|
|---|
|
|
|
|
|
s*******h
发帖数: 3219 | 1 【 以下文字转载自 History 讨论区 】
发信人: PBSNPR (大刀王五), 信区: History
标 题: 清朝人口猛涨过亿，一个原因居然是……玉米
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 17 21:10:41 2017, 美东)
玉米是使清朝人口超过一亿的主要原因吗？
杨阳，重度数据收集癖，香港爬山的科研狗
既然问题问的是玉米是否是人口增长的贡献力量，那我们就来实证一下玉米的引种究竟
对人口增长起到多大作用。
先说结论，引种玉米可以解释 1776-1910 年期间人口增长的 18%。
Chen and Kung (2015) 使用玉米在中国的引入这一事件，考察技术冲击造成的生产力
提高对于人口和经济的影响。
大航海时代引入旧世界的作物主要有三种——玉米、土豆、番薯，口味偏好问题可能可
以解释为什么土豆在中国并不十分受欢迎（没啥味道，想象一下啥也不加的土豆泥你能
吃多少），但是更重要的是，相比玉米和番薯，土豆在中国并不十分适宜种植。如图二
所示，根据 GAET 农业适生性指数，中国的土地只有 10% 左右适宜种植土豆，20% 的
土地适宜种植番薯，但是有近 55% 的土地适宜种植玉米。
玉米作为典型的外来作物，经由三条途径于十六世纪中页传入中国，这三条途径分别是
经由丝绸之路到甘肃、经由印度缅甸到云南、以及由葡萄牙人经海路带到福建。其在中
国的具体传播路径如图三所示，史料及本文所使用的数据都表明，玉米自 1550 年左右
传入中国，在开始的 200 年间并未得到广泛传播，直到 1750 年后才开始大规模的种
植，可能自那时开始，农民才开始意识到玉米不仅仅有抗旱的优点，同时可以种植在并
不适宜水稻小麦生长的丘陵地带，以利用更多的土地。
在玉米种植传播的第一阶段，引入与否与距离初识传入点的距离有关，但是在后两个阶
段（乾隆后）则主要与适生性相关。
本文作者使用 1600，1776，1820，1851，1880，1910 年各个府的人口密度作为因变量
。这些数据来源于 Liang(2008) 和 Cao(2000)，横跨明清两代。经过交叉对比不同学
者所计算的人口密度数据 Yang(1995) Ho(1959) Skinner(1977) Zhao and Xie(1988)
，本文所使用的人口密度数据基本与其他学者的研究相吻合。
当我们讨论玉米引种对于人口增长的影响时，如果使用精确的玉米引种时间是最理想的
。但是由于历史资料的局限性，这样的数据并不存在。本文退而求其次，使用最早提及
“玉米”的地方志发行时间作为当地引种玉米时间的代理。
在中国，各级行政机构都有编撰地方志的传统。宋、明、清三代，共传世 8264 册地方
志。每本地方志实质上都是一本当地的百科全书，其中详细记载了当地粮食种植情况。
但是，如果当地面临相对严重的人口压力（粮食短缺）时，当地种植的粮食作物可能会
吸引地方志编撰者更多的注意。如果这种假设成立的话，则无论是否引种玉米，当地后
续的人口增长也会持续维持高位。作者对 1600 年后编撰的县志进行 10% 抽样，发现
并没有对于粮食作物种类记载的显著增长，说明这一假设并不成立。
另外，由于地方志编撰刊行的频率不同，因此频率越高的地区，无疑对于玉米引入时间
的代理也就越准确。作者尝试在接下来的回归中给予这些更准确的地区更多权重，但是
结果与非权重回归结果并无二致。
描述性统计
从表二可以看出，引种了玉米地区的人口密度显著高于非引种地区，而且这一差距也随
着时间稳步扩大。
基准回归
本文作者使用标准 DID 模型来检验引种玉米对于人口密度的影响。
其中 表示某个府， 表示对应的时间段， 表示某时间段某府的人口密度， 为代表玉
米引入的虚拟变量，当某时间某府已经种植玉米时，，反之则为 0 。 表示一系列控制
变量，包括战争次数、瘟疫次数、以及番薯的引种情况等。 和 分别表示地点和时间
固定效应，用以分别控制不随时间变化和不随空间变化的其他因素。
基准回归的结果如表三第一列所示。
从列一、二、三、四可知，玉米的引种导致了人口密度提高了 10%~15%。自 1776 年
1910 年期间，玉米的种植范围增长到了最初的 181.82%（由 55% 提高至 100%，1/0.
55），因此我们可以计算出，引种玉米可以解释这期间人口增长的 18%~27.2%（1.8182
*0.099~1.8182*0.15）。
稳健性检验
1. 其他农业科技。
Dwight Perkins(1969) 的研究指出，14 世纪至 20 世纪，中国粮食产量增长的 45%
是由采用早稻品种引起的。
虽然我们缺乏早稻引种的具体数据，但是由于早稻生长严重依赖于光照时间，而光照时
间与当地的纬度有紧密联系。根据 Zhang(1996) 计算，北纬 33° 以北地区，并不具
备种植早稻的条件。因此作者仅使用北纬 33° 以北地区作为样本，发现并不影响基准
回归的结论（表格四第三列）。
2. 战争与瘟疫
内战与瘟疫无疑会严重影响人口密度。规模最大的太平天国运动造成的人口死亡达到了
5 千万到 7 千 3 百万之间。《中国军事史》一书中详细记载了发生于 1776–1910
年期间的 896 场战争的具体时间地点及参战方，同时作者收集了省级层面的瘟疫记录
，对 1586-89 和 1639-44 年发生的两次大规模瘟疫流行进行了梳理，其中 1588 年有
13 个省的 92 个府受到瘟疫影响，1641 年有 1 个省的 99 个府受到影响。稳健性检
验结果见表四第三、四列。
3. 玉米引种的外生性
本文实证策略的一个重要假设就是玉米在中国的引种和传播过程是完全外生的。如果一
个地区在引种玉米之前就面临着巨大的人口压力和粮食需求缺口，那么显然作为需求端
推动的引种就是内生的，因为当地会有更大的动力去引种这种作物。
假设一个地方在引种前即面临这巨大的人口压力，那么可以预见即使在引种作物之后，
粮食的价格也不会发生大的下降，同时，引种前的价格增长应该与引种决策高度相关。
回归结果表明，玉米的引入有效的降低了粮食价格（3.4-3.6%），并且引入与否的决策
也与引入前的粮食价格无关。表明是否引入玉米这种新作物并非是由需求方驱动的。
同时，为了进一步打消引种的内生性疑虑，作者使用玉米适生性指数和平均气候条件的
交叉项作为工具变量。1750 年后的玉米引种与当地的玉米适生性高度相关，由于玉米
作物本身的抗旱性，当适生性相同的情况下，天气的干旱会提高玉米引种的可能性。
2SLS 回归结果参照表四第四列，我们可以发现，回归的结论仍然不变，而且第二阶段
回归的系数 (0.110) 与 OLS 基准回归 (0.119) 十分接近，从另一个侧面说明OLS 估
测结果很可能并未收到遗漏变量甚至双向因果关系的影响。
结论
本文作者使用玉米的引入这一历史事件，估测出外生技术冲击确实可以解释中国人口增
长的 18%，但是随农业产量上升造成的粮食盈余却并没有对经济增长作出贡献。
这一结论，一方面说明了由于人口增长而导致的粮食短缺并非是中国工业化的障碍，相
反，日益增长的人口压力反而是粮食生产力提高所带来的内生结果；另一方面也给我们
留下一个更大的疑问，即为什么中国没有能够抓住粮食生产力大幅提高的机会，将这种
盈余转化为经济的增长？
Reference: Shuo Chen and James Kai-sing Kung. 2015. “Of Maize and Men: the
Effect of a New World Crop on Population and Economic Growth in China.”
Journal of Economic Growth |
|
|
|
|
|
|
