Marzec 2022 – Lud: jego zwyczaje i ewolucja

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, N_urb/N to udział populacji żyjącej w miastach, a A_20-29 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.