森林城市政策的气候经济效益：基于中国二十年数据的碳减排效应评估

本研究针对全球气候变暖背景下城市碳减排策略的迫切需求，采用双重差分法（DiD）量化评估中国森林城市政策实施二十年的碳减排效果。研究发现该政策累计减少碳排放248.2万吨，产生7694万至9084万美元经济价值，并潜在避免266-560例气候相关早逝。机制分析揭示森林面积扩张、蓄积量提升及公众环保意识增强是核心路径，绿色金融与环境立法具有协同增效作用。研究为基于自然的城市气候解决方案提供了实证依据，发表于《Forest Policy and Economics》。

　　

在全球气候变暖加剧的背景下，城市作为碳排放的主要源头，其减排策略的制定与实施显得尤为重要。联合国2024年报告显示，人类活动导致的气温上升已对生物多样性和生态稳定造成严重威胁。与此同时，中国在过去二十年中通过森林城市政策实现了显著的生态改善——2010至2020年间年均增加森林面积190万公顷，这与非洲、南美洲等地区的森林退化形成鲜明对比。然而，尽管城市绿地在气候调节中的作用已被广泛认知，关于森林城市政策具体减排效果的实证研究仍存在空白。

北京大学的研究人员通过分析中国333个城市1997-2017年的碳排放数据，运用准自然实验框架下的双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）进行系统评估。研究发现，森林城市政策使处理组碳排放显著下降6.6%，经偏差校正后仍保持2.87%的减排效果。换算成具体数值，相当于累计减少248.2万吨二氧化碳排放。基于社会碳成本（Social Cost of Carbon, SCC）和死亡率碳成本（Mortality Cost of Carbon, MCC）的测算，这些减排量对应7694万至9084万美元的经济价值，并可能避免266-560例气候相关的过早死亡。

研究采用的关键技术包括：基于中国碳排放数据库（China Emission Accounts and Datasets）的粒子群优化-反向传播算法（PSO-BP）卫星数据标准化处理，覆盖2700余县区的DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据校正，以及三重差分模型（DDD）的机制分析。样本队列涵盖国家林业和草原局与国务院认定的生产型、居住型双重政策样本。

【机制效应】部分揭示政策起效的五大路径：

1. 森林面积扩张直接增加碳汇容量，每公顷新增林地贡献0.38吨碳吸收
2. 林木蓄积量（Stock_volume）提升使单位面积固碳效率提高12%
3. 城市绿化覆盖率（Urban_greening）每增加1%带来0.15%排放下降
4. 碳封存技术（Carbon_sequestration）应用使工业减排效果放大1.7倍
5. 环境投诉量上升反映公众监督强化，间接促进企业减排合规

【政策协同】分析显示：

• 绿色金融试点城市政策叠加使减排效果提升43%
• 环境立法强度每提高1个标准差，政策效应增强28%

【领导力特征】研究发现：
女性市长任职城市减排效率高出男性领导城市19%
具有人文社科背景的市长实施政策效果优于理工背景者14%
本地籍贯市长因熟悉地方生态，减排成效提升23%

结论部分指出，该研究在三个方面推进了森林政策经济学的发展：首先，通过纳入生产型森林城市样本，突破了既往研究仅关注居住型政策的局限；其次，创新性地将气候经济指标（SCC/MCC）引入政策评估，为决策者提供了直观的成本效益换算工具；最后，揭示了领导力多样性对气候政策实施的调节作用，为环境治理的人才选拔提供了实证依据。

讨论强调，该研究证实了"自然为本"（Nature-based Solutions, NbS）的城市发展模式在气候缓解中的可行性，特别是为发展中国家探索经济增长与生态保护的平衡路径提供了中国方案。作者建议未来政策应注重绿色金融工具创新与环境司法强化的协同推进，同时优化地方官员考核体系以激励气候行动。研究局限性在于未能完全控制城市间产业转型差异的影响，这为后续研究指明了方向。