"الحياة العميقة" استخدام تحليل التراجع في التاريخ الاقتصادي

فهم تحليل التراجع

ويشكّل تحليل التراجع أحد أقوى الأدوات الإحصائية في مجموعة أدوات الاقتصادي، ويُعدّل الأسلوب، في أبسطه، العلاقة بين متغير معال (نتيجة الفائدة) ومتغير أو أكثر استقلالا (التنبؤات أو الأسباب المحتملة) ويُقصد به بالنسبة لتاريخ الاقتصاد الانتقال إلى أبعد من الوصف السردي للأحداث السابقة لاختبار الافتراضات بأدلة قابلة للقياس، مثلا، أن يتساءل أحد الباحثين عما إذا كان ارتفاع معدلات الإلمام بالقراءة والكتابة في مرحلة التراجع.

والفكرة الأساسية هي أن تضبط خطاً (أو منحنى) من خلال نقاط بيانات تاريخية تصف على أفضل وجه العلاقة المنهجية بين المتغيرات، وأكثرها شيوعاً هو تراجع عام في أقل المناطق مربعة، مما يقلل إلى أدنى حد مجموع الاختلافات المربعة بين القيم الملاحظـة والتنبؤات النموذجية، ولكن التاريخ الاقتصادي كثيراً ما يستعمل الانحدار السوقي عندما تكون النتائج ثنائية (مثلاً ما تكون هناك افتراضات عدم اكتمالية) وتراجع متعدد الأطراف.

الطلبات في التاريخ الاقتصادي

سوق العمل ورأس المال البشري

وقد استخدم التاريخ الاقتصادي تراجعاً في استكشاف كيفية تحديد التعليم والمهارات والصحة للأجور عبر القرون، وقد تؤدي الدراسة التقليدية إلى تراجع الدخل الفردي على مدى سنوات الدراسة والعمر ونوع الجنس، باستخدام بيانات التعداد من أمريكا القرن التاسع عشر، ولا تكشف المعامل المقدرة عن العودة إلى التعليم في ذلك الوقت فحسب، بل أيضاً عن كيفية تفاوت هذه العائدات حسب المنطقة أو الصناعة، كما أن النماذج الأكثر تطوراً تتضمن آثاراً ثابتة بالنسبة للمدن أو سنوات الولادة غير واضحة.

التجارة والعولمة

وقد أوضح تحليل التراجع النتائج الاقتصادية للسياسات التجارية، من قوانين القرن البريطاني إلى التعريفات الحديثة، وكثيرا ما يستخدم الباحثون نماذج الجاذبية، وهي شكل من أشكال الانحدار التي تنبئ بالتدفقات التجارية الثنائية القائمة على أحجام البلدان، والمسافات، والاتفاقات التجارية، ومن خلال تحليل البيانات التجارية التاريخية من القرنين التاسع عشر والعشرين، يمكن أن يُقدِّر المؤرخون كيف أن الحماية أو اتفاقات التجارة الحرة تؤثر دائما على الدخل القومي، والتخصص الصناعي، وعدم المساواة في الأجور.

التغير التكنولوجي والإنتاجية

ففهم كيف أن الطاقة البخارية والكهرباء والحساب المؤثر في النمو الاقتصادي هو لغز محوري في التاريخ الاقتصادي، ويمكن لنماذج التراجع أن تخفض نمو الإنتاجية إلى مساهمات من تعميق رأس المال، وتحسين نوعية العمل، وانتاجية عوامل الإنتاج الإجمالية التي كثيرا ما تستوعب التقدم التكنولوجي، مثلا، فإن تراجع الإنتاج الكلي في رأس المال ومدخلات العمل يتيح للباحثين تقدير معادلة حساب النمو التي طورتها في البداية(60).

التحولات الديمغرافية والصحية

وقد تؤدي دراسة تاريخية ديموغرافية إلى نتائج تحليلات تراجعية تربط بين وفيات الرضع، وخصوبة الأطفال، والعمر المتوقع للظروف الاقتصادية، والاستثمارات في المرافق الصحية، والتدخلات في مجال الصحة العامة، وقد تؤدي الدراسة إلى تراجع معدلات الوفيات في المدن الأولى في القرن العشرين بشأن تدابير نوعية المياه، وكثافة المساكن، والدخل لتحديد العوامل الأكثر انخفاضا في الوفيات، كما يمكن لهذه النماذج أن تتضمن أوجها مكانية أو مؤقتة، مع التسليم بأن التحسينات الصحية كثيرا ما تتابع استثمارات الهياكل الأساسية المتصاعدة مع التأخير.

Case Study: The Industrial Revolution Revisited

وقد تناولت المادة الأصلية تحليلات الانحدار للثورة الصناعية، ولكن عمق العمل الحديث يستحق معاملة أكمل، وقد ناقش التاريخ منذ وقت طويل ما تسبب في حدوث انفراج في النمو البريطاني بعد عام ١٧٦٠، وكانت الحسابات التقليدية تؤكد على الفحم والبخار والاختراعات الميكانيكية، ولكن نماذج التراجع تسمح للباحثين باختبار التفسيرات المتنافسة كمياً، وقد استخدمت في دراسة أجريت في التسعينات بيانات عن القرب من إنكلترا وويلز.

ومن بين الانتكاسات التي أحدثها الفريق في الناتج الصناعي البريطاني من عام 1700 إلى عام 1850 متغيرات مثل أسعار القطن وإنتاج الحديد والعوائد الزراعية، وبإدراج آثار ثابتة، يمكن للباحثين أن يستوعبوا الصدمات المشتركة مثل الحروب أو إخفاقات المحاصيل، ويعزلوا دور التغيرات التكنولوجية المحددة، وتشير النتائج إلى أنه في حين أن محرك البخار كان تحوليا، فإن تأثيره على الإنتاجية الإجمالية كان متواضعا حتى عام 1830، بعد عقود من انخفاض قيمة الائتمان.

كما توضح دراسة الحالة أهمية المواصفات النموذجية، فالتراجعات المبكرة التي لم تشمل سوى رأس المال والعمل كتنبؤات كثيراً ما تنتج " حالات التراجع " (الجزء المتعلق بمكافحة الاحتكارات) التي كانت كبيرة بشكل لا يمكن تبريره، مما يعني أن التكنولوجيا تفسر جميع النمو تقريباً، وأن النُهج الحديثة تضيف رأس المال البشري والمؤسسات وأسعار الطاقة، وتخفض قيمة البقايا إلى حصة أكثر قابلية للحصانة، وهذا النموذج المكرر المطلق الذي يُعدل من النموذج.

التحديات والنظر في المسألة

تصنيف البيانات والتقدير

ونادرا ما تكون مجموعات البيانات التاريخية نظيفة مثل الدراسات الاستقصائية المعاصرة، وكثيرا ما يعمل المؤرخون الاقتصاديون مع السجلات الضريبية، وسجلات الأبرشية، ودفتر الأستاذ التجاري، وجداول التعداد التي تتضمن ثغرات، وأخطاء في الوصف، وتعاريف غير متسقة، وقد يؤدي خطأ القياس في متغير مستقل عادة إلى حدوث تغيرات في معامل القياس إلى ظاهرة صفرية معروفة بتحيزات في مجال التخفيف، ويستجيب الباحثون باستخدام متغيرات مفيدة، أو عمليات التحقق من نتائج الدراسات المتعلقة بأجور الأسعار، أو بافتراضات في قوائم الأسعار.

بيـان متغير

ولا يعني التآكل السببية، وهو درس لا يمكن أن يُدرسه الانحدار وحده، وقد يفتقد التراجع الذي يُستنتج وجود صلة إيجابية قوية بين التوسع في السكك الحديدية والنمو الاقتصادي إلى أن كلا منهما كانا مدفوعين بقول متغير ثالث، وارتفاع الطلب على الصادرات، وإذا كان ذلك الاختلاف المُنذَف مع المتغير المستقل (الطرق السريعة) والمتغير المعال (الث)، فإن الضوابط المحددة ستنطوية.

التراجع النابع وعدم الاستقرار

وعندما تحلل سلسلة زمنية طويلة (مثلاً، الناتج المحلي الإجمالي من عام 1800 إلى عام 2000)، تتجه متغيرات اقتصادية كثيرة إلى الارتفاع بمرور الزمن، ويمكن أن يؤدي تراجع سلسلة اتجاهية واحدة على سلسلة أخرى إلى ارتفاع القيم التي لا تربوي، وإلى إحصاءات مثيرة للإعجاب حتى وإن كانا غير مرتبطين بظروف نمطية من التراجع الحاد، ويجب على مؤرخين اقتصاديين أن يختبروا جذور الوحدة ونماذج الاختلال، وكثيراً ما يستعملوا تقنيات مختلفة في مجال البيانات.

تعددية الألوان وحجم العينات

وكثيرا ما تكون التنبؤات التاريخية مثل التعليم والدخل والتحضر ذات صلة وثيقة بالتنوع بين المناطق، مما يجعل من الصعب عزل كل متغير من المساهمات الفريدة، ويعمم تعددية الألوان أخطاء قياسية، مما يؤدي إلى وضع تقديرات غير دقيقة للمعاملات، ويمكن للباحثين أن يعالجوا ذلك باستخدام تقنيات الحد من البُعد (مثل المكونات الرئيسية)، أو بتجميع البيانات، أو بالحد من عدد المتغيرات.

التقنيات المتقدمة في مجال التراجع في التاريخ الاقتصادي

بيانات الفريق والآثار الثابتة

فالكثير من مجموعات البيانات التاريخية تجمع بين الوحدات المشتركة بين القطاعات )البلدات والمناطق والشركات( التي لوحظت على مدى عدة فترات، ويستغل تراجع الفريق البعدين معا، مما يتيح للباحثين السيطرة على عوامل غير ملاحظــة خاصة بكل وحدة على حدة، وهي عوامل ثابتة بمرور الوقت )مثل الجغرافيا والثقافة( والعوامل الزمنية المشتركة بين جميع الوحدات )مثل الركود العالمي(، وهذا يقلل بدرجة كبيرة من التحيز المتغيرات الطبيعية في المدن.

التغيرات في الصكوك

وعندما يشتبه في أن المتغير المستقل يرتبط بالخطأ في مصطلح الاقتصاد بالطرق: فالمتغيرات التي تؤثر على المتغير المستقل ولكنها لا ترتبط ارتباطا مباشرا بالنتيجة، إلا من خلال ذلك المتغير، وفي السياق التاريخي، كثيرا ما تأتي الأدوات من تجارب طبيعية أو حوادث تاريخية، فعلى سبيل المثال، يمكن للباحثين أن يستخدموا توقيت تسوية الأراضي بطريقة غير مباشرة، حيث يناقشون مسألة عدم وجودة تاريخية.

الاختلافات في البيانات والضوابط الاصطناعية

ويقارن الاختلاف بين الاختلافات بين تطور مجموعة شهدت تغيراً في السياسة العامة بالمقارنة مع مجموعة لم تكن قد حدثت قبل التغيير وبعده، وقد طبق التاريخ الاقتصادي دي على تقييم إدخال قوانين التعليم الإلزامي، والأنظمة المصرفية، وتمديدات الاختناق، والافتراض الرئيسي هو أن الاتجاهين في التجزئة كانا سيوازيان عدم وجود نموذج للمقارنة فيما بين البيانات قبل إجراء اختبارات على أساس التشخيص.

طرق الزمن للكسر الهيكلي

وقد تنجم عن سلسلة الزمن التاريخي تغييرات هيكلية في متوسط أو اتجاه الحرب أو الأزمات المالية أو تحولات نظام السياسة العامة، وقد تفشل أساليب التراجع التقليدية في كشف هذه الكسرات أو نماذجها على النحو المناسب، وقد تسمح النُهج الحديثة مثل اختبارات الانفصال الداخلية (مثل اختبارات بي - بيرون) بالتعرف على تواريخ الكسر التي يمكن إدراجها بعد ذلك في نماذج التراجع التي تنطوي على متغيرات إنتاجية(40).

الخلاصة والاتجاهات المستقبلية

وأصبح تحليل التراجع أمرا لا غنى عنه في التاريخ الاقتصادي، مما أدى إلى تحويل الانضباط من ميدان سردي بحت إلى مجال يختبر الافتراضات التي تنطوي على حزم إحصائي، ومن خلال تحديد العلاقات الكمية، والتحكم في التناقضات، وتحديد الآثار السببية، أدت نماذج التراجع إلى تعميق فهمنا للتحولات الاقتصادية السابقة - من الثورة الصناعية إلى الكساد الكبير، كما أن أفضل عمل في الميدان يعترف صراحة بالقيود، ويستخدم استراتيجيات قوية لتحديد الهوية، ومختلف المصادر.

Forgresing ahead, economic historians are increasingly adopting machine learning techniques, such as random forests and lasso regression, to handle high-dimensional historical data and to uncover non-linear relationships that traditional OLS might miss. Textas‐data approaches (e.g., counting words in historical newspapers) are also being combined with regression to measure cultural attitudes, political discourse, and institutional quality