lili
凡是搞计量经济的，都关注这个号了
邮箱：
[email protected]
所有计量经济圈方法论
丛的code程序
, 宏微观
数据库和各种软
件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问
.
接着“
有意思! 李约瑟之谜"儒家抑制创新了么?", 最新研究: 没有, 儒家促进了创新的数量和质量！
”
本文
通过对literary inquisition(文字狱)及其对清朝影响的深入研究，为解释中国历史上的两大谜题提供了新颖而有力的视角：（1）中国曾长期在全球科学技术（S&T）领域占据领导地位，为何这一优势并未催生工业革命，即所谓的“李约瑟难题”？（2）中国为何在晚清时期出现衰落？
背景：18世纪，清朝大兴“literary inquisition”，例如，1711年的戴名世案，作为康熙时期的第一个文字狱案件。
戴名世，当时是一位颇具声望的知识分子。1711年，他所著的《南山记》被人举报至康熙帝，指控书中包含对清朝不敬的言辞。随后，该书遭到审查，康熙帝对书中戴名世写给朋友的信件感到愤慨。戴名世被判罪，并很快遭到处决，与之相关的100多人也受到了惩罚。
本文首先提出了一系列证据，表明literary inquisition可能是导致1700年之后中国科学技术发展急剧衰退的原因之一。通过进一步的双重差分分析，本文发现literary inquisition导致受影响地区的科技创新数量至少减少了50%至58%，并且对这些地区长期的土地税收入也产生了负面影响。这些发现为理解中国历史，尤其是清朝因极端言论控制而走向衰落的历史，提供了新的洞见。
在前现代时期，中国在科学技术领域取得了辉煌成就，多数主要科学技术领域长期领先西方世界。然而，随着时间的推移，中国逐渐被西方超越，开始在多个领域落后于世界潮流。李约瑟，基于其深入研究中国科学技术史，提出了一个极具挑战性的问题：为何科技领先的中国未能成为工业革命的发源地？这一问题，即“李约瑟难题”，自提出以来便引发了广泛讨论，但至今仍未有定论。
文献资料表明，现代科学的发展，尤其是科技创新的蓬勃发展，构成了工业革命的关键催化因素。因此，要解答“李约瑟难题”，核心在于阐释当时中国科学技术领域所经历的衰退。
本研究提出，literary inquisition可能抑制了清代社会的创新精神，进而导致中国在科学技术方面的急剧衰退。本文通过几张图展示，literary inquisition的实施时期正是中国科学技术由盛转衰的关键时刻。
通过绘制一系列图表来揭示literary inquisition对清代创新潜力的影响。如图1所示，它记录了1670年至1790年间中国与英国在科学技术创新数量上的对比，每个数据点反映了过去二十年的累积创新成果。图中的分隔线代表了1711年这一关键年份，即康熙皇帝开始审理首起literary inquisition案件的时期。可以清晰地看到，在1711年之前，中国的科技创新遥遥领先于英国。然而，自此之后，中国的创新能力急转直下，与此同时，英国的创新却迎来了迅猛的增长。特别值得注意的是，大约在1750至1770年间，英国的创新数量超越了中国，这也正是工业革命在英国兴起的时期。自此，中国在多个领域开始落后于英国。1711年，中国开始实施literary inquisition，这一政策的推行似乎标志着中国科学技术发展的转折点，这种变化不太可能仅仅是巧合。
图2进一步展示了同一时间段内中国与欧洲在科学技术创新数量上的对比，其传达的信息与图1相似。在1711年之前，中国的创新数量呈上升趋势，并在当年仍领先于欧洲。但在1711年之后，中国的创新数量急剧下降，而欧洲的创新却迎来了爆炸性的增长。结果，自1750年起，中国在创新领域明显落后于欧洲。同样，1711年成为了中国科学技术衰退与欧洲崛起的分水岭。
在图3中，对1670年至1790年间中国受
literary inquisition
影响的地区（即直接受
literary inquisition
波及的区域）与对照地区（即未受
literary inquisition
影响的区域）的科学技术创新数量进行了对比分析。考虑到
literary inquisition
案件多发生在知识分子密集的发达地区，因此在
literary inquisition
政策实施前，受影响地区在科技创新方面普遍领先于对照地区。
图3清晰地展示了在1711年
literary inquisition
政策实施前，受影响地区的创新数量显著高于对照地区。但1711年之后，情况发生了戏剧性变化，受影响地区的创新数量急剧下降，直至与对照地区持平。这种创新数量的显著下降很可能是由于一场重大负面事件的冲击，而本研究正尝试实证分析，证明
literary inquisition
正是导致清代中国科学技术创新急剧衰退的关键因素。
图1至图3综合展示了
literary inquisition
对清代中国创新潜力影响的宏观景象。在这些图表的基础上，本文进一步开展了实证分析。采用双重差分（DID）方法，考察了
literary inquisition
在不同地区、不同时间段的实施差异，结果发现，
literary inquisition
导致受影响地区的科学技术创新数量比对照地区减少了至少50%至58%。此外，还发现
literary inquisition
对长期的土地税收收入产生了负面效应，而土地税收作为当时经济发展的关键指标，其变化对经济状况有着重要反映。为了回应关于交错DID（staggered DID）策略可靠性的计量经济学最新讨论，还引入了多种替代估计方法，以验证分析结果的稳健性。
里面用到了当前主流的政策评估方法，例如，异质性稳健DID，PSM，NNM，各种固定效应，同时
里面的内容非常有意思，
但现在还不方便直接展开谈论，有兴趣的可以查看全文阅读。
*
群友可直接在社群下载原文PDF。
DID新进展，参考1.
连续型DID也要被改造! 现成的平行趋势PT和TWFE估计都有问题, 时隔3年再次出发！
2.
审稿人: 就这么点样本做DID, 还异质性稳健DID呢, 麻烦看最新文献再说吧！！
3.
不炒冷饭! 2024年最新“2”份DID使用检查清单, 前沿DID使用基本规范指南
！
4.
7种! 一张图里画出7种异质性稳健DID的平行趋势与动态效应的完整code和示例
，5.
最新: 2024版异质性稳健DID最全指南! 更新太快脑袋跟不上看这里！
6.
只有4期数据, 为啥平行趋势检验时有6期呢? DID与连续变量交互系数如何解释?
7.
各种异质性稳健DID方法的特点和优点分别是什么? 为你选择某种估计方法提供客观依据！
关于多期DID或交叠DID: 1.
DID相关前沿问题“政策交错执行+堆叠DID+事件研究”, 附完整slides
，2.
交错(渐进)DID中, 用TWFE估计处理效应的问题, 及Bacon分解识别估计偏误
，3.
典范! 这篇AER在一图表里用了所有DID最新进展方法, 审稿人直接服了！
4.
最新Sun和Abraham(2020)和TWFE估计多期或交错DID并绘图展示结果！详细解读code！
5.
多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习
，6.
多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等
，7.
交叠DID中平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南！
8.
系统梳理DID最新进展: 从多期DID的潜在问题到当前主流解决方法和代码!
9.
标准DID中的平行趋势检验,动态效应, 安慰剂检验, 预期效应教程
，10.
DID从经典到前沿方法的保姆级教程, 释放最完整数据和代码！
下面这些短链接文章属于合集，可以收藏起来阅读，不然以后都找不到了。
7年，计量经济圈近2000篇不重类计量文章，
可直接在公众号菜单栏搜索任何计量相关问题
,
Econometrics Circle
