Диссертация (1147112), страница 22
Текст из файла (страница 22)
С еготочки зрения, в обычной ситуации между уровнем явки и долей голосов кандидата не должнопрослеживаться зависимости: то, сколько человек решили прийти на выборы, не должно бытьсвязано с тем, за кого они будут отдавать свой голос. В этом случае прямая, описываемая регрессионным уравнением, пройдет через точку начала координат (СРЛ будет равен нулю), а еёнаклон будет соответствовать доле голосов, полученных участником в целом (ПДИ будет равен158 Myagkov, Mikhail. The Forensics of Election Fraud: Russia and Ukraine. / Mikhail Myagkov, Peter C. Ordeshook,Dimitri Shakin.
NY.: Cambridge University Press. 2009. P. 32–33.94доле голосов, поданных за кандидата). Для выделения случаев, связанных с применением административного ресурса, предполагается использовать коэффициент детерминации R 2 — если онбольше половины (т. е. регрессия описывает больше половины разброса наблюдаемых значений), то это вызывается искажением волеизъявления граждан, если меньше — разнородностьюэлектората. В качестве иллюстрации практически идеального по этим показателям случая можно привести второй тур выборов президента в Румынии (2000 г.). На рис.
37 показан разброс наблюдений для двух кандидатов и графики соответствующих регрессионных прямых. При этомобе прямые проходят через начало координат (0 находится внутри 95% доверительного интервала для константы уравнения регрессионной прямой), а коэффициент наклона соответствует долеполученных ими голосов (разница составляет менее 3%.). К сожалению, коэффициент R 2 длярегрессионной модели И. Илиеску составляет 0,512, что заставляет отнести даже такую ситуацию в разряд подозрительных.Впрочем, нельзя однозначно утверждать, что постулат о независимости результатовучастников выборов от уровня явки соответствует действительности.
Как уже было сказано,среди исследователей электорального поведения нет консенсуса относительно того, является лиуровень абсентеизма связанным с политической само-идентификацией избирателей. В этой связи прояснить ситуацию возможно лишь через сравнительный анализ эмпирических случаев.Рисунок 37: Графики разброса наблюдаемых значений и регрессионной прямой (второй турпрезидентских выборов, Румыния, 2000 г.).Что же касается идеи о прохождении регрессионной прямой через начало координат, тоеё можно считать слабо подкреплённой эмпирически. На рис. 38 представлено распределениечисла случаев по расположению регрессионной прямой.
Если на региональном уровне околотрети прямых проходят через начало координат с 95% вероятностью, то на национальном уров-95не это является очевидным исключением из правил: в подавляющем большинстве случаев прямая проходит ниже или, что несколько более вероятно, выше нуля.Рисунок 38: Частота прохождения регрессионных линий через начало координат.В рамках данного исследования для каждого случая были построены регрессионные модели зависимости электорального успеха участников выборов от уровня явки — по стране в целом, и по регионам в отдельности.
При этом из общего числа участников были исключены те,кто на общенациональном уровне набрал менее 5% голосов избирателей. Поскольку для проведения этой процедуры необходимо иметь сведения о списочном числе избирателей, она оказалась неприменима для данных по парламентским выборам в Латвии (всех лет) и в Албании(2009 г.). Распределение параметров уравнений полученных регрессионных прямых представлено на рис. 39.96Рисунок 39: Параметры уравнений регрессионных прямых для участников выборов, набравшихболее 5% голосов.Графики на рис.
39 в целом подтверждают справедливость опорных предположений А.Собянина, хотя и в расширительном толковании. В большинстве случаев константа в регрессионном уравнении близка к нулю (но не равна ему), а наклон регрессионной прямой — положительный (результаты растут с увеличением явки). Однако мы видим, что есть случаи и значительного отклонения регрессионной прямой от начала координат, явного несоответствия наклона ожидаемым значениям (поскольку наклон соответствует доле голосов, то он не должен превышать единицу), и даже наличие случаев с отрицательным наклоном (поддержка избирателейубывает с увеличением их активности).
Для более адекватного рассмотрения результатов, такимобразом, имеет смысл перейти к разнице между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями показателей (нулём для СРЛ и долей голосов кандидата для ПДИ). Эти данные представлены нарис. 40 и 41.97Рисунок 40: Разница между наблюдаемыми значениями СРЛ и нулём.На рис. 40 разница между СРЛ и ожидаемым значением (нуль) представлена как для всехслучаев, так и в трёх подгруппах: для кандидатов-лидеров выборов, для их главных конкурентов(т.
е. вторых по общенациональным результатам) и для миноритарных участников (занявшихтретье и последующие места в рейтинге). Как можно заметить, основной вклад в размах значений вносят именно лидирующие кандидаты — здесь разница может достигать пятидесяти. Дляих конкурентов и тем более для миноритарных участников отклонения от ожидаемого значениязаметно меньше. Это согласуется с предположением о том, что отклонения должны наблюдатьсядля основных бенефициаров искажения волеизъявления избирателей. Расхождения наблюдаемых параметров с ожидаемыми для ПДИ (наклона регрессионной прямой) представлены на рис.41. Поскольку результат кандидатов удобнее выражать в процентах, значения ПДИ также былиприведены к процентам через умножение на 100.98Рисунок 41: Разница между наблюдаемыми значениями ПДИ и процентом голосов, набранныхучастником выборов.Поскольку рис. 41 построен по схеме, идентичной рис.
40, в нём легко обнаружить аналогичные тенденции: наиболее существенные отклонения сопутствуют главным участникам выборов, а для миноритарных отклонения гораздо менее заметны. И, опять-таки, основная массаслучаев показывает небольшие отклонения от ожидаемых величин. Но для окончательногоопределения значимости этих отклонений необходимо обратиться к коэффициенту детерминации R2. Его значения позволят отделить случаи, где регрессионное уравнение плохо описываетдействительность (и, следовательно, нет оснований предполагать вмешательство в ход электорального процесса) и где регрессия подозрительно точно объясняет результаты участников через уровень явки избирателей.
Распределение значений коэффициента R 2 представлено на рис.42.99Рисунок 42: Значения коэффициента детерминации R² для регрессионных моделей.Как показывают графики на рис. 42, ожидать описания результатов участника выборовлинейной регрессией можно только для лидеров и в редких случаях — их главных соперников.Результаты участников-миноритариев регрессией достоверно не описываются.
Разумеется,остаётся не прояснённым вопрос, являются ли необычно высокие показатели, наблюдаемые нарис. 40, 41 и 42, относящимися к одним и тем же участникам выборов? Ведь возможна ситуация, когда экстремальные показатели будут принадлежать различным кандидатам и партиям, иоценить их результаты в целом окажется невозможным. Принадлежность результатов, входящихв 10% максимальных значений по каждому из признаков представлена в таблицах 7 и 8. Для коэффициента детерминации R2 используется пороговое значение 0,5 — список участников, R2 длямоделей которых превышает 0,5 представлен в таблице 9.100Таблица 7: Участники выборов в десятом дециле по отклонению СРЛ от нуля.УчастникС. СаркисянСтранаГод ТурАрмения 2008 1Республиканская партия Армении Армения 2012С. СаркисянАрмения 2013 1В. АдамкусЛитваВ.
ЮщенкоУкраина 2004 1В. ЯнуковичУкраина 2004 2В. ЮщенкоУкраина 2004 3Партия регионовУкраина 2006Центристская партия ЭстонииЭстония 20151997 2Таблица 8: Участники выборов в десятом дециле по отклонению ПДИ от доли набранныхголосов.УчастникСтранаГод ТурРеспубликанская партия Армении Армения 2007С. СаркисянАрмения 2008 1Республиканская партия Армении Армения 2012С. СаркисянАрмения 2013 1В. ЮщенкоУкраина 2004 3Партия регионовУкраина 2006Партия регионовУкраина 2007Центристская партия ЭстонииЭстония 2011Центристская партия ЭстонииЭстония 2015Таблица 9: Участники выборов с коэффициентом детерминации R² > 0,5.УчастникСтранаГод ТурС. СаркисянАрмения 2008 1С.
СаркисянАрмения 2013 1Георгий Пырванов — Ангел МаринБолгария 2006 1Георгий Пырванов — Ангел МаринБолгария 2006 2Ивайло Калфин — Стефан Данаилов Болгария 2011 2Г. МаргвелашвилиГрузия2013 1Гражданская платформаПольша2007Гражданская платформаПольша2011101И.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
