三年大饥荒的长期影响：来自幸存者的证据

 

在半个多世纪之前，中国发生过一次严重的饥荒。这段主要发生在1959年到1961年的饥荒现在被历史课本叫做“三年自然灾害”或“三年困难时期”。这次饥荒的严重体现在涉及人群广，而且不可思议地持续了三年以上。学界有不少关于饥荒造成的死亡人数的讨论，估计的死亡人数在1500万到3000万之间，甚至更高；而在饥荒成因方面，经济学界也贡献了不少文章。

 

陈玉宇和周黎安在2007年发表在Journal of Health Economics的文章——“The long-term health and economic consequences of the 1959–1961 famine in China”也讨论了这段历史，但是他们的关注点并不在于饥荒造成的死亡人数或产生原因。在这篇文章中，他们关心的是这场发生在大半个世纪前的饥荒，是否对当下的饥荒幸存者依然存在影响。如果产生了影响，那具体又是什么影响。使用能更全面地反映个体层面的微观数据，他们在这篇文章中讨论了饥荒可能对其幸存者在健康和经济层面存在的长期影响。虽然这是一篇较早的文献，但也是第一篇研究中国饥荒长期影响方面的文章，因此是一篇重要的文献，所以本次选择给大家推送这篇论文。

 

这篇文章研究的内容看起来属于中国的政经研究，但实际上，儿童早期成长环境可能产生的长期影响，是劳动经济学领域的一个研究议题。因此这篇文章也是发表在劳动经济学领域的顶级期刊JHE上。具体而言，在劳动经济学领域，有一支文献专门研究儿童早期的成长环境对其可能造成的长期影响，比如许多文献探究了儿童成长早期，父母的身体健康、家庭经济状况或父母的雇佣情况等因素，是否会对小孩造成长期影响。父母的健康我们很容易理解，一个身体不健康的母亲（如长期抽烟或喝酒）更可能生出健康较差的孩子；而父母收入的增加，可能意味着孩子能够拥有更好的成长环境；但有时收入的增加也意味着雇佣情况的改变即意味着父母可能会有更少的时间和精力去为小孩提供一个温馨的成长环境（于是经济学家就会去关心到底哪方面的效应会更强）。再举个跟当下国人较为相关的例子，许多经济学家关心，小孩在妊娠期或出生后如果长期生活（或说暴露）在空气污染严重的环境中，那么相较于生活在空气质量良好环境中的小孩，这些人长大之后的健康状况是否会更差，而这种健康状况的差异又是否会对其将来的受教育程度以及劳动市场上的产出（如收入情况）造成影响？类似的文献还有很多，感兴趣的读者可以看下Handbook of Labor Economics （2010）第4册B部分中的第15章“Human Capital Development before Age Five”。

 

 

按这个思路，我们回过头来看下这篇文章。这篇文章使用了一种叫做双重差分（Differences-in-Differences）的“准实验”方法。之所以叫做“准实验”是因为饥荒的发生并不是自然科学家在实验室控制出来的结果，但饥荒这一历史事件却导致了一种类似于实验产生的结果，因此可以把这场饥荒看做是为了研究儿童早期的负面环境可能造成的长期影响提供了一次“准实验”（虽然这种说法显得无情）。

 

而双重差分，其思想类似于临床医学上进行因果推断所使用控制实验法，即随机将一部分使用药物的样本本视为实验组（treatment group），随机将另一部分不使用药物的样本组视为控制组（control group）。由此从样本产生的组别差异中推断出药物会对人体造成的影响。在这篇文章中，一方面，作者把在饥荒之前及期间（1954-1958年、1959-1962年）出生的一批人分成一个组，视为实验组；把饥荒之后出生（1963-1967年）的一批人分为另一个组，视为控制组。由此我们可以看出，对于那些在1954至1962年出生的人来说，他们在妊娠期或童年早期，将会受到饥荒的影响（比如一个1954年出生的人在5岁的时候会遭遇饥荒；一个1962年出生的人1961年处在母亲的妊娠期因此也会遭遇饥荒影响）；而对于那些在1963年及之后出生的人来说，不管他们在哪一年出生，他们早期的生活环境都不再受到饥荒的影响，因为饥荒已经结束了。由此，我们可以通过比较实验组和控制组两组样本成年之后健康和经济层面的差异，来推断饥荒的长期影响。具体而言，这篇文章用样本成年之后的身高来衡量其健康状况，用成年之后的劳动时间供给状况和家庭收入来衡量其经济状况。

 

但这仅构成了第一层的差异，要进行因果推断，我们还需要另一层差异。即对于那些妊娠期或童年早期暴露在饥荒的样本，我们还应观察他们受到的不同程度的饥荒是否也会对应产出不同程度的影响，由此产生的结论才能构成因果推断。因此，各省饥荒的严重程度便构成了这文的第二层差异。这篇文章利用各省人数的超额死亡率来衡量饥荒的严重程度（具体使用的是各省在饥荒最为严重的1960年的超额死亡率）。

 

 

文章个体层面的样本数据来自中国健康与营养调查项目（China Health and Nutrition Surveys, CHNS），而1959年到1961年各省超额死亡率的数据来自Lin和Yang （2000）的从食物获取权方面讨论饥荒成因的文章——“Food Availability, Entitlements and the Chinese Famine of 1959-61”。文章样本来自CHNS数据所覆盖的中国的8个省份，并且将研究范围限制在中国农村地区。一般认为，城市和农村地区的饥荒情况并不一致，而且农村的饥荒程度更为严重。【将样本限制在农村地区还有出于减少样本选择偏误（selection bias）方面的考虑，这里不做细谈，对此有兴趣的读者可以具体查看原文和结语处提供的文章。】

 

由此，作者构建了两个双重差分模型（如下图）。

 

 

 

模型1的Hijk表示出生在k时期j地区的i样本被调查当年（1991年）的身高，βk是出生队列（cohort）的固定效应，edrj是j地区在1960年（饥荒最严重的年份）的超额死亡率。第一个方程在回归的过程中仅包括实验组——即1954年到1962年出生的样本。在方程中包括了1962年出生的样本，因为这些样本是1961年就处在母亲的妊娠期，因此也会受到饥荒的影响；第二个模型与第一个方程类似，不一样的是被解释变量为出生在k时期j地区的i样本在1991年总共工作时间的对数值，且第二个方程中加入了一系列的用X表示的控制变量。之后还用其他的一些被解释变量来衡量样本的劳动供给和收入状况。

 

鉴于上文的识别框架，我们能够预期到，那些童年遭遇饥荒，特别是童年早期遭遇饥荒的群体（以往的文献认为越是早期遭受负面环境对将来的影响越大），成年后会有更差的健康和经济状况。他们的回归结果发现了一致的结果，对于那些童年早期暴露在饥荒时期的而儿童来说，他们成年之后拥有更低的身高，更短的劳动供给时间和更少的收入。

 

但是这一回归结果是否真的论证了饥荒的长期影响？为了得到解答我们需要从其他方面来检验以上的回归结果，即需要做一些稳健性检验。首先，作者检验了那些饥荒之后出生的样本，看他们是否会受到饥荒的影响。如果这些饥荒之后出生的样本的回归结果也存在显著性，则说明样本所受到的影响并不来自饥荒，而来自于一些被作者所忽略的因素。稳健性检验表明，饥荒之后出生的样本的回归结果并没有显著性，即没有受到饥荒的影响。其次，作者用分位数回归（Quantile Regression）进一步对回归结果进行检验。按照预期，作者认为实验组中那些身高较低的群体，相较于身高较正常的群体，将会受到更为严重的饥荒的负向影响。实证结果支持了作者的这一预期。

 

 

作者研究发现，发生在1959到1961年的饥荒对其幸存者存在着长期影响。具体来说，饥荒使得那些童年早期暴露在饥荒之中的小孩，在成年之后拥有较低的身高，较少的劳动时间供给和家庭收入。因此，作者认为，发生在半个多世纪之前的大饥荒对当下的幸存者产生了巨大且持续的影响，而这一影响无疑深远而长久地影响了这些幸存者各项财富（welfare）。

 

在文章最后，作者指出该研究还存在的两个局限之处。第一是这篇文章所使用的将近2000个个体的样本还是有点太小了，因此作者本文的结论在更大范围的样本中是否依旧成立还有待测试；第二，这篇文章虽然讨论了饥荒在经济层面的长期影响，但并没有清楚地指出其中的影响机制是什么。虽然以往的文献指出健康状况是一个极为可能对经济状况产生影响的渠道，但鉴于他们能够获得的关于健康的数据只有身高一项，因此很难借由本数据揭示出具体的影响机制是什么。

 

 

1. 关于饥荒研究中的样本选择偏误问题，感兴趣的读者可以看下何晓波老师写过的一篇文章《为什么经济学家要研究饥荒》(回复“饥荒”或“famine”可获取此文)，里面对此有很好的论述。

 

2. 童年早期遭遇的环境，并不一定是负面的（虽然这方面的研究很多）。今年4月份AER新刊出的文章——“Long-Run Impacts of Childhood Access to the Safety Net”，讲述的是美国上世纪60-70年代的食品券项目（Food Stamp Program）对受到经济资助家庭小孩的长期影响，这既是一个童年时期受到正向影响的研究。

 

3. 1962年，时任主席的刘少奇在年初召开的“七大会”上曾经以“要上书”来评价这段历史。刘的这句判断如今已应验，但或许他没有想到这段历史不单上了书，还上了劳动经济学领域的顶级期刊。#误

 

文献来源：Chen, Y., & Zhou, L. A. (2007). The long-term health and economic consequences of the 1959–1961 famine in China. Journal of health economics, 26(4), 659-681. 

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