• 文献分析显示社会碳成本估算主要由美国（46%）、英国（20%）等西方国家贡献，非西方国家参与极少，造成偏向西方时间和风险偏好假设 [page::1]。

• 本文基于Falk等(2018,2023)涵盖76国、占全球85%人口的非激励式调查数据，计算各国的个体时间偏好和风险偏好指标，并通过Drupp等(2018)专家问卷数据加以校准 [page::2]。

- 使用fund4.0m-g模型计算2015年碳排放边际损害，结合不同国家的时间和风险偏好，得到多国社会碳成本分布，跨国差异显著 [page::2][page::3]。

• 结果显示未经加权时，中值国家对应社会碳成本约10美元/吨碳，专家中值为24美元/吨碳，且以人口加权后，中值个人偏好对应碳成本降至4美元/吨碳，表明人口多的国家较为“不耐烦”降低估计值 [page::3]。

• 多种校准方案和替代文化指数验证结果稳健，均显示西方专家偏好高估全球社会碳成本，且不同国家时间风险偏好特征对碳成本呈非线性凸函数敏感 [page::11][page::17][page::18]。

- 通过k-means聚类分析，将76国分为4类，显示低风险厌恶与高时间偏好群体（多为贫穷国家）估计碳成本更高，人口加权亦压低全局估计值 [page::19]。

• 社会碳成本与纯时间偏好呈强负相关，与互时间替代弹性负相关，表明时间风险态度是碳成本主要驱动力 [page::20][page::21]。

• 比较不同数据来源和假设，如Hofstede文化维度和文献调研，整体趋势一致，但具体数值和排序存在差异，强调需谨慎选择校准数据 [page::24][page::25].

• 不同气候情景和气候影响函数假设下的碳成本估计差异有限，表明时间与风险偏好校准是估算不确定性的主要来源 [page::23].

- 本文强调目前碳成本估计过度依赖西方专家假设，建议未来结合全球个体偏好数据进行更具代表性的社会碳成本评估 [page::4].

金融研究报告详尽分析报告

报告元数据与概览

标题： Towards a representative social cost of carbon
作者： Jinchi Dong、Richard S.J. Tol、Fangzhi Wang
发布机构与作者机构：

• 南京大学环境学院

- 英国萨塞克斯大学经济系

• 荷兰自由大学环境研究所及空间经济学系

- 德国慕尼黑CESifo研究所

• 美国科罗拉多矿业学院Payne公共政策研究所

- 阿布扎比大学商学院

• 北京理工大学管理与经济学院及能源环境政策研究中心

发布时间： 近期（具体年份未明，但引用2024年资料，推断为2024年）
研究主题： 社会碳成本（Social Cost of Carbon, SCC）在全球视角下的代表性估算

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核心论点与目标：
当前大多数关于社会碳成本的估计基于北美及欧洲的数据，存在地区偏差。本文首次利用包含76个国家、覆盖85%全球人口和93%全球经济的时间和风险态度数据，采用可代表世界人口偏好的参数重新校准SCC。研究发现，相较于全球南方，全球北方的SCC显著更高；人口加权后这种差异更为明显。由此得出结论，当前西方主导的碳社会成本估计存在系统性偏差，数值偏高。[page::0,1]

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逐节深度解读

1. 引言

• 关键论点总结：

SCC是二氧化碳排放每增加一单位所带来的边际损害，受多项正向（如气候敏感性）和规范性假设（如纯时间偏好率）影响。当前SCC研究主要由北美和西欧学者主导，偏好和伦理假设反映了西方态度，可能导致估计不具代表性。

• 推理依据和论据：

文献梳理显示，76个国家中，北美尤其是美国占据近半碳成本研究论文产出（46%），并且非西方区域如非洲和拉美基本缺席。仅部分东亚国家有代表。不同国家文化对未来的态度存在系统差异，西方偏好无法代表全球多样性。
主流对纯时间偏好率的争论持续，比如Nordhaus与Stern的辩论（1992, 2006），讨论描述性vs规范性贴现方式，体现不同文化对未来福利权衡的多元理解。[page::1]

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2. 材料与方法

2.1 数据与校准

• 采集了Falk等（2018, 2023）关于76国公民的时间与风险偏好数据，涵盖全球85%人口和93%经济体量。数据通过非激励性问卷收集，显示与实验法结果高度相关，且未显示系统性偏差。时间偏好和风险偏好指数无明显相关性。

- 转换为“纯时间偏好率”和“跨期替代弹性”两参数（Ramsey折现公式核心参数）依赖Drupp等（2018）对181位经济学家关于这两个参数的调查，通过线性拟合进行5%与95%分位对应校准。

• 采用五种替代校准方法验证稳健性，包括只选欧洲和北美样本，人口加权校准等。

2.2 模型

• 使用Fund 4.0m-g模型，该模型基于Solow增长模型，将能源作为衍生需求，结合Maier-Reimer和Hasselmann的碳循环模型及Schneider和Thompson的气候模型

- 此版本假设随着收入增长，社会对气候变化的脆弱性降低（Schelling，1984），微调了诺德豪斯模型。

• SCC计算方式为2015年单位CO2排放增加产生的相对经济冲击差异，乘以总产出并以Ramsey折现率折现。

推理基础扎实，结合宏观增长与气候动力学，且反映经济社会适应性的调整。模型稳健但尚简化（单地区、单部门）。[page::2]

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3. 结果

• 利用校准后的76国数据，基于SSP2情景绘制SCC的累积频率。

- 结果显示中位数SCC约10美元/吨碳，5%分位2美元，95%分位60美元。

• 与181个经济学家专家数据（Drupp）相比，专家中位数更高，约24美元，显示西方专家偏好更高SCC。

- 对样本进行地区限制（仅欧美）使分布趋近专家数据，人口加权调整后SCC下降，中位数约4美元/吨碳，因大型人口国家偏向高时间偏好（更不耐心）。

• 典型文献参数比较（Stern、Nordhaus系列、Weitzman）：专家观点更接近Stern的极低纯时间偏好率及高弹性，偏好高SCC；而普通国家偏好则较低。

- 平均SCC，国家简单平均约15.4美元，人口加权后降至12.2美元，使用平均偏好则更低9.3美元。

结果表明全球人口的多样偏好导致SCC估计显著低于西方专家主导的传统估计。[page::3]

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4. 讨论与结论

• 本文首度以76国代表性数据为基础，校准了纯时间偏好与风险规避率，发现专家偏好普遍使SCC偏高。

- 数据及方法虽先进，但受到测量工具差异（问卷 vs 专家调研）、文化和机构差异限制，匹配两个独立数据集存在固有限制。

• 研究尚未涉及不确定性、跨代公平等复杂因素；模型简化（单区、单部门）；未考虑气候变化对经济增长的反馈、不确定性、多重风险等未来复杂问题。

- 尽管如此，关键发现可靠：专家伦理偏差高于普通民众，导致现有SCC数值不具代表性且偏高。研究呼吁未来数据和模型进一步完善。

总体言之，这项工作为设计更公平、更加具全球代表性的碳定价政策提供重要理论和实证基础。[page::3,4]

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图表深度解读

图1：社碳成本相关论文作者国籍占比

• 内容描述：展示1980-2023年间发表社碳成本相关研究的作者国籍，按作者数比例分配多国籍论文份额。

- 数据解读：美国贡献最大（46%），其次为英国（20%）；德国、荷兰、爱尔兰等欧洲国家有较小份额；非洲、拉美无贡献；亚洲仅3个非西方国家代表，均为东亚。

• 关联系统偏差：此图直观揭示学术界对西方文化倾斜，暗示可能带来价值偏向，促进本研究后续战理论依据。

- 展示链接：
[page::5]

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图2：不同校准方法计算的社会碳成本累积频率

• 描述：四条曲线分别表示基于未加权的Falk数据、人口加权Falk数据、仅欧美国家数据，以及Drupp专家调查数据计算的SCC累积概率。X轴为碳成本估值（美元/吨C），Y轴为累积概率。

- 数据与趋势：人口加权曲线明显左移，表明考虑人口后，整体碳成本偏低。Drupp专家曲线偏右，呈现偏高的SCC估计。欧美限定样本曲线类似专家曲线。

• 结论支持：图表强化文中论点，专家主导视角与全球多元权益偏好存在显著差异。

- 局限性提示：样本覆盖优势明显，但由于模型简化，估计仍有不确定性。

• 展示链接：

[page::6]

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图A.3：国家级时间（耐心）与风险偏好指数分布

• 描述：散点图显示76个国家基于Falk数据的耐心指数（X轴，越向右越耐心）与风险偏好指数（Y轴，越高越愿意冒险），配以趋势曲线。

- 解读：大多数国家耐心和风险偏好指数无明显相关性，区分度明显，少数国家表现极端。

• 关联意义：体现了区域性和文化差异，为SCC参数校准提供基础变量。

- 展示链接：
[page::13]

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图B.4 & B.5：SCC与纯时间偏好率、跨期替代弹性散点图

• 说明：

图B.4横轴为纯时间偏好率，纵轴为SCC；图B.5横轴为跨期替代弹性倒数（即风险厌恶程度），纵轴为SCC。

• 解读：两图均显示SCC与这两个参数呈非线性负相关，低时间偏好率与高风险厌恶值国家对应高SCC。此前文中提及SCC是这两个参数的凸函数得到直观验证。

- 意义：验证核心模型假设与经济理论基础，说明参数差异对SCC影响显著。

• 展示链接：

[page::20,21]

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图B.6：Hofstede文化维度与Falk数据校准的SCC对比散点图

• 描述：将基于两种文化指标体系校准得出的SCC值绘制对比散点图，以检测数据与方法的相似性。

- 结果：点散乱无明显正向相关，相关系数-0.28，显示两者估计存在系统差异。

• 评价：反映文化指标体系不同维度对应的时间与风险偏好指标存在显著差异，影响SCC估计的稳定性和代表性。

- 展示链接：
[page::25]

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估值分析

• 核心估值方法： 使用以Ramsey折现公式为基础的整合评估模型（Integrated Assessment Model, IAM），具体基金模型fund4.0m-g。

- 关键输入和假设：
- 纯时间偏好率$\rho$和风险厌恶弹性$\eta$通过Falk全球调查数据和Drupp专家调查数据校准得到。
- 经济增长模型依Solow模型设定，考虑收入增长对脆弱性的调整。
- 假设社会生产包括能源消费与二氧化碳排放耦合，气候变化直接影响经济产出。
- 折现率为Ramsey率，形式为$r=\rho+\eta g$，其中$r$为社会折现率，$g$为经济增长率。

• 估值范围：

- SCC估计分布广泛，国家样本中位数约为10美元/吨C，专家数据中位数约24美元/吨C。
- 不同样本权重处理和校准方式导致估值有较大波动：人口加权后估值显著下降。

• 敏感性分析：

- 需注意参数$\rho$和$\eta$差异对SCC的凸性影响；以及气候脆弱性假设（收入弹性）带来的估计波动。
- 不同文化数据源（Falk vs Hofstede）导致SCC大相径庭，提示估值强依赖文化偏好变量。

这种结合跨国行为经济学数据进行IAM参数校准的创新方法，显著挑战了传统以西方主流经济学家参数设定的SCC估值体系。[page::2,17]

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风险因素评估

• 数据代表性风险：

- Drupp专家样本中欧洲北美占93%，导致偏见。
- Falk调查虽广泛，但仍基于非激励问卷，可能与真实决策偏好有差异。
- Hofstede数据主要定位于企业文化，可能不反映普通民众真实偏好。

• 模型风险：

- 单区域、单部门设定无法捕捉全球经济和气候异质性。
- 忽视经济增长受气候变化影响的动态反馈和不确定性因素，忽略胖尾风险和突变点。

• 方法学风险：

- 线性校准方法将指标直接映射为偏好参数，可能低估文化复杂性。
- 纯时间偏好率和风险偏好率的联合校准仍存在统计与测量误差。

• 潜在缓解策略：

- 多重校准方法和替代数据源验证稳健性（如人口加权、限欧美样本、依据文献数据回归等）。
- 强调未来需改进数据收集，扩展模型多区域、多部门、多参数不确定性分析。

总体报告透明揭示方法限制，并建议未来研究应纳入更全面数据和模型增强，以减缓当前偏差风险。[page::2,11-12,17]

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批判性视角与细微差别

• 优势：

- 首次尝试从全球人口视角校准SCC参数，突破西方中心主义偏见。
- 综合采用大规模行为经济数据与专家数据，结合严谨IAM模型。
- 多校准方案和敏感性分析增强结果说服力。

• 潜在不足：

- 纯时间偏好率和风险偏好率的定义和测量之间存在概念割裂，两个不同数据集的匹配可能隐含风险。
- 报告虽强调伦理偏好差异，但社会福利函数的深层选择依旧未解决，难以完全克服主观性。
- 模型未考虑各国经济结构、政策制度差异对气候影响敏感性差异。
- 文化指数Hofstede与Falk调查结果显著差异，凸显文化测量工具的局限。
- 权衡重量级人口的加权方式虽合理，但对发展的动态影响缺乏全面考量。

• 内部一致性与谨慎：

- 报告在多次提醒其局限的同时，仍强调结论可信，措辞保守，未夸大其结果的绝对有效性。
- 各章节逻辑紧密，数据与模型结果自洽。
- 报告内部对数据偏差和模型简化多重警示，体现审慎态度。

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结论性综合

本报告深入探讨了社会碳成本（SCC）估计中的文化偏好代表性问题，首次基于76国代表性时间和风险偏好数据，以基于Ramsey折现费率的整合评估模型（fund4.0m-g）进行重新估算。结果显示，由于西方专家主导的研究在纯时间偏好率和风险厌恶系数上的设定偏离大多数国家的社会偏好，特别是全球南方国家，导致传统SCC估计偏高。人口加权进一步揭示，更多人口集中且偏向即时消费和较低风险规避的国家推动整体SCC向下调整，中位估值从24美元/吨C（专家）降至约10美元/吨C（全球代表性）。

图表分析支持该结论，论文发表国家占比图明确展现西方学者在该领域的垄断，SCC的频率分布图和纯时间偏好率、风险厌恶系数散点图显示SCC与伦理参数的非线性敏感关系，辅以多种校准方法的对比分析体现其内部稳健性。通过对文化数据、专家偏好及经济模型的综合考量，报告提出一种更具全球代表性的碳成本估计架构，呼吁学界拓宽文化与伦理视角，以指导更为公平有效的全球气候政策制定。

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总体评价

该研究填补了社会碳成本参数全球多样性缺失的空白，采用创新交叉学科方法，揭示当下碳定价研究中国际伦理偏好立场的系统性局限，对完善气候政策经济学具有重要启示意义。尽管数据和模型存在一定局限，研究的透明性和多方案验证增强了说服力，对推动SCC估计去中心化产生深远影响。

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参考溯源标注

• [page::0,1] 报告概述及研究背景

- [page::2] 方法介绍与数据来源

• [page::3] 研究核心结果与结论

- [page::4] 研究讨论及未来方向

• [page::5] 图1论文国籍分布

- [page::6] 图2SCC累积分布

• [page::13] 图A.3时间与风险态度指数

- [page::20,21] 图B.4, B.5 SCC与时间、风险偏好曲线

• [page::25] 图B.6 Hofstede与Falk数据SCC对比

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如需对报告中具体模型公式、参数解释或附录深入数据表格，均可进一步提供详解。

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