Джудит Пэллот - Неизвестное сельское хозяйство, или Зачем нужна корова?

Все вместе делает статистические оценки индивидуального производства очень сложными. Районные управления сельского хозяйства индивидуальным хозяйством населения мало интересуются: в их ведении – крупные предприятия и фермеры. Иногда одной строкой, оценочно они показывают общее производство сельских жителей.

Ну а горожане со своими садами и дачами находятся вне поля зрения не только статистиков, но и местных властей.

Но и отказ от статистической информации тоже невозможен. Сколько можно обследовать сел? 100 или 200?

Имея большой коллектив, можно опросить несколько тысяч человек (мы с помощью студентов смогли полторы тысячи). При российских контрастах это все равно капля в море. В одном небольшом селе ситуация одна, в соседнем крупном – совсем другая, на юге одни проблемы, на севере – диаметрально противоположные. Рядом с городом один стиль жизни, а в глубинке – совсем другой. Можно, конечно, выбрать для обследования наиболее типичных представителей разнообразных территорий. Но без статистики этот выбор все равно не осуществить.

Таким образом, задача, которую мы перед собой поставили, потребовала специальных методов исследования. Эти методы состояли в соединении анализа материалов статистики с подробными обследованиями ряда конкретных территорий. Главное в наших методах исследования – полимасштабность. Для решения разных задач использовались и разные масштабы. Начиная с обзора страны в целом, мы спускались до совершенно конкретной завалинки. Или шли обратным путем, снизу вверх: от домохозяйств к отдельным поселениям, далее – к административным районам и регионам России. Мелкий, обзорный масштаб требует работы со статистикой и литературой, хотя не исключает и использования личных впечатлений. Средний – это опора на статистику в сочетании с собственными обследованиями регионов.

Крупный, детальный масштаб базируется на интервью, анкетировании населения и впитывании местного колорита.

Мы применяли два подхода: 1) «путь сверху» – от мелкого масштаба к крупному, с применением процедур классификации; 2) «путь снизу» из живого многообразия местности, с выделением характерных хозяйств как типологических образцов.

Путь сверху: обработка статистических данных. С федеральной и региональной статистики мы начинали исследование. Те карты и графики, что приводятся в книге, составлены на основе различных статистических справочников по России и ее 89 регионам. Самым сложным оказался сбор данных по хозяйствам населения в административных районах внутри регионов. Поэтому охватить всю Россию мы не решились, и анализ по административным районам проводили только в Европейской России, где таких районов 1400. Пришлось использовать статистические сборники, издаваемые в разных областях страны, просить о помощи коллег в регионах, поскольку не все региональные издания попадают в Москву. Конечно, справочников оказалось недостаточно: в некоторых субъектах Российской Федерации вообще нет информации о хозяйствах населения в разрезе районов, оценки даются лишь по региону в целом. И все же то, что удалось собрать, позволяет проследить главные различия между регионами РФ и увидеть структуру хозяйств населения внутри регионов.

Необходим анализ статистических данных и при выборе ключевых районов исследования (рис. 1.2.1). На первом этапе с помощью статистики выбирались регионы с принципиально разными природными, экономическими и социальными показателями. Так, в Нечерноземье были выбраны Новгородская область на Северо-Западе с очень сильными потерями сельского населения в результате урбанизации и Пермская область вместе с Коми-Пермяцким АО в Предуралье как представители северных окраин основной зоны сельскохозяйственного освоения. Дополнительно обследовались южные районы Архангельской области.

Московская область представляла собой пример типичного пригорода огромного мегаполиса, а соседняя Рязанская олицетворяла переход от лесных ландшафтов к лесостепным. Юг в наших исследованиях был представлен Ставропольским краем, в котором можно найти все разнообразие Предкавказья – от западных равнин, продолжения кубанских земель, до предгорий на юге и засушливых районов на востоке. Астраханская область представляла собой крайний вариант сухостепных ландшафтов на границе с полупустыней, но с благодатным природным оазисом в пойме и дельте Волги. Саратовская и Самарская области олицетворяли типичное Поволжье с его контрастами на Правобережье и Левобережье Волги. И, наконец, Чувашия – пример региона с этническим разнообразием (при преобладании чувашей, здесь есть и русские, и мордва, и татары) [4] В этих регионах российским автором настоящей книги помимо хозяйств населения подробно исследовались крупные предприятия и новейшие процессы в коллективном секторе, фермерском движении, взаимоотношения разных укладов и изменения в землепользовании в рамках собственных и совместных с Г.В. Иоффе, Д.И. Люри и другими проектов (см.: Нефедова 2003б; Иоффе, Нефедова 2001; Иоффе, Нефедова 2003). .

Рисунок 1.2.1. Регионы России и ключевые регионы исследования

На втором этапе анализировались статистические данные по административным районам выбранных регионов и отбирались 3–4 района, наилучшим образом отражающие их разнообразие. На третьем этапе в каждом обследуемом районе на базе местной статистики по предприятиям и данных сельских администраций выбирались 4–6 сел, отражающих разные типы сельской местности. Например, обязательно выбирались как минимум три типа коллективных предприятий: стабильно работающее, среднее и слабое, находящееся на грани банкротства. Кроме того, в каждом районе не упускались из виду те села, где уже нет крупного агропредприятия (бывшего колхоза). Выбор поселений также зависел от их размера. И, наконец, на последнем, четвертом, этапе с помощью представителей сельской администрации анализировались данные по каждому селу. Интервьюирование работников сельской администрации, а также отдельных сельчан помогало выбрать репрезентативные семьи для более подробного обследования.

Таким образом, статистическая информация помогала нам ориентироваться в выборе объектов исследования и понять, насколько то, что мы получаем другими методами (опросами, анкетированием), согласуется с распределением статистики, насколько репрезентативны тот или иной респондент, село, район. С помощью этой статистической предподготовки была получена достаточно репрезентативная выборка исследуемых объектов.