2017年-世界发展银行全球_Heat_Exposure_and_Youth_Migration_in_Central_America_and_the_Caribbean_5页_499kb
报告摘要
总结:Heat Exposure and Youth Migration in Central America and the Caribbean
核心内容
本研究探讨了持续和反复的高温暴露对拉丁美洲和加勒比地区青年跨省迁移的影响。与自然灾害(如飓风和干旱)相比,高温对迁移行为的影响在文献中较少被研究。研究利用双重差分法(Double DID),结合人口普查数据和气候数据,分析了高温如何影响不同年龄、性别和教育水平群体的迁移决策。
主要观点
- 高温对迁移的影响可能比自然灾害更大:研究发现,高温暴露对迁移行为的影响可能比飓风或干旱更显著,尤其是在青年群体中。
- 青年更易受到高温影响:15-35岁群体更可能因高温而迁移,尤其是女性和未完成基础教育的群体。
- 高温可能影响就业机会和收入:高温导致的收入波动可能促使家庭将女性作为“辅助收入来源”,以缓解消费波动。
- 高温暴露对迁移目的地的选择有影响:青年更倾向于迁往省级或国家级首都,这些地区可能被认为提供更多的就业机会。
- 数据限制导致部分短距离迁移未被捕捉:由于数据收集的局限性,研究可能遗漏了大量短距离迁移行为。
- 社会保护措施对高温影响有限:与自然灾害相比,高温暴露较少导致社会援助的获得,这可能加剧迁移的困难。
关键信息
数据来源与处理
- 迁移数据:来自7个国家(哥斯达黎加、多米尼加共和国、萨尔瓦多、海地、墨西哥、尼加拉瓜、巴拿马)的人口普查数据,涵盖2000年至2010年。
- 气候数据:使用全球陆地数据同化系统(GLDAS)提供的每日温度数据(1983-2010),并计算标准化的高温暴露指数(z-score)。
- GDP数据:使用世界银行和世界发展指标(WDI)数据库,分析高温对收入和迁移模式的潜在影响。
方法论
- 采用三重差分法(Triple DID),通过比较受影响和未受影响省份在不同年龄组的迁移变化,识别高温对迁移的影响。
- 模型设定:使用线性概率模型(LPM)分析高温对男女迁移的影响,控制变量包括性别、教育水平、出生年份、降水水平等。
- 变量定义:
- Temp × after × age:高温暴露与时间及年龄的交互项。
- z-score:标准化高温暴露指标,反映高温对迁移行为的相对影响。
研究发现
- 女性迁移对高温更敏感:女性在高温暴露下更可能迁往省级或国家级首都,尤其是15-25岁未完成基础教育的女性。
- 高温对青年群体影响显著:15-25岁和26-35岁的青年群体迁移概率随高温暴露增加而上升,且迁移方向更倾向于城市中心。
- 高温对整体迁移影响较小:相比干旱和飓风,高温对迁移的影响规模较小,但可能随着气候变化而加剧。
- GDP变化与迁移模式不一致:研究发现,高温暴露并未导致明显的GDP下降,因此迁移行为可能更多由非经济因素驱动,如环境适应性或社会结构。
结论与讨论
- 研究揭示了高温暴露对青年迁移行为的潜在影响,但这种影响通常不如自然灾害显著。
- 高温可能促使青年向城市迁移,以寻找更多的就业机会,但这种迁移行为可能增加家庭的经济负担。
- 由于数据限制,研究未能完全捕捉所有迁移行为,特别是短距离迁移。
- 未来研究应关注高温对长期福利的影响,以及政策干预在减少高温引发的迁移中的作用。
表格摘要
表1:高温对迁移的影响(所有群体)
| 变量 | 女性(Any) | 女性(National Capital) | 女性(Provincial Capital) | 男性(Any) | 男性(National Capital) | 男性(Provincial Capital) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Temp × after × age 15–25 | -0.00011(0.0058) | -0.00106(0.00110) | 0.00300(0.00178) | -0.00018(0.00562) | 0.00012(0.00081) | 0.00161(0.00168) |
| Temp × after × age 26–35 | 0.00282(0.00654) | 0.00027(0.00107) | 0.00169(0.00188) | 0.00053(0.00704) | -0.00003(0.00099) | 0.00062(0.00190) |
| Temp × after × age 36–45 | 0.00193(0.00546) | 0.00026(0.00009) | 0.00864(0.00187) | 0.00008(0.00615) | 0.00040(0.00083) | 0.00001(0.00183) |
| Temp × after × age 46–55 | 0.00284(0.00590) | 0.00061(0.00109) | 0.00069(0.00222) | -0.00074(0.00649) | 0.00046(0.00093) | -0.00088(0.00214) |
| 常数项 | -0.00502(0.01321) | -0.01988(0.00342) | -0.02864(0.00468) | -0.01062(0.01421) | -0.01573(0.00253) | -0.02328(0.00440) |
| 平均温度 | 0.751 | 0.752 | 0.749 | 0.737 | 0.738 | 0.735 |
| 控制迁移率 | 0.023 | 0.001 | 0.008 | 0.024 | 0.001 | 0.008 |
| R² | 0.073 | 0.242 | 0.113 | 0.061 | 0.259 | 0.098 |
| 样本量 | 8,599,759 | 8,283,727 | 8,310,807 | 7,883,317 | 7,589,007 | 7,618,804 |
表2:高温对未受过基础教育群体的迁移影响
| 变量 | 女性(Any) | 女性(National Capital) | 女性(Provincial Capital) | 男性(Any) | 男性(National Capital) | 男性(Provincial Capital) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Temp × after × age 15–25 | 0.00571 | 0.00443 | 0.00760 | 0.00201 | 0.00111 | 0.00212 |
| Temp × after × age 26–35 | 0.00637 | 0.00109 | 0.00271 | 0.00010 | 0.00082 | 0.00012 |
| Temp × after × age 36–45 | 0.00354 | 0.00160 | 0.00190 | -0.00136 | 0.00120 | 0.00003 |
| Temp × after × age 46–55 | 0.00256 | 0.00115 | 0.00062 | -0.00027 | 0.00025 | -0.00104 |
| 常数项 | 0.06011 | 0.01794 | 0.00935 | 0.01811 | 0.00583 | -0.00985 |
| 平均温度 | 0.782 | 0.784 | 0.782 | 0.737 | 0.739 | 0.737 |
| 控制迁移率 | 0.020 | 0.001 | 0.005 | 0.019 | 0.001 | 0.005 |
| R² | 0.117 | 0.324 | 0.212 | 0.080 | 0.318 | 0.145 |
| 样本量 | 2,688,088 | 2,612,545 | 2,619,639 | 2,246,249 | 2,184,378 | 2,191,324 |
重要发现
- 1标准差的高温暴露会促使约7,314名年轻女性和1,578名年轻男性迁移。
- 高温对女性迁移的影响比男性更显著,尤其是在省级或国家级首都。
- 未完成基础教育的青年群体迁移概率更高,且更可能迁往城市中心。
- 高温可能加剧迁移的经济负担,因为其对收入的影响较小,且社会保护措施较少覆盖。
结论
研究强调了高温暴露作为环境驱动因素在青年迁移中的作用,特别是在城市化和就业机会变化的背景下。然而,高温对迁移的影响不如自然灾害显著,且可能被忽视,特别是在政策制定中。未来的研究和干预应更加关注高温对长期社会经济影响,以及如何帮助受影响群体适应环境变化。
展开完整摘要
试读结束,高清完整版pdf/doc/ppt,请点下载