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原文信息：
Jacob Moscona and Karthik A. Sastry. "Does Directed Innovation Mitigate Climate Damage? Evidence from U.S. Agriculture." The Quarterly Journal of Economics（2023）.
01
引言
近年来，农业生物技术已经取得了革命性进步，同一时期，不断上升的气温显著改变了农业生产力。为应对不断变化和日益极端的气温状况而进行技术创新十分重要，创新也是美国农业部门应对环境挑战的重点。来自加州大学和来自密歇根大学的Olmstead和Rhode教授曾描述了生物创新如何推动了美国农业的早期扩张，历史学家也曾承认新型杂交种子对于抵御20世纪早期干旱的重要性。气候变化已然成为了生产率增长所面临的最大潜在威胁，但人们对农业创新和气温变化的关系以及极端环境造成的经济后果知之甚少。
文章通过建立理论模型描述气候变化如何改变市场对创新的激励效应，以及定向创新如何影响气候变化的经济效应，量化了技术减轻气候变化带来的经济损害程度，并考虑了内生技术变化后未来的经济损害变化。定向创新可以加剧或减轻总体的气候破环程度，利润激励会引导创新者远离扶持“生态输家”而向推动“生态赢家”前进，这与创新集中在规模最大、生产效率最高的部门的直觉是一致的。总之，本文着重回答两个问题：（1）创新对象是否转向了更易遭受到气候灾难影响的作物及与提高气候适应性更相关的技术？（2）创新方向的转变对农业部门应对极端气候的能力有何影响？
文章主要贡献在于：（1）为定向技术变革和环境变化研究提供了文献支持，本文特别地关注创新在缓解气候破坏方面的作用，并从数量上阐明了定向创新缓解气候破坏的潜力；（2）人们长期关注温度变化对农业部门的影响，本文采用更广泛、全部门的观点，并使用作物特定变异来衡量创新的适应性反应，拓展了关于创新在塑造美国农业生产力和克服生态障碍方面的经典文献，以研究现代气候变化。
理论模型构建
02
本文构建了一个农业技术内生响应气候变化引起的生产力冲击的模型。假设有作物和货币两种商品，作物是由i∈[0,1]的农场单位来生产的。每个农场都有一个生产力Ai。
模型有一种作物特定技术，每个农场使用其生产Ti∈R+。位置i的投入生产率取决于内生的总状态变量θ及生产率Ai。取给定作物价格p和技术价格q，生产函数为：
技术需求函数为：
创新者决定了技术投入的价格q和技术质量θ，边际生产成本为1−α，质量开发成本C。创新者对质量的选择为：
假设每种商品的需求都由一个特定作物的需求逆函数p=p(Y)表示，Y=Yi(a)dF(a)是总产量。
我们通过两种情况来说明农场生产函数中技术与气候之间的关系。定义1（技术的气候可替代性）：若G12≤ 0，则技术进步是气候替代品，能减少气候条件对产量的边际影响，如研发耐旱作物，其在恶劣环境中能保持产量；若G12 ≥ 0，则是气候互补品，增加了气候条件对产量的边际效应。如生物技术创新后适合特定生态条件，其波动的容忍度较低。
1. 创新的方向。开放经济下，作物价格固定为p，技术变化方向取决于创新的气候可替代性：命题1（技术方向：固定价格）。若气候以一种破坏性的方式转移，θ在技术是气候替代品时会增加均衡；或θ在技术是气候的互补品下平衡会减弱。在创新是气候替代品的情况下，农民更愿意为气候较差地区的技术改进买单。两种情况下，破坏性气候对生产和技术投入需求都具有负冲击。若价格能调整。破坏性的气候冲击、固定的技术和投入下导致作物短缺而提高价格，这是对负冲击的一种价格对冲，增加了技术价值、边际产量，从而提高了创新者的边际收益：命题2（技术方向：弹性价格）。
2. 创新和应变能力。特定条件下，定向创新降低或增加了生产对气候变化的敏感性。(A,p,θ)为价格p、技术水平θ和生产率为A的农场利润，弹性为利润对天气敏感性的负值：
推论1（适应性）：i.若技术是气候替代品，R(A,p,θ’) ≥ R(A,p,θ)；ii.若技术是气候的互补品，则R(A,p,θ’) ≥ R(A,p,θ)且θ ≤ θ；iii.若技术是气候的互补品，则R(A,p,θ’) ≤ R(A,p,θ)和θ’ ≥ θ。
03
数据和测量
为测量温度变化对生产力的冲击，文章使用PRISM气候组1950年以来的4月至10月生长季节中每日网格级县级的温度数据，并与联合国粮农组织的生态作物数据库中对个别植物物种的最高生长温度的数据相匹配，以测量一种植物在特定地点、特定时间内暴露在极端高温下的潜在风险。
为衡量创新程度，通过美国农业部的《品种名单》中汇总了所有出售植物品种及其引种时间的综合数据，我们使用该清单进行的主要分析包括69种作物，包括所有主要谷物、油籽和饲料作物，以及美国种植的大部分蔬菜。另外，通过1970年引入的所有植物品种保护证书（PVP）数据库，我们使用作物颁发的证书数量作为衡量作物生物技术发展的指标；使用农业专利类别中特定作物专利的数据库来衡量所有技术阶层的特定作物创新，此外，其中包含的气候变化、耐热性和耐旱性等专利数据使我们能够研究生物技术之外的影响并搜索发明专利的特点。
我们使用1959年的美国农业普查来衡量我们研究的所有作物在美国各县的种植面积。在农业成果方面，我们结合1959年至2017年的美国农业普查数据衡量每英亩农业土地价值，与气候特征相联系并构建了十年期面板数据。
为估计在t时间点i位置作物k的气候困境，首先测量县比热暴露程度，以超过特定阈值T的温度随时间的积分来测量热暴露值。通过最高、最佳温度来整合作物的特定信息（TkMax），县i、时段t和作物k的极端温度暴露定义为：
实证策略及分析：技术创新与作物
04
1. 实证策略
（1）作物极端高温暴露程度。对所有县的位置-作物-时间测量值求和，以各县在美国该作物总种植面积中所占的份额为权重：
图2显示了ExtremeExposurek,t和作物子集的新品种发布几十年来的变化。品种发育的变化与暴露在极端温度下的变化一致，大多数作物都经历了暴露于极端高温的增加，增加时间因作物特性而异。
（2）基准回归方程如下：
yk是1960-2016年间为作物k开发的新种子品种数量，
是研究期间作物水平极端热暴露的变化。Xk是控制变量，包括总耕种面积、前期创新趋势和前期气候措施。
2. 实证结果
表1第一列中，只有
和总收获面积对数作为变量，δ > 0说明品种开发的创新是针对受温度变化损害更严重的作物。其余列分别控制了前期各作物土地上的平均气温和平均降水量（第2列）、1900-1960年各作物发布的品种数量（第3列），每种作物的截止温度、TkMax和截止温度的平方（第4列），估计系数基本一致。列5控制了样本期内每种作物平均温度的变化，结果说明极端暴露程度是独立于温度变化外的冲击。列6表明缩短样本区间，结果依然相似。
图3（A）表示极端暴露程度和创新之间的关系，发现
与
显著正相关。（B）说明1980年到现在的极端温度暴露与1950年到1980年的之间的关系不显著。
稳健性检验方面，文章使用从PVP证书数据替代和独立构建的新植物品种测量方法排除测量误差；虚假设定的一个可能来源是农业条件和创新的地理趋势、只测量100子午线以东的气候损害时以及测量了特定作物对靠近美国试验站、保险覆盖范围、补贴支付、贸易暴露和生产者的财富5个因素的暴露程度，排除其他因素干扰；更换回归方法结果依然稳健。同时以先锋公司的最佳AQUAmax和孟山都公司的drought tgard两大案例作为现实依据。
3. 进一步分析
（1）对技术反应的时间。温度变化和创新都是长期过程，图2初步表明技术发展与温度变化在同一年代发生了反应或在某些情况下出现了滞后。为具体回答该问题，建立如下模型：
被解释变量为在t年发布的作物新品种，极端温度暴露的前或后一组值用t表示。图4结果显示在温度变化冲击的十年中，品种发育显著增加，并在后十年中持续。
（2）作物异质性。针对市场规模、作物可转换性、作物生产的季节性和价格反应性，作物是否靠近美国试验站，发现大市场规模的作物对气候困境的反应更明显；更容易转换的作物具有的技术发展对气候困境的弹性取决于它的技术气候替代性；能够承受较低温度的作物对气候困境的反应不明显；离美国试验站更近的作物会受到更大影响；作物在价格反应性上无差异。
（3）发明者异质性。将每个申请人分类为私营部门、公共部门、大学，分别对每个申请类别进行回归，发现对私营部门申请者有很大的显著性影响，表明技术转向由私营部门驱动。
（4）跨技术类型异质性。使用表2中的非气候和气候专利作为被解释变量，发现对第二种技术的影响显著。图5说明作物级气候灾害和与气候相关的作物级新专利技术所占比例之间显著正相关。皆表明气候变化直接增加了与其相关的新技术的发展。具体地，气候变化对施肥、种植和播种技术和土壤耕作技术的创新影响显著。
（5）其他气候冲击影响。主要集中在极端高温的影响分析上，即极端寒冷和干旱。为测量作物在极端低温下的暴露程度，使用来自EcoCrop数据库的下限温度截断值，计算出每种作物在该阈值下的暴露温度：
。为测量作物水平的干旱暴露程度，有：
。未发现暴露在极度寒冷的环境中会影响创新，干旱总是低于极端热暴露影响程度的1/3。
（6）创造新市场的影响。农民可能会通过改变他们种植的作物来应对温度的变化。我们发现农民不再种植受极端高温影响更大的作物，转而种植当地条件更有利的作物；其次，极端热暴露与技术发展关系不显著；第三，我们发现热引起的市场规模变化与生物技术发展正向相关。
（7）应对全球损害。本文分析主要集中于美国，将网格化、逐时温度数据集与地理编码作物级种植数据相结合，发现结果平缓，表明为美国开发的特定作物技术可能无法满足世界各地的需求。
05
实证策略及分析：技术创新与经济效应
1. 实证策略
（1）县的极端热暴露程度。为测量县i的极端热暴露程度，我们估计了该县平均作物特定极端热暴露程度，按作物特定种植面积加权：
。县级极端暴露纳入了作物在热感度方面的特定变化，研究发现1950年至2010年县级极端暴露变化与同期农地价值变化之间关系显著，其对作物生产收入有负影响，而对非作物生产收入无影响。
（2）县创新暴露程度。通过对全国所有作物的极端高温暴露量的取均值，按种植面积加权，计算各县创新暴露程度：
。
（3）使用农业用地价格作为因变量，
是每英亩耕地的农地价格。为研究创新在缓解温度变化造成的经济损失方面的作用，建立以下方程：
2. 实证结果
表3展示了估计结果，表明技术进步的对象是易受损的作物，并使其具有更强的适应力。
图6显示极端高温暴露对创新暴露分布的边际效应，在受定向创新影响最大的县，极端高温对土地价值无显著影响。
稳健性检验方面，文章通过更换因变量指标（收入或利润）；利用USDA的全国农作物生产者价格数据，构建衡量各县10年产出组合价格的指标；替换固定效应、剔除100子午线以西的县；考虑长距离的空间相关性。以上结果都高度相似。
为衡量每个县所种植作物的平均市场规模，计算i地区所种植作物的平均全国市场规模：
附录A22显示县级极端暴露度、创新暴露度和作物市场规模之间的三重交互作用显著正相关，说明创新导向最强烈的作物是驱动创新暴露对土地价值下降缓解效应的作物。
3. 进一步分析
将估计结果和模型相结合，以量化样本内外创新对缓解气候损害的总体效应。首先定义一个无气候变化情景：
其次，定义一个基于t0气候的无创新情景：
在没有和有气候变化但没有定向创新的反事实情景下美国耕地的总价值对应数据AgValt1NCC和AgValt1NI。以下表明在有和没有创新下气候变化造成的损害：
下式是技术进步所减少的损害，作为缺乏创新的气候变化造成的反事实损害的百分比：
图7是对1960年来因创新而减轻的温度损害程度的估计及有无创新的总体损害程度。第一列显示创新减轻19.9%的气候变化损害，相当于美国农业土地总价值的1.7%，约为240亿美元。第二列中损害增大，而缓解程度基本不变（19.0%）。第三列使用了直接控制价格，结果与基准结果相似。
最后，使用与样本内反事实相同的方法来量化技术在减轻未来气候损害方面的作用。使用代理/模式混合集成方法的预估日温度。并结合Hsiang的区域气候估计法，使用均值来预测未来和近十年美国各县每个相关截止温度以上的华氏日数变化，并利用2012年农业普查的作物种植面积来估计县级温度损害，构建总损害估计方程。图8显示创新减少了13%-16%的损失，到本世纪中叶和本世纪末，定向创新将分别恢复美国农业土地总价值的1.9%和2.8%。
图9比较了定向创新对温度变化造成的经济损害的影响和对碳排放的影响。聚焦于2050-2059年，发现RCP 6.0是最好的浓度途径。且当创新停止时，更具破坏性的浓度途径的百分比损失会增加，研发破坏性减排技术的激励机制与控制温室气体浓度的减排技术可能是替代品。
结论
06
文章聚焦美国农业，发现技术进步能够有效降低环境气候变化所带来的经济负影响，这类创新更多地研发于与环境适应相关的农业技术上，并针对于更易受影响的农作物，受到创新技术发展影响的县在气候变化下，土地价值变化更为平缓——自1960年来，技术进步减少了美国农业因极端温度造成的20%经济损失，预估在之后一个世纪中会持续减少13%-16%。但这并非万灵药，以美国为例，作为一个农业规模相对庞大且富裕的国家，其在农业研发方面处于全球领先地位，但事实上，80%的气候破坏并不受到技术因素的制约。此外，立足于发达经济体的技术进步与全球气候变化的关系，美国的定向创新仅对美国内部的气候灾害有显著作用，即富裕的研究密集型国家的创新效应可能不会提高全球对气候变化的适应能力，甚至还有少数国家的定向创新可能会加深全球农业生产率差距，这值得进一步探索。
Abstract
This article studies how innovation reacts to climate change and shapes its economic impacts, focusing on U.S. agriculture. We show in a model that directed innovation can either mitigate or exacerbate climate change’s potential economic damage depending on the substitutability between new technology and favorable climatic conditions. To empirically investigate the technological response to climate change, we measure crop-specific exposure to damaging extreme temperatures and crop-specific innovation embodied in new variety releases and patents. We find that innovation has redirected since the mid-twentieth century toward crops with increasing exposure to extreme temperatures. Moreover, this effect is driven by types of agricultural technology most related to environmental adaptation. We next show that U.S. counties’ exposure to induced innovation significantly dampens the local economic damage from extreme temperatures. Combining these estimates with the model, we find that directed innovation has offset 20% of potential losses in U.S. agricultural land value due to damaging climate trends since 1960 and that innovation could offset 13% of projected damage by 2100. These findings highlight the vital importance, but incomplete effectiveness, of endogenous technological change as a source of adaptation to climate change.
推文作者：包梦菲，湖南大学2022级应用经济学研究生
联系邮箱：bmf199911@hnu.edu.cn
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