Статья 'Моделирование демографических процессов в поздней советской деревне: 1959 – 1989 гг.' - журнал 'Историческая информатика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Публикация за 72 часа: что это? > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакция > Редакционный совет
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Историческая информатика
Правильная ссылка на статью:

Моделирование демографических процессов в поздней советской деревне: 1959 – 1989 гг.

Жуков Дмитрий Сергеевич

кандидат исторических наук

доцент, Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина

392000, Россия, Тамбовская область, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33, оф. 316

Zhukov Dmitry Sergeevich

PhD in History

Associate professor, Derzhavin Tambov State University

of. 316,  33,  Internatsional'naya ul., Tambov, Tambovskaya oblast', Russia, 392000

ineternatum@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Канищев Валерий Владимирович

доктор исторических наук

профессор, Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина

392000, Россия, Тамбовская область, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33

Kanishchev Valery Vladimirovich

Doctor of History

Professor, Derzhavin Tambov State University

33, ul. Internatsional'naya, g. Tambov,  Tambovskaya oblast', Russia, 392000

valcan@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Лямин Сергей Константинович

кандидат исторических наук

доцент, Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина

392000, Россия, Тамбовская область, г. Тамбов, ул. Интернациональная, 33

Lyamin Sergey Konstantinovich

PhD in History

Associate professor, Derzhavin Tambov State University

33  Internatsional'naya ul., Tambov, Tambovskaya oblast', Russia, 392000

laomin@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2585-7797.2019.4.30639

Дата направления статьи в редакцию:

27-08-2019


Дата публикации:

20-12-2019


Аннотация.

Представлены результаты моделирования демографических стратегий 1,5 тыс. сельских поселений Тамбовской области в 1959 – 1989 гг. Рассмотрены методологические и инструментальные аспекты построения фрактальной модели и проведения с её помощью компьютерных экспериментов. Установлены величины управляющих факторов, под воздействием которых формировались коллективные целеполагающие представления о желаемом миграционном и естественном приросте или убыли населения. Полученные результаты могут быть, с необходимыми оговорками, распространены на несколько однотипных областей России. Исследование является продолжением предшествующих работ, в которых были предложены модели для того же региона с середины XIX до середины XX века. Моделирование показало, что выделяются две группы поселений: миграционные доноры и миграционные реципиенты. В изученный период сельское население, выстраивая свои жизненные планы, делало ставку, в значительной мере, на миграцию, что, очевидно, было депрессором по отношению к естественному росту. Тем не менее, бóльшая часть крестьянских социумов была ориентирована на некоторый естественный прирост.

Ключевые слова: моделирование социальных процессов, историческая демография, демографические стратегии, русское крестьянство, компьютерная модель, фрактальная геометрия, позднесоветский период, миграция, рождаемость и смертность, Центрально-чернозёмный регион

Исследование осуществлено при поддержке Российского научного фонда, проект № 18-18-00187 «Стратегии демографического поведения сельского населения юга Центральной России в XX – начале XXI в.»

Abstract.

The article presents the results of modeling demographic strategies of 1.5 thousand Tambovskaya Guberniya rural settlements in 1959-1989. The authors consider methodological and tool aspects related to the formation of a fractal model and computer experiments based on it. They have determined the values of governing factors affecting the formation of collective goal-oriented ideas about the expected migration rate and the rate of population's natural increase or decline. The results obtained can arguably be extended to a few similar regions of Russia. This study is sequel to previous works where models for the period from the middle of the 19th century to the middle of the 20th century have been set forth. Modeling has demonstrated that there are two groups of settlements: migration donors and migration recipients. During the period understudy the rural population (when setting their life goals) relied mostly on migration which evidently was a depressing agent for natural increase. Nevertheless, the majority of peasant societies were open to a certain natural increase.
.

Keywords:

fertility and mortality, migration, late soviet period, fractal geometry, computer model, Russian peasantry, demographic strategies, historical demography, social simulation, Central Black Earth

Введение

Предметом этого исследования являются интерсубъективные демографические стратегии отдельных сельских поселений – крестьянских социумов – Тамбовской области в 1959 – 1989 гг.

Для понимания демографических процессов, помимо социально-экономических реалий, важно учитывать и интерсубъективные факторы: демографические мотивы и цели людей, стандартные жизненные планы и практики, накопленный демографический опыт, восприятие людьми внешних условий, в которых осуществляется демографическое воспроизводство. Все эти факторы объединены в понятии «стратегия демографического поведения». Такая стратегия может изменяться, варьироваться. Она обладает значительной инерцией, но исторический опыт показывает, что она может скачкообразно качественно трансформироваться. В историко-демографической литературе это понятие используется редко, а, главное, без чёткого определения [1, 2, 3]. В данной статье мы пытаемся конкретизировать это понятие.

Мы рассматриваем подобные стратегии как «идеальные», поскольку они не всегда воплощались в жизнь и, следовательно, отражались в демографической статистике. Но их изучение важно для понимания не только наличных, но и нереализованных демографических процессов и явлений, для выявления тенденций и построения прогнозов движения народонаселения.

Многие важные решения, определяющие демографические процессы в отдельной семье, в современных условиях принимают сами члены семьи (когда вступать в брак, сколько и когда заводить детей, куда и когда мигрировать, какие средства и время тратить на лечение и сохранение здоровья). Однако подобные решения – как и многие иные аспекты социального поведения, – будучи индивидуальными, находятся под сильным влиянием коллективных представлений о «должном» и «нормальном» и иных целеполагающих идей, свойственных непосредственному социальному окружению. Для сельского населения, живущего относительно обособленными группами, таким окружением было и остаётся сообщество родного села или деревни.

Для реконструкции столь трудноуловимого предмета как социальные интенции мы использовали модель Демофрактал, которая является вариантом общей фрактальной модели перехода (ОФМП). В ряде наших предшествующих публикаций представлены результаты моделирования демографических стратегий сельских поселений Тамбовского региона в течение нескольких периодов, начиная с середины XIX века и завершая 1959 годом [4, 5, 6, 7].

Необходимо заметить, что демографические характеристики тамбовских сёл и деревень в определённой мере сходны с характеристиками большого числа русских аграрных поселений Центрального Черноземья и Среднего Поволжья [8, с. 219 – 220]. Это даёт основание полагать, что результаты этого исследования могут быть – с необходимыми оговорками – распространены на несколько регионов.

Источниками для формирования базы данных о населенных пунктах, которая легла в основу модельных экспериментов, стали разнообразные статистические, справочные, картографические материалы.

Сведения об административно-территориальной принадлежности и численности населения отдельных поселений Тамбовской области извлечены из архивных поселенных списков Всесоюзной переписи населения 1959 г. (Государственный архив Тамбовской области – ГАТО, Ф. Р-3688) и из опубликованных первичных данных переписи 1989 г. (Сельские населенные пункты Тамбовской области. Статистический сборник, ч. 2. Тамбов, 1989).

Карты Тамбовской области 1950 – 1980-х гг. позволили выяснить территориальную связь конкретных населенных пунктов с колхозами, совхозами, промышленными, транспортными и другими производственными предприятиями, которые определяли социально-экономическое и демографическое развитие этих пунктов.

Специальные издания по истории народного образования и здравоохранения области дали информацию о школах и медицинских учреждениях как важнейших социально-культурных объектах [9, 10].

Впервые в научный оборот введены материалы Тамбовского облисполкома о формировании списка неперспективных сельских поселений (ГАТО. Ф. Р-3443). Уже внешний вид этих документов свидетельствует о весьма небрежном их составлении, что во многом позволяет понять выявленную в ходе нашего анализа непоследовательность в реализации политики ликвидации неперспективных деревень.

Определенную роль в нашем исследовании сыграли материалы «Тамбовской энциклопедии» [11] о социально-экономическом и культурном состоянии 300 с лишним сельских поселений области.

Особым моментом в современной российской исторической демографии является то, что даже в наиболее крупных исследованиях, посвященных изменениям в народонаселении России позднего советского периода, рассматриваются, главным образом, общесоюзные или общероссийские процессы [12, 13, 14] и явно мало учитывается многовариантность развития отдельных, в том числе сельских, популяций на микроуровне. Имитационное моделирование помогает обнаружить эту многовариантность и рассмотреть различные сочетания естественного и механического движения населения в разных сельских популяциях (поселениях).

Определенное значение для понимания факторов демографического развития сельского населения Центрального Черноземья имеют работы, посвященные состоянию сельского хозяйства, материальному положению селян, миграционному движению жителей региона [15, 16, 17, 18]. Предлагаемый нами метод моделирования позволяет в ходе компьютерных экспериментов построить множество вариантов действия этих факторов, формирующих разные демографические стратегии.

Основная сложность в изучении интерсубъективных микроуровневых феноменов связана с большим количеством нелинейных эффектов, которые являются нарушением соразмерности причин и следствий и, в частности, силы объективных обстоятельств и поведения людей в этих обстоятельствах. Нелинейные эффекты имеют место в имитационных моделях, которые основываются на идеях синергетики и родственных концепций, включая фрактальную геометрию и теорию самоорганизованной критичности. Поэтому подобный междисциплинарный подход рассматривается в литературе как весьма перспективный [19, 20, 21, 22, 23, 24, 25].

Ключевые идеи фрактальной геометрии изложены в работах Б. Мандельброта [26]. Фрактальные модели позволяют посредством простых исходных правил генерировать сложнейшие явления и процессы.

Моделирование является мощным инструментом построения альтернатив – нереализованных сценариев. Альтернативы нам интересны, главным образом, как средство выявления скрытого потенциала изучаемого предмета, как «генератор гипотез». Таковой подход к использованию моделей в социально-гуманитарной сфере поддерживали многие классики моделирования [27, 28, 29, 30].

Общая фрактальная модель перехода (ОФМП) и Демофрактал

Математический аппарат ОФМП (представлен в Приложении 1) основывается на процедурах, описанных Б. Мандельбротом для построения алгебраических фракталов [26].

ОФМП имитирует эволюцию системы как траекторию изображающей точки в двухмерном фазовом пространстве. Две координаты точки в каждый момент времени равны величинам двух ключевых характеристик системы. Положение/координаты каждой точки можно качественно интерпретировать в зависимости от разметки фазового пространства.

В фазовом пространстве ОФМП можно выделить отдельные области. Такие области обладают определёнными качественными смыслами, которые – по условиям модели – симметричны относительно осей х и у (рисунок 1). Сочетание двух градаций (сильной и слабой) двух характеристик даёт четыре типа состояния системы – Т, О, М, Н.

risunok_01_tomn

Рисунок 1. Разметка фазового пространства ОФМП

Траектория/эволюция изображающей точки зависит от стартового положения и величин управляющих факторов А, Dc и Kc . Два последних фактора имеют также «направление»: «внутрь» (к нулю) или «вовне» (в бесконечность). Программа-фракталопостроитель вычисляет траектории для моделируемой системы при определённой комбинации управляющих факторов и генерирует два рода результатов. Во-первых, это изображения финальных точек – аттракторов, если таковые имеются в границах, допустимых для существования системы. Аттракторы дают представление о конечных состояниях, к которым система стремится под воздействием управляющих факторов. Во-вторых, программа создаёт изображения стартовых точек (бассейнов), из которых точка попадёт в тот или иной аттрактор.

Компьютерные эксперименты с ОФМП сводятся к выявлению конечных состояний системы при различных изменениях управляющих факторов.

Модель Демофрактал является конкретизацией ОФМП. Изображающая точка в Демофрактале означает интерсубъективную демографическую стратегию поселения (отдельного социума). Такая стратегия имеет две ключевые характеристики: желаемый миграционный прирост/убыль (откладывается по оси x ) и желаемый естественный прирост/убыль (откладывается по оси y ) – рисунок 2А.

В Демофрактале фактор A определён как уровень благоприятствования или неблагоприятствования внешней среды, на который влияет также способность общества управлять средой и/или сопротивляться её воздействию. Фактор Dc представляет совокупность средств контроля над миграционным ростом/убылью населения, а фактор Kc – совокупность средств контроля над естественным ростом/убылью населения (рождаемостью и смертностью). Более подробно эти факторы будут рассмотрены ниже.

Определив величины управляющих факторов для каждого моделируемого крестьянского социума, можно получить совокупность аттракторов для всех возможных стартовых состояний. Аттракторы в этом случае будут фиксировать «идеальную» интерсубъективную стратегию, которую стремился реализовать каждый социум.

Разметка фазового пространства Демофрактала

Поскольку все результаты моделирования (изображения аттракторов и бассейнов) симметричны относительно осей x и у , на рисунке 2 и далее мы будем рассматривать лишь одну четверть фазового пространства Демофрактала.

Со второй трети XX века миграционные процессы в тамбовской, как и во всей традиционной русской деревне, стали играть сопоставимую роль с естественным движением населения. Поэтому разметка для модели 1959 – 1989 гг. (рисунок 2) аналогична разметке моделей 1926 – 1939 и 1939 – 1959 гг. [5, 7]. Точки в области Н(ЕпМу) обозначают такие стратегии, в которых сочетаются естественный прирост (сокращенно Еп) и миграционная убыль (Му). Это стратегии миграционных доноров. Точки области М(ЕпМп) демонстрируют стратегии не только естественного прироста, но миграционной привлекательности отдельных поселений. Это стратегии реципиентов (Мп – миграционный прирост). Область Т(ЕуМу) отражает процесс исчезновения некоторых поселений и по причине естественной убыли (Еу – естественная убыль), и в результате миграционного оттока (Му). Условно мы называем эти стратегии «избавлением от населения». Наконец, стратегиям в зоне О(ЕуМп) соответствуют те случаи, когда отрицательный естественный прирост (обычно при большой доле стариков) сочетался с миграционной прибылью молодежи на вновь построенные объектах или в связи с возвращением на родину некоторых «молодых» пенсионеров (военных, милиционеров, работников вредных производств и т.д.).

risunok_02_razmetka

Рисунок 2. Области фазового пространства Демофрактала (верхняя правая четверть).

Две диагонали в каждой четверти фазового делят области Т, О, М, Н на восемь типов. Причём, одна из диагоналей является линией баланса суммарного прироста и суммарной убыли (рисунок 2Б). Все точки, которые располагаются выше этой линии, будут означать увеличение общей численности населения, а ниже – сокращение.

Восемь типов, указанные на рисунке 2Б и в таблице 4, представляют собой более детальную классификацию демографических стратегий. Так, тип 1 и тип 2, относятся к области Н. Поэтому всем точкам в рамках этих типов соответствуют естественный прирост и миграционную убыль. Но в рамках типа 1 любая точка означает, что естественный прирост не компенсирует миграционную убыль; а в типе 2 естественный прирост всегда выше миграционной убыли.

Дополнительное построение: зона риска запустения

Отличие модели текущего периода от моделей предшествующих лет заключается, среди прочего, в ином способе отображения стратегий тех социумов, которые исчезли (или могли бы исчезнуть) в течение рассматриваемого времени. Это отличие, как и все другие, определяется тем фундаментальным фактом, что в 1959 – 1989 гг. мы имеем дело с аграрным социумом, который подвергся значительной модернизации.

Как и в предыдущих моделях, выход системы за рамки приемлемых величин сопровождается «взрывом» аттракторов. (В нормальных сценариях развития аттракторы собраны в одну точку). При «взрыве» аттракторы разлетаются из одной точки, образуя облака различных форм. Но, если в традиционном обществе аттракторы исчезнувших поселений уходят в бесконечность (то есть перемещаются под воздействием неограниченной силы), то в модернизированном обществе аттракторы сохраняются в видимых пределах, но перемещаются в зоны, несовместимые с нормальной жизнедеятельностью.

Следовательно, необходимо формально определить и обозначить в фазовом пространстве зону риска запустения. Из проведённых экспериментов, ясно, что эта зона находится близко к оси y и является подразделением типа 1. Именно в этой окрестности, где миграционная убыль максимальна, наблюдались взрывы аттракторов – рисунок 3.

risunok_03_vzrivi

Рисунок 3. «Взрыв» аттракторов исчезнувших поселений. Пояснение: z – зона риска запустения; слева – номера и параметры экспериментов.

В Приложении 3 представлены расчёты координат линии, отделяющей зону запустения (z) на рисунке 3.

Управляющие факторы

При определении величин управляющих факторов модели этого периода мы исходили из того, что в 1960-е гг. в условиях нового витка механизации сельского хозяйства (появление техники, в разы превосходившей по мощности тракторы, комбайны и другие машины предвоенного и послевоенного времени) потребность в дальнейшем росте числа сельских работников сократилась. К тому же, в 1960 – 1980-е гг. социально-экономические условия жизни селян существенно улучшились [17]. Для понимания нелинейности модернизации тамбовского села важны наблюдения А.Л. Авреха о том, что реальное сокращение сельских работников, вследствие противоречивых процессов в механизации, шло медленнее формального внедрения новой техники в сельскохозяйственное производство [15, 16].

С другой стороны, оттоку сельского населения способствовала политика советского государства этого периода: произошло очередное «освобождение крестьян от крепостного права», сокращение приусадебных участков сельских жителей, бурный рост потребностей в дополнительных рабочих руках городских отраслей экономики при существенном подъёме жилищной и социально-культурной сфер городов. При этом явно преобладало стихийное, трудно документально уловимое переселение селян в города. Можно твёрдо сказать, что организованные переселенческие процессы были сравнительно невелики. Конкретные исследования показывают, что масштабы выселения по оргнаборам из областей Центрального Черноземья и прилегающих к ним регионов во второй половине 1940-х – 1980-е гг. составляли по 1,5 – 2 тыс. чел. в год [18, с. 40-44]. В целом же миграционные потоки из сельской местности по каждой отдельной области включали в себя десятки тысяч человек.

Общий драйвер изменений для всего периода и всех поселений – существенное повышение величины фактора А , который определён как уровень благоприятствования среды. Это фактор понимается не только и не столько как состояние некой «дикой природы». Технико-технологическая оснащённость социума, материальное положение, уровень развития медицины и т.п. принципиально влияют на характер и силу воздействия среды на жизнедеятельность людей.

В предыдущих наших работах [4], моделируя демографические стратегии в ранние периоды, мы отмечали, что дальнейшее повышение величины А – которое следует ожидать в логике общего социально-экономического и технического прогресса – сделает невозможными прежние настройки управляющих факторов Dc и Kc . Для предшествовавших периодов Kc (средства контроля над естественным движением населения – рождаемостью и выживаемостью) и Dc (средства контроля нам миграцией) во многих случаях подталкивали аттракторы социумов «во вне» – к периферии модельного фазового пространства. Это означало поощрение интенций к увеличению численности населения. В модели 1959 – 1989 гг.серия предварительных экспериментов показала, что увеличение фактора А при прежних настройках управляющих факторов заставляет аттракторы поселений уходить в бесконечность.

С конкретно-исторической точки зрения, возникновение подобного рода исследовательской ситуации следовало ожидать. В силу множества причин модернизационный рывок сделал невозможными прежние демографические стратегии, однозначно стимулирующие рост сельского народонаселения. Поэтому новые «направления» Dc и Kc были определены как «внутрь». Но каковы качественные интерпретации таких настроек?

Если настройку «вовне» можно, действительно, рассматривать как преимущественно поощрение роста, то настройку «внутрь» не следует рассматривать как однозначное ограничение роста. Это утверждение имеет как модельный, так и конкретно-исторический аспекты. Первый аспект мы рассмотрим в разделе «Гипотетические траектории…»; здесь же сосредоточим внимание на качественных смыслах, которые можно сопоставить с управляющими факторами модели Демофрактал, впервые применённой к модернизированному обществу.

Kc (совокупность средств контроля над естественным движением) в рассматриваемом периоде ограничивает «природную программу» рождаемости, регулирует «плановое» число детей, а также современными средствами здравоохранения усиливает выживаемость членов социума. Однако совокупность средств контроля над естественным движением в 1959 – 1989 гг. в связи с действием других обстоятельств оказалась недостаточной для сохранения в сельской местности имевшихся в начале периода средней рождаемости (более 20‰) и низкой смертности (менее 10‰).

Падение рождаемости и рост смертности стали рассматриваться как повод для беспокойства и корректирующих мероприятий. Но тогдашнее общество недостаточно осознавало исторические корни этих явлений. В 1960-е гг. начало сказываться «демографическое эхо» Великой Отечественной войны и смежных лет (влияние советско-финской войны, голода 1946 – 1947 гг.). В детородный возраст вступало малочисленное поколение 1940-х гг. рождения. С другой стороны, срока ожидаемой при рождении средней продолжительности жизни (40 – 50 лет) достигло большое поколение селян, родившихся в первой четверти XX в. Понятно, что в таких конкретно-исторических условиях естественная убыль населения становилась неизбежной.

Исторический аспект особо проявился в демографическом развитии сравнительно молодых сельских поселков, возникших в 1920-е гг. В наших построениях в качестве эталона для такой группы поселений не раз использовался посёлок Искра Жердевского района. В этом посёлке при средних социально-экономических условиях в 1930 – 1980-х гг. почти ежегодно индекс прироста населения Покровского-Пирла был самым высоким среди тех сельских поселений Тамбовской области, для которых известны показатели рождаемости и смертности. Мы предполагаем, что продолжала действовать инерция высокой рождаемости в сравнительно молодом по историческим меркам поселении.

Аналогичным образом фактор Dc (совокупность средств контроля над миграционным движением населения), направленный «внутрь», не препятствовал, в целом, оттоку населения, но, вместе с тем, поощрял его приток в крупные населённый пункты.

Обобщая подобные наблюдения, мы констатируем, что любые управляющие факторы в модернизированном социуме действуют совсем не так, как в традиционном. В традиционном обществе сила влияния того или иного фактора – это слепая последовательная неизбирательная стихия. Если фактор ограничивал рост, то он во всех смыслах и всегда способствовал уменьшению населения – до нуля. В модернизированном обществе факторы – это контролирующие силы, то есть такие силы, которые действуют в определённых пределах, имея перед собой определённую цель. Это, в полном смысле слова, регуляторы.

Например, если фактор способствует ограничивающему контролю над естественным движением населения, то это не значит, что он создаёт невыносимые условия для рождаемости. Это значит, что фактор препятствует выходу рождаемости за определённые рамки, свойственные обществу, и более того, – поощряет рождаемость, если она ниже нормы. Подобным образом действует и миграционный регулятор.

В предшествующих исследованиях мы не раз обращали внимание, что традиционные социумы балансировали в зонах притяжения некоторых «идеальных» стратегий, иногда срываясь в крайние сценарии (конечно, лишь в модельных экспериментах). Это, например, стратегия «заселения Вселенной», или стратегия «избавления от населения». Напротив, в модернизированном социуме управляющие факторы стремятся навязать обществу не запредельные цели, а следование установленной норме.

В соответствующем ключе необходимо интерпретировать и изменения управляющих факторов. Так, рост Dc не означал лишь то, что некоторые обстоятельства с возрастающей силой «вынуждали людей покидать родные места». Рост Dc предусматривал, что общество усиливало инструменты миграции, акцентировало внимание на регулировании миграционных потоков при решении своих задач. Это могло означать как поощрение миграционного оттока, так и усилия по сдерживанию такового или даже стимулированию притока, в зависимости от того, насколько это представлялось необходимым для данного поселения в данной комбинации управляющих факторов.

Аналогичным образом рост Kc означал вовсе не борьбу с рождаемостью или поощрение смертности, а акцентирование внимание на регулировании естественного движения населения, то есть, в некотором смысле, сокращение того диапазона, в котором рождения и смерти являются стихийными.

Индикаторы

Моделирование было проведено для 1544 населённых пунктов, по каждому из которых были вычислены управляющие факторы на основании некоторых индикаторов. Индикаторы по каждому поселению собраны в базе данных, доступной онлайн на сайте Центра фрактального моделирования: http://ineternum.ru/demo2/.

Методы расчёта Dc , Kc и А , а также процедуры калибровки модели на основании «эталонных» поселений представлены в Приложении 2. Для вычисления величины Kc использованы индикаторы: степень завершённости демографического перехода, соотношение мужчин и женщин, наличие медицинских заведений, уровень развития производственных мощностей. Индикаторы для Dc : статус поселения (исчезло, было присоединено к другому селу, сохранилось и пр.), уровень развития социально-культурной инфраструктуры, наличие сельсовета, расположение вблизи города, уровень развития производственных мощностей. Величина фактора А была установлена на основании экспертных оценок.

1. Индикатор «место» фиксируется как статус поселения на конец изучаемого периода. Этот индикатор, помимо общей тенденции развития, отражает государственную политику (главным образом – в сфере расселения) в отношении населённых пунктов.

Описания статусов населённых пунктов представлены в таблице 1.

Таблица 1. Индикатор «место»

Маркер

Описание

Экспертная оценка миграционных процессов

рц

Районные центры.

Обладали наибольшей иммиграционной привлекательностью.

п

«Присоединившие»: поселения, к которым были присоединены другие населенные пункты.

Потенциально обладали небольшой возможностью миграционного прироста.

сс

Сохранившиеся сёла.

Демонстрировали относительно небольшую миграционную убыль.

сд

Сохранившиеся деревни.

Демонстрировали больший миграционный отток в сравнении с сёлами.

ио

«Исчезнувшие объединённые»: поселения, которые были включены в состав других поселений.

Демонстрировали существенную миграционную убыль.

ин

«Исчезнувшие в связи с неизвестными обстоятельствами»: поселения, которые, скорее всего, были включены в состав других, но этот факт не был зафиксирован формально.

Миграционная убыль более высокая, чем в «исчезнувших объединённых».

и

«Исчезнувшие»: поселения, которые были формально заброшены к концу периода, но которые существовали на протяжении какой-то части периода. Поселения с нулевым населением на конец периода также отнесены к этой группе.

Максимальная миграционная убыль.

Помимо статусов, представленных в таблице 1, в рассматриваемый период всем поселениям был присвоен формальный статус «перспективный населённый пункт» или «неперспективный». Ликвидация «неперспективных» поселений рассматривалась как задача государственной политики. Однако, как оказалось, эти статусы не сыграли очень заметной роли в развитии сёл и деревень. Многие неперспективные населённые пункты продолжали существовать, а некоторые перспективные – не получили ожидаемого развития или исчезли. В совокупности относительно небольших населённых пунктов нет статистически значимого отличия между долями поселений с тем или иным статусом в группах исчезнувших и сохранившихся поселений.

2. Индикатор «наличие сельсовета в населённом пункте». Наличие сельсовета как бы сигнализировало о принципиально более высоком уровне развития административной и социально-экономической инфраструктуры. Такие факторы сдерживали миграцию и были относительно привлекательны для населения.

3. Индикатор «расположение вблизи города» разбивает населённые пункты на несколько категорий в зависимости от размера близлежащего города (если таковой имелся) – таблица 2. Под близлежащим подразумевается такой город, которой находится в радиусе челночной трудовой миграции (примерно 10 – 20 км).

Таблица 2. Индикатор «расположение вблизи города»

Маркер

Описание

0

отсутствие близлежащего города

мг

поселение расположено вблизи малого города

сг

поселение расположено вблизи среднего города (Мичуринск)

бг

поселение расположено вблизи большого города (Тамбов)

4. Индикатор «уровень развития производственных мощностей» фиксировал наличие разного уровня хозяйственных объектов и, соответственно, рабочих мест. Индикатор устанавливался на основании экспертных оценок по результатам изучения хозяйственных объектов в каждом населённом пункте. Диапазон измерения: от 0 до 1, где 1 – максимальный уровень (для рассматриваемого периода и для рассматриваемой группы поселений).

В 1960 – 1980-е гг. техническая модернизация сельского хозяйства СССР с точки зрения влияния на демографические процессы имела двоякое значение. С одной стороны, как уже отмечалось, она высвобождала немало рабочих рук, занятых простым физическим трудом. С другой стороны, в этот период в сельской местности возникало немало крупных агропромышленных предприятий с привлекательным для сельской молодежи набором современных профессий (в городах на заводах и фабриках выходцы из села приобретали те же профессии слесарей, механиков, операторов, наладчиков, монтёров и т.п.).

Кроме того, при разработке экспертных оценок мы учитывали наличие в изучаемых сельских населенных пунктах колхозов и совхозов. Труд в совхозах с гарантированной денежной оплатой и социальными гарантиями от государства был более привлекательным, чем менее ценимый государством труд в колхозах. Хотя нужно учитывать и то, что в 1960 – 1980-е гг. оплата труда и социальные фонды колхозов и совхозов постепенно выравнивались.

5. Индикатор «уровень развития социально-культурной инфраструктуры» подразумевает учёт школ, почт, магазинов и прочих объектов, которые непосредственно влияли на качество жизни. Индикатор рассчитывается на основании экспертных оценок в диапазоне от 0 до 1, где 1 – максимально развитая (для рассматриваемого периода и для рассматриваемой группы поселений) инфраструктура.

6. Индикатор «степень завершённости демографического перехода» подразумевает уровень развития средств регулирования рождаемости по модернизированному типу. Устанавливается для разных видов поселений как среднее количество детей в семье: для райцентра – 2 ребёнка, для прочих типов поселений (хутор, деревня, поселок, село и пр.) – 3 ребёнка.

7. Индикатор «соотношение мужчин и женщин» подразумевает, что рождаемость ограничивается в результате дисбаланса (b ), который для каждого отдельного поселения определяется как:

b = |50 – v |, probel20(1)

где v – доля мужчин в процентах.

Для исчезнувших поселений величину дисбаланса предположим равной 90-ой перцентили в наборе дисбалансов сохранившихся поселений, что составляет 12,5 процентных единиц.

8. Индикатор «наличие медицинских заведений» фиксировал уровень и доступность медицинского обслуживания. Улучшение здравоохранения вело к снижению смертности (в значительной мере) и повышению рождаемости (в меньшей мере). Качество медицинского обслуживания в зависимости от наличия медучреждений того или иного типа оценивалось экспертно по шкале от 0 до 1 – таблица 3.

Таблица 3. Индикатор «наличие медицинских заведений»

Маркер

Описание

Экспертная оценка качества медицинского обслуживания

0

медучреждения отсутствуют

0

вр. амб.

врачебная амбулатория

0,4

амб.

Амбулатория

0,4

м.п.

медицинский пункт

0,5

ФАП

фельдшерско-акушерский пункт

0,5

уч. б-ца

участковая больница

0,6

у.б., д/я

участковая больница, ясли и детский сад

0,6

амб., уч. бол.

амбулатория, участковая больница

0,6

ЦРБ

центральная районная больница

0,8

ЦРБ, райСЭС, д/я

центральная районная больница, районная санэпидемстанция, ясли и детский сад

0,8

Гипотетические траектории в фазовом пространстве

Во всех моделях на основе ОФМП управляющие факторы Kc и Dc воздействуют на систему не независимо друг от друга, а образуя некоторое единство. Однако в разных моделях подобный эффект наблюдается в разной мере. В Демофрактале для изучаемого периода это свойство ОФМП выражено весьма отчётливо. Так, сила миграционных устремлений, очевидно, связана не только с фактором Dc как совокупностью средств регулирования миграции, но и с фактором Kc . Само по себе это неудивительно: миграционные стратегии выстраивались с учётом естественных процессов – рождений и смертей. Однако, на первый взгляд, неожиданной представляется сильная обратная связь: естественное движение населения очень чувствительно к величинам Dc . Миграционная ситуация (приток мигрантов или массовый отъезд), а также миграционные намерения семей оказывали существенное влияние на закономерности естественного воспроизводства.

Для того, чтобы рассмотреть более детально такую взаимосвязь, мы проделали две серии экспериментов. В каждой из этих серий были зафиксированы базовые параметры (A = 0,3; «направления» Dc и Kc = «внутрь»). В первой серии величина Kc была зафиксирована на уровне, близком к среднему для рассмотренных поселений, а величина Dc изменялась в максимально возможном для модели диапазоне. Аттракторы в каждом конкретном эксперименте перемещались на некоторое новое место в фазовом пространстве: так мы проследили траекторию/эволюцию системы при изменении Dc на фоне прочих зафиксированных параметров. Обозначим эту траекторию как D -эволюция.

Аналогичным образом во второй серии экспериментов, для получения K -эволюции, были зафиксированы все прочие параметры (включая Dc ), а изменялся лишь управляющий фактор Kc .

D -эволюция

На предшествующем этапе моделирования (1939 – 1959 гг.) мы сделали наблюдение, что суммарная доля социумов, в которых движение народонаселения определялась, прежде всего, миграционными процессами (типы 1, 4, 5, 8 в таблице 4) составляла 89,7%; тогда как в предшествующей период (1926 – 1939 гг.) эта доля составляла 55,2%. Таким образом, облик сельского общества уже в конце 1950-х гг. в существенной мере определялся миграцией, нежели естественными рождаемостью и смертностью.

В рассматриваемый период социум находится под всё возрастающим влиянием факторов, которые регулировали миграционное поведение – то есть под влиянием величины Dc . Причём, общая логика социального прогресса предполагала как развитие социо-культурной инфраструктуры, так и увеличение производственных мощностей. Это приводило – в качестве общей тенденции – к росту величины Dc .

Рост Dc при фиксированном Kc (например, Kc = 1,77, рисунок 4) ведёт к двухфазной эволюции системы. В первой фазе растёт миграционная убыль и увеличивается (с отставанием) естественный прирост. В этой фазе модель демонстрирует линейное поведение: общество компенсирует отток населения. Затем (в рассматриваемом примере, при Dc = 0,8) происходит «взрыв» и небольшой разлёт аттракторов (в диапазоне Dc приблизительно от 0,72 до 0,91). Но затем – во второй фазе – аттракторы не исчезают из видимых пределов (как это не раз бывало в экспериментах предшествующих серий), а вновь собираются в одну точку и начинают перемещаться: уменьшается естественный рост и сокращается миграционный отток, вплоть до того, что естественный рост становится отрицательным, а миграционный отток сменяется притоком. Вторая фаза контр-интуитивна.

risunok_04_evold

Рисунок 4. Траектория изображающей точки. Условия экспериментов: А = 0,3; «направление» Kc и Dc = «внутрь»; Kc = 1,77; Dc в эксперименте #1 = 0,1; …#2 = 0,3; …#3 = 0,5; …#4 = 0,8; …#5 = 0,94; …#6 = 0,95; …#7 = 0,98; …#8 = 1; …#9 = 1,2; …#10 = 1,29.

Рост Dc можно интерпретировать как возрастающую роль миграционных мотивов и возможностей в демографической стратегии людей и поселений. Такой рост почти неизбежен по мере развития коммуникаций, производственных мощностей, уровня образования и трудовых компетенций людей. В относительно архаичных обществах этот рост вызывал отток населения «в поисках лучшей жизни» и, в меньшей мере, увеличение рождаемости. Поселение двигалось к недостижимому в реальности «идеальному состоянию» – точке в фазовом пространстве, где рождается много людей, но все уезжают. Это вело к потере населения и возрастанию риска запустения.

Но если поселение, в процессе своего развития, смогло пережить этот риск и сохраниться, то в дальнейшем усиление миграционных факторов разворачивало вектор миграции. Поселение начинало расти за счёт притока мигрантов, но сокращало рождаемость. Начиналось движение к иному «идеальному» состоянию, когда рождаемость минимальна, а замещение поколений происходит за счёт миграционного притока.

Таким образом, даже гладкое изменение фактора Dc инициирует скачкообразное изменение поведения социумов: они проходят некоторую точку перелома. Эта точка расположена в области с максимальным миграционным оттоком населения (например, в эксперименте #4 на рисунке 4 точка перелома находится на месте «квадратного взрыва» аттракторов). Очевидно, что исчезновение поселений происходило именно в этой области: сколь бы не были велики амбиции социума по поводу естественного прироста, масштабная миграция подрывала плодовитую базу.

Если поселениям удавалось проскочить точку перелома, они, в дальнейшем, эволюционировали уже в рамках иной закономерности: то есть они всё меньше теряли население в результате миграции и всё меньше стимулировали естественный рост. Ставка на мигрантов и недостаточная стимуляция естественного роста идут рука об руку. Это уже один из вариантов модернизированного типа поведения. В самом крайнем варианте, в конце этой эволюции возникает социум-концентратор, который практически не генерирует естественный рост, но увеличивается за счёт поглощения мигрантов и присоединения других поселений.

Обратим внимание: переход от одного типа поведения к новому, во-первых, сопряжён с вхождением в зону риска и, во-вторых, является крайне скоротечным (величины Dc в экспериментах #4 – #7 отличаются всего лишь на 0,04; а в экспериментах #1 – #3 – на 0,4). Пройдя точку перелома, общество скачком выходило из зоны риска. Но приближение к точке перелома происходило намного медленнее: общество дольше пребывало в зоне риска до точки перелома, нежели после неё.

Практически все исчезнувшие населённые пункты имеют аттракторы в точке перелома. Сохранившиеся поселения или уже миновали эту точку, или пока не приблизились к ней слишком близко.

Чем меньше Kc , тем позже наступает точка перелома (например, при Kc = 1,65, точка перелома наступает при Dc = 0,82) и она сопровождается «взрывом» аттракторов меньшего размера.

К-эволюция

При фиксированном Dc (например, при Dc = 0,9, рисунок 5) повышение Kc также генерирует двухфазное поведение модели. Однако в данном случае вторая фаза не отменяет закономерность первой фазы, а лишь корректирует её.

В первой фазе повышение Kc ведёт к быстрому уменьшению естественной убыли – общество ориентируется на рост населения не только за счёт рождений, но и за счёт увеличение продолжительности жизни. При этом величина миграционного оттока почти не меняется или крайне незначительно уменьшается. Первая фаза в представленном примере протекает в диапазоне Kc от 0,001 до 1,4.

В некоторой точке (в данном примере Kc = 1,45) аттракторы достигают зоны естественного роста и начинается вторая фаза. Поведение социума существенно корректируется: начинает стремительно увеличиваться миграционная убыль (что понятно: дальнейший рост населения резко провоцирует миграционный отток). Так происходит до Kc = 1,77. В диапазоне Kc от 1,77 до 2 происходит «взрыв» аттракторов.

risunok_05_evolk

Рисунок 5. Траектория изображающей точки. Условия экспериментов: А = 0,3; «направление» Kc и Dc = «внутрь»; Dc = 0,9; Kc в эксперименте #1 = 0,001; …#2 = 0,5; …#3 = 1; …#4 = 1,4; …#5 = 1,45; …#6 = 1,6; …#7 = 1,7; …#8 = 2.

Таким образом, на недавно традиционные общества развитие средств контроля над выживаемостью (медицина, социальное обеспечение и пр.) производило сильный эффект: общество стремилось к увеличению численности и даже некоторому сокращению миграционного оттока. Но при дальнейшем развитии средств жизнеобеспечения резко увеличивался миграционный отток. Подавляющая часть исследованных поселений находилась во второй фазе: людям уже недостаточно было лишь сохранять свою численность и они стремились переместиться в другие места жизни. Так происходила переориентация коллективных целей: от выживания всего социума к поиску «лучшей доли» для отдельной семьи или человека. Для архаичных социумов залог выживания – и коллективного, и индивидуального – это поддержание численности, рождение детей. Подобные поселения первоначально бурно реагируют на материальное улучшение условий жизни. Но по мере такового улучшения приоритетом становятся новые потребности – личное благополучие (которое часто связывается с миграцией) и продление жизни.

В модели вторая фаза К -эволюции сопряжена с продолжением естественного прироста. Однако, как оказалось, эта социальная интенция не могла быть реализована в полной мере. Дело в том, что миграционные намерения общества реализовались с большей вероятностью, нежели устремления, связанные с естественным ростом. Перемещение массы людей из одного места в другое – задача более простая, нежели увеличение продолжительности жизни или увеличение среднего числа детей в семье. Поэтому запредельно высокие миграционные устремления социума реализовались на практике, а вот устремления к естественному росту реализовались в меньшей мере. Миграция охватывала, как правило, молодёжь и людей среднего возраста: это подрывало плодовитую базу. Сильный отток людей менял половозрастную структуру, что было депрессором для продолжительности жизни.

Результаты

Почти для каждого поселения (кроме 13 случаев) аттракторы демографической стратегии собраны в одну точку. На рисунке 6 представлена сборная картина аттракторов всех 1,5 тыс. поселений. Распределение поселений по типам представлено в таблице 4.

risunok_06_metasborka

Рисунок 6. Аттракторы отдельных поселений. Пояснение: одному поселению соответствует одна точка.

Таблица 4. Сравнительные результаты моделирования для 1939 – 1959 и 1959 – 1989 гг.

1939 – 1959 гг.

1959 – 1989 гг.

количество поселений

%

количество поселений

%

ВСЕГО

из них относящиеся к типу:

561

100

1544

100

Н (ЕпМу)/1 – естественный прирост не компенсирует миграционную убыль

227

40,5

1400

90,7

в т.ч. в зоне риска 975

63,1

Н (ЕпМу)/2 – естественный прирост компенсирует и перекрывает миграционную убыль

278

49,6

5

0,3

М (ЕпМп)/3 – естественный прирост больше, нежели миграционный прирост.

2

0,4

5

0,3

М (ЕпМп)/4 – миграционный прирост больше, нежели естественный прирост

6

1,1

36

2,3

О (ЕуМп)/5 – миграционный прирост компенсирует и перекрывает естественную убыль

8

1,4

40

2,6

О (ЕуМп)/6 – миграционный прирост не компенсирует естественную убыль

36

6,4

29

1,9

Т (ЕуМу)/7 – миграционная убыль меньше, нежели естественная убыль

0

0

12

0,8

Т (ЕуМу)/8 – миграционная убыль больше, нежели естественная убыль

4

0,7

17

1,1

Таблица 4 содержит результаты моделирования для предшествующего периода [7]. Обратим внимание, что в таблице представлены желаемые стратегии, то есть такие которые могли быть реализованы лишь в наиболее благоприятных обстоятельствах. Строго говоря, социальные интенции, в целом, «не обязаны» быть реалистичными.

Несмотря на значительное обновление модели (пересмотр «направлений» Dc и Kc , перекалибровка, привлечение существенно большего количества индикаторов), результаты рассматриваемого этапа демонстрируют логичное развитие тенденций, имевших место в 1939 – 1959 гг.

Основное и очевидное отличие новых результатов состоит в том, что поселения, относящиеся ранее к типу 2 (и демонстрировавшие естественный прирост больший, нежели миграционная убыль) полностью переместились в тип 1, где естественный прирост не компенсирует миграционную убыль. 49,6 % населённых пунктов в 1939 – 1959 гг. можно было считать успешными демографическими донорами. В 1959 – 1989 гг. таких поселений осталось лишь 0,3%. Абсолютно доминирующим после демографического перехода стал тип 1 – вымирающие демографические доноры. Очевидно, что они также были ориентированы на естественный рост, что не позволяет говорить о демографической катастрофе в непосредственном смысле. Тем не менее, приоритетом для жителей этих поселений была миграция.

Более того, 63,1% от всех поселений оказалась в зоне риска, где миграционные устремления были настолько велики, приводили к исчезновению населённого пункта в обозримой перспективе, если его демографические стратегии не корректировались. В зону риска вошли все поселения, которые в реальности исчезли (34,6%). Следовательно, под угрозой исчезновения находилось 441 существующее поселение: это около 28,5% от количества поселений на 1959 год и 43,6% от количества существующих поселений на 1989 год.

Необходимо отметить, что модельный прогноз чрезмерно пессимистичен. Из числа упомянутых 441 поселения относительно успешные сёла демонстрировали общую убыль чуть более 30 ‰. Тогда как модель указывает, что для этих поселений были свойственны такие стратегии, которые генерировали минимум 88 ‰ общей убыли. Очевидно, что некоторые обстоятельства мешали людям уехать из родных мест и в полной мере реализовать миграционные устремления. Это, впрочем, вполне нормальная ситуация.

Возможно также, что объяснение «живучести» многих «вымирающих» сельских населенных пунктов отчасти заключается в специфической обработке их сельхозугодий и приусадебных участков. Хорошо, известно, что основным населением тамбовской деревни в 1960 – 1980-е гг. становились старики. Однако многие поля, огороды и сады в этот период обрабатывались различными категориями горожан (от студентов до механизаторов с заводов). Приусадебные участки служили своего подсобными хозяйствами уехавших в близкие города детей и другой родни, которые наездами вели на них различные сельхозработы.

Доли типов 3, 4, 5, 6, 7 и 8 в 1959 – 1989 гг., как и в предшествующем периоде, остались незначительными. Однако и здесь произошли любопытные корректировки. Увеличилась в два раза (с 1,1% до 2,3%) доля поселений, в которых миграционный прирост был больше, нежели естественный прирост. В то же время, уменьшилась более чем в три раза (с 6,4% до 1,9%) доля поселений, где миграционный прирост не компенсировал естественную убыль. И тот, и другой факт свидетельствуют о том, что поселения, которые ориентировались на поглощение мигрантов (концентраторы), стали испытывать меньше проблем с обеспечением миграционного притока.

В целом, модель воспроизвела ситуацию, когда огромные массы сельского населения находились в движении. Учитывая, что – как мы увидим далее – поселения-концентраторы не смогли продемонстрировать значительный рост, такую ситуацию можно охарактеризовать как форсированное раскрестьянивание. Даже лучшие по сравнению с предшествующими периодами условия сельской жизни и появление современных занятий не удерживали большинство селян в традиционных местах проживания.

На рисунке 7 обозначены наиболее крупные скопления аттракторов.

risunok_07_scopleniia

Рисунок 7. Скопления аттракторов, 1959 – 1989 гг. Пояснение: на выносках обозначены номера экспериментов, в которых получены аттракторы, входящие в скопления.

Хорошо заметна возникшая ещё в предшествующий период биполярность. Выделяются две консолидированные и численно доминирующие группы поселений: миграционные доноры (в зоне z) и миграционные реципиенты (в зонах 2,3 и, особенно 5 и 6). Последние относятся к поселениям-концентраторам, которых, по понятным причинам, было существенно меньше, нежели доноров.

Основное облако аттракторов вытянулось существенно ниже линии баланса, на которой суммарный прирост и убыль равны. В предшествующий период социумы-реципиенты тяготели к линии баланса (то есть, фактически, к сохранению численности) [7]. В рассматриваемый период, хотя социумы и ориентировались по-прежнему на естественный рост, поддержание численности населения не являлось их выраженной интерсубъективной целью.

Нет ни одного поселения, где стремление к высокому естественному приросту было бы сопряжёно с высоким миграционным притоком или хотя бы околонулевыми величинами миграционного оттока. Миграция, очевидно, ограничивала естественный рост. На миграцию уходило время человеческой жизни; миграция всегда в той или иной мере связана с маргинализацией, жизненной неустроенностью. Миграционный приток делал местных жителей поселений-концентраторов менее востребованными. Миграционный отток мешал естественному воспроизводству в поселениях-донорах.

Эффекты от стремления общества к естественному росту, в определённой мере, нивелировались миграцией. Чтобы желаемый естественный рост конвертировался в реальный общий рост населения, следовало бы заморозить миграционные перемещения. Безусловно, подобная политика в конкретных исторических условиях была не более чем фантастикой. Миграцию стимулировали чрезвычайно мощные системные факторы: намерения людей, бегущих от бедности; экономико-производственная необходимость, связанная с ростом городов и промышленности; наконец, политика государства, которое делало ставку на преимущественное развитие поселений-концентраторов (перспективные сёла, райцентры, «агрогорода», где стиралась «разница между городом и деревней»).

Однако ставка на поселения-концентраторы не только не дала ожидаемых результатов, но имела прямо противоположные – контр-продуктивные – эффекты. Концентраторы не давали значительного естественного прироста и, в то же время, совершенно «угнетали» естественный прирост в донорах. Все концентраторы в модели имеют минимальный естественный прирост (или даже немного отрицательный). В большинстве случаев так было и в реальности.

Более того, поселения-концентраторы сами не смогли стать по настоящему привлекательными местами жизни и для мигрантов. Концентраторы притягивали население, поскольку играли роль аэродромов подскока – это своего рода промежуточные пункты на миграционных траекториях «деревня – село – райцентр – областной город – столица». Если какая-то часть людей, в силу жизненных обстоятельств, застревала в каком-то пункте этой траектории, то это не значит, что концентраторы сами по себе превратились в сильные точки притяжения. Более того, определенная часть официально «перспективных» поселений оказалась в положении «вымирающих».

Заключение

Моделирование демографических стратегий 1544 поселений Тамбовской области в 1959 – 1989 гг. показало, что сельское население, выстраивая свои жизненные планы, делало ставку, в значительной мере, на миграцию, что, очевидно, было депрессором по отношению к естественному росту. Тем не менее, бóльшая часть крестьянских социумов была ориентирована на некоторый естественный прирост. Хотя этот прирост и не был достаточен для того, чтобы предотвратить запустение многих поселений вследствие миграционного оттока.

Рассмотрение аттракторов демографического поведения сельских поселений позволяет существенно уточнить, казалось бы, очевидные заключения, которые сформировались под влиянием сугубо линейного понимания демографических процессов. Прежде всего, полагаем, необходимо аккуратно относиться к расхожему утверждению о «вымирании деревни». В подавляющем большинстве изученных тамбовских сельских поселений в 1959 – 1989 гг. сохранялся естественный прирост, то есть стремление к дальнейшей жизни. Да, миграционный отток почти повсеместно перекрывал естественную прибыль селян. Но к этому движению более приемлем термин девастизация (запустение, опустошение), но никак не вымирание в прямом смысле этого слова.

Огромное большинство изученных поселений, как показало моделирование, находилось к концу изученного период в зоне риска исчезновения вследствие миграции. Но исчезла только часть из них. Другая часть остановилась у точки перелома и медленно эволюционировала вплоть до возникновения социумов-концентраторов, которые практически не генерируют естественный рост, но медленно увеличиваются или сохраняют численность за счёт поглощения мигрантов и присоединения других поселений.

Тщательный анализ судеб сотен сельских поселений показал, что политика ликвидации неперспективных деревень не была в полной мере реализована: «живучесть» тамбовского села оказалась сильнее надуманных планов партии и правительства. Моделирование выявило и оборотную сторону этой надуманности. В числе исчезнувших оказались некоторые перспективные, с точки зрения тогдашних властей, сельские населенные пункты.

Можно констатировать, что созданные в позднем советском обществе в перспективных поселениях социально-экономические и бытовые условия были лучшими за всю историю российской деревни, но всё же недостаточными для сдерживания субъективных устремлений большой части селян к другой жизни в неземледельческой среде.

Но эти устремления не вели к полному отрыву бывших сельских жителей от родных мест в «компактных» Тамбовской и подобной ей областях. Обычным явлением 1950 – 1980-х гг. были постоянные наезды мигрантов в родные края для ведения совместного с оставшимися там стариками приусадебного хозяйства. Другими словами, хозяйственная жизнь в сельских населенных пунктах с формально существенно сократившимся населением полностью не замирала.

Приложение 1. Математический аппарат ОФМП

Для проведения компьютерных экспериментов с ОФМП предназначена программа Модернофрактал 5.2 http://ineternum.ru/modernofractal/.

Математический аппарат модели содержит итерируемую формулу (2) и два условия (правило С -симметрии и правило А -симметрии), которые позволяют отождествить геометрический смысл операций над комплексными числами с результатами элементарных взаимодействий факторов модели.

Zn+1 = AZn2 + С, (2)

где Z и С ( Dc ; Kc ) – комплексные числа.

Правило С -симметрии (см. таблицу 5) предусматривает, что в каждой итерации знаки перед Dc и Kc устанавливаются в зависимости, во-первых, от выбора пользователем «направления» для Dc и Kc и, во-вторых, от знаков перед частями комплексного числа F (Df ; Kf ) в текущей итерации. Причём,

F = AZn2 (3)

Таблица 5. Правило С -симметрии

направление Dc

направление Kc

«внутрь»

«вовне»

«внутрь»

«вовне»

если знак перед Df

+

+

то знак перед Dc

+

+

если знак перед Kf

+

+

то знак перед Kc

+

+

Правило А- симметрии имитирует использование в вычислениях равного количества отрицательных и положительных значений А .

Итерируемая формула (2) генерирует череду чисел, которая представляет собой траекторию точки в комплексной плоскости. Программа-фракталопостроитель, осуществив значительное число итераций, может генерировать изображения аттракторов системы (если таковые имеются в видимых пределах) и их бассейнов.

Пользователь устанавливает силу управляющих факторов А, Dc и Kc , а также направления Dc и Kc . С заданным шагом программа тестирует совокупность точек комплексной плоскости в определённой области. Координаты каждой тестируемой точки подставляется в итерируемую формулу (2) в качестве начального значения Z1 .

Приложение 2. Калибровка модели и расчёт управляющих факторов

Для калибровки был установлен предел в 142‰ (–142‰) для величин прироста/убыли (x и y ), который соотнесён с границами рассматриваемого участка фазового пространства модели – рисунок 8. Этот предел является теоретическим и лишь в исключительных случаях обнаруживается в эмпирических наблюдениях. Более подробно этот вопрос обсуждается в работах [4, 5].

risunok_08_razmetka

Рисунок 8. Участок фазового пространства Демофрактала.

Калибровка модели включала в себя пересчёт изначально «натуральных» величин индикаторов в шкалах, принятых в модели. Необходимо было также провести генерализацию индикаторов для расчёта факторов, то есть определить и формализовать характер связи фактора и каждого индикатора, а также установить весовые коэффициенты для каждого индикатора при расчёте величины фактора.

Эти процедуры проводилась по нескольким эталонным поселениям: Искра Жердевского района (естественный прирост = +11‰, миграционный прирост = –4‰); Сосновка Сосновского района (е.п. = 0‰, м.п. = +17‰); Малые Пупки (Подлесное) Сосновского района (е.п. = +19‰, м.п. = –38‰); Карповка Токарёвского района (общий прирост = –35‰, поселение близко к исчезновению); Первая малая Семёновка Токарёвского района (поселение исчезло); Беломестная Двойня Тамбовского района (е.п. =0‰, м.п. = –4‰).

По каждому из этих поселений нам известны итоги развития (величины миграционного и естественного движения населения – то есть положение аттракторов в фазовом пространстве), а также экспериментально установленные величины входных модельных факторов. Для каждого из этих поселений известно также, что иные обстоятельства – подавляющие реализацию идеальных стратегий – были относительно слабы. Это означает, что мы можем ожидать совпадение интерсубъективных стратегий и наличных результатов их реализации. В таблицах 6а, 6б и 6в соотнесены реальные данные по эталонным поселениям, а также величины факторов и индикаторов.

Наибольшие разночтения в калибровочной таблице (6а, 6б и 6в) между реальными и модельными данными имеют место для Искры и объясняются, как упоминалось выше, сильной инерцией высокой рождаемости в этом молодом селе. При условиях, сходных с условиями Искры, бóльшая часть поселений демонстрировала результаты, близкие к модельным.

Таблица 6а. Сводные данные для калибровки

Искра

Сосновка

реальные данные

модельные величины

реальные данные

модельные величины

A =

0,3

0,3

0,3

0,3

Направление Kc

внутрь

внутрь

внутрь

внутрь

Направление Dc

внутрь

внутрь

внутрь

внутрь

Kc =

1,77

1,6081

1,69

1,69

Индикатор № 6

3

1,7921

2

1,85

Индикатор № 7

1,9

0,014

2,9

0,022

Индикатор № 8

0

0

0,8

0,08

Индикатор № 4

0,1

0,17

1

0,2179

Dc =

1,06

0,9529

1,2

1,2

Индикатор № 1.

сс

0,902

рц

1,018

Индикатор № 5

0,3

0,15

1

0,175

Индикатор № 2

1

0 ,008

1

0 ,008

Индикатор № 3

0

0

0

0

Индикатор № 4

0,1

0,1072

1

0,001

Пояснение: здесь и в таблицах 6б и 6в нумерация индикаторов дана по разделу «Индикаторы».

Таблица 6б. Сводные данные для калибровки, продолжение

Подлесное

Карповка

реальные данные

модельные величины

реальные данные

модельные величины

A =

0,3

0,3

0,3

0,3

Направление Kc

внутрь

внутрь

внутрь

внутрь

Направление Dc

внутрь

внутрь

внутрь

внутрь

Kc =

1,65

1,65

1,6

1,6221

Индикатор № 6

3

1,7921

3

1,7921

Индикатор № 7

2,9

0,022

0

0

Индикатор № 8

0,5

0,05

0

0

Индикатор № 4

0,1

0,17

0,1

0,17

Dc =

0,97

0,97

0,88

0,7368

Индикатор № 1.

сс

0,902

сд

0,844

Индикатор № 5

0,7

0,1672

0

0

Индикатор № 2

1

0,008

0

0

Индикатор № 3

0

0

0

0

Индикатор № 4

0,1

0,1072

0,1

0,1072

Таблица 6в. Сводные данные для калибровки, продолжение

1-аяМалая Семёновка

Беломестная Двойня

реальные данные

модельные величины

реальные данные

модельные величины

A =

0,3

0,3

0,3

0,3

Направление Kc

внутрь

внутрь

внутрь

внутрь

Направление Dc

внутрь

внутрь

внутрь

внутрь

Kc =

1,7

1,7

1,62

1,631

Индикатор № 6

3

1,7921

3

1,7921

Индикатор № 7

12,5

0,0921

2,4

0,0178

Индикатор № 8

0

0

0,4

0,04

Индикатор № 4

0

0

0,2

0,1832

Dc =

0,7

0,67

0,99

0,99

Индикатор № 1.

и

0,67

сс

0,902

Индикатор № 5

0

0

0,7

0,1672

Индикатор № 2

0

0

1

0 ,008

Индикатор № 3

0

0

бг

0,061

Индикатор № 4

0

0

0,2

0,0262

Фактор А

Фактор А – наиболее абстрактный драйвер в модели – на основании экспертных оценок был установлен как 0,3 для всех исследованный поселений. (Средняя величина этого фактора в течение предшествовавшего – военного и послевоенного – периода была 0,1338).

Фактор Dc

Индикатор «место» является базовым для фактора Dc , остальные индикаторы следует считать корректирующими.

Индикаторы «уровень развития социально-культурной инфраструктуры», «наличие сельсовета в населённом пункте» увеличивают Dc . Индикатор «расположение вблизи города», вопреки первому взгляду, сокращает миграционные настроения, поскольку лишает стимула к миграции людей, которые живут в зоне трудовой челночной миграции: возможность работать в близлежащем городе делала переезд туда необязательным.

Модельные величины базового индикатора «место» (L ) определены из следующих соображений. Наименьшая величина L = 0,67 соответствует исчезнувшим поселениям и совпадает с началом «взрыва» аттракторов в точке перелома при нулевых прочих индикаторах для Dc и при Kc = 1,7921 (величина индикатора «завершённость демографического перехода» для большинства поселений, кроме райцентров, полученная из калибровочной таблицы 6а, 6б и 6в). Для наиболее успешных сохранившихся поселений (не принимая во внимание райцентры) L = 0,96, что соответствует завершению «взрыва» аттракторов при тех же условиях, то есть ситуации, когда точка перелома пройдена. Следовательно, можем конвертировать все прочие порядковые величины индикатора в величины шкалы, принятой в модели – таблица 7.

Таблица 7. Конвертация величин индикатора «место»

Маркеры индикатора

L

рц

1,018

п

0,960

сс

0,902

сд

0,844

ио

0,786

ин

0,728

и

0,670

Индикатор «уровень развития производственных мощностей», как видно из калибровочной таблицы 6а, 6б и 6в, следует рассматривать как депрессор по отношению к фактору Dc . Однако величина этого депрессора убывает по степенному закону – рисунок 9. Наращивание производства, на самом деле, не повышает Dc , а лишь снижает негативный эффект от наличия производства. Создание производственных мощностей первоначально несколько снижает приоритетность миграционной повестки, но затем – по мере развития производств – исходный уровень миграционных намерений восстанавливается. Возможно, разрушение привычного уклада жизни и приобретение новых квалификаций способствуют этому эффекту. Соответственно, наиболее сильное влияние хозяйственное развитие оказывало в первой фазе D -эволюции: миграционный отток из поселений, где возникали производства, несколько снижался. Во второй фазе D -эволюции (то есть в хозяйственно развитых сёлах) дальнейшее наращивание производственных мощностей играло слабую роль и не способствовало росту их привлекательности.

risunok_09_dpromproizvodsvo

Рисунок 9. Связь индикатора «уровень развития производственных мощностей» и фактора Dc . Пояснение: p – величина индикатора в исходных «натуральных» единицах; Dcp – вклад индикатора в величину Dc .

Видимо, и в этом случае сказался «закон возрастающих потребностей». Те, кто хотел работать на различных сельских перерабатывающих предприятиях и комплексах, заполнили места на первых мощностях этих предприятий. Глядя на их труд (хотя и современный, но в сельской среде), другие молодые сельские жители искали «более возвышенные» городские условия жизни и более разнообразные условия труда.

Индикатор «уровень развития социально-культурной инфраструктуры» (s ) также связан с фактором Dc по степенному закону – рисунок 10. Фактор Dc получает прирост вслед за увеличениемs , но этот прирост замедляется. То есть в первой фазе D -эволюции влияние социально-культурной инфраструктуры незначительно меньше, нежели во второй фазе (в развитых поселениях). Но в первой фазе появление социально-культурной инфраструктуры усиливает отток, а во второй – ослабляет отток и способствует миграционному притоку. Первое наблюдение может показаться парадоксальным. Однако подобные парадоксы довольно часто имеют место, когда речь заходит о повышении условий и качества жизни, что часто вызывает рост ожиданий – особенно в социумах, лишь недавно приобщённых к «благам цивилизации».

risunok_10_dsockult

Рисунок 10. Связь индикатора «уровень развития социально-культурной инфраструктуры» и фактора Dc . Пояснение: s – величина индикатора в исходных «натуральных» единицах; Dc s – вклад индикатора в величину Dc .

На основании калибровочной таблицы 6 были рассчитаны величины индикатора «наличие сельсовета в населённом пункте» («наличие» = 0,008; «отсутствие» = 0), а также величина индикатора «расположение вблизи города» (g ) для статуса «бг». Это позволило конвертировать прочие порядковые величины этого индикатора в модельные величины – таблица 8.

Таблица 8. Конвертация величин индикатора «расположение вблизи города»

Маркеры индикатора

g

0

0,0

мг

0,0203

сг

0,0407

бг

0,0610

Представленные выше соображения позволили получить следующую формулу для расчета фактора Dc .

Dc = L + 0,175s0,128+ a – g –0,001p–2,03 probel20(если p>0) (4.1)

Dc = L + 0,175s0,128+ a – g, (если p = 0) (4.2)

где L –«место», s – «уровень развития социально-культурной инфраструктуры», a – «наличие сельсовета в населённом пункте», g – «расположение вблизи города»; р – «уровень развития производственных мощностей».

Фактор Kc

Индикатор «степень завершённости демографического перехода» (Т ) следует считать базовым для расчёта фактора Kc . Степень завершённости демографического перехода, безусловно, повышала регулирующие возможности социума по отношению к естественному движения народонаселения. Из калибровочной таблицы 6а, 6б и 6в установлено, что для поселений с тремя (в среднем) детьми в семье Т = 1,7921, с двумя детьми – T = 1,85.

Индикатор «наличие медицинских заведений» также способствует росту Kc через контроль над смертностью и поддержку рождаемости.

Индикатор «уровень развития производственных мощностей», напротив, существенно снижал величину Kc , поскольку высокая занятость (в т.ч. женщин), очевидно, деформировала нормальные для данного типа общества стратегии создания и развития семьи. Аналогичное – негативное – влияние на Kc оказывал индикатор «соотношение мужчин и женщин», точнее – дисбаланс мужчин и женщин. Исходя из имеющихся гипотез и экспертных оценок, мы приняли, что индикаторы «соотношение мужчин и женщин» и «наличие медицинских заведений» были приблизительно одинаковы по силе влияния на Kc , которая составляла для каждого из них около 5%. Индикатор «уровень развития производственных мощностей» мощностей» был, по меньшей мере, в 4 раза более влиятелен и давал около 20 % итоговой величины фактора Kc .

Индикатор «уровень развития производственных мощностей», кроме того, был связан с фактором Kc по степенному закону – рисунок 11. С возрастанием индикатора, его вклад в величину Kc растёт, но всё медленнее и медленнее. Этому эффекту можно дать качественную интерпретацию. Появление даже небольших производственных мощностей в чисто аграрном поселении инициирует решительную перестройку жизненных стратегий, но жители промышленного села мало реагируют на появление пятого или шестого цеха завода, фабрики или животноводческого комплекса.

risunok_11_kpromproizvodsvo

Рисунок 11. Связь индикатора «уровень развития производственных мощностей» и фактора Kc . Пояснение: p – величина индикатора в исходных «натуральных» единицах; Kcp – вклад индикатора в величину Kc .

Исходя из этих соображений и анализа калибровочной таблицы 6а, 6б и 6в, формула для расчета фактора Kc имеет следующий вид:

Kc = T – 0,007367b + 0,1 m – 0,2179 p 0,1078 , probel20 (5)

где T – «степень завершённости демографического перехода», b – «соотношение мужчин и женщин», m – «наличие медицинских заведений», p – «уровень развития производственных мощностей».

Приложение 3. Зона риска запустения

risunok_12_zzona

Рисунок 12. Зона риска запустения (z )

Определим минимальную миграционную убыль для зоны риска (рисунок 12). Реальный (а не желаемый) максимальный естественный прирост (например, в Подлесном) для исследуемого периода составлял около в 19‰. Следовательно, даже при максимально благоприятном естественном росте, миграционная убыль в 107 ‰ (три четверти модельной максимальной величины) давала бы общую убыль около 88‰. Средняя численность поселения на начало периода равна 385 чел. Такое поселение потеряло бы около 94% численности в течение рассматриваемого периода. Будем считать миграционную убыль в 107 ‰ величиной, отделяющей зону риска запустения внутри типа 1.

Библиография
1.
Sackmann R. How do societies cope with complex demographic challenges? A model // Coping with Demographic Change: A Comparative View on Education and Local Government in Germany and Poland. European Studies of Population, vol 19. Cham: Springer, 2015. P. 25–57.
2.
Morgan D.H.J. Strategies and sociologists: A comment on Crow // Sociology. 1989. Vol. 23. № 1. P. 25–29.
3.
Peña F.M., Azpilicueta M.P.E. Existen estrategias demográficas colectivas? Algunas reflexiones basadas en el modelo demográfico de baja presión de la Navarra cantábrica en los siglos XVIII y XIX // Revista de Demografía Histórica. 2003. Vol. 21. № 2. P. 13–58.
4.
Жуков Д.С., Канищев В.В., Лямин С.К. Фрактальное моделирование историко-демографических процессов. М. – Тамбов: Ineternum; Издательский дом ТГУ, 2011. 195 с.
5.
Жуков Д.С., Канищев В.В., Лямин С.К. Фрактальное моделирование демографических процессов в российском аграрном социуме (1926 – 1939 гг.) // Fractal Simulation. 2012. № 1. С. 33–60.
6.
Zhukov D., Kanishchev V., Lyamin S. Fractal Modeling of Historical Demographic Processes // Historical Social Research. 2013. Vol. 38. Issue 2. P. 271–287.
7.
Жуков Д.С., Канищев В.В. «Если бы не было войны»: моделирование демографических процессов в российской деревне 1930 – 1950-х гг. (по материалам Тамбовской области) // Вестник Пермского университета. Серия: История. 2019. В печати. С. 0–0.
8.
Канищев В.В. Демографический переход в российском аграрном обществе второй половины XIX – первой трети XX в. Современные методы исследования // Ежегодник по аграрной истории Восточной Европы. 2016 год: Аграрное освоение и демографические процессы в России Х – ХХI вв. Отв. ред. Е.Н. Швейковская. М. – Уфа: ИСл РАН, 2016. С. 210–223.
9.
Быкова В.И., Щукин Ю.К. Медицинская помощь в Тамбовской области: справочник. Тамбов, 2004. 296 с.
10.
Муравьев Н.В. Из истории возникновения и развития общеобразовательных школ Тамбовской области. Воронеж: Центрально-Черноземное кн. изд-во, 1988. 354 с.
11.
Тамбовская энциклопедия. Гл. ред. Л. Г. Протасов. Тамбов: Юлис, 2004. 704 с.
12.
Вербицкая О.М. Российская сельская семья в 1897-1959 гг.: историко-демографический аспект. М. – Тула: Гриф и К, 2009. 295 с.
13.
Население России в XX веке: Исторические очерки. Т. 3, кн. 1: 1960 – 1979. Отв. ред.: Жиромская В.Б., Исупов В.А. М.: РОССПЭН, 2005. 304 с.
14.
Население России в XX веке: Исторические очерки. Т. 3, кн. 2: 1980 – 1990. Отв. ред.: Поляков Ю.А. М.: РОССПЭН, 2011. 225 с.
15.
Аврех А.Л. Хрущев и Тамбовщина. Подробная история кукурузофикации Тамбовской области (1953-1964 гг.). Т. 2: Закат (1959-1964 гг.), Ч. 1: Сказка (1959 – 1962 гг.). Тамбов: Издательство Чеснокова А. В., 2015. 438 с.
16.
Аврех А.Л. Хрущев и Тамбовщина. Подробная история кукурузофикации Тамбовской области (1953-1964 гг.). Т. 2: Закат (1959-1964 гг.), ч. 2: Быль (1963 – 1964 гг.). Тамбов: Издательство Чеснокова А.В., 2017. 327 с.
17.
Перцев В.А. Материальное положение населения РСФСР (вторая половина 1950-х – 1980-е гг.) на материалах областей Центрального Черноземья. Воронеж: Изд-во Воронежского гос. ун-та, 2013. 400 с.
18.
Пискунов С.А. Государственная политика сельскохозяйственного переселения и ее реализация на территории РСФСР (2-я половина 1940 – 1980-е гг.). Автореф. дисс. … докт. ист. наук. Тамбов, 2017. 68 с.
19.
Алексеев В.В., Бородкин Л.И., Коротаев А.В., Малинецкий Г.Г., Подлазов А.В., Малков С.Ю., Турчин П.В. Международная конференция «Математическое моделирование исторических процессов» // Вестник Российского фонда фундаментальных исследований. 2007. № 6. С. 37–47.
20.
Бородкин Л.И. Методология анализа неустойчивых состояний в политико-исторических процессах // Международные процессы. 2005. Т.3. №7. С. 4–16.
21.
Бородкин Л.И. Моделирование исторических процессов: от реконструкции реальности к анализу альтернатив. Санкт-Петербург: Издательство Алетейя, 2016. 304 с.
22.
Бородкин Л.И. Вызовы нестабильности: концепции синергетики в изучении исторического развития России // Уральский исторический вестник. 2019. №2. С. 127–136.
23.
Малинецкий Г.Г. Чудо самоорганизованной критичности // Бак П. Как работает природа: теория самоорганизованной критичности. М.: УРСС, 2013. C. 13–56.
24.
Сморгунов Л.В. Сложность в политике: некоторые методологические направления исследований // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 6: Философия. Культурология. Политология. Право. Международные отношения. 2012. № 4. С. 90–101.
25.
Zhukov D., Lyamin S., Barabash N. Non-linear effects of turbulent institutional modernization // Jahrbücher für Geschichte Osteuropas. 2017. Vol. 65. Issue 4. P. 624–650.
26.
Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature. New York: W.H. Freeman and Company, 1982. 470 p.
27.
Ackoff R.L., Emery F.E. On purposeful systems: An interdisciplinary analysis of individual and social behavior as a system of purposeful events. Chicago: Aldine-Atherton. 1972. 288 p.
28.
Axelrod R. Advancing the art of simulation in the social sciences // Handbook of research on nature inspired computing for economics and management. Ed. by J.-P.Rennard. Hersey: Idea Group. 2005. P. 90–100.
29.
Meadows D.H. Thinking in Systems, A Primer. Vermont: Chelsea Green Publishing, 2008. 218 p.
30.
Richmond B. Systems thinking: critical thinking skills for the 1990s and beyond // System Dynamics Review. 1993. Issue 2. P. 113–133
References (transliterated)
1.
Sackmann R. How do societies cope with complex demographic challenges? A model // Coping with Demographic Change: A Comparative View on Education and Local Government in Germany and Poland. European Studies of Population, vol 19. Cham: Springer, 2015. P. 25–57.
2.
Morgan D.H.J. Strategies and sociologists: A comment on Crow // Sociology. 1989. Vol. 23. № 1. P. 25–29.
3.
Peña F.M., Azpilicueta M.P.E. Existen estrategias demográficas colectivas? Algunas reflexiones basadas en el modelo demográfico de baja presión de la Navarra cantábrica en los siglos XVIII y XIX // Revista de Demografía Histórica. 2003. Vol. 21. № 2. P. 13–58.
4.
Zhukov D.S., Kanishchev V.V., Lyamin S.K. Fraktal'noe modelirovanie istoriko-demograficheskikh protsessov. M. – Tambov: Ineternum; Izdatel'skii dom TGU, 2011. 195 s.
5.
Zhukov D.S., Kanishchev V.V., Lyamin S.K. Fraktal'noe modelirovanie demograficheskikh protsessov v rossiiskom agrarnom sotsiume (1926 – 1939 gg.) // Fractal Simulation. 2012. № 1. S. 33–60.
6.
Zhukov D., Kanishchev V., Lyamin S. Fractal Modeling of Historical Demographic Processes // Historical Social Research. 2013. Vol. 38. Issue 2. P. 271–287.
7.
Zhukov D.S., Kanishchev V.V. «Esli by ne bylo voiny»: modelirovanie demograficheskikh protsessov v rossiiskoi derevne 1930 – 1950-kh gg. (po materialam Tambovskoi oblasti) // Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Istoriya. 2019. V pechati. S. 0–0.
8.
Kanishchev V.V. Demograficheskii perekhod v rossiiskom agrarnom obshchestve vtoroi poloviny XIX – pervoi treti XX v. Sovremennye metody issledovaniya // Ezhegodnik po agrarnoi istorii Vostochnoi Evropy. 2016 god: Agrarnoe osvoenie i demograficheskie protsessy v Rossii Kh – KhKhI vv. Otv. red. E.N. Shveikovskaya. M. – Ufa: ISl RAN, 2016. S. 210–223.
9.
Bykova V.I., Shchukin Yu.K. Meditsinskaya pomoshch' v Tambovskoi oblasti: spravochnik. Tambov, 2004. 296 s.
10.
Murav'ev N.V. Iz istorii vozniknoveniya i razvitiya obshcheobrazovatel'nykh shkol Tambovskoi oblasti. Voronezh: Tsentral'no-Chernozemnoe kn. izd-vo, 1988. 354 s.
11.
Tambovskaya entsiklopediya. Gl. red. L. G. Protasov. Tambov: Yulis, 2004. 704 s.
12.
Verbitskaya O.M. Rossiiskaya sel'skaya sem'ya v 1897-1959 gg.: istoriko-demograficheskii aspekt. M. – Tula: Grif i K, 2009. 295 s.
13.
Naselenie Rossii v XX veke: Istoricheskie ocherki. T. 3, kn. 1: 1960 – 1979. Otv. red.: Zhiromskaya V.B., Isupov V.A. M.: ROSSPEN, 2005. 304 s.
14.
Naselenie Rossii v XX veke: Istoricheskie ocherki. T. 3, kn. 2: 1980 – 1990. Otv. red.: Polyakov Yu.A. M.: ROSSPEN, 2011. 225 s.
15.
Avrekh A.L. Khrushchev i Tambovshchina. Podrobnaya istoriya kukuruzofikatsii Tambovskoi oblasti (1953-1964 gg.). T. 2: Zakat (1959-1964 gg.), Ch. 1: Skazka (1959 – 1962 gg.). Tambov: Izdatel'stvo Chesnokova A. V., 2015. 438 s.
16.
Avrekh A.L. Khrushchev i Tambovshchina. Podrobnaya istoriya kukuruzofikatsii Tambovskoi oblasti (1953-1964 gg.). T. 2: Zakat (1959-1964 gg.), ch. 2: Byl' (1963 – 1964 gg.). Tambov: Izdatel'stvo Chesnokova A.V., 2017. 327 s.
17.
Pertsev V.A. Material'noe polozhenie naseleniya RSFSR (vtoraya polovina 1950-kh – 1980-e gg.) na materialakh oblastei Tsentral'nogo Chernozem'ya. Voronezh: Izd-vo Voronezhskogo gos. un-ta, 2013. 400 s.
18.
Piskunov S.A. Gosudarstvennaya politika sel'skokhozyaistvennogo pereseleniya i ee realizatsiya na territorii RSFSR (2-ya polovina 1940 – 1980-e gg.). Avtoref. diss. … dokt. ist. nauk. Tambov, 2017. 68 s.
19.
Alekseev V.V., Borodkin L.I., Korotaev A.V., Malinetskii G.G., Podlazov A.V., Malkov S.Yu., Turchin P.V. Mezhdunarodnaya konferentsiya «Matematicheskoe modelirovanie istoricheskikh protsessov» // Vestnik Rossiiskogo fonda fundamental'nykh issledovanii. 2007. № 6. S. 37–47.
20.
Borodkin L.I. Metodologiya analiza neustoichivykh sostoyanii v politiko-istoricheskikh protsessakh // Mezhdunarodnye protsessy. 2005. T.3. №7. S. 4–16.
21.
Borodkin L.I. Modelirovanie istoricheskikh protsessov: ot rekonstruktsii real'nosti k analizu al'ternativ. Sankt-Peterburg: Izdatel'stvo Aleteiya, 2016. 304 s.
22.
Borodkin L.I. Vyzovy nestabil'nosti: kontseptsii sinergetiki v izuchenii istoricheskogo razvitiya Rossii // Ural'skii istoricheskii vestnik. 2019. №2. S. 127–136.
23.
Malinetskii G.G. Chudo samoorganizovannoi kritichnosti // Bak P. Kak rabotaet priroda: teoriya samoorganizovannoi kritichnosti. M.: URSS, 2013. C. 13–56.
24.
Smorgunov L.V. Slozhnost' v politike: nekotorye metodologicheskie napravleniya issledovanii // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Seriya 6: Filosofiya. Kul'turologiya. Politologiya. Pravo. Mezhdunarodnye otnosheniya. 2012. № 4. S. 90–101.
25.
Zhukov D., Lyamin S., Barabash N. Non-linear effects of turbulent institutional modernization // Jahrbücher für Geschichte Osteuropas. 2017. Vol. 65. Issue 4. P. 624–650.
26.
Mandelbrot B.B. The Fractal Geometry of Nature. New York: W.H. Freeman and Company, 1982. 470 p.
27.
Ackoff R.L., Emery F.E. On purposeful systems: An interdisciplinary analysis of individual and social behavior as a system of purposeful events. Chicago: Aldine-Atherton. 1972. 288 p.
28.
Axelrod R. Advancing the art of simulation in the social sciences // Handbook of research on nature inspired computing for economics and management. Ed. by J.-P.Rennard. Hersey: Idea Group. 2005. P. 90–100.
29.
Meadows D.H. Thinking in Systems, A Primer. Vermont: Chelsea Green Publishing, 2008. 218 p.
30.
Richmond B. Systems thinking: critical thinking skills for the 1990s and beyond // System Dynamics Review. 1993. Issue 2. P. 113–133

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензируемая статья может оцениваться с двух различных позиций. Во-первых, это полноценное содержательное исследование, предметом которого является рассмотрение демографических стратегий населения сельских поселений Тамбовской области в 1959 – 1989 гг. Во-вторых, статья представляет собой изложение довольно новой и пока сравнительно редкой методики исследования исторического материала посредством фрактального моделирования, которое было проведено для 1544 населенных пунктов. Одним из важных исходных пунктов методологии исследования является понятие «стратегий демографического поведения», подробно рассматриваемое в статье. Для построения имитационной модели используются выделенные в ходе исследования управляющие факторы, на базе которых и проводится моделирование, общий ход и детали которого весьма подробно описаны как в основном тексте статьи, так и в приложении к ней. В основу выделения управляющих факторов были положены экспертно оцениваемые содержательные индикаторы. Актуальность статьи определяется общей исследовательской стратегией, связанной с поиском путей повышения исследовательской отдачи исторических источников и выявления содержащейся в них латентной (скрытой) информации, а также конкретной темой исследования, связанной с особенностями демографического поведения населения советской деревни в территориальных рамках Тамбовской области. Научная новизна статьи в широком смысле определяется дальнейшим развитием методики фрактального моделирования, которое в ряде опубликованных к настоящему времени работ доказало свою состоятельность. В узком смысле научная новизна статьи – это решение содержательных проблем, связанных со стратегиями демографического поведения сельского населения. Статья очень хорошо структурирована в соответствии с целями и задачами исследования. После постановки проблем и характеристики источников и литературы по теме излагаются методические вопросы исследования, связанные с фрактальным моделированием. Особое место уделяется характеристике управляющих факторов и индикаторов по отдельным сельским поселениям. После нескольких разделов, посвященным собственно моделированию, приводятся содержательные результаты исследования. В приложении к статье более подробно рассмотрены математические аспекты общей фрактальной модели перехода. Статья хорошо иллюстрирована. Стиль изложения является обычным для научных статей. Библиография достаточно объемна и содержит как работы по истории, так и исследования, на которые опирается методика работы с материалом. В статье, носящей во многом новаторский характер, не нашлось места дискуссиям по теме исследования, что вполне объяснимо спецификой работы. Статья, безусловно, вызовет большой интерес читательской аудитории журнала. Ее особенностью является, в частности, то, что довольно значительный объем отводится вопросам и проблемам, понимание которых требует математической подготовки. Вместе с тем смысл и выводы статьи вполне понятны и для «обычных» гуманитариев. Поэтому аудитория восприятия статьи представляется достаточно широкой.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"