“王绍光：从历史和比较视角看“大饥荒””

正常和非正常的死亡:

从历史和比较的角度看大饥荒[1]

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王绍光

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今天上午听发言时，我觉得几乎有一个无以言表的假设:统计和政治的首要问题是数据质量，大家在意的是数据质量好不好，数据是否虚假。 但实际上，统计与政治的关系存在于采用数据的各个阶段，首先是数据本身、数据的真伪、好坏。 二是数据的说明性分解。 我接下来要说的是说明性的分解。 即使数据都是真实的，政治也可以影响数据的说明性分解。 三是利用数据分析因果关系，其中的政治影响会更大。 做过因果关系分析的人都知道，如果最初得出的统计结果不符合自己的期望，就用别的方法尝试，直到满意为止。 前几天，有个身体来我系参加工作面试。 他分解那个因子太漂亮完美了，其中隐藏着问题。 也许是重复调试，达到了这个完美的结果。 不仅是因果分解，还有预测性分解，如果利用现有的统计数据进行未来的预测，其中的问题也非常多。 事实上，统计与政治的关系不仅存在于某个阶段，还存在于与数字相关的各个阶段。

以上是题外话，今天我讲的主题是“正常和非正常的死亡是从历史和比较的角度来看大饥荒”。

今天不讨论数据质量，也不推算死亡人数。 因为我没有这个能力。 更不用说做推测的人有很多。 我想讨论的是如何从历史和比较的角度看待中国的大饥荒。

我采用中国和国际组织的数据，假定它们是可靠的。 当然，我不认为这些数据都是可靠的，这里只是不涉及数据的质量问题。 一些被广泛采用的数据其实问题很大。 孙经先老师将讨论这个问题。

你可能知道一本新书，是香港大学冯克写的《毛泽东的大饥荒》，有中文版和英文版。 两个版本的封面上都贴着饥民的照片，既悲惨又悲伤。

这封面可以误认为这些照片真实地反映了大跃进以后中国的状况。 但这两个封面实际上反映了作者在证据录用方面非常不负责的态度。 其实，这两张照片和所谓的大饥荒没有关系。 他们不是在大跃进之后，而是在1946年5月拍摄的。 画面上是湖南醴陵的饥民。 熟悉中国饥荒历史的人都知道，1946年中国虽然没有什么价值，但还是出现了这么多饥民。 将解放前的饥民作为解放后所谓大饥荒的证据，一方面误导网民，另一方面也可以看作含蓄了解放前后的比较。

我觉得冯克的书里说的是对的。 他说，人口学家是&lsquo； 自然与&lsquo； 之所以不是自然死亡，是为了估算大概有多少人应该不死，却因为饥荒而丧命。 他继续说，&lsquo； 额外的死亡必须设定平均死亡率。 那么什么是相对合理的平均死亡率呢？

这是个相当好的问题，但对此的回答可能并不简单。 凡是谈论统计和政治关系的书都会提到采用平均值的问题。 有一本爱好为“如何用统计来说谎”( how to lie with statistics )的书。 大家都是马克·； 吐温有一句有名的话。 世界上有三个谎言。 一个是谎言，另一个是可耻的谎言，第三个是统计。 这本书是揭露有人用统计来撒谎。 这本书的第二章专门论述平均值的问题，标题是经过仔细选择的平均值。 据作者介绍，由于平均值的含义非常广泛，它经常被用作影响大众看法的小把戏。 作者还说，由于过多地简单说明了平均值高、复杂的现象，因此往往比浪费更糟。

这是2007年出版的书，标题是《狐借虎威》( the tiger that isnt )。 这个书名的意思是，玩弄数字似乎很困难，其实不过是借数字骗人。 这本书的第五章也在谈论平均值。 标题是平均值。 是一道白色的彩虹。 这是什么意思？ 彩虹原本是由七种颜色组成的。 红、橙、黄、绿、靛、蓝、紫、多彩。 但是，如果从平均值中计算出彩虹，所有颜色平均后会变白、变暗。 也就是说，如果使用平均值分解彩虹，彩虹就不再是彩虹了，也就没有意义了。 据作者介绍，摆弄平均值有两种方法。 一是抹去生活中的一切起伏，将它夷为平地。 二是以平均值为典型、正常、合理。 冯克说他会找到合理的平均值。 这本书的作者警告说，不要使平均值合理、正常。

另一本书很有价值。 那个已经有中译本了。 以“统计数据的真实”为题，其第五章的标题是被引人注目的操作平均值。 作者指出，之所以模糊了平均值一般事实上存在的巨大差异，是因为完全掩盖了平均值的离散度&hellip； &hellip； 这里可能有两种不同的情况。 一种情况是所有这些数值都非常密切地集中在均值周围；另一种情况是它们分散在各处而不是集中在均值周围。 但是，只根据平均值的指标，看不出这两种情况的差异。

由于平均值具有简化、复杂的现实功能，因此经常被政治家引用或出现在学术讨论中。 因此，由平均值引起的争论很常见。 某派对主持人请嘉宾比尔·； 盖茨后来发表了好消息。 由于盖茨的到来，所有参加者的平均收入瞬间翻了几倍。 但是，这个好消息有什么本质意义吗？

回到冯克的问题，为了计算大饥荒造成的超额死亡人数，首先需要合理的平均死亡率。 那么，如何得出这个合理的平均死亡率呢？ 一定有两种方法。

第一种形式是进行历史比较，根据饥饿前各年的死亡率计算平均死亡率。 这样做需要明确包括饥饿前几年吗？ 有些人直接用1957年的死亡率来计算合理的平均值，有些人则平均1957年、1962年、1963年的数据。 这里重要的是，在那些年份进行平均本身就是政治选择。 因为选择那些年份进行平均与分子和分母有关。

第二种方法是进行跨国比较，根据参照国的死亡率计算平均死亡率。 如果那样做的话，关键是要把那些国家包括在内吗？ 只有那些国家才能和国家进行比较吗？

平均粗死亡率的若干变化:芬兰

数据源 :巴西机械有限公司，国际机械研究所(基本存储:分组机械)； 苹果)

计算平均死亡率听起来很简单，但实际上未必如此。 从芬兰1751年到现在的死亡率变化图表来看，芬兰1866年到1868年饥荒时期死亡率高达千分之八十，这个死亡率非常高，中国的灾害死亡率通常不高，只有千分之四五十左右，但 计算芬兰这次饥荒前的平均死亡率比较容易，因为灾害前各年的平均死亡率呈上下波动状，没有明显的趋势。

平均粗死亡率的若干变化:德国

数据源 :巴西机械有限公司，国际机械研究所(基本存储:分组机械)； 苹果)

但是，如果改变德国的国家，情况就会发生变化。 德国在1916年至1918年也发生了饥荒，很多人死亡，死亡率上升了二分之一。 但是，德国在1877年以后，死亡率长期持续大幅下降。 1916年至18年间千分之二十五的死亡率比前一年高很多，但低于减少趋势出现前的正常死亡率。 由此可见，计算德国以前的平均死亡率并不容易，而是取决于选择几年平均。

平均粗死亡率的若干变化:希腊

数据源 :巴西机械有限公司，国际机械研究所(基本存储:分组机械)； 苹果)

让我们来看看希腊的例子。 希腊从1941年到44年经历了饥荒，死亡率超过了二分之一。 但是，饥饿前几年希腊的死亡率只是短期下降。 在这种情况下，该如何计算平均死亡率呢？

平均粗死亡率的若干变化:美国

数据源 :巴西机械有限公司，国际机械研究所(基本存储:分组机械)； 苹果)

1918年发生大流感时，美国黑人死亡率为千分之二十五，白人死亡率为千分之十八。 但是，什么是正常的平均死亡率呢？ 按黑人以往各年的死亡率计算正常吗？ 还是参考白人同期的死亡率正常？ 还是按白人至今为止各年的死亡率计算正常？ 要说怎么用后面两个指标，黑人超额死亡简直太高了。 事实上，美国黑人和白人死亡率的差异一直持续到60年代末。 在60年代民权运动之前，黑人在美国得到大规模超额死亡，也就是异常死亡过多的结论是完全有理由的。

平均粗死亡率的若干变化:南非

数据源 :巴西机械有限公司，国际机械研究所(基本存储:分组机械)； 苹果)

同样的情况也见于南非，1935年以后，南非白人死亡率基本维持在1000分之10左右，而黑人死亡率最初达到1000分之25，之后逐渐下降，但依然大于白人，差距从20世纪35年代到20世纪35年代比较大。 如果白人死亡率正常，黑人长时间大规模非正常死亡。

这些各国的例子表明，不容易计算合理的平均死亡率。

平均粗死亡率的若干变化:中国

数据来源 :国家统计局，《中国统计年鉴》，历年

根据中国官方统计数据，解放后死亡率大幅下降，从1949年的千分之20暴跌到1957年的千分之11，但1960年急剧上升到千分之25。 饥荒之后不久，死亡率下降到千分之十以下。 短期内，变化剧烈，应该如何计算正常的平均死亡率呢？ 这不是一个简单的问题。

以上是计算正常平均值的想法。 从历史比较的角度看，必须和过去比较，例如和大跃进前比较，这是大部分研究者的做法。 但是，也可以和解放前进行比较。 因为事实上，冯克无心而无意识地含蓄着1946年的情况和大饥荒的情况。 从跨国比较的角度来看，必须和其他国家进行比较。 和那些国家相比？ 也许印度最能比较的国家也可以和其他最不发达国家比较。 因为中国1960年前后的快速发展水平是最不发达国家，比印度差一些。

如果要与大跃进以前进行比较，那就是阿马迪亚·； 森林在“饥饿与公共行为”中的警告:但是，必须记住，中国的死亡率是基于饥饿前死亡率的&lsquo，因此比饥饿前死亡率大幅下降； 额外的死亡估计是与比世界上大多数穷国都低的饥饿前死亡率进行比较得出的。 这句话不是在正文里，而是在脚注里。 研究大饥荒的人喜欢引用阿玛兰塔·森林，但似乎很少有人观察这句话，这句话警告我们，计算附加死亡率所需的合理平均死亡率并不明确。

中国的粗死亡率是1949年为20&permil； 1957年为11&permil； 只花了八年。 那么，通常粗死亡率为20&permil； 降至11&permil； 需要几年？ 请看下面的图表。

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死亡率 /S2/] 20 & permil；

死亡率 /S2/] 11 & permil；

其中是/ S2// S2/20和permil； 如果/ S2// S2 /，则为/ S2// S2/11 & permil； 多少年

/ S2// S2 /

死亡率 /S2/] 20 & permil；

死亡率 /S2/] 11 & permil；

其中是/ S2// S2/20和permil； 如果/ S2// S2 /，则为/ S2// S2/11 & permil； 多少年

毛里求斯

1947

1959

12

菲律宾

1912

1953

41

新加坡

1939

1952

13

印度

1946

1987

41

斯里兰卡

1940

1953

13

意大利

1906

1948

42

埃及

1963

1978

15

塞浦路斯

1901

1944

43

墨西哥

1944

1961

17

萨尔瓦多

1920

1963

43

马来西亚

1940

1959

19

乌拉圭

1882

1926

44

俄罗斯

1926

1946

20

德国

1901

1948

47

台湾/ S2 /

1932

1952

20

哥伦比亚

1915

1962

47

巴巴多斯

1936

1956

20

澳大利亚

1854

1905

51

圭亚那

1935

1958

23

委内瑞拉

1894

1952

58

智利

1941

1964

23

日本

1887

1950

63

罗马尼亚

1930

1955

25

法国

1901

1964

63

危地马拉

1953

1978

25

瑞士

1883

1948

65

西班牙

1922

1948

26

葡萄牙

1892

1962

70

牙买加

1928

1955

27

保加利亚

1881

1953

72

南非有色

1950

1977

27

奥地利

1912

1989

77

阿尔巴尼亚

1929

1958

29

芬兰

1870

1950

80

阿根廷

1910

1940

30

希腊

1860

1946

86

波兰

1921

1953

32

比利时

1887

1987

100

哥斯达黎加

1922

1954

32

爱尔兰

1864

1975

111

匈牙利

1923

1955

32

挪威

1815

1930

115

捷克

1919

1952

33

瑞典

1824

1942

118

波多黎各

1913

1949

36

英格兰

1876

1995

119

南斯拉夫

1921

1957

36

丹麦

1816

1937

121

美国黑人

1912

1953

41

苏格兰

1855

1999

144

数据源 :巴西机械有限公司，国际机械研究所(基本存储:分组机械)； 苹果)

从该表可以看出，在发达国家，粗死亡率为20&permil； 降至11&permil； 需要很长时间，最少40年，最长144年。 这发生在19世纪和20世纪初。 当时，世界的医疗卫生水平太低了。 越往后，所需的时间越短。 毛里求斯的粗死亡率为20&permil； 降至11&permil； 最短只花了12年。 然而，并非所有发达国家都是如此。 例如，印度花了41年，菲律宾也花了41年。 中国正常还是正常？ 所以，很难说出什么是普通平均。

事实上，最早研究大饥荒解体问题的美国学者judithbanister也观察到了这一点，称在降低死亡率方面，中国是超级成功者。 留美人口学家王丰最近也在文案中表示，在20世纪后半期全球人口转型过程中，中国是超常的成功者。 1949年以后，中国在死亡率降低方面一直超常，我们应该把什么定为正常的平均死亡率呢？

如前所述，中国1960年的死亡率为25&permil； 那是官方的数据。 有人可能会说官方数据不可靠。 大量的非正式数据当然更不可靠。 要讲非正式数据，必须看学术界公认的数据，如朱蒂丝&bull等；班尼斯特( judithbanister )、安斯利&bull； 呼叫( ansley coale )，杰拉德和&bull； 卡洛( gerard calot )、巴祖尔&bull； 阿什顿( basilashton )，蒋正华推算。 这些学者都认定1960年的死亡率最高，但死亡率到底有多高的估算不同，基本上是30&permil； 到45&permil为止； 之间。

与大跃进前后的比较:推算比较

假设大饥荒最严重时的死亡率为25&permil，直至45&permil； 与解放前相比，能得出什么结论？ 关于解放前的死亡率有很多研究，下表列举了学术界公认的估算。

解放前死亡率的估算[2]

从表中可以看出，学术界对民国期间正常死亡率的估算截至25&permil的45&permil； 之间。 当时的研究还列举了印度和其他国家同期的死亡率数据。 发现民国时期的死亡率不仅比印度高，也比其他所有有数据的国家高，是世界上死亡率最高的国家。 另外，这里引用的估算，排除了包括抗日战争和解放战争在内的战争的影响，是民国的正常状况，特别是所谓的黄金十年的估算。 也就是说，大跃进以后最糟糕的情况相当于解放前的正常情况。 如果没有解放后的迅速进步，1960年的死亡率可能会被视为正常。

与印度的比较:联合国数据

数据源: 联合航空运输协会，世界出口运输协会

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与印度的比较:世界银行数据

数据源 :世界银行，数据银行/指示器/ SP.dyn.cdrt.in

要比较跨国，首先要与印度进行比较。 因为到1960年，印度的人均gdp比中国还高。 我有两组数据。 一组是联合国的数据，另一组是世界银行的数据。 两组数据显示，除1960年外，前后在中国的死亡率均为印度(约低10&permil； 左右)。 如前所述，研究中国大饥荒的人喜欢引用阿玛蒂亚·森的话，但这些都有意无意地忽略了他的其他几句话。 中国饥饿造成的死亡人数很多，但我们必须看到，印度正常时期频繁剥夺造成的额外死亡人数使前者相形见绌。 中国7&permil； 死亡率，印度为12&permil； 。 如果将这一差异应用于印度1986年的7亿8100万人，则可以估计印度每年的390万人过剩死亡人数。 这表明，由于更高的经常死亡率，印度8年左右的死亡人数比中国1958年至1961年大饥荒中的死亡人数要多。 印度似乎每八年努力往自己的碗柜里塞比中国在不光彩的年份放的骨头还要多。 在这里，森和合作者承认采用学术界最高的死亡估计( 2950万)，如果采用较低的死亡估计，印度的新增死亡人数超过中国1958-61年饥饿新增死亡人数所需的时间将更短，而不是8年。 另外，森林与合作者假设死亡率上印刷的差异为5&permil，但在六、七十年代，两者的差异实际上为7&permil； -10&permil； 。 因为，与中国相比，除1958年至62年之间外，印度每三年、每五年的新增死亡人数都比森林和合作者预想的中国大饥荒要高得多。

人均 GDP 1960年年

数据源 :世界银行，数据银行/指示器/

也可以将中国1960年的情况与其他最不发达国家进行比较。 以1990年国际不变价格的美元计算，1960年，中国人均gdp在世界各国中倒数第20位，印度倒数第31位，换言之，印度1960年人均gdp高于中国。 所以，当时的中国与最不发达国家相比是有道理的，中国属于当时最不发达国家。

数据源 :世界银行，数据银行/指示器/

上图横轴为当年人均gdp，纵轴为粗死亡率，各代表一个国家，其中中国用红色三角形表示。 表中采用中国官方数据25&permil，在其他收入水平与中国相似的最不发达国家，死亡率为18&permil； -35&permil； 左右摇晃。 用1962年的数据画同样的图，中国的红三角降到了10&permil左右，可以和当时的发达国家比较了。 即，官方数据25&permil； 计算一下，中国最坏的一年情况相当于最不发达国家的平均粗死亡率。

数据源 :世界银行，数据银行/指示器/

总结一下以上的注意事项。

相对于1958-61 年的死亡率的参照

注意

与大跃进前相比

死亡率急剧上升，但以前下降很快

与解放前相比

相当于解放前的正常情况

与印度相比

最坏的情况是比印度的通常要贵一些

与其他最不发达国家相比

相当于这种国家的正常情况

最后，顺便问一个问题。 与大跃进前后相比，困难时期什么样的人最容易长寿？

大量研究表明，婴儿和儿童期营养不良可能导致后期死亡率高。 例如，芬兰1866年至69年的大饥荒研究表明，在这一时期出生的人，17岁之前死亡率比其他人更容易高。 另一项研究聚焦于意大利婴儿期和儿童期遭受苦难的人们，发现45岁之前的死亡率比其他人高。 也有人研究中国大跃进后困难时期出生的人们，发现11岁到12岁的死亡率很高。

我的推测是，三四十年代出生的人营养不良，可能是1958-1961年死亡率高的原因之一。 凭什么说三四十年代出生的人营养不良？ 有实际的证据。 这就是不前期出生的人们的平均身高。

许多历史和比较研究表明，在国内，假设基因相同，各年龄组的平均身高与其胎儿期和婴儿期的健康和营养状况相关。 一位澳大利亚学者研究了1935年至1975年出生的中国男女的身高。 根据他的数据，1935-49年出生的男性平均身高在1.67-1.68米之间上下波动的1935年以前出生的人没有数据，但是胎儿期和婴儿期的营养状态也不是很好吧。 1949年以后，男性的平均身高持续上升，到1957年接近1.7米。 虽然女性的平均身高比男性低，但是变化的趋势也一样。 换言之，解放前出生的哪一个人在胎儿期和婴儿期的营养状况不好？ 大跃进后困难时期出生的人的平均身高也在下降，被证明营养状态影响着身高。 但是，即使下降，这个群体的平均身高也比40年代末出生的人高1.5厘米。

数据来源[/s2/] :李若建，对困难时期人口死亡率的初步分析《人口研究》，第25卷第5期( 2001年9月)，第47页

解放前出生的人营养不良，50年代末和60年代初的年龄必须在15岁以上。 在此，我引用李若健先生困难时期人口死亡率初步分解一文提供的数据，请李老师指出我的解读是否正确。 列举了贵州省1958年和1960年死亡人口的年龄分布。 一般来说，婴儿和孩子容易死亡。 但是，关于1958年，1960年发现，10岁以下各年龄组，即解放后出生的人的死亡人数占总死亡人数的比例没有上升，而是下降了。 反而，10岁以上的各年龄组，即解放前出生的人的死亡人口所占的总死亡比重在上升。 这似乎意味着，由于胎儿期和婴儿期营养相对较差，解放前出生的人在1958年至60年的困难时期容易死亡。 与其他各省相比，贵州1958年至1962年粗死亡率居全国第二位，仅次于四川。 贵州的数据基本上支撑着我前面的假设。 其他省份有数据引用的假设吗？ 这需要进一步的研究。

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[1]在“开放时代”年度论坛上的发言。

[2]陈长胱，《中国人口学》(上海:商务印书馆，1918年(，第72-73页言心哲，《农村社会学概论》《上海:中华书局，1934年》，第95-96页frank w. notestein，)。 themilbankmemorialfundquarterly，第16卷，第1号(地理w .巴克利，ansley j. coale，Michaela.stotoandt.Jamestrusseses ) areassessmentofthedemographyoftraditional饭田茂三郎，《支那人口问题研究》《东京:橘书店，昭和9年1934年》，第108-109页； ta chen，births，deaths，andmarriages，美国社会日报，第52卷，供应商，第25-42页； 启明，《中国农村社会经济学》《上海:商务印书馆，1945年》，第101-106页实业部中国经济年鉴编纂委员会编，《中国经济年鉴:民国二十五年第三编》(上海:商务印书馆，1936年(，第33页)； 内务省编纂，《战时内务行政应用统计特辑第五种:卫生统计》，( 1938年9月)，第114-118页； 美、蒋正华、民国人口统计调查与资料研究与评价《人口研究》第20卷、第3期( 1996年5月)，第49页； 联合国，Future POPULATIONESTIMATESB YSEX andage，REV:The POPULATIONOFasiandthe Fareast，1950-1980， 美国全国广播公司( New York:United nations，Dept.Ofeconomicand Socialaffairs，1959 )，pp. 81-86； 侯杨方，《中国人口史》，第六卷1910-1953年(上海:复旦大学出版社，2001年)，第384-390页。

本文：《“王绍光：从历史和比较视角看“大饥荒””》