保护区对贫困的影响:来自智利的证据

在本文中，我们估计了1982年至2002年智利保护区与贫困之间的因果关系。智利是承诺到2030年保护地球30%面积的国家联盟的一员;这一决定意味着增加该国保护区的数量。这一决定的结果是，关于保护区对经济和社会的潜在影响的全国辩论日益激烈。通过估计保护区对贫困的因果影响，我们的目标是为智利的这场辩论做出贡献。我们使用面板数据和准实验方法来估计因果效应。我们发现，建立一个覆盖单位陆地面积至少17%的保护区，会使贫困指数降低0.216个标准差。这个结果对任意的实现选择不敏感。此外，我们还表明，这种影响是由巴塔哥尼亚地区驱动的，该地区是智利在本研究期间新建保护区最多的地区。除了展示保护区对社会的好处之外，我们希望这里提出的研究结果也可以用来吸引新的投资和财政支持，以帮助智利目前资金不足的保护区。

学术界就保护区是减少还是增加贫困展开了激烈的辩论。1，2，3.，4］．保护区可提供生态系统服务，促进旅游业和其他娱乐活动，并改善偏远地区的基础设施[5，6，7，8］．这些潜在的好处可以为这些地区周围的弱势社区带来更高的收入和更好的生活质量。但保护区的建立也伴随着强制驱逐、限制当地社区使用自然资源以及其他对采掘活动的限制[9，10，11，12］．这些负面影响的可能性促使澳大利亚、德国、泰国和美国等国家反对建立保护区。13，14］．

鉴于智利支持到2030年保护地球至少30%的全球努力，这场辩论在该国尤其重要。然而，这场争论的答案远非明确:研究调查表明，保护区周围的社区认为这些地区既改善了福祉，也损害了福祉(不仅通过贫困水平衡量，还通过其他社会经济变量衡量)[15，16，17］．几项针对智利以外国家的研究发现，保护区的存在与高贫困水平之间存在相关性。18，19］．但这些研究未能证明这两个变量之间的因果关系[20.］．相反，他们可能抓住了这样一个事实，即保护区通常建立在高度贫困的地区。其他研究也发现了保护区在其他国家的减贫效果，但尚不清楚这些结果是否可以外推到智利的情况[21，22，23］．

除了实证争论之外，关于保护区与扶贫之间关系的理论讨论也在持续进行。争论更集中在保护区的目的上。一方面，一些保育人士认为，保护区应用于保育自然，而不应被要求为社会提供社会经济效益，至少不应直接为社会带来效益[24］．另一方面，一些人认为保护区和贫困是交织在一起的。鉴于这种情况，保护区不仅应保护自然，而且应被用作促进当地社区福祉(包括减轻贫困)的工具[25］．在这两种观点之间，还有一种观点认为，保护区主要应用于保护自然，但各国政府以及国际和国家非政府机构应努力保证当地社区不会因保护区的建立而受到负面(和不成比例的)影响[26］．

文献中存在的这种混合证据和正在进行的辩论表明，需要对这一主题进行更多的研究。在这篇论文中，我们通过估计智利保护区和贫困之间的因果关系，为经验文献做出了贡献。我们使用1982年至2002年的人口普查数据，采用了差异中差异的计量经济学设计。这个时间范围是根据数据的可用性确定的。我们的因变量是一个贫困指数，该指数基于家庭是否有电、自来水和冰箱等问题。在这里，贫困被理解为一个多维变量，而不是收入的衡量标准。具体到计量经济学方法，差异中的差异设计比位置的横断面比较更可信，因为它排除了可能与保护区相关的内在特征的影响，即使这些特征没有被研究人员观察到(例如，保护区可能位于基础设施有限的地区，土壤质量不太适合农业，或学校较差的地区)。它也比没有对照组的时间序列分析更好，因为它考虑到了与保护区无关的趋势，比如随着时间的推移，由于更高的教育成就和经济增长而减少的贫困。

除了有助于实证辩论之外，我们希望这种类型的研究可以帮助CONAF(智利国家森林公司)等机构为保护区提供理由，并支持国家政府提供更多资金。最重要的假设是，如果我们能够证明保护区有助于减轻贫困，那么决策者可能会认为支持保护区是一项明智的投资，因为它们保护了自然，并对当地社区产生了积极影响。目前，智利是世界上生物多样性保护资金最不足的十个国家之一[27]智利只有12%的保护区得到有效管理[28，29］．

智利的保护区覆盖了大约20%的陆地和40%的海洋总面积。在受保护的土地范围内，约87%位于巴塔哥尼亚地区(图。1及表S1在附加材料文件中)，是南半球重要的荒野地区[30.］．自1990年以来，智利的贫困率一直在下降[31］．智利政府在2017年进行的上一项关于贫困的调查(不受冠状病毒影响)——Casen 2017——显示，2006年至2017年，农村和城市地区的贫困人口分别减少了约35和18个百分点[32，33］．然而，尽管这项调查很重要，但由于巴塔哥尼亚地区难以进入位于巴塔哥尼亚的市政当局，一些重要地区被排除在CASEN之外(表S .)2在附加材料文件)。鉴于巴塔哥尼亚地区对我们研究保护区的重要性，我们使用人口普查数据创建了自己的贫困指数。

数据来自智利国家统计局(INE是西班牙语的首字母缩写)，但我们从IPUMS-International [34］．这些年来，进行人口普查的方法有所改变，边界亦有所改变。IPUMS针对这些变化进行调整，从而更容易进行分析。在本研究期间，IPUMS提供了1982年、1992年和2002年的数据，这与本研究的时间段相对应。分析单元称为geolev2。数据是在第三个主要行政单位组织的——在智利的例子中，是市政当局。但是，为了考虑人口普查年份的边界变化，IPUMS对变量进行了空间协调。我们每年总共有178个单元。

表格1显示了用于创建贫困指数的人口普查调查中的五个家庭特征。我们测试了一些传统上在文献中用来衡量贫困的其他常见变量，如获得热水、计算机和汽车的机会，但由于大量数据缺失(特别是1982年的数据)，因此失去了观察效果，我们决定不使用它们。

一旦定义了用于贫困指数的家庭特征，我们就会使用主成分法将这些特征结合起来，并创建指数[35］．这种方法通过线性组合变量来降低数据集的维数。线性组合的结果变量被命名为组件，并将变化存储在数据集中。第一个分量变异最大(信息值最高)，最后一个分量变异最小。在本研究中，我们将贫困指数定义为第一个分量。在我们的例子中，这个分量占数据集中全部方差的64%。此外，对第一个成分的分析表明，变量遵循相同的方向，同样重要。话虽如此，最贫穷的单位是那些家庭平均缺乏电力和自来水等基本需求的单位1)．指数越高，单位就越穷。

因为贫困单位没有自然的度量标准，它的解释并不明显。为了克服这一点，我们将变量标准化，方法是减去每个观察值的平均值，然后除以样本标准差。现在的解释是基于一个标准差(在最初的贫困测量中相当于1.39)。

计量经济学模型

在这项研究中，保护区包括自然纪念碑、国家公园和国家保护区。这些是由SNASPE管理的区域。为了确定保护区对贫困的影响，我们使用了差异中差异的方法。该方法通过比较两组之间(治疗组和对照组)随时间的变化来评估干预的影响。

这里的干预措施定义为保护至少17%的地面单位。这一门槛基于《生物多样性公约》爱知生物多样性目标，即到2020年保护至少17%的土地和10%的海洋。阈值的定义基于[36]但这里使用的百分比是不同的，以考虑目标的更新。我们通过将此阈值更改为其他规范中的10%和30%来进行一些敏感性分析。这一更高的门槛反映了《生物多样性公约》提出的到2030年保护地球30%面积的建议[37］．

根据干预的定义，我们将治疗组定义为至少有17%的陆地面积受到保护的单位。对照组由小于受保护阈值的单元组成。在这两种定义下，实验组和对照组的单位在三个时期(1982年、1992年和2002年)不一定相同。例如，在对照组中，除了在整个研究期间受到保护的陆地面积小于17%的单位外，我们也有一些最初受到保护的面积百分比较低的单位，但在某个时间点，例如，在1993年至2001年之间，受到保护的百分比增加到或超过17%。这意味着在1982年和1992年，这些单位将属于对照组，但在2002年，它们将属于治疗组。

为了获得因果效应，差异中的差异估计器比较了同一时期处理单元的平均贫困变化与控制单元的平均变化。该识别策略通过具有单位固定效应和时间固定效应的面板回归模型来实现。关键的确定假设是，在没有新的保护区的情况下，所有单位的贫困指数趋势将是相同的[38］．

让\ ({y} _{它}\)是统一的贫困指数我\ \ ()和年\ \ (t)．兴趣模型为:

在哪里(\ D{} _{它}\)在该单元至少有17%的面积受到保护的情况下，二进制变量是否等于1\ \ (t)否则为零。估计的系数(\ D{} _{它}\)变量恢复被处理单位的平均处理效果。

时变控制\ ({x} _{它}\)是以单位为单位的总体规模的对数吗我\ \ ()年\ \ (t)，旨在记录其他导致社会经济发展的特定单位事件[39］．包含这个控制是一种保守的方法。如果保护区引起人口变化，而人口变化与贫困变化同时发生，那么这种控制措施可能会吸收部分因果效应。我们将其纳入是为了增加这样一种可能性，即如果保护区和贫困之间恢复了统计上的显著影响，则它反映了因果关系。

考虑到智利的大多数保护区都位于巴塔哥尼亚，人们可能会想，与智利其他地区的保护区相比，该地区的保护区对贫困的影响是否不同。为了验证这个假设，我们运行了一个替代模型，在这个模型中，我们将感兴趣的二进制变量相互作用，(\ D{} _{它}\)，使用一个名为Patagonia的二进制变量，如果单元位于Patagonia，则等于1，否则为0。这里我们将智利巴塔哥尼亚定义为从洛杉矶拉各斯地区(市Puyehue，San Pablo,圣胡安德拉科斯塔)曼加兰尼斯Antártica智利地区。

作为最后一步，为了获得更多关于保护区对减少贫困的重要性的信息，我们将兴趣解释变量改为每个单元中受保护面积的比例。除了不需要设置阈值外，这一变化还允许我们在受保护金额变化1%的情况下估算贫困指数的变化。与主模型一样，我们将这个新变量与单元的位置相互作用，以评估巴塔哥尼亚地区内外保护区影响之间的差异。然而，与主要模型不同的是，这个替代规范假设保护区与贫困之间存在线性关系。换句话说，它假设保护区对贫困的影响与保护区在每个单位中的份额成正比。

与其他研究保护区与贫困之间关系的研究人员相似[22，33]，我们发现处理组(至少有17%的陆地面积受到保护)的平均贫困水平高于对照组。数字2结果表明，在1982年、1992年和2002年，有保护区的行政单位的贫困指数分别高出73%、79%和33%。虽然这一结果意味着两个相关变量之间存在正相关关系，但并不意味着因果关系。确定的相关性仅仅表明，保护区和贫困在1982年至2002年间向同一方向移动，但这并不意味着保护区导致了贫困指数的变化。其他因素(例如，保护区的位置)可能会影响这两个变量并使估计产生偏差。

基于上述识别策略，我们能够估计智利保护区对贫困的因果影响。表格2显示主要结果。第1列显示，在受保护面积至少为17%的单位中，贫困指数比受保护面积低于17%的单位低0.216个标准差。该结果在0.1水平上是显著的，并且对两个不同的阈值(分别为10%和30%)具有鲁棒性(列2和列3)。第4列显示了我们在感兴趣的二进制变量和单元位置(是否在巴塔哥尼亚)之间进行交互的模型的结果。我们发现Patagonia的治疗效果明显更强，在0.01水平上，这一结果具有统计学意义。一旦我们将相互作用变量添加到模型中，巴塔哥尼亚以外地区的治疗效果下降到只有0.05个标准差，在统计学上与零无异。这一结果表明，保护区具有相当大的减贫效果，但仅在巴塔哥尼亚。

虽然我们还没有一个结论性的答案来解释这种异质性。一种假设是，巴塔哥尼亚地区更贫穷，保护区对贫困地区的影响更大。另一种可能的解释是，巴塔哥尼亚的保护区与其他地区的保护区有本质上的不同。需要更多的研究来调查这种差异的来源。表的年代4附加材料文件中显示了额外的稳健性结果。

表格3.显示结果考虑的派系的单位的面积，被保护作为解释变量的兴趣。第1列显示，受保护地区比例每增加1%，贫困指数就会降低0.01个标准差。虽然响应的方向是负的，而且震级与我们首选的规范很好地吻合，但在0.1水平上，系数在统计上并不显著。第2列还表明，我们无法拒绝原假设，即保护区不影响0.1的贫困。的水平。此外，在该模型下，与巴塔哥尼亚处理效果相关的系数在统计学上不显著。需要进一步的研究来更好地理解在主要模型和这个替代规范下获得的不同结果。一个可能的解释是，在替代模型中，保护区的大小与贫困之间存在很强的线性假设。

我们的发现在两个主要方面证实了文献中的其他研究。首先，我们为保护区和贫困之间存在正相关关系提供了经验证据。简单比较治疗单位与对照组单位的贫困指数，可以看出治疗单位的贫困程度较低。事实上，几乎90%的保护区都位于巴塔哥尼亚地区——智利最贫穷的地区[40］．其次，使用准实验方法，我们证明了保护区可以减轻贫困。其他研究在其他国家也发现了类似的结果。然而，在文献中发现的因果效应的大小之间进行比较是困难的，因为用于定义和量化贫困的指标在每项研究中往往是不同的。

在未来的研究方面，我们重点介绍了两个方面。首先，需要更好地理解为什么这项研究的结果是由巴塔哥尼亚地区驱动的。第二，确定保护区影响智利贫困的渠道的重要性。下面我们将根据这一主题的文献对第二点进行初步讨论。

例如，在哥斯达黎加，通过建立保护区实现的减贫总额中，旅游和娱乐服务贡献了近三分之二。其余百分比是由于除旅游业外，基础设施和其他生态系统服务的改善[7］．

在智利的案例中，旅游业似乎也发挥了重要作用。2019年，近350万人参观了智利至少一个保护区[41］．这一数字约占同年访问智利的游客总数的78% [42］．从2006年到2016年，游客创造的收入(有助于缓解贫困的主要因素之一)在十年间每年增长约7.3% [43］．

在巴塔哥尼亚地区——保护区数量最多的地区——2018年游客人数约为42万人[44］．然而，这个总数可能被低估了，因为没有该地区所有保护区的数据(例如，Pumalín道格拉斯·汤普金斯国家公园)。我们还注意到，参观保护区的游客人数差异很大。例如，托雷斯德尔潘恩国家公园占巴塔哥尼亚保护区的69%。这种差异可能会导致生活在保护区附近的人口之间的利益分配不平等。在这一点上，一个强有力的国家和区域社会和政治框架对于确保保护区成功地促进减贫同样重要[45］．

保护区减少当地贫困的另一个可能途径是基础设施[7，35］．为了鼓励偏远地区的旅游业，国家和地区政府倾向于改善当地的基础设施，如道路和输电线路。虽然我们没有关于巴塔哥尼亚与外部之间的连接差异的数据，但文献表明智利具有良好的连接。例如，在公路连通性方面，以连接10个或更多最大城市的平均速度和直线度来衡量，智利是拉丁美洲和加勒比地区最好的国家之一[46］．在南部地区(巴塔哥尼亚)和该国其他地区之间的连接方面，“主要的垂直南北高速公路(5号公路)和连接主要城市的大多数横向动脉已经建成”[47］．

理想情况下，我们希望在我们的模型中控制道路改善的年份。但是，没有找到1982年、1992年和2002年道路网络的数据。如果我们假设在有新保护区的地区，连通性大多得到了改善，那么不包括这个混杂变量——连通性——与保护区变量相关的影响可能是有偏差的。然而，偏差的方向并非微不足道。一方面，道路减少了运输成本和旅行时间。这些削减往往会增加流动性和改善就业机会，从而减少该地区的贫困。另一方面，道路提高了竞争力。因此，当地(以及规模较小的)生产商可能会受到国内和国际产品更便宜的影响。如果是这样的话，对贫困的影响将是积极的(即，贫困将增加)。需要更多的研究来了解基础设施对当地经济的影响，尤其是在最初与世隔绝的地方。

研究的局限性

这项研究有一些潜在的局限性。首先，贫困指数只包括用于创建多维贫困衡量标准的最常见变量的一个子集。在这项研究中，所有变量都与生活水平有关(例如，电力和卫生)。因此，我们没有捕捉到保护区对健康和教育的影响，这是在创建贫困指数时传统上要考虑的两个方面。其次，样本量不是很大，只有三个时间段。这种限制影响了估计因果效应的精确程度。第三，虽然我们发现结果是由巴塔哥尼亚地区的保护区驱动的，但我们在数据集中没有足够的信息来理解这一结果。

本文估计了智利保护区和贫困之间的因果关系。我们使用1982年至2002年的人口普查数据，采用了差异中差异的计量经济学设计。我们发现保护区减少贫困作为一个多维指数衡量。使用我们首选的规范，我们表明，建立一个覆盖至少17%领土行政单位的保护区会使贫困指数降低0.216个标准差。我们强调，这一影响来自巴塔哥尼亚地区，这是智利新保护区数量最多的地区。需要进一步的研究来更好地理解和量化智利保护区减少贫困的所有可能机制，并充分解决所有可能的混淆变量(例如基础设施)，否则可能会使结果产生偏差。数据限制可能是智利的一个瓶颈，这对政府机构投资未来的数据收集很重要。

除了为文献作贡献外，我们希望智利政府机构也可以利用这项研究的结果来证明增加保护区的国家预算是合理的。我们的研究提供的证据表明，保护区可能是经济和社会发展的明智投资。在撰写本文时，智利正就一部新宪法展开积极讨论。在讨论的议题中，我们强调保护区对智利人的重要性，以及为这些保护和娱乐区域提供资金的可能机制。

支持本研究结果的数据可从IPUMS国际和CONAF公开获得。在附加材料文件中，我们包括了一些基于从IPUMS和CONAF收集的数据的支持信息。

感谢Kevin He、Maximiliano Sepulveda、Peter Edwards和Claudia Aravena提供的重要见解和宝贵意见。我们还要感谢自然保育策略基金。最后，我们要感谢两位匿名的审稿人，他们在整个稿件中给出了相关的评论和有见地的建议。

皮尤慈善信托基金(资助号#33799)。

作者及隶属关系

1. 保育策略基金，阿卡塔，加州，美国

   泰国人Vilela

2. 玻利维亚拉巴斯保护战略基金

   Alfonso Malky Harb & Carla Mendizábal Vergara

贡献

作者对方法的设计、实施、结果的解释和本研究的写作做出了同样的贡献。所有作者都阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

对应到泰国人Vilela．

伦理批准并同意参与

不适用。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者宣称他们之间没有利益冲突。

出版商的注意

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