量化历史研究告诉我们什么.doc

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1、量化历史研究告诉我们什么?之前对历史的探究要么过于意识形态化,要么又过于侧重朝代史、政治史,就如电视古装戏几乎走不出宫廷斗争的话题;还有就是过于定性,停留在史料整理和描述性层面,即使对历史事实背后的因果关系下结论,也只是猜测性的,很少从统计意义上进行严谨的逻辑推论,做排他性实证论证。单纯定性研究方法的不足是明显的。最经典的例子之一是晚清于1906-1907年启动预备立宪改革,由于在时间上正好是清政府垮台之前的五年左右,所以,尽管严谨研究会告诉我们是清政府启动宪政改革太晚而难以挽救其命运,但还是有不少人愿意下“宪政导致政权灭亡”

2、这样的因果结论,就好像是看到阿炳是瞎子,就下结论“如果想拉好二胡,就先要把眼睛弄瞎”。而科学严谨的量化研究则是把历史上进行过立宪改革的各个国家放在一起,列出各国宪政改革的长期结果,构成大样本,然后系统检验是否真的是“宪政导致政权灭亡”。历史研究中一手史料整理、描述性工作极其重要,但那是整个研究过程中的第一步,不是全部。研究的最终目的还是希望从历史经历中领悟到、学到一般性的道理,学到对现时和未来人类社会都有价值的规律知识。史料海洋给我们提供的是人类经历的数据资料,这些资料是我们证明证伪社会科学各领域的理论结论的基础数据。关于历史

3、的任何一项假设都可以、也都应该放到史料数据中去检验,否则就只能是一种猜想或假设。下面我从四方面介绍第一次量化历史讲习班讲授的内容,考虑到篇幅,不能介绍每位学者的研究,但希望以下四方面能让我们对量化历史研究的特点有所了解,特别是最近二十余年量化历史研究的成果如何启发影响了学界的视角。“人类历史中其实只发生了一件事”讲习班的第一天由Gregory Clark 教授开授。Clark教授出生于苏格兰,在剑桥大学上大学,哈佛大学读博士,之后先在斯坦福大学任教,接着在加州大学任教授。他的研究领域包括世界经济史和社会史。他讲授的第一个主题就

4、是:“人类历史中其实只发生了一件事,即1800年前后开始的工业革命。只有工业革命之前的世界和工业革命之后的世界之分,人类其他的历史细节有意思,但不关键。”为什么呢?从大的方面看,世界人均GDP在1800年前的两三千年里基本没有变化,工业革命之后才逐渐上升。微观方面,工业革命之后人类生活方式、社会结构、政治形态以及文化内涵都有本质性的大变革。按照史学家麦迪森的估算,公元元年时世界人均GDP大约为445美元(按1990年美元算),到1820年上升到667美元,1800多年里只增长了50%。同期,西欧国家稍微好一些,但也只是从公元元

5、年的450美元增长到1820年时的1204美元,英国作为工业革命的发源国也大致如此。而从1820年到2001年的180年里,世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。由此足见,工业革命带来的收入增长的确是翻天覆地的。工业革命之前的人类既然没有实现财富增长,那他们都在忙些什么呢?那个时期,不管是东方还是西方,不也在经历各时期的改朝换代吗?Clark教授认为,“其实用不着被那些表面的东西所误导”,在工业革命之前,人类社会一直没有走出“马尔萨斯模式”,即在生产率不变的情况下,自然灾害或战争导致人口死亡,使接下来的人均收入增

6、加,为生育率上升、人口增长提供条件;可是人口增长后,人均土地和人均收入会减少,使生存挑战越来越大,导致战争的发生并使接下来的人口又减少,在这个周期中循环。过去多年里,Clark教授尝试从不同角度研究工业革命之前与之后社会的差别,也以此分析工业革命为什么首先在英国而不是在别处发生。在英国,大约从14世纪开始,任何已故人的遗嘱首先要在郡法院登记并检验后才能生效,这些遗嘱材料包括已故人的年龄、子女及其他亲属、职业、各类财产、收入、教育、社会地位等情况。英国各郡基本把自14世纪以来的遗嘱材料完整保留至今,成为Clark教授以及其他众多

7、学者的研究基础。Clark教授通过对英国人遗嘱研究发现,在工业革命之前,英国人的生育率跟财富水平高度正相关:越有钱的夫妻,小孩数量越众。在16世纪期间,最富的三分之一英国人死时平均还有4至6个小孩健在,中等财富的英国人离世时平均有3.5到4.5个小孩健在,而最穷的三分之一英国人离世时只有不到3个小孩活着。到18世纪末,基本情况仍然是越富有的家庭小孩数越多,只是每家的小孩数量都降到4个以下,并且各财富阶层间的小孩数量差距明显缩小。工业革命于18世纪末到来之后,一直到1880年左右,小孩数量就基本跟财富水平没有关系了。而从1880

8、年到1980年的100年间,情况正好反过来:越穷的英国人,小孩数量反而越多,完全改变了工业革命之前“适者生存”、“有钱者生存”的规律。也就是说,Clark教授从生育率跟财富的关系、从小孩生存概率跟家庭财富的关系这些微观指标,证明了一直到工业革命之前的18世纪,英国社会也没走出

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