牵一发而动全身：气候变化的劳动力配置效应

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原文信息：

Liu, Maggie, Yogita Shamdasani, and Vis Taraz. 2023. "Climate Change and Labor Reallocation: Evidence from Six Decades of the Indian Census." American Economic Journal:Economic Policy 15 (2): 395–423.

原文链接：

https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/pol.20210129

图片来源：百度图片

推文期数：283期

成语出处：《自春徂秋偶有所触》：“一发不可牵，牵之动全身”。

引言

在发展中国家，不同生产部门之间、不同区域之间的生产效率存在较大差异，刘易斯二元经济理论认为，劳动力从低生产率部门向高生产率部门转移、从低生产率地区向高生产率地区转移的资源再配置，是经济发展和结构转型的必然趋势。然而，这一转型过程受到农业部门生产效率、非农部门发展水平以及制约劳动力流动的制度环境等多种因素的影响。在全球气候变暖的背景下，气温长期持续上升可能通过降低农业部门的产出与收入，削弱农村劳动力向非农部门转移的能力，进而破坏上述经济转型条件。尽管既有研究讨论了高温天气对农业生产以及劳动力流动的影响，但大多聚焦于短期天气冲击的局部效应，难以反映长期气候变化对经济结构的系统性影响。因此，本文的核心研究问题是：长期气温上升是否以及如何影响发展中国家劳动力在农业部门与非农部门间的再配置。

本文构建了一个覆盖印度288个地区的面板数据集，整合1961-2011年六轮人口普查与长期气候数据，以考察气候变暖对劳动力配置的影响。首先利用固定效应模型（Fixed Effect Model），以每十年平均气温作为核心解释变量，识别长期气候变化对劳动力部门配置的影响；然后采用长期差分方法（Long Differences Model），进一步分析气候变化的长期影响。研究发现：①气温上升显著抑制了印度劳动力结构转型。具体而言，十年平均气温每升高1°C，会导致农业劳动力占比显著增加17%，非农劳动力占比相应下降8.2%；②气温上升对劳动力结构转型的负面影响会随时间推移而加剧。在考察数十年的长期影响时，升温导致更多劳动力滞留在农业部门。这表明，印度农村并未通过改善灌溉设施、发展非农产业等方式适应气候变暖。相反，气温上升可能通过减少农业收入，使人们越来越难以转向非农生产；③机制分析表明，气温升高导致农业减产、农民收入下降，进而导致本地非农服务与商品的需求收缩，最终减少了非农就业机会。

本文的研究贡献主要在于以下两点：①考察了气候变化对劳动力配置的长期影响。现有文献主要基于短期天气波动识别气候对劳动力流动的影响，虽然具备因果识别优势，但难以反映个体在气候持续变化下的适应性行为，本文则利用印度长达六十年的面板数据，分析长期气温上升对农业与非农就业结构的影响。②揭示了气候变化的短期影响与长期影响存在本质差异。已有研究发现短期高温可能促使劳动力暂时退出农业，而本文发现，在长期升温背景下，农业劳动力占比反而显著上升，表明持续的气候压力可能抑制而非促进劳动力结构与经济结构转型。

数据来源与研究设计

1.数据来源

本文使用的数据涵盖五个方面：第一，基于印度1961–2011年六轮十年一度的人口普查数据，从“主要人口普查摘要”和“迁移”表中提取区级农业与非农业劳动力占比、城镇人口占比以及区内农村–城市男性迁移占比；其次，利用1987–2012年全国抽样调查中“就业与失业”和“消费支出”模块的个体与家庭数据，汇总计算地区层面的分行业就业比例及人均消费数据；第三，采用1900–2014年全球陆地月度气温与降水数据集，构建主要农作物生长季（6月至次年2月）的十年平均气温与降水量；第四，基础设施与农业产量数据来自“南亚村庄动态”项目，包括1970年的地区道路总长以及1966–2010年的年度作物产量；最后，银行信贷数据来源于1972年印度储备银行发布的《基础统计报告》，通过地区银行信贷总额计算人均信贷水平，并按中位数划分高/低信贷地区。如图1所示，本文使用热力图展示上述信息的空间分布差异。

2.研究设计

（1）固定效应模型

为估计气候对结构转型和城市化的影响，本文构建如下回归模型：

其中，代表地区j、州s、区域r在年份t的核心结果变量，包括农业劳动力占比、非农业劳动力占比、城镇人口占比、农村–城市男性迁移占比；和分别表示在第t年之前十年，j地区农业生长季的平均气温和平均降水量；为地区固定效应；为年份固定效应；为区域-年份固定效应；为随机误差项。为处理地区内可能存在的时间序列相关性，本文将标准误聚类到区县层面。

（2）长期差分模型

为进一步分析气候变化的长期影响，本文借鉴伯克、埃默里克（2016）的方法，构建长期差分回归模型：

其中，代表1961-1981年与1991-2011年两个时期核心结果变量的对数差值，具体计算方式为1991-2011年的结果变量均值减去 1961-1981 年的结果变量均值；和分别为同期弄作为生长季平均气温和降水量的差值；为区域固定效应；为随机误差项。β_LD和γ_LD表示相较于1961-1981年，j地区1991-2011年平均气温与降水量变化对结果变量的影响。

由于每个观测值都是地区在两个时期的差异，地区层面不随时间变化的因素被差分消除。要得到系数β_LD和γ_LD的无偏估计，还需满足以下条件：两个时期之间气温和降水量的变化，与同时影响劳动力再配置的时间趋势不相关。本文认为，在控制区域固定效应后，地区层面长期气候变量主要由地理和大气环流等自然因素驱动，因而可近似视为外生冲击，满足上述识别条件。

气候变化的中期影响与长期影响

1.基于固定效应模型的的中期影响分析

本文首先考察了气温上升对劳动力配置的中期影响。表2第1-2列显示，平均气温上升对农业劳动力占比有显著正向影响。气温每升高1℃，农业劳动力占比增加17%。同时，十年期降水量增加可能对农业劳动力占比产生负向影响，但纳入区域-年份固定效应后，该影响在统计上不再显著，且降水量对农业劳动力占比的影响程度远小于气温。第3-4列显示，平均气温上升对非农业劳动力占比有显著负向影响：气温每升高1℃，非农业劳动力占比下降8.2%；而十年期降水量增加对非农业劳动力占比无显著影响。第5-6列显示，平均气温上升对城市化率无显著影响。第7-8列显示，平均气温上升对区域内的农村-城市迁移率也没有显著影响。

2.基于长期差分模型的长期影响分析

表3呈现了基于长期差分模型的估计结果，展示了气温和降水量对四个核心结果变量的影响。总体而言，长期差分模型系数的符号与面板模型一致，控制区域固定效应后，1961-1981年至1991-2011年气温升幅更大的地区，其农业劳动力占比更高、非农业劳动力占比更低，且两种效应均在1%水平上显著。重要的是，对于这两个结果变量，长期差分模型的系数绝对值均大于面板模型。这表明气温上升的不利影响会持续加剧，中期内气温上升对结构转型产生不利影响，而气温长期持续上升会导致这种不利影响进一步积累放大。

机制分析

本文进一步讨论了气温上升对劳动力配置的影响机制，研究发现本地需求效应是主导机制。具体而言，气温上升首先抑制农业生产率，导致农民收入下降（如表B5所示），进而压缩对本地非农业商品和服务的需求，最终减少非农业劳动力需求，使农业劳动力占比上升、非农业劳动力占比下降。如表5所示，Panel A显示气温上升对家庭总消费、食品消费、非食品消费均产生显著负向影响，说明升温导致农业生产率下降后，农民收入减少，进而减少了家庭各类消费需求；Panel B则进一步验证需求传导的针对性，气温上升仅对非农业部门中的服务业就业占比有显著负向影响，对建筑业、制造业无显著影响，这是因为服务业多为本地供给，其需求收缩直接导致就业减少，而制造业、建筑业可能受跨区域贸易或其他外部需求缓冲，未受本地需求收缩的显著冲击。

结论

本文关注长期气候变化如何影响发展中国家的劳动力配置与结构转型，使用印度1961–2011年288个地区的面板数据，研究发现：气温上升对结构转型产生了显著的抑制作用，且这种影响随时间推移而强化。具体而言，十年平均气温每升高1°C，会导致农业劳动力份额增加17%，非农劳动力份额下降8.2%。更重要的是，长期差分模型的估计系数显著大于面板模型，表明长期气候变暖的负面影响不仅未被适应性行为所抵消，反而呈现出加剧态势。机制分析表明，气温上升首先降低农业产出与农民收入，进而使得本地非农商品与服务的需求收缩，最终导致非农就业机会减少。

本研究有效衔接了气候变化与资源配置两支文献，为理解气候变化如何通过扭曲要素再配置、影响经济增长提供了实证证据。本文认为持续的气温上升将农业劳动力锁定在农业部门中，后续研究可以考虑将这一影响拓展延伸至个体的健康结果。首先，发展中国家的农业生产本身是受高温影响较为严重的职业之一，这意味着农业劳动力会更长期、更频繁地暴露于热应激、农药、工伤等职业危害中。其次，收入增长停滞或下降可能导致农业劳动力难以获取营养食品、洁净水源、优质医疗服务和良好居住条件。因此，后续研究可结合个体健康信息，实证检验长期气候趋势是否通过职业固化和收入降低两条渠道加剧健康不平等，为构建具备气候韧性的公共卫生系统提供理论与实证证据。

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