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QJE上中国学者的最新力作——统一或分裂的形成与割裂的地理环境

2023/4/14 16:33:33  阅读:141 发布者:

原文信息:

Jesús Fernández-Villaverde, Mark Koyama, Youhong Lin, Tuan-Hwee Sng, The Fractured-Land Hypothesis, The Quarterly Journal of Economics, Volume 138, Issue 2, May 2023, Pages 11731231.

国家的形成模式对比较经济发展具有至关重要的意义,中国历史上长期存在大一统的政体,而欧洲大陆历史上则长期存在多个政体。针对这一历史现象,著名学者戴蒙德在其著作《枪炮、病菌与钢铁》提出过一个观点:中欧地理环境的不同是形成两种不同国家模型的原因。相比之下欧洲的地理环境更割裂,存在更多“割裂的土地”,因此中国走向统一而欧洲走向分裂。这个观点有其合理性,但也颇受质疑,质疑者提出两点质疑:(1)中国的地形实际上比欧洲更加崎岖,中国的山区分布更广。(2)这个观点过于静态,中国也经历过漫长的分裂时期:如五代十国时期,欧洲也经历过统一的时期,如罗马帝国时期。但这些讨论大多是定性,而本文则从定量的角度,构建一个动态的国家形成模型探讨“割裂土地”这一假说是否成立。

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引言

1.研究问题

西欧经济崛起常常归因于其多中心的国家体系,多中心国家体系被认为一是促进了知识体系的多元化,这使得竞争性思想市场成为可能(促进了随之而来的科学革命和工业革命),二是创造了激励机制,促进了制度创新和对国家能力的增量投资。因此,许多对中国未能实现持续经济增长的解释侧重于中国长期作为中央集权制度帝国和这种集权制度阻碍了财富的创造。但是,是什么因素导致了政治多中心在欧洲地区的存在以及政治中央集权在中国的长期存在?

2.理论背景

学术界存在许多关于欧亚大陆两个极端的国家体系的解释机制。Diamond1997年,1998年)提出了一个广为流转的机制:欧洲地理的割裂,即 “割裂土地”(Fractured Land),如山区的障碍、茂密的森林、凹凸不平的海岸线和崎岖的地形,阻碍了欧洲大一统帝国的发展。但这种“割裂土地假设”也存在批评,比如中国实际上比欧洲更多山区。同时该假设也因为过于静态和过于决定论而受到挑战。因为中国在其历史上经历了长期的分裂。此外,欧洲的分裂程度也随时间而变化。

3.研究目标

一、对割裂土地假说进行了定量分析。文章通过模拟国家建设的动态过程并探索割裂的土地如何以非线性方式塑造国家间竞争来衡量为什么中国在历史早期成为一个大国,而欧洲形成了长期的多中心体系。

二、更普遍性地研究国家的形成。使用有关地形,气候和土地生产力的丰富数据,文章在精细的网格单元水平上模拟了包括非洲和美洲在内的整个世界的模型,并研究了由此产生的政治结构概率分布。

理论与模型

02

1.早期国家形成条件

早期的国家通常被认为只有在满足三个条件的情况下才会形成。

一、 肥沃的农田的面积必须足够大,以产生食物盈余来供养政治精英及其官僚。

二、这种食物产出需要是可挪用的。

三、需要有地理边界,使得强制转移食物盈余给政治精英成为可能。但事实上,耕地国家很难向崎岖,多山或山区推进,因为成本太高。

基于这些思想,地理学家构建了“地理核心”概念,以描述成功国家的核心。大多数早期国家的核心都集中在自给自足的地区,这些区域有肥沃的农田和良好的交通运输条件,并且能防御外部入侵。满足上述条件的地理核心经历了更早和更快的国家形成。

2.中欧地形比较

基于上述理论,欧洲的地形特点并不利于早期国家的形成,因此欧洲大陆的后续历史受到了分裂问题的困扰。其中最具影响力的是Diamond1997, 1998)的“割裂土地假说”。Diamond提出三个观点:

一、 中国没有受到其大陆外大岛屿的威胁(台湾和海南太小,而日本则太远)。

二、与欧洲海岸线相比,中国海岸线较为平滑。

三、最重要的是,与欧洲不同,中国没有被高山和密林所割裂。

“割裂土地假设”的主张受到质疑,与欧洲相比,中国的山区更为明显(见图1)。现代中国超过37%被定义为山区,而欧洲的山区仅略超过10%。即使只关注所谓的中国本土,即中国南部和靠近藏区以东的传统农业地区,也有超过33%的国土海拔高于1,000米,而欧洲仅有约6%。

1

然而,关键因素可能不是整个地形的崎岖程度,而是两个大陆山区的所在位置。图一说明了西欧中心或附近的山脉在将意大利和西班牙与法国分开并使中欧核心地区(瑞士,奥地利)难以征服。中国山区最多的地区在南部和西部,它们与北方的中原地区不相交,这对中国早期统一起了至关重要的作用。Diamond强调中国区域存在一个大型政体能够控制中国的核心区域以及其他区域。中国的腹地由两条重要的通航河流系统(长江和黄河)从东到西相连,并且通过这两个河流系统(最终通过运河连接)的分支从北到南连接起来。结果是中国区域的政体很早就由两个高生产率的地理核心区所主导,彼此之间只是微弱地割裂,最终融合成一个单一的核心。

上述观点是定性的。因此不能被定量估计(例如,地形必须有多崎岖才能对政治统一产生影响?)或用于衡量结构性与偶然性在观测到的结果中的作用。能否将定量数据和构建一个简单的国家形成和竞争模型,并正式评估割裂土地假说及其涵盖的概率分布范围?以下将介绍此模型。

3.模型

首先,文章描述如何将世界划分为六边形网格。其次,测量每个网格的地理、气候和资源可用性特征。第三,重点研究欧亚大陆,这是本文基准的重点区域。第四,展示了一个正式的模型,基于网格的获得或失去,说明政体在冲突和分裂中如何演变。

3.1地理空间

第一步将地球的陆地(不包括南极洲,即使在今天也基本上无人居住)划分为65641个半径为28公里的六边形网格,每个网格都可能能够维持一个政体且允许军队通过它(图2)。这个半径对应于健康成年人在平坦地面上步行一天所行走的距离。因此,一个28公里的六边形大致代表了最简单的政体可以用原始青铜时代的技术监视和防御的区域。

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3.2地理、气候和资源可得性特征

第二步是测量每个单元网格中地理和气候特征向量x和历史资源可用性y

地理特征:考虑地形崎岖度xrugged。通过每个单元网格中海拔的标准差来测量崎岖度,这是一个使用CGIAR-CSI数据集计算的地形异质性指数。平原和高原得分低,而山脉和山谷得分高。xrugged的值见图3

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气候特征:文章使用WorldClim 1.4历史数据来定义热带和寒带气候的网格,这些数据记录了中全新世时期(公元前4000年)的年平均月最高和最低温度,该时期相对于历史来说比较温暖。而热带和寒带气候会阻碍大规模军队的行动,并改变昆虫媒介的行为。

文章定义网格年平均最高温度tmax22°C或以上,则xhot= log (tmax-21),否则xhot = 0。网格年平均最低温度tmin低于8°C,则xcold= log (9 -tmin),否则,xcold= 0xhot xcold值见图4

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文章将上述三个地理变量包含在向量x = {xruggedxhotxcold}中。向量x可以包含更多的地理、气候、文化和技术变量。

资源可得性特征:对历史资源可用性的主要衡量指标来自联合国粮食及农业组织的全球农业生态区域数据库第4版(GAEZ V4)。对于每个单元网格,按以下步骤生成其最高可达产量yGAEZ,(以卡路里为单位):(1)提取单元网格所在大陆上存在的所有谷物的假设产量,(2)将产量转换为卡路里,(3)为该单元网格选择热量最高的谷物作为yGAEZ。图5显示了结果.

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3.3政体演变

采用上述定义的六边形单元网格,包括它们的地理、气候和资源可用性特征,开始研究在离散时间t = 0, 1, 2, …中这些领土中的政治实体如何演变。在t = 0时刻,每个单元网格都是一个独立的政治实体。每个单元网格都与相邻的1-6个单元网格相邻(图6)。选择六边形主要是因为六边形的顶点结构比三角形或正方形的结构更简单,这种性质更能反映大多数政体随着时间的推移所形成的边界。随着时间的推移,一些政体通过征服邻近单元网格来扩张,而其他一些政体失去了对单元网格的控制。

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3.4征服

1)垮陆征服

冲突概率:在每个时期中,一个单元网格k在与其相邻的单元网格之一发生边界冲突的概率为·,其中>0。为了简化,文章假设当一个单元网格经历边界冲突时,只有其中的一个边界受到影响。放宽这种假设会使模型更加复杂但增加的解释力较少。边界冲突的概率取决于单元网格的生产力,更高生产力的单元网格对相邻网格更具诱惑。因此高生产力单元网格更有可能发生战争。假设地理空间中的大多数网格都在内陆。以内陆单元网格遇到边界冲突为条件,其对手是相邻网格∈{123456}的概率为:

其中y1...y6是六个相邻单元网格各自的生产力,这个假设可以发现:两个高生产率网格比一个低生产率网格和一个高生产力网格更容易相互冲突。

单元网格之间的冲突有两种解释。如果每个单元网格由不同的政体控制,则这种冲突是一场战争。这场战争的胜利者将在下一段中确定,胜利者将吞并失败者的单元网格。如果这些单元网格由同一个政体控制,则这种冲突是政体内的政治斗争,与本模型无关。

胜利与无结果概率:两个政体之间的战争的胜利概率是由竞争函数决定的,公式为:

2)垮海征服

模型允许征服发生在海上,在文章的研究时期(公元前1000年至1500年),发生海上间的冲突较少,从历史上看,在1500年之前,印度洋,太平洋或大西洋没有发生过重大海战。文章从两个方面将“水的阻碍”纳入模型中。

首先,考虑一个沿海单元,它通过陆地与 {1... 5}个单元相邻,通过海洋与6−个单元相邻。让表示与单元k相邻的陆地单元的集合,表示距离单元不超过六个单元(∼330公里)的海域单元的集合。文章假设在单元遇到冲突的条件下,其对手为的概率为:(if L

参数 αsea[0,1] 表示海洋冲突相对于陆地冲突发生的可能性。为了完整起见,文章将考虑 αsea<1的情况,即跨海冲突相比垮陆冲突不太可能发生,以及αsea=1的情况,即跨海洋和跨陆的突发生的可能性相同。

其次,如果一个政体控制着两个或更多被海洋分隔的网格群,当涉及其中一个网格群的战争爆发时,政体可以动员该单元群的全部资源和另外一些单元群资源的分数σ∈[0,1]来进行战争。这解释了跨越海峡移动大规模军队和物资需要大量资本,并且取决于诸如拥有大型海军或能够动员大型商船队以及装卸货物的良好港口等因素。为了完整起见,将考虑σ < 1和σ = 1的情况。

4.校准

为了校准模型,文章选择了模拟的时间点,时间单位和参数,基准校准结果见表1

时间点:

始点:公元前1000

终点:公元1500

时间单位:5

1

03

模拟结果

三、模拟结果

1.方法

本文模型的演化是随机的,因为历史本身是规律结构与偶然性的混合,所以文章对模型模拟了30次。具体的分析方法是:通过抽取进行了30次模拟并重复10,000次的样本,然后进行bootstrap分析来计算被称为“中国”和“欧洲”的区域的平均Herfindahl指数及其置信区间。模拟实际上覆盖整个世界。但本节仅报告欧亚大陆的结果,非洲和美洲的结果在第四节讨论。

模拟过程视频演示:

视频地址:videoPreviewText (gdcc.github.io)

Video1

2.结果

尽管这是一个简单的模型(没有考虑许多可行的国家形成机制),但它生成的政体整合模式与历史上观察到的相似。

7面板A展示了在第50期(即公元前750年)时位于欧亚大陆的一个代表性模拟。虽然几乎每个单元格仍然是独立的政体,但可以开始看到中国内部权力的整合,类似于商周的核心地区。相比之下,欧洲没有出现大型的政体。

7面板B展示了同一模拟在第300期之后(即公元500年)的情况。在东部,一个大政权统一了中国北部,但尚未完全控制南部。在西部,存在大致类似于西班牙或法国的政体。公元500年左右,继承西罗马帝国的日耳曼王国成立了。同时印度次大陆分为许多政权(北部出现了一个新兴势力),而阿拉伯半岛由于其土地生产率低而分裂。

7面板C展示了同一模拟在第500期之后(即公元1500年)的情况。一个包括大部分中国并辐射东亚地区的大型政权已向南扩张至越南和云南。控制印度的政权向南扩张,占据了与德里苏丹国(1206-1526)鼎盛时期类似的地区。在欧洲,存在一个几乎统一的伊比利亚半岛(与1580年至1640年之间的情况相似)、以及存在类似于英格兰、苏格兰、爱尔兰、一个更大的法国和奥斯曼帝国的政体。

在模拟结束时,欧洲俄罗斯和(特别是)西伯利亚高度分裂,这是符合历史的。莫斯科大公国直到1300年后才开始快速增长,而对西伯利亚的征服直到16世纪和火药的到来才开始。然而,模拟没有任何类似于蒙古帝国及其继任者国家(如金帐汗国)的统一过程,即使这些统一过程是短暂的。文章的附录讨论了模型中需要进行哪些改变以生成类似于蒙古帝国的国家。

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7模型的核心结果是,中国早期出现了较大的政体,并且这个地区往往会在一个国家的领导下实现统一。相比之下,欧洲的多中心性则一直持续存在。图8描述了基于基准校准下的30次模拟,对中国和欧洲的政治统一的赫芬达尔指数在500期内的演变情况,每个时期的估计指数的95%置信区间用彩色区间表示。

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在所有的模拟中,中国很快就实现了中央集权。在约300期后,中国的赫芬达尔指数超过了0.5,并在500个周期的末尾趋于1。在历史上,中国在公元前221年时首次统一,。但中国南部的大部分地区仍被少数民族所控制,而随着时间的推移,中国在南部设立了越来越多的新县,并将名义上的宗主国变为实际的官僚控制,模型体现了中国的政治巩固及其速度。相比之下,欧洲一直保持着割裂状态。在模拟中,欧洲的赫芬达尔指数直到500期后仍然低至0.2

3.机制检验

作者通过改变阻碍条件和单元网格生产力的参数值来检查图八背后的机制。

1)最小阻碍集合

假设Ɵhot= Ɵcold= 0 以消除气候对征服的阻碍,这个条件被称为“最小阻碍集合”。这主要受到Diamond (1997) 的启发,Diamond 关注山脉、海洋和不规则的海岸线作为征服的阻碍。图9 面板A 显示中国的统一速度比欧洲更快。相对于图8的主要区别在于,模拟结束时欧洲的统一程度更高。

2)无阻碍

假设,αsea ,σ = 1,Θ = 0。作者将阻碍条件进一步放宽,消除了海洋和地球气候对征服的阻碍,这个条件被称为“无阻碍”,图9面板B显示,没有地理和气候征服障碍的情况下,几个世纪后,位于东欧的帝国崛起并且征服西欧地区,但欧洲的统一进程仍然缓慢,因为中国的核心生产区更加紧凑,有利于早期统一。

3)资源均匀分配

假设y = 0.5,这意味着网格卡路里产量是均匀的。因此,每个单元格参与冲突的可能性是相等的。第三个假设被称为“资源均匀分配”。而图9面板C与基准校准图8几乎相同。

4)无阻碍与资源均匀分配结合

9面板D将“无障碍”和“资源均匀分配”结合起来。在这种反事实情况下,地理空间既没有地理和气候障碍的“断裂”,也没有分为不同生产力水平的土地群集。图9面板D显示,一旦放宽了割裂土地的这两个条件,中国区域就不再呈现早统一的趋势。面板D是本文的关键结果,结果表明,非线性趋势在解释国家形成模式中起着核心作用:只有当消除地理阻碍和生产力差异时,中国和欧洲的统一速度将会相似。

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4.稳健性与模型扩展

4.1.稳健性

作者主要使用了以下两种方法进行稳健性检验:

1、 替换数据集

将基于GAEZ v4数据库的最高产量替换为Ramankutty等人(2002)计算的耕地适宜性指数作为y变量,其次使用KaplanKrumhardt2011)构建的公元前1000年的KK10人为土地覆盖变化数据集(t = 2011)代替冲积土壤的百分比。

2、 替换冲突机制

替换冲突对象,网格相邻的网格发生冲突的概率是相同的(不再由生产力决定)。

4.2.模型扩展

文章通过添加河流、草原、游牧民族、黄土土壤、热带地区疾病和寒冷地区低温的影响使得模型更贴合现实情况。

13的面板A-E分别添加了河流,给予黄土沉积区更高的r值,将草原作为“草原之路”,调整欧亚大草原单元网格的生产力,考虑气候对病原体和生产力的影响。面板F结合了面板A-E的改动,将结果与图8和图9对比,发现结论与基准结果大致相同。

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小结:本节已经表明,仅仅比较中国和欧洲的崎岖程度的平均水平是不足够的。相反,重要的是山脉和其他地理阻碍的分布情况。虽然中国地区确实比欧洲地区更崎岖,但中国地理阻碍的位置能够促进中国更快的政治统一。此外,尽管地形本身足以解释中国不断重复的统一和欧洲持久的多中心状态,但这并不是必要条件。如果消除地形的影响,仍然会看到中国更快地统一。只有同时消除中欧地理阻碍和土地生产力的差别,才能确保中国和欧洲以相似的速度统一。

进一步讨论

04

1. 中国

模型强调了华北地区在推动中国统一中的作用,华北地区历史上被称为“中原”。虽然华北只是中国几个宏观地区之一(图13),但在中国历史上起到重要作用。黄河流经中原地区,使中原地区土壤淤积、易发洪水,定期洪水泛滥使得华北中原地区非常富饶,同时也促进了先进农具的使用。值得注意的是,华北地区靠近中国西北地区(关中平原)、长江中游(江汉平原)和长江下游(长江三角洲)的平原,这些地区与中原一起构成了中国传统的核心地带。

在模拟中,华北因其平坦的地形和高产的农业而脱颖而出。其平坦的地形有利于军事征服和政治统一(图十四显示了每个模拟中帝国起源的单元格)。一旦一个统一的国家在华北出现,其拥有的丰富资源使得其他中国地区几乎不可能抵御征服——由于其崎岖的地形,这些地区内部的统一更难实现。

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2.欧洲

模型展示了中国和欧洲五个最大政治实体的平均大小的演变情况,如图15所示。与中国不同的是,欧洲通常同时出现几个中等规模的政体,而不是像中国那样很快一个实体就占据了其他政体。欧洲最大和第五大政治实体之间的大小差距从未像中国那样达到相同的程度。换句话说,欧洲具有明显的多中心性,并发展成为一系列中等规模的国家,周围会分布一些小的政体。

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3.非洲和美洲

在历史上,非洲的国家形成与其他大陆不同。除了埃塞俄比亚之外,在1500年之前,撒哈拉以南非洲没有出现任何大规模、持续存在的农业国家。图16的面板A显示到1750年该地区仍由许多小国和社区组成。然而,基准模拟表明,非洲应该有几个大型国家(图16的面板B)。虽然预测偏离了实际情况,但并不令人惊讶。正如之前所讨论的那样,GAEZ v4数据集高估了撒哈拉以南非洲等炎热地区的农业生产力。因此,在基准模拟中,可以观察到撒哈拉以南非洲的每个地区都出现了政体的整合。

学者们强调,撒哈拉以南非洲与欧亚大陆其他地区相对孤立,导致其走上了不利于国家形成的技术和农业发展道路,当地的气候也不利于国家的形成。文章通过将网格征服其他网格的能力的开始延迟到t = 150,并通过校正GAEZ v4生产力来考虑以上不利因素。当这样做时,图16面板C显示的结果看起来会更接近历史结果。

16

根据GAEZ v4数据集,美洲拥有世界上最具生产力的土地。世界上50个卡路里产量最高的六边形网格中都位于现今的阿根廷或美国区域。因此在基准模拟中,通常观察到帝国出现在阿根廷和美国东部(图17的面板A),这与历史观察结果不一致,因为在接触前,国家形成最为先进的地区是中美洲和安第斯山脉。

这个反事实的结果是由于使用GAEZ v4假设美洲的主要作物玉米,从t=0时刻就可以在整个大陆上出现。但历史上玉米在美洲的传播非常缓慢。可能的原因包括美洲纵向分布的气候和地理环境变化,这在纬度和高度上对玉米的传播造成了阻碍。此外,美洲缺乏处理草原草皮的铁制工具,这限制了玉米在美国中西部和阿根廷北部肥沃平原的种植。在哥伦布到达美洲之前,玉米集中种植在墨西哥高原及邻近的危地马拉,尤卡坦以及秘鲁(图17的面板B)。

文章修正了模型,主要考虑两点:(1) 玉米在美洲的栽培时间和传播方式;(2) 库斯科盆地及其周围地区的鸟粪使用(鸟粪使得使印加帝国及其前身的农业发展和政治优势成为可能)。如图17面板c所示,一旦在模拟中考虑这些因素,美洲就不再产生超大型政体。现在,相对较大的国家通常出现在太平洋沿岸和安第斯山脉高地以及中美洲。

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4.外部有效性检验扩展

文章最后针对文章的外部有效性进行了模型扩展:

1)外生冲击与王朝周期

外部冲击解释特定国家的兴衰是历史学流行的研究,帝国崛起常常被解释为王朝周期性的影响,而气候变化可能是这些王朝周期变化的原因。文章通过区分系统整体性和制度特定性危机来融入气候和其他随机社会政治冲击。

2)地中海

在基准模拟中没有看到欧洲的政治统一,但历史上却存在统一的罗马帝国。文章通过提高地中海周围地区的农业生产率和赋予罗马军事优势来探讨生成罗马帝国所必需的条件,并探索为什么在其崩溃后,没有后续国家能够再次达到类似的统一。

3)假设欧洲领先一步

历史上,罗马帝国与中国的汉帝国在同一时期存在。尽管中华帝国在历史上多次重建,但罗马帝国从未恢复。文章探讨了这是否是偶然的。

4)横跨欧亚大陆国家的形成

文本还讨论了模型能否解释欧亚大陆除东亚和欧洲以外的更广泛的国家形成模式。然而,在除中国以外的其他地区,没有出现全面的政治统一。通过模拟结果可以大致了解为什么一个巨大的政权并不总是征服整个印度次大陆。首先,北部的山脉、西部的沙漠以及东部的茂密丛林区域,要么地形崎岖,要么农业生产力低下。其次,南印度崎岖的德干高原成为建立帝国的重要障碍。第三,南印度的热带气候历史上曾经对集结和移动军队构成困难,这进一步阻碍了对南亚的征服。

结论

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文章建立了一个动态模型以解释欧洲政治多中心模式与中国政治中央集权,评估了Diamond的论点是否成立,即欧洲的山脉障碍和海岸线的形状是导致其多中心主义的原因,而中国的地理环境则促进了统一。通过建立一个国家形成模型,定量地融入地形和农业生产力的作用,提供了一个定量与公式化的割裂土地假设。模拟证明了无论是受到地形阻碍还是生产力条件的变化,中国区域的网格都能产生政治统一的整体,欧洲区域的网格则会产生长期的多中心政体模式。

作者信息 沈厚棋 ,中国社会科学院大学经济学院,电子邮箱:shenhouqi@ucass.edu.cn.

 Abstract

Patterns of state formation have crucial implications for comparative economic development. Diamond (1997) famously argued that fractured landwas responsible for Chinas tendency toward political unification and Europes protracted polycentrism. We build a dynamic model with granular geographical information in terms of topographical features and the location of productive agricultural land to quantitatively gauge the effects of fractured land on state formation in Eurasia. We find that topography alone is sufficient but not necessary to explain polycentrism in Europe and unification in China. Differences in land productivity, in particular the existence of a core region of high land productivity in northern China, deliver the same result. We discuss how our results map into observed historical outcomes, assess how robust our findings are, and analyze the differences between theory and data in Africa and the Americas.

转自:“香樟经济学术圈”微信公众号

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