理解自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響 2025 國際貨幣基金組織

響作者（們）的進(jìn)步，并已發(fā)表至引發(fā)評(píng)論并鼓勵(lì)辯論。在IMF工作論文中表達(dá)的觀點(diǎn)是作者（們）的，不一定代表國際貨幣基金組織（IMF）、其執(zhí)行董事會(huì)的觀點(diǎn)或國際貨幣基金組織管理層。NATnmAR?2025國際貨幣基金組織國際貨幣基金組織工作論文能力發(fā)展研究所理解自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響經(jīng)MercedesGarcia-Escribano授權(quán)分發(fā)2025年2月國際貨幣基金組織工作論文描述作者（們）正在進(jìn)行的研究，并公開發(fā)表以征求評(píng)論并促進(jìn)辯論。國際貨幣基金組織（IMF）工作論文中表達(dá)的觀點(diǎn)為作者（們）的個(gè)人觀點(diǎn)，并不一定代表IMF、其執(zhí)行董事會(huì)或IMF管理層的觀點(diǎn)。摘要：氣候變化導(dǎo)致自然災(zāi)害更加頻繁和破壞性增強(qiáng)。本文的目標(biāo)有兩個(gè)。首先，它考察了自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出及其組成部分增長動(dòng)態(tài)的影響。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）在自然災(zāi)害發(fā)生的同年，政府支出立即上升，抵消了私人投資增長的下降，從而減輕了對(duì)產(chǎn)出增長的負(fù)面影響。因此，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的產(chǎn)出增長并未受到自然災(zāi)害的顯著影響。相比之下，自然災(zāi)害發(fā)生后，新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（EMDEs）政府支出的增加較小，因此無法緩解對(duì)產(chǎn)出增長的即時(shí)負(fù)面影響（以及在小島EMDEs中的凈出口）。主要反映了對(duì)非小島嶼新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）投資的下降，隨后一年的產(chǎn)出恢復(fù)并沒有完全抵消災(zāi)害年份的下降。其次，本文評(píng)估了先前存在的國家特征在減輕自然災(zāi)害不利影響中的作用。研究發(fā)現(xiàn)，小島嶼和災(zāi)害前財(cái)政空間有限的國家在自然災(zāi)害發(fā)生后往往產(chǎn)出增長下降更為顯著。推薦引用：HaNguyen,AlanFeng和MercedesGarcia-Escribano.2025.理解自然災(zāi)害的宏觀經(jīng)濟(jì)影響。國際貨幣基金組織工作論文WP/25/46JEL分類編號(hào)：關(guān)鍵詞：自然災(zāi)害，經(jīng)濟(jì)增長作者電子郵件地址：作者們想要感謝KarimBarhoumi、AndrewBerg、SimoneCuiabano、陳陳、KerstinGerling、LucianaJuvenal、SujanLamichha、NoomanRebei、HugoRojas-Romagosa、AnnaTer-Martirosyan、TolgaTiryaki以及TjeerdTim和來自BankAl-Maghrib和比利時(shí)國家銀行的同事們提供的非常有幫助的評(píng)論和反饋。理解自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響由...準(zhǔn)備胡明·阮，艾倫·馮，梅塞德斯·加西亞-埃斯克里巴諾14 5第二 自然災(zāi)害數(shù)據(jù) 6其他數(shù)據(jù) 9第三性規(guī)范 第四國分組影響 自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出增長的綜合影響：所有國家 11災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出增長的影響 12按收入分組對(duì)產(chǎn)出成分的影響............................. V.穩(wěn)健性檢驗(yàn)和備選方案 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1：排除出口商品價(jià)格沖擊 18穩(wěn)健性檢驗(yàn)2：包括重疊和多年的自然災(zāi)害 19穩(wěn)健性檢驗(yàn)3：災(zāi)難選擇的替代方案.................................. 20替代方法：面板分位數(shù)回歸...................................................................................21第六因素驅(qū)動(dòng)自然災(zāi)害的異質(zhì)效應(yīng)？ 第七節(jié)結(jié)論 參考文獻(xiàn) 氣候變化對(duì)全球經(jīng)濟(jì)構(gòu)成生存威脅。全球平均氣溫比工業(yè)化前水平高出1.1攝氏度，并且如果各國不采取足夠的緩解措施，預(yù)計(jì)在未來幾十年內(nèi)將進(jìn)一步上升（IPCC2023）。氣候變化影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的一個(gè)重要途徑是通過增加世界許多地區(qū)的自然災(zāi)害發(fā)生頻率和強(qiáng)度（IPCC2014）。這些自然災(zāi)害可能造成重大的人力和經(jīng)濟(jì)損失。本文著重探討自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響，這是氣候變化對(duì)經(jīng)濟(jì)政策制定者關(guān)注的最重要的表現(xiàn)之一。了解自然災(zāi)害的影響對(duì)于設(shè)計(jì)國家適應(yīng)努力至關(guān)重要。本文從數(shù)量上評(píng)估了自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出及其組成部分增長的影響程度。這有以下幾個(gè)原因。首先，了解產(chǎn)出增長及其組成部分的影響可以提供關(guān)于各種產(chǎn)出組成部分（例如 ,投資、消費(fèi)、進(jìn)口或出口）在災(zāi)害發(fā)生后如何演變的洞察，以及關(guān)于相應(yīng)經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)渠道和脆弱領(lǐng)域的相關(guān)信息。其次，分析自然災(zāi)害對(duì)增長和其他宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響，可以為政府的宏觀經(jīng)濟(jì)決策提供信息，包括有效儲(chǔ)蓄和分配資源用于自然災(zāi)害的預(yù)防、恢復(fù)和重建。第三，了解自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響有助于提供一個(gè)全球視角，了解自然災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)和損失如何在各國之間分布。這可以作為國際社會(huì)討論協(xié)調(diào)政策響應(yīng)的基礎(chǔ)。我們的研究結(jié)果可以激發(fā)關(guān)于適應(yīng)措施（如通過風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)來保險(xiǎn)災(zāi)害或協(xié)助適應(yīng)措施）以及支持災(zāi)害后經(jīng)濟(jì)恢復(fù)的政策（如協(xié)助重建）的進(jìn)一步討論。該論文在幾個(gè)方面對(duì)文獻(xiàn)做出了貢獻(xiàn)。首先，它超越了僅關(guān)注對(duì)總產(chǎn)出的影響的文獻(xiàn)，探討了自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出各組成部分的影響，即消費(fèi)、投資、出口、進(jìn)口和政府支出。研究這些潛在的差異性影響可以幫助闡明自然災(zāi)害影響增長的經(jīng)濟(jì)學(xué)渠道。我們還根據(jù)各國的收入水平，將自然災(zāi)害的影響分為三個(gè)主要的國家群體：發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體(AEs）、非小島新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（NSIEMDEs），以及小島新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（SIEMDEs）。這三個(gè)群體在應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害的整體準(zhǔn)備情況以及對(duì)這些災(zāi)害的脆弱性（例如，許多SIEMDEs對(duì)旅游部門的過度依賴）方面存在差異。這些國家群體在準(zhǔn)備和脆弱性方面的不同程度可能導(dǎo)致對(duì)產(chǎn)出增長的重要差異化影響，這可能需要不同的政策反應(yīng)。本文的第二項(xiàng)貢獻(xiàn)是闡明了為何一個(gè)國家的結(jié)構(gòu)性特征和周期性特征對(duì)災(zāi)后結(jié)果至關(guān)重要。例如，當(dāng)一個(gè)國家擁有充足的財(cái)政空間和強(qiáng)大的制度框架時(shí)，我們可能會(huì)預(yù)期政府支出能夠迅速應(yīng)對(duì)災(zāi)害，從而顯著減輕對(duì)增長的負(fù)面影響?；谶@一推理，我們考察了包括災(zāi)前財(cái)政空間、適應(yīng)能力、收入群體以及是否為小島嶼國家在內(nèi)的一系列國家特征的作用。我們還控制了與災(zāi)害相關(guān)的特征，包括災(zāi)害的物理破壞程度和災(zāi)害類型（洪水、風(fēng)暴、干旱或其他災(zāi)害）。利用1980年至2019年歷史和大自然災(zāi)難以及經(jīng)濟(jì)變量的數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)實(shí)證發(fā)現(xiàn)。2關(guān)于影響程度，我們發(fā)現(xiàn)相對(duì)于那年在該國沒有經(jīng)歷重大災(zāi)害（對(duì)照組）的國家，災(zāi)年產(chǎn)出增長率平均下降約1.3個(gè)百分點(diǎn)。災(zāi)后的第二年，產(chǎn)出增長率較對(duì)照組高出約0.8個(gè)百分點(diǎn)。在隨后的幾年中，災(zāi)害國家和對(duì)照組在產(chǎn)出增長率方面沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的差異。這些發(fā)現(xiàn)表明產(chǎn)出增長率受到暫時(shí)影響。然而，產(chǎn)出水平的損失是永久的，因?yàn)闉?zāi)害后幾年GDP增長的恢復(fù)并不能完全抵消災(zāi)年GDP增長的下降。2在我們的實(shí)證分析中，我們專注于大型自然災(zāi)害，定義為單一年度災(zāi)害，其總損失超過GDP的1%。更多細(xì)節(jié)請(qǐng)參閱第二章“數(shù)其次，影響在不同國家之間有所差異。災(zāi)害發(fā)生的當(dāng)年，非洲經(jīng)濟(jì)體（AEs）的政府支出立即上升。這種在非洲經(jīng)濟(jì)體（AEs）的政府支出的快速上升在很大程度上抵消了私人投資的下降，并減輕了對(duì)產(chǎn)出增長的負(fù)面影響。因此，非洲經(jīng)濟(jì)體（AEs）的產(chǎn)出增長似乎并沒有受到自然災(zāi)害的顯著影響。在新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（EMDEs）中，自然災(zāi)害后的政府支出響應(yīng)有限，因此，它無法完全抵消對(duì)產(chǎn)出增長的負(fù)面影響。在非資源型新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（NSIEMDEs）中，投資主要受到自然災(zāi)害的不利影響，而在資源型新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（SIEMDEs）中，出口承擔(dān)了大部分影響。這可能反映了資源型新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（SIEMDEs）的出口基礎(chǔ)設(shè)施（如港口）在自然災(zāi)害后更有可能遭受損害或中斷的事實(shí)，這可能導(dǎo)致出口下降，如最近的研究（Feng和其他人，2023年）所發(fā)現(xiàn)。此外，小島嶼的出口通常更多地依賴于旅游業(yè)，而旅游業(yè)通常對(duì)自然災(zāi)害更為敏感。我們還在一個(gè)國家集團(tuán)中發(fā)現(xiàn)，具有更大財(cái)政空間（由災(zāi)害前的財(cái)政平衡來代理）的國家在自然災(zāi)害發(fā)生后往往會(huì)增加政府支出。此外，我們還發(fā)現(xiàn)災(zāi)害的嚴(yán)重程度也很重要。在其他因素保持不變的情況下，平均而言，由物理資產(chǎn)損失來衡量的更大災(zāi)害會(huì)在一年后的政府支出中引發(fā)更大的響應(yīng)。文獻(xiàn)已經(jīng)探討了自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出增長的影響，通常得出混合的結(jié)論。Fomby及其同事（2013）發(fā)現(xiàn)，自然災(zāi)害對(duì)不同農(nóng)業(yè)和非農(nóng)業(yè)部門增長的影響不同。Lian及其同事（2022）發(fā)現(xiàn)自然災(zāi)害對(duì)人均GDP有較大且持久的影響。然而，Cavallo及其同事（2013）發(fā)現(xiàn)，一旦控制了自然災(zāi)害后的政治事件，即使是極大的災(zāi)害也沒有對(duì)增長產(chǎn)生顯著影響。Cevik和Jalles（2023a）發(fā)現(xiàn)，干旱和風(fēng)暴對(duì)非洲經(jīng)濟(jì)體（AEs）和新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（EMDEs）的增長沒有產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。我們的分析表明，自然災(zāi)害會(huì)降低產(chǎn)出增長?？疾靽姨卣?，Noy（2009）發(fā)現(xiàn)，與發(fā)達(dá)國家或大型經(jīng)濟(jì)體相比，發(fā)展中國家和較小經(jīng)濟(jì)體在災(zāi)難之后面臨更大的產(chǎn)出下降。識(shí)字率較高、制度較好、人均收入較高、對(duì)貿(mào)易開放程度較高以及政府支出水平較高的國家 ,更能抵御最初的災(zāi)害沖擊。Bayoumi等人（2021）發(fā)現(xiàn)，擁有災(zāi)害預(yù)防機(jī)制和較低公共債務(wù)的國家，在自然災(zāi)害后增長下降的概率較低。同樣，Jaramillo等人（2023）發(fā)現(xiàn)，脆弱、沖突影響的國家（FCS）的產(chǎn)出損失比其他國家更為嚴(yán)重和持久，這可能是由于社會(huì)安全網(wǎng)薄弱、災(zāi)后重建緩慢以及缺乏多元化（例如依賴農(nóng)產(chǎn)品出口）所致。Jaramillo等人（2023）還發(fā)現(xiàn)，更大的財(cái)政緩沖和更強(qiáng)的制度能力有助于減輕不利影響。Cevik和Jalles（2023b）發(fā)現(xiàn)，在控制了經(jīng)濟(jì)、人口、醫(yī)療保健和制度因素后，腐敗會(huì)增加與災(zāi)害相關(guān)的死亡人數(shù)。類似地，Barone和Mocetti（2014）發(fā)現(xiàn)，災(zāi)害前的制度有助于長期恢復(fù)。該論文還與日益增長的文獻(xiàn)相關(guān)，這些文獻(xiàn)考察了自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果的影響，例如通貨膨脹（Kabundi等人，2022年）、財(cái)政結(jié)果（Noy等人，2011年）以及匯率（Hale，2022年）。本論文結(jié)構(gòu)如下。第二節(jié)描述數(shù)據(jù)。第三節(jié)討論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法。第四節(jié)按國家集團(tuán)展示實(shí)證結(jié)果。第五節(jié)考察穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第六節(jié)考察與宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)果相關(guān)的潛在事前國家和災(zāi)害特征。第七節(jié)得出結(jié)論。自然災(zāi)害數(shù)據(jù)來自由魯汶天主教大學(xué)主辦的《國際災(zāi)害數(shù)據(jù)庫》（EM-DAT）。3此數(shù)據(jù)庫包含有關(guān)自然及其他信息的資料。4并且技術(shù)（人造）4自然災(zāi)害在EM-DAT中包括地震、大規(guī)模移動(dòng)（干燥）、火山活動(dòng)、極端溫度、霧、風(fēng)暴、洪水、滑坡、波浪作用、干旱、冰川湖突發(fā)、野火、瘟疫、蟲害和動(dòng)物事故。災(zāi)害5記錄了1960年至2022年之間超過15,500起自然災(zāi)害。盡管在下文中將討論其局限性，但這個(gè)數(shù)據(jù)庫是文獻(xiàn)中最全面且最常用的。對(duì)于每一場災(zāi)害，數(shù)據(jù)集中包含（如有可用的）詳細(xì)信息，例如國家、災(zāi)害類型、起始年份和結(jié)束年份、死亡人數(shù)以及受影響人數(shù)，如受傷或失蹤者。它還包含關(guān)于估計(jì)損失的信息，即對(duì)財(cái)產(chǎn)、農(nóng)作物和牲畜的損失金額。估計(jì)損失指的是以美元計(jì)算的資產(chǎn)存量損失，而不是生產(chǎn)流量，盡管它們可能相關(guān)。6請(qǐng)注意，資產(chǎn)損失并不容易轉(zhuǎn)換為對(duì)GDP的影響，而這正是我們論文的重點(diǎn)。自然災(zāi)害對(duì)GDP的影響反映了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的擾亂（這損害GDP增長）和重建工作（這有助于）。表1以下列出了自1960年以來從EM-DAT記錄的自然災(zāi)害及其分布。記錄的大多數(shù)自然災(zāi)害都是氣候相關(guān)災(zāi)害，包括洪水（5,615次災(zāi)害）和風(fēng)暴（4,300次災(zāi)害）。雖然該數(shù)據(jù)集非常全面，但可能并未捕捉到所有災(zāi)害，尤其是早期時(shí)期較小規(guī)模的災(zāi)害。在我們的實(shí)證分析中，我們將樣本限制在1980年之后的年份，以減少數(shù)據(jù)可用性問題可能導(dǎo)致的任何潛在偏差。圖1顯示了1980年至2022年間記錄的自然災(zāi)害數(shù)量。我們?cè)谥饕?jīng)驗(yàn)規(guī)范中關(guān)注的是不重疊的單一年度大型自然災(zāi)害。“大型”災(zāi)害定義為那些造成損失美元價(jià)值超過國家GDP百分之一的災(zāi)害。7災(zāi)害被定義為“單一年度”災(zāi)害，即其開始和結(jié)束在同一年度內(nèi)。例如，多年干旱不包括在我們的基線樣本中。“非重疊”意味著在災(zāi)害發(fā)生的前兩年或后兩年內(nèi)沒有發(fā)生其他大型災(zāi)害。我們?cè)谥饕?jīng)驗(yàn)指定中對(duì)樣本施以這些限制，以更準(zhǔn)確地考察災(zāi)害發(fā)生后兩年（即t+1年和t+2年）的增長動(dòng)態(tài)。允許重疊的大型災(zāi)害可能會(huì)使我們的估計(jì)產(chǎn)生偏差，因?yàn)椴磺宄膫€(gè)重疊的災(zāi)害引發(fā)了宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。因此，在處理組和控制組的基線估計(jì)樣本中均排除了重疊期。我們通過包括重疊災(zāi)害和多年災(zāi)害進(jìn)行額外的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。災(zāi)害類型頻率百分比動(dòng)物事故10.01干旱7594.87地震1,2588.07疫情1,4929.57極端溫度5973.83洪水5,61536.01冰川湖潰決30.02昆蟲侵染920.597524.82大規(guī)模運(yùn)動(dòng)（干燥）430.28暴風(fēng)雨4,30027.57火山活動(dòng)238森林大火4432.84總計(jì)15,5945技術(shù)災(zāi)難包括化學(xué)泄漏、氣體泄漏、中毒、輻射和油污泄漏等。6美元價(jià)值的經(jīng)濟(jì)損失可以有時(shí)與災(zāi)害后這些資產(chǎn)失去的未來生產(chǎn)現(xiàn)值相聯(lián)系。例如，農(nóng)作物損害的評(píng)估可以用來表示這些農(nóng)作物潛在損失的生產(chǎn)量。同樣，災(zāi)害中財(cái)產(chǎn)或牲畜損失評(píng)估的價(jià)值可以與這些財(cái)產(chǎn)和牲畜失去的生產(chǎn)量的現(xiàn)值相聯(lián)系。7災(zāi)害嚴(yán)重程度的替代性衡量指標(biāo)包括受影響人數(shù)或傷亡人數(shù)。盡管我們認(rèn)為資產(chǎn)（基礎(chǔ)設(shè)施、財(cái)產(chǎn)、牲畜）的損失與GDP中斷的關(guān)聯(lián)比傷亡人數(shù)更為直接，但我們對(duì)基于受影響人口百分比的替代大型災(zāi)害選擇進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。圖1.記錄在案的年度自然災(zāi)害總數(shù) 另一個(gè)清潔數(shù)據(jù)步驟是處理數(shù)據(jù)集中那些在特定年份內(nèi)發(fā)生多個(gè)大型單一年度災(zāi)害（經(jīng)濟(jì)損失超過GDP的1%）的少數(shù)案例。例如，1998年在薩爾瓦多發(fā)生了一場大旱和一場大風(fēng)暴，我們將它們視為一個(gè)災(zāi)害，通過累加損失來處理。將這些案例結(jié)合起來，產(chǎn)生了1980年至2022年間所有國際貨幣基金組織成員國之間的197個(gè)災(zāi)害列表。最終步驟是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Winsorize處理，特別是在GDP增長波動(dòng)較大的情況下。盡管其中一些波動(dòng)可能是由氣候相關(guān)自然災(zāi)害驅(qū)動(dòng)的，但許多波動(dòng)與非氣候的極端事件（如重大金融危機(jī)、國內(nèi)經(jīng)濟(jì)衰退、全球政治事件或戰(zhàn)爭）有關(guān)。8我們?cè)?020年和COVID-19全球大流行之后的年份也投放了數(shù)據(jù)。9進(jìn)一步的數(shù)據(jù)清洗包括刪除整個(gè)產(chǎn)出增長分布中位于頂部和底部1%的觀測值，即實(shí)際年度產(chǎn)出增長率超過18%或低于-13.1%的國家和年份。這些步驟進(jìn)一步刪除了2020年至2022年之間的四個(gè)災(zāi)害以及三個(gè)GDP增長率極端的災(zāi)害，使我們的樣本中剩余190個(gè)大型、單一年度、不重疊的災(zāi)害（見表2）。表3顯示了三國組AE、NSIEMDE和SIEMDEs的物理損害分布，占國家GDP的百分比。AE有18個(gè)大型的、單一年度、非重疊的災(zāi)害，NSIEMDEs有116個(gè)，SIEMDEs有56個(gè)。EMDEs登記的災(zāi)害（以GDP的物理損害百分比衡量）大于AE。NSIEMDEs的中位損害是GDP的2.7%，SIEMDEs是GDP的5.5%，而AE的比例是GDP8巴拿馬（1988年）；摩爾多瓦（1994年）；以及津巴布韋（2003年）經(jīng)歷了與自然災(zāi)害無關(guān)的經(jīng)濟(jì)衰退。9COVID-19疫情導(dǎo)致許多經(jīng)濟(jì)體遭受重大經(jīng)濟(jì)中斷，旅游業(yè)依賴的小島嶼經(jīng)濟(jì)體受到的打擊尤其嚴(yán)重。包括2020-2022年期間GDP增長的劇烈波動(dòng)可能會(huì)扭曲我們的估計(jì)，尤其是對(duì)于容易受到自然災(zāi)害影響且同時(shí)受到疫情嚴(yán)重打擊的小型經(jīng)濟(jì)體。表2.1980-2019年大型單一年度自然災(zāi)害樣本災(zāi)害類型頻率百分比121221124總計(jì)表3.概括統(tǒng)計(jì)：樣本中災(zāi)害的物理損失（占GDP百分比）數(shù)量災(zāi)害平均中位數(shù)最大區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)會(huì)5.842.182.9865.7310非小島嶼新興市場和發(fā)展中國家6.792.747.27127.025小型島嶼新興市場和發(fā)展中國家5617.021.0972.815.5418.28148.38所有國家9.5111.0111.7692.9848.148148.385對(duì)于收入群體，我們采用國際貨幣基金組織（IMF）對(duì)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）和新興市場及發(fā)展中國家（EMDEs，包括新興市場和中低收入經(jīng)濟(jì)體（EMMIEs）以及低收入發(fā)展中國家（LIDCs）的分類。我們將最新的分類應(yīng)用于所有年份。數(shù)據(jù)關(guān)于實(shí)際產(chǎn)出、實(shí)際投資、實(shí)際私人消費(fèi)、實(shí)際貨物和服務(wù)出口以及實(shí)際貨物和服務(wù)進(jìn)口來自世界經(jīng)濟(jì)展望（WEO）。11此外，我們同樣從這一數(shù)據(jù)源中獲取GDP、以當(dāng)?shù)刎泿庞?jì)價(jià)的地方政府收入和支出，以計(jì)算總體財(cái)政余額。我們選擇災(zāi)前總體財(cái)政余額作為災(zāi)前財(cái)政空間的一個(gè)衡量指標(biāo)，因?yàn)樗w了廣泛的國度并具有解釋災(zāi)后產(chǎn)出增長的良好能力。其他潛在的財(cái)政空間指標(biāo)，如中央政府債務(wù)和利息支付，數(shù)據(jù)覆蓋面較?。欢话阏畟鶆?wù)數(shù)據(jù)覆蓋面合理，但解釋經(jīng)濟(jì)增長的能力較弱。關(guān)于特定國家商品出口價(jià)格波動(dòng)的數(shù)據(jù)來自于國際貨幣基金組織（IMF）的商品貿(mào)易條件數(shù)據(jù)庫（參見Gruss和Kebhaj，2019）。他們構(gòu)建了特定國家出口商品價(jià)格波動(dòng)，這些波動(dòng)取決于一個(gè)國家出口商品的價(jià)格變動(dòng)及其份額。10波多黎各被WEO列為一個(gè)獨(dú)立的高收入經(jīng)濟(jì)體（遭受65.7%的GDP損失風(fēng)暴），這扭曲了分布。11WEO代碼代表這五個(gè)變量分別為NGDP_RPCH、NI_RPCH、NCP_RPCH、NX_RPCH和NM_RPCH。對(duì)于投資，由于真實(shí)私人投資數(shù)據(jù)稀缺，我們采用了真實(shí)總投資（NI_RPCH）的增長率，該增長率包括公共和私人投資。這些商品。包括40種商品。該指數(shù)的構(gòu)建方式如下（見Gruss和Kebhaj，2019年中的公式1）：其中，π為出口商品實(shí)際價(jià)格的對(duì)數(shù)。?,?i,j以GDP為標(biāo)準(zhǔn)的特定平均重量。未提供可翻譯內(nèi)容，請(qǐng)?zhí)峁┬枰g的英文文本。?,?賈，τ，i，jτ=1對(duì)于適應(yīng)性，我們使用了兩個(gè)主要的適應(yīng)性指數(shù)，即ND-GAIN和INFORM-RISK。案。在其他情況下，它們反映了實(shí)施更新的、更可持續(xù)適應(yīng)性措施的能力。適應(yīng)性能力也會(huì)隨時(shí)間而變化?！痹撝笖?shù)綜合了基礎(chǔ)設(shè)施能力、醫(yī)療人員能力、獲得衛(wèi)生和飲用水、物流質(zhì)量以及電力獲取能力（https://gain.nd.e相比的首選選擇。它在對(duì)自然災(zāi)害后的增長結(jié)果中還具有更強(qiáng)的解釋力。數(shù)據(jù)從1995年到2020年對(duì)176個(gè)國家可用。為了避免1995年之前數(shù)據(jù)不足的問題，對(duì)于每個(gè)國家，我們將1995年的值分配給1980年至1994年間的第二個(gè)指數(shù)是氣候驅(qū)動(dòng)的INFORMRISK指數(shù)，原始數(shù)據(jù)來自災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理知識(shí)中心（2022）。.捕獲了“應(yīng)對(duì)能力不足與一個(gè)國家應(yīng)對(duì)災(zāi)害的能力有關(guān)，這包括正式、有組織的活動(dòng)以及該國政府的努力，以及現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)降低災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。我們從國際貨幣基金組織的氣候變化儀表盤中獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)從2013年到2022年，且沒有子指標(biāo)。由于這兩個(gè)原因，我們僅將此指標(biāo)用作穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第三部分：實(shí)證表述經(jīng)驗(yàn)性規(guī)定遵循Jordà（2005）的本地投影方法。??感興趣的自變量，可以是實(shí)際產(chǎn)出的增長或個(gè)別組成部分的增長（例如作為政府支出、投資、消費(fèi)、進(jìn)口和出口等在年份?+?；???虛擬變量，若當(dāng)年發(fā)生大規(guī)模、單一年度且不重疊的自然災(zāi)害，則其值為1?;?固定效應(yīng)國家，以控制國家的特征（如趨勢增長）；?用固定效應(yīng)模型控制該年的全球沖擊，時(shí)間為t年；t□□□□□□□□□□□□□□□□□?□□??出口商品價(jià)格沖擊；12請(qǐng)注意，ND-GAIN容量指數(shù)的范圍從0（最高容量）到1（最低容量）。除了某些發(fā)展中國家外，ND-GAIN指數(shù)隨時(shí)間變化不大。為了檢查各國ND-GAIN指數(shù)隨時(shí)間的變化程度，我們計(jì)算了每個(gè)國家的2020年指數(shù)與1995年指數(shù)之差。176個(gè)國家的平均變化為-0.055，變化的標(biāo)準(zhǔn)差為0.039。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明，在各國內(nèi)部，容量隨時(shí)間的變化相對(duì)較小。13文獻(xiàn)記錄了商品沖擊對(duì)GDP增長的強(qiáng)大影響（見Arezki和Bruckner,2012年發(fā)表的奠基性論文）。我們將收集?來繪制從年份?到年份?+?的輸出響應(yīng)。?取值為0、1和2。?我們考慮3年的時(shí)間框架。在3年期限和更長時(shí)間期限之間存在著權(quán)衡。由于需要保持非重疊的災(zāi)害，采用更長時(shí)間期限將意味著減少樣本中的災(zāi)害數(shù)量。此外，正如稍后將會(huì)闡明的那樣，產(chǎn)出增長已經(jīng)在t+2時(shí)返回到基線，這進(jìn)一步支持了維持3年期限的決定。本規(guī)格考慮在時(shí)間t發(fā)生的災(zāi)害，并將受災(zāi)害影響的國家在時(shí)間t、t+1和t+2的真實(shí)產(chǎn)出增長率與未受災(zāi)害影響的國家在相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的真實(shí)產(chǎn)出增長率進(jìn)行比較。在概念上，自然災(zāi)害的影響可以采取三種形式：破壞（資產(chǎn)損失）、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中斷（可能導(dǎo)致GDP增長放緩），以及災(zāi)后重建（可能增加GDP增長）。我們根據(jù)第一種渠道選擇大型災(zāi)害作為我們的數(shù)據(jù)集，因?yàn)槲覀兊臄?shù)據(jù)集包含損失超過GDP1%的災(zāi)害。然后我們考察對(duì)產(chǎn)出增長的影響，這既包括經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的中斷，也包括災(zāi)后的重建努力。在第五章中，我們探討了國家和災(zāi)害特征對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)影響的作用。實(shí)證模型緊密遵循（1）并增加了國家和災(zāi)害特征與自然災(zāi)害虛擬變量之間的交互項(xiàng)：?國家和災(zāi)害特征。請(qǐng)注意，時(shí)間不變的特征（如收入群體）已被國家固定效應(yīng)所吸收。第四部分：按國家分組的影響首先，為了概述自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出增長的影響，我們考察了自然災(zāi)害對(duì)各國產(chǎn)出增長的影響。由于少數(shù)國家沒有關(guān)于商品價(jià)格沖擊的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析覆蓋了大約31年間的179個(gè)國家。圖2顯示，平均而言，災(zāi)害發(fā)生年份的產(chǎn)出增長顯著下降，然后在次年恢復(fù)。但恢復(fù)并未完全抵消下降的影響。商品價(jià)格沖擊的影響高度顯著，將在第六節(jié)中更詳細(xì)地討論。圖2.自然災(zāi)害對(duì)各國產(chǎn)出增長的影響GDPonsett+1t+2在各國的平均水平來看，大型自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出增長造成了損害。僅考慮大型、單一年度、非重疊的自然災(zāi)害，且災(zāi)害造成的損失至少占GDP的1%，結(jié)果顯示，災(zāi)害當(dāng)年產(chǎn)出增長下降約1.3%，在次年回升約0.8%。災(zāi)害發(fā)生兩年后，對(duì)產(chǎn)出增長的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著。這些發(fā)現(xiàn)暗示了對(duì)產(chǎn)出增長的暫時(shí)性影響，因?yàn)楫a(chǎn)出增長在t+2時(shí)刻返回到基線水平。它們還暗示了產(chǎn)出水平存在永久性損失，因?yàn)殡S后幾年的GDP增長恢復(fù)并沒有完全彌補(bǔ)災(zāi)害年份GDP增長的下降。災(zāi)害對(duì)收入群體的影響不同（圖3）。災(zāi)害似乎對(duì)非洲經(jīng)濟(jì)體的產(chǎn)出增長影響不顯著，而在新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）中則產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響，特別是對(duì)小型島國EMDEs而言。這些發(fā)現(xiàn)表明，平均而言，EMDEs比非洲經(jīng)濟(jì)體從自然災(zāi)害中承受更大的（暫時(shí)性）增長影響。這可能在氣候變化導(dǎo)致自然災(zāi)害日益頻繁和強(qiáng)烈的情況下，使EMDEs更加容易受到損害。但是什么因素導(dǎo)致了這種差異性的影響？圖3.自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出增長的影響：按收入分組概述GDP為了闡明為什么新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）相較于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）更容易受到自然災(zāi)害的負(fù)面影響,我們深入分析了產(chǎn)出成分的增長影響：政府支出、投資、消費(fèi)以及進(jìn)出口。高級(jí)經(jīng)濟(jì)學(xué)（AEs）我們重新運(yùn)行了基準(zhǔn)回歸分析，但僅將樣本限制在AEs上?；貧w分析中的數(shù)據(jù)包括35個(gè)高收入國家，涵蓋平均37年的時(shí)間跨度。在1980年至2019年期間，AEs發(fā)生了18次大型、不重疊的災(zāi)難。圖4展示了研究結(jié)果，表4展示了當(dāng)?shù)貙?duì)AEs的預(yù)測結(jié)果。實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長并未受到大規(guī)模自然災(zāi)害的顯著影響。主要原因是在同一年政府支出顯著增加（約1.8%）。這有助于抵消投資的下降。凈出口的增長似乎并未發(fā)生顯著變化，這表明發(fā)達(dá)國家進(jìn)出口活動(dòng)的韌性。圖4.自然災(zāi)害對(duì)先進(jìn)經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)出及其組成部分增長的影響表4.自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出及其組成部分增長的影響：發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體T實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-0.637[0.675]1,1970.45035-0.180[0.608]1,1640.364350.051[0.397]1,1310.36735真實(shí)政府支出增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量1.798*0.0880.338[0.938][1.441][1.656]1,0269939600.1130.1050.108353535實(shí)際投資自然災(zāi)害（T）增長觀察R平方國家數(shù)量-3.295*0.5190.522[1.677][1.859][1.309]1,2221,1891,1560.2230.2220.224353535真實(shí)消費(fèi)增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-0.9541.0320.757[0.614][1.106][0.654]1,2251,1921,1590.3080.2330.237353535真實(shí)出口增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量2.519-0.780-0.841[2.627][0.756][1.993]1,2271,1941,1610.3940.3740.373353535真實(shí)進(jìn)口增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量0.5601.7780.744[1.895][1.568][1.155]1,2271,1941,1610.4020.3890.383353535非小島（NSI）新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）圖5和表5展示了自然災(zāi)害對(duì)NSIEMDEs的宏觀經(jīng)濟(jì)影響。政府支出的增長不僅在災(zāi)害發(fā)生的當(dāng)年下降，而且在隨后的年份也下降，盡管下降并不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。14投資增長在災(zāi)害年份顯著下降，約下降5%，但在災(zāi)害年份之后恢復(fù)。簡而言之，實(shí)際投資增長下降，但在災(zāi)害之后，實(shí)際政府支出也下降。因此，NSIEMDEs的GDP增長在災(zāi)害年份下降。在隨后的一年，投資恢復(fù)，拉動(dòng)產(chǎn)出增長。然而，t+1年的產(chǎn)出增長并沒有完全抵消t年的下降。這些發(fā)現(xiàn)表明，考慮到實(shí)際投資增長的下降和NSIEMDEs中政府支出較弱的對(duì)沖作用，自然災(zāi)害往往對(duì)NSIEMDEs的產(chǎn)出增長產(chǎn)生的負(fù)面影響大于對(duì)AEs。14利用19個(gè)亞洲發(fā)展中國家的數(shù)據(jù)，Gerling（2017）同樣發(fā)現(xiàn)，自然災(zāi)害之后，關(guān)鍵的財(cái)政聚集體保持穩(wěn)定。她論文中的案例研究表明，這反映了這些國家的一項(xiàng)故意政策選擇或約束性限制。圖5.自然災(zāi)害對(duì)非小島經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)出及其組成部分增長的影響.自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出及其組成部分增長的影響：非小島新興市場和發(fā)展中國家實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-1.109***[0.352]3,7760.1640.630*[0.363]3,6490.1150.349[0.360]3,5290.093真實(shí)政府支出增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-1.154[1.226]2,6510.060-1.721[1.160]2,5350.0601.164[1.518]2,4200.064實(shí)際投資增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-4.913*7.905**1.500[2.637][3.609][3.029]3,4053,2963,1850.0140.0160.014實(shí)際消費(fèi)增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量0.3810.2461.294[0.872][0.780][0.946]3,4093,3013,1900.0620.0270.027實(shí)際出口增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-2.230[2.691]3,4290.101-0.418[2.175]3,3200.117-1.353[3.225]3,2090.023實(shí)際進(jìn)口增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-0.683[2.293]3,4390.1622.295[2.436]3,3300.204-0.413[3.651]3,2190.038小型島嶼（SI）新興市場經(jīng)濟(jì)體發(fā)展中國家中型經(jīng)濟(jì)體我們的回歸樣本包含26個(gè)SIEMDEs。15五個(gè)低收入新興經(jīng)濟(jì)體（SIEMDEs）未包含在內(nèi)，因?yàn)樗鼈儧]有關(guān)于出口商品價(jià)格沖擊的數(shù)據(jù)。16有56起大型、單一年份、不重疊的自然災(zāi)害發(fā)生在中國東南部新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體（SIEMDEs）。圖6和表6顯示，在SIEMDEs中，災(zāi)害發(fā)生后的次年，政府支出會(huì)出現(xiàn)滯后增長。對(duì)于災(zāi)害發(fā)生年，處理組政府的支出增長下降，但并不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在t+1時(shí)期，政府支出增長上升約3%。貨物和服務(wù)（在許多國家主要是旅游業(yè)）的出口...17)下降，盡管系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，盡管預(yù)計(jì)小島嶼出口對(duì)自然災(zāi)害的相對(duì)敏感性較高。與此同時(shí)，投資增長以及在某種程度上商品和服務(wù)的進(jìn)口似乎立即上升。15安提瓜和巴布達(dá)、巴巴多斯、伯利茲、文萊達(dá)魯薩蘭、佛得角、科摩羅、多米尼克、斐濟(jì)、格林納達(dá)、牙買加、基里巴斯、馬爾代夫、毛里求斯、薩摩亞、塞舌爾、所羅門群島、圣基茨和尼維斯、圣盧西亞、圣文森特和格林納丁斯、蘇里南、圣多美和普林西比、巴哈馬、東帝汶、湯加、特立尼達(dá)和多巴哥、瓦努阿圖。16馬紹爾群島、密克羅尼西亞、瑙魯、帕勞、圖瓦盧。17例如，對(duì)于2019年，來自聯(lián)合國世界旅游組織（UNWTO）的數(shù)據(jù)顯示，旅游業(yè)在斐濟(jì)占GDP的11.2%，在毛里求斯占GDP的9.2%，在牙買加占GDP的9.8%?？偨Y(jié)來說，在災(zāi)害時(shí)期，對(duì)于這些國家而言，凈出口的下降（可能由于許多小型島嶼新興市場和發(fā)展中國家（EMDEs）的旅游業(yè)）是GDP增長的主要阻力，而政府支出似乎并未足夠抵消這一下降。然而，有一點(diǎn)需要注意的是，我們樣本中只有15至19個(gè)小型島嶼EMDEs的投資、消費(fèi)、進(jìn)口和出口增長數(shù)據(jù)可用（見表6）。因此，這些變量的研究結(jié)果可能或可能不適用于其他小型島嶼EMDEs。圖6.自然災(zāi)害對(duì)小島嶼經(jīng)濟(jì)體產(chǎn)出及其組成部分增長的影響 表6:自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出和組成部分增長的影響：小島嶼新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體T+1T+2實(shí)際國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-1.510***[0.541]9170.173261.398***[0.407]8930.147260.144[0.370]8700.12926真實(shí)政府支出增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-2.283[2.099]6670.094263.342[2.631]6430.080260.965[2.363]6190.07626實(shí)際投資增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量3.689[4.125]4060.06312.517[8.700]3910.0960.455[7.293]3760.057實(shí)際消費(fèi)增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-1.003[4.220]4080.199-0.043[2.097]3930.1472.022[5.742]3780.167實(shí)際出口增長自然災(zāi)害（T）觀察R平方國家數(shù)量-5.647[5.079]4800.0664.471[6.866]4620.0802.980[3.600]4440.068實(shí)際進(jìn)口增長自然災(zāi)害（T）1.5234.5673.541觀察[3.248][3.156][2.765]476458440R平方0.0930.1120.094國家數(shù)量本節(jié)提供了對(duì)主要發(fā)現(xiàn)的不同規(guī)格和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在第一次穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們沒有對(duì)出口商品價(jià)格沖擊進(jìn)行控制。研究結(jié)果與基準(zhǔn)結(jié)果非常相似（見圖7）。在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中，自然災(zāi)害對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響在統(tǒng)計(jì)上不顯著，而在新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體中，自然災(zāi)害會(huì)導(dǎo)致災(zāi)害年份經(jīng)濟(jì)增長下降，盡管在災(zāi)害年份之后的年份中部分恢復(fù)。圖7.自然災(zāi)害對(duì)GDP增長的影響，未考慮出口商品價(jià)格波動(dòng)AESonsetonsetonset在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們包括了重疊的自然災(zāi)害和多年災(zāi)害。重疊災(zāi)害指的是在兩年內(nèi)由另一個(gè)大型自然災(zāi)害precede或follow的大型災(zāi)害?；叵胍幌?，在基線回歸中，我們已經(jīng)從估計(jì)樣本中移除了重疊災(zāi)害的國家-年觀測值 ,以便使影響估計(jì)盡可能精確。除了重疊災(zāi)害之外，這個(gè)穩(wěn)健性檢驗(yàn)還包括了大型多年災(zāi)害（這些災(zāi)害在基線回歸中被排除）。表7顯示了按災(zāi)害持續(xù)時(shí)間劃分的大型自然災(zāi)害（定義為物理損害超過GDP的1%）數(shù)量。大多數(shù)災(zāi)害發(fā)生在一年內(nèi)（即災(zāi)害持續(xù)時(shí)間為零），但有些災(zāi)害持續(xù)多年（其中許多是干旱）。圖8顯示，如果將大型重疊的自然災(zāi)害包括在內(nèi)，自然災(zāi)害對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊與基線研究結(jié)果相似。在災(zāi)害年份，NSIEMDEs和SIEMDEs的產(chǎn)出增長下降，但在AEs中沒有下降。然而，對(duì)于NSIEMDEs來說，t+1時(shí)的增長恢復(fù)不再具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。表7.EM-DAT中按持續(xù)時(shí)間劃分的大規(guī)模災(zāi)害災(zāi)害持續(xù)時(shí)間（結(jié)束年份）039293.7813.5926310.24410.24620.48910.24總計(jì)41820圖8.自然災(zāi)害對(duì)GDP增長的影響，包括重疊和跨年度的自然災(zāi)害AESonsetonsetonsetonsetonset在本穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，我們使用了一組替代性的災(zāi)害選擇：受影響人口比例?；仡櫥鶞?zhǔn)回歸中，所選自然災(zāi)害的資產(chǎn)（基礎(chǔ)設(shè)施、財(cái)產(chǎn)、牲畜）損失至少占GDP的1%。我們之前認(rèn)為，資產(chǎn)（基礎(chǔ)設(shè)施、財(cái)產(chǎn)、牲畜）的損失可能與GDP中斷有更直接的關(guān)聯(lián)，而非受影響人口數(shù)量，因此選擇了這一標(biāo)準(zhǔn)作為基準(zhǔn)回歸。在此，我們選擇了影響至少5%人口的大規(guī)模自然災(zāi)害。根據(jù)這一標(biāo)準(zhǔn)，我們有155起大規(guī)模、單一年度和非重疊的自然災(zāi)害(包括50次干旱、38次洪水和47次風(fēng)暴）。圖9展示了大規(guī)模、單一年度和非重疊災(zāi)害對(duì)GDP增長的影響。結(jié)果與基準(zhǔn)回歸相似。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化（AE）中，自然災(zāi)害的統(tǒng)計(jì)影響不顯著，而在新興市場和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體(EMDEs）中，自然災(zāi)害導(dǎo)致災(zāi)害年份的增長下降，盡管在隨后的年份中部分恢復(fù)。圖9.自然災(zāi)害對(duì)GDP增長的影響（災(zāi)害的另一種選擇）AES21在我們的上述分析中，我們采用了局部投影法來檢驗(yàn)自然災(zāi)害發(fā)生后關(guān)鍵宏觀經(jīng)濟(jì)變量（如產(chǎn)出增長）的平均預(yù)測路徑。除了“平均”預(yù)測之外，政策制定者通常也對(duì)，我們采用同樣的樣本，運(yùn)用分位數(shù)回歸法來檢驗(yàn)一個(gè)國家的GDP增長分布的條件分位數(shù)是如何受到自然災(zāi)害沖擊而移動(dòng)的。具體來說，我們考察以下條件分位數(shù)在q（例如，q=10%）的量化關(guān)系：?yiq,t+?=αq+βNDt+commodityprices?ock,t+??1+fe+fe(3)我們主要關(guān)注下行情景，或GDP增長分布的左尾，因此我們特別關(guān)注例如以下結(jié)果：q=10%如果發(fā)生自然災(zāi)害沖擊ND將10移位th-百分比條件分位數(shù)，位于GDP增長率分布的左側(cè)更多與它將分布的均值移動(dòng)（換句話說，??atq10%的負(fù)面影響比?)更大，這將表明自然因素的作用。??災(zāi)難不僅降低了該國預(yù)期的平均GDP增長率，而且相對(duì)于平均情景，增加了下行風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果顯示在圖10中?？梢钥吹?，在災(zāi)害發(fā)生的年份，10年的估計(jì)系數(shù)為...th-百分比條件分位數(shù)是負(fù)值且具有統(tǒng)計(jì)顯著性。從其數(shù)值來看，它低于使用局部投影方法獲得的成果，略為更負(fù)。這意味著自然災(zāi)害不僅將GDP增長分布向左移動(dòng)（即降低平均值），而且還使左尾更厚重。這表明受災(zāi)國家的GDP增長面臨（略為）更大的下行風(fēng)險(xiǎn)。這種模式也出現(xiàn)在政府支出結(jié)果中。然而，我們也觀察到，對(duì)于10th后續(xù)年份的百分比條件分位數(shù)并不總是低于局部預(yù)測估計(jì)，在某些情況下甚至更高。這表明，在災(zāi)難后的經(jīng)濟(jì)恢復(fù)期間，GDP增長率的分布在其左尾部分變得更加緊密。這些發(fā)現(xiàn)表明，GDP增長的下行風(fēng)險(xiǎn)在災(zāi)害年份中被放大并增加。18圖10.自然災(zāi)害對(duì)下尾部分的影響（q=10percent)關(guān)于產(chǎn)出的增長和組成部分條件分布的18Bayoumi和其他研究者（2021）進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，災(zāi)難預(yù)防機(jī)制和較低水平的公共債務(wù)可以幫助國家降低自然災(zāi)害后增長下降的可22第六節(jié)：自然災(zāi)難異質(zhì)性效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因素是什么？探討哪些因素可以解釋自然災(zāi)害在不同國家經(jīng)濟(jì)增長影響上的差異？本節(jié)中，我們分析了以下災(zāi)害和國家的特點(diǎn)所起的作用。19實(shí)證模型遵循方程（2）。重點(diǎn)關(guān)注自然災(zāi)害虛擬變量與國家和災(zāi)害特征之間的交互系數(shù)。災(zāi)害特征包括：?經(jīng)濟(jì)損失（占GDP百分比）：經(jīng)濟(jì)損失包括財(cái)產(chǎn)、農(nóng)作物和牲畜的損失量。數(shù)據(jù)來源于EM-DAT數(shù)據(jù)庫。我們預(yù)計(jì)，經(jīng)濟(jì)損失越大，對(duì)產(chǎn)出增長的干擾也就越大，重建需求也越高。因此，經(jīng)濟(jì)損失對(duì)產(chǎn)出增長的影響是不確定的，應(yīng)該通過實(shí)證方法進(jìn)行評(píng)估。包括地震、火山、野火）。國家特征包括：?收入群體:發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體（AEs）、新興市場和中低收入經(jīng)濟(jì)體（EMMIEs），以及低和低發(fā)展國家（LIDCs）。如前幾節(jié)所示，由于政府支出反應(yīng)迅速，自然災(zāi)害對(duì)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長的影響比新興和發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體更為緩?小島嶼可能自然災(zāi)害對(duì)小型島嶼產(chǎn)出的影響比非島嶼經(jīng)濟(jì)體更為嚴(yán)重。小型島嶼通常擁有更易受自然災(zāi)害損害的設(shè)施（如港口），自然災(zāi)害發(fā)生后，將對(duì)進(jìn)出口造成嚴(yán)重影響。小型島嶼的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)往往集中于旅游業(yè)。例如，自然災(zāi)害后的損害可能會(huì)阻止游客前來。我們預(yù)計(jì)，具有更強(qiáng)適應(yīng)能力的國家能夠更好地應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害，從而減輕自然災(zāi)害對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。?災(zāi)前財(cái)政空間:國家在災(zāi)難發(fā)生前的財(cái)政空間越大，可能越有能力和資源用于重建。因此，我們預(yù)計(jì)擁有更大財(cái)政空間的國家能夠更大程度地減輕自然災(zāi)害對(duì)產(chǎn)出的負(fù)面影響。如數(shù)據(jù)部分所示，我們選擇災(zāi)難前的總體財(cái)政平衡（占GDP的百分比）作為指標(biāo)，因?yàn)樗哂腥娴目鐕采w，合理且對(duì)災(zāi)后產(chǎn)出增長具有較好的解釋19此處研究的特點(diǎn)絕非詳盡無遺。例如，vonPeter等（2024年）強(qiáng)調(diào)了保險(xiǎn)在緩解影響中的作用。23表8.自然災(zāi)害對(duì)異質(zhì)增長的影響0.1601.4801.972-0.489[1.038]-0.163財(cái)政平衡（上一年）[0.012][0.015]0.013是是是24表9.自然災(zāi)害對(duì)政府支出增長的影響差異性GOVEXPGOVEXPGOVEXP[7.624]-6.4492.7862.619 1.516財(cái)政平衡（上一年） 是是是25表8和表9顯示了災(zāi)害影響的關(guān)聯(lián)，總結(jié)如下。關(guān)于產(chǎn)出增長關(guān)于政府支出增長物理損傷：災(zāi)害伴隨著更大的物理影響損壞導(dǎo)致顯著降低的產(chǎn)出增長。單一年度的暴風(fēng)雨并且干旱相關(guān)聯(lián)高于洪水和其他災(zāi)難，如地震（在t+1時(shí)），表示一個(gè)風(fēng)暴和干旱過后強(qiáng)勁的恢復(fù)(與Fomby等，2013年的研究一致)。更大的物理損傷與以下相關(guān)顯著增加的政府支出增長率自然類型之間的關(guān)系災(zāi)害與政府支出增長是不清楚保持所有其他解釋因素不變。它是可能政府補(bǔ)助和其他捐助資金可能會(huì)幫助災(zāi)區(qū)后的LDC增長。保持其他因素不變。小型島嶼具有比非...更低的產(chǎn)出增長率小型島嶼（被省略的群體）約1.3%。在災(zāi)害之年小島嶼政府支出較低增長率高于非小島，但差異是無統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。更好適應(yīng)性能力（較小的ND值）GAIN指數(shù)與之后的更高增長相關(guān)聯(lián)然而，該協(xié)會(huì)并不接受這些災(zāi)難。統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著。相似的結(jié)果被獲得與INFORM風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力指數(shù)的不足。更好適應(yīng)性能力（較小的值）是與較低政府支出相關(guān)增長，可能由于重建成本降低需要。然而，該協(xié)會(huì)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上并不顯著。更高的災(zāi)害前的財(cái)政平衡與...相關(guān)聯(lián)伴隨著更高的產(chǎn)出增長。該協(xié)