编者注:本专栏最初作为Vox电子书《历史的长期经济和政治阴影》第一卷的一章出现，可下载在这里．
为什么整个世界上的人或某个国家的人会住在他们居住的地方?为什么有些地方人口如此密集，而有些地方却如此空旷?在日常生活中，我们认为密度的这种变化是理所当然的，但在许多方面，它可能相当令人费解。
经济学家指出三个因素来解释人口是如何分布的。首先，地理特征存在差异，通常被称为“第一本性”，这使得一些地方比其他地方更适合居住或生产。这就解释了为什么山区、沙漠、苔原等地区的人口密度往往较低，以及为什么世界上大部分人口都位于相对容易生产粮食的地方。
第二个因素是集聚。由于规模经济和贸易收益，我们人类经常发现聚集在小区域是有效的。当然，许多行业，尤其是食品生产，并没有从这种集中中受益，而是根据第一自然资源的可用性进行分散。此外，集聚的好处也有局限性:由于拥堵和交通成本，城市人口分散在许多城市中，而这些城市又在空间上分散。
影响人口分布的最后一个因素是历史。城市一旦建立，就有很强的固步自守的倾向。这种持久性源于许多因素，通常被统称为“第二天性”(Cronon 1992)。这些因素包括长期资本、政治权力，以及这样一个事实:一旦聚集在某个特定的地方开始，它将自然而然地成为未来均衡的焦点。正如Bleakley和Lin(2012)以及Michaels和Rauch(即将出版)所讨论的，这种持久性可能是重要的，即使当城市在某个特定地方建立的原因不再重要。
关于自然、聚集和历史如何相互作用给世界带来我们今天看到的人口分布的完整故事太过复杂，不可能在一项单一的研究中得到。我们最近论文中的目标没有那么雄心勃勃(Henderson et al. 2017)。我们问经济和技术的发展如何改变了先天特征影响人口分布的方式。虽然这些特征本身在历史上(到目前为止)没有太大的变化，但它们影响定居的方式发生了变化。这些变化的简单例子是空调、灌溉和发现特定矿物资源的新用途的影响。我们专注于两个自然特征，我们认为与经济和技术变化相关的变化是最重要的。第一，一个区域是否适合种植粮食，第二，该区域是否适合从事国内和国际贸易。在过去的几个世纪里，肥沃土地作为人口密度决定因素的重要性下降了，这既是因为农业生产力提高了——因此在农场工作的劳动力比例减少了——也是因为运输成本下降了——因此人们不需要住在食物产地附近。运输成本的降低，以及从贸易中获得收益的机会的增加，同样提高了国家内部或国家间可进行贸易的地点(如沿海、通航河流或天然港口)的价值。
我们的目标是展示这些变化如何反映在今天的人口分布上。在追求这个目标的过程中，如上所述，坚持的效果是非常重要的。我们感兴趣的是历史时期的技术如何影响当时的聚集，但我们使用的人口密度数据(如下所述)仅适用于当今世界。然而，如果我们知道一个国家的集聚是何时(粗略地)开始的，那么我们就可以利用今天的分布与历史分布的相似性来了解当时可用的技术是如何影响集聚的。
原始数据和今天的人口分布
在研究历史的作用之前，我们首先简单地考察一下先天特征对当今世界人口分布的解释力，这本身可以说是一个有趣的问题。
在测量人口分布时，我们的出发点是气象卫星在夜间观测到的灯光。具体来说，我们使用了2010年全球亮度校准夜间灯光数据集(Ziskin等人，2010年)。在之前的工作中(Henderson et al. 2012)，我们表明，在国民收入账户数据较差的国家，夜间灯光数据随时间的变化是GDP增长的有用代表。灯光数据以像素网格的形式分布，像素的分辨率为0.5弧分(经度/纬度的1/120度)。我们将其聚合成一个1/4度的方格，在赤道处每个方格大约覆盖770平方公里。在这个分辨率下，我们的样本大约是24万个网格方格(不包括完全由水组成的方格)。图1显示了整个世界的网格单元数据。
图1激怒了灯
我们用来预测光线的第一自然变量分为三组。第一种被称为“农业”的因素似乎与粮食生产明显相关。这些指标包括6个连续变量(温度、降水、生长期、农业用地适宜性、海拔和纬度)以及一套14个生物群落指标(相互排斥的区域，根据生物学家的研究，编码一个地区预期的主要自然植被)。第二组变量称为“贸易”，重点是获得水运。这些是网格单元的中心是否距离海岸、通航河流、主要湖泊或天然港口25公里以内的虚拟变量，以及到海岸距离的连续度量。最后，我们定义了一个由两个变量组成的“基础”组——坚固性和疟疾生态——在我们看来，这似乎与农业和贸易大致相同。
图2一个降低了没有固定效果的预测灯光
图2a显示了在网格方格中回归灯对三组第一自然变量的拟合值。这些变量加在一起解释了47%的光线变化，看看图，拟合值和我们所知的世界之间明显有很强的相似性。然而，从这一结果跳到“自然确实解释了如此大比例的人口密度变异性”的结论，有两个潜在的问题。首先，可见光的变化不仅仅是由人口密度决定的。另一个重要的决定因素是人均收入。正因为如此，在图1中，日本比孟加拉国明亮得多，尽管后者的人口密度更大。第二个问题是，地理特征与收入或人口密度之间的统计相关性可能并不表明地理的真正影响，而只是代表了与地理相关的某些东西的影响。例如，如果欧洲殖民者在气候适合他们定居的地方植入好的制度，而在气候不适合他们定居的地方植入坏的制度(Acemoglu等人的故事，2001年)，那么欧洲式的气候将预测更高的收入，即使它可能根本不会直接影响收入。
图2 b降低预测光与固定效果
这两个问题都是通过观察国家内部光线和自然特征的变化来解决的。从形式上讲，这相当于在我们的分析中包括国家固定的影响，在下面报告的所有工作中都是这样做的。图2b就是这样的一个例子:我们估计了自然特性的影响，只使用国内的光照变化，然后形成了整个世界的拟合值，忽略了估计的国家固定效应。如图所示，只要知道地理位置如何影响一个国家内的人口，就可以很好地预测世界各地人口密度的变化。农业和贸易变量占国内变化的三分之一多一点。
初性特征重要性的变化
我们现在转到作为人口分布决定因素的自然特征的重要性如何随时间而变化的问题上。如前所述，我们的方法的关键是比较聚集较早的国家，从而反映更早的自然特征的权重，以及那些聚集较晚的国家。不幸的是，我们没有一个准确、一致的衡量集聚发生时间的方法，因此我们使用1950年以来的数据，包括城市化以及两个代理数据:教育和人均GDP。我们的假设是，在那个时间点上，这些指标值较高的国家也更早开始了城市化进程。我们使用几种统计方法来解析数据。一种方法是分别估计“农业”和“贸易”变量在早期和后期聚集国中的系数，同时让数据确定这两组国家之间的分界线在哪里(本质上，遍历所有可能的划分点以找到最合适的划分点)。运用这种方法，例如使用1950年的城市化情况，我们发现早期和晚期人口聚集国之间的分界线是城市化率36.2%，这使189个国家中的70个(占我们方格的57.2%)属于“早期”类别。然后，表1显示了在基础变量集(包括国家固定效应)、基础加上农业变量或基础加上贸易变量上运行可见光回归得到的r平方。加入农业变量所带来的适合度改善在早期的聚集国家比在后期的聚集国家要大得多;相应地，在集聚较晚的国家，加入贸易变量所带来的拟合性改善要比在集聚较早的国家大得多。 We find a similar pattern when we use education or GDP per capita in 1950 to split the data, and we find it also when we look solely within the New World or the Old World. We also find similar results when we look at other specifications, for example linearly interacting urbanisation or its proxies with agriculture and trade variables.
表1平方
这些结果告诉我们一个乍一看似乎令人费解的故事:较晚聚集的国家通常较贫穷，平均而言比较早聚集的国家更依赖农业。然而，正是在后一组国家中，农业变量在预测人口和经济活动的位置方面做得更好。我们对这一明显困惑的解释，着眼于农业生产率上升的时机，以及贸易成本下降的时机。在集聚发展较早的国家，农业生产率的提高先于运输成本的下降。也就是说，当人们开始从农场迁移到城市的时候，食物从一个地方转移到另一个地方还是相对昂贵的。因此，城市都位于有利于粮食生产的地区附近。相比之下，在城市群发展较晚的地区，相对于运输成本的下降，农业生产率的提高使城市化得以实现，因此后者作为区位决定因素的影响相对更大。图3显示了支持这一观点的一些数据:它绘制了早期和晚期城市群的城市人口份额，以及交通成本的全球指数。这一数字清楚地表明，当后发城市群达到某个特定的城市化水平时，交通成本要远远低于早期城市群达到相同水平时的交通成本。
图3
请注意: *不包括世界大战年份
来源: Bairoch (1988);穆罕默德和威廉姆森(2004)
这一分析的一个有趣含义是，现在才开始城市化的国家，其人口分布比那些更早城市化的国家更适合现代技术。例如，尽管在欧洲，沿海地区的人口密度已经特别高，但我们的估计表明，如果欧洲发展得晚一些，沿海地区的人口密度将会更高。同样，如果非洲发展得更早一些，内陆地区如埃塞俄比亚高地和刚果盆地的相对人口密度将高于今天实际观察到的人口密度。
从我们论文的故事中得出的另一组含义涉及到国家内部的空间不平等。我们预计，早期的聚集区，其活动集中在农业适宜的土地上，人口分布继承自运输成本高的时期，在整体上应该比后期的聚集区有更高的空间平等程度，因为他们高度集中在沿海和低运输成本。为了评估这一预测，我们计算了每个国家网格单元间光的空间基尼系数。表2显示了对1950年城市化的基尼系数进行回归的结果。正如预测的那样，系数是负的。此外，控制使用地理变量预测的灯光基尼系数，以及国家大小和人口(以及人口密度)的措施，不会影响结果。
表2灯光基尼系数
结论
“地理决定命运”这句话常被认为是拿破仑说的。与此同时，美国实业家亨利·福特确实说过“历史是胡扯”。在我们的研究中，我们已经表明，当涉及到考虑人口在国家内部的分布时，有理由怀疑这两种说法。当涉及到人们居住的地方时，地理位置显然很重要。但重要的地理因素会随着时间的推移而变化。此外，地理位置有着巨大的持续性，因此过去地理位置的重要性——即历史——仍然反映在今天人口的空间分布上。
对于许多读者来说，坐在几百年前建立的城市里，喝着几千公里外生长的咖啡，这一切都不会让他们感到惊讶。然而，了解地理、技术、经济增长和历史之间的动态相互作用——我们的论文在这一项目中只是一小步——对思考当今世界面临的许多问题具有重要意义。不仅不同地理特征的影响将随着经济和技术的发展而继续变化，而且在未来几十年里，地理特征本身也将以越来越快的速度变化。与此同时，在许多发展中国家，城市化正在快速进行。今天做出的选址决定将对未来几个世纪产生影响。
参考文献
阿西莫格鲁、D、S约翰逊和J A罗宾逊(2001)，《比较发展的殖民起源:一个实证研究》，《美国经济评论》91.5 1369 - 1401。
Bairoch P (1988),城市与经济发展芝加哥:芝加哥大学出版社。
H . Bleakley和J . Lin(2012)，“Portage和路径依赖”，经济学季刊127.2: 587。
Cronon W (1992),大自然的大都市:芝加哥和大西部诺顿公司。
亨德森，J V, A Storeygard和D N Weil(2012)，《从外太空测量经济增长》，美国经济评论102 (2): 994 - 1028
亨德森J V, T Squires, A Storeygard和D Weil(2017)，“全球经济活动的空间分布:自然、历史和贸易的作用”，工作论文，布朗大学。
michael, G, F Rauch(即将出版)，《重置城市网络:117-2012》，经济日报．
Mohammed, S I. Shah和J G Williamson(2004)，“1869-1950年英国不定期航运的运费率和生产力收益”，经济史探索41.2: 172 - 203。
Ziskin, D, K Baugh, F C Hsu, T Ghosh和C Elvidge(2010)，“2006年亮度照明的方法”，第30届亚太先进网络会议论文集，页。131 - 142。
