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为探究芬兰私有林地缺乏增碳政策下森林所有者对碳抵消计划的偏好，研究人员通过在线调查和选择实验（DCE）分析其参与意愿。发现补偿性碳支付是唯一能激励所有阶层参与的因素，且多数所有者偏好不参与，显示接受度低。研究为碳汇补偿政策设计提供依据。
森林在应对气候变化中扮演着至关重要的角色，作为巨大的碳汇，其每年吸收全球约三分之一的温室气体排放。芬兰作为森林覆盖率高达 75% 的国家，私有林地在碳汇管理中占据重要地位。然而，当前芬兰缺乏鼓励私有林地增加碳汇的政策，森林所有者对碳抵消计划的参与意愿尚不明确，这导致相关政策设计缺乏实证依据。在此背景下，探究森林所有者对基于结果的碳抵消计划（results-based carbon offset schemes）的偏好及影响因素，成为解决如何有效激励私有林地碳汇提升的关键科学问题。
为填补这一研究空白，芬兰的研究人员开展了一项针对私有森林所有者的调查研究。研究以问卷形式收集数据，并通过选择实验（Discrete Choice Experiment, DCE）分析森林所有者对不同碳抵消计划属性的偏好。研究成果发表于《Forest Policy and Economics》，为理解森林所有者行为及政策设计提供了重要参考。
研究关键技术方法
研究主要采用在线问卷调查与选择实验结合的方法。首先，通过结构化问卷收集森林所有者的社会经济特征、森林管理现状及对气候变化的态度等信息。随后，设计包含四个属性（补偿发起者、资金来源、受损木材计入方式、碳补偿金额）的选择实验，每个属性设置不同水平，构建贝叶斯 D - 有效设计（Bayesian D-efficient design）的选择任务，共形成 36 个选择情境。数据通过条件对数模型（Conditional Logit Model, CL）和潜在类别模型（Latent Class Model, LC）进行分析，以识别偏好异质性及影响因素。
研究结果
4.1 CL 和 LC 模型结果
条件对数模型显示，森林所有者对现状（不参与）有显著偏好（ASC SQ=1.868***），补偿金额（0.028***）、受损木材全计入（0.804***）及企业资金来源（ domestic/foreign companies）是主要激励因素。潜在类别模型将所有者分为 5 类：
- Class 1（10%）：偏好熟悉林业专家发起、企业资助的计划，对高补偿敏感。
- Class 2（32%）：强烈偏好现状，仅自我发起和高补偿能激励参与。
- Class 3（15%）：对现状无偏好，接受专家发起但排斥外企资助和受损木材全计入。
- Class 4（20%）：支持公共部门参与和国内企业资助，重视受损木材计入。
- Class 5（24%）：倾向熟悉专家和国内企业，中度偏好现状。
4.2 合同特征与态度差异
不同类别在财务激励、灵活性、用户友好性等合同特征及气候变化应对态度上存在显著差异。Class 2 对财务激励和用户友好性评分最低，而 Class 4 对用户友好性评分最高。态度方面，Class 2 的气候变化 mitigation 意愿和风险应对行动意向显著低于其他类别。
4.3 意愿接受度（WTA）
潜在类别模型估算的意愿接受度显示，Class 2 对现状的 WTA 最高（69.70 �/m3），反映其对改变的高抵制性；Class 3 对现状的 WTA 为负（-53.45 �/m3），显示其对碳计划的偏好。受损木材全计入对 Class 1、4、5 的 WTA 有负向影响，表明其认为该措施应减少补偿需求。
研究结论与讨论
研究揭示芬兰森林所有者对碳抵消计划的偏好存在显著异质性，补偿性碳支付是唯一跨越所有类别的激励因素，而现状偏好在多数群体中普遍存在。这表明单一政策难以奏效，需针对不同类别设计差异化方案，如利用熟悉林业专家推动参与、提供分级补偿机制等。此外，研究首次将受损木材计入方式纳入分析，发现其对激励效果的复杂影响，为碳汇核算标准制定提供了新视角。
尽管研究存在样本偏差（如继承人及老年所有者代表性不足），但其通过严谨的选择实验和潜类分析，为理解私有林地碳汇管理的行为机制提供了重要依据。未来研究可扩展至其他欧洲国家，开展跨区域比较，并结合长期监测验证政策效果。该研究不仅深化了森林碳汇政策的理论认知，更对全球范围内通过私有林地提升碳汇的实践具有指导意义。
