气候计量经济学：温度与GDP的关系

摘 要

探究温度与国内生产总值（GDP）之间关系的气候计量经济学研究逐渐增加，并被用于评估气候变化对经济产生的影响及风险。该文所综述的文献涵盖了温度的增长效应和水平效应、温度的变量形式设定与影响函数形式设定，以及气候计量经济学模型的内在规范。此外，该文引入了一种方法，它能将实证研究结果与气候变化综合评估模型（IAMs）相融合，进而优化气候损害建模。该文发现，经由增长效应估算的损害通常远超由水平效应估算的损害；通过变更温度变量的时间分辨率、设定温度偏差变量，以及在计量经济学影响函数中引入非线性特征，能够揭示气候影响的多样化机制和气候适应效应。同时，将截面模型与面板模型进行结合，有利于探究未来不同时期气温对经济的影响。

研究背景

探索气候变化造成的经济影响与风险能够辅助决策者权衡气候减缓的成本与收益，这对于政策制定至关重要。

过去研究主要依赖过程驱动模型来探讨气候变化的经济影响，这些模型通过模拟特定的物理或市场均衡过程，进而模拟气候因素对社会经济系统中某个部门或整体产出的影响。近年来，得益于日益丰富的数据环境，越来越多的研究通过气候计量经济学来探索气候变化的经济影响。这种方法将气候变化的影响参数化，通过构建简化实证模型来捕捉气候与经济结果之间的关系。例如，通过历史观测数据来估计温度和GDP的关联。气候计量经济学可以帮助扩展研究范围，纳入过去文献未考虑的影响类型，例如气候变化对劳动生产率、资本和全要素生产率的影响。

通过气候计量经济学探究气候变化影响的研究可分为自上而下与自下而上两类。自下而上研究主要关注气候变化对特定部门或要素造成的影响，例如农业、能源需求、人口死亡、犯罪，以及劳动生产率等。然而，这些研究时常通过物理单位指标（诸如作物产量、人口死亡率等）来测度影响，鲜有研究可通过货币化指标对其测度。相较而言，另一类自上而下的研究关注于识别气候变化对宏观经济总产出的影响，这类研究一方面以货币化单位指标GDP来衡量经济影响，这种方式为度量人类福祉提供了一种途径，它假设市场商品和服务的价格能准确反映它们生产和使用的成本。另一方面，这类研究在测度气候变化对宏观经济总产出的影响时，在一定程度上避免了对特定部门或要素进行显式建模；也避免了通过“自下而上”加总气候影响时可能遗漏潜在的影响渠道、难以刻画部门间的交互效应，以及难以刻画气候适应效果的不足。

基于气候计量经济学方法建模温度-GDP关系的研究存在一系列关键问题和研究挑战，本文将其总结为以下四个方面：

1. 气温影响作用于GDP的水平还是GDP的增长？

2. 如何刻画温度-GDP影响关系的函数形式？

3. 如何刻画温度？

4. 如何设定气候计量经济模型？

研究思路

针对上述四个方面，该文通过综述相关文献，首先识别了温度的增长效应和水平效应之间的关键差异，以及决定这些效应的因素。同时还指出了当前研究就这两种效应的争论，以及如何结合这两种效应来分析温度的影响。其次，该文总结了线性与非线性影响函数的特征及其应用场景，并识别了线性函数的不足以及如何通过非线性函数对其进行改进。再次，该文一方面依据时间分辨率对温度变量的设定予以分类，并明确了当前研究如何运用不同时间分辨率的温度变量来探究温度对 GDP 的影响机制，同时还剖析了近期研究引入温度偏差形式变量所带来的改进。继次，该文回顾了气候计量经济学模型的发展历程，梳理了刻画温度-GDP 关系的截面模型、面板模型、混合面板模型的特征，比较了它们的优劣，并且依据每类气候计量经济学模型的特征来匹配适用的场景。鉴于既有气候变化综合评估模型（IAMs）中的气温损害函数因缺乏实证证据而广受批评，该文最后提出了将气候计量经济学建模与IAMs内部机制相结合的途径。同时也阐明了现有研究的其它局限性，并识别了一系列潜在的未来研究方向。

主要贡献

该综述论文的贡献主要体现在以下几点:

1.该文揭示了现有实证研究在识别和解释增长效应与水平效应方面缺乏共识，并建议未来研究把多种气候计量经济学模型设定整合到同一模型中，以识别并剥离未来短期、中期和长期的增长效应和水平效应特征。

2.该文不但揭示了如何利用年度、季节、月度、日度气温变量来刻画不同的温度影响机制，而且识别出了温度变量设定的新趋势：通过能捕捉气候变率的温度变量来刻画气候变化，而非仅仅依赖于气候或天气要素的绝对值度量。据此，该文指出未来研究应关注开发或改进现有温度变量形式，以使气候计量经济模型能够反映温度变率的影响，从而避免因伪回归、忽视适应效应等缺陷而造成的估计偏差。

3.该文指出，由于现有基于历史数据估计的温度-GDP 关系无法完全反映潜在的适应效应，通过外推法预测未来的气候影响可能会产生偏误。因此，该文建议未来研究应采用更全面的数据，构建非线性长期差分（long-run）计量经济模型，以识别较长时间尺度内的区域气候适应模式。

4.该文指出已有大量实证研究调查了温度对GDP及其决定要素的影响，阐明了将温度影响宏观经济要素的实证证据纳入IAMs损害函数的方法途径。同时，该文还识别了其他有待探索的研究点，包括：探索气候变化与非市场部门之间的实证关系（如生物多样性、健康）；探索气候变化—气候临界点—社会经济影响的传导机制和量化关系；以及探究贸易网络中潜在的温度效应等。

主要结论

探索温度与GDP之间的简化实证关系是气候计量经济学研究的一个重要领域。在相关文献中，有关水平效应和增长效应的讨论引发了广为人知且旷日持久的争议。该文发现，有令人信服的理论依据认为气候变化可能会影响GDP增长率，而不仅仅是其水平。同时，在考虑不同的冲击效应设定时，现有研究所预估的气候变化潜在损失存在明显的差异。然而，就如何设定和解释这一效应而言，目前的实证研究鲜少达成共识。最近的研究引领了探索这两种效应是否同时存在以及它们在不同时期如何表现的潮流，这意味着未来研究应当把气候计量经济学的多种模型设定纳入同一模型中，并区分这两种效应在短期、中期和长期产生的影响。

在温度变量形式方面，除了年平均温度外，引入季节、月度和日度变量，以及相关的变体（例如温度箱），将从多个角度丰富对温度-GDP影响机制的探索。越来越多的研究在尝试引入能够捕捉气候变率的相关变量来刻画气候变化，而非仅仅依赖于气候和天气要素的绝对值度量。未来研究应关注研发能够改进这些变量形式的气候计量经济学模型，从而避免因伪回归、忽略适应效应等缺陷所导致的潜在估计偏差。譬如构建一个能反映各时点温度相对于历史平均温度偏差的温度变量，进而进一步探索气候变化造成的长期影响。

就影响函数形式而言，就影响函数形式来说，线性或非线性形式的建模选择会对气候损害程度的估计产生显著影响。线性形式更适用于估计短期天气影响，但是，线性形式难以考虑长期的适应情况，进而会造成损害估计的偏差。而另一种非线性形式建模能够同时估计反映短期和长期气候影响的结果。所以，未来研究应当使用更全面的数据，并整合长期差分（long-run）非线性模型，以识别较长时间范围内的区域气候适应模式，这些改进将减少气候损害预估的偏差。

此外，就温度-GDP 的简化关系而言，本研究沿着历史脉络回顾了气候计量经济学模型设定的发展。在早期模型中，温度与 GDP 之间的关系缺乏空间和结构细节，其建立主要基于专家判断，而缺乏实证基础。为弥补缺乏实证基础的问题，初期的方法是使用横截面模型来估计气候变化的长期均衡效应，而非天气效应，并考虑潜在适应措施的净收益；然而，这种方法可能因遗漏变量而导致偏差估计。为克服这一问题，近年来的研究逐渐采用面板模型，其在因果识别方面的优势显著超过横截面模型。面板模型所采用的拓展数据集会随时间和空间的变化而变化，因此能够使用固定效应和时间趋势来解释各种未观测到的遗漏变量，包括空间上不随时间变化的特征。另外，近期的一些研究还改进了传统面板模型中的固定效应设定，以减少温度与经济增长之间双向影响所导致的估计偏差。最新的研究趋势倾向于关注上述模型的混合特征，形成新型混合面板模型，从而在探索温度对 GDP 的影响时识别适应效果，并进一步区分短期、中期和长期的天气或气候影响。

文章还发现，气候计量经济模型中的一项重要学术研究意义在于能够为 IAMs 损害函数的改进提供实证证据。目前，已有大量的实证研究可用于更新 IAMs 中损害函数的参数，运用元分析方法能够帮助构建全面反映最新实证结果的损害函数。同时，基于温度与 GDP 增长的实证关系，未来研究可以进一步通过测度温度对宏观经济要素（如资本存量和生产率）的影响，在 IAM 中对温度对 GDP 增长的冲击进行建模。 

值得注意的是，未来相关研究可以进一步依据创新的计量经济模型和日益丰富的数据，从自上而下的角度探究宏观经济系统中气候适应措施的影响和成本；可以进一步探索气候变化与非市场部门之间的实证关系（如生物多样性、健康），探索气候变化-气候临界点-社会经济影响的传导机制和量化关系，以及探究贸易网络中潜在的温度效应等。

原文信息

原文标题：

Temperature and GDP: A review of climate econometrics analysis

期刊来源：

Structural Change and Economic Dynamics

发表年份：

2023

作者信息：

Jun-Jie Chang, Zhifu Mi, Yi-Ming Wei

文章链接：

https://doi.org/10.1016/j.strueco.2023.05.009

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