Анализ электорального поведения населения муниципальных образований Забайкальского края

Правовые и политические аспекты управления

Гордеева Т.Н., Анучина Н.А. *

Анализ электорального поведения населения муниципальных образований Забайкальского края

В статье представлены результаты анализа электорального поведения муниципальных районов и городских округов Забайкальского края. Показана необходимость комплексного подхода при выборе методов анализа, а полученные данные необходимы для учета органами местной и региональной власти при проведении очередных выборных кампаний и прогнозировании результатов. Проанализированы различия муниципальных образований по типам электорального поведения. Установлено, что политическая активность связана с локальной идентичностью жителей социально-территориальных общностей (муниципальных образований) и позволяет оценивать уровень развития местного самоуправления и эффективность местной власти.

The article presents the results of analysis of the electoral behavior in the municipal areas and city districts of Zabaykalsky Krai. The article demonstrates the necessity of an integrated approach to such an analysis. The data obtained can be used by local and regional government agencies organising future political campaigns. The differences in electoral behavior between various municipal formations are also analysed in the article. The authors establish a corellation between the population’s political activity in a municipal formation and it’s inhabitants’ local identity. The analysis of political acitivity in a particular municipal formation allows to evaluate the efficiency of local government.

Ключевые слова: Муниципальные образования, территориальное электоральное поведение, картографический метод, анализ статистических данных, корреляционный анализ, экспертный метод.

Keywords: Municipal units, territorial electoral behavior, cartographic method, statistical data analysis, correlation analysis, expert method.

Изучение территориального поведения как одной из форм социального поведения позволяет сделать вывод о его наиболее интегративном характере, так как оно включает в себя все типы поведения, имеющиеся в данной местности (экономическое, политическое, религиозное, образовательное, этнокультурное, миграционное и проч.). По мнению А.Ю. Завалишина и И.П. Рязанцева, важнейшую роль в жизни общества играет

* Гордеева Татьяна Николаевна — кандидат социологических наук, доцент кафедры государственного, муниципального управления и политики Забайкальского государственного университета. E-mail: gordeeva_tn@mail.ru

Анучина Наталья Александровна — кандидат политических наук, доцент кафедры управления персоналом Забайкальского государственного университета.

E-mail: anychinana@mail.ru

поведение в рамках социально-экономических отношений, которое влияет на иные типы территориального поведения, включая политическое1.

В настоящее время особый интерес вызывает анализ территориального политического поведения (в первую очередь территориального электорального поведения граждан)2. Территориальное электоральное поведение различных групп общества — одно из важнейших направлений исследований социологов и политологов. Предметом их изучения является поведение населения в избирательных кампаниях; электоральные предпочтения социальных общностей и отдельных граждан; факторы, влияющие на участие в выборах и голосование; структура электората; особенности восприятия агитационных и информационных мероприятий; отношение к партиям, личностям кандидатов; прогнозирование итогов выборов и т. п.3

Авторами статьи рассматривается электоральное поведение на уровне муниципальных районов и городских округов по материалам Забайкальского края. Проведенный анализ позволяет сформулировать выводы о том, что муниципальные образования различаются по типам электорального поведения. Группировка муниципальных образований по типам электорального поведения помогает выделить «неустойчивые» территории для разработки мер эффективного воздействия на политическую активность местных жителей. Установлено, что политическая активность связана с локальной идентичностью жителей социально-территориальных общностей (муниципальных образований) и позволяет оценивать уровень развития местного самоуправления и эффективность местной власти4.

Анализ электорального поведения ставит задачу выбора метода исследования, который зависит от поставленных целей и имеющихся данных. Традиционной формой анализа электорального поведения является электоральная география, которая базируется на утверждении, что на формирование политических установок индивида оказывают влияние географические факторы и структура экономики региона. Для оценки связи между голосованием за определенные партии и географическими факторами используется метод картографии — визуальное сравнение, сопоставление

1 Завалишин А.Ю., Рязанцев И.П. Территориальное поведение. Опыт теоретико-методологического анализа. URL: http://sbiblio.com/biblio/archive/savalishin_ter/ (20.02.13).

2 Ахметова Е.В., Волоковых П. С., Дятлова Л. С. и др. Политическая культура и политическое поведение

нижегородских избирателей. Нижний Новгород, 2001; Туровский Р. Ф. Региональные аспекты

общероссийских выборов // Второй электоральный цикл в России (1999-2000 гг.). М., 2002. С. 186-214.

3 Туровский Р. Ф. О состоянии и перспективах политической регионалистики // Политическая наука. 2011. № 4. С. 10-30; Туровский Р.Ф. Региональные выборы как фактор эволюции элит в России // Pro nunc. Современные политические процессы. 2006. Т. 4. № 1. С. 101-110.

4 Гордеева Т.Н. Политическая активность в муниципальных образованиях как фактор локальной идентичности // Известия Алтайского государственного университета. 2012. № 4/2 (76). С. 236-240.

карт, на которые нанесены результаты голосования за определенные партии в каждом округе или регионе, с серией географических карт. Данный метод не допускает расчетов влияния различных факторов5.

Среди классических методов электоральных исследований называют также анализ агрегированных данных. Основное его отличие от электоральной географии заключается в использовании статистических методов. Анализ агрегированных данных позволяет рассчитывать средние величины, стандартные отклонения, коэффициенты корреляции, допускает использование метода множественной регрессии. Данные такого рода предоставляют объяснение коллективного электорального поведения6. Они позволяют, кроме того, сравнивать маленькие географические районы, например, на предмет модели электорального поведения различных социальных групп избирателей.

Электоральные исследования посвящены изучению поведения избирателей, и прежде всего, их участию в выборах. Во-первых, это участие / неучастие в голосовании на выборах (состоявшееся или предстоящее); во-вторых, голосование за конкретную партию / кандидата7. В работе представлен анализ данных об участии населения муниципальных образований (городских округов и муниципальных районов) Забайкальского края в выборах депутатов Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации шестого созыва 4 декабря 2011 года и выборах Президента Российской Федерации 4 марта 2012 года.

На основе полученных результатов муниципальные образования при помощи кластерного анализа были сгруппированы по уровню явки на выборы. Кроме того, проведена группировка муниципальных образований и по политическим предпочтениям (см. Рис. 1, 2, 3 и Табл. 1, 2, 3).

В Табл. 1 представлены некоторые показатели, характеризующие состояние муниципальных образований Забайкальского края и определяющие (так или иначе) территориальное электоральное поведение.

5 Артёмова А.Г. Методы исследования электорального поведения. URL:

http://rudocs.exdat.com/docs/index-157467.html?page=9 (03.03.13).

6 Петрунин Ю.Ю. Исследование электорального поведения: самоорганизующиеся карты Кохонена versus статистического анализа // Вестник Московского университета. Сер. 21. Управление (государство и общество). 2009. № 3. C. 45-55; Петрунин Ю.Ю. Классификация при ограниченной информации: микроанализ данных // Вестник Московского университета. Сер. 21. Управление (государство и общество). 2006. № 2. C. 30-54.

7 Ахременко А.С. Количественный анализ результатов выборов: современные методы и проблемы. М., 2008; Ахременко А. С. Структуры электорального пространства. М., 2007.

Рисунок 1. Распределение муниципальных районов Забайкальского края по показателям явки на выборы 2011 и 2012 годов

Данные демонстрируют взаимосвязь относительно высоких показателей явки на выборы в муниципальных районах с благополучными социально-экономическими характеристиками. Выделенные группы муниципальных образований по уровню явки включают: один муниципальный район, три района, четыре района и самую многочисленную группу — 25 муниципальных районов. Последняя группа и дает основные характеристики электорального поведения. Группы, включающие небольшое количество муниципальных образований, характеризуют отклоняющееся поведение по тем или иным причинам. Знание этих причин позволит найти способы усиления политической активности местного населения, которая проявляется в первую очередь в явке на выборы всех уровней.

Таблица 1. Социально-экономические характеристики муниципальных районов Забайкальского края, сгруппированных по явке на выборы 2011, 2012 годов

Показатели Группы муниципальных образований В среднем по краю

1 2 3 4

Число МР 4 25 3 1

Явка на выборы 04.12.2011 48,50 53,24 69,07 84,4 55,05

Явка на выборы 04.03.2012 69,65 57,61 71,13 72,70 60,75

Коэффициент изменения численности 0,91 0,78 0,96 0,79 0,81

Доля сельского населения 32,75 51,12 73,00 100,00 56,91

Средний возраст населения 35,45 36,04 32,87 35,70 35,67

Рождаемость 12,52 12,78 15,93 13,75 13,06

Смертность 14,00 13,69 11,33 12,50 13,48

Миграция -4,21 -6,51 4,04 -5,74 -5,25

Коэффициент стойкости семей 1,70 1,93 2,43 3,67 2,00

Высшее образование 14,20 8,58 14,43 10,40 9,85

Среднее профессиональное 29,25 24,57 20,63 26,90 24,85

Нет образования 0,78 1,26 1,12 1,10 1,18

Среднемесячная номинальная зарплата 19262,75 16330,72 16676,67 13118,00 16620,21

Доля экономически активного населения 30,43 26,70 31,61 28,96 27,66

Зависимость уровня явки на выборы от социально-экономических показателей муниципальных образований подтверждается сложившимся опытом анализа влияния таких групп факторов электорального поведения. В регрессионную модель (на итоги голосования на выборах 1999-2000 годов), были интегрированы следующие факторы:

- социальные характеристики (доля городского населения, доля русского населения, численность населения, доля населения в возрасте 60 лет и старше, доля населения с высшим и неоконченным высшим образованием);

- текущее экономическое положение (соотношение среднедушевого дохода и величина прожиточного минимума в регионе, уровень безработицы);

- социальное напряжение (уровень преступности в регионе) и размежевание по оси «власть — не власть».

В итоге было установлено, что социальные размежевания значимы лишь в отношении результатов голосования за отдельные политические силы. На президентских выборах на первый план выступают экономические характеристики и управляемость электората8.

Рисунок 2. Распределение муниципальных районов Забайкальского края по

партийным предпочтениям

Рис. 2 и Табл. 2 отображают распределение муниципальных районов Забайкальского края по партийным предпочтениям. И здесь выделяется группа, объединяющая большинство муниципальных районов — 27. А три остальные группы включают муниципальные образования, явно отличающиеся по своим предпочтениям.

8 Второй электоральный цикл в России (1999-2000) / под ред. В.Я. Гельмана, Г.В. Голосова, Е.Ю. Мелешкиной. М., 2002.

Отметим, что доля «Единой России» во всех выделенных группах преобладает над всеми остальными, с определенным отклонением от среднего показателя. Поэтому интересным является сравнение долей других партий по группам.

В группу с наибольшей долей поддержки «партии власти» — «Единой России» вошли те же муниципальные образования, что и в группу с самой высокой явкой. В отдельную группу из них выделился Дульдургинский муниципальный район, продемонстрировав самую высокую долю предпочтения КПРФ — 24,70% (при средней 18,71%).

Максимальный показатель по ЛДПР и «Справедливой России» демонстрирует группа большинства — территории с невысокими социально-экономическими характеристиками. Скорее всего, эти цифры характеризуют социальные ожидания граждан, безнадежно уставших ждать перемен.

Таблица 2. Распределение муниципальных районов по партийным предпочтениям

на выборах в октябре 2011 года

Показатели Группы муниципальных образований В среднем по краю

1 2 3 4

Число МР 27 2 3 1 33

ЕР, % 44,67 55,00 66,33 56,20 47,62

КПРФ, % 19,79 14,70 9,67 24,70 18,71

ЛДПР, % 19,71 15,40 11,13 7,6 18,31

СР, % 13,30 12,75 11,17 9,7 12,97

Аналогичные выводы можно сделать в результате анализа политических предпочтений на выборах президента РФ в марте 2012 года (см. Рис. 3, Табл. 3).

И здесь мы видим 4 кластера, различающиеся по долям разных кандидатов. Преимущество во всех кластерах у В. В. Путина. Поэтому анализ предпочтений других кандидатов позволяет говорить о территориях, склонных к переменам — это группа из трех муниципальных районов, демонстрирующих высокий уровень явки, высокую долю представителя «партии власти», и, тем не менее, самую высокую долю самовыдвиженца М.Д. Прохорова. Муниципальные образования с самыми высокими социальноэкономическими показателями — территории, где «созревает» протестный электорат.

Рисунок 3. Распределение муниципальных районов Забайкальского края по предпочтениям на выборах президента РФ

Отметим группу муниципальных образований, показавших самый низкий уровень поддержки на выборах В.В. Путина (61,53%, средний по краю 67,85%) при самой высоком уровне предпочтения Г.П. Зюганова (20,47%, средний по краю 14,73%).

Невысокий интерес в Забайкальском крае был зафиксирован по отношению к В.В. Жириновскому и С.М. Миронову. Показатели групповых предпочтений этих двух кандидатов незначительно отличаются от средних по краю и составляют соответственно 9,53% и 2,60%.

Полученные результаты подтверждают, что существенное влияние при голосовании за отдельные политические силы оказывает фактор политической «памяти» (голосование на предыдущих выборах). В наибольшей степени это относится к результатам голосования за те политические силы, которые обладают опытом участия

в выборах и имеют более или менее разветвленную сеть местных организаций («Единая Россия», КПРФ, ЛДПР)9.

Таблица 3. Муниципальные образования Забайкальского края, сгруппированные по предпочтениям на выборах президента РФ 2012 года

Показатели Группы муниципальных образований В среднем по краю

1 2 3 4

Число МР 25 4 3 1 33

Путин В.В., % 67,25 61,53 76,34 82,63 67,85

Зюганов Г.П., % 14,77 20,47 10,04 4,9 14,73

Жириновский В.В., % 10,03 10,45 4,7 7,8 9,53

Миронов С.М., % 2,63 2,88 2,51 0,89 2,60

Прохоров М. Д., % 4,24 3,75 6,01 3,23 4,31

Такие общие результаты и выводы по электоральному поведению муниципальных районов и городских округов Забайкальского края были получены вследствие совместного применения картографического метода и анализа статистических данных.

На следующем этапе в региональных исследованиях электорального процесса основным методом становится корреляционный анализ. Определяется линейная корреляция между электоральными показателями и различными характеристиками социума, показателями социально-экономической статистики. Количественные методы дают оценку связи голосования территориальных сообществ с социальноэкономической ситуацией, которая визуально была обнаружена на первом этапе анализа (см. Табл. 1).

В результате корреляционного анализа нами были установлены зависимости между явкой на выборы, политическими предпочтениями и составом населения (город / село), уровнем образования, средним возрастом населения, экономическими характеристиками муниципальных образований (см. Табл. 4).

Результаты корреляционного анализа позволяют сделать следующие выводы: не все выделенные социально-экономические характеристики коррелируют с политическими предпочтениями избирателей муниципальных районов Забайкальского края.

9 ТимофееваМ.А. Практика прогнозирования результатов голосования (на примере России). иКЬ: http://rudocs.exdat.com/docs/index-48245.html?page=8 (06.04.13).

Таблица 4. Показатели корреляционной связи (коэффициент Пирсона) между политическими предпочтениями и отдельными социально-экономическими показателями

Социально-экономические показатели Политическая партия

Единая Россия ЛДПР КПРФ Справедливая Россия

Средний возраст населения, 2011 -0,436 - 0,385 —

Доля сельского населения, 2011 0,390 - — -0,501

Доля трудоспособного населения, 2011 -0,407 — — —

Среднемноголетний коэффициент рождаемости 1991-2008 0,772 -0,742 -0,348 -0,407

Коэффициент изменения численности населения 1994-2011 — -0,365 — —

Коэффициент стабильности семей - — -0,365 —

Средний размер домохозяйств, 2010 0,676 -0,671 — -0,399

Средняя начисленная заработная плата, 2011 -0,394 0,470 — 0,443

Коэффициент экономической независимости -0,345 0,401 — 0,426

Среднегодовое число работников, занятых в экономике, 2011 — — — 0,413

Количество предприятий всех форм собственности, 2011 — — — 0,373

Количество индивидуальных предпринимателей, 2011 — — — 0,378

Количество НКО, 2011 — — — 0,375

Доля лиц со средним профессиональным образованием, 2011 0,487

Число спортивных сооружений, 2011 — — — 0,370

Рассматриваемые показатели можно разбить на три основных блока: демографический, экономический и социальный. Для КПРФ корреляции появляются только по демографическим показателям.

Для «Единой России» и ЛДПР подключаются экономические характеристики: средняя начисленная заработная плата в 2011 году и коэффициент экономической независимости. Что касается «Справедливой России», то здесь в корреляцию вступают и социальные показатели.

Корреляционный анализ устанавливает зависимость электоральной карты от социального измерения электорального пространства. За его рамками остается не только собственно региональное измерение, но и этнокультурное (если не

ограничиваться простыми показателями доли этнических групп среди избирателей, с которыми можно считать электоральные корреляции).

Устранение этого недостатка возможно через построение более сложных, многофакторных моделей с большим числом переменных. Их достоинство заключается в том, что одновременно с их построением можно определять вес различных факторов, вводить новые параметры, добиваясь большей точности объяснений. Однако не все, что влияет на результаты голосований, можно представить в виде статистики. Корреляция имеет сущностный изъян. Она ориентирована на исследование цифр, а не людей. Выявление значимой корреляционной связи еще не является основанием для выводов, это — всего лишь исследовательская гипотеза, которая нуждается в верификации. В то же время обеспечить верификацию гипотезы корреляционный анализ не в состоянии. Для этого нужны качественные социологические исследования, позволяющие установить мотивацию голосования. Нужно не только математически «вычислить» значимый фактор, но и доказать его связь с электоральной мотивацией.

Следовательно, в «продвинутые» многофакторные модели должны обязательно вводиться экспертные оценки.

По мнению экспертов, электоральные предпочтения населения Забайкальского края, а также показатели явки населения на выборы федерального и регионального уровней являются неоднородными ввиду обширности территории края, разной политической культуры, степени применения административного ресурса.

Зарегистрированные самые высокие явки на выборах 2011 и 2012 годов наблюдаются в Агинском и Могойтуйском районах (69,07% и 71,13% соответственно). Традиционно законопослушные и толерантные представители бурятского этноса всегда показывают высокую явку и склонны голосовать практически однородно, не поддерживая оппозиционные партии и кандидатов. Та же картина наблюдалась и на референдуме по объединению Читинской области и Агинского Бурятского автономного округа, в результате которого был образован Забайкальский край, а округ утратил статус субъекта федерации.

Патриархально-подданническая политическая культура агинчан также способствует отсутствию протестных движений, хотя и наблюдается недовольство результатами референдума10.

Население Газимуро-Заводского района активно стало участвовать в выборах ввиду развития территории, притока финансовых ресурсов в район, поскольку в

10 Васильева К.К., Анучина Н.А. Объединение Читинской области и Агинского Бурятского автономного округа: анализ общественного мнения // Вестник ЗабГУ. 2012. № 12 (91). С. 52—58.

последние годы началось освоение полезных ископаемых на территории района, снизился уровень безработицы и улучшилось социальное самочувствие населения.

Что касается наибольшего процента явки в Тунгиро-Олёкминском районе (84,4% и 72,7% соответственно), это обусловлено прежде всего наименьшей населенностью района по сравнению с другими муниципальными районами. В таких территориальных образованиях легче всего выстроить агитационную сеть и сплотить электорат, прибегая к использованию административного ресурса. Безусловно, административный ресурс на территории края всегда активно использовался, чем обусловлена высокая поддержка «Единой России» и кандидата на пост президента В. В. Путина.

Региональное исследование политического, электорального поведения предполагает экспертную оценку данного сообщества и его политической культуры, существующей политической системы и конкретной предвыборной ситуации. Полученные данные полезны для учета органами местной, региональной власти при проведении очередных выборных кампаний и прогнозировании результатов.

Список литературы:

1. Артёмова А.Г. Методы исследования электорального поведения. ИКЬ: Ийр://гиёос8.ехёа1;.сот/ёос8/тёех-157467.к1т1?ра§е=9 (03.03.13).

2. Ахметова Е.В., Волоковых П.С., Дятлова Л.С. и др. Политическая культура и политическое поведение нижегородских избирателей. Нижний Новгород, 2001.

3. Ахременко А.С. Количественный анализ результатов выборов: современные методы и проблемы. М., 2008.

4. Ахременко А.С. Структуры электорального пространства. М., 2007.

5. Васильева К.К., Анучина Н.А. Объединение Читинской области и Агинского Бурятского автономного округа: анализ общественного мнения // Вестник ЗабГУ. 2012. № 12 (91). С. 52—58.

6. Второй электоральный цикл в России (1999—2000) / под ред. В.Я. Гельмана, Г.В. Голосова, Е.Ю. Мелешкиной. М., 2002.

7. Гордеева Т.Н. Политическая активность в муниципальных образованиях как фактор локальной идентичности // Известия Алтайского государственного университета. 2012. № 4/2 (76). С. 236-240.

8. Завалишин А.Ю., Рязанцев И.П. Территориальное поведение. Опыт теоретикометодологического анализа. ЦКЬ: http://sbib1io.com/bib1io/archive/sava1ishin_ter/ (20.02.13).

9. Зернова Ю.А., Петрунин Ю.Ю. Прогнозирование президентских выборов во Франции 2007 г. // Государственное управление. Электронный вестник. 2010. № 24. URL: http://e-journal.spa.msu.ru/vestnik/item/24_2010zernova_petrunin287.htm (28.11.13).

10. Петрунин Ю.Ю. Исследование электорального поведения: самоорганизующиеся карты Кохонена versus статистического анализа // Вестник Московского университета. Сер. 21. Управление (государство и общество). 2009. № 3. C. 45-55.

11. Петрунин Ю.Ю. Классификация при ограниченной информации: микроанализ данных // Вестник Московского университета. Сер. 21. Управление (государство и общество). 2006. № 2. C. 30-54.

12. ТимофееваМ.А. Практика прогнозирования результатов голосования (на примере России). URL: http://rudocs.exdat.com/docs/index-48245.html?page=8 (06.04.13).

13. Туровский Р.Ф. О состоянии и перспективах политической регионалистики // Политическая наука. 2011. № 4. С. 10-30.

14. Туровский Р. Ф. Региональные аспекты общероссийских выборов // Второй электоральный цикл в России (1999-2000 гг.). М., 2002. С. 186-214.

15. Туровский Р.Ф. Региональные выборы как фактор эволюции элит в России // Pro nunc. Современные политические процессы. 2006. Т. 4. № 1. С. 101-110.