This thesis examines three topics relating weather and economic outcomes. The first chapter, entitled "Do temperature shocks affect non-agriculture wages in Brazil? Evidence from individual-level panel data" asks whether there is a causal link between temperature and labor productivity in Brazil's formal labor markets. To that end, we use monthly individual-level panel data spanning January 2015 to December 2016. Our results show that a 1oC shock increases wages where climate temperatures are colder, but reduces wages where climate temperatures are hotter. We calculate that wages fall 0.42% on average, an income loss equivalent to 0.06% of GDP annually. Assuming future temperatures rise uniformly by 2oC, and that no adaptation occurs, we expect annual income losses five times larger. The heterogeneous effects we find also suggest that weather vulnerability may deepen existing income inequalities. The second chapter, entitled "Does weather influence COVID-19 transmission?" uses a global cross-region panel of daily data on 416 regions and 93 days, with multiple fixed effects, and explore the exogenous variations of weather variables to find that temperature reduces COVID-19 transmission up to 8.98%. These effects are stronger in cold, arid and dry climates, diminishing propagation by 12.86%, 12.08% and 10.08%, respectively. Still, it is not clear whether climatic conditions can alone stop or slow the outbreak, but they should be included in models to predict future cases of the disease. The third chapter, entitled "Weather variations and impacts on mortality in Brazil" uses an annual panel of 2,198 municipalities from 1980 to 2012 and interacts weather shocks with climate normals to estimate non-linear effects of climate on health. We find that positive precipitation shocks (+1mm) in a rainy season, increase mortality rates of children between 0 and 4 years old by 0.02%. Results suggest cities with low levels of education and infrastructure are more affected by temperature and precipitation variations. Our findings will help improving economic models by shedding light on key determinants of the weather-health relation.

Esta tese examina três tópicos relacionando clima e seus efeitos econômicos. O primeiro capítulo, intitulado "Do temperature shocks affect non-agriculture wages in Brazil? Evidence from individual-level panel data" testa se a temperatura afeta a produtividade do trabalho nos mercados de trabalho formais no Brasil. São utilizados dados mensais de trabalhadores de janeiro de 2015 a dezembro de 2016. Os resultados mostram que um choque de 1oC aumenta os salários onde as temperaturas são mais frias, mas reduz os salários onde as temperaturas são mais altas. Os salários caem 0,42% em média, uma perda de renda equivalente a 0,06% do PIB anualmente. Supondo que as temperaturas futuras aumentem uniformemente em 2oC, e que nenhuma adaptação ocorra, esperamos perdas anuais de renda cinco vezes maiores. Os efeitos heterogêneos que encontramos também sugerem que a vulnerabilidade climática pode aprofundar as desigualdades de renda existentes no país. O segundo capítulo, intitulado "Does weather influence COVID-19 transmission?" usa um painel diário global de 416 regiões e 93 dias, juntamente com múltiplos efeitos fixos, para concluir que a temperatura reduz a transmissão do COVID-19 em 8,98%. Esses efeitos são mais fortes em climas frios, áridos e secos, diminuindo a propagação em 12,86%, 12,08% e 10,08%, respectivamente. Ainda assim, não está claro se as condições climáticas podem parar ou retardar o surto, mas devem ser incluídas em modelos para prever casos futuros da doença. O terceiro capítulo, intitulado "Weather variations and impacts on mortality in Brazil'", utiliza um painel anual de 2.198 municípios de 1980 a 2012 e interage choques climáticos com clima de longo prazo para estimar efeitos não lineares do clima na saúde. Constatamos que choques positivos de precipitação (+ 1 mm) em uma estação chuvosa aumentam em 0,02% as taxas de mortalidade de crianças entre 0 e 4 anos de idade. Os resultados sugerem que cidades com baixos níveis de educação e infraestrutura são mais afetadas pelas variações de temperatura e precipitação. Essas descobertas ajudarão a melhorar os modelos econômicos, esclarecendo os principais determinantes da relação clima-saúde.