小區(qū)域發(fā)展差距。結論顯示，當前各地區(qū)之間林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率區(qū)域間差異日漸縮小，但區(qū)域內(nèi)部仍存在林業(yè)碳匯能力不均衡現(xiàn)象。對此，東部地區(qū)應進一步發(fā)揮林業(yè)碳匯發(fā)展優(yōu)勢，打造集林業(yè)碳匯人才培養(yǎng)、技術研發(fā)、產(chǎn)業(yè)開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化為一體的科研創(chuàng)新平臺，在全國率先開展油茶林、喬木幼林等碳匯項目研發(fā)。在此基礎上，通過地區(qū)間協(xié)作攻關將取得的先進經(jīng)驗應用于中、西部地區(qū)，從而實現(xiàn)區(qū)域間林業(yè)碳匯協(xié)調(diào)發(fā)展，助力“雙碳”目標實現(xiàn)。中、西部地區(qū)可依據(jù)地區(qū)實際情況積極編制林業(yè)碳匯發(fā)展規(guī)劃，開展碳匯造林試點工作，并與東部地區(qū)探索建立林業(yè)碳匯交易模式，提升林業(yè)碳匯經(jīng)濟效率，推動實現(xiàn)碳達峰碳中和目標。

參考文獻：

[1] 宋平，趙榮，胡利娟，等.推動“雙碳”目標實現(xiàn)的林業(yè)碳匯科學傳播策略[J].世界林業(yè)研究，2023，36（2）：89-94. SONG P， ZHAO R， HU L J， et al. Strategies for science-based forestry sequestration dissemination to achieve the national goals of carbon peaking and carbon neutrality[J]. World Forestry Research，2023，36（2）：89-94.

[2] 曹恒，王弟，趙鵬.山西省森林碳匯經(jīng)濟價值評估及交易評價體系構建研究[J].經(jīng)濟問題，2023（7）：120-128. CAO H， WANG D， ZHAO P. Evaluation of economic value of forest carbon sequestration and construction of carbon sequestration trade evaluation system in Shanxi province[J]. On Economic Problems，2023（7）：120-128.

[3] 呂金蔚，劉冰.“雙碳”目標下林業(yè)碳匯高質(zhì)量發(fā)展的路徑研究[J].林業(yè)經(jīng)濟問題，2022，42（6）：666-672. LYU J W， LIU B . Study on the path of high-quality development of forestry carbon sinks under the “dual carbon” goal [J]. Issues of Forestry Economics，2022，42（6）：666-672.

[4] 錢立華，尹春哲.金融支持林業(yè)碳匯發(fā)展實踐[J].中國金融， 2023（11）：58-60. QIAN L H， YIN C Z. Practice of financial support for forestry carbon sink development[J]. China Finance，2023（11）： 58-60.

[5] 耿直，吳書斌.加大林業(yè)碳匯發(fā)展金融支持[J].中國金融， 2023（12）：102. GENG Z ， WU S B. Increasing financial support for forestry carbon sink development[J]. China Finance，2023（12）：102.

[6] 敖貴艷，吳偉光，曹先磊，等.基于三階段DEA模型的碳匯竹林生產(chǎn)效率分析—來自浙江安吉的實證[J].農(nóng)林經(jīng)濟管理學報，2019，18（5）：656-666. AO G Y， WU W G， CAO X L， et al. Analysis on production efficiency of carbon sink bamboo forest based on three-stage DES model： evidence from Zhejiang Anji[J]. Journal of AgroForestry Economics and Management，2019，18（5）：656-666.

[7] 高沁怡，潘春霞，劉強，等.基于貝葉斯網(wǎng)絡的林業(yè)碳匯項目風險評價[J].南京林業(yè)大學學報（自然科學版），2021，45（4）： 210-218. GAO Q Y， PAN C X， LIU Q ， et al. Risk assessment of forestry carbon sequestration projects based on Bayesian networks[J]. Journal of Nanjing Forestry University （Natural Sciences Edition）， 2021，45（4）：210-218.

[8] 曹先磊，任云鶴，許騫騫，等.“雙碳”背景下林業(yè)碳匯項目經(jīng)營不確定性對投資者投資門檻的影響—以4省份林業(yè)碳匯項目為例[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報，2023，28（12）：177-193. CAO X L， REN Y H， XU Q Q， et al. Impact of the uncertainty in forestry carbon sequestration project management on investors’investment threshold under the background of “dual carbon”： take forestry carbon sequestration projects in four provinces as an example[J]. Journal of China Agricultural University，2023，28（12）： 177-193.

[9] 姜微，劉俊昌，胡皓.我國林業(yè)生態(tài)效率時空演變及環(huán)境規(guī)制門檻效應研究[J].中南林業(yè)科技大學學報，2020，40（6）： 166-174. JIANG W， LIU J C， HU H. Study on the temporal and spatial evolution of forestry ecological efficiency and threshold effect of environmental regulation in China[J]. Journal of Central South University of Forestry Technology，2020，40（6）：166-174.

[10] 李曉靜，王冰，謝佳穎.DEA-CCR模型在高?？蒲薪?jīng)費使用效率評價中的應用研究[J].教育科學，2015，31（2）：79-85. LI X J， WANG B ， XIE J Y. Study on management evaluation of scientific research funds for Chinese universities[J]. Educational Science，2015，31（2）：79-85.

[11] 羅小鋒，薛龍飛，李兆亮.林業(yè)碳匯經(jīng)濟效益評價及區(qū)域協(xié)調(diào)性分析[J].統(tǒng)計與決策，2017（2）：121-125. LUO X F， XUE L F， LI Z L. Economic benefit evaluation and regional coordination analysis of forestry carbon sequestration in china[J]. Statistics Decision，2017（2）：121-125.

[12] 張譯，熊曦.綠色發(fā)展背景下中國林業(yè)生態(tài)效率評價及影響因素實證分析—基于DEA分析視角[J].中南林業(yè)科技大學學報，2020，40（4）：149-158. ZHANG Y， XIONG X. An empirical analysis of ecological efficiency evaluation and influencing factors of forestry in China under the background of green development： based on DEA analysis perspective[J]. Journal of Central South University of Forestry Technology，2020，40（4）：149-158.

[13] 鄒佳敏，吳芝花，廖文梅，等.我國森林碳匯與居民福祉耦合關系的時空演變研究[J].林業(yè)經(jīng)濟，2023，45（2）：62-75. ZOU J M， WU Z H， LIAO W M， et al. Study on the spatio-temporal evolution of the coupling relationship between China’s forest carbon sink and residents’ well-being[J]. Forestry Economics， 2023，45（2）：62-75.

[14] 高揚，王桂？.山東省科技金融效率影響因素及區(qū)域差異研究[J].華東經(jīng)濟管理，2023，37（7）：92-99. GAO Y， WANG G Y. Research on the determinants of technology finance efficiency and regional difference in Shandong province[J]. East China Economic Management，2023，37（7）： 92-99.

[15] 羅瑩，賈黎明，姚娜.京津冀森林游憩資源空間分布特征及其影響因素[J].中南林業(yè)科技大學學報，2020，40（2）：166-174. LUO Y， JIA L M， YAO N. Spatial distribution and its influencing factors of forest recreation resources in Beijing-Tianjin-Hebei region[J]. Journal of Central South University of Forestry Technology，2020，40（2）：166-174.

[16] 趙領娣，孫兆旭.海岸帶城市經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量與生態(tài)韌性協(xié)同發(fā)展演化及空間收斂特征[J].經(jīng)濟地理，2023，43（7）：119-129，240. ZHAO L D， SUN Z X. Evolution of coordinated development between economic development quality and ecological resilience in coastal cities and its spatial convergence features[J]. Economic Geography，2023，43（7）：119-129，240.

[17] 藺鵬，孟娜娜.綠色全要素生產(chǎn)率增長的時空分異與動態(tài)收斂[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2021，38（8）：104-124. LIN P， MENG N N. Spatio-temporal differentiation and dynamic convergence of green total factor productivity growth[J]. The Journal of Quantitative Technical Economics，2021，38（8）： 104-124.

[18] 何韻，費梓萱，葉新建，等.天保工程碳匯價值評估及對“碳中和”的意義研究[J].公共管理學報，2022，19（2）：154-163，176. HE Y， FEI Z X， YE X J， et al. Evaluation of carbon sink value of nfpp and the significance of “carbon neutralization”[J]. Journal of Public Administration，2022，19（2）：154-163，176.

[19] 李海萍，李定恒，李豪.貴州省退耕還林還草潛在碳匯效益評估[J].生態(tài)學報，2022，42（23）：9499-9510. LI H P， LI D H， LI H. Evaluation of potential carbon sink benefits of grain for green project in Guizhou province[J]. Acta Ecologica Sinica，2022，42（23）：9499-9510.

[20] 薛龍飛，羅小鋒，李兆亮，等.中國森林碳匯的空間溢出效應與影響因素—基于大陸31個?。ㄊ?、區(qū)）森林資源清查數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].自然資源學報，2017，32（10）：1744-1754. XUE L F， LUO X F， LI Z L， et al. Spatial spillover effects and influencing factors of forest carbon sink in china： spatial econometric analysis based on forest resources inventory in 31 provinces of the mainland of china[J]. Journal of Natural Resources，2017，32（10）： 1744-1754.

[本文編校：羅 列]