看一看各国收入的地图，就会发现一个鲜明的空间格局。富国往往与其他富国相邻，而穷国往往与其他穷国相邻。这种经济活动的空间相关性在图1中很明显，图1描述了2013年的人均收入。
图1经济活动的空间相关性
笔记: 2013年人均国内生产总值。来源:Feenstra et al.(2015)。
经济产出在空间上是相关的，部分原因是其决定因素是相关的。邻国往往具有相似的人口结构、政治体制和自然禀赋。空间相关性的后果是什么?也就是说，如果各国的生产率具有相同的全球均值和方差，但被重组为不那么集中的空间，那么全球经济将会发生什么?
这个问题的空间规模使回答它成为一项艰巨的任务。它与事实相反整个全球经济。显然，随机对照试验是不可能的。越来越多的文献探索如何利用自然实验来回答一般均衡、宏观经济问题(Fuchs-Schuendeln and Hassan 2016, Nakamura and Steinsson 2018)。我们的问题将这些考虑发挥到了极致，即当全局特性发生变化时会发生什么。为了可靠地回答这个问题，我们需要进行一次全球自然实验。
在最近的一篇论文中，我们研究了生产力的空间相关性如何影响国际不平等，方法是利用一种重新调整国家农业生产力空间结构的全球气候现象(Dingel等，2019年)。我们关注生产力的空间分布如何通过改变国与国之间的贸易模式来影响福利。
空间相关性与贸易收益
空间相关性使贸易收益更加不平等，从而加剧了各国之间的不平等。直觉很直接。当贸易伙伴的生产力提高时，一个国家就会受益，因为他们需要更多的出口产品，并向其出售更便宜的进口产品。由于贸易成本随着地理距离的增加而增加，一个国家从贸易中获得的收益特别取决于邻国的情况。当空间相关性较低时，生产力在空间上的分布较为均匀，因此，平均而言，生产力较高和较低的国家的邻近情况相似。当空间相关性较高时，生产率较高的国家往往拥有生产率较高的邻国，从而从贸易中获得更大收益。同样，一个生产率较低的国家往往拥有生产率较低的邻国，因此从贸易中获得的收益较小。因此，当空间相关性更强时，生产率更高的国家也能从贸易中获得更高的收益，从而加剧了国际不平等。
全球自然实验
我们的主要挑战是找到生产力的全球空间相关性的外生驱动因素，这样我们就可以在现实世界中对这一预测进行因果验证。我们利用对自然发生的全球气候现象——厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)——的地球物理特征的洞察。大约每4到7年，一种起源于热带太平洋水域的随机自然过程向大气中释放大量热量。这种热量在相对较短的时间内迅速向东传播。因此，赤道附近的热带经济体都同时经历着更热的环境，而地球上其他地方则面临着更温和的温度。图2显示了典型ENSO事件周围24个月期间ENSO驱动的局地温度的空间演变。受ENSO影响，红色区域变热，蓝色区域变冷。
图2．ENSO与局地温度的空间演化
笔记:每个面板显示了12月ENSO指数与12月前后12个月的月温度之间像素级的相关性。红色表示正相关;蓝色表示负相关。
我们表明，过去半个世纪的ENSO事件不仅影响了温度模式，而且推动了全球谷物产量的空间相关性，谷物产量是衡量农业生产力的标准指标。与我们的思想实验一致的是，ENSO既不影响谷物产量的年全球平均值也不影响其方差。
有了我们的全球自然实验，我们转向数据来估计一个国家的谷物产量与其贸易收益之间的年度相关性是如何随着ENSO改变全球谷物产量的年度空间相关性而变化的。为了衡量贸易收益，我们使用了一个国家在国内生产的商品上的支出份额，这是一个足够的统计数据，可以在广泛的贸易模型中衡量贸易收益(Arkolakis et al. 2012)。数据证实了我们的预测。1961-2013年期间，谷物生产率空间相关性的一个标准偏差增加，使谷物消费带来的福利分散增加了2%。
预测气候变化的一般平衡结果
这种一般均衡机制与许多全球现象的讨论有关。
为了展示如何将空间相关性的结果纳入经济学研究，我们探索了一个日益受到全球公民和学术研究人员关注的应用，即人为气候变化的经济影响。
近年来，大量研究利用当地历史温度波动的影响来预测未来的气候影响(Carleton和Hsiang, 2016)。这种流行方法的优势在于它可靠地推断出了因果关系。其缺点是，正如简化形式技术经常出现的情况一样，由此产生的气候影响预测往往忽略了一般平衡的后果。在这种情况下，对未来气候变化影响的简化预测基本上独立地使每个地区变暖，而将其他地方的温度保持在历史值不变。这相当于问，如果气候变暖只发生在美国、中国、巴西等地，会发生什么，然后假设气候变化的全球经济影响是这些独立事件的总和。这种方法忽略了一个不可避免的事实，即人为气候变化是一种全球现象，预计会同时改变整个地球的生产力。
我们的目标是在保留简化形式框架优势的同时，结合空间相关性的一般平衡结果。为此，我们将气候变化导致的谷物产量空间相关性的变化纳入到一个其他标准的简化形式的投影中。我们发现，在计算过程中增加这一额外维度，到21世纪末，谷物消费导致的福利不平等预计将增加20%。省略空间相关性的变化大大低估了大多数非洲国家气候驱动的福利损失，如图3所示。这是因为在气候变化的影响下，非洲经济体预计将共同经历巨大的生产力损失。
图3气候变化下由于空间相关性导致的预期福利变化差异(2013-2099)
笔记:地图显示了包含和不包含空间相关性变化的简化形式预测在2013-2099年国家水平福利变化的差异。CMIP5集合的气候预测是在一切如常(RCP 8.5)情景下的平均值。
虽然我们的气候影响预测不是对未来气候影响的字面预测，因为它们是从适应、移民和其他可能的反应中抽象出来的，但它们展示了人们如何在简化形式的框架内检查空间相关性的一般平衡后果。因此，这种方法弥合了因果效应估计和气候变化影响的结构性宏观经济模型之间的概念差距(Brock等，2014;Desmet和Rossi-Hansberg, 2015;Costinot等2016;克鲁塞尔和史密斯，2016)。
由于经济特征的空间相关性是普遍存在的，我们关于空间相关性的预测可能与经济结果的各种其他决定因素的实证分析相关。特别是对于自然禀赋而言，空间相关性可能在现有禀赋(例如迁徙的野生动物种群)的迁移、发现它们的新用途(例如太阳能和风能)或发现新的禀赋(例如化石燃料矿藏)之后发生变化。
我们的研究结合了一般均衡理论和一个全球自然实验，为一般均衡预测的因果验证提供了一个框架。因此，这项工作说明了因果推理技术可以帮助回答宏观经济问题的一种方式，该技术已被应用的微观经济领域广泛采用。
参考文献
Arkolakis, C, A Costinot和A Rodriguez-Clare(2012)，《新贸易模式，相同的旧收益?》美国经济评论102(1): 94 - 130。
Brock, W, G Engstrom，和A Xepapadeas(2014)，“跨地点最优气候政策设计中的空间气候-经济模型”。欧洲经济评论69: 78 - 103。
向绍明(2016)，“气候对社会经济的影响”。科学353(6304)。
Costinot, A, D Donaldson和C Smith(2016)，《农业市场中不断演变的比较优势和气候变化的影响:来自全球170万田地的证据》。政治经济学杂志124(1): 205 - 248。
Desmet, K，和E Rossi-Hansberg(2015)，“关于全球变暖的空间经济影响。”城市经济学杂志88: 16 - 37。
丁格尔、J I、K C孟和S M Hsiang(2019)，“空间相关性、贸易和不平等:来自全球气候的证据。”NBER工作报告，25447。
Feenstra, R C, R Inklaar和M P Timmer(2015)，“下一代的宾夕法尼亚大学世界表格。”美国经济评论105(10): 3150 - 82。
Fuchs-Schundeln, N，和T A Hassan(2016)，“宏观经济学的自然实验。”在宏观经济学的手册。2卷,923 - 1012。爱思唯尔。
Krusell, P和A A Smith(2016)，《全球气候变化》。“油印。
中村，E和J Steinsson(2018)，“宏观经济学的认同。”经济展望杂志32(3): 59 - 86。
