全球对气候问题的关注引发了关于减少温室气体排放的革命,不同企业的发展无法完全规避二氧化碳的排放,随着中国逐渐实施的碳减排政策和逐步启动的碳交易试点省市到现在的全国统一碳交易市场,不同行业发展面临了二氧化碳减排成本问题。森林碳汇作为可用于抵冲企业碳排放额的商品,其市场价格将直接影响不同行业对其需求。本论文以深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆七个国家级碳排放权交易试点为例,运用方向性距离函数参数化方法计算出碳行业7个样本不同企业的碳影子价格,并以此估计其不同行业减排成本,再通过灰色关联分析出时间序列上和行业之间的碳边际减排成本之间是否存在关联性,由于碳边际减排成本在时间序列上越靠后年份的关联性越大,因此利用了一阶微分GM(1,1)模型进行森林碳汇价格的初步预测,运用云模型正向发生器预测出化工、钢铁和火电三个行业的森林碳汇需求价格,最后运用云模型的风险评估能力对森林碳汇需求价格进行风险评估。研究结果表明,不同行业森林碳汇价格预测结果差异大,且价格非常高,森林碳汇需求价格存在风险等级高,需要采取相应措施降低风险。基于以上结果,给出相关政策建议。明确更为强制性的减排责任,扩大二氧化碳减排工作的考核范围和标准,刺激更多行业企业感受减排压力并进入碳交易市场;差别化对待不同行业企业二氧化碳减排,实施差异化标准,促进森林碳汇市场需求;将森林碳汇产品全面纳入碳交易市场,规范其运作,并出台相关政策法规保护其价格以保证森林碳汇的充足供给。