原文信息：Waldinger, M. (2022). The economic effects of long-term climate change: evidence from the Little Ice Age. Journal of Political Economy, 130(9), 2275-2314.
原文链接：
https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/720393#_i1
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引言
正如2018年诺奖得主William Nordhaus所说，气候变化是经济学的终极挑战。目前，全球极端天气事件变得更加频繁，气温上升速度比预测的还要快。如何对气候变化的经济影响作出可靠的估计，是应对气候变化的核心和具有挑战性的任务。
一些研究用逐年的气温波动研究气候变化的经济影响，发现了重要的经济效应（Deschenes et al. ，2007、 2012；Dell，2012；Burgess et al. ，2013；Barreca et al.，2015、2016；Carleton et al.，2018)。然而，理解气候变化还需要了解长期气温变化的影响。如果人们有足够的时间适应，长期气温变化是否也会对经济产生影响？或者通过何种方式来减轻短期影响？本文结合2120个欧洲城市数据研究了气候变化的一个历史事件——小冰河时期，考察1500至1850年长期气温变化对经济造成的影响。
本文用城市规模作为经济增长的替代变量。研究发现，小冰河期城市内的温度下降导致农业生产率下降，死亡率上升以及移民流出，从而导致城市规模的缩小。长期平均气温每下降1°C，城市规模就会缩小约70%。研究还发现，贸易有助于缓解气候变化带来的不利影响，各经济体通过增加贸易来应对小冰河期，贸易机会更高的经济体受到的影响越小。
研究背景和数据
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（1）小冰河期
小冰河期是当前人类引起的变暖时期之前的气候变化的最新时期，大约为1400年至1900年，当时欧洲年平均气温下降了约0.5°-1°C（图1）。本文的研究时期为1500-1850年，当时小冰河时代已经开始。
（2）数据
城市规模数据：本文用城市规模来表示经济增长。研究样本包括2120个在800-1850年间至少有一次居民超过5000人的欧洲城市。数据来源于Bairoch (1988)统计的1600年，1700年，1750年，1800年，1850年的欧洲城市规模数据。
温度数据：自1500年以来欧洲每年的年温度数据，来源于Luterbacher et al. (2004)。包含欧洲陆地地区的年度网格化季节性温度，每个网格单元的尺寸相当于欧洲约50公里× 50公里的面积。根据城市所在的温度网格单元为每个城市分配温度数据。对于每个时间点，根据如下公式计算过去 100 年或 50 年的当地平均温度：
图 2A 描述了研究期间的平均气温。图 2B 描述了三组城市的平均气温变化：17 世纪经历强降温、中度降温和弱降温的城市。从图中可以看出，不同城市受降温影响的程度不同。
控制变量数据：当地马铃薯适宜性、小麦适宜性和海拔高度的数据来自联合国粮农组织（FAO）的全球农业生态区（GAEZ）数据库（FAO，2012 ）。崎岖程度数据来自 Nunn 和 Puga（2012 ）。罗马公路网的位置取自《罗马和中世纪文明数字地图集》（McCormick et al.，2014）。近代早期欧洲的国家边界数据和公元 1 年罗马帝国的范围以及近代早期欧洲河流位置的信息来自 Nüssli (2016)。有关 1600 年新教改革传播的信息来自 Haywood et al.（2000）。
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实证策略与主要结果
（1）小冰河期温度与城市规模
从图3可以看出，1600-1850年间温度与城市规模之间呈明显的正相关关系。这说明在小冰河期，城市内的温度下降与城市规模的缩小有关。
（2）基准回归模型如下：
其中，log City Sizeit代表城市i在时间段t中的规模的自然对数，Mean Temperatureit代表城市i和时间段t在过去100年或50年中的年平均气温，Time FEt代表时间段固定效应， City FEi代表城市固定效应， Xit代表一系列控制变量， ϵit是误差项。本文主要关注系数γ，它是长期平均温度升高1°C对城市规模的估计影响。
（3）基准回归结果
表2报告了三种类型的标准误差：（1）假设空间和序列相关的标准误差（遵循Conley 2008），（2）温度网格级别和区域×时间段级别的双向聚类标准误差，以及（3）基础温度数据的温度网格级别聚集的标准误差。
第（1）列中的系数为 0.532，这表明长期平均气温每下降1°C，城市规模就会缩小约70%。根据Glaeser (1993)，长期气温变化1°C使城市规模变化约70%转化为经济增长变化27%。这与Burke、Hsiang和Miguel (2015)的研究大致相似，气温变化在1°-2°C之间，全球人均GDP将变化25%。
（4）温度变量的替代形式
极端温度会产生特别有害的影响（Burgess et al.， 2017）。作者测量过去一段时间（50 年或 100 年）中平均温度下降在特定温度区间内的年份比例（例如，低于 0°、0°–1°、1°–2°C 等）。图4绘制了这些温度变量的系数，其中 9°–10°C 作为参考类别省略。结果表明，较大比例的较冷年份与更小的城市规模相关。
04
为什么环境变化会影响城市规模
（1）农业生产力的作用——温度对产量比和小麦价格的影响
温度是每年农作物生长期持续时间的最重要决定因素，而小冰河期缩短了欧洲的生长季节。作者使用历史产量比（Slicher van Bath ，1963)和小麦价格（Allen ，2001)作为农业生产力的衡量标准，检验了温度对农业生产力的作用。产量比（Yield Ratio）是指收获的农作物籽粒与用于播种的农作物籽粒之比，该值越高，表明农业生产率越高。回归模型如下：
表3第（1）列结果表明，平均温度更高，该年小麦的产量比越高。第（3）列结果显示，生长季较高的温度可显著提高产量比，而非生长季的温度则没有影响。
由于农业生产力的决定因素，如技术等，不太可能随着温度变化而逐年改变。温度对小麦价格的直接影响主要取决于温度对农业生产力的影响，更低的产量将导致更高的价格。回归模型如下：
第（2）列的结果显示，一年内较高的温度导致该年较低的小麦价格。由于τ年小麦未收获前其价格会受到τ-1年的产量，也就是τ-1年的温度的影响，因此在第（4）列中加入了τ-1年的温度，结果同样显示，生长季节温度升高显著降低了小麦价格，而非生长季节温度没有影响。
（2）温度对死亡率的影响
温度可能影响城市规模的另一个渠道是对死亡率的影响。作者使用 1538-1838 年英国 404 个教区每年的死亡率（Wrigley and Schofield ,1989）。因变量是一个指标变量，如果一年中至少有一个月的死亡率达到了Wrigley和Schofield（1989）定义的危机水平，则该变量为1。通过以下回归来估计温度对死亡率的影响：
表4第（1）列的结果显示，农业年温度与危机死亡率呈负相关。第（4）列显示，生长季节（而不是非生长季节）的较低温度导致小冰河期英格兰的死亡率增加。在表4的下半部分汇报了过去5年的气温对死亡率的影响，结果表明持续的低温会加快食物储备耗尽，从而造成更高的死亡。
如果人们可以在市场上购买生产成本更高的产品并销售不受影响的产品，那么市场可以帮助人们减轻温度的不利影响。对于远离市场的教区（第（2）列和第（5）列），气温下降时经历了更高的危机死亡率，而在靠近市场的教区（第（3）列和第（6）列），影响较小且不显著。这些结果表明，与靠近市场的地方相比，远离市场的地方对温度变化的适应能力明显较低。
（3）温度对移民的影响
气温可能影响城市规模的另一个渠道是气温对移民的影响。作者使用了Wrigley等人（2018）提供的1571-1871年间英国7个教区6350对夫妇的出生和结婚地点数据，包括一方或双方的出生地和结婚地信息，计算出每个50年时间段内移民婚姻的平均比例和平均气温。结果如图A.6所示，气候条件相对较好的教区比气候条件相对较差的教区平均吸引了更多的移民。
适应小冰河时期——贸易的作用
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（1）贸易中的适应
为了研究各经济体是否通过增加贸易应对小冰河时期的低温，作者从Sound Toll Registers（STR ，2018）中获得了1591年至1857年间欧洲750个目的港的90万次船运信息，包括了3700种贸易关系。通过以下模型估计了t年到达目的港i的船舶数量ln(Number of Ship Arrivals)it与t之前5年、25年、50年和100个农业年份的温度的关系：
表5的结果显示，温度较低的港口会抵达更多的船只（第1-4列），如果考虑到有城市规模数据的子样本集，同样的温度变化会使船舶通过数增加更多（第5-8列）。由于有城市规模数据的港口城市平均规模较大，可能是较发达的港口城市，这可能表明这些港口城市对气温变化的反应比较小的港口城市更强烈。
（2）温度对城市规模影响的异质性——贸易准入
如果各经济体通过增加贸易来应对小冰河期，那么对于贸易渠道更好的城市来说，温度对城市规模的影响可能会得到缓解。为此，作者将数据集中参与Sound toll贸易的城市确定为参与长途贸易的城市。并且为了排除城市是否参与Sound toll贸易可能与小冰河时期的气温模式有关，作者使用 1400 年汉萨同盟的所有成员城市（Droysen ，1886），即作者所研究时期之前的城市，作为参与长途贸易的替代变量。如果城市i参与了Sound toll贸易或汉萨同盟则Tradei为1，否者为0。回归模型如下：
表6第（2）和（4）列结果显示，参与长途贸易的城市受温度变化的影响明显较小。此外第（3）和（5）列的结果显示，贸易伙伴数量相对较高（高于第25个百分位）的城市的交互作用项系数更显著，且系数更大。这说明对于贸易伙伴更多的城市来说，贸易的对温度变化的缓解作用更大。
（3）贸易机会的影响——内陆贸易
将每个城市 50 公里以内的城市的规模进行加总，构建潜在内陆贸易机会的度量，根据其是否高（低）于中位数将其分为贸易机会相对较大（小）的城市。表7的结果显示，长期温度变化对贸易机会高的城市规模的估计影响接近于0（第2列），而对贸易机会低的城市规模影响很大（第5列）。
然而，密集地区的城市可能因为其他共同特征，而不是它们的贸易能力降低了温度变化的影响。由天然屏障而导致的旅行成本的外生变化往往会影响城市对外贸易的难易程度，作者使用每个城市的坚固性的数据（Nunn and Puga，2012）发现，城市坚固性高会阻碍其与周边城市的贸易，因此受到温度变化的影响更大（第 （3）、（4）、（6）和（7）列）。
（4）土地利用中的适应
适应气候变化的另一种方法是根据经济体的比较优势调整土地利用。受到小冰河期影响较小的国家受益于其相对较高的农业生产力可能扩大牧场和耕地，与那些农业生产力下降的国家建立贸易关系。作者使用了 1500 年至 1850 年间每个十年的土地利用信息（Klein Goldewijk ，2010），估计土地利用的变化是否与小冰河时期的气温变化有关：
土地利用包括两个变量：一个国家总牧场的自然对数（第1-4列）和一个国家总耕地的自然对数（第5-8列）。表8结果表明，受小冰河期气温较冷影响较小的国家扩大了牧场和农作物的面积。受温度变化影响较大的国家如果与这些经济体建立贸易关系，可以从供应增加中受益。
结论
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本文研究表明，气温的长期变化会对经济产生重要影响。但是，经济体会因某些特征而受到不同的影响。拥有更多贸易机会的经济体有利于克服长期气温变化的负面影响。它们能够通过增加贸易来应对气温变化。
研究结果还强调了农业部门作为气温影响经济渠道的重要性。一方面，自现代早期以来，贸易机会和农业部门对经济的作用发生了根本性变化。另一方面，与更发达的国家相比，许多发展中国家的经济显然没有那么有利的贸易关系，从事农业的人口比例也更大。这也凸显了这些依赖农业、贸易机会有限的经济体在气候变化面前的脆弱性。
Abstract
Recent studies consistently find important economic effects of year-to-year weather fluctuations. I study the economic effects of long-term and gradual climate change over 250 years in the Little Ice Age (1600–1850), during which people and economies had time to adapt. Results show significant negative economic effects of long-term climate change. Temperature impacted the economy through its effect on agricultural productivity and mortality. To adapt to the Little Ice Age, economies increased trade and changed land use. I discuss the relevance of these results for understanding the impact of today’s climate change, especially in developing countries.
转自：“香樟经济学术圈”微信公众号
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