图二：年均降雪量指数比较
天气和经济增长
首先，我们估计天气偏差对经济增长的影响。在偏差最严重的例子里，这25个月具有自1972年以来的最大降雪，图3的证据表明至少在这天气偏差最严重的时候，我们当前活动指标在下个月反弹之前已经下降超过了0.5个百分点。而由采暖度日数所衡量的这25个最冷月的平均降幅则更温和，大约为0.25个百分点。
图三：在遭遇恶劣暴风雪天气时，经济增长放缓
接下来我们用一些简单的模型来估计天气变量对国内生产总值的季度增长以及当前活动指数的影响。通过使用自1985年以来的数据，我们不仅回归计算了每种增长变量自己的滞后值，还计算了同期和滞后这两种天气变量。我们的模型加上了一种约束，即这些采暖度日数和降雪变量各自的回归系数加起来总和必须为零，以便在产出水平上的天气波动不会出现永久的效果。图表4显示了由此产生的评估结果。
该模型暗示了，10年期采暖度日数均值的标准差增加1(只计算寒冷月份的标准差，大致相当于国内生产总值每季度里的150或是每月当前活动指数里的70)，就会造成国内生产总值增长0.4个百分点的下降以及当前活动指数0.1个百分点的下降。这些模型还暗示了，降雪量的标准差增加1，将导致当前活动指数和国内生产总值增长均下降0.3个百分点。我们关于其对当前活动指数的一种更小影响的自上而下的发现，符合我们之前关于天气对当前活动指数影响自下而上的分析。并且也与当前活动指数在最近两个冬天的减速放缓相一致。
图四：天气对经济的影响有两大原则
这里提醒一下，我们的评估存在相当大的不确定性。具体而言，温度和暴风雪之间的共线性以及总体水平上样本的有限性，特别是国内生产总值样本的有限，这些都意味着这些评估结果对模型规格很敏感。这就是说，该模型意味着降雪和温度偏差一起导致了2014年第一季度和2015年第一季度国内生产总值下降了0.8个百分点。并且，我们认为它们为天气波动对经济增长的影响提供了合理的规则。
天气可以预判经济
天气的重要性关于这种所谓的天气对经济的影响，投资者们有时会心存怀疑，认为这些只是为疲软数据辩解的简单借口。我们如何才能通过其他事实来确信天气条件对经济增长的这种负面影响呢?
尽管无法确定，但天气确实对经济存在不均衡的影响。图表5显示了我们所评估的温度和降雪对一些顶级指标的影响。我们发现天气对住房与建设，零售支出以及贸易的相关经济数据影响最大。我们利用自2005年以来可查的各经济板块每季度州内生产总值的国家级数据模型来评估天气对不同经济板块的相关影响。我们发现对天气最敏感的板块包括了建设，采矿，制造业，零售贸易以及住房。
图五：房地产、零售、贸易对天气变化最敏感
最后，我们看了在一份关于典型天气模式的报告中的分类排列或门类层次数据。例如，我们在过去的调查中曾展示了严冬天气对于各零售销售种类的不同影响，其中其对建筑材料，交通工具销售以及家具的影响最大，并且对线上购物等无门店销售有着积极的影响。加拿大华人网 http://www.sinoca.com/
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