李承政 李旭輝 顧海英

摘要：氣候變化對經(jīng)濟與社會的影響正成為諸多學科共同關注的一個重要研究領域。到目前為止，國內(nèi)學者對氣候變化效應的研究仍集中于分析氣候變化對農(nóng)業(yè)的影響，對氣候變化與非農(nóng)部門的關系、氣候變化的社會效應等的研究尚不多見。對近些年國外關于氣候變化效應的實證研究文獻進行梳理，這些研究既包括了氣候變化的經(jīng)濟效應（對經(jīng)濟總體、農(nóng)業(yè)部門、非農(nóng)部門的效應），又涵蓋了氣候變化的社會效應（沖突與政治穩(wěn)定、人類健康、人口遷移、暴力與犯罪行為等）。隨著研究對象和內(nèi)容的不斷拓展，基于動態(tài)面板、分布滯后、多項式和區(qū)間回歸、長期差分和長期平均方法等模型的分析不斷涌現(xiàn)，對適應措施、作用機制和傳導渠道的探索也不斷推進。加強學科間交叉融合，進一步拓寬研究對象范圍，深入探究氣候效應的微觀傳導機制，精確評估適應措施的實際效果是未來該領域研究必須重點把握的方向。

關鍵詞：適應氣候變化;極端天氣;勞動供給;政治穩(wěn)定;人口遷移

中圖分類號：F06;X2? 文獻標識碼：A? 文章分類號：1674 .7089（2021）05 .0029 .22

一、引 言

全球氣候變化正在威脅人類的生存和發(fā)展，它帶來的一系列問題引起了國際社會的高度關注。20世紀80年代以來，中國大陸地區(qū)的氣候特征已經(jīng)發(fā)生了一些明顯的變化。根據(jù)國家氣象科學數(shù)據(jù)中心的資料，總體來說，全國整體氣候變暖的趨勢非常明顯，極端天氣（氣候）事件的具體分布也出現(xiàn)了變化，高溫天氣發(fā)生頻率增加，零降水日（干旱）數(shù)量變多。

隨著高溫、干旱等極端天氣事件的增加，學術界需要回答一系列科學問題：氣候變化對中國經(jīng)濟和社會造成的影響到底有多大？中國能否成功適應氣候變化？中國下一步將如何應對未來的氣候變化？回答這一系列問題，需要嚴謹扎實的定量研究作為支撐。從目前國內(nèi)研究的情況看，對氣候變化效應及適應氣候變化的研究大多集中在農(nóng)業(yè)領域，深入考察氣候變化對其他領域影響的研究并不多見。事實上，近些年來歷史氣象數(shù)據(jù)逐步完善，數(shù)據(jù)質(zhì)量不斷提升，越來越多的實證研究開始致力于分析氣候變化對經(jīng)濟系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的影響。氣候變化影響經(jīng)濟績效的觀點由來已久。Dell等在回顧中指出，早在14世紀，阿拉伯著名歷史學家伊本·赫勒敦在《歷史緒論》中就明確指出，高溫將導致收入低下。后續(xù)一些經(jīng)典著作，如法國啟蒙思想家孟德斯鳩的《論法的精神》和美國現(xiàn)代地理學家伊斯沃思·亨廷頓的《文明與氣候》相繼提出類似觀點：持續(xù)高溫會降低勞動生產(chǎn)率。不少研究發(fā)現(xiàn)，氣候（天氣）變化與國民收入、經(jīng)濟增長、非農(nóng)部門產(chǎn)出、國際貿(mào)易、人口遷移、人類健康（死亡率）、政治沖突、犯罪（暴力行為）等存在密切關系。本文梳理和總結近些年來大量涌現(xiàn)的氣候變化經(jīng)濟學計量實證研究文獻，并展望未來氣候變化實證研究的方向。

本文后續(xù)結構安排如下：第二部分梳理有關氣候變化經(jīng)濟效應的實證研究文獻，包括氣候（天氣）變化對農(nóng)業(yè)部門、非農(nóng)部門以及總體經(jīng)濟的影響;第三部分介紹氣候變化社會效應的實證研究文獻，包括氣候（天氣）變化對沖突和政治穩(wěn)定、人類健康（死亡率）、人口遷移、暴力和犯罪行為的影響;最后一部分總結了現(xiàn)階段的研究進展和局限，并展望了氣候變化實證研究的未來發(fā)展方向。

二、氣候變化的經(jīng)濟效應

（一）農(nóng)業(yè)部門

溫度和水是農(nóng)作物生長過程中不可或缺的要素，因此研究氣候變化（如氣溫和降雨波動）對農(nóng)業(yè)（產(chǎn)出）影響的文獻資源非常豐富。早期的研究方法大致可分為兩類，一類被稱為生產(chǎn)函數(shù)法（一些研究模擬了作物生長過程），建立氣候與作物產(chǎn)量之間的函數(shù)關系，并利用估計的生產(chǎn)函數(shù)模擬氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。Adams R M， “Global climate change and agriculture： An economic perspective”， American Journal of Agricultural Economics， vol.71， no.5（1989）， pp.1272-1279. Hansen L R， “Farmer response to changes in climate： The case of corn production”， Journal of Agricultural Economics Research， vol.43， no.4 （1991）， pp.18-25. Kaiser H M， Riha S J， Wilks D S， et al， “A farm-level analysis of economic and agronomic impacts of gradual climate warming”， American Journal of Agricultural Economics， vol.75， no.2 （1993）， pp.387-398. Rosenzweig C， Parry M L， “Potential impact of climate change on world food supply”， Nature， vol.367， no.6459（1994）， pp.133-138. Adams R M， Fleming R A， Chang C C， et al， “A reassessment of the economic effects of global climate change on US agriculture”， Climatic Change， vol.30， no.2（1995）， pp.147-167. Lobell D B， Cahill K N， Field C B， “Historical effects of temperature and precipitation on California crop yields”， Climatic Change， vol.81， no.2（2007）， pp.187-203.生產(chǎn)函數(shù)法常使用實驗數(shù)據(jù)進行校準分析，該方法的一個重要缺陷是難以描述農(nóng)戶適應氣候變化的能力，在生產(chǎn)函數(shù)法的基本設定下，農(nóng)戶無法適應氣候變化，因為他們既不能引入新的作物品種，也無法改變農(nóng)地用途。另一類方法常被稱為特征價值法（Hedonic Approach）或李嘉圖法（Ricardian Approach），它較好地克服了生產(chǎn)函數(shù)法的上述缺陷。Mendelsohn等首先在該領域使用了這一方法，他們的研究以農(nóng)地價格為被解釋變量，解釋變量包含氣候因素和反映農(nóng)地價格的其他特征。Mendelsohn R， Nordhaus W D， Shaw D， “The impact of global warming on agriculture： A Ricardian analysis”， The American Economic Review， vol.84， no.4（1994）， pp.753-771.他們發(fā)現(xiàn)，利用該研究方法得出了與生產(chǎn)函數(shù)法截然不同甚至相反的結論，即氣候變化對農(nóng)業(yè)的負面影響非常小，甚至還可能存在正面影響。然而，特征價值法并非完美無缺，它也可能忽視了減緩（Mitigation）措施的關鍵作用。Schlenker等認為Mendelsohn等在1994年的研究忽視了灌溉（Irrigation）系統(tǒng)的重要作用。他們采用特征價值法進行了相似的估計，發(fā)現(xiàn)在灌溉系統(tǒng)完善的地區(qū)，降雨量對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響往往非常小，甚至可以忽略不計，而在非灌溉區(qū)，氣溫和降雨的波動對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有顯著的負向影響。因此，簡單地將灌溉區(qū)和非灌溉區(qū)進行混同分析將導致氣候變量的系數(shù)估計產(chǎn)生偏誤。Schlenker W， Hanemann W M， Fisher A C， “Will US agriculture really benefit from global warming？ Accounting for irrigation in the hedonic approach”， The American Economic Review， vol.95， no.1（2005）， pp.395-406.

Deschenes和Greenstone在研究方法上貢獻了另一項重要創(chuàng)新，他們建立面板數(shù)據(jù)模型，分析氣溫和降雨量的年際波動對美國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤、玉米和大豆產(chǎn)量的影響，以農(nóng)業(yè)生產(chǎn)利潤作為被解釋變量，這一實證技巧部分地克服了傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)法無法包含農(nóng)戶適應行為的缺陷，也在一定程度上緩解了截面特征價格法存在的遺漏變量偏誤。他們的研究發(fā)現(xiàn)，氣候變化不太可能對美國農(nóng)業(yè)產(chǎn)生嚴重的負面影響，如果考慮到在長時段中農(nóng)戶可能會逐步產(chǎn)生適應能力，氣候變化的影響甚至可能為正。事實上，他們的回歸模擬結果表明，氣候變化將使美國農(nóng)業(yè)的年均利潤增加1.3億美元或提高4%。Deschenes O， Greenstone M， “The economic impacts of climate change： Evidence from agricultural output and random fluctuations in weather”， The American Economic Review， vol.97， no.1（2007）， pp.354-385.當然，上述結論出人意料，遭到不少質(zhì)疑，F(xiàn)isher等發(fā)現(xiàn)了Deschenes和Greenstone在數(shù)據(jù)處理方面的錯誤，修正這些錯誤后，他們沿用特征價格法進行研究，證實氣候變化對農(nóng)業(yè)的負向影響依然成立。Fisher A C， Hanemann W M， Roberts M J， et al， “The economic impacts of climate change： Evidence from agricultural output and random fluctuations in weather： Comment”， The American Economic Review， vol.102， no.7（2012）， pp.3749-3760.隨后，Deschenes 和Greenstone在一篇回應性的文章中更正了數(shù)據(jù)錯誤，進一步利用分布滯后模型重估氣候波動和農(nóng)業(yè)利潤的關系，最終的結論支持了Fisher等的發(fā)現(xiàn)。Deschenes O， Greenstone M， “The economic impacts of climate change： Evidence from agricultural output and random fluctuations in weather： Reply”， The American Economic Review， vol.102， no.7（2012）， pp.3761-3773.除了氣溫和降雨之外，其他天氣因素，如相對濕度、風速、日照時間和蒸發(fā)率等也可能影響農(nóng)業(yè)產(chǎn)出。

近年來，學者們開始致力于考察氣候沖擊與農(nóng)業(yè)產(chǎn)出之間的非線性關系。Schlenker和 Roberts利用美國農(nóng)業(yè)產(chǎn)出和（高頻）天氣的面板數(shù)據(jù)檢驗了二者之間潛在的非線性關系。他們采用了多種估計方式，包括氣溫區(qū)間（Temperature Bins）、多項式（Polynomials）和分段樣條函數(shù)（Piecewise Splines）等對氣溫和農(nóng)作物產(chǎn)量的非線性關系進行了擬合，進而估算出不同作物適宜生長的氣溫閾值，其中玉米為29℃，大豆為30℃，棉花為32℃，氣溫一旦超出閾值，作物的產(chǎn)量將出現(xiàn)驟減。Schlenker W， Roberts M J， “Nonlinear temperature effects indicate severe damages to US crop yields under climate change”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.106， no.37（2009）， pp.15594-15598.Lobell等利用全球尺度的樣本，在固定效應面板數(shù)據(jù)模型中引入二次項來檢驗天氣和作物產(chǎn)量之間的非線性關系，他們的研究表明包含氣溫二次項的函數(shù)形式能夠較好地描述天氣和農(nóng)業(yè)產(chǎn)量之間的非線性關系。Lobell D B， Schlenker W， Costa-Roberts J， “Climate trends and global crop production since 1980”， Science， vol.333， no.6042（2011）， pp.616-620.Chen等利用中國大陸高精度的氣象數(shù)據(jù)考察了天氣與玉米、大豆產(chǎn)量的關系，他們發(fā)現(xiàn)作物產(chǎn)量與天氣變量之間存在倒U型關系，氣候變化已經(jīng)導致中國的玉米、大豆生產(chǎn)損失了8.2億美元，預計到2100年，氣候變化將導致中國的玉米產(chǎn)量下降3%～12%，大豆產(chǎn)量下降7%～19%。Chen S， Chen X， Xu J， “Impacts of climate change on agriculture： Evidence from China”， Journal of Environmental Economics and Management， vol.76（2016）， pp.105-124.Ratnasiri等利用斯里蘭卡近期的偽面板數(shù)據(jù)集（Pseudo-panel Data），將每個農(nóng)場的產(chǎn)量建模為溫度、降雨量與其他標準控制的非線性函數(shù)，使用固定效應回歸，研究了氣候變化對水稻生產(chǎn)的影響，研究發(fā)現(xiàn)，溫度升高對水稻生產(chǎn)的負面影響要比降雨量的變化大得多。Ratnasiri S， Walisinghe R， Rohde N， “The effects of climatic variation on rice production in Sri Lanka”， Applied Economics， vol.51， no.43（2019）， pp.4700-4710.平均氣溫的上升往往意味著氣候變化的負向影響可能大幅增強，因為分布函數(shù)的右移使得極端炎熱的天數(shù)大幅增加。因此，理解氣溫和農(nóng)業(yè)產(chǎn)出二者之間的非線性關系對于預測未來氣候變化對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響異常重要。

與此同時，對農(nóng)業(yè)適應氣候變化能力的研究近期相對活躍。面板數(shù)據(jù)模型反映的僅僅是天氣波動與結果變量（農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、利潤）之間的短期關系，這種短期關系通常不能直接用于預測氣候變化的長期影響，因為農(nóng)戶對氣候變化的適應很可能極大地弱化面板數(shù)據(jù)模型所估計的即期效應（Instantaneous Effect）。然而，目前對農(nóng)業(yè)適應氣候變化能力的研究仍未取得相對一致的結論。有學者對20世紀30年代美國歷史上最嚴重的沙塵暴的研究發(fā)現(xiàn)，災后的適應措施并不能夠有效地恢復地力。Hornbeck的研究表明，1930—1940年美國沙塵暴肆虐使一些地區(qū)農(nóng)地生產(chǎn)力大幅下降，甚至不再適宜耕種。Hornbeck R， “The enduring impact of the American Dust Bowl： Short-and long-run adjustments to environmental catastrophe”， The American Economic Review， vol.102， no.4（2012）， pp.1477-1507.因此，當?shù)赝恋貎r格大幅下降。農(nóng)業(yè)方面的調(diào)整措施對恢復重災區(qū)土地價值的幫助不大，經(jīng)過漫長的調(diào)整期，重災區(qū)土地和其他地區(qū)土地的價值差距僅縮小了25%，農(nóng)地調(diào)整的余地非常小，重災區(qū)的調(diào)整措施主要是把原來種植莊稼的農(nóng)地轉(zhuǎn)為牧場，或者從種植小麥變成了種植牧草。Burke和Emerick利用長期差分法（Long Differences Approach）分析發(fā)現(xiàn)，長期差分方程的氣溫系數(shù)與（年度）面板數(shù)據(jù)模型估計的系數(shù)非常相似，即美國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對氣溫長期波動和氣溫短期波動的反應幾乎相同，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者適應氣候變化的能力非常有限。Burke M， Emerick K， “Adaptation to climate change： Evidence from US agriculture”， American Economic Journal： Economic Policy， vol.8， no.3（2016）， pp.106-140. 與此形成鮮明對照，Cui考察了美國各地區(qū)作物種植面積變化和長期天氣變化的關系，他發(fā)現(xiàn)，氣候變化導致作物之間相互替代，氣候變化可以解釋過去幾十年美國大豆和玉米種植面積增長了10%～35%，一些原本干冷的地區(qū)因為氣候變化逐漸適合玉米和大豆生長，種植面積出現(xiàn)了大規(guī)模上升。Cui X M， “Climate change and adaptation in agriculture： Evidence from US cropping patterns”， Journal of Environment Economics and Management， vol.101（2020）， p.266.Awazi等通過檢驗喀麥隆小規(guī)模農(nóng)民應對氣候變化的方法和具體的彈性選擇，發(fā)現(xiàn)小規(guī)模農(nóng)民應對氣候變化和天氣變化的不同彈性選擇實踐是由他們過去應對極端天氣或氣候事件的經(jīng)驗和社會經(jīng)濟制度因素決定的。氣候變化可能改變地區(qū)種植業(yè)的比較優(yōu)勢，農(nóng)戶通過調(diào)整種植結構來適應氣候變化。Awazi N P， Tchamba M N， Avana T M， “Climate change resiliency choices of small-scale farmers in Cameroon：Determinants and policy implications”， Sep.1， 2019， https：//www.researchgate.net/publication/335928862_Climate_change_resiliency_choices_of_small-scale_farmers_in_Cameroon_determinants_and_policy_implications， Jan.5， 2021.

（二）非農(nóng)部門

天氣驟變（Weather Shocks）不僅會對農(nóng)業(yè)部門產(chǎn)生顯著的負向效應，而且還能通過直接或間接傳導機制對非農(nóng)部門產(chǎn)出造成影響。Hsiang估計了1970—2006年極端氣溫和颶風對28個加勒比海地區(qū)國家的經(jīng)濟效應（控制了降雨量）。他發(fā)現(xiàn)極端高溫對所有六個非農(nóng)部門中的三個存在巨大的負面影響，氣溫升高1℃，非農(nóng)部門產(chǎn)出下降2.4%;他還發(fā)現(xiàn)，只有在最炎熱季節(jié)出現(xiàn)的極端高溫天氣才會造成顯著的經(jīng)濟損失。在三個受高溫影響的部門中，有兩個屬于服務型部門，另一個屬于工業(yè)部門（采礦業(yè)和公共設施部門）。雖然颶風對經(jīng)濟總產(chǎn)出的影響不大，但是它對不同部門的影響卻存在顯著的異質(zhì)性。采礦業(yè)和公共設施部門因颶風而損失慘重，建筑業(yè)卻在颶風過后出現(xiàn)顯著增長，颶風對二者的作用相互抵消，因此極端氣溫和颶風對經(jīng)濟總體的影響不顯著。Hsiang S M， “Temperatures and cyclones strongly associated with economic production in the Caribbean and Central America”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.107， no.35（2010）， pp.15367-15372.與Hsiang的結論相似，Dell等利用1950—2003年全球125個國家的大型跨國面板數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)氣溫上升1℃，工業(yè)產(chǎn)出損失約2%，但是這一負向影響僅在窮國樣本中出現(xiàn)。Dell M， Jones B F， Olken B A， “Temperature shocks and economic growth： Evidence from the last half century”， American Economic Journal： Macroeconomics， vol.4， no.3（2012）， pp.66-95.Jones和Olken采用了由發(fā)達國家統(tǒng)計的全球貿(mào)易數(shù)據(jù)估計了氣溫和降雨量對各產(chǎn)品部門出口的影響。他們研究發(fā)現(xiàn)，天氣波動對富國的出口沒有顯著影響，而對窮國的出口影響非常顯著。窮國的年平均氣溫每升高1℃，該國出口到其他國家的產(chǎn)品總額增長率下降2.0%～5.7%。降雨量對窮國和富國出口的影響并不顯著。他們還發(fā)現(xiàn)，除了各類農(nóng)產(chǎn)品（谷物、蛋、奶和皮革等）易受影響外，其他遭受氣溫波動影響的出口產(chǎn)品還包括木材、金屬、合成橡膠制品、電力機械、辦公設備、供暖、照明設備和制鞋業(yè)等輕制造業(yè)（Light Manufacturing）產(chǎn)品。Jones B F， Olken B A， “Climate shocks and exports”， The American Economic Review， vol.100， no.2（2010）， pp.454-459.Sun等利用2000—2014年中國47個部門的面板數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)綜合氣候風險指數(shù)對行業(yè)產(chǎn)出的影響是線性的，其中暴雨與產(chǎn)出呈U型關系，而其他四種風險（干旱、臺風、高溫和低溫冰凍）則呈倒U型關系。此外，他們還發(fā)現(xiàn)氣候風險通過資本存量對行業(yè)產(chǎn)出產(chǎn)生顯著的正向間接影響。Sun Y， Zou X， Shi X， et al， “The economic impact of climate risks in China： Evidence from 47-sector panel data， 2000-2014”， Natural Hazards， vol.95， no.1-2（2019）， pp.289-308.

除了運用國家層面和部門加總數(shù)據(jù)進行研究外，近期的一些研究則采用了微觀的企業(yè)層面數(shù)據(jù)分析天氣波動與企業(yè)產(chǎn)出之間的關系。Cachon等將注意力集中于美國汽車制造業(yè)，他們發(fā)現(xiàn)高溫的負面影響非常顯著，一周內(nèi)氣溫超過32℃的天數(shù)超過6天，汽車制造企業(yè)的周產(chǎn)量平均下降8%。他們的研究還發(fā)現(xiàn)，其他極端天氣事件如大風暴、持續(xù)降雨或降雪等都會對汽車企業(yè)產(chǎn)出造成顯著的負面影響。比如每一次風暴的侵襲將導致汽車企業(yè)的周平均產(chǎn)量下降26%。Cachon G， Gallino S， Olivares M， “Severe weather and automobile assembly productivity”， Dec.22， 2012， https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=2099798， Jan.6， 2021.上述結論似乎有些出人意料，畢竟汽車制造過程基本是在室內(nèi)完成的，工廠車間通常配備了空調(diào)等基本設施，很難想象企業(yè)產(chǎn)量會受到極端氣候事件的影響。作者給出了以下幾個可能的理由：第一，極端天氣可能影響車間外其他環(huán)節(jié)的運行;第二，極端高溫天氣下，空調(diào)的作用可能會大打折扣;第三，極端天氣下工人可能出現(xiàn)曠工現(xiàn)象。Zhang等利用美國國家氣候數(shù)據(jù)中心（National Climate Data Center，簡稱NCDC）提供的中國地面站點氣象數(shù)據(jù)和1998—2007年中國制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)考察了氣溫與企業(yè)總產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率、勞動、資本投入之間的關系。他們發(fā)現(xiàn)，氣溫與企業(yè)總產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率之間存在倒U型關系，而這種倒U型關系在勞動、資本投入方面并不成立。因此，他們得出了以下結論：氣溫主要通過作用于全要素生產(chǎn)率這一機制來影響企業(yè)總產(chǎn)出。進一步按企業(yè)行業(yè)屬性和所有權分項回歸，結果顯示，極端高溫天氣（高于32℃）對絕大部分行業(yè)部門（無論重工業(yè)部門還是輕工業(yè)部門）都有負面影響，一些行業(yè)部門（如木材制造、采礦等）遭受的損失相對更大。相比于其他企業(yè)類型，私有企業(yè)遭受的經(jīng)濟損失最大，一年中極端高溫天氣（高于32℃）每增加一天，私營企業(yè)的產(chǎn)出和全要素生產(chǎn)率分別降低1.16%和1.05%。 Zhang P， Deschenes O， Meng K， Zhang J J， “Temperature effects on productivity and factor reallocation： Evidence from a half million Chinese manufacturing plants”， Nov.1， 2017， https：//www.researchgate.net/publication/320956677_Temperature_Effects_on_Productivity_and_Factor_Reallocation_Evidence_from_a_Half_Million_Chinese_Manufacturing_Plants， Jan.6，2021.

極端天氣為何會對非農(nóng)部門的產(chǎn)出造成負面影響？其作用渠道是什么？一些室內(nèi)實驗（Lab Experiments）研究表明，極端天氣會降低非農(nóng)部門勞動生產(chǎn)率（或供給量），通過這一傳導渠道作用于非農(nóng)部門產(chǎn)出。Niemel等分析了不同氣溫條件下客戶服務中心員工的勞動生產(chǎn)率變化，他們發(fā)現(xiàn)，在22℃至29℃的區(qū)間內(nèi)，氣溫每上升1℃，員工的勞動生產(chǎn)率下降約1.8%。Niemel R， Hannula M， Rautio S， et al， “The effect of air temperature on labour productivity in call centres：A case study”， Energy and Buildings， vol.34， no.8（2002）， pp.759-764.其他一些對客戶服務中心的研究也得出了相似的結論，同時還強調(diào)了其他因素如空氣濕度、二氧化碳濃度等的影響。Federspiel C C， Fisk W J， Price P N， et al， “Worker performance and ventilation in a call center： Analyses of work performance data for registered nurses”， Indoor Air， vol.14， no.s8（2004）， pp.41-50. Tham K W， “Effects of temperature and outdoor air supply rate on the performance of call center operators in the tropics”， Indoor Air， vol.14， no.s7（2004）， pp.119-125.Seppnen等進行的一項元分析（Meta-analysis）顯示，氣溫從23℃上升到30℃將導致勞動生產(chǎn)率下降9%左右。Seppnen O， Fisk W， Lei Q H， “Effect of temperature on task performance in office environment”， Jan.1， 2005， https：//www.researchgate.net/publication/237595590_Effect_of_temperature_on_task_performance_in_office_environment， Jan.6， 2021.Adhvaryu等將每天的生產(chǎn)水平數(shù)據(jù)與天氣數(shù)據(jù)相結合，研究了印度班加羅爾附近的服裝廠采用LED燈具之后的變化。Adhvaryu A， Kala N， Nyshadham A， “The light and the heat： Productivity co-benefits of energy-saving technology”， The Review of Economics and Statistics， vol.102， no.4（2020）， pp.779-792.他們發(fā)現(xiàn)在炎熱的氣候環(huán)境中，LED燈具比傳統(tǒng)燈泡發(fā)出的熱量少，可以降低工廠車間的溫度，從而提高生產(chǎn)率。Cai等發(fā)現(xiàn)在中國非氣候控制的制造環(huán)境中，溫度和室內(nèi)工人勞動生產(chǎn)率之間呈倒U型關系。 Cai X， Lu Y， Wang J， “The impact of temperature on manufacturing worker productivity： Evidence from personnel data”， Journal of Comparative Economics， vol.46， no.4（2018）， pp.889-905.Zhang等研究發(fā)現(xiàn)，極端高溫降低了中國制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。在相關研究中，由于全要素生產(chǎn)率涵蓋了勞動生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率，因此他們有以下推斷：除勞動生產(chǎn)率外，制造業(yè)企業(yè)的資本生產(chǎn)率也可能受到極端高溫天氣的影響。 Zhang P， Deschenes O， Meng K， Zhang J J， “Temperature effects on productivity and factor reallocation： Evidence from a half million Chinese manufacturing plants”， Nov.1， 2017， https：//www.researchgate.net/publication/320956677_Temperature_Effects_on_Productivity_and_Factor_Reallocation_Evidence_from_a_Half_Million_Chinese_Manufacturing_Plants， Jan.6， 2021.

此外，天氣事件還會影響個體對勞動和閑暇的選擇，比如Connolly運用美國的時間使用數(shù)據(jù)（Time-use Data）研究發(fā)現(xiàn)，雨天有助于增加男性勞動供給，促使男性減少了30分鐘的閑暇消費。 Connolly M， “Here comes the rain again： Weather and the intertemporal substitution of leisure”， Journal of Labor Economics， vol.26， no.1（2008）， pp.73-100.然而，極端氣溫對勞動供給的影響截然不同。Zivin和Neidell發(fā)現(xiàn)炎熱的天氣顯著降低了個人的勞動供給，尤其是在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、采礦業(yè)和建筑業(yè)等在露天環(huán)境工作的行業(yè)中，勞動供給下降得非常明顯。在極端高溫天氣（高于38℃）下，這些行業(yè)從業(yè)者的日均勞動時間比正常氣溫（24～27℃）條件下減少了將近1小時。Zivin J G， Neidell M， “Temperature and the allocation of time： Implications for climate change”， Journal of Labor Economics， vol.32， no.1（2014）， pp.1-26.Jessoe等對28年的個人就業(yè)情況進行調(diào)查，發(fā)現(xiàn)高溫高發(fā)年份本地就業(yè)尤其是帶薪工作和非農(nóng)業(yè)工作減少，極端高溫日的增加可能使當?shù)鼐蜆I(yè)率下降1.4%。Jessoe K， Manning D T， Taylor J E， “Climate change and labour allocation in rural Mexico： Evidence from annual fluctuations in weather”， The Economic Journal， vol.128， no.608（2018）， pp.230-261.

（三）經(jīng)濟總體（國民收入、經(jīng)濟增長和國際貿(mào)易）

諸多跨國和跨地區(qū)的研究表明，炎熱的氣候與人均收入、經(jīng)濟增長之間存在顯著的負向關系。Gallup等研究發(fā)現(xiàn)，1950年，南北回歸線之間的熱帶國家的人均收入比其他國家大約低50%;1965—1990年，這些國家的年均增長率也比其他發(fā)展中國家低0.9%左右。Gallup J L， Sachs J D， Mellinger A D， “Geography and economic development”， International Regional Science Review， vol.22， no.2（1999）， pp.179-232.一些實證研究分別以熱帶地區(qū)瘧疾盛行、霜凍期短暫和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術低下等不利條件來解釋低緯度國家（地區(qū)）與其他國家（地區(qū)）在人均收入和經(jīng)濟增長方面的國別差異。Sachs J D， “Tropical underdevelopment”， Dec.1， 2001， https：//ideas.repec.org/p/cid/wpfacu/57a.html， Jan.1， 2021. Masters W A，McMillan M S， “Climate and scale in economic growth”， Journal of Economic Growth， vol.6， no.3（2001）， pp.167-186. Sachs J D， “Institutions don′t rule： Direct effects of geography on per capita income”， Feb.13， 2003， https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=379271， Jan.1， 2021.Nordhaus研究發(fā)現(xiàn)，地理變量（比如氣溫、降雨、海拔、土壤質(zhì)量以及到港口的距離等）能夠部分解釋非洲與世界發(fā)達國家（地區(qū)）之間的收入差距。Nordhaus W D， “Geography and macroeconomics： New data and new findings”， Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， vol.103， no.10（2006）， pp.3510-3517.Dell等分別從兩個樣本層面分析了氣溫與國民收入的關系，并對比了不同數(shù)據(jù)維度的估計結果。他們首先運用2000年全球134個國家的橫截面數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果表明，氣溫更高的國家往往更貧窮，氣溫上升1℃，人均GDP降幅高達8.5%。因此，僅氣溫本身就能夠解釋大約23%的國別收入差異。由于簡單的跨國數(shù)據(jù)遺漏了制度、文化等不可觀測特征，他們進一步采用更為細致的美洲12個國家的市級（Municipal-level）數(shù)據(jù)進行相似的回歸分析（控制國家固定效應），結果表明，氣溫每上升1℃，人均收入下降1.2%～1.9%。在利用市級數(shù)據(jù)的分析中，他們通過控制國家固定效應，降低了遺漏變量偏誤，回歸結果更為可靠。Dell M， Jones B F， Olken B A， “Temperature and income： Reconciling new cross-sectional and panel estimates”， American Economic Review， vol.99， no.2（2009）， pp.198-204.

由于橫截面數(shù)據(jù)回歸往往存在遺漏變量偏誤，比如遺漏了制度變量，一個國家的制度會影響該國的經(jīng)濟績效，而制度的形成往往與氣候因素密切相關，因此，氣候與經(jīng)濟績效的顯著關系很可能是由于遺漏了制度變量而形成的。Acemoglu D， Johnson S， Robinson J A， “Reversal of fortune： Geography and institutions in the making of the modern world income distribution”， The Quarterly Journal of Economics， vol.117， no.4（2002）， pp.1231-1294. Rodrik D， Subramanian A， Trebbi F， “Institutions rule： The primacy of institutions over geography and integration in economic development”， Journal of Economic Growth， vol.9， no.2（2004）， pp.131-165.與橫截面數(shù)據(jù)不同，面板數(shù)據(jù)模型采用嚴格外生的地區(qū)天氣波動作為解釋變量，通過固定效應估計方法能夠較好地克服遺漏變量偏誤，并且有助于實現(xiàn)因果識別。Barrios等的研究將注意力集中在撒哈拉以南非洲地區(qū)，運用22個非洲國家和38個其他國家的數(shù)據(jù)，分析了1960—1990年天氣波動（每5年）與經(jīng)濟增長的關系。Barrios S， Bertinelli L， Strobl E， “Trends in rainfall and economic growth in Africa： A neglected cause of the African growth tragedy”， The Review of Economics and Statistics， vol.92， no.2（2010）， pp.350-366.他們的研究發(fā)現(xiàn)，降雨量增加有助于撒哈拉以南非洲國家的經(jīng)濟增長，但降雨量變化對其他地區(qū)國家的經(jīng)濟增長影響并不顯著。進一步估算發(fā)現(xiàn)，1960年以來，撒哈拉以南非洲地區(qū)降雨量持續(xù)下降，這一負面氣候沖擊能夠解釋這些地區(qū)與其他發(fā)展中國家人均收入差距的15%～40%。Hsiang專門考察了另一個發(fā)展中國家密集的地區(qū)——加勒比和中美洲，運用1970—2006年28個國家的宏觀數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，若該地區(qū)氣溫上升1℃，國家總產(chǎn)出將下降2.5%。他們還進一步分析不同季節(jié)氣溫上升對總收入的影響，結果顯示，只有在最炎熱的季節(jié)，氣溫上升才會對總收入產(chǎn)生顯著的負面影響。Hsiang S M， “Temperatures and cyclones strongly associated with economic production in the Caribbean and Central America”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.107， no.35（2010）， pp.15367-15372.Waldinger考察了人類歷史上小冰河期（Little Ice Age）氣溫變化與歐洲城市規(guī)模（經(jīng)濟增長）的關系，他發(fā)現(xiàn)在1500—1750年這段小冰河期，氣溫與歐洲城市規(guī)模之間存在正相關關系，氣溫下降導致歐洲城市規(guī)模變小。Waldinger M， “The economic effects of long-term climate change： Evidence from the little ice age”， Dec.1， 2015， https：//ideas.repec.org/p/lsg/lsgwps/wp214.html， Jan.10， 2021.背后的傳導機制非常直接，氣溫下降使農(nóng)業(yè)減產(chǎn)，農(nóng)產(chǎn)品價格高漲，城市生活成本上升，最終導致城市規(guī)模擴張受阻。與上述集中于某一類地區(qū)的研究不同，Dell等在全球維度下檢驗了天氣波動與經(jīng)濟增長的關系。他們運用1950—2005年全球125個國家的大型跨國數(shù)據(jù)、地面氣溫和降雨量的格點（0.5°×0.5°分辨率）數(shù)據(jù)進行實證分析，研究發(fā)現(xiàn)降雨量對國民經(jīng)濟沒有顯著影響，而氣溫對國民經(jīng)濟影響顯著，但是相關影響在不同國家存在顯著差異。氣溫每上升1℃，窮國的國民收入增長率下降1.4%，而富國的經(jīng)濟增長則幾乎不受影響。此外，他們采用分布滯后模型（引入滯后1、5、10期的氣溫變量）分析發(fā)現(xiàn)，氣溫對年均收入增長的負面效應并沒有在下一期消失，說明氣溫變化不僅影響收入的絕對水平，而且還直接影響收入增長率。這一發(fā)現(xiàn)大大強化了氣候沖擊的作用力，因為隨著時間的推移，氣候沖擊對經(jīng)濟增長率的微小影響將不斷積累，在長時段中將對國民經(jīng)濟造成極大的負面效應。這一發(fā)現(xiàn)為傳統(tǒng)的氣候-經(jīng)濟綜合評估模型的擴展研究指明了一個嶄新的方向。 Dell M， Jones B F， Olken B A， “Temperature shocks and economic growth： Evidence from the last half century”， American Economic Journal： Macroeconomics， vol.4， no.3（2012）， pp.66-95.Dell等著重從國家收入差異方面（將樣本分為窮國和富國）考察全球增溫效應的國別差異，與他們的方法不同，Heal和Park從國家地理位置層面分析了氣溫對不同國家影響的異質(zhì)性。結合醫(yī)學文獻，他們建立了一個微觀勞動供給模型，闡明了氣溫作用于有效勞動供給的渠道：存在一個符合人體生理機能的最優(yōu)氣溫區(qū)（Optimal Temperature Zone），氣溫過高或過低都不利于有效勞動供給。在高溫條件下，氣溫上升將降低工作努力程度，縮短工作時間;在低溫條件下，氣溫上升有助于提高工作努力程度，延長工作時間。他們運用1950—2005年國家層面的面板數(shù)據(jù)分析氣溫與人均收入的關系，研究發(fā)現(xiàn)，氣溫對一國人均收入的影響與該國所處的地理位置密切相關。具體來說，年均氣溫每升高1℃，氣候炎熱的國家的人均收入降低3%～4%;與此相反，位于氣候寒冷地區(qū)的國家的人均收入則提高3%～4%。 Heal G， Park J， “Feeling the heat： Temperature， physiology & the wealth of nations”， Nov.15， 2013， https：//ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/19725.html， Jan.10， 2021.

目前，絕大部分研究均得出相似的結論，即氣候因素對窮國影響顯著，全球增溫將對窮國的經(jīng)濟產(chǎn)生嚴重的負面影響，而富國的經(jīng)濟則幾乎不受氣候因素影響。由于窮國大多位于氣候炎熱的低緯度地區(qū)，富國則大多集中在高緯度的溫帶和寒帶地區(qū)，因此，基于國家地理位置差異與基于國別收入差異的分析結論相似。一個廣為接受的解釋是，富裕的經(jīng)濟體擁有足夠的資源可以更好地適應外界環(huán)境變化，因此，對于這類群體而言，氣候變化的負面影響幾乎可以忽略不計。Schelling T C， “Some economics of global warming”， The American Economic Review， vol.82， no.1（1992）， pp.1-14. Stern N H， Peters S， Bakhshi V， et al， Stern Review： The Economics of Climate Change，Cambridge： Cambridge University Press， 2006. Nordhaus W D， “Geography and macroeconomics： New data and new findings”， Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， vol.103， no.10（2006）， pp.3510-3517.Deryugina和Hsiang對上述觀點提出了質(zhì)疑，他們著重考察了美國的日平均氣溫對年度收入的影響。他們分析1969—2011年美國縣級層面的日平均氣溫和年度收入數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)即使考慮了資源重置（Factor Reallocation）、防御性投資（Defensive Investment）、轉(zhuǎn)移支付（Transfers）等一系列適應措施，氣溫仍然能夠顯著影響經(jīng)濟績效。當日平均氣溫高于15℃時，氣溫上升1℃，日平均生產(chǎn)率將下降約1.7%;增加1個高于30℃的工作日，當年縣人均收入降低20美元。他們進一步采用思維實驗（Thought Experiment）和情境模擬（Simulation）來估算氣溫變化給美國經(jīng)濟帶來的額外成本。思維實驗結果顯示，如果從1969年開始美國能夠?qū)⑵骄鶜鉁乜刂圃?5℃不變，那么美國的經(jīng)濟增長率將比實際情況高1.7%。情境模擬則顯示，在氣候“一切照?！保˙usiness as Usual）的情境下，如果沒有新的更為有效的適應措施，美國的年均經(jīng)濟增長率（相比于不存在增溫的假想情形）將下降0.06%～0.16%。Deryugina T， Hsiang S M， “Does the environment still matter？ Daily temperature and income in the United States”， Dec.15， 2014， https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=2538336， Jan.10， 2021.Colacito等關于美國的研究發(fā)現(xiàn)，在不同季節(jié)，平均氣溫上升會產(chǎn)生截然不同的影響。具體而言，如果增溫發(fā)生在夏季，則會阻礙經(jīng)濟增長，而如果增溫發(fā)生在秋季，則有助于經(jīng)濟增長。由于氣候模型預測的夏季增溫趨勢顯著強于秋季，整體而言氣候變化會對美國的經(jīng)濟增長造成顯著的負面影響。Colacito R， Hoffman B， Phan T， “Temperatures and growth： A panel analysis of the US”， Nov.12， 2014， http：//www.onacademic.com/detail/journal_1000048578113999_664e.html， Jan.11， 2021.Burke等在全球?qū)用婵疾炝似骄鶜鉁嘏c經(jīng)濟產(chǎn)出的非線性關系（二項式函數(shù)）。他們發(fā)現(xiàn)，一旦引入非線性函數(shù)關系，富裕經(jīng)濟體不受天氣波動影響的結論將不復存在，無論窮國還是富國都會受到氣溫波動的影響。具體來說，窮國和富國的人均GDP、農(nóng)業(yè)與非農(nóng)產(chǎn)出和平均氣溫都存在倒U型關系。從數(shù)值上看，全球整體經(jīng)濟生產(chǎn)率（Overall Economic Productivity）的峰值出現(xiàn)在13℃（年平均氣溫），更高的年平均氣溫將導致經(jīng)濟產(chǎn)出大幅下行。Burke M， Hsiang S M， Miguel E， “Climate and conflict”， Annual Review of Economics， vol.7， no.1（2015）， pp.577-617.

近些年來，極端天氣事件（Extreme Weather Events）引起全球越來越廣泛的關注，極端天氣事件（如暴風雨、颶風、臺風、旱災等）會導致嚴重的人員傷亡和經(jīng)濟損失。Yang利用緊急事件數(shù)據(jù)庫（Emergency Events Database， EM-DAT，該數(shù)據(jù)庫包括極端氣候經(jīng)濟損失，主要由受災國家報告）研究發(fā)現(xiàn)，暴風雨的強度越高，造成的經(jīng)濟損失（損失金額占GDP比重）和傷亡程度越高，與此同時，能夠獲得的國際援助的金額也越高。Yang D， “Coping with disaster： The impact of hurricanes on international financial flows， 1970-2002”， Advances in Economic Analysis & Policy， vol.8， no.1（2008）， p.1903.Nordhaus 專門針對美國極端氣候事件（以颶風為例）開展研究，1950—2008年，颶風每年給美國造成的經(jīng)濟損失占GDP的0.07%，但不同年份差異很大，比如2005年僅颶風“卡特里娜”就導致美國的GDP損失了將近1%。 Nordhaus W D， “The economics of hurricanes and implications of global warming”， Climate Change Economics， vol.1， no.1（2010）， pp.1-20.2017年，Hiesl和Rodriguez對南卡羅來納州的美國林場系統(tǒng)（ATFS）成員展開調(diào)查，發(fā)現(xiàn)洪水和颶風造成的平均損失分別為1534美元/平方千米（約6.21美元/英畝）和1601美元/平方千米（約6.48美元/英畝），將損失推算到州一級，每個天氣事件造成的總損失估計超過8000萬美元。Hiesl P， Rodriguez S L， “Quantifying the impact of a flood and hurricane event on tree farms in South Carolina： A survey”， Forests， vol.10， no.7（2019）， p.546.此外，有學者發(fā)現(xiàn)颶風對不同經(jīng)濟部門的影響也存在巨大差異，農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)、零售和采礦業(yè)遭受負面影響，而建筑業(yè)有可能在災后受益（通過災后重建獲利）。Hsiang S M， “Temperatures and cyclones strongly associated with economic production in the Caribbean and Central America”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.107， no.35（2010）， pp.15367-15372.最近一些學者研究發(fā)現(xiàn)，極端氣候事件不僅存在水平效應，造成全球范圍大規(guī)模的經(jīng)濟損失，Hsiang S M， Narita D， “Adaptation to cyclone risk： Evidence from the global cross-section”， Climate Change Economics， vol.3， no.2（2012）， p.1250011.而且還存在增長效應，嚴重制約受災國的經(jīng)濟增長。例如，Hsiang和Jina的研究表明，颶風的侵襲將降低國家經(jīng)濟增長率，并且這種效應會隨時間的延長而不斷累積。他們估算的結果顯示，1970—2008年颶風肆虐導致全球GDP增長率下降了約1.3%，而像菲律賓這樣的高頻受災經(jīng)濟體，增長率的下降幅度則更大（7.28%）。Hsiang S M， Jina A S， “The causal effect of environmental catastrophe on long-run economic growth： Evidence from 6700 cyclones”， Aug.4， 2014， https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=2475699， Jan.5， 2021.

國際貿(mào)易有助于緩解一國生產(chǎn)率下降對國內(nèi)消費者的損害，因為國內(nèi)消費者能夠以低于國際市場的價格獲取他們想要的商品，與此同時，國際貿(mào)易也可能放大生產(chǎn)率下降的損害，因為進口國消費者的福利很可能因出口國生產(chǎn)者的生產(chǎn)率下降而受損。在開放經(jīng)濟中，氣候變化的影響可能存在溢出效應（Spillover Effects），即氣候沖擊對一個國家（地區(qū)）的負經(jīng)濟效應可能通過國際貿(mào)易這一渠道對其他國家（地區(qū)）的經(jīng)濟和居民福利造成影響。Jones和Olken考察了年平均氣溫的波動對出口增長率的影響。他們利用兩套由發(fā)達國家統(tǒng)計的產(chǎn)品層面的國際貿(mào)易數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，年平均氣溫上升將導致窮國的出口增長率下降，而富國的出口則不受影響。Jones B F， Olken B A， “Climate shocks and exports”， The American Economic Review， vol.100， no.2（2010）， pp.454-459.這一發(fā)現(xiàn)與Dell等關于氣溫和經(jīng)濟增長關系的研究結論非常相似，但他們發(fā)現(xiàn)氣溫對出口的負效應更強，窮國的年平均氣溫上升1℃，出口增長率將下降2.0%～5.7%。具體到行業(yè)層面，他們發(fā)現(xiàn)窮國的農(nóng)產(chǎn)品（如谷物、蛋、奶和動物皮毛等）和輕工業(yè)產(chǎn)品（如電子器械、辦公設備、鞋靴產(chǎn)品、木材和橡膠制成品等）的出口增長率與當?shù)仄骄鶜鉁仫@著負相關。Li等利用2000—2011年中國進出口海關數(shù)據(jù)和省會城市氣象站點數(shù)據(jù)考察了天氣變量和城市產(chǎn)品進出口貿(mào)易的關系。他們發(fā)現(xiàn)，城市年平均氣溫的上升對該城市的產(chǎn)品出口有顯著的負面影響，但是對產(chǎn)品進口沒有影響，相比于港口城市，內(nèi)陸城市遭受的負面影響更大。此外，他們還發(fā)現(xiàn)相對濕度和日照長度兩個氣候變量也對產(chǎn)品出口有微弱的影響，然而背后的傳導機制目前仍不太清楚。Li C， Xiang X， Gu H， “Climate shocks and international trade： Evidence from China”， Economics Letters， vol.135 （2015）， pp.55-57.

（四）氣候變化經(jīng)濟效應研究評述

氣候變化經(jīng)濟效應分析是近年來環(huán)境經(jīng)濟學科的一個重要研究領域，相關學術成果如雨后春筍一般不斷涌現(xiàn)，氣候變化與空氣污染、水污染問題并列成為環(huán)境經(jīng)濟學中最重要的三大研究主題。氣候因素（氣溫、風速等）與空氣污染高度相關，因此，在實證研究中估計空氣污染效應通常需要控制氣候因素，否則模型可能遺漏重要變量而出現(xiàn)偏誤。在模型設定上，空氣污染、水污染等污染因素通常存在內(nèi)生性，即它們可能與經(jīng)濟因素互為因果，估計空氣污染、水污染的經(jīng)濟效應通常需要借助工具變量法、雙重差分法和實驗經(jīng)濟學方法。氣候因素（天氣變量）在經(jīng)濟模型中幾乎是嚴格外生的，不存在反向因果關系，即一個地區(qū)發(fā)生的氣候（天氣）沖擊會影響該地區(qū)經(jīng)濟表現(xiàn)，但一個地區(qū)的經(jīng)濟表現(xiàn)并不會影響該地區(qū)現(xiàn)在和未來的天氣情況。因此，氣候變化的經(jīng)濟效應在計量因果識別（Causal Identification）方面更為簡單和直接。

作為氣候變化經(jīng)濟學分析中最為活躍的一個研究領域，氣候-農(nóng)業(yè)關系的實證研究在研究方法上創(chuàng)新頗多。通過引入累積生長期度日（Growing Degree Days）、溫度區(qū)間（Temperature Bins）等一系列氣候度量形式，采用二項式、多項式和分段樣條等函數(shù)形式，經(jīng)濟學家考察了氣溫、降雨量與作物產(chǎn)量之間的非線性關系。關于人類適應氣候變化的行為，農(nóng)業(yè)領域的研究也非?；钴S，例如，引入長期差分法（Long Differences Approach）、分布滯后模型（Distributed Lag Model）、特征價格法（Hedonic Approach），分析灌溉系統(tǒng)、種植結構調(diào)整、新作物品種的引入等，這些為氣候變化經(jīng)濟學分析提供了豐富的素材，同時也為其他領域的研究提供了方法上的參考。

近些年來，氣候變化經(jīng)濟效應的研究重點逐漸擴展到非農(nóng)部門，這在一定程度上豐富了氣候變化經(jīng)濟學的研究內(nèi)容，經(jīng)濟學家開始探索氣候沖擊作用于經(jīng)濟部門的各種傳導機制，有些機制已經(jīng)相對明朗，另一些傳導機制仍需進一步探索。非農(nóng)部門的經(jīng)濟績效可能受到氣候沖擊（比如高溫）的影響，主要渠道包括以下三個方面。第一，氣候沖擊可能會顯著影響勞動供給和勞動生產(chǎn)率。第二，工業(yè)制造業(yè)的一些原材料來自第一產(chǎn)業(yè)，氣候沖擊對第一產(chǎn)業(yè)（比如農(nóng)產(chǎn)品）的影響可能會進一步傳遞到下游的工業(yè)制造業(yè)生產(chǎn)中。第三，非農(nóng)部門生產(chǎn)鏈條相對較長，鏈條中的某一環(huán)因氣候沖擊而被破壞，整個產(chǎn)業(yè)都有可能遭受不利影響。比如，現(xiàn)代化車間內(nèi)的生產(chǎn)可能并不會受到極端高溫和極端降水等極端天氣事件的影響，然而運輸環(huán)節(jié)可能被極端天氣事件破壞。就國民經(jīng)濟總體而言，現(xiàn)階段越來越多的實證研究表明：氣候沖擊（氣溫上升、降雨減少和極端天氣事件等）的經(jīng)濟效應存在異質(zhì)性，對窮國經(jīng)濟造成的負面影響更大;氣候沖擊不僅會對經(jīng)濟體的絕對收入水平產(chǎn)生負向影響，而且還可能大幅降低國家的經(jīng)濟增長率。這一系列新發(fā)現(xiàn)為重新構建氣候-經(jīng)濟綜合評估模型奠定了堅實的實證基礎。

未來，氣候變化經(jīng)濟效應的研究應進一步延伸至微觀領域，探索氣候沖擊與農(nóng)村貧困陷阱、家庭流動性約束、家庭投資決策、個體短期收入和長期收入增長等的關系，探索更豐富的微觀傳導渠道。通過考察微觀個體的氣候變化適應措施，利用經(jīng)濟學政策評估工具評價各種潛在適應措施的實際效果，有助于強化氣候變化經(jīng)濟學研究的現(xiàn)實意義。

三、氣候變化的社會效應

（一）沖突與政治穩(wěn)定

過去十多年來，關于氣候沖擊（Climate Shocks）與沖突（Conflict）、政治穩(wěn)定性（Political Stability）關系的研究迅速增長，這方面的研究現(xiàn)已成為政治經(jīng)濟學研究的一個新熱點。

Miguel等檢驗了1981—1999年41個撒哈拉以南非洲國家降雨量變化與沖突的關系。他們發(fā)現(xiàn)，這些國家降雨量增長率下降將導致更多沖突，與此同時，這些國家的經(jīng)濟增長率也因降雨量下降而下降。他們將降雨量增長率作為經(jīng)濟增長率的工具變量，估計了經(jīng)濟增長與沖突的負向關系。Miguel E， Satyanath S，Sergenti E， “Economic shocks and civil conflict： An instrumental variables approach”， Journal of political Economy， vol.112， no.4（2004）， pp.725-753.該文為天氣波動-沖突的傳導機制提供了一個解釋：更低的降雨量使國家經(jīng)濟受到負面沖擊進而引發(fā)沖突事件。Almer等使用網(wǎng)格數(shù)據(jù)考察降水對撒哈拉以南非洲地區(qū)沖突的影響。他們以干旱指數(shù)作為氣候變化的代理變量，發(fā)現(xiàn)干旱指數(shù)每減少一個標準差，騷亂發(fā)生的概率會增加8.3%。Almer C， Laurent-Lucchetti J， Oechslin M， “Water scarcity and rioting： Disaggregated evidence from Sub-Saharan Africa”， Jun.5， 2017， https：//www.researchgate.net/publication/317622716_Water_scarcity_and_rioting_Disaggregated_evidence_from_Sub-Saharan_Africa， Jan.12， 2021.Burke等對氣溫和沖突關系的研究也得出了相似的結論：高溫將導致非洲沖突事件增加，氣溫上升1℃，發(fā)生內(nèi)戰(zhàn)的概率上升4.5%。Burke M B， Miguel E， Satyanath S， et al， “Warming increases the risk of civil war in Africa”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.106， no.49（2009）， pp.20670-20674.Jun發(fā)現(xiàn)，1970—2012年，撒哈拉以南非洲地區(qū)的玉米在生長季節(jié)經(jīng)歷高溫則會減產(chǎn)，進而增加沖突發(fā)生的概率;以1981—2000年的沖突情況為參照，預計到2031—2050年，氣候變暖將使國內(nèi)沖突發(fā)生率增加33%，到2081—3010年，該比例將增加100%。Jun T， “Temperature， maize yield， and civil conflicts in Sub-Saharan Africa”， Climatic Change，vol.142， no.1-2（2017）， pp.183-197.關于“2081—3010年”的預測時間存疑，在正文中，實際預測時間為“2081—2100年”，但是在摘要和引言部分為“2081—3010年”。此處依據(jù)摘要和引言的時間范圍。Harari等考察1997—2011年氣溫變化對非洲沖突的影響，在主要谷物的生長期，天氣條件的改善會降低沖突發(fā)生的概率。Harari M， Ferrara E L， “Conflict， climate， and cells： A disaggregated analysis”， Review of Economics and Statistics， vol.100， no.4（2018）， pp.594-608.

Bagozzi等發(fā)現(xiàn)，叛亂分子對平民的暴行經(jīng)常發(fā)生在發(fā)展中國家的農(nóng)村地區(qū)，但在不同地區(qū)暴行的發(fā)生頻率有差異。他們發(fā)現(xiàn)若旱季糧食減產(chǎn)，平民會更愿意保護糧食，從而導致叛亂分子對平民的暴行增加。Bagozzi B E， Koren O， Mukherjee B， “Droughts， land appropriation， and rebel violence in the developing world”， The Journal of Politics， vol.79， no.3（2017）， pp.1057-1072.Von Uexkull等發(fā)現(xiàn)，在多數(shù)情況下，干旱發(fā)生后，群體通過軍事手段挑戰(zhàn)國家政權的短期風險影響微小;但是對于依賴農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和在政治上受排斥的群體而言，當?shù)匕l(fā)生干旱將會增加持續(xù)暴力行為的可能性。Von Uexkull， Croicu N， Fjelde H， Buhaug H，“Civil conflict sensitivity to growing-season drought”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.113， no.44（2016）， pp.12391-12396.Schleussner等基于1980—2010年武裝沖突爆發(fā)和氣候相關自然災害的數(shù)據(jù)，利用事件符合分析（Event Coincidence Analysis）檢驗“與氣候相關災難的發(fā)生提高了種族劃分國家發(fā)生武裝沖突的風險”這一假設。分析發(fā)現(xiàn)，在全球范圍內(nèi)，武裝沖突爆發(fā)和諸如熱浪、干旱等災害發(fā)生的符合率為9%，在種族高度分化的國家中，約23%的沖突爆發(fā)與氣候災難大致同步。Schleussner C F， Donges J F， Donner R V， et al， “Armed-conflict risks enhanced by climate-related disasters in ethnically fractionalized countries”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.113， no.33（2016）， pp.9216-9221.Iyigun等通過考察1400—1900年（包括大部分小冰河時期）的降溫來分析氣候變化對沖突的長期影響，研究發(fā)現(xiàn)沖突加劇與氣候變冷有關。若同一地區(qū)在前一個時期經(jīng)歷了氣候變冷，則氣候變冷對沖突的影響會更大。Iyigun M， Nunn N， Qian N， “Winter is coming： The long-run effects of climate change on conflict， 1400-1900”， Jan.17， 2017， https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=2900038， Jan.16， 2021.此外，天氣驟變同樣會對國家的政治穩(wěn)定性造成影響。一些研究發(fā)現(xiàn)，天氣驟變使一些國家走向民主化，Burke P J， Leigh A， “Do output contractions trigger democratic change？”， American Economic Journal： Macroeconomics， vol.2， no.4（2010）， pp.124-157. Brückner M， Ciccone A， “Rain and the democratic window of opportunity”， Econometrica， vol.79， no.3（2011）， pp.923-947.平均氣溫上升提高了政治領導人非正式輪換（如政變）的概率。Dell M， Jones B F， Olken B A， “Temperature shocks and economic growth： Evidence from the last half century”， American Economic Journal： Macroeconomics， vol.4， no.3（2012）， pp.66-95.Obradovich分析了1925—2011年19個國家的選舉投票數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在年均氣溫高于21℃時，年均氣溫的升高會明顯降低官員的得票率。Obradovich N，“Climate change may speed democratic turnover”， Climatic Change， vol.140， no.2（2016）， pp.135-147.

天氣與沖突（或政治穩(wěn)定）的關系不僅在跨國研究中成立，一些專門針對單個國家的研究也獲得了相似的發(fā)現(xiàn)。Hidalgo等研究表明，1988—2004年巴西一些自治市降雨量驟減導致一系列不良后果，農(nóng)村地區(qū)的窮困人口私自侵占了大量的土地。 Hidalgo F D， Naidu S， Nichter S， et al， “Economic determinants of land invasions”， The Review of Economics and Statistics， vol.92， no.3（2010）， pp.505-523.Bohlken和Sergenti對印度的研究則發(fā)現(xiàn)，降雨量驟減導致穆斯林與印度教信徒暴動事件大幅增加。Bohlken A T， Sergenti E J， “Economic growth and ethnic violence： An empirical investigation of Hindu-Muslim riots in India”， Journal of Peace Research， vol.47， no.5（2010）， pp.589-600.Maystadt和Ecker對索馬里地區(qū)的研究表明，1997—2009年，干旱的發(fā)生導致該地區(qū)沖突事件增加。Maystadt J F， Ecker O， “Extreme weather and civil war： Does drought fuel conflict in Somalia through livestock price shocks？”， American Journal of Agricultural Economics， vol.96， no.4（2014）， pp.1157-1182.Caruso等考察了1993—2003年印度尼西亞氣候變化與暴力事件的關系，他們發(fā)現(xiàn)最低溫度（Minimum Temperature）升高會導致許多省份的糧食供應變少，暴力事件數(shù)量增加。Caruso R， Petrarca I， Ricciuti R， “Climate change， rice crops， and violence： Evidence from Indonesia”， Journal of Peace Research， vol.53， no.1（2016）， pp.66-83.Eastin發(fā)現(xiàn)，在菲律賓，降水量的增加會提高沖突發(fā)生的概率。過多的降水、臺風登陸和相應的糧食減產(chǎn)會引發(fā)沖突，死傷的人數(shù)增加。Eastin J， “Hell and high water： Precipitation shocks and conflict violence in the Philippines”， Political Geography， vol.63（2018）， pp.116-134.Crost等發(fā)現(xiàn)，在菲律賓，旱季降水量的增多會提高糧食產(chǎn)量并減少沖突的發(fā)生;與之相反，雨季降水量增加會對作物造成傷害并提高沖突發(fā)生的概率。Crost B， Duquennois C， Felter J H， et al， “Climate change， agricultural production and civil conflict： Evidence from the Philippines”， Journal of Environmental Economics and Management， vol.88（2018）， pp.379-395.

一些經(jīng)濟史研究分析了文明古國長達幾個世紀的天氣與沖突的關系，其中，兩篇關于古代中國的論文受到廣泛關注，這兩篇文章都使用了中國長達四百年的面板數(shù)據(jù)集，他們發(fā)現(xiàn)次優(yōu)的降雨量（Suboptimal Rainfall）會引發(fā)農(nóng)民起義。儒家文化在一定程度上緩解了上述效應， Kung J K， Ma C， “Can cultural norms reduce conflicts？ Confucianism and peasant rebellions in Qing China”， Journal of Development Economics， vol.111（2014）， pp.132-149.技術創(chuàng)新——耐旱能力更強的土豆的引入則進一步削弱了降雨驟減的負面效應。Jia R， “Weather shocks， sweet potatoes and peasant revolts in historical China”， The Economic Journal， vol.124， no.575（2014）， pp.92-118.Chambru考察17—18世紀氣溫變化對前工業(yè)化時期法國社會沖突的影響，發(fā)現(xiàn)氣溫每升高一個標準差，社會沖突發(fā)生的概率會增加5.3%。Chambru C， “Do the right thing！ Leaders， weather shocks and social conflicts in pre-industrial France”， Nov.5， 2019， https：//ideas.repec.org/p/hes/wpaper/0161.html， Jan.16， 2021.雖然近十年有關天氣與沖突或政治穩(wěn)定關系的研究迅速增加，但目前經(jīng)濟學界仍未達成共識。比如Ciccone發(fā)現(xiàn)，相比Miguel等在2004年提出的結論，如果將樣本期更新至2009年，撒哈拉以南非洲降雨量與沖突的正向關系明顯減弱了。Ciccone A， “Economic shocks and civil conflict： A comment”， American Economic Journal： Applied Economics， vol.3， no.4（2011）， pp.215-227.Miguel和Satyanath在一篇回應性的文章中指出，將降雨量增長率作為經(jīng)濟增長率的工具變量，在第一階段回歸中，如果僅采用2000—2009年的樣本，則降雨量與經(jīng)濟增長之間的負向關系并不顯著。Miguel E， Satyanath S， “Re-examining economic shocks and civil conflict”， American Economic Journal： Applied Economics， vol.3， no.4（2011）， pp.228-232.這一發(fā)現(xiàn)意味著，近些年隨著撒哈拉以南非洲國家對干旱氣候適應能力的增強，該地區(qū)的降雨量（或降雨量增長率）不再是合適的經(jīng)濟增長工具變量。Couttenier和Soubeyran利用1957—2009年撒哈拉以南非洲國家的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，如果僅在模型中控制線性形式的天氣變量，天氣與沖突的關系并不顯著，當回歸模型引入帕爾默干旱強度指數(shù)（Palmer Drought Severity Index）時，這一指數(shù)與沖突顯著正相關。Couttenier M， Soubeyran R， “Drought and civil war in Sub-Saharan Africa”， The Economic Journal， vol.124， no.575（2014）， pp.201-244.

對于實證研究中表現(xiàn)出來的不一致性（Inconsistency），有學者從文獻使用的氣象數(shù)據(jù)方面進行解釋。由于這些研究的氣象數(shù)據(jù)來自不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)庫（氣象站、網(wǎng)格、衛(wèi)星數(shù)據(jù)等），而不同的數(shù)據(jù)庫關于同一地區(qū)的氣溫和降雨量的統(tǒng)計存在一定程度的差異，尤其是降雨量，不同數(shù)據(jù)庫的差異非常明顯。Auffhammer M， Hsiang S， Schlenker W， et al， “Global climate models and climate data： A user guide for economists”， Rev Env Econ Policy， vol.7， no.2（2013）， pp.181-198.此外，還有學者從不同類型國家的異質(zhì)性方面給出了解釋。天氣驟變與貧窮國家的內(nèi)戰(zhàn)發(fā)生率顯著正相關，但是在富裕、政局穩(wěn)定的國家，氣候驟變并不會引發(fā)任何形式的內(nèi)戰(zhàn)。Dell M， Jones B F， Olken B A， “Temperature shocks and economic growth： Evidence from the last half century”， American Economic Journal： Macroeconomics， vol.4， no.3（2012）， pp.66-95.如果把兩種類型的國家混同在一起進行分析，最終結論很可能是天氣驟變與沖突或政治穩(wěn)定并無明顯的關系。Hsiang等對天氣驟變和沖突的研究進行了元分析（Meta-analysis，即收集研究氣候驟變和沖突關系的文獻，對此前該領域的實證研究重新進行估計），他們的研究表明，21項關于氣溫與沖突關系的回歸均表明氣溫與沖突正相關（并非所有系數(shù)均顯著），如果氣溫與沖突的真實關系是負相關或者不相關，那么不太可能出現(xiàn)如此一致的正相關結論。因此，他們認為氣溫與沖突正相關關系具備較高的可信度。他們重新估計了降雨量與沖突，發(fā)現(xiàn)在全部18項研究中有16項顯示，一旦降雨量出現(xiàn)異常，沖突事件將會增加。Hsiang S M， Burke M， Miguel E， “Quantifying the influence of climate on human conflict”， Science， vol.341， no.6151（2013）， p.1212.總的說來，天氣變量每波動一個標準差，發(fā)生沖突事件的概率將增加14%。Burke等對氣候變化與沖突進行了多層元分析（Hierarchical Meta-analysis），他們發(fā)現(xiàn)，偏離中等溫度和降水模式會系統(tǒng)性地增加沖突風險，且同期氣溫變化對沖突風險的影響最大，氣溫每升高一個標準差，騷亂、內(nèi)戰(zhàn)等群體政治沖突發(fā)生的概率增加11.3%。Burke M， Hsiang S M， Miguel E， “Climate and conflict”， Annual Review of Economics， vol.7， no.1（2015）， pp.577-617.

（二）人類健康（死亡率）

衛(wèi)生和健康經(jīng)濟學的諸多文獻對極端天氣與人類健康（死亡率）之間的關系進行了系統(tǒng)的研究。極端天氣能夠通過直接和間接渠道對人類健康造成負面影響。直接渠道表現(xiàn)為：極端高溫或低溫天氣會直接影響人類健康，尤其會對患有呼吸系統(tǒng)疾病和心血管疾病的人群產(chǎn)生嚴重負面影響。此外，高溫天氣與污染水平存在正相關關系，高溫還容易造成食物變質(zhì)，增加媒介傳播疾病的發(fā)病率。間接渠道表現(xiàn)為：極端天氣會降低家庭收入水平、勞動生產(chǎn)率，減少工作時間，破壞農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，造成沖突盛行、政治不穩(wěn)定等，這些不利因素將對人類健康造成顯著的負面影響。

不少研究發(fā)現(xiàn)，極端氣候事件對嬰兒和胎兒的健康造成了顯著的不利影響。極端高溫事件（30℃以上的高溫天氣）導致新生嬰兒體重下降，Deschenes O， Moretti E， “Extreme weather events， mortality， and migration”， The Review of Economics and Statistics， vol.91， no.4（2009）， pp.659-681.孕期颶風或臺風頻發(fā)則增加了新生兒死亡或出現(xiàn)并發(fā)癥的概率。Anttila-Hughes J K， Hsiang S M， “Destruction， disinvestment， and death： Economic and human losses following environmental disaster”， Feb.2， 2013， https：//www.researchgate.net/publication/256047958_Destruction_Disinvestment_and_Death_Economic_and_Human_Losses_Following_Environmental_Disaster， Jan.16， 2021. Currie J， Rossin-Slater M， “Weathering the storm： Hurricanes and birth outcomes”， Journal of Health Economics， vol.32， no.3（2013）， pp.487-503. Mendez-Figueroa H， Chauhan S P， Tolcher M C， et al， “Peripartum outcomes before and after hurricane harvey”， Obstetrics and Gynecology， vol.134， no.5（2019）， pp.1005-1016.Kudamatsu等合并了28個非洲國家的人口和健康調(diào)查數(shù)據(jù)，考察產(chǎn)前天氣與嬰兒死亡率的關系。他們發(fā)現(xiàn)，在非洲地區(qū)，無論持續(xù)高溫降雨還是持續(xù)干旱對人類都是極為不利的。持續(xù)高溫降雨將導致瘧疾盛行，瘧疾蔓延將導致嬰兒死亡率顯著上升，連續(xù)3個月更高的瘧疾發(fā)生率（預期）將導致新生嬰兒死亡率上升千分之三。此外，持續(xù)干旱也會通過引發(fā)農(nóng)業(yè)歉收和貧困，導致一些產(chǎn)婦營養(yǎng)不良，進而造成嬰兒死亡率上升。Kudamatsu M， Persson T， Strmberg D， “Weather and infant mortality in Africa”， Nov.12， 2012， https：//www.researchgate.net/publication/256045720_Weather_and_infant_mortality_in_Africa ， Jan.16， 2021.有研究發(fā)現(xiàn)，極端氣候所引致的嬰兒健康效應可能是長期的。Maccini S， Yang D， “Under the weather： Health， schooling， and economic consequences of early-life rainfall”， American Economic Review， vol.99， no.3（2009）， pp.1006-1026.通過考察出生于1953—1974年的印度尼西亞人在2000年的健康狀況，研究者發(fā)現(xiàn)，與其他時期出生的女性相比，嬰兒時期經(jīng)歷降雨更為充沛的氣候的成年女性，在身高、財富、受教育水平、健康水平等方面均具有明顯的優(yōu)勢，這一發(fā)現(xiàn)在一定程度上證明：天氣的好壞對人類健康不僅具有短期影響，還具有長期影響。

極度寒冷或者極度炎熱的天氣可能造成人口死亡率增加。Deschenes和Moretti利用美國人口日平均死亡率和日平均氣溫數(shù)據(jù)考察了極端氣溫對死亡率的影響。他們發(fā)現(xiàn)極端高溫（高于26℃）和極端低溫（低于-1℃）都會導致人口死亡率上升，其中極端低溫的效應具有持續(xù)性，而極端高溫的影響則主要來源于“豐收效應”（Harvesting），即一些原本即將去世的人因極端高溫天氣而提前死去。 Deschenes O， Moretti E， “Extreme weather events， mortality， and migration”， The Review of Economics and Statistics， vol.91， no.4（2009）， pp.659-681.Deschenes和Greenstone進一步研究發(fā)現(xiàn)，一些特定人群如老年人和嬰幼兒對極端氣溫更為敏感，極端高溫發(fā)生時該群體的死亡概率會更高。Deschenes O， Greenstone M， “Climate change， mortality， and adaptation： Evidence from annual fluctuations in weather in the US”， American Economic Journal： Applied Economics， vol.3， no.4（2011）， pp.152-185.極端高溫的影響存在明顯的國別差異。針對美國的研究發(fā)現(xiàn)，極端高溫日數(shù)導致死亡率相比正常天氣上升了0.1%～0.2%，Barreca A I， “Climate change， humidity， and mortality in the United States”， Journal of Environmental Economics and Management， vol.63， no.1（2012）， pp.19-34.而針對印度的研究則發(fā)現(xiàn)該數(shù)值高達0.75%， Burgess R， Deschenes O， Donaldson D， et al， Weather and Death in India，Cambridge： Massachusetts Institute of Technology， 2011.大約是美國的6倍，相當于美國1920—1930年的水平。極端高溫天氣的影響在不同區(qū)域和城鄉(xiāng)之間也存在顯著差異。在美國，經(jīng)常發(fā)生極端高溫天氣的州，人口死亡率對極端高溫事件的反應明顯小于其他不常出現(xiàn)高溫天氣的州，雖然這種州際差異在過去一百年中縮小了，但時至今日，氣候炎熱的州在適應極端高溫天氣方面仍然明顯地好于氣候寒冷的州。Barreca A， Clay K， Deschenes O， et al， “Convergence in adaptation to climate change： Evidence from high temperatures and mortality， 1900-2004”， The American Economic Review， vol.105， no.5（2015）， pp.247-251.而在印度，高溫效應的城鄉(xiāng)差異非常明顯。高溫日數(shù)每增加一個標準差，農(nóng)村人口死亡率將上升7.3%，而城市人口死亡率僅上升2.8%。Yu等以中國縣級面板數(shù)據(jù)為基礎，考察了極端氣溫對死亡率的影響。分析發(fā)現(xiàn)，溫度和死亡率之間存在一種穩(wěn)健的U型關系，說明極度寒冷或極度炎熱都會導致過量死亡。與極度炎熱相關的影響是使用美國數(shù)據(jù)研究結果的3.5倍，與極度寒冷相關的影響則是3.2倍，對老年人口的影響尤其大。Yu X M， Lei X Y， Wang M， “Temperature effects on mortality and household adaptation： Evidence from China”， Journal of Environmental Economics and Management， vol.96，no.C（2019）， pp.195-212.此外，Li和Gu利用1964—2008年中國各省年死亡率和逐日天氣變化的面板數(shù)據(jù)來估計溫度沖擊對死亡率的短期影響，主要研究結果顯示，平均氣溫上升1℃，每年的死亡率就會增加3.2%。此外，一年中日平均氣溫超過27℃的日子增加一天，該年的死亡率增加近01%，或增加約9520例額外死亡;一年中日平均氣溫超過30℃的日子增加一天，該年的死亡率增加近0.2%，或增加約19040例額外死亡。此外，高溫導致高死亡率的現(xiàn)象可能與高溫條件下自殺率陡增相關。Li C Z， Gu H Y， “Climate change and mortality evolution in China”， Journal of Environmental Management， vol.267（2020）， p.110622.Burke等使用美國和墨西哥數(shù)十年來的綜合數(shù)據(jù)考察自殺率是否受到氣候條件的系統(tǒng)影響。研究發(fā)現(xiàn)，月平均氣溫升高1℃，美國各州的自殺率上升0.7%，墨西哥各市的自殺率上升2.1%。在較熱和較冷的地區(qū)，這種影響相似，并且隨著時間的推移并未減弱。對超過6億個社交媒體中抑郁性語詞的分析表明，在更加溫暖的時期，心理健康狀況會惡化。Burke M， González F， Baylis P， et al， “Higher temperatures increase suicide rates in the United States and Mexico”， Nature Climate Change， vol.8， no.8 （2018）， pp.723-729.

在現(xiàn)代社會中，人類有機會充分利用各種電器設備來應對惡劣天氣的不利影響。關于適應措施（Measure of Adaptation）的研究，Deschenes、Greenstone和 Barreca選擇了家庭能源消費量（Residential Energy Consumption）這一間接測度指標，發(fā)現(xiàn)家庭能源消費量在極端高溫和極端低溫天氣下顯著增加，從而給出了人類采取應對措施減緩壞天氣負面效應的間接證據(jù)。Deschenes O， Greenstone M， “Climate change， mortality， and adaptation： Evidence from annual fluctuations in weather in the US”， American Economic Journal： Applied Economics， vol.3， no.4（2011）， pp.152-185. Barreca A， “Climate change， humidity， and mortality in the United States”， Journal of Environmental Economics and Management， vol.63， no.1（2012）， pp.19-34.Barreca等的研究則嘗試尋找直接證據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)家用空調(diào)這個調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度的現(xiàn)代設備大幅降低了極端高溫對人口死亡率的不利影響。Barreca A，Clay K， Deschenes O， et al， “Adapting to climate change： The remarkable decline in the US temperature-mortality relationship over the twentieth century”， Journal of Political Economy， vol.124， no.1（2016）， pp.105-159.1900—2004年26℃以上的高溫天氣對死亡率的影響降低了75%，高溫天氣對死亡率影響的下降主要出現(xiàn)在1960年之后。他們進一步的分析表明，1960年代前后家用空調(diào)（Residential Air Conditioning）開始出現(xiàn)在美國家庭，此后的20年里美國家庭空調(diào)占有率迅速增長。他們在模型中引入極端高溫和空調(diào)占有率的交互項，證實了20世紀美國因高溫導致的死亡率逐漸下降主要是因為家用空調(diào)在全國范圍內(nèi)的擴散（Diffusion）。

（三）人口遷移

面對不利的氣候沖擊，人類的一個常見反應是向外遷移，這一領域的研究近年來也逐漸受到經(jīng)濟學家的關注。Munshi在研究美國的墨西哥移民的社會網(wǎng)絡與就業(yè)的關系時發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象，當墨西哥國內(nèi)的某一個居民區(qū)降雨量在某年出現(xiàn)明顯下降時，第二年這個社區(qū)將會有更多居民遷移到美國，社區(qū)也會通過幫助居民遷到其他地區(qū)來應對不利的氣候沖擊。Munshi K， “Networks in the modern economy： Mexican migrants in the US labor market”， The Quarterly Journal of Economics， vol.118， no.2（2003）， pp.549-599.Feng等使用氣候變量作為糧食（玉米和小麥）產(chǎn)量的工具變量，考察了糧食產(chǎn)量變化與墨西哥人向境外移民的關系。Feng S， Krueger A B， Oppenheimer M， “Linkages among climate change， crop yields and Mexico-US cross-border migration”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.107， no.32（2010）， pp.14257-14262.他們發(fā)現(xiàn)氣候?qū)е拢–limate-driven）的糧食減產(chǎn)將使境外移民顯著增加，糧食產(chǎn)量下降10%，向境外遷移的人口數(shù)量將增加2%。Gray和Mueller利用孟加拉國農(nóng)村地區(qū)1700戶居民長達15年的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)分析了洪澇災害和糧食減產(chǎn)對災區(qū)人口國際流動的影響。他們發(fā)現(xiàn)洪澇災害的影響并不大，僅僅導致小規(guī)模的人口遷移（以女性和貧困家庭為主），而與洪澇無關的糧食減產(chǎn)才是孟加拉國人口大規(guī)模跨境遷移的主要原因;事實上，能夠成功向外遷移的人口并不是災區(qū)受損最嚴重的居民，而是居住在災區(qū)、經(jīng)濟條件較好的未受災居民。除了跨境遷移現(xiàn)象，受災人口在境內(nèi)跨地區(qū)遷移也非常普遍，因為這類遷移所花費的成本相對更低。Gray C L， Mueller V， “Natural disasters and population mobility in Bangladesh”， Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.109， no.16（2012）， pp.6000-6005.Hornbeck發(fā)現(xiàn)，1930年代的美國沙塵暴對災區(qū)經(jīng)濟造成了長期的負面影響。在經(jīng)濟調(diào)整措施中，農(nóng)業(yè)部門內(nèi)部的調(diào)整貢獻度不大（小于25%），縮小災區(qū)與其他地區(qū)的差距主要通過人口外遷來實現(xiàn)。重災區(qū)在1930—1950年出現(xiàn)大規(guī)模人口外遷，這些地區(qū)的人口相對數(shù)量（密度）從那時開始顯著下降。Hornbeck R， “The enduring impact of the American Dust Bowl： Short-and long-run adjustments to environmental catastrophe”， The American Economic Review， vol.102， no.4（2012）， pp.1477-1507.Hornbeck和Naidu考察了1927年密西西比特大洪災（Great Mississippi Flood）對美國黑人人口遷移和農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響。他們發(fā)現(xiàn)在洪災發(fā)生后黑人人口立即并且持續(xù)地遷出受災縣，隨著時間的推移，受災縣的農(nóng)場主逐步采用了資本密集型生產(chǎn)技術，率先實現(xiàn)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式。Hornbeck R， Naidu S， “When the levee breaks： Black migration and economic development in the American South”， The American Economic Review， vol.104， no.3（2014）， pp.963-990.Feng等考察了1970—2009年美國糧食產(chǎn)量與農(nóng)村人口境內(nèi)遷移的關系。他們發(fā)現(xiàn)，不利氣候條件（如玉米開花時遭遇極端高溫天氣）導致農(nóng)作物減產(chǎn)，使玉米主產(chǎn)區(qū)（Corn Belt）的農(nóng)村人口大量外遷（玉米主產(chǎn)區(qū)以外的地區(qū)則不受影響），農(nóng)作物產(chǎn)量下降1%，將導致位于美國玉米主產(chǎn)區(qū)的農(nóng)村人口凈流出量增加03%～04%。他們還發(fā)現(xiàn)，遷移人口的主體是年輕人而非老年人。Feng S， Oppenheimer M， Schlenke W， “Climate change， crop yields， and internal migration in the United States”， Nov.6， 2012， https：//ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/17734.html， Jan.25， 2021.因此，人口外遷的動因是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率下降而不是敏感人群（如老年人）對好氣候的偏好。Groeger和Zylberberg將臺風侵襲后的客觀變化與臺風前后的越南家庭數(shù)據(jù)進行匹配，分析發(fā)現(xiàn)家庭主要通過勞動力向城市地區(qū)遷移來應對收入的大幅下降。Groeger A， Zylberberg Y， “Internal labor migration as a shock coping strategy： Evidence from a typhoon”， American Economic Journal-Applied Economics， vol.8， no.2（2016）， pp.123-153.Boustan等分析了1920—2010年美國聯(lián)邦指定的自然災害的數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)輕度災難對遷移的影響較小，但隨著時間的推移，相關影響一直在增加，嚴重的自然災害使縣一級的人口遷移率提高了1.5%。Boustan L P， Kahn M E， Rhode P W， et al， “The effect of natural disasters on economic activity in US counties： A century of data”， May 18，2017，https：//papers.ssrn.com/so13/papers.cfm？abstract_id=2968248，Jan.15，2021. Minale利用縱向調(diào)查數(shù)據(jù)探討如何通過勞動生產(chǎn)力的渠道誘發(fā)城鄉(xiāng)人口遷移，研究發(fā)現(xiàn)降雨量減少一個標準差可使農(nóng)民的勞動力減少4.5%，遷移率增加約5%。Minale L， “Agricultural productivity shocks， labour reallocation and rural-urban migration in China”， Journal of Economic Geography， vol.18， no.4（2018）， pp.795-821.Barassi等利用1987—2015年中國30個省級行政區(qū)之間的雙邊遷移率考察了氣候異常（溫度、降水、日照）與人口遷移之間的關系。研究發(fā)現(xiàn)，氣候變化是影響遷移的重要因素，氣溫升高、降水增多和日照減少會促使人們向外遷移。Barassi M R， Ercolani M G， Herrerias M J， et al， “Climate anomalies and migration between Chinese provinces： 1987-2015”， Energy Journal， vol.39， no.S1（2018）， pp.123-145.Peri和Sasahara考察了1970—2000年溫度變化對城鄉(xiāng)遷移的影響，研究表明氣溫上升使貧困國家的城鄉(xiāng)遷移減少，中等收入國家的城鄉(xiāng)遷移增加。Peri G， Sasahara A， “The impact of global warming on rural-urban migrations： Evidence from global big data”， Nov.6， 2019， https：//ideas.repec.org/p/nbr/nberwo/25728.html， Jan. 9， 2021.

（四）暴力行為和犯罪

高溫可能影響人腦血清素的神經(jīng)傳遞，從而使人易沖動，產(chǎn)生攻擊性。Tiihonen J， Rsnen P， Hakko H， “Seasonal variation in the occurrence of homicide in Finland”， American Journal of Psychiatry， vol.154， no.12（1997）， pp.1711-1714.Jacob等考察了天氣對犯罪率的影響。他們發(fā)現(xiàn)在美國，周平均氣溫的上升將導致這個星期的暴力犯罪和財產(chǎn)犯罪案件顯著增加，降雨量的增加會減少暴力犯罪但對財產(chǎn)犯罪沒有影響。Jacob B，Lefgren L， Moretti E， “The dynamics of criminal behavior evidence from weather shocks”， Journal of Human Resources， vol.42， no.3（2007）， pp.489-527.Ranson利用美國縣級層面長達50年的月度犯罪記錄和天氣數(shù)據(jù)分析了氣溫對犯罪率的影響，他同樣發(fā)現(xiàn)氣溫對暴力犯罪有顯著的正向影響，而且二者之間的關系幾乎是線性的。氣溫對財產(chǎn)犯罪的影響則是非線性的，日平均氣溫低于4℃時財產(chǎn)犯罪案件顯著下降，而極端高溫并不會使財產(chǎn)犯罪案件增加。Ranson M， “Crime， weather， and climate change”， Journal of Environmental Economics and Management， vol.67， no.3（2014）， pp.274-302.此外，Mares和Moffett考察了近50年美國每月統(tǒng)一犯罪報告，研究犯罪事件數(shù)量與氣候變化的關系，氣候變化和犯罪發(fā)生率之間存在顯著的正相關關系，氣溫比正常水平高出1℃，犯罪率就會增加近1%。Mares D M， Moffett K W， “Climate change and crime revisited： An exploration of monthly temperature anomalies and UCR crime data”， May 1， 2019，https：//www.researchgate.net/publication/333115279_Climate_Change_and_Crime_Revisited_An_Exploration_of_Monthly_Temperature_Anomalies_and_UCR_Crime_Data， Jan.3， 2021.

天氣因素還可能通過影響家庭收入這一間接渠道引發(fā)犯罪行為。Miguel對坦桑尼亞的研究發(fā)現(xiàn)，極端降雨事件將導致年長女性被謀殺的概率顯著上升，一種可能的解釋是，降雨異?？赡軐е录彝ナ杖脘J減，家庭戶主通過“剔除”缺乏生產(chǎn)能力的老年成員來應對這一負面沖擊。Miguel E， “Poverty and witch killing”， The Review of Economic Studies， vol.72， no.4（2005）， pp.1153-1172.Mehlum等研究發(fā)現(xiàn)，在19世紀的巴伐利亞，降雨量偏少導致谷物產(chǎn)量減少，谷物價格高漲而實際工資下降，進而使犯罪率增加。Mehlum H，Miguel E， Torvik R， “Poverty and crime in 19th century Germany”， Journal of Urban Economics， vol.59， no.3（2006）， pp.370-388.Sekhri和Storeygard的研究發(fā)現(xiàn)了相似的情況，近些年來印度謀殺新娘案件的發(fā)生率在降雨量異常偏低的時期更高，這一現(xiàn)象很可能是受害者不能提供足夠的嫁妝所致。Sekhri S， Storeygard A， “The impact of climate variability on crimes against women： Dowry deaths in India”， Biologia， vol.67， no.4（2011）， pp.751-761.

（五）氣候變化社會效應研究評述

考察氣候變化的社會效應進一步豐富了氣候變化經(jīng)濟學的研究內(nèi)容，相關研究不再局限于經(jīng)濟領域，而是涉及政治學、社會學、人口學甚至犯罪學等多個學科。因此，氣候變化社會效應研究中學科交叉的特征特別明顯，這在一定程度上強化了經(jīng)濟學科及其研究工具的影響力，有助于各學科之間的交叉與融合。經(jīng)濟學方法介入氣候變化社會效應研究，除了提供更先進的研究工具，在探索和識別微觀傳導機制方面也有巨大貢獻。

首先，經(jīng)濟學研究方法注重人類行為的風險，將個體響應和適應行為作為研究重點，這種方式有助于研究者準確識別氣候沖擊的傳導機制。比如，經(jīng)濟分析方法總結發(fā)現(xiàn)，天氣-政治不穩(wěn)定的傳導機制包含四個方面。第一，極端天氣事件造成經(jīng)濟總產(chǎn)出下降，這在很大程度上降低了從事暴力活動和對抗政府的機會成本。第二，經(jīng)濟總產(chǎn)出下降導致政府稅收收入減少，財政層面出現(xiàn)困難，政府維持穩(wěn)定的能力降低。第三，極端氣候事件導致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)引發(fā)食品價格上漲，食品價格飛漲很可能引發(fā)饑民暴亂，一旦這種暴亂波及全國，政治不穩(wěn)定在所難免。第四，不利氣候引發(fā)人口外遷，導致難民流入地的沖突事件增加。氣候沖擊-人口遷移的傳導機制主要體現(xiàn)在兩個方面：一方面，不利的氣候沖擊導致農(nóng)業(yè)減產(chǎn)和農(nóng)村家庭收入下滑，部分家庭成員通過境內(nèi)遷移或跨境遷移尋找新的謀生手段，幫助家庭應對不利沖擊，抑或舉家遷移至氣候更為友好的地區(qū)，落地生根從事農(nóng)業(yè)或非農(nóng)生產(chǎn)工作。另一方面，極端天氣事件帶來的經(jīng)濟、生理或心理傷害最終影響了居民的地理偏好，居民選擇遷移至氣候條件更適宜的地區(qū)安居樂業(yè)或安享晚年，比如，對氣候條件敏感的老年人口傾向于離開嚴寒或酷熱地區(qū)，選擇氣候溫和怡人的地區(qū)養(yǎng)老。

其次，氣候變化社會效應研究與自然科學交叉融合，將自然科學在實驗室中獲得的研究成果擴展到現(xiàn)實環(huán)境中，利用社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)而非實驗數(shù)據(jù)進行大樣本研究，適應措施和調(diào)節(jié)機制在氣候變化社會效應的研究中至關重要。氣候沖擊與人類健康（死亡率）、犯罪與暴力行為的關系具有豐富的生理學醫(yī)學研究基礎。比如，極端天氣會提高患有呼吸系統(tǒng)疾病和心血管疾病的人群的發(fā)病率和死亡率;高溫天氣加速食物腐敗變質(zhì)，加劇疾病傳播;高溫天氣可能影響人腦血清素的神經(jīng)傳遞，使人暴躁不安，沖動易怒。氣候變化社會效應研究以社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析為基礎，適應措施在減緩氣候沖擊不利影響方面的作用不容忽視。比如，家用空調(diào)的出現(xiàn)極大地降低了高溫天氣事件的死亡效應，此類發(fā)現(xiàn)不僅具有很強的政策意義，也可幫助相關部門精準評估極端天氣事件的實際影響，而不是僅僅使用自然科學研究的實驗結論進行簡單的預測。

總之，經(jīng)濟學方法介入氣候變化社會效應研究，不僅豐富了氣候變化微觀傳導機制的研究，還顯著提升了政策評估的效率。進一步拓寬氣候變化社會效應的研究范圍，有助于促進各學科的交叉融合，加快研究方法和技術手段的創(chuàng)新。

四、總結與展望

雖然氣候變化經(jīng)濟學僅僅是環(huán)境經(jīng)濟學領域的一個很小的分支，并且起步較晚，但是最近十多年來該領域的研究成果迅速增長，研究深度和廣度都不亞于環(huán)境經(jīng)濟學的其他分支領域，自然科學和社會科學的學科交叉在這一領域取得了非常好的成效?？偟膩碚f，過去十多年來氣候變化經(jīng)濟學研究表現(xiàn)出以下兩大趨勢：第一，研究范圍迅速擴張。早期關于氣候變化經(jīng)濟效應的研究主要集中在農(nóng)業(yè)領域，最近十幾年來，研究對象開始擴展到包括經(jīng)濟增長、人類健康、勞動生產(chǎn)率、政治沖突、工業(yè)生產(chǎn)和國際貿(mào)易等在內(nèi)的非農(nóng)經(jīng)濟和社會科學領域。第二，實證方法不斷進步。早期的研究大多采用截面回歸方法（包含特征價值模型），近期大部分研究則采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型和分布滯后模型方法來克服遺漏變量偏誤和模型誤設問題，采用二項式、多項式和區(qū)間回歸的方法考察非線性效應，并采用長期平均、長期差分和交互項方法來測度人類適應氣候變化的表現(xiàn)。高頻氣象數(shù)據(jù)的使用進一步助推了研究方法的進步。

盡管過去十多年有關氣候變化經(jīng)濟與社會效應的研究成果頗豐，但現(xiàn)有文獻仍存在一些不夠完善的地方。關于氣候沖擊的經(jīng)濟效應的實證研究大多基于宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)，基于大樣本微觀數(shù)據(jù)的研究較少，長期追蹤微觀面板數(shù)據(jù)的研究更少，尤其是分析氣候沖擊對發(fā)展中國家企業(yè)層面和家庭層面影響的研究仍不多見。對人類適應氣候變化能力的評估，已有研究提到的適應措施仍相對較少（如空調(diào)設備、大壩和蓄水池、作物調(diào)整等），實踐中，人類應對不利氣候沖擊的措施多種多樣，其他一些潛在的適應措施也應該被納入研究。此外，氣候變化造成的影響是多維度的，包括經(jīng)濟、社會、政治、生態(tài)和文化的影響等，對氣候變化的作用渠道和傳導機制的分析仍有待進一步拓寬和深入。〔責任編輯：沈 丹〕