Kurzfassung
Höhere Temperaturen können die Arbeitsproduktivität, die Arbeitszeiten und das Arbeitseinkommen verringern. Die Auswirkungen der Hitze sind wahrscheinlich eine gemeinsame Folge sowohl der Exposition als auch der Anfälligkeit. Hier untersuchen wir die Auswirkungen der Hitze auf das Arbeitseinkommen in den USA, wobei wir den regionalen Wohlstand als Stellvertreter für die Anfälligkeit verwenden. Wir stellen fest, dass ein zusätzlicher Tag über 32 °C (90 °F) die jährliche Lohnsumme um 0,04 % senkt, was 2,1 % des durchschnittlichen Wocheneinkommens entspricht. Die Berücksichtigung der Luftfeuchtigkeit führt zu etwas genaueren Schätzungen. Wenn man den Wohlstand durch Dividendenzahlungen ersetzt, stellt man fest, dass die Auswirkungen der Hitze in Bezirken mit einem höheren durchschnittlichen Wohlstand geringer sind. Die Temperaturprognosen für 2040-50 deuten darauf hin, dass die Auswirkungen auf die Einkommen in den US-Bezirken des reichsten Dezils um 95 % geringer sein könnten als in den ärmsten. Die Berücksichtigung der länderinternen Verteilung der Anfälligkeit für den Klimawandel zusätzlich zur Exposition könnte die geschätzten länderinternen Unterschiede zwischen den Reichen und Armen bei den Einkommensverlusten durch den Klimawandel erheblich verändern.
Einleitung
Ob der Klimawandel den Armen generell mehr schadet als den Reichen – und wenn ja, warum – ist eine wichtige ungelöste Frage. Die Berücksichtigung von Verteilungskonsequenzen ist wichtig, um die Gesamtwohlfahrtsauswirkungen des Klimaschutzes [1] abzuschätzen und um zu verstehen, welche potenziellen Formen der Klimaanpassung [2] die Auswirkungen am gerechtesten reduzieren könnten. Viele der integrierten Bewertungsmodelle, die zur Abschätzung von Klimaschäden verwendet werden, sind entweder von einem repräsentativen globalen Akteur ausgegangen oder haben die Heterogenität der Schäden über Regionen oder Länder hinweg charakterisiert [3], obwohl die Berücksichtigung der Heterogenität innerhalb von Regionen und Ländern die impliziten sozialen Kosten von Kohlenstoff erheblich beeinflussen kann [4]. Nur wenige Studien haben bisher die potenziellen Verteilungsfolgen des Klimawandels innerhalb von Ländern abgeschätzt [5, 6].
Hier zeigen wir, dass die Exposition gegenüber erhöhten Temperaturen das Arbeitseinkommen verringert und messen, wie diese Auswirkungen je nach Schätzungen des lokalen Wohlstands in den einzelnen Bezirken der USA variieren. Wir stellen fest, dass die Auswirkungen entlang der geschätzten Wohlstandsverteilung erheblich variieren (Abbildung 1(a)). Unsere Analyse kann zwar die Mechanismen, die zu der Heterogenität der Schäden führen, nicht aufklären, aber sie deutet darauf hin, dass, wenn zwei Regionen jeweils einen zusätzlichen heißen Tag erleben, der negative Effekt dieses heißen Tages auf das Arbeitseinkommen in der ärmeren Region im Durchschnitt wahrscheinlich größer ist. Daher kann es für die Klimapolitik wichtig sein, die Heterogenität der Auswirkungen innerhalb eines Landes zu berücksichtigen.
Es ist seit langem bekannt, dass relative Schäden durch Umweltgefahren, darunter der Klimawandel, als Funktion der relativen Exposition und Anfälligkeit charakterisiert werden können [7, 8], wobei sich die Exposition auf das Ausmaß eines Temperaturschocks (oder eines anderen Schocks) und die Anfälligkeit auf Faktoren wie die Qualität des Wohnungsbestands bezieht, die die Beziehung zwischen diesem Temperaturschock und der tatsächlichen Temperaturbelastung und dem Wohlstand vermitteln:
Die Literatur legt nahe, dass beide Faktoren dazu führen können, dass der Klimawandel den Armen mehr schadet als den Reichen. Auf Länderebene kann die Exposition höher sein, weil beispielsweise ärmere Länder bei einem bestimmten Anstieg der globalen Temperaturen wahrscheinlich mehr extrem heiße Tage erleben [9]. Die Anfälligkeit ist zum Beispiel höher, wenn ärmere Länder stärker von der Landwirtschaft abhängig sind, die sehr empfindlich auf das Klima reagiert [10-12], oder weniger Ressourcen für Anpassungsinvestitionen wie Klimaanlagen zur Verfügung haben [13, 14].
Während länderübergreifende Studien zu Temperatur und Wirtschaftsleistung zeigen, dass die Produktion ärmerer Länder anfälliger für Hitze ist [15-17], untersuchen nur wenige Studien, wie sich die Verteilung von Exposition und Anfälligkeit innerhalb eines Landes auf die Schätzungen der Auswirkungen von Hitze auswirkt. Eine bestehende Studie, die untersucht, wie die marginalen Auswirkungen der Hitze je nach Wohlstand variieren, legt nahe, dass die marginalen Auswirkungen der Hitze auf das Pro-Kopf-BIP je nach Wohlstandsniveau nicht wesentlich variieren, dass aber weniger wohlhabende Gebiete hohen Temperaturen stärker ausgesetzt sind [6]. Andere Arbeiten haben sich allein auf diesen Unterschied in der erwarteten Erwärmung gestützt – d. h. auf die Tatsache, dass eine bestimmte Einheit des globalen Klimawandels in einigen Gebieten zu einer größeren Zunahme gefährlich heißer Tage führt als in anderen -, um erhebliche Verteilungsfolgen zu dokumentieren [3, 18]. Wie wir oben dargelegt haben, wird bei einer ausschließlichen Betrachtung der Auswirkungen von Unterschieden in der Exposition über die Einkommensverteilung hinweg der Beitrag ignoriert, den Unterschiede in der Anfälligkeit zur Verschärfung der Verteilungsfolgen des Klimawandels leisten können.
Es ist unklar, wie die Berücksichtigung sowohl der Anfälligkeit als auch der Exposition diese Verteilungsfolgen innerhalb eines Landes verändern kann, insbesondere im Hinblick auf die Auswirkungen auf das Arbeitseinkommen. Die Erkenntnisse im Zusammenhang mit den Auswirkungen auf die Gesundheit und das Humankapital deuten darauf hin, dass die Anfälligkeit innerhalb der Länder erheblich variieren kann [19, 20]. In vielen Teilen der Welt variieren die Ausgangslage und die prognostizierten Veränderungen der Exposition auch innerhalb der Länder erheblich. Regressive Auswirkungen innerhalb der Länder können durch Unterschiede in der Exposition bedingt sein, da Marktkräfte wie die Wohnungssortierung [21] dazu führen, dass die Armen an Orten leben, die der Erwärmung stärker ausgesetzt sind [22]. Die Armen können aber auch aufgrund von Faktoren wie Wohnqualität, Gesundheit oder der Zeit, die sie bei der Arbeit im Freien verbringen, anfälliger sein, die in der Regel mit Armut korrelieren. Andererseits ist es möglich, dass die Reichen einigen Klimaauswirkungen stärker ausgesetzt sind, z. B. Sachschäden aufgrund von Stürmen [3]. Die Gesamtauswirkungen des Klimawandels werden also durch die gemeinsame Verteilung von Exposition und Anfälligkeit über die Bevölkerung eines Landes bestimmt. Folglich reicht die Messung von Veränderungen in der Exposition nicht aus, um zu bestimmen, welche Bevölkerungsgruppen am stärksten von künftigen Klimaveränderungen betroffen sein werden.
Um die Heterogenität der hitzebedingten Einkommensveränderungen über eine Wohlstandsverteilung hinweg zu schätzen, kombinieren wir Lohnsummen- und Temperaturdaten auf Ebene der US-Counties [23] mit Pro-Kopf-Dividendenzahlungen. Dividendenzahlungen korrelieren in hohem Maße mit der Größe des zugrundeliegenden Aktienbesitzes und sind somit ein Indikator für den durchschnittlichen Wohlstand eines Bezirks [24]. Dies ermöglicht eine Schätzung der Korrelation zwischen dem durchschnittlichen Wohlstand in einem Bezirk und den marginalen Auswirkungen eines heißen Tages auf das Arbeitseinkommen. Da Wohlstand und Armutsniveau oft stark korreliert sind, können wir auch ein Gefälle zwischen dem Armutsniveau und den marginalen Auswirkungen eines heißen Tages schätzen.
Inwieweit könnte die Berücksichtigung der Anfälligkeit bei den Schätzungen der Klimaschäden von Bedeutung sein? Wir versuchen, die Bedeutung der gemeinsamen Berücksichtigung von Exposition und Anfälligkeit zu veranschaulichen, indem wir die Auswirkungen unserer Schätzungen im Kontext der prognostizierten Temperaturänderungen betrachten. Wir untersuchen, wie sich die Schätzungen der Lohnverluste in US-Bezirken mit hoher und niedriger Armut unter RCP6.0 ändern, wenn wir nur die Exposition gegenüber der Exposition und Anfälligkeit gemeinsam berücksichtigen. Wir zeigen auch, dass die räumliche Verteilung von Anfälligkeit und Temperaturexposition in den einzelnen Ländern sehr unterschiedlich sein kann. In den USA stellen wir zum Beispiel fest, dass Armut und Veränderungen in der Exposition gegenüber heißen Tagen positiv korreliert sind. Gebiete mit weniger Armut werden in Zukunft weniger heiße Tage erleben. Bei der Untersuchung von sechs Ländern, für die Daten zur Armut auf subnationaler Ebene vorliegen, stellen wir jedoch fest, dass in einigen Fällen die Armutsquoten und die Exposition antikorreliert sind. Gebiete mit geringerer Armut sind in einigen Ländern den gleichen oder mehr heißen Tagen ausgesetzt als ärmere Gebiete. Diese Unterschiede in der räumlichen Beziehung zwischen der Exposition und unseren Maßzahlen für die Anfälligkeit in den einzelnen Ländern machen deutlich, wie wichtig es ist, sowohl die Exposition als auch die Anfälligkeit zu berücksichtigen, wenn man die künftigen Schäden des Klimawandels abschätzen will. Geschieht dies nicht, können die Unterschiede in den Auswirkungen des Klimawandels über die Einkommensverteilung hinweg erheblich unterschätzt werden.
Die Auswirkungen der Hitze auf das Arbeitseinkommen
In den USA schätzten wir, dass ein zusätzlicher Tag mit Trockentemperaturen von mehr als 32 °C (90 °F) in allen US-Bezirken zwischen 1986 und 2011 die nicht-landwirtschaftliche Lohnsumme um 0,04 % verringert. Die Umgebungswärme wirkt sich auf die menschliche Leistungsfähigkeit aus, weil sie die Fähigkeit des Körpers verringert, sich selbst zu kühlen, indem er Wärme über die Haut ableitet [25]. Die Effizienz dieses Prozesses wird jedoch durch die kombinierte Wirkung von Hitze, Feuchtigkeit und Windgeschwindigkeit bestimmt [26]. In Übereinstimmung mit der tatsächlichen Auswirkung von Hitze, die mit der Luftfeuchtigkeit variiert, beobachten wir etwas größere Punktschätzungen (Abbildung 1), wenn wir die Luftfeuchtigkeit in unser Temperaturmaß in Form eines Hitzeindexes einbeziehen [27].
Das implizite Ausmaß ist eine Verringerung des durchschnittlichen Wochenlohns um ∼2,2 % pro Tag mit einer Temperatur von mehr als 32 °C (90 °F), obwohl wir anhand unserer Daten nicht feststellen können, ob diese Auswirkungen auf eine Verringerung des Arbeitsangebots, der Arbeitsproduktivität, der Arbeitsnachfrage, einen Anstieg der Unternehmenskosten oder eine Kombination aus all diesen Faktoren zurückzuführen sind. Da wir jährliche Temperaturschwankungen verwenden, sind diese Schätzungen ohne die innerjährlichen Anpassungen, einschließlich der intertemporalen Arbeitssubstitution, bei der Arbeitnehmer und Unternehmen versuchen können, Produktivitätsverluste während eines heißen Tages oder einer heißen Woche an einem kühleren Tag oder einer kühleren Woche innerhalb desselben Jahres auszugleichen. Wir dokumentieren keine signifikanten Auswirkungen der kalten Temperatur auf die Lohnsumme, obwohl die Schätzungen wesentlich unruhiger sind (siehe SI-Tabelle 1 (online verfügbar unter stacks.iop.org/ERC/3/095001/mmedia) und SI-Abbildung 1 für die vollständigen Ergebnisse).
Die marginalen Auswirkungen höherer Temperaturen auf das Einkommen sind in weniger wohlhabenden US-Bezirken negativer. Höhere Pro-Kopf-Dividenden korrelieren mit einer deutlichen Verringerung der marginalen Schäden eines zusätzlichen Tages mit 32 °C (90 °F), wobei sowohl die Trockentemperatur als auch der Hitzeindex verwendet werden. Um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass Dividendenzahlungen mechanisch mit Temperaturschocks korreliert sein können (z. B. wenn die Unternehmensgewinne durch die lokale Temperatur negativ beeinflusst werden und Aktienportfolios inländisch ausgerichtet sind), bevorzugen wir ein Maß für den Fünfjahresdurchschnitt der Dividenden und stellen fest, dass die Auswirkungen dieser Spezifikation robust sind (siehe SI-Tabelle 2 für alternative Maße der Dividenden). Eine Erhöhung der Pro-Kopf-Dividende von 0 auf 1.000 Dollar (etwas mehr als die durchschnittliche Dividende in unserer Stichprobe) verringert die Auswirkungen eines zusätzlichen Tages mit einer Temperatur von mehr als 32 °C (90 °F) um etwa drei Viertel.
Abbildung 2(a) zeigt, wie der marginale Einfluss variiert, wenn man sich in der beobachteten regionalen Wohlstandsverteilung nach unten bewegt (siehe SI-Abbildung 2 für Karten der Dividendenzahlungen in den USA im Zeitverlauf). Die negative Auswirkung eines Tages mit einer Temperatur von mehr als 32 °C (90 °F) auf die Lohnsumme bleibt bis etwa zum 90sten Perzentil der Verteilung bestehen. Dies deutet darauf hin, dass wohlhabendere Gebiete im Durchschnitt geringere marginale Kürzungen des Gesamteinkommens bei gleichem Anstieg der heißen Tage erfahren. Da wir nicht über Daten zu individuellem Einkommen und Vermögen verfügen, können wir nicht feststellen, ob die von uns dokumentierte Beziehung auf unterschiedliche Empfindlichkeiten zwischen reichen und armen Personen oder auf unterschiedliche Faktoren auf Stadtteilebene in reicheren und ärmeren Regionen oder auf beides zurückzuführen ist [28]. Wir glauben, dass dies ein wichtiger Bereich für zukünftige Forschung ist.
Unser Maß für den Wohlstand steht in engem Zusammenhang mit der Anzahl der in Armut lebenden Menschen in einem Gebiet. Abbildung 2(b) zeigt die marginalen Auswirkungen eines Tages mit einer Temperatur von mehr als 32 °C (90 °F) in den Bezirken, geordnet nach dem Anteil der Bevölkerung, der unter 200 % der US-Bundesarmutsgrenze lebt. Wir schätzen, dass der marginale Einfluss eines zusätzlichen heißen Tages auf die Lohnsumme in den Bezirken mit der höchsten Armutsquote ∼fünfmal so hoch ist wie in den Bezirken mit der niedrigsten Armutsquote. Obwohl wir die direkte Korrelation zwischen den Auswirkungen der Temperatur und der Armut im Laufe der Zeit nicht in der gleichen Weise wie bei den Dividenden schätzen können, weil die Armutsdaten nicht in ausreichender Häufigkeit zur Verfügung stehen, nehmen wir diese Ergebnisse als Hinweis auf ähnliche Unterschiede in der Anfälligkeit.
Schäden durch den prognostizierten Klimawandel in den USA
Zur Veranschaulichung nehmen wir die Projektionen der Trockentemperaturen unter dem Repräsentativen Konzentrationspfad (RCP) 6.0 und vergleichen die projizierten Jahresdurchschnittswerte von 2040-50 mit einer historischen Basislinie von 1986-2011. Zwischen 1986 und 2011 gab es in den USA im Durchschnitt 35 Tage mit Temperaturen von mehr als 32 °C (90 °F) pro Jahr. Unter RCP6.0 steigt diese Zahl auf 67 im Jahr 2040 und 75 im Jahr 2050. Werden keine weiteren Anpassungen vorgenommen, führt dies zu erheblichen Einkommenseinbußen, insbesondere in armen Bezirken. Der Gesamtrückgang der Lohnsumme im ärmsten Dezil der Landkreise wird von 2040-50 voraussichtlich etwa 4,8 % pro Jahr betragen, während im reichsten Dezil keine Auswirkungen zu erwarten sind (Tabelle 1). Arme Landkreise werden den Projektionen zufolge eine stärkere Erwärmung erfahren – bis 2050 werden sie mehr als doppelt so viele Tage mit Temperaturen über 32 °C erleben wie reiche Landkreise – und scheinen bei der Ausgangslage anfälliger für Hitze zu sein. Der Beitrag der höheren Anfälligkeit wird deutlich, wenn man die unbereinigten Lohnsummenverluste aus Tabelle 1 mit den bereinigten vergleicht, wobei letztere die Heterogenität der marginalen Schäden in den Bezirken nach historischen Armutsquoten berücksichtigen.
Tabelle 1: Durchschnittliche jährliche US-Arbeitsmarktverluste 2040-50.
Abbildung 3 veranschaulicht die Ergebnisse von Tabelle 1 grafisch. Bezirke mit einem höheren Anteil der Bevölkerung, die unter der Armutsgrenze lebt, werden mehr heiße Tage erleben als Bezirke mit einem geringeren Bevölkerungsanteil unter der Armutsgrenze (Exposition). Sie scheinen auch anfälliger zu sein, d. h. die Grenzschäden eines bestimmten Temperaturanstiegs scheinen in Bezirken mit höherer Armut im Durchschnitt größer zu sein, obwohl viele arme Bezirke in bereits heißeren Teilen des Landes liegen, wo man ein höheres Maß an Anpassung erwarten könnte. Abbildung 3(a) zeigt den durchschnittlichen jährlichen Lohnsummenverlust in Prozent von 2040-50 nach der durchschnittlichen Anzahl der Tage mit einer Temperatur von mehr als 32 °C (90 °F) in jedem Zentil. Die durchgezogene Linie, bereinigt um die Heterogenität nach Wohlstand, ist steiler als die nicht bereinigte, gestrichelte Linie, was darauf hindeutet, dass die Auswirkungen einer Erhöhung der Anzahl heißer Tage in den heißesten Gebieten unterschätzt werden, wenn nicht berücksichtigt wird, wie sich die Auswirkungen mit dem Wohlstandsniveau verändern. Abbildung 3(b) zeigt dieselben Tendenzen nach Armutszentilen aufgetragen. Auch hier überschätzt die ausschließliche Verwendung von Unterschieden in der Exposition (gestrichelte Linie) die prognostizierten Schäden bei niedrigen Armutsniveaus und unterschätzt sie bei hohen Armutsniveaus im Vergleich zu den bereinigten Verlusten (durchgezogene Linie).
Es sind einige Vorbehalte anzubringen. Unsere Projektionen sollen anschauliche Vergleiche der relativen Auswirkungen liefern, keine Vorhersagen über absolute Klimaschäden. Um die Analyse zu vereinfachen, halten wir die Armutsraten, den Wohlstand und die industrielle Zusammensetzung auf dem aktuellen Stand und gehen davon aus, dass die marginalen Auswirkungen in den nächsten drei Jahrzehnten gleich bleiben (d. h. wir berücksichtigen keine Anpassungen im Laufe der Zeit). Bei einer Konvergenz der Armutsquoten zwischen den Bezirken innerhalb der USA würden diese relativen Schätzungen zu hoch angesetzt sein. Wenn andererseits die Ungleichheit zwischen den Bezirken säkular ansteigt, könnten sie die Unterschiede zu niedrig darstellen. In unseren Daten sind die relativen Armutsquoten zwischen 1990 und 2010 stabil geblieben. Wenn jedoch das Wirtschaftswachstum ärmere Bezirke in die Lage versetzt, bis 2040-50 das gleiche Schutzniveau (Anpassung) zu erreichen, das reiche Gebiete heute aufweisen, könnten die von uns geschätzten Unterschiede ebenfalls überbewertet werden. Schließlich können die Auswirkungen auf das Einkommen aus einer Reihe von Gründen anders ausfallen als die Veränderungen in der Wohlfahrt: zum Beispiel, wenn die verringerte Lohnsumme auf ein geringeres Arbeitsangebot und mehr Freizeit zurückzuführen ist. Künftige Forschungsarbeiten sollten diese Ergebnisse weiter aufschlüsseln.
Globale Auswirkungen
Unsere Analyse deutet darauf hin, dass die Anfälligkeit für die negativen Auswirkungen der Hitze innerhalb der USA sehr unterschiedlich ist. Schätzungen der prognostizierten Schäden, die nur die Unterschiede in der Exposition berücksichtigen, scheinen die Unterschiede in den Auswirkungen zwischen den Reichen und den Armen zu unterschätzen. Dies könnte auch in anderen Ländern der Fall sein. In den USA scheinen Exposition und Anfälligkeit positiv miteinander korreliert zu sein: Gebiete, in denen eine größere Hitzeexposition zu erwarten ist, sind tendenziell auch anfälliger. Während die Theorie der Siedlungssortierung nach lokalen Annehmlichkeiten dies im Allgemeinen vermuten lässt [21, 22], könnten in einigen Ländern andere korrelierende Faktoren wie Unterschiede in den landwirtschaftlichen Erträgen oder die Nähe zu wertvollen Bodenschätzen oder Handelshäfen zu einem umgekehrten Muster der Sortierung führen.
Um zu verdeutlichen, wie wichtig es ist, Anfälligkeit und Exposition gemeinsam zu betrachten, sammeln wir Temperaturprognosen für 2040-2050 auf der Grundlage von RCP6.0 für sechs Länder (Indien, Indonesien, Mexiko, Marokko, Mosambik und Nigeria), für die subnationale Armutsraten von der Weltbank verfügbar sind. Anschließend messen wir den Unterschied in der projizierten Exposition zwischen Bezirken mit hoher und niedriger Armut in diesen Ländern. Die “Bezirke” unterscheiden sich hier von Land zu Land und entsprechen in allen Ländern außer Indonesien den “Verwaltungseinheiten 1”, in den USA wären dies die Bundesstaaten. In Indonesien liegen uns Armutsdaten auf der Ebene von “Admin 2” vor, was in den USA den Bezirken entsprechen würde.
Wir können diese erwarteten Unterschiede in der Exposition nach Armutsniveau mit unseren Messungen in den Vereinigten Staaten vergleichen, wo die Reichen 50 Tage weniger als 32 °C ausgesetzt sind als die Armen. In einigen Ländern wie Marokko und Indonesien scheinen die Gebiete mit geringer Armut (wohlhabender) stärker extremer Hitze ausgesetzt zu sein als die Gebiete mit hoher Armut (ärmer), obwohl es möglich ist, dass räumlich besser aufgelöste Daten dieses Muster umkehren würden (SI-Tabelle 3). In anderen Ländern, z. B. in Indien, geht die Kluft zwischen hoher und niedriger Armut in die gleiche Richtung, ist aber deutlich geringer als in den USA. Abbildung 4 zeigt die geografische Verteilung der erwarteten Hitzebelastung und der Armut in Indonesien, dem Land, für das wir die meisten geografisch aufgelösten Daten haben. Jakarta ist ein gutes Beispiel für die räumlichen Muster, die die Berücksichtigung der Anfälligkeit bei der Abschätzung künftiger Schäden durch den Klimawandel wichtig machen. Es wird erwartet, dass die Region um Jakarta im Vergleich zum Rest Indonesiens immer heißer wird, aber eine relativ niedrige Armutsquote aufweist. Betrachtet man nur die Exposition, würde man annehmen, dass Jakarta im Vergleich zu ärmeren, aber kühleren Regionen Indonesiens relativ größere Schäden durch die vom Klimawandel verursachte zunehmende Hitze erleiden würde. Dabei wird jedoch die Wahrscheinlichkeit außer Acht gelassen, dass die Bewohner Jakartas aufgrund ihres größeren Wohlstands besser in der Lage sind, die negativen Folgen der Hitze abzumildern als die Bewohner kühlerer, aber ärmerer Gebiete. Geht man nämlich von der heroischen Annahme aus, dass das von uns in den USA gemessene Gefälle der Auswirkungen zwischen Gebieten mit hoher und niedriger Armut in etwa dem in Indonesien entspricht, so vergrößert die Berücksichtigung der Anfälligkeit den Unterschied zwischen den Verlusten der Wohlhabenden und der Armen um 12,2 Prozentpunkte. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Besiedlungsmuster in Indonesien in der Vergangenheit dazu geführt haben, dass die heißesten Regionen Indonesiens – anders als beispielsweise in den USA – tendenziell reicher sind als der Durchschnitt.
Diese Untersuchung unterliegt zahlreichen Vorbehalten und Einschränkungen. Es ist unwahrscheinlich, dass sich die marginalen Schäden direkt von den USA auf andere Länder übertragen lassen, da die demografische und industrielle Zusammensetzung sehr unterschiedlich ist. Mit dieser Übung soll gezeigt werden, dass die Nichtberücksichtigung der unterschiedlichen Anfälligkeit zusätzlich zur unterschiedlichen Exposition zu einer potenziell erheblichen Fehleinschätzung der relativen Auswirkungen zwischen reicheren und ärmeren Regionen führen kann. Das Ausmaß dieser Fehleinschätzung hängt davon ab, um wie viel mehr die Wohlhabenden als die Armen vor den Auswirkungen der Hitze in anderen Ländern geschützt sind. Das von uns in den USA gemessene Gefälle könnte die Unterschiede in anderen Ländern überzeichnen, wenn selbst die wohlhabendsten Menschen in ärmeren Ländern sich keinen Zugang zu Klimaanlagen leisten können oder in stark exponierten Branchen arbeiten. Der Unterschied könnte unterschätzt werden, wenn selbst die ärmsten Haushalte in den USA eine Klimaanlage besitzen, während dies in weniger entwickelten Ländern nicht der Fall ist. Unsere Schätzungen unterschätzen das Gefälle auch insofern, als unsere US-Schätzungen das landwirtschaftliche Einkommen nicht berücksichtigen, das wahrscheinlich stark betroffen ist und die Haupteinkommensquelle für die Ärmsten in anderen Ländern darstellt.
Diskussion
Die Armen sind offenbar anfälliger für eine bestimmte Einheit der Wärmebelastung als die Reichen. Wenn sie auch noch in Gebieten leben, in denen ein stärkerer Temperaturanstieg durch den Klimawandel zu erwarten ist, kann der Nettoeffekt sehr ungleiche Auswirkungen für ein bestimmtes Niveau der durchschnittlichen globalen Erwärmung sein. Unsere Analyse zeigt, wie wichtig es ist, die Heterogenität der Anfälligkeit für den Klimawandel sowohl innerhalb eines Landes als auch zwischen verschiedenen Ländern zu berücksichtigen [3, 15, 17, 29-33]. Hier konzentrieren wir uns auf die unterschiedlichen Auswirkungen in den einzelnen Bezirken der USA, sowohl in der Vergangenheit (Abbildung 1) als auch extrapoliert in die Zukunft (Abbildung 3 und Tabelle 1).
Erklärungen für die Unterschiede bei den marginalen Auswirkungen der Hitzeexposition konzentrieren sich in der Regel auf das Vorhandensein von Anpassungsinvestitionen, insbesondere von Wechselstrom, oder auf frühere Erfahrungen mit extremer Hitze. Unsere Analyse baut auf diesen Erklärungen auf, indem sie die Unterschiede bei den hitzebedingten Lohneinbußen in der lokalen Wohlstandsverteilung veranschaulicht und diese mit den Unterschieden vergleicht, die sich aus den Unterschieden in der erwarteten Erwärmung ergeben. Wir stellen zwar fest, dass die Korrelation zwischen den Auswirkungen der Hitzeexposition und dem Wohlstand leicht abnimmt, wenn man den Anteil der Häuser in einem Bezirk kontrolliert, die in irgendeiner Form mit einer Klimaanlage ausgestattet sind, aber der Wohlstand spielt immer noch eine bedeutende Rolle bei der Abschwächung der Auswirkungen der Hitze auf die Lohnsumme (SI-Tabelle 4), was vielleicht auf die Bedeutung anderer, nicht klimatisierender Anpassungen hinweist.
Wir stellen auch Ergebnisse vor, die unsere Analyse auf das Arbeitseinkommen in stark exponierten Branchen beschränken, da ein bestimmter Anstieg der Umgebungstemperatur für bestimmte Arbeitnehmer (z. B. Landschaftsgärtner, Bauarbeiter, Straßenmeistereien) zu einer höheren realisierten Exposition führen kann. SI-Tabelle 5 zeigt, dass Wohlstand immer noch mit einer Verringerung der Auswirkungen der Hitzeexposition korreliert, aber nicht mehr signifikant ist. Dies steht im Einklang mit der Vorstellung, dass in wohlhabenden Gebieten ein größerer Anteil der Arbeitnehmer in nicht hitzeexponierten Branchen tätig ist und dies ihre Anfälligkeit für Hitze verringert. In Übereinstimmung mit dieser Möglichkeit finden wir eine negative Korrelation zwischen dem durchschnittlichen Wohlstand eines Landkreises und dem Anteil der hoch exponierten Branchen an der Lohnsumme des Landkreises.
Unsere Ergebnisse stimmen mit der Hypothese überein, dass selbst in nicht-agrarischen, entwickelten Ländern die Armen bei der Klimaanpassung auf Hindernisse stoßen können. Jüngste mikroökonomische Studien deuten darauf hin, dass Besitz und Nutzung von Klimaanlagen eng mit dem Einkommen korreliert sind [34, 35]. Darüber hinaus gibt es Hinweise darauf, dass ärmere Menschen beim Kauf energieintensiver Geräte mit Liquiditätsengpässen konfrontiert sein können [13] und dass ärmere Schulbezirke selbst innerhalb derselben Region über weniger schulische Wechselstromanlagen verfügen [20].
Eine ungenaue Schätzung der Verwundbarkeitslücke kann insbesondere bei anhaltenden Klimaauswirkungen wie der Hitzeexposition problematisch sein. Da die Einkommensverluste aufgrund von Hitzeeinwirkung jährlich (und abzüglich der innerjährlichen Zeitumverteilung) auftreten, können die kumulativen Auswirkungen selbst einer kleinen Lücke bei den marginalen Auswirkungen erheblich sein. Der bereinigte jährliche Verlust von 4,8 % für das ärmste Zehntel der US-Bevölkerung in den zehn Jahren von 2040-50 (Tabelle 1) entspricht einem Verlust von fast einem halben Jahreseinkommen in diesem Jahrzehnt, verglichen mit einem Zehntel eines Jahreseinkommens für das reichste Zehntel.
Die Beziehung zwischen Wohlstandsniveaus oder Armutsquoten und Grenzschäden sollte nicht kausal interpretiert werden, da sie durch andere Faktoren, die mit Dividendenzahlungen (Wohlstand) oder Armutsquoten korrelieren, beeinflusst werden können. Unsere Ergebnisse, die die Stichprobe auf stark exponierte Branchen beschränken, deuten darauf hin, dass zumindest ein Teil der Unterschiede in der Anfälligkeit auf Unterschiede in den Berufen zurückzuführen ist, die mit dem Wohlstand korreliert sind. Ebenso können wir anhand unseres Vermögensmaßes nicht unterscheiden, welche Rolle die Vermögensbestände bzw. der erhöhte Cashflow aus diesem Vermögen bei der Verringerung der Auswirkungen der Hitze spielen. Unsere Ergebnisse deuten lediglich darauf hin, dass die Wohlhabenden offenbar weniger anfällig für Hitze sind als die Armen. Dies ist wahrscheinlich auf die gemeinsame Wirkung vieler Vorteile zurückzuführen, die die Wohlhabenden genießen – höheres Bildungsniveau, andere Berufswahlmöglichkeiten und leichtere Möglichkeit, anpassungsfähige Investitionen zu finanzieren. Schließlich berücksichtigen unsere Projektionen der künftigen Auswirkungen nicht ausdrücklich weitere Anpassungen, sondern gehen von einem Anpassungsniveau aus, das dem Durchschnitt des Zeitraums zwischen 1986 und 2011 entspricht. Da die Häufigkeit von extremer Hitze zunimmt, können sich Gesellschaften anpassen, um die Auswirkungen der Exposition zu verringern [2, 14, 23, 36, 37]. Die Berücksichtigung von Anpassungen würde die absoluten Auswirkungen der Hitze verringern. Es ist jedoch unklar, wie sich die Einbeziehung der Anpassung in die Schätzungen der künftigen Auswirkungen auf die Kluft zwischen der Anfälligkeit der Reichen und der Armen auswirken würde. Wenn sich die Reichen schneller anpassen, würde die Berücksichtigung der Anpassung unsere beobachtete Kluft vergrößern und umgekehrt. In dem Maße, wie die Anpassung mit dem Wohlstand korreliert, ist es unwahrscheinlich, dass die Anpassung allein die von uns geschätzte Kluft beseitigen kann.
Materialien und Methoden
Wir messen sowohl die aggregierten nicht-landwirtschaftlichen Lohn- und Gehaltszahlungen, die in fast jedem Bezirk in den angrenzenden USA von 1986-2011 [23] erhalten wurden, als auch den Wohlstand der Bezirke von 1989-2011. Wir kombinieren diese Daten mit täglich aufgelösten Wetterdaten, die durch historische Feuchtigkeitsdaten ergänzt werden. Zur Veranschaulichung der zukünftigen Extrapolation stützen wir uns auf RCP6.0. Zur Veranschaulichung von Schätzungen außerhalb der USA verwenden wir Daten der Weltbank zur Armut auf den Ebenen Admin 1 und 2 und RCP6.0.
Daten zur Lohnsumme
Die jährlichen US-Lohnsummen für den Zeitraum 1986-2011 stammen aus der County Business Patterns-Datenbank, aufgeschlüsselt nach 5-stelligen NAICS-Codes (North American Industry Classification System). Wir haben die Standard Industrial Classification (SIC)-Codes vor 1997 mit den NAICS-Codes auf der Grundlage von Census Crosswalks abgeglichen. Die Lohnsumme umfasst Gehälter, Löhne, Provisionen, Entlassungsentschädigungen, Prämien, Urlaubsgeld, Krankengeld und Arbeitnehmerbeiträge zu qualifizierten Pensionsfonds.
Tägliche Wetterdaten
Wir kombinieren unsere Messungen des Outputs mit zwei Temperaturmessungen: tägliche Höchsttemperaturen über den zusammenhängenden USA mit einer Auflösung von 4 × 4 km für den Zeitraum 1981-2016, die von der PRISM Climate Group stammen, und künftige Temperaturprojektionen, die aus dem globalen CMIP5-Modell [38] heruntergerechnet wurden. Letzteres gibt die täglichen Temperaturmaxima und -minima sowie den täglichen Gesamtniederschlag in einem 1/8°-Gitter an, das die kontinentalen USA abdeckt. Wir überlagern beide Raster mit den Grenzen der Bezirke, die in der US-Volkszählung 2010 definiert wurden. Die Gitterpunkte werden in ArcGIS den Bezirken zugeordnet, wobei die Zuordnung danach erfolgt, ob ein Bezirk einen Punkt enthält. Für Landkreise, die keine Punkte enthalten, bilden wir einen Durchschnitt über die zehn nächstgelegenen Punkte unter Verwendung inverser Entfernungsgewichte.
Wir berechnen den Hitzeindex auf der Grundlage der täglichen Höchsttemperaturen und des maximalen Dampfdruckdefizits über den zusammenhängenden USA mit einer Auflösung von 4 × 4 km für den Zeitraum 1981-2016, die von der PRISM Climate Group [27] stammen. In der Hauptanalyse behalten wir einen Schwellenwert von 90 °F (entspricht 32,22 °C, im Haupttext auf 32 °C gerundet) bei, wenn wir sowohl die Trockenkugel als auch den Hitzeindex verwenden, vor allem aus Gründen der Konsistenz mit der vorhandenen Literatur, die größtenteils in US-Wirtschaftszeitschriften veröffentlicht wird und den Fahrenheit-Schwellenwert verwendet. Da die Trockenkugeltemperatur von 90 °F jedoch ein anderer Schwellenwert ist als der Hitzeindex von 90 °F, präsentieren wir die Ergebnisse in SI-Tabelle 6, wo wir versuchen, einen vergleichbaren Schwellenwert beizubehalten. Wir verwenden das IPSL-CM5-LR CMIP5-Modell [39] für globale Projektionen, wobei wir die täglichen Höchsttemperaturen für 1,875 × 1,875° verwenden und die Gitterpunkte mit Hilfe eines räumlichen Verknüpfungsverfahrens in ArcGIS an die Einheiten des Landes Admin 1 anpassen.
Daten zur Dividende
Wir ermitteln den Wohlstand auf Bezirksebene anhand der jährlichen Dividendenzahlungen und der eingereichten Steuererklärungen aus den Einkommenssteuerdateien der Bezirke, die von der Einkommensstatistik (SOI) des US Internal Revenue Service (IRS) von 1989 bis 2011 gemeldet wurden. Wir nehmen die Anzahl der Steuererklärungen als die Bevölkerung der Steuerzahler in dem jeweiligen Bezirk in diesem Jahr und berechnen die Pro-Kopf-Dividenden als die Dividendenzahlungen geteilt durch die Anzahl der Steuererklärungen. Da die Rate der Einkommensgenerierung begrenzt ist [40], sollten Schwankungen in der Höhe der Dividendenströme eher für Schwankungen in der zugrundeliegenden Kapitalbasis als z. B. für die Investitionsfähigkeit stehen. Die Verwendung umfassender Daten über Vermögen und Dividenden aus schwedischen Steueraufzeichnungen zeigt, dass die Dividendenzahlungen in der Vermögensverteilung monoton ansteigen [24]. Daten des US Census Bureau aus dem Steuerjahr 2017 zeigen, dass der Aktienbesitz, sowohl in als auch außerhalb von Rentenkonten, monoton mit dem Gesamtnettovermögen sowie anderen Vermögenskennzahlen (z. B. Wohneigentum) steigt.
Da viele Dividenden auf steuerbegünstigte Rentenkonten ausgezahlt werden, sind sie möglicherweise nicht in den Daten enthalten, die dem IRS gemeldet werden, und somit auch nicht in dessen SOI-Datenbank. Unsere Maßnahme würde daher den Wert der steuerbegünstigten Altersvorsorgekonten nicht berücksichtigen. Da diese steuerbegünstigten Konten in der Regel mit einer Auszahlungsstrafe belegt sind und somit keine liquide Form des Vermögens darstellen, sollten sie unserer Meinung nach nicht in eine für diese Studie relevante Messung des Vermögens einbezogen werden.
Es ist auch erwähnenswert, dass eine beträchtliche Minderheit der US-Bevölkerung keine Aktien besitzt und daher keine Dividenden erhält. Nicht-Aktienbesitzer sind unverhältnismäßig stark am untersten Ende der Vermögensverteilung konzentriert. Bei unserem Ansatz werden diese Personen als vermögenslos eingestuft, was insofern korrekt ist, als Aktienbesitz eine gängige Form des liquiden Vermögens ist. Es ist jedoch wahrscheinlich, dass Personen, die knapp unter der Schwelle für den Aktienbesitz liegen, über liquide Mittel verfügen, beispielsweise in Form von Sparkonten, die es ihnen ermöglichen, auf eine Weise in die Anpassung zu investieren, wie es einer Person ohne Aktienbesitz und ohne Ersparnisse nicht möglich wäre. Unser Ansatz fasst diese Personen zusammen und schätzt einen einzigen Effekt für sie als Personen ohne gemessenes Vermögen. Infolgedessen sind unsere Schätzungen des marginalen Effekts der Hitze auf die Armen wahrscheinlich eine Unterschätzung des Effekts, den die Hitze auf die wirklich ärmsten Mitglieder der Gesellschaft hat – diejenigen ohne jegliches liquides Vermögen.
Eine weitere wichtige Frage ist, welches Maß für die Dividenden verwendet werden sollte. So können beispielsweise die jährlichen Schwankungen bei den Dividendenzahlungen eher Veränderungen in der Dividendenpolitik der Unternehmen widerspiegeln als das zugrunde liegende Vermögen. Andererseits könnte ein Zwanzig-Jahres-Durchschnitt der Dividendenzahlungen das zugrunde liegende reale Vermögen besser widerspiegeln, würde aber Veränderungen in der Vermögenszusammensetzung eines Bezirks nicht berücksichtigen. Nehmen wir das Beispiel von Detroit und Pittsburgh (SI-Abbildung 3). Pittsburgh ist über den Zeitraum unserer Stichprobe zu einer wohlhabenderen Stadt geworden, was sich in der Entwicklung der Dividendenzahlungen widerspiegelt. Detroit hingegen ist ärmer geworden. Abbildung 2(a) zeigt für das gesamte Land SI die Bezirke, die 1990 die meisten Dividendenzahlungen erhielten. Während das Muster der Zahlungen im Allgemeinen im Laufe der Zeit stabil ist (die Zahlungen für 2010 sind in SI-Abbildung 2(b) dargestellt), gibt es einige Verschiebungen. So sind beispielsweise die Dividendenzahlungen in den verarbeitungsintensiven Rust Belt-Staaten in diesem Zeitraum erwartungsgemäß zurückgegangen. Im Allgemeinen spiegeln die Karten ein Muster wider, bei dem der Wohlstand in den mittleren und oberen Staaten des Mittleren Westens sowie im nördlichen Neuengland zurückgegangen ist. Dies stimmt mit den Veränderungen überein, die bei allgemeineren Wohlstandsmaßen zwischen 1990 und 2010 beobachtet wurden. Wir sind der Meinung, dass jeder Versuch, Wohlstand mit Anpassungsfähigkeit in Verbindung zu bringen, diese Veränderungen im Laufe der Zeit berücksichtigen sollte. Daher bevorzugen wir einen Vierjahresdurchschnitt, der die Schwankungen von Jahr zu Jahr glättet, aber dennoch Trends im Wohlstand eines Bezirks widerspiegelt.
Die Steuersenkungen von 2003
Die steuerliche Behandlung von Dividenden hat sich im Jahr 2003 mit den Bush-Steuersenkungen erheblich geändert. Vor 2003 wurden alle Dividenden mit dem jeweils geltenden Grenzsteuersatz besteuert. Mit den Steuersenkungen wurde eine Unterscheidung zwischen qualifizierten und nicht qualifizierten Dividenden eingeführt. Nicht qualifizierte Dividenden werden weiterhin mit dem Einkommensteuersatz besteuert, qualifizierte Dividenden werden jedoch seit 2003 mit einem niedrigeren Satz von 15 % besteuert. Man könnte befürchten, dass die neue Behandlung von Dividenden zu Versuchen geführt hat, andere Einkünfte als Dividenden zu klassifizieren, was unsere Ergebnisse verfälschen würde. Abbildung 4 zeigt, dass sich der Umfang der Dividendenzahlungen weder vor noch nach der Steuerreform geändert hat, was darauf hindeutet, dass es nicht zu einer größeren Umklassifizierung von Einkommen gekommen ist. Zwar schwanken die Dividendenzahlungen und gehen Anfang der 2000er Jahre erheblich zurück, bevor sie sich wieder erholen, doch scheint der treibende Faktor eher Rezessionen als Änderungen im Steuerrecht zu sein. Es scheint auch keine langfristigen Auswirkungen der Steuergesetzänderung gegeben zu haben, da die Dividendenzahlungen vor 2003 und nach 2003 im Durchschnitt fast genau gleich hoch sind.
Um sicherzustellen, dass unsere Ergebnisse nicht durch Ausreißer beeinflusst werden, haben wir als zusätzliche Robustheitsprüfung die Länder mit den höchsten Dividendenausschüttungen auf dem 99sten Perzentil kodiert (SI-Tabelle 7).
Globale Armutsdaten
Die globalen Armutsdaten stammen aus den Armutsschätzungen der Weltbank auf subnationaler Ebene, die in der World Bank Databank veröffentlicht werden. Die Admin-2-Daten für Indonesien stammen aus der INDO-DAPOER-Datenbank der Weltbank. Unsere Ergebnisse basieren auf der Armutsquote oder dem Anteil der Bevölkerung innerhalb einer Verwaltungseinheit 1, der unterhalb einer bestimmten Armutsgrenze lebt. Wir wählen die nationale Armutsgrenze als Schwellenwert und nicht die ländlichen oder städtischen Grenzen. Da die Armut relativ zu einer nationalen Armutsgrenze gemessen wird, sind die Armutsdaten zwischen den Ländern nicht vergleichbar. So ist beispielsweise die spezifische Schwelle in Indien eine andere als in Indonesien.
Analytisches Modell
Hier stellen wir einen Rahmen vor, der die Beziehung zwischen Wohlstand und Anfälligkeit für Hitze beschreibt. Dieser Rahmen dient als Grundlage für unseren ökonometrischen Ansatz, ist aber nicht mathematisch bedingt. Wir gehen von einer Produktionsfunktion der folgenden Form aus:
Größerer Wohlstand wiederum reduziert die Auswirkungen einer bestimmten Temperaturrealisierung, indem er die Arbeitsproduktivität und das Angebot gegen die Hitze isoliert. Es ist natürlich möglich, dass die Armen einen höheren Grenznutzen des Konsums haben und somit ein steigender Wohlstand zu einer höheren Empfindlichkeit des Arbeitsangebots aufgrund von Einkommenseffekten führen kann. In der Praxis scheint es wahrscheinlicher zu sein, dass die Arbeitsnachfrage den kurzfristigen Arbeitseinsatz bestimmt – insbesondere bei exponierten Arbeitnehmern. Gewinnmaximierende Unternehmen wiederum würden die Arbeitsnachfrage senken, wenn extreme Hitze die Produktivität verringert.
Durchdringung mit Klimaanlagen (AC)
Unser Maß für die Durchdringung mit Klimaanlagen wird aus zwei Hauptquellen erstellt. Die erste ist die Volkszählung von 1980, bei der die Verbreitungsrate von Klimaanlagen auf Bezirksebene erfasst wurde. Wir verwenden die 1980 gemeldeten Verbreitungsraten als Grundlage und extrapolieren dann auf der Grundlage der regionalen Wachstumsrate der Verbreitungsrate von Zentralheizungs-, Fenster- und Gesamtklimaanlagen, die in den Erhebungen der Energy Information Agencies Residential Energy Consumption (REC) erfasst wurden. Die REC-Erhebungen liefern Durchdringungsraten nach Regionen von 1980 bis 2009 mit einer zwei- oder dreijährigen Frequenz. Wir interpolieren die Wachstumsraten für die fehlenden Jahre linear und weisen den Bezirken die entsprechende regionale Wachstumsrate zu. Anhand dieser Wachstumsrate und der beobachteten Penetrationsrate im Jahr 1980 erstellen wir ein Maß für die Penetration in jedem Bezirk in jedem Jahr von 1980 bis 2011. Wir kodieren die Durchdringung auf 100 %. Unsere primäre Spezifikation verwendet die Durchdringungsrate der gesamten AC, aber wir führen die gleiche Übung für zentrale und Fenster AC durch und schätzen alle Modelle mit allen drei Messungen der AC-Durchdringung.
Stark exponierte Sektoren
SI-Tabelle 5 zeigt die Ergebnisse nur für die stark exponierten Sektoren. Wir verwenden die Klassifizierung des National Institute of Occupational Safety and Health (NIOSH) für Versorgungsunternehmen, das Baugewerbe, die Landwirtschaft, das verarbeitende Gewerbe, das Transportwesen und den Bergbau als stark hitzeexponiert. Wir schließen die Landwirtschaft aus unserer Analyse aus, da die Auswirkungen der Hitzeexposition durch die direkten Auswirkungen der Hitze auf die landwirtschaftliche Produktion beeinträchtigt werden [10-12]. In den USA sind 22 % der Arbeitnehmer in solchen Sektoren beschäftigt [41].
Erklärung zur Datenverfügbarkeit
Daten zur Replikation der Ergebnisse dieser Studie sind auf Anfrage bei den Autoren erhältlich.