京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据让人看到更真实的历史
大数据研究不仅能预测人未来的行为,也能让我们更清晰地看清过往的历史。斯坦福大学Clark教授说,“历史只有工业革命前后之分,其他的历史细节虽然很有意思,但不关键。”为什么呢?一方面,世界人均GDP在公元1800年前的两三千年里基本没有变化,工业革命之后才逐渐上升;另一方面,工业革命之后人类生活方式、社会结构、政治形态以及文化内涵都有了本质性变革。
公元元年时世界人均GDP大约为445 美元 (按1990年美元算),到1820年上升到667美元,1800多年里只 增长 了50%。同期,西欧国家稍微好一些,但也只是从公元元年的450美元增长到1820年时的1204美元,英国作为工业革命的发源国也大致如此。而从1820年到2001年的180年里,世界人均GDP从原来的667美元增长到6049美元。由此可见,工业革命带来的收入增长的确是翻天覆地的。
工业革命之前的人类既然没有实现财富增长,那么他们都在忙些什么呢?那个时期,不管是东方还是西方,有很多改朝换代,但Clark教授认为,“用不着被那些表面的东西所误导”,在工业革命之前,人类社会一直没有走出“马尔萨斯模式”,即在生产率不变的情况下,自然灾害或战争导致人口死亡,使接下来的人均收入增加,为生育率上升、人口增长提供条件,可是人口增长后,人均土地和人均收入会减少,使生存挑战越来越大,又导致战争的发生并使接下来的人口又减少,在这个周期中循环。
Clark教授通过对英国人遗嘱研究发现,在工业革命之前,英国人的生育率跟财富水平高度正相关:越有钱的夫妻,小孩数量越众。在16世纪期间,最富的三分之一英国人死时平均还有4至6个小孩健在,中等财富的英国人离世时平均有3.5到4.5个小孩健在,而最穷的三分之一英国人离世时只有不到3个小孩活着。到18世纪末,基本情况仍然是越富有的家庭小孩数越多,只是每家的小孩数量都降到4个以下,并且各财富阶层间的小孩数量差距明显缩小。
工业革命到来之后,小孩数量就基本跟财富水平没有关系了。而从1880年到1980年的100年间,情况正好反过来:越穷的英国人,小孩数量反而越多,完全改变了工业革命之前“适者生存”、“有钱者生存”的规律。穷者还是追求小孩数量,而富者更注重小孩的质量和自己的生活品质。Clark教授发现工业革命之后,虽然穷人的小孩数更多,但富人的平均寿命更长,这可能是后者更侧重生活质量的结果。
Clark教授的研究结果对中国的历史研究也很有启发。公元元年时中国的人均GDP为450美元(跟西欧一样),到洋务运动的起点时也仅为530美元。在人们的基本生活水平几千年没有变化的情况下,那些制度与文化体系是经历了几千年的检验,还是只经历了几年、一两个朝代的考验,并不存在本质性差别。从这个意义上讲,在收入与生活方式处于静态不变的状况下,那些朝代到底叫“汉朝”、“隋朝”、“唐朝”、“宋朝”,还是“元朝”、“明朝”或“清朝”,这些细节意义不是那么大,至少没有原来我们强调的那么大。
鸦片战争敲开了国门,洋务运动把工业革命请进中国,由此真正把引发社会变革的工业技术和相配思维方式带入中国,让中国有机会走出困扰社会几千年的马尔萨斯式陷阱,结束过去重复的静态朝代更替周期。
玉米和红薯曾这样影响中国
瑞典斯德哥尔摩大学贾瑞雪教授研究中国历年农民暴动起义跟自然灾害的关系。她的量化历史研究发现:在16世纪玉米、红薯进中国前,干旱年里平均每12个州府地区就有一个发生农民起义或暴动,而玉米、红薯于16世纪引进中国后,即使在干旱年,每40个州府才有一个发生农民起义。主要原因在于这些“新世界”粮食作物对水稻有很强的补充作用。从这个意义上说,虽然红薯、玉米不像大米那么受欢迎,但是在干旱年份,如果是在暴动起义和红薯、玉米之间做选择,农民更愿意选择后者。
哥伦布发现美洲后,西班牙人先是从现在的墨西哥把玉米、红薯和土豆带回欧洲。按照学者估算,仅土豆一项就使欧洲人口在1700-1900年两百年间增长25%,使欧洲城市化率从27%到35%,并帮助催化了工业革命的发生。
这些作物随后传入中国。香港科技大学龚启圣教授和他的合作者要研究的问题主要有三个:第一,到底是因为引进了这三项农作物使中国人口从1500年的1.3亿上升到1900年的4亿,还是因为中国人口已经增长太多,到16、17世纪不得不寻找新的粮食作物?第二,如果是这些新作物激发了中国人口增长,其具体贡献有多大?第三,这些新作物是否也催化了中国的人均收入增长?
他们找到了23个省1330个县的县志,从1550年左右开始研究各县志哪年首次提到玉米,依此勾画出玉米在中国的扩散途径和持续时间。他们发现,玉米最早是经三条路径进入中国:第一条路径是丝绸之路,玉米经中亚于1560年左右进入甘肃,第二条是经印度于1563年进入云南,第三条途径是经菲律宾于1572年进入福建。
接下来,龚教授把引进了玉米的县和还没引进玉米的邻县,形成两个样本,比较这两组县每隔十年的人口密度差别。在考虑到自然灾害、战争死亡等因素之后,他们的数据分析发现:按照1776年、1820年、1851年、1890年、1910年几个时间点看,在每个时期,已经引进玉米的县人口密度明显高于没有引进玉米的县,而且一个县已经种植玉米的年份越长,其人口密度高出的就越多。种玉米的时间每多十年,其人口密度就多增5%-6%。
经过各种严格计量方法的验证,他们得出的结论为:是玉米带动了中国的人口增长,而不是人口增长压力迫使中国引进玉米、红薯。而且从1776年到1910年间,中国14.12%的人口增长是由玉米所致。而从16世纪初到20世纪初,中国粮食增量的55%是由于这三项新作物。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22