基于气候变化脆弱性的适应规划：福利经济学分析_福利经济学论文

基于气候变化脆弱性的适应规划：一个福利经济学分析，本文主要内容关键词为：经济学论文,气候变化论文,福利论文,脆弱性论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      作为最具复杂性、长期性及外部性最大的全球环境问题，气候变化研究从一开始就无法忽略公平、价值和福利等伦理学议题，气候变化经济学的发展也离不开对科学、政治与伦理因素的综合考量(Dietz et al.，2009；IPCC，2012，2014)。联合国气候变化专门委员会(IPCC)第五次科学评估报告指出，过去130年来人类活动引发全球升温0.85℃，21世纪末全球平均升温幅度将达到1.5℃以上，未来全球变暖趋势加剧很可能对人类和生态系统造成严重、普遍和不可逆转的影响(IPCC，2014)。①《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC，以下简称《气候公约》)达成的宗旨是“防范人类活动可能对气候系统造成的不可逆危险”，2015年12月第21次缔约方大会通过的《巴黎协定》，将全球平均升温2℃作为气候变化的危险水平并确立全球行动目标。近年来，减小灾害风险、适应气候变化的经济学分析正在取代减排经济学成为新的气候变化经济学研究热点(Vale，2016)。

      气候变化对社会福利的经济影响及其成本效益评估一直是气候变化经济学关注的核心问题。气候变化的经济成本既包括气候灾害导致的直接和间接经济损失，也包括减排成本②和适应的投资成本③(Handmer et al.，2012)。气候变化及其政策设计会改变资源再分配，导致收入和福利效应。升温幅度越大，气候变化导致的损失和行动成本越高，其中遭受不利影响最大的是发展中国家和贫困群体(IPCC，2012，2014)。据估算，在全球升温1—4℃的不同情景下，气候变化的总成本和风险相当于全球每年损失1%-5%的GDP(Nordhaus，2013)。世界银行《适应气候变化的经济学》报告测算2010-2050年全球发展中国家适应气候变化的总成本约为700亿—1000亿美元(Narain et al.，2011)。斯特恩《气候变化经济学评估报告》建议各国政府每年花费1%的GDP用于适应行动(Stern，2007)。

      目前，气候变化的影响评估大多针对发达国家和部门层面(Nordhaus，2013)，气候变化对发展中国家的经济影响及其福利分配效应的研究尚且不足。行为经济学发现，相比收入效应而言，人们具有更大的风险厌恶、不公平厌恶及损失厌恶，这使得气候变化决策中受益者对受损者、当代对后代的补偿更加困难(Gowdy，2008)。气候变化的福利经济学分析建议通过地区公平加权赋予贫穷国家和地区更大的福利份额(Botzen et al.，2014)，并采用最脆弱者优先原则来分配有限的国际适应资金(郑艳和梁帆，2012)。研究表明，人力资本(健康、教育水平)、物质资本(提供衣食住行的基础设施)、自然资本(气候条件、水资源、生态系统服务、土地资源)等既是影响国家福利的重要因素(Vemuri & Costanza，2006)，也是容易遭受气候变化不利影响的主要领域(Handmer et al.，2012)。然而，由于缺乏真实市场定价，许多非经济福利要素难以货币化，不同地区和群体的收入差异也使得效用难以加总(Botzen et al.，2014)。对此，气候变化脆弱性评估成为补充和替代影响评估的重要决策方法(Patt et al.，2011)。

      中国是气候变化影响的热点区域之一。1990-2014年间，中国气象灾害导致的直接经济损失相当于GDP的1%(以下简称直接经济损失率)，远超过发达国家(如美国为0.55%)和全球平均水平(约为0.2%)(李修仓等，2015)。④一些学者和国际机构对中国的气候变化影响和适应成本进行了经济评估。Ruiz(2013)将气候变化升温率、脆弱度和自然灾害影响规模等指标引入宏观经济评估模型，以1931年和2010年发生在南方地区的两次洪灾为例，发现气候变化对中国具有显著的经济影响。刘杰等(2012)基于柯布—道格拉斯生产函数构建了气候经济模型，指出极端高温、低温、强降水和干旱等气候因子对我国农业经济产出的区域差异存在显著的长期影响。罗慧等(2010)采用计量经济和面板数据模型，发现1984-2006年间中国GDP总值对气象条件变化的边际影响约为12.36%，各省经济产出的气候敏感性表现为北部大于南部，西部大于东部。亚洲开发银行建议中国等东亚国家将每年国内生产总值(GDP)的0.3%用于防范气候灾害对农林水利和海岸堤坝等基础设施的毁损风险(ADB，2013)。

      适应气候变化规划(简称适应规划，adaptation planning)是为了应对未来潜在的气候变化风险而采取的有计划的、系统的、前瞻性的适应政策和行动。考虑到气候风险及适应行动的地方化特点，政府主导的适应行动应当明确不同层级政府之间的责任划分，侧重于研究支持、信息分享、规章立法、机制设计和公共投资决策等方面(Hallegatte et al.，2011)。由于政治体制和决策过程的差异，适应规划主要有两类治理模式：一是自上而下经由国家适应战略推动地方层面的实施；二是地方政府和社会各界自下而上的自发行动。张雪艳等(2015)评估了2008-2012年中国出台的8项部门适应规划，指出其中对气候变化的情景设计和不确定性考虑不足，忽视对未来风险及非气候因素的评估，⑤使得适应行动缺乏坚实的科学基础。

      基于中国国情，适应气候变化，是中国生态文明建设和经济社会发展规划的基本要求。中共十八大报告明确提出应对全球气候变化，构建科学合理的城市化格局、农业发展格局、生态安全格局。⑥中国经济发展的“四大板块”(东部、中部、西部和东北)和“三个支撑带”(一带一路、长江经济带、京津冀)战略组合，⑦为适应规划的宏观布局提供了战略指南。2013年11月发布的《国家适应气候变化战略》将全国重点区域划分为城市化、农业发展和生态安全三类适应区，要求尽快推进适应规划工作。2014年9月，国家发展改革委发布了我国第一部应对气候变化中长期规划《国家应对气候变化规划(2014-2020年)》。2015年6月，中国政府向气候公约提交了《强化应对气候变化行动——中国国家自主贡献》。这些进展不但体现了中国切实履行气候公约的大国责任意识，而且成为推进我国生态文明建设、绿色低碳发展和经济结构转型的有利契机。

      与减缓气候变化相比，适应气候变化是更加迫切的现实挑战。推进我国的适应规划亟需解决以下主要问题：(1)评估气候变化对各种社会福利要素的影响及其适应能力；(2)量化测算未来潜在的福利风险(包括总量和地区分布特征)；⑧(3)如何界定国家、地方和部门的适应职责，促进公平有效的适应行动。本文旨在为上述问题提供一个科学可行的理论和分析思路，第二部分介绍了基本概念和分析框架；第三部分是中国分省区的气候变化脆弱性评估；第四部分提出适应规划的三类典型地区；第五部分基于中国未来气候变化和经济发展情景，测算了不同地区的灾害经济损失及地区公平加权的福利风险，提出了适应规划的三种治理路径设计。

      二、构建社会福利函数分析框架

      (一)经济福利及其风险评估

      经济福利是对社会福利要素的货币化度量，收入和经济产出(如GDP)是最常用的衡量经济福利的核心指标。气候变化对经济福利既有不利影响也有正面效应。气候变化的福利影响及其成本和效益评估是开展适应规划的科学依据，然而困难在于如何界定影响范围和适应边界，以及如何估算适应的成本和收益(Callaway，2004；IPCC，2014)。图1表明适应气候变化存在极限或边界，如由于风险阈值或制度文化和技术等制约因素导致的不可避免的残余损失(灾害统计中常用直接经济损失表示)。适应规划的目的就是通过成本效益分析找到最优适应水平(边际适应成本=边际适应收益)的点A，但是这一理想假设在现实中很难实现，实际的适应水平通常位于次优点B(IPCC，2014)。

      气候变化风险是指气候变化对自然系统和社会经济系统可能造成的潜在不利影响，主要体现为气候变化引发的极端天气/气候事件⑨(如高温、强降雨、台风等)和长期气候变率变化(如干旱化、持续升温、冰川融化和海平面上升等)。IPCC(2012，2014)提出基于气候风险评估的适应决策框架，将风险(risk)表述为某种不利后果的发生概率，或以下3个核心要素的函数：①危险性(hazard)，即致灾危险度，如极端天气/气候事件的发生频率和强度；②暴露度(exposure)，即暴露在危险中的人口、基础设施和社会财富；③脆弱性(vulnerability)⑩是系统暴露于某种危险之下表现出的敏感性或易损性，及自身应对、抵御和恢复能力等内在特质。公式如下：

      

      (二)气候变化背景下的中国社会福利函数

      

      图1 适应成本与残余损失(来源：IPCC，2014，图17.2)

      气候变化对经典的福利经济学提出了理论与实践层面的挑战，主要难点是对风险不确定性、风险偏好、时间偏好等关键变量的设定，这些问题往往超出了规范经济学的思考范畴(Tol，2010)。在公共投资项目或气候政策中，福利加权被引入成本效益分析方法以实现帕累托最优的社会福利目标，其理论基础是“卡尔多—希克斯效率原则”(11)(Hanley & Tinch，2004；Florio，2014)。对气候政策进行成本效益分析的核心是构建社会福利函数，社会福利函数是对一系列个体效用函数的加总。柏格森—萨缪尔森社会福利函数(Bergson-Samuelson social welfare function)是气候—经济评估模型中最广为采用的基本形式，此外还有功利主义(utilitarianism)函数、Bernoulli-Nash函数、罗尔斯最大最小(Rawlsian maxmin)函数等不同形式(Dietz et al.，2009；Botzen et al.，2014)。福利函数的结构设计具有较大的不确定性(Weitzman，2010)，选择何种福利函数本质上是一个价值判断和政治考量，例如是否考虑公平因素对于气候变化经济损失的估算结果影响很大(Fankhauser et al.，1997；Tol et al.，2004)。(12)

      本文以IPCC的风险分析框架为基础，采用柏格森—萨缪尔森社会福利函数构建气候变化背景下的中国社会福利函数。(13)在气候变化背景下，全国总体的社会福利水平取决于各省区的效用水平U(C)和人口规模N等因素。气候变化会影响个体收入和消费水平(C)，包括市场产品和服务(如农产品、电力和保险等)及非市场服务(例如气候舒适性、生态系统服务等)。假定各省区都有一个标准消费者，(14)受到地区平均的气候变化净影响，则在t时期第i个省区的总效用

是该省区标准消费者的效用(

)与人口

的乘积。

      各省在特定气候变化情形下的消费效用为：

      

      在气候变化的福利经济学分析中，常设定一个不变相对风险厌恶函数(constant relative risk aversion，简称CRRA)来推算个体或地区的风险偏好(Weitzman，2010)，标准形式为：

      

      其中η为风险厌恶系数，一般用边际效用的收入弹性或消费弹性来表示。1-η为公平加权系数，可反映对于不同地区或群体在收入差距、灾害损失率等方面的容忍程度。η越大则风险厌恶程度越高，在预防原则下，人们愿意减小当前部分消费用于防范未来风险(刘昌义，2012)。

      加总各省效用得到中国的社会福利函数如下：

      

      其中，

为特定气候变化情景下的消费水平，可设定t=0为没有气候变化(或基准年)的福利水平；t≥1为有气候变化(或某预测期)的福利水平。δ为反映时间偏好的贴现率，即反映代际公平的加权系数。δ取值反映当代人和后代人的风险分担，δ越大意味着对现期或当代人的时间赋值越大，反之则对未来赋值越大。δ=0意味着后代人与当代人在遭受同等大小的风险时，其经济损失现值也是相等的。

      中国由于气候变化导致的(或预测期相比基准期)总福利风险为：

      

      可见，气候变化导致的福利风险表现为对社会财富的一个削减效应。如果某种气候变化情景对某省区越有利(或灾害损失越小)，其效用水平越高，则该省区对增进总体社会福利的贡献越大，反之则减小全国总体福利。

      三、气候变化脆弱性综合评估

      气候变化脆弱性是指暴露在气候变化的影响之下时，社会经济系统所具有的易损性、敏感性及适应性等内在特质。对中国不同省区的气候变化脆弱性评估包括以下3个步骤：

      第一步，构建评估指标体系。将一级评估指标界定为物质资本、经济资本、人力资本、自然资本、社会资本等五类福利要素；对每个维度的一级指标，区分敏感性、适应能力两个二级指标(如表1)。

      第二步，确定指标权重。采用因子分析方法(factor analysis)分析各二级指标的主要因子(驱动因素)及其权重。

      第三步，计算综合脆弱性指数(综合脆弱度)。计算因子得分，经过归一化加总得到各省区气候变化脆弱性的综合指数并进行排序，并绘制出脆弱性区划图。

      (一)指标设计与数据搜集

      为了与我国的五年规划相匹配，选择2006-2010年(“十一五”规划期)作为气候变化脆弱性评估的基准期。数据主要来自《中国统计年鉴》、《中国民政统计年鉴》。

      

      表1中采用了一些复合性指标，例如：

      气候防护能力指数：《国家适应气候变化战略》中的重点适应领域包括：基础设施、农业、水资源、海岸带及相关海域、森林和其它生态系统、人体健康、旅游业及其它产业等。这里将“适应投入”界定为“环境保护、医疗卫生、农林水利、国土气象等领域的公共支出”，将不同省份气候防护能力(

)界定为其适应投入(

)占地区财政支出(

)的比重(5年平均值)。公式如下：

      

      经济敏感性指数：自然灾害的经济损失统计是国际上普遍采用的衡量灾害风险敏感性的重要指标。从《中国民政统计年鉴》中的分省区自然灾害统计数据中剔除地震，得到各省气候灾害(旱灾、风暴、台风、低温/冷冻/雪灾、洪涝/滑坡/泥石流等)损失(

)，计算得到“气候灾害直接经济损失率(

)(5年平均值)”。公式如下：

      

      (二)评估结果及分析

      在气候变化脆弱性评估中，脆弱性指标是可观测指标(显变量)，公共因子表明脆弱性指标背后共同的驱动因素(潜变量)。因子分析的目的是通过观测值，寻找影响脆弱性的潜在驱动因素，统计模型如下：(21)

      

      

      将气候变化脆弱性指数分为5个等级，结果表明，脆弱性最高(综合脆弱度=5)的前3个省份为：甘肃、宁夏、贵州，脆弱性最低(综合脆弱度=1)的前三个省份为北京、天津、上海。从地区分布来看，表现为自东向西综合脆弱度逐渐增大，即发展水平更高的地区其适应能力也相对更高、气候敏感性相对更低。从不同省份差异来看，西部省份的适应能力指标普遍低于中东部省份。分析各福利要素与脆弱性的关联可知：(1)气候敏感性因子贡献率超过1/3，受影响最大的是经济资本、物质资本和人力资本要素。(2)各省区的适应能力主要受到经济能力、人力资本质量与社会基础设施等因素的驱动，因此加强对西部地区的人力资本和基础设施投入有助于减小脆弱性。(23)(3)生态资源禀赋、环境治理能力对气候变化脆弱性的贡献率均占到12%，其表现具有地区差异。

      四、基于气候变化脆弱性的适应区划

      中国不同地区间存在较大的发展差距，导致中国兼具“发展赤字”和“适应赤字”，既面临着巨大的发展型适应需求，也存在相当的增量型适应需求(Pan et al.，2011)。(24)以气候灾害风险为例，传统的防灾减灾领域通过长期的投入和实践，积累了应对常规风险(假设主要由气候自然变率引发)的各种资本。在气候变化情景下，通常发达地区所需的只是应对新增气候风险的增量适应投入，而欠发达地区由于发展的历史欠账，常规风险投入尚且不足，对于新增风险更无力顾及。假设“适应赤字”是指已经解决了发展过程中出现的常规气候风险，但是缺乏应对极端和长期气候变化所致的增量风险的投入；而“发展赤字”则是面对常规性风险和新增气候变化风险，都缺乏相应的资源和投入。表3描述了增量型适应模式与发展型适应模式的基本特征。

      

      为了更加直观，可依据表1中的“气候敏感性”和“适应能力”两类指标分别设计综合指数并绘制坐标图(见图2)，将中国31个省份划分出三类较为典型的适应规划区。(25)

      

      图2 中国适应规划分区的三种类型

      可见，中国各省份的气候敏感性与适应能力具有较大的相关性，表现为大多数省份分布在两个典型区域，即：高敏感性—低适应性；高适应性—低敏感性。这一结果分别类似于Tol et al.(2004)按照气候风险归纳的四类国家中的脆弱型和可持续型。(26)这一方面证明了发展水平与适应能力之间的密切关联，另一方面说明中国各省区的脆弱性与发展水平都受到了气候和地理因素的很大影响，体现了中国具有独特的地理环境和地域发展规律。图2中的Ⅰ类省份绝大多数处于西部地区，生态环境敏感，发展基础薄弱，地方政府面临着发展赤字和适应赤字的双重挑战，亟需加强科技、教育、健康、防灾减灾、扶贫、生态保护等发展型适应投入。Ⅱ类省份包括东南沿海的发达城市化地区及东北地区，发展基础较好，现状适应能力相对较强，提升适应能力应侧重于增量型投入。Ⅲ类省份以中西部地区居多，其中“双高”类型并不突出，“双低”类型以新疆比较典型。对这些居于平均值附近、不进则退的省份而言，应当关注气候变化对资源环境和人口承载力的制约作用，在城市化和工业化提升过程中，应当兼顾发展型与增量型适应投入。

      五、中国经济福利风险评估及其政策含义

      随着中国防灾减灾投入的增加，气象灾害直接经济损失率从20世纪80年代的年均3%—6%，已下降到本世纪的1%左右，但是地区之间还存在很大差异(李修仓等，2015)。21世纪气候变化将导致中国高温、洪涝和干旱等灾害风险增大，随着中国人口和经济总量的提升，需要关注社会经济系统脆弱性特征导致的气候变化灾害的风险放大效应(秦大河等，2015)。本文以2006-2010年作为基准期，选取2016-2030年作为预测期，采用地区福利加权方法测算气候灾害导致的中国不同地区的经济损失及福利风险。

      (一)测算经济损失及福利风险

      采用国家气候中心CMIP5气候情景模式下的RCP8.5气候变化情景，以干旱、洪涝两种主要气候灾害的发生频率和强度衡量未来气候变化背景下的致灾危险性。(27)以最常用的经济福利指标“地区经济总量(地区GDP)”作为风险暴露度。(28)假定各省区在预测期的气候变化脆弱性与基准期相同，则中国未来可能遭受的经济福利风险即未来预期的以GDP衡量的经济福利损失：

      

      首先，构建气候灾害的社会福利函数。参照IPCC风险评估公式(1)和(3)和损失函数(7)，确定中国分省区的效用损失函数

代表第i个省区在t预测年的“气候灾害直接经济损失”。公式如下：

      

      其中，T表示整个预测期，

为第i省在t年的气候变化影响，

为预测期该气候变化情景下的影响发生概率(此处设定为致灾危险度概率100%)，

分别表示该省以经济总量(年度地区生产总值

)表示的风险暴露度及其对气候灾害的敏感性。

为相对于基准期的整个预测期内的平均致灾危险度水平(干旱、洪涝的发生频率和强度)。(29)“

”为第i省在基准期的“气候灾害直接经济损失率”。敏感性指数

由各省气候灾害的历史灾损率、未来致灾危险度和现状脆弱性水平三个指标构成，相当于在基准期上增加了一个风险放大系数，即未来气候变化危险性增加将导致未来灾害损失率增大。

      其次，将估算出的各省效用损失加总，可得到2016-2030年的全国经济福利总损失。考虑到西部地区脆弱性突出，承受风险的能力薄弱，可设定一个地区公平加权系数θ，以提升脆弱地区的福利分配权重。以2014年全国气象灾害的平均损失率0.5%(相当于基准期中等脆弱地区的损失率)作为目标水平，依据以下公式测算各省的θ和

。(30)

      

      为了反映中国居民对时间偏好和风险厌恶水平，(31)令时间贴现率δ取值1.5。引入风险厌恶系数η对θ进行加权，设定η=0；1；1.5；2。采用柏格森—萨缪尔森福利函数及以下两种福利函数计算地区加权的经济福利风险。(32)

      1.功利主义福利函数：对不同省份的损失赋予同等权重，计算公式：

      

      2.最大化最小福利函数：要求最大化最低收入群体的福利，因此只计算Ⅰ类地区(9个高脆弱省份i=1～m)的效用损失，忽略其它两类(中低脆弱省份)。公式为：

      

      结果如表4所示。可见，采取不同的地区公平加权，得到的结果差异较大。对高脆弱的欠发达地区(发展型适应优先区)赋予更大的公平加权系数，表明同等规模的直接经济损失，相比发生在低脆弱的发达地区，对该地区的负面影响和效用损失越大，对全国福利风险的贡献比重也越大。

      

      由于气候系统的非线性特征，现实中的灾害发生概率和经济损失具有年际波动性。2004-2014年间，中国气象灾害直接经济损失平均为3046亿元，最低为2004年的1566亿元，最高为2010年的5098亿元(李修仓等，2015)。由于数据所限，本文的预测结果更多反映的是地区差异性，因此表4采用了地区或全国加总的年平均预测指标。

      评估表明，2016-2030年间，假定各省脆弱性保持不变且无适应投入的前提下，受到各省经济总量增加、气候变化致灾危险度增大的驱动：(1)未加权情形下(η=0)，中国年均气候灾害的直接经济总损失将超过1.34万亿元，约为2004-2014年间的4.4倍，其中高脆弱的Ⅰ类地区年平均损失(0.61万亿元)接近于Ⅲ类地区水平(0.64万亿元)，约2倍于发达的Ⅱ类地区预估损失(0.31千亿元)。(2)依据最大化最小福利函数(η=1.5)的地区加权测算结果，最脆弱的Ⅰ类地区在未来15年间的经济福利风险高达3.88万亿元，约为未加权全国平均风险水平的6.3倍。可见，不论是否考虑地区加权，未来气候变化对西部脆弱地区都会造成显著的福利损失风险。上述测算结果可以作为估算全社会支付意愿的依据，为适应规划及其资金机制设计提供参考。

      (二)减小福利风险的适应规划设计

      从适应资金机制的设计出发，可以依据以下几种治理路径和福利公平原则开展适应规划：

      1.由地方政府主导的适应规划(能力原则)

      由省市区政府根据各自的能力和风险紧迫性开展适应规划，决定适应投入的流向和规模。优点是地方自主性较大，有助于将适应目标纳入地方中长期发展规划、根据适应需求开展因地制宜的适应行动。对于重大灾害可由中央政府依据“能力原则”在救灾和灾后恢复重建等方面给予不同比例的支持。(33)缺点是欠发达地区能力不足，很难将有限的发展资金用于防范未来风险。

      2.由部门主导的适应规划(需求原则)

      依据适应气候变化的重点领域(如农、林、水利、建筑、交通、能源、公共卫生、科技和教育等)，通过部门规划提供资金，重点支持高风险地区的气候防护投入。优点是各部门的职责分工比较明确，政策容易下行和落地，有助于加强重点和薄弱环节的适应基础设施投入。部门途径的不足是缺乏宏观和战略层面的协同规划，难以形成合力。(34)

      3.由中央政府主导的适应规划(最脆弱地区优先原则)

      目前我国虽然有国家发改委牵头的应对气候变化决策协调机制，但是减排和适应工作仍主要由各个部门按照职责分工、省市区政府自主实施，适应目标还没有真正纳入国家总体发展规划之中，也缺乏专项资金机制的支持。针对我国地区发展差距大、发展赤字突出的问题，可借鉴气候公约下的绿色气候资金机制，设计国家专项适应资金，重点投向西部中高脆弱省份，或具有国家战略意义的重大建设项目(如水利枢纽、流域管理、南水北调等)。发达地区脆弱性低、适应能力高，可鼓励其开展自主适应行动，充分发挥市场机制作用。

      适应规划是基于预防原则的政策设计，气候变化的福利经济学分析能够为适应规划提供科学的决策支持。本文研究指出气候变化对高脆弱地区带来的福利损失风险是巨大和长期的，为了提升全社会的总体福利水平，切实实现帕累托改进，适应规划应当注重顶层设计，注重不同地区和部门之间的政策协同。政策建议包括：(一)充分考虑区域差异，在适应规划中协同发展与适应目标。发展型适应是典型的“无悔”措施，适应目标应侧重于减小气候敏感性、提高适应能力，加强对科技、教育、健康医疗、气候防护基础设施等公共产品的投入。(二)建立国家专项适应基金，从气候公平、气候安全的战略高度进行总体和前瞻性设计，将适应资源和投入优先用于最脆弱地区，优先满足其基本需求并提升长期可持续能力。(三)将气候变化风险、脆弱性评估为科学决策的基础，加强气候变化对我国不同地区经济福利和非经济福利的影响与风险评估研究。

      气候政策研究是典型的交叉学科研究领域，本文的探索性工作难免存在不足之处。例如，气候政策通常采用多种气候情景和社会经济情景进行风险评估，本文采用单一情景分析了近中期的气候风险，未考虑50—100年以上中长尺度气候变化趋势及极端气候事件引发的社会经济影响。这是气候变化风险中影响最大且最具不确定性的部分，也是目前国际学界的研究热点。此外，本文采用了一些理论假设估算经济福利风险，如人口和经济增长的外生性，效用均质性，忽略灾害的间接经济损失及人力资本损失等。这些简化计算有待在后续研究中予以改进。

      作者感谢国家气候中心徐影研究员、董思言高级工程师、中国社科院财经战略研究院冯永晟副研究员为本文提供气候模式数据和经济预测数据；感谢匿名审稿人、中国社科院可持续发展研究中心陈迎研究员的富有建设性的意见。文责自负。

      ①IPCC报告中提到的气候变化包括气候系统的自然变率与人类活动导致的气候变化。《气候公约》提到的“气候变化”及其减缓和适应行动，主要是指“人类活动引发的气候变化”。

      ②Callaway(2004)指出需要权衡不同国家和地区实施减排与适应行动的成本和收益。当全球适应成本=全球减排成本，且地方边际适应成本=全球边际减排成本时，达到各国适应行动的最优点。

      ③Tol et al.(2004)提到早期研究中的气候变化成本估算只有7%—24%是适应投入。这与文献对适应成本的界定有关，或反映了早期各国缺乏适应规划的情况。

      ④“气象灾害”包括各类天气和气候灾害及其引发的次生灾害。本文中“气候灾害”等同于“气象灾害”。

      ⑤包括与气候变化的影响和适应能力密切相关的人力资源、资金、社会资本、自然资源和实物资本等(Preston et al.，2011)。

      ⑥胡锦涛：中国共产党第十八次全国代表大会报告《坚定不移沿着中国特色社会主义道路前进，为全面建成小康社会而奋斗》，《光明日报》，2012年11月8日。

      ⑦李克强：十二届全国人大三次会议《政府工作报告》，中国网(http://news.china.com.cn)，2015年3月5日。

      ⑧Hanley & Tinch(2004)认为尽管气候变化的成本效益评估存在不少难点，但是政府需要量化的评估结果以便于制定决策。Tol et al.(2004)认为经济影响评估虽然存在争议，但仍是分析公平议题的有效选择。

      ⑨指超过某种临界值的、远离气候平均态的异常事件(秦大河等，2015)。

      ⑩脆弱性概念最早出现在生态学领域。生态学和灾害学强调环境和气候变化因素在脆弱性评估中的重要作用，社会科学领域的研究者认为脆弱性的主要驱动因素是人，强调经济、社会、文化、政治过程对脆弱性的影响(Adger，2006；Patt et al.，2011)。

      (11)即“如果A的境况由于这种变革而变得如此好，因而他能够补偿B的损失而且还有剩余，那么这种变革就是一种……(帕累托)改进”。鉴于该原则对补偿只是一种理想假设，现实中往往很难确定损害主体及补偿份额，因此切实可行的福利分配方案是仅对少数最严重的受害者进行补偿(李特尔，2014)。

      (12)例如对《斯特恩报告》的赞扬和批评都与其社会福利函数中的公平性假设有关，斯特恩采用了非常低的贴现率，意味着给后代人和当代人的福利赋予同等权重。Nordhaus批评这一假设明显背离了传统的基于成本效益分析和净现值分析的经济理性原则。

      (13)参考了Fankhauser et al.(1997)、Callaway(2004)、Dietz(2011)、Florio(2014)、Botzen et al.(2014)等文献。

      (14)在气候-经济模型中经常用一个标准消费个体代表不同代人的效用和福利水平，该假设忽略了同代人及地区内的收入分布差异(Botzen et al.，2014)。为便于分析，本文假设人口外生、规模不变，效用均质化，且消费增长率为正的外生变量。

      (15)Hallegatte & Przyruski(2010)指出气候灾害损失评估中，可以将资产和产出损失(如GDP的变化)作为衡量消费损失的代理变量，从而推算效用损失函数。

      (16)Dietz(2011)指出该指数函数形式能够较好拟合灾害损失曲线因而被广为采用。

      (17)此表选取的二级指标是根据文献、专家评估和因子分析多个循环步骤得出的结果。经过比较筛选，改进指标设计，权衡数据可得性、因子分析效度、理论与政策含义等多方面要求，最后选取了一组共计15个指标(参见括号内指标)。

      (18)指标属性即各指标的取值符号，“+”意味着该指标对综合脆弱度的贡献为正向，即越大的值表示对综合脆弱度的贡献越大。“-”表示贡献为负向，表示该指标越大则脆弱性越小。

      (19)脆弱人口比重指16岁以下及65岁以上人口占总人口的比重。

      (20)本文先后选取了社会保障覆盖率、城乡收入比、低保人口比重等变量以衡量“社会公平指数”，进入最终模型的是“城乡收入比”指标。

      (21)评估步骤：(1)数据预处理。将各指标归一化，使得各指标的脆弱性方向保持一致，即指标值越大越脆弱。(2)利用统计软件SPSS16进行因子分析，得到各公共因子的方差贡献率并计算因子权重。标准化公式为：

，其中，max和min分别表示取某指标的最大值和最小值，m=31，n=15。

      (22)因子分析的KMO值为0.76，Bartlett球形检验显著，说明该指标体系适合作因子分析。表2中的5个公共因子可解释总体方差的82.4%。

      (23)金戈(2012)测算了中国各地区的经济基础设施资本存量，发现地区间人均基础设施资本存量与人均GDP具有显著的相关性。王树同、赵振军(2005)指出，中国经济在二十多年的高速增长中一直伴随较低的经济福利转化，表现为社会发展支出占GDP比重多年处于较低水平，经济和社会发展呈现不协调的状态。福祉地理学的一些研究也支持了上述结论。例如，刘小鹏等(2014)指出中国贫困人口的分布具有典型的地理空间特征；刘宝等(2006)考察了中国人群健康的地区差距，指出中国东中部地区人均卫生总费用远远高于西部地区，而西部地区的预期寿命等健康指标显著低于东中部地区。

      (24)增量型适应(incremental adaptation)是在气候变化背景下，系统现有基础上考虑新增风险所需的增量投入，这种适应所针对的是发展需求基本得到满足，仅仅需要应对新增的气候风险所需的适应活动；发展型适应(developmental adaptation)是指由于发展水平滞后，使得系统应对常规风险的能力和投入不足，需要协同考虑发展需求及新增的气候风险。

      (25)图2中，各省市指标值越接近于均值则其得分越接近于0。首先将各指标值标准化，即(指标值-均值)/标准差，并依据成分得分系数矩阵计算得到各省市分值。参考聚类分析结果并以±0.3分值为界，划分出以下三类地区：(1)Ⅰ类(发展型适应优先)地区：甘肃、宁夏、贵州、青海、安徽、云南、西藏、广西、重庆；(2)Ⅱ类(增量型适应优先)地区：北京、天津、浙江、上海、福建、广东、辽宁、吉林、黑龙江、江苏；(3)Ⅲ类(增量型与发展型适应并重)地区：江西、海南、湖南、湖北、河南、河北、山东、山西、内蒙古、陕西、四川、新疆。

      (26)Tol et al.(2004)依据气候变化影响的暴露度(农业、水资源、海平面上升和生物多样性)和适应能力(人类发展指数)两个指标，将不同国家按照气候风险分为4种类型：(1)脆弱型：高影响—低适应能力，以孟加拉最为典型；(2)残余损失型：低影响—低适应能力，如非洲纳米比亚；(3)发展机遇型：高影响—高适应能力，以美国为代表；(4)可持续型：低影响—高适应能力，如加拿大、挪威等国。

      (27)RCP8.5为高浓度排放情景，约对应预测期间2℃以上的升温幅度。干旱、洪涝危险度指数由最高气温、高温持续日数、降水频率、降水极端值等多个气象指数进行省域空间插值和归一化计算。该数据由国家气候中心董思言博士和徐影研究员提供并计算。气候变化致灾危险度计算公式为：(H[T][，drought]+H[T][，flood])/(H[0][，drought]+H[0][，flood])。意为预测期(T)与基准期(0)相比，干旱和洪涝两种气候灾害危险的增加速率。

      (28)2016-2030年中国分省GDP数据由社科院财经院冯永晟副研究员利用时序模型计算得到。其中，全国GDP(各省加总值)增长率的校准参考了社科院数技经所李雪松研究员主持的“‘十三五’时期全面建成小康社会的目标及2030年展望”项目数据。本文采用外生性假设，即气候灾害不影响地区GDP增长率。

      (29)该气候模式数据基准期为1986-2005年。与基准期相比，近期(2016-2035年)中国高温和洪涝致灾危险度都呈现增大趋势，中远期的高等级风险将进一步增大。

      (30)参考了Fankhauser et al.(1997)和Weitzman(2010)的效用函数形式，含义是给灾害损失率更大的高脆弱地区赋予更大的重要性，与标准化公式(8)并无本质差别。

      (31)研究表明中国居民的纯时间偏好和风险厌恶水平都很高，相关文献估计的中国居民的风险厌恶系数在3—6之间，初始贴现率为6%—8%，远高于发达国家水平(刘昌义，2015)。鉴于缺乏经验研究支持，本文采用的气候风险厌恶系数参照了国际文献的常用值1—3之间，纯时间偏好率采用Nordhaus的市场贴现率1.5%(刘昌义，2012)。

      (32)参考Fankhauser et al.(1997)、Florio(2014)中的福利函数形式及地区福利加权方法。

      (33)国家民政部的《社会救助法》规定了对不同发展水平的地区，政府给予不同比重的配套救灾资金。此外，我国在减贫、救灾领域采用的“结对帮扶”政策实际上是一种基于“卡尔多—希克斯效率原则”的补偿设计，由能力较强的发达地区定点援助欠发达地区。

      (34)Biesbroek et al.(2010)比较了7个欧洲国家的“国家适应战略”，指出其实施过程中都面临多层级治理和政策整合等现实障碍。Hallegatte et al.(2011)指出不能只从各部门出发设计适应政策，重点应是如何发挥各部门的协同效应。

标签：福利经济学论文;  经济学论文;  经济风险论文;  经济论文;  全球气候变化论文;  社会福利论文;  ipcc论文;