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被身高“冻结”的历史
作者：朱悦 2017-07-19 15:52
身高相当于“冻结”了过去的社会经济状况。虽然没有琥珀定住虫子那么精确，但已弥足珍贵。
【量化历史研究系列】
量化历史研究的一部分工作，就是找到合适的量来反映过去。身高数据恰好可以在历史研究，尤其是经济史研究中承担起这样的角色。在个体层面影响身高的因素有很多。在社会层面，平均身高和个体青少年时期的生活水平有很密切的关联。身高会在一定年龄定型，直到老年时期都不会发生太大的变化。身高相当于“冻结”了过去的社会经济状况。虽然没有琥珀定住虫子那么精确，但已弥足珍贵。
身高指标的意义
相比其他指标，身高指标有其优势。今天人们的生活和过去非常不同，能够跨越长时间进行比较的指标非常珍贵。以价格为例，今天的日常生活离不开市场，因此可以很方便的看到价格、购买量等数据，并据此计算个人生活水平。但是，在过去，很多人过着所谓“不施不惠，而物自足”的基本自给自足的生活。缺乏发育良好的市场，价格就未必能反映真实的资源稀缺程度和配置状况，基于价格来估算当时的生活水平就会出现偏差。
合理的使用身高指标可以部分避免这个问题。身高本身已经是生活水准造成的结果。每个人都要吃饭，都要摄入一定营养才能成长。只要能发掘出骨骸，或者从诸如服役记录、监狱登记册、健康调查等文件中找到身高，这些数字确实能够反映当时的生活水平。在很多国家和地区，高质量的、直接反映历史上经济状况的数据不容易找到，但成批的身高记录是能够找到一些的。经济数据与身高数据并用，也能从二者的比较中获得更多发现。
Baten等四位学者在2010年Ex-plorations in Economic History的文章中综合多个指标，比较18世纪中叶至20世纪初东西方生活水平的变化。他们整理了多个群体中国人的身高数据，包括东南亚移民、美国移民、澳大利亚移民等，发现趋势相当一致。19世纪中后期（约清末民初），中国人的身高始终呈下降趋势，50年间下降了大约2厘米。同时，几组数据来源都显示20世纪初（民国建立前后），中国人的身高开始回升，20年间即上升了大约1厘米。
从身高数据的角度看，19世纪上半叶，中国人的生活水平有比较明显的下降；接近19世纪尾声时又开始回升。利用北京和苏州二地真实工资数据进行的比较佐证了这一点。以北京为例，根据已有数据显示，工资水平从1820年代（1820年嘉庆崩道光继位）开始呈下降趋势，1840年代（1840年鸦片战争）开始加速下降，大致在1860及1870年代（1860年第二次鸦片战争结束）跌到谷底。往后推20年，恰好也是身高数据的谷底。北京地区工资在1880年代开始回升，在1900年（1898年戊戌变法，1901年辛丑条约）前后达到一个高点，这也与身高方面的发现吻合。
身高确实可以反映社会整体的生活水平。量化历史研究者借助身高数据探讨了很多问题，比如不平等的起源、计算社会流动性、探讨工业革命对社会各阶层的影响，等等。当然，没有哪个指标是万能的，身高变量自然也有局限。
社会的不平等状况究竟有多严重？这个问题的答案部分取决于如何选取的指标。指标可以大体分为两类，“静态的”和“动态的”。“静态的”不平等指的是当前社会的差距，比如基尼系数、蒂尔指数等指标。如果观察一个时间点上，社会不同个体身高的差距，这种观察的结果可以说是“静态的”。“动态的”不平等涉及社会流动，比如说父母的生活水平会在多大程度上决定子女的生活水平。
身高对估计两类不平等都相当有用。以静态不平等为例，身高不平等与收入不平等有非常密切的相关关系。以Guntupalli和Baten 2006年发表于 Explorations in Economic History的研究显示，1915-1944年期间的印度，高等级种姓身高明显比低种姓要高，差距接近3厘米；在流感爆发或战争期间，收入不平等显著下降，身高的不平等也随之下降。
身高与社会流动性
已有的大部分研究都着眼于静态指标，可身高在估计动态指标也有着非常独特的优势。我们不需要同时观察两代人的情况，一代人的生与死足矣。以Meinzer在Explorations in Economic History即将刊出的研究为例：作者采集了许多墓葬中墓主身高和陪葬品的数据。墓主的身高反映了他年轻时的生活状况。而墓葬品的状况，比方说有没有佩戴长剑，则反映了他老年时的生活状况。如果陪葬品很奢侈的墓主身高也更高，这从侧面反映当时的社会流动性很低；如果不同墓主之间身高没什么差别，那说明孩提时期生活状况不同的人，老年时都有可能拥有比较豪华的墓葬。Meinzer发现中世纪早期的德国，比起没有长剑的墓主，有长剑陪葬的墓主平均要高3厘米。这说明当时的社会流动性是比较低的。
身高有助于我们理解整个人类历史中不平等发展的历程。Boix和Rosenbluth 2014年发表于American Political Science Review的研究是这个领域的经典之作。按照他们的研究，最早的狩猎采集社会中，地广人稀，每个部落都拥有相当广袤的生活空间。部落内部，一方面当时没有储藏食品的手段，另一方面部落也无法囤积太多物品，这会影响部落迅速迁移的能力。因此，狩猎-采集社会内部是比较平等的。
当社会变得更复杂，不平等也随之而来。进入农业社会之后，不同的部落的耕作土地可能有差距；有的部落可能拥有了新技术，能造出更大更好的独木舟，或者驯化了新品种的动物和植物。有了差距，也就有了劫掠的动力。而生产者也会设法保护自己的产出。保护的方法大体有两类：一是生产者自己花费时间，打造武器，修葺围垣，自己保护自己；二是来抢掠的匪帮“流寇变坐寇”，不再抢了就跑，而是保护这些生产者免于其他人的劫掠，同时向生产者收取一笔“保护费”。
前一种情况的权力结构比较扁平，生产者的权力大体相等，较少出现大规模的转移支付。除非初始的生产资源分配不均，又或者存在规模经济等因素，这样的社会一般不至于出现严重的不平等。后一种情况则不同，掌握武力的阶层有激励从生产者手中转移资源。拥有武力的人权势越强，能转移的资源也就越多。
因此，军事技术的进步与不平等的演进有密切的关系。军事技术很原始的年代，掠夺者和生产者的战斗能力没有多大的差别，抢掠的成功率也不会太高。考虑到掠夺常常是以放弃自己的生产为代价，这导致掠夺者缺乏激励。从生产者的角度来说，简单的自保方法就能满足要求。但是，在金属得到利用，马匹驯化之后，生产者在军事技术升级的掠夺者面前处于明显的劣势。此时，接受某个暴力集团的保护显得更划算，因为自我保护已经很难对抗劫掠者。不平等的政治制度的出现，导致了不平等的经济状况。
来自世界各地、不同年代的身高数据验证了这一假说。根据Boas收集的16000余个美国印第安人数据，印第安人内部身高差距不大，社会分层也不明显。16世纪之前，这些印第安部落不骑马，也几乎不使用金属兵器，军事技术相当落后。类似的情况也出现在玛雅社会，玛雅人没有冶炼铜的技术，不使用轮子，也没有驯化马。这些都导致玛雅人的军事技术相当落后，相应的，玛雅人内部身高的差别也就非常小。与之相反的例子是波兰，在黑死病（14世纪中后期）之前，社会地位较高的人群，身高和乡村居民差别不大，男性平均高3厘米，女性反过来，还要矮1.5厘米。在农奴制建立（18世纪中后期）之后，比起乡村居民，社会地位较高的男性要高5厘米，女性要高2厘米。
身高与收入不平等
不平等进程中的另一大事件是工业革命。但是，学者间对工业革命期间工人的处境颇多争议。以真实工资为例，Clark在2005年的Journal of Political Economy撰文，利用已有的46000个数据点，估计了英国历史上真实工资的变化趋势。按照他的估计，1770-1860年期间，工人工资增长了82%，大大高于传统的估计值47%。但是，Allen在Explorations in Economic History撰文批评了这一估计，认为调整之后真实工资的增长要低得多。尤其是1800-1830年期间，此时生产率快速增长，工人的真实工资增长几乎是0。很低的工资增速，意味着产出增长的相当一部分都分配给了资本的拥有者，这无疑会增加社会的不平等程度。
身高数据可以用来检验这对截然相反的判断。Cinnirella在2008年的 European Review of Economic History发表的研究，系统地展示了1740-1865年英国人身高的变化趋势。结果支持“真实工资的增长要低得多”的结论。多个来源的数据都发现英国人的身高自1820年代（1819年至1901年，维多利亚女王在位）开始持续下降，在1850年代左右达到最低点，这一变化和当时粮食价格的变化吻合。
工业革命中不平等状况的研究对当代颇有启发意义。如果“真实工资的增长要低得多”的判断是正确的，19世纪前半程劳动要素只从经济增长中得到了很少的回报。这一状况和今天也有几分相似。一方面，以计算机为代表的信息技术进步席卷几乎每个行业；另一方面，根据Karabar-bounis和 Neiman发表于 2014年Quarterly Journal of Economics的估计，总产出中分配给劳动的比例自1980年代开始就一直在下降，从最高点的 65%下降到 2010年的不到60%。同时发生的还有贫富差距的增加，以及公众对所谓“1%”拥有大量财富的担忧。
不过，身高数据应用于当代应该是更谨慎。2015年诺贝尔奖得主Deaton在2008年时曾发表，对印度境内身高不平等与收入不平等的关系的研究。结果发现，尽管女性的身高不平等与收入不平等状况密切相关，男性的身高不平等与收入不平等却没有什么相关性。相比于其他大洲，尽管非洲地区的妇女收入很低，健康状况糟糕，但她们的身高却很高。Steckel 2009年发表于Explo-rations in Economic History的研究将这称为一个“谜”，认为当地普遍存在的家庭生产和地下市场可以解释这一点，因为这些产品常常无法纳入收入核算。此外，如果社会整体的生活状况已经很好，身高的差异和经济因素差异的相关可能也不明显。
铁路影响身高
要研究历史上一个地区的生活水准，其他数据常常不可得或存在偏误。此时，身高数据可以直接用来反映生活水准，或作为很好的补充。比方说，Solakoglu发表于 2015年的Research in Economic History的研究就利用身高指标，估计了接入铁路对当地生活水平的影响。美国的数据显示，铁路系统发展对身高的正面影响主要出现在1866-1887年（1865年南北战争结束）之间，这一市场整合平均提高了3.5厘米的身高。之后二十年，伴随工业化和城市化而来的负面因素，如传染病，抵消了一部分正面因素。总体来看，铁路仍然是带来了好处。
如果说铁路等于接入更大的市场，很大程度上是个正面的改变，这个变化部分体现为身高的增长，那么身高也可以反映负面冲击对经济的影响。Banerjee和Duflo发表于2010年Review of Economics and Statis-tics的研究是个特别好的例子。1870-1890年，根瘤蚜在法国各地传播，重创了各地的葡萄种植业和葡萄酒产业，导致许多从业者陷入贫穷。根瘤蚜的侵袭导致受灾省份出生的孩子身高平均降低了1.8毫米。而整个19世纪，法国人的平均身高才提高了2厘米。
身高与生活水平
由于身高直接反映了时人的生活水平，各种各样的事件，比如政策、天灾人祸、战争或技术进步等对生活水平的影响，都可以借助身高的变化来评估。一些更复杂的问题也可以藉此得以深入研究。以Humphries和Leunig发表于2009年Explorations in Economic History的研究为例。他们利用身高和年龄堆积（是否用0或5表述自己的年龄，是否记得自己精确地出生地和生日。这与识字率和人力资本有关）来衡量家境和个人的选择权大小。结果，身高更高、识字更好的人更倾向于搬到伦敦居住。这说明移居伦敦未必是被迫的选择，反而更可能是主动的。原因可能是城市为这些移居者提供了许多工作机会和不错的薪酬。这个结论挑战了许多传统的观点。
对身高数据更进一步、更雄心勃勃的应用是整理长时间的数据序列，来探讨长时段历史中生活水准的变化。这种工作可能给我们带来崭新的认知。比方说，在Steckel和Rose的著作The Backbone of History（2002年出版，直译为“历史的脊梁”）中，发现在哥伦布到来之前，美洲人的身体状况已经开始变得糟糕，其中一项体现就是身高在缩减。Steckel 后来发表的研究，用更多采集自人体骨骼的指标验证了这一结论：牙齿健康程度、是否缺铁、各类创伤及骨骼磨损导致的退化性等多个因素，都是15世纪之前更差。
将身高数据和其他指标联合起来使用，有助于全面勾勒过去生活水平的图景。1993年诺贝尔奖得主福格尔的作品The Escape from Hunger and Premature Death（直译为“逃离饥饿和早亡”）是这一领域的经典之作。福格尔在书中结合了身高、卡路里摄入、BMI（反映肥胖程度的指标）、预期寿命等多种变量，让我们实实在在地“看”到了工业革命，以及伴随而来的巨大生产力进步为全世界带来的好处。类似人均收入或国民生产的数字显得太抽象，身高、寿命等“实打实”的数据更能抓住人的感官。比如说美国俄亥俄州出生的白人男性，1810年时平均身高还只有172厘米，预期寿命50出头；到1950年，身高已经超过177厘米，寿命也超过了60岁。
结语
身高在量化历史研究中有极其广泛的应用。对不平等这种相当重要的研究问题，身高就很有用。近年来，利用身高这一指标做的研究越来越多。Steckel 在2009年做过统计：1970年代至1994年，利用身高指标的研究有145篇；而1995至2008年，利用的身高的研究则有326篇，其中还包括14本专著。年均发表的研究数量增加了4倍。
不过，身高数据也面临三个问题。首先，留下身高数据的人未必能代表社会的全貌。比如，留下遗骨的古人有许多身份不低，他们的生活水准常常是要高于普通人的；留下身高数据的常常是军人或囚犯，未必能代表社会整体。已有学者着手评估此类选 择 性 偏 误 。 Miller即 将 于Explorations in Economic History刊出的研究，将常用的Boas印第安人身高数据中切诺基部落部分，与当时在切诺基部落进行的普查数据匹配，发现两个方向上的选择偏误同时存在。样本中包含了更多拥有大量土地的、最富有的部落精英，也包含了更多部落里的穷人。前者的平均身高比后者多出2厘米有余。因此，在解读由身高数据得到的结论时，也要注意数据采集时当地的政治制度。
其次，由兵役记录得到的身高得到常常存在截断误差。许多国家对军人的最低身高都有要求，这意味着尽管社会中有比较矮的个体，但他们无法参军，也就不会体现在数据里。直接利用这些数据会导致高估整个社会的平均身高，也会导致对身高的整个分布产生错误判断。最后，由于老年时身高会减少一些，身高数据需要按年龄调整。否则，可能整个社会生活水平高，预期寿命长，但生活水平因身高而低估。不过，对这两类问题都已有校正的手段。
还有一点值得一提。综合利用包括身高在内的各种指标，有助我们理解当时社会的全貌。量化历史学者已经在寻找指标和整理数据方面做了很多努力，比如前面提到Steckel运用的牙齿健康、是否缺铁、骨骼创伤、退化性疾病，Fogel运用的卡路里摄入、疾病发病率、BMI，等等。这些数据合起来，能帮助我们了解当时的普通人和精英，包括饮食、健康、劳作、生活方式在内的各个侧面。宏大视角的历史固然精彩，这一角度的历史也饶有趣味。
（文中括号内年份、事件，为编辑后期添加，方便读者阅读，并非作者本意。作者系香港大学亚洲环球研究所研究助理。）
