综述：从模型到市场：森林碳汇成本的系统回顾

本综述系统梳理了森林碳汇成本（Forest Carbon Sequestration Costs）的估算方法（如造林成本法、机会成本法、综合成本法、最小碳价法）及其影响因素，揭示了成本形成的非线性、政策-市场双重性及自然-人工替代关系三大核心规律，为碳汇项目经济可行性评估和碳市场交易提供理论支持，助力碳中和目标实现。

　　

引言

随着《京都议定书》和《巴黎协定》等国际协议的签署，全球各国相继提出碳中和目标，旨在平衡经济增长与碳减排。森林碳汇作为一种基于自然的气候变化解决方案，因其高效的固碳能力而备受关注。通过将森林活动与碳交易市场结合，森林碳汇项目与工业减排共同成为碳减排体系的重要组成部分。然而，尽管森林碳汇的重要性被广泛认可，其在碳市场中充分发挥潜力仍面临诸多挑战，其中关键问题在于碳汇项目成本评估研究的明显不足。现有研究更多关注碳储量评估等问题，而对成本、效益等市场维度的研究非常有限。

材料与方法

本研究采用系统文献综述方法，遵循PRISMA指南，确保文献筛选过程的系统性和透明度。文献检索使用Web of Science和Scopus数据库，检索词包括“forest”、“carbon sink”或“carbon sequestration”、“cost”，覆盖1993年至2025年的相关出版物。最终筛选出77篇与主题密切相关的文献作为分析样本。

结果

3.1. 森林碳汇成本估算方法

造林成本法

根据OECD的定义，森林碳汇成本包括项目执行过程中的生产和交易成本。该方法基于经典净现值（NPV）方法，通过折现和汇总来量化碳汇成本。其计算公式为：

NPV = ∑_t=0^T [C_t / (1 + r)^t]

其中C_t为年成本，T为项目时间范围，r为折现率，t为年份。造林成本法的公式为：

C_ACM = C_one-time + ∑_t=1^T [C_recurring,t / (1 + r)^t]

其中C_one-time为一次性成本（如苗木获取、土地整理、初始规划等），C_recurring,t为长期 recurring 成本（如灌溉、病虫害防治、监测费用等）。该方法简单直观，但忽略机会成本，可能导致决策次优。

机会成本法

机会成本是做出决策时放弃的最佳替代方案的价值。该方法通常通过比较林地与替代土地利用的经济回报和碳汇潜力来计算开发森林碳汇项目的成本。其一般表达式为：

C_OCM = C_{economic Change} / C_{carbon Change}

其中C_{economic Change}为土地利用变化造成的经济损失，C_{carbon Change}为土地转换导致的碳储量损失。计算方法在不同研究中存在差异，例如C_{economic Change}可表示为非林地的总收入或林与非林地之间的收入差异，C_{carbon Change}可表示为林地的碳储量或土地利用变化前后的碳储量差异。该方法更好地捕捉经济权衡，但结果缺乏直接直观性，且研究间可比性较差。

综合成本法

该方法试图整合造林成本法和机会成本法，同时考虑两类成本，以评估森林碳汇项目的总成本。其核心思想是将显性成本和潜在经济损失纳入统一的成本估算框架。典型计算公式为：

C_CCM = C_one-time + ∑_t=1^T [(C_recurring,t + C_{opportunity,t}) / (1 + r)^t]

其中C_{opportunity,t}为项目在时间t的机会成本。该方法整合显性成本和隐性成本，提高可行性评估的全面性，但逻辑相对简单，未充分考虑成本结构的复杂性。

最小碳价法

该方法比较农业和林业的NPV，确定将农地转为林地在经济上可行所需的最小碳价，并将此价格视为碳汇成本。其公式为：

C_MPM = {A [1 - 1/(1+r)^R] + cp - pw V / (1+r)^R} / {ω (1-b) { (1/r)[1 - 1/(1+r)^R] - R (1-θ) / (1+r)^R }}

其中cp为种植成本，pw为木材价格，V为木材体积，ω为碳储量，b为基线因子，θ为林产品碳储存比例，R为轮作期。该方法考虑全生命周期碳汇及多种经济因素，但面临数据密集型建模挑战和动态假设考虑不足的问题。

目前，最小碳价法是成本评估的最佳方法，尽管其对动态假设的考虑不足且建模过程复杂。未来应聚焦成本估算方法的协同创新，推动方法整合与优化，建立更普适的评估框架。

3.2. 森林碳汇成本的影响机制

影响因素可分为六大类：项目特征、自然条件、政治因素、经济因素、社会文化因素和参数选择。这些因素相互作用，共同决定森林碳汇项目的经济可行性。

核心规律包括：

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  非线性：许多因素与成本呈线性关系，但一些也呈现非线性特征，如项目规模初始带来规模经济降低单位成本，但超过阈值后管理复杂性增加推高成本。

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  政策-市场双重性：政策工具（如碳税、补贴）直接影响成本结构，而市场信号（如碳价、木材价格）可能抵消这些效应。

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  自然-人工替代关系：有利的自然条件可减少人工干预需求，但过度依赖自然系统可能削弱项目韧性。

成本优化策略需针对不同因素制定，如实施灵活补贴政策、建立碳价稳定基金、改善产权登记等。

3.3. 全生命周期成本整合框架与国际比较

森林碳汇项目成本包括四大类：造林成本、维护成本、交易成本和机会成本，覆盖项目初期规划、后续运营管理和最终市场交易阶段。全生命周期视角对于准确估算至关重要，忽视某些成本类别可能导致估计偏差。

国际比较显示，成本水平在不同地区差异显著。造林和维护成本在中国、巴西、加拿大等国较低，主要得益于土地资源丰富和自然条件优越。机会成本在中国、美国和印尼较低，与土地资源稀缺性低密切相关。交易成本可占总成本的20%，但研究间单位不一致导致直接比较困难。发展中国家因技术专长有限、风险承受能力较弱和法律框架欠发达，交易成本较高。

除地区差异外，成本结果还受研究方法影响显著。即使对同一地区同一成本类别，计算结果也可能因折扣率等参数选择不同而存在巨大差异。方法选择对估计结果的影响可能大于区域特征，影响跨研究比较的可靠性。

讨论

森林碳汇成本研究已取得稳步进展，但相较于碳储量估算和森林管理研究，仍相对有限。估算方法需根据项目特定差异进行调整，而非机械匹配。影响因素分析需关注非线性效应和因素间相互作用，引入“政策-市场双重性”和“自然-人工替代关系”概念可拓宽分析框架。

成本比较表明，热带地区或发展中国家可能因忽略高交易或机会成本而低估总成本。实现碳中和的可行性在很大程度上取决于经济结构、森林管理政策等国家特定因素，全球尺度需要针对国家背景的差异化策略。

现有研究存在多个空白，需进一步探索和完善。未来研究应整合动态优化模型，采用结构方程建模和系统动力学等技术，从静态单因素分析转向复杂系统建模，并基于全生命周期框架进行多阶段成本评估，提高发现的可信度和政策相关性。

结论

森林碳汇是实现碳中和的关键组成部分。相关项目的经济可行性在很大程度上依赖于可靠的 cost assessment。本研究系统回顾了几种估算方法的概念基础并评估了其各自优势和局限性，进一步分析了影响成本的多方面因素及其潜在机制，强调了“非线性”、“政策-市场双重性”和“自然-人工替代关系”三大核心规律。最后，本文提出了林业碳汇项目的全生命周期成本框架，应用该框架比较了各国成本估计，并确定了区域变异和方法选择对报告结果的综合影响。这些发现为成本评估提供了理论基础，并为提高未来林业碳汇倡议的经济效率提供了见解。