清代中国的量化评估:从命案发生率看社会变迁

主讲人简介:

2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995
论坛实录

[第459期]

清代中国的量化评估:从命案发生率看社会变迁

时 间: 2012-08-17

地 点: 天则经济研究所会议厅

主讲人: 陈志武

主持人: 张曙光

评议人: 雷颐 秋风 高汉成 陈新宇

版权所有: 天则经济研究所,转载须注明出处。

实录

张曙光:现在开会。今天是天则所双周学术论坛第459次,我们有幸请到陈志武教授来做主讲。陈教授是耶鲁大学的教授,也是我们天则所学术委员会的委员。今天大家来这么多人,说明大家对陈教授的题目很感兴趣,今天讲的题目是《清代中国的量化评估——从命案发生率看社会变迁》。现在我觉得确实,恐怕历史是有连续性的,不可能割断,历史上的东西讨论清楚了,对我们现实有很大的启示。今天之所以来这么多人,大家都可能对这个问题比较感兴趣。这样,今天先请陈教授主讲一到一个半小时,然后请几位评议人进行评议。好,现在请陈教授来讲。
陈志武:非常感谢张教授,感谢各位教授、老师、各位历史学界的权威。今天我讲的内容,只是过去8年时间所做工作的很小一部分,一会儿大家可以看到,关于清朝还有其它朝代的中国历史,尽管我个人完全是外行,但是我尽量从量化的角度、从大样本的角度来重新梳理清朝和民国时期的社会历史,我觉得还是非常有意思,非常有价值。
关于清朝的两个主要的世纪——18世纪和19世纪,不管是国内史学界的学者,还是西方研究中国经济、中国社会史的学者,基本上有一个共识,就是康乾时期的18世纪,基本上是盛世时期,我们现在不是还在讲康乾盛世。而之所以18世纪是康乾盛世,相对来说19世纪代表着衰败的帝国,其中用到的两个最主要的指标,一个是GDP的变化,因为从1701年前后,尤其是到1800年左右,中国GDP增长了很多,应该说翻了几倍,按人均GDP计算也有些增长,但主要是因为人口的增长,使得人均GDP没有太多的变化。但是整个中国经济的规模,在18世纪发生了很大的变化,一直到18世纪末19世纪初的时候,中国经济占世界GDP的水平大概最高到了百分之三十几,差不多三分之一左右。但是在整个19世纪,特别是鸦片战争之前一直到19世纪末期,中国总体上GDP的规模,还有占世界GDP的比例,总体上有相当程度的下降。所以按照总的经济规模,18世纪在上升,19世纪在下降。第二个就是人口的增长指标,总的来讲18世纪还是一个非常好的世纪,19世纪是一个比较糟糕的世纪。因为研究经济史或经济增长理论的学者,一般都喜欢用人口的变化——人口的增长还是下降来作一个很重要的判断一个国家、一个社会在一个时期是非常繁荣,欣欣向荣,还是越来越糟糕的一个很重要的指标,特别是原来的医疗技术变化不是太大的时候,确确实实收入是不是能够有很大的增长,相当程度上决定了温饱问题是否能够解决。如果温饱问题能够解决的话,不仅仅人的寿命会增长,包括身高也会增长,而且总的人口也会发生很大的变化。大致上,从这两个指标来看,以我的18世纪是盛世,19世纪是衰落的帝国这样的结论,应该说还是有非常多的数据和证据的证明,是占得住脚的。那么今天我们想换一个角度来衡量一个社会的变化。当然,我们做这个研究实际上有一个很重要的背景,那就是到底怎样来看待今天的中国,是单纯用GDP作为唯一的指标来看待过去六十几年的变化呢,还是可以有其它的指标。
为了便于理解,这里先用XXX的一段话,我觉得他讲的这一段话蛮经典的,代表了我们做这个论文、这个研究的一个基本思路。他说经济增长本身当然是很重要,但之所以经济增长很重要,更主要的是因为经济增长让社会能够消除贫困,同时改善普通人的生活质量和生活空间。我们感兴趣的是后面这句话,就是说你怎样超越简单的经济增长的指标,来判断这个社会发生的变化。就按照我们经济学的术语的话,人类文明的终极目标不是人均收入多少,人均收入多少是一个中间指标,是同效目的的一个途径,一个中间段,但不是终极目标本身,而增加社会福利,如果我们把社会总福利看成是所有居民的效用函数的总和的话,那么从这个意义上定义的社会总福利的最大化应该是社会的发展所要追求的终极目标。当然,我们搞经济学,可能会说哪些居民是不是有特殊?在我们计算社会总福利的时候,13亿人,每一个人权重都是一样的;还是常委是最高的,政治局委员次之,中央委员第三,秋风先生要排第五了。我们不管哪位,都应该是一样的权重,这个是蛮重要的。这是一个基础性的问题,但是我想对我们做经济理论的人来说有一个很有意思的挑战,就是怎么样把这个效用函数通过这些具体的指标来反映出来?因为对不同的人,他的效用函数依赖的自变量是很不一样的,有的可能认为看小说是一种至高无上的增加效用函数的内容;有的人可能觉得能吃辣的菜更重要,像我们湖南人一样,有辣的东西吃这是很重要的。所以这里面五花八门。当然,有的时候,我们可能会说正因为这些效用函数太个性化了,还不如用一个简单的统一的通过人民币计算的GDP,这样一种去个人化的指标来算出来。不管怎样,可以讨论很多天,但是我们就假定了有一个社会总福利这样的东西,是我们可以去测度和衡量的。当然,我们接下来可能会说到底怎样来衡量这种社会总福利?其中有一个研究,是金融方面最近比较有影响力的论文,给我们的启发比较大,因为我们一般的经济理论强调要最大化效用函数,最大化个人效用函数的总和,这样定义的社会总福利,这个东西太抽象了。所以芝加哥大学XX,这位女教授09年的时候写了一篇论文,重点想通过高利贷的问题来看看一个社会禁止高利贷到底是怎样影响社会福利的。她用到的社会福利指标就很具体,重点用了加利福尼亚州1300个社区,当这些社区受到比如地震、下大雨等自然灾害冲击以后,这些社区的老百姓发生抢劫的频率,平均到1000个人,在发生自然灾害之前和之后,盗窃案的发生率是不是有什么变化。具体看一下,因为在美国的今天,大概有15个州是禁止高利贷的。即使在今天我们的中国说要允许发展民间金融,我们往往会假定美国肯定是自由经济,高利贷还是低利贷都是没有限制的,但是在美国,即使今天,50个州里面还有15个州是禁止高利贷的,而在加州是没有法律禁止,但是各社区可以由当地的法规、规章把一些高利贷机构赶出去,不让它们在这个区域里面营业,尤其具体的XX教授关心的有一种叫做Paid day loans,我把它翻译成领薪日贷款或发薪日贷款。这个主要是有点像中国原来讲青黄不接的时候,农村的放贷一样,因为现在大家都是发工资,原来都是春天把种子播下去,秋收了以后才有钱,但现在大家都是按月领工资来生活,很多的人到了月中,现在有些年轻的同学可能有这样的经历,月底才发工资,但是到15号就没有钱了,怎么办呢?高利贷机构专门针对这些人,给他们提供Paid day loan,这个Paid day loan很贵的,借300美元要付的手续费可能就是50美元到80美元,所以你把50美元或80美元的手续费除以300美元的本金,年化的利率是百分之几千那么高。正因为这种隐形的利益水平这么高,所以美国的不管是报纸、媒体,还是议员等等,大家都骂这个Paid day loan,叫做XX,放贷的鳄鱼,专门来吃人的。所以有这个原因,加州的1300个社区里面很多地方是不允许这些高贷机构存在的。XX教授发现,同样在加州的1300个社区,有的社区允许Paid day loans这种机构存在,另外一些社区不允许,她就把这两种类型的社区做了一个分类,看一看受到同样的自然灾害冲击以后,允许高利贷和不允许高利贷的社区的老百姓家庭住房按揭贷款的赖帐率有没有什么差别。因为她发现,一旦受到大的自然灾害冲击以后,总的来讲,这1300个社区住房按揭贷款的赖帐率要增加百分之七十几,而允许高利贷的这些社区只增加36%,大概是少增加一半左右。其实从学理上来说,这是很容易理解的。为什么这些允许高利贷的社区住房按揭贷款赖帐率低一些?就是因为有了这种贷款,就可以让你有办法暂时度过一次性的冲击带来的挑战,把目前的经济压力平摊到未来的几个月,甚至几年里面分期支付,这样一来把压力减少很多。再一个从学理上来说,为什么这种高利贷跟犯罪率有很大的联系?其实,我们很容易做一个模型,就是说一旦受到自然灾害的冲击,家里面上有老下有小,没钱花,大致有三种选择,三种办法去解决这个难题。第一种办法,是找亲戚朋友借钱,这是我们中国人很习惯的,但这种办法美国人有时候不太愿意,因为你来回来去找你的亲戚和朋友,一有需要就去找他们,到最后,你的亲戚、朋友都不搞不清楚,你喜欢他们,愿意花时间去跟他们交往,到底是因为你有求于他们,因为利益的需要,还是真正的你喜欢他们,因为亲情、友情。所以一般的美国人不太愿意把经济利益跟情感、友谊混在一起。再一个说回来,你总是找你的亲戚、朋友借钱,第一次还行,第二次也许还勉强,第三次就靠不住了,因为这个Paid day loan差不多每个月都会发生的。所以这条路走不通。
第二种办法是找银行贷款,但是对需要靠Paid day loans过日子的个人和家庭来说,银行给他们贷款的机率几乎等于零。这条路也走不通。
两条路都走不通,如果说高利贷机构也不允许存在的话,那第四条路是什么?就是去抢银行,或者是偷、抢。所以从这个意义上来说,你要是不允许高利贷机构存在的话,有可能会迫使很多无路可走的人,不得不去抢劫。而XX教授的研究恰恰也确实发现,允许高利贷的这些社区,在发生自然灾害以后,偷窃案大概平均每1000户人家要少增加2.67‰这样一个幅度。同时,她也发现,酗酒率、叫救护车的频率,允许高利贷的社区和不允许高利贷的社区受到自然灾害冲击以后,差别也很大。允许高利贷的社区找救护车频率要比不允许高利贷的社区低很多,酗酒率、家里面打闹的发生率也要低很多。这是一个蛮有意思的研究,因为以往我们总是抽象地讲效用函数最大化,而从处理上来说很好处理,但是太抽象了。所以XX教授的研究做了很多很细致的数据收集工作,启发是蛮大的。具体对我们研究经济增长、社会变迁也会有一些启发。
另外一个对我们进行的研究比较有影响的或者说给我们启发比较大的是步德茂教授,他写了一本书,2000年出版的,叫做《Manslaughter, Markets, and Moral Economy Violent Disputes over Property Rights in Eighteenth-century China》,中文翻译成《过失杀人、市场与道德经济:18世纪中国财产权的暴力纠纷》。他当时做的一件事就是把广东、四川、山东这三个省从18世纪乾隆初期一直到乾隆末期,这三个省因为土地产权纠纷引发的人命案、因为借贷纠纷引发的人命案做了一些分析。后来他发现一个现象,他主要的假设和关心的问题是当土地产权变得越来越明晰以后,是不是对当地人命案的发生率有什么影响?尤其他说广东与山东、四川有一个很大的差别,他了解到18世纪中期也就是乾隆中期的时候,广东总督在广东境内号召大家都去开垦土地,把每一块地东南西北是属于谁的,都登记得非常清楚。而他的一个发现是,18世纪中期,在广东省范围之内,土地的产权明晰之前,土地纠纷产生的人命案一直在上升,但是随着广东总督做的土地产权明晰工作落实以后,从乾隆中期一直到乾隆末期,土地纠纷引发的人命案总体上在下降。而相比这之下,四川的土地人命案整个18世纪一直在上升。因为当时来自两湖、两广的移民涌入四川,那么多的移民使得土地纠纷不断上升。因为当时来自他省的农民对土地产权的理解不一样。而且,初到一个地方,哪些土地是属于谁的不是很清楚。所以,四川在18世纪的时候人命案一直在上升。而山东既不像四川,又不像广东。我用布德茂的一张图给大家看一下广东的情况,大家看一下,左边这些粗的柱子反映的是与土地产权有关的人命案的变化情况。乾隆15年全省范围内大概有二十几起人命案,乾隆16年的时候有四十来起,乾隆17年有二十几起,乾隆18年差不多也是二十几起。但是同期间,从乾隆15年到乾隆45年的30年间,其他类型的土地和债务纠纷的人命案总体上是上升的,但是跟土地产权有直接关系的人命案,先是上升后来是下降。这是广东的情况。另外,四川总体上不仅仅上升,而且上升得比较多。
我们在做这个研究的时候,后来发现,可能布德茂基本的结论还值得再讨论。因为他用到的是土地债务纠纷的人命案的总数变化的情况,后来我们把婚姻奸情类的人命案也放上来的话,发现一直到乾隆末期之前,土地债务纠纷引发的人命案和婚姻奸情纠纷引发的人命案都在上升。18世纪末期到19世纪初期左右开始,这两个值,两项人命案的数量都在下降。我们后来想,如果说步德茂的假设,就是土地产权的明晰化可以减少土地人命案的发生率的话,那按理说如果婚姻奸情类的人命案跟土地产权清晰不清晰没什么关系的话,那么我们不应该看到这两组数据同长同跌这样一个同步性很高的现象。我们看看四川的情况大致也是如此,婚姻奸情类的人命案总数和土地债务类的人命案总数都是同长同跌的。所以从这个意义上说,我们先是对步德茂教授原来的结论提出一些质疑,因为我们发现,也许是一种巧合造成他看到的广东的现象跟四川、山东作一个比较之后得出的这个结论,可以值得更多的商量。那么我们再回到刚开始讲到的,一个是布德茂教授的研究来源,还有一个是XX教授研究给我们的一些启发。如果我们再回到人命案的发生到底是跟我们今天关心的XX社会变迁有什么关系,我们发现社会学领域里面有一个人,XX,搞金融的人都知道,他的儿子得过诺贝尔奖,而且对整个数理经济学的贡献非常大。但他自己从一九三几年开始一直是社会领域在20世纪的领头人物,他的一个解释就是如何理解犯罪。他基本的假设是,不管是罪犯也好,还是普通人也好,人生的目标并没有什么差别,犯人也是要日子过得更好,遵纪守法的人日子也是要过得更好。而最主要的差别是,犯罪是通过非法的、暴力的手段去获得生活需要的资料、资源,遵纪守法的人是通过合法的途径。他整个的研究推出来的理论主要从两个角度来理解犯罪的行为,一个是犯罪的动机,一个是犯罪的机会成本和收益。这里面的细节我就不说了,我主要是想通过引用他的理论为我们要做的研究提供一个学理上的基础。总体上来说,他的理论和他之后在美国、加拿大、欧洲,包括国内的很多学者做的研究,关于命案率也好,还是其它的犯罪行为也好,大致上的共识是,一个社会命案率的高低,跟下面这几个因素有关:一是正式的制度,二是非正式的制度,三是犯罪的机会成本和收益,如果我花这么多的时间,冒这么大的风险,包括被警察抓住的风险,做一个犯罪行为我得到的是什么,对于我们在中国生活的人是非常清楚的,包括官员的犯罪也好,为什么他们愿意去冒这么大的风险,背后成本和收益的对比是不是让他们更倾向于不犯罪还是更倾向于犯罪,我们就不用多说了。那么我们具体用到的数据,包括时间是从乾隆初期,1736年一直到1895年,刑科题本来源于故宫边上的中国第一历史档案馆。关于题本大致的背景是,从康熙时开始就要求各个县、各个府把当地的命案,还有其他重犯的细节,通过统一的题本格式上交到内阁府,然后由内阁府抄一个红本,跟刑部进行一些会审等。整个题本制度一直到1902年才停止,而且后来研究这些资料的学者已经很多了,大致上发现太平天国以后,这些题本数据收集的工作做得越来越不是很规范了,积极性也不是很高,那么官府的要求也越来越松散。当我们在过去两年的时间里面又花了蛮多的时间,去了解一下题本一是在时间上,一个题本送到朝廷,送到北京跟那些案件的发生时间大概相差多远。我们做研究的人很容易想到一个问题,就是如果今天内阁府收到一个题本材料,到底案件是昨天发生的,还是两三个月以前发生的,那么各个时期、各个省有哪些特征,了解这些特征对后面我们研究一个时期的变化可以有很大的影响。当然,大致上我们可以看到,从乾隆初期,一直到太平天国时期,120、130年左右的时间里,交题本和案发的时间差值平均都是15天左右。但是太平天国之后就发生了比较大的改变,这也是从另一个角度反映了从那以后可能题本送交的认真程度开始发生了一些根本性的变化。大致上,我们在第一档案馆里面做了一些搜索,发现可用题本,土地债务类的题本数量大概是168,481本,可用的婚姻奸情类的题本数量是33,961本,都加起来大概是20万件多一点。当然这个数字听起来蛮抽象的,这个暑假我们雇了11位同学,每天很辛苦地在档案馆里查资料,结果我们发现,11个人用两个月,大概也就是能够根据我们要搜集的信息,已经完成了近4000份。所以我以后是想要把整个20万样本都做一遍大家可以想象,不管是经费还是时间上,像万里长征一样还有很长的路要走,但是我们还是蛮有兴趣要把这个系统性的工作好好地做下去。
那么下面我们看一些基本的情况,当然我们这次分析用到的省一级的样本数据主要包括19个省,其中把后来分出来的吉林、黑龙江、新疆、西藏等大概7个省没有包括在里面。然后我们做的这些研究和分析的主要时段是1736年到1895年。我们可能会有兴趣想知道,土地债务类纠纷大概包括哪一些,实际上任何跟土地有关的人命案都被划到这一类里面,包括土地、房子的买卖、交易、出租引发的人命案,还有很多因为水田界限划得不清楚,引发的纠纷也会经常打死人的。婚姻奸情类包括的范围也非常广。去年我在耶鲁讲的时候,XX给我提出一个质疑,他说原来在50年代对清朝的题本进行大的分类的时候,这些史学者有一个很强的动机,就是为了迎合党的需要,就是说原来的土地,尤其土地债务,是传统的中国社会最主要的导致社会不公、社会动乱的、打死人的起因。所以这些学者在对题本做分类的时候,就尽可能地把相关的人命案都划在土地债务这一类。之所以我们这里说的16万多都是跟土地债务有关的,跟当时50年代的历史学者有革命的使命感关系很大。关于婚姻家庭、奸情类、拐卖妇女、卖淫等都放在这一类。按照XX教授的说法,所有这些分类里面,人命案最多的第一是土地和债务,第二最多的是婚姻和奸情。其实现在要重新做一个分类,把当时意识形态的因素革除掉。当然,对我们今天要讲的研究,这个分类本身是不是太松散了还是很严谨,可能关系并不是很大,因为我们更感兴趣的是总的趋势。那么大致上这一张图(1736-1895年全国发生的命案数)给我们这样的两组信息,第一组就是整个全中国的这19个省,从1736年一直到1895年,每10年我们把全国发生的土地债务类人命案加在一起,同样把婚姻奸情类的人命案也加在一起,大致上我们可以看到,在19世纪初之前,特别是根据现有的题本数据,在1775年之前,两类型的人命案数量一直在上升,然后在1775年到1785年,也就是乾隆的最后10年左右,出现了一些下降。后面我们做的其它一些分析和比较,会发现可能那一段时间,跟19世纪清朝烧掉了一些题本有很大关系。因为大家都知道,从康熙时开始,把那些题本不断地、日积月累地收集,故宫就这么大,后来那些仓库因为这么长时间都没有人进去,过了一段时间有人进去就发现有的地方漏雨是比较严重的,很多题本的字要么看不清,要么就烂掉了。后来,在19世纪时,有两次把一部分题本烧掉了,有一些后来在民国时期要卖掉,再后来又买回来,这些细节我们在论文里做了很详细的交待。当然,总体上,18世纪后期出现的两类命案数量的下降,我们认为是跟损失、跟两次烧题本有很大的关系。所以,如果我们剔掉一七七几年到一七九几年的数据的话,大致上在整个18世纪里面,两类命案的数量实际上一直都在上升。另外一个很有意思的趋势就是,19世纪,从1820年开始,随后的几十年,两类命案的数量实际上一直都在下降,尤其是我们按照命案率,就是说我们把每一个省同期的人口数作为分母,去除每一个省在每10年里面发生的土地债务类人命案数,也同样对婚姻奸情类数据进行处理的话,我们就看看全国层面的平均每一万人10年里面命案率变化的情况,大致也给我们一个同样的结论,就是18世纪命案的发生率在全国范围内一直在上升,但是19世纪命案发生率一直在下降。所以这个图对我们来说非常重要。前面我们说按照GDP的增长对18、19世纪的中国下一个结论的话,18世纪是非常好的,19世纪是很糟糕的,但是按照人命案的发生率变化来讲,我们下的结论可能正好相反,就是18世纪并不像我们原来说的——歌舞升平,太平世界的时候,恰恰是19世纪,社会的秩序会更好。从我们的角度来讲,我们觉得以前对18世纪、19世纪很多的中国社会的了解太多地受到几个事件的影响。比如19世纪的鸦片战争,两次鸦片战争,还有太平天国。但是退一步来讲,我觉得既使像两次鸦片战争,对在大范围之内的中国社会来看,对中国社会的影响在教科书里面被夸大了很多。坦率地讲,像我老家湖南茶陵,不管是太平天国时期还是两次鸦片战争时期,对我们县没有任何的影响。因为我们是天高皇帝远,周围都是大山,我们县在两座大山之间的峡谷里面,所以在广东发生的鸦片战争,在江南和中原发生的太平天国,对我们老家没有什么影响。所以,我想因为几次战争来对整个100年的中国历史下一个结论,我觉得从某一种意义上说有它的片面性,还有其它的政治运动,换句话说,跟以往不同的看待历史时期的角度,或许可以从普通老百姓每天的生活、经历、他感受到的生命的安全度和财产的安全度是有好的变化,还是坏的变化,这可能是更自下而上地判断和评估一个社会、一个历史时期的一种方式。当然,从大的政治事件、战争来评估一个社会、一段时期,也有它的作用和价值,这是毫无疑问的。但是我个人觉得不能完全根据几个大的事件就对一个时期得出一个定论,所以这也是为什么我们想从命案率的角度,因为大家想一想,假如说整个清朝的官僚的体系,他们在人命案发生的时候,递交这些题本的认真程度基本上是一致的,而且比现代要认真,那么哪个地方今天会因为什么事打死人,从概率统计随机采样的角度来讲,它是很随机的,但是这种随机在全国范围内,因为我们要知道这19个省反映了中国社会的绝大部分,而且发案率的地方不一定是城市,可以是很偏远的农村,所以这种命案数据库实际上更能有系统地、不受到明显偏差的对整个中国社会那种随机的取样,所以由此得到的关于当时社会的图景应该说是更全面、更有代表性的,至少比简单的几次战争或者几次大的政治事件来对一个时期下结论,我觉得价值和完整度应该说是更高一些。当然,我也非常欢迎在论座的各位权威、专家给我们提出一些质疑,我们很希望听到各路专家的批评和指正,帮助我们把这个研究尽可能做到面面俱到,做得更完整。
如果我们走出中国,看看欧洲的历史学者定义欧洲从公元1200年一直到公元2000年,欧洲命案发生率的长期趋势做的研究是怎么样的,在这方面我们中国以前可能有一些历史学者做过一些零散的数据的收集,但是像这样建立一张图好像到目前为止还没有看到过,关于中国社会过去2000年的命案发生率的变化的情况,从这个里面,当然我们可以看到,首先左边的纵坐标是一个对数指标,不是一个直接值的指标,实际上如果把原始的命案发生率平均每100万的人口在欧洲的不同国家,不同的城邦,大概任何一年里面,十年里面有多少人被打死,如果把这个绝对数字作为纵坐标的话,实际上从公元1200年到公元2000年发生变化,下降的程度就会让人更加震惊的。因为在整个期间800年的历史里面,欧洲社会的命案发生率大概下降了百分之九十九点几这么多,所以我们讲到人类社会的进步,不止是GDP,我们去想一想,为什么我们对命案发生的频率这个指标很感兴趣,对一个普通的人来说,别说有很多的钱,到最后命还是最要紧的,生命感受到的威胁高和低,最直接、最具体地影响到每个人的效用函数。所以欧洲的情况是这样,相比之下,中国在19世纪发生的这些变化应该说跟欧洲在过去800年发生的变化总体上是一致的,而恰恰是18世纪的中国是逆世界潮流而进行的。当然,这里面我们可以做很多的解读,因为也许是当一个社会在经济增长非常快,人们的收入、生活状况、社会结构同时都在发生很大的变化,可能会与社会的动乱,包括命案的发生率可能会提升一些。但至少单纯从这个指标来看, 19世纪反而跟整个西方世界过去800年的经历是一致的,但是18世纪反而是一个正好相反的经历。
这张图我们觉得还是蛮有意思的(土地债务类命案率与粮价ppt),我们把全国的粮价水平、土地债务类命案率两个指标放在一起来看的话,大致上我们可以看到它们还是有比较强的正相关性。当然这一方面可能不是太不奇怪,为我们后面做的回归分析也做了一些基础。为什么不奇怪呢?因为粮价往往是在出现灾荒的时候会普遍地往上涨很多,粮食因为灾荒供给减少了以后就变得更稀有,价格会更高。那个时候,包括土地和债务引发的人命案可能会明显上升。这从逻辑上可以理解为什么这两个指标会有比较强的相关性。
下面我想看一下,实际上各个省之间的经历,就像我们前面分析布德茂教授的研究,各个省之间在18、19世纪命案发生率的变化其实是差别很大的。所以我们想从制度和其它方面来分析一下,什么样的社会它的命案发生率可能会更高?哪一些社会更低一些?这(分省的土地债务命案数)里面,我们把八个不同的省放在一起,看起来有点乱,看不出来哪个省的变化是越来越高,哪些省越来越低。我们不妨具体地拿几个省来看。一个是盛京,就是现在的东北,1736年、1745年土地债务类命案数,一直到19世纪末期,总体上一直在上升,就跟四川的情况几乎完全是一样的,但是江苏19世纪命案数是在下降的,还有一个是湖北,差不多也是这样的。所以我们看到,江苏和湖北在19世纪总体上在下降,盛京、四川是在上升,其它一些省就在两者之间,包括甘肃在19世纪命案发生数也发生了比较大的变化,到后面论文里面通过非常详细的各个省的每个时期的数据就可以看出来。我们这里通过一张更形象的图,把三种类型的指标,按各个省的情况,中间的柱子是平均每一万个人在整个这个时期里面有多少人被打死,绿色的柱子最高的是当时东北,原因是那时候18世纪初闯关东,从山东往那个地方移民比较多。四川绿色的柱子也是非常高。但是有一个很明显的奇怪的是沿海这些省,江南的这些省,绿色和蓝色的柱子反映的是平均每一万个人口所发生的婚姻奸情类人命案,沿海这些省包括东部这些省都是比较低的,北方和西部的比较高,这些差别跟我们以往的印象还是有很大的关系,但是我们下面看看从不同的自变量想办法去解释为什么有些省命案发生率比较高,另外一些省命案发生率比较低?我们考虑的解释变量大致包括一个是人口密度,根据1776年、1820年、1851年、1880年曹教授做的估算为基础,还有一个是每10年的人口增长率,第三个指标是各省的粮价水平,第四个指标是自然灾害发生的频率,这主要是根据过去30年各个省的降雨量和中央气象局出版的一个中国近500年旱涝分布图中所收集的数据为基础,另外一些指标跟我们以前政治经济学讨论关系比较紧的,一个是土地分配基尼指数,土地分配基尼指数越高,说明这个省的土地所有权越集中,收入分配基尼指数也是这要样的。这两个指数,一个是根据赵冈06年的一本书,根据民国时期1932年收集的资料作的一个估算,然后XX和XX在1990年一篇论文里面,根据1937年的数据对民国时期各个省的收入分配结构估算的一个基尼指数。我们也用到了XX和他的学生做的一个论文,把18世纪各个省不同府之间的粮价的变异系数做了一个估算,我们把这个粮价变异系数作为测度一个省里面它的市场整合和市场发达程度的一个指标。就是说,如果一个省里面,比如江苏,河比较发达,由此产生的市场发达导致了常州、苏州、无锡之间的粮价应该说是互动的程度会比较高,差异的程度会比较低,因为运输的方便,使得异地之间的粮食运输,最后迫使江苏省范围内各个地方的粮价不可能差别太大。相比之下,另外一些省,因为物理的原因,也可以因为制度的原因,市场化的程度没有这么高。还有一个指标就是城镇化率,就是各个省在1776年的城市人口占比,也是利用到的一个指标。最后有一个指标是由刘宗云教授做一个统计,就是把清朝当时各个县、府,做的一个官阶评级的分类,根据冲、繁、疲、难,对各个地方打分,清政府派什么样的人到哪个地方做官,关键看那个地方是不是很重要的交通要道,这是冲;第二是根据这个地方的政务是不是很繁琐,如果繁的话就派一个更能干的人去那里做官;疲,就是看收税的难度,看当地更多的是刁民,还是顺民,如果是顺民的话,大家老老实实地交税,就不需要派一个很能干的官员去那里整天收税,如果那里刁民比较多,按现在的说法应该是公民权利意识比较强的地方,就要派一个更厉害的官员到那里去;民风好与不好,由难还是不难作一个判断;所以,每一项都有就是冲,又是繁,又是疲,又是难的话,四分,要派最利害的。然后是这张图(土地债务类命案与"繁"的相关性),按照两个指标来看,一个是土地债务类和婚姻奸情类命案的发生率,这是横坐标,纵坐标是繁,一个省里面,各个县被定为繁的比例有多高。结果发现两者还是有非常高的正相关性,说明当时朝廷定为繁的省确实从命案发生率的角度看会更高的。
下面简单讲一下我们做的回归分析,看看大致上这些结论跟我们想像的是不是一样的。首先,我们看看在整个的1736年到1855年这120年的时间里面,各个省的土地债务命案发生率高低是不是与这个省的人口密度有关系。从统计的意义上说,我们发现人口密度越高的省,土地债务类命案发生率就会越低。这跟我开始想像的正好反过来的,我们以往会认为人口密度越高的地方,可能地会更珍贵,打架的可能性会更大,但也未必,这也是可能我们有时候稍不注意得到的印象可能就会认为城市越大,人口密度越高的地方,犯罪会更高。但是从这个数据来看的话,好像不完全是这样。因为人口越多的城市,往往刑事案件的处决速度会更高,但是如果除以人口的话,平均每一万人的犯罪率可能比人口更稀少的地方,尽管它绝对的刑事案件的数量更低,但是人均比例会更高一些。然后人口增长越快、越多的省,土地债务类命案发生率就会更高一些,粮价越高的省,命案发生率就会越高一些。这跟我们前面讲到的差不多。
市场化程度越低,市场越不发达的省,土地债务类的命案率很明显会越高,这可能跟我们过去教科书里面讲的相反。这是什么意思?就是商业化程度越高,经济、市场越发达的这些省,土地债务类的人命案发生率就会越低,反过来是相反的,就是市场越不发达的省,命案发生率就越高。降雨量越高的省,土地债务类的命案率普遍就会越高一些。这里,我们把一个省平均一亩地的降雨量跟收入看成是一个高度相关的指标。因为我们都知道降雨量越高的省,就越适合种粮食,农业会更发达一些,那么这些地方在传统的农业社会里面,收入就会越高。这样的地方土地珍贵程度可能会更高一些,土地引发纠纷的可能性就会更高一些,由此产生的人命案的比例也可能更高。
下面再看看土地分配集中度的高低对土地债务类命案率有什么样的影响?大致上在乾隆时期,我们发现土地分配越集中的这些省,土地债务类的人命案数量越高,但是在19世纪的时候正好是反过来的,尽管统计上并不是那么明显。这是一个,再一个我们去看看自耕农的比例越高的省,就是农民自己拥有自己的土地,这样的农民占比越高的省,是不是土地类命案率就越高呢?好像统计上并不是很明显。另外,我们发现收入分配越不公,土地债务类纠纷导致的命案率就越高,这跟我们以往的理解差不多。最后就是越难的这些省,土地债务类命案率就会越高,这可能跟我们理解的差不多。
最后我们看一下婚姻奸情类的命案率跟刚才同样这些解释变量有没有什么关系。一个就是人口密度越高的省,婚姻奸情类的命案率就会越低,人口的增长好像跟婚姻奸情类的命案率没有明显关系。市场越不发达的省,婚姻奸情类的命案率就会越高,其他如粮价水平、通货膨胀率、降雨量、旱涝灾害的发生,都对婚姻奸情类的命案发生率没有什么影响。但下面是一个比较有意思的结果,就是我们发现,土地分配集中度越高的省,婚姻奸情类的命案率就越低。我们开始看到的时候正好是反过来的。到目前为止,能够给的一个解释可能是土地集中度越高的省,地方的家族秩序可能会越好。因为尤其是南方的一些省,很多的土地是寺庙、族田和学田、庙田占的比例是非常高的。因为庙、祠堂等等拥有的土地占整个这个省的比例越高的省,这些地方可能当地的民间秩序会更好,所以婚姻奸情类的纠纷导致的人命案可能会更低一些。这是到目前为止,我们的一个解释。另外一个,收入分配越不公的省,发生婚姻奸情类的命案率就越高。这也是我们刚才讲到的给我们一个什么样的结论呢?就是收入分配对婚姻奸情类的命案发生率影响会更大,而土地分配公与不公,反而是土地分配越集中越不公,可能对婚姻奸情类的命案率是一个负面的影响。这一点如果大家有疑问的话,过一会儿可以进一步地讨论。其它的一些数据就不说了。
大致上今天我们在前面讲到,这个研究是我们做其它的研究一个意外的产物,当然,从我个人的角度来讲,我也是蛮想对原来很多的一些结论做一些不同的视角的质疑或者是研究,所以我们看到刑科题本给了我们不同数据的时候,有的时候,做研究就是这样,你看啊看,突然发现一个很新的现象,然后就想这个现象是不是比较典型、有代表性的还是一个完全偶然的?所以这个关于18、19世纪的我们现在在做思考,也是其中的一个例子,至少从我们的角度来讲,尽管那个结论也许到最后你们可能告诉我们,还有其他资料没有用进来。如果考虑到其它因素的话,那么整个结论可能都要推翻,但至少可以提供另外一个视角,跟GDP的增长、人口的增长不同的视角。如果从这些视角来看,我们觉得18世纪的中国,并不是像原来理解的那么歌舞升平。19世纪的中国人实际上的安全感反而是在大社会的范围之内是越来越高。当然,从这个意义上说,过去30年又是什么样子?我们今天是不是感觉到越来越安全了呢?越来越比78年、80年代初更有充实感,还是正好是相反。这方面,我们现在官方的关于人命案还有其它一些资料都是国家机密,没办法明写,用一个很客观的研究。
那么我前面要讲的,就是这么多。好,谢谢大家。
因文章较长分2段以下是评议部分:
清代中国的量化评估:从命案发生率看社会变迁(专家评议)

点击:

网友评论