Только "взвесив" цену шерсти с её количеством мы можем выделить величину этой цены и показать её реальную важность. Для этого количества, поэтому, мы выбрали цифры 100 - 90 - 40.
По поводу сахара можно сказать то же самое, что и по поводу шерсти. Немецкие свекловоды, вообще индустрия сахара, сильно выросла с 1860, но не абсолютно, а, если сравнить её рост с ростом других отраслей промышленности. К примеру, многие пастбища для овец были переведены под поля, где выращивается сахарная свёкла; очень многие немецкие фермеры испытали на себе "наступление" "сахарного" капитала на земли. И цены на сахар изменились. Поэтому сахар получил всё возрастающую важность в нашей таблице.
Относительно других товарных позиций нашей таблицы можно примерно сказать то же самое: лён и хлопок, дерево и железо, зерно и мясо, индиго и нефть.
Если бы мы убедились, что:
наши данные - полные и правильные,
отдельные цена тщательно выверены и отображают реальное положение дел,
предполагаемые количества товаров истинны,
то результат, без сомнений, был бы такой, что его было бы невозможно оспорить.
Однако это - всего лишь предположение. Ведь есть ещё миллионы товаров, а каждый отдельный товар или товарная позиция имеет в себе ещё и перечень похожих, но разных, хотя и точно таких же товаров (разница в качестве, к примеру), их все можно увидеть в прайс-листах отдельных фабрик, заводов, предприятий. Возьмём, к примеру, каталог изделий фотопромышленности, либо фармацевтики, или изделий из металла. Тысячи и тысячи товаров. Вот как обсчитать ещё и все эти товары? Как их учесть? Ведь каждая фабрика имеет ещё и скидки по всем товарам для каждого покупателя: крупный оптовик может купить товары с крупной скидкой, мелкий - с малой. Как учесть все эти цены?
Если бы мы обладали таким методом подсчёта, который давал бы нам достаточно точный результат, то мы могли бы им и удовлетвориться, т. е. взяли бы не все товарные позиции, а скажем 100, или 200, или 500, но самых важных, самых распространённых товаров.
Представим, что этот метод подсчёта мы передаём в Торговую палату, она выбирает количество позиций и по ним производит необходимые расчёты. Кто бы тогда мог возразить, что палата делает свою работу неправильно, или базируясь на каких-то вымышленных цифрах? Никто. Все бы признали правильность подобных расчётов, особенно кредиторы и должники, ведь так?
Поэтому-то абсолютную точность невозможно достигнуть до тех пор, пока:
цены на товары абсолютно точно определены третьими лицами, особенно хорошо, если это будут специальные государственные чиновники. Оценка цен на товары предложенным методом особенно тяжка.
Но являются ли трудности, перечисленные выше, причиной, по которой мы должны отказываться от попытки измерить цену денег? Портной, шьющий костюм для заказчика, не использует в своей работе стандартную меру длины из Парижа (эталонный метр), он довольствуется копией из дерева, его клиенты вполне этим удовлетворены. Грубый результат может вполне быть высчитан и нашим методом, достаточно взять официальные цифры цен из правительственных источников или из банковских книг. Что мы знаем сейчас о состоянии цены денег в Германии? Да, ничего. Только из нашего ежедневного опыта мы можем извлечь какие-то отрывочные сведения, но свести их к общим знаменателям мы не можем. Тем более их как-то доказать.
Поэтому предложенное мной сравнение - это огромный шаг вперёд по сравнению с любыми другими способами оценки денег. Как с практической, так и теоретической точек зрения. Такое измерение цены денег возможно вызовет удивление и смущение приверженцев золотого стандарта, но нам-то от этого что, собственно? Неужели судья, формулируя вопрос к жюри, принимает во внимание смущение вора? В любом случае, свет свечи предпочтительней чернильной темноты, сомнение, что наука предлагает что-то неразумное - ведёт напрямую к суеверию, а не к знанию.
40 лет нас убеждали в том, что немецкий золотой стандарт - это превосходный монетарный выбор, и 40 лет мы обходились этими бездоказательными уверениями.
Статистика цен, по предлагаемой нами выборке и предлагаемому методу, даёт нам основу для анализа правильности или неправильности нашего вопроса, обращённого к введению золотого стандарта. Причина, по которой подобная статистика ещё не была ни собрана, ни проанализирована - простой страх бросить свет на нынешние потуги финансовой власти приукрашивать текущее положение дел. Рутина ненавидит науку.
Довольно любопытно наблюдать, как одни и те же лица слепы к акробатике золотого талера, затем - внезапно они становятся страшными педантами и поднимают вопросы точности в деле продвижения бумажных денег (Господи, им-то откуда ведомо, КАК именно надо работать с бумажными деньгами, как их оценивать!). Жалобы на то, что в течение короткого периода времени, цены, при действующем золотом стандарте, вдруг падают или поднимаются на 10-20-30%, встречаются контр-жалобами на то, что существующие способы измерения цен, разумеется, ни к чему не годны, что в этих методах масса ошибок, а раз так, то и вообще ничего никому невозможно доказать. (*Для того, чтобы доказать, наш метод также ошибочен, всем критикам предстоит сравнить свои методы с нашим. Но они отказываются это делать, поскольку их методы оценки базируются на золотом стандарте, а он не выдерживает никакой проверки на "прочность". Поэтому-то они предпочитают говорить о "невозможности доказательств" ошибок, а раз так - то и о прямой опасности пользоваться тем, что ошибочно.)
Ну эти-то "невозможности" нам можно пережить, даже если придётся столкнуться с некоторым трудностями. Потому что всё равно придётся вернуться к самому основанию. А оно таково - следует обнаружить, каким образом изменение цен влияет на интересы кредиторов и должников; как и до какого предела падение или рост цен влияет на бюджеты самых разных классов общества, бизнеса; могут ли работники на зарплате, гос. служащие, держатели ценных бумаг и пенсионеры приобретать больше товаров или меньше с теми деньгами, которые они получают?
Чтобы высчитать и принять такие данные, которые могут быть полезны для анализа, следует лишь придерживаться следующего принципа: чтобы все производители (фермеры, промышленники) сдавали отчётность по произведённым ими товарам, а также цены, по которым они их продавали. Данные эти можно сдавать, допустим, в Торговую палату. Цифры будут затем входить в статистический отчёт. Выйдет примерно вот что:
5 000 тонн зерна, за тонну $140, всего $700 000
1 000 тонн картофеля, за тонну 30, всего 30 000
5 000 галлонов молока, за галлон 0,60, всего 3 000
600 кубоярдов пиломатериалов, p за ярд 9, всего 5 400
5 млн. кирпичей, за тысячу 8, всего 40 000
200 овец, за овцу 20, всего 4 000
500 дюжин соломенных шляп, за дюжину 10, всего 5 000
____
Годовая продукция района X - $787 400.
В центральном статистическом бюро цифры по районам суммируются. Общие цифры дадут исходные данные для сравнения по разным годам. Таким образом можно оценить общий объём производства по всей стране. С течением времени, накопив данные, можно будет легко увидеть изменения цен на товары по всей стране. Подобную статистику можно производить так часто, как хочется, но по годам - видимо удобнее всего. Для ввозных товаров делается то же самое.
Поскольку объём производства варьируется так же, как и цены, новые данные не будут доступны для анализа немедленно. Для сравнения надо брать одинаковые объёмы товаров и сравнивать их цены в разное время. Сравнение двух цифр даст нам индекс стоимости денег.
Запасы товаров у торговцев не учитываются в этих расчётах. Они же были произведены, поэтому учитываются у производителей, поэтому мы можем предположить, что данные по ним будут примерно такими же, как и остальным группам товаров. Поэтому включение запасов в наши расчёты цен и объёмов будет излишним. То же самое касается заработных плат, ведь они тоже включены в стоимость товаров. Можно предположить, что если цены на фабриках одинаковы какой-то промежуток времени, то и уровень жизнь будет примерно таким же; т. е. все, включая работников, госслужащих, владельцев акций и пенсионеры могут покупать примерно одинаковое количество продуктов за одни и те же деньги. (Аренда дома, т. е. процент на капитал, не может быть здесь учтён).