Диссертация (1136353), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Результаты регрессионных моделейПредикторУровеньэлекторальнойподдержкиконкурентовправящей партииПредшествующийопытэлекторальной демократииПродолжительностьсрокаполномочийвысшегополитического органаТип политического режимаМодель I-0,567*(0,043)0,121(0,556)-0,037(0,875)Степеньконтроля -0,474*доминантнойпартиив (0,038)правящей коалицииR20,276Скорректированный R20,160F-статистика2,381(0,079)Модель IIМодель III-0,605*(0,020)0,411*(0,046)0,247(0,233)0,439*(0,021)0,173(0,362)-0,416(0,055)-0,183(0,357)-0,151(0,492)-0,408(0,052)0,2730,1572,346(0,082)0,4220,3023,504*(0,016)* Значимость на уровне < 0,05** Значимость на уровне < 0,01*** Значимость на уровне < 0,001В результате тестирования регрессионных моделей обнаруженастатистическая значимость влияния переменных уровня электоральнойподдержки конкурентов правящей партии и предшествующего опытаэлекторальной демократии на устойчивость однопартийного доминирования.Кроме того, в отношении данных переменных на уровне статистическойзначимостиподтвержденонаправлениеихсвязисустойчивостьюоднопартийного доминирования, что выражено в одинаковых знаках нижнегои верхнего значений доверительного интервала во всех тестируемых моделях.Таким образом, из пяти независимых переменных, проверка которыхслужит для проверки теоретических гипотез, две оказались статистическизначимыми на выбранном уровне значимости α = 0,05.
Все три контрольныепеременные оказались статистически незначимыми. Лишь переменнаястепени контроля доминантной партии в правящей коалиции оказаласьстатистически значимой в одной из трех моделей.94Основной вклад в объясняющую силу модели в целом вносят двенезависимыепеременные,оказавшиесястатистическизначимыми.Содержательно имеет важное значение, что знак их связи совпал стеоретическими разработками.Во всех трех моделях влияние переменных уровня электоральнойподдержки конкурентов правящей партии и предшествующего опытаэлекторальной демократии было оценено как статистически значимое.Анализ выживаемостиПолезным для проверки выдвинутых гипотез на предмет наличия связимежду переменными может быть метод анализа выживаемости (survivalanalysis).
Как уже указывалось, используемая в рамках данной работы выборкарежимов с доминантной партией охватывает только завершившиеся случаиоднопартийного доминирования, то есть те, которые прекратили своесуществование и в отношении которых известен срок их существования,выступающий зависимой переменной. Такие данные принято называтьцензурированными, и работа ними содержит важное ограничение.В общем виде анализ выживаемости направлен на оценку изменениявероятности наступления определенного события при увеличении предикторана единицу.
Применительно к исследованию факторов устойчивостиоднопартийного доминирования анализ выживаемости позволяет определитьто, насколько изменится вероятность прекращения существования режима сдоминантной партией в результате увеличения независимых переменных наединицу.В выборку включаются завершившиеся к концу 2015 года режимы сдоминантнойпартией.функционироватьВместецелыйрядстем,нарежимовстотмоментпродолжалдоминантнойпартией,перешагнувших за порог 18 лет существования и удовлетворяющих всемостальнымкритериям,заисключением95незавершенностисвоегосуществования и, следовательно, неопределенности срока своей жизни, чтопредопределило невозможность их включения в выборку. Именно по причинетого, что используемые в работе данные о случаях режимов с доминантнойпартиейявляютсяцензурированными,следуетприменитьанализвыживаемости для проверки качества сформированной теоретической моделиизначимостивлияниянезависимыхфакторовнаустойчивостьоднопартийного доминирования.Дляполученияустойчивыхоценокзависимостинеобходимоприменение двух отдельных методов внутри анализа выживаемости –полупараметрических моделей Кокса и параметрических моделей.
Различиемежду ними состоит в том, что параметрические модели исходят изпредположения об определенном распределении в основе функции риска,тогда как полупараметрические модели Кокса не предъявляют какого-либодопущения к характеру распределения в основе функции риска. В отношениипредсказательных возможностей параметрические модели более пригодныдля экстраполяции полученных результатов на генеральную совокупность.Сначала следует протестировать полупараметрические модели Кокса,для чего применяется метод пошагового исключения независимых иконтрольных переменных – сначала в модель включаются все предикторы, азатем процедура пошагово исключает переменные до получения модели свключением только переменных, вносящих значимый вклад в объяснениефункции выживания.
Зависимой переменной выступает продолжительностьфункционирования однопартийного доминирования.Изначально в модель включаются все независимые переменные. Итак, вначальную модель включаются следующие переменные:1. Тип институционального дизайна;2. Уровень непропорциональности избирательной системы по выборам впарламент;3. Уровень электоральной поддержки конкурентов правящей партии;4. Предшествующий опыт электоральной демократии;965. Частота смены фигуры высшего политического лидера;6. Продолжительность срока полномочий высшего политического органа;7. Тип политического режима;8.
Степень контроля доминантной партии в правящей коалиции;9. Устойчивость однопартийного доминирования (переменная времени);10.Статус режима (переменная состояния).На седьмом шаге тестирования полупараметрических моделей Коксадля всей совокупности предикторов и контрольных переменных былаполучена достаточно качественная модель, включающая только двепеременные, обе из которых являются статистически значимыми. Даннымипредикторами оказались переменные уровня электоральной поддержкиконкурентов правящей партии и предшествующего опыта электоральнойдемократии.
Исключаемые на предыдущих шагах переменные не показалистатистически значимого вклада в объяснение функции риска устойчивостиоднопартийного доминирования.Таблица 10. Результаты полупараметрической модели КоксаУровень электоральной поддержки конкурентов правящей партииПредшествующий опыт электоральной демократии44,823*(0,033)0,410*(0,043)* Значимость на уровне < 0,05** Значимость на уровне < 0,01*** Значимость на уровне < 0,001Несмотря на включение в финальную модель всего двух переменных,она в целом показала достаточно высокий уровень значимости (0,051),оказавшись на границе вхождения в интервал значимости на уровне α = 0,05.Стоит отметить, что на предыдущем шаге с добавлением еще однойпеременной (контрольной) степени контроля доминантной партии в правящейкоалиции, модель показывала еще более высокую результативность, достигаяуровня значимости в 0,045.97Проверка качества полупараметрической модели Кокса через расчетостатков Кокса-Снелла показала достаточно высокую близость графиковпредсказанных и наблюдаемых значений.После получения результатов полупараметрической модели Коксаследует перейти к тестированию параметрических моделей.
С учетомнеопределенности относительно характера распределения, лежащего в основефункции риска, осуществляется перебор нескольких типов распределений итестирование соответствующих моделей.В рамках работы с каждым типом распределения тестируются несколькомоделей.В модель I включаются следующие переменные:1. Уровень электоральной поддержки конкурентов правящей партии;2. Предшествующий опыт электоральной демократии;3. Устойчивость однопартийного доминирования (переменная времени);4. Статус режима (переменная состояния).В модель II включаются следующие переменные:1. Уровень электоральной поддержки конкурентов правящей партии;2. Продолжительность срока полномочий высшего политического органа;3.
Тип политического режима;4. Степень контроля доминантной партии в правящей коалиции;5. Устойчивость однопартийного доминирования (переменная времени);6. Статус режима (переменная состояния).В модель III включаются следующие переменные:1. Предшествующий опыт электоральной демократии;2. Продолжительность срока полномочий высшего политического органа;3. Тип политического режима;4.
Степень контроля доминантной партии в правящей коалиции;5. Устойчивость однопартийного доминирования (переменная времени);986. Статус режима (переменная состояния).В модель IV включаются следующие переменные:1. Уровень электоральной поддержки конкурентов правящей партии;2. Предшествующий опыт электоральной демократии;3. Продолжительность срока полномочий высшего политического органа;4. Тип политического режима;5.
Степень контроля доминантной партии в правящей коалиции;6. Устойчивость однопартийного доминирования (переменная времени);7. Статус режима (переменная состояния).Все параметрические модели после получения отношений рискапроходят проверку качества через расчет остатков Кокса-Снелла и построениесоответствующих графиков предсказанных и наблюдаемых значений.В результате проведения указанных действий наибольшую точность икачество показали две группы моделей–построенные на основераспределений Вейбулла и Гомпертца в основе функции риска.Таблица 11. Результаты параметрических моделей с распределением ВейбуллаПредикторУровеньэлекторальнойподдержкиконкурентовправящей партииПредшествующийопытэлекторальной демократииПродолжительностьсрокаполномочийвысшегополитического органаТип политического режимаМодель I0,228***(0,000)Модель II0,220*(0,035)Модель IIIМодель IV0,211*(0,014)1,010(0,919)1,331**(0,007)1,111(0,289)1,343**(0,002)1,047(0,619)0,863(0,463)0,454(0,056)0,696*(0,017)0,730(0,383)0,899(0,528)0,539(0,078)1,370**(0,001)Степеньконтролядоминантнойпартиивправящей коалиции* Значимость на уровне < 0,05** Значимость на уровне < 0,01*** Значимость на уровне < 0,00199Таблица 12.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
