Ludy Rzeczpospolitej w „Atlasie Etnograficznym” Murdocka

Parę dni temu w „Ludzie” ukazał się mój artykuł nt. reprezentacji grup etnicznych z obszaru dawnej Rzeczpospolitej w „Atlasie Etnograficznym” George’a Murdocka. Temat bez wątpienia niszowy i wymagający odpowiedniego wyjaśnienia – od czego ma się jednak bloga!

Na wstępie należy zaznaczyć, że (wbrew nazwie) „Atlas Etnograficzny” to po prostu wielka tabela z wierszami reprezentującymi różne kultury i kolumnami, w których opisano cechy tych kultur. Pierwotna idea „Atlasu” była następująca: bierzemy jak najbardziej różnorodną reprezentację wszystkich ludów świata, opisujemy ich podstawowe cechy, jak np. obecność poligamii, główne zajęcie ludności (rolnictwo, pasterstwo itd.), zbieramy to wszystko do wielkiej tabeli i uzyskujemy dane, na bazie których statystycznie badać można np. zależność między poligynią a tabu dotyczącym współżycia seksualnego po ciąży. Ze względu na postawiony cel „Atlas” nakierowany był na ludy „prymitywne”, starając się maksymalizować różnorodność i niezależność obserwacji (zob. problem Galtona) – stąd nie ma w nim zbyt wielu reprezentantów społeczeństw europejskich.

Intencją Murdocka było przekierowanie antropologii w stronę nauki porównawczej, posługującej się naukowymi metodami, z empiryczną falsyfikacją hipotez. Wraz z późniejszą zmianą paradygmatu w tej nauce tego rodzaju badania zostały (przynajmniej przez antropologów) odstawione na bok. Stąd opinie, że „Atlas” Murdocka jest już przestarzały. „Przestarzałość” jest jednak bardzo subiektywną i zmienną kategorią. Z perspektywy obecnego rozwoju ewolucji kulturowej i humanistyki cyfrowej można powiedzieć, że przestarzała wydaje się niechęć do badań statystycznych i metodologia większości antropologów – z jej skrajną nieweryfikowalnością i dowolnością w snuciu interpretacji. Sam „Atlas Etnograficzny” od lat 60. przechodził pewne (mniejsze niż większe) przemiany – np. został rozszerzony o ludy wschodnioeuropejskie, a obecnie doczekał się bardzo przystępnej formy w ramach bazy D-PLACE, gdzie można go dość wygodnie przeglądać i ściągnąć do własnych analiz (stąd). Wykorzystywany jest w różnego rodzaju badaniach ilościowych (czasem nie tyle w antropologii, ile np. w ekonomii). Biorąc zatem pod uwagę jego żywotność, nawrót podejścia ewolucyjnego i ilościowego, dobrze byłoby się zastanowić, jak reprezentowana jest w nim nasza część Europy. I o tym jest mój artykuł.

Przede wszystkim, grupy etniczne Europy, jako zbyt przekształcone przez cywilizację i zbyt blisko wchodzące ze sobą w interakcje, nie są zbyt obficie reprezentowane w „Atlasie”. Z obszaru Europy Środkowo-Wschodniej (w części mniej lub bardziej pokrywającej się z obszarem dawnej Rzeczpospolitej) można znaleźć w nim następujące grupy – jak na mapie:

Grupy etniczne z Atlasu Etnograficznego Murdocka z obszaru i sąsiedztwa dawnej Rzeczpospolitej. Wypełnionymi kółkami zaznaczyłem grupy, które uwzględniłem w analizie; pustymi okręgami – te, których nie uwzględniłem. Źródło: Miśta R. (2022). Representativeness and cultural variation of ethnic groups from the former Polish-Lithuanian Commonwealth in G.P. Murdock’s Ethnographic Atlas. Lud 106, 173-207.

Obecność to jedno (Polaków zresztą nie ma), a jakość danych o nich to drugie. Ta ostatnia jest niestety bardzo niska, co również związane jest z niskim priorytetem, jaki Murdock przypisywał gromadzeniu w swoim zbiorze informacji o społeczeństwach nie-„niecywilizowanych”. Przykładowo, informacje o Białorusinach i Ukraińcach pochodzą z pojedynczych, nieopublikowanych nigdzie notatek. Słabo uźródłowione są też informacje o Litwinach, Węgrach i Czechach. Same informacje są zresztą mocno wybrakowane – dla wszystkich grup z mapki przynajmniej 10% zmiennych (kolumny w tabeli Murdocka) ma przypisany „brak danych”.

Z tej perspektywy trudno powiedzieć, by nasza część Europy była drobiazgowo reprezentowana. Z drugiej strony – biorąc pod uwagę ideę uchwycenia jak największej różnorodności ludzkich społeczności – można zapytać, czy faktycznie aż tak się tutaj między sobą różnimy, by warto było nas aż tak wyszczególniać. W tym celu sprawdziłem, które zmienne przyjmują te same wartości dla wszystkich grup etnicznych z obszaru dawnej Rzeczpospolitej (odpowiedź: ogółem ok. 1/5 zmiennych przyjmuje wspólne wartości, wśród nich np. zwyczaj posagu), które odróżniają je od innych ludów z „Atlasu” (odpowiedź: np. posag i parterowe budownictwo) i które zmienne najbardziej je różnicują (odpowiedź: głównie związane ze środowiskiem przyrodniczym determinującym np. stopień zależności od rolnictwa, oraz cechy demograficzne).

W następnym kroku sprawdziłem, jak bardzo środkowoeuropejskie grupy etniczne różnią się między sobą. I tak doliczyłem się takich oto dwóch tablic ukazujących podobieństwa między parami grup – pierwszą, dla wszystkich zmiennych, dla których dane pary miały niebrakujące wartości:

„Podobieństwo kulturowe” grup etnicznych z obszaru dawnej Rzeczpospolitej z Atlasu Etnograficznego Murdocka. Oznaczenia: RUS – Rosjanie, CZE – Czesi, BEL – Białorusini, LIT – Litwini, UKR – Ukraińcy, MAG – Węgrzy, HUT – Huculi, MOL – Mołdawianie, LAT – Łotysze, EST – Estończycy, LIV – Liwowie, LTAT – Tatarzy litewscy, LKAR – Karaimi litewscy. Górny trójkąt – liczba wspólnych wartości zmiennych, dolny trójkąt – % udział wspólnych wartości zmiennych w ogólnej liczbie niebrakujących wartości zmiennych dla danej pary. Źródło: Miśta R. (2022). Representativeness and cultural variation of ethnic groups from the former Polish-Lithuanian Commonwealth in G.P. Murdock’s Ethnographic Atlas. Lud 106, 173-207.

I drugą, uwzględniającą tylko zmienne bez braków zmiennych dla wszystkich 13 grup:

„Podobieństwo kulturowe” grup etnicznych z obszaru dawnej Rzeczpospolitej z Atlasu Etnograficznego Murdocka. Oznaczenia: RUS – Rosjanie, CZE – Czesi, BEL – Białorusini, LIT – Litwini, UKR – Ukraińcy, MAG – Węgrzy, HUT – Huculi, MOL – Mołdawianie, LAT – Łotysze, EST – Estończycy, LIV – Liwowie, LTAT – Tatarzy litewscy, LKAR – Karaimi litewscy. Górny trójkąt – liczba wspólnych wartości zmiennych, dolny trójkąt – % udział wspólnych wartości zmiennych w ogólnej liczbie niebrakujących wartości zmiennych dla danej pary. Źródło: Miśta R. (2022). Representativeness and cultural variation of ethnic groups from the former Polish-Lithuanian Commonwealth in G.P. Murdock’s Ethnographic Atlas. Lud 106, 173-207.

Jak można zauważyć, w parach Białorusini-Ukraińcy oraz Litwini-Ukraińcy niezależnie od sposobu liczenia, podobieństwo jest bardzo duże. Niedaleko są też pary Ukraińcy-Węgrzy i Białorusini-Czesi. Co sugerowałoby, że raczej wszyscy między Karpatami a Bałtykiem są z perspektywy „Atlasu Etnograficznego” do siebie podobni. Chociaż należy też wspomnieć, że pomiędzy nimi (geograficznie) znajdują się grupy z perspektywy europejskiej wyjątkowo „odmienne” (szczególnie litewscy Tatarzy i Karaimi). Dość nietypowi są Liwowie, a nawet Rosjanie (chociaż dane dla Liwów odnoszą się do 1847 r., a dla Rosjan do 1955, więc jakąś rolę odgrywać może niesynchroniczność informacji).

Podsumowując, z jednej strony reprezentacja grup etnicznych z obszaru dawnej Rzeczpospolitej jest dość skromna, z drugiej strony różnice kulturowe między nimi nie są szczególnie duże. Z trzeciej strony, przy tak słabej bazie dokumentacyjnej nie wiadomo do końca, w jakim stopniu różnice te wynikają z doboru nienajwyższej jakości źródeł. Dlatego też, nawet gdyby nie było sensu w dodawaniu np. grupy etnicznej „Polacy”, to zweryfikowanie i uzupełnienie informacji dla grup już w „Atlasie” się znajdujących byłoby pożytecznym wkładem.

Z czwartej strony – nauka ewoluuje: problemy, metodologie i paradygmaty nieustannie się zmieniają i może się okazać, że zwiększenie „rozdzielczości” (geograficznej i czasowej) „Atlasu” stanie się kiedyś priorytetem. Np. Murdock liczył, że rozbijając kultury na wyizolowane cechy i analizując je łącznie, uda się ukazać związki między kulturami na poziomie regionalnym i światowym. Obszar dawnej Rzeczpospolitej jest obszarem stykowym, półperyferyjnym – większa szczegółowość w opisie tych ziem mogłaby okazać się pomocna w analizie regionalnych sieci zależności, centrów wpływów i ich zasięgów. Chyba najlepszym przykładem może być spór o tzw. linię Hajnala i różnice między zachodnim i wschodnim „modelem rodziny”.

Dobrze więc o „Atlasie” pamiętać.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Wszystkie „mazury” Kolberga

Znaczna część zapisów nutowych w Dziełach Wszystkich posiada „uwagę” do melodii, która najczęściej zawiera informację o jej gatunku/rodzaju (np. walc, krakowiak, przepiórka) lub kontekście (przy weselu, przy oczepinach). Uwagi te w połączeniu z lokalizacjami geograficznymi dają ciekawy materiał do badań – można np. analizować rozmieszczenie melodii związanych z danym gatunkiem. Czyli np. mazurów.

Na wstępie należy jednak wspomnieć o czterech problemach związanych z takim wykorzystaniem uwag. Po pierwsze, nie wiadomo, na jakiej podstawie Kolberg przypisywał melodiom nazwy gatunkowe. Czy stosował jakieś specyficzne kryteria (a jeżeli tak to jakie, i czy były one niezmienne)? Czy brał te określenia od swoich informatorów (wykonawców, innych słuchaczy)? Po drugie, nie wiadomo, do czego tak naprawdę odnoszą się uwagi – czy do typu melodii, czy do nazwy tańca, który jej towarzyszył? A może do czegoś jeszcze innego? Po trzecie, relacja między nazwami a kryjącymi się pod nimi zjawiskami nie jest jednoznaczna. Pod jednym ludowym określeniem gatunkowym mogły w różnych regionach (a nawet w różnych okolicznościach) kryć się różne formy muzyczne i różne zjawiska taneczne. I na odwrót: te same formy muzyczne i tańce mogły być w zależności od regionu lub okoliczności określane różnie. Co więcej, to, co w jednym przypadku mogło oznaczać formę muzyczną, w innym mogło oznaczać nazwę gatunkową tańca, a w jeszcze innym raczej kontekst wykonawczy (np. owczarek jako specyficzna melodia, taniec lub po prostu jakaś melodia pasterska wykonywana przez owczarzy). Po czwarte, Kolberg zaopatrywał zapisy w uwagi dość arbitralnie – np. melodii, które rytmicznie i melodycznie pasowałyby do krakowiaków jest znacznie więcej niż melodii opisanych jako krakowiaki.

O powyższych problemach warto pamiętać, nie można jednak zakładać, że określenia podawane przez Kolberga były zupełnie losowe lub miały na celu wprowadzenie w błąd. Zwłaszcza, jeżeli analizować je zbiorowo i kartograficznie (a zatem skupiając się na tendencjach i ewentualnym zróżnicowaniu przestrzennym), opierając się na gatunkach reprezentowanych przez relatywnie dużą liczbę obserwacji (a nie pojedyncze zapisy nutowe). Rekordowy pod tym względem jest mazur (ok. 230 zapisów z przypisanymi lokalizacjami, które wskazują na ok. 170 różnych miejscowości). Ponieważ jest on rekordowy, wyznacza górny zasięg tego, co można zrobić poprzez proste kartowanie uwag. Z tego powodu, w pierwszej kolejności zajmę się mazurami właśnie.

Gdyby ktoś chciał dowiedzieć się więcej, czym ów mazur jest, polecam publikację Tomasza Nowaka. Z perspektywy niniejszego wpisu najważniejsze fakty o mazurze są następujące:

  • mazury powinny mieć rytmikę mazurkową, ale taką rytmikę wykazuje również szereg innych form (np. oberki, kujawiaki, wiwaty);
  • mazur w XIX wieku (a nawet wcześniej) istniał w wersji „salonowej” (tańczonej na dworach, wykorzystywanej w przedstawieniach teatralnych, tworzonej przez kompozytorów – przykład – choć często bazującej na wiejskich pierwowzorach) i „ludowej” (gdzie melodia była tańczona i śpiewana, przekazywana ustnie) – obie wersje w jakimś stopniu były obecne na wsi i, jak zobaczymy, znalazły się w zbiorach Kolberga;
  • lokalne rozumienie mazurów i mazurków (o mazurach na wsi często mówiło się zdrobniale – mazurki) było bardzo różne. Przykładowo – oto wiejski mazur/ek: kujawski, rawski, radomski, pogórzański. Trzeba też pamiętać, że w czasach Kolberga rozumienie tych nazw mogło być inne niż obecnie, a nawet inne niż u najstarszego badanego przez współczesnych etnografów pokolenia.

Ponieważ zagadnienie mazurów ma liczne odnogi, w tym wpisie zajmę się tylko jedną kwestią: jak rozmieszczone są zapisy kolbergowskie opatrzone uwagą „mazur” na mapie i co nam ta informacja mówi. Jak wspomniałem we wpisie wprowadzającym do tej serii, rozkład przestrzenny melodii w DWOK jest bardzo nierównomierny (są obszary, gdzie zapisów jest dużo, gdzie mało, i gdzie nie ma wcale), a ponieważ zapisy z „mazurami” są podzbiorem wszystkich zapisów, to i nierównomierność ta może wpływać na rozkład przestrzenny mazurów.

Lokalizacje, którym przypisane są zapisy z uwagą „mazur” (niebieskie obwódki), a liczba zapisów pochodzących z poszczególnych lokalizacji (oznaczona kolorami). Na podstawie Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga. Na pomarańczowo zaznaczono lokalizacje z obszaru Wielkiego Księstwa Litewskiego z roku 1770 r. Zaznaczono obszar Rzeczpospolitej sprzed I rozbioru.

Jak zresztą pokazuje powyższa mapka – obszar z dużym zagęszczeniem „mazurów” pokrywa się w znacznej mierze z obszarem koncentracji miejscowości o względnie dużej liczbie przypisanych zapisów nutowych. Co jest dość kłopotliwe – wyjaśnieniem koncentracji „mazurów” może być to, że mazury rozprzestrzeniły się na dość zwartym obszarze rozciągającym się od Wielkopolski przez Kujawy po Mazowsze i Krakowskie. A może być to wynikiem relacji „im więcej zapisów, tym większa szansa zanotowania mazura”, a, że Kolberg gromadził materiał głównie z dość zwartego obszaru (od Wielkopolski przez Mazowsze po Krakowskie właśnie), to stamtąd jednocześnie pochodzi najwięcej zapisów i najwięcej „mazurów”.

Rozwikłaniu tego problemu poświęcę odrębny wpis. Na razie ograniczę się do poniższej mapki prezentującej 179 miejscowości o największej liczbie przypisanych melodii i 172 miejscowości, którym przypisano zapisy z „mazurem” (zakładając choćby nieliniową zależność między liczbą melodii i obecnością mazura, powinny się one z grubsza pokrywać):

172 lokalizacje, którym przypisane są zapisy z uwagą „mazur” (niebieskie obwódki) oraz 179 lokalizacji z największą liczba zapisów. Na zielono zaznaczono miejscowości z „mazurem”, którym przypisano co najwyżej 5 zapisów. Na podstawie Dzieł Wszystkich Oskara Kolberga. Na pomarańczowo zaznaczono lokalizacje z obszaru Wielkiego Księstwa Litewskiego z roku 1770 r. Zaznaczono obszar Rzeczpospolitej sprzed I rozbioru.

Lokalizacje z zapisami z uwagą o mazurze nakładają się tylko częściowo na lokalizacje o największej liczbie przypisanych zapisów – zaledwie w 1/4 przypadków (47 punktów). Pewna liczba (34) lokalizacji mazurów to lokalizacje ze względnie niewielką liczbą melodii (5 i mniej). Typ ten klastruje się w północnej Wielkopolsce i szeroko rozumianych okolic Lublina. Z kolei obfite pod względem liczby zapisów miejscowości bez „mazurów” (w liczbie 132) koncentrują się przy granicy północnej, południowej i na wschód od zagęszczenia mazurów. Te odchylenia od zależności między ogólną liczbą zapisów a liczbą zapisów z uwagami o przynależności gatunkowej świadczą na rzecz tezy, że rozkład przestrzenny mazurów nie jest wyłącznie artefaktem statystycznym.

Wbrew określeniu mazur, ani ten gatunek, ani kryjące się pod nim zjawiska muzyczne nie są związane wyłącznie z Mazowszem – co widać na przykładzie wspomnianego zgrupowania północnowielkopolskiego i lubelskiego, a tym bardziej np. okolic Krakowa. Co więcej, „mazury” nie obejmują całego obszaru historycznego Mazowsza, a jedynie jego część południową – tj. polną i leśną (wg określeń Kolberga):

Miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga, którym przypisano zapisy z uwagą „mazur”. Czerwoną linię zaznaczono historyczny obszar Mazowsza. Zaznaczono również obszar Rzeczpospolitej sprzed I rozbioru.

Obserwacje te zgodne są z tym, co o zasięgu geograficznym rytmiki mazurkowej pisał Ludwik Bielawski w tym artykule (niedostępnym on-line):

„Wydaje się, że szczególnie często występują w regionach zachodnich, np. na Śląsku i w Wielkopolsce (a nawet na Łużycach). Największe nasilenie rytmów mazurkowych przypada na regiony centralne i częściowo zachodnie. W miarę oddalania się od tego centrum zmniejsza się powszechność tych upostaciowań rytmicznych. Zachowawcze regiony peryferyczne jak np. Podhale, a nawet Kurpie w ogóle lub w minimalnej tylko mierze uległy ekspansji mazurkowej tendencji rytmicznej.”

Bielawski mówi jednak o rytmice, która niekoniecznie musiała wiązać się z określeniem „mazur”. Sam mazur, jak już wspomniałem we wprowadzeniu, niekoniecznie musiał opisywać taniec wiejski, ale także uformowaną już przynajmniej w XVIII w. wersję „salonową”. Część takich komponowanych/opracowanych mazurów Kolberg zaznaczał w uwagach, w których pojawiają się m.in.:

  • mazurek (Elsnera) – podobno pochodzący z tego fragmentu opery „Król Łokietek czyli Wiśliczanki”;
  • mazurek dla tancerki Mierzyńskiej (Damsego) – czyli najprawdopodobniej ten (chociaż w suplemencie do t. 1. jest przypis, że nie udało się odnaleźć wskazanego przez Kolberga utworu);
  • mazur Tomka z komedyo-opery Łobzowianie (Anczyca) – różne wykonania z początku XX w. można znaleźć na „Starych melodiach”.

Można podejrzewać, że do tej grupy melodii należą również inne opisane jako „mazury z nazwiskiem” (np. dwa mazury Sawiczewskiego, mazury Dydyńskiego, mazur p. Paszczyńskiego) i niektóre mazury z określeniami regionalnymi (np. mazur zwany Lwowskim z Warszawy lub mazur zwany Wołyński z Poznania). Znaczną część takich „mazurów z przydomkami” (potencjalnie pochodzenia nieludowego) zgromadziłem tutaj, gdzie również można ich posłuchać. Podkreślę, że doboru melodii dokonałem w oparciu o uwagi (i przypisy w suplementach), a nie cechy stylistyczne, co nie jest zbyt pewnym kryterium. W zasadzie nie można wykluczyć, że wszystkie mazury (tj. melodie o takiej stylistyce) nazwane „mazurami” są pochodzenia nieludowego.

Mazury z dookreśleniami sugerującymi „niewiejskie” pochodzenie teoretycznie powinny być zgrupowane albo w dużych miastach (skąd pochodzą), albo na obszarach poza zasięgiem mazura wiejskiego (jako element obcy pochodzący z dworów i miast), albo dość losowo pojawiać się w obrębie zasięgu mazura ludowego. Czy tak jest, można sprawdzić na poniższej mapce, na której zaznaczyłem również inne „dookreślenia” mazura pojawiające się w uwagach do zapisów:

Miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga, którym przypisano zapisy z uwagą „mazur” i ich dookreślenia (według legendy). „Kompozytorski” – mazury z przypisanym nazwiskiem kompozytora (np. Elsnera, Dydyńskiego), pozostałe określenia jak u Kolberga.

Mazury „kompozytorskie” grupują się w Warszawie, dwa z nich – autorstwa Michała Dydyńskiego – w Serednicy i Iskaniu (okolica Sanoka i Przemyśla). Mazury z nazwami regionalnymi, ale niezwiązanymi z lokalizacją, pojawiają się w Warszawie (Lwowski) i Poznaniu (wołyński) oraz ok. 30 km od Lwowa (podolski). Dodając do tego mazurek „narodowy” z Warszawy (a może Krakowa, bo z krakowskiego tomu 6.), mazury (hipotetycznie) „niewiejskie” rzeczywiście pojawiają się w miastach i na peryferiach obszaru występowania tego gatunku – są to jednak pojedyncze melodie, co utrudnia generalizacje.

Spośród pozostałych dookreśleń mazura wartymi uwagi są mazury szlacheckie i kujawskie występujące na podobnym obszarze Kujaw i Wielkopolski. Dlaczego występują obok siebie? Zgodnie z hipotezą Bielawskiego rytmika mazurkowa przyszła z zachodu na Mazowsze, samo określenie „mazur” (jak i jego salonowy wariant) mogło jednak promieniować z Mazowsza za sprawą miast i dworów. Można zacytować tutaj Kolberga z tomu 22. (Radomskie, s. I-II):

„Obok niego, podobnie jak we wszystkich Polski dzielnicach, krzewi się bujnie ruchliwszy tu nieco niż gdzieindziej Obertas i upowszechniony (mianowicie po dworach i miastach) Mazur, nie bez charakterystycznych odmian i miejscowych odcieni.„

Stąd być może potrzeba dookreślenia nowej lub starej (naówczas) generacji mazurów jako „szlacheckich” (mogło być bowiem tak, że wśród szlachty istniały jakieś starodawne mazury, jak i że wchłaniała ona szybko nowe kompozycje), aczkolwiek jest to jedynie luźna spekulacja.

Część dookreśleń mazurów łączy się z innymi tańcami (np. kowalem lub chodzonym). W niektórych zapisach „mazur” opisuje jedną z części melodii, co w wielu przypadkach miało odwzorowywać sposób ogrywania zabaw poprzez suity taneczne (ciągi tańców, najczęściej od wolnych do szybkich). Poniższa mapa pokazuje rozmieszczenie takich zapisów:

Kolorowe punkty – miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga, którym przypisano zapisy z uwagą o cyklu tanecznym, w skład którego wchodził mazur. Szare punkty – lokalizacje z zapisami z uwagą o „mazurze”.

Większość cyklów z mazurem pojawia się na Kujawach i w Wielkopolsce, co nie powinno dziwić, biorąc pod uwagę to, że Kolberg wskazywał zwyczaj tańczenia „ciągami” za cechę tych właśnie regionów (np. tutaj, tutaj – przypis). Informacje o tańczeniu całymi cyklami podaje on jednak również w odniesieniu do innych miejsc. Np. w Kieleckiem (tom 18., str. 68):

„Po objedzie i podziękowaniu zań Bogu i gospodarzowi, starsi wiekiem gospodarze, daléj młodzież, muszą (jak mówi Gołębiowski) przetańczyć Wolnego czyli Polskiego, Mazura i Krakowiaka, i to się zowie taniec jeden). [przypis: Odpowiada to poniekąd tańcowi Okrągłemu w Wielkopolsce (Ser. XIII).]”

Pomimo to, z tego regionu zapisów sugerujących obecność mazura w cyklu tanecznym nie znajdziemy. Warto odnotować, że lokalizacje z zapisami wskazującymi na suity z mazurem występują obok lokalizacji z „mazurem szlacheckim”. Czy między zachowaniem się zwyczaju tańczenia cykli, włączeniem w nie mazurów i wiejską kulturą szlachecką istnieje jakiś związek – jest to pytanie otwarte.

Podsumowując, zmapowane uwagi do zapisów melodii ze zbioru Kolberga – przynajmniej w odniesieniu do mazura – dają dość ciekawy obraz, który nie wydaje się być odzwierciedleniem czystego przypadku. Mazury grupują się na obszarze, którego nie da się wyjaśnić wyłącznie intensywnością kolbergowskich badań i rozmieszczeniem miejsc pochodzenia jego zbiorów. Określenia uszczegóławiające wydają się mówić coś o geograficznym rozprzestrzenieniu i zróżnicowaniu mazura (mazury miejskie w miastach, mazury szlacheckie i suity z mazurami na Kujawach i Wielkopolsce). Zachęca to do przeprowadzenia podobnych ćwiczeń z pozostałymi gatunkami tanecznymi – zwłaszcza, że część z nich jest z mazurem powiązana (np. oberek/obertas). Ale o tym w kolejnych wpisach.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Kolberg i Wielkie Księstwo Litewskie

Dla odmiany, po jednym z najlepiej przebadanych przez Kolberga regionów (tj. Mazowszu), skieruję się w stronę obszaru wyjątkowo słabo opisanego – tj. terenów Wielkiego Księstwa Litewskiego. Słabo, gdyż ta (ogromna) część Rzeczpospolitej z granic sprzed I rozbioru gromadzi zaledwie ok. 230 melodii (w 89 lokalizacjach) – czyli mniej niż pojedyncze Zadwórze (miejscowość rekordowa pod względem liczby zapisów) i mniej więcej tyle co Iskań, Mogilany lub Warszawa. Ok. 70% z tych zapisów nutowych (i ok. 60% lokalizacji) pochodzi zresztą z niewielkiego fragmentu WKL, który znalazł się w granicach Królestwa Kongresowego.

Miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga. Na pomarańczowo zaznaczono lokalizacje z obszaru Wielkiego Księstwa Litewskiego z roku 1770 r. Czerwona linia – Rzeczpospolita sprzed I rozbioru, niebieska linia – granica Królestwa Kongresowego z 1897 r.

Warto zaznaczyć, że Kolberg obszaru Wielkiego Księstwa Litewskiego nie wyróżniał jako odrębnego regionu (czy też „makroregionu”) i nie miał takiego zamiaru. Widać to po tytułach planowanych przez niego tomów (których za życia nie udało mu się ukończyć i wydać) związanych z tym obszarem: „Ruś Podlaska”, „Ruś Czarna, Litewska”, „Polesie pińskie i wołyńskie”, „Okolice Suwałk i Augustowa”, „Białoruś”, „Litwa w Królestwie Polskim”, „Litwa pruska”, „Żmudź”… – interesowało go dokładne opisywanie mniejszych obszarów zdefiniowanych etnograficznie lub administracyjnie (według ówczesnych rozbiorowych granic). W praktyce te ambitne zamiary zostały zrealizowane w szczątkowej formie pozostawiając po sobie bardzo skromny materiał.

Z tego względu w niniejszym wpisie zgrupuję te ziemie i omówię jako całość. Co ciekawe, większość melodii z obszarów WKL znajduje się w monografiach… Mazowsza (ponad 100). W szczególności dotyczy to tomu 28. (Mazowsze Stare: Mazury, Podlasie – 71 melodii). W dalszej kolejności jest tom 53. (Litwa – 68 melodii) i tom 52. (Białoruś, Polesie – 50 melodii).

Ogółem podział miejscowości z terenu Wielkiego Księstwa Litewskiego (i sąsiedztwa) między poszczególne tomy DWOK wygląda następująco:

Miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga według tomów. Wypełnione kółka to lokalizacje w obszarze Wielkiego Księstwo Litewskiego (z okresu tuż przed I rozbiorem), obwódki – pozostałe lokalizacje z tomów, w których znajdują się zapisy z notami lokalizacyjnymi kierującymi na WKL. Czerwone linie – granice WKL, niebieskie – granice Królestwa Kongresowego, czarne – granice Rzeczpospolitej.

Można zauważyć, że reprezentowanie WKL głównie w tomach mazowieckich i litewskim wynika z koncentracji zapisów nutowych na obszarze północno-wschodnich guberni Królestwa Kongresowego (augustowskiej, od 1867 r. suwalskiej). „Mazowsza” gromadzą ok. 30 lokalizacji i blisko 100 zapisów z tego rejonu, „Litwa” – ok. 20 lokalizacji i ponad 60 zapisów. Lokalizacje z tomu 52. (Białoruś, Polesie) rozsiane się aż do granic wschodnich i południowych (w gub. suwalskiej jest tylko jedna – Sopoćkinie), gdzie poprzez Polesie przechodzą na ziemie ruskie Korony. Warto wspomnieć, że umieszczenie w jednym tomie Białorusi i Polesia nie wynika z zamysłu Kolberga (planował poświęcić tym obszarom odrębne monografie), ale z decyzji redaktorów tomu Dzieł Wszystkich (wydanego w 1968 r.).

Bez guberni suwalskiej i tomów mazowieckich, reprezentacja Wielkiego Księstwa Litewskiego wygląda jeszcze gorzej niż można było sądzić na początku. Tę względnie niewielką liczbę rozproszonych lokalizacji spróbuję jednak skonfrontować z regionalnym podziałem WKL. W czasach Kolberga widziano go inaczej niż współcześnie. Jak pisała Agata Skrukwa w przedmowie do DWOK 52:

„Pod nazwą bowiem Białoruś rozumiano w Polsce przed rozbiorami trzy północno-wschodnie województwa „ruskie” – połockie, witebskie i mścisławskie. Inne województwa W. Ks. Litewskiego – wileńskie, trockie, mińskie, nowogródzkie i brzeskie (to ostatnie nazywane często Polesiem) zaliczane były do właściwej Litwy. (…) Często też województwa litewskie zamieszkałe przez Białorusinów nazywano Rusią Litewską.„

I dalej:

„Po rozbiorach i podziale W. Ks. Litewskiego na trzy gubernie – białoruską, litewską i mińską – Białorusią nadal nazywano początkowo gubernię białoruską, utworzoną na miejscu dawnych trzech województw: połockiego, witebskiego i mścisławskiego, a następnie, od 1802 r. – gubernie mohilewską i witebską powstałą w wyniku podziału guberni białoruskiej. W tym znaczeniu nazwy „Białoruś” używali prawie wszyscy autorzy piszący o tym regionie (…). Omówione nazwy przejęły od Polaków i stosowały do 1863 r. również władze rosyjskie oraz badacze rosyjscy i białoruscy.”

Samuel Orgelbrand w swojej „Encyklopedyji powszechnej” (1860 r.) pisał, że niegdyś w Polsce rozumiano przez Białoruś województwa: mińskie, połockie, mścisławskie, witebskie i smoleńskie, a obecnie gubernie mohilewską i witebską. Podziały administracyjne ulegały zmianom, dlatego rozkład przestrzenny zapisów nutowych prześledzę na tle podziałów z czasów Rzeczpospolitej i Imperium Rosyjskiego (oddziela je całe stulecie):

Miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga na tle podziałów administracyjnych w Wielkim Księstwie Litewskim (w 1770 r.) oraz Kraju Północno-Zachodnich (6 guberni) z gubernią suwalską (w 1897 r.). Kolory punktów odpowiadają tomom DWOK (wg legendy na poprzednim wykresie).

Ponieważ większość miejscowości z not lokalizacyjnych znajduje się w obrębie carskiej guberni suwalskiej, która w dużym stopniu obejmowała dawne województwo trockie (w ramach Rzplitej), 50% lokalizacji (i ok. 70% zapisów nutowych) z obszaru WKL reprezentuje województwo trockie. „Białoruskie” województwa (połockie, mścisławskie, witebskie) oraz jeden punkt „smoleński” gromadzą ok. 12% lokalizacji (ok. 10% zapisów nutowych). Dodając województwo mińskie – daje to 18% miejscowości (i 13% zapisów). Z perspektywy podziałów administracyjnych po rozbiorach, poza częścią Królestwa Polskiego, najwięcej zapisów pochodzi z guberni grodzieńskiej (18% lokalizacji z Kraju Północno-Zachodniego i 15% zapisów nutowych stamtąd) – a to dzięki bardzo szerokiemu zasięgowi lokalizacji z tomów mazowieckich. Ogółem, poza rolą granic Królestwa Kongresowego, trudno powiedzieć, aby podziały administracyjne pomagały w interpretacji rozprzestrzenienia lokalizacji zapisów nutowych.

Nie powinno to dziwić, biorąc pod uwagę fakt, że główną przyczyną niewielkiej ogólnej liczby materiałów z terenów WKL jest rzadka i krótka obecność Kolberga na tym obszarze. Na Litwie etnograficznej był on w celach badawczych tylko raz (w okolicach 1860 r.). Nie ma żadnych świadectw by Kolberg odwiedzał w takim charakterze Białoruś (chociaż niektórzy wierzą, że w czasie jego pobytu na Białorusi w latach 1836-1837 zanotował melodie, które stały się zarazem jednymi z pierwszych w jego kolekcji). Poza tym korzystał głównie z materiałów innych zbieraczy, przepisując je i kompilując. Możliwości decydowania o rodzaju i pochodzeniu melodii do kolekcji były zatem mocno ograniczone.

Brak systematycznych badań i niewielka liczba materiałów powinny skutkować dość „losowym” rozkładem przestrzennym zapisów muzycznych. Nawet arbitralnie ustalana trasa etnograficznych wycieczek nie jest jednak ustalana zupełnie w ciemno – po pierwsze jej trasa ustalana jest według kryterium obecności badanego zjawiska (czyli np. odsetka ludności litewskiej lub białoruskiej). Po drugie na jej kształt wpływają czynniki związane z kryterium dostępności (komunikacyjnej, politycznej). Np. z powodu relacji „łatwiej dostępne tereny są gęściej zamieszkane” lub „więcej ludzi – więcej melodii” można oczekiwać związku między liczbą materiałów kolbergowskich a gęstością zaludnienia. W przypadku Kolberga, nieznającego języków etnicznych i zbierającego materiały głównie w oparciu o sieć znajomych, jakimś czynnikiem mogła być również obecność ludności polskiej.

Aby sprawdzić, czy te trzy czynniki faktycznie ograniczają losowość kolbergowskiego zbioru i pozwalają na przewidywania, które regiony będą nadreprezentowane w próbie etnomuzykologicznej, wykorzystam dane ze spisu powszechnego w Cesarstwie Rosyjskim z 1897 r. (o „rodzimych językach” – stąd i stąd) dla wspomnianego już obszaru Kraju Północno-Zachodniego i jednej guberni Królestwa Kongresowego (suwalskiej):

Miejscowości z not lokalizacyjnych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga na obszarze 6 guberni Kraju Północno-Zachodniego oraz guberni suwalskiej a: gęstość zaludnienia, liczba osób mówiących po polsku/litewsku/białorusku na km kw. Na podstawie danych ze spisu powszechnego w Cesarstwie Rosyjskim w 1897 r. według tych stron: tej i tej.

„Na oko” wydaje się, że gęstość zaludnienia ma pewne znaczenie dla rozkładu przestrzennego lokalizacji zapisów nutowych. Zasięg materiału litewskiego pokrywa się z obszarem większego udziału mówiących w języku litewskim, a zasięg materiału białoruskiego z obszarem, gdzie większy procent ludności mówił po białorusku. „Gęstość” (liczba osób na km kw.) mówiących po polsku nie wygląda na istotny czynnik.

Tego rodzaju obserwacje mogą być jednak zwodnicze – np. gęstość zaludnienia wydaje się mieć związek z zagęszczeniem mówiących po polsku. Aby oddzielić rolę poszczególnych czynników (oraz dodatkowego czynnika administracyjnego – tj. tego, czy dany powiat znajdował się na obszarze Królestwa Kongresowego) oszacowałem bardzo robocze modele statystyczne (przestrzenne bayesowskie modele autoregresji warunkowej Poissona – w tej implementacji) – dla łącznej liczby zapisów w lokalizacjach w obrębie danego powiatu i dla liczby lokalizacji w danym powiecie, a wszystko w dwóch wariantach rozkładów a priori. Uwzględniłem tylko melodie z tomów 52. i 53. (Litwa oraz Białoruś, Polesie) (czyli bez Mazowsza i Chełmskiego) oraz obszar Kraju Północno-Zachodniego z gubernią suwalską – gdyż związek tomów mazowieckich z Kongresówką i ludnością polską jest zbyt oczywisty.

W przypadku modeli dla liczby zapisów nutowych/powiat, brzegowe rozkłady a posteriori wartości parametrów przy kluczowych zmiennych prezentują się następująco:

Rozkłady a posteriori wartości parametrów w modelu: liczba zapisów nutowych w powiecie a: gęstość zaludnienia, liczba mówiących po polsku, liczba mówiących po litewsku i białorusku (łącznie) oraz zmienna określająca, czy powiat znajdował się w guberni suwalskiej (Królestwo Kongresowym). Oszacowano przestrzenny bayesowski model autoregresji warunkowej Poissona z ustawieniami domyślnymi tej funkcji. Regresja odporna – z priorami dla parametrów z rozkładu t-studenta. Oznaczenia: brązowy – 90% przedział wiarygodności, czerwony i brązowy – 95% przedział wiarygodności.

Niebieska linia zaznacza wartość „0” – gdyby parametr przy jakiejś zmiennej miał tę wartość, to nie miałaby ona związku z liczbą zapisów nutowych. Kolorami oznaczono przedziały wiarygodności wokół mediany rozkładów. Np. 95% przedział mówi, że z 95% prawdopodobieństwem subiektywnym wartość danego parametru znajduje się pomiędzy taką a taką wartością. Jeżeli niebieska linia przecina obszar na lewo od czerwonego obszaru – z ponad 95% prawdopodobieństwem subiektywnym dana zmienna dodatnio powiązana jest z liczbą zapisów nutowych.

Ogółem można powiedzieć, że poza liczbą mówiących po polsku w danym powiecie, wszystkie zmienne związane są z większą liczbą zapisów nutowych/powiat – a w szczególności z gęstością zaludnienia i położeniem powiatu w Królestwie Kongresowym (z prawdopodobieństwem subiektywnym rzędu ponad 95%).

Podobne wyniki daje model dla liczby lokalizacji w powiecie, skąd pochodzą melodie z DWOK 52 i DWOK 53:

Rozkłady a posteriori wartości parametrów w modelu: liczba lokalizacji z not lokalizacyjnych w powiecie a: gęstość zaludnienia, liczba mówiących po polsku, liczba mówiących po litewsku i białorusku (łącznie) oraz zmienna określająca, czy powiat znajdował się w guberni suwalskiej (Królestwo Kongresowym). Oszacowano przestrzenny bayesowski model autoregresji warunkowej Poissona z ustawieniami domyślnymi tej funkcji. Regresja odporna – z priorami dla parametrów z rozkładu t-studenta. Oznaczenia: brązowy – 90% przedział wiarygodności, czerwony i brązowy – 95% przedział wiarygodności.

Podobne, z tą różnicą, że zmienna „powiat w Królestwie Kongresowym” w obu modelach z blisko 100% prawdopodobieństwem subiektywnym wiąże się z wyższą liczbą lokalizacji w danym powiecie. Poza tym nieco „lepiej” (tj. bardziej zgodnie z wyjściową hipotezą) sprawuje się „liczba mówiących po białorusku/litewsku” (także względem gęstości zaludnienia – co potwierdzają również modele oszacowane dla Kraju Północno-Zachodniego bez guberni suwalskiej).

Wśród czterech badanych zmiennych dwie opisują „etnograficzne” uzasadnienie dla rozkładu przestrzennego lokalizacji zapisów nutowych (liczba mówiących po białorusku/litewsku i gęstość zaludnienia – gdyby założyć, że „większe zaludnienia to więcej melodii”), a dwie wiążą się raczej z ograniczeniami dostępności (granice Królestwa Kongresowego, liczba mówiących po polsku). Podstawowe znaczenie mają granice Kongresówki, w dalszym szeregu zmienne „etnograficzne”, a liczba mówiących po polsku nie sprzyja lokalizacjom i liczbie zapisów nutowych melodii litewskich i białoruskich.

Podsumowując, lokalizacje zapisów nutowych związanych z Wielkim Księstwem Litewskim reprezentują głównie obszar, który znalazł się w Królestwie Kongresowym – a w szczególności jego północno-wschodnią część, tj. gubernię suwalską. Co więcej, większość melodii z obszaru WKL znajduje się w tomach Mazowsza. Tom litewski i białoruski zawierają względnie niedużą liczbę zapisów, których rozkład przestrzenny jest dość arbitralny (rezultat braku systematycznych wypraw badawczych). W pewnej mierze odzwierciedla on rozkład ludności mówiącej po litewsku lub białorusku, a także gęstości zaludnienia (w przypadku liczby zapisów).

Na koniec jeszcze raz odniosę się do przedstawionego powyżej modelu statystycznego. Ma on raczej „ćwiczebny” charakter – tak ze względu na specyfikację, jak i zbiór danych. Oszacowałem go w oparciu o duży i „skąpy” obszar – a pomimo tego, uwidocznił charakter niektórych ograniczeń związanych z wielkością i miejscem pochodzenia zbiorów Kolberga. Interesująca jest drobna różnica między wynikami modelu dla liczby zapisów i liczby lokalizacji – te pierwsze w większym (choć niewiele) stopniu zależą od gęstości zaludnienia niż te drugie. Co mogłoby sugerować, że rozkład melodii z danego regionu zależy od nieco innych czynników niż rozkład samych lokalizacji. Ale o tym w kolejnych wpisach.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Proces strukturalno-demograficzny Polski (5): płace względne

Przez płace względne Turchin określa płace podzielone przez PKB per capita. Wskaźnik ten ma mówić o tym, na ile wzrost gospodarczy przekłada się na wzrost dochodu pracowników. Z perspektywy czysto „technicznej”, płace względne mają też tę przewagę nad płacami realnymi, że nie wymagają poszukiwań reprezentatywnego koszyka dóbr, na który przekładane są wartości nominalne – wystarczy podzielić je przez wartość nominalnego PKB/os. Z tego powodu, w swoich definicjach i wskaźnikach Turchin zaczął z czasem preferować wykorzystywanie płac względnych.

Płace względne można znaleźć:

  • w ulepszonej (względem wersji Goldstone’a) wersji potencjału mobilizacji masowej:

gdzie w to płaca względna, Nurb/N to udział populacji żyjącej w miastach, a A20-29 to udział populacji w wieku 20-29 lat. Ogółem: wysokie płace to zadowolona ludność i niski potencjał do mobilizacji jej do rewolucji, wojen domowych itd.

  • w definicji mobilności społecznej (μ):

gdzie μ to mobilność społeczna netto, μ0 i w0 to parametry skalujące. Kiedy w < w0, mobilność społeczna jest dodatnia, a zatem ludzie raczej awansują społecznie. Kiedy w > w0 dochodzi do deklasacji elit. Wyjaśnienie: niskie płace to niskie koszty pracy, które pracodawcom pozwalają zagarniać większą nadwyżkę ekonomiczną i przeznaczać ją na awans społeczny. Prawdę mówiąc, mam pewne wątpliwości co do założonej relacji między płacami względnymi a mobilnością społeczną – można bowiem argumentować, że wysokie płace to wzrost możliwości awansu pracowników. Gdyby ktoś chciał przeczytać wyjaśnienie Turchina, to jest tutaj, na dole 250 strony. Dla Turchina aspirantami do grona elit są z założenia bogatsi przedstawiciele ludu – czyli raczej pracodawcy niż pracownicy.

  • w równaniu na wzrost liczby elit (jako funkcji mobilności społecznej):
  • w równaniu na wielkość względnego dochodu elit:

gdzie ε to względny dochód elit (podzielony przez PKB per capita), e to względna liczba elit (udział elit w populacji), a λ to udział zatrudnionej populacji. Ogółem dochód elit to różnica między dochodem a dochodem pracowników (nadwyżka ekonomiczna).

Najważniejszy jest jednak związek między płacami względnymi a niestabilnością polityczną – i jest on skomplikowany:

(z niewyjaśnionych symboli: Y/N to dług publiczny podzielony przez PKB, a D to miara nieufności do rządu)

Wzrost płac (czyli wzrost zadowolenia ludzi) zmniejsza potencjał mobilizacyjny (w-1). Zmniejsza też względny dochód elit (ε), zwiększając konkurencję wewnątrzelitarną i potencjał mobilizacyjny elit (poprzez ε-1). Z drugiej strony, wzrost płac utrudnia awans społeczny i zmniejsza napływ (a wręcz liczbę elit) (poprzez e). Mniej aspirantów i konkurentów w gronie elit, to mniejsza konkurencja, a zatem osłabienie potencjału mobilizacyjnego elit. Im wyższe potencjały mobilizacyjne ludu i elit – tym wyższy wskaźnik niestabilności politycznej. Na to nakładają się sprzężenia zwrotne – niestabilność polityczna to spadek liczby elit, ucieczka ludności, wzrost płac realnych. Ogółem, płace względne są ważnym wskaźnikiem dynamiki sekularnej i ich wzrosty i spadki powinny pomóc w identyfikacji poszczególnych faz cyklu sekularnego.

Ponieważ dane o płacach już mam (opisywałem je w ostatnim wpisie z serii TSD), wyliczenie płac względnych wymaga znalezienia historycznych wartości PKB per capita. W tym celu wykorzystam znane i łatwo dostępne dane ze strony Projektu Maddisona (ich ostatnia odsłona jest do ściągnięcia tutaj). Oszacowania te opierają się na najnowszych wyliczeniach PKB/os. dla dawnego województwa krakowskiego autorstwa Malinowskiego i Van Zandena (z tej pracy z 2017), które z kolei opierają się m.in. na danych Allena dotyczących realnych płac niewykwalifikowanych robotników w Krakowie. Z tych ostatnich częściowo korzystałem w moim wpisie o płacach realnych – chociaż z pewną korektą (tym razem spróbuję również wariantu bez korekty – tj. wzięcie kolumny „real wage” dla Krakowa z arkusza „labourexls”).

Oznacza to, że do wyliczenia płac względnych od średniowiecza po kres epoki nowożytnej mam wszystko, czego potrzeba – a prezentują się te płace następująco:

Płace względne (płace realne niewykwalifikowanych robotników w Krakowie podzielone przez PKB per capita – a dokładniej ich indeksy względem wartości z 1600 r.) na podstawie danych o płacach niewykwalifikowanych robotników Allena i szacunkach PKB per capita od Maddison Project. Kolor niebieski – dane Allena bez korekty jego definicji robotnika niewykwalifikowanego, kolor czerwony – z korektą po interpolacji. Linia gruba – dane uśrednione po dekadach.

Dynamika płac względnych jest wyraźnie cykliczna – zaczyna się spadkiem do początku XVI w., później przechodzi we wzrost trwający do początku XVII w., stabilizując się na kilka dekad i spadając aż do połowy XVIII wieku. Co można interpretować jako jeden pełny cykl sekularny w okresie ok. 1530-1770. A zatem o długości 250 lat.

Problemem związanym z tym „ładnym” wykresem jest uwzględnienie wyłącznie danych dla Krakowa (płace realne również miały cykliczną dynamikę – problemem były przesunięcia między fazami cykli dla różnych miast). Podstawowe pytanie brzmi: jak zachowywały się płace względne w pozostałych miastach nowożytnej Polski? Z drugiej strony, niniejszy wpis można potraktować jako wskazówkę, by model strukturalno-demograficzny dla naszego kraju zacząć testować na poziomie jednego miasta o względnie dobrej dostępności danych – czyli Krakowa właśnie.

Skoro mamy dane ekonomiczne dla Krakowa, to spróbujmy przyjrzeć im się uważniej. Kolejny wykres przedstawia dynamikę płac realnych, PKB na osobę oraz płac względnych dla Krakowa – na raz:

Płace realne, PKB per capita i płace względne po uśrednieniu po dekadach i ustandaryzowaniu. Dane o płacach pochodzą ze zbioru Allena, dane o PKB – z Maddison Project. Płace realne „z korektą” (omówioną we wpisie), po interpolacji.

Aby zidentyfikować fazy cyklu sekularnego należałoby obserwować dynamikę kilku zmiennych opisujących różne komponenty procesu strukturalno-demograficznego. Jak już wspominałem – niniejszy blog ma charakter notatnika, gdzie pozwalam sobie na odważniejsze hipotezy – biorąc pod uwagę, że przy lepszej metodologii mogą zostać zweryfikowane negatywnie. W tym przypadku spróbuję „na siłę” dopasować dynamikę wskaźników ekonomicznych PKB, płac realnych i względnych do modelu strukturalno-demograficznego, zakładając, że wszelkie brakujące dane (o demografii, elitach, stanie państwa i niestabilności politycznej) zachowywałyby się zgodnie z teorią.

Zacznijmy zatem od ok. 1450 r. Od połowy XV w. przez blisko 100 lat następował wzrost rocznego dochodu i płac realnych. Ponieważ dynamika wzrostu obu zmiennych była podobna, płace względne (z fluktuacjami) utrzymywały zbliżony poziom. Poprawa sytuacji gospodarczej nie wiązała się ponadproporcjonalnym wzrostem nadwyżki ekonomicznej elit. Okres ten można próbować wiązać z fazą ekspansji trendu integracyjnego (integracja zachodziła wówczas zresztą bardzo dosłownie poprzez zacieśnianie unii między Polską a Litwą i znaczny wzrost obszaru państwa).

W II połowie XVI w. PKB zaczęło gwałtowanie spadać, płace realne były jednak względnie „sztywne”, przez co płace względne poszły wyraźnie w górę. Dla elit powinno oznaczać to wzrost kosztów pracy (zubożenie) oraz ograniczenie mobilności społecznej (mniejszy napływ elit w przyszłości). Okres ten trwał do ok. 1610 roku (czyli przez jakieś 50 lat). Wysokie i sztywne płace realne oraz zmniejszenie nadwyżki ekonomicznej elit wskazywałoby na okres przejściowy między fazą ekspansji a stagflacji trendu integracyjnego.

Pomiędzy 1610 a 1660 r. płace realne zaczęły również spadać, co przy stabilnym (i niskim) poziomie PKB wiązało się ze spadkiem płac względnych. Ponieważ dochód krajowy nie ulegał zmianom, okres ten to czas prostego przejmowania nadwyżki ekonomicznej przez elity od ludu (i pogorszenia sytuacji materialnej tego drugiego – a zarazem sprzyjania ludowym protestom) oraz uruchomienia mechanizmów prowadzących do wzrostu mobilności społecznej i zwiększenia liczby elit. Okres ten pasuje do turchinowskiego opisu fazy stagflacji i kończącego się trendu integracyjnego.

Interpretacja okresu 1660-1790 jest trudna, gdyż trudno „na oko” ocenić, na ile wahania płac i PKB są „losowymi” fluktuacjami wokół trendu, a na ile oznaczają wpływ głębszych mechanizmów decydujących o ich wzrostach i spadkach. Tym bardziej, że trend dezintegracyjny może charakteryzować się wieloma „pikami” niestabilności socjopolitycznej przedzielanych okresami względnego spokoju (związanymi z cyklami pokoleniowymi). Próbujmy jednak dalej.

W okresie 1660-1700 spadek płac realnych i względnych uległ zatrzymaniu. Nietrudno wiązać to z ożywieniem gospodarczym i wzrostem demograficznym po długotrwałych wojnach z I połowy stulecia. Dla elit oznaczało to, że pomimo wzrostu krajowego dochodu nadwyżka ekonomiczna rosła powoli lub wcale. Opierając się jedynie na płacach i PKB, sytuacja pod pewnymi względami przypomina trochę tę z lat 1450-1550 – a więc fazę ekspansji, z tą różnicą, że zamiast trwać 100 lat, trwała 30. 30 lat to mniej więcej jedno pokolenie. Alternatywnie wzrosty PKB/os. i cen można zatem interpretować jako przejaw pokoleniowych „fluktuacji” w ramach trendu dezintegracyjnego (albo przynajmniej fazy stagflacji).

W ostatnim okresie Rzeczpospolitej (od ok. 1700 r. do rozbiorów) PKB per capita było stabilne lub rosło natomiast płace realne i względne drastycznie malały, osiągając rekordowo niski poziom. Z jednej strony oznaczało to pogorszenie sytuacji materialnej ludu, a z drugiej – wzrost nadwyżki ekonomicznej dla elit wydzielanej z niemalejącego dochodu. Czyli znów okres sprzyjający mobilności społecznej, wzrostu dochodu elit i wzrostu ich liczby. Byłby to zatem „podręcznikowy” przykład fazy stagflacji trendu integracyjnego. Można domyślać się, że okres rozbiorów 1772-1795 to następujący po nim nagły kryzys. Rozbiory były jednak czynnikiem egzogenicznym (podbój ze strony sąsiednich państw wykorzystujących słabość Rzeczpospolitej) – stąd też można zastanawiać się, czy nie przypieczętowały one jedynie ponad wiekowej fazy dezintegracyjnej (tutaj argumentem przeciwko byłby bardzo niski poziom płac realnych, które w czasie kryzysu i depresji powinny być wysokie ze względu na spadek podaży siły roboczej).

Trudność z identyfikacją faz cyklu sekularnego w Polsce wynika zatem z wątpliwości, czy okres 1660-1790 traktować jako odrębny cykl, czy też należy włączyć go do trendu dezintegracyjnego (lub przedłużonej fazy stagflacji) w obrębie cyklu rozpoczętego ok. 1450 (jako „podcykl”). Znów pojawia się pytanie z poprzednich wpisów: czy nowożytna Polska przeżyła dwa krótsze cykle (jeden trwający 210 lat, drugi ponad 130), czy jeden, ale wyjątkowo długi (trwający ponad 340 lat)? Bez uwzględnienia dodatkowych zmiennych nie da się tego ostatecznie stwierdzić.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Geografia kolbergowskiego Mazowsza

Oskar Kolberg przez większość życia mieszkał w Warszawie (od 1818 roku do czasu wyprowadzki z Warszawy do Mogilan i Modlnicy w 1871 r. – czyli ponad pół wieku). Jak wspomniałem w ostatnim wpisie – 10% melodii z lokalizacjami w „Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga” pochodzi z obszaru w odległości do 50 km od Warszawy. Niemal cały ten obszar leży na Mazowszu. Tylko Mazowszu poświęconych jest 8 tomów DWOK (na ok. 70 tomów z zapisami nutowymi – „około”, bo liczba ta zależy od sposobu liczenia), które zawierają 19% wszystkich melodii w Dziełach Wszystkich (i odwołują się do 24% miejscowości występujących w notach lokalizacyjnych w całym zbiorze). W praktyce wartości te powinny być jeszcze wyższe, bo znaczna część tomu 1. (Pieśni ludu polskiego) i mniejsza część 22. (Łęczyckie) obejmuje miejscowości mazowieckie. Należy przywołać również tom 40. (Mazury Pruskie), który pierwotnie wydany miał być jako „Mazowsze Pruskie”.

„Mazowieckie” monografie nie dotyczą jednak wyłącznie ziem historycznych Mazowsza, co pokazuje poniższa mapa, na której zaznaczono granice regionu (województwa: mazowieckie, płockie i rawskie) z czasów Rzeczpospolitej oraz gubernie „mazowieckie” z czasów Królestwa Kongresowego:

Lokalizacje melodii z tomów „mazowieckich”. Ciemnoniebieski – z tomów Mazowsza wydanych za życia Kolberga; jasnoniebieski – z tomów Mazowsza wydanych pośmiertnie; fioletowy – z tomu Mazury Pruskie (wydany pośmiertnie). Poza granicami Mazowsza i guberni Królestwa Kongresowego zaznaczono granice Rzeczpospolitej z 1770 r.. ( obszar jasnoszary) i granice Królestwa Polskiego z 1897 r. (obszar ciemnoszary).

I tomy wydane za życia Kolberga, i późniejsze opracowania jego rękopisów „wychodzą” poza granice historyczne i administracyjne (pojawiają się w nich m.in. melodie z okolic Augustowa i Suwałk, Ziemi Stężyckiej, Ziemi Dobrzyńskiej). Pojedyncze melodie pojawiają się w zupełnie innych częściach Rzeczpospolitej (np. na Białorusi). Nie oznacza to, że zasięg regionu wyznaczony przez Kolberga jest zupełnie arbitralny. Za rozszerzeniem zbioru mazowieckiego aż do Suwalszczyzny przemawiają np. argumenty dialektologiczne i osadnicze.

Mapa grup etnograficznych w Polsce wg Kamockiego: „Mazurzy – 50. Mazurzy środkowi; 51. Łowiczanie; 52. Mazurzy Rawscy; 53. Mazurzy południowi; 54. Poborzanie; 55. Kurpie: a) Puszczy Zielonej, b) Puszczy Białej; 56. Różańska grupa drobnoszlachecka; 57. Mazurzy pruscy; 58. Mazurzy: a) północni, b) podlascy”. Źródło: Janusz Kamocki (1991/1992): Zarys grup etnograficznych w Polsce. Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio F, Historia 4647, 103-132.

Do obszaru Mazowsza odwołują się nie tylko monografie „mazowieckie”. Pośrednio świadczyć o tym może liczba wspólnych lokalizacji , tj. miejscowości, do których odnoszą się noty lokalizacyjne w tomach Mazowsza i pozostałych tomach DWOK:

Najwięcej lokalizacji Mazowsze współdzieli z Pieśniami ludu polskiego (185), gdzie znajdują się m.in. materiały zbierane przez Kolberga w trakcie wycieczek w okolicach Warszawy około roku 1840. W dalszej kolejności jest, odnoszące się do sąsiadującego z Mazowszem regionu, Łęczyckie (20 lokalizacji). Warto również wspomnieć Mazury Pruskie (czyli w zamyśle Kolberga „Mazowsze Pruskie”) i Litwę – zawierają one tylko 5 miejscowości wspólnych z tomami Mazowsza, ale są to też monografie odnoszące się do łącznie niewielkiej liczby lokalizacji. W efekcie udział miejscowości współdzielonych z Mazowszem w sumarycznej liczbie lokalizacji z tych tomów jest dość wysoki (odpowiednio ok. 21% i 17%).

„Wspólne” lokalizacje nie muszą leżeć na Mazowszu, a mazowieckie miejscowości z pozostałych tomów nie muszą znajdować się w notach lokalizacyjnych tomów „Mazowsza”. Aby sprawdzić, jak historyczny region podzielony jest między monografie DWOK sporządziłem następującą mapę:

Tomy, z których pochodzą zapisy nutowy przypisane do lokalizacji w obrębie historycznego Mazowsza.

Gdyby ktoś szukał miejscowości z tomu wielkopolskiego (oraz krakowskiego), to podpowiem, że jest to Warszawa. Zapisy z tomów łęczyckich, kujawskich, radomskich i Mazur Pruskich intuicyjnie przypisane są do lokalizacji przy granicach Mazowsza: zachodniej, południowej i północnej. Zapisy nutowe z tomu I (Pieśni…) rozprzestrzenione są po całym regionie, koncentrując się wokół Warszawy – tom ten nie ma jednak charakteru monografii regionalnej, ale z założenia jest zbiorem ogólnopolskim. W przypadku zbiorów regionalnych jedynie lokalizacje łęczyckie i radomskie tworzą bardziej zwarte „kolonie” podważające granice regionu.

Ważną kwestią w przypadku statystycznej analizy melodii kolbergowskich jest to, na ile zbiór jest przestrzennie reprezentatywny dla badanego obszaru. Czyli jaka jego część pokryta jest obserwacjami, na ile równomiernie i na ile „szczegółowo”. W przypadku Mazowsza nietrudno zauważyć, że nawet biorąc pod uwagę miejscowości pochodzące spoza tomów mazowieckich, nie można powiedzieć, by cały obszar jednakowo odwzorowany był w notach lokalizacyjnych zapisów nutowych:

Lokalizacje zapisów nutowych w obrębie historycznych granic Mazowsza (czerwona przerywana linia), guberni „mazowieckich” z czasów Królestwa Kongresowego (zielona ciągła linia). Ciemnoszare punkty – lokalizacje w tomach Mazowsza (bez Mazur Pruskich); jasnoszare punkty – lokalizacje w pozostałych tomach.

Niezakropkowane obszary to przede wszystkim północne Mazowsze, chociaż są i drobniejsze lokalne „białe plamy” (północna część ziemi płockiej, między Zakroczymiem a Ciechanowem, między Nurem a Łomżą). Nierównomierne rozmieszczenie miejscowości z not lokalizacyjnych wynika przede wszystkim z częstotliwości i kierunku podejmowanych przez Kolberga wypraw badawczych. Pomimo przypadkowości i arbitralności związanej z tego rodzaju sposobem zbierania informacji, w jakiejś części nierównomierny rozkład przestrzenny lokalizacji zapisów nutowych pokrywa się z różnicami w gęstości zaludnienia, która w 1897 r. (roku spisu powszechnego w Królestwie Polskim) prezentowała się następująco:

Gęstość zaludnienia wg powiatów w 1897 r. Fragment mapy z publikacji Aleksandra Macieszy „Atlas statystyczny Królestwa Polskiego: zobrazowanie poglądowe stanu zaludnienia, warunków zdrowotnych, oświatowych, stosunków rolnych i stanu ludności robotniczej w Królestwie” (1907) – str. 23, tab. 1. Kolorem czerwonym zaznaczyłem powiaty z grubsza pokrywające się z historycznym obszarem Mazowsza; kolorem zielonym – granice „mazowieckich” guberni Królestwa Kongresowego.

Oczywiście, zagęszczenie nie wyjaśnia wszystkiego. To, na ile sieć lokalizacji z przypisanymi zapisami nutowymi powinna odzwierciedlać ówczesną gęstość zaludnienia/sieć osadniczą, jest samo w sobie ciekawym pytaniem i zajmę się nim w kolejnych wpisach. Gdyby jednak przyjąć, że powinna, to wszelkie rozbieżności między koncentracją lokalizacji z zapisami i koncentracją ludności można traktować jako obszary niedoreprezentowane. W tym przypadku jako takie można by wskazać powiaty sierpecki i ostrowski (od Ostrowi Mazowieckiej).

Na koniec odniosę się do kolbergowskiego podziału Mazowsza na regiony. Kolberg wyróżnił bowiem (w tym fragmencie):

  • Mazowsze polne – kraj zachodni, po lewej stronie Wisły;
  • Mazowsze leśne (podlaskie) – po prawej stronie Wisły i po lewej stronie Bugu, włącznie z Ziemią Łukowską i Stężycką;
  • Mazowsze stare – po prawej stronie Wisły, prawej stronie Bugu, na obu brzegach Narwi, a także część ziem Mielnickiej i Drohickiej (Kolberg w publikacjach rozdzielił je później między tomy „Mazowsze Stare – Mazury, Kurpie” oraz „Mazowsze Stare – Mazury, Podlasie”);
  • Mazowsze pruskie – czyli obszar obejmowany przez tom Mazury Pruskie.

Podział ten z góry zakłada wyjście poza obszar historycznego Mazowsza, a co więcej, opiera się nie tyle na tradycyjnych lub administracyjnych podziałach (ani etnograficznych), ale na kryteriach „hydrograficznych” (granice na Wiśle i Bugu). Przypisane zapisy nutowe do poszczególnych regionów prezentują się na mapie następująco:

Podział zapisów nutowych według kolbergowskiego podziału Mazowsza na Polne, Leśne i Stare. Dodatkowo zaznaczono „Mazowsze Pruskie” (tj. zasięg lokalizacji z not z tomu Mazury Pruskie) oraz Ziemię Dobrzyńską (Lipnowskie). Szare linie – rzeki. Nie uwzględniałem lokalizacji związanych z zapisami przypisywanymi do kolbergowskich regionów w póśmiertnych suplementach (na mapie zaznaczone są jako szare punkty).

Jak widać, podział miejscowości z not lokalizacyjnych jest bardzo konsekwentny – jedynie kilka punktów wychodzi poza „swój” region. O ile granice między „Mazowszami” są bardzo wyraźne, o tyle mniej czytelne są granice „zewnętrzne” (w szczególności w przypadku Mazowsza Pruskiego i Mazowsza Starego-Podlasia). Warto tutaj wspomnieć, że czym innym jest regionalizacja w oparciu o zapisy nutowe, a czym innym – w oparciu o deklaracje i opisy „krajów” samego Kolberga. Opis granic może być bardzo konkretny, jednak ze względu na niewielki i rozproszony zbiór melodii reprezentujących dany region (a zwłaszcza jego obszary pograniczne), granice te mogą być niewidoczne na mapie miejscowości z not lokalizacyjnych.

Idąc za tropem, że granice regionu wyznaczają granice regionów sąsiednich, spróbowałem do powyższej mapy dodać punkty, które nie występują w notach lokalizacyjnych tomów Mazowsza. A oto efekt:

Czarne kropki – miejscowości nie występujące w notach lokalizacyjnych tomów Mazowsza, Mazur Pruskich i I tomu (Pieśni…). Szare kropki – miejscowości w notach lokalizacyjnych tomów Mazowsza i Mazur Pruskich. Kolorowe obwódki odpowiadają kolorom z poprzedniej mapy prezentującej kolbergowski podział Mazowsza na Polne, Leśne i Stare. Ponadto zaznaczono granice i obszar Rzeczpospolitej (jaśniejszy szary) i Królestwa Kongresowego (ciemniejszy szary), granic historycznych Mazowsza (na czerwono), guberni „mazowieckich” (na zielono) oraz rzeki (na szaro).

Dodanie „nie-Mazowsza” nie pomaga zbytnio w dookreśleniu granic regionalnych kolbergowskiego Mazowsza. Ze wszystkich stron otoczone jest Mazowsze Polne, które i tak jest gęsto opisane notami lokalizacyjnymi. Można nawet nabrać dodatkowych wątpliwości odnośnie jego granicy zachodniej i południowej (wtargnięcia zwartych kolonii łęczyckich i radomskich; pusty pas między XIX-wiecznymi granicami administracyjnymi a historyczną południową granicą ziemi czerskiej). Pozostałe regiony Mazowsza pozostają mniej lub bardziej „niedomknięte” jurysdykcją niemazowieckich monografii Kolberga.

Podsumowując, Mazowsze Kolberga jest większe od Mazowsza historycznego, przecina ówczesne granice administracyjne Królestwa Kongresowego oraz Rosji i Prus. Cześć „historyczna” odzwierciedlana jest przez noty lokalizacyjne z zapisów nutowych całkiem dobrze (Mazowsze reprezentują głównie zapisy z tomów Mazowsza, a te układają się w założony przez Kolberga podział na mniejsze regiony; nierównomierna koncentracja zapisów częściowo może być wytłumaczona zróżnicowaną gęstością zaludnienia). „Niehistoryczna” część krainy odzwierciedlona jest w notach lokalizacyjnych mniej konsekwentnie (szczegółowo opisana Ziemia Dobrzyńska oraz okolice Augustowa i Suwałk, „rzadszy” opis reszty pogranicza).

Aby móc powiedzieć jednak coś więcej, należałoby porównać Mazowsze z innymi regionami – co będzie tematem kolejnych wpisów.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Wszystkie melodie ze zbiorów Kolberga na mapie

Ostatnie posty poświęciłem teorii strukturalno-demograficznej – obok tego (nowego dla mnie) projektu kontynuuję jednak wcześniejszy, związany z analizą przestrzenną i statystyczną melodii ze zbiorów Oskara Kolberga (jego odsłoną był wpis o wstępach rytmicznych oraz streszczenie artykułu o flisakach). Ponieważ znaczna część pracy w jego ramach została już wykonana, najwyższy czas by zacząć dzielić się wynikami. Dlatego równolegle obok serii wpisów o TSD, postaram się regularnie wrzucać posty związane z projektem kolbergowskim (a przy okazji moją pracą doktorską).

Zacznę od sprawy podstawowej – rozkładu przestrzennego zapisów muzycznych w Dziełach Wszystkich Oskara Kolberga (DWOK), czyli tego, jak rozmieszczone są miejscowości, z których pochodzą kolbergowskie nuty. „Typowy” zapis nutowy w DWOK wygląda bowiem następująco:

Elementy opisujące zapisy nutowe w DWOK.

Obok melodii można znaleźć szereg informacji dodatkowych, w tym związanych z umiejscowieniem geograficznym (noty lokalizacyjne). Nie wszystkie zapisy „zaopatrzone” są w ten sam zestaw elementów opisujących – czasami niektórych z nich brakuje lub mają zupełnie inny charakter. Np. uwaga może zawierać „gatunek” melodii, a może zawierać informację o kontekście wykonawczym (jaki instrument, jaka sytuacja obrzędowa itp.). Zróżnicowane są również noty lokalizacyjne – niektóre składają się tylko z lokalizacji ogólnej, inne z wielu lokalizacji ogólnych, w niektórych brak lokalizacji szczegółowych, a w niektórych lokalizacji szczegółowych jest kilka. Ponadto, niektóre noty odnoszą się do konkretnych miejscowości, inne do całych regionów.

Interesując się przestrzennym zróżnicowaniem XIX-wiecznej muzyki ludowej, najważniejszym elementem były dla mnie właśnie noty lokalizacyjne. Wskazują one, gdzie dana melodia… no właśnie. Ich interpretacja nie jest oczywista: czy jest to miejsce zapisania melodii? Miejsce jej popularności? Miejsce pochodzenia wykonawcy? Wydaje się, że intencją Kolberga była opcja druga, sam bowiem pisał:

„Stając się wiernym jéj słuchaczem, wszędzie wskazałem miejsce gdzie wysłuchaną została. Wymienioną wieś lub miasto, (a raczéj okolicę ich) po większéj części uważać można za miejsce, gdzie ze szczególnem zamiłowaniem pieśń tę i ową śpiewają. Nie zawsze jednak w tém miejscu powstała; rozmaite koleje, przypadki i burze mogły ją tam zagnać, a więc powikłać nasze domniemania co do jéj początku. A lubo znalazłyby się cechy, naprowadzające na pierwotne gniazdo pieśni, któż je dnak chciałby wyrokować tu z bezwarunkową ścisłością, gdzie ono było? — W jednéj i téj saméj wsi zdarzało mi się niekiedy słyszéć po parę odmian jednejże pieśni; w sąsiedniej wsi już inaczéj śpiewano, gdy tymczasem o kilkanaście mil daléj pierwsza melodya znów wypływała.” (DWOK 1, s. VI)

Na szczęście, to, co może być mylące na poziomie pojedynczego zapisu, na poziomie całego zbioru nie powinno mieć większego znaczenia. Przeważnie miejsce zapisu melodii, obszar jej popularności i pochodzenia wykonawcy powinny się pokrywać. Również ewentualne niedokładności w podawanych lokalizacjach mają drugorzędne znaczenie, jeżeli weźmie się pod uwagę to, że melodie wykonywane są przez ludzi będących zawsze w mniejszym lub większym ruchu. Przypisywanie ich do konkretnych punktów w przestrzeni jest z założenia abstrakcją i uproszczeniem.

Ogółem, spośród prawie 21 tysięcy zapisów nutowych w dotychczas wydanych tomach DWOK, ponad 17 tysięcy zaopatrzonych jest w noty lokalizacyjne, które udało mi się umiejscowić na mapie (tj. wyznaczyć parę współrzędnych geograficznych – ponad 2 tysiące różnych punktów) – zajęło mi to półtora roku. Procedura umiejscawiania była następująca: jeżeli są lokalizacje szczegółowe, to ignorowałem lokalizacje ogólne i zaznaczałem „szczegółowe”. Jeżeli nie ma lokalizacji szczegółowych – zaznaczałem „ogólne”. Nie dało się uciec przed pewną dozą arbitralności – nie zawsze oczywiste było, jaki punkt krył się za daną lokalizacją (wsie o tych samych nazwach, brak wsi o podobnej nazwie), a nawet to, co jest lokalizacją ogólną, a co szczegółową (konwencja zapisywania tych ostatnich w nawiasach nie zawsze była w DWOK stosowana konsekwentnie). Problemy były jednak dużo rzadsze niż ich brak.

Rezultat wygląda następująco (każdy punkt to zaznaczona miejscowość, im ciemniejszy – tym więcej przypisanych do niego melodii):

Miejscowości, którym przypisano zapisy nutowe w DWOK. Im ciemniejsza kropka – tym więcej przypisanych melodii. Zaznaczono granice: Rzeczpospolitej z 1772 r., granice współczesnej Polski, a także granice między zaborami (i Królestwa Polskiego).

Idąc za wzorem takich oto ładnych mapek dla Finlandii (w dużej części będących częścią tej publikacji), postanowiłem dodatkowo zwizualizować geograficzną „koncentrację” zapisów:

Dwuwymiarowy rozkład zapisów nutowych w DWOK oszacowany z wykorzystaniem estymatora jądrowego gęstości. Kolorem żółtym oznaczono granice Rzeczpospolitej z 1772 r., kolorem pomarańczowym – granice współczesnej Polski.

Zasięg lokalizacji, do których przypisane są zapisy kolbergowskie jest ogromny i obejmuje większość obszaru dawnej Rzeczpospolitej (a przynajmniej Korony). Jednocześnie jest wyjątkowo nierównomierny – większość not lokalizacyjnych odnosi się do środkowej części obszaru Polski etnicznej, a i on nie jest pokryty jednolicie – wyraźnie wyróżniają się okolice Warszawy i Krakowa, ewentualnie „podkowa” rozciągająca się od Wielkopolski i Kujaw przez Mazowsze po Kieleckie i Krakowskie.

Nierównomiernemu rozkładowi przestrzennemu towarzyszy również bardzo nierównomierny rozkład liczby zapisów przypisanych do poszczególnych miejscowości. Bezpośrednio obrazuje to poniższy wykres przedstawiający liczby zapisów w lokalizacjach uszeregowanych od posiadających najwięcej przypisań (399 – Zadwórze na terenie dzisiejszej Ukrainy) do powiązanych z tylko jednym zapisem – czyli liczbę zapisów względem rang lokalizacji uporządkowych według tej liczby:

Miejscowości z not lokalizacyjnych uporzadkowane według liczby przypisanych zapisów nutowych – od największej do najmniejszej.

Ogółem: jedynie bardzo mała liczba lokalizacji ma dużą liczbę przypisanych zapisów (jedynie 22 – tj. ok. 1% – miejscowości ma więcej niż 100 przypisań) – większość lokalizacji charakteryzuje się pojedynczymi zapisami (miejscowości z tylko 1 przypisaniem stanowią ponad 30% lokalizacji). Przestrzenny wymiar tego faktu przedstawia kolejna mapka wskazująca, ile zapisów powiązanych jest z danym punktem:

Miejscowości z not lokalizacyjnych. Kolory (analogiczne do poprzedniego wykresu) wskazują, w jakim przedziale mieści się liczba zapisów przypisana do danej lokalizacji.

Duża liczba lokalizacji z danego obszaru niekoniecznie przekłada się na dużą liczbę zapisów z tego regionu, a duża liczba zapisów z danej miejscowości nie musi oznaczać dobrej reprezentacji jej okolicy. Szczególnie dobrze widać w przypadku Rusi – rekordowe pod względem liczby zapisów Zadwórze (niedaleko Lwowa) jest samotną „wyspą” w porównaniu do okolic Krakowa czy Warszawy, gdzie bardzo dobrze reprezentowane są tak pojedyncze miejscowości (zwłaszcza Mogilany i Modlnica, w których Kolberg przez pewien czas mieszkał), jak i cały region – do obszaru w promieniu 50 km naokoło Krakowa i Warszawy przypisanych jest niemal 1/5 wszystkich zapisów nutowych u Kolberga:

w promieniu 25 kmw promieniu 50 km
Kraków1038 (6%)1623 (9%)
Warszawa839 (5%)1759 (10%)
Razem1877 (11%)3382 (19%)

Liczba różnych zapisów nutowych w DWOK w promieniu 25 i 50 kilometrów od Krakowa i Warszawy. W nawiasach odsetek łącznej liczby zapisów z przypisanymi lokalizacjami.

Obserwacje te mają istotne znaczenie dla badań nad zbiorami Kolberga. Niektóre obszary są bowiem reprezentowane dużo lepiej niż inne (i pod względem liczby zapisów nutowych, i pod względem „przeczesania” danego regionu). Analizując zbiorcze statystyki melodii w „Dziełach Wszystkich” należy pamiętać, że dotyczą one przede wszystkim „rogala” kujawsko-mazowiecko-kielecko-krakowskiego. Badając rozkład przestrzenny zjawisk muzycznych w oparciu o zbiory kolbergowskie musimy uwzględniać to, że bardziej prawdopodobne jest „występowanie” obserwacji na obszarach lepiej reprezentowanych. Dany rozkład może odwzorowywać nie tyle rzeczywiste rozprzestrzenienie jakiegoś zjawiska, ale zróżnicowanie koncentracji zapisów na poziomie całego zbioru. Co więcej, takie zróżnicowanie oznacza również różną „jakość” obserwacji – im słabiej reprezentowany region, tym większa szansa, że jakieś istotne zjawisko zostało pominięte lub też, że zjawisko marginalne, które przypadkiem trafiło do zbioru, będzie stanowiło (niesłusznie) jego reprezentację. Wnioskowanie o występowaniu danego zjawiska na takich obszarach jest obarczone przez to większą niepewnością.

Prawidłowa analiza przestrzenna nie może opierać się zatem wyłącznie na skartowaniu danego zjawiska na podstawie kolbergowskich zapisów nutowych, ale musi ustalić, na ile uzyskany rozkład przestrzenny jest kwestią nierównomiernej reprezentacji samego zbioru, a także ocenić wpływ tej reprezentacji na „niepewność” (i „jakość”) obserwacji. Co wcale nie jest taką prostą rzeczą! Ale o tym kiedy indziej.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Proces strukturalno-demograficzny Polski (4): płace realne w nowożytnej Polsce

Wpis korygowany 19.02.2022

Jedną z ważniejszych zmiennych w teorii strukturalno-demograficznej (TSD) są realne płace, będące jedną z aproksymant „zadowolenia społeczeństwa” (w późniejszych odsłonach TSD zastąpione w tej roli przez płace względne – tj. płace realne podzielone przez PKB per capita). Historyczne wartości tej zmiennej dla Polski (obejmujące całą nowożytność) doczekały się różnych oszacowań, które przedstawiane są nawet w „rozdzielczości” rocznej (np. dane Roberta Allena dla polskich miast). Wskaźnik ten ma zatem ważkie znaczenie teoretyczne i jest empirycznie uchwytny – stąd też poświęcę mu trochę więcej uwagi.

Zgodnie z TSD główną (choć nie jedyną) przyczyną zmian płac są zmiany podaży pracy (wzrost płac przy spadku podaży i na odwrót). W epoce nowożytnej zmiany te wynikały przede wszystkim ze wzrostu demograficznego (i wzrostu presji populacyjnej, która określała ceny żywności); w epoce industrialnej i obecnie – z powodu wzrostu podaży siły roboczej (np. z powodu zwiększonej imigracji).

W pierwotnej wersji TSD realne płace występują w równaniu komponentu dotyczącego potencjału mobilizacji ludności (właściwie: potencjału masowej mobilizacji – mass mobilization potential), który u Jacka Goldstone’a ma następującą postać (w tej książce, s. 139):

MMP = (średnia płaca realna w danym okresie/płace realne) + ([średnia płaca realna w danym okresie/płace realne] – 1) × wzrost ludności miejskiej × udział osób w wieku 20-29 lat do populacji 30+

Zgodnie z tą definicją spadek realnych płac zwiększa potencjał mobilizacyjny ludności (czyli skłonność do protestów), a wzrost – zmniejsza. Tuchin w pierwszych książkach trzymał się oryginalnej definicji, później (w „Ages of Discord” i powiązanych artykułach – tu i tu) modyfikując ją do postaci:

MMP = (1/płace względne) × udział ludności miejskiej w populacji × udział osób w wieku 20-29 lat w populacji

Występująca w pierwszym równaniu odwrotność płacy realnej („1/płace realne”) określona została przez Turchina jako „wskaźnik niedoli” (misery index) – i w takiej formie pojawia się ona w książce „Secular Cycles”.

Płace pośrednio (jako płace względne) oddziałują również na inny komponent TSD opisujący elity (dokładnie na mobilność społeczną i dochody elit). Nie chcąc jednak zbytnio przedłużać niniejszego wpisu, zależnością tą zajmę się w kolejnych „częściach” – zwłaszcza, że dzięki kluczowej roli płac w modelu, wskaźnik ten sam w sobie jest ważnym wyznacznikiem faz cyklu sekularnego. Ogółem relacja między fazami cyklu a płacami przedstawia się następująco:

  • w czasie trendu integracyjnego, w fazie ekspansji: względnie wysokie płace realne spadają z powodu wzrostu populacji;
  • w czasie trendu integracyjnego, w fazie stagflacji: presja populacyjna przekracza pojemność środowiska – spadek płac przyspiesza;
  • w czasie trendu dezintegracyjnej, w fazie kryzysu: płace realne rosną, chociaż z fluktuacjami (np. z powodu wojen);
  • w czasie trendu dezintegracyjnej, w fazie depresji: płace realne są względnie wysokie, chociaż zmienne (co ogranicza konsumpcję elit i prowadzi do deklasacji części z nich).

Żeby sprawdzić, czy moja interpretacja cyklu sekularnego nowożytnej Polski z poprzednich wpisów jest właściwa, sprawdzę (na wykresach) dynamikę szacunków historycznych płac. W tym celu wykorzystam „najświeższe” szacunki Mikołaja Malinowskiego oparte o dane z sześciu miast Rzeczpospolitej (Krakowa, Warszawy, Gdańska, Lwowa i Poznania). Ponieważ w artykule zaprezentowane są „gotowe” dane opisujące dynamikę urealnionych płac, przedstawię je przy okazji od razu w formie „wskaźnika niedoli” (czyli w formie odwrotności).

Źródło: na podstawie danych z artykułu Mikołaja Malinowskiego „Little Divergence revisited: Polish weighted real wages in a European perspective, 1500–1800„. Na czarno – płace realne w miastach w Polsce. Na czerwono – „wskaźnik niedoli”, czyli odwrotność płac.

Poniżej zamieszczam wykres „wskaźnika niedoli” dla Anglii (w okresie 1200-1800):

Źródło: Peter Turchin i Sergey A. Nefedov (2009): „Secular Cycles”, s. 108. Wskaźnik niedoli (odwrotność płac realnych) zaznaczono przerywaną linią.

Porównując oba wykresy można wynotować dwie uwagi – „merytoryczną” i „techniczną”. Przede wszystkim widać, że w Polsce w okresie 1550-1800 trajektoria „wskaźnika niedoli” jest U-kształtna – odwrotnie niż w Anglii, gdzie w tym samym czasie ma postać „górki”. Po drugie, wykres angielski, obejmujący 600 lat, obejmuje dwie „fale”. Wykres Polski nie obejmuje nawet jednej.

Tuchin zinterpretował „trajektorię angielską” jako opisującą dwa cykle sekularne: „Plantagenetów” (1150-1485, z trendem integracyjnym okresie 1150-1315) oraz „Tudorów-Stuartów” (1485-1730, trend integracyjny: 1485-1640). Pojedynczy cykl opisywany jest przez wzrost i spadek wskaźnika niedoli – co odpowiada zmianom płacy realnej w kolejnych fazach cyklu (spadek w trendzie integracyjnym i wzrost w trendzie dezintegracyjnym). Interpretując analogicznie dane dla Polski, można stwierdzić, że w okresie 1550-ok. 1700 (czyli spadku wskaźnika niedoli) nasz kraj był w fazie dezintegracyjnej (okresie międzycyklicznym). Po 1700 r. spadek płac realnych i wzrost wskaźnika niedoli wskazywałby na rozpoczęcie się kolejnego cyklu sekularnego. Wnioski te są zatem sprzeczne z tym, co wynikało z pobieżnej analizy wykresu konfliktów politycznych oraz szacunków liczby ludności obszaru współczesnej Polski. Zamiast długiego 400-letniego cyklu mamy dwa nowożytne cykle, z których jeden rozpoczął się gdzieś przed 1550, a drugi skończył gdzieś po 1790 r. Co więcej, fazy tych cyklów są przesunięte względem faz angielskich (nasz trend dezintegracyjny pokrywa się z angielskim trendem integracyjnym i na odwrót)

Tutaj przechodzimy do uwagi technicznej – przedstawione powyżej dane dla Polski nie obejmują nawet jednego pełnego cyklu sekularnego. Utrudnia to interpretację – nie wiadomo bowiem, jaki był szczyt wskaźnika niedoli, ani też, czy rosnący trend w XVIII w. był trwały. Nie poddając się za szybko, skorzystam ze wspomnianych już danych Allena, które obejmują dłuższy okres czasu. Oszacowania te są z różnych powodów mniej przekonujące niż Mikołaja Malinowskiego, ale z braku innych – nadal warte sprawdzenia.

Na początek porównam, na ile oba zbiory (Allena i Malinowskiego) różnią się pod kątem dynamiki realnych płac w Krakowie, Warszawie, Gdańsku i Lwowie. Zgodnie z sugestią Malinowskiego płace realne u Allena wyliczam biorąc kolumnę „unskilled/unqualified/non-qualified worker” i dzieląc ją przez wartość „consumer price index”. Niestety, tak powstałe szeregi mają dużo braków, które uzupełniłem korzystając z innego dostępnego arkusza z oszacowaniami Allena dotyczących płac nominalnych robotników (laborers). Dodatkowo uśredniłem wartości płac realnych po 25-leciach, tak aby dało się je porównać z danymi od Malinowskiego, a przy okazji zestandaryzowałem, aby podkreślić podobieństwa i różnice w dynamice, a nie bezwzględnych poziomach cen. Ogółem wygląda to tak:

Płace realne w Polsce 1526-1800 (dane uśrednione po 25-leciach, zestandaryzowane). Źródło: na górze – dane Roberta Allena (płace nominalne podzielone przez CPI); na dole – dane z artykułu Mikołaja Malinowskiego „Little Divergence revisited: Polish weighted real wages in a European perspective, 1500–1800„.

Porównując oba zbiory można stwierdzić, że dynamika cen poszczególnych miast jest w miarę podobna. Jest to dobry znak pozwalający na to, by spróbować wykorzystać dane Allena z lat nieobjętych zbiorem Malinowskiego i mieć nadzieję, że nie będą zbytnio wprowadzały w błąd. Bardziej problematyczne jest zróżnicowanie dynamiki między miastami – chcąc wydestylować z powyższych szeregów czasowych jedną zmienną opisującą płace realne w Polsce i potraktować ją jako wskaźnik procesu strukturalno-demograficzną, należy założyć, że zmiany cen są ze sobą skorelowane i odzwierciedlają jakieś wspólne dla dawnej Rzeczpospolitej zjawiska. Nie chcąc wikłać się w problem tworzenia „wspólnej płacy”, naniosłem na wykres odrębne „wskaźniki niedoli” dla każdego z miast – w wersji bez interpolowania danych (punkty), z liniowym interpolowaniem braków (kolorowe linie), a także porównałem je ze wskaźnikiem niedoli wyliczonym na podstawie danych z artykułu Malinowskiego (czarna linia):

Kolorowe linie – wskaźniki niedoli (odwrócone płace realne uśrednione po dekadach) na podstawie danych Allena po liniowej interpolacji; kolorowe kropki – wskaźniki niedoli dla szacunków Allena bez interpolacji; czarna linia – wskaźnik niedoli obliczony na bazie szacunków Malinowskiego. Wszystkie szeregi czasowe zostały wystandaryzowane.

Wykres nie należy do najczytelniejszych, niemniej pozwala wysunąć parę istotnych obserwacji. Przede wszystkim, gdyby opierać wyznaczanie cykli sekularnych na podstawie wskaźników niedoli dla miast, to należałoby stwierdzić, że proces sekularny odbywał się w każdym mieście w trochę innym czasie. Najbliżej „referencyjnego” wskaźnika wyliczonego na bazie danych Malinowskiego jest Gdańsk (nie będący jednak najbardziej reprezentatywnym miastem Rzeczpospolitej). Dla pomorskiego portu jeden cykl zaczynałby się po 1500 r., kończył ok. 1700, po czym zaczynałby się drugi cykl z punktem kulminacyjną ok. 1800 r. Odmiennych faz cyklu sekularnego doświadczałyby Warszawa i Lwów (trend integracyjny w trakcie gdańskiego okresu międzycyklicznego). Jeszcze inaczej przechodziłby to Kraków: pierwszy cykl zaczynałaby się jeszcze w I połowie XV w. (z trendem integracyjnym w czasie panowania Jagiellonów) i kończył w XVII w., przechodząc w kolejny cykl z punktem kulminacyjnym w II poł. XVIII w. (samo przejście można interpretować albo jako wstrząsy fazy depresji poprzedniego cyklu, albo jako początki fazy ekspansji następnego). Pomimo tych różnic, połowa XVII w. w przypadku każdego z miast wydaje się przynależeć do okresu międzycyklicznego.

Wniosek z powyższych rozważań jest następujący: zakładając, że powyższe dane, metodologia i wyniki są wiarygodne, i można się ich kurczowo trzymać, należałoby rozważyć myśl, że każda część nowożytnej Polski przechodziła swój, nieco odrębny proces strukturalno-demograficzny (chociaż można to również zrzucić na przybliżony charakter samych danych). Jednocześnie „wskaźnik niedoli” (czy to „narodowy”, czy wskaźniki dla poszczególnych miast) wskazywałby raczej na przejście Polski przez przynajmniej dwa cykle w okresie XV-XIX w., z okresem międzycykliczym na przestrzeni wieku XVII.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Proces strukturalno-demograficzny Polski (3): antropometria i X-XVIII w.

Zmienne antropometryczne to np. wzrost ludzi, wskaźnik BMI i różnorakie wskaźniki związane z ludzkim ciałem (czyli pośrednio ze stanem zdrowia, poziomem i jakością konsumpcji), które określane są na podstawie pomiarów (żyjących osób lub szczątków). W analizie procesu strukturalno-demograficznego mają dwie ogromne zalety: można znaleźć opublikowane dane obejmujące dość spory zakres historii (dzięki badaniom archeologicznym, ale także badaniom antropometrycznym towarzyszącym poborom rekrutów od XIX wieku), a ponadto są bezpośrednio związane z jedną z podstawowych zmiennych TSD – poziomem życia ludności. Jak zwracają uwagę Turchin i Nefedov, zmiany średniego wzrostu populacji całkiem dobrze pokrywają się z chronologią cyklów sekularnych (cytat). Średni wzrost dobrze oddaje sekularną dynamikę także w przypadku postindustrialnego USA, a jego zmiany korelują ze zmianami realnych płac.

Jak już zastrzegałem, staram się korzystać ze zmiennych łatwo dostępnych w internecie. W tym wypadku dostępne są nie tyle same dane, ile ich analizy. Nie chcąc zbytnio przedłużać tego wpisu, poświęcę go przeglądowi jednej publikacji, której tematyka bardzo dobrze pasuje do pytania, na ile wskaźniki antropometryczne korespondują z cyklami sekularnymi. Nb. w antropologii fizycznej funkcjonuje określenie „trend sekularny” oznaczający tendencję w kierunku podnoszenia się wymiarów i wagi ludzkiego ciała, obserwowaną od połowy XIX wiek (w węższym znaczeniu) lub po prostu międzypokoleniowe zmiany wskaźników antropometrycznych (istnieje również określenie „zmiany sekularne”). Cykle sekularne dotyczą wielowiekowej dynamiki (wzrosty i spadki) niestabilności politycznej (i związanego z nim szeregu zjawisk demograficznych i społecznych). Są to zatem różne (chociaż zgodnie z TSD do pewnego stopnia powiązane) zjawiska.

Omawianą publikacją jest bardzo ciekawy rozdział „Kształtowanie się wysokości ciała człowieka na ziemiach Polski od X do XVIII wieku” autorstwa Rafała Fetnera z książki „Conditio humana. Studia z dziejów biologicznego standardu życia na ziemiach polskich” (2020 r., dostępna tutaj). Już w jej wstępie znalazłem interesującą z perspektywy TSD uwagę o znaczeniu paradoksu osteologicznego w interpretacji średnich wartości wysokości ciała. Paradoks polega on na tym, że w lepszych warunkach większą szansę przetrwania mają osobniki o gorszym zdrowiu, a zatem i niższym wzroście (i na odwrót: trudne warunki to silny dobór jak najsilniejszych osobników i wzrost średniego wzrostu). Tu warto dodać, że w turchinowych interpretacjach dynamiki wzrostu i jej związku z cyklami sekularnymi rola paradoksu osteologicznego jest pomijana. W cytowanym już fragmencie „Secular Cycles” spadek średniej wysokości ciała interpretowany jest jako rezultat wzrostu presji populacyjnej (a zatem gorszego dostępu do zasobów). Podobnie, w „Ages of Discord” zakładana jest pozytywna korelacja między wzrostem i dochodem oraz ujemna między wzrostem i przeludnieniem.

Przechodząc do właściwego tematu artykułu, Fetner zauważa, że zgodnie z dotychczasowymi badaniami średni wzrost rósł w I poł. drugiego tysiąclecia i spadał po XV w. Uwidoczniła się wówczas różnica między wysokością ciała w miastach i na wsiach. Jego własne analizy podsumuję tabelą nr 3. z książki:

Źródło: tabela z rozdziału „Kształtowanie się wysokości ciała człowieka na ziemiach Polski od X do XVIII wieku” Rafał Fetnera z książki „Conditio humana. Studia z dziejów biologicznego standardu życia na ziemiach polskich”, s. 36.

Ogółem: między X-XII a XIII-XV w. średnia wysokość ciała rosła, między XIII-XV a XVI-XVIII w. malała. Niestety, aby dopasować te wartości do wspominanej w poprzednich postach tezie o długim cyklu sekularnym z trendem integracyjnym w czasach jagiellońskich i końcem w XVIII w. przydałoby się móc porównać średni wzrost w obrębie poszczególnych stuleci (a przynajmniej XV-XVI z XII-XIII i XVII-XVIII w.).

W nieco innych przedziałach czasu są prezentowane dane dla dwóch miast z osobna: Gdańska (X-XIII, XIII-XIV, XV-XVI, XVIII) i Radomia (XI-XII, XIV-XVII, XVIII-XIX). Szczególnie ciekawe są te pierwsze: zgodnie z nimi najwyższe wartości średni wzrost Gdańszczan przyjmował w XV-XVI rosnąc od X-XIII w. i później malejąc. Wynik zbieżny z tezą o jagiellońsko-elekcyjnym cyklu sekularnym – gdyby nie fakt, że sytuacja Gdańska nie jest w pełni reprezentatywna dla historycznej Rzeczpospolitej. Wyniki dla Radomia (wzrost wysokości ciała od XI-XII do XIV-XVII w., a następnie spadek) są również „zbieżne”, niestety przedział XIV-XVII w. jest za długi, by móc coś więcej powiedzieć.

Wtrącę tutaj, że niezbyt „gęsty” podział chronologiczny, jaki jest w omawianym tekście, nie jest wyjątkowy. W rozdziale III „Historii gospodarczej ciała” Michała Kopczyńskiego z 2018 r. podsumowującym badania antropometryczne nad historycznym wzrostem ludności Polski, kompilacja wcześniejszych wyników prezentuje się tak:

Źródło: tabela z książki Michała Kopczyńskiego „Historia gospodarcza ciała. Studia z dziejów biologicznego standardu życia na ziemiach polskich”, s. 70 („Rozdział III. Wysokość ciała jako miernik standardu życia na ziemiach polskich od średniowiecza do początku XIX wieku”).

W dalszej części rozdziału Fetner porównuje sytuację Polski z resztą Europy. Stwierdza podobieństwo we wzroście wysokości ciała w okresie średniowiecza i jej spadku w XVI-XVII w. Odnosi się przy tym do popularnego wyjaśnienia odwołującego się do nowożytnego ochłodzenia klimatu („małej epoki lodowcowej”), zwracając uwagę, że nie jest ono w stanie wytłumaczyć niektórych zmian średniej wysokości ciała na obszarze Polski. Warto wspomnieć, że zgodnie z teorią strukturalno-demograficzną związek między zmianami klimatu a kryzysami demograficznymi i społecznymi nie jest mechaniczny i z grubsza zależy od tego w jakiej fazie cyklu sekularnego jest dana populacja (reakcja na pogorszenie klimatu – tj. zmiany klimatyczne obniżające „pojemność środowiska” – mogą być w danej społeczności bardzo różne w zależności od tego, czy znajduje się ono w trendzie dezintegracyjnym lub integracyjnym).

Ogółem, przedstawione dane nie są niestety zbyt pomocne w ustaleniu początków i końców faz hipotetycznego jagiellońsko-elekcyjnego cyklu sekularnego (co oczywiście nie jest zarzutem do tekstu Rafała Fetnera, który, gdyby kiedyś natrafił na ten wpis, zapewne zdziwiłby się, że ktoś próbował go wykorzystać do takiego tematu; brak konfrontacji z szerszą literaturą to zresztą główny mój zarzut do mojego wpisu). Przyczyną tego jest zbyt mała „rozdzielczość” danych. Można zaobserwować wzrost średniej wysokości ciała w średniowieczu – przynajmniej na bazie danych wykorzystanych w tekście trudno jednak stwierdzić, czy wzrost tego wskaźnika był w tym okresie nieustanny, ani też kiedy dokładnie się zakończył. Ustalenia takie są jednak potrzebne, aby określić moment rozpoczęcia się trendu integracyjnego nowego cyklu sekularnego. Nie wiadomo również, co działo się z omawianym wskaźnikiem w XVI w. – a to byłoby potrzebne do określenia końca trendu integracyjnego (a przynajmniej jego fazy wzrostu). Jedynie spadek średniej wysokości ciała w XVII-XVIII w. potwierdza, że był to okres trendu dezintegracyjnego lub przynajmniej fazy stagflacji trendu integracyjnego.

W każdym razie – trzeba szukać dalej. Z pewnością do tematu jeszcze wrócę, tym bardziej, że nie omówiłem danych dla XIX-XXI w.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Proces strukturalno-demograficzny Polski (2): liczba ludności

Zgodnie z teorią strukturalno-demograficzną, zmiany wielkości populacji odgrywają kluczową rolę, zwłaszcza jeżeli nie towarzyszy im wzrost dostępnych zasobów (np. powierzchni ziemi uprawnej lub wzrost produktywności). W państwach agrarnych prowadzą do problemu przeludnienia (a wraz z nim ubożenia ludności, migracji, spadku realnych płac i wzrostów cen). Wzrost demograficzny to również wzrost liczby osób aspirujących do statusu elitarnego – a zatem wzrost konkurencji wewnątrzelitarnej. Większa populacja to również potrzeba rozrostu aparatu biurokratycznego, armii i większe koszty funkcjonowania państwa. Efektem wzrostu populacji i presji populacyjnej jest zatem niestabilność polityczna i kryzys państwa, które z kolei wpływają negatywnie na liczbę ludności – poprzez zmniejszanie dzietności, wyższą śmiertelność i emigrację.

Aby obliczać wskaźniki „presji populacyjnej” dobrze byłoby mieć dane o zmianach wielkości populacji. Jak wspomniałem w poprzednim poście, „najlepsze dane” do testowania teorii strukturalno-demograficznej to szeregi czasowe o długości przynajmniej 500 lat, z krokiem czasowym równym co najwyżej 50 lat i odnoszące się do konkretnego obszaru geograficznego. Jak również zastrzegłem, staram się korzystać z danych łatwo dostępnych w internecie. Niestety, natrafienie w ten sposób na tak podstawową informację jak liczba ludności Polski w poszczególnych latach (a przynajmniej 50-leciach) okazuje się być niełatwe, a znaleziska niezbyt wiarygodne. Dostępne szacunki różnią się ogromnie i dotyczą pojedynczych punktów w czasie rozłożonych o kilkadziesiąt lat i więcej.

Zacznę zatem od danych w największym stopniu spełniających moje oczekiwania – tj. oszacowań dawnej populacji Polski z pracy „Atlas of World Population History” McEvedy’ego i Jonesa oraz dostępnych w internecie: bazie danych stworzonej w ramach znanego projektu Maddisona oraz danych zamieszczonych na portalu Clio Infra. Dwa ostatnie zbiory oparte są zresztą w dużej mierze na szacunkach z „Atlasu”. Ich najwiekszą zaletą jest odnoszenie się do współczesnego obszaru Polski (a zatem nieodzwierciedlanie wpływu zmian terytorialnych na liczbę ludności). Wykres dla trzech szeregów (pokrywających się) przedstawia się następująco:

Liczba ludności na podstawie książki „Atlas of World Population History” McEvedy’ego i Jonesa oraz dostępnych w internecie danych z Projektu Maddisona i Clio Infra. Część punktów pokrywa się, a ponieważ rysowane są warstwami (od najstarszych szacunków McEvedy’ego i Jonesa po nowsze Clio Infra) to kolor należy interpretować jako informację „w którym ostatnim zbiorze danych pojawia się szacunek dla danego roku”.

Na wykresie można zaobserwować cztery „przyspieszenia” wzrostu liczby ludności (w XIII, XV, XIX w. oraz boom powojenny po II wojnie światowej) i trzy okresy spadków (XIV w., wojny XX w. i XXI w.). Nie chcę tych zmian interpretować w kategoriach cyklów sekularnych ponieważ jest to wykres zmian populacji, a nie presji populacyjnej (dynamika obu wskaźników może się pokrywać, ale nie musi), widoczne na nim są powszechne trendy cywilizacyjne (wykładniczy wzrost liczby ludności po rewolucji przemysłowej, niski przyrost naturalny przełomu XX/XXI w.), a przede wszystkim same dane mają bardzo szacunkowy charakter. Jak piszą autorzy „Atlasu”:

„Estimates of Poland’s population before the 14th century are based on nothing more than general ideas about likely densities. (…) The first really definite figures – definite not necessarily being the same thing as accurate – are those produced at the time of the 18th-century partitions. (…)”

Do danych od McEvedy’ego i Jonesa odnosi się również Peter Turchin w „Historical Dynamics” (s. 157-158) zwracając uwagę na skłonność autorów do niedoszacowywania zmian (fluktuacji) liczby ludności. Z drugiej strony, jeżeli już wskazują one na jakieś gwałtowne zmiany, to dlatego, że są na nie mocne dowody. W tym kontekście Turchin zestawił ze sobą zmiany populacji w kilku wybranych krajach europejskich na bazie szacunków McEvedy’ego i Jonesa, wskazując na zbieżność w liczbie i czasowym umiejscowieniu cykłów sekularnych (kurczenie się populacji w XIV, XVII i pod koniec XX w.):

Źródło: Peter Turchin (2003): „Historical Dynamics: Why States Rise and Fall”, s. 158.

Powtórzyłem to ćwiczenie (do roku 1950) z tą różnicą, że dodałem do wykresu szereg czasowy dla populacji zamieszkującej dzisiejsze terytorium Polski:

Na podstawie danych McEvedy’ego i Jonesa. Na czarno: liczba ludności krajów europejskich (od góry): Francji, Włoch, Hiszpanii, Niemiec, Czechosłowacji, Portugalii. Na czerwono: liczba ludności Polski.

O ile spadek populacji w XIV w. widoczny jest również w przypadku Polski (chociaż XV-wieczne „odbicie” po nim jest silniejsze niż w przypadku pozostałych krajów), o tyle kryzys XVII-wieczny – już nie (co zaskakujące, biorąc pod uwagę skutki demograficzne wojen tego czasu – zwłaszcza potopu szwedzkiego). Podobną obserwację wynotował Turchin dla Francji, tłumacząc to wspomnianym już niedoszacowywaniem fluktuacji przez McEvedy’ego i Jonesa oraz uśrednieniem dynamiki północy i południa Francji (na potrzeby ustalenia ludności z obszaru współczesnego państwa). W przypadku Polski wzrost populacji jest jednak w tym okresie silniejszy niż we Francji. Kolejną różnicą między polskim szeregiem czasowym a pozostałymi jest znaczniejszy przyrost liczby ludności w XIX w. Tutaj znowu trzeba podkreślić, że dane dotyczą dzisiejszych terytoriów Rzeczpospolitej Polskiej – a zatem np. obszaru Śląska czy Prus Wschodnich, co również może zaburzać obraz dynamiki ludności Polski historycznej.

Obserwacje te są jednak w pewnym stopniu zbieżne są z tymi z poprzedniego postu: XV w. to początek długiego cyklu sekularnego, który trwał aż do XVIII/XIX w., a XIX w. to początek następnego cyklu. Długi nowożytny 400-letni cykl byłby zatem czymś specyficznym dla Polski i odróżniającym ją od reszty krajów europejskich. Czy rzeczywiście tak jest, czy też jest to wyłącznie nadinterpretacja niezbyt wiarygodnych szacunków demograficznych? To pytanie na kolejne wpisy.

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022

Proces strukturalno-demograficzny Polski (1): wprowadzenie i konflikty

Czytając prace Petera Turchina od dłuższego czasu kusiło mnie, by prześledzić proces strukturalno-demograficzny na danych historycznych dla Polski. W tekście z tamtego roku zasugerowałem, że przypadek Polski mógłby być o tyle ciekawy, że w przeciwieństwie do badanych przez Turchina USA, krajów Europy Zachodniej i Rosji, Polska jako kraj półperyferyjny uzależniona jest w dużej mierze od procesów strukturalno-demograficznych swoich sąsiadów. Można podejrzewać, że aby zrozumieć w pełni turbulencje polskiej państwowości, nie wystarczy układ równań odwołujący się do zmiennych opisujących wyłącznie polskie społeczeństwo, ale konieczne byłoby sprzężenie go z dynamiką społeczeństw sąsiednich.

Na wstępie wyjaśnię jednak pokrótce, na czym polega teoria strukturalno-demograficzna. Jej pierwotną wersję zaproponował Jack Goldstone, który na podstawie analiz porównawczych rewolucji i przewrotów sformułował teorię powstawania niestabilności politycznej. Teoria ta została rozszerzona m.in. przez Petera Turchina, który zastosował do niej modele dynamiczne wykorzystywane w ekologii populacyjnej (sam Turchin jest z wykształcenia biologiem). Dobrym wprowadzeniem do niej jest I rozdział książki „Secular Cycles” (Turchina i Nefedova) oraz całość „Ages of Discord” (Turchina). Warto pamiętać, że w wydaniu Turchina teoria ta służyła początkowo do opisu rozwoju „imperiów agrarnych”, kontrowersyjnym rozwinięciem było przełożenie jej do uwarunkowań państw industrialnych i postindustrialnych (tj. USA w „Ages of Discord”) i tworzenia na tej bazie predykcji „niestabilnych lat 20. XXI wieku”, co znalazło zainteresowanie dziennikarzy (np. tu, czy tu).

Najprostszym wstępem teorii strukturalno-demograficznej (TSD) może być odwołanie się do Malthusa (tj. idei, że populacja rośnie do momentu, kiedy przestaje być w stanie się wyżywić, wtedy wymiera, zasoby stają się znów dostępne, więc populacja znów rośnie), Marksa (klasy wyższe pasożytniczo wyzyskują niższe do momentu, kiedy nie ma czego wyzyskiwać – wtedy jest kryzys, przewrót, po którym znów klasy wyższe itd.) oraz arabskiego średniowiecznego socjologa Ibn Chalduna (regularnie dzikie plemiona pustyni o wysokiej „asabiji” [czyli poczuciu solidarności plemiennej] podbijają cywilizowane społeczności miejskie, które na skutek bezpiecznego i dostatniego życia ową asabiję tracą, a ich elity zwiększają coraz bardziej poziom nadmiarowej konsumpcji kosztem coraz wyższych danin i ucisku dołów społecznych, co prowadzi do kryzysów i wrażliwości na ataki plemion pustyni).

TSD jest miksem tych idei: zmiany demograficzne wpływają na czynniki ekonomiczne (dochody państwa, wysokość płac), instytucjonalne (miejsca pracy w administracji) oraz strukturę społeczną (nadprodukcja elit, struktura etniczna), a splot tych prowadzi do różnych rezultatów, między którymi jest „niestabilność polityczna” (silna walka między frakcjami elit, które mobilizują zradykalizowane i spauperyzowane masy ludzi) i „wielki kryzys”, który oddziałuje na demografię. Ogółem, zmienną wyjaśnianą w modelu jest niestabilność polityczna, a komponentami objaśniającymi: zadowolenie społeczeństwa, konkurencja wewnątrz elit (między ich frakcjami) oraz stan państwa.

Cały model jest dość skomplikowany (za każdą zależnością stoi układ równań dynamicznych), nieliniowy, a jego rezultatem są pseudocykle (pseudo, bo w przeciwieństwie do prawdziwych cykli ich długość i pojawienie się nie jest regularne – co zresztą odróżnia TSD od teorii, które a priori nakładają regularną cykliczność na dawne dane historyczne). Głównym jego przewidywaniem jest skorelowanie różnorakich zjawisk demograficznych, ekonomicznych, instytucjonalnych, które „klastrują się” w 4 zespoły zjawisk następujących po sobie (tj. fazy cyklu sekularnego):

  • trend integracyjny, faza rozwoju: niski poziom niestabilności socjopolitycznej, jedność elit, wysokie realne płace, niskie daniny, rosnące przychody państwa, niskie nierówności majątkowe, rosnąca asabija, optymizm;
  • trend integracyjny, faza stagflacji: rosnący poziom niestabilności socjopolitycznej, wzrost konkurencji między elitami, zmniejszające się realne płace, malejące przychody państwa i rosnące wydatki, prowadzenie wojen zewnętrznych i kolonializm, wysoka i malejąca asabija;
  • trend dezintegracyjny, faza kryzysu: wysoka niestabilność socjopolityczna, nadprodukcja elit, wrogość między frakcjami elit, wysokie obciążenia społeczne na rzecz elit, bankructwo państwa, brak kontroli nad armią i administracją, wysokie nierówności majątkowe, działalność ruchów radykalnych i rewolucje;
  • trend dezintegracyjny, faza depresji: wysoka, ale malejąca niestabilność socjopolityczna, redukcja wielkości elit (wojny, degradacja) i poziomu ich konsumpcji, słaba kondycja finansowa państwa, klęski wojenne, nieefektywne próby „restauracji” przeplatane kryzysami, pesymizm.

W powyższym zestawieniu wybrałem tylko te zjawiska, które łączą zastosowanie TSD do państw agrarnych i współczesnych (w pierwszych ważniejszą rolę odgrywa część demograficzno-maltuzjańska, w drugich – zależności ekonomiczne). Cały cykl sekularny trwa 100-300 (najczęściej 200-300) lat, przy czym jego długość nie jest ściśle zdeterminowana – istotny jest tu rząd wielkości obejmujący kilka pokoleń. Na cykle sekularne nakładają się częstsze cykle dwupokoleniowe (ok. 50-letnie), które mają charakter okresowych złagodzeń i zaostrzeń poszczególnych faz cyklu sekularnego.

To tyle wstępu do TSD. W tym i kolejnych wpisach chciałbym spróbować zilustrować różne składowe procesu strukturalno-demograficznego danymi historycznymi dla Polski (będzie to również okazja do bardziej szczegółowego przedstawienia TSD). Nie obiecuję, że będę to robił regularnie i bez przerw innymi tematami, a ponieważ traktuję ten blog jako notatnik – nie obiecuję, że posty będą konkluzywne.

Zacznę od „nisko wiszących owoców” – tj. różnych ogólnodostępnych danych historycznych w internecie, które można łatwo i szybko obrobić. Podstawowym ograniczeniem w ich doborze jest to, czego dotyczą (powinny być powiązane ze zmiennymi procesu strukturalno-demograficznego), a także jak długie są ich szeregi czasowe i z jakim krokiem czasowym. Jak zwraca uwagę Turchin w „Historical dynamics: why states rise and fall”, dobre dane do weryfikacji TSD to takie, które w sposób wiarygodny obrazują dynamikę (tj. ważne są kierunki i wielkości zmian zmiennych, a nie trafność szacunków ich bezwzględnych wartości) i mają „rozdzielczość” przynajmniej 4 obserwacji na cykl (czyli w przypadku cyklów sekularnych krok czasowy powinien wynosić co najwyżej 50 lat, w przypadku cyklów dwupokoleniowych – ok. 10 lat) oraz obejmują przynajmniej dwa cykle (tj. około 500 lat w przypadku cyklów sekularnych i 200 lat dla cykli dwupokoleniowych). Ograniczenia te są (być może „wbrew pozorom”) bardzo wymagające, przynajmniej w przypadku Polski.

Nie chcąc przedłużać i tak długiego posta zajmę się ciekawymi zmiennymi, które z grubsza ilustrują to, czego – jako Polacy – uczyliśmy się w szkole: liczbą konfliktów zewnętrznych (z Polską) i wewnętrznych (w Polsce) w oparciu o dane Petera Brecke’a. Dodam, że dane te mogą budzić różnorakie kontrowersje, co zapewne nie jest tak istotne, kiedy wykorzystuje je się wskaźniki zagregowane na poziomie europejskim, a staje się bardziej uciążliwe, gdy koncentrujemy się na pojedynczym kraju. A oto, jak się one prezentują:

Liczba konfliktów związanych z Polską w danym roku według danych Petera Brecke’a. Oś w górę: konflikty zewnętrzne (wojny) w podziale na wywołane przez Polskę (jasnoniebieski) i obronne (ciemnoniebieski). Oś w dół: konflikty wewnętrzne (czerwony).

Zaznaczam, że powyższy wykres traktuje dane Brecke’a bardzo dosłownie i bezdyskusyjnie. Wyłaniający się z niego obraz jest jednak dość intuicyjny. Turchin zwraca uwagę, że fazy cyklu dość często pokrywają się z panowaniem poszczególnych dynastii. Okres dynastii Jagiellonów przypadałaby zatem na integracyjną fazę cyklu sekularnego (mało konfliktów wewnętrznych, konflikty zewnętrzne wywoływane, a nie obronne). Czasy elekcyjne to faza dezintegracyjna (konflikty wewnętrzne, zewnętrzne głównie obronne) z fazą kryzysu przypadającą na XVII-XVIII wiek oraz fazą depresji w XVIII/XIX wieku. Okres przed panowaniem Jagiellonów (opierając się wyłącznie na powyższym wykresie!) byłby fazą dezintegracyjną poprzedniego cyklu, a przełom XIX/XX wieku początkiem fazy integracyjnej trzeciego cyklu sekularnego.

Powyżej napisałem, że według Turchina cykl sekularny trwa około 100-300 lat (najczęściej 200-300). Cykl sekularny obejmujący czasy jagiellońskie i elekcyjne trwałby zatem niemal 400 lat. Czym wyjaśnić tę rozbieżność? Po pierwsze, należy zwrócić uwagę, że określenie cykli sekularnych wymagałoby wzięcia pod uwagę większej liczby zmiennych niż tylko liczbę konfliktów (np. z różnych powodów liczba konfliktów przed 1400 i po 1795 nie jest miarodajna, a tym bardziej odróżnienie wojen wywołanych od obronnych). Po drugie, cykle sekularne w zależności od specyficznych uwarunkowań mogą być dłuższe lub krótsze. W szczególności zmienna pod względem długości jest faza depresji, traktowana przez Turchina także jako okres międzycykliczny, mogący trwać tak długo, jak długo nie nadejdzie silny bodziec pozwalający wejść w fazę integracyjną. Po trzecie, jak wspomniałem we wstępie, Polska jest krajem półperyferyjnym, na którego sytuację wewnętrzną dużo większą rolę niż w przypadku np. USA, Francji czy Wielkiej Brytanii odgrywa sytuacja w krajach sąsiednich (i nie tylko).

Materiały pisemne, autorskie materiały graficzne oraz audiowizualne przedstawione na stronie objęte są ochroną prawnoautorską i nie mogą być wykorzystywane w całości lub części bez zgody autora. © Rafał Miśta 2022