Диссертация (1136389), страница 38
Текст из файла (страница 38)
Несмотря на то, что данный тип конфликта характерен для Россииначиная с 1990-х годов,352 он мог вступить в новую фазу после принятия ФЗМСУ в2003 году. По этому закону региональные власти получили значительную долюполномочий местных властей. Кроме того, губернаторы напрямую вовлечены впроцесс отбора сити-менеджеров и имеют право снять с должности мэров,которые оказывают им сопротивление.В связи с этим предполагается, что низкая частота смены мэров на поступоказывает, что мэр является сильной политической фигурой, способнойпротивостоять губернатору, увеличивая потенциал конфликта между ними. Вэтомслучаегубернаторбудетстаратьсяскорееначатьпроцессинституциональной реформы местной исполнительной власти, чтобы не столько352См., например: Golosov G.
The Territorial Genealogies of Russia’s Political Parties and the Transferability of PoliticalMachines // Post-Soviet Affairs. 2014. Vol. 30, № 6. P. 464-480. Hale H. E. Explaining Machine Politics in Russia’sRegions: Economy, Ethnicity, and Legacy // Post-Soviet Affairs. 2003. Vol. 19, № 3. P. 228-263. Slider D. Governorsversus Mayors: The Regional Dimension of Russian Local Government. In: A.
B. Evans Jr., V. Gel’man (eds.), ThePolitics of Local Government in Russia. Lanham, MD: Rowman and Littlefield, 2004. P. 145-168.192ослабить позиции неугодного мэра, сколько ликвидировать непосредственноинституциональный источник потенциального конфликта. Напротив, высокаячастота смены мэров на посту подразумевает, с данной точки зрения, что мэр неявляется политически сильным актором.
Следовательно, в случае возникновенияконфликта между городскими и региональными властями, последним легчезаменитьоппозиционногомэра,чемначинатьполнуюреорганизациюисполнительной власти города.Отметим, что введение этой переменной в модель может выглядетьспорным. Количество мэров – величина, которая объективно зависит от того, накаком временном отрезке мы ее измеряем. Выборы проводятся черезопределенный промежуток времени, и вполне логично ожидать, что в регионах,проведших реформу местного самоуправления в середине 2000-х годов,количество столичных градоначальников будет меньше, чем там, где постизбираемого мэра просуществовал до 2015 года.
В связи с этим одна изальтернативных моделей, результаты которых представлены в Приложении,посчитана без учета этой переменной. В то же время в основную модель ее былорешено включить в силу нескольких соображений.Эмпирические данные показывают, что жесткой привязки сменяемостимэров к течению времени нет – например, в регионах, воздерживавшихся отвведения поста сити-менеджера до конца 2015 года, мы наблюдаем следующеераспределение: в трех столицах мэры менялись трижды, а остальные пять городовимели 6, 5, 4, 2 и 1 мэра, соответственно. Кроме того, в предыдущей частиисследованияпредставленанализмаргинальныхэффектовпеременной«количество мэров в региональной столице с 2003 по 2011 год», из котороговидно, что влияние этого параметра нелинейно – при небольших значениях онувеличивает вероятность отмены прямых выборов, а при высоких (4–5) онутрачивает статистическую значимость.Анализ альтернативных моделей, включающих в себя близкие посодержанию и смыслу независимые переменные, такие как ВРП на душунаселения, эффективное число партий в региональном электорате на федеральных193парламентских выборах 2007 года, индекс региональной демократии353 и др., былтакже проведен.
Однако наилучшие результаты с точки зрения статистическойзначимостинезависимыхпеременныхбылиполученыдлямоделиснезависимыми переменными, перечисленными выше. Тем не менее, триальтернативные модели представлены в Таблице 11А в Приложении.Результаты статистического анализаОписательная статистка независимых переменных представлена в Таблице3.3.Таблица 3.3. Описательная статистика независимых переменныхПеременныеСреднееМедианаМинимумМаксимумСтандартноеотклонениеДистанция(логарифм)7.287.345.129.381.07Зависимостьот субсидий2006 (логит)-0.79-0.8-4.62.591.15ЕР 200765.4762.0648.7899.3611.15ЭЧПрегиональныйпарламент2.582.291.1471.08Сменяемостьмэров2.762191.68Источники: данные о сменяемости мэров собраны автором статьи софициальных сайтов местных администраций и парламентов.
Зависимость отсубсидий была рассчитана с использованием данных Федерального КазначействаРоссии.354 Данные о процентах голосов, отданных за «Единую Россию», быливзяты с официального сайта Центральной Избирательной Комиссии (ЦИК). 355Эффективное число партий в региональных парламентах также было рассчитано с353Петров Н., Титков А. Рейтинг демократичности регионов московского центра Карнеги: 10 лет в строю.
М.:Московский центр Карнеги, 2013.354Консолидированные бюджеты субъектов Российской Федерации и бюджетов территориальныхгосударственных внебюджетных фондов [Электронный ресурс] // Федеральное Казначейство. URL:http://roskazna.ru/ispolnenie-byudzhetov/konsolidirovannye-byudzhety-subektov/ (дата обращения: 02.09.2017).355Информация о выборах и референдумах [Электронный ресурс] // Центральная Избирательная Комиссия. URL:http://www.izbirkom.ru/region/izbirkom (дата обращения: 02.09.2017).194использованием данных ЦИКа. Данные о расстояниях между региональнымистолицами и Москвой взяты с сайта Автодиспетчер.356Корреляционная матрица независимых переменных представлена в Таблице3.4.Таблица 3.4.
Корреляционная матрица независимых переменныхДистанция(лог)Дистанция(лог)Зависимостьот субсидий2006 (логит)Зависимостьот субсидий2006 (логит)ЕР 200710.15571ЕР 20070.17690.4257ЭЧПрегиональныйпарламент-0.3179-0.1644-0.44500.07090.0293-0.2792СменяемостьмэровЭЧПрегиональный Сменяемостьмэровпарламент11-0.07951Источники: те же, что для Таблицы 3.3.Корреляции между процентами голосов, отданных за ЕР на федеральныхпарламентскихвыборах2007года,иэффективнымчисломпартийврегиональном парламенте, который принял закон о введении сити-менеджера, атакже между процентом голосов за ЕР и зависимостью от субсидий в 2006 году,довольно высокие (r = -0.4450 и r = 0.4257 соответственно). Однако в связи с тем,что нет единого правила, какую величину корреляции считать «порогом» длявысокой мультиколлинеарности, было решено оставить все переменные в модели,так как они важны с субстантивной точки зрения.356Расчёт расстояний между городами [Электронный ресурс] // Автомобильный портал грузоперевозок.
URL:https://www.avtodispetcher.ru/distance/ (дата обращения: 02.09.2017).195Результаты пропорциональной регрессии Кокса представлены в Таблице3.5.Таблица 3.5. Факторы “выживания” мэровПеременныеДистанция (лог)КоэффициентЭксп (коэфф.)Стандартнаяошибка (коэфф.)-0.49346***0.610510.132920.31287*1.367340.147700.03574*1.036390.015930.44201**1.555830.14938-0.27920**0.756390.08958Зависимость отсубсидий 2006(логит)ЕР 2007ЭЧП региональныйпарламентСменяемость мэровИсточники: те же, что для Таблицы 1.Значимость: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1Cox & Snell R2: 0.413 (максимально возможный = 0.998)Прежде чем перейти к интерпретации полученных результатов, стоитотметить, что основным допущением пропорциональной регрессии Коксаявляетсяпредположениеопропорциональностириска,котороебылопротестировано (Таблица 3.6).
Как мы видим, глобальный тест не являетсястатистически значимым, что означает, что мы не можем опровергнуть нулевуюгипотезу о пропорциональности риска. Таким образом, модель соответствуетосновному предположению пропорциональной регрессии Кокса.Таблица 3.6. Тест пропорциональности рискаГлобальный тестchi29.21df5196Prob>chi20.1010Анализ показал, что все независимые переменные статистически значимы,но на разном уровне. Интерпретация коэффициентов не совсем интуитивная ипростая, так как они показывают логарифмированный уровень «риска».Экспоненты коэффициентов (Столбец 3), в свою очередь, показывают самуровень «риска». Если уровень риска меньше 1, то независимая переменнаяувеличивает вероятность «выживания». И наоборот, если уровень риска больше 1,то независимая переменная уменьшает вероятность «выживания».
Например,увеличение сменяемости мэров на одного мэра уменьшает риск введенияинститута сити-менеджеров приблизительно на 24% (уровень риска = эксп(коэфф.) = 0.76). Увеличение процента голосов, отданных за «Единую Россию» на1% увеличивает риск введения института сити-менеджеров на, примерно, 0.04%(уровень риска = 1.04) и т.д.Стоит отметить, что одно из предположений о направлении связи междунезависимой и зависимой переменными подтвердилось именно в первоначальномварианте. Переменная «эффективное число партий в региональном парламенте»оказывает положительное влияние на риск появления сити-менеджера врегиональной столице. Можно предположить, что высокий показатель даннойпеременной посылает сигнал губернатору, что необходимо снижать уровеньнеподконтрольной ему политики в регионе в целом и его столице в частности.Соответственно, у главы региона и его команды появляются дополнительныестимулы для реформирования системы местного самоуправления в крупнейшихгородах региона и увеличения контроля над ней через институт назначаемыхсити-менеджеров.Такимобразом,полученныерезультатыпоказывают,чтоболеегеографически, экономически и политически отдаленные от федерального центрарегионы имели более низкий уровень риска введения института сити-менеджеровв своих столицах.
Отдаленность региона и его столицы от Москвы позволяладольше сохранять прямые выборы мэра и не вводить новую должность ситименеджера сразу после принятия ФЗМСУ в 2003 году. На местном уровне ходпроведенияинституциональнойреформы197исполнительнойвластимоглапритормозить политическая слабость мэров. Она вела к ситуации, при которойрегиональным властям было легче заменить неугодного мэра, чем начинатьполную реорганизацию местной исполнительной власти.Полученные результаты также можно представить графически.
Для данноймодели была построена общая кривая «выживания» мэров и общая кривая«риска» введения сити-менеджеров. Они представлены на Графике 3.10 иГрафике 3.11 соответственно. Кривая «выживания» показывает, как с течениемвремени уменьшалась вероятность сохранить прямые выборы мэра. Кривая«риска», наоборот, показывает, как с течением времени увеличивалась опасностьвведенияинститутасити-менеджеров.Пунктирныелиниипоказываютдоверительный интервал 95%.График 3.10. Кривая Каплана-Мейера – кривая “выживания”OX – время до наступления событияOY – вероятность “выживания”График 3.11. Кривая «риска» введения сити-менеджера198OX – время до наступления событияOY – совокупный рискКак уже было сказано, для анализа данных было решено использоватьпропорциональную регрессию Кокса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
