Эпилог. Использование методов сравнительного анализа в изучении всемирной истории

Любые естественные эксперименты ставят перед учеными несколько стандартных методологических проблем. Они в той или иной степени характерны и для контролируемых лабораторных экспериментов, и вообще для всей области физических и биологических исследований. Например, нет двух человеческих систем, которые бы отличались друг от друга исключительно по тому признаку, поведение которого исследователь желает рассмотреть. Нет, неизбежно существуют и другие различия, которые также могут провоцировать или скрывать интересующие нас результаты. Никто еще не нашел волшебной пилюли или формулы, с помощью которой можно было бы устранить эти и другие сложности, возникающие при анализе естественных экспериментов, — точно так же как нет готовой формулы для решения проблем, связанных с написанием нарративных исследований или проведением контролируемых экспериментов. И все же несколько советов мы дать можем. Как минимум, не помешает подготовиться к этим сложностям и взглянуть на опыт других исследователей, которые пытались справиться с ними, как, например, делали авторы предыдущих глав.

Начнем с того, что классифицируем естественные эксперименты по двум типам: это эксперименты, в которых различия возникают либо на стадии возмущения, либо в начальных условиях. Конечно, такое разграничение представляется несколько упрощенным — почему, мы обсудим ниже. В таблице на страницах 330–331 перечисляются ключевые различия (обоих типов), которые фигурируют в восьми исследованиях, составляющих эту книгу.

В естественных экспериментах первого типа различные результаты являются причиной именно вариаций в возмущении; различия в начальных условиях (то есть в месте или сообществе, в котором произошло возмущение) имеют меньшее значение для исхода. Возмущающие факторы (именуемые в большей части англоязычной литературы об экспериментах treatment, то есть «воздействие») могут быть в свою очередь либо «экзогенными», либо «эндогенными», а сам эксперимент может состоять либо в сравнении возмущения и отсутствия возмущений, либо в сравнении различных возмущений. В качестве примеров возмущения/невозмущения можно назвать изучение частей Африки, в которых велась или не велась работорговля (глава 5), а также регионов Германии, которые подверглись или не подверглись интервенции французских наполеоновских войск (глава 7). Различные возмущения представлены здесь двумя половинами острова Гаити, колонизированными Испанией и Францией (глава 4), тремя системами земельного налогообложения, введенными Великобританией в различных частях Индии (глава 6), институтами, которые французские завоеватели основали в Германии и которые впоследствии были либо оставлены без изменений, либо упразднены (глава 7), а также заселением неевропейских зон освоения выходцами из четырех различных европейских стран (в особенности Англии) в разные периоды эпохи промышленной революции (глава 2). Все эти возмущения можно считать экзогенными — то есть такими, которые обусловлены внешними для изучаемой области факторами.

Восемь тематических исследований, описанных в этой книге

Примечание: В таблице перечислены восемь тематических исследований, составляющих данную книгу. В третьей графе указано количество объектов, сравниваемых в каждом случае (например островов, стран или округов). В шестой — исход, причины которого объясняются в каждом исследовании. Выделенные курсивом элементы в графах 4 и 5 обозначают либо различные начальные условия (например различия в островных природных условиях или в политическом устройстве: главы 1, 3, 4б), либо различные возмущающие факторы или наличие / отсутствие возмущения (например, велась / не велась работорговля в регионе или завоевывалась / не завоевывалась территория Наполеоном: главы 4а, 5, 6, 7), в наибольшей степени ответственные за различный исход. Факторы в столбцах 4 и 5, указанные в скобках, — это потенциальные причины, которые оказались несущественны или менее существенны для исхода. Подробности см. в тексте.

В другом типе естественного эксперимента возмущение во всех случаях совпадает, а различные результаты обусловлены в основном различиями в начальных условиях. Тут у нас есть два примера: острова Тихого океана, на которых значительно варьируются условия среды (особенно территория, высота над уровнем моря, изоляция, геология и климат), заселенные людьми одного происхождения (полинезийцами в главе 1) или полинезийцами и родственными группами тихоокеанских островных народов (меланезийцами и микронезийцами в главе 4), причем изучаемым исходом является либо социально-экономическое и политическое устройство (глава 1), либо степень обезлесения (глава 4). Наш третий пример — это три страны Нового Света, весьма различные по политическому устройству, а также по благосостоянию и равенству распределения доходов (глава 3). В этом исследовании «возмущение» можно считать эндогенным: это общая потребность во введении банковской системы, возникшая в странах, которые изначально не имели чартерных банков (в отличие от экзогенных возмущений, рассматриваемых в иных работах, — таких как вторжения или навязанная извне система налогообложения).

Большая часть наших исследований сосредоточена на объяснении различий в результатах, обусловленных различными возмущениями или начальными условиями. Не меньший интерес, однако, представляют случаи, в которых, несмотря на серьезные различия возмущений или начальных условий, наблюдаются схожие результаты. Наиболее ярким выводом главы 2, в которой сравнивается развитие поселений «зоны освоения» семи бывших европейских колоний, оказывается как раз сходство в результатах. Несмотря на различия «возмущений», особенно в европейском происхождении иммигрантов и институтов, а также в том, на каком этапе промышленной революции эти отдаленные рубежи стали активно заселяться, поразительным является сходство между всеми поселенческими обществами — особенно в том, что касается трехступенчатых циклов взлета, упадка и спасения экспортом, но также и во многих других отношениях, среди которых рост городов, транспортная инфраструктура, потребление древесины, фермы и сельскохозяйственные животные, их общие проблемы — вливание капитала, иммигрантов и импорта, победа над расстояниями, являющаяся необходимым условием для расцвета экспорта, влияние на коренные народы и перемена отношения к иммигрантам. Эти общие черты, очевидно, стали результатом сходной внутренней динамики роста во всех этих приграничных обществах, перекрывшей различия в источниках иммигрантов и институтов, а также в дате начала подъема. В то же время сходство в результатах сопровождалось и различиями — например, в доле иммигрантов, вернувшихся на европейскую родину, или в продолжительности и частоте повторения циклов подъема / упадка / спасения экспортом.

Граница, которую мы проводим между «начальными условиями» и «возмущениями», определяется не совсем четко. Нет сомнений в том, что различные размеры островов Тихого океана предлагали различные начальные условия для полинезийских колонистов и что интервенция наполеоновских армий (или ее отсутствие) представляет собой возмущение для германских княжеств. Но как можно охарактеризовать различия в политическом устройстве и уровне благосостояния Бразилии, Мексики и Соединенных Штатов XIX века, если вы желаете разобраться в устройстве их банковских систем? Эти различия тоже представляли собой начальные условия, поскольку существовали еще до того, как в первой из этих стран появились лицензированные банки, но вместе с тем они и менялись в течение XIX века. Так что банковские системы, возможно, выступают и как результаты, и как причины различий в показателях благосостояния.

Для большей наглядности мы решили сосредоточиться на тематических исследованиях, в которых различные результаты можно более или менее уверенно отнести на счет различий либо в возмущениях, либо в начальных условиях. Однако можно также сравнивать и ситуации, где отличия имеются одновременно и в возмущениях, и в начальных условиях; научный интерес и ценность таких примеров могут сделать сравнение полезным, несмотря на дополнительные сложности, связанные с необходимостью учитывать оба типа различий сразу.

В любом исследовании, которое сравнивает общества или территории, испытавшие влияние возмущения, с не испытавшими такого влияния, всегда возникает вопрос о том, как то или иное возмущение «выбирает», какие конкретные объекты оно должно «возмущать». В лабораторном эксперименте, где сравниваются так называемые экспериментальные и контрольные пробирки, которые идентичны во всем, кроме конкретного возмущения, произведенного экспериментатором (например, путем добавления определенного химического вещества в некоторые, но не все пробирки), выбор экспериментальных и контрольных пробирок может в самом деле проводиться совершенно случайно по отношению к решениям экспериментатора. Например, экспериментальный либо контрольный статус каждой пробирки может определяться броском монеты или генератором случайных чисел. И все же важные исторические решения редко принимаются посредством броска монеты: у Наполеона были свои причины на то, чтобы захватить определенные германские княжества (глава 7), так же как у работорговцев были свои собственные причины на то, чтобы покупать рабов в определенных частях Африки (глава 5). Таким образом, практический вопрос, который всегда должен задавать себе исследователь, занимающийся сравнительной историей, таков: были ли объекты возмущения выбраны из соображений, не имеющих никакого отношения к изучаемому исходу (т. е. «случайным» образом по отношению к этому исходу)? Или же «возмущенные» объекты были избраны на основании различий в начальных условиях, непосредственно связанных с имеющимся исходом?

Все наши исследования, в которых сравниваются либо возмущенные и невозмущенные объекты, либо объекты, подвергшиеся различным видам возмущений, непосредственно разбирают этот вопрос и с помощью доказательной базы демонстрируют, что основания, на которых исторические субъекты выбирали конкретные объекты для конкретных возмущений (или отсутствия возмущений), не объясняют полученных исходов. Например, анализ, представленный в главе 7, показывает, что регионы Германии, захваченные французскими революционными армиями в 1792–1815 годах, после 1860 года отличались более высоким уровнем урбанизации — но не потому, что Наполеон предпочел захватить уже урбанизированные территории или потому, что он прозорливо выбрал регионы, которые смогут стать более урбанизированными пятьдесят лет спустя. Нет, он выбирал свои цели по причинам военного, династического или геополитического характера. На самом деле во времена его агрессии эти регионы были в среднем менее урбанизированными, чем те германские области, которые он пощадил.

Аналогичным образом британские колониальные чиновники ввели в различных регионах на территории Индии три различные системы земельного налогообложения, и анализ, изложенный в главе 6, иллюстрирует, что сегодня те регионы, в которых действовала так называемая «феодальная» система землепользования, оказываются менее развитыми по самым разным показателям. Однако тип налогообложения, введенный в каждом регионе, зависел от того, какие именно взгляды на развитие империи преобладали в Британии в тот период, когда она аннексировала конкретный регион, либо от взглядов и предпочтений конкретного колониального губернатора того периода, а не от степени развития региона на момент колонизации или других его особенностей, связанных с этим развитием.

На причины выбора объекта всегда нужно смотреть критически. Их нужно тщательно проверять в любых сравнительных исследованиях, где возмущения являются переменной — в отличие от исследований, в которых все объекты подвергаются более или менее одинаковому возмущению (например, таким возмущением было расселение древних полинезийцев), но различаются по начальным условиям. Действительно, для того чтобы однозначно убедиться, что возмущающий фактор не связан с проблемами выбора, влияющими на изучаемые итоги, в главах 5, 6 и 7 используются статистические методы, и особенно регрессия с инструментальными переменными.

Историкам, которых интересуют причины и следствия, очень повезет, если они обнаружат, что в исследуемой ситуации за эффективными возмущениями непосредственно следуют их результаты. В действительности результат может запаздывать на десятилетия или даже века (например, если возмущение влияет на социальные или политические институты, но эти изменившиеся институты приведут к результатам лишь после того, как накопятся и иные изменения).

Например, западная половина острова Гаити (Республика Гаити) сегодня намного беднее, чем восточная (Доминиканская Республика) — в основном из-за последствий их различной колониальной истории (глава 4): французская колонизация запада острова завершилась в 1804 году, а колонизация востока Испанией — только в 1821-м. Однако эти различные пути привели к тому, что в период получения независимости бывшая французская часть Гаити была намного богаче, чем испанские владения, и потребовалось столетие или даже больше для того, чтобы неторопливо развивающиеся последствия их колониальных историй позволили Доминикане догнать, а затем намного обойти Республику Гаити по экономическим показателям.

Опять же, новые институты, которые появились в завоеванных французами областях Германии до 1814 года, сами по себе не сделали эти регионы более урбанизированными и экономически развитыми. Нет, они лишь создали более благоприятные условия для промышленной революции (которая как раз и принесла с собою урбанизацию и экономическое развитие), чем старые институты, упраздненные Наполеоном, но промышленная революция в Германии начала оправдывать эти изменения лишь через несколько десятилетий после 1814-го.

Еще один возможный пример можно взять из давней дискуссии о том, почему Европа в конечном итоге опередила Китай, который когда-то лидировал и в сфере новых технологий, и в экономическом развитии, уровне жизни и военной мощи. По многим показателям Европа начала обгонять Китай только в XVIII и особенно в XIX веке. Поэтому некоторые авторы ищут объяснения в факторах, возникших именно в этот временной период, таких как европейская промышленная революция и трансатлантическая торговля. Однако другие авторы считают, что основы были заложены гораздо раньше — в институциональном развитии и сельском хозяйстве средневековой Европы или же в гораздо более древних географических особенностях Европы и Китая, которые привели к технологическому и экономическому росту лишь много веков спустя, когда в уравнение добавились индустриализация и торговля. Подобные сложные явления, которые можно изобразить как «A + B приводят к C, но только тогда, когда B добавляется спустя долгое время после А», являются распространенной проблемой как для историков, желающих понять историю, так и для психологов и биографов, стремящихся разобраться в отдельных человеческих жизнях.

Повсеместно при изучении естественных экспериментов встает вопрос, действительно ли различные наблюдаемые результаты связаны с теми различиями в возмущениях или начальных условиях, которые заметил «экспериментатор», или же они обусловлены каким-либо другим отличием. Этот риск неправильной интерпретации возникает даже в контролируемых лабораторных экспериментах. Известным примером стало открытие эффекта Джозефсона в физике: лабораторные измерения сверхпроводимости изначально дали озадачивающие результаты, но наконец Джозефсон понял, что движущей независимой переменной была незначительная разница температур, к которой сверхпроводимость оказалась гораздо более чувствительна, чем до этого момента думали ученые. Но этот риск неверного толкования из-за влияния иных переменных (а не тех, которые изначально вызвали интерес исследователя) гораздо более высок в естественных экспериментах, где переменные не поддаются контролю.

В таких экспериментах необходимо по крайней мере попытаться свести к минимуму влияние всех переменных, кроме рассматриваемых, выбрав для сравнения системы, которые во всех других отношениях как можно более похожи. Например, в седьмой главе этой книги Аджемоглу и его соавторы ограничивают сравнение европейских территорий, завоеванных и не завоеванных Наполеоном, германскими землями. Они делают это для того, чтобы уменьшить влияние культурного многообразия, не имеющего значения для целей их исследования. Однако в других смежных исследованиях, не представленных в этой книге, они ослабили это ограничение, рассмотрели также и территории, не являвшиеся германскими, и пришли к аналогичным выводам о влиянии наполеоновских реформ. Керч (глава 1) ограничивает свое сравнение уровней политического и экономического развития тихоокеанских островов территориями, на которых расселились полинезийцы. Однако в четвертой главе Даймонд ослабляет это ограничение, сравнивая острова Тихого океана, колонизированные также микронезийцами и меланезийцами. Причина в том, что предмет его исследования — степень обезлесения, а это параметр, который, как предполагается, менее чувствителен к различиям между расселившимися народами, чем социально-политическая и экономическая ситуация, изучаемая Керчем. Даймонд сравнивает две половины карибского острова Гаити, имеющие различную колониальную историю, и отмечает, что было бы интересно расширить это сравнение, включив туда три других крупных карибских острова — Кубу, Ямайку и Пуэрто-Рико, даже если придется столкнуться со сложностями, обусловленными межостровным многообразием. Хейбер (глава 3) умышленно ограничивает свое сравнение банковских систем в период после 1800 года тремя странами Нового Света (США, Бразилией и Мексикой) и исключает европейские страны, поскольку эти три страны начали свое независимое существование, не имея ни одного банка (бывшие колониальные правительства не выдавали лицензий на банковскую деятельность). Включение европейских стран в сравнение осложнило бы дело необходимостью учитывать различия в развитии банковских систем, которые к 1800 году уже существовали.

Еще один вопрос, широко распространенный в естественных экспериментах, неизменно встает перед исследователем, если тот использует для сравнения статистические инструменты (хотя неявно он присутствует даже тогда, когда сравнение проводится нарративно, без статистических тестов). Может ли статистическая корреляция сама по себе свидетельствовать о наличии причины или механизма?

Конечно нет: чтобы подтвердить наличие причины или механизма, требуется по меньшей мере еще три шага, и все они подробно описаны в обширной методологической литературе. Во-первых, существует проблема обратной причинно-следственной связи: если А и В коррелируют, то, возможно, не А вызвало B, как предполагает исследователь; возможно, наоборот, B вызвало A. Часто эту проблему можно решить, обратившись ко временны́м отношениям — то есть, попросту говоря, изменилось ли А до появления B, или наоборот? Для определения вектора причинно-следственной связи часто применяется статистический метод, называемый тестом Грейнджера на причинность. Также используются и более сложные методы. Возьмем, например, недавнее исследование, в котором объясняется, какие участки мозга стимулируют другие определенные участки мозга, когда люди переходят от расслабленного состояния к настороженному. Его авторы нашли ответ, рассмотрев, как разности фаз между независимыми и зависимыми переменными изменяются с частотой их колебаний.

Во-вторых, следует учитывать то, что называют смещением опущенной переменной: возмущающая переменная, идентифицированная в ходе «эксперимента», на самом деле может быть частью взаимосвязанного комплекса изменений, в рамках которого имеются и другие переменные, и в действительности дисперсию результатов, возможно, вызывает именно одна из них. (По сути, это и есть тот самый риск, который исследователи, изучающие естественные эксперименты, пытаются минимизировать, хотя и без возможности полного успеха, как мы описали тремя абзацами выше.) С этой проблемой борются как Банерджи и Айер в своем исследовании последствий британского колониального налогообложения в Индии (глава 6), так и Аджемоглу и соавторы в исследовании наполеоновского влияния (глава 7). Среди множества методов, которые статистики используют для ее решения, часто применяют технику множественной регрессии: иными словами, непосредственно проверяют воздействие других возможных объясняющих факторов и смотрят, не пропадает ли кажущаяся объяснительная сила изначально выбранной переменной, когда во внимание принимаются эти остальные переменные.

В-третьих, даже если имеются убедительные доказательства того, что А является причиной В, для того чтобы определить механизм, посредством которого А вызывает B, часто требуется дополнительная информация. Например, расселение людей на экологически уязвимых тихоокеанских островах коррелирует с обезлесением, последовавшим за прибытием человека, и, конечно, нет сомнений, что именно колонизация повлекла за собой обезлесение, а не обезлесение вызвало произошедшую до него колонизацию. Тем не менее это наблюдение само по себе не объясняет, как именно человеческое расселение привело к обезлесению. Возможно, это были прямые действия людей (например, сжигание лесов, вырубка деревьев или использование древесного топлива) или различные косвенные последствия появления человека (например, поедание или повреждение крысами, привезенными человеком, семян деревьев). Дополнительная информация, которая может помочь выделить среди этих механизмов верный, включает в себя археологические и палеоботанические свидетельства: пни с отметинами от топора, угли от древесины опознаваемых видов в очагах и семена со следами крысиных зубов.

В статистическом анализе, как и в нарративном, несравнительном, неквантитативном историческом исследовании, необходимо искать золотую середину между чрезмерно упрощенным и чрезмерно усложненным объяснениями. С одной стороны, существует опасение, что статистический анализ приведет к упрощенным объяснениям, если исследователь после выявления одного-двух первых факторов перестанет искать дальнейшие причины, объясняющие результат. Но в действительности статистики стараются добавлять во множественную регрессию как можно больше независимых переменных, а также проводят анализ остатка, чтобы обнаружить еще больше объясняющих факторов, чем в ходе первого этапа анализа. И наоборот, можно с подозрением относиться к излишне сложным объяснениям — вспомнить хотя бы такую часто встречающуюся насмешку: «Дайте мне две переменные, и я нарисую вам слона; дайте мне третью переменную, и он начнет махать хоботом». На самом деле же статистики обязательно используют специальные тесты, например, так называемый F-тест, чтобы убедиться, что объяснительная сила каждой дополнительной проверяемой переменной больше, чем та, которой можно ожидать просто от случайно выбранной новой переменной.

В общем, чем более многочисленны потенциально важные независимые переменные, тем больше частных случаев необходимо сравнить, чтобы проверить воздействие этих переменных. И наоборот, чем больше случаев доступно для анализа, тем больше число объясняющих факторов, которые можно проверить. Второй по масштабу анализ в этой книге — это сравнение 81 тихоокеанского острова или островного региона по степени обезлесения, проведенное Ролеттом и Даймондом (глава четвертая). Столь обширный массив данных позволил установить существование статистически значимых и механистически объяснимых эффектов девяти независимых переменных: уровня осадков, температуры, возраста острова, количества принесенных ветром пепла и пыли, наличия макатеа (поднятого атолла), площади, высоты над уровнем моря и степени изолированности острова. На некоторые из этих эффектов указали Ролетту и Даймонду коллеги в ходе исследования; поначалу потенциальная их значимость даже не пришла авторам в голову. При таком множестве факторов, воздействующих на обезлесение, было бы совершенно невозможно оценить степень влияния каждого из них без обширной базы данных и применения статистических техник. Первоначально, исходя из своего личного знакомства с двумя примерами — влажным, теплым, почти не подвергшимся обезлесению Маркизским архипелагом и сухим, прохладным, сильно облысевшим островом Пасхи, — Ролетт и Даймонд предположили, что осадки и температура окажутся очень важны. Хотя окончательный анализ подтвердил эту догадку о значении осадков и температуры, однако в ретроспективе становится ясно, что это объяснение нельзя было бы считать исчерпывающим на основе одного только повествовательного сравнения всего двух конкретных случаев — поскольку Маркизы и Пасха отличаются друг от друга и по иным важным параметрам тоже.

Но не стоит считать, что достаточно большая база данных автоматически позволит исследователю обнаружить влияние практически любой переменной. Например, изначально Ролетт и Даймонд подозревали, что обезлесение может также зависеть от различий в четырех земледельческих практиках: ирригационном земледелии, суходольном земледелии, выращивании хлебного дерева и разведении (на Таити) каштанов и канариума. Однако после двух лет упорных попыток свести в таблицу эффект каждого из этих четырех методов на материале 81 острова Ролетт и Даймонд не нашли подтверждения своей догадки: ни одна из этих четырех практик не имела статистически значимого отношения к обезлесению.

Социологи имеют несчастье изучать менее четкие понятия, чем молекулярные биологи, физики, химики и астрономы. Те объясняют вещи, которые легко определить, легко измерить количественно и часто легко интуитивно понять, — такие как скорость, масса, скорость химической реакции и яркость света. Но нас, социологов, интересуют человеческое счастье, мотивация, успех, стабильность, процветание и экономическое развитие. Как соорудить прибор для измерения уровня счастья? Человеческое счастье труднее точно определить и измерить, чем атомный вес молибдена, но в то же время понять и объяснить его — задача куда более важная.

Большая часть практических затруднений при исследованиях в области социальных наук проистекает из необходимости «операционализировать» нечеткие, не поддающиеся измерению, но важные понятия вроде счастья. Задача ученого здесь состоит в том, чтобы выявить параметр, который можно измерить, и доказать, что он может служить отражением или приближенным выражением сущности не поддающейся определению концепции. Например, историкам, которые интересуются современным экономическим развитием, нужно всего лишь нажать одну кнопку на компьютере, чтобы скачать подробные и точные базы данных национального дохода разных стран. Но Аджемоглу и его соавторы (глава 7) хотят понять, положительно или отрицательно Наполеон повлиял на экономическое развитие Европы XIX века — периода, когда доходы еще никто не измерял и не сводил в таблицу. Что же им делать? Они прибегли к «операционализации» расплывчатой концепции экономического развития — то есть выявлению замещающей количественной величины, отражающей уровень экономического развития, но такой, данные для которой уже были доступны в начале XIX столетия. Подходящим заместителем оказывается уровень урбанизации: в частности, доля населения региона, проживающего в городах, каждый из которых насчитывает пять тысяч или более жителей. Ученые нашли эту переменную урбанизации полезным заместителем, поскольку так исторически сложилось, что урбанизацию способны были поддерживать только регионы с высокой продуктивностью сельского хозяйства и хорошо развитой транспортной системой, то есть участки, для которых уместно нечеткое определение «экономически развитых». Математики и физики, которые никогда не пытались измерить нечто столь важное, как уровень урбанизации или счастья, часто насмехаются над попытками социологов операционализировать эти понятия и цитируют вырванные из контекста примеры, чтобы оправдать свое пренебрежение.

А что же насчет важности количественных данных и измерений для исторических исследований? В науке в целом роль квантификации часто как переоценивается, так и недооценивается. Что касается переоценки, количественные показатели имеют настолько привычно большое значение в физике, что физики ошибочно приняли их за необходимое условие для любой науки. Великий физик лорд Кельвин писал:

А ведь в самом важном прорыве биологической науки — книге Дарвина «Происхождение видов» — квантификация не играла практически никакой роли. И все же, хотя еще существуют ветви естественных наук, такие как этология и культурная антропология, в которых исследователь часто начинает с качественного описания, но даже в этих областях стало обычной практикой следом подсчитывать частотность явления или описывать его с помощью числовых показателей. Да, выражать в цифрах масштаб воздействия предполагаемых причин до определенной степени полезно. Это не только открывает дорогу для математического анализа, но также заставляет ученого отбирать данные более тщательно и дает объективные показатели, которые другие ученые смогут проверить самостоятельно.

Однако когда ученые не могут выразить обнаруженные последствия и причины в цифрах, они все же могут провести анализы самого разного свойства, просто приблизительно обозначив эффект или причину как слабые, средние или сильные. Например, хотя Ролетт и Даймонд (глава 4) не сумели найти числовое выражение для уровня обезлесения тихоокеанских островов, они все же смогли разбить его по качественной пятибалльной шкале на незначительное, умеренное, серьезное, очень серьезное или полное, что позволило им обнаружить степень влияния девяти факторов или независимых переменных. Ученым во многих других дисциплинах помимо истории человечества приходится иметь дело с неквантитативными переменными, и многочисленные статистические тесты, разработанные для того, чтобы помочь этим ученым, могут быть полезны также и для историков.

Независимо от того, может ли исследователь выразить эффект и причины в цифрах или только приблизительно ранжировать их от слабых до сильных, он должен попытаться оценить потенциальные связи статистически. Это не только поможет защититься от вполне реальной возможности того, что ваши предположения о результатах исследования окажутся неверными, но может также пролить свет на новые выводы, о которых вы даже не подозревали (как, например, случилось, когда Ролетт и Даймонд с изумлением обнаружили влияние возраста острова, вулканического пепла и среднеазиатской пыли на степень обезлесения тихоокеанских островов).

Такая напряженность между узконаправленными практическими исследованиями и более широкими синтетическими обобщениями присутствует в любой сфере науки, а не только в изучении истории. Сторонники метода практических исследований, как правило, отвергают обобщения как поверхностные, огрубленные и нелепо упрощенные; сторонники обобщений обычно скептически заявляют, что практические исследования носят только описательный характер, что они лишены объяснительной силы и не способны объяснить ничего, кроме одного конкретного примера. В конце концов, ученые в зрелых областях науки осознают, что истинный научный подход требует использования обоих методов. Без надежных примеров универсалам нечего обобщать; без надежных обобщений специалистам не хватает системы, в рамках которой они могли бы размещать свои практические исследования. Таким образом, сравнительная история не представляет никакой угрозы для более привычного практического подхода, а напротив, дарит возможности обогащения такого подхода.

Напряженность между тематическими исследованиями и обозрениями (или между описанием и теоретическим объяснением) проявляется в различных областях науки по-разному. Она минимальна в физике и химии, где теоретики и экспериментаторы давно приняли как должное, что нуждаются друг в друге, и где в наше время размещение узконаправленных тематических исследований в рамках более общей системы является обычной практикой. В тех областях, где изучаются естественные, а не управляемые эксперименты, особенно в культурной антропологии и полевой биологии, напряжение между этими двумя подходами — явление совсем недавнее. Культурные антропологи раньше рассматривали каждую человеческую культуру как уникальную и потому противились обобщениям. Но сегодня практически каждый антрополог, публикуя результаты многолетнего исследования какого-либо конкретного племени, начинает свой труд с главы, в которой обсуждается некая общая теоретическая перспектива, и отмечает место своего племени в спектре культурного многообразия.

В сфере экологии напряженность между тематическими исследованиями и обобщениями обострилась в 1960-х и 1970-х годах, в период появления множества новых теоретических генерализаций и математических моделей. Такое развитие событий привело к ожесточенным спорам, продлившимся почти два десятилетия. По одну сторону баррикад стояли традиционные биологи-практики, которые посвятили свою жизнь многолетним исследованиям одного животного или растительного вида, например филиппинского синицевого бабблера. Попытки сравнивать, моделировать, теоретизировать и обобщать они подвергли осмеянию и заклеймили «поверхностностью», «упрощением» и «обобщениями, основанными на карикатурах, которым не хватает детальности, присущей моему собственному исследованию филиппинского синицевого бабблера». Эти ученые старались убедить коллег в том, что прорыва в науке можно достичь только с помощью столь же богато структурированных и крайне подробных исследований других видов птиц. Теоретики-универсалы по другую сторону баррикад начали возражать: «Невозможно изучить даже одного только филиппинского синицевого бабблера, не разобравшись в том, как и почему он стал похож или не похож на других синицевых бабблеров и птиц остальных видов».

В сегодняшней экологии полярные подходы сторонников тематических исследований и обобщений сосуществуют более мирно. Большинство современных экологов признают, что их дисциплина разрабатывает общую систему, к которой относятся такие разнообразные виды, как бактерии, одуванчики и дятлы, — систему, позволяющую разобраться в различиях внутри царств растений и животных. Уже недостаточно описать, что эта птица делает это, а та делает то. Один за другим ведущие орнитологические журналы, хотя и продолжают публиковать статьи об отдельных видах птиц, начали требовать, чтобы каждое исследование вписывалось в более широкие рамки.

Помещение индивидуальных объяснений в рамки более крупной объяснительной системы является отличительной чертой научного подхода. Например, Дарвин заметил, что пересмешники Галапагосских островов родственны южноамериканским пересмешникам, но также заметил, что у других видов галапагосских животных также есть близкие родственники в Южной Америке. Такие наблюдения побудили Дарвина и Уоллеса развить эти факты в более масштабную биогеографическую теорию, в которой сочетались история, расселение, эволюция и истоки или передвижения материков. Химики, изучающие атом молибдена, не называют его уникальным явлением, а вписывают его свойства в объяснительную систему, основанную на таблице Менделеева, атомной теории и квантовой механике.

Результаты практических исследований, изложенных в этой книге, подтверждают два общих вывода, связанных с изучением человеческой истории. Во-первых, исторические сравнения, хотя и не дают всех ответов сами по себе, могут раскрыть глубинные механизмы, которых нельзя извлечь из изучения одного примера. Например, нет никаких шансов понять Францию конца XIX века, не рассмотрев, как и почему она отличалась от Германии того же периода или Франции конца XVI века. Во-вторых, предлагая какое-либо заключение, ученый может максимально подкрепить его, если предоставит количественные подтверждения (или, по крайней мере, ранжирует результаты от крупных до мелких), а затем проверит обоснованность своего заключения с помощью статистических методов.

У некоторых историков-специалистов наши выводы вызовут рефлекторное возражение, которое порой (но не всегда) высказывается откровенно — и о котором мы говорили в прологе. Пример такого возражения можно сформулировать следующим образом: «Я посвятил сорок лет своей профессиональной деятельности изучению Гражданской войны в Америке и все еще не до конца изучил ее. Как же я посмею рассуждать о гражданских войнах в общем или даже просто сравнивать американскую гражданскую войну с гражданской войной в Испании, которой не посвятил сорока лет работы? И, что еще хуже, не возмутительно ли, когда какой-то специалист по гражданской войне в Испании позволяет себе залезть на мою территорию и высказать мнение об американской гражданской войне?» Да, длительное изучение одного явления дает вам некоторое преимущество. Но если вы взглянете на другое явление свежим взглядом и примените к нему опыт и знания, которые получили, изучая свой предмет, то также получите преимущество. Мы надеемся, что в нашей книге найдутся полезные рекомендации для историков и обществоведов, которые пожелают ими воспользоваться.