От результатов выборов в ГД РФ 2016 г. На региональном и макрорегиональном уровнях к оценке перспектив кандидатов основных партий на президентских выборах 2018 г

Политические процессы и практики

ПОПОВ Петр Леонидович — кандидат философских наук, научный сотрудник лаборатории теоретической географии Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН

САРАЕВ Владимир Григорьевич — кандидат географических наук, старший научный сотрудник лаборатории экономической географии и территориального планирования Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН

ОТ РЕЗУЛЬТАТОВ ВЫБОРОВ В ГД РФ 2016 г. НА РЕГИОНАЛЬНОМ И МАКРО-РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЯХ К ОЦЕНКЕ ПЕРСПЕКТИВ КАНДИДАТОВ ОСНОВНЫХ ПАРТИЙ НА ПРЕЗИДЕНТСКИХ ВЫБОРАХ 2018 г.

Аннотация. В статье рассматривается корреляция результатов выборов в Государственную думу 2016 г. (процент избирателей, поддержавших каждую из трех основных партий) на уровне регионов с соответствующими результатами на макрорегиональном уровне. Авторы устанавливают достоверные связи между региональной и макрорегиональной поддержкой для результатов ЕР и ЛДПР и отсутствие такой связи для результатов КПРФ. С учетом этих связей установлены четыре типа регионов - устойчиво повышенной поддержки той или иной партии, устойчиво пониженной поддержки, потенциального понижения и потенциального повышения поддержки. Аналогичные типы были ранее установлены при учете связей поддержки партий в регионе с социально-экономическими признаками региона. Оба подхода рассматриваются как дополняющие друг друга при прогнозировании электорального поведения населения региона. Ключевые слова: выборы 2016 и 2018, «Единая Россия», КПРФ, ЛДПР, корреляция, регион, макрорегион, потенциальное повышение или понижение поддержки партии

Введение. Социальные характеристики субъекта РФ оказывают влияние на электоральное поведение его населения. Это факт несомненный и заслуживающий всестороннего изучения. Нами была предпринята попытка выяснить, с каким комплексом социальных признаков субъекта РФ связана поддержка каждой из трех основных политических партий - ЕР, КПРФ, ЛДПР - на выборах в ГД РФ 2016 г. [Попов и др. 2017: 77]. На основе полученных результатов была предложена типология электоральной предрасположенности регионов РФ, учитывающая как уровень поддержки основных политических партий, так и выраженность комплекса социально-экономических признаков, благоприятствующих ее поддержке. Если в регионе фактически оказана поддержка определенной партии на выборах в ГД 2016 г. (эта партия получила здесь больше голосов, чем в среднем по стране) и вместе с тем присутствует больше половины комплекса признаков, благоприятствующих голосованию за эту партию, такой субъект РФ можно назвать регионом устойчивой поддержки данной партии. Обозначаем такой тип регионов как тип 1. Если в регионе данная партия получила меньше голосов, чем в среднем по стране, и в регионе присутствует меньше половины комплекса признаков, благоприятствующих голосованию за данную партию, такой субъект можно назвать регионом устойчиво пониженной поддержки данной партии (тип 2). Если в регионе данная партия получила больше голосов, чем в среднем по стране, но имеет меньше половины комплекса благоприятствующих признаков, такой субъект РФ можно назвать регионом потенциального

понижения поддержки данной партии (тип 3). Если в регионе фактически партия получила меньше голосов, чем в среднем по стране, и присутствует больше половины комплекса благоприятствующих данной партии признаков, то такой регион можно назвать регионом потенциального повышения поддержки данной партии (тип 4). Это рассмотрение целесообразно дополнить рассмотрением связи электоральных предпочтений населения региона с электоральными предпочтениями населения макрорегиона, к которому относится соответствующий регион.

Типологизация субъектов РФ, основанная на учете соотношения «уровень поддержки определенной партии / уровень поддержки данной партии в остальной части макрорегиона, в который входит данный субъект». Субъект РФ, в котором фактически оказана повышенная (по отношению к среднему уровню по стране) поддержка определенной партии и находящийся в макрорегионе, в остальной части которого поддержка данной партии (в среднем по соответствующим субъектам РФ) также повышена, будем называть регионом устойчиво повышенной поддержки данной партии (тип 1). Субъект РФ, в котором фактически оказана пониженная поддержка определенной партии и находящийся в макрорегионе, в котором и в остальной части в среднем по соответствующим субъектам поддержка данной партии также понижена, будем называть регионом устойчиво пониженной поддержки данной партии (тип 2). Субъект РФ, в котором фактически партии оказана повышенная поддержка и находящийся в макрорегионе, в остальной части которого поддержка данной партии понижена, будем называть регионом потенциального понижения поддержки данной партии (тип 3). Субъект РФ, в котором фактически оказана пониженная поддержка определенной партии и находящийся в регионе, в остальной части которого поддержка данной партии повышена, будем называть регионом потенциального повышения поддержки данной партии (тип 4).

Проверить предположение, согласно которому по результатам выборов в ГД РФ 2016 г. связь между электоральными предпочтениями на региональном и макрорегиональном уровнях существует, можно, определив на совокупности субъектов РФ коэффициент корреляции числа голосов, поданных за определенную партию в каждом регионе, с числом голосов, поданных за эту партию в остальной части макрорегиона, к которому относится регион.

Выясняется, что для ЕР коэффициент корреляции равен 0,62; для ЛДПР - 0,70; для КПРФ - (-0,05), т.е. поддержка этой партии на данных выборах не обнаруживает достоверной связи макрорегиональных и региональных показателей. Но именно наличие такого рода связи, как и наличие достоверной связи электоральных предпочтений с социально-экономическими признаками региона, позволяет выявлять типы регионов устойчиво повышенной, устойчиво пониженной поддержки партии, потенциального повышения или понижения ее поддержки. Следовательно, для КПРФ выявление типов по соотношению электоральной поддержки на уровне макрорегиона и региона по материалам данных выборов нецелесообразно.

Приводим список субъектов РФ, сгруппированных по макрорегионам. Цифра после названия региона и партии - тип электоральной предрасположенности региона (1-4).

Центральное Черноземье: Белгородская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Брянская обл. -ЕР: 1, ЛДПР: 2; Курская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 3; Тамбовская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Тульская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Орловская обл. - ЕР: 4, ЛДПР: 3; Рязанская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 3; Калужская обл. - ЕР: 4, ЛДПР: 3; Липецкая обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Воронежская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2.

Центральное Нечерноземье: Владимирская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Московская

2 017' 11

ВЛАСТЬ

85

обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 3; Костромская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Тверская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Смоленская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Ивановская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Ярославская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1.

Северо-Запад: Калининградская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Ленинградская обл. -ЕР: 2, ЛДПР: 4; Псковская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 4; Новгородская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Республика Карелия - ЕР: 2, ЛДПР: 1.

Северо-Восток Европейской части: Архангельская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Вологодская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Мурманская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Республика Коми - ЕР: 2, ЛДПР: 1.

Северный Кавказ: Дагестан - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Адыгея - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Северная Осетия - Алания - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Чечня - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Ингушетия - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Кабардино-Балкария - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Карачаево-Черкесия - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Калмыкия - ЕР: 1; ЛДПР: 2.

Юго-Запад: Ростовская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 4; Краснодарский край - ЕР: 1, ЛДПР: 4; Ставропольский край - ЕР: 1, ЛДПР: 3.

Поволжье: Нижегородская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Кировская обл. - ЕР: 4, ЛДПР: 3; Пензенская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Ульяновская обл. - ЕР: 4; ЛДПР: 3; Самарская обл. - ЕР: 4, ЛДПР: 2; Саратовская обл. - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Волгоградская обл. -ЕР: 4, ЛДПР: 3; Астраханская обл. - ЕР: 4, ЛДПР: 2; Татарстан - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Мордовия - ЕР: 1, ЛДПР: 2; Марий Эл - ЕР: 4, ЛДПР: 2; Чувашия - ЕР: 2, ЛДПР: 2.

Урал: Свердловская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Оренбургская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Челябинская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Курганская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Пермский край - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Башкортостан - ЕР: 3, ЛДПР: 4; Удмуртия - ЕР: 2, ЛДПР: 4.

Западная Сибирь: Тюменская обл. - ЕР: 3, ЛДПР: 4; Омская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Томская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Новосибирская обл. - ЕР: 4, ЛДПР: 1; Кемеровская обл. - ЕР: 3, ЛДПР: 4; Алтайский край - ЕР: 4, ЛДПР: 1; Алтай -ЕР: 2, ЛДПР: 4; Ямало-Ненецкий АО - ЕР: 3, ЛДПР: 4; Ханты-Мансийский АО

- ЕР: 2, ЛДПР: 1.

Восточная Сибирь: Красноярский край - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Забайкальский край -ЕР: 2, ЛДПР: 1; Иркутская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Хакасия - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Тыва

- ЕР: 3, ЛДПР: 4; Бурятия - ЕР: 2, ЛДПР: 4; Саха (Якутия) - ЕР: 2, ЛДПР: 4. Дальний Восток: Магаданская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Сахалинская обл. - ЕР: 2,

ЛДПР: 1; Амурская обл. - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Камчатский край - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Приморский край - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Хабаровский край - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Еврейская АО - ЕР: 2, ЛДПР: 1; Чукотский АО - ЕР: 3, ЛДПР: 1.

К макрорегионам приравниваются также Москва - ЕР: 4, ЛДПР: 2 и Санкт-Петербург - ЕР: 2, ЛДПР: 4.

В предыдущей статье мы высказали предположение, что в практической подготовке к выборам наиболее важны регионы 3-го и 4-го типов, а также те регионы, которые принадлежат к типам 1 и 2, но приближаются по соотношению «уровень поддержки данной партии / полнота комплекса признаков, характерных для регионов с ее повышенной поддержкой» к типам 3 и 4 [Попов и др. 2017].

Мы также предположили, что если уровень поддержки той или иной партии в стране в целом до президентских выборов 2018 г. увеличится, то в большей степени увеличение проявится в регионах ее потенциальной поддержки (тип 4). Если, наоборот, уровень поддержки партии ослабеет, то в большей степени это коснется регионов потенциального ослабления ее поддержки (тип 3). Речь шла только о типах, выделенных по соотношению «уровень поддержки определенной партии в регионе / полнота регионального комплекса социальных признаков, благоприятствующих ее поддержке». Сейчас можно отнести те же предположения к регионам, относящимся к типам 3 и 4, выделенным по соотношению

«уровень поддержки определенной партии в регионе / уровень поддержки этой партии в макрорегионе, к которому принадлежит данный регион». Особенно неустойчивыми, и с этой точки зрения важными, являются регионы, в которых (в каждом) указанные типы (выделенный по социально-экономическому и выделенный по макрорегиональному принципу) совпадают по номеру 3 или 4. В случае если эти типы региона не совпадают, его следует считать регионом переходного типа, т.е. приближающимся к типам 3 или 4, потому тоже имеющим повышенное значение. При этом в аспекте голосования за ЕР принадлежность региона к социально-экономическому типу более значима, чем его принадлежность к макрорегиональному типу.

Таким образом, выявление связей электоральных предпочтений региона с электоральными предпочтениями на уровне макрорегиона и выявление связей электоральных предпочтений региона с социально-экономическими признаками данного региона являются взаимно дополняющими предпосылками прогноза электорального поведения населения региона.

Выводы.

1. По результатам выборов в ГД РФ 2016 г. уровень поддержки ЕР и ЛДПР на региональном уровне достоверно коррелирует с уровнем их поддержки на макро-региональном уровне.

2. Уровень поддержки КПРФ на региональном уровне не имеет достоверной корреляции с уровнем поддержки этой партии на макрорегиональном уровне.

3. Соотнесение уровня поддержки партии на региональном уровне с уровнем ее поддержки на макрорегиональном уровне позволяет установить 4 типа регионов: устойчиво повышенной поддержки, устойчиво пониженной поддержки, потенциального повышения и потенциального понижения поддержки. Эти типы аналогичны типам, ранее установленным при учете социально-экономических признаков регионов и уровня поддержки, оказываемой в них политическим партиям.

4. Полученные результаты усиливают возможность прогнозирования уровня поддержки кандидатов от основных политических партий (ЕР, ЛДПР) на президентских выборах 2018 г. в субъектах РФ.

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и РГО в рамках проекта № 17-05-41057 РГО а «Транспортно-коммуникационный фактор развития Сибири: возможности, ограничения, перспективы».

Список литературы

Попов П.Л., Сараев В.Г., Черенев А.А., Галес Д.А. 2017. Результаты выборов в ГД РФ 2016 г. и перспективы региональной поддержки кандидатов от основных политических партий на президентских выборах. - Власть. Т. 25. № 8. C. 74-82.

2017'11

ВЛАСТЬ

87

POPOV Petr Leonidovich, Cand.Sci. (Philos.), Researcher of the Laboratory of Theoretical Geography, V.B. Sochava

Institute of Geography, SB RAS

SARAEV Vladimir Grigor'evich, Cand.Sci. (Geogr.), Senior Researcher of the Laboratory of Economic Geography and

Territorial Planning, V.B. Sochava Institute of Geography, SB RAS (1 Ulan-Batorskaya St, Irkutsk, Russia, 664033;

soclab@irigs.irk.ru)

CHERENEV Aleksei Anatol'evich, Cand.Sci.

FROM THE ELECTION RESULTS IN THE RUSSIAN FEDERATION OF 2016 AT THE REGIONAL AND MACRO-REGIONAL LEVELS TO EVALUATING THE PERSPECTIVES OF THE CANDIDATES OF THE MAIN PARTIES AT THE PRESIDENTIAL ELECTIONS OF 2018

Abstract. The article examines the correlation of the results of elections to the State Duma in 2016 (percentage of voters who supported each of the three main parties) at the regional level, with corresponding results at the macro-regional level. The authors show the reliable links between regional and macro-regional support for the results of the EP and the LDPR, and the lack of such a connection for the results of the Communist Party. In view of these links, the authors see four types of regions: with steadily increased support for a particular party, consistently low support, potential decrease and potential increase in support. Similar types have been established earlier, taking into account the ties of support of parties in the region with the socio-economic characteristics of the region. Both approaches are considered to be complementary when predicting the electoral behavior of the population of the region.

Keywords: elections in 2016 and 2018, United Russia, CPRF, LDPR, correlation, region, macro-region, potential increase or decrease in support for the party