Page 177 - 《社会》2015年第4期

社会· ２０１５ · ４

距离的估计系数依然为负且统计上显著（显著水平小于 １％ ）。而在第
３ 列，两个地理因素虚拟变量加入模型，即迁入地是否为边疆地区（是
＝１ ）和迁出地区是南方还是北方（北方 ＝１ ）。控制这些变量后，回归结
果依然同前两列一致，估计系数无显著差异。
在表 ３ 的最后两列，有关地区开发早晚的虚拟变量［即迁出地是否有
新旧石器文化遗址（有 ＝１ ）］被加入模型中。同时，为了提供更可靠的估计
结果，分别使用全样本和小样本（仅包括明代以后的数据）进行分析。此
时，表 ３ 中第 ４ 列和第 ５ 列的回归系数依然表明，姓氏基因距离对移民率有
显著的负向影响。同时，还可发现，文化遗址虚拟变量对移民也有较强的
影响，即越具有文化遗址的地方越容易移民。这恰恰支持了齐默曼和鲍尔
（ 犣犻犿犿犲狉犿犪狀犪狀犱犅犪狌犲狉 ， ２００２ ）有关文明通过移民扩散的观点。
此外，从表 ３ 的回归结果也可发现：首先，与之前有关移民决定因
素认识一致的是，地区间的人口密度、战争、自然灾害频率差异对移民
有显著影响，是引起移民的主要动力。其次，根据时间虚拟变量估计结
果，分裂比统一时期更容易导致移民，因为分裂时期战争不断，人们为
了躲避战争而不得不大量迁移。最后，比较明代以后小样本和全样本
的估计结果时，地理虚拟变量表明：总体上看，中国历史上移民方向是
从北向南，但是明代之后，特别是随着大一统国家的形成，边疆移民成
为移民的主要方向。以上这些发现进一步验证了之前人口史学家的判
断（曹树基， １９９７犪 ， １９９７犫 ）。
（二）工具变量回归结果
尽管表 ３ 的回归结果给出了文化差异与移民之间关系的考察，但
这些结果还可能受到潜在内生性估计偏差的影响。因此，地区间滞后
一期的战争频率差异作为滞后一期的地区间文化差异的工具变量可用
来解决内生性估计偏差。
带有工具变量的两阶段估计结果在表 ４ 给出。从表 ４ 第 １ 列未加入
任何控制变量的估计结果看，使用工具变量后，文化差异对移民影响的系
数依然显著为负，且用姓氏基因距离度量的文化差异系数每增加 １％ ，地区
间移民率将减小 ０．２１％ 。而在第 ２ 列和第 ３ 列控制住地区间人口密度、战
争频率、自然灾害频率、地理等因素后，该系数依然为负且统计显著。最
后，为得到最终一致性的估计结果，同表 ３ 识别策略一样，在最后两列分别
给出了长期文化扩散对移民的影响以及分别采用全样本和小样本得出的

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