Библиотека
|
ваш профиль |
Историческая информатика
Правильная ссылка на статью:
Розинская Н.А., Чаплыгина И.Г., Сорокин А.С.
Инертность крестьянских хозяйств Европейской России во второй половине XIX — начале XX вв.: статистический анализ данных о посевных площадях и товарности хлеба
// Историческая информатика.
2024. № 4.
С. 78-104.
DOI: 10.7256/2585-7797.2024.4.72800 EDN: WTJJUM URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=72800
Инертность крестьянских хозяйств Европейской России во второй половине XIX — начале XX вв.: статистический анализ данных о посевных площадях и товарности хлеба
DOI: 10.7256/2585-7797.2024.4.72800EDN: WTJJUMДата направления статьи в редакцию: 21-12-2024Дата публикации: 31-12-2024Аннотация: Статья посвящена анализу одной из особенностей поведения крестьянских хозяйств, отличающей их от поведения фирм, а именно склонности сокращать объемы производства в ответ на улучшение конъюнктуры рынка (инертность, по терминологии Н.Д. Кондратьева). Данная особенность крестьянских хозяйств была отмечена в работах А.В. Чаянова и Н.Д. Кондратьева. Авторы данной статьи обращаются к теоретическим объяснениям этой тенденции, в частности в работах российских экономистов, а затем предпринимают попытку проверить на российских данных начала XX века достоверность выявленной особенности. В данной статье гипотеза об инерционности крестьянских хозяйств была проверена на двух уровнях: макроуровне и региональном уровне (уровне отдельной губернии), в частности по данным Херсонской губернии. В исследовании использовались статистические и эконометрические методы: модели панельных данных с фиксированными и случайными эффектами. Проанализировав динамику объемов крестьянской запашки хлеба в ответ на динамику цен по отдельным губерниям России, авторы обнаружили значимую отрицательную связь. Из сравнения результатов исследования по крестьянским хозяйствам с результатами исследований аналогичных данных по частновладельческим хозяйствам, которые не обнаружили такой связи, либо обнаружили положительную связь, авторы сделали вывод, что отрицательная связь может восприниматься как подтверждение специфического поведения именно крестьянских хозяйств, то есть инертности крестьянских хозяйств. Кроме того, была сделана попытка проверить гипотезу о возможном изменении поведения крестьян после Столыпинской аграрной реформы. Однако коэффициенты при фиктивной переменной периода и ее произведении с ценой оказались незначимы, то есть за шесть лет, которые прошли после реформы, поведение крестьян относительно исследуемого вопроса не претерпело существенных изменений. Ключевые слова: крестьянское хозяйство, посевные площади, рынок зерна, инертность хозяйства, модель самозанятого, Российская империя, Аграрный сектор, Модель панельных данных, Частновладельческие хозяйства, Эконометрические методыAbstract: The article focuses on one of the peculiarities of peasant households’ behavior that distinguishes them from firms' behavior, i.e. an inclination to reduce production output amid improvement of market conditions (a non-market behavior or inertia in the terminology of N.D. Kondratiev). The authors refer to existing literature, which explains this trend, particularly to works of Russian economists, and then they try to check the veracity of this peculiarity using Russian economic data from the early 20th century. The data was compiled ad hoc by the authors based on the official statistical publications. One of the possible methods to prove a posteriori the inertia of peasant households is to analyze peasants’ reaction to grain price fluctuations, i.e. to analyze changes in sown areas in response to changes in grain prices. Based on the analysis of track records of peasant’s grain ploughing in response to grain fluctuations in specific provinces of Russia, the authors find a significant negative correlation. Based on the comparison with the same records for landlord households, the authors infer that the negative correlation is a specific attribute of solely peasant households, thus proving the inertia hypothesis. In addition, an attempt was made to test the hypothesis about a possible change in peasant behavior after the P. A. Stolypin agrarian reform initiated in November 1906. However, the coefficients of the dummy period variable and its product with the price were statistically insignificant, that is, in the six years that have passed since the reform the behavior of peasants regarding the issue under study has not undergone significant changes. The article uses statistical and econometric methods: panel data models with fixed and random effects. Keywords: peasant households, sown areas, grain market, inertia of the household, self-employed model, Russian Empire, Agricultural sector, Panel data model, Private farms, Econometric methods1. Введение Инертность крестьянских хозяйств как феномен, характерный для экономик самых разных регионов и эпох, не раз становилась предметом изучения экономистов [1-6]. В настоящей работе мы планируем на статистических данных по России конца XIX – начала XX века проверить достоверность этой гипотезы. Но прежде всего стоит напомнить, что подразумевается под понятием крестьянское хозяйство. Как пишет Т. Шанин, в западной литературе этот тип хозяйства выделяется в отдельную категорию в конце 1960-х-начале 1970-х гг., когда в результате послевоенной деколонизации и формирования программ поддержки обретшим независимость странам экономисты столкнулись с особым хозяйственным укладом, характерным для этих стран, где доминирующую роль играют семейные хозяйства, занятые земледелием [7]. С точки зрения Шанина, это переоткрытие «крестьянского мира» имеет очень большое значение, поскольку его особая организация является «определяющим фактором» самых острых общественных явлений эпохи: «вьетнамской войны, индийской нищеты, латиноамериканской герильи, африканского застоя и китайского «большого скачка»» [8, c.8]. Шанин выделяет четыре ключевые характеристики крестьянского хозяйства как особого экономического феномена, фактически особого типа экономического агента или института: 1) семейный характер труда, который при этом не приводит к автаркичности хозяйства, достаточно активно включенного в товарооборот, но определяет семейный принцип разделения труда, а также первостепенность семейных, а не индивидуальных потребностей; 2) земледелие как главная (единственная) сфера производства, что приводит к низкой специализации (крестьяне выполняют очень много разных функций), низкой квалификации (образование детей в рамках семьи), сильной зависимости от природных условий как уровня дохода, так и выбора производимых культур; 3) особый тип поведения, характеризующийся традиционализмом (опыт прошлого), конформизмом (давление общины), нормативным контролем друг над другом; правда, Эллис оспаривает эту характеристику, говоря о том, что крестьянские хозяйства прекрасно адаптируются к меняющимся условиям, хоть и, возможно, не очень быстро [9, c. 5]; 4) подчиненное положение в общей социально-политической иерархии, крайняя удаленность от источников власти [8]. Стоит отметить, что в отличие от Шанина, Б. Галенски подчеркивает как раз автономность труда крестьян [10, с. 104], которые способны полностью обеспечивать себя сами, в отличие от всех других отраслей, которые без земледельцев существовать не могут. Это старая идея, которую легко найти в работах французских экономистов XVIII века, таких как Ф. Кенэ или А. Тюрго, но которая скорее относится к земледельческой отрасли в целом и не исключает наличие торговых связей фермеров с другими отраслями. Она просто не рассматривает такие связи как неизбежные, а точнее считает их необходимыми только для города и промышленности, но не для села. В русской и восточноевропейской литературе крестьянское хозяйство как самостоятельный феномен стало предметом экономического анализа значительно раньше. Известные работы организационно-производственной школы под руководством Чаянова, Челинцева и др. русских экономистов на основе детального анализа эмпирических данных еще в нач. XX века показали специфичность поведения крестьян и динамики их производства. А. В. Чаянов вводит понятие семейно-трудовое крестьянское хозяйство, которое подразумевает: 1) семейный характером труда, в том числе диктуемый отсутствием развитого рынка труда на селе; 2) отсутствие иных видов доходов, кроме трудовых (при этом земледельческий труд сочетается с практикой отхожих промыслов, что Чаянов считает важной характеристикой); 3) зависимость от климатических условий; 4) зависимость от демографического цикла семьи (соотношение числа едоков и работников), а также наличие постоянной 5) проблемы малоземелья [11]. Чаянов подчеркивает комплексность целевой функции таких хозяйств. Он пишет о том, что итог хозяйственной деятельности предстает в виде совокупного трудового дохода, который не может быть разделен на классические категории заработной платы, прибыли на капитал, ренты и т. д. [12]. Аналогичный взгляд мы встречаем у Галенского, который пишет, что «во многих случаях нельзя отделить производственный и потребительский аспект вложений» [10, с. 112]. Эта же идея является важной и в концепции «сельского потребительского хозяйства» Н. П. Макарова, где работник, организатор, владелец оказываются объединены и предстают как один хозяйствующий субъект (крестьянин, семья) [13]. Если обратиться к работе Эллиса, попытавшегося рассмотреть все существующие на к. XX века модели поведения крестьянства, то он выделяет три ключевых характеристики: 1) семейное фермерское хозяйство, 2) частично включенное в 3) неразвитый и несовершенный рынок [9, c. XIV].
2. Гипотеза инертности крестьянских хозяйств Гипотеза об инертности крестьянских хозяйств была выдвинута российскими экономистами в нач. XX века. Она стала ответом на выявленную ими проблему, которая заключалась в том, что крестьянские хозяйства сохраняли низкую товарность своего производства: они не стремились увеличивать объемы продаваемого хлеба в ответ на улучшение рыночной конъюнктуры, что противоречит принципам рациональности, принятым в экономической науке.
2.1. Версия Н. Д. Кондратьева Проблема инертности хлебного рынка ставится русским экономистом нач. XX в. Н. Д. Кондратьевым в связи с анализом проблем хлебозаготовок в период I мировой войны и революции [1]. Кондратьев утверждает, что трудности в достижении роста товарного хлеба в большой степени связаны с высокой долей крестьянских хозяйств на рынке (около 85–90% до Первой мировой войны. в общем количестве посевных площадей). Под инертностью Кондратьев подразумевает склонность крестьянского хлебного рынка сокращать норму товарности зерна при благоприятной конъюнктуре. Кондратьев приводит данные (см. табл.1), демонстрирующие норму товарности хлеба (отношение объемов транспортируемого хлеба к валовому сбору) владельческих и крестьянских хозяйств по разным районам и видам хлеба, из которой видно, что крестьянские хозяйства в принципе в значительно меньшей степени склонны выбрасывать хлеб на рынок.
Таблица 1. Нормы товарности в крестьянских и владельческих хозяйствах по разным районам и видам хлеба (%)
Источник: Кондратьев, 1922, Гл.1. п. 5; О – общая норма товарности по всем хозяйствам, К – по крестьянским хозяйствам, В – по владельческим.
Но проблема инертности состоит в том, что в условиях высоких цен на хлеб норма товарности крестьянских хозяйств снижается. Кондратьев иллюстрирует свою гипотезу следующими данными: - на основе крестьянских бюджетов по Симбирской губернии (хлебопроизводящей) и Волоколамскому уезду (хлебопотребляющему) Кондратьев демонстрирует рост доходной части бюджета крестьянских хозяйств над расходной в 1914-1916 гг.; - приводит данные, показывающие рост нормы потребления крестьянских хозяйства в период с 1911 по 1915 гг. по 5 производящим губерниям (14,9 пуда на душу населения в 1915 г. против 13 пудов в 1911-1913); - приводит данные о резком падении нормы товарности хлеба с 1909 по 1915 год (с 12,4 до 7,4 по всем хлебам)[1]. Такую динамику Н. Кондратьев объясняет особенностями мотивации крестьянских хозяйств. Он пишет, что при росте положительного сальдо семейного бюджета крестьяне теряют стимул выбрасывать хлеб на рынок и предпочитают увеличить внутреннюю норму потребления. Этому процессу способствует тот факт, что в дореволюционной России нормы потребления хлеба была достаточно низкими в сравнении с европейскими странами (Англией, Францией, Бельгией, Германией). Таким образом, основную причину снижения товарного хлеба Кондратьев объясняет тем, что крестьяне сами являются потребителями своей продукции и в условиях роста доходности своего хозяйства, сокращают долю продаваемого хлеба за счет увеличения собственного потребления. Еще одной причиной Кондратьев видит низкую развитость рынков промышленных товаров на селе. Бедный ассортимент товаров плохо стимулирует крестьян использовать свой хлеб для обмена.
2.2. Модель избегающего труда крестьянина А. В. Чаянова Аналогичное наблюдение было сделано организационно-производственной школой и описано, в частности, в работах А. В. Чаянова [11]. Но в них дается иное объяснение этому явлению. Для Чаянова ключевой характеристикой является трудовой характер крестьянского хозяйства, что заставляет его иначе интерпретировать мотивацию такого хозяйства. Чаянов рисует график равновесия хозяйства, иллюстрирующий поведение такого рода хозяйств, близкий по своей идее графику, некогда построенному У. Джевонсом для экономического агента [14, c.125]. Чаянов пишет, что в трудовом хозяйстве рост благосостояния неизменно связан с ростом трудозатрат, «затрата же физической энергии для человеческого организма далеко не беспредельна. После сравнительно очень небольшой траты, необходимой организму, дальнейшие затраты энергии уже требуют волевого усилия» [2, с.70]. С учетом того, что полезность продукта, которую доставляет каждая последующая единица труда, имеет свойство убывать, Чаянов делает вывод о том, что такое трудовое хозяйство будет достигать оптимального для себя размера производства в точке, где кривая убывающей полезности CD пересечет кривую возрастающей тягости труда AB (см. рис. 1).
Рисунок 1.
Рисунок 1.a Рисунок 1.b
Источник: А. В. Чаянов, Очерки по теории трудового хозяйства// А. В. Чаянов. Крестьянское хозяйство. Избранные труды. М., Экономика, 1989, сс. 71, 73.
Чаянова интересует, как будет вести себя такое трудовое хозяйство при росте производительности труда. Отметим, что этот рост предстает как увеличение ценности продукта, производимого одной единицей труда, таким образом, рассуждения Чаянова применимы и для ситуации, когда ценность производимой продукции увеличивается за счет улучшения рыночной конъюнктуры, что и формировало проблему инертности крестьянских хозяйств в терминах Н. Кондратьева. Используя данные бюджетов мелких и средних крестьянских хозяйств Швейцарии за 1910 год, Чаянов показывает, что в хозяйствах с более высокой ценностью труда доход на одного едока тоже выше, но эта разница не столь значительная, какой должна была бы быть. Далее он математически доказывает, что при росте производительности труда темпы роста дохода, вызванные переходом хозяйства на новую точку равновесия, будут относительно более низкими. Хотя рост производительности труда приводит к тому, что в прежней точке равновесия тяжесть труда оказывается теперь ниже ценности приносимого им продукта, и это заставит крестьянина увеличивать объемы приложимо труда, тем не менее, поскольку с ростом этих объемов ценность дополнительных благ будет каждый раз уменьшаться, то этот рост объемов будет не пропорционален росту производительности. Он будет меньше. Графически выводы Чаянова представлены на рисунке 1. На основании своих рассуждений Чаянов утверждает, что инертность крестьянских хозяйств является неизбежным следствием трудового характера хозяйства, в рамках которого описанное поведение отвечает рациональной стратегии. Утверждая, что тягость труда является крайне высокой в русской деревне в силу низкой его производительности, Чаянов делает вывод о том, что крестьянские хозяйства быстро достигают точки, в которой полезность дальнейшего прироста дохода не компенсирует возрастающую антиполезность дополнительных трудовых усилий.
2.3. Модель поведения самозанятого В современной экономической теории существует модель самозанятого, которая предполагает, что стационарность, стремление отказаться от работы по достижении определенного уровня дохода, характерно в целом для тех экономических агентов, кто использует собственный труд, а значит рост объемов производства ощущает как рост тягот труда. В такой модели, практически повторяющей уже упомянутую теорию У. Джевонса, экономические агенты достигают максимума индивидуальной пользы, работая лишь до тех пор, пока прирост дохода превышает прирост тягот труда. В современной литературе такая модель поведения приписывается представителям разных профессий, например, таксистам [15].
2.4. Неэкономические мотивы сохранения мелкотоварного хозяйства Польский экономист Б. Галенски [10], признавая, что желание расширить свое хозяйство является традиционным, обращает внимание на то, что это мотив, «редко встречающийся в сегодняшней Польше» [10, с. 112]. Объясняя этот феномен, он акцентирует внимание не на экономических, а скорее социальных факторах, формирующих такое поведение. По его мнению, рост масштабов хозяйства сопряжен для крестьянина (он называет их фермерами) с изменением классового и профессионального положения семьи: 1) крестьянин теряет возможность работать в других производственных сферах и ему может не нравиться такая узкая специализация; 2) он лишается времени помогать соседям (что немаловажно с учетом общинной сельской культуры); 3) он вынужден переходить к управлению трудом не только членом своей семьи, но и наемных работников, что требует от него новых навыков; 4) он сам теряет функции производителя и становится чистым предпринимателем; 5) он вынужден выходить на более крупные рынки и становиться профессиональным торговцем. Таким образом, расширение хозяйства – это не количественное, а серьезное качественное изменение, что и может тормозить процесс укрупнения хозяйств. В целом консервативность крестьян Галенский связывает с тем, что производственная жизнь крестьянина практически неразрывно связана с его личным укладом жизни. Поэтому изменения в процессах производства воспринимаются ими боле болезненно, поскольку приводят к изменениям в этом семейном укладе [10, с. 116].
3. Эмпирический анализ Одним из возможных способов эмпирически подтвердить инерционность крестьянского хозяйства является анализ реакции крестьян на изменение цен на зерно, то есть анализ динамики посевных площадей в ответ на изменение цен на зерно. На первом этапе исследования мы попытались найти эту зависимость на макроуровне, используя данные по 50 губерниям Европейской России. На втором этапе исследовалась та же зависимость, но на примере отдельно взятой губернии. Согласно Н. П. Макарову, рост цены хлеба еще не означает роста доходов крестьянских хозяйств. Поскольку их структура очень сложная и экономические показатели носят смешанный характер, влияние динамики цен на уровень дохода должно быть предметом отдельного изучения. В этой связи подход, который использовал Кондратьев, анализируя динамику бюджетов крестьянских хозяйству, представляется более грамотным. Но предлагаемое нами исследование тем не менее также представляется корректным. Безусловно, объем запашки зависит не только от динамики цен – в длительном периоде оказывают влияние развитие транспортных путей, элеваторов, развитость и характер торгового аппарата, климатические условия. Для учета этих эффектов мы, во-первых, использовали доступные нам данные для моделирования контрольных переменных и, во-вторых, мы рассматривали параллельно динамику посевных площадей крестьянских и владельческих хозяйств. Поскольку хозяйства находятся в одинаковых временных и пространственных условиях, предположив, что обнаружение различий в поведении крестьян и помещиков в ответ на цены может служить аргументом в пользу тезиса об инертности крестьянского хозяйства. Причиной различий в реакции на цены может быть хозяйственный уклад, нерыночное поведение у крестьян. При этом мы осознаем, что присутствует еще одно важное отличие крестьянских и частновладельческих хозяйств, которое может оказывать влияние на их хозяйственное поведение – разный доступ к информации [16]. К сожалению, нам не удалось найти данные о ценах перекупщиков, на которые скорее всего ориентировались крестьяне, поэтому мы приняли допущение, что их динамика совпадала с рыночными ценами, то есть при росте рыночных цен росли цены и перекупщиков. Тем не менее, мы понимаем, что этот фактор мог также оказывать влияние на формирование различий.
3.1. Используемые данные Для эмпирического анализа мы использовали погубернские данные по посевным площадям, цене рабочей силы, уровню урбанизации, ценам и урожайности трех зерновых культур (пшеница, рожь и овес) за период с 1881 по 1913 гг. Основными источниками были сборники Центрального Статистического Комитета МВД, Статистического Отдела Департамента Земледелия и Сельской Промышленности (с 1894 г., переименованный в Отдел сельской экономики и сельскохозяйственной статистики Министерства земледелия и государственных имуществ, которое с 1905 г. реорганизуется в Главное Управление землеустройства и земледелия), земская статистика. По этим источникам была собрана база данных[17]. Более подробно источники данных для каждого временного периода приведены в Приложении А1. В связи с тем, что в научной литературе имеет место дискуссия о достоверности дореволюционной урожайной статистики [18; 19], то прежде, чем переходить к описанию спецификаций рассматриваемых эконометрических моделей, хотелось бы обсудить надежность используемых статистических данных. В дореволюционной России существовало несколько источников данных. До 1880 г. сведения о посевах и урожаях зерна фиксировались в губернаторских отчетах. Сведения собирались комиссиями народного продовольствия через уездных предводителей дворянства, палаты государственных имуществ и удельные конторы. С введением земских учреждений в 1864 г. комиссии народного продовольствия были упразднены и их обязанности возложены на земские органы. Мельчайшей единицей, где проводилось обследование для получения данных об урожаях, была волость. Собранные этими органами данные были намного достовернее, но, тем не менее, в литературе утвердилось мнение, что данные этого периода следует использовать с большой осторожностью [20, 21]. Поэтому нами было принято решение использовать данные с 1881 г., когда регистрация урожаев была поручена Центральному Статистическому Комитету (ЦСК). Для получения необходимых сведений Центральным Статистическим Комитетом в каждую волость рассылались вопросные бланки; часть бланков предназначались для крестьян, отдельно для тех, кто имел большие, средние или малые наделы (по 6 бланков на волость), часть для частных владельцев, отдельно для крупных хозяйств, для средних и для мелких. В бланках задавались вопросы о количестве десятин, засеянных каждым видом зерна, о количестве высеянных семян и о количестве собранного с этой площади хлеба. Из полученных данных выводили среднюю цифру посева и сбора каждого вида зерна (на одну десятину) по каждому уезду. Кроме того, еще с 1870 г. было принято разделение на земли крестьянские и земли владельческие, и также добавились рубрики отдельно по каждому виду зерна (до этого разделялись только на «яровые» и «озимые»). В результате получались достаточно достоверные цифры [20]. В ЦСК каждый год поступали показания примерно о 150 тыс. хозяйств, которые равномерно распределялись по стране; поэтому средние выводы, полученные в отношении этих хозяйств, с полным правом могут быть обобщаемы и распространяемы на все остальные хозяйства [20]. Среди крестьянских хозяйств выбор типичных для данной местности не представлял затруднений, а выбор владельческих хозяйств часто носил довольно случайный характер, поэтому сведения, относящиеся к ним, вероятно, менее надежны, чем сведения об урожаях на землях крестьян. Одновременно с Центральным Статистическим Комитетом в 1880 г. сбором и разработкой периодических сведений об урожаях начал заниматься Статистический Отдел Департамента Земледелия и Сельской Промышленности. Департамент получал сведения от добровольных корреспондентов из числа сельских хозяев. Сведения, сообщаемые корреспондентами, сами по себе обладают значительной достоверностью, но так как сами корреспонденты Департамента, несомненно, принадлежали к числу лучших хозяев, то выводы на основе этих сведений при экстраполяции на все хозяйства страны, могут быть не репрезентативными. Корреспондентов из слоев частных владельцев у Департамента было обычно больше, чем из крестьян; поэтому получение сведений о владельческих хозяйствах сравнительно лучше. Из-за недостатка в корреспондентах Департамент при разработке своих погубернских цифр начиная с 1884 г. пользовался данными ЦСК. Регистрацией урожаев занимались и некоторые земства. Сведения они получали, как и Департамент Земледелия, от добровольных корреспондентов; но последних у них было больше, чем у Департамента, поэтому их сведения отличаются большей достоверностью [20]. Многие исследователи проводили сравнение данных, полученных ЦСК и Департаментом Земледелия, и все они пришли к выводу, что различие между ними очень небольшое [22]. А поскольку выводы об урожаях делались ЦСК и Департаментом Земледелия по данным, которые они получали из разных источников и разными способами, близость этих выводов между собой может свидетельствовать о том, что они корректно отражают существовавшую действительность [18]. Кроме того, Ковальченко показал, что данные ЦСК и Департамента Земледелия о площадях посевов подтверждены материалами сельскохозяйственной переписи 1916 года [23, с.48]. Таким образом, исследователи приходят к выводу, что материалы Центрального Статистического Комитета, удовлетворяют минимальным критериям достоверности и могут использоваться для исследований, так как «…динамику эти данные передают достаточно точно вследствие… однородности методов собирания на протяжении всего периода в 33 года» [18, с.210]. Для проверки гипотезы на региональном уровне мы использовали данные земской статистики. Как уже отмечалось выше, данные земской статистики считаются достаточно достоверными и надежными. Проблема заключается в том, что их сложно использовать на макроуровне, так как у различных земств были свои методы и программы. Но эти недостатки не сказываются на данных при исследовании отдельно взятой губернии. То есть земские данные по Херсонской губернии на уровне уездов вполне могут быть использованы для проверки изложенной выше гипотезы.
3.2. Дескриптивная статистика используемых данных Для моделирования на макроуровне мы взяли статистические данные по 50 губерниям за 33 года в формате панельных данных. Панель была несбалансированная, однако считая характер пропусков экзогенным и учитывая, что их количество в процентном отношении от числа наблюдений варьировало в среднем от 0 до 25%, мы использовали те же методы оценки параметров, что и для сбалансированных панельных данных. В таблице А2-1 приложения А2 приведены описательные статистики исходных количественных эндогенных и экзогенных переменных. Следует отметить, что большинство переменных имеют существенную вариацию, среднее значение сильно отличается от медианы. Это вызвано спецификой используемых данных – панельные данные по 50 губерниям за 33 года. Внутри одной губернии распределения переменных близко к нормальному, поэтому мы не делали преобразования данных для финальных моделей. Но при расчетах и поиске оптимальных моделей авторы использовали и логарифмированные значения переменных, имеющие в целом по всем временному периоду экспоненциальное или логарифмически нормальное распределение. Для моделирования на региональном уровне мы использовали данные по 6 уездам Херсонской губернии за 20 лет, всего 120 наблюдений в формате панельных данных, данные по посевам и урожаям за 1904 и 1908 годы отсутствуют. В таблице А2.2 приложения А2 приведены описательные статистики исходных количественных переменных. Панель также была несбалансированной, как и при моделировании на макроуровне.
4.1. Моделирование на макроуровне Для проверки гипотезы о разнице эффекта изменения цены на зерно на объем запашки между крестьянскими хозяйствами и хозяйствами помещиков по трем зерновым культурам (рожь, пшеница, ячмень) мы построили по две модели панельных данных – для крестьянских хозяйств и для хозяйств помещиков. Мы руководствовались тем, что если в этих моделях у крестьян и у помещиков мы получили статистически значимые коэффициенты одного знака при переменной цены, то гипотеза исследования отклонялась, поскольку это явно означало, что у крестьян и помещиков была одинаковая реакция на изменения цены. В случае же, если статистически значимые коэффициенты отличались знаком, или же коэффициент был статистически значим только в одной из моделей (для крестьян или помещиков), то гипотеза исследования подтверждалась, поскольку это означало, что у крестьян и помещиков была разная реакция на изменения цены. Базовой моделью для оценки параметров выступала модель панельных данных вида: 𝑌𝑖𝑡=𝛽0+𝛿∗𝑡+𝛽1∗pi𝑡+𝛾∗𝑍𝑖+𝜀𝑖𝑡, (1) где 𝑌𝑖𝑡 – посевные площади соответствующей культуры для крестьян или помещиков для i-ой губернии в t году (казенных десятин); i = 1, …., 50 – индекс губернии; t = 1, … , 33 – индекс времени; pi𝑡 – цена на соответствующую культуру осенью (копеек за пуд) для i-ой губернии в t году или t–1 году; 𝑍𝑖 – переменная, характеризующая специфические особенности каждой i-ой губернии; 𝛽0, 𝛿, 𝛽1, 𝛾 – коэффициенты. 𝜀𝑖𝑡 – случайная ошибка. Следует отметить, что для ржи – озимой культуры, мы брали цены в том же году, что и посевные площади. Для яровой пшеницы и ячменя мы брали цены с лагом 1, т.к. посев по этим зерновым происходит весной, а ориентироваться крестьяне и помещики могли на этот момент только на цены прошлого года. Для оценки параметров уравнения (1) мы сделали внутригрупповое преобразование (within-group regression), рассматривая модель с фиксированными эффектами, которая объясняет вариацию зависимой переменной вокруг среднего значения для группы наблюдений, относящихся к данному объекту, от вариации от средней независимой переменной: где Выбор модели панельных данных с фиксированными эффектами (fixed effects regression) против модели полной регрессии (pooled regression) или модели со случайными эффектами (random effects) проводился на основе соответствующих статистических тестов: тест Хаусмана, тест Бреуша-Пагана, тест на линейное ограничение. Для каждой зерновой культуры и для каждого вида хозяйства (помещиков и крестьян) выбор был сделан в пользу модели с фиксированными эффектами, что соответствовало нашему логичному ожиданию: в каждой губернии был индивидуальный специфический уровень реакции. Отметим, что в спецификациях уравнений мы рассматривали лагированные значения объясняющей переменной. Такая эмпирическая стратегия позволяет отразить реактивное (а не проактивное) поведение крестьянских хозяйств. Нельзя не отметить, что основная проблема, с которой мы сталкиваемся при оценке параметра при переменной цены на культуру в уравнении (2), это проблема эндогенности. Учитывая дискуссию о достоверности дореволюционной урожайной статистики, подробно изложенную выше, можно говорить об имеющемся возможном смещении и несостоятельности при оценивании коэффициента из-за ошибок измерения регрессора в том числе из-за несбалансированной панели. Другая классическая причина возникновения эндогенности – невключение в модель существенно влияющих на зависимую переменную регрессоров. В нашем случае не стояла задача точно спрогнозировать посевные площади культур по множественной регрессии. Цель была проверить гипотезу инертности крестьянских хозяйств по знаку значимого коэффициента регрессии только независимой переменной цены. Однако мы осознаем, что на решения домашних хозяйств влияют не только цены на зерновые культуры, но и множество других факторов, в том числе, например, погодные условия. Для решения данной проблемы мы использовали контрольные переменные, при включении которых в уравнение регрессии (2) подробно анализировали изменение знака коэффициента и его значимости при переменной цены. Несмотря на сильное ограничение выбора переменных из-за доступности данных по рассматриваемому периоду мы строили модели с разными комбинациями контрольных переменных, общий вид спецификаций которых следующий: где – значения j-ой контрольной переменной в отклонениях от средней по губернии: x1 – урожайность с одной казенной десятины земель помещиков или крестьян соответствующей культуры (пудов); x2 – численность населения в губернии в селах (тыс. чел.); x3 – численность населения в губернии в городах (тыс. чел.); x4 – бинарная переменная урожайный ли был или нет в губернии; – коэффициент при j-ой контрольной переменной. Рассматривая уравнения (1)–(3), можно предположить, что цена и объем выпуска сельских хозяйств являются эндогенными переменными, определяемыми в результате взаимодействия двух уравнений: спроса и предложения. Для решения данной проблемы мы использовали две стратегии: во-первых, использование динамической модели для панельных данных, где лагированные переменные используются в качестве инструментальных переменных [24] и, во-вторых, использовали модель с инструментальной переменной x5 – стоимость рабочей силы пешего рабочего (на своих харчах) за сев (в копейках), через которую оценивали эндогенную переменную цены культуры: где – цена на соответствующую культуру в отклонениях от среднего по группе, полученная через инструментальную переменную x5. Мы предполагаем, что цена рабочей силы может использоваться как инструментальная переменная для цены зерна, так как стоимость рабочей силы, являясь частью издержек, может влиять на цену полученного зерна. При этом, учитывая тот факт, что крестьяне преимущественно сами обрабатывают свою землю, то при принятии решения об увеличении или уменьшении посевных площадей фактор стоимости рабочей силы не играет значимой роли. Для проверки наших предположений мы построили корреляционную матрицу обсуждаемых переменных. Выбранная инструментальная переменная не имеет значимой корреляции с зависимыми переменными для яровых культур, несильную корреляцию с зависимой переменной для ржи, а также среднюю корреляцию со всеми независимыми переменных цен. Для крестьянских хозяйств мы также дополнительно проверяли гипотезу об изменении поведения крестьян после 1906 года. Мы предположили, что Столыпинская реформа, связанная с изменениями прав собственности на землю и стимулирующая выход крестьян из общины, могла способствовать изменению мотивации крестьян, способствовать более рациональному поведению, приближению их поведения к более рыночному, то есть переориентации крестьян с максимизации дохода на максимизацию прибыли. В этом случае коэффициент эластичности посевных площадей определенной культуры по цене этой культуры должен был быть положительным. Для проверки гипотезы об изменения поведения крестьян после столыпинской реформы в уравнение (4) мы вводили фиктивную переменную для оценки структурного сдвига и ее взаимодействия с ценой для оценки возможного изменения знака коэффициента при регрессоре: где – фиктивная переменная для отражения периода до и после столыпинской реформы.
4.2. Результаты моделирования на макроуровне Из всех построенных моделей в рамках обозначенных выше спецификаций для проверки нашей гипотезы инерционности крестьянских хозяйств на макроуровне значимый результат был получен для двух семейств моделей: модели зависимости посевных площадей ржи для крестьян и модели зависимости посевных площадей всех видов зерна для помещиков. В определенной степени это можно объяснить тем, что у крестьян основной посевной культурой являлась рожь, так как основной целью крестьянского хозяйства было удовлетворение собственных потребностей. Пшеница для крестьян была относительно дорогой, поэтому они потребляли преимущественно изделия из ржаной муки и, соответственно, основной культурой для посевов у крестьян была рожь [25]. Для крестьян в модели по уравнению (2) мы получили отрицательный коэффициент регрессии при цене, однако он оказался статистически незначимым (см. табл.2). После ввода контрольных переменных и оценки параметров уравнения (3) коэффициент остался отрицательным и незначимым. Такие результаты вполне ожидаемы из-за возможных проблем с эндогенностью. После ввода в уравнение (4) цены, полученной через инструментальную переменную, мы получили также отрицательный коэффициент регрессии, значимый на уровне 0,05.
Таблица 2. Результаты оценки коэффициентов моделей зависимости посевной площади ржи для крестьян на макроуровне
* коэффициент регрессии значим на уровне p≤0,05 Рассчитано авторами по данным Приложении А1.
Для всех моделей результаты статистических тестов на линейные ограничения, теста Бреуша-Пагана и теста Хаусмана, подтвердили правильность выбора модели с фиксированными эффектами по сравнению с моделью со случайными эффектами или полной регрессии. Из полученных оценок коэффициентов рассматриваемых моделей для крестьян мы можем предположить, что крестьяне с повышением цены, скорее всего, были склонны сокращать посевные площади ржи. Для помещиков мы наблюдаем для всех моделей положительный значимый коэффициент регрессии (см. табл.3): с повышением цены помещики реагировали увеличением посевных площадей пшеницы, т.е. действовали как капиталистические агенты согласно принципу максимизации прибыли. Таким образом, подтвердилась гипотеза о различии в реакции на рост цен на зерно между крестьянскими хозяйствами и хозяйствами помещиков. Таблица 3. Результаты оценки коэффициентов моделей зависимости посевной площади пшеницы для помещиков на макроуровне
** коэффициент регрессии значим на уровне p≤0,01 *** коэффициент регрессии значим на уровне p≤0,001 Рассчитано авторами по данным Приложении А1.
5.1. Формулирование гипотезы на региональном уровне (Херсонская губерния) Для исследования на региональном уровне сознательно была выбрана Херсонская губерния как пример одной из наиболее экспортноориентированных губерний, где рыночные отношения предположительно могли быть более развитыми, чем в других регионах. Обнаружение в этой губернии «нерыночного» поведения крестьянских хозяйств могло бы послужить более надежным доказательством того, что это поведение являлось типичным для большинства регионов России. Кондратьев в своей работе «Рынок хлебов…» рассматривал Херсонскую губернию как пример региона, демонстрирующего высокую товарность хлебов. Соответственно, эта губерния по укладу экономики в меньшей степени должна была демонстрировать тенденцию к инерционности, и гипотеза о сокращении посевных площадей в ответ на рост цен могла подтвердиться с наименьшей вероятностью. В то же время, поскольку это хлебопроизводящая губерния, а именно в такого рода губерниях Кондратьев показывал значительный рост нормы потребления в ответ на улучшение конъюнктуры, то эффект инерционности вполне может быть обнаружен. И если он обнаружится в такой губернии, это будет свидетельствовать об устойчивости и распространенности такого поведения среди российских крестьян. В литературе выделяются следующие наиболее важные характеристики данной губернии: неразвитость инфраструктуры (дороги, элеваторы), неразвитость финансового рынка, наличие большого количества мелких перекупщиков, слабые возможности для роста потребления или сбережений. В отношении торговли зерном Херсонская губерния представляла пшенично-экспортный регион (Кондратьев дает цифру в 86,6% экспорта по отношению ко всему товарному хлебу), который обслуживался целым рядом крупнейших портов. Близость к портам обеспечивала наименьший разрыв между местными и биржевыми ценами [1], что так же важно для проводимого исследования в связи с упоминавшейся возможной асимметрией информации о ценах между крестьянскими и владельческими хозяйствами Основная часть населения региона занималась исключительно земледелием. Фабрично-заводская промышленность была развита лишь на юго-востоке губернии, в Криворожском районе. Аграрный сектор имел экстенсивно-зерновой характер, что означало стремление возможно большей выработки зерна и возможно скорой его уборки. Это способствовало более активному применению машин, однако хуторское хозяйство в регионе было практически не развито. Большая часть собранного урожая потреблялась в хозяйстве. Оставшаяся часть и зерно, привезенное из других регионов, вывозились в южные приморские города (Николаев, Одесса) и оттуда отправлялись за границу. Херсонская губерния, благодаря близости своих портов, являлась крупнейшей собирательницей зерна для дальнейшей отправки его за границу. Несмотря на экспортный характер торговли зерном, организация местной торговли, как и в не экспортных регионах была слабо развита. Довольно широкое распространение имело мелкое посредничество, мелкая скупка крестьянского хлеба, вела к тому, что зерно проходило через руки значительного числа посредников. Скупка зерна у крестьян происходила большею частью на месте по деревням, станциям железных дорог, пристаням и т. п., куда крестьяне привозили зерно. Скупали его как агенты более крупных фирм, так и мелкие скупщики и перекупщики. Продавать напрямую экспортными фирмами было трудно даже для крупных помещиков, потому что торговля зерном требовала много хлопот и много знакомств среди экспортеров [16]. Крестьяне, не имея возможности оставлять зерно до следующего урожая, вынуждены были продавать его ранней осенью, крупные же производители, стремились реализовать урожай в наиболее выгодное для них время года, иногда осенью, иногда задерживали продажу до весны. Выдача авансов и ссуд была развита сравнительно мало. Большинство скупщиков работали за свой счет, и большинство не обладали крупными капиталами; некоторые работали за счет фирм на комиссионных началах. Спрос местных скупщиков большею частью находился в полной зависимости от конъюнктуры заграничных рынков и их требований. Цены в Херсонской губернии устанавливались главным образом под влиянием южных портов, причем на пшеницу имели не меньшее влияние и мукомолы, в особенности в районах сосредоточения мельниц; на остальные виды зерна устанавливаются исключительно экспортным спросом [16]. Стоит отметить, что вышеописанные черты организации торговли можно найти практически во всех экспортоориентированных губерниях. Это дает нам в определенной степени основания предполагать, что полученные результаты можно отнести и к другим похожим регионам.
5.2. Моделирование на региональном уровне. Для Херсонской губернии для проверки гипотезы нашего исследования мы выбрали такие же модели, как и в предыдущем разделе. Методика эконометрического моделирования была схожей, мы рассматривали модели панельных данных с фиксированными эффектами вида (2), а также модели со случайными эффектами вида: где – индивидуальные случайные эффекты. В связи с ограничениями в имеющихся исходных данных мы не смогли использовать контрольные переменные, но для нейтрализации эффекта смещения значения коэффициента из-за проблемы эндогенности мы использовали инструментальную переменную урожайности, через которую оценивали цены на культуру, а также рассматривали динамическую модель панельных данных с введением лагового значения зависимой переменной.
5.3. Результаты моделирования на региональном уровне. Для крестьян в первой спецификации модели наилучшей оказалась модель со случайными эффектами, однако, коэффициент регрессии при цене на рожь оказался положительным и не значимым, мы не видим обратного эффекта реагирования на изменения цен у крестьян (см. табл.4). После ввода в модель лагового значения эндогенной переменной мы видим изменение знака коэффициента регрессии, но он по имеющейся выборке данных оказался статистически не значимым. И финальная модель для проверки нашей гипотезы с оценкой значения цены через инструментальную переменную показала отрицательное значимое значение коэффициента при переменной интереса.
Таблица 4. Результаты оценки коэффициентов моделей зависимости посевной площади ржи для крестьян по Херсонской губернии
** коэффициент регрессии значим на уровне p≤0,01 *** коэффициент регрессии значим на уровне p≤0,001 Рассчитано авторами по данным Приложении А1. Для помещиков (см. табл.5) во всех рассчитанных моделях зависимости посевной площади пшеницы от цены данной культуры мы получили положительный коэффициент регрессии (в двух моделях статистически значимый). Таблица 5. Результаты оценки коэффициентов моделей зависимости посевной площади пшеницы для помещиков по Херсонской губернии
*** коэффициент регрессии значим на уровне p≤0,001 Рассчитано авторами по данным Приложении А1.
Таким образом, на основе моделей с фиксированными эффектами с инструментальными переменными мы сделали финальный вывод о различии в реакции на рост цен на зерно между крестьянскими хозяйствами и хозяйствами помещиков на микроуровне на примере Херсонской губернии.
4. Заключение В работе была поставлена цель проверить тезис, выдвинутый отдельно друг от друга Н. Кондратьевым и А. Чаяновым в середине 20-х годов XX века, о том, что крестьянские хозяйства демонстрируют некоммерческое поведение, а именно не стремятся увеличивать объемы продаваемого хлеба в ответ на рост цен. Оба экономиста в своих работах доказывали этот тезис на основе анализа данных крестьянских бюджетов, т.е. на микроуровне при очень ограниченном количестве данных (наблюдений). В данной статье гипотеза об инерционности крестьянских хозяйств была проверена на двух уровнях: макроуровне и региональном уровне (уровне отдельной губернии). Проанализировав динамику объемов крестьянской запашки хлеба в ответ на динамику цен по отдельным губерниям России, авторы обнаружили значимую отрицательную связь. Из сравнения результатов исследования по крестьянским хозяйствам с результатами исследований аналогичных данных по частновладельческим хозяйствам, которые не обнаружили такой связи, либо обнаружили положительную связь, авторы сделали вывод, что отрицательная связь может восприниматься как подтверждение специфического поведения именно крестьянских хозяйств, то есть инертности крестьянских хозяйств. Учитывая то, что результаты первого этапа анализа (на макроуровне) и второго этапа (региональный уровень) дают похожий результат, а также то, что нерыночное поведение было обнаружено в губернии с наиболее развитыми рыночными отношениями, можно предположить, что инертность крестьянских хозяйств в дореволюционной России носила преобладающий характер. Кроме того, мы пытались проверить гипотезу о возможном изменении поведения крестьян после Столыпинской аграрной реформы. Однако коэффициенты при фиктивной переменной периода и ее произведении с ценой оказались незначимы, то есть за шесть лет, которые прошли после реформы, поведение крестьян относительно исследуемого вопроса не претерпело существенных изменений.
ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение А1
Источники данных для составления базы данных: [17]
Приложение А2
Таблица А2.1 – Описательная статистика количественных переменных для моделирования для макромодели*
Таблица А2.2 – Описательная статистика количественных переменных для моделирования для макромодели*
* Примечание: результаты представлены в виде: N – число валидных наблюдений; (min; max) – минимальное и максимальное значение; Mean ± SD – среднее и стандартное отклонение; Me (Q1; Q3) – медиана, 1 и 3 квартиль. Библиография
1. Кондратьев Н. Д. Рынок хлебов и его регулирование во время войны и революции. М.: Наука, 1991. – 468 с.
2. Чаянов А. В. Очерки по теории трудового хозяйства // Чаянов А. В. Крестьянское хозяйство. Избранные труды. М.: Экономика, 1989. С. 70–89. 3. Mellor, J.W. The Use and Productivity of Farm Family Labor in Early Stages of Agricultural Development. //American Journal of Agricultural Economics, 45(3), 1963. Р. 517–534. 4. Sen, A. K. (1966). Peasants and Dualism with or without Surplus Labor. // Journal of Political Economy. 74(5), 1966. Р. 425–450. 5. Nakajima, Ch. Subsistence and Commercial Family Farms: Some Theoretical Models of Subjective Equilibrium. // Subsistence Agriculture and Economic Development.London: Aldine. 1969. Р. 165–184. 6. Galt, E. Ryan. The Moral Economy is a Double-Edged Sword: Explaining Farmers’ Earnings and Self-Exploitation in Community-Supported Agriculture. // Economic geography. 89(4), 2013. Р. 341–365. doi: 10.1111/ecge.12015. 7. Чаплыгина И. Г. Развитие идей А. Чаянова в зарубежной экономической науке второй половины ХХ века // Экономический журнал. 2008. № 12. С. 226–239. 8. Шанин Т. Понятие крестьянства // Великий незнакомец. Крестьяне и фермеры в современном мире. М.: Прогресс-Прогресс-Академия, 1992. С. 8–20. 9. Ellis, F. Peasant Economics. Farm Households and Agrarian Development. New York, USA: Cambridge University Pres. 1993. – 309 p. 10. Галенски Б. Семейное сельское хозяйство как профессия // Великий незнакомец. Крестьяне и фермеры в современном мире. М.: Прогресс-Прогресс-Академия, 1992. С. 100–119. 11. Чаянов А. В. Организация крестьянского хозяйства // Чаянов А. В. Избранные произведения. М.: Московский рабочий, 1989. С. 297–317. 12. Чаянов А. В. К вопросу теории некапиталистических систем хозяйства // Чаянов А. В. Крестьянское хозяйство. Избранные труды. М.: Экономика, 1989. С. 114–142. 13. Макаров Н. Крестьянское хозяйство России начала века и его интересы // Великий незнакомец. Крестьяне и фермеры в современном мире. М.: Прогресс-Прогресс-Академия, 1992. С. 120–126. 14. Jevons, W.S. The Theory of Political Economy. Indiana: Liberty Fund INC. 2011. https://archive.org/details/JevonsW.S1871TheTheoryOfPoliticalEconomy/page/n1/mode/2up?vi ew=theater (дата обращения 15.05.2024). 15. Сamerer, С., Babcock, L., Loewenstein, G., Thaler, R. Labor Supply of New York City Cabdrivers: One Day at a Time. The Quarterly Journal of Economics, 112 (2), 1997. Р. 407–441. DOI: 10.1162/003355397555244. 16. Лященко П. Хлебная торговля на внутренних рынках европейской России. СПб.: М-во торг. и пром-сти, 1912. – 656 с. 17. Сорокин А.С., Розинская Н.А., Чаплыгина И.Г. База данных показателей посевных площадей и урожайности основных зерновых культур по губерниям Российской Империи за период с 1881 по 1913 гг. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023623372 Российская Федерация, опубл. 06.10.2023. 18. Кузнецов И. А. Русская урожайная статистика 1883–1915 гг.: источник в контексте историографии // Экономическая история: Ежегодник, М.: РОССПЭН, 2011–2012. С. 190–228. 19. Давыдов М. А. Урожайная статистика ЦСК МВД: можно ли выпрямить Пизанскую башню? // Экономическая история. Ежегодник. М.: РОССПЭН, 2011–2012. С. 149–189. 20. Маресс Л. H. Производство и потребленіе хлѣба въ крестьянскомъ хозяйствѣ // Влияние урожаев и хлебных цен на некоторые стороны русского народного хозяйства, т.2, СПб.: тип. В.Ф. Киршбаума, 1897. С. 1–72. 21. Иванцов Д. Н. К критике русской урожайной статистики. Опыт анализа некоторых официальных и земских текущих данных, Петроград: Тип. В. Ф. Киршбаума, 1915. – 178 с. 22. Фортунатов Л. Урожаи ржи въ Европейской Россіи. М.: тип. М. Г. Волчанинова, 1893. – 254 с. 23. Ковальченко И. Д. Аграрный строй России второй половины XIX – начала XX в. М.: РОССПЭН, 2004. – 503 с. 24. Arellano, M., Bond, S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. // The Review of Economic Studies, 58 (2), 1991. Р. 277–297. doi:10.2307/2297968. 25. Rozinskaya, N., Arkhina, A., Artamonov, D. Impact of grain export on the Russian Empire’s industrial development in the late nineteenth and early twentieth centuries // Scandinavian Economic History Review, № 1–20. 2024. doi:10.1080/03585522.2024.2373759 References
1. Kondratyev, N. D. (1991). The bread market and its regulation during the war and revolution. Moscow: Nauka.
2. Chayanov, A. V. (1989). Essays on the theory of labor economy. Chayanov A. V. Peasant economy. Selected works. P. 70–89. Moscow: Economy. 3. Mellor, J.W. (1963). The Use and Productivity of Farm Family Labor in Early Stages of Agricultural Development. American Journal of Agricultural Economics, 45(3), 517–534. 4. Sen, A. K. (1966). Peasants and Dualism with or without Surplus Labor. Journal of Political Economy, 74(5), 425–450. 5. Nakajima, Ch. (1969). Subsistence and Commercial Family Farms: Some Theoretical Models of Subjective Equilibrium. Subsistence Agriculture and Economic Development, 165–184. London: Aldine. 6. Galt, E. Ryan. (2013). The Moral Economy is a Double-Edged Sword: Explaining Farmers’ Earnings and Self-Exploitation in Community-Supported Agriculture. Economic geography, 89(4), 341–365. doi:10.1111/ecge.12015 7. Chaplygina, I. G. (2008). Development of Chayanov's ideas in foreign economic science of the second half of the twentieth century. Economic journal, 12, 226–239. 8. Shanin, T. (1992). The concept of the peasantry. The Great Stranger. Peasants and farmers in the modern world. P. 8–20. Moscow: Progress – Progress-Academy. 9. Ellis, F. (1993). Peasant Economics. Farm Households and Agrarian Development. New York, USA: Cambridge University Pres. 10. Galensky, B. (1992). Family farming as a profession. The Great Stranger. Peasants and farmers in the modern world. P. 100–119. Moscow: Progress-Progress-Academy. 11. Chayanov, A. V. (1989). Organization of the peasant economy. Chayanov A. V. Selected works. P. 297–317. Moscow: Moskovsky rabochy. 12. Chayanov, A. V. (1989). About the theory of non-capitalistic economic system. Chayanov A. V. Peasant economy. Selected works. P. 114–142. Moscow: Economy. 13. Makarov, N. P. (1992). Peasant economy of Russia at the beginning of the century and its interests. The Great Stranger. Peasants and farmers in the modern world. P. 120–126. Moscow: Progress – Progress-Academy. 14. Jevons, W.S. (2011). The Theory of Political Economy. Indiana: Liberty Fund INC. 15. Сamerer, С., Babcock, L., Loewenstein, G., & Thaler, R. (1997). Labor Supply of New York City Cabdrivers: One Day at a Time. The Quarterly Journal of Economics, 112(2), 407-441. doi:10.1162/003355397555244 16. Lyashchenko, P. I. (1912). Grain trade in the internal markets of European Russia. SPb.: ministry of trade and industry. 17. Sorokin, A., Rozinskaya, N., & Chaplygina, I. Database of indicators of sown areas and yields of main grain crops in the provinces of the Russian Empire for the period from 1881 to 1913. Certificate of state registration of the database No. 2023623372 Russian Federation, publ. 06.10.2023. 18. Kuznetsov, I. A. (2012). Russian harvest statistics 1883–1915: a source in the context of historiography. Economic history: Yearbook. P. 190–228. Мoscow: ROSSPEN. 19. Davydov, M. A. (2011–2012). Crop statistics of the Central Statistical Committee of the Ministry of Internal Affairs: is it possible to straighten the Leaning Tower of Pisa? Economic history: Yearbook. Мoscow: ROSSPEN. P. 149–189. 20. Mares, L. H. (1897). Production and consumption of bread in a peasant economy. The influence of harvests and grain prices on some aspects of the Russian national economy. V. 2. P. 1–72. SPb: Kirschbaum's printing house. 21. Ivantsov, D. N. (1915). Towards a critique of Russian crop statistics. An attempt to analyze some official and land current data. Petrograd: Kirschbaum's printing house. 22. Fortunatov, A. F. (1893). Rye harvests in European Russia. Мoscow: Volchaninov’s printing house. 23. Kovalchenko, I. D. (2004). Agrarian system of Russia in the second half of the 19th – early 20th century. Moscow: ROSSPEN. 24. Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277–297. doi:10.2307/2297968 25. Rozinskaya, N., Arkhina, A., & Artamonov, D. (2024). Impact of grain export on the Russian Empire’s industrial development in the late nineteenth and early twentieth centuries. Scandinavian Economic History Review, 1–20. doi:10.1080/03585522.2024.2373759
Результаты процедуры рецензирования статьи
В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
|