Типы демографического поведения русского сельского населения (европейская часть, начало XX – начало XXI в.) по результатам кластерного анализа
Фото: сайт газеты «Сельская правда» (Вологда)
Проблема и цель
Аграрные территории в регионах России в XX – начале XXI века развивались разнонаправлено: не только угасали, но и в немалой своей части оставались и остаются крепкими опорами сельской поселенческой сети и сельской жизни в целом. Это обстоятельство подталкивает исследователей – прежде всего, историков, изучающих длительные социально-демографические процессы, – сфокусироваться на предпосылках и механизмах формирования различных «демографических» судеб отдельных регионов [1].
Изучение разнообразных типов демографического поведения, демографических стратегий сельского населения имеет не только научно-познавательную, но и некоторую практическую ценность. Ответ на вопрос, почему в настоящее время существуют не только «умирающие» деревни, но и успешно развивающиеся сельские населённые пункты и районы, выявляет важные маяки для демографической политики.
Историческая демография России по определению предполагает многофакторный и междисциплинарный подход к исследованию сложных процессов движения народонаселения на длительных отрезках истории. В ходе многолетних исследований авторы апробировали разнообразные методы исследований (анализ длинных временны́х рядов демографической информации, фрактальное моделирование демографических процессов, применение теории самоорганизованной критичности к выявлениию контролируемых извне, самоорганизованных и стихийных демографических явлений). В начале 2000-х годов по совету и при методической поддержке профессора Санкт-Петербургского университета, доктора исторических наук С.Г. Кащенко мы обратились к кластерному анализу в историко-демографических изысканиях [1].
Многомерный кластерный анализ представляет собой эффективный инструмент для выявления устойчивых групп типологически однородных объектов. Привлечение нескольких показателей даёт комплексную картину географического распределения демографических типов. Причём внимание исследователей в этом случае не фиксируется на каком-либо одном критерии. Кроме того, кластерный анализ позволяет выявлять типы на основании эмпирических данных, а не критериев, сформулированных a priori.
Кроме того, обоснованная группировка – выявление групп более или менее однотипных объектов – чрезвычайно важна для осмысления массовых исторических материалов: мы должны знать, насколько широко (в пространстве и времени) можно распространить наблюдения и выводы, сделанные относительно отдельного изучаемого объекта. Ответ на этот вопрос зачастую требует специальных крупномасштабных изысканий.
Объектом этого исследования является демографическое поведение сельского населения Европейской части России с начала XX до начала XXI века. Демографическое поведение в данном случае рассмотрено на мезоуровне: в границах отдельных губерний, областей, краёв и республик. Мы провели кластеризацию различных регионов на основании ключевых демографических показателей (рождаемость, смертность, естественный прирост). Причём наше внимание сфокусировано на регионах, населённых преимущественно русскими. Наши исследования долгое время были связаны с аграрными территориями Центра и Юга Европейской части России – именно здесь сосредоточены некоторые резервы для демографического возрождения сельского населения. Не умаляя значение иных регионов, мы в некоторых случаях представим ситуацию в этих областях и краях немного более детально.
Цель исследования заключается в том, чтобы на нескольких хронологических срезах выявить регионы, однотипные по демографическим показателям, а также проследить, как разные типы демографического поведения трансформировались с течением времени и распределялись географически. Это даст необходимый материал для построения предположений о связи демографических типов с природно-географическими, экономико-географическими и этногеографическими факторами.
Наше внимание будет сфокусировано, прежде всего, на срезах 1902 и 2002 годов, обеспеченных данными по сельскому населению. Обширные хронологические рамки исследования охватывают такой противоречивый и длительный процесс, как демографический переход.
В качестве дополнительных будут рассмотрены срезы 1940 и 2020 годов. За эти годы мы не имеем отдельные сведения по сельскому населению. Однако изучение агрегированных данных (и по сельскому, и по городскому населению) даст нам возможность рассмотреть интересующие нас проблемы в контексте общих демографических трендов.
Литература
Исследования российской исторической демографии сфокусированы на нескольких ключевых проблемах. Прежде всего, это изучение специфики и хронологии демографического перехода в России [2]. Компаративные исследования демографических процессов в России и Западной Европе, а также типов семьи (восточного и западного) развивались под влиянием идей Дж. Хайнала [3]. Внимание исследователей привлекала также миграция крестьян в города [4]. Этот процесс понимается как атрибут социальной модернизации.
В целом демографический переход в среде сельского населения оказался несколько более поздним и протекал под сильным влиянием катастрофических событий: войн, восстаний, революций и радикальных реформ.
В литературе имеется несколько предположений о причинах специфики демографических процессов в разных регионах [5], среди которых называются различные природные условия, разный уровень урбанизации и модернизации, различные религиозные установки, этнические традиции. Между тем разнообразие демографических трендов и типов поведения в русских регионах редко попадает в центр внимания исследователей.
Даже в фундаментальном труде Б.Н. Миронова большее внимание уделяется особенностям демографического развития народов Российской империи, нежели специфике отдельных русских регионов. Наблюдения Б.Н. Миронова свидетельствуют о том, что к началу XX в. у мусульман Европейской России рождаемость и смертность были несколько ниже, чем у православного населения [6]. Не уходя в выяснение причин таковой ситуации, мы воспринимаем её как данность, которая будет учитываться для сравнения кластеров последующих временны́х срезов.
Авторы исторических очерков «Население России в XX в.» практически по всем отрезкам столетнего периода обращались к оценке особенностей демографических показателей регионов, в т.ч. и сельского населения. Однако в большинстве случаев эти наблюдения делались в виде отдельных примеров по отдельным демографическим показателям [7]. Представляется, что кластерный анализ позволяет системно взглянуть на разнообразие демографического поведения российских регионов, уточнить факторы и механизмы формирования крупных территориальных общностей внутри России.
При интерпретации результатов кластерного анализа мы учитывали наиболее удачные образцы комплексного подхода в определении специфических тенденций регионального демографического развития. Ярким образцом такого подхода являются приведённые в очерках «Население России в XX в.» рассуждения начальника Центрального управления народнохозяйственного учёта (ЦУНХУ) середины 1930-х годов И.А. Краваля о пяти группах территорий СССР со специфическими показателями естественного и механического движения [8].
Для объяснения современных процессов мы обращались к Ежегодным демографическим докладам, которые готовятся Высшей школой экономики. В частности, в выпуске по 2002 году представлен специальный параграф о естественном и миграционном приросте населения в региональном разрезе. Однако в этом докладе сравнения проводятся на уровне больших регионов (экономических районов, федеральных округов); на уровне отдельных областей, краёв, республик приводятся лишь отдельные примеры. Особенно ценно в этом выпуске то, что данные переписного 2002 года представлены в сравнении с предыдущей переписью населения. Это позволяет увидеть тенденции демографического развития конца XX – начала XXI в. [9].
Исходные данные
Для многомерной кластеризации были использованы три демографических показателя регионов: рождаемость, смертность и естественный прирост. Сведения по четырём временны́м срезам (1902, 1940, 2002, 2020 гг.) были получены из официальных статистических публикаций [10]. Выбор столь длительного периода представляется естественным для историко-демографического исследования. Включение в исследование данных 2020 года, надеемся, позволит понять, как совершенно необычный для истории России последних десятилетий пандемический кризис повлиял на ход исторически обусловленных демографических тенденций современного российского населения, и особенно сельской его части.
Для некоторых периодов сложно выделить отдельные данные по сельскому населению. Применительно к концу 1930-х годов приходится говорить о том, что даже перепись 1939 года не была достаточно точной: её результаты подверглись необоснованным корректировкам. И всё-таки современные специалисты считают, что в целом эти материалы позволяют выявить тенденции демографической истории СССР предвоенного периода [11]. Для сопоставления данных 1940 года с современным положением дел были использованы пересчитанные статистиками конца XX в. демографические показатели по тем регионам, которых не было в 1940 году [12]. Специфику сельского населения Европейской части России мы старались объяснить, привлекая экспертные оценки статистиков 1930-х годов.
Конечно, обобщённые данные 2020 года без выделения показателей сельского населения невозможно напрямую сопоставить с предыдущим временны́м срезом. Тем не менее мы сочли полезным анализ обобщённой информации о естественном движении населения Европейской России. Сельское население начала XXI века, в значительной мере, вовлечено в общие демографические процессы, что, конечно, не отменяет специфику аграрных территорий.
Методы
Кластерный анализ был произведён посредством Statistica 12 со следующими настройками: метод – древовидная кластеризация; правило объединения – взвешенное попарное среднее; мера расстояния – евклидово расстояние. Перед кластеризацией исходные данные были подвергнуты стандартизации.
Каждый единичный объект (регион) имеет в многомерном пространстве координаты, соответствующие величинам его демографических показателей. Кластер как совокупность типологически близких объектов имеет некоторый центр, который также имеет координаты. Расстояние между двумя объектами указывает на меру различия между ними.
Кластеризация – пошаговый алгоритм. На каждом шаге программа связывает два объекта. Это могут или единичные объекты, или сложные объекты (кластеры), или единичный объект и кластер. Чтобы осуществить это связывание, нужно «преодолеть» некоторое расстояние (убрать некоторое различие) между значениями объектов. Это расстояние связывания.
Программа всегда связывает в кластеры сначала более близкие – родственные – объекты, а затем переходит ко всё более и более удалённым друг от друга объектам. Таким образом, с каждым шагом расстояние связывания, необходимое для создания нового кластера, или остаётся прежним, или увеличивается.
Следует учитывать тот факт, что кластеры, которые создаются с высоким расстоянием связывания, представляются искусственными математическими абстракциями, мало или вообще не соответствующими реальности. Соответственно, возникает проблема разграничения естественных и искусственных кластеров. Это проблема настойчиво возникает при построении разного рода типологий. Исследователи должны найти дорогу между двумя крайностями: например, с одной стороны, соблазн «записать» все русские православные регионы в один тип, а с другой – стремление описать «как можно больше» типов даже там, где их фактически нет.
Чтобы установить, на каком шаге алгоритма (то есть при каком расстоянии связывания) проходит граница между естественными и искусственными кластерами, используется следующий стандартный приём. Представление о ходе кластеризации можно получить из анализа графика связывания, который показывает, как растёт расстояние связывания на каждом шаге (например, рисунки 2, 4, 6, 8, 10). Как правило, подобные графики имеют в начальной и средней части горизонтальное или почти горизонтальное плато: расстояние связывания на каждом новом шаге возрастают незначительно. На этих шагах кластеры получаются вполне естественные. Однако в правой части (на поздних этапах кластеризации) плато может заканчиваться резким скачком, после которого график уходит круто вверх. После такого скачка для создания новых кластеров программа должна использовать существенно большее расстояние связывания. Точка окончания плато и является границей, отделяющей реальные кластеры от искусственных образований.
Последовательность возникновения кластеров изображается в виде дендрограммы. По оси y на дендрограмме указывается расстояние связывания, а горизонтальные линии обозначают объединение объектов в кластер. Дендрограмма даёт представление о том, как кластеры, образовавшиеся на разных этапах, вложены друг в друга. Анализ дендрограммы позволяет развивать сложные типологии, изучать соотношения типов объектов, выявлять типы более обобщённые (образовавшиеся на поздних этапах) и более конкретные (состоящие из почти идентичных объектов, объединённых на первых шагах).
Поскольку данные за 2020 год отражают современное состояние, мы сочли необходимым применить к ним несколько более сложный инструментарий, чтобы рассмотреть более детально сам процесс кластеризации. Мы выделили три шага, которые важны для понимания всего процесса кластеризации. На каждом из этих шагов процесс скачком переходил к формированию более абстрактных – более обобщённых – кластеров. Соответственно, такие три шага маркировали своего рода новый уровень обобщённости кластеров: от первого уровня С (наиболее низкого и наиболее конкретного) – далее, через уровень В – до третьего уровня А (на котором образуются наиболее крупные и обобщённые кластеры). Кластеры всех трёх уровней сформировались до последнего скачка, после которого расстояние связывания резко возрастает и далее продолжает быстро расти (и, как правило, не стабилизируется). То есть кластеры всех уровней претендуют быть естественными кластерами, на основании которых можно размышлять о типах объектов. Этот простой приём позволил более строго выявить, как кластеры, образовавшиеся на разных уровнях, упакованы друг в друга (таблица 1).
Результаты и интерпретации
Результаты кластеризации представлены на дендрограммах на Рисунках 1, 3, 5, 7. Графики объединения (Рисунки 2, 4, 6, 8) показывают, где, на наш взгляд, проходит граница между естественными и искусственными кластерами. Например, на графике для 1902 года (Рисунок 2) эта граница, очевидно, проходит при расстоянии связывания около 1,5 (маркер А). Линия А на дендрограмме для 1902 года (Рисунок 1) соответствует этому расстоянию. Эта линия «отсекает» некоторые ветви древовидной фигуры. Естественными являются те кластеры, которые образовались до скачка на расстоянии связывания А. Это те «ветви», которые «висят» ниже красной линии. Например, кластер «Херсонская – Минская» можно считать естественным, а кластер «Херсонская – Воронежская», который объединяет эти губернии с Екатеринославской, Рязанской и другими, следует считать искусственным. Этот кластер объединился выше красной линии – см. левую часть Рисунка 1. (Здесь и далее названия кластеров даны по первому и последнему объекту, который они включают, если именовать объекты слева направо на дендрограмме. Например, кластер «Херсонская – Минская» включает три губернии: Херсонскую, Могилёвскую и Минскую. Образовался этот кластер на расстоянии связывания около 0,6.)
Пояснение: знаком *
отмечены регионы, не входящие (полностью) в состав России в настоящее
время.
Для понимания демографических особенностей губерний в 1902 году мы решили рассмотреть их кластерную расстановку в общем демографическом «раскладе» Европейской России, включающем территории, находящиеся ныне вне границ России. Анализ выявил разброс «наших» регионов по трём крупным кластерам.
Первый кластер «Екатеринославская – Воронежская» (Рисунок 1) включает значительное количество губерний старого имперского центра. Это, в частности, Рязанская, Московская, Тверская, Смоленская, Калужская, Орловская губернии. Несколько неожиданно к этой группе примкнули чернозёмные территории (Воронежская и Курская губернии) и совершенно неожиданно – Область Войска Донского. Впрочем, эта неожиданность может быть объяснена относительной развитостью сельской промышленности и началом отрыва от традиционного образа жизни.
Второй крупный кластер «Симбирская – Владимирская» (Рисунок 1) не является гомогенным в географическом и этническом смыслах. Из центральных нечернозёмных губерний в него вошли Владимирская, Костромская, Тульская губернии, единственная чернозёмная губерния Тамбовская и наряду с ними Казанская, Уфимская, Олонецкая губернии, в немалой мере населённые «инородцами».
Третий крупный кластер «Виленская – Архангельская» (Рисунок 1) включает преимущественно западные губернии. Существенным для нашего исследования исключением стала Ярославская губерния. Такая позиция этой губернии объяснима. Здесь раньше, чем в соседних губерниях Центра, начался демографический переход, показатели которого были сходны с соответствующими процессами в западных и северо-западных регионах России [13].
Для всех трёх кластеров характерно сочетание высокой рождаемости и высокой смертности. Это классический демографический атрибут традиционного общества. И всё-таки результаты кластеризации говорят, что демографический переход для сельского населения уже стартовал. Губернии из разных кластеров находятся на разных начальных стадиях демографического перехода. Наиболее консервативными являлись аграрные губернии Центрального Черноземья и Поволжья, где рождаемость и смертность были наибольшими. Старый имперский центр демонстрировал несколько меньшую смертность, а западные губернии показывали немного меньшую рождаемость.
Возникновение микрокластеров легко объяснимо. Микрокластер «Херсонская – Минская» (Рисунок 1), включает плодородные западные и южные окраины, где при высокой рождаемости смертность оказалось относительно низкой (около 25 ‰). Микрокластер «Пермская – Вятская» (Рисунок 1), напротив, объединяет периферийные регионы в Предуралье, где смертность была весьма высока (42 – 46 ‰) на фоне чрезвычайно неблагоприятных природных условий для сельского хозяйства.
Особый интерес представляют микрокластеры «Эстляндская – Курляндская» и «Санкт-Петербургская – Астраханская» (Рисунок 1). Полагаем, Астраханская губерния попала в этот кластер вследствие локальных колебаний рождаемости. Оба кластера состоят из прибалтийских губерний и столичной Санкт-Петербургской губернии. Демографический переход наиболее заметен именно в этих губерниях, где смертность и рождаемость были наименьшими.
Таким образом, демографические кластеры лишь частично совпадают с этническими общностями и политическими границами, возникшими после распада Российской империи, а затем – СССР. Типы демографического поведения формируются главным образом в зависимости от уровня социального и экономического развития территорий. Некоторые поправки в эти группировки вносят условия для земледелия и климат.
Все рассмотренные регионы находились в разных точках одной и той же линии эволюции. Вектором их развития был демографический переход. Одна из особенностей демографического перехода в большинстве регионов России состояла в том, что падение рождаемости шло медленнее по сравнению с падением смертности. Это привело к эффекту «демографических ножниц» и аграрному перенаселению.
В дендрограмме 1940 года (Рисунок 3) большинство русских регионов Центра и Юга России оказались в срединных кластерах. Другими словами, они демонстрировали средние темпы демографического перехода (средние показатели рождаемости и смертности, сравнительно невысокие значения естественного прироста). На уровне А они распределились на два кластера. В кластер «Чечено-Ингушская – Брянская» (Рисунок 3), наряду с несколькими северокавказскими республиками, попали Краснодарский и Ставропольский края, а также Брянская область. Вхождение в эту группу двух южных аграрных краёв вполне объяснимо их географическим положением и немалой долей кавказцев в составе населения. Не совсем понятно попадание в этот кластер западной и во многом промышленной Брянской области, что требует дополнительного изучения.
Все остальные русские области Центра и Юга России в пределах естественной кластеризации вошли в большой кластер «Орловская – Астраханская» (Рисунок 3). При этом на более ранней стадии объединения выделились в особую группу некоторые подмосковные области: Орловская, Рязанская, Смоленская, Калининская (кластер «Орловская – Калининская»). Население этих областей по причине отъезда сельской молодёжи заметно снизило показатели рождаемости, но при постарении жителей демонстрировало сравнительно высокую смертность. В итоге здесь очень невысоким оказалось значение естественного прироста.
На первых шагах кластеризации образовались интересные группировки (Рисунок 3): «Тульская – Белгородская» (преимущественно аграрные регионы) и «Ярославская – Астраханская» (преимущественно промышленные регионы). В каждой из этих групп были свои исключения: город Москва – в первой, Тамбовская область – во второй. Думаем, что эти исключения демонстрируют, что на результаты ранних стадий кластеризации могут оказать влияние некоторые «случайные совпадения», которые трудно интерпретировать.
Кластерный анализ для 2002 года показал финал процессов, которые стартовали в конце XIX – начале XX в. (Рисунок 5). Очевиден почти повсеместный выход регионов за пределы стабильного типа демографического поведения, для которого характерен баланс рождаемости и смертности (возможно, с незначительным преобладанием рождаемости). Напротив, в большинстве областей и краёв такой баланс смещён в сторону убывания сельского населения.
Подавляющая часть российских регионов сосредоточилась в двух кластерах: «Пермская – Чувашская» и «Орловская – Тульская». Оба кластера демонстрируют небольшую естественную убыль населения (≈ –8‰ и –15‰).
Думается, что не случайно в первом кластере «Пермская – Чувашская» (Рисунок 5), наряду с целым рядом национальных республик, оказались южнорусские области и края. В них всегда была относительно высокая доля нерусского населения, что, вероятно, влияло в некоторой мере на их специфику.
Однако следует отметить, что этногеографический фактор не может быть принят как единственный и доминирующий в данной кластеризации. Нахождение южнорусских областей и краёв ближе к левому «флангу» дендрограммы (относительно благополучному с точки зрения потерь сельского населения) может быть объяснено также и тем, что в этих регионах в силу природно-климатических условий всегда имелось немалое количество рабочих мест в агропромышленных предприятиях, существовала большая заинтересованность в ведении личного хозяйства.
Большинство изученных русских регионов оказались во втором кластере «Орловская – Тульская» (Рисунок 5). Особо отметим, что чернозёмные Белгородская, Воронежская, Липецкая, Тамбовская области объединились на втором-третьем шагах.
В этом кластере оказались только две национальные республики – Мордовия и Карелия. Первая изначально была населена смешанным русско-мордовским населением. Вторая в значительной мере была заселена русским населением в течение XX в. Видимо, движение в этот кластер у неё проявилось ещё в начале века – когда Олонецкая губерния попадала в одно объединение с несколькими великорусскими регионами.
Образование микрокластеров менее объяснимо – в чём-то случайно – на ранних этапах объединения. Тем не менее, их рассмотрение и попытки объяснения могут быль весьма полезным приёмом для эвристического поиска. Мы уже отметили быстрое объединение групп областей Чернозёмного и Нечернозёмного Центра России, а также формирование особого кластера южнорусских областей и краёв. Вместе с тем не совсем понятно быстрое попадание в один кластер Воронежской и Нижегородской областей. Курская область сначала вошла в один кластер с Тульской областью, потом другими нечернозёмными областями Центра и только затем соединилась с «собратьями» по Черноземью.
Микрокластер «Рязанская – Псковская» (Рисунок 5) составлен регионами, сельское население которых в начале и середине XX в. наиболее стремительно сокращалось. Это области с русским населением. Все эти области, в т.ч. специально изученные нами Смоленская и Тверская, располагаются в Нечернозёмной полосе [14]. Здесь всегда были недостаточно выгодные природные условия для сельского хозяйства. Рязанская область в значительной своей части является чернозёмной. Поэтому более убедительным объяснением единства этого микрокластера представляется то, что все эти области располагаются в непосредственной близости от столичных регионов. Мегаполисы притягивают потоки мигрантов детородного возраста, тогда как региональных экономических возможностей недостаточно для удержания сельского населения.
**Кластеры пронумерованы в соответствии с расположением на дендрограмме (Рисунок 7) слева направо.
Анализа результатов кластерного анализа демографических данных 2020 года (Рисунок 7) в очередной раз выявил сохранение демографической особости всех республик Северного Кавказа, а также некоторых других специфических регионов (Ненецкий округ и Калмыкия) – микрокластеры с С-01 по С-08 (Таблица 1). Пандемия коронавируса не переломила положительные демографические тренды в этих микрокластерах. Во всех таковых регионах рождаемость в сравнении с 2019 годом сократилась незначительно, а главное – практически везде (за исключением Северной Осетии и Калмыкии) она по-прежнему превышала смертность и обеспечивала положительный естественный прирост. При этом кластеризация показала различия упомянутых регионов между собой, отсутствие объединения в один кластер в естественных пределах.
Совершенной неожиданностью оказалось объединение Москвы уже на первом шаге с Республикой Калмыкия, а на уровне В – ещё с двумя национальными образованиями (Таблица 1, кластеры С-08, В-05). Думается, что это тот случай, когда сходство порождается сугубо формальными количественными показателями. И рождаемость, и смертность, и особенно естественный прирост в столице в 2020 г. оказались более схожими с благополучными в этом отношении национальными регионами, нежели с русскими регионами Европейской части страны (в Москве естественный прирост в 2020 г. составлял -2‰, а почти во всех русских областях – ниже -6‰).
Вместе с тем по показателям последствий специфических условий 2020 года в сравнении с 2019 годом Москва в пределах естественной кластеризации не объединилась ни с одним из регионов Европейской части России (Рисунок 9). Хотя смертность здесь была заметно ниже общероссийской, рост числа смертей за год почти на 5% превысил общий темп. Этот показатель оказался выше, чем во всех русских регионах (за исключением Липецкой области, где прирост смертности оказался чуть выше). Но в большинстве национальных республик и смешанных областей Северного Кавказа и Поволжья этот прирост оказался выше московского.
Конечно, все эти данные ещё предстоит более основательно проанализировать. Тем более, что они не связаны тесно с нашей «сельской» тематикой. Но, думается, уже сейчас можно сказать, что, несмотря на все пандемические проблемы 2020 года, Москва сохранила достаточно благополучные по российским меркам показатели естественного движения.
В дендрограмме 2020 года обращают на себя внимание крупные кластеры A-04 и А-05 (Рисунок 7, Таблица 1). В первом из них очевидно преобладание областей, краёв и республик, не входящих в Центр России и содержащих заметные доли нерусского населения. Рождаемость в большинстве территорий первого из этих кластеров несколько выше, чем в русских областях, а смертность – чуть ниже. В итоге в большей части регионов кластера А-04 естественная убыль населения оказалась относительно низкой. Особенно отметим показатели Краснодарского и Ставропольского краёв: -3,8‰ и -3,1‰ соответственно. В русских областях этого кластера естественный прирост 2020 года превысил 6‰ в отрицательную сторону.
Не совсем понятно вхождение в А-04 Московской области, которая уже на первом шагу кластеризации объединилась с Республикой Башкортостан, а также г. Санкт-Петербурга, на втором шаге попавшего в один кластер с Республикой Татарстан и Астраханской областью (Рисунок 7, Таблица 1). При этом все показатели естественного движения 2020 г в Подмосковье и Башкортостане почти совпали (отклонения составляют лишь десятые доли промилле). Очень похожая ситуация сложилась в Санкт-Петербурге и в регионах-«одногруппниках».
Если учесть приведённые выше «странные» результаты кластеризации для Москвы, возникает вопрос о существенных особенностях демографического поведения населения столичных мегаполисов и их окрестностей по сравнению с другими русскими регионами.
Весьма интересным также представляется предположение о глубинных связях демографических показателей Санкт-Петербурга с астраханским регионом. В дендрограмме 1902 года (Рисунок 1) тогдашняя столичная губерния уже на одном из ранних шагов объединилась с Астраханской губернией. С другой стороны, необходимо понять, почему Ленинградская область по своим показателям в наших расчётах оказалась ближе ко многим русским регионам, чем к своему областному центру.
Кластер А-05 (Рисунок 7, Таблица 1) в достаточной мере объясним присутствием здесь всех «немосковских» русских областей Центра Европейской России, Северо-Запада и Поволжья, а также Республик Карелия и Мордовия.
Заключение
Кластерный анализ для 1902 г. показал, что демографическое развитие сельского населения Европейской России уже в то время имело одинаковое направление. Российское аграрное общество находилось на разных стадиях эволюции от традиционного типа демографического поведения к модернизированному. Региональные различия возникали вследствие разной скорости демографического перехода, обусловленной локальными природными условиями и уровнем социально-экономического развития.
В первые советские десятилетия стали заметны различия в темпах демографического перехода, проявившиеся по разные стороны от некоторых условных «разделительных» линий:
- между русскими областями и некоторыми национальными республиками;
- между аграрно-индустриальными и индустриально-аграрными регионами;
- между южными и северными территориями;
- между близкими и отдалёнными от Москвы областями, краями, республиками.
Переплетение этих линий порождало различные кластерные группировки и, очевидно, в дальнейшем обусловило некоторую вариативность типов демографического поведения в разных регионах, что фиксируется в начале XXI века.
К 2002 году в среде сельского населения в большинстве регионов Европейской России выявилось незначительное (лишь в некоторых случаях – заметное) превалирование смертности над рождаемостью. За один век российский «демографический маятник» переместился из одного крайнего положения в другое: от аграрного перенаселения к аграрному «недонаселению».
В самом начале XX в. было заметно некоторое различие внутри большой группы русских областей Центра России: например, обособление в отдельные кластеры Рязанской, Смоленской и Тверской областей ввиду близости к Москве и малой развитости тамошнего села. Их особость в определённой мере проявилась и в 1940 году. В 2020 году эти области проявили единство в показателях естественного движения населения с остальными центральными областями.
Список литературы
1. Жуков Д. С., Канищев В. В., Лямин С. К. Соотношение фрактального моделирования и кластерного анализа социальных процессов в России XVII–XX вв. // Исторические исследования в контексте науки о данных: информационные ресурсы, аналитические методы и цифровые технологии: материалы конференции. Москва, 2020. С. 48–56; Канищев В. В., Кащенко С. Г., Мизис Ю. А. Двадцать лет научного сотрудничества (из опыта научных связей кафедры источниковедения истории России Санкт-Петербургского государственного университета и кафедры российской истории Тамбовского государственного университета им. Г. Р. Державина) // Труды исторического факультета Санкт-Петербургского университета. 2015. № 24. С. 153–160.
2. Czap P. The Perennial Multiple Family Household, Mishino, Russia 1782-1858 // Journal of Family History. 1982. Vol. 7. Issue 1. P. 5–26; Hoch S. L. Famine, Disease, and Mortality Patterns in the Parish of Borshevka, Russia, 1830–1912 // Population Studies. 1998. Vol. 52. Issue 3. P. 357–368; Hoch S. L. On Good Numbers and Bad: Malthus, Population Trends and Peasant Standard of Living in Late Imperial Russia // Slavic Review. 1994. Vol. 53. Issue 1. P. 41–75.
3. Hajnal J. Two kinds of pre-industrial household formation system // Family forms in historic Europe. Ed. by R. Wall, J. Robin and P. Laslett. Cambridge, 1983. Р. 65–104; Where the twain meet. Dutch and Russian regional development in a comparative perspective. 1800-1917. Ed. by P. Kooij. Groningen, 1998; Mitterauer M. Historical family forms in eastern Europe in European comparison // Family Forms in Russian and Ukrainian History in comparative Perspective. Vienna, 2000. URL: http://dmo.econ.msu.ru/epc2001_history/advert/Vienna2000/; Szołtysek M. Residence patterns and demographic constraints: The case of historical Eastern Europe // Journal of Family History. 2015. Vol. 40. Issue 3. P. 323–350. DOI: 10.1177/0363199015584472
4. Anderson B. A. Who Chose the Cities? Migrants to Moscow and St. Petersburg Cities in the Late Nineteenth Century // Population Patterns in the Past. Ed. by R. Demos Lee. New York, 1977. P. 277–296.
5. Вербицкая О. М. Основные закономерности развития сельской семьи в России в XX в. // Труды Института российской истории РАН. 2010. № 9. С. 332-353; Жиромская В. Б. Проблемы демографического развития России в XX веке // Труды Института российской истории РАН. 2010. № 9. С. 285-310; 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. № 1. С. 210–223; Миронов Б. Н. Социальная история России периода империи (XVIII – начало XX в.): Генезис личности, демократической семьи, гражданского общества и правового государства. Т. 1. Санкт-Петербург, 1999.
6. Миронов Б. Н. Социальная история России периода империи (XVIII – начало XX в.)… С. 206–208.
7. Население России в XX веке. Исторические очерки. В 3-х т. Отв. ред. Ю.А. Поляков. Москва, 2000–2012.
8. Там же. Т.1. С. 350–351.
9. Население России 2002. Десятый ежегодный демографический доклад. Отв. ред. А. Г. Вишневский. Москва, 2004. С. 21–23.
10. Движение населения в Европейской России и в двух губерниях Сибири: Енисейской и Тобольской за 1902 год. Санкт-Петербург, 1907; Население России за 100 лет (1897 – 1997). Статистический справочник. Москва, 1998; Демографический ежегодник России. Москва, 2005; Естественное движение населения Российской Федерации за 2020 год (статистический бюллетень). Москва, 2021.
11. Всесоюзная перепись населения 1939 года: основные итоги. Под ред. Ю.А. Полякова и др. Москва, 1992.
12. Население России за 100 лет (1897 – 1997)… С. 114–130.
13. Александров Н. М. Сельское население и аграрное развитие России в пореформенный период (по материалам Верхнего Поволжья): учебное пособие. Ярославль, 2008.
14. Канищев В. В. Сравнительный анализ естественного движения крестьянства Центральных и Северо-Западных губерний Европейской России во второй половине XIX – начале XX в. // Северо-Запад в аграрной истории России. 2012. № 19. С. 87–108.