灾害对非洲农业的影响：来自微观数据的新证据（英）

授权公开披露 授权公开披露 政策研究工作文件10660 灾害对非洲农业的影响 来自微观数据的新证据 PhilipWollburgYannickMarkhofThomasBentzeGiuliaPonzini 发展经济学发展数据集团 2024年1月 政策研究工作文件10660 Abstract 灾害每年影响数百万人，并在全球造成数十亿美元的经济损失。研究，政策和新闻中对灾害影响的报道主要依靠基于灾害清单的宏观统计数据。宏观统计数据表明，非洲的灾害损失份额相对较小。相反，本文使用来自六个非洲国家的详细调查微观数据来量化一个关键部门的灾害损失：作物农业 。微观数据显示，与宏观统计数据相比，损失和受影响的人数要高得多。平均而言，样本中36％的农业地块因以下原因遭受作物损失。 不利的气候事件。在所分析的国家和时间段中，这些损失平均使农作物总产量减少了29％。重要的是，其中许多损失在关键灾害清单中被低估或未被发现，因此无法进行宏观统计。在干旱和洪水的情况下，微观数据中记录的经济损失是 比宏观统计数据高出51亿美元，影响了1.45亿至1.7亿人，是宏观统计数据显示的四倍多。差异主要源于灾难清单中未记录的较小，较不严重但频繁的不良事件。 本文是发展经济学发展数据小组的产品。这是世界银行为开放其研究并为世界各地的发展政策讨论做出贡献的更大努力的一部分。政策研究工作论文也发布在http://www.worldbank.org/prwp上。可以通过pwollburg@worldbank.org与作者联系 。 政策研究工作文件系列传播了正在进行的工作结果，以鼓励就发展问题交换意见。该系列的目标是快速得出发现，即使演示文稿还不够完善。论文带有作者的姓名，应相应地引用。本文表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表国际复兴开发银行/世界银行及其附属组织的观点，也不代表世界银行执行董事或它们所代表的政府的观点。 由研究支持团队制作 灾害对非洲农业的影响:来自微观数据的新证据 PhilipWollburg1,2,YannickMarkhof1,3,ThomasBentze1,GiuliaPonzini1 JEL代码:Q54,N57,O13,Q15,C81,C83 关键词：农业，气候变化，灾害风险，调查数据，非洲，损失和损害 1世界银行发展经济学数据小组；2瓦赫宁根大学与研究部；3联合国大学，联合国大学。 本文获得了50x2030倡议的资金支持，以缩小农业数据差距和世界银行研究支持预算赠款“关于衡量非洲农业生产力趋势”。作者感谢DoglasGolli，ErwiBlte，GeroCarletto，RthHill，StephaeHallegatte，TalipKilic，TravisLybbert以及CSAE2023会议，ICASIX会议，EAAE2023大会以及世界银行的与会者的评论和反馈。本文表达的发现、解释和结论完全是作者的观点。它们不一定代表世界银行及其附属组织的观点，也不一定代表世界银行执行董事或它们所代表的政府的观点。 Introduction 2022年，自然灾害造成了超过2200亿美元的经济损失，影响了1.85亿人。12023年的损失有望超过上一年的2和大规模灾害，例如创纪录的极端热浪，印度的猛烈季风以及非洲之角的长期严重干旱引起了媒体和公众的广泛关注。3-6在过去的几十年中，灾害及其影响的频率和强度都有所增加，由于气候变化和全球变暖，这种趋势将持续下去，并可能加速7-12。 灾害影响的报告主要依靠宏观统计数据。一个关键的数据来源是紧急事件数据库（EM-DAT），这是一个公开的全球灾害影响清单，广泛用于媒体，13研究，14和政策报告，包括世界银行2023年的“可持续发展目标地图集”和粮食及农业组织（粮农组织）2021年的“灾害和危机对农业和粮食安全的影响”报告。'15,16. 在这里，我们提供了一种基于调查微观数据的不同方法来研究灾害影响。我们量化了六个非洲国家120,000多个油田的不利气候事件造成的作物生产损失的价值，并研究了这些事件对非洲农业，农村人口和国民经济的影响。农业是一个关键部门，该区域许多家庭，特别是穷人和农村家庭，赖以生存。17人们认为，依赖农业的家庭特别容易遭受气候变化和不利冲击的影响。预计该地区农村地区的气候变化和自然灾害将特别严重，18,19，而小农农业生产仍主要是雨水，干旱或耐热种子或其他此类气候智能技术的采用受到限制。 我们证明，由于不利冲击而造成的作物损失对单个农户和整个经济来说都是常见且代价高昂的，而且农民经常在同一季节遭受多次冲击。总之，生产损失具有重大的总体影响。重要的是，这些事件及其影响在灾难报告的常见宏数据源（如EM-DAT）中被低估或未被发现。 我们对微观数据的分析为基于灾害清单得出的汇总统计数据的分析提供了重要的补充视角。汇总统计数据对于研究灾害影响至关重要，可提供全球范围的年度数据。它们不太适合捕捉灾害对不同人口群体，特别是穷人和弱势群体的不同影响。21-23这是因为它们主要是资产损失和农业生产损失的原因，这些损失在富裕家庭和富裕国家中的价值更大，记录更好。例如，根据EM-DAT的最新估计，大约70％的灾害造成的经济损失发生在美洲，而非洲只有不到4％。调查微观数据的证据表明，较贫穷的家庭和个人比富裕的家庭更容易受到不利的气候和环境冲击，并且遭受的福祉损失更大。18,22,26我们的分析表明，由于不利的气候事件不仅对低收入家庭的个人福祉有意义，而且由于受影响的家庭有多少，它们对我们研究国家和全球范围内的整个经济也很重要。 Results 作物损失广泛且严重 本分析中使用的数据来自埃塞俄比亚，马拉维，马里，尼日尔，尼日利亚和坦桑尼亚的生活水平测量研究-农业综合调查（LSMS-ISA）。这些数据在各国之间得到了统一，涵盖了大约30,000个农场的近120,000个田地。数据表明，在非洲小农农业中，由于灾害和不利气候事件造成的作物损失普遍且严重。农民报告作物损失在11 ％（尼日利亚2018/19）和90％的地块（尼日尔2011）之间，取决于国家和年份（图1，面板A和表1） 。总体而言，我们样本中36%的地块报告作物损失。农民报告说，在受作物冲击影响的地块上，平均损失了53%的收成(面板B和表1)。损失因国家和年份而异，从收获的48％（埃塞俄比亚2018/19）到收获的71％（尼日尔2011）不等。随着时间的推移，灾害损失也变得越来越普遍(表3)。在我们的数据集涵盖的2008年至2019年的11年间，估计的地块发生灾难损失的可能性增加了近10个百分点。这似乎是由较高的小冲击流行率驱动的 ，因为在研究的每一年中，损失的地块上估计的收获份额平均减少了1.1个百分点。 总体而言，由于不利气候事件导致的作物损失使尼日利亚2018-19年的全国作物总产量减少了3％，尼日尔 2011年减少了81％。在我们的数据集中观察到的国家和农业季节中，总共损失了29％的潜在收获价值（图1 ，面板C和表4]）。 Figure1.PanelAdisplaystheincidentofcropshakesonpartsthroughcountry-waves.PanelBdisplaysthemeanpercentofplot,bycountry-wave,wellasthefractionofaggreatpotentialcountry-wave,percountry-wave A B 作物产量受到多重冲击的影响 农民面临着各种不利的气候冲击。记录了每年和所有国家的农业生产中的多重冲击（表1）。也有一些多重冲击的实例 在给定的农业季节影响同一农场（表5）。范围从1.5％的农场（坦桑尼亚2014年）到21％的农场（埃塞俄比亚2018-2019年）。 总体而言，干旱是最常见的冲击，我们样本中有22％的地块记录了由于干旱造成的作物损失（表1）。十分之一的地块记录了由于不规则降雨而造成的损失，这意味着在农业季节的异常时期降雨不稳定。害虫在我们的样本中也很普遍，影响了所有地块的6.3％。尽管如此，不同国家和年份之间存在很大差异。造成的损害的严重程度因不同事件而异（表2）。特别是洪水造成的破坏比其他冲击更大，平均每块土地的作物产量减少了62％ 。害虫和不规则降雨造成的损失往往较小。然而，不同国家和农业环境之间也存在一些差异(表6)。 哪些冲击最普遍，各国之间也各不相同。图2说明了选定国家和年份的情况，显示了国家以下各级行政部门报告最多的事件。有一些地理集群，但我们通常会看到不同的事件占同一年同一国家不同地区的大部分受影响地块。即使在发生严重灾害的年份，例如2011年的尼日尔干旱和2015-16年的埃塞俄比亚，该国绝大多数但并非所有地区都将干旱记录为主要损失原因，情况也是如此。 图2.按行政单位、选定国家和年份分列的最常见灾害事件 作物损失在当地和农民之间有所不同 并非所有农民和土地都受到同样的影响。即使面对不利的气候事件，有些人也不太可能遭受损失。在这里，我们表明，即使在同一地区的相邻地块之间，冲击暴露和影响也可能有所不同。我们将这种分析限于干旱。鉴于干旱的性质，同一小地理集群中的所有地块都应面临相同的干旱冲击-但干旱的影响可能不同。实际上，在我们样本的41％的地理集群中，一些但并非所有地块都报告受到干旱的影响（表12）。这一发现也适用于种植相同作物的地块。在31％的集群中，一些但不是所有的玉米地块遭受干旱损失（高粱地块和小米地块为32％）。结果扩展到由相同家庭种植的相同作物的地块（表13）：对于在其中一个玉米地上记录干旱冲击的农场，同一农场中接近三分之二的其他玉米地也记录干旱相关作物损失。 这些发现表明，灾害影响是高度局部化的，与气象事件可能具有的高空间集中度相一致。28此外，特殊因素，如土地特征和管理实践，以及事件在决定生产是否受到影响以及影响程度方面发挥作用。我们发现，地块海拔与遭受损失的可能性和所遭受损失的大小呈负相关（与其他灾害相比，洪水的影响几乎是其他灾害的两倍），而较小的地块遭受损失的可能性较小，但受到影响时损失较高（表7和8）。间作地块的损失比单作地块低7.5个百分点，尽管间作地块首先更有可能遭受损失（3.6个百分点）。以更多投入和技术密集型方式耕种的地块似乎对不良事件造成的作物损失更具弹性。 灾难暴露和影响也根据管理情节的人而有所不同。妇女管理的地块比男子管理的地块更容易受到灾害损失的影响(+2.2个百分点)，这些损失平均也更大(+4.4个百分点；表10)。这些差异可能是因为女性管理的地块与男性管理的地块的赋予和耕种方式不同，这反过来可能是由于男女对投入和土地的获取方式不同。27。 汇总数据源低估了极端事件对作物生产的影响 在调查数据中捕获的灾害影响如何与其他常用数据源的估计进行比较？在这里，我们将调查微观数据的结果与紧急事件数据库（EM-DAT）中公开的灾害影响估计进行了对比。EM-DAT将来自联合国机构，政府，保险公司，研究机构和媒体的报告汇总为全球灾难影响清单。29EM-DAT是此类杰出且唯一公开可用的数据源，在灾害报告和研究中广泛使用。30我们关注两种灾害类型，干旱和洪水，并比较了两种估计：受影响的人数和调查微观数据涵盖的年份造成的总经济损失。我们使用人口抽样权重从微观数据中创建汇总数据。 在这两个指标以及干旱和洪水影响方面，微观数据估计平均超过EM-DAT估计，也就是说，在这两个来源都有信息的年份中，调查微观数据发现受影响的人更多，干旱和洪水造成的损失更高(图3和表14和 16).此外，在许多情况下，EM-DAT根本没有记录灾难影响。对于干旱尤其如此，微观数据表明，干旱在所涵盖的每个国家/地区年度组合中都在一定程度上普遍存在，而EM-DAT记录的干旱仅影响三分之一的人口。在研究国家的EM-DAT数据中，甚至在记录到影响研究国家人口的干旱和洪水事件的年份中，对灾害影响的经济价值的估计大多缺失(表15和17)。