气候移民研究的“bob客户端下载迁出-返迁动态模型”
bob客户端下载艺术作品中，气候变化常被视为导致各种灾难的直接原因：面临气温骤降、冰封万里抑或高温干旱、冰川融化等危险境遇，往往需要主角带领少数幸存者，克服重重险关，去寻找安全的家园。
尽管现实世界的气候变化程度没有那么夸张，但确实有很多人因气候原因而背井离乡。有研究估算，到2050年，仅印度一个国家的“气候移民”数量就将超过4500万[i]。盖洛普公司估计，2010到2015年，全世界因严重环境问题而新增的移民人口超过5亿[ii]。
气候移民是环境社会学的重要议题。尽管目前已经有很多相关研究，但缺乏有力结论和确凿证据，而且这些研究主要聚焦于移民群体本身，对其所嵌入的综合环境重视不足。这篇于2020年发表在《美国社会学杂志》的论文则为我们提供了一个更广阔的视角，它指出，气候变化影响的并不是单一的个体决策过程，而是多主体与多机制有机结合的复杂人口迁移系统。因此，必须站在系统层面考察气候变化对人口迁移的影响。
具体来说，以往研究已经从不同视角对气候移民进行了分析，并生成了相应的理论或命题。基于多主体建模（agent-based modeling, ABM）的方法，本研究将这些理论解释转化为具体的模型配置整合到计算机模拟程序中，打造了一个模拟世界，而且综合考虑了迁出和返迁的交互作用，从而可以更全面地对气候移民问题进行分析。
建模时，有三种理论视角被纳入考量——经济视角、社会视角和互动系统（interactive system）视角。
在新古典模型（neoclassical model）中，该行动者是个体，追求的是收益最大化（profit maximization）。进一步说，就是当迁出收益大于成本时，个体就选择迁出，反之则不会，甚至会返迁。例如，当气候变化导致农业收益降低，村民更可能寻找外出机会，这是因为迁出的机会成本降低了。
在劳动力迁移新经济学（new economics of labor migration, NELM）模型中，该行动者是群体，例如家庭或家族，追求的是风险最小化（risk minimization）。鉴于农业生产非常依赖不稳定的气候因素，当气候朝不利方向变化时，迁出可以使群体成员在地理空间和生计模式上更加多元，从而降低群体面临的总风险。
在社会网络方面，bob客户端下载从A地迁出到B地的人数越多，之后的迁出成本也就越低。这是因为迁出群体在迁入地形成了越来越“有用”的社会网络。该网络可以提供各种类型的帮扶，进而降低迁出成本，这被称为累积因果（cumulative causation）。此外，迁出地的网络也发挥了一定作用。迁出地网络越紧密，传播那些从迁入地传回的信息就越便利。这些信息同样降低了迁出的成本，还能以相对剥夺感为中介因素，激励更多人迁出。
生命历程视角则强调，迁出或返迁与个体的生命历程交织在一起。例如，幼年和老年阶段迁出概率要比壮年低的多。求学、工作和婚姻等必然安排以及照顾家庭的义务也会影响个体迁移的决定。
本文认为，迁出和返迁都是人口迁移系统的组成部分且彼此影响，这一点在以往研究中未得到应有重视。
从生命历程视角看，个体成年之后的迁出和返迁都是常见行为。外出是为了挣钱，挣够了便回乡。但如果在迁入地形成了社会网络，条件允许的话可能就不返迁了。
从人口学特征看，一个地区可以迁出的适龄人口总是有限的。因此，当迁出人多，返迁人少，能迁出的人口规模就会减少；当返迁人多，迁出人少，能返迁的人口规模也会减少。
从社会网络视角看，迁出的人越多，迁入地能传回信息的人就越多，但太多的迁出会损害迁出地社会网络的连通性，回传的信息在迁出地的传播会受到阻碍。同样，返迁人口增多，迁出地网络连通性增加，但迁入地能传回信息的人变少了。这是一个紧密联系的机制。
以上是对人口迁移中主要机制的梳理。可以看到，不同要素紧密关联在一起，“牵一发而动全身”。那么，当作为外生变量的气候条件改变时，这一复杂系统中的迁移模式会发生怎样的变化呢？社会网络又在这一过程中发挥怎样的作用呢？
本文使用了多主体建模（ABM）来回答以上问题。概括地说，就是将上述机制转化为计算机中的程序，通过程序的迭代来观察系统的动态变化。简而言之，就是在计算机中构建一个虚拟世界，来观察它是如何运转的。
首先，需要定义这个世界有什么。为了尽可能基于真实自然与社会情况，本文聚焦于泰国的Nang Rong地区（图1）。之所以选择Nang Rong，一是因为这里属于农村，经济形态以农耕为主，人口迁移比较频繁；二是因为研究这一地区的经验材料特别丰富。bob客户端下载基于已有资料，本文挑选了该地区的41个村庄，将它们的所有个体、家庭、社会网络、土地所有权及分布以及耕种作物信息输入到模拟程序中，当然也包括迁移人口信息。这构成了系统的初始状态。
其次，要定义世界怎样运转。由于Nang Rong地区的经济以农业为主，所以本文假设气候通过降水量变化的形式影响农业生产，进而影响人口迁移机制。如图2所示，降水和土地特征都影响作物产量；作物产量影响家庭财富；更多的家庭财富意味着更能负担成员迁出的成本，迁出后成员会以汇款的形式补贴家用。此外，迁出和返迁都会影响家庭可用劳动力，进而影响农业生产。个体迁移概率的设置来自基于现实数据估计出的统计模型，自变量包含了社会网络、家庭状况，人口学特征等各类因素。
ABM方法允许自由探讨反事实问题。具体来说，本文模拟了25年的人口迁移变化。其中0-10年和18-25年两阶段的降水量都设置为历史正常水平。11-17年则进行了极端天气模拟，分别是干旱（drought）、洪涝（flood）和干旱-洪涝交替（variability）。
换句话说，本文构建了四个“平行世界”。在11-17年间，一个世界发生了极端干旱天气，降水来的晚且少；一个世界发生了极端洪涝天气，降水来得早且多；还有一个为两种气候交替；最后一个是降水保持正常水平的世界，作为参照。通过与参照组对比，可以观察气候对迁移，即迁出和返迁规模的具体影响。
migration为当年迁出（返迁）的人数与有潜在迁出（返迁）能力的人数的比。下标y代表年份，s标示属于哪个平行世界。可以看到，deviation反映了相对气候正常的情况，气候变化下迁出（返迁）的比例发生了多少百分比的变化。该值为正时即高于没有气候变化时的参照迁移水平，为负时则低于参照水平。
为了观察社会网络对迁移机制的影响，本文又进行了另一组模拟：保持以上研究设计不变，只是在计算个体迁移概率时，将算式中所有与社会网络相关的变量的系数设置为0，以此来屏蔽社会网络的影响，观察无此类因素时的迁移情况。
首先，当存在社会网络影响时，发生不同气候变化的三个“平行世界”的迁出情况如图3所示。可以看到，尽管不同乡村的情况有所差异，但在平均意义上，三类气候变化都对人口迁出没有太大影响。此外，虽然第11年气候变化就开始了，但第13年图像才有所变化，说明气候变化作用于人口迁移需要一定时间。
图4为对应的返迁情况。可以看到，第13年开始图像才有明显变化，说明气候影响人口返迁同样需要一定时间。此后乡村间差异性增强，且平均返迁比例降低。
ABM的模拟结果与很多实证研究的观察相印证。一个有趣的问题产生了：为什么气候变化只影响了返迁，而没有影响迁出呢？两种现象其实是彼此联系的。对于迁出而言，家乡必须保证一定数量的壮年照顾老幼，这意味着不是所有适龄人口都能迁出。Nang Rong地区原本迁出的人已经很多了，再加上因气候变化导致的返迁人口的减少，结果是没有足够待迁人群可供气候变化来影响，故迁出模式不会发生变化。
那么当社会网络因素被屏蔽时，相关气候条件下的迁移模式会怎样演变呢？迁出和返迁变化情况如图5和图6所示：
不存在社会网络影响，意味着个体由“社会人”变成了新古典模型中的“理性人”，只权衡收益和成本。如图5所示，气候变化会降低迁出比例，这是因为社会网络的缺失导致了流动成本的升高，再加上农业产量降低带来的家庭财富缩减，此时个体负担迁出成本会很困难。至于返迁情况，图6显示了一个相对稳定的均值水平，主要原因可能是缺失社会网络时，个体无法了解家乡的困境，家乡的亲友也不能通过网络对个人施加影响。
从理论意义看，第一，气候对迁移的影响不是即刻发生的，bob客户端下载而是需要一定的作用时间，特别是对于已经有了比较成熟的迁移模式的地区；第二，人口迁移活动与个体生命历程紧密相关，且深深嵌入于社会网络之中；第三，也是本文最想强调的，必须将迁出和返迁视为一个整体进行系统性观察，才能更好地理解其中每一个过程。
从方法上看，ABM让本研究获得了自由操控变量并探究反事实问题的能力。一些人可能会指出，ABM的结论只是基于特定模型配置和纳入考量的特定因素，并不能泛化到其他案例之中，这固然正确，但ABM也有其特殊的优势：它加深了我们对那些难以使用演绎方法探究的复杂系统的理解，另外，它克服了统计模型的不足，无需过多的条件假设，而且能充分考虑个体间的异质性与相互影响。