Д. Тош Стремление к истине 9

Тош Д. Стремление к истине. Как овладеть мастерством историка/Пер. с англ. – М: Изд-во «Весь Мир», 2000. – 296 с.

Глава 9 История в цифрах

Возрождение интереса к социальной теории, чему мы посвятили предыдущую главу, представляет собой лишь один из аспектов влияния общественных наук на историю в последние годы. По мере выявления новых видов источников и выработки новых методов использования известных материалов происходило расширение технических возможностей исторической науки. Важнейшим новшеством в этой области стали количественные методы исследования. Ни одна из отраслей исторической науки не избежала их воздействия, а в сферах экономической и социальной истории они произвели своего рода переворот. Это объясняется двумя причинами. Во-первых, происшедшее в первой половине XX в. смещение акцента с индивида в сторону масс (гл. 5) имело серьезные технические последствия. Пока историки сосредоточивались на деяниях великих, им практически не приходилось делать подсчетов. Но стоило им всерьез заинтересоваться проблемами экономического развития, социальных изменений и историей целых групп населения, вопросы численности и процентного соотношения приобрели невероятную важность. Специалисты по экономической и социальной истории, обратившиеся к опыту общественных наук, убедились, что количественный элемент занимает существенное место и в экономике, и в социологии. Значит, историкам, намеревавшимся заняться теми же вопросами, что экономисты и социологи, некуда было деваться: либо использовать методы этих дисциплин, либо по крайней мере проверять их пригодность. Другая причина носит чисто технологический характер. В 1960-е гг. компьютеры

стали дешевле, доступнее и «умнее», а спектр обрабатываемых данных и выполняемых операций быстро расширялся, что соответствовало потребностям исторического исследования. В результате целый ряд количественных подсчетов, которые человек не способен произвести вручную, впервые стал практически возможен. В этой главе я постараюсь обрисовать сферу применения количественны методов и показать, насколько они изменили методологию исторического исследования.

Причиной появления количественных методов стал тот факт, что историкам, делающим количественные выводы, стоит, по крайней мере, формулировать их на основе подсчетов, а не оценки «на глазок». Приведу два простых примера, чтобы продемонстрировать в чем тут разница. Во-первых, было не вполне логично предположить, что средний рост британцев за последние двести лет увеличился благодаря улучшению питания и профилактике заболеваний. Но только когда Родерик Флауд и его коллеги провели систематическое исследование записей о вербовке в армию и данных благотворительных организаций, стало ясно, что долговременная тенденция к увеличению роста в середине XIX в. сменилась на противоположную или что общие цифры за XVIII в. демонстрируют гигантский разрыв между аристократией и бедняками; как не без гордости заметили авторы, это была «первая попытка создания антропоцентричной истории Британии и Ирландии»¹. Мой второй пример связан с более острым вопросом – проблемой атлантической работорговли. До недавнего времени историки считали, что общее число африканцев, перевезенных в Новый Свет с XV по XIX в., составило от 15 до 20 млн. В основе этой цифры лежали в основном догадки, высказанные специалистами в XIX в., многие из которых были активными участниками движения за запрет работорговли. В своем количественном исследовании «Атлантическая работорговля: перепись» (1969), Филип Куртин приходит к выводу, что эта цифра сильно преувеличена. После критической оценки и суммирования данных, имеющихся по отдельным периодам и регионам, охваченным работорговлей, он показал, что общее число рабов колебалось от 8 до 10,5 млн. человек. Это уточнение никак не связано с моральной оценкой работорговли: какова бы ни была общая цифра, это явление остается грязным пятном на репутации западной цивилизации.

¹ Roderick Floud, Height, Health and History: Nutritional Status in the United Kingdom, 1750-1980, Cambridge University Press, 1990, p.29.

Но цифры, полученные Куртином, впервые дают солидную основу для оценки воздействия работорговли на общества тропической Африки и обеих Америк¹.

В ходе своей работы историки делают количественные выводы чаще, чем может показаться на первый взгляд. Очевидно, вопросы вроде: каков был доход Карла I в 1642 г. или сколько людей проголосовало за либеральную партию на всеобщих выборах 1906 г. – требуют настолько точного ответа, насколько позволяют источники, и читатель солидного научного труда не удовлетворится меньшим. Но многие из более широких обобщений, которые обычно делают историки, также по сути носят количественный характер – например, британский рабочий класс к 1914 г. был грамотным или в раннее новое время английские женщины поздно выходили замуж. Такие формулировки могут отражать наблюдения вдумчивого современника, или быть результатом сопоставления ряда хорошо документированных случаев. Но можем ли мы быть уверены, что современник не ошибался, а приведенные случаи носят типичный характер? Только количественный анализ может развеять резонные сомнения относительно подобных выводов, показав, насколько распространенной была грамотность и в каком возрасте женщины действительно вступали в брак. До недавнего времени большинство историков не слишком охотно воспринимали этот аргумент. В 1940-х гг. Дж.М.Тревельян оценивал фактологическую базу своей научной специализации следующим образом:

«Обобщения, составляющие неотъемлемую часть работы специалиста по социально истории, неизбежно основываются на небольшом количестве конкретных случаев, которые считаются типичными, но не могут отразить истину во всей ее полноте и сложности»².

Подобный метод вызывает вопросы, ведь выборку очень просто сделать таким образом, чтобы отобранные случаи соответствовали гипотезе исследователя, а значит, вывод может оказаться недостоверным. Сегодня данные историков, подобно Тревельяну использовавших качественные методы, подвергаются все большей модификации и уточнению благодаря количественному анализу данных, отражающих состояние общества в целом. Это позволяет выявить не только общую тенденцию, но и вариации и исключения, раскрывающие специфический опыт отдельных общин и групп. Так, важность работы Куртина о работорговле состоит не только в установлении общих

¹ Цифры Куртина стали предметом продолжающихся споров среди специалистов по количественным
методам. См.: Paul E. Lovejoy, “The volume of the Atlantic slave trade: a synthesis”, Journal of African
History, XXIII, 1982, pp.473-501; J.Inikori (ed.), Forced Migration, Hutchinson, 1982.

² G.M.Trevelyan, English Social History, Longman, 1944, p.viii.

цифр, но и в определении районов концентрации этого промысла в XVIII в., особого урона, которые понесли Ангола и область дельты Нигера по сравнению с другими регионами, откуда вывозились будущие рабы. Наконец, самой амбициозной задачей количественных исследований является освещение какого-либо крупного процесса в целом путем оценки и сопоставления всех относящихся к нему факторов: почему в XVIII в. население Англии столь радикально увеличилось? Какое воздействие оказало строительство железных дорог в середине XIX в. на экономику США? В таких случаях количественные методы претендуют не просто на роль вспомогательного инструмента, но на центральное место в историческом исследовании.

За последние сорок лет к количественным исследованиям были привлечены огромные научные силы, разрабатывались все более сложные методы статистического анализа. Результаты этой работы часто преподносятся в узкотехнической, недоступной для неспециалистов форме – достаточно заглянуть в любой из последних номеров “Economic History Review” или “Journal of Economic History”, чтобы в этом убедиться. Это, несомненно, создает проблемы для историков, не использующих количественные методы: с одной стороны, они не очень-то настроены принимать эти результаты на веру, с другой – им слишком хорошо известно, какое значение сегодня придается любому количественному анализу. Но чтобы понять, откуда берутся данные для количественных исследований, да и общих методов их применения, специальных знаний не требуется. Не нужно вдаваться в технические подробности, чтобы выявить сильные и слабые стороны этих методов, показать, каких результатов можно достичь с их применением, а каких – нет.

Область, где количественные методы особенно необходимы и где они, несомненно, дали наибольшую отдачу, – это историческая демография. Демография без цифровых данных – абсурд, так что в этой сфере специалисты по количественным исследованиям могут с полным основанием считать себя незаменимыми. Историческая демография отнюдь не ограничивается простым подсчетом численности населения данной территории в разные периоды прошлого – хотя и это непросто в отсутствие надежных данных переписей. Разбивка населения по возрастам, полу и размеру хозяйства важнее, чем общая численность. Такие подсчеты позволяют выявить соотношение работающих и иждивенцев, процент хозяйств с использованием труда домашних слуг и другие показатели, представляющие ценность для

исследователей экономических и социальных вопросов. Самой сложной задачей специалиста по исторической демографии является установление причин изменений в составе населения или их отсутствия. Это первый шаг к определению уровней рождаемости, смертности и количества браков. Каждый из этих «показателей жизнедеятельности» в свою очередь испытывает влияние множества различных факторов, определяемых с разной степенью сложности – распространение контрацепции и количество абортов, возраст вступления в брак и количество внебрачных рождений, воздействие голода и эпидемий и т.д. Многих историков такого рода исследования привлекают тем, что позволяют раскрыть закономерности, относящиеся к обществу в целом, а не к одному из его срезов, получившему освещение в описательных источниках. В отношении доиндустриальной эпохи, уровень развития которой был гораздо ближе к простому поддержанию жизнедеятельности, чем уровень современного общества, демографию можно считать определяющим фактором социальной и экономической жизни. Поэтому историческая демография занимает центральное место в концепции «тотальной истории» в духе школы «Анналов», представители которой сосредоточивают усилия в первую очередь на периоде раннего нового времени¹.

Историческая демография использует два основных вида источников. Первый – данные о численности всего населения страны или общины в конкретный момент времени. Наличие таких данных составляет основу современных переписей населения, изобретенных в Скандинавии в середине XVIII в. В Британии общенациональные переписи проводятся раз в десять лет начиная с 1801 г., и, согласно общепризнанному мнению, после 1841 г. (когда впервые стала указываться фамилия каждого) погрешности в общих цифрах населения приобрели статистически несущественный характер. Из более ранних периодов до нас дошли другого рода списки – налоговые ведомости, записи в церковноприходских книгах, заявления о политической лояльности и т.п. Однако, хотя по идее эти документы должны были охватывать все население, на практике это, как правило, было не так, причем уровень погрешности неясен и не отвечает каким-либо закономерностям. Поскольку переписи были введены сравнительно недавно, чрезвычайно трудно, к примеру, установить связь между демографическими изменениями и началом индустриализации в Британии в конце XVIII в. И здесь слово за вторым видом источников – последовательными записями о «жизнедеятельности» в определенной местности. Для истории Англии наиболее важная категория таких источников –

См., например: Emmanuel Le Roy Ladurie, The Peasants of Languedoc, University of Illinois Press, 1974.

Джон Тош. Стремление к истине 224

приходские книги, которые велись священниками англиканской церкви, начиная с 1538 г., когда им было законодательно предписано регистрировать все крещения, свадьбы и похороны в своем приходе; эта система просуществовала до введения гражданской регистрации в 1837 г. Взяв за основу приходские книги, Э.А.Ригли и Р.С.Скоуфилд рассчитали общенациональный уровень рождаемости, смертности и вступлений в брак, а затем использовали эти данные для установления численности населения Англии с середины XVI в. до 1801 г. В результате им удалось с большей точностью выделить небольшие вариации в динамике роста населения и продемонстрировать преобладающее влияние изменений в количестве заключенных браков на долгосрочный уровень этого роста¹.

Работа Ригли и Скоуфилда является примером агрегативного анализа, то есть обработки суммарных данных. Но те же самые авторы применили к приходским книгам и совершенно иной подход, основанный на том, что каждая запись включает имена конкретных людей. Таким образом, можно реконструировать демографическую историю прихода с точки зрения роста и упадка входящих в него семей. Эта методика, носящая название «восстановление семей», является примером номинативного анализа, то есть анализа, основанного на именах, а не суммарных цифрах. Это крайне трудоемкий процесс: на реконструкцию семейной истории одного прихода, состоящего из 1000 человек в течение 300-т лет требуется примерно 1500 часов, или годовой объем работы². Но такой метод обладает тем преимуществом, что позволяет выявить закономерности рождаемости и смертности с большей подробностью, а также в конкретном социально-экономическом контексте. Информация о том, что уровень рождаемости повысился, а смертность понизилась, сама по себе мало что дает для понимания причин изменения численности населения; но хорошее исследование по реконструкции семей показывает, что повышение рождаемости было связано, скажем, со снижением возраста, в котором женщины вступали в первый брак, или уменьшением числа женщин, всю жизнь остававшихся незамужними. Эти данные, в свою очередь, можно проанализировать в свете условий, преобладавших в данной местности³.

Вторая область, где количественные методы доказали свою важность, – это история социальной структуры общества. На практике эта область тесно связана с исторической демографией, поскольку обе они

¹ E.A.Wrigley and R.S.Shofield, The Population History of England, 1541-1871, Arnold, 1981.

² E.A.Wrigley (ed.), An Introduction to the English Historical Demography, Weidenfeld & Nicolson, 1966,
p.97.

³ См., например, подробный анализ данного метода в: David Levine, Family Formation in an Age of
Nascent Capitalism, Academic Press, 1977, pp.153-174.

в основном пользуются одними и теми же источниками. Любой источник, содержащий список всего населения или записи о его «жизнедеятельности», открывает потенциальную возможность разбивки населения по социальным группам. Проще всего это сделать, если группы определяются по полу и возрасту. Но историки становятся все изобретательнее в искусстве вычленять и другие аспекты социальной структуры из демографических данных. Одним из таких аспектов является изменение размера и структуры домохозяйств. Данные анализа гражданских записей и «восстановления семей» полностью опровергли традиционное мнение, что для доиндустриального общества Западной Европы были характерны большие, сложные домохозяйства «расширенно-семейного» типа¹. С середины XIX в. вопросы, задаваемые при переписях населения, отличались все большим разнообразием и точностью, и, следовательно, количественному анализу может быть подвергнут весь спектр социальных вопросов – род занятий, социальное положение, религиозная принадлежность, миграция из деревни в города и т.д.² Основной предпосылкой «новой городской истории» в США стала возможность реконструкции меняющейся социальной структуры городского населения путем анализа рукописных листов всеамериканских переписей в сочетании с номинативными данными (прежде всего архивами налоговой службы, городскими справочниками и записями о регистрации рождений, браков и смертей)³.

На первый взгляд, может показаться удивительным, что количественные методы находят применение и в области политической истории. Ведь, в конечном счете, ее объектом являются «уникальные» события, действия и мотивы отдельных политиков. Но стоит расширить масштаб исследований до уровня политической системы в целом, как в дело вступают количественные методы. Это особенно очевидно на примере исследований поведения электората. Псефология – изучение современных выборов – это во многом работа с цифрами, и анализ выборов прошлого также требует количественного подхода. Конечно, за период до 1950-х гг., когда получили распространение опросы общественного мнения, выявление политических пристрастий электората было связано с большими трудностями (многие утверждают, что они сохраняются и при анализе сегодняшних выборов). Но у историка есть преимущества, которых лишены современные псефологи. Так, до принятия Закона о голосовании 1872 г. парламентские

¹ Peter Laslett (ed.), Household and Family in Past Time, Cambridge University Press, 1972.

² Методологические аспекты такого анализа в деталях рассматриваются в: E.A.Wrigley (ed.),
Nineteenth Century Society, Cambridge University Press, 1972.

³ См., например: Leo F. Schnore (ed.), The New Urban History, Princeton University Press, 1975.

выборы в Британии проводились на основе открытого голосования, и каждый поданный голос регистрировался отдельно. Проанализировав эти списки в сочетании с другими номинативными данными о доходе, социальной и религиозной принадлежности избирателей, можно сделать обоснованные выводы о социальной базе политических партий в Британии XIX в.¹.

Количественные методы с успехом используются и для решения другой задачи политической истории – изучения политических элит. Было бы слишком просто строить изображение элиты – да и любой социальной группы – на основе нескольких хорошо известных биографий. Но если речь идет о четко очерченной элитарной группе – например, членах палаты общин, – можно собрать биографические данные о всех парламентариях (см. с. 111). Именно это стало главным вкладом Нэмира в развитие исследовательских методов. Историки, шедшие по его стопам, лишь подвергали эту «коллективную биографию» более жесткому количественному анализу. По-настоящему оригинальным достижением специалистов по количественным методам стало изучение политического поведения – а не происхождения – членов законодательных органов. В большинстве современных парламентов поданные голоса регистрируются: в палате общин полные поименные списки существуют с 1836 г. Их можно систематизировать по характеру обсуждаемых вопросов и сравнить с обобщенными биографическими данными, тогда прояснится база поддержки или противостояния определенной политической линии. Такого рода исследования особенно распространены в США в рамках модного течения «новой политической истории»².

И наконец, количественные методы оказали решающее влияние на экономическую историю. Причины этого очевидны. Экономика, как и демография, в большой степени связана с цифровыми данными. Главные элементы экономической системы – цены, доходы, производство, инвестиции, торговля и кредит – поддаются точному исчислению; более того, оно просто необходимо, если мы хотим четко понять механизм действия этой системы. С конца XIX в., когда экономическая история выделилась в отдельную дисциплину, специалисты в этой области занимались сбором количественных данных обычно в качестве одного из аспектов своих исследований. Однако лишь в последние сорок лет историки сумели справиться с проблемой построения

¹ См.: J.R.Vincent, Pollbooks: How Victorians Voted, Cambridge University Press, 1967.

² Allan G. Bogue, “The new political history”, в: Michael Kammen (ed.), The Past Before Us, Cornell
University Press, 1980. О применении количественных методов в изучении английской истории см.:
W.O.Aydelotte, Qualification in History, Addison Wesley, 1971.

широкомасштабных статистических схем, часто на основе разнообразных и несовершенных источников, с целью прояснения долгосрочных тенденций экономического развития. В Британии наиболее последовательную попытку такого рода предприняли Б.Р.Митчелл и Филлис Дин в своем «Британском историко-статистическом сборнике» (1962). Но некоторые французские историки раздвинули рамки этого подхода до предела: сторонники «серийной истории» (1’histoire serielle) стремятся к созданию долгосрочных статистических схем развития цен, урожайности, уровней ренты и доходов, которые в совокупности позволят им выстроить модель развития Франции – а и конечном счете, и всей Европы – в период раннего нового времени¹. Амбиции американской «новой экономической истории» (или «клиометрии») простираются еще дальше; ее мы подвергнем критическому анализу в пятом разделе данной главы.

Некоторые думают, что широкомасштабное применение количественных методов не оставляет место для традиционных навыков исторического исследования и требует появления ученых «нового типа». Эти утверждения абсолютно не соответствуют действительности. Статистические технологии заработают, только если рассматривать их как дополнение к инструментарию историка и подвергать той же проверке, что и другие исследовательские методы. Учитывая особое доверие, которое современное общество испытывает к любым цифровым данным, необходимость в проверке их надежности, по крайней мере, столь же велика, как и в случае с письменными источниками. После того, как достоверность цифр установлена, их интерпретация и применение для решения конкретных исследовательских задач требует тех же качеств – аналитических способностей и интуиции, – что и любые другие данные. На каждой из этих двух стадий возникают свои проблемы.

Историк, которому посчастливится наткнуться на готовую статистическую сводку – скажем, таблицу импорта-экспорта или данные ряда переписей, – сэкономит себе массу времени и усилий. Но надежность таких источников не следует принимать на веру. Нам необходимо знать, каким именно способом эти цифры сводились воедино. Не повлиял ли на них личный интерес непосредственного исполнителя – например, не преуменьшил ли налоговый инспектор собранную им сумму, чтобы прикарманить разницу, не взял ли эти цифры с потолка кабинетный бюрократ и не ошибся ли при подсчете малограмотный чиновник.

¹ Наиболее четкое обоснование этого подгода на английском языке содержится в: Emmanuel Le Roy Ladurie, The Territory of the Historian, Harvester, 1979, ch.2.

Джон Тош. Стремление к истине 228

Все эти сомнения возникают в связи с впечатляющими на вид статистическими сводками, публиковавшимися британской колониальной администрацией в Африке, которые часто основывались на отчетах необразованных вождей. Насколько велика вероятность ошибок при их копировании, когда эти данные кочевали между разными уровнями бюрократической машины? Может быть, два разных чиновника два раза внесли в сводку одну и ту же цифру? Если статистические сводки формировались на основе вопросников – при переписях и социальных исследованиях, – мы должны знать, в какой форме ставились эти вопросы, чтобы установить вероятность путаницы при ответах, и учитывать, что некоторые из них – например, о доходах и возрасте – могли быть не всегда откровенными. Только исследование обстоятельств составления сводки с применением традиционных исследовательских навыков может дать ответ на эти вопросы.

Зачастую историков интересует не столько отдельные цифровые сводки, сколько их сопоставление за конкретный период времени, достаточный, чтобы выявить определенную тенденцию. Соответственно, требуется проверка не только надежности, но и сравнимости цифровых данных. Какой бы точной ни была каждая из сводных цифр в хронологической таблице, они составляют статистическую последовательность лишь при полной совместимости между собой, то есть если они отражают одну и ту же переменную. Стоит слегка изменить статистическую базу для расчета, и она уже совершенно непригодна для сравнительного анализа. Классификация, которая на бумаге выглядит вполне четкой и связной, может no-разному применяться в отдельные моменты времени и в разных местах, и это одна из причин, почему к сравнительной криминальной статистике следует относиться с большой осторожностью. Или, например, постоянное уточнение графы «род занятий» в каждой английской переписи населения начиная с 1841 г. означает, что выявление уровней «роста» или «упадка» отдельных профессий – весьма трудная задача. Даже самые простые на первый взгляд статистические таблицы содержат подобного рода ловушки. Полные статистические сводки по английской торговле существуют с 1696 г., когда была учреждена должность генерального инспектора по импорту и экспорту. Но поскольку таблицы цен, составленные первым генеральным инспектором, использовались почти в неизменном виде до конца XVIII в., в течение которого некоторые цены повысились, а другие упали, данные этой статистики в первоначальном виде нельзя использовать для расчета изменений торгового баланса¹. Современные статистические таблицы тоже не всегда проходят тест на совместимость. Возьмем, к

G.N.Clark, Guide to English Commercial Statistics, 1696-1782, Royal Historical Society, 1938.

примеру, официальный индекс стоимости жизни, отражающий соотношение между стоимостью типовой «потребительской корзины» и текущим уровнем зарплаты. В Британии этот индекс был впервые введен в употребление в 1914 г., и по идее во время Великой депрессии 1930-х гг. он должен был показать снижение уровня жизни. Но в межвоенный период ценовая составляющая индекса основывалась на той же «потребительской корзине», хотя структура потребления уже изменилась, а значит процентное содержание отдельных товаров (свежих овощей, мяса, одежды и т.д.) образца 1914 г. уже не соответствовало их реальному соотношению в бюджете средней семьи¹.

Однако большинство количественных исследований не основаны на готовой статистике. Лишь в конце XVII в. начали обсуждаться преимущества статистического подхода к вопросам общественной жизни, только в XIX в. были выделены необходимые трудовые и финансовые ресурсы для его воплощения в жизнь, а уже в XX в. государственные учреждения и частные организации стали собирать статистическую информацию действительно в полном объеме. По большинству интересующих историков проблем цифровые данные, скорее всего, придется по крупицам собирать из уцелевших материалов. Выстроить количественные данные таким образом, чтобы из них можно было сделать обоснованные статистические выводы – дело отнюдь не простое. Пока историк выискивает данные из разнообразных и фрагментарных источников, перед ним раз за разом будут возникать проблемы, связанные с их достоверностью и совместимостью. Систематизация данных в форме таблиц тоже становится задачей историка; а ее принципы связаны скорее с вопросами исследовательского анализа, чем статистическими методами.

Самая главная проблема при составлении статистики, это проблема отбора, которая приобретает особую остроту. Конечно, есть количественные исследования, тематика которых сформулирована так узко, что позволяет привлечь все относящиеся к ней данные: примером является составленная У.О.Эйделоттом на основе количественных методов «коллективная биография» всех членов парламента с 1841 по 1847 г. (период пребывания сэра Роберта Пиля на посту премьер-министра, который привел к расколу партии тори из-за хлебных законов)². Но, как мы уже убедились, одной из привлекательных сторон

¹ B.R.Mitchell and Phyllis Deane, Abstract of British Historical Statistics, Cambridge University Press, 1962,
p.466. Анализ проблем, связанных с индексом стоимости жизни см. в: Roderick Floud, An Introduction
to Quantitative Methods for Historians, 2nd edn., Methuen, 1979, pp.125-129.

² W.O.Aydelotte, “On the business interests of the gentry in the Parliament of 1841-47” в: G. Kitson Clark,
The Making of Victorian England, Methuen, 1962. См. также: W.O.Aydelotte, Qualification in History, ch.5.

количественного подхода является предоставляемая им возможность для выводов не только о небольших элитах, но и о продолжительных периодах развития целых классов, или даже всего общества. А поскольку гигантская бюрократическая машина большинства современных государств способна сравнительно легко собирать статистические данные общенационального масштаба по любым вопросам, ни один историк, сколько бы помощников и компьютерного времени он ни имел в своем распоряжении, не способен привлечь все первоисточники, необходимые для количественного исследования, скажем, размеров фермерских хозяйств в тюдоровской Англии или личных доходов британцев в начале викторианской эпохи. Современные статистики разработали надежную методику получения случайной выборки, при которой каждый из элементов, входящих в целое, имеет равные шансы попасть в выборку. В исторических исследованиях буквальное применение этой методики не всегда целесообразно, но ученый обязан по крайней мере гарантировать, чтобы каждая составляющая была представлена в выборке. В рамках одного из проектов для компьютерного анализа были подготовлены отчеты счетчиков, проводивших перепись 1851 г., с тем чтобы получить ответы на ряд вопросов об экономической и социальной структуре общества, которые не нашли отражения в опубликованном тогда докладе о результатах переписи; в качестве выборки было взято 2 % от общего количества отчетов, представлявшие все население одного из каждых 15-ти «нарезанных» для проведения переписи округов (всего их было 945). Вся собранная в ходе переписи информация об этих 415-ти тыс. человек была загружена в компьютер, и в результате историки получили более ясное представление о различиях в уровне образования, землевладении, устройстве домохозяйств, численности трудовых ресурсов, занятых в различных отраслях, и много других сведений¹.

За историков, изучающих периоды до XIX в., проблему отбора полностью или частично решило время. Дошедшие до нас фрагменты тоже являются своего рода выборкой из первоначального массива документов, однако необходимо понимать, что она отнюдь не случайна. Некоторые категории документов имеют больше шансов уцелеть, чем другие, поскольку владельцы были больше заинтересованы в их сохранении или обладали для этого лучшими возможностями по причинам, которые способны существенно исказить выборку. Так, в дошедших до нас деловых архивах почти всегда преобладают документы успешных, долговечных компаний, а не предприятий малого бизнеса,

¹ Предварительный обзор полученных результатов содержится в: Michael Anderson and others, “The national sample from the 1851 Census in Great Britain”, Urban History Newsletter, 1977, pp.55-59.

чаще всего становившихся жертвами кризисов. Аналогичная проблема преследовала и Лоуренса Стоуна, исследовавшего историю английской аристократии с 1558 по 1641 г. Хотя у него была какая-то информация обо всех 382-х титулованных особах того периода, процент аристократических семей, чьи бумаги сохранились достаточно полно, не превышал одной трети, и это были в основном семьи богатых графов, а не мелких баронов, чьим владениям в большей степени угрожал распад или раздробление. Стоуну, таким образом, пришлось делать поправку на то, что многие его выводы сделаны на основе нерепрезентативной выборки¹.

Установив, что цифровые данные являются достоверными, взаимно совместимыми и репрезентативными, историк должен сделать так, чтобы они заработали. Иногда цифры дают четкий ответ на поставленный вопрос, и остается лишь найти для них оптимальную изобразительную форму – таблицу, график, гистограмму, плоский «пирог» или пирамиду. Могут понадобиться некоторые элементарные вычисления, например процентного соотношения или средних величин. Результаты исследований по экономической истории в таких вопросах, как экспорт и производство, зачастую могут быть представлены в непосредственном виде, получившем у специалистов название «описательная статистика»; ее прекрасным примером являются сорок с лишним страниц таблиц и диаграмм, приведенных в конце книги Э.Дж.Хобсбаума «Промышленность и империя» (1968), посвященной экономической истории Британии с 1750 г. Но по мере увеличения роли количественных методов историки все больше понимают – важен не столько непосредственный смысл самих цифровых данных, сколько выводы, сделанные на их основе.

Получение этих выводов может быть преимущественно статистическим процессом. Скажем, если речь идет об объемистых подборках экспортной статистики, исследователь, возможно, захочет выделить долгосрочную тенденцию роста или упадка, их регулярные, а также случайные колебания, вызванные войной, мором, зигзагами государственной политики; осуществить это можно лишь с помощью сложной методики анализа временных рядов². В своей «обратной проекции» численности населения Англии с XIX по XVI в. Ригли и Скоуфилд используют еще более сложные статистические методы; мало

Lawrence Stone, The Crisis of the Aristocracy, 1558-1641, Oxford University Press, 1965, p.130. Floud, An Introduction to Quantitative Methods for Historians, pp.88-122.

кто из историков сможет преодолеть построенный ими лабиринт. С точки зрения историка, особенно полезной статистической процедурой является установление коэффициента корреляции, то есть демонстрация связи между двумя переменными. Зачастую бывает необходимо знать, существует ли такая связь и к какому типу она относится – скажем, между численностью партий и поведением электората или между продолжительностью брака и количеством потомства. Если для каждой переменной имеются надежные статистические данные, связь между ними может быть установлена статистическими методами. В такого рода исследованиях огромную помощь может оказать компьютер. Представим, что исследователь собрал сведения по 12-ти параметрам (например возраст, образование, партийная принадлежность, избирательный округ, доход, род занятий, и характер голосования по 6 различным вопросам) на каждого из 500-т членов законодательного органа и хочет сравнить их по каждой из 12-ти переменных. Вычислить необходимые корреляции вручную практически невозможно, а правильно запрограммированный компьютер распечатает необходимые таблицы за несколько минут¹.

В результате может обнаружиться корреляция, о которой исследователь и не подозревал, открывающая новое плодотворное направление исследования. Тем не менее, не стоит преувеличивать значение статистически подтвержденной корреляции; она не учитывает возможность простого совпадения, не показывает, какая из переменных повлияла на другую; может случиться и так, что они обе предопределяются воздействием третьей, еще не выявленной переменной. Решая все эти вопросы, историк должен опираться на собственный здравый смысл, знания о периоде и связанных с ним проблемах.

Но большинство историков, строящих выводы на основе количественных данных, вообще не нуждаются в статистических методах; они трактуют цифру как индикатор или «индекс» существования другого, менее ощутимого феномена, о котором нет прямой количественной информации. Очень хочется сделать вывод о политических пристрастиях, исходя из статистики электорального поведения, о влиянии книги – из объема ее продаж или о глубине религиозности – из отчетов о пасхальных причастиях, но ни один из этих выводов нельзя принять на веру, а их обоснованность не зависит от статистических принципов. Каждый из них зависит от научно обоснованного знания о других факторах, способных оказать влияние на цифровые данные. Не было ли подкупа избирателей, и не привлекала ли их харизма личностей, а не программа партии? Может быть, книга раскупалась под

¹ Я в упрощенном виде привожу пример из: Edward Shorter, The Historian and the Computer, Prentice Hall, 1971, pp.5-8.

влиянием моды и затем ставилась на полку непрочитанной? Существует ли уверенность, что причастие имело для сельских прихожан такое же значение, как и для священников, составлявших отчеты?¹ Привлечение демографических данных к истории семей также превратилось в минное поле. Хотя бы один пример: без солидного подкрепления качественными данными нельзя утверждать, что небольшая разница в возрасте между мужем и женой (что уже наблюдалось в Англии периода раннего нового времени) указывает на более нежные и дружеские отношения в браке². Таким образом, там, где цифровые данные связаны с крупной научной проблемой, количественные методы как таковые порой бесполезны. Как признают трое ведущих специалистов в этой области:

«Статистические манипуляции позволяют лишь

пересистематизировать данные; они не могут, за исключением самого элементарного уровня, дать ответы на общие вопросы, а их значение с точки зрения интересующих историков проблем интерпретации – задача не арифметики, а логики и дара убеждения»³. Статистика может служить выявлению и прояснению конкретной тенденции; но то, как мы интерпретируем эту тенденцию, ее значение и причины возникновения – вопросы научной оценки, основанные на опыте исторических исследований, которого лишен ученый, чья подготовка связана только с количественными методами.

Существует, однако, еще один количественный подход к истории, сторонники которого утверждают, что им в какой-то степени удалось преодолеть указанные ограничения, вызвав тем самым горячие споры. Для этого подхода, возникшего в Соединенных Штатах в 1960-е гг., его создатели придумали термин «клиометрия», и к настоящему времени он стал общепринятым, хотя те, кто относится к нему с осторожностью, предпочитают не забывать о сопровождающих это слово кавычках. Клиометрия исходит из тезиса, что некоторые области человеческой деятельности можно лучше всего понять как систему, в которой и сами переменные, и связи между ними поддаются количественному анализу; если величина одной из переменных меняется, можно вычислить, какое воздействие это оказывает на систему в целом. Наиболее подходящей для такого подхода областью человеческой

¹ Peter Burke, Sociology and History, Allen & Unwin, 1980, p.40.

² Обсуждение этой и других подобных тем см. в: Michael Anderson, Approaches to the History of the
Western Family, 1500-1914, Macmillan, 1980, pp.33-38.

³ W.O.Aydelotte, A.G.Bogue and R.W.Fogel (eds.), The Dimensions of Quantitative Research in History,
Princeton University Press, 1972, pp.10-11.

деятельности является экономика. На самом деле клиометрия – это просто красивая этикетка для течения, часто называемого «новой экономической историей». Его источником стала эконометрия – разработанная статистиками методика анализа современной экономики и прогнозирования ее развития в будущем. При переходе от известных переменных к неизвестным экономист использует теорию о взаимосвязи между элементами экономической системы (капиталом, зарплатами, ценами и т.д.); экономическая теория, выраженная в математических терминах, называется моделью. Эконометристы занимаются проверкой и применением моделей с помощью статистических инструментов. Например, подобная модель используется при анализе расчетов необходимых вложений в экономику (или отдельную отрасль) для достижения определенного уровня производства.

Для историков, обладающих необходимой статистической подготовкой, привлекательность эконометрических методов очевидна. Они предвкушают перспективу заполнения некоторых пробелов в нынешнем историческом знании, связанных с отрывочностью надежных количественных данных о прошлом. Если же довести их до логического предела, эти методы позволят историкам оценить экономический эффект конкретной политики или нововведения, просчитав, что случилось бы, если бы политика не была проведена в жизнь, а нововведение оказалось непродуктивным: систему можно реконструировать, учитывая иную величину одной или более переменных. Так, по крайней мере, утверждают наиболее продвинутые «клиометристы». Возьмем общепризнанный эталонный образец: в работе «Железные дороги и экономический рост» (1964) Р.У.Фогель попытался измерить вклад железнодорожного строительства в экономику США в XIX в., построив гипотетическую (или «контрфактическую») модель того, как бы выглядела американская экономика в 1890 г., если бы железные дороги не были построены. Он пришел к выводу, что даже без всякого дополнительного строительства каналов и шоссе, валовой национальный продукт был бы меньше всего на 3,1 %, а 76 % реально обрабатываемых в 1890 г. земель все равно бы возделывались. До этого большинство историков, включая самого Фогеля, считали, что железные дороги оказали куда большее воздействие на динамику развития американской экономики. Фогель утверждал, что контрфактические предположения подразумеваются во многих научных оценках, а он лишь доказал ошибочность данного конкретного вывода, подвергнув его жесткой статистической проверке¹.

¹ R.W.Fogel, “The new economic history: its findings and methods”, Economic History Review, 2nd series, XIX, 1966, pp.642-656. Примером применения этого подхода к истории Великобритании является: G.R.Hawke, Railways and Economic Growth in England and Wales, 1840-1870, Oxford University Press, 1970.

Джон Тош. Стремление к истине 235

Однако по нескольким причинам к работам «клиометристов» следует относиться с осторожностью. Для историков, считающих, что вопросы для научного исследования возникают в результате погружения в максимально широкий круг первоисточников, «клиометрический» подход просто недопустим, ведь его отправной точкой всегда служит четко очерченная проблема, сформулированная в теоретическом виде. Правда, как мы отмечали в гл. 8, в принципе, не существует причин, почему историк не должен обращаться к теории для выявления новых вопросов или рассмотрения уже известных проблем под иным углом зрения. Проблема кроется в том, что само по себе обращение к теории не придает достоверности полученным результатам; неправильно выбранная теория, естественно, приведет к искаженным выводам. Это, несомненно, относится и к «новой экономической истории», ведь в этой области существует довольно богатый выбор: как минимум три солидные экономические теории – неоклассическая, марксистская и кейнсианская. Но есть и другие возражения против экономических теорий. Историку они внушают подозрения, поскольку исходят из предпосылки, что всеми людьми, стремящимися удовлетворить свои материальные потребности, движет «рациональная» мотивация, вроде максимализации прибыли и минимизации расходов. Однако зачастую именно это и требуется доказать, а не принимать как аксиому: потребители иногда приобретают не самый дешевый товар под влиянием призывов «покупать британское» или бойкотировать еврейские магазины; работодатели порой повышают зарплату и улучшают условия труда, видя себя в роли отца-покровителя своих работников. Теория, хорошо объясняющая экономическую деятельность людей в «идеальных» условиях, вряд ли выдержит проверку социальными и культурными факторами, присутствующими в конкретной исторической ситуации, а историки, настаивающие на применении такой теории, поскольку их интересуют чисто экономические проблемы, просто демонстрируют «взгляд из туннеля» в особо тяжелой форме.

Другое возражение касается тех эконометрических исследований, которые, подобно работе Фогеля о железных дорогах, охватывают экономику в целом. Модель, учитывающая каждую переменную, просто недоступна человеческому разуму; польза моделирования заключается как раз в способности упрощать реальность. Разумное требование к модели состоит в том, чтобы она включала все существенные переменные. Но если речь идет о национальной экономике в целом, даже это требование на практике удовлетворить чрезвычайно трудно, и при этом возникает злободневный вопрос – какие именно переменные следует отобрать для включения. Сам Фогель подвергся критике за то, что не включил в свою модель результаты воздействия

Джон Тош. Стремление к истине 236

железнодорожного строительства на мобильность трудовых ресурсов и технический прогресс в других отраслях экономики. Аналогичным образом, если один фактор (железные дороги) исключается из модели для нужд контрфактического анализа, учесть все связанные с этим изменения других переменных, прямые и косвенные, практически невозможно; все их рассчитать нельзя, и вопрос о том, действительно ли Фогель рассчитал наиболее важные из них, остается открытым¹.

В связи с работой Фогеля особую остроту приобретает третье возражение против клиометрии – она слишком сильно опирается на заключения, не поддающиеся проверке. Сама по себе статистика – не более чем методика получения выводов на основе количественных данных, но большинство из них, таких, как упомянутые ранее коэффициент корреляции или анализ временного ряда, это математические выводы, и можно показать, каким образом они следуют из цифровых данных. Проблема с клиометрией заключается в том, что слишком многие выводы не относятся к этой категории: они обоснованы только, если обоснована сама модель, на которой они построены. А значит, возникает опасность, что историк, вместо систематической проверки теории на соответствие фактическим данным, принимает ее на веру и использует для создания новых количественных данных. Каждое звено в цепи аргументации, с помощью которой из известных цифр конструируются неизвестные, возможно, изобилует теоретическими умозаключениями. Высказанное возражение относится прежде всего к контрфактным моделям, вроде созданной Фогелем гипотетической картины американской экономики 1890 г., которая по определению не поддается проверке; но оно касается и не столь виртуозных схем, например, расчета общего уровня инвестиций на основе количества миль построенной железнодорожной линии. Беспечный читатель может легко забыть, что расчеты «клиометристов» имеют под собой не больше основания, чем теории, на которых они построены².

Последний аргумент, особо подчеркиваемый

критиками-«традиционалистами», состоит в том, что «клиометрические» модели имеют тенденцию к серьезному, хотя и непреднамеренному искажению процесса отбора источников. Ведь, будучи математическими моделями, они принимают во внимание только цифровые данные. Переменные, не входящие в категорию количественных, автоматически исключаются, и в результате выводы могут приобрести крайне искаженный

¹ Peter Mathias, “Economic history: direct and oblique” в Martin Ballard (ed.), New Movements in the Study
and Teaching of History, Temple Smith, 1970, pp.83-84; E.H.Hunt, “The new economic history”, History,
LIII, 1968, pp.15-16.

² John Habakkuk, “Economic history and economic theory”, Daedalus, C, 1971, pp.305-322.

характер. Сторонники клиометрии не всегда готовы встретить этот упрек с открытым забралом. Так, Родерик Флауд пишет:

«Сторонник «новой» экономической истории сосредоточивается на

поддающихся расчету экономических феноменах и использует

экономическую теорию, связывающую эти феномены между собой,

именно потому, что хочет преодолеть сложность истории и

сосредоточиться на тех явлениях, которые лучше всего способны

объяснить изучаемые им события»¹.

Именно этот знак равенства между поддающимися расчету и наиболее

существенными переменными и вызывает вопросы. Некоторые «клиометристы»

предпочитают проблематичные выводы, сделанные ими на основе количественных

данных, четким и ясным фактам, содержащимся в других источниках. В своей

крайне противоречивой книге «Время на кресте» (1974) Р.У.Фогель и С.Л.Энгерман,

обобщив количественные данные завещаний, плантационных архивов и переписей

населения, пришли к выводу, что белые плантаторы Юга в середине XIX в. были

«рациональным» и гуманным капиталистическим классом, а их рабы – процветавшей

рабочей силой, с которой обращались хорошо. Проигнорировав массу

«качественных» данных, содержащихся в личных свидетельствах и переписке, они

подверглись полному разгрому со стороны историков, сумевших показать, насколько

важны для плантаторов были аристократические, «докапиталистические» ценности,

и какому насилию в действительности подвергались их рабы². Как видно из этого

примера, не поддающимися расчету обычно являются все те же культурные и

социальные факторы, исключаемые из моделей как «иррациональные».

Несомненно, многие историки рассматривают отрицательный резонанс общественности, который вызвала книга «Время на кресте» как приговор всей «клиометрической» школе. Это исследование, очевидно, является хорошей иллюстрацией опасностей, связанных с необоснованными выводами и искажениями при отборе источников. Но «Время на кресте» не типично для клиометрии. Этот подход внес реальный вклад в наше понимание ряда технических проблем экономической истории (что, конечно, не попало в газетные заголовки). В целом же развитие клиометрии позволяет предположить, что спектр таких проблем довольно ограничен и что в попытках ответить на действительно важные вопросы экономической истории она скорее преуспела в освещении конкретных факторов формального порядка, чем в создании обобщающих интерпретаций.

¹ Roderick Floud (ed.), Essays in Quantitative Economic History, Oxford University Press, 1974, p.2.

² См.: Herbert G. Gutman, Slavery and the Numbers Game, University of Illinois Press, 1975; Paul David et
al, Reckoning with Slavery, Oxford University Press, 1976.

В 1960-х гг. сторонники количественных методов были полны боевого задора. Некоторые из них просто «балдели» от цифр, превращаясь в «наркоманов статистики» (по выражению Лоуренса Стоуна)¹. Не без самонадеянности они щедро раздавали броские названия вроде «новой политической истории», «новой городской истории» и «новой экономической истории». На какое-то время статус истории как науки был впервые с начала века подтвержден самым недвусмысленным образом; в 1966 г. ведущий американский специалист по количественным методам поспешил объявить, что к 1984 г. научное исследование прошлого достигнет такого уровня, что историки смогут приступить непосредственно к открытию общих законов человеческого поведения². Примерно такие же обещания раздавали и клиометристы. Все это провоцировало некоторых ученых-традиционалистов на столь же крайние высказывания: в 1963 г. председатель Американской исторической ассоциации призвал коллег воздержаться от «молитв в храме этой богини-волчицы – КВАНТИФИКАЦИИ» (sic!)³. Почти сорок лет спустя амбиции «количественной» истории стали скромнее, сторонники других направлений в меньшей степени воспринимают ее как угрозу, и появилась возможность для более объективного анализа.

Несомненным достижением сторонников количественных методов стало повышение точности многих фактических оценок прошлого, особенно касающихся больших масс людей. В подавляющем большинстве областей исторической науки приблизительные оценки уступили место точным расчетам, выявляющим как общую тенденцию, так и уровень вариаций и отклонений от нормы внутри нее. Это представляет собой явный успех. Более того, сбор крупных массивов количественных данных по ряду вопросов позволил историкам с большей уверенностью делать описательные обобщения. Порой утверждается⁴, что результатом стало лишь повторение очевидных истин, но это не так. Ряд обобщений, ранее считавшихся аксиомой, подверглись полному пересмотру. Так, можно признать полностью доказанным, что типичное английское домохозяйство в XVII-XVIII вв. не принимало форму расширенной семьи, а рабовладение на Юге США накануне Гражданской войны не было убыточным для плантаторов (в этом

¹ Lawrence Stone, The Past and the Present Revisited, Routledge & Kegan Paul, 1987, p.94.

² Lee Benson, Toward the Scientific Study of History, Lippincott, 1972, pp.98-104.

³ Carl Bridenbaugh, “The great mutation”, American Historical Review, LXVIII, 1963, p.326. Более
развернутую критику количественных методов см. в: Jacques Barzun, Clio and the Doctors, Chicago
University Press, 1974.

⁴ G.R.Elton, The Practice of History, Fontana, 1969, pp.49-51.

Фогель и Энгерман не ошибаются). Если такие обобщения и носят характер отрицания, а не утверждения, то это связано с тем, что собранные вместе цифровые данные зачастую высвечивают разнообразие процесса или уровень отклонения от нормы, что исключает любые однозначные выводы. Подобный отказ от упрощенного понимания прошлого также является важным шагом вперед.

Существует мнение, что увлечение суммарными данными и тенденциями, подчеркивание общих черт массового поведения за счет индивидуальных факторов и исключений из правил приводит к «дегуманизации» истории. Элтон, к примеру, обнаружил во многих трудах сторонников «новой политической истории» априорное убеждение в том, что характер голосования является условным рефлексом, определяемым экономическими и социальными условиями¹. Конечно, если обнаружится корреляция, скажем, между интересами парламентариев и бизнесе и характером их голосования, вопрос об их мотивации, качалось бы, можно считать решенным. Этот аргумент следует рассматривать в сочетании с другим похожим замечанием – что количественные исследования искажают наш взгляд на историю, привлекая внимание к тем источникам, что легко поддаются статистическому анализу, и игнорируя остальные; в результате важные научные вопросы ставятся в форме, исключающей всесторонний взгляд. В ходе яростных споров 1960-х гг. относительно уровня жизни британского рабочего класса в период промышленной революции эта проблема проявилась в полной мере: критики количественного подхода показали, что не поддающиеся расчету индикаторы качества жизни представляют не меньшую важность, чем нормы зарплаты и уровень цен².

Однако оба эти замечания имеют смысл только в ситуации, когда все исторические исследования ограничиваются лишь применением количественных методов. Некоторые фанатики с их разговорами о «революции в историографическом сознании» фактически призывали именно к этому³, но большинство сторонников количественных методов не требуют для себя исключительных прав. Они скорее всего согласятся с характеристикой своей специализации, высказанной Эйделоттом, Богом и Фогелем:

«Данный подход представляет собой попытку более эффективного использования отдельных фрагментов фактической базы; отобрать данные, что лучше всего поддаются обработке математическими методами, и

¹ G.R.Elton, Political History, Allen Lane, 1970, pp.48-49.

² Обзор этой дискуссии см. в: Arthur J. Taylor (ed.), The Standard of Living in Britain in the Industrial
Revolution, Methuen, 1975.

³ Franзois Furet, “Quantitative history”, Daedalus, C, 1971, p.160; Franзois Furet, In the Workshop of
History, Chicago University Press, 1985.

подвергнуть их более тонкому анализу... Ограниченность тематики – это та цена, что мы платим за уверенность в наш их выводах»¹. Появление любой новой и эффективной методики приводит на время к некоторому обесцениванию прежних, хорошо знакомых подходов. Но этот этап уже пройден. В современных исследованиях по политической истории действиям и мотивам отдельных государственных деятелей уделяется не меньше внимания, чем до возникновения «новой политической истории». Специалисты по социальной истории дополняют обобщающий количественный анализ «углубленными» исследованиями отдельных общин или эпизодов, по которыми имеется обширная документальная база: примером этой тенденции является эволюция Эммануэля Леруа Ладюри от количественных методов в «Крестьянах Лангедока» (1966) к «Монтайю» (1978), работы, ограниченной масштабами одной деревни и основанной на впечатляющей силе показаний очевидцев.

Более скромные запросы «количественного» направления связаны с растущим пониманием, что его вклад в объяснение истории, в отличие от подтверждения исторических фактов, оказался незначительным. Обобщения, полученные в результате анализа цифровых данных, носят скорее описательный, чем интерпретационный характер. Выявить тенденцию, продемонстрировать статистическую корреляцию этой тенденции с другой – не значит объяснить ее. Причины и значение событий остаются сферой приложения аналитических навыков историка, владеющего всеми источниками, а не только теми, которые поддаются расчету. Применение количественных методов к крупным историческим проблемам приводило к прояснению ряда связанных с ними вопросов, но не «закрытию» темы. Так, после всех количественных исследований об экономическом положении английской аристократии и социальном составе королевской бюрократии при Карле I, историки ничуть не приблизились к консенсусу относительно причин Английской революции XVII в. А значит, историкам предстоит не решение основных вопросов с помощью количественных методов, а разработка новых возможностей синтеза, где статистические выводы будут сочетаться с представлениями традиционной «качественной» истории. В этих ограниченных рамках количественные методы, несомненно, нашли свое место в исторической науке.

Aydelotte, Bogue and Fogel, The Dimensions of Quantitative Research in History, p.9.