近年来全球变暖的话题一直是学术界、甚至整个社会关注的热点，温度升高这一事实背后带来的影响引起多学科广泛的探讨。本人搜寻了几篇较有影响力的文献，希望通过这几篇解读能对温度对社会经济影响方面的文献增进了解。

一、气候变化对心理健康的影响

1，Fountoulakis K N,Savopoulos C, Zannis P, et al. Climate change but not unemployment explains thechanging suicidality in Thessaloniki Greece (2000–2012)[J]. Journal ofaffective disorders, 2016, 193: 331-338.

气候变化，尤其是温度升高，和自杀率以及企图自杀率有正相关性，气候变化对自杀率的影响超过了失业率，在男性和女性之间表现出显著差异。

                              

2，Burke M, González F,Baylis P, et al. Higher temperatures increase suicide rates in the UnitedStates and Mexico[J]. Nature climate change, 2018, 8(8): 723-729.

美国斯坦福大学的MarshallBurke及同事将县级（美国）或市级（墨西哥）自杀数据与网格化的日均和月均气温相结合，发现月平均气温每上升1 °C，美国当月自杀率上升了0.68%（1968–2004），而墨西哥当月自杀率上升了2.1%（1990-2010）。此外，通过对美国6亿多条地理编码的社交媒体状态更新（2014-2015）进行类似分析，作者发现月平均气温越高，推特（Twitter）上使用压抑词汇的频率也越高。假使气候变化不加控制，2050年美国和墨西哥的自杀人数可能会增加9000到44000人。

二、温度对人力资本

1，Fishman R, CarrilloP, Russ J. Long-term impacts of exposure to high temperatures on human capitaland economic productivity[J]. Journal of Environmental Economics andManagement, 2019, 93: 221-238.

JEEM上这篇文章研究了高温对于人力资本和经济产出的影响。根据Ecuador历史天气、本地1.5 million正式员工的收入、出生地和时间数据，发现在子宫内每月经历高于正常温度1摄氏度，平均导致更少的受教育年限，和平均0.7%的收入水平。

（1）引言

Growing interest in thefuture impacts of climate change has spurred a burgeoning literature on theeconomic impacts of high temperatures. Multipleanalyses of historical weather and socio-economic data have now produced asubstantial body of robust evidence that high temperature anomalies lead to arange of adverse, contemporaneous social, economic and health impacts (see Dellet al., 2012 ; Deschenes, 2014; Carleton and Hsiang, 2016 , for a review, andsection 2), including on the health of fetuses and infants (Zivin and Shrader,2016).常规写法，表达清晰明确。

这篇文章没有对的文献综述部分，所以在引言里面，将重点文献和研究进展进行了梳理。

（2）研究背景

这里的研究背景有部分数据表格呈现，其实部分的承担了文献综述的功能，这里还介绍了两条可能的作用渠道。

（3）数据

X和y的描述性统计做的很充分。

识别方法是用经典的OLS。不过本文只控制了降雨，其他变量如污染、风速和湿度等数据缺失，所以本研究也有一定的局限性。

（4）结果

基准估计；

稳健性检验，里面考虑了随机性实验；

教育的获取；

机制分析：生存分析；部门雇佣；产前行为。

（5）研究结论

2，Yu X, Lei X, Wang M.Temperature effects on mortality and household adaptation: Evidence fromChina[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2019, 96: 195-212.

ABSTRACT: This paper examines the effectsof extreme temperatures on mortalityrates, using random year-to-yearvariation in temperature based on county-level panel data from China. The analysisfinds a robust, U-shaped relationshipbetween temperature and mortality rates, indicating that extremely cold orhot temperatures lead to excess deaths.The heat-related (cold-related) effect is 3.5 times (3.2 times) as large asprevious findings that used U.S. data, and it is especially large for theelderly population, mainly due to excess deaths caused by cardiovasculardiseases. Applying these results to climate change predictions from Hadley CentreGlobal Environmental Model shows that by 2061-2080 the annual mortality rate islikely to increase by 14.2% if global greenhouse gas emissions continue to risethroughout the 21st century, the estimated health cost of which is around 0.98trillion Chinese Yuan per year. The paper also explores households’ adaptationbehaviors to extreme temperatures. It finds that although urban households adaptively increase energy consumption whenthey are exposed to cold temperatures and purchase more air conditioners on hotand cold days, rural households are unresponsive to temperature fluctuations.This finding implies that rural people may be more resource constrained andsuffer more when extreme temperatures occur.

数据来源：,死亡率数据来源于2004 to 2012的China's DSPs，天气数据来源于CMDSS日均数据。也很厉害，他们肯定不是一个人在奋斗！

三、温度对生产率

1，Zhang P, DeschenesO, Meng K, et al. Temperature effects on productivity and factor reallocation: Evidencefrom a half million Chinese manufacturing plants[J]. Journal of EnvironmentalEconomics and Management, 2018, 88: 1-17.

本文研究了温度对于企业TFP的影响。发现了倒U型关系，劳动密集型和资本密集型行业都表现出更高的敏感性，21世纪中叶以前，如果没有采取合适的措施，中国的企业产出将会每年因此降低12%。

企业数据来自于中国1998-2007工业企业数据库，天气数据来自于National Climatic Data Center (NCDC) at the National Oceanic andAtmospheric Administration (NOAA)

经验策略：Measuring the ef fect ofdaily temperature on annual TFP，这个半参数估计很关键：we employ awidely-used method which discretizes the annual distribution of daily temperaturesinto a fixed set of temperature bins。

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2，Chen X, Yang L.Temperature and industrial output: firm-level evidence from China[J]. Journalof Environmental Economics and Management, 2019, 95: 257-274.

本文研究了工业产出对温度变化的弹性。发现：1，非线性关系，更高的春天温度有积极影响，更高的夏天温度是消极影响，21到24时是线性正相关，然后随着温度升高急剧下降；2，温度变化有着滞后的、显著的影响对于产出；3，地区差异明细，适应能力很关键，高温在高温地区出现负面影响更小，这对产业分布、人口迁徙具有直接意义；4，工业产出在2080年前，在最慢的变暖速度下可能受3-36%的负面影响，在最快的变暖速度下12-46%的负面影响；

引言

理论框架：简单的最优化套路

识别策略：

季节性温度和滞后变量做解释变量，使用人均工业增加值作为产出水平的测量。同时考虑了rainfall, sunshine duration, air pressure, relative humidity andaverage wind speed作为控制变量。

在标准误的处理上，作者是费尽心思，足见功底。we estimate standard errors that are clustered within fi rms andwithin prefecture-level city-years, using the two-way clustering approach proposedby Cameron et al. (2011). The former (clustering

standard errors within firms) accounts forserial correlation within each fi rm, while the latter (clustering standarderrors within prefecture-level city-years) accounts for spatial correlationacross firms within each prefecture-level city-year. We also allow for theheteroskedasticity of the error terms.后面还根据中国的管理体制进行了多层次的稳健标准误更换。

数据：中国1998-2007工业企业数据库+CMDSSS日均数据（这个很厉害，因为正常一天一个账号只能下载一个月的数据，这里有10多年。。。）

渠道：投资和创新

四、总结

这几篇文章的识别策略都很经典，虽然并不复杂，但是却也很合适，因为这里面存在一个天然的优势：温度可以影响人的健康、公司人均产出等，但是反过来，基本不存在人的健康、公司人均产出会影响温度，或者说是忽略不计，从计量经济学的角度，反向因果几乎不存在。

从使用的数据来看，也都很尽心尽力，尽可能的做微观尺度。从机制上来说，他们都试图去寻找和严重潜在的可能性，虽然验证的策略很单一。

给我们最直接的启示就是：尽量让温度保持在自己舒适的范围内，不能完全依靠身体去对抗温度变化，讲究科学，让空调不能超过24度！

附：本文转自公众号：环境与资源经济学研究方法，图片等部分内容省略，完整版请移步。