Научная статья на тему 'Анализ репертуара форм политического участия петербуржцев'

Анализ репертуара форм политического участия петербуржцев Текст научной статьи по специальности «Политологические науки»

CC BY
166
23
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПОЛИТИЧЕСКОЕ УЧАСТИЕ / POLITICAL PARTICIPATION / ПРОТЕСТ / PROTEST / ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ ПОЛИТИЧЕСКОГО УЧАСТИЯ / LIFE-CYCLE POLITICAL PARTICIPATION / ЛСА / LSA

Аннотация научной статьи по политологическим наукам, автор научной работы — Кучаков Руслан Камилович

В статье приведены результаты анализа форм политического участия жителей Санкт-Петербурга на основе данных эмпирического исследования «Особенности политического сознания жителей российских мегаполисов в ситуации системного экономического кризиса: на примере г. Санкт-Петербурга» («Политический Петербург 2015»). Представлен ряд описательных статистик изучаемых переменных. Для выделения гомогенных общностей использовался латентно-структурный анализ. Для выявления и анализа ковариат был проведен логит-регрессионный анализ. Отдельно построена регрессионная модель для описания неконвенционального политического участия. В результате был выявлен схожий паттерн политического участия у возрастных групп 18-29 и 40-49 лет. Обозначен жизненный цикл политической активности. Определена роль «молодости» как ключевого фактора, детерминирующего интенсивность политического участия. Предложена 2-классовая модель для объяснения выбора форм политической активности социальными группами.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

The Analysis of Forms of Saint Petersburg Citizens' Political Participation

The article provides the analysis of forms of political participation of Saint Petersburg citizens. The analysis is based on the empirical study “Peculiarities of Political Consciousness of Megalopolises' Citizens at the Time of the System Economic Crisis: Case of Saint Petersburg (“Political Petersburg-2015”). Descriptive statistics of key variables is presented. LCA has been used to distinguish a set of homogeneous commonalities. A logit regression model has been used for a covariates' analysis. A regression model has been built for an unconventional political participation' interpretation. A similar pattern of political participation of age groups 18-29s and 40-49s has been revealed. A life cycle of political activism is described. A role of “youth” as a key determinant of political participation's intensity is defined. A two-class model for explanation of political activity form choosing has been offered.

Текст научной работы на тему «Анализ репертуара форм политического участия петербуржцев»

УДК 32.019.52

Р. К. Кучаков

АНАЛИЗ РЕПЕРТУАРА ФОРМ ПОЛИТИЧЕСКОГО УЧАСТИЯ ПЕТЕРБУРЖЦЕВ*

В статье приведены результаты анализа форм политического участия жителей Санкт-Петербурга на основе данных эмпирического исследования «Особенности политического сознания жителей российских мегаполисов в ситуации системного экономического кризиса: на примере г Санкт-Петербурга» («Политический Петербург — 2015»). Представлен ряд описательных статистик изучаемых переменных. Для выделения гомогенных общностей использовался латентно-структурный анализ. Для выявления и анализа ковариат был проведен логит-регрессионный анализ. Отдельно построена регрессионная модель для описания неконвенционального политического участия. В результате был выявлен схожий паттерн политического участия у возрастных групп 18-29 и 40-49 лет. Обозначен жизненный цикл политической активности. Определена роль «молодости» как ключевого фактора, детерминирующего интенсивность политического участия. Предложена 2-клас-совая модель для объяснения выбора форм политической активности социальными группами.

Ключевые слова: политическое участие, протест, жизненный цикл политического участия, ЛСА.

Постановка проблемы. Вопрос о формах политической активности жителей крупных городов в последние несколько лет приобрел особое значение в рамках российского политического процесса и, как следствие, политической науки. Особенно это касается публичного политического участия и его неконвенциональных форм. Санкт-Петербург, являясь вторым крупнейшим мегаполисом страны, в определенном смысле задает тренд на те или иные политические и гражданские предпочтения. В условиях экономической рецессии и неблагоприятной внешнеполитической обстановки следует ожидать оживления динамики изменений политической активности населения, что, конечно, представляет серьезный политологический интерес.

* Эмпирическое политическое исследование № 106-91 «Особенности политического сознания жителей российских мегаполисов в ситуации системного экономического кризиса: на примере г. Санкт-Петербурга» («Политический Петербург — 2015») выполнено на базе Ресурсного центра Санкт-Петербургского государственного университета социологических и интернет-исследований в марте-апреле 2015 г. Руководитель проекта — д-р полит. наук, профессор, заведующая кафедрой политических институтов и прикладных политических исследований факультета политологии СПбГУ О. В. Попова. Исследовательская группа: канд. полит. наук, доцент О. В. Лагутин, канд. полит. наук, доцент Е. О. Негров, канд. полит. наук, ассистент Д. А. Будко, ассистент А. В. Шентякова, аспиранты Р. К. Кучаков и С. И. Суслов. Метод опроса — телефонное интервью. Объем выборки — 1204 человека, постоянно проживающих в Санкт-Петербурге. Выборка случайная, бесповторная, с квотированием следующих признаков: пол, возраст, образование, район проживания.

© Р. К. Кучаков, 2015

Исследовательский план. В начале работы будет кратко описан измерительный инструментарий. Затем перейдем к описательной статистике и опишем интересующие нас распределения признаков. Аналитическая часть исследования будет состоять из латентно-структурного и логит-регрессионного анализа. Регрессионная модель строилась исходя из наиболее вероятной принадлежности респондента к тому или иному гипотетическому классу. В качестве предикторов в основном будут использованы социально-демографические характеристики. Далее мы обратимся к вопросу о потенциале участия населения в неконвенциональных формах политической активности (несанкционированных митингах).

МЕТОДОЛОГИЯ

Измерение. Блок вопросов, посвященный репертуару форм политического участия включал 6 дихотомических шкал (без учета «З. о.»): 1) обращение в государственные органы и общественные организации; 2) участие в выборах (референдумах); 3) участие в работе политических партий и общественных организаций; 4) участие в забастовках, митингах, демонстрациях (но только в санкционированных); 5) участие в любых (в том числе несанкционированных) забастовках, митингах, демонстрациях; 6) использование личных связей и вознаграждения (диаграмма 1).

Для удобства сопоставления приведем те же распределения в кумулятивном виде.

Доминирующими типами политической активности являются голосование и обращение в государственные органы, что, конечно, закономерно — это два самых распространенных и естественных вида участия в политической жизни. Использование личных связей для решения потенциальных проблем несколько отстает в «популярности» от первых двух форм, но также является массово приемлемой тактикой поведения. Обозначенные выше формы политического участия можно условно назвать непубличными: они не предполагают общественно наблюдаемой персонализированной деятельности.

Оставшиеся три формы политической активности: участие в деятельности политических партий и общественных организаций, санкционированные и несанкционированные митинги и забастовки — можно отнести к разряду активистских. Положительных ответов по этим вопросам значительно меньше. Уже визуально можно заключить, что существуют как минимум две социальные группы с различными тактиками политического участия. Особо отметим, что доля людей, готовых участвовать в несанкционированных акциях протеста, составляет 6,4%.

Сопоставим наши данные по формам политического участия с делением респондентов по возрастам. Результаты представлены в таблицах сопряженности с 1 по 6.

Наибольшую активность в данном виде политического участия демонстрируют молодые люди 18-29 лет. Виден отчетливый тренд: с увеличением возраста готовность обращаться за помощью в государственные органы и общественные организации существенно снижается.

Диаграмма 1. Частотные распределения форм политического участия

Обращение

Партии 00

1000 500 О

1000 500 0

4! !6

Г

Да З.о. Нет Митинги (несанк.)

Да З.о. Нет Митинги (санк.)

Да З.о. Нет Личные связи

—,-1104

Щ

Да З.о. Нет

1000 500 О

21 .8

_; 'Ш 1

Да 3. о. Нет

1000 500

8(10

Да 3. о. Нет

Формы политического участия

Таблица сопряженности 1. «Обращение в государственные органы и общественные

организации»vs. «Возраст»

«Возраст» Итого

18-29 30-39 40-49 50-59 60...

«Обращение в государственные органы и общественные организации» Да Частота 197*** 134*** 138 93** 98*** 660

Доля, % 29,8 20,3 20,9 14,1 14,8 100,0

Нет Частота 74*** 56 87 97** 172*** 486

Доля, % 15,2 11,5 17,9 20,0 35,4 100,0

З.о. Частота 11*** 8 9 9** 21*** 58

Доля, % 19,0 13,8 15,5 15,5 36,2 100,0

Итого Частота 282 198 234 199 291 1204

Доля, % 23,4 16,4 19,4 16,5 24,2 100,0

Статистиках2: * P <0,1; ** p <0,05; *** p <0,01

Таблица сопряженности 2. «Участие в выборах, референдумах» vs. «Возраст»

«Возраст» Итого

18-29 30-39 40-49 50-59 60...

«Участие в выборах, референдумах» Да Частота 193 137 156 139 226** 851

Доля, % 22,7 16,1 18,3 16,3 26,6 100,0

Нет Частота 81 57 72 57 60** 327

Доля, % 24,8 17,4 22,0 17,4 18,3 100,0

З. о. Частота 8 4 6 3 5** 26

Доля, % 30,8 15,4 23,1 11,5 19,2 100,0

Итого Частота 282 198 234 199 291 1204

Доля, % 23,4 16,4 19,4 16,5 24,2 100,0

Статистиках2: * p< 0,1; ** p< 0,05; *** p< 0,01

Данная таблица отражает электоральный тренд российского политического процесса: максимально вовлеченной группой являются пенсионеры (60 лет и старше). Молодежь активно манифестирует свою активистскую позицию — показатель готовности участия в выборах немногим уступает «пенсионному» уровню, — но одновременно с этим среди молодых людей — самый высокий уровень отказов от участия в голосовании. Присутствует традиционное «плато» у групп среднего возраста.

Таблица сопряженности 3. «Участие в работе политических партий и общественных

организаций» vs.«Возраст»

«Возраст» Итого

18-29 30-39 40-49 50-59 60.

«Участие в работе политических партий и общественных организации» Да Частота 92*** 44 50 29** 40*** 255

Доля, % 36,1 17,3 19,6 11,4 15,7 100,0

Нет Частота 175*** 148 174 164** 243*** 904

Доля, % 19,4 16,4 19,2 18,1 26,9 100,0

З. о. Частота 15*** 6 10 6** 8*** 45

Доля, % 33,3 13,3 22,2 13,3 17,8 100,0

Итого Частота 282 198 234 199 291 1204

Доля, % 23,4 16,4 19,4 16,5 24,2 100,0

Статистиках2: * p< 0,1; ** p< 0,05; *** p< 0,01

Интересно, что две возрастные группы, готовые непосредственно участвовать в партийной работе, — это молодежь и люди от 40 до 49 лет, это своеобразный «союз учеников и учителей». Очевиден тренд снижения политической активности с увеличением возраста.

Таблицы сопряженности 4 и 5 говорят нам о распределении в социуме уличной протестной активности. Наибольший протестный потенциал демонстрируют молодежь и «учителя» (40-49 лет). Тренд — нисходящий, с локальным пиком в возрастной группе 40-49 лет.

Таблица сопряженности 4. «Участие в митингах, забастовках, демонстрациях (только санкционированных)» vs. «Возраст»

«Возраст» Итого

18-29 30-39 40-49 50-59 60.

«Участие в митингах, забастовках, демонстрациях, но только в санкционированных» Да Частота 70*** 33 50 37 28*** 218

Доля, % 32,1 15,1 22,9 17,0 12,8 100,0

Нет Частота 204*** 160 181 161 259*** 965

Доля, % 21,1 16,6 18,8 16,7 26,8 100,0

З. о. Частота 8*** 5 3 1 4*** 21

Доля, % 38,1 23,8 14,3 4,8 19,0 100,0

Итого Частота 282 198 234 199 291 1204

Доля, % 23,4 16,4 19,4 16,5 24,2 100,0

Статистика х2: * p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01

Таблица сопряженности 5. «Участие в любых забастовках, митингах, демонстрациях (в том числе несанкционированных)» vs. «Возраст»

«Возраст» Итого

18-29 30-39 40-49 50-59 60.

«Участие в любых, в том числе несанкционированных забастовках, митингах, демонстрациях» Да Частота 28** 12 19 9 9** 77

Доля, % 36,4 15,6 24,7 11,7 11,7 100,0

Нет Частота 249** 181 210 189 275** 1104

Доля, % 22,6 16,4 19,0 17,1 24,9 100,0

З. о. Частота 5** 5 5 1 7** 23

Доля, % 21,7 21,7 21,7 4,3 30,4 100,0

Итого Частота 282 198 234 199 291 1204

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Доля, % 23,4 16,4 19,4 16,5 24,2 100,0

Статистика х2: * p < 0,1; ** p < 0,05; *** p < 0,01

Ситуация идентична положению с санкционированными акциями протеста, что неудивительно, поскольку сама по себе уличная акция протеста (а, как правило, речь идет именно об акции протеста в уличном формате) является критерием, разбивающим общество на тех, кто готов выходить на улицу, и тех, кто не готов. В этом плане, при значительном снижении доли людей, готовых публично протестовать (примерно с 25 до 6%), контуры возрастного распределения остались неизменными.

Таблица сопряженности 6. «Использование личных связей, вознаграждения» vs. «Возраст»

«Возраст» Итого

18-29 30-39 40-49 50-59 60...

«Использование личных связей, вознаграждения» Да Частота 112*** 76*** 85** 39*** 34*** 346

Доля, % 32,4 22,0 24,6 11,3 9,8 100,0

Нет Частота 159*** 111*** 140** 150*** 240*** 800

Доля, % 19,9 13,9 17,5 18,8 30,0 100,0

З. о. Частота 11*** 11*** 9** 10*** 17** 58

Доля, % 19,0 19,0 15,5 17,2 29,3 100,0

Итого Частота 282 198 234 199 291 1204

Доля, % 23,4 16,4 19,4 16,5 24,2 100,0

Статистиках2: * P< 0,1; ** p< 0,05; *** p< 0,01

Таблица сопряженности 6 демонстрирует стратегию поведения групп среднего возраста (30-49 лет), а именно социальный прагматизм: эти люди полагаются в основном на личные договоренности. Все шесть таблиц сопряженности отчетливо демонстрируют наличие жизненного цикла политического участия (график 1).

20

График 1. Жизненный цикл политической активности

По ординате отложена активность (измеренная в долях готовность к той или иной форме политического участия), по абсциссе — возраст. Здесь мы более явно наблюдаем то, что видели в таблицах сопряженности: для всех форм политического участия (за исключением голосования) характерно понижение интенсивности с увеличением возраста. Интересен локальный всплеск активности в период с 40 до 49 лет. Жизненный цикл политической активности (особенно это касается протестных форм) имеет два пика: с 18 до 29 и с 40 до 49 лет, но в целом тренд весьма устойчив.

Укажем переменные, которые нам понадобятся в дальнейшем для проведения анализа.

Социально-экономическая самоидентификация — определялась через порядковую шкалу с пятью градациями: 1) высший слой; 2) между высшим и средним слоями; 3) средний слой; 4) между средним и низшим слоями; 5) низший слой.

Оценки качества жизни и социального оптимизма (перспектива на пять лет) — измерялись также по порядковым шкалам с тремя уровнями: 1) улучшится(лось), 2) останется(лось) без изменений; 3) ухудшится(лось).

Для целей данного исследования порядковые шкалы были дихотомизиро-ваны.

Вопрос «используемые источники информации» содержал следующие альтернативные ответы:1)телевидение; 2) радио; 3)печатная пресса; 4) Интернет; 5) друзья, знакомые, коллеги.

«Паспортичка» (вопросы социально-демографического блока) включала пол, возраст (5 вариантов), образование (6 вариантов), доход (6 вариантов) (табл. 1).

Анализ. Для выделения гомогенных общностей мы использовали латентно-структурный анализ. Работа осуществлялась в программе Мр!иэ 6.11. В качестве базы выделения латентных классов использовались переменные — формы политического участия и социально-экономической самоидентификации. В качестве предикторов использовались социально-демографические характеристики: пол, возраст, образование. Доход мы исключили, поскольку вопрос

Таблица 1. Социально-демографические характеристики (2015 г.)

Характеристика %

Возраст:

18-29 23,4

30-39 16,4

40-49 19,4

50-59 16,6

60 и старше 24,2

Пол:

мужской 43

женский 57

Образование:

начальное 3,1

среднее 14,5

начальное профессиональное 7,4

среднее профессиональное 26,2

неполное высшее 9,5

высшее 39,5

Доход руб./чел. в месяц

до 5000 2,4

5000-9000 11,2

9000-13000 12,12

13 000-18000 18,9

18000-28000 20,8

отказ от ответа 7

З. о. 6,5

о материальном положении дублируется: один вопрос посвящен выявлению дохода члена домохозяйства в месяц, другой — самоидентификации. Крайний вариант нами использовался для построения латентного класса, поэтому, чтобы избежать искусственной значимой связи, следует использовать только один из этих показателей.

Второй этап исследования — анализ неконвенционального политического участия с помощью логит-регрессионного анализа. Зависимая переменная — «участие в любых, в том числе несанкционированных, забастовках, митингах, демонстрациях». Предикторы: пол, возраст, образование, социально-экономическая самоидентификация, источники получения информации, оценка качества жизни, социальный оптимизм.

Результаты. Была отобрана 2-классовая модель, данные тестов приведены в табл. 2. При принятии решения об отборе модели мы ориентировались преимущественно на тест отношения правдоподобия и тест Ло—Менделя—Рубина (ЛМР-тест). В данном случае ситуация была однозначной.

Таблица 2. Отбор модели (п = 1024, 2015 г.)

Класс LR df p — value AIC BIС ЛMR-тест p — value Entropy

2 434 292 0,000 9455 9562 372 0,000 0,61

3 265 282 0,751 9301 9464 174 0,001 0,71

Примечание. LR — тест отношения правдоподобия; AIC — информационный критерий Акаике; BIG — Байесовский информационный критерий.

Вероятность латентного класса, описывающая распределение значений наблюдаемых индикаторов по классам (при этом предполагается, что классы локально друг от друга независимы), и условная вероятность, описывающая шансы попадания определенного объекта (ответа, паттерна и т. п.) в тот или иной латентный класс, представлены на графике 2.

У У * _

График 2. Распределение вероятностей между латентными

классами

На графике 2 видно, что в целом контуры тактик политического участия двух классов совпадают. Это неудивительно, поскольку само по себе политическое участие несет мощную функциональную составляющую, например участие в выборах — массовое явление, то же самое можно сказать и про обращение в государственные органы. Мы видим, что представители 2-го класса в целом более активны. Таким образом, условно обозначим наш первый латентный класс как класс неактивных горожан, а второй — как класс активных горожан. Коэффициенты латентных классов приведены в табл. 3.

Мы видим, что для класса неактивных горожан характерны только самые массовые конвенциональные формы политического участия: голосование, обращение в государственные органы, а также использование личных связей, и совсем не свойственны формы публичной активности (особенно это касается несанкционированных митингов). Социальная база данного класса значимо отличается от основы альтернативного класса.

Для класса активных горожан, как мы уже отмечали, характерно более активное использование всех форм политического участия — в этом отношении они значительно превосходят представителей первого класса. Вероятность обращения в государственные органы в случае обострения социально-экономической обстановки выше более чем в шесть раз (OR)1, участия в голосовании — в четыре раза, использования личных связей — в два с лишним раза. По сравнению с классом неактивных горожан в данной общности респонденты готовы принимать активное участие в деятельности общественных организаций и политических партий, а также в публичных акциях протеста, в том числе и в несанкционированных. Конечно, доля последних не столь значительна,

Таблица 3. Коэффициенты латентных классов политического участия (2015 г.)

Характеристика р Неактивные Активные ORl vs.2

горожане горожане

Форма участия:

обращение 0,44*** 0,83*** 6,31

голосование 0,64*** 0,88*** 3,91

партии, организации 0,03* 0,61

митинги разрешенные 0,04** 0,48

митинги неразрешенные 0,01 0,18

личные связи 0,24*** 0,43*** 2,36

Социальный класс:

высший 0,00 0,00

между высшим и средним 0,03*** 0,02** 0,71

средний 0,46*** 0,54*** 1,34

между средним и низшим 0,39*** 0,33*** 1,24

к низшему слою 0,12*** 0,1***

р т 0,66 0,34

*p < 0,1; **p < 0,05; ***p < 0,01

1 OR (odds rate) — отношение шансов.

но необходимо учитывать специфику политического процесса и определенные риски, напоминаниями о которых перенасыщено российское информационное пространство.

После того как были выделены гомогенные группы, стал возможен анализ влияния социально-демографических характеристик на вероятность попадания в тот или иной латентный класс. Таким образом, мы можем определить социальные черты наших классов (табл. 4).

Таблица 4. Результаты логит-регрессионного анализа для 2-классовой модели (2015 г.)

Характеристики $поп-аС SE

Пол 0,809 0,134

Возраст, лет:

18-29 3,130*** 0,210

30-39 1,874** 0,219

40-49 2.092*** 0,211

50-59 1,211 0,233

60 и старше а а

Образование:

начальное 1,368 0,368

среднее 0,746 0,221

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

начальное профессиональное 0,961 0,259

среднее профессиональное 0,745 0,172

неполное высшее 1,062 0,242

высшее а .а

Константа 0,281*** 0,192

*р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01; . .а — избыточный параметр

В качестве опорных категорий выступили первые категории (в нашем случае, как правило, это отрицательные ответы). Таким образом, можно отметить, что в классе активных горожан значительно больше молодежи и людей среднего возраста, чем людей старшего поколения (в три раза — представителей группы 18-29 лет, в два раза — 30-39 и 40-49 лет). Интересно, что критерий «молодости» оказался единственным значимым. Мы уже встречались с подобной ситуацией при анализе данных за 2010-2012 гг. Таким образом, можно заключить, что основным критерием, влияющим на политическую активность, является возраст, что соотносится с классическими представлениями о жизненном цикле политического участия и протестной активности.

Обратимся к проблеме несанкционированных акций протеста. Мы построили логит-регрессионную модель для переменной «участие в любых, в том числе несанкционированных забастовках, митингах, демонстрациях», в качестве предикторов были использованы пол, возраст, образование, приоритетные источники получения информации, оценка качества жизни и социальный оптимизм. Результаты анализа приведены в табл. 5.

Таблица 5. Результаты логит-регрессионного анализа для зависимой переменной «участие в любых, в том числе несанкционированных, забастовках, митингах,

демонстрациях» (2015 г.)

Характеристика Р SE Low Н'Ф

Пол 2,711*** 0,286 1,574 4,752

Возраст, лет: 18-29 40-49 0,233** 0,320** 0,554 0,517 0,079 0,116 0,690 0,883

Источник информации: телевидение радио 0,304*** 2,107*** 0,322 0,290 0,162 1,194 0,572 3,718

Образование: начальное профессиональное 0,185 0,451 0,185 1,086

Социальный оптимизм: ухудшится 0,379** 0,495 0,144 0,999

* р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01

Учитывая обилие предикторов (для удобства все указанные переменные были дихотомизированы) в табл. 5 указаны только значимые коэффициенты. В качестве опорных категорий были использованы, как правило, отрицательные ответы.

Решение о потенциальном участии в несанкционированных публичных акциях в случае ухудшения социально-экономической обстановки более характерно для мужчин, чем для женщин. Представителей самой молодой возрастной группы (18-29 лет) более чем в четыре раза вероятнее встретить среди сторонников радикальных мер, чем среди людей, принадлежащих к возрастной группе «60 и старше». Для людей среднего возраста (40-49 лет) также характерна повышенная политическая активность: представители данной группы в три раза чаще выражают готовность к активным действиям, нежели люди пожилого возраста.

Используя данную модель2, рассчитаем несколько вероятностных оценок для определенных социальных профилей. Вероятность попадания в класс активных горожан у мужчин 18-29 лет с незаконченным высшим или высшим образованием составляет 43%, у женщин — 48%, со средним общим образованием — 34% и 39% соответственно; у мужчин среднего возраста (40-49 лет) с незаконченным высшим или высшим образованием — 33%, у женщин — 38%, со средним специальным образованием — 26 и 30% соответственно.

Интересная ситуация сложилась с источниками информации: среди респондентов, выражающих готовность к несанкционированным акциям протеста, в три раза больше людей, преимущественно получающих информацию о политических событиях по телевидению, а среди «противников» несанкционированных акций в два раза больше людей, предпочитающих радио.

Людей, негативно оценивающих пятилетнюю перспективу в плане улучшения личного благосостояния, среди сторонников несанкционированных акций больше, практически в три раза, чем среди противников.

2 Класс акт./неакт. = -1,271 +х1 («Возраст») +х2(«Образование») - 0,211(«Пол»).

Таким образом, возможность участия в несанкционированных публичных акциях свойственна молодежи и людям из верхней возрастной группы среднего возраста, активно следящим за политической жизнью по телевидению и, пожалуй, главное — негативно оценивающих перспективу улучшения условий жизни.

Выводы

На основании проведенного исследования сделаем следующие выводы.

1. Выявлен своеобразный союз «учеников и учителей» (18-29 и 40-49 лет), демонстрирующих схожие стратегии политического участия и равенство про-тестного потенциала.

2. Обозначен типичный жизненный цикл политической активности: активистские формы политического участия имеют нисходящий тренд с локальным пиком в период 40-49 лет, электоральная активность приближается к параболической форме распределения (притом есть все основания полагать, что первая вершина параболы, молодежь, более склонна к манифестации как таковой, нежели к реальному участию).

3. Все разнообразие предпочтений форм политического участия можно свести к 2-классовой модели: неактивные горожане (66% респондентов) готовы участвовать в выборах, обращаться в органы государственной власти, использовать личные связи для решения индивидуальных проблем и в то же время исключают возможность участия в публичных акциях. Активные горожане (44%) все вышеуказанные формы участия используют более интенсивно, а также выражают готовность использовать неконвенциональные формы.

4. Возраст является основным социально-демографическим фактором, воздействующим на уровень политической активности.

5. Социальное ядро активистов, допускающих участие в несанкционированных публичных акциях, составляют молодежь и люди верхней страты среднего возраста (40-49 лет), критически оценивающие перспективы улучшения качества жизни в среднесрочной перспективе.

Литература

Коченков А. И., Толстова Ю. Н. Идеи латентно-структурного анализа Лазарсфельда в современной социологии // Социология: 4М. 2003. № 16. C. 127-149 (Kochenkov A. I., Tolsto-va Y. N. Lazarsfeld's Ideas Latent Structural Analysis in Modern Sociology // Sociology: 4M. 2003. P. 127-149).

Попова О. В. Группы поддержки «партии власти» в Санкт-Петербурге и Ленинградской области // Политическая экспертиза: ПОЛИТЭКС. 2006. Т. 2, № 2. С. 225-233 (Popova O. V. Support Groups "Party of Power" in St. Petersburg and Leningrad Region // Political Expertise: POLITEX. 2006. Vol. 2, N 2. P. 225-233).

Попова О. В. Динамика политических установок и партийных предпочтений // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 6. 2007. Вып. 4. С. 3-16 (Popova O. V. The Dynamics of Political Attitudes and Party Preferences // Vestnik of St. Petersburg University. Ser. 6. 2007. Issue 4. P. 3-16).

Попова О. В. Исследование политического сознания жителей мегаполиса // Аналитические технологии прогнозирования политических процессов. Учебник / под ред. О. В. Поповой. М.: Проспект, 2013. С. 352-383. Глава 14. Приложение. С. 384-390 (Popova O. V. The Study of Political Consciousness of the Inhabitants of the Metropolis // Analytical Technology Forecasting of Political Processes. Textbook / ed. O. V. Popova. M.: Prospect, 2013. P. 352-383. Chapter 14. Appendix).

Попова О. В. О динамике показателей опасности социальных конфликтов в сознании жителей Санкт-Петербурга (2008-2012 гг.) // Политическая экспертиза: ПОЛИТЭКС. 2013. Т. 9, № 1. С. 51-72 (Popova O. V. The Dynamics of Indicators of Social Conflict in the Minds of the St. Petersburg Citizens 2008-2012 // Political Expertise: POLITEX. 2013. Vol. 9, N 1. P. 51-72).

Попова О. В. Политическая идентичность молодежи Санкт-Петербурга (по итогам эмпирического политического исследования, ноябрь 2013 г) // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Серия 6. 2015. Вып. 1. С. 4-13 (Popova O. V. Political Identity of Young People in St. Petersburg (Based on Empirical Political Research, November 2013) // Vestnik of St. Petersburg State University. Ser. 6. 2015. Issue 1. P. 4-13).

Попова О. В. Политические поколения: различия и устойчивость политических взглядов // Политический анализ: доклады Центра эмпирических политических исследований СПбГУ. Вып. 8. / под ред Г. П. Артемова. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2007. С. 92-100 (Popova O. V. The Political Generation Differences and Stability of the Political Opinions // The political analysis: the reports of the Center for empirical political investigations (CEPI). Number 8 / ed. by G. P. Artemov. St. Petersburg: St. Petersburg University Press, 2007. P. 92-100.)

Попова О. В. Политические установки петербуржцев перед новым электоральным циклом // Вестн С.-Петерб. ун-та. Серия 6. 2011. Вып. 1. С. 67-75 (Popova O. V. Political Attitudes of St. Petersburg Citizens before a New Electoral Cycle // Vestnik of St. Petersburg State University. Ser. 6. 2011. Issue 1. P. 67-75).

Попова О. В. Политические установки петербуржцев: проблема адекватности самоидентификации // Политическая экспертиза: ПОЛИТЭКС. 2005. Т. 2, № 2. С. 127-139 (Popova O. V. Political Attitudes of Saint-Petersburg: the Problem of the Adequacy of Self-Identification // Political Expertise: POLITEX. 2005. Vol. 2, N 2. P. 127-139).

Толстова Ю. Н. Измерение в социологии. М.: КДУ, 2007. 288 с. (Tolstova Yu. N. Measurement in Sociology. M.: KDU, 2007. 288 p.)

Agresti A. An Introduction to Categorical Data Analysis. 2nd Ed. New York: Published by John Wiley & Sons, Inc., 2007. 392 p.

Akaike H. A New Look at the Statistical Model Identification // IEEE Transactions on Automatic Control. 1974. N 6 (Vol. AC-19). P. 716-723.

Dayton C. M. Latent Class Scaling Analysis: Sage University Papers Series on Quantitative Applications in the Social Sciences. 07-126. Thousand oaks, CA: SAGE, 1998. 98 p.

Hagenaars J. A., McCutcheon A. L. Applied Latent Class Analysis. New York: Cambridge, 2002. 478 p.

Lazarsfeld P.A. Conceptual Introduction to Latent Structure Analysis // Mathematical Thinking in the Social Sciences. Glencoe: Free Press, 1969. Р. 349-387.

Lo Y., Mendell N. R., Rubin D. B. Testing the Number of Components in a Normal Mixture // Biometrika. 2001. N 88. P. 767-778.

McCutcheon A. L. Latent Class Analysis: Sage University Papers Series on Quantitative Applications in the Social Sciences. 07-64. Thousand oaks, CA: SAGE, 1987. 192 p.

Muthen L. K., Muthen B. O. Mplus User's Guide. 7th Ed. Los Angeles, CA: Muthen & Muthen, 2012. 758 p.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.