全球变暖对农村向城市迁移的影响

预计下个世纪年平均气温将上升4摄氏度(世界银行，2018年)。气温上升已被证明会影响经济的各个方面，包括GDP增长(Dell等人，2012年)、地方冲突(Bosetti等人，2018年)、死亡率(Burgess等人，2014年)以及农业和非农生产(Burke等人，2015年，Garcia-Verdu等人，2019年)。考虑到天气冲击的经济影响，我们可以预期气温上升将显著影响迁徙模式。本专栏的目标是利用气温和移民的历史变化，为预期的移民对气候变化的响应提供新的见解。

网格单元级别的净迁移率

我们使用0.5 x 0.5度分辨率的网格单元水平数据，其中一个网格单元覆盖了赤道上56 km x 56 km的区域，时间为1970-1980年、1980-1990年和1990-2000年。十年净移民(流入移民人数减去流出移民人数)来自de Sherbinin等人(2015)，人口数据来自Yamagata和Murakami(2015)。我们定义净移民率的方法是用十年期间的净移民数除以十年开始时的人口数。图1显示了描述20世纪90年代净移民的欧洲地图。红色的单元格表示正的净迁移率(即迁入迁移大于迁出迁移)，而蓝色的单元格表示负的净迁移率。

图11990-2000年欧洲净移民

笔记:来自de Sherbinin et al.(2015)的地图。

我们通过使用收入水平对国家进行分类，并根据每个国家的人口密度对细胞进行分组，来探索流动性模式。根据收入分配的第25、50和75个百分位，国家被分为四组(贫穷、中下收入、中上收入和富裕)。每个国家的空间单元也根据人口密度分布的第25、50和75百分位被分为四组(农村、中部农村、中部城市和城市)。

图2描述了16个组中每个组的净迁移率。灰色带(95%置信区间)连接了每组国家的净移民率，使一些模式更容易可视化。首先，它显示了一个清晰的内部迁移模式。-农村、低密度地区的净移民率为负(图左侧)，城市地区的净移民率为正(图右侧)。这表明，人们已经从农村和半农村地区转移到城市和半城市地区。

其次，它表明，农村-城市移民的梯度(强度)——连接净移民率的线的斜率——在中低收入国家更陡，在贫穷国家略平，而在富裕国家最平。这些差异表明，中等收入国家的农村向城市移民最为密集。贫穷国家没有经历如此大规模的农村-城市迁移，因为经济转型和城市化尚未完全开始。这些观察结果与Clemens(2014)和Dao等人(2018)记录的国际移民模式一致。

图2按区域和国家收入组分列的平均净移徙率

笔记:来自Peri和Sasahara(2019)的数据。灰色带表示95%置信区间。

气温上升和净迁移率

然后，我们研究了年平均气温十年一次的变化对净迁移模式的影响。图3显示了以1990-2000年期间农村(最低密度)单元的年代际净迁移率为纵轴，以同一时期的温度变化为横轴的散点图。我们为四个收入群体展示了四个散点图。

在图3中，较高的气温与贫穷国家较高的净移民率有关。由于农村地区的净迁移率大多为负(向外迁移普遍存在)，这种正相关性表明，高温有助于减少农村地区的向外迁移。我们的中心估计表明，年平均气温每上升1摄氏度，贫困国家农村地区的净外移率就会降低约5个百分点。

相比之下，第三个小组显示，气温升高导致中高收入国家净移民率降低。同样，所有的观察结果都来自净迁移率大多为负的国家的农村地区，这意味着较高的温度会导致农村地区更大的向外迁移率。我们的研究结果表明，在中等收入国家的农村地区，气温每升高1摄氏度，净迁出率就会增加1.5个百分点。

中等偏下收入国家拟合曲线的斜率介于贫穷国家和中等偏上收入国家之间，这大概是因为这一群体包括正处于从贫穷向中等偏上收入水平过渡阶段的国家。富裕国家的斜率几乎为零，这与之前的结果一致，即经济发展使国家对气候不那么敏感(例如Dell et al. 2012)。

图3农村地区净移民率与十年平均气温变化之间的关系

笔记:来自Peri和Sasahara(2019)的数据。散点图使用1990-2000年期间来自该国农村地区的网格单元级观测数据。气泡的大小测量每个网格单元中的人口。

在图4中，使用国家层面的数据也得到了类似的结果，该数据显示了农村地区的外迁人口占该国总人口的比例与十年一次的年平均气温变化之间的关系。分别代表贫困、中低收入和中上收入国家的散点图显示，气温升高与贫困国家农村外迁人口减少有关，而与中高收入国家农村外迁人口增加有关。

总而言之，气温上升在各国之间产生了不对称的影响，这取决于收入水平。在中等收入国家，更高的气温增加了农村向城市的迁移，从而导致城市化。在贫穷国家，更高的温度会产生相反的效果。

图4人口外流率与十年平均气温变化之间的关系，按国家收入分组

笔记:来自Peri和Sasahara(2019)的数据。散点图使用1990-2000年期间国家一级的观测数据。纵轴表示农村地区向外迁移人口占该国总人口的比例。横轴表示平均气温每十年变化一次。

可能的机制

一个包含城乡收入差异和迁移成本的简单模型可以解释各国之间不对称的迁移反应。该模型包括两个区域，农村和城市。农村地区专门从事农业，而城市地区生产非农业商品和服务。农村的收入低于城市的生产力，这提供了向城市地区迁移的激励(激励条件)。但要支付移民成本，个人需要有高于维持生计的收入(可行性条件)。因此，当农村收入较低时，就会发生人口迁移——产生人口迁移的动机——但又不至于低到使可行性条件具有约束力的程度。

我们假设高温会减少农村农业收入，但对城市生产力没有影响。如果气温冲击来袭，农村收入水平下降，向城市迁移的动机会增加，但可行性约束会变紧。这两个变化对迁移流的影响不同，这取决于可行性约束是否具有约束力。在具有可行性约束的贫穷国家，农业收入的减少减少了农村向城市的迁移。另一方面，在可行性约束不再具有约束力的中等收入国家，同样的冲击会增加移民。

结论

通过利用网格单元水平和国家层面的气温和净移民的历史变化，我们的研究表明，气温上升有助于加速中等收入国家的城市化，而同样的冲击则有助于减缓贫困国家的城市转型，加剧农村贫困陷阱。气候变化给贫穷国家带来的额外成本应该使我们的努力更加紧迫，并促使政府考虑采取措施，激励流动性，提高受农业生产率下降影响的农村家庭的收入。

参考文献

Bosetti, V, C Cattaneo和G Peri(2018)，“他们应该留下还是离开?”气候移民与地方冲突”，NBER工作论文24447。

Burgess, R, O Deschenes, D Donaldson和M Greenstone(2014)，“天气和气候变化的不平等影响:来自印度死亡率的证据”，未发表的手稿，麻省理工学院，CIFAR，伦敦经济学院和UCSB。

Burke, M, S M Hsiang, E Miguel(2015)，“全球温度对经济生产的非线性效应”，自然527: 235 - 239。

克莱门斯，m.a(2014)，“发展会减少移民吗?”，在卢卡斯，R E B(编)，国际移徙与经济发展手册，页．152 - 174。

Dao, T H, F Docquier, C Parsons和G Peri(2018)，“迁移与发展:解剖流动性转型的解剖结构”，发展经济学杂志，132: 88 - 101。

de Sherbinin, A, M Levy, S Adamo, K MacManus, G Yetman, V Mara, L Razafindrazay, B Goodrich, T Srebotnjak, C Aichele, L Pistolesi (2015)，1970-2000年全球估计净移民十年网格美国宇航局社会经济数据和应用中心。

Dell, M, B F Jones和B A Olken(2012)，“温度冲击和经济增长:来自过去半个世纪的证据”，美国经济杂志:宏观经济学岩石力学与工程，4(3):66-95。

Garcia-Verdu, R, A Meyer-Cirkel, A Sasahara和H Weisfeld(2019)，“减缓气候变化的投入进口:以农业生产力为例”，国际货币基金组织工作文件第19/26号。

Matsuura, K和C Willmott(2007)，“地面气温和降水:1900-2006年网格月时间序列”，1.01版，特拉华大学。

Peri, G和A Sasahara(2019)，“全球变暖对城乡迁移的影响:来自全球大数据的证据”，NBER工作论文25728。

世界银行(2018年)气候变化知识门户:综合预测华盛顿特区

山形，Y和D村上(2015)全球网格化人口和GDP情景数据集全球环境研究中心，筑波国际办公室，全球碳项目。