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[文摘]李承政 李旭輝 顧海英:氣候變化計量經濟學方法研究進展
2019年08月09日 14:44 來源:《城市與環境研究》2019年第1期 作者:李承政 李旭輝 顧海英 字號

內容摘要:氣候計量經濟學(Climate Econometrics)由Hsiang(2016)提出,針對的是氣候變化經濟學領域常用和新發展出來的計量經濟方法。過去十多年該領域已經獲得了長足的發展。

關鍵詞:

作者簡介:

  【作者單位】李承政,暨南大學;李旭輝,上海交通大學;顧海英,上海交通大學。  

 

  氣候計量經濟學(Climate Econometrics)由Hsiang(2016)提出,針對的是氣候變化經濟學領域常用和新發展出來的計量經濟方法。過去十多年該領域已經獲得了長足的發展。

  在過去的10年里,實證計量經濟學家開始廣泛使用高分辨率的氣象數據,運用面板數據計量經濟模型來估計天氣沖擊(Weather Shocks)對社會、經濟和人類健康的影響。針對氣候變化的經濟影響進行實證研究面臨的一個重要挑戰在于:如何用面板數據模型估計的天氣沖擊影響(短期效應)去評估過去氣候變化的影響以及推斷未來氣候變化的影響(長期效應)。由于氣候變化經濟學學科交叉的特殊屬性,如何為日益增加的實證研究需求建立一個科學的理論基礎一直是擺在實證研究者面前的難題之一。

  氣候計量實證研究方法主要有:截面數據分析方法、面板數據分析方法和混合分析方法(長期差分法)。

  截面數據分析方法大致可分為兩類。一類被稱為生產函數法(一些研究模擬了作物生長過程),通過建立氣候與作物產量之間的函數關系,并利用估計的生產函數模擬氣候變化對農業生產的影響(Adams, 1989; Hansen, 1991; Kaiser et al., 1993; Rosenzweig and Parky, 1994; Adams et al., 1995; Lobell et al., 2007)。生產函數法常使用實驗數據來進行校準分析,該方法的一個重要缺陷在于它難以刻畫農戶適應氣候變化的能力:在生產函數法的基本設定下,農戶既不能引入新的作物品種,也無法改變農地用途。截面數據模型另一個經典的例子來自MendelsohnShaw(1994)采用的特征價格模型(Hedonic Model)。他們以農場價格為因變量,以作物生長季節氣溫和農場的其他特征為自變量進行回歸分析,并利用估計的參數預測未來氣候變化對美國農業的影響。由于農場主了解當地的氣候及其歷史變化,也能夠對未來氣候變化的趨勢做出一定的預測。因此,他們會通過及時調整種植結構或改變土地用途來實現自身利潤最大化,所有的這些適應措施的成效都將最終反映到農地市場價格上。因此,相比于以農作物產量為被解釋變量的回歸模型(生產函數法),以農地價格作為被解釋變量的特征價格模型能夠更為準確地識別出氣候變化對農業生產的真實影響。

  截面數據回歸方法面臨的一個潛在問題是,它很可能存在遺漏變量偏誤。例如,Schlenker(2005)的研究指出MendelsohnShaw(1994)采用的特征價格模型對灌溉這一因素特別敏感,將“灌溉可得性”這一指標加入模型后,MendelsohnShaw(1994)得出的“氣候變化對農業沒有顯著影響”的結論在旱作農業區并不成立。實際上,氣候變化(變暖)能顯著降低旱作農業區的土地價格。實際研究中規避模型遺漏變量風險的一個常見做法是,在截面回歸模型中控制足量的解釋變量,如Nordhaus(2006)在他所構建的全球層面地理-經濟截面模型中控制了平均氣溫、平均降雨、平均海拔高度、崎嶇程度、土壤類別和到港口距離等眾多影響因素。解決模型遺漏變量偏誤的另一種可選做法是,限制觀察值的次級樣本(Sub-samples of Observations)。比如Dell(2009)考察氣溫對人均收入的影響時,使用了12個國家的(地級)市級層面數據,控制了國家固定效應、州(?。┕潭ㄐв謝毓櫸治?,這一做法有效地緩解了跨國截面回歸中存在的遺漏變量偏誤。Albouy(2010)分析氣溫對美國房價的影響時,只進行了區內比較(Within-locality Comparison)而沒有進行跨區比較(Cross-locality Comparison),一些不可觀測的片區固定特征可能與氣候因子相關,從而導致模型參數估計存在偏誤。

  需要特別指出的是,通過往截面回歸模型中加入足夠多的控制變量這一方式,并不一定就能夠減少模型的估計偏誤,如果加入的控制變量是內生的或其本身就由氣候決定,那么模型中引入這些控制變量將產生所謂的“壞控制”(Bad Controls)和“過度控制問題”(Over-controlling Problem)。此外,一些不隨時間變化的因素(如地理、文化、習俗和制度等)也可能會影響因變量,由于相關數據可能難以獲取或者根本無法準確觀測,截面回歸模型往往無法將它們加入。

  由于截面數據分析方法往往存在遺漏變量偏誤并且無法描述人類適應氣候變化能力的變化。近10年來應用計量經濟學家開始利用面板數據分析方法來考察天氣沖擊的影響。實踐中氣候經濟學家還分別采用了一系列具體的面板數據計量經濟模型來考察天氣—經濟之間的非線性效應、天氣沖擊的時滯和位移、天氣效應的異質性以及調節因子的實際效果。

  針對截面數據模型和面板數據模型在分析氣候變化的效應方面可能存在的缺陷,近期研究者們發展出了一套混合分析方法(Hybrid Approach),它被稱為長期差分法(Long Difference Approach),該方法有助于研究者們量化適應或強化效應的大小。它有兩種含義相近但具體形式不同的表達式,一種可以稱之為長期平均模型設定(Long Average Specification),它與面板數據模型具有相同計量表達式,但此時模型中的因變量和自變量都已取其長期平均值。

  其中,截面數據分析方法以生產函數法和特征價格法為代表;面板數據分析方法包括固定效應模型、分布滯后模型、非線性模型和交互項方法等;混合分析方法則包括長期平均法和長期差分法。各種計量分析方法都有各自的優缺點,比如,截面數據模型對研究數據頻率要求低,但遺漏變量問題難以避免;面板數據模型在因果識別方面優勢明顯,但其估計系數無法直接用于長期預測(天氣變化效應不等同于氣候變化效應);混合分析方法結合了截面數據和面板數據分析方法的優點,但對數據結構要求特別高;等等。

  過去十多年來,針對氣候變化的經濟學研究在方法學上取得了長足的進步,該領域的研究成果頗豐。總的來說,氣候變化經濟學在研究方法方面表現以下三大趨勢。(1)實證計量方法不斷進步。早期的研究大多采用截面回歸方法(包含生產函數法、特征價值模型等),隨后大部分研究則采用(動態)面板數據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。(2)考察氣候沖擊的非線性效應。最近的研究通過在模型中引入二項式、多項式,設置溫度和降雨區間,構造極端氣候強度指數(比如熱指數)等方式考察氣候沖擊的非線性效應。(3)對人類適應氣候變化的能力進行研究。最近的研究通過對比不同氣候帶(區域)氣候反應函數的差異,對比氣候沖擊的短期效應和長期效應,采用長期差分、長期平均方法,或通過在模型中引入交互項(如氣溫與空調占有率、降雨量與蓄水池數量交互項)等方式測度人類適應氣候變化能力的大小。

  雖然氣候變化經濟學僅僅是環境經濟學領域的一個很小的分支并且起步較晚,但其研究深度和廣度都不亞于環境經濟學的其他任何領域,自然科學和社會科學學科交叉在這一領域也取得了非常好的成效。早期關于氣候(變化)經濟效應的研究主要集中在農業領域,最近十年以來其研究對象開始延伸到包括經濟增長、人類健康、勞動生產率、政治沖突、能源消費、工業生產和國際貿易等在內的更廣泛領域。隨著研究對象的不斷擴展,研究數據來源多樣,如新近的一些研究開始使用網絡大數據進行研究(Kirilenko et al., 2015 ; Baylis,2015),必然要求研究方法不斷進步,我們期待氣候變化經濟學研究方法取得新進展,推動整個環境經濟學學科乃至整個經濟學科不斷發展。

作者簡介

姓名:李承政 李旭輝 顧海英 工作單位:

轉載請注明來源:中國社會科學網 (責編:張文齊)
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