Endogenous Targeting and the Additionality of Conservation

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Novel use of Random Survival Forest for treatment effect heterogeneity in conservation policy evaluation; important for causal inference in environmental economics.

🏢実務担当者:Highlights that siting protected areas based on low deforestation risk undermines additionality — useful for designing conservation programs or carbon offset projects.

🏛政策担当者:Demonstrates that endogenous targeting dilutes conservation impact; supports prioritizing high-risk areas for protection to maximize climate and biodiversity benefits.

世界は森林の3分の1を失っており、熱帯地域の森林は、その多大な生態学的・気候的便益にもかかわらず、最も急速な減少に直面している。保護区（PA）は森林減少を抑制するための主要な政策手段となっているが、それらは森林減少圧力が比較的低く、潜在的な保全効果が限られている場所に設定されることが多い。我々は、内生的な政策ターゲティングが、1991年から2023年の間にボリビアで設定された保護区の追加性をどのように形成するかを評価する。我々は、段階的な差分の差分デザインを採用し、保護がない場合の予測森林減少リスクの新規指標に基づいて処置群と対照群をマッチングする。この指標はランダム生存フォレストモデルを用いて生成される。この枠組みにより、ベースラインの森林減少リスクの分布全体にわたって処置効果を評価することができる。我々の推定値は、平均的に保護区が森林減少を約0.19パーセントポイント（pp）削減し、これは研究期間中の全国森林減少率と比較して68%の削減に相当することを示している。しかし、平均処置効果は森林減少リスク分布全体にわたる substantial な不均一性を隠しており、低リスク地域では追加性の証拠はなく、最大の効果は高い森林減少圧力の下で現れ、保護区は森林減少を最大0.50 pp削減する。さらに、保護区は不均衡に低リスク地域に設定されている一方で、これが系統的により大きな生物多様性や炭素便益を反映しているという証拠は限定的であり、また高リスク地域での保護が経済発展を substantial に妨げるという証拠も限定的である。全体として、我々の findings は、内生的ターゲティングが保全追加性の重要な決定要因であることを示唆しており、高森林減少リスク地域における保全の優先順位付けの重要性を強調している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The world has lost one-third of its forests, with those in the tropics facing the most rapid decline despite their substantial ecological and climate benefits. Protected areas (PAs) have become the primary policy instrument to curb deforestation, yet they are often established where deforestation pressure is relatively low and potential conservation gains are limited. We evaluate how endogenous policy targeting shapes the additionality of PAs established in Bolivia between 1991 and 2023. We employ a staggered difference-in-differences design, matching treated and control units on a novel measure of predicted deforestation risk in the absence of protection, generated using a Random Survival Forest model. This framework allows us to evaluate treatment effects across the distribution of baseline deforestation risk. Our estimates indicate that, on average, PAs reduce deforestation by approximately 0.19 percentage points (pp), corresponding to a 68% reduction relative to the national deforestation rate over the study period. However, average treatment effects mask substantial heterogeneity across the deforestation risk distribution, with no evidence of additionality in low-risk areas and the largest effects emerging under high deforestation pressure, where PAs reduce deforestation by up to 0.50 pp. Furthermore, while PAs are disproportionately established in low-risk areas, we find limited evidence that this reflects systematically greater biodiversity or carbon gains, or that protection in high-risk areas substantially hinders economic development. Overall, our findings suggest that endogenous targeting is a key determinant of conservation additionality, highlighting the importance of prioritising conservation in high-deforestation-risk regions.

• openalex https://doi.org/10.3929/ethz-c-000801581first seen 2026-06-17 04:46:47 · last seen 2026-06-17 07:07:34