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【量化历史研究】火车一响,黄金万两?铁路和农村工业化的历史证据

发布时间: 2020-07-19

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【量化历史研究】火车一响,黄金万两?铁路和农村工业化的历史证据

量化历史研究 量化历史研究 2020-05-16


本文为“量化历史研究”第 422 篇推送


(图片来源于网络)


俗话说,火车一响,黄金万两。铁路,作为交通运输的大动脉,在国民经济中发挥着至关重要的作用。毋庸置疑,铁路网的建设和完善,能够缩短城市间的“距离”,促进跨地区的货物运输和人际流动,进而推动地区的经济发展。然而,铁路的这种影响,是否能够波及到沿线,尤其受益那些恰巧经过的农村地区呢?


Thor Berger于2019年发表在Explorations in Economic History的论文,对此问题进行了探讨。作者利用19世纪的瑞典铁路干线建设,作为一项拟自然实验,考察了铁路对农村地区经济发展和结构转型的作用。研究发现,该铁路显著地促进沿线农村地区的人口增长和工业部门的就业。这很大程度上解释了历史上瑞典工业的迅速发展,使其大大缩小了与欧洲其他国家的差距。








作者之所以选择始于1856年的瑞典铁路网作为研究对象,一是因为此次的铁路是国家在干预下建造的,旨在连接首都和其他主要城市,势必“意外地”贯穿了很多农村地区,一定程度能缓解路线选择的内生性;二是因为不同于欧洲的其他国家,瑞典的铁路建设是发生在工业化之前,这提供了因果检验的好机会。因此,在研究方法上,作者首先基于差分的OLS估计,考察了这些沿线的农村地区在1850年和1900年的人口增长和就业变动情况。


考虑到不可避免的内生性,作者还使用了工具变量的方法,用在给定起点和终点时,成本最小的路线设计作为实际线路的工具变量,如图1的LCPs所示,这种方法可以进一步排除铁路有意的规划带来的干扰。作者选择众多的农村教区作为研究样本,并利用GIS软件将历史地图数据化,计算出每个农村教区到铁道的距离,作为核心的解释变量。

图1  a)1900年实际铁路网;b)1856年计划铁路网,国有主干线(黑线),最小成本线(LCPs,蓝线);c)颜色浅的地区成本低








作者先是使用OLS方法,检验了在铁路修建时,不同的农村教区并未有显著差异的影响,证明了平行趋势的存在。在控制了一系列变量后,作者发现无论是在绝对量还是相对值意义上,在铁路沿线较近的农村教区,在50年后均经历了显著地人口增长和工业就业人数的增加。工具变量方法估计得出一致的结论,具体结果见表1。作者发现农村教区每离铁路干线接近一个标准差,该区人口增长速度会上升4.4%,工业部门的就业增加15.9%。

表1  铁路、人口和就业增长:OLS和IV估计


为了直观地反映结论,作者还描绘了距离铁路干线的农村教区人口增长和工业就业的变化情况,见图2。结果表明,在距铁路5千米内的农村地区,工业活动显著增加了。值得学习借鉴的是,作者还提供了安慰剂检验和反事实检验。一方面,作者细致地考察了在铁路网建设之前,在不同的农村教区,人口增长和结构转型速度并无差异,证实了铁道路线选择并非是内生的。此外,作者还利用了一些历史细节,发现在原先计划修建铁路,但最终并没有落实的农村教区,并没有这种铁路效应存在。这些结论强化了铁路修建和经济发展之间的因果关系。


图2  距离铁路干线不同的农村地区


那么,这种影响是否仅仅是空间上再分配所导致的呢?或是临近的农村教区人口迁徙的结果吗?如果是这样的话,那么铁路对经济发展的效应就将会大打折扣了。因此,作者对此从更大的单元层面上进行了讨论,来排除这种忧虑。研究发现,铁路对沿线整个农村地区工业活动的促进作用是真实存在的,而非区域内再分配的结果。








总结来说,本研究巧妙地利用瑞典早期的铁路网建设作为拟自然实验,基于历史事实和数据,检验了铁路对农村地区人口增长和工业化的积极作用。在作者看来,这是一个鼓舞人心的结论,给广大欠发达地区的交通设施投资提供了政策参考和建议。


不过,需要说明的是,作者在本研究中并未解释铁路对农村地区工业化影响的具体机制。中国在过去几十年里,同样经历了铁路网的发展完善和工业化的迅速推进,利用我国的事实和数据,或许能得出更为丰富的结论。


文献来源: Berger, Thor. "Railroads and rural industrialization: Evidence from a historical policy experiment." Explorations in Economic History 74 (2019): 101277.


原文链接:请点击左下方【阅读原文


“量化历史研究”公众号由陈志武(香港大学冯氏基金讲席教授、原耶鲁大学教授)和龙登高(清华大学教授)及其团队——林展(中国人民大学)、熊金武(中国政法大学)、何石军(武汉大学)、黄英伟(中国社会科学院)、彭雪梅(中山大学)等人负责。向学界和业界朋友,定期推送量化历史研究经典、前沿文献。同时作为“量化历史讲习班”信息交流平台。喜欢我们的朋友请搜寻公众号:QuantitativeHistory,或扫描下面二维码关注。

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轮值主编:熊金武        责任编辑:彭雪梅

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