Доклад Г. Деметера «Региональное развитие и территориальные диспропорции в Венгерском королевстве (1720–1910 гг.) (проект “GISta Hungarorum”)» (на англ. яз.)

18 декабря 2025 г. в 15 ч. на заседании Междисциплинарного центральноевропейского семинара на платформе Zoom выступит старший научный сотрудник Института истории Центра гуманитарных исследований Будапештского университета им. Л. Этвеша доктор Габор Деметер

с докладом «Региональное развитие и территориальные диспропорции в Венгерском королевстве (1720–1910). Возможности и ограничения долгосрочного мелкомасштабного количественного анализа условий жизни на основе серийных источников на уровне населенных пунктов (проект “GISta Hungarorum”)» (на англ. яз.).

Одним из хорошо известных недостатков количественной истории является то, что она — из-за очевидных ограничений реконструкции ВВП — не в состоянии отслеживать региональные различия как в долгосрочной перспективе, так и с использованием мелкомасштабного подхода. Принятый в экономике тезис, что измерение неравенства так же важно, как и развитие, поскольку высокое неравенство имеет дестабилизирующий эффект даже в случае динамичного развития (Лесманн), так и не стал частью исторического канона. В исторической литературе отсутствует долгосрочная история смены центров и периферий внутри государств (и, следовательно, масштабов, характера и причин отставания). Проблема зависимости от выбранного пути и перемены судьбы регионов не была адекватно рассмотрена ни в географии и региональной науке, ни в современном территориальном планировании.

База данных, созданная за последние 10 лет для Королевства Венгрии, направлена на отражение вышеуказанных проблем прикладной науки путем интеграции серийных, проводившихся на уровне населенных пунктов военных призывов и переписей населения за два столетия в единую базу данных и разработки нового индекса регионального развития, который учитывает как неоднородность источников, так и изменение веса и состава показателей развития. Выявление регионов, которые отставали и догоняли, а также их специфических характеристик и изучение оказывавших влияние факторов позволяют более тонко проанализировать исторические процессы и определить причины периферийного положения вплоть до 1910 г.

Помимо использования в прикладной науке, исторический статистический анализ примерно 10 млн единиц данных, полученных для 12,5 тыс. населенных пунктов для пяти временных отрезков, может также пролить свет на классические исторические вопросы, предоставляя возможность переоценить уже решенные вопросы с другой точки зрения и разрешить спорные вопросы, вызывающие дискуссии. Примеры отвечают на вопросы:

•  Можно ли выделить районы с однородными социально-экономическими условиями, кластеры, т. е. исторические регионы, в доиндустриальную эпоху, или расположение типов поселений было смешанным в разных регионах?
•  Как количественные показатели влияют на уровни развития?
•  Как неколичественные категории (религия, язык, привилегии поселений) влияют на уровни развития? Была ли измеримая разница между подгруппами?
•  В какой степени внешние факторы окружающей среды (географические условия, качество почвы) влияли на социально-экономические показатели и развитие?
•  Как расстояние до ресурсов (месторождений полезных ископаемых), дорог, рек и рынков (линейная инфраструктура) влияло на развитие (качество жизни)?
•  Как размер поселений влиял на уровни развития в период с 1720 по 1910 г.?
•  Как социальная стратификация влияла на развитие? (Территории, на которых преобладали безземельные крепостные или поселения, населенные крестьянами-арендаторами, были и остаются более развитыми?)
•  Каким было качество жизни крепостного населения в случае различных типов землевладельцев/типов хозяйств? (Какой тип предлагал более благоприятный экономический потенциал: светские крупные поместья, церковные поместья, поместья, принадлежащие казне и т. д.? Что давало больший урожай — мелкие крестьянские хозяйства или крупные поместья?)
•  Можно ли проверить основную предпосылку исследований неравенства, гипотезу Уильямсона, предполагающую территориальное и социальное расхождение на начальном этапе экономического роста, в любом из классических исторических периодов (после османской реконструкции, просвещенного абсолютизма, эпохи реформ, дуалистического периода) в Венгрии (появление U-образной кривой Кузнеца)?

Иллюстрация: Совокупные уровни развития центров и периферий на основе 4 временных отрезков (1720, 1786, 1880, 1910).

* * *

Regional development and territorial inequalities in the Hungarian Kingdom (1720–1910). The possibilities and limitations of a longue-term fine-scale quantitative analyis of living conditions based on settlement-level serial sources (“GISta Hungarorum”)

One of the long-standing shortcomings of quantitative history is that it is unable to track regional differences both on the long run and using fine-scale approach due to the obvious limitations of GDP reconstructions. Neither the thesis (already accepted in economics) that measuring inequality is as important as development, since high inequality has a destabilizing effect even in the case of dynamic development (Lessmann), has become part of the historical canon. The long-term history of shifting cores and peripheries within states (and thus the extent, the character and causes of lagging behind) is missing in historical literature. Neither has the problem of path dependency and reversal of fortune of regions been adequately addressed by geography and regional science, nor by modern spatial planning.

The database built over the past 10 years for the Kingdom of Hungary aims to reflect on the above problems of applied science by integrating serial, settlement-level conscriptions and censuses of two centuries into a unified database and developing a new regional development index that takes into account both the inhomogeneity of sources and the changing weight and composition of development indicators. By identifying the regions that were lagging behind and catching up, as well as their specific characteristics, and by exploring the influencing factors, historical processes can be nuanced and the roots of peripheralization before 1910 can be identified.

In addition to its utilization in applied science, the historical statistical analysis of approximately 10 million data points produced for 12,500 settlements at five-time sections can also shed new light on classical historical questions, providing an opportunity to re-evaluate issues already settled, from a different perspective and to resolve debated controversial issues. Examples include:

•  Can areas with homogeneous socio-economic conditions, clusters, i.e., historical regions, be identified in the pre-industrial era, or was the location of settlement types mixed across regions?
•  How do quantifiable indicators influence development levels?
•  How do non-quantifiable categories (religion, language, settlement privileges) influence development levels? Was there a measurable difference between the subgroups?
•  To what extent did external environmental factors (geographical conditions, soil quality) affect socio-economic indicators and development?
•  How did distance from resources (mineral deposits), roads, rivers, and markets (linear infrastructure) affect development (quality of life)?
•  How did settlement size influence development levels between 1720 and 1910?
•  How did social stratification influence development? (Areas dominated by landless serfs or settlements inhabited by tenant peasants were and are more developed?)
•  What was the quality of life of the serf population in the case of different types of landowners/farm types? (Which type offered more favorable economic potential: secular large estates, church estates, estates owned by the treasury, etc.? Which produced more – small peasant farms or large estates?)
•  Can the basic premise of inequality studies, the Williamson hypothesis assuming territorial and social divergence in the initial phase of economic growth, be verified in any of the classical historical periods (post Ottoman reconstruction, enlightened absolutism, reform era, dualistic period) in Hungary (appearance of Kuznets’ U-curve)

Illustration: Aggregated development levels of cores and peripheries based on 4 time-sections (1720, 1786, 1880, 1910)

Для получения деталей подключения необходимо заполнить форму:

 https://forms.gle/gjMphxQWcwkukzau6