5.4.2. Другие статистические методы анализа

В данном разделе мы не сможем представить все методы, которые используются или могут использоваться для анализа итогов голосования на выборах. Ограничимся только теми исследованиями, которые касаются российских выборов.

Методы кластерного анализа использовались в работе А. С. Ахременко. Для этого вначале вычисляются «расстояния» между объектами (в данном случае – итогами голосования за партии). При этом использовались два разных подхода – метрика Пирсона: 1 – r, где r – коэффициент корреляции, и евклидово расстояние: ??(x_i – y_i)², где x_i и y_i – результаты партий, «расстояние» между которыми измеряется, на i-й территории.

Далее использовались два разных метода. Иерархический кластер-анализ предусматривает построение дендрограмм (древовидных структур), на которых объекты группируются в зависимости от расстояния между ними. При методе К-средних изначально задается число кластеров, и математический алгоритм позволяет сгруппировать объекты.

Методы эти были опробованы на примере выборов в Государственную Думу 1999 года на территории Северо-Западного административного округа Москвы; в качестве территориальных единиц выступали 16 районов округа. Оценивались итоги голосования за шесть основных партий и блоков. Во всех случаях наиболее близки были Союз правых сил и «Яблоко», и кластер из этих двух партий был ближе всего к КПРФ. В другую группу включались блок «Медведь» и Блок Жириновского; блок «Отечество – Вся Россия» либо стоял особняком, либо примыкал к кластеру «Медведь» – Блок Жириновского[713].

В целом результаты кластерного анализа похожи на описанное нами в предыдущем подразделе построение графа на основе корреляционных связей, но кластерный анализ в данном отношении математически более формализован.

Описанные выше подходы в оценке «расстояний» между объектами применялись в той же работе и для решения другой задачи – определения электоральных различий субъектов РФ. При этом использовались данные об итогах голосования на семи федеральных выборах 1993–2004 годов. Вначале для каждых выборов и для каждого региона вычислялась сумма парных «расстояний» этого региона от всех остальных, затем результаты преобразовывались в ранги (порядковые номера) регионов в их ранжированном перечне. Далее складывались ранги по всем выборам, и получался своеобразный «индекс уникальности». Регионами с наименьшей уникальностью оказались Тверская, Владимирская и Калужская области, а наиболее высокие значения индекса получились у Москвы, Санкт-Петербурга, ряда республик и автономных округов[714].

В большей степени при исследовании российских выборов использовался факторный анализ, позволяющий выявить скрытые (латентные) связи и охарактеризовать электоральные размежевания (расколы)[715]. Первая работа была выполнена В. Боксером и соавторами на материале выборов в Государственную Думу 1993 года. Авторы использовали данные об итогах голосования в 68 субъектах РФ, в которых проживало свыше 90 % избирателей (исключены были ряд республик и автономных округов). При этом четыре партии-аутсайдера были объединены попарно в два «блока». В результате была выбрана четырехфакторная модель. Первый фактор был связан с отношением к курсу реформ, второй фактор – противостояние конформизма и революционизма, третий фактор – противостояние прозападнических и антизападнических позиций, четвертый фактор связан с неприятием выбора между полярными политическими позициями[716].

Позже А. С. Ахременко применил факторный анализ для исследования федеральных выборов 1991–2004 годов[717]. Далее на основании этого анализа он сделал вывод об эволюции электорального пространства России. Так, по его данным, период 1991–1996 годов характеризовался выраженным доминированием раскола между «державно-консервативными» левыми политическими силами и «либерально-реформистскими» правыми. Следующий электоральный цикл, охватывающий парламентские выборы 1999 года и президентские выборы 2000 года, автор счел переходным. Он отметил, что в 1999 году лево-правый раскол еще можно было считать базовым. С 2000 года постепенно начинает доминировать раскол «действующая власть – альтернативы действующей власти». Указанная тенденция полностью закрепилась в электоральном цикле 2003–2004 годов[718].

Ю. Г. Коргунюк скорректировал методику, используемую А. С. Ахременко, в частности он расширил число участников выборов, включенных в анализ, и в качестве дополнительной оценки ввел показатель вклада, вносимого в размежевание каждой партией. Далее он подверг анализу выборы в Государственную Думу 1993, 1995, 1999, 2003 и 2007 годов и дал несколько иную, чем А. С. Ахременко, интерпретацию размежеваний. В частности, на выборах 1999 года, по его мнению, уже доминировало противостояние «партий власти» и «партий общественности». Общий вывод автора состоит в констатации последовательного усиления унитаристских и консервативных тенденций в настроениях российского электората. В то же самое время на осях «традиции – прогресс», «частная – государственная собственность», «коллективизм – индивидуализм» наблюдалось ослабление противостояния и укрепление нейтральной позиции. При этом модернисты, рыночники и индивидуалисты теряли поддержку избирателей гораздо быстрее и кардинальнее, нежели их оппоненты[719].

В следующей работе Ю. Г. Коргунюк (впоследствии вместе А. С. Ахременко) проанализировал итоги голосования на выборах в Государственную Думу 1995, 1999, 2003 и 2007 годов на уровне регионов и показал, что в разных регионах процесс вытеснения идеологического размежевания противостоянием власти и «общественности» проходил по-разному[720]. Затем теми же методами были проанализированы выборы в Государственную Думу 2011 года[721], позже к ним был добавлен регрессионный анализ, позволивший связать выявленные электоральные размежевания с социально-экономическими и демографическими характеристиками регионов[722], а также анализ электоральных размежеваний на региональных выборах 2012–2014 годов[723].

В работе М. Мягкова и соавторов были развиты разработанные в зарубежной литературе методы оценки перетока голосов между партиями от одних выборов к другим. Для этого использовались данные о доле голосов за кандидатов или за партии от списочного числа избирателей (и соответственно о доле не участвовавших в выборах избирателей) по всем территориальным избирательным комиссиям (всего в Российской Федерации действовали более 2700 таких комиссий). Для расчета коэффициентов перетока использовался взвешенный метод наименьших квадратов.

В результате расчета был оценен переток голосов от выборов в Государственную Думу 1995 года к аналогичным выборам 1999 года, от выборов в Государственную Думу 1999 года к аналогичным выборам 2003 года, от выборов в Государственную Думу 1999 года к президентским выборам 2000 года и от выборов в Государственную Думу 2003 года к президентским выборам 2004 года[724]. В качестве примера в таблице 5.38 приведены данные о перетоке голосов от парламентских выборов 1999 года к парламентским выборам 2003 года.

Таблица 5.38. Коэффициенты перетока голосов между партиями и блоками, а также не голосовавшими избирателями от выборов в Государственную Думу 1999 года к выборам в Государственную Думу 2003 года

Источник: Мягков М., Ситников А., Шакин Д. Электоральный ландшафт России: Аналитический доклад. М.: Институт открытой экономики, 2004. С. 9.

Сокращения: БЖ – Блок Жириновского, ЕР – «Единая Россия», Не гол. – не голосовавшие избиратели, ОВР – блок «Отечество – Вся Россия», Ост. – остальные партии и блоки и голоса «против всех», СПС – Союз правых сил.

Как видно из таблицы, за четыре года изменения произошли в электорате всех основных партий. «Единая Россия» смогла привлечь на свою сторону только две трети избирателей блоков «Медведь» и «Отечество – Вся Россия», но при этом ей удалось приобрести значительную долю электората КПРФ, ЛДПР и партии «Яблоко». Заметным был переток голосов от блока «Медведь» к ЛДПР, от Союза правых сил к партии «Яблоко» и КПРФ и от партии «Яблоко» к ЛДПР.

Наиболее интересно, из каких составляющих сложился электорат блока «Родина». Принято считать, что блок этот (как и ряд других блоков на выборах 2003 года) создавался с целью отнять голоса у КПРФ. Однако расчеты М. Мягкова и соавторов показали, что «Родина» сумела собрать самый разный электорат: больше всего за нее голосовали бывшие избиратели блока «Отечество – Вся Россия» (1,13 млн), только на втором месте бывшие избиратели КПРФ (1,10 млн), далее – избиратели, не голосовавшие в 1999 году (1,03 млн), избиратели блока «Медведь» (0,98 млн), Союза правых сил (0,72 млн), и партии «Яблоко» (0,51 млн)[725].

В работе П. Панова был предложен индекс концентрации, который может быть вычислен для каждого кандидата на основании данных о его поддержке в различных территориальных единицах (например, избирательных участках) избирательного округа. Этот индекс вычисляется следующим образом. Сначала для каждого территориального образования вычисляется показатель а, который представляет собой долю территориальной единицы в общем количестве голосов, которое получил кандидат в масштабах всего округа, взвешенное долей соответствующей территориальной единицы в общем числе избирателей этого округа. Затем вычисляются модули разностей между всеми возможными парами значений а, далее эти модули суммируются и сумма делится на число территориальных единиц минус один.

Получаемый индекс концентрации может принимать значения от 0 до 1. Если кандидат получил все голоса в одной территориальной единице, индекс будет равен 1. Если его избиратели распределились между всеми территориальными единицами абсолютно равномерно, индекс будет равен 0. По мнению автора, данный индекс является показателем партикуляристских (клиентелистских) электоральных практик, при которых партикуляристские блага предоставляются в обмен на голоса определенным территориальным группам избирателей.

В данной работе на примере выборов глав муниципальных районов и городских округов Пермского края, проходивших с конца 2003 года до весны 2009 года, а также выборов депутатов Законодательного Собрания Пермского края 2006 года по одномандатным избирательным округам путем регрессионного анализа было показано, что значимое положительное влияние на индексы концентрации оказывал уровень конкуренции (индикатором которого является эффективное число кандидатов, см. раздел 5.1)[726].