导  读

极端天气对经济是否具有足够强的冲击？本期推文以美国地理分区及美国企业为样本，从销售额和生产率入手，对这个问题进行了探讨，得到了出人意料的结果。

        原文：Jawad M. Addoum, David T. Ng, Ariel Ortiz-Bobea. Temperature Scocks and Establishment Sales[J]. The Review of Financial Studies, 2020, 33(3): 1331-1366.

一、研究问题

        大量经验证据探讨了气候变化并揭露了一些原因，政府间气候变化专门委员会（IPCC 2014）的报告向世人展示了一系列不可忽视的事实：首先，全球平均温度正在不断上升，从1983年到2012年的30年是北半球过去1400年来最温暖的时期。其次，极端天气事件变得越来越普遍，在全球范围内，极端天气和极端天气的患病率有所增加。此外，气候科学家发现，在某些地区，热浪的频率增加了一倍以上，并且这种现象在未来50年内可能增加近五倍（Lau&Nath2012）。 

        支持气候变化的经验证据不胜枚举，但学术界和实务界对气候风险产生的经济后果知之甚少。缺乏经验证据会导致个体在面对气候变化时的矛盾看法和混乱行为，例如，美国最近决定退出《巴黎气候协定》，理由是据称控制碳排放会对美国经济造成损害；但另一方面，主要的政策制定者认为针对气候变化采取的行动可以改善美国经济状况（Rubin，2014；Stiglitz，2017）。同时，美国选民对气候政策政治环境的敏感性也各不相同（Howe et al，2015）。因此，本文试图通过研究极端天气的经济后果，提供有关极端天气如何影响公司绩效的经验证据。具体地，通过考察区域温度对区域及区域内公司销售额和生产率的影响，本文揭示了极端天气所产生的经济后果。

二、研究设计

本文从美国农业部的官方气候数据库获取日温度和降水的数据，该数据将全美领土划分为16平方公里的网格，并统计量每个网格的日平均温度、最低温度、最高温度以及降水量。基于此，本文计算如下变量衡量极端温度：第一，计算每个网格的月平均温度；第二，计算当月温度超过30℃或低于0℃的天数；第三，计算在特定月份中，最高（最低）温度高于（低于）基于其他年度计算的平均温度的90%（10%）分位数的天数。同时，本文还使用95%和5%分位数作为界限，对特定月份中极端天气的天数进行更严格的定义。

此外，本文从NETS公开上市数据库中获得公司地理足迹、销售额和生产率等企业层面的数据。在获取这些公司的地理足迹之后，本文将其分配到不同的网格中，并基于网格的平均降水量决定公司的降水量。 

本文建立了如下模型，来对假设进行检验：

模型中，因变量为销售额或生产率，自变量为极端温度相关变量和降水量相关变量。

三、研究结果

表1报告了变量的描述性统计结果。其中，面板A显示了网格级别的年度季度销售额、生产率、温度和降水量的平均值、标准差、中位数以及25%和75%分位数，面板B则报告了公司层面的对应信息。

        在实证检验部分，本文从网格层面和公司层面进行了回归分析，限于篇幅，此处仅列示部分回归结果。总体而言，除了个别行业会受到些许影响（如低温时能源部门销售额上升、农业会享受降水量上升的红利），极端天气的经济后果并不像预期的那样明显。在本文的诸多检验中，总体上并未发现极端天气对经济产生显著影响的经验证据。

四、研究结论

本文研究了极端天气如何影响企业的销售额和生产率，在年度和季度频率上，本文发现极端天气对经济的影响很小，缺乏统计上的显著性，在被已有文献确定为对热敏感的行业也是如此。本文使用公司层面的经验证据，发现“极端天气产生经济后果”的观点并不成立。 

尽管本文几乎没有得到预期的结果，但本文指明了一个可能的未来研究方向。如理论预期的气候敏感行业（旅游业等）实际上并没有受到极端天气显著影响的原因，以及市场参与者（分析师、投资者等）的反映等，都是值得深入探讨的问题。