气候变化引起了全球关注，已从环境领域延伸到国际政治、经济和贸易领域，且在逐步加强。2015年12月12日，全球195个缔约方国家在法国巴黎通过了《巴黎协定》，成为历史上首个关于气候变化的全球性协定。气候变化主要是由人为排放的二氧化碳等温室气体不断增加引起的(秦大河等，2014)。为了应对气候变化，《京都议定书》允许碳排放权交易，通过买进的额度抵消超出的排放量，国际上运行的8个排放交易体系均已设计了不同的碳抵消机制。之后，《伯恩政治协定》和《马拉喀什协定》又明确了森林碳汇可部分抵消碳排放量的合法性，美国区域温室气体行动计划(RGGI)已将森林碳汇纳入到了碳抵消机制中(鄢德春，2013)。中国是世界碳排放第一大国，应对气候变化的态度受到各国关注。目前，中国开展的7省市碳排放权交易试点已颁布了《碳排放权交易管理办法》，正积极准备立法，制定碳排放权交易管理条例，为建立全国统一碳市场做准备。处于经济社会转型关键时期的中国，经济发展是主要目标，若企业进行直接减排，必然影响经济发展，因此，已将通过林业活动增加森林碳汇作为应对气候变化的重要措施。森林碳汇不仅可以用来抵消碳排放量，而且还可以保护生态环境，促进工业资金投资农业，提高农民收入。建立完备的森林碳汇抵消机制，有助于激励农户参与森林碳汇市场，有利于企业在不影响经济发展的情况下完成减排任务。中国的7个试点地区中，北京、上海和湖北已对碳排放权抵消机制做出了明确规定，其中北京还对CCER碳抵消信用限制了使用条件，限定管制企业使用CCERs类型的比例中，森林项目占40%。

在森林碳汇政策和碳抵消机制相关领域，学者们从不同角度进行了大量研究。张华明等(2011)总结了清洁发展机制(CDM)下中国森林碳汇市场开发中存在的问题，提出了森林碳汇政策创新机制。鄢德春(2013)借鉴国际主要碳排放交易体系的碳抵消机制，总结了国内碳交易体系发展现状，提出上海碳市场应加快碳抵消机制设计。唐芳林等(2012)根据云南省现有减排状况和森林碳汇的独特优势，提出了森林碳汇抵消机制的相关建议。高山(2015)认为碳抵消可以活跃市场，但必须明确碳抵消的范围和比例，用于稳定碳交易价格。Zhou(2015)认为政策不确定性可导致森林可持续经营产生的碳抵消信用经济收益不稳定，阻碍农户参与森林可持续经营。Van Kooten等(2015)通过研究森林保护产生碳抵消信用的可行性，发现碳的折现率越低，木材采伐强度越弱。已有关于森林碳汇政策的研究主要集中在宏观设计和对农户行为影响方面，缺乏从需求方企业角度的研究。森林碳汇市场是由供给方和需求方共同组成的，从企业间接减排视角研究森林碳汇抵消政策实施的影响因素具有重要意义。鉴于此，本文依据企业减排所处环境，利用结构方程模型研究企业内部动力、内部压力、外部激励和外部约束等因素对森林碳汇抵消政策的影响，以期为森林碳汇政策制定提供依据。

1 理论框架与研究假说

森林碳汇需求者的目的是抵消碳排放量或者投资。刘豪等(2013)根据需求目的不同将森林碳汇需求者分为自愿型、使用型、储存型和投机型4类。不同需求者在市场中发挥着不同作用，如投机者可以活跃市场(漆雁斌等，2014)。英国政府通过各种政策工具向企业发出低碳经济信号，企业已经意识到气候变化带来的挑战和机遇(陈迎，2006)。林永居(2011)认为企业在环境管理方面受到外部动因和内部动因2方面因素的影响，其中外部动因包括政府的环境管制和市场机会，内部动因主要指主动承担社会责任。贾兴平等(2014)从外部环境(主要是制度压力和市场竞争)和内部资源2方面研究企业履行社会责任的影响因素。根据企业社会责任理论、利益相关者理论及企业在环境保护方面的相关研究，可从企业内部环境和企业外部环境2方面分析森林碳汇抵消政策实施的影响因素，其中内部环境包括内部动力和内部压力，外部环境包括外部激励和外部约束。

1.1 基于企业间接减排视角的森林碳汇抵消政策实施影响因素分析 1.1.1 企业内部动力因素

增加企业减排的内部动力有助于增强企业支持森林碳汇抵消政策。从企业内部动力分析，企业是否购买森林碳汇要从减排成本、减排带来的效应和政府支持等方面考虑(朱庆华等，2014)。低碳经济条件下，企业开展环境保护行动并承担社会责任，是提高企业形象、增强企业竞争力的有效武器。在社会主义微观市场经济中，虽然以市场经济为主，但政府仍可以间接干预企业发展。政府正在积极倡导低碳环保，企业可以抓住发展良机(孔凡伟，2012)，获得更多的政府支持，并享受优惠政策。目前，国家仍处于工业化进程之中，企业通过大幅度减产降低二氧化碳排放不现实，而技术减排、管理减排等直接减排方式难度大，需要消耗大量成本和时间才能实现。企业作为理性经济人，会以利润最大化原则选择减排方式，在短期内保证企业收益不变的情况下，尽量降低减排成本是企业必须考虑的因素。购买森林碳汇是森林生态服务补偿方式之一，也是企业履行社会责任的途径之一，同时可以较少的成本帮助企业完成减排任务。杨博(2011)也认为森林碳汇是企业自愿参与应对气候变化的一种长期行之有效的办法。关于企业内部动力的分析，主要是指企业从自身发展考虑自发进行减排和积极主动支持森林碳汇抵消政策。

1.1.2 企业内部压力因素

增加企业内部压力有助于增强企业支持森林碳汇抵消政策。从企业内部压力分析，企业减排需要解决的根本问题是生产技术，即如何实现实质性减排。2009年《温室气体减排的革新——以生命周期量化评估化学工业碳减排》报告中指出，与化学工业直接或间接减排相关的每单位温室气体排放，可通过化工产品和技术帮助其他行业或消费者实现2~3个单位的减排量。从钢铁行业的资源消耗、能源消耗和对环境负荷来看，“短流程”要比“长流程”资源、能源消耗少，对环境的影响也小很多(郭焱等，2014)。低碳经济环境下，从企业的经济效应和价值角度看，企业研发减排技术对未来发展有重要意义，但减排技术研发存在溢出效应，会给企业带来外部性，因而成为企业减排技术研发的制约因素(田立等，2012)。企业碳排放还受经济规模、能源使用效率和产业结构的影响(Shao et al，2014)，企业面临的减排压力包括减排技术成本和人才、能源投入结构、资金投入等方面(兰家彬等，2008；常兴华等，2007)，企业越难在这些方面做出快速改进，越愿意通过间接减排途径实现减排。森林碳汇抵消企业减排作为间接减排方式，虽然不能解决根本问题，但却可以缓解企业减排压力。关于企业内部压力的分析，主要是指企业自身在减排目标下面临的难题。

1.1.3 企业外部激励因素

增加企业外部激励有助于增强企业支持森林碳汇抵消政策，同时外部激励可以通过企业内部动力和压力间接影响企业支持森林碳汇抵消政策。森林碳汇市场是政策诱导型和需求拉动型市场(陈建成等，2014)，需要政府为发展森林碳汇市场进行主导和支持。Roh等(2014)认为没有政府支持或制度工具，森林碳汇信用不会是解决碳排放问题的可行办法。企业面临的外部激励因素主要是指政府提供给企业低碳环保的激励政策，政府行为对企业减排行为具有正向影响(李秀珍，2008)。政府采取经济激励政策可以引导企业参与节能减排(孔凡伟，2012)，企业在减排初期投入的成本不足，需要政府支持。田立等(2012)研究发现补贴额与企业的减排水平呈正比，与企业减排水平的资本弹性呈正比。企业能否享受税收减免政策、贷款优惠政策、进出口优惠政策、节能奖励等，对企业是否实施低碳环保有激励作用(秦颖，2006)，企业也会综合考虑低碳环保为企业发展带来的内部影响，进而决策企业的发展方向。

1.1.4 企业外部约束因素

增加企业外部约束有助于增强企业支持森林碳汇抵消政策，同时外部约束可以通过企业内部动力和压力间接影响企业支持森林碳汇抵消政策。为应对气候变化，实现社会福利最大化和可持续发展目标，多数国家开始对企业提出环境规制(马占杰，2013)，尤其是高排放行业的企业。国际市场逐渐出现低碳贸易壁垒，包括出台碳排放技术标准、碳标签、碳关税等，形成企业实施碳减排的外贸约束(孔凡伟，2012)。目前，国内外碳交易市场逐步扩大，不少企业纷纷加入，增加了企业市场竞争力，企业如果不采取相应的措施，在国际市场交易中会处于劣势地位。竞争者压力和公众关注度对企业减排行为有影响(秦颖，2006)。此外，大型跨国企业采购中低碳供应链要求、消费者低碳偏好及其他利益相关者带来的低碳约束等，会对企业低碳发展形成贸易约束。Seebauer等(2015)研究发现，消费者购买商品会考虑碳排放影响。企业的经济发展要求与低碳环保目标相一致，是企业未来发展的必然趋势。外部约束是制约企业减排积极性的原因之一(兰家彬等，2008)，外部约束作用越大，对企业内部减排决策的影响越大，企业越愿意参与森林碳汇市场。

1.2 研究假说

根据以上分析，结合以往文献研究及相关理论，确定企业内部动力、内部压力、外部激励和外部约束对森林碳汇抵消政策实施有影响。为探讨各影响因素之间的作用路径，研究提出以下8个假说(图 1)：H1——企业内部动力对森林碳汇抵消政策实施有正影响；H2——企业内部压力对森林碳汇抵消政策实施有正影响；H3——企业外部激励对内部动力有正影响；H4——企业外部激励对内部压力有正影响；H5——企业外部激励对森林碳汇抵消政策实施有正影响；H6——企业外部约束对内部动力有正影响；H7——企业外部约束对内部压力有正影响；H8——企业外部约束对森林碳汇抵消政策实施有正影响。

2 数据来源与描述统计 2.1 数据来源

上海于2008年成立了国内第一家环境类交易所——上海环境交易所，其工作重心逐渐由节能减排技术转让转移到碳市场建设中。上海碳排放权交易于2013年11月正式启动，现已经完成第二履约期的清缴任务。上海环境交易所致力于成为全国碳交易平台，参与国际合作，与国际碳交易市场接轨。上海碳交易发展走在全国前列，截至2015年11月，上海碳市场总成交量2 049万t，总成交金额3.13亿元，在全国7个碳市场中位居前三；CCER总成交量1 610万t，成交金额1.82亿元，在全国7个碳市场中位居首位。以上海企业间接减排的视角研究森林碳汇抵消政策对森林碳汇市场发展具有代表性。

为保证实证研究结果具有现实意义，本研究选取纳入上海碳排放配额管理的电力、化工和钢铁行业的企业。根据相关研究，结构方程模型的样本数至少在100个以上，200个以上最佳，同时也有学者认为在新的统计检验方法下样本量可以少于60个(吴明隆，2009)。由于资源限制和企业数据获取难度大等问题，研究之初确定了150个样本量。本研究委托上海碳交易所，对上海197家碳交易试点企业的3个行业(电力、钢铁与化工)企业进行调研和数据收集，每个行业随机抽取8家企业(钢铁行业以宝钢独立分厂为单位进行样本抽取)，每个样本企业员工按照学历排序，为减少误差，去掉最高学历与最低学历，然后两两抽取样本，每个行业排在最后的样本企业再随机多抽取2个样本，每个行业共抽取50个员工样本，共收回调查问卷150份，回收率100%。通过对回收问卷进行审核，删除4份无效问卷，其中2份问卷填写出现严重缺失，即很多未填写的选项；2份问卷不严谨，填写有较明显的极端性反应。如表 1所示，本次调研共回收有效问卷146份，有效率达97.33%。为了确保数据不存在无回应偏差(non-response bias)，对早回收问卷与迟回收问卷的受访者性别、学历、年龄、工作职务和所在部门等关键变量进行t检验，显著性概率分别为0.708、0.143、0.790和0.534，均大于0.050，2组问卷不存在显著差异，表明数据不存在显著的无回应偏差问题。

2.2 描述统计 2.2.1 企业员工基本特征

如表 2所示，研究选取的企业员工中男性占大多数，比例达73.97%；学历多集中在本科，占45.89%，企业员工的文化程度较高；年龄多集中在36~45岁，占40.41%，员工多为中年人；在企业中的职位多为基层管理者，占38.36%，其次是专业技术人员，占31.51%，表明样本数据更接近企业基本情况；在企业中的部门多集中在能源部门，占62.33%，其次是行政部门，占33.56%，能源部门对自身企业燃料使用、碳排放和减排技术情况比较了解，行政部门主要负责企业的管理工作，对政府节能减排政策实施和执行比较了解。

2.2.2 企业员工对森林碳汇和其市场的认知度

如表 3所示，所有员工对目前的气候变化都有所了解：85.62%的员工了解森林在气候变化中的作用；80.82%的员工了解森林碳汇交易；60.96%的员工认为森林碳汇市场发展对保护环境特别重要；83.56%的员工接受强制企业购买森林碳汇用于抵消碳排放；48.63%的员工认为森林碳汇价格应该以市场决定为主、政府调控为辅，与上海市碳价格决定方式一致；89.73%的员工认为森林碳汇存在的自然风险应该由交易双方共同承担。

2.2.3 企业员工对CCERs的认知度

目前，上海CCERs(中国核定自愿减排量)的市场价格不稳定，企业主要通过直接减排完成减排目标，没有购买过森林碳汇。虽然企业直接减排有难度，但由于碳交易市场刚刚启动，市场配额发放较为谨慎，企业对CCERs的需求量不大。样本员工对CCERs的认知见表 4：85.62%的员工了解CCERs项目；87.67%的员工认为应该提高CCERs抵消碳排放比例，其中85.94%的员工认为应该从5%提高到10%；99.32%的员工认为CCERs的价格一般；78.77%的员工认为森林碳汇在CCERs抵消碳排放量中应占5%~10%的比例；与其他减排项目相比，78.77%的员工认为林业碳汇项目更好；96.58%的员工所在企业没有CDM项目，其中有82.27%的员工了解CDM项目。

3 模型设定与实证分析 3.1 模型设定 3.1.1 结构方程模型设定

结构方程模型(structure equation model，SEM)是基于协方差矩阵对变量之间关系进行分析的一种统计方法，因此又称为协方差结构模型(covariance structure model，CSM)。在应用一般统计检验方法的前提下，结构方程模型整合了路径分析与因子分析2种统计方法，既可以进行变量间的因果分析，又考虑了误差因素，可同时处理多组变量间的关系，有助于进行探索性和验证性分析。结构方程模型由测量模型和结构模型2部分组成，测量模型用于描述观测变量与潜变量之间的关系，主要通过验证性因子分析来识别潜变量的观测变量并评价每个潜变量的可靠性，为评估后面因果关系做必要准备；结构模型是指模型中各个潜变量之间的一系列关系，可以用于检验待验证的各条路径的统计显著性。

$测量模型:\left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {X = {\mathit{\Lambda }_x}\xi + \delta ;}\\ {Y = {\mathit{\Lambda }_y}\eta + \varepsilon 。} \end{array}} \right.$

式中：X、Y分别表示外生观测变量与内生观测变量；ξ、η分别表示外生潜变量与内生潜变量；Λ_x为X在ξ上的因子载荷矩阵；Λ_y为Y在η上的因子载荷矩阵；δ、ε分别表示X、Y的测量误差。

$结构模型:\eta = B\eta + \mathit{\Gamma }\xi + \zeta .$

式中：B和Γ都为路径系数，其中B为内生潜变量之间的关系，Γ为外生潜变量对内生潜变量的影响；ζ为结构方程误差项，即η在方程中未能解释的部分。

3.1.2 问卷设计

借鉴相关文献研究和对减排企业的了解，问卷共涉及27个观测变量(表 5)，包括企业内部动力(7)、企业内部压力(5)、企业外部激励(5)、企业外部约束(5) 和森林碳汇抵消政策实施(5)。采用5级李克特(Likert)量表设计，用1、2、3、4、5表示被调查者对问题的看法和态度强弱。

3.1.3 数据正态性检验

数据分析前，对各个观测变量的均值、标准差、偏度和峰度进行描述性统计，以确定样本数据是否可以进行结构方程模型分析。统计上一般认为偏态绝对值小于3、峰度绝对值小于10时，数据基本符合正态性分布，可以进行下一步的计量统计分析。如表 6所示，偏态绝对值最大是1.839(见代码EC5)，小于3，峰度绝对值最大为4.164(见代码EC5)，小于10，样本数据通过正态性分布检验，可以进行统计分析。

3.1.4 因子分析

企业内部动力、内部压力、外部激励、外部约束和森林碳汇抵消政策实施5个变量作为潜变量处理，需做因子分析，以确定观测变量是否能够真正、客观、全面、有效地衡量各项潜变量。因子分析是指对观测变量进行一系列统计检验，判别出最终的衡量效果，用主成分分析法对问卷项目做因子分析，即方差最大化正交旋转法提取特征根值大于1的因子。用KMO和Bartlett检验测量数据是否适合做因子分析，用Cronbach Alpha系数进行信度检验，判断因子内部结构是否具有一致性和稳定性。因子分析主要使用SPSS统计软件运行完成。

1) 效度检验测量变量进行因子分析的前提是原始变量间具备某种程度的相关性，常采用KMO和Bartlett检验检测。如表 7所示，KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)测量结果为0.918，表明样本适度性检验结果显著；Bartlett球体检验的卡方检验值为5 563.112，且结果显著。2种方法的测量结果表明数据间具有很高的相关性，适宜做因子分析。进一步考察潜变量因子负载系数情况，经多次运算剔除2个测量变量，代码为IM7和IP5，如表 8所示，各观测变量标准因子载荷系数在0.6以上，累计贡献率在64%以上，表明所选定的观测变量对潜变量的衡量效果好。

2) 信度检验Cronbach’s Alpha信度系数，也称为克朗巴哈系数，是常用的信度系数，用于检测问卷的可信度，适用于态度(满意度、爱好程度等)、意见式问卷(量表)的信度分析。信度系数表示信度的大小，信度系数越大，表明测量的可信程度越大，问卷设计越好。Cronbach’s Alpha值在0.861~0.966之间，整体Cronbach’s Alpha值为0.941，表明观测变量指标一致性较强(表 8)。

3.1.5 模型拟合及评价

采用AMOS7.0的极大似然法对未知参数进行估计，对模型进行拟合时发现，模型拟合的各项指标不理想。依据修正指数(MI)和理论判断，删除IM6可观测变量，添加e1与e2、e4与e5、e7与e8、e13与e20、e14与e15、e15与e18、e16与e17、e19与e20、EI与EC之间的协方差，最后达到如图 2所示的相对较优的模型路径。IM6表示企业有履行社会环境责任的相关活动经验，测量的是潜变量内部动力，森林碳汇交易发生在碳交易市场，与一般的环保行为不同，森林碳汇交易要遵循碳交易市场特有的规则，故相关活动经验对企业减排的内部动力关系较弱，故删除。增加e1与e2相关关系，表明“在低碳方面领先同行企业”与“通过低碳环保行为可以提升企业形象”测量的内容在某种程度上具有相似性，企业经营目标中提升形象与领先同行业之间具有一致性。增加e4与e5相关关系，表明“灵活履约”与“获得政策支持”测量的内容在某种程度上具有相似性，企业追求在碳减排过程中有更多的方法和支持。e7与e8相关关系表明减排技术和减排成本方面测量的内容在某种程度上具有相似性，一般减排技术越困难，需要的成本越高。e13与e20相关关系表明进出口和消费者偏好上测量的内容在某种程度上具有相似性，一般产品销售情况与进出口税和消费者偏好都有直接关系。e14与e15相关关系表明补贴和奖励方面测量的内容在某种程度上具有相似性，均是政府的直接转移支付，只是形式不一样，但对企业行为都有激励作用。e15与e18相关关系表明奖励和媒体宣传方面测量的内容在某种程度上具有相似性，对企业而言，奖励就是一种宣传形式。e16与e17相关关系表明同行企业和行业协会方面测量的内容在某种程度上具有相似性，同行业企业的经济活动均遵循一个行业协会的规章制度。e19与e20相关关系表明立法和消费者偏好方面测量的内容在某种程度上具有相似性，消费者偏好对企业而言属于“软约束”，法律属于“硬约束”，消费者偏好有时会成为立法的考虑因素之一。EI与EC之间相关关系表明外部激励和外部约束有一定的相关关系，外部激励与约束是企业面临的2种并存的环境，且二者通常结合在一起对企业决策发挥作用。修正模型是在原有模型基础上进行的改进，故修正模型的路径假设关系不变。

为了确定利用结构方程模型探究基于企业视角的森林碳汇抵消政策实施的影响因素，需对模型拟合效果进行评价。如表 9所示，选取绝对指数、相对指数和简约拟合指数评价模型拟合效果。绝对指数中RMSEA和相对指数中RFI接近标准，其余指标均达到判定标准。综合各类评价指标，模型拟合效果良好。

3.1.6 效度检验

测量模型的区别效度(discriminant validity)指构面所代表的潜在特质与其他构面的潜在特质间低度相关或存在有显著差异，可采用巢套模型分析(nested-model analysis)检验。如表 10所示，5个潜变量两两间2个模型的自由度差异均为1，卡方值均有差异，且卡方值差异量显著性检验的概率值P=0.000 < 0.05，均达到0.05显著水平，表明未限制模型与限制模型2个测量模型有显著不同，与限制模型相比，未限制模型的卡方值均显著较小，即内部动力、内部压力、外部激励、外部约束、森林碳汇抵消政策实施5个潜变量间两两潜在构面间的区别效度佳。

测量模型的收敛效度(convergent validity)指测量相同潜在特质的题项或测验会落在同一个因素构面上，且题项或测验间所得测量值之间具有高度相关性。根据潜变量各测量变量的标准化因子负荷量计算平均变异抽取量(AVE)和组合信度(CR)，当标准化因子负荷量大于0.5、AVE大于0.5、CR大于0.7时，说明具有较好的收敛效度。如表 11所示，标准化因子负荷量最小值为0.509>0.5，AVE最小值为0.539>0.5，CR最小值为0.847>0.7，所以5个潜变量均具有收敛效度。

表 12是图 2所示所有路径系数的估计结果。结构模型中单箭头表示潜变量间的因果关系，测量模型中单箭头表示潜变量对观测变量的负载作用，协方差中双向箭头表示潜变量之间的相关关系以及测量变量的残差项间的相关关系，结构方程模型允许相关关系存在。

3.2 结果分析

从表 12的参数显著性估计结果看，各个观测变量在0.1%显著水平上均通过检验，表明潜变量与观测变量之间的因子载荷系数估计具有统计学意义，潜变量可以用选定的测量变量反映。除企业内部压力和外部激励对森林碳汇抵消政策实施的影响路径系数外，其余系数均通过10%显著性水平检验。标准化路径系数排除了单位的影响，便于不同变量间进行比较。

3.2.1 企业内部动力对森林碳汇抵消政策实施的影响分析

企业内部动力对森林碳汇抵消政策实施有正影响的假说1成立，通过显著性检验，直接影响路径系数为0.170，即企业内部动力每增加1单位，森林碳汇抵消政策实施增加0.170个单位。企业内部动力5个观测变量的载荷系数均超过0.800，说明这5个变量对森林碳汇抵消政策实施影响很大，其中，降低企业减排成本(IM3) 对森林碳汇抵消政策实施影响最大，为0.973。领先同行其他企业(IM1) 对政策实施的影响较弱，为0.825。企业经营是以盈利为目的的，完成减排任务首先要考虑企业的成本问题，这有利于森林碳汇抵消政策的实施。

3.2.2 企业内部压力对森林碳汇抵消政策实施的影响分析

企业内部压力对森林碳汇抵消政策有正影响的假说2不成立，没有通过显著性检验，即企业内部压力不管多大，对森林碳汇抵消政策实施没有直接影响。企业直接减排的难度虽然较大，但由于上海碳交易试点刚刚起步，配额发放相对较谨慎，企业主要还是通过直接减排完成减排指标，很少涉及购买配额或CCERs减排。减排方面形成的压力还不足以影响森林碳汇抵消政策的实施。虽然内部压力对森林碳汇抵消政策的实施没有达到统计学上的显著影响，但仍具有一定的正影响趋势。企业内部压力4个观测变量中能源投入结构(IP3) 的影响路径系数最大，为0.991。要实现长期温升控制目标，核心要务是控制能源活动的二氧化碳排放。我国能源消费结构长期以来主要以煤为主，给环境带来了巨大压力，在一定程度上也排挤了新能源技术的应用，如以天然气和可再生能源为主的低碳能源技术。能源投入结构需实现以煤为主的能源结构向非煤为主、以化石能源为主向非化石能源为主的能源结构转变。企业特有的能源投入结构对森林碳汇抵消政策的实施具有促进作用。

3.2.3 企业外部激励对森林碳汇抵消政策实施的影响分析

企业外部激励对内部动力有正影响的假说3和企业外部激励对内部压力有正影响的假说4均成立，分别通过了10%和1%显著性检验，标准化路径系数分别为0.315和0.649，即企业外部激励每增加1单位，内部动力和内部压力分别增加0.315和0.649个单位。企业外部激励对森林碳汇抵消政策有正影响的假说5成立。企业外部激励对森林碳汇抵消政策实施的直接影响没有通过显著性检验，即企业外部激励程度无论多大，都对森林碳汇抵消政策实施没有直接影响；但企业外部激励通过内部动力对森林碳汇抵消政策实施产生的间接影响，通过了显著性检验，路径系数大小为0.054(0.315×0.170)(表 13)，即企业外部激励程度增加1个单位，森林碳汇抵消政策实施间接增加0.054个单位。外部激励作用越大，减排的动力越大，企业倾向于支持森林碳汇抵消政策实施的意愿会越大。由于企业内部压力对森林碳汇政策实施的影响不显著，所以企业外部激励通过内部动力对森林碳汇政策实施产生的间接影响不显著。企业外部激励的5个观测变量中，贷款(EI2) 和进出口优惠政策(EI3) 的影响路径系数最大，分别为0.999和0.993。

3.2.4 企业外部约束对森林碳汇抵消政策实施的影响分析

企业外部约束对内部动力有正影响的假说6成立，而对内部压力有正影响的假说7不成立，外部约束对内部压力有负影响，通过5%显著性检验，路径系数为-0.583，即外部约束每增加1个单位，内部压力降低0.583个单位，与预期影响相反。虽然外部约束增大，可能会给企业带来更大压力，但在碳减排上，一方面如果外部约束不够强烈，市场对低碳的需求不足，企业很难自主完成实质性的减排，若单靠强制减排，反而会带来更大压力；另一方面外部约束增大，市场中低碳方面的人才增多，减排技术研发加强，对企业内部减排有促进作用。企业外部约束对森林碳汇抵消政策有正影响的假说8成立。企业外部约束直接影响森林碳汇抵消政策实施的路径系数为0.679，通过0.1%显著性检验；通过内部动力间接影响森林碳汇政策实施的路径系数为0.087(0.509×0.17)(表 13)，通过显著性检验；由于内部动力对森林碳汇抵消政策实施的影响没有通过显著性检验，所以外部约束通过内部动力对森林碳汇政策实施产生的间接影响不显著；企业外部约束影响森林碳汇抵消政策实施总的路径系数为0.766。外部约束的5个观测变量中，媒体宣传(EC3) 的影响路径系数最大，为0.922。

基于企业间接减排视角的森林碳汇抵消政策实施的4个影响因素中，外部约束的路径系数最大，外部激励最小，外部约束>内部动力>外部激励。

4 讨论

虽然中国在2017年将建立全国统一性碳交易市场，但目前森林碳汇市场还不够完善。研究案例点上海在碳交易市场建设中走在前列，但针对森林碳汇市场的建设仍有所欠缺，森林碳汇在抵消碳排放量中的重要性仍未体现。同时，研究点涉及行业面少，只能反映高排放企业对森林碳汇抵消政策的影响，不能完全反映对自愿减排的政府和个人以及参与森林碳汇市场的中介组织的影响，因此，后续研究将考虑其他市场参与主体，为完善森林碳汇政策提供科学依据。

5 结论

中国的碳交易市场在7个试点省市试行，还没有形成全国性统一市场。森林碳汇作为碳交易的产品之一，在其中所占比例虽然很低但却具有独特的优势。相较于其他碳汇项目，森林碳汇项目在环境保护、生态平衡、生活健康等方面发挥着不可替代的作用，有助于工业资金向农业回流，增加山区农户收入。发展低碳经济是全球的必然趋势，需制定相应的激励政策和约束政策鼓励和引导企业购买森林碳汇，活跃森林碳汇市场，同时帮助企业间接完成减排目标，这无论对农户还是企业都具有积极作用。依据上述研究，得出如下结论：

1) 加强森林碳汇的抵消作用和环保作用，有利于增强企业支持森林碳汇抵消政策实施。企业内部动力对森林碳汇政策实施有正影响，其中通过抵消机制降低减排成本的影响路径系数最大。碳减排初期，企业更关注的是减排带来的成本有多高，稳定森林碳汇价格，有利于吸引企业购买森林碳汇。低碳时代的到来，给企业带来了压力，但同时也给企业带来了发展机遇。森林碳汇除可用于抵消外，还可以提高企业在市场中的形象，减少减排成本。此外，企业可以投资森林碳汇，储存森林碳汇信用，森林碳汇使用除地域限制外，没有时间限制。

2) 继续依靠政府支持，可以激励企业支持森林碳汇抵消政策。企业外部激励对森林碳汇政策实施有正影响，其中获得贷款优惠和进出口优惠的影响路径系数最大。森林碳汇在环境保护中特有的作用要在市场中发挥出来，必须依靠政府支持。在社会主义市场经济中，政府这只“看得见的手”对企业发展发挥着重要作用，若在资金和销售上得到政府支持，企业运营压力会减少很多。在政府的支持下，低碳减排行动会加快步伐，企业响应政策号召会在低碳方面做出相应的贡献。

3) 政府和市场对低碳的呼吁能够引导企业进行低碳发展，有助于森林碳汇市场的发展。企业外部约束对森林碳汇政策实施有正影响，其中媒体宣传的影响路径系数最大。企业立足于市场中，必然要受到市场中利益相关者的影响，如同行、消费者、媒体、行业法规等。碳减排活动正在如火如荼地进行中，企业若不提早意识到低碳经济的到来，必然会在市场中落后发展。消费者的低碳观念、环境保护的关注及相关法律法规制定，都约束着企业尽早树立低碳环保形象，抢占低碳市场的制高点，为企业谋求更多市场。