Рис. 5.3. Взаимосвязь между плотностью населения в 1400 году и объемами вывоза рабов (нормализованными по площади)
Одно из слабых мест графика 5.3 — качество исторических данных, использованных при расчете плотности населения. Вызывает тревогу возможная погрешность измерений — так не она ли стала причиной положительной корреляции, наблюдаемой на графике? Такой эффект вполне мог бы иметь место, если бы данные о численности населения в прошлом были завышены для тех регионов Африки, откуда вывозилось большое число рабов. Чтобы представить себе ситуацию более ясно, рассмотрим две переменные, которые сравниваются на графике 5.3: плотность населения и объемы вывоза рабов. Оба показателя — удельные, и знаменателем в них служит площадь территории страны: (1) население в 1400 ÷ площадь и (2) объем экспорта рабов ÷ площадь. Если на построение оценок численности населения повлияли общепринятые представления о том, из каких частей Африки вывозилось большинство рабов, то оценка исторической численности населения должна быть искусственно завышена в регионах, откуда их вывозилось больше. Это стимулировало бы появление на графике положительной корреляции между изначальной плотностью населения и объемом экспорта невольников, даже если таковой на самом деле не существовало. Чтобы исключить эту опасность, полезно также изучить взаимосвязь между изначальной плотностью населения и объемом экспорта рабов, нормализованным относительно исторической численности населения, а не относительно площади страны[267]. Теперь сравниваемые показатели таковы: (1) население в 1400 ÷ площадь и (2) объем экспорта невольников ÷ средняя численность населения. Благодаря новой переменной экспорта погрешность измерения, рассмотренная выше, больше не может однозначно провоцировать положительную взаимосвязь между плотностью населения и объемом экспорта рабов (поскольку с ростом экспорта растет и знаменатель; соотношение скорости роста обоих показателей неоднозначно). Ошибка в измерениях увеличит значение объема вывоза рабов и средний показатель численности населения, и, таким образом, значение переменной «экспорт рабов ÷ средняя численность населения» не обязательно вырастет.
Рис. 5.4. Взаимосвязь между плотностью населения в 1400 году и объемом вывоза рабов (нормализованным по среднему показателю численности населения с 1400 по 1900 год)
Отношение между изначальной плотностью населения и объемом вывоза рабов, нормализованным по исторической численности населения, изображено на графике 5.4. Как показывает график, даже если поставить переменную объема вывоза невольников в зависимость от исторической численности населения, положительная связь между изначальной плотностью населения стран Африки и последующими объемами вывоза африканцев с континента все равно наблюдается[268]. В целом исторические и статистические данные не поддерживают гипотезу о том, что большинство рабов происходили из изначально менее развитых регионов Африки. Данные свидетельствуют как раз об обратном: больше всего людей вывозилось из наиболее развитых частей континента.
Расстояние до внешних невольничьих рынков
Второй важный фактор, определявший число вывозимых рабов, — это степень удаленности от иностранных рынков. В период индоокеанской работорговли огромное число невольников поставлялись с территорий сегодняшних Мадагаскара и Мозамбика — отчасти потому, что отсюда близко до Маскаренских островов в Индийском океане. Точно так же по трансатлантическому маршруту немало рабов вывозилось из Западной Африки и с западного побережья экваториальной Африки, и одна из причин этого — относительная близость этих регионов к плантациям Северной и Южной Америки. Это соотношение можно проверить статистически путем расчета расстояния по суше и морю от центра каждой страны до ближайшего иностранного невольничьего рынка. Неудивительно, что обнаруживается непосредственная статистическая корреляция между объемами вывоза рабов из той или иной страны и расстоянием от нее до внешних рынков. При прочих равных условиях чем дальше страна находилась от мест спроса, тем меньше из нее вывозилось невольников[269].
С исторической точки зрения этот вывод может показаться не особенно удивительным или даже вовсе банальным, но со статистической точки зрения это наблюдение на самом деле очень полезно. С его помощью можно еще раз проверить, действительно ли работорговля послужила причиной последующей экономической отсталости африканских стран. Чтобы увидеть, каким образом это можно сделать, рассмотрим следующий мысленный эксперимент. Предположим, что различия в числе рабов, вывезенных из разных частей Африки, объясняются двумя факторами: (1) различной готовностью разных сообществ поставлять рабов (эта готовность определялась конкретными характеристиками сообществ, такими, например, как уровень благосостояния) и (2) различным расстоянием до внешнего рынка сбыта рабов. Первый из этих факторов (изначальные особенности «экспортирующих» обществ) сложно использовать в попытке ответить на вопрос, вызвана ли экономическая отсталость данного региона распространением работорговли в прошлом. Дело в том (мы уже упоминали об этом), что если эти особенности могли толкать общество на путь работорговли в прошлом, то они же, возможно, влияют и на экономическую ситуацию в настоящем. Есть опасение, что эти изначальные особенности способны спровоцировать отрицательную корреляцию между объемами экспорта рабов и сегодняшним уровнем дохода, даже если сама по себе работорговля не оказала негативного влияния на последующее экономическое развитие.
Вторая причина различий в объемах экспорта невольников — удаленность от рынков сбыта — никак не зависит от изначальных параметров развития конкретных африканских сообществ. В отличие от первой причины, которая связана с внутренними факторами, вторая причина обусловлена факторами, которые находятся за пределами Африки. Если бы мы могли точно выявить ту часть различий в объемах экспорта, которая обусловлена вторым фактором, то с ее помощью можно было бы проверить причинно-следственную связь между объемами вывоза невольников и сегодняшним благосостоянием. Для этого можно использовать статистический метод, называемый «инструментальными переменными», или, если коротко, ИП. Данный метод позволяет изолировать колебания в объемах экспорта, не связанные с внутренними характеристиками конкретных африканских стран (то есть экзогенные). Это дисперсия, которая не была обусловлена изначальными особенностями сообществ, населявших разные части Африки. Поскольку экзогенные колебания объемов экспорта не испытывают никакого влияния со стороны внутренних характеристик африканских сообществ, их можно использовать для более точной оценки влияния работорговли на последующее экономическое развитие континента.
Результаты применения методики «инструментальных переменных» подтверждают наши предыдущие выводы. Они показывают, что негативная корреляция между масштабами работорговли и уровнем последующего экономического развития, обнаруженная на графиках 5.1 и 5.2, на самом деле является каузальной. Таким образом, все доказательства свидетельствуют о том, что работорговля частично повинна в текущей экономической отсталости Африки[270].
Последствия работорговлиУчитывая представленные доказательства, естественным следующим шагом будет изучение конкретных причинно-следственных связей, лежащих в основе корреляции между работорговлей и сегодняшним уровнем экономического развития африканского континента. Для этого
