2011年-世界发展银行全球_Nature_Socioeconomics_and_Adaptation_to_Natural_Disasters___New_Evidence_from_Floods_49页_1mb

总结：Nature, Socioeconomics and Adaptation to Natural Disasters: New Evidence from Floods

核心内容

本文基于1985年至2008年间108个国家的2,194次大型洪水事件数据，分析了收入和治理对洪水频率和死亡率的影响。研究发现，收入和治理对洪水的影响存在显著的国家间差异，并且在不同国家表现出不同的关系。

主要观点

• 收入对洪水的影响：

  • 在发展中国家，收入与洪水频率呈负相关，且在给定洪水强度的情况下，收入越高，洪水导致的死亡率越低。
  • 在发达国家，收入增加反而与洪水频率、强度和死亡率呈正相关，这与以往研究结论相反。

• 治理对洪水的影响：

  • 在发展中国家，治理对洪水频率和死亡率的影响呈U型关系。治理水平较低时，治理改善能显著减少洪水和死亡人数；而治理水平较高时，治理改善反而可能增加洪水和死亡人数。
  • 在发达国家，治理对洪水强度没有显著影响。

• 数据来源：

  • 本文使用了Dartmouth Flood Observatory（DFO）的全球大型洪水事件档案，相比EM-DAT数据库，DFO提供了更详细的洪水信息，包括洪水强度和地理信息系统（GIS）数据。

• 洪水影响的分解：

  • 洪水的影响可以分为直接和间接效应。间接效应通过影响洪水频率和强度来体现，而直接效应则通过影响灾后应对措施的有效性来体现。

关键信息

洪水频率模型 (Equation 1)

• 变量：洪水频率（$F_{jt}$）由人口暴露（$Pop_{jt-1}$）、人均收入（$Y_{jt-1}$）、治理水平（$G_{jt-1}$）、自然特征（$\mathbf{Z}{jt}$）、国家固定效应（$c_j$）、年份固定效应（$\theta_t$）和误差项（$u{jt}$）共同决定。
• 滞后处理：除自然特征外，所有解释变量均滞后一期以减少内生性偏差。
• 自然特征：包括国土面积、降水量、纬度、海拔和靠近海岸的距离。
• 土地利用变量：包括城市人口比例和森林面积，用于控制土地利用对洪水的影响。

洪水死亡人数模型 (Equation 2)

• 单位：以单个洪水事件为单位，而非国家-年份单位。
• 变量：死亡人数（$D_{ijt}$）由洪水强度（$M_{ijt}$）、人口暴露（$Pop_{ijt-1}$）、人均收入（$Y_{jt-1}$）、治理水平（$G_{jt-1}$）、国家固定效应（$c_j$）、年份固定效应（$\theta_t$）和误差项（$v_{ijt}$）决定。
• 洪水强度：由洪水影响面积、持续时间和严重程度的乘积的对数表示。

洪水强度模型 (Equation 3)

• 变量：洪水强度（$M_{ijt}$）由人口暴露、人均收入、治理水平、自然特征、国家和年份固定效应以及误差项决定。
• 直接效应：收入和治理对洪水强度的影响被分离出来。

洪水强度与死亡人数的联合模型 (Equation 4)

• 变量：洪水强度（$M_{ijt}$）和死亡人数（$D_{ijt}$）均受人口暴露、人均收入、治理水平、自然特征、国家和年份固定效应的影响。

数据与方法

• 数据：使用DFO的全球大型洪水事件档案，构建了一个不均衡面板数据集，涵盖1985-2008年间108个国家的2,194次洪水事件。
• 人口暴露：通过GIS技术将洪水影响区域与全球人口地图叠加，获得每个洪水事件的人口暴露数据。
• 治理指标：来自Political Risk Services的国际国家风险指南（ICRG），涵盖腐败、行政质量、法律与秩序、民主问责、政府稳定性、族群紧张和宗教紧张等指标。
• 收入指标：使用世界银行的GDP人均数据（以2005年国际美元计算），并考虑了GNI人均数据。
• 经济方法：
  • 采用固定效应泊松模型（FE Poisson）进行估计，具有稳健标准误。
  • 对比了线性固定效应模型、普通泊松模型和固定效应泊松模型，发现FE Poisson模型更优。
  • 考虑了非线性效应，通过二次项进行建模，当线性项和二次项均显著时，选择二次项作为最优模型。

结论

• 收入和治理对洪水的影响在发展中国家和发达国家之间存在显著差异。
• 治理对洪水的影响呈U型关系，表明治理水平较低时，治理改善能有效减少洪水和死亡，但治理水平较高时，治理改善可能增加洪水和死亡。
• 洪水对发展中国家的影响更为严重，占总死亡人数的95%以上。
• 研究结果对理解气候变化和灾害适应策略具有重要意义。