[論文レビュー] Impact of COVID-19 type events on the economy and climate under the stochastic DICE model

Pavel V. Shevchenko, Daisuke Murakami+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2021

Climate Change Policy and Economics参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、世界的な純出力をパンデミックに類似したランダムなショックにさらすことで、決定論的DICEモデルを確率的最適制御フレームワークに拡張する。その影響が気候と経済に与える影響を評価する。結果として、短期的なショックは温度と排出量に長期的影響を及ぼさないが、持続的出力低下（5%）はピーク温度を0.1°C低下させ、確率的ショック下での非最適な決定論的政策は、経済活動の低下に起因する排出量削減により、0.25°Cの冷却効果をもたらすことが示された。

ABSTRACT

The classical DICE model is a widely accepted integrated assessment model for the joint modeling of economic and climate systems, where all model state variables evolve over time deterministically. We reformulate and solve the DICE model as an optimal control dynamic programming problem with six state variables (related to the carbon concentration, temperature, and economic capital) evolving over time deterministically and affected by two controls (carbon emission mitigation rate and consumption). We then extend the model by adding a discrete stochastic shock variable to model the economy in the stressed and normal regimes as a jump process caused by events such as the COVID-19 pandemic. These shocks reduce the world gross output leading to a reduction in both the world net output and carbon emission. The extended model is solved under several scenarios as an optimal stochastic control problem, assuming that the shock events occur randomly on average once every 100 years and last for 5 years. The results show that, if the world gross output recovers in full after each event, the impact of the COVID-19 events on the temperature and carbon concentration will be immaterial even in the case of a conservative 10\% drop in the annual gross output over a 5-year period. The impact becomes noticeable, although still extremely small (long-term temperature drops by $0.1^\circ \mathrm{C}$), in a presence of persistent shocks of a 5\% output drop propagating to the subsequent time periods through the recursively reduced productivity. If the deterministic DICE model policy is applied in a presence of stochastic shocks (i.e. when this policy is suboptimal), then the drop in temperature is larger (approximately $0.25^\circ \mathrm{C}$), that is, the lower economic activities owing to shocks imply that more ambitious mitigation targets are now feasible at lower costs.

研究の動機と目的

• パンデミック型の確率的ショックがDICEモデルに及ぼす長期的経済的・気候的影響を評価すること。
• 決定論的DICEモデルを、純出力への離散的ショックを含む確率的最適制御フレームワークに拡張すること。
• 持続的と一時的ショックが炭素濃度、温度、緩和政策の有効性に与える影響を評価すること。
• 確率的環境下における最適な確率的制御と非最適な決定論的政策の適用を比較すること。
• ショックに起因する経済的落ち込みが、より野心的な気候目標をより低いコストで達成可能にするかどうかを調査すること。

提案手法

• 炭素濃度（大気中、上層海洋、下層海洋）、温度（大気中、下層海洋）、経済的資本の6つの決定論的状態変数を有する動的プログラミング最適制御問題としてDICEモデルを再定式化する。
• 世界の純出力を5%または10%まで一時的に低下させる離散的確率的ショックプロセスを導入し、平均して100年に1回の頻度でジャンプ過程としてモデル化する。
• 炭素排出削減率と消費の2つの制御変数を含むモデルを拡張し、不確実性下での最適化を実施する。
• モンテカルロシミュレーションと最小二乗モンテカルロ法を用いて、拡張された確率的DICEモデルを再帰的最適制御問題として解く。
• 複数のシナリオをシミュレートする：(A1, A2) 一時的および持続的ショック、(C) 確率的経路に決定論的DICE政策を適用する。
• DICE-2016モデルをベースフレームワークとし、ショックに起因する純出力と排出量の低下を、純出力の低下を通じて組み込む。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 世界の純出力に対する一時的および持続的COVID-19型ショックが、長期的な炭素濃度と大気温度に与える影響は何か？
• RQ2 繰り返し発生するショックがある確率的環境下で、決定論的DICE政策を適用した場合の影響は何か？
• RQ3 ショックに起因する経済的落ち込みが、緩和策がなくても排出量を削減し、ピーク温度を低下させる程度はどの程度か？
• RQ4 持続的ショックの存在が、決定論的シナリオと比較して、気候目標の達成可能性とコストに与える影響は何か？
• RQ5 確率的ショックフレームワークは、決定論的DICEモデルとは異なる最適な緩和および消費の軌道を生じさせるか？

主な発見

• 5年間にわたり一時的な年間純出力10%の低下は、温度と炭素濃度に長期的影響を及ぼさず、ピーク温度変化は0.01°C未満にとどまる。
• 持続的5%の出力低下は、持続的な排出量の低下に起因し、約0.1°Cの測定可能なが長期的温度低下をもたらす。
• 確率的環境下で決定論的DICE政策を適用した場合（非最適な政策）、ピーク大気温度は決定論的ベースラインと比較して約0.25°C低下する。
• 炭素濃度（MAT）は、すべての確率的シナリオで決定論的DICE解を下回り、非最適な政策シナリオではピーク時で平均10%の低下を示す。
• 経済的資本（K）と純出力（Ynet）は、確率的ショック下で一貫して低下しており、特に持続的ショックシナリオで顕著である。これは生産性と出力の低下に起因する。
• 結果として、COVID-19に類似した経済的ショックは、意図しない形で排出量を低下させ、より野心的な気候目標をより低い緩和コストで達成可能にする可能性を示唆している。