本文为“量化历史研究”第 627 篇推送
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经济增长理论认为人力资本对社会影响深远，但是该理论在解释第一次工业革命时还存在不足。特别是研究中一般用学校教育和识字率衡量人力资本，而这些指标在工业革命的发源地英国并不具有优势。Mokyr，Sarid和van der Beek三位学者通过分析英国工业革命前夕的手工技术人力资本，而不是正规学校教育数据补充了相关文献。他们发现：当一个街区在1086年每万人增加一个磨坊，1710-1750年每万人平均增加0.14名工厂技工，同时纺织和炼铁工业也更发达。磨坊与工业的关系主要通过技工作为中介。也就是说，中世纪时期的磨坊分布促进了长期的技工人力资本积累，进而为工业革命奠定基础。
工厂技工（Millwright）被誉为“职业工程师的直系祖先”。MIll在英语中兼有磨坊和工厂的意思，说明早期两者区分并不明显。谷物碾磨机和其他工业碾磨机之间的技术互补性很强，因为后者是从前者发展而来的。磨坊水轮和水控系统也基于相同的机械原理。无论磨坊用于何种用途，它们都由相同的工匠建造。几个世纪中磨坊技工一直是机器改进的主要推动力。也正是由于磨坊的技术属性，工业革命前夕的技工部分源自中世纪磨坊工人。
按照19世纪中期的标准，中世纪的磨坊技工可能不是工程师，但他们是相对训练有素的工匠，对机械和动力有很好的直观理解，熟知木材和铁器的性质，并拥有实用的物理概念。通过学徒制度，这种知识代代相传。工程师William Fairbairn在1850年写道：“昔日的磨坊的技工在很大程度上是机械艺术的唯一代表”。到了工业革命前夕，磨坊技工被雇佣来建造早期的工厂，他们的学徒进入新兴的纺织行业工作，成为工程师或机械师。最优秀的技工被收入《牛津国家人物传记大辞典（Oxford Dictionary of National Biography）》。在工业革命期间，技工阶层培养了一大批杰出的工程师和机械师，为各种领域的技术进步做出了广泛贡献。
为了实证检验中世纪磨坊、工厂技工和工业发展的关系，研究者收集了1710年至1750年间英格兰325个街区（District）的横截面数据，数据来源于10201个地点的学徒印花税登记簿(Apprenticeship Stamp Tax registers)。当时英国的大多数技术职业都需要签署学徒合同，合同规定了双方在学徒期间的关系。而1710年引入了学徒印花税，印花税登记簿上包含师傅的职业与地理信息。研究者将10201个地点的学徒数分职业汇总到街区，并除以总人口得到学徒密度。学徒密度可以用于衡量某一产业的发达程度，例如要衡量纺织业的发达程度，可以选择师傅的职业是“布料商”（Draper）或“织布工”（Clothier）的学徒密度进行代理。学徒数据也可以用来测度地区的技工人力资本（采用师傅职业是“技工”的学徒密度）。
为了衡量中世纪的磨坊分布，研究者使用了著名的中世纪调查《末日审判书》。《末日审判书》奉征服者威廉之命组织调查，因为调查详尽，被认为可以用于“末日审判”而得名。研究者使用《末日审判书》主要是为了收集1086年水磨位置的证据，当时有约5600个磨坊分布在3000多个地点，用来研磨谷物。此外，原文还收集整理了大量的地理和人口信息，包括地形，土地的种植小麦适宜度，纬度，距离港口、罗马大道和伦敦的距离，以及1086年、1700年和1750年的人口估计值作为控制变量。研究的空间分析单位是《末日审判书》所涉及的298个街区。
考虑到修建磨坊可能具有的内生性，研究者采用外生的工具变量对自变量进行处理。11世纪晚期的磨坊主要用于研磨谷物，因此需要磨坊建立在地形合适，并且可以得到大量小麦的地方。在中世纪早期，谷物长途运输的费用很高，而且面粉不能长时间保存，所以谷物每天都被运到磨坊进行研磨。磨坊大多建在麦田附近的乡村，不一定靠近人口中心。研究者因此选择不太崎岖的街区中河流长度与适合小麦种植的地区的交互项作为工具变量。
数据分析结果显示，无论采用普通最小二乘法（OLS）还是采用工具变量方法。《末日审判书》上一个街区每万人增加1个磨坊，18世纪每万人均增加0.14名技工（磨坊密度和技工密度的相关性见图1）。特别是在考虑了多种地理因素之后结果仍然稳健，说明上述结果并非由于地理条件（例如靠近河流）所导致。
图1 横轴为人均磨坊数，纵轴为技工密度
研究者针对上述结果做了进一步分析。首先，1348-1350年的黑死病夺去了英国三分之一到一半的人口。人口的急剧下降和工资的上升引发了土地使用从可耕地向畜牧业的转变（图2）。这意味着黑死病更严重的地区，《末日审判书》中磨坊更有可能废弃，因此1700-1750年间的技工更少。数据分析的结果也显示，随着黑死病造成的人口大量减少，那些受黑死病冲击更大的地区，《末日审判书》所载的磨坊对其技工的正面影响更弱。
图2 横轴为1300-1400年人口下降程度，纵轴为磨坊数量下降程度
其次，将技工作为自变量，特定行业学徒的密度作为因变量进行分析。结果发现技工对行业的影响集中在纺织和钢铁等实现了机械化的行业，对当时尚没有机械化的职业影响不显著，这些没有受到技工影响的职业包括细木工、屠夫、非纺织行业的商人以及律师、外科医生和药剂师。也就是说，技工在纺织和钢铁工业中带来了产业集聚，但在其他行业中并不普遍有效。
第三，为了区分《末日审判书》所载的磨坊、技工密度和学徒密度（主要是受到影响的纺织和钢铁行业）之间的因果关系，研究者采用了赛马回归（Horse Race）的技术。结果发现技工在磨坊密度对学徒密度的影响中起到了31%至68%的中介作用。这也得到了精纺毛织品制造业案例的支持。
最后，研究者进行了多个稳健性检验。首先，考虑空间相关性，以证明结论不受空间相关效应的影响。其次，去掉伦敦地区样本，以证明伦敦不是影响结论的关键。第三，排除煤炭分布的影响。第四，证明即使数据分析存在偏差，偏差效果仍然不足以改变结论。第五，替换工具变量，说明结论不依赖于特定的工具变量。
总之，研究者利用英国298个街区跨越700余年的数据，研究了技术工人的人力资本对于工业革命前夕产业发展的影响。结果表明，1086年的磨坊培养了大量的技术工人，并在700年之后带来了所在区域的技术积累和非农职业发展。上述事实可以说明，是技工人力资本而非教育人力资本为工业革命奠定了基础。
文献来源: Joel Mokyr, Assaf Sarid, Karine van der Beek, The Wheels of Change: Technology Adoption, Millwrights and the Persistence in Britain'S Industrialisation, The Economic Journal, Volume 132, Issue 645, July 2022, Pages 1894–1926.
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