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原文信息:Bai, Ying; Ruixue Jia and Jiaojiao Yang. 2023. "Web of Power: How Elite Networks Shaped War and Politics in China." The Quarterly Journal of Economics, 138(2), 1067-108.

01

背景

历史表明,某些具有突出才干的个人往往在动荡的时代脱颖而出,对他们的国家施加了巨大的影响。迄今为止,多个学科的社会科学家已经探讨了领袖的领导能力的重要性。部分经济学家关注领导者对国家经济增长的影响,并得到了有价值的结果( Jones & Olken, 2005; Easterly & Pennings, 2020)。然而,对于个人如何塑造宏观层面的政治经济结果这一问题,学界还未有定论。一些新兴的文献正在给我们更多启示,他们关注领导人身份的重大影响(Besley Montalvo & Marta Reynal-Querol, 2011;  Dube & Harish, 2020),并指出——作为榜样,个人可以影响政策制定 (Olken & Jones, 2005),改变社会规范(Acemoglu & Jackson, 2015; Dippel & Heblich, 2021; Cagé et al., 2021)。

本文提出了一个新的观点——个人可以通过个人网络,尤其是精英之间的网络,影响重要的政治经济结果。由于很难系统地衡量个人网络并确定其具体影响,很少有实证研究评估个人层面的网络与宏观层面的政治经济后果之间的联系过程。

本文利用太平天国运动来描述个人层面的网络,并研究它们对战争和权力的影响。太平天国运动是19世纪中叶中国最大的一场大规模反清运动,清政府意识到官方军队无法遏制太平军,于是要求曾国藩(曾在中央政府任职的湖南学者),组织一支军队与太平军作战。此时,南方的部分省份出现了地方民兵,这代表了地方精英最初自发的军事化,湘军(湖南军队)正是在湖南民兵的基础上组建的。1864年夏天,湘军攻克了天朝的首都南京,结束了战争。文章着重关注湘军,是因为它是帮助国家镇压叛乱的主要力量。

02

数据

文章通过将大量的历史档案资料数字化,综合构建了涵盖十余个重要历史资料的数据库。

一、精英网络

清政府依靠科举制度来招聘官僚,该制度是社会流动和精英网络形成的主要途径。精英之间的联系主要有以下三个来源。

(1)科举:清政府主要通过三年一次的乡试和会试,为国家培养官僚。科举有两个重要的特定关系,第一个是朝廷委托的考官(中央政府高级官员)和成功的考生之间的“师徒”关系,第二种是成功的考生(未来官场上的同事)之间的“准同学”关系。他们之间承诺相互帮助,共同经历政治生活的风暴。Philip Kuhn将曾国藩集团的内部联系描述为“依赖于官僚学术体系”(Kuhn, 1978),文章使用战前三十年(1820-1849)的所有考试信息来构建考试联系。

(2)亲属关系:包括血缘关系和婚姻。例如,曾国藩和郭嵩焘(湘军创建者之一)、郭松涛和左宗棠皆为姻亲关系,这一数据来源于《曾国藩家谱》(Cheng, 1997)。

(3)其他朋友:在《湘军人物年谱》(Mei, 1997)中所涉及的个人,他们在战争动员工作中帮助曾国藩。本文把这些人称为"曾国藩的朋友"。

二、定义精英网络和县级联系

由于一些联系不受个人选择的影响(如考试联系),而其他联系(如婚姻)则不然,文章通过两种方式定义精英网络。

(1)基准网络:只包括考试联系和血缘关系(图1A),这一网络的特点是个人不能选择这些关系(战争的外生因素)。

在图1A中,每个大圆圈表示一次乡试的成功者(所有这些人都有资格获得官职,属于精英阶层)。黑点表示来自湖南的个人。基准网络涵盖了2419名精英,其中131人来自湖南。

图1A:精英网络定义:基准网络

(2)扩大的网络:这一网络将婚姻关系和朋友加入到了基准网络中(图1B)。这一网络涵盖了2460名精英,其中164名来自湖南。由于婚姻和朋友受个人选择的影响,文章把重点放在基准网络上,把扩大的网络作为稳健性检验。

图1B:精英网络定义:扩大的网络

 

文章假设一个县有更多的精英会导致更大的战争贡献,而且直接联系比间接联系更重要。经分析发现,各个县的精英网络差异很大。图2显示了全国各地和湖南省内县级(直接和间接)精英的空间分布。它表明,即使在湖南内部也有很大的差异。如表1所示,文章衡量个人网络的均值为1.23,标准差为2.53。

图2:县级精英联系的空间分布

表1 汇总统计信息

三、士兵死亡和精英力量

文章将《湖南通志》中与34328名士兵死亡有关的记录数字化,构建了一个1850-1864年期间,湖南省所有75个县的士兵死亡的县级面板,这一数据不仅包括了他们的姓名、原籍县以及他们死亡的年份和战斗等基本信息,还提供了关于宗族关系(由姓氏反映)和社会地位(是否获取功名)的额外信息,以解决分析中可能存在的测量误差。文章还根据《清代职官年表》构建了一个1820-1910年的国家级机构(包括中央政府和各省的最高机构)的数据库,重点关注级别在三品及以上的汉族官员,以分析战前和战后的政治权力分布。

03

实证策略

一、精英网络与士兵死亡

为了建立精英网络和士兵死亡之间的联系,需要解决的主要问题是确定估计值是否由其他被遗漏的县的特征所驱动。例如,有更多精英关系的县可能在政治上更重要,因此可能对战争的贡献更大。为了明确这一问题,文章首先按年份绘制了湖南境内有精英关系(由基准网络定义)的36个县与其他39个没有关系的县的士兵死亡人数的折线图。

图3显示,1853年曾国藩上台之前,士兵死亡人数似乎是平行的。曾国藩上台后,有关系的县的死亡人数上升到一个较高的水平,这种情况一直持续到1864年战争结束,这意味着在湘军集结之前,各县之间没有系统的差异,表明了曾国藩个人网络的重要性。

图3  精英网络和士兵死亡的激励证据:原始数据

基于上述模式,文章采用了双重差分模型,该模型利用了湖南各地县级精英关系的变化和1853年曾国藩任命的时间变化,使用了1850-1864年期间75个县的数据。模型设置如下:

其中SoldierDeathc,t指的是c县和t年的士兵死亡人数的记录,EliteConnectionsc的基准测量标准是

文章对模型(1)的假设是,精英联系较多或较少的县,在曾国藩掌权之前的趋势是相似的。为了检验这一假设是否合理,文章采用事件研究法,逐年估计精英联系的影响。

二、精英网络与战后精英权力

为了研究促进战争贡献的精英网络是否塑造了战后精英权力的区域分布,以及在没有战争贡献的情况下,精英网络是否会导致更多的权力,文章将非湖南省的县(没有湖南籍士兵死亡)纳入分析,作为比较。

图5表明,在战争后期和战后,与湖南省的有联系的县的个人担任国家级职务的数量明显增加。在非湖南的省份中,有联系的县一般都有更多的国家级职位,但没有类似的增长。说明精英网络通过对战争的参与导致了精英权力的上升。

图5  权力效应的激励证据:国家级部门的省级联系

基于这些证据,文章采用双重差分和三重差分来估计曾国藩上台前后湖南精英阶层的关系对国家级职务分布的影响。

其中NatlOfficec,t表示某县c和t年的国家级官职的数量。其余定义与方程(1)相同。ρ1表示权力效应,ρ2衡量战后源自湖南的可能优势,ρ3表示战后一般精英关系的优势。

04

实证分析与结果

一、精英网络对士兵死亡的影响

基准回归结果如表2所示,表明曾国藩掌权后,与他有更多联系的县的士兵死亡人数明显增加。第(1)列中只控制了年份和县的固定效应,得到的估计值为0.214。第(2)-(4)列逐步增加控制因素,估计值为0.208,这意味着与曾国藩有直接联系的精英多一个,士兵的死亡人数就增加20.8%(在1854-64年期间,75个县多了5772人死亡)。第(7)-(10)列显示了未加权总和与人均衡量的估计值。直接联系的影响(0.208)大于未加权联系的影响(0.144),这证实了考虑每个联系与曾国藩的距离是合理的。

表2  精英关系对士兵死亡的影响:DD估算样本:湖南各县,1850-1864年

文章还进行了稳健性检验(附录B.1),并且为了检查估计方程(1)的平行趋势的假设,逐年了估计精英联系的影响(图4)。

图4  精英联系对士兵死亡人数的影响:每年的估计数

图4显示,在1853年之前,与曾国藩的精英联系与士兵死亡没有关联,这意味着在曾国藩上台之前,各县没有表现出不同的趋势。此后,精英关系发挥了巨大的积极作用,一直持续到战争结束。

如果将精英网络的定义扩大到包括婚姻和朋友,文章的发现也成立。表3的第(1)列表明,基于扩大的网络的估计值比使用基准定义的估计值略小。(2)-(4)列代表每个类型的联系,结果显示,科举(会试)联系的影响要比其他的大,这与这些精英特别有权力,更有可能担任重要职务的事实相一致。(6)-(7)列表明精英关系对与精英来自同一氏族的士兵的影响明显更大(对同宗族士兵死亡的影响是不同宗族的四倍)。

表3  精英关系对士兵死亡的影响:联系类型样本:湖南县,1850-1864

文章进一步考虑了网络的相关性,利用考试的时间来构建安慰剂网络。假设曾国藩通过了1836年或1840年的会试(实际为1838年),这将改变他的考试网络。图4表明,安慰剂没有表现出类似的结论。文章还排除了精英网络、士兵死亡的测量误差。

表4  精英关系对士兵死亡的影响:安慰剂网络样本:湖南各县,1850-1864年

除此以外,文章还关注湖南各县的士兵死亡事件。作者通过收集李鸿章领导的淮军的数据来排除曾国藩在湖南以外的个人网络的影响,研究发现曾国藩的个人网络不能预测淮河地区(安徽和江苏)的士兵死亡情况(见附录B.6),这可能是因为李鸿章在组织淮军时依赖的是自己的网络。

二、精英网络对战后精英权力的影响

1.主要结果

我们首先关注基准回归结果,表5表明,在湖南的一个县有一个直接的精英关系与1853年后多出0.044个国家级职位有关。其他省份的县则不存在这种关联。与非湖南县相比,1853年后,湖南县的一个直接精英关系与52%的国家级职位有关。

表5  精英网络对精英权力的影响:DD和DDD估算样本:所有县,1820-1910年

文章还研究了动态模式,以1820年为基准年,提出了1821-1910年期间的逐年估计(图6-C),证实了不存在前期趋势。湖南精英网络的权力效应在战前并不存在,它发生在战争后期和战后时期,并且在战后的几十年里一直存在,这表明了权力的自我延续。

图6  精英网络对国家级官职的动态影响

文章还发现,精英网络既导致更多的士兵死亡,也导致更多的精英权力。表6的(1)-(3)列表明,控制了1854-1864年期间湘军的士兵死亡后,精英网络对精英权力的影响就消失了,这表明战争的贡献在解释权力效应中的重要性。

表6  权力效应:士兵死亡的作用样本:各县,1820-1910年

与安慰剂网络的分析相对应,研究结果(附录C.4)对不同的对比省份是稳健的。

2.权力分配

区域精英的崛起对国家层面的权力分配有重要影响。本文将各省进士的比例作为基准比例,这代表了由国家机构控制的政治权力分配,通过使用EG指数(由Elilsion & Glaeser提出的新的测量产业集聚程度的集聚指数,本文中用于衡量实际的国家级官职与科举考试确定的配额之间的偏差)来衡量国家层面的权力分配,以及权力的地方化。

图7显示,战后权力的地方化程度有所提高,仅湖南就可以占到权力本地化增长的50%。虽然战后国家仍然依靠科举考试和相关官僚机构来任命和晋升官员,但已实现的权力分配变得更有可能偏离这些制度化的规则,湖南精英的崛起在数量上对解释这种偏离很重要。

图7 国家级权力分布:EG指数

作为额外的证据,文章调查了战前、战中和战后各省前四名官员(一名总督和三名副总督)的出身情况。如图8所示,战前,湖南人担任这种职务的概率是5.8%(1/17)。战后,来自湖南的高级官员比例急速增加,特别是在中部和南部省份。例如,在广西、浙江和湖北,份额超过25%,即前四名官员中至少有一名来自湖南。虽然清政府试图限制湖南精英的权力,如将一些湖南籍的总督迁往更外围的省份(贵州和甘肃)。然而,在战争期间湖南人变得强大的省份,湖南人在总督和副总督中的比例仍然很高(10-15%),这表明清政府很难将这些地区精英从他们新建立的权力基础上清除,并且地区精英变得更加自主,能够抵制国家的命令。

图8 1900年湖南省官员的比例及其行为

05

总结

文章通过与太平天国有关的历史叙述,构建一个结合了十多个历史资料的数据库,并采用多种实证策略将这些观点结合起来,研究核心的政治经济问题。本文展示了一个引人注目的模式:一个人的个人网络影响了重要的宏观层面的结果,包括战争期间的区域士兵死亡和战后的区域权力,这为国家创造了一个不太平衡的权力分配。

文章的发现为个人影响宏观层面的结果的过程提供了一个新的看法。个人的影响通过个人网络跨区域传播,这可能对整个国家产生重要影响。虽然这种洞察力在各种情况下都是相关的,但我们的环境提供了一个难得的机会来界定这一过程。

文章的研究还显示,战争可以改变一个国家的权力分配,这在关于战争和国家的文献中很少得到关注。考察权力分配在战前和战后的变化,丰富了我们对它如何最终塑造国家的理解。该研究也为研究战争、精英和国家之间的关系开辟新的途径。

Abstract 

Scholars have argued that powerful individuals can influence the path of a nation’s development. Yet, the process through which individuals affect macro-level political economy outcomes remains unclear. This study uses the deadliest civil war in history, the Taiping Rebellion (1850–1864), to elucidate how one individual—Zeng Guofan—employed his personal elite networks to organize an army that suppressed the rebellion, and how these networks affected the nation’s power distribution. Two findings stand out:(i)counties with more elites in Zeng’s pre-war networks experienced more soldier deaths after he took power; and (ii) post-war political power shifted significantly toward the home counties of these very elites, which created a less balanced national-level power distribution. Our findings highlight the role of elite networks that propagate individual-level influences to shape national politics and the distribution of power in a society.

推文作者:李欣、向果、邓卫广

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