Д. А. Халтурина законы истории москва 2004


Диаграмма 29. Популяционная динамика Китая (57 – 2003 гг. н.э.)



страница11/11
Дата02.06.2018
Размер2.09 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

Диаграмма 29. Популяционная динамика Китая (57 – 2003 гг. н.э.),

корреляция между наблюдаемыми значениями

и значениями, предсказанными моделью

гиперболического роста

Данный тренд, конечно же, особенно ощутим, если мы рассматриваем демографическую историю Китая на всем его протяжении (т.е. включая и современный период). Однако, если мы даже будем рассматривать только досовременную историю Китая (до 1852 г., т.е. года реального начала Тайпинского восстания), мы сможем обнаружить гиперболическую тенденцию роста и на этом участке китайской демографической истории (см. Диаграммы 30 и 31):


Диаграмма 30. Популяционная динамика досовременного Китая

(700 г. до н.э. – 1851 г. н.э.)

С каким типом тренда мы имеем дело в этом случае? И на этот раз линейная регрессия дает статистически значимые результаты (R2 = 0,469, α < 0,001).29 Экспоненциальная регрессия снова дает еще более сильную корреляцию (R2 = 0,600, α < 0,001), см. Диаграмму 31:
Диаграмма 31. Популяционная динамика досовременного Китая

(57 – 1851 гг. н.э.), оценки кривой тренда


Однако и на этот раз даже самая простая модель гиперболического роста дает несравненно более высокую корреляцию между данными, предсказанными моделью, и наблюдаемыми данными (R2 = 0,968, α << 0,00130), см. Диаграмму 32:
Диаграмма 32. Популяционная динамика досовременного Китая

(57 – 1851 гг. н.э.), корреляция

между наблюдаемыми значениями и значениями,

предсказанными моделью гиперболического роста

Итак, как мы видим, историческая демография Китая может рассматриваться в качестве особо высоко детерминированной, в том отношении, что законы ее динамики наиболее близки к высокодетерминированным пэттернам эволюции мир-системы.

Здесь мы, однако, сталкиваемся со случаем, когда применимым оказывается другой из сформулированных в начале данной работы принципов – детерминированное поведение на микроуровне будет генерировать на макроуровне именно хаотическую динамику. В связи с этим примечательным представляется то обстоятельство, что именно наиболее упорядоченная динамика региональной системы Китая и являлась одним из главных источников хаоса на мир-системном макроуровне. Вернемся к вышеприведенной Диаграмме 1. Отметим, например, что для 1100 г. заметное превышение наблюдаемого значения над значением, предсказанным компактной макромоделью, объясняется прежде всего результатами "Зеленой революции" в сунском Китае (см., например: Bray 1984), которая в течение полувека привела к расширению экологической ниши в Китае приблизительно в два раза и к соответствующему росту населения Китая. Население Китая уже до начала сунской Зеленой революции составляло более 20% населения Земли. В результате же этой технологической революции население Китая стало составлять более 30% мирового; в результате, стремительный рост населения Китая означал и очень заметное (на порядка 20%) увеличение населения всей Земли за исторически очень короткий период. Сунская зеленая революция была подготовлена всем предыдущим развитием Китая, и в рамках эволюции социальной системы Китая может рассматриваться в качестве события, в очень высокой степени детерминированного. Однако на макроуровне мир-системы это событие привело к очень заметному отклонению наблюдаемой на конец XI в. численности населения мира от значения, предсказанного компактной макромоделью.

Еще раз вернемся к Диаграмме 1. В 1650–1962 гг. наиболее значимое отклонение от кривой гиперболического роста приходится вовсе не на (как, казалось бы, следовало ожидать) годы двух мировых войн, а на 1850–1870 гг. И связано оно с Тайпинским восстанием, запустившим в Китае механизм демографического коллапса, в результате которого по некоторым подсчетам число погибших (на столько даже насильственной смертью, сколько от сопровождавших демографический коллапс катастрофических наводнений, голодовок, эпидемий и т.д.) достигло астрономической цифры в 118 миллионов человек (Huang 2002:528), которая не смогла быть адекватно компенсирована даже ускоряющимися темпами роста населения во всех остальных частях мир-системы.

Подчеркнем, что данный демографический коллапс был высокодетерминированным событием, подготовленным всей предыдущей эволюцией цинского Китая (см., например: Kuhn 1978; Mann Jones and Kuhn 1978), и кстати, неплохо поддающимся математическому моделированию (см., например: Нефедов 2003; Nefedov 2004; Turchin 2003), однако именно высокодетерминированная популяционная динамика цинского Китая и привела к наиболее сильному хаотическому (с точки зрения логики эволюции мир-системы) возмущению, фиксируемому на мир-системном макроуровне.
Заключение

Представляется, что применение принципа Чернавского позволяет по-новому подойти к созданию общей теории социальной макроэволюции. Подход, до сих пор господствующий в социальном эволюционизме, основывается на следующем допущении – закономерности эволюции простых социальных систем должны быть заметно проще, чем закономерности эволюции сложных систем. Совершенно логичным выводом из этого казалось бы предельно самоочевидного допущения является то, что социоэволюционисты должны начинать исследование с эволюционных закономерностей простых систем, и только после достижения полного понимания закономерностей эволюции простых систем имеет смысл переходить к изучению систем, действительно сложных.31

Мы полагаем, что именно этот подход в значительной степени и завел социоэволюционные исследования в тупик, выход из которого, на наш взгляд, может быть найден в рамках прямо противоположного подхода – от исследования простых законов развития сложных систем к изучению сложных закономерностей эволюции простых систем. Именно данное обстоятельство по всей видимости и объясняет то, почему законы истории были открыты так поздно. Ведь как мы могли видеть, законы истории все-таки существуют, и они могут иметь очень простое математическое выражение. Однако закономерности социальной эволюции, обладающие достаточным уровнем строгости для того, чтобы их можно было бы назвать именно законами социальной эволюции, законами истории, по всей видимости обнаруживаются только на том уровне, до которого у математически ориентированных историков до сих пор, судя по всему, до сих пор не доходили руки, на уровне мир-системы в целом.


Приложение 1

Прогноз роста населения мира (2004–2050 гг.)
Конечно же, для того, чтобы использовать расширенную макромодель для прогноза роста населения мира, симуляцию с ее использованием лучше начинать как можно ближе к началу прогнозируемого периода.

Для начала проверим, какое соответствие с наблюдаемыми данными за последнюю декаду ХХ в. мы получим, при начале компьютерной симуляции с использованием расширенной макромодели в 1990 г.32 Результаты будут выглядеть следующим образом (см. Таблицу 7):


Таблица 7. Население мира,

сопоставление значений, сгенерированных моделью,

и актуально наблюдаемых значений, 1991–2003 гг.


Год

Население мира, в миллионах

Значения, сгенерированные моделью

Актуально наблюдаемые значения

1991

5368,18

5368,81

1992

5451,54

5452,99

1993

5534,74

5534,93

1994

5617,72

5615,48

1995

5700,46

5696,26

1996

5782,92

5775,52

1997

5865,05

5855,07

1998

5946,83

5933,09

1999

6028,22

6009,95

2000

6109,17

6085,48

2001

6189,67

6159,70

2002

6269,67

6232,70

2003

6349,12

6305,14

R > 0,999, α << 0,0001
Корреляция между значениями, сгенерированными моделью, и актуально наблюдаемыми значениями мировой грамотности (для 1991–1999 гг.) имеет следующие характеристики: R = 0,995, R2 = 0,990, α << 0,0001.

Начнем теперь нашу симуляцию в 1999 г.33 Эта симуляция дает следующий прогноз динамики интересующих нас переменных.



Модель дает следующий прогноз роста грамотности на 2005 – 2050 гг. (см. Таблицу 8 и Диаграмму 33):

Таблица 8. Прогноз роста грамотности населения мира, 2010–2150 гг.


Год

2010

2020

2030

2040

2050

2060

2070

Грамотность

0,837

0,889

0,928

0,956

0,974

0,985

0,992

Год

2080

2090

2100

2110

2120

2130

2150

Грамотность

0,996

0,998

0,999

0,9995

0,9998

0,9999

0,99998



Диаграмма 33. Прогнозируемая динамика грамотности

населения мира, до 2050 г.

Модель прогнозирует, что к 2050 г. 97,4% всего взрослого населения мира будет грамотными, в то время как к 2070 г. доля неграмотного взрослого населения мира упадет ниже 1%.

Прогноз динамики роста населения мира, генерируемы макромоделью, выглядит следующим образом (см. Таблицу 9 и Диаграмму 34):


Таблица 9. Население мира, 2010–2150 гг., в миллионах


Год

2010

2020

2030

2040

2050

2060

2070

Население

6771,2

7324,6

7741,9

8037,3

8234,3

8358,7

8433,3

Год

2080

2090

2100

2110

2120

2130

2150

Население

8476,0

8499,4

8511,7

8517,8

8520,8

8522,2

8523,1



Диаграмма 34. Прогнозируемая динамика роста

населения мира, до 2050 г.

Таким образом, компьютерная симуляция с использованием расширенной макромодели заставляет предполагать, что к 2050 г. население мира достигнет 8200 миллионов человек, а к 2100 г. оно более или менее стабилизируется в районе 8500 миллионов.

Приложение 2

Относительные темпы роста населения мира и женская грамотность в последнем десятилетии ХХ в.: некоторые наблюдения
Наш регрессионный анализ данных Мирового банка (World Bank 2004) и Бюро переписей США (US Bureau of the Census 2004) по женской грамотности и численности населения мира дал следующие результаты (см. Таблицы 10 и 11):
Таблица 10. Рост населения мира и женская грамотность, 1990–1999 гг.

Год

Относительные годовые темпы роста населения мира (%)

Женская грамотность (% от общего числа женщин старше 14 лет)

1990

1,58

61,61

1991

1,56

62,38

1992

1,49

63,13

1993

1,44

63,90

1994

1,43

64,66

1995

1,38

65,44

1996

1,37

66,56

1997

1,32

67,71

1998

1,29

68,60

1999

1,25

69,50


Таблица 11. Корреляция между женской грамотностью

и относительными темпами роста населения мира,

1990–1999 гг. (регрессионный анализ)




Нестандиртизи­рованный коэффициент

Стандиртизи­рованный коэффициент

t

α

Модель

B

Ст. ошибка

β

1

(Константа)

4,054

0,162



25,003

0,00000001

Женская грамотность (%)

-0,04044

0,002

-0,985

-16,312

0,0000002

Зависимая переменная: Относительные годовые темпы роста

населения мира (%)

R = 0,971, R2 = 0,967
Как мы видим, здесь наблюдается очень сильная и значимая корреляция в предсказанном направлении. С другой стороны, данный регрессионный анализ заставляет предполагать, что 96,7% всей мировой макродемографической вариации в 1990–1999 гг. описывается следующим уравнением:
V = 4,054 – 0,04044F
где F – мировая женская грамотность (%), а V – относительные годовые темпы роста населения мира (%).

Стоит обратить особое внимание на то обстоятельство, что данная простая модель предсказывает, что когда уровень всемирной грамотности достигнет 100% (что по определению подразумевает и стопроцентный уровень женской грамотности), относительные темпы роста населения мира упадут до 0,01% в год (4,054 – 0,04044 * 100 = 0,01), что предельно близко к одному из главных допущений расширенной макромодели.

С другой стороны, наш регрессионный анализ данных по женской грамотности и численности населения мира за тот же самый период дал следующие результаты (см. Таблицу 12):
Таблица 12. Корреляция между численностью населения мира

и женской грамотностью, 1990–1999 гг.

(регрессионный анализ)






Нестандартизи­рованный коэффициент

Стандартизи­рованный коэффициент

t

α

Модель

B

Ст. ошибка

β

1

(Константа)

3,235

1,901



1,701

0,127

Население мира (в миллиардах)

10,988

0,336

0,996

32,693

0,000000001

Зависимая переменная: Женская грамотность (%)

R = 0,996, R2 = 0,993

Это подразумевает для последнего десятилетия ХХ в. следующий пэттерн отношений между численностью населения мира и женской грамотностью, вполне конгруэнтный предикциям расширенной макромодели для соответствующей фазы эволюции мир-системы:


F = 3,235 + 11N
где N – численность населения мира (в миллиардах), а F – мировая женская грамотность (%).

Отметим, что заменив F в уравнении, полученном при помощи предыдущего регрессионного анализа (см. Таблицу 11), вышеприведенным выражением, мы получим следующие результаты:


V = 4,054 – 0,04044F = 4,054 – 0,04044(3,235 + 11N) = 4,054 – 0,04044*3,235 – 0,04044*11N = 4,054 – 0,1308234 - 0.44484N = 3,92 – 0,44N
Таким образом, мы получаем уравнение V = 3.92 – 0.44N, практически идентичное уравнению V = 3.9 - 0.44N, полученному выше при прямом регрессионном анализе численности и относительных годовых темпов роста населения мира за 1990–2003 гг. (см. Таблицу 2). Итак, для последнего десятилетия ХХ в. динамическое отношение между женской грамотностью, численностью и относительными годовыми темпами роста населения мира создает именно тот "обратный гиперболический" пэттерн роста мирового населения, который был идентифицирован нами в самом начале данной статьи.
Библиография
Боккаччо, Джованни. 1992. Декамерон. Москва: АРТ.

Капица, С. П. 1992. Математическая модель роста населения мира. Математическое моделирование 4/6: 65–79.

Капица, С. П. 1999. Сколько людей жило, живет и будет жить на земле. М.: Наука.

Коротаев, А. В. 2003. Социальная эволюция: факторы, закономерности, тенденции. М.: Восточная литература.

Мальтус, Т. [1798] 1993. Опыт о законе народонаселения. Петразаводск: Петроком (Шедевры мировой экономической мысли. Т. 4).

Мельянцев, В. А. 1996. Восток и Запад во втором тысячелетии. М.: МГУ.

Мельянцев, В. А. 2003. Три века российского экономического роста. Общественные науки и современность (5): 84–95.

Мельянцев, В. А. 2004. Генезис современного (интенсивного) экономического роста. М.: Гуманитарий.

Назаретян, А. П. 1995. Агрессия, мораль и кризисы в развитии мировой культуры. Синергетика социального прогресса. М.: Наследие.

Назаретян, А. П. 1999а. Векторы исторической эволюции. Общественные науки и современность. № 2. С. 112–126.

Назаретян, А. П. 1999б. Векторы исторической эволюции. Социально-исторический прогресс: мифы и реалии / Ред. Э. С. Кульпин. М.: Папирус Про. С. 4–26.

Назаретян, А. П. 2001. Цивилизационные кризисы в контексте Универсальной истории: Синергетика, психология и футурология. М.: ПЕР СЭ.

Нефедов, С. А. 2003. Теория демографических циклов и социальная эволюция древних и средневековых обществ Востока. Восток. № 3: 5–22.

Подлазов, А. В. 2001. Основное уравнение теоретической демографии и модель глобального демографического перехода. Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, №88.

Чернавский, Д. С. 2004. Синергетика и информация (динамическая теория информации). М.: УРСС.

Чубаров, В. В. 1991. Ближневосточный локомотив: темпы развития техники и технологии в древнем мире. Архаическое общество: узловые проблемы социологии развития / Ред. А. В. Коротаев и В. В. Чубаров. Т. I. М.: Институт истории СССР АН СССР. С. 92–135.


Abel, W. 1974. Massenarmut und Hungerkrisen im vorindustriellen Europa. Versuch einer Synopsis. Hamburg: Parey.

Abel, W. 1980. Agricultural Fluctuations in Europe from the Thirteenth to the Twentieth Centuries. New York, NY: St. Martin's.

Aghion, P., and P. Howitt. 1992. A model of Growth through Creative Destruction. Econometrica 60: 323–52.

Aghion, P., and P. Howitt. 1998. Endogenous Growth Theory. Cambridge, MA: MIT Press.

Allen, M. G. (1972). A Cross-Cultural Study of Aggression and Crime. Journal of Cross-Cultural Psychology. Vol. 3. P. 259–271.

Artzrouni, M., and J. Komlos. 1985. Population Growth through History and the Escape from Malthusian Trap: A Homeostatic Simulation Model. Genus 41: 21–39.

Bandura, A. [1973] (1980). The Social Learning Theory of Aggression. The War System: An Interdisciplinary Approach / Ed. by R. A. Falk and S. S. Kim. Boulder, CO: Westview.

Berkowitz, L. [1962] (1980). The Frustration-Aggression Hypothesis. The war system: An Interdisciplinary Approach / Ed. by R. A. Falk & S. S. Kim. Boulder, CO: Westview.

Bacon, M. K., Child, I. L., & Barry, H., III. (1963). A Cross-Cultural Study of Correlates of Crime. Journal of Abnormal and Social Psychology. Vol. 66. P. 291–300.

Bielenstein, H. 1947. The Census of China during the Period 2–742 A.D. Bulletin of the Museum of Far Eastern Antiquities 19: 125–63.

Bielenstein, H. 1986. Wang Mang, the Restoration of the Han Dynasty, and Later Han. In The Cambridge History of China. 1. The Ch'in and Han Empires, 221 B.C. – A.D. 220, edited by D. Twitchett and M. Loewe, pp. 223–90. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Biraben, J.-N. 1980. An Essay Concerning Mankind's Evolution. Population 4: 1-13.

Bongaarts, J. 2003. Completing the Fertility Transition in the Developing World: The Role of Educational Differences and Fertility Preferences. Population Studies 57: 321–35.

Boserup, E. 1965. The Conditions for Agricultural Growth: The Economics of Agrarian Change under Population Pressure. Chicago, IL: Aldine.

Braudel, F. 1973. Capitalism and Material Life, 1400–1800. New York, NY: Harper and Row.

Burton, R. V., Whiting, J. W. M. (1961). The Absent Father and Cross-Sex Identity. Merrill-Palmer Quarterly of Behavior and Development. Vol. 7. P. 85–95.

Cameron R. 1989. A Concise Economic History of World. New York, NY: Oxford University Press.

Chase-Dunn, C., A. Alvarez, D. Pasciuti, and A. Jorgenson. 2003. Time-Mapping Globalization since the Iron Age: Three Thousand Years of Urbanization, Empire Formation and Climate Change. Paper presented at the Annual Meeting of the International Studies Association, Portland, February 27, 2003.

Chase-Dunn, C., and T. Hall. 1997. Rise and Demise: Comparing World-Systems Boulder, CO.: Westview Press.

Chesnais, J. C. 1992. The Demographic Transition: Stages, Patterns, and Economic Implications. Oxford: Clarendon Press.

Diamond, J. 1999. Guns, Germs, and Steel: The Fates of Human Societies. New York, NY: Norton.

Dollard, J., L. Doob, N. Miller, O. Mowrer, and R. Sears. (1939). Frustration and Aggression. New Haven, CT: Yale University Press.

Durand, J. D. 1960. The Population Statistics of China, A.D. 2–1953. Population Studies 13: 209–56.

Durand, J. D. 1977. Historical Estimates of World Population: An Evaluation. Population and Development Review 3(3): 255–96.

Earle, T. K. 1997. How Chiefs Came to Power: The Political Economy of Prehistory. Stanford, CA: Stanford University Press.

Ember, C. R., & Ember, M. (1994). War, Socialization, and Interpersonal Violence. Journal of Conflict Resolution. Vol. 38. P. 620–646.

Foerster, H. von, P. Mora, and L. Amiot. 1960. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5.

Frank, A.G., and B. Gills. 1994 (Eds.). The World System: 500 or 5000 Years? London: Routledge.

Grossman, G., and E. Helpman. 1991. Innovation and Growth in the Global Economy. Cambridge, MA: MIT Press.

Habakkuk, H. J. 1953. English Population in the Eighteenth Century. Economic History Review 6: 117–33.

Haub, C. 1995. How Many People have ever Lived on Earth? Population Today 23(2): 4–5.

Hellemans, A., and Bunch, B. 1988. The Timetables of Science. New York, NY: Simon and Schuster.

Ho Ping-ti. 1955. The Introduction of American Food Plants into China. American Anthropologist 57:191–201.

Hoerner, S. J. von. 1975. Population Explosion and Interstellar Expansion. Journal of the British Interplanetary Society 28: 691–712.

Hollingsworth, W. G. 1996. Ending the Explosion: Population Policies and Ethics for a Humane Future. Santa Ana, CA: Seven Locks Press.

Jaspers, K. 1953. The Origin and Goal of History. New Haven, CT: Yale University Press.

Komlos, J., and S. Nefedov. 2002. A Compact Macromodel of Pre-Industrial Population Growth. Historical Methods 35:92–4.

Korotayev, A. V. 2004. World Religions and Social Evolution of the Old World Oikumene Civilizations: A Cross-Cultural Perspective. Lewiston, NY: The Edwin Mellen Press.

Kremer, M. 1993. Population Growth and Technological Change: One Million B.C. to 1990. The Quarterly Journal of Economics 108: 681–716.

Kuznets 1960. Population Change and Aggregate Output. In Demographic and Economic Change in Developed Countries. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Lee Mabel Ping-hua. 1921. The Economic History of China, with Special Reference to Agriculture. New York, NY: Columbia University Press (Studies in History, Economics and Public Law, 99).

Lee, R. D. 1986. Malthus and Boserup: A Dynamic Synthesis. In The State of Population Theory: Forward from Malthus, ed. by D. Coleman and R. Schofield, 96–130. Oxford: Blackwell.

Maddison, A. 1995. Monitoring the World Economy, 1820–1992. Paris: OECD.

Maddison, A. 2001. Monitoring the World Economy: A Millennial Perspective. Paris: OECD.

Malthus, T. 1978. Population: The First Essay. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.

McEvedy, C. and R. Jones. 1978. Atlas of World Population History. New York: Facts on File.

McMichael, T. 2001. Human Frontiers, Environments, and Desease. Past Patterns, Uncertain Futures. Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Meliantsev, V. A. 2004b. Russia's Comparative Economic Development in the Long Run. Social Evolution & History 3: 106–136.

Montagu, Ashley. (1976). The Nature of Human Aggression. Oxford – New York, NY: Oxford University Press.

Munroe, R. L., Munroe, R. H., & Whiting, J. W. M. (1981). Male Sex-Role Resolutions. Handbook of Cross-Cultural Human Development / Ed. by Munroe, R. L., Munroe, R. H., & Whiting, B. B. New York: Garland STPM. P. 611–632.

Nefedov, S. A. 2004. A Model of Demographic Cycles in Traditional Societies: The Case of Ancient China. Social Evolution & History 3(1): 69–80.

Palmer, Stuart. (1970). Aggression in Fifty-Eight Non-Literate Societies: An Exploratory Analysis. Annales Internationales de Criminologie. Vol. 9. P. 57–69.

Postan, M. M. 1950. Same Economic Evidence of Declining Population in the Later Middle Ages. Economic History Review. 2nd ser. 2:130–67.

Postan, M. M. 1973. Essays on Medieval Agriculture and General Problems of the Medieval Economy. Cambridge: Cambridge University Press.

Simon, J. 1977. The Economics of Population Growth. Princeton: Princeton University Press.

Simon, J. 1981. The Ultimate Resource. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Simon 2000. The Great Breakthrough and its Cause. Ann Arbor, MI: University of Michigan Press.

Skinner, W. G. 1985. The Structure of Chinese History. Journal of Asian History 54:271–92.

SPSS 2004. World95 Database. Chicago, IL: SPSS Inc.

Thomlinson, R. 1975. Demographic Problems: Controversy over Population Control. 2nd ed. Encino, CA: Dickenson.

U.S. Bureau of the Census. 2004. World Population Information. Internet Resource: www.census.gov/ipc/www/world.html.

UN Population Division. 2004. United Nations. Department of Economic and Social Affairs. Population Division. Internet Resource: http://www.un.org/esa/population.

Wallerstein, I. 1974. The Modern World-System. Vol.1. Capitalist Agriculture and the Origin of the European World-Economy in the Sixteen Century. New York: Academic Press.

Whiting, B. B. (1965). Sex Identity and Physical Violence: A Comparative Study. American Anthropologist. Vol. 67. P. 123–140.

Wickham, C. 1981. Early Medieval Italy: Central Power and Local Society, 400-1000. London: Macmillan.

Wood, J. W. 1998. A Theory of Preindustrial Population Dynamics: Demography, Economy, and Well-Being in Malthusian Systems. Current Anthropology 39: 99–135.

World Bank. 2004. World Development Indicators. Washington, DC: World Bank.

Zhao Wenlin and Xie Shujun zhu. 1988. History of Chinese Population. Peking: People's Publisher (in Chinese).

Содержание
Предисловие 3
Введение 4
Глава 1. Демографическая динамика мира после 1989 г.:

некоторые наблюдения 10


Глава 2. Демографическая динамика мира до 1962 г. 23
Глава 3. Компактная математическая макромодель

роста населения мира (до 1962 г.) 29


Глава 4. Компактная математическая макромодель

технико-экономического и демографического роста

мир-системы (до 1962 г.) 41
Глава 5. Расширенная математическая макромодель

технико-экономического, культурного

и демографического роста мир-системы 45
Глава 6. Расширенная макромодель

и механизмы демографического перехода 56


Глава 7. Законы мировой динамики

как законы динамики мир-системы 76

Глава 8. Что мы понимаем

под уровнем технологического развития? 81


Глава 9. Микроуровневый хаос и высокодетерминированная

макроуровневая динамика 92


Заключение 104

Приложение 1. Прогноз роста населения мира (2004–2050 гг.) 106


Приложение 2. Относительные темпы роста населения мира

и женская грамотность в последнем десятилетии



ХХ в.: некоторые наблюдения 111
Библиография 115


1 Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты № 04-06-80225, № 03-06-80277 и № 02-06-80219).

2 Данные по численности населения мира за 1950–2003 гг. здесь и далее приводятся по базе данных Бюро переписей США (US Census Bureau 2004).

3 Kremer 1993; US Census Bureau 2004.

4 Более точные значения константы и коэффициента равны соответственно 3,902506780696 и 0,4407229195721.

5 Обычно эта величина обозначается как r (от английского rate), однако выше этот символ уже был использован для обозначения коэффициента корреляции Пирсона, поэтому во избежание возможной путаницы мы решили использовать здесь хорошо известный всем читателям символ, широко применяемый для обозначения скорости, V.

6 Более точные значения константы и коэффициента равны соответственно – 0,1722452712448 и 0,6908726228951.

7 Другие использованные источники: Thomlinson 1975; Durand 1977; McEvedy and Jones 1978: 342–51; Biraben 1980; Haub 1995: 5; UN Population Division 2004; World Bank 2004.

8 Отметим, впрочем, что некоторые разделы данных пояснений могут представлять определенный интерес и для читателей, математическое образование имеющих.

9 Диаграмма подготовлена на основе данных переписей, приведенных (с некоторыми корректировками) в следующих публикациях: Bielenstein 1947:126; 1986:240–2; Durand 1960:216; Loewe 1986c:485; Zhao and Xie 1988: 536.

10 Справедливости ради надо заметить, что за несколько лет до Э. Босеруп эти допущения были сформулированы и обоснованы классиком мировой экономической мысли С. Кузнецом (Kuznets 1960).

11 Более того, Дж. В. Вуд (Wood 1998: 111) обращает внимание на следующее обстоятельство: "Собственно говоря, Мальтус без труда бы согласился с аргументацией Босеруп. На самом деле, он сам развил эту аргументацию в первом издании своего Опыта о законе народонаселения [1798]. Я подозреваю, что большинство современных читателей этого не замечают потому, что эта аргументация затерялась среди обширных теологических рассуждений в предпоследней главе, которые в наше время выглядят слишком старомодными – хотя во времена самого Мальтуса они должны были казаться откровенно еретическими; возможно, именно поэтому, будучи добропорядочным священником, Мальтус из последующих изданий книги эти рассуждения убрал".

12 Симуляция производилась годичными итерациями с использованием следующей системы разностных уравнений, выведенных из двух вышеописанных дифференциальных уравнений:

Ki+1 = Ki + cNiKi

Ni+1 = Ni + a(bKi+1 – Ni)Ni

Были выбраны следующие значения констант и начальных условий (в соответствие с имеющимися историческими оценками): N = 0,01 десятков миллиардов (т.е. 100 миллионов); a = 1,0;= 1,0; K = 0,01; c = 0,04093. Значение 1,0 было придано коэффициентам a и b для упрощения подсчетов; таким образом, в наших симуляциях с использованием первой макромодели K измерялось непосредственно как число людей, которых мир-система Земли может обеспечить средствами к существованию при данном уровне развития технологии (K).



13 Модель демонстрирует высокий уровень соответствия и с другими оценками динамики численности народонаселения мира (Thomlinson 1975; Durand 1977; McEvedy and Jones 1978: 342–51; Biraben 1980; Haub 1995: 5; UN Population Division 2004; World Bank 2004).

14 Для данной симуляции были выбраны следующие значения констант и начальных условий (в соответствие с имеющимися историческими оценками): N = 0,0545 десятков миллиардов (т.е. 545 миллионов); a = 1,0;= 1,0; K = 0,0545; c = 0,05135.

15 Компьютерная симуляция была начата в 24939 г. до н.э. и проведена с использованием вышеописанных разностных уравнений при помощи 250 вековых итераций с окончанием в 1962 г. н.э. Для данной симуляции были выбраны следующие значения констант и начальных условий: N = 0,00334 миллиарда (т.е. 3,34 миллиона); a = 1,0; b = 1,0; K = 0,00334; c = 2,13.

16 От публикации результатов симуляций с началом в более ранние годы мы решили воздержаться, так как уровень расхождения экспертных оценок численности населения мира для этого времени начинает превышать критические пределы (в результате в пределах оценок всегда оказывается возможным найти стартовое значение параметра N, обеспечивающее исключительно высокий уровень корреляции с наблюдаемыми данными, что, на наш взгляд, делает на нынешнем уровне знаний симуляции с началом в доверхнепалеолитическую эпоху в высокой степени бессмысленными).

17 1800 г. был выбран в качестве даты начала симуляции, так как наиболее достоверная информация по размеру всемирного ВВП в нашем распоряжении имеется именно с начала XIX в. Симуляция производилась годичными итерациями с использованием следующей системы разностных уравнений, выведенных из двух вышеописанных дифференциальных уравнений (где К исчисляется вторым способом, т.е. речь идет о К2):
Ni+1 = Ni + aKiNi

Ki+1 = Ki + bNiKi
Были выбраны следующие значения констант и начальных условий (в соответствие с имеющимися историческими оценками): N = 900 (в миллионах); a = 10,7;= 0,0000107; K2 = 0,0002234 в миллионах международных долларов 1990 г. в паритетах покупательной способности/ППП (т.е. 223,4 долларов). Расчет мирового ВВП производился по формуле (5); при этом в качестве значения c было принято 0,0005 (в миллионах международных долларов 1990 г. в ППП).

18 Отметим, что данные оценки в высокой степени близки к оценкам, полученным нами на основании подсчетов, проведенных независимо от А. Мэддисона В. А. Мельянцевым (1996, 2003, 2004; Meliantsev 2004).

19 С другой стороны, наша модель учитывает и наблюдаемый в подобных процессах автокаталитический эффект – вплоть до точки насыщения чем выше доля грамотных людей, тем более быстрый рост грамотности мы наблюдаем (хотя бы потому, что большее число грамотных людей означает большее число потенциальных и актуальных учителей, превращающих неграмотных людей в грамотных). Вместе с тем данный рост замедляется при приближении уровня грамотности к 100%.

20 Симуляции производились при помощи годичных итераций с использованием разностных уравнений, выведенных из вышеприведенных дифференциальных уравнений.

21 Вычислено на основе оценок В. А. Мельянцева (1996, 2003, 2004; Meliantsev 2004).

22 Внутренние темпы роста населения были подсчитаны через вычитание показателя смертности из показателя рождаемости. Данная переменная была использована вместо стандартного показателя относительных темпов роста населения, так как последний также учитывает влияние процессов эмиграции и иммиграции, которые при всей их колоссальной важности не являются релевантными для предмета данного исследования, так как, несмотря на то, что эти процессы могут оказывать самое значимое влияние на темпы роста населения отдельных стран, они не оказывают никакого влияния на темпы роста населения мира.

23 Конечно же, в качестве непосредственной причины снижения смертности здесь выступает рост ВВП на душу населения, который, с одной стороны, ведет к улучшению качества питания, уменьшает смертность от недоедания, а с другой стороны, стимулирует рост инвестиций во многие сферы (прежде всего в систему здравоохранения), также вносящие свой вклад в систему здравоохранения. На первый взгляд, система образования представляет собой всего лишь одну из таких сфер, развитие которой стимулируется ростом ВВП на душу населения. Отметим, однако, что здесь мы имеем дело с действительно динамическим (типа "курица-и-яйцо") отношением, когда ни переменная x, ни переменная y не могут быть идентифицированы ни как полностью независимые, ни как полностью зависимые. Да, конечно же, рост ВВП на душу населения стимулирует развитие системы образования. Но и развитие системы образования также самым серьезным образом стимулирует рост ВВП на душу населения (см., например: Мельянцев 1996, 2003, 2004; Meliantsev 2004). Отметим, что это динамическое отношение находит самое прямое выражение в расширенной макромодели.

24 Например, наш кросс-национальный анализ базы данных World Development Indicators (World Bank 2004) на 1975 г. дал следующие показатели корреляции между уровнем грамотности и процентом рождений, принимаемых квалифицированным медицинским персоналом: R = 0,83; α < 0,0001, сходные результаты были получены и при корреляционном анализе данных за другие годы. С другой стороны, наш анализ данных за 1995 г. показывает, что уровень грамотности менее 30% является максимально сильным (γ = 1,0) предиктором того, что взносы в фонды социального страхования будут составлять менее 5% текущих доходов (а при уровне грамотности менее 75% они будут составлять менее 15% текущих доходов). А, скажем, число врачей на 1000 человек коррелирует с уровнем грамотности экспоненциально (R = 0.844) (В последнем случае данные по грамотности были взяты из базы данных World95 [SPSS 2004]; данные по другим параметрам были взяты из базы данных World Development Indicators [World Bank 2004]).

25 Вместе с тем, отметим, что даже в современных системах с наиболее развитыми из всех известных истории рыночными экономиками для наиболее эффективной ликвидации последствий особенно серьезных катаклизмов всегда требуется и непосредственное вмешательство государства, т.е. применение политических технологий.

26 Все регрессионные анализы (как для индустриального, так и для доиндустриального периодов) проводились начиная с 57 г. н.э.

27 ri = ri-1Ni/Ni-1, где ri это относительный рост населения в год i; ri-1 это относительный рост населения в год в предшествующем году; Ni – численность населения в начале года i, а Ni-1 – численность населения в начале предшествующего года.

28 Собственно говоря, если быть более точными, статистическая значимость корреляции достигает в этом случае астрономического уровня: 1,67 * 10-19.

29 Для 57–1851 гг. н.э.

30 Собственно говоря, если быть более точными, статистическая значимость корреляции достигает в этом случае астрономического уровня: 1,67 * 10-19.

31 Главным исключением здесь, конечно же, является мир-системный подход (см,, например: Braudel 1973; Wallerstein 1974; Frank and Gills 1994; Chase-Dunn and Hall 1997; Chase-Dunn et al. 2003, и т.д.), но исследования мир-системщиков до настоящего времени принесли лишь довольно ограниченные результаты, и при этом в значительной степени именно из-за того, что они избегали использовать стандартные научные методы (предполагающие математическую формализацию развиваемых рабочих гипотез с их последующим строгим эмпирическим тестированием) и в основе своей остались на уровне вербальных построений.

32 Значения N0 (5284,679, в миллионах) и L0 (0,696) здесь соответствуют оценкам на 1990 г. Бюро переписей США (US Census Bureau 2004) и Всемирного банка (World Bank 2004). K0 взято как 1. Значения a (0,05197) и c (0,02978) оценены на основе данных Бюро переписей США (US Census Bureau 2004) и Всемирного банка (World Bank 2004) по темпам роста мировых населения и грамотности в начале периода. Значение b оценено как 0,000001.

33 Значения N0 (6010, в миллионах) и L0 (0,7633) здесь соответствуют оценкам на 1999 г. Бюро переписей США (US Census Bureau 2004) и Всемирного банка (World Bank 2004). K0 взято как 1. Значения a (0,05281) и c (0,04079) оценены на основе данных Бюро переписей США (US Census Bureau 2004) и Всемирного банка (World Bank 2004) по темпам роста мировых населения и грамотности в 1998 г. Значение b оценено как 0,000001.

Каталог: documents -> books
documents -> Информация относительно прав пожилых людей
documents -> Кемеровской области гбук кемеровская областная научная библиотека им. В. Д. Федорова
documents -> Кабинет Министров Украины Министерство социальной политики Украины Государственная служба по вопросам инвалидов и ветеранов Украины национальный доклад
documents -> Дополнительное оборудование
documents -> П\п Наименование дисциплины (модуля), практик в соответствии с учебным планом
documents -> Ключи многократной установки для корпоративных лицензий


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11


База данных защищена авторским правом ©grazit.ru 2019
обратиться к администрации

войти | регистрация
    Главная страница


загрузить материал