推文人：靳晨鑫 

原文信息：Arnaud Costinot, Dave Donaldson, Cory Smith. (2016) Comparative Advantage and the Impact of Climate Change in Agricultural Markets: Evidence from 1.7 Million Fields around the World. Journal of Political Economy, 2016 (01), pp205-248.

 

一、问题引入

 

本文关注的是目前学术界的热点问题——气候变化，而结合气候变化和国际贸易二者的现有文献大多基于CGE模型进行一般均衡的求解。具体而言，已有文献涉及的内容也主要分为两类，其中第一类关注国际贸易对国际运输造成的碳排放水平的直接影响，而另一类文献则主要关注碳排放限制（例如碳税和碳排放限额）对国际贸易的的间接影响。由于二战后GATT/WTO的不断发展和国际贸易体系的建立和完善，贸易自由化成为了当今世界的主流（本文最终版本写于2014年，于2016年JPE见刊，目前的反全球化浪潮在当时尚未显现），而国际贸易的发展极大增加了国际货物运输和商品生产的规模，这些直接影响无疑会增加碳排放，前者例如Cristea et al. (2013)和Shapiro(2013)主要测算国际贸易发展对于环境的直接影响。而不同国家对于碳排放的容忍程度是不同的，所以不同国家对于碳排放的限制政策不同，一些文献，例如Felder & Rutherford (1993)、Babiker(2005)和Elliott et al. (2010)，的研究结论均表明，如果只有一部分国家对碳排放征税，通过贸易转移等机制，非征税国家的排放水平可能会上升。

 

同现有的主流文献不同，基于李嘉图的比较优势理论，将国际贸易和农业生产调整内生于农业生产模型中，考察气候变化对于全球农业的变化，进而考察气候变化对于全球福利水平的影响。根据已有气候学模型的预测，气候变暖将成为未来农业发展主要的影响因素，本文的作者认为这些气候变化不仅会影响作物产量，也会影响作物的种植模式（种什么样的作物，种多少作物等等），因为气候变化对于不同国家甚至不同地块的土地影响都是不同的，各地快种植作物的比较优势会发生变化。Figure 12显示全球不同作物（小麦和水稻）在气候发生变化前后的预期产量变化，我们不难发现对于不同作物，气候变化对于产量的改变确实具有明显的国家（或地块，地块指具有异质性的一小块土地）差异，这位本文作者提出的预想提供了强有力的支持。

 

本为作者使用概率形式（使用同Eaton & Kortum (2002)完全跟相同的简化Fréchet Distribution）的来刻画农业生产力（生产力的比较优势和绝对优势使用分布的两个不同参数进行刻画），并构建了将双边作物贸易额与农业技术和地块联系在一起的结构方程模型。在文章的第五节，作者使用GAEZ和FAOSTAT数据库对模型的参数进行估计，并进行一些列反事实分析，解释了气候变化对全球福利的影响以及国际贸易和农业生产模式调整在其中的作用。

 

而为更好地理解本文的模型，作者举了一个简单的例子进行说明。南北有两个不同的国家，而每个国家分为东西两个地块，在气候变化前，四各地块的生产率均相同，两国家均使用西边一半的土地种植水稻，使用东边一半的土地种植小麦。当气候发生变化时，北方国家的水稻生产力不变，而小麦生产力发生变化，西边地块生产力下降一半，东边地块生产力下降为零；而南方国家的生产力变化同北方国家相反，小麦生产力不变，而水稻生产力发生变化，东边地块生产力下降一半，西边地块生产力下降为零，上述的变化体现了气候变化对农业生产力影响的国家差异性和地块差异性。在没有国际贸易时，如果不调整农业作物的种植模式，则北方国家都只能生产同原先相同的水稻而小麦产量降为零，南方国家则相反；如果交换小麦和水稻种植的地块，则两个国家的产量将比调整前多出一些作物产量和品种，福利损失得到了缓解。而同时考虑作物种植模式调整和国际贸易，如果南方国家将全部的土地用于小麦种植而北方国家将全部土地用于水稻种植，则福利将同气候变化前相同。作者使用这一简单的例子说明了气候变化对于作物种植比较优势的影响，进而说明了对于最终福利的影响，同时说明了作物种植模式调整和自由贸易在缓解福利损失时的重要作用。

 

二、模型

 

1. 基本假设

 

 

 

三、数据

 

本文使用联合国粮农署提供的GAEZ数据库和FAOSTAT数据库来对模型的参数做校准，其中数据选取两个数据库中的50个主要国家和10种主要作物。Figure 15 显示的是本文所选取的50个主要国家粮食总产出占全球粮食总产出的比例（美元计价）和所选取的10种作物总产量占全球粮食总产量的份额，其中50个国家的粮食总产量占到了全球粮食总产量的89.7%，而10种代表性作物的产量则占比71.1%，体现了本文数据选取具有一定的代表性。

 

而对于具体的数据而言，需要将气候变化前的数据和气候变化后的估计数据分开讨论。GAEZ数据库提供了气候变化前一阶段的平均生产力。此外，即便某一地块f并没有种植作物K，GAEZ数据库也能够提供Afki数据，这是由于GAEZ数据库本身是为了农民的种植提供建议，而非仅仅对现实情况的测算。而同样地，GAEZ数据库提供了气候变化后一阶段的平均生产力，即的估计值，且根据对未来不同的预测，估计值有多组。对于未来气候条件的估计，作者做了详细的解释。在GAEZ数据库中，GCM是气候学家通过气体排放对未来惊醒预测的项目，而SRES则是环境经济学家对未来人口和经济增长的预测，而在GAEZ中一共有11中不同的GCM-SRES组合，所以也就有11组不同的Afki估计值，本文作者选取代码为Hadley CM3 A1F1的情形作为本文实证的基准。Hadley CM3 A1F1描述了人口先增长后下降，经济快速发展，出现了更有效率的主流能源的情形，这与一般学者对未来的预测是相符的。

 

根据联合国粮农署的FAOSTAT数据库，本文还运用了以下的数据：

 

（1）表示i国作物k的总产出，使用吨来计量；

 

（2）Li表示i国中用于种植本文所选取的10种作物的土地面积，使用公顷来计量；

 

（3）表示i国作物k的生产价格，使用美元来计量；

 

（4）表示从i国出口至j国的作物k的双边贸易额，使用美元来计量。

 

但需要我们注意的是，由于没有的数据，这在后续参数估计中会给我们带来一定的困难。

 

四、参数估计

 

 

五、实证结果与反事实分析

 

1. 当生产模式和国际贸易均能自由调整时世界生产力和福利的变化，部分结果如下表所示，全球的加权生产力和福利均有所下降。

 

2. 当农产品的生产不能进行自由调整时，全球的福利损失大幅度增长，全球的福利损失由自由调整时下降0.26%显著增长至0.78%。

 

3. 国际贸易不能自由调整时的部分结果见下表所示，作者发现当国际贸易不能调整时，全球福利损失仅比能够自由调整时略小，由下降0.26%变为0.27%，这样的结果表明和自由调整农产品生产模式相比，自由调整国际贸易对于缓解全球福利下降的积极作用较小。

 

六、敏感性分析及结论

 

 

本文作者利用这170万个地块的贸易一般均衡模型发现，当贸易和生产模式得到调整时，气候变化通过农产品减产使全球福利减少0.26%；本文作者通过三组敏感性分析表明，由比较优势演变引起的生产调整大大减轻了气候变化的不利影响，但双边农产品贸易的自由调整在减轻全球福利损失时作用很小。

 

Abstract

 

A large agronomic literature models the implications of climate change for a variety of crops and locations around the world. The goal of the present paper is to quantify the macro-level consequences of these micro-level shocks. Using an extremely rich micro-level data set that contains information about the productivity—both before and after climate change—of each of 10 crops for each of 1.7 million fields covering the surface of the earth, we find that the impact of climate change on these agricultural markets would amount to a 0.26 percent reduction in global GDP when trade and production patterns are allowed to adjust. Since the value of output in our 10 crops is equal to 1.8 percent of world GDP, this corresponds to about one-sixth of total crop value.