向死求生──用黑死病傳染數據推斷貿易格局

來自專欄輟耕錄116 人贊了文章

這篇文章是自己為「量化歷史研究」公眾號寫的推送，轉載已經公眾號同意，拉到底部可以看公眾號簡介。

古代歐洲，商人一向是毀譽參半的角色。為什麼？無論是中世紀哲學家，還是17世紀的醫者，他們都注意到了商貿與流行病的密切聯繫：不早不晚，疾病恰好在商船來臨的季節爆發。氣候的變化和城市的氛圍，都解釋不了這一「巧合」。商人從東方運來救飢的大米和閃耀的奢侈品，也招來無形的「死亡力量」。不理解流行病學的時人，歸之於商人受了詛咒，或因短斤缺兩遭到了天罰。

實際上，近代之前，除去長途行軍的部隊和一心求索的苦行者，商人，尤其是從事長途貿易的商人，就是當時全球化的代言人。只有他們會追索利潤的腳步，聯結距離遙遠、互不相通的地區。然而，裝車裝船、上路逐浪的，不僅有貨物，還有老鼠、跳蚤，以及人眼看不見、當時的科學水平亦無法深入理解的病菌。黑死病從亞洲傳入歐洲，遵循的也是這樣的軌跡。

疾病隨商貿傳播，而現有的關於歐洲中世紀貿易的定量證據又相當有限。既然如此，有無可能以黑死病傳播的數據，推斷當時的貿易格局呢？Borner和Severgnini的研究首先做了這方面嘗試。他們發現：交通方式、政體邊界、距離、宗教節日、是否有大學或主教等因素，都會影響兩地間的貿易量。文章還得到了一個反直覺的發現：距離對貿易的影響，和利用當代數據得到的結果恰恰相反。

在Armington 1969年研究的基礎上，文章建立了一個簡單的模型。其中，兩地間的貿易量可以表達為兩地間往來速度的函數。在此基礎上，無論是貿易量還是往來的速度，都可以進一步表達為兩地間距離、各自的人口數量以及一些其它變數的線性函數。即使缺乏貿易量的數據，只要能獲取往來速度這一變數，研究者就可以估計各種因素對當時當地城市之間貿易格局的影響。

那麼，往來的速度怎麼獲得呢？答案是向死求之——從黑死病的傳播過程中獲取相關信息。具體來說，經過多年的資料收集和分析，諸多歷史學家已經大體弄清了黑死病在歐洲的傳播史：對每一座城市，大致是什麼人、在什麼時候，首先將病菌帶到了城鎮中。對少部分城市，比如說羅馬，通過墓地檔案或書記員資料，歷史學家還知道社會各階層染病時間的先後和感染的比例。

不過，即使確定了疾病從一座城市傳入另一座城市的確切時間，這裡仍然存在一個問題：病菌的傳輸渠道，確實是貿易嗎？文章對此做了詳盡討論。首先，1346-1351年，也是黑死病蔓延整個歐洲的時間段，期間沒有發生大規模的衝突和戰爭。歷史學家也已達成共識：苦行者在疾病傳染中所佔的角色微乎其微；其次，無論是老鼠還是跳蚤，如果不是跟隨商隊的腳步，本身都沒有能力長途傳染疾病。

因此，商貿很可能在疾病傳染中扮演了主要角色。感染鼠疫的商隊成員、混入船艙的老鼠、蟄伏在船員/馭手身上的跳蚤……伴隨著豐盛的貨物，踏遍一座又一座城市。接著，商人和當地人交流、貿易，病原也就順勢轉移到了茫然無知的當地人身上。下圖展示了1346-1351年間，記錄黑死病例的城市數量隨時間的變化：標準的S型趨勢。這說明疾病的傳播更可能來自社會交往，而非接觸動物。

在此基礎上，兩位作者估計了各因素對城市間往來速度和貿易量的影響。首先，和傳統的引力模型得到的結論不同：14世紀中葉的歐洲，兩地間距離越長，貿易量反而越大。這一結果凸顯了長距離貿易對當時歐洲的重要性。另一結果也挑戰了基於引力模型的預測：以當時人口作為當地GDP的代理變數，兩地間的貿易量與GDP間不存在顯著關係。這呼喚我們更深入地去思考貿易理論。

其次，在當時的歐洲，水路比陸路要靈通。如果兩座城市之間有河流連接，或者之間是通過海洋連通，貿易量會因此增加。如果把幾片海域單獨放入回歸中，只有北大西洋對貿易有顯著的正面影響。這一點與許多歷史學家的看法相合：西北歐地區的經濟，在當時已有勃興的趨勢。此外，與當代貿易理論的發現一致：兩座城市的行政區劃接壤，會顯著提高彼此之間的貿易量。

最後，許多其它因素也會影響貿易。由於文章的數據包含精確的時間信息，研究得以考察具體時間段對貿易的影響。結果顯示：主要宗教節日（通常要求戒除部分食品及禁慾）期間，貿易量顯著下降；此外，當地是皇室或主教駐地會顯著提升貿易量；坐落有大學也有類似的影響，但幅度較小。語言是否共通沒有顯著影響，可能是因為當時商人多用拉丁語或專門的語言體系做生意。

總之，原文的構思十分精巧：利用流行病傳染速度幾乎完全依賴商人流動這一事實，反推當時的貿易格局，可謂是別出心裁地利用歷史數據。這一方法在之後得到了延續：公眾號之前也推送過一篇類似的文章（參見尋找失落之城──貿易引力模型的力量），其中，作者利用卡內什遺址出土的文書，推斷了當時當地的貿易格局，還預測了未發掘城市的位置，相當驚艷。怎麼更充分地「榨取」歷史記載中包含的信息，這些研究帶來了啟發。

文獻來源: B?rner, L., & Severgnini, B., 2016, Epidemic trade. EHES Working Paper, No.24,September 2012.

其它參考文獻：Harrison, M., 2012, Contagion: How commerce has spread disease. Yale University Press.

Barjamovic, Gojko, et al., 2017, Trade, merchants, and the lost cities of the bronze age. No. w23992. National Bureau of Economic Research.

「量化歷史研究」公眾號由陳志武（耶魯大學終身教授、香港大學馮氏基金講席教授）和龍登高（清華大學社科院經濟研究所教授）及其團隊負責。以嚴肅而又不失活潑的方式，向廣大學界和業界朋友，定期推送有關七大洲五大洋的量化歷史研究經典文獻和前沿文獻。本賬戶同時作為「量化歷史講習班」信息交流平台，向大家及時發送講習班的最新信息和進展。喜歡我們的朋友請搜尋公眾號：QuantitativeHistory。

推薦閱讀：