王也（紐約大學博士生）

在 sub-national level 的跨國比較研究中，“衛(wèi)星燈光數據”最近很火。通過夜間燈光亮度，我們可以估算任意地區(qū)每年的經濟增長率。所以目前很多跨國研究的基本分析單位已經變成了 250km * 250km 的小方格，這就比國家要精確得多。

這個數據是公開的。MIT 經濟系的博士生Lowe 寫過一篇短文章，專門介紹如何下載和處理燈光數據，鏈接如下：http://economics.mit.edu/files/8945 ，大概內容就是你可以從美國國家環(huán)境信息中心的網站上下載到原始數據，然后需要在 GIS 里處理一下，去掉云啊火災啊之類因素的干擾，就可以用了。

經濟學界討論燈光數據可信性的經典文章是 Henderson 等人 2010年 在 AER 上的一篇論文“Measuring Economic Growth from Outer Space”（鏈接：http://www.econ.brown.edu/Faculty/David_Weil/Henderson%20Storeygard%20Weil%20AER%20 April%202012.pdf ），他們的基本觀點是，燈光密度的增速與實際 GDP 的增速成正比。他們用跨國數據驗證了上述關系。在這之后，衛(wèi)星燈光數據在經濟學和政治學里得到了廣泛的應用。

燈光數據的好處是，即使在沒有官方統計數字的地方，我們也可以得到可靠的經濟發(fā)展水平估計，而且這一估計不受行政區(qū)劃的限制，最多能夠精細到 0.86 平方公里大小的小方格。因此很多學者將這一數據用于非洲發(fā)展研究上面。著名的例子是兩位希臘裔學者 Michalopoulos 和 Papaioannou 撰寫的一系列論文。他們將歷史上非洲各個族群聚居的地點（Murdock Map）和燈光方格匹配起來，分析了族群特質對于今日非洲的種種影響?；窘Y論是，對于一個族群來說，其歷史上的政治發(fā)展程度比今天居住地的政治制度更能決定其經濟發(fā)展水平。而一個國家內部族群收入的不平等程度跟國家的發(fā)達程度是負相關的（Michalopoulos and Papaioannou, 2013a, 2013b;Alesina, Michalopoulos and Papaioannou, 2016）。燈光亮度的變化可以看作是近似連續(xù)，所以特別適合用作斷點回歸分析的因變量。

另外，在官方統計數字不可靠的地方，燈光數據也能派上用場。比如呂曉波老師那篇討論中國財政競爭的 “Show Me the Money” 里，就用燈光密度作為縣級 GDP 的代理變量。哥倫比亞大學的學者 Sala-i-Martin 最近撰寫了一系列文章，探討如何結合燈光和官方統計數字得出更準確的經濟發(fā)展水平估計。他們的一個發(fā)現是，中國的 GDP 增長可能被低估了。

燈光數據有一個問題是，對于特別亮的地方沒有區(qū)分度，比如北京和上海的核心區(qū)域在衛(wèi)星上看起來亮度應該是一樣的。之前提到的博士生 Lowe 提出了一種辦法來緩解這個問題，大致就是用邊緣地區(qū)的亮度對中心地區(qū)做加權，但對于太發(fā)達的地區(qū)，我們還是無法進行比較準確的測量。另外就是燈光數據從 1993 年之后才有，想研究更早的年份就沒辦法了。最后，記錄燈光亮度的衛(wèi)星一直有更新，所以來自各個衛(wèi)星的數據精度上會有差異，使用時也應該注意。