原文標題：Weather Shocks[1]
原文作者：Ewen Gallic, Gauthier Vermandel
發(fā)表期刊：Working paper
發(fā)表年份：2019年
關(guān)鍵字：農業(yè)、商業(yè)周期、氣候變化、天氣沖擊
一、研究背景
現代宏觀(guān)經(jīng)濟學(xué)商業(yè)周期理論模型中，經(jīng)濟波動(dòng)是各種外生沖擊引起的，但天氣因素卻很少作為一種重要的沖擊來(lái)源引入理論分析。然而近40年的統計數據表明，熱浪與干旱等極端天氣災害在全球范圍內都造成了重大的經(jīng)濟損失，并且從頻率和損失程度來(lái)看，都似乎有不斷增長(cháng)的趨勢。這意味著(zhù)天氣沖擊會(huì )從農業(yè)部門(mén)傳導到整個(gè)實(shí)體經(jīng)濟，尤其對農業(yè)國家則更是如此。
本文以新西蘭作為小型開(kāi)放農業(yè)國家的代表，研究了包含天氣因素在內的多個(gè)沖擊來(lái)源對實(shí)體經(jīng)濟波動(dòng)的傳導機制與影響程度的定量結果。理論模型在實(shí)際經(jīng)濟周期（RBC）框架基礎上，把企業(yè)部門(mén)劃分為農業(yè)和非農業(yè)兩部門(mén)，農業(yè)部門(mén)生產(chǎn)力受天氣災害等影響。模型中天氣災害發(fā)生時(shí)，不僅生產(chǎn)函數會(huì )面臨一個(gè)損失，而且土地作為一種生產(chǎn)要素也將遭受損失，并影響下一期的產(chǎn)出。家庭部門(mén)為農業(yè)與非農業(yè)部門(mén)提供勞動(dòng)力，并且勞動(dòng)力不能完全自由地跨部門(mén)流動(dòng)。非農業(yè)部門(mén)同時(shí)也為農業(yè)部門(mén)提供中間品（肥料、農藥、種子等）用以改善肥力。新西蘭是國際主要的農業(yè)出口國，模型中引入了國外消費者，并且面臨消費需求沖擊。
本文實(shí)證部分主要基于上述理論模型進(jìn)行貝葉斯估計，數據樣本包含從1992年2季度到2016年4季度共91組觀(guān)測值，每組觀(guān)測值包括GDP、消費、投資、工作時(shí)長(cháng)、農業(yè)產(chǎn)值、國外產(chǎn)值、實(shí)際匯率、干旱指數共8個(gè)變量。除此以外，本文通過(guò)VAR（向量自回歸）模型對同樣的數據樣本進(jìn)行了計量估計。
二、實(shí)證研究
與不存在天氣沖擊的基準模型對比，實(shí)證結果強烈拒絕了天氣沖擊不造成產(chǎn)出損失的原假設，這意味著(zhù)天氣因素極有可能在經(jīng)濟波動(dòng)中具有不可忽視的重要影響，天氣沖擊應當是經(jīng)濟周期的重要來(lái)源之一。
與VAR模型實(shí)證結果相一致，干旱事件會(huì )導致農業(yè)部門(mén)面臨較大（1.5%）的產(chǎn)出損失，而土地生產(chǎn)力本身的下降高達22%，這迫使農場(chǎng)主加大了通過(guò)非農產(chǎn)品（如灌溉用水、肥料和農藥等）使用來(lái)補償干旱影響，刺激了對非農部門(mén)的需求，非農部門(mén)產(chǎn)出會(huì )面臨暫時(shí)性上升?？傮w而言會(huì )使得總GDP和總消費下降0.2%。與VAR模型相比，DSGE估計結果表明經(jīng)濟波動(dòng)對干旱沖擊更為敏感。
理論方差分解的結果表明，天氣沖擊與其他類(lèi)型的沖擊來(lái)源（本文主要劃分為供給側沖擊、需求側沖擊、國外沖擊和天氣沖擊四類(lèi)）相比，對經(jīng)濟波動(dòng)影響相對更為滯后和更具持久性，這導致天氣沖擊的短期影響相對較低，然而長(cháng)期的影響則被大大低估。對歷史數據進(jìn)行方差分解，樣本期內天氣對產(chǎn)出波動(dòng)的影響大致在4%~-6%之間。
從圖中（黃色區域）可見(jiàn)，平均而言?xún)杉径葍忍鞖鉀_擊對GDP波動(dòng)率的貢獻僅2%，然而10季度天氣沖擊為GDP合共貢獻了接近20%的波動(dòng)率，50季度以及更長(cháng)期可達30%。
圖中紅線(xiàn)部分即為天氣沖擊對給各經(jīng)濟變量的影響估計，嚴重干旱能導致GDP 超過(guò)1%的損失。
三、氣候變化情景分析
前述結論基于氣候維持現有的水平不變的假定，本部分將考察氣候變化下，不同情景對經(jīng)濟波動(dòng)的不同影響。IPCC（聯(lián)合國政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì )）第五次評估報告采用了四個(gè)溫室氣體濃度情景，按低至高不同代表路徑濃度(RCP)排列分別為RCP2.5、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5[2]。在RCP2.5情景中，天氣沖擊的方差要比1994~2016年平均水平低8.24%，使得GDP波動(dòng)下降2.5%。RCP8.5情景下天氣沖擊的方差將樣本期高51.91%，使得GDP波動(dòng)上升15.89%。
從福利分析結果看，與無(wú)天氣沖擊相比，當前氣候條件下福利損失等價(jià)于0.19%的消費損失（Consumption Equivalent），而RCP8.5情景下將導致相當于0.29%的消費損失。
四、 政策啟示
第一，天氣沖擊將導致農業(yè)生產(chǎn)的收縮，并且傳導到整個(gè)經(jīng)濟體。這表明天氣因素應當是不可忽視的經(jīng)濟波動(dòng)來(lái)源。第二，氣候變化將導致極端天氣事件的頻率和強度上升，這將導致經(jīng)濟波動(dòng)上升。第三，本文模型（盡管沒(méi)有引入貨幣政策）可為評估貨幣政策緩解天氣沖擊對實(shí)體經(jīng)濟波動(dòng)的影響提供一個(gè)基礎模型。第四，對于低收入而言特別是缺乏有效的保險市場(chǎng)的國家，財政政策可以承擔巨災防范的角色。第五，對金融業(yè)而言，基于對宏觀(guān)經(jīng)濟穩定的不可忽視的影響，天氣巨災風(fēng)險的測量有必要納入到資產(chǎn)定價(jià)中。
原文摘要：
How much do weather shocks matter? The literature addresses this question in two isolated ways: either by looking at long-term e?ects through the prism of theoretical models, or by focusing on short-term e?ects using empirical analysis. We propose a framework to bring together both the short and long-term e?ects through the lens of an estimated DSGE model with a weather-dependent agricultural sector. The model is estimated using Bayesian methods and quarterly data for New Zealand using the weather as an observable variable. In the short-run, our analysis underlines the key role of weather as a driver of business cycles over the sample period. An adverse weather shock generates a recession, boosts the non-agricultural sector and entails a domestic currency depreciation. Taking a long-term perspective, a welfare analysis reveals that weather shocks are not a free lunch: the welfare cost of weather is currently estimated at 0.19% of permanent consumption. Climate change critically increases the variability of key macroeconomic variables (such as GDP, agricultural output or the real exchange rate) resulting in a higher welfare cost peaking to 0.29% in the worst case scenario.
附注
[1] Ewen Gallic, Gauthier Vermandel. Weather Shocks. 2019. halshs-02127846
[2] RCP8.5是人們慣常的用法，即到2100年時(shí)，空氣中的二氧化碳濃度要比工業(yè)革命前的濃度高3~4倍。RCP6.0和RCP4.5是指自2080年以后，人類(lèi)的碳排放就降低，但依然要超過(guò)允許數值。RCP2.5則是四個(gè)情景中最理想的，它假設人類(lèi)在應對氣候變化之后，采用更多積極的方式使得未來(lái)10年，溫室氣體排放開(kāi)始下降，到本世紀末，溫室氣體排放就成為負值。
文獻分析：
陳川祺 中央財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院博士生
指導老師：
王遙 中央財經(jīng)大學(xué)綠色金融國際研究院院長(cháng)
