社会 犮犺犪狀犵犲犪狉犲犻狀犮狉犲犿犲狀狋犪犾犪狀犱狊狌犫狋犾犲, 犪狀犱狅犮犮狌狉狅狏犲狉犪犺狌犵犲狋犻犿犲. 犜犺犻狊犿犪犽犲狊犻狋犪犾犿狅狊狋犻犿狆狅狊狊犻犫犾犲狋狅犮狅犾犲犮狋犮狅狀狊犻狊狋犲狀狋犺犻狊狋狅狉犻犮犪犾犱犪狋犪. 犐狀犪狀犪狋犲犿狆狋狋狅狅狏犲狉犮狅犿犲狋犺犲狊犲

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1 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 社会 CJS 第 35 卷 李 楠 摘要 : 文化差异作为解释移民活动的决定因素已不是一个新的视角, 然而截至目前, 学界尚未对两者之间的量化因果关系进行过讨论 本文利用中国历史上的移民数据, 采用新的文化差异度量指标 ( 姓氏基因距离 ) 来揭示地区间文化差异对移民活动的因果影响 研究发现 : 采用姓氏基因距离度量的地区间文化差异对移民行为具有较强的负向影响, 即移民数量随着文化差异的缩小而增加, 并且即使控制其他经济 地理等因素以及采用工具变量法进行两阶段回归, 该结果依然稳健 本文不仅为理解文化差异与移民行为之间的关系提供了扎实的实证证据, 同时也对理解中国自 10 世纪以来的移民特征及其决定因素有所贡献 关键词 : 文化扩散文化差异移民 犔狅狀犵狊狋犪狀犱犻狀犵犆狌犾狋狌狉犪犾犐犿狆犪犮狋狅狀犘狅狆狌犾犪狋犻狅狀犕犻犵狉犪狋犻狅狀犻狀犆犺犻狀犲狊犲犎犻狊狋狅狉狔犔犐犖犪狀 犃犫狊狋狉犪犮狋 : 犃犾狋犺狅狌犵犺狊狅犮犻犪犾狊犮犻犲狀狋犻狊狋狊犪狀犱狆狉犪犮狋犻狋犻狅狀犲狉狊犺犪狏犲犾狅狀犵犪犵狉犲犲犱狋犺犪狋犮狌犾狋狌狉犲犻狊犪狀犻犿狆狅狉狋犪狀狋犱犲狋犲狉犿犻狀犪狀狋犻狀狋犺犲犿犻犵狉犪狋犻狅狀狅犳狆狅狆狌犾犪狋犻狅狀狊, 狊狅犳犪狉狋犺犲狉犲犺犪狊犫犲犲狀狀狅狊狋狌犱狔, 狑犺犻犮犺狆狉狅狏犻犱犲狊犲犿狆犻狉犻犮犪犾犲狏犻犱犲狀犮犲狅犳犪犮犪狌狊犪犾狉犲犾犪狋犻狅狀狊犺犻狆犫犲狋狑犲犲狀犮狌犾狋狌狉犲犪狀犱犿犻犵狉犪狋犻狅狀. 犜狑狅狋犺犻狀犵狊犿犪狔犺犪狏犲犮狅狀狋狉犻犫狌狋犲犱狋狅狋犺犲犾犪犮犽犻狀犵狅犳犲犿狆犻狉犻犮犪犾狉犲狊犲犪狉犮犺狅狀狋犺犲狊狌犫犼犲犮狋. 犆狌犾狋狌狉犲犻狊犫狅狋犺犪狋犪狀犵犾犲犪狀犱犻狀狋犪狀犵犻犫犾犲犮狅狀犮犲狆狋, 犳狅狉狑犺犻犮犺狋犲狊狋犪犫犾犲犿犲犪狊狌狉犲狊犪狉犲犱犻犳犻犮狌犾狋狋狅犱犲狊犻犵狀. 犃犾狊狅, 犮狌犾狋狌狉犪犾 作者 : 李楠上海财经大学经济史学系 ( 犃狌狋犺狅狉 : 犔犐犖犪狀, 犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犈犮狅狀狅犿犻犮犎犻狊狋狅狉狔, 犛犺犪狀犵犺犪犻犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犉犻狀犪狀犮犲犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮狊 ) 犈 犿犪犻犾 : 犾犻. 犿犪犻犾. 狊狌犳犲. 犲犱狌. 犮狀 感谢上海财经大学创新团队项目 中国经济转型的历史与思想研究 ( 项目编号 ) 以及 2014 年度上海市浦江人才计划项目 ( 项目编号 14 犘犑犆 042) 对本研究的资助 [ 犜犺犻狊狊狋狌犱狔狑犪狊狊狌狆狆狅狉狋犲犱犫狔狋犺犲犘狉狅犼犲犮狋狅犳犐狀狀狅狏犪狋犻狅狀犜犲犪犿狅犳犛犺犪狀犵犺犪犻犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犉犻狀犪狀犮犲犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮 ( 犖狅 ) 犪狀犱 2014 犛犺犪狀犵犺犪犻犘狌犼犻犪狀犵犘狉狅犼犲犮狋犌狉犪狀狋 ( 犖狅. 14 犘犑犆 042).] 159

2 社会 犮犺犪狀犵犲犪狉犲犻狀犮狉犲犿犲狀狋犪犾犪狀犱狊狌犫狋犾犲, 犪狀犱狅犮犮狌狉狅狏犲狉犪犺狌犵犲狋犻犿犲. 犜犺犻狊犿犪犽犲狊犻狋犪犾犿狅狊狋犻犿狆狅狊狊犻犫犾犲狋狅犮狅犾犲犮狋犮狅狀狊犻狊狋犲狀狋犺犻狊狋狅狉犻犮犪犾犱犪狋犪. 犐狀犪狀犪狋犲犿狆狋狋狅狅狏犲狉犮狅犿犲狋犺犲狊犲狊犺狅狉狋犮狅犿犻狀犵狊, 狋犺犻狊狆犪狆犲狉犲狓犪犿犻狀犲狊狋犺犲犻犿狆犪犮狋狅犳犾狅狀犵狋犲狉犿犮狌犾狋狌狉犪犾犮犺犪狀犵犲狅狀犻狀狋犲狉 狉犲犵犻狅狀犪犾狆狅狆狌犾犪狋犻狅狀犿犻犵狉犪狋犻狅狀犫狔狌狊犻狀犵犵犲狀犲狉犻犮犱犻狊狋犪狀犮犲犳狉狅犿狊狌狉狀犪犿犲狊犪狊犪犿犲犪狊狌狉犪犫犾犲狏犪狉犻犪犫犾犲犳狅狉犮狌犾狋狌狉犪犾狏犪狉犻犪狋犻狅狀. 犜犺犲犪狌狋犺狅狉犮狅犿狆犻犾犲犱犪犱犪狋犪犫犪狊犲狅犳狋犺犲犺犻狊狋狅狉犻犮犪犾犿犻犵狉犪狋犻狅狀犱犪狋犪犻狀狋犺犲犾犪狊狋 1000 狔犲犪狉狊. 犜犺犲犳犻狀犱犻狀犵犻狀犱犻犮犪狋犲狊狋犺犪狋狋犺犲犺犻犵犺犲狉狋犺犲犮狌犾狋狌狉犪犾狏犪狉犻犪狋犻狅狀, 狋犺犲犾狅狑犲狉狋犺犲犿犻犵狉犪狋犻狅狀犪犮狋犻狏犻狋犻犲狊. 犐狀狅狋犺犲狉狑狅狉犱狊, 犺狅犿狅犵犲狀犲犻狋狔狅犳犮狌犾狋狌狉犲犲狀犮狅狌狉犪犵犲狊犿犻犵狉犪狋犻狅狀狑犺犻犾犲犱犻犳犲狉犲狀犮犲狊狅犳犮狌犾狋狌狉犲狊犱犻狊犮狅狌狉犪犵犲犿犻犵狉犪狋犻狅狀. 犜犺犻狊犳犻狀犱犻狀犵狊狋犪狀犱狊狋犺犲狋犲狊狋狅犳犮狅狀狋狉狅犾犻狀犵狏犪狉犻犪犫犾犲狊狊狌犮犺犪狊狊狅犮犻狅 犲犮狅狀狅犿犻犮犪狀犱犵犲狅犵狉犪狆犺犻犮犲犾犲犿犲狀狋狊. 犜犺犻狊狊狋狌犱狔犺犪狊犲狊狋犪犫犾犻狊犺犲犱狊狅犾犻犱犲犿狆犻狉犻犮犪犾犲狏犻犱犲狀犮犲狅狀狋犺犲犮犪狊狌犪犾狉犲犾犪狋犻狅狀犫犲狋狑犲犲狀犮狌犾狋狌狉犲犪狀犱犿犻犵狉犪狋犻狅狀. 犉狌狉狋犺犲狉犿狅狉犲犻狋犮狅狀狋狉犻犫狌狋犲狊狋狅狋犺犲狌狀犱犲狉狊狋犪狀犱犻狀犵狅犳狋犺犲犮犺犪狉犪犮狋犲狉犻狊狋犻犮狊犪狀犱犱犲狋犲狉犿犻狀犪狀狋狊狅犳犆犺犻狀犲狊犲犻狀狋犲狉狀犪犾犿犻犵狉犪狋犻狅狀狊犻狀犮犲狋犺犲狋犲狀狋犺犮犲狀狋狌狉狔. 犓犲狔狑狅狉犱狊 : 犮狌犾狋狌狉犪犾犱犻犳狌狊犻狅狀, 犮狌犾狋狌狉犪犾犱犻犳犲狉犲狀犮犲, 狆狅狆狌犾犪狋犻狅狀犿犻犵狉犪狋犻狅狀 一 引 言 文化因素作为理解移民行为的决定因素已不是一个新的话题 早在 20 世纪, 经济学家就发现, 除直接经济因素外, 文化会通过自身所产生的经济外部性而对移民迁移预期产生影响 一方面, 迁入地与迁出地之间的文化差异 ( 如宗教 价值观等 ) 可能增加迁移预期成本, 阻碍两地间人口流动, 如以色列与阿拉伯国家或者冷战时期东西方国家间的移民等 ( 犇狌狊狋犿犪狀狀犪狀犱犘狉犲狊狋狅狀,2004); 另一方面, 迁入地与迁出地之间的文化趋同又会帮助迁移者降低因语言 习俗等差异造成的迁移风险 ( 犃犽犲狉犾狅犳,1997; 犜犪狔犾狅狉,1986) 尽管在理论方面已有相关文献进行过讨论, 但在实证研究层面至今依然没有揭示两者因果关系的实证证据 ( 犈狆狊狋犲犻狀犪狀犱犌犪狀犵,2010) 这既是因为文化的定义广泛抽象且难以量化 ( 犌狌犻狊狅, 犲狋犪犾.,2006), 也是因为缺乏反映文化长期变化的数据 ( 犚狅犾犪狀犱,2004) 1 本文利用姓氏遗传学方法, 通过构建地区姓氏 1. 文化的改变是一个长期的历史过程, 绝非短期可以实现 现有实证证据表明, 文化改变对经济社会因素产生影响至少需要 400 年以上的时间 ( 犌狉狅狊犼犲犪狀,2011) 这也是本文选择中国历史数据, 采用大跨度 长时段研究的原因 160

3 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 基因距离作为地区间文化差异的度量指标, 同时结合中国历史上长时期移民数据, 采用双边模型框架, 就文化差异与大规模人口迁移之间的因果关系进行识别, 提供实证证据 将中国作为研究对象主要有以下原因 : 一是其幅员辽阔 地理环境复杂, 地域文化具有多样性 ; 二是其历史具有连续性 长期性 稳定性, 为考察文化变迁提供了较好的条件 ; 三是尽管中国历史上的移民活动多发生在省际之间, 但从移民规模来看, 远远超过近代欧洲和美洲的移民活动 这使得中国历史上大规模人口迁移不仅具有代表性, 而且成为世界移民史中不能忽略的问题 2 最后, 研究中国历史上的移民活动对于理解整个中国社会经济发展过程也将起到非常重要的作用 ( 葛剑雄等,1992), 例如, 如何理解唐宋之际人口与经济重心在空间上从黄河流域向长江流域的转换, 边疆移民与中国大一统之间的关系等问题 3 本文的假设是 : 随着地域间文化的不断扩散, 文化差异逐渐被改变 ; 当某一地区人口受到移民压力时 ( 如北方游牧民族入侵等 ), 文化差异对移民呈现出较为显著的负向影响, 即人口将会流向具有相似文化的地区, 较小的文化差异将会导致较大规模的人口流动 为检验该假设, 根据现有保存下来的中国历史上的移民和社会经济信息, 本文构建了唯一的一个时间跨度达 1200 年 包含中国核心区域 18 个省的省际面板数据 通过采用双边移民模型进行考察, 本文发现 : 在中国历史上无论哪一时期, 利用姓氏基因距离度量的文化差异同地区间移民率均有显著的负向关系, 即地区间较小的文化差异带来了两地间较大的人口流动 这一结果即使在控制地区间发展水平 地理因素等差异后依然稳定 这也为理解中国历史上长期移民特征提供了帮助 首先, 从移民的方向来看, 在一千多年的人口迁移过程中, 人口主要流动方向是从北向南, 但是随着统一帝国的出现 ( 特别是明代之后 ), 边疆移民成为移民的主要内容 其次, 从移民规模来看, 分裂割据时期的移民规模大于统一时期 这些发现进一步支持了部分移民史学者关于历史移民特征的推断 ( 如葛剑 2. 例如, 仅明朝初期的移民活动, 规模就超过了 1000 万人 ( 参见曹树基,1997 犪 ), 而近代东北大移民规模更大, 甚至超过了欧洲爱尔兰大移民和美国 西进运动 ( 参见犌狅狋狊犮犺犪狀犵犪狀犱犔犪狉狔,2000) 3. 虽然人口史学家 ( 如曹树基,1997 犪,1997 犫 ; 吴松弟,1997) 早已对唐宋时期中国人口重心转移 边疆移民等问题进行了讨论, 但这些讨论一方面缺乏可以量化的实证证据支持, 另一方面缺乏内在机制的讨论, 而本文恰恰提供了一个地区文化差异与移民行为间关系的研究视角 161

4 社会 雄等,1993; 曹树基,1997 犪,1997 犫 ; 吴松弟,1997) 本文的以上分析结果, 不仅为揭示文化差异与移民之间的因果关系提供了相应的实证证据, 也对中国历史上长期移民特征进行了量化分析与总结 二 历史背景 : 中国历史上的移民与文化扩散 ( 一 ) 流动 的国家 : 中国历史上的移民大规模人口流动在中国历史发展过程中扮演着十分重要的角色, 甚至可以说中国的历史就是一部移民史 ( 范玉春,2005; 葛剑雄等, 1992) 尽管在先秦时期, 中国就有了最早的移民活动,4 但对中国历史进程具有最重要影响的几次人口迁移都发生在公元 4 世纪以后, 如西晋 八王之乱 唐代 安史之乱 宋代 靖康之难 之后的大规模人口流动以及明清时期的洪武大移民 东北大移民等 这些大规模人口迁移的主要原因是人口压力和战乱 秦汉时期, 随着北方经济政治中心地位的加强与确立, 北方中原地区在汉代成为经济政治中心, 人口密度超过其他地区 据汉代人口记录, 在全国近 3000 万人口中, 约 4/5 人口生活在秦岭淮河以北, 仅 1/5 人口居住在南方地区 ( 邹逸麟,2007) 即使到隋唐时期, 北方人口依然约占全国总人口的 75% 左右 ( 冻国栋, 2000) 人口压力的增加必然迫使北方农民外迁, 寻找更多生存机会 其次, 大规模的人口迁移也是中国历史上持续不断的战争和社会动荡的结果 汉代以前, 农耕文明同草原文明虽有冲突, 但双方大致可以达到平衡状态, 但是在接下来的一千多年里 ( 从公元 4 世纪到 14 世纪 ), 随着中原王朝在汉唐末期实力衰弱, 出现分裂割据状态, 草原民族不断南侵, 双方进行了旷日持久的战争 这些战争爆发的地点恰恰是北方人口密集地区 为躲避战祸, 大批北方农民逃离家园, 选择南方定居 截至 14 世纪, 仅 20% 的人口生活在中国北方, 其余近 80% 的人口生活在南方地区 ( 范玉春,2005; 葛剑雄等,1993) 这一人口分布格局与秦汉乃至隋唐时期的人口分布形成了鲜明对比 ( 二 ) 人口流动中的文化扩散在缺乏文化传播工具的传统社会, 人口流动是地区间文化交流的 4. 如殷商时期从商汤到盘庚一系列的迁都活动等 162

5 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 唯一途径 ( 葛剑雄等,1992), 而人口流动的结果必然出现文化扩散, 使地区间文化得以交流与融合 文化扩散这一概念最早由克鲁伯 ( 犓狉狅犲犫犲狉,1940) 提出, 用来描述文化在地区或人群之间的传播, 如宗教 语言的扩散等 但由于文化难以识别, 我们对历史上的文化扩散现象难以观察 因此, 本文只能借鉴历史学家和生物学家 ( 如葛剑雄等, 1992; 犆犪狏犪犾犻 犛犳狅狉狕犪犪狀犱犉犲犾犱犿犪狀,1981) 的做法, 选择宗教 方言 价值观等文化元素来观察人口流动背景下的地区间文化扩散 例如, 作为中国基本文化特征的儒教, 虽然起源于山东 河南一带, 但是在宋代 靖康之难 后, 随着大量北方文人南迁, 不仅儒教的中心从北方转移到了南方, 而且在南方得到了新的发展, 产生了以 程朱理学 为代表的新儒家 到明代, 这一变化更加突出, 全国有近 76% 的新儒家思想家来自东南四省 ( 包括福建 江苏 江西 浙江 ), 其余约 16% 的思想家从北方四省 ( 包括河北 河南 山东 山西 ) 产生 ( 谭其骧,1994; 邹逸麟,2007) 可见, 由于人口压力 战争以及社会动荡所导致的移民行为促进了文化的流动 这不仅对中国传统社会的文化地理分布产生了重大影响, 地区间的文化差异也因此而改变 这种通过文化扩散影响地区间文化距离的现象也可以从方言的演化看出端倪 方言是重要的文化元素, 语言学家通常利用地区间方言的语音差异来探索文化差异的变化 邓晓华等 (2009) 对我国古代地区间语音差异的研究发现, 在晋代以前, 汉语言边界以秦岭 淮河为主要分界线, 但这一界线在经历了 八王之乱 安史之乱 靖康之难 三次大规模移民后便推移到了长江中下游地区 此外, 同一地区内的语音也呈现出多样化和复杂化的特征 以上这些间接证据均反映出, 在传统社会中, 伴随着人口流动, 文化扩散对地区间的文化差异产生了较大影响 ( 三 ) 文化扩散与移民的假说借助人口流动实现的文化交流必然对地区间的文化差异产生影响, 缩小或者扩大地区之间的文化差异, 而这种新形成的文化差异又将对下一期的人口迁移活动产生影响 例如, 在明末清初, 四川饱受战争蹂躏, 人口大幅度减少, 四川成为江西 湖南 湖北移民的主要迁入地 连续的大规模人口迁移使四川与这些地区的生活习惯 语言 宗教信仰等非常接近, 而相似的文化又为这些地区在清代中期继续向四川移民提供了可能, 形成了中国移民史上所谓的 湖广填四川 163

6 社会 通过考察中国的历史经验, 本文力图揭示地域间文化差异对移民行为的影响 本文的假设是 : 在移民的过程中, 地区间文化差异对人口流动具有重要影响, 文化差异的外部性对移民决定具有很强的负向影响, 在其他条件不变的情况下, 地区间较小的文化差异将会导致更多的人口流动 三 模型设定及实证策略 ( 一 ) 双边模型的设定 为考察文化差异对移民的影响, 动态双边移民模型将作为本文的基本实证框架 采用动态双边模型的优势在于, 不仅可以考察移民活动的方向性, 更重要的是可以消除文化差异与人口流动之间可能存在的相互联立关系 动态双边移民模型设定为 : ln 犿犻犵犻犼狋 =α+βln 犮狌犾狋犻犼狋 -1 +γ 犡犻犼狋 +ε 犻犼狋 (1) 这里,ln 犿犻犵犻犼狋表示在时间狋从地区犻到地区的犼移民数量的对数值, ln 犮狌犾狋犻犼狋 -1 是两地区之间滞后一期的文化差异的对数, 犡犻犼狋为一组与移民相关的社会 经济和地理因素控制变量,α β γ ε 为估计系数和随机扰动项 其中, β 为文化差异与移民规模的弹性, 该系数直接体现文化差异对移民的影响 如果 β 符号为负, 则意味着随着地区间文化差异的缩小, 两地间移民数量不断增加 ( 二 ) 变量及数据来源 为考察地区间文化差异对移民的影响, 本文根据中国历史上的移民和经济社会信息构建了一套跨时一千多年 ( 从公元 世纪, 约 1200 年 ) 包含中国核心地区 18 个省的省际面板数据 由于数据自身的限制, 该数据仅由三个截面 两个时段构成 : 一个时段是从宋代到明代, 另一个时段是从明代到 1982 年, 每个时段覆盖约 600 年的移民 文化和经济社会变化的信息 5 选择这一时期作为观察时段的原因是 : 首先, 中国历史上大规模的移民活动都发生在这一时间段内, 例如宋代 靖康之难 后的移民 明清时期的边疆移民等 ; 其次, 该时期也是中国历史上文化扩散最活跃的时期, 特别是北方知识分子和农民将文化和农业技术向南方地区进 5. 之所以选择较长时间跨度, 一方面是缺乏史料, 无法进行微观考察 ; 另一方面则是大量实证证据表明, 文化改变对经济社会产生影响至少需要 400 年以上的时间 ( 参见犚狅犾犪狀犱,2004; 犌狉狅狊犼犲犪狀,2011) 164

7 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 行传播 ; 最后, 在这一千多年里, 中国社会经历了一个由分裂到统一的交替过程, 这为讨论不同历史时期人口流动特征提供了较好的机会 1. 被解释变量由于历史上地区间移民数量的直接数据无法获得, 因此, 通过历史文献中保存的大量姓氏资料而构建的移民率被用来近似地度量不同地区间移民规模差异 6 本文使用的移民率数据来自中国科学院遗传与发育生物研究所 该所的科学家根据历史文献所记录的姓氏信息和现代人口普查资料分别构建了从宋代到明代和从明代到 1982 年的地区间移民率 ( 袁义达 张诚,2002) 7 2. 解释变量由于文化本身难以度量, 社会科学家多采用与文化因素具有较强相关性的变量作为文化的代理变量, 如多数经济学家和历史学家采用方言 宗教以及滞后一期的移民存量作为文化的代理度量指标 8 这些指标可以捕捉文化的部分特征, 但依然存在一定局限性, 例如不能对历史上长期的文化变迁过程进行有效度量 近期一些经济学家开始注意到人群间基因距离对理解文化差异与经济发展之间关系的重要性 ( 如犌犻狌犾犻犪狀狅, 犲狋犪犾.,2014; 犛狆狅犾犪狅狉犲犪狀犱犠犪犮狕犻犪狉犵,2009 等 ) 因此, 本文也将尝试采用基因距离作为地区间文化差异的主要度量指标 但与其他研究不同的是, 本文将根据遗传学的一个分支即姓氏群体遗传学的相关理论, 通过姓氏在不同历史时期的地域分布差异构建姓氏基因距离, 进而度量地区间的文化差异 姓氏群体遗传学认为姓氏与犢染色体遗传方式一致, 特别是在父姓社会中, 一个群体或地区的不同姓氏分布就相当于同一基因座上等位基 6. 最早用姓氏来研究移民的是英国生物学家查尔斯 达尔文的儿子乔治 达尔文 他于 1875 年首次提出, 姓氏可以作为一种基因符号用来考察近亲结婚以及地区间移民等问题 ( 犇犪狉狑犻狀,1875) 因此, 自 19 世纪中叶以来, 姓氏群体遗传学成为生物学的一个重要分支, 大量生物学家通过姓氏来研究近亲婚姻 移民等问题 7.20 世纪末, 中科院遗传与发育生物研究所沿袭波德莫和卡瓦利 斯福扎 ( 犅狅犱犿犲狉犪狀犱犆犪狏犪犾犻 犛犳狅狉狕犪,1968) 以及韦斯曼等人 ( 犠犻犼狊犿犪狀, 犲狋犪犾.,1984) 的方法, 通过宋代到现今 (1982 年 ) 的人物传记和人口普查资料, 计算出了这一历史时段地区之间的迁移率 ( 参见袁义达 张诚,2002) 8. 例如, 哈顿和威廉姆森 ( 犎犪狋狅狀犪狀犱犠犻犾犻犪犿狊狅狀,1994) 利用滞后一期的移民存量作为文化因素的度量指标, 而其他经济学家 ( 如犅犪狉狉狅犪狀犱犕犮犆犾犲犪狉狔,2003; 犉犪犾犮犽, 犲狋犪犾.,2012; 犌狌犻狊狅, 犲狋犪犾.,2006) 采用宗教 方言及价值观等作为文化的度量指标 165

8 社会 因分布 因此, 比较不同群体之间的姓氏分布可以知道不同群体之间的基因距离 中科院遗传与发育生物研究所的生物学家利用 宋人传记资料索引 ( 昌彼得等,1988) 和 明人传记资料索引 ( 昌彼得等,1987) 两个文献, 通过计算不同时期各省之间同姓率的概率分布, 得到宋代和明代各省间的姓氏基因距离 9 研究发现 : 在宋代, 河南与甘肃之间具有最短的基因距离 (=0.06), 而山西与福建具有最长的基因距离 (=0.93); 但是到了明代, 河北和河南具有最近的基因距离 (=0.01), 而广西和陕西具有最远的基因距离 (=0.79) 尽管许多实证研究表明, 根据犢染色体 ( 姓氏 ) 构建的基因距离同文化差异具有较强的相关性 ( 犅犪狋犪犵犾犻犪, 犲狋犪犾.,2009; 犛狅犽犪犾,1988; 犠犲狀, 犲狋犪犾.,2004), 但是这里仍然要提供相应的证据证明姓氏基因距离是文化差异的有效代理变量 首先, 采用姓氏基因距离同犇犖犃基因距离进行相关性分析, 以证明姓氏基因距离作为基因距离的有效性 ; 然后, 再利用作为重要文化标志的方言构建的语言距离同姓氏基因距离进行相关分析, 用来证明姓氏基因距离可以作为文化差异的有效代理变量 10 表 1 面板犃给出了基本分析结果, 从中可以看到它们之间均表现出显著的正相关 这进一步证明, 姓氏基因距离可以作为文化差异的有效度量 表 1: 基因距离 ( 姓氏 ) 基因距离 ( 犇犖犃 ) 语言距离的相关系数 面板犃 基因距离 1982( 犇犖犃 ) 语言距离 1982 基因距离 1982( 姓氏 ) 基因距离 1982( 犇犖犃 ) 语言距离 (0.000) 基因距离 1982( 姓氏 ) (0.000) (0.000) 面板犅 基因距离 1982 ( 犇犖犃 ) 语言距离 1982 明代基因距离 ( 姓氏 ) 基因距离 1982( 犇犖犃 ) 语言距离 (0.000) 明代基因距离 ( 姓氏 ) (0.000) (0.000) 注 :1. 括号内为狆值 ; 2. 显著水平为 1%; 显著水平为 5%; 显著水平为 10% 9. 有关宋 明时期各省份之间基因距离的计算, 参见袁义达等,1999, 姓氏和犇犖犃测算的基因距离数据来自犇狌, 犲狋犪犾.,1991; 语言距离来源于陆致极,1992: 第 4 章, 表 4 表 6 166

9 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 3. 控制变量 除文化因素外, 其他因素也可能影响地区间移民数量的变化, 因此需要对这些因素进行控制 首先, 人口压力是导致移民的重要因素, 因此, 地区间的人口密度差异被作为控制变量放入模型 本研究中, 宋代与明清时期的人口分别来自吴松弟 (2000) 与曹树基 (2000 犪,2000 犫 ) 编著的 中国人口史, 各地区面积数据来自 中国历史地图集 ( 谭其骧, 1982), 根据这些数据最终计算出不同省份在不同历史时期的人口密度 其次, 战争与自然灾害也是决定移民的重要因素, 因而这些变量也作为控制变量被纳入考虑 有关战争和自然灾害的数据分别来自 中国历代战争年表 ( 傅仲侠等,2003) 和 中国古代重大自然灾害和异常年表总集 ( 宋正海,1992) 此外, 地区间开发早晚差异也是影响移民方向的重要因素, 在此也将考虑 本研究采用该地区是否具有新石器文化遗址 ( 如果有 =1) 控制地区间开发早晚差异对移民数量的影响 新石器文化遗址分布信息来自于 中国历史地图集 ( 犆犺犲狀犵犪狀犱犎狊狌,1980) 最后, 有三类地理因素也被作为控制变量 : 一是移民方向虚拟变量, 主要是移出地是否是北方地区 ( 是 =1); 二是迁入地是否是边疆地区 ( 是 =1); 三是各地间的欧几里德地理距离也被考虑, 其数据来自 中国历史地图集 ( 谭其骧,1982) 前两个虚拟变量主要识别历史上移民的主要特征, 而地理距离则衡量地区间移民的相对成本 主要变量统计描述在表 2 中给出 表 2: 主要变量统计描述 变量名称 样本容量 均值 标准差 最小值 最大值 地区之间移民率 ( 10-4 ) 地区之间基因距离 ( 采用姓氏测算 ) ( 10-4 ) 该地区是否有文化遗址?( 有 =1) 移民目的地是否为边疆?( 是 =1) 移民移出地是否为北方?( 是 =1) 是否为统一时期?( 是 =1) 人口密度差异的对数值 战争频率差异的对数值 自然灾害 ( 水 旱灾 ) 发生频率的对数值 地区间地理距离 ( 单位 : 千米 ) ( 三 ) 实证策略 在报告估计结果前, 需要进一步讨论实证策略, 特别是如何纠正模 167

10 社会 型中由于缺失变量 度量误差所产生的内生估计偏差 本文将从两个方面来解决这一问题, 进而识别文化差异与移民规模之间的因果关系 首先, 为剔除缺失变量对估计结果产生的偏差, 本文采用工具变量法 一个有效的工具变量应该同内生变量具有较强的相关关系, 但对被解释变量没有直接的影响 对本研究而言, 有效的工具变量应与文化差异有较强的相关关系, 但对移民率没有直接影响 因此, 地区间滞后一期的战争频率差异可作为工具变量识别缺失变量所产生的估计偏差 其逻辑是 : 滞后一期的地区间战争频率差异对当前的移民率没有直接影响, 但对滞后一期的文化差异产生影响 如果这个假说成立, 那么滞后一期的地区间战争频率差异将外生于当期的移民率 两阶段回归方程设定如下 : ^ ln 犿犻犵犻犼狋 =αln 犮狌犾狋犻犼狋 -1 +β 犡犻犼狋 +ε 犻犼狋 (2) ln 犮狌犾狋犻犼狋 -1 =γln 狑犪狉犳狉犲狇犻犼狋 -1 +φ 犡犻犼狋 +σ 犻犼狋 -1 (3) 这里, 方程 (2) 同方程 (1) 基本相同, 所不同的是作为核心被解释变量的 ln 犮狌犾狋犻犼狋 -1 是通过第一阶段回归方程 (3) 获得的估计值 而在第一阶段方程 (3) 中,ln 犮狌犾狋犻犼狋 -1 是两地区之间狋 -1 期的文化差异的对数, 即所需处理的内生变量 ; 而 ln 狑犪狉犳狉犲狇犻犼狋 -1 为滞后一期的地区间战争频率差异, 是识别文化差异内生变量的工具变量 其次, 还要考虑可能对估计结果产生影响的度量误差 一方面, 尽管姓氏基因距离是一个衡量历史上地区间文化差异的有效变量, 但同其他指标一样, 它并不能完全反应文化特征, 会产生度量误差 因此, 可根据犇犖犃计算的基因距离和语言距离替代姓氏基因距离, 用来度量文化差异 另一方面, 由于缺乏历史移民数据, 尽管本文使用移民率作为移民规模的度量, 但是被解释变量依然可能存在度量误差 因此, 在采用小样本进行一致性估计检验的同时, 本文也根据曹树基 (1997 犪 ) 整理的移民宗族和移民村庄的迁移信息重新构建两个数据库, 考察被解释变量的度量误差是否对估计结果产生影响 四 实证结果 ( 一 ) 犗犔犛估计结果 表 3 报告了根据回归方程 (2) 采用最小二乘法 ( 犗犔犛 ) 的估计结 168

11 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 解释变量 被解释变量 表 3: 文化差异对移民的影响 : 犗犔犛回归结果 地区间移民率的对数值 (1) (2) (3) (4) (5) 基因距离对数值 (0.081) (0.120) (0.115) (0.122) (0.140) 控制变量人口密度差异的对数值 (0.047) (0.049) (0.049) (0.067) 战争频率差异的对数值 (0.157) (0.162) (0.165) (0.358) 自然灾害差异的对数值 (0.096) (0.097) (0.097) (0.146) 移民目的地是否为边疆地区? ( 是 =1) (0.150) (0.150) (0.226) 移民出发地是否为北方地区? ( 是 =1) (0.142) (0.147) (0.204) 地理距离的对数值 (0.232) (0.228) (0.245) (0.338) 是否为统一时期 ( 是 =1) (0.151) (0.148) (0.148) 是否有新石器文化遗址 ( 有 =1) (0.187) (0.262) 常数项 (0.630) (0.860) (0.823) (0.876) (1.005) 观测值 犉 统计量 犚 狊狇狌犪狉犲犱 注 :1. 第 1-5 列的被解释变量为通过姓氏计算的移民率, 解释变量为以姓氏 基因距离度量的文化差异 ; 2. 第 1-4 列给出了全样本的估计结果, 即从宋代到 1982 年 ; 第 5 列仅仅给出了小样本的估计结果, 即仅包括从明代到 1982 年的样本 ; 3. 标准误差根据卡梅伦 ( 犆犪犿犲狉狅狀, 犲狋犪犾.,2011) 的多边聚类方法调整给出 ; 4. 括号内为稳定性标准误差 ; 5. 显著性水平为 1%; 显著性水平为 5%; 显著性水平为 10% 果 11 在第 1 列未加入任何控制变量的情况下, 回归结果显示, 用姓氏基因距离度量的文化差异对移民率有较强负向影响 回归系数表明, 基因距离每增加 1%, 移民率将会减少 0.22% 在接下来的第 2 列, 分别控制住地区间战争和自然灾害频率 人口密度 地理因素等差异以及时间虚拟变量 [ 度量统一和分裂时期移民差异 ( 统一时期 =1)] 后, 基因 11. 由于采用双边移民模型作为实证框架, 因此, 稳定性标准误差根据调整后的多边聚类方法调整给出 ( 参见犆犪犿犲狉狅狀, 犲狋犪犾.,2011) 169

12 社会 距离的估计系数依然为负且统计上显著 ( 显著水平小于 1%) 而在第 3 列, 两个地理因素虚拟变量加入模型, 即迁入地是否为边疆地区 ( 是 =1) 和迁出地区是南方还是北方 ( 北方 =1) 控制这些变量后, 回归结果依然同前两列一致, 估计系数无显著差异 在表 3 的最后两列, 有关地区开发早晚的虚拟变量 [ 即迁出地是否有新旧石器文化遗址 ( 有 =1)] 被加入模型中 同时, 为了提供更可靠的估计结果, 分别使用全样本和小样本 ( 仅包括明代以后的数据 ) 进行分析 此时, 表 3 中第 4 列和第 5 列的回归系数依然表明, 姓氏基因距离对移民率有显著的负向影响 同时, 还可发现, 文化遗址虚拟变量对移民也有较强的影响, 即越具有文化遗址的地方越容易移民 这恰恰支持了齐默曼和鲍尔 ( 犣犻犿犿犲狉犿犪狀犪狀犱犅犪狌犲狉,2002) 有关文明通过移民扩散的观点 此外, 从表 3 的回归结果也可发现 : 首先, 与之前有关移民决定因素认识一致的是, 地区间的人口密度 战争 自然灾害频率差异对移民有显著影响, 是引起移民的主要动力 其次, 根据时间虚拟变量估计结果, 分裂比统一时期更容易导致移民, 因为分裂时期战争不断, 人们为了躲避战争而不得不大量迁移 最后, 比较明代以后小样本和全样本的估计结果时, 地理虚拟变量表明 : 总体上看, 中国历史上移民方向是从北向南, 但是明代之后, 特别是随着大一统国家的形成, 边疆移民成为移民的主要方向 以上这些发现进一步验证了之前人口史学家的判断 ( 曹树基,1997 犪,1997 犫 ) ( 二 ) 工具变量回归结果尽管表 3 的回归结果给出了文化差异与移民之间关系的考察, 但这些结果还可能受到潜在内生性估计偏差的影响 因此, 地区间滞后一期的战争频率差异作为滞后一期的地区间文化差异的工具变量可用来解决内生性估计偏差 带有工具变量的两阶段估计结果在表 4 给出 从表 4 第 1 列未加入任何控制变量的估计结果看, 使用工具变量后, 文化差异对移民影响的系数依然显著为负, 且用姓氏基因距离度量的文化差异系数每增加 1%, 地区间移民率将减小 0.21% 而在第 2 列和第 3 列控制住地区间人口密度 战争频率 自然灾害频率 地理等因素后, 该系数依然为负且统计显著 最后, 为得到最终一致性的估计结果, 同表 3 识别策略一样, 在最后两列分别给出了长期文化扩散对移民的影响以及分别采用全样本和小样本得出的 170

13 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 回归结果 估计结果表明 : 在采用带有工具变量的两阶段回归后, 地区间基因距离依然同移民率呈现显著的负向关系, 而且对比表 4 和表 3 的回归系数可发现, 采用工具变量后, 基因距离的系数虽然有所增加但无显著差异 这表明内生性估计偏差未对估计结果产生致命影响 解释变量 被解释变量 表 4: 文化差异与移民率 : 工具变量回归结果 地区间移民率的对数值 (1) (2) (3) (4) (5) 基因距离对数值 (0.114) (0.170) (0.168) (0.184) (0.166) 控制变量人口密度差异的对数值 (0.047) (0.049) (0.049) (0.067) 战争频率差异的对数值 (0.157) (0.163) (0.167) (0.360) 自然灾害差异的对数值 (0.097) (0.097) (0.097) (0.146) 移民目的地是否为边疆地区? ( 是 =1) (0.149) (0.150) (0.226) 移民出发地是否为北方地区? ( 是 =1) (0.143) (0.147) (0.205) 地理距离的对数值 (0.265) (0.257) (0.289) (0.371) 是否为统一时期 ( 是 =1) (0.151) (0.149) (0.148) 是否有新石器文化遗址 ( 有 =1) (0.196) (0.270) 常数项 (0.909) (1.136) (1.109) (1.231) (1.144) 观测值 犉 统计量 犚 狊狇狌犪狉犲犱 注 :1. 第 1-5 列的被解释变量为通过姓氏计算的移民率, 解释变量为以姓氏 基因距离度量的文化差异 ; 2. 第 1-4 列给出了全样本的估计结果, 即从宋代到 1982 年 ; 第 5 列仅给出了小样本的估计结果, 即仅仅包括从明代到 1982 年 ; 3. 工具变量为之后两期的各地战争频率的差异 ; 4. 标准误差根据卡梅伦 ( 犆犪犿犲狉狅狀, 犲狋犪犾.,2011) 的多边聚类方法调整给出 ; 5. 括号内为稳定性标准误差 ; 6. 显著性水平为 1%; 显著性水平为 5%; 显著性水平为 10% ( 三 ) 稳健性检验 为进一步获得稳健性的估计结果, 还需要对存在于解释变量和被解释变量中的度量误差进行考察, 识别这些潜在的度量误差是否对估 171

14 社会 计结果产生影响 为了识别解释变量中可能存在的度量误差, 分别采用犇犖犃计算的基因距离以及地区间语言距离替代姓氏基因距离, 作为文化差异的新的代理变量 基因距离与语言距离数据分别来自杜若甫犇狌, 犲狋犪犾.,1991) 和陆致极 (1992) 的研究 由于期望这些指标可以替代明代姓氏基因距离, 因此在得到正式估计结果之前对三个变量之间的相关关系进行讨论, 结果在表 1 面板犅给出 表 1 面板犅表明, 姓氏基因距离与 1982 年的犇犖犃基因距离 语言距离之间存在较强的正相关 因此, 采用犇犖犃基因距离和语言距离可以替代明代姓氏基因距离, 作为文化差异的代理变量 表 5 提供了仅采用明代以后数据分析的稳定性检验结果 表 5 前两列分别报告了控制地区间地理距离情况下, 犇犖犃基因距离 方言距离对地区间移民率的影响 估计系数进一步确认了文化差异与移民具有显著的负向关系 在接下来的第 3 列和第 4 列控制了一系列社会 经济以及地理因素后, 采用犇犖犃基因距离与方言距离度量的文化差异依然与前两列估计结果一致 最后两列给出的是带有工具变量的两阶段回归结果, 估计结果也皆与先前的估计结果相同 此外, 为了识别被解释变量的度量误差, 从地方志整理出来的移民宗族和移民村落两个数据也被采用, 即, 将采用两地之间移民村落数量差异以及移民族谱中的迁出地和迁入地信息测算的文化差异同采用姓氏和犇犖犃测算的文化差异进行相关分析 所有结果均表明, 文化差异与移民之间存在显著的负向相关性 12 由此可知, 估计误差对先前估计结果没有影响 五 结论文化差异作为影响大规模移民的决定因素已受到较长时间的关注, 但由于文化本身难以量化以及缺乏长时段数据, 最终导致有关文化差异与移民关系的实证研究比较缺乏 因此, 本文使用唯一一套中国历史上长时段文化差异与人口迁移的省际面板数据, 通过构建动态双边移民模型, 采用新的文化度量指标检验文化差异对移民的因果影响 12. 由于移民群体族谱和村落观测值有限 ( 仅 30 个 ), 不能进行有效的回归分析, 只能进行粗略的相关关系检验 其中采用族谱分析得到的族谱与姓氏基因距离 犇犖犃距离的相关系数分别为 和 ; 而根据移民村落信息与姓氏基因距离 犇犖犃距离得到的相关系数分别为 和

15 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 解释变量 被解释变量 表 5: 文化差异与移民 : 稳定性检验结果 地区间移民率的对数值 ( 明代到 1982 年 ) (1) (2) (3) (4) (5) (6) 基因距离对数值 ( 犇犖犃 ) (0.094) (0.078) (0.206) 语言距离对数值 控制变量 (0.581) (0.594) (0.694) 人口密度差异的对数值 (0.062) (0.081) (0.072) (0.059) 战争频率差异的对数值 (0.197) (0.499) (0.351) (0.330) 自然灾害差异的对数值 (0.130) (0.199) (0.161) (0.203) 移民目的地是否为边疆地区? ( 是 =1) (0.209) (0.303) (0.243) (0.294) 移民出发地是否为北方地区? ( 是 =1) (0.292) (0.257) (0.216) (0.242) 是否有新石器文化遗址? ( 有 =1) (0.272) (0.346) (0.311) (0.297) 地理距离的对数值 (0.258) (0.334) (0.298) (0.442) (0.516) (0.295) 常数项 (0.393) (0.688) (0.514) (0.693) (0.542) (0.711) 观测值 犉 狊狋犪狋犻狊狋犻犮 犚 狊狇狌犪狉犲犱 注 :1. 第 1-6 列的被解释变量为通过姓氏计算的从明代到 1982 年的移民率 ; 2. 第 列解释变量为犇犖犃基因距离度量的文化差异, 而第 列解释变量为根据方言距离计算的文化差异 ; 3. 第 1 4 列给出了犗犔犛估计结果, 带有工具变量的 2 犛犔犛估计结果在第 5 6 列给出 ; 4. 第 5 6 列中的工具变量为滞后两期的各地战争频率的差异 ; 5. 标准误差根据卡梅伦 ( 犆犪犿犲狉狅狀, 犲狋犪犾.,2011) 的多边聚类方法调整给出 ; 6. 括号内为稳定性标准误差 ; 7. 显著性水平为 1%; 显著性水平为 5%; 显著性水平为 10% 研究发现, 在控制住一系列社会 经济 地理等因素后, 采用姓氏基因距离度量的文化差异对移民有显著的负向影响, 即文化差异越小, 地区间的移民规模越大 在采用工具变量法剔除了潜在内生性偏差后, 173

16 社会 该结果依然稳定 由此我们相信, 文化差异是影响地区间移民的一个重要决定因素, 这为识别文化对移民的影响提供了扎实的实证证据 与此同时, 本文也为理解中国历史上较长时段的大规模移民活动提供了一个量化的动态考察 实证结果揭示了中国历史上移民活动的以下几个特征 : 首先, 人口密度和战争对移民活动有显著影响, 是中国历史上移民的主要动力 ; 其次, 分裂时期与统一时期相比更容易导致大规模的移民活动 ; 再次, 从移民方向上看, 总体上中国的移民方向是从北向南, 但是在明代之后随着大一统国家的形成, 边疆成为移民的主要方向 ; 最后, 通过对迁入地与迁出地开发历史早晚的考察, 发现移民主要是从农耕文明的成熟地区向不成熟地区流动 所有这些不仅为理解中国历史上的移民活动 地理疆域变化提供了量化的数据, 同时也为理解当前中国地理疆域的形成以及人口分布格局奠定了基础 参考文献 ( 犚犲犳犲狉犲狀犮犲狊 ) 曹树基.1997 犪. 中国移民史 ( 明时期 )[ 犕 ]. 福州 : 福建人民出版社. 曹树基.1997 犫. 中国移民史 ( 清时期 )[ 犕 ]. 福州 : 福建人民出版社. 曹树基.2000 犪. 中国人口史 ( 第四卷 )[ 犕 ]. 上海 : 复旦大学出版社. 曹树基.2000 犫. 中国人口史 ( 第五卷 )[ 犕 ]. 上海 : 复旦大学出版社. 昌彼得 王德毅 宋人传记资料索引 [ 犕 ]. 北京 : 中华书局. 昌彼得 乔衍 宋常廉 明人传记资料索引 [ 犕 ]. 北京 : 中华书局. 邓晓华 王士元 中国的语言及方言的分类 [ 犕 ]. 北京 : 中华书局. 冻国栋 中国人口史 ( 第二卷 )[ 犕 ]. 上海 : 复旦大学出版社. 范玉春 移民与中国文化 [ 犕 ]. 南宁 : 广西师范大学出版社. 傅仲侠 田昭林 张醒 杨伯时 中国历代战争年表 [ 犕 ]. 北京 : 解放军出版社. 葛剑雄 曹树基 吴松弟 移民与中国 [ 犕 ]. 香港 : 中华书局. 葛剑雄 曹树基 吴松弟 简明中国移民史 [ 犕 ]. 福州 : 福建人民出版社. 陆致极 汉语方言数量探索 [ 犕 ]. 北京 : 语文出版社. 宋正海 中国古代重大自然灾害和异常年表总集 [ 犕 ]. 广州 : 广东教育出版社. 谭其骧 中国历史地图集 [ 犕 ]. 上海 : 地图出版社. 谭其骧 中国文化的时代差异和地域差异 [ 犌 ]// 长水集. 北京 : 人民出版社 : 吴松弟 中国移民史 ( 宋辽金元时期 )[ 犕 ]. 福州 : 福建人民出版社. 吴松弟 中国人口史 ( 第三卷 )[ 犕 ]. 上海 : 复旦大学出版社. 袁义达 金锋 张诚 斋藤成也 宋朝中国人的姓氏分布与群体结构分化 [ 犑 ]. 遗传学报 (3): 袁义达 张诚 中国姓氏 : 群体遗传和人口分布 [ 犕 ]. 上海 : 华东师范大学出版社. 袁义达 张诚 杨焕明 中国人群体遗传犐 : 姓氏传递的稳定性与地域人群的亲缘关系 [ 犑 ]. 遗传学报 (7): 邹逸麟 中国历史地理概述 [ 犕 ]. 上海教育出版社. 犃犽犲狉犾狅犳, 犌犲狅狉犵犲. 犃 犛狅犮犻犪犾犇犻狊狋犪狀犮犲犪狀犱犛狅犮犻犪犾犇犲犮犻狊犻狅狀狊. 犈犮狅狀狅犿犲狋狉犻犮犪

17 文化因素对人口流动的长期影响 : 基于中国历史经验的实证分析 (5): 犅犪狉狉狅, 犚狅犫犲狉狋犑., 犪狀犱犚犪犮犺犲犾犕. 犕犮犆犾犲犪狉狔 犚犲犾犻犵犻狅狀犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮犌狉狅狑狋犺. 犃犿犲狉犻犮犪狀犛狅犮犻狅犾狅犵犻犮犪犾犚犲狏犻犲狑 68: 犅犪狋犪犵犾犻犪, 犞犻狀犮犲狀狕犪, 犛犻犿狅狀犪犉狅狉狀犪狉犻狀狅, 犖犪犱犻犪犃犾 犣犪犺犲狉狔, 犃狀狀犪犗犾犻狏犻犲狉犻, 犕犪狉犻犪犘犪犾犪, 犖犪狋犪犾犻犲犕. 犕狔狉犲狊, 犚狅狔犓犻狀犵, 犛犻狉犻犚狅狅狋狊犻, 犇犪犿犻狉犕犪狉犼犪狀狅狏犻犮, 犇狉犪犵犪狀犘狉犻犿狅狉犪犮, 犚犻犳犪狋犎犪犱狕犻狊犲犾犻犿狅狏犻犮, 犛狋狅犼犽狅犞犻犱狅狏犻犮, 犓犪狋犻犪犇狉狅犫狀犻犮, 犖犪狊犲狉犇狌狉犿犻狊犺, 犃狀狋狅狀犻狅犜狅狉狉狅狀犻, 犛犻犾狏犪狀犪犛犪狀狋犪犮犺犻犪狉犪 犅犲狀犲狉犲犮犲狋犻, 犘犲狋犲狉犝狀犱犲狉犺犻犾, 犪狀犱犗狉狀犲犾犪犛犲犿犻狀狅 犢 犆犺狉狅犿狅狊狅犿犪犾犈狏犻犱犲狀犮犲狅犳狋犺犲犆狌犾狋狌狉犪犾犇犻犳狌狊犻狅狀狅犳犃犵狉犻犮狌犾狋狌狉犲犻狀犛狅狌狋犺犲犪狊狋犈狌狉狅狆犲. 犈狌狉狅狆犲犪狀犑狅狌狉狀犪犾狅犳犎狌犿犪狀犌犲狀犲狋犻犮狊 17: 犅狅犱犿犲狉, 犠犪犾狋犲狉犉., 犪狀犱犔狌犻犵犻犔. 犆犪狏犪犾犻 犛犳狅狉狕犪 犃犕犻犵狉犪狋犻狅狀犕犪狋狉犻狓犕狅犱犲犾犳狅狉狋犺犲犛狋狌犱狔狅犳犚犪狀犱狅犿犌犲狀犲狋犻犮犇狉犻犳狋. 犌犲狀犲狋犻犮狊 59: 犆犪犿犲狉狅狀, 犆狅犾犻狀, 犑狅狀犪犺犅. 犌犲犾犫犪犮犺, 犪狀犱犇狅狌犵犾犪狊犔. 犕犻犾犲狉 犚狅犫狌狊狋犐狀犳犲狉犲狀犮犲狑犻狋犺犕狌犾狋犻 犠犪狔犆犾狌狊狋犲狉犻狀犵. 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犅狌狊犻狀犲狊狊犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮犛狋犪狋犻狊狋犻犮狊 29 (2): 犆犪狏犪犾犻 犛犳狅狉狕犪, 犔狌犻犵犻犔 犆狌犾狋狌狉犪犾犜狉犪狀狊犿犻狊狊犻狅狀犪狀犱犈狏狅犾狌狋犻狅狀 : 犃犙狌犪狀狋犻狋犪狋犻狏犲犃狆狆狉狅犪犮犺. 犘狉犻狀犮犲狋狅狀, 犖犑 : 犘狉犻狀犮犲狋狅狀犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔犘狉犲狊狊. 犆犺犲狀犵, 犓狌犪狀犵狔狌, 犪狀犱犛犺犲狀犵犿狅犎狊狌 犎犻狊狋狅狉犻犮犪犾犃狋犾犪狊狅犳犆犺犻狀犪. 犜犪犻狑犪狀 : 犆犺犻狀犲狊犲犆狌犾狋狌狉犲犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔犘狉犲狊狊. 犇犪狉狑犻狀, 犆犲狅狉犵犲犎 犕犪狉狉犻犪犵犲狊犫犲狋狑犲犲狀犉犻狉狊狋犆狅狌狊犻狀狊犻狀犈狀犵犾犪狀犱犪狀犱犜犺犲犻狉犈犳犲犮狋狊. 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犛狋犪狋犻狊狋犻犮犪犾犛狅犮犻犲狋狔 38: 犇狌, 犚狅狌犳狌, 犢犻犱犪犢狌犪狀, 犑狌犾犻犪狀犪犎狑犪狀犵, 犑狅犪狀狀犪犕狅狌狀狋犪犻狀, 犪狀犱犔狌犻犵犻犔. 犆犪狏犪犾犻 犛犳狅狉狕犪 犆犺犻狀犲狊犲犛狌狉狀犪犿犲狊犪狀犱狋犺犲犌犲狀犲狋犻犮犇犻犳犳犲狉犲狀犮犲狊犫犲狋狑犲犲狀犖狅狉狋犺犪狀犱犛狅狌狋犺犆犺犻狀犪. 犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犌犲狀犲狋犻犮狊, 犛狋犪狀犳狅狉犱犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔, 犛犮犺狅狅犾狅犳犕犲犱犻犮犻狀犲 94305, 犘犪狆犲狉狀狌犿犫犲狉 犇狌狊狋犿犪狀狀, 犆犺狉犻狊狋犻犪狀, 犪狀犱犐犪狀犘狉犲狊狋狅狀 犚犪犮犻犪犾犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮犉犪犮狋狅狉狊犻狀犃狋狋犻狋狌犱犲狊狋狅狑犪狉犱狊犕犻犵狉犪狋犻狅狀. 犔狅狀犱狅狀 : 犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔犆狅犾犲犵犲犔狅狀犱狅狀, 犆犲狀狋犲狉犳狅狉犚犲狊犲犪狉犮犺犪狀犱犃狀犪犾狔狊犻狊狅犳犕犻犵狉犪狋犻狅狀, 犇犻狊犮狌狊狊犻狅狀犘犪狆犲狉 犈狆狊狋犲犻狀, 犌犻犾犛., 犪狀犱犐狉犪犖. 犌犪狀犵 犕犻犵狉犪狋犻狅狀犪狀犱犆狌犾狋狌狉犲. 犐犣犃狑狅狉犽犻狀犵狆犪狆犲狉, 犇犘犖狅 犉犪犾犮犽, 犗犾犻狏犲狉, 犛狋犲狆犺犪狀犎犲犫犾犻犮犺, 犔犪犿犲犾犻犃犾犳狉犲犱, 犪狀犱犑犲狀狊犛 ü 犱犲犽狌犿 犇犻犪犾犲犮狋狊, 犆狌犾狋狌狉犪犾犐犱犲狀狋犻犳狔, 犪狀犱犈犮狅狀狅犿犻犮犈狓犮犺犪狀犵犲. 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犝狉犫犪狀犈犮狅狀狅犿犻犮狊 72 (2 3): 犌犻狌犾犻犪狀狅, 犘犪狅犾犪, 犃狀狋狅狀犻狅犛狆犻犾犻犿犫犲狉犵狅, 犪狀犱犌犻狅狏犪狀狀犻犜狅狀狅狀 犌犲狀犲狋犻犮犇犻狊狋犪狀犮犲, 犜狉犪狀狊狆狅狉狋犪狋犻狅狀犆狅狊狋, 犪狀犱犜狉犪犱犲. 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犈犮狅狀狅犿犻犮犌犲狅犵狉犪狆犺狔 14 (1): 犌狅狋狊犮犺犪狀犵, 犜狋犺狅犿犪狊, 犪狀犱犇犻犪狀犪犔犪狉狔 犛狑犪犾狅狑狊犪狀犱犛犲狋狋犾犲狉狊 : 犜犺犲犌狉犲犪狋犕犻犵狉犪狋犻狅狀犳狉狅犿犖狅狉狋犺犆犺犻狀犪狋狅犕犪狀犮犺狌狉犻犪. 犃狀狀犃狉犫狅狉 : 犆犲狀狋犲狉犳狅狉犆犺犻狀犲狊犲犛狋狌犱犻犲狊, 狋犺犲犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犕犻犮犺犻犵犪狀. 犌狉狅狊犼犲犪狀, 犘犪狌犾犻狀犲 犜犺犲犠犲犻犵犺狋狅犳犎犻狊狋狅狉狔狅狀犈狌狉狅狆犲犪狀犆狌犾狋狌狉犪犾犐狀狋犲犵狉犪狋犻狅狀 : 犃犌狉犪狏犻狋狔犃狆狆狉狅犪犮犺. 犃犿犲狉犻犮犪狀犈犮狅狀狅犿犻犮犚犲狏犻犲狑 101(3): 犌狌犻狊狅, 犔狌犻犵犻, 犘犪狅犾犪犛犪狆犻犲狀狕犪, 犪狀犱犔狌犻犵犻犣犻狀犵犪犾犲狊 犇狅犲狊犆狌犾狋狌狉犲犃犳犲犮狋犈犮狅狀狅犿犻犮犗狌狋犮狅犿犲狊? 犑狅狌狉狀犪犾狅犳犈犮狅狀狅犿犻犮犘犲狉狊狆犲犮狋犻狏犲狊 20 (2): 犎犪狋狅狀, 犜犻犿狅狋犺狔犑., 犪狀犱犑犲犳犲狉狔犌. 犠犻犾犻犪犿狊狅狀 犠犺犪狋犇狉狅狏犲狋犺犲犕犪狊狊犕犻犵狉犪狋犻狅狀狊犳狉狅犿犈狌狉狅狆犲犻狀狋犺犲犔犪狋犲犖犻狀犲狋犲犲狀狋犺犆犲狀狋狌狉狔? 犘狅狆狌犾犪狋犻狅狀犪狀犱犇犲狏犲犾狅狆犿犲狀狋犚犲狏犻犲狑 20:1-27. 犓狉狅犲犫犲狉, 犃犾犳狉犲犱犔 犛狋犻犿狌犾狌狊犇犻犳狌狊犻狅狀. 犃犿犲狉犻犮犪狀犃狀狋犺狉狅狆狅犾狅犵犻狊狋 42 (1): 犚狅犾犪狀犱, 犌犲狉犪狉犱 犝狀犱犲狉狊狋犪狀犱犻狀犵犐狀狊狋犻狋狌狋犻狅狀犪犾犆犺犪狀犵犲 : 犉犪狊狋 犕狅狏犻狀犵犪狀犱犛犾狅狑 175

18 社会 犕狅狏犻狀犵犐狀狊狋犻狋狌狋犻狅狀狊. 犛狋狌犱犻犲狊犻狀犆狅犿狆犪狉犪狋犻狏犲犐狀狊狋犻狋狌狋犻狅狀犪犾犇犲狏犲犾狅狆犿犲狀狋 38 (4): 犛狅犽犪犾, 犚狅犫犲狉狋犚.1988, 犌犲狀犲狋犻犮, 犌犲狅犵狉犪狆犺犻犮犪狀犱犔犻狀犵狌犻狊狋犻犮犇犻狊狋犪狀犮犲狊犻狀犈狌狉狅狆犲. 犘狉狅犮犲犲犱犻狀犵狊狅犳狋犺犲犖犪狋狌狉犪犾犃犮犪犱犲犿狔狅犳狋犺犲犝狀犻狋犲犱犛狋犪狋犲狊狅犳犃犿犲狉犻犮犪 85: 犛狆狅犾犪狅狉犲, 犈狀狉犻犮狅, 犪狀犱犚狅犿犪犻狀犠犪犮狕犻犪狉犵 犜犺犲犇犻犳狌狊犻狅狀狅犳犇犲狏犲犾狅狆犿犲狀狋. 犙狌犪狉狋犲狉犾狔犑狅狌狉狀犪犾狅犳犈犮狅狀狅犿犻犮狊 124 (2): 犛狋犪狉犽, 犗犱犲犱 犜犺犲犕犻犵狉犪狋犻狅狀狅犳犔犪犫狅狉. 犗狓犳狅狉犱 : 犅犪狊犻犾犅犾犪犮犽狑犲犾. 犜犪狔犾狅狉, 犑. 犈犱狑犪狉犱 犇犻犳犲狉犲狀狋犻犪犾犕犻犵狉犪狋犻狅狀, 犖犲狋狑狅狉犽狊, 犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀, 犪狀犱犚犻狊犽. 犐狀犗犱犲犱犛狋犪狉犽 ( 犲犱.), 犕犻犵狉犪狋犻狅狀, 犎狌犿犪狀犆犪狆犻狋犪犾犪狀犱犇犲狏犲犾狅狆犿犲狀狋. 犌狉犲犲狀狑犻犮犺, 犆犖 : 犑犃犐犘狉犲狊狊 : 犠犲狀, 犅狅, 犎狌犻犔犻, 犇犪狉狌犔狌, 犡犻狌犳犲狀犵犛狅狀犵, 犉犲狀犵犣犺犪狀犵, 犢狌狀犵犪狀犵犎犲, 犉犲狀犵犔犻, 犢犪狀犵犌犪狅, 犡犻犪狀狔狌狀犕犪狅, 犔犻犪狀犵犣犺犪狀犵, 犑犻犙犻犪狀, 犑犻狀犵狕犲犜犪狀, 犑犻犪狀狕犺狅狀犵犑犻狀, 犠犲犻犎狌犪狀犵, 犚犪狀犼犪狀犇犲犽犪, 犅犻狀犵犛狌, 犚犪狀犪犼犻狋犆犺犪犽狉犪犫狅狉狋狔, 犪狀犱犔犻犑犻狀.2004, 犌犲狀犲狋犻犮犈狏犻犱犲狀犮犲犛狌狆狆狅狉狋狊犇犲犿犻犮犇犻犳狌狊犻狅狀狅犳犎犪狀犆狌犾狋狌狉犲. 犔犲狋狋犲狉狊狋狅犖犪狋狌狉犲 431(16): 犠犻犼狊犿犪狀, 犈犾犲狀, 犌犻犪狀狀犪犣犲犻, 犃狀狋狅狀犻狅犕狅狉狅狀犻, 犪狀犱犔狌犻犵犻犔. 犆犪狏犪犾犻 犛犳狅狉狕犪 犛狌狉狀犪犿犲狊犻狀犛犪狉犱犻狀犻犪犐. 犆狅犿狆狌狋犪狋犻狅狀狅犳犕犻犵狉犪狋犻狅狀犕犪狋狉犻犮犲狊犳狉狅犿犛狌狉狀犪犿犲犇犻狊狋狉犻犫狌狋犻狅狀狊犻狀犇犻犳犲狉犲狀狋犘犲狉犻狅犱狊. 犃狀狀狌犪犾狅犳犎狌犿犪狀犌犲狀犲狋犻犮狊 48: 犣犻犿犿犲狉犿犪狀, 犓犾犪狌狊犉., 犪狀犱犜犺狅犿犪狊犓. 犅犪狌犲狉 犜犺犲犈犮狅狀狅犿犻犮狊狅犳犕犻犵狉犪狋犻狅狀. 犕犪狊狊. 犖狅狉狋犺犪犿狆狋狅狀 : 犈犱狑犪狉犱犈犾犵犪狉犘狌犫犾犻狊犺犻狀犵犐狀犮. 责任编辑 : 田 青 176

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前 言 本标准的附录 A 为规范性附录, 附录 B 和附录 C 为资料性附录 本标准由国家认证认可监督管理委员会提出并归口 本标准由中华人民共和国辽宁出入境检验检疫局 中华人民共和国浙江出入境检验检疫局 中国检验检疫科学研究院 中华人民共和国黑龙江出入境检验检疫局负责起草 本标准主要起草人 : 林维 中华人民共和国出入境检验检疫行业标准 进出口动物源性食品中糖皮质激素类兽药残留量的检测方法液相色谱 质谱 / 质谱法 犇犲狋犲狉犿犻狀犪狋犻狅狀狅犳犵犾狌犮狅犮狅狉狋犻犮狅狊狋犲狉狅犻犱狊狉犲狊犻犱狌犲狊犻狀犳狅狅犱狊狋狌犳狊狅犳 犪狀犻犿犪犾狅狉犻犵犻狀犳狅狉犻犿狆狅狉狋犪狀犱犲狓狆狅狉狋 犔犆 犕犛 / 犕犛犿犲狋犺狅犱 2008 11 18 发布 2009 06 01 实施 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局

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