【内容提要】在理解饥荒的成因方面,食物供应量下降和Sen的食物获取权理论是两种主要思路。两种思路都有案例研究支持。本文首次以经济计量方法研究此问题,发现中国大饥荒中,人均粮食产出(代表食物供应量)和农村人口比例(代表城市偏向),都是决定分省死亡率的重要因素,其中城市偏向的作用又大于食物供应量下降的影响。此结果表明,制度性因素是中国饥荒的主要原因。本文英文版发表于 Economic Journal, Jan. 2000, pp136 -158.林毅夫,经济学博士,执教于北京大学和香港理工大学。杨 涛,经济学博士,执教于美国杜克大学经济系。 |
Ⅰ 介 绍 尽管农业生产技术不断进步,但灾荒还是不断发生。所以饥荒和食物短缺问题受到了经济学家的强烈关注。传统的解释认为,饥荒主要是由食物供应量的突然下降引起的(FAD)。这可以一直追溯到亚当·斯密和马尔萨斯的著作。例如,战争和天灾可以在某一特定区域大量损害农业生产,导致广泛的食物短缺,并最终引起饥荒。在Sen(1977,1981a和b)的影响广泛的论著出现之前,这种基于供给的FAD解释被作为饥荒的成因之一而接受了。Sen在其著作中提出了一个更具普遍性的食物获取权(entitlement)思路。Sen强调,饥荒就是在一个地区中大量人口不能获得足够食物充饥的状况。尽管人均食物产出的不足可能引起饥荒,但它只是众多可能的原因之一。在他研究的几个广为人知的历史上的饥荒中,Sen 发现,甚至在人均食物产出得到维持的情况下,饥荒也可能发生。饥荒的出现,可能由于部分人口的禀赋发生了突然而剧烈的下降,也可能来自相对价格的剧烈变化,这些都使得部分人口不能获得充足的食物。 当食物获取权理论已经被许多饥荒分析者接受时,FAD 理论的支持者对此提出了批评。反对者们强调局部供给情况,而不象Sen那样考察食物供应量的总水平。他们指出,天灾导致的歉收经常引起食物价格过高(因为供给短缺)、投机行为、需求增加(为应付不确定性)以及出卖财产(为获得粮食)。最终,穷人和受坏天气负面影响的人因为其购买力下降而成了饥荒的牺牲品。因为是歉收引起了这种连锁反应,所以这种思路的支持者认为,理解饥荒的最好方法是考察总体食物供应量发生了什么变化。 尽管这些观点在理论层次上很明晰,但这两种理论的适用性还没有得到经验分析的严格检验。Sen 已经充分证明,即使人均食物供给没有减少,饥荒也可能出现。但他对食物供应量的衡量指标要么定义在全国层次上,要么定义在高度加总的地区水平上, 故并不能直接反驳那些强调局部情况的FAD支持者的命题。其它数据(例如个人财产和市场商品价格)的贫乏,进一步妨碍了对食物获取权理论的正规评价。更重要的是,以前的研究并没有单独测算过食物供给和其它食物获取权安排对饥荒的影响。所以,我们还不知道各种饥荒成因的相对重要性。 在这篇论文中,我们研究中国1959-61年的饥荒,其中食物供应量的减少与食物获取权的不同安排都是重要因素。在中央计划政权下,中国有一个有效的偏向城市的食物配给体系,因此城市居民得到定量粮食的权利得到法律保护。相反,强制性的粮食征购定额被强加在农民头上。结果,农民只对剩余粮食享有权利。在收成不好的年头,当农民上缴完定额之后,留给他们的粮食根本不够吃。在1959-61年大跃进时期,因为突然的制度改变、自然灾害以及一系列的政策失误,中国农业生产崩溃了。在1959年,粮食产出下降了15%,1960和1961年只达到1958年水平的70%。对最新发表的数据的仔细研究表明,这一危机导致了普遍的饥荒,造成了2300-3000万人的额外死亡(Peng 1987和Ashton等 1984)。为解释这场大灾难,我们将Sen的食物获取权理论运用于中央计划体制。我们提出一个可以进行经验检验的框架,把人均食物供给和对食物的获取权同时作为饥荒的决定因素。 为进行经验分析,我们使用了1954-66年中国28个省的时间序列和分省数据。在一省中,我们用农村人口的比重和该省人均粮食产出分别代表城市偏向程度和食物供应量程度,并确定它们对所观察到的各省死亡率差别的影响。我们发现,在正常年份里,各省之间各变量的差别并没有导致死亡率的不同。然而,在1959-61年的饥荒时期,两种变量都显著影响了观察到的各省的死亡率。实际上,与食物供应量相比,偏向城市的中国食物获取权制度能在更大程度上解释各省死亡率的不同,这对食物获取权理论提供了支持。据我们所知,在确定灾荒成因的相对重要性方面,以及驳斥食物供应量思路的有效性方面,这篇论文是第一项经济计量研究。 Ⅱ 中国的食物征收与食物获取权 在食物获取权理论中,Sen(1981a,1981b)指出,获取难题(acquisitionproblem)是当今世界饥饿和饿死问题的核心。考虑一个人的禀赋向量,它可能包括土地拥有量、劳动力、健康状况以及对其它资产的所有权。他可用最初的禀赋生产他所需要的食物,或者在市场上用其财产去交换包含食物在内的一个消费束。如果不能获得足够的食物,他就会饿死。这种情况的发生,可能是因为禀赋向量x的减少(直接食物获取权失败), 也可能是因为用财产交换食物的价格发生了不利的变化(交易食物获取权失败)。因此,FAD 并不是发生饥荒的必要条件。在检验他的假设方面,Sen 认识到对食物获取权的设定还比较模糊,而且这个问题会因为数据的限制而变得更加复杂。Sen 没有进行统计分析,而是着重依靠大米-交换率指数以及其它产品或劳务对大米的价格比率,把它们作为变化着的食物获取权关系的指标。他发现,特定人口的食物-交换率的下降可以解释许多饥荒。 与Sen赖以建立和应用其食物获取权假设的市场环境相反, 在中国的计划经济体制中,食物的供应和分配由中央政府直接控制。农民不得不按照政府定价将强制性定额上缴给粮食收购部门。城市里的食物配给体系保护了城市居民获得定量粮食的法律权利。在这种计划性环境中,Sen 的食物获取权理论对理解饥荒的成因仍然是合适的。 在1949年中华人民共和国成立之后,农业实物税成为国家从农村地区获得粮食的主要工具。1953年中央政府对粮食和油料作物实行统购统销,将所有的粮食征收和分配都纳入其直接控制之中,作为使收购价格降低的一种办法。由私人商贩进行的省际粮食贸易实际上被取消了。伴随着统购统销的是严格的户籍制度,它剥夺了农村人口迁入城市地区的权利,并由此将农转非置于政府的严密控制之下。这些安排的目的在于尽可能多地获取农业剩余产品,以利于实施重工业优先发展的战略,该战略导致了对粮食和其它农产品的日益增加的需求(用于城市食品消费和出口)。在统购统销体制下,中央政府在粮食生产季节之前就制定了全国粮食收购任务。该任务的依据是计划内城市消费需求、城市储备、工业原料以及国际贸易。该任务下达到省级以及更低层次的政府,直至最基本的生产单位,成为指令性定额。政府在制定了强制性上缴数额的同时也制定了价格。当上交任务完成之后,农民才可以向其它村民、国家粮食收购部门或在由国家控制的粮食市场自由出售其剩余产品。然而实际上因为国家已经最大限度地进行了收购,农民基本已没有剩余产品可出售了(Walker,1984)。 在收获之后,各地粮食收购部门征收并把粮食移交国家。中央政府然后将粮食以补贴价分配给各省的城市人口。为控制城市食品需求,并便于把食物分配给目标人群,1954年开始使用粮票(Walker,1984)。 1955年8月,政府建立了更正规的体系,并按照年龄、职业以及其它人口学特征设置了粮食定量标准。随后的若干年里,粮食定量标准经过了调整,并且定量供应的范围扩展到了其它农产品,包括大豆、粗粮、棉布、食用油和猪肉。 城市消费的定量分发是与农村的强制性定额上缴紧密联系在一起的。前者表现为对城市居民法律权利的保护,后者表现为农村居民的强制性负担。在征收和定量配给体制下,政府和农民之间存在着严重的冲突。因为政府优先发展工业,它就采取从重征收的政策以养活日益增加的城市人口、提供原材料、增加城市粮食储备,以及出口粮食换取外汇。然而,粮食更多地征收意味着从农业更多地抽税,这样不可避免地产生了激烈的反对。尽管有冲突,政府还是一直为城市成功地获取了粮食。这依靠了强有力的行政和政治手段。 在生产季节开始之前就确定了的生产单位的强制性定额,通常取决于生产单位前一年的正常产量和它自己现在的消费需求。在正常年份里,会留给农户满足生存需要的足够食物。如果粮食产出下降只是一个局部现象,国家或省政府可能减少上缴任务,或者甚至对受灾地区的农户进行粮食救济。然而,如果在全国范围内粮食供给严重下降,绝大部分苦果就会落在农民头上,农村也最可能发生饥荒,因为政府主要关心的是城市粮食供应。在上述制度安排下,当地食物产出和城市偏向的粮食分配体系,可能是严重的供给冲击出现时中国饥荒发生的根本原因。 对于分析中国饥荒的各种成因的相对重要性来说,以上讨论对确定研究的代表变量和观察单位提供了有用的线索。第一,食物获取权是与一个居民户的法律地位相关的,即它是城市居民户还是农村居民户。城市居民户享有由国家保证的定量粮食的权利,而农村居民户只对完成上缴任务后剩余的粮食有权利。第二,在解释中国的饿死问题时,粮食和其它商品的相对价格的作用是有限的,因为在城市地区粮食作为实物配给定量分发,而饥荒时期的农村粮食市场小得可怜。第三,因为通过私人商贩进行的省际粮食贸易被禁止了;而中央政府在全国范围粮食产出急剧下降的情况下,也无力对农村进行救济,这样在那段时间一省中农民的生存只能依靠该省的食物生产。 在FAD或食物获取权思路中, 哪一个是理解饥荒最恰当的理论呢?上述特定的制度安排为解决这一问题提供了方便。一省中人均粮食产出可以作为该省可获得的食物的代表。 如果FAD是正确的,食物供应量就是决定饥荒死亡人数的唯一重要的变量。在中国,一个人对食物的食物获取权是由其户口决定的。一省中农村人口的比例代表了该省中食物获取权未受法律保护的人口所占的比例。这就是该省城市偏向程度的代表。 如果Sen的食物获取权思路是理解饥荒成因的正确途径,那么除食物供应量外,城市偏向也应该是决定饥荒死亡的重要变量。 具体而言,在本回归分析中,我们希望检验的假设可概括如下: 在中国的饥荒中,一省的死亡率与该省农村人口的比率有正相关关系(城市偏向假设),并且与该省人均粮食产出有负相关关系(食物供应量假设)。 我们将使用中国1959-61年发生的严重灾荒作为我们的研究案例。在下一节我们介绍粮食生产的下降、粮食收购问题以及所导致的饥荒。在第Ⅳ节,我们进行了一个统计研究,评估了在这场人类大灾难中,食物供应量和城市偏向对死亡率的相对影响。Ⅲ 集体化和人口危机:1959-61 中国农业的集体化始于1952年。农业生产制度从家庭生产转为互助组、初级合作社,再发展为高级合作社,后者大约由150个家庭组成。 到1957年高级合作社是主要的农业生产制度。1952-57年农业产出以年平均4.6%的增长率持续增长。被这项成功所鼓励,共产党决定采用更大胆的方法动员剩余劳动力,增加资本积累。1958年,作为全国范围大跃进运动的一部分,大规模的公社形成了。然而事与愿违,农业生产连续三年急剧下滑,跟着就发生了普遍的饥荒。在1959-61年间,每千人死亡率急剧上升,而每千人的出生率也同等程度地急转直下(参见图1)。 经济学家们试图对农业急剧下降的原因作出解释。传统的假设包括有:连续三年的恶劣天气、错误的政策及糟糕的公社管理、公社笨拙庞大的规模导致的激励问题(Eckstein 1966, Chinn 1980, Ashton等1984, Perkins 和Yusuf1984)。林毅夫(1990)用博弈论的方法说明,农业崩溃的主要原因在于剥夺了农民退社的权利。组织形式的这种转变使农民的激励结构发生变化,从而破坏了农业生产率。在本文中,我们并不对产出突然下降的决定因素进行探讨,我们的注意力集中在供给冲击带来的后果。更具体的,我们将分析食物供应量和对食物的法定获取权对导致随后的饥荒的相对重要性。 表1的统计数字表明,在1959-61年间食物供应量急剧下降。 在崩溃之前,粮食总产出持续增长,在1958年创造了2亿吨的记录。1959年总供给突然下降了15%,而且在随后的两年里,情况更糟糕;1960和1961年只达到了1958年总供给水平的70%。在之后的几年里,开始有了缓慢的恢复。但直到1966年才恢复到1958年的粮食生产水平。 在粮食危机中,人均粮食供应的下降甚至更为严重,因为在头两年粮食出口达到历史最高水平。如表1所示,粮食净出口从1958年的270万吨增长为1959年的420万吨。 这与产出的下降相结合,导致了此后两年人均食物供给连续下降,下降幅度分别为17%和13%。 由于粮食危机的压力, 中国1961年进口了450万吨粮食,这缓解了食品短缺问题。 从六十年代的这一刻开始,中国开始成为粮食进口国。 大量的食物短缺可能是随后的饥荒的可信原因之一。另一重要原因是农村人口的食物获取权 。正如表1所示,尽管粮食总供应急剧下降,总粮食收购量却达到了6412万吨的新顶点, 这使收购量-产出比率从1958年的25.9%急剧上升到1959年的37.7%。这一比率在1960年保持在32.4%的水平上,尽管这一年的粮食产出又下降了。结果过多的征收使农村人口有权得到的食物供给严重减少。 1959-61年粮食征收的巨大规模可归因于一些好象有道理的原因。第一,刚刚开始的工业大跃进使对粮食的需求增加,不仅是作为原材料和出口来源,也为满足城市的消费。Riskin (1987) 介绍说,国营工业雇佣人数从1957年的780万到1958年增加了两倍,达2316万,农业劳动力的净流入为1568万。随后,城市人口的增加使国家不得不增加收购任务。然而,在1958-59年冬天,城市粮食供给开始不能满足需求。为确保大跃进的胜利,毛主席在1959年春发表重要讲话,把国家形容为“一盘棋”,重申粮食的中央计划并对城市的粮食供给给予了高度优先权。 这项政策在1959年被严格地执行了(Walker 1984)。解释从重征收的第二个可能的原因是1958年的丰收,这使中央政府相信中国已经解决了她的“粮食问题”。政府通过简单的增加征收以获得它原有的份额。 然而,对证据的仔细研究支持了第一种解释,即正是中央政府为了城市居民而严重地剥夺了农民。证据根本无法支持另一种解释,即对粮食的过度剥夺是由于国家错误判断了形势造成的。1959年政府进行了强烈的征收运动,同时政府也意识到农民正运用各种可能的办法阻止政府拿走他们的粮食。当地强烈的反抗本来可以很快纠正任何生产奇迹的幻觉,但是政府继续采取强制行动。政府利用强有力的政治手段促使农村干部上缴粮食,并惩罚那些抗命不遵的人。大型人民公社的形成为干部动员大量粮食提供了机会(Bernstein 1984)。征收运动的结果令人震惊:1959年政府使粮食收购量增加了大约24%,尽管实际粮食产出下降达15%。 伴随着食物供给的急剧减少和过度的征收,在1959-61年连续三年间,中国发生了严重的饥荒。然而这场饥荒直到中国政府八十年代初发表重要的人口统计数据时才引起国外的关注。在用内插法对在这之前和之后的死亡水平进行了仔细的人口统计研究之后,Ashton等人(1984)得出结论:“在危机的额外死亡人数中,10岁以上的大约有1730万,10岁以下的大约有1220万,总共大约3000万。”用死亡人数来衡量,这场灾难无疑是人类历史上最严重的饥荒。 表2显示了1954-66 年间中国人口的死亡率与出生率的统计摘要,其中分别包括了农村和城市地区的数字。因为主要是农业经济,尽管农村人口在整个阶段里有下降趋势,但始终占全国人口的81%以上。死亡和出生数字清楚地证明了这是一场重大的人口灾难。全国死亡率从1958年的1.198%上升到1959年的1.459%,然后更上升为1961年的2.543%。从城市和乡村的数字,我们可以看出全国的高死亡率出现于农村地区,那里1960年的死亡率令人震惊地达到2.858%。饥荒期间,城市死亡率虽比正常水平高,但是却比农村的比率低很多。出生统计的情况则完全相反,全国出生率在危机期间大幅度下降。同样,农村人口再次受到了更为严重的影响,其出生率在1961年达到最低点1.699%,此出生率大约只占1957年的一半。下降的出生率也严重影响了人民大众的生活福祉。然而,因为这些数字并不能直接代表生命的减少,我们的分析将集中于死亡率。 表3提供了1954-66年间更详细的省级死亡率资料。在现在的30个省、自治区和直辖市中,海南省和西藏自治区没有包含在表内,因为前者是一刚建立的省份,而后者则没有考察期间的官方死亡率记录。数字揭示了危机期间死亡率的不同。在饥荒最严重的1960年,三个直辖市北京、天津、上海的死亡率最低,它们是中国最重要的政治和工业中心。地区死亡率的不同也值得注意:在饥荒中,北方和东北的省份死亡率一般较低。 在此,我们注意到,有一些特别的因素可能引起各省死亡率的不同,但将不在后面的统计分析中仔细考察这些因素。第一,一个省政府有多大的政治力量抵抗中央的行政管理直接决定了当地粮食征收的强度,随之影响了饥荒的严重程度。 例如,(19)广东和(7)吉林的额外死亡人数只有轻微增加,因为这两省成功地减少了它们的粮食出口负担。相反,与中央合作或服从中央的省份,如(25)甘肃,(16)河南,(21)四川和(28)湖南都有很高的死亡率。在协调当地福利与中央命令时,省级领导的个性和政治手腕对死亡率产生了直接的影响。第二,省际粮食划拨,即把粮食划拨给灾区和那些生产工业原料如棉花、林业的地区,也是理解死亡率不同的很重要的一环。然而,这些划拨通常是在短期基础上进行的,并且不在数据记录上反映。这些限制使得在这个方向难以进行更为深入的研究。第三,1958年末和1959年初发生的全国范围的粮食消费的浪费也可以解释各省的不同。被1958年的丰收所蒙骗,公社厨房免费向社员供应粮食,造成了巨大的浪费(Johnson 1990)。因为过度消费在各省发生的水平不同,受此影响,各省1959、1960年的死亡率也就不同。Ⅳ 经验分析 我们用1954-66年期间中国28个省的数据来作经验分析。这些数据来自由中国国家统计局搜集出版的 《 全国各省、自治区、直辖市历史统计资料汇编(1949-1989)》以及中国统计年鉴各册。关于中国人口问题的几个最近研究使用过这些数据, 并证明其结论 与依据其它数据来源所得到的结论是一致的(Banister 1984,Coale 1984,和Ashton 等,1984)。分析省死亡率的意义已在第Ⅱ节进行了讨论。我们选择省作为观察单位也因为中国省级数据是最完整且最易获得的。国家统计局自从八十年代初开始已向公众公布了大量省级数据。我们之所以选择1954年作为起始年、1966年作为终止年来进行分析,是因为正如图1所示, 1954年之前,死亡率有显著下降,这可能是因为由以前的国内战争和其它的社会破坏向稳定的社会过渡造成的,而1966年标志着文化大革命的开始,是中国社会另一个混乱的阶段。经验假设和设定 我们假定偏向城市的食物获取权和粮食供应是饥荒的主要原因,并希望确定它们的相对重要性。分析的因变量是1954-66年各省死亡率,主要解释变量是一省中农村人口的比例(代表城市偏向)和一省人均粮食产出(代表食物供应量)。正如在第Ⅱ节中解释过的,我们未把财产拥有量和食物与其它商品的相对价格作为解释变量。 这种方法与Sen在市场机制下进行的分析不同,因为在那里财产和相对价格是分析饥荒的基本因素。基本的估计方程式如下: lnΔit==β0 + β1 lnEit + β2D lnEit + β3 lnAit + β4D lnAit +β5 lnΔit-1 + β6D lnΔit-1 + β7 Yt + β8 Pi + εit (1)其中i指某省,t指某年,Δit指死亡率,Eit是农业人口的百分比,D是灾年虚拟变量(即 1959、1960、1961年D=1,而其它年份D=0),Ait是人均粮食产出,Δit-1是滞后的死亡率,Yt和Pi是年别和省别的虚拟向量,εit是随机扰动项。DlnEit和DlnAit使得城市偏向与食物供应量在普通年份和灾年对观察到的死亡率有不同影响。因为变量是对数形式,估计的参数β因此就代表弹性。这个公式便于比较各主要解释变量的百分比变化导致的各省观察到的死亡率的百分比变化。 所要检验的主要假设涉及各省死亡率与它的两个潜在原因即城市偏向(lnEit)和食物供应量(lnAit)的关系。在全国有正常食物生产的年份里,我们预期政府会向城市人口分配充足的食品,并给农村家庭留下或提供足够的食物。那么lnEit和lnAit将不会对观察到的各省死亡率有显著影响,即β1和β3不应该显著地异于0。然而在全国粮食严重短缺的灾年,政府主要关心城市的食物供给。一省中农村的人口百分比越高,享有受法律保护的食物获取权的人数就越少。这样,我们预期一省较高的农业人口比例会导致该省较高的死亡率(即(β1+β2) > 0)。同样由于每省都有强制性粮食收购定额,而且政府在全国范围的粮食严重短缺情况下也无力向农村地区提供救济,从而一省中农村人口可获得的食物完全依靠该省的粮食产出。一省较低的人均粮食供给可能会使农村人口营养下降到生存水平以下,并导致饥饿和死亡。 因此,一省灾年里可观察到的死亡率应是lnAit的减函数(即,(β3+β4)<0)。 当使用时间序列和分省数据分析各省死亡率时,可能会省略一些解释变量,而这种省略可能导致一省的残差项序列相关,使参数估计不是有效的。为了缓和这种自相关问题,在设定中包含了滞后死亡率的对数(lnΔit-1),因为这一前定变量可能包含了那些遗漏的变量对本期死亡率的影响,这意味着β5>0。我们检验滞后变量的引入是否消除了自相关误差。我们也包括了lnΔit-1和饥荒时期虚拟变量D的交叉项, 以便考察达尔文主义的自然选择假设,即在严重的过度死亡时期刚过之后,死亡率水平要比正常环境下低(Bongaarts和Cain,1982)。这个假设意味着(β5+β6)< β5。(1)中的固定效应设定假定,各省和各年所特有的某些特征由常数项的不同来描述,这将导致该省死亡率水平的变化。例如,免疫设施和卫生保健的质量在考察期间持续改善,这可能导致死亡率的持续下降。Yt的引入可以照顾到这一变量以及其它时间依赖性变量的影响。同样,省虚拟变量Pi可顾及地区性因素对死亡率的影响,这些地区性因素包括省领导对中央政府的态度、医疗服务状况、不同的收入水平、交通状况以及其它因省而异和因时而异的变量。尽管有这些原因支持固定效应模型,我们并没有预先排除随机效应模型的可行性。 在以下的分析中, 我们将采用Hausman统计量来检验如下0假设:随机效应模型比固定效应模型更合适。我们选择经验函数的依据是对方程设定的检验。 对于(1)中的双向固定效应模型而言,交叉项DlnEit,DlnAit,和DlnΔit-1的引入要求农村人口的比例、人均食物产出和死亡率都有跨时间、跨地区的变化。如果这些变量变化不大,与饥荒期间相联系的参数将无法精确估计。先简单看看这个问题。 表4给出了1954-66年间各省农村人口比例和人均粮食产出的均值和标准差。这些数字表明,这两个变量因省份和时间的不同而变化很大(特别是在饥荒和非饥荒期之间)。 表3列出的详细信息也表明各省死亡率的变化也是显著的。在下面我们严格考察正常期间和饥荒期间各变量的估计值的统计显著性,并比较其大小。 (1)式中的基本设定可以向三个方向扩展。 第一,我们考虑上一期遗留下来的粮食的影响。这种储藏很重要,因为它直接增加了本期可用于消费的粮食总供应量。然而遗憾的是,没有关于中国的粮食储藏状况的数据。为克服这些数据的缺乏,我们采用人均粮食产出的两年移动平均作为可供选择的粮食供应衡量指标。 第二种扩展是在设定中引入表示饥荒期间不同年份的虚拟变量,以顾及城市偏向、食物供应量和滞后死亡率的相互作用。前面的分析表明,粮食产出减少的大小、国际贸易的方向、饥荒期间的全国死亡率呈现出明显的变化。这种扩展便于我们考察各个期间内的变动,从而可以丰富我们对实际情况的理解。 第三种扩展是从基本模型中省略lnΔit-1和DlnΔit-1。 这一设定使我们可以考察在各省特有的误差项中是否存在序列相关;如前所述,这样做的一个可能的后果是在模型中省略了死亡率的某些决定因素。要证实这一猜测,就需证实不包含LnΔit-1的估计值是无效的。如果滞后死亡率较好地代表了被忽略了的自相关变量,那么此变量的引入将缓和自相关问题,并对我们的基本模型(1)的合理性提供了支持。 另外, 这一扩展便于我们判断所估得的lnEit和lnAit的系数是否对滞后死亡率的有无很敏感, 从而有助于了解我们的主要发现的强健性(robustness)。应该引起注意的是,这项研究并没有系统地分析流行病对死亡率的影响。与饥荒相关的疾病,如霍乱、疟疾、发烧、痢疾和腹泻也许会导致额外的死亡。Sen(1981a)提供的资料表明,这种疾病对死亡率的影响一直延续到饥荒后若干年。在中国,与饥荒相关的流行病也许并不是一个引起额外死亡的重要原因。表三提供的证据表明,死亡率在1962年即危机刚过的那一年就恢复到正常。此外,在现有文献中我们没有发现有关中国饥荒流行病的记录。因此,我们不将流行病作为这场饥荒中导致死亡的主要原因。估计结果 人均粮食产出和它的两年移动平均被作为可以彼此互相替代的粮食供应衡量指标。回归分两次,每次运用一种衡量指标估计一组(三个)回归式,这三个回归包括(i)(1)中的基本设定;(ii)包含饥荒年份与城市偏向、食品供应和滞后死亡率之间相互作用的设定; 以及(iii)不含滞后死亡率变量的设定。省份和时间的虚拟变量也被包括在每个回归中。在所有设定下,Hausman检验统计量都拒绝了有利于随机效应模型的0假设,而支持固定效应模型。 所有回归中的F-值都拒绝了如下可能性:所选定的变量不能显著地解释各省死亡率的变化。另一结果是,使用人均粮食产出或它的两年移动平均作为粮食供应的衡量指标所得到的参数是很类似的。 在两个设定下, 调整R2 都在0.612到0.701之间,但在其它条件一样的情况下,如果应用移动平均的话,调整R2总是较高。基于这个信息,我们先报告基于这两个粮食供应衡量指标的基本回归。然后,为避免重复,我们只报告把人均粮食产出的两年移动平均作为食物供给的衡量指标时的另外两个回归。 表5显示了四个回归的结果。在解释估计之前,对模型选择的讨论是必要的。结果表明,包括城市偏向和食物供应量衡量指标但不包括滞后死亡率变量(第4 列)的设定可能因遗漏解释变量而导致自相关误差。所估得的扰动自相关系数是0.187。在0假设“没有跨时相关”下,扰动的标准误差是N-0.5,其中N是样本数(Judge 等1985 第319页)。可知相应的标准误差是 0.052,这拒绝了没有跨时相关的0假设。估计是无偏的,但无效率。 然而,在回归中包含了滞后死亡率变量(1-3列)后,所估得的自相关系数显著较小(参看表5),从而0假设“没有跨时相关”不能被拒绝。基于这些发现,我们主要说明把lnΔit-1和DlnΔit-1纳入解释变量时的回归结果。 我们分析的焦点是要弄清如下问题:在导致各省的过度死亡率方面,城市偏向和粮食供应的相对重要性如何?lnEit和lnAit的系数的估计值表示正常时期的影响,但DlnEit和DlnAit的系数却不表示饥荒期间的弹性。为了求得灾荒期间这些变量对死亡率的确切影响,我们用因变量分别对lnEit或lnAit进行偏微分,并令D=1,这就得到如下两个系数之和:一个是与D有相互作用的系数,另一个是与D没有相互作用的系数。例如,从设定(1)中可知,饥荒期间城市偏向对死亡率的影响是(β1+β2), 即(0.012+0.681), 且它的方差是Var(β1)+Var(β2)+2 Cov(β1,β2)。这样,表5中给出的估计值和方差-协方差阵就包含了计算所有弹性及其标准差的足够信息。 城市偏向、食品供应以及滞后变量对各省死亡率的影响的估计弹性在表6给出。第(1)列和第(2)列报告了两个基本回归结果,它们支持了主要假设,即灾年里城市偏向和食物供应量都是饥荒形成的重要原因。估计的农村人口比例(LnE)的系数(β1)不显著异于0, 表示正常年份城市偏向并不显著影响各省死亡率。这个结论与如下推测是一致的:中国政府在正常供应情况下给农村人口留下充足食物。但当存在负的供给冲击时,城市偏向成为饥荒死亡的重要解释变量。在灾年中,系数(β1+β2)为正且高度显著,表明农村人口比例的增加会导致各省死亡率升高。这个结果证明了我们的预期,因为与城市居民不同,农村人口没有受法律保护的对食物的权利。在逆境下,他们承受了绝大部分负面后果。 第(1)列和第(2)列的结果也表明, 人均食物供应量的系数(β3)在统计上不异于0。这项结果证实了下列假设: 在正常年份里,食物供给的变化并没有影响死亡率。然而,食物供给的变化在饥荒时期却确实影响了死亡率。在饥荒时期,人均食物供应量的系数(β3+β4)为负且高度显著,这意味着一省粮食产出的增加减少了该省的饥荒死亡。这个结果也支持了理论推测。 可以根据所估得的弹性来比较食物供应量和城市偏向作为饥荒原因的相对重要性。根据表6第2列提供的信息,农村人口比例10%的增长会导致该省死亡率上升7.19%。相反,人均食物供应量下降10%会导致死亡率上升4.17%。因此,城市偏向程度的一定百分比变化所导致的过度死亡率,大概比食物供应量的相同百分比变化所导致的过度死亡率大72%。为说明这项基于中国情况的估计,表(4)的数字表明,饥荒时期农村人口的样本均值是75.05%,标准差为16.08%。如果一省的城市偏向指标比样本均值高了一个标准差, 它的死亡率会达到20.19%,与18.07%的样本均值相比高了2.09%。采用同样的计算,当一省人均食物供给比样本均值低一个标准差时, 它的死亡率会达18.86%,上升0.79%。这两种指标不管采用哪一个,结论都是:城市偏向是饥荒时期额外死亡的更为重要的原因。 另一种用以评价两种原因的相对重要性的途径是考虑它们对各省死亡率不同的解释力。偏相关系数对此很适用,因为它们显示了在多元回归中当其它自变量均被控制时被特定变量解释的额外变化。基于表6第(2)列的信息,可知决定饥荒时期城市偏向影响的偏相关系数可以用常规公式re2=te2/(te2+d.f.)来计算,其中e指(β1+β2),te是相应的 t值,d.f.是自由度。 简单计算得出re2=.066。饥荒时期食物供应量的偏相关系数是re2=.029。这个证据指出,在由两种饥荒成因解释的各省死亡率的变差中,69.5%是由城市偏向解释的,而剩下的30.5%是由食物供应量解释的。这个结果进一步支持了依据对弹性和偏差的比较所得出的结论。 表6的估计也表明,在正常时期, 当期的各省死亡率与它们的滞后量显著相关。这个发现与如下命题一致:城市偏向和食物供应量以外的因素也可能影响死亡率。当它们的影响从一期延伸到另一期时,我们期望在当期和滞后的死亡变量之间有正相关。然而,在饥荒时期这一相关性在统计上不显著,这支持了达尔文主义的自然选择假设,即在严重的饥荒死亡时期过后,紧接着是死亡率比正常情况低的时期,因为在饥荒的苦难之后虚弱的人群已被消灭,而强壮的人群被留下来。 值得注意的是,从第(3)列的估计值可以看出,在饥荒的第三年即1961年死亡率调整是最明显的。情况似乎是,这一年所特有的一些因素导致第(1)列和第(2)列中灾荒期间的一些估计值不显著。 表6第(3)列提供了关于饥荒年虚拟变量与城市偏向和食物供应量之间互相作用的结果。与以前的结果一致, 正常年份lnE和lnA的估计系数与0并无显著不同。城市偏向与饥荒年虚拟变量之间互相作用项的系数都是正的,而食物供应量与饥荒年虚拟变量之间相互作用项的系数全是负的,这支持了我们的假设。该估计也揭示出1960年的系数相对较大而且高度显著。1961年的系数也显著但较小,1959年的系数统计上不显著。是什么引起了饥荒期间内的变化呢? 可能造成上述不同的因素有以下几个。第一,中国粮食产出在1959年突然下降15%。然而,那一年的食物供应量状况却比1960年相比起来更好,因1960年的产出又下降15%。1961年粮食供应因为以下三个原因而逐渐恢复:粮食产出增加了400万吨; 净出口减少了约720万吨;全国人口减少了约348万。就全国而言,这些变化使1961年人均粮食供应增长了8.5%。 这项因素有助于解释下列结果,即1960年食物供应量和城市偏向的影响最显著。 可以解释观察到的年变化的第二组因素是食品消费的效率和政府政策的调整,这是一个与达尔文主义推测相关的解释。在1960年严重饿死经历之后,人们开始通过养成更有效的消费习惯、改善储藏设备、发现有效的粮食代用品来适应严酷的环境。这些行为可能有助于减少饥饿和饥荒死亡。政府政策的调整对此可能也有帮助。总粮食收购量在1961年急剧减少(表1)。也是在同一年,1000万城市居民被送到乡下以减少城市粮食需求并增加农业生产的劳动力投入(Bernstein 1984)。所有这些适应性行为的含义与如下统计发现一致:城市偏向和粮食供应的影响在1960年更强。1961年采用的各种调整导致了更少的饿死并降低了作为过度死亡决定因素的这两个因素的重要性。这个似乎有理的生理关系是与Lipton和Ravallion(1995)保持一致的, 他们发现食物在缺乏时具有更高的价值。Ⅴ 结 论 在理解饥荒的成因方面,食物供应量下降和Sen的食物获取权理论是两种主要的思路。以前的基于案例分析的研究已经给予了每一个思路以支持。在这篇论文中,通过评估作为饥荒成因的粮食供应与城市偏向的相对重要性,我们用食物获取权理论去分析1959-61年的中国饥荒。在中国中央计划体系中,食物获取权的问题是由于偏向城市居民的政策导致的,城市居民享有受法律保护的权利从而可通过定量配给系统获得食物。作为食物生产者的农民,却为强制性上缴任务所累,而只享有对剩余食物供给的权利。我们选择省作为基本分析单位,不仅是数据供应量的限制,也因为每一个省都既有一定比例的人口被保证了食物供应量,也有一定比例的人口被强迫完成中央政府设定的粮食上缴任务。 统计分析显示,在 1959-61 年严重的供给冲击下,一省的人均粮食产出(代表食物供应量)和农村人口比例(代表城市偏向)都是该省死亡率的重要决定因素。人均粮食产出减少越大,引起的死亡损失也就越大;城市人口越多,该省的饥荒牺牲者就越少。并且,城市偏向弹性 它衡量农业人口比例的变化对该省死亡率的影响 大约比食物供应量弹性大72%。采用另一种衡量方法可知,被城市偏向解释的各省死亡率是被粮食供应解释的死亡率的两倍。这些结果指出,制度性因素是中国饥荒的主要原因。 在这篇论文中,我们试图在中央计划体制中应用Sen的食物获取权概念。因为一些结果可以普遍应用于其它经济体制, 故这项努力是有意义的。 Sen(1981a,1981b)证明,在著名的历史性饥荒中,几乎所有的饥荒牺牲者都有农村背景。此外,有证据表明,存在“粮食的反向移动”,即粮食从受饥荒影响的地区流出;政府政策也保护了城市食品供给。这些观察和我们的分析都强调了饥荒分析中城乡关系和制度性政策的重要性。这篇论文在这个方向取得了一些进展。不过,“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。”注 释: * 这篇论文最早是提供给杜克大学、芝加哥大学以及香港科技大学的研讨会的。我们很感谢这些研讨会的参加者,他们作出了很有见地的评论。我们还特别感谢Costas Meghir和一名匿名审稿人,他们给出了很有帮助的建议。1 可以参看Seaman和Holt(1980), Culter(1984)和Bowbrick(1986)。2 Sen的食物获取权思路并不反对把食物供应量下降作为饥荒的原因(假设)。该思路反对的是把食物供应量视为饥荒的唯一原因。 参看Osmani(1995)对FAD思路和食物获取权思路之区别的进一步的讨论。这个说明是由一匿名审稿人指出的。3 因为数据的限制, Sen(1981)把全国人均粮食产出作为研究埃塞俄比亚和孟加拉饥荒时的食物供应量指标。应当说,饥荒地区的人均食物供给是更合适的指标。对孟加拉大饥荒,Sen 使用地区食物供应量数据,一个更当地化的指标,作为人均粮食供应指标。 然而,Bowbrick(1986)对生产数字的可靠性提出了疑问。4 我们的焦点是在饥荒的成因上。参看Coate和Ravallion(1993)就保险安排的讨论,以及Dreze和Sen(1989,1990)对政府在饥荒防治和救济方面的作用的讨论。5 对于食物获取权思路的概念,Sen的分析的演变,以及该思路与FAD思路的对比,参看Osmani(1985)。6 例如,在没有市场出清均衡的情况下,权利就不能被很好的界定,但个人财产特征也有很大的模糊性。参看Sen(1981b)的更多的说明。7 除了Sen之外,Ravallion(1987)和 Dyson(1991)分析了作为食物获取权崩溃的直接原因的较高食物价格。8 早在1938 年共产党就在陕甘宁解放区采用了农业税(Perkins,1966)。在五十年代早期,税率设为“正常”产出的12%。七十年代税率下降为6%,1978年又下降至5%(Perkins和Yusuf,1984)。 通过税收获得的粮食在总粮食征收量中所占的比例随时间变化一直在下降。9 需求来源有以下几个:第一,城市人口从1949年的5765万急剧上升到1952年的7163万,1957年达9949万。第二,因为直到七十年代中期中国出口产品的70%以上是农产品或经过加工的农产品,所以国家为工业化而进口资本品的能力主要依靠农业的增长。第三,农业是许多工业原料的主要来源,如纺织和食品加工业(林毅夫 1990)。10 例如,1956年每月粮食配给对特重体力劳动者是22.5~27.5公斤,全国平均数25公斤;对重体力劳动者是17.5~22公斤,全国平均数为20公斤;对轻体力劳动者是13~17公斤,全国平均数为16公斤;对脑力劳动者是12~14.5公斤,全国平均数为14公斤;对大学和高中学生是13~16.5公斤,全国平均为16公斤。(Chen 1982,第206页)11 Walker(1984)提供了各种农村反对统购统销制度的说明.反对强制性征收时出现了犯罪现象,而那些犯罪的人会被审判,刑罚包括监禁甚至死刑。粮食征收引起的不稳定引起了毛泽东的注意, 在其作品中反映了他的关注。 毛(1967)写道:“老太太堵住马路不想让粮食被拿走……”和“……这时虽然你(粮食部长)说没有粮食问题,而我却说有。”12 例如,大规模农村组织的形成提高了农村干部动员大量粮食的权利.并且干部们有激励去强行执行征收政策以使自己获得提升。Perkins和Yusuf(1984,第四页)指出,中国农村发展最重要的特征是,政府有能力通过党政渠道在全国范围内将计划贯彻到村级。13 一个相似的城市偏向性食物配给安排也可见于前东欧的社会主义国家和前苏联(Kornai1986,第1071-2页)。14 Sen(1983)对印度和中国作了一个有趣的比较。他发现中国更成功地消除了人们的营养不良,而印度在避免大饥荒方面做得更好。Sen 把这些发现归因于政治制度的不同。15 我们不必担心怎样测算一个家庭的财产权利或交易权利,因为在中国的特定社会主义制度环境下,这两个变量并不是对食物获取权的重要决定因素。16 资本积累的计划包括修建灌溉系统,诸如水坝和水库,建设基础设施以及其它类似的东西。机械化也被作为增大集体化规模的理论基础。17 大跃进的主要特点也许可以通过与技术、管理和计划相关的政策以及工业和意识形态来概括。参看Riskin(1987)以获得更多的描述。18 正如图1所示,人口趋势的变化从1958年开始。然而死亡率的上升和出生率的下降似乎是用传统炼钢炉的方法大炼钢铁的结果,1958年全中国到处的后院里支起了这种炼钢炉,作为大跃进运动的最重要组成部分之一。因为技术是完全劳动密集型的,故人们没有时间或没有充分注意卫生保健和生育。19 在这里以及在随后的分析中,我们采用1954-66年的数字。之所以采用这一特定阶段是因为重要的人口统计如死亡率,在1954年之前有些省的数据是没有的。1966年文化大革命的开始表明此阶段的结束,此时全国进入了一个明显不同的历史时代。20 参看Peng(1987)关于人均粮食产出、政府征收和粮食供应的省际差别的更多信息。21 其它研究指出了同样的城市移民规模。Ashton 等(1984)记录是,城市人口的净流入在1958-60年大约有3100万。 Walker(1984) 描述在1957年末和1958年末之间,城市人口至少增加了1300万,或者说大约是13%。 Bernstein(1984)提供了与Ashton等同样大小的数字,并指出绝大部分流入发生在1958年的后半年。22 在毛的作品(1967)中可以发现农民采取的行动。他们把东西藏在“秘密仓库里,……配置哨兵。……在白天吃萝卜,而晚上吃藏起来的米。”可参看Walker(1984)和Bernstein(1984)的其它描述。23 在与作者之一最近在曼谷的一次讨论中,联合国粮农组织的一位高级官员仍然不相信中国真的发生了饥荒。1960年,他在几周内从中国的东北旅行到南部,并没有观察到他在其它国家发生饥荒时通常所能发现的情况。然而,他的旅行只限于在城市,他并没有参观农村地区。24 (5)内蒙古是一个例外,它的死亡率低于(2)天津。 内蒙古是一个特别的自治区,因为它的人口很大部分是主要从事饲养牲畜的牧民。与国家的其它地区相比,该自治区也偏远了一点。25 参看Walker(1984)对中国五、六十年代的粮食供给和征收情况的详尽分析以及对省级和中央政府之间政治斗争的详细描写。广东省委书记在灾年时有效地抵制了中央的粮食征收,但在文化大革命时被肃清了。在其它省,在1959-60年的严重食物短缺中, 政府仍然从甘肃输出36.1万吨粮食, 从河南输出93.5万吨,从四川输出224万吨,从湖南输出44万吨。这些省被饥荒严重打击。早在1958-59农业年,四川就宣传征收口号:“先中央,后地方;先保外,后保内”。该省组织了500万人运输粮食出省,并且其粮食征收达到了259.5万吨的历史最高水平。 因此,严重饥荒首先在该省出现,导致1959年4.7%的死亡率。1961年该省死亡率为2.94%,在所有省份中最高,省政府也应因服从中央而对此负责。26 在估计时,当然可以选择其他函数形式。 例如,一个线性函数也会得出与对数设定一样的经验结论。然而,对应于线性函数的R2只有对应于对数形式的R2的2/3。并且,估计得来的系数相对来说难以直接解释。27 粮食供应的变化可以影响一个正常食谱的净能量、蛋白质和脂肪的供应量。Piazza(1986)分析了从食物向营养水平的转化,其中考虑了如下因素:动物饲养、农业种子和在加工和分配中的粮食损失等。这篇论文并没有系统地讨论食物的消费效率和使用效率。图 表表 1. 1959-1961年粮食产出、收购量和国际贸易================================================================= 产出 上交量 上交量/ 净出口 人均粮食 年份 (百万吨) (百万吨) 产出(%) (百万吨) (百万吨)----------------------------------------------------------------- 1954 169.52 50.89 30.02 1.7 278.5 1955 183.74 47.54 25.87 2.1 295.5 1956 192.75 40.22 20.87 2.5 302.8 1957 195.05 45.97 23.57 1.9 298.7 1958 200.00 51.83 25.92 2.7 299.0 1959 170.00 64.12 37.71 4.2 246.7 1960 143.50 46.54 32.43 2.7 212.7 1961 147.50 36.55 24.78 -4.5 230.8 1962 160.00 32.42 20.26 -3.9 243.6 1963 170.00 36.99 21.76 -4.5 252.3 1964 187.50 40.14 21.41 -4.7 272.6 1965 194.53 39.22 20.16 -4.0 273.7 1966 214.00 41.42 19.35 -3.6 291.9================================================================= 资料来源: 国家统计局,《全国各省、自治区、直辖市历史统计资料汇编,1949-1989》, 北京:中国统计出版社,1990,第12、26页;农业部计划司,《农业统计资料,1949-1983》,北京:农业部,1984, 第 434页.表2. 1954-1966年的人口、死亡率和出生率==================================================================== 人口 死亡率 出生率 ------------------ ------------------ -------------------年份 全国 城市 农村 全国 城市 农村 全国 城市 农村 (百万) (%) (%) (‰) (‰) (‰) (‰) (‰) (‰) -------------------------------------------------------------------1954 602.66 13.7 86.3 13.18 8.07 13.71 37.97 42.45 37.511955 614.65 13.5 86.5 12.28 9.30 12.60 32.60 40.67 31.741956 628.28 14.6 85.4 11.40 7.43 11.84 31.90 37.87 31.241957 646.53 15.4 84.6 10.80 8.47 11.07 34.03 44.48 32.811958 659.94 16.2 83.8 11.98 9.22 12.50 29.22 33.55 28.411959 672.07 18.4 81.6 14.59 10.92 14.61 24.78 29.43 23.781960 662.07 19.7 80.3 25.43 13.77 28.58 20.86 28.03 19.351961 658.59 19.3 80.7 14.24 11.39 14.58 18.02 21.63 16.991962 672.95 17.3 82.7 10.02 8.28 10.32 37.07 35.46 37.271963 691.72 16.8 83.2 10.04 7.13 10.49 43.37 44.50 43.191964 704.99 18.4 81.6 11.50 7.27 12.17 39.14 32.17 40.271965 725.38 18.0 82.0 9.50 5.69 10.06 37.88 26.59 39.531966 745.42 17.9 81.1 8.83 5.59 9.47 35.05 20.85 36.71======================================================================资料来源: 国家统计局, 《中国统计年鉴,1991年》,北京:中国统计出版社,1991, 第 79-80页. 表3. 1954-1966年中国各省死亡率 单位:‰
省份 | 1954 | 1955 | 1956 | 1957 | 1958 | 1959 | 1960 | 1961 | 1962 | 1963 | 1964 | 1965 | 1966 |
(1)北京* | 8.6 | 9.5 | 7.7 | 8.2 | 8.1 | 9.7 | 9.1 | 10.8 | 8.8 | 8.1 | 8.3 | 6.8 | 7.2 |
(2)天津* | 9.3 | 9.9 | 8.8 | 9.4 | 8.7 | 9.9 | 10.3 | 9.9 | 7.4 | 7.3 | 7.8 | 6.2 | 6.9 |
(3)河北 | 12.1 | 11.6 | 11.3 | 11.3 | 10.9 | 12.3 | 15.8 | 13.6 | 9.1 | 11.2 | 10.9 | 8.7 | 8.7 |
(4)山西 | 14.7 | 12.9 | 11.6 | 12.7 | 11.7 | 12.8 | 14.2 | 12.2 | 11.3 | 11.4 | 14.0 | 10.4 | 10.3 |
(5)内蒙古 | 20.9 | 11.4 | 7.9 | 10.5 | 7.9 | 11.0 | 9.4 | 8.8 | 9.0 | 8.5 | 11.8 | 9.3 | 8.1 |
(6)辽宁 | 8.6 | 9.4 | 6.6 | 9.4 | 6.6 | 11.8 | 11.5 | 17.5 | 8.5 | 7.9 | 9.3 | 7.1 | 6.2 |
(7)吉林 | 10.4 | 9.9 | 7.5 | 9.1 | 9.1 | 13.4 | 10.1 | 12.0 | 10.0 | 9.4 | 12.6 | 9.7 | 8.6 |
(8)黑龙江 | 11.1 | 11.3 | 10.1 | 10.5 | 9.2 | 12.8 | 10.6 | 11.1 | 8.6 | 8.6 | 11.5 | 8.0 | 7.4 |
(9)上海* | 7.1 | 8.1 | 6.8 | 6.0 | 5.9 | 6.9 | 6.8 | 7.7 | 7.3 | 7.0 | 6.1 | 5.7 | 5.3 |
(10)江苏 | 12.2 | 11.8 | 13.0 | 10.3 | 9.4 | 14.6 | 18.4 | 13.4 | 10.4 | 9.0 | 10.1 | 9.5 | 8.1 |
(11)浙江 | 13.4 | 12.6 | 9.5 | 9.3 | 9.2 | 10.8 | 11.9 | 9.8 | 8.6 | 7.9 | 9.2 | 8.1 | 7.1 |
(12)安徽 | 16.6 | 11.8 | 14.3 | 9.1 | 12.3 | 16.7 | 68.6 | 8.1 | 8.2 | 7.9 | 8.6 | 7.2 | 7.1 |
(13)福建 | 10.9 | 8.9 | 8.4 | 7.9 | 7.5 | 7.9 | 15.3 | 11.9 | 8.3 | 7.4 | 8.6 | 7.3 | 7.1 |
(14)江西 | 14.2 | 16.2 | 12.5 | 11.5 | 11.3 | 13.0 | 16.1 | 11.5 | 11.0 | 9.8 | 10.9 | 9.4 | 8.5 |
(15)山东 | 11.7 | 13.7 | 12.1 | 12.1 | 12.8 | 18.2 | 23.6 | 18.4 | 12.4 | 11.8 | 12.0 | 10.2 | 9.9 |
(16)河南 | 13.3 | 11.8 | 14.0 | 11.8 | 12.7 | 14.1 | 39.6 | 10.2 | 8.0 | 9.4 | 10.6 | 8.5 | 8.2 |
(17)湖北 | 15.9 | 11.6 | 10.8 | 9.6 | 9.6 | 14.5 | 21.2 | 9.1 | 8.8 | 9.8 | 10.9 | 10.0 | 9.7 |
(18)湖南 | 17.5 | 16.4 | 11.5 | 10.4 | 11.7 | 13.0 | 29.4 | 17.5 | 10.2 | 10.3 | 12.9 | 11.2 | 10.2 |
(19)广东 | 11.2 | 10.6 | 11.1 | 8.4 | 9.2 | 11.1 | 15.2 | 10.8 | 9.4 | 7.6 | 8.3 | 6.8 | 6.4 |
(20)广西 | 15.2 | 14.6 | 12.5 | 12.4 | 11.7 | 17.5 | 29.5 | 19.5 | 10.3 | 10.1 | 10.6 | 9.0 | 7.5 |
(21)四川 | 8.4 | 9.2 | 10.4 | 12.1 | 25.2 | 47.0 | 54.0 | 29.4 | 14.6 | 12.8 | 13.9 | 11.5 | 10.8 |
(22)贵州 | 8.8 | 8.1 | 7.5 | 8.8 | 13.7 | 16.2 | 45.4 | 17.7 | 10.4 | 9.4 | 10.5 | 8.4 | 9.2 |
(23)云南 | 16.7 | 13.7 | 15.2 | 16.3 | 21.6 | 18.0 | 26.3 | 11.8 | 10.9 | 14.1 | 15.2 | 13.0 | 10.8 |
(24)陕西 | 11.0 | 10.5 | 9.9 | 10.3 | 11.0 | 12.7 | 12.3 | 8.8 | 9.4 | 10.6 | 15.6 | 13.0 | 12.9 |
(25)甘肃 | 11.6 | 11.9 | 10.8 | 11.3 | 21.1 | 17.4 | 41.3 | 11.5 | 8.3 | 10.4 | 15.6 | 12.3 | 11.5 |
(26)青海 | 13.3 | 14.1 | 9.4 | 10.4 | 13.0 | 16.6 | 40.7 | 11.7 | 5.4 | 8.4 | 15.5 | 9.1 | 9.8 |
(27)宁夏 | 13.1 | 10.2 | 10.6 | 11.1 | 15.0 | 15.8 | 13.9 | 10.7 | 8.5 | 10.2 | 13.4 | 9.3 | 9.4 |
(28)新疆 | 16.8 | 14.4 | 14.2 | 14.0 | 13.0 | 18.8 | 15.7 | 11.7 | 9.7 | 9.4 | 16.3 | 11.1 | 9.4 |
全国 | 13.2 | 12.3 | 11.4 | 10.8 | 12.0 | 14.6 | 25.4 | 14.2 | 10.0 | 10.0 | 11.5 | 9.5 | 8.8 |
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