Диссертация (1147112), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Административные технологии федеральных выборов 2007-2008годов. / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. М. ЦПК "НИККОЛО М"; Центр "Панорама". 2008. С. 197–200.144 Mebane, W. R. Jr. Fraud in the 2009 Presidential Election in Iran? P. 12–13.145 См.: Бузин, А.Ю. Преступление без наказания. Административные технологии федеральных выборов 20072008 годов. / Бузин А.Ю., Любарев А.Е. М.
ЦПК "НИККОЛО М"; Центр "Панорама". 2008. С. 204–205;Шпилькин, С.А. Статистика исследовала выборы. [Электронный ресурс]. Газета.ру. 2011. Режим доступа:http://www.gazeta.ru/science/2011/12/10_a_3922390.shtml (Дата обращения: 25.10.2014); Шпилькин, С.А.Математика выборов 2011. // Троицкий Вариант. № 94. 2011. С. 2–4.54ных аномалий, выявляемых этим методом, можно выделить следующие: сдвиг распределениячисла избирательных участков (или голосов) по уровню явки от нормального, как правило,вправо — большему уровню явки соответствует большее количество участков, на которых оназафиксирована146.
Иногда вместо смещённого унимодального распределения можно наблюдатьбимодальное, где подмножество участков с аномально высокой явкой обособляется в дополнительную вершину графика распределения. Аномальное количество участков с большой явкойизбирателей (например, 60%, 70%, 80%) при значительно меньшем числе проголосовавших наизбирательных участках с «некруглыми» значениями явки 147. Наконец, наличие большого числаучастков, где 100% голосов поданы за одного кандидата 148. По мнению авторов метода, с его помощью можно оценить масштаб искажения результатов голосования, если вычислить разницумежду фактическим распределением голосов по уровням явки и нормальным распределением.В ряде последних публикаций этот метод был переработан, в результате чего для описания выборов стали использоваться двухмерные гистограммы, где по одной из осей откладываются процентные доли явки, по другой — доля интересующего исследователей параметра(обычно — процент голосов, набранный победителем), а насыщенность цвета точек на плоскости отражает число наблюдений, описывающихся соответствующим набором значений 149 — чтоавторы указанных исследований называют «отпечатками пальцев» электоральной системы.
Вработе Климека и др. с помощью математической модели было продемонстрировано, что эффект «диагонального размытия» области значений на гистограмме является следствием фальсификаций с вбросом бюллетеней/передачей бюллетеней от одной партии к другой. Такой эффектбыл обнаружен в Российских выборах 2011 и 2012 года, а также в Уганде в 2011 году.Однако необходимо отметить, что явка сама по себе не является величиной, механическии однообразно связанной с искажением выборов. Как было показано на примере Мексики 150, манипулирование электоральной системой (как законодательное реформирование, изменяющее«правила игры», так и обилие неформальных практик, искажающих результаты) может как стимулировать рост «истинной», неискажённой явки избирателей, так и подавлять её. Поэтому итоговые показатели явки, доступные исследователям, являются, на самом деле, совокупностью ис146 Lukinova, Evgeniya.
Metastasised Fraud in Russia's 2008 Presidential Election. P. 605.147 Mebane, Walter R. Jr. Comment on «Benford’s Law and the Detection of Election Fraud». // Political Analysis. 2011.Vol. 19. P. 271.148 Там же, с. 270.149 Kobak, Dmitry. Statistical anomalies in 2011-2012 Russian elections revealed by 2D correlation analysis.[Электронный ресурс] / Dmitry Kobak, Sergey Shpilkin, Maxim S. Pshenichnikov. // URL:http://arxiv.org/abs/1205.0741.; Klimek, Peter.
Statistical detection of systematic election irregularities. / Peter Klimek,Yuri Yegorov et al. // PNAS. 2012. Vol. 109 (41). P. 16469–16473.150 Simpser, A. Does Electoral Manipulation Discourage Voter Turnout? Evidence from Mexico . // The Journal of Politics.Vol. 74. No. 3. July 2012. P. 782–795.55тинной явки избирателей, подверженной влиянию со стороны «среды», и результатов манипуляций (например, добавленных голосов).
Поскольку истинная явка может как расти, так и убыватьот выборов к выборам в зависимости от восприятия избирателями «электорального климата»,итоговое значение явки может изменятся в непредсказуемую сторону и непредсказуемым образом. Поэтому даже неспособность методов, анализирующих данные по явке, выявить признаки манипуляции выборами не обязательно означает её отсутствие. Кроме того, применительно кслучаю Мексики было показано, что широкое распространение манипулирования результатамивыборов однозначно снижало истинную явку избирателей.Таким образом — хотя существует огромное количество объяснительных моделей какиндивидуального, так и обобщённого характера — к настоящему моменту политическая наукане располагает достоверным знанием о механизмах формирования явки, из которого можно бысделать конкретные выводы относительно ожидаемых её свойств как статистической величины.Это же можно сказать и о связи явки и результатов кандидатов.
Поэтому предсказать свойстванормы (и само её наличие) и свойства аномалий чисто теоретически не представляется возможным.Однако известны свойства общего характера, которые можно использовать для проверкивыявляемых аномалий на возможное естественное происхождение. Прежде всего, это сравнениепоказателей в хронологическом ключе — естественные факторы, которые выдвигаются на рольосновных объяснительных переменных, обладают большой инерцией и едва ли способны к резкому изменению в течение короткого времени.
Сюда же можно отнести заведомую сомнительность результатов, характеризующихся сверх-высокими уровнями явки. Наконец, следует ожидать сходство результатов, полученных в похожих конфигурациях электоральных институтов.Тем не менее, саму задачу поиска нормы и выявления аномалий на текущий момент решитьиначе как эмпирически представляется невозможным.Методологической основой исследования является эмпирический неоинституционализм.В рамках этой работы предполагается, что существует две конфигурации электоральных институтов: (а) нормативно предписанная электоральная система и нормальное (естественное) поведение избирателей и (б) нормативно предписанная электоральная система, практики фальсификаций и естественное поведение избирателей.
Соответственно, предполагается, что в случае,если нормативное поведение избирателей действительно существует, а поведение в рамках схожих электоральных систем обладает универсальными чертами, то разницу между конфигурациями (а) и (б) (т. е. присутствие фальсификаций) можно будет обнаружить в эмпирически наблюдаемых результатах работы этих институциональных конфигураций. А именно, в данных элек-56торальной статистики.Основным общенаучным методом, применяемым в этой работе является метод сравнительного исследования.
Исходя из предположения о том, что в данных электоральной статистики находят своё отражение как поведение избирателей, так и наиболее распространённые практики давления на выбор избирателей или же изменения результатов его агрегации, в данной работе делается попытка методом сравнительного анализа выявить свойства нормы (присущихбольшинству случаев, вне зависимости от государственной или хронологической принадлежности) и выделяющихся на фоне этой нормы аномалий.Основным специально-научным методом является математическая статистика. При этомбольшинство её методов используются в качестве составляющих узко-специальных методовэлекторальной криминалистики, разрабатываемое такими учёными как У. Мебейн, М.
Мягков,П. Ордешук, Б. Бебер, А. Скакко и другими, и широко применяемое такими исследователямикак С. Шпилькин. В рамках этого методологического направления выделяются две группы методов: основанные на зависимостях, обусловленных свойствами чисел (закон Бенфорда и егомодификации, в первую очередь — метод Бебера-Скакко), и основанные на предположениях обопределённом характере «естественного» распределения голосов (метод Собянина-Суховольского, метод Шпилькина, и т. п.).Итого, в рамках данного исследования были применены следующие специальные методыэлекторальной криминалистики:1. Анализ распределения цифр1. с применением закона Ньюкомба-Бенфорда1.
по первой цифре;2. по второй цифре.2. с применением смешанного распределения для последних разрядов (Лееман-Бохслер)3. с поправкой на ограничение допустимых значений сверху (Перикки-Торрес)1. по максимальному значению;2. по максимальному значению в кластерах;3. по точному значению для каждого размера списка избирателей.4. с применением закона Стиглера (первый разряд)575. анализ частот парных цифр в младших разрядах (Бебер-Скакко)1. относительно равновероятного распределения;2.
относительно смешанного распределения по закону Ньюкомба-Бенфорда.2. Анализ распределения явки1. число избирательных участков по уровню явки;2. число избирателей по уровню явки на участке.3. Анализ связи между показателями1. регрессионный анализ связи абсолютной поддержки кандидатов и уровня явки(Собянин-Суховольский);2. регрессионный анализ связи результатов и доли недействительных бюллетеней;3. гистограммы распределения явки и результатов (Климек).4. Географический анализ◦ разница показателей на совмещённых участках1. по результатам кандидатов;2. по уровню явки;3. по доле недействительных бюллетеней.Анализ в рамках методов пунктов 3–4 проводился как на национальном, так и на региональном уровнях.58Глава 2. Опыт статистического анализа электоральныханомалий в постсоциалистическом пространстве2.1 Характеристика электоральных систем и электоральнойстатистики стран постсоциалистического пространстваЭмпирической базой данного исследования стали официальные данные электоральнойстатистики из стран Восточной Европы, включая как ряд бывших республик СССР (государстваПрибалтики, Молдавия и др.), так и ряд бывших стран народной демократии (Польша, Румыния, Болгария и др.).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
