ассчитываются по данным опросов и исследований домохозяйств, на основе которых устанавливается предполагаемое национальное распределение. Такой формат не совсем подходит для выявления очень крупных доходов. Даже в западных странах номинальный коэффициент Джини следует корректировать в верхнюю сторону, чтобы составить более полное представление о действительном распределении высших доходов. Во многих же развивающихся странах качества данных исследований и вовсе недостаточно для надежных расчетов на национальном уровне. Попытка измерить общее распределение богатства встречает еще большие трудности – не только в развивающихся странах, где значительная доля имущества элиты, как предполагается, сосредоточена в офшорах, но даже в такой богатой данными среде, как Соединенные Штаты. Доли дохода обычно вычисляются на основе налоговых данных, качество и содержание которых сильно варьируют от страны к стране и со временем, и эти данные подвержены искажению вследствие уклонения от налогов. Дополнительную сложность вносят низкая вовлеченность в налогообложение в странах с низким доходом и политически обусловленные определения того, что считается облагаемым налогами доходом. Несмотря на эти трудности, благодаря составлению и пополнению постоянно растущей Всемирной базы данных о богатстве и доходе (WWID, World Wealth and Income Database) мы стали гораздо лучше понимать неравенство в доходах и вместо довольно неоднозначных простых показателей уделять внимание более выраженным индексам концентрации ресурсов[15].
Впрочем, все эти проблемы меркнут по сравнению с той, которая встает перед нами, когда мы решаем расширить охват исследований неравенства доходов и богатства, включив в него предыдущие исторические эпохи. Регулярные данные о налогах редко встречаются ранее двадцатого века. В отсутствие данных об опросах и исследованиях домохозяйств нам при составлении коэффициента Джини приходится полагаться на косвенные сведения. Примерно до 1800 года неравенство в доходах во всем обществе можно оценить только с помощью социальных таблиц, грубо обобщенных данных о доходах, полученных о разных группах населения исследователями того времени или выведенных, пусть часто и на сомнительных основаниях, учеными более поздней эпохи.
В этом смысле надежду подает растущее количество данных о различных регионах Европы начиная с позднего Средневековья, проливающих свет на условия в отдельных городах или провинциях. Сохранившиеся архивные записи о налогах на богатство в городах Франции и Италии, налогах на аренду жилья в Нидерландах и налогах на доходы в Португалии позволяют нам реконструировать соответствующую дисперсию имущества и иногда даже доходов. Точно так же помогают записи о дисперсии сельскохозяйственных земель во Франции и о стоимости переданных по завещанию поместий в Англии, относящиеся к раннему периоду современности. На практике коэффициент Джини можно довольно успешно применять к данным, относящимся и к более раннему времени. Таким образом были проанализированы структура землевладения в Египте эпохи римского владычества; различия в размерах домов в Греции, Британии, Италии, Северной Африке и ацтекской Мексике в древности и раннем Средневековье; распределение долей наследства и приданого в вавилонском обществе и даже дисперсия каменных орудий труда в Чатал-Хююке, одном из ранних известных протогородских поселений мира, основанном почти 10 000 лет назад. Археология позволила нам отодвинуть границы исследования материального неравенства в палеолит времен последнего ледникового периода[16].
У нас также есть доступ к косвенным данным, напрямую не документирующим распределение, но тем не менее отражающим изменения в уровне неравенства доходов. Хороший тому пример – отношение земельной ренты к заработной плате. В преимущественно аграрных обществах изменения в цене на труд относительно стоимости самого главного капитала обычно отражают изменения в относительном объеме приобретаемого имущества разными классами; повышение показателя говорит о том, что землевладельцы процветают за счет работников, а неравенство растет. То же можно сказать и по поводу связанного показателя – отношения среднего ВВП на душу населения к заработной плате. Чем выше нетрудовая доля ВВП, тем выше показатель и тем, скорее всего, сильнее выражено неравенство в доходах. При этом оба метода имеют серьезные недостатки. Данные о ренте и заработной плате могут быть достаточно надежными для определенной местности, но мало что говорить о более широкой популяции или обо всей стране, а оценки ВВП любого общества до современности неизбежно сопряжены со значительными погрешностями. Тем не менее такие косвенные данные обычно позволяют нам получить общее представление о тенденциях, связанных с неравенством в те эпохи.
Сведения о реальных доходах доступнее, но в чем-то не столь показательны. В Западной Евразии заработную плату, выражаемую в зерновом эквиваленте, можно проследить за последние 4000 лет. Такой широкий размах позволяет выявить случаи нетипичного подъема реальных доходов рабочих – феномен, обычно ассоциируемый с понижением неравенства. При этом информация о реальной заработной плате, которую невозможно сопоставить в одном контексте со стоимостью капитала или ВВП, остается весьма грубым и не особенно надежным индикатором общего неравенства доходов[17].
В последние годы наблюдается значительный прогресс в исследовании налоговых записей досовременных эпох и в реконструкции реальной заработной платы, в определении отношения ренты к заработной плате и даже в определении уровней ВВП. Не будет преувеличением сказать, что большинство глав этой книги было бы невозможно написать двадцать и даже десять лет назад. Масштаб, размах и скорость прогресса исследования исторического неравенства доходов и богатства обещают много новых открытий в будущем. Само собой разумеется, что есть длительные периоды человеческой истории, для которых невозможно провести хотя бы самый элементарный анализ распределения материальных ресурсов. Но даже в этих случаях мы можем выявить сигналы происходящих со временем перемен.
Больше всего в этом смысле обещает обычай элит выставлять напоказ свое богатство, служащий часто единственным признаком неравенства. Когда археологические находки говорят о том, что на смену расточительству в домашнем хозяйстве, в диете или в захоронениях приходит скромность, или когда признаки разделения встречаются реже, мы можем сделать вполне логичный вывод об уменьшении неравенства. В традиционных обществах богачи и члены правящей элиты были единственными, кто получал достаточный доход или контролировал достаточно средств, чтобы позволять себе большие потери – потери, выраженные в материальной форме. Различия в телосложении и других физиологических характеристиках индивидов также могут кое-что поведать о распределении ресурсов, хотя здесь следует принимать во внимание и другие факторы, вроде патогенной нагрузки. Чем далее мы удаляемся во времени от недвусмысленно документированных сведений о неравенстве, тем все более умозрительными будут наши предположения. И все же без определенных допущений невозможно рассуждать о глобальной истории. Эта книга – попытка сделать такое допущение.
При этом мы наблюдаем невероятный градиент в документации, от подробной статистики, связанной с факторами, обеспечившими недавний подъем доходов в Америке, до смутных намеков на дисбаланс распределения ресурсов на заре цивилизации – с обширным массивом самых разнообразных данных посередине. Объединить все это в одном связанном аналитическом повествовании – крайне непростая задача: в какой-то степени это и есть та проблема неравенства, что упомянута в заголовке данного вступления. Для каждой части книги я выбрал свою структуру, показавшуюся мне наиболее подходящей для рассмотрения именно этой проблемы.
Первая часть прослеживает эволюцию неравенства от наших предков-приматов до начала XX века, и, таким образом, она организована согласно общепринятому хронологическому принципу (главы 1–3).
Принцип меняется, когда мы переходим к Четырем всадникам, главным проводникам насильственного уравнивания. В частях, посвященных двум членам этой четверки, войне и революции, я начинаю свой обзор с XX столетия, а затем удаляюсь в прошлое. Тому есть простая причина. Уравнивание посредством всеобщей мобилизационной войны и трансформационной революции было преимущественно чертой современности. «Великая компрессия» 1910–1940-х годов не только породила крупнейший до сих пор пример такого процесса, но также представляет собой такое уравнивание в его парадигматической форме (главы 4–5).
Далее я рассматриваю предшествующие ей насильственные потрясения, начиная с Гражданской войны в США и далее вглубь времен – с примерами из Китая, Древнего Рима и Древней Греции, а также от Великой французской революции до бесчисленных восстаний досовременной эры (главы 6 и 8). Я следую той же траектории, обсуждая гражданскую войну в конце шестой главы – от последствий таких конфликтов в современных развивающихся странах до поздней Римской республики. Такой подход позволяет мне определить модели насильственного уравнивания, основанные на солидном корпусе современных данных, прежде чем рассматривать, подходят ли они к более далекому прошлому.
В части V, посвященной эпидемиям, я использую модифицированную версию той же стратегии, начиная от наиболее документированного случая – Черной смерти в позднем Средневековье (глава 10), и перехожу к менее известным примерам, один из которых (Америка после 1492 года) расположен на временной шкале относительно недавно по сравнению с другими (глава 11). Принцип тут тот же: определить ключевые механизмы насильственного уравнивания посредством эпидемий с высокой смертностью на основе лучших имеющихся свидетельств, прежде чем рассматривать аналогичные случаи.
Часть IV, посвященная развалу государства и краху государственной системы, доводит этот организационный принцип до его логического завершения. При анализе феноменов, касающихся преимущественно досовременной истории, хронология имеет малое значение, и, если придерживаться строгой временной последовательности, ничего особенного не добьешься. Даты конкретных событий значат меньше, чем природа доказательств и охват современной науки, каковые значительно варьируют в зависимости от времени и пространства. Поэтому я начинаю с пары хорошо известных примеров, прежде чем переходить к другим, описываемым мною менее подробно (глава 9).