[논문 리뷰] Impact of COVID-19 type events on the economy and climate under the stochastic DICE model

Pavel V. Shevchenko, Daisuke Murakami외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 11. 01.

Climate Change Policy and Economics참고 문헌 22인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 세계 총생산에 대한 이산적이고 랜덤한 충격(팬데믹 유사 사건으로 모델링)을 도입하여 결정론적 DICE 모델을 확장하여 확률적 최적 제어 프레임워크로 확장한다. 이는 기후와 경제에 미치는 영향을 평가하기 위한 것이다. 결과적으로, 단기적 충격은 온도와 배출량에 장기적으로 미치는 영향이 거의 없지만, 지속적인 생산 감소(5%)는 정점 온도를 약 0.1°C 낮추며, 확률적 충격 하에서 비최적의 결정론적 정책은 낮은 경제 활동으로 인한 배출 감소로 인해 약 0.25°C의 냉각 효과를 낳는다.

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.

연구 동기 및 목표

• 팬데믹 유사 확률적 충격이 DICE 모델의 장기적 경제 및 기후 영향을 평가하기 위해.
• 결정론적 DICE 모델을 이산적 충격이 가해지는 총생산에 대한 확률적 최적 제어 프레임워크로 확장하기 위해.
• 지속적 충격과 일시적 충격이 탄소 농도, 온도 및 온실가스 감축 정책의 효과성에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 확률적 환경에서 최적의 확률적 제어와 비최적의 결정론적 정책 적용 간 결과를 비교하기 위해.
• 충격으로 인한 경제 침체가 보다 적극적인 기후 목표를 더 낮은 비용으로 달성 가능하게 하는지 조사하기 위해.

제안 방법

• 탄소 농도(대기, 상층 및 하층 해양), 온도(대기 및 하층 해양), 경제 자본을 포함한 여섯 개인 결정론적 상태 변수를 갖는 동적 프로그래밍 최적 제어 문제로 DICE 모델을 재구성한다.
• 세계 총생산을 5% 또는 10%로 5년간 감소시키는 이산적 확률적 충격 과정을 도입하며, 이는 평균적으로 매 100년에 한 번 정도 발생하는 점프 과정으로 모델링된다.
• 탄소 배출 감축 비율과 소비를 제어 변수로 포함하여 불확실성 하에서 최적화하는 확장된 모델을 구축한다.
• 몬테카를로 시뮬레이션과 최소 제곱 몬테카를로 기법을 사용하여 확장된 확률적 DICE 모델을 재귀적 최적 제어 문제로 해결한다.
• 다양한 시나리오를 시뮬레이션한다: (A1, A2) 일시적 및 지속적 충격, (C) 확률적 궤적에 결정론적 DICE 정책를 적용하는 경우.
• 기본 프레임워크로 DICE-2016 모델을 사용하며, 총생산 감소에 따른 순생산 및 배출 감소를 반영한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 세계 총생산에 대한 일시적 및 지속적 코로나19 유사 충격이 장기적 탄소 농도와 대기 온도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 반복적인 충격이 있는 확률적 환경에서 결정론적 DICE 정책을 적용할 경우 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 충격으로 인한 경제 침체가 활동적인 감축 조치 없이도 배출량 감소와 정점 온도 감소에 얼마나 기여하는가?
• RQ4 지속적 충격이 존재할 경우, 결정론적 시나리오와 비교해 기후 목표 달성의 가능성과 비용에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 확률적 충격 프레임워크는 결정론적 DICE 모델과 비교해 다른 최적의 감축 및 소비 궤적을 유도하는가?

주요 결과

• 5년간 연간 총생산이 10% 일시적으로 감소하면, 정점 온도 변화가 0.01°C 미만이므로 장기적으로는 영향이 거의 없으며 탄소 농도에 미치는 영향도 미미하다.
• 지속적인 5% 생산 감소는 지속적인 낮은 배출로 인해 측정 가능한 그러나 작은 장기적 온도 감소(약 0.1°C)를 초래한다.
• 확률적 환경에서 결정론적 DICE 정책를 적용할 경우(비최적 정책), 결정론적 기준 대비 정점 대기 온도가 약 0.25°C 낮아진다.
• 모든 확률적 시나리오에서 탄소 농도(MAT)는 결정론적 DICE 솔루션 이하로 유지되며, 비최적 정책 시나리오에서는 정점 수준에서 평균 10% 감소한다.
• 경제 자본(K)과 순생산(Ynet)은 확률적 충격 하에서 항상 낮아지며, 특히 지속적 충격 시나리오에서 생산성과 생산 감소로 인해 더 낮아진다.
• 결과적으로, 코로나19와 같은 사건으로 인한 경제 충격은 뜻하지 않게 배출량 감소를 유도하며, 더 적극적인 기후 목표를 더 낮은 감축 비용으로 달성 가능하게 한다는 점을 시사한다.