埃克塞特大学与碳追踪计划的研究人员近期发布报告，指出当前广泛应用的气候经济学模型严重低估了气候变化带来的实际风险。这些模型将气候影响视为平滑渐进的过程，依赖平均温度数据进行预测，忽视了临界点事件、连锁反应等非线性因素。这一批评直接指向了主导过去三十多年气候经济分析的威廉·诺德豪斯及其创建的“气候与经济动态综合模型”（DICE）。

诺德豪斯于2018年获得诺贝尔经济学奖，其贡献在于将气候变化纳入宏观经济分析框架。DICE模型将气候变化处理为一个跨期优化问题：经济产出增长导致排放增加，排放引发温度上升，而温度升高则以全球GDP百分比的形式造成损失。该模型的核心结论是，气候变化的经济影响是渐进且可管理的，即使全球升温3至4摄氏度，GDP损失也仅为几个百分点。

然而，该模型存在多个根本性缺陷。首先，其核心的损害函数缺乏充分的历史数据支撑，主要依赖专家判断进行校准，函数曲率的微小调整会导致结果显著差异。其次，模型采用正的时间贴现率，这意味着未来损害在当前决策中被大幅低估，这本质上是一个伦理假设而非经验结论。此外，模型假设风险呈薄尾分布，忽略了气候系统中可能存在的临界点事件，如冰盖崩塌或海洋环流突变，这些低概率高影响事件在优化框架中被平均化处理。

更为关键的是，以GDP作为损害衡量指标存在严重局限。GDP仅反映市场活动，无法捕捉生命损失、社区解体、生态系统退化等真实福利影响。模型尤其缺乏对气候引发的流离失所和移民现象的现实刻画。例如，叙利亚2006至2010年的严重干旱导致约150万人从农村迁往城市，这虽未直接引发内战，但加剧了社会脆弱性，最终造成大规模人口流动。类似地，中美洲“干旱走廊”地区反复的气候压力，结合当地贫困和治理薄弱，持续推动向美国的移民潮。

这些气候引发的流离失所现象，其最具破坏性的后果往往不是当地的GDP损失，而是跨境的政治、社会和经济溢出效应。这些影响在升温1.2至1.5摄氏度时已开始显现，远早于传统模型预测会出现显著经济损害的更高温升水平。流离失所打破了优化模型的基本逻辑，因为其损害是非局部、非平滑且难以补偿的，并通过社会政治系统传播，重塑长期发展轨迹。

对DICE这类模型的依赖已产生实际政策后果。模型被用于估算碳的社会成本，为碳定价和监管决策提供依据。当损害被低估和严重贴现时，得出的碳价格往往偏低，导致减缓行动被延迟。多年来，每吨二氧化碳30至50美元的价格范围被视为经济合理，尽管气候科学表明碳预算正迅速耗尽。这种经济分析框架无意中为推迟气候行动提供了依据，将不作为包装成经济理性的选择。

当前挑战并非对现有模型进行边际改进，而是需要根本性重构气候风险的经济分析框架。气候变化不再是可平滑纳入增长模型的遥远外部性，而是通过流离失所、制度压力和政治不稳定等机制，持续重塑社会的活跃压力源。经济分析需要从优化范式转向风险管理，从抽象模型转向容纳复杂现实，以更准确地评估和应对气候经济学模型所揭示的深层风险。