Партии демократической ориентации

Для "демократов" (партий и кандидатов демократической ориентации) установлены значимая прямая зависимость результатов голосования от доли городского населения, доли лиц с высшим образованием и покупательной способности населения (см. §§ 4.1.-4.2., а также рис. 12, приложение 14). Обнаружена также обратная связь с плотностью сельского населения и явкой избирателей (см. рис.13, приложение 14).

Кроме того, партии и кандидаты демократической ориентации получают более высокий процент голосов в экспортно-ориентированных регионах (см. §§ 4.3.), что должно быть учтено в регрессионной модели с помощью дамми-переменных.

Поскольку независимые переменные должны входить в регрессионную модель с одним математическим знаком, возьмем показатель, представляющий собой разность числа 100 и плотности сельского населения. Вместо явки избирателей используем неявку. На рисунке 13 видно, что если не принимать в расчет такие "отклоняющиеся случаи", как Северная Осетия, Ингушетия, Кабардино-Балкария и несколько других регионов, то уровень поддержки партий и кандидатов демократической ориентации действительно повышается с уменьшением явки избирателей на предыдущих выборах. Коэффициент корреляции этих двух переменных составил -0,66 в 1993 г., -0,33 в 1995 г., -0,48 в 1999 г. и - 0,32 в 2003 г.

Доля городского населения, доля лиц с высшим образованием и покупательная способность населения тесно коррелируют друг с другом. Коэффициент корреляции между двумя любыми из вышеперечисленных факторов составляет около 0,50, и поэтому из этого "треугольника" в регрессионной модели должна остаться лишь одна переменная.

Таким образом, для партий и кандидатов демократической ориентации в число изучаемых независимых переменных для проведения пошагового регрессионного анализа вошли:

• Доля городского населения

• Доля лиц с высшим образованием

• Покупательная способность населения

• Модифицированный показатель плотности сельского населения (разность между числом 100 и плотностью сельского населения)

• Принадлежность региона к группе экспортно-ориентированных территорий

• Абсентеизм (неявка избирателей) на предыдущих парламентских выборах (для первых парламентских выборов использована неявка избирателей в 1991 г., на выборах Президента РСФСР) Проведенные расчеты показали, что более значимые и

содержательные результаты удается получить при использовании показателя доли городского населения, в то время как доля лиц с высшим образованием и покупательная способность населения в одиночку объясняют не более 10-20% территориальной дифференциации голосования за демократов²⁹.

Полученная автором модель для партий и кандидатов демократической ориентации "работает" с переменным успехом, а факторы абсентеизма на предыдущих выборах и экспортной ориентированности лишь незначительно поднимают коэффициент детерминации. Наиболее применима модель к выборам 1999 г., когда значение Н² достигает своей максимальной величины (0,48) и при этом переменные, пошагово включаемые в модель (модифицированная плотность сельского населения, фактор экспортной ориентированности и неявка избирателей на предыдущих выборах) существенно повышают ее значимость. На выборах 1995 г. коэффициент детерминации падает до уровня 0,34, причем вся модель держится на факторах урбанизированности и плотности сельского населения, в то время как остальные показатели не являются репрезентативными.

Применительно к первым парламентским выборам 1993 г. удается добиться существенного увеличения коэффициента детерминации при учете модифицированного показателя плотности сельского населения, однако само значение Н² невелико (всего 0,24). По-видимому, это можно объяснить тем, что сами выборы 1993 г. имели иной политический контекст. Избиратель осуществлял основной выбор между коммунистами, которые апеллировали к прошлому, националистами, возникшими как "третья сила", и так называемыми либерально-реформаторскими силами, включавшими помимо "Яблока", "Выбора России" и других "демократов" также Партию российского единства и согласия С.Шахрая. Формальное отнесение автором последней партии к политическому кластеру конформистов (см. § 3.1.) во многом условно - конформистский электоральный сегмент к тому времени еще не сформировался, да и само понятие "конформизм" стало популярным в научной среде гораздо позже. По состоянию на начало 1990- х гг., когда в обществе в целом еще преобладали либерально- реформаторские идеи, факторы голосования за "демократов" были другими, а группа их электоральной поддержки была гораздо более неоднородна по своему социальному статусу и уровню достатка, далеко не ограничиваясь образованными жителями крупных городов с высокими доходами.

Что касается последних парламентских выборов, состоявшихся в 2003 г., то здесь главной причиной сложности выявления индикативных факторов электорального поведения автору видится общее сужение электоральной базы "демократов" и связанное с этим снижение дифференциации региональных показателей.

Результаты регрессионного анализа приведены в табл.21. (приложение 15). Проведенный анализ факторов электорального поведения, репрезентативных для голосования за партии и кандидатов демократической ориентации, позволил получить следующие формулы регрессионного уравнения: Для выборов 1995 г.:

У_д = 0,10urb+0,08min-dens+0,003abs-0,62exp-7,03, Для выборов 1999 г.:

Y_A = 0,1urb+0,1min-dens+0,02abs+0,9exp-10, где У_д - уровень поддержки партий и кандидатов демократической ориентации

urb (urban) - доля городского населения

min-dens (minus density) - модифицированная плотность сельского населения (разность между числом 100 и плотностью сельского населения) abs (absenteeism) - неявка на предыдущих выборах exp (export-oriented) - экспортоориентированность

Так же, как в случае с партиями и кандидатами коммунистической ориентации, введем теперь в регрессионную модель показатель численности населения регионов, в расчете на то, что это позволит существенно поднять ее значимость. В качестве case study, как и раньше, возьмем парламентские выборы 1999 г.

Результаты применения показателя, учитывающего населенность региона, оказываются весьма убедительными и на этот раз. Коэффициент детерминации возрастает до 0,5 для группы наиболее экономически развитых и густозаселенных субъектов РФ и до 0,57 для сравнительно слабозаселенных автономий и областей. Результаты регрессионного анализа для двух групп регионов приведены в табл.20 (приложение 15). Формула уравнения регрессии для наиболее экономически развитых и густозаселенных субъектов РФ применительно к выборам 1999 г. имеет вид:

У_д =0,16urb+0,04min-dens+0,06abs+0,43exp-9,1, где Уд - уровень поддержки партий и кандидатов демократической ориентации

urb (urban) - доля городского населения

min-dens (minus density) - модифицированная плотность сельского населения (разность между числом 100 и плотностью сельского населения) abs (absenteeism) - неявка на предыдущих выборах exp (export-oriented) - экспортная ориентированность Формула уравнения регрессии для сравнительно слабозаселенных автономий и областей на выборах 1999 г. выглядит следующим образом: У_д =0,06urb+0,14min-dens-0,06abs+2,85exp-7,9

Партии национал-патриотической ориентации

Голосование за "национал-патриотов" (партии и кандидатов национал-патриотической ориентации) обнаруживает очень высокую корреляцию с долей русских. Из факторов проблемного голосования, получающих операционализацию через показатели социальной напряженности, значительную роль играет уровень безработицы, который отрицательным образом связан с голосованием за национал-патриотов. При этом, вопреки довольно прочно укоренившимся среди специалистов представлениям, уровень тяжкой преступности практически никак не связан с поддержкой партии и кандидатов национал-патриотическои ориентации . Следует сказать также о значительной положительной корреляции голосования за национал-патриотов с долей горожан, проявившейся на парламентских выборах 2003 г., и о весьма высокой отрицательной корреляции с плотностью сельского населения (см. §§ 4.1.-4.2., а также рис. 14-15, приложение 14).

Кроме того, партии и кандидаты национал-патриотической ориентации пользуются повышенной популярностью населения депрессивных регионов (см. § 4.З.), что должно быть учтено в регрессионной модели при помощи дамми-переменных. Введем также дополнительный фактор приграничья - хорошо известно, что ЛДПР традиционно получает высокий процент голосов в регионах, где актуальны приграничные проблемы, которые создают благодатную почву для возникновения националистических настроений. Для оценки данного фактора также используем дамми-переменные (приграничным регионам присвоим значение 1, всем прочим регионам - 0).

Поскольку независимые переменные должны входить в регрессионную модель с одним математическим знаком, возьмем модифицированные показатели безработицы и плотности сельского населения³⁰. Доля русских имеет высокую корреляцию с долей горожан (0,55), и нам необходимо выбрать для регрессионной модели один из этих показателей. При выборе мы исходили из того, что этнический состав населения более репрезентативен для голосования за национал-патриотов.

Таким образом, для партий и кандидатов национал-патриотической ориентации в число изучаемых независимых переменных для проведения пошагового регрессионного анализа вошли: > Доля русских

• Модифицированный показатель уровня безработицы (разность между числом 100 и уровнем безработицы)

• Модифицированный показатель плотности сельского населения (разность между числом 100 и плотностью сельского населения)

• Принадлежность региона к группе депрессивных территорий

• Принадлежность региона к группе пограничных территорий Полученная автором модель имеет довольно высокую

статистическую значимость. Уже на первом шаге регрессионного анализа этнический состав населения позволяет объяснить более 30% территориальной дифференциации голосования за партии и кандидатов национал-патриотической ориентации. Включение в модель в качестве независимой переменной плотности сельского населения "играет" в 1993 и 1999 гг., уровень безработицы приобретает значимость с 2003 г.

Любопытно, что плотность сельского населения существенно повышает величину В² для голосования за национал-патриотов на первых парламентских выборах, несмотря на практически отсутствовавшую корреляцию между двумя этими переменными в 1993 г. По-видимому, в территориальной дифференциации плотности сельского населения содержатся какие-то важные компоненты, способные объяснить популярность ЛДПР в отдельных регионах.

Интересно также, что для национал-патриотов фактор социально- экономического типа территории играет наиболее весомую роль в сравнении с другими политическими кластерами - использование дамми- переменных для оценки депрессивности территории поднимает значение Н² на 3-5 процентных пунктов. В то же время фактор пограничности, за исключением выборов 1995 г., не оправдывает высоких ожиданий, являясь незначимым. По-видимому, связано это с формальным подходом к учету эффекта пограничья, когда абсолютно всем регионам, расположенным у государственной границы, присваивается значение 1.

Особый случай представляют собой последние парламентские выборы, на которых национал-патриотический электорат расширился и претерпел значительную трансформацию за счет возникновения нового крупного объединения - блока "Родина". В результате, в условиях, когда целых два избирательных объединения практически напрямую апеллировали к русскоязычному населению и великодержавным амбициям, значимость этнического фактора взлетела на беспрецедентную высоту (в одиночку он способен объяснить ни много ни мало 55% территориальной дифференциации голосования за национал-патриотов), а объясняющая способность всей модели достигла отметки 63%.

В целом пять выделенных переменных объясняют в различные годы от 40 до более чем 60% территориальной вариации голосования за партии и кандидатов национал-патриотической ориентации. В то же время следует отметить, что стабильно и высоко значимым является лишь этнический фактор, а все остальные факторы, инкорпорированные в регрессионную модель, действуют с переменным успехом.

Пониженная объясняющая сила модели в 1999 г. по-видимому связана с участием в выборах нового блока "Единство", перехватившего значительную часть национал-патриотического электората.

Результаты регрессионного анализа приведены в табл.22 (приложение 15). Проведенный анализ факторов электорального поведения, репрезентативных для голосования за партии и кандидатов национал-патриотической ориентации, позволил получить следующие формулы регрессионного уравнения: Для выборов 1993 г.:

Y_H = 0,12rus+0,25unemp+0,17min dens+3,26depr+0,30front-22,1, Для выборов 1995 г.:

Y_H = 5,17rus+2,93unemp-0,98min-dens+2,52depr+2,64ffront-1,17, Для выборов 1999 г.:

Y_H = 2,36rus+1,45unemp+5,40m¡n-dens+1,88depr+0,23front-3,21, Для выборов 2003 г.:

Y_H = 6,18rus+3,24unemp+1,01min-dens-1,22depr-0,93front-2,17, где: Y_H - уровень поддержки партий и кандидатов национал- патриотической ориентации

rus (Russian) - доля русского населения

unemp (unemployment) - уровень безработицы min-dens (minus-density) - модифицированная плотность сельского населения (разность между числом 100 и плотностью сельского населения) depr(depressed) - депрессивность front (frontier) - фактор пограничности

Осуществим деление регионов на две группы в зависимости от численности их населения. Для регионов первой группы (наиболее экономически развитых и густозаселенных субъектов РФ) значимость регрессионной модели убывает. Это связано с тем, что исчезает главная разделительная линия между русскоязычным электоратом, на который и ориентированы национал-патриотические партии, и представителями титульных этносов. Зато для регионов второй группы (сравнительно слабозаселенных автономий и областей) этнический состав населения приобретает роль очень надежного предсказателя результатов голосования за национал-патриотов. В 2003 г. объясняющая сила регрессионной модели, построенной по 5 переменным, для автономий достигла 83%, а коэффициент детерминации, обеспечиваемый отдельно долей русских, составил 0,69! Это означает, что автономии с высокой долей титульного этноса вряд ли при каких бы то ни было условиях проголосуют за ЛДПР.

В целом следует сказать, что национал-патриотический электорат оказался самым неустойчивым и подвижным из всех, что хорошо видно по изменению объясняющей силы регрессионной модели, а также значимости отдельных факторов от выборов к выборам.