森林經營項目碳匯核算與期權價值評估
——以吉林紅石項目為例

高迎軍，張 穎，朱鈺華

（1.北京林業大學 經濟管理學院，北京 1 0 0 0 8 3；2.香港排放權交易所，香港 999077）

0 引言

2012年6 月，國家發改委印發《溫室氣體自愿減排交易管理暫行辦法》（以下簡稱《暫行辦法》），對推動生態補償市場化，健全碳匯等生態產品交易，完善碳排放權交易制度奠定了基礎［1］。林業碳匯的開發對適應全球氣候變化和可持續發展極具現實意義［2］。溫室氣體自愿減排交易涉及林業、農業、電力、化工等行業，而林業碳匯作為較成熟的生態產品，可開展溫室氣體自愿減排項目，但同時具有開發周期長、收益不固定等不確定性，因此對其開展核算和價值評估等是項目實施前后不可或缺的環節。

以往對于林業碳匯，學者們從碳匯核算與價值評估等角度開展了研究。對于核算而言，學者們已開拓出生物量法、遙感觀測法、蓄積量法、蓄積量——回歸方程模型等方法［3-8］。在前人基礎上，出于核算精度的要求又逐漸衍生出生物量清單法、渦旋相關法、激光雷達、生產法等［9-12］。根據國家對于減排量核算的要求，生物量方程法、蓄積——生物量方程法、材積法、缺省值法成為主流方法，為本文拓寬了思路。關于價值評估，有學者使用傳統現金流貼現法（DCF）進行評估，相似的還有利用成本收益法、系統動力學模型和敏感性分析等［13-15］。伴隨金融理論的創新，利用實物期權的方法對項目未來的不確定性進行量化逐漸興起，被應用于竹林經營、碳匯造林和垃圾焚燒等場景，而森林經營碳匯項目卻鮮有研究［13，15，16］。項 目的價 值評估 對 于 項 目 決 策 及 規 劃極具現實意義，實物期權法也為本文提供了依據。綜上，已有文獻對碳匯核算提供了各類思路，但鮮有按照國家方法學要求開展核算的研究。對于林業項目而言，其價值評估常局限于現金流現值法等傳統方法，少見采用實物期權法開展評估。鑒于此，本文首先對我國溫室氣體自愿減排發展及交易現狀進行了分析，然后采用蓄積——生物量法與缺省值法相結合的方法，以吉林紅石項目為例進行碳匯核算，并基于實物期權的B- S 定價模型對項目價值進行了評估，以期為林業項目開發提供參考。

1 中國溫室氣體自愿減排交易背景

1.1 溫室氣體自愿減排交易歷史背景

鑒于溫室氣體的監測與檢測難度，《暫行辦法》只針對CO2、CH4等6 種溫室氣體開展了相關備案和核證等工作。為了有效監督和管理交易活動，主管部門建立了國家自愿減排交易登記簿，并對已經審定和登記的項目及其減排量的備案和交易等情況進行了記錄。對于參與溫室氣體自愿減排交易的項目，其主要工作在于上市前的準備階段。該階段的主要內容包含項目審定、項目備案和項目減排量備案等，備案后的項目減排量也稱國家核證自愿減排量（CCER），在國家自愿減排交易登記簿登記后方可進行上市交易。

項目需經審定機構予以審定，并出具審定報告，期間涉及項目方法學的選擇。方法學是指確定項目基準線、論證額外性、計算減排量等工作的方法指南，主要來源于兩部分：一是源于聯合國清潔發展機制（CDM）執行理事會批準的清潔發展機制方法學［17］；二是由開發者向主管部門提交申請的新開發的方法學。截至目前，主管部門總計印發了12 批方法學，主要源自CDM 方法學［18］。對于減排量的審定及核證而言，發改委氣候司公布了4 批總計12 所審定及核證機構。核證相比審定而言，額外增加了要求：對于經審定年減排量達6 萬t 以上的項目，不得由同一機構再對該項目進行減排量的核證。

自愿減排項目經過審定、備案、減排量備案并登記后，項目減排量即可上市交易。市場啟動初期在國家主管部門備案且與國家登記簿相連接的交易機構共有7 家，分別為北京環境交易所、天津排放權交易所、上海環境能源交易所、廣州碳排放權交易所、深圳排放權交易所、重慶聯合產權交易所、湖北碳排放權交易中心。2016 年新增福建海峽股權交易中心和四川聯合環境交易所。截至目前，全國共有9家碳排放交易所。2021 年7 月，全國碳排放權交易市場成立，上海和湖北分別承擔全國碳配額交易和注冊登記，北京則承擔全國的CCER交易。

1.2 我國CCER交易分析

2017年3 月，國家發改委暫停自愿減排交易項目的方法學審定和減排量備案等工作，但已備案的CCER仍可參與市場交易，其貨幣化仍采用區域試點市場或自愿市場途徑［19］。全國碳排放權交易市場啟動以來，雖然統一了碳排放配額（CEA）的交易，但是CCER的交易仍然未恢復。不同于CEA 交易，CCER的交易頻率、成交量、交易額受試點地區交易政策的影響較大［20］，因此各試點地區交易所的CCER與CEA 的交易頻率、成交量與交易額情況不一。具體來看：①對于各碳排放交易所，CCER 交易量占全國的比重相差較大（表1）。自CCER 啟動上市交易以來，上海和廣東的累計交易量占比遠超其他交易所。以上海環境能源交易所為例，截至2020年12 月31 日，累計交易1.10 × 108t，占全國累計交易量的41%左右，而湖北試點交易量占比在5%以下，重慶試點未實現CCER 交易。②對CCER 的交易需求及價格，一定程度上受試點地區政策和交易所對CCER抵消比例設定的影響［21，22］。如北京環境交易所限制CCER抵消比例不得超過當年排放配額的5%，而廣州碳排放權交易所則設定10%，體現在累計交易量占比上，后者約為前者的1 倍。以上海環境能源交易所為例，該所于2020 年6 月將CCER的抵消比率由1%提高到3%，極大地拉升了上海碳交易市場中CCER 的交易。如圖1 所示，受抵消比例調整的影響，6——9 月的交易量相較之前顯著增長；受需求擴大的影響，成交價格也逐月攀登。

圖1 2020 年上海環境能源交易所交易狀況Figure 1 Trading status of Shanghai Environment and Energy Exchange in 2020

表1 各試點地區CCER累計交易量全國占比Table 1 The proportion of CCER transaction vol ume

除抵消比例之外，受限于2017 年國家發改委暫停CCER 備案等工作，CCER 市場總體處于存量交易、供不應求的狀態，其價格也受政策影響較大［23］。從表2 可見，截至2020 年12 月31 日，上海環境能源交易所自啟動CCER 交易以來，累計均價僅為6.94 元/t，而2020 年度CCER成交均價達9.39 元/t，相較累計交易均價而言，2020 年的平均價格增長了35%，漲幅較大。其原因可能是，存量交易下CCER被抵消后供給不足。

表2 上海環境能源交易所碳排放權交易狀況Table 2 Carbon emissions trading status of Shanghai Environment and Energy Exchange

雖然CCER與CEA 同為碳交易的標的，但是它們的市場區別在于價格、交易方式與公開程度。CCER交易主要集中在二級市場，即通過掛牌交易和協議轉讓的方式進行，透明度較低；而CEA 交易增加了在一級市場的交易（即有償競價的方式），公開程度較高。由于交易方式的不同，伴隨著其他因素，共同導致市場對CEA 和CCER 的價格敏感度不同。以上海環境能源交易所為例，從歷年的交易數據來看，CEA的價格遠遠高于CCER，且近年來前者的平均價格漲幅大于后者。價格漲幅同樣源自于抵消比例，只有當企業碳排放量超過政府發放的配額時，企業才會買入價格低的CCER 來抵消CEA 的缺口［24，25］?？梢姡壳笆袌鲋蠧CER 和CEA 出現交易量與成交價格的倒掛趨勢。

1.3 我國CCER發展現狀

從全國范圍來看，各試點CCER 交易量及其內部占比相差較大。以2020 年度交易數據（圖2）來看，上海環境能源交易所的CCER 交易量最大，占該所交易量的78.07%；福建海峽股權交易中心和四川聯合環境交易所雖然成立較晚，但是CCER 成交量比例分別達到了83.84%和100%；而重慶聯合產權交易所則未實現交易。從全國整體交易來看，CCER成交量總體占比達45.34%，低于CEA 的占比。由此可見，雖然CCER的審定等工作已經暫停，但是其市場內交易熱度不減，主要源自各試點的政策對于抵消比例的調整和CCER的價格優勢。

圖2 全國各碳排放交易所交易狀況Figure 2 Trading status of carbon emission exchange

各試點中CCER 的交易情況相差較大，尤其是價格差距會進一步拉大后期上市及成交量的差距，從而引發市場預期的馬太效應。目前CCER 項目的備案量遠遠低于市場的需求量，存在著較大的供給缺口。但限制于CCER 的抵消比例，企業直接購買CEA 的可能性較大，由此對沖了部分CCER 的需求［26］。另外，企業減排動力不足、碳配額總量寬松等共同導致了CCER 的需求不易體現［27］。因此，在全國碳排放交易市場完善的同時，需要把控好CEA的總量及分配工作，并盡快恢復CCER 的各項審批工作；同時，各交易所也需要適時調整CCER 的抵消比例，共同調動起CCER 的交易熱度，以推進我國“雙碳”目標的順利實現。

回顧我國溫室氣體自愿減排交易的歷史，自項目備案與上市交易啟動以來，中間于2017 年暫停了項目的開發與備案、方法學的申請與備案、CCER 減排量的備案與登記工作，截至2022 年3 月，自愿減排項目的各項工作仍未恢復。但由于全國碳排放交易市場的成立，國家對于CCER 項的恢復工作給予了高度重視，其中包含將北京設置為全國CCER 的交易中心等舉措，生態環境部也在組織修訂《暫行辦法》等。另外，CCER 作為碳排放權交易的交易標的，也作為生態產品市場化的結果，其項目審定、核證和交易的復蘇將加快我國生態文明建設和生態補償工作的總體進程［28］。

2 核證自愿減排量（CCER）核算

2.1 研究區概況

吉林森工紅石林業有限公司（簡稱“紅石林業局”）為國有大型企業，其經營的林場位于吉林省中南部（126°51′——127°44′E、42°34′——43°17′N），坐落于長白山支脈、松花江畔。轄區涉及兩鄉四鎮，包含49個村、231 個自然屯，下屬25 個企事業單位，林業人口共計1.8 萬人。轄區下設標準化苗圃1 個，經營所和林場10 個，擁有豐富的氣候、水文和森林資源。轄區內屬溫帶大陸性季風氣候，受季風性影響，四季明顯，平均氣溫3.9℃，降水量受副熱帶高壓影響分布不均，林區降水量年平均為754mm，6——8 月降水量占全年總降水量的62%左右。轄區內水利資源豐富，水域面積2269hm2，分布有第二松花江、二道松花江等。得益于豐富的氣候和水文條件，轄區內森林覆蓋率達到81.7%，林地面積295277hm2。當地屬于長白山林區針闊混交林帶，土壤和植被受海拔與地形影響，一般海拔300m 以下為沙草科等植物，海拔700m以上為針闊混交帶，闊葉林帶分布在二者之間。闊葉林帶主要有椴樹、色樹等，伴生有紅松、云杉等針葉樹種；針闊混交林帶由以紅松、云杉、冷杉為主的針葉樹種和榆樹、柞樹、楊樹等闊葉樹種組成，郁閉度相較闊葉林帶更大。轄區內活立木總蓄積量4.47×107hm2，其中，有林地蓄積占活立木蓄積的99.99%。豐富的森林資源造就了當地豐富的野生植物資源，分布有草本、木本、菌類等野生植物，包含食用類、纖維類、芳香類等共計11 大類；當地的野生動物資源也十分豐富，含11 種國家一級保護野生動物、54 種國家重點保護野生動物，總計約335 種。就樹齡結構而言，幼、中、近熟林面積總計占有林地面積的比重超過80%，適合開展森林經營碳匯項目。

2.2 項目概況

伴隨林業碳匯的開發，碳匯造林、森林經營等項目逐漸被許可。紅石林業局經營的林場大多建于20世紀，不符合碳匯造林項目方法學中“土地是2005年2 月16 日以來的無林地”的要求，但森林經營碳匯項目方法學中并無該項規定，因此符合國家對于CCER項目審定的要求。該項目于2015 年5 月在中國自愿減排交易信息平臺審定公示。該項目以森林經營碳匯項目方法學（AR - CM - 003 - V01）為依據開展森林經營活動，主要包含森林撫育和補植補造兩項工作，可以顯著提高森林質量效益［29］。森林撫育工作以割灌除草和修枝透光為主，以此調整林分結構和密度；補植補造作為促進天然林更新的措施之一，采取冠下造林的方式來充分提高林地生產力。工作以提高森林碳匯量為目的而開展，并采取小班作業的方式，有效提高了森撫作業的決策水平和實施效果［30］。

2.3 森林經營項目減排量核算

核算原理：首先，作為碳計量的前提，需使用定位系統確定項目邊界。其次，要明確碳庫與項目邊界內溫室氣體排放源。碳庫通常選擇地上生物量、地下生物量、木產品、枯落物和枯死木，土壤碳則基于項目成本及有效性原則不予考慮。由于森林火災與碳匯均涉及CO2，故溫室氣體排放源只考慮CH4等溫室氣體。第三，需確定項目計入期。即實施項目活動時產生溫室氣體減排的時間。最后，需劃分項目的碳層。一般分為項目和基線碳層，項目碳匯量（ΔCACTUAL，t）是開展項目活動時產生的碳匯量，由碳儲的變化量得到；基線碳匯量（ΔCBSL，t）是指沒有項目活動時碳儲的變化量；溫室氣體泄漏量（LKt）為項目活動開展導致的邊界外溫室氣體排放量。將項目碳匯量減去基線碳匯量和溫室氣體泄漏量可得到項目減排量（ΔCNET，t），計算公式為：

式中，基線碳匯量由林木生物質（ΔCTREE-BSL，t）、枯死木（ΔCDW-BSL，t）、枯落物（ΔCLI-BSL，t）和木制林產品（ΔCHWP-BSL，t）的碳匯量相加得到公式（2）；與之對應的項目碳匯量由項目各碳庫的碳儲年變化量（ΔCp，t）減去邊界內溫室氣體排放量（ΔGHGE，t）得到公式（3）；與基線碳匯量構成相似，項目碳匯量中的各碳層碳匯變化量由林木生物質、枯死木、枯落物和木 制 林 產 品（ΔCTREE-PROJ，t，ΔCDW-PROJ，t，ΔCLI-PROJ，t，ΔCHWP-PROJ，t）得到公式（4）。

項目碳層選擇與計算機理：基于吉林紅石森林經營項目的特殊性，基線碳層只選取林木生物質碳匯量進行計算。基線林木生物質碳匯量通過碳儲量變化法進行計算，即通過估算林木生物質碳儲量（CTREE-BSL，i，t，i 為第i 碳層，t 為第t 年）來計算兩次核查期（t2- t1）內的年均變化量。利用生物量的含碳率（CFj，j 為 樹 種）j 和 生 物 量（BTREE-BSL，i，j，t）和CO2的碳質量分數（44/12）得到林木生物質的碳儲量。目前生物量的測算方法主要有生物量方程法、蓄積——生物量方程法、材積法、缺省值法4 種。本項目采用蓄積——生物量方程法與缺省值法相結合的方法進行計算。計算公式為：

利用缺省值法計算基線的單位面積蓄積量（VTREE-BSL，i，j，t），使用蓄積——生物量方程法得到林木生物量。缺省值法的計算方法如公式（7），項目中第t 年第i 碳層中j 樹種的平均單位面積蓄積量由項目開始時的平均蓄積量（VTREE-BSL，i，j，t=0）、年均生長量（ΔVTREE-BSL，i，j）和 平 均 采 伐 量（VTREE-BSL-H，i，j，t）計算得到，而ΔVTREE-BSL，i，j可由當地樹木生長狀況及缺省值得到。計算公式依次為：

當得到單位面積蓄積量時，便可以進一步利用蓄積——生物量方程法來計算林木生物量。即，使用地上生物量（BAB，j）和單位面積蓄積量之間的相關方程（fAB，j（Vj），一般形式為：BAB，j= aVbj）、地下與地上生物量之比（Rj）和i 碳層的面積（ATREE-BSL，i）計算得到。

項目碳匯量的核算與基線的核算原理相似。根據吉林紅石森林經營項目的實際情況，由公式（3）和公式（4），該項目按方法學要求不進行燃燒整地等活動，因此將溫室氣體排放量估計為零（ΔGHGE，t=0）。根據項目主要工作即森林撫育和補植補造，而中度森林撫育便可以使闊葉林和針葉林的單位面積蓄積量提高126%和98%［31，32］。因此，碳庫碳儲量的變化量（ΔCp，t）主要源自于項目情景下的森林撫育碳儲變 化 量（ΔCTREE-PROJ，t）和 補 植 補 造 碳 儲 變 化 量（ΔCTREE-FT，t）。計算公式為：

碳匯量及減排量核算：根據基線與項目活動的需要和方法學要求，將基線與項目碳層分別劃分為5個與7 個，如表3 所示。落葉松、闊混林、紅松的成熟年齡分別為60 年、70 年和120 年，而項目自2005年開始啟動，對于樹木來講仍屬于中幼齡階段。因此，根據方法學規定，項目計入期選定為60年［33］。其生物量與單位面積蓄積量方程（fAB，j（Vj））如公式（11）——（13）所示：

表3 基線與項目碳層Table 3 Baseline and project carbon layer

基于項目實際的實施情況，設定碳泄露量為0，同時假定不存在火災等情況發生，溫室氣體排放也為0，故減排量即可由項目碳匯量減去基線碳匯量得到。各碳層碳匯量及減排量的變化結果如圖3 所示。從圖3 可見，基線碳匯量、項目碳匯量與減排量三者變化趨勢相近。項目減排量總計達3.5×107t，年均減排5.8×105t。項目期內的減排量、基線碳匯量及項目碳匯量變化總體分為4 個階段，恰好對應林木生長的各齡周期。自2005 年起，年減排量邊際遞增，一直到2014 年左右漲幅進一步加快。原因主要來自兩個方面：一是森林撫育的效果開始顯現；二是補植補造的林木渡過幼齡期后生長速度加快。直至2022 年為第一階段，該階段年減排量逐漸增加。第二階段為2022——2043 年，該階段年減排量于2022年到達最高點，此后便開始邊際遞減直至2043 年，但是總體趨勢相較平穩；第三階段為2043——2053年，該階段年減排量較第二階段減幅更加明顯；2053年后為第四階段，該階段內基線碳匯量接近于零，減排量下降速度有所減緩，減排量與項目碳匯量近乎于重合。

圖3 項目碳匯與減排量變化趨勢Figure 3 Trends in project carbon sinks and emission reductions

3 基于實物期權定價的項目價值評估分析

溫室氣體自愿減排項目的實施周期較長，在周期內存在著較多的不確定性因素，如交易滯后、收益不固定等［15］。期權作為一種選擇權，是指買方向賣方支付費用后在將來某一特定到期日按協定價格買進或售出一定數量某種資產的權利。根據標的資產的不同，期權可分為金融期權和實物期權兩種［34，35］。其中，實物期權的主要思想是：投資項目的價值不僅來源于項目所帶來的現金流，還來自于成長的機會［35，36］。因此，森林經營碳匯項目具備一定實物期權的特征，可將期權分析作為項目實施及價值評估的決策依據［16］。

對于實物期權的定價，主要包括蒙特卡洛模擬、二叉樹定價模型和布萊克——斯科爾斯期權定價（B- S模型）［37］。蒙特卡洛模通過產生大量樣本，再對數據進行重復模擬，但由于森林經營項目的特殊性，各項參數難以確定，因此不適用。二叉樹定價模型假定風險是中性的，價格波動的幅度和概率不變，但鑒于目前國內雙碳背景下碳交易價格的不確定性，因此同樣不適用于森林經營碳匯項目的實物期權定價。在二叉樹模型的基礎上Black 和Scholes 假定將調整周期縮短并減小調整幅度，借助偏微分方程等數學工具在極限的情況下演變出經典的B - S模型［38］。本文利用B- S模型評估紅石森林經營項目的價值，為后續類似項目的開發和政策制定等提供參考。

3.1 B- S期權定價原理

B- S模型是關于歐式看漲期權的定價模型，與其他經濟學模型一樣，都具有模型的適用條件。B- S 模型遵循以下4 個假設：①期權交易的基礎資產價格成對數正態分布，即遵循布朗運動；②在有效期內基礎資產不支付紅利；③基礎資產與期權的買賣不存在交易成本；④投資者按無風險利率進行借貸。按照上述假設，期權的定價原理如公式（14）所示：

在森林經營碳匯項目的期權定價中，C 為森林經營項目的期權價格；S 為基礎資產即減排量的交易收益；X 為基礎資產的預期價格也是執行價格；T為合約的期限；r 為無風險利率；σ為波動率即衡量基礎資產CCER價格波動性的指標；N（x）是在x 處的累計正態分布函數。

3.2 模型參數的確定

標的資產的交易價格S：標的資產的交易價格指項目期內項目活動產生的各項經營性收益的現值。在紅石森林經營項目中，受國家和地方政府政策的影響，當地禁止伐林，因此計入期內的經營性收益主要來自于減排量交易［13］。其創造的價值一方面與碳交易價格有關，另一方面與每年所能達到的減排量有關。減排量由前文核算得到，因此需要確定交易預期價格p和當前價格p0。參考復旦大學碳價格指數中全國CCER 價格，當前碳交易價格取定為48.50 元/t。

標的資產的執行價格X：期權的執行價格即為森林經營項目的各項成本，主要有項目審定和核證等項目準備工作成本和在森林經營過程中相比一般森林維護工作而追加付出的額外性成本［39］。前者具有固定的時間點支出和金額，通常間隔5 年一次測算，每次測算成本約30——50 萬元不等，后者則相對復雜。根據實際調研情況，相比基線而言，項目成本主要源自森林經營所投入勞動力的培訓工作和后期招聘的人力資本，原因在于：國家天然林禁伐后，林業局批量伐木、木材加工等工種轉而投向林場生產工作。此外，森林經營需要投入樹種、肥料等各項物料成本，綜合以上各項成本，紅石林業局評估年均投入300 萬元左右。

無風險利率r 和合約期限T：無風險利率r 選擇我國貸款市場報價利率（LPR）中長期利率作為參考，取值為r = 4.6%；期權的有效期是指從開始投資直至停止，根據紅石森林經營項目的計入期，設定合約周期為43a。

碳交易預期價格p：同其他實物期權一樣，未來收益需要在投資前進行評估，而預期價格作為評估的重要因素需要在投資前確定。全國碳排放交易市場自2021 年成立，其價格受國內各項政策和供求影響不定，因此假定國內碳交易中CCER 價格變動符合弱勢效率市場［15，40］。假定未來的價格波動符合維納過程，且設定p0為當前價格，p 為預期價格，漂移率為a，波動率為σ，如公式（15）所示。對該過程取極限，當Δt→0 時，得到廣義維納過程的極限形式：dx = adt +σdz。設定a 為預期價格增長率，T 為合約期限，那么在0——T 內求積分，得到p = p0eaT。漂移率a 的取值借鑒代春艷等［15］的做法，取值a =4%。

鑒于國內碳價格指數的評估較實際交易水平較高，因此在預期價格取值的維納過程中取10a 為同一個價格周期，在此前提下所得碳交易預期價格較為合理。

基礎資產波動率σ：目前確定市場價格波動率的方法有較為主觀的集值迭代法，也有較為客觀的蒙特卡羅模擬法、市場法和歷史數據法等［41］。鑒于我國碳排放權交易市場已經運營多年，故本文采用歷史數據法來確定波動率的取值。

計算公式為：

歷史數據法的原理如公式（16）——（18）所示，首先根據歷史價格Pt求得碳交易的對數收益率，然后對各試點市場求其波動率（σj），再將各試點市場的波動率取平均，即可得到歷史數據的平均波動率（σ）。數據來源于各試點交易所，時間為從試點市場開始交易至全國碳排放交易市場建立，經計算得到該值為σ=6.02%。

3.3 基于實物期權的項目價值分析

通過對當前市場交易分析，確定B——S 實物期權定價的各項參數，并按照無風險利率r = 4.6%進行折現，得出基礎資產現行市價S =69025.88 萬元，合約執行價格X =6028.35 萬元，因此森林經營項目的期權價格C =69025.80 萬元。結合計算結果和當地林地經營面積可以得到歐式實物看漲期權價值為2334.5 元/hm2，高于根據無風險利率和凈現值法（NPV）計算得到的碳匯價值凈現值，但差別不大。由于在項目的投資過程中不確定性較大，且不確定性與期權價值成正相關關系，因此采用實物期權的方法更為合理［16］。通過上述計算結果可以看出，紅石森林經營碳匯項目的碳匯實物期權價值絕對量較大，但經折合后單位面積效益不佳，主要源于國內碳交易價格不高和項目后期減排量明顯不足。根據相關研究，碳交易價格、無風險利率和固碳減排量對于碳匯價值和期權價值的影響程度較高［13，14］，本文再次印證了以上觀點。因此，要提高林業碳匯的期權價值，首先需要盡快恢復CCER 項目的審核備案工作；其次，應加大對于林業碳匯的實體與金融支持力度，開發以碳質押、碳互換和碳期權等金融工具，促進林業碳匯作為生態產品發揮其生態與經濟價值；第三，需要適時開放天然林的采伐工作，尤其是當林木步入成熟期后，應及時采伐并進行補植補造工作，在保證森林覆蓋率的前提下盡可能地提高單位面積碳匯量，以創造更高的碳匯量與經濟價值；最后，在碳交易中應適時調整CCER 抵消比例的限制，同時規范碳配額的總額管理和分配機制，提高CCER 交易熱度。

4 結論與討論

4.1 結論

林業碳匯CCER既可以作為碳排放權交易標的進入市場，也可以作為生態產品助力我國的“雙碳”戰略，對于生態文明建設而言可謂一舉兩得。本文基于CCER的交易數據對其市場和發展狀況進行了分析，并以吉林紅石森林經營碳匯項目為例，利用蓄積——生物量方程法與缺省值法相結合的方法核算項目減排量，并使用實物期權的方法對其開展價值評估。主要結論如下：①CCER 審批至今仍未恢復，對于在申請周期中的項目產生了較大的沉沒成本。此外，全國碳排放權交易市場雖然已建立，但是相較之下，CCER 交易量少、交易頻率低，且價格遠低于CEA，原因之一在于抵消比例顯著影響了市場對于CCER的購買預期。②受國家禁伐政策的影響，從項目整體來看，林業碳匯項目后期減排量明顯低于初期，后期基線碳匯量近乎為零，減排量與項目碳匯量也不高，后期減排效果不佳，難以發揮森林碳存儲的最大效用。③國內碳價格中CCER 價格偏低，市場熱度不高，導致林業CCER 項目的單位面積收益不高。以吉林紅石項目為例，單位面積看漲期權價值僅為2334.50 元/hm2，難以調動全國各地開展類似項目的積極性。

4.2 討論

林業碳匯的相關研究較多，但基于CCER 與林業碳匯的研究較少。本文聚焦國內CCER 現狀，對森林經營碳匯項目開展了減排量核算與實物期權價值評估。與以往研究相比，核算中將蓄積——生物量方程法與缺省值法結合使用，并通過B——S 期權模型對項目進行了價值評估?；谝陨嫌懻?，本文提出以下建議：①國家應盡快恢復CCER 的審批，并加大對碳排放權市場的支持力度，嚴格把控CEA 的總量與分配，以此調動各市場主體活躍碳交易尤其是CCER交易。②對于CCER抵消比例，交易所應適時予以調整，合理調動市場對CCER 的交易預期，進而發揮其減排作用，助力“雙碳”戰略目標的實現。③CCER項目開發責任人應在項目開展前期合理規劃項目進程，評估項目減排量的時間分布與項目期，避免因項目審批、價格波動等因素產生沉沒成本或難以達到預期目標；國家和地方林業部門則應適時根據林木生長周期調整采伐政策，避免因林木生長周期影響碳匯創造、環境保護等經濟與生態功能。

同時，本文也存在一定的局限性：①對于減排量的核算而言，項目周期長達60 年，本文雖然結合蓄積——生物量方程法與缺省值法對碳匯量進行了核算，但是在使用維納過程進行碳價預測時不可避免地會產生預測誤差，將來應使用更精確的方法來提高數據精度。②本文以森林經營項目為例開展研究，而林業CCER 項目還包含竹林、造林等項目，對于其他地區、其他類型的項目評估仍需要采用因地適宜的方法進行深層次研究。