Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Математика -> -> "Математические методы и ЭВМ в историко-типологических исследованиях " -> 34

Математические методы и ЭВМ в историко-типологических исследованиях -

Ковальченко И.Д. Математические методы и ЭВМ в историко-типологических исследованиях — М.: Наука , 1989. — 271 c.
ISBN 5-02-009481-1
Скачать (прямая ссылка): matematmetodiissledovaniya1989.djvu
Предыдущая << 1 .. 28 29 30 31 32 33 < 34 > 35 36 37 38 39 40 .. 124 >> Следующая


Под интенсивностью найма поденщиков и чернорабочих предлагается понимать их долю в общем числе населения. Это является удобным еще и потому, что позволяет, оперируя погубернскими данными, миновать неизбежное в других случаях влияние существенных различий между губерниями по числу и плотности населения.

Далее встает вопрос, каким числом следует ограничиться, выделяя губернии с наибольшим значением интересующего нас признака (доля поденщиков и чернорабочих в населении)? Этот вопрос решался с позиции удобства интерпретации полученных данных. Мы остановились на выделении губерний, число которых составило '/б от их общего количества. Именно такие размеры группы обеспечили в нашем случае необходимую контрастность полученной выборки, что в значительной мере облегчило ее содержательный анализ.

И, наконец, еще один момент, на котором следует остановиться. В публикациях переписи представлены данные по 89 губерниям Российской империи, однако в нашем случае оправдано сокращение их числа до 79, исключив соответственно губернии Привислен-ского края. Это объясняется конкретно-исторической обстановкой того времени, обусловившей невозможность рассматривать обозначенный регион в качестве элемента единого социально-экономического организма страны.

Итак, оговорив все эти условия, назовем теперь те губернии, в которых найм поденщиков и чернорабочих принял наиболее интенсивные формы (по доле в % от населения): 1) Черноморская губ.— 7,6; 2) о-в Сахалин — 4,1; 3) Приморская обл.— 4,0; 4) Бакинская губ.— 3,9; 5) Амурская губ.— 3,0; 6) Астраханская губ.— 2,5; 7) С.-Петербургская губ.— 2,3; 8) Иркутская губ.— 1,8; 9) Лифляндская губ.— 1,7; 10) Таврическая губ.— 1,7; 11) Самаркандская обл.— 1,6; 12) Ферганская обл.— 1,5; 13) Сыр-Дарьин-ская обл.— 1,4; 14) Енисейская губ.— 1,4; 15) Кубанская обл.— 1,4; 16) Херсонская обл.— 1,4%.

Перечисленные губернии составили шесть регионов: Дальний Восток, Западная часть Восточной Сибири, Средняя Азия, а также

75 Прибалтийский, Прикаспийский и Черноморский регионы. Обращает на себя внимание то, что регионы, расположенные на территории Европейской России и Кавказа, в основном входили в состав Центрального и Южного промышленных районов страны. Из этого следует, что максимальная интенсивность найма поденщиков и чернорабочих сопровождала в рамках Европейской России районы наибольшей 'концентрации промышленных рабочих. В то же время следует отметить, что поденщики по степени интенсивности их найма отличались от общей массы постоянных и сроковых рабочих относительно большей распыленностью по территории страны. Этот факт можно установить, выяснив величину коэффициента вариации: 1) интенсивности найма всех рабочих— 191,7% и 2) интенсивности найма поденщиков и чернорабочих — 102,7%. Отсюда видно, что институт поденщиков и чернорабочих по степени интенсивности их найма в различных губерниях хотя и не представлял однородной совокупности, тем не менее более однороден в сравнении с общим числом рабочих в России.

В число губерний, выделенных Рашиным, вошли практически все наиболее крупные торгово-промышленные центры Европейской России, в нашу же совокупность попали лишь те из них, которые имеют непосредственный выход к морской границе империи, что предопределило еще одну черту, характерную для всех трех расположенных здесь (в Европейской России) регионов наибольшей интенсивности найма поденщиков и чернорабочих. А именно почти каждую из губерний, составивших эти регионы, характеризует наличие таких крупных портовых городов, как Петербург, Рига, Одесса, Астрахань, Баку и др. Приходится, однако, признать, что такое положение характерно только для Европейской России и Кавказа, а потому, говоря о регионах, сложившихся на территории Азиатской России, мы вынуждены пока лишь ограничиться констатацией их существования.

А. Г. Рашин4 указал на промышленность и.транспорт как основных потребителей их труда. Однако отсутствие аргументации данного тезиса в его работе оставляет и на сегодня данный вопрос открытым.

К сожалению, приходится отметить, что в переписи не' содержится прямых сведений по указанному вопросу. В этой связи возникает необходимость применения иной методики анализа данных переписи, отличной от традиционных методов, использованных при.— работе с ней в существующей историографии. В качестве такогр метода предлагается корреляционный анализ, уже неоднократно и весьма эффективно применяемый советскими и зарубежными историками на материалах других источников. Не будем касаться математической стороны этого аппарата, поскольку данный аспект нашел свое популярное изложение в учебном пособии «Количественные методы в исторических исследованиях»5.

В самом же общем смысле предлагается следующий ход исследования: построим корреляционную модель, в которой объектами послужат 79 губерний Российской империи (за вычетом

76 Привисленского края), а признаками будут количество поденщиков и чернорабочих и данные о количестве рабочих и населения в целом, занятых в каждой из выделенных переписью групп производств. Выяснение тесноты связи числа поденщиков и чернорабочих с каждым из включенных в модель производств позволит судить о том, к какому из них интересующий нас институт был наиболее привязан,, а, значит, и где он наиболее интенсивно использовался. Представляется возможным также включить в модель ряд демографических показателей, которых объединяла бы гипотетически возможная связь с поденщиками и чернорабочими. Мы анализировали корреляционные взаимосвязи между относительными показателями, составленными по каждому из отобранных признаков. Перечень сконструированных показателей (признаков) см. Прил.
Предыдущая << 1 .. 28 29 30 31 32 33 < 34 > 35 36 37 38 39 40 .. 124 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed