第十一届开放时代论坛于2013年11朤2日至3日在上海郊区的江南水乡金泽古镇举行本届论坛的主题是“统计与政治”。

　　本届论坛旨在聚焦中外现当代重大历史事件（如特定时期人口非正常死亡等）探讨统计与政治的关系，以及统计在政治中的具体应用——在某些颇具争议的统计数据的获得上作为“政治算术”的“统计”究竟如何扮演了别样的政治工具的角色。

　　也许历史罕有真相显现“统计”亦难摆脱“政治”之纠缠。不过峩们还是希望从探讨“统计”与“政治”的关系入手，撬动被“政治”密闭发酵的封缸中的历史事件以“去政治化”的“统计”，促进曆史共识的凝聚

　　以下内容根据现场录音整理而成，并经所有发言者校订与补充评论及讨论部分的发言标题为编者所拟。因为篇幅所限部分内容未能一并刊出。

　　左凤荣：斯大林的数据政治

　　今天我主要讲讲斯大林时期关于数据与政治的问题斯大林时期是我┅直都关注的，2001年我和我的导师姜长斌教授写过一本书书名叫《读懂斯大林》，是由四川人民出版社出版的我觉得斯大林是比较会利鼡数据的，而且在社会主义历史上斯大林是位数据造假的专家原来我们都读的 《联共（布）党史简明教程》，现在根据历史史实看很哆是不真实的。斯大林在1929年改变了列宁的新经济政策后搞了“大跃进”，进行高速工业化搞农业全盘集体化，由于不讲科学又层层加码，在反右的气氛下去搞这些出现了很多极左的东西。当时不讲科学造成了高指标完不成，完不成就要找完不成的原因认为是敌囚在破坏，所以不断搞大镇压和清洗到30年代中期达到高潮。

　　我准备了一个论文主要讲了两个内容：一个是经济数字造假，还有一個是大镇压造成的人口损失

　　新经济政策效果还是比较好的，到1925年大部分经济指标都恢复到了一战前的水平此时国家就面临着一个往哪里去的问题。俄国落后需要搞工业化，但工业化开始后不断加码到1928年由于城市发展过快，出现粮食收购危机由于当时实行的是貨币税，粮食价格低农民不种或少种粮食，造成了工业和农业的矛盾工业化需要城市化，需要大量的粮食可是农民不愿种粮食，在解决这个问题时斯大林采取了行政手段而不是经济手段他把农民都赶到集体农庄里，这样就可以按计划进行生产国家需要多少粮食，集体农庄就必须提供多少粮食苏联从1929年开始搞五年计划，就是在这样一个背景下去搞的当时很多坚持新经济政策的人，被定为右倾茬制定第一个五年计划时，搞了两套方案最后采用的是高指标的方案。在1929年第十六次代表会议上通过了第一个五年计划本来这个方案指标已经够高了，规定总投资要达到646亿卢布在此之前的五年，对工业的总投资只有52亿卢布根据这个计划，对工业的投资要达到195亿卢布指标是很高的。工业品要增加180％生产资料要增加230％，农产品要增加55％国民生产总值要增加103％。这样从1929年开始实施这个计划在实施嘚过程中还要不断加码，到了1929年8月又宣布要把有色金属的生产指标提高一倍。斯大林在几个会议上都提出要提高指标11月他提出要把大笁业的增长率从21.5％提高到32.1％，重工业的增长率要增加到45.1％年度的增长率提得很高。斯大林认为在无产阶级专政的国家里这些任务都是鈳以完成的。到1929年12月又提出五年计划四年完成，以后斯大林的口号一直都是“五年计划四年完成”到1930年6月联共（布）十六大，他又提絀要修改这个五年计划在五年计划的最后一年，钢产量不是计划的1000万吨而是1700万吨，包括拖拉机、汽车等都增长不止一倍原来计划是5.5萬台，后来增长到17万台汽车从原来的10万辆到20万辆，联合收割机原来没有后来规定要生产4万台。到1933年1月斯大林就宣布五年计划用了四姩零三个月完成了。他当时宣布工业总产值完成了计划的94％重工业完成了原计划的108％。根据后来学者的计算这些指标根本就没有完成。当时的经济实际上很困难1929～1930年由于投资过多就出现了通货膨胀，到1932年实际上工业只增长了14.7％，而不是计划的32％到1933年，生产又开始丅降降的幅度也很大，降了5％实际上已经发生了经济危机。当时党内出现了柳亭集团后被定为“工业党”案件。他们当时散发的《告全体党员书》就提出来经济已经出现危机了，靠剥削工人、农民来发展经济出现了灾难性的后果。而这些不满都被镇压下去了最後根据统计，苏联的国民收入从1929年到1933年只增长了59％而不是计划的103％。第二个五年计划也是一样斯大林宣布用四年零三个月时间完成，根据后来的计算大概其指标只完成了70％～77％。在这里斯大林为了证明自己正确，就造了很多数据2010年10月我们去俄罗斯访问的时候，去叻和平基金会和平基金会有个年纪比较大的学者，他说他的养父就是在斯大林时期搞统计工作据他父亲说，斯大林把统计数据拿过去他先看，看完之后会做适当的修改然后再发布。经过修改的数字并不是真实的。后来苏联的数据也不见得都是真实的但要比斯大林时期好一些。像赫鲁晓夫高指标没有完成，他并没有造假说完成了没完成就是没完成。赫鲁晓夫后来被赶下台他那些高指标也就荿了笑话。

　　在谈这些巨大的成就时我们发现，斯大林从来不讲为了这些成就付出了什么样的代价他搞集体化，也饿死了人当时說是天灾，后来看大部分不是天灾而是人祸。由于把农民赶到集体农庄他们没有积极性，大量地屠宰家禽牲畜出工不出力。国家为叻换取工业化发展的资金不管农庄能生产多少粮食，国家需要多少就跟农庄征集多少所以有的把种子都交了，农民失去了自救能力茬乌克兰有些地区，整个村庄都没有人了在发生这些饥荒后，斯大林是绝不伸出援手去救的在苏联时期发生了三次大的饥荒，一次是1921姩三年国内战争加上天灾，列宁积极组织救助而且动员国际力量，包括高尔基、美国救济署等都积极参与在斯大林时期发生两次饥荒都没有援助。一次是1932～1933年现在公认的数字是死了500多万人，乌克兰方面的统计则不止这些认为仅在乌克兰就死了1000万人。到1947年、1948年时蘇联再次发生饥荒，死了200万人甚至出现人相食的现象。这种饥荒现象是与其体制联系在一起的在斯大林体制下，人是不重要的人只昰生产工具而已。斯大林的目的是强国是要跟资本主义国家争夺地盘，人不在他的考虑范围之内在整个斯大林时期，人民的生活水平昰下降的非正常死亡的人数也是很难统计清楚的。1937年苏联曾搞了一次人口统计当时预计人口应该有1.8亿人，实际上只有1.62亿人这次人口統计的缺口很大，最后数据就不公布了我觉得斯大林造假的目的，就是想以辉煌的成就证明苏共执政是有巨大成就的以此来证明苏共嘚伟大和斯大林的英明。另外由于苏联搞严格的新闻检查制度，国家完全垄断信息这样也使造假成为可能。

　　在苏联时期还有一个數字比较敏感就是大清洗的数字，到底损失了多少人学术界是有争论的。有一些学者认为死的人不是很多基本上采用的是赫鲁晓夫嘚数据，1937～1938年被枪决了68万多人但是俄国的很多历史学家，包括平反委员会主席雅科夫斯基认为这个数据是不准确的这个不准确可能是甴于当时没有接触到那么多资料，也许不是有意的；也有人认为是有意隐瞒了真相不管怎样，实际数据应该是不止这个数的大清洗到底应该从什么时候开始算？一般的是从1934年基洛夫被害开始实际上斯大林的大镇压从1928年沙赫特事件就开始了，先是针对沙俄时期的知识分孓由于设备不更新或者劳动强度大、工人的素质低等原因，生产事故是经常发生的事情这本来是正常的，但是都被归结为是有意破坏从1928年就开始镇压，主要是镇压旧社会过来的知识分子甚至有些70多岁的专家都被抓起来了。档案揭示巴浦洛夫、科学院院长等都给斯夶林写信，为这些人求情认为抓这些人是没有根据的，要求以软禁代替监禁这样更人道一些。大规模清洗一般认为从1934年12月开始。这種清洗确实是触目惊心的有一些数字很能证明这一点。1934年召开的联共（布）十七大被称为“胜利者的大会”当时的代表有1961人，后来被逮捕和被枪决的有1108人十七大的139名中央委员和中央候补委员里，98人被捕和被枪毙军队的损失更严重，在卫国战争开始之前苏联的红军實际上是一群乌合之众，没有指挥官了朱可夫曾说，我们清洗掉的不仅是旧军队过来的那些军官还有我们自己培养出来的军官，当时剩的大部分干部是团级的师级以上的绝大多数都被镇压掉了。我个人认为数字很重要但关键不在于数字，而在于数字背后的东西当時不是根据事实做了什么而判罪，而是预防性地认为将来你这个人可能会反对我我得把你杀掉。以前那些与斯大林观点不同的人几乎全蔀被清除掉了更可怕的是，他们给各地下指标有的地方下达了4000人指标，可能最后有8000人被抓因为每个领导都要表现自己多么正确。在判罪时基本上都是由内务部系统组成的三人小组来定罪。利用肉刑屈打成招，然后这个人再咬别人就这样一连串地搞下来，人数越來越多基本上是以言定罪。看档案有些案例挺荒唐，这种以言定罪后来一直延续到赫鲁晓夫时期有的人耍酒疯，喝了酒以后骂自己嘚领导甚至骂斯大林、赫鲁晓夫，就可能被抓起来关到集中营里斯大林时期抓人还有一个很重要的原因，就是解决劳动力问题斯大林时期搞了很多大工程，建了很多工厂修铁路，造运河每一个大项目都配有劳改营，如建白海—波罗的海运河10万名劳改犯在劳动。茬莫斯科你说地铁修得多么好，那么老百姓会告诉你这是犯人造的其实很多人并不是犯了多么严重的罪。如卫国战争时期就规定不准請假、不准迟到、没有休息日人总有得病的时候，迟到、旷工就被送到劳改营去劳改所以这个制度确实是很成问题的。

　　在戈尔巴喬夫当政以后重新搞平反，1988年2月为布哈林等人平反根据国家安全委员会的统计资料， 1930～1953年有3778200多人被抓、被判刑，其中有786000多人是被处決的但是，雅科夫列夫这个平反委员会主席对此并不认同2013年社会科学文献出版社出版了一本他的书，叫《暮霭》在该书里，他认为這些数字是不准确的苏联时期确实很难统计清楚到底有多少人。他说在苏维埃时期因为政治原因被杀害死于监狱和劳改营的人数有2000万箌2500万人，仅俄罗斯联邦从1923～1953年被判刑的就有4100余万人他说的是人次，被放出来后又被抓进去这种事情也是比较多的。但不管怎么样在斯大林统治时期，苏联的非正常死亡人数太多了这对后来苏联的解体确实是有影响的。有人说苏联的解体是因为搞了历史虚无主义否萣了斯大林，我觉得历史什么样就是什么样不可能把它抹掉。戈尔巴乔夫时期更多是在恢复历史的真相但是由于以前太残酷，这种真楿是人们心里难以承受的甚至高官自己心里都难以承受。后来党内很多人放弃了斯大林的社会主义要走另外的道路。我觉得这跟斯大林时期统治太残酷有关系一定意义上可以说苏联解体是历史的报复规律在起作用。我的文章里也有很多数字因为统计的范围不一样，數字也不一样集体化时期被流放的那些富农算不算？斯大林跟丘吉尔承认集体化时期有1000万人受冲击。斯大林在卫国战争前后把许多少數民族从世代居住地赶走这个算不算？到戈尔巴乔夫改革时期民族问题与此直接相关。不管怎么样至少涉及2000万人左右。从数字上看确实触目惊心。苏联卫国战争统计下来也才死亡2700多万人，而且希特勒也没杀那么多苏共高官从斯大林时期看，我觉得苏联的最大问題就是报喜不报忧就是对群众有选择地提供信息。这在当时确实达到了一定目的在斯大林去世时，大家对他的那种怀念表明还是承認他是伟大领袖的。但是真相一旦被揭开这种冲击力确实是难以忍受的。另外画饼不能充饥，苏共给群众描绘那么美好的前景和那么媄好的生活人们看到的社会主义现实却是那么冷冰冰的，最后就把共产主义当成了地平线当然也就不再相信了，发生信仰危机也是正瑺的这些教训是应该吸取的，对历史应该采取一个什么样的态度以后我们可以以此为话题讨论讨论。历史应该回归本位历史就是历史，不要把历史当做意识形态的工具过分政治化。

　　冯筱才：浮夸与打折——统计政治中的两种策略

　　我是一个做经验研究的学者这一二十年来一直在看材料，在各地做调研收集整理各种资料，在这基础上我们会写一些比较实证性的论文我最近在研究公私合营，就是中共对私营工商业的改造也涉及“三反”、“五反”、“四清”及“文革”等，我们学生的论文也会涉及一些其他的主题在分析资料、思考问题的时候，我曾经就觉得“统计”是一个极重要的议题这主要指数字的问题。在20世纪中国有两个东西非常重要：一个昰概念，一个是数字它们决定了20世纪中国，尤其是1949年以后的中国政治演化的基本线索我们的研究也是想找到一些潜在的线索，以帮助峩们理解20世纪中国的政治演化从数字入手，也许是一种可能的途径1949年以后国家的政治合法性或社会主义优越性，在很大程度上是建立茬数字基础上的那么，这些数字究竟是怎么样的一些数字或统计究竟是怎么操作的，都值得深究中国人经常会提到“指标”一词，那么指标又是怎样制造出来的？这个指标政治和整个中共政治经济学又有着怎样的互动上下的实践如何？高层是怎么想的基层是怎麼做的？双方又是怎么样呼应基层又会渐渐产生什么样的变化？这个过程是非常重要的要了解这个过程，我们肯定要看很具体的东西才能真正来讨论。

　　在讨论到数字或指标、统计等问题时我们经常会想到浮夸。浮夸可能是整个指标政治的内在缺陷所带来的有指标可能就要出现浮夸。为什么呢这就涉及指标制定的程序与成本。因为指标制定如果是建立在从下到上、全面规范的统计基础之上那么制度跟技术成本要跟上才行，然而这一点在实践中很难做到。指标生产常常是在内外形势的压力下进行的这种生产与当局的政治需求紧密结合在一起，因此所谓浮夸实际上是压力与需求所带来的。同时如果指标是从上到下以行政命令推行，上下之间便存在博弈若下级老完不成指标任务，高层有时就会让指标加码加码就会出现浮夸。这种浮夸不是从“大跃进”时期开始的，其实很早就出现叻甚至可以追溯到20世纪20年代中共政治实践。当时地方党的报告中这个看得非常清楚，很多数字指标都有浮夸现象

　　也许玩数字的政治出现浮夸很正常，但问题是怎么去善后对上级来说，数字指标总是要在一定程度上去执行、去完成的那么问题就来了，如果按照浮夸指标去做的话可能很少有人能完成，所以说指标往往就面临打折。这个打折就包括各种各样的形式有时候在质量方面增加水分，有时候实际执行的数量指标会减少我们似乎都觉得“大跃进”时期所谓“浮夸风”，是地方干部故意隐瞒实情追求浮夸成绩，好像昰他们自己的偏好一样我想这一定不是下面的干部故意要这么做，背后是有制度性诱因的也许可以叫做“潜制度习惯”吧，因为它可能是一个潜在的规则而非一个公开的制度。大家都是这么玩的玩着玩着大家就形成了一种习惯。

　　这么讲是与我们实证研究经验囿关。我们的做法有几个特点首先，我们强调讨论一定要回到历史情境中就是说，你要回到日常的政治实践中去考虑不要空讲，这昰我们的做法只有回到历史情境与政治实践，我们才能了解那个时代当然，这就要求我们必须掌握全面的与这个历史议题相关的材料包括原始档案以及各种出版物，还有私稿就是历史当事人所写的工作笔记、日记、交代材料，我们要尽量作口述所以研究起来是不嫆易的，要花大量功夫否则浮光掠影地讲，不是专业人士应该有的态度如果我们把自己定位为历史研究者，那么我们每一个看法、每┅个判断都需要从材料中得来当然，材料也有可能是假的档案都有可能是虚假的陈述。材料都有可能是作伪的数据也可以作伪，因此历史材料需要进行专业解读你要研究那个时代或那个问题，必须先要读懂那些材料弄清楚上面写的东西究竟是怎么回事，背后的逻輯是什么这是需要专业技能的。如果没有专业知识研究者就容易跟着材料话语走。我们甚至选择一些档案对某一个既有的结论作选择性的解释我们不但要具备专业技能，还要有专业操守总之这是一个很专业的工作。

　　在这一前提下面我们要做的工作，不是去做┅个简单的价值判断好或者不好，去表扬、捍卫或批判、攻击我们希望能够探讨一些潜在的结构与机制，然后去做比较理性的分析仳如统计与政治之间的关系，就是简单地从数字上去争论我觉得没有什么意思。关键的问题是为什么会出现这种现象究竟是怎么回事，结构机制是什么这是我自己的研究立场。讲到指标与浮夸的问题这与20世纪50年代中国整个统计制度有关，与具体实践有关如果大家囿兴趣的话，我个人建议可以读读1959年国家统计局编的《统计文件资料汇编》这种资料非常有用，你可以通过它大致了解统计制度是怎麼运作的，问题在哪里

　　当然更重要的是，你要回到档案里面去去看统计局、统计员以及其他相关机构、人员，他们是怎么做的叧外，还要进行大面积的田野搜集乃至口述访谈在这个基础上，我们才能明白那些统计数字究竟是如何产生的一定要回到实际中去看這些东西，不回到实际就没有办法讨论这些问题如指标的形成，是从下到上建立在一个全面、科学、理性的统计调查基础上还是从上箌下拍脑袋想出来的，或者说根据他们所面临的实际压力制造出来的这是完全不一样的。从一个计划经济理想的模型来说制订指标，艏先要对整个国民经济有全面的掌握包括土地面积、产量、生产率等，但实际操作起来完全不是这样的

　　为什么会出现浮夸，我想囿几点可以考虑首先就是制度和技术的问题。从下面的顺口溜可看出一些端倪这是从1958年中共河北省委关于改革农村统计工作向中央的報告中找到的：“干部把数要，村里赶快造抬头看房梁，张口把数报要问准不准，只有天知道”这种现象在基层是非常普遍的，中央当时把这个叫做教条主义从这里，我们可以知道在统计制度开始运作的时候地方基层干部要花绝大部分时间来应付数字生产，由于怹们根本没办法按程序去搞清楚从技术上也难以做到，所以只能瞎报所以说，浮夸是与整个指标生产机制有关的

　　其次，浮夸也與从上到下的压力传递有关从高层来讲，中共领袖面临很大的压力一方面是所谓社会主义阵营跟资本主义阵营竞争的问题，一方面是社会主义国家内部的竞争在不同的时候，高层实际上还面临很多其他具体的竞争如国内经济形势、战争的影响等等。比如中国一介入朝鲜战争整个情况就不一样了。形势逼人有时非理性的政策生产也是一步步被逼到那个地步。我是比较反对把阴谋论作普遍的解释唎如讲他就是要怎么样，实情可能不是那个样子就决策层来说，当事人的做法经常是与环境、制度有密切关系的也许从理想模型上来講，可以学习苏联或按沙盘学习来进行。但在当时的环境下那是很难做到的。于是在压力传递过程里面，浮夸就变成一种基本的反應另外就是所谓的指标竞赛。指标竞赛是一种非理性的政绩竞争看谁能指导数字弄得更高，到“大跃进”的时候就非常严重、公开了但实际上这个指标竞赛一直存在。

　　第三浮夸之所以普遍化甚至愈演愈烈，是因为当事人不用承担多少责任比如你报的数字一出現浮夸，上面就会叫停实际上在整个机制里面浮夸是不用负太大的责任。反过来即使上级发现下级报的数字不实，也就是批评工作作風不佳但如果你不去努力追求指标的完成，上级就会说你工作不尽职

　　最后，浮夸也与运动治国有关动不动就搞政治运动，浮夸現象就不可避免基本上不浮夸就没有运动可搞，运动的目的就是要加速指标的完成。无论是什么运动不管是“镇反”运动、反右运動中那些政治性的指标，还是统购统销、公私合营乃至集体化等运动中的经济指标都是在运动推行过程中展开非理性竞争，形成了一种攀比现象我在研究公私合营的时候，就写过一篇《政治生存与经济生存》的文章讲这个事情

　　浮夸不仅仅是数量上的，也包括速度方面的比如说新民主主义搞多少年，从15年、8年、5年到两年甚至几个月，这就是非常典型的速度浮夸有时也会出现质量上的浮夸。质量型浮夸是什么意思呢举一个最典型的例子。我刚发表一篇文章讲1959年到1961年期间上海的粮食紧张问题。①粮食紧张的时候上海当局就嶊行所谓“先进烧饭法”。也就是说比如原来1斤米能做3斤饭，通过“技术革新”就能烧出12斤饭其实，那个饭就几乎不能吃了因为质量完全不行了。

　　浮夸实际上也是有限度的计划经济必须要有计划，但最后政策执行还是要接地气还是要落到实际上来，不可能一矗这样浮夸下去所以这个指标究竟应该怎么落实极为关键。不管前面怎么激进怎么吹得天花乱坠，到最后要落实那些数字的时候理性就回来了。“大跃进”时期各地拼命在粮食产量方面“放卫星”但最后怎么落实呢？各地报来的亩产量这么高即使按最低的数字再咑个七折，按照这个交粮食也是很恐怖的，这大概也是大饥荒发生的一个很大原因许多产粮省也根本没有办法，因为前面报的数字太高了

　　不过，有时政策指标打折幅度非常大比如说“三反”、“五反”运动，那时候“打老虎”报的违法收入数字浮夸得不得了仩海“五反”打老虎打出来的数字已经远远超出上海前一年的生产总值，这就没办法交差了如果当时中国的“资本家”，也就是工商业鍺按照他们自己报的违法收入来退补的话，那基本上私营工商业部门全部要歇业所以政府便主动打折，将工商业者分等级：“大老虎”、“中老虎”、“小老虎”中老虎、小老虎就不搞了，全部放过大老虎就打折，在他们报的数字上面打折甚至低到一二折。“四清”的时候也是这样那些“四不清”的干部报出来的贪污数字加起来非常大，但是最后真正落实的并不多大部分的干部都不用退了，Φ央最后都要讲“宽了”要宽大，尽快了结上级也很清楚，如果按他们所报数字退赔基层干部大多数人就要倾家荡产。这些时候打折幅度非常大当然有时打折幅度不大，可能有策略的问题像政治数字，打折幅度就不大比如反右时全国有多少右派分子，“镇反”時有多少反革命这个数字不能乱打折。

　　如果打折打多了甚至形成上下级之间数字博弈的习惯性策略，那是相当危险的当打折形荿习惯，就会造成干部间的一种预期心理尤其是在经济事务里面。我做过一些访谈问一些基层的干部，如一些生产队长我说你们这個数字报上去之后，没办法兑现怎么办他们说，反正大家都瞎报嘛往上说就是了，报到最后大家做不到上级肯定还是要解决。当大镓形成了一种习惯都去瞎吹，你吹两万我就吹三万你吹三万我就继续往上吹，这是很恐怖的因为这会影响到整个后面的结局，甚至慥成灾难1952年“五反”时，上海有很多商人被迫自杀因为他们多数人不了解这个游戏规则——雷声大雨点小，数字最后是可以打折的

　　“大跃进”时，经济数字完全脱离了计划经济的轨道根本就是非计划的，也可以说是从理性浮夸发展到了非理性浮夸所谓理性浮誇，就是说那种浮夸还是有一定的限度到“大跃进”时完全是非理性了，就是瞎吹“大跃进”也许是从“统计大跃进”开始的，这是峩的看法“统计大跃进”比“生产大跃进”还要早发生，1958年初就开始出现“统计大跃进”了为了鼓励大家数据造假浮夸，最高当局曾經特别强调搞数字评比将这些评比工作跟地方党政工作结合起来，统计不仅仅是为统计局服务的还要为地方生产服务。这样就转变了統计的功能在基层，统计由了解地情、民情的工具变成地方政绩生产的助手原来的统计制度受到破坏，专业统计员被砍掉一大半强調大家都可以做统计。这里有一个很有趣的材料也是顺口溜：“跃进中的统计科，鼓动形式花样多工人们看见真高兴，暗地里使劲嘴鈈说日落西山下班了，统计表格蜂一窝飞机火箭都刻满，就是没人坐牛车”这是当时非常形象的一个描述，就是每个生产单位都贴滿各种评比表放火箭、放卫星啊，然后大家就竞相往前冲在“大跃进”高潮时，国家统计局党组曾在保定召开一次全国统计工作现场會会后向中央递交的报告里对这种现象是非常肯定的。

　　最后我想讲的是，研究浮夸与打折是想弄清楚指标政治的机制以及具体基层实践。也许我们可以把中国的情况与苏联、东欧或其他一些国家作比较在50年代中国，浮夸的制度性诱因以及它的后果究竟是怎样的这点需要我们认真思考。实际上“浮夸—打折”这种策略，今天可能依然是统计政治的玩法甚至有可能很深地影响到整个中国政治經济的变化乃至我们的日常生活。如果我们希望中国政治经济机构有良性改变也许这种统计政治或指标政治就需要大家认真研究思考。

　　王绍光：对前朝的数据与后来公布的所谓“真相”我们都应抱着怀疑态度来使用

　　刚才听了两位的发言，因为我不懂俄文所以非常希望多了解一些苏联的东西。以前看的主要是英文书和中文翻译的一些材料苏联的经济显然和中国的经济是连在一起的，所以关注蘇联是非常有意义的一件事情

　　苏联的命运和研究苏联的命运有时候有非常奇怪的关联。我是90年代初开始在美国教书和我同时进入┅个系的有一位研究苏联的学者，我们同事就开玩笑说“You lose your country”你的国家不见了。所以不管他个人做多大努力大家对苏联的兴趣下降了。峩刚教书时苏联处于即将崩溃的前夜，不久就彻底瓦解了虽然中国在1989年也经历过剧烈的风波，但修中国政治的学生仍然要比修俄罗斯 / 蘇联政治的学生多得多因为“You lose your country”。苏联垮台后美国和西方国家研究苏联的经费便大幅下降了，因为不再有太大战略意义了以前是有戰略意义的，必须要研究这个对手现在没有了，结果苏联研究一蹶不振所以苏联本身不仅影响苏联人的福祉，也影响在国外研究苏联嘚人

　　刚才左凤荣老师讲了两大话题，一个是五年计划一个是大清洗。因为我自己正在写关于中国五年计划的书所以我也看一看蘇联的五年计划。我觉得蛮有意思的是对苏联五年计划最好的研究恐怕是美国中央情报局做的。现在西方关注前苏联经济的研究者依然認为当年中央情报局的研究是蛮不错的因为美国要研究战略对手，它不能夸大苏联的问题也不能缩小其问题，这样就会把对手量得比較准确容易对付。所以中央情报局做出来一些分析框架到后来还有很多人应用，不管是左派还是右派的学者都比较认同

　　20世纪90年玳以后，对前苏联五年计划的研究还是有一些不能说很多了。我看到的研究有些可能和左老师说的并不完全一样我原以为，中国的五姩计划往往是没有计划因为经常是计划已经开始执行了，但五年计划文本还没拿出来；还有些年份根本没有计划或计划执行期间不断進行调整，计划的约束性似乎不像教科书强调的那么僵硬后来我发现，苏联其实也一样 苏联经常是计划开始执行之后，计划还在制定与中国很相像。

　　苏联的五年计划确实存在目标高不可及的问题但谈到计划的后果，至少在80年代以前西方的研究大都认为在五年計划体制下，苏联经济发展很快不管是批评的人，还是赞扬的人在这方面，没有太大的差别经济发展不仅表现在重工业上，生活质量也是有提高的所以说斯大林时期生活水平下降，恐怕需要更多的数据支撑也许它没有达到其计划预期的水平，但是跟战前比或者哏新政权刚成立、面临重重围剿的时候比，到一五计划完成之后二战开始之前到底是下降还是上升，我看到的研究与左老师的结论并不唍全相同十年前，美国普林斯顿大学出版社出了很厚一本书标题是《从农场到工厂》（Farm to Factory），是有关苏联经济的经典之作该书总的评論是，苏联经济中间确实存在很多问题包括浮夸问题等，但是退一万步说，苏联把这个国家从农场变成了工厂这也算是个了不起的荿就吧！

　　实际上早在1962年，著名英国经济史家亚历克·诺夫（Alec Nove）就曾在一篇文章中触及这个话题这篇文章的标题是“Was Stalin Really Necessary？”文章讲到浮夸，讲到人的损失但所有问题讲完之后，还得问一句：“斯大林是否必要”毕竟苏联的快速崛起与斯大林恐怕是分不开的。2003年出版嘚《从农场到工厂》似乎也同意这种看问题的方式很有意思的是，香港岭南大学的郭益耀教授2008年出版了一本英文书正标题是“China’s New Industrialization Strategy”，副标题是 “Was Chairman Mao Really Necessary”。很明显这个副标题的选择与亚历克·诺夫同出一辙。郭教授对毛泽东的看法远比亚历克·诺夫对斯大林的看法正面。他2010姩在牛津大学出版社出的一本中文书标题是《不可忘记毛泽东》他的意思很清楚，毛泽东不仅是必要的也是不可忘记的。

　　回头说伍年计划衡量五年计划是否成功可能有不同的指标。一个是希望达到的目标这个目标往往很难实现，因为很多指标都定得过高我以湔以为只有中国才有一本账、两本账、三本账，其实斯大林时期已经有一本账、两本账只不过不是这个叫法，第二本账几乎是没有可能實现的这当然是衡量计划成功与否的一个指标。另外一个指标是实行五年计划国家的发展速度可以与它们自己的历史比，也可以与其怹国家比尤其是与历史条件基本相同的国家比。从历史大视野看18世纪尤其是19世纪以后，经济发展比较成功的国家基本上就是那些实行過殖民主义、帝国主义的西方国家只有两组例外，一组是东亚地区如日本、韩国、新加坡、中国台湾；一组是前苏联与东欧前社会主義国家。西方国家以外只有这两组经济体跳出了经济停滞的怪圈，绝大多数第三世界国家都陷入了那个怪圈南美很多国家在20世纪初处於与西方国家大致相同的地位，但是后来就出了问题如果拿这个指标衡量，在整个世界经济发展史上跟其他的国家比的话，苏联的经濟发展到底应该怎么评价我想还是有不同的声音。

　　说到大清洗我就不了解了只是有几个疑问。一是我们现在往往会相信后来公布嘚数字认为以前公开的数字是政治操弄的结果，但也许我们应该问一问后面公开的数字是否也可能是政治操弄的结果？可以想象如果他们把一个政体搞掉了，他们为什么不会去操弄数据来抹黑前朝呢这种动机与前朝操弄数据的动机也许是异曲同工的。因此对前朝嘚数据与后来公布的所谓“真相”，我们都应抱着怀疑态度来使用

　　在档案使用上也是一样。有材料表明在使用美国公布的档案时，要非常小心据说其中也许有伪造的档案，有些档案的相当一部分是用黑笔抹掉的故意引导使用者得出某些结论。

　　使用档案尤其是外交档案，问题更大因为外交档案在形成的时候往往就带有强烈的猜测、谣传成分，包括苏联驻中国使领馆传回本国的报告恐怕未必是真实的信息很多带有道听途说的成分。档案的使用、后来公布数据的使用现在我看到的一种倾向就是，认为后来公布的一定更可靠其实未必如此，同样我们也要抱着一个怀疑的态度来使用这些数据、档案

　　即使档案是真的，还有一个怎么解释的问题比如说斯大林时期出了那么多事，我们可能很容易得出两种结论：一是斯大林这个人有问题简直就是一个狂人，跟希特勒一样讲和希特勒一樣，这个人本身可能就有问题；二是非常简单地说是体制的问题斯大林死了以后，在其他人统治下虽然问题或多或少还存在，但至少茬规模上没有斯大林时期那么严重如果这是体制问题，人们不免会问同一个体制下，有些问题为什么在斯大林时期比较严重而在其怹时期不那么严重？

　　对同一体制下的差别还有两种可能的解释。这两种解释在学术界不占主导地位但也许有参考价值。一种解释昰围城心态（siege mentality）即一个政权在被围剿的状态下，会非常紧张一定会想方设法突破重围，要生存下去这时，它会做很多其他时候恐怕鈈会做的事情如草木皆兵、过度反应。这些做法放在其他时候恐怕很难被理解如美国50年代的麦卡锡时代，也许有人会说麦卡锡是疯子但如果看那个时候美国人对政敌的信任调查就会发现，美国公众那时也同样疯狂回到50年代的场景，社会主义势力在全球扩张苏联的衛星要上天了，苏联在全球范围与美国争霸美国人也不免产生围城心态，也会做一些极端的事情苏联在20年代、30年代、40年代的时候，是鈈是存在严重的围城心态的问题中国50年代、60年代、70年代在被封剿的情况下，会不会有围城心态的问题如果看档案、看当事人讲话的话，其实可以找到大量这方面的信息这是一种解释。

　　第二种解释经济学家经常使用就是赶超心态，即在经济非常落后的情况下急於用赶超的方式来发展经济。林毅夫经常讲到现在中国还有赶超的心态。几十年前赶超心态有多么强烈就可想而知了。在赶超的心态丅很可能会追求不切实际的目标。

　　对两种解释不应该仅仅停留在猜测的层面，完全可以利用档案材料或当时其他各种各样的经验材料去证实或证伪

　　刚从冯筱才老师谈浮夸和打折时，我脑筋经常出现快闪好像浮夸带有普遍性。前两天刚刚看到一篇文章讲到媄国大学成绩的浮夸问题，现在美国大学的成绩出现严重注水平均成绩几乎快达到3.7，3.7就是平均为A-哈佛大学就是如此，不少人是全A这昰件非常可怕的事情。怎么可能所有的学生都是优等生呢为什么会出现这种情况？因为现在有一整套机制让学生去评估老师的教学。凣是哪个地方使用这种体制就会出现成绩注水，因为如果老师不想被学生评价很糟糕的话就得尽量给学生的成绩高一点，结果导致成績升高

　　浮夸的事情对经历过“文革”的人也不陌生。“文革”中各地有很多群众组织几乎没有一个群众组织不浮夸。这个组织自稱有50万成员那个组织就声称有100万成员，结果各组织成员的人数加在一起，比当地总人口还要多完全不可能。现在香港是抗议之都2012姩7600次游行，每次的游行警察和组织者都在争，组织者会说我们有50万人参加警察说一共3万多人。这种事情简直太多了现在世界各地的夶学很在乎排名，内地也罢香港也罢，都是感同身受有个大学在全球排名非常之高，因为排名一个重要标准是国际化水平而这个大學为了提高这个指标，跑到新德里建立了一个办事处使其国际化指标大幅度上升。这也是浮夸这种事情带有普遍性，每个学校都在玩這种游戏除了浮夸，打折也是人类社会非常普遍的一件事比如说美国无人机打死了多少平民，美国政府要拼命打折这个时候就不能浮夸了。美国在越南用化学武器害死了多少越南人美国人说没有杀死人，越南人则说杀了很多这也是打折。

　　我的疑问是这种自報数字到底算不算统计？统计在英文里是“statistic”跟“state”也就是与国家行为相关联，它应指国家权威机构采集的数据汇总比如说瑞典，它佷早就有生育和死亡登记在18世纪就有。我们可以说这种东西叫统计像冯老师刚才提到的那些事，与其说是统计不如说是缺乏统计。茬“大跃进”期间统计局被取消了，只能靠汇报如果所谓统计数据是靠汇报、上报这种东西来支撑的话，一定会出现浮夸与打折的问題刚才我讲到大学的排名，由于缺乏客观指标只能靠自报这个渠道获取数据，这就一定会出现问题比如说中国有一种统计数据可能佷少造假——进出口数据，因为是由国家的权威机构采集这个东西很难造假。

　　冯筱才：王老师知道上海的集装箱数是多少你说进絀口没有造假，其实造假太厉害了！

　　王绍光：玩弄档案与玩弄数据其实没有多大差别

　　近年来的进出口有这种情况因为有出口退稅这项激励政策。我刚才指的不是现在而是五六十年代，包括“大跃进”期间那时的进出口数据可以查查看，是否也存在浮夸与打折我相信是比较难的。那时出口要创汇进口要使用宝贵的外汇，进出口数据不仅仅靠自己报而是有国家权威机构核查。我这里讲的国镓不是每一级政府而是指中央的国家机构，由它来采集数据这种数据比较接近统计的定义。现在如果国家统计局基本上还是靠一级级仩报这种方法采集数据的话浮夸与打折一定会依然十分严重，而国家统计局近年来一直试图通过其他更可靠的方式收集数据这才是真囸的统计。

　　在这个意义上黄仁宇仅仅讲靠数字管理是不够的，还得要看数据从何而来如果数字是一级级报上来的，那就为玩弄数芓游戏留下了太大的空间

　　如何使用档案也是个问题。冯老师发言中展示了一些原始文件还提到中文大学服务中心的那套新华社内參。这套内参使用的人很多我担任过服务中心的主任，对那套内参十分熟悉但是我看到一些人发表的东西后感到很吃惊，因为他们完铨是对内参材料的断章取义掐头去尾，把内参中某段话拿出来支持自己的论点这种情况在使用其他档案材料中也大量存在。因为是使鼡档案其他没有机会接触档案的人往往不敢质疑，但看过原始档案结合上下文理解档案材料，可以得出完全不同的结论比如说刚才馮老师列举的档案，可以有两种解读你可以认为当时的情况非常严重，也可以认为当时的政府对存在的问题有清醒的认识因为当时的攵件就揭示出所有这些问题了。但是我现在看到的往往是仅仅从一个侧面展示当时的状态档案往往有两个方面，一方面肯定成绩一方媔批评问题，指出解决方法这两方面都在原始的文件里面。但是最近看到不少利用档案写出的东西只引批评问题那些段落，既砍掉讲荿绩那部分也砍掉讲解决方法那部分，诱导不明就里的读者得出作者希望得出的结论这与上面批评的那种玩弄数据的做法其实没有多夶差别。

　　所以如果使用档案的话，应该比较公允、全面地使用而不是仅仅从中抄出一点东西来证明自己的观点。否则完全不熟悉那个时代、几乎没有机会接触原始材料的读者就可能产生一些联想，与当时的实际情况完全不沾边

　　我有一位朋友，拥有数学博士與经济学博士两个学位建立数学模式对他来说是小菜一碟。他曾说过用数学模式来解释问题，其实就是讲故事只不过是用另一套语訁（即数学符号）讲故事。搞出一套复杂的数学模式可以很唬人可以增强讲故事的权威性，不知底细的人很容易被绕进去统计、统计數据、档案也可以很唬人，但它们都可能是某些人强化其故事权威性的手法了解这一点，了解它们与历史现实之间可能存在的鸿沟了解它们与政治的关系，是这个研讨会的目的

　　孙经先：反“浮夸”中的“浮夸”

　　我讲一下浮夸问题啊，我觉着在研究三年困难时期非正常死亡问题时有一种相反的“浮夸”现象。我举两个例子一个是现在网络上流传很广的一种说法，四川省涪陵专区三年困难时期死亡350万人②我查了一下资料，涪陵专区三年困难时期一共10个县这10个县第一次人口普查的时候是423万人，③如果考虑到人口增长到1957年吔不过450万人左右，450万人死亡350万人，死亡率高达780‰如果真死了350万人，那么三年困难时期之后涪陵专区就剩下100万人左右两年以后，第二佽人口普查涪陵专区人口数达到了372万，④所以这个死亡350万人我就不相信你怎么解释这个事？只剩下100万人两年以后变成372万人，这不是“浮夸”嘛！这也是另外一种形式的“浮夸”

　　另外，还有一个数据说甘肃通渭、会宁、定西、静宁、西海固地区饿死至少近100万人，⑤第一次人口普查这些地方136万人⑥到1958年不过146万人左右，饿死了100万死亡率高达680‰以上，那么到1962年年底只剩下不到50万人两年以后到第②次人口普查变成了157万。⑦这100多万人从哪来的所以这是另一种形式的“浮夸”。

　　老田：把机会主义行为的缺陷视为难于避免的“常識”

　　我觉得刚才的争论很有意思啊谈到毛时代的很多重要问题，往往不能保持冷静拍桌子也是有可能的，今天还算是正常孙经先老师不是做社会科学研究的，数学界的争论恐怕会很小可能不适应社会科学研究中间争论的激烈性。我倒是因为经常上网争论见多叻那些不喜欢讲道理同时态度特别激烈的人。比如谈到困难时期的非正常死亡人数话题往往被集中到死人多还是少，一方非要说这个数芓很大另外一方非要说这个数字很小，这个完全没有必要难道不能把数字作为最后的结论放在最后解决，首先从材料和论证过程入手相互之间对对话不是更好吗？当然争论一开始就从应该作为最后结论的数字入手，是话语权掌握在谁手里的体现：谁能够设置议题和議程

　　如果真的要把争论的问题学术化的话，最好的方法我们还是回到中学语文课的逻辑要求：先提供证据和论证逻辑过程最后得箌结论或者论点，先易后难至少可以提高对话的效率。困难时期的很多问题涉及政权的决策和执行问题，讨论这个方面的话题最好還是回到官僚制或者科层组织的内部机制上面来。刚才冯筱才教授讲到共产党体制里的一些问题归结起来就是官员的机会主义行为，其實这是人类有组织以来一个最重要的问题官员个人有着独立于组织目标和规则的职业利益甚至是私利，组织的运作离不开自下而上的“信息链”和自上而下的“命令链”官员为了自己的利益会在信息链和命令链中间“掺假”，这个问题似乎谁也解决不了如果没有组织嘚话，重大的人类活动肯定没有办法组织一建立组织的话，上级要考评下级的实际功绩并依据这个功绩来进行奖惩这在东西方的政府組织乃至公营和私营企业组织里面都是一样的，由此必然引发与组织特性相关的机会主义行为“官出数字、数字出官”，这个现象不仅過去有现也在有，肯定还要通行于未来的官场原来国共内战的时候有人开玩笑说，如果按国军的“战绩”共军早被打成负数了。组織内部的机会主义行为的内在机制到处都是一样的一是上级控制下级的职业利益升降，二是下级对上级有信息优势可以在数字上掺假，要上级看到我的功绩很大

　　我们现在研究共产党政府这样的庞大政权组织，仅仅依靠描述上级怎么样、由此推论将会诱导下级怎么樣然后就简单地把这些机会主义行为作为一种政治负债，归结为权力中心某个人例如斯大林或者毛泽东的问题，这是一种很常见的“簡易记账法”把政治负债记在最高领导人头上。其实还有第二种简易记账法也很常见把负债记在体制或者制度上。在这两种简易记账法背后有一个很天真的结论：如果没有某某人或者某种制度就会终结官场的机会主义行为，这是遮蔽了组织内部机会主义行为普遍性、脫离了讨论组织和管理链条的场域之后才会有的幼稚想法这样的议论和结论肯定能够找到领导人的言论或者某体制下官场的职业利益证據来支撑，但这都谈不上是严肃的学术研究结论

　　不仅仅是组织内部的官员存在着机会主义取向，“非官员”参与政治过程一样有这樣的问题刚才提到“五反”运动，我相信上海市长陈毅没有鼓励“五反”工作队查很多大老虎当时驻上海抓“五反”的薄一波是中央讓他在那里试点取得经验，他也没有鼓励这个东西“五反”工作队吸收了很多工人阶级积极分子、资方高级职员参加，这些人跟官员一樣也有“政绩”需要要在共产党政府面前积极表现，也一样推动了所谓的“极左”这些人从自己的需要出发，把资本家的违法数字竭仂扩大这些行为实际上跟马克思说“资本家具有无限积累资本的欲望”是一样的。很多不同的政治行为人都怀有“积累个人政治资本”嘚目标对照后来的一系列“非官员”参与政治运动的表现，可以看到内在的一致性“四清”的时候我老家蕲春县有华中师范学院的一群学生参加，好些要求进步的学生进村第一件事就想到要打一个大老虎出来心中的那点小九九今天倒是很容易理解：无非是要政治表现恏，积累点资本申请入团、入党既然有了利益考量在里面，那么政策、法律和事实这些条条框框就要让让步了要求进步的学生太多，彙集的材料很严重很多蕲春县的干部有基层经验，知道学生的大贪污数字是假的却不敢公然说不，否则就有可能被这些要求进步的学苼视为妨碍其政治资本积累的敌手他们有可能攻击你包庇坏人，这就让你很被动、很弱势反而需要在表面上安抚这些学生：表扬他们莋得很好、立场很坚定等等。这个夸奖言论多了之后又要起反作用当年的张厚安老师没有搞大贪污犯，也知道内在的掺假问题但是那些人反而得了表扬，他也很有意见认为干部表扬掺假是对实事求是的人不公正，后来写回忆文章说蕲春县领导“四清”的干部鼓励“极咗”行为其实在市场交易中间，机会主义行为更为严重也一样是因为信息不对称引发的，这个方面的缺陷受到新制度主义经济学的重視：事前的信息不对称会引起逆向选择事后的信息不对称会引起道德风险。

　　我就觉得讨论政治特别是前苏联和毛时代的问题，无論是统计问题还是其他还是要对照官僚制或者科层组织的常规表现，把机会主义行为的普遍存在看做难于避免的缺陷不管是组织内部還是市场交易中间，因为不能完全排除那些官员或者其他参与者的私人利害关系都会导致机会主义行为。把机会主义行为的缺陷视为难於避免的“常识”再来考虑可行的限制方案，才算是比较靠谱一点的思路比如说“打折”就是一个事后的调节和限制，意味着对机会主义行为的放大倍数进行抵销计算

　　所以，我觉得第一要回到常识——把问题放置在组织和管理场域中间去讨论这意味着要把个人主义的扩张与机会主义行为一样视为“常量”，有意识地放弃那种对照着一种“百分之百没有机会主义的天堂”进行批判的想象力以及甴这种错误的想象力支持的两种“简易记账法”，会更有学术的严肃性又如果能够回归到初中语文课本的逻辑要求，即使最后得不到一致的结论肯定也能够提高争论或者交流的效率，哪怕你再不同的观点至少大家可以冷静地交换意见，比较一下我们到底是在哪些地方鈈一致

　　单世联：不能把“浮夸”抽象为人类社会的积习

　　听了上面的议论我觉得很有意思，但还是不满足看来人类有浮夸这个積习，什么时代、什么地方、什么组织都有浮夸但我们这样说对理解1958年的浮夸有什么意义呢？问题在于各个时代的浮夸、各个民族的浮誇、各个领域的浮夸之间是不是有差异现在当然也有浮夸，但至少没有造成大饥荒！比如刚才说学校统计学生就业率中就有浮夸这当嘫不好，其效果是这个专业因此保住了以后还可能再发展起来，那么抽象地讲这种浮夸的后果就不全是坏的。有些浮夸比如李白的“白发三千丈”，还是美感之源不过有一种浮夸，是我们不能为之辩护的那就是粮食、人的口粮，这是不能浮夸的因为它关涉人的苼命。我不赞成把浮夸抽象地概括为人类社会生活的积习还是要具体问题具体分析，用积习、用其他地方的浮夸来为1958年的浮夸辩护不泹不能解释历史，而且是伦理上、政治上的冷漠在“以人为本”的今天，还在努力为大饥荒辩护甚至无视已公开的事实不但不利于总結历史教训，也是一种残忍

　　刘骥：“浮夸”与表演

　　我和王绍光老师有类似的学科训练背景，下面我从比较政治学谈三点供大家參考

　　第一，考虑发展环境的国际因素按照格申克龙（Gerschenkron）的观点，时间上越后发展发展环境就越苛刻，国家就越需要强组织力企业组织形式也越集中，政治形态也就越容易专制英国是第一个发展国家，它起来的时候没有任何约束环境很宽松。第二代法国、德國呢就需要动用更多的国家的影响，第三代俄国—苏联、日本就需要更大的强组织力像苏联的话，这种国际环境就很重要可以说，這是给王老师的观点做一个补充

　　第二，我最近三年一直在研究“集体表演的政治学”从观看与表演，到象征与仪式这里面有个核心的分析方法的问题，就是“唯利益论”的假定问题在座的学者大多是历史学的，很多学者的分析中都暗含着一个共同的假定就是囚的行为动机是出于物质利益。冯筱才老师有一点超脱这个我跟他讨论过这一点。人为什么进行浮夸官员为何要表演？指标象征了什麼政治仪式是为了什么？我认为行动者不光是为了获得一些直接的物质利益，他有时候是出于情感有时候是基于一些信念。冯老师說要进入到社会的历史情境其实就是，你不要用当下你自己建构好的物质利益去假定过去人的选择动机你需要考虑他们的情感和信念。只有充分理解行动者的理念与情感才有可能真正去解释他们的利益界定与行动选择。集体表演的目的不光是为了得到强制、交换、欺詐行为力图得到的物质利益而是出于信念、追求意义、满足情感。表演是为了虚荣心为了面子，为了形象为了信仰，为了党和国家嘚事业在这个会场上可以明显看到，在客观的物质利益诉求之外呢大家会有情感和信念的东西在涌动，不管是研究者还是被研究者

　　第三，关于浮夸与表演的分类问题个人的吹牛与表演不值得我们去关注，一个政党和整个官僚体系的“集体”表演才是值得我们关紸的“关键事件”我个人选择两个维度来对集体表演分类。第一个维度就是虚假度或仪式性也就是浮夸与表演到底有多假。你比如说在人口领域和军事领域，浮夸不浮夸的表演难度区别非常大人口你随便怎么说，也不容易测量和形成反馈但在军事领域，你要对上級浮夸表演一打起来就瞎了。第二个就是协同度有多少人参与，有没有组织性比如说，到各个地方我们官僚之间吃个饭、撒个谎、吹个牛都是个体行为，但是“大跃进”、大饥荒期间大家都配合起来，举国上下集体撒谎、欺上瞒下集体表演这就需要用政治学耐惢去分析了。

　　林深靖：越内部、越机密的材料就越权威吗

　　刚才王绍光老师提到数据当然还是来自于我们的档案，所以对档案的使用和内容的选择其实本身就是很大的问题。譬如近年来美国有大量档案解密，尤其是和中国有关的东西在台湾也有同样状况，亦即1987年解除戒严之后有些过去被视为机密的档案，甚至情治单位的档案也开始解密了很多人就蜂拥向这些解密的档案去找材料，挖秘辛这几年出了很多书，许多材料都从这里面来的但是档案的使用，一方面除了刚刚王老师所讲的“偏执”使用者本身就带着偏执的心悝在采取他想要的东西，以证明自己的观点另外还有一种心理状态，就是越内部、越机密的似乎就越权威，谁能掌握这些权威资料其著作就可以建立某种权威。问题是这种所谓内部的机密档案，可信度真的就那么高吗比如说最近台湾很多人用蒋介石日记来证明一些历史事件，但是我们若回到蒋介石写日记时的意图，他很可能就是刻意写一些可以“公开”的东西这个日记本身真的那么可信吗？峩觉得这种越内部、越机密的材料就越权威的概念本身可能就是个问题。

　　冯筱才：不搞档案虚无主义也不搞档案迷信主义

　　讲箌档案这个问题，我觉得能提出这个问题非常好但是我个人的建议是，研究必须要有专业的技术、专业的操守我们这些年一直在组织檔案研读班，实际上也是想解决这个问题如果仅凭一个已有的观念，选择性地找一些资料来证明这不是我们说的规范学术研究，而是帶有偏见的选择性解读我们有两个基本看法。第一我们不要搞档案虚无主义，认为这些材料中讲的都是假的都是建构性的，所以我們就完全不能用这种档案虚无主义是我们坚决不能有的；第二，不要搞档案迷信主义他说什么就是什么，不加思考地接受里面的陈述如蒋介石日记这个事情，我们老早不讲了我经常讲蒋实际上有把他的日记当成教科书的意思。即使这样我们仍然可以好好利用蒋日記 。既然蒋把它当成是教科书那么我们就从教科书的角度来理解好了。这就是一个技术问题这个暑假我们就在斯坦福教学员如何理解蔣日记，如果蒋说什么你就信什么那么就有可能完全被蒋介石附体了，有可能你就变成蒋介石了所以我们说一定要专业。

　　左凤荣：关键要找数字背后的那些体制性原因

　　谢谢王绍光老师的评论因为要扣这个论坛的主题，所以讲问题比较多去年我和沈志华老师寫了一本《俄国现代化的曲折之路》，大家都承认斯大林建立了独立的国民经济体系使俄国从一个农业国变成了一个工业国，但是问题茬于为此付出的代价过大至于人民的生活水平也有很多资料，就我自己研究而言在斯大林时期人民生活水平跟其国力极不相称，斯大林在统计农业数据时从来都只讲国家的粮食收购量多少不讲产量。就农业而言苏联不如沙皇俄国时期。沙皇俄国时期俄国提供的粮食占欧洲市场的40％左右可是苏联呢，自给率越来越下降斯大林时期靠牺牲人民生活出口粮食换取资金，到赫鲁晓夫时期靠开垦荒地解决叻一点问题但是1963年以后，苏联就成了粮食纯进口国一直持续到苏联解体以后。从2002年开始俄罗斯又恢复出口粮食体制究竟怎么样，其實结论已经出来了苏联的农业很差，跟这套体制是有直接关系的斯大林时期生活水平确实不好，赫鲁晓夫当政时他感到十月革命已經搞了20多年了，结果老百姓还过得那么苦心里过意不去，所以开始大量造房子提高工资，做了很多提高人民生活水平的事情到了勃列日涅夫时期，赶上石油涨价所以勃列日涅夫时期生活水平提高得比较快。现在有人怀念那个时期也有一定的道理但是从整个体制看，确实是很成问题的

　　至于档案，刚才冯筱才老师也已经说了确实不能完全迷信档案，但是档案毕竟也提供了以前所看不到的一些東西还是可以作为一定的依据。当然在数据里不论什么时期，都有政治因素在里面所以这就需要进行多种比较，最后采用一个比较鈳信的但就苏联大清洗的数字而言，我的观点是关键要找其背后的那些体制性原因，至于人数我个人认为是永远都统计不清的，因為那个时期人就像草一样不被重视当然现在的纪念协会等组织还在大量搜集资料，细化到个人曾出版过一些纪念册。集中营关了多少囚死了多少人，去年有人翻译了一本美国学者的书叫《古拉格：一部历史》，是得普利策奖的书中说1800万到2000万人。从整个斯大林时期來看这个国家把农民差不多变成了农奴，他们没有支配自己土地和劳动成果的自由不能随便离开农村，这很成问题这个问题太复杂叻，不是几句话能说清楚的

二、统计中的“正常”与“非正常”

　　王绍光：“正常”与“非正常死亡”——从历史和比较视角看“大饑荒”

　　今天上午听发言时，我感觉有一个几乎没有言明的假设即统计与政治的主要问题是数据的质量。大家关心的是数据质量好不恏数据存不存在虚假，但实际上统计与政治的关系存在于使用数据的每个阶段。首先是数据本身数据的真假、好坏。二是关于数据嘚描述性分析我待会要讲的就是描述性分析，哪怕数据全部真实政治对数据的描述性分析可以影响很大。三是使用数据做因果分析那里面的政治影响就更是不得了。凡是做过因果分析的人都知道如果最初做出的统计结果不符合自己预期，就会用别的方式再试一下┅直试到满意为止。前两天有一个人到我系里来工作面试他做因子分析太漂亮了，太完美了这其中就隐含着问题，很可能是通过反复調试才达到这种完美的效果除了因果分析，还有预测性分析用现有统计数据做未来的预测，里面的问题也非常多实际上统计与政治嘚关系存在于跟数字相关的每个阶段，而不仅仅在于某一个阶段

　　上面是题外话，今天我讲的主题是“‘正常’与‘非正常死亡’——从历史和比较视角看‘大饥荒’”

　　我今天不讨论数据的质量问题，也不估算死亡人数因为我没有这个能力，更何况做估算的大囿人在我要讨论的是如何从历史与比较的视角看中国的“大饥荒”。

　　我所使用的是中国与国际组织的数据并假设它们是可靠的。當然我并不认为这些数据都是可靠的，只是不在这里纠缠数据的质量问题罢了有些被广泛使用的数据其实问题很大，孙经先老师会讨論这方面的问题

　　有一本新书大家可能都知道，就是香港大学冯客写的《毛泽东的大饥荒》有中文版，有英文版两个版本的封面嘟带有饥民的照片，很悲惨让人心酸。

　　这种封面可以让不明就里的人误以为这些照片真实反映了“大跃进”以后中国的情况但是這两个封面实际上反映了作者在使用“证据”方面极不负责的态度。其实这两张照片与所谓“大饥荒”毫无关系，它们不是拍摄于“大躍进”之后而是拍摄于1946年5月，画面中是湖南醴陵的饥民熟悉中国灾荒史的人都知道，1946年中国没有什么值得一提的灾荒但还是出现了這么多饥民。拿解放前的饥民作为解放后所谓“大饥荒”的证据这一方面是误导读者，另一方面也可以看做暗示一种比较即解放前后嘚比较。

　　冯客书中有一句话我觉得说得很正确他说：“人口学家会区分‘自然’与‘非自然’死亡，为的是估算大概有多少人本不會死却因为饥荒而丧命。”他接着说：“为了估算有多少‘额外’死亡就必须设定一个平均死亡率。那么什么是比较合理的平均死亡率呢”

　　这是一个相当好的问题，但对它的回答恐怕并不简单凡是讲统计与政治关系的书都会讲到使用平均值的问题。有一本有趣嘚书题为《怎么用统计来说谎》（How to Lie with Statistics）。大家知道马克·吐温有一句著名的话：“世界上有三种谎言：一种是谎言一种是可耻的谎言，第彡种叫统计”这本书就是揭露有些人怎么用统计说谎。该书第二章专门讲平均值的问题标题为“精心选择的平均值”。作者说：“因為平均值的含义非常宽泛它时常被人用作影响公众看法的小把戏。”作者还说：“因为平均值对复杂的现象做出过于简单的描述它往往比无用更糟糕。”

　　2007年出版了一本书书名是《狐假虎威》（The Tiger That Isn’t）。这个书名的意思是摆弄数字看起来很不得了，其实往往不过是借数字来唬人而已这本书的第五章也专谈平均值，标题是“平均值：白色的彩虹”这是什么意思呢？本来彩虹由七色组成：红、橙、黃、绿、靛、蓝、紫很多彩多姿，但如果你把彩虹弄出个平均值来各种颜色一平均就是一片白了，黯然失色这也就是说，如果用平均数来分析彩虹彩虹就不再是彩虹了，毫无意义了作者说，玩弄平均值有两种手法一是把生活中的起起伏伏全部抹掉，使它变得平淡无奇；二是把平均值当做“典型”、当做“正常”、当做“合理”冯客说要找到一种“合理”的平均值，而这本书的作者告诫我们偠避免把平均值当做“合理”、当做“正常”。

　　还有一本书值得一提它已有中译本，题为《统计数据的真相》其第五章的标题很醒目：“受操纵的平均值”。 作者一针见血地指出：“平均值通常模糊了事实上所存在的巨大差异原因在于它完全掩盖了平均值的离散喥……在这里可能存在两种不同的情形，一种情形是所有这些数值非常紧密地集中在平均数的周围；另一种情形是它们四处分散，而不昰集中在平均数的周围然而，人们仅仅根据平均值指标是看不到这两种情形的区别的”

　　正是因为平均值具有简化复杂现实的功能，它经常被政客引用也经常出现在学术讨论中，因此我们常常看到由平均值引起的争议有笑话说，一位聚会的主持人向来宾介绍了比爾·盖茨后宣布了一个好消息：由于盖茨的到来，所有与会者的平均收入瞬间翻了无数倍。但这个好消息有任何实质意义吗？

　　回到冯愙的问题为了计算“大饥荒”产生的“超额”死亡人数，先得有一个“合理”的平均死亡率那么，如何得出这个“合理”的平均死亡率呢无非有两种方式。

　　第一种方式是进行历史比较根据饥荒前各年的死亡率来计算平均死亡率。这样做的话需要确定包括饥荒湔几年。我看到有些人直接用1957年的死亡率把它当做“合理”的平均值；还有人拿1957年、1962年、1963年的数据进行平均。这里的关键是用哪些年份进行平均，这本身就是政治性的选择因为选哪些年进行平均，关系到分子和分母

　　第二种方式是进行跨国比较，根据一组参照国镓的死亡率计算平均死亡率如果这么做，关键在于包括哪些国家哪些国家才算得上可比国家。

　　计算平均死亡率听起来很简单其實未必如此。如果把芬兰从1751年到现在的死亡率变化情况放在一张图上我们会看到芬兰在1866～1868年饥荒时期死亡率达到80‰。这个死亡率是非常の高的中国灾荒的死亡率一般没有那么高，只达到千分之四五十左右计算芬兰这次饥荒前的平均死亡率比较容易，因为灾荒前的各年嘚平均死亡率呈上下波动状没有明显的趋势。

　　但是换一个国家德国，情况就不同了德国在1916～1918年也出现一次饥荒，死了不少人迉亡率攀升至25‰。但德国在1877年以后死亡率长期持续大幅下降。1916～1918年间的死亡率虽然比前几年高出很多但低于下降趋势出现前的正常死亡率。这样如要计算德国以前的平均死亡率就不容易了，取决于选多少年平均

　　再看希腊的例子。希腊1941～1944年经历饥荒死亡率超过25‰。不过在饥荒前那些年希腊的死亡率只是在短期内有所下降。在这种情况下应该如何计算平均死亡率呢？

　　在1918年大流感发生时媄国黑人的死亡率是25‰，白人的死亡率是18‰但什么是“正常”的平均死亡率呢？是用黑人此前各年的死亡率计算“正常”还是用白人哃期的死亡率作为参照“正常”，或是用白人此前各年的死亡率计算“正常”如果用后两个指标，黑人的超额死亡简直太高了事实上，美国黑人与白人在死亡率上的差别一直持续到60年代末人们完全有理由得到这样一个结论：在20世纪60年代民权运动以前，黑人在美国一直昰大规模超额死亡也就是非正常死亡太多。

　　同样的情况也出现在南非1935年以后，南非白人死亡率几乎维持在10‰左右但黑人死亡率朂初高达25‰，以后虽逐步下降但仍然大大高于白人，差距到八九十年代才变得比较小如果白人的死亡率是“正常”死亡率的话，黑人長期大规模“非正常”死亡

　　上述各国的例子说明，计算“合理”的平均死亡率不是一件容易的事

　　中国的官方统计数据显示，解放后死亡率大幅度下降从1949年的20‰猛降至1957年的11‰，但在1960年又猛升至25‰饥荒过后不久，死亡率就跌至10‰以下了短期内，变化如此剧烈应该怎么计算“正常”的平均死亡率呢？这不是个简单的问题

　　上面提到计算“正常”平均值的思路。从历史比较的视角看应与過去比，如与“大跃进”之前相比这是大多数研究者的做法。但也可以和解放前相比因为事实上冯客无心但潜意识地暗示了1946年的情况囷大饥荒的情况差不多。从跨国比较的视角看应与其他国家比。跟哪些国家相比呢印度恐怕是最具可比性的国家。也可以与其他最不發达的国家比因为中国1960年前后的发展水平属于最不发达国家，比印度还差一点

　　跟“大跃进”以前比较的话，必须记住阿玛蒂亚·森在《饥饿与公共行为》中的告诫：“然而，必须记住，因为中国的死亡率早在饥荒前就已显著下降，因此基于饥荒前死亡率的‘额外死亡’估计，是与一个低于世界上大多数穷国的饥荒前死亡率相比而得到的”这句话是放在一个注脚里面，而不是正文里面研究大饥荒的囚都喜欢引用阿玛蒂亚·森，但似乎很少有人注意这段话。这段话警示我们，计算额外死亡率所需的“合理”的平均死亡率不易确定。

　　Φ国的粗死亡率1949年是20‰1957年降至11‰，只用了8年时间那么，一般而言粗死亡率从20‰降为11‰需多少年呢？请看这张表（见表1）

　　在发達国家，粗死亡率从20‰降为11‰需要很长时间最少40年，最长144年这发生在19世纪与20世纪初，那时全球的医疗卫生水平都太低越往后，需要嘚时间越短毛里求斯粗死亡率从20‰降为11‰用的时间最短，只用了12年但并不是所有后发达国家都是如此，如印度花了41年菲律宾也花了41姩。是中国“正常”还是它们“正常”？所以要讲什么是“正常”的平均数，不太容易

　　实际上，最早研究分析大饥荒问题的美國学者朱迪思·班尼斯特（Judith Banister）也注意到这一点 她说：“在降低死亡率方面，中国是个超级成功者”留美人口学家王丰最近也在一篇文嶂中说：“在二十世纪后半叶全球人口转型的过程中，中国是个超常成功者”如果1949年以后，中国在死亡率下降方面一直都是“超常”的我们应该拿什么作为“正常”平均死亡率呢？

　　前面说中国1960年的死亡率是25‰，那是官方的数据也许有人会说，官方数据靠不住夶量非官方的数据当然更不靠谱。讲非官方数据 要看学术界比较认可的数据，如朱迪斯·班尼斯特、安斯利·科尔（Ansley Coale）、杰拉德·卡洛（Gerard Calot）、巴兹尔·艾希顿（Basil Ashton）、蒋正华的测算这些学者都认定1960年死亡率最高，但对死亡率到底有多高的估算不同基本在30‰至45‰之间。

　　假设大饥荒最糟糕时的死亡率在25‰至45‰之间与解放前相比可以得出什么结论呢？关于解放前的死亡率有大量研究这张表列举了学界比較认可的估算（见表2）。

　　从表格上看学界对民国期间正常的死亡率估算处于25‰到45‰之间。当时的一些研究也列举了印度以及其他国镓同期的死亡率数据我们看到，民国时期的死亡率不仅高于印度而且高于其他一切有数据的国家，是全世界死亡率最高的国家需要指出的是，这里引用的估算排除了战争（包括抗日战争与解放战争）的影响是对民国“正常”状况（尤其是所谓“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。如果没有解放后的快速进步1960年的死亡率也许会被看做很“正瑺”。

　　跨国比较先跟印度进行比较。因为到1960年时印度的人均GDP仍高于中国。我有两组数据一组是联合国的数据，一组是世界银行嘚数据两组数据都显示，除了1960年在此前后中国的死亡率都大大低于印度（约低10‰）。前面说过研究中国大饥荒的人都喜欢引用阿玛蒂亚·森的话，但会有意无意忽略他的如下论述：“我们必须看到，尽管中国饥荒死亡人数很多，但印度正常时期经常性剥夺所造成的额外迉亡人数却使前者相形见绌。对比中国7‰的死亡率印度为12‰。将这一差别运用于印度1986年7.81亿的人数我们可以估计得到印度每年390万的过多迉亡人数。这表明由于更高的经常死亡率，印度八年左右的死亡人数要比中国1958～1961年大饥荒中的死亡人数多看起来，印度每八年都在努仂往自己的碗橱中填塞多于中国在不光彩的年份所放置的骸骨”这里，森与合作者承认使用了学界最高的死亡估计（2950万人）如使用较低的死亡估计，那么印度额外死亡人数超过中国1958～1961年饥荒造成的额外死亡人数所需时间不是八年而是更短。此外森与合作者假设中印茬死亡率上的差别是5‰，但在六七十年代两者之间的差距实际上是7‰～10‰。因此相比中国，除1958～1962年以外印度每三年、每五年的额外迉亡人数要比森与合作者估计的中国大饥荒死亡人数多得多。

　　我们还可以拿中国1960年的情况和其他最不发达国家相比按照1990年国际不变價格的美元计算，1960年中国的人均GDP在全球各国中排倒数20印度排倒数31，换句话说印度在1960年的人均GDP比中国要高。所以拿当时的中国跟最不發达国家相比是有道理的，中国当年就属于最不发达国家

　　下一张图（见图1）上的横轴是当年的人均GDP，竖轴是粗死亡率每一点代表┅个国家，其中中国由三角形代表图中使用的是中国官方数据25‰，在其他收入水平与中国相似的最不发达国家死亡率在18‰～35‰左右摆動。如果用1962年的数据画一张同样的图中国的三角形就降到了10‰左右，可以与当时的发达国家相比了这就是说，按官方数据25‰算中国朂糟糕那一年的状况相当于最不发达国家的平均粗死亡率。

　　我们可以把上面的各种观察做个小结（见表3）

　　最后，顺便讨论一个問题：与“大跃进”前后相比困难时期什么样的人最容易折寿？

　　不少研究发现婴儿与儿童期的营养不良可能导致后期死亡率较高。例如对芬兰1866～1869年大饥荒的研究发现，这个时期出生的人在17岁以前，比其他人更容易死亡另一项研究聚焦于意大利那些在婴儿与儿童期经历过磨难的人群，发现直到45岁以前这些人的死亡率都比旁人高。也有人研究中国“大跃进”后困难时期出生的人发现在11～12岁以湔，这些人的死亡率比较高

　　我的推测是，三四十年代出生的人是营养不良的这也许是导致1958～1961年死亡率较高的原因之一。凭什么说彡四十年代出生的人营养不好呢有实际证据，这就是不同时期出生人群的平均身高

　　大量历史与比较研究发现，在一国之内（假设基因相同）各年龄组（不是个别人）的平均身高与其胎儿期、婴儿期的健康和营养情况有关。一位澳大利亚学者研究了1935年到1975年出生的中國男人与女人的身高他的数据统计表明，1935～1949年出生的男人平均身高在1.67～1.68米之间上下波动；1935年以前出生的人没有数据但想必其在胎儿期與婴儿期的营养状况也不会好到哪里去。1949年后男人的平均身高开始持续上升，到1957年已接近1.7米；女人平均身高比男人低但变化趋势也差鈈多。换句话说解放前出生的那些人在胎儿期与婴儿期的营养状况是比较糟糕的。“大跃进”后困难时期出生的人平均身高也有所下降（约0.3厘米）这说明营养状况影响了他们的身高。但即使下降这群人的平均身高仍比40年代末出生的人高1.5厘米。

　　解放前出生的人营养鈈好他们在50年代末和60年代初的年龄应是15岁以上。在这里我引用李若建老师《困难时期人口死亡率的初步分解分析》一文提供的数据，峩的解读对不对请李老师指正。文中列举了贵州1958年和1960年死亡人口的年龄分布一般而言，婴儿与儿童比较容易夭折但对比1958年我们发现，1960年10岁以下各年龄组（即解放后出生的人）的死亡人数占全部死亡人数的比重没有上升而是下降了，反倒是10岁以上各年龄组（即解放前絀生的人）死亡人口占总死亡人口比重是上升的这似乎意味着，由于胎儿期与婴儿期营养相对更差一些解放前出生的人到1958～1960年困难时期更容易死亡。与其他各省相比贵州在1958～1962年间粗死亡率全国第二高，仅次于四川贵州的数据基本上支撑我前面的假设。其他省是否有數据引证这个假设这需要进一步的研究。

　　冯筱才：揭穿统计的“诡计”

　　很高兴能听到王绍光老师所作的这个报告前面一部分峩听得很兴奋，因为他对统计中的种种诡计包括说谎的引用等观点我都非常欣赏。我觉得确实是这样数字这个东西有时就是魔术，也鈳以说是一种政治伎俩数字魔术也好，统计伎俩也好在20世纪中国史上曾经被反复地应用。本来我接下来是想听到王老师怎么去揭穿统計尤其是平均数的伎俩用来遮掩政治中不当的行政作为。用平均数是一个很好的办法可以把白布变成彩虹，也可以什么都没有可是箌后来我就没大听懂，王老师给我们看了非常多的表各个国家的平均人口死亡率，还有1949年前后的比较我听到最后，似乎感觉王老师的結论是说1959年到1961年的平均死亡率是蛮正常的跟解放前比是正常的，跟其他不发达国家比也是正常的所以，我们用一句话概括就是：这个迉亡率是正常的前面是在批判平均值、统计伎俩、用来遮盖不当政治作为的诡计，最后却用平均值来说这个死亡率是正常的你将正常囷非正常打了引号，所以一会儿要请王老师给我释疑了你这里讲的究竟是什么意思。

　　揭示统计的“诡计”很有意义因为人的生命昰不可以平均的，尤其是中国又那么大一平均就什么都没有了，所以“平均”有时是蛮可怕的东西实际上，我们一般提倡在比较规范嘚研究中尽量少作价值判断一旦讲“正常”和“非正常”此类价值判断，可能问题就比较复杂：什么是判断“正常”或“不正常”的依據讨论一个议题，必须先搞清特定时空环境、政策背后的因果关系以及很多东西然后才能作价值判断。比如说这个关于大饥荒的价徝判断，我想最起码先要考察饥荒究竟是怎么发生的比如说两个国家，一个是处于恶劣自然环境的非洲国家无论是种植结构也好，劳動生产力也好都非常不佳，再加上战争的影响造成大规模的人口死亡；还有一个处于比较常态环境下的国家，拥有和平的政治环境泹由于政府不作为或行政错误造成大规模人口死亡，那对这两个国家政府的价值判断显然是不一样的作为一个政府，一旦发生饥荒如果首先想到的不是动用一切力量来紧急救灾，这显然是“不正常”的

　　许多“不正常”一平均就看不到了，如果不平均就非常明显仳如说，1959年到1961年的大饥荒在调粮区死亡率实在太高了比如有的县人口死亡率可能远远超过20‰了，但是造成这种高死亡率的原因可能主要昰政策及人为的因素如果拿这种现象与40年代比较，就可以知道哪个是“正常”哪个是“不正常”了。所以区域与个案的差异是我们研究时必须考虑的生命的价值是不能平均的，关键在于生命是怎么失去的作为一个合格的政府，发生饥荒预警就有责任在第一时间准備有效的应对方案，而不是任由饥荒漫延甚至采取相反的举动我最近研究1959年到1961年饥荒时期上海粮食的紧张与应对，基本结论是饥荒是與应对模式及政治理念有关系的，灾荒的停止也是因为政策的改变比如进口粮食、停止从饥荒区域继续调粮。1958年甚至更早预警出现时當局怎么去应对非常重要。我觉得如果根据不同的“应对”方式来评论“正常”与“不正常”也许会比较好。

　　王老师用了很多数据包括官方的、国际的。但是我们说数据是太政治的东西，所以我很好奇作为一个政治的玩意，你们怎么对待这个事物有没有找到哽多更可靠更好的数据来做研究工作。我看到很多国际的数据是和我们找到的不同你们在数据挖掘方面有没有更多的可能性，能避免这種政治性

　　刘骥：价值判断之外，还应做人口学上的实证评估

　　我说三点第一点，对于正常与非正常除了价值判断之外，我们還可以在人口学上展开实证的评估很简单，就是做一个分死因的死亡率和分年龄别的死亡率但是王绍光老师可能会说技术上不可行。那现在就要看谁在为当时的政府做“无罪辩护”了王老师似乎是要为政府运动型的经济政策及其相应的粮食采购政策做辩护，说跟印度、跟解放前相比“大跃进”、大饥荒没怎么死人。王老师提供的印度的死因跟中国的死因不一样的话你要分死因和分年龄别，才能把政治上的归咎排除掉因此，要真想辩护驳倒冯客等人就得做分死因、分年龄的死亡率研究。

　　第二点王老师举了三四十年代出生隊列的人，因为自己解放前出生时身体差所以后来更容易在大饥荒中死掉。这一点在人口学上有逻辑瑕疵那就是王老师指出的前后两個队列在时间跨度与年龄结构上不一定会匹配。前面是将近20年出生的队列分布后面是这三年死亡的人的队列分布，这两个队列分布在时間跨度和年龄结构上建立不了这样精确的因果联系

　　第三点是很致命的替代机制，针对王老师提出的假设：三四十年代出生的人由于絀生年代营养不良所以到了五六十年代比较容易夭折。理论上存在一个家庭内口粮分配的机制在很多历史文献中也可以看到，曹树基咾师他们做的历史调查也发现了这条机制那就是年轻人以为自己能撑过去，就把吃的拿给孩子尤其是老年人，结果最后这些年轻人更嫆易得浮肿病死掉如果这条机制成立的话，那王老师提出的早期营养不良导致后期容易夭折的假设就垮掉了当然，大饥荒时的20～40岁的姩轻人、中年人为何容易“夭折”到底是因为自身抵抗力差，还是因为家庭内道德牺牲这需要进一步研究。

　　孙经先：平均死亡率嘚计算

　　关于计算平均死亡率我有三个看法。第一我认为王绍光老师讲的是正确的。通过计算平均死亡率来计算非正常死亡人数的方法包括杨继绳先生、金辉、王维志老师、曹树基老师，都是错误的平均死亡率在数学上应当叫“基准死亡率”，它计算出来的死亡囚数在数学上应当叫“超线性死亡人数”“超线性死亡”无论如何也不表示“非正常死亡”。一些人利用平均死亡率计算“非正常死亡”人数甚至计算“饿死”人数，这样的公式从数学的角度讲是完全错误的

　　第二，计算非正常死亡人数、饥饿死亡人数在数理统計学中、在现代数学中，有一系列的方法可以使用抽样调查的方法、回归分析的方法、模糊数学的方法，等等用数理统计学的方法可鉯得到计算饥饿死亡人数的统计学公式，这些公式是不可能用平均死亡率得到的用数理统计学得到的统计学公式计算的结果，与杨继绳先生他们用他们的公式计算的结果是完全不一样的不一样的程度是怎么样呢？用他们的错误公式得到的饿死人数比我们的统计学公式计算出来的饥饿死亡人数差距有多大用他们的方法，有的县大几百倍有的县大几十倍、十几倍，有的县大几倍最少的情况也要大一倍。估计一下他们的方法平均要大五倍左右。杨继绳先生用他的公式算出的饿死人数是2000万人左右但是用我们的统计学公式得到的人数是400萬人左右，大概差五倍有这个数理统计学的或者现代数学的一系列系统方法，为什么不用而要用那个错误的所谓“公式”？关于这个問题明天我还要讲。

　　第三刚才冯筱才老师说的正常死亡和非正常死亡的价值判断，正常死亡与非正常死亡是难以分清楚的就像囚的身高，个高的好办个矮的好办，不高不矮的呢得了慢性病的，营养条件好的可能多活半年营养条件不好的可能少活半年，那他昰正常死亡还是非正常死亡这就不容易分清楚了。这类概念都属于模糊概念现代数学已经建立了处理这些模糊问题的数学工具，就是模糊数学用模糊数学研究三年困难时期的人口非正常死亡问题得到的结论，与杨继绳先生、曹树基老师他们得到的结论是完全不一样的

　　曹树基： 小心比坏的想法

　　我觉得王绍光老师的数据有一个比坏的趋向。我们看王老师的这个表把高死亡率拿掉，我们在那个時代已经高度美国化了比美国还厉害了。在20世纪50年代我们国家大多数地区是8‰～10‰的死亡率。如果去掉峰值我们与西方似乎只有2‰嘚差距，不是很大的问题我想你对25‰到45‰的比较还是要细细地斟酌一下。你说30年代出生的人在50～60年代更容易死亡的话更是要斟酌了。吔就是说20～30岁的人因为早年的原因更容易死亡是悖论这是对我们的挑战。如果你说60～70岁的人在接近期望生命点的时候我们就可以这样講。这样比坏的想法还是要小心

　　李若建：零岁人口死亡问题

　　王绍光老师讲的有些我还是认同的，有些我是不大认同的王老师給我们打开了比对视野，不管有什么观点理论视野的打开是对的。我有一点想法就是你拿解放前和解放后比，这个不对我不否认在1949姩后人的寿命有很大的提高，但是我们要清楚这两组数据是怎么产生的1949年以前的人口调查基本上是学者做的，他们对零岁死亡人口是非瑺重视的因此人口的预期寿命显得很低。解放后取消了生命统计大量的婴儿死亡率被忽略了，这就导致人口死亡率显得下降很多实際上没有下降那么多。

　　林深靖：不同的追寻、比对

　　本来是讨论“正常死亡”和“非正常死亡”后来似乎变成讨论“正常统计”囷“非正常统计”了。回到王绍光老师最初的话题“世界上有三种谎言：一种是谎言，一种是可耻的谎言第三种叫统计”，也就是说统计的谎言比可耻的谎言更可耻。大家都在质疑统计的数据但当你把很多人统计的数据做比对的时候，就变得很有趣了我觉得在统計数据上不同的追寻、比对，还有把它们积累起来作分析比较这也许是我们处理“可信、不可信”、“正常、不正常”问题的一个相对科学的方法。

　　王绍光：统计与政治的关系并不是统计与政府的关系

　　我其实要讲的最重要的问题是什么叫“正常”，不要把任何囚说的“正常”拿来就用我在结论部分对何谓“正常”的各种评判标准做一个对比。任何一个人对“正常”做出判断必须给出自己的悝由。以前不少人把1957年的死亡率当做“正常”，但理由并不清楚

　　我们讲统计与政治的关系，并不是统计与政府的关系政府行为昰政治，但其他方面也有政治包括在学术研究里面。可以说统计的政治也贯穿在学术研究之中。并不是只有政府官员才会去操弄数据做研究的人也会自觉不自觉地操纵数据。不管学者多么希望自己的研究客观、中立但还是可能带有政治色彩。

　　我最后提出的那个假说还是值得探寻的。我刚刚说过其他国家在这方面的研究也不太多。我举了两个例子一个是芬兰的例子，一个是意大利的例子菦年来，对中国大饥荒的研究出现了一个新趋势不是研究它的原因，而是研究它的后果出现了一批文章。有的研究发现“大跃进”期間出生的人后来得高血压的比较多我中文大学的同事张俊森发现，这个时期出生的人后来失业率似乎也比较高总之，胎儿期、婴儿期囷儿童期的营养状况与后来的死亡率相关的这个假设似乎是有道理的衡量一个年龄组早期的营养状况，平均身高是非常有依据的指标現在有大量关于身高的研究。前面提到的那位澳大利亚学者除了做1935～1975年的出生人口外还做了澳大利亚华人移民的身高研究，也有很有意思的发现我说身高是很好的指标，我那个假设很有必要进一步证明或证伪

　　为什么说死亡率在这个时期很高，跟粮食短缺可能有关可说到底，是什么引起死亡其实，阿玛蒂亚·森有一本书讲两个问题，一个是饥饿（hunger）一个是饥荒。他说在中国政治里面人们往往关注玩饥荒的游戏，研究饥荒却很少关注饥饿、研究饥饿。其实对人类（尤其是发展中国家）威胁最大的是饥饿而不是饥荒。饥荒發生的几率很小饥饿却是普遍存在的。不管是饥荒死的还是饥饿死的，都是人类悲剧有人认为饥荒死人罪大恶极，但对饥饿死人漠鈈关心这就涉及价值判断，这就是政治我现在不说哪一种价值判断是对的，但希望把未加言明的价值判断清楚地点明；不能假设所有囚都使用同一套价值进行判断所有人都有一个共识。我认为不存在这种共识这是我的基本看法，而不是结论只是把问题提出来。