CC BY
50А.В. КОРОТАЕВ, П.С. СОЙЕР, Л.Е. ГРИНИН, Д.М. РОМАНОВ, А.Р. ШИШКИНА
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ И АНТИПРАВИТЕЛЬСТВЕННЫЕ ПРОТЕСТЫ В СВЕТЕ НОВЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА ГЛОБАЛЬНЫХ БАЗ ДАННЫХ1
Аннотация. Предыдущие исследования выявили на данных по подавляющему большинству стран мира сильную положительную корреляцию между душевым валовым внутренним продуктом (ВВП) и интенсивностью антиправительственных демонстраций; получается, что при высоком среднем достатке люди с большей вероятностью выходят с антиправительственными протестами. В настоящей статье этой нетривиальной корреляции дается объяснение. Проведенные нами тесты подтвердили, что демократизация,
Коротаев Андрей Витальевич — доктор исторических наук, профессор, заведующий лабораторией мониторинга рисков социально-политической дестабилизации, НИУ «Высшая школа экономики»; главный научный сотрудник, Институт Африки РАН. Адрес: 101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20. Телефон: +7 (917) 517-80-34. Электронная почта: [email protected] Сойер Патрик Скотт — стажер-исследователь лаборатории мониторинга рисков социально-политической дестабилизации, НИУ «Высшая школа экономики». Адрес: 101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20. Телефон: +7 (495) 772-95-90 * 22694. Электронная почта: [email protected]
Гринин Леонид Ефимович — доктор философских наук, главный научный сотрудник лаборатории мониторинга рисков социально-политической дестабилизации, НИУ «Высшая школа экономики»; ведущий научный сотрудник, Институт востоковедения РАН.
Адрес: 101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20. Телефон: +7 (902) 387-11-71. Электронная почта: [email protected]
Романов Даниил Михайлович — стажер-исследователь лаборатории мониторинга рисков социально-политической дестабилизации, НИУ «Высшая школа экономики». Адрес: 101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20. Телефон: +7 (925) 223-74-25. Электронная почта: [email protected] Шишкина Алиса Романовна — кандидат политических наук, старший научный сотрудник лаборатории мониторинга рисков социально-политической дестабилизации, НИУ «Высшая школа экономики»; младший научный сотрудник, Институт Африки РАН. Адрес: 101000, Москва, ул. Мясницкая, д. 20. Телефон: +7 (916) 064-10-87. Электронная почта: [email protected]
1 Исследование выполнено в рамках программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2020 г. при поддержке гранта Российского научного фонда (проект № 18-18-00254).
урбанизация и экспансия формального образования совместно обусловливают позитивную связь между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций; однако также мы обнаружили, что при контроле на эти факторы связь между душевым ВВП и протестами становится отрицательной. Таким образом, высокий душевой ВВП оказался непосредственным (proximate) негативным, но конечным (ultimate) позитивным фактором интенсивности протестов. Предложенная нами отрицательная биномиальная регрессионная модель показывает положительную корреляцию между душевым ВВП до 20 000 международных долларов (Int$) и интенсивностью протестов и отрицательную корреляцию при значениях душевого ВВП свыше 20 000. Похоже, что в богатых странах показатели урбанизации, демократизации и образования достигают уровня насыщения, отчего конечное влияние душевого ВВП на интенсивность протестов меняется с положительного на отрицательное.
Ключевые слова: протесты; экономическое развитие; образование; урбанизация; демократизация; душевой ВВП; антиправительственные протесты.
Для цитирования: Коротаев А.В., Сойер П.С., Гринин Л.Е., Романов Д.М., Шишкина А.Р. Социально-экономическое развитие и антиправительственные протесты в свете новых результатов количественного анализа глобальных баз данных // Социологический журнал. 2020. Том 26. № 4. С. 61—78. 10.19181/ socjour.2020.26.4.7642
К настоящему времени опубликован ряд работ о влиянии уровня экономического развития на степень социально-политической нестабильности. В экономических кризисах обычно видят катализатор крупномасштабной антиправительственной мобилизации [34; 58; 66; 67]. Согласно теории нарушения каждодневного порядка (quotidian disruption) мобилизация происходит в двух случаях: либо когда социально-экономические потрясения вторгаются в повседневную жизнь человека, делают ее невыносимой, либо когда рост спроса на ресурсы начинает существенно превышать их доступные объемы [66]. В данных сравнительных исследований в 145 странах за 1960—2006 гг. [26] была обнаружена отрицательная корреляция между экономическим ростом и интенсивностью протестных акций: чем ниже темпы экономического роста, тем выше интенсивность протестов, причем наиболее сильные последствия ощущались в странах, переживающих наибольший экономический спад, а также в недемократических режимах.
В экономически же развитых странах были выявлены обратные корреляции между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций [4-8; 16; 22; 47; 48; 51; 52; 59; 68]. Как рост душевых доходов может приводить к социально-политической дестабилизации, первыми описали М. Олсон [60] и С. Хантингтон [41]. Позднее Т. Нэм [59], ожидая отрицательную связь между душевым ВВП и количеством акций протеста, вдруг обнаружил положительную корреляцию. При тестировании связи между высокой долей молодежи («молодежных бугров») и доступом
к информационно-коммуникационным технологиям, с одной стороны, и уровнем протеста — с другой, А. Анг и коллеги [16] также обнаружили положительную корреляцию душевого ВВП с количеством антиправительственных демонстраций. Сходную связь установили Р. Дэлтон и А. ван Сикл [31] при анализе интенсивности протестных акций на базе данных «Всемирного исследования ценностей» ("World Values Surveys").
12
1,0
0,6
0,4
0,2
0,0
О О О
о • ■ • о ( э
1" О
• •' о У = 0,1873ln(x) - с ,906
R = 0,763
500
5000
50000
0,
ВВП на душу населения (в международных долларах 2011 г. по ППС)
Рис. 1. Подецильная2 корреляция между душевым ВВП (в международных долларах 2011 г. по ППС) и интенсивностью антиправительственных демонстраций, 1960—2015 гг. (диаграмма рассеивания с наложенной линией логарифмической регрессии)
Источник: [51, онлайн-приложение к статье, 819].
Ранее нами также была обнаружена сильная корреляция между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных протестов в широком диапазоне значений ВВП на душу населения до 20 000 международных долларов (1и1$) (в пересчете на паритет покупательной способности (ППС) 2011 г.), охватывающем подавляющее большинство населения мира (шесть из семи миллиардов), в то время как отрицательная корреляция, наблюдаемая только для стран с высоким уровнем дохода («золотого миллиарда»), была слабой или даже незначимой [4—6; 47; 48]. Таким образом, для всего диапазона значений душевого ВВП мы наблюдаем в целом сильную положительную связь между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций (см. рис. 1).
Исследования также подтверждают, что экономическое развитие в странах со средним уровнем дохода может увеличивать риски социально-политической дестабилизации по «модели центрального коллапса», в результате чего в городах появляется принципиально новая форма анти-
2 Левый нижний маркер соответствует нижнему децилю по ВВП на душу населения (10% стран с самым низким душевым ВВП), правый верхний маркер — 10% стран с самым высоким душевым ВВП.
правительственной оппозиции [9; 41; 47; 49]. Таким образом, для подавляющего большинства стран мира прослеживается парадоксальная сильная положительная корреляция между душевым ВВП населения и интенсивностью антиправительственных протестов: чем лучше в среднем люди живут, тем с большей вероятностью они выходят на улицу с антиправительственными протестами. Мы даем объяснение этой нетривиальной корреляции.
Объяснение связи между размером душевого ВВП
и интенсивностью протестов
Ранее мы показали, что корреляция между размером душевого ВВП и интенсивностью протестов может быть отчасти связана с рядом факторов [4; 5; 47]. Во-первых, процесс экономической модернизации сопряжен с заметным снижением доли последовательно автократических режимов (рис. 2). Некоторые авторы связывают экономическое развитие со снижением среди населения толерантности к репрессивному характеру авторитаризма и с усилением попыток демократизировать политическую систему [1; 3; 23; 25; 30; 33; 55; 56; 63].
43
126
Страны с низкими Нижний эшелон Средний эшелон Верхний эшелон доходами страны со средними страны со средними страны со средними
доходами доходами доходами
Рис. 2. Доля последовательных автократий в группах стран по средним доходам (до 20 000 международных долларов), 1960-2014 гг.
Источник: [47, р. 418].
А. Пшеворский и Ф. Лимонги предложили свое объяснение, утверждая, что вероятность установления демократического режима более или менее одинакова на всех уровнях экономического развития, однако в экономически более развитых странах у демократических режимов гораздо выше шансы на выживание и значительно меньше вероятность возвращения к авторитарному режиму [62].
Мы считаем, что эти объяснения не исключают друг друга. Главное для нас то обстоятельство, что антиправительственные демонстрации в странах с политическими режимами, отличными от последовательной автократии, наблюдаются чаще, чем в последовательных автократиях [4; 47]. «Это, конечно же, совсем не удивительно. Авторитарные режимы на то и авторитарные, чтобы не допускать проведения антиправительствен-
ных демонстраций. Вспомним, что при авторитарном режиме Брежнева — Черненко — Андропова антиправительственных демонстраций практически не было. А вот как только при Горбачеве произошел переход от авторитарного режима к промежуточному, число антиправительственных демонстраций резко выросло. Очевидно, что уже непоследовательно авторитарный режим не будет практически по определению столь же последовательно блокировать проведение антиправительственных демонстраций, как режим последовательно авторитарный» [4, с. 86].
Во-вторых, положительная корреляция между душевым ВВП до 20 000 международных долларов и интенсивностью антиправительственных демонстраций может быть частично связана с сильной корреляцией, которая наблюдается между ростом душевого ВВП и расширением доступа к образованию. Действительно, на ранних стадиях модернизации сильная положительная связь между образованностью населения и темпами экономического роста приводит к тому, что страны с более образованным населением оказывались существенно богаче стран с менее образованным населением [10—12; 19—21; 37; 46; 50; 53; 57; 64]. В свою очередь, рост душевого ВВП позволяет увеличивать расходы на образование, что способствует дальнейшей его доступности, тогда как на поздних стадиях модернизационного перехода на первый план выходит качество образования [15; 17; 39]. Наконец, ряд исследований показал, что повышение образованности населения приводит к росту числа антиправительственных демонстраций [5; 38; 45; 47; 60], в частности, что увеличение интенсивности протестов вообще и ненасильственных протестов особенно [2] обусловлено ростом доли студентов в общей численности взрослого населения. Однако тесты, проведенные нами ранее [5; 47], показали, что эти факторы могут объяснять положительную корреляцию между размером душевого ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций лишь отчасти, поэтому необходимо найти дополнительные факторы.
Еще одна возможная опосредующая переменная — экономическое неравенство. Еще М. Олсон [60] и С. Хантингтон [41] предположили, что обнаруженная ими для слаборазвитых и среднеразвитых стран положительная корреляция между душевым доходом и уровнем социально-политической нестабильности может частично объясняться ростом экономического неравенства по мере экономического развития в этих странах. Проведенная нами серия эмпирических тестов [48; 8, с. 132—155] показала, что эта гипотеза не лишена определенного основания. Однако наши тесты обнаружили и ограниченность такого объяснения, поскольку для экономически слаборазвитых и среднеразвитых стран мы выявили пусть и статистически значимую, но не слишком сильную положительную корреляцию между душевым ВВП и уровнем экономического неравенства, тогда как гораздо более сильная положительная корреляция была выявлена между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций. Важно здесь и другое: положительная корреляция между душевым ВВП и экономическим неравенством прослеживается лишь на ограниченном интервале
(не выше примерно 5 500—6 500 международных долларов), тогда как для антиправительственных демонстраций сильная положительная корреляция фиксируется вплоть до примерно 20 000 международных долларов. Вполне возможно, что в диапазоне 6 500—20 000 международных долларов никакой тенденции к росту экономического неравенства по мере роста душевого ВВП попросту не наблюдается [48; 8, с. 132-155].
400 4000 40000
ВВП на душу населения (в международных долларах 1990 г. по ППС), логарифмическая шкала
Рис. 3. Корреляция между душевым ВВП и урбанизацией
Источник: [27].
Далее проанализируем влияние сокращения доли последовательных авторитарных режимов и роста уровня образованности населения на интенсивность антиправительственных демонстраций с учетом уровня урбанизации, также тесно связанного с экономическим развитием. Важность фактора урбанизации отмечается во многих теориях возникновения протестов [16; 35; 36; 69]. Ненасильственные акции протеста, как правило, чаще происходят в городах, и, как показали К. Гледич и М. Ривера [35], городское население преимущественно имеет больший доступ к общественным ресурсам, а также к более плотным личным сетям, что облегчает организацию протестов. Более того, эффективность давления на правительство в городских районах также приводит к росту числа протестов в ключевых мегаполисах и других крупных городах по сравнению с сельскими районами. Из теории политических возможностей известно, что рост уровня урбанизации облегчает политическим лидерам координирование больших групп людей [69]. Городские центры служат узлами коммуникации для разных слоев населения, готовых к мобилизации политическими лидерами и подогреваемых теми или иными социальными проблемами. По мнению Ч. Тилли [69], когда высокие темпы урбанизации и другие экономические и демографические тенденции сочетаются с процессами демократизации и политизации, происходит «сдвиг» в структуре политических возможностей и повышается вероятность социальной мобилизации.
На рисунке 3 показано, что экономически развитые страны отличает высокая доля городского населения (то есть сильная положительная связь
между душевым ВВП и урбанизацией). Таким образом, экономическое развитие вполне логично сопровождается ростом урбанизации в тот период модернизации, когда экономический рост в значительной степени достигается за счет перемещения рабочей силы из традиционных секторов, сконцентрированных в сельской местности, в современные сектора, сконцентрированные в основном в городах, и когда в ходе экономического роста эта модернизация обеспечивает расширенное воспроизводство ресурсов для поддержки растущего городского населения [73, р. 131—134].
Модернизация, с одной стороны, через экономическое развитие ведет к заметному увеличению душевого ВВП, а с другой — порождает мощные силы антиправительственных мирных протестов: 1) рост городского населения; 2) распространение формального образования; 3) переход к гибридным и демократическим режимам от полных автократий, обычно в зародыше подавлявших мирные протесты. Ниже выясним, насколько эти три фактора, вместе взятые, могут объяснить положительную корреляцию между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных протестов.
Данные и методы
Чтобы проверить связь между размером душевого ВВП и интенсивностью антиправительственных протестов, мы использовали материалы из базы данных "Cross-National Time-Series" (CNTS) [18], содержащей систематические замеры по нашей основной зависимой переменной — «антиправительственные демонстрации». В этой базе антиправительственная демонстрация определяется как «любое мирное публичное собрание, по крайней мере из 100 человек, имеющее целью выразить несогласие с политикой правительства» [71, р. 13].
Мы используем показатели душевого ВВП из проекта Мэддисона, представленного в базе данных "Varieties of Democracy" (V-Dem), в качестве основной независимой переменной [24; 27]. Для нормализации распределения был использован логарифм душевого ВВП. Из этой же базы взяты данные по урбанизации, операционализированной как «отношение городского населения к общей численности населения» [27].
Мы использовали типологию политических режимов Дж. Голдстоуна и др. [36]. Поскольку принципиальные различия в протестной активности понимаются через наличие или отсутствие автократии, данные кодировались в фиктивную переменную, противопоставляющую полностью авторитарные режимы (full autocracies) всем остальным; источником информации послужила база данных "Polity5" [28].
Для контроля уровня образованности населения мы использовали переменную из базы данных V-Dem, обозначающую среднее число лет обучения для населения старше 15 лет [27]. Наконец, поскольку протесты, как правило, происходят чаще и интенсивнее в странах с большим населением, в качестве контрольной переменной в регрессионные модели мы включили численность населения по данным из V-Dem [27]. В странах с большим населением наблюдается больше протестов, поэтому мы вводим дополнительный контроль на общую численность населения
в стране, используя данные Отдела народонаселения ООН [70]. Для нормализации распределения значения данной переменной логарифмированы. Сформированная база данных охватывает период с 1950 по 2016 г., правда, по некоторым странам и периодам данные отсутствуют.
Ключевой метод нашего исследования — отрицательная биномиальная регрессия, которая позволяет избежать смещений, связанных с ненормализованным пуассоновским распределением зависимой переменной, содержащей большое количество минимальных значений (в нашем случае нулей); стандартная параметрическая МНК-регрессия требует от зависимой переменной нормального распределения [40]. Поскольку наши данные содержат наблюдения по страно-годам и организованы в виде временных рядов, были введены фиксированные эффекты на страны и годы.
Результаты
Как можно было ожидать исходя из обзора исследований, двусторонняя отрицательная биномиальная регрессия с использованием частоты антиправительственных демонстраций (в качестве зависимой переменной) и душевого ВВП (в качестве единственной независимой переменной) подтвердила довольно сильную и значимую положительную корреляцию между ними (табл., модель 1). Эта связь остается достаточно сильной и значимой и после добавления контроля численности населения (табл., модель 2).
После добавления контроля на тип режима (1 — полная автократия, 0 — гибридный или демократический режим) связь между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных протестов ослабевает, но остается положительной и значимой (табл., модель 3). При этом корреляция между полной автократией и интенсивностью антиправительственных демонстраций является значимой в теоретически предсказанном — отрицательном — направлении. Таким образом, данный тест подтверждает более ранние выводы о том, что полная автократия — ингибитор антиправительственных демонстраций. Это подразумевает, что переход от полной автократии к любому другому режиму (от частичной автократии до консолидированной демократии) чреват ростом интенсивности антиправительственных демонстраций.
Добавление образования в качестве контрольной переменной приводит к довольно существенным отличиям: связь между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций меняется с положительной на отрицательную, оставаясь статистически значимой (табл., модель 4). Однако связь между образованием и интенсивностью антиправительственных демонстраций оказывается значимой в теоретически предсказанном — положительном — направлении. Таким образом, подтвердился вывод: распространение формального образования может быть фактором роста интенсивности антиправительственных акций протеста.
Таблица
Отрицательная биномиальная регрессия с интенсивностью антиправительственных демонстраций в качестве зависимой переменной, 1950—2016 гг.
Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4 Модель 5
Переменные Коэффи-циент Коэффи-циент Коэффи-циент Коэффициент г Коэффициент г
Душевой ВВП (лог.) 14 95 (0.029) 14,У5 0 401*** ' 14 79 (0,028) 14,2У 0 397*-*-*- 1 Ч 71 7 (0,03) и>21/ -0,209*** (0,075) -2,76 -0,435*** (0,081) -5,35
Население (лог.) 0,332*** (0,021) 15,232 0 302*** (0,022) 0,033*** (0,033) 8,30 0,312*** (0,033) 9,29
Тип режима (1 — полная автократия, 0 — гибридный или демократический режим) -0 546*** ' 6 91 (0,079) Ь,У1 -0,358*** (0,091) -3,93 -0,330*** (0,09) -3,66
Среднее число лет обучения (для населения 15+) 0,025*** (0,024) 5,77 0,050* (0,027) 1,83
Доля городского населения, % 2,822*** (0,395) 7,13
Временные фиксированные эффекты Да Да Да Да Да
Страновые фиксированные эффекты Да Да Да Да Да
Наблюдения 8 866 8 866 8 309 6 623 6 623
Инф. крит. Акаике 14 101 13 873 12 821 8 906 8 856
Примечание: *** р < 0,01; ** р < 0,05; * р < 0,1.
Введение урбанизации в качестве контрольной переменной приводит к определенной консолидации полученных результатов. После введения всех контрольных переменных корреляция между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных протестов меняется с положительной на отрицательную, а ее сила и значимость существенно увеличиваются после введения контроля уровня урбанизации (табл., модель 5). Таким образом, как мы и ожидали, в результате введения контрольных переменных типа политического режима, образованности и урбанизации связь между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных протестов становится отрицательной. При этом высокий ВВП на душу населения оказывается фактором, сдерживающим, а не стимулирующим антиправительственные протесты.
Заключение
Результаты показывают, что такие факторы, как образование, демократизация и урбанизация, вместе взятые, способны в значительной степени объяснить обнаруженную в предыдущих исследованиях положительную корреляцию между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций. Действительно, до введения трех протестированных переменных в модель корреляция между душевым ВВП и интенсивностью антиправительственных демонстраций имеет выраженный положительный характер, а после их добавления — выраженный отрицательный характер. Таким образом, высокий душевой ВВП является непосредственным (proximate) значимым негативным фактором интенсивности антиправительственных демонстраций, но при этом конечным (ultimate) еще более значимым позитивным фактором интенсивности протестов.
Итак, один из главных выводов данного исследования состоит в том, что повышение уровня демократизации, образования и урбанизации является одним из основных факторов, обусловливающих позитивное конечное влияние душевого ВВП на интенсивность антиправительственных протестов.
Более того, наши регрессионные тесты также позволяют оценить роль демократизации, формального образования и урбанизации в трансформации корреляции между ВВП на душу населения и антиправительственными демонстрациями из отрицательной в положительную. Действительно, модель 5 показывает, что среди этих трех факторов урбанизация оказывается самой мощной и значимой силой. Демократизация здесь, по-видимому, является вторым по силе фактором, тогда как распространение образования — самый слабый, но все же статистически значимый фактор.
При этом мы ни в коем случае не утверждаем, что урбанизация, образование и демократизация — единственные факторы, обусловливающие конечное позитивное влияние высокого ВВП на душу населения на интенсивность антиправительственных демонстраций.
Еще один фактор был убедительно описан Р. Инглхартом и К. Вельцелем [1; 3; 42], которые продемонстрировали, что в современном мире рост душевого ВВП сопровождается переходом от материалистиче-
ских ценностей выживания к постматериальным ценностям самовыражения. Кроме того, Инглхарт и Вельцель на основе микроданных «Обзора мировых ценностей» ("World Values Survey") [43] представили прямые эмпирические доказательства того, что те, кто придерживается ценностей самовыражения, статистически чаще сообщают об участии в антиправительственных демонстрациях, чем приверженцы ценностей выживания, и даже если они не участвовали в демонстрациях, то, как правило, выражают значительно более высокую готовность к этому [3; 42]. Мы не могли добавить в свою регрессионную модель эту контрольную переменную из-за небольшого объема доступных эмпирических данных о распространении ценностей выживания (такое добавление значительно (почти на два порядка) сократило бы размер нашей выборки). Однако учет ценностного аспекта представляется весьма перспективным направлением для будущих исследований влияния душевого ВВП на интенсивность антиправительственных демонстраций. Дальнейшие исследования помогут выявить также иные факторы, трансформирующие рост ВВП на душу населения в увеличение интенсивности антиправительственных демонстраций.
Кроме того, наши тесты помогают объяснить, почему мы наблюдаем скорее отрицательную, нежели положительную, корреляцию между душевым ВВП и интенсивностью протестов в диапазоне душевого ВВП от 20 000 международных долларов 2011 г. (по ППС) [4; 5; 7; 47; 51]. Причина этого, по всей видимости, заключается в том, что при выходе страны в район 20 000 международных долларов по душевому ВВП сила связанных с экономическим ростом социальных факторов, усиливающих интенсивность антиправительственных протестов (речь идет о демократизации, образовании и урбанизации), приближается к уровню насыщения, и производимое ими влияние на рост протестной деятельности перестает расти, а сильная положительная корреляция имеет тенденцию переходить в слабую отрицательную (см. рис. 4).
1,8
л X 1,6
В В
о И 1,4
Я®
maj'H 1 1
gns 1,2
Sgi! 1
0,8
к я§ 0,6
0,4
и | 0Д 0
15 000 150 000
ВВП на душу населения по ППС, международные доллары (лог. масштаб)
Рис. 4. Подецильная корреляция между душевым ВВП для стран с доходом выше 17 000 международных долларов по ППС и интенсивностью антиправительственных демонстраций, 1960—2014 гг. (диаграмма рассеивания с наложенной линией регрессии)
Источник: [4, с. 82].
О
у = -8E - 0,6x + 1,203
•О
О-
О ЯЛ2 = 0,343
В частности, по мере того как страны выходят в район 20 000 международных долларов по душевому ВВП, происходит резкое сокращение доли последовательно авторитарных режимов; даже при переходе стран из группы с низкими доходами в группу стран со средними доходами наблюдается значительное снижение доли полностью автократических режимов, склонных жестко подавлять политические протесты (см. выше рис. 2). Большинство стран с высоким уровнем дохода являются полными демократиями [28], и дальнейший экономический рост среди них не сопровождается сколько-нибудь значимым снижением доли полных автократий, что в противоположном случае могло бы способствовать дальнейшему увеличению интенсивности протестов3.
Что касается урбанизации, то страны с высоким уровнем дохода тоже приближаются к уровню насыщения и по доле городского населения, и дальнейшего значительного повышения уровня урбанизации здесь уже ожидать не стоит [70]. Подавляющее большинство из тех, кто испытывал необходимость мигрировать из сельских районов в городские центры, в странах с ВВП на душу населения выше 20 000 международных долларов уже это сделали, и дальнейший экономический рост все равно не сможет увеличить эти цифры выше 100%. При доле городского населения в 80—90%, характерной для большинства стран с высокими доходами, дальнейшее радикальное увеличение данного показателя невозможно просто по определению.
Распространение формального образования также в странах с высокими душевыми доходами приближается к уровню насыщения, и дальнейший экономический рост не сопровождается каким-либо значительным увеличением уровней образования, измеряемых показателями охвата населения формальным образованием или средним числом лет обучения; в то же время такое увеличение можно видеть среди стран с низкими и средними доходами на фазе интенсивной модернизации. В отличие от стран с низкими и средними уровнями дохода, между странами с высоким уровнем дохода нет существенных различий в показателях посещаемости начальной/средней школы или среднего числа лет обучения [44]. Предложенная нами модель 5 объясняет не только сильную положительную корреляцию
3 Важным исключением здесь, конечно, являются богатые исламские нефтяные монархии (Саудовская Аравия, ОАЭ, Катар, Кувейт, Оман, Бахрейн и Бруней), где автократические системы показали в последние десятилетия высокую устойчивость. Тем не менее рассмотренные выше закономерности до некоторой степени прослеживаются и здесь: в тех странах, где наблюдалась заметная демократизация политической системы (речь идет прежде всего о Кувейте и Бахрейне), в последние годы обнаруживается и заметно большая интенсивность антиправительственных демонстраций [13; 14]. Логично ожидать, что в ближайшие десятилетия вполне вероятная демократизация политических систем остальных нефтяных монархий приведет к заметному росту интенсивности антиправительственных демонстраций; однако из-за малого числа таких стран это вряд ли само по себе сможет привести к смене отрицательной корреляции в рассматриваемой зоне значений душевого ВВП на положительную.
между душевым ВВП и интенсивностью протестов, прослеживаемую для
диапазона значений ВВП менее 20 000 международных долларов, но и более слабую4 отрицательную корреляцию в диапазоне более 20 000.
ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ5
1. Вельцель К., Инглхарт Р., Александер Э., Понарин Э.Д. Распутывание связей между культурой и институтами на примере эмансипации человечества // Журнал социологии и социальной антропологии. 2012. Т. 15. № 4. С. 12—43.
2. Гринин Л.Е., Билюга С.Э., КоротаевА.В., Малыженков С.В. Доля студентов в общей численности населения и социально-политическая дестабилизация: Опыт количественного анализа // Полития: Анализ. Хроника. Прогноз. 2017. № 4 (87). C. 35—47.
3. Инглхарт Р., Вельцель К. Модернизация, культурные изменения и демократия. Последовательность человеческого развития / Пер. с англ. М. Коробочкин. М.: Новое изд-во, 2011. — 464 с.
4. Коротаев А.В., Билюга С.Э., Шишкина А.Р. ВВП на душу населения, уровень про-тестной активности и тип режима: опыт количественного анализа // Сравнительная политика. 2016. Т. 7. № 4. С. 72-94. D0I:10.18611/2221-3279-2016-7-4(25)-72-94
5. Коротаев А.В., Билюга С.Э., Шишкина А.Р. ВВП на душу населения, интенсивность антиправительственных демонстраций и уровень образования. Кросс-национальный анализ // Полития: Анализ. Хроника. Прогноз. 2017. № 1 (84). С. 127-143.
6. Коротаев А.В., Билюга С.Э., Шишкина А.Р. Экономический рост и социально-политическая дестабилизация: опыт глобального анализа // Полис. Политические исследования. 2017. № 2. С. 155-169.
7. КоротаевА.В., Васькин И.А., Билюга С.Э. Гипотеза Олсона-Хантингтона о криволинейной зависимости между уровнем экономического развития и социально-политической дестабилизацией: опыт количественного анализа // Социологическое обозрение. 2017. Т. 16. № 1. С. 9-47. DOI: 10.17323/1728-192X-2017-1-9-49
8. КоротаевА.В., ГрининЛ.Е., ИсаевЛ.М., Билюга С.Э., Васькин И.А., Слинько Е.В., Шишкина А.Р., Мещерина К.В. Дестабилизация: глобальные, национальные, природные факторы и механизмы. М.: Учитель, 2017. — 344 с.
9. Коротаев А.В., ИсаевЛ.М., Васильев А.М. Количественный анализ революционной волны 2013-2014 гг. // Социологические исследования. 2015. № 8 (376). С. 119-127.
10. КоротаевА.В., МалковА.С., ХалтуринаД.А. Законы истории: Математическое моделирование исторических макропроцессов. Демография, экономика, войны. М.: КомКнига; URSS, 2005. — 271 с.
11. Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Законы истории: Математическое моделирование развития Мир-Системы. Демография, экономика, культура. М.: КомКнига; URSS, 2007. — 272 с.
12. Коротаев А.В., Халтурина Д.А. Инвестиции в базовое образование как мера по предотвращению социально-демографических катастроф в развивающихся странах // Системный мониторинг. Глобальные и региональные риски / Ред. Д.А. Халтурина, А.В. Коротаев. М.: ЛКИ; URSS, 2010. С. 301-314.
4 При этом стоит подчеркнуть следующее: в связи с тем что отрицательная корреляция между душевым ВВП и интенсивностью протестов в странах с высокими доходами значительно слабее положительной корреляции, прослеживаемой для стран с низкими и средними доходами, средняя интенсивность антиправительственных демонстраций в странах с высокими доходами оказывается значительно выше, чем в странах с низкими душевыми доходами.
5 Полный список использованной литературы см. в References.
13. Мелкумян Е. С. Протестные выступления в Кувейте // Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. 2013. № 4. С. 168—186.
14. Мелкумян Е.С. Противостояние между властью и оппозицией в Королевстве Бахрейн // Системный мониторинг глобальных и региональных рисков. 2013. № 4. С. 40-63.
15. Садовничий В.А., Акаев А.А., Коротаев А.В., Малков С.Ю. Качество образования, эффективность НИОКР и экономический рост: Количественный анализ и математическое моделирование. М.: ЛЕНАНД/URSS, 2016. — 352 с.
Дата поступления: 16.08.2019.
Sotsiologicheskiy Zhurnal = Sociological Journal. 2020. Vol. 26. No. 4. P. 61-78. DOI: 10.19181/socjour.2020.26.4.7642
A. V. Korotaïev
National Research University Higher School of Economics, Institute for African Studies of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation. S.P. Scott
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation. L.E. Grinin
National Research University Higher School of Economics, Institute of Oriental Studies, RAS, Moscow, Russian Federation. D.M. Romanov
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation. A.R. Shishkina
National Research University Higher School of Economics, Institute for African Studies, RAS, Moscow, Russian Federation.
Andrey V. Korotayev — Doctor of Historical Sciences, Professor, Head of the
Laboratory for Monitoring of the Risks of Socio-Political Destabilization, National
Research University Higher School of Economics; Senior Research Fellow, Institute
for African Studies of the Russian Academy of Sciences.
Address: 20, Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation.
Phone: +7 (917) 517-80-34. Email: [email protected].
Sawyer Patrick Scott — Research Assistant of the Laboratory for Monitoring of the Risks of Socio-Political Destabilization, National Research University Higher School of Economics. Address: 20, Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation. Phone: +7 (495) 772-95-90 * 22694. Email: [email protected].
Leonid E. Grinin — Doctor of Philosophical Sciences, Chief Researcher, Laboratory for Monitoring of the Risks of Socio-Political Destabilization, National Research University Higher School of Economics; Leading Researcher, Institute of Oriental Studies, RAS. Address: 20, Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation. Phone: +7 (902) 387-11-71. Email: [email protected]
Daniil M. Romanov — Research Assistant of the Laboratory for Monitoring of the Risks of Socio-Political Destabilization, National Research University Higher School of Economics. Address: 20, Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation. Phone: +7 (925) 223-74-25. Email: [email protected]
Alisa R. Shishkina — Candidate of Political Sciences, Senior Researcher of the Laboratory for Monitoring of the Risks of Socio-Political Destabilization, National Research University Higher School of Economics; Junior Researcher, Institute for African Studies, RAS. Address: 20, Myasnitskaya str., 101000, Moscow, Russian Federation. Phone: +7 (916) 064-10-87. Email: [email protected]
Socio-economic Development and Anti-Government Protests in Light of a New Quantitative Analysis of Global Databases Abstract. Previous studies have revealed a somewhat paradoxical strong positive correlation between per capita GDP and the intensity of anti-government demonstrations observed for the vast maj ority of countries (indeed, it turns out that the better people live, the more likely they are to j oin anti-government protests). The goal ofthis article is to identify possible causes ofthis unusual correlation. Our tests show that the processes ofdemocratization and urbanization, as well as the expansion of formal education, are likely to be the main factors determining the positive relationship between per capita GDP and the intensity of anti-government demonstrations, as urbanization, democratization, and expansion ofeducation lead to an increase in the intensity ofprotests. Moreover, when controlling for these factors, the relationship between per capita GDP and anti-government protests becomes negative. Thus, high per capita GDP turns out to be a direct (proximate) significant negative factor affecting the intensity of anti-government demonstrations, but at the same time it is an ultimate, even more significant positive factor in the intensity of protests. The growth of per capita GDP is quite naturally accompanied by an increase in the level of urbanization, democratization and education, which more than compensates for the direct inhibiting effect on the protests on the part of the growing per capita GDP (at least for low- and middle-income countries). In addition, the negative binomial regression model that we propose can explain not only the strong positive correlation between per capita GDP and the intensity of protests, which can be traced for a range of GDP per capita values of less than $20,000, but also the weaker negative correlation recorded for the range exceeding $20,000. The fact is that in rich countries urbanization, democratization and education indicators reach saturation levels and the vast majority of high-income countries have more or less similar levels for all three indicators. As a result, for a zone ofper capita GDP values ofmore than $20,000, we are essentially dealing with automatic control of the correlation between GDP per capita and the intensity of protests for factors of democratization, education and urbanization, and, as our model predicts, the final effect of GDP per capita on the intensity of protests for high-income countries becomes negative, not positive.
Keywords: protests; economic development; education; urbanization; democratization; GDP per capita; anti-government demonstrations.
For citation: Korotayev A.V., Scott S.P., Grinin L.E., Romanov D.M., Shishkina A.R. Socio-economic Development and Anti-government Protests in Light of a New Quantitative Analysis of Global Databases. Sotsiologicheskiy Zhurnal = Sociological Journal. 2020. Vol. 26. No. 4. P. 61-78. DOI: 10.19181/socjour.2020.26.4.7642
REFERENCES
1. Vel'tsel' K., Inglkhart R., Aleksander E., Ponarin E.D. Disentangling the Culture Institution Nexus: The Case of Human Empowerment. Zhurnal sotsiologii i sotsial'noi antropologii. 2012. Vol. 15. No. 4. P. 12-43. (In Russ.)
2. Grinin L.E., Bilyuga S.E., Korotaev A.V., Malyzhenkov S.V. Share ofstudents in total population and sociopolitical destabilization. A quantitative analysis. Politiya: Analiz. Khronika. Prognoz.. 2017. No. 4 (87). P. 35-47. (In Russ.)
3. Inglehart R., Welzel Ch. Modernization, Cultural Change, and Democracy. The Human Development Sequence. [Russ. ed.: Modernizatsiya, kul'turnye izmeneniya i demokratiya. Posledovatel'nost' chelovecheskogo razvitiya.] Transl. from Eng. by M. Korobochkin. Moscow: Novoe izdatel'stvo publ., 2011. 464 p. (In Russ.)
4. Korotayev A.V., Bilyuga S.E., Shishkina A.R. GDP per capita, protest activity level and type of a regime: A quantitative analysis. Sravnitel'nayapolitika. 2016. Vol. 7. No. 4. P. 72-94. DOI:10.18611/2221-3279-2016-7-4(25)-72-94
5. Korotayev A.V., Bilyuga S.E., Shishkina A.R. GDP per capita, intensity of anti-government demonstrations and the level of education. A cross-national analysis. Politiya: Analiz. Khronika. Prognoz. 2017. No. 1 (84). P. 127-143. (In Russ.)
6. Korotayev A.V., Bilyuga S.E., Shishkina A.R. Economic growth and socio-political destabilization: a global analysis. Polis. Politicheskie issledovaniya. 2017. No. 2. P. 155-169. (In Russ.)
7. Korotayev A.V., Vas'kin I.A., Bilyuga S.E. Olson-Huntington hypothesis about a curvilineal relationship between the level of economic development and socio-political destabilization: a quantitative analysis. Sotsiologicheskoe obozrenie. 2017. Vol. 16. No 1. P. 9-47. DOI: 10.17323/1728-192X-2017-1-9-49 (In Russ.)
8. Korotayev A.V., Grinin L.E., Isaev L.M., Bilyuga S.E., Vas'kin I.A., Slin'ko E.V., Shishkina A.R., Meshcherina K.V. Destabilizatsiya: global'nye, natsional'nye, prirodnye faktory i mekhanizmy. [Destabilization: global, national, natural factors and mechanisms.] Moscow: Uchitel' publ., 2017. 344 p. (In Russ.)
9. Korotayev A.V., Isaev L.M., Vasil'ev A.M. Quantitative analysis of the revolutionary wave of 2013-2014. Sotsiologicheskie issledovaniya. 2015. No. 8 (376). P. 119-127. (In Russ.)
10. Korotayev A.V., Malkov A.S., Khalturina D.A. Zakony istorii: Matematicheskoe modelirovanie istoricheskikh makroprotsessov. Demografiya, ekonomika, voiny. [Laws of history: Mathematical modeling of historical macroprocesses. Demography, economics, wars.] Moscow: KomKniga publ.; URSS publ., 2005. 271 p. (In Russ.)
11. Korotayev A.V., Malkov A.S., Khalturina D.A. Zakony istorii: Matematicheskoe modelirovanie razvitiya Mir-Sistemy. Demografiya, ekonomika, kul'tura. [Laws of history: Mathematical modeling of the development of the World System. Demography, economics, culture.] Moscow: KomKniga/URSS publ., 2007. 272 p. (In Russ.)
12. Korotayev A.V., Khalturina D.A. Investing in basic education as a measure to prevent social and demographic disasters in developing countries. Sistemnyi monitoring. Global'nye i regional'nye riski. [System monitoring. Global and regional risks.] Moscow: LKI/URSS publ., 2010. P. 301-314. (In Russ.)
13. Melkumyan E.S. Protests in Kuwait. Sistemnyi monitoringglobal'nykh i regional'nykh riskov. 2013. No. 4. P. 168-186. (In Russ.)
14. Melkumyan E.S. The confrontation between the government and the opposition in the Kingdom of Bahrain. Sistemnyi monitoringglobal'nykh i regional'nykh riskov. 2013. No. 4. P. 40-63. (In Russ.)
15. Sadovnichii V.A., Akaev A.A., Korotaev A.V., Malkov S.Yu. Kachestvo obrazovaniya, effektivnost' NIOKR i ekonomicheskii rost: Kolichestvennyi analiz i matematicheskoe modelirovanie. [Education quality, R&D efficiency and economic growth: Quantitative analysis and mathematical modeling.] Moscow: LENAND/URSS publ., 2016. 352 p. (In Russ.)
16. Ang A.U., Dinar S., Lucas R. Protests by the young and digitally restless: the means, motives, and opportunities of anti-government demonstrations. Information, Communication & Society. 2014. No. 17 (10). P. 1228-1249. DOI: 10.1080/1369118x.2014.918635
17. Atherton P., Appleton S., Bleaney M. International School Test Scores and Economic Growth. Bulletin of Economic Research. 2013. No. 65 (1). P. 82-90. DOI: 10.1111/j.1467-8586.2012.00469.x
18. Banks A.S., Wilson K.A. Cross-National Time-Series Data Archive. Jerusalem: Databanks International, 2019. Accessed 21.05.2019. URL: http://www.databanksinternational.com.
19. Barro R.J. Economic Growth in a Cross Section of Countries. The Quarterly Journal of Economics. 1991. No. 106 (2). P. 407-443.
20. Barro R.J., Sala-i-Martin X. Economic Growth. N.Y.: McGraw Hill, 1995. 539 p.
21. Benos N., Zotou S. Education and Economic Growth: A Meta-Regression Analysis. World Development. 2014. No. 64 (C). P. 669-689. DOI: 10.1016/j.worlddev.2014.06.034
22. Bilyuga S., Shishkina A., Zinkina J., Korotayev A. Global Correlation between GDP Per Capita and the Level of Sociopolitical Destabilization between 1960 and 2014: A Preliminary Quantitative Analysis. Globalistics and Globalization Studies. 2016. No. 5. P. 213-219.
23. Boix C. Democracy, Development, and the International System. American Political Science Review. 2011. No. 105. P. 809-828.
24. Bolt J., Inklaar R., de Jong H., van Zanden L. Rebasing 'Maddison': New Income Comparisons and the Shape of Long-run Economic Development. Groningen: Groningen Growth and Development Centre, University of Groningen, 2018 (Groningen Growth and Development Centre Working Paper GD-174). Accessed 21.06.2019. URL: https://www.rug.nl/research/portal/files/53088705/ gd174.pdf DOI: 10.15420/aer.2018.18.2
25. Burkhart R.E., Lewis-Beck M.S. Comparative Democracy: The Economic Development Thesis. American Political Science Review. 1994. No. 88. P. 903-910. DOI: 10.2307/2082715
26. Caren N., Gaby S., Herrold C. Economic Breakdown and Collective Action. Social Problems. 2017. No. 64. P. 133-155. DOI: 10.1093/socpro/spw030
27. Coppedge M., Gerring J. et al. V-Dem Dataset v9. Varieties of Democracy (V-Dem) Project. 2019. Accessed 25.05.2019. URL: https://doi.org/10.23696/vdemcy19
28. Center for Systemic Peace. Polity5 Database. Vienna, VA: Center for Systemic Peace, 2019. Accessed 25.05.2019. URL: http://www.systemicpeace.org/inscr/p5v2018.xls
29. Cress D.M., Snow DA. Mobilization at the Margins: Resources, Benefactors, and the Viability of Homeless Social Movement Organizations. American Sociological Review. 1996. No. 61. P. 1089-1109. DOI: 10.2307/2096310
30. Dahl R.A. Polyarchy: Participation and Opposition. New Haven: Yale University Press, 1972. 267 p.
31. Dalton R.J., van Sickle A. The Resource, Structural, and Cultural Bases of Protest. UCIrvine: CSD Working Papers. 2005. Accessed 17.04.2019. URL: https://escholarship.org/uc/item/3jx2b911
32. Dalton R.J., van Sickle A., Weldon S. The Individual-Institutional Nexus of Protest Behavior. British JournalofPoliticalScience. 2010. No. 40 (1). P. 51-73. DOI: 10.1017/s000712340999038x
33. Epstein D.L., Bates R., Goldstone J., Kristensen I., O'Halloran S. Democratic Transitions. American Journal of Political Science. 2006. No. 50 (3). P. 551-569. DOI: 10.1111/j.1540-5907.2006.00201.x
34. Foran J. Taking Power: On the Origins of the Third World Revolutions. N.Y.: Cambridge University Press, 2005. 395 p.
35. Gleditsch K.S., Rivera M. The Diffusion of Nonviolent Campaigns. Journal of Conflict Resolution. 2017. No. 61 (5). P. 1120-1145. DOI: 10.1177/0022002715603101
36. Goldstone J.A., Bates R.H., Epstein D.L., Gurr T.R., Lustik M.B., Marshall M.B., Ulfelder J., Woodwark M. A Global Model for Forecasting Political Instability. American Journal of Political Science. 2010. No. 54. P. 190-208. DOI: 10.1111/j.1540-5907.2009.00426.x
37. Grinin L., Korotayev A. Great Divergence and Great Convergence. A Global Perspective. Cham: Springer, 2015. 251 p. DOI: 10.1007/978-3-319-17780-9
38. Hall R.L., Rodeghier M., Useem B. Effects of Education on Attitude to Protest. American Sociological Review. 1986. No. 51. P. 564-573. DOI: 10.2307/2095588
39. Hanushek EA., Woessmann L. Schooling, Educational Achievement, and the Latin American Growth Puzzle. JournalofDevelopmentEconomics. 2012. No. 99 (2). P. 497-512. DOI: 10.1016/j. jdeveco.2012.06.004
40. Hilbe J.M. Negative Binomial Regression. Cambridge: Cambridge University Press, 2011. 553 p.
41. Huntington S. Political Order in Changing Societies. New Haven: Yale University Press, 1968. 448 p.
42. Inglehart R., Welzel C. Modernization. Cultural Change, and Democracy: The Human Development Sequence. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. 333 p. DOI: 10.1017/cbo9780511790881
43. Inglehart R., Haerpfer C. et al. World Values Survey: Round Six-Country-Pooled Data file 2010-2014. 2019. Madrid: JD Systems Institute. World Values Survey. Accessed 04.04.2019. URL: http://www.worldvaluessurvey.org/WVSDocumentationWV6.jsp
44. Jahan S. (ed.). Human Development Indicators and Indices: 2018 Statistical Update. N.Y.: United Nations Development Program, 2018. 112 p. DOI: 10.18356/9a42b856-en
45. Jenkins C.J., Wallace M. The Generalized Action Potential of Protest Movements: The New Class, Social Trends, and Political Exclusion Explanations. Sociological Forum. 1996. No. 11 (2). P. 183-207. DOI: 10.1007/bf02408364
46. Korotayev A. Compact Mathematical Models of the World System Development and Their Applicability to the Development of Local Solutions in Third World Countries. Systemic Development: Local Solutions in a Global Environment Edited by James Sheffield. Litchfield Park, AZ: ISCE Publishing, 2009. P. 103-116.
47. Korotayev A., Bilyuga S., Shishkina A. GDP Per Capita and Protest Activity: A Quantitative Reanalysis. Cross-Cultural Research. 2018. No. 52 (4). P. 406-440. DOI: 10.1177/1069397117732328
48. Korotayev A., Grinin L., Bilyuga S., Meshcherina K., Shishkina A. Economic development, sociopolitical destabilization and inequality. Russian Sociological Review. 2017. No. 16 (3). P. 30-57. DOI: 10.17323/1728-192x-2017-3-9-35
49. Korotayev A., Issaev L., Zinkina J. Center-periphery Dissonance as a Possible Factor of the Revolutionary Wave of 2013-2014: A Cross-national Analysis. Cross-Cultural Research. 2015. No. 49. P. 461-488. DOI: 10.1177/1069397115595374
50. Korotayev A., Malkov A., Khaltourina D. Introduction to Social Macrodynamics: Compact macromodels of the World System growth. Moscow: KomKniga, 2006. 128 p.
51. Korotayev A., Vaskin I., Bilyuga S., Ilyin I. Economic Development and Sociopolitical Destabilization: A Re-Analysis. Cliodynamics. The Journal of Quantitative History and Cultural Evolution. 2018. No. 9 (1). P. 59-118. DOI: 10.21237/c7clio9137314
52. Korotayev A., Vaskin I. et al. Economic Development and Sociopolitical Destabilization: a Re-analysis. 2017. Moscow: National Research University Higher School of Economics, 2017 (HSE Working Papers. Series: Political Science. WP BRP 46/PS/2017). 59 p.
53. Krueger A., Lindahl M. Education for Growth: Why and for Whom? Journal of Economics Literature. 2001. No. 39. P. 1101-1136. DOI: 10.1257/jel.39.4.1101
54. Lichbach M.I. The Rebel's Dilemma. Ann Arbor: University of Michigan Press, 1995. 544 p.
55. Lipset S.M. Some Social Requisites of Democracy: Economic Development and Political Legitimacy. American Political Science Review. 1959. No. 53 (1). P. 69-105. DOI: 10.2307/1951731
56. Londregan J.B., Poole K.T. Does High Income Promote Democracy? World Politics. 1996. No. 49. P. 1-30. DOI: 10.1353/wp.1996.0024
57. Mankiw N., Romer D., Weil D. A Contribution to the Empirics of Economic Development. The Quarterly Journal of Economics. 1992. No. 107 (2). P. 407-437. DOI: 10.2307/2118477
58. McVeigh R. The Rise of the Ku Klux Klan: Right-Wing Movements and National Politics. Minneapolis: University of Minnesota Press, 2009. 256 p. DOI: 10.1017/s0021875810000812
59. Nam T. Rough Days in Democracies: Comparing protests in democracies. Economic Journal of Political Research. 2007. Vol. 46. P. 97-120. DOI: 10.1111/j.1475-6765.2006.00645.x
60. Olson M. Rapid Growth as a Destabilizing Force. The Journal of Economic History. 1963. No. 23. P. 529-552. DOI: 10.1017/s0022050700109210
61. Organski A.A.K. The Stages of Political Development. N.Y.: Knopf, 1965. 229 p.
62. Przeworski A., Limongi F. Modernization: Theories and Facts. World Politics. 1997. No. 49 (2). P. 155-183. DOI: 10.1353/wp.1997.0004
63. Rueschemeyer D., Huber E., Stephens J.D. Capitalist Development and Democracy. Chicago: University of Chicago Press, 1992. 398 p.
64. Sala-I-Martin X., Doppelhofer G., Miller R.I. Determinants of Long-Term Growth: A Bayesian Averaging of Classical Estimates (BACE) Approach. American Economics Review. 2004. No. 94 (4). P. 813-835. DOI: 10.1257/0002828042002570
65. Slinko E., Bilyuga S., Zinkina J., Korotayev A. Regime Type and Political Destabilization in Cross-national Perspective: a Re-analysis. Cross-Cultural Research. 2017. No. 51 (1). P. 26-50. DOI: 10.1177/1069397116676485
66. Snow D.A., Cress D.M., Downey L., Jones A.W. Disrupting the 'Quotidian'. Reconceptualizing the Relationship between Breakdown and the Emergence of Collective Action. Mobilization: An International Quarterly. 1998. No. 3 (1). P. 1-22. DOI: 10.17813/maiq.3.1.n41nv8m267572r30
67. Snow D.A., Soule S.A., Cress D.M. Identifying the Precipitants of Homeless Protest across 17 U.S. Cities, 1980 to 1990. Social Forces. 2005. No. 83 (3). P. 1183-1210. DOI: 10.1353/ sof.2005.0048
68. Su Y.-P. Anti-Government Protests in Democracies: A Test of Institutional Explanations. Comparative Politics. 2015. No. 47 (2). P. 149-167. DOI: 10.5129/001041515814224444
69. Tilly C. Contentious Repertoires in Great Britain, 1758-1835. Repertoires and Cycles of Collective Action. Ed. by M. Traugott. Durham, NC: Duke University Press, 1995. P. 15-42.
70. World Urbanization Prospects. The 2018 Revision. United Nations Department of Economic and Social Affairs: Population Division. Accessed 07.02.2019. URL: https://population.un.org/wup/ DOI: 10.18356/cd4eece8-en
71. Wilson K. User's Manual. In Cross-National Time-Series Data Archive. Jerusalem: Databanks International, 2019. Accessed 31.05.2019. URL: https://www.cntsdata.com/
72. Zald M.N. Looking Backward to Look Forward: Reflections on the Past and Future of the Resource Mobilization Program. Frontiers in Social Movement Theory. Ed. by A.D. Morris, C.M. Mueller. New Haven, CT: Yale University Press, 1992. P. 326-348.
73. Zinkina J., Christian D., Grinin L., Ilyin I., Andreev A., Aleshkovski I., Shulgin S., Korotayev A. A Big History of Globalization: The Emergence of a Global World System. Cham: Springer, 2019. 284 p. DOI: 10.1007/978-3-030-05707-7_12
Received: 16.08.2019.
