文献阅读 | 环境变化与移民研究：基于Meta分析的国家层级研究

题目

A meta-analysis of country-level studies on environmental change and migration

作者

Roman Hoffmann, Anna Dimitrova, Raya Muttarak, Jesus Crespo Cuaresma, Jonas Peisker

期刊

Nature Climate Change

时间

2020年9月

一作

单位

Vienna Institute of Demography/ Austrian Academy of Sciences, Wittgenstein Centre for Demography and Global Human Capital (IIASA, OeAW, University of Vienna), Vienna, Austria

链接

https://doi.org/10.1038/s41558-020-0898-6

研究背景

在国际讨论中，气候变化对全球移民的潜在影响是一个非常突出的问题。近年来发生的大规模移民事件，如2015年的叙利亚难民危机和2018年中美洲到美国的“移民大篷车”都部分归因于这些国家经历的严重干旱。在世界其他地区也不难观察到，环境条件的变化与随后的移民之间可能存在关系。环境因素在多大程度上助长了经济、社会和政治危机，并影响了移民，是一个值得讨论的问题。

如果不利气候条件会推动移民的假设是正确的，那么可以预计，如果全球平均气温上升2℃或更高，将导致未来该地区的移民流量大幅增加。在过去十年，侧重于气候和环境等移民驱动因素的实证研究数量显著增加。然而，目前这些因素对移民方向和程度的影响还未达成共识。在一些研究中，发现环境变化会推动人类移民的增加，而在另一些研究中，则没有发现这种影响。现有证据的异质性阻碍了应对未来环境变化和全球移民流动增加的政策努力。

研究方法

本研究使用了Meta分析方法，综合了2006年至2019年间发表的30篇科学论文的结果，定量分析了不同环境因素对移民的影响。研究专注于宏观分析，利用国家层面的纵向数据，以及国家间和时间上的差异来估计环境因素对移民的影响。经过仔细考虑,本研究将关注重点聚焦在影响范围较为广泛的环境驱动因素（温度变化、降雨异常和强风暴）上。

从30个选定的研究（n=30）及其模型中，本研究总共提取了1803个个体环境因素与迁移之间关系的效应估计（k）。在分析中，每个模型估计值代表一个单独的观察值。研究使用所考虑的每个环境和迁移变量的分布信息，对于估计值进行了标准化，实现了更强的可比性。标准化效应显示的是相应环境因素的一个标准差变化所对应的标准偏差迁移的估计变化。Meta分析采用了一种探索性的方法，旨在揭示环境中的模式——由现有研究池估计的迁移关系，分析实证结果中异质性的驱动因素。

（图1  初步定量研究环境因素与移民之间的关系）

研究结果

研究的总体结果表明，环境因素的变化终将导致人口迁移增加。但是，面对不同的环境要素，人口迁移的响应和变动程度往往有所不同。研究指出，气温变化相对于降水量变化对人口迁移的影响力往往更大，并且不同的环境要素之间也可能存在相互的作用。

此外，本文依据环境变化和人口迁移模型进行预测：预计高收入国家的环境移徙水平相对较低，特别是在欧洲和北美。在南亚和东南亚的一些低收入国家，环境迁徙受到限制、水平很低，主要原因是这些地方的收入较低，且农业部门相对较小。由于环境变化风险增大，加之对农业依赖度高，拉美、加勒比地区和撒哈拉以南非洲的部分国家未来将成为人口迁移的热点区域。

（图2  预测世界范围内环境带来的人口迁移）

研究结论

随着时间的推移，各国环境因素与移民之间的关系并不是确定和独特的，因为不同经济和社会政治背景下的研究结果具有异质性。虽然环境条件本身很少是唯一的驱动因素，但也是影响移徙的众多因素之一。不同形式的环境危害对居民生存有不同的影响，因此可能扩大或抑制移民。更系统地理解这种异质性的根本原因应该是未来实证研究的主要重点。值得说明的是，经济资源在调节环境和移民关系方面发挥着重要作用。

编辑：龙治锦

排版：江琴

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