应对还是希望 ？ ： COVID - 19 大流行中的生计多样化和粮食不安全

11014 应对还是希望 ？ 生计多样化和粮食不安全在 COVID - 19 大流行中 Ann M. Furbush Anna Josephson Talip KilicJeffrey D. Michler 政策研究工作文件 11014 Abstract 本文探讨了COVID-19疫情期间生计多样化对食物不安全的影响。分析采用了来自埃塞俄比亚、马拉维和尼日利亚的家庭面板数据，第一轮数据收集在疫情爆发前立即进行，并持续收集了多轮月度数据。通过使用爆发前后的数据以及遵循预设的分析计划，本文估计了生计多样化对食物不安全的因果效应。结果表明，生计多样化的实施在一定程度上缓解了食物不安全问题，尤其是在资源获取不稳定或受限制的环境中。具体而言，增加了非农业收入来源的家庭显示出较低的食物不安全水平。此外，通过生计多样化，家庭能够更好地应对疫情带来的经济冲击，保持其食物供应的稳定性和多样性。因此，生计多样化被视为一个有效的策略，有助于减少食物不安全的风险，在面对全球卫生危机时为脆弱群体提供保护和支持。 不支持生计多样化能增强家庭韧性这一假设。尽管收入多样化可能作为一种有效的应对机制来应对小规模冲击，但研究发现，在疫情这样的大规模灾难面前，这一策略并不有效。希望政策制定者在准备应对大规模灾难频率增加时，要认识到以往使人们充满希望的应对策略在未来可能无法发挥作用。 这篇论文由发展数据组、发展经济学部门开发。它是世界银行为进一步开放其研究并为全球发展政策讨论做出贡献而进行的一项更大努力的一部分。政策研究工作论文也在网上发布于http://www.worldbank.org/prwp。作者可以联系jdmichler@email.arizona.edu或tkilic@worldbank.org。 应对还是希望 ？ COVID - 19 大流行中的生计多样化和食品不安全∗ 2Ann M. Furbush1Anna Josephson 2, Talip Kilic 3， 和杰弗里 · D ·米歇尔 123剑桥计量经济学亚利桑那大学农业与资源经济系世界银行发展数据组 (DECDG) JEL 分类: F6, I38, O2, Q18关键词： COVID - 19 大流行 ， 应对策略 ， 粮食安全 ， 预分析计划 ， 撒哈拉以南非洲 1 Introduction 新冠肺炎疫情加剧了贫困家庭面临的诸多困难。由于资源有限，撒哈拉以南非洲地区的家庭尤其容易受到自然灾害和疫情等冲击的影响。虽然家庭无法控制暴露风险的可能性，但他们可以通过采取措施来减轻这些风险。事前and事后应对策略以减轻已实现风险的影响并增强自身的韧性。对于西非和撒哈拉以南非洲地区的家庭而言，由于正规保险不常见，这些应对策略往往涉及家庭或户内的资源、资金和劳动力重新分配（Ellis, 1998）。家庭可以通过多样化收入来源来增强对未来冲击和不确定性抵御能力，这是一种重要的适应策略。事前应对行为（Welderufael,2014；Arslan等，2018；Khan和Morrissey, 2023）——或在冲击暴露其脆弱性之后才决定多元化——或事后应对行为 (Asfaw 等人 ， 2019 年 ； Mulwa 和 Visser ， 2020 年 ； Cely - Santos ， 2021 年) 。和埃尔南德斯 - 曼里克 我们在COVID-19疫情期间研究了生计多样化对缓解粮食不安全（作为福利的代理指标）的影响。为此，我们使用世界银行收集的家庭面板数据，该数据结合了在COVID-19疫情前在埃塞俄比亚、马拉维和尼日利亚进行面对面调查的数据与疫情后的每月电话调查数据。这使我们能够建立因果关系，以了解家庭通过生计多样化如何应对疫情的影响。在电话调查数据公开发布之前，我们预先规定了我们的分析，并将预分析计划注册在开放科学基金会（OSF）上（Furbush等，2021）。我们报告了两个研究问题的结果。首先，自疫情开始以来，家庭收入构成和生计多样化发生了哪些变化？其次，在疫情期间，家庭收入构成和生计多样化如何影响家庭的粮食不安全状况？1 我们首先针对第一个问题进行了数据探索，并总结了疫情前后生计多样化变化的典型事实。我们没有观察到家庭收入构成或生计多样化的显著且系统性变化自疫情开始以来。在埃塞俄比亚和马拉维，我们确实观察到一些小差异，即在疫情期间，家庭的专业化程度比之前有所增加。这些变化主要是由于COVID-19暴发后，收到汇款、政府援助和工资收入的家庭比例下降所驱动的。这一影响相对温和，我们无法区分这是自愿应对策略还是从多样活动中不情愿地分离（例如，失去工资工作而非主动离开工资工作）。在尼日利亚，疫情开始后生计多样化略有增加，主要原因是农业参与度提高和政府援助增加。基于这些微弱的趋势，我们得出结论认为， 家庭有限地利用生计多样化作为事后应对策略。这可能归因于政府对疫情的独特回应方式，这限制了家庭如何做出反应，尽管这些限制并未导致生计活动的专业化普遍增加。 为了回答我们的第二个问题，我们采用了动态面板模型和ANCOVA估计方法来评估家庭食物不安全状况的变化。丰富的文献研究了生计多样化作为一项策略，既可以是事前and事后应对策略以提高从冲击中恢复的能力和对冲击的韧性，特别是与气候和民运相关的冲击。这些研究通常得出结论认为，收入多样化能够改善家庭福利（Arslan等，2018；Dagunga等，2020；Welderufael，2014），尽管基于家庭户主性别以及家庭是城市还是农村存在重要异质性（Khan和Morrissey，2023）。我们在分析中并未发现这种积极关系的证据。在多种计量经济模型设定、将收入来源组合成各种指数以及进行性别和地理位置分组分析后，几乎所有结果均为无效结果。然后，我们讨论了可能解释我们无效结果的原因，并尽可能进行了稳健性检验。最终，我们认为结果确实是真正的无效结果。在新冠疫情背景下，生计多样化之前和期间对食品不安全这一福利指标没有影响这一发现，与以往大部分文献的观点相悖，可能是由于新冠疫情的极端条件所致。 这篇论文不仅丰富了生计多样化领域的现有文献，还扩展了对COVID-19大流行影响和效果的研究。在生计多样化方面，许多研究得出结论认为，收入来源的多样化可以减少贫困并增强韧性（Dagunga等，2020；Welderufael，2014；Arslan等，2018；Mulwa和Visser，2020）。一篇最近的研究探讨了在面对由COVID引发的市场冲击时，多样化企业是否比专业化企业更具韧性（Stevens和Teal，2024）。我们利用食品不安全这一常见的家庭福利替代指标（Ebhuoma和Simatele，2017；Gupta等，2021；Harttgen等，2016；Oskorouchi和Sousa-Poza，2021；Wossen等，2018），在此基础上进一步拓展了对生计多样化在增强家庭对严重经济和社会冲击（如COVID-19大流行）的抵御能力中所起作用的理解。 尽管COVID-19疫情爆发相对较新，但仍已有大量文献总结了其对低收入国家家庭的经济和社会影响，包括收入（Balana等，2020；Stoop等，2021）、福祉（Bau等，2022）、粮食安全（Hirvonen等，2022；Kansiime等，2021；Rudin-Rush等，2022）以及其他福利结果（Furbush等，2021；Josephson等，2021；Mahmud和Riley，2021；Favara等，2022）。其中一部分文献专注于理解与疫情相关的特定政策或转移项目（Bottan等，2021；Gulesci等，2021；Berkouwer等，2022；Brooks等，2022；Dietrich等，2022；Gutierrez等，2022）或信息传递（Bahety等，2021；Sadish等，2021）。然而，大部分这些文献仍然具有描述性特征，在政策效果和具体干预措施方面缺乏深入分析。 自然并未探讨因疫情引起的变化，而是关注疫情期间发生的变化。我们通过扩大讨论范围，利用疫情前后的数据来估计应对疫情的因果关系，特别是通过生计多样化的方式来处理疫情的影响。 最后，我们的研究为使用预分析计划的小但不断增长的观察研究文献做出了贡献。虽然预分析计划通常与依赖实验数据的研究相关联（Duflo等人，2020），但在经济学中首次使用预分析计划的研究是一项基于观察的数据的研究（Neumark，2001）。反对在观察研究中使用预分析计划的主要论点是，在数据可用之前难以诚实地承诺一个计划（Olken，2015）。但正如Janzen和Michler（2021）所指出的，在许多研究情境中，可以在数据发布前清晰地制定研究问题。民主选举（Humphreys等人，2013）、政策变化（Neumark，2001）以及政府数据的定时发布（Chang等人，2021）都是研究人员将预分析计划与观察数据结合的例子。在我们的情况下，COVID-19 爆发后的第一个月，世界银行制定了一个计划，从在疫情前一年接受调查的家庭中收集至少12轮月度面板数据。这种对未来数据收集的承诺，遵循标准化调查工具，使我们能够在所有数据收集和公开发布之前形成假设、开发实证方法并注册我们的计划（Furbush等人，2021）。在一个有多种方式定义感兴趣的变量及其关系的研究环境中，预分析计划为我们的分析增添了可信度。 2 Data 我们的分析重点在于COVID-19爆发后粮食不安全状况的变化，与COVID-19爆发前的粮食不安全状况进行比较。病毒的传播间接影响了家庭财务，主要通过企业及学校关闭和供应链中断。在疫情过程中，三个国家的政府采取了各种措施限制人员流动、商业互动以及教育机构的活动。虽然这些限制措施旨在减缓病毒传播并保护公民免受感染，但它们也扰乱了正常的活动，包括家庭收入的生成。 2.1 COVID - 19 冲击 我们根据每次数据采集期间政府实施的限制措施来描述每个国家的情况。在埃塞俄比亚，这些限制主要在国家级层面实施。埃塞俄比亚于2020年3月16日关闭了学校并暂停了公共集会。2020年4月8日，该国宣布进入紧急状态，其中包括限制国际和国内旅行。然而，埃塞俄比亚从未完全实施全国性的封锁，即关闭所有设施。 企业在限制人员流动或实施宵禁（Hirvonen等，2022）。在马拉维，总统于2020年3月20日宣布进入灾难状态，其中包括关闭学校和限制公共集会规模。4月份发布了居家令。然而，该命令面临法律挑战，最终高等法院裁定禁止该规定并阻止居家令生效，从而使日常经济活动基本保持不变（Josephson等，2021）。尼日利亚的应对主要发生在州级层面。大多数尼日利亚州在2020年3月24日关闭了学校，并在4月23日暂停了跨州旅行。尽管非必要商店以及餐馆被下令关闭，但政府试图实施这些关闭措施、宵禁、社交距离和自我隔离的尝试大多未被遵守，这意味着日常经济活动相对未受影响（Jacobs和Okeke，2022）。政府在不到一个月后解除了关闭令。与中国的封锁、欧洲和美国的情况相比，埃塞俄比亚、马拉维和尼日利亚的企业关闭和对日常活动的限制要宽松得多。这很重要，因为它意味着这些国家的家庭在追求生计机会方面比那些受政府封锁影响地区的家庭有更多的自由。 为了解释 COVID - 19 相关限制随时间的变化 ， 我们使用我们的数据世界’s COVID-19政府严格指数（Mathieu等，2020）在某些经验性设定中有所应用。该指数通过九项指标来计算每个国家每天的得分：学校关闭；工作场所关闭；取消公共活动；限制公共集会；公共交通关闭；居家要求；公共信息宣传活动；限制内部移动；以及国际旅行控制。严格指数是这九项指标平均分的结果，每项指标的值介于0和100之间。得分越高，表明监管制度越严格。为了将这些日度数据与我们每次调查的数据相匹配，我们采用每次调查期间的日均得分。图1显示每个国家 / 地区随时间变化的平均政府严格度指数。 2.2 样