摘要：减少砍伐和退化所致排放（REDD＋）项目旨在通过采取各种政策方法和积极的激励措施,以帮助发展中国家减少砍伐和森林退化,同时还包括森林保护、森林可持续经营以及增加森林碳信用。在REDD＋项目实施过程中,对于碳减排量的准确监测与度量是一个非常重要的步骤,而不确定性问题的普遍存在将可能对碳减排量产生影响。本文通过建立一个包含REDD＋项目开发商和人两个博弈者的动态博弈模型,通过对动态博弈模型的仿真研究,分析了不确定性对利益相关者收益以及森林碳减排量的影响。研究结果表明,不确定性会使得森林碳减排量增加,以弥补因不确定性所导致的低估量。同时,不确定性的增加也会导致碳排放量的补偿支付价格增长。由于不确定性只会对人补贴产生影响,而不会影响开发商补贴,因而向开发商提高补贴更能促进利益相关者的利润增加。并且不确定性越大效果越明显,因此在未来向开发商而非人提供补贴才是政策制定者的最佳选择。由于REDD＋项目中除了能给开发商和人带来收益之外,还以可以增进全社会环境和生态福利水平,而这种外部收益在“森林碳信用”的市场价格中并未得到完全体现,因此需要政策制定者为REDD＋项目提供经济激励以弥补这种外部收益。政策制定者选用补贴模式时应优先考虑基于开发商补贴建立公平有效的激励机制。同时,为保证资金被完全用于REDD＋的项目之中,并被负责任地按照预期目标使用,因此需要建立能满足国际标准的良好财政治理机制以预防腐败和欺诈,促进REDD＋项目的成功实施。

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