Структуры электорального пространства

К А Ф Е Д РА

Г О С УД А Р С Т В Е Н Н О Й П О Л И Т И К И Ф ИЛО СО Ф СКИЙ ФАКУЛЬТЕТ МГУ ИМ . М.В. Л ОМО Н О СО ВА

А.С. АХРЕМЕНКО

Структуры электорального пространства

Москва Издательство «Социально-политическая МЫСЛЬ»

2007

УДК 323(470) ББК 66.3(2Рос) А95

РЕЦЕНЗЕНТЫ: доктор политических наук, профессор И.А. Василенко доктор философских наук, профессор В.И. Коваленко

АХРЕМЕНКО А.С. А95 Структуры электорального пространства. — М.: Издательство «Социально-политическая мысль», 2007. — 320 с.

Монография посвящена проблемам методологии количественных исследований электоральных процессов, концептуализации понятия «электоральное пространство», факторам формирования его структуры и методам ее моделирования. В работе широко освещаются результаты эмпирических исследований избирательного процесса, проведенных автором и другими учеными. Особое внимание уделяется структуре и динамике электорального пространства современной России. Для специалистов в области избирательного процесса, политической географии, а также для всех, интересующихся методологией и методиками количественных политических исследований.

ISBN 978– 5–902168–99–7

© Ахременко А.С, 2007. © Воробьев А.В., оформление, 2007.

Научное издание Сдано в набор 08.02.2007. Подписано в печать 16.02.2007. Формат 60х88/16. Бумага офсетная. Гарнитура «Таймс». Печать офсетная. Усл.-печ. л. 20,0. Уч.-изд. л. 18,87. Тираж 1 000 экз. Заказ № 39. Оригинал-макет и обложка подготовлены А.В. Воробьевым Издательство «Социально-политическая МЫСЛЬ». [email protected] 141200, МО, г. Пушкино, Московский проспект, дом 55. Тел. 772–03–76 Типография ООО «Телер». 125299, г. Москва, ул. Космонавта Волкова, д. 12. Лицензия на типографскую деятельность ПД № 00595.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ...................................................................................................5 Пространственное моделирование электорального выбора в западной политической науке .............................................................10 Модели электорального пространства на основе теории рационального выбора .......................................................................................10 Принципы рациональности и становление классических подходов в пространственном моделировании электорального выбора ........................10 Модель Даунса ......................................................................................................18 Многомерная проекция классической модели ...................................................19 Проблема «двух пространств» .............................................................................24 Нелинейные метрики, или взгляд на электоральное пространство глазами избирателя.............................................................................................30 Целевые функции, или взгляд на электоральное пространство глазами политических партий ...........................................................................34

За пределами рационального выбора: пространственные проекции теории социальных размежеваний ........................................................38 Социологический подход и теория размежеваний .............................................38 Векторная модель электорального выбора..........................................................40 Дедуктивная логика пространственного моделирования: общие проблемы ...47 Структура электорального пространства: ...........................................................52 Индуктивный подход ............................................................................................52 Структуры и связи ................................................................................................53 Корреляции............................................................................................................55 Линейно-структурный анализ..............................................................................68 Факторный анализ и электоральные структуры .................................................75

Формирование электорального пространства: основы теории...............98 Общие контуры модели......................................................................................100 Социальные и ценностные размежевания ........................................................102 Влияние институциональных факторов на формирование электорального пространства ..........................................................................117 Политические элиты и их влияние на формирование электорального пространства ..........................................................................125

Эволюция электорального пространства России: 1991—2004 гг.........129 Президентские выборы 1991 г. ..........................................................................131 Парламентские выборы 1993 г...........................................................................140 Парламентские выборы 1995 г...........................................................................149 Президентские выборы 1996 г. ..........................................................................158 Парламентские выборы 1999 г...........................................................................165 Президентские выборы 2000 г. ..........................................................................175 Парламентские выборы 2003 г...........................................................................181 Президентские выборы 2004 г. ..........................................................................194 Структуры электорального пространства России: проблема устойчивости..206

Электоральные пространства российских регионов..............................212 Структурные особенности выборов депутатов региональных органов законодательной власти..........................................................227 Алтайский край ...................................................................................................228 Ярославская область ...........................................................................................231 Республика Татарстан.........................................................................................233 Усть-Ордынский (Бурятский) автономный округ............................................236 Тульская область.................................................................................................237 Сахалинская область...........................................................................................240 Иркутская область...............................................................................................243 Читинская область ..............................................................................................246 Калужская область..............................................................................................248 Курганская область.............................................................................................250 Архангельская область .......................................................................................253 Корякский автономный округ............................................................................256 Республика Хакасия............................................................................................258 Владимирская область........................................................................................261 Воронежская область..........................................................................................264 Рязанская область ...............................................................................................266 Амурская область................................................................................................269 Магаданская область ..........................................................................................273 Белгородская область .........................................................................................275 Москва .................................................................................................................278 Республика Чувашия ..........................................................................................281 Республика Тыва .................................................................................................282 Некоторые закономерности и выводы ..............................................................284

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Методика расчета индекса электоральной уникальности региона ...........................................................................288 ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Данные для расчета связи между структурным положением «Единой России» в электоральном пространстве и ее результатом.....................................................................................299 ЛИТЕРАТУРА...........................................................................................302 ПРИМЕЧАНИЯ.........................................................................................310

4

ВВЕДЕНИЕ

Наблюдая за ходом различных дискуссий, посвященных предвыборной борьбе, мы нередко встречаемся с суждениями такого рода: «Позиция этой партии резко сдвинулась влево по сравнению с предыдущими выборами»; или «по своей идеологии кандидат N гораздо ближе к кандидату M, нежели к кандидату K»; или «в этом вопросе партия C и партия D заняли противоположные позиции, а партия E — промежуточное положение». Подобные характеристики можно наблюдать и в материалах средств массовой информации, и в научной литературе. И в каждом случае делается попытка соотнести некий политический объект (партию или кандидата) с другим объектом либо с некоторой системой координат. В первом суждении говорится, что партия переместила свою политическую позицию в левом направлении, что с необходимостью предполагает представление о некоторой точке отсчета, ориентире, по отношению к которому происходит движение. Во втором и третьем суждении мы начинаем мыслить в понятиях дистанции, расстояния. В одном случае непосредственно используется метафора «близости»: мы знаем, что N идеологически ближе к M, нежели к K. В третьем же случае о близости или удаленности не говорится напрямую, но мы легко можем соотнести С, D и E по этому критерию. Ясно, к примеру, что расстояние между С и D (их позиции противоположны) больше, чем между С и Е и чем между D и E (ведь Е занимает промежуточное положение между C и D). Используя категории дистанции, близости, удаленности, системы координат, ориентира, движения в определенном направлении мы формируем пространственное представление об электоральном процессе. Эволюция представлений о пространстве имеет многовековую историю. Однако подавляющую часть этого времени концепт пространства развивался, прежде всего, в рамках математической и физической наук и сопутствующих им работах натурфилософов. Так, в математике понимание пространства прошло путь от трехмерного евклидова пространства, представляющего собой приближенный образ реального пространства, до гораздо более общего понятия пространства как множества объектов, называемых его точками. В качестве последних могут выступать отнюдь не только «точки» в привычном смысле слова, но и геометрические фигуры, математические функции, состояния системы в целом. В современной математике «классическое» трехмерное пространство, свойства которого были сформулированы Евклидом с помощью набора аксиом, является лишь одним из бесконечного числа теоретически возможных пространств. Так, созданная А. Энштейном специальная теория относительности математически оперирует т. н. «пространством Минковского» — четырехмерным пространством, объединяющим физическое трехмерное пространство и время. 5

Именно в рамках физико-математических наук были разработаны фундаментальные способы описания различных пространств. В соответствии со ставшей традиционной классификацией они делятся на метрические («количественные») и топологические («качественные»). Метрикой, или метрическим интервалом, называют способ вычисления расстояния между двумя объектами. Например, в линейном евклидовом пространстве (представляющем собой прямую линию или отрезок прямой) расстояние между точками А и В будет равно модулю разности их координат (Dist (А, В) = ‫׀‬А– В‫) ׀‬. Так, расстояние между точками А (–3) и В (–5) будет равно 2. Для n-мерного евклидова пространства метрика задается несколько более сложной формулой: n

dist =

∑ (x i =1

i

− yi ) 2

.

Именно способ вычисления расстояния является ключевой метрической характеристикой пространства. Топологическими называют наиболее общие свойства пространства, такие как размерность, непрерывность, однородность и некоторые другие. Так, реальное физическое пространство трехмерно, непрерывно, однородно (все его точки равноправны) и изотропно (все его направления равноправны). Математическая топология изучает свойства геометрических объектов при различных трансформациях, при этом сосредотачивается на взаимном расположении частей, отвлекаясь от свойств наподобие размера фигур или их точного положения в пространстве (метрических свойств). Именно топология сформулировала представление о том, что пространство представляет собой не простую совокупность или множество элементов, а совокупность или множество, несущее определенную структуру. На первый взгляд, все это выглядит довольно абстрактным применительно к изучению социальных и политических процессов. Однако многие подходы математиков и физиков получили отражение в создании неклассических (то есть не относящихся к физическому миру) пространственных теорий. Всплеск интереса к концепту пространства среди представителей гуманитарных наук происходит в XX веке, когда появляются теории социального, экономического, знаково-смыслового (семантического) пространств. Так, в социологии можно говорить уже о наличии нескольких «школ» в пространственном осмыслении социального мира. Одну из них, представленную прежде всего П. Сорокиным, можно назвать «метрической». Она делает упор на точное определение положения индивида или группы в многомерной системе социальных координат. П. Сорокин писал: «Социальное пространство есть некая вселенная, состоящая из народонаселения земли... Социальная практика уже выработала… надежный и простой метод, сходный с системой координат, используемой для определения геометрического положения объекта в геометрическом пространстве. Составные части дан6

ного метода таковы: 1) указание отношений человека к определенным группам; 2) отношение этих групп друг к другу внутри популяции; 3) отношение данной популяции к другим популяциям, входящим в человечество. Дабы определить социальное положение человека, необходимо знать его семейное положение, гражданство, национальность, отношение к религии, профессию, принадлежность к политическим партиям, экономический статус, его происхождение и т. д. Только так можно точно определить его социальное положение» 1. Другая школа (П. Бурдье) делает акцент не на элементах и расстояниях, а на связях и топологических свойствах. «Прежде всего социология представляет собой социальную топологию, — отмечал П. Бурдье. — Так, можно изобразить социальный мир в форме многомерного пространства, построенного по принципам дифференциации и распределения… Агенты и группы агентов определяются по их относительным позициям в этом пространстве… Можно описать это пространство как поле сил, точнее, как совокупность объективных отношений сил, которые навязываются всем входящим в это поле и которые несводимы к намерениям индивидуальных агентов или же к их непосредственным взаимодействиям» 2. П. Бурдье определяет социальное пространство как «ансамбль невидимых связей, тех самых, что формируют пространство позиций, внешних по отношению друг к другу, определенных одни через другие, по их близости, соседству или по дистанции между ними, а также по относительной позиции: сверху, снизу или между, посредине» 3. Во второй половине прошлого столетия пространственный подход начинает «завоевывать место под солнцем» и в политической науке. При этом ключевой сферой его применения на длительное время стало построение пространственных моделей электорального выбора. Уже к 1970-м — 1980-м гг. оно полностью сформировалось как самостоятельное направление теоретикоприкладного политического анализа, со своей «классической» методологической базой и новыми векторами научного поиска. Основной вклад в создание методологии и методик пространственного моделирования принадлежит ученым США. Однако если на первых порах направление было сугубо «американским» и в плане авторства, и в плане объектов исследования, то с конца прошлого века начинается активный (и весьма проблемный) период адаптации созданных моделей к доминирующим в Европе многопартийным системам и политическим условиям «новых демократий» — бывших членов социалистического лагеря и стран третьего мира. В самом общем виде пространственное моделирование электорального выбора можно определить как процедуру соотнесения политических позиций избирателей с политическими позициями партий и кандидатов, причем оба типа позиций представляются как объекты в некотором n-мерном политическом пространстве. Как будет показано на страницах этой книги, созданные учеными модельные пространства политического выбора характеризуются различной топологией. Например, в одних случаях измерения 7

пространства представляют собой шкалы поддержки неких общих идеологий (левых и правых, консерваторов и либералов и т. д.), в других оси координат строятся в соответствии с ключевыми вопросами политической повестки дня. В обоих случаях мы имеем разные варианты размерности электорального пространства. Еще большим разнообразием отличаются метрические характеристики созданных моделей. Так, для определения «дистанции» между избирателем и кандидатом, между несколькими политическими партиями используются как различные линейные метрики, так и нелинейные (расстояние задается отрезком кривой); евклидово расстояние конкурирует с векторным исчислением и т. д. Однако дело не просто в разнообразии предложенных математических решений. Наиболее интересно то, что каждое из них базируется на той или иной парадигме электорального поведения избирателей, шире — на определенном понимании мира политического и его закономерностей. Современная политическая наука является мультипарадигмальной, что принципиально отличает ее от всех наук естественных и некоторых общественных. Например, в физике в разные периоды времени мы можем вычленить главенствующую парадигму — доминирующий «угол зрения» на физический мир. Длительное время он определялся постулатами классической механики Ньютона, в XX столетии на смену этой парадигме пришли принципы относительности и квантовой механики. В политической науке парадигмы «соседствуют», сосуществуют: актуальными являются принципиально разные подходы, каждый из которых интерпретирует политическую реальность по-своему. Так, феномен электорального поведения можно рассматривать с позиций теории рационального выбора, социологического подхода, институционального подхода, политико-географической концепции диффузии инноваций, теории локальных социальных сетей и т. д. Причем уместно говорить скорее о взаимодополнении, нежели о противоречии этих концепций. Политическое поведение — чрезвычайно сложный и многогранный феномен, и каждая из названных парадигм концентрирует свое внимание на одной из его «граней». Современные политологические парадигмы (по крайней мере, некоторые из них) отличаются не просто различным пониманием связей между политическими явлениями и процессами, но принципиальными подходами к формированию научного знания, магистральными путями построения здания политической науки. В этой связи закономерно, что разные политические теории продуцируют совершенно разные пространственно-аналитические видения мира политического (визуальная аналогия здесь справедлива, так как концепт пространства неразрывно связан со зримостью). Более того, сконструированные в рамках разных парадигм пространственные модели с чрезвычайной ясностью эксплицируют их глубинную логику, свойственные им «прорывы» и «тупики» понимания политической реальности. Используя выражение М. Фиорины, в таких моделях «все карты на столе» (the cards are on the table) 4. Поэтому пространственное моделирование представляет 8

большой интерес не только как прикладной метод анализа и прогнозирования электоральных процессов, но и как инструмент теоретического познания политической реальности. Наряду с рассмотрением пространственных моделей политического выбора в рамках уже имеющегося набора электоральных опций, мы уделим особое внимание проблеме формирования самого пространства электорального выбора. До сих пор в научной литературе, в том числе зарубежной, этой проблеме уделялось незаслуженно мало внимания. Конечно, чрезвычайно важно понять, как избиратель принимает решение о голосовании за ту или иную партию. Однако не менее важно понимать, каким образом формируется предлагаемый избирателю набор альтернатив, какой структурой он обладает? В нашем изложении будет показано, что структурное положение партии или кандидата в электоральном пространстве, то есть в соотнесении с другими участниками выборов, существенным образом влияет на их итоговый результат. Изложенные в книге теоретические рассуждения автор постарался максимально дополнить разнообразными результатами анализа эмпирического материала. Основное внимание уделяется электоральному пространству России и ее регионов, хотя имеется и ряд исследований по зарубежным странам. Читателю предоставляется возможность попутно ознакомиться с теми количественными методами, которые используются в исследованиях: корреляционным, регрессионным, факторным анализом. Автор надеется, что его работа окажется полезной как для специалистов в области политической науки, так и для широкого круга читателей, интересующихся избирательным процессом и проблемами методологии общественных наук в целом.

9

ПРОСТРАНСТВЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ВЫБОРА В ЗАПАДНОЙ ПОЛИТИЧЕСКОЙ НАУКЕ

Модели электорального пространства на основе теории рационального выбора Начнем наше рассмотрение проблем электорального пространства с моделей электорального поведения, созданных в рамках теории рационального выбора. Сделаем это по двум причинам. Во-первых, пространственное моделирование электоральных процессов как самостоятельное направление сформировалось именно в рамках рационально-инструментальной парадигмы. На первом этапе (1950-е — 1970-е годы XX века) наибольший вклад в его развитие внесли ученые США, где теория рационального выбора была и остается ведущим направлением. Во-вторых, именно в теории рационального выбора основные концептуальные и методические проблемы пространственного моделирования предстают в наиболее эксплицированном, «чистом» виде.

Принципы рациональности и становление классических подходов в пространственном моделировании электорального выбора Прежде всего, охарактеризуем концептуальный подход теории рационального выбора (или, как ее иначе называют, позитивная политическая теория, positive political theory) к методологии формирования политологического знания. Данная теория стремится выстроить здание политической науки на основе совокупности простых аксиоматических утверждений, которые затем развиваются в теоремы, эволюционирующие в свою очередь в сложные теоретические конструкции. Даже на уровне понятий просматривается явная аналогия с математикой: действительно, теория рационального выбора использует присущий математике дедуктивный подход к формированию теории. Схематично дедуктивный подход можно изобразить следующим образом (см. рис 1). Как видно из приведенной схемы, отправным пунктом является теория. На основе определенных теоретических положений дедуктивным путем формируются предположения относительно фактов реальной действительно10

сти, которые затем сопоставляются с этими фактами. В случае соответствия предположений фактам теория получает дополнительное подтверждение. В случае несоответствия теория в ее нынешнем виде отвергается, ее место занимает другая теория, скорректированная в соответствии с фактами 5. Рис. 1

Гипотеза

Сопоставление гипотез и фактов

Теория

Соответствие

Несоответствие Переработка теории в свете новых фактов

Отвержение теории в ее нынешней форме

В позитивной политической теории ключевым концептом «аксиоматического» уровня является утверждение о рациональности индивида. Содержание понятия «рациональность» в его современном понимании требует некоторых пояснений. Считается, что индивид выбирает из нескольких альтернатив поведения в соответствии со своими предпочтениями. Другими словами, индивид способен установить некоторое отношение между альтернативами с точки зрения своих предпочтений, ранжировать их. Например, если А имеет три альтернативы x, y, z, он может соотнести их между собой: например, предпочесть альтернативу x альтернативе у (символически “xPАy”), а альтернативу y альтернативе z (“yPАz”), и на этой основе принимать решения. Также возможна ситуация, когда альтернативы являются равнозначными для индивида: в этом случае говорят, что он индифферентен в отношении этих альтернатив (например, в отношении альтернатив y и z (“yIАz”) 6. В качестве аксиомы принимается утверждение, что при рациональном принятии решений индивид стремится к максимизации своей выгоды или пользы ((utility), то есть в ситуации xPАy и yPАz выбором А станет альтернатива х. При этом важно отметить, что рациональность индивида оценивается не на основании результата выбора (известно, что не все люди способны принимать наиболее выгодные для них решения), а на основании самого процесса принятия решения (т. н. концепция ограниченной рациональности). Важной чертой теории рационального выбора является методологический индивидуализм, утверждающий, что коллективные социальные решения могут быть моделируемы путем агрегирования индивидуальных реше11

ний. Теория рационального выбора принимает во внимание случайный компонент в индивидуальном поведении, но интегрально социальные системы ведут себя как коллективные рациональные сущности (c некоторой погрешностью, связанной с отдельными индивидуальными отклонениями от рациональности) 7. Другой аспект методологического индивидуализма, логически связанный с предыдущим, — постулирование приоритета индивидуальных интересов над групповыми ценностями. Политика, таким образом, превращается из деятельности по достижению общего блага в духе античных философов в процесс обмена между «эгоистически» мотивированными, рациональными индивидами. «Политика, — пишет «современный классик» теории рационального выбора, американский экономист Дж. Бьюкенен, — есть сложная система обмена между индивидами, в которой последние коллективно стремятся к достижению своих частных целей, так как не могут реализовать их путем обычного рыночного обмена. Здесь нет других интересов, кроме индивидуальных. На рынке люди меняют яблоки на апельсины, а в политике — соглашаются платить налоги в обмен на необходимые всем и каждому блага: от местной пожарной охраны до суда» 8. Впрочем, господство индивидуальных интересов совсем не обязательно влечет за собой их конфликт с интересами более общего плана. Как писал один из предшественников теории рационального выбора, знаменитый экономист Адам Смит, «каждый отдельный человек имеет в виду лишь собственный интерес, преследует лишь собственную выгоду, причем в этом случае он невидимой рукой направляется к цели, которая не входила в его намерения. Преследуя свои собственные интересы, он часто более действенным образом служит интересам общества, чем тогда, когда сознательно стремится служить им» 9. Однако вернемся к проблеме рациональности с точки зрения ее формализованного представления. Чтобы решение, принятое индивидом в соответствии со своими предпочтениями, считалось рациональным, необходимо соблюдение двух дополнительных условий. Первое из них называется условием сопоставимости или полноты. Оно гласит, что для любой пары альтернатив возможно установление отношения предпочтения или индифферентности. Второе условие называется условием транзитивности. Отношения предпочтения являются транзитивными в следующих случаях: если мы знаем, что А предпочитает альтернативу x альтернативе у (xPАy), а альтернативу y альтернативе z (yPАz), мы можем однозначно заключить, что x для А предпочтительнее чем z (xPАz). То же самое для отношения индифферентности: если xIАy и yIАz, то всегда xIАz. Данный набор условий органичным образом порождает пространственную интерпретацию политического выбора. Условия полноты и транзитивности фактически обеспечивают возможность расположения альтернатив в некотором однородном пространственном континууме, в простейшем случае — как точек на прямой линии. Например, имеется конкретный вопрос 12

политической повестки дня — объем планируемых государственных расходов на образование и науку в процентах от общего объема расходной части бюджета. Реально обсуждается, к примеру, диапазон от 1% до 8%. Таким образом, пространство альтернатив может быть геометрически представлено координатной прямой 10 (рис 2). Рис. 2 0%

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

100%

Согласно представлениям теории рационального выбора, индивид имеет в таком пространстве альтернатив некую идеальную точку (ideal point), — наиболее предпочтительный вариант, с которым связана максимальная «выгода» или «полезность» для данного индивида. Данное представление несколько усложняет исходную картину, вводя в нее еще одно измерение — измерение полезности. Разным альтернативам соответствует разный уровень индивидуальной полезности (если только не присутствует отношение индифферентности, в этом случае полезность одинакова), что обеспечивает возможность их ранжирования. Для каждого индивида может быть отображена особая функция полезности (utility function), отражающая связь индивидуального уровня полезности со значениями в пространстве альтернатив (issue space), например, для индивида А (рис. 3). Рис. 3 идеальная точка А

полезность

0

1%

2%

3%

4%

5%

6%

7%

8%

В данном случае идеальная точка соответствует 6% — наиболее предпочтительный для А вариант, когда уровень полезности является максимальным. Выше отображена наиболее типичная для теории рационального выбора одновершинная (унимодальная) функция полезности (single peaked 13

utility function) в которой 1) идеальная точка только одна; 2) уровень полезности монотонно убывает по мере удаления значений расходов на образование и науку от идеальной точки (в любом направлении). Математически функция полезности может быть также задана колоколообразной кривой. Таким образом, расстояние от идеальной точки до предлагаемой альтернативы определяет степень ее поддержки индивидом: чем больше расстояние, тем меньше поддержка. Расстояние как интервальная величина может быть в данном случае точно оценено как модуль разности между значением идеальной точки и значением предлагаемой альтернативы (таким же образом мы можем вычислить расстояние не только между идеальной точкой избирателя и политической партией, но и между политическими партиями): Dist (zА, K) = ‫ ׀‬zА - K‫׀‬ где zА — идеальная точка А. Например, если предлагается альтернатива n=4 %, от идеальной точки А ее будет отделять

‫׀‬6—4 ‫ =׀‬2, для альтернативы m=7 % ‫׀‬6 — 7 ‫ =׀‬1, для % ‫׀‬6 — 5 ‫ =׀‬1. В этом случае альтернативы m и k

альтернативы k=5 индифферентны для А (mIАk), и обе они предпочтительнее n (m,kPАn). В общем виде, А предпочтет альтернативу m альтернативе n тогда и только тогда, когда справедливо

‫ ׀‬zА - m‫ ׀ < ׀‬zА - n‫׀‬ Несмотря на кажущуюся тривиальность всех этих построений, вполне уместно говорить о целом комплексе свойств такого пространства, причем не все из них можно оценить однозначно. Так, двояко можно оценить размерность полученного пространства: в принципе оно одномерно, но включение уровня полезности как самостоятельного измерения позволяет оценить такое пространство как двухмерное с прямоугольной системой координат 11. Оба измерения такого пространства, в отличие от пространства физического, конечны. Так, ось альтернатив конечна в силу того, что решение принимается всегда как выбор из ограниченного числа альтернатив. Ось «выгоды» также конечна, что предопределяется самой концепцией идеальной точки (как точки максимальной выгоды). Отдельный интерес представляет проблема метрики данного пространства, то есть способа измерения расстояния между его точками. С осью альтернатив все вполне ясно: метрика здесь является линейной (расстоянием между точками А и B является отрезок прямой AB). Как было отмечено, она задается формулой Dist (zА, K) = ‫ ׀‬zА - K.‫׀‬ Сложнее дело обстоит с осью «полезности», где метрика фактически не задана. Более того, по зрелом размышлении мы придем к выводу, что ось полезности не является самостоятельным измерением по отношению к оси альтернатив (в обычном пространстве мы оперируем длиной, высотой и шириной как независимыми характеристиками объектов). По существу, измерение полезности целиком формируется концептом идеальной точки — 14

альтернативы, задающей предел оси (максимум полезности). Другими словами, без наличных альтернатив измерения полезности не существует, оно является фактическими инструментом установления отношений (предпочтения или индифферентности) между альтернативами, его можно назвать пространственной проекцией правила выбора (критерия). Собственно правило выбора задает одновершинная функция полезности, важным свойством которой является симметричность С «традиционным» пространством описанное выше электоральное пространство роднят такие свойства, как однородность и изотропность (равенство всех мест и направлений), а также нулевая кривизна. В соответствии с описанными представлениями в пространстве альтернатив можно разместить не одного, а множество индивидов с их идеальными точками и попытаться определить, каким образом совокупность индивидуальных предпочтений будет агрегироваться в единый коллективный выбор. В этой парадигме с использованием простого одномерного континуума был создан целый ряд классических работ, к каковым можно отнести труды К. Эрроу 12, К. Мэя 13, Д. Блэка 14 и других. Все они формируют общую логику «пространственного мышления» при анализе процедур голосования, хотя еще не содержат в прямом смысле моделирования электорального выбора. В этих работах присутствуют различные варианты решения одного вопроса (одномерное пространство выбора) и выбирающие индивиды с их идеальными точками, но еще нет третьей ключевой составляющей — кандидатов или политических партий. Но впервые проблема выбора в ее математической плоскости была поставлена еще двести лет назад выдающимся мыслителем Кондорсе. Именно он сформулировал парадокс «цикличного голосования», получивший его имя. Было установлено, что при принятии решения большинством голосов и при наличии более двух альтернатив может возникнуть ситуация, когда решение не может быть принято в принципе. Так, есть группа из трех индивидов А, В и С и три кандидата N, M, O. Предпочтения индивидов (по нисходящей) относительно кандидатов указаны в таблице ниже. Таблица 1 А N M O

В O N M

С M O N

Голосование по системе большинства будет представлять собой попарное рассмотрение альтернатив всеми участниками. Несложно убедиться, что такая процедура в данной ситуации принципиально неспособна выявить победителя. Так, N победит M, так как: А выберет N как наиболее предпочтительную альтернативу, в соответствии с той же логикой С выберет М. Решающим становится голос В, для которого N предпочтительнее М. 15

Аналогичным образом O победит N, М победит О. Очевидно, голосование приобретает циклический характер. Однако представим, что меняется сам способ принятия решения: сначала на голосование выносится одна пара альтернатив, а затем победитель в этой пары соревнуется с оставшейся третьей альтернативой. Несложные логические умозаключения быстро приведут нас к выводу, что всегда победителем окажется третья альтернатива, а обе альтернативы первого голосования проигрывают. Соответственно, принципиальное значение приобретает вопрос о том, кто из троих участников группы будет формировать повестку голосования. Так, А выберет порядок «O против M, победитель против N», так как N — лучший кандидат для А — в этом случае однозначно выигрывает. Это построение на самом деле является пусть простейшей, но все же работающей моделью влияния институционального фактора (как проводится процедура голосования) на политическое поведение. Теория рационального выбора имеет на сегодняшний день в своем багаже множество куда более сложных моделей, с помощью которых можно анализировать и предсказывать сложные политические процессы. Многие из этих моделей изначально разрабатываются в рамках экономической науки, а затем адаптируются применительно к политическим реалиям. Однако вернемся к рассмотрению проблемы выбора в одномерном континууме. Знаменитая теорема «среднего голосующего» (median voter theorem) К. Блэка постулирует, что (в несколько упрощенном виде) выигрывает та идеальная точка, которая занимает положение медианы по отношению к остальным (медиана — середина ранжированного числового ряда, слева и справа от которой расположено равное число элементов ряда). При этом необходимо соблюдение двух уже знакомых нам условий: функции полезности всех голосующих индивидов должны быть одновершинными и находиться в одномерном пространстве. В более строгом смысле теорема Блэка утверждает, что медианная идеальная точка обладает «пустым множеством предпочтений» (empty winset). Последний термин требует некоторых пояснений. Вернемся к рисунку 3, где идеальной точкой A является 6. Возьмем любую другую альтернативу, например k=5. Теперь мы можем определить множество всех альтернатив, которые А предпочтет k, PА(k). В соответствии с логикой построения одновершинной функции полезности, это будет интервал от 5,1 до 6,9; для каждой из этих альтернатив уровень полезности для А будет выше, чем для альтернативы 5. Точно так же можно определить множества альтернатив, которые предпочтут k=5 еще четыре индивида B, C, D, E с идеальными точками 2, 3, 4, 7 15. Графически (см. рис. 4). На рисунке видно, что некоторые интервалы как бы накладываются друг на друга: например, есть область значений, общая для A и E. Это означает, что существует множество альтернатив, которые А и Е оба предпочитают альтернативе k (в нашем случае это значения в интервале от 5,1 до 6,9). Важный вопрос состоит в том, какую область альтернатив большинство предпочитает альтернативе k. Такая область будет называться множеством 16

предпочтений перед k (winset of k, символически W(k)). При простом мажоритарном голосовании в одномерном пространстве выигрывает та альтернатива x, которая обладает пустым множеством предпочтений, W(x)=Ø . Другими словами, альтернатива x выигрывает, если не существует такой альтернативы, которую большинство предпочло бы альтернативе x. Напротив, если множество предпочтений перед x не является пустым W(x) ≠ Ø, x не выигрывает, так как существуют другие альтернативы, которые большинство предпочтет x. Рис. 4 B

C

D

A

E

6%

7%

K 0

1%

2%

3%

4%

5%

PD(k)

8%

PA(k)

PC(k)

PE(k)

PB(k) В соответствии с теоремой Блэка, пустым множеством предпочтений обладает медианная альтернатива. Это можно увидеть на нашем примере, где медианной альтернативой является идеальная точка индивида D=4 (рис. 4). Легко заметить, что любая точка слева от D будет обладать непустым множеством предпочтений, — всегда будет существовать альтернатива, которую коалиция голосующих D, A и E предпочтет ей. То же самое справедливо и для любой точки справа от D, только в данном случае большинство образует коалиция B, C и D. И только в точке D образуется своеобразное равновесие — пустое множество предпочтений, W(D) = Ø, так как не существует коалиции голосующих, сумевших бы набрать большинство в пользу другой альтернативы. Следует отметить, что содержательная логика этих построений базируется на принципе «наименьшего зла»: выбирается не лучшая для всех игроков альтернатива (что невозможно согласно другой теореме, сформулированной уже названным выше нобелевским лауреатом К. Эрроу), а «не худшая» для всех альтернатива. 17

Модель Даунса Впервые целостный подход к пространственному моделированию электорального выбора (а не просто выбора) был сформулирован в фундаментальной для позитивной политической теории работе Э. Даунса «Экономическая теория демократии» 16. Предшественником Даунса на этом направлении считается экономист Г. Хоттелинг, еще в 1929 г. опубликовавший статью «Стабильность в конкуренции» 17. Работа была посвящена анализу того, на первый взгляд, странного факта, что многие конкурирующие фирмы располагают свои торговые точки в непосредственной пространственной близости друг от друга (что вполне актуально и для современной экономики). При этом Хотеллинг обратил внимание и на то, что сходным образом ведут себя ключевые американские политические партии, демонстрируя очень близкие политические позиции. Это наблюдение получило объяснение в пространственной модели, предложенной Даунсом. Он является автором ставшего классическим «лево-правого» континуума, представляющего собой одномерное отображение идеологических предпочтений избирателей и кандидатов (партий). Даунс предложил 100-балльную шкалу, упорядочивающую идеологические позиции от крайне левых (близкие к 0 значения) до крайне правых (близкие к 100). Базовым шкалообразующим признаком является соотношение доли государственных и частных структур в экономической и социальной жизнедеятельности общества. Ключевой вопрос, формирующий полюса этой шкалы, можно сформулировать следующим образом: из какого сектора вы хотите получать товары и услуги (и то и другое — в широком смысле слова) — из частного или государственного? Крайне левым взглядам соответствует тяготение к чрезвычайно высокой роли государства в жизнедеятельности общества, крайне правым, соответственно, видение государства как «ночного сторожа». Важно подчеркнуть, что даунсианский левоправый континуум представляет собой некую суммарную меру ответов на отдельные вопросы политической повестки дня (issues), позиционирования в более широком спектре политических курсов (policies). Среди них: способы регулирования частного сектора государством; распределение налогов; размеры пособий по безработице; допустимые границы инфляции, государственная политика в отношении таких вопросов как аборты и разводы и т. д. и т. п. В модели Даунса политические партии и кандидаты действуют с прицелом на получение или сохранение контроля над правительством, что в американской мажоритарной двухпартийной системе обеспечивается только победой на выборах. Соответственно, цель партии — максимизировать получаемые на выборах голоса. Партии и их кандидаты предлагают избирателям определенные политические платформы, которые голосующие оценивают с точки зрения близости к своей собственной позиции. В терминах пространственного моделирования, партии стремятся так «разместить» 18

свое политическое предложение на 100-балльной шкале, чтобы ближе к этой точке оказалось как можно больше идеальных точек избирателей. Модель Даунса строится исходя из того, что функции полезности избирателей являются одновершинными. Расстояние от позиции партии до позиции избирателя определяется в соответствии с классической формулой — как модуль разности координат. Кроме того, считается, что идеальные точки распределены по шкале равномерно. Это, конечно, довольно грубое приближение к действительности: в реальной американской политике распределение голосов избирателей по лево-правому континууму гораздо более точно аппроксимируется кривой нормального распределения (колокол Гаусса). Представим электорат из 1000 избирателей, чьи идеальные точки равномерно распределены по 100-балльной лево-правой шкале, и две партии — L и R. Предположим, партия L выбирает левую политическую платформу и располагает свою позицию в точке 30 (рис. 5). Рис. 5 L=30 0

100

Какое положение в этом случае выберет партия R, исходя из задачи максимизации голосов? Очевидно, как можно ближе к партии L и справа от нее (например, R=31). В таком случае ближе к ней окажутся примерно 70% избирателей, тогда как ближе к партии L — всего 30%. В целом, партия R, определяющая свою позицию после того, как это сделала партия L, всегда будет занимать позицию рядом с ней и со стороны большего числа голосов. Как тогда будет позиционировать себя партия L, если она учитывает тактику партии R? Естественно, как можно ближе к середине. Если же партии L и R формулируют свои позиции одновременно (что более соответствует реалиям избирательного процесса), каждая из них — исходя из тех же соображений — выберет середину политического континуума 18. Поэтому позиции республиканской и демократической партий в США порой слабо различимы даже для искушенного наблюдателя. Таким образом, Даунс описал центростремительную тенденцию в американской (и, шире, мажоритарной) политической системе, фактически предсказанную Блэком и отмеченную Хотеллингом 19.

Многомерная проекция классической модели Описанные выше подходы базируются на одномерном пространственном континууме. Однако большинство указанных условий вполне реализуемо и в многомерном пространстве. Развивая наш первый пример с расходами на 19

образование и науку, представим, что общий объем расходов определен; следующим шагом является определение доли расходов на образование и доли расходов на науку в этом суммарном объеме. В этом случае пространство альтернатив будет иметь два измерения: пусть оси X соответствуют расходы на образование (в процентах от общего объема), оси Y — расходы на науку. Как и в одномерном случае, мы можем поместить идеальную точку zА в это геометрическое пространство альтернатив. Пусть А считает, что расходы на образование должны превышать расходы на науку на 20%. Тогда его идеальная точка будет иметь положение (рис. 6). Рис. 6 100%, наука

идеальная точка zА

40%

100%, образование 0

60%

Как и в случае с одномерным пространством, мы можем добавить в это геометрическое представление измерение полезности и построить функцию индивидуальной полезности в соответствии с обозначенными выше предпосылками (одновершинность, монотонное убывание полезности по мере увеличения расстояния до идеальной точки, рис. 7). Рис. 7 полезность

наука

образование

20

Проекция функции полезности на плоскость, образуемую осями двух рассматриваемых вопросов, будет представлять собой круг (рис. 8) В более сложном случае, это может быть эллипс (рис. 9): такая форма отражает большую гибкость (готовность идти на уступки) А по расходам на образование по сравнению с расходами на науку.

Логика установления отношений предпочтения между альтернативами та же, что была описана выше. Чем ближе к идеальной точке расположена альтернатива, тем более предпочтительной она будет для А. Так, на рис. 8 А предпочтет альтернативу c альтернативам m и n, которые в свою очередь лучше альтернативы b; между альтернативами m и n установлено отношение индифферентности. Иногда круговые проекции функции полезности на плоскость называют кривыми индифферентности (indifference curve), так как расположенные в любых точках окружности альтернативы равнозначны (равноудалены от идеальной точки). Если имеется точка на кривой индифферентности (в нашем случае m и n), все точки внутри окружности образуют множество предпочтений перед m (или n). В нашем примере этому множеству принадлежит c. Точно так же в двухмерном пространстве мы можем отобразить множество предпочтений перед k, общее для нескольких индивидов. Имеются индивиды А, B и C с соответствующими идеальными точками, и альтернатива k (рис. 10). Кривые индифферентности обозначают множества предпочтений перед k для каждого из индивидов. Те области, где кривые пересекаются, образуют общие для A и B, A и C, B и C множества предпочтений перед k. 21

Рис. 10

PА(k)∩PC(k)

PB(k)∩PC(k)

C k B A

PА(k)∩PB(k) Существует ли в таком пространстве некое общее правило определения «альтернативы-победителя», подобное медианному положению в теореме Блэка? Да, но для очень ограниченного числа случаев. Правило среднего голосующего справедливо, например, тогда, когда все идеальные точки лежат на одной линии, как это показано на рисунке 11. Если идеальные точки C, B, A лежат на прямой, непустым множеством предпочтений будет обладать точка B, занимающая медианное положение. Логика доказательства этого положения следующая. Проведем пунктирную линию v, перпендикулярную сплошной линии w, на которой лежат все идеальные точки. Движение по пунктирной линии в любом направлении от точки B (вверх или вниз) невыгодно всем участникам голосования, так как увеличивает расстояние от предлагаемой альтернативы до их идеальных точек. Смещение альтернативы в ту часть плоскости, которая лежит слева от пунктирной линии (на стороне С), невыгодна A и B. То же самое справедливо и для смещения вправо, только в данном случае против этой альтернативы проголосует большинство С и B. Соответственно, оптимальное решение следует искать на сплошной линии w. Таким образом, мы фактически переходим от двухмерного пространства к одномерному, где действует теорема Блэка и где медианная точка B обладает пустым множеством предпочтений. Теорема Плотта 20 экстраполирует действие правила «среднего голосующего» на все случаи т. н. радиальной симметрии, один из которых приведен на рисунке 12. К сожалению, вероятность появления подобной пространственной конфигурации в реальной политической жизни является исчезающее малой, и в многомерном пространстве мы фактически не обладаем универсальным правилом определения «альтернативы-победителя». Этот тезис четко сформулировал МакКелви 21 в своей знаменитой «теореме хаоса»: за исключением редких случаев типа радиальной симметрии, в многомерном пространстве не существует альтернатив с непустым множеством предпочтений. Примечательно, что существует обширный набор современных исследований, нацеленных на поиск не «доминирующей точки», а 22

«доминирующей области» в многомерном пространстве. Она получила название «ядра» (the core) — набора точек, который побеждает все другие альтернативы в условиях мажоритарной системы 22. Рис. 11

Рис.12

v

M

w

A

A B

C

C

B N

Не обладая универсальным правилом для определения победителя в многомерных условиях, мы сохраняем эту возможность для конкретных выборных ситуаций. В многомерном пространстве действует то же правило, что и в одномерном: голосующий выбирает ту партию, позиция которой в электоральном пространстве наиболее близка к его собственной идеальной точке. Таким образом, вновь перед нами встает задача вычисления расстояния между точкой, отражающей позицию партии, и точкой, отражающей позицию избирателя. В одномерном пространстве мы использовали в качестве простейшей метрики модуль разности двух координат. Многие модели используют этот подход и для многомерного пространства: вычисляется сумма модулей расстояний по каждому измерению: dist = ∑‫׀‬Iik — Ijk‫׀‬ Связанные с такой метрикой методологические проблемы мы обсудим ниже. Сейчас отметим лишь, что в пространственном моделировании значительно реже используется обширный арсенал действительно многомерных метрик, накопленный, в частности, в пространственной статистике (о причинах этого ниже). Так, в распространенном методе многомерного статистического анализа — кластер-анализе 23 — используется семь-восемь различных метрик, среди которых евклидово расстояние, взвешенное евклидово расстояние, манхэттенское расстояние, расстояние Чебышева, степенное расстояние, процент несогласия, коэффициент Пирсона и другие. Наиболее часто используется евклидово расстояние — кратчайшее расстояние между двумя точками в n-мерном евклидовом пространстве. Оно вычисляется по простой формуле: n

dist =

∑ (x i =1

i

− yi ) 2 23

Так, если мы имеем x c координатами (1,-1) и y (2;0), расстояние между ними составит________________ __ Dist = √(1 — 2)² + (-1–0)² = √2 Евклидово расстояние не чувствительно к количеству измерений и может работать с пространством, число измерений которого не ограничено (хотя в случае, когда переменных-«осей» больше трех, это пространство уже нельзя визуализировать).

Проблема «двух пространств» Теперь следует вернуться к проблеме «координатных осей», или измерений электорального пространства. Уже в теоретических построениях Даунса фактически присутствуют два разных политических пространства: одномерный лево-правый континуум, отражающий идеологическое позиционирование, и многомерное пространство конкретных вопросов политической повестки дня (налоги, безработица и проч., далее для краткости будем называть его «пространством повестки»). В каком из них на самом деле происходит политический выбор? Даунс считает, что в первом, однако существует целая группа пространственных моделей, оперирующих «исходным» пространством вопросов политической повестки (прежде всего модель Дэвиса-Хинича 24). А если оба пространства имеют право на существование, то каким образом они соотносятся между собой? В данном контексте интерес представляет ряд работ «современного классика» пространственного моделирования М. Хинича: «Пространственная теория голосований при различном восприятии избирателями кандидатов» 25, «Новый подход к пространственному моделированию электоральной конкуренции» 26, «Вероятностный подход к голосованию и важность центристских идеологий в демократических выборах» 27. Следует отметить, что монографии Хинича и Энелоу «Пространственная теория голосований» 28и «Новое в пространственной теории голосований» 29 по сей день являются одними из наиболее фундаментальных работ в пространственном моделировании электорального выбора. Во-первых, подход Хинича базируется на совершенно четком, эксплицированном различении пространства повестки и пространства латентных, обобщающих характеристик (с некоторой долей условности сохраним за ним название идеологического), в котором происходит интегральное восприятие кандидатов избирателями. Последнее пространство обладает, по понятным причинам, гораздо меньшей размерностью по сравнению с первым. В указанных работах идеологическое пространство одномерно (как его и представлял Даунс). Во-вторых, устанавливается определенное соотношение между этими двумя пространствами. А именно: 24

• Избиратели используют свое восприятие кандидатов в идеологическом пространстве для того, чтобы реконструировать (предсказать) их положение в пространстве повестки. Знание избирателя о позициях кандидатов относительно вопросов политической повестки дня считается крайне фрагментарным (что полностью подтверждают данные опросов). Идеологические «лейблы» (такие, как «умеренный демократ», «республиканец эйзенхауэровского типа» и т. д.) помогают избирателям «разместить» кандидата в пространстве повестки, предугадать его позицию по конкретным вопросам. Поэтому идеологический континуум назван авторами «предсказывающим измерением» (predicting dimension) 30. • Одновременно знание артикулированной позиции кандидата по определенному вопросу (вопросам) повестки уточняет его положение в идеологическом пространстве. Таким образом, оба пространства мыслятся различными, но тесно связанными друг с другом. В-третьих, сам способ «преобразования» позиций кандидатов в пространстве идеологии в позиции пространства повестки (и в обратном направлении) индивидуален для каждого избирателя, зависит от особенностей его восприятия. В более ранних работах, пространственная позиция кандидата виделась практически как объективная реальность. Во всяком случае, она выступала как идентичная для всех избирателей, различались лишь идеальные точки голосующих. Это довольно принципиальный момент, и не случайно Хинич назвал свою модель «перцептивной» (perceptual model). Представим кандидатов А и B, с их позициями в идеологическом континууме πА и πB. Имеется также некий избиратель i, стремящийся реконструировать позиции А и B по определенному вопросу повестки j, исходя из πА и πB. В модели Хинича это преобразование осуществляется с помощью простой линейной функции: Аij = bij + πАvij и Bij = bij + πBvij где угловой коэффициент v показывает, каким образом идеологическая позиция будет влиять на позицию по конкретному вопросу (сильно, слабо, с положительным или отрицательным знаком). Константа b представляет собой y-пересечение (точку, в которой π=0); содержательно ее проще всего интерпретировать как отсутствие артикулированной позиции по данному вопросу, согласие со статус-кво, уже проводимой политикой. Одна из оригинальных черт перцептивной модели состоит в том, что в представлении авторов избирательная тактика кандидатов направлена не на изменение их положения на лево-правом континууме (что чрезвычайно сложно для политиков со сложившейся репутацией), а на изменение их «преобразовательных функций» в сознании избирателей. Другими словами, в процессе избирательной кампании π остается практически неизменной; меняются коэффициенты b и v. Предположим, имеется 100-бальный лево-правый континуум, где близкие к 0 значения отражают ультралевую идеологическую ориентацию, а 25

близкие к 100 — ультраправую. Также имеется конкретный вопрос политической повестки дня — уровень расходов на социальную сферу (soc), отображаемый шкалой от 0 до 10. Логично представить, что чем «левее» (ближе к 0) политик, тем больше ассигнований на социальную сферу (ближе к 10) он будет добиваться. Функция, описывающая эту связь, может (к примеру) выглядеть так: soc = 10+ πА×(–0,1) или, что то же самое, soc = 10 — 0,1πА. Для πА=30 прогнозируемый уровень расходов на социальную сферу составит 7 (рис. 13) Рис. 13 10 soc=7

0

soc = 10 — 0,1πА

лево

πА=30

- правый

100

Как было отмечено выше, модель работает и в «обратном направлении»: позиция по отдельному вопросу (воспринимаемая) преобразуется в позицию на лево-правом континууме (предсказываемая). Это происходит посредством функции πА = (Аij –bij)/ vij; для нашего случая πА=(soc-10)/(–0,1). Далее, в полном соответствии с классической моделью, избиратель имеет идеальную точку на шкале каждого из таких вопросов. Положение его идеальной точки сравнивается с позицией кандидата; в итоге получается числовая оценка расстояния между позицией избирателя и позицией кандидата. Выбор делается в пользу кандидата, отделенного кратчайшей дистанцией от позиции избирателя. В терминах математической топологии, уместно говорить об отображении объектов «пространства повестки» в «идеологическое пространство» и обратно. Задать функцию — «это значит каждой точке x некоторого множества А (области определения функции) поставить в соответствие определенную точку f(x) некоторого другого множества B. Говорят в этом случае также, что задано отображение f множества А в множество B. Кратко это записывают в виде f: A→B» 31. Следует отметить, что правомерность редукции к одному лево-правому континууму множества «проблемных измерений» имеет — во всяком случае, по отношению к западным демократиям — статистическое обоснование. Так, статистический анализ результатов социологических исследований Стимсона 32 показал, что в странах стабильной демократии существуют четкие корреляции между оценками граждан таких позиций, как требуемый уровень государственных расходов на образование, здравоохранение, охра26

ну окружающей среды, оборону; значимость роли государства в защите прав человека; значимость роли государства в обеспечении экономической безопасности и т. д. Факторный анализ выявил для этих переменных латентный фактор с объяснительной силой 71% вариации. Стимсон назвал эту латентную переменную «политическим настроем» населения (policy mood). На одном «полюсе» этого фактора — «левая» позиция, предполагающая активную роль государства во всех названных вопросах, на другом — правая, консервативная позиция, предполагающая ограничение государственного участия. Связь между предпочтениями населения по конкретным вопросам и их позиционированием в лево-правом континууме подтверждается также исследованиями Инглехарта, Губера, Фука, Клингеманна, Габеля и Стивенсона 33 (последний доказал зависимость колебаний «политического настроя» от экономических спадов и подъемов). Также следует учесть замечание С. Липсета и С. Роккана: «В западных демократиях избирателей редко просят высказываться по отдельным вопросам. Обычно они вынуждены выбирать между исторически заданными «пакетами» (packages) программ, обязательств, взглядов и даже жизненных позиций (Weltanschanungen)» 34. Все указанные построения позволяют нашему моделируемому избирателю составить представление о позициях кандидатов по всем значимым вопросам политической повестки дня, избежав излишних усилий по сбору прямой информации на этот счет. В этой связи следует отметить, что в теории рационального выбора вопрос о затрате ресурсов избирателя 1) на получение информации об участниках кампании; 2) на сам акт участия в выборах всегда рассматривался как существенный. Еще Э. Даунс поставил проблему т. н. «безбилетного пассажира» (free rider). Учитывая исчезающе малую вероятность того, что голос одного конкретного избирателя окажет какое-либо влияние на общий исход голосования, ожидаемая мотивация граждан к участию в выборах должна быть минимальной. Соответственно трудно предполагать, что столь слабо мотивированный избиратель будет прикладывать значительные усилия к получению информации о позициях партий или кандидатов в проблемных измерениях. Модель Энелоу — Хинича частично решает эту проблему. Часть данных избиратель получает напрямую (воспринимаемые данные), большую же часть он реконструирует с помощью преобразовательной функции (предсказанные данные). Кроме того, перцептивная модель Энелоу — Хинича учитывает, что разные вопросы повестки могут иметь неодинаковую важность для определения электоральных предпочтений избирателей. В модели предусмотрены весовые коэффициенты, корректирующие расстояния между идеальными точками избирателя и позициями кандидатов в зависимости от субъективной значимости вопроса. К примеру, имеется вопрос о расходах на социальную сферу (soc) и вопрос о расходах на армию (arm). Расстояние между идеальной точкой избирателя z и позицией кандидата А по вопросу о соци27

альных расходах составляет 2 (‫׀‬Asoc–Zsoc‫=׀‬2), по вопросу о расходах на армию — 3 (‫׀‬Aarm–Zarm‫=׀‬3). При этом для избирателя вопрос о социальных расходах вдвое важнее, чем вопрос об армии. Чтобы учесть это различие, вводятся весовые коэффициенты βsoc=2 и βarm=1, на которые умножаются («взвешиваются») соответствующие расстояния. В результате расхождения по вопросу о социальной сфере в большей степени дистанцируют кандидата от избирателя, нежели вопрос об армии (взвешенные расстояния составляют 4 и 3 соответственно). Наконец, следует остановиться на некоторых топологических свойствах конструкции Энелоу — Хинича. До сих пор мы говорили о двух пространствах — «пространстве повестки» и «идеологическом пространстве» (континууме), отображаемых одно в другое взаимно однозначно и взаимно непрерывно (гомеоморфно). Приведем толкование этих понятий в книге «Наглядная топология» В. Болтянского и В. Ефремовича: «Если отображение f: A→B непрерывно в каждой точке x0 множества A, то говорят просто, что отображение f непрерывно. Наглядно непрерывность отображения можно себе представить, сказав, что «близкие» точки множества А переходят в «близкие» точки множества В, то есть при отображении f не происходит разрывов, нарушения цельности множества А… Отображение f: A→B называется взаимно однозначным, если в каждую точку множества В отображается точно одна точка множества А. Это означает, что, во-первых, никакие две различные точки множества А не переходят в одну и ту же точку множества В (не «склеиваются» при отображении f) и, во-вторых, каждая точка множества В поставлена в соответствии некоторой точке множества А (т. е. А отображается на все множество В, а не на его часть). Для взаимно однозначного отображения f: A→B можно определить обратное отображение f–1: B→A (которое каждой точке y ∈ B ставит в соответствие точку множества А, переходящую в у при отображении f). Отображение f: A→B называется гомеоморфным отображением (или гомеоморфизмом), если оно, во-первых, взаимно однозначно и, во вторых, взаимно непрерывно, т. е. не только само отображение f непрерывно, но и обратное отображение f–1 также непрерывно 35. Как видно, все эти условия соблюдаются для пространств повестки и идеологии. Но является ли «пространство повестки» целостным пространством в строгом смысле этого слова? Внимательное рассмотрение математических операций, предлагаемых Энелоу и Хиничем, не позволяет дать положительного ответа на этот вопрос. Если бы авторы рассматривали совокупность проблемных измерений как целостную многомерную пространственную конструкцию, логичным было бы вычисление «координат» избирателей и партий/кандидатов сразу по всем его измерениям (вопросам политической повестки). Избиратели и партии в этой ситуации представляли бы собой точки, положение которых определялось бы координатами, 28

число которых равнялось бы числу проблемных измерений. Расстояния между партиями и избирателями в этом пространстве вычислялось бы не по модулям разности координат (Dist (ZА –K) = ‫ ׀‬ZA–K‫) ׀‬, а по общей формуле евклидова расстояния.. Однако в этом случае было бы невозможным гомеоморфное отображение объектов на лево-правый континуум, так как эти два пространства обладают разной размерностью. Лево-правый континуум одномерен, тогда как пространство повестки многомерно. Поэтому в модели Энелоу — Хинича мы фактически имеем дело с множеством одномерных линейных пространств, независимых друг от друга. Координатные линии, представляющие вопросы политической повестки дня, корректнее называть не «проблемными измерениями», а самостоятельными «проблемными пространствами». Схематично это проблема представлена на рисунке 14. Рис. 14 Целостное пространство повестки

Лево-правый континуум

Отдельные пространства повестки

Лево-правый континуум

В рамках моделей электорального поведения, выдержанных в «классической» парадигме, следует остановиться также на проблеме т. н. стратегического голосования. В теории рационального выбора существенным моментом является различение «искреннего» (sincere) и стратегического (strategic) электорального поведения 36. В первом случае избиратель выбирает политическую партию или кандидата, опираясь на критерий близости 29

их позиций к своей идеальной точке (в этой парадигме выдержаны все подходы, которые мы рассматривали выше). Во втором случае дополнительно принимаются во внимание шансы партий и кандидатов на победу. Более развернуто стратегическое поведение определяется таким образом: на коротком временном отрезке избиратель делает выбор, не совпадающий с его реальными предпочтениями для того, чтобы в более отдаленной перспективе реализовать какую-то более значимую выгоду (своего рода «электоральный гамбит»). В качестве примера массового стратегического голосования часто приводят ситуацию с президентскими выборами во Франции, когда в первом туре Жаспен уступил Ле Пену. В наиболее простом же случае избиратель голосует за партию с большими шансами на победу, даже если ее позиция не является наиболее близкой к его идеальной точке. Математическое решение проблемы стратегического голосования выглядит очень просто, хотя и вводит в модель вероятностный компонент. Ряд авторов 37 предположили, что для рационального избирателя точка максимальной полезности будет определяться не только традиционной функцией полезности Ui, но произведением piUi, где pi — оценка индивидом шансов партии на успех. Иногда в литературе прямо различают два типа полезности: «искреннюю полезность» (sincere utility, Ui) и «стратегическую полезность» (strategic utility, piUi). Впрочем, оценка параметра pi не столь проста. Изначально переменная разрабатывалась в рамках американской модели партийной системы, где понятие «шансы на успех» вполне определенно: это вероятность получения большинства голосов. В пропорциональных же системах понятие «успеха партии на выборах» весьма относительно, его вряд ли можно сводить только к преодолению заградительного барьера.

Нелинейные метрики, или взгляд на электоральное пространство глазами избирателя Все рассмотренные выше подходы оперируют линейной метрикой — расстояние между пространственными позициями партий и избирателей является отрезком прямой. Однако по мере развития направления исследователями стали предлагаться нелинейные метрики, определившие выход пространственного моделирования за пределы евклидова пространства. Один из наиболее интересных подходов такого рода представлен в работе Д. Гранберга и Т. Брауна «Восприятие идеологического расстояния» 38. Как и в классическом моделировании, Д. Гранберг и Т. Браун исходили из того, что избиратель будет голосовать за наиболее близкую к его идеальной точке партию. Но вот взгляд авторов на восприятие избирателями этой «близости» отличается от классического подхода кардинальным образом. 30

Одной из ключевых особенностей исследования стал акцент на относительном характере психологического восприятия избирателями кандидатов и партий. Индивид не воспринимает позиции кандидатов и партий как отдельные, дискретные и независимые друг от друга объекты. Напротив, по Гранбергу и Брауну эти позиции воспринимаются и оцениваются одновременно с восприятием и оценкой позиций других партий. Ранее в исследованиях политического восприятия фокус внимания был сосредоточен на восприятии отдельных политиков без учета эффекта их совместного присутствия в политическом пространстве 39. Исключение составляют работа Шермана и Росса 40 и, в особенности, психологическое исследование Оттати, Фишбэйна и Миддлстадта 41. Оно посвящено вопросу, в какой степени восприятие объекта формируется самим объектом, а какой — воспринимающим субъектом 42. В работе утверждается, что установить это соотношение невозможно, если не включить в анализ более одного стимула и более чем одно восприятие одновременно. Понимание восприятия как относительного по своей природе восходит к гештальтпсихологии с ее акцентом на важности контекстов. В более конкретном смысле Гранберг и Браун основывались на теории социального суждения (social judgment theory). Согласно ее представлениям, люди, придерживающиеся крайних политических позиций, будут склонны «притягивать» предпочитаемую партию к своей позиции и одновременно «отталкивать» не пользующуюся их симпатиями партии от своей позиции. Эти психологические тенденции «притяжения» и «отталкивания» соотносятся друг с другом как уподобление и противопоставление 43. Теория социального суждения носит преимущественно описательный характер. Констатируя наличие эффектов уподобления и противопоставления, она практически ничего не говорит об их природе. Здесь на помощь приходит теория когнитивного баланса Ф. Хайдера. В соответствии с этой теорией, люди стремятся минимизировать расстояние до предпочтительного объекта, одновременно пытаясь максимизировать расстояние до непредпочтительного объекта, чтобы достичь, сохранить или восстановить чувство когнитивного баланса44. Представим двухпартийную систему, в которой политические партии A и B занимают позиции 3 и 5 на 7-балльной шкале, дифференцирующей позиции от экстремально либеральных (1) до экстремально консервативных (7). Люди, занимающие позицию 1, будут склонны воспринимать позицию партии А более близкой к их собственной позиции, нежели так обстоят дела в реальности. В то же время они будут «отталкивать» позицию партии B в сторону экстремального консерватизма (7). Избиратели, занимающие позицию 7, будут зеркально воспроизводить восприятие либералов. Люди на позициях 2 и 6 также будут поступать аналогичным образом, но их «притяжение» и «отталкивание» будет менее выраженным. Избиратели на позициях 3 и 5 видят партии таковыми, какие они есть, и сдвигов в их восприятии не происходит. Наконец, избиратели на позиции 4 будут воспринимать расстояние между партиями как минимальное. 31

Та же логика действует и в случае, если партии занимают крайние позиции — 1 и 7. Только здесь сдвиги в восприятии будут иметь место у более умеренных избирателей (например, с позициями 3 и 5; они будут видеть расстояние между партиями меньше, чем оно есть на самом деле). Избиратели же с экстремальными позициями 1 и 7 будут воспринимать дистанцию между A и B как максимальную, каковой она и является в действительности. В пользу того, что экстремально настроенные избиратели ощущают большее расстояние между партиями, чем более умеренные граждане, а те, в свою очередь, большее расстояние по сравнению с центристами, может быть аргументировано не только психологически, но и политически. Логично предположить, что центристы и умеренные в меньшей степени вовлечены в политику и располагают меньшим объемом информации, нежели экстремисты. Менее осведомленные избиратели более осторожны в оценках; они склонны присваивать близкие к средним баллы, чтобы избежать серьезных ошибок. Избиратели экстремальной ориентации, с другой стороны, должны быть более компетентны в своих суждениях, и будут чувствовать себя более комфортно, «растягивая» дистанции в своем восприятии партий. Из всех выше обозначенных соображений вытекают основная и две дополнительные гипотезы исследования. Математически центральная гипотеза исследования была сформулирована следующим образом: дистанцию между идеальной точкой избирателя в определенном континууме и позициями политической партии в том же континууме можно описать с помощью U-образной (параболической) кривой (y= ax2+bx+c). На рисунке 15 по оси x отложены реальные позиции избирателя i (2) и партий A (3) и B (5). По оси y отложены воспринимаемые дистанции между ними. Так, реальная дистанция (по оси x) между i и A составляет 1, воспринимаемая (по оси y) 0.5. Реальная дистанция между i и B составляет 3, воспринимаемая — 5. Заметим, что задачу расчета воспринимаемых расстояний можно переформулировать как задачу вычисления функции полезности. Так как полезность обратна расстоянию, кривая будет иметь «перевернутый» по сравнению с нынешним вид. Как видно, авторы оперируют двумя ключевыми понятиями: «реальная дистанция» и «воспринимаемая дистанция». Однако возникает существенный вопрос: а что такое «реальная дистанция», каким образом ее измерять? Существует ли «объективное» положение партий в пространстве? Не видится никого реалистичного (и не произвольного) метода определения таких положений, кроме как рассчитать некие средние значения множества воспринимаемых расстояний. Из чего следует заключить, что не существует таких положений партий в электоральном пространстве, которые были бы независимыми от положения наблюдателя (избирателя). Соответственно, и дистанции между партиями не могут быть вычислены без знания позиции избирателя (избирателей). Во всех ранее рассмотренных моделях мы имели возможность узнать расстояния между партиями, не принимая в расчет идеальную точку избирателя; в данном же случае это невозможно. 32

Рис 15

dist= 5

dist= 0,5

1

i 2

A 3

4

B 5

6

7

Таким образом, пространство Гранберга — Брауна обладает исключительными метрическими и топологическими свойствами. Образно говоря, они сделали попытку перейти от пространства Ньютона к пространству Эйнштейна, свойства которого зависят от позиции наблюдателя. Дополнительные гипотезы исследования авторы сформулировали следующим образом: • Активные избиратели воспринимают большие расстояния между партиями, чем абсентеисты; • Избиратели, поддерживающие независимую (третью) партию, находящуюся вне политического мэйнстрима, склонны воспринимать меньшее расстояние между двумя основными партиями по сравнению со сторонниками основных партий. Из формулировки гипотезы ясно, что она относится, прежде всего, к американской партийной системе. Эмпирическую основу исследования при тестировании центральной гипотезы составили данные послевыборных опросов общественного мнения в Великобритании (1983) и Нидерландах (1986). Респондентам предлагалась одномерная шкала с уже зафиксированными полюсами. Так, для Великобритании крайне левая позиция была приписана коммунистической партии, крайне правая — Национальному фронту. Далее респонденты должны были расположить на шкале более умеренные партии, а также самих себя. Данные обрабатывались с помощью однофакторного дисперсионного анализа 45: в качестве независимой переменной выступала идеальная точка из33

бирателя на континууме, а в качестве зависимой — воспринимаемая дистанция между двумя партиями (в Великобритании — между консервативной и лейбористской, в Нидерландах вычислялись дистанции между четырьмя основными партиями, которые брались попарно). Полученная F-статистика с высокой степенью статистического доверия подтверждает выдвинутую гипотезу (p-уровень во всех случаях не превышает 0,001). Еще более красноречивы графики, построенные для британского и голландского случаев (рис. 16) 46. Рис. 16

Позиционирование на лево-правой шкале

Великобритания, 1983

воспринимаемая дистанция

воспринимаемая дистанция

Нидерланды, 1986

Позиционирование на лево-правой шкале

Как видно, полученные графики соответствуют U-образной по форме функции. Дополнительные гипотезы также получили подтверждение, в данном случае на эмпирическом материале электоральных опросов в США (1968, 1972–1988 гг.). Строго говоря, наработки Гранберга и Брауна нельзя считать моделью в собственной смысле слова, так как избиратели, партии и вопросы повестки не связаны единой математической формулой. Тем не менее, это интересная демонстрация возможностей нелинейных функций применительно к задачам пространственного моделирования.

Целевые функции, или взгляд на электоральное пространство глазами политических партий Рассматривая процесс развития пространственного моделирования в рамках теории рационального выбора, следует остановиться на работе К. Куинна и А. Мартина «Интегрированная компьютерная модель многопартий34

ной электоральной конкуренции» 47. Она содержит ряд довольно принципиальных подвижек в понимании особенностей пространственного моделирования в условиях пропорциональной избирательной системы, которой и сопутствует многопартийность. В целом, все большее внимание к влиянию институциональных факторов на электоральное пространство отличает развитие пространственного моделирования в конце прошлого и начале нынешнего века. Во-первых, Куинн и Мартин делают акцент на том, что «погоня за голосами» избирателей является не единственной направляющей поведения партий во время выборов. В условиях пропорциональной системы, когда не действует принцип «победитель получает все», партии должны еще и оценивать перспективы своего участия в разделе ресурсов с другими партиями при формировании правящей коалиции 48. Одна из центральных идей авторов состоит в том, чтобы рассмотреть электоральное поведение избирателей, электоральные стратегии партий и процесс формирования коалиций в целом, как составные части единого процесса. Ранее значительное внимание уделялось каждой из этих составляющих, но не им всем в совокупности. Традиционный вопрос, которым задаются исследователи при построении моделей в рамках классической логики: «Какое положение должны занять партии в пространстве повестки или в пространстве идеологий, чтобы набрать больше голосов?». Однако в реальности процесс пространственного позиционирования партий взаимозависим. На электоральные предпочтения избирателя влияет не позиция какой-то единственной партии, но позиции всех партий вместе. Это очень важный момент, так как в моделирование электорального выбора вносится системный компонент (неслучайно это происходит именно в процессе моделирования многопартийной конкуренции; при двухпартийности эта проблема значительно менее актуальна). Для политической науки в целом эта мысль, довольно слабо учтенная в большинстве «классических» пространственных моделей, не является новой. Еще в 1976 г. ее совершенно четко сформулировал Дж. Сартори: «Партийная система — это система взаимных воздействий, возникающих в результате соперничества между партиями… Она опирается на взаимные зависимости партий; на то, что каждая партия представляет собой функцию (в математическом смысле) других партий и реагирует (в духе соперничества или иным образом) на поведение остальных партий» 49. Кстати, Дж. Сартори не был чужд «пространственного мышления»: он разрабатывал свою знаменитую четырехэлементную классификацию партийных систем с использованием понятия «идеологическая дистанция». Так, по этому критерию различаются умеренно и крайне поляризованные многопартийные системы. Однако вернемся к работе Куинна и Мартина. Взаимообусловленный выбор партиями своих стратегий позиционирования непосредственно зависит от их целей. В подавляющем большинстве работ явно или неявно пред35

полагается, что единственной целью партий на выборах является максимизация электорального результата. Собственно, понимание партий как акторов, нацеленных исключительно на получение большинства голосов 50, совершенно четко сформулировано еще у Э. Даунса, работы которого оказали колоссальное влияние на развитие пространственного моделирования. Однако уже с 1985 г. ряд исследователей указывает на очевидное несоответствие реальных партийных стратегий предсказанным на основе принципа максимизации голосов 51. Это побудило Куинна и Мартина принять в качестве ключевой цели политической партии реализацию определенного политического курса в рамках коалиционного кабинета, а получение определенного числа голосов и мест в парламенте (не обязательно абстрактного «максимума»!) — лишь средством достижения этой цели. Основу концептуальной модели составляет выделение пяти последовательных стадий (рис. 17), включающих не только собственно избирательный процесс, но и действия партий после выборов. На старте избирательной кампании партии обнародуют свои платформы (1), которые определяют их позиции в политическом пространстве. Ориентируясь на эти платформы, избиратели отдают голоса тем или иным партиям (2). Ожидается, что избиратель предпочтет ту партию, которая находится ближе к нему в политическом пространстве (классический подход). После выборов голоса, набранные партиями, трансформируются в парламентские места в соответствии с определенным правилом (3). Когда места в парламенте распределены, начинается процесс политического торга вокруг раздела позиций в кабинете министров (4). Наконец, сформированный на основе партийной коалиции кабинет министров начинает реализовывать определенный политический курс (5). Рис. 17 Партии формулируют предвыборные платформы Избиратели голосуют Голоса преобразуются в депутатские мандаты Парламентские партии распределяют портфели в кабинете министров Кабинет реализует политический курс Создатели модели стремятся рассмотреть этот процесс в комплексе, о чем свидетельствует формулировка трех ключевых вопросов. 1. Как предвыборные декларации партий влияют на получение мест в парламенте? 36

2. Как предвыборные декларации и распределение мест в парламенте трансформируются в правящую коалицию? 3. Как предвыборные декларации, распределение мест в парламенте и структура правящей коалиции трансформируется в конкретный политический курс? Примечательно, что модель реконструирует пространственное позиционирование во время избирательной кампании на основе более поздних стадий. Определяется, как должны были бы позиционироваться партии в политическом пространстве при именно таких политических целях. Полученный результат (в качестве эмпирической базы модели использовались данные по парламентским выборам 1989 г. в Голландии) сравнивался с фактическим позиционированием партий. Для дополнительной оценки качества модели результат также сравнивался с позиционированием тех же партий, реконструированном на основе принципа максимизации голосов. В итоге на данном эмпирическом материале подход Куинна и Мартина принес значительно более близкий к действительности результат, нежели традиционный подход. Для построения модели используется стратегическая игровая модель, разработанная еще в 1950 г. Дж. Нэшем 52. Она предполагает, что каждая партия будет занимать такую позицию, которая станет самой выгодной по отношению к лучшим прогнозируемым позициям других партий (a best response to the best responses of all opposing parties). Также используются цепи Маркова — Монте-Карло (MCMC). В целом, математический дизайн модели весьма сложен, и мы не будем его здесь описывать. Обратим внимание лишь на один важный момент: вводится новое понятие и соответствующая формула целевой функции политических партий. Несмотря на очевидные ограничения (например, модель не работает в таких политических системах, где правительство не формируется на основе партийных коалиций, как в России), модель ценна принципиально новым подходом к пространственному позиционированию партий.

37

ЗА ПРЕДЕЛАМИ РАЦИОНАЛЬНОГО ВЫБОРА: ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ПРОЕКЦИИ ТЕОРИИ СОЦИАЛЬНЫХ РАЗМЕЖЕВАНИЙ

В предыдущем разделе мы ознакомились с логикой «пространственного мышления» в рамках классических моделей, возникших на базе теории рационального выбора. Однако существуют и иные концептуальные подходы к объяснению электорального поведения и, соответственно, другие форматы математического дизайна модели. Один из наиболее ярких примеров «альтернативной логики» связан с использованием методологии т. н. «социологического» (социотропного, экологического) подхода в объяснении электорального поведения.

Социологический подход и теория размежеваний Фундамент социологического подхода к электоральным процессам был заложен в ходе исследований группы американских ученых под руководством П. Лазарсфельда, посвященных президентским выборам 1948 г. в США. В результате возникло представление, что решающим образом на формирование электорального выбора влияют не индивидуальные предпочтении избирателя, а его солидарность с определенной социальной группой. П. Лазарсфельд, Б. Берельсон и Г. Гауде писали: «Люди голосуют не просто вместе со своей социальной группой, но и за нее» 53. Таким образом, голосование является экспрессивным, по контрасту с «методологическим индивидуализмом» теории рационального выбора. Завершенный вид социологический подход приобрел в работах С. Липсета и С. Роккана, наиболее известной из которых является «Структуры расколов, партийные системы и предпочтения избирателей» 54. Ключевым концептом в предложенной ими объяснительной схеме стало понятие «расколов» или «размежеваний» (cleavages) 55 — «исторически складывавшихся структурных конфликтов на социетальном уровне, которые «замораживаются» в политической системе и определяют структуру политического соревнования и электоральных предпочтений» 56. Для Западной Европы важнейшими расколами С. Липсет и С. Роккан считали структурные конфликты между центром и периферией, церковью и государством, городом и селом, собственниками и рабочими. Известный немецкий ученый А. Реммеле отмечает, что понятие «раскол» содержит компоненты двух видов: структурные и сущностные. Имеются три 38

структурных компонента: разделительный (дифференциация, существующая между социальными группами), конфликтный (осознание дифференциации) и организационный (организация в защиту групповых идентичности и целей). По сущностному признаку различаются социальные и политические конфликты. Эта категория может использоваться при анализе влияния социальной стратификации на институты и модели поведения или влияния политических институтов на социальные структуры и изменения. Социальные размежевания обычно определяются в терминах социальных установок (attitudes) и моделей поведения и рассматриваются как отражающие традиционные деления социальной стратификации. Политические размежевания определяются обычно в терминах политических установок и моделей поведения 57. Акцент в теоретических разработках С. Липсета и С. Роккана и их последователей делается на трансляцию конфликтов в партийные системы. Политические партии выступают своего рода «политическими адвокатами» социальных групп, артикулируя во время электоральных кампаний те наиболее значимые позиции, которые вытекают из структуры социальных расколов. Таким образом, структура расколов — через политические партии — задает основные параметры «пространства повестки». Представляя собой проблемные измерения, реально существующие в социальном поле, структура расколов заставляет кандидатов и партии определять свои позиции по данным проблемным измерениям 58. При этом важно отметить, что эти позиции мыслятся как полярные, что обусловлено конфликтным пониманием политики как таковой. Социокультурный конфликт симметрично разделяет как социальное, так и политическое поле. В этой связи характерно емкое определение А. Реммеле: «Размежевания — это долговременные структурные конфликты, являющиеся причиной противоположных позиций, представляемых соревнующимися политическими организациями». 59 Подробно теорию социальных размежеваний и дискуссию вокруг нее мы рассмотрим в разделе, посвященном теории электорального пространства. Сейчас более важно еще раз четко акцентировать те принципиальные моменты данной теории (в ее классической версии), которые нашли свое отражение в пространственно-математических моделях. В нескольких ключевых тезисах. • Исторически складывающиеся структурные конфликты (расколы) в социальной сфере проецируются в политическую систему. В политической сфере артикулируются и урегулируются социальные противоречия. Политика по природе своей связана с конфликтом; • Проекцию структурных конфликтов в политическую сферу осуществляют политические партии, выступающие своего рода адвокатами различных социальных групп. Артикулируя те или иные позиции, они не только отражают расколы (которых множество), но и формируют повестку избирательной кампании; • Ключевые вопросы повестки дня, формулируемые партиями во время избирательных кампаний, связаны с базовыми социальными и политическими расколами, которые они репрезентируют; 39

• Позиции партий по ключевым вопросам являются полярными, что отражает саму суть понимания политической борьбы как обусловленной социальными расколами. Социальное и политическое поле оказывается симметрично разделенным конфликтными вопросами.

Векторная модель электорального выбора Математическое выражение указанных выше принципов нашло отражение в ряде работ С. Макдоналда, Г. Рабиновица и О. Листхог, вышедших в свет в конце 1980-х — начале 1990-х гг. 60 Первоначально эти авторы отталкивались от логики классической модели, сформированной в рамках теории рационального выбора. Напомним, среди фундаментальных черт такой логики — представление о том, что 1) каждый избиратель имеет идеальную точку на линии, соответствующей определенному вопросу политической повестки и/или идеологическому континууму; 2) избиратель склонен голосовать за ту партию, пространственное положение которой ближе (в понятиях евклидова пространства) к его собственному положению в многомерном пространстве повестки или одномерном идеологическом континууме. Значительный скепсис со стороны Рабиновица и его коллег вызвало, вопервых, допущение, что рядовой избиратель в состоянии настолько четко обозначить свои предпочтения, чтобы суметь однозначно позиционировать идеальные точки в интервальных измерениях вопросов повестки дня. Для решения такой задачи избиратель недостаточно информирован и мотивирован. По мнению авторов, в лучшем случае избиратель знает, какие из противоположных полюсов континуумов ему ближе. Как будет показано ниже, принятие такого допущения существенным образом меняет логику определения расстояния от позиции избирателя до позиции партии: перестает работать критерий пространственной близости. Во-вторых, был подвергнут критике принцип оценки всех партий в идентичном пространстве вопросов повестки. Взаимен Макдоналд и Рабиновиц сделали акцент на такой ключевой характеристике партийных стратегий, как стремление видоизменять в свою пользу формат политической повестки, через призму которого избиратели оценивают их самих и их оппонентов. Другими словами, партии способны управлять повесткой. На базе этих рассуждений была сконструирована особая «модель направлений» (directional model; данный термин также можно перевести на русский язык как «модель политических курсов» или «векторная модель»), которую ее авторы противопоставили классической «модели близости» (proximity model). Одним из ключевых свойств «модели направлений» является дихотомическое понимание вопросов политической повестки, восприятие их в русле выбора между двумя противоположными альтернативами или полюсами. Избиратель предпочитает либо один полюс, любо 40

другой, либо остается нейтральным. Так, в вопросах налоговой политики избиратель выступает или «за», или «против» повышения (снижения) налогов; в вопросах социальной политики он является сторонником высоких или низких пособий по безработице и т. д. Подобное представление существенно отличает «модель направлений» от классического подхода, где избиратель как бы движется вдоль равномерного, однородного континуума. Континуум, предлагаемый сторонниками «модели направлений», выглядит совершенно иначе: он дифференцирует избирателей по интенсивности их воззрений. Континуум имеет четкую середину (своего рода барьер), соответствующую нейтральной позиции. От этого барьера избиратель может двигаться в двух противоположных направлениях (отсюда название модели), отражающих интенсивность его поддержки (одно направление) или неодобрения (другое направление) определенной позиции по данному вопросу. В классической модели избиратель как бы отвечает на вопрос: какой уровень пособий по безработице я считаю оптимальным (в абсолютных или относительных величинах)? В модели направлений вопрос распадается, фактически, на три: Волнует ли меня данный вопрос (нейтрален я или нет по отношению к нему)? Если нет, то являюсь ли я сторонником проводящейся действующим правительством политики повышения пособий по безработице, или ее противником? В какой мере я поддерживаю/осуждаю эту политику? Важным моментом здесь является более сильная — уже на концептуальном уровне — «привязка» модели к конкретным реалиям текущего политического процесса; на этом фоне классическая модель выглядит более «абстрактной». Все различия в понимании пространственного позиционирования избирателей распространяются и на пространственное позиционирование партий и кандидатов. В «модели направлений» они так же, как и избиратели, отвечают на «три основных вопроса»: о нейтральности, о «стороне барьера», об интенсивности (только в последнем случае речь идет не столько об интенсивности одобрения или неодобрения, сколько об интенсивности артикуляции определенной позиции). Важно подчеркнуть, что выраженная артикуляция позиции по данному вопросу свидетельствует о том, что а) партия стремится сделать именно этот вопрос одним из центральных в повестке кампании (управление повесткой); б) партия рассчитывает набрать необходимое число голосов, привлекая внимание избирателей именно к такой своей позиции по данному вопросу. Графически различия между двумя подходами представлены на рис. 18. Следует обратить внимание на изменения в формате координатной оси. Если для классической модели характеры только положительные значения, то для модели направлений как положительные, так и отрицательные. Концептуальные подвижки в «модели направлений» по сравнению с классической моделью нашли отражение и в изменении вычислительного аппарата. Прежде всего, изменилась базовая метрика — способ вычисления расстояния от позиции партии до позиции избирателя. Если в основе клас41

сической модели лежит модуль разности координат, то Макдоналд и Рабиновиц предложили принципиально другое решение: Dist = Iik × Ijk, где Iik отражает позицию индивида i по вопросу k, а Ijk — позицию партии j по вопросу k. Так как нейтральная позиция соответствует нулю, Iik и Ijk могут принимать как положительные (когда избиратель или партия находятся на правом участке континуума), так и отрицательные (на левом участке континуума) значения. Если знак показывает расположение относительно «нейтрального барьера», то величина модульного значения — интенсивность одобрения / неодобрения (для избирателей) или артикуляции позиции (для партий). Чем больше значение произведения Iik и Ijk, тем более активно избиратель поддержит данную партию в данном вопросе. Рис. 18 Модель направлений Оппозиция -10 Возрастающая интенсивность

Классическая модель («близости»)

нейтрально Поддержка 0

0

10 Возрастающая интенсивность

10

Предпочтительные значения (идеальные точки)

Поясним несколько подробнее, как работает эта метрика. Если и партия, и избиратель согласны с направлением политических курсов, они находятся «по одну сторону барьера» (и Iik ,и Ijk либо положительны, либо отрицательны), их произведение всегда будет положительным: + ‫׀‬Iik‫׀ × ׀‬Ijk‫׀‬ Если они находятся «по разные стороны барьера» (одно значение положительно, другое отрицательно), произведение всегда будет отрицательным: – ‫׀‬Iik‫׀ × ׀‬Ijk‫׀‬ Когда партия и избиратель согласны по поводу направления политического курса и одновременно интенсивность их позиций высока, мы получим высокое положительное значение и, соответственно, активную поддержку избирателем партии в данном вопросе. Если партия и избиратель не согласны по поводу направления политического курса и при этом интенсивность их позиций высока, мы получим высокое отрицательное значение, свидетельствующее о радикальном несовпадении позиций. Если же и пар42

тия, и избиратель не обладают интенсивными позициями по данному вопросу, величина произведения будет небольшой. Содержательно это означает, что влияние данного вопроса политической повестки на поддержку избирателем i партии j незначительно. Таким образом, на поддержку избирателем i партии j влияет: 1) согласие / несогласие относительно направления политического курса; 2) интенсивность позиции избирателя; 3) интенсивность позиции партии. Проиллюстрируем логику вычислений в «модели направлений», сравнив ее с логикой классической модели. Пусть имеется классический континуум от 0 до 10, на котором обозначены идеальная точка избирателя i (6) и позиции партий m (4) и n (9). Согласно метрике «модели близости» i выберет партию m, так как расстояние (модуль разности) между i и m меньше, чем между i и n. Теперь перейдем от классического континуума к континууму «модели направлений»: от –5 до 5. Идеальная точка избирателя i теперь будет соответствовать значению 1, позиции партий соответственно m (–1) и n (4). В логике классической модели выбор i не меняется: по прежнему

‫ ׀‬i — m ‫ ׀ < ׀‬i — n ‫׀‬. А вот в логике модели направлений выбор i окажется совершенно иным. Расстояние до m составит 1×(–1)=–2, расстояние до n 1×4=4, следовательно i выбирает n. Интегральный эффект взаимодействия позиции партии и позиции избирателя представляет собой просто сумму всех взаимодействий по отдельным вопросам: ∑kIik × Ijk 61 Однако в модели направлений существует еще один фактор, влияющий на оценку избирателем партии: она должна выглядеть ответственной, создавать впечатление политической силы, способной эффективно функционировать в парламенте и правительстве. Таковыми считаются партии, которые избегают экстремальной артикуляции своих позиций по вопросам политической повестки дня. Другими словами, в модели направлений «снимаются баллы» с партий, демонстрирующих слишком высокую интенсивность позиций. Четко артикулируя свои позиции, партии получают возможность укрепить свою поддержку со стороны электората, находящегося «по одну сторону барьера» с ней; в то же время она рискует потерять голоса, если в своей интенсивности переходит некий критический рубеж и начинает выглядеть безответственной в глазах избирателей. Таким образом, полное математическое выражение функции полезности в модели направлений выглядит следующим образом: Uij = ∑kIik×Ijk — Pij, где Pij — «штраф», налагаемый на слишком радикальные партии. P=0 в том случае, когда интенсивность партии не переходит некий установленный порог. Математически P=0, если ∑kIik×Ijk²0 ‫ ׀‬zА -m‫ ׀ < ׀‬zА -n ‫ →׀‬mPАn

КуиннМартин РабиновицМакдоналд

Мэррилл

непустое, более 2-х объектов выбора

близость, ‫ ׀‬zА — m‫ ׀ < ׀‬zА — n‫ → ׀‬mPАn близость, ‫ ׀‬zА — m‫ ׀ < ׀‬zА — n‫ → ׀‬mPАn

— _ _ Dist (zА, K) = _ _ (zА × K) —

—

Формат избирательной и партийной системы Мажоритарная двухпартийная Мажоритарная двухпартийная

—

Одномерное

Комбинация одномерных пространств Одномерное

Пропорциональная четко не опмногопартийная ределена Многопартийная

Двухмерное

Многопартийная

четко не определена

Проблема гетерогенности выбора

множественность пространств и гомеоморфизм отображений —

—

—

Гомеоморфное отображение проблемных континуумов в идеологический —

—

—

учет разного веса проблемных измерений

величина ска— ляра _ _ _ _ zА×m> zА×n → mPАn Комбинирован- Сочетание разных ный (близость + критериев выбора величина скаляра), стратегический компонент piUi

48

Размерность

—

—

Таблица 3.2 Модели

Стратегия партий

Даунс — Блэк

максимизация голосов

Энелоу — Хинич

максимизация голосов

Гранбург — Браун Куинн — Мартин Рабиновиц — Макдоналд Мэррилл

Партии и избиратели Тенденция партийной «Доминисистемы рующий объект» центростремительная — центростремительная

—

—

—

избиратель

коалиционная политика «адвокаты сторон» на полюсах расколов —

—

партия

центробежная

партия

—

—

Взаимосвязь партий через стратегию максимизации голосов через стратегию максимизации голосов через восприятие избирателями через восприятие перспектив коалиций через структуру расколов —

Среди общих свойств электорального пространства, «заложенных» в рассмотренных выше модельных конструкциях, следует отметить следующие: • электоральное пространство не может быть пустым (не содержать в себе объектов выбора — партий или кандидатов), причем объектов должно быть как минимум два. • оси координат электорального пространства конечны. Конечность измерений отражает понимание того, что решение принимается всегда как выбор из ограниченного числа альтернатив. Далее, важной общей чертой всех рассмотренных моделей является дедуктивный подход к их созданию. Во всех случаях исследователи отталкивались от некоторого теоретического представления о свойствах электорального пространства и электорального выбора, базируясь на определенных концепциях политического поведения. Эмпирический материал служил лишь для тестирования и коррекции модели на уровне «настройки» ее математического дизайна, но не на уровне проверки базовых теоретических установок. Таким образом, общую схему разработки пространственной модели электорального выбора можно представить следующим образом (рис. 20). В большинстве моделей акцент делается на установлении отношения между избирателем и политической партией/кандидатом (метрика) и трансформации этого отношения — через функцию полезности — в степень предпочтительности партии/кандидата для избирателя (критерий выбора). Наиболее интересное во всех моделях — математическое решение правила выбора: наиболее характерно в этом плане «столкновение» «модели близости» Да49

унса — Энелоу — Хинича и «векторной модели МакДоналда — Рабиновица. По отношению к большинству рассмотренных моделей можно говорить об отдельном — имплицитном или эксплицированном «измерении полезности» — пространственной проекции правила выбора. Другими словами, ключевым вопросом, ответ на который ищут исследователи, является вопрос «Каким образом избиратель предпочитает одну альтернативу другой»? Рис. 20

Выбор концепции

Нормативное определение свойств электорального пространства (размерность, метрика и др.)

Тестирование модели на эмпирическом материале

Математическая формулировка критерия выбора («функция полезности»)

Уточнение общего математического дизайна модели

Однако концентрация на этой проблеме уводит в тень другой, не менее важный вопрос: «Как формируется само пространство электорального выбора?» Чем определяются его метрические и топологические свойства? Почему в нем присутствует именно такой набор альтернатив? По существу, даже «отдаленные подступы» к этой проблеме оказываются слабо обозначенными, при том, что не вызывает сомнений зависимость электорального выбора от предложенного набора альтернатив и их структуры. В большинстве предложенных моделей электоральное предложение — пространство партий/кандидатов — не является структурированным. Объекты в электоральном пространстве характеризуются определенными отношениями (близость и др.), но не обладают четкими связями. Еще раз процитируем Дж. Сартори: «Партийная система — это система взаимных воздействий, возникающих в результате соперничества между партиями… Она опирается на взаимные зависимости партий; на то, что каждая партия представляет собой функцию (в математическом смысле) других партий и реагирует (в духе соперничества или иным образом) на поведение остальных партий» 66. Данный тезис в пространственном моделировании, по большому счету, не реализован, хотя попытки установить связи между партиями прослеживаются во многих моделях. Так, в классической «рациональной» модели это делается через стратегию максимизации голосов, у Гранберга и 50

Брауна — через восприятие избирателя, у Мартина и Куинна — чрез коалиционную стратегию партий, у Макдоналда и Рабиновица — через стратегию партий как «адвокатов сторон» на полюсах социетальных расколов. Однако вопрос о структуре электорального пространства как совокупности устойчивых связей между объектами выбора не только не решен окончательно, но и не вполне явно обозначен. Во многом это обусловлено дедуктивной логикой построения моделей, в которой отношения между партиями задаются на крайне абстрактном уровне. Последнее непосредственно вытекает из свойственного теории рационального выбора («материнской» для всего пространственного моделирования концепции) тяготения к наивысшему уровню универсальности. Попытка опереться на совокупность простейших аксиоматических утверждений и построить дедуктивным путем математически изящные и компактные модели приводит в результате к существенному упрощению реалий политического выбора. По замечанию наиболее ярких критиков теории рационального выбора, Дональда Грина и Яна Шапиро, в этой парадигме исследование становится не столько ориентированным на проблему, сколько ориентированным на теорию 67. Изучение сложнейших процессов конструирования пространства альтернатив и формирования выбора в какой-то мере подменяется попыткой доказать, что выбор осуществляется рационально и может быть описан набором универсальных формул. Проблемы специфических особенностей электорального выбора и структурирования альтернатив в различных социальных и культурных средах при таком подходе фактически не возникает. Также вопрос о структуре возникает применительно к измерениям электорального пространства. В большинстве моделей не существует ясного и обоснованного правила определения «координатных осей» электорального пространства. Модели, оперирующие более чем одним измерением, фактически не исходят из представления об электоральном пространстве как структурированной целостности. Строится, по существу, не многомерное пространство, а механическая сумма отдельных измерений, никак не связанных друг с другом. В этой связи очень характерно, что даже такие разные модели, как классическая модель Хинича и модель Макдоналда — Рабиновица вычисляют совокупную дистанцию между избирателем и партией простым суммированием расстояний по отдельным осям. Фактически утверждается, что идеальная точка избирателя А по вопросу i никак не связана с его же идеальной точкой по вопросу j. Так ли это на самом деле? Представляется более вероятным, что электоральное пространство избирателей в действительности является целостным, а не возникает посредством механического сложения отдельных позиций. И политические партии позиционируются в сознании избирателя сразу по всем измерениям вместе, а не по отдельности. При таком подходе мы уже имеем не идеальные точки на отдельных отрезках, а некие «области предпочтений» в действительно многомерном пространстве. В целом, «даунсианская болезнь» тяготения к одномерным пространствам объясняется, с одной стороны, «американским происхождением» про51

странственного моделирования (действительно, применительно к специфике партийной конкуренции в США с их двухпартийной системой одномерные модели выглядят логичными). С другой стороны, очень значительную роль здесь играет фундаментальная характеристика теории рационального выбора: решение принимается на основании процедуры ранжирования альтернатив, одномерной по своей природе. Свое объяснение имеет и недостаточное внимание к «содержательному наполнению» измерений электорального пространства, определением тех вопросов политической повестки дня и тех базовых (идеологических) измерений, которые и формируют пространство взаимосвязанных альтернатив политического выбора. Длительное время, фактически до начала создания моделей избирательного процесса в странах с переходным типом политической системы, этой проблемы как бы не существовало. Для зрелых демократий характерен достаточно стандартный, мало изменяющийся со временем набор (государственная политика в области выравнивания экономического неравенства, разрешение или запрет на аборты и т. д.). Этот набор хорошо поддается редукции до одного — двух измерений с помощью многомерного шкалирования или факторного анализа. Однако в транзитных обществах дело обстоит совершенно иначе. Думается, даже искушенному эксперту будет нелегко ответить на вопрос об измерениях электорального пространства в современной России, учитывая поразительное сходство программ таких разных партий, как «Единая Россия» и СПС 68. Впервые эта проблема была осознана все тем же Хиничем при создании модели парламентских выборов 1998 г. на Украине 69. Более того, впервые была допущена возможность того, что измерения электорального пространства могут быть неодинаковы в географически различных регионах одного и того же государства (в данном случае речь идет о Восточной и Западной Украине). Фактически впервые признано, что на электоральное пространство и методы его моделирования влияет не только институциональный, но и социокультурный контекст. Следующие главы этой книги будут посвящены решению обозначенного круга проблем, на первом месте среди которых — выявление структуры электорального пространства как пространства выбора из взаимосвязанных политических альтернатив и формулировка общих теоретических подходов к ее объяснению.

Структура электорального пространства: Индуктивный подход Одной из ключевых проблем, не решенных (и, вероятно, не решаемых) в рамках рассмотренных нами дедуктивных моделей, является проблема 52

структуры электорального пространства. Наше дальнейшее изложение будет строиться вокруг перехода от дедуктивной логики пространственной модели к логике индуктивной. Мы попытаемся реконструировать электоральные пространства, исходя из эмпирических данных — большой совокупности конкретных результатов выборов. Ключевым методом их обобщения станет статистический анализ. Общий вектор движения можно обозначить следующим образом: отбор эмпирических данных (электоральная статистика) — их анализ статистическими методами — определение свойств электоральных пространств — вычленение их структурных составляющих — выбор концепции (концепций), объясняющих выделенные структуры (рис. 21). Рис. 21 эмпирические данные

свойства пространства

статистический анализ

структуры пространства

теория

Структуры и связи Под структурой (от лат. structure — строение, расположение) мы будем понимать совокупность устойчивых связей объекта, обеспечивающих сохранение его основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях 70. Ключевым понятием в определении структуры является понятие связи. Остановимся на нем несколько подробнее. Выделяют два основных типа связей — функциональные (также их называют жестко детерминированные или однозначные) и статистические (стохастически детерминированные, неоднозначные). Функциональная связь между переменными x и y существует, если каждому возможному значению независимой переменной x соответствует одно или несколько строго определенных значений зависимого признака y. Функциональная связь может быть в общем виде записана формулой: уi =f(xi), где уi — зависимая переменная (результативный признак), xi — независимая переменная (факторный признак), f(xi) — известная функция связи зависимой и независимой переменной. Функциональные связи характерны для естественных наук. Именно в таком виде сформулированы законы физики. 53

Утверждение о наличии статистической связи между переменными правомочно в том случае, если изменение распределения независимой переменной приводит к изменению распределения зависимой. Кратко поясним это определение на простейшем примере. Пусть имеется выборочная совокупность из 1000 человек, в которой поровну представлены мужчины и женщины (по 500 человек). 45 % опрошенных изъявили желание голосовать за партию А, 55 % — за партию В. Переменная «пол», принимающая значения «мужской» и «женский», является независимой; переменная «партийные предпочтения» (также два значения, А и В) является зависимой. Если между переменными «пол» и «партийные предпочтения» существует статистическая связь, тогда значительное изменение в выборке соотношения мужчин и женщин должно привести к изменению соотношения поддерживающих партию А и поддерживающих партию В. Допустим, партию А склонны поддерживать женщины, а партию В — мужчины. Тогда значительное увеличение в выборке доли женщин (например, до 70%) должно привести к изменению распределения переменной «партийные предпочтения»: доля поддерживающих партию А увеличится (рис. 22). Рис. 22 Статистическая связь существует 700

600

600

500

500

400

400

300

300

200

200

100

100 0

0 м

ж

А

м

В

ж

А

В

Если же связь между половой принадлежностью и партийными предпочтениями отсутствует, логично не ожидать существенных изменений в доле поддерживающих партии А и В после изменения гендерного соотношения (рис. 23). Рис. 23 Статистическая связь отсутствует 600

700

500

600 500

400

400

300

300

200

200

100

100 0

0 м

ж

А

м

В

54

ж

А

В

Однако, даже при наличии сильной связи между полом и политическими предпочтениями мы не в состоянии точно предсказать выбор респондента на основе знания его пола; мы можем лишь увеличить вероятность правильности такого предсказания. Здесь не наблюдается однозначного соответствия значений. Концепт статистической связи содержит имплицитное допущение, что на результативный признак y кроме рассматриваемого x влияет также несколько неучтенных или неконтролируемых факторов, а также неизбежные ошибки измерения. Поэтому значения зависимой переменной не могут быть определены точно, а лишь предсказаны с определенной вероятностью. В общем виде статистическую связь можно выразить формулой: уi =f(xi)+j, где уi — предсказанное значение зависимой переменной, f(xi) — часть результативного признака, сформировавшаяся под воздействием учтенных известных факторных признаков, j — часть результативного признака, возникшая вследствие действия неконтролируемых или неучтенных факторов, а также измерения признаков, неизбежно сопровождающегося некоторыми случайными ошибками. Вероятность соответствия предсказанного значения у истинному будет тем выше, чем ближе статистическая связь к функциональной (другими словами, чем менее значим компонент j). Особенность статистических связей заключается в том, что они проявляются во всей совокупности, а не в каждом его элементе. Проявление статистических связей подвержено действию закона больших чисел: лишь в достаточно большом числе единиц индивидуальные особенности сгладятся, случайности взаимно погасятся, и зависимость, если она имеет существенную силу, проявится достаточно отчетливо. Общественные науки, в том числе политическая, оперируют исключительно статистическими связями: изучаемые процессы слишком сложны, число влияющих на политическое поведение факторов слишком велико, чтобы построить жестко детерминированные модели. Далее мы будем рассматривать только статистические, вероятностные зависимости. Как было отмечено, наиболее общее определение статистической связи заключается в том, что зависимая переменная реагирует на изменения независимой изменением распределения. Однако применительно к задачам структурирования электорального пространства нам потребуется более частный вид статистической связи, — а именно, корреляционная связь.

Корреляции Корреляционные связи могут быть установлены для признаков, обладающих интенсивностью, — то есть измеренных на порядковом или номинальном уровне. Несколько слов об уровнях измерения. Их выделяется три: номинальный, порядковый и интервальный. 55

Наиболее полную информацию дают интервальные измерения. Они позволяют численно выражать и сравнивать различия между объектами измерения. Если температура воздуха в комнате вчера составляла 25 градусов по Цельсию, а сегодня — 23 градуса, то сегодня она на 2 градуса ниже. Если политическая партия N получает на выборах 1000 голосов, а партия M — 200 голосов, то поддержка избирателями партии N была в пять раз выше по сравнению с партией M. Если на предпоследних выборах явка избирателей увеличилась с 50 % до 55 % по сравнению с предыдущими, а на последних — с 55 % до 65 %, то рост явки на последних выборах оказался в два раза выше, чем на предпоследних. Объяснение свойства интервальных измерений численно выражать различия между объектами заложено в их названии: измерение осуществляется с помощью некоего неизменного интервала, который выступает эталоном меры. Такими эталонами являются, к примеру, градус, метр, килограмм, минута, процент или рубль. На интервальном уровне измерения осуществимы все операции с натуральными числами. Это имеет большое практическое значение, так как позволяет применять к интервальным переменным статистические методы любой сложности. Порядковый уровень измерения позволяет ранжировать объекты с точки зрения выраженности у них свойства, измеряемого переменной. Другими словами, порядковые переменные позволяют оценить, «больше» или «меньше» измеряемого свойства содержится в данном объекте по сравнению с другими объектами. При этом порядковое измерение, в отличие от интервального, не позволяет оценить, «насколько больше» или «насколько меньше» выражен признак. Построение порядковой шкалы можно проиллюстрировать на примере переменной «политическое участие гражданина». Необходимо построить такое измерение, которое позволяло бы ранжировать граждан по интенсивности политического участия. Для этого выделим ряд классов, каждый из которых будет содержать разное «количество» этого свойства. Например: 1. Отсутствие политического участия; 2. Эпизодическое или регулярное участие в выборах в качестве избирателя; 3. Регулярное участие в выборах, членство в политической партии; 4. Регулярное участие в различных политических кампаниях, акциях и т. д.; 5. Участие в выборах в качестве кандидата; 6. Повседневное участие в принятии политических решений. В данном перечне интенсивность политического участия постоянно возрастает от первого класса к шестому. Мы можем утверждать, что в классе 2 (участие в выборах в качестве избирателя) признак «политическое участие» выражен больше, чем в классе 1 (отсутствие участия), но меньше, чем в классе 5 (участие в выборах в качестве кандидата). Относя изучаемых нами граждан к определенным классам политического участия, мы тем самым ранжируем их по данному признаку. Если гражданин Петров отнесен к классу 3, то он в большей мере участвует в политике, чем гражданин Иванов, отнесенный 56

к классу 1. В то же время, мы не можем сказать, насколько более активно Петров участвует в политике по сравнению с Ивановым, так как не располагаем фиксированным интервалом, «эталоном меры» политического участия. Это налагает соответствующие ограничения на математические операции со значениями порядковых переменных. Например, бессмысленно вычислять разность 3 и 1, чтобы получить количественную меру различий политического участия Иванова и Петрова, — нумерация классов условна и отражает лишь отношения порядка (больше или меньше). В принципе, мы можем присвоить полученным классам политического участия произвольные значения, лишь бы они отражали отношения возрастания и убывания: например, 2, 13, 16, 78, 56, 100. Порядковые переменные имеют широкое распространение в политических и в целом в социальных исследованиях. Например, такие распространенные характеристики, как социальный статус или уровень образования, измеряются на порядковом уровне. Порядковыми по своей природе являются такие переменные, как «политическая влиятельность», «политическая активность», «интерес к политике», «удовлетворенность политикой правительства» и многие другие. Порядковые переменные особенно удобны в тех случаях, когда люди сами фиксируют свое положение на той или иной шкале (как при проведении опросов). Например, отношение к той или иной политической партии удобно измерять с помощью следующих классов: «полностью поддерживаю», «поддерживаю в целом», «отношусь нейтрально», «отношусь в целом отрицательно», «отношусь крайне отрицательно». Наконец, наименее полную информацию дает номинальное измерение (шкала наименований). Оно представляет собой разбиение исследуемой совокупности объектов на несколько непересекающихся классов. Эти классы являются содержательно различными, и мы не располагаем возможностью их количественно упорядочить. Номинальные переменные отражают сугубо качественные признаки, такие как «политическая ориентация», «членство в партии» или «тип политического режима». На этом уровне исчезает не только чувствительность измерения к количественным различиям между объектами, но и способность ранжировать их с точки зрения выраженности определенного свойства. Так, признак «членство в партии» не обладает интенсивностью; нельзя быть членом партии в большей или меньшей степени. Соответственно, числовые значения на номинальном уровне не отражают каких-либо свойств объектов, а служат своего рода «ярлыками», «опознавательными кодами» классов (как номера картотечных ящиков в библиотеке) и используются исключительно для удобства работы с данными. Например, в простейшем варианте измерения номинальной переменной «политическая ориентация» может быть использовано три класса: 1. Левые. 2. Центристы. 3. Правые. 57

Присвоение классам числовых значений здесь является в значительной мере произвольным: с таким же успехом класс «правых» мог получить код 1, «левых» — 2, «центристов» — 3. В любом случае сложение одного гражданина левой политической ориентации с одним центристом не даст нам одного правого. Единственное строгое правило нумерации классов — запрет на присвоение разным классам одного и того же числового кода: иначе мы не сможем различить две содержательно разных категории. Для номинальных переменных и порядковых переменных с небольшим количеством категорий существует общее название: категориальные или неметрические. Соответственно, интервальные переменные и порядковые переменные с большим числом категорий называют метрическими. Результаты выборов (электоральная статистика) представляют собой суммарные данные: так, уровень поддержки определенного кандидата в президенты на федеральных выборов рассчитывается путем суммирования всех голосов, поданных за этого кандидата. Таким образом, мы имеем совокупность переменных интервального уровня (в качестве фиксированного интервала меры выступает один голос). В качестве случаев могут выступать различные территориальные общности: регионы, муниципальные образования, избирательные участки. Данные электоральной статистики записываются в табличной форме, где по столбцам идут переменные (партии или кандидаты), а про строкам — случаи (например, субъекты федерации). На пересечении строки и столбца возникает значение электоральной поддержки партии в данном регионе. Для облегчения сравнения значений они, как правило, стандартизируются: вычисляется доля (процент) проголосовавших за данную партию в данном регионе от общего числа принявших участие в голосовании. Фрагмент электорально-статистической таблицы данных приведен ниже (таблица 4). Таблица 4. Результаты выборов Президента РФ, 2004 г. (фрагмент) Субъекты федерации

Кандидаты Глазьев С.Ю.

Малышкин О.А.

Путин В.В.

Хакамада И.М.

Харитонов Н.М.

против всех

0,47

76,42

1,51

14,06

2,51

0,73

75,03

3,51

13,48

1,71

0,33

91,78

1,12

3,96

0,71

0,77

66,58

7,21

17,08

2,66

0,16

0,17

94,61

0,26

3,81

0,44

0,12

0,19

0,73

98,18

0,10

0,52

0,06

0,37

0,14

0,12

96,49

0,31

2,22

0,25

2,27

0,96

0,38

79,23

4,00

11,13

1,17

1,59

0,77

0,44

82,28

1,50

11,48

1,36

2,68

2,26

1,10

74,14

5,48

10,13

3,56

Республика Адыгея (Адыгея)

2,89

1,44

Республика Алтай

3,39

1,38

Республика Башкортостан

1,11

0,49

Республика Бурятия

2,86

1,62

Республика Дагестан

0,24

Республика Ингушетия Кабардино-Балкарская Республика Республика Калмыкия Карачаево-Черкесская Республика Республика Карелия

Миронов С.М.

58

Такой формат исходных данных позволяет нам решать проблему их структурирования, опираясь на корреляционные связи. Корреляционная связь — это статистическая зависимость вариации переменной уi от вариации переменной xi. Рассмотрим данные в таблицах 5 и 6. Таблица 5 Переменная n 3 8 4 12 23 2

Случай A B C D E F

Переменная m 9 13 5 10 32 10

Таблица 6 Переменная n 3 8 4 12 23 2

Случай A B C D E F

Переменная k 14 2 12 4 1 26

В этом иллюстративном примере вариации переменных n и m, а также переменных n и k связаны. Легко заметить, что возрастанию значений n в таблице 5 соответствует возрастание переменной т, уменьшению значений n — уменьшение значений m. Переменные варьируют как бы «в одном направлении», что хорошо видно на графике (рис. 24). Рис. 24 35 30 25 20

n

15

m

10 5 0 1

2

3

4

5

6

Для вариаций n и k наблюдается обратная картина: уменьшению значений одной переменной соответствует возрастание значений другой и наоборот (рис. 25). В первом случае корреляционная связь является прямой (положительной), во втором — обратной (отрицательной). Это свойство корреляционной связи называется ее направленностью. Второй ключевой характеристикой корреляционной связи является ее интенсивность (плотность, теснота). Эта характеристика определяет близость выявленной связи к функциональ59

ной и, соответственно, вероятную точность нашего предсказания значений одной переменной на основании значений другой. Рис. 25 30 25 20 n

15

k

10 5 0 1

2

3

4

5

6

Рассмотрим модель корреляционного анализа на примере из сферы исследования электоральных процессов. Предположим, мы проводим сравнительный анализ электората двух политических партий либеральной ориентации — «Союза правых сил» и «Яблока». Наша задача — понять, существует ли общность электората СПС и Яблока в территориальном разрезе и насколько она существенна. Для этого мы можем, в частности, взять данные электоральной статистики, характеризующие уровень поддержки этих партий, в разрезе данных избирательных комиссий субъектов федерации. Ниже (таблица 7) приводятся данные по выборам депутатов Государственной Думы 1999 г. (в связи с этим регионов 88, выборы в Чеченской республике не проводились). Таким образом, у нас есть две переменных: «поддержка СПС в 1999 г.» и «поддержка Яблока в 1999 г.», простейшим образом операционализированные через процент голосов, поданных за эти партии от числа избирателей, принявших участие в голосовании на федеральных парламентских выборах 1999 года. В качестве случаев выступают данные по регионам РФ. Далее в нашем распоряжении есть методический прием, который является одним из основных в статистике — геометрическое представление. Геометрическим представлением называют представление случая как точки в условном пространстве, формируемом «осями» — переменными. Так, в нашем примере мы можем представить каждый регион как точку в двухмерном пространстве голосований за правые партии. Ось OХ формирует признак «поддержка СПС», ось OY — поддержка «Яблока». «Координата60

ми» региона будут: по оси OХ — значение переменой «поддержка СПС» (процент, набранный в регионе данной партией), по оси OY, соответственно, значение переменной «поддержка «Яблока». Так, Республика Адыгея будет иметь координаты (3,92; 4,63), Республика Алтай (3,38; 5,4) и т. д. Осуществив геометрическое представление всех случаев, мы получаем диаграмму рассеяния или корреляционное поле (рис. 26). Таблица 7 Переменные (%) Яблоко СПС

Случаи Республика Адыгея Республика Алтай Республика Башкирия Республика Бурятия Республика Дагестан Ингушетия Республика Кабардино-Балкарская Республика Республика Калмыкия Республика Карачаево-Черкесия Республика Карелия Республика Коми Республика Марий Эл И т. д. (всего 88 случаев)

4,63 3,38 3,95 3,14 0,39 2,89 1,38 3,07 4,17 9,66 8,91 4,68 …

3,92 5,40 6,04 8,36 1,22 0,38 1,30 3,80 2,94 10,25 9,95 7,24 …

Рис. 26 16 14 12 10 8 6 4 2 0 -2

-2

2

6

10

14

61

18

22

26

Даже сугубо визуальный анализ диаграммы рассеяния наводит на мысль, что общую тенденцию расположения совокупности точек можно выразить некоторой условной прямой, называемой линией регрессии. Математически, линия регрессии строится т. н. методом наименьших квадратов: подбирается такая линейная функция вида y=ax+b, что сумма квадратов расстояний от наблюдаемых точек до прямой является минимальной (расстояния вычисляются по оси OY). Данный метод воплощает одну из общих идей измерения статистической связи: минимизировать разницу между фактическими, наблюдаемыми значениями (изображены в виде точек на диаграмме рассеивания) и теоретическими, предсказанными (лежат на линии регрессии). F = ∑ (уфакт — утеор )2 ⇒ min Разность между фактическим и теоретическим значением в статистике называется остатком. Величиной остатков определяется качество модели: чем они больше, тем ниже будет предсказательная сила. Таким образом, интенсивность связи будет зависеть от того, насколько тесно точки (случаи) расположены вдоль линии регрессии. В коэффициенте корреляции (обозначается r), который и является числовым результатом корреляционного анализа, плотность колеблется от 0 до 1. При этом, чем ближе значение коэффициента к 1, тем плотнее связь; чем ближе значение к 0, тем связь слабее. Так, при r = 1 связь приобретает характер функциональной — все точки «ложатся» на одну прямую. При r = 0, фиксирующим полное отсутствие связи, построение линии регрессии становится невозможным. В нашем примере r=0,62, что свидетельствует о наличии значимой корреляционной связи. Формула модели: Yabl= 1,94 + 0,45×SPS. Направленность связи определяется наклоном линии регрессии. В коэффициенте корреляции существует всего два значения типа связи: обратная (знак «–») и прямая (отсутствие знака, так как знак «+» традиционно не записывается). В нашем примере связь прямая. Соответственно, итоговый результат анализа 0,62. Следует сказать несколько слов о проблеме т. н. «выбросов» — нетипичных, резко выделяющихся из общей тенденции случаев. Вернемся к нашему примеру с двумя партиями. Внимательно глядя на диаграмму рассеяния, мы замечаем, по меньшей мере, один нетипичный случай, лежащий явно в стороне от «общей магистрали», тенденции связи переменных. Это точка, представляющая данные по Самарской области. Также, хотя и в меньшей степени, нетипично положение Томской, Нижегородской области и Санкт-Петербурга (рис. 27). Мы можем скорректировать данные анализа, удалив сильно отклоняющиеся наблюдения (так называемая «чистка выбросов»). В силу специфики вычисления линии регрессии, связанной с подсчетом суммы квадратов расстояний, даже единичный выброс может существенно исказить общую картину. Удалив только один из 88 случаев — Самарскую область, мы получаем значение коэффициента корреляции, отличное от полученного ранее: 0,73 62

по сравнению с 0,62. Плотность связи усилилась более чем на 0,1, — а это весьма и весьма существенно. «Избавившись» от точек, соответствующих Санкт-Петербургу, Томской и Нижегородской области мы получаем еще более высокую плотность: 0,77. Рис. 27 16

Томская

14

СПб

12 10 8 6

Нижегородская

4

Самарская

2 0 -2

-2

2

6

10

14

18

22

26

Впрочем, при чистке выбросов не следует увлекаться: сокращая количество случаев, мы понижаем общий уровень статистического доверия к полученным результатам. К сожалению, общепринятых критериев определения выбросов не существует, и здесь многое зависит от добросовестности исследователя. Лучший способ — содержательно понять, с чем связано наличие «выброса». Так, в нашем примере нетипичное положение Самарской области в признаковом пространстве связано с тем, что в 1999 г. одним из активных лидеров правых был глава региона Константин Титов. Соответственно, высокий результата СПС в регионе обусловлен не только поддержкой партии как таковой, но и поддержкой губернатора. Таким образом, избавление от выбросов позволило несколько улучшить качество модели, ее предсказательные способности. Однако бывают случаи, когда избавление от выбросов целиком и полностью меняет общую картину. На рисунке 28 показано, как единственный отклоняющийся случай «оттягивает на себя» линию регрессии, которая перестает отражать реальную тенденцию расположения объектов. После «чистки» все становится на свои места. 63

Рис. 28 120

120

100

100

80

80

60

60

40

40

20

20 0

0

-20 -5

-20 -2

5

15

25

35

45

2

6

10

14

18

22

26

55

Выше мы рассматривали наиболее широко используемый коэффициент корреляции Пирсона. Полная формула коэффициента такова:

где xi и уi — значения двух переменных, X и Y — их средние, sx и sy — их стандартные отклонения, n — количество пар значений. Вычисление коэффициента Пирсона дает наиболее точное измерение связи между интервальными переменными, но при этом требует соблюдение ряда специальных условий. Кроме уже названного требования интервальности данных, коэффициент Пирсона требует линейности связи и нормальности распределения переменных. Линейность — характеристика формы связи между переменными; линейные связи аппроксимируются прямой вида y=ax+b. Если же связь нелинейна (к примеру, фиксируется U-образной или S-образной кривой), метод наименьших квадратов не даст хороших результатов. Как правило, линейность проверяется визуально на диаграмме рассеяния. Нормальность — одна из форм распределения переменных. Нормальность распределения означает, что большая часть значений группируется около некоторого среднего значения, по обе стороны от которого частота наблюдений равномерно снижается. В более точном смысле основное свойство нормального распределения характеризуется тем, что 68 % всех наблюдаемых значений переменной лежат в диапазоне ±1 стандартное отклонение 71 от среднего, а диапазон ±2 стандартных отклонения содержит 95 % значений. Если же говорить совсем просто, суть «нормальности» распределения состоит в том, что средние и близкие к средним значения встречаются чаще, чем крайние (экстремально большие и экстремально малые). Почему именно такое распределение называется «нормальным»? Потому что оно типично для окружающего мира, действительности в целом. К при64

меру, если мы случайно отберем достаточно большое количество людей и измерим их рост, логично предположить, что большинство из них окажутся среднего или близкого к среднему роста, а число очень высоких и очень низких людей будет сравнительно небольшим. Согласитесь, весьма странно в такой ситуации смотрелась бы толпа, состоящая в основном из «великанов» и «карликов». Нормальное распределение описывается т. н. колоколообразной кривой (колокол Гаусса). В действительности нормальное распределение «в чистом виде» — то есть полностью соответствующее кривой Гаусса — можно наблюдать довольно редко. Для большинства статистических методов важно, чтобы распределение в целом соответствовало нормальному. Наиболее распространенный (хотя и не единственный) способ тестирования распределения на нормальность — визуальный анализ диаграммы распределения. Наиболее удобная форма диаграммы распределения — уже упоминавшаяся нами столбчатая гистограмма. На рисунке 29 приведена столбчатая гистограмма, показывающая распределение голосов, поданных за одну из отечественных политических партий по регионам России на федеральных парламентских выборах 2003 г. Красная линия показывает идеальное нормальное распределение для данной переменной. Несмотря на отсутствие полного соответствия, очевидна близость распределения переменной к нормальному. Рис. 29 30

25

20

15

10

5

0

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Такого рода гистограмма строится на основе таблиц распределения частот встречающихся значений переменной в определенных интервалах. Число интервалов в современных статистических программах может быть задано пользователем. Таблица частот в данном случае имеет вид (таблица 8). 65

Таблица 8 Интервал 0–2% голосов 2–4 % 4–6 % 6–8 % 8–10 % 10–12 % 12–14 % 14–16 % 16–18 % 18–20 %

Частота 3 8 14 23 26 8 3 2 1 1

% от всех случаев 3,4 % 8,9 % 15,7 % 25,8 % 29,3 % 8,9 % 3,4 % 2,3 % 1,1 % 1,1 %

В том случае, если требование нормального распределения не реализуемо (а в электоральных исследованиях это происходит довольно часто), следует вычислять коэффициенты корреляции рангов, наиболее известным из которых является коэффициент Спирмана. Ранговая корреляции оперирует логикой порядкового уровня измерения: принимаются во внимание не абсолютные значения, а отношения порядка (возрастания и убывания). При работе с интервальными данными логика вычисления коэффициента корреляции Спирмана в целом близка логике Пирсона, но с одной существенной оговоркой: в первом случае в анализ включаются не исходные данные, а их ранговые преобразования. При ранговом преобразовании абсолютное значение заменяется порядковым номером случая в ранжированном ряду. К примеру, имеются значения переменной «поддержка партии А» (28 %, 47 %, 23 %, 18 %, 50 %, 70 %). После рангового преобразования по убыванию имеем (4, 3, 5, 6, 2, 1). Коэффициент корреляции Спирмана колеблется в том же интервале, что и коэффициент Пирсона — от 0 до ±1. Принципы интерпретации значений коэффициента также идентичны. Стоит отметить, что ранговая корреляция не чувствительна к выбросам, так как не чувствительна к абсолютным значениям вообще. Поэтому во всех случаях полезно сочетать оба метода корреляционного анализа при работе с одними и теми же данными: существенные расхождения коэффициентов Пирсона и Спирмана будут свидетельствовать о «перекосах» в распределениях и/или наличии выбросов. В случаях, когда переменных больше двух, удобно не рассчитывать все парные коэффициенты по очереди, а сразу построить т. н. матрицу интеркорреляций (или парных корреляций) — квадратную матрицу, симметричную вдоль главной диагонали. Главную диагональ занимают единицы — коэффициенты корреляции переменных с ними же самими. Например, для российских президентских выборов 2004 г. матрица интеркорреляций будет иметь следующий вид (таблица 9). 66

Таблица 9 Глазьев

Малышкин

Миронов

Путин

Хакамада

Харитонов

Против всех

Глазьев

1,00

0,46

0,29

–0,65

0,37

0,33

0,61

Малышкин

0,46

1,00

0,53

–0,75

0,35

0,55

0,64

Миронов

0,29

0,53

1,00

–0,46

0,48

0,23

0,51

Путин

–0,65

–0,75

–0,46

1,00

–0,39

–0,87

–0,73

Хакамада

0,37

0,35

0,48

–0,39

1,00

–0,03

0,63

Харитонов Против всех

0,33

0,55

0,23

–0,87

–0,03

1,00

0,37

0,61

0,64

0,51

–0,73

0,63

0,37

1,00

В индуктивном подходе совокупность корреляционных связей между объектами электорального выбора играет ключевую роль в задании структуры электорального пространства. При этом отрицательные корреляционные связи играют большую структурообразующую роль по сравнению с положительными. Эта закономерность коренится в самой природе электоральных структур, которые в большей степени фиксируют различия, нежели сходства. Политический выбор, как и выбор вообще, строится на отличении некоторого объекта от некоторого другого объекта. При этом данное правило не зависит от «объективной» степени идеологической близости партий или кандидатов. Так, хорошо известно значительное идейное сходство республиканцев и демократов в США (получившее объяснение в рассмотренной нами модели Даунса с ее центростремительной тенденцией). Тем не менее, анализ электоральной статистики показывает наличие очень сильных отрицательных связей между ключевыми участниками электоральных гонок — представителями республиканской и демократической партий72. Ниже приводятся диаграммы рассеивания для президентских выборов в США 1996 г. (Б. Клинтон против Б. Доула, рис. 30) и 2000 г. (Дж. Буш против А. Гора, рис. 31). Рис. 30 65

55

45

35

25

15

5 25

35

45

55

65

67

75

85

95

Рис. 31 90

80

70

60

50

40

30

20

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Линейно-структурный анализ Вернемся к российским реалиям, — точнее, к матрице интеркорреляций, построенной на данных электоральной статистики выборов президента России 2004 года. Ее внимательное изучение покажет, что ключевой особенностью полученных результатов является структурное позиционирование В. Путина: переменная «электоральная поддержка В. Путина» отрицательно коррелирует со всеми другими переменными. Если мы очистим матрицу от всех положительных коэффициентов корреляции, это станет вполне очевидно (таблица 10). Таблица 10 Глазьев

Малышкин

Миронов

Путин

Глазьев

–0,65

Малышкин

–0,75

Миронов Путин

Харитонов

Против всех

–0,87

–0,73

–0,46 –0,65

–0,75

–0,46

–0,39

Хакамада

–0,39

Харитонов Против всех

–0,87

Сумма

Хакамада

–0,03 –0,03

–0,73 –0,65

–0,75

–0,46

–3,84

–0,41

–0,89

–0,73

Если рассчитать суммы отрицательных корреляций для каждой переменной (последняя строка таблицы), можно схематично расположить объекты в некотором одномерном континууме. 68

Можно легко рассчитать суммы отрицательных корреляций для каждой переменной (последняя строка таблицы). Пусть сумма отрицательных коэффициентов корреляции переменной А со всеми другими переменными (или модуль такой суммы; в данном случае знак не принципиален, так как он одинаков для всех объектов) будет выступать мерой структурной удаленности А от всех других переменных, или ее координатой в линейном структурном континууме. Последний получим, отложив координаты на линии, как показано на рисунке 32 (схематично).

Хакамада

Глазьев

Против всех

0

Миронов

Малышкин

Харитонов

Путин

Рис. 32

Прибавим к структурному линейному континууму еще одно измерение OY, в котором отложим полученные кандидатами результаты (рис. 33). Рис. 33 80

4 70 60 50 40 30 20 10

6 271 5 3

0 -10 -4.5

-4.0

-3.5

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

Обозначения: Глазьев — 1, Малышкин — 2, Миронов — 3, Путин — 4, Хакамада — 5, Харитонов — 6, Против всех — 7. 69

Получившаяся картина довольно красноречива и наводит на вполне определенные мысли. Примем в качестве основной гипотезы, что результат партии / кандидата на выборах зависит от ее / его структурной удаленности от всех других объектов (то есть положения в структурном линейном континууме). Чем более удален объект электорального выбора, тем более высокий результат получит партия / кандидат. Содержательно сумма отрицательных коэффициентов корреляции отражает контрастность позиционирования кандидата в сознании электората по отношению к другим кандидатам. Разумеется, речь идет о статистической связи, которая проявится не во всех изучаемых совокупностях. На диаграмме хорошо видно, что объекты распределены в линейном пространстве «неравномерно». Объект электорального выбора «В. Путин» удален от всех других объектов значительно сильнее, чем любой из его конкурентов. В терминах кластер-анализа, можно говорить о наличии изолированного объекта «В. Путин» и довольно плотного кластера, включающего всех остальных кандидатов. Будем называть положение, при котором структурная удаленность объекта А существенно превышает структурную удаленность каждого из других объектов выбора, структурным доминированием объекта А. Дополнительная гипотеза заключается в том, что структурное доминирование способствует достижению победы (или по крайней мере занятию одной из лидирующих позиций) на выборах. Все приведенные выше рассуждения имеют институциональное ограничение: они правомерны для пропорциональных избирательных систем и первых туров в рамках избирательных систем абсолютного большинства. Далее мы протестируем гипотезы на данных электоральной статистки. Методом проверки будет все тот же корреляционный анализ связи между переменными «сумма отрицательных коэффициентов корреляции» и «полученный на выборах результат». Будет использован как корреляционный анализ по методу Пирсона, так и по методу Спирмана, причем именно коэффициент Спирмана станет для нас базовым. Это обусловлено тем, что структурно доминирующие объекты будут с большой силой «тянуть» на себя линию регрессии, как это происходит в нашем примере с российскими президентскими выборами. Так, для этого примера коэффициент Пирсона будет равен 0,99; метод же Спирмана дает гораздо более скромные 0,57 (хотя такой коэффициент также весьма значим и подтверждает нашу гипотезу). Протестированный эмпирический массив состоит из двух частей. Первая охватывает 18 парламентских и президентских выборов в 11 странах мира. Вторая включает все российские федеральные выборы с 1991 по 2004 год (8 кампаний). В таблице 11 приведены коэффициенты корреляции между структурной удаленностью партии/кандидата и результатом на выборах для первой части эмпирического массива. 70

Таблица 11 Страна Аргентина Новая Зеландия Новая Зеландия Италия Италия Нидерланды Нидерланды Греция Греция Латвия Венгрия Португалия Португалия Португалия Словакия Словакия Турция Бельгия

Выборы президентские, 2003 г., 1 тур парламентские, 2002 г. парламентские, 1999 г. парламентские 1996 г. парламентские 2001 г. парламентские, 2002 г. парламентские 2003 г. парламентские, 2000 г. парламентские, 1996 г. Выборы в Европейский парламент 2004 г. (статистика по городам и районам) парламентские, 2002 г. парламентские, 2002 г президентские, 2001 г. парламентские, 1999 г. президентские 1999 г. парламентские, 1998 г. парламентские, 2002 г. парламентские, 2006 г.

Коэффициент Пирсона –0,78 –0,89 –0,74 –0,35 связи нет –0,97 –0,73 –0,78 связи нет –0,72

Коэффициент Спирмана –0,89 –0,64 –0,46 –0,38 связи нет –0,83 –0,38 –0,8 связи нет –0,67

–0,82 –0,73 –0,54 –0,65 –0,83 –0,28 –0,24 связи нет

–0,43 –1 –0,9 –0,71 –0,78 –0,45 –0,54 связи нет

Из 18 случаев только в трех не было зафиксировано значимой отрицательной связи между структурной удаленностью партии / кандидата и результатом на выборах. Думается, это может служить неплохим основанием обоснованности выдвинутой гипотезы. Ниже приводятся диаграммы рассеивания для 12 случаев, когда, партия / кандидат с наибольшим (по модулю) показателем структурной удаленности занял первое (9 случаев) или второе (3 случая) место. По оси OX отложено положение в структурном линейном континууме, по оси OY — результат на выборах. Кружками выделены партии и кандидаты, одновременно обладающие значительными показателями структурной удаленности и высоким результатом (рис. 34).

71

Рис. 34 Аргентина, 2003 30

Новая Зеландия, 2002

Новая Зеландия, 1999

50

40

40

20

30

30 10 20

20 0 10

10 -10 -3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

.5

0 -1.6

Нидерланды, 2002

-1.4

-1.2

-1.0

-.8

-.6

-.4

-.2

0 -1.6

-1.4

Нидерланды, 2003

30

-1.2

-1.0

-.8

-.6

-.4

-.2

Греция, 2000

30

50

40 20

20

30

10

20

10

10 0 -2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

0 -3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0 -2.0

Латвия, 2004

Венгрия, 2002

40

50

30

40

20

30

-1.5

-1.0

-.5

0.0

Португалия, 2002 50

40

30 10

20

20 0

10

10

-10 -7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

0 -2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

0 -2.5

Португалия, 2001

Португалия, 1999

60

-1.5

-1.0

-.5

Словакия, 1999

50

50

-2.0

50

40

40 40

30

30

30

20 20

20

10 10

0

0 -2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

10

0.0

-10 -3.5

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

0 -4.0

72

-3.5

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

Рассмотрим таким же образом все российские федеральные выборы с 1993 по 2003 г. (последние президентские выборы мы осветили выше). Коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмана приводятся в таблице 12, диаграммы рассеивания — на рисунке 35. Таблица 12 Выборы Президентские 1991 Парламентские 1993 Парламентские 1995 Президентские 1996, 1 тур Парламентские 1999 Президентские 2000 Парламентские 2003

r Пирсона

r Спирмана

–0,98 –0,57 –0,72 –0,68 –0,87 –0,76 –0,89

–0,86 –0,68 –0,54 –0,57 –0,81 –0,26 –0,57

Таким образом, все без исключения российские федеральные выборы 73 подтверждают отмеченную нами закономерность. Все корреляции между суммой отрицательных коэффициентов и электоральным результатом превышают 0,5 (за единственным исключением r Спирмана для 2000 г.) по модулю и являются отрицательными (без исключений). Эффекты структурного доминирования хорошо видны на примерах выборов 1991 г. (Б. Ельцин), 1995 г. (КПРФ), 1999 г. (КПРФ) и особенно 2003 г. («Единая Россия»). Последний случай, как и случай президентских выборов 2004 г. можно охарактеризовать как чистый тип структурного доминирования. Указанные закономерности подтверждают и результаты линейноструктурного анализа итогов целой серии выборов в законодательные собрания субъектов РФ. Эти данные будут приведены в завершающей главе нашей книги

73

Рис. 35. Президентские 1991

Парламентские 1993 30

60

50

20

40

30

20

10

10

0

0

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

-3.5

Парламентские 1995

-3.0

-2.5

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

Президентские 1996, 1 тур

30

40

30

20

20 10

10

0

0

-10 -5

-10 -16

-14

-12

-10

-8

-6

-4

-2

0

Парламентские 1999

-4

-3

-2

-1

0

Президентские 2000

30

60

50 20

40

30 10

20

10

0

0 -10 -6

-5

-4

-3

-2

-1

-10 -2.5

0

Парламентские 2003 40

30

20

10

0

-10 -7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

74

-2.0

-1.5

-1.0

-.5

0.0

Факторный анализ и электоральные структуры Структурный линейный континуум является не единственным способом изучения электоральных структур, основанных на корреляционных связях. Далее мы рассмотрим более сложный вариант отображения корреляционных связей — факторный анализ. Факторный анализ является одним из наиболее мощных статистических средств анализа данных. В его основе лежит процедура объединения групп коррелирующих друг с другом переменных (т. н. «корреляционных плеяд» или «корреляционных узлов») в несколько факторов. Иными словами, цель факторного анализа — «сконцентрировать» исходную информацию, выражая большое число рассматриваемых признаков через меньшее число более емких внутренних характеристик, которые, однако, не поддаются непосредственному измерению (и в этом смысле являются латентными). Рассмотрим пример. Представим себе гипотетический законодательный орган регионального уровня, состоящий из 100 депутатов. В числе прочих вопросов повестки дня на голосование выносились а) законопроект, предлагающий восстановить памятник В.И. Ленину на центральной площади города — административного центра региона; б) обращение к Президенту РФ с требованием вернуть в государственную собственность все стратегические производства. Матрица сопряженности 74 показывает следующее распределение голосов депутатов (таблица 13). Таблица 13 Памятник Ленину (за) 49 6

Обращение к Президенту (за) Обращение к Президенту (против)

Памятник (против)

Ленину

4 41

Очевидно, что голосования статистически связаны: подавляющее большинство депутатов, поддерживающих идею восстановления памятника Ленину, поддерживают и возвращение в государственную собственность стратегических предприятий. Аналогичным образом большинство противников восстановления памятника являются в то же время и противниками возврата предприятий в госсобственность. При этом тематически голосования, очевидно, между собой не связаны. Логично предположить, что выявленная статистическая связь обусловлена существованием некоторого скрытого (латентного) фактора. Законодатели, формулируя свою точку зрения по самым разнообразным вопросам, руководствуются ограниченным, небольшим набором политических позиций. В данном случае можно предположить наличие скрытого раскола депутатского корпуса по критерию поддержки/отвержения консервативносоциалистических ценностей. Выделяется группа «консерваторов» и их оппонентов. Выявив такие расколы, мы сможем описать большое число отдельных голосований через небольшое число факторов. Факторы являются 75

латентными в том смысле, что мы не можем их обнаружить непосредственно: так, в нашем гипотетическом парламенте ни разу не проводилось голосования, в ходе которого депутатам предлагалось бы определить свое отношение к консервативно-социалистическим ценностям. Мы обнаруживаем наличие данного фактора, исходя из содержательного анализа количественных связей между переменными 75. Причем, если в нашем примере сознательно взяты номинальные переменные (поддержка законопроекта с категориями «за» (1) и «против» (0)), то в действительности факторный анализ эффективно обрабатывает интервальные данные. Факторный анализ очень активно используется как в политической науке, так и в «соседних» социологии и психологии. Одна из важных причин большой востребованности метода состоит в разнообразии задач, которые можно решать с его помощью. Так, выделяется по крайней мере три «типовых» цели факторного анализа: • Уменьшение размерности (редукция) данных. Факторный анализ, выделяя узлы взаимосвязанных признаков и сводя их к неким обобщенным факторам, уменьшает исходный базис признаков описания. Решение этой задачи важно в ситуации, когда объекты измерены большим числом переменных и исследователь ищет способ сгруппировать их по смысловому признаку. Переход от множества переменных к нескольким факторам позволяет сделать описание более компактным, избавиться от малоинформативных и дублирующих переменных. • Выявление структуры объектов или признаков (классификация). Эта задача близка к той, которая решается методом кластер-анализа. Но если кластер-анализ принимает за «координаты» объектов их значения по нескольким переменным, то факторный анализ определяет положение объекта относительно факторов (связанных групп переменных). Иными словами, с помощью факторного анализа мы можем оценить сходство и различие объектов в пространстве их корреляционных связей, или в факторном пространстве. Координатными осями факторного пространства выступают полученные латентные переменные, на эти оси проецируются рассматриваемые объекты. Это позволяет создать наглядное геометрическое представление изучаемых данных, удобное для содержательной интерпретации. • Косвенное измерение. Как уже было сказано, факторы являются латентными (эмпирически не наблюдаемыми) и, соответственно, не поддаются непосредственному измерению. Однако факторный анализ позволяет не только выявить латентные переменные, но и оценить количественно их значение для каждого объекта. Для наших целей — выявления структур электорального пространства — понадобятся все три указанные функции. Рассмотрим алгоритм и интерпретацию статистики факторного анализа на примере данных о результатах парламентских выборов в Рязанской области 1999 г. (общефедеральный округ). Для упрощения примера возьмем 76

электоральную статистику только по тем партиям, которые преодолели 5 %ный барьер. Данные взяты в разрезе территориальных избирательных комиссий (по городам и районам области). Первым шагом является стандартизация данных путем перевода их в стандартные баллы (так называемые z-баллы, рассчитываются с помощью функции нормального распределения). Дисперсия 76 стандартизированной переменной всегда равна единице. Перевод относительных частот в стандартные баллы отражен в таблице 14. Таблица 14 ТИК (Территориальная избирательная комиссия)

Яблоко

Единство

Блок Жириновского (БЖ) 6,12 7,41 8,36 5,92

Ермишинская 1,49 35,19 Захаровская 2,74 18,33 Кадомская 1,09 29,61 Касимовская 1,30 39,56 Касимовская городская 3,28 39,41 5,65 То же в стандартизированных баллах (z-баллах) Ермишинская –0,83 1,58 –0,25 Захаровская –0,22 –1,16 0,97 Кадомская –1,03 0,67 1,88 Касимовская –0,93 2,29 –0,44 Касимовская городска 0,04 2,26 –0,70 И т. д. (всего 32 случая)

ОВР

КПРФ

СПС

5,35 11,41 5,53 5,28

31,41 31,59 35,87 29,96

2,80 5,63 1,94 2,37

6,14

24,66

4,61

–0,91 0,44 –0,87 –0,92

–0,17 –0,14 0,59 –0,42

–0,74 0,43 –1,10 –0,92

–0,73

–1,32

0,01

Далее на стандартизированных данных рассчитывается матрица парных корреляций (таблица 15). Таблица 15 YABL

EDIN

BLOK JHI

OVR

KPRF

SPS

YABL EDIN

–0,55

BLOK_JHI

–0,47

0,27

OVR

0,60

–0,72

KPRF

–0,61

0,01

0,10

–0,48

SPS

0,94

–0,45

–0,39

0,52

–0,47 –0,67

Обозначения: YABL — «Яблоко», EDIN — «Единство», BLOK_JHI — «Блок Жириновского, OVR — «Отечество — Вся Россия», KPRF — КПРФ, SPS — СПС. 77

Уже визуальный анализ матрицы парных корреляций позволяет сделать предположения о составе и характере корреляционных плеяд. К примеру, положительные корреляции обнаруживаются для «Союза правых сил», «Яблока» и блока «Отечество — вся Россия» (пары YABL — OVR, YABL — SPS и OVR — SPS). Одновременно эти три переменные отрицательно коррелируют с KPRF (поддержка КПРФ), в меньшей степени, с EDIN (поддержка «Единства») и, в еще меньше степени, с переменной BLOK_JHI (поддержка блока Жириновского). Таким образом, предположительно мы имеем две выраженные корреляционные плеяды: • (YABL + OVR + SPS) — KPRF • (YABL + OVR + SPS) — EDIN Это две разные плеяды, а не одна, так как между EDIN и KPRF связи нет (0.01). Относительно переменной BLOK_JHI предположение сделать сложнее, здесь корреляционные связи менее выражены. Разумеется, в реальной практике выявление корреляционных структур делается не «на глаз». Существует несколько математических подходов к трансформации матриц интеркорреляций, в частности, центроидный метод, метод максимального подобия, метод экстремальной группировки параметров. Мы остановимся на методе главных компонент как одном из наиболее распространенных и в наибольшей степени соответствующем нашим задачам. Математически метод главных компонент довольно сложен, и мы остановимся на некоторых общих моментов. Принципиальная идея компонентного анализа в какой-то мере схожа с идеей корреляционного анализа. Если мы геометрически представим множество объектов в n-мерном пространстве в виде точек, то сможем построить вектор, «объясняющий» значительную долю дисперсии (изменчивости) всех исходных признаков. Собственная дисперсия новой переменной должна быть максимальна, а разброс объектов вокруг нее — минимален. Такой вектор будет похож на линию регрессии, он станет первой главной компонентой. В более точном смысле главные компоненты представляют собой линейные комбинации исходных признаков (как линия регрессии является линейной комбинацией зависимой и независимой переменной). Далее мы можем построить второй вектор, не коррелирующий с первым и в этом смысле перпендикулярный ему, таким образом, чтобы этот вектор «объяснял» максимальную дисперсию, не объясненную первой компонентой. Продолжая в том же духе, мы в состоянии объяснить всю дисперсию исходных признаков, — в этот момент число построенных нами векторов окажется равным числу исходных переменных. При этом объяснительная сила будет снижаться от первой компоненты к последней. Построив совокупность перпендикулярных (ортогональных) векторов, мы можем перейти от исходной системы координат, заданной изучаемыми признаками, к новой системе координат, заданной построенными векторами. Такая процедура будет называться ортогональным преобразованием, так как вращение объектов 78

сохраняет перпендикулярность координатных осей (и относительное положение объектов). Схематично это отображено на рис. 36. Рис. 36

F2 F1

В результате мы, вдобавок к исходным переменным, получаем равную им по числу совокупность новых переменных — главных компонент или факторов. Факторные переменные приобретают соответствующие значения для каждого случая. Наши данные фактически удвоились (таблица 16). Таблица 16 Ерми шинская Захаровская Кадомская Каси мовская

Yabl

Edin

Block Jh

OV R

KPR F

SPS

F1

F2

F3

– 0,83

1,58

–0,25

– 0,91

– 0,17

–0,74

0,85

0,79

1,25

–0,64

0,01

–0,64

– 0,22

–1,16

0,97

0,44

– 0,14

0,43

–0,24

–0,25

–1,70

0,09

–2,24

–0,86

– 1,03

0,67

1,88

– 0,87

0,59

–1,10

1,29

0,40

–1,29

0,04

0,69

1,10

– 0,93

2,29

–0,44

– 0,92

– 0,42

–0,92

0,98

1,21

1,80

–1,15

0,46

0,14

0,04

2,26

–0,70

– 0,73

– 1,32

0,01

0,23

1,96

1,98

–0,79

0,82

–0,08

0,35

–0,60

1,40

0,06

– 0,64

–0,11

–0,09

0,50

–1,75

0,06

1,70

–1,52

– 0,08

–0,36

–0,35

– 0,71

1,09

–0,09

0,29

–0,81

0,39

1,26

–0,25

–0,72

– 0,77

0,08

–0,88

– 0,56

1,21

–0,68

0,61

–1,09

1,09

0,24

–0,79

–0,82

0,10

–0,46

–0,35

0,31

– 0,09

0,22

–0,32

–0,31

0,02

–0,10

–0,62

–0,80

Каси мовская город ская Клепиковская Кораблинская Милославская Mиха йлов ская

И т. д. (всего 32 случая)

79

F4

F5

F6

Важным элементом статистики факторного анализа является т. н. матрица факторного отображения или матрица факторных нагрузок (factor loadings). Факторные нагрузки являются коэффициентами корреляции каждой переменной с каждым из выявленных факторов. Так, корреляция между значениями первой факторной переменной и значениями переменной YABL составляет –0.93. Чем теснее связь переменной с рассматриваемым фактором, тем выше значение факторной нагрузки. Положительный знак факторной нагрузки указывает на прямую (а отрицательный знак — на обратную) связь переменной с фактором. Матрица факторных нагрузок для данного случая приведена в таблице 17. Таблица 17 Factor 1

2

3

4

5

6

YABL

–0,9329

0,145614

0,030921

0,283684

0,162166

0,027504

EDIN

0,662249

0,603814

0,416171

–0,11986

0,019425

0,094297

BL_JHIR

0,560088

0,356824

–0,74181

0,082336

0,014408

0,041335

OVR

–0,82286

–0,28268

–0,17181

–0,45257

0,000428

0,09304

KPRF

0,647788

–0,68835

0,064003

0,306915

–0,00061

0,090835

SPS

–0,89751

0,279202

0,015732

0,304512

–0,14607

0,047045

С помощью матрицы факторных нагрузок мы способны воссоздать значения исходных переменных по значениям факторных переменных по формуле y = F1f1 + F2f2+….+ Fnfn, где Fn — значение факторной нагрузки, fn — значение факторной переменной. Так, мы можем реконструировать результат голосования за партию «Яблоко» в Ермишинском районе, просуммировав произведения значений факторных переменных для этого района на факторные нагрузки партии «Яблоко»: 0,85×-0,93+0,79×0,15+1,25×0,03–0,64×0,28+0,01×0,16–0,64×0,03 = 0,83 (с учетом ошибки округления). Это уравнение показывает, как можно разложить значение наблюдаемой переменной в конкретном случае на части, соответствующие влиянию и выраженности у него латентных факторов. Также матрица факторных нагрузок позволяет нам воспроизвести исходную корреляционную матрицу. Согласно модели факторного анализа корреляцию между переменными можно получить, суммируя произведения их нагрузок на факторы: r (a, b) = F1a F1b + F2a F2b+….+ FnaF nb где Fna — n-ая факторная нагрузка на переменную a, Fnb — n-ая факторная нагрузка на переменную b. Так, корреляция между «Единством» и ОВР составит: 0,66×(–0,82) + 0,60×(–0,28) + 0,42×(–0,17) – 0,12×(–0,45) + 0,02×0,00 + 0,09×0,09 = –0,72 80

(с учетом ошибки округления). Каждый компонент суммы — часть корреляции, которая объясняется соответствующим фактором. При этом, в соответствии с логикой метода главных компонент, «вклады» каждого фактора в восстановление коэффициента корреляции существенно различаются: первый фактор восстанавливает 0,54 из 0,72, тогда как последний всего 0,0081. Объяснительная сила факторов описывается в другой ключевой составляющей статистики факторного анализа — матрице собственных значений (eigenvalues). Собственные значения факторов для нашего случая таковы (таблица 18). Таблица 18 Фактор

Eigenvalues (собственное значение)

% total Variance (% общей вариации)

1

3,52

58,75

2

1,14

19,08

3

0,76

12,64

4

0,49

8,22

5

0,05

0,80

6

0,03

0,51

Всего

6

100%

Чем больше собственное значение фактора, тем больше его объяснительная сила (максимальное значение = количество переменных, в нашем случае 6). Одним из ключевых элементов статистики факторного анализа является показатель «% общей вариации» (% total Variance). Он показывает, какую долю вариации (изменчивости) переменных объясняет извлеченный фактор. В нашем случае «вес» первого фактора превосходит «вес» всех остальных факторов, вместе взятых: он объясняет почти 59 % общей вариации. Второй фактор объясняет 19 % вариации, третий — 12,6 % и т. д. по убывающей. Имея собственные значения факторов, мы можем приступить к решению задачи сокращения размерности данных. Редукция произойдет за счет исключения из модели факторов, обладающих наименьшей объяснительной силой. И здесь ключевой вопрос состоит в том, сколько факторов оставить в модели и какими критериями при этом руководствоваться. Так, явно лишними являются факторы 5 и 6, в совокупности объясняющие чуть более процента всей вариации. А вот судьба факторов 3 и 4 уже не столь очевидна. Как правило, в модели остаются факторы, чье собственное значение превышает единицу (критерий Кайзера). В нашем случае это факторы 1 и 2. Однако полезно проверить корректность удаления четырех факторов с помощью других критериев. Одним из наиболее широко используемых методов является анализ «графика осыпи» (scree plot). Для нашего случая он имеет вид (рис. 37). 81

Рис. 37 4.0 4.0 3.5 3.5 3.0 3.0 2.5 2.5 2.0 2.0 1.5 1.5 1.0 1.0 0.5 0.5 0.0 0.0 0 0

Два фактора Четыре фактора

1 1

2 2

3 3

4 4

5 5

6 6

7 7

График получил свое название из-за сходства со склоном горы. «Осыпь» — геологический термин, обозначающий обломки горных пород, скапливающиеся в нижней части скалистого склона. «Скала» — это понастоящему влиятельные факторы, «осыпь» — статистический шум. Образно говоря, нужно найти место на графике, где кончается «скала» и начинается «осыпь» (где убывание собственных значений слева направо сильно замедляется). В нашем случае выбор нужно сделать из первого и второго перегибов, соответствующих двум и четырем факторам. Оставив четыре фактора, мы получим очень высокую точность модели (более 98 % общей вариации), но сделаем ее достаточно сложной. Оставив два фактора, мы будем иметь значительную необъясненную часть вариации (около 22 %), но модель будет лаконичной и удобной в анализе (в том числе визуальном). Думается, что в данном случае лучше пожертвовать некоторой долей точности в пользу компактности и оставить первый и второй фактор. Проверить адекватность полученной модели можно с помощью специальных матриц воспроизведенных корреляций (reproduced correlations) и остаточных коэффициентов (residual correlations). Матрица воспроизведенных корреляций содержит коэффициенты, которые удалось восстановить по двум оставленным в модели факторам. Особое значение в ней имеет главная диагональ, на которой расположены общности переменных (в таблице 19 выделены курсивом). Общности переменных показывают, насколько 82

точно модель воспроизводит корреляцию переменной с той же переменной, которая должна составлять 1. Матрица остаточных коэффициентов содержит разность между исходным и воспроизведенным коэффициентом. Например, воспроизведенная корреляция между переменными SPS и YABL составляет 0,88, исходная — 0,94. Остаток = 0,94 – 0,88 = 0,06. Чем ниже значения остатков, тем лучше качество модели. Таблица 19 YABL

Воспроизведенные корреляции BLOK_J EDIN HI OVR

KPRF

SPS

YABL

0,89

EDIN BLOK_J HI

–0,53

0,80

–0,47

0,59

0,44

OVR

0,73

–0,72

–0,56

KPRF

–0,70

0,01

0,12

–0,34

0,89

SPS

0,88

–0,43

–0,40

0,66

–0,77

0,88

YABL

Остаточные коэффициенты BLOK_J EDIN HI OVR

KPRF

SPS

0,76

YABL

0,11

EDIN BLOK_J HI

–0,02

0,20

0,00

–0,31

0,56

OVR

–0,13

–0,01

0,09

0,24

KPRF

0,09

0,00

–0,02

–0,14

0,11

SPS

0,06

–0,03

0,01

–0,14

0,10

0,12

Как видно из матриц, двухфакторная модель, будучи в целом адекватной, плохо объясняет отдельные связи. Так, очень низкой является общность переменной BLOK_JHI (всего 0,56), слишком велико значение остаточного коэффициента связи BLOK_JHI и EDIN (–0,31). Теперь необходимо решить, насколько важным для данного конкретного исследования является адекватное представление переменной BLOK_JHI. Если важность высока (к примеру, если исследование посвящено анализу электората именно этой партии), корректно вернуться к четырехфакторной модели. Если нет, можно оставить два фактора. Принимая во внимание иллюстративный характер данного примера, оставим более простую модель. Таким образом, эффективное число измерений факторного пространства составляет в данном случае 2. Под эффективным числом измерений будем далее понимать количество главных компонент, на основании которых мо83

гут быть корректно воспроизведены основные корреляционные связи между исходными переменными. Полученная двухфакторная модель может быть геометрически представлена на плоскости. По оси OX отложим нагрузки переменных на первый фактор, по оси OY — нагрузки переменных на второй фактор и получим двухмерное факторное пространство (рис. 38). Рис. 38 1.0 0.8

единство

0.6 0.4 0.2

блок жириновского

спс яблоко

0.0 -0.2

овр

-0.4

кпрф

-0.6 -0.8 -1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

Перед тем как приступать к содержательному анализу полученных результатов, мы можем осуществить еще одну операцию — вращение (rotation). Важность этой операции продиктована тем, что существует не один, а множество вариантов матрицы факторных нагрузок, в равной степени объясняющих связи переменных (матрицу интеркорреляций). Необходимо выбрать такое решение, которое проще интерпретировать содержательно. Таковым считается матрица нагрузок, в которой значения каждой переменной по каждому фактору максимизированы или минимизированы (приближены к единице или к нулю). Рассмотрим схематичный пример. Имеется четыре объекта, расположенных в факторном пространстве следующим образом (рис 39). Рис. 39

84

Нагрузки на оба фактора для всех объектов существенно отличны от нуля, и мы вынуждены привлекать оба фактора вместе для интерпретации положения объектов. Но если «повернуть» всю конструкцию по часовой стрелке вокруг пересечения осей координат, получим следующую картинку. Рис. 40

0

В этом случае нагрузки каждой переменной на один фактор будут близки к 0, а нагрузки на другой фактор — к единице (т. н. принцип простой структуры). Существует довольно большое количество методов вращения факторов. Так, группа методов ортогонального вращения всегда сохраняет прямой угол между координатными осями. К таковым относятся varimax (минимизирует количество переменных с высокой факторной нагрузкой), quartimax (минимизирует количество факторов, необходимых для объяснения переменной), equamax (сочетание двух предыдущих методов). Методы косоугольного вращения не обязательно сохраняют прямой угол между осями (к примеру, Direct oblimin). Метод prоmах представляет собой сочетание ортогонального и косоугольного методов вращения. В большинстве случаев используется метод varimax, который дает хорошие результаты применительно и к большинству задач политических исследований. Кроме того, как и в процессе применения многих других методов, рекомендуется поэкспериментировать с различными техниками вращения. В нашем примере после вращения методом varimax получаем следующую матрицу факторных нагрузок (таблица 20). Таблица 20 Переменные

Нагрузки на фактор 1

Нагрузки на фактор 2

YABL

0,77

0,55

EDIN

–0,05

–0,89

BL_JHIR

–0,15

–0,65

OVR

0,39

0,78

KPRF

–0,94

0,04

SPS

0,84

0,43 85

Соответственно, геометрическое представление факторного пространства будет иметь вид (рис. 41). Рис. 41 1.2

овр

0.8

яблоко спс

0.4

кпрф 0.0

-0.4

блок жириновского единство

-0.8

-1.2 -1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

В целом мы получаем факторное представление электорального пространства Рязанской области для данных выборов, обладающее структурой ключевых политических альтернатив. Система понятий, разработанных нами в рамках линейно-структурного анализа, может быть использована (с некоторой коррекцией) и для факторно-структурного анализа. Так, ключевой структурной оппозицией (которую в данном случае корректно называть факторно-структурной оппозицией) по первой компоненте — «главному» измерению электорального пространства — является противостояние КПРФ, с одной стороны, и «Яблока» и СПС, с другой. Второе измерение формирует оппозиция «Отечество — Вся Россия» — «Единство». Пространственные структуры, полученные на основании метода главных компонент, могут также характеризоваться наличием или отсутствием структурного доминирования (факторно-структурного доминирования), а также степенью его интенсивности. Под факторно-структурным доминированием объекта электорального выбора А (партии или кандидата) в измерении n будем понимать такое его положение относительно других объектов, когда А находится в факторно-структурной оппозиции всем (или подавляющему большинству) другим объектам. Математически это будет означать, что значение факторной нагрузки А на факторную переменную n будет отличаться по знаку от значений нагрузок всех других объектов. Наиболее значимым, естественно, является структурное доминирование в первом измерении (по первой главной компоненте). 86

На рис. 42 показана структура электорального пространства, в которой А обладает ярко выраженным доминированием в первом измерении. Нагрузка А на первую главную компоненту является единственной отрицательной, все остальные нагрузки положительные. Рис. 42 0.8

C

0.6

D

0.4 0.2

A

B

K F

0.0

G -0.2 -0.4 -0.6

E

J

-0.8 -1.0 -1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

Существует возможность количественно оценить интенсивность структурного доминирования объекта. Выше, в линейно-структурном анализе, мы использовали в качестве показателя структурного положения суммы отрицательных коэффициентов корреляции. В данном случае уместно использовать сумму разностей факторных нагрузок объекта А и всех остальных объектов: F-dist = ∑(A — ni), где ni — факторные нагрузки на каждый объект электорального выбора, за исключением А. Назовем этот показатель факторно-структурной дистанцией объекта А (F-dist) 77. Чем больше его значение, тем сильнее структурное доминирование А. Выдвигаемая нами гипотеза относительно связи структурного положения объекта с его электоральным результатом созвучна тому предположению, которое было сформулировано в рамках линейно-структурного анализа. А именно: факторно-структурное доминирование кандидата или 87

партии в электоральном пространстве способствует получению этой партией или кандидатом большего числа голосов на выборах. Существует прямая статистическая связь между значением факторно-структурной дистанции и числом (долей) голосов, получаемых объектом электорального выбора. Говоря проще, чем более контрастно расположен объект в пространстве связей, чем более он удален от других объектов, тем выше шансы на победу. Обоснование этого тезиса будет сделано в следующих главах на эмпирическом массиве электоральной статистики по российским регионам. Отдельную проблему представляет собой содержательная интерпретация результатов факторного анализа. Наиболее плодотворным является комплексный подход, заключающийся в сочетании различных способов интерпретации. Основных таких способов три. Первый, наиболее очевидный, заключается в поиске ключевых содержательных различий между объектами, занимающими полярные позиции на осях полученных факторных переменных. Как было отмечено, в нашем случае это КПРФ — СПС+Яблоко (первый фактор) и Единство — ОВР (второй фактор). Другими словами, мы анализируем различия между объектами, формирующими факторно-структурные оппозиции. Исходя из специфики идеологических установок КПРФ, с одной стороны, и СПС и «Яблока», с другой, мы можем интерпретировать данную факторно-структурную оппозицию как «лево-правый» раскол. Оппозицию по второму фактору формируют ОВР и «Единство». К последнему «примыкает» «Блок Жириновского», но достоверно судить о положении этой партии в факторном пространстве мы не можем в силу особенностей модели, которая плохо объясняет связи именно этой переменной. Чтобы дать интерпретацию такой конфигурации, необходимо вспомнить политические реалии избирательной кампании 1999 г. Тогда борьба внутри политической элиты приводит к формированию «двух эшелонов» «партии власти» — блоков «Единство» и «Отечество — Вся Россия». Различие между ними не носило идеологического характера: фактически, населению предложили выбирать не из двух идейных платформ, а из двух элитных групп, каждая из которых располагала существенными властными ресурсами и региональной поддержкой. Таким образом, этот раскол можно интерпретировать как «властно-элитный» (или, несколько упрощая, «власть — оппозиция»). Кстати, комбинация именно этих двух расколов очень типична для парламентских выборов 1999 г 78. Второй полезный способ связан с анализом геометрического представления случаев в пространстве факторных переменных. Выше мы говорили о том, что каждый случай (в нашем примере — район или город Рязанской области) обладает факторным значением — значением по каждой из выделенных латентных переменных. Полная таблица факторных значений для полученной модели такова (таблица 21). 88

Таблица 21 ТИК

Factor1

Factor2

Ермишинская

–0,05062

–1,15975

Захаровская

–0,00247

0,350663

ТИК Рязань, Железнодорожная Рязань, Октябрьская

Factor1

Factor2

1,77361

1,158334

1,694949

1,537234

Кадомская

–0,64078

–1,18747

Рязань, Советская

1,798725

1,414089

Касимовская

0,142665

–1,54653

Рязанская

0,389652

0,274064

1,203711

–1,56114

Сапожковская

–0,92795

–0,03266

0,41524

–0,29864

Сараевская

–1,48284

–0,19035

Кораблинская

–0,77347

0,37917

Сacовская

–1,94966

0,322051

Милославская

–1,19347

0,354249

Сасовская городская

–0,69301

0,43614

Mихайловская

0,011675

0,440531

Скопинская

–0,34463

0,005466

Новодеревенская

0,253628

–1,63593

Скопинская городская

–0,94694

1,851253

Пителинская

–1,23489

0,016008

Спасская

–0,9067

0,116271

Пронская

1,67697

–1,66391

Старожиловская

0,704221

–0,47759

Путятинская

0,332679

–0,21989

Ухоловская

0,004008

–0,91652

Рыбновская

0,83539

0,318645

Чучковская

–0,31204

–1,13983

Ряжская

0,106996

–0,24348

Шацкая

–0,7418

1,842568

Рязань, Московская

1,324463

1,324716

Шиловская

–0,46731

0,13223

Касимовская родская

го-

Клепиковская

Соответственно, мы имеем возможность представить каждую территорию как точку с координатами (f1, f2). Однако, геометрическое представление всех 32 районов и городов будет перегруженным и не наглядным: следует оставить лишь те территории, которые имеют наиболее высокие/низкие значения по первому или второму фактору (и по обоим вместе). Такое геометрическое представление отображено на рисунке 43. Фактически, мы получили геометрическое представление территорий, формирующих факторно-структурные оппозиции. Сразу бросается в глаза кластер, состоящий из четырех районов областного центра (правый верхний угол). По первому фактору Рязань противостоит аграрным и периферийным Сасовскому, Милославскому и Сараевскому районам. Из матрицы факторных нагрузок, полученной вращением varimax, мы знаем, что первая факторная переменная положительно коррелирует с СПС, ОВР и «Яблоко» и отрицательно — с КПРФ и «Единством». Район Рязани имеет высокие положительные значения по первому фактору, соответственно, им свойственен высокий уровень поддержки либеральных партий и блока «Отечество — Вся Россия». Для периферийных сельских территорий, напротив, характерна поддержка «Единства» и КПРФ. Учитывая, что на полюсах первого фактора оказались областной центр и периферийные аграрные районы, напрашивается вывод, что эта переменная связна с социальным размежеванием «город — село». Чтобы проверить эту 89

гипотезу, следует использовать третий метод интерпретации результатов факторного анализа, сугубо количественный. Речь идет о регрессионном анализе. Рис. 43 2.5 Скопинская

2.0 1.5

Рязань1

Рязань3 Рязань4 Рязань2

1.0 0.5 0.0

Сacовская

Милославская

Рыбновская

Сараевская

-0.5 -1.0

Кадомская Касимовская Новодеревенская

-1.5 -2.0 -2.5

-1.5

-0.5

0.5

Пронская

1.5

2.5

Целью регрессионного анализа является измерение связи между зависимой переменной и одной (парный регрессионный анализ) или несколькими (множественный) независимыми переменными. Чрезвычайно широкое распространение регрессионного анализа в эмпирических исследованиях связано во многом с тем, что это удобный инструмент тестирования гипотез (как предположений о влиянии одних переменных на другие) и создания моделей. Первые действия при использовании регрессионного анализа будут практически идентичны предпринятым нами в рамках вычисления коэффициента корреляции. Три основных условия эффективности корреляционного анализа по методу Пирсона: а) нормальное распределение переменных; б) интервальное измерение переменных; в) линейность связи между переменными актуальны и для регрессии. Соответственно, на первом этапе строятся диаграммы рассеяния, проводится статистически-описательный анализ переменных и вычисляется линия регрессии (точно так же, как и при корреляционном анализе, то есть методом наименьших квадратов). Возьмем независимую переменную «доля сельского населения по регионам России» (SELNAS) и зависимую переменную «поддержка СПС на федеральных парламентских выборах 1999 г.» (SPS). При построении диаграммы рассеивания корректно откладывать зависимую переменную по оси 90

ОY, а независимую по оси OX (в корреляционном анализе это не имеет значения). После чистки выбросов диаграмма рассеяния имеет вид (рис. 44). Рис. 44

16

12

8

4

0 0

20

40

60

80

100

Принципиальная идея регрессионного анализа состоит в том, что, имея общую тенденцию для переменных — в виде линии регрессии — мы можем предсказать значение зависимой переменной, имея значение независимой. Представим, что мы имеем обычную математическую линейную функцию. Любая прямая в евклидовом пространстве задается формулой y = bx + a, где a — константа, задающая смещение по оси ординат; b — коэффициент, определяющий угол наклона линии. Зная угловой коэффициент и константу, мы можем рассчитать (предсказать) значение y для любого x. Эта простейшая функция и легла в основу модели регрессионного анализа, — с той оговоркой, что значение y мы предскажем не точно, а в рамках определенного доверительного интервала (как мы уже обсуждали, такова особенность статистических связей). Константой является точка пересечения линии регрессии и оси ординат (т. н. y-пересечение, в статистических пакетах, как правило, обозначается «interceptor»). В нашем примере с голосованием за СПС ее округленное значение составит 10,55. Угловой коэффициент b будет равен примерно –0,1 (как и в корреляционном анализе, знак показывает тип связи — прямая или 91

обратная). Таким образом, полученная модель будет иметь вид SPS = –0,1 ×SELNAS + 10,55 Имея регрессионную формулу, мы можем рассчитать предсказанные значения переменной «поддержка СПС» и сопоставить их с исходными значениями. К примеру, для случая «республика Адыгея» с долей сельского населения 47 % предсказанное значение составит 5,63: SPS = –0,10 × 47 + 10,55 = 5,63 79 Разность между исходным и предсказанным значением называется остатком. Так, для случая «республика Адыгея» остаток будет равен 3,92–5,63 = –1,71. Чем больше модульное значение остатка, тем менее удачно предсказано значение. Рассчитываем предсказанные значения и остатки для всех случаев (таблица 22). Таблица 22 SELNAS Адыгея Республика Алтай Башкирия Бурятия Дагестан Ингушетия И т. д…

SPS (предсказанное) 5,63

Остатки

47

SPS (исходное) 3,92

76 36 41 59 59

5,4 6,04 8,36 1,22 0,38

2,59 6,78 6,25 4,37 4,37

2,81 –0,74 2,11 –3,15 –3,99

–1,71

Анализ соотношения исходных и предсказанных значений служит для оценки качества полученной модели, ее прогностической способности. Одним из главных показателей регрессионной статистики является множественный коэффициент корреляции R — коэффициент корреляции между исходными и предсказанными значениями зависимой переменной. В парном регрессионном анализе он равен обычному коэффициенту корреляции Пирсона между зависимой и независимой переменной, в нашем случае — 0,63. Чтобы содержательно интерпретировать множественный R, его необходимо преобразовать в коэффициент детерминации. Для этого коэффициент возводится в квадрат. Смысл этой процедуры состоит в том, что при возведении в квадрат низкие коэффициенты потеряют «в весе» гораздо сильнее, чем высокие. Так, 0,9² = 0,81 (значение снижается всего на 0,09); 0,5² = 0,25 (здесь мы «теряем» уже половину значения); 0,3² = 0,09 (более чем трехкратная «потеря веса»). Коэффициент детерминации R-квадрат показывает долю вариации зависимой переменной, объясняемую независимой (независимыми) переменными. В нашем случае R-квадрат = 0,39 (0,63²); это означает, что переменная «доля сельского населения» объясняет примерно 40 % вариации переменной «поддержка СПС». Чем больше величина коэффициента детерминации, тем выше качество модели. 92

Другим показателем качества модели является стандартная ошибка оценки (standard error of estimate). Это показатель того, насколько сильно точки «разбросаны» вокруг линии регрессии. Мерой разброса для интервальных переменных является стандартное отклонение. Соответственно, стандартная ошибка оценки — это стандартное отклонение распределения остатков. Чем выше ее значение, тем сильней разброс и тем хуже модель. В нашем случае стандартная ошибка составляет 2,18. Именно на эту величину наша модель будет «ошибаться в среднем» при прогнозировании значения переменной «поддержка СПС». Кроме того, регрессионная статистика включает в себя результаты дисперсионного анализа 80. С его помощью мы выясняем, 1) какая доля вариации (дисперсии) зависимой переменной объясняется независимой переменной; 2) какая доля дисперсии зависимой переменной приходится на остатки (необъясненная часть); и 3) каково отношение этих двух величин (F-отношение, или критерий Фишера). Дисперсионная статистика особенно важна для выборочных исследований, — она показывает, насколько вероятно наличие связи между независимой и зависимой переменной в генеральной совокупности. Однако и для сплошных исследований (как в нашем примере) изучение результатов дисперсионного анализа небесполезно. В этом случае проверяют, не вызвана ли выявленная статистическая закономерность стечением случайных обстоятельств, насколько она характерна для того комплекса условий, в которых находится обследуемая совокупность. Устанавливается не истинность полученного результата для какой-то более обширной генеральной совокупности, а степень его закономерности, свободы от случайных воздействий. В нашем случае статистика дисперсионного анализа такова (таблица 23). Таблица 23 Sums of Squares

df

Mean Squares

Регресс.

258,77

1,00

258,77

Остат.

395,59

83,00

4,77

Всего

654,36

F 54,29

p-level 0,0000000001

F-отношение 54,29 значимо на уровне p-уровне 0,0000000001. P-уровень, или уровень статистического доверия, показывает вероятность того, что верна т. н. нулевая гипотеза — гипотеза о том, что связь в действительности отсутствует. В данном случае мы можем с уверенностью отвергнуть нулевую гипотезу. Аналогичную функцию выполняет критерий t, но уже в отношении регрессионных коэффициентов (углового и y-пересечения). С помощью критерия t мы проверяем гипотезу о том, что в генеральной совокупности регрессионные коэффициенты равны нулю. В нашем случае мы вновь можем уверенно отбросить нулевую гипотезу (таблица 24) 93

Таблица 24 B

S . Err. of B

t

p-level

Intercpt

10,55

0,54

19,42

0,0000000000

SELNAS

–0,10

0,01

–7,37

0,0000000001

Модель множественной регрессии практически идентична модели парной регрессии; разница лишь в том, что в линейную функцию последовательно включаются несколько независимых переменных. y = b1×x1 + b2×x2 + ... + bp×xp + a Если независимых переменных больше двух, мы не имеем возможности получить визуальное представление об их связи, в этом плане множественная регрессия менее «наглядна», нежели парная. При наличии двух независимых переменных данные бывает полезно отобразить на трехмерной диаграмме рассеяния. В профессиональных статистических пакетах программ (к примеру, Statistica) существует опция вращения трехмерной диаграммы, что позволяет хорошо визуально представить структуру данных. При работе с множественной регрессией необходимо, в отличие от парной, определить алгоритм анализа. Стандартный алгоритм включает в итоговую регрессионную модель все имеющиеся предикторы. Пошаговый алгоритм предполагает последовательное включение (исключение) независимых переменных, исходя из их объяснительного «веса». Пошаговый метод хорош, когда имеется много независимых переменных; он «очищает» модель от откровенно слабых предикторов, делая ее более компактной и лаконичной. При этом пошаговый анализ с исключением (из модели последовательно исключаются наиболее слабые предикторы) делает модель предельно компактной, по сравнению с пошаговым анализом с включением (в модель последовательно включаются наиболее сильные предикторы). Дополнительным условием корректности множественной регрессии (наряду с «интервальностью», «нормальностью» и линейностью) является отсутствие т. н. мультиколлинеарности, — наличия сильных корреляционных связей между независимыми переменными. Интерпретация статистики множественной регрессии включает в себя все элементы, рассмотренные нами для случая парной регрессии. Кроме того, в статистике множественного регрессионного анализа есть и новые важные составляющие. Работу с множественной регрессией мы проиллюстрируем на примере тестирования гипотез, объясняющих различия в уровне электоральной активности по регионам России 81. В ходе конкретных эмпирических исследований были высказаны предположения, что на уровень явки избирателей влияют: • национальный фактор (переменная RUS_NAS; операционализирована как доля русского населения в субъектах РФ). Предполагается, что увеличение доли русского населения ведет к снижению активности избирателей; • фактор урбанизации (переменная GOR_NAS; операционализирована как доля городского населения в субъектах РФ, с этим фактором мы уже работали с 94

помощью корреляционного анализа). Предполагается, что увеличение доли городского населения также ведет к снижению активности избирателей. Зависимая переменная — «интенсивность избирательной активности» (ACTIVE) операционализирована через усредненные данные явки по регионам на федеральных выборах с 1995 по 2003 гг. Исходная таблица данных для двух независимых и одной зависимой переменной будет иметь следующий вид (таблица 25). Таблица 25 Переменные GOR_NAS

Случаи ACTIVE

Республика Адыгея 64,92 53 Республика Алтай 68,60 24 Республика Бурятия 60,75 59 Республика Дагестан 79,92 41 Ингушетия Республика 75,05 41 Республика Калмыкия 68,52 39 Республика Карачаево-Черкесия 66,68 44 Республика Карелия 61,70 73 Республика Коми 59,60 74 Республика Марий Эл 65,19 62 И т. д. (после чистки выбросов остается 83 случая из 88)

68 60 70 9 23 37 42 73 57 47

Трехмерная диаграмма рассеивания имеет вид (рис. 45). Рис. 45 явка

82 78 74 70 66 0 20 40 60

62 58 120

100

80

80 60

40

20

городское 95

100 0

RUS_NAS

-20 120

русское

Статистика, описывающая качество модели, выглядит следующим образом. 1. Множественный R=0,62; R-квадрат=0,38. Следовательно, национальный фактор и фактор урбанизации вместе объясняют около 38 % вариации переменной «электоральная активность». 2. Средняя ошибка составляет 3,38. Именно настолько «в среднем ошибается» построенная модель при прогнозировании уровня явки. 3. F-отношение объясненной и необъясненной вариации составляет 25,2 на p-уровне 0,000000003. Нулевая гипотеза о случайности выявленных связей отвергается. 4. t для константы и регрессионных коэффициентов переменных GOR_NAS и RUS_NAS значим на уровне 0,0000001; 0,00005 и 0,007 соответственно. Нулевая гипотеза о случайности коэффициентов отвергается. Дополнительная полезная статистика в анализе соотношения исходных и предсказанных значений зависимой переменной — расстояние Махаланобиса и расстояние Кука. Первое — мера уникальности случая (оно показывает, насколько сочетание значений всех независимых переменных для данного случая отклоняется от среднего значения по всем независимым переменным одновременно). Второе — мера «влиятельности» случая. Разные наблюдения по-разному влияют на наклон линии регрессии, и с помощью расстояния Кука можно сопоставлять их по этому показателю. Кстати, это бывает полезно при чистке выбросов (выброс можно представить как чрезмерно влиятельный случай). В нашем примере к уникальным и влиятельным случаям, в частности, относится Дагестан (таблица 26). Таблица 26 Исходные

Предсказанные

Остатки

Расстояние Махаланобиса

Расстояние Кука

Адыгея Республика Алтай

64,92

66,33

–1,40

0,69

0,00

68,60

69,91

–1,31

6,80

0,01

Бурятия

60,75

65,56

–4,81

0,23

0,01

Дагестан

79,92

71,01

8,91

10,57

0,44

Ингушетия

75,05

70,21

4,84

6,73

0,08

Калмыкия

68,52

69,59

–1,07

4,20

0,00

Случай

Собственно регрессионная модель обладает следующими параметрами: y-пересечение (константа) = 75,99; b (GOR_NAS) = –0,1; b (RUS_NAS) = –0,06. Итоговая формула: ACTIVE = –0,1×GOR_NASn – 0,06×RUS_NASn + 75,99 Можем ли мы сравнивать «объяснительную силу» предикторов, исходя из значения коэффициента b? В данном случае — да, так как обе независимые переменные имеют одинаковый процентный формат. Однако чаще все96

го множественная регрессия имеет дело с переменными, измеренными в разных шкалах (к примеру, уровень дохода, измеренный в рублях, и возраст, измеренный в годах). Поэтому в общем случае сравнивать предсказательные возможности переменных по регрессионному коэффициенту некорректно. В статистике множественной регрессии для этой цели существует специальный коэффициент — бета (β), вычисляемый отдельно для каждой независимой переменной. β представляет собой частный (вычисленный после учета влияния всех других предикторов) коэффициент корреляции независимой и зависимой переменных и показывает независимый вклад первой в предсказание значений второй. В парном регрессионном анализе бета-коэффициент, по понятным причинам, равен коэффициенту парной корреляции между зависимой и независимой переменной. В нашем примере бета (GOR_NAS) = –0,43, бета (RUS_NAS) = –0,28. Таким образом, оба фактора отрицательно влияют на уровень электоральной активности, при этом значимость фактора урбанизации существенно выше, чем значимость национального фактора. Совокупное влияние обоих факторов определяет около 38 % вариации переменной «электоральная активность» (см. значение R–квадрат). Таковы основные содержательные результаты предпринятого анализа. В случае с Рязанской областью регрессионный анализ показывает существенное влияние фактора урбанизации (раскол «город — село») на первую факторную переменную: R² составил 0,64. Другими словами фактор урбанизации объясняет почти две трети вариации латентной переменной, обозначенной нами как «лево-правый идеологический раскол».

*** Выше мы охарактеризовали способы обнаружения структурных характеристик электорального пространства с помощью статистических методов в рамках индуктивной логики (от эмпирических данных — к структурам). Теперь мы можем перейти к построению комплексной теории электорального пространства, анализу механизмов формирования его топологических характеристик и структурных свойств.

97

ФОРМИРОВАНИЕ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА: ОСНОВЫ ТЕОРИИ

Ниже мы попытаемся ответить на ряд принципиальных вопросов, связанных с формированием электорального пространства. Что определяет его размерность? Что лежит в основе формирования структурных оппозиций? Подвержены ли структуры электорального пространства изменениям и что является движущей силой этих изменений? Какие факторы способствуют возникновению структурного доминирования? Мы исходим из предпосылки, что столь сложное явление не может быть осмыслено в рамках какой-то одной политологической парадигмы. Формирование электорального пространства — многоуровневый процесс, причем на разных уровнях действуют качественно разные группы факторов. Таким образом, речь идет о необходимости создания комплексной, мультипарадигмальной теоретической модели, объясняющей различные свойства электорального пространства. На сегодняшний день в политической науке по-прежнему господствует стремление рассматривать политическое поведение в рамках какой-то одной парадигмы. Это может показаться странным, учитывая сложность этого феномена, его зависимость от множества переменных самого разного плана. Тем не менее, попытки «объединить усилия» различных теоретических направлений, по существу, эпизодичны. Среди наиболее значительных комплексных подходов следует выделить, прежде всего, модель «воронки причинности» исследователей Мичиганского университета А. Кемпбелла, Ф. Конверса, У. Миллера и Д. Стоукса, впервые сформулированную в работе «Американский избиратель» 82. «Воронка причинности» моделирует процесс преобразования кумулятивного воздействия факторов разного уровня в конкретный электоральный выбор. Факторы действуют на разных «слоях» воронки: • На нижнем уровне (в самой широкой части воронки) действуют социально-экономические и социокультурные факторы, порождающие социально-экономические противоречия (социальная дифференциация, исторические традиции и т. д.). Они влияют, прежде всего, на структуру партийной системы, которая опосредует влияние на электоральный выбор. • На втором уровне расположены ценностные ориентации и групповая солидарность, формируемые под влиянием противоречий нижнего слоя. • Наконец, в «горлышке» воронки находятся факторы, непосредственно влияющие на электоральный выбор. Это установки избирателя по отношению к кандидатам, политическим курсам и «групповым выгодам». Они складываются под влиянием факторов предыдущего слоя — ценностных ориентаций и групповой солидарности. 98

В «классическом» варианте «воронки причинности» учитывается влияние и других факторов: деятельность СМИ, мнения друзей и знакомых, ход избирательной кампании, экономическая конъюнктура. В то же время их влияние является фоновым по сравнению с влиянием партийной идентификации, возникающей как результат «послойного накопления» факторов воронки. «Партийная идентификация играет роль фильтра, через который пропускается информация, относящаяся к кандидатам, политическим курсам и групповым “выгодам”. Как указывают создатели модели, “отношения между партийной идентификацией и конфигурацией установок приверженцев партии предполагают, что реакция на каждую составляющую национальных политических курсов в значительной степени зависит от длительных партийных предпочтений индивида”» 83. Графически классическая модель «воронки причинности» приведена на рисунке ниже 84.

Модель «воронки причинности» довольно быстро «переросла» рамки партийно-идентификационного (социально-психологического) подхода и стала использоваться исследователями для изучения кумулятивных эффектов самых различных факторов. Например, в 1990-х гг. была разработана модель электорального поведения Э. Оппенхюйса 85. В ней учтены эффекты взаимодействия следующих факторов: • групповая принадлежность (социальная и/или религиозная); • ориентация в лево-правом континууме; 99

• ориентация на оси «материализм — постматериализм»; • отношение к конкретным проблемам политической повестки дня и оценка деятельности правительства. Также в качестве независимой переменной выступает размер партии. Ряд примеров такого рода можно было бы продолжить. Однако все подобные модели выполнены в парадигме формирования электоральных предпочтений избирателей. Фактически отсутствуют комплексные модели формирования пространства электорального выбора как взаимосвязанной совокупности политических альтернатив. Именно этот «пробел» мы постараемся заполнить. Общие контуры модели Прежде всего, обрисуем общие контуры теоретической модели электорального пространства. Электоральное пространство включает в себя элементы — объекты политического выбора (кандидаты и партии/избирательные объединения) и структуру — совокупность устойчивых связей между объектами, которые могут быть представлены как пространственные отношения между точками, «представляющими» объекты. Электоральное пространство обладает определенными качественными (топологическими) свойствами, ключевое значение среди которых имеет размерность и характер структуры связей между элементами. Количественные (метрические) свойства электорального пространства задаются способом расчета расстояния между объектами выбора. Электоральное пространство, очевидно, обладает изменчивым компонентом: «электоральное предложение» может меняться от выборов к выборам. Также могут меняться структурные характеристики, но они, как будет показано ниже, более инертны по сравнению с набором элементов. Степень изменчивости электорального пространства определяется, прежде всего, особенностями политической системы и политического процесса, а именно их стабильным или переходным (транзитным) характером. Так, набор элементов в электоральном пространстве федеральных выборов в парламентские структуры США остается неизменным на протяжении многих десятилетий. В тоже время в России от одних федеральных парламентских выборов к другим «политическое предложение» меняется самым серьезным образом. В то же время, электоральное пространство обладает определенной устойчивостью, — прежде всего, в его структурной составляющей. Мы утверждаем, что наиболее устойчивые компоненты электорального пространства определяются социальными размежеваниями и ценностными расколами в обществе. Данная группа факторов влияет на установление отношений и связей между объектами электорального выбора в массовом сознании избирателей. Социальные размежевания влияют на структуру электорального пространства, характер ключевых электоральных оппозиций. На основании анализа размежеваний мы в состоянии в значительной мере объяснить, по100

чему альтернативы для избирателей организованы именно таким образом, обладают именно такой пространственной конфигурацией. Сравнительно устойчивый компонент связан с институциональной сферой. Самое непосредственное отношение к формированию электорального пространства имеет дизайн избирательной системы, который влияет на: • уровень фрагментации партийных систем, то есть число объектов в электоральном пространстве. Это, в свою очередь, в значительной мере задает его размерность; • принципиальные стратегии политических партий и кандидатов на выборах, их взаимное позиционирование (структурная характеристика). Среди институциональных факторов, помимо формата избирательной системы, следует учитывать комплекс показателей, характеризующих политический режим. Так, на стратегии позиционирования политических партий в электоральном пространстве влияет такая институциональная позиция, как характер разделения властей. Например, в парламентской системе процесс борьбы партий на выборах будет находиться в зависимости от перспектив формирования правительственных коалиций (как в охарактеризованной выше модели Куинна — Мартина). Кроме того, характер разделения властей влияет на политические стратегии элит, борющихся за власть. Сравнительно изменчивый компонент электорального пространства определяется электоральными стратегиями элит. При этом в развитых демократиях властные и невластные элиты считаются практически равнозначными по влиянию на формирование электорального пространства в силу справедливого доступа к ресурсам (финансовым, информационным и т. д.). В странах с переходным типом политической системы, странах т. н. «дефектной» (в терминах В. Меркеля и В. Круассана 86) демократии ключевое значение имеют стратегии властных элит, которые нацелены на такое «форматирование» электорального пространства, которое было бы максимально благоприятно для максимизации голосов близких к власти партий и кандидатов («партии власти»). Элиты действуют как рациональные акторы, нацеленные на получение максимального «выигрыша» и учитывающие институциональный и социокультурный контексты. Как будет показано ниже, в России властные элиты федерального и регионального уровня, как правило, пытаются обеспечить структурное доминирование кандидатов и партий «власти» в электоральном пространстве. Максимально изменчивый компонент задается текущей социальноэкономической и политической конъюнктурой, определяющей позиционирование партий или кандидатов в конкретных проблемных измерениях; объективными переменами в социально-экономическом положении избирателей, а также деятельностью СМИ. В качестве самостоятельного актора формирования электорального пространства СМИ имеет смысл рассматривать только в тех странах, где они обладают реальной независимостью. Например, в современной России деятельность масс-медиа можно в целом считать одним из аспектов реализации стратегий властной элиты. Послед101

нюю группу факторов — именно в силу их изменчивости и «конъюнктурности» — мы не будем рассматривать детально. Важная методологическая установка заключается в рассмотрении социальных расколов, институционального дизайна и стратегий элит комплексно, как взаимозависимых компонентов. Так, на характер партийной системы одновременно влияют все три составляющие. В целом, концептуальная модель формирования электорального пространства оперирует теорией социальных размежеваний, институциональным (неоинституциональным) подходом (влияние системы разделения властей и избирательной системы) и теорией рационального выбора (стратегии элит как рациональных акторов). В современной западной политологии объединение неоинституционального подхода и концептов теории рационального выбора для изучения политического поведения можно рассматривать как единое направление — «рациональный институционализм» (rational choice institutionalism). Рассмотрим отдельные составляющие модели.

Социальные и ценностные размежевания Чтобы объяснить структуры, формирующиеся в электоральном пространстве, необходимо обнаружить соответствующие им структуры в обществе. Любая структура задается различиями; чтобы понять поляризацию партий в электоральном пространстве, требуется теория, оперирующая дифференциацией и поляризацией как ключевыми концептами понимания политики. Таковой, бесспорно, является теория социетальных размежеваний С. Липсета и С. Роккана. В первой главе мы уже предпринимали краткий экскурс в теорию социальных размежеваний. Учитывая важнейшую методологическую роль этой концепции в осмыслении проблем формирования электорального пространства, следует остановиться на ней более подробно. Также нельзя обойти вниманием обширную научную дискуссию, развернувшуюся вокруг этой концепции. Теория Липсета и Роккана в ее классическом варианте (последнее важно, так как многие критики теории забывают, что она претерпела серьезную эволюцию вплоть до наших дней) указывает следующие существенные признаки социального размежевания: • социальное размежевание есть структурный конфликт между социальными группами; при этом один и тот же индивид не «привязан» к какойто одной группе, а существует сразу в нескольких расколах; • ключевые социальные размежевания складывались исторически на протяжении десятков и сотен лет; • социальные размежевания «транслируются» в политическую систему посредством партий, которые позиционируются «на полюсах» таких раз102

межеваний; программы и электоральные стратегии партий в значительной мере заданы их ролью «артикуляторов» социальных расколов; • в Западной Европе структура социальных размежеваний «заморозилась» (frozen) в первой четверти XX века. Соответственно, «заморозились» и партийные системы. Как отмечалось выше, для Западной Европы важнейшими расколами С. Липсет и С. Роккан считали структурные конфликты между центром и периферией, церковью и государством, городом и селом, собственниками и рабочими. Первые два актуализировались благодаря национальным революциям. «В ходе национальных революций возникли две линии размежеваний: конфликт между культурой центра (строительства нации-государства) и усиливающимися культурами провинций и периферий, имеющих свои этнические, лингвистические и религиозные особенности, а также конфликт между централизующим, стандартизующим и мобилизующим государствомнацией и исторически укрепившимися привилегиями церкви» 87. Раскол между городом и селом и собственниками и рабочими возник благодаря индустриальным революциям: «конфликт между интересами земельных собственников и растущего класса промышленных предпринимателей, а также конфликт между собственниками и работодателями, с одной стороны, и рабочими и служащими — с другой» 88. Для США один из исторически важных расколов пролегает по линии «инсайдеры» (белые англо-саксы и протестанты из Северной Европы) — «аутсайдеры» (иммигранты более поздней волны, католики, евреи и афроамериканцы) 89. Важно отметить, что базовые конфликты в понимании С. Липсета и С. Роккана носят социокультурный характер, сопровождаются различиями в групповых ценностях, а не только в групповых интересах. С. Липсет и С. Роккан вводят понятие «критическая точка» («критическое событие) — открытый конфликт, в котором выразилась сущность раскола. Так, для раскола «государство — церковь» таким критическим событием является Реформация и Контрреформация XVI–XVII веков. Для расколов город/село и собственники/рабочие в качестве критических обстоятельств выступили, соответственно, промышленная революция XIX века и революция 1917 года в России. Другое важное понятие — вопросы, выдвинувшиеся на передний план в ходе раскола. Так, для раскола центр/периферия — это вопрос об «официальном» языке религии (латынь или национальный язык), для раскола город/село — тарифы на продукцию сельского хозяйства, для раскола собственники/рабочие — отношение к интернациональному революционному движению. Таким образом, выстраивается схема, описанная А. Анисимовым: «Модель… С. Роккана укладывается в следующий последовательный ряд: критическая точка истории → раскол по какому-либо важному основанию → главные проблемы → политические альтернативы» 90. Также авторы вводят понятие «идеологический раскол», что отражает способность базовых социальных расколов транслироваться в идеологическую 103

сферу. Раскол город/село тесно связан с идеологическим измерением «либерализм/консерватизм». Классовый раскол, в свою очередь, связан с идеологическим расколом «левые/правые» и т. д. Расколам соответствует возникновение следующих видов политических партий: центр/периферия — партии на этнической и языковой основе; государство/церковь — религиозные партии; город/деревня — аграрные партии, консервативные и либеральные; собственники/рабочие — социалистические партии (таблица 27). Таблица 27 Размежевания Центр — периферия

Государство — церковь Деревня — город

Собственники — рабочие

Критические точки Реформация — Контрреформация (XVI–XVII вв.) Национальная революция, 1789 г. и позднее Промышленная революция, XIX в. Русская революция, 1917–1991

Проблемы Национальная vs. наднациональная религия; Национальный язык vs. латынь Светский vs. религиозный контроль над массовым образованием Уровень тарифов для сельскохозяйственной продукции vs. свобода для промышленных предприятий Интеграция в национальную политию vs. вклад в интернациональное революционное движение

Партийные семьи Партии на этнической и языковой основе Религиозные партии Аграрные партии; консервативные и либеральные партии Социалистические и коммунистические партии

Количество партий в партийной системе зависит от 1) количества «возможных партий», то есть от того, какой уровень поляризации; 2) того, какое количество программ способно воспринять общество с устоявшейся системой расколов 91; 3) возможности политической организации преодолеть специфические «пороги» на пути вхождения в партийную систему. Таких «порогов» С. Липсет и С. Роккан обозначили четыре (таблица 28). Таблица 28 Порог легитимации

Порог инкорпорирования Порог репрезентации

Порог власти большинства

Существует ли право подавать петиции, критиковать власть и участвовать в оппозиции? Могут ли различия между социальными группами быть открыто выражены и артикулированы? Все ли члены социальной группы допущены к участию? Должно ли новое движение присоединиться к более крупному или уже существующему, чтобы обеспечить себе доступ к представительным органам, или же оно само может добиться представительства? Существует ли встроенный в систему механизм сдержек и противовесов против численного большинства или же победа на выборах дает партии или альянсу власть внести важные структурные изменения в национальную систему? 104

Дискуссия вокруг теории Липсета и Роккана развивалась по пяти основным направлениям. Первое касается сущности самого понятия «раскол». Для части авторов наиболее значимым признаком раскола является его институционализация, организационное оформление в виде политических партий с полярными позициями по рассматриваемому вопросу (А. Пшеворски и Д. Спраг 92). Для других — конфликтность, понимаемая как осознание дифференциации между социальными группами (Я. Лейн и С. Эрссон 93). Существуют и иные точки зрения. Второе — самое «горячее» направление обсуждений — касается «гипотезы замерзания» и способности теории размежеваний объяснить эволюцию партийных систем последней трети XX — начала XXI века. Многие процессы в партийной жизни как западноевропейских, так и восточноевропейских стран, а также стран «третьего мира» заставили по-новому взглянуть на связь между социальными расколами и структурами партийных систем. Ключевым процессом последней четверти XX века многие исследователи европейских партийных систем считают кризис традиционных массовых партий, господствовавших в Западной Европе с конца XIX века. Такие партии обладали наибольшей «привязкой» к конкретным социальным группам, выступая выразителями их интересов. Р. Кац и П. Мэир таким образом характеризуют традиционную партию: «...В модели массовой партии основными единицами политической жизни являются предопределенные и строго очерченные социальные группы, а частная жизнь их членов ограничена рамками этих групп. Политика — это, главным образом, конкуренция, конфликт и кооперация данных групп, а политические партии — агенты, посредством которых группы и их члены, участвуют в политике, выдвигают требования государству, пытаются установить над ним контроль, стремясь провести своих представителей на ключевые государственные посты. У каждой из этих групп есть собственные интересы, артикулируемые в программе их партий. Программа представляет собой... ясное и логичное целое» 94. В 1960-х — 1970-х гг. традиционные массовые партии оказались в значительной мере потеснены с политической арены партиями «нового типа», среди которых картельные партии, партии «хватай всех» (catch all), движения непосредственного действия (или «движения одной проблемы», single issue movements). Сокращение влияния массовых партий объясняется действием следующей совокупности факторов. Во-первых, произошло значительное размывание традиционных социальных границ, связанное со значительным ростом социальной мобильности. Это привело к ослаблению ярко выраженных коллективных идентичностей и общегрупповых долгосрочных интересов. Как следствие, снижается общий уровень партийной идентификации, «привязанности» больших групп избирателей к «своей» партии. Так, в целом за период с 1975 по 1992–1994-гг. количество идентифицирующих себя с политическими партиями в западноевропейских демократиях снизилось с 29,9 до 23,1 % 95. С 1950-х по 1990-е годы ощутимо сократилась численность членов полити105

ческих партий (с 8,1 % от взрослого населения до 5,7 %), показатель нестабильности партийных предпочтений (net volatility) вырос с 9,4 до 12,5 % 96. Сокращение потребности западноевропейского общества в ярко выраженных социально и политически солидарных группах снизилась также в результате реализации политики создания государств всеобщего благосостояния. Прежде всего, это касается политики социального обеспечения и общедоступного образования, что раннее было ключевым требованием массовых партий. По словам А. Кулика, «массовые партии… возникли с распространением избирательного права на многочисленные малоимущие слои промышленных рабочих для защиты их коллективных интересов. Эти интересы были связаны с первичными потребностями выживания (пища, одежда, кров, минимальные социальные гарантии), ради удовлетворения которых люди были готовы мириться с теми генетическими пороками партий, которые отмечали М. Острогорский и Р. Михельс. Ныне удовлетворение первичных потребностей стало, прежде всего, благодаря деятельности массовых рабочих партий социалистической и социал-демократической ориентации, обязанностью социального государства. То, что раньше сформировалось как требования граждан к государству, за которые надо было бороться, объединяясь в партии, стало частью их неотчуждаемых социально-экономических прав» 97. Еще один значимый фактор — бурное развитие средств массовой информации и коммуникационных технологий в целом. Если ранее партии сами выступали ключевым каналом информирования граждан по политическим проблемам и их электоральной мобилизации (через партийную печать и активистов), то сегодня эту функцию выполняют СМИ. «Масштабные партийные митинги, кампании «от двери к двери» и подобные им трудозатратные электоральные технологии, требующие участия армии партийных активистов, становятся на Западе анахронизмом. Избирательные кампании, как и политическая жизнь в целом, виртуализируются. Они воспринимаются обществом прежде всего через электронные масс-медиа, которые становятся главным агентом социализации и мобилизации 98. Таким образом, становление государств всеобщего благосостояния, рост мобильности и развитие средств массовой информации послужили толчком для сглаживания отличительных черт разных электоральных групп и расширения партийных программ, которые стали адресоваться всему обществу. Как следствие, возникли и начали активно развиваться партии, которые О. Киркхаймер назвал партиями «хватай всех». Их отличает «мягкий» подход к членству в партии, причем рекрутирование в партийные ряды происходит не на основе социально-групповой идентичности, а как следствие политических компромиссов. Произошла переориентация с кропотливой работы внутри отдельных слоев избирателей на широкие аудитории. Немедленный электоральный успех стал более важен по сравнению с долгосрочным укреплением политических позиций внутри «ядерного электората». Основным инструментом достижения электорального успеха стала созда106

ние универсально привлекательного для избирателей образа посредством массовых коммуникаций. К партиям «нового типа» относятся также картельные партии (название предложено Кацом и Мэиром). К их существенным признакам относятся сотрудничество с государством и поиск его поддержки (в том числе финансовой), профессионализация политической деятельности, перевод межпартийной конкуренции из идеологической сферы в русло возможности эффективно и квалифицированно управлять. Характерные черты трех типов партий приведены в таблице 29 99. Таблица 29 Характеристики

Исторический период 1880–1960

Партия «хватай всех» 1945–

Степень вовлечения масс

всеобщее избиратель- всеобщее избирательное право ное право

Уровень распределения политически значимых ресурсов

Массовая партия

расширение избирательных прав и всеобщее избирательное право относительно концентрированное

менее концентрированное

Основные цели поли- социальная реформа- социальное улучшение тики ция (или сопротивление ей) Основа партийной репрезентативная спо- эффективность поликонкуренции собность тики

«Картельная» партия 1970–

относительно рассредоточенное политика как профессия управленческие способности, действенность ограниченная

Структура электораль- мобилизация ной конкуренции

конкурентная

Природа партийной деятельности и партийных кампаний

деятельностноинтенсивная

деятельностно- и капи- капиталоемкая тал-интенсивная (капиталоемкая)

Основной источник партийных ресурсов

членские взносы и по- пожертвования из жертвования большого числа источников «снизу вверх» (Ми«сверху вниз»; члены хельс); элита ответст- организованы для венна перед членами одобрения элит

Отношения между обычными членами и партийной элитой Характер членства

государственные субсидии стратархия; взаимная автономия

большое и однородное; членство, открытое для ни права, ни обязанноактивно вовлекаемое; всех (гетерогенное и сти не являются важчленство на основе поощряемое); акцент ными (различия между идентичности; акцент на правах, а не обязан- членами и не членами на правах и обязанно- ностях; членство мар- неясные); акцент на стях гинальное по отноше- членах как личностях, нию к индивидуальной а не как единицах оридентичности ганизации; члены оцениваются по вкладу в легитимационный миф 107

Характеристики

Массовая партия

Партия «хватай всех» партия соревнуется за доступ к непартийным каналам коммуникации

Партийные каналы коммуникации

партия находит свои собственные каналы коммуникации

Положение партии между гражданским обществом и государством

партия принадлежит гражданскому обществу, первоначально как представители релевантных сегментов гражданского общества делегат

Репрезентативный стиль

партии как конкурирующие брокеры между гражданским обществом и государством

«Картельная» партия партия получает привилегированный доступ к государственнорегулируемым каналам коммуникации партия становится частью государства

Таким образом, процессы партийного строительства претерпели весьма существенные трансформации, что никак не подтверждало «гипотезу замораживания». Напротив, факты говорят о том, что партийные системы Западной Европы основательно «оттаяли». В то же время, многие исследователи склонны сильно преувеличивать роль «гипотезы замораживания» в теории размежеваний. Мнение, что «теория размежеваний может описать трансформации партийных систем только как отражение «замороженных» структур размежевания» 100, представляется совершенно необоснованным. Более того, сам С. Липсет в своих более поздних работах совершенно недвусмысленно указывал на подвижность социальных расколов 101. Также многие исследователи порой забывают, что традиционные партии, хоть и утратили монополию на политической арене, но отнюдь не исчезли даже в Западной Европе (не говоря уже о тех регионах мира, где еще очень далеко до построения государств всеобщего благосостояния). Универсальные выводы об эвристической слабости теории расколов делаются на основе весьма специфичного и ограниченного материала. Кроме того, критиками теории размежеваний явно преувеличивается «привязка» избирателей к определенным — объективистски понимаемым — социальным группам и, соответственно, определенным партиям как выразителем их интересов. На самом деле специфика теории размежеваний и социологического подхода в целом во многом определяется отсутствием отождествления индивида с какой-то одной социальной группой (как это делалось, к примеру, в классовом подходе К. Маркса 102). Утверждается не «статичность» выбора, а способность электоральных предпочтений воспроизводиться при воспроизводстве условий. Избиратель всю свою жизнь находится под «перекрестным влиянием» различных социальных структур, и это исключает его «обреченность» голосовать все время за одну и ту же партию. Еще П. Лазарсфельд и его коллеги обозначили этот момент пре108

дельно ясно. «В нашем сложном обществе индивиды не принадлежат лишь к одной группе. У них есть разнообразные общественные привязанности: социальный класс, этническая группа, религиозная группа, неформальная ассоциация, в которой они участвуют. Различные привязанности будут создавать конфликтные ситуации для индивидов: католик, принадлежащий к верхнему классу, например, может обнаружить, что его религия «тянет» его в одну сторону, а классовая принадлежность — в другую. И когда определенная ситуация, например выборы, заставляют его принять решение, ему самому предстоит решить, какая из его групповых принадлежностей должна получить приоритет» 103. Другое, также очень важное направление дискуссий, связано с вопросом о том, что является основой политического раскола (то есть раскола, перенесенного в плоскость политической борьбы): классовые различия, идеологии или ценности? Данная проблема тесно связана с описанным выше процессом трансформации политических партий, который сопровождался процессом становления новых ценностей. Речь идет о возникновении постматериалистических ценностей и возникновении ценностного раскола «материалисты — постматериалисты», который ряд исследователей считает не менее значимым, чем социальные и идеологические расколы (наиболее глубоко проблема разработана Д. Беллом в ее социоэкономическом аспекте 104, Р. Инглехартом в ее социокультурном аспекте 105 и Р. Далтоном в ее политическом аспекте 106). Возникновение постматериалистических ценностей в Европе и США связано с уже отмеченным нами становлением государства всеобщего благосостояния. «Выросли поколения людей, которые воспринимают заботу государства о них “от колыбели до могилы” как нечто естественное, на что они имеют право уже по факту гражданства. И на смену удовлетворенным первичным, коллективным, материальным потребностям выживания пришли вторичные, индивидуальные, постматериальные потребности самоидентификации и самовыражения (self-expression). Соответственно, отпала основная причина, по которой люди были готовы мириться с ролью пешек в партийных играх, ослабли притягательность партий и их авторитет…» 107. Проблемы эволюции ценностей рассматриваются в рамках теорий модернизации, которая выделяет три ключевых цивилизационных стадии: аграрную (традиционную), индустриальную и постиндустриальную. Экономический базис традиционных обществ составляет сельское хозяйство, охота и рыболовство, неквалифицированный труд. Для них характерен низкий уровень образования и грамотности, слабая урбанизация, ограниченная социальная и географическая мобильность, минимальные стандарты жизни. Горожане в аграрных обществах тесно привязаны к локальным сообществам, основанным на родстве, этнической и религиозной принадлежности. Движение от аграрного общества к индустриальному сопровождается переходом от аграрного производства к промышленному, миграционными притоками в крупные города, рост стандартов жизни, разделение государ109

ства и церкви, рост бюрократии (в веберовском смысле этого слова), широкое распространение начального образования. В свою очередь, переход от индустриального общества к постиндустриальному характеризуется перемещением основной части рабочей силы из промышленного сектора в сферу услуг, развитием высшего образования, распространением квалифицированного труда, перетоком значительной части населения из городов в пригороды, резким увеличением географической (преградой для нее перестают быть границы национальных государств) и социальной мобильности, быстрым научным и технологическим развитием, экспансией масс-медиа, переносом акцентов в политической сфере с государственного уровня на локальный и глобальный, выравниванием ролей мужчин и женщин в семье и на рынке труда. Как следствие, усложняется и индивидуализируется восприятие политической сферы. Кроме ослабления традиционных партийных идентификаций, появление постиндустриального ценностного измерения породило также и иные политические последствия. Так, появились новые политические акторы, прежде всего женские и экологические движения. «Зеленые» партии набирают политический вес и полноправно участвуют в работе парламентов, сталкиваясь и конфликтуя с существующими экономическими группами интересов — промышленными лобби и профсоюзами. «“Зеленые” воспринимают людей как неотъемлемую часть природы, подчеркивают право самореализации, свободного развития личности и выступают за экономическую и социальную перестройку традиционного индустриального общества при установлении децентрализованной прямой демократии — демократии участия с главным принципом — принципом ненасилия» 108. Наряду с зелеными появляются праворадикальные популистские партии («неопопулисты» — «Национальный Фронт» Ж.М. Лепена, «Партия свободы» Й. Хайдера и др.). Общее число парламентских партий существенно увеличилось (например, на выборах 1973 г. в Дании оно удвоилось 109). Также в качестве одного из «эффектов постматериализма» исследователи отмечают изменение «политического стиля». С голосования акцент смещается на более активные и проблемно-специфицированные формы участия, происходит бурный рост «движений одной проблемы». В этом контексте следует отметить три момента. Во-первых, нет оснований считать, что разделение на «материалистов» и «постматериалистов» не вписывается в базовые предпосылки теории расколов (кроме уже отвергнутой нами «гипотезы замораживания»). Более того, вполне явно просматривается критическое событие, сформировавшее ценностный раскол «материализм — постматериализм», а именно «тихая» (Инглехарт) постиндустриальная революция. А.В. Данилов даже предлагает более конкретные «исторические координаты»: «Что касается корней Новой Политики (политики постматериалистической), то ее корни мы также обнаруживаем в различных протестных движениях 60-х годов XX века. В качестве критического события для раскола материализм/постматериализм можно рассматривать студенческие волнения 110

1968 года, первую постмодернистскую революцию (Ж. Липовецки). Это был приход в сферу политического протеста молодых, образованных людей с абсолютно новой системой ценностей» 110. Во-вторых, существует очевидная взаимосвязь «классических» и «новых» расколов, во всяком случае, в переходных обществах. Так, в России очаги постматериалистических ценностей существуют в инновационных центрах — крупнейших мегаполисах. Другими словами, ось «материализм — постматериализм» накладывается на классическое размежевание «город — село». И, наконец, как и в случае с традиционными политическими партиями, традиционные расколы были «потеснены» новыми ценностными размежеваниями, но отнюдь не исчезли. Как пишет С. Липсет, «… старые проблемы и размежевания “индустриального общества” все еще остаются более важным источником политического деления и электорального выбора, поскольку “материалистически ориентированные” наемные рабочие и самозанятое население (включая крестьян) составляют гораздо бóльшую группу, чем интеллигенция. Самые крупные изменения в распределении партийных предпочтений произошли в результате провала попытки социал-демократического государства всеобщего благоденствия решить ключевые экономические проблемы. Этот провал привел к обновлению классических либеральных (на основе свободного рынка) подходов, их сторонники иногда высказывают убеждение в том, что с их помощью возможно решить также проблемы качества жизни»111. Эти слова подтверждаются данными эмпирических исследований. В таблице 30 приведены результаты регрессионного анализа, проведенного П. Норрис на материалах 34 стран по всему миру 112. В качестве зависимой переменной выступало политическое позиционирование граждан в левоправом континууме, в качестве независимых — показатели их групповой принадлежности: возраст, пол, уровень образования, доход, социальный статус, членство в профсоюзах, религиозная и этнолингвистическая принадлежность. Бета-коэффициенты для соответствующих независимых переменных показывают их «вклад» в объяснение вариации зависимой переменной. Как видно из приведенных ниже данных, «классические» расколы в ряде стран по-прежнему оказывают серьезное влияние на политические предпочтения. Так, этнолингвистические размежевания играют очень серьезную политическую роль во фрагментированных по языковому принципу странах: Израиле, Тайване, Бельгии, Канаде, Румынии, Швейцарии. Существенный эффект оказывает на электоральное поведение религиозная принадлежность граждан на Украине, в Испании, Нидерландах и том же Израиле. В Британии и Канаде оказывается важной принадлежность к социальному классу. Добавим также, что в России очень существенную роль играет раскол «город — село» и этнический фактор; механизм их действия будет ясен из нашего последующего изложения. Также интересно, что эмпирический анализ не подтверждает гипотезы о снижении значения социетальных расколов в постиндустриальных странах по сравнению с индустриальными. П. Норрис вводит понятие «сила поли111

тики расколов» (strength of cleavage politics), в качестве меры которой выступает совокупная объяснительная сила всех независимых переменных в регрессионной модели. В статистике регрессионного анализа, как было отмечено выше, таким показателем является R². На диаграммах (рис. 47) видно, что влияние расколов на политическое поведение в постиндустриальных странах даже выше, чем в индустриальных (см. таблицу 30). Четвертое направление дискуссий относительно теории размежеваний касается вопроса, в какой мере политические партии «отражают» существующие расколы, и в какой мере они могут их преодолевать и создавать? 113 Еще Дж. Сартори задал один «простой» вопрос — почему некоторые объективно существующие расколы переводятся в поле политической конкуренции, а некоторые нет? 114 В настоящее время многие исследователи сходятся во мнении, что между социетальными размежеваниями, политико-идеологическими расколами и партиями существуют более сложные отношения, нежели это представляется в классической теории расколов. Так, партии оказываются способными если не «создать» социальный раскол в прямом смысле слова, то, во всяком случае, артикулировать из всей совокупности имеющихся расколов какие-то определенные, которые и получат «политическое представительство». При этом выбор артикулируемого раскола не является социально-детерминированным, а становится актом рационального выбора партии в рамках ее стратегии политической борьбы. О стратегиях политических партий по отношению к социальным расколам мы поговорим в разделе, посвященном влиянию институциональных факторов на электоральное пространство. Наконец, отдельную проблему представляет собой применимость подхода С. Липсета и С. Роккана к реалиям посткоммунистических стран. Исследователями отмечаются специфические черты, отсутствовавшие в Европе и актуальные для «новых демократий», как одновременный переход к демократии, рыночной экономике и новому государственному строительству в максимально сжатые сроки; восприимчивость и нестабильность посткоммунистического электората; харизматический и клиентельный характер политических партий, отсутствие эффективных организационных сетей; манипулятивный характер СМИ115. Существенная новация в теории размежеваний, возникшая в процессе изучения транзитных обществ, связана с пересмотром роли политических элит в сторону ее значительного повышения. Дж. Сартори первым предположил, что политические элиты также формируют структуру расколов, они могут замалчивать или, напротив, актуализировать те или иные общественные противоречия в зависимости от получаемой от этого выгоды, формируя таким образом повестку дня 116. Позднее сам С. Роккан показал, что на стадии формирования конкурентных партийных систем ключевая роль принадлежит политическим элитам — «альянсам политических предпринимателей» и избираемым ими стратегиям мобилизации масс» 117. Таким образом, по славам Е. Мелешкиной, элиты «способствуют или препятствуют институционализации размежеваний на уровне партийной системы» 118. 112

Таблица 30 Государство

Тип выборов Парл. През.

Избир. система Проп. Маж.

1998 1999

0,0 0,001

0,005 –0,153

0,008 0,113

0,063 0,058

0,017

Израиль Исландия Украина Швейцария Чехия Израиль Норвегия Нидерланды Польша Литва Великобритания Испания Россия Белоруссия

Парл. Парл. Парл. Парл. Парл. Парл. Парл. Парл. Парл. През. Парл.

Маж. Проп. Смеш. Проп. Проп. Проп. Проп. Проп. Проп. Маж. Маж.

1996 1999 1998 1999 1996 1996 1997 1998 1997 1997 1997

–0,09 –0,07 0,025 –0,04 –0,07 –0,011 0,07 0,03 –0,006 0,01 0,1

–0,179 0,099 0,389 0,262 0,143 –0,418 0,074 0,067 0,069 0,127 –0,088

–0,173 –0,175 0,551 –0,184 –0,019 –0,181 0,118 0,118 0,071 0,069 –0,092

–0,086 0,085 –0,05 –0,133 0,065 0,007 0,09 0,145 –0,082 –0,12 0,2

–0,034

Парл. През. През.

Проп. Маж. Маж.

2000 2000 2001

0,09 –0,017 –0,014

0,021 –0,281 0,556

0,178 0,093 0,295

0,096 0,417 0,266

Венгрия Новая Зеландия Бельгия Германия США Россия США Австралия Дания Румыния Канада Румыния Тайвань

Парл. Парл. Парл. Парл. През. Парл. Парл. Парл. Парл. През. Парл. Парл. Парл.

Смеш. Смеш. Проп. Смеш. Маж. Смеш. Маж. Маж. Проп. Смеш. Смеш. Проп. Смеш.

1998 1996 1999 1998 1996 1999 1996 1996 1998 1996 1997 1996 1996

–0,016 –0,01 0,04 0,06 –0,001 0,003 –0,01 –0,023 –0,001 –0,023 0,004 –0,012 0,09

0,051 0,023 0,374 0,112 0,409 –0,628 0,192 –0,0,42 0,0,24 0,186 0,301 0,204 –0,203

0,056 –0,099 –0,089 –0,151 0,027 0,297 0,092 –0,42 –0,03 0,077 0,064 0,169 0,051

Португалия

Парл.

Проп.

1992

0,016

–0,233

Мексика Мексика Словения Тайвань Перу Корея Перу

Парл. През. Парл. През. През. Парл. Парл.

Смеш. Маж. Проп. Маж. Маж. Смеш. Проп.

1997 2000 1996 1996 2001 2000 2001

0,004 –0,004 0,005 0,009 –0,082 0,05 0.04

–0,06 –0,139 –0,212 0,249 –0,111 –0,072 0.000

Швеция Чили

Год

Возраст

Пол (м)

Образование

Доход

Класс

Членство в профсоюзе –0,267

Язык 0,243

Религия 0,104 – 0,124 0,172

–0,087

0,097 –0,033 –0,099 –0,076 0,015 –0,099 0,017

–0,206 –0,039 –0,11 –0,284 –0,140 –0,055 –0,205 –0,012 –0,227

0,1 0,873 0,001 –0,55

0,44 0,204 0,127 0,383 0,084 0,326 0,159

–0,201

–0,335

0,22

0,024

–0,071 –0,060 –0,118

–0,713 0,062 –0,172

–0,233 0,1

–0,046 0,026 0,019 0,109 0,338 0,659 0,360 0,0,5 –0,024 –0,026 –0,06 0,84 0,02

–0,106 0,016 0,032 –0,023 –0,083 0,157 –0,058 –0,051 –0,196 0,216 –0,132 0,071

–0,179 –0,463 –0,009 –0,465 –0,604 –0,752 –0,808 –0,396 –0,312 0,225 –0,127 0,143 –0,281

0,236 0,063 – 0,132 0,142 0,145 0,163 0,139 0,154 0,126 0,128 0,071

–0,003

0,149

–0,057

0,163

0,022 0,079 0,000 0, 04 0,193 –0,108 0.068

0,166 0,071 0,017 –0,087 –0,74 0,026 –0.106

0,127

–0,313 –0,303 –0,023 –0,104

0,415 –0.19

0,04 0.334

–0,241 0,799

–0,01

–0,522 0,484 –0,611 0,01 0,001

0,087 0,029 0,096 – 0,161 – 0,153 0,028

–0,642

0,038

0,013 0.009

Источник: Norris P. 2004. Electoral Engineering. Voting Rules and Political Behavior. Cambridge University Press. P.110.

Лево-правое 119позиционирование 0,461 0,608

0,563 0,557

0,409 0,635 0,412 0,539 0,666 0,39 0,591 0,448 0,311 0,379 0,380

0,551 0,512 0,478 0,452 0,431 0,416 0,409 0,372 0,363 0,346 0,304

0,563 0,360 –0,028

0,279 0,272 0,26

0,433 0,462 0,451 0,334 0,351 0,611 0,271 0,247 0,324 0,088 0,238 0,053 0,113

0,255 0,254 0,243 0,236 0,224 0,207 0,184 0,164 0,141 0,121 0,085 0,073 0,044

0,172

0,0,34

0,128 0,106 0,079 0,044 0,086

0,033 0,03 0,23 0,017 0,016

R²

Рис. 47 Чили Украина Чехия Польша Литва Россия Беларусь Венгрия Россия Румыния Румыния Тайвань Мексика Мексика Словения Тайвань Перу Корея Перу Швеция Израиль Исландия Швейцария Израиль Норвегия Нидерланды Британия Испания Н.Зеландия Бельгия Германия США США Австралия Дания Канада Португалия

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Источник: Norris P. 2004. Electoral Engineering. Voting Rules and Political Behavior. Cambridge University Press. P.122. 114

Еще более определенно по этому поводу высказался В. Гельман: «…На ранних этапах становления партий не “спрос” структурирует “предложение” на политическом рынке, а наоборот. Другими словами, именно действия политических акторов и формируемые ими правила игры (институты) задают вектор массовых предпочтений и обуславливают динамику развития как политического режима, так и присущих ему оппозиций. Конечно, отсюда не следует, что массовые предпочтения не играют никакой роли, но нужно отдавать себе отчет, что массы в политике значат ровно столько, сколько им позволяют элиты 120. Для повышения эвристичности концепции размежеваний по отношению к странам с переходными политическими системами и, в целом, по отношению к странам «неклассической» (в западном смысле) демократии Е. Мелешкина 121 предложила ввести новую критическую точку — «демократическую революцию». В тех странах, где существует опыт модернизации посредством недемократических методов и где пласты традиционных отношений в обществе значительны, возникает противоречие между теми, кто оказывается приближенным к локусам власти, и теми, кто от них удален. В процессе партийного строительства на основе конфликта между «приближенными» и «удаленными» может сформироваться размежевание, получающее выражение в партийной структуре. Для некоторых стран такое размежевание является господствующим (автор указывает на Индию и Японию). В результате матрица размежеваний приобретает вид (таблица 30.1). Таблица 30.1 Синтагматические оси Территориальная

Функциональная

Парадигматические оси экономическая демократическая революция революция Город против се- Традиционные ла авторитаристы против современных либертарианцев (посткоммунисты против демократов в посткоммунистических странах) Государство Собственники Власть — не против церкви против рабочих власть в по(или максималисткоммунистисты против мических странах и нималистов в по- ряде стран сткоммунистичес Третьего мира ких странах) национальная революция Центр против периферии

115

Характеристику полезных новаций в теории социальных размежеваний можно было бы продолжить. Однако представляется, что «жизнеспособность» теории расколов в современных условиях вполне просматривается. Вернемся к перечню ключевых положений данной концепции, изложенных в начале данного раздела, и произведем некоторые «усовершенствования». Они будут не столь значительными, как это могло бы показаться. Полностью отбросить придется лишь «гипотезу замерзания»: • Социальное размежевание есть структурный конфликт между социальными группами; при этом один и тот же индивид не «привязан» к какойто одной группе, а существует сразу в нескольких расколах. Основой социального размежевания может выступать как объективная социальная характеристика, так и ценностные ориентации; • Ключевые социальные размежевания складывались исторически на протяжении десятков и сотен лет. В современных, особенно переходных обществах появляются новые размежевания, обладающие значительно большим динамизмом. При этом «классические» расколы в большинстве случаев не утрачивают своего значения; • Социальные размежевания «транслируются» в политическую систему посредством партий, которые позиционируются «на полюсах» таких размежеваний; программы и электоральные стратегии партий в значительной мере заданы их ролью «артикуляторов» социальных размежеваний. В то же время сами партии способны влиять на структуру расколов, артикулируя те или иные позиции в рамках своих стратегий как рациональных акторов. Также на размежевания влияют элиты —с помощью как подконтрольных партий, так и иных инструментов (СМИ и др.) С учетом данных оговорок, теория социальных размежеваний видится одним из оптимальных инструментов для объяснения структур электорального пространства. Устойчивые различия между социальными группами выступают базовым фактором, влияющим на связи между объектами электорального выбора. Эмпирическим инструментом проверки данного тезиса станет регрессионный анализ факторных переменных. Если гипотеза соответствует действительности, мы сумеем обнаружить значительное влияние социально-экономических и демографических характеристик социума на зависимые переменные — наиболее значимые по объяснительной силе (собственному значению) факторные переменные. Результаты такого тестирования изложены в следующей главе этой книги.

116

Влияние институциональных факторов на формирование электорального пространства Под политическим институтом мы, вслед за С.В. Патрушевым, будем понимать «1) политическое установление — комплекс принципов, норм, правил, обусловливающих и регулирующих деятельность человека в политической области; Эти установления подразделяются на неформальные нормы (обычаи, традиции) и формальные правила (конкретные законы, нормативные акты) или на явные и неявные установления; 2) политическое образование, или учреждение, организация — определенным образом организованное объединение людей, та или иная политическая структура; 3) устойчивый тип политического поведения, выражающийся в определенной системе коллективных действий, процедуре, механизме» 122. В фокусе нашего внимания окажется первая трактовка — понимание институтов как установлений, «правил игры», — прежде всего формальных, но также и неформальных. Электоральные институты относятся к числу наиболее важных «правил игры», структурирующих политические взаимодействия 123. Согласно концепции неоинституционального рационализма, участники выборов действуют рационально, принимая во внимания свои выгоды и затраты ресурсов. Акторы создают институты, чтобы уменьшить неопределенность и снизить трансакционные издержки. Институты в этом свете предстают как своеобразный «эквилибриум стратегий акторов, принимающих участие в том или ином политическом взаимодействии» 124. Иначе говоря, институциональное равновесие отражает сложившуюся расстановку сил. При ее изменении может возникнуть ситуация, когда для усилившегося актора издержки трансформации институтов окажутся меньше ожидаемых выгод, и он попытается поменять существующие «правила игры» 125. Влияние институционального контекста на формирование электорального пространства мы отнесли к устойчивой группе факторов: институты могут меняться, но происходит это довольно медленно, особенно в обществах со стабильной политической системой. Ключевое значение для формирования электорального пространства среди институциональных факторов имеет дизайн избирательной системы, под которой понимается способ определения результатов выборов и порядок распределения депутатских мандатов между кандидатами. (В более широкой трактовке — «совокупность правил и приемов, определяющих основания и процедуру передачи государственной власти в обществе, формы участия граждан в наделении полномочиями выборных должностных лиц, формировании органов государственной власти и местного самоуправления» 126). Характер избирательной системы влияет, прежде всего, на фрагментацию партийной системы, на число партий: в рамках нашего рассмотрения это имеет прямое отношение к размерности электорального пространства. Также избирательная система влияет — несколько более косвенным обра117

зом — на стратегии партий и кандидатов во время избирательных кампаний. Другими словами, избирательная система косвенно влияет на структурирование электорального пространства. Важнейшими характеристиками избирательных систем являются электоральная формула, величина заградительного барьера и размер округа. Под электоральной формулой понимается способ распределения мандатов, различающийся в зависимости от формы выражения воли избирателей. Основными типами электоральных формул являются мажоритарная и пропорциональная. Первая предполагает голосование избирателя непосредственно за кандидата (который может быть выдвинут определенной партией, а может выступать как независимый); победителем становится кандидат, получивший большинство голосов. Мажоритарная формула принята в таких странах, как Австралия, Великобритания, США, Канада (выборы в парламент), Беларусь, Чили, Россия, Мексика, Перу, США, Румыния (выборы президента). Различается два основных вида мажоритарных формул: система относительного большинства (FPTP — First Past the Post), когда кандидату для победы достаточно набрать больше голосов, чем у его оппонентов, и система абсолютного большинства (second ballot), когда требуется получить 50 % + 1 голос. Если ни один кандидат не набирает нужного числа голосов, двое из них с наиболее высокими результатами выходят во второй тур (отсюда английское название этой формулы). Существуют и другие, более экзотические разновидности мажоритарной формулы: система единственного непередаваемого голоса (the single non-transferable vote), блокирующего голоса (the block vote), кумулятивного голоса (cumulative vote), ограниченного голоса (the limited vote), альтернативного голоса (the alternative vote). В последнем случае, например, избиратель при голосовании ранжирует кандидатов; побеждает набравший абсолютное большинство голосов. Если никто не получает 50 %+1 голос, кандидат с наименьшим числом голосов исключается из списка, а его голоса распределяются между оставшимися. Так происходит, пока не будет сформировано абсолютное большинство (эта система принята в Австралии и Ирландии). Однако мы сосредоточимся на системах абсолютного и относительного большинства, так как они распространены значительно шире, чем все названные системы вместе взятые (так, формула FPTP принята в 54 странах, second ballot — примерно в 24 странах). При пропорциональной формуле избиратель голосует за списки кандидатов, представленных на выборы избирательными объединениями — политическими партиями и избирательными блоками. Общее число депутатских мандатов распределяется между ними пропорционально числу голосов избирателей, поданных за партию 127. Такая система существует, в частности, в Бельгии, Чехии, Польше, Португалии, Словении, Швеции, Швейцарии. Ключевые различия внутри пропорциональной формулы связаны с открытостью / закрытостью партийных списков (в последнем случае избиратель 118

может выбрать только партию, но не конкретного кандидата от нее), величиной заградительного барьера и размером округа. Влияние двух последних параметров мы обсудим отдельно. Наконец, смешанная электоральная формула предполагает избрание части состава легислатур по пропорциональной системе, а другой ее части — по мажоритарной. Подобная система принята в таких странах, как Германия, Венгрия, Корея, Новая Зеландия, Россия (до 2005 г.), Таиланд, Украина. Выделяют смешанную несвязанную формулу (когда места в парламенте по мажоритарной и пропорциональной системе распределяются совершенно независимо друг от друга, как на выборах в Государственную Думу 1993–2003 гг.), и смешанную связанную формулу. В первом случае две части избирательной системы по-разному влияют на партийное строительство: фактически, в рамках одних и тех же выборах возникают две альтернативные логики политических стратегий. Ключевую закономерность влияния электоральной формулы на партийные системы сформулировал еще в 1954 Морис Дюверже в своей хрестоматийной работе «Политические партии»: «Мажоритарная система в один тур ведет к двухпартийности…, мажоритарное голосование в два тура и система пропорционального представительства приводят к многопартийности» 128. В мажоритарной системе относительного большинства действует правило «игры с нулевой суммой», или «победитель получает все (и сразу, то есть по итогам одного тура»). Такая система приводит к укрупнению партий и формированию двухпартийной (или 2,5-партийной) системы; мелкие партии не имеют шансов попасть в парламент и исчезают либо вливаются в более успешный политический проект. При мажоритарной системе абсолютного большинства дело обстоит несколько иначе. Небольшие партии получают шанс обеспечить себе политическое представительство во власти за счет «передачи» своего электората одному из соревнующихся во втором туре кандидатов. Нередко именно поддержка «третьих» партий во втором туре склоняет чашу весов на сторону одного из двоих конкурентов, что обусловливает их высокую заинтересованность в коалиционных взаимодействиях. «Каждая партия, — пишет Р. Мозер, — теряет мало, но приобретает все, выставляя своего кандидата в первом туре. Добившись успеха, кандидат может либо стать одним из финалистов, либо создать коалицию для участия во втором туре. Если же кандидат терпит неудачу, он может присоединиться к коалиции более успешного участника» 129. В пропорциональной системе партии, чтобы обеспечить себе представительство в парламенте, требуется лишь преодолеть заградительный барьер (к распределению депутатских мандатов не допускаются политические партии, получившие на выборах меньше установленного процента голосов). Например, в Дании требуется получить всего лишь 2% голосов избирателей. Такая система в наибольшей степени благоприятствует многопартийности 130. 119

Эти рассуждения — хотя и не в качестве универсального закона, но в качестве статистической закономерности — нашли эмпирическое подтверждение в результатах многочисленных сравнительных исследований. Так, А. Лейпхарт сравнил результаты выборов в 27 развитых индустриальных странах за период с 1945 по 1990 гг. 131 Для оценки уровня партийной фрагментации он использовал один из наиболее известных и простых индексов — «эффективное число партий» М. Лааксо и Р. Таагеперы 132, который используется для подсчета количества значимых партий в системе и рассчитывается по формуле:

N=

1 ∑ vi2

где v — доля голосов, полученных каждой i-той партией на выборах. N отражает гипотетическое число партий равного размера, при котором воздействие на фрагментацию системы было бы таким же, что и при реально существующих разнокалиберных партиях. N составляет единицу, если присутствует только одна значимая партия, и стремится к бесконечности, когда их бесконечно много 133. А. Лейпхарт получил значения N=2,0; 2,8 и 3,6 для формул относительного, абсолютного большинства и пропорциональных систем соответственно. Сходное исследование на большем эмпирическом материале (результаты более 800 выборов) провел Ричард Кац 134, также подтвердивший выводы Дюверже как вероятностные закономерности (но при этом именно Кац доказал, что они отнюдь не являются универсальными законами; так, мажоритарная система относительного большинства далеко не всегда ведет к двухпартийной системе). Одно из наиболее полных исследований влияния избирательных систем на партийную фрагментацию было проведено П. Норрис 135. На большом эмпирическом материале (170 выборов с 1995 по 2000 г. по всему миру) ей были рассмотрены данные трех типов: • Среднее число всех парламентских партий (понимаемых как партии, получившие хотя бы одно место); • Среднее число релевантных парламентских партий (получивших три или более процентов голосов) • Среднее число эффективных парламентских партий (вычислено на основе индекса Лааксо и Таагеперы); Полученные результаты приведены в таблице ниже (по всем и релевантным парламентским партиям) и на рис. 48 (по эффективным парламентским партиям). Как видно, средние значения существенно варьируются по классам избирательных систем. Особенно это заметно на примере всех и эффективных парламентских партий: средние для мажоритарных систем почти вдвое ниже средних для пропорциональных систем (таблица 31). 120

Таблица 31 Избирательная система Мажоритарная альтернативный голос блокирующий голос абсолютное большинство относительное большинство Смешанная несвязная связная Пропорциональная

Среднее число всех парламентских партий 5,22 9 5,6 6 4,78 8,85 8,89 8,71 9,52

Среднее число релевантных парламентских партий 3,33 3 4,75 3,2 3,09 4,52 3,94 6,17 4,74

Число стран 83 1 10 23 49 26 19 7 61

Источник: Norris P. Electoral Engineering. Voting Rules and Political Behavior. Cambridge University Press, 2004, p. 85.

Кроме собственно электоральной формулы, существенное влияние на партийную фрагментацию оказывает величина округа, то есть количество распределяемых в нем мандатов. Как специально подчеркивает А. Лейпхарт, это понятие нельзя смешивать с географическими размерами округа, или количеством избирателей, зарегистрированных в этом округе. «Количество мандатов от округа оказывает очень сильное влияние на степень пропорциональности, которой можно добиться в рамках системы пропорционального представительства. Например, партия, представляющая 10-процентное меньшинство жителей округа едва ли получит мандат в ситуации с их количеством в пять, однако, будет иметь успех в округе с количеством мандатов, равным десяти» 136. Также большое значение величине округа придают Р. Таагепера и М. Шугарт: «Величина округа, то есть количество мест, разыгрываемых во время выборов в округе, является наиболее важной характеристикой избирательных систем. С увеличением количества мандатов от округа, доля мест, полученных каждой партией, постепенно приближается к доле голосов, поданных за ту или иную партию» 137. Еще одна важная характеристика пропорциональных систем — размер заградительного барьера. Этот показатель существенным образом варьирует в разных странах с пропорциональной избирательной системой. Так, в Турции он составляет 10 %, в Германии — 5 %, в Дании — 2 %, в Болгарии и Венгрии — 4 %, в Израиле — 1 %. Механизм действия заградительного барьера довольно прост: его повышение снижает шансы небольших партий на попадание в парламент и, соответственно, уменьшает фрагментацию партийных систем. Неслучайно в современной России политический курс государства на укрупнение политических партий и сокращение их числа реализуется, в частности, с помощью повышения заградительного барьера с 5 % (средняя по мировым меркам величина) до 7% (выше среднего). 121

Рис. 48 0

20

40

60

80

100

МАЖОРИТАРНЫЕ Великобритания Канада Австралия США СМЕШАННЫЕ Корея Япония Украина Венгрия Тайланд Россия Мексика Германия Тайвань Новая Зеландия ПРОПОРЦИОНАЛЬНЫЕ Польша Румыния Словения Чехия Испания Швейцария Португалия Нидерланлы Норвегия Бельгия Израиль Швеция Исландия Дания Перу

Источник: Norris P. Electoral Engineering. Voting Rules and Political Behavior. Cambridge University Press, 2004, p. 87.

Интересно в этой связи наблюдение А. Лейпхарта: не все системы имеют законодательно установленный барьер, но даже отсутствие такового не означает, что он отсутствует в действительности. Этот барьер «подразумевается наличием двух других измерений избирательной системы, в особенности, величины округа. Малая величина округа оказывает точно такое же воздействие, как и высокий электоральный порог: оба ограничивают пропорциональность и возможности для малых партий занять места; с ростом величины округа и понижением электорального порога улучшается пропорциональность и шансы малых партий. Другими словами, законодательно установленные электоральные пороги и величина округа могут рассматриваться как две стороны одной медали» 138. Сходным образом мыслят Р. Таагепера и М. Шугарт: «…Чем она (величина округа — А.А.) больше, тем значительнее степень пропорциональности при распределении мест между партиями или кандидатами. Введение заградительного барьера ослабляет влияние данной закономерности, оказывая действие, сходное с уменьшением величины округа, и чем барьер выше, тем его воздействие сильнее» 139. Формат избирательной системы, и, прежде всего, электоральная формула, влияют не только на партийную фрагментацию и, следовательно, размерность электорального пространства, но и на партийные стратегии (то есть структуру пространства). 122

В современной западной политологии выделяется две «базовых» стратегии политической партии на выборах 140. Первая получила название «bridging» (от bridge — мост), мы будем далее называть ее «консолидирующей». Партии, придерживающиеся данной стратегии, подчас называют «catch-all» («хватай всех). Как следует из названия, данная стратегия предполагает ориентацию на создание максимально широкой базы поддержки, включающей представителей самых различных социальных групп: этнических, региональных, религиозных, возрастных и т. д. Партия во время выборов как бы «наводит мосты» между разными группами, преодолевая социальные расколы. Как следствие, партийная риторика в этом случае носит сравнительно «расплывчатый характер», акцентируются лишь те социально значимые цели и ценности, которые разделяет если не большинство населения, то по крайней мере очень значительные по объему сегменты электората. К примеру, партия может оперировать лозунгами единства страны, социальной защиты широких слоев населения, заботе о подрастающем поколении и т. д. (т. н. «парадные» ценности). Из предвыборной риторики исключаются или почти исключаются обращения к конкретным социальным группам. Идентификация избирателей с партией строится в этом случае по «мягкому» принципу, без жесткого противопоставления «своих» и «чужих». Таким образом, данная стратегия ориентирована на смягчение социальных расколов. В частности, в 1984 г. Р. Далтон показал, что послевоенная решимость немецких христианских демократов преодолеть исторические религиозные различия между католиками и протестантами и бад-годесбергское решение немецких социал-демократов сдвинуться к центру привели вместе к значительному ослаблению в стране социальной напряженности и конфликта партийных предпочтений. Альтернативная стратегия получила название «bonding» (от bond — узы), мы будем называть ее «связывающей». Она основана на установлении тесной связи между партией и ее электоратом, представленным конкретными, достаточно четко очерченными социальными группами. Соответственно, стратегия предполагает жесткое разделение на «своих» и «чужих», четкую партийную идентификацию избирателей. Агитационные материалы, а зачастую и само название партии, содержат явно артикулированное «послание», адресованное конкретной группе: «синим воротничкам», или сельским жителям, или мусульманам и т. д. Партия, таким образом, актуализирует пронизывающие общества социальные расколы. Кросснациональные политические исследования выявили связь между господствующим видом партийных стратегий и типом избирательной системы. Логично, что мажоритарной системе простого большинства, где действует правило «игры с нулевой суммой», партии используют консолидирующие стратегии. Чтобы провести своих представителей в парламент, необходимо завоевать большинство голосов в округах, что предопределяет апелляцию к самым широким слоям электората. Связывающая стратегия в большинстве случаев будет заведомо проигрышной: жесткая партийная 123

идентификация позволяет уверенно рассчитывать на голоса «своих» избирателей, но не менее уверенно можно прогнозировать отсутствие поддержки со стороны других социальных групп, не входящих в «целевую аудиторию» партии. Классический пример использования консолидирующих стратегий в условиях мажоритарной системы демонстрируют Республиканская и Демократическая партии в США, чьи программные платформы для неискушенного наблюдателя почти не различимы. Для пропорциональных избирательных систем, напротив, характерна связывающая стратегия политических партий. Так как для получения парламентского представительства достаточно преодолеть заградительный барьер, необходимо лишь, чтобы адресный электорат партии обладал достаточной для этого численностью (также важно, чтобы партия имела минимум конкурентов на своем электоральном поле). В качестве примеров партий, исповедующих связывающий принцип, можно назвать Венгерскую гражданскую партию в Словакии (этническая адресная группа) или Аграрную партию России (социально-демографическая и профессиональная группа). Впрочем, связь между электоральной формулой и партийными стратегиями отнюдь не является жесткой. Уже из нашего рассмотрения эволюции партийных систем в Западной Европе следует, что во многих странах с пропорциональной и смешанной системами активно действуют и партии «хватай всех». В России консолидирующая стратегия актуальна, прежде всего, для «партий власти» (которая изначально, по своему замыслу, ориентирована на завоевание большинства парламентских мест). Характерны свойственные российским «партиям власти» расплывчатость идеологических платформ и даже сами названия партий. «Наш дом — Россия», «Единство», «Отечество — Вся Россия», «Единая Россия» — все эти названия апеллируют к общенациональным ценностям «парадного» слоя, а никак не к конкретным группам. Таким образом, институциональные характеристики непосредственным образом влияют на число участников электорального соревнования (партийную фрагментацию). Этот показатель, в свою очередь, влияет на размерность электорального пространства: так, мажоритарные системы будут стимулировать возникновение одномерного электорального пространства. Пропорциональные системы с низким заградительным барьером будут стимулировать возникновение многомерных электоральных пространств: в таких институциональных рамках может быть актуализовано большее число социальных расколов по сравнению с мажоритарной системой. Таким образом, если социальные расколы задают общий вектор структурирования электоральных альтернатив, то избирательная система формирует ограничения на представленность размежеваний на уровне партийной системы и, соответственно, электоральных альтернатив. Именно в таком духе, с акцентом на взаимосвязи уровня социальных расколов с уровнем институтов, рассуждают Р. Таагепера и М. Шугарт: «Можно ожидать, что в странах с большим количеством проблемных измерений будет существовать большее 124

количество партий и более сильное давление на избирательную систему с тем, чтобы она позволяла большему количеству партий получать представительство 141…При наличии большего количества проблем, должно появляться большее количество партий. Однако, если в этот процесс вмешивается избирательная система, удерживая количество партий на низком уровне, обратный эффект может уменьшить количество проблем... В результате действия избирательной системы от нескольких проблемных измерений может остаться всего одно» 142. Естественно, избирательная система не в состоянии влиять на собственно социальные расколы; однако она вполне может влиять на их представленность в политической сфере. Кроме того, с таким институциональным показателем, как характер разделения властей, связаны политические и электоральные стратегии элит. Как будет показано ниже, ориентация властной элиты в России на создание «партии власти», а с ее помощью — на формирование стабильной опоры власти в парламенте является также институционально обусловленной, вытекающей из особенностей президентской республики.

Политические элиты и их влияние на формирование электорального пространства В разделе, посвященном социальным размежеваниям, мы уже указывали на значимость стратегий политических элит в формировании политически значимых альтернатив электоральной повестки. Так, элиты (особенно в переходных обществах) способны оказывать сильное воздействие на политические «спрос» и «предложение», определяя ключевые правила игры. Также элиты — через политические партии — способны артикулировать определенные социетальные расколы из всей совокупности имеющихся. Рассмотрим более предметно влияние структуры политической элиты на характер электорального пространства. Проблема структурирования политической элиты к настоящему времени недостаточно хорошо изучена политической наукой: по существу, имеются лишь отдельные теоретические подходы к ее решению, общая же концепция отсутствует. Мы воспользуемся разработками Р. Даля 143, Г. Смита 144 и Х. Линца 145 в интерпретации российского ученого В. Гельмана. Структура элиты в этом подходе задается через концептуализацию феномена политической оппозиции 146. В качестве основных проблемных измерений рассмотрим цели и средства оппозиции. Первые могут быть отображены в виде континуума, на одном конце которого расположены те политические акторы, которые не представлены в правительстве, но готовы при случае войти в его состав без существенных изменений не только режима, но даже его политического курса. Х. Линц обозначает такую оппозицию как «полуоппозицию». В этом 125

случае на противоположном конце континуума окажется «принципиальная» (в терминологии О. Киркхаймера 147) оппозиция, нацеленная на преобразование всего режима и радикальную смену политических курсов. С точки зрения средств политическую оппозицию, вслед за Х. Линцем, разделим на лояльную, полулояльную и нелояльную. В основе данной типологии — готовность оппозиционных сил действовать в рамках институционально закрепленных «правил игры» (лояльная оппозиция), возможность применения насилия в качестве метод борьбы за власть (нелояльная оппозиция). Иногда в том же значении употребляются термины «системная оппозиция» и «внесистемная оппозиция». Структурными характеристиками элиты в целом выступают интеграция (способность к сотрудничеству в процессе принятия решений) и дифференциация (организационное и функциональное разделение различных групп и их относительная автономия по отношению друг к другу и к государству) элит. Дж. Хайли 148, и вслед за ним В. Гельман, выделяют четыре возможных типа элитной структуры: • идеократическая (высокая интеграция, низкая дифференциация); • разделенная (низкая интеграция, низкая дифференциация); • фрагментированная (низкая интеграция, высокая дифференциация); • консенсусная (высокая интеграция, высокая дифференциация). Такая типология непосредственно связана с характеристиками оппозиции. Низкая интеграция элит стимулирует появление принципиальной оппозиции, тогда как высокая интеграция, напротив, благоприятствует стратегии «торга» оппозиции и правящей элиты в рамках установленных правил игры. Сходным образом низкая дифференциация элит способствует снижению лояльности оппозиции, высокая — наоборот. Исключение составляет предложенная Дж. Сартори модель поляризованного плюрализма — фрагментированной элиты: в этом случае в ситуации кризиса лояльная оппозиция может уступить место полулояльной. Элитные структуры тесным образом связаны с характеристиками политических режимов: это соотношение приводится в таблице 32 149. В общих чертах, в России с конца 1990-х гг. по настоящее время наблюдается процесс повышения интеграции и снижения дифференциации элит (этот вопрос мы рассмотрим более подробно несколько позже). В терминах приведенной выше таблицы, обозначилось тяготение режима к «идеократической» модели. Консолидация властной элиты и увеличение контролируемого ей объема политических ресурсов приводит к усилению возможностей этой группы по структурированию электорального пространства в выгодном для себя ключе. Какова рациональная стратегия для российской властной элиты на электоральном поле? Чтобы ответить на этот вопрос, следует учесть несколько обстоятельств. Во-первых, институциональная специфика разделения властей в России состоит в доминировании института президента и ограниченности полномочий парламента, который практически не участвует в 126

формировании правительства (кроме утверждения его главы по представлению президента). Такие системы отличаются нестабильностью парламентских коалиций: исполнительной власти сложно обеспечить себе устойчивую поддержку, если только корпус твердых сторонников не был сформирован на стадии выборов. Другими словами, требуется «партия власти», участвующая в электоральном процессе и получающая большинство в Думе. Решение такой задачи предполагает опору на консолидирующую стратегию участия в выборах. Таблица 32 Элитная структура

Интеграция элит

Дифференциация элит

Идеократическая

Высокая

Низкая

Разделенная

Низкая

Низкая

Фрагментированная

Низкая

Высокая

Консенсусная

Высокая

Высокая

Политический режим Стабильный недемократический Нестабильный недемократический Нестабильный демократический Стабильный демократический

Преобладающий тип оппозиции Нет оппозиции или нелояльная оппозиция Принципиальная нелояльная оппозиция Принципиальная лояльная или полулояльная оппозиция Лояльная структурная или неструктурная оппозиция

Во-вторых, мы предполагаем, что структурное положение партии влияет на ее результат (на уровне статистической закономерности). Выше была высказана гипотеза, что наиболее выгодным для электорального объекта положением является структурное доминирование. Соответственно, следует ожидать, что властная элита «идеократического» типа будет стремиться к жестко структурированному электоральному пространству с доминирующим положением кандидата или партии власти, апеллирующих ко всему обществу (стратегия консолидации). В этом случае «базовым выбором», зафиксированным первой факторной переменной, становится «власть — не власть», и выборы тяготеют к форме плебисцита о доверии по отношению к властной группе.

*** Влияние различных факторов на размерность и структурные особенности электорального пространства представлено на рис. 49. 127

128

ЭВОЛЮЦИЯ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ПРОСТРАНСТВА РОССИИ: 1991—2004 гг.

В этой главе мы рассмотрим, во-первых, ключевые структурные характеристики электорального пространства России, во-вторых, видоизменения структур от выборов к выборам. В фокусе нашего внимания, таким образом, оказывается как структурный, так и динамический компоненты электорального пространства. Основным инструментом анализа структур и динамики станет факторный анализ по методу главных компонент. Для обеспечения сопоставимости данных вращения факторов не производилось. Несколько слов об эмпирической базе исследования. Будут рассматриваться выборы президента Российской Федерации 1991, 1996, 2000 и 2004 гг., а также выборы депутатов Государственной Думы РФ 1993, 1995, 1999 и 2003 г. по общефедеральному округу. Электоральная статистика берется на уровне субъектов федерации (по регионам). Данные берутся по всем регионам РФ, за исключением специально оговоренных случаев 150. Чтобы не «перегружать» модели, определенные ограничения вводятся для числа участвующих в анализе политических партий, избирательных объединений и кандидатов. В общем случае рассматриваются только те из них, которые сумели получить 3 % и более голосов избирателей. 3%-ный критерий является в значительной мере традиционным для международных исследований в электоральной сфере. Изучение только парламентских партий слишком существенно «обеднит» модель: неизбежно будут потеряны целые электоральные группы с выраженными политическими ориентациями (к примеру, в 2003 г. ни одна партия либеральной ориентации не попала в Государственную Думу). Включение же в модель всех участников выборов снизит объяснительную силу ключевых факторных переменных, сделает модель громоздкой и сложной для интерпретации. Кроме того, именно переменные, отражающие поддержку «карликовых» партий, как правило, далеки от нормального распределения. Форма распределения переменных во всех случаях будет приниматься во внимание. Это самостоятельная и важная структурная характеристика, на основе которой могут быть сделаны полезные содержательные выводы. Важной задачей, наряду с выявлением структурных и динамических компонент, станет их содержательная интерпретация. Будут использованы все три охарактеризованных выше метода: • поиск ключевых содержательных различий между объектами, занимающими полярные позиции на осях полученных факторных переменных; • анализ геометрического представления случаев в пространстве факторных переменных; 129

• регрессионный анализ факторных переменных. В качестве источника эмпирических данных для регрессионного анализа будут использованы различные статистические сборники Госкомстата (впоследствии — Федеральной службы государственной статистики) РФ. «Опорными» являются сборник «Регионы России: социально экономические показатели», а также результаты Всероссийской переписи населения 2002 г. Несколько слов о совокупности социально-экономических данных, взятых в разрезе российских регионов и сформировавших корпус независимых переменных множественной регрессии. Достаточно большое число переменных было сгруппировано по содержательному признаку (таблица 33) 151. Таблица 33 Группа Общее состояние экономики региона

Состояние потребительского рынка Демографические показатели

Уровень образования

Показатели уровня и качества жизни

Показатели социальной дифференциации

Показатели инновационного развития

Переменные • Отношение доходов регионального бюджета (отношение к численности населения субъекта федерации); • Объем инвестиций в основной капитал предприятий (отношение к численности населения субъекта федерации); • Доля убыточных организаций. • Объем бытовых услуг на душу населения; • Объем розничной торговли на душу населения. • Доля русского населения среди всего населения субъекта федерации; • Доля городского населения среди всего населения субъекта федерации; • Уровень демографической нагрузки (численность лиц нетрудоспособных возрастов на 1000 человек трудоспособного возраста); • Средняя прогнозируемая продолжительность жизни; • Уровень рождаемости (число родившихся на 1000 человек населения); • Миграционный прирост населения. • Число лиц с высшим образованием на 1000 человек населения; • Число лиц, не имеющих начального образования, на 1000 человек населения (уровень неграмотности). • Объем средней начисленной заработной платы по отношению к прожиточному минимуму; • Число персональных компьютеров на 100 домохозяйств; • Число личных автомобилей на 1000 человек; • Уровень младенческой смертности (число детей, умерших в возрасте до 1 года, на 1000 родившихся живыми). • Индекс социальной дифференциации (индекс Джини 152); • Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума. • Число компьютеров на 100 рабочих мест; • Объем услуг связи на душу населения. 130

В ряде случаев использовались дополнительные переменные. К сожалению, формирование единого списка факторных переменных затруднено тем, что с 1993 по 2004 гг. некоторые фиксируемые государственной статистической службой показатели претерпели изменения. Также создает неудобство то, что ряд показателей измеряется для разного числа случаев: например, данные по безработице фиксируются по краям с включением автономных округов, а большинство других показателей — по каждому субъекту отдельно. Особенности каждой переменной мы будем обсуждать по ходу анализа структурирования электорального пространства на российских федеральных выборах.

Президентские выборы 1991 г. Президентские выборы 1991 г. проходили не просто в контексте иных политических реалий — они проводились в другом государстве (Российская Федерация на тот момент еще входила в состав СССР) с другой Конституцией. В то же время, принципиальные параметры институционального дизайна выборов в целом совпадали с более поздними версиями 1996, 2000 и 2004 гг.: использовалась мажоритарная система абсолютного большинства. Перечень субъектов федерации также был почти идентичен современному; 153 единственное исключение состоит в том, что Чеченская республика и Республика Ингушетия еще не были разделены и представляли собой один регион. В выборах участвовало шесть кандидатов: председатель Верховного Совета РФ Борис Ельцин, бывший председатель правительства СССР Николай Рыжков, лидер Либерально-демократической партии России Владимир Жириновский, председатель Кемеровского областного совета Аман Тулеев, бывший министр внутренних дел Вадим Бакатин, генерал Альберт Макашов. Также в бюллетене имелась позиция «против всех». Б. Ельцин выступал в качестве «единого кандидата демократических сил». Его поддержали практически все заметные на тот момент партии данной ориентации: «Демократическая Россия», Демократическая партия России, Социал-демократическая партия России, Республиканская партия Российской Федерации, Российское христианско-демократическое движение и ряд других 154. Четыре других участника кампании оставались членами КПСС: «умеренный консерватор» Н. Рыжков, «умеренный реформатор» В. Бакатин, «умеренный популист» А. Тулеев и «радикальный популист» А. Макашов. В. Жириновский, опиравшийся на собственную партию, выступал также с популистскими лозунгами, но уже с существенным «национально-патриотическим» уклоном. По итогам кампании Б. Ельцин уверенно победил в первом туре выборов. Результаты приведены в таблице 34. 131

Таблица 34 Кандидаты Бакатин Вадим Викторович Ельцин Борис Николаевич Жириновский Владимир Вольфович Макашов Альберт Михайлович Рыжков Николай Иванович Тулеев Аман-гельды Молдагазыевич Против всех

Число голосов 2719807 45552041 6211007 2969511 13395335 5417464 1525410

% 3,42 57,30 7,81 3,74 16,85 6,81 1,92

При тестировании распределений переменных на нормальность были использованы тест Колмогорова — Смирнова (one sample K-S test) и визуальный анализ диаграмм распределения. Существенно отклоняются от нормального распределения переменные «поддержка В. Бакатина» и «поддержка А. Тулеева»: значимость критерия z Колмогорова — Смирнова составила 0,007 и 0,001 соответственно 155. И в том, и в другом случае отклонения от нормальности связаны с экстремально высокой поддержкой кандидатов в отдельных регионах: В. Бакатина в Кировской области, а А. Тулеева, естественно, в Кемеровской (рис. 50). Рис. 50 Распределение поддержки А. Тулеева

Распределение поддержки В. Бакатина

40

40

30

30

20

20

10

10

0

0 2.5 5.0

7.5

12.5

10.0

17.5

15.0

22.5

20.0

27.5

25.0

32.5

30.0

37.5

35.0

1.0

42.5

40.0

3.0 2.0

45.0

5.0 4.0

7.0 6.0

9.0 8.0

11.0 10.0

13.0

12.0

15.0

14.0

Было решено не включать данные переменные в анализ, тем более что кандидаты заняли лишь четвертую и шестую позиции и не представили какого-то уникального политического предложения. В то же время, была включена позиция «против всех», хотя голосование за нее не достигло 3 %-го барьера. «Против всех» — одна из немногих электоральных опций, доступных избирателям практически на протяжении практически всех федеральных выборов, и она важна с точки зрения компаративных задач исследования. Удовлетворительно качество модели (84,8 % объясненной вариации) было достигнуто при оставлении в модели трех факторов с объяснительной силой 47,2 %, 21,8 % и 15,8 % соответственно. Собственные значения приведены в таблице 35. 132

Таблица 35 Собственное значение

% общей вариации

Суммарное значение

% Сумм. вариация

1

2,358843

47,17685

2,358843

47,17685

2

1,090718

21,81436

3,449561

68,99121

3

0,790763

15,81526

4,240323

84,80647

Матрица факторного отображения (таблица 36) и ее двух- и трехмерные геометрические представления (рис. 51) приобрели следующий вид (рядом с фамилиями кандидатов приведены их латинские обозначения, используемые в геометрическом представлении). Таблица 36 Ф1

Ф2

Ф3

Ельцин (YELTZ91)

Переменные

–0,92267

–0,22676

–0,17478

Рыжков (RYZHK91)

0,837984

0,192819

0,458168

Жириновский (ZHIR91)

0,58257

0,362691

–0,65315

Макашов (MAKASHOV)

0,376856

–0,78647

0,080113

Против всех (PROTIV91)

0,569115

–0,50203

–0,34245

Объясненная вариация

2,358843

1,090718

0,790763

От всей вариации

0,471769

0,218144

0,158153

Рис. 51 0.6

жириновский

0.4

рыжков

0.2 0.0 -0.2

ельцин против всех

-0.4 -0.6

макашов -0.8 -1.0 -1.2

-0.8

-0.4

0.0

133

0.4

0.8

1.2

фактор 3

рыжков 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4

макашов жириновский против всеx ельцин

-0.6 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1.0

фактор 2

-1.2

-0.8

-0.4

0.0

0.4

0.8

1.2

фактор 1

Во-первых, в глаза бросается изолированное положение Б. Ельцина на оси первого фактора (объясняющего практически половину всей вариации). Он как бы в одиночку противостоит всем другим кандидатам: возникает факторно-структурная оппозиция «Ельцин — все остальные». Выше мы уже договорились называть оппозицию такого типа факторно-структурным (в более общем случае, структурным) доминированием. Соответственно, есть все основания подозревать наличие хорошо структурированного базового выбора, пролегающего по оси первого фактора. Содержательно позицию Б. Ельцина на тех выборах можно охарактеризовать как либерально-демократический (правый) реформизм. В данном случае понятие «реформизм» не менее важно, чем понятия «либеральнодемократический» и «правый». «Реформизм» обозначает вектор движения, радикальный и быстрый переход к новой социально-экономической и политической системе. Этому соответствует сильный энергетический заряд в облике Б. Ельцина, бывший на тот момент одной из доминант его имиджа. Противоположный полюс, представленный прежде всего Н. Рыжковым (крайняя позиция в пространстве первого фактора), может быть охарактеризован как прежде всего консервативный с соответствующей вялой энергетикой, характерной для образа «плачущего большевика». Можно даже предположить, что, вопреки распространенному мнению, противостояние «правых» и «левых» на тот момент не было базовой альтернативой электорального пространства (в целом, лево-правая дихотомия характерна, скорее, для стабильных, нежели транзитных политических систем). Разумеется, выбор между «социализмом» (Н. Рыжков) и «рынком» 134

(Б. Ельцин) являлся идеологически важным: но не менее важно то, что социалистическая система на тот момент была status quo, эта альтернатива не требовала движения и, соответственно, риска. Другими словами, базовый выбор отражал отношение к модернизации как к процессу, а не только к «статичным» ценностям (левые и правые убеждения). Реформистский выбор требовал большей адаптивности и более мощного энергетического заряда. Рассмотрим в этой связи результаты регрессионного анализа первой факторной переменной (использовался алгоритм с исключением). Построенная модель объясняет примерно половину вариации первого фактора: R² равен 0,48. F-отношение 18,99 значимо на уровне p