В библиотеке

Книги2 383
Статьи2 537
Новые поступления0
Весь каталог4 920

Рекомендуем прочитать

Щепаньский ЯнЭлементарные понятия социологии
Книга "Элементарные понятия социологии" подготовлена на основе цикла лекций, прочитанных студентам-социологам. Автор считает, что его книга вводит в язык и понятийный аппарат социологии. В книге рассматривается широкий круг социологических проблем.

Жалобы и предложения

Напишите нам свои впечатления о библиотеке Университета и свои предложения по ее улучшению [email protected].
Алфавитный каталог
по названию произведения
по фамилии автора
 

АвторКовальченко И.Д.
НазваниеМетоды исторического исследования
Год издания1987
РазделКниги
Рейтинг3.94 из 10.00
Zip архивскачать (1 297 Кб)
  Поиск по произведению

Глава 8
Формализация и измерение исторических явлений

Применение количественных и математических методов при изучении любых явлений объективной реальности требует их из- мерения. Измерение представляет собой сложную исследова- тельскую процедуру. Особенно сложным является измерение социальных, в том числе и исторических явлений и процессов, поскольку присущие им многообразие свойств, связей и тенден- ций развития определяются не только объективными, но и субъ- ективными факторами.

В настоящей главе не ставится цель детального рассмотре- ния проблем измерения общественных и исторических явлений. Гносеологические, методологические и методические проблемы измерения общественных явлений характеризуются в специаль- ной литературе \ Поэтому следует остановиться прежде всего на тех проблемах измерения общественных явлений, которые возникают в практике исторических исследований и еще не при- влекли должного внимания историков.

  • 1 См., например: Маликов И. Ф. Основы метрологии. Ч. I. Учение об изме- рении. М., 1949; Методика и техника статистической обработки первичной социологической информации: М., 1968; Мельников О. А. О роли измере- ний в процессе познания. Новосибирск, 1968; Воловин В. Н. Надежность информации в социологическом исследовании. Проблемы методологии и методики. Киев, 1974; Экономическая информация. Методологические про- блемы: М., 1974; Суслов И. П. Теория статистических показателей. М., 1975; Он же. Основы теории достоверности статистических показателей. Новоси- бирск, 1979; Методы анализа, сбора и обработки социально-экономической информации: М., 1976; Осипов Г. В., Андреев Э. П. Методы измерения в социологии. М., 1977; Рябушкин Т. О. Ленинское наследие и статистика. М., 1978; Социальные исследования: построение и сравнение показателей: М., 1978; Исследование построения показателей социального развития и планирования: М., 1979; Суслов И. П., Турова М. И. Методология стати- стических сравнений. М., 1980; Нерисова Е. X. Гносеологический аспект про- блемы социальных показателей. М., 1981; Стандартизация показателей в социологическом исследовании. М., 1981; Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М., 1985, и др.

1. Общие проблемы формализации и измерения общественных явлений

Измерение в широком смысле — это способ установления от- ношений между объектами (их свойствами, связями, тенденция- ми развития и т. д.). Суть его состоит в том, что информация об этих отношениях выражается в определенных численных пока- зателях.

Как указывалось, всякое измерение возможно лишь тогда, когда установлена качественная однородность сопоставляемых объектов. Это дает возможность отвлечься от этой однородно- сти и перейти к выявлению количественных отношений между объектами. На вопрос о том, что «предполагает количественное различие вещей», К- Маркс отвечал: «Одинаковость их качест- ва» 2 . В. И. Ленин также указывал, что однородность объектов «является условием применимости измерений и математических вычислений» 3 .

Исходный момент процедуры измерения — установление ка- чественной однотипности, сопоставимости исследуемых объек- тов— является важнейшим и нередко трудным этапом в изме- рении общественных явлений. Сложность последних затрудняет, а зачастую вообще делает невозможным определение этой од- нотипности на существующей стадии их изученности.

Если, например, исследуется крестьянское движение в эпоху феодализма в том или ином регионе, то качественная однотип- ность данной совокупности явлений для историка-марксиста очевидна. Она состоит в том, что все крестьянские выступления против феодалов есть выражение свойственного феодализму ан- тагонизма производственных отношений и являются актами классовой борьбы. Это дает основание для количественного ана- лиза размаха крестьянского движения посредством учета либо числа выступлений, либо числа охваченных выступлениями се- лений, либо числа их участников и т. д. и т. п. Но если в процес- се исследования возникает потребность выявить количественное соотношение выступлений, вызванных, например, разными пово- дами, то возникнут затруднения, связанные с выделением каче- ственно отличных типов этих поводов. В силу недостаточной изу- ченности данного аспекта классовой борьбы крестьян и типы этих поводов и их качественная определенность не могут быть определены однозначно, а следовательно, разные результаты даст и измерение.

Таким образом, возможность измерения зависит от уровня сущностно-содержательного познания исследуемых явлений, то- го, насколько выявлена качественная определенность исследуе- мых объектов.

  • 2 Архив Маркса и Энгельса. М., 1935. Т. IV. С. 119.
  • 3 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 18. С. 316.

Содержание общественных явлений, как хорошо известно, выражается в присущих им многообразных чертах и свойствах, которые называются признаками. По своей форме признаки подразделяются на количественные и атрибутивные (их, как правило, называют качественными). Количественные признаки выражаются в тех или иных численных показателях, а атрибу- тивные— словесно-описательно. Количественные признаки ука- зывают меру соответствующих свойств, а атрибутивные — лишь наличие этих свойств, а иногда и их относительную интенсив- ность.

В свою очередь атрибутивные, описательные признаки могут быть простыми и сложными. Простые атрибутивные признаки выражают однозначные или одноаспектные свойства объектов (пол, национальность и т. п.). Сложные атрибутивные признаки характеризуют многоаспектные, интегральные свойства объек- тов и явлений. К тому же сложные атрибутивные признаки, как правило, представляют собой интегральные субъективные оцен- ки черт и свойств объектов, сложившиеся в восприятии их сов- ременниками. Поэтому их еще называют признаками-оценками. Например, качество той или иной продукции, интенсивность и эффективность классовой борьбы рабочих или крестьян либо деятельности тех или иных общественных сил и т. п. признаки являются сложными атрибутивными признаками-оценками.

Понятно, что возможности и способы измерения количест- венных и атрибутивных признаков, с одной стороны, и простых и сложных атрибутивных признаков,— с другой, разные.

Как и всякое познание, измерение начинается с сущностно- содержательного качественного (не путать с качественными ат- рибутивными признаками) анализа изучаемых явлений и про- цессов и определения цели измерения. Каждый социальный объ- ект неисчерпаем по своим свойствам. Поэтому необходимо пред- варительно установить, какие из этих свойств должны измерять- ся. Выбор того или иного аспекта измерения диктуется исследо- вательской задачей. Лишь установив цель измерения, можно ре- шать вопрос о его методах.

Совокупность тех или иных принципов измерения составляет определенную шкалу измерения. Шкала измерения — это прави- ла придания рассматриваемому признаку численного значения. Различные шкалы измерения дают неодинаковую в смысле пол- ноты и точности информацию об объекте и приводят к числен- ным показателям, возможность математической обработки и анализа которых неодинакова.

Вся применяемая в современной науке совокупность принци- пов и способов измерения сводится к четырем шкалам измере- ния.

Шкала наименований (номинальная). Измерение здесь со-\* стоит в классификации объектов по тем или иным признакам. Это — наиболее простая форма приписывания чисел объектам. Числа в данном случае используются для обозначения классов объектов, играют роль условных символов и поэтому могут быть заменены другими числами. Суть измерения по шкале наименований состоит в том,.что объекты характеризуются тождеством внутри класса и различием между классами.

Шкала порядка. Принцип измерения по ней сводится к ран- жированию объектов по тому или иному признаку. Измерение по шкале порядка показывает расположение объектов по ин- тенсивности проявления в них определенного свойства, т. е. ран- жирует их по принципу «больше — меньше», но без указания, насколько больше или насколько меньше. Число при измерении по шкале порядка обозначает место объекта в упорядоченном ряду. Это место можно считать рангом объекта. Числа могут быть заменены другими, но так, чтобы не было нарушений по- следовательности расположения объектов.

Существуют две другие шкалы измерения, которые являются метрическими или количественными. Процедура измерения здесь состоит в определении численных значений признаков по- средством какой-либо меры или единицы измерения.

Одна из количественных, метрических шкал — шкала интер- валов. Обладая всеми свойствами порядковой шкалы, шкала ин- тервалов отличается от нее тем, что точно определяет величину интервала в принятых единицах измерения. Поэтому интерваль- ная шкала, хотя также позволяет измерять лишь интенсивность свойств, показывает, насколько различной она была. Для этого выбираются, хотя и произвольно, единица измерения и условное начало отсчета. Примерами интервальных шкал могут служить температурные шкалы по Цельсию, Реомюру, Фаренгейту, а также различные шкалы календарного времени (например, ста- рый юлианский и новый григорианский солнечные календари, лунный календарь и др.). Во всех подобных способах измерения точка отсчета условная, а интервалы могут быть разными. Пе- реход от одной интервальной шкалы к другой может осущест- вляться в результате линейных преобразований^

Пропорциональная шкала, или шкала отношений, представ- ляет собой метрическую шкалу, по которой ведутся счет и изме- рение количественных признаков. Для этой шкалы характерны метрические единицы измерения и начальная нулевая точка от- счета. Поэтому пропорциональная шкала позволяет установить, во сколько раз те или иные свойства одного объекта больше, чем другого, т. е. выявить их точное количественное соотноше- ние (отсюда и название: «шкала отношений»). В качестве еди- ниц измерения могут выступать либо меры пространства, време- ни, площади, объема, веса и т. д., либо единица соответствую- щего объекта (такое-то количество или число фабрик, заводов, населения, рабочих и т. д.), а измерение осуществляется посред- ством счета, т. е. является измерением в собственном смысле.

Различные шкалы измерения связаны определенной зависи- мостью. Каждая последующая шкала включает в себя все пре- дыдущие.

Измерение по шкале наименований и шкале порядка указы- вает лишь на различие или на разную интенсивность проявле-

ния свойств объектов. Численные показатели номинальной и по- рядковой шкал не допускают арифметической обработки. В этом заключается ограниченность указанных методов измерения. На основании этого классификацию и ранжирование иногда не счи- тают измерением. Но, поскольку по шкалам наименований и по- рядка все же можно установить определенные отношения между объектами, классификация и ранжирование в таком смысле яв- ляются измерением.

В целом шкалы измерений характеризуются нарастанием их метричности, а потому и информативности, что отражается в по- казателях измерения.

Шкалы измерений обусловливают принципы и способы изме- рения. Но всякое измерение приводит к получению определен- ных численных показателей. Показатель измерения, т. е. чис- ленное значение признака, есть форма выражения количествен- ной информации об объекте. Различие шкал, т. е. методов изме- рения, приводит к тому, что получаются разные показатели из- мерения. Существует три их типа.

Ассоциативные показатели устанавливают лишь сходство между объектами, принадлежащими к разным совокупностям. Они получаются при измерении по шкале наименований.

Показатели очередности указывают порядок расположения объектов в совокупности по интенсивности проявления того или иного свойства. Показатели очередности получаются по шкале порядка. Они более информативны, чем ассоциативные показа- тели.

Показатели количества наиболее информативны, так как вы- ражают в определенной мере или единице измерения масштабы объекта или его черты. Численные значения этих показателей не могут быть заменены (в избранной системе измерения) дру- гими. Допустим лишь перевод одних единиц измерения в другие. Эти показатели получаются в результате измерения по интер- вальной и пропорциональной шкалам.

Рассмотренные шкалы измерения и получаемые на их основе показатели измерения прежде всего со всей очевидностью ука- зывают на существенные различия в возможностях измерения количественных и атрибутивных признаков. Следствием этого являются и неодинаковая степень информативности показателей измерения и различные возможности их математической обра- ботки. Собственно ассоциативные показатели и показатели оче- редности — описательные, качественные показатели. Сами эти показатели могут быть объектом для измерения по пропорцио- нальной шкале. Так, можно определить количество и долю объ- ектов с теми или иными качественными признаками в общей их совокупности, т. е. на основе ассоциативных показателей можно установить показатели количества.

В свою очередь, показателям очередности, выражающим раз- личия объектов по интенсивности проявления в них тех или иных атрибутивных признаков, можно придать численные значения и тем самым превратить их в показатели количества. Де- лается это посредством процедуры экспортных оценок, о кото- рой будет идти речь ниже.

Важнейшим моментом в процедуре измерения является вы- бор его единиц. Единицы измерения, как и само измерение, — категории исторические. Они вырабатывались и апробировались в процессе длительного опыта. Многие единицы измерения, ис- кусственные и условные, в результате продолжительного исполь- зования стали привычными и кажутся вполне «естественными». Так, возникший еще в древности способ измерения длины ступ- ней взрослого мужчины (мера эта получила название «фута») действует до настоящего времени и представляется при его ус- ловности вполне естественным. Такими же условными были применявшиеся много столетий древнерусские меры длины — са- жень, локоть, пядь, перст, ноготь.

По мере роста потребности в измерении и его точности рас- ширялась и совершенствовалась система единиц измерения и вырабатывались предъявляемые к ним требования.

Коль скоро всякое измерение ставит цель выявить соотноше- ние объектов, их свойств и черт, выражаемых соответствующи- ми признаками, непременным условием корректности измерения являются одноструктурность измеряемых признаков, одномас- штабность объектов измерения (в статистике их называют еди- ницами учета), неизменность и размерная однородность единиц измерения. Только при этом условии результаты измерения бу- дут сопоставимы в пространстве и времени. Степень необходи- мой одноструктурности признаков, равномасштабности объектов и размерной однородности единиц измерения определяется це- лями измерения и зависит от характера измеряемых признаков.

Наиболее развернутая и стабильная система эталонных еди- ниц измерения сложилась в естественных науках (метр, кило- грамм, секунда и т. д.). Некоторые из них применяются и при измерении общественных явлений. Но в целом многообразная совокупность проявлений общественной жизни в очень ограни- ченной степени может быть измерена посредством единиц изме- рения, принятых в естественных науках. Так, Ф. Энгельс отме- чал, что «совершенно невозможно выразить экономические отно- шения в физических мерах» 4 . В. И. Ленин также подчеркивал, что «нет ничего легче, как наклеить „энергетический" или „био- лого-социологический" ярлык на явления вроде кризисов, рево- люций, борьбы классов и т. п., но нет и ничего бесплоднее, схо- ластичнее, мертвее, чем это занятие» 5 .

  • 4 Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 35. С. ПО.
  • 5 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 18. С. 348.

Для измерения общественных явлений применяются самые различные единицы. Выбор их производят, исходя из природы изучаемых объектов, которая отражается в соответствующих признаках, поставленных задачах, т. е. цели измерения и прак- тической целесообразности.

При измерении общественных явлений, характеризуемых ко- личественными признаками, т. е. при использовании интерваль- ной и пропорциональной шкал, широко применяются различные натуральные и метрические единицы измерения. Но поскольку и будучи однотипными, измеряемые объекты могут сильно разли- чаться по свойствам, постольку натуральные единицы измерения могут быть очень приближенными, а то и вовсе объединять в сущности разнородные объекты. Например, нефть, добываемая на разных промыслах, может отличаться по качеству, автомоби- ли или самолеты разных марок неодинаковы по мощности и другим данным и т. д. Поэтому измерение добычи нефти только тоннами, а самолетов или автомобилей — штуками весьма при- ближенно. Чтобы добиться большей точности, применяют либо двойные единицы измерения (например, число товарных ваго- нов в штуках и в тоннах грузоподъемности, количество скота в головах и в живом весе и т. д.) либо условно-натуральные или приведенные единицы измерения. Такой единицей обычно высту- пает одна из разновидностей того или иного типа продукции. К этой разновидности через определенные коэффициенты, учи- тывающие различия свойств, приводятся все ее другие виды. Применяются приведенные меры массы (молоко с учетом жир- ности, сахарная свекла с учетом содержания сахара, масса топ- лива в переводе на 7000 — калорийное и т. д.), мощности (трак- торы в переводе на 15-сильные, электромоторы в переводе на ЮО-киловаттные и т. д.) и др. Широко используется измерение в приведенных штуках (консервы в условных банках, скот в, пе- реводе на крупныйи т. д.).

В общем приведенные единицы применяются главным обра- зом при измерении однотипных и взаимозаменяемых видов про- дукции.

Натуральные и метрические единицы измерения наряду с из- мерением натурально-вещественных ресурсов, фигурируемых в показателях общественного развития, широко применяются и при характеристике народонаселения, трудовых ресурсов и дру- гих демографических явлений. Здесь используются такие едини- цы, как человек (житель вообще), взрослый работник, челове- ко-день или человеко-час работы, болезни, отдыха и т. д. Для таких единиц измерения характерна еще большая разнород- ность содержания, чем для единиц измерения натурально-веще- ственных объектов. Если, например, один человек в течение дня потратил два часа отдыха на занятие спортом, а другой — два часа на чтение художественной литературы, то при равной за- трате времени на отдых содержание отдыха является различ- ным. И эти различия нельзя привести к одному знаменателю по- средством каких-либо коэффициентов. Для получения сравни- мых по содержанию численных показателей в подобных случа- ях измерение должно не просто фиксировать явление (в данном случае отдых), но и его структуру (виды отдыха).

Содержательная разнородность одних и тех же единиц изме- рения порождается чрезвычайным многообразием черт и свойств объектов и явлений общественной жизни, их многомерным ха- рактером. В этой связи возникла проблема разработки таких единиц измерения, которые бы позволяли интегрировать, обоб- щать натуральные и метрические единицы измерения, характе- ризующие различные объекты или их свойства и поэтому не поддающиеся прямому сопоставлению. Очевидно, например, что нельзя судить о сравнительном размахе производства трак- торной и хлопчатобумажной промышленности по числу штук выпущенных тракторов и метров ткани. Добиться сравнимости здесь можно путем введения стоимостных единиц измерения. Стоимостные единицы широко применяются при измерении мно- гих явлений общественной жизни (прежде всего производствен- но-технических и социально-экономических) и позволяют сопо- ставлять и обобщать весьма разнообразные из этих явлений.

Применение стоимостных (денежных) единиц измерения так- же связано с определенными сложностями. Главная из них со- стоит в том, что установление цены (а именно оно лежит в осно- ве стоимостных оценок) всегда в определенной мере приближен- но и даже субъективно, а сама цена — весьма подвижна. Поэто- му при использовании стоимостных единиц измерения необхо- дим учет точности данных о ценах и сопоставимости цен в стои- мостном отношении. В целом же стоимостные единицы измере- ния играют важную роль как в самой общественной жизни, так и при ее изучении.

Широко применяемой интегральной единицей измерения раз- нородных по содержанию количественных признаков являются индексы. Их построение представляет собой достаточно слож- ную процедуру, основанную на применении математических ме- тодов обработки количественных данных.

Таким образом, единицы измерения количественных призна- ков общественных явлений и процессов — весьма многообразны и усложняются с возрастанием неоднородности и масштабов из- меряемых объектов.

Несмотря на то, что совокупность количественных призна- ков, характеризующих объекты, явления и процессы обществен- ной жизни, весьма обширна, еще более широк круг присущих им качественных, атрибутивных признаков. Эти признаки изме- ряются, как указывалось, прежде всего посредством номиналь- ной и порядковой шкал. Шкалы и получаемые на их основе ас- социативные показатели и показатели очередности не имеют ко- личественных единиц измерения. Измерение здесь качествен- ное. В этой связи возникает важная проблема выработки коли- чественных методов измерения качественных признаков (т. е. их измерения по интервальной и пропорциональной шкалам) с применением определенных единиц измерения. Простейшим ме- тодом измерения любых, т. е. простых и сложных, атрибутивных

признаков, является определение численности объектов с ка- ким-то свойством в соответствующей совокупности объектов по- средством счета. Так, можно сосчитать количество на том или ином предприятии рабочих, имеющих то или иное образование, владеющих той или иной специальностью и т. д. Таким образом, качественные признаки могут быть выражены в показателях ко- личества. Но информативность таких показателей ограниченная, ибо они не показывают размеров соответствующих свойств. По- этому они хороши только при измерении простых атрибутивных признаков, когда соответствующее им свойство однозначно и очевидно.

Одна из наиболее актуальных проблем измерения общест- венных явлений состоит в выработке количественных единиц из- мерения сложных атрибутивных признаков, признаков-оценок. Эти признаки, как правило, являются комплексными. Они вклю- чают целый ряд свойств, и необходима единица измерения, ко- торая будет их синтезировать.

Разработкой общих принципов и методов измерения слож- ных атрибутивных признаков занимается недавно возникшая прикладная математическая дисциплина — квалиметрия (от ла- тинского «квали» — качество, свойство — и греческого «мет- рео» — измерять). Ее представители разработали прежде всего способы комплексного измерения качества продукции. Но они по- лагают, что вполне можно дать интегральную количественную оценку любым качественным признакам 6 .

Практика измерения сложных атрибутивных признаков при- вела к выработке такой единицы их количественного измерения как баллы. Балл —это количественное интегральное выражение совокупных атрибутивных свойств объекта. Практически баллы всегда определяются на основе экспертных оценок.

Экспертная оценка комплексных атрибутивных признаков — труднейшая процедура в измерении общественных явлений.

  • 6 См.: Азгальдов Г. Г., Райхман Э. П. О квалиметрии. М., 1973.

Во-первых, весьма сложны и различны сами атрибутивные признаки-оценки. В одних случаях они представляют собой со- вокупное выражение более простых слагаемых (компонент). В других случаях их природа определяется внутренней субстан- цией, соответствующим системным свойством, т. е. признаком, составляющим внутреннюю сущность явления. Так, стоимость, определяющаяся общественно необходимыми затратами труда, является внутренним скрытым, системным свойством товаров. Понятно, что и отыскание элементарных составных частей слож- ного свойства, в результате измерения которых можно получить интегральную оценку, и выявление внутренней субстанции, си- стемного свойства, которое может быть основой для такой оцен- ки, чаще всего оказываются весьма затруднительными, а то и вовсе невозможными. В последнем случае интегральный пока- затель может быть построен путем перехода от измерения непосредственных свойств к измерению их взаимосвязей. А это еще- больше осложняет задачу.

Во-вторых, оценка сложных атрибутивных признаков балла- ми всегда сохраняет элемент субъективности, с одной стороны, и остается в той или иной мере приблизительной — с другой.. В итоге балльные экспертные оценки являются наиболее неоп- ределенными и неоднородными единицами измерения. И хотя они и поддаются математической обработке, но не обладают те- ми свойствами, которыми обладают показатели количества. В этой связи надо напомнить, что все показатели измерения де- лятся на экстенсивные и интенсивные. Экстенсивные показатели обладают тем свойством, что общее значение одного и того же признака у совокупности измеряемых объектов равно сумме зна- чений этого признака у каждого объекта. Интенсивные показа- тели таким свойством не обладают. Экстенсивными являются показатели, полученные по шкале отношений и выраженные в. натуральных или метрических единицах измерения. Так, напри- мер, если одна семья состоит из двух, вторая — из трех, а тре- тья — из пяти человек, то общая численность населения трех се- мей равна десяти. А если же знания одного студента оценены на 4, а второго — на 3 (а это типичный пример экспертной балльной оценки), то их совокупные знания не равны 7.

Но несмотря на свою приблизительность и даже условность, измерение сложных атрибутивных признаков посредством экс- пертных балльных оценок все же позволяет значительно уг- лубить изучение многих явлений общественной жизни по сравне- нию с их описательным анализом. Кроме того, не следует забы- вать, что указанные несовершенства измерения сложных каче- ственных признаков определяются достигнутым уровнем науки и практики, которые непрерывно развиваются. Интенсивно раз- рабатываются и методы измерения посредством экспертных оце- нок 7 .

  • 7 См.: Бешелев С. Д., Гурвич Ф. Г. Экспертные оценки. М., 1973; Статисти- ческие методы анализа экспертных оценок. М., 1977.

Все большее значение на современном этапе развития науки приобретает многомерный анализ общественных явлений. По- требность в нем диктуется многообразием содержания этих яв- лений. Углубляющееся их познание приводит к необходимости учета возрастающего числа характеризующих их признаков, а следовательно, и их измерения. При изучении многих явлений и процессов общественной жизни сейчас нередко учитываются и измеряются десятки, а порой и сотни признаков. Но это порож- дает трудности при обработке и анализе соответствующих пока- зателей. Преодолеть их можно путем «сжатия» первоначальной системы количественных показателей, в результате чего можно перейти к меньшему числу их интегральных значений типа раз- личного рода индексов. Предельным вариантом такого сжатия является переход к представлению исследуемых объектов в ви- де точки в многомерном пространстве признаков.

Многомерное пространство невозможно представить нагляд- но. Но если рассматриваемых объектов много, то это будет не- кое облако точек в многомерном пространстве, определяемом ¦числом показателей, характеризующих эти объекты. В принципе число и объектов и показателей может быть каким угодно. Оно лимитируется лишь возможностями затраты времени для обра- ботки данных на ЭВМ. Указанным образом можно формализо- вать результаты измерения не только количественных, но и атри- бутивных, качественных признаков.

Понятно, что подобное предельно формализованное выраже- ние результатов измерения вызывает у многих обществоведов, в том числе и историков, настороженное и даже негативное отно- шение. Возникает опасение, не приводит ли такая формализация к отрыву от реальности или к утрате ее существенных черт. Од- нако если признается допустимость измерения общественных явлений и применения математических методов при их изуче- нии, то такие опасения неосновательны, ибо при указанной фор- мализации учитываются все полученные показатели измерения. Значит важно, чтобы было адекватным и корректным измере- ние. Коль скоро оно является таким, то интегральная формали- зация его результатов, необыкновенно расширяющая возможно- сти многомерного изучения социальной действительности, со- действует углублению познания этой действительности. В. И. Ле- нин разделял мнение, что «...математика,. постепенно удаляясь от пространств, доступных чувственному восприятию и возвы- шаясь до пространства геометрического, не удаляется, однако, от реального пространства, т. е. от истинных отношений между вещами. Она скорее приближается к ним» 8 .

Таковы основные общие проблемы измерения общественных явлений, которые имеют непосредственное отношение и к изуче- нию исторических явлений.

2. Особенности измерения исторических явлений

Главная особенность измерения исторических явлений состо- ит в том, что историк не имеет той свободы в выборе признаков, V на основе которых будут изучаться явления HCTopjrqjecKoft , дейст- вхТт^ельно'сти, статистических ед'шш!^^ измерения, которой располагает, например, социолог или экономист, иссле- дующий современность. Возможности историка в этом отноше- нии ограничены историческими источниками. Далее будем исхо- дить из того, что достоверность данных источников установлена и они содержат вполне надежные сведения по исследуемым яв- лениям. Но и в этом случае встает ряд проблем, связанных с из- мерением.

Начнем с количественных данных, зафиксированных в источ- никах. Они получены в результате измерений, проведенных их создателями, которые преследовали определенные цели и были ограничены измерительными представлениями и возможностями своей эпохи. Все это сказывалось на содержании измерения, об- работке и сводке его результатов. Поэтому первое, что прихо- дится делать историку,— это выявление того, в какой мере по- казатели измерения, зафиксированные в источниках, соответст- вуют той исследовательской задаче, которую надлежит решать. Прежде всего здесь должна быть выяснена возможность форми- рования представительной в содержательном отношении систе- мы количественных показателей. Допустим, что такая возмож- ность имеется.

Система количественных показателей, привлекаемых для ис- следования, может представлять собой либо ^вариационные, ли- бо динамические (временные) ряды. Вариационные ряды со- стоят из количественных показателей, характеризующих тот или иной признак у разных объектов, входящих в ту или иную их со- вокупность. Динамические ряды складываются из показателей, характеризующих тот или иной признак у одних и тех же объек- тов в разные моменты времени. Показатели вариационных ря- дов по своей природе являются дискретными (прерывными). Показатели динамических рядов выражают непрерывную вели- чину, которая превращается в процессе измерения в дискретную путем фиксирования значения признака на определенный вре- менной момент.

Количественные показатели, содержащиеся в исторических источниках, представляют собой главным образом вариацион- ные ряды. Поэтому при измерении исторических явлений вызы- вает большие трудности формирование динамических рядов раз- личных показателей, особенно за сравнительно длительные от- резки времени. Очень велики и пробелы в данных. Историкам поэтому приходится обращаться к разным источникам, в кото- рых показатели об одних и тех же признаках нередко получены неодинаковыми методами. Использовать количественные пока- затели разнородных источников часто приходится и при форми- ровании системы вариационных рядов. Все это выдвигает проб- лему сводимости и взаимозаменяемости количественных дан- ных. Она требует своих методов решения, в том 'числе и матема- тических. Однако эта важная проблема в измерении историче- ских объектов и явлений еще не стала предметом специального изучения, а имеющийся опыт не обобщен.

Количественные показатели, содержащиеся в источниках, характеризуют соответствующие признаки тех или иных объек- тов. Очень существен вопрос о масштабах этих объектов, их про- странственной (точнее, структурной) и временной протяженно- сти. Она может быть различной и на стадии первоначального измерения, и при последующей сводке результатов измерения.

В Новое и Новейшее время, т. е. в собственно статистическую эпоху, когда стала разрабатываться теория измерений общест- венных явлений и сложилась система ее методов, обычно измерению посредством счета стала подвергаться наиболее мелкая единица соответствующей совокупности (или исходный элемент той или иной системы, как говорят теперь). Так, разного вида демографические, профессиональные и т. п. переписи, обследо- вания и учеты в качестве исходной единицы (ее в статистике называют единицей учета) берут отдельного человека. Во вся- кого рода производственно-экономических и ему подобных изме- рениях такой единицей является хозяйство, предприятие, учреж- дение. Но всякие измерения, охватывающие большие совокупно- сти объектов, подвергаются затем сводке.

Если материал сохранился в виде разного маштаба сводок, исследователь должен решать, данные какой из них следует взять. Если же имеются необработанные исходные данные, то может возникнуть потребность их агрегирования, т. е. укрупне- ния объектов измерения. При изучении, скажем, крестьянского хозяйства в России периода капитализма объектом измерения может быть крестьянский двор, селение, волость, уезд, губер- ния, регион (т. е. несколько губерний), Европейская часть стра- ны, вся страна. Масштаб измеряемых объектов должен выби- раться исходя из исследовательской задачи. Но в принципе он должен быть таким, чтобы можно было выявить наиболее су- щественные типичные и особенные черты, присущие изучаемым явлениям и процессам. Если, скажем, то же крестьянское хо- зяйство рассматривается в пределах всей Европейской России, то агрегирование показателей не только в масштабе селений или волостей, но даже и уездов будет слишком мелким и может не позволить выявить основные черты его структуры. Необходимо усреднение в масштабе губерний. Оно раскроет наиболее ти- пичное и вместе с тем отразит особенное. При затруднительно- сти определения масштаба объектов измерения следует приме- нять разные уровни агрегирования количественных данных. При этом надо иметь в виду, как указывалось, что более высокие уровни агрегирования показателей в результате их усреднения, с одной стороны, приводят к определенной потере первоначаль- ной информации, но, с другой — позволяют выявить наиболее общие и существенные черты рассматриваемой реальности. При более мелких масштабах объектов измерения его показатели будут выдвигать на первый план особенное.

При агрегировании (усреднении) показателей, характери- зующих исходные элементы изучаемой реальности, которые мо- гут иметь существенные отличия, особенно важно учитывать ос- новное методологическое требование всякого измерения. Оно, как указывалось, состоит в том, что измерение правомерно лишь применительно к качественно однородной совокупности объек- тов. Значит агрегирование показателей исходных элементов пра- вомерно лишь постольку, поскольку эти элементы объединяются в некие однородные совокупности, являющиеся компонентами системы более высокого уровня. Если рассматривается социаль- но-экономический строй того же крестьянского хозяйства отдельных селений как таковых, то средние по селениям показа тели, скажем, сборов хлебов в расчете на двор будут давать искаженную картину, ибо эти дворы не составляли качественно однородной совокупности. В нее входили и дворы сельских про- летариев и дворы крестьян-капиталистов. Если же анализирует- ся социально-экономический строй крестьянского хозяйства не- коего микрорайона (например, волости или уезда), представля- ющего собой целостную систему, элементами которой выступа- ют отдельные селения, выполняющие в этой системе одни и те же функции, то расчет тех же сборов хлебов в среднем на двор по селению будет правомерным. В общем агрегирование пока- зателей должно проводиться с учетом иерархических уровней исследуемой общественной системы. Но и в этом случае одно- типность образующих ее компонентов должна специально про- веряться.

При использовании результатов измерения, полученных сов- ременниками событий, надо подходить к ним строго исторично. Необходимо следить за одноструктурностью измеряемого при- знака, одномасштабностью объектов измерения и неизменностью единиц измерения. Это имеет важное значение при пространст- венных и временных сравнениях показателей. Так, например, если объектом измерения является крестьянский двор, пред- ставляющий исходный составной элемент в системе крестьянско- го хозяйства, то надо иметь в виду, что его размеры в плане на- селенности были неодинаковыми в разных местностях. Как по- казывают, например, данные всероссийской переписи населения 1897 г., среднее по губерниям количество населения на один кре- стьянский двор было максимальным ,(8,1 человека) в Могилев- <ской губернии, а минимальным (4,6 человека) в Ярославской. Заметно изменялась и населенность крестьянских дворов во вре- мени.

В общем крестьянское хозяйство (двор) является разномас- штабным объектом измерения. Еще в большей мере это отно- сится к таким объектам измерения, как земельные владения или хозяйства, промышленные предприятия, учреждения и мно- гие другие. Как правило, разномасштабными являются и объ- екты измерения, в основу которых положен пространственно-ад- министративный принцип.

Что касается одноструктурности измеряемых признаков, то ее особенно важно учитывать при построении вариационных и динамических рядов показателей сложных по своей структуре признаков исторических явлений и процессов, особенно если они рассматриваются в широких пространственных и временных границах.

Наконец, об однозначности единиц измерения. Количествен- ные признаки, зафиксированные в исторических источниках, обычно выражены в тех или иных единицах измерения (нату- ральных или метрических). Они могут быть использованы иссле- дователями либо переведены в другие единицы. Важно учитывать, что в древности и Средневековье и даже в Новое время одни и те же по своему наименованию единицы измерения были разномасштабными. Так, например, десятина, являвшаяся ос- новной единицей измерения земельных площадей в нашей стра- не в досоветский период, вплоть до середины XIX в. имела раз- ный масштаб. Существовала десятина казенная, равная 2400 квадратных саженей (80X30) и десятина хозяйственная, равная 3200 квадратных саженей (80X40). Следовательно, требуется проверка размерности единиц измерения, указанных в источни- ках, и приведение их к одному масштабу. Таким образом, непре- менным условием корректности измерения является неизмен- ность в процессе измерения структуры каждого из измеряемых признаков, масштабов измеряемых объектов и однозначности единиц измерения.

Приведем конкретный пример измерения исторического яв- ления, который ясно показывает, какое важное значение при из- мерении имеет учет указанных факторов. Речь идет об изучении внешней торговли России в XVIII — начале XX в., проведенном Д. И. Опариным 9 . В результате тщательного изучения опубли- кованных и архивных источников автору удалось собрать си- стематические сведения об оборотах внешней торговли России за 175 лет. В итоге были построены динамические ряды стоимо- сти ввоза и вывоза, а также отношения вывоза к ввозу, всех то- варов в текущих рублях и в переводе на золотые рубли с учетом вексельного курса текущего рубля к золотому. Ряды охватыва- ют все годы с 1742 по 1917 г. (кроме 1801 г.) и в этом плане яв- ляются уникальными. Во всяком случае, нам не известны дру- гие динамические данные по отечественной истории, которые бы так полно отражали столь длительный период.

  • 9 См.: Опарин Д. И. Схематический анализ развития внешней торговли Рос- сии за 175 лет (1742—1917 гг.)//Методологические вопросы в статистиче- ских исследованиях. М., 1968. С. 96—128.

Важнейшим условием корректности построения динамиче- ских рядов, основанных на учете стоимостных показателей, яв- ляется обеспечение неизменности содержательного значения единицы измерения, в данном случае рубля. Иначе говоря, по- купательная способность рубля должна быть одинаковой по всем рассматриваемым периодам. Хорошо понимая это и стре- мясь добиться максимума корректности, автор и произвел пере- счет текущих рублей в золотые. Но ведь и покупательная спо- собность золота не была неизменной. Автор пытался выяснить это по движению индекса товарных оптовых золотых цен в Анг- лии и пришел к выводу, что «покупательная сила золота по от- ношению к товарам на мировом рынке в своей вековой тенден^ ции была относительно стабильной». Но подобный путь оценки покупательной способности золотого рубля сам автор считает суррогатом движения его истинной покупательной способности. Он приходит к выводу, что «было бы чрезвычайно желательно элиминировать изменения покупательной силы золотого рубля в России и представить движение российского экспорта и им- порта в форме индексов натурального объема внешнеторгового оборота». Предложенный путь решения проблемы верен, но практически не осуществим (во всяком случае, на существую- щем уровне изученности сведений о внешней торговле) из-за от- сутствия необходимых для этого систематических данных о на- туральном объеме всех вывозимых и ввозимых товаров. В це- лом, таким образом, при всем стремлении автора к корректно- сти в построении рядов динамика вывоза и ввоза единицы изме- рения (золотой рубль) не является по своему содержанию неиз- менной.

Не удалось соблюсти и другого требования — обеспечить од- ноструктурность измеряемого признака. Это и невозможно сде- лать применительно к таким широко обобщенным показателям, каким является стоимость ввоза и вывоза товаров, представ- ляющая собой сумму стоимостей большого числа разных това- ров. Соотношение их и во ввозе и в вывозе существенно изменя- лось во времени, что неизбежно должно было сказаться на обоб- щенных показателях движения стоимости ввоза и вывоза. Пони- мая это, автор говорит о необходимости для расшифровки коле- баний (а мы бы сказали общей динамики) ввоза и вывоза учи- тывать движение отдельных товаров. Это требует специальных кропотливых розысканий.

Наконец, последнее, о чем автор не говорит, и это единствен- ное, в чем его можно упрекнуть,— одномасштабность объекта измерения. Таким объектом является вся Российская империя. Но ведь границы ее за рассматриваемое время существенно рас- ширились. В ее состав вошли в конце XVIII—XIX вв. обширные территории Северного Причерноморья, Бессарабии, Северного Кавказа, Закавказья, Средней Азии, что сказалось на расшире- нии внешнеторгового оборота. Обеспечение одномасштабности объекта измерения также представляет большие трудности. Здесь необходим либо пересчет на сопоставимую территорию либо переход к относительным показателям размера вывоза и ввоза (расчет его на душу населения или в процентах к валово- му общественному продукту). Но для этого опять-таки нет дан- ных, параллельных со сведениями о ввозе и вывозе.

В общем итоге в своем роде уникальные динамические ряды данных оказались мало информативными в плане характеристи- ки социально-экономического развития страны. Очевидна тесная связь и обусловленность оборотов внешней торговли состоянием и тенденциями развития экономики страны. Основная ценность данных о движении оборотов внешней торговли и состоит в том, что они предоставляют дополнительную информацию для ана- лиза этого развития. Низкая же информативность динамиче- ских рядов оборотов внешней торговли выражается в том, что они мало что дают для характеристики хода экономического развития. За 175 лет это развитие прошло через ряд сущест- венно отличных этапов (господство крепостнических форм хозяйства в середине XVIII в., их разложение и кризис в конце XVIII — первой половине XIX в., победа капитализма и его бур- ное развитие в пореформенную эпоху, переход к империализму и быстрое развитие монополистического капитализма в начале XX в.), имело определенные циклы и различные темпы. Д. И. Опарин правильно указывает, что обороты внешней торговли должны были отразить если не три, то, во всяком случае, два этапа в этом развитии. Однако полученные данные, исключая явные спады в периоды неблагоприятной внешнеполитической обстановки (прежде всего периоды войн), рисуют стремительно восходящий по прямой линии рост оборотов внешней торговли. За рассматриваемое время они выросли в золотом исчислении в 400 раз, а в текущих рублях — в 1400 раз. Все это — результат того, что при построении этих рядов не удалось обеспечить не- изменность структуры измеряемых признаков, одномасштаб- ность объекта измерения и содержательную однозначность еди- ницы измерения. Приведенный пример — наиболее сложный слу- чай измерения исторических явлений. Поэтому издержки некор- ректности здесь выглядят столь очевидно. В более простых ва- риантах эти издержки могут быть не очень существенными или вовсе незаметными. Но всегда необходим учет указанных требо- ваний к измерению.

Во всяком измерении важное значение имеет точность коли- чественных показателей. Она во многом зависит от тех ошибок, которые возникают на разных стадиях измерения.

Ошибки измерения вызываются самыми различными причи- нами. Можно выделить два типа таких причин: во-первых, ошиб- ки, возникающие вследствие несостоятельности или ограничен- ности тех теоретико-методологических посылок, исходя из кото- рых проводится измерение; во-вторых, ошибки, которые являют- ся результатом неточности самих измерений (собственно ошиб- ки измерения).

Если теория еще не раскрыла даже самой общей сути явле- ния либо дает ограниченное или ошибочное ее понимание, то нельзя рассчитывать и на правильное измерение соответствую- щих признаков. Так, например, буржуазная политическая эко- номия была не в состоянии раскрыть коренную суть капитали- стического способа производства ввиду игнорирования такой его черты, как присвоение капиталистом прибавочной стоимости. Эта же теория допускает подмену нормы прибавочной стоимо- сти нормой прибыли, отождествление выгодности и прибыльно- сти производства для капиталиста с общественной эффективно- стью производства и т. д. Ясно, что все это приводило и приво- дит к ошибкам и искажениям при измерении социально-эконо- мических явлений и прежде всего при выделении тех признаков, которые отражают суть этих явлений.

К неадекватному отражению показателями исторической дей- ствительности приводит не только несостоятельность социально- экономических и общественно-политических теорий, но и несовершенство статистических и математических посылок измере- ния. Понятия, выработанные в общей теории, раскрывающей ту или иную сторону действительности, для проведения измерения необходимо перевести на язык понятий статистических и мате- матических. Такой перевод непрост и может породить ошибки: даже при правильной общей теории, особенно в тех случаях, когда измеряются сложные явления и процессы. Такие, к приме- ру, явления, как производительные силы, производственные от- ношения, жизненный уровень и многие другие, даже при ясном теоретическом понимании их сути и на современном этапе нау- ки очень трудно выразить не только в одном показателе, но да- же и в ряде показателей. Еще более несовершенными были ста- тистико-математические принципы измерения общественных явлений в прошлом.

Указанные трудности адекватного измерения общественно- исторических явлений усугубляются еще и тем, что в процессе измерения этих явлений формируется два вида показателей 10 . Одни из них выступают как средство отражения объективных свойств реальности, а другие— как средство оценки этих свойств. Такое раздвоение показателей связано с тем, что результаты че- ловеческой деятельности, с одной стороны, имеют объективную- общественную ценность, а с другой — подвергаются субъектив- ной оценке современниками. При корректном измерении два ви- да показателей должны находиться в единстве. Но в силу тех или иных причин между ними могут возникать несоответствия. Объективная общественная ценность результатов определенной деятельности может не соответствовать ее оценке. Поэтому важ- ной задачей при использовании показателей измерения, прове- денного современниками, является учет того, с каким из двух указанных видов показателей имеет дело исследователь, во-пер- вых, и в какой мере показатели оценочные адекватно отражают реальность, во-вторых. В противном случае могут быть допуще- ны просчеты.

  • 10 См.: Зотов А. Ф. Гносеология и некоторые методологические принципы ана- лиза практики управления экономикой//Вопр. философии. 1986. № 2. С. 83 и сл.

Один пример. К числу важных сведений по аграрной истории России эпохи капитализма относятся данные о посеве и сборе хлебов, в том числе на надельных крестьянских и частновла- дельческих землях. Эти данные служат для исследователей ос- новой для выявления соотношения в земледельческом производ- стве крестьянского и частновладельческого (помещичьего) хо- зяйства и динамики этого соотношения. По этим данным оказы- валось, что в конце XIX — начале XX в. возрастала доля поме- щичьих посевов. Это противоречило другим показателям о хо- де аграрного развития. При более тщательном изучении выяс- нилось, что картина, рисуемая официальной урожайной стати- стикой, не соответствует действительности. Дело в том, что к ча- стновладельческим посевам были отнесены не только собственно помещичьи посевы, но и посевы крестьян на купленных и арендуемых ими землях. Отнесение последних к крестьянским посевам, правомерность чего совершенно очевидна, показывает, что имело место возрастание доли не помещичьих, а крестьян- ских посевов и . Причисление официальной статистикой посевов крестьян на купленных и арендуемых ими у частных владельцев землях в разряд посевов помещичьих было вызвано стремлени- ем подчеркнуть и приукрасить роль помещичьего хозяйства. Тем самым данные этой статистики являются оценочными пока- зателями, которые существенно расходятся с показателями, объективно отражающими реальное положение. Можно приве- сти немало других примеров расхождения объективно-ценност- ных и субъективно-оценочных показателей.

Общие теоретико-методологические посылки сказывались не только на адекватности самого измерения, но и на последующей •сводке первичных данных. Так, ценнейшие первичные материа- лы, собранные русскими земскими статистиками в конце XIX и начале XX вв., были в значительной мере испорчены в процессе сводки. Вслед за народниками, считая развитие капитализма в России упадком и регрессом и игнорируя разложение крестьян- ства, земские статистики абсолютизировали значение средних показателей и поэтому чаще всего прибегали к пообщинным сводкам данных, отказываясь от выделения различных по хо- зяйственной состоятельности групп крестьянских дворов.

Неточности самих измерений могут порождаться ошибками в регистрации количественных значений признаков и в их исчис- лениях. Ошибки регистрации могут быть систематическими и случайными.

Систематические ошибки — следствие проявления определен- ных причин, которые чаще всего могут быть установлены. Си- стематические ошибки измерения бывают преднамеренными и непреднамеренными. Первые, как правило, являются однонап- равленными (систематическое занижение прибыли и завышение расходов промышленниками, занижение размеров феодальной ренты помещиками и т. д.). Непреднамеренные систематические ошибки часто связаны с округлениями (например, возраста), трудностью восстановления по памяти точных данных (напри- мер, расходов при бюджетных обследованиях) и другими при- чинами.

Случайные ошибки регистрации вызываются самыми различ- ными причинами (небрежность или невнимательность регистра- торов, неисправность измерительных приборов, несовершенство методов измерения и т. д.). Случайные ошибки имеют разнонап- равленный характер (в одних случаях показатель завышается, а в других занижается). При большом числе наблюдений они нормально распределены и взаимопогашаются.

  • " См.: Ковальченко И. Д. Соотношение крестьянского и помещичьего хозяй- ства в земледельческом производстве капиталистической России//Пробле- мы социально-экономической истории России. М., 1971.

Ошибки исчисления возникают при обработке количествен- ных данных в результате многократных вычислительных опера- ций с неточными исходными показателями, замены точных рас- четов приближенными, многократных округлений и т. д.

В целом общее отклонение результата измерения от истин- ных размеров признака складывается из совокупности отклоне- ний, вызванных разными причинами, и нередко может быть су- щественным. Таким образом, всяким данным измерения, зафик- сированным в исторических источниках, присуща определенная , точность, которую называют реальной или фактической точно- стью 12 . С другой стороны, во всяком исследовании, основанном на количественных данных, для решения поставленной задачи требуется соответствующая точность, которую называют необ- ходимой. Применительно к историческим исследованиям это об- условливает потребность проверки того, в какой мере фактиче- ская точность количественных показателей соответствует точно- сти, необходимой для решения поставленной задачи. Если фак- тическая точность выше необходимой, то количественные пока- затели источника имеют избыток, резерв точности. Если же фак- тическая точность ниже необходимой, то следует либо, если до- пустимо, снизить уровень необходимой точности или той досто- верности, т. е. надежности, с которой она получается, либо отка- заться от решения поставленной задачи на основе привлекае- мых количественных данных.

  • О точности измерений см.: Эдельгауз Г. Е. Точность, надежность и устой- чивость экономических показателей. Л., 1971.

Вопрос об уровне фактической точности данных и ее соответ- ствии необходимой, которая задается исследователем, при нали- чии исходных показателей может решаться вероятностно-стати- стическими методами. Если же имеются лишь сводные или ус- редненные показатели, то проверить соответствие фактической точности той, которая необходима, можно исходя из того эмпи- рического факта (который основан на многих наблюдениях), что погрешность исходных (первичных) массовых количественных данных составляет 10—20%, а сводных (агрегированных) дан- ных— 3—5%. Большая точность агрегированных данных по сравнению с первичными обусловлена взаимопогашением ис- ходных ошибок. Допустим, например, что средняя зарплата ра- бочего на одном промышленном предприятии равна 175 руб., а на другом — 200 руб. Нас интересует вопрос: можно ли считать зарплату рабочих второго предприятия более высокой, чем пер- вого, если погрешность данных принять равной 5%? При такой ошибке истинные размеры зарплаты на первом предприятии бу- дут находиться в интервале (с округлением) 166—184 руб., а на втором—190—210 руб. Интервалы эти не пересекаются, и поэтому на поставленный вопрос можно ответить утвердитель- но. Но если бы на первом предприятии зарплата равнялась 180 руб., а на втором — 195 руб., то при указанной погрешности в 5% интервалы пересекаются и нельзя утверждать, что зарпла- та на втором предприятии выше, чем на первом.

Этот простейший пример показывает, какое важное значение имеет учет точности количественных показателей. К сожалению, проверка этой точности делается историками крайне редко.

Говоря о точности количественных данных, содержащихся в исторических источниках, следует отметить рост ее степени по мере приближения к современности. Используя показатели, об- ладающие разной степенью точности, и предполагая применить математические методы для их обработки и анализа, историк должен особенно осторожно относиться к данным с сомнитель- ной точностью. Вместе с тем никоим образом не следует прояв- лять и нигилизма по отношению к неточным данным и делить сведения источников на пригодные и непригодные для обработ- ки и анализа, как это, к сожалению, нередко бывает. Задача со- стоит в том, чтобы, ясно представляя себе недостатки данных, найти пути для их преодоления.

Следует иметь в виду одну важную особенность, присущую многим количественным показателям, особенно тем, которые ха- рактеризуют массовые явления и процессы исторического раз- вития. Дело в том, что погрешности в измерениях прежде всего возникают при определении численных значений абсолютных размеров признаков. Но неточные в этом отношении количест- венные показатели могут быть основой для получения весьма точных относительных сравнительных показателей. Это объяс- няется тем, что при одинаковых возможностях и методах измере- ния степень неточности измерений будет примерно равной, следо- вательно сравнительные показатели имеют высокую точность.

Существенным моментом в измерении совокупности объек- тов, характеризуемых тем или иным выбором показателей, яв- ляется полнота данных. Дело в том, в источниках могут быть пробелы в данных. Поэтому возникает проблема их восполне- ния. Существуют различные методы восполнения пробелов в ко- личественных данных. В основе их лежат соответствующие рас- четы. Простейшим, и в определенном отношении наиболее обос- нованным методом восполнения пробелов в показателях являет- ся замещение их средним значением данного признака во всей совокупности рассматриваемых объектов.

Для восполнения пробелов широко применяются и матема- тические методы (уравнения регрессии, аналитического вырав- нивания динамических рядов и другие).

Но всякое восполнение пробелов расчетными данными сни- жает точность количественных показателей, ибо любой расчет является приближенным. Поэтому восполнение пробелов в по- казателях путем расчетов может быть ограниченным. Особенно осторожно надо применять экстраполяцию значений признаков более поздних эпох на более ранние. Правомерность такой экс- траполяции должна быть всесторонне обоснована. При необхо- димости получить систему показателей, не имеющую пробелов и невозможности или нецелесообразности заполнения пробелов расчетными данными, полноты данных можно добиться либо исключением тех объектов измерения, по которым много пробе- лов по ряду признаков либо исключением признаков, по кото- рым отсутствуют показатели по многим объектам.

Таковы основные моменты, которые представлялось необхо- димым отметить в связи с формированием первоначальной сис- темы количественных показателей, почерпнутых из историче- ских источников.

Полученная на первоначальном этапе измерения система ко- личественных показателей характеризует общие (абсолютные) масштабы свойств изучаемых явлений и процессов. Но для рас- крытия их сути необходимо знать не только эти свойства и их масштабы, но и интенсивность их проявления. Она первоначаль- ными данными измерения, чаще всего, не отражается. Если, скажем, крестьянам в отдельных селениях (или более крупных территориальных единиц) принадлежало такое-то количество земли или они имели такие-то размеры посевов либо объем про- мышленного производства в определенной совокупности фабрик и заводов был таким-то, то нам известно лишь абсолютное зна- чение указанных признаков. Интенсивность же проявления от- ражаемых этими признаками свойств остается неизвестной. Меж- ду тем, знать ее для раскрытия сути явлений крайне необходимо. Можно провести следующую аналогию. В физике сила тяжести (Г) измеряется формулой T = mv 2 , т. е. она равна произведению массы тела (т) на квадрат его скорости { v ). Можно сказать, что характеризовать тот или иной аспект сути общественных яв- лений на основе лишь абсолютных значений соответствующих признаков без учета интенсивности проявления отражаемых ими свойств, равнозначно оценке силы тяжести тела по одной его массе.

Историки (и вообще обществоведы) не располагают, да, ви- димо, никогда и не будут располагать, такими строгими и точ- ными методами выявления интенсивности свойств изучаемых ими явлений, как естествоиспытатели. Но и обществоведы до- ступными им путями выявляют ее. В этом и состоит важнейшая задача измерения исторических явлений на втором его этапе.

Основным путем, позволяющим перейти от показателей, вы- ражающих абсолютные масштабы признаков, к показателям ин- тенсивности их проявления, является пересчет абсолютных по- казателей в относительные. Нередко такой пересчет проводил- ся современниками при обработке первичных материалов изме- рений, и его итоги содержатся в источниках, к которым обраща- ются историки. В этом случае надлежит оценить точность отно- сительных показателей источников и отобрать те из них, кото- рые необходимы для решения поставленной задачи.

В большинстве же случаев относительные показатели рас- считываются на основе абсолютных данных самим исследовател ем. Важнейшей и сложнейшей проблемой при этом является выбор той содержательной единицы, на которую производится лересчет абсолютных показателей. Например, обеспеченность крестьян всей землей или размеры посевов можно рассчитывать на крестьянский двор, на душу всего населения в нем, на одного работника, на голову рабочего скота, на единицу орудий вспаш- ки, а валовую стоимость промышленной продукции — на пред- приятие, на одного рабочего либо на единицу стоимости произ- водственных фондов, затрат труда, производственных и других расходов и т. д. В подобных пересчетах будут получены различ- ные относительные натуральные или метрические показатели. Очень часто относительные показатели рассчитываются в долях (или процентах). В этих случаях получают безразмерные пока- затели. Так, размеры крестьянской аренды земли можно рас- считывать по отношению ко всему землевладению, размерам пашни или посевов. Зарплату рабочих отдельных предприятий можно соотносить с производственными затратами средств, с расходами на социальные и культурные нужды, с премиаль- ным фондом и т. д. При этом долевые показатели могут рассчи- тываться как по горизонтали, так и по вертикали. Приведенные примеры — расчет относительных показателей по горизонтали. Расчет по вертикали представляет собой определение доли ко- личественного значения признака у данного объекта по отноше- нию к суммарному значению этого признака у совокупности рас- сматриваемых объектов. К примеру валовая стоимость продук- ции отдельных предприятий какой-либо отрасли может отно- ситься к общей сумме валовой продукции этой отрасли.

При пересчете абсолютных показателей в относительные в целом можно получить больше показателей метрических, чем долевых. В этом плане метрические относительные показатели можно считать более информативными, чем долевые. Но это раз- личие, крайне относительно, ибо информативная ценность вся- ких показателей зависит от того, насколько глубоко она позво- ляет решить исследовательскую задачу.

Основной проблемой, связанной с относительными показа- телями, является раскрытие их содержательного смысла. Каж- дый из этих показателей характеризует определенный аспект или свойство изучаемых явлений. В выявлении того, что именно отражает данный показатель, а следовательно, и того, что дает его включение в систему анализируемых количественных дан- ных, и состоит главная и порой трудная задача оперирования с относительными показателями. Часто решить ее можно лишь в результате последующей их обработки и анализа (например, выявления взаимосвязи между ними). Но прежде всего успех и отбора и анализа относительных показателей зависит от глу- бины общеисторического и конкретно-проблемного теоретико- методологического подхода к исследуемым явлениям.

Таким образом, и на второй стадии измерения, когда на ос- нове абсолютных количественных показателей вычисляются относительные, историк должен решать ряд важных проблем. Ито- гом измерения количественных признаков является система аб- солютных и относительных показателей, которые затем могут подвергаться математической обработке.

Большинство признаков, характеризующих исторические объекты, являются качественными, атрибутивными. Они не име- Ч ют единиц измерения, т. е. соответствующее свойство не может быть выражено в тех или иных метрических показателях. Про- стейшим методом измерения качественных признаков может быть, как указывалось, счет, т. е. определение числа объектов с данным свойством в общей совокупности этих объектов. На- пример, можно сосчитать количество среди рабочих того или иного цеха, предприятия, отрасли промышленности, города и т. д. рабочих мужчин и женщин, семейных и одиноких, имею- щих и не имеющих профессию, число рабочих определенной профессии, с тем или иным уровнем образования и т. д. Суммар- ные численности признаков могут быть переведены в частотное выражение, которое показывает долю объектов с данным приз- наком во всей их совокупности.

В отличие от измерения количественных признаков числен- ное значение признака здесь относится не к каждому из объек- тов (объект лишь обладает или не обладает тем или иным свой- ством), а лишь к их совокупности, во-первых,, а сам количест- венный показатель не является метрическим, т. е. показывает не величину свойства как такового, а лишь общее количество и долю объектов с данным свойством, во-вторых. Но несмотря на это, счет может широко применяться при измерении как прос- тых, так и сложных атрибутивных признаков.

При изучении простых атрибутивных признаков, т. е. таких свойств, которые можно рассматривать как имеющих равную интенсивность у всех обладающих ими объектов, счет факти- чески является единственно возможным методом измерения. При изучении подобных признаков прежде всего важно устано- вить долю объектов с тем или иным свойством в общей их сово- купности. Счет — эффективное средство измерения и сложных качественных признаков, в том числе и признаков-оценок. На- пример, рабочих того или иного предприятия можно разделить на имеющих профессию и не имеющих ее. Это — сложные ка- чественные признаки, интенсивность которых у рабочих может быть неодинаковой, ибо как степень «профессионализма», так и степень «непрофессионализма» могут быть разными. Но при решении многих исследовательских задач различиями в интен- сивности этих свойств можно пренебречь. Когда же необходима более детальная информация, следует в этих сложных качест- венных признаках попытаться выделить их более простые сос- тавные части. Так, среди рабочих, не имеющих профессию, мож- но отдельно учитывать тех, кто имеет определенный опыт рабо- ты на промышленном предприятии, и тех, кто его не имеет, а среди рабочих, имеющих профессию, ¦— тех, кто имеет про- фессиональное образование, и тех, кто овладел специальностью' на рабочем месте, и т. д. Разумеется, возможность «разложе- ния» сложного качественного признака на более простые, кото- рые увеличивают информацию, определяется и состоянием ис- точниковой базы, т. е. наличием соответствующих сведений.

В общем посредством счета могут измеряться любые качест- венные признаки в каких угодно совокупностях объектов, собы- тий и явлений исторического прошлого, зафиксированные как в. отдельных видах источников, так и в различных их совокупно- стях. При изучении массовых явлений и процессов историческо- го развития без такого измерения невозможно обойтись, ибо только оно может дать не отдельные примеры, а систему коли- чественных показателей о тех или иных свойствах этих явлений и процессов.

Измерение посредством счета может широко применяться также для учета различных однотипных повторяющихся прос- тых и сложных событий и явлений исторического развития (не- урожаи, эпидемии, эпизоотии, пожары, войны, те или иные ме- роприятия в области внутренней и внешней политики и т. д. и т. п.), что позволяет выявить их пространственную и временную интенсивность и тем самым воздействие на ход исторического' развития 13 .

Измерение качественных признаков путем счета может дать эффективные результаты и при исследовании сложных индиви- дуальных явлений общественной жизни, зафиксированных в нар- ративных (описательных) исторических источниках. Измерение таких явлений — более трудная процедура, чем счет объектов, обладающих тем или иным свойством, или однотипных событий и явлений. Для того, чтобы при изучении того или иного инди- видуального события или явления можно было применить счет,, необходимо рассмотреть это событие или явление как опреде- ленную систему с присущими ей строением и структурой, т. е. составными элементами и их взамосвязями, которые и могут быть объектами счета. Трудности измерения и состоят здесь в выявлении исходных элементов рассматриваемого события или явления. Для преодоления этих трудностей необходим предва- рительный тщательный анализ возможности и способов форма- лизации содержания соответствующего явления.

  • 13 См. подробней: Деопик Д. В. Опыт количественного анализа древней вос- точной летописи «Чуньцю>>//Математические методы в историко-экономи- ческих и историко-культурных исследованиях. М., 1977.

Допустим, что исследователь имеет дело с научным или пуб- лицистическим трактатом, в котором излагаются взгляды его автора по тем или иным вопросам. Эти взгляды представляют собой сложное индивидуальное явление, которое можно рас- сматривать как определенную систему с соответствующими ис- ходными элементами и их взаимосвязями. В качестве исходных элементов, которые в совокупности и составляют представление автора по рассматриваемым им проблемам, здесь выступают те или иные понятия, характеризующие эти представления. Поэ- тому может быть выявлена система понятий, раскрывающая содержательную суть представлений автора. Такая система соз- дает основу для последующего измерения посредством счета. Задача счета состоит в том, чтобы выявить, какое число раз каждое из выделенных понятий встречается в исследуемом объекте и в сочетании с какими из других понятий. В итоге бу- дет получена совокупность количественных показателей, харак- теризующих содержание трактата 14 .

При использовании нарративных исторических источников измерение можно применить для анализа не только их содержа- ния, но и авторского стиля, что может послужить основой для атрибуции анонимных произведений. При таком подходе как определенная система рассматривается грамматический строй произведения, а в качестве его исходных элементов, подлежа- щих счету, будут выступать части речи (существительные, при- лагательные, глаголы, наречия, союзы) в тех или иных формах и сочетаниях. Выделив систему этих форм и сочетаний, можно подвергнуть их счету и получить численные характеристики сти- ля произведения. Последующая их обработка математическими методами позволит установить обобщенные количественные по- казатели этого стиля 15 .

Таким образом, измерение качественных признаков посред- ством счета тех или иных исторических объектов, событий и яв- лений самих по себе, либо по наличию у них тех или иных свойств, либо на основе учета исходных элементов их внутрен- них структур может успешно применяться в исторических ис- следованиях.

Возможность и необходимость широкого использования из- мерения и количественного анализа при рассмотрении качест- венных, атрибутивных признаков общественных явлений в прош- лом и настоящем привели к разработке специального метода формализации и измерения

  • 14 Подробней о подобном принципе измерения см.: Брагина Л. М. Методика количественного анализа философских трактатов эпохи Возрождения//Ма- тематические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., 1977.
  • 15 См.: Бородкин Л. И., Милов Л. В., Морозова Л. Е. К вопросу о формаль- ном анализе авторских особенностей стиля в произведениях Древней Руси// Там же.
  • 16 О применении контент-анализа в исторических исследованиях см.: Бород- кин Л. И. Многомерный статистический анализ в исторических исследо- ваниях. Гл. VIII.

Он применим при изучении простых и сложных качественных признаков и особенно эффек- тивен при обработке больших по объему и разнообразных по содержанию видов или комплексов нарративных исторических источников (материалы прессы, различные описания и записи, всякого рода анкетные и подобные им сведения и т. п.). Суть контент-анализа состоит в том, что, исходя из исследователь- ской задачи и учета возможностей используемых описательных источников, выделяют определенную систему качественных приз- наков, характеризующих свойства объектов и явлений, т. е. вы- рабатывают определенный формуляр для обработки источни- ков, имеющий вид.^жеты. Затем проводится счет объектов или их элементов, обладающих этими признаками и находящихся в определенных сочетаниях. При необходимости (например, при обработке на ЭВМ) эти признаки могут кодироваться, т. е. по- лучать условное численное обозначение. В итоге описательная информация об исследуемых явлениях будет формализована и представлена в системе численных значений. Последние могут сводиться в различного рода таблицы, т. е. иметь наглядный и сжатый вид, удобный для последующей обработки.

Таковы основные пути измерения качественных, атрибутив- ных признаков, зафиксированных в исторических источниках, в тех случаях, когда не возникает необходимости учета интен- сивности проявления тех или иных свойств объектов, отражае- мых этими признаками.

Одна из наиболее сложных проблем измерения обществен- ных явлений прошлого и настоящего, как указывалось, связана с оценкой интенсивности свойств, присущих объектам и явлени- ям и отражаемых сложными качественными признаками. Это* является причиной того, что историки при изучении таких приз- наков избегают количественной оценки этой интенсивности, ог- раничиваясь ее описательной характеристикой. Так, например,, остроту классовой борьбы рабочих и крестьян, как правило,, раскрывают через такие ее оценки, как «активная», «пассив- ная», «острая», «слабая» и т. п. Это, конечно, вносит определен- ные коррективы и градацию в характеристику интенсивности этой борьбы, но оставляет эту характеристику крайне неопре- деленной. Поэтому возникает потребность измерения интенсив- ности свойств, выраженных сложными качественными призна- ками, посредством экспертных оценок.

В исторической науке измерение сложных качественных признаков путем экспертных оценок пока не получило заметно- го распространения. А между тем, при всей его ограниченности оно позволяет значительно углубить анализ исторических явле- ний и процессов. Очевидно, например, что при изучении того же рабочего движения его характер и значение будут раскрыты бо- лее полно и глубоко, если наряду с учетом числа забастовок, их длительности и количества их участников будет измерена общая интенсивность борьбы рабочих. Одним из путей ее экспертной оценки может быть следующий. По своей общей интенсивности выступления рабочих можно разделить на ряд категорий. На- пример, можно выделить выступления: 1) очень слабые, 2) сла- бые, 3) слабоумеренные, 4) умеренные, 5) умеренно-сильные, 6) сильные, 7) очень сильные. Такова будет качественная, а именно — порядковая шкала оценок. Для специалистов в области рабочего движения чаще всего не будет затруднительным ранжировать выступления рабочих по этой шкале. Разумеется, само выделение качественно определенных разновидностей ат- рибутивных признаков становится возможным лишь на опреде- ленной стадии познания изучаемой реальности, что создает пред- посылки для выработки критериев такого выделения.

Сложнее решить вопрос о количественной, балльной оценке указанных степеней интенсивности борьбы рабочих. Основная трудность состоит здесь в определении количественного интер- вала между низшим и высшим уровнем интенсивности рассмат- риваемого свойства. Он всегда будет иметь условный характер. Но и при этом введение балльных оценок имеет большой смысл, ибо открывается путь, хотя и к крайне приближенной, но коли- чественной оценке различий в проявлении сложных свойств.

Это — простейший подход к экспертной оценке интенсивно- сти сложных качественных признаков исторических объектов и явлений. Более трудным, но и более точным будет подход, ос- нованный на экспертной оценке составных компонентов комп- лексных качественных признаков. Для этого сложные свойства, характеризуемые этими признаками, вначале должны быть рас- членены на' простые составные части. Затем каждая из них по- лучает балльную оценку, а сумма баллов будет интегральным количественным показателем интенсивности проявления слож- ного качественного свойства.

Например, в таком сложном свойстве борьбы рабочих, как ее общая интенсивность, можно выделить в качестве основных составных компонентов уровень сознательности рабочих, це- ли борьбы и характер требований, формы борьбы и степень ее организованности. И хотя каждый из названных компонентов также является сложным качественным признаком, но оценить степень интенсивности этих свойств борьбы рабочих легче, чем интенсивность борьбы в целом. Так, в данном случае, очевидно, что такой компонент, как уровень сознательности рабочих, явля- ется определяющим по отношению к двум другим. Чем выше будет уровень* сознательности, тем шире будут цели борьбы и требования рабочих, а также более боевыми и организованны- ми формы борьбы. Следовательно, оценка в баллах первого ком- понента должна быть более высокой, чем двух других.

Разумеется, экспертная оценка в баллах интенсивности от- дельных свойств и здесь будет условной, но итоговый результат получится более точным и обоснованным. Наибольший же эф- фект от экспертной оценки сложных атрибутивных признаков может быть получен в тех случаях, когда они будут включены в систему других количественных показателей об изучаемых яв- лениях и вместе с ними подвергнуты математической обработ- ке и анализу.

Таким образом, измерение сложных качественных призна- ков исторических объектов и явлений, особенно массовых, по- средством экспертных оценок открывает возможность для значительного углубления их анализа. Для успешного и широкого внедрения в исторические исследования метода экспертных оце- нок и вообще измерения сложных качественных признаков не- обходимы, с одной стороны, разработка общих методологиче- ских, методических и технических проблем такого измерения, а с другой — более широкое и активное практически-эмпириче- ское овладение историками этим методом измерения. Здесь, в частности, может быть очень полезным опыт измерения и ана- лиза нечисловой информации, накопленный социологами 17 .

До сих пор рассматривались возможности раздельного из- мерения количественных и качественных признаков. Но в дей- ствительности исторические объекты, явления и процессы обла- дают свойствами, характеризующимися одновременно количест- венными и атрибутивными признаками, которые необходимо учитывать при их изучении. Поэтому возникает проблема их совместного измерения и введения в систему количественных показателей, требуемых для решения поставленной исследова- тельской задачи. Такое измерение может быть проведено раз- личными методами. На практике историки чаще всего пользу- ются одним из них: количественные признаки измеряются мето- дами, применяемыми для измерения признаков атрибутивных (качественных).

Измерение атрибутивных признаков, как указывалось, осу- ществляется историками, как правило, путем установления (по- средством счета) абсолютного числа (а затем доли) объектов с данным признаком в той их совокупности, которая подверга- ется изучению. В долевое выражение переводятся и признаки количественные. Для этого выделяются определенные интерва- лы значений количественного признака, а затем посредством счета устанавливается число объектов, имеющих величину приз- нака в пределах соответствующего интервала. Допустим, в ис- точнике есть сведения о должностях и возрасте сотрудников какого-либо учреждения. Посредством счета можно установить общее число и долю сотрудников, занимавших определенные должности, в общем числе их. Затем, выделив определенные воз- растные группы (скажем до 20 лет, 21 год — 30 лет, 31 год — 40 лет и т. д.), можно установить число и долю сотрудников в возрастных группах в их общем числе или в числе сотрудников, занимающих определенные должности.

  • См.: Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. М., 1985, и др.

Такой принцип измерения дает единую систему количествен- ных показателей о количественных и качественных признаках и позволяет подвергать их обработке и анализу едиными метода- ми. Плюсы такого измерения несомненны. Но оно имеет и ми- нусы. Основной из них — в том, что перевод количественных по- казателей в интервальное исчисление приводит к значительной утрате содержащейся в показателях информации. От опреде- ленного количественного выражения меры признака (в данном примере — точного указания на возраст) происходит переход к его неточной, приближенной (интервальной) оценке. В сущ- ности это означает перевод количественных признаков в менее информативные — качественные.

Другим минусом указанного измерения является то, что, не будучи метрическим, т. е. указывающим количественную меру самого признака (ибо устанавливается лишь численность и доля объектов с данным признаком), оно не допускает обработки показателей измерения метрическими математическими метода- ми. Между тем последние дают возможность оценить достовер- ность и точность соответствующих показателей математической обработки количественных данных, чего, как правило, не допус- кают методы, предназначенные для обработки качественных признаков.

Поэтому возникает вопрос о возможности такого измерения качественных признаков (и, следовательно, и построения сис- темы количественных показателей, включающей количествен- ные и качественные признаки), которое допускало бы возмож- ность применения метрических математических методов для обработки показателей этого измерения. Чтобы найти ответ на этот вопрос, надо знать, к обработке каких результатов измере- ния применимы метрические математические методы. Ответ оче- виден: они применимы к обработке любых вариационных и ди- намических рядов количественных показателей. Значит, качест- венные признаки должны быть измерены таким образом, чтобы в итоге получились ряды показателей, а не просто суммарные количественные характеристики признаков во всей совокупно- сти исследуемых объектов. Путь к получению таких рядов при изучении массовых объектов, характеризуемых качественными ^признаками, состоит в агрегировании, объединении первичных объектов измерения в более крупные компоненты, в которых эти объекты будут составными элементами. Так, в приведенном выше примере с учреждением агрегирование может быть таким. Учреждение имело соответствующие подразделения. Они и мо- гут быть агрегированными объектами измерения. Если, скажем, отделов было 20, а номенклатура должностей включала 10 их видов, то система вариационных рядов будет включать 20 объек- тов, характеризуемых 10 признаками, отражающими должност- ную структуру отделов (будет указано количество сотрудников в определенной должности в каждом отделе), и дополнительно к этому будет зафиксирован их средний возраст по отделу. При необходимости средний возраст может быть указан для каждой должности. Тогда 20 объектов будут характеризоваться не 11, а 20 показателями. Абсолютные показатели числа сотрудников определенной должности в каждом отделе могут быть выраже- ны долевыми или процентными горизонтальными или верти- кальными показателями (число сотрудников определенной должности в процентах либо к числу всех сотрудников отдела, либо к числу всех сотрудников с данной должностью в целом учреж- дении, либо и то и другое). Подобная матрица вариационных рядов, включающая результаты измерения и качественных и ко- личественных признаков, может обрабатываться метрическими математическими методами.

Указанный путь совместного измерения качественных и ко- личественных признаков не только столь же правомерен, что и их долевые исчисления, но и во многом более предпочтителен, ибо он не только позволяет устранить указанные недостатки это- го последнего, но и изучить систему на более высоком ее уровне, ибо единицей учета будет выступать не отдельный сотрудник, а отдел учреждения.

Заметим, что рассматриваемый метод измерения смешанных признаков давно известен. Он имеет место везде, где историки пользуются сводными количественными и качественными пока- зателями, зафиксированными в привлеченных источниках. Све- дения переписей населения и многих других' источников, содер- жащие количественные и качественные признаки и опублико- ванные в виде различного рода пространственных сводок, пред- ставляют собой вариационные или динамические ряды показа- телей, которые подвергаются исследователями обработке мет- рическими математическими методами.

Напомним также, что система вариационных рядов получа- ется и при измерении качественных признаков, характеризую- щих индивидуальные исторические явления. Для этого они, как указывалось, рассматриваются как некая система, в которой определенные понятия или компоненты составляют ее исходные элементы. Подсчет взаимовстречаемости или определенной по- следовательности этих элементов и даст ряды количественных показателей, которые могут обрабатываться метрическими ма- тематическими методами 18 .

Как видим, существуют различные методы совместного из- мерения и представления в виде единой системы количествен- ных и качественных признаков. Поэтому преобладание в прак- тике исторических исследований лишь одного из них, наиболее типичного для конкретно-социологических исследований, не представляется оправданным, ибо это ограничивает анализ рас- сматриваемых общественных систем лишь их низшим иерархи- ческим уровнем, что, как было показано, значительно обедняет этот анализ.

  • См. "указанные работы Л. М. Брагиной, Л. И. Бородкина, Л. В. Милова, Л. Е. Морозовой.

Еще одна важная проблема измерения исторических явле- ний состоит в потребности совмещения в формируемых системах количественных показателей синхронных и диахронных данных, т. е. одновременно характеризующих стабильное состояние системы и присущих ей тенденций развития 1Э . В силу того, что указанные аспекты исторических явлений при их измерении вы- ражаются соответственно в вариационных и динамических ря- дах показателей, которые невозможно совместить в единой сис- теме данных, проблема, на первый взгляд, представляется не- разрешимой. Но определенные пути ее решения имеются.

Так, в совокупность показателей вариационных рядов, ха- рактеризующих некую историческую систему в определенный временной момент, могут быть включены показатели, отражаю- щие динамические изменения в тех или иных компонентах этой системы. Но это могут быть не непосредственные показатели динамических рядов, а результаты их соответствующей матема- тической обработки (например, коэффициенты их аналитическо- го выравнивания).

Представление о характере и темпах возможной динамики изучаемой реальности можно получить и на основе структурных (синхронных) показателей. Объективной основой этого являет- ся то, что всякое развитие может быть только реализацией воз- можностей, заключенных в действительности. Для получения динамических потенций необходима специальная математиче- ская обработка структурных показателей. Одним из методов такой обработки является регрессионный анализ. Коэффициен- ты натурального уравнения регрессии 20 , как известно, показы- вают, насколько изменяется результативный признак при изме- рении соответствующего фактора-причины. Тем самым эти ко- эффициенты дают представление о возможном направлении и размерах изменений одних признаков в зависимости от измене- ний других и могут быть включены в систему структурных пока- зателей. Вопрос о том, насколько возможные изменения могут быть реальностью, должен решаться особо в каждом конкрет- ном случае. Наконец, допустимые направления изменений тех или иных аспектов изучаемой реальности можно выявить путем сопоставления результата функционирования системы в тот или иной момент с теми общими потенциями развития, которыми обладает эта система.

Таким образом, существуют пути, позволяющие изучать ис- торическое развитие одновременно и синхронно и диахронно, Их реализация, естественно, требует более сложных методов из- мерения и обработки и анализа соответствующих признаков. Но подобный комплексный анализ пока еще не вошел в практи- ку исторических исследований, основанных на применении коли- чественных показателей и математических методов.

  • 19 На принципиальную значимость этой проблемы верно обращает внимание А. И. Ракитов (Ракитов А. И. Указ. соч. С. 298).
  • 20 См.: Количественные методы в исторических исследованиях. М., 1984. Гл. 6.

Важной проблемой измерения исторических объектов явля- ется построение различных интегральных показателей — они представляют собой мощное и эффективное средство целостно- го многомерного анализа в историческом исследовании. Существуют различные методы и накоплен опыт (прежде всего в эко- номических исследованиях) построения интегральных показате- лей количественных признаков. Сейчас стали активно разраба- тываться (прежде всего в конкретно-социологических исследо- ваниях) методы построения интегральных показателей качест- венных признаков. Одним из них является многомерное шкали- рование качественных признаков на основе экспертной оценки их количественных значений 21 . Эти методы могут использовать- ся и в исторических исследованиях.

Как видим, на стадии измерения исторических явлений ис- торик должен решать целую совокупность важных и сложных проблем. Многие из них, как, впрочем, и измерение историче- ских явлений в целом, еще не изучены должным образом. Исто- рикам, философам и математикам следует обратить большее внимание на этот аспект исторических исследований.

Глава 9
Моделирование исторических явлений и процессов

Математическая обработка и анализ количественных пока- зателей, полученных в результате измерения изучаемых истори- ческих явлений в рамках поставленной исследовательской за- дачи, может проводиться с различной целью и разными мето- дами. В плане раскрытия содержания, сущности и количествен- ной меры качественной определенности изучаемых явлений и процессов исторического развития, т. е. в онтологическом ас- пекте, применение математических методов имеет, как указыва- лось, два уровня. Первый состоит в измерении тех или иных признаков и в простейшей обработке полученных показателей. Математические методы такой обработки обычно бывают не- сложными. Это — вычисление средних и процентных значений и их стандартных ошибок, показателей вариации значений приз- наков и т. п. Все это имеет важное значение при количественном анализе изучаемых явлений и может позволить решить постав- ленную исследовательскую задачу.

  • См.: Бородкин Л. И. Указ. соч. Гл. II; Терехина Ю. А. Неметрическое мно- гомерное шкалирование. М., 1977, и др.

Второй, значительно более высокий уровень применения ма- тематических методов, состоит в такой математической обра- ботке исходной системы количественных показателей, которая раскрывает сущность изучаемой реальности в формализованной математической форме, т. е. в виде ее моделей. Для построения модели необходим более сложный математический аппарат и, как правило, использование ЭВМ.

Математизация научного познания, являющаяся отличитель- ной чертой современного развития науки, в конечном счете и выражается в математическом моделировании. Оно все более широко проникает и в изучение явлений общественной жизни, хотя еще и не заняло здесь такого места, как в естественных и технических науках.

Хорошо известно, что математическое моделирование отдель- ных проявлений общественной жизни имеет давнюю традицию. Наиболее широко оно применяется в области исторической де- мографии и в некоторых сферах экономической истории. Совре- менная эпоха представляет собой качественно новый этап в мо- делировании явлений общественной жизни. С одной стороны, потребности науки и общественной практики, а с другой, успехи в развитии прикладной математики, кибернетики и вычисли- тельной техники привели к широкому применению математиче- ских методов и моделирования для оценки функционирования и развития тех или иных' производственных, экономических и социальных систем и процессов, принятия решений, планирова- ния, социального прогнозирования и т. д.

Построение моделей все более заметно входит и в практику исторических исследований. Между тем теоретико-методологи- ческие проблемы моделирования исторического развития еще не получили должной разработки. А она необходима для пра- вильного понимания сути этого метода, принципов и путей по- строения моделей исторической реальности и их содержатель- ной интерпретации. В рассмотрении этих вопросов и состоит главная задача настоящей главы.

  • 1 Отметим некоторые из наиболее общих работ: Штофф В. А. Роль моделей в познании. Л., 1963; Он же. Моделирование и философия. М.; Л., 1966; Глинский Б. А. Моделирование как метод научного исследования. М., 1965; Он же. Моделирование сложных систем. М., 1978; Уемов А. И. Логические основы метода моделирования. М., 1971; Бирюков Б. В., Геллер Е. С. Ки- бернетика в гуманитарных науках. М., 1973; Мамедов Н. М. Моделирова- ние и синтез знаний. Баку, 1978; Кодрянц И. Г. Философские вопросы ма- тематического моделирования. Кишинев, 1978; Яглом И. М. Математиче- ские структуры и математическое моделирование. М., 1980; Батароев К. Б. Аналогии и модели в познании. М., 1981; Неуймин Я- Г. Модели в науке и технике. История, теория, практика. Л., 1984, и др.
  • 2 См., например: Добровольский В. К. Экономико-математическое моделиро- вание: (Вопросы методологии). Киев, 1975; Левицкий Е. М. Адаптация в моделировании экономических систем. М., 1977; Юдин Д. Б., Юдин А. Д. Экстремальные модели в экономике. М., 1979; Постышев Л. П. Основы эко- номико-математического моделирования. М., 1979; Майминас С. В. Мето- дологические проблемы построения и применения экономических моделей. Вильнюс, 1979; Методы анализа взаимодействия экономических систем. Но- восибирск, 1980; Дадаян В. С. Глобальные экономические модели. М., 1981, и др.
  • 3 Математика в социологии. Моделирование и обработка информации. М., 1977; Филатов Д. А. Методологические вопросы моделирования объектов прошлого, настоящего и будущего в социальной науке. Саратов, 1977; Цы- ба Т. В. Математико-статистические методы в социологическом исследова- нии. М., 1981; Молчанов В. И. Системный анализ социологической инфор- мации. М., 1981, и др.

Разработке теоретико-методологических, гносеологических и методически-технических проблем моделирования как общена- учного метода познания посвящена огромная литература \ Мно- гочисленна и литература о моделировании общественных явле- ний, прежде всего изучаемых экономистами 2 и социологами 3 .

Общие проблемы моделирования исторических явлений и про- цессов рассматриваются в отмеченных работах о применении математических методов в исторических исследованиях и еще не получили развернутого освещения в советской историогра- фии. Здесь можно отметить лишь отдельные работы 4 . Сущест- вует большой круг проблем, решение которых имеет важное значение для практического моделирования исторических явле- ний и процессов. Основные из них и имеется в виду рассмотреть в настоящей главе.

1. Цели моделирования, его этапы и типы моделей

Как известно, моделирование представляет собой общенауч- ный метод познания объективной реальности, основанный на изучении моделей, отражающих (или воспроизводящих) эту ре- альность. Формы моделирования весьма разнообразны и опре- деляются сферами и целями его применения и типами исполь- зуемых моделейЛ'Цо характеру моделей выделяют предметное (материальное) к'фдеальное (знаковое) моделирование. В даль- нейшем будет идти речь лишь о последнем.

Хотя все основные проблемы моделирования связаны с по- нятием моделей, принципами и методами их построения и ана- лиза, а моделирование как метод познания имеет свою уже весьма длительную историю, до сих пор нет единого понимания того, что такое модель 5 .

  • 4 См., например: Завьялова М. П. О моделировании в историческом иссле- довании: Автореф. дис. ... канд. ист. наук. Томск, 1970; Она же. Метод ретроспекции и моделирование в историческом исследовании//Вопросы ме- тодологии истории и историографии. Томск, 1974. Вып. 3; Товма Т. Д. Роль моделирования в познании социально-исторических явлений//Методологи- ческие вопросы науки. Саратов, 1977. Вып. 5; Ковальченко И. Д. О моде- лировании исторических явлений и процессов//Вопр. истории. 1978. № 8, и др. Критическая оценка моделирования в современной буржуазной историо- графии дана в статье И. Д. Ковальченко и Н. В. Сивачева «Структурализм и структурно-количественные методы в современной исторической науке» (История СССР. 1976. № 5).
  • 5 Например, А. И. Уемов выделяет 37 различных понятий модели (см.: Уемов А. И. Указ. соч. С. 23 и сл.).
  • 6 Уемов А. И. Указ. соч. С. 48.

Наиболее широким является определение модели как систе- мы, «исследование которой служит средством получения инфор- мации о другой системе» 6 . Уточненным применительно к поня- тию научной модели можно считать такое определение: «Модель есть созданная или выбранная субъектом система, воспроизво- дящая существенные для данной цели познания стороны... изу- чаемого объекта и в силу этого находящаяся с ним в таком от- ношении замещения и сходства... что исследование ее служит опосредованным способом получения знания об этом объекте» 7 . Говоря проще, модель представляет собой абстрагированное выражение основной сущности объекта моделирования. Она яв- ляется его аналогом, «заместителем» или квази-объектом. Мо- дель может иметь естественно-языковую или формализованную в той или иной знаковой системе форму. Наиболее формализо- ванными видами моделей являются модели математические.

  • 4 Математическая модель представляет собой систему «матема- тических соотношений, описывающих изучаемый процесс или яв- ление» 8 , т. е. отражает суть объекта моделирования в соответ- ствующей математической понятийно-знаковой форме (уравне- ния, неравенства, коэффициенты, графы и т. д.). По способам решения задач математические модели и методы делятся на аналитические (формульные) начисленные (алгоритмические). В исторической науке преобладает применение численных мето- дов и моделей. Их построение, как правило, связано с большим объемом вычислений и поэтому требует применения ЭВМ.

В основе моделирования лежит теория подобия, а возмож- ность изучения объекта по модели базируется на принципе ана- логии.

Основными видами структурно-логической аналогии явля- ются изоморфизм и гомоморфизм. Изоморфизм представляет собой отношения типа одинаковости, равенства двух систем (применительно к моделированию — объекта моделирования и его модели). Это позволяет переносить знания, полученные при изучении одной системы, на другую. Гомоморфизм — отношение не симметричное, а одностороннее, т. е. лишь отношение сход- ства. Здесь возможен лишь перенос знаний с образа на прооб- раз, с модели — на объект моделирования.

Изучение исторических явлений и процессов на основе их ма- тематических моделей возможно лишь на принципах гомомор- физма. Подобно тому, как знания, полученные из адекватно составленной географической карты, можно переносить на со- ответствующую местность, но не все имеющееся на местности отображено на карте, знания об историческом явлении, получен- ные на основе анализа его модели, можно относить к этому яв- лению, но не все свойства последнего отражены в его модел т

  • 7 Батороев К- Б. Указ. соч. С. 28. Заметим, кстати, что замечание К- Б. Ба- тороева в адрес А. И. Уемова о том, что модель дает не информацию об объекте моделирования, а знания о нем, неправомерно. Модель-таки дает информацию, которая превращается в знание (в теоретической форме — лишь в результате ее сущностно-содержательного анализа).
  • 8 Энциклопедия кибернетики. Т. 2. С. 42.

Смысл построения модели состоит в том, чтобы с ее помощью углубить изучение свойств, функций и развития объекта моде- лирования. Это становится возможным по двум причинам. Во- первых, анализ теоретически допустимых параметров модели дает информацию о диапазоне возможных состояний рассмат- риваемых явлений и процессов. Во-вторых, математическая обработка системы количественных показателей, характеризую- щих конкретное состояние этих явлений и процессов, позволяет получить новую, явно не выраженную в исходных данных (скры- тую, структурную) информацию о них. Сущностно-содержатель- ный анализ и той и другой информации значительно углубляет изучение объектов моделирования. Очевидно, что это становит- ся возможным при непременном условии, что модель адекватно выражает суть исследуемых явлений и процессов и применение ее корректно. В целом же успех моделирования обеспечивается соблюдением основных методологических принципов построения моделей: четкостью понимания целей моделирования, его этапов, типов моделей, принципов их построения и анализа. Все это, как хорошо известно, определяется характером той теории и мето- дологии научного познания, на которых базируется исследова- ние.

Моделирование исторических явлений, как и изучение их другими методами, имеет свои этапы. Начинается оно с выбора объекта познания и постановки исследовательской задачи. Об общих проблемах, решаемых на этом этапе исторических иссле- дований, подробно говорилось в первой части работы. Поэтому коснемся здесь лишь той специфики в постановке исследова- тельской задачи, которая имеет место при моделировании.

Собственно, специфика эта состоит в необходимости четкой логической постановки задачи, поскольку этим определяются тип модели и математические методы ее построения.

Среди историков, применяющих математические методы, рас- пространено мнение, что для построения модели исследователь- ская задача должна быть сформулирована в виде определен- ной гипотезы, которая затем проверяется математическими ме- тодами, построением соответствующей модели. В итоге выдви- нутая гипотеза либо подтверждается, либо опровергается.

Применение моделирования для проверки тех или иных ис- торико-содержательных гипотез — широко распространенная, но далеко не единственная и даже не главная его функция. Построе- ние моделей для проверки гипотез при всей научной эффектив- ности все же в познавательном плане сравнительно ограничен- но, ибо здесь моделирование направлено прежде всего на рас- крытие лишь отдельных черт или сторон соответствующих яв- лений и процессов.

Наиболее важной задачей моделирования и наиболее высо- ким его познавательным уровнем является построение таких моделей, которые позволяют выявить коренную суть изучаемых явлений и процессов в целом, т. е. рассмотреть их как опреде- ленные системы. Такое моделирование основывается на дедук- тивном подходе к реальности, на принципе и методах восхож- дения от абстрактного к конкретному. Напомним, что такой путь исследования требует формирования идеализированного, абстрактно-теоретического объекта познания, который отража- ет коренную суть и качественную определенность исследуемых явлений и процессов. Затем на базе обращения к конкретной форме явлений и процессов, т. е. в результате перехода от аб- страктного к конкретному, раскрывается вся модификация этой сути. Причем конкретизация может быть сколько угодно деталь- ной. В итоге наиболее глубоко раскрывается то общее и особен- ное, что присуще изучаемым объектам, явлениям и процессам, •выявляется их синтез. Выраженный в математической форме, такой путь познания раскрывает и количественную меру соот- ветствующего качества во всех ее вариациях.

Понятно, что моделирование, исходящее из дедуктивного под- хода и направленное на восхождение от абстрактного к конкрет- ному, возможно только тогда, когда теоретический уровень поз- нания явлений позволяет сконструировать их абстрактную сущ- ностно-содержательную модель. Такая возможность имеется да- леко не всегда. Но изучение многих исторических явлений и про- цессов вполне достигло такого уровня. Математическое модели- рование и является здесь наиболее эффективным средством их дальнейшего анализа.

Однако моделирование в исторических исследованиях при- менимо и тогда, когда еще нет основы ни для дедуктивного под- хода, ни для выдвижения гипотезы. Модель в этих случаях мо- жет быть построена на основе эмпирического анализа явлений. Моделирование здесь будет содействовать переходу от эмпири- ческого знания к теоретическому. Этот уровень моделирова- ния — более низкий по сравнению с двумя указанными. Но в ис- торических исследованиях возможности для него являются наи- более широкими.

Таким образом, задачи и уровень моделирования историче- ских явлений и процессов могут быть разными. По познаватель- ной ценности (в восходящем порядке) их можно расположить так: эмпирическое моделирование, математическая верифика- ция гипотез, дедуктивное моделирование.

До сих пор речь шла о моделировании исторических явле- ний и процессов в онтологическом аспекте, т. е. в плане раскры- тия объективной сущности этих явлений и процессов. Но моде- лирование в исторической науке может применяться и для ре- шения других задач, которые имеют гносеологически-методоло- гический характер, т. е. связаны с' собственно познавательным процессом. Рассмотрим некоторые из таких задач.

Вслед за постановкой исследовательской задачи и определе- нием возможных путей ее решения посредством моделирования возникает проблема обеспечения этого решения системой пред- ставительных количественных показателей. Формирование та- кой системы — важнейший и очень часто весьма сложный этап в историческом исследовании. Здесь также могут применяться математические методы на уровне моделирования. Его можно широко использовать для проверки достоверности и точности количественных и описательных сведений исторических источ- ников и оценки их представительности, атрибуции исторических текстов, выявления генеалогии исторических памятников, вос- полнения пробелов в количественных данных, расчета всякого рода интегральных показателей и решения других информаци- онно-источниковедческих и измерительных задач. В общем мо- делирование выступает здесь в качестве средства, создающего возможности построения хмоделей, характеризующих сами объек- ты познания. Понятно, что такое моделирование имеет свою специфику. Советские историки обладают уже определенным опытом применения математических методов и моделирования в указанном аспекте.

Наконец, еще одним видом задач, для решения которых мо- жет применяться моделирование в исторических исследованиях, является математическая формализация самого исторического знания, его теорий и гипотез, понятий и категорий. Моделирова- ние самого научного знания представляет собой высший уро- вень математизации науки. Как указывалось, математическая формализация общественно-гуманитарного знания сопряжена с большими трудностями и пока возможна в ограниченных пре- делах. Этим объясняется, что можно указать только на одну попытку применения советскими историками моделирования для формализации некоторых исторических теорий. Она была пред- принята К. В. Хвостовой применительно к некоторым концепци- ям средневековой социально-экономической истории 9 . Такая по- пытка заслуживает всяческого внимания и поощрения.

Как видим, моделирование в исторической науке может при- меняться для решения весьма разнообразного круга задач и имеет в этом плане разные уровни. Однако при всем многообра- зии этих задач, различиях в уровне моделирования и многообра- зии того математического аппарата, который может быть при этом использован, все виды моделей, применяемые при изуче- нии общественных явлений, в исследовательско-целевом и мате- матическом плане могут быть сведены к двум типам.

Существует много подходов к классификации моделей и са- мих этих классификаций 10 . Это обусловлено многообразием мо- делей и возможных целей классификации. Одним из подходов может быть учет познавательной цели моделирования. Она оп- ределяет пути и методы моделирования, математический тип модели и характер получаемого при ее посредстве знания. Поэ- тому применительно к прикладным аспектам моделирования та- кой подход к типизации моделей и моделирования представля- ется предпочтительным.

  • 9 См.: Хвостова К- В. Количественный подход в средневековой социально- экономической истории. М., 1980.
  • 10 См.: Батороев К- Б. Указ. соч. Гл. II.

В исследовательской практике обществоведов математиче- ские модели могут использоваться для раскрытия тех сторон, закономерностей и особенностей процессов общественного раз- вития, выявление которых требует решаемая исследовательская задача и которые не удается обнаружить более простыми мето- дами. В этом случае математическая модель отражает реальные, фактически имевшие место в действительности черты и свойст- ва явлений и процессов общественной жизни и выступает как их измеритель, т. е. как показатель количественной меры тех или иных свойств, состояний и развития объекта моделирования. Такие модели можно назвать отражательно-измерительными. Методы построения таких моделей получили в современной нау- ке наименование «анализа данных». Это — широко и успешно развивающееся направление в применении математических ме- тодов в научных исследованиях.

Далее, математические модели могут использоваться для прогнозирования дальнейшего хода развития либо выбора оп- тимального в тех или иных отношениях варианта функциониро- вания общественных систем. Для этого модель не только долж- на отражать основные свойства объекта моделирования, но и позволять имитировать возможные состояния объекта, отлич- ные от его реального бытия. В этом плане моделирование явля- ется мощным средством социального прогнозирования, плани- рования, оптимизации функционирования различных производ- ственных, социальных, управленческих и других общественных систем. Имитация позволяет установить оптимальные с точки зрения стоящих задач варианты развития этих систем и . В от- личие от отражательно-измерительных моделей рассматривае- мые модели можно назвать имитационно-прогностическими. Для решения прогностических задач могут использоваться и многие отражательно-измерительные модели. Однако в целом это два разных типа моделей.

Основное требование к измерительным моделям состоит в том, чтобы они позволяли адекватно отражать и измерять ре- ально имевшие место состояния объекта моделирования. Ими- тационные модели, кроме того, должны учитывать возможные изменения этого объекта и правильно их воспроизводить. Для этого необходим выбор такого математического аппарата, кото- рый допускает возможность имитации. Это значительно услож- няет построение моделей, требует повышения их «чувствитель- ности» к вероятным тенденциям в развитии и функционирова- нии объектов моделирования.

  • 11 См.: Никитина А. Г. Предвидение как человеческая способность. М, 1975; Нейлер Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономи- ческих систем. М., 1975; Бестужев-Лада И. В. Поисковое социальное про- гнозирование: перспективные проблемы общества. Опыт систематизации. М., 1984, и др.

Так как функционирование и развитие общественных систем определяются множеством факторов с изменяющейся интенсив- ностью их действия и характером взаимосвязей, то добиться должной адаптации модели к возможным изменениям весьма сложно. Поэтому, несмотря на обилие привлекаемой информа- ции, на разнообразие математических средств, используемых для построения прогностических моделей, и широкие возмож- ности для имитации, обеспечиваемые применением ЭВМ, дале- ко не всегда высказанные прогнозы оправдываются, особенно если они касаются сложных явлений и процессов общественно- го развития. Существующий в настоящее время уровень построе- ния сложных прогностических моделей дает удовлетворитель- ные результаты лишь применительно к плавно протекающим процессам 12 .

Применительно к исторической науке очевидна правомер- ность использования всех видов отражательно-измерительных моделей. Отражательно-измерительные модели необходимы на всех уровнях онтологически направленного моделирования, т. е. моделирования, ставящего цель измерение и раскрытие су- ти исторических явлений и процессов. Посредством отражатель- но-измерительного моделирования могут решаться многие из ис- точниковедческо-измерительных задач. Эти модели необходимы и при математической формализации исторического знания.

Значительно сложнее обстоит дето с применением в истори- ческих исследованиях имитационно-прогностических моделей. Теоретико-методологические проблемы их применения пока еще не разработаны, и существуют различные мнения о возможном использовании имитационно-прогностических моделей в истори- ческой науке. Имеющийся опыт их практического построения позволяет выделить три типа задач, которые пытаются решать на их основе: 1) моделирование альтернативных, т. е. объектив- но и субъективно возможных, но практически не реализованных исторических ситуаций с тем, чтобы более глубоко охарактери- зовать реальный ход развития; 2) построение моделей контр- фактических (реально не существовавших) исторических ситуа- ций, конструируемых историком для использования этих моде- лей в качестве эталона оценки реальной исторической действи- тельности; 3) имитация исторических явлений и процессов, для обычной характеристики и отражательно-измерительного моде- лирования которых отсутствуют необходимые конкретно-истори- ческие данные.

Таким образом, сфера отражательно-измерительных моде- лей— это раскрытие и анализ реального и в объекте историче- ского познания и в самом историческом знании. Сфера же ими- тационно-прогностических моделей — изображение возможного, допустимого или- желаемого в этом объекте. Тем самым значи- мость и место указанных двух типов моделей в исторической науке существенно различаются. Конкретно это будет показано ниже.

  • 12 См.: Левицкий Е. М. Адаптация в моделировании экономических систем. М., 1977. С. 16.

Очевидно, что никакая количественная модель не может быть построена без модели качественной. Поэтому любое на- учное моделирование состоит из двух этапов: сущностно-содержательного и формально-количественного. С этой точки зрения можно говорить о том, что моделирование включает построение моделей качественных и количественных.

Сущностно-содержательная модель является результатом теоретического анализа конкретно-научных представлений об объекте моделирования и в обобщенном виде выражает основ- ные черты, закономерности и особенности функционирования и развития исследуемых явлений и процессов, а также их теоре- тически допустимые состояния. Она служит основой для пост- роения модели формально-количественной и содержательной интерпретации результатов математического моделирования. Этим обусловлена определяющая роль качественной, сущност- но-содержательной стороны в процессе моделирования.

Марксистский анализ исторического развития достиг той глу- бины, которая позволила сформулировать сущностно-содержа- тельные модели многих важнейших проявлений этого развития. К таким моделям относятся, например, определения основных признаков и черт общественно-экономических формаций, раз- личных систем общественного производства и стадий их разви- тия, классов, революционных ситуаций и многие другие. К. Маркс впервые построил количественные модели важных сто- рон развития капиталистического способа производства 13 .

Формально-количественное моделирование состоит в выяв- лении на основе содержательных представлений необходимых количественных характеристик исследуемых явлений и процессов и в их математической обработке, результаты которой в форма- лизованном виде отражают существенные свойства объекта мо- делирования. Построение формально-количественной модели связано с решением двух важных задач. Первая состоит в том, чтобы получить репрезентативные (в количественном и качест- венном отношении), достоверные и точные количественные дан- ные, характеризующие объект моделирования. Вторая задача за- ключается в выборе математических средств для обработки и анализа количественных данных. Главным на этой стадии явля- ется вопрос об адекватности отражения математической моделью свойств объекта моделирования.

  • 13 См.: Маркс Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 23. С. 578—591. Модели про- стого и расширенного воспроизводства.

Построенная таким образом математическая модель долж- на давать возможность получить новую, т. е. непосредственно не выраженную в исходных данных, информацию об исследуе- мых явлениях и процессах. Содержательный анализ этой инфор- мации, основанный на сущностно-содержательном подходе, и бу- дет давать новые знания об исследуемых явлениях и процессах. Поэтому с познавательной точки зрения построение математи- ческой модели оправдано в том случае, если она дает новую информацию об объектах моделирования, а не просто в иной форме выражает уже известное. Следовательно, на всех этапах математического моделирования, начиная с постановки иссле- довательской задачи и кончая интерпретацией полученных ре- зультатов, определяющее значение имеет сущностно-содержа- ~ тельная сторона моделирования. Этому не противоречит тот факт, что доведение сущностно-содержательного анализа до построения качественной модели возможно не всегда. И при эм- пирическом моделировании исследователь должен основываться на содержательном подходе к объекту моделирования, пусть и не доведенном до определенной теории и выраженном лишь в отдельных посылках и предположениях.

Таков круг основных наиболее общих вопросов моделирова- ния исторических явлений и процессов. Поскольку существует два качественно отличных типа моделей, характеризующих об- щественное развитие, необходимо конкретней рассмотреть, что могут дать они при изучении исторического развития.

2. Структурно-измерительное моделирование исторических явлений и процессов

Советскими историками, как отмечалось, накоплен опреде- ленный опыт измерительно-отражательного моделирования раз- личных исторических явлений и процессов. Оно связано преж- де всего с анализом структур различных общественно-историче- ских систем, рассматриваемых на различных иерархических уровнях. В данном случае нет возможности, да и необходимости, развернуто характеризовать применявшиеся при этом матема- тические методы и полученные результаты. Мы рассмотрим суть, эффективность и перспективность структурно-измеритель- ного моделирования в исторических исследованиях на примере изучения аграрного строя России в конце XIX—начале XX в. Во-первых, здесь оно нашло наиболее широкое применение, что позволяет охарактеризовать его наиболее конкретно. И, во-вто- рых, в изучении этих проблем принимал участие автор настоя- щей работы, что дает возможность судить о связанных с этим моделированием проблемах не только на основе общего подхо- да к ним, но и исходя из исследовательской практики.

Советские историки всегда уделяли большое внимание изу- чению аграрного строя в России в конце XIX—начале XX в., ибо без этого нельзя раскрыть исторические предпосылки двух бур- жуазно-демократических революций и Октябрьской социали- стической революции и понять многие черты в историческом развитии страны. Основным содержанием аграрного развития в пореформенной России была буржуазная эволюция крестьян- ского и помещичьего хозяйства. Поэтому исследовательские усилия направлялись прежде всего на выявление темпов и уров- ня развития аграрного капитализма как в стране в целом, так и главным образом в отдельных регионах. Изучение сложного^. процесса буржуазной аграрной эволюции, которая протекала в условиях широкого сохранения феодально-крепостнических пережитков, осложняется отсутствием в исторических источни- ках систематических массовых данных, которые непосредствен- но раскрывают масштабы и глубину буржуазной перестройки крестьянского и помещичьего хозяйства. Это — сведения о раз- витии товарного производства и купле-продаже рабочей силы. Поэтому анализ аграрного строя на основе традиционных мето- дов не давал возможности конкретно установить соотношение различных социально-экономических укладов и выявить степень развития аграрного капитализма. Высказывались различные мнения, которые основывались не столько на анализе внутрен- него строя крестьянского и помещичьего хозяйства, сколько на учете условий и форм буржуазной аграрной эволюции.

Однако проделанный анализ был необходимым этапом в изучении аграрного развития России и создал предпосылки для новых подходов и применения более совершенных методов ис- следования. Выяснилась необходимость системного подхода и структурно-функционального анализа аграрного строя с приме- нением таких методов, которые позволяют компенсировать от- сутствие в источниках прямых данных о развитии капиталисти- ческих отношений путем извлечения из них скрытой, структур- ной информации, характеризующей сущность этого строя. С на-'' чала 70-х годов и стали разворачиваться исследования в этом направлении.

Той теоретико-содержательной посылкой, которая позволяет представить аграрный строй (как в целом, так и применитель- но к основным его компонентам — крестьянскому и помещичье- му хозяйству) в форме идеализированного объекта, допускаю- щего восхождение от абстрактного к конкретному, являются ос- новные итоги анализа К. Марксом и, В. И. Лениным капитали- стического способа производства и его аграрной сферы. Эти итоги подтверждены многочисленными конкретными историко- экономическими исследованиями, охватывающими различные страны.

  • и Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 25. Ч. I. С. 213.
  • 15 Там же. С. 192.
  • 16 Там же. С. 172. i
  • 17 Там же. С. 191.

В данном случае из этих итогов основополагающее значение имеют следующие. При товарно-капиталистическом производ- стве, как указывал К. Маркс, в отличие от других форм товар- ного производства (когда «производители товаров как таковые противостояли друг другу» 14 , а товары продавались по их стои- мости) «товары обмениваются не просто как товары, но как продукты капиталов» 15 , а основой ценообразования выступают цены производства, равные «издержкам производства плюс сред- няя прибыль» 16 . В итоге продажа товаров «доставляет одина- ковые по величине прибыли на одинаковые массы соответствен- ных капиталов, авансированных на их производство» 17 . Следо- вательно, одним из важнейших законов капиталистического производства является закон средней нормы прибыли. Цены про- изводства и закон средней нормы прибыли становятся регуля- торами общественного производства лишь на уже сравнительно высокой стадии развития капиталистического производства, «когда оно существует не всего лишь спорадически, а так, что подчиняет себе способ общественного производства» 1 S . Тем эко- номическим рычагом, который приводил к формированию еди- ной средней нормы прибыли, была конкуренция, а той ареной, где проявлялось действие этого закона, выступал единый капи- талистический рынок.

Таким образом, в абстрактно-идеализированном виде функ- ционирование капиталистического производства в условиях сво- бодной конкуренции предполагает наличие единого капитали- стического рынка и единой средней нормы прибыли для всех видов товаров и во всех сферах общественного производства. Это относится и к аграрному производству, ибо не может быть «некапиталистической эволюции земледелия в капиталистиче- ском обществе» 19 . Наоборот, в условиях капитализма имеет место, как подчеркивал В. И. Ленин, замечательная «одинако- вость законов эволюции» промышленности и земледелия 20 .

Такова абстрактно-теоретическая, идеальная модель произ- водственно-экономической сущности капиталистического спосо- ба производства. Она и является основой для конкретного ана- лиза аграрного строя в России в конце XIX — начале XX в. на предмет выявления степени развития в нем капитализма. Эта модель позволяет вести этот анализ методом восхождения от абстрактного к конкретному.

  • 58 Там же. Т. 26. Ч. III. С. 436.
  • 19 Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 2. С. 135.
  • 20 Там же. Т. 1. С. 87.
  • 21 См.: Ковальченко И. Д., Милов Л. В. Всероссийский аграрный рынок. XVIII — начало XX века. Опыт количественного анализа. М., 1974.

В содержательном отношении может быть несколько на- правлений изучения сущности аграрного строя. Исходным эта- пом было избрано исследование процесса формирования и раз- вития единого аграрного простого товарного и капиталистиче- ского рынка 21 . Объектом изучения являлась Европейская Рос- сия, как такая часть страны, социально-экономическое развитие которой имело определяющее значение. Конкретными показате- лями, использованными для анализа, были цены на основную земледельческую продукцию (рожь и овес) при характеристике простого товарного рынка и на землю, тягловый скот и рабочую си- лу при характеристике капиталистического аграрного рынка. Функционирование рынка рассматривалось на его высшем, т. е. предельно агрегированном, системном уровне, когда элементами системы выступали отдельные губернии. Для определения степени развития рынка выявлялись направленность и темпы изменения цен и их нивелировка, а также теснота сопряженности общего движения и случайных колебаний цен в десятилетние отрезки времени, взятые применительно к определенным историческим ру- бежам в аграрном развитии. Исходные динамические ряды цен подвергались математической обработке. Основным было вы- явление тесноты взаимосвязи в движении и колебании цен в каждой из 50 губерний со всеми другими губерниями путем вы- числения коэффициентов корреляции 22 . Территориальные мас- штабы и теснота сопряженности движения и колебания цен от- ражали единство и интенсивность действия закона стоимости, а, следовательно, и глубину подчинения законам рынка крестьян- ского и помещичьего хозяйства.

Поскольку при капитализме товарное производство приобре- тает всеобщий характер, т. е. товаром становится не только про- дукт труда, но и орудия и средства производства и рабочая си- ла, постольку показателем степени развития единого капитали- стического аграрного рынка является наличие единых рынков на сельскохозяйственную продукцию, землю, тягловый скот и рабочую силу. Итоги анализа состояния капиталистического аг- рарного рынка, говоря предельно сжато, показали следующее.

К 80-м годам XIX в. сложился единый аграрный товарный рынок. В 80-х годах теснота взаимосвязи в случайных колеба- ниях цен на территории Европейской России была очень высо- кой. Средний коэффициент корреляции, выведенный из всех ко- эффициентов, показывающих тесноту колебаний цен в каждой из 49 губерний, составлял по ржи 0,89, а по овсу 0,78. В конце XIX в. происходило интенсивное формирование единых рынков на тягловый скот, являвшийся энергетической базой сельскохо- зяйственного производства, и рабочую силу. В начале XX в. в целом завершилось складывание единых рынков на эти компо- ненты сельскохозяйственного производства. Так, теснота корре- ляционной взаимосвязи общих изменений весенних цен на тяг- ловый скот составляла в среднем по 50 губерниям 0,82, а на ра- бочую силу по 42 губерниям ¦— 0,77.

Наличие в начале XX в. единых рынков на основную земле- дельческую продукцию, тягловый скот и рабочую силу свиде- тельствует о том, что в основном сформировался единый аграр- ный капиталистический рынок, и, следовательно, сложилась и единая средняя норма прибыли в сельскохозяйственном произ- водстве. Однако эта норма прибыли не могла быть единой со средней нормой прибыли в промышленном производстве, ибо не сформировался единый рынок на землю — основное сред- ство сельскохозяйственного производства. Земельный рынок в начале XX в. находился на стадии формирования отдельных ре- гиональных рынков.

  • Особенности корреляционного анализа данных динамических рядов под- робно рассмотрены во второй главе указанной работы.

Отсутствие единого земельного рынка задерживало склады- вание единой нормы прибыли в сельском хозяйстве и промыш- ленности и тем самым тормозило свободный перелив капиталов из одной сферы в другую. Отсутствие единого земельного рын- ка, обусловленное сохранением привилегированного полукре- постнического дворянского землевладения и столь же пережи- точным сословным характером крестьянского надельного земле- владения, не только тормозило складывание единой средней нор- мы прибыли в сельском хозяйстве и промышленности, но и мог- ло быть наряду с распространением в помещичьем хозяйстве отработочной системы, обуславливающей неэквивалентность экономических отношений между помещиками и крестьянами (оплата рабочей силы при отработках была примерно вдвое ни- же, чем при свободном найме), препятствием к складыванию единой нормы прибыли в помещичьем хозяйстве.

Как видим, изучение степени развития единого аграрного капиталистического рынка на основе применения системного подхода и математических методов позволяет выявить ряд важ- ных черт в аграрном развитии. Во-первых, обнаруживается, что это развитие в начале XX в. было подчинено основным законям товарно-капиталистического производства и потому по своей внутренней сути являлось буржуазным. При этом развитие ка- питалистических отношений достигло определенно высокого уровня. Во-вторых, отчетливо раскрывается и основная специ- фика этого развития. Она выражалась в тормозящей роли по- мещичьего землевладения.

Из того факта, что в начале XX в. в основном сформировал- ся единый капиталистический аграрный рынок и сложилась еди- ная (по крайней мере в сфере крестьянского производства) сред- няя норма прибыли в сельском хозяйстве, следует несомненный вывод, что производственно-экономический строй крестьянского и помещичьего хозяйств имел внутреннюю сбалансированную производственно-экономическую структуру. Она должна была выражаться в тесной сопряженности (взаимосвязи) основных компонентов этого хозяйства, а именно: в пропорциональном со- отношении различных видов производственных ресурсов, расхо- дов и доходов. Конкуренция требовала поддержания производ- ства на уровне, соответствующем средним общественно-необхо- димым условиям и затратам. Только при этом средства, аванси- рованные на производство, могли функционировать как капитал и приносить среднюю норму прибыли.

Однако при всей бесспорности этого вывода он во-первых, не обладает непосредственно очевидной доказательностью, и, во-вторых, степень соответствия конкретных условий производ- ства у тех или иных товаропроизводителей общественно необ- ходимым требованиям могла быть разной. Значит, необходим дальнейший анализ, направленный на выявление того, насколь- ко в действительности была сбалансированной производствен- но-экономическая структура крестьянского и помещичьего хо- зяйств и в какой мере этим хозяйствам удавалось получать среднюю прибыль. В этом направлении и ведутся конкретно-ис- торические исследования применительно и к крестьянскому и помещичьему хозяйству. Остановимся на изучении внутренне- го строя крестьянского хозяйства, основной формы сельскохо- зяйственного производства в России.

Прежде всего следует отметить, что имеющиеся источники дают возможность для широкого (в пространственном и времен- ном аспектах) анализа производственно-экономической и соци- ально-экономической структур крестьянского хозяйства. Это первичные и сводные данные земской статистики, сельскохо- зяйственных переписей, материалы земельных банков и другие источники. Что же касается данных, которые позволяют непос- редственно выявить соотношение расходов и доходов в разных типах крестьянских хозяйств, то нужно сказать, что данные эти крайне скудны, поскольку бюджетные обследования крестьян- ских хозяйств, которые и содержат соответствующие сведения, проводились в это время лишь эпизодически. Но имеющиеся бюджетные обследования уникальны по своей информативно- сти.

Анализ крестьянских бюджетов по ряду среднечерноземных губерний позволил непосредственно выявить соотношение рас- ходов и доходов в разных типах крестьянских хозяйств Пензен- ской, Воронежской, Симбирской, Харьковской и Тульской губер- ний [1]. В каждой губернии было выделено по четыре группы дворов, отличающихся по их хозяйственной состоятельности. Группировка дворов проводилась по размерам посевов (в Сим- бирской, Харьковской и Тульской губерниях), размерам вало- вого дохода (Воронежская губерния) и соотношению затрат своего труда в своем хозяйстве и купли—продажи рабочей силы (Пензенская губерния). К I группе относились беднейшие про- летарские и полупролетарские дворы с мизерным собственным хозяйством, ко II — бедные середняцкие дворы, k III — соб- ственно середняцкие дворы и к IV — дворы наиболее состоя- тельных крестьян. Численное соотношение выделенных групп в данном случае не имеет принципиального значения. Важно то, что они существенно различались по своей хозяйственной со- стоятельности.

В соотношении расходов и доходов различных групп кресть- ян выявилась такая картина (табл. 1). Затраты крестьян, в ос- новной отрасли хозяйства, земледелии в расчете на десятину посева были во всех группах каждой губернии фактически оди- наковы. При 5—7% погрешности данных интервалы всех групп пересекаются. Следовательно, все категории крестьян поддер- живали затраты на земледельческое производство на среднем уровне, соответствующем условиям производства определенно- го региона.

Аналогичная картина имела место и в соотношении всех производственных расходов и валового дохода. Во всех группах

Воронежская губерния (1877—1896 гг., 230 бюджетов)

Затраты на десятину посева 26,4

Валовой доход на рубль всех произ- 2, водственных расходов

25,4 2,54

25,1 2,69

Симбирская губерния (1913 г., 220 бюджетов)

Затраты на десятину посева Валовой доход на рубль всех произ- водственных расходов

20,5 3,54

16,6 2,58

18,9 2,18

18,4 2,10

Старобельский уезд Харьковской губернии (1910 г., 101 бюджет)

Затраты на десятину посева 33,0 29,5

Валовой доход на рубль всех произ- 1,23 1,27 водственных расходов

Тульская губерния (1911—1914 гг., 655 бюджетов)

31,1 1,24

32,3 1,24

Затраты на десятину землевладения Валовой доход на рубль всех произ- водственных расходов крестьян каждой из губерний он был одинаковым. Исключение составляла беднейшая группа Симбирской губернии.

  • * См. указанную статью.

41,6 2,20

38,4 2,28

43,0 2,15

45,6 1,91

Чтобы окончательно установить, что функционирование хо- зяйства различных групп крестьян в равной мере было подчи- нено законам товарно-капиталистического производства, необ- ходимо соотнести валовой доход не только с производственны- ми, но и всеми расходами, включая расходы на личное потреб- ление. Эти последние служили воспроизводству рабочей силы, главнейшего компонента в производственной деятельности.

Соотношение валового дохода и всех расходов, показывающее общую рентабельность крестьянского хозяйства, указано в табл. 2. Общая рентабельность хозяйства была фактически оди- наковой, во-первых, во всех группах хозяйств каждой из губер- ний и, во-вторых, во всех губерниях. В обширнейшем^регионе существовала единая средняя норма прибыли для всех катего- рий крестьянских хозяйств. Функционирование всех этих хо- зяйств было всецело подчинено законам конкуренции и средней нормы прибыли, т. е. важнейшим законам капиталистического способа производства. Это значит, что внутренний строй всех категорий крестьянских хозяйств был буржуазным (примени- тельно к основной массе крестьян — мелкобуржуазным).

В заключение необходимо отметить еще один момент. Тот факт, что все категории существенно различных крестьянских хозяйств получали среднюю норму прибыли и имели одинако- вую рентабельность, никоим образом не означает равного эко- номического положения крестьян всех групп. В этом положении были существенные различия. Главное из них состояло в том, что общий уровень доходов крестьян разных групп (а его пока- зателем являются валовые доходы на душу всего населения) существенно различается в силу того, что производственно-тех- ническая вооруженность труда (отражаемая размерами про- изводственных расходов на работника), а потому и его произ- водительность в низших группах были значительно меньшей, чем в высших (табл. 3).

Поэтому беднейшие слои деревни достигали такого же соот- ношения доходов и расходов, как и крестьяне более состоятель- ные не в результате одинаковой вооруженности их труда, а пу- тем больших трудовых затрат, за счет напряженности своего труда. Равное положение на рынке всех категорий крестьян со- четалось с существенными различиями в общем состоянии их хозяйства и их положении. Следовательно, существенно отли- чались и перспективы развития отдельных категорий хозяйств. Наряду с законом средней нормы прибыли в деревне неумоли- мо проявлял себя закон «большей продуктивности, а следова- тельно, и большей устойчивости крупных крестьянских хо- зяйств», который вел «к вытеснению среднего и бедного кресть- янства крестьянской буржуазией» 24 .

Так, восхождение от абстрактного к конкретному позволяет выявить наиболее существенные черты во внутреннем строе крестьянского хозяйства в России конца XIX—начала XX в. Проведенный анализ не потребовал применения особых математических методов, так как показатели, раскрывающие сущность этого строя, в данном случае выражены явно. Это пример того, как одно из ведущих и сложных системных свойств удается рас- крыть простейшими методами количественного анализа.

Обусловленность развития всех категорий крестьянских хо- зяйств законами товарно-капиталистического производства ес- тественно должна была выражаться и в сходстве их производ- ственно-экономической структуры. В анализе последней и сос- тоял следующий этап изучения внутреннего строя крестьянского хозяйства по бюджетным данным.

Проиллюстрируем суть этого анализа на примере Воро- нежской губернии.

Было выделено несколько десятков показателей, характери- зующих крестьянское хозяйство, и выявлена теснота корреля- ционной взаимосвязи каждого показателя со всеми остальными.

В табл. 4 приводятся коэффициенты корреляции, показы- вающие взаимосвязь между взаимно сопряженными признаками в I (беднейшая) и IV (зажиточная) группах крестьянских хо- зяйств. Таких признаков оказалось семь. Три из них (1—3) ха- рактеризуют общий уровень обеспеченности крестьянского хо- зяйства основными производственными фондами (строениями, инвентарем, рабочим и продуктивным скотом). Следующие три (4—6) отражают основную структуру и уровень расходов (про- изводственные затраты, расходы на питание и общий расход). Наконец, последний (7) показывает конечный совокупный итог производственной деятельности крестьян — размер общего до- хода.

Оказывается, что между всеми этими показателями и у бед- нейших и у зажиточных крестьян имела место прямая существен- ная, а по ряду показателей и очень тесная взаимосвязь. Средний коэффициент корреляции, выведенный из 21 коэффициента, рав- нялся у беднейших крестьян 0,57, а у зажиточных 0,69. В общем существовала внутренняя сбалансированность основных компо- нентов крестьянского хозяйства. У зажиточных крестьян она была более тесной, чем у беднейших, что вполне естественно. Но в данном случае важно, что эта сбалансированность была при- суща обоим полярным слоям крестьян. Характерно и то, что ни в I, ни в IV группах населенность крестьянских дворов не была сколько-нибудь заметно связана с указанными производственно- экономическими сторонами крестьянского хозяйства, т. е. трудо- вые ресурсы как таковые не относились к системообразующим признакам.

Наряду с тем общим, что было присуще внутреннему строю беднейших и зажиточных крестьян, корреляционный анализ по- казывает и существенные различия в этом строе. Так, у зажи- точных крестьян затраты на наемную рабочую силу были прямо связаны с указанными признаками (средний коэффициент свя- зи с семью показателями равен 0,41). У беднейших же крестьян эта взаимосвязь была очень слабой (по тем же самым призна- кам 0,20).

У зажиточных крестьян доля расходов на аренду в общем расходе не была взаимосвязана с указанными и другими произ- водственными признаками. Это свидетельствует о том, что она не играла существенной роли в их хозяйстве. У беднейших же крестьян она заметно коррелировалась с наличием рабочего ин- вентаря (0,40), расходами на питание (0,40) и общим расходом (0,48), т. е. здесь аренда играла заметную роль, во-первых, и имела потребительский характер, во-вторых. Со сдачей земли в аренду картина была такой. В беднейшей группе больше земли сдавали в аренду те крестьяне, у которых в общих доходах выше доля доходов от личных промыслов, т. е. землю сдавали крестьяне, которые были не в состоянии ее обрабатывать и по- этому вынуждены уходить на заработки. У зажиточных же кре- стьян больше земли сдавали те, у которых были больше затраты на наемных рабочих в расчете на десятину посева. Следователь- но, для наиболее состоятельных крестьян наряду с втягиванием в собственно буржуазные отношения характерно и стремление к увеличению дохода путем сдачи части земли в аренду. Иначе говоря, мелкий аграрий буржуазного типа ещё не отдифферен- цировался от кулака-ростовщика.

Еще один момент. У беднейших крестьян доля дохода от не- земледельческих занятий была тесно связана с доходом от лич- ных промыслов, т. е. работы по найму (коэффициент корреля- ции между признаками равен 0,97), а у зажиточных — с дохо- дом от торгово-промышленных предприятий (коэффициент кор- реляции равен 1,00). При этом у зажиточных крестьян доля доходов от торгово-промышленных заведений очень тесно кор- релировала и с долей доходов от земледелия и скотоводства (0,97). Значит, торгово-промышленной деятельностью занима- лись прежде всего те зажиточные крестьяне, у которых были наиболее развиты и сельскохозяйственные занятия.

Как видим, корреляционный анализ внутреннего строя кре- стьянского хозяйства дает возможность конкретно установить как то общее, что было присуще этому строю у разных типов хозяйств, так и те особенные черты, которые отличали этот строй.

Как же обстояло дело в средних группах? Здесь также имела место высокая степень сбалансированности основных компонен- тов производственно-экономического строя крестьянского' хозяй- ства. Средние коэффициенты совокупной взаимосвязи семи ука- занных признаков составляют по II группе 0,68, а по III — 0,62, т. е. находятся в интервале между коэффициентами по I и IV группам. Значит, и структура хозяйства средних групп крестьян- ства в основных аспектах была сбалансированной.

Сбалансированность ведущих компонентов производственно- экономического строя хозяйства различных групп крестьян сви- детельствует о том, что такая сбалансированность должна про- слеживаться и при общем рассмотрении этого строя, т. е. при выявлении взаимосвязи его компонентов по всей совокупности крестьянских хозяйств без разделения ее на группы. Как видно из табл. 5, такая взаимосвязь, действительно, имела место. По семи указанным признакам совокупный средний коэффициент корреляции равен 0,72, т. е. общая теснота взаимосвязи основ- ных компонентов крестьянского хозяйства была наиболее близ- кой к тесноте их взаимосвязи у зажиточного слоя деревни (0,69), что вполне естественно, ибо тенденции развития именно этого слоя определяли общую сущность производственно-экономиче- ской структуры крестьянского хозяйства в целом.

Таково было положение в Воронежской губернии. Аналогич- ная ситуация прослеживается в Пензенской и Симбирской губер- ниях. Не рассматривая соответствующие показатели детально, отметим лишь совокупные показатели тесноты взаимосвязи со- пряженных признаков (табл. 6). По Пензенской губернии выде- ляется 10 таких признаков, а по Симбирской— 11. Содержатель- но они также характеризуют размеры производства, обеспечен- ность основными производственными фондами, расходы и до- ходы.

Как видим, и в этих губерниях основные компоненты произ- водственно-экономической структуры были весьма тесно сбалан- сированы во всех типах хозяйств. И здесь показатели тесноты взаимосвязи компонентов в общей совокупности крестьянских хозяйств наиболее близки к показателям тесноты их взаимосвя- зи в высшей группе. Наиболее интересно то, что средняя тесно- та взаимосвязи компонентов во всей совокупности крестьянских хозяйств была в трех губерниях одинаковой. В свете факта, что во всем рассматриваемом регионе существовала единая средняя норма прибыли, одинаковая степень общей сопряженности про- изводственно-экономической структуры крестьянского хозяйства вполне закономерна.

Естественное совпадение результатов непосредственного ана- лиза того, в какой мере в крестьянском хозяйстве проявлял себя закон средней нормы прибыли, и анализа сбалансированности производственно - экономиче- ской структуры этого хозяйст- ва дает основание изучать сте- пень развития в деревне товар- но-капиталистических отноше- ний по показателям состояния этой структуры, что весьма важно, так как бюджетные об- следования — уникальный ис- точник, а для анализа внутрен- ней структуры крестьянского хозяйства имеются системати- ческие массовые данные.

Далее существенно, что о степени воздействия на функ- ционирование крестьянского хозяйства общих закономерностей товарно-капиталистического производства можно судить не толь- ко на основе показателей, характеризующих состояние производ- ственно-экономической структуры различных типов хозяйств, но и по сопряженности структуры всей совокупности этих хозяйств. Наличие такой возможности позволяет использовать для анализа внутреннего строя крестьянского хозяйства данные, которые не со- держат группировок крестьянских дворов по их хозяйственной самостоятельности. А такие данные составляют подавляющую часть имеющихся сведений о крестьянском хозяйстве.

Естественно возникает вопрос, в какой мере столь широкие выводы можно делать на основе анализа лишь нескольких бюд- жетных обследований, которые к тому же являются выборками, охватывающими крайне незначительную долю крестьянских хо- зяйств. Оценить правомерность указанных заключений можно на основе вероятностного подхода к ним.

Вероятность того, что каждое из обследований рисует не за- кономерную, а специфическую, единичную картину, равняется 0,5. Вероятность же одновременного появления двух или несколь- ких случайных событий (в данном случае ошибочных заключе- ний), как доказано в теории вероятностей, равна произведению их вероятностей. При трех наблюдениях вероятность ошибочного заключения равна 0,125 (0,5x0,5X0,5), т. е. с вероятностью, близкой к 90% (точно 87,5%), можно утверждать, что совпада- ющие результаты анализа трех бюджетных обследований отра- жают реальное положение в Среднечерноземной полосе. При большем числе наблюдений эта вероятность будет еще выше. Так, при совпадении результатов анализа пяти обследований (что имеет место при выявлении соотношения доходов и расхо- дов) она составит примерно 0,97, т. е. будет близка к полной до- стоверности. Разумеется, степень достоверности здесь распро- страняется на само «событие» (в данном случае им является

сбалансированность внутреннего строя крестьянского хозяйства), а не на выражающие его количественные характеристики (вели- чины коэффициентов корреляции).

Таким образом, анализ внутреннего строя крестьянского хо- зяйства на его низшем системном уровне (ибо крестьянские дво- ры являются нечленимыми элементами системы) позволяет рас- крыть степень проявления в единичном закономерностей, прояв- ляющихся в предельном выражении в абстрактно-всеобщем, т. е. капиталистическом, производстве как целостности.

Анализ внутреннего строя крестьянского хозяйства в России эпохи капитализма на основе первичных (подворных) данных — лишь одно из возможных и необходимых направлений в изуче- нии крестьянского хозяйства. Наряду с первичными (подворны- ми) данными, которые позволяют изучить внутренний строй кре- стьянского хозяйства, выделяя в его среде различные по хозяй- ственной состоятельности типы хозяйств, в исторических источ- никах, прежде всего в материалах земских обследований крр- стьянских хозяйств содержатся сводные сведения о различных группах хозяйств. Они характеризуют состояние крестьянского хозяйства в этих группах в целом по отдельным селениям, во- лостям и уездам. В плане широкого территориального анализа наибольшую ценность здесь представляют поуездные групповые данные. Основные трудности их обработки и анализа, помимо различий в наборе показателей, характеризующих крестьянское хозяйство, состоят в том, что группы хозяйств выделены по раз- личным признакам (размерам посевов, обеспеченности рабочим скотом и т. д.) с неодинаковыми групповыми интервалами и раз- личным числом самих групп.

Оригинальный метод преодоления этих трудностей был пред- ложен В. И. Лениным. Он состоит в том, что из низших (бед- нейших) групп формируется группа в 50% всех крестьянских дворов, а из высших (зажиточных)—группа в 20% всех кре- стьянских дворов. Затем выявляется удельный вес этих групп в общем объеме населения, земли, средств производства и дру- гих компонентах крестьянского хозяйства. Тем самым открыва- ется путь к выявлению роли в деревне различных типов кре- стьянских хозяйств. Обработав таким образом данные по 21 уез- ду за 80-е годы XIX в., В. И. Ленин нарисовал убедительную обобщенную картину разложения крестьян [2].

Для выявления сдвигов, которые произошли в разложении крестьян в последующее время, нами обработаны по ленинскому методу сведения земских описей, содержащие похозяйственные группировки дворов за конец 1890-х — начало 1900-х годов. Вы- явленные данные охватывают 20 уездов [3]. Не останавливаясь на итогах традиционного анализа этих данных, отметим лишь два момента.

Разложение крестьян Черноземного района к началу XX в. по сравнению с 80-ми годами заметно углубилось. Об этом сви- детельствует падение доли беднейшего слоя и увеличение доли зажиточного слоя в посевах, главном компоненте земледельче- ского производства, которое представляло в этом районе основ- ную отрасль крестьянского хозяйства. Доля беднейшего слоя в посевах снизилась с 21,2 до 17,5%, доля зажиточного слоя воз- росла с 47,0 до 50,1%. При примерно одинаковом весе каждой группы в общем числе населения в оба периода (беднейшая — 39,5 и 38,1% и зажиточная — 28,5 и 28,2%) это означало, что изменилась не просто доля групп в посевах, но и общий уровень хозяйства, показателем которого являются размеры посевов на душу населения. Так, в первый период на единицу населения у зажиточных дворов приходилось посевов в 3,1 раза больше, чем' у бедных, а во второй период уровень земледелия у зажиточных крестьян был уже в 3,9 раза выше, чем у беднейших, и это при том, что доля групп в рабочем скоте фактически не изменилась (18,5 и 19,0% У беднейших и 47,0 и 45,9 у зажиточных).

Второй момент связан с обеспеченностью полярных слоев де- ревни производственными фондами. Показателем этой обеспе- ченности является количество рабочего и крупного рогатого ско- та на десятину землепользования. Оно было у беднейших и за- житочных крестьян всех трех районов фактически одинаковым.

Рабочего скота на десятину землепользования приходилось соответственно у беднейших и зажиточных крестьян в Черно- земном районе 0,17 и 0,18 голов, в Центрально-Черноземном — 0,09 и 0,08 и в Северно-Уральском — 0,10 и 0,10 голов. Крупного рогатого скота соответственно имелось 0,17 и 0,09, 0,16 и 0,14, 0,09 и 0,08 голов. Крупного скота зажиточные крестьяне Черно- земного района имели даже меньше, чем беднейшие. Это могло объясняться тем, что при специализации хозяйства зажиточных крестьян района на зерновом производстве внимание к живот- новодству ослаблялось. Кроме того, в расчет не шел мелкий скот, которым зажиточные крестьяне были обеспечены лучше.

Таким образом, широкие, по пространственному охвату дан- ные подтверждают уже выявленное важное обстоятельство, что в условиях развития в деревне товарно-денежных отношений все категории крестьян вынуждены были поддерживать обеспечен- ность производственными фондами на средне-необходимом уровне. Как видно из указанных данных, на рубеже XIX— XX вв. этот уровень достиг высокой степени региональной ниве- лировки.

Для структурного анализа внутреннего строя хозяйства бед- нейших и зажиточных .крестьян 20 рассматриваемых уездов были выделены 15 показателей и выявлена теснота взаимосвязи между ними. Полученные коэффициенты корреляции приведены в табл. 7.

Количество населения на двор, отражающее обеспеченность крестьянского хозяйства трудовыми ресурсами, у беднейших крестьян имело слабую прямую взаимосвязь с размерами посева на двор (коэффициент 0,42). С другими признаками, характери- зующими размеры хозяйства (показатели на двор) и его уровень (показатели на душу населения), количество населения не имело прямой взаимосвязи. Не было ее по этим показателям и в за- житочной группе. Следовательно, населенность дворов не влия- ла в целом на размеры и уровень хозяйства в том смысле, что большая населенность двора не сочеталась в целом с большими размерами хозяйства и более высоким его уровнем.

У беднейших и зажиточных крестьян имела место слабая об- ратная взаимосвязь между населенностью двора и размерами землепользования на душу (—0,41 и —0,56). Там, где числен- ность семей была больше, размеры душевого землепользования были, естественно, меньше. У зажиточных крестьян была обрат- ной и достаточно тесной (—0,63) взаимосвязь между количест- вом населения на двор и численностью продуктивного скота на душу [4]. Это значит, что в местностях с наиболее высокой обес- печенностью коровами (прежде всего районы молочного живот- новодства) были самые небольшие размеры семей.

Размеры и уровень крестьянского сельскохозяйственного про- изводства характеризуются сведениями о землепользовании, по- севах, рабочем и продуктивном скоте. Между этими показателя- ми в расчете и на двор и на душу существовала положительная и в целом тесная взаимосвязь.

Сопряженность основных компонентов крестьянского хозяй- ства не ограничивалась лишь их взаимосвязью в аспектах «двор», «душа населения». Существовала и взаимосвязь между собой показателей в расчете на двор и на душу. В данном слу- чае ярко подтверждается выявленное В. И. Лениным положе- ние: в крестьянском хозяйстве общий уровень развития сель- скохозяйственного производства (показатели на душу населе- ния) определяется прежде всего размерами этих хозяйств (по- казатели на двор).

Средняя теснота взаимосвязи признаков, характеризующих структуру крестьянского сельскохозяйственного производства (это признаки 2—9), равнялась у беднейшего слоя 0,66, а у за- житочного — 0,77. Иначе говоря, сбалансированность основных компонентов сельскохозяйственного производства была у обо- их слоев крестьянства весьма тесной. Но в структуре этих ти- пов хозяйств существовали и различия.

У беднейших крестьян применение наемного труда имело положительную и тесную взаимосвязь с долей дворов с торгово- промышленными заведениями (0,93) и с долей купчей земли по отношению к надельной (0,78) и не было связано с призна- ками, характеризующими размеры и уровень сельскохозяйственного производства. У зажиточных крестьян, наоборот, раз- мах применения наемных рабочих коррелировал: не очень тес- но с количеством рабочего скота на двор (0,59) и на душу на- селения (0,46), очень тесно с размерами посевов на двор и на душу (соответственно 0,80 и 0,74) и с долей купчей земли (0,82). Следовательно, у зажиточного слоя деревни применение наем- ного труда обуславливалось прежде всего размерами и уров- нем земледельческого производства, основной отрасли хозяй- ства, и распространением в полной мере свободной формы кре- стьянского землевладения, долей купчих земель. У беднейшего слоя применение найма в первую очередь было связано с тор- гово-промышленной, а не сельскохозяйственной деятельностью. Связь найма с долей купчей земли здесь, вероятно, была обус- ловлена тем, что этой землей владели в основном хозяева тор- гово-промышленных заведений.

Доля дворов с заработками у беднейших крестьян имела обратную взаимосвязь с размерами посевов на двор и душу на- селения и долей сданной земли, т. е. у беднейших крестьян ра- бота по найму распространялась шире там, где были меньше размеры посевов и где крестьяне меньше сдавали земли. Пер- вый момент вполне очевиден, а второй свидетельствует о том, что, чем шире беднейшие крестьяне были вовлечены в заработ- ки вне своего хозяйства, тем меньше они сдавали земли. Ра- бота по найму здесь являлась источником поддержания зем- ледельческого производства. Этот момент существен для рас- крытия особенностей производственной деятельности беднейших крестьян.

У зажиточных крестьян доля дворов с заработками была обратно взаимосвязана с обеспеченностью крестьян землей, рабочим скотом и размерами посевов. Здесь у крестьян, имев- ших меньшие размеры земледельческого производства, образо- вался избыток рабочей силы, которая и поглощалась заработ- ками.

Доля дворов с торгово-промышленными заведениями у бед- нейших крестьян имела тесную прямую взаимосвязь с распро- странением найма (0,93), т. е. среди этого слоя крестьян торго- во-промышленная деятельность распространялась шире там, где был выше общий уровень развития капитализма в кресть- янском хозяйстве, который в большой мере определялся выделе- нием из беднейших в земледельческом отношении крестьян вла- дельцев торгово-промышленных заведений. У зажиточных крестьян торгово-промышленная деятельность более распростра- нялась там, где меньше населенность дворов и где выше уровень животноводства. Иначе говоря, у зажиточного слоя торгово-про- мышленная деятельность шире развивалась там, где были менее благоприятные условия для земледелия.

Доля купчей земли по отношению к наделу у беднейших крестьян была больше там, где выше доля дворов с наемными рабочими и где выше доля арендованной земли по отношению к наделу. Формирование свободного землевладения стимулиро- валось более широким размахом применения наемного труда. Так как аренда земли стоила дорого, то часть беднейших кре- стьян, которая обладала определенными средствами, стреми- лась переходить от аренды земли к ее покупке. Это, как ука- зывалось, были прежде всего те из беднейших в земледельче- ском отношении крестьян, которые владели торгово-промыш- ленными заведениями.

У зажиточных крестьян доля купчих земель была наиболее значительной там, где эти крестьяне имели меньше размеры землепользования на двор и где более широко распространя- лось применение наемного труда (0,82) и где, что особенно ин- тересно, была выше доля сданной ими земли (0,73). Иначе го- воря, свободное буржуазное землевладение на зажиточном по- люсе деревни было тесно связано с развитием капиталистиче- ских отношений и стимулировалось стремлением расширить землепользование, а сами купчие земли не только использова- лись в хозяйстве зажиточных крестьян, но и сдавались в арен- ду другим крестьянам. В последнем случае, как уже отмечалось, зажиточный крестьянин выступал как рантье, получавший зе- мельную ренту.

Аренда земли у беднейших крестьян была шире распростра- нена там, где обеспеченность землей и рабочим скотом и на двор и на душу населения ниже, т. е. аренда земли у беднейших крестьян являлась арендой потребительской, арендой из нуж- ды, поскольку землю арендовали прежде всего наиболее ма- лоземельные и плохо обеспеченные лошадьми крестьяне. За- житочные крестьяне арендовали землю больше там, где выше населенность дворов (т. е. больше трудовые ресурсы семьи), где меньше землепользование на душу, больше доля дворов с наймом и выше доля купчих земель по отношению к наделу. Здесь очевиден предпринимательский характер аренды. Так как почти повсеместно зажиточные крестьяне арендовали по- давляющую часть земли, то по площади арендованных земель, безусловно, преобладала аренда предпринимательская.

Наконец, сдача земли. Беднейшие дворы больше сдавали земли там, где меньше размеры землепользования на двор и душу и меньше доля дворов с заработками, т. е. землю сдава- ли прежде всего те из наиболее малоземельных беднейших кре- стьян, которые меньше были втянуты в работу по найму. Это — наиболее бедствующая часть беднейших крестьян.

У зажиточных крестьян доля сданной земли имела прямую взаимосвязь лишь с долей купчих земель (0,79), т. е. сдавались прежде всего покупные земли, что служило, как указывалось, одним из источников доходов для зажиточных крестьян.

Как видим, во внутреннем строе хозяйства беднейших и за- житочных крестьян существовали и весьма существенные раз- личия. Почти все они могут быть выявлены лишь в результате структурного анализа.

Сходство внутренней структуры полярных слоев деревни в основных производственно-экономических компонентах дает основания полагать, что имела место и сопряженность этой структуры в крестьянском хозяйстве в целом, что подтвержда- ется данными корреляционного анализа. В общей совокупности крестьянских хозяйств были тесно взаимосвязаны размеры по- севов и количество рабочего скота на двор и на душу населе- ния, а также доля арендованной земли по отношению к наделу. Средняя взаимная теснота взаимосвязи равнялась 0,80, т. е. опять-таки была наиболее близкой к степени устойчивости структуры зажиточного слоя крестьян. Кроме того, применение наемного труда взаимосвязано с долей купчей земли (0,51) и долей дворов с торгово-промышленными заведениями (0,80), что отражает буржуазный характер торгово-промышленной деятельности и покупки земли. Доля же дворов с заработками больше там, где меньше размеры посевов на душу (—0,51), т. е. там, где уровень земледелия был более низким и из-за небла- гоприятных условий для него (нечерноземная полоса), и из-за наличия широкого слоя беднейших крестьян, а также там, где была выше обеспеченность десятины землепользования рабочим (0,40) и продуктивным скотом (0,49). Последнее означает, что при наиболее высокой обеспеченности земледелия средствами производства (а скот является важнейшим их видом), с одной стороны, растет потребность в наемной рабочей силе, а с дру- гой — образуется общий излишек необходимой для земледелия рабочей силы. Отсюда — рост отхода на заработки и в сельское хозяйство и в промышленность.

Следовательно, и структурный анализ внутреннего строя крестьянского хозяйства на основе пространственно-агрегиро- ванных и нерасчлененных по категориям крестьянских хозяйств данных позволяет выявить общий уровень и специфику буржу- азной аграрной эволюции крестьянского хозяйства. Использо- вание агрегированных данных при системном анализе будет наиболее эффективным в плане его содержательной конкрет- ности, во-первых, при охвате этим анализом разных уровней иерархической системы и, во-вторых, при типической однород- ности объектов, образующих соответствующую систему (под- систему) .

Внутренний строй крестьянского хозяйства в России эпохи капитализма может изучаться и изучается на уровне, когда не- членимыми элементами системы являются крестьянские дво- ры, общины (селения), волости, уезд, губернии. Уровень агре- гирования определяется исследовательской задачей и состояни- ем источников. При микроанализе это будут селения, при изу- чении экономико-географических регионов — уезды, а при мак- роанализе — губернии. Выделение же типических однородных совокупностей исследуемых объектов позволяет более детально и глубоко раскрыть при дедуктивном моделировании как про- явление общего в особенном и единичном, так и специфику со-

ответствующих систем, т. е. получить наиболее конкретное тео- ретическое знание.

Соответствующие типические совокупности пространствен- ных объектов могут выделяться на уровне селений, волостей и уездов определенных экономико-географических районов. Ос- новой для типизации могут служить различные признаки, ха- рактеризующие состояние крестьянского хозяйства. Подчерки- вая необходимость учета воздействия на развитие крестьянско- го хозяйства различных факторов, В. И. Ленин в статье «К воп- росу о задачах земской статистики» (1914 г.) писал: «Отметим, по крайней мере, некоторые из группировок, которые могли бы и должны бы были быть произведены для использования бога- тейшего земско-статистического материала. Желательно разде- лить уезд и губернию (речь идет о Пензенской губернии.— И. К.) на районы по наибольшему распространению торгового земледелия разных видов... затем по промыслам неземледель- ческим и по отходу; — по условиям помещичьего хозяйства... далее, по степени развитости торговли и капиталистического оборота вообще... по величине селений» [5], а также по многим другим признакам (обеспеченность крестьян землей, рабочим и другим скотом, применение найма и т. д.).

Для наиболее обоснованного и всестороннего выделения од- нотипных совокупностей дворов, селений, волостей, уездов и гу- берний необходимо применение методов многомерной типоло- гии [6].

Дедуктивные корреляционные измерительные модели соци- ально-экономических структур крестьянского хозяйства не толь- ко отражают состояние этих структур в определенный момент и тем самым показывают меру проявления свойств общего в единичном и особенном, но и содержат собственно модельную информацию, позволяющую судить о возможных предшествую- щих и последующих их состояниях. Именно поэтому они и яв- ляются моделями. Значения линейных коэффициентов корреля- ции колеблются от —1 до 1. Чем ближе коэффициенты к 1, тем устойчивее соответствующая структура. И, наоборот, чем бли- же они к 0, тем менее она сбалансирована. Тем самым корре- ляционный анализ позволяет уловить все стадии в состоянии структуры от первых признаков становления до ее предельного, идеального состояния. Указанные выше усередненные коэффи- циенты сопряженности производственно-экономической структуры крестьянского хозяйства как в его отдельных типах, так и в целом в своих высших значениях колеблются около 0,70. Это свидетельствует об уже высокой устойчивости этих струк- тур. Однако они были еще далеки от возможного предела. Зна- чит, хотя буржуазное развитие деревни и достигло высокого уровня и капиталистические отношения играли определяющую роль в ее развитии, но они еще не вытеснили другие уклады.

В тех случаях, когда имеющиеся данные позволяют анали- зировать структуру изучаемых систем в разные временные мо- менты, можно конкретно проследить изменения в их развитии. Важным преимуществом структурного анализа является то, что он допускает возможность сравнений и в тех случаях, когда структура в разные моменты ее состояния характеризуется в той или иной мере не совпадающими показателями. Это воз- можно потому, что сравнение может основываться не на сопо- ставлении значений одних и тех же признаков, как делается при обычных методах, а на основе применения агрегированных показателей состояния структуры. Естественно, что показатели должны отражать взаимосвязи существенных, системообразую- щих признаков. Следует также отметить, что устойчивость той или иной структуры не означает одинаково тесной взаимосвязи каждого системного признака со всеми другими. Сопряжен- ность структуры определяется наличием определенного «ядра» взаимосвязанных признаков, которое имеет как бы свое менее тесно связанное с ним «окружение».

Конкретным примером эффективности сопоставления корре- ляционных моделей структур для выявления сдвигов во внут- реннем строе крестьянского хозяйства могут быть модели этого строя в среднечерноземной полосе в 80-х годах XIX в. и в 1906— 1913 гг., построенные по поуездным данным (табл. 8) [7].

Средняя теснота взаимосвязи в конце XIX в. по пяти при- знакам составила 0,50, а по шести признакам в начале XX в.— 0,85. Совершенно очевидно, что внутренняя сбалансированность производственно-экономической структуры крестьянского хо- зяйства за рассматриваемое время существенно усилилась. Это невозможно обнаружить простым сопоставлением показателей состояния крестьянского хозяйства в эти периоды.

^ ^ Корреляционный анализ внутреннего строя крестьянского хозяйства дможет быть дополнен регрессионным и>)факторным анализом. ПРег^еащшяът анализ дает возможность выявить степень воздействия тех или иных признаков-факторов на те или иные результативные показатели [8]. Здесь прежде всего интересно посмотреть, какими производственными факторами оп- ределялся конечный результат производственной деятельности крестьян. Показателем его являются размеры валового дохода. Взятые в расчете на душу всего населения они характеризуют общий уровень доходности крестьянского хозяйства. Для при- мера в табл. 9 указана зависимость этого дохода в Пензенской губернии от десяти признаков, характеризующих производст- венно-экономический строй крестьянского хозяйства.

Решающая роль принадлежит четырем факторам (размеры землепользования, посев, обеспеченность скотом и доход на рубль производственных расходов). Наиболее важным моментом является значительное воздействие на общий уровень валового дохода доходов, полученных на рубль производственных расхо- дов, т. е. от эффективности производственных затрат. Роль этого фактора возрастает от низшей группы к высшей. В послед- ней высота эффективности производственных затрат в опреде- ляющей степени влияла на различия в общем уровне доходов (64,5%). В беднейшей группе основную роль играли размеры землепользования (68,1%). Во II группе размеры дохода в ос- новном зависели от размеров посевов и доходов на рубль произ- водственных затрат. В III группе основную роль играли обес- печенность скотом и то же соотношение доходов и производст- венных затрат.

Таким образом, регрессионный анализ раскрывает особенно- сти производственного процесса у разных типов крестьянских хозяйств. В общем регрессионный анализ в обоих вариантах яв- ляется мощным средством структурно-функционального анализа перехода от большего числа исходных признаков к меньшему числу факторов, выявленных на их основе.

Многообразие и многочисленность признаков, характеризую- щих общественные и другие системы, породили потребность в методах обработки и анализа, которые позволяют проводить их интегрально на основе «сжатия» исходной информации, т. е. менения результативного признака при изменении признака-фактора на величину, равную единице его измерения.

st - i Фактор — интегральный показатель, который характеризует некую причину, выраженную в исходных данных определенным числом показателей. Факто^гыйд^^^ [9] дает возможность ре- шать целый ряд задачГ^Р^сс^йэгрим основные из них на примере анализировавшихся выше данных о структуре хозяйства 20% зажиточных и 50% беднейших дворов 19 уездов [10].

Из совокупности признаков, характеризующих беднейший и зажиточный слои крестьянства, было отобрано 13 показателей. Это —данные о посевах, рабочем и продуктивном скоте в рас- чете на двор и душу населения, количестве населения на двор, доле каждой из групп в общем числе населения, посевов, рабо- чего и продуктивного скота, количестве рабочего и продуктив- ного скота на десятину посева, данные, которые являются основ- ными показателями размеров крестьянского хозяйства, его про- изводственно-экономического уровня и удельного веса бедней- шего и зажиточного слоев в общем крестьянском производстве.

Затем методом главных компонент по каждой группе хо- зяйств были выделены по три фактора, интегрально характери- зующих разные аспекты крестьянского хозяйства.

У зажиточных крестьян первый фактор характеризовался такими признаками (в скобках указана корреляционная теснота связи признака с фактором): 1) посев на душу населения (0,32), 2) посев на двор (0,30), 3) доля группы в продуктивном скоте (0,25) и 4) в посевах (0,21). Содержательно этот фактор отра- жает размеры и уровень земледельческого производства зажи- точных крестьян и роль их в сельскохозяйственном производ- стве.

Второй фактор раскрывают такие признаки: 1) доля группы в рабочем скоте (0,44), 2) рабочего скота на двор (0,38) и 3) на душу (0,34). Это — производственно-технический (точнее энер- гетический) уровень крестьянского хозяйства.

Третий фактор: 1) доля группы в продуктивном скоте (0,41) и 2) продуктивного скота на душу (0,30). Это — удельный вес и уровень скотоводства зажиточных крестьян.

У беднейших крестьян первый фактор включает: 1) рабочий скот на двор (0,40), 2) на душу (0,39) и 3) на десятину посева (0,24). Это — производственно-технический уровень хозяйств.

Второй фактор: 1) посев на двор (0,45), 2) доля группы в населении (0,32) и 3) населения на двор (0,23). Это — размеры земледельческого производства и собственные трудовые ресурсы.

Третий фактор: 1) продуктивный скот на душу (0,35) и двор (0,22). Это — размеры и уровень скотоводства.

Каждый фактор имеет свой вес, который показывает ту долю вариации (рассеивания) значения всех исходных признаков, ко- торая обусловлена этим фактором. Иначе говоря, он раскрыва- ет зависимость общего состояния систем (уровня ее развития) от функционирования тех или иных ее сторон. Знание этого чрез- вычайно важно при изучении системы. Указанные факторы имели такие веса (в %). У зажиточных крестьян: 1 — 46,7, II —23,6, III—12,6. У беднейших крестьян: I — 43,5, II —27,8, III — 11,5. Наибольшую роль у" обоих слоев имел первый фактор. Он почти наполовину определял различия в состоянии крестьянского хо- зяйства рассматриваемых уездов. У зажиточных крестьян сос- тояние их хозяйства зависело прежде всего от общих размеров и уровня земледелия и их удельного веса в общем объеме сель- скохозяйственного производства крестьян. Затем шли энергово- оруженность хозяйства и степень развития скотоводства. Вес первых двух факторов составлял 70,3%. Значит, зажиточные крестьяне добивались благополучия за счет расширения земле- дельческого производства, повышения его уровня и поддержания на должной высоте энерговооруженности хозяйства.

Состояние хозяйства беднейшего крестьянства прежде всего зависит от его обеспеченности рабочим скотом. Затем шли раз- меры землевладельческого производства и трудовые ресурсы, а на третьем месте — размеры и уровень скотоводства. Вес первых двух факторов — 71,3%. Налицо существенное различие со слоем зажиточных крестьян. Беднейшие крестьяне боролись за выжи- вание как мелкие производители. Необходимыми условиями для этого было прежде всего наличие лошади, а затем посевов и тру- довых ресурсов.

В общем здесь результаты факторного анализа подтвержда- ют давно известную ситуацию. Но он позволяет четко установить соотношение факторов, определявших состояние крестьянского хозяйства.

Далее, в результате факторного анализа по каждому факто- ру каждый объект изучаемой их совокупности получает количе- ственный индекс, называемый факторным весом. Он показывает уровень развития объекта по данному фактору. Средний уровень этого развития равен нулю, положительные индексы характери- зуют уровень развития выше среднего, и отрицательные — ниже среднего. В табл. 10 по всем рассматриваемым уездам и факто- рам указаны эти индексы. Поскольку все выделенные факторы характеризуют производственно-экономический строй крестьян- ского хозяйства, их индексы можно суммировать. Полученный таким образом совокупный интегральный индекс отражает об- щий производственно-экономический уровень крестьянского хозяйства зажиточной и беднейшей групп в каждом из уез- дов. Указанные индексы дают возможность выявить уровень раз- вития хозяйства зажиточных и беднейших крестьян в каждом из аспектов, характеризуемом выделенными факторами. Так, например, размеры и уровень земледельческого производства (первый фактор) у зажиточных крестьян был наиболее высоким в Бердянском (5,38) и Шадринском (4,76) уездах, а наиболее низким — в Гадячском (—3,24) и Тверском (—3,11) уездах. Об- щий уровень развития сельского хозяйства (сумма трех факто- ров без учета их весов) у зажиточных крестьян был самым вы- соким в Бердянском и Шадринском уездах, а самым низким — в Тверском и Мышкинском. Но факторные веса могут быть ос- новой не только для простого ранжирования объектов, но и для их многомерной визуальной и аналитической типизации. О мно- гомерной аналитической типизации речь будет идти ниже. Здесь приведем пример визуальной классификации. Она может, напри- мер, строиться в пространстве первых двух факторов (ибо их вес превышает 70%) для выделения группы уездов как по состо- ятельности зажиточного крестьянства, так и по положению бед- нейших крестьян. Но наиболее интересно сгруппировать уезды с учетом общего уровня развития (отражаемого суммарным ин- дексом трех факторов) хозяйства зажиточных и беднейших крестьян. Такая группировка позволяет выявить уезды с наи- большей и наименьшей глубиной разложения крестьянства. Оче- видно, что к первым относились уезды, где зажиточные кресть- яне были наиболее богатыми (т. е. имели наиболее высокий уровень хозяйства), а беднейший слой деревни — наиболее бед- ным (имел наиболее низкий уровень хозяйства). В приведенном графике (рис. 1) отражена такая типизация уездов. Она отчет- ливо показывает, что наибольшей глубины разложение кресть- ян достигало в пяти уездах: 1 — Бердянский, 2 — Гадячский, 19 — Шадринский, 17 — Ирбитский, 18 — Верхнетурский. Здесь уро- вень хозяйства зажиточных крестьян был наиболее высоким, а беднейших — наиболее низким. Важно, что наибольшая поляри- зация деревни в первых трех уездах обуславливалась тем, что зажиточные крестьяне были наиболее богатыми, а в двух пос- ледних тем, что беднейший слой был самым бедным. Таким об- разом, этой группе уездов присуще наиболее глубокое развитие капиталистических отношений в сельском хозяйстве.

К числу местностей с наименьшим развитием буржуазных отношений в сельском хозяйстве относились следующие пять уездов: 6 — Калужский, 7 — Перемышльский, 8 — Лихвинский, 9 — Тверской, 15 — Мышкинский. Здесь наименьшая поляриза- ция крестьянских хозяйств в первых трех уездах в основном опре- делялась тем, что положение беднейших крестьян было, если можно так выразиться, «наилучшим», а в двух последних — «наи- худшим» состоянием зажиточных крестьян. Следует иметь в виду, что указанная картина отражает специфику разложения крестьян лишь со стороны состояния их сельскохозяйственного производства. Учет неземледельческих занятий крестьян, оче- видно, внесет определенные коррективы.

Остальные девять уездов представляли собой промежуточ- ный между крайними типами вариант разложения крестьян.

Выявленная типология разложения крестьянства может быть основой для последующего более детального анализа внутрен- него строя крестьянского хозяйства на уровне волостей и селе- ний.

Как видим, факторный анализ позволяет значительно углу- бить изучение внутреннего строя крестьянского хозяйства. И хотя математический аппарат факторного анализа не содержит соб- ственно модельной информации сам по себе, его количественные- результаты (факторные веса объектов) могут быть использова- ны при корреляционном, регрессионном и других методах ана- лиза, которые такую информацию содержат и потому допуска- ют возможность анализа общественных систем путем восхож- дения от абстрактного к конкретному и построения дедуктивных измерительных моделей.

Наиболее сильная сторона и преимущество дедуктивного от- ражательно-измерительного моделирования состоят в том, что оно дает количественный показатель соотношения общего, пре- дельно выраженного в идеальной сущностно-содержательной модели, с особенным и единичным, характерным для конкретно- го пространственно-временного состояния изучаемой реально- сти. Но формирование идеального образа реальности, как было- показано, возможно далеко не всегда. Поэтому существуют и другие методы построения отражательно-измерительных моде- лей [11].

Важную роль отражательно-измерительное моделирование- может играть при верификации (доказательстве истинности) ги- потез о сущности различных явлений и процессов. Гипотеза, как известно, является широко распространенной формой научного знания, раскрывающей сущность изучаемых явлений в абстрак- тно-теоретической форме. Существует целый ряд методов про- верки истинности гипотез. Одним из них выступает и моделиро- вание.

Как сам характер гипотез, так и методы их проверки путем построения моделей изучаемых явлений могут быть разными. Простейшим является вариант, когда выдвигается предположе- ние, что между определенными проявлениями и чертами реаль- ности существует взаимосвязь. Так, изучая степень развития ка-

питалистических отношений в крестьянском хозяйстве на осно- ве признаков, характеризующих производственно-экономическую структуру этого хозяйства, можно предположить, что развитие этих отношений было связано с ростом грамотности крестьян, т. е. их общего культурного уровня. Проверить эту гипотезу мож- но путем выявления взаимосвязи грамотности с показателями, раскрывающими буржуазную природу крестьянского хозяйства. Например, обнаружилось, что в среднечерноземной полосе, по данным земских обследований 1906—1913 гг., рассматривавших- ся выше, доля крестьянских дворов с наличием грамотных и уча- щихся была тесно взаимосвязана (коэффициенты корреляции превышают 0,70) с обеспеченностью крестьян скотом, плугами, с размерами землевладения и посевов, с распространением по- купки и аренды земли и промысловых занятий. Особенно инте- ресна прямая и тесная взаимосвязь распространения грамотно- сти не только с долей зажиточных крестьян (многолошадные и многопосевные дворы), но и с долей беднейших крестья (без- лошадные и однолошадные и малопосевные дворы). Значит, распространение грамотности было не просто связано с разви- тием капиталистических отношений: оно более широко представ- лено там, где буржуазная поляризация деревни достигла наи- большей глубины. Следовательно, выдвинутая гипотеза верна.

Гипотезы, подобные указанной, широко распространены в исторических исследованиях. Основной путь их верификации при применении математических методов — выявление тесноты вза- имосвязи признаков, характеризующих рассматриваемое явле- ние, с признаками, отражающими общую суть рассматриваемой реальности.

При решении более сложных задач может потребоваться построение специальной модели для проверки истинности гипо- тезы или альтернативных гипотез. Рассмотрим принципы пост- роения таких моделей на примере анализа характера крестьян- ской аренды в России в конце XIX в. Аренда получила в деревне того времени широкое распространение, и выявление ее характе- ра имеет важное значение для анализа социально-экономичес- кого строя крестьянского хозяйства и общего хода аграрного развития. Поэтому изучение аренды давно привлекает внимание историков. Однако главная задача, которую при этом пытались решать исследователи, остается до сих пор нерешенной. Эта за- дача состоит в выяснении соотношения двух типов крестьянской аренды: аренды потребительской и аренды предприниматель- ской, т. е. аренды из нужды и аренды, направленной на расши- рение производства товарной продукции. Причиной этого явля- ется отсутствие систематических массовых сведений, позволяю- щих изучать аренду по социально-экономическим типам кресть- янских хозяйств с тем, чтобы можно было выяснить, какие из них концентрируют основную массу арендуемых земель.

Между тем имеются обширные сводные земско-статистичес- кие данные об аренде, которые не введены в научный оборот.

Они могут быть использованы для изучения характера аренды, но для этого необходимы специальные методы их анализа. Их разработкой и занималась Т. Л. Моисеенко [12]. Основой послу- жили сведения об аренде по 57 уездам пяти губерний Централь- но-Черноземского района.

Обычный анализ этих данных (даже при выделении трех групп уездов), отличавшихся по доле в них безлошадных и одно- лошадных дворов, не позволил выявить соотношение потреби- тельской и предпринимательской аренды. Было решено обратить- ся к математическим методам. Поскольку суть аренды обуслав- ливалась в первую очередь размером и типом хозяйства арен- даторов, то правомерно изучение аренды исходя из анализа структуры крестьянского хозяйства, т. е. характера зависимо- стей основных его сторон. Таков основной методологический под- ход к решению задачи. Он требует моделирования внутреннего строя крестьянского хозяйства и выявления характера аренды через анализ его структуры.

Сущностно-содержательная стадия моделирования состояла в теоретическом обосновании возможности раскрытия характе- ра аренды через анализ структуры крестьянского хозяйства, т. е. в формулировании качественной модели явления. Она сводится к следующему.

«Качественное различие предпринимательской и потреби- тельской аренды обуславливает противоположный характер за- висимостей арендных показателей с другими элементами внут- ренней структуры крестьянского хозяйства. Продовольственная аренда, в которой участвовали неимущие слои деревни, была вызвана острой нуждой в земле, т. е. ее распространение было тем больше, чем меньше размер надела, выше удельный вес низ- ших групп крестьянства, хуже их обеспеченность основными средствами производства. В случае предпринимательской арен- ды, участниками которой были зажиточные крестьяне, лучше обеспеченные землей и скотом, система взаимосвязи данных показателей будет противоположной. Аренда должна находиться в тесной прямой зависимости с долей зажиточного крестьянства, с показателями хозяйственной состоятельности, землей, рабо- чим и продуктивным скотом, и обратной —с удельным весом не- имущих слоев» [13].

Но два типа аренды не существовали в чистом виде, а пере- плетались между собой. Поэтому могли быть три основных варианта их соотношения:

  1. Преобладание предпринимательской аренды (более чем на половине арендуемых земель).
  2. Преобладание потребительской аренды.
  3. Примерно равный вес обоих типов.

В первом случае характер взаимосвязей арендных показа- телей с другими будет сходен с моделью предпринимательской аренды, а во втором — с моделью потребительской аренды. При третьем варианте противоположные и примерно равные тенденции уравновешиваются и вообще не окажется значимых взаимо- связей.

Такова сущностно-содержательная модель для анализа ха- рактера аренды. По своей сути она является дедуктивно-гипоте- тической, поскольку позволяет проверять выдвинутые гипотезы о господствующем типе арендных отношений в России в эпоху капитализма.

По каждому из 57 рассматриваемых уездов было учтено 11 исходных признаков, характеризующих арендные отношения и другие стороны крестьянского хозяйства. Количественные пока- затели этих признаков рассчитывались в среднем на крестьянский двор и на душу населения, а также в процентах, что дало 30 от- носительных показателей. Затем были определены взаимосвязи между всеми показателями, т. е. построена корреляционная мо- дель структуры крестьянского хозяйства. Она дала обширную информацию о внутреннем строе крестьянского хозяйства, не выраженную в исходных данных.

В плане основной исследовательской задачи — выявления характера арендных отношений — выяснилось следующее (табл 11).

Во-первых, имела место прямая взаимосвязь размеров арен- ды с обеспеченностью надельной землей. В расчете на арендую- щий двор она была особенно тесной. Это указывает на преобла- дание арендных отношений предпринимательского типа. Незна- чительные размеры надела, отмечает автор, являясь причиной участия в аренде большинства арендаторов, в то же время не обязательно определяют и господство ее потребительского типа. Во-вторых, размеры аренды положительно коррелировали с по- казателями хозяйственной состоятельности крестьян (обеспечен- ность рабочим скотом и доля многолошадных дворов) и обратно с долей беднейших слоев деревни. Это свидетельствует о «пере- бивании» аренды зажиточными предпринимательскими слоями, сосредоточении в их руках большей части арендованной земли.

Следовательно, даже в таком районе широкого сохранения крепостнических пережитков, каким был Черноземный центр в конце XIX в., преобладала аренда предпринимательская. Од- нако степень этого преобладания была еще невелика. Это видно из того, что средняя теснота взаимосвязи размеров аренды с дру- гими показателями состояния крестьянского хозяйства (см. табл. 11) была невысокой, а взаимосвязь доли арендованной земли по отношению ко всей удобной земле с размером надела на двор вообще была отрицательной (—0,34). Корреляционная модель позволила выявить и некоторые другие черты арендных отношений (причины аренды различных угодий, формы аренд- ных сделок и др.).

Таким образом, математические методы и моделирование мо- гут широко применяться при проверке истинности гипотез в тех случаях, когда необходимая информация может быть выражена количественно. Однако неправомерно, как иногда полагают, свя- зывать применение этих методов в исторических исследованиях лишь с проверкой гипотез. Уже было показано, что дедуктивное моделирование, являющееся одним из методов восхождения от абстрактного к конкретному, не связано с проверкой гипотез. С другой стороны, есть много исследовательских задач, которые решаются на основе построения индуктивно-эмпирических моде- лей. Рассмотрим один пример построения такой модели. Он ин- тересен тем, что связан с изучением общественно-идеологических явлений, которые характеризуются не количественными, а атри- бутивными (качественными) признаками.

Речь идет об уже упоминавшемся выше изучении классовой борьбы крестьянства в форме приговорного движения в период революции 1905—1907 гг. Вслед за раскрытием того, что при- нятие приговоров сочеталось с активными формами классовой борьбы крестьянства, был предпринят анализ общественного со- знания крестьян [14]. Для этого использовали 200 приговоров крестьян Самарской и Воронежской губерний. Они обрабаты- вались методом контент-анализа, для чего все встречавшиеся в приговорах суждения, требования, запросы и просьбы, призывы, лозунги, предупреждения, решения о принятии мер и т. д. (а их оказалось 177) были сведены в 79 категорий и установили, сколь- ко раз каждая из них встречалась в текстах приговоров совмест- но с другими. После исключения тех категорий, которые встреча- ются 1—2 раза, осталось 60 категорий (признаков). Далее была выявлена теснота взаимосвязи между ними, для чего был исполь- зован коэффициент сопряженности Чупрова. Значения этого ко- эффициента колеблются в пределах от 0 до 1. За значимые, т. е. свидетельствующие о наличии взаимосвязей, принимаются коэф- фициенты, превышавшие 0,15. В итоге обнаружились взаимо- связи между 42 признаками. Эти взаимосвязи характеризуют структуру крестьянского сознания. Она представлена на рис. 2 двумя сложными графами [15]. По своему содержанию представ- ления и требования крестьян колебались в большом диапазоне от надежд на частичное улучшение в пределах существующих об- щественных отношений до радикальных политических требова- ний и лозунгов. Осознанность представлений крестьян и их взаи- моувязанность и обусловленность были неодинаковыми, что от- ражается разной теснотой сопряженности выявленных признаков. Крестьянское сознание было как бы многослойным по своему содержанию и многоуровневым по его осознанности.

Наиболее тесно взаимосвязанными оказались пять призна- ков, которые образуют два вида независимых представлений (см. .линии с тремя штрихами). Первый из них образуют требования сохранения общинного распоряжения надельной землей (7), расширения при помощи государства мелкого землевладения и кредита (9) и отрицательное отношение к крестьянскому бан- ку (8). Здесь отражены надежды крестьян на возможность ре- шения их земельных и финансовых нужд на основе существую- щих отношений. Иные представления раскрываются в требова- нии введения подоходного налога {13) и всеобщего бесплатного обучения {31). Здесь путем улучшения положения крестьян вы- ступает введение социально-экономического и социально-куль- турного равенства. Это новый компонент крестьянского само- сознания, объективно имеющий политический характер.

Менее осознанно выступал ряд других компонентов кресть- янского сознания (признаки с теснотой сопряженности 0,20— 0,40, отмеченные одним и двумя штрихами), которые вместе с первыми образуют две смежные системы крестьянских воз- зрений.

В первой системе с отмеченными требованиями расширения при помощи государства мелкого землевладения и кредита {9), сохранения надельной земли в распоряжении общины (7) и от- рицательным отношением к крестьянскому банку {8) взаимо- связаны: допущение выкупа за помещичьи земли {17), улучшение положения рабочих (32), осуждение кадетов за заигрыва- ние с правительством (20), требование созыва Думы (35), от- мена церковных поборов и перевод церкви на государственное довольствие (39), надежды на достижение целей народа мирным путем (41). Кроме того, обнаруживается взаимосвязь между требованиями отмены винной монополии (16), введением вось- мичасового рабочего дня (29) и увеличением помощи крестья- нам при неурожаях и падежах скота (15). На первый взгляд может показаться курьезной взаимосвязь между требованием ликвидации винной монополии и введения восьмичасового рабо- чего дня. В действительности же эта взаимосвязь выражает про- тест против экономической эксплуатации, ограбления народа и его духовного растления, которым и служили продолжитель- ный рабочий день и винная монополия.

В целом рассмотренная система представлений, с которой еще на более низком уровне сопряженности были взаимосвязаны и некоторые другие признаки, отчетливо характеризует тради- ционное крестьянское сознание с его надеждами на верховную власть и реформы, призванные улучшить положение крестьян.

Вторая система крестьянских представлений включает, кроме требований введения подоходного налога (13) и всеобщего бес- платного обучения народа (31), следующие признаки: обяза- тельство поддержать Думу в борьбе с правительством (27), требование реформы суда и местного самоуправления (30), при- зыв к Думе решительно отстаивать интересы народа (36), ре- шения о захвате земли у помещиков и казны (/), передачу зем- ли тем, кто обрабатывает ее собственным трудом (4), всеобщие прямые и тайные выборы (23), отмену смертной казни и амнис- тию борцам «за народное дело» (24), отмену военного положе- ния, полиции и земских начальников (25), полновластную Думу и ответственное перед ней правительство (33), выдвижение ло- зунгов «Земля и воля», «Права народа» (37). В виде отдельных блоков, слабо взаимосвязанных с основной структурой сознания крестьян, здесь обнаруживаются взаимосвязи между недове- рием крестьян к Думе (26), требованием созыва Учредитель- ного собрания (18) и переносом решения вопроса о земле в Учре- дительное собрание (3), а также требования облегчения отрабо- ток в помещичьих имениях (11) и осуждения хищничества поме- щиков (40).

В целом здесь выступает уже вполне определенная,хотя еще и не во всем последовательная система представлений крестьян, свидетельствующая о их политическом пробуждении, о качест- венном сдвиге в их самосознании. Этот факт В. И. Ленин оцени- вал как «поворотный для истории» 39 страны.

Естественно возникает вопрос о соотношении двух сущест- венно различных систем крестьянских представлений. Выявлен- ная.картина может означать либо наличие в среде крестьянства двух слоев с существенно различным самосознанием, либо пере- плетение в сознании крестьян различных представлений. Автор .проведенного исследования дает такой ответ на этот вопрос. По характеру принятых приговоров в среде крестьянства обнару- живаются такие его отряды, которые привержены либо к тради- ционной, либо к новой системе политических воззрений. Но для большинства крестьян характерно сочетание и тех и других при преобладании одной из них. Для окончательного решения этого вопроса необходим дальнейший анализ приговоров, основанный на их многомерной типизации.

Таким образом, анализ структуры крестьянского сознания на основе математической обработки массовой описательной инфор- мации и построения измерительной модели этой структуры дает возможность всесторонне и глубоко с учетом всех имеющихся факторов, а не на основе отдельных иллюстраций изучить созна- ние крестьянства. Но, поскольку в данном случае моделирование основано на индуктивно-эмпирическом подходе, т. е. модель не -базируется на идеализированной абстрактной сущности объекта познания, полученные результаты не могут быть соотнесены с идеальным образом и оценены в плане близости реальности к своему предельному выражению. Однако это никоим образом не снижает большой познавательной ценности индуктивно-эмпи- рического измерительного моделирования. Уровень развития со- ответствующей системы и теснота сбалансированности ее струк- туры здесь могут быть выявлены сравнительно, т. е. путем со- поставления ряда моделей, характеризующих изучаемую реаль- ность в ее различных пространственно-временных выражениях. Очевидно, что построение индуктивно-измерительных моделей на основе данных контент-анализа может быть применено при анализе не только массовых, но и индивидуальных проявлений исторической реальности [16].

Рассмотренные примеры построения измерительно-отража- тельных моделей в исторических исследованиях показывают, что диапазон применения таких моделей весьма обширен, а их эффективность по сравнению с эффективностью традиционных методов весьма высокая. Такие модели могут быть построены при изучении любых проявлений исторической реальности, свой- ства которых могут быть выражены системой количественных показателей. Измерительное моделирование во всех его вари- антах основано на выявлении и анализе взаимосвязей. Тем са- мым оно открывает фактически неограниченные возможности для расширения информационной базы исследований путем выявле- ния скрытой структурной информации. Модели, характеризующие историческую реальность, могут быть либо структурными, либо динамическими. На современном этапе развития и исто- рической и других наук, методы которых могут использоваться в исторических исследованиях, существуют широкие возможно- сти для построения структурных моделей самых различных про- явлений общественно-исторического развития. Они могут созда- ваться на основе как вариационных, так и динамических рядов конкретно-исторических данных [17]. Такие модели, характеризуя исследуемые явления в различные временные моменты, являются важным средством для анализа развития.

Что же касается динамических отражательно-измерительных моделей, то они пока не нашли широкого применения в историче- ских исследованиях как потому, что в исторических источниках значительно больше данных синхронных, чем диахронных, так и потому, что математические методы анализа таких рядов менее разработаны, чем рядов вариационных. Поэтому при изучении динамики исторического развития важнейшей задачей является реконструкция таких рядов.

Измерительно-отражательные модели, кроме решения собст- венно познавательных задач, о чем и шла речь в приведенных примерах, эффективно используются и при решении проблем источниковедческих (проверка достоверности и точности количе- ственных да'нных, установление авторства анонимных произведе- ний, генеалогия многосписочных памятников и др.) [18]. Основная ценность и эффективность отражательно-измерительных моделей в исторических исследованиях состоит в том, что они характери- зуют изучаемую реальность инвариантно, такой, какой она была в действительности. Разумеется, это достигается при наличии до- стоверных и представительных количественных данных и адек- ватности математической модели, ее соответствии содержатель- но-логической сути решаемой исследовательской задачи.

Как видим, эвристические возможности отражательно-изме- рительного моделирования исторических явлений и процессов весьма обширны, и оно позволяет значительно углубить их по- знание.

Измерительное моделирование исторических явлений широко применяется и в современной буржуазной историографии. Это связано с распространением структуралистской методологии исторического познания, которая считает основным его объек- том общественные структуры, а его единственно научным кон- кретным методом — моделирование. В области формализации и измерения исторических явлений, в создании банков машинной исторической информации, методике и технике построения моде- лей структуралисты добились успехов, которые заслуживают вни- мания. Однако общая ограниченность структуралистской мето- дологии, ошибочное понимание общественных структур как не- ких неизменных и лишенных внутренних движущих сил образо- ваний, отрицание возможности познания прошлого и его развития как поступательно-прогрессивного прогресса и абсолю- тизация синхронного принципа в историческом познании — все это отразилось и на структуралистском моделировании. В нем недооценивается качественная, сущностно-содержательная сто- рона и выдвигаются на первый план формально-количественные аспекты. Это ведет к чрезмерной формализации и схематизации, к отрыву модели от объекта моделирования.

С другой стороны, познавательные возможности моделирова- ния при изучении конкретных исторических явлений и процессов далеко не используются структурализмом в полной мере, ибо вни- мание концентрируется не на раскрытии их общей внутренней сути, а на детальном количественном анализе их отдельных черт и свойств.

Существенные различия между советскими и буржуазными историками в моделировании исторических явлений и преимуще- ства подхода советских историков отмечают и объективно на- строенные буржуазные историки. Так, об этом пишет Дон Карл Роуни в предисловии к американскому изданию советских докла- дов о применении количественных методов в исторических иссле- дованиях, обсуждавшихся на коллоквиуме в Балтиморе в 1979 г. [19] Д. К. Роуни отмечает фундаментальность этих различий и указывает, что они «распространяются на концепции, которые определяют применение статистики», т. е. являются, как сказали бы мы, теоретико-методологическими. Отличительной чертой под- хода советских историков к моделированию Д. К. Роуни считает его синтетический характер, выражающийся в том, что модель основывается на учете целой совокупности показателей, которые обобщаются в ней. Он относит такой подход к разновидности многомерного анализа. Выразив сожаление, что агрегирование ведет к утрате детальности (но при этом признается, что эта утрата — невелика), Д. К- Роуни заключает: «Я заинтригован этими синтетическими моделями... Они выделяют советские коли- чественные исследования, резко отличая их от работ западных и особенно американских историков-квантификаторов». В общем Д. К- Роуни правильно усмотрел преимущества моделирования исторических явлений советскими историками в его несравненно большей познавательной эффективности. В этом выражается кон- кретное превосходство марксистской теории и методологии исто- рического познания по сравнению с теоретико-методологическими посылками, из которых исходят буржуазные историки.

3. Имитационное моделирование в исторических исследованиях

В отличие от моделей отражательно-измерительных, которые характеризуют реальное состояние объекта познания, модели имитационно-прогностические, заменяя собой объект познания, выступая его аналогом, позволяют имитировать, искусственно воспроизводить варианты его функционирования и развития. Тем самым они служат эффективным средством решения многочис- ленных задач, связанных с прогнозированием, управлением, пла- нированием, конструированием и т. д.

Очевидно, что при изучении прошлого, когда исследователь имеет дело с уже совершившейся, т. е. инвариантной (однознач- ной и неизменной), реальностью, имитационное моделирование имеет свою специфику сравнительно с имитацией последующего развития текущей действительности.

Имитационное моделирование в советской исторической науке фактически не применяется. Имеют место лишь отдельные экспе- рименты в этом направлении. В буржуазной же историографии построение контрфактических имитационных (или, как их еще называют, симуляционных) моделей распространено сравнитель- но широко.

Суть подобного моделирования состоит в том, что историк, исходя из той или иной идеи, имитирует контрфактическую, т. е. нереальную ситуацию, строит ее модель и, сравнивая полученные конструкции с действительностью 1 , заключает, «так» или «не так» шло историческое развитие. Следовательно, модель выступает здесь как критерий или эталон для оценки исторической реаль- ности, т. е. имеет аксиологический (ценностный) характер.

Например, американский историк-экономист Р. Фогель поста- вил задачу выяснить, в какой мере экономическое развитие США во второй половине XIX в. могло бы обойтись без железных до- рог [20]. Для этого имитировалась контрфактическая ситуация — все перевозки грузов якобы осуществляются водным и гужевым транспортом. Полагая, что основной эффект железных дорог со- стоит в удешевлении перевозок, Фогель путем сложных расчетов пытается установить, во что обошлись бы перевозки без желез- ных дорог, и тем самым определить, как велико было то «обще- ственное сбережение», которое они давали. Расчеты показали незначительность такого сбережения. На основании этого Фогель пришел к выводу, что железные дороги не оказали сколько-ни- будь существенного влияния на экономическое развитие США. Общий же итог его рассуждений сводится к тому, что при анализе исторического развития не следует придавать большого значения всякого рода техническим открытиям и усовершенствованиям, т. е., говоря иначе, развитию производительных сил.

Работа Фогеля показывает, что отличительной чертой контр- фактического имитационного моделирования, как оно понимает- ся и реализуется в современной буржуазной историографии, являются субъективизм, произвольность и необоснованность всех его аспектов.

Начать с того, что объективная историческая действитель- ность перекраивается по усмотрению историка. Р. Фогель устра- нил из исторической действительности США железные дороги. Но с таким же успехом можно устранить из нее какую-либо от- расль сельского хозяйства или промышленности, либо элемент природной среды. Далее, произвольно утверждается, что строи- тельство железных дорог исторически якобы оправдано тогда,, когда они дают значительное «общественное сбережение», т. е. сокращают стоимость перевозок. Но ведь известно, что их эффек- тивность для общества заключалась не только и скорее даже не столько в этом. Железные дороги сделали перевозки независи- мыми от природных условий, ускорили эти перевозки (что от- крыло путь на рынок многим товарам), втянули в орбиту актив- ного социально-экономического развития многие регионы, сти- мулировали развитие ряда отраслей промышленности и т. д. Все это не учитывается Фогелем. Субъективен и необоснован подход и к расчетам величины «общественного сбережения». Фогель исходит из того, что цены перевозок водным и гужевым транспор- том при отсутствии железных дорог остаются такими же, как и при их наличии. При быстром росте объема перевозок такое до- пущение (даже при условии строительства новой сети водных ка- налов) маловероятно. Наконец, необоснован и общий вывод о несущественной роли в экономическом развитии технических от- крытий и усовершенствований. Он идет вразрез со всей историей экономического развития.

Основной изъян контрфактического имитационного моделиро- вания исторического развития в рассмотренном варианте состоит в его субъективизме. Эти модели не характеризуют реальный или объективно допустимый ход исторического развития, а представ- ляют его таким, каким бы его хотел видеть историк. К оценке таких моделей вполне применим тот вывод, к которому пришел Г. В. Плеханов, рассматривая представления об историческом прогрессе Н. К. Михайловского. Г. В. Плеханов указывал, что формула прогресса Михайловского «говорит не о том, как шла история, а о том, как она должна была бы идти, чтобы заслужить одобрение г. Михайловского» [21].

Но несостоятельность контрфактического моделирования, основанного на произвольном перекраивании исторической ре- альности, вовсе не означает невозможности применения имита- ционного моделирования в исторических исследованиях. Так, имитационное моделирование может быть эффективным средством изучения альтернативных исторических ситуаций. Здесь ими- тация того или иного из возможных исходов позволит более глу- боко понять реальный ход исторического развития и объективный смысл и значение борьбы общественных сил за тот или иной ва- риант этого развития.

Имитация альтернативной исторической ситуации и расчет значений интересующих исследователя показателей всегда осно- вываются на определенных, в той или иной мере вероятных и правомерных допущениях. Эти допущения могут быть различны- ми. Поэтому в отличие от измерительно-отражательных моделей, в которых количественные характеристики дают реальную, а по- тому в принципе однозначную меру тех или иных признаков, в имитационных моделях всех типов эти характеристики являются гипотетическими и множественными. В силу этого важнейшее значение приобретает обоснованность допущений, положенных в основу имитации. В имитационных альтернативных моделях, ха- рактеризующих хотя и контрфактические, но объективно возмож- ные состояния объекта, модель строится на основе данных, ха- рактеризующих реальные состояния явлений и процессов.

Для наглядной иллюстрации методов построения историче- ских имитационно-альтернативных моделей, а также для раскры- тия познавательной эффективности таких моделей рассмотрим один конкретный пример. Речь идет об анализе реально сущест- вовавшей альтернативы в аграрном развитии России в период капитализма. Как хорошо известно, в этом развитии объективно имели место две тенденции и шла борьба классовых и обществен- но-политических сил за два пути буржуазной аграрной эволю- ции—буржуазно-демократический, крестьянский («американ- ский») и буржуазно-консервативный, помещичий («прусский»).

При анализе рассматриваемой исторической альтернативы может быть применено и моделирование. Имеющиеся данные по- зволяют построить имитационно-альтернативную модель. Содер- жательной основой при построении такой модели может служить тот известный факт, что высшим критерием общественного про- гресса является развитие производительных сил. Обобщенным показателем уровня развития производительных сил в сельско- хозяйственном производстве в условиях господства земледелия, как было в России, могут служить размеры сбора зерновых куль- тур на душу населения. Этот уровень зависел от размеров посе- вов на душу населения и высоты урожайности. Следовательно, задача заключается в том, чтобы выяснить меру воздействия на общий уровень земледелия (т. е. сборы зерновых культур) раз- меров посевов и урожайности двух типов хозяйств — крестьян- ских и помещичьих.

Для построения модели были взяты среднегодовые данные по 48 губерниям Европейской России за 1891 —1900 гг. об общих сборах (в пудах) зерновых культур на душу сельского населения (у), посевах (в десятинах) на душу сельского населения на кре- стьянских надельных землях (х 4 ) и частновладельческих землях (х г ), урожайность (в пудах с десятины) у крестьян (х 3 ) и част- ных владельцев (х 4 ) [22].

Зависимость общего сбора хлебов на душу сельского населе- ния от размеров крестьянских и частновладельческих посевов и урожайности выражается простейшей формулой: у = х 1 х 3 + х 2 х 3 [23].

В рассматриваемое время средние размеры посевов на душу сельского населения составляли: х 4 = 0,50 дес. (у крестьян) и х 2 —0,20 дес. (у частных владельцев), а урожайность равнялась: х 3 = 41,6 пудов с десятины (у крестьян) и х 4 = 50,7 пудов с деся- тины (у частных владельцев). Следовательно, общий средний сбор зерновых культур (пудов на душу сельского населения) со- ставлял: у = 0,50-41,6+ 0,20-50,7 = 30,9 пуда.

Допустим, что помещичье землевладение и хозяйство упразд- нены и земледельческое производство ведется лишь в крестьян- ском хозяйстве, т. е. будем исходить из того, что в борьбе двух путей победил крестьянский тип буржуазной аграрной эволюции. Предположим далее, что, получив помещичьи земли, крестьяне возделывают такую же их часть, как помещики. Тогда размеры крестьянских посевов возрастут до 0,70 дес. на душу (0,50 дес.<+ + 0,20 дес.) и при прежней урожайности (41,6 пудов с дес.) об- щий сбор хлебов на душу населения составил бы у=0,70-41,6 = = 29,1 пуда, т. е. был бы фактически почти прежним. Но вполне правомерно предположить, что, освободившись от помещичьего гнета (необходимости платить огромные суммы за покупку и аренду помещичьей земли, выкупных платежей за надельные земли и т. д.), крестьяне могли повысить урожайность своих по- лей, например, до уровня урожайности в помещичьем хозяйстве (50,7 пудов с дес.). Тогда на душу сельского населения могло быть собрано хлебов: у = 0,70-50,7 = 35,5 пуда.

Урожайность крестьянских полей могла возрасти и в боль- шей степени, а размеры посевов на перешедших к ним землях могли и превзойти размеры помещичьих посевов. Тогда общий уровень земледелия был бы еще выше.

Приведенный пример построения имитационно-альтернатив- ной модели отчетливо показывает, что имитация исторической ситуации и расчет значений интересующих исследователя показателей (в данном случае размеров сбора зерновых культур) все- гда основываются на определенных, в той или иной мере вероят- ных и правомерных допущениях. Этим обусловлена необходи- мость расчета разных вариантов, т. е. имитация всегда является многовариантной. В общем в отличие от измерительно-отража- тельного моделирования при имитационном моделировании ре- зультаты всегда являются гипотетическими и множественными.

Кроме того, рассмотренная модель хорошо иллюстрирует по- знавательные возможности имитационно-альтернативных моде- лей. Они позволяют значительно углубить анализ изучаемых яв- лений и процессов. Так, все приведенные варианты расчетов убедительно показывают, что даже при учете некоторого роста численности сельского населения упразднение помещичьего землевладения и хозяйства ни в коей мере не привело бы к па- дению уровня земледелия и к кризису сельскохозяйственного производства, как утверждали защитники помещичьих интере- сов и сторонники буржуазно-консервативного пути аграрной эволюции [24]. Далее, наглядно раскрывается превосходство кре- стьянского типа буржуазной аграрной эволюции над помещичь- им, что настоятельно доказывал В. И. Ленин и другие больше- вики. Подтверждение этого факта показателями имитационно- альтернативного моделирования имеет важное значение для по- нимания реального хода буржуазной аграрной эволюции и дру- гих сторон общественной жизни этой эпохи. В частности, стано- вятся более понятными историческое значение борьбы демокра- тических сил во главе с пролетариатом и его марксистской пар- тией за полную ликвидацию помещичьего землевладения, а так- же объективные основы союза рабочего класса и крестьянства в буржуазно-демократических и социалистической революциях.

Таким образом, имитационно-альтернативные модели могут быть эффективным средстзом в исторических исследованиях, но при том непременном условии, что моделируются реально имев- шие место альтернативы, а не альтернативы, сконструирован- ные историком.

Имитационное моделирование в исторических исследованиях имеет еще один аспект применения. Оно может использоваться как средство реконструкции исторической действительности в тех случаях, когда пробелы в источниках не могут быть воспол- нены однозначно и поэтому приходится представлять изучаемую реальность в разных вариантах.

Реконструкция изучаемой исторической действительности, итогом которой является формирование представительной сис- темы конкретно-исторических фактов, необходимых для реше- ния поставленной исследовательской задачи, как известно,— важнейший этап в историческом исследовании. При реконструк- ции интересующих историка черт, свойств и сторон соответству- ющих явлений и процессов применяется самый разнообразный арсенал принципов, путей и методов критической оценки и об- работки исторических источников и формирования представи- тельной системы фактов.

Объективность и адекватность всякой реконструкции, кроме теоретико-методологических посылок, на которых основывается исследование, прежде всего зависят от необходимых и достовер- ных исходных данных, т. е. от состояния источниковой базы ис- следования. В тех идеальных случаях, когда источники позво- ляют сформировать представительную в качественном и количе- ственном отношении систему количественных показателей, ха- рактеризующих исследуемые явления и процессы прошлого без пробелов в данных вариационных или динамических рядов, ре- конструкция будет наиболее полной. Но нередко эти данные имеют пробелы. Они восполняются расчетными показателями, базой которых являются наличные исходные данные. Естест- венно, что расчетные данные, заполняющие пробелы, могут быть неоднозначными. Но, как правило, исходя из тех или. иных со- ображений, выбирается определенный вариант и пробелы за- крываются однозначно.

Возникает принципиально важный вопрос о том, что долж- но быть объективным критерием правомерности однозначного восполнения пробелов в количественных показателях? Очевид- но, что критерием здесь должен быть учет того, в какой мере разные варианты восполнения пробелов влияют на основные статистические характеристики соответствующих рядов, т. е. на их средние значения и дисперсии. Если это влияние несущест- венно, то восполнение пробелов может быть однозначным и для этого может быть использован любой его вариант. Если же раз- ные варианты расчетных (или полученных другим путем) дан- ных существенно влияют на статистические характеристики ря- дов, то восполнение пробелов не может быть однозначным. Здесь необходимо брать разные варианты. Но поскольку в ис- торической действительности явления и процессы имели в каж- дый данный момент конкретное и однозначное выражение, при разновариантном восполнении пробелов в конкретных данных принципиально меняется вся суть реконструкции этих явлений и процессов. От инвариантной реконструкции, т. е. от однознач- ного отражения исторической действительности, происходит переход к ее имитационной реконструкции, т. е. разно вариантному и гипотетическому ее отражению.

Понятно, что при инвариантной реконструкции исторической действительности и при ее разновариантной имитации могут ме- няться математические методы и моделирование. У советских историков уже есть определенный опыт применения этих мето- дов для решения задач, возникающих при инвариантной рекон- струкции исторической действительности. Конкретным итогом моделирования здесь является, как было показано, формирова- ние системы фактов, характеризующих те или иные стороны и черты изучаемой реальности, непосредственно не выраженные в исходных данных.

Вполне возможно применение и имитационного моделирова- ния для реконструкции исторической реальности. Но поскольку это моделирование основано на тех или иных допущениях и за- ключениях исследователя, постольку особое значение приобре- тает теоретико-методологическая и конкретно-историческая обо- снованность соответствующих посылок и коррективов. Для < до- стижения этого надо учитывать ряд моментов.

Прежде всего надо помнить о целях имитационной реконст- рукции прошлого и о ее допустимых пределах. Потребность в имитации возникает тогда, когда нет данных для инвариантной реконструкции тех или иных сторон и свойств изучаемых явле- ний и процессов, т. е. для отражения исторического прошлого таким, каким оно было в действительности. В этих случаях ими- тация может помочь установить возможные пределы, в которых могла быть заключена историческая реальность. Задача мате- матического имитационного моделирования состоит, следова- тельно, в том, что!бы выявить объективно возможные границы варьирования количественных значений соответствующих при- знаков. Это может быть достигнуто при наличии определенного минимума достоверных исходных данных, при адекватности мо- дели и обоснованности допущений, выдвигаемых исследовате- лем.

Надежные исходные данные необходимы для того, чтобы можно было разработать адекватную (в сущностно-содержа- тельном и формально-математическом отношении) модель функционирования и развития исследуемой реальности. Осно- вой для построения модели является характер взаимосвязей, присущих изучаемой реальности и определяющих законы ее функционирования и развития. Раскрытие этих взаимосвязей и должно исходить из конкретно-исторических фактов. Такие факты не могут быть заменены никакими представлениями и суждениями исследователя. «Нельзя,— указывал Ф. Энгельс,— конструировать связи и вносить их в факты, а надо извлекать их из фактов и, найдя, доказывать их, насколько это возможно, опытным путем» [25].

Далее, имитационная модель имеет целью прежде всего вос- произведения неизвестных состояний и параметров изучаемой исторической реальности в их временном изменении, в динами- ке. Для обоснованной имитации хода этой динамики также не- обходима информация, которая, во-первых, позволила бы ими- тировать не произвольные, а объективно допустимые варианты развития, и, во-вторых, давала возможность соотносить хотя бы некоторые значения признаков, полученные при имитации, с их фактическими значениями и тем самым верифицировать резуль- таты имитации.

Таким образом, и для построения адекватной модели и для корректного проведения самой имитации необходим определен- ный минимум достоверных конкретно-исторических данных об изучаемой реальности. Без таких данных модель может оказать- ся неадекватной, а результаты имитации сомнительными или ошибочными. Поэтому к восполнению недостающих исходных данных можно прибегать с чрезвычайной осторожностью, ибо при использовании всякого рода скорректированных исследова- телем или экстраполированных извне данных существует опас- ность подменить, хотя и гипотетическую и разновариантную, имитационную реконструкцию изучаемой реальности ее субъек- тивным конструированием исследователем. Таким образом, ими- тационное моделирование может быть во многих случаях эффек- тивным средством реконструкции исторической реальности. Но как всякий метод имитационное моделирование имеет свои пре- делы применения, и его нельзя идеализировать и абсолютизи- ровать, как иногда делается.

В советской историографии еще не накоплен опыт примене- ния имитационного математического моделирования для рекон- струкции тех или иных явлений и процессов исторической реаль- ности. Здесь мы имеем пока единственную попытку. Речь идет об опыте имитационного моделирования социально-экономиче- ского развития древнегреческих полисов в V в. до н. э., прове- денном под руководством В. А. Устинова [26]. На этот опыт надо обратить внимание. И не потому, что он оказался неудачным (ошибки могут быть допущены в любом исследовании), а пото- му, что в нем ярко проявились те просчеты, которые подстерега- ют исследователя при имитационной реконструкции явлений прошлого [27]. Основной методологический просчет проведенного эксперимента состоит в том, что допускается возможность ими- тационной реконструкции исторической реальности и в том случае, когда нет необходимой исходной информации, позволяю- щей построить адекватную модель и с ее помощью имитировать объективно возможные состояния этой реальности и просчиты- вать варианты неизвестных количественных параметров.

Приступая к исследованию, авторы признают, что задача по- годового расчета при помощи модели экономических показате- лей полисов в период Пелопоннесской войны «не может быть ре- шена на формальном уровне, потому что объем сохранившейся экономической информации об этом периоде древнегреческой истории значительно меньше того, который для этого необхо- дим» («Опыт имитационного моделирования исторического про,- цесса». С. 21). Очевидно, что если бы информации было доста- точно для решения задачи на формальном уровне, то не потре- бовалось бы и имитации. Она могла бы решаться путем пост- роения отражательно-измерительной модели. Но дело в том, что информации недостаточно и для построения модели, адек- ватно отражающей сущность рассматриваемых социально-эко- номических систем и позволяющей имитировать их развитие. Поэтому такая модель строится исходя из того, что «воссозда- ваемая моделью экономическая динамика полисов, с одной сто- роны, и известная нам информация относительно политики, со- циологии, культуры и т. д., с другой стороны, должны отвечать нашим взглядам на взаимосвязь всех этих факторов» (Там же. С. 44—45. Курс. наш.— И. К.). Эти взгляды исходят из представ- ления о непротиворечивости структуры рассматриваемых сис- тем. «Неизвестные коэффициенты в модели,— указывают авто- ры,— подбираются так, чтобы воспроизводимая на ЭВМ мо- дельная экономическая динамика в определенном смысле не противоречила всей другой информации об изучаемом периоде истории» (Там же. С. 21). Но хорошо известно, что обществен- ным системам и их структурам присущи не только определен- ная гармония, но и внутренние противоречия, которые также должны учитываться при построении модели. Модель должна отражать реальность такой, какой она была в действительности, а не исходить только из представлений исследователей при всей их несомненной значимости. Перед нами же — тот самый недо- пустимый случай, когда взаимосвязи не выводятся из конкрет- ных фактов, а конструируются исследователями и вносятся в факты. Значит, адекватность модели, ее непротиворечивость не доказаны и являются субъективной посылкой исследователей.

Не было у авторов и фактов, которые позволили бы обосно- ванно имитировать варианты экономической динамики полисов и соотносить выдаваемые моделью показатели хотя бы с неко- торыми их фактическими значениями. Поэтому они конструиру- ют на основе общих соображений не только тенденции функцио- нирования изучаемых систем, но и сами факты, характеризую- щие это функционирование.

«В общих чертах,— пишут авторы,— процесс имитации со- стоит в следующем. Имея в своем распоряжении начальные значения, относящиеся к определенному году, зная данные о чис- ленности слоев населения и их потребления, цены на различные товары, задавая спрос и предложение этих слоев на все виды товаров в следующем году в соответствии с их имущественным положением и местом в процессе производства, можно с по- мощью ЭВМ вычислять запасы товаров, денег, количество ра- бов у слоев населения в следующем году. Результаты подсчета поступают операторам — людям, имитирующим органы, кото- рые принимают экономические и политические решения полисов в рассматриваемой системе. Эти решения касаются спроса и предложения на товары на различных рынках в следующие го- ды, объявления войны, организации войска, совершения неко- торых военных акций (походы, осады), заключения союзов и т. д. Эти решения дают возможность рассчитать анализируе- мые величины (запасы товаров и денег, количество рабов) в следующие годы. Операторы анализируют полученные резуль- таты, корректируют их и принимают новые решения, по которым на ЭВМ рассчитываются следующие годы. Этот процесс приня- то называть «имитационным экспериментом» [28]. Следовательно, исследователи не только сочли правомерным принимать реше- ния за древнегреческих политических и военных деятелей и тем самым подменять реальные события собственными конструкци- ями, но и корректировать и исчислять различные количествен- ные показатели, истинные значения которых определялись мно- жеством не поддающихся учету факторов, в том числе и мало зависевших или вовсе не зависевших от субъективных решений и действий современников.

Совершенно очевидно, что таким способом можно сколько угодно детально «реконструировать» любое историческое явле- ние и процесс, даже не имея о них никаких прямых данных. В действительности же авторы вместо обоснованной имитацион- ной реконструкции исторической реальности дают ее субъектив- ную конструкцию.

Наконец, проведенная имитация оказалась одновариантной, хотя по своей сути она должна быть разновариантной. Видимо, авторы не нашли объективных оснований для разновариантной реконструкции рассматриваемой реальности и поэтому ограничи- лись одним, наиболее привлекательным для них вариантом. Но тем самым они игнорировали важнейшую особенность имитаци- онного моделирования (его многовариантность).

Таким образом, эксперимент, связанный с имитационной ре- конструкцией реального исторического процесса, оказался в це- лом неудачным. Но, как говорится, нет худа без добра. Эта не- удача наглядно демонстрирует те просчеты, которые могут быть допущены при некорректном применении имитационного моде- лирования при реконструкции исторической реальности.

В целом же имитационное моделирование может найти ши- рокое применение в исторических исследованиях. Оно может быть весьма эффективным и при изучении альтернативных ис- торических ситуаций и при разновариантной гипотетической ре- конструкции исторической реальности. Однако оно требует осо- бенно осторожного, обоснованного и корректного подхода.

4. Многомерная типология в исторических исследованиях

Выше уже неоднократно отмечалась настоятельная потреб- ность применения в исторических исследованиях многомерных методов анализа и показывалась их эффективность (множест-^ венная регрессия и факторный анализ). Особенной сферой при- менения этих методов является типизация разного рода истори- ческих объектов. Важная роль, которую играет типизация в на- учных исследованиях, обусловила разработку специальных ме- тодов многомерной типологии. Некоторые из них, особенно эф- фективные в исторических исследованиях, и будут рассмотрены в настоящем разделе.

Одним из наиболее широко распространенных видов типи- зации в исторических исследованиях является географическое районирование. Оно применяется при изучении многих явлений и процессов. Основой для типизации служит здесь географиче- ское (физическое) пространство. Плюсом такой типизации является выделение сплошного территориального комплекса, единого в тех или иных отношениях (природных, этнических, эко- номических и т. д.), что имеет существенное значение для рас- крытия многих особенностей исторического развития. Но геогра- фическому районированию присущи и слабые стороны. Террито- риальное единство тех или иных объектов само по себе не обес- печивает их содержательной однородности. Поэтому наряду с географическим районированием историки широко используют социальную типизацию изучаемых объектов. Основа ее не гео- графическое, а социальное пространство, т. е. объекты выделя- ются не по их географической смежности, а по внутренней одно- родности. Например, при анализе внутреннего строя крестьян- ского хозяйства в том или ином районе выделяется группа крестьянских дворов, сходных по своей хозяйственной состоя- тельности, независимо от их пространственного размещения (в пределах селений или более крупных административно-тер- риториальных единиц). Главной трудностью при этом, как ука- зывалось, является невозможность учета при обычных методах анализа совокупности признаков, определяющих сущностное единство объектов, образующих тот или иной их тип. Здесь и необходима многомерная типология. ,

Одним из методов многомерной типологии является кластер- ный анализ [29]. Суть его — в том, что в многомерном пространстве, соответствующем числу признаков, на основе которых про- водится выделение типов, выявляются «скопления» сходных объектов. Образно это пространство представляет «облако» то- чек, каждая из которых определяет положение в этом простран- стве отдельных объектов, а их близость друг к другу отражает степень их сходства. Учитывая это, и удается путем матема- тической обработки данных выделить кластеры (от англ. Clus - ter — скопление, <<г ?Оздь_>>) , группы объектов со сходными свой- ствами.

Методами кластерного анализа была проведена аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX— XX вв. [30] Для этого на основе содержательного подхода были отобраны 19 показателей, характеризующих земельные отноше- ния (размеры крестьянских наделов, удельный вес дворянского землевладения, продажа частновладельческих земель, цена на землю, размеры крестьянской аренды и арендная плата), со- стояние сельскохозяйственного производства (посевы, сборы и урожайность хлебов, количество рабочего и продуктивного ско- та, цены на сельскохозяйственную продукцию), глубину и осо- бенности буржуазной аграрной эволюции (применение наемно- го труда, зарплата сельскохозяйственных рабочих, разложение крестьян). В результате математической.обработки данных бы- ло выделено 15 взаимосвязанных между собой кластеров (рис. 3). Указанные на графике «расстояния» [31] показывают «бли- зость» губерний, входящих в тот или Иной кластер, и самих кластеров. Тем самым раскрывается внутреннее строение, Как бы анатомия рассматриваемой совокупности объектов. Так, на- пример, выясняется, что наиболее сходными по совокупности 19 признаков были губернии VII (Воронежская и Саратовская) и XI (Киевская и Подольская) кластеров. Наименее сходными между собой и в то же время самыми непохожими на все дру- гие были губернии XV кластера (Московская и Петербургская). Губернии же Астраханская, Олонецкая и Архангельская вооб- ще не вошли ни в один кластер в силу присущей каждой из них специфики.

Однако сами по себе кластеры еще не образуют существенно отличных типов губерний, ибо различия между многими из этих кластеров были невелики. Поэтому для выделения типов мини- кластеры должны быть объединены в лшс/?о-кластеры. Сделать это можно на основе тех же «расстояний». В итоге выделяются такие типы губерний. Губернии I —V кластеров образуют нечерноземный тип аграрного развития. Губернии VI—XI класте- ров составляют среднечерноземный тип. Южностепной тип включал губернии XIII и XIV кластеров. XV кластер — это прибалтийский тип. Наконец, столичный тип представлен губер- ниями XII мини-кластера.

Правомерность указанного объединения мини-кластеров в макро-кластеры, образующие особые типы, требует специально- го обоснования, ибо учета только одних расстояний недостаточ- но. Для этого проверялась «монолитность» макро-кластеров пу- тем учета меры рассеивания значений каждого из 19 признаков путем вычисления коэффициентов вариации. В среднем по 19 при- знакам во всех выделенных пяти типах они не превышали 35%, т. е. мера рассеивания была низкой, что и подтверждает внут- реннюю однородность макро-кластеров.

Установить наиболее характерные различия между типами можно путем сопоставления средних значений рассматриваемых признаков в каждом из типов. Признаки, по которым средние значения имеют существенные расхождения, и раскрывают эти различия. Поскольку сопоставление большого числа признаков приводит к утрате очевидной доказательности различий между типами, может оказаться целесообразным «сжатие» исходной информации методами факторного анализа с тем, чтобы содер- жательную природу типов можно было раскрыть на меньшем числе интегральных показателей. Такое «сжатие» было прове- дено. Исходные 19 признаков были сведены методом экстре- мальной группировки признаков к пяти факторам [32], на основе которых во второй из указанных ниже работ авторов и был про- веден анализ структуры и уровня аграрного развития губерний в выделенных их типах. Он показывает, что наиболее полярны- ми по аграрному облику были южностепной и прибалтийский типы. Первый характеризовался самым высоким в Европейской России уровнем земледелия, наилучшим положением крестьян и сельскохозяйственных наемных рабочих и наиболее благопри- ятной (исключая северные губернии) для крестьян системой земельных отношений. Второму типу был присущ самый высо- кий (кроме столичных губерний) уровень развития животновод- ства и применения постоянных сельскохозяйственных наемных рабочих. Остальные типы в целом занимали промежуточное по- ложение между двумя полярными.

Таким образом, кластерный анализ является весьма эффек- тивным методом многомерной типологии. Он может быть приме- нен при решении широкого круга историко-типологических за- дач. Однако он имеет, как и всякий метод, свою ограниченность. Во-первых, он не выделяет типы как таковые. Для этого необхо- димо объединение мини-кластеров в макро-кластеры, что может вызывать трудности, связанные с установлением границ выде- ляемых типов. Во-вторых, хотя кластерный анализ и показывает «расстояние» между объектами в мини-кластере и между кластерами, но эти «расстояния» не измеряют непосредственно меру сходства и различий между объектами. Между тем в объ- ективной исторической реальности всякий качественно-опреде- ленный тип объектов отличается тем, что в него, во-первых, вхо- дят объекты, которые составляют его ядро, т. е. обладают свой- ствами, наиболее отчетливо выражающими черты этого типа; во-вторых, есть объекты, которые образуют «окружение» этого ядра, т. е. принадлежат к данному типу, но не выражают его свойства столь определенно, как объекты ядра; в-третьих, объ- екты, образующие данный тип, могут иметь определенные чер- ты сходства с другими типами. Значит, в оптимальном выраже- нии многомерная типология должна показать тесноту (или вес) принадлежности объекта к данному типу и меру его сходства с другими типами.

Существуют математические методы, основанные на так на- зываемой теории нечетких множеств, которые позволяют решать указанную задачу. При их помощи и была выявлена апрарная типизация на основе тех же 19 признаков губерний Европейской РоссииПо аналогии с результатами кластерного анализа было решено выделить четыре типа губерний [33]. Получилась картина, отраженная в табл. 12. Прежде всего обращает на себя внимание фактически полное совпадение двух результатов ти- пологии, что свидетельствует об высокой адекватности приме- няемых методов для решения рассматриваемой задачи. В сред- нечерноземный, степной и прибалтийский типы вошли одни и те же губернии. К 19 губерниям нечерноземного типа, выделив- шимся при кластерном анализе, вероятностная группировка до- бавила Петербургскую и Московскую губернии, что при разбие- нии губерний сразу на четыре класса вполне естественно, ибо при кластерном анализе они составляли лишь один из 15 мини- кластеров, который при укрупнении кластеров и был отнесен к особому типу. Но следует заметить: обе губернии вошли в не- черноземный тип с одинаковым весом (0,50), что говорит о боль- шом их сходстве между собой. К этому же типу отнесена и Нижегородская губерния, которая с одинаковым весом (0,41) сходна и со среднечерноземным и нечерноземным типами и по- этому включена нами в оба типа.

Архангельская, Олонецкая и Астраханская губернии, как и при кластерном анализе, не вошли ни в один из типов. Степень их несходства с этими типами была выше (0,41—0,46), чем чер- ты общности ^0,08—0,25).

  • 57 См.: Ковальченко И. Д., Бородкин Л. И. Вероятностная многомерная клас- сификация в исторических исследованиях: (По данным об аграрной струк- туре губерний Европейской России на рубеже XIX—XX вв.//Математиче- ские методы и ЭВМ в исторических исследованиях. М., 1985.

Вероятностная многомерная группировка позволяет выявить монолитность соответствующих типов. К ядру типов были отнесены губернии, входящие в тип с весом 0,60 и выше. Рубеж этот, конечно, условный. В целом наиболее высоким внутренним единством отличались губернии степного и прибалтийского ти- пов. Все губернии (кроме Донской) входили в типы с весом бо- лее 0,50. Характерно и то, что губернии этих типов (кроме Оренбургской) не имели сколько-нибудь существенного сход- ства (за уровень его принят вес 0,20) с другими типами. В то же время 10 губерний двух других типов имели заметное сход- ство с другими типами. Иногда это сходство было весьма высо- ким. Так, например, Уфимская губерния с весом 0,39 отнесена к нечерноземному типу, но она почти с таким же весом (0,37) была сходна и со ореднечерноземным типом. Ее, как и Нижне- городскую губернию, фактически следует рассматривать как от- носящуюся к двум типам. Тот же факт, что 14 из 50 губерний, входя в тот или иной тип или не входя ни в один из них (как Ар- хангельская, Олонецкая и Астраханская), имели ощутимое сход- ство с другими типами, свидетельствует о том, что типы аграр- ной структуры, как, впрочем, и многие другие, не представляют собой неких замкнутых систем. Они имеют зоны сходства и пе- ресечения.

Следовательно, многомерная вероятностная классифика- ция— весьма тонкий метод анализа. Как и кластерный анализ, она может широко применяться в исторических исследованиях.

Остановимся еще на одном методе многомерной типологии, интересном тем, что он в комбинации с другими классификация- ми позволяет выявлять возможности и потенции дальнейшего функционирования и развития исследуемых совокупностей объ- ектов.

Выше на основе бюджетных обследований анализировался социально-экономический строй различных типов крестьянских хозяйств. Выявлены как сходные, так и различные черты в этом строе. Представляет интерес вопрос о том, каковы были перс- пективы дальнейшего развития разных типов крестьянских хо- зяйств. При обычных методах анализа на этот вопрос может быть получен, хотя и убедительный, но слишком общий ответ в том роде, что перспективой беднейшего крестьянства являлось дальнейшее разорение, а наиболее состоятельные из числа за- житочных крестьян могли превратиться в фермеров-капиталис- тов. Но возможен и более конкретный подход. Его основой мо- жет быть соотнесение реального социального статуса разных типов крестьянских хозяйств как конечного результата их про- изводственного функционирования с теми общими производст- венно-экономическими потенциями, которыми располагали эти хозяйства. Подобный анализ на основе данных бюджетных об- следований был проведен по Пензенской и Воронежской губер- ниям [34].

Напомним, что в Пензенской губернии четыре группы кресть- янских хозяйств были выделены по социальному критерию. К первой, беднейшей, отнесены дворы, в которых продажа крестьянами рабочей силы превышала затраты собственного труда в своем хозяйстве. Это были крестьяне-пролетарии с на- делом и мизерным собственным хозяйством. Вторую группу со- ставляли крестьяне-полупролетарии. Здесь большая часть за- трат собственного труда приходилась на свое хозяйство, но весь- ма значительным было отчуждение своего труда для работы по найму. Третья группа являлась фактически чисто крестьянской. И продажа своей рабочей силы, и найм посторонних работников были ничтожными. К четвертой, зажиточной группе отнесены дворы крестьян с наиболее широким применением наемной ра- бочей силы. В целом по группе наемный труд составлял около половины к затратам собственного труда.

Чтобы выявить возможности изменения крестьянами соци- ального статуса, был проведен следующий анализ данных о крестьянском хозяйстве. На основе 60 различных показателей

(о размерах, отраслевой структуре и товарности хозяйства, обес- печенности средствами производства, статьях расходов и дохо- дов на душу населения) был сформирован единый интегральный фактор, обобщенно характеризующий состояние крестьянского хозяйства всей совокупности дворов, охваченных бюджетным обследованием. Содержательная суть этого фактора раскрыва- ется прежде всего следующими, наиболее тесно связанными с ним показателями (в скобках указаны коэффициенты корреля- ции, раскрывающие тесноту связи показателя с интегральным фактором):

  1. Всего затрат капитала (0,95).
  2. Производственных затрат капитала (0,93).
  3. Доля сельскохозяйственного капитала в производствен- ных затратах капитала (0,86).
  4. Всего землепользования (0,86).
  5. Размеры посевов (0,78).
  6. Стоимость сельскохозяйственного инвентаря (0,80).
  7. Стоимость всего скота (0,82).
  8. Доход от земледелия (0,87).
  9. Доход от скотоводства (0,73).
  10. Всего валовой доход (0,77).
  11. Расход на продовольствие (0,79).

Это означает, что из 60 учтенных показателей именно ука- занные прежде всего определяли состояние крестьянского хо- зяйства. В целом этот интегральный фактор, как видим, отра- жает общий производственно-экономический уровень крестьян- ского хозяйства. Этот уровень для каждого двора получил еди- ную количественную оценку в виде индекса (факторного веса). По факторным весам была проведена группировка крестьянских дворов. Выделено четыре группы с тем, чтобы можно было со- поставить взаимораспределение дворов по группам при социаль- ной и многомерной группировках. Эти группы различаются об- щим уровнем хозяйственной состоятельности дворов. В первой группе он был самым низким, во второй — несколько более вы- соким, в третьей — еще более высоким и в четвертой — самым высоким.

Сопоставление двух группировок показывает (табл. 13), что имело место существенное несовпадение в распределении одних и тех же дворов по социальным и производственно-экономиче- ским группам. Это может быть основой для целого ряда наблюдений и заключений. Посмотрим в данном случае, в какой мере дворы различных социальных групп располагали экономи- ческими возможностями для повышения уровня своего хозяйства, а следовательно, и для изменения в дальнейшем своего социаль- ного статуса. Лишь те дворы социальных групп, уровень хозяй- ства которых был наиболее высоким, могли при благоприятных условиях рассчитывать на перемещение вверх. Показателем это- го является производственно-экономическая структура социаль- ных групп.

Подавляющая часть дворов (62,2%) первой социальной груп- пы имела наиболее низкий общий уровень хозяйства, т. е. не рас- полагала возможностями для его улучшения. У 30,0% дворов этот уровень был несколько выше. Но из 24 пролетарских дворов с уровнем хозяйства, соответствующим второй производственно- экономической группе, только в двух дворах он был выше сред- него по всей совокупности хозяйств. Это значит, что и эти дворы не имели шансов подняться вверх. И только у семи дворов (7,8% всех пролетарских дворов), уровень хозяйства которых соответ- ствовал III и IV производственно-экономическим группам, т. е. был заметно выше среднего, при благоприятных условиях были какие-то возможности несколько улучшить свое положение. Наи- более реальной такая возможность была лишь у двух дворов (2,2% всех пролетарских дворов), принадлежавших по общему уровню хозяйства к высшей (IV) производственно-экономической группе. Таким образом, пролетарский слой деревни не имел в целом перспектив на улучшение состояния своего хозяйства и изменение своего социального статуса.

Примерно половина хозяйств (48,9%) слоя бедных середня- ков (II социальная группа) имела уровень хозяйства, соответ- ствующий второй многомерной группе, и у более чем половины из них уровень хозяйства был ниже среднего. 30,4% хозяйств вообще имели самый низкий уровень. Следовательно, перспек- тивой у подавляющей части дворов этой группы могла быть лишь пролетаризация. И только 19 дворов II социальной группы (20,7%) имели уровень хозяйства заметно выше среднего. При этом только в двух дворах он относился к наиболее высокому.

Здесь также только у части из этих 19 хозяйств имелась некото- рая возможность улучшить свое положение как сельских хозяев.

В «крестьянской» группе (III социальная группа) только треть дворов (16 из 49) имела уровень хозяйства существенно выше среднего. При этом лишь в четырех дворах он был наибо- лее высоким. Следовательно, даже здесь очень небольшая часть дворов группы при благоприятных условиях могла двинуться вверх.

Наконец, в высшей социальной группе (IV) лишь немногим более пятой части дворов (22,6%) имели и самый высокий об- щий уровень хозяйства. Именно эти дворы по общему уровню производственно-экономического развития и обладали возмож- ностью превращения в собственно капиталистические фермер- ские хозяйства.

Как видим, и комбинированная группировка дворов подтверж- дает, что господствующим в пензенской деревне в начале XX в. был мелкобуржуазный уклад. Высокий уровень развития товар- ного производства (товарность хозяйства по социальным груп- пам колебалась в пределах 42—53%) сочетался с господством в подавляющей части хозяйств собственного труда. Кроме того, комбинированная группировка дворов свидетельствует о том, что реальные экономические возможности для крестьян «пробиться в крупные хозяева» были крайне ограниченными. Такой возмож- ностью обладали дворы с наиболее высоким производственно- экономическим уровнем хозяйства (IV производственно-экономи- ческая группа). Эти дворы составляли лишь 5,7% всех хозяйств и примерно 20—25% дворов высшей социальной группы.

По Воронежской губернии одномерная группировка дворов была проведена по размерам валового дохода на двор. Для мно- гомерной группировки крестьянских хозяйств использовали 53 различных показателя. По содержанию они аналогичны дан- ным по Пензенской губернии.

Для многомерной группировки крестьянских хозяйств и инте- гральной оценки общего уровня их развития по исходным дан- ным был сформирован единый фактор. Его содержательную сущ- ность прежде всего определяют следующие из исходных показа- телей (в скобках — корреляционная связь признака с фактором):

  • Общий расход (0,93).
  • Хозяйственные расходы (0 ,87).
  • Стоимость строений и промышленных заведений (0,82).
  • Стоимость сельскохозяйственного инвентаря (0,79).
  • Стоимость всего скота (0,82).
  • Стоимость домашнего имущества (0,79).
  • Всего валовой доход (0,92).
  • Расходы на продовольствие (0,77).

Как видим, набор показателей, определяющих общее состоя- ние крестьянского хозяйства, оказался в общем таким же, как и по Пензенской губернии. Это свидетельствует о том, что про- изводственно-экономический уровень крестьянского хозяйства в целом определялся мощностью тех материальных и денежных ресурсов, которыми оно располагало и которые функционирова- ли в производстве.

По данным совокупных индексов, показывающих общий уро- вень развития крестьянских хозяйств, выделено четыре группы дворов, имевших существенные различия по этому уровню. Со- отношение групп при одномерной (размер валового дохода) и многомерной (производственно-экономической) группировках указано в табл. 14.

Как и в Пензенской губернии, распределение одних и тех же дворов по группам при одномерной и многомерной группировках было различным. Не подвергая эти данные развернутой харак- теристике, отметим лишь наиболее существенные моменты.

У большинства дворов (137 из 230) общий уровень хозяйства был ниже среднего. У этих хозяйств не было производственно- экономических предпосылок для заметного улучшения своего по- ложения. Сюда входила подавляющая часть дворов I и II групп по размерам валового дохода.

У 93 дворов общий уровень хозяйства был выше среднего.. При этом число дворов с наиболее высоким уровнем (IV произ- водственно-экономическая группа) составляло лишь 5,2% всех дворов. Заметим, что в Пензенской губернии таких дворов было 5,7%. Видимо, тот факт, что в двух разных районах доля дворов с наиболее высоким производственно-экономическим уровнем одинакова, не случаен. Собственно только дворы с наиболее вы- соким общим уровнем хозяйства и обладали объективно-эконо- мическими предпосылками при прочих равных условиях для хо- зяйственного прогресса. Больше всего таких дворов было в выс- шей (IV) группе по валовому доходу (8 из 12). Однако и в этой группе они составляли лишь несколько более пятой части дворов (22,9%). В Пензенской губернии в соответствующей социальной группе доля таких дворов равнялась 22,6%. Удивительное и, ве- роятно, опять-таки не случайное совпадение.

В других группах по размерам валового дохода доля дворов с наиболее высоким производственно-экономическим уровнем весьма незначительна (в первой группе их вообще не было, во второй— 1,7, а в третьей — 5,4%). Несколько большей была доля дворов, уровень хозяйства которых соответствовал III производ- ственно-экономической группе.

Таким образом, комбинированная группировка крестьянских хозяйств и по Пензенской, и по Воронежской губерниям показы- вает, что объективной возможностью для повышения уровня сво- его хозяйства располагала крайне незначительная часть кресть- янства. Уделом же большинства крестьян было превращение в полупролетариев с наделом и мизерным собственным хозяйством, а затем — и в полных пролетариев. Итак, как показывают при- веденные примеры, многомерная типология дает возможность не просто на широкой основе выделять существенно отличные сово- купности объектов, образующие определенные общественные системы, но и при комбинированной группировке (а она может в обоих вариантах быть многомерной) раскрывать объективно воз- можные направления последующей эволюции этих объектов, что крайне важно в плане органического сочетания структурного и функционального, синхронного и диахронного анализа.

Таким образом, даже крайне тематически ограниченная ха- рактеристика применения математических методов и моделиро- вания в исторических исследованиях показывает их высокую эф- фективность, что позволяет значительно углубить изучение мно- гих явлений и процессов общественно-исторического развития. Рассмотренные примеры свидетельствуют также о том, что основ- ным условием успешного использования этих методов является обоснованность и глубина сущностно-содержательного и мето- дологического подходов. Это должно учитываться на всех этапах математического анализа: при постановке исследовательской за- дачи, формировании представительной (качественно и количест- венно) конкретно-исторической системы количественных показа- телей, построении и обосновании адекватности модели (или вы- боре математического аппарата) и интерпретации результатов математической обработки и анализа данных. Важную роль иг- рает также корректность применения соответствующих матема- тических средств, т. е. соблюдение налагаемых на это примене- ние требований. В этой связи надо коснуться некоторых вопросов.

Целый ряд методов математико-статистического анализа, в том числе корреляция и регрессия, приложим к обработке рядов количественных показателей, имеющих так называемое нормаль- ное распределение. Оно присуще массовым случайным явлениям, и суть его состоит в том, что частоты больших и меньших значе- ний признака равномерно убывают по сравнению с наиболее ча- сто встречающимися его значениями, т. е. распределение здесь ¦симметричное. Такой характер распределения должен быть свой- ствен всей генеральной совокупности изучаемых объектов. Про- верка нормальности распределения необходима в тех случаях, когда эта совокупность изучается по выборочным данным и пред- полагается оценить по ним значение признаков во всей совокуп- ности.

Существует целый ряд методов проверки нормальности рас- пределения значений признаков по данным случайной выборки [35].

Когда же рассматривается вся генеральная совокупность, та- кую проверку обычно не делают. Но, строго говоря, те данные, которые характеризуют некую генеральную совокупность исто- рических объектов, представляют собой лишь большие выборки, которые фиксируют состояние этой совокупности в момент изме- рения. До этого момента и после него оно могло быть иным. По- этому, если намечается рассмотреть показатели определенного момента в более широком плане, может также потребоваться проверка нормальности распределения признаков.

Существует широко распространенное, но никем не доказан- ное представление, что в общественных массовых явлениях нор- мальное распределение встречается редко. Это противоречит тому очевидному факту, который уже неоднократно отмечался, что массовые общественные явления и процессы и присущие им законы и тенденции развития имеют стохастический характер и вероятностно-статистическую форму проявления. А именно для этих явлений, как известно, и характерно прежде всего нормаль- ное распределение. Поэтому математические методы, основанные на нормальном распределении, могут найти в исторических ис- следованиях более широкое корректное применение, чем принято считать.

Наибольшая трудность, связанная с проверкой нормальности распределения значений рассматриваемых в исторических иссле- дованиях признаков, состоит в том, что распределение одних из них может быть нормальным или близким к нему, а других — нет. В этом случае следует ориентироваться на распределение наиболее существенных из них в плане решаемой задачи. В перс- пективе же необходим поиск методов интегральной оценки ха- рактера распределения совокупности изучаемых показателей.

Важнейшее, можно даже сказать основное, место при изуче- нии исторических явлений и процессов математическими метода- ми занимает анализ взаимосвязей. Он требует прежде всего вы- явления формы связи между рассматриваемыми признаками. Все возможные виды взаимосвязей, как известно, распадаются

на два типа: взаимосвязи функциональные и стохастические или взаимосвязи вероятностно-статистические. При функциональных связях изменение фактора-причины на одну и ту же величину всегда приводит к одному и тому же изменению результативного признака. При стохастической зависимости одно и то же изме- нение фактора может приводить к неодинаковым изменениям результата. Поэтому здесь теснота и сила взаимосвязи могут быть измерены лишь применительно к серии изменений, т. е. вы- ражены статистически, во-первых, и показатели связи, получен- ные по выборке, могут быть распространены на всю генеральную совокупность лишь приближенно с определенным доверительным интервалом, во-вторых.

При анализе стохастических взаимосвязей исходят из той или иной формы функциональной связи, т. е. рассматривают их как приближение к какой-либо из этих форм. Простейшая форма функциональной зависимости прямолинейная. Поэтому наиболее широко распространенные методы анализа вероятностных взаи- мосвязей — корреляционный и регрессионный анализ — прежде всего исходят из линейной зависимости между признаками. Но поскольку взаимосвязь между изучаемыми признаками может быть и нелинейной, необходима проверка ее линейности. Такая проверка необходима, когда исследователь оперирует не только с выборочными данными, но и с показателями, характеризую- щими генеральные совокупности объектов.

При корреляционном анализе обойтись без специальной про- верки линейности можно лишь тогда, когда коэффициенты кор- реляции -высокие (превышают ±0,70), ибо это свидетельствует о преобладающей роли линейной зависимости. В остальных слу- чаях требуется проверка линейности.

Основной метод выявления линейного характера корреляци- онной связи состоит в оценке существенности различий линейных коэффициентов корреляции и коэффициентов корреляционных отношений, раскрывающих взаимосвязь при ее криволинейном типе [36]. Когда такое различие оказывается существенным, следует использовать не линейные коэффициенты корреляции, а корре- ляционные отношения. Минусом последних является то, что они не показывают направления взаимосвязи (прямая или обрат- ная). Это направление можно определить по линейным коэффи- циентам корреляции. Подобное допущение правомерно в содер- жательном отношении, ибо при любой форме взаимосвязи ее пря- молинейная функция является наиболее обобщенным (пусть весьма приближенным и даже грубым) выражением ее основно- го направления.

При множественном регрессионном анализе (когда выясняет- ся зависимость результата от ряда признаков) линейная форма корреляционной взаимосвязи между результативным признаком и признаками-факторами может косвенно свидетельствовать о возможности использования линейной регрессионной модели.

Важнейшим условием корректного применения регрессионной модели является независимость между собой факторных призна- ков. Показателем этой независимости может служить теснота корреляционной взаимосвязи между факторными признаками. К тесно взаимосвязанным признакам относятся такие, у которых коэффициент детерминации (т. е. квадрат коэффициента корре- ляции, взятый в процентах) превышает 50%, т. е. коэффициенты корреляции оказываются большими 0,71. Поэтому допустимо вве- дение в регрессионную модель в качестве независимых таких признаков, корреляционная взаимосвязь между которыми не превышает 0,50—0,60. В противном случае возможен корректный учет в линейной модели лишь совокупного воздействия на ре- зультат тесно взаимосвязанных признаков либо следует обра- титься к регрессионной модели иной формы.

Из других ограничений, налагаемых на математико-статисти- ческие методы, отметим особенности математической обработки динамических, временных рядов количественных показателей. Такие показатели сложны по содержанию. Они включают не- сколько составных компонент: 1) основные значения (уровни) ряда, которые характеризуют коренные свойства показателя и тенденцию их изменения; 2) показатели, отражающие разного рода циклические колебания, присущие изучаемому признаку (циклическое развитие капиталистического производства, циклы урожайности, сезонные колебания цен на многие товары сельско- хозяйственного производства и т. д.); 3) показатели всякого рода случайных колебаний, вызванных не поддающимися учету при- чинами.

Все это требует разложения фактических показателей дина- мических рядов на составные компоненты. Наиболее распрост- раненным методом здесь является аналитическое (математиче- ское) выравнивание динамических рядов. Наиболее сложен при этом подбор функции выравнивания. Чаще всего используются уравнения прямой и параболы второго порядка. Применяются и другие функции.

Корректное аналитическое выравнивание динамических ря- дов требует проверки того, в какой мере соответствующая функ- ция адекватно отражает основные черты в изменении показате- лей. Существуют различные методы такой проверки [37].

Аналитическое выравнивание дает возможность выявить уровни ряда (его основные значения), тренд (скорость и направ- ление изменений показателей) и случайные колебания показа- телей (отклонения фактических значений от их уровней). Все эти показатели, как и исходные данные, могут подвергаться ма- тематической обработке и анализулПри этом широко обраща- ются к коглэелянтдо1иг ?му и регрессионному анализу. Примени- тельно к ^Й11амТ1ч^ск1гм рядам он имеет важную специфику.

Теоретико-методологической основой корреляционного ана- лиза является вероятностный подход. Для его реализации необ- ходимо, чтобы показатели в коррелируемых рядах не зависели друг от друга. В вариационных рядах такая независимость об- условлена природой вариационных рядов. Здесь ряды включа- ют численные значения признаков у разных, а потому и незави- симых объектов. Динамические же ряды характеризуют значе- ния признаков у одних и тех же объектов. Поэтому в данном случае последующие значения показателей могут зависеть от предыдущих, т. е. на изменение показателей может воздейство- вать временная, эволюторная компонента. При корреляционном анализе это может приводить к завышению тесноты взаимосвя- зи между показателями в результате возникновения так назы- ваемой ложной корреляции. Понятно, что это завышение будет большим в более длинных рядах.

Измерить степень воздействия на изменения показателей ди- намического ряда временной компоненты можно вычислением коэффициента автокорреляции (корреляция значений фактиче- ского ряда с рядом, образованным путем сдвига фактических значений на один вариант). При коэффициентах автокорреля- ции, превышающих 0,71 (коэффициент детерминации будет бо- лее 50%), временная компонента оказывается основным факто- ром в изменении показателей ряда. Следовательно, эти показа- тели не будут независимыми, а, учитывая вероятностную приро- ду корреляционного анализа, корреляция таких рядов будет не- корректной.

Указанная трудность корреляции динамических рядов давно известна в статистике, и предлагаются различные методы ее преодоления.

Одни исследователи полагают, что корреляционный анализ фактических (исходных) значений динамических рядов вообще неправомерен. «Никакие понятия, связанные с исчислением ве- роятностей, здесь не применимы, и коэффициенты корреляции, как и корреляционные отношения, хотя арифметически и могут быть вычислены, но логического смысла они лишены». При кор- реляционном анализе динамических рядов «необходимо исклю- чать из них закономерные (плавные и повторяющиеся) измене- ния уровня» [38]. Следовательно, можно коррелировать лишь от- клонения фактических значений от уровней аналитически вы- равненных динамических рядов, ибо эти отклонения определя- ются множеством локально действующих причин и поэтому с вероятностно-статистической точки зрения являются независи- мыми. Кроме того, при хорошо подобранной функции выравни- вания они взаимопогашаются и имеют нормальное распределе-

Так обычно и поступают исследователи, анализирующие вза- имосвязь показателей динамических рядов. Однако очевидно, что в содержательном плане представляет интерес и коррелиро- вание фактических значений временных рядов, ибо в этих значе- ниях обобщена ься информация о динамике соответствующих показателей. Для учета воздействия на тесноту • взаимосвязи временной компоненты предлагается на основе коэффициентов автокорреляции вносить поправку к стандартной ошибке коэф- фициентов корреляции фактических значений динамических ря- дов. Кроме того, величина этой поправки может показать, когда корреляция фактических значений динамических рядов стано- вится вообще невозможной. Рассмотрим это на примере.

Допустим, что коэффициент корреляции двух 20-летних ди- намических рядов равен 0,70. Стандартная ошибка этого коэф- фициента равна 0,12 и Истинная величина коэффициента будет находиться в пределах 0,70+0,12 [39]. Предположим, что автокор- реляция в обоих рядах равна 0,70. Тогда поправка на автокор- реляцию к стандартной ошибке будет равна 1,71 [40], т. е. стан- дартная ошибка должна быть увеличена в 1,71 раза. С поправ- кой доверительный интервал коэффициента корреляции будет равен 0,70±0,21. При автокорреляции, равной 0,90, поправка со- ставит 3,09, а ошибка оценки составит 0,37. Истинное значение коэффициента корреляции будет в пределах 0,70±0,37. Следо- вательно, уже'нельзя будет сделать даже самых грубых заклю- чений о тесноте взаимосвязи динамических рядов показателей, ибо верхний предел доверительного интервала превышает 1,0. Между тем, величина коэффициентов автокорреляции может быть близка к 1,0, а потому будет расти и необходимая поправ- ка к ошибке коэффициентов корреляции фактических значений динамических рядов. Так, при коэффициентах автокорреляции, равных 0,95, стандартная ошибка коэффициента корреляции должна быть увеличена в 4,42 раза, а при автокорреляции 0,99— в 9,78 раза.

Представляется, что рассмотренный подход к корреляции фактических значений рядов динамики заслуживает внимания и может использоваться в исторических исследованиях. Но кор- ректным такой подход все же может быть лишь в том случае, когда временная компонента не играет определяющей роли в изменении значений этих рядов, т. е. когда детерминация коэф- фициентов автокорреляции не превышает 50%. Поэтому решать вопрос о возможности применения указанного подхода, можно лишь на основе данных автокорреляции. В этой связи можно целиком согласиться со следующим мнением: «Если на- личие автокорреляции не проверяется, то значение результатов корреляционного и регрессионного анализа рядов динамики яв- ляется сомнительным» [41]. Более того, эти результаты могут при- вести к ошибочным заключениям.

Таким образом, при корреляционном и регрессионном анали- зе динамических рядов вполне правомерно оперирование слу- чайными отклонениями, возможно использование фактических значений этих рядов в случаях, когда воздействие временной компоненты на изменения значений ряда невелико и когда вно- сится поправка к стандартным ошибкам коэффициентов. Что же касается уровней аналитически выравненных рядов, то их коррелирование (а это иногда пытаются делать) недопустимо, поскольку изменения этих уровней всецело детерминируются трендом, т. е. временной компонентой.

Мы столь подробно остановились на математической обра- ботке динамических рядов исторических данных потому, что, с одной стороны, анализ динамики — важнейшая задача истори- ческих исследований, а с другой, — он сопряжен с большими трудностями информационно-источниковедческого и математи- ческого порядка, что повышает требования к адекватности и корректности такого анализа. К сожалению, эти требования не всегда выполняются [42].

Завершающей стадией применения математических методов в исторических исследованиях являются содержательно-истори- ческая интерпретация результатов математической обработки и анализа/ количественных данных и обобщение полученных ито- гов. На этой стадии исследование доводится до логического за- вершения и выявляется то новое, что удалось получить в резуль- тате применения указанных методов, а следовательно, и весь на- учно-познавательный эффект этого применения.

Сущностно-содержательная интерпретация результатов ма- тематической обработки и анализа конкретно-исторических дан- ных— не только ответственная, но и весьма сложная процедура. Ее сложность обуславливается трудностями раскрытия содер- жательно-исторического смысла математических показателей, перевода формально-логических понятий в конкретно-историче- ские. Успех здесь всецело определяется глубиной теоретико-ме- тодологического и конкретно-исторического подхода к изучае- мым явлениям и процессам. Вполне адекватной и доказатель- ной в плане раскрытия качественной сути изучаемых явлений содержательная историческая интерпретация результатов мате- матического анализа может быть прежде всего при дедуктивном моделировании, когда анализ ведется путем восхождения от абстрактного к конкретному. Основная проблема интерпретации здесь состоит в соотнесении реального объекта с его идеализи- рованным образом, определении степени проявления в реальном основных черт идеального. Но дедуктивное моделирование, как было показано, возможно лишь на сравнительно высокой стадии изученности рассматриваемых явлений, когда оказывается воз- можным предварительное построение идеальной сущностно-со- держательной модели этих явлений.

При математической верификации конкретно-исторических гипотез итог математического анализа либо подтверждает, либо отвергает выдвинутую гипотезу. Доказательность выводов здесь зависит от представительности конкретно-исторических данных, адекватности математической модели и корректности ее приме- нения. Разумеется, само выдвижение гипотезы должно быть об- основанным содержательно-исторически.

Наибольшие сложности связаны с интерпретацией результа- тов индуктивно-эмпирического моделирования, которое пока яв- ляется наиболее широко распространенной формой применения математических методов в исторических исследованиях. Здесь, в сущности, возможна либо простая констатация новых фактов, характеризующих ранее неизвестные черты изучаемых явлений, либо гипотетическая интерпретация их сути.

Понятно, что и простое выявление новых фактов, раскры- вающих черты и свойства, функционирования и развития иссле- дуемых явлений и процессов, дает очень многое в их познании. Но простая констатация фактов обедняет результаты математи- ческого анализа. Поэтому следует идти дальше, надо искать пу- ти к объяснению полученных фактов. При эмпирическом моде- лировании, т. е. когда нет сущностно-содержательной модели, лежащей в основе формально-количественного анализа, такое объяснение первоначально может иметь лишь гипотетический характер. Основной просчет, который бывает при подобных объ- яснениях, состоит в том, что гипотеза не подвергается проверке и представляется как истина. Между тем, всякая гипотеза тре- бует проверки. Историк, применивший математические методы, может и не проводить этой проверки в данном исследовании, но должен отметить гипотетический характер предложенного объ- яснения и указать возможные пути верификации выдвинутых гипотез.

Гипотетический характер первоначальных выводов, получен- ных в результате построения эмпирических моделей, никоим об- разом не умаляет их научной значимости. Во -первых, гипоте- за — одна из форм научного знания. Во-вторых, проверка гипо- тез, требующая привлечения новых фактов и их анализа, углуб- ляет исследование и неизбежно ведет его по пути от эмпириче- ского к теоретическому знанию.

Таков круг наиболее часто возникающих проблем, связанных с адекватностью и корректностью применения математических методов и моделирования в исторических исследованиях.

[1] См.: Ковальченко И. Д. О буржуазном характере крестьянского хозяйства Европейской России в конце XIX — начале XX века: (По бюджетным дан- ным среднечерноземных губерний)//История СССР. 1983. № 5.

[2]См.: Ленин В. И. Поли. собр. соч. Т. 3. Гл. II.

[3]Пять из них находились в Черноземном, десять — в Центрально-Нечерно- земном и пять — в Северо-Уральском районах. В выявлении этих мате- риалов автору оказал помощь Л. В. Разумов.

[4] В графе «Продуктивный скот» учтен лишь крупный рогатый скот, подав- ляющую часть которого составляли коровы.

[5] Ленин В. И. Полн. собр. соч. Т. 24. С. 279—280.

[6] Обычные и многомерные методы выделения типических волостей и селений при изучении внутреннего строя крестьянского хозяйства Среднечернозем- ной полосы были применены К- Б. Литваком (Литвак К- Б. Опыт коли- чественного анализа пообщинных сводок земских подворных переписей начала XX в.//Математические методы в социально-экономических и ар- хеологических исследованиях. М., 1981; Он же. О пределах информатив- ности пообщинных сводок земских переписей при изучении типов кресть- янских хозяйств//Математические методы и ЭВМ в исторических иссле- дованиях. М., 1985.

[7]По концу XIX в. данные охватывают 57 уездов (обработаны Т. Л. Мои- сеенко), а по началу XX в.— 59 уездов, т. е. являются вполне представи- тельными.

[8]Наряду с выявлением удельного веса того или иного признака в воздей- ствии на результат, как это имеет место в рассматриваемом примере, ре- грессионный анализ позволяет также установить абсолютную величину из-

[9]См.: Бородкин Л. И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М., 1986.

[10]Из рассматривавшихся выше 20 уездов исключен Слободской уезд Вят- ской губернии из-за пробелов в данных.

[11]При изучении аграрной истории России эпохи капитализма методы дедук- тивного моделирования были использованы и для анализа социально-эко- номического строя помещичьего хозяйства. См.: Ковальченко И. Д., Селун- ская Н. Б., Литваков Б. М. Социально-экономический строй помещичьего хозяйства Европейской России в эпоху капитализма: (Источники и мето- ды изучения). М., 1981.

[12]См.: Моисеенко Т. Л. Методы изучения крестьянской аренды в России по данным земской статистики конца XIX века//История СССР. 1979. № 4.

[13]Там же. С. 72—73.

[14]См.: Буховец О. Г. Математика в исследовании общественного сознания крестьян: крестьянские приговоры и наказы 1905—1907 гг.//Число и мысль. М., 1986. Вып. 9.

[15]На рисунке в вершинах графов указаны номера признаков, раскрывающих содержание крестьянского сознания. Линии между признаками показы- вают направления взаимосвязей. Линиями с тремя штрихами отмечены взаимосвязи в пределах 0,40—0,80, с двумя штрихами — взаимосвязи в пределах 0,30—0,40, с тремя штрихами — 0,20—0,30, незаштрихованные — 0,15—0,20, пунктирные — 0,10—0,15.

Выделенные признаки означают: 1 — требование национализации зем- ли, 2 — постановление о захвате земли помещиков и казны, 3 — вопрос о земле должно решить Учредительное собрание, 4 — передача земли тем, кто обрабатывает ее собственным трудом, 5 — общинное землевладение и уравнительное землепользование, 6 — дополнительное наделение землей за выкуп, 7 — необходимость оставления надельной земли в распоряже- нии общины, 8 — отрицательное отношение к крестьянскому земельному банку, 9 — расширение при помощи государства мелкого землевладения и кредита, 10 — снижение арендных цен на землю, 11 — облегчение отра- боток в помещичьих имениях, 12 — отмена налогов, податей и пошлин, 13 — введение подоходного налога, 14 — разорительность налогов, 15 — увеличение помощи крестьянам при неурожаях и падежах скота, 16 — от- мена винной монополии, 17 — допущение выкупа за помещичьи земли, 18 — созыв Учредительного собрания, 19 — готовность крестьян к борьбе за свои интересы, 20 — призыв к объединению всего «трудового народа», 21 —осуждение кадетов за заигрывание с правительством, 22 —введение де- мократических свобод, 23 — проведение всеобщих прямых и тайных вы- боров, 24 — отмена смертной казни и амнистия борцам «за народное дело», 25 — отмена военного положения, полиции, земских начальников, 26 —выражение недоверия крестьян к Думе, 27 — обязательство поддер- живать Думу в борьбе с правительством, 28 — равноправие всех народов России, 29 — введение восьмичасового рабочего дня для сельских и го- родских рабочих, 30 — реформа суда и местного управления, 31 — всеоб- щее бесплатное обучение, 32 — улучшение положения рабочих, 33 — суще- ствование полновластной Думы и ответственного перед ней правительства, 34 — выражение доверия к Думе и солидарность с ней, 35 — созыв Думы, 36 — призыв к Думе решительно отстаивать интересы народа, 37 —выдви- жение лозунгов «Земля и воля», «Права народа», 38 — осуждение нацио- нальной и религиозной дискриминации, неравенства женщин, 39 — отмена церковных поборов и перевод церкви на государственное довольствие, 40 — осуждение хищничества помещиков, 41 ¦ — надежда на достижение целей народа мирным путем, 42 — поддержка лозунга «единой и неделимой Рос- сии».

[16] Об опыте построения таких моделей см.: Брагина А. М. Методика коли- чественного анализа философских трактатов эпохи Возрождения//Матема- тические методы в историко-экономических и историко-культурных иссле- дованиях. М., 1977; Луков В. Б., Сергеев В. М. Опыт моделирования мыш- ления исторических деятелей. Отто фон Бисмарк. 1866—1876 гг.//Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование. М., 1983.

[17]Из работ последнего времени, в которых структурная, корреляционная модель построена при анализе данных динамических рядов, см.: Бовы- кин В. И., Бородкин Л. И., Кирьянов Ю. И. Стачечное движение в Рос- сии в 1895—1913 годы: структура и связи с развитием промышленности и изменением экономического положения пролетариата: (Опыт корреляци- онного анализа)//История СССР. 1986. № 3.

[18]Бородкин Л. Милов Л. В. Некоторые аспекты применения количествен- ных методов и ЭВМ' в изучении нарративных источников//Количественные методы в советской и американской историографии. М ., 1984.

[19]Rowney Don Karl: Soviet Quantitative History//Soviet Quantitative History/ /Ed. by D. K. Rowney. London; New Delhi, 1984. P. 22—23.

[20]Foget R. W. Railroads and American Economic Growth: Essays in Econo- metric History. Baltimore , 1964. Подробный разбор этой работы сделан И. Промахиной (см.: Математические методы в исследованиях по соци- ально-экономической «истории. М., 1971).

[21] Плеханов Г. В. Соч. М.; Л. 1925. Т. VII. С. 112—113.

[22]Сведения о посевных площадях и сборах зерновых культур на надельных и частновладельческих землях взяты из «Материалов высочайше утверж- денной 16 ноября 1901 г. Комиссии по исследованию вопроса о движении с 1861 г. по 1900 г. благосостояния сельского населения» (СПб., 1903. Ч. I. С. 156—171), а о сельском населении из «Общего свода по империи результатов разработки данных переписи населения, произведенной 2 ноября 1897 года» (СПб., 1905. Ч. I). На основе этих данных были опре- делены урожайность (пудов с дес), посевы и сборы хлебов на душу сель- ского населения.

[23]В работе «О моделировании исторических явлений и процессов» (Вопр. истории. 1978. № 8) при проведении расчетов мной было использовано уравнение линейной регрессии. И хотя зависимость сбора хлебов от раз- меров посевов и урожайности является нелинейной, в данном случае ли- нейное уравнение дает результаты, которые несущественно отличаются от указанных.

[24]Возникает вопрос: что было бы при победе помещичьего пути буржуазной аграрной эволюции. Следует заметить, что, хотя и шла борьба за два аль- тернативных пути этой эволюции, победа помещичьего пути была в России невозможна. Экономической причиной этого являлся крайне незначи- тельный вес помещичьего хозяйства в сельскохозяйственном производстве (как указывалось, в начале XX в. он составлял менее 10%). При низком производственно-техническом уровне помещичье хозяйство не могло от- теснить на второй план хозяйство крестьянское. В социальном плане это- му препятствовала классовая борьба. Дальнейшее усиление нажима поме- щиков на крестьян закончилось бы еще более мощным революционным взрывом, чем в период революции 1905—1907 гг. Поэтому имитировать уровень земледельческого производства, исходя из победы помещичьего капитализма, неправомерно. Такая имитация будет всецело субъективной конструкцией, не имеющей основы в объективной реальности.

[25] Маркс К., Энгельс Ф. Соч. 2-е изд. Т. 20. С. 370—371.

[26]Устинов В. А., Кузищин В. И., Павловский Ю. П., Гусейнова А. С. Опыт имитационного моделирования историко-социального процесса//Вопр. истории. 1976. № 11; Гусейнова А. С, Павловский Ю. Н., Устинов В. А. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М., 1984. См. подробней: Ковальченко И. Д. О моделировании исторических явле- ний и процессов//Вопр. истории. 1978. № 8. С. 88 и сл.; Хвостова К. В. Количественный подход в средневековой социально-экономической исто- рии. М., 1980. С. 43 и сл.; Андреев Э. П., Попов А. К- Рец.//Вопр. фило- софии. 1986. № 4. С. 163—164.

[27]Устинов В. А., Кузишин В. И., Павловский Ю. П., Гусейнова А. С. Указ. соч. С. 100.

[28] Си.:" Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М., 1977; Елисеева Н. И.,

[29]Рукавишников В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. М., 1977, и др.

[30]См.: Ковальченко И. Д., Бородкин Л. И. Аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX—XX веков: (Опыт многомерного ко- личественного анализа)//История СССР. 1979. № 1; Они же. Структура и уровень аграрного развития районов Европейской России на, рубеже XIX—XX веков: (Опыт многомерного анализа)//Там же. 1981. № 1. «Расстояние» между кластерами определяется по отношениям к расстоя- нию между наиболее отдаленными объектами, принятому за 1.

[31] Для еще более обобщенного анализа можно было ограничиться и тремя факторами.

[32]При данном методе число выделяемых типов задается исследователем;

[33]См.: Ковальченко И. Д. О многомерной группировке крестьянских хо- зяйств//Социально-экономическое развитие России: Сб. статей к 100-летию со дня рождения Н. М. Дружинина. М., 1986.

[34]См.: Математические методы в исторических исследованиях: Учебное по- собие. М., 1984. Гл. 9.

[35] В исторических исследованиях этот метод развернуто рассмотрен в ука- занной работе Л. В. Милова, М. Б. Булгакова, И. М. Гарсковой (Гл. IV. § 2).

[36]См.: Математические методы в исторических исследованиях. Гл. 7.

[37]Четвериков Н. С. О ложной корреляции//Применение методов корреля- ции в экономических исследованиях. М., 1969. С. 210, 215. Ястремский Б. С. Некоторые вопросы математической статистики. М., 1961. С. 125.

[38]35 Стандартная ошибка коэффициента корреляции вычисляется по формуле 1 — г 2¦— nzzr ~ » где г — коэффициент корреляции, а я — число членов динами- Vn — 1 ческого ряда.

[39] Поправка на автокорреляцию

[40]Вайну Я.-Ф. Корреляция рядов динамики. М., 1977. С. 36.

[41]См. об этом: Ковальченко И. Д., Милое Л. В. Всероссийский аграрный рынок. XVIII —начало XX в. М., 1974. С. 55 и сл.

СодержаниеДальше

наверх страницынаверх страницы на верх страницы









Заказать работу

© Библиотека учебной и научной литературы, 2012-2016 Рейтинг@Mail.ru Яндекс цитирования