автореферат диссертации по истории, специальность ВАК РФ 07.00.09
диссертация на тему: Методы прикладной математики и информатики в исторических исследованиях

Полный текст автореферата диссертации по теме "Методы прикладной математики и информатики в исторических исследованиях"



МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ЛЕНИНА, ОРДЕНА ОКТЯБРЬСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ И ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В.ЛОМОНОСОВА

Исторический факультет

На правах рукописи

БОРОДКИН Леонид Иосифович

МЕТОДЫ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ В ИСТОРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Специальность 07.00.09 - источниковедение, историография

и методы исторического исследования

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора исторических наук

Москва - 1993

Работа выполнена на кафедре источниковедения и историографии отечественной истории Исторического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова.

Официальные оппоненты: доктор исторических наук, профессор В.М. Селунская доктор исторических наук, профессор С.Г. Кащенко доктор исторических наук Ю.П. Бохарев

Ведущее учреждение: Московский государственный педагогический университет

Защита диссертации состоится " 3" " 1993 г. в "_" часов

на заседании Специализированного Совета Д-053.05.08 по защите диссертаций на соискание ученой степени доктора исторических наук при Московском государственном университете им.М.В. Ломоносова (119899, Москва, Ленинские горы, МГУ, 1-й корпус гуманитарных факультетов, ауд. 551)

С диссертацией можно ознакомиться в Научной библиотеке МГУ им. A.M. Горького (1 корпус гуманитарных факультетов).

Автореферат разослан "_"_ 1993 г.

Ученый секретарь

специализированного совета,

доктор исторических наук

профессор Н.М.Мещерякова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

Для современного этапа развития исторической науки характерна потребность в более глубоком и точном' раскрытии сущности исторических явлений и процессов. Историков все чаще не удовлетворяют примерные оценки тех или иных черт этих явлений, гипотетические суждения об их сущности, носящие описательный характер. Один из путей преодоления "описательного" уровня в исторических исследованиях связан с использованием математических методов и средств современной информатики, позволяющих раскрыть количественную меру изучаемых исторических процессов и явлений, дать более

I

точное, и строгое выражение соответствующих качеств.

В основе процесса внедрения математических методов в историческую науку лежат внутренние тенденции ее развития, связанные, в частности с необходимостью привлечения все большего объема фактических даннцх, введения в научный оборот новых источников, повышения информативной отдачи всех видов источников. Эти задачи особенно актуальны на современном этапе в связи с тем, что историки активно обращаются к массовым источникам, характеризующим массовые явления и процессы исторического развития, создают соответствующие базы и банки данных. Массовые источники по своей внутренней природе не только допускают, но и требуют математических и компьютерных методов обработки и анализа содержащихся в них данных. Собственно, только на основе этих методов возникает возможность обобщения массовых данных, изучение их с позиций системного подхода

Разумеется, важной причиной проникновения математических методов в исторические исследования служит воздействие современного этапа научно-технического прогресса на все сферы знания. Развитие "микрокомпьютерной революции", распространение компьютеров нового поколения, обладающих огромной. памятью, высоким быстродействием и разветвленным программным обеспечением, а также разработка целого ряда новых методов прикладной математики открыли перед историками возможности постановки и решения новых исследовательских задач.

Со времени выхода в свет первых работ, связанных с применением количественных методов и ЭВМ в исторических исследованиях, прошло более 30 лет. За это время в нашей стране возникли научные центры,

1. Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. М., Наука, 1987. С. 297-300.

ориентированные на разработку и применение новых методов исторического исследования, опубликованы сотни статей и книг, в которых математические методы и средства вычислительной техники использовались для решения различных проблем социально-экономической истории, историко-политических, историко-культурных, историко-демографических исследований, источниковедения и других областей исторического знания 2. В целом ряде университетов страны в учебные планы исторических факультетов введены курсы лекций и практических занятий по применению математических методов и новых информационных технологий в исторических исследованиях. Таким образом, вопрос о целесообразности применения этих методов в исторической науке (дискутировавшийся в 60-е и 70-е годы) можно считать снятым с повестки дня. Исходя из сказанного выше, актуальными на данном этапе являются задачи как обобщения накопленного опыта, так и создания новых методов обработки-и анализа данных исторических источников, ' моделирования исторических процессов и явлений, отвечающих новым потребностям развития исторической науки и новым возможностям прикладной математики и информатики.

Цели и задачи исследования; его научная новизна.

Анализ динамики процесса внедрения математических методов в практику исторических исследований показывает, что этот процесс имеет определенные стадии, различающиеся постановкой задач, набором используемых методов, "технологией" исследования и т.д. Опыт математизации научного знания свидетельствует, что можно указать три этапа в этом процессе: I этап -математико-статистическая обработка эмпирических данных и количественная формулировка качественно установленных фактов и обобщений; II этап -разработка математических моделей явлений и процессов в рассматриваемой области науки (это уровень частных теоретических схем); III этап -использование математическою аппарата для построения и анализа конкретных научных теорий (объединение частных построений в фундаментальную

о

теоретическую схему, переход от модели к теории) .

В предлагаемой диссертационной работе ставятся задачи охарактеризовать процесс проникновения математических методов в исторические исследования, исходя из данной классификации его этапов; провести всестороннюю апробацию возможностей многомерного статистического анализа ("вершины" методического

2. Библиография этих исследований отражена » работе: Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Современные методы изучения исторических источников с использованием ЭВМ. М., МГУ, 1087.

3. Алексеев И.С. Этапы и закономерности математизации науки // Математизация (»»ременной науки: предпосылки, проблемы, перспективы. М., 1986; Рузавин Г.И. Магсмагишция научного знания. М., Мысль, 1984.

инструментария I этапа) в историко-типологических исследованиях и методов имитационного моделирования (рассматриваемых в рамках II этапа) при изучении процессов социальной мобильности; на основе этих методов углубить исследование конкретно-исторических проблем аграрной типологии Европейской России конца XIX - начала XX вв., социальных процессов периода нэпа и др.

Для характеристики основных целей данного диссертационного

исследования существенное значение имеет отмеченная И.Д. Ковальченко

тенденция к возрастанию междисциплинарности исторических исследований:

"Взаимопроникновение, синтез конкретно-содержательного, гуманитарного и

формально-логического, математического подходов - вот тот узел, искусство

завязывания которого при прочих равных условиях обеспечивает успех в

применении математических методов в исторических исследованиях... Просчеты

именно в этом звене нередко снижают эффективность и даже приводят к

ошибкам в применении математических методов в исторических » 4

исследованиях .

Приведенная цитата как нельзя лучше определяет тот узел, в который "завязаны" проблемы, находящиеся в центре внимания данного диссертационного исследования. Это - анализ методологических и методических проблем, характеризующих специфику процесса внедрения математических методов и ЭВМ в исторические исследования (и, в частности, проблем разработки нового математического инструментария, учитывающего особенности изучаемых исторических процессов и явлений); выявление "диапазона" использования основных математических методов, нашедших применение при обработке исторических источников; сопоставление возможностей различных методов и моделей, Ориентированных на решение определенных историко-содержательных задач; анализ эффективности рассматриваемых математических методов, их роли в приращении нового знания в конкретно-исторических исследованиях, корректности интерпретации получаемых содержательных результатов.

Естественно, разработка перечисленных проблем должна осуществляться не отвлеченно, а предметно, на материале конкретно-исторических исследований, осуществляемых с использованием математических методов и ЭВМ. В данной диссертационной работе представлены итоги исследований, проводившихся автором совместно с коллегами-историками с 1971 г. - сначала в лаборатории по применению математических методов и ЭВМ Института истории СССР АН

Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. С. 324.

СССР, а затем (с 1978 г.) на кафедре источниковедения исторического факультета МГУ.

Указанные исследования включают несколько циклов работ, направленных на изучение аграрной типологии губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв.; пространственной структуры крестьянских миграций в России и СССР в первой четверти XX в.; социальной мобильности в частном секторе народного хозяйства периода нэпа; реконструкции истории текста древнеславянских памятников юридической мысли и др.

В ходе выполнения этих работ были получены новые результаты - как в плане конкретно-историческом, так и в методически-методологическом.

Новизна данного диссертационного исследования в методически-методологическом плане определяется рядом моментов.

1. Впервые проведена апробация в историко-типологических исследованиях целсцх) комплекса методов многомерного статистического анализа (МСА), включая различные варианты кластер-анализа, распознавания, факторного анализа и др. Специфика историко-типологических задач потребовала, наряду с применением известных методов МСА, разработки новых методов многомерной классификации, учитывающих неоднозначность принадлежности объектов к типологическим группам. С этой целью были использованы концепции активно развивающейся в последние годы теории нечетких множеств. Задачи анализа миграционных потоков потребовали создания нового метода структурной классификации (AMA), ориентированного на обработку матриц связей (а не таблиц "объекты-признаки", как в стандартной ситуации).

2. Впервые для построения многовариантных имитационно-альтернативных моделей историко-социальных процессов использован математический аппарат теории марковских цепей. Для учета специфики данных исторических источников (типа подворных описей) разработана методика построения марковской модели в условиях неравных интервалов времени между последовательными измерениями состояний изучаемой системы.

3. Впервые для построения классификации списков и реконструкции истории текста древнеславянских памятников юридической мысли проведена апробация возможностей "метода групп" (применявшегося ранее при изучении средневековых западноевропейских текстов). Для повышения надежности полученных результатов предложены и использованы новые методы классификации списков, основанные на оптимизационных алгоритмах.

Характеризуя новизну работы в конкретно-историческом плане, отметим следующее.

Высокую эффективность показали методы многомерного статистического анализа, применение которых в историко-типологических исследованиях по аграрной истории России конца XIX - начала XX вв. позволило существенно дополнить и конкретизировать картину пространственного размежевания и сочетания двух путей буржуазной аграрной эволюции в России. С помощью новых методов структурной классификации удалось создать системную пространственную типологию крестьянских миграций в стране в конце XIX -первой четверти XX вв. Использование математического аппарата теории марковских процессов позволило построить имитационные модели для верификации гипотез о характере социальных перемещений в среде русского крестьянства XIX в. и в среде частных предпринимателей периода нэпа. Так, построенные модели дают возможность не только выделить ведущую тенденцию в изменении социальной структуры частного сектора периода нэпа, но и оценить количественные параметры происходивших процессов. Математические модели теории графов и теории оптимизации послужили тонким инструментом в задаче реконструкции истории текста древнеславянского памятника юридической мысли "Закон Судный людем". Полученные с их помощью классификации списков дают материал для уточнения состава изводов ЗСЛ, подтверждения (или отрицания) гипотез об их соотношениях.

Практическая значимость исследования.

Результаты диссертационного исследования и предложенные методические разработки могут найти широкое применение в научно-исследовательской и педагогической практике.

Так, итоги конкретно-исторических исследований, описанные в данной работе, нашли отражение в материалах учебных пособий, изданных в издательстве "Высшая школа", а также в МГУ, Уральском, Днепропетровском, Азербайджанском и др. университетах. Результаты диссертационной работы используются при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам "Количественные методы в исторических исследованиях" и "Информатика" в МГУ и ряде других университетов. На основе этих материалов автором диссертации в 80-х годах был прочитан курс "Математические методы в исторических исследованиях" на исторических факультетах университетов Воронежа, Уфы, Грозного, Днепропетровска.

Все методические разработки, предложенные в данной диссертации, были реализованы в виде компьютерных программ, которые используются в научных исследованиях, проводимых с применением количественных методов и ЭВМ, на историческом факультете МГУ, а также в Алтайском, Днепропетровском университетах и в других научных центрах. Данные источников,

анализировавшихся в диссертационной работе, переведены в машиночитаемую форму и могут использоваться в качестве баз данных в различных исследовательских проектах. Файлы, содержащие данные переписи 1897 г. и данные об аграрном развитии губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв., приняты на хранение Архивом МЧД Консорциума по политическим и социальным исследованиям (ICPSR) при Мичиганском университете. Апробация результатов диссертационного исследования Основные положения диссертации обсуждались на кафедре источниковедения, историографии и методов исторического исследования Отечественной истории исторического факультета МГУ им.М.В.Ломоносова, были одобрены и рекомендованы к защите. Результаты диссертационной работы прошли апробацию на тридцати конференциях, конгрессах и семинарах, включая следующие:

Ломоносовские чтения (Москва, МГУ, 1978, 1981); Семинар "Количественные методы в исторических исследованиях" (Москва, 1979-1992); I и II Всесоюзные конференции по системному моделированию социально-экономических процессов (Воронеж, 1980; Таллинн, 1983); IV и V Всесоюзные конференции "Актуальные проблемы источниковедения и специальных исторических дисциплин" (Днепропетровск, 1983; Киев, 1990); Всесоюзный симпозиум "Математизация современной науки: предпосылки, проблемы, перспективы" (Пущино, 1983); ' III и IV Всесоюзные конференции по применению многомерного статистического анализа в экономике (Ереван, 1987; Тарту, 1989); IV-VI Всесоюзные совещания "Комплексные методы в исторических исследованиях" (Москва, 1984-1991); XXII сессия Всесоюзного симпозиума по изучению проблем аграрной истории (Минск, 1989); Советско-американские симпозиумы по применению количественных методов в аграрной истории (Таллинн, 1981 и 1987; США, 1991); VIII и X Международные конгрессы по экономической истории (Венгрия, 1982; Бельгия, 1990); Международная конференция по информатике и теории нечетких множеств (Москва, 1988); II Международный Конгресс по клиометрике (Испания, 1989); Международная конференция "Россия, СССР: XX век" (Москва, 1990); Международная конференция "Методологические проблемы исторической науки" (Минск, 1992); Международный симпозиум по применению новых информационных технологий в исторических исследованиях (Австрия, 1992); XXXII Конференция по клиометрике (США, 1992); X Всемирный Конгресс Международной экономической ассоциации (Москва, 1992); VIII Международная конференция "История и компьютер" (Австрия, 1993).

Структура диссертационного исследования

Специфика данного диссертационного исследования заключается в том, что оно имеет преимущественно методически-методологический- характер; изложение материала отражает последовательность развития процесса внедрения математических методов в практику исторических исследований. Актуальность данного ракурса работы представляется' очевидной, поскольку одним из важнейших показателей уровня развития той или иной науки выступают методы исследования - их разнообразие и познавательная эффективность; именно "методы исследования являются тем наиболее динамичным компонентом науки, который движет ее вперед" 5. Это определяет структуру работы, порядок следования глав и логику изложения материала. Характеристика источников и детали содержательной интерпретации результатов анализа привлекаются нами в той мере, в какой они необходимы для достижения этой цели; при этом мы приводим соответствующие ссылки на совместные публикации.

Работа состоит из введения, трех частей (включающих девять глав), заключения, трех приложений и библиографии. Текст диссертации содержит 419 стр., 60 таблиц, 29 иллюстраций; список литературы включает 455 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Введение к диссертации содержит обоснование актуальности темы исследования, его структуры, целей и задач, научной новизны. Подчеркивается междисциплинарный характер диссертационного исследования; рассматривается проблема адекватного сочетания профессиональных знаний историка и математика для развития "квантитативной" истории (эта проблема начала обсуждаться в научных публикациях более 20 лет назад - см. выступления И.Д. Ковальченко и В.М. Селунской на симпозиуме по актуальным проблемам источниковедения (Таллин, 1972 г.) 6.

ЧАСТЬ I ("Некоторые методологические проблемы, этапы и особенности применения математических методов и ЭВМ в исторических исследованиях") состоит из двух глав.

В главе I ("Математические методы в исторических исследованиях: некоторые методологические проблемы, этапы и особенности развития") отмечается, что методологическим проблемам применения математических

5. Там же. С. 4.

6. См.: Материалы Симпозиума по актуальным проблемам источниковедения (Таллин, 1972) // Источниковедение отечественной истории. М., Наука, 1977. С. 2.58.

методов в исторических исследованиях посвящено большое количество работ 7 (наиболее основательно эти проблемы рассмотрены в монографии И.Д.Ковальченко

В центре внимания I главы настоящей работы находятся некоторые методологические проблемы, возникающие в процессе анализа возможностей и границ применения математических методов в исторических исследованиях. Специфика ракурса рассмотрения этих проблем заключается в том, что, анализируя "встречное движение" двух наук, мы уделяем больше внимания (в сравнении с другими работами) тем трудностям и перспективам, которые выявляются при движении "с математической стороны". Анализ этих проблем потребовал предварительного рассмотрения более общих аспектов, связанных с обращением х закономерностям и этапам процесса математизации социального знания.

Важной методологической проблемой математизации социального знания является определение степени универсальности математических методов и моделей, возможности переноса методов, применяемых в одной области науки, в другую. В связи с этим в § 1 рассматривается вопрос о том, нужны ли специальные математические методы для исследования в социально-гуманитарных науках, или можно обойтись теми методами, которые возникли в процессе математизации естественных наук. Подчеркивается, что именно специфика, внутренняя природа .изучаемого явления или процесса должны определять подход к построению соответствующей математической модели.

Рассмотрение вопроса о том, соответствуют ли результаты, полученные с помощью математических методов в той или иной сфере социального знания, тем эталонам, критериям, которые приняты в "точных" науках, показывает, что процесс исторического познания не может быть сведен к чисто логическим или математическим процедурам.

7. См., например, работы по этой проблематике, опубликованные в течение последнего десятилетия: Ковальченко И.Д. Применение количественных методов и ЭВМ в исторических исследованиях // Вопросы истории. 1984. N 9; Ковальченко И.Д., Тишков В.А. Итоги и перспективы применения количественных методов в советской и американской историографии И Количественные методы в советской и американской историографии. М., 1983; Миронов Б.Н. История в цифрах. Л., Наука, 1991; Славко Т.И. Математико-статнстические методы в исторических исследованиях. М., 1981; Хвостова К.В. Современные теоретические проблемы информационно-количественного подхода в исторической науке // Новая и новейшая история. 1987. N6. Бокарев Ю.П. Теоретические и методологические проблемы изучения исторических процессов // Комплексные методы в исторических исследованиях. И., 1987; Бородкин Л.И. Методологические проблемы применения математических методов в историхо-гуманитарных исследованиях // Математизация современной науки: предпосылки, проблемы, перспективы. М., 1986.

8. Ковальченхо И.Д. Методы исторического исследовании. М., Наука, 1987.

Исходя из рассмотренной в данной главе типологии уровней и природы социального знания, делается вывод о пределах проникновения математических методов в исторические исследования. Рассматривается и второй аспект социального знания, влияющий на процесс его математизации, который определяется зрелостью соответствующей научной области, наличием сложившегося концептуального аппарата,' позволяющего на качественном уровне установить наиболее важные понятия, гипотезы и законы.

Как отмечается в § 2 данной главы, 30 лет развития отечественной клиометрики можно охарактеризовать в целом как поступательное движение, избежавшее крайностей. Установившийся в результате сбалансированный подход основан на объективной оценке роля и места математических методов в исторических исследованиях, чуждой и нигилистическому отношению к ним, и их абсолютизации. Суть этого подхода состоит в том, что математические методы исторического анализа имеют свои границы применения и должны сочетаться с другими, традиционными методами. Успех применения этих методов зависит от тех теоретических и методологических идей и принципов, на основе которых ставится исследовательская задача, проводится отбор, обработка и анализ данных исторического источника

Освоив в течение первого десятилетии своего развития практически весь арсенал традиционных математико-статистических методов, отечественная клиометрика во второй половине 70-х годов перешла к активному применению методов прикладного многомерного статистического анализа (МСА). Эти методы, ориентированные на оперирование в комплексе большим числом показателей, заданных на множестве объектов, дают адекватный инструментарий для учета многомерности, характерной для исторических процессов, отраженных в массовых источниках.

Первые публикации советских историков, в которых применялись методы МСА, датировались первой половиной 70-х годов; они, однако, не породили "волны". Ситуация изменилась в 80-е годы, после публикации серии статей, содержавших результаты многомерного анализа данных об аграрном развитии губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв. ,0. С этого времени

9. Ковальченко И .Д., Тишков В.А. Итоги и перспективы применения количественных методов в советской и американской историографии // Количественные методы в советской и американской историографии. М., 19X3, С. 8.

10. Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Аграрная типология губерний Европейской России и.1 рубеже Х1Х-ХХ ев. (Опыт многомерного количественого анализа) // История СССР. 1979. N 1; Они же. Структура и уровень аграрного развития районов Европейской России на рубеже •Х1Х-ХХ вв. (Опыт многомерного анализа) // История СССР. 1981. N 1.

методы MCA становятся распространенным средством анализа массовых исторических источников 11.

Практическое- овладение методами МСА ("вершиной" статистического инструментария) означало, что применение математических методов в исторических исследованиях вплотную приблизилось к переходу на второй этап, связанный с использованием математических моделей исторических процессов и явлений. Значительное внимание в I главе уделено рассмотрению методологических проблем применения методов МСА и использования математического моделирования в исторических исследованиях.

Одна из важнейших задач общественных наук - выделять типы социально-экономических явлений и давать им развернутые характеристики. Именно этим определяется актуальность использования методов МСА в социальных исследованиях. В содержательном плане большинство конкретно-исторических задач, рассматриваемых в данной диссертационной работе, относится к истарико-типологическим исследованиям; в силу этого в работе обсуждаются основные принципы историко-типологического подхода и место методов МСА в реализации этих принципов.

Для построения типологических процедур в современных социальных исследованиях широко применяются классификационные методы, в том числе методы многомерной классификации (кластер-анализа). Использование этих методов в задачах типолошзации позволяет выявить группы "однородных" объектов, заданных в многомерном пространстве признаков, а также получить статистические характеристики этих групп (классов). В работе подчеркивается, что полученные с помощью какого-либо классификационного метода классы (группы) схожих в определенном смысле объектов нельзя автоматически трактовать как "типы". Такая трактовка возможна лишь после содержательной интерпретации результатов классификации.

Специальное внимание в главе уделяется еще одному важному аспекту типологизации объектов и явлений социальной природы. Как показала практика конкретных историко-типологических исследований, наряд у с многомерным

11. Так, проведенные (на основе созданной нами библиографической базы данных КЛИО) подсчеты показали, что окало 50% из 150 статей отечественных клиометристов, опубликованных за последние 10 лет в ведущих журналах и сборниках, выполнены с применением методов МСА. Интересно, что, оценивай уровень развития "квантитативной" истории в нашей стране, проф. Конрад Ярауш, сопредседатель Международной Комиссии по применению количественных методов в исторических исследованиях (1NTERQUANT), отмечает, в частности: "Тесное сотрудничество (.советских историков - Л.Б.) с математиками обеспечило высокие стандарты исследований в ряде областей (например, связанных с применением методов многомерной классификации) См: Jarausch К. H. The International Dimension of Quantitative History: Some Introductory Reflections // Social Science History. 1984, V.8, p. 15.

рассмотрением различных совокупностей объектов современный подход к выявлению их типологии должен учитывать еще и ту их специфику, что изучаемые объекты (административно-территориальные единицы, предприятия, хозяйства и т.д.), принадлежащие к одному из типов, могут иметь и такие черты, которые характерны и для других типов. Обычным является наличие "промежуточных" объектов, характеризующих переход от одного типа объектов к другому. Сложность, неоднородность структуры общественных систем проявляется и в том, что объекты, принадлежащие к одному типу, в разной мере обладают присущими ему свойствами. Следовательно, при выделении типов (классов) объектов следует учитывать наличие "ядра" и окружающих его объектов; надо выяснить не только принадлежность объектов к тому или иному типу, но и тот "вес", с которым они относятся к данному типу, а также определить степень их сходства с объектами других типов, т.е. выявить "полосу размыва" между типами.

Адекватный инструмент для решения типологических задач с учетом указанной их специфики дает новое направление математики - теория нечетких множеств (ТНМ). Перспективность использования теории нечетких множеств в историко-социальных исследованиях связана прежде всего с созданием более адекватного, гибкого инструмента реализации историко-типологического метода. Материал второй части данной диссертационной работы содержит результаты использования предложенных нами новых методов многомерной классификации, основанных на концепциях ТНМ, в задачах построения аграрной типологии губерний Европейской России. Формализованное описание этих методов' приводится в главе III. Материал этих глав дает реальный пример того, как "новая математика", возникшая под влиянием потребностей развития социально-гуманитарных исследований, находит в них практическое применение.

Другой круг методических и металогических проблем, рассматриваемых в I главе работы, связан с математическим моделированием исторических процессов, и явлений.

Всестороннее рассмотрение методологических проблем моделирования в исторических исследованиях было проведено И.Д. Ковальченко |2. В данной работе акцент сделан на обсуждении математико-методологических аспектов этих проблем. Рассматриваются различные определения и классификации математических моделей;. в качестве наиболее существенных выделяются две

4 12. Ковальченко И.Д. О моделировании исторических явлений и процессов // Вопросы истории. 1978. N 8; Он же. Методы исторического исследования. М., 1987.

следующие плоскости такой классификации: детерминистические и вероятностные (стохастические) модели; аналитические и имитационные модели.

Особый интерес для целей данного исследования представляют

имитационные модели, в которых приближенно воспроизводится сам

изучаемый процесс в смысле его функционирования во времени.

Моделирующий алгоритм позволяет по исходным данным, содержащим сведения

о начальном состоянии процесса (входной информации) и его параметрах,

получить сведения о состояниях процесса в произвольные моменты времени.

Основным преимуществом имитационных моделей по сравнению с

аналитическими является возможность моделирования весьма сложных

процессов, не поддающихся общему описанию на языке формул. Имитационное

моделирование рассматривается как наиболее эффективное средство

исследования и прогнозирования сложных технических и социально-и

экономических систем .

Проблематика моделирования исторических процессов и явлений обладает ярко выраженной спецификой. Обоснование этой специфики содержится в работах И.Д. Ковальченко, в которых охарактеризована суть и цели моделирования, предложена типология моделей исторических процессов и явлений, включающая отражательно-измерительные и имитационные модели. Роль математических средств' существенно различается при построении отражательно-измерительных и имитационно-прогностических моделей. Модели первого типа характеризуют изучаемую реальность инвариантно, такой, какой она была в действительности; накоплен значительный опыт их использования. Гораздо менее апробированными в практике отечественных клиометрических исследований являются имитационные модели. Им и уделяется основное внимание в Ш разделе данной работы, где мы рассматриваем различные типы конкретно-исторических задач, решаемых с помощью математических моделей -реконструкции реального процесса в условиях неполной информации о нем, верификации гипотез о возможном характере процесса, построения многовариантного ретропрогноза (для оценки диапазона возможных изменений в его течении).

В соответствии с известной классификацией, обычно выделяются два типа имитационных моделей: имитационно-контрфактические и имитационно-альтернативные модели исторических процессов Несостоятельность контрфактического моделирования, основанного на произвольном

13. Снапелев Ю.М., Сгаросельский В.А. Моделирование и управление в сложны* системах. М 1074. С. 14-17.

перекраивании исторической реальности, вовсе не означает невозможности применения имитационного моделирования в исторических исследованиях. Имитационные модели могут быть эффективным инструментом изучения альтернативных исторических ситуаций. Ведь недостаточно просто констатировать наличие альтернатив исторического развития, надо сделать следующий шаг - изучать их. Имитация альтернативной исторической ситуации и расчет значений интересующих исследователя показателей всегда основываются на определенных, в той или иной мере вероятных и правомерных допущениях. Обоснование этих допущений приобретает важнейшее значение.

Материал главы содержит примеры математических моделей (аналитического типа), предложенных в работах отечественных и зарубежных историков; особый интерес здесь вызывают работы Ю.П. Бокарева, предпринятые в 80-х гг. и направленные на углубление анализа сложного периода, включавшего переход от продразверстки к продналогу, становление новой экономической политики и свертывание ее в конце 20-х годов В III разделе данной работы приводятся некоторые результаты использования предложенных нами имитационных стохастических моделей социальных процессов периода нэпа.

В главе II ("Компьютерные технологии в исторических исследованиях: этапы развития, новые тенденции") отмечается, что развитие работ по применению математических методов в исторических исследованиях уже с начала 60-х годов не мыслилось без опоры на вычислительную технику. Хранение информации массовых источников, ее обработка на основе достаточно сложных статистических методов и моделей требовали использования эффективных ЭВМ. Процесс внедрения компьютерных технологий в практику исторических исследований также прошел определенные этапы, краткое рассмотрение которых, предпринятое во II главе данной работы, позволяет выявить некоторые перспективные направления применения математических методов в исторической науке.

В § 1 анализируется опыт применения вычислительной техники в 70-80-е годы. Дается характеристика программного обеспечения, создававшегося в лабораториях по применению новых методов в исторических исследованиях "в эпоху больших ЭВМ". Следует отметить, что работа по созданию программ для хранения и анализа данных исторических- источников к середине 80-х годов выявила, с одной стороив?^,определенное Дублирование программ, создаваемых в различных центрах, и с другой стороны - их ориентацию па разные (зачастую

15. Бокарев Ю.П. Социалистическая промышленность и мелкое крестьянское хозяйство в СССР в 20-е годы. М., 1989. С. 148- 167.

несовместимые) типы больших ЭВМ. Однако, более существенные проблемы в развитии применения математических методов и ЭВМ в исторических исследованиях проистекали из-за "дистанцированное™" работы с ЭВМ, отсталой технологии ввода информации источников с перфокарт и недостаточной памяти "больших" ЭВМ.

В § 2 главы 11 дается характеристика новых возможностей использования ЭВМ в исторических исследованиях , появившихся в связи с "микрокомпьютерной революцией". К концу 80-х годов тенденции развития квантитативной истории сделали очевидными следующие обстоятельства:

- большинство статистических методов (включая наиболее сложные) исторнками-клиометристами освоены, и дальнейшее расширение их методических средств требует "глубокого бурения";

- практически весь "стандартный" арсенал математической статистики реализован, в коммерческих статистических пакетах, а при наличии персонального компьютера историк-исследователь в принципе может обрабатывать свои данные самостоятельно, без посредника-программиста;

-стремительный рост числа баз данных неизбежно ставит вопросы их стандартизации, систематизации, распространения, устранения возможного дублирования; эти вопросы должны решаться в рамках соответствующих банков данных;

- существующие стандартные (коммерческие) программные средства пригодны для хранения, поиска и анализа далеко не всех исторических источников; существует немало источников, обладающих такой спецификой, которая не могла быть учтена создателями стандартных пакетов программ;

- "микрокомпьютерная революция" открыла возможности для использования историками новых информационных технологий, не связанных с вычислениями и обработкой статистических данных: оптический ввод текста в память ЭВМ с помощью сканера, компьютерное картографирование и анализ изображений, использование систем искусственного интеллекта и т.д.

Этот список можно было бы продолжить, но и в таком виде оа убедительно показывает новые измерения процесса компьютеризации исторических исследований. В главе П они рассмотрены подробно. Основное внимание уделено достижениям в области разработки специализированного программного обеспечения, учитывающего особенности исторических источников (source-oriented software) и создании рабочей станции для историка-исследователя (РСИ); внедрению методов искусственного интеллекта (ИИ), когнитологии и экспертных систем.

В заключении к главе II отмечается, что прогресс в развитии новых информационных технологий не только создает техническую базу для

эффективного использования математических методов в исторических исследованиях, но и расширяет рамки самих этих методов, создавая более гибкие структуры для формализации исторического знания (в тех случаях, когда это знание достигло достаточного уровня зрелости в содержательном, концептуальном плане).

ЧАСТЬ II "Прикладной многомерный статистический анализ в исторических исследованиях" включает главы Ш-VI; она отражает опыт применения методов прикладного многомерного статистического анализа (МСА) в историко-типологических исследованиях, связанных с изучением аграрной истории России конца XIX - начала XX вв. Здесь широкий набор методов МСА, составляющих ' "ядро" современного статистического инструментария, используется в задачах региональной типологии аграрного развития губерний Европейской России и типологии крестьянских миграций в конце XIX -начале XX вв.

Глава III ("Методы многомерного статистического анализа") содержит краткое изложение МСА - набора различных математико-сташстических методов, ориентированных на исследование статистических совокупностей, в которых объекты характеризуются набором признаков (такие объекты принято называть многомерными). Методы МСА возникли как реакция на потребности социальных наук, где многомерность описания изучаемых объектов является характерной чертой большинства исследований, связанных с анализом эмпирических данных. Методы МСА позволяют определить структуру как совокупности объектов, так и набора признаков, выявить группы "однородных" объектов и обобщенные факторы их развития, а также оценить значение и влияние различных факторов, воздействующих на какой-либо существенный, результирующий признак.

Включение этой главы в структуру диссертационной работы связано с двумя обстоятельствами. Во-первых, существуют разные подходы к отбору методов МСА и их изложению; поэтому, несмотря на наличие большого массива публикаций о МСА, представляется необходимым дать ту трактовку этого широкого направления, которая сложилась у автора данной работы в результате применения методов МСА в исследованиях по социально-экономической истории России конца XIX - начала XX вв. Во-вторых, материал данной главы включает некоторые нестандартные методы, разработанные автором и отражающие специфику историко-типологических исследований..

Главное внимание при изложении материала главы обращается на логическую суть каждого метода (что касается математических аспектов МСА, наша задача облегчена наличием монографий и учебных пособий, в которых

большинство этих методов рассмотрены подробно, с использованием соответствующего математического аппарата). Основные методы МСА рассматриваются нами в рамках сравнительно новой отрасли прикладной математики, называемой "анализ данных". Шесть параграфов данной главы содержат описание следующих шести групп методов: множественная регрессия; факторный анализ; кластер анализ и распознавание образов; многомерное шкалирование; структурная классификация; теория нечетких множеств и многомерная классификация.

Глава IV ("Типология аграрного развития губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв. (Опыт применения методов многомерной классификации)") содержит результаты, полученные в совместном исследовании автора . и И.Д. Ковальченко Основная цель главы - показать, что решение указанной комплексной историко-типологической проблемы требует применения системы методов многомерного статистического анализа, дополняющих друг друга, раскрывающих различные аспекты изучаемой сложной системы.

В § 1 подчеркивается актуальность задачи построения типологии аграрного строя Европейской России на рубеже XIX-XX вв., рассматриваются некоторые методологические проблемы пространственной типологизацин, включая отбор и обоснование признаков и критериев пространственной типологизацин, конкретно-научных приемов ее реализации. Отмечается, что для вполне аргументированного заключения о сходстве или различии административно-территориальных единиц необходимо провести многомерный анализ, который будет учитывать все основные признаки объектов.

Краткая характеристика исходных данных для построения аграрной типологии 50 губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв. дается в § 2 данной главы, где отмечается, что задачи построения и анализа аграрной типологии требуют изучения сводных, агрегированных данных по аграрной истории России. Отбор признаков для многомерной аграрной типологии губерний проводится исходя из того, чтобы совокупность показателей отражала основные производственно-экономические и социально-экономические условия сельскохозяйственного производства, общий уровень развития его ведущих отраслей и степень их интенсификации, а также социальные аспекты аграрных

16. Ковальченко И.Д., Бородкин Л.И. Аграрная типология губерний Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. (Опыт многомерного анализа) И История СССР. 1979. N 1; Они же. Структура и уровень развития районов Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. (Опыт многомерною анализа) // История СССР. 1981. N 1; Они же. Вероятностная многомерная классификации в исторических исследованиях (по данным об аграрьой структуре губерний Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв.) // Математические методы и ЭВМ в исторических исследованиях. М., Наука, 1985.

отношений. Главным принципом при определении конкретных показателей была их качественная, сущностная представительность. Исходя из этого, для построения общей аграрной типологии были отобраны 19 показателей

I.Доля наемных с/х рабочих по отношению к местным работникам, %.

2,3емелышй надел на душу, дес.

3.Доля дворянской земли в удобной земле, %.

4.Доля проданных частновладельческих земель в общей их площади, %.

5,Отиошение арендованной крестьянами земли к надельной земле, %.

На душу населения:

блошадей,

7.продуктового скота,

8.,посевов, дес.,

9.сборов хлебов и картофеля, пуд.

10.Урожайность зерновых, пуды с дес.

II.Иа десятину посева число наемных рабочих.

12. На десяпшу посева число лошадей.

13.На десятину посева численность продуктивного скота.

14. В общем числе дворов доля дворов безлошадных и однолошадных, %.

15.В общем числе дворов доля дворов с 4 и более лошадьми, %.

16.Поденная плата с/х рабочим в уборку урожая, коп.

17.Цена десятины земли, руб.

18.Арендная плата за дес. пашнн, руб.

19.0сенние цены ржи, коп. за пуд.

В § 3 данной главы приводятся результаты построения общей типологии аграрного строя Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв., полученные с помощью кластер-анализа (использовался агломеративно-иерархический метод). Структура типологии представлена 15 кластерами (группами, включающими наиболее сходные по общему облику аграрного развития губернии) и схемой связи групп по их близости друг к другу. Общая типология аграрного развития позволяет- выделить макротипы, которые или включают несколько микрокластеров, или представлены отдельными кластерами. Аграрное развитие Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. можно охарактеризовать наличием 5 типов. Так как группы губерний, составляющие типы, образуют определенные регионы, включающие территориально-смежные губернии, мы используем для их названий терминологию, которая отражает природно-географические

17. Характеристика соответствующих источников дана в указанных работах Н.Д. Ковальченко и Л.И. Бородкина.

свойства типов: нечерноземный, среднечерноземньш, южностепной, прибалтийский и столичный типы аграрной структуры.

Анализ степени однородности аграрной структуры губерний, представлявших каждый из выявленных типов, проводился с помощью коэффициента вариации У, подсчитанного для каждого показателя по каждому кластеру и типу. Некоторое представление о степени однородности выявленных групп в целом дает среднее по 19 признакам значение коэффициента вариации. По выделенным типам аграрного развития средняя вариация признаков не выходила за пределы 36%, что свидетельствует об однородности в целом губерний каждого типа. Средняя вариация У в нечерноземном (35,3%) и степном (31,5%) типах заметно выше, чем в среднечерноземном (24,1%). Наибольшей однородностью отличались губернии прибалтийские (К= 20,6%) и столичные (16,4%). Совокупности губерний, которые мы определили как типы аграрного развития Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв., действительно охватывали весьма близкие по аграрному облику губернии.

Для раскрытия внутренней сути и специфики выявленных общих типов аграрного развития использовались средние значения показателей, характеризующих эти типы. Показано, что выявленные основные типы аграрной структуры Европейской России на рубежа. Х1Х-ХХ вв. имели ясно выраженные присущие им черты земельных отношений, сельскохозяйственного производства и его социально-экономической структуры. Общая аграрная типология России на рубеже Х1Х-ХХ вв. имеет четкий региональный характер. Все выявленные макро- и микротипы общей аграрной структуры состоят, за отдельными исключениями, из территориально-смежных губерний. Тем самым общая аграрная типология может служить для районирования аграрного развития России на рубеже Х1Х-ХХ вв. Районирование, основанное на многомерном анализе, позволяет решить спорные вопросы, связанные с отнесением отдельных губерний в те или иные регионы и внести в принятую картину районирования отдельные коррективы.

Наряду с общей типологией аграрного строя Европейской России для раскрытия характера аграрной эволюции и ее воздействия на другие аспекты общественного развития России большое значение имеет социальная аграрная типология. Этой проблеме посвящен § 3. Для построения социальной аграрной типологии из 19 показателей, на основе которых анализировалась общая типология, были выделены 8 признаков (см. табл. 1).

Многомерная классификация 50 губерний в пространстве 8 указанных признаков приводит к выявлению типов социальной структуры аграрного строя губерний Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. В работе дается подробный

Таблица 1

Характеристики социальной аграрной структуры групп губерний Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв.

Показатели социальной аграрной структуры

с/хоз. наемные рабочие доля дворяне. отношение отношение в общем числе дворов доля, % поденная

Группы в % к мест- на десятину земель проданных арендованной безлошадных с 4 и более плата наемным

губерний ным работни- посева в удобной частновлад. земли к на- н однолошад- лошадьми рабочим коп.

кам земле. % земель к их дельной, % ных

общ. пл.,%

Средние значения показателей

I 3 0,02 20 34 18 55 10 45

IX 3 0,03 17 34 16 74 3 52

III 2 0,02 3 22 2 67 4 38

IV 5 0,04 . 38 34 б 60 б 36

V 5 0,02 13 33 27 40 24 65

VI 26 0,24 49 <50 52 43 23 47

По 50 губ. 5 0.04 21 33 17 59 10 47

Вариация показателей, %

I 32,5 33,0 20,1 19,2 39,6 10,3 37,0 11,6

II 44,1 44,6 29,8 20,0 46,2 9,8 59,6 9,4

III 36,9 70,6 105,9 62,4 72,7 9,8 65,7 12,9

IV 31,2 23,9 14,8 33,8 45,2 20,8 85,4 10,9

V 36,9 18,0 54,6 28,6 67,9 12,4 28,1 19,2

VI 22,5 15,2 26,3 0,0 89,4 20,1 49,8 6,1

По 50 губ. 116,9 126,2 6 3,2 29,3 105,4 23,0 89,2 22,6

анализ построенной типологии, включающей 6 типов социальной аграрной структуры: I - помещичье-крестьянский земледельческий тип, II - помещичье -крестьянский промышленный тип, III - крестьянский северо-восточный тип, IV -помещичий западный тип, V - крестьянский степной тип, VI - помещичий прибалтийский тип (эти обозначения типологических групп губерний приводятся в табл. 1).

Пространственная картина социальной аграрной типологии имеет отличия от общей аграрной типологии. Основное, на что здесь следует обратить внимание, - это отсутствие последовательной зависимости социальных типов аграрной структуры от природной среды (что вполне понятно, так как социальная типология определялась прежде всего факторами общественным«). Таблица I дает материал, для характеристики типов социальной аграрной структуры и степени их внутренней однородности. В § 4 содержится подробный анализ этих данных. Особое внимание при этом обращается на резкие различия между указанными типами в очень важных аспектах социальной аграрной структуры. Удельный вес дворянского землевладения во "внутренних" типах примерно одинаковый; по этому показателю внутренние типы ближе к степному региону, чем к западному и прибалтийскому. Аренда земли крестьянами имела наиболее широкий размах в прибалтийском и степном типах и наименьший - в северо-восточном и западном регионах. "Внутренние" типы в этом аспекте занимали промежуточное положение. Самой высокой доля зажиточных и самой низкой доля беднейших хозяйств были в прибалтийском и степном типах и, наоборот, наименьшей долей зажиточных и наибольшей беднейших хозяйств отличался промышленный тип социальной аграрной структуры. Самый высокий уровень зарплаты сельскохозяйственных рабочих был в степном регионе, а самый низкий - в западном и северо-восточном регионах.

Общий характер соотношения выявленных типов социальной аграрной структуры показывает, что существует промежуточное практически по всем аспектам положение двух типов (промышленного и земледельческого) социальной аграрной структуры. Полюсы представлены, с одной стороны, прибалтийскими и степными, а с другой стороны, западным и северо-восточным типами. Однако эти типы представляли полюса далеко не по одним и тем же аспектам.

Анализ, проведенный И.Д. Ковальченко, показал, что наиболее существенные различия в социальной аграрной структуре губерний Европейской России связаны с двумя типами буржуазной эволюции - помещичьим ("прусским") и крестьянским ("американским"). Эти типы (пути) могли выступать как в чистом виде, так и переплетаясь в тех или иных комбинациях.

Выявленные типы социальной аграрной структуры Европейской России на рубеже XIX-XX вв. представляют различные вариации помещичьего и крестьянского путей буржуазной аграрной эволюции. Прибалтийский и западный типы были разновидностями буржуазной аграрной эволюции, в которой доминировало помещичье хозяйство. Степной и северо-восточный типы выражают буржуазную аграрную эволкЭцию, в которой господствовало крестьянское хозяйство.

Результаты анализа показывают, что многомерный статистический анализ социальной аграрной структуры приводит к подтверждению реального существования в буржуазной аграрной эволюции двух ее кардинальных типов (путей), и рисует картину их конкретных разновидностей и соотношения в различных местностях Европейской России на рубеже XIX-XX вв. Многомерный анализ позволяет уточнить границы этих типов и выявить их связь с путями буржуазной аграрной эволюции. Выявленная методами МСА социальная аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв. не только углубляет и конкретизирует имеющиеся представления о ведущих чертах аграрного строя и его социальной структуры, но и может служить основой при анализе других сторон аграрных отношений и общественного развития.

Дальнейшее уточнение полученной социальной типологии аграрного строя Европейской России связано с выявлением внутренней структуры каждого в отдельности типа. Очевидно, каждая типологическая группа содержит губернии, отчетливо выражающие специфические свойства соответствующего типа аграрного развития, а также губернии с менее выраженной принадлежностью к данному типу. При той сложности переплетения двух путей буржуазной аграрной эволюции, которой отличался аграрный строй России на рубеже XIX-XX вв., типы социального аграрного развития не могут быть "чистыми", абсолютно однородными по "облику" входивших в них губерний.

В § 5 предлагается методика определения степени принадлежности губерний к тем или иным типам социальной аграрной структуры, основанная на использовании концепций теории нечетких множеств. В результате ее применения для каждого типа были определены "ядро" и его "окружение" (т.е. набор губерний, характеризующихся меньшей степенью принадлежности к данному типу, меньшей типичностью). Полученные выводы расширяют возможности интерпретации многомерной классификации, вводя в рассмотрение количественную оценку степени типичности губерний каждой .типологической группы.

Результаты выявления социальной аграрной типологии губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв., полученные с помощью кластер-

анализа, а также определение "адра" каждого типа и подтипа позволяют поставить вопрос: с каким типом социальной аграрной структуры - помещичьим" или крестьянским - имеют больше сходства губернии помещичье-крестьянского макротипа социальной аграрной структуры, в котором наиболее ярко переплетались два пути буржуазной аграрной эволюции. Один из возможных подходов к решению данного вопроса дают методы распознавания. В § 6 данной главы для решения этой задачи используется предложенный нами метод дискриминантного анализа, основанный на теории нечетких множеств.

Реализация данного метода привела к следующим оценкам весов принадлежности: в 22 губерниях из 50 доминировал помещичий, а в 27 губерниях преобладал крестьянский тип буржуазной аграрной эволюции (Уфимская губерния характеризуется равными весами принадлежности к обоим типам). При этом в число 22 губерний вошли все 12 губерний прибалтийского-и западного подтипов, объединенных по результатам кластер-анализа в один тип, названный помещичьим типом социальной аграрной структуры. В число же 27 губерний с высокими весами принадлежности к крестьянскому типу буржуазной аграрной эволюции вошли все 12 губерний степного и северовосточного подтипов, объединенных кластер-анализом в один тип, названный крестьянским типом социальной аграрной структуры.

Полученные результаты дают некоторое (разумеется, приближенное) представление о соотношении потенциальных возможностей двух путей аграрной эволюции в Европейской России на рубеже XIX-XX вв. Приближенность полученных выводов определяется, в частности, тем, что использовались лишь 8 конкретных показателей социальной аграрной структуры губерний, которые, конечно, не охватывают всех аспектов рассматриваемой проблемы. В заключении к главе отмечается согласованность результатов типологии, полученных с помощью различных методов МСА.

В главе V ("Структура и уровень аграрного развития районов Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. (факторный и регрессионный анализ)") отмечается, что задача типологического районирования губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв. не исчерпывается выявлением их общей и социальной аграрной типологии. Вторая проблема, которую приходится решать, состоит в более углубленном раскрытии того общего и особенного, что было присуще выделенным типологическим группам губерний. Здесь требуется, во-первых, выявить те основные черты, обобщенные факторы, которые присущи внутренней структуре этих районов, и, во-вторых, определить сравнительный уровень развития каждого района.

Адекватный инструмент для решения указанных задач дает факторный анализ. В данной главе излагаются основные результаты применения факторного анализа для решения указанных задач, полученные в.совместном исследовании автора диссертационной работы и И.Д. Ковальченко. Эти результаты дополняются выводами, полученными при использовании множественного регрессионного анализа.

Суть используемого факторного анализа состоит в том, чтобы от 19 показателей перейти к меньшему числу их, но таких, которые позволили бы углубить анализ аграрной структуры районов и получить интегральные, обобщенные характеристики структуры и уровня аграрного развития отдельных • губерний и районов ках по определенным аспектам (например, по характеру земельных отношений), так и в целом по всей сфере аграрных отношений, охватываемой 19 показателями.

В § 1 рассмотрены вопросы практического применения методов факторного анализа. В данной работе в основном использовался метод экстремальной 1руппировки параметров (ЭГП), получивший широкое распространение -в социально-экономических исследованиях. Основные результаты применения данного метода (как и других методов факторного анализа) выражаются в наборах факторных нагрузок и факторных весов; положительные факторные веса соответствуют тем губерниям, которые обладают степенью проявления определенных свойств больше средней, а отрицательные факторные веса соответствуют тем губерниям, в которых степень проявления этих свойств меньше средней величины по Европейской России.

В § 1 проводится анализ пяти обобщенных факторов аграрного развития губерний Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв., построенных с помощью метода ЭГП. Исходя из структуры связей исходных Дризнаков с этими факторами, они получили следующую интерпретацию: I.Уровень развития земледелия и характер разложения крестьянства; II. Интенсификация животноводства; Ш.Капитализация и интенсификация земледелия; 1У.Характер земельных отношений; У.Положение крестьян и сельскохозяйственных рабочих. Отмечается, что все 19 признаков тесно связаны с соответствующими факторами (самый низкий коэффициент корреляции, характеризующий факторные нагрузки показателей, равен 0,57). Но более существенно то, что выявленные 5 факторов четко характеризуют аграрную структуру губерний в историко-содержательном плане.

В, § 2 на основе факторных весов, полученных для каждой губернии по каждому фактору, выведены средние взвешенные индексы губерний по всем 5 факторам. По индексам губерний выведены и средние индексы

соответствующих районов как по каждому фактору, так и совокупный средний взвешенный индекс по 5 факторам. Эти данные и являются основой для анализа структуры и сравнительного уровня аграрного развития губерний и районов Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв., проведенного в § 3. Так, данные табл. 2 позволяют провести сопоставление Прибалтийского и Южного степного районов (представляющих два типа аграрной эволюции) на основе полученных индексов по всем 5 факторам.

Таблица 2

Структура и уровень аграрного развития Прибалтийского и Южного степного районов на рубеже Х1Х-ХХ вв.

Факторы Факторные веса районов (//)

Прибалтийский Южный степной

] 0,27 1,04

и 0,24 -0,23

III 0,98 -0,14

-0,34 -0,00

У 0,08 0,40

В среднем

по 1-ЛГ 0,264 0,276

Как следует из табл. 2, уровень развития земледелия в Степном Юге был значительно выше, чем в Прибалтике. Интенсификация животноводства в Прибалтике значительно выше, а в Степном Юге - значительно ниже среднего уровня. Для Прибалтики свойственна и очень высокая степень капитализации и интенсификации земледелия, а для Южного степного района этот фактор ниже среднего. По характеру земельных отношений Юг - намного выше среднего уровня. Таким образом, по своей аграрной структуре эти районы существенно различаются. В целом они находились почти на одном уровне аграрного развития (Юг занимал несколько' более высокое положение - индекс 0,276 против 0,264 для Прибалтики).

В § 4 проводится сопоставление методов факторного анализа в задаче построения обобщенных индикаторов аграрного развития губерний Европейской России; апробируются методы факторного анализа, получившие наибольшее применение в исторических исследованиях; метод экстремальной группировки параметров, центроидный метод и метод главных компонент. Сопоставление структуры факторов, полученных при использовании рассматриваемых трех методов, показывает в целом устойчивость результатов относительно методов. Так, структура первого, наиболее важного фактора I остается практически неизменной при переходе от одного метода к другому. Сопоставление с|шкторных нагрузок, полученных для всех 5 факторов при использовании трех

методов факторного анализа, позволяет установить примерное соответствие этих факторов.

Таким образом, факторный анализ аграрной структуры Европейской России иа рубеже XIX-XX вв. позволяет выявить ее основные черты и степень их развития в отдельных районах и губерниях. По одним аспектам районы и губернии могли быть "лидирующими", а по другим "отстающими", т.е. можно наблюдать сочетание компонентов общей аграрной структуры.

Дополнить и углубить факторный анализ причин, вызывавших неравномерность аграрного развития губерний и районов по основным аспектам этого развития, позволяет регрессионный анализ. С помощью моделей множественной регрессии в § 5 данной главы проводится оценка факторов, определявших погубернские различия в сборе хлебов на душу, интенсивности применения наемного труда, цене десятины земли, арендной плате за десятину пашни, а также выявить специфику структуры этих объясняющих моделей для различных типов аграрного развития Европейской России. . Интерпретация 12 регрессионных моделей, построенных в данной работе, дает возможность выявить различия роли факторов, существенных для объяснения вариации одного и того же результирующего показателя, для разных типологических групп губерний (с доминированием "прусского" или "американского" типа аграрной эволюции). Сопоставление регрессионных моделей, построенных по данным двух групп губерний, показало их существенные различия, идущие от специфики социальных аграрных структур. Эти различия проявляются, в частности, в том, что в число существенных факторов для всех моделей, построенных по данным губерний помещичьего типа, вошел показатель "доля дворянской земли в удобной земле", возрастание которого способствовало увеличению значений результирующих признаков. Что касается моделей, построенных по данным губерний крестьянского типа, то этот показатель включен как существенный всего один раз, и при этом с противоположным направлением воздействия на результирующий признак.

Рассмотрение различных аспектов аграрной типологии губерний Европейской России в конце XIX-начале XX в. наглядно показывает эффективность использования различных методов МСА при решении типологических проблем аграрной истории. ' Выявленная с их помощью на основе представительного набора показателей типология губерний Европейской России углубляет и конкретизирует имеющиеся представления о существенных чертах аграрного строя Европейской России и его социальной структуре. Результаты многомерного анализа со всей очевидностью показывают, что наиболее существенные различия н социальной а фарной структуре губерний

Европейской России на рубеже XIX-XX вв. связаны с двумя типами буржуазной аграрной эволюции помещичьим ("прусским") и крестьянским ("американским").

В главе VI ("Региональная типология структуры крестьянских миграций в конце XIX - первой четверти XX в.") отмечается, что неоднородность аграрного развития губерний и районов Европейской России, рельефно проявившаяся в результатах типологического» анализа, оказывала воздействие на характер различных социально-экономических процессов, протекавших на территории страны в. конце XIX - начале XX вв. К этим процессам относится и миграция сельского населения, затронувшая миллионы крестьянских семей. Отличалась ли пространственная структура и динамика миграционных потоков крестьян-переселенцев при рассмотрении районов, принадлежащих к различным типам аграрного развития? Какой была структура и типология крестьянских миграций в конце XIX - первой четверти XX в. для страны в целом? Для решения этих вопросов в данной главе используется метод агрегирования матриц связи, дающий исследователю средство для построения структурной типологизации, учитывающей связи подсистем изучаемой системы.

Истории крестьянских переселений посвящены сотни работ. В S 1 данного исследования (проведенного совместно с C.B. Максимовым) выявляется существование нескольких "узких мест" в современном состоянии изученности этой проблемы. Характер последних выявляет потребность в создании единой пространственной картины крестьянских миграций, протекавших на всей территории страны в конце XIX - первой четверти XX вв. Уникальную возможность преодолеть "узкие места" в освещении истории миграционных процессов, имевших место на территории страны в конце XIX - первой четверти XX вв., предоставляют опубликованные материалы Всесоюзной переписи населения 1926 года '8.

Для целей нашего исследования наибольший интерес представляет III отдел публикации, который включает данные об интенсивности миграционных потоков, представленные в виде матриц, содержащих показатели численности мигрантов для каждой пары регионов. Число этих территорий равно 29; они соответствуют сетке госплановских районов 1927 г. В настоящей работе интерес для нас представляла матрица межрегиональных миграций для "хозяев в сельском хозяйстве". Всего перепись 1926 г. зафиксировала 3605314 сельских хозяев - уроженцев других районов. В § 2 дается оценка информационного потенциала источника. Отмечается, что он содержит необходимые предпосылки для преодоления узких мест существующей историографии, поскольку эти

18. Всесоюзная перепись населения 1926 г. T. 1-S6. М„ 1928-1932.

данные, фактически резюмируя развитие миграционных процессов в .стране (прежде всего за предшествовавшую четверть века) позволяют исследовать миграционные потоки населения без искусственного разрыва по временному срезу октября 1917 г.; данные переписи охватывают территорию всей страны, позволяя преодолеть локальные рамки анализа.

В § 3 проводится анализ стандартных показателей миграционной активности крестьян каждого из 29-ти регионов (используются коэффициенты прибытия, убытия и миграционного баланса). Однако, значения этих коэффициентов отражают миграционную активность каждого региона ограниченно, характеризуя обмен мигрантами между каким-то конкретным регионом, с одной стороны, и всеми остальными, рассмотренными в совокупности, с другой. Между тем, материалы переписи 1926 г. содержат необходимую информацию, позволяющую исследовать миграционные контакты каждой пары территорий.

На основе таблицы VI, помещенной в 51-м томе основной публикации переписи 1926 г., нами были рассчитаны для всех пар районов значения структурного коэффициента миграции, фиксировавшего долю крестьян -уроженцев одного района, переселившихся в другой район, относительно общего числа крестьян-переселенцев первого района. Полученные значения коэффициента (а их число - более 800) позволяют перейти к задаче построения оптимальной миграционной типологии территории страны, которая должна быть основана на учете всех без исключения межрайонных миграционных потоков крестьянского населения, от крупнейших до самых малозначительных; при этом принадлежность каждого региона к той или иной группе (типу), должна определяться, исходя из общности структуры крестьянской миграции, характерной для районов, составивших каждую такую группу (тип).

Нами разработана методика, позволяющая решить сформулированную задачу. Специфика предлагаемой методики структурной типолошзации определяется характером исходных данных. Если в исследовании аграрной типологии Европейской России конца XIX - начала XX вв. исходные данные были представлены в виде таблицы "объекты-признаки", и для построения региональной типологии использовались методы кластер-анализа, то при построении региональной типологии крестьянских миграций исходная информация представлена таблицей миграционных связей. Такой вид имеющихся данных требует специальных (структурных) методов типологизации. В данной работе используется предложенный нами аппроксимационный метод агрегирования (AMA). За счет определенной типизации множества связен, группировки элементов мы переходим от исходной "калейдоскопичной"

картины связей, содержащей сотни (или тысячи) второстепенных деталей, к укрупненной структуре. Тем самым создается возможность выявления основных потоков связей, определения групп элементов-"поставщиков" и "потребителей", "узлов" связей и автономных групп, относительно изолированных от остальных подсистем.

Компьютерная обработка матрицы структурных коэффициентов миграции с помощью метода AMA выявила восемь групп, состоящих из районов со схожей структурой миграционных потоков: I. Сибирский край; II. Казакская АССР; III. Северо-Кавказский край; IV. Центрально-Черноземный район, Крымская АССР , Белорусская ССР, Полесский, Правобережный, Левобережный, Степной, Днепропетровский и Горнопромышленный подрайоны Украинской ССР; V. Киргизская АССР, Узбекская ССР, Туркменская ССР;

VI. Дагестанская АССР, Закавказский край; VII. Якутская АССР, Бурято-Моншльская АССР, Дальне-Восточный край; VIII. Северный, Ленинградско-Карельский, Западный, Центрально-Промышленный, Вятский, НижнеВолжский, Средне-Волжский и Уральский районы РСФСР, Башкирская АССР.

Именно при такой группировке достигается оптимальная типизация миграционных потоков, а именно - объединение регионов по сходству структуры выезда с их территории крестьян-переселенцев. Обращает на себя внимание тот факт, что каждая из восьми образованных групп состоит из территориально смежных регионов (это свойство проявилось здесь еще более рельефно, чем при построении аграрной типологии). Исходя из их территориальной целостности, они получили' следующие названия:1.Сибирский; Н.Казакский; III.Северо-Кавказский; ¡V. Юго-западный; V. Средне-Азиатский; VI. Закавказский;

VII.Северо-Восточный; VIII.Центральный.

В § 4 дается развернутая интерпретация результатов построенной региональной типологии миграционных потоков. Особо отмечается выделение Сибири, Казакской АССР и Северного Кавказа в качестве самостоятельных и! уникальных по характеру участия в миграционных процессах макрорайонов страны. Это представляется вполне естественным, особенно с учетом того факта, что из числа крестьян, сменивших в течение исследуемого периода регион проживания, 59,6% переселились только в эти три региона. Интересный материал для интерпретации дают вычисления показателей, характеризующих структуру миграционных отношений между выявленными группами регионов. Эти данные показывают, что крупнейший, объединяющий большую часть территорий Европейской части России, Центральный макрорайон отличает явная миграционная ориентация на Сибирь (в среднем 45,4 % для каждого района этой группы), при значительно меньшей, хотя и достаточно сильной на Казакскую

АССР (10%). Специфика Юго-Западного макрорайона в первую очередь сказывается в том, что данный макрорайон последовательно вобрал в себя все территории, отмеченные наибольшим оттоком из них крестьянских мигрантов. Именно этот макрорайон выполняет роль универсального поставщика мигрантов по всем трем "генеральным" направлениям: Сибирском (27,5%), Казакском (14,3%) и Северо-Кавказском (12,3%). В общей схеме миграционных процессов место трех оставшихся макрорайонов - Северо-Восточного, Закавказского и Средне-Азиатского - выделяется схожестью ситуации: все три макрорайона отмечены сильной миграционной ориентацией на расположенный рядом мощный аккумулятор миграционных потоков (Сибирь, Северный Кавказ и Казакская АССР соответственно).

Интерпретация результатов типологии миграционных потоков облегчается картами и схемами, представленными в данной главе. В заключении к главе отмечается, что обращение к данным переписи 1926 г. о "неместных уроженцах" дает уникальную возможность исследовать структуру миграций сельского населения в момент уже достигнутой определенной стадии зрелости самого явления и накануне эпохальных перемен, коренным образом повлиявших на характер исследуемых процессов. Построенная оптимальная миграционная типология позволила укрупнить многосвязную систему миграционных потоков, выявить пространственные закономерности механического движения сельского населения страны, получить обобщающие количественные показатели этого сложного процесса.

В целом материал II части настоящей работы показывает, что методы многомерного статистического анализа данных являются эффективным инструментом историко-типологического исследования. С их помощью можно проводить типологизацию многомерных объектов в исследованиях по социально-экономической истории на основе как статических, так и динамических данных, представленных как в виде таблиц "объекты признаки", так и в виде матриц связи объектов.

ЧАСТЬ 1Ц ("Математические модели в историко-социальных и историко-культурных исследованиях") включает главы VII-IX.

Как уже отмечалось выше, отечественной исторической наукой накоплен достаточной большой опыт построения измерительно-отражательных моделей исторических процессов и явлений. В то же время опыт построения историками имитационно-альтернативных моделей пока невелик. В главах VII - IX данного раздела мы используем математические модели такого рода для решения различных исследовательских задач - проверки гипотез о характере социальных перемещений русского крестьянства в XIX веке (глава VII), реконструкции

социальных процессов в частном секторе народного хозяйства периода нэпа на основе многовариантных, гипотетических "сценариев" (глава VIII), восстановления истории древнего текста (глава IX). Материал последней главы показывает, что применение "продвинутых" математических методов и моделей возможно не только в сфере социально-экономической истории, но и в историко-культурных исследованиях.

В главе VII ("Стохастические модели в изучении социальных перемещений русского крестьянства в XIX веке") отмечается, что, в отличие от социологических исследований социальной мобильности, где данные формируются в соответствии с поставленной задачей, в исторических исследованиях приходится иметь дело с теми данными, которые содержатся в источниках и зачастую характеризуют социальную мобильность лишь косвенно или фрагментарно. В этой ситуации для решения задач реконструкции данных о социальной структуре, проверки гипотез о характере процесса социальной мобильности целесообразно прибегнуть к формализации социальных перемещений на основе вероятностных (стохастических) моделей. Важнейший класс таких моделей составляют марковские процессы.

Под марковским процессом понимается последовательность случайных событий или состояний (марковская цепь), в которых вероятность события определяется в зависимости от предшествующих событий Марковские модели привлекают внимание исследователей по очевидной причине: они являются наиболее простыми среди моделей, учитывающих взаимосвязи различных социальных слоев или групп. Модель социальной мобильности, основанная на свойствах стационарного марковского процесса с дискретным временем (марковской цепи) описывается начальным состоянием системы (т.е. численностями групп в начальный момент) и матрицей вероятностей переходов из каждой группы в каждую за один "шаг". Исходя из предположения о стабильности структуры переходов, марковская модель позволяет, отталкиваясь от начальных численностей групп, получить информацию о последующих состояниях системы.

В данной главе дается описание свойств марковских цепей, предлагаете? классификация задач моделирования социальной, мобильности с учетом характера данных, содержащихся в исторических источниках. Эти свойства используются при изучении социальной мобильности крестьянства России в XIX веке.

Одно из основных направлений аграрной истории России XIX в. связано с изучением проблем социальных перемещений сельского населения. Первые серьезные работы по этой тематике были выполнены И.Д. Ковальченко,

19. Существует обширная литература по свойствам марковских процессов; см., например: Колмогоров А.Н. Основные понятия теории вероятностей. М., Наука, 1974; Кемени Дж., Сиелл Дж., Кнепп А. Счетные цепи Маркова. М., Наука, 1987.

изучавшим подворные описи крестьянских хозяйств за различные годы лервой половины XIX в. 20. Источник содержал сведения, которые не только раскрывали соотношение различных по своей хозяйственной состоятельности групп крестьянских дворов, но и давали возможность проследить перемещения дворов по этим группам за достаточно длительные периоды времени. В результате И.Д. Ковальченко были выявлены особенности социальной мобильности в разных социальных группах и типах крестьянских хозяйств.

В главе рассмотриваются три вопроса, связанных с уточнением характера процесса социальных перемещений русского крестьянства в XIX веке.

1. Обратимся к данным о социальной мобильности крестьянства в первой половине XIX в., полученным в указанной выше работе И.Д. Ковальченко. Для определения статуса каждого крестьянского двора были выделены три группы дворов по хозяйственной состоятельности: бедные, средние и зажиточные. Анализ "микродинамики" социальных перемещений крестьянских дворов, зафиксированных в материалах подворных описей, позволил собрать следующие сведения: сколько раз дворы каждой группы, указанные в начальной описи, встретились в последующих описях; сколько раз дворы каждой группы встретились в тех или иных группах; сколько дворов все время оставалось в первоначальной группе; сколько дворов, зафиксированных в первой описи, оказались в последней, и как они распределены по группам.

Эти данные с разных сторон характеризуют процесс социальных перемещений крестьянства. Так, интенсивности переходов дворов из одной группы в другую можно определять как на основе "кумулятивных" данных, так и исходя из сравнения начального и конечного состояний каждого двора. В первом случае учитывается, сколько раз дворы, зафиксированные в начальной описи в определенной группе, встретились (при проведении последующих описей) в каждой из трех групп, •

Имеющиеся данные, характеризующие социальную мобильность крестьянских дворов из имений промыслово-земледельческого профиля в 20-х -50-х годах XIX. в., дают возможность построить таблицы переходов по первому и второму способам (Р1 и Р2). Сопоставление частот переходов, содержащихся в табл. Р1 и Р2, показывает более высокий уровень социальной мобильности, меньшую устойчивость групп при втором способе вычисления матрицы переходов. Естественно задаться вопросом - какая из таблиц (Р1 или Р2) -более точно характеризует- социальную мобильность крестьянских дворов промыслово-земледельческого типа в указанный период времени?

20. Ковальченко И.Д. Русское крепостное крестьянство в первой половине XIX века. М.,

1967.

Существенный аргумент в обсуждении поставленного вопроса дает использование простой марковской модели. Действительно, таблицы Р1 и Р2 можно рассматривать в качестве эмпирического приближения соответствующих матриц вероятностей переходов. Данные о распределении по группам дворов на начало и конец изучаемого периода можно также извлечь из указанной работы И.Д. Ковальченко, в которой приводятся доверительные интервалы для доли дворов каждой группы. Используя середины этих интервалов в качестве оценок доли дворов каждой из трех групп, получаем базу для сравнения с результатами имитационного моделирования эволюции социальной структуры.

Сопоставление результатов моделирования по двум вариантам показало, что ближе к реальным данным оказалось распределение, полученное при использовании в качестве оценок вероятностей переходов частот из табл. Р1 (т.е. при использовании "накопленных" данных). В первом случае (при использовании табл. Р1) результаты моделирования численности групп "покрываются" доверительными интервалами, а во втором (при использовании табл. Р2) ретропрогнозы численности беднейшей и зажиточной групп выходят за границы этих интервалов (и весьма существенно).

Таким образом, использование марковской модели социальных перемещений дворов промыслово-земледельческого крестьянства в 20-х - 50-х годах XIX в. дает основание отдать предпочтение "кумулятивному" способу определения структуры переходов. Именно этот подход использовал И.Д. Ковальченко для анализа социальной мобильности хозяйств рассматриваемого типа в первой половине XIX в. Итогом этого анализа явилось, в частности, выявление "вымывания" середняка в процессе расслоения, существенное превышение частоты переходов из средней группы в беднейшую над частотой переходов средних дворов в зажиточную группу, а также преобладание процессов перемещения зажиточных хозяйств в другие группы (особенно в среднюю) над тенденцией к сохранению этими дворами своего положения21.

• 2. Еще один вопрос о . характере процесса . социальных перемещений русского крестьянства в XIX в., рассматриваемый в данной главе, относится уже к "макродинамике" этого процесса. Был ли процесс социальных перемещений российского крестьянства во второй половине XIX в. устойчивым, стационарным? Более конкретно, оставались - ли относительно постоянными интенсивности переходов из одних социальных групп в другие, или же сдвига в характере социальных перемещений дворов различных групп во второй половине XIX в. были существенными?

21. Там же. С. 364.

В данной работе для рассмотрения этого вопроса привлекается марковская модель. В терминах теории марковских цепей требуется установить, был ли процесс однородным, стационарным на рассматриваемом интервале времени или структура матрицы вероятностей переходов подвергалась существенным изменениям? Эмпирическая проверка этих гипотез осуществляется в данной работе на основе данных о социальной структуре российского крестьянства, полученных Б.Н. Мироновым в результате обобщения результатов многочисленных исследований. По этим данным, соотношение социальных групп крестьянства существенно изменилось от середины XIX в. к его концу, в основном за счет уменьшения доли средних дворов и увеличения доли бедных 22. Б.Н. Миронов приводит также характерные данные о социальной мобильности, показывающие эволюцию крестьянских хозяйств за 20 и 35 лет в помещичьей деревне первой половины XIX в. 23. Эти матрицы используются нами для построения имитационной модели.

Предположим, что процесс социальных перемещений крестьянства во второй половине XIX в. имел тот же характер, что и в начале века; в таком случае моделью процесса может служить однородная марковская цепь, для которой вероятности переходов не зависят от времени. Исходя из этого предположения делается ретропрогноз социальной структуры крестьянства конца XIX в. Сопоставление результатов моделирования с имеющимися данными о соотношении численности социальных групп в конце XIX в. убедительно доказывает нестационарность процесса социальных перемещений российского крестьянства во второй половине XIX в. Даже неизбежная приблизительность' данных о социальной структуре крестьянства и ее эволюции в первой половине XIX века не могла бы привести к столь резким различиям результатов моделирования и базовых данных. Действительно, принятие гипотезы об устойчивости процесса социальных перемещений в XIX в. приводит к завышению в 2,5-3 раза численности середняцкой прослойки, занижению в 1,82,3 раза - беднейшей и почти вдвое - зажиточной. Результаты моделирования отвергают выдвлнутую гипотезу. Очевидно, основные сдвиги в структуре социальных перемещений крестьянства в пореформенное время заключались в значительном уменьшении частот переходов из беднейшей и зажиточной групп в среднюю, а также в потере устойчивости и самого середняцкого хозяйства.

3. В ряде случаев использование в историко-социальных исследованиях моделей социальной мобильности, основанных на аппарате марковских цепей, сталкивается со специфическими трудностями. Речь идет о том, что источники,

22. Миронов Б.Н. Историк и социология. Л., 1984. С. 51.

23. Там же. С. 53.

отражающие социальную структуру изучаемой совокупности, нередко фиксируют ее состояние неравномерно во времени и с разной степенью репрезентативности. Такие проблемы возникают и при применении марковских моделей для изучения социальной мобильности русского крестьянства первой половины XIX в. Если попытаться непосредственно сравнить матрицы переходов, полученные по подворным описям первой четверти и середины XIX в., то выяснится, что в разных имениях описи проводились в разные годы и с различными (непостоянными и для каждого из имений) интервалами. Поскольку частоты . переходов зависят от длительности наблюдения, то прямое сопоставление структуры переходов в такой ситуации не представляется возможным. Решением проблемы было бы создание методики, позволяющей получать переходные .матрицы в расчете на некоторый стандартный интервал времени (в нашем случае естественно говорить о годичном интервале).

В данной главе предлагается методика такого рода, в соответствии с которой мы используем сведения из источника о численностях социальных групп, относящихся к двум (или нескольким) "временным срезам". Требуется по этим данным восстановить стандартизованную (в расчете на 1 год) матрицу вероятностей переходов. Формальное описание методики приводится в приложении 111.3, где рассмотрена задача построения матрицы переходов за I год с учетом данных о дворах нескольких имений. Полученная матрица вероятностей переходов позволяет смоделировать (реконструировать) данные о численности групп за каждый год на рассматриваемом интервале времени.

Применение этой методики к анализу данных о социальных перемещениях крестьянских дворов в первой половине XIX в. позволило дополнить выводы, полученные при использовании первых двух методик. В целом же результаты применения стохастических моделей в изучении социальных перемещений русского крестьянства в XIX в. не только подтверждают основные итоги проведенных ранее исследований этого процесса, но и дают новые аргументы в их пользу, новые количественные оценки параметров этого сложного социального процесса.

В главе VIII "Имитационное моделирование процесса социальных перемещений в частном секторе народного хозяйства периода нэпа", основанной на результатах исследования, проведенного нами совместно с М.А. Свищевым 24, математическое моделирование (как эффективное средство реконструкции исторической действительности в условиях ' неполной

24. Бородкин Л.И., Свищсв М.А. Социальная мобильность в период нэпа. К вопросу о росте капитализма из мелкого производства // История СССР. 1990. N 5; они же. Динамика социальных перемещений в 1920-е годы: результаты имитационного моделирования // Проблемы источниковедения и специальных исторических дисциплин. Киев, 1990.

информации о прошлом) используется для изучения социальных перемещений частных предпринимателей в период нэпа, поскольку сведения об этом процессе отрывочны. На неполноту материалов, необходимых для изучения частного сектора народного хозяйства, указывали еще экономисты 1920-х годов. Использование математических моделей позволяет извлечь дополнительную, скрытую информацию из имеющихся источников.

Несмотря на то, что методологической основой изучения частного сектора народного хозяйства 1920-х годов является положение о росте капитализма из мелкого производства, сам процесс складывания социальной группы частных предпринимателей в конкретно-историческом плане исследовался недостаточно, в отрыве от процессов, происходивших в кустарно-ремесленном производстве, поскольку массовых и систематических сведений, на основе которых это можно было бы сделать, в источниках нет. Задача данного исследования состояла в том, чтобы проследить, используя имитационное моделирование, как из массы кустарей, ремесленников, торговцев-разносчиков выделялись предприниматели капиталистического типа. С этой целью мы обратились к источникам, содержащим сведения о процессе расслоения мелких товаропроизводителей, о социальных перемещениях частных предпринимателей.

В § 1 данной главы дается краткая характеристика источников о социальных перемещениях частных предпринимателей в середине 20-х годов. Речь идет о данных, собранных в рамках расширенной налоговой статистики. Существенно, что эти данные содержат (наряду с показателями, характеризующими экономическое состояние частных предприятий), указание на то, патенты какого разряда выбирали частные торговцы в предшествовавшем окладном периоде. Таким образом, материалы налоговой статистики дают возможность проследить, как происходило перемещение предпринимателей, действовавших в сфере обмена, из одного разряда в другой.

До конца 1925/26 г. торговые предприятия делились при налогообложении на пять разрядов в зависимости от числа занятых в них лиц. Имеющиеся сведения о переходах из одного разряда предприятий в другой можно соотнести с социальными перемещениями: владельцев заведений 1-И разрядов можно отнести к мелким предпринимателям, 1У-У разрядов - к предпринимателям капиталистического типа (с известной долей условности). Имеющиеся данные позволили нам построить матрицу переходов, отражающую структуру перемещений предприятий из разряда в разряд с середины 1925/26 г. до начала 1926/27 г. Можно ли выявить на их основе тенденцию развития частного сектора торгбвли во второй половине 1920-х годов? Можно ли оценить, как изменилось бы в дальнейшем (скажем, к началу 30-х годов) количество

торговых заведений каждого разряда? Для ответа на эти вопросы мы обратились к имитационным моделям, основанным на использовании марковских процессов.

В $ 2 излагаются методика и результаты ретропрогнозирования динамики торговых предприятий периода нэпа при использовании "замкнутой" модели, которая позволяет определить, какой должна была бы сложиться структура частной торговой сети к 1930/31 г. в предположении о стабильности частот переходов и общего числа предприятий, зафиксированных в 1925/26 г. Модель показывает (см. табл. 3), что за пять лет удельный вес крупных предприятий в соответствии с моделью возрос с 2,9% до 7,4% (в 2,5 раза), а мелких снизился с 67,8% до 60,3%. Доля средней группы незначительно повысилась (с 29,3% до 32,3%). В целом отчетливо прослеживается зависимость: чем выше разряд патента, тем быстрее рэстет количество предприятий этой группы.

Таблица 3

Моделирование структуры торговой сети к 1930/31 году на основе "замкнутой" марковской модели

_ ____Все местности

1925/26 1930/31

(реальные данные) (модель)

Разряды абс. /о абс. /о

I 15934 22.9 12652 18.2

II 31235 44.9 29298 42.1

1-П 47169 67.8 41950 60.3

III , 20390 29.3 22469 32.3

IV 1827 2.6 3438 4.9

V 212 0.3 1740 2.5

1У-У 2039 2.9 5178 7.4

Всего . 69598 100.0 69598 100.0

В § 3 моделирование динамики торговых предприятий второй половины 20-х гг. проводится С использованием "открытой" модели, построенной на' основе матрицы переходов, учитывающей как перемещения торговых заведений из разряда в разряд, так и процесс возникновения и .исчезновения предприятий. Такая модель, очевидно, является более адекватной реальному процессу, поскольку в период нэпа активно шел процесс возникновения и разорения предприятий, в результате чего изменялось и их общее количество.

Соответствующая "открытой" модели матрица переходов отражает нестабильность частных торговых предприятий в период нэпа. За полугодие разорилось 35% от общего их числа. В то же время шел процесс возникновения новых торговых заведений, который не только полностью компенсировал потери, но и обеспечил расширение торговой сети на 13,9%. Наиболее

устойчивым было положение предприятий III разряда, 68,7% которых сохранило свой статус и лишь 27,2% разорилось. Среди торговых предприятий I-II разрядов продолжало действовать около .60% и закрылось 38% торговых заведений. Наименее стабильными были предприятия V разряда, свыше половины которых разорилось.

Эти данные, характеризующие неустойчивость торговых предприятий, могут быть дополнены оценкой среднего времени их существования в каждом разряде. Такую оценку можно получить с помощью аппарата теории марковских цепей с поглощающими состояниями. Итогом вычислений, основанных на вероятностях переходов и разорения для предпринимателей каждого разряда, является матрица, в каждой клетке (г,/) которой указано среднее время пребывания элементов в j-м состоянии (до "выхода" из системы) при условии, что "входным" состоянием было i-e. Сумма по i'-й строке дает среднее время пребывания в системе элементов, "стартовавших" из i-го состояния.

Вычисления, проведенные на основе матрицы переходов частных торговых предприятий 1926/27 г., приводят к следующим оценкам среднего времени существования предприятий в каждом разряде (см. табл. 4).

Таблица 4

Оценка среднего времени существования частных торговых заведений (в годах)

Разряды I II III IV V Всего

I 1.23 0.08 0.02 0.00 0.00 1,33 '

II 0.02 1.27 0.09 0.01 0.00 1.39

III 0.01 0.08 1.62 0.07 0.01 1.79

IV 0.00 0.01 0.15 1.03 0.12 1.32

V 0.00 0.00 0.05 0.10 0.87 1.02

Данные табл. 4 показывают, что торговые заведения, выбравшие первоначально патент I разряда, в среднем пребывали в этой категории 1,23 года, во втором разряде - 0,08 года, в III разряде - 0,02 года, а суммарное время существования предприятия, стартовавшего из I разряда, составляло в среднем 1,33 года. При анализе табл. 4 прежде всего обращает на себр внимание крайняя нестабильность частных предприятий. Ни в одном из разрядов средний срок их существования не достигал и двух лет. Наибольшей устойчивостью отличались торговые заведения III разряда (среднее время деятельности предприятия 1,78 года), наименьшей - 1У-У разрядов (соответственно 1,30 и 1,03 года).

Ретропрогнозирование на основе более адекватной "открытой" модели связано с определенным усложнением методики расчетов и интерпретации результатов. В данном случае это проявляется в том, что для функционирования модели исследователь должен задать динамику численности открывающихся новых предприятий. При этом их распределение по разрядам предполагается известным (на основе данных по "базовому" году), в то время как общее их число на каждом шаге модели должно вводиться в модель, исходя . из содержательных соображений. В ситуации, когда однозначный ретропрогноз дать нельзя, целесообразно рассмотреть основные возможные варианты развития процесса ("сценарии"). Если при различиях в численных значениях параметров имитационной модели все эти варианты будут приводить к качественно одинаковым результатам, можно сделать вывод, что в широком диапазоне изменяющихся обстоятельств процесс в итоге придет практически к однозначному финалу.

С содержательной точки зрения можно наметить ряд сценариев, которые основываются на различных гипотезах о том, какими факторами определялось число открывающихся торговых заведений. Мы выделяем пять таких сценариев. Наиболее простое предположение - каждый год открывается столько же предприятий, сколько их появилось в 1925/26 г. Другое предположение -количество новых торговых заведений прямо пропорционально масштабам торговой сети. Третье предположение - число открывающихся предприятий зависит от количества разоряющихся, поскольку размах банкротств является показателем экономической конъюнктуры. Процесс возникновения новых торговых заведений во втором и третьем сценариях может идти с замедлением, т.к. по мере увеличения торговой сети дальнейший ее рост затрудняется (это четвертый и пятый варианты соответственно). Таким образом, рассмотриваюгся пять качественно различающихся вариантов .ретропрогноза численности торговых заведений каждого разряда.

Очевидно, что при использовании различных сценариев будут получены существенно отличающиеся друг от друга прогнозы размера частной торговой сети к 1930/31 г.. Действительно, в зависимости от того, как определяется в модели динамика открывающихся предприятий, прогнозируемое к 1930/31 г. общее число торговых заведений колеблется от 164,2 тыс. до 412,6 тыс.. Соответственно среднегодовой абсолютный прирост равняется 8.139 и 70.220 предприятиям. Характерно, однако,' другое. Все сценарии рисуют одну и ту же картину изменения структуры торговой сети. По результатам моделирования (с учетом всех пяти сценариев) удельный вес мелких предприятий увеличивается с 71,9% в 1925/26 г. до 72,5 74,6% в 1930/31 г. Доля средней группы снижается

с 24,7% до 21,1 23,1%. Удельный вес предприятий капиталистическою типа возрастает с 3,4% до 3,9 - 4,4%. Таким образом, несмотря на огромный поток открывающихся и закрывающихся предприятий, моделируемая структура торговой сети остается достаточно стабильной.

В главе дается развернутая интерпретация результатов моделирования. Отмечается, что к середине 20-х гг. уже практически невозможны были перемещения из низших групп в высшую или наоборот; шел процесс увеличения полярных групп и снижался удельный вес средней. Все это позволяет заключить, что к этому времени в частном секторе стала складываться социальная структура, присущая капиталистическому обществу. Как уже указывалось, марковская модель основана на предположении о стабильности интенсивностей переходов из одних групп предприятий в другие, т.е. структура частной торговли в 1930/31 г. оказалась бы такой, как предсказывает модель, если для деятельности частного сектора сохранились бы условия, существовавшие во втором полугодии 1925/26 г. Эти условия были весьма благополучны для роста капитализма из мелкого производства. Таким образом, марковская модель строится на основе сведений о перемещениях торговых заведений из разряда в разряд в тот краткий период, когда вероятность перейти в группу предпринимателей капиталистического типа была наибольшей. Следовательно, прогноз, сделанный на основе модели, показывает, каким может быть максимальный размер капиталистической группы в торговле. При условии, что благоприятные условия развития частного сектора сохраняются на протяжении пяти лет (огромный по продолжительности срок для динамичного периода 20-х годов), удельный вес торговых заведений IV-V разрядов достиг бы 4,4% , а численность их владельцев в зависимости от избранного сценария - от 7,2 тыс. до 17,6 тыс.человек. Построенная модель позволяет не только выделить ведущую тенденцию в изменении социальной структуры частного сектора, но и определить количественные параметры происходивших процессов. Полученные в ходе исследования оценки темпов формирования слоя крупных предпринимателей показывают, что расслоение мелких товаропроизводителей шло настолько медленно, что потребовались бы десятилетия для превращения крупных предпринимателей в реальную силу.

В заключении к главе подчеркивается, что объектом моделирования в данной работе являлись реальные социальные процессы, протекавшие в частном секторе экономики нэпа под воздействием экономической политики советского государства. В работе не ставилась задача сконструировать иной, по сравнению с действительно осуществлявшимся, вариант развития. В силу этого исключалась возможность внесения субъективных оценок исследователя, т.к. не требовалось

коррекции показателей, характеризующих предпринимательскую деятельность. Рассчитанные с помощью имитационной модели значения показателей являются верхней и нижней границами, в которых мог бы идти реальный процесс.

Сведений о частном предпринимательстве периода нэпа, зафиксированных в источниках, было недостаточно для получения однозначных результатов. В силу этого пришлось выполнить несколько вариантов расчетов, которые в итоге дали качественно однородные результаты. Именно в отсутствии необходимых данных, а не в стремлении к созданию нескольких сценариев развития частного сектора, заключается причина обращения к разновариантной, гипотетической реконструкции социальных процессов.

Глава IX ("Математические модели реконструкции истории древнего текста ("Закон Судный людем")") раскрывает возможности математических моделей и ЭВМ при решении такой сложной задачи, как изучение истории текста памятников древнерусской письменности, имеющих многовековую традицию и сохранившихся в большом числе рукописных копий (списков). При этом мы опираемся на опубликованные результаты исследований, проведенных нами совместно с Л.В. Мшювым

Анализ текста древнего литературного произведения, сохранившегося в большом количестве списков, ставит перед исследователем целый ряд источниковедческих задач: датировка каждого списка, установление авторского текста, выявление редакций и т. д. Решение этих задач существенно облегчается, если удается построить формальную классификацию списков, исходящую из сопоставления разночтений (вариантов). Разумеется, построение формальной классификации не должно рассматриваться как альтернатива традиционному, историческому подходу. Взаимоотношение этих двух подходов к изучению текста древнего памятника, Д.С. Лихачев определяет следующим образом: "Формальная классификация - отправная точка текстологического исследования; историческая - один из его конечных результатов" .

В основе любой формальной классификации должна лежать некоторая модель процесса копирования списков (или "генерации ошибок"). Чем более жесткие требования к этому процессу содержатся в данной модели, тем более "детальной" получается соответствующая классификация. И наоборот, чем менее жесткие, более близкие к реальному пр'оцессу копирования списков,

25. Бородкин Л.И., Милов Л.В. О некоторых аспектах автоматизации текстологического исследования (Закон Судный людем) / / Математические методы в историк»-экономических и историко-культурных исследованиях. М., Наука, 1977; Они же. Некоторые аспекты применения количественных методов и ЭВМ в изучении нарративных источников '// Количественные методы в советской и американской историографии. М., Наука, 1983.

26. Лихачев Д.С. Текстология (На материале русской литературы Х-ХУПвв'.). М.-Л., 1962. С. 225.

условия лежат в основе модели, тем более общей получается построенная классификация. Потеря детальности результатов моделирования является, так сказать, платой за реалистичность, надежность построенной классификации.

В S 1 данной главы дается краткое описание метода "групп" 27. В основе этого метода классификации списков лежит определенная модель истории текста, которая предполагает, что у каждого списка имеется только один протограф; в каждом .списке содержатся все ошибки его протографа; одинаковые ошибки не содержатся в списках, имеющих в качестве своих протографов независимые списки. Основная идея метода "групп" очень проста: если список -"потомок" приобретает все особенности списка - "предка", то история копирования списков будет вполне определенным образом зашифрована в разночтениях списков. Реализация метода "групп" как раз и сводится к "дешифровке", основанной на анализе структуры разночтений; итогом этой дешифровки является построение генеалогического древа списков. Отметим, что одно из преимуществ метода "групп" заключается в возможности выявления некоторых несохранившихся списков с указанием их вероятного места на стемме. Основные этапы работы исследователя, применяющего метод "групп", могут быть легко "переведены" на язык математики с помощью теории множеств и теории графов.

Метод "групп" применялся для изучения генеалогии списков при критическом издании средневековых французских произведений. Можно ли использовать данный метод для изучения истории литературных памятников Древней Руси? В центре внимания в данной главе находится одии из древнейших памятников славянской юридической мысли "Закон Судный людем" (3CJ1). Этот текст был создан в 60-х гг. IX в. одним из славянских просветителей Кириллом-Константином в пределах Велико-Моравского княжества; позже нашел практическое применение в Болгарии конца IX -начала X вв. Тексты этого памятника сохранились только на Руси, в составе древнерусских юридических сборников XIII-XYII вв. В связи с этим задача классификации списков, выявления наиболее древнего, близкого к архетипу текста ЗСЛ, является особенно актуальной. Для нашего исследования было привлечено академическое издание краткой редакции ЗСЛ 28, включавшее описание 54 рукописей.

В § 2 данной главы приводятся результаты моделирование истории текста ЗСЛ на основе метода "групп" (с помощью разработанной нами программы "Стемма"). Интерпретация построенной классификации списков показывает,

27. См.: Froger Dora. S. La critique des lextes el son automalisalion. Paris, 1968.

28. Закон Судный людем (Краткой редакции) / Под ред. акад. М.Н. Тихомирова. М.,

1961.

что, во-первых, каждый из четырех изводов ЗСЛ образует на стемме прадерево, т.е. все списки каждого извода имеют одного общего "предка" (иначе говоря, изводы на стемме "не пересекаются"). Во-вторых, полученная стемма не содержит явных хронологических противоречий, т.е. нет ни одной "цепочки" списков, содержащей не менее двух датированных списков, такой, что хотя бы один "предок" был датирован более поздним временем, чем его "потомки". Детальное обсуждение полученной стеммы было произведено Л.В. Миловым 29; оно свидетельствует об адекватности модели метода "групп" при построении генеалогических отношений списков ЗСЛ. В ряде случаев отмечаются буквальные совпадения мнений специалистов с итогами полученной стеммы. Существенно, что стемма не только подтверждает, но и уточняет догадки ученых о структуре изводов; в других случаях соотношения списков на стемме дают импульс для новых гипотез, а наличие на стемме "несохранившихся" списков может послужить основой для гипотетического восстановления утраченных звеньев.

Для повышения надежности полученных выводов о структуре и соотношениях изводов ЗСЛ в данной работе использовались и другие классификационные модели. В § 3 приводятся результаты классификации, полученные с помощью матрицы "расстояний" между списками ЗСЛ. Соответствующая модель содержит менее жесткие требования к отображению процесса копирования списков: чем меньше различий содержат тексты данной пары списков, тем "ближе" генеалогически соотносится эти списки. Такая модель позволяет на основе матрицы "расстояний" построить граф связи списков в виде генеалогического древа. Метод построения такой стеммы дает известный алгоритм нахождения покрывающего дерева графа максимальной общей длины. В § 3 содержатся результаты группировки списков ЗСЛ на основе матрицы "расстояний"; они подтверждают состав изводов, полученных методом "групп".

Следует отметить, что в отличие от данной модели, метод "групп" максимально использует информацию о разночтениях. При этом логическая процедура построения генеалогического древа списков реализуется лишь при условии выполнения довольно жестких требований к характеру соотношений между разночтениями (т.е. при отсутствии "аномалий"). Модели же, использующие матрицу расстояний, гарантированно приводят к построению классификации списков, Однако эти методы учитывают только отдельные максимальные, а не средние связи между списками.

29. См. вторую часть статьи Бородкина Л.И., Милова Л.В. О некоторых аспектах..

Путь к построению более надежных формальных классификаций списков лежит через использование новых моделей, ориентированных на агрегированное, укрупненное представление информации о структуре взаимосвязей. Этой цели отвечает методика построения структурной классификации списков ЗСЛ с помощью разработанного нами алгоритма AMA. В соответствии с моделью AMA, матрица близости списков должна иметь определенную структуру - коэффициенты близости списков одного извода в целом выше коэффициентов близости списков из различных изводов; внутри одного извода наиболее высоки коэффициенты близости древних списков между собой. Наконец, различные изводы могут в целом иметь различную степень "близости происхождения"; это также отражается на значениях соответствующих коэффициентов близости. В §4 приводятся результаты построения структурной классификации списков ЗСЛ с помощью разработанного нами метода AMA. Полученная укрупненная классификация списков ЗСЛ хорошо согласуется с более "детальными" генеалогическими классификациями, основанными на более жестких модельных предложениях, чем в рассмотренной агрегированной модели. Существенно, что полученная структурная классификация выявляет доминирующую роль Древнейшего извода в структуре межгрупповых связей списков ЗСЛ.

Рассмотренные математические методы дают удобный инструмент для получения формальных классификаций списков. Применение моделей, основанных на различных содержательных предположениях и использующих различные средства формализации (от теории графов до теории оптимизации) повышает надежность классификационных реконструкций. Восстанавливая историю текста "Закона Судного людем", мы реконструируем, по сути дела, и историю Кормчих книг, в составе которых сохранился текст этого памятника. Результаты, полученные с помощью рассмотренных методов, могут послужить отправной точкой при решении проблем воссоздания истории рукописных богатств, сохранившихся от ранних эпох истории нашей страны.

В заключении диссертации подводятся основные итоги проделанной работы как в методически-методологическом, так и в конкретно-историческом аспектах, делается вывод о том, в какой стадии находится процесс внедрения математических методов в практику исторических исследований (в соответствии с принятой классификацией этапов этого процесса). Результаты работы позволили сформулировать нескольких принципов, которые должны обеспечить корректность получаемых результатов при использовании математических методов и ЭВМ в конкретно-исторических исследованиях.

В приложениях к диссертации приводятся: тематический список литературы (9 разделов); описание базы данных "Аграрное развитие губерний Европейской России на рубеже ХГХ-ХХ вв."; описание методик: построения марковской модели социальной мобильности в условиях неравных интервалов времени между последовательными измерениями состояний и метода "групп" для построения генеалогической классификации списков; перечень списков Закона Судного людем.

Содержание диссертации отражено в следующих публикациях (общим объемом более 55 п.л.):

1. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях // М., МГУ, 1986. - 12 п.л.

2. Современные методы изучения исторических источников с использованием ЭВМ // М., МГУ, 1987. - 5,5 п.л. (в соавторстве с И.Д. Ковальченко).

3. О некоторых аспектах автоматизации текстологического исследования // Математические методы в историкоэкономических и историко-культурных исследованиях. М., Наука, 1977. - 2,3 п.л. (в соавторстве с Л.В. Миловым).

4. Методы изучения социальной истории в американской историографии // История СССР, 1978, N 2. - 0,6 п.л. (в соавторстве с Н.Б. Селунской).

5. Аграрная типология губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв. (Опыт многомерного количественного анализа) // История СССР. 1979, N 1. - 2,8 п.л. (в соавторстве с И.Д. Ковальченко).

6. О работе научного семинара "Количественные методы в исторических исследованиях" // История СССР. 1981, N 3. - 0,2 п.л.

7. Структура и уровень развития районов Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. (Опыт многомерного анализа) // История СССР. 1981, N 1. -2,2 п.л. (в соавторстве с И.Д.Ковальченко).

8. Математические модели классификации древних текстов // Методы количественного анализа текстов нарративных источников. М., Ин-т истории СССР АН СССР, 1983. - 1 п.л.

9. Историк и изучение социальных процессов (Об использовании массовых источников и количественных методов их анализа в новейшей зарубежной историографии) // История СССР. 1983, N 1. - 1,7 п.л. (в соавторстве с А.К. Соколовым).

10. Массовые исторические Источники, и проблемы создания архивов машиночитаемых данных // Материалы IV Веесойьзнай-. конференции по

источниковедению. Днепропетровск, ДГУ, 1983. - 0,3 п.л. (в соавторстве с И.Д. Ковальченко, А.К. Соколовым).

11. Некоторые аспекты применения количественных методов при изучении нарративных источников // Количественные методы в советской и американской историографии. М., Наука, 1983. - 1,8 п.л. (в соавторстве с Л.В. Миловым); статья переведена на англ. язык и издана в США:

Some Aspects of 1he Application of Quantitative Methods and Computers in the Analysis of Narrative Texts II Soviet Quantitative History. Sage publications. Beverly Hills/London/New Delhi, 1984.

12. Методы анализа качественных признаков. Глава в учебном пособии "Количественные методы в исторических исследованиях". М., Высшая школа, 1984. - 1,3 п.л.

13. Методические аспекты историко-типологического исследования: возможности многомерного статистического анализа // Комплексные методы в изучении истории с древнейших времен до наших дней. М., Ин-т истории СССР АН СССР, 1984. - 0,2 п.л.

14. Вероятностная многомерная классификация в исторических исследованиях (по данным об аграрной структуре губерний Европейской России на рубеже XIX-XX вв.) // Математические методы и ЭВМ в исторических исследованиях. М., Наука, 1985. - 1,5 п.л. (в соавторстве с И.Д. Ковальченко).

15. Современная информатика в исследованиях по аграрной истории России конца XIX века. - Pour le IX Congres International d'Histoire Economique. M., Нац. комитет историков СССР, 1986. - 1,5 п.л.

16. Контент-анализ и проблемы изучения исторических источников И Математика в изучении средневековых повествовательных источников. М., Наука, 1986. - 1,7 п.л.

17. Методологические проблемы моделирования в историкосоциальных исследованиях // История СССР. 1985, N 2. - 0,7 п.л. (в соавторстве с И.М. Гарсковой),

18. ЭВМ и история // Преподавание истории в школе. 1986, N 1. - 0,5 п.л,

19. Методологические проблемы применения математических методов в историко-гуманитарных исследованиях // Математизация современной науки: предпосылки, проблемы, перспективы. М., 1986. - 0,6 п.л.

20. Взаимодействие наук: методологические проблемы // Общественные науки. 1987, N 6, - 0,6 п.л. (в соавторстве с М.А.Свищевым).

21. Математические методы в историко-типологических исследованиях: возможности " и ограничения // Комплексные методы в исторических исследованиях. М., Ин-т истории СССР АН СССР, 1987. - 0,3 п.л.

22. Программно-математическое обеспечение для решения задач многомерной классификации с нечеткими множествами // Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа, М.,1987. - 0,2 п.л.

23. Применение количественных методов в аграрной истории (по материалам советско-американского симпозиума) // История СССР. 1988, N 4. - 1,3 п.л. (в соавторстве с М.А. Свищевым).

24. Информатика и вычислительная техника в источниковедении // Проблемы количественных методов анализа и классификации источников по отечественной истории. Днепропетровск, ДГУ, 1988. - 0,4 п.л. (в соавторстве с И.Д. Ковальченко).

25. О новой методике анализа внутренней структуры типов аграрного развития Европейской России на рубеже Х1Х-ХХ вв. // Взаимосвязи города и деревни в их историческом развитии. XXII сессия Всесоюзного симпозиума по изучению проблем аграрной истории. М., 1989. - 0,2 п.л.

26. Модели социальной мобильности в исторических исследованиях // Методы социологических исследований. Тезисы III Всесоюзной конференции. М., 1989. - 0,2 п.л.

27. Основные направления разработки алгоритмов распознавания и кластер-анализа, использующих теорию размытых множеств // Применение многомерного статистического анализа в экономике. Материалы IV Всесоюзной конференции. Тарту, ТГУ, 1989. - 0,2 п.л.

28. Два пути буржуазной аграрной эволюции в Европейской России (Опыт многомерного типологического анализа) / / Аграрная эволюция России и США в XIX-начале . XX в. М., Наука, 1990. - 2,2 п.л. (в соавторстве с И.Д. Ковальченко); статья переведена на англ. язык и издана в США:

Two Paths of Agrarian Evolution in European Russia: An Essay in Multivariate Analysis // Russian Review. Vol. 47, 1988, N 4.

29. О квазиукрупнимости состояний марковских цепей (Методические аспекты изучения социальной мобильности) // Информатика вычислительных систем. М., МГУ, 1990. - 0,6 п.л.

30. Социальная мобильность в период НЭПа: к вопросу о росте капитализма из мелкого производства // История СССР. 1990, N5.-1,9 пл. (в соавторстве с М.А. Свищевым).

31. Квантификация в исследованиях, немецких историков: школа "Historische Sozialforschung" // Материалы Международной конференции "Методология современных гуманитарных исследований: человек и компьютер". Донецк, 1991. - QJ> пл.

32. Ретропрогнозирование социальной динамики доколхозного крестьянства: использование имитационно-альтернативных моделей // Россия и США на рубеже Х1Х-ХХ столетий (Математические методы в исторических исследованиях). М., Наука, 1992. - 1 п.л. (в соавторстве с М.А. Свищевым); статья переведена на англ. язык и издана в ФРГ:

Pre-Collectivization Peasantry Social Dynamic Retrognosis: Application of Alternative Models II Historische Sozialforschung. Vol. 16, 1991, N 2.

33. Новые концепции интеллектуальных компьютерных систем и возможности их использования в исторических исследованиях // Метод в историческом исследовании. Тезисы докладов Всесоюзной школы-семинара. Минск, 1992. - 0,2 п.л.

34. Историческая информатика: горизонты 90-х годов // Методологические проблемы исторической науки. Минск, БГУ, 1992. - 0,3 п.л.

35. Историческая информатика в СССР/России: ретроспектива, состояние, перспективы// История и компьютер: новые информационные, технологии в исторических исследованиях и образовании. Scripta Mercaturae Verlag, St.Katharinen, 1993. - 1,6 п.л.

36. Multivariate Analysis of Agrarian Typology of European Russia at the End of 19th Century and the Beginning of the 20th // Proceedings of the VIII International Economic History Congress. Budapest, 1982 (в соавторстве . с И.Д. Ковальченко). - 0,5 п.л.

37. Cliometrics in the USSR // The Newsletters of Cliometric Society, 1990, Vol. 5, N 2. - 1 п.л.

38. EI Sector Privad o de la Economía Soviética en los 20: Modelado de los Procesos Sociales // Revista de Historia Economica. 1992, N 4. - 1,5 п.л. (в соавторстве с М.А. Свищевым).

39. FUZZYCLASS: A New Tool For Typological Analysis In Historical Research. In: History and Computing in Eastern Europe. Scripta Mercaturae Verlag, St.Katharinen, 1993. - 1,1 п.л. (в соавторстве с И.М. Гарсковой).

40. History and Computing in the USSR and Russia: Retrospect, State of th$ Art, Perspectives // Там же. -1,2 п.л.