撒哈拉以南非洲：增强抵御气候相关灾害的能力Eric M. Pondi、Seung Mo Choi、Pritha MitraWP/22/39基金组织工作论文描述了作者正在进行的研究并发表以征求意见和鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，并不一定代表基金组织、其执董会或基金组织管理层的观点。2022二月 基金组织工作论文描述了作者正在进行的研究并发表以征求意见和鼓励辩论。基金组织工作文件中表达的观点是作者的观点，并不一定代表基金组织、其执董会或基金组织管理层的观点。© 2022 国际货币基金组织 WP/22/39基金组织工作文件非洲部撒哈拉以南非洲：增强抵御气候相关灾害的能力，作者：Eric M. Pondi、Seung Mo Choi、Pritha Mitra*Boileau Loko 授权于 2022 年 2 月分发抽象的：本文评估了气候相关灾害对中期增长的影响，并分析了可以显着提高抗灾能力的关键结构领域。结果表明：(i) 气候相关灾害对中期增长产生重大负面影响，尤其是对撒哈拉以南非洲地区； (ii) 鉴于灾害的非线性累积效应，灾害的强度远比其频率重要。在撒哈拉以南非洲，电气化（促进灌溉）被发现对于减少干旱造成的破坏最为有效，而改善医疗保健和教育成果对于提高对洪水和风暴的抵御能力至关重要。更好地获得金融、电信和在农业中使用机器也会产生重大影响。JEL 分类号：Q54、O13、E60关键词：气候变化、增长、复原力建设、撒哈拉以南非洲作者的电子邮件地址：epondiendengle@imf.org； schoi@imf.org； pmitra@imf.org* 我们要感谢 Zamid Aligishiev、Boileau Loko、Cian Ruane、Haris Tsangarides、Martha Woldemichael、姚嘉雄以及基金组织非洲部在 2019 年 9 月至 2020 年 2 月期间组织的气候变化讲习班和研讨会的参与者。 Edna Mensah 提供了出色的研究协助。 内容I.II.A.B.III.A.B.C.D.IV.A.B.V.数字图 1：EMDE：基于模型的预测增长和灾难代理 8图 2：如果结构性因素改善，灾害对 SSA 中期增长的影响会减少 13表格表 1：变量描述 5表 2：部分经济体：具有灾害指标 (GMM) 的增长模型 9表 3：部分经济体：具有灾害指标的增长模型（固定效应）10表 4：￿2模型 (5) 中的估计值 12表 5 (A1)：来自 Barro (2003) 的带有控制的基线模型 – GMM 估计 17表 6 (A2)：Barro (2003) 中带有控制的替代模型 – 固定效应估计 18表 7 (A3)：使用干旱指标（强度）的政策响应分析 19表 8 (A4)：洪水代理（强度）的政策响应分析 20表 9 (A5)：使用流行病代理（强度）的政策响应分析 21表 10 (A6)：使用风暴代理（强度）的政策响应分析 22表 11 (A7)：具有灾害指标的增长模型（不同频率代理，GMM）23 基金组织工作文件撒哈拉以南非洲：增强抵御气候相关灾害的能力I.介绍撒哈拉以南非洲（SSA）正日益遭受气候变化的影响。近年来，干旱、洪水和风暴的频率和强度——例如飓风伊代和肯尼斯，以及厄尔尼诺-南方涛动 (ENSO) 引起的干旱——都在增加。鉴于 SSA 依赖雨养农业，这些灾害对该地区的经济表现造成严重影响，尤其是通过农业、贸易和服务业（Jones 和 Olken，2010；Garcia Verdu 等，2019）。对于最无力应对这些冲击后果的低收入家庭来说，后果最为明显。 COVID-19 大流行和其他近期与健康和农业相关的流行病（例如埃博拉病毒、蝗虫侵袭）已经通过大大削弱人口的经济和健康状况，进一步加剧了 SSA 对气候冲击的脆弱性。在设计大流行后恢复战略时，SSA 政策制定者可能正在考虑迫切需要的气候恢复措施，以保持该地区的增长和发展前景。然而，疫情造成的巨大经济损失限制了政府的财力和人力资源。各国政府必须优先考虑各项政策措施。为了协助这一过程，本文研究了气候相关灾害如何影响中期经济增长，以及哪些结构性领域在减少其对 SSA 的不利经济和社会后果方面最有效。我们分析的第一部分发现气候相关灾害对中期增长产生重大负面影响，特别是对 SSA 而言。例如，干旱对 SSA 的影响大约是其他新兴和发展中经济体的三倍。我们还证实了过去的调查结果（Cavallo 等人，2013 年；Fomby 等人，2013 年），即灾害的强度比其频率更重要，因为发现对中期增长的不利影响与强度有关。这可以用连续灾害的非线性累积效应来解释，并强调自然灾害对增长的影响最好用大规模灾害来估计。1 所有这些结果都是基于我们为理解中期增长而建立的模型在 SSA 中，基于宏观经济变量以及灾害的频率和强度（遵循 Barro，1991 年；Loayza 等人，2012 年）。该模型解释了灾难后人力资本可能无法恢复的损失（因死亡、营养不良或入学率降低）对长期增长产生负面影响——尽管灾难对经济活动的近期损害通常被外国金融活动所抵消援助、汇款和重建。我们分析的第二部分强调了对于建立抵御气候相关灾害的能力最关键的结构领域。鉴于 SSA 对温室气体排放的贡献有限，本文重点关注适应策略而非缓解策略。2 特别是，电气化与灌溉相结合是增强抗旱能力的关键；医疗保健和教育对于最大程度地减少洪水和风暴造成的损失最为重要；获得金融、电信和农业机械的使用也使1 Cavallo 等人（2013 年）表明，“[......] 在某些数据集中构成自然灾害的门槛可能比较宽松”。2 应对气候变化的挑战需要在两个方面进行投资：(1) 适应——由政府间气候变化专门委员会 (IPPC) 定义为“对实际或预期气候及其影响进行调整的过程”——这主要取决于个人国家战略； (2) 减缓——国际植保公约将其定义为“减少温室气体来源或增加温室气体汇的人为干预措施”——这需要全球协调一致的努力，并且在过去 30 年中一直是国际社会全球议程的一部分（例如，联合国气候变化框架公约、京都议定书、缔约方会议）。然而，主要由于重要利益相关者之间的战略不同，温室气体的显着减少并未实现。 基金组织工作文件撒哈拉以南非洲：增强抵御气候相关灾害的能力对复原力建设的重大贡献。这些调查结果基于对特定类型灾害进行的政策响应分析。为了完整起见，在当前的大流行环境中，分析还包括流行病，但结果尚无定论。本文通过多种渠道为现有文献做出贡献。通过开发一个模型来展示各种政策变量如何提高 SSA 对气候变化的抵御能力，它与气候变化研究的分支相关，该分支评估与各种类型的灾害相关的经济影响（Loayza 等人，2012 年；Cavallo 等人）等人，2013）。值得注意的是，该领域过去的大部分研究都集中在全球变暖的后果上，通过提供全球情景和估计气温升高对结果的影响（Dell 等人，2008 年；Tol，2009 年；Acemoglu 等人，2012 年） ；伯克等人，2015）。本文还为有关使用面板数据和气候变化变量估计的增长模型的文献做出了贡献。具体来说，它遵循伊斯兰教（1995）和Loayza 等人提出的策略。 (2012)，因为引入气候变化代理需要使用稀疏增长模型。然而，与后者不同的是，我们的分析包括同时评估与灾害强度和频率相关的影响。最后，本文有助于制定提高对气候相关自然灾害抵御能力的战略（Laframboise 和 Loko，2012 年；Marto 等人，2018 年；Cantelmo 等人，2019 年；Melina 和 Santoro，2021 年）。在本文的其余部分安排如下。第二部分介绍了我们分析中应用的数据，包括如何量化与气候相关的灾害。第三部分应用影响分析，量化气候相关灾害对中期增长的影响。第四节详细介绍了政策响应分析，该分析衡量了选定的结构性改革领域在多大程度上可以提高对气候相关灾害的抵御能力。第五节总结。II.数据：气候相关灾害和其他变量的代理A. 气候相关灾害的定量代理：强度和频率根据灾害流行病学研究中心 (CRED) 编制的紧急事件数据库 (EM-DAT) 以及整篇论文，与气候相关的灾害被定义为与气候相关的灾害，这些灾害最小程度地导致一种以下通行费：至少 10 人死亡，至少 100 人受影响，宣布紧急状态，或呼吁国际援助。第三节和第四节的计量经济学战略都依赖于将灾害的量化代理引入增长模型 à la Barro (1991)。与气候有关的灾害可以通过其强度和频率影响经济结果。因此，他们的量化代理必须考虑这两个维度。在这方面，我们的策略是采用两个独特的（但不是排他的）代理。强度代理强度代理是用一个虚拟变量定义的，该变量提供有关灾害的年度总影响是否影响超过 0.01% 的人口的信息。具体来说，遵循 Fomby 等人。 (2013)，在 t 年，国家 i 的 k 类灾害的强度测量如下： 基金组织工作文件撒哈拉以南非洲：增强抵御气候相关灾害的能力￿,￿5￿ ￿,￿￿,￿.在哪里￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿和￿￿￿￿￿￿￿￿代表与相关的总死亡人数和总受影响人数￿,￿￿,￿t.3 年 i 国发生的 k 类灾害￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿,￿是国家 i 在 t 年的人口。频率代理频率代理考虑了与年内灾害发生相关的总影响。由于连续灾害的非线性累积效应，只考虑灾害的数量作为频率代理会产生误导。4 为此，遵循 Loayza 等人。 （2012），在国家 i 的 t 年，与 k 类灾害相关的频率代理定义如下：在哪里￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿和￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿,￿定义如前。使用在其分子中同时考虑死亡人数和受影响人数的频率代理作为稳健性检查（附件 3）.5我们的代理建立在人力资本破坏（而不是物质资本破坏）之上。该策略主要受数据可用性驱动，因为 EM-DAT 数据库主要提供与自然灾害相关的死亡人数和受影响人群的信息。也可以使用基于实物资本破坏的策略，但有关经济成本的数据很少。然而，实物资本恶化可以通过传统的增长模型控制来捕捉。请注意，尽管两种类型的代理都收集有关灾害总体严重程度的信息，但强度代理旨在区分具有先验重大宏观经济影响的灾害，而频率代理则包括所有灾害，而没有事先考虑其严重程度。B. 其他变量我们的分析基于 1960-2018 年间覆盖 181 个国家的面板数据库，根据可用性进行选择。该小组从世界经济展望 (WEO)、世界发展指标 (WDI) 和紧急事件数据库 (EM-DAT) 中获取信息。为了纠正短期干扰并避免我们的增长回归产生嘈杂的结果，我们遵循伊斯兰教（1995）并将年度数据汇总到五年窗口中，新值是窗口的平均值。因此，最终面板有 12 个五年期。然而，强度和频率代理是3 有关分配给死亡人数和受影响人群的权重的更多详细信息，请参阅 Fomby 等人。 （2013）。请注意，灾害数据是按年计算的。因此，与 k 类灾害相关的年度数据是当年与此类灾害相关的所有影响的总和。4 例如，当连续发生两次灾难时，第二次灾难造成的损失可能包括第一次灾难的一部分，因为部分人口（尤其是最贫困的人口）可能无法在第二次灾难之前完全恢复。퐹푎푡푎푙푖푡푖푒푠푘 + 0.3∗퐴푓푓푒푐푡푒푑푘频率代理结果见附件 3￿￿￿￿￿￿￿￿￿2 ￿,￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿￿,￿ 基金组织工作文件撒哈拉以南非洲：增强抵御气候相关灾害的能力聚合的方式不同，因为聚合强度代理旨在捕捉破坏性灾害的比例，而聚合频率代理则给出与灾害相关的死亡人数与人口之间的比率。影响分析的控制变量是 Loayza 等人的控制变量。 (2012)，它提出了一个包含灾难代理的增长模型。 Barro (2003) 的控制变量在附件 1 中用作稳健性检查。政策反应分析基于大量控制变量，旨在捕捉小组国家的各种社会经济方面。表 1 提供了所有变量的数据源。表 1：变量说明多变的说明（来源）用于影响分析的变量（增长模型）干旱、洪水、流行病和风暴的强度/频率 由代理定义人均对数国内生产总值实际