灾害成本：赫多尼克定价、邻里效应和尼泊尔廓尔喀地震（英）

政策研究工作文件10668灾害成本核算享乐主义定价 ， 邻里效应和尼泊尔戈尔卡地震Vincent A. Floreani Mart í n Rama南亚区域首席经济学家办公室 2024 年 1 月授权公开披露授权公开披露 政策研究工作文件系列传播了正在进行的工作结果，以鼓励就发展问题交换意见。该系列的目标是快速得出发现，即使演示文稿还不够完善。论文带有作者的姓名，应相应地引用。本文表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表国际复兴开发银行 / 世界银行及其附属组织的观点，也不代表世界银行执行董事或它们所代表的政府的观点。Abstract在发展中国家，灾害频繁发生，而且显然有害，但准确估计其总成本和分配影响具有挑战性。本文提出了一种微观模拟方法来迅速做到这一点，借鉴了贫困分析和城市经济学的概念。由于房价反映了特定的生活条件，当地收入机会和当地获得服务的现值，因此它们在灾难之后的变化可以解释为衡量家庭所产生的福利成本。享乐定价函数用于基于破坏来估计此类变化。经历了住宅本身，但也经历了其周边地区遭受的整体破坏。第一个要素是由于生活条件恶化而造成的损害，而第二个要素是由于收入机会和获得服务的机会减少而造成的损失。通过估算 2015 年尼泊尔戈尔哈地震的成本来说明所提出的方法。总体而言，估计的影响与官方评估的影响相当。但是由于邻域效应的关键影响，其空间分布存在显着差异。本文是南亚地区首席经济学家办公室的产物。这是世界银行为开放其研究并为世界各地的发展政策讨论做出贡献的更大努力的一部分。政策研究工作文件也在 http: / / www 上发布。世界银行。org / prwp.作者可以通过 vfloreai @ ifc 联系。org 或 mrama @ worldba 。由研究支持团队制作政策研究工作文件 10668 成本灾难 ： 享乐主义定价 ， 邻里效应和尼泊尔戈尔卡地震Vincent A. Floreani 和 Mart í n Rama *关键字:地震 ， 享乐价格 ， 估算租金 ， 住房 ， 微观模拟 ， 自然灾害 ， 邻里效应 ， 尼泊尔 ， 空间经济学 ， 福利。JEL:C31, D60, I30, O18, Q54, R12, R20, R21, R23*文森特 A.Floreai 与欧洲投资基金和 Marti Rama 与世界银行。通讯作者是 Vicet Floreai v.floreai @ eif 。作者非常感谢 Virgilio Galdo，Hemag Karelia，Ye Li，Sailesh Tiwari，Hiroi Uemats 以及 2022 年 6 月 7 日在马赛举行的第 21 届杂志的参与者的有见地的评论和建议。论文中的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表作者所属组织的观点。 21. Introduction就人类生活和家庭福利而言，自然灾害频繁且代价巨大。就在 2015 年，尼泊尔发生了大规模的戈尔卡地震，全球记录了 396 次灾难，较贫穷的国家占 119 个受影响国家中的 95 个 （ EM - DAT 数据库，2016 年 5 月访问 ） 。从历史上看，发展中国家经历了 80% 的灾害记录 （ Noy 2009 ） 。随着更多的人口生活在贫困中，以及更有限的财政空间来应对，较贫穷的国家必将经历更大的困难 （ Fomby，Ieda 和 Loayza 2013 ） 。然而，有多少更大，很难说 (Kliese 和 Start Mill 1994) 。灾难最明显的成本源于它造成的人类死亡和伤害。估计这一成本需要对生命的统计价值进行一些衡量 ， 这是一个具有自身方法论挑战的问题 ， 本文并未试图解决。除了这些直接的人类影响之外，灾害往往导致家庭福利大幅下降。下降的部分原因是灾难造成的住房破坏，部分原因是灾难对经济活动和获得服务的间接影响。有时这两个部分分别称为损坏和损失。它们之间的边界并不总是容易划定的。然而，直观地说，被破坏的资产属于第一类，而业务中断属于第二类 （ Hallegatte 和 Przylsi 2010 ） 。灾难的实际成本原则上可以通过私人保险索赔和政府提供的紧急支持来评估，前者产生损失的估计，后者产生损失的估计。但是，在发展中国家，正式的保险范围是部分的，灾难发生后政府的支持往往不足。因此，这种评估将导致严重低估。由于缺乏发达经济体可获得的直接信息，发展中国家自然灾害成本的估计需要基于其他数据来源，并结合有理由的假设。本文提出了一种严格的方法，可以使用相对有限的信息集，快速评估自然灾害的成本及其在地区和人口群体中的分布。拟议的方法结合了从贫困衡量和城市经济学中借用的概念。它的两个主要原则是关注住房的价值，并明确模拟这一价值如何受到灾害的直接和间接影响。贫困分析表明，住房不仅是家庭财富的重要组成部分 ： 它们也是其效用和消费倾向的重要组成部分 （ Lipto 和 Ravallio 1995，Berger 等人。2018 年，和 Ceriai 等人。2023 年 ） 。住房是家庭福利的良好代表，其在家庭中的分布为发展中国家的不平等提供了可靠的衡量标准 （ Va der Weide 等人。2018) 。在本文提出的方法中，通过估算的房价来获取住房的价值 - 家庭认为自己的房屋价值多少。 3反过来，城市经济学表明，房价与当地经济状况密切相关。在总体水平上，房价与经济活动呈正相关 (Aizema 等人。2016) 。但是在地方一级，它们受到邻里效应或局部溢出效应的影响，其影响随距离而减小 （ Goodma 1978，Drlaf 2004，Rossi - Hasberg 等人。2010 年，Ioaides 2010) 。选择住所和居住社区确实是共同的决定，受住所特征的影响，也受社区提供的社交互动，收入机会和公共服务的影响。因为住房是家庭福利的一个很好的代表，而且房价受到当地条件的影响，所以灾难发生后不久，住房价值的变化可以解释为衡量居住者所经历的福利损失。这种解释不需要假设住房是唯一的家庭资产，而只是假设他们可能持有的其他资产和负债 — — 如现金或非正式债务 — — 不受灾难的影响，特别是不受灾难对他们所在社区的影响。估算房价的变化是通过享乐定价函数估算的。这些是回归，在其解释变量中包括住宅的特征及其所在位置的特征 （ Balcazar 等人。2017 年，2016 年白银 ） 。拟议的方法特别关注邻里效应。同样，随着更繁荣的社区更具吸引力，引发了更大的当地住房需求，相对而言，更严重受损的社区的住房价值应该会出现更大的下降。该估算建立在 Grieso 和 White （ 1989 ） 提供的理论基础上，并通过 Ioaides 和 Zabel （ 2003 ） 向美国以及 Sog 和 Zeo （ 2012 ） 向中国的申请提供了依据。灾难发生后估计的房价变化又可以分解为两个要素。首先是住宅遭受的物理破坏造成的价值下降 ； 第一个要素反映了生活条件现值的变化，可以与损害概念联系起来。第二是由于周围地区遭受的破坏而造成的下降 ； 第二个要素表明了收入机会和获得与住宅相关的服务的现值的变化，在精神上类似于损失概念。实施拟议方法的唯一两个要求是提供关于灾害前估算的房价和住宅特征的分类信息，以及关于灾后实物资产状况的地理分类信息。实际上，有关房价和特征的数据通常可以从代表性的家庭调查中获得，而有关资产破坏程度的数据则可以从实地调查或卫星图像中获得。实施所提出的方法的第一步是使用家庭调查数据来估计灾难发生前住宅价值的享乐价格函数 ， 其规范包括邻里效应。其次 ， 使用合理的规则将不同类型的有形资产的当地破坏率分配给调查中的单个家庭。第三 ， 4本着微观模拟的精神，这些规则允许预测受损住宅的新估计房价。第四, 计算每个地理区域中的所有住宅的预测平均值。第五，将这些新的邻里效应插入享乐价格函数中，可以预测所有住房的新估算房价。然后重复步骤四和五，直到估算的房价收敛到稳定值。以尼泊尔为例，说明了拟议的方法，尼泊尔是一个极易遭受自然灾害的国家 (世界银行 2022) 。重点是 2015 年戈尔哈地震的成本。在总体上，这项工作产生的灾难成本与随后几个月进行的灾后需求评估 （ PDNA ） 联合报告的灾难成本相似 （ 国家计划委员会 2015 年 ） 。然而，从更细分的角度来看，受灾最严重的地区的估计灾害成本要高得多，而其他地区则要低得多。与官方评估存在差异的主要原因是受灾最严重的地区的邻里效应强度。2. 与文学的关系对住房价值的关注标志着与以往评估灾害成本的方法不同 ， 以往评估灾害成本的方法往往依赖于其他指标。简化后 ， 这些其他指标包括国民账户、实物资产实地调查和卫星图像。对总体产出及其组成部分的国民账户数据进行前后比较，为评估灾害对发展中国家的影响提供了一种直接的方法。鉴于全球每年发生大量事件，可用于进行此类比较的观测数量很大。反过来，大量样本可以根据灾难的类型，规模和国家的发展水平来确定影响 （ Loayza 等人。2012).一些研究甚至集中在范围更窄的灾害上，例如风暴 （ Ishizawa 和 Mirada 2019 ），飓风 （ Strobl 2012 ） 和地震 （ Webb 等人。2002).基于这种方法的研究表明，严重的灾害会引发产出和贸易的显着收缩 （ Gasseber 等人。2010).然而，他们的估计对假设相当敏感，特别是因为灾难发生后几年的观察到的收入可能会因为与重建有关的投资而增加。此外，除了少数例外 (Kashiwagi 等人。2021 年 ），基于国民账户的估计无法按地理区域划分成本，这对于目标支持至关重要。重要的是，当需要快速估算以指导实地的援助和重建工作时，等待可靠的国民账户数据的发布可能不切实际。像在 PDNA 背景下进行的快速实地调查解决了其中一些问题。实地调查通常侧重于受灾害影响最大的地理区域。实地团队评估现有的公共和私人资产，评估其在灾难后的状况，并从当地经济代理人那里收集定性投入。结果是一个丰富的信息集，用于预测灾难对当地经济活动的影响和。 5估计资产重建或重置的成本 ， 确定最紧迫的需求 ， 并在此基础上制定恢复战略。第二种方法往往是全面的，并且通常在短短几周或几个月内对灾害的成本做出了有用的估计。但是，它面临的主要挑战之一是将有关实物破坏的信息转换为货币价值。通常无法获得灾难发生前公共和私人资产的市场价值或投资成本的基线报告，并且当场有根据的猜测可能会带来很大的误差。以货币形式评估收入机会和获得服务的变化可能更具挑战性。由于这些困难，基于第二种方法的研究的准确性和相关性受到质疑 （ Jeggle 和 Boggero 2018 ） 。使用实地调查数据的一种替代方法是依靠遥感技术。以这种方式进行可以提高跨地理区域的测量一致性，并提供实时估计。基于第三种方法的研究利用了建成区的卫星图像和夜间光强度来推断自然灾害在地方一级的影响。例如，对中国台风的分析表明，当一个地区 50 ％ 的财产被破坏时，当地的经济活动下降了 20 ％ （ Elliott 等人。2015).该第三种方法的优点包括可以生成成本估计的速度以及它们的高空间粒度。然而, 也有缺点。积累的数据可以评估物理破坏的程度，而不是被破坏资产的市场价值。同样，夜间光照强度提供了有关经济活动长期趋势的信息，特别是在各个国家和地区，但不太适合评估其短期波动 （ Ezra 等人。2023 年 ） 。卫星图像可能不足以理清灾害对人口群体的影响。另一方面 ， 本文提出的方法通过依赖微观模拟与现有的灾害文献密切相关。这些是计算练习 ， 使用以前家庭调查或人口和住房普查的资产和收入分类数据来评估样本中的每个家庭如何受到特定灾害的影响。本着这种精神，Rozeberg 和 Halledate （ 2016 ） 协调了 89 个新兴和发展中国家的代表性家庭调查，并估计 “地震，风暴潮，海啸和旋风平均每年使 30 万至 290 万人陷入极端贫困。 ”同样，Sofias 等人。（ 2020 ） 为菲律宾