南亚的家庭和企业暴露于热量和洪水

授权公开披露 授权公开披露 政策研究工作文件10947 南亚的家庭和企业暴露于热量和洪水 PatrickBehrerJonahRexerSiddharthSharmaMargaretTriyana 南亚区域首席经济学家办公室2024年10月 政策研究工作文件10947 Abstract 气候变化导致家庭暴露于极端高温、洪水及其他自然灾害的风险增加。本文研究了南亚地区较贫困家庭对高温和洪水的不同暴露情况。利用空间详细的数据以及相对财富水平，本文的分析能够捕捉到财富、高温和洪水在地域上的高度局部化差异。研究发现，较贫困的南亚家庭 经历更多的高温影响而不如经济状况较好的地区。在城市区域，较贫困的家庭也经历更多的反复性洪水。利用涵盖印度所有企业的空间详细数据，本文还发现较小的企业更容易受到高温和洪水的影响。文章最后讨论了可能解释这些气候变化冲击暴露差异的潜在机制。 这是南亚地区首席经济学家办公室的研究成果。它是世界银行为提供研究开放访问并为全球发展政策讨论做出贡献而进行的一项更大努力的一部分。政策研究工作论文也已在网络上发布于<http://www.worldbank .org/prwp>。作者可以联系abehrer@worldbank.org、jrexer@worldbank.org、ssharma1@worldbank.org和mtriyana@worldbank.org。 该政策研究工作论文系列传播正在进行中的研究成果以促进关于发展问题的交流。该系列的一个目标是迅速发布这些发现，即使展示尚未完全完善。这些论文带有作者的名字，并应相应地引用。本文中的发现、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会或其所代表的政府的观点。 由研究支持团队制作 南亚的家庭和企业暴露于热量和洪水* PatrickBehrer1SiddharthSharma2 乔纳·雷克瑟2 玛格丽特·特里亚娜2 关键词：气候变化，热浪，洪水，家庭暴露，企业暴露JEL代码:Q50,Q52,Q54,Q56 *dChristopherTowe提供有用的建议和Andy 作者感谢FranziskaOhnsorge、FionaBurlig、WeichengJiang和YuruiHu在研究中提供的出色协助。本文中的发现、解释和结论完全是作者们的观点。这些观点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会成员或他们所代表的政府的观点。1发展研究组，世界银行集团。2南亚地区首席经济学家办公室，世界银行集团。 1.Introduction 气候变化预计将在本世纪末将全球平均温度提高0.9至5.4摄氏度（Hsiang和Kopp，2018 ；IPCC，2014），这给新兴市场和发展中国家（EMDEs）的经济增长和减贫带来了挑战。气温升高与国内生产总值（GDP）大幅下降有关（Bilal和Kanzig，2024；Burke、Hsiang和Miguel，2015；Dell、Jones和Olken，2014）。极端高温会增加死亡率和发病率 （Ebi，2021），影响学生的表现（Garg、Jagnani和Taraz，2020；GraffZivin、Hsiang和Neidell，2018），迫使人们进行昂贵的迁移（Hoffmann等，2020；Mueller、Clark和Kosec，2014），降低农业生产率并减少劳动生产力（Aragon，2021；Somanathan 、Sudarshan和Tewari，2021；Zhang、Malikov和Miao，2024）。 自然灾害由于气候变化预计会变得更加频繁和剧烈，也会造成经济损失。例如，洪水会增加死亡率和发病率（Ahern等，2005年），导致学校关闭（Dahlin和Barón，2023年） ，降低农业工资（Banerjee，2010年；Mueller和Quisumbing，2011年）和工业产出（Balboni、Boehm和Waseem，2023年），从而抑制长期经济增长（Krichene等，2021年 ）。 贫困家庭尤其容易受到气候变化的影响。他们拥有较少的资源进行适应性投资，居住条件和基础设施质量较低，并且在灾后救济机制方面的可获得性也较差（Carter2007；Anttila-Hughes和Hsiang2013；Hallegatte、Fay和Barbier2018）。此外，他们往往过度依赖农业和非正式的小型企业，而这些企业和大企业相比，在适应气候变化方面处于更加不利的地位（Rexer和Sharma2024）。 穷人也可能更多暴露由于它们较难迁移到更安全的地方并投资于环境保护，因此在气候冲击面前更为脆弱。我们通过实证研究南亚地区家庭财富与两种对该区域影响显著的气候冲击之间的关系来探讨这一问题。该地区的平均最高气温为30摄氏度，这是美国职业安全与健康管理局（OccupationalSafetyandHealthAdministration2017）确定的职业安全与健康风险阈值。预计随着气候变化，南亚将经历更加极端的高温（Wattsetal.2017）。该地区遭受洪水侵袭的土地面积平均占比超过中等收入和发展中国家（EMDE ）的平均水平。预计该地区还将经历极端降雨量的增加。 与洪水和水淹事件相关（Trancoso等，2024；Letsch,Dasgupta,andRobinson，2023 ；Otto等，2023；NandithaandMishra，2024）。 我们的分析依托于最新获得的空间细化相对财富数据——相对财富指数（RWI）（Chi等 ，2022）——以及南亚地区极端高温和洪水暴露程度的差异。尽管南亚大部分地区非常炎热，但该地区的大部分高海拔区域平均气温较低。即使在非山区，平均最高温度也从28到34摄氏度不等（括号内的内容保持不变）。图1）。同样，虽然洪水影响了南亚近三分之一的地区，但在各省和地区内，洪水的暴露程度各不相同（图1).鉴于此种差异，我们估计基于高分辨率空间数据的回归模型，以探讨RWI与高温和洪水之间的关联。 我们的首选模型将热浪指数（RWI）回归到平均年度最高温度范围的指标上，以考虑热量与财富或企业规模之间可能存在非线性关系的可能性。我们使用洪水发生与否以及洪水次数作为衡量洪灾暴露程度的指标。鉴于城市和农村地区RWI分布观察值的不同，我们在城市和农村位置分别进行回归分析。 我们发现，财富较低的地方在南亚的城乡地区对高温更为敏感。与平均气温为30摄氏度的地方相比，平均气温为34摄氏度的地方在城市地区的综合水资源指数（RWI）低0.5个标准差（SDs），在农村地区低0.3个标准差。此外，在城市地区，财富较低的地方more 暴露在洪水风险中。城市地区再次发生洪水与RWI（居住水指数）降低0.004个标准差单位相关。而在农村地区情况相反：在农村地区，财富较低的地方less暴露在洪水中。 在低收入和中等收入国家，大量贫困家庭依靠小型非正式企业就业。因此，为进一步了解贫困群体对气候冲击的暴露程度，我们研究了极端高温和洪涝灾害对不同规模企业的暴露是否有所不同。这项分析使用了印度经济普查中关于企业规模的空间详细数据。 在印度的企业中，较小的非农业企业比大型企业更易受到洪水和高温的影响。平均而言 ，平均气温为33摄氏度的地方员工人数比平均气温为31摄氏度的地方少0.25人，大约减少了12.5%。 Celsius。这一关系在城市地区更为显著，在农村地区并不显著。对于洪涝灾害，额外一次洪水与城市和农村地区的员工数减少0.01有关。 我们为关于气候变化的分配影响的文献做出了贡献。许多研究发现，贫困人口比其他人更严重地受到极端高温、洪水和其他气候冲击的影响。1 (Kahn2005；Hallegatte等，2016；Triyana等，2024)。然而，如最近的一项回顾所指出 的(Triyana等，2024)，关于不同群体对气候冲击暴露程度的证据相对有限且不一致。由于可用数据中关于家庭贫困和财富的空间细节有限，对该问题的研究受到了限制。实际上，大多数现有研究仅使用了跨行政单位（如区县）变化的贫困或财富估算值。这是一大缺陷，因为区内县之间的财富差异显著。 最近的工作得益于贫困数据中更加详细的地理空间信息日益增多。值得注意的是，Park等人（2018）使用分辨率为0.5×0.5度（大约相当于赤道地区50公里×50公里）的空间定位家庭调查数据，研究了在52个国家中贫困家庭对极端高温的暴露情况，并发现在炎热国家，贫困家庭比非贫困家庭更容易受到高温的影响。Winsemius等人（2018）使用相似空间分辨率的数据发现，全球范围内，贫困家庭比非贫困家庭更容易遭受洪水影响。 使用RWI使我们的研究能够利用更精细（2.4公里×2.4公里分辨率）的相对财富变化。此外，由于它是基于机器学习算法构建的，RWI是一种标准化的衡量标准，不需要研究人员在选择用于衡量财富的调查问题时进行主观判断。另外，我们采用了一种在各国可比的城市化定义（Nelson等，2019）。这些可比的定义使得我们的分析可以在全球其他环境中复制。 我们还贡献了关于气候变化冲击对企业的不同影响和影响的研究文献。越来越多的研究关注极端高温、洪水及其他自然灾害如何影响企业的生产率、投资以及生存能力。2但只有少数论文探讨了气候冲击是否对不同企业产生了不平等的影响。在美国，农业企业 （Nath2021）和主要服务于当地市场的企业（Gallagher,Hartley,andRohlin2023）遭受了更大的影响。 1Kahn2005；StéphaneHallegatte等人。2016；和Triyana等人。2024审查了这一证据。 2有关此文献的最新评论，请参阅Goicoechea和Lang(2023)，Rexer和Sharma(2024)以及Grover和Kahn(2024)。 气候变化冲击造成的损害大于制造业和服务行业企业。表现较弱的企业在印度和印度尼西亚受到自然灾害的影响更大（Pelli等，2023；谢，2022）。在大型风暴之后，资本重新分配到更具生产性的企业以及具有更大比较优势的行业（Pelli等，2023；Pelli和Tschopp，2017）。在美国，小型企业和生产力较低的机构在飓风卡特里娜破坏后更不可能存活下来（巴塞克和米朗达，2017）。鉴于这些证据表明气候变化冲击对较小或生产力较低的企业有更大的负面影响，理解哪些类型的企业最易受到冲击也很重要，而这一问题在现有文献中尚未系统地进行过研究。 本文结构如下：第2节描述了元分析中使用的数据和方法。第3节呈现结果，第4节进行总结。 2.数据和方法 2.1Data 我们使用来自多个来源的数据来分析洪水、极端高温与相对财富（通过相对财富指数RWI代理）之间的关系。类似的企业数据集则是基于最近的印度经济普查构建的。 相对财富。相对财富指数（RelativeWealthIndex，RWI）是由Meta的数据为善团队开发的一种指数，它结合了机器学习算法、卫星数据、地面调查数据以及其它公开可用的数据集，以估算粒度空间分辨率下的财富分布。每个RWI数据点代表一个边长为2.4公里的正方形中心。该指数使用多国国家代表性的人口与健康调查（DemographicandHealthSurvey，DHS）的横截面家庭级数据，并将其与卫星图像等附加数据相链接（Chietal .2022）。人口与健康调查系列是在多个国家进行的一系列国家代表性调查，包括南亚国家。 印度的公司规模。我们使用了2013年印度第六次经济普查收集的最新横截面企业级数据 ，涵盖了印度超过58万家非农业企业，并包括了每家企业员工数量的数据（印度政府） 。 2013年）。该综合数据集由印度社会经济高分辨率城乡地理平台（SHRUG）共享，通过将国民经济普查数据与印度2011年人口普查数据匹配，汇总了企业级数据