研究，一部分的特别功能教育与自然灾害脆弱性差异

受教育程度对气候风险脆弱性的影响

• 摘要
• 简介
• 材料与方法年代
• 结果
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

毫无疑问，气候变化已经在发生，而且还会有更多的变化(Sbeplay竞技olomon et al. 2007)。一些组织评估了适应这些变化的成本，最新的估计为每年700亿至1000亿美元，而最大的损失与极端天气事件的规模和频率的增加有关(世界银行2010a)。然而，在特定地区将经历的气候变化的具体影响是高度不确定的，这为气候beplay竞技保护基础设施的投资带来了挑战(Dessai et al. 2009)。学术界(Agrawal and Perrin 2009, McBean and Rodgers 2010)和公共部门(Agrawala et al. 2008, Schipper et al. 2008, World Bank 2010b)越来越多的研究人员认为，在适应方面或政府干预方面，最明智的投资可能不是直接应对特定的气候变化，而是着眼于提高抵御能力和降低人们对气候风险的脆弱性(Eakin and Patt 2011)。在这里，我们研究了一种特殊的干预措施——教育——对极端天气事件损失的影响。

社会和人类的发展可以提高对气候变化和极端天气事件的适应能力，这一观点并不新鲜。beplay竞技一些研究将气候灾害造成的损失与一些发展指标进行了比较，发现与收入、人口密度、饮用水的获取、女性生育率以及一些良好治理和公共腐败指标存在显著相关性(Yohe和Tol 2002年，联合国开发计划署2004年，Brooks等人2005年，Kellenberg和Mobarak 2008年，Patt等人2010年)。最近的一项研究(Patt et al. 2010)明确地将人类发展指数(HDI)作为灾害脆弱性的指标。HDI是综合收入、出生时预期寿命、教育等指标得出的综合指标。这项研究揭示了一种非单调的关系，但其因果关系尚未得到解释:人类发展指数的初步改善与气候风险脆弱性的增加有关，而进一步改善则与风险水平的下降有关。

迄今为止，没有详细的实证研究将人类发展指数分解为其复合要素，单独考虑教育，也没有任何研究比较不同教育指标的影响。一个可能的原因可能是缺乏关于不同国家和不同时期的教育水平的详细和一致的经验信息。最近，通过对世界上大多数国家按年龄、性别和四个教育水平划分的教育成就分布的重建和预测，这种情况得到了改善(Lutz等人，2007年，KC等人，2010年)。这些数据的一个关键特征是对不同年龄组的受教育程度的分解，这使研究人员得以利用这些数据来展示教育对经济增长的影响。

有几个理由可以期望通过基本识字和随后通过中等教育实现赋权，以减少易受气候变化相关风险的影响。beplay竞技最直接的是，更好的教育通常意味着更好地获得相关信息，如热带风暴的早期预警或干旱的季节性预测(Patt et al. 2007, Moser and Ekstrom 2010)。其次，有证据表明，教育还能提高认知技能和改变危险行为的意愿，同时扩展个人规划的视野(Neisser et al. 1996, Behrman and Stacey 1997, Nisbett 2009)。第三，有科学证据表明，在几乎每个国家，教育在任何特定年龄都能带来更好的健康和身体健康(Fuchs et al. 2010, KC 2010)。第四，更多的教育导致更高的个人和家庭水平的收入，以及更高的整体水平的经济增长(Becker 1993, Schultz 1993, Lutz et al. 2008)。所有这些影响都应该在减少对气候灾害的脆弱性方面发挥作用。

材料与方法

为了调查灾害风险、总体发展和特别是教育之间的联系，我们使用了灾害流行病学研究中心(2004年灾害流行病学研究中心)提供的紧急事件数据库(EM-DAT)中的数据。这些数据提供了自1900年以来按国家和年份分列的灾害次数以及这些灾害造成的死亡人数的资料，其中1980年以来的数据更为可靠。虽然可以获得各种不同类型灾害的数据，但我们主要关注洪水、干旱、风暴、群众运动、极端温度事件和野火，因为它们与预计将因气候变化而增加的灾害类型最为相似。beplay竞技

某一特定事件是否在EM-DAT数据库中被列为灾难，取决于是否符合以下标准之一:(1)据报死亡人数在10人以上;(二)据报受灾人数在100人以上的;(三)发出国际援助呼吁，或者;(4)宣布进入紧急状态。由于这些特定的标准，存在样本选择偏差的可能性。有些国家可能经历过自然灾害，但由于它们准备得非常充分，没有满足任何被视为自然灾害的必要标准。在另一个极端，在一些非常不发达的区域，灾害可能造成许多人死亡，但由于信息不足，灾害甚至可能没有登记，因此不会进入数据库。然而，在这两种情况下，发展指标对灾害死亡人数的估计影响只会向下倾斜。EM-DAT与其他灾害数据来源的比较，以及对这些数据长处和短处的讨论，见Guha-Sapir和Below 2002。

关于人类发展水平及其组成部分的数据来自联合国的《人类发展报告》(联合国开发计划署2010年)。人类发展指数是衡量健康、知识和收入三个基本方面进展的综合指数。虽然人类发展指数的方法在第二十次中有轻微的改变为了与之前的研究兼容和比较，我们使用了原始的人类发展指数，其中知识成分是结合学校入学率和成人识字率计算的。

除了人类发展指数及其组成部分，我们还使用20至39岁女性中完成中等或更高教育的20至39岁女性比例的数据对教育进行了控制。过去对整个教育分配(即考虑按年龄和性别划分的教育成就类别的分配)对从经济增长到向自由民主过渡的一系列问题的影响的综合研究表明，与只考虑教育的平均衡量标准(如平均受教育年限)相比，明确考虑教育分配具有显著的额外解释力(Lutz et al. 2008, Lutz et al. 2010)。为了实际目的，通常在等式中只包含一个与教育有关的变量是方便的，因此，正如上述引用的研究所表明的那样，仍然反映不平等方面并具有最大的歧视性的指标是接受初中或高等教育的年轻妇女的比例。由于她们在家庭事务中发挥关键作用，从生育到家庭保健到家庭决策和劳动力参与的变化，这一群体似乎对社会和经济发展具有特别重要的意义。按年龄和性别划分的受教育程度数据来自IIASA/VID数据集(Lutz等，2007年)，该数据集提供了自1970年以来世界上大多数国家按年龄和性别划分的完整教育细节，每5年一次。

在回归分析中，我们将数据汇总为5年和10年的周期，以便限制极端异常年份的影响，这些年份中某些国家经历了特别严重的灾害，死亡人数特别高，而且一些社会变量只在5年周期内可获得。然后，我们估计了一些多变量模型的给定面板的国家时间序列。在所有模型中，我们使用按国家和时期分列的每千人口总死亡人数的自然对数作为因变量。在控制了一些常见的背景变量之后，这种死于灾难的概率可以用不同的发展指标(包括教育)来解释:真实的人均GDP取自佩恩世界表格(Heston et al. 2009);关于民主程度的数据取自政体IV数据库(Marshall和Jaggers 2002年);关于人口规模、人口密度以及婴儿死亡率的数据来自2008年修订的《世界人口展望》(联合国秘书处，2009年)。

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（4）

模型1重现了Patt等人(2010)的早期发现，他们使用人类发展指数作为灾害脆弱性的指标。人类发展指数是发展成果的一个非常全面的指标，它本身既不能确定脆弱性的主要原因，也不能提出具体的政策优先事项。因此，在模型2中，我们将人类发展指数分解为三个组成部分的子指数，一个基于购买力调整后的人均收入，另一个结合了入学率和识字率，最后一个指数源自出生时的平均预期寿命。将人类发展指数的这三个单独组成部分分别纳入模型2，就可估计这三个方面对自然灾害死亡人数的相对重要性。然而，如上所述，旧人类发展指数的教育部分并没有明确衡量受教育程度的性别和年龄组，而这对灾害脆弱性最重要。因此，模型3使用了我们的替代教育变量(eduF_我,不)来解释人力资本。

所有三个模型都考虑了收入的影响。虽然GDP在模型1中隐含地包含在人类发展指数中，但模型2和3通过使用人类发展指数的GDP分量(人类发展指数^{国内生产总值}_我,不)．这可以帮助我们解决确定政策优先事项的一个重要问题，即在减少一个国家的灾害死亡人数方面，收入是否比教育更重要。

此外，我们假设一个国家的卫生系统的质量应该在减少自然灾害造成的人员损失方面发挥重要作用。模型1将出生时预期寿命隐式纳入人类发展指数，而模型2和3则将其作为单独的指数(人类发展指数^LEX_我,不)．由于某一年的灾害死亡人数也反映在生命表中，因此也反映在该年的预期寿命中，作为敏感性分析，我们还使用了婴儿死亡率(imr_我,不)作为卫生系统质量的替代指标。虽然这种可能的内生性对婴儿死亡率的影响不一定较小，但它会受到不同的影响(除非在灾害和正常情况下，婴儿死亡占所有死亡的比例完全相同)。此外，与成人死亡率相比，婴儿死亡率通常被认为与医疗保健系统的质量关系更密切，成人死亡率也包括许多与生活方式相关的因素(Fuchs et al. 2010)。无论如何，如附录1所示，我们的结果没有受到影响。

除了这些不同的发展指标所有三个模型都控制了一组其他变量，这些变量被标记为"一般的公式。在我们的模型中，与气候相关的风险的暴露被解释为给定时期内的灾害总数的对数，由1000s的总人口规模归一化(nodis_我,不)．我们也控制了人口密度(密度_我,不)， Yohe和Tol(2002)以及最近的Patt等人(2010)发现这在解释伤亡数字方面意义重大。在国家的政治制度方面，我们包括了政治评分(polity2_我,不)，它对现代自由民主国家有着最高的价值观。我们还控制了一个国家是内陆国家还是有海岸线的地球物理事实(沿海_我)，这可能会影响其受热带风暴和水浸的影响。最后，我们控制可能的区域特殊性(地区_我)以区域固定效应的形式出现，这也可以解释我们模型中其他仍未控制的因素。

由于根据年龄、性别和受教育程度进行的人口预测(KC等人，2010年)的可用性，我们还能够在假设危险水平恒定的情况下，根据不同的教育情景预测适应能力。

结果

我们的分析涵盖了1980年至2010年期间130个国家。在回归分析中，我们有125个国家的完整数据。图1描述了每1000人的灾害死亡对数(纵轴)与20至39岁年龄组中完成初中或高等教育的妇女比例之间的二元关系。Patt等人(2010)研究了灾害风险和总人类发展指数之间的关系，当我们检查全部国家样本(左侧)时，观察到的驼峰形状就会出现，但当我们排除很少经历气候灾害的国家时，驼峰形状就会消失。对于在30年期间经历至少30次灾害的所有国家，即平均每年发生一次或多次灾害，它显示出明显的负相关和几乎线性相关。如附录1所示，用HDI代替我们的教育变量时，图是一样的。

对于给定的国家时间序列面板，我们指定了各种多变量模型，在这些模型中，死于自然灾害的概率与各种风险指标以及社会和经济背景因素有关。其中三个的结果显示在表1中，其中两个相邻的列总是属于一个模型规范。从观察的次数可以看出，每个模型的左列对应5年的间隔，右列对应10年的间隔。

模型1显示了人类发展指数与人类灾害损失之间众所周知的负相关关系。HDI的线性效应对两个面板(代表5年和10年区间)都非常显著。我们还测试了人类发展指数对灾害损失的非线性影响(结果见附录1)，但结果显示它们是不显著的。虽然模型1的结果支持早期的研究结果，即发展与灾害死亡人数呈负相关，但它们并没有告诉我们人类发展指数的哪些单独组成部分是造成这种减少的原因。模型2显示，人类发展指数唯一真正重要的组成部分是教育指数。预期寿命组成部分在5年区间显著，但在10年区间不显著，而GDP组成部分显示不出任何显著的额外解释力。模型3使用了我们的另一种教育成就指标，但结果却传达了同样的故事。女性教育在减少易受自然灾害影响方面发挥着最重要的作用。

多数控制变量的参数具有期望的符号，但其显著性在不同模型之间存在差异。灾害发生的频率作为衡量各国受灾害影响程度的关键变量，与死亡人数无关，正如预期的那样，在所有模型下都是一贯的正的和高度显著的。同样，一个国家拥有海岸线的事实被证明对死亡人数有持续的积极影响，并且在所有模型中都是显著的。而且，一个平均人口密度较高的国家似乎经历了较高的伤亡人数，这并不奇怪。然而，乍一看，令人相当惊讶的是脆弱性与民主得分之间的正相关关系。虽然这种影响在所有的型号规格中都不显著，但它似乎仍然意味着，在更专制的国家，其他条件不变，减少了对自然灾害的脆弱性。对于古巴、伊朗、新加坡和其他拥有有效的灾害控制系统的国家来说，这可能在一定程度上是正确的，尽管它们不是自由民主国家。还有一些被贴上民主标签的国家，如印度和孟加拉国，在处理灾害方面存在严重问题。但显然仍然存在选择性问题。民主政府可能比独裁政府更愿意报告灾难死亡人数。与Costa(2012)相反，在控制民主评分与自然灾害死亡人数之间的可能非线性关系时，我们没有发现显著的影响(见附录1)。显然，这个问题值得进一步深入研究。

总而言之，表1所列的结果清楚地表明，教育(特别是妇女教育)是与减少易受自然灾害影响有关的唯一最重要的社会和经济因素。无论是以人类发展指数的教育组成部分的形式，还是以接受初中和高等教育的20至39岁女性人口的比例来衡量，教育在所有模型下，以及在考虑5年和10年间隔时，都具有最显著和持续的积极影响。在连接设置优先政策和经济脆弱性的研究,通常不加鉴别地从假设的关键因素是高收入减少脆弱性,重要的是要注意,在所有的模型做收入的形式(无论是收入组件的人类发展指数或传统的人均GDP及其增长率)是重要的,如果教育被认为是在同一时间。现在需要进一步的微观层面的证据来补充这一强有力的总体层面的发现。

讨论

很有可能在未来几年里，大量的资金将通过《京都议定书》适应基金、各国政府或其他捐助者花在适应项目上。但缺乏足够的科学依据来引导这些资金向长远来看有意义的方向发展。人们严重关切的是，可能会有大量资金流入“投资”(考虑到农业政策等很强的路径依赖性)，使国家陷入在未来气候条件下无法维持的某些路径。或者，考虑到气候变化在特定领域的确切表现存在不确定性，最好是通过对普及基础教育进行大规模的新投资，增加总体灵活性，增加人力和社会资本，以便使人们能beplay竞技够更好地应对气候变化，以一种最有利于他们的长期利益的方式。我们的研究结果揭示了气候脆弱性对国家层面教育差异的敏感程度。

鉴于此，按年龄和教育水平对人口进行的新预测(KC等人，2010年)也可用于预测社会未来的适应能力。图2显示了2050年撒哈拉以南非洲地区的人口金字塔，颜色表示教育水平。没有接受过任何正规教育的男女用红色标示，受过一定初等教育的用黄色标示，完成初中教育的用浅蓝色标示，受过高等教育的用深蓝色标示。今天，非洲一半以上的年轻成年妇女仍然没有接受中等教育。对于2050年，图2-A描述了预测的结果，在预测中，各级不同年龄的学校入学率保持在当前水平不变，这意味着学校的扩张只与学龄人口的增长平行(CER，恒定入学率情景)。相比之下，图2-B显示了一种情景，在这种情景中，学校入学率在未来几年将沿着此前处于同一水平的其他国家的路径增长(GET，全球教育趋势情景)。在这两种情况下，2050年的人口规模(CER为19亿，GET为1.7亿)将比今天的(8亿)大得多，CER和GET之间的差异源于受教育程度较高的女性生育率较低的事实。在CER情景下，年轻成年人(尤其是女性)的数量将大幅增加，而在GET情景下，新增人口大部分将是受过中等或高等教育的男性和女性(蓝色部分)。

2050年，这是两个截然不同的社会。根据这里提出的实证分析，第一个将非常容易受到由于气候变化而可能增加的自然灾害的影响，而第二个可能有更大的适应能力来应对未来将带来的任何变化。beplay竞技虽然由于未来风险水平的高度不确定性，无法计算通过增加教育投资可以挽救的确切生命数量，但我们可以使用过去灾害风险水平的上下限来计算CER和GET情景下的死亡人数。将图2所示的预测与表1中模型3的回归结果相结合的初步粗略计算表明，在2040年至2050年期间，在CER情景下，撒哈拉以南非洲因自然极端事件造成的死亡人数将在7900至180,000人之间，而在GET情景下，预测死亡人数将在3200至72,200人之间。不管风险水平如何，情景之间的比率是相对稳定和重要的。它可以使挽救或失去的生命增加4700至107,800人，相当于大约减少了60%。请注意，这种巨大的影响不仅仅是由于教育的直接影响。在GET方案下，20至39岁的女性中至少完成中等教育的比例将达到近70%，而在更为悲观的前景下，这一比例仅为30%。但在GET情景中，两种情景之间的差异还通过减少受影响的人口规模和人口密度产生了间接影响。如果未来的灾难比过去多，教育的直接和间接影响将会更大。

哪种情况更有可能发生取决于不久的将来的教育政策。如果什么都不做，学校扩张甚至不能跟上人口增长的步伐，结果将比CER情景下更糟糕。当然，扩大学校招生(同时也提高教育质量)还有许多其他重要原因，这对健康和减贫产生了积极影响，导致将普及初等教育列入千年发展目标(联合国2010年)。但是，将教育视为对适应气候变化能力的投资将是一个重要的新的政策重点。beplay竞技

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