Научная статья на тему 'Безработица как предиктор социально-политической дестабилизации в странах Западной и Восточной Европы'

Безработица как предиктор социально-политической дестабилизации в странах Западной и Восточной Европы Текст научной статьи по специальности «Политологические науки»

CC BY-NC-ND
1250
93
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Экономическая социология
Scopus
ВАК
RSCI
ESCI
Ключевые слова
БЕЗРАБОТИЦА / UNEMPLOYMENT / ПОЛИТИЧЕСКАЯ ДЕСТАБИЛИЗАЦИЯ / POLITICAL DESTABILIZATION / НЕСТАБИЛЬНОСТЬ / INSTABILITY / РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ / REGRESSION ANALYSIS / ЗАПАДНАЯ ЕВРОПА / WESTERN EUROPE / ВОСТОЧНАЯ ЕВРОПА / EASTERN EUROPE

Аннотация научной статьи по политологическим наукам, автор научной работы — Коротаев А.В., Хохлова А.А., Цирель С.В.

Ввиду политических катаклизмов последних лет (таких, как Aрабская весна) безработица всё чаще рассматривается как фактор политической нестабильности, однако результаты различных исследований связи этих переменных, особенно для развитых стран, весьма противоречивы относительно её знака и значимости. В статье рассматривается влияние безработицы на политическую дестабилизацию в непосткоммунистической (Западной) и посткоммунистической (Восточной) Европе. Используются данные Всемирного банка по ежегодным уровням безработицы в 45 странах Европы и численные значения показателей нестабильности из базы данных CNTS за 1991-2014 гг. Метод исследования линейная регрессия. Учитывая асимметричный характер распределений, линейная регрессия применена как к исходным данным, так и к их агрегатам децилям распределения анализируемого массива данных по «страно-годам», отдельно для двух макрозон. Полученные результаты показали сильную положительную корреляцию между безработицей и социально-политической дестабилизацией в западных странах и слабую отрицательную в посткоммунистических. Видно, что главной причиной различных реакций на безработицу являются размеры, сроки и условия выплат социальных пособий. Там, где размеры пособий и сроки их выплат велики (Западная Европа), преобладают протестные настроения, участие в антиправительственных акциях и т. д. Там, где пособия малы и выплачиваются в течение короткого времени (Восточная Европа и отчасти англосаксонские страны), люди преимущественно уходят в свои личные заботы и менее склонны к участию в протестной деятельности. Дополнительными факторами, способствующими различию реакции жителей Западной и Восточной Европы на потерю работы, является трудовая миграция из Восточной Европы в Западную, вымывающая «горючий материал» для протестных акций с востока, но зато вызывающая протестные действия в пользу введения антииммигрантских законов, «эффект Олсона Хантингтона», а также «терпение и понимание» трудностей роста во время реформирования экономик Восточной Европы в 1990-е гг.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по политологическим наукам , автор научной работы — Коротаев А.В., Хохлова А.А., Цирель С.В.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Unemployment as a Predictor of Socio-Political Destabilization in Western and Eastern Europe

Powerful political destabilization processes in recent years (such as Arab Spring) have brought attention to unemployment as a possibly important factor in political destabilization. However, the results of different studies, devoted to exploring the relationship between unemployment and instability, are highly contradictory with respect to the direction, strength, and significance of the detected correlations, especially in high income economies. This article examines the impact of unemployment on political destabilization in non-post-Communist (Western) and post-Communist (Eastern) Europe. We use the World Bank data on annual unemployment rates in 45 European countries, numerical values of instability indicators from the CNTS database from 1991-2014, and a modified version of linear regression analysis for this research. The results indicate a strong positive correlation between unemployment rate and socio-political destabilization indicators in non-post-Communist countries and a weak negative correlation in post-Communist ones. Moreover, we do not find a single positive statistically significant correlation of the unemployment rate with any of the indicators of socio-political destabilization for post-Communist countries. We see the main reason for different reactions to unemployment in the differences in the amounts, timing, and conditions for social payments. The larger the sizes of benefits and periods of payments (Western Europe), the higher the protest moods and the participation in anti-government actions. The smaller the benefits (Eastern Europe), the lower the participation in protest activities. Additional factors are constituted by the labor migration from the East to the West in Europe, which washes out “combustible material” from the East, but provokes protest activities in favor of anti-immigrant laws in the West, the “Olson-Huntington effect,” and “the patience and understanding” factor of the 1990s.

Текст научной работы на тему «Безработица как предиктор социально-политической дестабилизации в странах Западной и Восточной Европы»

А. В. Коротаев, А. А. Хохлова, С. В. Цирель

Безработица как предиктор социально-политической дестабилизации в странах Западной и Восточной Европы

КОРОТАЕВ Андрей Витальевич — доктор исторических наук, профессор, заведующий Лабораторией мониторинга рисков социально-политической дестабилизации Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», главный научный сотрудник Института Африки РАН. Адрес: Россия, 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.

Email: akorotayev@ gmail.com

Ввиду политических катаклизмов последних лет (таких, как Арабская весна) безработица всё чаще рассматривается как фактор политической нестабильности, однако результаты различных исследований связи этих переменных, особенно для развитых стран, весьма противоречивы относительно её знака и значимости. В статье рассматривается влияние безработицы на политическую дестабилизацию в непосткоммунистической (Западной) и посткоммунистической (Восточной) Европе. Используются данные Всемирного банка по ежегодным уровням безработицы в 45 странах Европы и численные значения показателей нестабильности из базы данных CNTS за 1991-2014 гг. Метод исследования — линейная регрессия. Учитывая асимметричный характер распределений, линейная регрессия применена как к исходным данным, так и к их агрегатам — децилям распределения анализируемого массива данных по «страно-годам», отдельно для двух макрозон. Полученные результаты показали сильную положительную корреляцию между безработицей и социально-политической дестабилизацией в западных странах и слабую отрицательную — в посткоммунистических. Видно, что главной причиной различных реакций на безработицу являются размеры, сроки и условия выплат социальных пособий. Там, где размеры пособий и сроки их выплат велики (Западная Европа), преобладают протестные настроения, участие в антиправительственных акциях и т. д. Там, где пособия малы и выплачиваются в течение короткого времени (Восточная Европа и отчасти англосаксонские страны), люди преимущественно уходят в свои личные заботы и менее склонны к участию в протестной деятельности. Дополнительными факторами, способствующими различию реакции жителей Западной и Восточной Европы на потерю работы, является трудовая миграция из Восточной Европы в Западную, вымывающая «горючий материал» для протестных акций с востока, но зато вызывающая протестные действия в пользу введения антииммигрантских законов, «эффект Олсо-на — Хантингтона», а также «терпение и понимание» трудностей роста во время реформирования экономик Восточной Европы в 1990-е гг.

Ключевые слова: безработица; политическая дестабилизация; нестабильность; регрессионный анализ; Западная Европа; Восточная Европа.

Введение

Некоторые экономические показатели рассматриваются многими исследователями в качестве важных факторов социально-политической деста-

Исследование выполнено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2018 г. при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 17-06-00476).

ХОХЛОВА Алина Александровна —

стажёр-исследователь Лаборатории мониторинга рисков социально-политической дестабилизации Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». Адрес: Россия, 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20.

Email: khokhlova.alina@ gmail.com

билизации [Хохлов 2015; Гринин 2017; Hirshleifer 1985, 2001; Elbadawi, Sambanis 2000; Collier, Hoeffler 2004; Nefedov 2015; Alexander 2017; Di Stefano, Piacetino, Ruvolo 2017; Turchin, Gavrilets, Goldstone 2017]. Одним из таких показателей является безработица. Как показала Арабская весна, безработица является одним из важнейших предикторов протестных акций и даже революционных событий на Ближнем Востоке (см., например: [Долгов 2011; Коротаев, Зинькина 2011; Цирель 2012; Малков et al. 2013]). В то же время, как будет показано ниже, исследователи разных стран и разных периодов времени приходили к различным противоречащим друг другу выводам относительно как значимости, так и знака влияния безработицы на различные показатели социально-политической нестабильности. Одной из первых причин расхождения выводов исследователей могут быть различия используемых определений безработицы, поэтому в качестве первого шага уточним, каким определением безработицы мы будем пользоваться. Мы принимаем определение безработицы Международной организации труда и Всемирного банка: «Та часть работников, которая не имеет работы, но способна работать и ищет работу»2 [World Bank 2017] (см. также: [Матвеева 2007: 243]). Источники существования и образ жизни безработных очень сильно зависят от существующего экономического и политического порядка в государстве и от его экономического развития, взятого на определённый период времени [Sengenberger 2011: 11].

Проблема дестабилизации при росте безработицы имеет глубокие исторические корни. Для традиционных обществ до начала массовой урбанизации и для большинства аграрных государств характерны «вековые» демографические циклы, когда слишком быстрый рост сельского населения приводил к нехватке земли и — соответственно — к нехватке работы и продовольствия [Коротаев, Комарова, Халтурина 2009; Nefedov 2004; 2013]. Излишнее сельское население частично перемещалось в города, частично превращалось в бродяг, нищих, бандитов или оставалось дома, становясь обузой для своей общины. Параллельный рост численности элиты при обнищании основной массы населения вёл к общей деградации государства и жестоким социально-экономическим и политическим кризисам [Goldstone 1991; 2016]. В период массовой урбанизации излишнее сельское население перемещалось в города, превращаясь в низшие слои городского населения, а также пополняло ряды безработных. В те времена, как правило, данные слои общества имели очень малое вспоможение или вообще жили случайными заработками, воровством и нищенствовали (см., например: [Пола-ньи 2002]).

В развивающихся странах процессы демографического перехода и урбанизации сильно ускорились в ХХ веке, что привело к образованию огромных поясов трущоб вокруг крупных городов, многомиллионное население которых довольствуется временными работами и нищенскими заработками [Коротаев, Халтурина 2009; Todaro 1969; Tjiptoherijanto, Hasmi 2005; Patel, Burke 2009]. Опыт многих стран Африки, Азии и Латинской Америки по-

См. также формулировку оригинала: «Unemployment refers to the share of the labor force that is without work but available for and seeking employment» [World Bank 2017].

ЦИРЕЛЬ Сергей Вадимович — доктор технических наук, Санкт-Петербургский горный университет, НЦ геомеханики и проблем горного производства, главный научный сотрудник. Адрес: 199106, Санкт-Петербург, Васильевский остров, 21-я линия, д. 2.

Email: tsirel58@gmail.com

казывает социальную взрывоопасность подобного населения, толком не нашедшего своего места в изменившемся мире [Satterthwaite 2008; Korotayev et а1. 2011; Korotayev, Ма1ко^ Grinin 2014].

Совсем иной характер имеет безработица в современных развитых странах, где безработные регистрируются службами занятости, получают пособия, различные льготы, помощь в поисках работы или обучении новой профессии и т. д. Связь между безработицей и политической нестабильностью в развитых странах должна поэтому изучаться отдельно от социально-экономических и политических процессов в странах, только что закончивших основной этап урбанизации или ещё находящихся в стадии незаконченной урбанизации.

В экономически развитых странах представление о роли безработицы в экономической системе менялось с течением времени. Экономисты-классики XVIII — начала XX веков отстаивали мнение, что на рынке возможна полная занятость, потому что спрос и предложение всегда сбалансированы (хотя они обычно и принимали понятие «фрикционная безработица» и его аналогов). Так, например, А. Смит отмечал, что спрос на лиц, живущих заработной платой, может возрастать лишь пропорционально увеличению фондов, предназначенных для выплаты заработной платы [Смит 1993]. Дж. М. Кейнс считал, что государство должно выступать регулятором на рынке труда [Кейнс 1948]. Позже монетаристы признавали вслед за Дж. М. Кейнсом возможность краткосрочной естественной безработицы (см., например: [Блауг 1994: 631-634]). В настоящее время в естественную безработицу экономисты включают фрикционную и структурную [Абель, Бернанке 2010: 135136]. Особо надо отметить добровольную безработицу, которая возникает, когда индивид не готов идти работать за ту плату, которую предлагает рынок труда. Сегодня частным случаем человеческого фактора может быть, к примеру, предпочтение людей в странах развитого мира не работать и жить на социальные пособия по безработице, если они считают, что их квалификация и опыт должны быть учтены при оценке их труда и выражены в более высоком уровне заработной платы. По мнению некоторых экономистов, величина естественного уровня безработицы в 1960-1990-е гг. составляла 4-5,5%; она меняется с течением времени и не универсальна для всех стран [Матвеева 2007: 247-248; Абель, Бернанке 2010: 136].

Наконец, надо упомянуть третий вид безработицы — циклическую безработицу. Именно из-за циклического компонента в экономические кризисы наблюдается рост уровня безработицы. В период экономической рецессии рост безработицы в развитых странах также обусловлен неверным представлением работников о сложившейся экономической ситуации, а не тем, что люди вообще не могут найти работу. Рост безработицы может иметь как экономические (снижение доходов граждан и уровня обеспеченности домохозяйств, потеря трудовой квалификации и времени, что приводит к маргинализации трудоспособной части населения), так и неэкономические последствия (недовольство жизнью, депрессии и фрустрация, потеря интереса к жизни и отсутствие способов самореализации человека). Всё это снижает уровень благосостояния членов развитого общества, не готовых

жить хуже, чем прежде, вызывает у них недовольство и, возможно, стимулирует к протестнои активности.

Во многих работах авторы на примерах разных стран и регионов приходят к выводу, что безработица является фактором социально-политической дестабилизации3 [Obeyesekere 1974; Fischer, Modigliani 1978; Frey, Weck 1981; Braungart 1984; Alanana 2003; Wood 2006; Venugopal, House 2008; Falk, Kuhn, Zweimüller 2011; Jones, Rodgers 2011; Barber 2015; Beissinger, Jamal, Mazur 2015; Nwogwugwu, Irechukwu 2015]4. Вместе с тем широко распространено мнение, что безработица выступает в качестве действительно мощного фактора социально-политической дестабилизации только в сочетании с другими экономическими и социальными переменными, которые вкупе с безработицей ведут к политической нестабильности [Grossman 1991; Collier 1999; 2000; Kahl 1998; Levitt, Venkatesh 2000; Collier, Hoeffler 2001; Urdal 2004; 2012; Honwana 2011]. Например, П. Колльер заключает, что безработица в сочетании с другими экономическими и демографическими факторами может играть определённую роль в процессах дестабилизации, облегчая формирование повстанческих армий [Collier 2000: 4]. Г. Урдал говорит о безработном «молодёжном бугре» как факторе дестабилизации лишь в сочетании со слабой экономикой [Urdal 2004]. В более поздней работе он повторяет, что безработица среди молодёжи при экономическом спаде приводит к дестабилизации. Это позволяет Г. Урдалу прийти к следующем выводу: «Чтобы избежать нестабильности и насилия, основное внимание должно быть сосредоточено на улучшении экономических возможностей для молодёжи, в частности — путём предоставления молодым людям условий для трудоустройства или получения образования в период экономического спада» [Urdal 2012: 9].

В работе А. Вуда [Wood 2006] на примере 63 стран, по данным за 2002-2003 гг., рассматриваются корреляции между (1) общей безработицей и (2) безработицей среди мужского населения и негосударственным насилием — убийствами (1) в целом и (2) с помощью огнестрельного оружия. В этом исследовании были получены достаточно сильные коэффициенты корреляции между (1) безработицей среди мужского населения и убийствами (r = 0,41) и особенно (2) между безработицей среди мужского населения и убийствами с помощью огнестрельного оружия (r = 0,46). Между общей безработицей и убийствами коэффициент корреляции меньше (r = 0,33), но также статистически значим. Стоит отметить, что все корреляции получились в положительном направлении. Результаты позволили автору констатировать, что между безработицей и нестабильностью существует сильная положительная зависимость [Wood 2006].

К. Хевитт рассматривает причины политического насилия, которое наблюдалось в Северной Ирландии в 1968 — начале 1971 гг. [Hewitt 1981]. В регрессионном анализе автор использует три независимые переменные: национализм, безработицу среди мужского католического населения и неравенство. Результаты показывают, что коэффициент корреляции (r) между безработицей среди мужчин-католиков и интенсивностью беспорядков составляет 0,87, а между безработицей среди мужчин-католиков и терроризмом он равняется 0,82 при статистической значимости (p) < 0,001. Автор приходит к выводу, что

3 Отметим, что и рост социально-политической нестабильности может, в свою очередь, вести к росту безработицы. Однако это направление причинно-следственной зависимости до сих пор не получило достаточного внимания со стороны исследователей.

4 Отдельный блок работ посвящён исследованию зависимости политической нестабильности от высокого уровня безработицы среди молодёжи, в частности так называемого феномена безработного «молодёжного бугра» [Huntington 1996; Булдаков 1997; Долгов 2011; Коротаев, Зинькина 2011; Нефедов 2015; Kahl 1998; Korenman, Neumark 2000; Goldstone 2001; 2002; Cincotta, Engelman, Anastasion 2003; Humphreys, Weinstein 2004; Cincotta 2005; UN Office for West Africa 2005; Guichaoua 2007; 2012; Walton 2010; Honwana 2011; Urdal 2011; Assaad, Levison 2013; Stewart 2015; Idris 2016], где авторы приходят к выводам, что молодёжная безработица является особенно сильным предиктором социально-политической дестабилизации. Специальный обзор по безработице среди молодёжи как по фактору нестабильности см. в кн.: [Dowd 2017]. Исследование влияния безработицы среди молодёжи представляет собой самостоятельное направление; в рамках настоящей статьи данный вопрос отдельно рассматриваться не будет.

между безработицей и нестабильностью в Северной Ирландии существует сильная положительная зависимость: все коэффициенты корреляции имеют положительный знак [Hewitt 1981].

Между тем Э. Берман и его соавторы обнаружили отрицательную корреляцию между безработицей и нестабильностью в Афганистане, Ираке и на Филиппинах [Berman et al. 2011]. Объясняют они это в рамках теории альтернативных издержек, следующим образом: высокий уровень безработицы характерен для экономически слабо развитых районов, поэтому тем легче (или дешевле) государственным службам доставать (или выкупать) информацию у населения о готовящихся террористических или партизанских действиях или же о повстанческих группировках, а также намного дешевле обходятся создание укреплённых контрольно-пропускных пунктов, строительство стен и прочие меры против оппозиционной активности. Исследователи используют данные по безработице в качестве независимых переменных; показатели по партизанским действиям и формированию бандитских групп — в качестве зависимых. К зависимым переменным относятся: (1) интенсивность нападений на правительство и союзные им силы; (2) уровень насилия, приводящего к убийствам гражданских лиц, со стороны повстанцев. Во всех трёх упомянутых странах авторы собрали данные по безработице для наименьших административных единиц в этих государствах, для которых имеются относительно достоверные данные о населении и безработице (авторы предупреждают, что количественные данные ограничены). Результаты исследования интересны тем, что, как отмечают сами авторы, страны сильно различаются как по географии, так и по характеру и интенсивности действий повстанцев. Тем не менее результаты по странам схожи в том, что коэффициенты при переменных по безработице во всех трёх случаях имеют отрицательный знак [Berman et al. 2011].

Другие проведённые на национальном или более узком уровне исследования говорят о слабой либо даже статистически незначимой зависимости политической нестабильности от уровня безработицы [Benmelech, Berrebi, Klor 2010; Izzi 2013; Миронов 2013]. К. Крамер приходит к выводу, что безработица может быть фактором социально-политической дестабилизации, оговаривая при этом, что сильная причинно-следственная связь между безработицей, частичной занятостью или непродуктивной занятостью и насилием или войной в развивающихся странах отсутствует [Cramer 2010: 2].

В работе С. Олзака и С. Шанахана безработица как фактор политической нестабильности оказывается статистически незначимой переменной [Olzak, Shanahan 1996]. Коэффициент корреляции между безработицей и участием в расовых беспорядках на примере США в 1964-1992 гг. оказывается слабым; сама корреляция — статистически незначимой. Коэффициент корреляции между процентом небелых безработных мужчин и нестабильностью статистически незначим, но всё-таки имеет положительное направление (r = 0,054); незначим этот же показатель при использовании в качестве независимой переменной уровня безработицы среди афроамериканского населения по отношению к белому, но он при этом имеет отрицательное направление (r = - 0,020) [Olzak, Shanahan 1996].

Р. В. Уайт получил схожие с вышеупомянутым исследованием результаты. Безработица в его исследовании оказалась незначимым фактором в трёх тестах из пяти, а в двух тестах — значимой, но с отрицательным знаком (чем выше безработица, тем ниже уровень политического насилия) [White 1993].

В работе Дж. Л. Томпсона о нестабильности в Ирландии в период 1923-1985 гг. во всех моделях множественной регрессии независимая переменная безработица оказалась статистически незначимой; при этом коэффициент при переменной имеет как положительный, так и отрицательный знак [Thompson 1989].

В таблице 1 приведены результаты рассмотренных шести работ (в которых в отличие от остальных, приведённых выше, используется метод линейной корреляции, как и в предлагаемой статье), упорядоченных по дате исследования.

Таблица 1

Результаты эмпирических исследований влияния безработицы на социально-политическую

дестабилизацию

Источник Метод Исследованный период Страна — объект ис- Категоризация результатов

следования

[Hewitt 1981] Парная линейная регрессия 1968- -1971 Северная Ирландия Сильная статистически значимая положительная корреляция между безработицей среди мужчин-католиков и интенсивностью беспорядков и (или) терактов (между безработицей и беспорядками [riots] r = 0,87*, между безработицей и терроризмом r = 0,82*, где *—p < 0,001).

[Thompson 1989] Множественная регрессия 1923- 1985 Северная Ирландия Во всех моделях множественной регрессии независимая переменная «безработица» статистически незначима, знаки корреляции — как положительные, так и отрицательные.

[White 1993] Множественная линейная регрессионная модель 1969- 1980 Северная Ирландия Безработица оказалась статистически незначимым регрессором в трёх тестах из пяти, а в двух тестах — значимой, но с отрицательным знаком (чем выше безработица, тем ниже уровень политического насилия).

[Olzak, Множественная 1954- -1992 США Процент небелых безработных мужчин ока-

Shanahan 1996] регрессия зался статистически незначимым предиктором интенсивности расовых беспорядков в трёх множественных регрессионных тестах из трёх.

[Wood 2006] Линейная регрессия 2002- 2003 63 страны Безработица, и особенно безработица среди мужской половины населения, является значимым предиктором социально-политической дестабилизации.

[Berman et Множествен- 1997- 2009 Афгани- Безработица во всех трёх странах отрица-

al. 2011] ная регрессия, логарифмическая — с целью проверки стан, Ирак, Филиппины тельно коррелирует с нестабильностью; коэффициенты при переменной имеют обратный знак при статистической значимости.

Таким образом, обзор литературных источников показал очень сложную и противоречивую картину связи безработицы и индикаторов социально-политической дестаблилизации в странах различного уровня развития, причём самые большие расхождения касаются именно стран высокого уровня развития. В настоящем исследовании предполагается разобраться в характере связи безработицы с показателями социально-политической дестабилизации в странах Европы в зависимости от наличия или отсутствия коммунистического прошлого. В отличие от стран Западной Европы страны Восточной Европы в той или иной степени встают на новые экономические рельсы. Они прошли через социалистическое прошлое, успешные и неуспешные реформы «шоковой терапии» и прочие катаклизмы. Сегодня уровень безработицы в них аналогичен уровню безработицы в развивающихся странах, при этом в странах Восточной Европы уже введены аналогичные развитым государствам социальные институты. Как мы полагаем, раздельный анализ стран Западной и Восточной Европы поможет понять причины противоречивых результатов, полученных нашими предшественниками.

Методы и материалы

Источником сведений об уровне безработицы являлись данные Всемирного банка (World Bank 2017: NY.GDP.PCAP.PP.KD). Показатели социально-политической дестабилизации за 1991-2014 гг. были получены из базы данных CNTS [Banks, Wilson 2017], подробно описанной в приложении к данной статье.

Для сопоставления безработицы и показателей социально-политической дестабилизации используется линейная корреляция. Хотя, как правило, корреляционные связи не указывают направления зависимости одной переменной от другой и даже наличие такой зависимости, данный случай, на наш взгляд, является исключением из правила. За исследуемый период проявления социально-политической дестабилизации ни в Западной, ни в Восточной Европе не принимали таких масштабов, чтобы дезорганизовать экономическую жизнь и вызвать безработицу или, наоборот, заставлять правительства создавать мнимую занятость (хотя такие подозрения и возникали). При этом безработица и угроза безработицы все эти годы были основными показателями социального неблагополучия в странах Европы, способным стимулировать протестные настроения широких слоёв населения.

При этом надо отметить, что простая параметрическая линейная регрессия в данном случае заметно занижает реальную силу зависимости. Дело в том, что простая параметрическая линейная МНК-регрессия исходит из допущения о нормальном распределении зависимой переменной (см., например: [Hilbe 2011]). Однако для переменных, характеризующих интенсивность социально-политической дестабилизации, характерно асимметричное распределение с большим количеством нулевых значений. Помимо простой параметрической линейной регрессии, мы поэтому также использовали в данном случае агрегированные значения соответствующих показателей за определённые годы по децилям — среднее по всем странам дециля значение числа событий дестабилизации за год X, что позволяет нормализовать распределение. Для более точной оценки исследуемых связей единичные данные, характеризующие ситуации в определённой стране в определённый год, агрегируются в 10 децилей. При этом в нижнюю подгруппу (нижний дециль) входят 10% «страно-лет» с наиболее низким уровнем безработицы; в верхнюю подгруппу (верхний дециль) входят 10% «страно-лет» с самым высоким уровнем безработицы; в восемь промежуточных децилей — «страно-годы» с промежуточными значениями.

В качестве стран посткоммунистической (Восточной) Европы в данной работе рассматриваются Албания, Белоруссия, Босния и Герцеговина, Болгария, Венгрия, Косово, Латвия, Литва, Македония, Молдова, Черногория, Польша, Румыния, Россия, Сербия, Словакия, Словения, Украина, Хорватия, Чехия, Эстония.

В качестве стран непосткоммунистической (Западной) Европы в данной работе рассматриваются Андорра, Австрия, Бельгия, Великобритания, Дания, Германия, Греция, Ирландия, Исландия, Испания, Италия, Кипр, Лихтенштейн, Люксембург, Мальта, Монако, Нидерланды, Норвегия, Португалия, Сан-Марино, Финляндия, Франция, Швеция, Швейцария.

Перед тем как перейти к корреляционному анализу интересующих нас переменных, приведём описание динамики безработицы и интегрального индекса социально-политической дестабилизации CNTS в странах Западной и Восточной Европы за 1991-2014 гг. Как выглядела динамика безработицы в эти годы, показано на рисунке 1.

16

14

12

10

Восточная Европа

►Западная Европа

Источник данных: [World Bank 2017: SL.UEM.TOTL.NE.ZS].

Рис. 1. Динамика доли безработных в общей численности

экономически активного населения (%) в странах Западной и Восточной Европы, 1991-2014 гг.

На рисунке 1 видно, что в целом уровень безработицы в странах Западной Европы заметно ниже, чем в странах Восточной Европы. При этом можно говорить как об определённой синхронии динамики безработицы обеих макрозон, так и об определённых элементах асинхронности. Некоторый рост безработицы в начале 1990-х гг. наблюдался как в Западной, так и в Восточной Европе. Однако после 1993 г. безработица в Западной Европе, после выхода на локальный максимум более 9%, начала снижаться достаточно устойчивыми темпами и падала вплоть до начала 2000-х гг., выйдя на абсолютный минимум всего рассматриваемого периода (~ 5,5%) в 2001 г. В то же самое время в Восточной Европе тренд повышения уровня безработицы прослеживался вплоть до того же 2001 г., когда безработица в Восточной Европе достигла абсолютного максимума за весь рассматриваемый период (~ 14,7%). В Западной Европе безработица оставалась на достаточно низком уровне вплоть до 2008 г. и в этом году составила 5,65%. В Восточной Европе на фоне мощного экономического подъёма, охватившего практически все страны Восточной Европы (см., например: [Коротаев, Халтурина 2009]) в 2001-2008 гг., наблюдалось очень заметное снижение безработицы (с 14,7 до 9,8%, что оказалось абсолютным минимумом за весь рассматриваемый период). Глобальный финансовый экономический кризис 2008 г. привёл к заметному росту безработицы как в Восточной, так и в Западной Европе. В Восточной Европе средний уровень безработицы подскочил за 2008-2010 гг. с 9,8 до 13,7%, после чего начал плавно снижаться. В Западной Европе рост безработицы продолжился вплоть до 2013 г.; при этом за 2008-2013 гг. безработица выросла почти в два раза.

8

6

4

2

Динамика интегрального индекса социально-политической дестабилизации CNTS в 1991-2014 гг. показана на рисунке 2.

Как видно на рисунке 2, в 1990-е гг. Восточная Европа вошла с очень высоким уровнем социально-политической нестабильности, тесно связанным с достаточно мощными потрясениями, сопровождавшими крах коммунистических режимов. Однако уже в 1992 г. обстановка заметно стабилизировалась. Тем не менее все 1990-е гг. средние значения индекса социально-политической дестабилизации CNTS здесь оставались значительно выше, чем в Западной Европе, где вплоть до 1998 г. наблюдалась силь-

но выраженная тенденция к снижению среднего уровня социально-политической нестабильности (в тесной связи с успешным экономическим развитием стран Западной Европы в эти годы, а также упадком популярности левых политических сил; см., например: [Коротаев, Слинько, Билюга 2016; Ко-ротаев et al. 2016a, 2016b; 2017a; 2017b; Slinko et al. 2017]). В 1998-2002 гг. средний уровень социально-политической нестабильности в странах Западной Европы несколько вырос, догнав Восточную Европу, где уровень нестабильности в это время в целом несколько снижался; однако в 2002-2006 гг. средний уровень социально-политической нестабильности снижался достаточно устойчиво и в Западной, и в Восточной Европе (по всей видимости, в связи с наблюдавшимся в эти годы во всей Европе экономическим подъёмом). Перелом пришёлся на годы глобального экономического кризиса, сразу после которого средний уровень социально-политической нестабильности стал расти в Западной Европе. В 2011-2014 гг. резкий рост социально-политической нестабильности произошёл практически во всех макрозонах мир-системы [Коротаев, Шишкина, Лухманова 2017; Коротаев et al. 2016a; 2016b; 2017a; 2017b; Akaev et al. 2017], при этом как Западная, так и Восточная Европа не стали здесь исключением.

10000

\ Л

1000 +

10

1990 1995 2000 2005 2010 2015

Источник данных: [Banks, Wilson 2017].

Рис. 2. Динамика среднего значения интегрального индекса социально-политической дестабилизации CNTS для стран Западной и Восточной Европы, 1991-2014 гг., логарифмическая шкала

Начнём нашу серию тестов со стран Западной Европы (период: 1991-2014 гг.).

Уровень безработицы как предиктор социально-политической дестабилизации в странах Западной Европы

Корреляционный анализ зависимости между уровнем безработицы по исходным данным Всемирного банка [World Bank 2017: NY.GDP.PCAP.PP.KD] и показателями социально-политической дестабилизации CNTS за 1991-2014 гг. в странах непосткоммунистической (Западной) Европы показывает, что применительно к этим странам и для этого периода, с учётом сделанных выше замечаний, уровень безработицы является статистически значимым предиктором социально-политической дестабилизации (см. табл. 2).

Восточная Европа

Западная Европа

Таблица 2

Корреляции между уровнем безработицы (исходные данные) и показателями социально-политической дестабилизации CNTS, 1991-2014 гг., для стран Западной Европы

№ Индикаторы социально-политической дестабилизации Коэффициент корреляции Пирсона (r) Статистическая значимость (p)

1. Политические убийства (Assassinations) 0,171** < 0,001

2. Политические забастовки (General Strikes) 0,436** < 0,001

3. Крупные террористические акты и (или) «партизанские действия» (Guerrilla Warfare) 0,207** < 0,001

4. Правительственные кризисы (Government Crises) 0,168** < 0,001

5. Политические репрессии (Purges) -0,020 0,967

6. Массовые беспорядки (Riots) 0,345** < 0,001

7. Перевороты и попытки переворотов (Revolutions) 0,101* 0,028

8. Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations) 0,517** < 0,001

9. Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации 0,478** < 0,001

Примечание: * — корреляция значима на уровне 0,01 <р < 0,05; ** — корреляция значима на уровне < 0,01.

Как видно из таблицы 2, в восьми из девяти проведённых тестов корреляция оказалась в предсказанном направлении (чем выше безработица, тем выше уровень социально-политической дестабилизации) и вполне статистически значимой. При этом в семи из восьми значимых корреляций статистическая значимость откровенно высока (р < 0,001). Относительно невысока значимость для такого специфического индикатора социально-политической дестабилизации, как перевороты и попытки переворотов, практически не характерного для современных стран Западной Европы. Это исключение, которое лишь подтверждает правило. Только одна корреляция оказалась в направлении, отличном от предсказанного, и при этом совершенно статистически незначимой. И в этом случае мы снова имеем дело именно с таким исключением, которое только подтверждает правило: речь идёт о политических репрессиях, то есть о форме социально-политической дестабилизации, абсолютно не характерной для современной Западной Европы5.

Среди корреляций с очень высокой значимостью (р < 0,001) по своей силе выделяются массовые беспорядки (г = 0,345), агрегированный индекс социально-политической дестабилизации (г = 0,478) и особенно антиправительственные демонстрации (г = 0,517). Отметим, что во всех случаях речь идёт о массовой социально-политической дестабилизации, то есть о типах дестабилизации, для которых характерно участие широких слоёв населения. Такие результаты достаточно логичны, ибо безработица имеет тенденцию порождать именно массовое недовольство, затрагивая социальные элиты в несравненно меньшей степени, чем широкие народные массы. Заметно меньшую корреляцию демонстрируют такие формы социально-политической дестабилизации, как политические убийства и крупные

Так, в Западной Европе за рассматриваемый период (покрывающий 597 «страно-лет») база данных CNTS зафиксировала всего два случая репрессий. Несколько больше случаев — 12 — были зафиксированы применительно к переменной domestic 7 (Revolutions). Отметим, что создатели базы данных дают следующее определение этой переменной: «Любое нелегальное или насильственное изменение верхушки правящей элиты либо попытка такого изменения, или любое успешное или неудачное вооружённое выступление, направленное на достижение независимости от центрального правительства» [Wilson 2017: 13].Таким образом, под это определение попадают не только государственные перевороты и их попытки, но и вооружённые выступления с целью достижения независимости. Какое-то число случаев наблюдения переменной domestic 7, применительно к странам Западной Европы рассматриваемого периода базой данных CNTS, всё-таки было зафиксировано (преимущественно за счёт баскских сепаратистов в Испании и ирландских националистов в Соединённом Королевстве); но и в этом случае речь идёт в 12 наблюдениях на 597 «страно-лет».

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

террористические акты, что также представляется неслучайным, ибо речь в этом случае идёт о таких формах социально-политической дестабилизации, которые никак нельзя назвать массовыми (вместе с тем высокая безработица, по всей видимости, облегчает поиск исполнителей терактов и политических убийств, поэтому статистически значимая корреляция здесь всё-таки прослеживается).

Таким образом, для стран современной Западной Европы безработица является статистически значимым предиктором абсолютного большинства индикаторов социально-политической дестабилизации и в особенности таких форм массовой дестабилизации, как беспорядки, забастовки и демонстрации протеста. Достаточно сильная статистически значимая корреляция прослеживается и для агрегированного индекса социально-политической дестабилизации CNTS.

Применительно к странам непосткоммунистической (Западной) Европы подецильный анализ даёт результаты, представленные в таблице 3.

Таблица 3

Корреляции между уровнем безработицы (по децилям) и показателями социально-политической дестабилизации CNTS, 1991-2014 гг., страны Западной Европы

№ Индикаторы социально-политической дестабилизации Коэффициент корреляции Пирсона (r) Статистическая значимость (p)

1. Политические убийства (Assassinations) 0,719* 0,019

2. Политические забастовки (General Strikes) 0,911** < 0,001

3. Крупные террористические акты и (или) «партизанские действия» (Guerrilla Warfare) 0,819** 0,002

4. Правительственные кризисы (Government Crises) 0,846** 0,002

5. Политические репрессии (Purges) -0,020 0,955

6. Массовые беспорядки (Riots) 0,962** < 0,001

7. Перевороты и попытки переворотов (Revolutions) 0,465 0,176

8. Антиправительственные демонстрации (Anti-Government 0,933** < 0,001

Demonstrations)

9. Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации 0,980** < 0,001

Примечание: * — корреляция значима на уровне 0,01 <р < 0,05; ** — корреляция значима на уровне < 0,01.

При подецильном тестировании все корреляции оказались с тем же знаком, что и при первом тестировании, однако сила корреляций во всех случаях, кроме одного, намного выше. При этом в семи случаях из девяти речь идёт об откровенно сильных корреляциях (г > 0,7), а в четырёх случаях мы имеем дело с очень сильными корреляциями (г > 0,9). Предсказуемым образом в странах Западной Европы безработица особо сильно коррелирует с массовыми формами дестабилизации: политическими забастовками, демонстрациями и особенно с массовыми беспорядками. При этом достаточно сильная корреляция прослеживается и с политическими убийствами, а также террористическими актами и (или) «партизанскими действиями».

Рассмотрим несколько подробнее подецильные корреляции между безработицей и интенсивностью массовых беспорядков, антиправительственных демонстраций и общим индексом социально-политической дестабилизации.

Подецильная корреляция между уровнем безработицы и интенсивностью беспорядков для стран не-посткоммунистической (Западной) Европы показана на рисунке 3.

1,8

! 1,6 y = 0,1112x -0,4034

R2 = 0,92633

о; а.

о 1,4 с

(J

ю 1,2

х

СО

о

К 0,8

й ! 2 __S

1,2

1

0,6 •

I0,4 • • •

I о • ^

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Уровень безработицы,%

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017: NY.GDP.PCAP.PP.KD].

Примечания r = 0,962; p < 0,001.

Использовались следующие границы децилей: 1-й дециль: < 3,5%; 2-й дециль: 3,5-4,1%; 3-й дециль: 4,1-4,9%; 4-й дециль: 4,9-5,9%; 5-й дециль: 5,9-6,9%; 6 дециль: 6,9-7,8%; 7-й дециль: 7,8-8,7%; 8-й дециль: 8,7-9,9%; 9-й дециль: 9,9-12,1%; 10-й дециль: > 12,1%. Важно также добавить, что единицей наблюдения в наших расчётах является даже не страна, а, строго говоря, «страно-год», то есть страна X по состоянию на год Y.

Рис. 3. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и интенсивностью массовых беспорядков в странах Западной Европы. 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

Как видно на рисунке 3, для 10% «страно-лет» с минимальными значениями безработицы (менее 3,5%, в среднем 2,8%) мы имеем дело с абсолютно минимальным, нулевым, уровнем массовых беспорядков. Другими словами, в западноевропейских странах с уровнем безработицы менее 3,5% массовых беспорядков совсем не зафиксировано. В то же время в 10% стран с максимальным уровнем безработицы (более 12,1%, в среднем 17,3%) интенсивность массовых беспорядков достигает уровня 1,63 в год, то есть в такого рода странах в среднем практически не проходит года без массовых беспорядков. Для остальных групп стран наблюдается достаточно выраженная линейная зависимость между средним уровнем безработицы и средней интенсивностью массовых беспорядков. В целом для стран непост-коммунистической (Западной) Европы среднее значение безработицы для децилей объясняет более 92% дисперсии средних значений интенсивности массовых беспорядков по децилям.

Теперь перейдём к более детальному рассмотрению подецильной корреляции между безработицей и интенсивностью антиправительственных демонстраций в странах непосткоммунистической (Западной) Европы (см. рис. 4).

Как видно на рисунке 4, для 10% «страно-лет» с минимальными значениями безработицы (менее 3,5%, в среднем 2,8%) мы имеем дело с предельно низкой интенсивностью антиправительственных демонстраций (0,02). Другими словами, в западноевропейских странах с уровнем безработицы менее 3,5% одна антиправительственная демонстрация в среднем фиксируется раз в 50 лет. В то же время в 10% стран с максимальным уровнем безработицы (более 12,1%, в среднем 17,3%) интенсивность антиправительственных демонстраций достигает уровня 3,85 в год, то есть в такого рода странах в среднем фиксируется около четырёх антиправительственных демонстраций каждый год. Для остальных групп стран наблюдается достаточно выраженная линейная зависимость между средним уровнем безработи-

цы и средней интенсивностью антиправительственных демонстраций. В целом для стран непостком-мунистической (Западной) Европы среднее значение безработицы для децилей объясняет более 87% дисперсии средних значений интенсивности антиправительственных демонстраций по децилям.

4.5

y = 0,252x-l,129

2 _ о ^

I 35 Л2 =0,8

Ь 3

и J

.0

£ S. £ Б

!= Т 1

т % 2

£ а.

<

и

* 1.5

0

1

и

I

£ °.5

и

и

V а

8 10 12 14 16 18 20 Уровень безработицы, %

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017: SL.UEM.TOTL.NE.ZS].

Примечание r = 0,933; p < 0,001.

Рис. 4. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и интенсивностью антиправительственных демонстраций в странах Западной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

Особо сильная подецильная корреляция для стран непосткоммунистической (Западной) Европы наблюдается между уровнем безработицы и агрегированным индексом социально-политической дестабилизации (см. рис. 5).

Как видно на рисунке 5, для стран непосткоммунистической (Западной) Европы среднее значение безработицы для децилей объясняет более 96% дисперсии средних значений агрегированного индекса социально-политической дестабилизации по децилям; то есть безработица выступает в качестве очень сильного предиктора социально-политической дестабилизации.

Страны посткоммунистической (Восточной) Европы находятся в разительном контрасте со странами непосткоммунистической (Западной) Европы.

4

0

0

1

xi ^

га s J

О

и

и ^

си т

.о I I

га m О а.

01 а.

1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0

-200

y = 118,08x - 436,2 R2 = 0,96069

6 8 10 12 14

Уровень безработицы,%

16 18

20

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечания r = 0,980; p < 0,001.

Использовались следующие границы децилей: 1-й дециль: < 3,5%; 2-й дециль: 3,5-4,1%; 3-й дециль: 4,1-4,9%; 4-й дециль: 4,9-5,9%; 5-й дециль: 5,9-6,9%; 6 дециль: 6,9-7,8%; 7-й дециль: 7,8-8,7%; 8-й дециль: 8,7-9,9%; 9-й дециль: 9,9-12,1%; 10-й дециль: > 12,1%.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 5. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и агрегированным индексом социально-политической дестабилизации в странах Западной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

Безработица и социально-политическая нестабильность в странах посткоммунистической (Восточной) Европы

Для стран Восточной Европы корреляции между уровнем безработицы и показателями социально-политической дестабилизации CNTS за 1991-2014 гг. представлены в таблице 4.

Таблица 4

Корреляции между уровнем безработицы (исходные данные) и показателями социально-политической дестабилизации CNTS, 1991-2014 гг., страны Восточной Европы

№ Индикаторы социально-политической дестабилизации Коэффициент корреляции Пирсона (г) Статистическая значимость (p)

1. Политические убийства (Assassinations) - 0,054 0,249

2. Политические забастовки (General Strikes) 0,033 0,481

3. Крупные террористические акты и (или) «партизанские действия» (Guerrilla Warfare) - 0,044 0,349

4. Правительственные кризисы (Government Crises) - 0,101* 0,033

5. Политические репрессии (Purges) - 0,102* 0,031

6. Массовые беспорядки (Riots) - 0,023 0,632

7. Перевороты и попытки переворотов (Revolutions) 0,035 0,461

8. Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations) - 0,111* 0,018

9. Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации - 0,047 0,323

Примечание: * — корреляция значима на уровне 0,01 <р < 0,05; ** — корреляция значима на уровне < 0,01.

Напомним, уже при использовании исходных (непреобразованных) данных статистически значимые корреляции с безработицей в предсказанном (положительном) направлении для стран непосткоммуни-стической (Западной) Европы были получены как для общего индекса социально-политической дестабилизации, так и для семи из восьми отдельных индексов (при этом особо сильными они оказались для протестных демонстраций, политических забастовок и массовых беспорядков). В полном контрасте с этим для стран посткоммунистической (Восточной) Европы не прослеживается ни одной положительной статистически значимой корреляции ни с одним из девяти вышеупомянутых индексов социально-политической дестабилизации. Три статистически значимые корреляции всё-таки обнаруживаются, но все они (включая интенсивность антиправительственных демонстраций) показывают не положительную, а отрицательную корреляцию с безработицей; получается, что в непосткоммунисти-ческой Западной Европе чем выше безработица, тем чаще — и заметно чаще — люди выходят на улицу с протестами; в Восточной же Европе чем выше безработица, тем реже люди протестуют (последняя отрицательная корреляция не столь сильна, как противоположная западноевропейская корреляция, но всё равно она статистически значима).

Результаты остаются качественно теми же и при подецильном анализе восточноевропейских стран (см. табл. 5):

Таблица 5

Корреляции между уровнем безработицы (по децилям) и показателями социально-политической дестабилизации CNTS. 1991-2014 гг. Страны Восточной Европы

№ Индикаторы социально-политической дестабилизации Коэффициент корреляции Пирсона (г) Статистическая значимость (p)

1. Политические убийства (Assassinations) - 0,398 0,254

2. Политические забастовки (General Strikes) 0,273 0,446

3. Крупные террористические акты и (или) «партизанские действия» (Guerrilla Warfare) - 0,302 0,397

4. Правительственные кризисы (Government Crises) - 0,562 0,091

5. Политические репрессии (Purges) - 0,538 0,108

6. Массовые беспорядки (Riots) - 0,240 0,504

7. Перевороты и попытки переворотов (Revolutions) 0,263 0,464

8. Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations) - 0,724* 0,018

9. Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации - 0,313 0,379

Примечание: * — корреляция значима на уровне 0,01 < р < 0,05; ** — корреляция значима на уровне < 0,01.

Из таблицы 5 видно: если для Западной Европы при подецильном тестировании все основные показатели социально-политической дестабилизации демонстрировали очень сильную статистически значимую корреляцию с уровнем безработицы, то для Восточной Европы в восьми из девяти случаев мы имеем дело со статистически незначимыми корреляциями. Одна статистически значимая (и при этом откровенно сильная) корреляция, впрочем, прослеживается и здесь (применительно к антиправительственным демонстрациям); но снова речь идёт не о положительной, а об отрицательной корреляции. Отметим, что для Восточной Европы переход от «страно-годового» к подецильному анализу в отличие от Западной Европы не повысил, а даже несколько снизил значимость корреляций, что указывает на происходившие в эти годы изменения, то есть на некоторую статистическую неоднородность данных разных лет.

Рассмотрим несколько подецильных корреляций применительно к Восточной Европе несколько подробнее. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и интенсивностью беспорядков для стран посткоммунистической (Восточной) Европы показана на рисунке 6.

m о

и и га

0.6

0.5

ш 0.4

О

х ^

Π0.3

m и

s ш

« ю 0.2

0.1

y = - 0,0044x + 0,3254 R2 = 0,05774

10

15

20

25

30

35

Уровень безработицы

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечания r = - 0,240; p = 0,504.

Использовались следующие границы децилей: 1-й дециль: < 6,1%; 2-й дециль: 6,1-6,8%; 3-й дециль: 6,8-7,7%; 4-й дециль: 7,7-9,2%; 5-й дециль: 9,2-11,1%; 6-й дециль: 11,1-13%; 7-й дециль: 13-14,1%; 8-й дециль: 14,1-18,2%; 9-й дециль: 18,2-23,8%; 10-й дециль: > 23,8%. Стоит напомнить, что единицей наблюдения в наших расчётах является даже не страна, а, строго говоря, «страно-год», то есть страна X по состоянию на год Y.

Рис. 6. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и интенсивностью массовых беспорядков в странах Восточной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

На рисунке 6 видно, что для 10% «страно-лет» с минимальными значениями безработицы (менее 6,1%, в среднем 5%) мы имеем дело с далеко не минимальным значением интенсивности массовых беспорядков (0,27). Более того, оно даже выше, чем для 10% «страно-лет» с максимальным средним значением по безработице (0,23). Другими словами, в 10% стран с максимальным уровнем безработицы (более 23,8%, в среднем 29,6%) интенсивность массовых беспорядков достигает уровня 0,23 в год, то есть в такого рода странах интенсивность массовых беспорядков в год даже меньше, чем в странах с минимальным значением безработицы. Близкое к хаотическому распределение в диаграмме рассеивания по отношению к линии регрессии обусловливает статистическую незначимость уровня безработицы как предиктора интенсивности массовых беспорядков в странах посткоммунистической (Восточной) Европы. При этом если какая-то корреляция здесь всё-таки и прослеживается, то корреляция эта — отрицательная.

Рассмотрим теперь более детально подецильную корреляцию в странах посткоммунистической (Восточной) Европы между безработицей и интенсивностью антиправительственных демонстраций. Диаграмма рассеивания представлена на рисунке 7.

Как показано на рисунке 7, применительно к антиправительственным демонстрациям для стран посткоммунистической (Восточной) Европы мы парадоксальным образом обнаруживаем вполне статистически значимую и сильную отрицательную (!) корреляцию с уровнем безработицы. Для 10% «страно-лет» с минимальными значениями безработицы (менее 6,1%, в среднем 5%) мы имеем дело с максимальным значением интенсивности антиправительственных демонстраций (1,18). Другими словами, в восточноевропейских странах с минимальным уровнем безработицы фиксируется более одной массовой антиправительственной демонстрации на страну в год. В то же время в 10% «страно-лет» с

0

максимальным уровнем безработицы (более 23,8%, в среднем 29,6%) интенсивность массовых беспорядков достигает минимального уровня в год (0,17; другими словами, менее одной демонстрации каждые пять лет). Да и в целом мы имеем дело с достаточно выраженной отрицательной линейной зависимостью между средним уровнем безработицы и средней интенсивностью антиправительственных демонстраций по децилям. Таким образом, в данном случае для стран посткоммунистической (Восточной) Европы наблюдается обратная зависимость между переменными: для самого высокого уровня безработицы характерна самая низкая интенсивность антиправительственных демонстраций, и наоборот. Итак, предварительно сделанный выше вывод подтверждается: если в непосткоммуни-стической (Западной) Европе чем выше безработица, тем чаще — и заметно чаще — люди выходят на улицу с протестами, то в Восточной Европе чем выше безработица, тем реже люди выходят на антиправительственные демонстрации (при этом при подецильном анализе эта отрицательная корреляция оказывается не только статистически значимой, но и достаточно сильной).

1,4

ь

0

1 m s и I

ш

II

0 I-

0 5 10 15 20 25 30 35

Уровень безработицы, %

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечания r = - 0,724; p = 0,018.

Использовались следущие границы децилей: 1-й дециль: < 6,1%; 2-й дециль: 6,1-6,8%; 3-й дециль: 6,8-7,7%; 4-й дециль: 7,7-9,2%; 5-й дециль: 9,2-11,1%; 6-й дециль: 11,1-13%; 7-й дециль: 13-14,1%; 8-й дециль: 14,1-18,2%; 9-й дециль: 18,223,8%; 10-й дециль: > 23,8%.

Рис. 7. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и интенсивностью антиправительственных демонстраций в странах Восточной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

Наконец, рассмотрим для стран посткоммунистической (Восточной) Европы подецильную корреляцию между уровнем безработицы и агрегированным индексом социально-политической дестабилизации (см. рис. 8).

Если для стран непосткоммунистической (Западной) Европы наш подецильный анализ выявил исключительно сильную (r = + 0,980; R2 = 0,961) статистически значимую (p < 0,001) положительную корреляцию между уровнем безработицы и интегральным индексом социально-политической дестабилизации, то для стран посткоммунистической (Восточной) Европы аналогичный анализ фиксирует крайне слабую (R2 < 0,1) и совершенно статистически незначимую (p = 0,379) корреляцию, да к тому же ещё и отрицательно направленную.

1,2

X -С I I

Ol m

ь

XI ^

Ol

m га о.

I

га

J

га

.

ь

1

о

2 ш

0,8

0,6

0,4

0,2

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

y = - 0,0308х + 1,0755 R2 = 0,5246

1

3000

о

5 5 2500

I § w y = -28,287x + 1027,4

га

J g

13 I 2000

£ ю

R2 = 0,09794

ш

ra

1500

I S

ï S 1000

T

ra m О Ü s

Oi

о 500 с

0 5 10 15 20 25 30 35

Уровень безработицы, %

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечания r = - 0,313; p = 0,379.

Использованы следующие децили: 1-й дециль: < 6,1%; 2-й дециль: 6,1-6,8%; 3-й дециль: 6,8-7,7%; 4-й дециль: 7,7-9,2%; 5-й дециль: 9,2-11,1%; 6-й дециль: 11,1-13%; 7-й дециль: 13-14,1%; 8-й дециль: 14,1-18,2%; 9-й дециль: 18,2-23,8%; 10-й дециль: > 23,8%.

Рис. 8. Подецильная корреляция между уровнем безработицы и агрегированным индексом социально-политической дестабилизации в странах Восточной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

Безработица как фактор социально-политической дестабилизации в Западной и Восточной Европе: опыт сопоставительного анализа

Итак, корреляция между безработицей и социально-политической дестабилизацией в непосткоммунистической (Западной) Европе радикально отличается от этой корреляции в посткоммунистической (Восточной) Европе. Уровень безработицы является мощным статистически значимым предиктором социально-политической дестабилизации в странах непосткоммунистической (Западной) Европы, в то время как для стран посткоммунистической (Восточной) Европы не прослеживается ни одной положительной статистически значимой корреляции уровня безработицы ни с одним из индикаторов социально-политической дестабилизации (более того, в Восточной Европе для антиправительственных демонстраций прослеживается статистически значимая отрицательная корреляция с безработицей).

Чем может объясняться столь яркий контраст между Восточной и Западной Европой?

Наиболее очевидное объяснение заключается в том, что М. Бейсенджер и Г. Сассе назвали «эффект терпения» [Beissinger, Sasse 2014]. В 1990-е гг. мир стал свидетелем очень сильного экономического спада в Восточной Европе, так как эти общества переживали переход от командной экономики к рыночной. Например, за три года после 1991-го уровень ВВП упал на 23% в Эстонии и на 18% в Латвии [World Bank 2017]. При этом обе страны смогли встать на капиталистические рельсы с меньшими экономическими потерями, чем многие другие страны региона. Подобное падение ВВП было ещё более сильным в России (37%), на Украине (55%) и в Молдове (59%). Однако в большинстве случаев перехода от командной к рыночной экономике в странах Восточной Европы в 1990-е гг. не было зафиксировано сильной протестной активности, население демонстрировало чрезвычайно высокий уровень терпения посреди экономической рецессии, ожидая, что рыночные реформы приведут к новому росту уровня жизни (см., например: [Beissinger, Sasse 2014]).

0

В результате, хотя в Восточной Европе мощный экономический спад 1990-х гг. сопровождался в том числе и резким ростом безработицы, он в подавляющем большинстве стран посткоммунистической Европы не вызвал сколько-нибудь сопоставимой по силе социально-политической дестабилизации. В большинстве этих стран к власти пришли новые руководители, обещавшие путём болезненных реформ обеспечить улучшение уровня жизни населения в обозримом будущем; и население было готово перетерпеть трудности 1990-х гг. Однако в 2000-е гг. ситуация изменилась, и во время финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. наблюдалось то, что М. Бейсенджер и Г. Сассе назвали «конец терпения»: экономические трудности во многих восточноевропейских странах были уже встречены достаточно сильными протестами [Beissinger, Sasse 2014]. Для того чтобы проверить гипотезу о том, что отсутствие положительной корреляции между безработицей и социально-политической дестабилизацией в странах посткоммунистической Европы связано с «эффектом терпения» (1990-е гг.) и «концом терпения» (последующие годы), удалим из выборки все данные за 1990-е гг. Если данная гипотеза верна, то следует ожидать, что для оставшейся выборки должны прослеживаться те же статистически значимые положительные корреляции между безработицей и различными показателями социально-политической дестабилизации, что были выше обнаружены нами применительно к Западной Европе. Результаты соответствующего теста представлены в таблице 6.

Таблица 6

Корреляции между уровнем безработицы (исходные данные) и показателями социально-политической дестабилизации CNTS, 2000-2014 гг., страны Восточной Европы

№ Индикаторы социально-политической дестабилизации Коэффициент корреляции Пирсона r Статистическая значимость (p)

1. Политические убийства (Assassinations) - 0,077 0,191

2. Политические забастовки (General Strikes) 0,042 0,470

3. Крупные террористические акты и (или) «партизанские действия» (Guerrilla Warfare) - 0,056 0,342

4. Правительственные кризисы (Government Crises) - 0,088 0,131

5. Политические репрессии (Purges) - 0,122* 0,036

6. Массовые беспорядки (Riots) - 0,037 0,524

7. Перевороты и попытки переворотов (Revolutions) - 0,001 0,980

8. Антиправительственные демонстрации (Anti-Government - 0,149* 0,010

Demonstrations)

9. Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации - 0,062 0,290

Примечание: * — корреляция значима на уровне 0,01 <р < 0,05; ** — корреляция значима на уровне < 0,01.

Как показано в таблице 6, проведённый нами тест не подтверждает высказанную выше гипотезу: отсутствие статистически значимых положительных корреляций между безработицей и основными индикаторами социально-политической дестабилизации в странах посткоммунистической Европы нельзя объяснить «эффектом терпения» 1990-х гг. и «концом терпения» в последующие годы. Удаление из выборки данных за 1990-е гг. не привело к появлению хотя бы одной статистически значимой положительной корреляции. Общая картина осталась удивительно сходной: после удаления из выборки данных за 1990-е гг. большинство корреляций оказываются статистически незначимыми, а все статистически значимые корреляции отрицательны. Число статистически значимых отрицательных корреляций, впрочем, уменьшается с трёх до двух; но при этом сохраняется (и даже немного усиливается) отрицательная корреляция между безработицей и интенсивностью антиправительственных демонстраций.

Рассмотрим теперь ещё одно из возможных объяснений интересующего нас радикального отличия Западной Европы от Восточной.

Как известно, ещё в 1960-е гг. М. Олсон и С. Хантингтон выдвинули гипотезу о наличии криволинейной перевёрнутой £/-образной зависимости между уровнем экономического развития и уровнем социально-политической нестабильности [Olson 1963; Huntington 1968]. Согласно этой гипотезе, вплоть до определённого значения величины средних подушевых доходов экономический рост в тенденции ведёт к усилению рисков социально-политической дестабилизации, и лишь при его относительно высоких значениях дальнейший рост этого показателя ведёт к уменьшению данных рисков. Таким образом, для более высоких значений подушевого дохода характерна отрицательная корреляция между доходами на душу населения и рисками социально-политической дестабилизации, а для более низких — положительная.

Наши эмпирические тесты [Коротаев, Исаев, Васильев 2015; Коротаев, Билюга, Шишкина 2016, 2017а, 2017b; Коротаев, Васькин, Билюга 2017; Коротаев et al. 2017b: 16-33; Korotayev, Issaev, Zinkina 2015; Korotayev et al. 2017a; Korotayev, Vaskin, Bilyuga 2018] подтвердили обоснованность данной гипотезы: действительно, отрицательная корреляция между уровнем экономического развития и социально-политической нестабильностью наблюдается только для экономически высокоразвитых стран, в то время как для слабо- и среднеразвитых стран наблюдается положительная корреляция между ВВП на душу населения и большинством индикаторов социально-политической дестабилизации. При этом особенно выражена положительная корреляция между подушевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций (см. рис. 9)6.

1.4

х л I I Ol m I-

с

y = 0,24ln(x)+1,37 1.2 R2 = 0,875

j 0.8 •

CG

£ ü

fD

о

Ü 0.6 • *

Ш

m ^

~ • /

i Ф m s и

£ 0.4 i s к к

5 0.2 Ь

ш о. и

>

У •

0 ВВП на душу населения

300 3000 30000 п0 ППС, дол.

Источник: [Коротаев, Васькин, Билюга 2017: 25].

Примечание: r = 0,935, p < 0,001.

Рис. 9. Корреляция между ВВП на душу населения для стран с доходом до 20 тыс. дол. США по ППС и интенсивностью антиправительственных демонстраций на соответствующий год, 1960-2014 гг., диаграмма рассеивания с логарифмической шкалой по оси абцисс и наложенным контуром логарифмической регрессии

При воспроизведении рисунка сохранено оформление источника: [Коротаев, Васькин, Билюга 2017: 25]. — Примеч. ред.

Аналогичные зависимости наблюдаются и для европейских стран рассматриваемого периода (см. рис. 10).

0

1

о. <и а ч:

1,2

0,6

0,4

0,2

1,06

0,71

Европейские страны с НИЗКИМИ подушевыми доходами

Европейские страны со СРЕДНИМИ подушевыми доходами

Европейские страны с ВЫСОКИМИ подушевыми доходами

Источник: [World Bank 2017].

Рис. 10. Среднее значение интенсивности антиправительственных демонстраций по тертилям по ВВП на душу населения в международных дол. по ППС за период 1991-2014 гг.7

На данной гистограмме (см. рис. 10) европейские «страно-годы» за 1991-2014 гг. разбиты на три равные группы (тертили) по ВВП на душу населения. Нижний тертиль соответствует самым бедным европейским странам, верхний — самым богатым странам, а средний — странам со средними по европейским меркам доходами8.

Проведённые ¿-тесты показали, что различия между первым и вторым и вторым и третьим тертилями являются статистически значимыми. Как видим, вполне в соответствии с гипотезой Олсона — Хантингтона, максимальный уровень интенсивности антиправительственных демонстраций в Европе (как и в мире) наблюдается у стран со средними подушевыми доходами.

Стоит отметить, что при разбивке на три тертиля все богатые европейские страны оказываются в Западной Европе, практически все бедные страны — в Восточной Европе, страны со средними доходами практически поровну делятся между Западной и Восточной Европой (см. табл. 7).

В соответствии с законом Олсона — Хантингтона о наличии криволинейной перевёрнутой ^-образной зависимости между уровнем экономического развития и уровнем социально-политической нестабильности можно предполагать, что в странах Восточной Европы должна наблюдаться положительная корреляция между ВВП на душу населения и интенсивностью антиправительственных демонстраций, а в странах Западной Европы — отрицательная. Эмпирические тесты в общем и целом подтверждают это предположение. Для стран Западной Европы вполне выражена отрицательная корреляция между подушевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций (см. рис. 11).

Примечание: тертиль европейских стран с низкими подушевыми доходами включает в себя страны с ВВП на душу населения в международных долларах менее 17 370 долларов по ППС; тертиль стран со средними доходами - с подушевым ВВП в интервале между 17 370 и 32 814 долларов по ППС; тертиль стран с высокими доходами - с подушевым ВВП выше 32 814 долларов.

Необходимо отметить, что, конечно, бедные по европейским меркам страны не всегда будут рассматриваться как таковые при глобальных сопоставлениях. При глобальном анализе границы между первым и вторым тертилями будет проходить на уровне 3 250 дол., а между вторым и третьим — на уровне 11 600 дол. Таким образом, заметная часть европейских стран с низкими доходами на мировом уровне была бы отнесена к странам со средними доходами.

0

7

Таблица 7

Тертили «страно-лет» непосткоммунистической (Западной) и посткоммунистической (Восточной) Европы по ВВП на душу населения по ППС, %

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Тертили европейских стран по ВВП на душу населения Итого

Страны с низкими по- Страны со средними Страны с высокими подушевыми доходами подушевыми доходами душевыми доходами

Западная Европа Восточная Европа

1 (0,3%) 325 (99,7%)

173 (53,1%) 153 (46,9%)

326 (100%) 0 (0%)

500 (51,1%) 478 (48,9%)

1.8

1.6

1.4

1.2

0.8 0.6 0.4 0.2 0

20,000

y = -3E-05X + 1,94

• R2 = 0,42

а

• • \ |

4 V

30,000 40,000 50,000

ВВП на душу населения по ППС, дол.

60,000

70,000

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечание: r = - 0,653; p = 0,040.

Рис. 11. Подецильная корреляция между ВВП на душу населения по ППС и интенсивностью антиправительственных демонстраций в странах Западной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

Для стран Восточной Европы выраженная положительная корреляция с интенсивностью антиправительственных демонстраций наблюдается для большей части спектра значений подушевого ВВП (см. рис. 12).

Для стран Западной Европы наблюдается сильно выраженная отрицательная корреляция между подушевым ВВП и уровнем безработицы (см. рис. 13).

Для стран Восточной Европы также наблюдается вполне выраженная отрицательная корреляция между подушевым ВВП и уровнем безработицы (см. рис. 14).

2

1

1,2

>s

s

J

га

Q.

i-

u

I

О

м <u

1- и

о X

I •C

m I

s I

и 01

I m

Ol i-

1- u

I •C

^

о

i-

s

m

ra

.

с

s

i-

i

ra

0,4

0,2

y = 4E-05X + 0,0635 R2 = 0,59165

<*5

5 000

10 000 15 000 20 000

ВВП на душу населения, дол.

25 000

30 000

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечание: r = 0,769; p = 0,026.

Рис. 12. Подецильная корреляция между ВВП на душу населения по ППС и интенсивностью антиправительственных демонстраций в странах Восточной Европы, децили 3-10, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром линейной регрессии

12

4P

10

л

Г 8

н

0 VO га

m 6 «и VO

■Q

1 4

ш m о а > 2

y = - 0,0002х + 13,531 R2 = 0,8543

10 000 20 000 30 000 40 000 50 000 ВВП на душу населения, дол.

60 000 70 000 80 000

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечание: r = - 0,925; p < 0,001.

Рис. 13. Подецильная корреляция между ВВП на душу населения по ППС и уровнем безработицы в странах Западной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным контуром

линейной регрессии

1

0

0

0

25

з

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

20

о 15 vo га а m

£ 10

.с х

ш

S 5

а

>

• y = -' R 0,0004x + 19,346 ?2 = 0,55983

Г (

0 5000 10000 15000 20000 25000 30000

ВВП на душу населения, дол. США

Источники данных: [Banks, Wilson 2017; World Bank 2017].

Примечание: r = - 0,749;p = 0,013.

Рис. 14. Подецильная корреляция между ВВП на душу населения по ППС и уровнем безработицы в странах Восточной Европы, 1991-2014 гг., диаграмма рассеивания с наложенным

контуром линейной регрессии

Таким образом, обнаруженный нами разительный контраст между Западной и Восточной Европой можно объяснить действием закона Олсона — Хантингтона, однако лишь отчасти. Рассмотрим другие объяснения того, почему в Западной Европе уровень безработицы является мощным статистически значимым предиктором социально-политической дестабилизации, в то время как для стран посткоммунистической (Восточной) Европы не прослеживается ни одной положительной статистически значимой корреляции уровня безработицы ни с одним из индикаторов социально-политической дестабилизации (и, более того, как мы помним, в Восточной Европе для антиправительственных демонстраций прослеживается статистически значимая отрицательная корреляция с безработицей).

Для более детального анализа наблюдаемых различий рассмотрим мотивы участия и неучастия в про-тестной деятельности людей, потерявших и (или) не нашедших работу.

С одной стороны, безработного останавливают от протестной деятельности следующие мотивы:

— ощущение себя маленьким отверженным человеком, боящимся выступать против власти и общества;

— необходимость посвящать время поиску работы и добыванию спорадических заработков для собственного существования и содержания своих близких (жены (мужа), детей, родителей и др.);

— страх попасть в чёрные списки полиции и особенно в чёрные списки работодателей как бунтовщик и плохой кандидат на получение работы;

— страх потерять расположение благотворителей (в том числе родственников9, лидеров кланов и общин), предоставляющих материальную помощь, займы и временные заработки.

Можно добавить ещё страх перед недовольством жены (мужа) и её (его) родителей, не одобряющих протестное поведение и контакты с различными бунтовщиками, препятствующие получению рабочего места и способствующие выпадению их семьи из «приличного общества».

0

С другой стороны, безработного подстёгивают к протестной деятельности следующие мотивы:

— негодование против своих бывших работодателей, уволивших его, и потенциальных работодателей, отвергнувших его как работника или предложивших ему работу и заработок, недостойные его квалификации и притязаний;

— негодование против власти, проводящей такую экономическую политику, которая довела его до безработного состояния;

— негодование против власти, установившей слишком малые пособия по безработице, слишком жёсткие правила их получения и слишком короткие сроки выплаты;

— наличие свободного времени для участия в политической деятельности и акциях протестных сообществ.

Участниками протестных акций, естественно, могут стать и становятся не только сами безработные, но и люди, боящиеся потерять работу, или те, кто возмущён действиями властей и работодателей. Не останавливаясь подробно на мотивах, ими движущих, укажем, что у них тоже есть основания как для участия, так и для неучастия в протестных акциях, в первом приближении укладывающиеся в формулу «страх потери работы и заработка га возмущение и требования поменять правила и законы или даже само правительство».

Прежде чем обсуждать поведение людей внутри своих стран, необходимо указать, что, кроме поиска работы дома, существует поиск работы в других странах, чем активно пользуются безработные жители восточноевропейских стран. Немалая часть безработных из Восточной Европы перемещается в поисках работы на запад, а так как их собственные страны являются членами ЕС, то они (собирательно — «польские сантехники») обладают законным правом устройства на работу в западноевропейских странах. Но даже многие восточноевропейские страны, не входящие в ЕС, связаны с ним многочисленными соглашениями, в том числе обеспечивающими безвизовый обмен и относительную простоту получения работы в Западной Европе. Некоторая доля отрицательной корреляции на востоке Европы и положительной на западе объясняется поэтому тем, что многие активные люди из Восточной Европы, особенно молодые потенциальные участники протестных акций, при ухудшении ситуации с занятостью перемещаются в Западную Европу, отнимая при этом рабочие места у самих западноевропейцев и повышая их желание протестовать.

Естественно, можно указать немало причин и обстоятельств, которые направят безработного или кандидата в безработные в ту или иную сторону. Однако, если ситуация в стране далека от революционной, а правящий строй — от обрушения в результате народного возмущения и (или) внутриэлитных раздоров, то решающим фактором оказывается наличие или отсутствие источников существования. В основе столь контрастной реакции западных и восточных европейцев на рост безработицы лежат поэтому различные уровни пособий по безработице.

Например, во Франции средний размер пособия составляет около 60% средней заработной платы. Максимальная сумма выплат достигает более 6000 евро в месяц. Пособия начисляются на сроки от четырёх месяцев до двух лет, а если на момент увольнения работнику было 50 лет и более, то пособие выдаётся в течение трёх лет. Безработные в Германии получают пособие в размере также 60% от средней заработной платы, граждане с детьми — 67%. Максимальная сумма выплат составляет более 2000 евро в месяц, продолжительность безработицы составляет 6-24 месяцев. Близкие условия получения пособий характерны и для других западноевропейских стран [Stovicek, Титш 2012]. Фактически получается,

что доходы безработных немногим ниже доходов работающих. К этому следует добавить, что во многих странах Западной Европы, прежде всего в Финляндии, проводятся эксперименты по введению всеобщего социального пособия, более известного как «безусловный доход» (или «базовый доход»), что полностью освобождает безработных от страха оказаться без каких-либо источников существования.

В странах же Восточной Европы условия получения пособий жёстче, выплачиваются они в течение коротких сроков (от 4-5 до 11 месяцев) и имеют существенно меньшие размеры; например, в Польше среднее пособие по безработице составляет всего 200 дол. США в месяц [Stovicek, Титш 2012]10.

Следует отметить, что низкие пособия по безработице и относительно короткие сроки их выплаты характерны не только для Восточной Европы, но также для англосаксонских стран [Stovicek, Титш 2012]. Это порождает некоторые аналогии влияния безработицы на протестные действия между англосаксонскими странами и Восточной Европой. Например, в годы Великой депрессии в Германии (Веймарской республике), где выплачивались пособия по безработице (правда, несколько сократившиеся в период кризиса), подъем забастовочного и другого протестного движения (включая коммунистическое и нацистское) был существенно выше, чем в США, где в начале 1930-х гг. никаких официальных пособий по безработице не было.

Особую силу контрасту между странами с щедрым обеспечением своих безработных и странами, где безработные сами должны заботиться о своём пропитании и пропитании своей семьи, придают достаточно очевидные положительные обратные связи.

В тех странах, где пособия по безработице малы (жёсткие условия получения, короткие сроки выплаты и т. д.), протестующих мало, и даже это малое количество попадает в чёрные списки работодателей, а соответственно их становится ещё меньше. При этом в годы циклического подъёма, когда рабочей силы не хватает, те, кто не смел заявлять о своих претензиях в годы спада, нередко выходят протестовать — всё равно с работы не выгонят, а в чёрные списки всех не занесут. Наоборот, в тех странах, где пособия велики и длительны, ничем не занятые безработные могут протестовать разнообразными методами, добиваясь увеличения пособий, прихода к власти левых сил и т. д.11.

Хотя близость тенденций в более бедных восточноевропейских странах и в англосаксонских странах, прежде всего в США (особенно дорузвельтовских времён), делает этот эффект непохожим на закономерность Олсона — Хантингтона, на самом деле он, по существу, является одной из составляющих данного эффекта. В бедных странах малообеспеченные и тем более потерявшие работу люди прежде всего заботятся о своём благополучии и вместо участия в протестах ищут возможности прокормиться. Переход к протестным действиям, причём в основном самого радикального толка (массовые беспорядки, политическое насилие, попытки переворота и др.), происходит главным образом в революционных ситуациях, когда у безработных появляется надежда получить всё и сразу. В обеспеченных странах преобладают менее разрушительные формы протестов (демонстрации, митинги, другие различные формы ненасильственного протеста), включающие не только прямые финансовые требования, но также требования изменений социальной политики и поддержку на выборах более левых партий. В странах с переходными экономическими и политическими условиями возможны протестные проявления обоих типов.

10 11

При этом низкий уровень пособий здесь также является причиной низкого уровня безработицы.

Определённую роль может играть и активная политика занятости на рынке труда, в том числе разного рода программы дополнительного обучения, общественные работы, помощь в открытии собственного бизнеса и др. Влияние этих факторов планируется рассмотреть в следующих работах.

В настоящее время опасность роста безработицы в близком будущем представляет собой одну из основных угроз для развитых стран как из-за перевода производств торгуемых товаров в более бедные страны с меньшей заработной платой и меньшими социальными гарантиями, так и из-за быстро развивающейся автоматизации и роботизации не в только в производственной сфере, но и в сфере обслуживания. Зависимость влияния безработицы на протестные действия от величины и характера социальных пособий даёт возможность высказать некоторые предположения о будущих тенденциях протестной активности.

В странах, где не ожидается существенного роста ни заработной платы, ни социальных пособий, несмотря на увеличение имущественного расслоения, по-видимому, и в дальнейшем не следует ждать мощных протестных акций. Напротив, введение базового дохода, который не сможет полностью заменить социальные расходы на помощь и медицинское обслуживание пожилых и больных людей, инвалидов, детей из многодетных семей и т. д., приведёт к фактическому росту социальных затрат и всё менее сбалансированным бюджетам. Сытое существование незанятых людей обеспечит им возможность дальнейшего усиления протестных действий, направленных на увеличение базового дохода, введение антииммигрантских законов и других мер, а также действий, не направленных ни на что, но являющихся проявлениями общего недовольства складывающимися порядками, оставляющими их на самых нижних ступеньках общественной лестницы без ясных перспектив продвижения наверх, и просто формой интересного и яркого времяпрепровождения, придания смысла тусклой и бесцельной жизни.

Заключение

Практически все исследователи сходятся в том, что безработица — важный фактор социально-политической дестабилизации, причём особое значение имеет безработица среди молодёжи, наиболее склонной к уличной активности, включая участие в радикальных и насильственных формах протеста. Тем не менее различные исследования показывают не только разную силу влияния уровня безработицы на протестную активность, но и разное направление этого влияния. Так, например, П. Колльер, Г. Урдал, А. Вуд и другие исследователи указывают, что рост безработицы ведёт к росту протест-ной активности, увеличению уличного насилия и дестабилизации политической ситуации в целом [Collier 2000; Urdal 2004; Wood 2006]. Напротив, Р. В. Уайт, Э. Берман и его соавторы находят, что высокая безработица понижает уровень политического насилия [White 1993; Berman et al. 2011]. По данным же Дж. Л. Томпсона, С. Олзака и С. Шанахана, ряда других исследователей, влияние безработицы на протестную активность проявляется лишь в совокупности с другими факторами, при этом сама корреляция между уровнем безработицы и участием в протестных акциях оказывается статистически незначимой [Thompson 1989; Olzak, Shanahan 1996].

В данной работе проведён анализ корреляционный зависимости между уровнем безработицы по исходным данным Всемирного банка [World Bank 2017] и показателями социально-политической дестабилизации CNTS [Banks, Wilson 2017] за 1991-2014 гг. в странах непосткоммунистической (Западной) Европы и посткоммунистической (Восточной) Европы. Результаты исследования показали, что тенденции в двух разных частях Европы существенно расходятся. В Западной Европе уровень безработицы является статистически значимым предиктором социально-политической дестабилизации. Особенно сильны эти зависимости при переходе от «постранового» сравнения к сравнениям состояний групп стран в различные годы (вся выборка данных по странам и годам была разделена на 10 групп «страно-лет», различающихся уровнем безработицы). При этом методе анализа зависимости интенсивности политических забастовок, массовых беспорядков, антиправительственных демонстраций и другие коэффициенты корреляции Пирсона достигали значений 0,8-0,95 при значимости корреляций на уровне < 0,001.

Совсем иную картину показывают данные по странам посткоммунистической (Восточной) Европы. В отличие от Западной Европы большая часть корреляций носит статистически незначимый характер, и при этом все — как незначимые, так и значимые — корреляции (прежде всего, речь идёт о правительственных кризисах и антиправительственных демонстрациях) имеют отрицательный характер, то есть рост безработицы ведёт, скорее, к политической стабилизации, нежели наоборот.

Также, в отличие от Западной Европы, переход от постранового сравнения к сравнениям состояний групп стран Восточной Европы в различные годы по децилям привёл не к усилению, а к ослаблению корреляций, хотя и не изменил их отрицательного характера. Это указывает на неоднородность выборки. Действительно, исключение из выборки 1990-х гг., когда новая социально-политическая система только формировалась и народ «с терпением и пониманием» переносил трудности роста, уменьшило некоторые отрицательные корреляции, но не устранило их. Также только частично интересующее нас различие может быть объяснено действием закона Олсона — Хантингтона, в соответствии с которым экономический рост (и связанное с этим снижение безработицы) до определённого уровня (приблизительно соответствующего как раз «границе» между Восточной и Западной Европой) сопровождается ростом социально-политической дестабилизации, а после этого он уже в тенденции сопровождается его снижением.

Таким образом, контрастное различие между Западной и Восточной Европой лишь отчасти связано с переходным характером политических и экономических систем восточноевропейских стран.

Анализ поведения людей, потерявших работу или находящихся в области риска, связанного с ее потерей, показывает, что у них имеются мотивы как за участие, так и за неучастие в акциях против своих бывших и новых потенциальных работодателей, а также властей страны. С одной стороны, они возмущены действиями работодателей и властей страны, но, с другой — им нужно искать новую работу, добывать средства для пропитания, они боятся попасть в чёрные списки плохих кандидатов на получение работы и вызвать неодобрение тех, кто их поддерживает в трудные времена.

Решающим фактором, склоняющим их поведение в ту или иную сторону, по всей видимости, оказываются размеры, сроки и условия выплат социальных пособий. Там, где размеры пособий и сроки их выплаты велики (Западная Европа), рост безработицы сопровождается ростом протестных настроений, участия в антиправительственных акциях и т. д. Там, где пособия малы и выплачиваются в течение короткого времени (Восточная Европа), люди, оказавшись безработными, преимущественно уходят в свои личные заботы, менее склонны к участию в протестной деятельности при потере работы или высоком риске её потерять. Особую убедительность этому объяснению придаёт сходство поведения жителей восточноевропейских и англосаксонских стран, ибо в этих последних, несмотря на высокий уровень жизни, действуют более мягкие законы о защите труда, а размеры пособий по безработице и сроки их выплат значительно меньше, чем в западноевропейских странах12.

Дополнительным фактором, способствующим различию реакции жителей Западной и Восточной Европы на потерю работы, является трудовая миграция из Восточной Европы в Западную, вымывающая «горючий материал» для протестных акций с востока, но зато вызывающая протестные действия западноевропейских безработных в пользу введения антииммигрантских законов.

Как известно, в настоящее время существует достаточно серьёзная опасность роста безработицы в развитых странах, вызванная как переводом производств торгуемых товаров в более бедные страны с

12 Отметим, что дальнейшего прогресса в интерпретации полученных нами результатов, по-видимому, можно будет добиться, используя микроданные по индивидам таких международных исследований, как World Values Survey (WVS), European Values Study (EVS ) и European Social Survey (ESS), что должно стать предметом отдельной работы .

меньшей заработной платой и меньшими социальными гарантиями, так и быстро развивающейся автоматизацией и роботизацией не только в производственной сфере, но и в сфере обслуживания. При этом ряд западных стран планирует ввести «базовый доход» для жителей стран, не зависящий от занятости. Проведенное исследование позволяет предположить, что парадоксальным образом весьма вероятным результатом таких действий, несмотря на возможность некоторого снижения неравенства доходов, будет рост протестной активности. И, наоборот, если в странах Восточной Европы не произойдет ни существенного роста заработной платы, ни существенного роста социальных пособий, то, несмотря на некоторое увеличение имущественного расслоения, по-видимому, и в дальнейшем здесь не следует ожидать того, что рост безработицы в этих странах будет вести к росту протестной активности.

Приложение

Описание и методология Cross National Time Series (CNTS)

База данных The Cross National Time Series (CNTS) [Banks, Wilson 2017] является результатом работы по сбору и систематизации данных, начатой Артуром Банксом в 1968 г. в Университете штата Нью-Йорк в Бингемтоне на основе обобщения архива данных The Statesman's Yearbook, публикуемого с 1864 г. В базе данных содержатся около 200 переменных для более чем 200 стран, а также годовые значения переменных, начиная с 1815 г. В базе данных исключены периоды двух мировых войн: 1914-1918 гг. и 1939-1945 гг.

CNTS структурирована по разделам и включает статистические данные по территории и населению страны, информацию по использованию технологий, экономические и электоральные данные, информацию по внутренним конфликтам, использованию энергии, промышленной статистике, по военным расходам, международной торговле, урбанизации, образованию, занятости, деятельности законодательных органов и т. п.

В данной работе мы подробно рассматриваем раздел данных, описывающих внутренние конфликты (раздел domestic), которые основаны на анализе событий по восьми различным подкатегориям:

— политические убийства (Assassinations, domestic 1);

— политические забастовки (General Strikes, domestic 2);

— крупные террористические акты и (или) «партизанские действия» (Guerrilla Warfare, domestic 3);

— правительственные кризисы (Government Crises, domestic 4);

— политические репрессии (Purges, domestic 5);

— массовые беспорядки (Riots, domestic 6);

— «революции» (Revolutions, domestic 7);

— антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations, domestic 8). В этом разделе представлены данные, начиная с 1919 г.

К политическим убийствам (Assassinations, domestic 1) относятся любые политически мотивированные убийства или покушения на убийства высших правительственных чиновников или политиков.

К политическим забастовкам (General Strikes, domestic 2) — забастовки, в которых участвовали 1000 или более работников, занятых у более чем одного работодателя, и при этом выдвигались требования, направленные против государственной политики, правительства или органов власти.

К крупным террористическим актам и (или) «партизанским действиям» (Guerrilla Warfare, domestic 3) относятся любая вооружённая деятельность, диверсии или теракты, совершаемые группами граждан или нерегулярными вооружёнными силами, которые направлены на свержение или подрыв существующего режима. Речь, таким образом, идёт прежде всего о крупных террористических актах (в особенности когда мы имеем дело со странами современной Европы).

Правительственные кризисы (Government Crises, domestic 4) — это любые ситуации, которые грозят привести к падению текущего режима, кроме вооруженных переворотов, напрямую направленных на это.

Политические репрессии (Purges, domestic 5) — любое систематическое устранение оппозиционных деятелей (путем лишения свободы или казней) среди действующих членов режима или оппозиционных группировок.

К массовым беспорядкам (Riots, domestic 6) относятся любые выступления или столкновения, связанные с использованием насилия, в которых принимали участие более 100 граждан.

«Революции» (Revolutions, domestic 7) — это любые незаконные или связанные с принуждением изменения в правящей элите, а также любые попытки таких изменений, любые перевороты или попытки переворотов. Переменная «революции» также учитывает все удачные и неудачные вооружённые восстания, целью которых является получение независимости от центрального правительства. Отметим, что название этой переменной в очень заметной степени вводит пользователя в заблуждение, так как в реальности здесь речь в большинстве случае идёт не о революциях в обычном понимании (см. нашу сводку определений революции: [Гринин, Исаев, Коротаев 2015]), а, скорее, о переворотах и попытках переворотов. Именно таким образом мы и обозначаем данную переменную в этой статье.

К антиправительственным демонстрациям (Anti-Government Demonstrations, domestic 8) относятся любые мирные публичные собрания, в которых принимают участие 100 человек и более, чья основная цель — выразить несогласие с политикой правительства или власти; исключение представляют собой демонстрации, направленные против иностранных государств.

Все перечисленные восемь подкатегорий используются при построении интегрального индекса социально-политической дестабилизации (domestic 9). Для этого составители базы данных CNTS присвоили каждой подкатегории определённый вес (см. таблицу П. 1).

-Таблица П.1

Веса подкатегорий, используемых при построении индекса социально-политической дестабилизации CNTS

Подкатегория Название переменной Вес в интегральном индексе социально-политической дестабилизации (domestic 9)

Политические убийства (Assassinations) domestic 1 25

Политические забастовки (General Strikes) domestic 2 20

«Партизанские действия» (Guerrilla Warfare) domestic 3 100

Правительственные кризисы (Government Crises) domestic 4 20

Политические репрессии (Purges) domestic 5 20

Массовые беспорядки (Riots) domestic 6 25

Перевороты и попытки переворотов (Revolutions) domestic 7 150

Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations) domestic 8 10

Интегральный индекс социально-политической дестабилизации CNTS (Weighted Conflict Measure,

domestic 9) рассчитывается как сумма произведений численных значений подкатегорий и соответствующих им весов, умноженная на 100 и делённая на 8 (см. формулу (1)):

(25domestic1 + 20domestic2 + 100domestic3 + 20domestic4 + 20domestic5 + 25domestic6 + 150domestic7 + 10domestic8)

domestic 9 = * 100 (1)

8

Литература

Абель Э., Бернанке Б. 2010. Макроэкономика. Пер. с англ. Н. Габенова, А. Смольского; науч. ред. Л. Симкина. Изд. 5-е. СПб.: Питер.

Блауг М. 1994. Экономическая мысль в ретроспективе. М.: Дело.

Булдаков В. П. 1997. Красная Смута: природа и последствия природного насилия. М.: РОССПЭН.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Гринин Л. Е. 2017. Русская революция и ловушки модернизации. Полис. Политические исследования. 4:138-155.

Гринин Л. Е., Исаев Л. М., Коротаев А. В. 2015. Революции и нестабильность на Ближнем Востоке. М.: Учитель.

Гринин Л. Е., Коротаев А. В., Малков С. Ю. 2009. История, математика и некоторые итоги дискуссии о причинах русской революции. История и математика. 7: 368-427.

Гришин О. Е. 2015. Политическая стабильность: понятие, факторы, инновации. Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики. 6 (1/56): 51-54.

Долгов Б. В. 2011. Взрыв в арабском мире: внутренний и внешний контекст. Перспективы. 15 апреля. URL: http://www.perspektivy.info/oykumena/vector/vzryv_v_arabskom_mire_vnutrennij_i_vneshnij_ kontekst_2011-04-15 .htm

Иванов В. Г. 2012. «Естественный уровень образования» как фактор стабильности политического режима. Часть II. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 1: 35-56.

Кейнс Д. 1948. Общая теория занятости, процента и денег. Пер. с англ. проф. Н. Н. Любимова; вступ. ст. проф. И. Г. Блюмина. М.: Государственное издательство иностранной литературы.

Коротаев А. В. et al. 2011. Социально-демографический анализ Арабской весны. В сб.: Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. Вып. 3. М.: Учитель; 28-76.

Коротаев А. В. et al. 2016a. Арабская весна как триггер глобальной социально-политической дестабилизации: опыт систематического анализа. В сб.: Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. Вып. 7. М.: «Учитель»; 22-126.

Коротаев А. В. et al. 2016b. Промежуточные типы социально-политических режимов и социально-политическая нестабильность: опыт количественного кросс-национального анализа. Полития: Анализ. Хроника. Прогноз. 3: 31-51.

Коротаев А. В. et al. 2017a. Арабская весна и её глобальное эхо: количественный анализ. Сравнительная политика. 8 (4): 113-126.

Коротаев А. В. et al. 2017b. Дестабилизация: глобальные, национальные, природные факторы и механизмы. М.: Учитель.

Коротаев А. В., Билюга С. Э., Шишкина А. Р. 2016. ВВП на душу населения, уровень протестной активности и тип режима: опыт количественного анализа. Сравнительная политика. 4 (26): 72-94.

Коротаев А. В., Билюга С. Э., Шишкина А. Р. 2017а. ВВП на душу населения, интенсивность антиправительственных демонстраций и уровень образования. Кросс-национальный анализ. Полития. Анализ. Хроника. Прогноз. 1 (84): 127-143.

Коротаев А. В., Билюга С. Э., Шишкина А. Р. 2017b. Экономический рост и социально-политическая дестабилизация: опыт глобального анализа. Полис. Политические исследования. 2: 155-169.

Коротаев А. В., Васькин И. А., Билюга С. Э. 2017. Гипотеза Олсона—Хантингтона о криволинейной зависимости между уровнем экономического развития и социально-политической дестабилизацией: опыт количественного анализа. Социологическое обозрение. 16 (1): 9-49.

Коротаев А. В., Зинькина Ю. В. 2011. Египетская революция 2011 года: социодемографический анализ. Историческая психология и социология истории. 4 (2): 5-29.

Коротаев А. В., Исаев Л. М., Васильев А. М. 2015. Количественный анализ революционной волны 2013-2014 гг. Социологические исследования. 8: 119-127.

Коротаев А. В., Комарова Н. Л., Халтурина Д. А. 2009. Законы истории. Вековые циклы и тысячелетние тренды. Демография, экономика, войны. М.: URSS.

Коротаев А. В., Слинько Е. В., Билюга С. Э. 2016. Тип режима и социально-политическая нестабильность. В сб.: Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. Вып. 7. М.: «Учитель»; 282-325.

Коротаев А. В., Халтурина Д. А. 2009. Современные тенденции мирового развития. М.: ЛИБРОКОМ; URSS.

Коротаев А. В., Шишкина А. Р., Лухманова З. Т. 2017. Волна глобальной социально-политической дестабилизации 2011-2015 гг.: количественный анализ. Полис. Политические исследования. 6: 150-168.

Малков С. Ю. et al. 2013. О методике оценки текущего состояния и прогноза социальной нестабильности: опыт количественного анализа событий Арабской весны. Полис. Политические исследования. 4:137-162.

Матвеев И. 2017. Конец «стабильности»: политическая экономия пересекающихся кризисов в России с 2009 года. Социологическое обозрение. 16 (2): 29-53.

Матвеева Т. Ю. 2007. Введение в макроэкономику. Учеб. пособие. Изд. 5-е, испр. М.: Изд. дом ВШЭ.

Миронов Б. Н. 2013. Страсти по революции. М.: Весь мир.

Нефёдов С. А. 2015. «Молодёжный бугор» и первая русская революция. Социологические исследования. 7: 140-147.

Поланьи К. 2002. Великая трансформация: политические и экономические истоки нашего времени. Пер. с англ. СПб.: Алетейя.

Рейтер О. Д., Ганди Д. 2015. Экономическое развитие и расколы доминантных партий. Сравнительная политика. 6 (2 (19)): 22-49.

Смит А. 1993. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Наука.

Цирель С. В. 2012. Условия возникновения революционных ситуаций в арабских странах. В сб.: Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. Вып. 3. М.: Учитель; 162-173.

Хохлов И. И. 2015. О некоторых подходах к объяснению феномена терроризма. Мировая экономика и международные отношения. 59 (5): 19-28.

Abdullah I. et al. 1997. Lumpen Youth Culture and Political Violence: Sierra Leoneans Debate the RUF and the Civil War. Africa Development/Afrique et Développement. 22 (3/4): 171-215.

Akaev A. et al. 2017. Technological Development and Protest Waves: Arab Spring as a Trigger of the Global Phase Transition? Technological Forecasting and Social Change. 116: 316-321.

Alanana O. O. 2003. Youth Unemployment in Nigeria: Some Implications for the Third Millenium. Global Journal of Social Sciences. 2 (1): 21-26.

Alexander M. A. 2017. Involvement of a Capitalist Crisis in the 1900-1930 Inequality Trend Reversal. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 8 (1): 18-47.

Assaad R., Levison D. 2013 .Employmentfor Youth: A growing Challengefor the Global Community. Background Research Paper for United Nations High Level Panel on the Post-2015 Development Agenda.

Azeng T. F., Yogo T. U. 2013. Youth Unemployment and Political Instability in Selected Developing Countries. Working Paper Series No. 171. Tunis: African Development Bank.

Banks A. S., Wilson K. 2017. Cross-National Time-Series Data Archive. Jerusalem, Israel: Databanks International. URL: https://www.cntsdata.com/

Barber N. 2015. Why Behavior Matches Ecology: Adaptive Variation as a Novel Solution. Cross-Cultural Research. 49 (1): 57-89.

Beissinger M. R., Jamal A. A., Mazur K. 2015. Explaining Divergent Revolutionary Coalitions: Regime Strategies and the Structuring of Participation in the Tunisian and Egyptian Revolutions. Comparative Politics. 48 (1): 1-24.

Beissinger M., Sasse G. 2014. An End to Patience? The 2008 Global Financial Crisis and Political Protest in Eastern Europe. In: Bartels L., Bermeo N. (eds) Popular Reactions to the Great Recession. Oxford: Oxford University Press; 334-370.

Benmelech E., Berrebi C., Klor E. 2010. Counter-Suicide-Terrorism: Evidence from House Demolitions. The Journal of Politics. 77 (1): 27-43.

Benson M. L. et al. 2003. Neighborhood Disadvantage, Individual Economic Distress and Violence Against Women in Intimate Relationships. Journal of Quantitative Criminology. 19 (3): 207-235.

Berman E. et al. 2011. Do Working Men Rebel? Insurgency and Unemployment in Afghanistan, Iraq, and the Philippines. Journal of Conflict Resolution. 55 (4): 496-528.

Braungart R. G. 1984. Historical and Generational Patterns of Youth Movements: A Global Perspective. Comparative Social Research. 7 (1): 3-62.

Bricker N. Q., Foley M. C. 2013. The effect of Youth Demographics on Violence: The Importance of the Labor Market. International Journal of Conflict and Violence. 7 (1): 179-194.

Chiricos T. G. 1987. Rates of Crime and Unemployment: An Analysis of Aggregate Research Evidence. Social problems. 34 (2): 187-212.

Cincotta R. 2005. Youth Bulge, Underemployment Raise Risks Of Civil Conflict. Global Security Brief No 2. Worldwatch Institute.

Cincotta R., Engelman R., Anastasion D. 2003. The Security Demographic: Population and Civil Conflict after the Cold War. Washington, DC: Population Action International.

Collier P. 1999. Doing Well out of War. Paper Prepared for Conference on Economic Agendas in Civil Wars. London, April 26-27.

Collier P. 2000. Economic Causes of Civil Conflict and Their Implications for Policy. Washington, DC: World Bank.

Collier P., Hoeffler A. 2001. On the Duration of Civil War. Policy Research Working Paper. Washington, DC: World Bank.

Collier P., Hoeffler A. 2004. Greed and Grievance in Civil War. Oxford Economic Papers. 56 (4): 563-595.

Cramer C. 2010. Unemployment and Participation in Violence. Washington, DC: World Bank.

Di Stefano G., Piacentino B., Ruvolo G. 2017. Mentalizing in Organizations: A Psychodynamic Model for an Understanding of Well-Being and Suffering in the Work Contexts. World Futures. 73 (4-5): 216-223.

Dowd C. 2017. How Does Work Feature in Literature on Youth Participation in Violence? Brighton: Institute of Development Studies.

Elbadawi I., Sambanis N. 2000. Why Are There So Many Civil Wars in Africa? Understanding and Preventing Violent Conflict. Journal of African Economies. 9: 244-269.

Falk A., Kuhn A., Zweimuller J. 2011. Unemployment and Right-Wing Extremist Crime. The Scandinavian Journal of Economics. 113 (2): 260-285.

Fischer S., Modigliani F. 1978. Towards an Understanding of the Real Effects and Costs of Inflation. Review of World Economics. 114 (4): 810-833.

Freeman R. B. 1991. Crime and the Employment of Disadvantaged Youths. Working Paper No. w3875. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.

Frey B. S., Weck H. 1981. Hat Arbeitslosigkeit den Aufstieg des Nationalsozialismus bewirkt? [Did Unemployment Lead to the Rise of National Socialism?]. Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik. 196 (1): 1-32.

Goldstone J. A. 1991. Revolution and Rebellion in the Early Modern World. Berkeley, CA: University of California Press.

Goldstone J. A. 2001. Demography, Environment and Security: An Overview. In: Weinert M., Russell S. S. (eds) Demography and National Security. New York: Berghahn Books; 38-61.

Goldstone J. A. 2002. Population and Security: How Demographic Change can Lead to Violent Conflict. Journal of International Affairs. 56 (1): 3-21.

Goldstone J. A. 2016. Great Divergence and Great Convergence in a Global Perspective. Social Evolution and History. 15 (2): 194-200.

Gould E. D., Weinberg B. A., Mustard D. B. 2002. Crime Rates and Local Labor Market Opportunities in the United States: 1979-1997. Review of Economics and Statistics. 84 (1): 45-61.

Grogger J. 1998. Market Wages and Youth Crime. Journal of Labor Economics. 16 (4): 756-791.

Grossman H. I. 1991. A General Equilibrium Model of Insurrections. The American Economic Review. 81 (4): 912-921.

Guichaoua Y. 2007. Who Joins Ethnic Militias?: A Survey of the Oodua People's Congress in Southwestern Nigeria. Oxford: Centre for Research on Inequality, Human Security and Ethnicity (CRISE).

Guichaoua Y. 2012. Circumstantial Alliances and Loose Loyalties in Rebellion Making: The Case of Tuareg Insurgency in Northern Niger (2007-2009). In: Guichaoua Y. (ed.) Understanding Collective Political Violence. London: Palgrave Macmillan; 246-266.

Hewitt C. 1981. Catholic Grievances, Catholic Nationalism and Violence in Northern Ireland during the Civil Rights Period: A Reconsideration. British Journal of Sociology. 32 (3): 362-380.

Hilbe J. 2011. Negative Binomial Regression. New York: Cambridge University Press.

Hirshleifer J. 1985. The Expanding Domain of Economics. The American Economic Review. 75 (6): 53-68.

Hirshleifer J. 2001. The Dark Side of the Force: Economic Foundations of Conflict Theory. Cambridge: Cambridge University Press.

Honwana A. 2011. Youth and the Tunisian Revolution. Paper Prepared for the Conflict Prevention and Peace Forum. September. New York: SSRC.

Horowitz D. L. 1985. Ethnic Groups in Conflict. Berkeley, CA: University of California Press.

Humphreys M., Weinstein J. 2004. What the Fighters Say: A Survey of Ex-Combatants in Sierra Leone, JuneAugust 2003. Interim Report. July. URL: http://www.columbia.edu/~mh2245/Report1_BW.pdf

Huntington S. P. 1996. The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order. New York: Simon and Schuster.

Huntington S. P. 2006. Political Order in Changing Societies. New Haven, CT: Yale University Press.

Idris I. 2016. Youth Unemployment and Violence: Rapid Literature Review. Birmingham, UK: GSDRC; University of Birmingham.

Izzi V. 2013. Just Keeping Them Busy? Youth Employment Projects as a Peacebuilding Tool. International Development Planning Review. 35 (2): 103-117.

Jones G. A., Rodgers D. 2011. The World Bank's World Development Report 2011 on Conflict, Security and Development: A Critique through Five Vignettes. Journal of International Development. 23 (7): 980995.

Kahl C. H. 1998. Population Growth, Environmental Degradation, and State-Sponsored Violence: The Case of Kenya, 1991-1993. International Security. 23 (2): 80-119.

Keen D. 1997. A Rational Kind of Madness. Oxford Development Studies. 25 (1): 67-75.

Keen D. 1998. The Economic Functions of Violence in Civil Wars. The Adelphi Papers. 38 (320): 1-89. Special Issue.

Keen S. 2001. Debunking economics. The Naked Emperor of the Social Sciences. Annandale; London: Pluto Press Australia; Zed Books.

Korenman S., Neumark D. 2000. "Cohort Crowding and Youth Labour Markets. In: David G. Blanch-flower D. G., Freeman R. B. (eds) Youth Unemployment and Joblessness in Advanced Countries. Chicago: University of Chicago Press; 57-105.

Korotayev A. et al. 2011. A Trap at the Escape from the Trap? Demographic-Structural Factors of Political Instability in Modern Africa and West Asia. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 2 (2): 276-303.

Korotayev A. et al. 2017. Economic Development, Socio-Political Destabilization and Inequality. The Russian Sociological Review. 16 (3): 9-35.

Korotayev A., Issaev L., Zinkina J. 2015. Center-Periphery Dissonance as a Possible Factor of the Revolutionary Wave of 2013-2014: A Cross-National Analysis. Cross-Cultural Research. 49 (5): 461-488.

Korotayev A., Malkov S., Grinin L. 2014. A Trap at the Escape from the Trap? Some Demographic Structural Factors of Political Instability in Modernizing Social Systems. History & Mathematics. Volgograd: Izdatelstvo "Uchitel". 4; 201-267.

Korotayev A., Vaskin I., Bilyuga S. 2018 (Forthcoming). Economic Development and Sociopolitical Destabilization: A Re-Analysis. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 9.

Lam D. 2014. Youth Bulges and Youth Unemployment. IZA World of Labor. 26. URL: 10.15185/izawol.26

Levitt S. D., Venkatesh S. A. 2000. An Economic Analysis of a Drug-Selling Gang's Finances. The Quarterly Journal of Economics. 115 (3): 755-789.

Nefedov S. A. 2004. A Model of Demographic Cycles in Traditional Societies: The Case of Ancient China. Social Evolution & History. 3 (1): 69-80.

Nefedov S. A. 2013. Modeling Malthusian Dynamics in Pre-Industrial Societies. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 4 (2): 229-240.

Nefedov S. A. 2015. Debate on the Population Well-Being and the Russian Revolution. Social Evolution and History. 14 (1): 116-124.

Nordäs R., Davenport C. 2013. Fight the Youth: Youth Bulges and State Repression. American Journal of Political Science. 57 (4): 926-940.

Nwogwugwu N., Irechukwu G. N. 2015. Socio-Political Implications of Youth Unemployment on Nigeria's Economic Development. Journal of Economics and Finance. 6 (4): 27-34.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Obeyesekere G. 1974. Some Comments on the Social Backgrounds of the April 1971 Insurgency in Sri Lanka (Ceylon). The Journal of Asian Studies. 33 (3): 367-384.

Olson M. 1963. Rapid Growth as a Destabilizing Force. The Journal of Economic History. 23 (4): 529-552.

Olzak S., Shanahan S. 1996. Deprivation and Race Riots: An Extension of Spilerman's Analysis. Social Forces. 74 (3): 931-961.

Ortmans O. et al. 2017. Modeling Social Pressures toward Political Instability in the United Kingdom after 1960: A Demographic Structural Analysis. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 8 (2): 113-158.

Öster A., Agell J. 2007. Crime and Unemployment in Turbulent Times. Journal of the European Economic Association. 5 (4): 752-775.

Patel R. B., Burke T. F. 2009. Urbanization — an Emerging Humanitarian Disaster. New England Journal of Medicine. 361 (8): 741-743.

Priks M., Poutvaara P. 2007. Unemployment and Gang Crime; Could Prosperity Backfire? Munich: Center for Economic Studies at the University of Munich.

Raphael S., Winter-Ebmer R. 2001. Identifying the Effect of Unemployment on Crime. The Journal of Law and Economics. 44 (1): 259-283.

Satterthwaite D. 2008. The Social and Political Basis for Citizen Action on Urban Poverty Reduction. Environment and Urbanization. 20 (2): 307-318.

Sengenberger W. 2011. Beyond the Measurement of Unemployment and Underemployment. ILO Working Paper. Geneva: International Labour Organization.

Shimer R. 2001. The Impact of Young Workers on the Aggregate Labor Market. The Quarterly Journal of Economics. 116 (3): 969-1007.

Slinko E. et al. 2017. Regime Type and Po-litical Destabilization in Cross-National Perspective: A Re-Analysis. Cross-CulturalResearch. 51 (1): 26-50.

Stewart F. 2015. Employment in Conflict and Post-Conflict Situations. Background Think Piece for Human Development Report. New York: UNDP. URL : http://hdr.undp.org/sites/default/files/stewart_hdr_2015_ final.pdf

Stovicek K., Turrini A. 2012. Benchmarking Unemployment Benefit Systems. European Commission. Directorate-General for Economic and Financial Affairs. Publications. B-1049. Brussels: Economic Papers. URL: http://ec.europa.eu/economy_finance/publications/economic_paper/2012/pdf/ecb454_ en.pdf

Surajo A. Z., Karim A. Z. 2016. Youth Unemployment and Poverty in Nigeria: A Threat to Sustainable Growth and Development. International Journal of Scientific Research and management. 4 (12): 4919-4928.

Thompson J. L. 1989. Deprivation and Political Violence in Northern Ireland, 1922-1985 A Time-Series Analysis. Journal of Conflict Resolution. 33 (4): 676-699.

Tjiptoherijanto P., Hasmi E. 2005. Urbanisation and Urban Growth in Indonesia. In: Ness G. D., Talwar P. P. (eds) Asian Urbanisation in the New Millennium. Singapore: Marshall Cavendish Academic; 150-177.

Todaro M. P. 1969. A Model of Labor Migration and Urban Unemployment in Less Developed Countries. The American Economic Review. 59 (1): 138-148.

Turchin P., Gavrilets S., Goldstone J. A. 2017. Linking «Micro» to «Macro» Models of State Breakdown: Improving Methods for Political Forecasting. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 8 (2): 159-181.

UN Office for West Africa (UNOWA). 2005. Youth Unemployment and Regional Insecurity in West Africa. URL: http://allafrica.com/download/resource/main/main/idatcs/00010742:8de28423f6ac2b75b046035fb d5f643f.pdf

Urdal H. 2004. The Devil in the Demographics: the Effect of Youth Bulges on Domestic Armed Conflict, 1950-2000. Social Development Papers. Conflict Prevention and Reconstruction Series. No. 14. July. Washington, DC: World Bank. URL: http://documents.worldbank.org/curated/en/794881468762939913/ The-devil-in-the-demographics-the-effect-of-youth-bulges-on-domestic-armed-conflict-1950-2000

Urdal H. 2011. Demography and Armed Conflict: Assessing the Role of Population Growth and Youth Bulges. CRPD Working Paper. No. 2. September. Leuven: University of Leuven.

Urdal H. 2012. Youth Bulges and Violence. In: Goldstone J., Kaufmann E., Toft M. D. (eds). Political Demography. How Population Changes Are Reshaping International Security and National Politics. Oxford; New York: Oxford University Press; 117-132.

Urdal H., Hoelscher K. 2012. Explaining Urban Social Disorder and Violence: An Empirical Study of Event Data from Asian and Sub-Saharan African Cities. International Interactions. 38 (4): 512-528.

Venugopal R., House Q. E. 2008. The Politics of Market Reform at a time of Civil War: Military Fiscalism in Sri Lanka. Economic and Political Weekly. 46 (49): 67-75.

Walton O. 2010. Youth, Armed Violence and Job Creation Programs: A Rapid Mapping Study. Birmingham, UK: University of Birmingham; Norsk Ressurssenter for Fredsbygging.

White R. W. 1993. On Measuring Political Violence: Northern Ireland, 1969 to 1980. American Sociological Review. 58 (4): 575-585.

Wilson K. A. 2017. Cross-National Time-Series Data Archive. User's Manual. Jerusalem, Israel: Databanks International.

Wilson W. J. 2011. When Work Disappears: The World of the New Urban Poor. New York: Vintage.

World Bank. 2017. World Development Indicators Online. URL: http://data.worldbank.org/indicator

Wood A. 2006. Correlating Violence and Socio-Economic Inequality: An Empirical Analysis. In: McCarthy T. E. (ed.) Attacking the Root Causes of Torture, Poverty, Inequality and Violence. Geneva: World Organization Against Torture; 23-93. URL: http://omct.org/pdf/ESCR/2006/omct_desc_study_2006_cd/read_me_first. html? PHPSESSID 5 a8c3a9d95b6c8b2459b5a6dc0da76387

Andrey Korotayev, Alina Khokhlova, Sergey Tsirel

Unemployment as a Predictor of Socio-Political Destabilization in Western and Eastern Europe

KOROTAYEV, Andrey —

Doctor of Historical Sciences, Professor, Head of the Laboratory for the Monitoring of Socio-Political Destabilization Risks of the National Research University Higher School of Economics, Senior Research Professor of the Institute for African Studies of the Russian Academy of Sciences. Address: 20 Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation.

Email: akorotayev@gmail. com

KHOKHLOVA, Alina —

Research Associate of the Laboratory for the Monitoring of Socio-Political Destabilization Risks of the National Research University Higher School of Economics. Address: 20 Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation.

Email: khokhlova.alina@ gmail.com

TSIREL, Sergey — Doctor of Technical Sciences, Institute of Mining Geomechanics and Mine Surveying, Chief scientist (St. Petersburg). Address:Vasilievsky Island, 21 line, 2, 199106, St. Petersburg, Russian Federation.

Email: tsirel58@gmail.com

Abstract

Powerful political destabilization processes in recent years (such as Arab Spring) have brought attention to unemployment as a possibly important factor in political destabilization. However, the results of different studies, devoted to exploring the relationship between unemployment and instability, are highly contradictory with respect to the direction, strength, and significance of the detected correlations, especially in high income economies. This article examines the impact of unemployment on political destabilization in non-post-Communist (Western) and post-Communist (Eastern) Europe. We use the World Bank data on annual unemployment rates in 45 European countries, numerical values of instability indicators from the CNTS database from 1991-2014, and a modified version of linear regression analysis for this research. The results indicate a strong positive correlation between unemployment rate and socio-political destabilization indicators in non-post-Communist countries and a weak negative correlation in post-Communist ones. Moreover, we do not find a single positive statistically significant correlation of the unemployment rate with any of the indicators of socio-political desta-bilization for post-Communist countries. We see the main reason for different reactions to unemployment in the differences in the amounts, timing, and conditions for social payments. The larger the sizes of benefits and periods of payments (Western Europe), the higher the protest moods and the participation in anti-government actions. The smaller the benefits (Eastern Europe), the lower the participation in protest activities. Additional factors are constituted by the labor migration from the East to the West in Europe, which washes out "combustible material" from the East, but provokes protest activities in favor of anti-immigrant laws in the West, the "Olson-Huntington effect," and "the patience and understanding" factor of the 1990s.

Keywords: unemployment; political destabilization; instability; regression analysis; Western Europe; Eastern Europe.

Acknowledgements

This research has been implemented as part of the Basic Research Program at the National Research University Higher School of Economics (HSE) in 2018 with support of the Russian Foundation for Basic Research (Project No 17-06-00476).

References

Abdullah I., Bangura Y., Blake C., Gberie L., Johnson L., Kallon K., ZackWilliams A. (1997) Lumpen Youth Culture and Political Violence: Sierra Le-oneans Debate the RUF and the Civil War. Africa Development/Afrique et Développement, vol. 22, no 3/4, pp. 171-215.

Abel E., Bernanke B. (2010) Makroeconomika [Macroeconomics] (trans. by N. Gabenova, A. Smolsky; ed. L. Simkina), 5th ed., St. Petersburg: Peter (in Russian).

Akaev A., Korotayev A., Issaev L., Zinkina J. (2017) Technological Development and Protest Waves: Arab Spring as a Trigger of the Global Phase Transition? Technological Forecasting and Social Change, vol. 116, pp. 316-321.

Alanana O. O. (2003) Youth Unemployment in Nigeria: Some Implications for the Third Millenium. Global Journal of Social Sciences, vol. 2, no 1, pp. 21-26.

Alexander M. A. (2017) Involvement of a Capitalist Crisis in the 1900-30 Inequality Trend Reversal. Cliody-namics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution, vol. 8, no 1, pp. 18-47.

Assaad R., Levison D. (2013) Employment for Youth: A Growing Challenge for the Global Community. Background Research Paper for United Nations High Level Panel on the Post-2015 Development Agenda.

Azeng T. F., Yogo T. U. (2013) Youth Unemployment and Political Instability in Selected Developing Countries. Working Paper Series No. 171. Tunis: African Development Bank.

Banks A. S., Wilson K. (2017) Cross-National Time-Series Data Archive. Jerusalem, Israel: Databanks International. Available at: https://www.cntsdata.com/ (accessed 9 March 2017).

Barber N. (2015) Why Behavior Matches Ecology: Adaptive Variation as a Novel Solution. Cross-Cultural Research, vol. 49, no 1, pp. 57-89.

Beissinger M. R., Jamal A. A., Mazur K. (2015) Explaining Divergent Revolutionary Coalitions: Regime Strategies and the Structuring of Participation in the Tunisian and Egyptian Revolutions. Comparative Politics, vol. 48, no 1, pp. 1-24.

Beissinger M., Sasse G. (2014) An End to Patience? The 2008 Global Financial Crisis and Political Protest in Eastern Europe. Popular Reactions to the Great Recession (eds. L. Battels, N. Bermeo), Oxford: Oxford University Press, pp. 334-370.

Benmelech E., Berrebi C., Klor E. 2010. Counter-Suicide-Terrorism: Evidence from House Demolitions. The Journal of Politics, vol. 77, no 1, pp. 27-43.

Benson M. L., Fox G. L., DeMaris A., Van Wyk J. (2003) Neighborhood Disadvantage, Individual Economic Distress and Violence Against Women in Intimate Relationships. Journal of Quantitative Criminology, vol. 19, no 3, pp. 207-235.

Berman E., Callen M., Felter J. H., Shapiro J. N. (2011) Do Working Men Rebel? Insurgency and Unemployment in Afghanistan, Iraq, and the Philippines. Journal of Conflict Resolution, vol. 55, no 4, pp. 496528.

Blaug M. (1994) Ekonomicheskaya mysl'v retrospektive [Economic Thought in Retrospect], Moscow: Delo Ltd. (in Russian).

Braungart R. G. (1984) Historical and Generational Patterns of Youth Movements: A Global Perspective. Comparative Social Research, vol. 7, no 1, pp. 3-62.

Bricker N. Q., Foley M. C. (2013) The Effect of Youth Demographics on Violence: the Importance of the Labor Market. International Journal of Conflict and Violence, vol. 7, no 1, pp. 179-194.

Buldakov V. P. (1997) Krasnaya Smuta: priroda i posledstviya prirodnogo nasiliya [Red Smuta: Nature and Consequences of Natural Violence], Moscow: ROSSPEN (in Russian).

Chiricos T. G. (1987). Rates of Crime and Unemployment: An Analysis of Aggregate Research Evidence. Social Problems, vol. 34, no 2, pp. 187-212.

Cincotta R. (2005) Youth Bulge, Underemployment Raise Risks of Civil Conflict. Global Security Brief No 2. Worldwatch Institute.

Cincotta R. P., Engelman R., Anastasion D. (eds) (2003) The Security Demographic: Population and Civil Conflict after the Cold War, Washington, DC: Population Action International.

Collier P. (1999) Doing Well out of War. Paper Prepared for Conference on Economic Agendas in Civil Wars, London, April 26-27.

Collier P. (2000) Economic Causes of Civil Conflict and Their Implications for Policy, Washington, DC: World Bank.

Collier P., Hoeffler A. (2001) On the Duration of Civil War. Policy Research Working Paper, Washington, DC: World Bank.

Collier P., Hoeffler A. (2004) Greed and Grievance in Civil War. Oxford Economic Papers, vol. 56, no 4, pp. 563-595.

Cramer C. (2010) Unemployment and Participation in Violence, Washington, DC: World Bank.

Di Stefano G., Piacentino B., Ruvolo G. (2017) Mentalizing in Organizations: A Psychodynamic Model for an Understanding of Well-Being and Suffering in the Work Contexts. World Futures, vol. 73, no 4-5, pp.216-223.

Dolgov B. V. (2011). "Vzryv" v arabskom mire: vnutrenniy i vneshniy kontekst ["Explosion" in the Arab World: The Internal and External Context]. Perspektivy, April 15. Available at: http://www.perspektivy. info/oykumena/vector/vzryv_v_arabskom_mire_vnutrennij_i_vneshnij_kontekst_2011-04-15.htm (accessed 9 March 2017) (in Russian).

Dowd C. (2017) How Does Work Feature in Literature on Youth Participation in Violence? Brighton: Institute of Development Studies.

Elbadawi I., SambanisN. (2000) "Why Are There So Many Civil Wars in Africa? Understanding and Preventing Violent Conflict. Journal of African Economies, vol. 9, pp. 244-69.

Falk A., Kuhn A., Zweimuller J. 2011. Unemployment and Right-Wing Extremist Crime. The Scandinavian Journal of Economics, vol. 113, no 2, pp. 260-285.

Fischer S., Modigliani F. 1978. Towards an Understanding of the Real Effects and Costs of Inflation. Review of World Economics, vol. 114, no 4, pp. 810-833.

Freeman R. B. (1991) Crime and the Employment of Disadvantaged Youths. Working Paper no w3875, Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.

Frey B. S., Weck H. 1981. Did Unemployment Lead to the Rise of National Socialism? Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik, vol. 196, no 1, pp. 1-32.

Goldstone J. A. (1991) Revolution and Rebellion in the Early Modern World, Berkeley, CA: University of California Press.

Goldstone J. A. (2001) Demography, Environment and Security: An Overview. Demography and National Security (eds. M. Weinert, S. S. Russell), New York: Berghahn Books, pp. 38-61.

Goldstone J. A. (2002) Population and Security: How Demographic Change Can Lead to Violent Conflict. Journal of International Affairs, vol. 56, no 1, pp. 3-21.

Gould E. D., Weinberg B. A., Mustard D. B. (2002) Crime Rates and Local Labor Market Opportunities in the United States: 1979-1997. Review of Economics and Statistics, vol. 84, no 1, pp. 45-61.

Goldstone J. A. (2016) Great Divergence and Great Convergence in a Global Perspective. Social Evolution and History, vol. 15, no 2, pp. 194-200.

Grinin L. E. (2017) Russkaya revotutsiya i lovushki modernizatsii [The Russian Revolution and the Traps of Modernization]. Polis. Politicheskiye issledovaniya = Polis. Political Studies, vol. 4, pp. 138-155 (in Russian).

Grinin L. E., Issaev L. M., Korotaev A. V. (2015) Revolutsii Inestabilnost na Blizhnem Vostoke [Revolutions and Instability in the Middle East], Moscow: Uchitel (in Russian).

Grinin L. E., Korotayev A. V., Malkov S. Y. (2009) Istoriya, matematika i nekotorye itogi diskussii o prichi-nakh revolutsii [History, Mathematics and Some Results of the Discussion about the Causes of the Russian Revolution]. Istoriya iMatematika, vol. 7, pp. 368-427 (in Russian).

Grishin O. E. (2015) Politicheskaya stabil'nost': ponyatiye, faktory, innovatsii [Political Stability: Concept, Factors, Innovations]. Istoricheskiye, filosovskiye, politicheskiye i yuridicheskiye nauki, kulturologiya i iskusstvovedeniye. Voprosy teorii ipraktiki, vol. 6, no 1 (56), pp. 51-54 (in Russian).

Grogger J. (1998) Market Wages and Youth Crime. Journal of Labor Economics, vol. 16, no 4. pp. 756-791.

Grossman H. I. (1991) A General Equilibrium Model of Insurrections. The American Economic Review, vol. 81, no 4, pp. 912-921.

Guichaoua Y. (2007) Who Joins Ethnic Militias?: A Survey of the Oodua People's Congress in Southwestern Nigeria, Oxford: Centre for Research on Inequality, Human Security and Ethnicity (CRISE).

Guichaoua Y. (2012) Circumstantial Alliances and Loose Loyalties in Rebellion Making: The Case of Tuareg Insurgency in Northern Niger (2007-2009). Understanding Collective Political Violence (ed. Y. Guicha-oua), London: Palgrave Macmillan, pp. 246-266.

Hewitt C. (1981) Catholic Grievances, Catholic Nationalism and Violence in Northern Ireland during the Civil Rights Period: A Reconsideration. British Journal of Sociology, vol. 32, no 3, pp. 362-380.

Hilbe J. (2011) Negative Binomial Regression, New York: Cambridge University Press.

Hirshleifer J. (1985) The Expanding Domain of Economics. The American Economic Review, vol. 75, no 6, pp. 53-68.

Hirshleifer J. (2001) The Dark Side of the Force: Economic Foundations of Conflict Theory, Cambridge: Cambridge University Press.

Honwana A. (2011) Youth and the Tunisian Revolution. Prepared for the Conflict Prevention and Peace Forum. September, New York: SSRC.

Horowitz D. L. (1985) Ethnic Groups in Conflict, Berkeley, CA: University of California Press.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Humphreys M., Weinstein J. (2004) What the Fighters Say: A Survey of Ex-Combatants in Sierra Leone, JuneAugust 2003. Interim Report. July. Available at: http://www.columbia.edu/~mh2245/Report1_BW.pdf (accessed 9 March 2018).

Huntington S. P. (1996) The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order, New York: Simon and Schuster.

Huntington S. P. (2006) Political Order in Changing Societies, New Haven, CT: Yale University Press.

Idris I. (2016) Youth Unemployment and Violence: Rapid Literature Review, Birmingham, UK: GSDRC; University of Birmingham.

Ivanov V. G. (2012) "Yestesstvennyi uroven' obrazovaniya" kak faktor stabil'nosti politicheskogo rejima ["The Natural Level of Education" as a Factor of the Stability of the Political Regime]. Part II. Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Politologiya = Bulletin of Russian Peoples'Friendship University. Series Political Sciences, no 1, pp. 35-56 (in Russian).

Izzi V. (2013) Just Keeping Them Busy? Youth Employment Projects as a Peacebuilding Tool. International Development Planning Review, vol. 35, no 2, pp. 103-117.

Jones G. A., Rodgers D. (2011) The World Bank's World Development Report 2011 on Conflict, Security and Development: A Critique through Five Vignettes. Journal of International Development, vol. 23, no 7, pp.980-995.

Kahl C. H. (1998) Population Growth, Environmental Degradation, and State-Sponsored Violence: The Case of Kenya, 1991-1993. International Security, vol. 23, no 2. pp. 80-119.

Keen D. (1997) A Rational Kind of Madness. Oxford Development Studies, vol. 25, no 1, pp. 67-75.

Keen D. (1998) The Economic Functions of Violence in Civil Wars. The Adelphi Papers, vol. 38, no 320, pp. 1-89 (special issue).

Keen S. (2001) Debunking Economics. The Naked Emperor of the Social Sciences, Annandale; London: Pluto Press Australia; Zed Books.

Keynes D. (1948) Obshchaya teoriya panyatosti, protsenta i deneg [The General Theory of Employment, Interest and Money] (trans. N. N. Lyubimov), Moscow: State Publishing House of Foreign Literature (in Russian).

Khokhlov I. I. (2015) O nekotorykh podkhodakh k ob'yasneniyu fenomena terrorisma [On Some Approaches to Explaining the Terrorism Phenomenon]. Mirovaya ekonomika i meschdunarodnye otnosheniya = World Economy and International Relations, vol. 59, no 5, pp. 19-28 (in Russian).

Korenman S., Neumark D. (2000) Cohort Crowding and Youth Labour Markets. Youth Unemployment and Joblessness in Advanced Countries (eds. D. G. Blanchflower, R. B. Freeman), Chicago: University of Chicago Press; pp. 57-105.

Korotayev A. V., Bilyuga S. E., Shishkina A. R. (2016) VVP na dushu naseleniya, uroven' protestnoy ak-tivnosti i tip rejima: opyt kolichestvennogo analisa [GDP per Capita, Level of Protest Activity and Type of Regime: Experience of Quantitative Analysis]. Sravnitel'nayapolitika = Comparative Politics, vol. 4, no 26, pp. 72-94 (in Russian).

Korotayev A. V., Biluga S. E., Shishkina A. R. (2017a) Ekonomicheskiy rost i sotsial'no-politicheskaya desta-bilizatsiya: opyt global'nogo analiza [Economic Growth and Socio-Political Destabilization: The Experience of Global Analysis]. Polis. Politicheskiya issledovaniya = Polis. Political Studies, no 2, pp. 155-169 (in Russian).

Korotayev A. V., Bilyuga S. E., Shishkina A. R. (2017b) VVP na dushu naseleniya, intensivnost' antipravitel'stvennykh demonstratsiy i uroven' obrazovaniya. Kross-natsional'nuy alaniz [GDP per Capita, the Intensity of Anti-Government Demonstrations and the Level of Education. Cross-National Analysis]. Politeia. Analiz. Khronika. Prognoz = Politeia, no 1 (84), pp. 127-143 (in Russian).

Korotayev A., Grinin L., Bilyuga S., Meshcherina K., Shishkina A. (2017) Economic Development, SocioPolitical Destabilization and Inequality. The Russian Sociological Review, vol. 16, no 3, pp. 9-35.

Korotayev A. V., Grinin L. E., Issaev L. M., Bilyuga S. E. Vaskin I. A. Slinko E. V., Shishkina A. R. Meshcherina K. V. (2017) Destabilizatsiya: global'nuye, natsional'nuye, prirodnuye faktory i mekhanizmy [De-stabilization: Global, National, Natural Factors and Mechanisms], Moscow: Uchitel (in Russian).

Korotayev A. V., Issaev L. M., Vasiliev A. M. (2015) Kolichestvennuy analiz revolutsionnoy volnu 2013-2014 gg. [Quantitative Analysis of the Revolutionary Wave of 2013-2014]. Sotsiologicheskie issledovaniya = Sociological Studies, no 8. pp. 119-127 (in Russian).

Korotayev A., Issaev L., Zinkina J. (2015) Center-Periphery Dissonance as a Possible Factor of the Revolutionary Wave of 2013-2014: A Cross-National Analysis. Cross-Cultural Research, vol. 49, no 5. pp. 461488.

Korotayev A. V., Khaltourina D. A. (2009) Sovremennuye tendentsii mirovogo razvitiya [Modern Trends of World Development], Moscow: LIBROKOM; URSS (in Russian).

Korotayev A. V., Khodunov A. S., Burova A. N., Malkov S. Y., Khalturina D. A., Zinkina Y. V. (2011) Sotsial'no-demograficheskiy analiz arabskoi vesny [Socio-Demographic Analysis of the Arab Spring]. Systemnyi monitoring global'nukh i regional'nukh riskov [System Monitoring of Global and Regional Risks], iss. 3, Moscow: LKI, pp. 28-76 (in Russian).

Korotayev A. V., Komarova N. L., Khalturina D. A. (2009) Zakonu istorii. Vekovuye tsiklu i tusyachilet-niye trendy. Demographiya, ekonomika, voiny [The Laws of History. Secular Cycles and Thousand-Year Trends. Demography, Economics, War], Moscow: URSS (in Russian).

Korotayev A., Malkov S., Grinin L. (2014) A Trap at the Escape from the Trap? Some Demographic Structural Factors of Political Instability in Modernizing Social Systems. History & Mathematics: Political Demography & Global Ageing. Yearbook. Volgograd: Uchitel; vol. 4, pp. 201-267.

Korotayev A. V., Meshcherina K. V., Isaev L. M., Kulikova E. D., Delyanov V. G., Hern W. D. (2016) Arab-skya vesna kak trigger globalnoy sotsial'no-politicheskoy destabilizatsii: opyt sistematicheskogo analiza [The Arab Spring as a Trigger for Global Socio-Political Destabilization: the Experience of Systematic Analysis]. Systemnuy monitoring global'nukh I regional'nukh riskov [System Monitoring of Global and Regional Risks], iss. 7, Moscow: Uchitel, pp. 22-126 (in Russian).

Korotayev A. V., Meshcherina K. V., Kulikova E. D., Delyanov V. G. (2017) Arabskaya vesna i eyo global'noye ekho: kolichestvennyi analiz [Arab Spring and Its Global Echo: A Quantitative Analysis] Sravnitel'naya politika = Comparative Politics, vol. 8, no 4, pp. 113-126 (in Russian).

Korotayev A. V., Slinko E. V., Bilyuga S. E. (2016) Tip regima i sotsial'no-politicheskaya nestabil'nost' [Type of Regime and Socio-Political Instability]. Systemnuy monitoring global'nukh I regional'nykh riskov [System Monitoring of Global and Regional Risks], iss. 7, Moscow: Uchitel, pp. 282-325 (in Russian).

Korotayev A. V., Slinko E. V., Shulgin S. G., Bilyuga S. E. (2016) Promeschutochnuye tipu sotsial'no-polit-icheskikh regimov i sotsial'no-politicheskaya nestabil'nost: opyt kolichestvennogo kross-natsional'nogo analiza [Intermediate Types of Socio-Political Regimes and Socio-Political Instability: The Experience of Quantitative Cross-National Analysis]. Politeia: Analiz. Chronika. Prognoz = Politeia, no 3, pp. 31-51 (in Russian).

Korotayev A. V., Shishkina A. R., Luhmanova Z. T. (2017) Volna globalnoy sotsialno-politicheskoy destabilizatsii 2011-2015: kolichestvennuy analiz[Wave of Global Socio-Political Destabilization in 2011-2015: Quantitative Analysis]. Polis. Politicheskie issledovaniya = Polis. Political Studies, no 6,pp. 150-168 (in Russian).

Korotayev A. V., Vaskin I. A., Bilyuga S. E. (2017) Gipoteza Olsona—Khantingtona o krivolineynoy za-visimosti mezhdu urovnem ekonomicheskogo razvitiya i social'no-politicheskoy destabilizatsiyey: opyt kolichestvennogo analiza [Olson—Huntington Hypothesis about the Curvilinear Dependence between the Level of Economic Development and Socio-Political Destabilization: The Experience of Quantitative Analysis]. Sotsiologicheskoye obozreniye = Russian Sociological Review, vol. 16, no 1, pp. 9-49 (in Russian).

Korotayev A. V., Vaskin I. A., Bilyuga S. E. (2018. Forthcoming). Economic Development and Sociopolitical Destabilization: A Re-Analysis. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution, vol. 9.

Korotayev A. V., Zinkina J. V. (2011) Egipetskaya revolutsiya 2011 goda: sotsiodemograficheskuy analiz [The Egyptian Revolution of 2011: A Sociodemographical Analysis]. Istoricheskaypsikhologia i sotsiolo-gia istorii = Historical Psychology & Sociology, vol. 4, no 2, pp. 5-29 (in Russian).

Korotayev A., Zinkina J., Kobzeva S., Bogevolnov J., Khaltourina D., Malkov A., Malkov S. (2011) A Trap at the Escape from the Trap? Demographic-Structural Factors of Political Instability in Modern Africa

and West Asia. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution, vol. 2, no 2, pp.276-303.

Lam D. (2014) Youth Bulges and Youth Unemployment. IZA World of Labor. 26. Available at: 10.15185/iza-wol.26 (accessed 9 March 2018).

Levitt S. D., Venkatesh S. A. (2000) An Economic Analysis of a Drug-Selling Gang's Finances. The Quarterly Journal of Economics, vol. 115, no 3, pp. 755-789.

Malkov S. Yu., Korotayev A. V., Issaev L. M., Kuzminova E. V. (2013) O metodike otsenki tekushchego sos-toyaniya i prognoza sotsial'noy stabil'nosti: oput kolishestvennogo analiza sobutiy arabskoy vesnu [On the Methodology for Assessing the Current State and the Forecast of Social Instability: The Experience of Quantitative Analysis of the Events of the Arab Spring]. Polis. Politicheskie issledovaniya = Polis. Political Studies, no 4, pp. 137-162 (in Russian).

Matveev I. (2017) "Konets stabil'nosti": politicheskaya ekonomiya peresekayusthcikhsya krizisov v Rossii s 2009 goda [The End of "Stability": the Political Economy of Crisscrossing Crises in Russia Since 2009]. Sotsiologisheskoye obozreniye = Russian Sociological Review, vol. 16, no 2, pp. 29-53 (in Russian).

Matveeva Т. Y. (2007) Vvedeniye v makroekonomiku: ucheb. posobiye [Introduction to Macroeconomics: Textbook], 5th ed., Moscow: HSE Publishing House (in Russian).

Mironov B. N. (2013) Strastipo revolutsii [Passion for the Revolution], Moscow: Ves' mir (in Russian).

Nefedov S. A. (2004). A Model of Demographic Cycles in Traditional Societies: The Case of Ancient China. Social Evolution & History, vol. 3, no 1, pp. 69-80.

Nefedov S. A. (2013). Modeling Malthusian Dynamics in Pre-Industrial Societies. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution, vol. 4, no 2, pp. 229-240.

Nefedov S. A. (2015a) Debate on the Population Well-Being and the Russian Revolution. Social Evolution and History, vol. 14, no 1, pp. 116-124.

Nefedov S. А. (2015b) "Molodezhnuy bugor" i pervaya russkaya revolutsiya [«Youth Buldge» and the First Russian Revolution]. Sotsiologicheskie issledovaniya = Sociological Studies, no 7, pp. 140-147 (in Russian).

Nordas R., Davenport C. (2013) Fight the Youth: Youth Bulges and State Repression. American Journal of Political Science, vol. 57, no 4, pp. 926-940.

Nwogwugwu N., Irechukwu G. N. (2015) Socio-Political Implications of Youth Unemployment on Nigeria's Economic Development. Journal of Economics and Finance, vol. 6, no 4, pp. 27-34.

Obeyesekere G. (1974) Some Comments on the Social Backgrounds of the April 1971 Insurgency in Sri Lanka (Ceylon). The Journal of Asian Studies, vol. 33, no 3, pp. 367-384.

Olson M. (1963) Rapid Growth as a Destabilizing Force. The Journal of Economic History, vol. 23, no 4, pp. 529-552.

Olzak S., Shanahan S. (1996) Deprivation and Race Riots: An Extension of Spilerman's Analysis. Social Forces, vol. 74, no 3, pp. 931-961.

Ortmans O., Mazzeo E., Meshcherina K., Korotayev A. (2017) Modeling Social Pressures Toward Political Instability in the United Kingdom after 1960: A Demographic Structural Analysis. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution, vol. 8, no 2, pp. 113-158.

Öster A., Agell J. (2007) Crime and Unemployment in Turbulent Times. Journal of the European Economic Association, vol. 5, no 4, pp. 752-775.

Patel R. B., Burke T. F. (2009) Urbanization—An Emerging Humanitarian Disaster. New England Journal of Medicine, vol. 361, no 8. pp. 741-743.

Polanyi K. (2002) Velikaya transformatsiya: politicheskiya i ekonomisheskiye istoki nashego vremeni [The Great Transformation: The Political and Economic Origins of Our Time], St. Petersburg: Aleteya (in Russian).

Priks M., Poutvaara P. (2007) Unemployment and Gang Crime; Could Prosperity Backfire? Munich: Center for Economic Studies at the University of Munich.

Raphael S., Winter-Ebmer R. (2001) Identifying the Effect of Unemployment on Crime. The Journal of Law and Economics, vol. 44, no 1, pp. 259-283.

Reuters O. D., Gandhi D. (2015) Ekonomicheskoye razvitiye i raskoly dominantnukh partiy [Economic Development and Splits of Dominant Parties]. Sravnitel'nayapolitika = Comparative Politics, vol. 6, no 2, pp. 22-49 (in Russian).

Satterthwaite D. (2008) The Social and Political Basis for Citizen Action on Urban Poverty Reduction. Environment and Urbanization, vol. 20, no 2, pp. 307-318.

Sengenberger W. (2011) Beyond the Measurement of Unemployment and Underemployment. ILO Working Paper, Geneva: International Labour Organization.

Slinko E., Bilyuga S., Zinkina J., Korotayev A. (2017) Regime Type and Po-litical Destabilization in Cross-National Perspective: A Re-Analysis. Cross-Cultural Research, vol. 51, no 1, pp. 26-50.

Smit А. (1993) Issledovaniya o prirode i prichinakh bogatstva narodov [The Nature and Causes of the Wealth of Nations]. 2 vols., Moscow: Nauka (in Russian).

Stewart F. (2015) Employment in Conflict and Post-Conflict Situations. Background think piece for Human Development Report, New York: UNDP. Available at: http://hdr.undp.org/sites/default/files/stewart_ hdr_2015_final.pdf (accessed 9 March 2018).

Stovicek К., Turrini A. (2012) Benchmarking Unemployment Benefit Systems. European Commission. Di-rectorate-Generalfor Economic and Financial Affairs. Publications. B-1049. Brussels: Economic Papers. Available at: http://ec.europa.eu/economy_finance/publications/economic_paper/2012/pdf/ecb454_en.pdf (accessed 9 March 2018).

Surajo A. Z., Karim A. Z. (2016) Youth Unemployment and Poverty in Nigeria: A Threat to Sustainable Growth and Development. International Journal of Scientific Research and Management, vol. 4, no 12, pp.4919-4928.

Thompson J. L. (1989) Deprivation and Political Violence in Northern Ireland, 1922-1985 A Time-Series Analysis. Journal of Conflict Resolution, vol. 33, no 4, pp. 676-699.

Tjiptoherijanto P., Hasmi E. (2005) "Urbanisation and Urban Growth in Indonesia". Asian Urbanisation in the New Millennium (eds. G. D. Ness, P. P. Talwar), Singapore: Marshall Cavendish Academic, pp. 150-177.

Todaro M. P. (1969) A Model of Labor Migration and Urban Unemployment in Less Developed Countries. The American Economic Review, vol. 59, no 1, pp. 138-148.

Tsyrel S. V. (2012) Usloviya vozniknoveniya revolutsionnykh situatsyi v arabskikh stranakh [Conditions for the Emergence of Revolutionary Situations in the Arab Countries]. Systemnuy monitoring global'nukh i regional'nukh riskov [System Monitoring of Global and Regional Risks], iss. 3, Moscow: Librkom, pp. 162-173 (in Russian).

Turchin P., Gavrilets S., Goldstone J. A. (2017) Linking "Micro" to "Macro" Models of State Breakdown: Improving Methods for Political Forecasting. Cliodynamics: The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution, vol. 8, no 2, pp. 159-181.

UN Office for West Africa (UNOWA). (2005) Youth Unemployment and Regional Insecurity in West Africa. Available at: http://allafrica.com/download/resource/main/main/idatcs/00010742:8de28423f6ac2b75b046 035fbd5f643f.pdf (accessed 9 March 2018).

Urdal H. (2004) The Devil in the Demographics: the Effect of Youth Bulges on Domestic Armed Conflict, 1950-2000. Social Development Papers. Conflict Prevention and Reconstruction Series, no 14, July, Washington, DC: World Bank. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/794881468762939913/ The-devil-in-the-demographics-the-effect-of-youth-bulges-on-domestic-armed-conflict-1950-2000 (accessed 9 March 2017).

Urdal H. (2011) Demography and Armed Conflict: Assessing the Role of Population Growth and Youth Bulges. CRPD Working Paper, no 2, September, Leuven: University of Leuven.

Urdal H. (2012). Youth Bulges and Violence. Political Demography. How Population Changes Are Reshaping International Security and National Politics (eds. J. Goldstone, E. Kaufmann, M. D. Toft), Oxford; New York: Oxford University Press, pp. 117-132.

Urdal H., Hoelscher K. (2012) Explaining Urban Social Disorder and Violence: An Empirical Study of Event Data from Asian and Sub-Saharan African Cities. International Interactions, vol. 38, no 4, pp. 512-528.

Venugopal R., House Q. E. (2008) The Politics of Market Reform at a Time of Civil War: Military Fiscalism in Sri Lanka. Economic and Political Weekly, vol. 46, no 49, pp. 67-75.

Walton O. (2010) Youth, Armed Violence and Job Creation Programs: A Rapid Mapping Study, Birmingham, UK: University of Birmingham; Norsk Ressurssenter for Fredsbygging.

White R. W. (1993) On Measuring Political Violence: Northern Ireland, 1969 to 1980. American Sociological Review, vol. 58, no 4, pp. 575-585.

Wilson K. A. (2017) Cross-National Time-Series Data Archive. User's Manual, Jerusalem, Israel: Databanks International.

Wilson W. J. (2011) When Work Disappears: The World of the New Urban Poor, New York: Vintage.

Wood A. (2006) Correlating Violence and Socio-Economic Inequality: An Empirical Analysis. Attacking the root causes of torture, poverty, inequality and violence (ed. T. E. McCarthy), Geneva: World Organization Against Torture, pp. 23-93. Available at: http://omct.org/pdf/ESCR/2006/omct_desc_study_2006_cd/ read_me_first.html? PHPSESSID 5 a8c3a9d95b6c8b2459b5a6dc0da76387 (accessed 9 March 2018).

World Bank. (2017) World Development Indicators Online. Available at: http://data.worldbank.org/indicator (accessed 9 March 2017).

Received: October 21, 2017

Citation: Korotayev A., Khokhlova A., Tsirel S. (2018) Bezrabotitsa kak prediktor sotsial'no-politicheskoy

destabilizatsii v stranakh Zapadnoy i Vostochnoy Evropy [Unemployment as a Predictor of Socio-Political

Destabilization in Western and Eastern Europe], Ekonomicheskaya sotsiologiya = Journal of Economic Sociology,, vol. 19, no 2, pp. 118-167. doi: 10.17323/1726-3247-2018-2-117-166

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.