放光对局部温度的影响

放光对局部温度的影响 Da Hoang、Duong Le、Ha Nguyen和Nikola Spatafora WP/24/178 国际货币基金组织（IMF）工作论文描述了作者正在进行的研究，并出版以引发讨论和促进辩论。 国际货币基金组织工作论文中表达的观点是作者的观点，并不一定代表国际货币基金组织、其执行委员会或管理层的意见。 2024AUG IMF工作文件 非洲司和能力发展研究所 放光对局部温度的影响 由Da Hoang，Duong Trung Le，Ha Nguyen和Nikola Spatafora编写 授权发行由Luc Eyraud和梅赛德斯Garcia - Escribano于2024年8月 国际货币基金组织（IMF）工作论文描述了作者正在进行的研究，并出版以引发讨论和促进辩论。国际货币基金组织工作论文中表达的观点是作者的观点，并不一定代表国际货币基金组织、其执行委员会或管理层的意见。 摘要：我们使用了一个新的数据集来估算温度对经济活动的影响，在现有文献中，这一影响是在更地理空间和时间上进行细分的。以每月频率分析30公里网格单元，温度对产出有负面、高度统计显著且量级较大的影响：月平均温度每升高1°C，夜间灯光（作为地方经济活动的代理指标）减少0.77%。即使温度暂时增加的影响，其效应也能持续近一年。温度的上升对较贫穷国家的增长影响尤其巨大，这表明它们对气候变化的影响更为脆弱。 推荐引用:黄，达，杜安东，阮海，斯帕托拉，尼科拉。2024年。“揭示温度对地方的影响”。国际货币基金组织工作论文第24/178号，华盛顿特区，国际货币基金组织。 工作文件 放光对局部温度的影响 由Da Hoang，Duong Trung Le，Ha Nguyen和Nikola Spatafora1编写 Contents I.导言5 II.数据和经验规范7 II.1Data .....................................................................................................................................................................................................................7 III.调查结果12 III.1当代影响12III.2动态效果15 IV.鲁棒性检查16V.结论19 参考文献21 附录23 A.补充结果23B.Data描述：Google Earth Engine 29 I.Introduction 气候变化是全球面临的关键挑战。气温正在上升。干旱、洪水、野火和大规模风暴发生的频率增加，造成毁灭性影响。理解气温上升——气候变化最基础的表现形式——对经济活动的影响，对于适应与减缓措施至关重要。 经济文献普遍发现，较高的温度对经济活动造成伤害，特别是对于炎热和贫困国家。早期的研究考察了平均气温与宏观经济变量（如Sachs和Warner, 1997；Gallup、Sachs和Mellinger, 1999）之间的关系，并发现较热的国家往往更贫穷。然而，这种关系可能受到被遗漏变量（如国家制度）的影响。近期的研究利用国内温度波动来控制慢变国家特性。这些研究发现，在贫困国家中，较高的温度会降低经济增长（Dell等人, 2012；Acevedo等人, 2020；Colacito等人, 2019）。负面影响体现在总要素生产率增长减少（Letta和Tol, 2019）、投资和劳动生产率减少（Acevedo等人, 2020；Kalkuhl和Wenz, 2020）以及各产业生产率减少（Lepore和Fernando, 2023）。Burke等人(2015)记录了温度的非线性效应：平均年度温度上升时，经济成长增加直至约13°C，之后关系反转。 文献通常探讨平均年均温度对年度经济结果的影响。3然而，特定地点的温度随季节变化可能差异巨大。例如，华盛顿特区（Washington, D.C.）一年内的温度变化幅度很大（见附录图1）；接近21°C的年平均值可能被误导性地视为温和，因为华盛顿特区冬季寒冷、夏季炎热。因此，全年平均温度可能会错过重要的波动，强调了进行更高频率分析的重要性。 同样地，对大范围地理区域（如国家或甚至省份）进行平均温度计算可能会忽略重要细节。温度及其波动、经济活动的结构和其对温度的敏感性可能在空间上变化巨大。因此，研究温度的影响需要在更细致的空间层次上进行分析。 在这篇论文中，我们明确承认温度及其影响具有高度的异质性和局部性。为此，我们通过时间与空间上的精细分解数据，分析了温度与经济活动之间的联系。我们研究了每月温度对30公里×30公里网格单元内的经济活动的影响。将分析细化到网格和月度层面，使我们能够更精确地估算不同气候区间的温度效应。这一分析提供了新的见解， 补充现有的文献研究，这些研究主要关注国家层面的年平均气温与经济成果。4 粒度分析伴随着其自身的挑战。首先也是最明显的问题是在地方层面缺乏经济数据。在这篇论文中，我们通过夜间灯光强度来代理当地经济活动。大量文献指出夜间灯光作为经济活动指标的价值（Chen和Nordhaus, 2011；Hu和Yao, 2022；Martinez, 2022；Asher等人, 2021）。与我们的研究相关，Felbermayr等人(2022)探讨了风暴、过量降雨、干旱和寒冷天气对由夜间灯光代理的经济活动的影响。 总体而言，我们发现温度对夜间灯光增长具有负面且高度统计学显著的影响。相关地，我们的异质性分析表明，在平均温度相对较低的地区，这种显著的影响同样存在。在收入分布广泛的国家中观察到了这种显著效应，尽管在较贫穷地区的统计意义更大。 在我们完全指定的模型下，每月平均温度每增加1°C，当月夜间灯光的同期年增长率会降低0.77%。相对应的，关于GDP的夜间灯光弹性估计表明，这将导致GDP增长率相对于基线减少0.5至0.77个百分点。这一幅度大于文献中通常报道的使用更聚合数据得出的结果。6我们的估计与Acevedo等人（2020）的研究更为一致，后者报告称，每年温度每增加1°C，产出增长率减少0.6-对于低收入和中等收入国家而言，增幅为1.2个百分点，但对发达经济体的影响主要不具有统计显著性。 关键问题在于这些影响在不同的气候带中如何变化。到目前为止，由于缺乏具体数据，尚无确凿证据。文献倾向于在较贫穷国家和较温暖地区发现更强的影响（Dell等人，2012；Burke等，2015；Acevedo等，2020）。在一篇早期且具有影响力的论文中，Burke等（2015）利用国家平均和年度平均温度数据，发现温度对GDP增长的影响不均等：对于平均温度低于13°C的国家，这种影响为正；而对于平均温度高于此值的国家，则为负。然而，近期的研究表明，这种不均等影响的发现并不稳健。例如，Nath等（2023）指出，在控制滞后温度后，不均等影响消失。以年度和国家平均水平数据得出的脆弱结论再次强调了进行更细致分析的必要性。 一个关键且相关的议题在于，使用汇总数据的文献往往无法区分热区气温上升对经济的影响与较贫困区域的影响；换句话说，影响究竟是由炎热气候还是低经济发展水平所反映。我们在本文中重新审视这一辩论。通过使用极其细致的数据，我们能够控制这两个因素。我们将任何一个特定网格单元在任何特定月份归类到具体的分类中。 温度区间，依据该月的平均月度温度。我们随后分析了不同温度区间内的温度影响。我们发现，温度对夜间灯光增长的影响为负且具有统计显著性，除了在较冷地区。换句话说，我们的发现支持普遍假设，即在相对温暖区域，温度对经济活动的影响更为负面。 同时，我们发现，在控制了温度之后，收入水平也起到了作用。在每个温度区间内，我们发现温度对属于低收入或中等收入国家的部分网格单元的影响更为负面。因此，我们的结果表明，温度对较贫穷地区的经济活动的影响相对更为严重。 另一个关键点涉及到温度对经济活动的长期影响。短暂的温度冲击是否能引发持久的增长效应？为了回答这个问题，我们借助局部投影模型来分析温度上升后经济活动（以夜间灯光作为代理指标）的脉冲响应。我们发现，即使是短暂的月度温度冲击，对经济活动的影响也相对持久，这种影响在几乎一年的时间内都保持统计显著性，尽管随着时间跨度的增加，其效应逐渐减弱。 II.数据和经验规范 II.1Data 主要分析变量的数据——温度和夜间灯光——从两个主要来源收集。温度和降水量数据从ERA5月度聚合数据集（C3S, 2017；Gorelick等，2017）获取。ERA5是由欧洲中期天气预报中心（ECMWF）生产的第五代全球气候再分析数据。ERA5月度提供了每个月的七个ERA5气候再分析参数的聚合值：2米空气温度（开尔文，转换为摄氏度）、2米露点温度、总降水量（以米为单位）、平均海平面气压、表面压力、10米u分量风和10米v分量风。该数据集从1979年1月到2020年6月可用，并覆盖整个地球，网格单元分辨率为约30公里（即30公里宽的正方形区域的数据）。我们收集了每月2米的最大空气温度和每月总降水量。 我们从可见红外成像辐射计套件（VIIRS）日/夜带（DNB）收集夜间灯光数据，作为月平均辐射复合图像。这是VIIRS DNB的一个替代配置，用于校正散射光（排除掠幅边缘的数据）。影响由云覆盖的数据也被排除在外。由于夜间灯光用作经济活动代理的有效性可能受到雪的影响，我们排除了单月雪覆盖（从ERA5数据集收集）超过50%的观测值。自2014年1月至2022年6月，该数据集可用，以网格单元形式提供。 约500米的分辨率。为了将温度和降水量数据与夜间光数据融合，我们从2014年1月至2020年6月（共78个月）收集重叠期间的月度数据，使用30公里×30公里的网格单元，这两个数据集都提供了这样的网格单元数据。最后，我们收集了网格单元级别的人口数据（CIESIN和SEDAC, 2018）。所有数据均通过Google Earth Engine进行收集。 表1呈现了夜间灯光和温度的汇总统计信息。在整个单元月份观察中，夜间灯光的年对年（YoY）增长率中位数约为4%，存在显著波动（跨度94个百分点）。平均温度为28.5°C。对于典型（中位数）单元，温度每年增加0.10°C（或0.46%）。图1展示了全球范围内温度的空间和季节性变化；蓝色调表示较低温度，红色调表示较高温度。 II.2理论动机 为了探讨温度与经济增长之间的关系，我们首先基于Dell等（2012）提出理论动机，这将指导我们后续的经验设定。让我们根据经济活动的变化来分析这一关系。 其中Y代表经济活动，T代表温度，A为生产力项，t表示月份。在这里，温度对经济活动具有直接的影响水平，表示为𝐀此外，生产力影响经济活动，表现为𝐀。温度也可能影响年生产率的增长： log(�𝑡)−log(�𝑡−12)𝑡+𝑡−12 where𝜆表示温度对生产率增长的短期影响，以及(+长期影响。该规格允许温度对生产力增长产生正向或负向效应。取对数和按年滚动首次差分后（）1)，并结合(2)，得到 log(�𝑡)−log(�𝑡−12)𝑡−12)𝑡+𝑡−12) log(�𝑡)−log(�𝑡−12)𝑡+𝑡−12 因此，温度影响产出的增长率；短期增长效应由(，以及由[𝐀等式(3)构成了经验规范的基础。 II.3经验规范 温度的同时影响 与理论动机一致，主要的实证回归形式为 log��𝑐�−log��𝑐�0+1𝑇𝑐+2𝑇𝑐+1𝑃𝑐+𝑡+𝑐+𝑐 其中L代表夜间灯光亮度，T表示月份的平均温度，c用于索引（30公里乘以30公里）网格单元，t表示月份。夜间灯光亮度的变化代理了经济活动的变化。𝐹𝐸𝑡特定月份的固定效应，捕捉影响特定