2008年，哈佛大学经济系的经济学大侦探内森·纳恩（Nathan Nunn）在经济学顶级刊物《经济学季刊》发表了一篇题为“非洲奴隶贸易的长期影响”的文章[Nunn, Nathan. 2008.“The Long-Term Effects of Africa’s Slave Trades.”Quarterly Journal of Economics, 123（1）: 139-76.]，为我们揭开了非洲奴隶贸易历史阴影投射在经济发展上的因果性面纱。

自1415年葡萄牙帝国占领了非洲的休达地区，欧洲殖民者就正式开始了对非洲的殖民。到了19世纪末20世纪初，欧洲列强殖民非洲达到了最高潮，其中约有95%的非洲领土被列强侵占，只有埃塞俄比亚、利比里亚还保持着独立。到了20世纪下半叶，非洲国家相继摆脱殖民统治，开始陆续独立。截至1960年，多数非洲国家都摆脱了欧洲列强的统治，这一年被称为非洲独立年，这也意味着欧洲对非洲的殖民时代宣告结束。

虽然非洲国家在政治上取得了独立，但其在20世纪后半叶的经济表现却依然非常糟糕。人们往往把非洲这种经济上的糟糕表现归因于非洲过去两个悲惨的历史遭遇：奴隶贸易和殖民主义。历史学家也都曾就殖民主义对非洲经济的不良影响做出过多方面的研究，但也有历史学家认为，殖民主义固然难辞其咎，但奴隶贸易更应承担主要的责任。许多经验研究都对殖民主义带来的影响给出了肯定的回答，但是，有关奴隶贸易带来的影响，仍然缺少基于经验数据的实证研究。在“哭泣的黑非洲”这一节中，我们知道，非洲的奴隶贸易历史长达近500年之久，而欧洲列强全面殖民非洲不过是从1885年才开始，到1960年的非洲独立年，时间总共也才75年，所以，奴隶贸易对非洲经济表现的影响或许更为深远。

但是，要研究500年间的奴隶贸易对今天非洲经济表现的因果性影响谈何容易，这其中最大的困难首先在于数据。但正像民国时期创办中央研究院史语所的傅斯年先生所说，做这种社会科学研究就要“上穷碧落下黄泉，上天入地找数据”。我们的大侦探纳恩教授就是这样“上天入地找数据”的高手。

为了寻找非洲奴隶贸易在塑造日后非洲经济发展方面的因果性证据，纳恩教授首先构造了一套非洲每个国家在每个世纪中出口奴隶的数字指标，时间跨度是从1400年到1900年。这套指标需要使用两类数据。第一类数据可以告诉我们非洲每个港口或地区输出的奴隶数目，纳恩通过查找历史档案中的贩奴船记录，找到了这批数据。比如对于跨大西洋奴隶贸易来说，这套数据包含了从1514年到1866年长达350余年共34 584次的贩奴船航行记录。查找这批数据，实属不易，因为关于贩奴船只的各种历史档案和记录散布在世界各地，需要借助历史学家们的工作加以收集。好在，在欧洲的大部分港口中，当地政府一般都会要求贩奴者注册其船只的信息，并报告航行次数、贩运的货物名称以及数目，留下了大量注册信息和历史档案。

有了前面这批数据，我们虽然可以计算从非洲各个沿海地区输出的奴隶数目，但却不能得到确切的奴隶来源地的信息。从同一个非洲港口输出的奴隶，可能来自不同的非洲内陆地区。为了估计各个港口输出的奴隶的来源地，纳恩还用到了第二类数据，这些数据能告诉我们被贩运的黑奴的部族身份信息。这些信息散落在各种贸易记录、奴隶登记档案、法庭档案、教堂记录文件等各种历史档案中。不过，即使从这些档案中查到了这些方面的信息，还是需要一番识别工作。最简单的办法是通过奴隶的名字来识别，从事奴隶买卖的人通常会给奴隶起一个新的姓名，其中的姓氏代表的就是他所在的部族。此外，给奴隶们烙上不同烙印，或理一个不同的发式等也都代表着这名奴隶来自不同的部族。而且，由于黑奴都是合法的财产，所以，从事奴隶买卖的人们有着很强的动机来正确识别奴隶们的出生地或“祖国”。这些都可以帮助识别黑奴们所在的非洲国家和地区。比如，作者随机抽取的跨大西洋奴隶贸易中的54个样本，包含奴隶人数为80 656人，就来自229个不同的非洲部族。所抽取的印度洋奴隶贸易的6个样本，共包含奴隶人数21 048人，来自80个不同的非洲部族。

在费尽辛苦收集了这样两类数据之后，纳恩又是如何把这些数据结合起来构造数字指标的呢？我们下面通过一个例子来说明。

从第一类贩奴人数数据中，纳恩先计算出从非洲每一个沿海国家输出的奴隶人数。我们假定从A国输出10万名奴隶，从C国输出25万名奴隶。但这时候我们发现，来自C国的奴隶中有许多可能来自被A国围住的内陆B国。这个时候，就需要用到第二类关于奴隶部族的数据，这样就可以计算出来自每一个非洲沿海国家输出的奴隶中任何一个内陆国家的奴隶比例。在这个过程中，需要借助许多历史学家、语言学家和人种学家的既有研究来帮助纳恩完成这样的计算。从这里我们可以看出，要想做一名优秀的经济学大侦探，你不仅需要经济学知识、统计学知识、计量经济学知识，还需要许多跨学科的知识，涵盖面非常之广，到底需要涵盖多少其他学科的知识，要视你所做的研究主题而定。从这个意义上讲，我们的经济学大侦探所知比大侦探福尔摩斯还要多得多呢！

假设从A国输出的奴隶相对从B国输出的奴隶比例是4∶1，这意味着这些奴隶中有20%实际上来自B国，因此，从中我们就可以得到A国输出的奴隶中来自B国的为2万人，来自A国的为8万人。同理可以计算C国输出的奴隶中来自的其他国家的人数。因为部族往往很小，所以通过部族来识别一名奴隶来自的国家，一般来说很少遇到什么问题。这样，纳恩就计算出今天非洲各个国家在历史上的奴隶输出数据了。

构造出这套奴隶输出数据之后，纳恩估计了在1400—1599年、1600—1699年、1700—1799年、1800—1900年间非洲经历的四拨奴隶贸易中每个国家输出的奴隶数据。例如，在跨大西洋奴隶贸易中，奴隶输出最多的是“奴隶海岸”（贝宁和尼日利亚）、中西非（扎伊尔、刚果和安哥拉）以及“黄金海岸”（加纳）。在红海奴隶贸易和跨撒哈拉奴隶贸易中，埃塞俄比亚和苏丹表现最为突出。南非和纳米比亚输出的奴隶最少，历史学家几乎找不到这些地区输出奴隶的记录。

在整理好数据之后，纳恩发现，每个国家输出奴隶的数量与之后该地区的经济表现呈现出稳健的负相关关系。今日非洲最贫穷的国家，往往就是那些输出奴隶最多的国家。

但是，单单是这样一种统计上的相关关系，尚不足以说明就是奴隶贸易导致了之后非洲各国不同的经济发展程度。比如，有人会质疑说，也许这些陷入奴隶贸易的国家在历史上原本就是经济最不发达、社会发展程度最低的地区，所以它们才至今依然维持在那种欠发达的状态。换言之，奴隶贸易可能与这些国家不可观察的其他特征相关，这才使我们得出了奴隶贸易对经济发展具有负向影响这种有偏差的估计。这就是我们一直在讲的遗漏变量偏误问题，也是因果识别中最大的障碍之一。

现在我们来看纳恩教授是怎么解决这个问题的。纳恩教授找了几个办法，来帮助我们理解奴隶输出与今天非洲各国经济绩效的关系。首先，纳恩从非洲史学者那里寻找有些国家会卷入奴隶贸易的原因。然后，纳恩教授再使用奴隶贸易之前这些不同地区的人口密度，以此检验它们是不是非洲最不发达的地区，并因此才被卷入奴隶贸易的。从这两个方面找到的证据表明，事实上反而是当时非洲最发达的地区才会被卷入奴隶贸易。那么，又该如何解释这种历史事实呢？纳恩教授帮我们进一步寻找到了原因。

在非洲与欧洲早期的贸易中，双方贸易的对象主要是货物而不是奴隶。在这一时期，往往是那些制度相对发达的社会才有机会与欧洲人进行更多的贸易。在1472—1483年间，葡萄牙殖民者沿着非洲西海岸一路向南航行，他们尝试在多个地点登陆，寻找贸易伙伴。在扎伊尔河以北的各个部落，他们几乎找不到可以贸易的对象。直到葡萄牙人在扎伊尔河以南发现了刚果王国，这才算找到了可以保持长期贸易关系的非洲地区。因为刚果王国当时建立了一个中央政府，有统一的货币，有发展得比较良好的市场和贸易网络，所以，它能与欧洲人保持这种贸易关系。当欧洲人的需求转向奴隶时，这种贸易的关系得到了维持。由于越是繁荣的地区往往也是人口最为密集的地区，所以，如果能在这些地区引发内战或冲突，就可以有效地获得大量的奴隶。相反，那些越是充满暴力和敌意、越是欠发达的地区，也最容易使欧洲人望而却步，不敢去从事奴隶贸易。历史的吊诡之处在于，越是当初文明进步的非洲地区，越是容易受到奴隶贸易的荼毒，而当年越是野蛮、愚昧的地区，反而因此受到了保护。

除了这种从历史研究的角度来寻找反驳的证据之外，纳恩教授还使用了工具变量的方法来尝试把其他因素剔除出去。由于奴隶贸易这个因素可能混杂了从事奴隶贸易的国家其他方面无法观察到的特征，所以，我们需要找到一个变量，这个变量或者因素只通过奴隶贸易影响经济发展，而不会通过这些从事奴隶贸易的国家其他任何一种可能的因素影响经济发展。这就相当于我们先给奴隶贸易这个因素做一个“手术”，用工具变量这个“手术刀”，把奴隶贸易因素中混入的其他因素剔除出去，只保留最纯粹的奴隶贸易本身对经济发展的那部分影响。纳恩教授使用的这个工具变量，是每一个非洲国家距离奴隶需求地的地理距离。虽然奴隶需求地的地理位置会影响对奴隶供给地区的选择，但奴隶供给地区一般不会影响奴隶需求地的地理位置，而且，奴隶需求地肯定不会与非洲各个国家的特征有什么关联，这样，距离奴隶需求地的远近，就基本上只影响对奴隶供给地区的选择，并通过这种影响而使非洲各地区的经济发展产生影响。使用工具变量所得到的结果，再一次证实了奴隶输出与今天非洲各国收入之间存在着负向因果关系。

通过历史背景、回归分析和工具变量方法，纳恩向我们表明了非洲各国历史上的奴隶贸易与今天的经济表现之间存在的这种负向因果关系。但是，大侦探纳恩并没有就此停步，他还想进一步探查这一神秘的因果关系背后到底是什么样的中间机制在发挥作用。