Диссертация (1136393), страница 15
Текст из файла (страница 15)
В данномразделе будет проведена операционализация первых двух8. Следует заметить,что результаты данных процедур ориентированы на задачи исследования, т.к.разработаны специально для российских регионов второй половины 2000-х начала 2010-х гг., но сама модель может быть применена для анализарегиональных режимов в других странах.Указанные индексы являютсязависимыми переменными, после их описания в данном параграфе такжебудут рассмотрены независимые и контрольные переменные.Начнем с измерения “консолидация”, по сути, представляющий собойинвертированный вариант шкалы, которую можно было бы назвать“конкуренция” как составная часть демократии в ее минималистскойтрактовке, однако в случае российских регионов измерять демократичность –это все равно, что искать черную кошку в темной комнате, хотя с даннымутверждением некоторые российские специалисты по региональномуполитическому анализу могли бы поспорить [Петров, Титков, 2013].Что же касается способов, позволяющих соотносить результатыизмерений на региональном уровне в различных странах, то один из таковыхдля данного вектора – это взвешивание по одному из индексов более«высокого уровня», т.е.
замеряющего межстрановые режимные различия[Гайворонский, 2015]. Наиболее релевантным представляется индекс PolityИзмерение «зависимость» не рассматривается в силу того, что является прямым отражениемполитики федерального центра по отношению к регионам и ее содержание уже былопроанализировано во второй главе (кадровые решения и межбюджетные отношения).848IV, измеряющий политические режимы по шкале от -10 до +10.
Тем неменее, в процессе соотнесения предлагаемой в данном исследовании шкалыи проекта Polity IV имеются некоторые нюансы. В последнем случае режимсчитается авторитарным, если значение является равным или менее «-6». Винтервале [-6;+6] режимы классифицируются как анократии, т.е. системывзаимодействия власти и общества с частично (открытые, в интервале от 0 до+6) или полностью (закрытые, в интервале от -6 до 0) ригиднымидемократическими институтами. Отчасти, возможно проведение аналогиимежду открытыми/закрытыми анократиями и более распространеннымиконцепциями электорального/соревновательного авторитаризма [Schedler,2006; Levitsky, Way 2002] и фасадной демократии [Milton-Edwards, 1993]соответственно.Предлагаемая операционализация оси “консолидация” направлена наизмерение различий в рамках открытой, но управляемой или ограниченнойконкуренции, что соответствует открытой анократии.
Следовательно,предлагаемая шкала [0;1] данного исследования соотносится с интервалом[0;6] проекта Polity IV, а так как значение индекса для России с 2008 г. равно4, то получаемый нами ряд при необходимости кросс-национальныхисследований возможно в среднем сместить на 0,3 в сторону увеличенияуровня авторитарности. Это довольно грубая, но одна из немногих процедурвусловияхлиберальныхотсутствиянеобходимой(расширительных)объективнойаспектахконцептаинформацииполиархииоилиэкспертных оценок, которые также не лишены субъективизма. Кстати, еслиподходить к минималистскому определению демократии более точно, то онапредставляет собой систему, в которой партии проигрывают выборы[Пшеворский, 2000: 28], а случаи проигрыша «Единой России» нарегиональных выборах как минимум с 2003 г.
единичны, как это произошло,например, в Амурской области в 2005 г., где победила пользовавшаясяподдержкой губернатора Л.Короткова партия «Мы – за развитие Амурскойобласти», являвшаяся по сути таким же инкумбентом как и «Единая Россия».85Статистические данные, позволяющие оценить уровень политическойконсолидации, как правило, доступны в виде результатов выборов.
С однойстороны, электоральные данные обладают несомненным преимуществом:они регулярны и доступны для всех регионов. С другой стороны,электоральная конкуренция представляет собой пусть центральную, нотолькооднуформуполитическойконкуренции.Длятого,чтобыкомпенсировать чрезмерный электоральный уклон и при конструированиииндекса были задействованы экспертные оценки демократичности регионовМосковского центра Карнеги.Электоральная конкуренция.
В рамках измерения электоральнойконкуренциипредлагаетсяиспользоватьнаиболеераспространенныеиндексы в сравнительных кросс- и субнациональных исследованиях. Часть изних изначально сконструирована для измерения эффективного числа партий(индекс Лааксо - Таагеперы и Хуана Молинара), другие – для выявленияуровня электорального доминирования победителя («резерв победы» и«уязвимость победителя»), а в рамках региональных выборов в России после2005 г. возможно говорить о доминировании инкумбента – «Единой России».ИндексЛааксо-Таагеперы(электоральный,региональныепарламентские выборы).
Наиболее часто применяемый в cсравнительныхисследованиях индекс [Laakso, Taagepera, 1979]. Рассчитывается по формуле:N LT 1 vi2 ,где νi – доля голосов i-й партии.Индекс Лааксо - Таагеперы обладает одним, но весьма значимымнедостатком с точки зрения российских условий: он нечувствителен кдоминантной партии.ИндексХуанаМолинара.Призванкомпенсироватьуказанныйнедостаток.
Рассчитывается по формуле [Molinar, 1991]:86N M 1 N LTv vv2i212i,где N LT - индекс Лааксо-Таагеперы, νi – доля голосов i-й партии, ν1 –доля голосов партии-победителя.Однако и у данного индекса есть некоторый недостаток – чрезмернаячувствительность к доминированию победившего игрока, из за чего многиеиндексы стремятся к 1.Резерв победы (margin of victory). Представляет собой разницу междурезультатом партии-победителя и партии, занявшей второе место:MV v1 v2Уязвимость победителя (vulnerability of the first-place winner). Вотличиеотрезервапобеды,учитываетрезультатывсехпартий.Рассчитывается по формуле:V vi v1В случае, если индекс < 0, победитель считается электоральноуязвимым.Все указанные индексы обладают своими достоинствами, но и нелишены недостатков.
Соответственно, возникает проблема относительнооптимального метода, позволяющего учитывать то общее в уровняхконкуренции, но измеряемое данными индексами по-своему. В качестветакогометодапредлагаетсяпостроениесубиндексаэлекторальнойконкуренции с помощью метода главных компонент (МГК или PCA –87Principal Component Analysis), предложенного К. Пирсоном. МГК позволяетнайти общее, избавляясь от ошибок отдельных индикаторов.Использование электоральных индексов имеет одно ограничение:отсутствие возможности ежегодных замеров. Как правило, региональныепарламентские выборы проходят один раз в пять лет, что обуславливаетуказания одних и тех же значений в течение ряда лет, но это бы сталосущественным недостатком для оценок панельного анализа в случаеиспользования только указанных индексов.
Разрабатываемый в данномисследовании композитных индекс политической консолидации позволяетиспользовать электоральный эмпирический материал, тем более чтополитическая конкуренция изменяется постепенно и вероятность ошибкиизмерения присутствует, но не представляется критической. С другойстороны, это продуцирует препятствия для возможности применениянекоторых статистических методов, о чем будет указано позже.Проведем процедуру «свертки» переменных. С помощью МГК поданным периода 2005-2011 удалось извлечь только одну компоненту (покритерию превышения 1 значений собственного вектора), которая учитываетв используемой временной выборке довольно высокий процент дисперсии(табл.
3). Полученный индекс – CompPCA – является результатом извлеченияфакторных нагрузок по первой переменной, которые были подвергнутыпроцедуре линейного масштабирования:⁄Таблица 3. Матрица компонент и объясненная дисперсия “CompPCA”% of VarCompPCA86.1NLT-.943NM-.883MV.931V.954Результаты, отраженные в матрице компонент показывают, что всепеременные коррелируют с CompPCA на высоком (по модулю) и88приблизительно равном уровне, что означает приблизительно одинаковый«вклад» каждой переменной и итоговый индекс.
Показатель индексаМолинара несколько отличается, но вносит критически важную информацию– наличие доминантного актора.Экспертные оценки. Индексы, построенные на базе электоральныхданных представляют собой достаточно точный, объективный, а главное –доступный эмпирический материал, который тем не менее, представляетлишь одну сторону политической консолидации и сужает пониманиедемократии до ее минималистической версии.С целью более тонкого учета внутрирегиональных особенностей враспоряжении исследователей имеется экспертный рейтинг демократичностирегионов Московского центра Карнеги (как составная часть общего рейтинга,включающегоинструментальныеоценки),составляющийсяиобновляющийся вот уже на протяжении более чем 10 лет известнымироссийскими регионалистами Н.
Петровым и А. Титковым [Петров, Титков,2013].Формирование индекса политической консолидации. Оптимальныйметод здесь в значительной степени зависит от структуры данных иотношений между переменными, так как единого правила агрегирование нет.В данном параграфе уже был использован МГК, альтернативой которомучасто является простое усреднение. Проведение «свертки» субиндексовконкуренции и экспертных оценок МЦК показало возможность извлечениятолько одной компоненты, что указывает на одну их общую латентнуюпеременную – политическую консолидацию, однако процент объясняемойдисперсии здесь немного ниже, чем у индекса электоральной конкуренции(табл. 4).89Таблица 4. Матрица компонент и объясненная дисперсия “ConsolPCA”% of VarConsolPCACompPCA70.1Carnegie-.837.837Следовательно, эффективность данного индекса меньше, чем в случаевыявления латентной переменной электоральной конкуренции, поэтомунеобходимо сравнить МГК с обычным усреднением субиндексов.
Для этогоподвергнем процедуре линейного масштабирования экспертные оценки,чтобы привести их к виду, аналогичному “CompPCA”. Индекс, построенныйс помощью МГК, коррелирует со средневзвешенным на уровне 0.637, однаков структуре последнего выявлен недостаток: при усреднении значительноослабляется корреляция с экспертным рейтингом МЦК (табл 5.):Таблица5.Коэффициентыкорреляциисредневзвешенногоиндексаконсолидации и субиндексовConsol_meanCompPCAConsol_mean CompPCACarnegie1.979*-.213*1-.406*Carnegie1*- коэффициент значим на уровне 0,01В случае же применения МГК полученный индекс коррелирует совсеми субиндексами, к тому же интенсивность связи оказывается выше (табл.6).90Таблица 6. Коэффициенты корреляции индекса консолидации (МГК) исубиндексовConsolPCAConsolPCAcompPCACarnegie1-.837*.837*1-.401*CompPCACarnegie1*- коэффициент значим на уровне 0,05Таким образом, даже с учетом того, что МГК позволяет учитывать неболее 70.1% дисперсии субиндексов, он более эффективен.
По результатамусреднения показателей на временном интервале 2005-2011 гг. наиболееполитически консолидированными являются в основном республики: Чечня(0,969), Мордовия (0,925), КБР (0,870), Башкортостан (0,863), Чукотский АО(0,852), Кемеровская (0,831), Ингушетия (0,804), Северная Осетия (0,744),Татарстан (0,728).Следующее измерение - «качество функционирования» - преждевсегоориентируетсянакачествоинститутоврегиональнойвласти.Осуществленная в первом параграфе первой главы концептуализацияпредполагает трактовку качества функционирования посредством четырехаспектов:верховенстваправа,эффективнойбюрократии,отсутствиякоррупции и информационной открытости.Верховенствоправаизмеритьнаиболеесложно:данные,охватывающие все регионы России за несколько лет, отсутствуют кактаковые. К сожалению, итоговый индекс качества функционированияинститутов региональной власти не будет включать показатели верховенстваправа напрямую, однако три других направления (особенно коррупция) всеже косвенно способны его учитывать.Эффективность бюрократии.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
