自20世纪50年代以来，极端高温发生的频率、强度和空间范围均显著增加。区别于平均温度上升的影响，极端高温对社会经济的影响往往是超出预期的、更直接和容易被个体与社会感知的。定量刻画极端高温对区域经济增长的独立效应，对客观认知气候变化对过去和未来经济增长影响的起着至关重要的作用。黄河流域作为国家生态安全的重要屏障和高质量发展的重要试验区，其核心和主导产业多为能源密集型或劳动密集型产业，更易受到极端高温事件的影响。探测极端高温对经济增长的历史影响及其关键特征，是深刻理解黄河流域经济发展的气候变化韧性和应对未来气候变化的关键。因此，本文首先基于夜间灯光和机器学习算法，生成了一套黄河流域县域尺度过去30年（1992~2021）的GDP数据集。其次，系统考虑极端高温、升温和温度波动等因子，构建黄河流域气候变化计量经济模型，探索极端高温对黄河流域经济增长的影响及其非线性、时间持续性和空间异质性特征。最后，利用第六次国际耦合模式比较计划定量估算人类活动引起的极端高温导致的经济损失。结果表明：①极端高温对经济增长的影响呈现出随年均温变化而变化的非线性特征，随着区域年均温的变化，极端高温的边际效应由不显著转为显著的负向效应，拐点温度为6.7℃。当县域年均温小于6.7°C时，极端高温的边际效应不显著，在空间上主要分布在黄河流域上游较为寒冷的区域。②极端高温对经济增长的影响具有显著的时间持续性和异质性，极端高温可能对区域经济增长造成永久性的损害，改变经济增长轨迹。③人为极端高温导致黄河流域遭受巨大的经济损失，1998~2020年黄河流域的累积经济损失达到约5660亿元，相当于期间累积不变价GDP的0.6%。本文为探索流域尺度经济发展对全球气候变化的响应规律提供借鉴意义。

气候变化计量经济模型,空间异质性,时间持续效应,机器学习