Incentivized forest conservation : spatial econometric and experimental evidence

Abstract

A key element in the implementation of an effective result-based mechanism for Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation (REDD+) is the reference level (RL). Setting RLs requires modeling and predicting deforestation trajectories for a business-asusual (BAU) scenario. This thesis looks into two aspects of the design and implementation of a Payment for Environmental Service (PES) scheme for REDD+. First, we apply spatial econometric panel data analysis to explore the drivers of deforestation in Indonesian districts. Spatial models come in many forms, and we test and identify the most suitable spatial model, the Spatial Autoregressive (SAR) model. Incorporating a spatial lag of the dependent variable does not only help us measure neighborhood effects but also improves the accuracy of estimates of other predictor variables that drive deforestation. We found a strong inter-district dependence, which implies that there could be synergistic gains in the implementation of forest conservation policies. Deforestation is contagious, but conservation efforts may have positive leakage (spillover), much like the effect of vaccination on those not treated.

Et viktig element i gjennomføringen av en effektiv mekanisme for ˚a redusere utslipp fra avskoging og skogforringelse (REDD +) er ˚a sette referansebaner. Dette krever modellering og prediksjon av avskoging i et business-as-usual scenario. Denne avhandlingen ser p˚a to aspekter ved utforming og implementering av en ordning med betaling for miljøtjenester (PES) for REDD +. Først anvendes romlige paneldata for ˚a utforske drivkreftene bak avskoging i indonesiske distrikter. Det finnes ulike typer romlige modeller, og vi tester og velger vi den mest egnede, nemlig den romlige autoregressive (SAR) modellen. Vi fant at inkludering av lag av den avhengige variabelen ikke bare hjelper oss med ˚a m˚ale nabolagseffekter, men ogs˚a forbedrer nøyaktigheten av estimater av andre strukturelle variabler som driver avskoging. Den sterke romlige avhengigheten innebærer at det kan være synergistiske gevinster i gjennomføringen av skogvernpolitikk. Avskoging er smittsomt, men vernetiltak kan ha positive bieffekter til andre omr˚ader, p˚a samme m˚ate som vaksinering har positive effekter ogs˚a for de som ikke vaksineres.