气候对国民经济影响评估模型研究

气候对国民经济影响评估模型研究报告人：戴洋2009.10杭州中国气象局2008年气象软科学课题课题组成员：戴洋，刘秋锋，贾朋群，骆海英，刘赫男，苗森，纪翠玲，徐敬林主要内容•研究背景和目的•研究方法和数据•建模和结果分析•结论研究背景•随着经济发展，社会对气象的敏感性更高.气候变化背景下,这一现象有上升趋势.•识别研究对象的脆弱性、敏感度能力是等是气候变化影响和适应对策研究的必要前提。•发达国家在气象经济学领域的研究起步较早。•目前国内对气候变化对经济社会影响的研究，以及气象服务的经济效益评估工作，仍以定性为主。公众接受度.研究目的•有必要建立一个客观的气象敏感性研究的气象－经济评估模型，并开展经济、尤其是高敏感行业的气象敏感性研究。•本研究有着重要的现实意义和应用前景，可为推动我国气象效益评估新业务的发展和领导层决策提供有益参考。研究方法和数据•一、生产函数法介绍•二、气候因子序列的构建•三、社会经济发展数据序列的建立•2004年，“美国不同经济行业对天气敏感性评估项目”(OUSSSA)•应用经济学经典的生产函数法，将气候因子作为生产要素加入其中，建立气象－经济敏感性评估模型。•本研究将参考OUSSSA项目的做法，构建一个关于气象－经济敏感性的模型，并进行相应的敏感性评估。一、生产函数法介绍•生产过程中要素的投入量和产品的产出量之间存在着一种依存关系。投入与产出的这种关系可以用函数形式表示出来，即生产函数（productionfunction）。它表示在既定技术条件下，生产要素的数量与某种组合和它所能产出来的最大产量之间的依存关系。•柯布――道格拉斯生产函数(Cobb-DouglasProductionFunction)是经济学中使用最为广泛的生产函数,通常简称为C-D生产函数。•它应用十分广泛，主要用于衡量生产过程中要素投入对产出贡献大小的经济分析。•C－D生产函数模型具有经济学家所关心的许多性质，同时具有参数求取方便等特点，其推广形式可以将需要讨论的诸多因子引入模型进行分析。据此开展各行业经济生产受天气变化因素的敏感性评估•经典的生产函数法可用如下公式表示：•Q＝AertLβlKβkEβe（1）其中，A技术、rt技术增长率，L劳动力，K资本，E能源。•在（1）中添加气象因子，得到：•Q＝AertLβlKβkEΒeWβw（2）•LnQ=lnA+rt+βLlnL+βKlnK+βElnE+βWlnW+ε（3）二、气候因子序列的构建•拟添加的气候因子：度日，降水量，降水量距平，干旱指数。•根据省辖所有地级市的逐日资料来求取全省平均情况。空间精度上取为省、区（直辖市）级。资料长度为1980－2004年共25年。•原始气象资料采用了国家气象信息中心所提供的气象数据，选取了全国334个地级市25年的逐日资料。二、气候因子序列的构建•度日•度日是某一时期内大于或小于某一界限温度的日平均温度综合。•一种重要的温度指标，在生物生长发育、热量资源分析与区划、估计能源耗电量等方面已经得到广泛的应用。•度日分为冷度日和热度日。•冷度日（CDD），又称降温度日，是指某一段时间日平均温度高于某一基准温度(BT)的累计度数，如果日平均温度低于此基值，那么这一天的冷度日为0。•热度日（HDD），又称采暖度日。•美国BT：18.3°，本研究中分别选择18.3°、20°。•降水•以各省每年各季节（春夏秋冬）和全年的降水量、各季节降水量距平值、以及12个月份的每月降水量距平值作为气候因子。•累加和算术平均的方法求取；•计算降水量距平值时，与当地相应的30年气候平均值相比较。•干旱指标•选择了目前国内较为成熟的降水Z指标，其优点在于计算简便，在我国不同气候区域都有良好的计算稳定性•CS为偏态系数，可由降水量资料序列计算求得。•根据Z值标准确定相应的旱涝等级•共得到全国31省（区、市）的1980-2004年共25年的：•两套热度日（BT分别为18.3度、20度）、冷度日（BT分别为18.3度、20度）资料序列；•春夏秋冬四季节和全年的降水量资料序列；•春夏秋冬四季节和12个月逐月的降水量距平值资料序列；•春夏秋冬四季节和全年的干旱指数资料序列。共得到30个气候因子序列。三、社会经济发展数据序列的建立•需要1980－2004年25年下列因子的连续数据：Q（国民生产总值）、L（劳动力）、E（能源）、K（资本）、M（气候因子）。•经济社会发展数据的空间精度定在省、区（直辖市）级，可由全国或分省的统计年鉴搜集获得。•1、Q，国民生产总值：•国民生产总值（按当年价格计算，单位：亿元）。根据国民生产总值价格指数将其处理成可比价格。国民生产总值价格指数（1952年＝100）同样来自统计年鉴。•2、L，劳动力：•按就业人口计（单位：万人），数据直接取自统计年鉴。•3、E，能源：•按一次能源消费总量计（单位：万吨标准煤），数据直接取自统计年鉴。•4、K，资本：•张军等（2003），估计一个基准年后运用永续盘存法按不变价格计算各省区市的资本存量的计算方案。•上式一共涉及到四个变量：当年投资I；投资品价格指数；经济折旧率δ；基年资本存量K。•四个变量的确定分别如下：•基年物质资本存量K的确定：考虑到数据的可得性及与同类研究的可比性，采用的基年是1952年。即用各省区市1952年的固定资本除以10％作为该省区市的初始资本存量。•经济折旧率δ的确定：在相对效率呈几何递减的模式下，各省固定资本形成总额的经济折旧率取为9.6％。•当年投资I的确定：在本文中采用的当年投资指标是固定资本形成总额，并且认为它是衡量当年投资I的合理指标。•计算结果同样根据固定资产投资价格指数处理成可比价格，其中固定资产价格指数来自张军等（2003）的研究结论，取1980＝1。•用多元线性回归方法进行生产函数法建模和模拟。•30个气候因子。每次将一个气候因子带入生产函数，逐一验证，从中筛选最优因子。•由于经济社会发展数据搜集困难，在31个省、直辖市里暂时只有25个数据较全面•注：标*的省份资料长度为1985－2004年，其中海南为1988－2004年•标**的省份资料长度为1980－2004年，其中1999－2004年能源资料为根据趋势线补齐排序省份东北地区辽宁、吉林、黑龙江华北地区山西、内蒙古*、北京、河北**西北地区新疆、宁夏、青海、陕西、甘肃*西南地区贵州、云南华南地区广西、广东*、海南*华中地区湖北、河南**华东地区江苏*、上海*、江西*、福建、安徽**、浙江**省份气候因子辽宁6月降水距平，7月降水距平，全年降水量，夏季降水量山西全年降水量，9月降水距平，夏季干旱指数北京11月份降水距平新疆采暖度日，冬季降水量，2月降水距平，6月降水距平青海冬季降水量，春季干旱指数，2月降水距平，3月降水距平，8月降水距平陕西秋季干旱指数甘肃春季降水量宁夏秋季干旱指数贵州全年降水量云南全年干旱指数，2月降水距平，11月降水距平广西全年降水量，夏季干旱指数，3月降水距平，9月降水距平广东12月降水距平海南夏季干旱指数河南夏季干旱指数上海降温度日江西夏季降水量，夏季干旱指数，秋季干旱指数，冬季干旱指数福建冬季降水量，5月降水距平浙江采暖度日各省市气象-经济敏感性模型的气候因子运用生产函数法对各省和全国的经济社会发展情况进行模拟，包含了气候因子的生产函数模型，比起不包括气象因素的常规生产函数法，模拟结果都有了一定的改善。•根据模型，评估经济社会发展对气候因子的敏感性。•选取了一种较为简单的估算方法：•对于拟合的包括气候因素的模型，在对K、L、E进行约束的情形下，将各历史年度的天气变化数据，代入模型中，就会分别得到气象因子不同变化情况下的国民生产总值。•最大产出MaxQ与最小产出MinQ之差，除以平均值AvrQ，即为产出对气候变化的敏感程度。•S=(MaxQ-MinQ)/AvrQ一方面，我国气象灾害的时间分布极不均匀。另一方面，我国地域辽阔，不同地区自然条件和经济社会条件差异很大，所以气象灾害种类、强度和破坏损失程度的地区差异很大。因而不同省份气象敏感因子呈现出多样性的特点。序号省份敏感性1河南31.71%2福建19.75%3上海17.48%4海南16.70%5陕西16.51%9辽宁14.72%6广西14.70%7浙江13.71%8宁夏13.22%10山西10.62%11新疆10.41%12北京9.71%13江西9.44%14贵州8.90%15广东8.59%16甘肃8.37%17云南8.22%18青海6.75%18个省份气象经济敏感性00.050.10.150.20.250.30.35青海云南甘肃广东贵州江西北京新疆山西宁夏浙江广西辽宁陕西海南上海福建河南国民经济生产对气象因素的敏感性:近半10%左右另半10%-20%河南达30%而高居榜首另一方面，综合分析各省份的经济社会发展水平和相应的气象灾害发生情况，各省（区、市）的敏感性排名情况也基本合理。华东地区属我国经济发达地区，但同时也是气象灾害多样、多发地区本研究中华东地区有较高的气象－经济敏感性也在情理之中。决策建议•1、应进一步认真贯彻落实国务院3号、国办49号文件精神，各级政府和相关部门应继续高度重视对气象工作和气候变化应对工作，加大资金扶持力度，出台相关倾斜政策，气象部门要着重提高自身的软实力，提高气象预报预测和探监测水平，进一步加强气象灾害预测预报和应急处置能力、完善气象灾害防御保障体系，提高全社会应对气候变化的能力。决策建议•2、华东地区人口稠密，是我国经济发达地区，同时也是气象灾害多样、多发地区，根据本研究，该地区社会经济发展对气候有较高的敏感性，建议华东地区加大对气象工作的扶持力度，提高气象预报预测水平和当地防灾减灾能力，监测气候变化预测，及早做出应对气候变化的策略部署。决策建议•3、西北地区总体来说属于经济欠发达地区，社会经济发展对气候的敏感性相对略低，但对当地政府仍应当重视提高气象预报预测水平和当地防灾减灾能力。因为在西北地区，气象灾害的危害更主要的是对国土资源和区域环境的破坏，这种破坏往往具有不可恢复性，严重影响可持续发展。特别是近年来，气候变暖幅度高于全国平均水平，祁连山雪线上升、民勤绿洲退缩、甘南草场退化等生态环境恶化问题日趋严重，各类极端天气气候事件频繁发生，造成的经济损失和影响不断加重。因此，必须要加大相应的投入。决策建议•4、国家有关财政部门、规划部门和中国气象局在划拨资金、安排经费时，应适当参考本研究对各地经济-气象敏感性研究的初步结果，对敏感性较大的省市，如河南等，相应加大扶持力度。结论•在以全球变暖为主要特征的气候变化背景下，我国气象灾害呈明显上升趋势，日益加剧的气候、环境变化也给国民经济生产、社会可持续发展带来了越来越多的影响。本课题采用经济模型加进气候因子的方案，评估全国各省市社会生产和经济发展的气象敏感性。该方案将经济现实与自然科学中的气候变化研究连接起来，有望架起一座连接经济学研究和气候变化研究的桥梁。结论本研究应用经济学研究中经典的柯布-道格拉斯生产函数法，将其作为基础模型（C-D模型），引入气候因子，构建了一个关于气象－经济敏感性的模型，并根据建模结果进行了相应的敏感性评估。本研究中，有18个省（市）成功建模，通过资料检验，表明改进后的新模型拟和效果好于未添加气候因子的C-D函数模型。利用新建模型，对18省的气象－经济敏感性进行了初步评估。该方案估算出来的各地国民经济生产对气象因素的敏感性结果具有一定的参考指示作用，并对我省不同地区的整体气象敏感性进行了考察，结果表明华东地区国民经济发展对气象条件的敏感性相对较高。结论•本模型将经济因素和气候因素结合起来进行评估，在已有工作基础上，还可以推广到全国各省市的、全国（省、市）各行业的投入－产出领域的经济分析，具有较好的应用前景，可带来可观的后续工作。敬请多提宝贵意见！谢谢