森林对CO2的吸收是碳捕捉和碳储存的一种重要途径,因砍伐和森林退化造成的温室气体排放已成为全球变暖的第二大主因。因此联合国气候变化框架公约在2007年引入了"减少砍伐和退化所致排放量"(REDD)机制。作为REDD机制的扩展,"REDD+机制"被定义为"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、森林的可持续经营以及增加森林碳汇。本文分析了中国森林碳减排量的潜在影响因素,通过建立全局回归模型识别出关键的影响因素,在此基础上通过检验发现全局回归模型具有空间非稳定性,并建立了地理加权回归模型对关键影响因素的空间异质性进行了分析。研究结果表明:中国森林碳减排量主要受人均地区生产总值、人口自然增长率、人口密度、农业总产值以及林业总产值等五个因素影响。人均地区生产总值对森林碳减排水平提升具有阻碍作用,并且呈现出东北向西南递减的趋势;而人口密度同样具有阻碍作用,并呈现出从西向东递增的趋势;人口自然增长率对于森林碳减排水平提升在东北区域具有促进作用,而在西南区域则具有阻碍作用;农业发展对森林碳减排水平提升具有促进作用,并具有从东向西递减的趋势;林业发展对森林碳减排水平提升具有促进作用,呈现出从西南向东北递减的趋势。最后针对这些空间异质性提出有针对性的政策工具供给,为中国今后的REDD+机制设计提供决策依据。