陈志武查阅了上万年财富与消费差距关系得出这样的结论 看完不要绝望

陈志武查阅了上万年财富与消费差距关系得出这样的结论

看完不要绝望

本文原标题《量化历史研究与知识革命

作者：陈志武

香港大学经济管理学院与亚洲环球研究所作者特别感谢林展、何石军、朱悦和张晓鸣的建议与指正

摘要：

量化方法在1950、60年代就进入历史研究。但由于缺乏计算机和数据库工具，这种应用一直有限。过去四十年里，电脑能力、数据库化、互联网化都突飞猛进，这些变迁带来最近十几年在历史与社会科学领域的知识革命，许多原来无法做的长历史研究今天可以做。量化历史研究不只是用数据说话，也不只是统计检验以前历史学家提出的假说，而是也带来新认知。关于人类不平等的历史研究就是一例。最近十几年里，考古学家、历史学家、经济学家和政治学家关于人类不平等的量化历史研究很多，从中看到，人类从原始社会到半农业、农业、工业、再到现代社会，财富差距一直在上升，尤其是每次技术变革和社会组织方式创新都带来财富不平

等的扩大，但是，由身高方差系数所反映的人类消费差距并没有伴随着财富差距的扩大而拉大，消费差距在过去两千多年的历史中并没显著上升。这些研究告诉我们，只要消费差

距没有显著恶化，财富差距、收入差距并不可怕。

关键词：知识革命量化历史财富差距消费差距

引言

“大数据”是近年的热门话题，但有一类“大数据”被忽视，那就是数据库化与互联网化带来的“历史大数据”。在1970年代，特别是80年代初期个人电脑出现后，计算机容量和普及度开始突飞猛进，使基于海量历史资料的研究变得可行；但从70年代到80年代，这些潜力对历史研究的影响有限，因为历史档案的电子化与数据库化要到90年代才开始。2000年后，不同类别的历史数据库陆续出现，并逐步形成规模，而那时热起来的互联网，又把零散的历史资料库方便地连在一起，开启“历史大数据”时代。以至于到今天，无论是历史学、经济学，还是政治学、社会学界，都出现了基于各国历史的量化研究，所研究的历史长度、广度与深度都发生了质的跳跃，快速拓展我们对人类过去与今天的认知。遗憾的是，在近年出现的这场知识革命是发生在中国之外，国内历史和社会科学界基本没能参与其中。而如果我们的历史研究还不接受量化方法，可能在未来几十年继续错过“历史大数据”带来的知识革命。

那么，什么是量化历史研究呢？起初，历史研究中的“量化方法”很简单，差不多就是“用数据说话”，加上图表和一些普通的统计指标，比如均值、方差和相关系数。由于经济

研究比任何其它学科更依赖数据，所以，经济史最早引进量化方法。美国经济史学会于1940年成立，标志着经济史开始从其它学科独立出来。但那时候，由于大多数经济史学家出身于历史学，他们对经济学和数理统计很陌生，加上经济学本身也还不太成熟，经济史著作自然偏重史料考证与叙述，靠直觉猜想历史事件之间的因果关系，停留于定性分析，不在意收集大样本数据对因果关系假说做统计检验。

在年青的经济史领域里，1957年9月是一个重要转折点，因为“新经济史革命”从此启动了。当时美国经济史学会和美国国民经济研究局（NBER）联合组织了一个研讨会，主题是“如何把经济理论与经济史结合”，或者说，如何让经济史研究走出困局？会上，哈佛大学两位经济学教授——迈耶（John R.Meyer）和康拉德（Harold Co天量化历史研究又热了，会不会重复之前的“先热、后冷”经历呢？

答案是不会。原因在于，到70年代，计算机的速度、容量和数据库能力都没有到位。没有便宜且容量大的计算机系统，就不能处理量化研究所要求的繁琐计算，也不会有大规模数据库。量化方法再好也受制于“巧妇难为无米之炊”。但是，80年代之后的电脑革命、尤其互联网革命完全改变了这种局面。根据Nordhaus (2017)的估算，计算机每秒能完成的计算指令数，从1851年到1940年的90年里加快大约一百倍，从1941年到1970年加快一百万倍，而从1971年到

2006年的这段时间，计算速度再加快一千万倍。也就是说，相对1850年，2006年的人造计算机速度翻了一千万亿多倍，并且，计算机成本和普及程度更是经历了翻天覆地的变化。从这些变化中看到，1990年以前，并没有很多大学和档案机构把历史资料数据库化，量化历史研究难以大范围进行，就不足为奇。但是，1990年左右开始，世界范围内，特别是一些欧美大学与历史档案机构，陆续将历史档案电子化，同时把能够量化的历史指标建立数据库。就这样，到十几年前，互联网上能免费或者低成本访问的历史资料库已经具备相

当的数量规模。这就为量化方法在历史研究中的广泛应用奠定基础，也客观上造成量化历史成果在过去十几年出现爆发式增长。

今天，量化历史数据库很多，其中，社会学家引用广泛的五个数据库分别是美国整合公共微观数据库（Integrated Public Microdata Series）、加拿大巴尔扎克人口数据库（BALSA Population Database）、荷兰历史人口样本数据库（Historical Sample of the Netherlands）、瑞典斯堪的纳维亚经济人口数据库（Scandinavian Economic Demographic Database）和美国犹他人口数据库（Utah Population Database）。这些历史数据库公开后，大大推动了社会史、人口史的量化研究。在

2006-2010年间的五年里，就有2360多篇发表于不同国际期刊的论文使用了这些数据库。由此可见历史数据库对历史研

究的推动作用。数据库越来越多，机器计算能力越来越强，历史研究者很难继续回避量化方法。一．收入差距的历史演变

我们不妨以人类不平等的历史研究为例，回顾量化方法在近年所作的贡献。人际财富差距、地位差距、权利差距等，一直是学者和社会人士关注的话题。早在春秋战国时期，孔子在《论语·季民》中就说：“闻有国有家者，不患寡而患不均，不患贫而患不安。盖均无贫，和无寡，安无倾。”意思是，治国者不必担心财富不多，而只需关注财富分配不均; 不必担心人少，而只需防患社会不安; 一旦财富分配均平，便无所谓贫穷;一旦人民和睦相处，便不要在乎人少; 只要社会安宁，亡国的风险就不存在。在西方，类似论述也不少。17世纪初莎士比亚戏剧《李尔王》中，一段台词讲，“从享用过度的人手里夺下一点来分给穷人，让每一个人都得到他所应得的一份吧。”“啊，我一向太没有想到这种事情！安享荣华富贵的人们啊，袒露着身体到外面来体味一下穷人所忍受的痛苦吧，分一些你们享用不了的福泽给他们，让上天知道你们不是全无心肝的人！”

财富与贫困的共存是自古以来东西方哲人都关注的话题。既然如此，从孔子时期至今，财富差距到底经历了多大变化，是拉近还是扩大了？2017年12月《Nature》杂志发表了一份由Kohler等18位教授完成的大规模考古研究，“Greater

post-Neolithic wealth disparities in Eurasia than in North America and Mesoamerica”，看从原始社会逐步进化到半农业、再到全农业以及其它类别社会的过程中，财富差距是如何变迁的。之所以有18位作者，是因为他们的数据来自世界各大洲的63个考古遗址，这种研究是单个或几个作者无法完成，所涉及的数据库整合也只有到最近十几年才能够做到。他们用每户人家房屋大小的基尼系数度量一个社会的财富差距，因为相对于收入以及其它财富指标，房屋大小是考古学家可以看到、也方便客观度量的指标，也可以被理解为家庭方方面面财富的总体代理指数。

他们取样的考古遗址样本中，亚洲、欧洲与非洲大陆的遗址是来自1.1万年到2千年之前的各类社会，而美洲大陆的取样则反映3千年到300年以前的社会。由于以前关于人类不平等的量化指标基本以收入为基础，所以，以往对不平等程度的估算多以近代为主，比如皮凯蒂《21世纪资本论》研究的是18世纪工业革命以来的收入差距、财富差距变迁的情况11。而这18位学者由于是基于房屋面积估算财富分配结构，他们所研究的时间跨度以1.1万年以前为起点。

图1给出了他们的估算。狩猎采集原始社会的房屋面积基尼系数为0.17（基于原始社会遗址估算的中位数），到半农业社会为0.27，到农耕社会则上升为0.35。这充分说明，人类生产与生存技术的每次飞跃，都带来财富差距的显著扩大。

尤其是，这些作者也注意到，在今天，美国类似的财富基尼指数为0.80、中国的为0.73，等等。因此，人类进步似乎毫无含糊地带来财富差距的上升。从图1B中也看到，随着一个社会的人口增长、组织形态复杂度的提升，财富基尼指数也显著上升，尤其是形成了“国家”的社会里，财富差距最大！也就是说，如果我们把人类社会的组织方式的变化也看成创新，那么，不管是技术创新还是组织方式创新，在历史上都造成财富差距的加大。

道理在于，在原始狩猎采集社会里，天生体力而不是其它人力资本决定收入高低，智力与情商资本对劳动结果没太大影响。在那个基础上，虽然每项新技术使生产力提升、带来高收入潜力，但同时，每种新技术又对人力资本提出新的要求，比如，机器是可以提高每小时的产出，但并非每个人都能最大化发挥机器的潜力。由于每个人的自然天赋在体力、智力和情商之间的配置不同，每次技术革新实际上把不同人的收入能力都进一步拉开，特殊人力资本多的人会看到自己的财富机会增加，而普通人也许也能分享到新技术的好处，但程度可能偏低。到今天，互联网的确完全改变个人致富的维度和高度，但是，很多人可能连互联网都不会用，互联网把体力的重要性降到新低，同时把其它人力资本的价值抬到新高；所以，因为互联网，不同人的致富前景差距是史无前例地高。

同样地，在原始社会时期，没有国家，也没有其它复杂的人类组织，连部落都不大，只有人数极少的一个个小社会，因此，财富收入和社会地位的人际差别小。随着每个“小社会”往大社会演变，组织方式就必须创新，否则，社会就难以治理。然而，每次组织方式创新出现后，社会结构的等级层数就会增加，或者组织形态更复杂，但并非每个人都能轻松自如地适应复杂后的社会；能者成为“人上人”，而缺乏情商与组织天赋的人就继续留在社会结构的底层。不同人对资源控制的程度差距加大后，财富分配也会拉开。因此，在人类发展历程中，每次社会组织形态的“进步”都伴随社会地位差距的扩大、财富更集中于少数人；发展到现代国家，组织形态复杂程度达到顶峰，而政府权力支配的资源也创新高，于是，财富差距也大于历史上的任何时期。

不过，社会组织复杂化又跟技术变革、自然条件高度相关，到最后，自然环境与技术变革是驱动财富差距变迁的原动力。普林斯顿大学政治学教授Carles Boix在2015年出版的著作中，通过多种维度的量化分析研究什么因素决定了社会的复杂度。他用到的数据库很多，其中一个比较大的是Ethnographic Atlas，“人类志数据库”，该数据库对过去几十年的文明变迁史研究做出了很大贡献。在上世纪40年代，耶鲁大学人类学教授George Murdock开始收集186个社会的方方面面指标，包括家庭、人际关系、价值观、迷信、宗教

等文化与社会变量。经过之后的三十多次更新和补充，这个数据库到今天涵盖1167个社会，为各社会收录了近2000个文化变量。也就是说，整个数据库包含近233万个数据，这是电脑革命之前无法处理的量。

Boix教授把这些社会按生产方式分类之后，从狩猎游牧原始社会到渔民社会、半农业、农业社会，平均社会人口规模依次增大、精英与平民间的阶层等级也依次递增，财产跨代传承的规则细节也依次增多。如果以财产继承规则是否详细、社会等级阶层是否分明、社会结构中是否有明确的强人、是否有一夫多妻来定义“社会复杂度”，那么，进一步的多元回归分析表明，决定社会复杂度的两个关键因素是：生产方式（狩猎游牧为低级到打渔、到半农耕、到全农耕依次升高）和当地经济潜力（当地气候是否适合种植、土地是否肥沃、地面是否够平、离水路距离多远）。生产方式进化越高，或者同样的进化程度但经济潜力越高，那么，这个社会的权力结构越等级化、组织复杂度越高，财富差距因而越大。另外，武力技术越发达，拥有武力的人权势越强，这也会加剧财富不平等。

二．为什么发明定居农耕？

人类放弃游牧、发明定居农耕，带来更多社会不平等、财富不平等。那为什么还说农业革命是好事？尤其是戴蒙德（Jared Diamond）发表好多著作，说“发明农业是自从有人

类以来所犯的最大错误，而且至今还没纠正！”(Diamond 1997)14。为什么这么断言？

在长达20万年中，世界各地人类几乎无例外地遵循“狩猎”加“采集”的生活模式。直到1.2万年前，人类从来没有真正“安定”下来；大约11500年前，先在今天中东的新月沃地开始定居农业，大约9000年前中国长江与黄河中下游，8500年前玛雅地区、4500年前秘鲁、北美东部和非洲撒哈拉以南，共7个地方分别发明定居农耕，并逐渐向四周扩散。最迟到4000年前，除大洋洲以外的所有陆地，都完成了农业革命。也就是说，相比漫长的狩猎采集时代，世界各地居民在很短时间内转变了生活方式：驯化并播种植物、驯养动物、仓储食物和建立复杂的社会分层。

可是，最让人不解的是：从考古证据推算的身高、疾病状况看，进入农业使生活水平反而下降了！不管是男人还是女人，平均身高都下跌。农耕时期之前，男人平均身高1.72米，进入农耕后下降到1.62米，女人身高从1.6米降到1.54米。戴蒙德说，这是因为农民劳动时间与劳动强度都比原始人多，而且营养结构比以前差，定居一起的人群患上传染病和慢性病的概率增加，平均寿命也缩短。此外，前面说到，农业也带来财富差距、社会不平等这些问题。那为什么那么多社会还接受定居农耕生活？这是多年来困挠学界的迷！

以达尔文为代表的部分学者认为，食物的富裕为人类提供了

转向农业所必须的积累，而农业的诞生带来更稳定、丰富的食物。事实上，农业早期的人均消费低于狩猎采集时期，以至于身高下降。第二种假说则将农业的诞生与气候剧变联系在一起，认为在农业出现前，世界范围内的气候变得特别适宜农业生产。但事实上，最后一个冰川时期的气候既不温暖也不干燥，没有证据表明地球环境发生了有利于农业耕作的剧变。还有一种假说则归因于平均气温的上升，但考古证据表明，在农业诞生前后，安第斯山脉气候干冷，中国东部湿润温暖，北美东部阴冷潮湿，撒哈拉以南的非洲则处于炎热干燥的环境。干冷、湿热、湿冷、干热四种气候类型都没有妨碍人类从游牧转向农业。可想而知，背后一定存在着更深刻的原因。

气候应该是这一现象的最好解释。除气候变动外，目前还没找到哪个其它因素是同时在六大洲发生的变化。不过，即使确定背后的“推手”是气候变化，人类走向农业的路径，仍存在多种解释。比如，一种途径是全球各地的气候大抵在同一时间段变得更适合农业——定居并种植作物、豢养牲畜的收益比以前更高，因此，世界各地不约而同地走上了农业革命之路；第二种可能途径是，气候的波动性（季节性）增强，导致继续“靠天吃饭”的狩猎采集方式的风险增大，一年中有几季万物不长、威胁生存安全。因此，原始人类必须尝试发展新技术：驯化、养殖、跨季仓储食物……通过新手段实

现资源的跨季节和跨区域配置，提高生存的几率。图2给出2.2万年前至今的气候季节性指数变迁。所以，如果气候变化是促成农业革命的主因，哪种作用方式更能得到历史数据的支持呢？2017年，莫斯科新经济学院的Matranga教授发表一篇量化历史研究，对这一问题上做出了开创性贡献15。对他研究最重要的是过去22000年的全球气候面板数据库，包括最低、最高气温以及降雨量等等，是基于天文地理数学模型CCSM5（Community Climate System Model第5代）推算的数据，CCSM是由美国全国大气层研究中心研制并维护的，该模型最早版本在1983年推出，后来不断改进并扩充成众多气候子模型的组合，第5代模型计算完成于2013年。如果没有电脑革命，这一数据库是绝对不可能有的，这种量化历史研究也不可能。16根据长历史数据，Matranga分别构建了两个指标：每年的“气温季节性”（一年内的最高气温减去最低气温）和“降雨季节性”（雨季与旱季的降雨量差值）。

在农业起源或采纳农耕的时间数据方面，Matranga综合了三套数据库：一是Purugganan和Fuller综合利用碳14同位素标记法和DNA测序，标定了全球范围内农具和驯化作物出现的时间；其次，Putterman和Trianor使用考古学发掘所得的证据，推测了农业在160多个国家的起源时间点；最后，Pinhasi、Fort和Ammerman合作，通过中东和欧洲两地765

个遗址的发掘结果，推测各地农业起源痕迹的时点。Matranga 构建了目前最完整、反映世界各地农业革命发轫时间的数据库。将这些数据放在一起做计量分析，Matranga发现：降水量和气温——这二者本身的高低并不显著影响当地进入农

业的先后，因此，前面谈到的第一种途径被否定；与之相反，气温季节性和降雨季节性这两指标最重要，对当地进入农业的时间有非常显著的决定作用。图3给出各地区发明或采纳农耕的时间跟气温或降雨季节性的关系。具体来说，气温季节性每提高一个标准差，当地进入农业的时间平均提早1000年；降雨季节性每提高一个标准差，当地进入农业的时间会提早300年。严格的统计分析支持前面提到的第二种途径，气候季节性的强化能更好解释为什么农业革命在不同地方

发生：气候季节性的增强，增加原始人类的生存风险；农业是时人应对这一风险的革新。

从他的研究中进一步看到，量化历史研究不只是用数据说话，更重要的是通过量化分析，历史学者能排斥一些假说、接受另外一些假说。这是多变量回归分析能做的，而定性分析难以做到。三．什么时候财富差距缩小？历史上，技术发展和社会组织复杂化会导致财富不平等的加剧，这个结论听起来很悲观。那么，当下的大数据和人工智能热潮是否会改变过去一万多年的规律，不再使财富分配恶化呢？对此，量化历史研究文献或许有回答。斯坦福大学历史学教授Walter

Scheidel于2017年出版的专著甚为系统，他综合了大量近年针对古埃及、罗马帝国、中世纪欧洲以及近代世界的量化研究，发现：在人类历史上，和平稳定时期都伴随着财富差距恶化，真正能造成财富差距持续下降的只有四大驱动力，Scheidel称它们为“压平财富分配的四骑士”，亦即大规模战争、重大革命、国家崩溃、大型瘟疫！因为战争、颠覆性革命和国家崩溃都含暴力，压平财富差距的前三“骑士”都是重大暴力事件，因此，暴力和瘟疫是真正能持续调整财富分配的要素。从1740年至1913年，虽然欧洲经历了法国大革命、拿破仑战争等众多社会动荡与战争，但由于这些事件的涉众范围有限，并没有改变财富分配日趋集中的趋势。英国最富1%人口的财富占全社会财富比，从起初44%持续上升到69%；在公元1815年时，法国最富1%人口的财富占比为46%，到1913年升到60%。可是，第一次和第二次世界大战是大规模的全面战争，对财富的破坏既深又远，压平西方各国的财富分配结构。到1950年，英国最富1%人口的财富占比跌到42%，法国的跌到32%。在一战前，美国最富1%人口的财富占比为40%，到1950年下降到24%。18德国、日本、意大利等其它国家的财富差距也被大大缩短。一战之前，法国私人财富是国民总收入的7.2倍，到二战结束后降到2.2倍；英国的私人财富则从原来的6.8倍跌到后来的3.1倍，德国从6倍跌到1.8倍。两次世界大战既冲击平民，也冲击

富人，但对拥有财富的家庭和个人冲击最多。

王朝崩溃对富人的不对称打击也会重大。早在公元881年的唐朝中国，黄巢起义军攻陷西都长安，885年攻陷东都洛阳，三十余年陆续攻打其它要镇，一路上专门扫荡豪门世家的金银财宝、烧光富贵豪宅。唐朝的崩溃不仅带来改朝换代，而且把汉朝以来建立的豪门贵族阶层一律清光，以至于宋朝初建时，中国成了扁平无阶层的全新社会，财富分配不平等程度大大降低。罗马帝国在公元5世纪中期的灭亡也带来财富差距大降。以英国为例，在公元43年英国沦陷为罗马帝国一个省之前，英国人的房屋面积基尼系数为0.31；罗马帝国统治期间，英国社会秩序稳定，精英阶层有机会独显才能、发财致富，财富差距持续拉大，到5世纪初房屋面积基尼系数上升至0.62；可是，在罗马军队于公元407年撤走之后，英国进入“无中央统治”状态，治理秩序崩溃，精英财产不再得到可靠保护，资产贬值，富人因此损失重大；到公元6世纪，房屋基尼系数跌回0.4。

大面积瘟疫拉平财富分配的方式主要体现在两方面。一是瘟疫造成大规模人口死亡，各类物品和资产因需求减少而贬值，减低有产群体的财富水平，而无产群体因本来就无财富而不存在财富缩水，结果当然是财富差距缩小。二是因为人口大规模减少后劳动力工资会大幅提升，于是，雇主（亦即有产群体）要付出更多，而工薪劳动者的所得就上升，这种

财富与收入的重新分配当然拉平财富分配结构。Scheidel （2017）重点介绍了围绕中世纪欧洲黑死病的量化研究，并讲到，在1348年黑死病瘟疫进入英国后，英国五分之一的人口死亡；在黑死病之前，英国农民的人均收入大约在40至50磅谷物，但在黑死病之后的15世纪中期，上升到140磅左右，增长近两倍！在意大利的北部，黑死病之前的财富分配基尼系数为0.74，但在黑死病后的1450年左右，则降到0.62；之后，随着社会重新调整并进入新的稳定均衡，精英阶层的财富又逐步恢复，到17世纪，财富差距再次恢复到0.72以上。

不管是战争、暴力革命、国家崩溃还是大型瘟疫，都会伤及社会各阶层。但是，各人遭遇的财富损失会不同，财富多者损失就越惨。在人类历史上，只有暴力转型和大规模苦难才能持续地拉平财富分配——Scheidel的这一总结值得我们进一步研究与思考。四．财富差距与消费差距

既然社会中个人的自然天赋和人力资本总会不同，利用技术进步和制度创新的能力也会各异，同时我们又都不希望看到暴力革命、战争或瘟疫，那么，在技术创新只会继续前行、人类社会组织方式只会越来越复杂化的预期下，财富差距、收入差距可能只会继续加大。那么，出路在哪里呢？

经济学将经济不平等分为三类：财富分配、收入分配和消费分配结构。在原始社会时期，这三种分配结构基本一致、相

互距离不远，因为那时每人狩猎采集的剩余不多、财富积累极少，土地不是资产、房屋没有或不多，于是，收入就是财富、也是消费。可是，进入定居农耕后，不仅土地和房屋这些财富载体出现了，而且其它价值储存手段也陆续发明，收藏品、象征权力与地位的装饰品也出现，不同人的财富水平就区分开来，财富分配跟收入分配结构不断分离；收入既有劳动收入，也有资产性收入，而且部分收入用于消费，其它用于财富积累；于是，人与人之间的财富分配、收入分配和消费分配就成为三种不同的存在。

到工业社会时期，权力、地位与身份符号更大，作为财富载体的奢侈品更加多样化，财富的种类与数量级进一步扩大，资产性收入的占比达到新高。到今天的互联网时代，不仅资产盈利方式发生变革，而且对未来收入提前做变现的资本市场工具也很丰富发达，虽然劳动收入与消费也都因互联网增长了，但财富数量级的变化远超劳动收入与消费的增长。于是，马化腾、马云的身价3千亿等等，财富差距水平前所未有。

但是，毕竟亿万富豪也是一天三餐，私有汽车、房产、衣服再多再好，每时每刻也只能坐一辆车、住一栋房、穿一套衣服，所以，财富分配甚至收入分配结构可以离谱，但不一定是问题的关键，更为关键的是消费分配。因为不管是经济学理论还是现实中，人的幸福或说效用直接取决于消费，而非

货币收入和财富本身。俗话说“财富生不带来，死不带去”，财产超过一定水平后实际都是社会的财富，给社会提供就业和带来价值。对于社会来说，只要每个人都有基本消费能力、过上体面生活，财富差距本身不一定是核心问题，也不一定威胁社会稳定。一般而言，财富差距都远大于收入差距，而收入差距又大于消费差距。

在古代农耕社会，财富分配、收入分配和消费分配结构还没出现足够的分离，所以，古代哲人难以将三者做区分。在2013年，芝加哥大学两位教授Meyer和Sullivan发表一篇研究，发现：从2000年到2011年底，美国收入最高10%跟最低10%群体的收入比累计增加了19%，前者的收入原来是后者的5.3倍，最近上升到6.4倍，也就是收入差距恶化了近五分之一；可是，收入最高10%群体跟最低10%群体的消费比同期间却下降了，2000年时前者的消费为后者的4.2倍，最近下降到3.9倍。2008年金融危机的经历如何呢？从2007年底到2011年的四年危机高峰期，收入最高10%跟最低10%群体的收入比从5.8倍上升到6.3倍，收入差距恶化了，而两者的消费比从4.3倍降到3.9倍。相对于金融危机之前，美国富人和穷人的消费都因危机有所下降，但富人的下降幅度更大。

之所以消费分配结构比收入分配、财富分配更扁平，除了人的“一天只有三顿饭”等生存需求上限外，还有人类发明了很多摊平消费的手段。也就是说，如果每个家庭的收入冲击

都能通过保险、信贷、亲友和政府福利得到缓和，那么，收入的上下波动就不会带来消费波动。结果是，财富差距、收入差距的恶化并不总是被转换为消费差距的恶化，消费可以保持平稳，因而，守住消费差距是关键。

Meyer和Sullivan教授2013年的研究集中在2000-2011年的美国经历上。那么，在更长的历史时段上，消费分配差距经历了什么变迁呢？Kohler等18位考古学者展示了财富差距在过去一万年的历程，我们接下来再看消费差距的历史演变。

普林斯顿大学政治学教授Carles Boix以及耶鲁大学政治学

教授Frances Rosenbluth在2014年发表的研究中，从身高差距判断人类不同阶段的消费差距。由于过去不同时期个人的消费数据难以找到，只好找消费的代理变量。人的身高主要取决于两大类因素，一是人种与遗传基因，一是成年之前的营养，而营养水平又取决于家庭经济条件亦即消费能力。

首先，在当代美国社会低收入的欧洲移民后裔中，由于这些家庭没有收入剩余、通常也没有积蓄（无实质财富），所以，收入就是消费；对于这些低收入白人群体，家庭消费水平越高，其子女长大后会明显更高。比如，如果家庭人均消费一年超过1.2万美元（按1985年美元算），儿子成年后平均身高1.73米，而家庭人均消费才1千美元的，儿子长大后平均1.63米；消费差距带来的后代身高差别显著。因此，子女身

高差距可以用作消费差距的代理指标。其次，Meinzer（2017）收集德国中世纪早期留下的26所墓地中墓主身高和陪葬品数据，也发现身高跟消费是高度相关的。这里，墓主身高反映了年轻时的消费状况，而陪葬品则反映了死前的社会地位（比如，是否佩戴长剑）。如果陪葬品奢侈的墓主身材更高，那么，一方面反映他家庭出身富有、小时候消费多，另一方面从侧面反映当时的社会流动性低；而如果陪葬品奢侈的墓主跟其他人身高无显著差别，说明孩提时期的生活状况对身高、对后世影响不大。Meinzer发现，在中世纪早期的德国，有长剑陪葬的墓主比没有长剑的平均高3厘米。这说明身高跟家庭消费的确正相关。

因此，身高差距可以被看成消费差距的代理指标，其变迁反映人类历史中消费不平等的历程。Boix和Rosenbluth（2014）统计了大量考古证据和历史记录；对18世纪之前的社会，主要根据出土的人骨推算身高；对18世纪以来的欧洲社会，则根据征兵时测量记录或者研究者实际量下的身高；然后，针对具体时期的具体社会，计算出当地人的身高方差系数（coefficient of variation，亦即，不同人身高的均方差除以平均身高）：系数越高，这个社会的消费差距越大。身高方差系数的最大好处是它去掉了平均身高的影响，也就是该指标不受不同社会平均身高各异的人种因素影响，因此，可以用来作跨社会、跨时期的比较。

由于几千年以前留下的人骨样本太少，而且是分散于不同地区，不能用于计算具体社会的身高方差系数。因此，Boix和Rosenbluth（2014）引用两组数据估算原始部落社会的消费差距。一是Stekel and Rose (2002)中收集的美国三个印第安原始部落的身高数据（根据人骨推算出的），由此得出：从公元7世纪到17世纪末，这些部落的男人身高方差系数在2.3-2.9之间，女人在2.6-3.4之间。另一组是Boas（1898）在19世纪收集的1.6万多个美国印第安人的真实身高数据，男人的身高方差系数为3.1，而女人的为4.2。因此，在这些原始社会中，消费不平等是显然存在的。根据以前推断的，狩猎采集社会中地广人稀，部落内部不会囤积太多财富，人与人之间的收入和消费比较平等。

而Boix和Rosenbluth（2014）用到的农耕社会时期的样本比较多，包括公元3到9世纪的玛雅社会（男人和女人的身高方差系数分别在1.5 - 2.0之间、2.2 - 5.9之间）、公元前古埃及木乃伊（男人和女人的身高方差系数分别为3.3和3.6），其中古埃及的国王平均身高1.72米，而陪葬的普通人中男性身高1.66米，贵族女性身高1.6米、普通人女性1.54米。在古典时期的玛雅社会，玛雅人没有冶炼铜的技术，不使用轮子，也没有驯化马，导致玛雅人的军事技术相当落后，社会等级结构简单，相应地，内部身高的差别也就非常小。相比之下，古埃及在技术进步与社会组织方面就复杂很多，身高

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