编者寄语：本文探讨了在二战后芬兰向苏联支付战争赔款的历史背景下，芬兰政府采用了政府干预的非市场手段，对该国工业化和社会流动性产生了深远影响。首先，本文从芬兰政府使用非市场手段应对战后赔款的角度切入，突出了芬兰政府如何通过制定有效的政策、调动资源和组织能力、巧妙地将外部压力转化为推动工业化和社会流动性的动力。其次，本文的实证方法也极具巧妙性，作者从历史数据和计量经济学技术展开分析，同时将芬兰与挪威进行比较，发现这一非市场生产的政策，对相关行业、地方经济以及受影响个体产生了持久的积极影响。最后，本文打破了传统上对外部冲击单纯负面影响的认识，为类似情境下的政策制定提供了新的视角和启示。
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摘要:
从1944年到1952年，以农业为主的芬兰，平均每年需要向苏联出口相当于其国内生产总值（GDP）4%的工业产品作为战后赔偿。为此，芬兰政府不得不为苏联指定的工业提供大量临时性的支持，尤其是生产能力不足的行业。本文研究了这种短期且广泛的工业政策对工业和地方发展的影响，以及它对个人生活的长期效应。通过分析新数字化的数据集，并采用双重差分法（difference-in-differences），发现这种非市场化的短期生产政策显著且持续地促进了制造业的就业和产出，这些行业显然从战后赔偿带来的大规模投资和市场开放机会中获得了显著收益。此外，这一政策还推动了地方发展和结构性变革，受影响较大的地区逐渐变得更加工业化。我进一步通过三重差异分析（triple-difference），结合挪威的相关数据，验证了这一发现。同时，我还利用芬兰的行政数据，研究了这一政策对个人的长期影响。通过对个体进行超过30年的追踪，我发现，最初的国家投资以及地方工业结构的持续变化，显著提高了这些地区居民的长期收入，促进了他们的教育水平，并推动了居住在这些地区的儿童和年轻人实现向上流动。这些影响主要源自重工业部门，而正是这些行业在战后赔偿期间得到了政府的大量援助。
作者简介:
Matti Mitrunen，赫尔辛基大学政治与经济研究系
编译来源:
Matti Mitrunen, War Reparations, Structural Change, and Intergenerational Mobility, The Quarterly Journal of Economics, 2024; qjae036.
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本文作者：Matti Mitrunen
结构性变化对经济发展至关重要（Lewis，1954；Rodrik，2012；Gollin 等，2014）。这一变化包括工业升级以及劳动力从农业部门向更现代化、更高薪、更依赖技能的行业转移。那么，国家能否通过非市场方式推动这一发展过程的加速呢？本文探讨了芬兰在二战后因向苏联支付战争赔偿进行的大规模国家干预的长期影响。1944年至1952年，芬兰约60%的劳动力仍从事农业生产。然而，在这段时间里，芬兰被要求每年向苏联出口相当于其国内生产总值（GDP）约4%的工业产品，作为二战赔偿。尽管战争赔偿的具体内容由苏联规定，但芬兰政府承担了生产的财务成本。由于芬兰整体工业化水平较低，特别是重工业能力不足，芬兰政府不得不大力支持苏联指定的生产领域，以满足赔偿要求。在这8年的支付期内，芬兰政府不仅承担了运往苏联的产品费用，还为企业提供了机器设备等初期资金，并协助获取生产所需的原材料、投入品及技术。![]()
图1 战争赔偿结构和芬兰出口结构
我通过实证分析探讨了这一临时性非市场生产的长期影响，结果表明，这一特定产业政策对相关行业、地方经济以及受影响个体产生了持久的积极影响。实证分析分为三个部分进行：首先，我研究了战争赔款对工业发展的长期影响，发现短期的非市场生产安排推动了受影响行业的生产和劳动力规模持续增长。为了进一步验证这些观察结果，我为挪威建立了一个可比的历史数据集，从而证明这些长期的工业和地方性影响是由芬兰政府应对战争赔偿的政策驱动的，而非由行业自身的特点或全球经济趋势等因素决定的。其次，我分析了非市场生产对随后的地方工业化进程的影响，结果表明，受战争赔偿影响较大的城市在随后持续加快了工业化步伐。最后，我结合地方层面的实证分析和芬兰的行政数据，追踪了个体的长期变化，揭示了这一事件对个人的深远影响。研究发现，战争赔偿通过将工人从低工资的初级生产（主要是农业）重新分配到高工资的制造业和服务业，促进了地方结构的持续转型和经济发展，尤其在激励高等教育的获得和提升、以及工人的社会流动性显著增加方面产生了深远效果。
二、历史背景
“芬兰因军事行动和占领苏联领土而给苏联造成的损失，芬兰将在六年内向苏联赔偿三亿美元的商品（木材产品、纸张、纤维素、航海和内河船只、各种机械）。” ——1944年芬兰-苏联停战协定第 11 条。
从1939年到1940年、1941年到1944年，芬兰先后参与了两场独立的对苏联战争。1944年，当芬兰的军事形势接近崩溃时，芬兰代表团与苏联签署了停战协议，涉及价值3亿美元的战争赔款，必须通过苏联指定的商品来偿还。战争赔款的要求对芬兰来说是一项艰巨的任务，特别是在芬兰的金属工业尚不发达的情况下。芬兰代表团在签署1944年停战协议时，并未明确了解所需赔偿的具体结构，因此，当赔偿要求最终公布时，芬兰政府深感意外。毕竟，战前芬兰的制造业和出口主要集中在木材和纸制品，且该国以农业为主，根本没有准备好应对如此庞大工业化的要求。
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表1 1944-1952 年赔款要求和最终芬兰交付的结构
对于当时的芬兰而言，工业化水平的滞后并不是唯一的挑战，芬兰整体工业化程度的不足才是更为根本的问题。到1940年时，芬兰60%的劳动力仍然从事农业生产，而在战争期间，芬兰不仅面临劳动力和原材料的短缺，还缺乏促进更先进生产的能力。更现代化的武器设备只能依赖从德国进口。而与需要进行战争赔偿的重工业相比，芬兰的战时生产能力更多集中在轻工业，且技术水平远不如其他工业化国家。
为了履行战争赔款，芬兰不得不大幅提升其重工业部门的生产能力。为此，芬兰政府成立了名为“战争赔偿工业代表团”（Sotakorvausteollisuuden valtuuskunta，简称Soteva）的机构，负责监督和组织战争赔偿的相关工作。Soteva代表国家向私营和公营公司购买赔偿所需的产品，并将其运输到苏联。赔偿生产的公司可以获得生产成本和“合理”利润，最高可达11%。这意味着国家还需要为生产赔偿产品所需的资本投入和技术提升提供补贴。除此之外，芬兰政府还通过提供优惠贷款，并提前支付最高可达最终金额一半的产品费用，进一步推动相关生产。政府还决定，快速提升产量的最佳途径是扩展和投资现有的生产设施，而非建立全新的生产厂房。并且，芬兰政府认为战争赔款不仅仅是经济问题，更关乎国家安全，因此在推动相关生产时表现出极大地积极性。
在这一过程中，芬兰的应对策略——大规模的初期非市场化生产——显著促进了国内工业化进程，尤其是在向更为先进的工业化过渡方面。对此，我将提供大量的实证证据以进一步支持这一观点。
三、数据
这篇论文使用了二战后芬兰的历史数据，包括战争赔款支付数据、产业发展记录、教育投入情况和代际流动性的追踪数据。芬兰与挪威的对比数据则来源于两国的官方统计报告和长期调查。关于运往苏联的赔偿产品数据，来源于芬兰统计局的外贸出版物《芬兰官方统计，外贸1944-1952》（Official Statistics of Finland, Foreign Trade 1944-1952, SVT I A:63-A:72），该数据集已经进行了数字化处理。制造业面板数据来自芬兰统计局的原始工业统计数据出版物《芬兰官方统计，工业统计1934-1970》（Official Statistics of Finland, Industrial Statistics 1934-1970, SVT XVIII A:51-A:91），其中包含了详细的芬兰工业生产数据。区域数据则来自芬兰统计局的工业统计出版物《芬兰官方统计，工业统计1934-1966》（Official Statistics of Finland, Industrial Statistics 1934-1966, SVT XVIII A:51-A:82），该数据集涵盖了衡量地方制造业劳动力和机构数量的制造业调查，时间跨度为1934年至1966年。1950年的个人数据采用了芬兰统计局收集的1950年专门人口普查管理数据。
1970至1985年的个人数据则来自芬兰统计局FOLK 1970-1985专有行政数据中的完整人口普查信息。挪威的工业和地方数据则来自挪威统计局关于工业生产的出版物，这些数据经过数字化处理。作为一个地理位置接近且拥有类似统计数据的国家，挪威的相关数据为芬兰工业发展提供了最佳的对比参考。
四、实证分析
对工业发展的影响
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我使用1943年相对于该行业劳动力的战争赔款总额，作为衡量行业暴露于战争赔款的标准。等式1中构建的这一度量不仅代表了赔款的规模，还反映了生产满足苏联需求所需的国家援助金额——换句话说，考虑到工业k的生产能力，衡量对工业k冲击的大小。
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其中，![]()
是在时间t的生产价值、劳动力或工业增加值的对数尺度上的结果变量；![]()
是按劳动力比例计算的1943年运往苏联的赔款总额；![]()
是指战争赔款开始后、1944年及之后的时间指标； 是用于控制行业特定的时间不变因素的行业固定效应；![]()
是控制常见时间效应的年份效应；1943年与年份效应的交互项为 ![]()
；最后，![]()
是误差项，标准误差聚集在行业级别。需要检验的假设是：战争赔款是否导致风险暴露度较高的行业发展表现不同，以及这种差异在非市场生产结束后是否依然存在。
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表2 行业特征和平衡
第4列显示，1943年，赔款份额较大的制造业通常拥有更多的劳动力、更高的工资和更高的投入价值，但与风险较低的行业在统计上并无显著差异。识别假设是，若没有赔偿要求，暴露的行业在1944年后的发展轨迹将与未暴露的行业相似。表2第5列中的估计结果支持了这一假设，其中，赔偿金额的变化与相应行业的后续发展没有显著关联。
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表3 按赔偿风险划分的工业成果
估计行业级双重差分结果：为了更深入地分析哪些行业驱动了观察到的效果，我使用了1980年美国各行业的平均受教育年限，将变量![]()
划分为高技能行业和低技能行业。表3显示，观察到的工业发展效应在很大程度上是由相对高技能的重工业所驱动的。高技能产业较大的系数与历史叙述一致，即这些相对先进的工业（如机械和运输设备）是受战争赔款影响最深的行业。由于重工业最初较不发达，因此它们也获得了更多的政府援助以改造和提升工业生产能力。
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图3 战争赔款风险对工业产出和劳动力的影响
图3显示，在赔款支付之前，风险暴露行业和非暴露行业的趋势变化基本一致，表明没有明显的前期趋势。此外，参与更多战争赔款支付的行业在战争期间也未表现出显著的差异趋势。
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表4 按赔偿风险估算的工业成果
为了进一步验证行业层面的实证分析，我使用挪威作为对照组。这样做有两个原因。首先是数据的可用性和可比性。挪威的数据采用类似芬兰的4位数字行业分类，且能够构建出具有可比性的年度制造业数据。其次，挪威作为一个面积和收入与芬兰相近的北欧国家，是一个合理的对照对象。在表4中，结果显示，芬兰暴露于战争赔款的行业的发展远远大于挪威相应行业的发展变化。此外，挪威的系数（β2）较小且在统计上不显著。这些结果表明，挪威相同行业的发展速度并未显著快于其他制造业，因此可以推断，在战后的欧洲，受战争赔款影响的行业增长差异并非不可避免。
地方发展与结构转型
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为了研究战争赔款对后期当地经济发展与结构转型的影响，我构建了一个市级衡量标准，用于评估每个地区的风险暴露强度。具体而言，![]()
表示1939年某城市中某个行业工人的占比，![]()
则是分配给该行业的赔偿总额。我借鉴了 Autor 等人（2013）的研究方法，并以该行业初始的劳动力水平来衡量行业冲击 。
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图4 地方战争赔偿风险的地理分布
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其中，下标 m 表示城市，t 表示年份。![]()
是前文定义的市级赔偿风险，![]()
表示从1944年起战争赔款开始实施的时间。![]()
和![]()
分别表示城市固定效应和年份固定效应。需要检验的假设是，临时非市场生产政策是否使受影响较大的城市更加工业化，且结构转型是否在事件结束后持续存在。
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表5 按赔偿风险估算的地方发展和结构变化差异
从结果来看，当地因战争赔款生产风险暴露增加1个标准差时，制造业劳动力占比增加2个百分点，农业劳动力占比则减少3个百分点。而对当地结构转型的影响，主要是通过接触到更高技能和更先进生产方式的行业冲击所引起的。
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表6 按赔偿风险估算的局部结构变化
在挪威地区，未出现明显的结构性变化，初期的生产主要集中在与战争赔款相关的行业。然而，对于芬兰地区，考虑到该地区最初具有一定的工业基础，其三重差分估计值显著且具有统计学意义。估计结果显示，制造业劳动力份额增加了5个百分点，农业劳动力份额减少了约3个百分点。
个人层面的长期影响
我通过使用芬兰的行政数据来深化对这一事件的分析，这些数据能够随时间推移追踪个人的变化。我从研究特定个人在1950年或1970年所从事部门的情况入手，考察他们在当地受到赔偿生产影响的程度，以及这一影响对其长期工资的作用。![]()
其中，![]()
是一个虚拟变量，用于衡量一个人在1950年或1970年是否从事农业或制造业工作，或者该人在1971年至1975年期间的平均收入。![]()
则衡量该人在1939年居住的市镇 m 的战争赔偿风险暴露程度。
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表7 地方赔偿风险和既定工人成果
在面板A中，当地暴露于赔偿生产的风险增加一个标准差时，农业领域的就业概率下降了12个百分点。同样，在1950年，当地的赔偿生产风险增加一个标准差时，制造业的就业概率则上升了9个百分点。在面板B中，到1970年，受战争赔偿影响更大的工人依然比其他人更有可能从事非农业工作，且更倾向于进入制造业工作。
对教育和职业升级的长期影响
由于增加的制造业机会似乎为年轻人提供了比老一辈更多和不同的选择，因此我可以估算一个广义的双重差分模型，以研究战后当地生产结构变化如何影响1970年的职业和教育选择。![]()
其中，![]()
代表1970年测量的队列 c 和城市 m 中个体 i 的教育或职业指标。![]()
表示1944年5-25岁人群的队列，也就是战争赔偿开始时的年轻群体。![]()
是一个变量，表示在1939年时，市区 m 中个人的风险暴露程度。系数 β 表示较年轻群体与较老年群体相比，战争赔偿暴露的城市内部影响。
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表8 1970 年按当地暴露量估算的教育和职业差异
结果表明，由于战争赔偿，风险暴露程度较高的地区年轻群体的受教育年限有所增加。我利用1970年的行政数据，研究战争赔偿对所有报告的学位及更高学位的影响，特别是在高等教育方面，影响尤为显著。当地战争赔偿风险暴露增加一个标准差，会使完成更高学位的比例增加0.6个百分点，相当于该地区平均水平的12.5%。面板 B 中的估计结果显示，职业升级也发生了变化。在暴露较高的城市中，年轻群体不再倾向于从事生产性职业，而是更有可能进入行政或白领职业。![]()
结果变量 ![]()
是一个虚拟变量，用于指示市区 m 是否在1971年拥有职业或高等教育机构（如大学、学院、技术学院或公立/私立职业学校）。
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表9 地方赔偿暴露和后来的教育机构
分析结果表明，风险暴露增加1个标准差，意味着该地区拥有大学、学院或技术学院的概率提高了10个百分点。而且，在1971年，风险暴露程度较高的地区接受的职业培训也更多，尤其是行业提供的培训机会。
向上流动
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其中![]()
指出，市 m 中的个人 i 是否具有更高的学位，反映了他们是否从事高级职业或白领职业，受教育年限和收入水平，以此来衡量其社会经济地位。
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表10 本地赔偿风险和向上流动
面板A显示了向上流动性的估计结果。对于那些父亲没有接受过初等教育的儿童来说，赔偿风险平均增加了1个标准差，收入排名则提高了2.5分。类似的影响还表现在受教育年限增加了0.16年以及接受高等教育的可能性增加了0.6个百分点。赔偿风险的增加与担任行政职位的概率提升了1个百分点，担任白领职业的概率则增加了2个百分点。面板B进一步考察了这些暴露因素对来自更高社会背景的年轻人群体的相对影响。研究表明，非市场生产事件对来自弱势背景的个体尤其具有积极影响。
后期外贸
我利用COMTRADE数据集（联合国，2020年）中的数据，估计了一个行业因战争赔款生产所带来的风险，及其对随后芬兰对苏联和其他地区出口的长期影响。这些数据覆盖了我研究期间的可用年份，即1963至1970年。研究结果表明，战争赔款的支付有助于增加芬兰后来对苏联和其他国家或地区的出口价值。
五、结论
本文研究了芬兰在1944至1952年期间向苏联支付的战争赔款，对芬兰工业、地方经济和个人层面的长期影响。通过结合历史数据集和芬兰的行政数据，我追踪了这一产业政策的持久影响。研究表明，虽然战争赔款是短期的工业干预，但它对相关行业的生产和劳动力产生了长期的积极影响。战争赔款的生产进一步促进了地方经济的发展和工业化，提升了居民的长期收入、教育水平和社会流动性。这些持久性效应的机制似乎是通过初期的投资和对外贸易的开放来实现的。政府的干预为地方经济发展提供了协调和其他重要支持，例如，通过新的教育机会等形式。需要特别指出的是，本文的结果不应被解读为对外部势力干预的认可。相反，本文探讨的是一个国家如何应对外部因素导致非市场化的生产状况。研究关注的是国家对这些外部挑战的反应及其后果，而非最初的原因。在评估这一事件的长期影响时，必须同时考虑到经济成本和情感代价。研究结果表明，战争赔款相关的产业干预对社会的各个方面产生了深远的影响。芬兰战争赔款的经验，正是一个例证，展示了大规模的产业干预如何带来持久的多维度影响。这些政策值得进一步深入研究。![]()
“在看”给我一朵小黄花![]()
