自然災害與市場演進
——基于18世紀清代糧食市場的研究

阮建青 李 垚

(浙江大學 中國農村發展研究院， 浙江 杭州 310058)

自然災害與市場演進
——基于18世紀清代糧食市場的研究

阮建青 李 垚

(浙江大學 中國農村發展研究院， 浙江 杭州 310058)

市場機制是現代經濟社會發展的基礎，市場一體化是市場機制發育的重要表現形式。然而，市場一體化究竟是如何演化而成的？已有研究探討了空間距離、交通運輸等因素對市場一體化的影響。本文認為，作為外生沖擊的自然災害對市場一體化的演進發揮了關鍵作用，對糧食市場的影響尤為明顯。如果某地區在長期歷史發展過程中經常發生導致糧食短缺的自然災害，那么區域間價格差異所引發的市場套利行為和中央政府賑災措施所導致的區域間交易成本下降，將共同促進當地糧食市場與周邊糧食市場的連通，即市場一體化的程度逐漸加深。本文利用清代“宮中糧價清單”中1746—1795年中國主要糧食月度價格數據以及中國歷史災害記錄數據進行實證分析，結果表明,自然災害對市場一體化存在顯著正向影響。

自然災害； 市場演進； 市場一體化； 清代； 糧食市場

一、 引 言

市場機制是現代經濟社會發展的基礎，市場的擴大能促進勞動分工的深化，而勞動分工的深化是規模報酬遞增的源泉[1]。因此，市場的發展在人類社會的長期經濟增長中發揮了關鍵作用[2-3]。但是，市場究竟是如何演化而來？早期，人們傾向于認為市場是先天給定的，而實際上，市場是一個逐漸發展的過程，市場演進受自然環境、交通設施、社會制度等一系列因素的影響[4-8]。

糧食市場作為人類社會最古老和最重要的市場，為學者考察市場演進提供了最好的觀察對象。糧食生產與自然環境密切相關，尤其是天氣變化對糧食生產具有重要影響。自然災害作為極端氣候狀況會對糧食生產帶來巨大沖擊，從而影響糧食市場的發展，繼而影響制度安排，并最終影響糧食市場的演進。因此，探討自然災害對糧食市場演進的影響，對我們認識市場機制的內在演化規律具有重要的理論意義。然而，已有研究尚未對這一重要問題進行深入探討。

本文認為，自然災害對糧食市場一體化的影響主要通過兩種機制發揮作用。第一，自然災害在短期內減少了糧食供給，使市場間產生了套利機會，從而導致糧食價格上漲。王業鍵等發現，自然災害與糧價高峰的出現基本一致[9]。張利庠等根據2001—2009年中國月度農產品價格數據，發現稻米、小麥等糧食的價格波動主要受自然災害的影響，自然災害沖擊對價格波動的解釋力度達到了95%[10]。地區糧食價格的提高促使跨區域糧食運輸販運行為的增加。第二，自然災害發生后，中央政府的救災行動降低了市場間的交易成本，進一步促進了糧食市場一體化的發展。以清朝為例，《清實錄》中記載了大量的政府賑災行為，其中減免糧食運輸稅、解除進出口禁令、引導市場對災區進行糧食撥運以及政府為防災減災修建水利工程、疏通河道等諸多政策，都有效降低了市場間的交易成本，促進了地區間糧食市場的連通。

受限于數據的可得性，實證檢驗自然災害對市場演進影響的研究非常少。Shiue在這方面做出了一定的嘗試[5]。利用中國旱澇歷史記錄數據和清代糧價數據，Shiue的研究發現，18世紀中國南方省份區域間的氣候相關度對糧價相關度有正向影響[5]。但是，Shiue的研究仍然沒有直接檢驗自然災害對糧食市場一體化程度的影響，且存在以下不足：首先，她僅僅采用清代南方10個省121個府的數據，與之相比，本文選取了清代18個省216個府的數據；其次，Shiue對中國旱澇歷史記錄數據的處理不夠嚴謹；更為重要的是，Shiue沒有深入闡述氣候影響糧食市場一體化的內在機制。

通過挖掘史料，本文首先從理論上闡釋自然災害影響糧食市場一體化的內在機制，然后采用清代糧價數據和自然災害數據直接檢驗自然災害對糧食市場一體化程度的影響。本文的貢獻在于不僅從歷史視角闡述了自然災害影響市場一體化的內在機制，而且采用歷史數據實證檢驗了這一關系，為我們理解市場演進提供了新視角。

二、 自然災害影響糧食市場一體化的內在機制

影響兩個區域糧食市場連通的關鍵因素是市場間價格差異導致的潛在套利機會和區域間交易成本。如果兩個市場沒有價格差異，那么商人將商品從一個地區運輸到另一個地區是無利可圖的，此時，兩個市場相對孤立。當市場間存在價格差異時，且單位商品交易成本低于價格差異時，在利益的刺激下，商人會將商品從一個市場轉運到另一個市場，市場間的連接就被建立起來了；如果單位商品交易成本高于價格差異，則兩個市場仍然相對孤立。例如，有兩個市場A和B，A市場糧食價格高于B市場，價差為ΔP；A市場與B市場間的交易成本為TC，這一交易成本包括稅收、運輸成本等因素。如果ΔP小于TC，則A市場與B市場無法連通起來；只有當ΔP大于TC時，兩個市場才會連通。當A地發生自然災害時，A市場糧食價格上升，導致與B市場的單位價差ΔP增加；而中央政府采取的減免稅收等救災政策使交易成本TC下降。這些都促進了商人的糧食貿易行為，進而影響市場一體化的發展。

(一) 自然災害提高了區域間糧食價格差異

自然災害會在短期內顯著減少一個地區的糧食產量，而糧食生產具有季節性，在一個生產周期內難以通過生產上的調整來抵消災害的影響。所以，糧食的減產降低了市場供給，而糧食作為一種生活必需品，消費者的需求相對穩定，因而市場供給的下降會迅速推高市場價格。

清朝時期，有關自然災害提高糧食市場價格的記載廣見于各地方志中。以清康熙四十六年至四十七年(1707—1708)發生在太倉直隸州的災荒為例，嘉定縣城的《羅店鎮志》記載：“四十六年丁亥， 夏， 大旱；秋， 水。歲大祲。米石二兩。四十七年戊子， 夏霪雨， 四月十日至五月十七日。五月十七日， 地震， 自西至東， 聲如雷。無麥。米石二兩三錢?！盵11]而根據卜永堅整理的1693—1722 年江南米價，發現這段時間內江南米價大部分時間都維持在1.2兩每石以下，而在前述發生災害的康熙四十六、四十七年，米價飆升至每石2兩以上[12]。這一案例說明，自然災害會迅速抬高糧食價格，糧價甚至漲到接近平時兩倍的水平。災區糧價的暴漲使災害發生地與未發生災害地區的糧價差異迅速擴大，于是市場產生了潛在套利機會，這一市場激勵有可能促使糧商將兩個原本可能孤立的糧食市場連通起來。

(二) 自然災害引發的中央政府救災舉措降低了交易成本

明清時期，由于人口激增、耕地不足，即使余糧省區所余也很有限，地方政府常常禁止米糧輸出，這種以鄰為壑的地方保護主義極大地增加了市場間的交易成本，限制了糧食的流通*參見吳賓《中國古代糧食安全問題研究》，西北農林科技大學2007年博士學位論文。。前文提及的發生在康熙四十七年的江南災荒在《清實錄》中有文字記載，康熙四十七年六月乙丑，戶部議覆江蘇巡撫于準疏：“言‘江寧等府屬，入夏久雨，米價騰貴，請將前截留分貯各州縣米石，盡行平糶發賣。至本地戶口繁庶，產米不敷所食，全賴外省客米接濟。今湖廣、江西等省俱嚴禁販米出境，以致米商裹足，米價愈增，并請特敕各督撫開禁，聽商販賣，庶江南米價可平均。’應如所請?！?得旨：“速依議行。”[13]圣祖實錄，卷二三三上述記載表明，即使發生了災荒，存在市場套利機會，但地方政府的貿易保護主義仍然會阻礙糧食的流通；而且當災害特別嚴重時，有余糧的省份可能會實行更為嚴格的政策禁止糧食外流，這反而會阻礙糧食市場一體化的進展。因此，如果沒有中央政府的協調，自然災害可能并不會促進糧食市場一體化的發展。但是，自秦統一中國以后，中國變成一個中央高度集權的國家，清朝亦是如此。高度集權的中央政府能夠從國家整體利益出發，在發生自然災害時往往會對限制糧食流通的做法加以斥責并取消限制，從而促進了糧食市場一體化的發展。

自然災害發生后，中央政府的賑災舉措會降低市場交易成本，從而促進糧食市場一體化的進程，這種情況在清朝乾隆年間表現得尤為典型。張祥穩詳細總結了乾隆時期政府的救災措施，通過梳理《清實錄》《孚惠全書》等史料，他發現乾隆皇帝已經提出了具體的“商賈相通、以豐濟歉”的救災措施，具體包括三項：第一，遇到災荒時停止征收糧食流通過程中的各項稅收。乾隆三年(1738)，江蘇、安徽水災，乾隆下令免除部分沿河口岸運載米豆的船的稅費；同年，中央又規定如受災地需要外省救濟的可以申請免稅，情況緊急時，可以一面辦理免稅，一面向中央奏請，并將這一制度變成一種慣例；同年，為避免糧商在災區等候延誤，乾隆還廢止了受災地政府對入境糧商的“欽印”制度。第二，遇到災荒時，中央政府會解除糧食的進出口禁令。乾隆時期，米谷的進出口是被禁止的，商販運糧均由內地往來載運，如果私自運輸到海外將會被治罪。當沿海的直隸、浙江等省受災后，為了及時解決糧食短缺，乾隆解除了部分海域的米谷入海之禁，因為海運能最大限度地節約運輸時間、降低運輸成本。第三，中央政府嚴禁地方官員阻止商販在當地買入糧食。乾隆認為，要使災區的糧食得到接濟，必須讓米谷流通*參見張祥穩《清代乾隆時期自然災害與荒政研究》，南京農業大學2007年博士學位論文。。

此外，乾隆皇帝還通過一些其他措施從政策上引導市場對災區進行糧食撥運，并要求有關各地對政策進行廣泛宣傳。對于主動支持、配合商販采買糧食運往災區販賣救災的官員，乾隆對他們褒獎有加。例如乾隆五十年(1785)，湖北、安徽等地同時遭遇災害，川督李世杰主動碾谷30萬石，設市集主動幫助災區米商采購糧食，乾隆閱折后批示“所辦甚好”[13]高宗實錄，卷一二三八；同時，對湖廣總督吸引糧商東下江蘇、浙江災區販賣糧食的行為，乾隆不但認為“所辦甚好”，并另“交部議敘”以示獎勵[13]高宗實錄，卷一二三九。而且，災害發生后，乾隆允許地方官員將錢銀借貸給當地商人而不收利息，以便他們能夠采購糧食運回本省?！肚鍖嶄洝酚涊d，乾隆三年，浙江歉收缺糧，巡撫盧焯奏請“查明殷實之商，取具保結，借給本銀，不取利息，令赴外省買米運至浙省災區糶賣，明年麥熟，交換本銀”[13]高宗實錄，卷八一。

另外，清朝政府為防災減災修建水利工程、疏通河道，為糧食市場一體化提供了基礎設施服務，也促進了區域糧食市場的連通。順治認為“東南財賦之地，素稱沃壤，連年水旱為災，民生重困”，頒布詔書要求地方官員“疏通水道，修筑堤防”[13]世祖實錄，卷八四。乾隆時期，清政府對水利設施的建設也頗為重視。乾隆十三年(1748)，山東巡撫阿里袞奏報：“濟南、東昌、兗州、沂州、泰安五府，河道俱與運道有關……河身兩旁，承以諸湖，束以長堤，水小則開湖以濟運；水大則借湖以受水。遞年以來，因雨水過多，加以湖河急溜，無地可容，以致成災。沂、蘭等河現在開浚，以工代賑，并加給全價，赴工之民，極為踴躍?！盵13]高宗實錄，卷三一四由此可見，為減災防災而興修水利從客觀上也保證了河道的運載能力，而河道運輸是前現代社會最為有效的糧食運輸方式。

雖然自然災害對區域間糧食價格差異的影響主要是短期的，而且中央政府的臨時性應對措施也以短期為主，但這些措施在短期內比較迅速地掃除了市場間的壁壘，將市場的連接建立了起來，并對市場一體化產生了長期影響。自然災害對市場一體化的長期影響體現在兩方面：首先，中央政府的部分臨時性救災政策會逐漸演變成慣例*參見張祥穩《清代乾隆時期自然災害與荒政研究》，南京農業大學2007年博士學位論文。，在自然災害結束后，區域間交易成本較長時期內會維持在較低水平上；其次，對商人而言，初次將商品從一個市場運輸到另一個市場需要投入較高的初始成本，而一旦兩個市場的聯系被建立起來之后，商人會逐漸熟悉環境，后續的交易成本會越來越低。

三、 數據來源與統計性描述

(一) 糧食價格數據

與Shiue[5]、Keller等[8]、顏色等[14]學者類似，本文也選用清朝糧價數據進行研究。之所以選擇清朝，因為考察糧食市場的演化需要長時期的數據，而清朝的糧價數據庫提供了這種可能。此外，作為中國歷史上資本主義萌芽的產生時期，從明清時期考察市場一體化的程度無疑極具意義。

具體而言，本文使用的糧食價格數據來自分藏于北京第一歷史檔案館和臺北“故宮博物院”的“宮中糧價單”*自乾隆元年(1736)開始，各省按月向皇帝奏報省屬各府及直隸州廳的主要糧食價格，這些奏報的糧價原文件被稱為“糧價清單”，分別藏于北京的第一歷史檔案館和臺北的“故宮博物院”。報告價格時皆以府為單位，每府列出該府主要糧食的最高和最低價格區間，并以統一的衡量(倉石)和計值(銀兩)單位表示，本文的月度價格將每月最高與最低價取平均處理。王業鍵根據“宮中糧價單”，將農歷轉化成公歷后整理出“清代糧價資料庫”。?！皩m中糧價單”記載了從1736年至1911年清代覆滅接近200年間中國20多個省份逾40種不同類型糧食的市場價格。出于數據可得性的考慮，我們選取了安徽、江蘇、浙江、江西、湖南、湖北、貴州、福建、廣東、廣西、四川、云南、直隸、山西、陜西、河南、山東、甘肅18個省份216個府的數據進行分析。清代前期，糧價奏報制度運行狀況較清后期為好，資料較為真實可靠[15-16]，數據也較為完整。與已有研究類似[14，17]，本文也選取了清中期即1746年至1795年的糧價數據作為我們的分析對象。為減少數據缺失帶來的偏誤，我們選取了農歷2月和8月的大米價格數據及公歷3月和10月的小麥價格數據*本文小麥價格數據來自王業鍵搜集整理的“清代糧價資料庫”，他已將農歷月份轉化成公歷月份；大米價格數據來自Shiue & Keller,″Markets in China and Europe on the Eve of the Industrial Revolution,″ http://www.nber.org/papers/w10778， 2016-03-30，其數據依舊沿用了農歷月份。因此文中數據有公歷和農歷之分，但這兩份數據皆來自“宮中糧價單”。查詢萬年歷，1746—1795年間所有年份的公歷3月和農歷2月都有部分日子重疊，絕大多數年份的公歷10月和農歷8月有部分日子重疊。因為原始數據中存在缺失值，我們采用已有研究中比較常見的TRAMO(Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations and Outliers)過程對缺失數據進行了補充。。本文的樣本中，小麥市場的觀察值共16 100個，來自于161個府，涉及安徽、甘肅、河南、湖北、湖南、江蘇、江西、山東、陜西、山西、四川、云南、浙江、直隸14個省份；大米市場的觀察值共有11 900個，來自于119個府，涉及安徽、福建、廣東、廣西、貴州、湖北、湖南、江蘇、江西、浙江10個省份。在樣本觀察期內，小麥的平均價格為白銀1.31兩每石，價格標準差為0.42；大米的平均價格為白銀1.41兩每石，價格標準差為0.34。

(二) 歷史自然災害數據

影響農業生產主要的自然災害是旱災和水災[18-19]。李向軍和閔宗殿通過查閱《清實錄》，分別對清代前期和清代所有年間自然災害的次數與范圍進行了統計，發現最大的災種是水災和旱災[20-21]，在清代所有年間水旱災害約占總災數的69.4%[21]。因此，本文選取水災和旱災數據估算清代216個府的自然災害發生程度。

本文采用的自然災害數據來自國家氣象局的《中國近五百年旱澇分布圖集》及其擴展數據。該數據集由中國氣象學家根據早期的氣象記錄整理得來，包含了1470—2000年間中國120個氣象觀察站的旱澇情況。該數據集采用5級制表示旱澇情況，其中1表示澇、2表示偏澇、3表示正常、4表示偏旱、5表示旱。

因為本文的分析需要用到府一級的災害數據，而災害數據只是全國120個點，所以如何從120個點推算全國各府的歷史氣象數據是本文的一個難點。在Shiue[5]以及Keller等[8]的研究中，采用的是最為簡單的處理方式，即某個府如果有觀察點，則該觀察點的記錄數據代表該府的氣候數據；如果某個府沒有氣象數據，則用臨近的有觀察點的府的氣象數據替代。這一簡單處理方法存在問題，清朝一個府的行政面積基本與現在一個地級市類似，也即府的面積是較大的，用其中某個點的觀察值替代整個府是不夠準確的，更不用說用臨近的府的某個氣候觀察值作為替代值了。在氣象學領域中，普通克里格方法(Ordinary Kriging)是一種廣泛采用的從已知點的氣候推算未知點的氣象數據的插值法。本文首先在ArcGis軟件中將120個觀察點的經緯度數據轉換為空間數據；然后以全國縣級行政區域為插值范圍，采用普通克里格方法，對每一年份數據逐個進行空間插值；將插值后的數據與全國縣級行政區域進行空間分析，得到縣域范圍的災害信息空間分布并進行平均值計算，最終得到全國所有縣(區)從1470年以來每一年的災害信息平均值。但是該計算值包含小數，不再是原始的5級制。我們假定全國所有縣的氣象數據分布情況與120個觀察站是一致的，所以，根據120個觀察站各等級的分布情況，將用普通克里格方法估計出的數據還原成5級制。根據上述數據，我們分別計算旱災和澇災的發生頻率，其中嚴重的災害權重為2，一般的災害權重為1，將旱災與澇災發生頻率相加就可以得到縣級的歷史災害發生頻率。最后，我們將本文所用于分析的府與現在的縣域相對應，將府一級別的氣候數據定義為府所屬的縣的氣候數據平均值。

我們發現，清代1746—1795年間水旱災害程度呈現東高西低的局面。西部的甘肅、四川、貴州、云南等省份的水旱災害程度較低，而自然災害程度較重的府別主要集中在山西、山東、江蘇、浙江、江西和福建等省份。

(三) 距離與河流數據

已有研究已經證實交通狀況會影響市場一體化，因此本文需要控制距離與河流的數據。本文使用的清代各州府之間的距離數據來自中國歷史地理信息系統*中國歷史地理信息系統(The China Historical Geographic Information System， CHGIS)，詳見復旦大學歷史地理研究中心網站，http://yugong.fudan.edu.cn/index.php。。該系統提供了1820年清代疆域內所有州府中心城市的經緯度，本文據此計算出兩府之間的距離，用于分析的216個府的平均距離為992.16千米，標準差為486.87。

在前現代社會，河流是一種重要的交通途徑，對市場一體化會產生巨大的作用，因此本文的分析需要控制河流的因素。我們搜集了清代主要河流狀況數據，該數據根據鄧亦兵對清代前期內陸主要河流糧食運輸量[22]以及《中國歷史地圖集》第八版中1820年清代疆域圖得到。鄧亦兵估計了清代長江、西江、韓江、閩江、淮河、黃河、海河、灤河以及京杭大運河等糧食運量在10萬石以上的河流的糧食運輸量[22]。本文選取了糧食運量在100萬石以上的長江、黃河、海河、淮河、西江及京杭大運河作為糧食運輸的主要河流。根據這些河流在《中國歷史地圖集》中的走勢，當這些河流的干流與府有重合時，即認為這些府間有主要河流經過。我們收集的數據顯示，這6條河流共經過80個府，涉及18個省份之中除福建以外的絕大多數省份。

總體而言，相比于Shiue以及Keller、 Shiue[5，8]，本文在數據處理上有如下改進：首先，我們將樣本從南方的10個省擴展到全國18個省，府的數量也從121個擴展到216個；其次，對自然災害數據的處理上采用了更為科學的方法。關鍵變量統計性描述參見表1。

表1 關鍵變量統計性描述

四、 實證分析

(一) 市場一體化程度測算

衡量市場演進的重要指標是市場間的一體化發展程度[23-25]。市場一體化程度可以運用市場間價格同步變動的幅度來衡量，在兩個整合程度很高的市場上，套利會使兩個市場的價格水平存在共同波動的關系[14，26]。因此，市場間一體化程度可以用市場間的價格相關系數進行測量。本文運用該方法對任意兩地市場的一體化程度進行了測算，記為PCij。具體計算公式如下：

(1)

(二) 區域內自然災害與市場一體化關系

當計算出任意兩府間1746—1795年的長期價格相關系數之后，我們就可以構建出任意一府相對于其他所有府的糧食市場一體化情況，具體公式如下：

(2)

上式中PCi表示i府的糧食市場與其他所有府的糧食市場價格相關度均值，N表示府的總數，PCij為前文計算出的i府與j府之間的長期價格相關系數。因此，PCi是一個綜合衡量i府糧食市場一體化程度的指數。本文選用的價格是大米農歷2月份和8月份的價格，小麥公歷3月份和10月份的價格。我們分別計算出這四個價格的長期相關系數，從而進一步計算出某個府在這四個價格上的綜合糧食市場一體化程度的指數。同時，我們利用前面的災害數據計算出1746—1795年任意府的加權災害發生頻率，然后利用上述數據畫出散點圖。圖1表現了區域內自然災害頻率與該區域綜合市場一體化程度的關系。從圖1可以看出，不管是大米市場還是小麥市場，區域內的長期自然災害發生頻率都與該區域的糧食市場一體化發展程度呈現出明顯的正向相關關系。這表明區域內的自然災害能夠促進該區域糧食市場的發展。

圖1 各府糧食市場一體化程度與自然災害頻率關系數散點(1746—1795年)

圖1雖然直觀地顯示了自然災害與糧食市場一體化程度的正向關系，但是，糧食市場的發展還受到其他因素的影響，如距離、交通等，所以我們還需進一步控制其他因素，從實證上更嚴謹地檢驗兩者的關系。

(三) 基準回歸模型

本文的關鍵是檢驗自然災害是否會影響糧食市場一體化的發展，因此，被解釋變量是任意兩府在1746—1795年間的價格相關系數；關鍵解釋變量是任意兩府在1746—1795年間水旱災害發生頻率之和。府間地理距離會顯著影響市場一體化，所以在計量模型中需要予以控制，本文的基準回歸方程如下：

(PCij=β0+β1×Disasterij+β2×Distanceij+β3×Disasterij×Distanceij+μij

(3)

上式中，PCij表示i府與j府的大米或小麥在1746—1795年間的價格相關系數，Distanceij表示i府與j府的距離，Disasterij則表示兩地1746—1795年發生的自然災害頻率之和，μij為隨機干擾項。

表2報告了基準回歸模型結果。在R1中我們僅僅采用自然災害作為解釋變量，結果表明自然災害的系數β1在1%的水平上顯著為正。R2中我們控制了府間距離的影響，結果表明在控制了距離因素之后，自然災害對糧食市場一體化的影響依然顯著為正；而距離對糧食市場一體化的影響顯著為負，這與Parsley和Wei的結論是類似的[27]。在R3中，我們進一步加入自然災害與府間距離的交互項，該交互項的系數β3顯著為負，這表明自然災害對糧食市場一體化的影響隨著府間距離的增加而減小。表2的回歸結果支持了本文的核心觀點，即自然災害能夠促進市場的演進。

表2 自然災害與糧食市場一體化：基準回歸模型

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著；括號中報告的是t值；其中府間距離單位為1 000千米。下同。

五、 穩健性檢驗

除了自然災害和府間距離外，也可能存在其他影響市場發育和一體化程度的因素。諸多學者認為交通因素、制度因素等在一定程度上影響了市場的一體化[4，28-29]。因此，我們進一步控制交通、谷物種類等因素來檢驗上述結論是否穩健。

(一) 考慮河流交通因素的回歸結果

運輸條件是影響市場效率和市場一體化的關鍵因素之一[29]。交通條件包括天然的自然地理環境以及人力對交通運輸條件的改善，前現代社會中還不存在鐵路等大規模運輸設備，因此運輸通道的建立在相當程度上受到地理環境的限制[14]。水路一般作為大規模商品交換和販賣的通道，用于糧食、棉布等主要貿易品的運輸。尤其在糧食運銷中，由于水路運費比陸路運費低，船載比車載、牲馱、人背量大，在清代前期，糧食運銷多采用水運[30]。因此，本文在考慮交通條件時，主要考察水路交通條件對市場一體化的影響。據此，本文在此建立回歸方程如下：

PCij=β0+β1×Disasterij+β2×Distanceij+β3×Riverij
+β4×Disasterij×Distanceij+β5×Disasterij×Riverij+μij

(4)

上式中，Riverij為虛擬變量，如果主要的運輸河流(長江、黃河、海河、淮河、西江和京杭大運河)共同流經i府和j府，則賦值Riverij=1，其余情況為0；其他變量的含義與(3)式類似。加入河流因素之后的回歸結果報告在表3的R1和R2中。當控制了河流因素之后，自然災害依然顯著正向影響糧食市場一體化，這一結論與基準回歸模型中得到的結論是一致的；而河流同樣在1%的水平上顯著正向影響糧食市場一體化的發展。

表3 自然災害與糧食市場一體化：控制河流與作物種類影響

(二) 考慮作物種類的回歸結果

上文中，我們利用大米和小麥所有的價格數據對清代中期的自然災害和糧食市場一體化程度進行了分析，發現自然災害能夠顯著促進糧食市場的一體化。但這一影響對大米和小麥兩種作物是否會存在差異？

大米和小麥的耕作環境、貯藏條件存在差異，可能會導致市場主體在自然災害來臨時采取不同的行為，進而導致市場一體化的差異。表3的R3和R4報告了相關結果，R3中我們在控制了交通、河流因素之后，進一步控制了作物種類的虛擬變量，發現自然災害影響糧食市場一體化的結論依然成立，而作物種類中，大米市場相對小麥市場的一體化的程度更高；R4中我們進一步加入各種交互項，其中作物種類的虛擬變量顯著為正，這表明相對于小麥市場，自然災害對大米市場一體化的影響程度更強?？赡艿脑蚴谴竺着c小麥的種植方式存在差異，大米種植對自然環境的依賴更為強烈，因此自然災害對大米生產的影響更大。

(三) 動態影響回歸結果

自然災害的發生促使兩地間糧食貿易的產生和人員流動,糧食運輸的基礎設施也得以增加，然而，自然災害帶來的這一影響可能是滯后的。因此，我們需要從動態的視角來檢驗自然災害對市場一體化的影響。首先用1695—1746年間的自然災害數據替代前文中1746—1795年間的自然災害數據以檢驗上述結論是否穩健。表4報告了這一回歸結果，從表4可見，自然災害依然顯著正向地影響糧食市場的一體化發展程度，而且這一結論非常穩健，在控制了不同變量之后結論依然成立。

表4 自然災害與糧食市場一體化：時間滯后效應

注：自然災害頻率采用之前50年(1696—1745年)的數據。

我們進而將1746—1795年以10年為一期分為5期，檢驗自然災害與糧食市場的一體化的關系。我們求出每一期每一府別與其他府別的價格相關系數*在求相關系數時，我們將相同谷物兩個月份的觀測值合并后進行計算。例如，在求大米某一期兩府間價格相關系數時，我們將2月份和8月份數據合并，一府每年有2個觀測值，10年共20個觀測值。，計算出該段時間內糧食市場一體化程度的平均值，并求出該段時間內所涉及府別的自然災害頻率的平均值。我們將5個時期的樣本放在一起回歸，并且在回歸中控制了不同時期的虛擬變量，這能夠在一定程度上控制不同時期的制度差異。表5的R1、R2、R3是以當期自然災害頻率作為關鍵自變量，R4、R5、R6則以前一期自然災害頻率作為自變量。從表5可見，不管是采用當期自然災害還是前一期自然災害，均表現出很穩健的結論，即自然災害會顯著促進市場一體化的發展。

表5 自然災害與市場一體化：分時段回歸結果(10年為一期)

注：R1、R2和R3為利用當期自然災害頻率回歸結果，R4、R5和R6為利用前一期自然災害頻率回歸結果。

在將樣本分為5期的基礎上，我們進一步考慮不同的時間分期會不會對結果產生影響？為保證結果的穩健性，我們進一步將1746—1795年以5年為一期分為10期，表6報告了這一結果。從表6可見，當期的自然災害對市場一體化的影響依然顯著為正，在采用前一期自然災害頻率作為自變量時，這一結果依舊穩健。

表6 自然災害與市場一體化：分時段回歸結果(5年為一期)

注：部分府在5年內糧食價格相同，因此缺失278個價格相關系數觀測值，缺失量較總樣本很小，我們的結果依舊可信。

(四) 分南北方的回歸結果

作為一個大一統的國家，清時期的中國幅員遼闊，區域性市場整合也顯得頗為重要。顏色和劉叢考察了清前期中國南北方的市場整合程度，發現南北方糧食市場一體化程度存在顯著差異，且南方的糧食市場一體化程度比北方要高[14]。為保證結果的穩健性，我們也將樣本分為南北方，檢驗自然災害對糧食市場一體化的作用在分區域之后是否依然成立。表7的結果表明，無論在南方糧食市場還是在北方糧食市場，自然災害能夠顯著地促進市場一體化的發展，且在加入交叉變量之后，這一結果依舊穩健。

表7 自然災害與市場一體化：分南北方回歸結果

注：北方地區我們只有小麥價格數據，因此北方地區樣本回歸時，作物種類及其交叉項為空缺。

六、 結 論

理解市場如何演化而來是經濟學的核心問題之一，當我們從歷史維度解讀市場演化的內在原因時，自然環境成為一個重要的因素，而自然災害是自然環境的一個關鍵維度，但已有文獻尚未嚴謹地從理論和實證上分析自然災害與市場演化的關系。本文首先采用歷史資料分析了自然災害促進糧食市場一體化的內在機制；然后利用清代糧價數據庫中獲得的18個省份216個府別的大米和小麥月度價格數據，實證分析自然災害促進糧食市場一體化的因果關系。實證結果表明，自然災害對糧食市場一體化會產生顯著正向影響，而且這一結論在不同的模型中非常穩健。本文的研究為我們理解市場演進提供了新的視角。

盡管本研究發現自然災害能夠促進糧食市場的演化，但這并不表明我們認同機械的自然環境決定論。本研究更重要的是驗證了偉大的歷史學家阿諾德·湯因比的觀點，他認為“就人類而言，決定的要素——對勝敗舉足輕重的要素——絕不是種族和技能，而是人類對來自整個大自然的挑戰進行迎戰的精神”[31]。湯因比研究發現，在人類出現過的文明中，那些初始自然條件特別好的文明，其存續時間并不一定很長；而那些初始自然條件并不太好的文明，因為需要不停應對自然的挑戰，在這個應戰的過程中，人類不斷拓展了智慧、增強了能力，文明反而得以長久存續。在本文中，正是自然災害激發了商人與中央政府迎戰災害的行為，從而促進了糧食市場的演進。

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[31] [英]阿諾德·湯因比： 《歷史研究》，劉北成、郭小凌譯，上海：上海人民出版社，2005年。[A.Toynbee，AStudyofHistory， trans. by Liu Beicheng & Guo Xiaoling， Shanghai: Shanghai People’s Publishing House， 2005.]

Natural Disasters Facilitate the Evolution of Grain Markets: Evidences from the 18th Century China

Ruan Jianqing Li Yao

(AcademyforChineseRuralDevelopment，ZhejiangUniversity，Hangzhou310058，China)

Market mechanism is the basic foundation of modern society. Market integration is an important manifestation of market growth. How is market formed or changed over time？ Previous studies have explored the impacts of spatial distance and transportation on market integration. This paper argues that natural disasters have also played a key role in the evolution of market integration， especially on grain markets. As extreme climate events， disasters have an impact on grain production， which would lead to development and evolution of the grain markets. There is great theoretical significance for us to learn about market evolution patterns by studying the impact of disasters on market integration. This paper demonstrates that disasters influence grain markets integration through two mechanisms. Firstly， market grains supply decreases in the short run when disasters occur， which causes arbitrage opportunities between markets of different regions. Disasters reduce the local grain production significantly in a short period of time. As grain production is seasonal, it is impossible to get over the influences of disasters through production adjustments. Decreasing supply will suddenly raises grain prices in the markets and promotes grain transportation between regions. Secondly，disaster relief provided by the central government would decrease transaction costs and promote market integration. Take Qing Dynasty for instance，QingShilurecords many government disaster reliefe and some of them， such as reducing transaction tax， lifting export ban， guiding grain transaction， increasing water conservancy projects and dredging watercourses， deceased transaction costs and promoted the interconnectivity between local and neighboring grain markets. By digging the history， this paper first explains the mechanisms theoretically. Then using China’s major grain monthly price dataset from 216 prefectures in 18 provinces during 1746-1795 fromGongzhongLiangjiaQingdan(Grain price lists in the palace achieves) and the Chinese historical disaster records dataset during 1696-1795, this paper analyzes the impact of natural disasters on grain market integration empirically. The empirical results show that natural disasters have a significant positive effect on the integration of grain markets. In Qing Dynasty， water transport was the most common way for commodity exchanges especially for bulk commodities such as grain and cotton. The growing environment and storage condition of rice and wheat are different， which may cause various behaviors in the markets and lead to distinct market integration from each other when market participants face disasters. The findings still hold after controlling the traffic conditions and grain varieties. Besides, the impact of disasters on market integration may lag behind and market integrations may differ from the north to the south. We conduct regressions in dynamic perspectives and in two main regions. After considering the time variance and dividing the whole dataset into the north region and the south region， the results remain robust. This paper not only explains the mechanisms of the positive impacts of disasters on market integration in the historical perspective， but also empirically testifies the impact with historical data．

natural disasters; market evolution; market integration; the Qing Dynasty; grain market

10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2016.03.303

2016-03-30

[本刊網址·在線雜志] http://www.zjujournals.com/soc

[在線優先出版日期] 2017-03-22 [網絡連續型出版物號] CN33-6000/C

國家自然科學基金(71373229、71350002)； 浙江省自然科學基金(LY13G030004)

1.阮建青(http://orcid.org/0000-0002-4440-589X)，男，浙江大學中國農村發展研究院教授，博士生導師，主要從事產業集群、量化歷史等研究； 2.李垚(http://orcid.org/0000-0001-5087-5292)，男，浙江大學中國農村發展研究院博士研究生，主要從事產業集群、量化歷史等研究。