科举发端于隋朝，唐宋后在全国大范围实行。明清时，科举成为国家招募精英的主要渠道。清朝的科举考试体系可分为三级，分别为：第一级是院试，三年两考，在府一级举行，通过的考生称为秀才或生员。第二级是乡试，三年一考，在省一级举行，通过的考生称为举人。第三级是殿试，于乡试后次年在京城举行，通过的考生称为进士。（编者注：殿试前还有礼部主持的会试，通过的考试生称为贡士。然而在明清时期，殿试一般情况下仅做排名，一律不黜落。换言之，通过了会试的考生事实上已经成为进士的一员了，故文章此处把两级考试合并为一级说明。） 考生在考取秀才后，实际上摆脱了“民”的身份，进入了精英士族集团的下层，拥有了免除赋税和体罚的特权。进一步地，考生在考取举人后，在政治上具有了入仕权，有资格担任低级官员。最后，考生在考取进士后，可以担任京城和地方的高级别职务。本文研究的重点是第一级别的院试，因为这是平民阶层进入精英士族集团的入口。图1为三级科举考试结果的示意图。
图1：三级科举考试结构
2.学额制度
清朝科举中每级考试的通过考生人数由国家对各省各府（州）分配的配额决定。学额制度决定了各府（州）院试录取的生员名额。学额制度一般被认为是一种制度手段来限制和规范精英的权力，防止某一地区的精英规模扩大。一个府（州）所得到的学额遵循逐级分配原则，主要包括两部分：府（州）内的每个县的学额和整个府（州）各县之间共享的额外学额。学额制度在清朝非常稳定，仅在太平天国前后发生变化。1724年分配的学额制度一直持续到1851年。平息太平天国运动后，清政府于1873年修订学额制度，其沿用至科举废除。因此，本文将学额制度分为早期（1724-1851年）和晚期（1873-1904年），并分别搜集了对应数据。图2分别展示学额和每百万人学额的空间分布。
图2：学额的空间分布
3.科举废除
随着列强对华的侵略程度加深，清政府在一系列与列强的战争中败北，国内对科举形式和目的的批评不断出现。1901年，清政府改八股为策论，但仍保留科举三级考试制度。1905年9月2日，清政府诏准袁世凯、张之洞所奏，废科举而兴学堂，科举制度在全国范围内废除。
已有研究认为，影响科举废除的一个重要外部因素是1905年日本在日俄战争中战胜了俄罗斯，将满洲地区划分进其势力范围。日俄战争是近代亚洲强国第一次在军事上战胜欧洲强国。日本军事上的成功被归功于自上而下的明治维新所带来的现代化成果。这激励了清政府效仿日本明治维新，开展政治改革，学习西式教育体系。然而，因为新式学堂选拔流程的不透明性和高昂的费用，现有的精英阶层相较于普通人更能适应新的教育体系。对普通人而言，科举废除意味着他们基本丧失了合法取得精英地位的渠道。
4.早期革命活动与武昌起义
19世纪90年代开始，出于对清政府战争失利和现代化改革进程缓慢的不满，反清革命组织不断出现，试图通过革命推翻清朝统治、建立共和制度，其中包括孙中山于1894年成立的兴中会（Revive China Society）和于1905年成立的同盟会（Chinese Revolutionary Alliance）。早期的革命活动大多数都被清政府镇压，以失败告终。1911年10月武昌起义取得成功，全国各地爆发了响应武昌起义的革命活动。最后，革命以1912年2月末代皇帝溥仪退位而告终，这标志着封建帝制的结束。值得注意的是，早期革命领袖清楚地意识到考试制度的重要性。1906年孙中山提出了“五权”宪法（“five-power” constitution）的政治构想，在立法、司法和行政三权的基础上，增加了监察和考试权。
本文中的各府（州）的学额数据来自《大清律例》（Imperially Established Institutes and Laws of the Great Qing Dynasty），其中囊括了262个府（州）的学额规模。
本文使用Chang (1982) 提供的1900年至1906年活动的六个主要革命组织（包括同盟会）的背景信息和注册名单，追踪了1304名革命者的姓名、出生地县城和加入革命组织的时间，构建了一个革命者的数据集。需要说明的是，在同盟会的注册名单中记录了革命者的加入月份，其他五个主要革命组织仅记录了加入年份。图3提供了学额和革命数据记录的示例。
图3 学额和革命者信息的记录
为了避免注册名单数据的非随机缺失可能导致的内生性问题，本文采用1911年11月《东京日日新闻》（Tokyo Daily News）提供的中国各地响应武昌起义情况的详细地图，并将其编码为虚拟变量，表示一府（州）是否发生响应武昌起义的革命活动。因为辛亥革命是一个短期发而非长期扩散的过程，因此可以合理认为一个府（州）的革命者越多，那么发生响应武昌起义的可能性越高。一府（州）是否发生响应武昌起义可作为另一描述革命者数量的变量。图4展示了各府（州）革命者数量和是否于1911年爆发革命。
图4：各地革命者数量与1911年革命情况。
对于控制变量，本文使用了1880年的府（州）的人口规模、面积、是否位于沿海地区、是否位于主要河流沿岸、是否为通商口岸、城市化水平等作为基准控制变量。其中城市化水平参照Rozman (1973) 对中国各城市的分类，分为大城市、中等城市和小城市。除此以外，本文使用一府（州）是否为省会、1820年人均土地税水平、和 所属“冲繁疲难”类别，用于进行机制分析。其中，“冲繁疲难”是清朝对全国各县的分类方式。交通频繁曰冲，行政业务多曰繁，税粮滞纳过多曰疲，风俗不纯、犯罪事件多曰难。本文根据Liu (1993)在府（州）层面按冲、繁、疲、难进行分类。 综上所述，本文所用数据的描述性统计和来源总结为表1
表1：数据描述性统计与来源
四、实证策略与结果
1.基准回归
本文使用双重差分法（Difference-in-Differences , DID）作为基准的因果识别策略，研究科举废除前后学额与革命参与之间的关系。本文使用一个府（州）-年份的面板数据进行基准回归，回归方程如下
其中
，p表示府（州），t 表示年份，被解释变量表示是否有来自p府（州）的革命者于t年参加革命，时间虚拟变量表示是否年份是否大于1905年， 和 分别表示p府（州）的学额和人口的对数值， 包括府（州）的基准控制变量，和分别为个体固定效应和时间固定效应，为高维固定效应，用于控制省级层面随时间变化的趋势。表2的第1列和第2列分别呈现了包括府（州）固定效应与年份固定效应，和在此基础上加入省份与年度的交互固定效应的结果。结果表明，学额较高的府（州）在科举废除后革命参与的概率较高。第3列和第4列展示加入时间虚拟变量与基准控制变量的交互项的回归结果，而第5列展示了按人口加权的回归结果，核心解释变量的系数和显著性均未发生变化。
表2：基准回归结果
2.动态效应分析
本文使用如下回归方程，进行动态效应的检验，以检验不同学额的府（州）是否在科举废除之前就已经存在不同的发展趋势。
其中 表示是否为 年，1900年用于比较。
图5（a）为动态效应的时间趋势图。由图5（a）可知，1905年之前不同学额的府（州）在革命参与上并未有显著差异，而1905年和1906年的交互项显著为正且估计结果约为0.13，这与基准回归结果一致。
3.1905年月度层面检验
由于1905年既是科举考试废除的一年，也是早期中国最大的革命组织同盟会成立的一年。学额较高的府（州）于1905年后革命参与概率的增加可能是受是同盟会成立而非科举废除而驱动。为了解决这一问题，本文使用同盟会革命参与数据（其时间精确到月度）开展1905年的月度层面分析。
在本文的数据中，同盟会最早一批成员是在1905年7月加入，即参与了筹建工作。1905年8月，同盟会与早期革命团体结盟，正式宣布成立。1905年9月，科举制度正式被废除。本文对1905年7-12月的每一个月度截面，计算了各府（州）人均学额和革命参与的截面相关性，并控制了基准控制变量，标准误聚类到府（州）层面。对于1905年1-6月，本文使用早期革命团体的革命参与数据进行补充。月度截面系数如图5（b）所示。本文发现在1905年9月之前，人均学额和革命参与的相关关系较弱，9月-12月，相关性显著为正。1905年9月科举正式被废除是对相关性非连续性变化的一个合理解释。
图5：年度动态效应(a)和月度截面系数(b)
本文通过如下方程进行横截面回归，分析府（州）学额和1911年是否发生起义的关系。其中表示p府（州）是否于1911年发生起义。
表3第1-3列分别为仅控制了人口变量、控制了所有基准控制变量和额外控制了人口变量的高阶项的回归结果。结果表明，学额较高的府（州）有更大的概率于1911年发生起义。由于本文1911年的革命活动数据来自当时日本报纸的报道，在通讯水平较低地区，革命活动可能会不在日本报纸的记录当中，进而导致数据非随机缺失的内生性问题。表3第4列额外添加了人均报纸数量作为控制变量，结果无明显变化。前一部分的横截面回归存在一个潜在的内生性问题，即府（州）的学额不仅反应了该府（州）受科举废除影响程度，还可能反应了该府（州）未被观测的社会特征，比如民族情绪、对待革命的态度等。本文使用1899年至1901年的义和团运动（Boxer rebels）作为一个安慰剂事件。如果拥有较高学额的府（州）有着更为强烈的民族情绪和更为激进的斗争态度，那么这些府（州）应该在义和团运动运动中有着更高的参与率。本文使用1901年《辛丑条约》（Boxer Protocol）附件中记录的义和团运动中在华外国人遇害地点，编码为虚拟变量，表示一府（州）是否参加义和团运动。表3第6-8列表明，府（州）的学额与义和团运动的参与无关。由于义和团运动主要集中在北方地区，本文还在回归中剔除了维度低于义和团运动范围最南端的府（州）。表3第5列和第9列展示子样本回归结果，与全样本结果相似。
对于双重差分估计结果，除科举废除外的重大事件可能导致国内动荡，进而导致的高配额地区更积极地参与革命。本文把重大事件划分为以下三类：在1895年至1905年期间，中国发生了三件重大历史事件，即1895年甲午中国日战争（Sino-Japanese War）战败、1898年的戊戌变法（Hundred Days’ Reform）和1901年义和团运动与《辛丑条约》的签订。本文主要使用的革命者数据集所涵盖的时间范围在1900年至1906年，这是因为1900年之前的革命组织成员主要集中在广东。图6 (a) 展示了广东县级层面和全国府（州）级层面革命者比例的变化趋势。为了检验这些国内事件是否导致了基准回归的估计，本文另外构建了一个1894年至1906年来自广东的革命者数据集，形式了一个涵盖广东92个县的县级面板数据，并在县一级层面进行动态效应分析。其中动态效应的结果如下图6(b）。由图6(b)可知，1895年、1898年和1901年的系数均不显著。显著为正的估计结果只在1905年（科举废除）后才出现。
图6：革命者比例变化趋势(a)和动态处理效应(b)1905年发生的某些重大国际事件也有可能加剧了国内局势的动荡。一个合理的假设是，在信息披露程度越高或者外国势力越大的地区，国际事件所导致的影响程度越大。其中人均报纸数量和是否有外国飞地（foreign enclaves）分别作为信息披露和外国势力的代理变量。本文在双重差分估计模型的基础上，分别生成人均报纸数量和是否有外国飞地与人均学额和时间虚拟变量的交互项，组成一个三重差分模型（Difference-in- Difference-in-Difference，DDD）。表4的第1列和第2列表明双重差分估计结果在信息披露和外国势力上均不具有异质性，同时地区间信息披露和外国势力的差异也不会导致革命参与的差异。现有研究认为1905年的日俄战争是加速科举废除进程的重要外部因素。与国际事件的检验类似，本文使用是否有日本飞地作为日本在华势力的代理变量，并开展异质性的分析。表4的第3列至第5列表明影响程度在日本势力上不具有异质性。日俄战争不太可能驱动双重差分的估计结果。
本文的双重差分估计策略仍存在难以解决的遗漏变量问题，进而引发内生性。例如，科举废除以后，清政府的官僚选拔可能受到政治网络的影响。在政治网络的作用下，现有精英的同乡、同门在科举废除以后有更高的概率得到选拔。政治网络可能在精英选拔不透明的情况下发挥更大作用。因为现有精英大多来自高学额地区，那么这些地区的人受政治网络的影响，可能有更高概率成为精英，进而减少革命参与。在这种情况下，遗漏政治网络变量会减少低估科举废除对革命参与的影响。在实践中，一个地区政的治网络是难以衡量的。因此，本文使用工具变量解决双重差分法中遗漏变量所带来的内生性问题。因为学额分配遵循逐级分配原则，每个县一定能分配到学额。对于两个人口规模相同的府（州），县数量越多的府（州）能得到更多的学额。河流的数量影响府（州）内县的形成，而不会通过其他渠道影响革命发生。一方面，县城通常依水而建，另一方面，一个县内一般不会有多条河流穿过，因为这会带来高昂的行政成本。因此，河流数量与县数之间存在正相关关系。图7展示了河流与县城的空间分布情况。
然而，河流所带来的充足的水源、便利的航运和肥沃的土壤会影响地区的经济发展水平，进而可能影响革命的发生。本文排除了主要大河，并通过河流数量除以河流长度实现标准化。在给定河流长度下，河流数量可能是一个合理的工具变量，其传导机制如下图所示。
图8(a)和(b)分别展示了在给定河流长度下，河流数量与县数量正相关，县数量与学额正相关。
图8：河流数量与县城数量散点图(a)和县城数量与学额散点图(b)表5第1-3列说明了在给定河流长度下，河流数量与早期学额和晚期学额显著正相关，与学额变化无关。此外，本文还检验河流数量是否会通过其他机制影响革命参与。本文使用府（州）是否被划分与“冲”（冲即交通要地）和府（州）内被划分为“冲”的县城平均数量来衡量交通情况。表5第4列和第5列表明给定河流长度下，河流数量与交通情况无关。本文使用府（州）水稻，粟米和红薯这三种主要作物的适宜程度来衡量农业条件。表5第6列至第8列表明给定河流长度下，河流数量与农业条件无关。最后，本文使用干旱/洪水指数（drought/flood index）和HH指数（Herfindahl–Hirschman index）分别衡量府（州）的气候风险与流域碎片化程度。表5第9列和第10列表明，河流数量与气候风险与流域碎片化程度无关。综上所述，在给定河流长度下，河流数量是一个合理的工具变量（简称为小河工具变量）。
7.2. 工具变量2: 学额制度形成前的短期考试表现变化历史上，学额制度是在1425–1436年间逐渐形成的。因此，各府（州）学额受1425年之前的科举考试成绩的影响。然而，1425年前的科举考试成绩并不是一个合理的工具变量，因为它与地区长期的经济和教育发展水平相关，并不满足外生假设。学额制度形成前的短期考试表现变化是本文选择的第二个工具变量。一方面，短期的考试表现变化很大程度受到随机因素的影响，与地区随时间不变的特征无关，另一方面，学额制度形成前考试表现改善的府（州）有更高的概率得到更多的学额。本文重点关注学额制度形成前的60年的考试表现变化，使用1368–1398年间（即前三十年）的进士数量对数值 与1399–1425年间（即后三十年）的进士数量对数值 的差分 衡量短期考试表现变化（简称为考试工具变量）。
与小河工具变量相似，表6第1-3列说明了短期考试表现变化与早期学额和晚期学额显著正相关，与学额变化无关。学额制度形成前的短期考试表现变化可能与地区的长期变化趋势相关。本文将1368年至1795年七段时期的各府（州）进士数量对数值的差分（即六个变量）与考试工具变量回归，表6第4-9列表明考试工具变量与各时间段的考试表现变化均不相关，并没有反映地区的长期变化趋势。
本文使用二阶段最小二乘法（2SLS）再次估计科举废除对革命参与的影响。其中一阶段估计方程为
表7第1-3列展示了使用河流工具变量的2SLS估计结果。第1列报告了简约式的估计结果，说明河流工具变量与革命参与有相关性。第2列展示了使用河流工具变量的估计值约为0.3，第3列将考试工具变量作为控制变量加入回归当中，结果表明考试工具变量系数不显著，说明考试工具变量除了学额外没有其他渠道影响革命参与。与小河工具变量相似，表7第4-6列展示了使用考试工具变量的2SLS估计结果。第7-8列报告了同时使用两个工具的估计结果，约为0.249。二阶段最小二乘法的估计结果约为双重差分法估计结果的两倍，印证了双重差分估计结果可能存在向下偏误的担忧。
本文总结了四种可以解释科举废除对革命参与影响的假说，分别为：1.国家能力（state capacity）：科举废除是国家统治能力恶化的体现，这在高学额府（州）更为显著。 2.精英资格（elite eligibility）：准精英群体因科举废除而利益受损，且准精英大多来自高学额府（州）。 3.精英抵制（elite resistance）：现有精英群体因科举废除而利益受损，并且现有精英大多来自高学额府（州）。
4.现代人力资本（modern human capital）：科举废除后所实行的现代教育体系，在高学额府（州）形成了更多现代人力资本。准精英可能通过如下两个渠道影响革命参与：1、向上流动预期受到打击。2、科举废除带来更多的空闲时间，参与革命的机会成本减少。表8 展示了学额在政治选拔中作用的变化。第1-4列说明了，各府（州）学额与其在清朝累计出现的进士和核心官员人数显著正相关。第5-8列说明，各府（州）学额与1904年（科举废除前）的进士数量正相关，与1907年（科举废除后）的“准进士”（quasi-presented scholars）（即拥有海外游学经历的学生被授予“等第出身”的身份）数量相关性较弱。这一相关性的减弱反映了科举废除后，学额在精英选拔的作用大幅减少。
府（州）的1905年前核心官员数量可以作为府（州）准精英晋升前景的代理变量。本文使用三重差分模型检验影响在不同晋升前景上的差异。表9第1-3列说明在晋升前景更高的地区，科举废除的影响更大。第4-5列加入1905年核心官员数量的交互项，回归结果相似。如果机会成本的减少影响了革命参与，那么在不同晋升前景上的异质性就不会出现。因此，本文认为精英资格假说可以有效说明科举废除对革命参与影响机制，准精英向上流动预期受到打击，进而通过革命实现权力的再分配。
表9：晋升前景的异质性分析
社会资本（social capital）可解释为协调革命参与的难易程度和群体认同的强度。较高的社会资本水平可以增加革命的预期收益或降低被政府察觉的概率。本文使用语言碎片化程度（linguistic fragmentation）来衡量社会资本水平。需要注意的是，语言碎片化程度越高，社会资本水平越低。对于语言碎片化程度，本文主要使用两个ELF 指数 (ethno-linguistic fragmentation) 和 PI指数（polarization index）两个指标，计算公式如下：
其中si 表示一府（州）方言 i 的比例。方言信息来自 Wurm et al. (1987) 的《中国语言地图集》（Language Atlas of China)。表10第1-4列和第5-8列分别报告了ELF 指数和PI指数的异质性分析结果。结果表明语言碎片化程度越高（即社会资本水平越低），科举废除对革命参与的影响越弱。
表10：社会资本水平的异质性分析
现有精英可能通过以下两个渠道影响革命参与：1、向上流动预期受到打击。2、现有精英消极处理地方事务（local affairs），导致当地普通人参与革命。 不同于前文用人均学额衡量准精英的向上流动预期，本文使用进士人数和学额之比与核心官员人数和进士人数之比衡量现有精英的向上流动预期。表11第1-4列表明，现有精英的向上流动预期受损不能解释科举废除的影响。
一个合理的假设是：如果现有精英提供公共产品（如教育、灌溉和赈灾等）的水平驱动了本文的基准结果，那么在气候条件波动较大的地区应该有更大的影响。本文使用19世纪天气指标的标准差和干旱\洪水指标作为气候条件的代理变量，分别衡量了长期和短期气候波动情况。表12第1-2列和第3-4列分别这两个指标的异质性分析结果。在不同气候条件的地区，科举影响无显著差异。
在高学额的地区，往往拥有较高的现代人力资本。现代新式教育可能在拥有更多现代人力资本的地区发挥更大的作用，进而促进革命参与。本文使用1901年至1906年日本留学生人数和现代企业数量衡量现代人力资本。表13第1-4列展示科举废除对现代人力资本的影响，系数为正但不显著，说明短期存在较弱的正向作用，这是由于赴日留学和兴办企业是准精英除科举考试以外的其他上升渠道。表13第5-8列展示了使用日本留学生和现代企业数量作为强度变量进行双重差分法的回归结果。回归结果均不显著，现代人力资本假说在统计上并不具有解释力。
科举废除可能反映了国家能力恶化。在学额较高的地区，国家能力恶化所带来的负面影响可能越大，进而促进革命参与。本文使用税收和地区紧要程度来检验国家能力的变化。本文研究省级层面土地税和非农税（包括厘金和海关关税）是否受科举废除的影响。表14第1-3列和第4-6列分别展示了对土地税和非农税的回归结果，说明在高学额省份，科举废除并未导致税收的下降。
如果科举废除是受国家能力恶化所驱动的，那么受到清政府认为紧要的地区（即受清政府较强政治控制的地区）在科举废除后有更高的概率参与革命。本文通过1820年的人均税收、是否为省会和是否为“冲”（交通频繁）、“繁”（商业发达）、“疲”（征税困难）、“难”（犯罪率高）来衡量府（州）是否受到清政府较强的控制。表15第1-6列展示了分别加入上述变量与时间虚拟变量交互项的回归结果。结果表明，对应系数大多不显著。第7列同时加入所有交互项，核心解释变量系数较基准结果无明显变化。事实上，尽管清政府最后十年的国家能力在不断下降， 但没有证据表明国家能力于1905年急剧恶化。
五、结论
通过分析科举制度废除这一相对外生的冲击，本文发现了在人均学额更高的府（州），人们有更高的概率参与革命活动。这一发现的一个合理的解释是：科举废除对准精英向上的阶级流动的预期产生了负面影响，从而促使他们参加革命活动。这一经验上的发现说明了政治稳定的重要性。尽管科举制度这一精英选拔方式是中国独有的，本文的发现同样可以推广至精英选拔对政治稳定的影响。事实上，1911年的辛亥革命是国内外诸多因素共同作用的结果，科举废除只是其中的一个因素。正如亨延顿在《变化社会中的政治秩序》一书中所言，“革命必然涉及诸多群体对现有秩序的疏远”。除此以外，本文还分析了社会资本和现代人力资本在革命中发挥的作用，为相关研究开辟一条新路径。
