Молодежная составляющая взрослого населения как фактор дестабилизации в новейшей истории

В рамках данной работы мы хотели бы сосредоточиться на такой важной составляющей демографии, как пропорция молодежи в общем числе населения страны. Изменение пропорции (доли) молодежи в общей численности населения региона всегда вызывало интерес ученых, занимающихся социальными науками, что неудивительно, ведь подобные популяционные изменения являются следствиями социально-политических и экономических явлений в государствах, а также могут стать причиной различных дестабилизирующих событий. Обращаясь к истории, ряд исследователей указывает, что такие глобальные социально-политические события, как установление нацистского режима в Германии в 1933–1945 гг., подъем коммунистических движений в период холодной войны в 1947–1991 гг., европейский колониализм, а также Английская гражданская война 1640–1660 гг. и Великая французская революция 1789–1799 гг., могли быть спровоцированы так называемыми «молодежными буграми» – увеличением доли молодежи в общей численности населения в стране (Moller 1968; Goldstone 1991; Heinsohn 2003). Другие исследователи сообщают о том, что молодежь сыграла значительную роль во многих революционных и протестных событиях в прошлом (Mesquida, Wiener 1996; Fuller 2004).

Подобные выводы релевантны также и для более современных социально-политических событий глобального масштаба. Например, российский ученый А. В. Коротаев и его соавторы сообщают, что «молодежные бугры», спровоцированные ростом общей численности населения на Ближнем Востоке вследствие экономического подъема в этих странах во второй половине XX в., могли являться существенным фактором массовых восстаний во всем регионе (названных позже «арабской весной»), которые сопровождались падением авторитарных режимов в Тунисе, Египте и некоторых других странах этого региона (Коротаев и др. 2012; Korotayev et al. 2011). К похожим выводам также приходит и Д. ЛаГраффе, который утверждает, что появление «молодежного бугра» в Египте стало одной из причин начала «арабской весны» (LaGraffe 2012). Аргументы в пользу наличия дестабилизирующего потенциала «молодежных бугров» в Восточной Европе содержатся в работе Дж. Голдстоуна, который сообщает, что сформировавшиеся во второй половине XX в. «молодежные бугры» в социалистических странах Центральной Азии, а также увеличение количества молодых людей с техническим образованием могли являться одними из факторов заката Советского Союза (наряду с отсутствием значимого экономического роста в 1970–1990 гг. при увеличивающейся с каждым годом доле городского населения) (Goldstone 2002). Р. Г. Браунгарт описывает всплеск политического насилия в Шри-Ланке в 1971 г., который сопровождался увеличением количества молодежи в общей численности населения. При этом большинство молодых людей имели образование при высоких показателях безработицы (Braungart 1984). Говоря об отечественных исследователях, занимающихся изучением связи между возникающими «молодежными буграми» и ростом уровня социально-политической дестабилизации, следует упомянуть А. С. Ходунова, который показывает, что важнейшими факторами роста социально-политической нестабильности в Иранском Курдистане в 1980-х гг. были значительный «молодежный бугор» (доля молодежи в данный период составляла 33,1 % от общей численности населения по результатам переписи 1976 г.), а также экономические трудности в регионе (Ходунов 2014).

Таким образом, можно заметить, что рост молодого населения в стране, часто вместе с другими социально-экономическими факторами (например, распространением образования, колебанием экономических показателей и т. д.), сопровождается в разных странах и в разные периоды времени увеличением количества случаев социально-политической дестабилизации.

Важно отметить, что «молодежные бугры» способствуют появлению различных типов социально-политической дестабилизации, таких как гражданские войны, терроризм и т. д., а сами конфликты оказываются более кровопролитными. Например, статистическое исследование, проведенное Х. Урдалом, показывает, что наличие относительно крупных молодежных когорт связано со значительно повышенным риском внутренних конфликтов: гражданских войн, терроризма и беспорядков / насильственных демонстраций (Urdal 2006). В другом своем исследовании Урдал показывает, что «молодежные бугры» связаны с наличием более мелких насильственных конфликтов, число погибших в которых не превышает 1000; при этом «молодежные бугры» оказываются более выраженными в гибридных политических режимах, в которых не установилась ни диктатура, ни демократия (Idem 2004). О связи между «молодежными буграми» и ростом террористической активности в стране в своем исследовании сообщает Б. Лиа, отмечая, что для проявления дестабилизационного эффекта «молодежный бугор» должен сопровождаться социально-экономическими проблемами (Lia 2005). О росте террористической активности в исламском мире также пишет С. Хантингтон, утверждая, что сам по себе ислам как религия сопряжен с насилием не больше, чем остальные религиозные культы. Однако взлет рождаемости в исламских странах, который пришелся на 1960–1970 гг., привел к появлению в конце века «молодежных бугров» в этих государствах, что вызвало распространение молодежной террористической активности на религиозной почве (Huntington 1996).

К. Мескида и Н. Винер сообщают о том, что в странах с выраженными «молодежными буграми» жестокость конфликтов, измеряемая количеством убитых участников боевых действий, а также вероятность возникновения политического насилия оказывается выше (Mesquida, Wiener 1996). К подобным выводам приходят А. В. Коротаев и его соавторы, которые полагают, что в странах с высокими темпами роста молодого городского населения (рост на 30–45 % за 5 лет) вероятность избежать крупных политических потрясений (то есть таких потрясений, в результате которых погибнет более 100 000 человек) оказывается невелика (примерно один шанс из четырех) (Korotayev et al. 2011: 289).

В целом данный фактор играет очень важную роль в разработанной этими авторами модели ловушки на выходе из мальтузианской ловушки, механизм которой может быть вкратце описан следующим образом.

1. Начало устойчивого выхода из мальтузианской ловушки[2] (которое по определению означает и рост подушевого ВВП) практически означает также снижение смертности, а значит, и резкое ускорение темпов роста населения (что уже само по себе может вести к определенному росту социально-политической напряженности).

2. Начало устойчивого выхода из мальтузианской ловушки сопровождается особенно сильным снижением младенческой и детской смертности. Все это ведет к резкому росту доли молодежи в общей численности населения вообще и в численности взрослого населения в частности (так называемый «молодежный бугор»).

3. В результате наблюдается резкий рост доли той самой части населения, которая в наибольшей степени склонна к насилию, агрессии и радикализму, что уже само по себе выступает мощным фактором политической дестабилизации.

4. Быстрый рост общей численности молодежи требует кардинально увеличивать количество новых рабочих мест, что представляет очень сложную задачу. Всплеск же молодежной безработицы может иметь особо мощный политически дестабилизирующий эффект, создавая армию потенциальных участников («горючий материал») для всевозможных политических (и в том числе революционных) потрясений.

5. Выход из мальтузианской ловушки стимулирует мощный рост городского населения. Кроме того, вытеснение избыточного населения из деревни дополнительно усиливается бурным ростом производительности труда в сельском хозяйстве. Массовая миграция из деревни в город практически неизбежно порождает заметное количество недовольных своим положением, поскольку мигранты из деревни в первое время после переселения могут рассчитывать лишь на самую низкоквалифицированную малооплачиваемую работу и крайне посредственные (а зачастую и откровенно неудовлетворительные) жилищные условия.

6. Выход из мальтузианской ловушки в конечном счете достигается прежде всего за счет развития новых секторов и отмирания старых, за счет структурной перестройки, которая не может происходить безболезненно. Во всех случаях старая традиционная квалификация работников утрачивает смысл, и, не имея новой современной квалификации, эти работники вынуждены наниматься на низкоквалифицированную работу (если им вообще удается ее найти), что, конечно, не может не порождать массового недовольства и служит серьезным фактором политической дестабилизации.

7. В города из деревни в первую очередь обычно мигрирует именно молодежь. Таким образом, факторы «молодежного бугра» и интенсивной урбанизации действуют совместно, производя в совокупности очень мощное дестабилизирующее воздействие. Особенно быстро растет численность именно молодой наиболее радикально настроенной части городского населения, при этом такая молодежь оказывается сконцентрированной в наиболее крупных городах / политических центрах.

8. Данная ситуация может привести к самой серьезной политической дестабилизации даже в условиях достаточно стабильного экономического роста. С особо высокой вероятностью политические потрясения наступают, если власть теряет авторитет в результате, скажем, военного поражения или в условиях затяжного экономического кризиса, пришедшего на смену экономическому подъему (впрочем, события «арабской весны» в очередной раз показали, что даже это не обязательно) (Коротаев, Васькин, Билюга 2017: 12–13; см. также: Коротаев и др. 2011; Коротаев, Зинькина 2011; Гринин, Коротаев 2012; Коротаев, Малков 2014; Гринин и др. 2015; Korotayev et al. 2011; Korotayev 2014).

Однако стоит заметить, что некоторые исследователи не находят прямой связи между увеличением доли молодежи и ростом политического насилия. Например, Дж. Феарон и Д. Лаитин (Fearon, Laitin 2003) получают статистически незначимое влияние «молодежных бугров» на вероятность возникновения гражданских войн. К выводам об отсутствии корреляции между «молодежными буграми» и вероятностью возникновения гражданских войн приходят также П. Коллиер и А. Хёффлер (Collier, Hoeffler 2004).

В контексте нашего исследования важно разобраться, в чем причина того, что молодые люди оказываются более склонны к протестной активности. Дж. Голдстоун дает этому следующее объяснение: «Большие молодежные когорты оказываются склонными к новым идеям и неортодоксальным религиям, бросая вызов старым формам власти. Вдобавок молодые люди имеют меньше ответственности относительно семьи и карьеры, потому достаточно легко мобилизуются для участия в социальных и политических конфликтах» (Goldstone 2002: 10–11). Подобную интерпретацию склонности молодежи к насилию при неблагоприятных экономических и политических факторах дает и Х. Урдал. Он объясняет склонность молодежи к террористической и протестной активности тем, что в моменты, когда государство не может удовлетворить потребности молодых людей, они оказываются склонны к насилию из-за низких альтернативных издержек (low opportunity cost) (Urdal 2006). Несколько иную интерпретацию повышенной склонности молодежи к насилию дают такие авторы, как Дж. Голдстейн, а также В. Хадсон и А. Ден Боер, которые обращают внимание на то, что в протестной активности в основном участвуют именно молодые мужчины. Они видят причину этого в высоком гормональном уровне молодых мужчин, который предрасполагает к агрессии (Goldstein 2001; Hudson, Den Boer 2004).

Таким образом, можно увидеть, что существует множество исследований, которые связывают возникновение «молодежных бугров» с повышенными рисками социально-политической дестабилизации, такими как терроризм, протестная активность, гражданские войны и т. д. Именно взаимосвязь различных явлений социально-политической дестабилизации мы и намерены протестировать в рамках данного исследования.

Данные и методы

Для тестирования связи между долей молодежи в стране и явлениями социально-политической дестабилизации мы обращаемся к базе данных Cross-National Time-Series Database (CNTS) (Banks, Wilson 2018). Эта база включает 15 918 наблюдений по 199 странам и 200 переменным за период с 1919 по 2016 г. Нас будут интересовать следующие переменные.

Политические убийства (Assassination, domestic1) – любые политически мотивированные убийства или покушения на убийство высших правительственных чиновников или политиков.

Политические забастовки (General Strikes, domestic2) – забастовки, в которых участвовало 1000 или более работников, занятых у более чем одного работодателя и при этом выдвигающих требования, направленные против государственной политики, правительства или органов власти.

«Партизанские действия» (Guerilla Warfare, domestic3) – любая вооруженная деятельность, диверсии или теракты, совершаемые группами граждан или нерегулярными вооруженными силами, которые направлены на свержение или подрыв существующего режима. Речь таким образом идет прежде всего о крупных террористических актах.

Правительственные кризисы (Government Crises, domestic4) – любые ситуации, которые грозят привести к падению текущего режима – за исключением вооруженных переворотов, напрямую на-
правленных на это.

Политические репрессии (Purges, domestic5) – любое систематическое устранение оппозиционных деятелей (путем лишения их свободы или жизни) среди действующих членов режима или оппозиционных группировок.

Массовые беспорядки (Riots, domestic6) – любые выступления или столкновения, связанные с использованием насилия, в которых принимали участие более 100 граждан.

Революции (Revolutions, domestic7) – любые незаконные или связанные с принуждением изменения в правящей элите, а также любые попытки таких изменений, перевороты или попытки переворотов. Переменная «Революции» также учитывает все удачные и неудачные вооруженные восстания, целью которых является получение независимости от центрального правительства. Отметим, что название этой переменной («Революции») может вводить пользователя в заблуждение, так как в реальности речь здесь в большинстве случаев идет не о революциях в обычном понимании (сводку определений революции см., например: Гринин и др. 2015: 58–67), а скорее о переворотах и попытках переворотов. Именно таким образом мы и будем обозначать данную переменную ниже.

Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations, domestic8) – любые мирные публичные собрания, в которых принимают участие 100 человек и более, а в качестве основной цели проведения выступает выражение несогласия с политикой правительства или власти за исключением демонстраций с выраженной направленностью против иностранных государств (подробнее см.: Коротаев и др. 2017: 299; Wilson 2018: 12).

Данные переменные отражают широкий спектр явлений социально-политической дестабилизации. Также из базы CNTS мы берем интегральный индекс социально-политической дестабилизации (domestic9), который присваивает веса каждому фактору дестабилизации. Веса и факторы таковы: политические убийства (25), забастовки (20), повстанческие действия (100), государственные кризисы (20), репрессии (20), беспорядки (25), революции (150) и антиправительственные демонстрации (10). Значение каждой переменной умножается на конкретные веса; эта сумма умножается на 100 и делится на 8 (Коротаев и др. 2017: 300; Wilson 2018: 13).

Число террористических актов и количество их жертв отражены также в базе данных Global Terrorism Database (2018), состоящей из 45 переменных и более 170 тыс. наблюдений с 1970 по 2016 г. В этом исследовании мы берем из нее две переменные – отражающую количество террористических атак и отражающую количество жертв террористических атак в государстве за соответствующий год. Данные переменные релевантны нашей задаче, так как предыдущие исследователи сообщали, что имеется корреляция между «молодежными буграми» и ростом террористической активности. Также мы берем данные о переворотах и попытках переворотов из базы данных, составленной командой Монти Маршалла и Донны Рамси Маршалл (Marshall M. G., Marshall D. R. 2016). Эта база включает в себя сведения обо всех государствах с населением более 500 тыс. человек за 1946–2015 гг. Она определяет перевороты как насильственный захват исполнительной власти со стороны диссидентской/оппозиционной фракции внутри правящей или политической элиты страны, что приводит к существенным изменениям в исполнительном руководстве и политике прежнего режима (Ibid.).

Данные по доле молодежного населения мы берем из доклада ООН за 2015 г. (United Nations… 2015).

Также в рамках настоящего исследования требуется решить один методологический вопрос: каким возрастным промежутком должна характеризоваться молодежь как социальная группа? Большинство известных нам исследователей определяют нижнюю границу этого возрастного промежутка в 15 лет, а верхнюю – от 24 до 29 лет (Huntington 1996; Goldstone 1991; 2002; Fearon, Laitin 2003; Collier, Hoeffler 2004). Для нашего исследования мы будем использовать именно эти возрастные промежутки.

Отметим, что простая параметрическая линейная МНК-регрессия в данном случае заметно занижает реальную силу зависимости. Дело в том, что она 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. Поэтому, помимо простой параметрической линейной регрессии, мы также использовали в данном случае агрегированные значения соответствующих показателей за определенные годы по децилям – среднее по всем странам дециля значение числа событий дестабилизации за год X. Это позволило нормализовать распределение.

Корреляция между долей молодежи 15–24 лет и явлениями социально-политической дестабилизации

Метод, который мы используем, – парная корреляция Пирсона. В табл. 1 мы приводим нормированные результаты (на миллион человек) для возрастной когорты 15–24 лет. Приводимая статистика корреляций по исходным данным показывает, что увеличение доли молодежи (15–24 лет) в популяции населения страны на значимом уровне имеет положительную корреляцию с политическими убийствами (0,045), крупными террористическими актами / «партизанскими действиями» (0,025), количеством жертв террористических актов (0,115), количеством террористических атак (0,056), переворотами и попытками переворотов (0,158), государственными переворотами и попытками переворотов (0,1), политическими репрессиями (0,021), а также с интегральным индексом социально-политической дестабилизации (0,038). Схожие результаты наблюдаются и для нормализованных показателей.

Таблица 1

Корреляции между долей молодежи в населении (15–24 лет)
(исходные данные) и показателями социально-
политической дестабилизации CNTS за 1950–2015 гг.

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические убийства (Assassinations)	0,045***	<< 0,001
Политические забастовки (General Strikes)	–0,066***	<< 0,001
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare)	0,025*	0,014
Количество убитых	0,115***	<< 0,001
Количество террористических атак	0,056**	0,001
Правительственные кризисы (Government Crises)	–0,055***	<< 0,001

Окончание табл. 1

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические репрессии (Purges)	0,021*	0,040
Массовые беспорядки (Riots)	–0,052***	<< 0,001
Перевороты и попытки переворотов (Revolutions)	0,158***	<< 0,001
Государственные перевороты и попытки переворотов	0,100***	<< 0,001
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations)	–0,093***	<< 0,001
Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации	0,038***	<< 0,001
Политические убийства (Assassinations), нормализованные на млн человек	0,051***	<< 0,001
Политические забастовки (General Strikes), нормализованные на млн человек	–0,001	0,928
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare), нормализованные на млн человек	0,056***	<< 0,001
Количество убитых, нормализованное на млн человек	0,122***	<< 0,001
Количество террористических атак, нормализованное на млн человек	0,094***	<< 0,001
Правительственные кризисы (Government Crises), нормализованные на млн человек	0,018	0,084
Политические репрессии (Purges), нормализованные на млн человек	0,028**	0,006
Массовые беспорядки (Riots), нормализованные на млн человек	0,013	0,206
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations), нормализованные на млн человек	–0,001	0,920
Агрегированный индекс социально-полити- ческой дестабилизации, нормализованный на млн человек	0,088***	<< 0,001

Примечание: ^* – корреляция значима на уровне 0,01 < p < 0,05; ^** – корреляция значима на уровне < 0,01; ^*** – корреляция значима на уровне < 0,001.

При этом ряд явлений социально-политической дестабилизации оказываются коррелированы с ростом доли молодежи, но корреляция для них оказывается негативно значимой. Например, наш анализ показал, что рост численности молодежи в стране уменьшает количество политических забастовок (–0,066), антиправительственных демонстраций (–0,093), массовых беспорядков (–0,052), правительственных кризисов (–0,055). При этом если нормировать полученные значения на миллион человек, значимость для политических забастовок, антиправительственных демонстраций, массовых беспорядков и правительственных кризисов пропадает.

Мы более склонны полагаться на результаты нормализованных значений, так как логично предположить, что там, где численность населения оказывается больше, происходит наибольшее количество явлений социально-политической дестабилизации.

Для более точной оценки исследуемых связей единичные данные, характеризующие ситуации в определенной стране в определенный год, были агрегированы в 10 децилей. При этом в нижний дециль входят 10 % страно-лет с наиболее низким уровнем безработицы; в верхний дециль – 10 % страно-лет с самым высоким уровнем безработицы; в восемь промежуточных децилей – страно-годы с промежуточными значениями. Результаты выглядят следующим образом (см. табл. 2).

Таблица 2

Корреляции между долей молодежи в населении (15–24 лет)
(по децилям) и показателями социально-политической
дестабилизации CNTS за 1950–2015 гг.

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические убийства (Assassinations)	0,671*	0,034
Политические забастовки (General Strikes)	–0,355	0,314
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare)	0,399	0,254
Количество убитых	0,700*	0,024
Количество террористических атак	0,434	0,210
Правительственные кризисы (Government Crises)	–0,324	0,360
Политические репрессии (Purges)	0,366	0,298

Окончание табл. 2

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Массовые беспорядки (Riots)	–0,346	0,327
Перевороты и попытки переворотов (Revolutions)	0,906***	0,000
Государственные перевороты и попытки переворотов	0,684*	0,029
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations)	–0,645*	0,044
Агрегированный индекс социально-полити- ческой дестабилизации	0,465	0,176
Политические убийства (Assassinations), нормализованные на млн человек	0,821**	0,004
Политические забастовки (General Strikes), нормализованные на млн человек	0,258	0,471
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare), нормализованные на млн человек	0,736*	0,015
Количество убитых, нормализованное на млн человек	0,847**	0,002
Количество террористических атак, нормализованное на млн человек	0,668*	0,035
Правительственные кризисы (Government Crises), нормализованные на млн человек	0,323	0,363
Политические репрессии (Purges), нормализованные на млн человек	0,304	0,392
Массовые беспорядки (Riots), нормализованные на млн человек	–0,487	0,153
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations), нормализованные на млн человек	–0,526	0,118
Агрегированный индекс социально-полити- ческой дестабилизации, нормализованный на млн человек	0,924***	<< 0,001

Примечание: ^* – корреляция значима на уровне 0,01 < p < 0,05; ^** – корреляция значима на уровне < 0,01; ^*** – корреляция значима на уровне < 0,001.

Можно видеть, что после повторного корреляционного анализа с разбиением по децилям значимость для многих показателей социально-политической дестабилизации резко снизилась. Значимая положительная корреляция между долей молодежи 15–24 лет наблюдается для таких явлений социально-политической дестабилизации, как политические убийства (0,671), количество жертв терактов (0,7), перевороты и попытки переворотов (0,906), государственные перевороты и попытки переворотов (0,648). Также, если нормализовать наблюдения на миллион человек, значимая корреляция доли молодежи 15–24 лет наблюдается для таких явлений социально-политической дестабилизации, как политические убийства (0,821), крупные террористические акты / «партизанские действия» (0,736), количество жертв терактов (0,847), количество террористических атак (0,668), перевороты и попытки переворотов (0,884), государственные перевороты и попытки переворотов (0,737). Значимым становится и показатель агрегированного индекса социально-политической дестабилизации (0,924).

При этом одно явление социально-политической дестабилизации оказывается отрицательно значимым – уровень антиправительственных демонстраций (–0,645). При нормализации на миллион человек данный показатель оказывается незначимым.

Мы более склонны полагаться на результаты нормализованных значений, так как логично предположить, что там, где численность населения оказывается больше, происходит наибольшее количество явлений социально-политической дестабилизации. Потому приведем более детальный анализ показателей корреляции с наложением контура линейной регрессии для 10 децилей с учетом нормализации на миллион человек (для разных временных периодов). Рассмотрим эту взаимосвязь более детально (см. Рис. 1–7).

Корреляция между долей молодежи 15–29 лет и явлениями социально-политической дестабилизации

В табл. 3 приводятся результаты корреляционного анализа для другой операционализации возрастной категории молодежи, для возраста 15–29 лет.

Статистика корреляций по исходным данным показывает, что увеличение доли молодежи (15–29 лет) в численности населения страны на значимом уровне имеет положительную корреляцию с политическими убийствами (0,045), крупными террористическими актами / «партизанскими действиями» (0,027), количеством жертв террористических актов (0,119), количеством террористических атак (0,062), переворотами и попытками переворотов (0,156), государственными переворотами и попытками переворотов (0,097), а также с интегральным индексом социально-политической дестабилизации (0,039). Данные показатели остаются значимыми после нормализации на миллион человек.

Таблица 3

Корреляции между долей молодежи в населении (15–29 лет)
(исходные данные) и показателями социально-политической
дестабилизации CNTS за 1950–2015 гг.

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические убийства (Assassinations)	0,045***	<< 0,001
Политические забастовки (General Strikes)	–0,068***	<< 0,001
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare)	0,027**	0,009
Количество убитых	0,119***	<< 0,001
Количество террористических атак	0,062***	<< 0,001
Правительственные кризисы (Government Crises)	–0,062***	<< 0,001
Политические репрессии (Purges)	0,022*	0,032
Массовые беспорядки (Riots)	–0,050***	<< 0,001
Перевороты и попытки переворотов (Revolutions)	0,156***	<< 0,001
Государственные перевороты и попытки переворотов	0,097***	<< 0,001
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations)	–0,089***	<< 0,001
Агрегированный индекс социально-полити- ческой дестабилизации	0,039***	<< 0,001
Политические убийства (Assassinations), нормализованные на млн человек	0,050***	<< 0,001
Политические забастовки (General Strikes), нормализованные на млн человек	0,000	0,987
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare), нормализованные на млн человек	0,054***	<< 0,001
Количество убитых, нормализованное на млн человек	0,123***	<< 0,001
Количество террористических атак, нормализованное на млн человек	0,101***	<< 0,001
Правительственные кризисы (Government Crises), нормализованные на млн человек	0,018	0,086

Окончание табл. 3

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические репрессии (Purges), нормализованные на млн человек	0,029**	0,005
Массовые беспорядки (Riots), нормализованные на млн человек	0,015	0,155
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations), нормализованные на млн человек	0,008	0,423
Агрегированный индекс социально-политической дестабилизации, нормализованный на млн человек	0,084***	<< 0,001

Примечание: ^* – корреляция значима на уровне 0,01 < p < 0,05; ^** – корреляция значима на уровне < 0,01; ^*** – корреляция значима на уровне < 0,001.

При этом ряд явлений социально-политической дестабилизации оказываются коррелированы с ростом доли молодежи, но корреляция для них оказывается негативно значимой. Например, наш анализ показал, что рост численности молодежи в стране уменьшает количество политических забастовок (–0,068), антиправительственных демонстраций (–0,089), массовых беспорядков (–0,05), правительственных кризисов (–0,062). При этом если нормировать полученные значения на миллион человек, значимость для политических забастовок, антиправительственных демонстраций, массовых беспорядков и правительственных кризисов пропадает.

Заметим, что результаты для определения возрастного промежутка периодом 15–29 лет согласуются с результатами корреляционного анализа для возрастного промежутка 15–24 лет. Значимость и направление зависимости остаются устойчивыми.

В табл. 4 мы проводим дополнительные тесты с разбиением выборки на децили, как это было описано выше, применительно к данным табл. 2.

Таблица 4

Корреляции между долей молодежи в населении (15–29 лет)
(по децилям) и показателями социально-политической
дестабилизации CNTS за 1950–2015 гг.

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические убийства (Assassinations)	0,744*	0,014
Политические забастовки (General Strikes)	–0,378	0,282
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare)	0,634*	0,049
Количество убитых	0,803***	0,005
Количество террористических атак	0,487	0,154
Правительственные кризисы (Government Crises)	–0,410	0,239
Политические репрессии (Purges)	0,397	0,256
Массовые беспорядки (Riots)	–0,300	0,400
Перевороты и попытки переворотов (Revolutions)	0,913***	<< 0,001
Государственные перевороты и попытки переворотов	0,751*	0,012
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations)	–0,686*	0,029
Агрегированный индекс социально-полити- ческой дестабилизации	0,674*	0,033
Политические убийства (Assassinations), нормализованные на млн человек	0,924***	<< 0,001
Политические забастовки (General Strikes), нормализованные на млн человек	0,186	0,607
Крупные террористические акты / «партизанские действия» (Guerrilla Warfare), нормализованные на млн человек	0,760*	0,011
Количество убитых, нормализованное на млн человек	0,837**	0,003
Количество террористических атак, нормализованное на млн человек	0,664*	0,036
Правительственные кризисы (Government Crises), нормализованные на млн человек	0,548	0,101

Окончание табл. 4

Индикаторы социально-политической дестабилизации	Коэффициент корреляции Пирсона (r)	Статистическая значимость (p)
Политические репрессии (Purges), нормализованные на млн человек	0,326	0,357
Государственные перевороты и попытки переворотов, нормализованные на млн человек	0,839**	0,002
Антиправительственные демонстрации (Anti-Government Demonstrations), нормализованные на млн человек	–0,190	0,599
Агрегированный индекс социально-полити- ческой дестабилизации, нормализованный на млн человек	0,803**	0,005

Примечание: ^* – корреляция значима на уровне 0,01 < p < 0,05; ^** – корреляция значима на уровне < 0,01; ^*** – корреляция значима на уровне < 0,001.

После повторного корреляционного анализа с разбиением по децилям значимость для многих показателей социально-политической дестабилизации резко снизилась. Значимая положительная корреляция между долей молодежи 15–29 лет сохранилась для таких явлений социально-политической дестабилизации, как политические убийства (0,744), крупные террористические акты / «партизанские действия» (0,634), количество жертв терактов (0,803), пере-вороты и попытки переворотов (0,731), государственные перевороты и попытки переворотов (0,751). Значимой осталась корреляция между долей молодежи 15–29 лет и агрегированным индексом социально-политической дестабилизации (0,674). Также, если нормализовать наблюдения на миллион человек, значимая корреляция доли молодежи 15–29 лет сохранилась для таких явлений социально-политической дестабилизации, как политические убийства (0,924), крупные террористические акты / «партизанские действия» (0,76), количество жертв терактов (0,837), количество террористических атак (0,664), перевороты и попытки переворотов (0,788), государственные перевороты и попытки переворотов (0,839). Также значимой осталась корреляция с агрегированным показателем индекса социально-политической дестабилизации (0,803).

При этом обнаружилась значимая отрицательная корреляция между долей молодежи 15–29 лет и уровнем антиправительственных демонстраций (–0,686). При нормализации на миллион человек данный показатель оказывается незначимым.

Таким образом, результаты повторного корреляционного анализа для выборки молодежи 15–29 лет во многом совпадают с результатами корреляционного анализа для выборки молодежи 15–
24 лет. Мы более склонны полагаться на результаты нормализованных значений, так как логично предположить, что там, где численность населения оказывается больше, происходит наибольшее количество явлений социально-политической дестабилизации. Потому приведем более детальный анализ показателей корреляции с наложением контура линейной регрессии для 10 децилей с учетом нормализации на миллион человек (для разных временных периодов) (см. Рис. 8–13).

Таким образом, можно увидеть, что ряд явлений социально-политической дестабилизации остаются коррелированы с долей молодежи 15–24 лет и 15–29 лет как при наличии/отсутствии нормализации на миллион человек, так и при анализе с разбиением по децилям. К таким видам дестабилизации относятся: политические убийства, крупные террористические атаки / «партизанские действия», количество террористических атак, перевороты и попытки переворотов, государственные перевороты и попытки переворотов. Показатель количества жертв террористических атак и агрегированный индекс социально-политической дестабилизации при различных тестах остаются значимо положительно коррелированы с долей молодежи 15–24 лет и 15–29 лет.

Результаты нашего исследования согласуются с результатами предыдущих исследователей, которые сообщали, что увеличение доли молодежи ведет к увеличению количества террористических атак, а также гражданских войн (Huntington 1996; Lia 2005; Urdal 2006). Также сообщалось, что процессы дестабилизации, в которых участвует большое количество молодых людей, оказываются в большей мере сопряжены с насильственными действиями (Mesquida, Wiener 1996; Korotayev et al. 2011). Устойчивые при различных видах тестирования значимые положительные корреляции между числом политических убийств, жертв террористических атак, а также агрегированным индексом социально-политической дестабилизации позволяют подтвердить выводы предыдущих исследователей. При этом нам не удалось подтвердить гипотезу о том, что «молодежные бугры» коррелированы с антиправительственными демонстрациями, и это противоречит выводам Х. Урдала, который сообщает о наличии подобной зависимости (Urdal 2006). Антиправительственные демонстрации коррелированы с долей молодежи (как 15–24 лет, так и 15–29 лет) только без нормализации на миллион человек, при этом связь оказывается отрицательной.

Заключение

В рамках данного исследования мы задались вопросом о наличии взаимосвязи между количеством молодых людей в населении страны и различными явлениями социально-политической дестабилизации. В соответствии с данными предыдущих исследований значительная доля молодых людей в популяции может являться причиной гражданских войн, террористической активности, протестных демонстраций и т. д. (см., например: Goldstone 1991; 2002; Huntington 1996; Lia 2005; Urdal 2006). Также сообщалось, что социально-политические волнения, в которые вовлечено большое количество молодых людей, оказываются более насильственными (см., например: Mesquida, Wiener 1996; Korotayev et al. 2011).

Мы протестировали результаты предыдущих исследований с учетом различных операционализаций молодежи на предмет корреляции явлений социально-политической дестабилизации, указанных в таких базах данных, как Cross-National Time-Series Database и Global Terrorism Database, с двумя типами молодежи: 15–24 лет и 15–29 лет. При этом для каждого из этих двух типов мы нормализовали показатели на миллион человек, так как, возможно, бо́льшая численность населения в стране способна повлиять на количество явлений социально-политической дестабилизации.

Мы протестировали выводы предыдущих исследователей о том, что «молодежные бугры» положительно связаны с такими явлениями социально-политической дестабилизации, как политические убийства, террористические атаки, «партизанские действия», перевороты и попытки переворотов, государственные перевороты и попытки переворотов. Устойчивые при различных видах тестирования значимые положительные корреляции между количеством политических убийств, жертв террористических атак, а также агрегированным индексом социально-политической дестабилизации позволяют подтвердить выводы предыдущих исследователей о том, что существует вовлеченность молодых людей в протестную активность и эта вовлеченность увеличивает насильственность данной активности. Однако наши выводы разнятся, например, с результатами Х. Урдала, который сообщает, что число антиправительственных демонстраций коррелировано с «молодежными буграми» (Urdal 2006). Наши результаты показывают, что без нормализации показателей на миллион человек антиправительственные демонстрации оказываются отрицательно коррелированы с численностью молодежи. При введении нормализации значимость пропадает.

Литература

Гринин, Л. Е., Коротаев, А. В. 2012. Циклы, кризисы, ловушки современной Мир-Системы. Исследование кондратьевских, жюгляровских и вековых циклов, глобальных кризисов, мальтузианских и постмальтузианских ловушек. М.: ЛКИ. 480 с.

Гринин, Л. Е., Исаев, Л. М., Коротаев, А. В. 2015. Революции и нестабильность на Ближнем Востоке. М.: Учитель. 384 c.

Гринин, Л. Е., Коротаев, А. В., Малков, С. Ю.

2008. Математические модели социально-демографических циклов и выхода из «мальтузианской ловушки»: некоторые возможные направления дальнейшего развития. В: Малинецкий, Г. Г., Коротаев, А. В. (ред.), Проблемы математической истории. Математическое моделирование исторических процессов. М.: ЛИБРОКОМ/URSS. С. 78–118.

2010. История, Математика и некоторые итоги дискуссии о причинах Русской революции. В: Гринин, Л. Е., Коротаев, А. В., Малков, С. Ю. (отв. ред.), О причинах Русской революции. М.: ЛКИ. С. 368–427.

Зинькина, Ю. В., Коротаев, А. В. 2017. Социально-демографическое развитие стран Тропической Африки: Ключевые факторы риска, модифицируемые управляющие параметры, рекомендации. М.: Ленанд. 272 с.

Кларк, Г. 2012. Прощай, нищета. Краткая экономическая история мира. М.: Изд-во Ин-та Гайдара. 544 с.

Коротаев, А., Васькин, И., Билюга, С. 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., Гринин, Л. Е., Божевольнов, Ю. В., Зиньки-
на, Ю. В., Малков, С. Ю. 2011. Ловушка на выходе из ловушки. Логические и математические модели. В: Акаев, А. А., Коротаев, А. В., Малинецкий, Г. Г., Малков, С. Ю. (ред.), Проекты и риски будущего. Концепции, модели, инструменты, прогнозы. М.: Красанд/URSS. С. 138–164.

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., Малков, С. Ю. 2014. Ловушка на выходе из мальтузианской ловушки в современных модернизирующихся обществах. В: Гринин, Л. Е., Коротаев, А. В. (ред.), История и Математика: аспекты демографических и социально-экономических процессов. Волгоград: Учитель. С. 43–97.

Коротаев, А. В., Гринин, Л. Е., Исаев, Л. М., Билюга, С. Э., Вась-
кин, И. А., Слинько, Е. В., Шишкина, А. Р., Мещерина, К. В. 2017. Дестабилизация: глобальные, национальные, природные факторы и механизмы. М.: Моск. ред. изд-ва «Учитель». 344 с.

Коротаев, А. В., Ходунов, А. С., Бурова, А. Н., Малков, С. Ю., Халтурина, Д. А., Зинькина, Ю. В. 2012. Социально-демографический анализ Арабской весны. В: Коротаев, А. В., Зинькина, Ю. В., Ходу-
нов, А. С. (отв. ред.), Системный мониторинг глобальных и региональных рисков: Арабская весна 2011 года. М.: ЛИБРОКОМ/URSS. С. 28–76.

Мальтус, Т. 1993 [1798]. Опыт о законе народонаселения. Петрозаводск: Петроком. 139 с.

Ходунов, А. С. 2014. Иран: политико-демографическое развитие как фактор стабильности и потрясений. Азия и Африка сегодня 7: 26–30.

Acemoglu, D., Fergusson, L., Johnson, S. 2017. Population and Civil War. NBER Working Papers 23322. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, Inc. 91 pp.

Acemoglu, D., Johnson, S. 2007. Disease and Development: the Effect of Life Expectancy on Economic Growth. Journal of Political Economy 115(6): 925–984.

Artzrouni, M., Komlos, J. 1985. Population Growth through History and the Escape from the Malthusian Trap: A Homeostatic Simulation Model. Genus 41(3–4): 21–39.

Banks, A. S., Wilson, K. A. 2018. Cross-National Time-Series Data Archive. Jerusalem: Databanks International. URL: http://www.databanksinternational.com/Trial/ (дата обращения: 05.05.2019).

Braungart, R. G. 1984. Historical Generations and Generation Units: A Global Pattern of Youth Movements. Journal of Political and Military Socio-logy 12(1): 113–135.

Clark, G. A. 2007. Farewell to Alms: A Brief Economic History of the World. Princeton, NJ: Princeton University Press. 432 pp.

Collier, P., Hoeffler, A. 2004. Greed and Grievance in Civil War. Oxford Economic Papers 56(4): 563–595. DOI: https://doi.org/10.1093/oep/gpf064.

Fearon, J. D., Laitin, D. D. 2003. Ethnicity, Insurgency, and Civil War. The American Political Science Review 97(1): 75–90.

Fuller, G. E. 2004. The Youth Crisis in Middle Eastern Society. Clinton Township, MI: Institute for Social Policy and Understanding.

Global Terrorism Database (START). 2018. URL: https://www.start.umd.edu/gtd/ (дата обращения: 05.05.2019).

Goldstone, J. A.

1991. Revolution and Rebellion in the Early Modern World. Berkeley, CA: University of California Press. 600 pp.

2002. Population and Security: How Demographic Change Can Lead to Violent Conflict. Journal of International Affairs 56(1): 3–21.

Goldstein, J. S. 2001. War and Gender. How Gender Shapes the War System and Vise Versa. Cambridge, UK: Cambridge University Press. 540 pp.

Heinsohn, G. 2003. Söhne und Weltmacht: Terror im Aufstieg und Fall der Nationen. Zürich: Orell Füssli Verlag AG. 192 pp.

Hilbe, J. M. 2011. Negative Binomial Regression. Cambridge, UK: Cambridge University Press. 564 pp. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511973420.

Hudson, V. M., Den Boer, A. M. 2004. Bare Branches: The Security Implications of Asia’s Surplus Male Population. Cambridge, MA: MIT Press. 344 pp.

Huntington, S. P. 1996. The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order. New York, NY: Simon & Schuster. 368 pp.

Kögel, T., Prskawetz, A. 2001. Agricultural Productivity Growth and Escape from the Malthusian Trap. Journal of Economic Growth 6(4): 337–357.

Komlos, J., Artzrouni, M. 1990. Mathematical Investigations of the Escape from the Malthusian Trap. Mathematical Population Studies 2(4): 269–287.

Korotayev, A. 2014. Technological Growth and Sociopolitical Destabilization: A Trap at the Escape from the Trap? In Mandal, K., Asheulova, N., Kirdina, S. G. (ed.), Socio-Economic and Technological Innovations: Mechanisms and Institutions. New Delhi: Narosa Publishing House. Pp. 113–134.

Korotayev, A., Zinkina, J. 2015. East Africa in the Malthusian Trap? Journal of Developing Societies 31(3): 1–36. DOI: https://doi.org/10.1177/0169796X15590322.

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 2(2): 276–303.

LaGraffe, D. 2012. The Youth Bulge in Egypt: An Intersection of Demographics, Security, and the Arab Spring. Journal of Strategic Security 5(2): 65–80. DOI: http://dx.doi.org/10.5038/1944-0472.5.2.4.

Lia, B. 2005. Globalisation and the Future of Terrorism: Patterns and Predictions. London: Routledge. 259 pp.

Marshall, M. G., Marshall, D. R. 2016. Coup D’État Events, 1946–2015. CSP/INSCR: Coup Data Codebook 2015; College Park: Center for Systemic Peace. 18 pр.

Mesquida, C. G., Wiener, N. I. 1996. Human Collective Aggression: A Behavioral Ecology Perspective. Ethology and Sociobiology 17(4): 247–262. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0162-3095(96)00035-0.

Moller, H. 1968. Youth as a Force in the Modern World. Comparative Studies in Society and History 10(3): 237–260. DOI: https://doi.org/10.1017/S0010417500004898.

Steinmann, G., Prskawetz, A., Feichtinger, G. 1998. A Model on the Escape from the Malthusian Trap. Journal of Population Economics 11(4):
535–550.

Urdal, H. 2004. The Devil in the Demographics: The Effect of Youth Bulges on Domestic Armed Conflict, 1950–2000. Washington, DC: World Bank. 31 pр.

Urdal, H. 2006. A Clash of Generations? Youth Bulges and Political Violence. International Studies Quarterly 50(3): 607–629.

United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. 2015. World Population Prospects: The 2015 Revision, Key Findings and Advance Tables. Working Paper No. ESA/P/WP.241. United Nations. 2015. 66 p. URL: https://esa.un.org/unpd/wpp/publications/files/key_findings_wpp_2015.pdf (дата обращения: 05.05.2019).

Wilson, K. 2018. User’s Manual. Cross-National Time-Series Data Archive. Jerusalem: Databanks International. URL: http://www.databanksinternational.com/Trial/ (дата обращения: 05.05.2019).

---

* Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 17-06-00476).

[1] В докладе ООН говорится о том, что население Африки всего за век увеличится с 1,1 млрд до 4,3 млрд. При этом население «более развитых регионов» по классификации ООН возрастет в течение века с 1,25 млрд до 1,28 млрд человек (United Nations 2015).

[2] О понятии «мальтузианская ловушка» см., например: Кларк 2012; Гринин и др. 2008; 2010; Зинькина, Коротаев 2017; Artzrouni, Komlos 1985; Clark 2007; Kögel, Prskawetz 2001; Komlos, Artzrouni 1990; Steinmann et al. 1998; Korotayev, Zinkina 2015.