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Climate Risk, Land Loss, and Migration: Evidence from a Quasi-Experiment in Bangladesh

English title Climate Risk, Land Loss, and Migration: Evidence from a Quasi-Experiment in Bangladesh
Applicant Koubi Vally
Number 185210
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Center for Comparative and International Studies (CIS) ETH Zentrum SEI
Institution of higher education ETH Zurich - ETHZ
Main discipline Political science
Start/End 01.09.2019 - 31.08.2023
Approved amount 442'284.00
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All Disciplines (2)

Discipline
Political science
Other disciplines of Environmental Sciences

Keywords (6)

Climate change; Floods; Migration; Riverbank erosion; Bangladesh; Survey

Lay Summary (German)

Lead
Es wird erwartet, dass der Klimawandel zu grossen Migrationsbewegungen führt, hervorgerufen beispielsweise durch Dürren, den Meeresspielanstieg oder Extremwetterereignisse. Dies gilt insbesondere für Entwicklungsländer, die oft nur eine geringe Adaptionskapazität besitzen. Mit diesem Projekt tragen wir dazu bei, ein besseres Verständnis dazu zu entwickeln ob, wann und unter welchen Bedingungen Umweltveränderungen zu Migration führen.
Lay summary

Inhalt und Ziel des Forschungsprojekts

Dieses Projekt verfolgt zwei Ziele:

Erstens stellen wir, auf theoretischer Ebene, eine Mikrofundierung des Umwelt-Migrations-Nexus bereit. Dieser greift insbesondere die strukturelle, verhaltens- und umweltbezogenen Faktoren auf, die Menschen dazu bewegen (nicht) zu migrieren. Wir stellen so einen theoretischen Rahmen bereit, der Auslöser von Migrationsentscheidungen beinhaltet – Umwelt-, und insbesondere Klimaveränderungen, sind hier nur ein Faktor, der jedoch direkte und indirekte Auswirkungen hat.

Zweitens generieren wir glaubwürdige empirische Evidenz zu Migrationsraten, die durch Umweltveränderungen hervorgerufen werden. Da die Exposition zu Umweltrisiken bzw. tatsächliche Umweltveränderungen (ob durch Klimawandel oder andere Faktoren hervorgerufen) nicht zufällig über verteilt sind, ist es empirisch sehr komplex Umweltmigration mit Beobachtungsdaten zu analysieren. Wir fokussieren deswegen auf einen besonderen empirischen Fall in Bangladesch, das Risiko der Bevölkerung an den Uferbänken des Flusses Jamuna von Umweltveränderungen betroffen zu sein. Basierend auf Expositionsrisikokarten vergleichen wir Individuen einer Population mit ähnlichem ex-ante Risiko, Flussufererosion ausgesetzt zu sein, wobei regelmässig nur ein Teil dieser Risikopopulation tatsächlich exponiert ist. Unser Ziel ist es, mit diesem Vergleich den kausalen Effekt sich verschlechternder Umweltveränderungen auf Migrationsentscheidungen zu identifizieren.  

Wissenschaftlicher und gesellschaftlicher Kontext

Mit diesem Projekt wollen wir wertvolle Evidenz dazu generieren, wie Gesellschaften auf Klimaveränderungen reagieren können. Die analytische Strategie unseres Projektes lässt sich dabei auf andere Kontexte übertragen und kann so zu einer Fundierung von Vorhersagemodellen klimawandel-induzierter Migrationsflüsse beitragen. Unsere Ergebnisse können zudem von institutionellen Akteuren auf lokalem wie internationalem Level zur Bewertung von Politikoptionen genutzt werden, die die Adaptionskapazität von Populationen verwundbar für Klimaveränderungen verbessern sollen.

Direct link to Lay Summary Last update: 26.08.2019

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Name Institute

Project partner

Abstract

Global climate change is one of the most important and severe challenges the international community has ever faced. Existing evidence shows that it will have far-reaching repercussions for ecosystems and humans alike. Moreover, climate change is expected to induce mass-population dislocations, i.e., migration, due to droughts, sea level rise, or extreme weather events, such as stronger and more frequent storms or floods, particularly in developing countries with low capacity to protect themselves and adapt to climate change. However, recent studies on climate change induced human displacement do not account for the possibility that people might adapt to changing climatic conditions. This is particularly relevant to slow-onset environmental changes, such as sea-level rise, where individuals and societies can anticipate such changes and take precautionary measures. With this project, we aim at contributing to a better understanding of whether, when, and how environmental changes lead to human migration. First, we will offer a theoretical micro-foundation for the environment-migration nexus that highlights the different (i.e., behavioral, structural, and environmental) factors that induce people to migrate or stay. In particular, our framework proposes that there are multiple drivers behind decisions to migrate and that environmental changes are just one of them, which can have both direct effects on migration as well as indirect ones through impacts on other factors, such as individual/household economic well-being. Consequently, our framework seeks to bring analytical rigor to a field that has been dominated by unsubstantiated and casual empiricism. Second, we seek to provide credible empirical inferences concerning rates of migration due to livelihood losses caused by environmental changes. Since human exposure to environmental stress, whether induced by climatic changes or other factors, is non-randomly assigned, using observational data to empirically examine environmental migration is challenging. To cope with this challenge, we will focus on a particular case and develop risk maps for riverbank erosion along the Jamuna River in Bangladesh, and we will collect micro-level data to compare affected and unaffected populations at a similar baseline risk, as well as migrants and non-migrants from the very same area. The aim is to isolate the causal effect of deteriorating environmental livelihoods on migration.The project will not only identify the effect of environmental stress on migration behavior of individuals and communities in a particular case. It will also provide valuable insights of broader relevance into whether and how societies react, or could react, to slow-onset climatic changes such as se-level rise, drought, and soil/water salinity. Moreover, the methodology developed in the project can be applied in other cases and can inform prediction models of future climate-induced migration rates. The findings can be utilized by institutional actors at both local and international levels when seeking to identify policy options to increase the adaptive capacity of populations vulnerable to climatic changes.
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