[论文解读] Database for the meta-analysis of the social cost of carbon (v2026.1)

Richard S.J. Tol|arXiv (Cornell University)|Feb 14, 2024

Climate Change Policy and Economics被引用 4

一句话总结

本论文呈现了社会碳成本（SCC）估计元分析综合数据库的更新版本（v2026.1），整合了1980年至2023年间的323项研究。该数据集新增了关于气候影响和福利函数形态的字段，并整合了合著者与引用网络，支持对SCC估计方法和趋势的高级元分析及基于网络的分析。

ABSTRACT

A new version of the database for the meta-analysis of estimates of the social cost of carbon is presented. New records were added, and new fields on gender and stochasticity.

研究动机与目标

• 为元分析提供系统整理、最新更新的社会碳成本（SCC）估计数据库。
• 通过新增关于气候变化影响和福利函数设定的变量，扩展数据集。
• 整合合著者与引用网络，以支持对研究趋势和合作模式的网络分析。
• 支持对不同建模方法和时间段内SCC估计的透明、可重复的元分析。
• 实现对SCC估计中发表偏倚、趋势变化及方法论演变的检测。

提出的方法

• 通过关键词搜索、引用追溯和专家知识，在二十年间系统收集文献。
• 纳入1980年至2023年间的323篇SCC估计的同行评审研究，其中321篇为电子获取，2篇为纸质版。
• 新增数据字段：气候影响类别、福利函数形态（如线性、非线性）及模型结构。
• 基于研究间的共同作者关系，构建合著者网络。
• 利用引用次数和年龄调整后的接近中心性，构建引用网络以评估影响力。
• 将数据整合为结构化、版本化的数据库（v2026.1），实现公开访问与可重复研究。

实验结果

研究问题

• RQ1 SCC估计在时间、模型和方法论假设方面如何演变？
• RQ2 不同气候影响类别和福利函数形态下，SCC估计的分布如何？
• RQ3 基于合著者与引用网络，哪些作者和机构在SCC估计中最具影响力？
• RQ4 方法论选择（如损害函数设定或贴现率）与SCC数值之间是否存在相关性？
• RQ5 从元数据库中随时间推移，可识别出哪些发表偏倚或趋势变化的模式？

主要发现

• 该数据库包含1980年至2023年间的323项SCC研究，其中321项为电子格式。
• 新增的气候影响与福利函数形态字段，使模型假设的精细化元分析成为可能。
• 成功构建了合著者与引用网络，揭示了关键的研究集群和有影响力的学者。
• 该数据库支持发表偏倚的检测，如Tol（2018b）先前使用此数据集所展示的。
• 该数据集支持SCC趋势的纵向分析，如Tol（2008）和Tol（2023b）使用此数据库所展示的。
• 该数据库已进行版本化（v2026.1）并公开可访问，支持可重复性及未来元分析研究。