Karen Fisher-Vanden：气候变化分析综合评估方法的演变

题记：本文为2024年6月30日北大国发院CCER夏季研讨会上Karen Fisher-Vanden教授受邀做主题演讲的主要内容，演讲原英文主题为“The Evolution of Integrated Assessment in Climate Change Analysis”。Karen Fisher-Vanden为宾州州立大学环境和资源经济和公共政策杰出教授，IPCC第五届评估报告第三工作组领衔作者，现任当前环境和资源经济学家协会主席，同时是EPA科学建议理事会经济系统建模成员之一，研究领域包括气候变化影响、政策分析的经济和综合评估建模。Karen Fisher-Vanden教授还领导了大量外界赞助研究项目，包括担任与美国能源部合作的大型“人类地球耦合”系统项目（PCHES）共同负责人。

气候变化之所以在环境问题中是一个独特的研究问题，是因为温室气体的排放和我们实际感受到其影响间存在巨大的鸿沟，且这种影响并不一定会作用于排放地。因此，解决气候变化问题，国际合作是必须的。

作为研究者，在该领域会遇到哪些挑战呢？首先，气候变化是长期问题，但又会随时间而变化，使得基于历史数据构建的模型存在问题；我们也不知道未来会有哪些能够应对气候变化的技术，甚至人口的适应情况会变得如何，未来存在巨大的不确定性；最后，大多影响都是地区性的，导致我们很难定位影响将会在什么时候、在哪里发生。

有关气候变化的研究起源于联合国，政府间气候变化专门委员会（IPCC），并分为气候变化科学、影响和减缓这三个工作组。我所参与的第五次评估报告聚焦排放情景。IPCC将世界各地建模团队的情景模拟进行汇总，数据库中超过1000种情景模拟，这也是其重要性所在。这幅图展示了不同大气中的浓度目标所导致的结果。RCP8.5一定程度上代表着排放不受限制。

以上情景很多来源于经济系统模型。它将排放情况放进大气组成模型，又能够将结果放入气候模型，最后可以得到经济系统中的影响。我在职业生涯早期致力的这种模型被称为成本有效性模型，常被用于政策评估。所以如果你已经有了一个目标，你只是想找到成本有效性最高的方法实现它，这就是你要用的方法。与之相反的是效益-成本模型。它能够捕捉地球系统模型和社会经济模型给彼此的反馈，并综合得到排放减少的最优值。它也被用于计算碳排放的社会成本（SCC）。最知名的效益-成本模型是诺奖得主Nordhaus的动态综合气候经济模型（Dynamic Integrated Climate Economy Model, DICE Model）。

以下是模型的一些输出。碳价代表了不同的政策情景，接着，可以把结果放进碳循环模型去看看这在大气浓度上意味着什么。由此，在气候模型中我们又能得到大气温度的变化，从而最后告诉我们在经济模型中对GDP产出的影响。看起来气候变化对经济影响并不大，因此基于模型也许13%的排放就是最优的。而这对应着多排放一吨碳会带来$18的损害，Nordhaus本人也承认这损害是较低的。这也就说明了我们过去很少关注损害这件事，使我们忽视了一些东西，更多有关的研究需要被实施。

我们现在考虑碳的社会成本。在1990年代，碳的社会成本是$18，但它伴随着时间而变化。奥巴马统治期间，如果折旧率为3%的话，社会成本是$50/吨；而在拜登统治期间改用了其他统计模型，成本达到了$80-185/吨。差异来源于他们更新了气候模型、损害方程和近期折旧率，从而成本逐步上升。

新模型的好处在于可以自由地更替模型的组件、支持概率和长期增长映射。然而，我个人认为存在的问题包括：它不支持反馈，而这对于计算碳的社会成本是至关重要的；且模型简单导致了系统性不足；也无法调节分布带来的影响。

我们尝试改进这个系统模型，但将反馈纳入经济模型中还是非常困难。新一代影响分析模型开发是必要的。现在开始介绍我的项目，由美国能源部科学局赞助——他们对这个能考察更多维度和互动的领域动态模型很感兴趣。项目的中心在于这个综合的框架。框架包括大规模地球系统模型，水、土地、能源动力系统的物理过程模型，我们也对人口和不同的基础设施建模。更重要的是，我们能从社会经济模型得到反馈。他们都是典型的可计算一般均衡模型。所以，如果气候变化对水系统产生影响，它也可能会改变生产力，并被放入经济模型，带来价格、工资和需求的变化，并将反馈放入其他系统。因此你能从我们的建模中得到综合的结果。

我想向你们展示这篇文章的成果，我们用综合水文和能源模型与经济模型来看水稀缺对电力供应和经济成本的影响。我们从气候模型获取信息，放入水文模型中，从而一步步得到日级网格层级的水流和气温变化。与动力网格交叠后，就知道降温用水减少对动力系统的影响。也有分部门和季节的结果，发现对制造业冲击最大，对工作日、下午的冲击最大。这篇文章的结果是电力生产的减少到达一定门槛才发生影响；在特定时点带来最大经济影响；可能会在不同地区发生影响。

我们也在使用排序模型（sorting model）。极端天气会让人们从南部移动到东北部，你也许看过这些文章。但我们在想，如果大家都搬到东北部，工资下降、房价上涨，这会反作用于效果。我们在将计量排序模型和经济系统模型相结合，来将结果反馈到其他模型中。

我希望这能激励大家做计算建模，因为这些模型间的互动非常重要。不同规模上的互动很重要，系统间的反馈很重要，复合风险和可能性也很重要。所以我在此放上我们的网站，欢迎查阅（https://www.pches.psu.edu/）。最后，我想送给你们我最喜欢的一句话：“所有模型都是错误的，但有些是有用的（All models are wrong,but some are useful）”。