Shuo Chen, Jianan Li & Qin Yao. Canal and trade: Transportation infrastructure and market integration in China, 1780–1911. Journal of Comparative Economics, Available online 24 October 2024.
现有大量的文献揭示了交通基础设施建设对贸易的积极作用，但是对于交通基础设施中断的影响却鲜有讨论（近期一个具有代表性的事件是2021年苏伊士运河货轮搁浅），而1826年大运河因灾难性洪水而关闭的外生冲击恰好可以提供一个研究案例。基于此，本文使用1780—1911年的粮食价格数据，研究发现大运河的关闭导致市场一体化程度下降了30%，并且这种影响长期持续。更进一步，本文还发现运输成本和信息摩擦的增加是两个主要的潜在机制，这体现了交通基础设施（以大运河为代表）在降低套利成本方面具有重要作用，这也为解释中国与欧洲的“大分流”进程提供了新的证据。
交通基础设施已被证明在促进贸易一体化和长期经济增长方面具有重要价值。中国的京杭大运河是世界上最大、最古老的人造水道，其作为清代交通投资的代表性成就，极大地促进了全国范围对漕粮、商业和士兵流动的巨大需求。由于清代在18—19世纪的市场一体化程度通常被视为解释“大分流”的重要证据，因此大量研究从各个方面探讨了清代市场绩效的演变，具体包括自然水道、制度、技术以及马尔萨斯实证检验等。然而，传统研究很少考虑交通基础设施的破坏或中断。直至现在，IMF的数据也显示，当基础设施交付使用之后，许多国家也对维护基础设施的关注较少。基于此，为了验证交通基础设施中断的因果效应，本文使用1826年大运河的关闭作为外生冲击，实证检验了运河中断对中国前现代时期市场一体化的负面影响。
在作者看来，本文至少有三个方面的贡献。第一，对现有量化交通基础设施对贸易和经济增长具有积极影响的文献进行了补充，重点关注交通基础设施中断的负面影响。第二，对现有量化贸易成本变化的文献进行了补充，重点使用中国清代独特的粮价数据来估算贸易成本。第三，对现有探讨中国与欧洲“大分流”的文献进行了补充，重点引入前现代时期市场一体化这一研究视角。
1. 大运河的历史
大运河是世界上最长的人工水道，全长1776公里，连接着南部的杭州和北部的北京。自公元5世纪以来，大运河就被确立为全国性交通基础设施。1820年，运河途经省份的人口约为1.26亿，约占世界人口的15%（Cao and Chen, 2022）。大运河的主要功能是将长江下游的漕粮运往北京，以养活其庞大的人口（包括朝廷、驻军和官僚机构）。此外，大运河还是明清时期全国最主要的商品流通干线。倪玉平（2023）曾在《大运河，流动的历史记忆》一文中指出：“当时清政府在全国设立49处税关，一年关税收入500万两左右，大运河税关占50%至60%的比例。”（详见：http://theory.people.com.cn/n1/2023/0617/c40531-40015974.html）
凭借便捷的航运，大运河在促进区域粮食和其他商品贸易的过程中还产生了明显的溢出效应，一些沿线或临近地区的经济得以繁荣，例如山东临清。临清在明初才设为县，随着运河的日益繁荣，临清由县升为州，再由州升为乾隆年间的直隶州，其征收的关税一度居八大榷关之首（倪玉平，2023）。
但是，1825年在淮河与黄河的交汇处，运河出现严重洪水。这场毁灭性洪水被认为是19世纪小冰河时期中国气候不稳定的重要标志。此后，为了恢复粮食运输，清政府决定用穿越东海的替代路线取代通过运河的传统路线，即漕粮海运。与运河相比，海运的优势在于其低廉的运输成本，其与内河运输的相对总成本约为1:2.7（Shiue and Keller, 2007）。1826年，皇帝实施了第一次海上运输试验。1826年后，尽管皇帝承诺要恢复运河的通航能力，但是严重的淤积使得大运河几乎不可能恢复运营。到19世纪末，运河的许多部分已经无法通航，最终于1901年被正式废弃。
从数据上看，1826年后，通过大运河来运输的粮食量的确有下降趋势（如下图所示）。但是，在进入本文的具体研究之前，作者需要对一个潜在问题予以回应，即大运河关闭是一个好的外生冲击吗？由于漕粮海运可能会重塑商人预期（例如对于有远见的商人来说，海运成为了一种可行选择），因此大运河完全关闭也就可以预见，其结果是商人减少运河的使用，这种预期效应的存在会造成估计偏误。对此，作者结合《清实录》里道光时期（1820—1850）的历史记录指出，几乎没有证据表明运河上的商人对这次关闭冲击有预期。这就意味着，运河关闭对商人来说是一次相对外生的冲击。
（1826年前后的趋势线明显分化）
2. 数据来源与关键变量
本文使用覆盖1780—1911年期间9个省88个府的年度配对面板数据，涉及小麦价格、大运河的地理覆盖范围以及府级的地理和经济信息。下面将重点介绍几个关键变量：
本文的被解释变量是【粮食市场整合程度】。根据经典贸易成本文献，一价定律（law of one price，LOP）的偏差是一个被广泛使用的测度方法（
现有许多文献将其概括为“相对价格法”，详见文末总结
）。由于不同市场之间套利活动的可能性会决定价格差异（Parsley and Wei, 2003），因此一价定律的偏差可用于反映市场整合水平（偏差越小→套利空间越小→市场一体化程度越高）。一个常规做法是，计算同质商品在不同地区之间价格差异的标准差来衡量市场一价定律的波动，显然，标准差的数值与市场整合程度呈负相关。
具体到本文的研究，作者使用清代小麦价格来计算一价定律的波动性，其原因有三：①小麦是通过水路网络运输的主要作物和主要商品，并且粮食的体积价值比（bulk-to-value ratio）很高，这就意味着运输成本是粮食市场的核心。②小麦是华南和华北地区都有价格数据的粮食商品，覆盖了大运河附近的地区。③清政府记录的粮食价格数据质量较高，在全国范围内具有可比性，并被大量文献广泛用于衡量市场一体化水平。
变量具体构造步骤如下：首先，以月度t为基准计算i和j两个府之间的对数价格差Qijt=lnPit-lnPjt；其次，为保证一价定律波动性测算的准确性，把少于6个月的样本剔除（理论上一年内i和j两个府之间的对数价格差应该有12个）；最后，计算y年内i和j两个府之间对数价格差的标准差LOPijy=SD（Qijt）。其中，市场价格P为当地月度最高和最低价格的平均值（为了减少偏差，删除了1780—1911年期间价格观测值少于30的府）。原始数据来自王业键教授建设的“清代粮价数据库”。
本文的核心解释变量是【DID交互项】。在本文的样本中，运河穿过（或毗邻）88个府中的20个。作者将样本分为两组：处理组是直接与运河联通的府（“运河府”），控制组是与“运河府”相邻的府，包括一级、二级和三级相邻，如推文封面图片所示。在基准回归中，处理组为两个“运河府”的配对，而控制组为两个“一级邻府”的配对。对于该研究设计，作者在脚注中特别强调：之所以控制组不包括“运河府”与“一级邻府”的配对，是为了减少潜在溢出效应对估计的影响。例如，运河废弃会促使运河地区将更多与邻府的粮食贸易转移至陆路，因此，运河关闭后，运河地区与其邻府之间的市场一体化程度可能会显著上升。在后文，为了考察上述潜在溢出效应的影响，本文还使用了离运河更远的配对进行安慰剂检验。
本文的控制变量主要包括【人口规模】和【极端天气】。人口规模用于捕捉市场需求的影响，由i和j两个府之间对数人口差的绝对值来衡量，即D_PoPijy=| lnPoPiy-lnPoPjy |，原始数据来自Cao（2000）。极端天气用于捕捉河流变化对运河通航能力的影响，原始数据来自State Meteorological Society（1981），其覆盖了中国自1470年以来的年度天气信息，形式为从1（异常洪水）到5（异常干旱）的离散指标。本文分别控制了洪水与干旱，如果y年i府发生异常洪水，则虚拟变量Floodiy=1，同理，若发生异常干旱，则虚拟变量Droughtiy=1。
1. DID模型
由模型可知：我们关心的系数是β1，根据前文理论假设，系数应该为正，即大运河1826年的关闭使得“运河府”之间的价格差波动更大，市场一体化程度降低（标准误聚类在配对府ij层面）。
2. 平行趋势假设基本满足
由基准回归结果可知：以第（3）或（4）列为例，核心系数为0.015，这意味着两地价差波动与大运河关闭前的平均值（0.050）相比增加了30%，即交通基础设施中断降低了市场一体化程度。第（5）列考察了12个月数据齐全的子样本，结论基本一致。第（6）列将被解释变量取对数（先乘100再加1），计算可得exp(0.268)-1=30.7%，与上文30%的结论基本一致，说明估计结果稳健。
检验一：
替换被解释变量
检验二：替换控制组或处理组
由上表可知：“邻府”距离越远，对运河依赖越小，所受运河关闭的影响也就越小，因此相较而言，“运河府”的处理效应就会越大。
安慰剂检验：“一级邻府”作为控制组，分别使用“运河府”、“二级邻府”和“三级邻府”作为处理组，发现只有真实的处理组结果显著，说明市场一体化程度下降确实由运河关闭造成。
检验三：考虑通商口岸
1840年鸦片战争后，一些通商口岸被强制开放，因此国际贸易和外国投资活动可能会重塑沿海地区的区域间贸易分布。为了控制该因素，本文增加了一个交互项，用于反映国内贸易模式的系统性变化。由回归结果可知：第（1）和（2）列的DID项结论不变，且新的交互项不显著；但是第（3）列，新的交互项显著，这可能与“三级邻府”沿海有关，总体来看，基准回归的结论仍然存在。此外，本文还在第（4）列排除了至少有一个府是通商口岸的样本，第（5）列排除了至少有一个府是通商口岸或省会（因为省会可能更容易受到外国影响）的样本，结论仍然保持不变。
检验四：考虑不同时间趋势
（三种时间趋势，均不改变结论）
检验五：考虑标准误等其他因素
均不改变结论，若需了解详见原文。
机制一：运输成本
在前工业化时期，中国的水路运输比陆路运输更有效、更具成本优势。由于粮食的体积价值比很高，这意味着粮食运输严重依赖河流，因此大运河关闭会限制大面积的粮食转移，减少其贸易量，并可能加剧市场分割。一个直觉是，长途贸易对与距离相关的可变运输成本（即冰山成本）的变化更为敏感。本文按照配对府之间的距离进行样本划分，并使用基准模型进行回归，结果如下：
（长距离贸易对运河关闭更加敏感，以800km为界）
更进一步，本文还考察了海运对水运的潜在替代。作者指出，下图说明本文的基准回归结果事实上低估了运河关闭对市场一体化的不利影响，因此结果是一个保守估计。
机制二：信息摩擦
现有文献指出，信息摩擦也是市场之间价格过度分散的重要原因。大运河在关闭前，不仅作为主要的贸易路线，还是一条商人之间信息传输和交换的纽带。根据Gao and Lei（2021）和Hao et al.（2022）的研究，本文引入电报开通这一视角，将信息摩擦与运输成本两种机制区分开来，因为通信基础设施与两地运输距离的相关性较小。在回归中，引入新变量Telegraph用于测度i和j两个府之间在y年是否开通电报。结果发现：DID项结论不变，而新的交互项系数显著为负，即运河关闭虽然增加了信息摩擦，但是使用电报的府相对而言受到的负面影响较小，符合理论预期。
