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传播的洪水灾害对实体经济和金融中介

2022年11月7日

量化的影响自然灾害,特别是那些与气候变化有关,是很重要的。本专栏金融中介评估洪水的影响,日本的GDP在过去50年里使用DSGE模型。结果表明,洪水阻碍GDP,程度取决于金融中介活动的回应。此外,关于洪水将如何影响预测GDP从2020年到2100年使用场景提供的绿化网络金融体系。

自然灾害的影响,特别是那些与气候变化有关,已经吸引了越来越多的关注(例如纳2015)。在一篇新论文中(桥本,Sudo 2022),我们量化洪水如何影响GDP,重点对金融体系的作用和影响,使用的数据来自日本。日本遭受了洪水的历史,有丰富的数据在洪水的直接影响,包括私人资产的物理伤害和公共基础设施,由政府收集。图1显示了洪水灾害的时间路径在过去50年的日本。¹在过去的几年中,大规模洪水发生一个接一个,如大雨2018年7月2019年10月在日本西部和台风海贝思集结。在后者的情况下,洪水带来的损害在经济方面总计2.1万亿日元——统计于1961年首次发布以来最大,占国民收入的0.54%。

图1在日本时间序列的洪水灾害

请注意:1。“洪水损失”和“伤害”比率显示洪水损害以2011年的价格和损害实际国民收入的比率。2。2019年最新数据。
源:土地、基础设施、交通、旅游“洪水统计”

利用洪水破坏数据,我们量化的间接效应,即金融中介活动的变化和/或GDP的次生效应发生洪水的直接影响,通过构建和评估DSGE模型。DSGE模型是研究商业周期的标准分析工具包包括货币政策分析;写这篇文章的时候,只有几个应用程序进行了研究自然灾害的影响。

图2说明了三种类型的渠道直接影响的洪水影响经济在我们的模型中。首先是资本存量的折旧。这对应于一个案例当洪水使工厂设备瘫痪,导致资本存量的总量下降可用于生产。第二个是全要素生产率的下降。当洪水破坏公共基础设施,如道路和桥梁,企业不得不使用低效的路线,否则他们不会雇佣没有这样的洪水。因此,国内生产总值下降,即使生产投入的数量不变。第三通道障碍私营企业资产负债表资产由于物理伤害。现有研究中,如伯南克et al。(1999),强调企业的资产负债表状况起着重要的作用在塑造他们面临的外部融资溢价。例如,当抵押品贬值由于洪水、银行可能对借款人收紧放贷标准。这样的紧缩可能导致投资的下降,国民生产总值减少。

图2洪水冲击的传导机制

第一和第二通道减少GDP直接供应方面。第三个通道从需求方面工作。所有条件相同的情况下,公司资产负债表受损减少从银行贷款由于外部融资溢价flood-induced上升,从而减少投资。没有太多投资洪水之后,GDP持续下降,进而从内部破坏公司的资产负债表,导致GDP进一步下降。

我们的研究越来越多有关文献,确定自然灾害的影响。例如,香和胜者(2015)构建资本折旧率股票由于国家/地区气旋和显示率负相关经济的长期增长率。纳(2012),使用合成的控制,显示1995年在日本神户地震导致当地经济持续的负面影响。我们的研究也揭示了金融相关工作方面。希尔伯特(2021),使用企业在欧盟的数据,显示了自然灾害的风险所在,以及这些风险转化为金融中介机构所面临的风险。细野豪志和Miyakawa(2014)认为,神户地震的直接影响银行降低了企业的投资和出口。•冯•彼得et al。(2012)发现,在大型自然灾害大GDP和重大消极的间接影响,主要保险损失,开车的成本,和足够的保险事件无关紧要的GDP。

图3显示了响应的资本存量,贷款,当洪水相当于GDP由台风海贝思集结发生在时间为零。看到一个保险计划和金融中介的角色,我们显示的响应变量在一个假设的经济中,我们称之为“模型与保险”,其中flood-induced损害公司的资产负债表的影响周期是完全由家庭保险。

图3洪水冲击的脉冲响应函数(K, L, Y基线+保险在同一个图)

请注意:1。从non-stochastic稳态偏差百分比。洪水冲击的大小在这个仿真设置为值相当于台风海贝思集结的私人资本折旧的大小。2。水平轴代表季度后的冲击。3所示。实线和阴影区域代表脉冲响应和10 th - 90基准模型置信区间,分别。与一个圆代表的模式,在这种模式中,企业持有的资本存量完全承保损失洪水冲击。

在图中,资本存量的下降周期零代表的大小直接影响的洪水。资本存量的开发周期为1,或者贷款和国内生产总值(GDP)在整个模拟时期,代表了内生经济的反应,即间接影响。GDP下降0.1% 0和缓慢复苏的时期,大洪水之前的水平。40-quarter累积的和下降约为0.7%。需求因素的作用可以从两个模型之间的比较。与初始破坏公司的资产负债表,GDP在前经济下滑更大程度比后者——0.4的40-quarter累积求和。注意,即使在后者模型,第二轮影响公司的资产负债表仍在起作用。由于GDP下降,由于供给因素,公司赚得更少,他们的资产负债表内生受损时,这就增加了外部融资溢价,从而抑制投资。

越来越多的研究预测自然灾害的规模将会增加。如果是这样的话,间接影响也可能变得更大。看到这,我们借用场景破坏由于河流洪水由神经生长因子,喂这些场景到我们的模型,计算国内生产总值从现在到2100。我们专门用他们的两个场景:现行政策的场景和“零2050”的场景。²

图4显示了从2020年到2100年洪水的时间路径构造的场景。在现行政策的场景中,平均洪水冲击开始快速增加从2080左右。在2100年,它将成为比2000年代的平均水平高5.4倍。在“零2050”场景中,增加洪水的冲击是有限的1.4倍左右。

图4在气候变化的场景中Flood-induced资本折旧率

请注意:1。横轴表示到2100年。2。资本折旧率季度利率每年的总和。2019是实际值的数字,而2020年之后是基于5000引导程序示例假定资本折旧率冲击的场景。3所示。阴影区域表示10 th - 90引导程序示例的置信区间。

图5显示了基线的GDP预测模型和模型与保险。截至2100年,在当前的政策,反映了快速增长的flood-induced资本折旧率,GDP的偏差主要是负的,达到-0.18%的情况下没有洪水。相比之下,在“零2050”,由于有限的大小和频率的洪水,这两个变量保持在当前年大致相同。保险和金融中介的角色从两个模型的比较。在“模型与保险”,在当前的政策,GDP的负偏差仅限于2100年的-0.03%。

图5经济预测与保险(y 1基线,模型单独的数据)

请注意:1。水平和垂直轴表示到2100年,比例偏离non-stochastic稳定状态。2。实线和阴影区域表示中位数估计10 th - 90范围的脉冲响应分别在“当前的政策”,细虚线显示那些在“零2050。”

结论

我们定量评估洪水的影响,金融中介和GDP使用DSGE模型。在我们的模型中,洪水影响国内生产总值(GDP)通过三个渠道:折旧资本存量、生产力下降由于公共基础设施破坏,并损害公司的资产负债表。我们估计模型使用日本从1980年到2019年,数据显示,洪水在统计上显著的减少GDP水平和金融中介活动传播起着重要的作用。

此外,使用场景出版的神经生长因子,我们计算洪水将如何影响GDP从2020年到2100年。我们表明,flood-induced GDP大幅下降将成为更大的下的现行政策与目前相比,虽然下降可能缓解当其他替代方案被认为是或是否包含保险方案的效果。