यदि कोई ऐसा विषय है जिसने आर्थिक इतिहास में बहस उत्पन्न की है, तो वह है औद्योगिक क्रांति और जीवन स्तर पर इसका प्रभाव । इस मुद्दे पर तीखी अकादमिक बहसें विकसित हुई हैं कि कैसे आधुनिक पूंजीवादी विकास के शुरुआती चरणों में श्रमिकों के निव्यू डे विए (वोथ, 2004) में सुधार या गिरावट आई। हॉब्सबॉम जैसे मार्क्सवादी इतिहासकारों ने तर्क दिया कि इंग्लैंड में औद्योगिक क्रांति की पहली शताब्दी में, श्रमिक वर्ग ने मुख्य रूप से लंबे समय तक काम करने, कारखानों में भीड़भाड़ के कारण विनाशकारी स्वच्छता स्थितियों और पूंजी और श्रम के बीच अधिक असमानताओं के कारण अपने जीवन स्तर में कोई सुधार नहीं देखा। . हालाँकि, कुछ आर्थिक इतिहासकारों ने औद्योगिक क्रांति के शुरुआती चरणों के जीवन स्तर पर प्रभावों के बारे में अधिक आशावादी दृष्टिकोण अपनाया है और आय के वैकल्पिक संकेतकों के माध्यम से वास्तविक वेतन स्तरों की विविधता और यहां तक कि कल्याण में बदलाव को मापकर उनमें सुधार प्रदर्शित करने का प्रयास किया है। ... 1970 के दशक से जीवन स्तर के माप के रूप में आय की शिक्षा जगत में भारी आलोचना की गई है , जिसका मुख्य कारण यह है कि आय केवल कल्याण के लिए एक इनपुट है न कि अपने आप में एक आउटपुट, इसकी घटती सीमांत उपयोगिता इसमें एक आवश्यक भूमिका निभाती है। वैकल्पिक संकेतकों को अधिक प्रासंगिकता देना। क्लियोमेट्रिक्स में नवाचार और आर्थिक इतिहास में अनुसंधान तकनीकों के अनुकूलन को केंद्र में लाया गया1760-1830 की अवधि के लिए औसत ऊंचाई 3.3 सेमी बढ़ी, 167.4 सेमी से 170.7 सेमी तक, जो बाद में गिरकर 165.3 सेमी हो गई, जिससे उन्हें यह तर्क मिला कि उस समय जीवन स्तर के बारे में ऐतिहासिक रूप से सार्थक निष्कर्ष प्राप्त करना असंभव है। ऊंचाई पर डेटा का नमूना लेते समय पक्षपात, सेना के नमूनों के संबंध में काट-छांट की समस्याएं या सामान्य ऐतिहासिक डेटा की कमी बनी रहती है, यही कारण है कि वह एंथ्रोपोमेट्रिक डेटा से किसी भी ठोस निष्कर्ष को निश्चित रूप से प्रस्तुत नहीं करने का निर्णय लेता है। सिनिरेला (2008) जैसे अन्य लेखकों का मानना है कि पूरी अवधि के दौरान पोषण की स्थिति में गिरावट आई है, जो मजदूरी दरों के संबंध में खाद्य कीमतों में बढ़ती प्रवृत्ति के अनुरूप है। विश्लेषित अवधि की पहली छमाही में, विशेष रूप से 1750 से 1800 तक, कृषि श्रम की वास्तविक मजदूरी में गिरावट के साथ, खाद्य पदार्थों की कीमत प्रवृत्ति में जोरदार वृद्धि हुई है। सिनिरेल्ला (2008) अन्य लेखकों को एक वैकल्पिक व्याख्या देता है। उनके लिए, खुले मैदानों के संसदीय बाड़ों ने औद्योगिक क्रांति के शुरुआती चरणों में ब्रिटिश आबादी की पोषण स्थिति का निर्धारण करने में बहुत प्रासंगिक भूमिका निभाई । बढ़ती आबादी और शहरीकरण की प्रक्रिया के साथ-साथ बाड़ों ने खाद्य कीमतों में कुख्यात मुद्रास्फीति का कारण बना, इन बाड़ों के कारण आम अधिकारों और आवंटन की हानि भी हुई, जिसका सीधा परिणाम कृषि योग्य भूमि के मूल्य पर पड़ा, जिससे यह हुआ।वृद्धि और इसका प्रभाव गेहूं की कीमतों पर पड़ेगा, जिससे खेतिहर मजदूर मजदूरी पर अधिक निर्भर हो जाएंगे और खाद्य कीमतों में उतार-चढ़ाव के प्रति अधिक संवेदनशील हो जाएंगे। इस प्रकार, हम उस समय शुद्ध पोषण स्थिति की गिरावट को भूमि परिक्षेत्रों के अंतर्जात परिणाम के रूप में ले सकते हैं। इसके अलावा, कुटीर उद्योग की गिरावट को पोषण संबंधी स्थिति में गिरावट के आसन्न कारण के रूप में इंगित किया गया है, जिसमें 50% से अधिक आबादी शहरी केंद्रों में रहती है, जिसका सीधा असर भोजन की निम्न गुणवत्ता, उच्च कीमतों और बेहद निम्न स्तर में होता है। स्वच्छता का; ये सभी वृद्धि और विकास का अपमान हैं। सिनिरेला (2008), इसलिए निष्कर्ष निकालते हैं कि उपर्युक्त सभी साक्ष्यों के साथ उन्होंने जो ऊंचाई की प्रवृत्ति प्रस्तुत की है, वह औद्योगिक क्रांति के दौरान श्रमिक वर्ग के जीवन स्तर के बारे में निराशावादी दृष्टिकोण को मजबूत करने में योगदान करती है।
एक वैकल्पिक मामला ब्रिटेन का संबंध फ़्लैंडर्स से है, जिसका अध्ययन डेबोरा ऑक्सले और इवौट डेपॉव (2019) द्वारा किया गया है, जैसा कि मैंने पहले बताया था। अपने पेपर में, वे दिखाते हैं कि कैसे फ्लेमिश अर्थव्यवस्था (1846-1849 और 1853-1856) को प्रभावित करने वाले दो संकटों के अस्तित्व का मतलब है कि संकट के दौरान युवावस्था तक पहुंचने की ऊंचाई पर प्रभाव की जांच के लिए ऊंचाई के जेल डेटा को नियोजित किया जा सकता है, और यह कैसे यह वयस्क ऊंचाई पर शुद्ध पोषण संबंधी स्थिति के अपमान के प्रभाव का अधिक सटीक माप है। की जेल में पुरुष की औसत ऊंचाईवर्ष 1800 के आसपास ब्रुग्स 167.5 सेमी था, जो 1875 में भी उतना ही था, दो वर्षों के बीच औसत ऊंचाई में गिरावट आई, जो मंदी की अवधि के दौरान उल्लेखनीय थी। 1840 के दशक के उत्तरार्ध में जन्मे लोगों के लिए, उनके युवावस्था के वर्षों के दौरान जीवन स्तर बेहतर रहा है (दो मंदी के बाद की अवधि के साथ), प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद में बदलाव के अनुरूप इस पीढ़ी के लिए औसत ऊंचाई बढ़ रही है। ये 1838 में पैदा हुए कैदियों के साथ बिल्कुल विपरीत हैं, जो 1846 में आठ साल के हो गए और 1853 में पंद्रह साल के हो गए, पहले संकट के दौरान उन्होंने चार साल बढ़ते हुए बिताए और दूसरे संकट के दौरान किशोरावस्था में प्रवेश किया, यही मुख्य कारण है कि वे क्यों दस साल बाद पैदा हुए लोगों की तुलना में वर्तमान में गिरावट के विकास के रुझान हैं।
निष्कर्ष में, हम इस बात से सहमत हो सकते हैं कि मानवशास्त्रीय साहित्य जिन मुख्य मुद्दों पर चर्चा करता है वे आधुनिक आर्थिक विकास की प्रक्रिया को समझने के लिए बेहद प्रासंगिक हैं और जीवन स्तर पर इसका प्रभाव . हालाँकि, ऊंचाई साहित्य ने उन स्रोतों पर बहुत अधिक भरोसा किया है जो गंभीर नमूना पूर्वाग्रहों को चयनात्मक नमूने के रूप में प्रस्तुत करते हैं। इसलिए, यदि हम "औद्योगीकरण पहेली" को ठोस रूप से उजागर करना चाहते हैं, तो हमें नमूना चयन प्रक्रिया के परिणामों से अवगत होना चाहिए और डेटा का विश्लेषण करते समय उनके लिए सुधार तंत्र पेश करना चाहिए। औद्योगिक क्रांति के प्रभावों पर बहस जारी हैजीवन स्तर संभवतः कई दशकों तक जारी रहेगा, मुख्यतः क्योंकि उस समय जीवन स्तर में सुधार और गिरावट दोनों के प्रमाण मौजूद हैं। हालाँकि, यदि हम चाहते हैं कि मानवशास्त्रीय साक्ष्य कई अज्ञात को स्पष्ट करने में ठोस योगदान दें, तो शोधकर्ताओं को यह ध्यान में रखना चाहिए कि नमूना चयन पूर्वाग्रह निष्कर्ष और व्याख्याओं को कैसे प्रभावित करते हैं।
संदर्भ:
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यह सभी देखें: वह व्यक्ति जो ज्योतिष के प्रति समर्पित हैयदि आप द ग्रेट डिबेट: लिविंग स्टैंडर्ड्स के समान अन्य लेख जानना चाहते हैंऔद्योगिक क्रांति के दौरान आप श्रेणी अन्य पर जा सकते हैं।
जीवन स्तर में रुझान स्थापित करने के लिए मानवशास्त्रीय साक्ष्य को एक मूल्यवान संसाधन के रूप में प्रस्तुत करना (वोथ, 2004)। कई अध्ययनों ने 1750 से 1850 तक श्रमिक वर्ग के जीवन स्तर का विश्लेषण करने के प्रयासों में, शुद्ध पोषण स्थिति के माप के रूप में और जन्म से 25 वर्ष की आयु तक जीवन स्तर से निकटता से संबंधित एक चर के रूप में ऊंचाई का उपयोग किया है, जिसे पहले के रूप में व्याख्या किया जा सकता है। बिरित्श औद्योगिक क्रांति की सदी। हालाँकि, दशकों के शोध के बाद भी, इन विश्लेषणों के निष्कर्ष काफी भिन्न हैं। भले ही मूल इरादा मानवशास्त्रीय साक्ष्यों के विश्लेषण के माध्यम से जीवन स्तर के रुझानों का विश्लेषण करने के लिए विश्वसनीय तकनीकों का निर्माण करना था, यह मुख्य रूप से उस युग से उपलब्ध दुर्लभ, पक्षपाती और कभी-कभी असंगत डेटा के कारण कई खामियां और विसंगतियां पेश करने वाला साबित हुआ है। भले ही इस साक्ष्य से निष्कर्ष मजबूत नहीं हैं, यदि विश्लेषण डेटा के कई पूर्वाग्रहों को ध्यान में रखते हुए किया जाता है और आधुनिक डेटा विश्लेषण तकनीकों को लागू किया जाता है, तो डेटा श्रृंखला को अधिक स्थिरता देने के लिए डेटा डमी की शुरूआत के रूप में, हम कुछ मजबूत रुझान प्राप्त कर सकते हैं उस समय के जीवन स्तर और कुछ निष्कर्ष प्रस्तुत करेंगे।इस निबंध में मैं मानवशास्त्रीय साक्ष्यों के आधार पर औद्योगिक क्रांति के शुरुआती चरणों के दौरान जीवन स्तर पर कुछ बहुत ही प्रासंगिक कार्यों की संक्षेप में समीक्षा, विश्लेषण और कभी-कभी आलोचना करूंगा। पहले तो,मैं इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करूँगा कि क्या मानवशास्त्रीय साक्ष्य जीवन स्तर के माप के रूप में बिल्कुल भी वैध हैं, इसकी कुछ खामियाँ प्रस्तुत करते हुए और सिनेरेला (2008), ऑक्सले और होरेल (2009) या बोडेनहॉर्न एट अल जैसे आर्थिक इतिहासकार कैसे हैं। (2017) ने इन खामियों की भरपाई करने की कोशिश की है और अपने कुछ निष्कर्ष प्रस्तुत किए हैं, जो कभी-कभी भिन्न होते हैं। अंत में, मैं इस सभी शोध को परिप्रेक्ष्य में रखूंगा और विश्लेषण करूंगा कि क्या हम औद्योगिक क्रांति के शुरुआती चरणों के दौरान जीवन स्तर के रुझानों के संबंध में इन कार्यों से कुछ सामान्य निष्कर्ष प्राप्त कर सकते हैं।
सबसे पहले, सिनिरेल्ला (2008) मुख्य रूप से आय के बारे में डेटा की कमी और उस जानकारी में से कुछ की अविश्वसनीयता के कारण उस समय के जीवन स्तर का विश्लेषण करने के लिए वास्तविक मजदूरी के रुझानों की तुलना में मानवशास्त्रीय साक्ष्य अधिक मूल्यवान हैं। सिनिरेला (2008) किसी व्यक्ति की विकास अवधि के दौरान उसकी शुद्ध पोषण स्थिति का माप होने के कारण ऊंचाई को बहुत प्रासंगिकता देता है, महामारी, युद्ध या काम के तनाव जैसी बाहरी घटनाएं इस विकास को प्रभावित करती हैं और अंतिम ऊंचाई डेटा में परिलक्षित होती हैं। हालाँकि, जीवन स्तर का विश्लेषण करने के लिए मानवशास्त्रीय साक्ष्य का उपयोग करते समय हम आय डेटा को पूरी तरह से अस्वीकार नहीं कर सकते हैं, क्योंकि आय और ऊंचाई के बीच का संबंध कई बार सकारात्मक और गैर-रैखिक होता है, इसके अलावा इसे सुलझाना मुश्किल होता है, जो चयन करते समय एक गंभीर नमूना-पूर्वाग्रह का कारण बनता है। विश्लेषण करने के लिए ऊंचाई डेटा।हालाँकि, कुछ मामलों में, आय और ऊंचाई के आंकड़ों के बीच का संबंध तब अमान्य हो सकता है जब एक निश्चित महामारी का प्रभाव या भोजन की गुणवत्ता में सामान्य गिरावट पूरी आबादी को प्रभावित करती है, जैसा कि सिनेरेला (2008) से पता चलता है। यह जितना आश्चर्यजनक लग सकता है, इस तथ्य के कारण कुछ अध्ययन ऊंचाई और आय के बीच विपरीत संबंध की ओर इशारा करते हैं । चूंकि इनमें से कोई भी निष्कर्ष निश्चित और अद्वितीय नहीं है, इस पेचीदा साक्ष्य ने "औद्योगिक विकास पहेली" को जन्म दिया है, जहां प्रति व्यक्ति आय बढ़ने के बावजूद, उस समय कई यूरोपीय देशों में औसत ऊंचाई में गिरावट आई थी। बोडेनहॉर्न, गिनीन और मिरोज (2017) जैसे अन्य लेखकों ने इस पहेली को सुलझाने की कोशिश की है, या कम से कम डेटा की विश्वसनीयता पर सवाल उठाकर इसे कुछ तार्किक स्थिरता प्रदान की है जो 1750-1850 में कई यूरोपीय देशों की ऊंचाई में स्पष्ट गिरावट को प्रस्तुत करता है। अवधि, जैसा कि ग्रेट ब्रिटेन, स्वीडन और अधिकांश मध्य यूरोप के मामले में है। इन सभी देशों के बीच ऊंचाई डेटा संग्रह में संयोग यह है कि इन सभी ने सैनिकों की बजाय स्वयंसेवी सैन्य रैंकों से ऊंचाई डेटा एकत्र किया। एक स्वयंसेवक नमूने में यह कहा गया है कि जिन लोगों की ऊंचाई मापी गई है वे वे व्यक्ति हैं जिन्होंने व्यक्तिगत रूप से सेना में भर्ती होना चुना है, जिससे विश्लेषण करते समय गंभीर नमूना-पक्षपात हो सकता है। समस्याओं में से एक सेना में शामिल होने के लिए प्रोत्साहन से आती है, क्योंकि जैसे-जैसे अर्थव्यवस्था विकसित होती है और आय बढ़ती है,ऐतिहासिक रूप से, सेना में शामिल होने के इच्छुक आबादी का हिस्सा छोटा हो जाता है, क्योंकि सैन्य सेवा सबसे अधिक उत्पादक लोगों के लिए कम आकर्षक विकल्प बन जाती है। तो, एक औचित्य बोडेनहॉर्न एट अल। (2017) स्वयंसेवकों द्वारा गठित सेनाओं वाले देशों के ऊंचाई डेटा का विश्लेषण करने वाले शोधकर्ताओं द्वारा प्रस्तुत निष्कर्षों की विश्वसनीयता पर सवाल उठाते हुए कहा गया है कि सैन्य ऊंचाइयों में गिरावट मुख्य रूप से लंबे लोगों के कारण हुई, जिनकी उस समय आम तौर पर बेहतर आर्थिक और शैक्षणिक स्थिति थी , तेजी से सेना से भिन्न अन्य कैरियर पथों को चुना। यह इस तथ्य से समर्थित है कि "ऊंचाई की पहेलियां" उन देशों में कम बार देखी जाती हैं, जिन्होंने XVIII सदी के अंत में भर्ती के माध्यम से अपनी रैंक भरी थी, जिससे शोधकर्ता अधिक विविध और कम आय या वर्ग पक्षपाती ऊंचाई डेटा प्राप्त कर सकते हैं।<5
प्रारंभिक औद्योगिक क्रांति काल के मानवशास्त्रीय साक्ष्यों से निपटने के दौरान डेटा चयन की समस्याएं जेल के नमूनों से प्राप्त डेटा में भी पाई जाती हैं, क्योंकि ये उस समय के गरीबों और कामकाजी वर्गों का अधिक प्रतिनिधित्व करते हैं, अनदेखी विशेषताओं के कारण उन्हें आपराधिक गतिविधियों के प्रति अधिक संवेदनशील बना दिया (बोडर्नहॉर्न एट अल., 2017)। उपलब्ध डेटा से ऊंचाई की सामान्य प्रवृत्ति प्राप्त करने का प्रयास करते समय यह एक समस्या है, क्योंकि उस समय के लिए कोई सामान्य ऊंचाई रजिस्टर नहीं है, और जो रजिस्टर उपलब्ध हैं उनमें गंभीर नमूना-पूर्वाग्रह होते हैं।हालाँकि, इस डेटा से हम उन समूहों के लिए कुछ निष्कर्ष प्राप्त कर सकते हैं जिनका इन नमूनों (सेना और जेलों) में कुख्यात प्रतिनिधित्व था: गरीब श्रमिक वर्ग। बोडेनहॉर्न एट अल. (2017) से पता चलता है कि औद्योगीकरण "पहेली" संयुक्त राज्य अमेरिका में भी मौजूद है, जहां 1750 से 1850 तक ऊंचाई में गिरावट का पैटर्न हैरान करने वाला है क्योंकि यह उस समय के पारंपरिक संकेतकों के विपरीत प्रतिक्रिया करता है, जो कि अमेरिकी अर्थव्यवस्था थी। तेजी से बढ़ रहा था और विकसित हो रहा था, इंग्लैंड में अनुभव किए गए परिदृश्य के समान, आर्थिक विकास और औसत कद के बीच उस समय आश्चर्यजनक विपरीत संबंध था।
औद्योगिकीकरण पहेली के कुछ स्पष्टीकरण अधिक ध्यान देने से प्राप्त किए जा सकते हैं बुनियादी कारकों के लिए. उदाहरण के लिए, खाद्य पदार्थों की सापेक्ष कीमत में वृद्धि के कारण उनकी उपलब्धता में गिरावट के कारण जनसंख्या की शुद्ध पोषण स्थिति में गिरावट की प्रवृत्ति हुई। इसके अलावा, अल्पावधि में औद्योगीकरण का प्रत्यक्ष परिणाम, जैसा कि व्यापक रूप से ज्ञात है, शहरों में भीड़भाड़ और कारखानों और घर की इमारतों में वेंटिलेशन की समस्याओं के कारण बीमारियों में वृद्धि और बुनियादी स्वच्छता स्थितियों की गिरावट थी, जहां श्रमिक रहते थे। यह औसत ऊंचाई माप को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है, क्योंकि स्वच्छता की स्थिति और भोजन की उच्च सापेक्ष कीमतों का गरीब श्रमिकों की ऊंचाई पर अधिक नकारात्मक प्रभाव पड़ता है।सकारात्मक सीमांत प्रभाव जो आर्थिक विकास का मध्यम और उच्च वर्ग की ऊंचाइयों पर पड़ा। तो, संरचना प्रभाव के कारण, प्रति व्यक्ति आय बढ़ने के बावजूद, उस समय औसत ऊंचाई की प्रवृत्ति निर्णायक रूप से नीचे की ओर चली गई । डेटा को ध्यान से देखने पर हम यह भी समझ सकते हैं कि रोजगार के आधार पर ऊंचाई के रुझान का विश्लेषण करते समय ऊंचाई में कैसे उतार-चढ़ाव होता है। उदाहरण के लिए, उस समय उद्योग में काम की अत्यधिक तीव्रता के कारण, युवा कारखाने के श्रमिकों की औसत ऊंचाई किसानों या सफेदपोश श्रमिकों की तुलना में बहुत अधिक थी, जो ऊंचाई के आंकड़ों को सुलझाने और विश्लेषण करते समय कुछ पूर्वाग्रहों को खत्म करने का एक और सुराग हो सकता है। यह, हमें उस समय के अधिक मजबूत और शायद अधिक निर्णायक मानवशास्त्रीय साक्ष्य प्रदान करता है।
दूसरी ओर, गंभीर माप दोषों की ओर इशारा करके औद्योगीकरण पहेली को वैकल्पिक स्पष्टीकरण दिए जाते हैं । इवाउट डेपॉव और डेबोरा ऑक्सले (2019), अपने पेपर में बच्चे, किशोर और अंतिम ऊंचाई: पुरुष वयस्क कद के लिए यौवन का महत्व, फ़्लैंडर्स, 1800-76, तर्क देते हैं कि वयस्क कद पूरी तरह से पकड़ में नहीं आता है जन्म के समय जीवन स्तर, लेकिन किशोरावस्था के विकास के वर्षों में रहने की स्थिति का संकेत देने में बहुत बेहतर है, क्योंकि यह अवधि टर्मिनल कद पर सबसे अधिक प्रभावशाली है, खासकर 11 से 18 वर्ष की आयु तक। डेपॉव और ऑक्सले (2019) भ्रूण की उत्पत्ति की परिकल्पना का खंडन करते हैं, जो तर्क देता है वह पोषणगर्भावस्था के दौरान स्थिति वह होती है जो विकास को अधिक प्रभावित करती है और परिणामस्वरूप वयस्क टर्मिनल ऊंचाई में परिलक्षित होती है। हालाँकि, उनका मानना है कि सबूत केंद्रीय यौवन विकास वर्षों के दौरान बीमारी के माहौल, पोषण सेवन और स्वच्छता की स्थिति की ओर इशारा करते हैं, जो कि बच्चों के जीवन स्तर की तुलना में टर्मिनल ऊंचाई माप पर अधिक स्पष्ट रूप से परिलक्षित होते हैं। टर्मिनल ऊंचाई निर्धारित करने के लिए यौवन एक आवश्यक अवधि है, क्योंकि यह विकास को पकड़ने की अवधि है, जिसका अर्थ है कि यदि बचपन के दौरान पोषण या स्वास्थ्य संबंधी अपमान के कारण विकास बाधित हुआ था, तो यौवन के दौरान जीवन स्तर में सुधार होने पर खोई हुई वृद्धि को कम से कम आंशिक रूप से पुनर्प्राप्त किया जा सकता है। वर्षों में, XVIIIवीं सदी के अंत और XIXवीं सदी की शुरुआत में किशोर लड़के विकास के लिए सामाजिक-आर्थिक परिस्थितियों के प्रति विशेष रूप से संवेदनशील थे, क्योंकि उन्हें महिला किशोरों की तुलना में अधिक कैलोरी की आवश्यकता थी (डेपॉव और ऑक्सले, 2019)। उस समय ऊंचाई और रहने की स्थिति को मापने में लेखकों के नवाचार का यह मुख्य कारण है, अलग-अलग उम्र में अंतिम ऊंचाई विकास अवधि के दौरान अलग-अलग क्षणों में आर्थिक और स्वास्थ्य स्थितियों के संपर्क से कैसे संबंधित हो सकती है, इसके संदर्भ में डेटा श्रृंखला को अलग-अलग तरीके से व्यवस्थित करना। ... वे ब्रुग्स की जेल से डेटा एकत्र करके इसका अध्ययन करते हैं, जेल रजिस्टरों के पहले से ही स्पष्ट पूर्वाग्रहों के बावजूद इसे एक उपयुक्त अध्ययन स्रोत के रूप में उचित ठहराते हुए तर्क देते हैं कि कैदियों कीविशिष्ट समूह मुख्य रूप से गरीब श्रमिक वर्ग की स्थितियों को दर्शाता है। विकास पर स्वास्थ्य और कल्याण प्रभावों के दीर्घकालिक परिणाम प्राप्त करने और इन परिणामों को प्रभावित करने से अस्थायी आर्थिक झटके को रोकने के लिए, डेपॉव और ऑक्सले (2017) व्यापक आर्थिक स्थितियों के साथ अधिक सामान्यीकृत संबंधों को सुलझाने के लिए कीमतों और मृत्यु दर में वार्षिक बदलाव को नियोजित करते हैं .
इस निबंध के माध्यम से, मैंने अभी तक विभिन्न लेखकों के परिणाम और संख्यात्मक निष्कर्ष प्रस्तुत नहीं किए हैं, क्योंकि वे कभी-कभी भिन्न होते हैं और औद्योगिक क्रांति के समय जीवन स्तर की विभिन्न तस्वीरें प्रस्तुत करते हैं। ये परिणाम हमारे विश्लेषण के लिए मान्य नहीं हैं यदि पहले हम रुकते नहीं हैं और उनकी विभिन्न पद्धतियों को समझने और समझने की कोशिश में कुछ समय नहीं लगाते हैं, और कुल मिलाकर, वे अपनी विशेष पद्धति का उपयोग करने के लिए जो कारण देते हैं और जो खामियां वे पेश करते हैं। एक बार यह समझ में आ जाने के बाद, हम अब, कम से कम आंशिक रूप से, इस निबंध की ग्रंथ सूची में संकलित लेखकों द्वारा प्रस्तुत परिणामों का विश्लेषण करने, रुझानों को संदर्भ में रखने और जीवन स्तर के एकल और ठोस निष्कर्ष प्राप्त करने की जटिलता और लगभग असंभवता को देखने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। उन दिनों। हालाँकि, इन विभिन्न अध्ययनों का उद्देश्य कभी भी यह नहीं रहा है, बल्कि कार्यप्रणाली का सामना करना और आर्थिक इतिहास के मात्रात्मक विश्लेषण में प्रगति की ओर ले जाना है।
यह सभी देखें: वायु, अग्नि, पृथ्वी और जल के लक्षणपरिणामों को देखकर, वोथ (2004) ने पाया कि
