【量化历史研究】一切尽在邮件中──德意志帝国的经济地理学

【发布时间:2020-08-20】

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【量化历史研究】一切尽在邮件中──德意志帝国的经济地理学

量化历史研究 量化历史研究 2020-05-23


本文为“量化历史研究”第 424 篇推送


青岛德意志帝国邮局邮电大楼

(图片来源于网络)


现代经济地理学的研究已经表明,经济活动的空间分布并非均匀,而且还可以反映在人口分布上。这种基于现代理论的观察是否对历史上的人口分布状况依然有效?来自阿德莱德大学的Florian Ploeckl,通过使用19世纪末德意志帝国的邮政数据,探索了塑造人口空间分布结构背后的力量。








根据既有研究,具体的区位因素通过两个渠道对人口数量及其分布产生至关重要的影响——市场可达性(market access)和区位禀赋(location endowments)。但是,对市场可达性的计算,一般文献往往采用地理距离作为地点之间的交易成本(经济距离)的代理变量,从而忽略了地点间到底是如何相关的,这些联系是如何建立的。针对这一问题,研究者选用了邮政数据(邮件、电报、包裹和汇票),来构建地区间以及地区内的大部分正式信息交换的指标——信息强度(Information Intensity),从而更好地测量影响地区规模和塑造空间人口分布的力量。而对于区位禀赋,研究者采用了新的地理经济学模型,构建了一个综合指标——适宜度(Amenity)。


信息强度表示了信息交换的本地密度。研究者通过商业性邮政服务的数据,估计每个地点的商务通邮量。然后,用商务通邮量除以该地区的市场潜力(以人口数量来衡量)得到信息强度。


舒适度是从新地理经济学的模型中导出的。该模型能在输入人口分布和交易成本矩阵后,计算每个地点各种禀赋的加权组合,其禀赋组合即是舒适度。

图1  平均信息强度


图2  平均舒适度








为了计算各个地区的信息强度和舒适度,及其与具体区位因素之间的关系,研究者构建了两个数据集合。第一个涉及邮件的输入和输出。研究者从德意志帝国时期出版的《邮政大典》(Post-Lexikon,1878)和一系列年度邮政报告中,构建了一个涵盖2789个地点的数据库。其中,《邮政大典》记录了1876年各地点邮件的总进出量,并附上了每五年进行一次的官方人口普查数据;而年度报告记录了若干年份诸多一级邮政点的邮件信息。第二个数据集涉及上述地区的具体区位因素(location characteristics),包括地理、制度和文化因素(见图3)。

图3  各地区的具体区位因素


随后,研究者将具体的区位因素作为自变量,将信息强度和舒适度分别作为因变量,进行了标准的回归分析,结果如表1所示。

表1  回归分析结果


可见,不同类型的具体区位因素,其作用渠道各不相同。例如,气候因素通过禀赋机制(适应度)影响人口,但对市场可达性机制(信息强度)没有影响;铁路与河流,对市场可达性(信息强度)产生了积极的影响,但它们并没有对区位禀赋(适应度)发挥作用。








接着,研究者通过计算信息强度和舒适度值的反事实空间分布,与模型一起使用,来推导出反事实的人口分布,从而突出了潜在区位因素的变化所隐含的人口差异。研究者发现铁路和路径依赖造成的影响十分显著。去除铁路系统后,地点的总人口减少了34%,其中仅直接便利效应就减少了13.8%。而去除直接贸易成本影响后,人口减少了2.4%,剩下的17.78%的差额是由于便利设施的变化而导致的市场可达性反馈。而针对汉斯同盟和帝国自由城市的反事实人口数据,分别下降了14.1%和8%。这表明路径依赖的历史力量的影响。


最后,研究者还考察了时间维度上的变化,分析了1877年到1895年20年间人口变化的动力学,发现交通成本的降低(信息强度)促进了大多数城市人口的增长,而禀赋(适应度)在塑造城镇之间的相对增长方面仍然具有极大的影响力。


文献来源: Ploeckl F . It's all in the Mail: The Economic Geography of the German Empire[J]. School of Economics Working Papers, 2015, 20(20):140-5.


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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