近代德隆望重的传统士绅为何迅速恶化为土豪劣绅
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近代德隆望重的传统士绅为何迅速恶化为土豪劣绅

原题:“劣化“的士绅:废除科举和基层治理

本文为“量化历史研究”第 369篇推送

在中国传统社会,士绅是政府和地方社区的协调者,也是基层公共品的提供者和管理者。但是在20世纪上半叶,地方士绅大量攫取贫农的利益,地方乡绅治理快速恶化,传统士绅的“德隆望重 为民表率”正面形象迅速恶化为“土豪劣绅”,激起了农村的广泛反抗。在这一背景下,中国共产党动员农民开展了大量打击“土豪劣绅”的革命活动。但是传统士绅究竟是如何恶化成“土豪劣绅”并成为革命的对象的?郝煜、刘正铖、翁翕、周黎安2019年最新文章“The Making of Bad Gentry: The Abolition of an Exam, Local Governance and Anti-gentry Protests, 1902-1911”探讨了清末废除科举制度对于地方乡绅治理恶化的重要影响。

科举废除前,大多数地方下层士绅都是通过童试的生员。如果他们可以通过乡试而获得举人功名,则可以跻身于上层士绅;有了在政府中任职的资格,就有了飞黄腾达、光宗耀祖的更好前景。但是在上升到更高层次的群体以前,下层士绅受到家乡当地政府的监督,如果出现贪污和行为不检则会被革去功名。向上晋升的前景和地方政府监督促使晚清时期的下层士绅在提供公共品方面不敢马虎,如果为非作歹、鱼肉乡里,会有巨大的机会成本

但是废除科举打乱了这个晋升机制,读书人只有在城市中获得现代教育才能到达高位。所以对于仍留在农村地区的士绅而言,他们不再面临当地政府官员的监督,所以产生了贪污的动机。尤其在曾经晋升前景更好的地区,废除科举前作恶的机会成本更高,科举废除后,贪腐、攫取民众的程度同样会更严重,激起的反抗也会更强烈(见图1-2)。

图1 1905年科举废除后反抗乡绅的斗争频次(示意图)

图2 不同地区的下层士绅晋升前景(示意图)

本文利用1902-1911年的府级数据检验了废除科举制和农村地方治理恶化的联系。农村地方治理的恶化程度用反对士绅的斗争(除去士绅领导的部分)来衡量,而下层士绅的晋升前景(POUM)则用1870-1905年各地考中的举人占生员的比例来衡量。利用双重差分法(DID),本文发现,下层士绅的晋升前景与1905年废除科举后的反抗乡绅的斗争频次两者之间具有重要联系。晋升前景增加一个标准差,会增加0.114次反对乡绅的斗争,几乎是被解释变量样本平均值的一半(见图2)。这一影响的动态估计结果显示,晋升前景的差异只有在科举废除后才对反士绅冲突有影响,满足事前平行趋势(parallel pre-trend)的假定。

图3 回归结果中晋升前景与年份交互项的系数

本文还进行了一系列其他检验。首先,针对一些替代性解释进行了检验(如国家财政汲取、人力资本、乡绅权威等)。其次,本文又检验了废除科举和不涉及乡绅的其他暴力事件的联系,如反教会斗争,回归结果不显著,从而排除了反对乡绅的斗争只是由于社会混乱时期治安恶化的假说。最后,本文发现上层士绅的晋升前景和普通百姓成为生员的前景两个因素都无法有效解释反乡绅斗争,这意味着其他社会群体受到废科举的影响与反士绅斗争无关。

此外,本文还建立了一个下层士绅与普通百姓之间的不完全信息博弈模型。模型显示,晋升前景更好的地区,科举废除后下层士绅贪污的动机越强。此外模型还显示一个逆向选择机制:废除科举后仍然留在乡村地区的下层士绅更有可能贪污。

随后,本文对这个模型进行了实证检验。首先,回归结果证实在科举废除前晋升前景更好的地区,发生专门针对附加税和依赖于附加税的公共服务的农民抗争活动显著性更高。其次,回归结果显示在受政府监管更严的府(用与北京的距离和电报的发展程度来衡量),晋升前景对这一问题的影响更明显。最后,本文证实了废除科举对于下层士绅的逆向选择作用:在晋升前景更好的县,农村人才向城市现代机构的外流越多,这体现在更高的近代军事院校、中学和商会的人均参与率。而人才的外流可能进一步加剧了农村地区基层治理的恶化。

文献来源: Yu Hao, Kevin Zhengcheng Liu, Li-An Zhou, Xi Weng, The Making of Bad Gentry: The Abolition of Exam, Local Governance and Anti-gentry Riots, 1902-1911,Working paper, 2019.

“量化历史研究”公众号由陈志武(香港大学冯氏基金讲席教授、原耶鲁大学教授)和龙登高(清华大学教授)及其团队——林展(中国人民大学)、熊金武(中国政法大学)、何石军(武汉大学)、黄英伟(中国社会科学院)、彭雪梅(中山大学)等人负责。向学界和业界朋友,定期推送量化历史研究经典、前沿文献。同时作为“量化历史讲习班”信息交流平台。

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