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[文摘]李承政 李旭辉 顾海英:气候变化计量经济学方法研究进展
2019年08月09日 14:44 来源:《城市与环境研究》2019年第1期 作者:李承政 李旭辉 顾海英 字号

内容摘要:气候计量经济学(Climate Econometrics)由Hsiang(2016)提出,针对的是气候变化经济学领域常用和新发展出来的计量经济方法。过去十多年该领域已经获得了长足的发展。

关键词:

作者简介:

  【作者单位】李承政,暨南大学;李旭辉,上海交通大学;顾海英,上海交通大学。  

 

  气候计量经济学(Climate Econometrics)由Hsiang(2016)提出,针对的是气候变化经济学领域常用和新发展出来的计量经济方法。过去十多年该领域已经获得了长足的发展。

  在过去的10年里,实证计量经济学家开始广泛使用高分辨率的气象数据,运用面板数据计量经济模型来估计天气冲击(Weather Shocks)对社会、经济和人类健康的影响。针对气候变化的经济影响进行实证研究面临的一个重要挑战在于:如何用面板数据模型估计的天气冲击影响(短期效应)去评估过去气候变化的影响以及推断未来气候变化的影响(长期效应)。由于气候变化经济学学科交叉的特殊属性,如何为日益增加的实证研究需求建立一个科学的理论基础一直是摆在实证研究者面前的难题之一。

  气候计量实证研究方法主要有:截面数据分析方法、面板数据分析方法和混合分析方法(长期差分法)。

  截面数据分析方法大致可分为两类。一类被称为生产函数法(一些研究模拟了作物生长过程),通过建立气候与作物产量之间的函数关系,并利用估计的生产函数模拟气候变化对农业生产的影响(Adams, 1989; Hansen, 1991; Kaiser et al., 1993; Rosenzweig and Parky, 1994; Adams et al., 1995; Lobell et al., 2007)。生产函数法常使用实验数据来进行校准分析,该方法的一个重要缺陷在于它难以刻画农户适应气候变化的能力:在生产函数法的基本设定下,农户既不能引入新的作物品种,也无法改变农地用途。截面数据模型另一个经典的例子来自MendelsohnShaw(1994)采用的特征价格模型(Hedonic Model)。他们以农场价格为因变量,以作物生长季节气温和农场的其他特征为自变量进行回归分析,并利用估计的参数预测未来气候变化对美国农业的影响。由于农场主了解当地的气候及其历史变化,也能够对未来气候变化的趋势做出一定的预测。因此,他们会通过及时调整种植结构或改变土地用途来实现自身利润最大化,所有的这些适应措施的成效都将最终反映到农地市场价格上。因此,相比于以农作物产量为被解释变量的回归模型(生产函数法),以农地价格作为被解释变量的特征价格模型能够更为准确地识别出气候变化对农业生产的真实影响。

  截面数据回归方法面临的一个潜在问题是,它很可能存在遗漏变量偏误。例如,Schlenker(2005)的研究指出MendelsohnShaw(1994)采用的特征价格模型对灌溉这一因素特别敏感,将“灌溉可得性”这一指标加入模型后,MendelsohnShaw(1994)得出的“气候变化对农业没有显著影响”的结论在旱作农业区并不成立。实际上,气候变化(变暖)能显著降低旱作农业区的土地价格。实际研究中规避模型遗漏变量风险的一个常见做法是,在截面回归模型中控制足量的解释变量,如Nordhaus(2006)在他所构建的全球层面地理-经济截面模型中控制了平均气温、平均降雨、平均海拔高度、崎岖程度、土壤类别和到港口距离等众多影响因素。解决模型遗漏变量偏误的另一种可选做法是,限制观察值的次级样本(Sub-samples of Observations)。比如Dell(2009)考察气温对人均收入的影响时,使用了12个国家的(地级)市级层面数据,控制了国家固定效应、州(省)固定效应进行回归分析,这一做法有效地缓解了跨国截面回归中存在的遗漏变量偏误。Albouy(2010)分析气温对美国房价的影响时,只进行了区内比较(Within-locality Comparison)而没有进行跨区比较(Cross-locality Comparison),一些不可观测的片区固定特征可能与气候因子相关,从而导致模型参数估计存在偏误。

  需要特别指出的是,通过往截面回归模型中加入足够多的控制变量这一方式,并不一定就能够减少模型的估计偏误,如果加入的控制变量是内生的或其本身就由气候决定,那么模型中引入这些控制变量将产生所谓的“坏控制”(Bad Controls)和“过度控制问题”(Over-controlling Problem)。此外,一些不随时间变化的因素(如地理、文化、习俗和制度等)也可能会影响因变量,由于相关数据可能难以获取或者根本无法准确观测,截面回归模型往往无法将它们加入。

  由于截面数据分析方法往往存在遗漏变量偏误并且无法描述人类适应气候变化能力的变化。近10年来应用计量经济学家开始利用面板数据分析方法来考察天气冲击的影响。实践中气候经济学家还分别采用了一系列具体的面板数据计量经济模型来考察天气—经济之间的非线性效应、天气冲击的时滞和位移、天气效应的异质性以及调节因子的实际效果。

  针对截面数据模型和面板数据模型在分析气候变化的效应方面可能存在的缺陷,近期研究者们发展出了一套混合分析方法(Hybrid Approach),它被称为长期差分法(Long Difference Approach),该方法有助于研究者们量化适应或强化效应的大小。它有两种含义相近但具体形式不同的表达式,一种可以称之为长期平均模型设定(Long Average Specification),它与面板数据模型具有相同计量表达式,但此时模型中的因变量和自变量都已取其长期平均值。

  其中,截面数据分析方法以生产函数法和特征价格法为代表;面板数据分析方法包括固定效应模型、分布滞后模型、非线性模型和交互项方法等;混合分析方法则包括长期平均法和长期差分法。各种计量分析方法都有各自的优缺点,比如,截面数据模型对研究数据频率要求低,但遗漏变量问题难以避免;面板数据模型在因果识别方面优势明显,但其估计系数无法直接用于长期预测(天气变化效应不等同于气候变化效应);混合分析方法结合了截面数据和面板数据分析方法的优点,但对数据结构要求特别高;等等。

  过去十多年来,针对气候变化的经济学研究在方法学上取得了长足的进步,该领域的研究成果颇丰。总的来说,气候变化经济学在研究方法方面表现以下三大趋势。(1)实证计量方法不断进步。早期的研究大多采用截面回归方法(包含生产函数法、特征价值模型等),随后大部分研究则采用(动态)面板数据模型和分布滞后模型方法来克服遗漏变量偏误和模型误设问题。(2)考察气候冲击的非线性效应。最近的研究通过在模型中引入二项式、多项式,设置温度和降雨区间,构造极端气候强度指数(比如热指数)等方式考察气候冲击的非线性效应。(3)对人类适应气候变化的能力进行研究。最近的研究通过对比不同气候带(区域)气候反应函数的差异,对比气候冲击的短期效应和长期效应,采用长期差分、长期平均方法,或通过在模型中引入交互项(如气温与空调占有率、降雨量与蓄水池数量交互项)等方式测度人类适应气候变化能力的大小。

  虽然气候变化经济学仅仅是环境经济学领域的一个很小的分支并且起步较晚,但其研究深度和广度都不亚于环境经济学的其他任何领域,自然科学和社会科学学科交叉在这一领域也取得了非常好的成效。早期关于气候(变化)经济效应的研究主要集中在农业领域,最近十年以来其研究对象开始延伸到包括经济增长、人类健康、劳动生产率、政治冲突、能源消费、工业生产和国际贸易等在内的更广泛领域。随着研究对象的不断扩展,研究数据来源多样,如新近的一些研究开始使用网络大数据进行研究(Kirilenko et al., 2015 ; Baylis,2015),必然要求研究方法不断进步,我们期待气候变化经济学研究方法取得新进展,推动整个环境经济学学科乃至整个经济学科不断发展。

作者简介

姓名:李承政 李旭辉 顾海英 工作单位:

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