نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي في المناطق الأوروبية في عام 1750 عشية الثورة الصناعية
توضح الخريطة أعلاه الناتج المحلي الإجمالي المقدر للفرد في مختلف المناطق الأوروبية في عام 1750، تمامًا مع بداية الثورة الصناعية.
وعلى أساس نصيب الفرد، كانت شمال إيطاليا والساحل الهولندي وجنوب إنجلترا ووسط إسبانيا من بين أغنى المناطق.
الآن، أي تقدير للناتج المحلي الإجمالي التاريخي يتضمن بعض التخمين (انظر: الناتج المحلي الإجمالي للإمبراطورية الرومانية) لذا إليك كيفية وصولهم إلى هذه البيانات.
نحن نقدم تقديرات جديدة باستخدام التعلم الآلي لزيادة نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي التاريخي.
وعلى وجه التحديد، نستخدم البيانات المتعلقة بأماكن الميلاد والوفاة والمهن لأكثر من نصف مليون شخصية مشهورة لتقدير نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي في عشرات البلدان ومئات المناطق في أوروبا وأمريكا الشمالية على مدى السبعمائة عام الماضية.
لقد وجدنا أن نموذجنا يولد تقديرات دقيقة خارج العينة، موضحًا 90% من تباين بيانات الاختبار المستقلة. كما أنه يحسّن بشكل كبير نموذج خط الأساس الذي يمثل الثبات في مستويات الدخل.
نحن نتحقق من صحة تقديراتنا خارجيًا بطريقتين. أولا، نظهر أن تقديراتنا تدعم النتائج التي توصلنا إليها
@DAcemogluMIT وآخرون. على التجارة الأطلسية كمحرك لعكس الثروات بين جنوب غرب وشمال غرب أوروبا قبل عام 1800.ثانيا، ترتبط تقديرات نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي لدينا بعوامل أخرى للتنمية الاقتصادية مثل معدلات التحضر على مدى الخمسمائة عام الماضية، ومتوسط طول الجسم في القرن الثامن عشر، والرفاهية في عام 1850، ونشاط بناء الكنائس على مستوى المدينة في القرنين الرابع عشر والخامس عشر.
لكن دعونا نرجع خطوة إلى الوراء. لماذا يجب أن تخبرنا السير الذاتية لشخصيات مشهورة من ويكيبيديا وويكي بيانات شيئا عن التنمية الاقتصادية؟
ساهم بعض الأفراد البارزين بشكل مباشر في الثروة. خذ جيمس وات. بعضها ينجذب إلى الأماكن الغنية أو يكون نتيجة ثانوية للثروة، على سبيل المثال مايكل أنجلو. وتشير كل هذه القنوات ضمناً إلى وجود علاقة إيجابية مع نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي، وهو ما يمكن استخراجه من سجلات السيرة الذاتية.
من خلال تجهيزنا بمئات الميزات الجغرافية المستمدة من السير الذاتية لشخصيات مشهورة في كل فترة، نقوم بتدريب مجموعة من نماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف (نماذج الانحدار الصافية المرنة) لاختيار الميزات الأكثر صلة وإنشاء تقديرات خارج العينة.
تتيح هذه البيانات مقارنة التنمية الاقتصادية للبلدان والمناطق في أوروبا وأمريكا الشمالية منذ 700 عام. وهذا أيضًا يؤكد صحة استخدام بيانات السيرة الذاتية الدقيقة مع التعلم الآلي كوسيلة لزيادة بيانات نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي التاريخي.
خذ لشبونة في المؤامرة السابقة. وينخفض نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي بشكل كبير بعد عام 1750، بسبب الزلزال الكارثي الذي وقع عام 1755. وحقيقة أن هذه الفترة المظلمة في تاريخ لشبونة واضحة في تقديراتنا، حتى بالمقارنة مع المناطق الأخرى في البرتغال، تدعم صحتها.
نحن نحقق في حالتين استخدام أخريين في المخطوطة. أي تاريخ المناطق الألمانية خلال الإصلاح البروتستانتي، وتطور مدينة تشارلستون، ساوث كارولينا، في القرنين الثامن عشر والتاسع عشر. كما أننا نستكشف أهمية الميزة باستخدام قيم شابلي.
نحن نجعل جميع تقديراتنا، بالإضافة إلى البيانات المصدرية المجمعة، متاحة للعامة. قم بزيارة موقعنا التفاعلي لتكتشف مدى ثراء فيينا في زمن موزارت أو توسكانا في زمن مايكل أنجلو:
https://philmkoch.github.io/historicalGDPpc_app/
يمكنك قراءة الورقة كاملة هنا.
ما هي المنطقة التي فاجأتك أكثر؟
