损失与损害基金以及各国为补偿与气候相关的损害而提供的激励措施

《Energy Policy》：Loss and damage fund and countries’ incentives to compensate for climate-related damages

　　达米亚诺·B·西利波 | 伊希尔·S·伊尔马兹 | 安东尼奥·福特
经济、统计与金融系，P. Bucci路，Cubo 0C，Rende，87036，意大利

**摘要**
在2023年11月的COP28会议上，各国政府同意建立一项损失与损害基金，以帮助发展中国家应对气候变化的影响。我们使用序贯纳什均衡博弈来研究那些对其他国家造成气候相关损害的国家激励机制，以便补偿这些负面外部性的承受者。我们假设后者会采取策略性行动，并且可以组成卡特尔来惩罚那些未能充分或未进行补偿的气候相关损害制造者。我们证明了存在一个子博弈完美均衡，在该均衡中，损害制造者部分补偿了损失，而承受者不会对其进行惩罚。因此，基于1900年至2023年的累计排放量和损害数据，我们确定了每个国家应该向损失与损害基金贡献或从该基金获得的金额，并评估了每个国家对基金的贡献在多大程度上反映了其所创造的外部性的内部化。与模型的预测一致，我们发现基金的设计对主要损害制造者来说几乎没有激励作用去内部化这些外部性。因此，我们提出了政策建议，以提高基金在补偿受影响国家和减少全球温室气体排放方面的有效性。

**1. 引言**
气候变化是由于大气中温室气体（GHG）排放增加所导致的结果，而这些增加主要归因于人类活动（Roncalli, 2024）。每个国家都以其发展水平和路径对气候变化有所贡献。同时，气候变化引发了全球性的气候相关自然灾害，其影响因各国的地理位置和脆弱性而异。因此，一些国家可能对气候变化的贡献大于它们所遭受的损害，而其他国家可能面临的损害却大于它们对气候变化的贡献。这种因果关系的不平等分布要求我们必须补偿那些受气候变化影响更大但贡献较小的国家。

为了解决这些负面外部性问题，2023年11月的COP28会议建立了一个损失与损害基金，旨在补偿最脆弱国家所遭受的气候相关损害。截至2025年4月7日，已有27个成员国向该基金承诺了总计7.684亿美元的捐款。

**2. 对基金的贡献**
由于对基金的贡献是自愿的，因此研究负面外部性制造者是否有动力向基金捐款是相关的。我们在一个序贯纳什均衡博弈中探讨了这个问题，在该博弈中，负面外部性的承受者可以组成卡特尔，惩罚那些未能充分补偿其遭受损害的气候相关损害制造者。惩罚措施包括对来自这些国家的进口商品征收关税，以及对出口到这些国家的投入商品设定更高的价格，以弥补净损失。我们发现，惩罚会促使负面外部性制造者部分补偿他们造成的损害。实际上，他们只补偿足以避免惩罚的金额，而不是那些能够内部化他们所创造的外部性的金额。本文的第二个贡献是评估每个国家应该向基金贡献或从基金获得的金额，以实现气候相关外部性的完全内部化。为此，我们提出了一个基于全球温室气体排放累计贡献与累计损害之间差异的外部性指数。

与理论结论一致，实证证据表明，对损失与损害基金的贡献远低于对最脆弱国家所受损害的补偿。此外，在向损失与损害基金捐款的27个国家中，大多数国家被我们的分析确定为负面外部性的承受者，而非制造者。因此，证据表明，COP28会议上建立的基金不太可能成功补偿那些受气候相关自然灾害影响最大的国家。然而，我们的理论证据表明，补偿还有额外的好处，即减少了制造者和承受者的污染动机——前者是为了避免惩罚，后者则是为了增加从补偿中获得的金额。

总体而言，我们的证据表明，目前基于自愿贡献的损失与损害基金规则无法实现气候相关损害的内部化。建立与外部性指数或出口商品中的二氧化碳含量相关的强制性贡献，可能是朝着气候正义和减少二氧化碳排放迈出的一步。据我们所知，这是第一篇探讨损失与损害基金在补偿最脆弱国家的气候相关损害及其对温室气体排放影响方面的作用的论文。

本文的根基在于诺德豪斯（Nordhaus, 2015）提出的环境俱乐部理论。该理论表明，如果俱乐部成员因非成员国未减少温室气体排放而对其进行惩罚，后者就有动力加入俱乐部并减少温室气体排放。我们提供了一个新的例子，说明惩罚如何增加补偿并减少温室气体排放，仅仅是为了避免这些惩罚。在实证方面，我们通过引入一个新的跨国外部性指数来为文献做出贡献：该指数1）量化了气候相关损害的不平等负担；2）识别了对世界其他地区造成负面外部性的国家；3）量化了这些国家为补偿其造成的负面外部性而采取的行动。最后，我们提供了政策建议，以使损失与损害基金在内部化气候外部性和促进可持续转型方面更加有效。

关于气候变化和全球经济不平等的实证文献显示，各国对累计温室气体排放的责任是不平等的（Hickel, 2020; Chancel, 2022; Wang and Feng, 2022; Jones et al., 2023; Friedlingstein et al., 2022），以及气候变化影响的差异（Tol, 2018, 2021; Yang, 2020）。Callahan和Mankin（2025）估计，1991年至2020年间，最大的21个碳排放国造成的排放与全球热相关收入损失高达28万亿美元。尽管Callahan和Mankin（2025）在责任归属方面取得了重要进展，但他们依赖于基于温度变化的GDP效应模型。相比之下，我们的论文引入了一个新的外部性指数，该指数将每个国家在全球温室气体排放中的累计份额与其实际自然灾害造成的损害份额进行比较，使用了EM-DAT的事件级数据。这种方法使我们能够识别气候外部性的净制造者和承受者，评估各国对损失与损害基金的贡献是否公平，并评估减排的激励措施，为在全球政策设计中内部化气候相关外部性提供了新的框架。此外，我们的实证分析提供了更最新和基于事件的评估（Callahan和Mankin主要涵盖了截至2014年的数据）。

本文共分为七个部分。下一节介绍了损失与损害基金的主要特点，第三节提供了理论背景。第四节描述了论文中使用的数据，第五节介绍了我们用于计算与气候变化相关的负面和正面外部性的外部性指数。第六节探讨了谁应该补偿谁以及补偿多少，第七节对论文进行了讨论并得出了结论。

**2. 背景与损失与损害基金**
温室气体排放造成的负面外部性是2023年在迪拜举行的COP28会议的主要关注点。此次会议正式建立了损失与损害基金，标志着国际气候治理的历史性进展。该基金旨在解决气候变化影响的不公平问题，即发展中国家对温室气体排放的贡献最小，但却不成比例地遭受气候引发的灾害（Althor et al., 2016; Uri et al., 2024）。该基金旨在特别帮助那些面临不可逆转的气候相关影响（如海平面上升、荒漠化和极端天气事件）的脆弱国家，并被视为《巴黎协定》第八条下的实施机制。会议开幕当天，各方一致通过了实施该基金的决定，并获得了总计超过7亿美元的初始资金承诺。这些资金包括发达国家的贡献以及阿拉伯联合酋长国（尽管未被联合国气候变化框架公约正式列为发达国家，但作为COP28的东道国发挥了关键领导作用）的1亿美元自愿贡献。截至2025年4月7日，联合国气候变化框架公约报告称，已有27个成员国向该基金承诺了总计7.684亿美元的捐款。这些贡献反映了发达国家和发展中国家对支持受气候相关损失和损害影响最大国家的承诺。然而，值得注意的是，承诺的总金额不到发展中国家应对损失和损害所需年度资金总额的1%（PlanAdapt, 2024; Markandya and González-Eguino, 2019）。

该基金的使命是支持特别容易受到气候变化影响的发展中国家。因此，任何面临重大损失和损害的发展中国家原则上都可以申请援助，优先考虑那些风险最大的国家（例如，最不发达国家（LDCs）和小岛屿发展中国家（SIDS））。值得注意的是，该基金并不基于法律责任或补偿原则，这一原则在COP28会议上得到了明确重申，因此分配是基于需求的。实际上，理事会和秘书处已经开始确定优先事项。例如，已同意SIDS和LDCs应获得一定的资金保障份额。提议的机制包括为这些群体提供“最低资金保障”，以便它们共同获得大量资源。其中一个考虑的选项是将基金资源的至少25-50%分配给SIDS和LDCs（或分别为它们设定单独的保障份额）。

尽管损失与损害基金在国际气候金融方面代表了重大进展，但其有效性取决于在治理和金融机制方面解决实质性挑战，特别是在问责制和脆弱国家的公平获取方面（Ghosh & Kumar, 2025; PlanAdapt, 2024; Stratheia, 2023）。一个主要问题是，对基金的贡献是自愿且非强制性的（联合国气候变化框架公约，2023），这引发了气候脆弱国家和其他利益相关者的担忧。换句话说，贡献依赖于善意和政治承诺，而非法律义务。为了解决这些挑战，学者们建议基金采纳气候正义原则，包括透明的治理、受影响社区的直接参与以及与“污染者付费”原则相一致的资金机制（Uri et al., 2024）。

**3. 模型**
我们研究了一个序贯博弈，在第一阶段，那些对全球温室气体排放的贡献超过其气候相关损害的国家（负面外部性的制造者）决定向损失与损害基金贡献多少资金，以补偿他们造成的负面外部性。在第二阶段，那些遭受的损害超过其全球排放贡献的国家（负面外部性的承受者）决定是否惩罚那些未能获得充分补偿的国家。惩罚措施包括对来自这些国家的进口商品征收关税，以及对出口到这些国家的投入商品设定更高价格，以弥补净损失。

假设国家i（i = {1, …, N}）通过生产或消费活动产生了一定量的污染ei，这带来了收益b(ei)和损害d(ei)。为了简化问题，我们假设污染收益仅归该国家所有，而损害则分散到所有国家：即b(ei) = bi(ei)，且d(ei) > di(ei)，其中bi(ei)和di(ei)分别表示国家i自身排放产生的收益和损害。

国家i遭受的损害为：
d(i) = ∑j∈N ajiej = aiiei + ∑j∈N ajiej，
其中aii表示国家i自身温室气体排放的边际损害，aji表示国家j的温室气体排放对国家i造成的边际损害，i, j ∈ N，N表示污染国家集合。

假设1表明，排放的边际增加对国家i造成的边际损害相同，无论排放是由哪个国家造成的，因为损害是由大气中的温室气体存量引起的。假设的第二部分指出，不同国家之间的气候相关损害是不同的。值得注意的是，每个国家的排放量和损失分别取决于该国的经济状况和地理位置。为了提供一些证据，在附录的表A3中，我们根据污染程度和外部性指数对各国进行了排名，该指数基于该国对全球污染的贡献与全球损失份额之间的差异（见下文第4节）。前十大排放国也是外部性指数最高的国家，除了净接收负面外部性的印度尼西亚和美国，美国在负面外部性产生国中排名第22位。相比之下，碳排放量最低的十个国家主要是非洲国家，它们的外部性指数也呈强烈负值，表明它们是气候外部性的净接收者。因此，尽管这些国家对全球温室气体排放的贡献很小，但它们却不成比例地遭受与气候相关的损失。然而，我们的证据表明，更发达的国家是负面外部性的产生者，而最不发达的国家则是这些负面外部性的接收者（见附录中的表A3）。

假设2：对于所有i和j属于{1,...,N}，有aijei + ajiej > aiiei。ei对其他国家造成的损失（∑j∈N aijei）大于它自己造成的损失（aiiei）。此外，其他国家在全球范围内的排放对国家i造成的损失（∑j∈N ajiej）也大于其自身排放造成的损失（aiiei）。一个国家产生的污染增加了大气中的污染总量，并加剧了全球变暖，这对全世界都有影响。我们声称对世界其他地区造成的损失总是超过对其自身造成的损失。另一方面，无论一个国家多么强大，它自身的损失永远不会超过其他国家的损失。下图2中的证据支持这一假设。

如果国家i（i∈{1,...,N}）不考虑其自身温室气体排放对其他国家造成的外部性，它将通过最大化以下目标来确定ei：
(1) Vi = bi(ei) - aiiei - ∑j∈N ajiej
(1)的最大化的一阶条件是：
(2) bi′(ei*) = aii

相反，如果国家i也考虑了对其他国家造成的损失（即国家i内部化了其自身温室气体排放产生的外部性），那么国家i的预期收益变为：
(1.1) Vi = bi(ei) - ∑j∈N aijei - ∑j∈N ajiej
(1.1)右侧的第二项还包括国家i对其他国家造成的损失。(1.1)的最大化的一阶条件是：
(2.1) bi″(ei*) = ∑j∈N ajj
也就是说，排放水平是由温室气体排放对国家i的边际收益与其自身排放对社会造成的边际损失之间的平衡决定的。比较上述条件(2)和(2.1)，可以直接得出结论：ei* > ei**，对于所有i∈{1,...,N}。

因此，不考虑其温室气体排放对其他国家影响的国家会排放更多的污染。

3.1 地理位置和发展状况
事实上，气候变化造成的损失在世界不同地区是不同的。不失一般性，假设国家j比国家i更容易受到气候变化的影响：即∑i∈N aijei > ∑j∈N ajjei。接下来，我们比较这两个国家的温室气体排放量，假设它们仅在地理位置上有所不同。国家i从排放中获得的预期净收益为：
Vi = b(ei) - aiiei - ∑j∈N ajiej
Vi的最大化的一阶条件是：
(3) b′(ei*) = aii
而国家j从排放中获得的预期净收益为：
Vj = b(ej) - ajjej - ∑i∈N aijei
Vj的最大化的一阶条件是：
(4) b′(ej*) = ajj
根据假设，国家j比国家i更容易受到全球变暖的影响，因此有ajj > aii且ej* < ei*。因此，在其他条件相同的情况下，更容易受到气候变化影响的国家会排放更少的温室气体。

现在假设两国仅在发展程度上有所不同，并且假设国家i比国家j更发达：那么对于任何水平的排放，国家i的边际收益都大于国家j：即bi′(e) > bj′(e)。从(2)可以直接得出，其他条件相同的情况下，ei* > ej*。因此，发展水平较高的国家或位于受气候变化影响较小的地区的国家会排放更多的温室气体。相反，最不发达且最容易受到气候变化影响的国家会排放更少的温室气体。下图2中的证据支持这一结论。这意味着前者应该补偿后者因气候变化而产生的负面外部性。

定义1：如果eie - did > 0，则国家i是负面外部性的产生者（G）；如果eie - did < 0，则国家i是负面外部性的接收者（R），其中e=∑i∈N ei表示全球排放量，d=∑i∈N di表示全球损失，i∈{1,...,N}。在时间t，如果国家i对世界累计温室气体排放的贡献超过了其应承担的世界累计损失份额，那么该国就是对其他国家的负面外部性的产生者。反之亦然。

每个国家应向损失和损害基金贡献或从该基金获得的金额取决于上述定义的外部性指数。假设只有两个国家，即i和j。

命题1：如果Vi(ei*) > Vj(ej*)，那么国家i是负面外部性的产生者，国家j是负面外部性的接收者。
证明：根据假设2和ei* > ej*，我们有
????Vi(ei*) = b(ei*) - aiiei* - ∑j∈N ajiej* > Vj(ej*) = b(ej*) - ajjej* - ∑i∈N ajjei*。
如果Vi(ei*) > Vj(ej*)，这意味着ei*di > ej*dj。用e和d分别表示两个国家的平均累计温室气体排放量和平均累计损失。根据最后一个不等式，我们有ei*di > ed且ej*dj < ed。由此可知ei*e > did且ej*e < djd。命题1表明，从温室气体排放中获得更多收益的国家会对其他国家造成负面外部性。

上述分析表明，位于受气候变化影响较小的地区的更发达国家具有正的外部性指数。相反，位于受气候变化影响较大的地区的较不发达国家的外部性指数为负。附录中表A3中的证据支持这一假设。接下来，我们研究产生负面外部性的国家补偿接收这些外部性的国家为其造成的损失和损害的动机。

3.2 补偿与气候变化相关损害的动机
我们研究了一个顺序博弈，在这个博弈中，首先行动的是产生负面外部性的国家（G），然后是接收这些外部性的国家（R），后者在知道G关于向损失和损害基金贡献的决策后做出反应。我们假设产生负面外部性的国家和接收负面外部性的国家都会策略性地行事。因此，属于G的国家i会决定补偿多少其产生的外部性，同时考虑R国家的预期反应。反过来，后者在第二阶段决定是否惩罚属于G的国家i，这取决于第一阶段收到的补偿。

我们设想惩罚方式是通过形成卡特尔对来自产生国家的进口商品征税，和/或通过对出口投入品定价来补偿与气候变化相关的损失。

然而，我们假设R国家会协调他们的行动，并像一个单一玩家一样行动，可能根据国家i未补偿的负面外部性数量来惩罚该国。另一方面，形成卡特尔需要成本，例如建立卡特尔的协调成本，以及应对G国家对惩罚反应的成本。而且，建立卡特尔的成本越高，R国家惩罚G国家的概率就越低。

具体来说，在时间t=1时，每个属于G的国家i决定αi，即补偿其对其他国家造成的损害的比例，其中αi=1表示全额补偿，αi=0表示不补偿。在时间t=2时，R国家知道αi，并决定是否惩罚（P）或不惩罚（NP）属于G的国家i。在下文中，我们假设R国家会惩罚G国家未补偿的外部性。这意味着如果G国家在第一阶段进行了补偿，那么R国家在第二阶段会按照(1-αi)的金额进行惩罚。另一方面，如果第一阶段没有补偿，惩罚金额等于G国家对其造成的外部性。

如果补偿遵循污染者付费原则，那么属于G的国家i应该按照其产生的负面外部性的全额向损失和损害基金贡献：
Ti = (eie - did)D。
因此，如果D = ∑j∈R(-ej)是负面外部性接收者的净损失，那么属于G的国家i应该按照(eie - did)的百分比向损失和损害基金贡献。注意，补偿可能受到产生国家最大财政能力的限制（SupTi）。

然而，如果后者没有约束力，那么T = ∑i∈G Ti = D。

然而，G国家可能只部分补偿R国家：即T = αD，α<1。

接下来，我们假设G国家处于对称位置（即对于每个i和j，αi=αj），并研究这种补偿博弈的均衡，其中G国家首先行动，然后是R国家，后者知道G国家关于α的决策。

图1展示了补偿博弈的扩展形式：
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图1. 顺序补偿博弈。
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图2. 截至2023年底各国累计的气候相关自然灾害份额和累计二氧化碳份额。

如果G国家向R国家补偿αD > 0，而后者在第二阶段惩罚G国家αD，那么G国家的预期收益为VG - D。相反，如果R国家在第二阶段不惩罚G国家，那么G国家的预期收益为VG - D。另一方面，如果没有补偿（NC），如果R国家在第二阶段惩罚G国家，那么G国家的预期收益为VG - D；如果R国家不惩罚G国家，则G国家的预期收益为VG。

如果R国家在第一阶段收到补偿αD，且α < 1，并且他们按照(1-αD)进行惩罚，那么他们的收益为VR + D - CP，其中CP表示惩罚成本；如果他们不惩罚G国家，则他们的收益为VR + αD。如果R国家没有收到补偿并且他们惩罚G国家，那么他们的收益为VR + D - CP；如果他们不惩罚G国家，则他们的收益为VR。

该博弈通过向后归纳法解决。在第二阶段，R国家根据两种情况下的收益来决定是否惩罚G国家。

注意，R国家进行惩罚的一个必要条件是惩罚收益必须超过惩罚成本：即(1-αD) > CP。上述条件意味着R国家只有在α < 1-CPD时才会进行惩罚。

重要问题是：什么样的补偿水平能够促使R国家不对G国家因污染产生的负面外部性进行惩罚？

命题2：在博弈的唯一子博弈完美均衡中，G国家支付的补偿金额α* = 1-CPD正好足以避免R国家的惩罚。
证明：如果G国家补偿αD，那么当(5) VR + αD > VR + D-CP成立时，R国家在第二阶段不会惩罚G国家。如果α > 1-CPD，则他们不会惩罚G国家。相反，如果他们不补偿任何金额，则(6) VR + D-CP > VR成立，这总是成立的。因此，这个博弈的候选均衡是：(C, NP)如果α > 1-CPD；(C, P)如果α < 1-CPD；以及(NC, P)。

在第一阶段，如果(7) VG – αD > VG – D成立，那么G国家选择补偿α > 1-CPD相对于不补偿。如果α < 1，则风险中性的G国家在补偿和不补偿之间无差异。

最后，如果G国家补偿α < 1-CPD，那么条件(7)变为VG - D > VG – D，这是不可能成立的。因此，G国家补偿α ≥ 1-CPD或不予补偿。此外，对(7)的左侧关于α求导得到：δVGδα = -D < 0。因此，G国家通过补偿α = (1-CPD来最大化预期收益。

因此，G国家预期会因为其产生的负面外部性而受到惩罚，所以它们会补偿α = (1-CPD，这个比例刚好足以促使R国家放弃惩罚。

根据上述条件，可以得出结论：D越低，CP越高，G国家需要补偿的损害比例就越低，从而避免受到惩罚。接下来，我们比较了有无补偿情况下发电机和负外部性接受者的温室气体（GHG）排放水平。命题3表明，补偿可以减少发电机和负外部性接受者的温室气体排放。证明如下：对于国家i ∈ G，在α=α?时，净收益为：Vi∈G|α=α?=b(ei)?∑j∈Gajiej?α?(eie?did)D；而国家i ∈ G在α=α?时的温室气体排放水平由以下公式决定：δEVi∈Gδei|α=α?=b′(ei)?aii?α?(e?eie2)D=0，即b′(ei)=aii+α?(e?eie2)D。另一方面，没有补偿时国家i ∈ G的预期净收益由上述条件（3）给出。比较（3.2）和（3）可以得出结论：在有补偿的情况下，eiatα=α?低于没有补偿的情况。因此，补偿的额外好处在于减少了负外部性生产者污染的动机。污染越严重，为了避免惩罚所需的补偿成本就越高。因此，负外部性生产者会减少排放以避免更高的补偿。

接下来，我们考虑补偿对国家R污染动机的影响。对于国家i ∈ R，在α=α?时，补偿后的收益为：Vi∈R|α=α?=b(ei)?∑j∈Gajiej+α?(did?eie)D；将最后一个方程与国家i ∈ G的净收益进行比较，可以立即得出结论：决定eiatα=α?的条件与上述（3.2）类似。此外，比较（3.2）和（3）还可以得出，即使原因不同，负外部性接受者在有补偿的情况下也会减少排放。通过减少排放，国家R可以从国家G获得更多的补偿。

4. 数据和抽样框架
实证分析中的主要变量按国家划分：总二氧化碳（CO2）和温室气体排放量、总损失、GDP以及各国对损失和损害基金的贡献。我们使用EMDAT9数据库来获取自然灾害数据，EDGAR和PRIMAP数据库来获取CO2和温室气体排放数据（参见Gütschow等人，2024年）。我们使用世界银行和国际货币基金组织（IMF）的数据来获取GDP、人口和其他用于分析的宏观变量。我们根据IMF的分类来识别发达国家。变量的描述和来源见在线附录中的表A.1。主要的排放数据来源是PRIMAP数据库，特别是我们使用了PRIMAP-hist v2.6数据集（Gütschow等人，2024年），该数据集汇编了各国历史上的温室气体排放时间序列，涵盖了多个气体和部门，并且可以追溯到1750年。虽然该数据集涵盖了多种气体和排放类别，但我们的分析主要集中在二氧化碳（CO2）排放上。我们使用的是HISTCR情景下的数据，这些数据反映了各国向国际机构提交的官方报告值。为了确保各国之间的可比性并排除与土地利用相关的波动性排放，我们选择了排除土地利用、土地利用变化和林业（类别="M.0. EL"）的排放数据。这个版本采用了中位数协调方法，没有国家特定的调整，提供了从1750年到2023年的一致且符合政策的排放序列（Gütschow等人，2016年和2024年）。

我们关注二氧化碳排放而不是总温室气体排放，因为累积的二氧化碳排放是长期全球变暖的主要驱动因素，并且在关于历史责任和气候外部性的文献中被广泛使用。此外，与其它温室气体相比，二氧化碳排放有更长的历史时间序列数据，这使得跨国比较更加可靠。我们在主要分析中保留了基于生产的温室气体排放数据，原因有二：首先，基于生产的指标在数据覆盖范围和历史深度方面都显著更高；其次，基于生产的核算方法更符合现有的国际气候政策框架，包括《巴黎协定》，该协定根据温室气体排放的发生地点来分配责任。Davis和Caldeira（2010年）、Peters等人（2011年）以及Jakob等人（2013年）认为，基于生产的核算方法仍然是跨国分析温室气体排放和气候责任时最具政策相关性和操作可行性的方法。

气候相关自然灾害的分类基于IMF的标准，与自然灾害相关的研究结果基于EM-DAT中报告的13,013起气候相关自然灾害。特别是，IMF将野火、风暴、滑坡、洪水、极端温度、干旱、雾、海浪作用和冰川湖溃决确定为气候相关灾害。我们注意到Ritchie和Rosado（2024年）等人警告使用EM-DAT数据库的用户数据覆盖可能存在缺口，他们指出这些问题在低收入国家更为明显，尤其是在过去几十年记录较为零散的情况下。当我们想要根据EM-DAT数据研究自然灾害的影响时，最大的问题出现了。我们在此分析中使用的经济损害方法不包括人员损失的经济评估，而只涵盖了资产和基础设施的物理损害以及间接经济损失的评估。然而，损害数据的可用性和质量在不同国家和事件之间存在差异（参见CRED，2011年；Jones等人，2022年；Ritchie和Rosado，2024年）。

为了解决数据集中总损害值缺失的问题，我们进行了固定效应面板回归分析，其中因变量是给定国家和年份报告的总经济损害（经通胀调整后）。关键的解释变量是该国家年份内具有公开损害数据的气候相关自然灾害的数量。模型包括了国家和年份的固定效应，以控制国家和时间上的未观察到的异质性。估计结果显示，灾害数量与报告的损害之间存在统计学上的显著关系（β=2,023.732；p<0.001），总体R2为0.45。然后使用此回归的估计系数（β1）根据观察到的灾害数量来推断缺失的损害值。估计程序的详细信息见在线附录。作为稳健性检验，我们还采用了另一种方法，即用每个国家报告的平均损害值来替换缺失值。这种基于回归的插补方法允许我们在保留国家年份观测值的同时，保留各国和不同时间点灾害强度的变化。

5. 外部性指数
每个国家通过产生一定量的温室气体排放对气候变化做出贡献，并因气候相关自然灾害而承担损害。各国在温室气体排放的贡献以及因气候变化而遭受的损害份额上存在差异，这取决于该国的发展程度和地理位置。总体而言，更发达国家的累积温室气体排放份额更高。相比之下，由于发达国家对自然灾害的抵抗力更强，因此其损害比例可能较低。然而，损害与地理位置的关系更为密切，因为世界上某些地区比其他地区更容易受到气候相关自然灾害的影响（Chancel，2022年）。

我们通过考虑全球累积二氧化碳排放的份额来衡量一个国家对气候变化的贡献，考虑到当今的气候变化也是由于几个世纪前排放的化石燃料气体造成的。作为另一种方法，我们也使用了过去10年的累积二氧化碳排放量。同样，我们通过自1900年以来因气候相关自然灾害造成的全球累积损害的份额来衡量该国因气候变化而遭受的损害份额。用符号ei表示国家i的累积二氧化碳排放量，即从1751年到2023年的年度二氧化碳排放总和；用ew表示同期的全球累积二氧化碳排放量。因此，如果EXTi=eiew?didw>0，则认为国家i是气候变化的净生产者（接受者）。我们研究中使用的外部性计算关注的是该国累积二氧化碳份额与累积损害份额之间的差异。具体来说，如果（国家的二氧化碳份额 - 国家的损害份额）>0，则该国对其他国家产生了负面外部性；反之，如果（国家的二氧化碳份额 - 国家的损害份额）<0，则该国是从其他国家接收负面外部性的国家。该指数使用全球排放和损害的份额来构建，而不是人均指标，因为其目的是捕捉全球层面的气候外部性分布。特别是，该指数旨在反映一个国家相对于其所经历的气候相关灾害损害份额对全球排放的贡献程度。虽然按人均排放量或根据人口规模和发展水平进行调整的加权方法可能对于评估公平性考虑很重要，但它们与衡量全球气候外部性的产生和分配的目标不太直接相关。因此，我们采用了基于份额的衡量方法作为基线规范。

对截至2023年底各国气候相关自然灾害份额和累积二氧化碳份额的描述性初步分析显示，两者之间的正相关性并不完美（见图2）。因此，外部性在解释每个国家的总损害方面必须具有重要意义。表1展示了截至2023年最高温室气体排放国的气候相关自然灾害占比。例如，美国产生了所有现有温室气体总量的24.20%，但在气候相关自然灾害中的占比仅为8.42%。表格表明，对温室气体排放贡献最大的国家并不一定是承担最大气候相关损害负担的国家。温室气体排放与灾害频率之间的关系复杂，受到地理位置、脆弱性、准备程度和灾害缓解努力等因素的影响，这可能反映了该国作为主要排放国的历史角色。

表1. 截至2023年最高温室气体排放国对全球温室气体排放和气候相关自然灾害的贡献
| 国家名称 | 累积二氧化碳份额（PRIMAP） | 累积气候相关自然灾害份额 |
| --- | --- | --- |
| 澳大利亚 | 1.11% | 1.66% |
| 韩国 | 1.11% | 0.95% |
| 南非 | 1.17% | 0.88% |
| 墨西哥 | 1.24% | 1.89% |
| 伊朗 | 1.29% | 0.91% |
| 意大利 | 1.46% | 1.02% |
| 波兰 | 1.58% | 0.49% |
| 加拿大 | 1.89% | 1.08% |
| 乌克兰 | 1.94% | 0.29% |
| 法国 | 2.25% | 1.43% |
| 印度 | 3.48% | 5.13% |
| 日本 | 3.84% | 2.26% |
| 英国 | 4.42% | 0.77% |
| 德国 | 5.40% | 0.83% |
| 俄罗斯 | 6.98% | 1.38% |
| 中国 | 15.79% | 6.03% |
| 美国 | 24.20% | 8.42% |

在本节中，我们为每个国家构建了两个版本的外部性指数。第一个版本使用气候相关自然灾害造成的经济损害来估计气候影响，而第二个版本则使用此类灾害的数量作为其影响的代理指标。对于这两个版本，我们计算了两个时间范围内的累积温室气体排放量以及自然灾害的影响：（i）使用所有可用的历史数据；（ii）使用最近10年（2014-2023年）的数据。然后使用这些外部性指数来估计每个国家应该向损失和损害基金贡献或从损失和损害基金获得的份额。

为了评估气候相关外部性在不同国家之间的差异，我们使用这两种方法计算了数据集中所有190个国家的外部性得分。图3和在线附录中的图A2展示了截至2023年的这些得分分布。为了清晰和展示的目的，每个图表中只显示了外部性值最高和最低的25个国家。图3基于调整后的美元损害估计，而在线附录中的图A2基于灾害数量。两个图表都有两个部分：A部分显示使用所有可用历史数据的累积外部性，B部分关注过去10年的数据。国家被分为发达国家和非发达国家，分别用黑白条形表示。

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图3. 各国的外部性指数（使用货币损害数据衡量）
A部分和B部分分别基于所有可用数据和过去10年的数据展示了2023年的外部性。图表显示了190个国家中外部性值最高和最低的50个国家。黑白条纹分别表示根据国际货币基金组织（IMF）的分类标准，属于先进国家和非先进国家。研究结果表明，当我们改变分析的时间范围和损害衡量标准时，外部性指数在不同国家之间存在显著差异。在图3中，先进经济体往往显示出更高的累积外部性，这与它们的历史温室气体（GHG）排放量和报告的较高损害水平一致。然而，当分析仅限于过去十年时，一些非先进国家也出现在外部性最高的国家之列，这表明这些国家的脆弱性可能正在增加，或者是在灾害报告方面有所改进。当使用灾害频率而不是货币损失作为衡量标准时，也观察到了类似的转变（见在线附录中的图A1）。

6. 预期和实际补偿
原则上，EXTi>0的国家应该按照它们对其他国家造成的净负面外部性的比例来补偿EXTi<0的国家。因此，我们应用污染者付费原则（Fleurbaey, 2008）来内部化每个国家可能因气候变化而产生的损害。然而，温室气体排放只是导致气候变化的所有排放的一部分（参见Ritchie等人，2023年；IPCC和Masson-Delmotte，2021年）。为了量化对全球外部性有正面贡献的国家（即“生成者”）应对那些遭受净负面外部性的国家（即“接收者”）支付的财务补偿，我们首先将国家分为两组（负外部性的生成者和接收者）。因此，我们需要解决以下问题：1）每个接收者应该从损失和损害基金中获得多少补偿；2）每个生成者应该为完全补偿这些负面外部性向损失和损害基金贡献多少？

每个接收者因负面外部性应获得的年度补偿金额由以下公式计算：
Ci,t = (dit ? ceit) / 10
其中Ci是截至年份t结束时应支付给国家i的净损害的平均年度美元价值，对于i ∈ EXTi<0。dit和ceit分别是国家i在时间t的累积调整后损害和温室气体排放的累积成本（以千美元计）。在本研究中，Ci,2023指的是2023年，dit和eit分别是国家i从2014年到2023年的累积损害和温室气体排放成本。此外，这种方法反映了当前政府只对其自身当前的政策负责，而不对其祖先的历史排放负责的理念。

在计算温室气体排放的美元价值时，我们使用了碳的社会成本（SCC）的概念，它代表了将额外一吨二氧化碳（CO2）排放到大气中所带来的经济损害的货币估计值（Rennert等人，2021年）。如数据部分所解释的，我们使用的是来自PRIMAP数据库的国家i的累积温室气体排放量（以每年千克计）。因此，温室气体排放的美元价值（eit）计算如下：
温室气体排放的美元价值 (eit) = 排放量 (eit)（以吨计）× SCC（美元/吨CO2）

在文献中，对SCC有不同的估计值（Adrian等人，2022年；Pindyck，2019年；Rennert等人，2021年）。根据这些文献（Nordhaus，2017年），我们认识到SCC存在相当大的不确定性，估计值会因建模假设、折现率和包含的损害范围而大相径庭。对于我们的基准分析，我们采用了美国政府使用的每吨CO2 51美元的中间估计值（使用3%的折现率）。然而，最近的一些研究提出了其他数值。例如，Pindyck（2019）建议SCC为每吨CO2 80美元，而Rennert等人（2021）提供的范围是每吨CO2 61.4美元至168.4美元，中位数估计为每吨CO2 114.9美元。Adrian等人（2022）采用Pindyck（2019）的每吨CO2 80美元的SCC作为他们的基准值。然而，他们还使用其他估计值进行了稳健性分析，包括每吨CO2 61.4美元的下限和168.4美元的上限，以减少SCC估计值的不确定性。尽管我们采用了最保守的方法，为了确保我们的研究结果的稳健性，我们还使用该文献中的一系列SCC值进行了敏感性分析。具体来说，我们考虑了每吨CO2 51美元至168.4美元的SCC值，这些值涵盖了气候经济学和政策分析中广泛使用的范围。每吨CO2 51美元的下限对应于美国跨机构温室气体社会成本工作组采用的中间估计值，该估计值使用了3%的折现率。每吨CO2 80美元的值遵循了Pindyck（2019）的估计值，并被Adrian等人（2022）采纳为基准值。每吨CO2 168.4美元的值对应于Rennert等人（2021）基于更新后的气候-计量经济损害估计值提出的上限估计值。这一选定的范围使我们能够在保守的政策假设和最近的经验性气候损害研究建议的较高SCC值下评估估计的资金需求的稳健性。这些结果总结在表2中，表明估计的资金需求随假设的SCC值而变化；然而，总体上的定性模式保持一致。

表2. 年度资金需求对不同SCC估计值的敏感性
用于计算的社会成本（SCC）
年度资金需求（百万美元）
接收国家数量
51美元
173,289
112
61美元
161,835
102
81美元
144,368
99
168美元
92,574
74

注意：该表格展示了在不同社会成本（SCC）假设下估计的年度资金需求和接收国家数量。

应当注意的是，负外部性值（EXTi<0）是补偿的必要条件，但不是充分条件。只有当一个国家的累积损害金额的货币价值超过其自身温室气体排放的隐含成本，即dit > ceit时，该国才会收到补偿，从而导致Ci,t为正数。一些国家可能总体上具有负外部性，但其温室气体排放（以货币计）仍然高于其所遭受的损害，这导致Ci,t<0。这些国家虽然仍然是外部性的净接收者，但由于其温室气体排放超过了归因于它们的损害，因此不符合此框架下的补偿资格。

表3展示了截至2023年底接收国家之间的补偿分配情况。在151个遭受负外部性的国家中，有39个国家的累积温室气体排放超过了它们的累积损害。因此，112个国家被认为有资格从基金中获得分配。2014年至2023年这10年期间的总累积调整后损害约为1.73万亿美元，平均每年补偿需求为1730亿美元。这112个符合条件的国家在损害强度和温室气体排放方面存在显著差异，导致补偿分配不均。前六个接收国——阿富汗、斯里兰卡、哥伦比亚、刚果民主共和国、乌干达和海地——共同占了总年度分配的20%以上。这些国家的历史温室气体排放相对较低，但与气候相关的损害却相当大，使它们成为气候外部性的主要净损失者。相比之下，最后80个国家每个国家获得的资金不到1%，总共只占分配总额的33.4%。总体而言，这些结果强调了气候变化对低排放、脆弱国家的不成比例影响，并突显了公平和基于需求的补偿机制的重要性。

表3. 截至2023年底各国的预期补偿
国家名称（N：112个国家）
过去10年的累积调整后损害（百万美元）(A)
过去10年的累积排放美元价值（百万美元）(B)
年度分配补偿（百万美元）(C)
C = [(A - B) / 10]
占总分配的百分比

阿富汗
78,900
11,500
67
45
3.89%
斯里兰卡
72,800
10,500
62
35
3.60%
哥伦比亚
107,000
48,900
58
53.38%
刚果民主共和国
60,700
33
185
74
23.31%
乌干达
50,600
28
89
47
71
12.75%
海地
47,000
12
99
45
73
2.64%
危地马拉
55,300
99
09
45
43
2.62%
莫桑比克
48,800
42
65
44
53
2.57%
坦桑尼亚
50,600
65
22
44
07
2.54%
缅甸
55,000
11,600
43
43
2.51%
索马里
43,600
10
45
42
53
2.45%
玻利维亚
53,300
11,400
41
86
2.42%
马达加斯加
42,600
21
56
40
47
2.34%
尼泊尔
45,500
65
46
38
91
12.25%
洪都拉斯
42,500
50
50
37
45
2.16%
卢旺达
34,500
93
83
35
41.94%
马拉维
33,300
83
63
24
41.87%
蒙古
38,500
89
15
29
54
1.70%
巴拉圭
32,400
38
62
28
52
1.65%
也门
36,600
83
08
28
34
1.64%
布隆迪
28,300
14
92
82
01
1.63%
尼日尔
30,400
27
97
27
58
1.59%
安哥拉
38,500
11,500
26
98
1.56%
秘鲁
54,900
28,400
26
49
1.53%
多米尼加共和国
38,700
13,200
25
50
1.47%
乌拉圭
28,800
38
14
25
02
1.44%
埃塞俄比亚
32,400
81
96
24
20
1.40%
肯尼亚
35,000
11,900
23
10
1.33%
巴布亚新几内亚
24,300
39
15
20
43
1.18%
柬埔寨
26,400
68
31
19
58
1.13%
中非共和国
18,200
11
01
81
10
1.04%
苏丹
28,600
10,700
17
90
1.03%
其余80个国家总计
1,042,109
46
2,667
57,955
33.44%（每个国家获得的资金不到1%）

总计
2,456,109
723,936
173,289
100.00%

注：累积损害数字基于用回归贝塔值替换缺失损害值的计算方法。

为了计算每个生成国家j ∈ G应向基金承诺的金额，我们首先确定每个国家的承诺比率（PR）：
PRj = EXTj / ∑(ejew ? djdw)，对于j ∈ EXTj>0。
根据污染者付费原则，我们假设每个生成者的承诺比率与其产生的负面外部性的贡献成正比。因此，国家j应向基金承诺的年度金额为：
Cjt = PRj × ∑(dit ? ceit) / 10，其中j ∈ EXTj>0且i ∈ EXTi<0。
此外，负外部性的生成者需为其温室气体排放的美元价值减去他们所遭受的损害进行支付，而接收者则根据其温室气体排放的价值减去他们所遭受的损害获得补偿。

表4展示了截至2023年底向损失和损害基金所需的承诺与实际承诺之间的对比。A面板展示了被确定为净贡献者的39个生成国家之间的承诺义务分布。总共需要的年度承诺金额为1730亿美元，分布非常集中：中国单独占了总额的51%，其次是美国（13%）、俄罗斯（8%）和印度（4%）。前八个国家共同负责超过85%的所需资金，而承诺比率低于0.5%的20个国家总共只占了3.29%。这种集中突显了运作该基金的挑战，因为财务负担预计将主要落在少数主要排放国身上。截至2025年4月7日，已有27个贡献者向基金承诺了7.684亿美元，这一数字仅占完全补偿接收国家所需年度承诺的0.4%。

表4. 预期与实际对损失和损害基金的承诺
注：该表格展示了所需与实际对损失和损害基金的承诺金额。最后一列中的实际数字来自UNFCCC（https://unfccc.int/topics/climate-finance/funds-entities-bodies/fund-for-responding-to-loss-and-damage/pledges-to-the-fund-for-responding-to-loss-and-damage/）。截至2025年4月7日，共有27个贡献者向基金承诺了7.684亿美元。其他货币的贡献金额根据2025年4月7日的汇率进行了转换（来源：世界银行）。此外，尽管这些国家是这些外部性的主要生成者，但许多负有重大义务的国家未能做出贡献（见表A），而实际的财务承诺主要来自接收国和少数先进经济体。B面板展示了接收国宣布的实际贡献。例如，法国的贡献为1亿欧元（相当于1.0823亿美元），意大利的贡献为1亿欧元（相当于1.1031亿美元），以及爱尔兰和瑞典等国家的较小金额。C面板进一步强调了欧盟一次性贡献的2500万欧元（相当于2758万美元）。

这些证据引发了关于损失和损害基金在内部化与气候变化相关的负面外部性方面的有效性的重要担忧。然而，这些证据表明，基金所基于的责任分担原则在实践中并未得到实现。从政策角度来看，这种不平衡不仅削弱了基金的信誉，还可能加剧全球气候机制中的结构性不平等。如果最大的历史生成者仍然不愿意提供有意义的财务支持，基金就无法实现其补偿脆弱国家损失和损害的目的。此外，接收国比生成国更积极地做出贡献这一事实突显了责任与行动之间的脱节，这可能会侵蚀对多边气候融资机制的信任。最终，当前的贡献模式强调了加强执行机制、明确的责任分担规则和更大的问责制的紧迫性，以确保基金能够作为有效的气候正义工具发挥作用。

7. 讨论与结论
各国在气候变化及其后果方面的贡献及其受到的影响因地理位置和发展水平而异。一些国家对温室气体排放的贡献超过了它们因气候变化而遭受的损害，而其他国家则承受的全球变暖后果超过了它们的贡献。本研究提供了一个结构化、数据驱动的框架，用于量化损失和损害责任，并根据《联合国气候变化框架公约》下商定的原则分配气候资金。通过使用累积外部性和损害调整后的指标，我们展示了一个透明且基于规则的机制，以确定每个净接收国应获得的补偿金额以及每个净生成国应贡献的金额，尽管补偿取决于当前居民对其祖先温室气体排放的责任程度。然而，暴露程度和责任之间的不对称性——一小部分排放者承担了大部分财务义务，而许多脆弱国家需要支持——凸显了在全球金融体系中实现气候正义的紧迫性。我们注意到，截至2025年4月7日，损失与损害基金实际承诺的捐款（7.684亿美元）远远低于我们估算的全球损失与损害需求，后者约为每年1730亿美元。这种差距表明，迫切需要从自愿机制转向可执行、透明的资金模式，使财务责任与发达国家实际产生的外部性相匹配。事实上，上述理论模型表明，目前对基金的捐款可能反映了那些产生负面外部性的排放者的战略行为，他们预计自己几乎不会受到受影响国家的惩罚。一方面，对基金的捐款逻辑与《京都议定书》和《巴黎协定》类似，但这些协议未能实现其目标（Nordhaus和Boyer，1999；Nordhaus，2006；Rogelj等人，2016；Larch和Wanner，2024）。这种失败要求我们寻找控制气候变化的替代机制。我们建议，损失与损害基金应采取权威且独立的行动，实施本研究中提出的全面补偿机制，这应被视为根据《联合国气候变化框架公约》缔约方大会的决定正式规定的基于规则的捐款和分配程序。在实践中，这意味着将财务义务与透明指标挂钩（如本研究中开发的指标），并将技术实施委托给与贸易相关的工具，例如有条件的市场准入、气候相关标准或边境调整措施，并确保这些措施符合世界贸易组织框架下的环境例外规定。然而，要使损失与损害基金发挥更有效的作用，产生负面外部性的国家必须愿意为对其他国家造成的损害买单。另一种选择是，受影响国家可以组成联盟来惩罚这些排放者。尽管这种选择也存在问题，但实施补偿机制仍有其优势，因为它可以削弱排放者和受影响国家污染的动机，即使其背后的逻辑相反。尽管本文的分析在某些方面存在不足，但这些发现为未来缔约方大会谈判中设计公平、可执行和透明的气候金融机制提供了具体的基础。

本项工作得到了欧盟委员会的支持[资助编号P20227JN7R, 2022]。

作者贡献声明：
Damiano B. Silipo：概念化、形式分析、资金获取、调查、方法论、监督、初稿撰写。
I??l S. Y?lmaz：数据整理、调查、审稿与编辑。
Antonio Forte：数据整理、验证。