電力供給短缺、溫度與勞動生產(chǎn)率

摘 要：本文利用世界銀行企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)合全球城市天氣數(shù)據(jù)，考察了電力供給短缺、溫度和企業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：第一，電力供給短缺會加劇溫度升高對企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)向影響，即電力供給短缺具有負(fù)向加劇效應(yīng)；第二，電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)在低生產(chǎn)率企業(yè)、高勞動密集型企業(yè)以及私營企業(yè)更強，這間接證明了加劇效應(yīng)的背后機理與適應(yīng)氣候變化理論一致，為氣候變化帶來國家貧富差距拉大等典型事實給出了可能的微觀解釋。本文研究強調(diào)了能源消費中適應(yīng)氣候變化效應(yīng)與全球變暖效應(yīng)的矛盾，對氣候適應(yīng)與緩解的協(xié)調(diào)發(fā)展進行了深度思考。

關(guān)鍵詞：電力供給；溫度；生產(chǎn)率

DOI：10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20240909.001

一、引 言

《2020 年全球氣候狀況》①報告指出，2019 和2020 年期間全球主要溫室氣體的濃度持續(xù)上升；新冠疫情暴發(fā)造成的經(jīng)濟衰退對溫室氣體排放只有短暫抑制，并沒有顯著降低大氣中溫室氣體的含量；2011 至2020 年是有記錄以來最暖的十年，2020 年全球平均溫度比工業(yè)化前（1850-1900 年）的水平約高1.1℃。全球變暖會帶來許多自然后果：一些后果是緩慢積累的，如兩極冰川融化、海平面上升和海洋酸化等，這些變化將在比較長遠(yuǎn)的未來對人口遷移、糧食安全乃至社會經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生重大影響，但一些后果造成的問題已經(jīng)迫在眉睫，并與人們?nèi)粘Ｉ?、生產(chǎn)活動息息相關(guān)，如極端天氣災(zāi)害增加、高溫導(dǎo)致的熱應(yīng)激（heat stress）加劇，都已對人類的生命和活動構(gòu)成了威脅（Ebiet al.，2021），對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了不可忽視的影響（Zhao et al.，2021）。其中，Takakura et al.（2017）預(yù)測，在最嚴(yán)重的氣候變化情景下，適宜勞動時段的縮短及由此導(dǎo)致的勞動生產(chǎn)率下降將令二十一世紀(jì)末全球國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）損失2.6%至4.0%，即使溫度升高的幅度保持在2℃以下，這一損失預(yù)計仍會接近全球GDP 總量的0.5%。國際勞工組織的報告（Kjellstrom et al.，2019）更指出，高溫導(dǎo)致的勞動生產(chǎn)率下降給世界經(jīng)濟造成的成本預(yù)計將大于與氣候變化相關(guān)的任何其他重大破壞所造成的成本?？梢?，深入探討氣候變化對勞動生產(chǎn)率的影響機制，識別能緩解負(fù)向影響的關(guān)鍵因素，是目前適應(yīng)氣候變化研究領(lǐng)域中亟待解決的重大問題。

目前，適應(yīng)氣候變化研究領(lǐng)域不斷積累的宏微觀經(jīng)驗證據(jù)已表明，由于氣候適應(yīng)能力不同，全球變暖的具體經(jīng)濟效應(yīng)在不同的國家或地區(qū)都具有較強的異質(zhì)性（Berg et al.，2021）。政府、企業(yè)等經(jīng)濟主體可以有計劃、主動地實施各種適應(yīng)性措施，通過在生產(chǎn)活動中增加空調(diào)的使用、調(diào)整工作時間等策略來應(yīng)對氣候變化對勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生的負(fù)向影響（Day et al.，2019）。然而，已有研究往往忽略了適應(yīng)性措施有效發(fā)揮作用的基本條件或支撐環(huán)境。本文提出，氣候適應(yīng)問題與能源問題息息相關(guān)。當(dāng)前人類經(jīng)濟生產(chǎn)活動比任何時候都更加依賴能源，尤其是電的使用。工業(yè)社會許多生產(chǎn)和生活中的氣候適應(yīng)行為，無論是空調(diào)的使用還是野間作業(yè)的運作，歸根結(jié)底都需要穩(wěn)定的電力供給作為支撐。但同時，電能的傳統(tǒng)生產(chǎn)方式又是碳排放最重要的來源，全球已有許多國家和地區(qū)提出了碳中和目標(biāo)，包括中國、歐盟等全球重要經(jīng)濟體。氣候緩解領(lǐng)域的這一系列政策措施，再加上地緣政治不穩(wěn)定等多重因素疊加，給各國電力供給系統(tǒng)帶來不少的負(fù)向沖擊。國際能源署發(fā)布的《電力市場報告2022》指出，2021 年在一些主要市場，需求的急劇增長超過了電力供應(yīng)的能力，全球能源危機下天然氣和煤炭的短缺導(dǎo)致電力供給不穩(wěn)定并對發(fā)電商、零售商和最終用戶產(chǎn)生了負(fù)面影響。

可見，在氣候變化、能源危機交織的現(xiàn)實大背景下，厘清電力供給短缺、溫度與勞動生產(chǎn)率的關(guān)系具有不言而喻的重要性。本文采用及時更新的跨國企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)，結(jié)合全球城市溫度數(shù)據(jù)，把電力供給這一因素加入溫度與企業(yè)生產(chǎn)率關(guān)系的研究中，從氣候適應(yīng)角度解讀電力短缺或不穩(wěn)定將會如何影響全球變暖下的企業(yè)生產(chǎn)率，這是本文的主要貢獻。

本文另一個貢獻是構(gòu)造了時間跨度大、地域廣的企業(yè)級別微觀數(shù)據(jù)，分析了電力供給短缺和溫度變化對不同生產(chǎn)率企業(yè)、不同勞動密集型企業(yè)、不同所有制企業(yè)以及不同行業(yè)企業(yè)的影響，通過微觀層面的異質(zhì)性分析驗證適應(yīng)氣候變化理論，對全球變暖的應(yīng)對問題進行一些有價值的思考。滕美萱等（2022）在居民氣候適應(yīng)行為研究進展綜述中指出，適應(yīng)氣候變化是現(xiàn)階段降低氣候損失和脆弱性的重要途徑，也是當(dāng)前應(yīng)對氣候變化研究的相對薄弱環(huán)節(jié)，基于微觀層面的異質(zhì)性比較是未來重要的研究方向。可見，本文在數(shù)據(jù)構(gòu)建上的嘗試以及微觀層面異質(zhì)性的研究是對當(dāng)前適應(yīng)氣候變化領(lǐng)域的有益補充。

本文剩余部分的安排如下：第二部分進行文獻回顧并在此基礎(chǔ)上提出研究假設(shè)；第三部分闡述研究設(shè)計，包括數(shù)據(jù)來源、變量選取、描述統(tǒng)計和計量模型設(shè)定；第四部分是結(jié)果分析和穩(wěn)健性檢驗；最后是本文的結(jié)論及建議。

二、文獻回顧和研究假設(shè)

隨著全球變暖的加劇，氣候變化與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界的熱點話題。在農(nóng)業(yè)部門，研究發(fā)現(xiàn)氣候變化對農(nóng)作物的影響雖然具有地區(qū)異質(zhì)性，但高溫對農(nóng)業(yè)基本是負(fù)向影響（陳帥等，2016；Chen 和Gong，2021）。對于國家總體經(jīng)濟而言，氣候變化的影響也不容小覷（Berg et al.，2021），其中，Dell et al.（2012）運用1950 年至2003 年全球125 個國家的總產(chǎn)出和溫度數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，溫度升高對貧窮國家的經(jīng)濟增長造成了巨大的負(fù)面影響，年平均溫度每上升1℃，經(jīng)濟增長速度將下降1.3%，工業(yè)產(chǎn)出的增長速度將下降2.04%；而在富裕國家，氣溫變化對經(jīng)濟增長沒有明顯影響。Henseler 和Schumache（2019）利用1950 年至2014 年間168 個國家的溫度與平均生產(chǎn)率數(shù)據(jù)，同樣發(fā)現(xiàn)，溫度升高1℃會降低平均效率增長，同時增加其不確定性；相對于富國，這些影響對窮國來說更大；并且，溫度升高的邊際效應(yīng)在不同的國家差異很大，溫度升高1℃對位于寒冷或極冷溫度區(qū)的國家有利，但對位于炎熱或極熱溫度區(qū)的國家有害。雖然上述文獻與目前大部分著眼氣候與經(jīng)濟的研究一樣，僅僅基于宏觀國家層面數(shù)據(jù)，但也呈現(xiàn)了一個有待深入分析的典型事實，那就是氣候變化對經(jīng)濟的影響具有顯著的異質(zhì)性，而這種異質(zhì)性背后的原因或發(fā)生機制僅僅歸因于國家層面的富窮，對于如何應(yīng)對未來更為嚴(yán)峻的氣候變化問題意義不大。對此，本文把跨國企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)與氣候數(shù)據(jù)結(jié)合，嘗試從電力供給的視角揭示氣候變化與生產(chǎn)率的關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上進行豐富的異質(zhì)性分析，希望能對該領(lǐng)域研究進行有益補充和拓展。

目前，研究氣候或者電力供給與企業(yè)生產(chǎn)率相結(jié)合的文獻不多（相均泳等，2023），普遍只基于某國某部門（鄭世林，2021），并且兩個主題相對獨立。在氣候方面，Zhang et al.（2018）和楊璐等（2020）利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合天氣數(shù)據(jù)，均發(fā)現(xiàn)溫度與工業(yè)產(chǎn)出之間呈現(xiàn)非線性關(guān)系，極端高溫會導(dǎo)致工業(yè)產(chǎn)出顯著降低；后者的研究還表明，高溫會通過降低工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率、固定資產(chǎn)總值、投資以及創(chuàng)新能力而間接影響其產(chǎn)出。但Addoum et al.（2020）利用美國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，無論在企業(yè)層面還是更微觀的生產(chǎn)地單位，溫度與銷售額、生產(chǎn)率和盈利都沒有顯著關(guān)系。在電力供給方面，Grainger 和Zhang（2019）利用2010-2011 年巴基斯坦某省4 500 家制造企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)電力短缺與制造業(yè)收入、增加值之間確實存在強烈的負(fù)相關(guān)關(guān)系，電力短缺每天增加一小時將使企業(yè)年收入減少近10%。Abeberese et al.（2021）利用加納中小型制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)停電對企業(yè)生產(chǎn)率有顯著的負(fù)面影響；發(fā)電具有巨大的規(guī)模效應(yīng)，由于小企業(yè)規(guī)模有限，使用發(fā)電機難以獲得規(guī)模效應(yīng)，所以使用發(fā)電機也無法緩解停電帶來的潛在負(fù)面影響?？偟膩碚f，基于某國某部門的經(jīng)驗證據(jù)初步表明全球變暖和電力供給短缺對企業(yè)生產(chǎn)率具有影響，但以上文獻都沒有關(guān)注這兩種影響背后可能存在的關(guān)聯(lián)，從而在研究溫度對生產(chǎn)率的影響時忽略了電力系統(tǒng)在氣候適應(yīng)方面的重要作用。

本文對已有文獻的重要推進就是考慮溫度與電力供給這x1erNMacp269O2PqMpI6YaI64KK6zhU4pZzPuFfOBEw=兩個因素對生產(chǎn)率的交互影響，從企業(yè)的角度驗證氣候適應(yīng)性理論。不少基于微觀個體的實證文獻表明，氣候變化導(dǎo)致的高溫天氣會降低勞動者的生產(chǎn)率（Cai et al.，2018；Zander 和Mathew，2019；金剛等，2020）。首先，通過提高皮膚溫度和可能的核心溫度，酷熱會增加心臟泵血和大腦處理熱量的負(fù)擔(dān)，從生理渠道上直接影響人類相關(guān)任務(wù)的執(zhí)行，如推理、學(xué)習(xí)、記憶、注意力和反應(yīng) （Lan et al.， 2014）。其次，面對高溫，人的一些下意識自適應(yīng)行為，如降低工作強度、縮減工作時間多休息、增加曠工概率，也都有可能損害勞動生產(chǎn)率（Zhao et al.，2021）。因此，有計劃、主動地開展各種適應(yīng)活動，最大程度緩解或抵消高溫對勞動生產(chǎn)率的負(fù)向作用，是企業(yè)面對全球變暖的重要發(fā)展策略。目前文獻研究比較多的兩類適應(yīng)性策略包括：（1）在室內(nèi)安裝空調(diào)、增強通風(fēng)或采用一些新的制冷技術(shù)（Zander 和Mathew，2019；李捷瑜和何坤，2024）；（2）調(diào)整工作開始時間（Takakura et al.，2018）①

本文強調(diào)，為了給勞動者創(chuàng)造良好的工作環(huán)境，降低高溫的負(fù)面影響，不僅僅需要企業(yè)在適應(yīng)性設(shè)施上進行投資，更重要的前提條件是有穩(wěn)定的電力供給系統(tǒng)這個基礎(chǔ)設(shè)施作為有力支撐。首先，電力供給一旦不足，企業(yè)將無法通過空調(diào)制冷這一最重要的途徑來應(yīng)對溫度升高帶來的負(fù)面影響；其次，無論是戶外作業(yè)還是室內(nèi)生產(chǎn)，若把工作時間調(diào)整到黎明前或者晚上，安全生產(chǎn)過程務(wù)必需要大量照明設(shè)備支持（Adhvaryu et al.，2018），更不用說夜間作業(yè)往往要求更高的自動化程度配合以提高人在夜間的工作效率?？梢灶A(yù)見，電力供給短缺將使得這個措施的效應(yīng)大打折扣。再次，電力供給短缺造成的間歇性停電或電力系統(tǒng)不穩(wěn)定同樣會影響適應(yīng)性措施發(fā)揮作用?？照{(diào)使用就是代表性例子。Zander 和Mathew（2019）證明，當(dāng)工作環(huán)境沒有空調(diào)時，家里有空調(diào)的人的經(jīng)濟效率損失是沒有空調(diào)的人的兩倍。這說明長期暴露在冷卻系統(tǒng)中會降低對熱的抵抗力（Cao et al.，2013），間歇性停電或電力系統(tǒng)不穩(wěn)定引發(fā)的auH97NnaDhGLKknsi1vdi8eFXdfGzovm5BA0FnETfPA=工作環(huán)境溫度的較大波動非常不利于生產(chǎn)，特別是勞動密集型企業(yè)的生產(chǎn)。最后，如果電力供給短缺常態(tài)化，企業(yè)會沒有動機進行依賴電力的適應(yīng)性設(shè)備的投資。綜上所述，電力供給短缺將從多方面抑制氣候適應(yīng)措施發(fā)揮有效作用，加劇高溫對企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)向沖擊。據(jù)此，本文提出以下假說：

假說1（電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)）：電力供給短缺會加劇溫度升高對企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)向影響。

由于數(shù)據(jù)可得性問題，本文并不能直接檢驗電力供給短缺與各種氣候適應(yīng)措施效應(yīng)的關(guān)系。為了驗證企業(yè)生產(chǎn)確實存在氣候適應(yīng)性特點，且電力供給短缺會抑制這些適應(yīng)性措施發(fā)揮作用，本文進一步分析不同生產(chǎn)率和不同勞動密集型企業(yè)的表現(xiàn)。首先，生產(chǎn)率高低本身包含了勞動力的信息，低生產(chǎn)率企業(yè)往往勞動力占比較高，配套的生產(chǎn)技術(shù)落后、缺乏靈活性，在應(yīng)對溫度變化上更依賴空調(diào)等適應(yīng)性措施的有效實施，一旦這些措施受到電力供給短缺抑制，低生產(chǎn)率企業(yè)群體將會呈現(xiàn)更加突出的負(fù)向加劇效應(yīng)。其次，相對于機器、廠房等資本生產(chǎn)要素，勞動者的生產(chǎn)效率更容易受到適應(yīng)措施失效的影響而大幅度下降，這意味著與低勞動密集型企業(yè)相比，電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)在高勞動密集型企業(yè)群體中更強?？偟膩碚f，本文提出以下兩個假說間接揭示負(fù)向加劇效應(yīng)的內(nèi)在原因。①

假說2：低生產(chǎn)率企業(yè)具有更強的電力供給短缺負(fù)向加劇效應(yīng)。

假說3：勞動密集型企業(yè)具有更強的電力供給短缺負(fù)向加劇效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文一共用了兩組數(shù)據(jù)。第一組數(shù)據(jù)來自世界銀行2011 年至2020 年跨國的企業(yè)調(diào)查問卷數(shù)據(jù)②。每年接受調(diào)查的國家以及企業(yè)都是隨機的，包括了制造業(yè)和服務(wù)業(yè)，其中有一些國家參與過兩年及以上的企業(yè)調(diào)查，但是年份并不連續(xù)，因此，世界銀行企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)是一個混合截面數(shù)據(jù)。問卷調(diào)查設(shè)計的問題包括企業(yè)一般信息、基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)、銷售和供應(yīng)、產(chǎn)能、融資、政企關(guān)系、勞動力和營商環(huán)境等16 個部分，本文從中獲取企業(yè)所在城市的相關(guān)信息、企業(yè)的規(guī)模和類型以及財務(wù)信息等，其中基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)這一部分提供了企業(yè)用電情況，相關(guān)問題可以用于構(gòu)建電力供給短缺變量。

第二組數(shù)據(jù)來自世界銀行氣候變化知識門戶③，該門戶網(wǎng)站提供了全世界大部分國家及其下屬地區(qū)1900 年以來的氣候數(shù)據(jù)，包括年度的平均溫度、最高溫度和最低溫度。把企業(yè)調(diào)查中的年份和企業(yè)所在地信息與氣候數(shù)據(jù)中的年份與下屬地區(qū)進行匹配④，去除缺失值和異常值，本文獲得了一組同時包括企業(yè)層面和城市層面信息的混合橫截面數(shù)據(jù)。具體地，數(shù)據(jù)集包含2011 年至2020 年間81 個國家288 個城市、總共30 369 個企業(yè)樣本觀測值①。

（二）變量選取和描述統(tǒng)計

1. 被解釋變量

延續(xù)氣候適應(yīng)研究領(lǐng)域的常見做法，本文采用勞動生產(chǎn)率（lnProd）作為研究對象，用世界銀行企業(yè)調(diào)查問卷中“企業(yè)當(dāng)年的銷售總額”與“該企業(yè)當(dāng)年的員工總數(shù)”的比值并取自然對數(shù)進行衡量。勞動生產(chǎn)率這一指標(biāo)的優(yōu)勢還在于，這一指標(biāo)的計算對數(shù)據(jù)要求低，能保留盡可能多的樣本量，樣本數(shù)據(jù)不僅包含工業(yè)企業(yè)，還包含各種服務(wù)業(yè)企業(yè)；其他主流的生產(chǎn)率衡量方法，例如全要素生產(chǎn)率，不具備這一優(yōu)勢。

2. 解釋變量

（1）溫度。本文將每個城市的年平均溫度（MeanT）作為溫度的衡量。此外，本文在穩(wěn)健性檢驗部分還構(gòu)建了溫度離差值（DE3）作為溫度的另一個衡量，即調(diào)查年份的年平均溫度與過去三年年平均溫度的平均值的差值。

（2）電力供給短缺（Ed_city）。本文根據(jù)世界銀行企業(yè)調(diào)查問卷中“在最近一年中企業(yè)是否經(jīng)歷停電（不影響生產(chǎn)的停電不包括在內(nèi)）”這一問題構(gòu)建電力供給短缺變量。如果企業(yè)回答“是”則取1，回答“否”則取0。在此基礎(chǔ)上按照城市分組取平均值，采用該平均值作為該城市電力供給短缺的衡量變量。這一變量捕捉的是該城市中經(jīng)歷停電的企業(yè)占比，不但能很好地反映城市斷電是否普遍、電力供給是否穩(wěn)定，而且還能克服企業(yè)層面電力供給變量的內(nèi)生性問題。電力供給短缺變量數(shù)值變化范圍為0 到1，數(shù)值越大，表示這個城市電力供給短缺情況越嚴(yán)重。

3. 控制變量

本文的控制變量包括城市層面和企業(yè)層面。城市層面有三個控制變量。首先，根據(jù)問卷問題“這座城市是官方的首都嗎”以及“這座城市是主要的商業(yè)城市嗎”來識別城市的基本信息，并分別構(gòu)建首都城市（Capital_city）和商業(yè)城市（Business_city）兩個虛擬變量，如果回答為“是”則取值1，反之取值0。其次，將企業(yè)直接出口和間接出口占總銷售額的比例之和按城市分組取平均，獲得城市所包含企業(yè)的平均出口率（Export），用于衡量城市的對外開放程度。城市的發(fā)達(dá)程度和對外開放程度可能會影響企業(yè)適應(yīng)氣候變化的能力。并且，相較于普通城市，首都或重要商業(yè)城市的電力供給環(huán)境會更好。

企業(yè)層面控制變量如下：企業(yè)規(guī)模（Size），定義為企業(yè)三年前的總銷售收入取對數(shù)作為企業(yè)規(guī)模的衡量；一般而言，企業(yè)規(guī)模越大，其優(yōu)勢越明顯，將擁有更多的資源優(yōu)勢去應(yīng)對溫度變化和電力供給短缺帶來的影響。企業(yè)經(jīng)營年限（Age），定義為調(diào)查年份減去企業(yè)注冊年份。高管的工作經(jīng)驗（Experience），根據(jù)問卷中“高管在該領(lǐng)域有多少年的工作經(jīng)驗”進行衡量；企業(yè)高管工作經(jīng)驗越豐富，在面臨困難時做的決策也更加合理，從而更好地幫助企業(yè)應(yīng)對變化。政企關(guān)系（Relationship），根據(jù)問卷中“一周內(nèi)，高管在處理政府法規(guī)上花費的時間占總時間的百分比”來衡量政企關(guān)系；與政府關(guān)系更好的企業(yè)可能會在獲取電力資源等方面得到優(yōu)待，進而更好地應(yīng)對氣候變化帶來的負(fù)面影響。

表1 給出了主要變量的描述性統(tǒng)計?？梢钥吹?，城市的年平均溫度差異很大，最低年平均溫度為-5.480℃，最高年平均溫度為30.11℃。溫度離差值有正有負(fù)，最高可達(dá)1.135℃。在樣本城市中，平均而言每個城市 60%的企業(yè)具有影響生產(chǎn)的停電經(jīng)歷。同時，在樣本企業(yè)中33%的企業(yè)在首都城市，65%的企業(yè)在商業(yè)城市?？梢姡词乖谏虡I(yè)城市，電力供給也可能出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。

本文的數(shù)據(jù)覆蓋了全世界81 個國家，跨越了亞洲、歐洲、美洲和大洋洲，既包括了發(fā)達(dá)國家也包括了發(fā)展中國家，如芬蘭、希臘、瑞典等發(fā)達(dá)國家和中國、印度、肯尼亞等發(fā)展中國家。其中，非洲國家蘇丹和尼日爾的年平均溫度最高，高達(dá)27℃；年平均溫度低于5℃的國家有：俄羅斯和蒙古。在溫度離差值方面，芬蘭的溫度離差值最大，高達(dá)1.13 攝氏度；老撾和塞內(nèi)加爾的溫度離差值則為0℃，這說明在調(diào)查年份的近三年，這兩個國家的年平均溫度幾乎沒有變化。表2 給出了按電力供給短缺變量Ed_city 的國家平均值從小到大排序的最前和最后二十個國家的情況。在電力供給環(huán)境方面，毛里塔尼亞、南非、斯里蘭卡、蘇丹、喀麥隆、貝寧和緬甸這幾個國家電力供給短缺的情況特別嚴(yán)重，電力供給短缺變量的數(shù)值高達(dá)0.9；泰國、突尼斯、約旦、以色列和波蘭等國家具有較高的電力供給穩(wěn)定性；中國處于第二十四位，沒有列示在表2 中，Ed_city 的平均值為0.435，即全國平均而言，每個城市約有43.5%的企業(yè)經(jīng)歷過影響生產(chǎn)的停電事件。值得一提的是，表2 的描述性統(tǒng)計來源于不同國家不同年份的調(diào)查數(shù)據(jù)，且每次調(diào)查的企業(yè)數(shù)量也有較大差距，因此，基于混合橫截面數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計對當(dāng)前國家情況進行比較時需要謹(jǐn)慎對待。

（三）模型設(shè)定

為了探究電力供給短缺和溫度變化對企業(yè)勞動生產(chǎn)率的影響，本文設(shè)定如下計量模型：

lnProdijsct ＝δ0 +αEd _ cityct +βMeanTct +γEd _ cityct ×MeanTct +φ'Cijsct +δj+δ s+ δt +εijsct （1）

其中，下標(biāo)ijsct 分別代表企業(yè)i 、部門j 、國家s 、城市c 及年份t ； ln Pr od 表示企業(yè)勞動生產(chǎn)率，Ed _ city和MeanT 分別代表企業(yè)所在城市的電力供給短缺變量和年平均溫度變量，C為一系列控制變量； βj 表示部門（服務(wù)業(yè)或制造業(yè)）固定效應(yīng)， βs 表示國家固定效應(yīng)， βt 表示年份固定效應(yīng)，分別用來控制不隨時間變化的國家因素、部門因素以及不隨企業(yè)個體變化的共同沖擊對估計結(jié)果的影響。ε 為隨機擾動項。其中，模型中的 本文是重點關(guān)注的系數(shù)，它刻畫了電力供給短缺和溫度對企業(yè)生產(chǎn)率的交互影響。對于方程（1），本文采用了高維面板固定效應(yīng)模型估計驗證假說1 和假說3，采用分位回歸分析假說2。

四、實證結(jié)果與分析

（一）假說1 的驗證——電力供給短缺與溫度的交互效應(yīng)

表3 給出了方程（1）的估計結(jié)果。表3 第（1）列的核心解釋變量是年平均溫度，結(jié)果顯示，企業(yè)生產(chǎn)率與年平均溫度顯著負(fù)相關(guān)，其參數(shù)估計值為-0.007。這表明，在其他條件不變的情況下，年平均溫度每升高１℃，企業(yè)生產(chǎn)率將減少0.007。第（2）列的核心解釋變量是電力供給短缺變量Ed_city，從中看到，企業(yè)生產(chǎn)率與電力短缺同樣呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，所在城市經(jīng)歷停電的企業(yè)占比每增加1%，企業(yè)生產(chǎn)率將減少9%。第（3）列同時包含了平均溫度和電力供給短缺變量，二者均在1%的水平上負(fù)顯著。以上回歸結(jié)果印證了以往的一些研究，即平均而言，溫度升高和電力供給短缺對企業(yè)生產(chǎn)率都有負(fù)面影響。

第（4）列加入了溫度和電力供給短缺變量的交互項，交互項的參數(shù)估計值為-0.015 并且在10%的水平上顯著。這表明，所在城市經(jīng)歷斷電的企業(yè)占比越高，企業(yè)生產(chǎn)率受到溫度變化的影響越嚴(yán)重，即電力供給短缺的存在會加重溫度升高對企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)面影響，這與本文的假說1 相符。再具體看溫度MeanT 對企業(yè)生產(chǎn)率的邊際影響MP（=0.001-0.015Ed_city）及其顯著性水平。當(dāng)Ed_city取樣本均值0.6，即占比等于60%時，MP 在1%的顯著性水平上顯著，數(shù)值等于-0.008；當(dāng)Ed_city取樣本最小值0 時，MP 不顯著，數(shù)值等于0.001；當(dāng)Ed_city 取樣本最大值1 時，MP 在1%的顯著性水平上顯著，數(shù)值等于-0.014。這些分析說明，當(dāng)電力供給穩(wěn)定時，企業(yè)能更好地采用制冷等適應(yīng)性行為，緩解溫度上升帶來的負(fù)向沖擊，此時溫度上升并不會對生產(chǎn)率有顯著影響；然而，當(dāng)電力供給不穩(wěn)定時，企業(yè)將無法快速地適應(yīng)溫度上升對生產(chǎn)的影響，在極端情況下，也就是所在城市經(jīng)歷斷電的企業(yè)占比為100%時，溫度升高１℃，企業(yè)生產(chǎn)率將減少1.4%。

上述分析證明了假說1 的成立，其重要的啟發(fā)是，在應(yīng)對氣候問題的解決方案中應(yīng)該重視電力供給等與氣候適應(yīng)能力緊密相關(guān)的各種基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性，最大程度上協(xié)調(diào)氣候的兩個方面——“緩解”（mitigation）與“適應(yīng)”（adaptation）。最新的《適應(yīng)差距報告》（AGR，2022）提到，“烏克蘭戰(zhàn)爭、全球供應(yīng)短缺和全球新型冠狀病毒疫情都導(dǎo)致了不斷演變的能源和糧食危機?！比欢?，該報告僅僅指出不能因為這些大規(guī)模、非氣候和復(fù)合因素而忽視適應(yīng)領(lǐng)域的投資，本文則強調(diào)無論是當(dāng)前的能源危機，還是由于追求氣候緩解而造成的能源供給不穩(wěn)定，都可能造成適應(yīng)領(lǐng)域的惡化；能源部門是氣候適應(yīng)與緩解尋求共同利益的主戰(zhàn)場，然而，當(dāng)前適應(yīng)和緩解行動往往是相互獨立的，由此可能產(chǎn)生的障礙、權(quán)衡和風(fēng)險往往被忽略（適應(yīng)差距報告，2022），這是急需重視的問題。

（二）假說2 的驗證——企業(yè)生產(chǎn)率的分位回歸

假說2 進一步探究溫度變化和電力供給短缺交互項對不同生產(chǎn)率企業(yè)的影響。為了驗證這一假說，本文選用5 個具有代表性的分位點10%、25%、50%、75%以及90%進行分位數(shù)回歸，結(jié)果如表4 所示。在75%和90%的分位點上，交互項不顯著，參數(shù)估計值為-0.006 和0.008；在50%的分位點上，交互項在10%的水平上顯著，參數(shù)估計值為-0.017；在10%和25%的分位點上，交互項均在1%的水平上顯著，其參數(shù)估計值分別為-0.081 和-0.030?？梢?，隨著分位點的變小，p6/Jj9FRZceRLnFI0Qng50T2hDtb/U/XtiVCVAoVYik=交互項的影響力度無論在經(jīng)濟意義上還是統(tǒng)計意義上都在逐漸提高。這表明，相對于生產(chǎn)率較高的企業(yè)，生產(chǎn)率較低的企業(yè)更容易受到溫度和電力供給的交互影響。對于處在50%分位以下的低生產(chǎn)率企業(yè)，電力供給是否穩(wěn)定成為全球變暖大背景下保證生存和發(fā)展的關(guān)鍵因素。如果所在城市經(jīng)歷斷電的企業(yè)占比為100%，１℃的溫度上升將對這些企業(yè)的生產(chǎn)率帶來巨大負(fù)沖擊，1%分位的企業(yè)所受沖擊高達(dá)3.8%。對處于75%和90%分位的高生產(chǎn)率企業(yè)，電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)不顯著，原因可能是高生產(chǎn)率企業(yè)的勞動力占比低，配套的生產(chǎn)技術(shù)更加靈活和先進，此時即使所在城市出現(xiàn)電力供給短缺，高生產(chǎn)率企業(yè)應(yīng)對溫度變化的能力依然較強。

以上分析驗證了假說2，從氣候適應(yīng)性的角度對于氣候變化帶來的區(qū)域不平等擴大特別是貧富國家差距拉大等典型事實給出了可能的微觀解釋。目前，不少的宏觀證據(jù)已經(jīng)表明全球變暖增加了國家間經(jīng)濟不平等的可能性。其中，Diffenbaugh 和Burke（2019）指出，如果全球變暖未發(fā)生，那么大多數(shù)貧窮國家的人均GDP 有90%以上的可能性會高于當(dāng)前值。對此，本文研究補充了全球變暖影響經(jīng)濟不平等的微觀機制，即處在窮國居多的低生產(chǎn)率企業(yè)將會受到全球變暖疊加電力供給短缺的最大危害，富國居多的高生產(chǎn)率企業(yè)并沒有受到全球變暖的顯著影響，這必然會導(dǎo)致國家間經(jīng)濟不平等的加劇。由于Diffenbaugh 和Burke（2019）并沒有考慮氣候適應(yīng)性角度，他們的研究最后強調(diào)的是除了不能平等分享化石燃料使用的直接利益之外，許多窮國還受到了富國能源消費導(dǎo)致的氣候變暖的嚴(yán)重危害。這也是當(dāng)前眾多站在緩解氣候變化角度的文獻的觀點（從榮剛，2013）。而本文的研究點出了窮國與富國的這一矛盾，實際上是能源消費中適應(yīng)氣候變化效應(yīng)與全球變暖效應(yīng)的矛盾，窮國正是這一矛盾激化下的最大受害者。在大力推行全球氣候緩解計劃時我們必須正視氣候適應(yīng)措施的協(xié)調(diào)發(fā)展，要有足夠的資金、技術(shù)保證氣候適應(yīng)領(lǐng)域在全球的發(fā)展，同時充分考慮適應(yīng)氣候變化措施在緩解氣候變化上可能產(chǎn)生的障礙、權(quán)衡和風(fēng)險。

（三）假說3 的驗證——高低勞動密集型的比較

國際勞動組織一份研究報告（Kjellstrom et al.，2019）指出，氣候變化導(dǎo)致的全球氣溫升高將使“熱應(yīng)激”現(xiàn)象更加普遍。熱應(yīng)激是指身體承受的熱量超過了身體所能承受的熱量，而受到生理損傷。這種過熱增加了工人的職業(yè)風(fēng)險和脆弱性，它會導(dǎo)致中暑，甚至死亡?？梢姡蛏郎赝ㄟ^影響勞動者造成企業(yè)生產(chǎn)力的損失。穩(wěn)定的電力供給有助于企業(yè)采取氣候適應(yīng)性行為，保護勞動者免受這些因素的影響，電力供給短缺則有可能惡化“熱應(yīng)激”現(xiàn)象。為了驗證電力供給短缺的加劇效應(yīng)更多地通過影響勞動力發(fā)生作用，本文將企業(yè)分為高勞動密集型和低勞動密集型兩個子樣本進行回歸。參考Zhang et al（. 2018）的文獻，本文用企業(yè)員工總數(shù)與銷售額之比來衡量勞動密集度，企業(yè)員工總數(shù)與銷售額之比高于中位數(shù)水平的為高勞動密集型企業(yè)，反之則是低勞動密集型企業(yè)?；貧w結(jié)果如表5 所示。

表5 的列（1）和列（4）分別呈現(xiàn)了高、低勞動密集型企業(yè)的結(jié)果?？梢钥吹剑诟邉趧用芗推髽I(yè)子樣本中，溫度和電力供給短缺的交互作用Ed_city×MeanT 顯著為負(fù)，在低勞動密集型企業(yè)子樣本中Ed_city×MeanT 雖然為負(fù)，但是不顯著。這驗證了假說3，即高勞動密集型企業(yè)具有更強的電力供給短缺加劇效應(yīng)，說明勞動者生產(chǎn)過程中受高溫影響且得不到電力支撐的適應(yīng)性措施保護是電力供給短缺加劇效應(yīng)的重要原因。為了進一步探究上述分析在不同生產(chǎn)率水平的企業(yè)中是否存在差異，表5 還給出了兩類企業(yè)在10%和90%分位點上的回歸。從交互項的系數(shù)看到，無論是高勞動密集型企業(yè)還是低勞動密集型企業(yè)，電力供給短缺的加劇效應(yīng)對低生產(chǎn)率企業(yè)的影響都更大；其中，低生產(chǎn)率的高勞動密集型企業(yè)受到的影響最大，并且在1%水平上顯著。這也再次驗證了假說2 和假說3。

（四）穩(wěn)健性檢驗

本文將從四方面考察結(jié)果的穩(wěn)健性。其一，更換核心解釋變量；其二，進行私營企業(yè)和外資企業(yè)的分樣本回歸；其三，分行業(yè)分析；其四，加入更多高維固定效應(yīng)作為控制。由于篇幅限制，本文的穩(wěn)健性檢驗以及后文異質(zhì)性檢驗的表格均省略了控制變量情況，只報告核心解釋變量及其交互項的估計系數(shù)。

1. 更換核心解釋變量——用溫度離差替換年平均溫度

一般來說，氣候適應(yīng)性行為是根據(jù)可預(yù)期的溫度進行規(guī)劃，因此年平均溫度是本文的主要核心變量。此處用溫度離差替換方程（1）的年平均溫度作為溫度的衡量。相對于年平均溫度，這一指標(biāo)可以理解為更短期的沒有被預(yù)期的溫度上升或者更異常的氣溫變化。如果假說1 到假說3 仍然成立，即溫度離差對生產(chǎn)率的影響也將呈現(xiàn)這些假說中的規(guī)律，那就說明假說1 到假說3 在氣候適應(yīng)行為只能在短期調(diào)整的情況下也是具有解釋能力的。結(jié)果見表6。首先，單獨考察溫度離差對企業(yè)生產(chǎn)率的影響。表6 列（1），核心解釋變量DE3 在1%的水平上負(fù)顯著。具體地，在其他條件不變的情況下，溫度離差值每增加1%，企業(yè)生產(chǎn)率將下降0.737%，可見，即使因過往溫度經(jīng)歷產(chǎn)生適應(yīng)性而剔除過往三年平均溫度影響后，溫度離差值指標(biāo)仍對企業(yè)生產(chǎn)率有負(fù)面沖擊。表6 的列（2）加入了電力供給短缺變量，結(jié)果顯示二者都在1%的水平上負(fù)顯著，這與表3 的結(jié)果一致，也與已有文獻一致。

表6 的第（3）列加入了DE3 和Ed_city 的交互項，其參數(shù)估計值為-2.742 并且在1%的水平上顯著，即溫度向上偏離對企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)面影響會隨著電力供給短缺程度的增加而加重，假說1 得到驗證。具體看DE3 的邊際效應(yīng)（MP=0.683-2.742 Ed_city），與表3 列（4）中溫度MeanT 的邊際效應(yīng)相比，此時城市電力供給短缺的不同導(dǎo)致了更顯著的邊際效應(yīng)差距。當(dāng)Ed_city 取樣本最大值1 時，MP 顯著為負(fù)，值等于-2.059，即溫度上偏1%時，企業(yè)生產(chǎn)率將下降高達(dá)2.059%；當(dāng)Ed_city取樣本最小值0 時，MP 顯著大于零，即所在城市企業(yè)經(jīng)歷斷電的占比為零時，溫度上偏1%會導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)率提高0.683%，正的溫度效應(yīng)很可能是因為企業(yè)間相對競爭優(yōu)勢由于電力供給的差異發(fā)生了改變，一部分企業(yè)受到城市電力供給短缺的負(fù)向沖擊越大，另一部分不受城市供給短缺影響的企業(yè)會獲取更大的相對競爭優(yōu)勢。

表7 給出了用溫度離差值衡量溫度的分位數(shù)回歸結(jié)果。從低分位點10%到高分位點90%，交互項Ed_city×DE3 的參數(shù)估計值都為負(fù)，其大小基本呈現(xiàn)不斷下降的趨勢。這表明無論哪個分位點，電力供給短缺都加重了溫度偏離對企業(yè)生產(chǎn)率的影響，同時參數(shù)估計值在不同分位點的差異說明企業(yè)的生產(chǎn)率越低，越容易受到溫度與電力供給短缺的交互作用。這一結(jié)論與表3 結(jié)論相符，即假說2 得到驗證，但這里的分析強調(diào)了低生產(chǎn)率企業(yè)更容易因為無法適應(yīng)短期溫度異常上偏而陷入困境。

表8 給出了不同勞動密集型企業(yè)中不同分位點下電力供給短缺和溫度離差對企業(yè)生產(chǎn)率的影響。在10%分位下，交互項Ed_city×DE3 在高勞動密集型樣本中顯著為負(fù)，但在低勞動密集型樣本中不顯著，這與假說3 相符，說明在低生產(chǎn)率企業(yè)中，高勞動密集的特點會引發(fā)更強的電力供給短缺加劇效應(yīng)。然而，在50%分位和90%分位下，假說3 并沒有得到有力支持，這與表5 結(jié)果不同，特別是在50%分位上，低勞動密集型的交互項顯著為負(fù)，且比高勞動密集型的數(shù)值要大，這說明，在氣候異常升高導(dǎo)致適應(yīng)調(diào)整時間短的沖擊下，非勞動力的生產(chǎn)要素（例如機器等資本物）也有可能會產(chǎn)生因電力供給短缺而導(dǎo)致適應(yīng)力下降的問題。

2. 所有制類型

假說2 和假設(shè)3 通過生產(chǎn)率以及勞動密集度的差異間接探討了假說1 中電力供給短缺加劇效應(yīng)可能的背后機理。為了尋找更多的與假說1 背后機理相符的經(jīng)驗證據(jù)，本文再將企業(yè)分為私營企業(yè)和外資企業(yè)①。由于外資企業(yè)在技術(shù)以及生產(chǎn)的靈活性上都比私營企業(yè)強，外資企業(yè)氣候適應(yīng)性行為選擇范圍將會比私營企業(yè)大，因此可以預(yù)期，相對于外資企業(yè)，私營企業(yè)的電力供給短缺加劇效應(yīng)會更大。表9 報告了電力供給短缺和溫度變化對上述所有制企業(yè)生產(chǎn)率的影響。首先，列（1）和列（3）表明，私營和外資企業(yè)都會受到電力供給短缺的負(fù)向影響，這與經(jīng)濟直覺相符，說明現(xiàn)代企業(yè)生產(chǎn)依賴電能；但列（2）和列（4）表明，只有私營企業(yè)樣本回歸中的交互項參數(shù)估計值是負(fù)顯著的，即電力供給短缺加重了溫度升高對私營企業(yè)的負(fù)向影響，凸顯出私營企業(yè)相對于外資企業(yè)而言，適應(yīng)氣候能力的欠缺。其次，在分位回歸的結(jié)果中，只有低生產(chǎn)率的私營企業(yè)的回歸中，交互項的參數(shù)估計值在1%水平上負(fù)顯著，即相對于高生產(chǎn)率企業(yè)，低生產(chǎn)率的私營企業(yè)具有更強的電力供給短缺負(fù)向加劇效應(yīng)。這同時也表明，電力供給短缺有可能會進一步加大私營企業(yè)中高生產(chǎn)率企業(yè)和低生產(chǎn)率企業(yè)之間的差距。

3. 分行業(yè)分析

農(nóng)業(yè)雖然是關(guān)于適應(yīng)氣候變化領(lǐng)域經(jīng)濟文獻關(guān)注的主要行業(yè)，然而，自1990 年以來，全球非農(nóng)業(yè)增加值占GDP 的百分比都在95%以上①，因此，解決非農(nóng)業(yè)部門的適應(yīng)問題對于在氣候變化下整體經(jīng)濟的發(fā)展至關(guān)重要。國際標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)分類修訂本第3.1 版將經(jīng)濟活動劃分為農(nóng)業(yè)、漁業(yè)、制造業(yè)、建筑、旅館和餐館、金融媒介和教育等17 個門類，而本文的數(shù)據(jù)樣本占據(jù)了其中6 個門類，分別是制造業(yè)，建筑，批發(fā)和零售貿(mào)易，旅館和餐館，運輸、儲存和通訊，房地產(chǎn)、租賃和商業(yè)活動。可見，本文研究的對象恰恰是非農(nóng)業(yè)部門的一些重要行業(yè)。前文分析已表明，從全體樣本看，電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)是顯著存在的，但不同的行業(yè)具有不同的作業(yè)環(huán)境，因此對高溫以及電的使用會具有不同的敏感性。基于這一經(jīng)濟直覺，我們在此討論不同行業(yè)呈現(xiàn)的電力供給短缺加劇效應(yīng)規(guī)律。

表10 的回歸結(jié)果顯示，在“批發(fā)和零售貿(mào)易”以及“建筑”行業(yè)中，溫度MeanT 和Ed_city的交互項顯著為負(fù)，這表明，總體而言，這兩個行業(yè)具有非常顯著的電力供給短缺加劇效應(yīng)。在建筑業(yè)，MeanT 在Ed_city 取均值時，其邊際效應(yīng)是-0.013，即年平均溫度每升高１℃，建筑業(yè)的生產(chǎn)率將下降1.3%；當(dāng)Ed_city 取1 時，其邊際效應(yīng)是-0.081，即建筑業(yè)生產(chǎn)率的下降程度達(dá)到了8.1%。同理計算溫度對批發(fā)和零售貿(mào)易行業(yè)生產(chǎn)率的邊際影響，在Ed_city 取均值和1 這兩個狀態(tài)上，年平均溫度每升高１℃，該行業(yè)的生產(chǎn)率將分別下降2.6%和5.2%。進一步區(qū)分不同生產(chǎn)率的企業(yè)，表11 的結(jié)果揭示了更多受電力供給短缺加劇效應(yīng)影響的行業(yè)。除了“建筑”和“批發(fā)和零售貿(mào)易”之外，“制造業(yè)”以及“運輸、儲存和通訊”兩個行業(yè)在10%的生產(chǎn)率分位上也呈現(xiàn)出了明顯的電力供給短缺加劇效應(yīng)?？偟膩碚f，分行業(yè)分析表明，高溫以及電力供給短缺的交互影響雖然在不同行業(yè)呈現(xiàn)一定的異質(zhì)性，但是其顯著的規(guī)律與假說1 和假說2 一致。

4．增加固定效應(yīng)交互項

本文關(guān)注的兩個變量溫度和電力供給短缺都是城市級別的變量，在企業(yè)層面回歸上預(yù)期具有良好的外生性，即企業(yè)層面不可觀測的個體因素經(jīng)濟直覺上不會影響到整個城市的電力供給情況和溫度情況。在回歸方程（1）中，我們也添加了重要的控制變量，并加入了國家、部門和時間的固定效應(yīng)，這進一步保證了前文結(jié)論的可靠性。為了再考察假說1 到假說3 的穩(wěn)健性，本文在方程（1）中依次加入國家×年份固定效應(yīng)、部門×年份固定效應(yīng)和部門×國家固定效應(yīng)，嘗試控制更多的宏觀影響因素。從表12 看到，列（1）的Ed_city×MeanT 顯著為負(fù)，驗證了假說1；Ed_city×MeanT 在列（2）和列（3）都顯著為負(fù)，但在列（2）的數(shù)值和顯著性都較高，表明電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)在高勞動密度樣本中更強，這驗證了假說2；最后，Ed_city×MeanT 在列（4）中顯著，但在列（5）中不顯著，也與假說3 相符。

五、結(jié)論與建議

本文利用世界銀行企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)和氣候變化知識門戶提供的天氣數(shù)據(jù)，探討了電力供給短缺、溫度和企業(yè)生產(chǎn)率的關(guān)系。這里溫度衡量全球變暖狀況，電力供給短缺是衡量氣候適應(yīng)性程度，企業(yè)生產(chǎn)率是經(jīng)濟后果。因此，本文的貢獻就是把三者聯(lián)系起來，從適應(yīng)氣候變化的角度理解全球變暖的經(jīng)濟后果。本文發(fā)現(xiàn)：第一，電力供給短缺會加劇溫度升高對企業(yè)生產(chǎn)率的負(fù)向影響，即電力供給短缺具有負(fù)向加劇效應(yīng)。第二，電力供給短缺的負(fù)向加劇效應(yīng)在低生產(chǎn)率企業(yè)、高勞動密集型企業(yè)以及私營企業(yè)中更強，這間接證明了加劇效應(yīng)的背后機理與適應(yīng)氣候變化理論一致。

本文的分析表明，應(yīng)對全球變暖對企業(yè)生產(chǎn)率的沖擊可以從兩方面進行：一是緩解氣候變化，遏制溫度上升；二是適應(yīng)氣候變化，改善電力供給短缺。然而，聯(lián)合國發(fā)布的排放差距報告（EGR，2022）以及適應(yīng)差距報告（AGR，2022）都給出了不樂觀的預(yù)測。在緩解氣候變化領(lǐng)域，即使在目前政策條件下，我們到本世紀(jì)末將面臨比工業(yè)化前溫度高2.8℃（EGR，2022）；在適應(yīng)氣候變化領(lǐng)域0a1d6f6c637fdc63e72ddca7dd3bcd45f4741899aa25fcd8aefceeeb4936f996，c30eddfdad96b0187d936dfb5cb242f6cd892ae0f44a13776d440249f8b63a1b全球在適應(yīng)規(guī)劃、籌資和實施方面的努力沒有跟上日益增加的氣候風(fēng)險，其中發(fā)展中國家的適應(yīng)資金缺口可能是當(dāng)前國際適應(yīng)資金流動的五到十倍（AGR，2022）。這意味著本文關(guān)心的溫度上升與電力供給短缺在未來都有可能進一步惡化，對全球企業(yè)生產(chǎn)率產(chǎn)生更大的沖擊，沖擊的大小分布也將趨于更大的不平等。

如何破解未來的困局？本文強調(diào)能源部門是氣候適應(yīng)與緩解尋求共同利益的主戰(zhàn)場，應(yīng)該緊抓能源消費中適應(yīng)氣候變化效應(yīng)與全球變暖效應(yīng)的矛盾，高效保證緩解與適應(yīng)氣候變化的協(xié)調(diào)發(fā)展，重視適應(yīng)和緩解行動可能產(chǎn)生的外溢到對方的障礙和風(fēng)險。

參考文獻

[1] 陳帥，徐晉濤，張海鵬. 氣候變化對中國糧食生產(chǎn)的影響——基于縣級面板數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟，2016 年第5 期，第2-15 頁。

[2] 從榮剛. 全球氣候變化談判的基本原則：公平與發(fā)展[J]. 現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，2013 年第9 期，第73-80 頁。

[3] 金剛，沈坤榮，孫雨亭. 氣候變化的經(jīng)濟后果真的“親貧”嗎[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟，2020 年第9 期，第42-60 頁。

[4] 李捷瑜，何坤. 氣候變化提高了居民電力消費——基于適應(yīng)性行為的視角[J]. 經(jīng)濟學(xué)（季刊），2024 年第24（03）期，第878-896 頁。

[5] 滕美萱，廖華，王方志. 居民氣候適應(yīng)行為研究進展綜述[J]. 環(huán)境經(jīng)濟研究，2022 年第7（03）期，第143-166頁。

[6] 相均泳，王健，田野. 電力建設(shè)投資對宏觀經(jīng)濟的拉動效應(yīng)研究[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟評論，2023 年第6 期，第184-200 頁。

[7] 楊璐，史京曄，陳曉光. 溫度變化對中國工業(yè)生產(chǎn)的影響及其機制分析[J]. 經(jīng)濟學(xué)（季刊），2020 年第20（05）期，第299-320 頁。

[8] 鄭世林. 中國電力體制改革與電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)率[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟評論，2021 年第3 期，第5-18 頁。

[9] Abeberese A. B.， Ackah C. G.， Asuming P. O.， “Productivity Losses and Firm Responses to Electricity Shortages：Evidence from Ghana”， The World Bank Economic Review， 2019.

[10] Addoum J. M.， Ng D. T.， Ortiz-Bobea A.， “Temperature shocks and establishment sales”， The Review of FinancialStudies， 2020， 33（3）， 1331-1366.

[11] Adhvaryu， A.R.， Kala， N.， Nyshadham， A.， “The Light and the Heat： Productivity Co-Benefits of Energy-SavingTechnology”， Review of Economics and Statistics， 2018， 102， 779-792.

[12] AGR， “Adaptation Gap Report 2022： Too Little， Too Slow-Climate adaptation failure puts world at risk”， UnitedNations Environment Programme， 2022.

[13] Berg K. A.， Curtis C. C.， Mark N. C.， “GDP and Temperature： Evidence on Cross-Country Response Heterogeneity”，Working Paper， 2021.

[14] Cai X.， Lu Y.， Wang J.， “The impact of temperature on manufacturing worker productivity： evidence from personneldata”， Journal of Comparative Economics， 2018， 46（4）， 889-905.

[15] Cao B.， Shang Q.， Dai Z.， Zhu Y.， “The impact of air-conditioning usage on sick building syndrome during summer inChina”， Indoor and Built Environment， 2013， 22， 490–497

[16] Chen， S.， Gong B.， “Response and adaptation of agriculture to climate change： Evidence from China”， Journal ofDevelopment Economics， 2021，148， 102557.

[17] Day， E.， Fankhauser， SGqV+nBTGUWqGi/r2HLZdEg==.， Kingsmill， N.， Costa， H.， Mavrogianni， A.， “Upholding labour productivity under climatechange： An assessment of adaptation options”， Climate Policy， 2019，19（3）， 367–385.

[18] Dell M.， Jones B. F.， Olken B. A.， “Temperature Shocks and Economic Growth： Evidence from the Last Half Century”，American Economic Journal： Macroeconomics， 2012， 4（3）， 66-95.

[19] Diffenbaugh N. S.， Burke M.， “Global warming has increased global economic inequality”， Proceedings of theNational Academy of Sciences， 2019， 116（20）： 9808-9813.

[20] Ebi， K. L.， Vanos， J.， Baldwin， J. W.， Bell， J. E.， Hondula D. M.， Errett N. A.， Hayes K.， Reid C. E.， Saha S.， SpectorJ.， Berry P.， “Extreme weather and climate change： Population health and health System implications”， Annual Reviewof Public Health， 2021， 42（1）， 293–315.

[21] EGR， “Emissions Gap Report 2022： The Closing Window-Climate crisis calls for rapid transformation of societies”，United Nations Environment Programme， 2022.

[22] Grainger C. A.， Zhang F.， “Electricity shortages and manufacturing productivity in Pakistan”， Energy Policy， 2019，132， 1000-1008.

[23] Henseler M.， Schumacher I.， “The impact of weather on economic growth and its production factors”， Climatic Change，2019， 154（3-4）， 417-433.

[24] Kjellstrom， T.， Ma?tre， N.， Saget， C.， Otto M.， Karimova， T.， “Working on a warmer planet： The effect of heat stress onproductivity and decent work”， ILO Report， 2019.

[25] Lan L.， Wargocki P.， Lian Z.， “Thermal effects on human performance in office environment measured by integratingtask speed and accuracy”， Applied Ergonomics， 2014， 45（3）， 490–495.

[26] Takakura J.， Fujimori S.， Takahashi K.， Hijioka Y.， Hasegawa T.， Honda Y.， Masui T.， “Cost of preventing workplaceheat-related illness through worker breaks and the benefit of climate-change mitigation”， Environmental ResearchLetters， 2017， 12（6）， 064010.

[27] Zander， K. K.， Mathew S.， “Estimating Economic Losses from Perceived Heat Stress in Urban Malaysia”， EcologicalEconomics， 2019， 159， 84-90.

[28] Zhang P.， Deschenes O.， Meng K.， Zhang J.， “Temperature effects on productivity and factor reallocation： Evidencefrom a half million Chinese manufacturing plants”， Journal of Environmental Economics and Management， 2018，88，1-17.

[29] Zhao， M.， Lee， J.K.W.， Kjellstrom， T.， Cai W.， “Assessment of the economic impact of heat-related labor productivityloss： a systematic review”， Climatic Change， 2021， 167， 22.

〔執(zhí)行編輯：劉自敏〕

本文為教育部人文社會科學(xué)研究“適應(yīng)氣候變化領(lǐng)域的中國科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究”（批準(zhǔn)號：21YJA790030）項目的階段性成果。