Кратко — по каждой теоретической традиции: базовая идея, как она объясняет неравенство при индустриализации в Великобритании ($\text{XIX–XX}$ века) и какие элементы этой логики видны сегодня в анализе цифрового капитализма; в конце — конкретные эмпирические индикаторы для проверки каждой версии.
1) Позитивизм (социологический позитивизм / неоклассический подход)
- Суть: общество можно изучать как объективную систему; неравенство — результат дифференциации функций, различий в способностях и возвращаемости инвестиций в человеческий капитал.
- Объяснение при индустриализации: технический прогресс и разделение труда создавали спрос на разные навыки; те, кто владел нужными навыками/образованием, получали более высокую оплату — неравенство рассматривается как инструмент эффективного распределения труда и стимулов.
- В цифровом капитализме: сохраняется дискурс о «skill-biased technological change» — цифровые технологии повышают премию за цифровые/инновационные навыки; политики ориентированы на повышение образования и переподготовки.
- Эмпирические индикаторы (подсказки для тестирования): $\mathrm{Gini}$ по доходам; рост премии за навыки (skill premium); корреляция доход–уровень образования; показатели производительности по секторам; доля занятых в высокотехнологичных профессиях.
2) Марксизм
- Суть: основа неравенства — отношения собственности на средства производства; капитал извлекает прибавочную стоимость из труда, накапливает и концентрирует богатство; процессы капиталистической аккумуляции порождают эксплуатации, циклы и централизацию капитала.
- Объяснение при индустриализации: фабрично-заводская система, отчуждение труда, рост пролетариата, концентрация капитала у фабрикантов, экономические кризисы и резерв рабочей силы — все это поддерживало структурное неравенство.
- В цифровом капитализме: перевод средств производства в цифровую форму (платформы, данные, алгоритмы) усиливает концентрацию (монополии/олигополии), извлечение ренты (монопольно платформа+данные), прецаризация труда (гиг‑работа), финансовизация — марксистская логика актуальна для объяснения новых форм эксплуатативного присвоения стоимости.
- Эмпирические индикаторы: доля прибыли в ВВП (capital share); доля капитала в верхних перцентилях богатства (top $\text{1\%}$ / top $\text{10\%}$); показатели концентрации рынка ($\mathrm{HHI}$, рыночные доли крупнейших платформ); темпы роста прибыли против зарплат; доля нестандартной/гиг‑заполненной занятости; данные о правах собственности и патентной концентрации; налоговые данные о дивидендах и рентных доходах.
3) Функционализм (Дэвис — Мур и последователи)
- Суть: неравенство выполняет функцию — распределяет людей по ролям, стимулирует обучение и выполнение сложных задач; дифференцированные вознаграждения необходимы для эффективного функционирования системы.
- Объяснение при индустриализации: индустриальное общество требовало специализированных позиций; дифференциация вознаграждений поддерживала мотивацию и селекцию в пользу квалифицированных исполнителей.
- В цифровом капитализме: объяснения «технологическая элита заслуживает большего, потому что выполняет редкие и сложные функции» — сохраняется риторика легитимации неравенства; одновременно критика указывает на то, что сетьевые эффекты и монополии искажают «функциональную» связь между вкладом и вознаграждением.
- Эмпирические индикаторы: связь сложности работы/образования и оплат (корреляция зарплата ↔ компетенции); межпрофессиональная мобильность; восприятие справедливости и легитимации неравенства (опросы); соответствие вознаграждений реальной социальной полезности (например, сравнительный анализ оплат руководителей платформ vs. базовых сервисов).
Сравнение и выводы (какие элементы остаются релевантными сегодня)
- Позитивистская логика (навыки ↔ вознаграждение) сильна в политике и дискурсе о переподготовке и рынке труда; эмпирически видна в росте премии за цифровые навыки, но не объясняет структурную концентрацию доходов.
- Марксистская логика актуальна для объяснения концентрации капитала, ренты от данных/платформ и прецаризации труда — особенно когда наблюдается высокая прибыльность платформ при стагнации медианной зарплаты.
- Функционализм продолжает служить нормативной легендой легитимации: неравенство оправдывается «необходимостью» и «эффективностью», однако в условиях сетевых эффектов и барьеров входа эта оправдательная схема часто не выдерживает эмпирической проверки.
Рекомендуемые наборы эмпирических индикаторов для комплексного анализа неравенства в цифровой эпохе
- Распределение доходов и богатства: $\mathrm{Gini}$, доли top $\text{1\%}$, top $\text{10\%}$.
- Рента и прибыль: доля прибыли в ВВП (capital share); рентабельность крупнейших цифровых фирм.
- Концентрация рынка: $\mathrm{HHI}$, доли рынка топ‑5 платформ в соответствующей отрасли.
- Рынок труда: skill premium; корреляция доход ↔ образование/цифровые навыки; доля гиг‑ и временной занятости; медианная зарплата по секторам.
- Институционные показатели: плотность профсоюзов; налоговая нагрузка на капитал vs. труд; регуляторные барьеры.
- Данные о владении данными и патентах: число зарегистрированных патентов/доля крупнейших держателей данных.
- Социальная мобильность и восприятие справедливости: индексы межпоколенной мобильности; опросы об оценке неравенства.
Короткий итог: каждый подход даёт ценную, но неполную картину. Для объяснения неравенства при индустриализации Великобритании и в цифровом капитализме нужен синтез: позитивистские механизмы навыков и рынков труда, марксистская критика концентрации капитала и ренты, и функционалистский анализ легитимации — все три логики имеют эмпирические индикаторы, которые вместе позволяют отличать «меритократические» от «структурно‑монопольных» источников неравенства.