Статья 'О возможности использования геоинформационных технологий для изучения экономического неравенства (на материалах Сибирского края 1926–1927 гг.) ' - журнал 'Историческая информатика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Порядок рецензирования статей > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакция > Редакционный совет
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Историческая информатика
Правильная ссылка на статью:

О возможности использования геоинформационных технологий для изучения экономического неравенства (на материалах Сибирского края 1926–1927 гг.)

Владимиров Владимир Николаевич

доктор исторических наук

профессор кафедры отечественной истории, Алтайский государственный университет

656049, Россия, Алтайский край, г. Барнаул, проспект Ленина, 61, ауд. 312

Vladimirov Vladimir Nikolayevich

Doctor of History

Professor, Department of Russian History, Altai State University

656049, Russia, Altai Krai, Barnaul, Lenin Avenue, 61, room 312

vvladimirov@icloud.com
Другие публикации этого автора
 

 
Крупочкин Евгений Петрович

кандидат географических наук

доцент, кафедра экономической географии и картографии, Алтайский государственный университет

656049, Россия, Алтайский край, г. Барнаул, ул. Проспект Ленина, 61, ауд. 502М

Krupochkin Evgenii Petrovich

PhD in Geography

Associate Professor, Head of the Department of Economic Geography and Cartography, Altai State University 

656049, Russia, Altaiskii krai, g. Barnaul, ul. Prospekt Lenina, 61, aud. 502M

krupochkin@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.7256/2585-7797.2022.4.39387

EDN:

ZRZMLZ

Дата направления статьи в редакцию:

13-12-2022


Дата публикации:

30-12-2022


Аннотация: В статье рассматриваются возможности использования геоинформационных технологий для изучения экономического неравенства. Показаны методика и техника применения геопространственного анализа при изучении неравенства в оплате труда служащих окружных городов Сибирского края в 1926–1927 гг. В качестве источников использованы статистические бюллетени, издававшиеся в 1926–1929 гг. в Новосибирске. Были отобраны данные, которые характеризуют зарплату служащих окружных городов Сибири за 8 кварталов, охватывающих практически 2 года – 1926 и 1927. При разработке ГИС произведена оцифровка карты Сибирского края масштаба 1:3000000, на которой присутствует координатная сетка, нанесена ситуация (гидрографическая сеть и рельеф, отображенный отмывкой) и административное деление по данным районирования 1929 г.   Построена серия карт, отражающих средний уровень заработной платы служащих в окружных городах, а также динамику заработной платы на основе поквартальной статистики. Наибольшая зарплата служащих наблюдается в Новосибирске. Заметно, что города с низким уровнем заработной платы концентрируются на юге Западной Сибири. Темпы прироста зарплаты по городам показывают большую вариацию, нежели средняя зарплата. Наибольший прирост заработной платы демонстрируют те города, в которых ее уровень был низким или средним. Можно констатировать, что имеются определенные перспективы в использовании геоинформационных технологий для изучения экономического неравенства.


Ключевые слова:

ГИС, геоинформационные технологии, экономическое неравенство, Сибирский край, источник, город, служащий, зарплата, карта, дифференциация

Исследование выполнено при поддержке РНФ, проект № 21–18–00509: «Эволюция неравенства доходов и имущества населения России: от Великих реформ до "Великого перелома" в региональном измерении (статистический и геоинформационный анализ)»

Abstract: The article discusses the possibilities of using geoinformation technologies to study economic inequality. The methodology and technique of applying geospatial analysis in the study of wage inequality of employees of district cities of the Siberian Territory in 1926-1927 are shown. Statistical bulletins published in 1926-1929 in Novosibirsk were used as sources. Data were selected that characterize the salaries of employees of the district cities of Siberia for 8 quarters, covering almost 2 years – 1926 and 1927. During the development of GIS, a 1:3000000 scale map of the Siberian Region was digitized, on which there is a coordinate grid, the situation (hydrographic network and relief displayed by washing) and administrative division were plotted according to the zoning data of 1929. A series of maps was built reflecting the average salary level of employees in district cities, as well as the dynamics of wages based on quarterly statistics. The highest salary of employees is observed in Novosibirsk. It is noticeable that cities with low wages are concentrated in the south of Western Siberia. The growth rates of wages in cities show a greater variation than the average salary. The largest increase in wages is demonstrated by those cities in which its level was low or average. It can be stated that there are certain prospects in the use of geoinformation technologies to study economic inequality.


Keywords:

GIS, geoinformation technology, economic inequality, Sibirsky krai, source, city, employee, wages, map, differentiation

Введение

Изучение различных аспектов экономического неравенства в прошлом является одним из ведущих трендов экономической истории. Интерес к этому обусловлен не только возможными проекциями разрабатываемых положений и сформулированных выводов на настоящее, но и вполне достижимыми перспективами получения достоверного и верифицируемого исторического знания, опирающегося на широкий круг статистических источников и прочную методологическую базу с привлечением математических методов и информационных технологий.

Между тем, геоинформационные системы и технологии, популярность и результативность применения которых в исторических исследованиях достигла весьма высокого уровня, пока не стали привычным инструментом исследования исторических аспектов неравенства. При этом изучение подобных одного из видов экономического неравенства в нашей стране – неравенства в оплате труда – неизбежно сталкивается с проблемой региональных особенностей на огромной территории России, где специфика природно-географических и социально-экономических условий обусловила и специфику социально-экономических процессов.

В итоге следует выход на пространственные особенности регионов и их влияние на специфику происходящих на той или иной территории процессов. Таким образом, о возможности использования геоинформационных технологий в данном случае можно говорить a priori. В настоящей работе рассматриваются некоторые аспекты применения геопространственного анализа при изучении неравенства в оплате труда служащих окружных городов Сибирского края в 1926–1927 гг. (период позднего НЭПа).

Источники и методика

Сибирский край был образован 25 мая 1925 г. постановлением Президиума ВЦИК [1]. В результате укрупнения административно-территориального деления появился гигантский край, включивший в себя 6 губерний и автономную область. Столицей стал город Новониколаевск (с 1926 г. – Новосибирск). В это же время происходило становление системы государственной статистики [2; 3; 4]. Заработало краевое статистическое бюро, позже – краевой статистический отдел. В краевом центре были сосредоточены мощные статистические силы, состоящие из практических статистиков высокого уровня. Ими издавались, в частности, различные статистические сборники, в том числе серия изданий «Бюллетень статистики труда Сибирского края» (1926–1928 гг.) и его продолжение «Бюллетень статистики труда и промышленности» (1928–1929 гг.).

Понятно, что далеко не все статистические данные пригодны для работы с ними в геоинформационных системах. Необходимым условием здесь является их привязка к тем или иным пространственным единицам, какими могут быть административно-территориальные территории. С этой точки зрения мы отобрали данные, которые характеризуют зарплату служащих окружных городов Сибири за 8 кварталов, охватывающих практически 2 года – 1926 и 1927.

На основе имеющихся данных в программе Microsoft Excel была создана таблица для дальнейшей обработки. В таблицу были внесены некоторые корректировки. Так, города Тулун и Киренск, данные по которым были представлены только за часть периода, были исключены из таблицы. В списке городов вместе с Барабинском указан Каинск, который не был центром округа, но в большинстве случаев заработная плата указана именно в нем, хотя центром округа был Барабинск. Отсутствующее значение зарплаты по Бийску за февраль 1927 г. было восстановлено как среднее значение между размерами заработной платы двух соседних периодов (табл. 1).

Для создания тематических карт и дальнейшего анализа пространственных закономерностей нами были вычислены средние значения заработной платы за рассматриваемый период, а также темп прироста, оба эти показателя были добавлены в таблицу. Темп прироста находится по формуле:

где P – темп прироста, Pt – текущий период (наиболее новые данные в хронологическом порядке), Pb – значение показателя за предыдущий или базовый период статистического наблюдения.

Таблица 1

Заработная плата служащих по городам Сибири в 1926–1927 гг.

(в золотых рублях)

Города

февраль1926

май 1926

август 1926

ноябрь 1926

февраль 1927

май 1927

август 1927

ноябрь 1927

Среднее значение

Темп прироста

Тара

45,07

46,24

52,94

55,59

52,54

58,00

60,65

59,56

53,82

32,15%

Омск

61,68

59,67

59,36

61,10

69,93

67,50

63,30

62,56

63,14

1,43%

Каинск/Барабинск

49,39

54,86

59,05

61,77

61,94

72,53

64,39

69,30

61,65

40,31%

Славгород

45,82

48,96

52,13

57,93

59,37

59,25

58,94

74,08

57,06

61,68%

Камень

42,02

46,20

51,48

55,26

54,60

61,02

58,64

62,40

53,95

48,50%

Новосибирск

73,22

74,14

74,05

77,86

78,05

80,24

80,92

82,51

77,62

12,69%

Барнаул

49,51

50,26

52,51

52,78

53,44

62,08

52,91

54,66

53,52

10,40%

Рубцовск

51,66

54,99

55,75

58,12

58,06

61,92

62,73

65,33

58,57

26,46%

Бийск

49,77

47,58

46,88

51,18

51,51

51,84

55,11

55,83

51,21

12,18%

Улала

55,75

58,98

59,03

62,62

73,47

71,34

68,54

68,28

64,75

22,48%

Томск

55,30

55,60

53,29

59,18

60,01

60,61

59,90

61,91

58,23

11,95%

Ачинск

41,99

51,86

59,75

62,27

61,12

68,32

60,81

62,92

58,63

49,85%

Красноярск

50,85

50,02

53,23

56,22

57,08

57,46

57,40

60,66

55,37

19,29%

Щегловск

47,89

65,99

59,10

64,75

57,80

54,28

52,43

71,56

59,23

49,43%

Усть-Абаканск

48,26

53,38

53,63

53,53

59,21

63,27

64,68

64,99

57,62

34,67%

Минусинск

49,19

49,54

49,77

51,57

53,52

54,36

57,15

60,02

53,14

22,02%

Канск

51,14

54,61

51,07

55,43

55,56

55,28

57,44

57,68

54,78

12,79%

Иркутск

50,46

52,98

53,58

56,34

57,54

58,71

60,23

64,11

56,74

27,05%

Источники: [5, с. 41, табл. 12; 6, с. 22, табл. 12; 7, с. 31, табл. 18; 8, с. 39, табл. 17; 9, с. 26, табл. 15].

Для разработки исторической ГИС и дальнейшей визуализация данных с помощью ее инструментария, а также геопространственного анализа различных аспектов неравенства населения Сибирского края выполнены операции по созданию набора пространственных исторических данных, а также геокодирование статистической информации, применен функционал ГИС для геостатистической обработки и анализа полученных результатов.

Рис. 1. Издание карты Сибирского края, используемой для оцифровки в ГИС.

Источник: [10].

При разработке ГИС произведена оцифровка карты Сибирского края масштаба 1:3000000 (рис. 1), на которой присутствует координатная сетка, нанесена ситуация (гидрографическая сеть и рельеф, отображенный отмывкой) и административное деление по данным районирования 1929 г. (рис. 2).

Изображение выглядит как карта

Автоматически созданное описание

Рис. 2. Карта Сибирского края: составлена В.Г. Болдыревым.

Источник: [10]

Особое внимание было обращено на математическую основу. За начало системы отсчета/системы координат принята современная точка отсчета – пересечение линии Гринвичского меридиана с линией экватора. На карте указано, что главный ее масштаб сохраняется на 50-й и 60-й параллелях с.ш., это свидетельствует об использовании конической проекции, однако точных параметров этой проекции у нас не было.

Задачами, предваряющими весь цикл работ по созданию исторической ГИС, являлись трансформирование и геопривязка указанной карты. Трансформирование – это процедура географической привязки и геометрической коррекции изображения (растра), при котором происходит не только создание математической основы, но и устранение искажений на карте (растре) путем выполнения математических преобразований. Полный цикл операций геопривязки в случае с незначительными искажениями на картах описан нами в опубликованной ранее статье [11].

Однако для нашей карты, по сути, данная процедура выполнялась дважды:

1. При преобразовании растра методом сплайнов в ArcGIS;

2. При импортировании трансформированного растра и геопривязке в MapInfo PRO.

Для выполнения трансформирования необходимо достаточное количество связей при условии, что растр (карта) соответствовали координатам целевых данных. Чтобы добиться максимального совпадения координат использован слой координатной сетки, созданный с шагом 2 градуса. Для трансформирования растровых данных мы использовали метод сплайнов со следующими параметрами:

X’ = Ax + By + C,

Y’ = Dx + Ex + F,

где X – число столбцов в растре, Y – число строк, X’ – значение по горизонтали в координатном пространстве, Y’ – значение по вертикали в координатном пространстве, А – ширина ячейки в единицах карты, В – поворот, С – x’ координата центра верхней левой ячейки, D – поворот, Е – отрицательная высота ячейки в единицах карты, F – y' координата верхней левой ячейки (рис. 3).

Рис. 3. Схема трансформирования растра с помощью математических преобразований

Источник: [12].

Таким образом, шесть ключевых параметров определяют трансформацию растра в заданную систему координат и проекцию – A, B, C, D, E, F. Завершающим этапом стала импортирование и повторная коррекция растра по узлам координатной сетки (рис. 4).

Изображение выглядит как карта

Автоматически созданное описание

Рис. 4. Схема привязки и коррекции импортированного растра в программе MapInfo PRO

Выполненный цикл операций минимизирует искажения по полю карты и позволяет работать с ней в ГИС-среде. Отметим основные преимущества обработанного и геопривязанного растра:

1. Оцифровка в заданной системе координат;

2. Возможность применения любых картометрических операций и функций, предусмотренных функционалом ГИС для работы с пространственными данными;

3. Возможность правильной компоновки;

4. Возможность выполнения оверлейных операций;

5. Аналитические операции.

При оцифровке границ округов мы использовали геопривязанную историческую карту Сибирского края 1929 г. издания, в которой уже не было Тарского округа, вся территория входила в состав Омского округа. Поэтому сначала были определены природные и административные ориентиры (внутреннее деление, речная сеть), и далее по ним уже проводилась граница между Омским и Тарским округами.

Следующим шагом стало геокодирование базы данных из среды Microsoft Excel в ГИС. Под геокодированием понимается процесс отображения внешних или внутренних (данные в системе) пространственно-координированных данных на карте, либо процесс преобразования описания местоположения (например, координаты, адрес или название места) в местоположение на поверхности Земли [13; 14].

Оцифровка округов производилась с учетом топологии карты и слоев, при которой топологические (или геометрические) отношения между общими частями объектов для всех объектов внутри слоя имеют равноценное значение. Это позволяет редактировать объекты с общей геометрией одновременно. При создании топологически корректных объектов производилась трассировка отдельных участков при совпадении со слоем современного административного деления. Такой подход, во-первых, позволяет сэкономить время на оцифровку, во-вторых, повышает точность расположения объектов, наносимых на карту в плане.

Следующий этап (геопространственный исторический анализ) состоял в построении серии карт, отражающих средний уровень заработной платы служащих в окружных городах, а также динамику заработной платы на основе поквартальной статистики (табл. 1). В качестве показателя динамики мы использовали темп прироста. При этом для удобства и наглядности визуализации мы посчитали возможным распространить данные по городам – центрам округов – на всю территорию округов. Таким образом, при анализе картограмм следует иметь в виду, что речь идет не об округах в целом, а только об их центрах.

Основные результаты

Для визуализации распределения статистических показателей, как абсолютных (исходных), так и относительных, мы использовали дискретные способы построения тематических карт в ГИС-среде. Они представлены классическими картограммами, построенными по сетке округов и отображающими соответствующие статистические показатели за два года – 1926 и 1927.

Визуализация средних значений зарплаты по городам (рис. 5) показывает, что наибольшая зарплата служащих наблюдается в Новосибирске, что не удивительно, поскольку это столица Сибирского края.

Рис. 5. Распределение средней заработной платы в окружных городах Сибирского края в 1926-27 гг. (в золотых рублях)

Экспертным путем нами выделены представленные на карте интервалы величины заработной платы в окружных городах, соответствующие низкому (до 56,0 руб.), среднему (от 56,1 до 60,0 руб.) и высокому (от 60,1 до 70,0 руб.) ее уровню. Новосибирск, где величина зарплаты самая высокая (77,62 руб.), мы посчитали выделить в отдельную группу как центр Сибирского края.

Изображение выглядит как карта

Автоматически созданное описание

Рис. 6. Картограмма величины средней заработной платы служащих окружных городов Сибири по округам Сибирского края в 1926–1927 гг.

На картограмме (рис. 6) заметно, что города с низким уровнем заработной платы концентрируются на юге Западной Сибири (Барнаул, Бийск, Камень), сюда же относятся Тара и ряд городов центральной части Сибирского края (Красноярск, Канск, Минусинск). Города со средним уровнем зарплаты располагаются в Восточной Сибири (Иркутск) и Западной Сибири (от Томска на севере до Усть-Абаканска на юге), к ним же относятся города современного Алтайского края Славгород и Рубцовск. Высокий уровень зарплаты характеризует два города Западной Сибири (Каинск, Омск) и центр Ойротской автономной области Улалу, которая в то время только проходила становление в качестве города. Учитывая географическое положение Новосибирска, можно говорить о высокой дифференциации межгородской зарплаты служащих в окружных городах Западной Сибири.

Визуализация темпов прироста зарплаты по городам (рис. 7) показывает большую вариацию, нежели средняя зарплата. Здесь более или менее наблюдаются три группы городов с низким (до 13,0%), средним (от 13,1 до 40,0% и высоким (свыше 40%) приростом.

Рис. 7. Распределение среднего темпа прироста заработной платы служащих в окружных городах Сибирского края в 1926-27 гг. (в %)

Изображение выглядит как карта

Автоматически созданное описание

Рис. 8. Картограмма темпа прироста средней заработной платы служащих окружных городов Сибири по округам Сибирского края в 1926-1927 гг.

На картограмме (рис. 8) хорошо заметно, что наибольший прирост заработной платы демонстрируют те города, в которых ее уровень был низким (Камень) или средним (Славгород, который является лидером прироста, Щегловск и Ачинск), а иногда даже высоким (Каинск). Все эти города, за исключением Ачинска, располагаются в Западной Сибири. Наименьший прирост наблюдается, с одной стороны, в городах с высокой зарплатой (Новосибирск, Омск). Но сюда относится и ряд городов с низкой зарплатой, отсутствие роста которой приводит к выделению своеобразных «городов-аутсайдеров» в этом отношении (Барнаул, Бийск, Канск). Таким образом в окружных городах Западной Сибири происходит дальнейшая межгородская дифференциация зарплаты служащих.

Заключение

Приведенные примеры использования геоинформационных технологий показывают, что имеются определенные перспективы в их использовании для изучения экономического неравенства. Для дальнейшего развития этого направления необходимо расширение источниковой базы и совершенствование методики и техники исследования.

Библиография
[1. Постановление ВЦИК от 1925 «Об образовании Сибирского края» и «О введении в действие Положения о Сибирском крае» // URL: https://archive.nso.ru/page/176?ysclid=lbap46xrjq217879848 Дата обращения – 4 декабря 2022 г. ]
[2. Симонова О. В. О становлении и развитии государственной статистики в Новосибирской области // Вестник НГУЭУ. 2010. № 2. С. 103–113. ]
[3. Шишкин В. И. У истоков государственной советской статистики в Сибири // Вестник НГУЭУ. 2010. № 1. С. 72–78. ]
[4. Никитенко Н. Н. Государственная статистика в Сибири в 1917–1930 гг. в документах Государственного архива Новосибирской области // Развитие территорий. 2018. № 1 (11). С. 75–82. ]
[5. Бюллетень статистики труда Сибирского края. № 2. Новосибирск, 1926. 80 с. ]
[6. Бюллетень статистики труда Сибирского края. № 4. Новосибирск, 1927. 66 с. ]
[7. Бюллетень статистики труда Сибирского края. № 5. Новосибирск, 1927. 76 с. ]
[8. Бюллетень статистики труда Сибирского края. № 6. Новосибирск, 1928. 91 с. ]
[9. Бюллетень статистики труда и промышленности. № 1. Новосибирск, 1928. 177 с. ]
[10. Карта Сибирского края: составлена В.Г. Болдаревым. Новосибирск: «Сибкрайиздат», 1929 г. ]
[11. Чибисов М.Е., Владимиров В.Н., Крупочкин Е.П. – Создание исторической ГИС для изучения духовенства и приходов Алтайского (горного) округа в конце XVIII – начале XX вв. // Историческая информатика. – 2017. – № 1. – С. 85-95. DOI: 10.7256/.2017.1.22339 URL: http://e-notabene.ru/istinf/article_22339.html ]
[12. Основы пространственной привязки набора растровых данных: Руководство ArcGIS Desktop. – Режим доступа [URL]: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/10.4/extensions/maritime-charting/fundamentals-for-georeferencing-a-raster-dataset.htm. Дата обращения: 1 декабря 2022 г. ]
[13. MapInfo Professional 17.02. Справочник. – Режим доступа [URL]: https://download.mapinfo.ru/~estimap//download/download_new/Desktop_GIS/MapInfo_Professional/documentation_ru/1700_MapInfoProUserGuide.pdf. Дата обращения: 1 декабря 2022 г. ]
[14. Что такое геоданные? Руководство ArcGIS Desktop. – Режим доступа [URL]: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/latest/manage-data/main/what-is-geodata.htm. Дата обращения: 1 декабря 2022 г ]
References
[1. Decree of the All-Russian Central Executive Committee of 1925 «On the formation of the Siberian Territory» and «On the Enactment of the Regulations on the Siberian Territory» // URL: https://archive.nso.ru/page/176?ysclid=lbap46xrjq217879848 (accessed 4.12.2022) ]
[2. Simonova O. V. On the formation and development of state statistics in the Novosibirsk region // Bulletin of NSUEU. 2010. No. 2. P. 103–113. ]
[3. Shishkin V. I. At the origins of state Soviet statistics in Siberia // Bulletin of NSUEU. 2010. No. 1. P. 72–78. ]
[4. Nikitenko N. N. State statistics in Siberia in 1917–1930 in the documents of the State Archive of the Novosibirsk Region // Development of territories. 2018. No. 1 (11). pp. 75–82. ]
[5. Bulletin of Labor Statistics of the Siberian Territory. No. 2. Novosibirsk, 1926. 80 p. ]
[6. Bulletin of Labor Statistics of the Siberian Territory. No. 4. Novosibirsk, 1927. 66 p. ]
[7. Bulletin of Labor Statistics of the Siberian Territory. No. 5. Novosibirsk, 1927. 76 p. ]
[8. Bulletin of Labor Statistics of the Siberian Territory. No. 6. Novosibirsk, 1928. 91 p. ]
[9. Bulletin of Labor and Industry Statistics. No. 1. Novosibirsk, 1928. 177 p. ]
[10. Map of the Siberian Territory: compiled by V.G. Boldarev. Novosibirsk: "Sibkraiizdat", 1929. ]
[11. Chibisov M.E., Vladimirov V.N., Krupochkin E.P.-Creation of a historical GIS for the study of the clergy and parishes of the Altai (mountainous) district in the late XVIII-early XX centuries. // Historical informatics.-2017.-No. 1.-P. 85-95. DOI: 10.7256/.2017.1.22339 URL: http://e-notabene.ru/istinf/article_22339.html ]
[12. Raster Dataset Georeferencing Basics: The ArcGIS Desktop Guide.-Access mode [URL]: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/10.4/extensions/maritime-charting/fundamentals-for-georeferencing-a-raster-dataset.htm (accessed 1.12.2022) ]
[13. MapInfo Professional 17.02. Directory.-Access mode [URL]: https://download.mapinfo.ru/~estimap//download/download_new/Desktop_GIS/MapInfo_Professional/documentation_ru/1700_MapInfoProUserGuide.pdf (accessed 1.12.2022) ]
[14. What is geodata? ArcGIS Desktop Guide.-Access mode [URL]: https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/latest/manage-data/main/what-is-geodata.htm (accessed 1.12.2022 ]

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Рецензия на статью «О возможности использования геоинформационных технологий для изучения экономического неравенства (на материалах Сибирского края 1926–1927 гг.)»
Рецензируемая статья посвящена рассмотрению возможностей использования геоинформационных технологий и статистических методов для изучения экономического неравенства и имеет методический характер. Поставленная проблема излагается и решается на основе статистических материалов о заработной плате служащих окружных городов Сибирского края в 1926–1927 гг.
Методология статьи основана на пространственном подходе к изучению исторических явлений и процессов. Для реализации этого подхода используются геоинформационные системы (ГИС) и геоинформационные технологии. В качестве карты-основы использована карта Сибирского края 1929 г., подготовленная и обработанная для использования в ГИС. В качестве атрибутивных данных взяты статистические массивы, сформированные на основе репрезентативных источников – «Бюллетеней статистики труда (и промышленности)», издававшихся во второй половине 1920-х гг. в Новосибирске.
Актуальность статьи определяется как общими соображениями – происходящим в исторической науке цифровым поворотом, в результате которого в методологическую базу и методический аппарат научных исследований внедряются математические методы и цифровые технологии, так и конкретными соображениями, заключающимися в реализации новых способов извлечения информации из исторических источников.
Научная новизна статьи обусловлена, с одной стороны, привлечением нового источникового материала, с другой, использованием современных средств анализа данных. В рамках проведенного исследования обрабатывались как статистические, так и пространственные данные.
Статья имеет четкую структуру, отразившуюся в делении излагаемого материала на разделы. Во введении ставится проблема и обосновывается возможность использования геопространственного анализа для изучения процессов экономического неравенства на материалах о зарплатах служащих Сибирского края. Далее дается характеристика источников и рассматриваются методические вопросы, связанные с созданием геопространства для дальнейшего анализа данных. Приведена также подробная характеристика статистических данных, сведенных в таблицу. На основе этих данных выполняется исторический геопространственный анализ, состоящий в создании тематических карт. Одна из них отражает распределение средней заработной платы за 1926–1927 гг., вторая – ее прирост за рассматриваемый период. Созданные тематические карты позволили сделать несколько важных выводов, свидетельствующих в том числе и о перспективности применения геоинформационных технологий при изучении экономического неравенства. Статья написана в академическом стиле хорошим научным языком.
Библиография статьи содержит небольшое количество релевантных работ, включая источники и методические пособия по геоинформационному анализу, что полностью отражает методическую в целом направленность статьи.
Дискуссионных вопросов в статье не поднимается, опять-таки в силу ее методического характера. Основное внимание уделяется ГИС-технологиям и осуществляемому с их помощью анализу.
В целом статья представляет интерес как для специалистов в области экономической истории, исследователей экономического неравенства, а также для историков, применяющих геоинформационные технологии в своих исследованиях. Статья полностью соответствует формату журнала «Историческая информатика» и, безусловно, найдет своего читателя. Статья рекомендуется к публикации.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.