climate geography and the origin of economic and poli8cal
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Climate, Geography, and the Origin of Economic and Poli8cal - PowerPoint PPT Presentation

Climate, Geography, and the Origin of Economic and Poli8cal Ins8tu8ons Roy Elis and Stephen Haber Stanford University Presented at New Zealand Ministry


  1. Climate, ¡Geography, ¡and ¡the ¡Origin ¡of ¡ Economic ¡and ¡Poli8cal ¡Ins8tu8ons ¡ Roy ¡Elis ¡and ¡Stephen ¡Haber ¡ Stanford ¡University ¡ ¡ Presented ¡at ¡New ¡Zealand ¡Ministry ¡of ¡the ¡Treasury ¡ December ¡3, ¡2015 ¡

  2. Why ¡do ¡income ¡and ¡democracy ¡cluster ¡geographically? ¡ ¡

  3. Why ¡do ¡income ¡and ¡democracy ¡cluster ¡geographically? ¡ ¡

  4. What ¡do ¡we ¡claim? ¡ 1. Climate ¡and ¡geography ¡explain ¡1/3 ¡to ¡1/2 ¡of ¡the ¡ variance ¡of ¡ ¡GDP/c ¡and ¡democracy ¡across ¡the ¡ world. ¡ 2. Climate ¡and ¡geography ¡work ¡on ¡GDP/c ¡and ¡ regime ¡types ¡work ¡indirectly, ¡by ¡influencing ¡ fundamental ¡ins8tu8ons. ¡ 3. Fundamental ¡ins8tu8ons ¡emerged ¡out ¡of ¡the ¡ strategies ¡that ¡socie8es ¡could ¡pursue ¡to ¡solve ¡ the ¡problem ¡of ¡food ¡scarcity ¡and ¡uncertainty ¡at ¡ the ¡beginning ¡of ¡the ¡modern ¡era. ¡ ¡

  5. What ¡is ¡the ¡chain ¡of ¡reasoning ¡that ¡ supports ¡our ¡claims? ¡ How,Geography,and,Climate,Influence,LongMRun,Paths,of,Development Geography State,of,Technology,Circa,1800 Climate Capacity,to,Grow,,Store,,&,Transport,Food Frequency,of,,Weather,Shocks Incentives,to,Invest,in,Human ,Capital,and,Property,Rights Institutions,in,the,Past Type,of,State,that,Emerged: Transactional;,Insurance;,or,Fragile , , Level,of, Level,of, Democracy, GDP/c Today Today

  6. The ¡origin ¡and ¡outcome ¡of ¡ Transac'onal ¡States ¡ Low ¡transport ¡costs ¡+ ¡climate ¡suited ¡to ¡genera8on ¡of ¡storable ¡ agricultural ¡surpluses ¡+ ¡idiosyncra8c ¡shocks ¡ à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Strong ¡incen8ves ¡to ¡mi8gate ¡scarcity ¡and ¡uncertainty ¡through ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡local ¡and ¡regional ¡trade à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Strong ¡incen8ves ¡to ¡mi8gate ¡the ¡problem ¡of ¡theW à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Strong ¡incen8ves ¡for ¡agents ¡to ¡invest ¡in ¡human ¡capital ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Strong ¡incen8ves ¡to ¡invest ¡in ¡ins8tu8ons ¡to ¡enforce ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡property/contract ¡rights ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Strong ¡incen8ves ¡to ¡limit ¡the ¡discre8on ¡of ¡the ¡government ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡ ¡high ¡popula8on ¡density ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡ ¡high ¡level ¡of ¡economic ¡development ¡in ¡the ¡long ¡run; ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡ ¡high ¡probability ¡of ¡consolida8ng ¡democracy. ¡

  7. How ¡do ¡storable ¡crops ¡and ¡low ¡transport ¡costs ¡give ¡ rise ¡to ¡Transac8onal ¡States? ¡ Each farm er is isolat ed, and faces scarcit y and uncert aint y on his ow n

  8. Problems ¡of ¡scarcity ¡and ¡uncertainty ¡caused ¡by ¡ idiosyncra8c ¡shocks ¡can ¡be ¡solved ¡by ¡local ¡trade, ¡ provided ¡that ¡ins8tu8ons ¡protect ¡transac8ons ¡ Property rights institutions facilitate transactions am ong agents

  9. Trading ¡networks ¡encourage ¡specializa8on— which ¡is ¡human ¡capital ¡ Property rights institutions creates incentives to specialize, and increase the range of transactions

  10. In ¡8me ¡the ¡transac8ons ¡network ¡becomes ¡so ¡dense ¡ that ¡its ¡origins ¡are ¡difficult ¡to ¡see ¡ W hich gives rise to a transaction society, in w hich the original agents transacting are not only a dim m em ory

  11. What ¡would ¡happen ¡if ¡farmers ¡could ¡not ¡use ¡local ¡and ¡regional ¡ trade ¡to ¡mi8gate ¡scarcity ¡and ¡uncertainty, ¡because ¡weather ¡ shocks ¡were ¡temporarily ¡and ¡spa8ally ¡correlated? ¡ The I nsurance State Agricultural Producers State

  12. The ¡origin ¡and ¡outcome ¡of ¡ ¡ Insurance ¡States ¡ Low ¡transport ¡costs ¡+ ¡climate ¡suited ¡to ¡genera8on ¡of ¡storable ¡ agricultural ¡surpluses ¡+ ¡frequent ¡aggregate ¡weather ¡shocks à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Strong ¡incen8ves ¡to ¡mi8gate ¡scarcity ¡and ¡uncertainty ¡through ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡centralized ¡storage à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Weak ¡incen8ves ¡for ¡agents ¡to ¡invest ¡in ¡human ¡capital ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Strong ¡incen8ves ¡to ¡create ¡a ¡centralized ¡government ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡capable ¡of ¡taxing, ¡storing, ¡and ¡protec8ng ¡surpluses ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Weak ¡incen8ves ¡to ¡limit ¡discre8on ¡of ¡government ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡high ¡popula8on ¡density ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡middle ¡level ¡of ¡economic ¡development ¡in ¡the ¡long ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡run; ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡low ¡probability ¡of ¡consolida8ng ¡democracy. ¡

  13. The ¡origin ¡and ¡outcome ¡of ¡ ¡ Fragile ¡States ¡ High ¡transport ¡costs ¡or ¡climate ¡not ¡suited ¡to ¡genera8on ¡of ¡ storable ¡agricultural ¡surpluses à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡Difficult ¡to ¡trade, ¡nothing ¡to ¡store ¡centrally à ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Weak ¡incen8ves ¡for ¡agents ¡to ¡invest ¡in ¡human ¡capital ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Property ¡rights ¡enforced ¡through ¡disorganized ¡violence ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡* ¡Weak ¡incen8ves ¡to ¡limit ¡discre8on ¡of ¡government ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡ ¡low ¡popula8on ¡density ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡low ¡level ¡of ¡economic ¡development ¡in ¡the ¡long ¡run; ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ à ¡low ¡probability ¡of ¡consolida8ng ¡democracy. ¡ ¡

  14. How ¡do ¡we ¡develop ¡evidence ¡in ¡ support ¡of ¡our ¡chain ¡of ¡reasoning? ¡ • We ¡tried ¡to ¡go ¡back ¡400 ¡years ¡to ¡randomly ¡assign ¡ countries ¡to ¡treatment ¡and ¡control ¡groups ¡ • Because ¡that ¡did ¡not ¡work, ¡we ¡developed ¡geo-­‑coded ¡ (GIS ¡datasets) ¡for ¡the ¡en8re ¡world ¡on ¡navigable ¡ waterways ¡before ¡steam ¡power, ¡natural ¡harbors, ¡ terrain ¡slopes ¡and ¡eleva8ons, ¡the ¡frequency ¡of ¡ aggregate ¡weather ¡shocks, ¡soil ¡suitability ¡for ¡growing ¡ storable ¡crops, ¡malaria ¡ecology, ¡and ¡climate ¡suitability ¡ for ¡storing ¡those ¡crops. ¡ • We ¡also ¡take ¡advantage ¡of ¡natural ¡experiments ¡of ¡ history ¡and ¡conduct ¡compara8ve ¡historical ¡case ¡ studies. ¡ ¡

  15. What ¡is ¡our ¡unit ¡of ¡analysis, ¡ ¡ and ¡how ¡do ¡we ¡measure ¡it? ¡ NYC ¡95,461 ¡km 2 ¡ Mexico ¡City ¡12,666 ¡km 2 ¡ Kinshasa ¡152,757 ¡km 2 ¡

  16. We ¡es8mate ¡each ¡hinterland’s ¡poten8al ¡ produc8on ¡of ¡cereals ¡using ¡data ¡on ¡soil ¡ characteris8cs ¡from ¡FAO ¡GAEZ3 ¡ Kcal%poten+al%produc+on%(in%billions)% 60,000$ 50,000$ 40,000$ Kcal%poten+al%in%billions% 30,000$ 20,000$ 10,000$ 0$ New$York$ Mexico$City$ Kinshasa$ Series1$ 52,156$ 4,032$ 21,855$

  17. We ¡next ¡es8mate ¡the ¡rela8ve ¡storability ¡of ¡those ¡ cereals ¡as ¡a ¡func8on ¡of ¡temperature ¡and ¡humidity ¡

  18. We ¡can ¡then ¡es8mate ¡the ¡storable ¡ kilocalorie ¡poten8al ¡of ¡each ¡hinterland ¡

  19. Storability-­‑adjusted, ¡cereal ¡kilocalorie ¡ poten8als ¡cluster ¡geographically ¡

  20. Storability-­‑adjusted, ¡cereal ¡kilocalorie ¡ poten8als ¡cluster ¡geographically ¡

  21. We ¡can ¡then ¡es8mate ¡the ¡prevalence ¡of ¡malaria ¡at ¡ the ¡hinterland ¡level, ¡which ¡affected ¡storable ¡ kilocalorie ¡produc8on ¡by ¡reducing ¡labor ¡effort ¡

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