Диссертация (1136364), страница 24
Текст из файла (страница 24)
Ни главы регионов (модель M2 в таблицах 4 и 5), ни партия «Единая Россия» (модель M3 в таблице 5), как110следует из результатов, не оказывали статистически значимого влияния на трансформацию региональных избирательных систем.Этому обстоятельству может быть предложено объяснение, состоящее в том, что в первом и втором циклах активность федерального Центра по приспособлению региональных «правил игры» к интересам партии «Единая Россия» предшествовала стимулам других акторов, которые могли быть заинтересованы в электоральной инженерии:последним оставалось только исполнять нововведения, проводникомкоторых был Центр. При этом ограничительные правила проведениявыборов в период первого и второго циклов по инерции принималисьтакже регионами, элиты которых в них не нуждались.Таблица 5.
Факторы трансформации избирательных систем субъектовфедерации (второй цикл региональных парламентских выборов)Time of ElectionOpennessM1M2M3M40.700***(0.142)––––0.522***(0.155)0.002(0.065)–0.893(1.175)–2.818(3.075)–0.003(0.004)0.024(0.327)0.999***(0.340)8329.47***–68.45non-Russians–Rural–Length of Tenure–ENPS–0.007(0.060)–0.606(0.960)–2.507(2.528)–0.002(0.003)–Previous Index–––0.250(0.232)–834.31–82.86831.17–84.52N832Wald chi24.22***Log pseudolikelihood–72.97* p < 0.10; ** p < 0.05; *** p < 0.01111–––Значимость коэффициента для переменной Previous Index и положительный знак перед ним (модель M4) показывают, что во второмцикле региональных выборов уровень электоральной инженерии всубъектах напрямую зависел от его же значений в первом цикле.Принципиально иная по сравнению с первым и вторым цикламилогика трансформации региональных избирательных систем, однако,присутствовала в третьем цикле выборов (см.
таблицу 6).Таблица 6. Факторы трансформации избирательных систем субъектовфедерации (третий цикл региональных парламентских выборов)Time of ElectionOpennessM1M2M3M4–0.206(0.166)–––––0.563(0.431)0.175*(0.092)–5.037***(1.724)–2.371(3.238)0.004(0.006)–0.425(0.769)0.478(0.422)7234.25***–45.39non-Russians–Rural–Length of Tenure–ENPS–0.123*(0.064)–4.553***(1.492)–2.262(2.889)0.004(0.004)–Previous Index––N72722Wald chi1.5328.55***Log pseudolikelihood–66.63–50.16* p < 0.10; ** p < 0.05; *** p < 0.01–––0.692(0.452)–722.34–66.29В период, когда в большинстве субъектов стали проводитьсятретьи по счёту выборы законодательных органов по «новым правилам», федеральный Центр, изменив максимальный размер заградительных барьеров с 7 до 5 процентов, перестал значимым образомспособствовать меньшему уровню инклюзивности избирательных си112стем (этим объясняется отсутствие значимости у переменной Time ofElection в моделях M1 и M4).
Несмотря на то, что в третьем цикле регионам было разрешено сократить долю депутатов, избираемых попропорциональной системе, на этот шаг пошли считанные субъекты.Тем не менее, необходимость сокращения заградительных барьеров во всех регионах, где это требовалось, была «компенсирована»сокращением численности парламентов, а также введением ограничительных методов перевода голосов в места или отказом от полностьюпропорциональной системы (см. таблицу 3). Анализ, результаты которого представлены в таблице 6, показывает, что проводниками этой«компенсаторной» политики были главы регионов, в частности те изних, кто сталкивался со структурными ограничениями, чтобы использовать для обеспечения результата «Единой России» «жёсткие» формы электоральных манипуляций, то есть, манипуляции предпочтениями избирателей, а также процессом голосования и подсчёта голосов.В моделях M2 и M4 таблицы 6 статистически значимыми являются два регрессионных коэффициента, связанных с переменнымиOpenness и non-Russians.
Коэффициент для переменной Openness является положительным. Таким образом, можно заключить, что уровень электоральной инженерии в третьем цикле был выше в регионахс более открытыми политическими системами. Коэффициент для переменной non-Russians, наоборот, имеет отрицательный знак, показывающий, что в регионах с большой долей нерусского населения электоральная инженерия была маловероятна. Этот результат позволяетсделать вывод, что в регионах, где существовали условия для деятельности политических машин, основанных на этничности, у губернаторов не было стимулов прибегать к электоральной инженерии, таккак результат «Единой России» мог быть обеспечен посредством мобилизации локальных политических акторов.
Отсутствие значимости113у регрессионного коэффициента, связанного с переменной Rural, однако, показывает, что предполагаемая деятельность политическихмашин в наименее урбанизированных территориях, на уровень электоральной инженерии не влияла.Как следует из результатов анализа, в третьем цикле, так же какв первом и втором, масштабы электоральной инженерии на уровнесубъектов федерации никак не зависели от длительности пребываниятого или иного губернатора на своём посту (Length of Tenure). Непосредственные краткосрочные интересы глав регионов, которые, какпредполагалось, могли быть связаны со временем их пребывания вдолжности, не были значимой причиной электоральной инженерии.Наконец, анализ по третьему циклу показал, что трансформации«правил игры» на региональных парламентских выборах, как и вовтором цикле, не были связаны с предполагаемыми намерениями«Единой России»: связь между высоким значением индекса эффективного числа парламентских партий на предыдущих выборах и «индексом электоральной инженерии» обнаружена не была.Контрольная переменная Previous Index (модель 4 в таблице 6),не имела статистически значимого регрессионного коэффициента.Так как верхняя граница проводимого исследования – сентябрь2016 года, то число наблюдений для анализа по третьему циклу региональных выборов было ограничено 72.
Однако 10 сентября 2017 годаи 9 сентября 2018 года избирательные кампании в рамках третьегоцикла прошли ещё в 11 субъектах федерации435. В таблице 2.1. приложения 2 приведены результаты анализа для третьего цикла на основании 83 наблюдений, включая эти случаи: они согласуются с выводами, сделанными на основании 72 наблюдений (см. таблицу 6).4359 сентября 2018 года третий цикл региональных парламентских выборов по «новым правилам»был завершён.1142.6. Иллюстрация результатов регрессионного анализаСформулированные в регрессионном анализе выводы о наличиипрямой связи между уровнем электоральной инженерии в третьемцикле региональных выборов по «новым правилам» и степенью открытости политических систем субъектов федерации, а также об обратной связи между уровнем электоральной инженерии и способностью региональных элит использовать в своих интересах этническиеполитические машины могут быть дополнительно иллюстрированыпосредством описательной статистики и региональных примеров.Рисунок 1.
Степень открытости политических систем в регионах снаибольшими и наименьшими значениями переменной «индекс электоральной инженерии в российских регионах»115На рисунке 1 представлена диаграмма, в которой объединеныдва боксплота436, иллюстрирующие распределение значений независимой переменной «рейтинг демократичности российских регионов»(Openness), выступавшей в настоящем исследовании прокси для измерения степени открытости политических систем в субъектах федерации, в двух группах регионов: с наибольшими (3 и 4) и наименьшими(0 и 1) значениями зависимой переменной «индекс электоральной инженерии в российских регионах». Из диаграммы видно, что регионы снаибольшими значениями зависимой переменной, отражающими высокую степень усилий, которые предпринимались на уровне субъектов федерации по трансформации правил проведения выборов, имелиболее высокие значения по шкале открытости политических систем,чем регионы, имевшие наименьшие значения зависимой переменной.Аналогичная картина также наблюдается для третьего цикла на основании 83 наблюдений (см.
приложение 3, рисунок 3.1.).На рисунке 2 представлена диаграмма, в которой объединеныдва боксплота, показывающие распределение значений независимойпеременной «доля нерусского населения в численности населения регионов» (non-Russians), являющейся в исследовании прокси для измерения способности глав регионов использовать потенциал лояльныхим агентов электоральных манипуляций на локальном уровне в интересах партии «Единая Россия», в тех же двух группах регионов: снаибольшими (3 и 4) и наименьшими (0 и 1) значениями «индексаэлекторальной инженерии в российских регионах». Видно, что в регионах с наибольшими значениями зависимой переменной доля нерус436Границами боксплота («ящика с усами») являются первый (Q1) и третий (Q3) квартили данногораспределения (таким образом, внутри границ боксплота расположена половина всех случаев (N)из данного распределения); линия в середине – медиана; концы «усов», прикреплённых к боксплоту с обеих сторон, показывают границы данного распределения, либо отмеряют дистанцию в полтора межквартильных размаха (IQR=Q3–Q1) сверху (Q3+1.5×IQR) или снизу (Q1–1.5×IQR).
Врамках диаграммы также могут быть отображены случаи из распределения (в виде отдельных точек), значения которых выходят за пределы полутора межквартильных размахов сверху или снизу.116ского населения меньше, чем в субъектах федерации с наименьшимизначениями зависимой переменной. Аналогичная картина наблюдается также для третьего цикла региональных парламентских выборов наосновании 83 наблюдений (см. приложение 3, рисунок 3.2.).Рисунок 2. Доля нерусского населения от общей численности в регионах с наибольшими и наименьшими значениями переменной «индексэлекторальной инженерии в российских регионах»В группу регионов с наибольшими (3 и 4) значениями зависимой переменной в третьем цикле парламентских выборов по «новымправилам» по состоянию на 2016 год относятся 13 субъектов437 (15,437Алтайский край, Архангельская область, Владимирская область, Вологодская область, Москва,Ивановская область, Иркутская область, Мурманская область, Карелия, Сахалинская область,Тульская область, Ульяновская область, Ярославская область (см.
приложение 4, таблица 4.3.).117если учитывать выборы, прошедшие в 2017 году в Краснодарскомкрае и Удмуртской Республике). В пяти из этих 13 регионов передтретьими выборами была сокращена численность ассамблей. В Ивановской области численность парламента сократилась с 48 до 26 мест,в Иркутской области – с 50 до 45, в Мурманской области – с 36 до 32мест, в Республике Карелия – с 50 до 36 мест, в Тульской области – с48 до 38 мест. Численность ассамблей также была сокращена передтретьими выборами в Краснодарском крае (с 100 до 70 мест) и Удмуртской Республике (с 90 до 60 мест), которые прошли в 2017 году.Как отмечается в экспертных и новостных материалах, в Ивановской области438, Республике Карелия439, Тульской области440, атакже в регионах, где выборы прошли в 2017 году – Краснодарскомкрае441 и Удмуртской Республике442 – инициаторами сокращения численности представительных органов были главы регионов. Экспертами подчёркивается, что уменьшение размеров региональных парламентов сокращало возможности для представительства политическойоппозиции и играло на руку административным кандидатам443.В шести из 13 регионов с наибольшими (3 и 4) значениями зависимой переменной перед третьим циклом парламентских выборов по«новым правилам» по состоянию на 2016 год в качестве методов перевода голосов в места вместо использовавшейся ранее квоты Хэйрабыли приняты методы делителей Империали и модифицированныйИмпериали, которые дают преимущества партии-лидеру444.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
