前沿 | 经济学院陈硕教授的合作论文被经济学顶尖期刊American Economic Review录用

复旦大学经济学院陈硕教授与波士顿大学经济系曹一鸣博士合作论文“Rebel on the Canal: Disrupted Trade Access and Social Conflict in China, 1650–1911”被经济学顶尖期刊American Economic Review录用。

Abstract

This paper examines the effects of the abandonment of China’s Grand Canal — the world’s largest and oldest artificial waterway — which served as a disruption to regional trade access. Using an original dataset covering 575 counties over 262 years, we show that the canal’s abandonment contributed to the social turmoil that engulfed North China in the nineteenth century. Counties along the canal experienced an additional 117% increase in rebelliousness after the canal’s closure relative to their non-canal counterparts. Our findings highlight the important role that continued access to trade routes plays in reducing conflict.

成果简介

贸易可达性的提高是促进还是威胁社会安定，目前学界尚未获得一致结论。一方面，贸易能够创造更多就业进而维护社会稳定；另一方面，贸易可达性提高也会带来更多的摩擦和争端。本文将清朝1826年在京杭大运河施行的“漕粮海运”政策视作准自然实验，实证研究了国内贸易可达性对社会安定的影响。京杭大运河是人类前现代史上规模最大使用时间最久的交通基础设施。大运河流经的六个省份人口占1820年全球总人口的15%。修建运河的初衷是将江南的粮食运往华北地区，以保障京师及北境边防供给。除漕粮外，大运河每年也输送数量众多的商品，创造了大量就业机会并带来了周边地区的繁荣。自1826年起，清代中央政府开始尝试近海运送漕粮，对运河的维护在1855年后便不再继续并最终于1901年宣布正式弃用。虽然很多历史学家认为运河的废弃与19世纪中后期华北地区的动荡密切相关，但该假设从没有得到过系统检验。

基于清代官方档案，作者构建了覆盖 575 个县，时间跨度262 年 （1650-1911 年）的面板数据以检验上述假设。研究设计采用标准双重差分模型（DID）：沿河地区和非沿河地区分别被视作介入组和对照组，以比较两组地区稳定性指标在1826年后是否呈现系统差异。基准回归发现运河废弃显著增加了沿河地区的起义概率。作者进一步展示了估计结果在时空上的分布，并采用多种计量方法讨论其稳健性（CIC 和 SCM、安慰剂检验及子样本取样等）。就作用机制来说，作者认为运河废弃主要通过阻碍贸易可达，而非降低国家能力影响社会稳定。

文章主要贡献有以下四点：第一，贸易机会与社会稳定之间的关系是社会科学家长期关注的议题之一，但结论一直存在争议。本文基于来自中国的历史自然实验证据发现贸易可达性丧失会显著增加冲突概率，推进了对这一议题的理解。其结论也凸显出封闭经济体中贸易波动对社会稳定的潜在负面影响；第二，本文关注了该领域学者较少研究的永久冲击（相对于暂时性冲击）、国内贸易（相对于国际贸易）以及城市地区（相对于农村地区）等方面，补充了现有文献；此外，作者在机制讨论部分通过子样本取样方法剔除掉贸易冲击中收入冲击的作用；第三，与已有关于交通基础设施文献侧重于当代语境下的公路与铁路，本文所关注历史上大运河的政治与社会影响丰富了该领域文献；最后，19 世纪以来中国华北地区的社会经济动态及对我国近现代历史进程的影响是政治学与历史学者所关注的传统议题之一，本文发现从经济学实证分析角度增加了对该议题的理解。

两位作者从2015年初开始这项研究，2020年底文章获得AER的R&R机会并在2022年初被该刊录用。混乱、组织与大革命构成了十九到二十世纪上半期中国波澜壮阔的近现代历程：从失序到革命，这篇论文是《革命三部曲》第一部。

Acknowledgment

Helpful and much-appreciated suggestions, critiques and encouragement were provided by: Ying Bai, Samuel Bazzi, Eli Berman, Travers Child, Zhao Chen, Zhiwu Chen, Hanming Fang, Thiemo Fetzer, Raymond Fisman, Martin Fiszbein, Oded Galor, Siddharth George, Yu Hao, Jiashun Huang, James Kung, Xiaohuan Lan, Pinghan Liang, Ruobing Liang, Gedeon Lim, Chicheng Ma, Robert Margo, Tianguang Meng, Dilip Mookherjee, Nathan Nunn, Nancy Qian, Xue Qiao, Michael Song, Tao Sun, Fang Wang, Shangjin Wei, Austin Wright, Mingqin Wu, Tianyang Xi, Chenggang Xu, Xian Xu, Melanie Xue, and Dandan Zhang; participants in the 2016 NBER Chinese Studies Group meeting, the 8th International Symposium on Quantitative History, NEUDC 2016 at MIT, the NBER Summer Institute 2017, and the ASSA Annual Meeting 2018; and seminar participants at Boston University, Harvard University, Peking University, Shandong University, and Tsinghua University. We thank Yantong Fang, Zhichen Huang, Yongtao Li, Yaohui Peng, Albert Roh, Xuanyi Wang, Lixi Xu, Qin Yao, and Zhitao Zhu for their excellent research assistance. Chen Shuo would like to thank the National Natural Science Foundation of China (71773021; 71933002), the Innovation Program of Shanghai Municipal Education Commission (2017- 01-07-00-07-E00002), Legendary Project on Humanities and Social Sciences at Fudan University for financial support.

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