🔫 Преступность: от мигрантов до смертной казни. Как побороть?

Все финансовые затраты на этот выпуск покрыл Алексей Самойлов. Большая благодарность нашему меценату науки ❤️

Ищите ролик через поиск по названию в начале поста 😇

🔪 В второй части про преступность с Лизочком Комягинской переходим от общих механизмов криминального поведения к прикладным и спорным темам. Обсуждаем, как массовая миграция связана с преступностью: где данные подменяются идеологическими манипуляциями, а где речь идёт о деятельности конкретных групп.

😎Разберем устройство и динамику преступных формирований, от уличных банд до организованной преступности. Поговорим о домашнем насилии без мифов и морализаторства, о профессиональных преступлениях и беловоротничковых схемах.

🔫Рассматриваем российский ландшафт преступности, региональные различия и реальные факторы, которые на него влияют. Отвечаем на глобальный вопрос: действительно ли насилие и убийства в мире снижаются, и что стоит за наблюдаемыми трендами.

🔫Наконец, обсуждаем реабилитацию и пенитенциарную систему: какие программы уменьшают рецидив и почему споры о смертной казни упираются не только в мораль, но и в эмпирические оценки сдерживающего эффекта, экономической выгоды и риск судебной ошибки.

🫂 Если вам нравится то, что я делаю и вам хочется, чтобы проект развивался, то вот как это можно сделать:

🌸БУСТИ

🌸Карта – 2200700541176623

❤️ Очень буду благодарна также вашей активной поддержке: лайкам, комментариям и пересылам 🌷

🎅 Старение населения: что показывают данные

В публичных дискуссиях часто утверждается: если людей становится меньше и они стареют, это приведёт к экономическому спаду, нехватке рабочих рук и падению уровня жизни. Поэтому многие правительства предупреждают о «демографической яме» и стремятся стимулировать рождаемость.

🤩 Однако недавний препринт утверждает: нет свидетельств, что старение или умеренное сокращение населения подрывают экономику. Наоборот, именно такие общества в среднем демонстрируют лучшие показатели.

🤩 Что проверялось

Анализировали данные десятков лет по странам и проверяли, как динамика численности и доля пожилых связаны с девятью индикаторами:

🔴национальное богатство на душу,

🔴неравенство доходов (Джини),

🔴расходы на науку,

🔴количество патентов,

🔴человеческий капитал (образование и навыки),

🔴коррупция,

🔴политическая свобода,

🔴индекс развития (с учётом экологических ограничений),

🔴ожидаемая продолжительность здоровой жизни.

🤩 Результаты

🔴В странах, где население растёт медленно или даже сокращается, люди в среднем живут богаче, а доходы распределены более равномерно.

🔴В стареющих обществах больше инвестируют в НИОКР, подают больше патентов и имеют более высокий человеческий капитал.

🔴Коррупции меньше, свободы больше.

🔴Продолжительность здоровой жизни выше.

🤩 Даже внутри стран за десятилетия чаще наблюдается улучшение показателей по мере старения населения!

🐰 Контрпример

Если медленный рост не является угрозой, то быстрый рост может создавать проблемы. Например, в Анголе население за полвека увеличилось более чем в пять раз, но уровень бедности вырос, так как социальные институты не успели адаптироваться к демографическому давлению.

🫨 Что это значит

Экономический рост в долгосрочной перспективе определяется капиталом и технологиями, а не численностью населения как таковой. При меньшем числе детей освобождаются ресурсы для образования и здравоохранения. Старшие поколения дольше остаются в рабочей силе и вносят вклад через волонтёрскую и социальную активность.

Речь идёт о ситуациях, когда рождаемость ниже уровня воспроизводства (напр. 1.4-1.7 ребёнка на женщину), но не о гипотетическом сценарии, где вообще никто не рожает. В последнем случае понятное дело экономика и общество объективно не смогут поддерживать себя: исчезнет рабочая сила, налоговая база и межпоколенческая передача капитала. Но такого варианта в прогнозах нет. В реальности же даже при низкой рождаемости сохраняются институциональная адаптация.

🤢 Но расслабляться рано. Правительства всё равно будут использовать факт старения как аргумент для непопулярных реформ — повышения пенсионного возраста, налогов и перестройки социальных систем.

▶️ Вывод

Умеренное старение и снижение рождаемости не ведут к упадку и могут сопровождаться ростом благополучия. Представления о том, что экономика неизбежно «схлопнется» из-за демографии или что автоматически не хватит рабочих рук, не подтверждаются данными: долгосрочные результаты определяются организацией труда, образованием и технологиями. При адаптации институтов экономики способны устойчиво работать в условиях стареющего населения.

Открытые границы – повод для тревоги?

Мы решили провести дискуссию о миграции в рамках научно-просветительской конференции в лектории Саренок. Этот вопрос часто обсуждают в крайностях — от полного открытия до полного закрытия границ, но простых решений здесь нет.

❓Цель дискуссии — собрать комплексную картину и наметить эффективные решения.

Что обсудим:

🔺Нужна ли миграция современным обществам? Экономические, демографические и институциональные основания — когда миграция усиливает систему, а когда перегружает её.

🔺Основания современной миграционной политики.

🔺Кто такие «мигранты» на самом деле? Типологии и профили; какие из них стратегически важны России.

🔺 Адаптация: хотят ли и могут ли? От чего зависит успешная аккультурация.

🔺Последствия для принимающего населения. Рынок труда и зарплаты, налоги и инфраструктура, безопасность и социальное доверие, культурная динамика и интеграция.

🔺Демография и миграция. Как миграционные потоки связаны со старением населения, дефицитом кадров и региональными перекосами.

Мероприятие бесплатное

Регистрация

Когда: 11 октября. Наша сессия состоится в 17:00 и станет отдельным блоком программы. Само мероприятие начнётся в 14:00 (подробная программа доступна на сайте)

Где: лекторий Саренок. Малая Никитская, 20с1

Участники беседы:

Альбина Галлямова — социобиолог, автор проекта «Зачем мы такие?».

Дмитрий Григорьев — учёный с мировым именем в области аккультурации.

Арсентий Тропаревский — политический исследователь, автор проекта «Political animals».

💖Всех ждём!

P.S.
У нас с Арсентием во многом противоположные взгляды, поэтому получится разобраться со всех сторон (моя позиция; позиция Арсентия). Дополнительным бонусом будет участие Дмитрия Григорьева, признаного мирового ученого в данной области.

📣В конце сентября вышла наша новая статья в Nature Human Behaviour в рамках крупнейшего в истории кросс-лингвистического исследования семантического прайминга!

🐱Семантический прайминг — это более быстрое распознавания слова, если перед ним было предъявлено семантически связанное слово (напр., «собака» → «кошка» быстрее, чем «автобус» → «кошка»). Эффект объясняют тем, что в нашей памяти слова и понятия связаны в сеть: активация одного узла («собака») частично «подсвечивает» соседние («кошка»), облегчая их распознавание. Это позволяет исследователям изучать структуру ментального лексикона и организацию знаний в мозге.

🌎В этой работе мы собрали данные на 19 языках (включая русский) с более, чем 25 тысяч участников, что позволило впервые с высокой точностью оценить стабильность и вариативность эффекта прайминга в разных языках и культурах.

🐱Результаты подтверждают наличие устойчивого эффекта семантического прайминга во всех языках. Интересно, что в зависимости языка эффект отличается.

🐱Особенно приятно отметить, что надёжность результатов на русском языке оказалась одной из самых высоких в проекте (наряду с японским и английским). Это значит, что пары слов в русском языке дают особенно стабильные эффекты — и делает российскую базу данных особенно ценной для будущих моделей и исследований.

🏺 Индивидуализм в прошлом: можно ли его измерить?

Когда и почему в обществе растёт индивидуализм? Интересный подход был предложен в свежем исследовании. Учёные построили уникальный индекс Name Uniqueness — редкость личных имён в исторических данных — и использовали его как количественный показатель индивидуализма в 21 стране с 1500 по 2000 г.

🔍 Метод: как учитывать уникальность имён

Исследователи взяли данные о 2.3 млн. персон из Wikidata — людей с известным годом и местом рождения. Для каждого десятилетия и страны они оценивали, насколько редки были имена в выборке. Чем больше разнообразие и чем ниже частота самых популярных имён, тем выше «индекс уникальности» — логарифм частот, усреднённый по индивидуумам.

Но есть проблема: в большие выборки чаще попадают редкие имена. Чтобы сгладить этот эффект, авторы применили бутстрэп: в каждом периоде случайно выбирали по 200 персон, считали уникальность, повторяли это 1000 раз и усредняли. Это позволило построить корректные временные ряды.

📈 Результаты: рост индивидуализма — но не по Вебера

Во всех странах (Европа, Америка, Австралия) наблюдается общий рост уникальности имён с конца XVIII в. Более того, авторы обнаружили, что уникальность имени увеличивается с экономическим ростом (β = .26, p < .001, R² = .75).

Однако один из самых интересных выводов — несоответствие гипотезе Макса Вебера. Согласно Веберу, именно протестантизм в Европе стал катализатором индивидуалистических ценностей. Но в данных — обратное: в протестантских странах (Германия, Швеция, Нидерланды) в XVI–XVIII вв. уникальность имён снижалась. Рост начинается позже — в XIX–XX вв., когда индивидуализм усиливается повсеместно.

Авторы предполагают, что религиозные войны и упадок после Реформации могли затормозить этот процесс. Кроме того, скорее всего, ключевую роль играет не религия, а модернизация: рост образования, городов, рынков и жизненных выборов.

🕚 Россия: рост с задержкой и оговорками

В российской выборке Wikidata динамика уникальности тоже восходящая, начиная с XVIII–XIX вв., но ранние века представлены слабо. Это связано с несколькими факторами:

🔴исторически ограниченный набор «церковных» имён,

🔴поздняя урбанизация и массовое образование,

🔴эффект многоэтничности и транслитерации в базе,

🔴 возможная волна новаторства в именах в СССР (1920–30-е гг.).

Также Россия была исключена из «сбалансированной панели» (1850–2000), потому что для неё отсутствуют полные ряды ВВП. Поэтому формально гипотезу «индивидуализм растёт вместе с экономикой» для России здесь не тестировали. Но общий тренд схож.

⚠️ Ограничения

Метод оригинален, но не лишён ограничений:

🔴Данные из Wikidata охватывают только заметных персон, а не всю популяцию. Авторы валидируют метрику на Франции и показывают, что тренды в элитной и массовой выборках схожи, но репрезентативность всё же под вопросом.

🔴Индекс уникальности — это лишь прокси, а не прямое измерение ценностей. Он отражает норму поведения в именах, но не даёт полной картины мотивации.

🔴Cвязь с ВВП статистически устойчива, но причинной не является (тест Грейнджера не показал, что рост ВВП → рост уникальности через 10–20 лет).

🤩Таким образом, это исследование показывает, как культурная эволюция может быть изучена количественно: через большие исторические базы, статистические методы и прокси-показатели. Имена — зачастую неплохой след социальной нормы.

На этой неделе была жаркая дискуссия в каналах. Завтра (11.10 в 17:00) будем разбираться с темой без личных нападок строго по теме с опорой на научное знание.

Регистрация для очного присутствия

Всегда очень много вопросов про запись. Завтра будет трансляция.

Бот для регистрации онлайн-участников


Всех ждём 🐸

По совету non-partisan решила ознакомиться с предложенными им книгами/статьями. Так, глубоко погрузилась, что наверное прийдется делать несколько постов. Начнем с Economics and Emigration: Trillion-Dollar Bills on the Sidewalk?, в которой утверждается, что общемировой ВВП в случае открытия границ может увеличиться на 67–147%. Это очень смелый вывод, учитывая, что в период 1945-1970 мировая экономика в целом выросла в 5 раз (500%). Если говорить про промежуток после ВМВ, то в этот рост включен и эффект от массового выхода женщин на рынок труда, восстановление Европы, Японии и СССР после войны, технологизация, развитие авиасообщения, появление на рынке дешевых товаров и пр. А тут от одного фактора такой резкий рост…


Посмотрим, что за данные используют авторы. Они не делают собственную количественную модель, а анализируют предыдущие исследования, поэтому давайте посмотрим, что за данные там. Например, Гамильтон и Уолли опубликовали свою статью в 1984 году.

Каких поправок не хватает данной работе:

1. Нет разбивки на высококвалифицированную/низкоквалицированную рабочую силу. Но есть поправки на производительность труда – оценки сильно разнятся. Без учёта различий в производительности труда, структуры населения и паритета покупательной способности (так называемые неадаптированные оценки), потенциальный эффект оценивался в 5.8–16 трлн долларов в год. Однако при более реалистичных предположениях — с учётом того, что в бедных странах доля работающего населения ниже, производительность труда меньше — оценки снижаются до 1.6–3.3 трлн долларов в год.

2. Модель игнорирует стоимость переезда, юридические, языковые и культурные барьеры. Эффективность завышена, так как в реальности миграция сопряжена с большими затратами и неполной адаптацией.

3. Модель предполагает нереалистичное поведение рынков: полная занятость, немедленная переадаптация — всё это предпосылки, нарушающиеся в реальной экономике.

4. Авторы статьи не моделируют динамику по годам — все их расчёты сделаны в статике, то есть как однократное изменение в гипотетическом мире, где: в один момент снимаются все ограничения на международную миграцию труда, и система немедленно приходит в новое равновесие. Насколько это адекватно для такой сложной системы, как мировая экономика?

Возьмем вторую статью, которая более новая всего лишь 2003 г.… Ее автор делает более обоснованную модель общего равновесия и даже проверяет разные сценарии.

По базовой модели, которую она сама называет нереалистичной, мировой ВВП вырастет на 69% при полной свободе миграции (когда берется показатель – общая фондовая зарплата к занятости, без учёта различий в ценах). При этом когда делается поправка, то рост уже только на 15%.

В случае разделения в модели на миграцию квалифицированную и неквалифицированную, то разброс прироста от 13-59%. 13% реальный сценарий с учетом разницей в ценах, а не сценарий мира волшебных пони.

В модели, где мигрируют только специалисты, эффект совсем небольшой — +3–11%. Потому что их просто меньше, и их отъезд/приезд не меняет баланс труда и капитала так сильно. С точки зрения «здесь и сейчас», это действительно похоже на реальность: если переезжают только специалисты, они составляют небольшую долю рабочей силы. То есть, модель правдива в статике, но недооценивает динамику. Она не учитывает, что инженеры, учёные и предприниматели создают новые технологии, повышают капитализацию отраслей и меняют нормы эффективности в принимающих странах.

⤵️⤵️⤵️

Почему эти модели все еще очень далеки от реальности?

1.В реальной экономике у каждой страны есть сотни отраслей, каждая производит свои товары, и между ними происходят множество промежуточных обменов — металл идёт на завод, завод производит машины, машины продаются бизнесам и потребителям и так далее. Это создаёт сложную сеть «кто у кого что покупает». А в модели из этой статьи автор схлопывает всё это в один усреднённый сектор на регион. То есть: США производят «товар США»; Европа — «товар Европы»; Африка — «товар Африки». Внутри региона нет различий между сельским хозяйством, промышленностью и услугами. Поэтому, когда модель считает, что в регион приехали мигранты и выросло производство, она просто увеличивает один агрегированный товар — как будто всё в экономике растёт одинаково.

2.В статье базовый год — 1990, потому что именно за этот год были доступны согласованные данные из глобальной базы GTAP и отчётов Мирового банка. Модель калибруется под экономику 1990 г. и потом «переигрывает» сценарий, а что если мы тогда сняли бы все миграционные барьеры? Но экономика с тех пор радикально изменилась. Например, Китай и Индия почти не участвовали в мировой торговле в 1990-м, а теперь — ключевые игроки.

3.Очень странный критерий деления работников на «квалифицированных/неквалифицированных». Прямых данных нет: берут отраслевые зарплаты-прокси (финансы/бизнес-сервисы ≈ квалифицированные; торговля/рестораны/гостиницы ≈ неквалифицированнные). Это довольно грубая аппроксимация: в каждой отрасли есть и те, и другие; уровень образования и производительности сильно разнится между странами.

Недостатков сильно больше, я просто разобрала только часть, чтобы было понимание, насколько это грубое обобщение. В целом по современным стандартам экономических исследований это не просто грубая модель, это очень слабая модель, которую бы не опубликовали.

В следующем посте разберемся с книгой 'Wretched Refuse?' 🥰

Теперь давайте разберемся с предлагаемыми механизмами, почему мировой ВВП бесспорно вырастет от полностью открытых границ, и обратимся к книге 'Wretched Refuse?' Алекс Ноурасте и Бенджамин Пауэлл, которую мне предложил non-partisan.

Первый аргумент:

Свободная иммиграция, таким образом, выгодна по тем же соображениям, по которым выгодна свободная торговля.

– комментарий Константина.

Почему это не так?

1.Во-первых, свободная торговля работает потому, что страны сохраняют разную специализацию. Когда страны торгуют, каждая остаётся на своём месте и обменивается тем, что умеет делать лучше других — за счёт этого и появляется выгода. А миграция работает по-другому: люди не обмениваются, а переезжают туда, где уже всё налажено. Потоки идут в одну сторону — в богатые, стабильные страны.

2.Во-вторых, в торговле товары добавляются, не взаимодействуя между собой как люди. В миграции человеческий капитал комплементарен, а люди агентны. Станок можно перевезти в Китай — и он будет работать так же, как и раньше. А вот если человек переезжает в Китай, нет никакой гарантии, что он станет работать так же эффективно.

Второй предлагаемый аргумент – это премия за место (place premium).

Что это такое? Это разница в доходе одного и того же человека, если бы он: оставался жить и работать в своей стране (доход A), переехал в развитую страну и выполнял аналогичную работу там (доход B).
доход B – доход A = премия за место.

Давайте более подробно разберемся чья эта премия, если до сих пор у вас мнение, что это премия для принимающей страны? Обратимся к статье “The Place Premium: Wage Differences for Identical Workers Across the US Border”. Авторы проверяют, какая будет премия за переезд в США (спойлер – практически всегда очень большая). Например, работник из Гаити, переехав в США, может зарабатывать в 6.7 раз больше, чем в Гаити, при прочих равных. А если не в США? Но опять это очень смелое допущение. В модели опять нет способности к адаптации (даже базовое знание языка).

Если чуть внимательнее читать, то авторы сами признаются, что:

1.Нельзя экстраполировать эти данные на массовую миграцию.


2.Возможны эффекты убывающей отдачи.

Реальные эффекты в масштабе будут ниже.
И самое главное предполагается, что человек с одинаковым уровнем образования в Гаити в США одинаково продуктивен, если поместить его в одну и ту же институциональную среду. Это крайне сильное допущение и, вероятно, занижает важность различий в человеческом капитале и «передаваемом» социальном капитале.

⤵️⤵️⤵️