CC BY
66
К.В. МЕЛЬНИКОВ*
БЮРОКРАТИЧЕСКИЙ ПАТРОНАЖ И ПАТТЕРНЫ АДМИНИСТРАТИВНОГО РЕКРУТИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭЛИТ В РОССИИ: ОПЫТ СРАВНИТЕЛЬНОГО СЕТЕВОГО АНАЛИЗА1
Аннотация. Значимость неформальных институтов и практик в политической и экономической жизни России все больше признается представителями различных областей социальных наук. Как показывают исследования, неформальную деформацию испытывает на себе и государственный аппарат, в том числе процесс рекрутирования на высшие должности в исполнительной власти. При этом патронажные связи не представляют собой единичное отклонение, но носят системный характер. В связи с этим сетевой анализ предоставляет эвристически перспективную возможность рассмотреть патронажные связи как сетевую структуру. Опираясь на существующие подходы к квантификации патронажных связей, автор предлагает собственный подход к изучению патронажных сетей как модели взвешенного графа. Патронажные связи могут существенно отличаться по степени устойчивости, что должно учитываться при анализе патронажных сетей. С этой целью автором предложена идея калькуляции индекса патронажной связи, в основе которого находятся три параметра: количество лет и случаев совместной работы, а также факт повышения одного актора другим.
С учетом этого подхода и на основе строгого биографического анализа изучается структура сетей административных элит Челябинской области и Пермского края. При этом говорить об общем паттерне структурирования неформальных сетей не приходится - отличия по степени сплоченности и централизации
* Мельников Кирилл Вадимович, научный сотрудник, Институт философии и права УрО РАН (Екатеринбург, Россия), e-mail: melnikovrezh@gmail.com
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и ЭИСИ в рамках научного проекта № 20-011-32044.
© Мельников К.В., 2021 DOI: 10.31249/poln/2021.04.09
варьируются от периода к периоду. Сопоставление сетевых позиций и типа занимаемой должности также демонстрирует отсутствие единого паттерна. Конкретные модели, по всей вероятности, связаны с индивидуальными стратегиями лидеров сетей, которые в свою очередь имеют внутренние и внешние ограничительные рамки.
Ключевые слова: патронаж; клиентелизм; патрон-клиентские отношения; неформальные сети; неопатримониализм; региональные элиты; бюрократия; административное рекрутирование; сетевой анализ; неформальные институты.
Для цитирования: Мельников К.В. Бюрократический патронаж и паттерны административного рекрутирования региональных элит в России: опыт сравнительного сетевого анализа // Политическая наука. - 2021. - № 4. - С. 210-238. -БО!: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.04.09
Введение
Необходимость анализа неформальных институтов и практик все больше отмечается исследователями практически всех областей социальных наук. Изучая вопросы «гаражной экономики» [Селеев, Павлов, 2016] и анализируя практики «телефонного права» [Леденева, Шушанян, 2008], исследователи все чаще отмечают расхождение реальной низовой социальной жизни и нормативного восприятия действительности, заложенной в правовых актах. Подверженным неформальной трансформации оказывается и бюрократический аппарат, для которого формальные нормы и процедуры, как считается, являются основой функционирования. Несмотря на усиление формального регулирования государственной службы в духе идеалов веберовской бюрократии, личные связи остаются ключевым источником рекрутирования в органы власти. Причем, как показывают эмпирические исследования, это справедливо как для нижнего [Гимпельсон, Магун, 2004], так и для верхнего [Чап-ковский, 2011] этажей административного аппарата.
Изучение патронажа в бюрократии - одна из основных ветвей (наряду с изучением «политических машин») исследований патрон-клиентских отношений [Гилев, 2016]. В наиболее общем виде патрон-клиентские отношения определяются как «не связанные с родством отношения личной зависимости, основанные на взаимообмене благами между двумя людьми, патроном и клиентом, которые обладают неравными по объему ресурсами» [Medard, 1976, p. 103]. В контексте работы органов власти репертуар патро-
нажных практик может быть довольно широким. Таковыми могут быть как продвижение по службе, селективное применение наказаний (например, игнорирование или замалчивание проступка) и назначение наград (например, повышение оклада и премий), поддержка патроном своего клиента при распределении дефицитных и конкурентных служебных благ (служебное жилье, жилищные сертификаты), а также полезные контакты для решения вопросов, на которые не распространяется собственный ресурс патрона (образование детей, уклонение от военной службы, медицинская или юридическая помощь и т.п.). В целом весь репертуар подобных практик сводится к двум направлениям: покровительство в рамках служебных отношений (описанное выше) и покровительство при поступлении на службу. В рамках второго направления ресурсом, которым патрон одаривает своего клиента, является сам доступ к государственной должности. Поскольку налицо явное неравенство ресурсов, клиент в таких отношениях отвечает долгосрочными отношениями лояльности, которые могут выражаться в особом отношении к распоряжениям патрона, сверхурочной работе, поддержке в случае служебных конфликтов, а также в различных услугах личного характера. И если первое может иметь место в любой организации в силу психологической природы таких отношений, то второй аспект патронажа является вопросом о доступе к власти, потому именно он видится наиболее значимым как с точки зрения политического анализа, так и для перспектив практического реформирования государственной службы.
Гораздо чаще исследователей интересует верхний уровень бытования государственного аппарата, поэтому исследования патронажа тесно связаны с изучением элитных сетей. Так, А. Леденева, анализируя структуру элитных взаимодействий, выделяет четыре идеальных типа связей во властных сетях в зависимости от силы / слабости связей (по М. Грановеттеру) и преимущественного контекста их реализации (частный / публичный). И хотя практическое применение такой схемы неизбежно вызывает затруднения, ее значимой новацией является выделение специфических функций, которые выполняют эти типы контактов для функционирования и развития властной сети [Ledeneva, 2011, p. 53-69]. Г. Хейл описывает российский и другие постсоветские политические режимы как патрональные [Hale, 2014], т.е. агентами политических взаимодействий в них являются не безличные институты (партии, парламен-
ты, органы власти), а группы скрепленных личными связями политических и экономических акторов. Вариации постсоветских политических режимов, таким образом, основаны на степени монополизации властных и экономических ресурсов одной патронажной пирамидой. В России патронажные сети, по Хейлу, принадлежат одной из трех ключевых категорий: олигархические сети, региональные «политические машины» и сети, связанные с федеральными органами государственной власти. Н. Петров [Петров, 2017], соглашаясь с тем, что коалиции трех типов сетей определяли выборные кампании 1996-2000 гг., сомневается в столь явном их разграничении как минимум после 2004 г. Предлагая рассматривать российскую политическую систему как неономенклатурную (в том смысле, что влияние актора полностью определяется его местом в административной иерархии), он отмечает фактический синкретизм властных сетей. В каждой сети имеется как экономический, так и силовой, а также региональный компоненты. В такой системе сетевой и политический капиталы практически неразличимы, поскольку влияние обеспечивается постом, а получение поста -местом в сети личных связей. При этом выбывание из системы означает потерю не только сетевого, но и политического капитала.
Роль патрон-клиентских отношений на всех уровнях властной иерархии оставалась в России крайне высокой на протяжении практически всей ее истории [Афанасьев, 2000]. Ни одна из таких экстремальных смен институционального порядка, как петровская модернизация, революция 1917 г. или распад СССР, серьезно не пошатнули роль патронажа в работе органов власти. Поэтому все чаще исследователи подчеркивают применимость концепции нео-патримониализма к анализу российского политического режима [Гельман, 2016; Старцев, 2013].
Несмотря на очевидное признание роли патронажа в работе государственного аппарата, традиция его изучения имеет ряд пробелов, ограничивающих научное осмысление механизмов и принципов его функционирования.
Во-первых, региональный аспект патронажа за редкими исключениями [ОайШШпа, КаЕайсеу, Уакоу1еу, 2020] остается в тени общего интереса к элитным сетям федерального уровня. При этом интересно было бы понять, является ли региональный патронаж продолжением федеральной политики или обладает уникальными свойствами и самостоятельной логикой.
Во-вторых, в изучении патронажа исследователи довольно редко пользуются аппаратом сетевого анализа (SNA). Его несомненное достоинство заключается в том, что патронажные связи не рассматриваются как единичные факты ad hoc, но концептуализируются как система. В действительности, как показал еще Дж. Скотт [Scott, 1972], патронажные связи могут образовываться в иерархии (когда клиент одного суперпатрона может иметь собственных клиентов), и далее - в патрон-клиентские кластеры, когда между игроками одного уровня могут образовываться горизонтальные альянсы. В общем виде система патронажных связей превращается из иерархии в сеть, и именно SNA предоставляет принципиальную возможность оценить сетевую конфигурацию патронажа. Более того, сетевой анализ позволяет визуализировать патронажную структуру, что само по себе обладает мощным эвристическим потенциалом. Важно, что сетевой анализ, будучи разделом математической теории графов, предъявляет строгие логические требования к концептуализации патронажных сетей и тем самым может освободить сам термин от изрядной доли метафоричности, с которой он применяется в политическом анализе. Перспектива количественной оценки элементов и структуры патронажных сетей дает принципиально новые возможности для сравнительного анализа как по диахронической, так и по синхронической осям. Плюс ко всему сетевой анализ, как самостоятельная научная дисциплина, регулярно совершенствует свой математический аппарат и потому предлагает все более разнообразные инструменты для прикладного политического анализа.
В-третьих, те редкие исследователи, которые все же применяют аппарат SNA к изучению патронажных сетей, рассматривают их как часть объяснительной модели [Keller, 2016; Garifullina, Kazantcev, Yakovlev, 2020]. Аналитически перспективным кажется выявление универсальных паттернов структурирования таких сетей, анализ их выживаемости и другие вопросы их внутренней природы, а также сопоставление сетевой позиции с позицией в формальной должностной иерархии или типом и объемом располагаемых политических ресурсов.
Четвертый пробел - отсутствие компаративного анализа паттернов структурирования неформальных сетей. Отдельные кейс-стади могут оказаться довольно плодотворными в оценке того, как функционируют патронажные сети в конкретно взятом случае,
однако не дают представления о том, насколько универсальными являются выявленные паттерны. Малые (8шаП-К) сравнительные кейс-стади могут стать первым шагом в этом направлении.
Природа этих пробелов не ограничена предметным полем общей теории патронажа и неформальных сетей. Восполнение каждого из них, и последних двух в особенности, может оказаться полезным для более частного понимания природы политических механизмов рекрутирования региональных элит в России.
Патронажная сеть как взвешенный граф.
Методология исследования
В попытке заполнить упомянутые выше пробелы в изучении патронажных сетей я предлагаю обратиться к двум регионам: Пермскому краю и Челябинской области. Их географическая близость и соответственно минимальные различия в экономической и социальной структуре позволяют контролировать внешние факторы, которые могут отвечать за потенциальную разницу в структуре сетей. В качестве конкретных кейсов были выбраны хронологически сопоставимые периоды: 2011-2012 гг. (сети О. Чиркунова и М. Юревича) и 2018-2019 гг. (сети М. Решетникова и Б. Дубровского). Поскольку сеть представляет собой статичный снимок, логика, которой я руководствовался при выборе конкретных отрезков, заключается в необходимости идентификации наиболее стабильных с кадровой точки зрения временных промежутков и, соответственно, исключения периодов, связанных либо с первоначальным формированием региональных органов власти, либо с их переформированием после отставки правительства.
Узлами сети являются руководители исполнительных органов власти Пермского края и Челябинской области, перечень которых преимущественно был сформирован исходя из находящихся в открытом доступе деклараций о доходах руководителей органов власти за интересуемые периоды1.
В вопросе моделирования граней сети я предлагаю обратиться к биографическому анализу. Имеющиеся исследования рос-
1 Декларатор. - Режим доступа: http://declarator.org/ (дата посещения: 08.03.2021).
сийской и советской элиты, которые в той или иной степени связаны с идеями сетевого анализа и потому сталкиваются с необходимостью квантификации патронажных связей [Willerton, 1987; Reisinger, Willerton, 1988; Easter, 1999; Чапковский, 2011; Garifullina, Kazantcev, Yakovlev, 2020], с различными вариациями опираются на анализ биографий и ориентируются на поиск карьерных пересечений, предшествующих попаданию в элиту включенных в анализ акторов. С целью проведения автоматизированного биографического анализа мною была составлена база данных, содержащая информацию о карьерном пути каждого включенного в анализ чи-новника1. Источниками такой информации стали официальные сайты органов власти и их архивированные копии, а также СМИ2.
Далее, с помощью кода на языке R, искались пересечения по датам, месту и организациям совместной работы или учебы между всеми парами акторов. Для таких крупных организаций, как важнейшие региональные вузы, а также правительства и городские администрации, связь фиксировалась только при совместной учебе или работе на одном факультете, департаменте или управлении. Важной новацией модели является то, что в ней предлагается учитывать не только связи, предшествующие попаданию в региональную административную элиту, но и факты общей работы после ухода из регионального правительства. Такой вектор развития карьеры кажется довольно надежным индикатором патронажной связи, поскольку в случае, если такая связь сформировалась или сохранила свою актуальность, вполне вероятно, что патрон предложит своей клиентеле проследовать за ним и далее.
Биографический подход к регистрации связей имеет свои ограничения. Первое: могут упускаться связи, внешние по отношению к карьере (ложноотрицательный результат). Например, министр физической культуры и спорта Пермского края В. Епанов подтвердил предположения СМИ, что до назначения на должность являлся личным тренером М. Решетникова и помогал тому гото-
1 Доступна на репозиторие Harvard Dataverse. - Режим доступа: https://doi.org/10.7910/DVN/0M3YVH (дата посещения: 08.03.2021).
2 Преимущественно: Business Class. - Режим доступа: https://www.business-class.su/persons (дата посещения: 08.03.2021); ГлобалПермь. ру. - Режим доступа: https://globalperm.ru/person (дата посещения: 08.03.2021).
виться к Пермскому марафону1. В нашей модели эта связь будет отсутствовать. Второе: в модель могут быть включены пересечения, при которых два чиновника работали вместе, но не имеют устойчивой положительной связи (ложноположительный результат). Отсюда вытекает, пожалуй, главный недостаток биографического анализа: факт совместной работы не обязательно свидетельствует о значимой неформальной связи. Такие пересечения могут свидетельствовать о кадровом дефиците или о наличии нескольких институций, которые традиционно служат трамплином в административную элиту.
Первая проблема может быть решена добавлением неформа-лизуемых связей через анализ СМИ или экспертные опросы. Однако увеличение источников формирования связей в этом случае будет достигнуто ценой снижения объективности модели. Фокус исключительно на карьерах поможет сохранить объективность и последовательность в сборе данных и при этом соответствует общему предположению о том, что «в России, в отличие от режимов Центральной Азии и Кавказа, где неформальные сети преимущественно основаны на этнических или семейных связях, такие сети в основном сформированы на основе общего профессионального или образовательного бэкграунда» [ВаШго, Б1кшк, 2016, р. 81]. Признавая потенциальную чувствительность потери остальных источников неформальных связей, стоит также отметить, что биографический акцент в анализе сети может сделать его полезным для изучения смежного феномена «управленческих (политических) команд» и последующего изучения эффекта структуры таких «команд» на более общие показатели эффективности управления, политической и экономической автономии регионов и другие эффекты, находящиеся в фокусе не только политической теории, но и дисциплины государственного управления.
Вторая проблема может быть решена дифференциацией полученных связей по степени их силы и устойчивости. Именно поэтому от простого невзвешенного графа я предлагаю перейти к модели взвешенного графа и задавать связям различный вес, кото-
1 Вихров Д. Министр спорта Владимир Епанов о проблемах отрасли, распаде «Амкара» и разочарованиях. Большое интервью / Properm.ru. - 2018. -16 июля. - Режим доступа: https://properm.ru/news/society/157016/ (дата посещения: 08.03.2021).
рый позже будет учитываться при анализе структуры сети и центральности ее членов.
С этой целью я предлагаю ввести индекс патронажной связи, который будет отражать силу и устойчивость неформальных отношений между двумя акторами. Он будет состоять из трех компонентов:
а) продолжительность опыта совместной работы или учебы. Этот параметр позволит разграничить долгие устойчивые отношения и краткосрочные или случайные. Некоторые из предыдущих работ с этой целью устанавливали порог продолжительности, ниже которого связи между акторами не регистрировались (как правило, он составляет один год). Однако при таком жестком правиле мы можем исключить из модели краткосрочные, но при этом красноречивые факты. Например, когда руководителем органа власти становится чиновник, до того не имевший никаких связей ни с регионом, ни с другими руководителями, но принятый губернатором или его заместителем в качестве своего советника на короткий срок, а затем быстро выдвинутый на министерский пост. Такие связи, на мой взгляд, должны присутствовать в модели, но с меньшим весом;
б) число случаев совместной учебы или работы. Этот параметр потенциально является еще более надежным, чем первый. Если два чиновника регулярно появляются в составе одних и тех же организаций, это говорит об устойчивом характере их отношений, вероятность случайного совпадения здесь стремится к минимуму;
в) факт повышения одного управленца, при котором другой являлся в данной организации вышестоящим начальником. В данном случае мы принимаем в качестве предположения, что вышестоящий либо способствовал такому повышению, либо как минимум ему не препятствовал. Этот параметр среди других является, пожалуй, самым надежным. В своем анализе китайских элит Ф. Келлер [Keller, 2016] использовала именно этот подход, который, однако, в российском случае малоприменим в силу ряда причин. Во-первых, китайская элита целиком формируется из единого пула - партийных организаций различного уровня - и потому гораздо более гомогенна по сравнению с российской элитой. Почти весь состав китайской элиты находится в четком субординационном отношении друг к другу. Во-вторых, в китайском случае в руках у исследователей имеется довольно детальная информация о
большом числе чиновников с подробно прописанной биографией, включающей информацию о повышениях. В российском случае такая единая база отсутствует, информация о повышениях в биографиях чиновников - скорее исключение, чем правило. Но если такая информация есть, она должна быть использована.
Длительность, повторяемость и конвертация связи в служебный рост - признаки, которые традиционно сопровождают качественные описания патронажа в бюрократии [Старцев, 2009; Panizza, Peters, Ramos Larraburu, 2019], однако их сочетание в качестве меры устойчивости патронажной связи и соответственно применение в сетевом анализе до сих пор оставались невостребованными. Предложенный индекс учитывает эти факторы и исходит из предположения, что длительные связи, актуализирующие себя на разных местах работы, еще и связанные с повышением одного актора другим, должны иметь гораздо больший вес, чем краткосрочные одиночные связи. Сложным вопросом здесь является переход к конкретной формуле. Ключевая проблема - количественное соотнесение трех параметров друг с другом. Пожалуй, решить ее без исследовательской дискреции невозможно. Я предлагаю следовать такой логике: длительность совместной деятельности является наименее явным индикатором патронажной связи, но при этом имеет четкое числовое выражение, поэтому может стать стартовой точкой для расчета. Так, один год совместной работы будет соответствовать одному баллу. Частота совместных контактов, будучи более надежным индикатором, будет представлять собой произведение количества совместных случаев работы (учебы) на коэффициент значимости фактора. Такой коэффициент должен быть привязан к распределению баллов первого компонента. Таким коэффициентом может быть медиана распределения первого признака. Например, для сети Решетникова медианное значение первого признака -2,8 года. Соответственно, один случай совместной работы будет вносить в общий вес индекса 2,8 балла, два случая - 5,6 балла и т.д. Наконец, факт повышения по службе как еще более надежный индикатор в качестве коэффициента получит значение третьего квартиля распределения первого признака. Например, для сети Решетникова третьим квартилем в распределении длительности совместной работы будет значение в 4,2 года. Таким образом, единичный факт повышения вносит в вес патронажной связи 4,2 балла;
если же повышение фиксировалось еще на одном месте работы, 8,4 балла. Логика этого подхода визуализирована на рис. 1.
2№ 2006
Период 1 Период 2 Итоговый балл
Продолжительность совместной работы 3 1 3 + 1 = 4
Факт совместной работы 1 1 ( 1 + 1 ) * 2,83 = 5,66
Повышение ^ 1 0 ( 1 + 0 ) * 4,2 = 4,2
13,86
Рис. 1.
Операционализация индекса патронажной связи
Такой подход к калькуляции индекса позволит избежать универсальных значений, которые могут по-разному проявлять себя на разных выборках. Веса коэффициентов здесь рассчитываются для каждой выборки заново и потому учитывают общие изменения в тенденциях карьерной мобильности (например, более частая ротация управленческих кадров, характерная для более поздних периодов, не будет чересчур переоценена по сравнению с продолжительностью совместной работы, поскольку привязана к ее распределению). Это позволит сравнивать силу патронажных связей per se между различными сетями, в том числе хронологически.
В общем виде индекс патронажной связи выглядит следующим образом:
Ipc = Пу + nc * Q2(F(ny )) + np * Q3(F(ny )), где
Ipc - индекс патронажной связи, ny - количество лет совместной работы, nc - количество случаев совместной работы, np - количество случаев повышения по службе, а Q2(F(ny)) и Q3(F (ny)) - медиана и третий квартиль эмпирического распределения величины ny.
Здесь же стоит отметить, что в сети сольются как вертикальные отношения патронажа, так и горизонтальные отношения клиентов одного патрона, что в целом соответствует подходу Дж. Скотта к патрон-клиентским кластерам. Высокий индекс патронажной связи тем не менее будет косвенно указывать именно на вертикальный характер отношений.
Моделирование патронажной сети как взвешенного графа требует перехода от классических формул ключевых сетевых метрик (плотности, геодезического расстояния, различных мер центральности) к их взвешенным версиям. С этой целью я воспользуюсь подходом Т. Опсаль [Opsahl, Agneessens, Skvoretz, 2010], который для калькуляции мер центральности и геодезического расстояния предложил меру с настраиваемым параметром alpha, нулевое значение которого будет полностью игнорировать веса, а единичное -игнорировать количество связей. Соответственно alpha = 0,5 будет в равных пропорциях учитывать и количество связей, и их силу, что имеет значение для нашего анализа. Так, центральными по степени игроками будут являться те, кто замыкает на себе большее число наиболее устойчивых патронажных связей. В определении остальных сетевых метрик мы будем следовать этому же подходу, для среды R реализованному авторами в пакете tnet.
Анализ таких структурных характеристик сети, как выявление ядра и периферии, а также анализ сообществ будет осуществляться с помощью метода k-core [Seidman, 1983] и label propagation algorithm [Raghavan, Albert, Kumara, 2007] соответственно.
Результаты анализа. Патронажные сети 2011-2012 гг.
Получившиеся сети для Челябинской области и Пермского края демонстрируют практически идентичные показатели общей структуры и плотности связей (рис. 2-3).
Обозначения
• Общая компетенция
• Межотраслевая компетенция
• Отраслевая компетенция
Рис. 2.
Сеть административных элит Челябинской области 2011-2012 гг.1
1 Выполнено в Gephi. Алгоритм укладки: Force Atlas 2. Размер узла зависит от количества связей. Толщина грани зависит от индекса патронажной связи.
Рис. 3.
Сеть административных элит Пермского края 2011-2012 гг.
Сети обладают сопоставимым размером и числом граней, количеством изолятов (не имеющих связей узлов), общей плотностью, а также плотностью крупнейшей связной компоненты (КСК, т.е. крупнейшей связанной части графа). Однако более пристальный взгляд на сети обнаруживает одно принципиальное различие. Если в Челябинской области губернатор является лидером сети, то именно первый находится в центре сети и имеет наибольшее число связей. Нельзя сказать, что это уникальный случай. Например, М. Рахимов в Башкортостане в первое десятилетие своего президентского срока также не являлся центром патронажной сети региона [GarifuПma, Kazantcev, Yakovlev, 2020]. В случае Перми налицо пример, когда губернатор делегирует вопросы кадровой политики второму лицу региона. В. Сухих, продолжительное время работавший на различных властных постах, сформировал довольно широкий круг рабочих контактов, которые впоследствии
стали его личной клиентелой в правительстве края. При этом В. Сухих теоретически находится в наиболее благоприятной позиции для продолжения карьеры: а) не является формальным лидером, потому несет меньше политической ответственности, чем губернатор; б) имеет собственную обширную сеть поддержки; в) не связан прямо с губернатором (хотя после прихода на высшие посты неизбежно ассоциирован с ним). Неудивительно, что именно он до сих пор остается в региональной политике на наивысшей из всех членов сети позиции (председатель законодательного собрания).
Из первого отличия вытекает и второе: сеть М. Юревича более централизована по сравнению с сетью О. Чиркунова (26,3% против 16,4%). М. Юревич является несомненным лидером сети, хотя уровень горизонтальной координации в ней высок, поэтому губернатор является не единственным каналом, который соединяет различные части сети. По всем мерам центральности лидером сети является именно губернатор. Он имеет большее число и мощность связей, располагается ближе ко всем остальным узлам сети и находится в позиции, через которую проходят все остальные кратчайшие пути между акторами. Однако не только М. Юревич является гарантом сплоченности челябинской бюрократии. В региональных СМИ того периода популярным являлось понятие «управленческая тройка» О. Грачев - А. Уфимцев - В. Евдокимов, которые являлись верными соратниками губернатора и занимали ключевые позиции в правительстве1. Этот же треугольник явно выделяется и на графе, эти же политики занимают высшие места в мерах сетевой центральности после М. Юревича. И именно через этих игроков проходят практически все транзакции патронажной сети, делая их основой стабильности и сплоченности бюрократии. Сеть О. Чиркунова, напротив, имеет довольно низкий уровень централизации в силу наличия двух относительно замкнутых и имеющих своего собственного лидера сообществ, при этом наиболее крупное из них, сформированное вокруг В. Сухих, крайне интенсивно переплетено внутри себя. Центральными акторами по степени посредничества предсказуемо выступают лидеры двух больших
1 Григорьева С. «Я старался как можно меньше общаться с Николаем Дмитриевичем» // Znak.com - 2018. - 28 марта. - Режим доступа: https://www.znak.com/2018-0328/oleg_grachev_rasskazal_o_konilikte_s_sandakovym_i_ ocenke_raboty_glav_po_itogam_vyborov (дата посещения: 08.03.2021).
сообществ (В. Сухих и О. Чиркунов). В сумме можно говорить о двух моделях структурирования патронажных сетей: сплоченная и относительно централизованная сеть М. Юревича против сплоченной и децентрализованной сети О. Чиркунова.
Таблица 1
Описательные статистики патронажных сетей
Параметр Сеть Юревича Сеть Чиркунова Сеть Дубровского Сеть Решетников
Количество узлов 46 48 45 46
Количество граней 81 84 36 81
Количество изолятов 11 9 7 14
Плотность 0,078 0,075 0,036 0,060
Размер КСК* (% от общего размера сети) 69,6 77,1 33,3 65,2
Плотность КСК* 0,159 0,125 0,152 0,140
Среднее геодезическое расстояние (взвешенное) 2,65 3,39 5,30 2,77
Диаметр 5 6 6 6
Размер ядра (в % от общего размера сети) 15,2 14,6 24,4 15,2
Плотность ядра 1 1 0,14 1
Централизация, % 26,3 16,4 15,8 26,0
* КСК - крупнейшая связная компонента.
1 Граф Дубровского несвязный, поэтому прямое сопоставление параметров, вычисляемых для КСК, может быть некорректным.
Выделение ядра и сообществ сетей показывает их удивительную схожесть1. Наивысшее число k - 6, поэтому ядром сети являются акторы, имеющие минимум по шесть связей. Совпадает и количественный размер ядра - семь человек. И в том и в другом случае ядра сети: а) являются кликами (плотность связей равна 1), поэтому обеспечивают внутри себя максимально возможную сплоченность; б) концентрируют внутри себя наиболее мощные связи; в) их члены находятся на наиболее значимых позициях в региональной власти. Довольно необычным выглядит источник
1 Replication data for: Bureaucratic patronage and patterns of administrative recruitment of regional elites in Russia: a comparative network analysis // Political Science (RU). (Приложения 3-6). - Режим доступа: https://doi.org/10.7910/DVN/0M3YVH (дата посещения 08.03.2021).
связей внутри ядра Пермского края - кафедра государственного и муниципального управления Пермского государственного университета. Сотрудники кафедры, которую создал и возглавил В. Сухих, к 2011-2012 гг. заняли ключевые посты в правительстве и администрации губернатора края. Некоторые из них при этом совмещали научную работу с государственной службой, преимущественно в социальном блоке Администрации Пермского края. Множественность контекстов совместной работы потенциально полезна для устойчивости ядра патронажных сетей, поскольку: а) укрепляет связи внутри ядра; б) расширяет клиентскую базу самого ядра. Схожий паттерн формирования ядра виден и в сети М. Юревича. Вообще губернатор Челябинской области демонстрировал довольно систематичный подход к формированию клиен-телы. Основной источник - администрация города, которую он возглавлял до назначения на губернаторский пост. Однако и предшествующий управленческий опыт (АО «Макфа», Государственная дума) обеспечили ему формирование более широкой сети поддержки, а основные его клиенты (упоминавшийся треугольник) появлялись вместе в нескольких рабочих контекстах, что позволило им сформировать крепкие дружеские отношения, о чем они сами сообщали в публичном поле1.
Алгоритм идентификации сообществ разбивает обе сети на три-четыре сообщества. Однако в обоих случаях между всеми сообществами наблюдается большое количество мостов, что говорит об условности такого разделения. И в той и в другой сети отсутствуют точки сочленения (cut points), при разрушении которых сеть перестала бы быть единой. Поэтому в обоих случаях мы наблюдаем ярко выраженную сплоченность региональных бюрократий.
1 Replication data for: Bureaucratic patronage and patterns of administrative recruitment of regional elites in Russia: a comparative network analysis // Political Science (RU). (Приложения 3-6). - Режим доступа: https://doi.org/10.7910/DVN/0M3YVH (дата посещения 08.03.2021).
Результаты анализа. Патронажные сети 2018-2019 гг.
Сети 2018-2019 гг. (рис. 4-5) демонстрируют более выраженные различия между двумя регионами. В случае Челябинской области мы можем наблюдать несвязный граф с большим количеством подграфов, не имеющих связей друг с другом, - довольно редкая картина для элитных сетей. Неудивительно, что плотность здесь в два раза меньше, чем во всех других случаях. Высокий уровень дезинтеграции подразумевает и отсутствие единого центра, замыкающего на себе связи патронажа.
Рис. 4.
Сеть административных элит Челябинской области 2018-2019 гг.
Рис. 5.
Сеть административных элит Пермского края 2018-2019 гг.
Сеть Пермского края, напротив, хоть и имеет наибольшее среди всех сетей число изолятов, является одной из наиболее централизованных. В центре сети - ее формальный лидер, губернатор М. Решетников. Остальные параметры в целом сопоставимы с сетями прошлого периода, хотя плотность этой сети все же ниже, т.е. мы видим пример централизованной, но менее сплоченной сети. Доминирующая роль патрона здесь сочетается с относительно низким уровнем горизонтальной координации. Действительно, первое место по всем мерам центральности занято М. Решетниковым с большим отрывом.
Анализ мер центральностей в дезинтегрированной сети Б. Дубровского вряд ли может нести содержательную нагрузку. Наивысшей взвешенной сетевой центральностью обладает Т. Язовских -начальник управления государственной службы и противодействия коррупции. Эта позиция связана с наличием у нее двух крайне устойчивых связей внутри элиты: с ее мужем Д. Язовских, руководителем областного МФЦ, и с руководителем аппарата правительства Е. Голицыным (патрон). Это уникальный случай реализовавшейся в
рамках высшей когорты исполнительной власти родственной связи1. Факт того, что наиболее центральным становится игрок с двумя связями, говорит о крайней слабости и неустойчивости связей во всей сети. По степени близости и степени посредничества ведущую позицию занимает М. Евдокимов, сумевший сохранить свой пост после отставки своего патрона М. Юревича и который возглавляет группу других чиновников предыдущего губернатора. Именно эту группу можно считать ядром сети, однако плотность связей внутри нее почти в десять раз уступает ядрам рассмотренных сетей, поэтому о ее серьезном влиянии на устойчивость патронажной сети говорить невозможно. Совершенно другая диспозиция видна в сети М. Решетникова, вокруг которого сформировано ядро из семи человек, где каждый игрок связан со всеми остальными. Эту группу связывает либо совместная работа с М. Решетниковым в Правительстве Москвы, либо уже сформировавшаяся внутри региональной элиты патронажная связь, проявившаяся в их переходе в Минэкономразвития, которое возглавил М. Решетников в начале 2020 г.
Анализ сообществ в сети М. Решетникова показывает, что связи-мосты между ними носят множественный характер, что предохраняет ее от распада. Сеть Б. Дубровского распадается на 12 самостоятельных сообществ, т.е. даже внутри небольших связанных подграфов имеются свои сообщества. Более крупное из них сформировано вокруг самого губернатора и объединено опытом работы на Магнитогорском металлургическом комбинате, однако состав этой группы довольно мал - пять человек. В остальном выделить значимые источники рекрутирования в этой сети невозможно. В целом сетевой анализ подтверждает наблюдения аналитиков -Б. Дубровский руководил регионом без своей собственной команды. «У него был ряд доверенных лиц, которые оставались с ним до последнего момента, но широкого круга сторонников не было. Часть команды ему досталась от Михаила Юревича, а большая часть номенклатуры - еще от Петра Сумина. Отсутствие монолитности было заметно в кризисные моменты, когда каждый из вице-губернаторов действовал исключительно в своих интересах, не
1 В данном случае вес грани был приравнен к максимальному по сети.
считаясь с общей задачей»1. Отсюда и вторая особенность - отсутствие единого центра принятия решений. К 2019 г. у Б. Дубровского имелось семь заместителей, при этом все к этому времени получили собственные политические полномочия. Дублирование полномочий и неизбежные в связи с этим административные конфликты усиливались отсутствием неформальной координации между этими фигурами: прямая и при этом не самая устойчивая связь наблюдалась только между двумя из них (Е. Редин - Р. Гаттаров). Не удивительно, что система управления Челябинской области в этом периоде давала регулярные сбои и с трудом реагировала на локальные кризисы.
Паттерны структурирования патронажных сетей
Проведенный анализ четырех элитных сетей показывает, что их структуры отличаются друг от друга буквально от случая к случаю. Говорить об универсальных моделях структурирования на этом этапе анализа не приходится. Конкретная конфигурация сетей - это, скорее, вопрос индивидуальной стратегии формального лидера сети, имеющего основные кадровые полномочия. Эти стратегии могут варьироваться в зависимости от целого ряда параметров, таких как: а) наличие других элитных групп и их интерес к определенным должностям в исполнительной власти; б) задачи, которые ставятся федеральным центром, в том числе по сглаживанию элитных конфликтов в регионе; в) состав пула должностей, назначение на которые требует формального или неформального согласования в федеральном центре. При прочих равных условиях существенное влияние оказывает то, как часто будущий губернатор менял места работы. Например, почти вся карьера Б. Дубровского прошла на Магнитогорском металлургическом комбинате. Сформировать собственную команду, которая могла бы решать управленческие задачи в разных отраслях, в этом случае проблематично, на что и указывает проведенный анализ. М. Юревич и М. Решетников, напротив, строили карьеру в разных географических и институцио-
1 Дыбин А. Семь просчетов главы региона / Znak.com - 2019. - 19 марта. -Режим доступа https://www.znak.com/2019-03-19/pochemu_boiis_dubrovskiy_stal_ samym_nelyubimym_gubematorom_chelyabinskoy_oblasti (дата посещения: 08.03.2021).
нальных контекстах, что позволило им на каждом этапе расширять собственную клиентелу, которая позже заполнила изрядную долю разнообразных постов в исполнительной власти.
При этом все же можно классифицировать полученные сети по двум параметрам: уровень сплоченности и степень централизации. С некоторой долей условности можно сказать, что мы наблюдаем все четыре полученные на пересечении этих параметров модели структурирования патронажных сетей (табл. 2).
Таблица 2
Модели структурирования патронажных сетей в российских регионах
Уровень сплоченности Уровень централизации
Высокий Низкий
Высокий Сеть М. Юревича Сеть О. Чиркунова
Низкий Сеть М. Решетникова Сеть Б. Дубровского
Конкретные эффекты воздействия этих моделей на различные политические и экономические показатели еще предстоит уточнить, но можно высказать некоторые первоначальные предположения. Более сплоченные сети, вероятно, лучше справляются с конфликтами, могут быть более успешными в процессе торга с федеральной элитой и, возможно, оказываются более устойчивыми к выбыванию из сети своего патрона. Наиболее уязвимой в этом плане может оказаться централизованная, но несплоченная сеть. Отсутствие или скудность горизонтальных связей, доверие исключительно к связи с патроном делает сложным скоординированное взаимодействие при выбывании лидера. Децентрализованная несплоченная сеть, напротив, делает ее членов неассоцииро-ванными с лидером сети и потому повышает шансы на последующее выживание, однако ее внутренняя конфликтность делает невозможным выживание сети как единого целого.
Еще один аспект проблемы выявления паттернов в структурировании неформальных сетей - это вопрос о том, как соотносится место в неформальной сети с местом в должностной иерархии. В качестве отправной точки можно обратиться к тому, как типы органов власти классифицируются в науке административного права. По типу компетенций органы власти в целом делятся на три ключевые категории [Братановский, 2013, с. 62-63]: а) органы об-
щей компетенции (осуществляют управление на подведомственной территории всеми или большинством отраслей и сфер деятельности; в нашем случае к этой категории будем относить губернатора, председателя правительства, а также заместителей губернатора); б) органы отраслевой компетенции (осуществляют управление в подчиненных отраслях; в нашем случае к таковым отнесем отраслевые министерства образования, здравоохранения, ЖКХ, управления лесами, уполномоченные по правам ребенка, человека, предпринимателей и т.д.); в) органы межотраслевой компетенции (осуществляют координацию деятельности отраслевых органов исполнительной власти по отдельным вопросам; к таковым относятся, прежде всего, региональные министерства финансов, министерства по делам государственного имущества, аппараты правительства, управления по делам государственной службы, контрольные департаменты).
Исходную гипотезу можно сформулировать следующим образом: клиентела лидера сети (и формального, и неформального, если такое разделение имеет место) возглавляет, как правило, высшие органы общей компетенции, в то время как органы отраслевой и межотраслевой компетенции возглавляются несвязанными с лидерами бюрократами, в том числе через рост внутри отраслевой вертикали. Тестируя данную гипотезу с помощью точного критерия Фишера, я не получил взаимосвязи между этими двумя параметрами в сетях М. Юревича, О. Чиркунова и Б. Дубровского. Однако в сети М. Решетникова связь между сетевой позицией и типом компетенции слишком сильна, чтобы считать ее случайной (p-value < 0.001). Все десять руководителей с межотраслевой компетенцией - личные клиенты М. Решетникова, а из 27 отраслевых руководителей лично связаны с губернатором только два (рис. 6).
Это может быть связано со стратегией губернатора-«варяга» (хотя М. Решетников и начинал карьеру в Перми, перед назначением на пост губернатора продолжительное время работал в Москве), который стремится «закрыть» личной клиентелой ключевые должности. Также это может быть одним из подходов так называемой когорты технократов. Как указывает Н. Петров [Петров, 2017], технократическая эффективность связана скорее с контролем, чем с развитием. Отличительной чертой органов межотраслевой компетенции как раз и является их контрольная и координи-
рующая роль по отношению к отраслевым органам власти. Аналогичная связь видна и в случае Свердловской области, где ключевые посты, связанные с контролем и координацией других органов власти, достались относительно небольшой личной клиентеле губернатора-варяга» Е. Куйвашева. Поэтому такое патронажное распределение постов в российских регионах вполне может иметь характер устойчивой тенденции, требующей проверки.
Общая Межотраслевая Отраслевая
Рис. 6.
Мозаичный график распределения типов должностной компетенции в зависимости от связи с лидером сети (Пермский край, 2018-2019)
Заключение
Признавая значимость и системный характер патронажа в российской политике, а также акцентируя внимание на его различных экстерналиях, современные исследования имеют ряд пробелов, которые в целом могут быть сведены к общей проблеме: мы продолжаем упускать из поля зрения вопросы его внутренней структуры, которая в действительности делает патронаж неоднородным и вариативным феноменом. Метод сетевого анализа в связи с этим представляет уникальные возможности взглянуть на патронаж как упорядоченную систему. При этом патронажные связи могут существенно отличаться по степени устойчивости, что важно учитывать при моделировании патронажных сетей с помощью сетевого анализа. Оценив структуру патронажных сетей Челябинской области и Пермского края как модель взвешенного графа, мы увидели, что довольно сложно выделить единый паттерн такого структурирования. Классифицировав сети по степени их сплоченности и централизации, мы увидели четыре разных модели такой структуры: децентрализованная и несплоченная вплоть до дезинтеграции сеть Б. Дубровского, централизованная и относительно несплоченная сеть М. Решетникова, децентрализованная, но сплоченная сеть О. Чиркунова и централизованная и сплоченная сеть М. Юревича. Модели структурирования бюрократии, вероятно, зависят от индивидуальных стратегий лидеров сетей и диктуются ограничительными рамками, связанными с силой и интересами других элитных групп в регионе, политикой федерального центра, а также собственным социальным капиталом и успехом предшествующей стратегии по формированию клиентелы. Попытки соотнести сетевые позиции акторов с типом занимаемой позиции, выделенной по типу управленческой компетенции, не дали статистически значимых результатов для трех сетей, однако для сети Решетникова такая взаимосвязь носит крайне устойчивый характер, что может говорить об эволюции стратегии губернаторов по формированию управленческого корпуса, связанной с распределением личной клиентелы на позиции, подразумевающие контрольные полномочия по отношению к остальным органам власти.
Видится, что сетевой анализ в изучении патронажных сетей имеет богатую повестку. Во-первых, важно продолжить попытки установления взаимосвязей между сетевыми позициями акторов и
их формальным местом в иерархии, а также типом доступных властных ресурсов, в том числе через более разнообразный анализ должностных полномочий и качественные, экспертные методы анализа. Во-вторых, аналитически перспективной кажется оценка политической выживаемости сетей после смены их лидеров. В-третьих, сетевой анализ дает возможность рассматривать элитные сети как непрерывно меняющийся объект. Потому применение метода лонгитюдного сетевого анализа может позволить более глубоко проанализировать направление, закономерности и факторы динамики элитных сетей в российских регионах.
K.V. Melnikov*
Bureaucratic patronage and patterns of administrative recruitment of regional elites in Russia: a comparative network analysis1
Abstract. The significance of informal practices and institutions in political and economic life in Russia has been largely recognized by a variety of research fields within social sciences. As existing literature shows, informal deformation also affects state bureaucracy including the recruitment process into the highest executive agencies. Patronage ties are more than merely individual deviation. Its systematic nature necessitates considering it as a network structure, which can be done through the theoretical tools provided by Social Network Analysis. Based on existing approaches to the quantification of patronage ties, the author proposes a new perspective, which comprises studying them as a model of a weighted graph. The patronage ties can differ significantly in terms of their stability and power, and researchers might take this diversity into account when analyzing patronage networks. To this end, the author proposes the patronage tie index comprising three parameters, namely the duration of a shared work experience, its frequency, and the fact of promotion.
Relying on these assumptions and on the basis of systematic biographical analysis, the author examines the structure of patronage networks within two of Russia's regions, namely Perm Krai and Chelyabinsk Oblast. The analysis shows that it is difficult to discern the general pattern of the structuring of such networks. These are different in terms of degrees of cohesion and centralization. The matching of the network positions with the types of official positions does not reveal the general pattern either. Presumably, the specific models can be explained by the individual strategies available for particular leaders.
* Melnikov Kirill, Institute of Philosophy and Law, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences (Yekaterinburg, Russia), e-mail: melnikovrezh@gmail.com
1 The reported study was funded by RFBR and EISR according to the research project number 20-011-32044.
Keywords: patronage; clientelism; patron-client relationships; informal networks; neopatrimonialism; regional elites; bureaucracy; administrative recruitment; SNA; informal institutions.
For citation: Melnikov K.E. Bureaucratic patronage and patterns of administrative recruitment of regional elites in Russia: a comparative network analysis. Political science (RU). 2021, N 4, P. 210-238. DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.04.09
References
Afanasiev M. Clientelism and Russian statehood. Moscow : Moscow public science foundation, 2000, 301 p. (In Russ.)
Baturo A., Elkink J. Dynamics of regime personalization and patron-client networks in Russia, 1999-2014. Post-Soviet Affairs. 2016, Vol. 32, N 1, P. 75-98. DOI: https://doi.org/10.1080/1060586x.2015.1032532
Bratanovsky S. Textbook on administrative law. Moscow : Direct-Media, 2013, 326 p. (In Russ.)
Chapkovskii P. Social networks and administrative recruitment in Russia: the case of the Federal Government in 2000-2008. MA Graduation Thesis. Saint Petersburg : European university in Saint Petersburg, 2011, 42 p. (In Russ.)
Easter G. Reconstructing the state: personal networks and elite identity in Soviet Russia. New York : Cambridge university press, 1999, 222 p.
Garifullina G., Kazantcev K., Yakovlev A. United we stand: the effects of subnational elite structure on succession in two Russian regions. Post-Soviet affairs. 2020, Vol. 36, N 5-6, P. 475-494. DOI: https://doi.org/10.1080/1060586x.2020.1785244
Gel'man V. The vicious circle of post-Soviet neopatrimonialism. Social sciences and contemporary world. 2016, N 1, P. 103-116. (In Russ.)
Gilev A. Introduction. Black cats in dark rooms: studies of political patronage in social sciences and humanities. In: Gilev A. (ed.). Patron-client relations in history and modernity: chrestomathy. Moscow : ROSSPEN, 2016, P. 6-41. (In Russ.)
Gimpelson V., Magun V. Serving the Russian state: prospects and constraints for young civil servants' careers. The Russian public opinion herald. Data. Analysis. Discussions. 2004, Vol. 73, N 5, P. 19-36. (In Russ.)
Hale H. Patronal politics: Eurasian regime dynamics in comparative perspective. New York : Cambridge university press, 2014, 538 p.
Keller F. Moving beyond factions: using social network analysis to uncover patronage networks among Chinese elites. Journal of East Asian studies. 2016, Vol. 16, N 1, P. 17-41. DOI: https://doi.org/10.1017/jea.2015.3
Ledeneva A. Can Russia modernise?: Sistema, power networks and informal governance. New York : Cambridge university press, 2013, 314 p.
Ledeneva A., Shushanian N. Telephone justice in Russia. The Russian public opinion herald. Data. Analysis. Discussions. 2008, N 3, P. 42-50. (In Russ.)
Medard J. Le rapport de clientèle : du phénomène social à l'analyse politique. Revue française de science politique. 1976, N 26 (1), P. 103-131.
Opsahl T., Agneessens F., Skvoretz J. Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths. Social networks. 2010, Vol. 32, N 3, P. 245-251. DOI: https://doi.org/10.10167j.socnet.2010.03.006 Panizza F., Peters B., Ramos Larraburu C. Roles, trust and skills: A typology of patronage appointments. Public administration. 2019, Vol. 97, N 1, P. 147-161. DOI: https://doi.org/10.1111/padm.12560 Petrov N. Are changes in network Russia possible? Kontrapunkt. 2017, N 9, P. 1-15. (In Russ.)
Raghavan U., Albert R., Kumara S. Near linear time algorithm to detect community structures in large-scale networks. Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics. 2007, Vol. 76, N 3, P. 036106. DOI: https://doi.org/10.1103/physreve.76.036106 Reisinger W., Willerton J. Elite mobility in the locales: towards a modified patronage model. In: Lane D. (ed.). Elites and political power in the USSR. Aldershot : Elgar, 1988, P. 99-127.
Scott J. Patron-client politics and political change in Southeast Asia. The American political
science review. 1972, Vol. 66, N 1, P. 91-113. DOI: https://doi.org/10.2307/1959280 Seidman S. Network structure and minimum degree. Social networks. 1983, Vol. 5,
N 3, P. 269-287. DOI: https://doi.org/10.1016/0378-8733(83)90028-x Seleev S., Pavlov A. Garazhniki. Moscow : Strana Oz, 2016, 168 p. (In Russ.) Startsev Y. Personally-oriented interactions in public administration. In: Alexan-drov A.A., Zerchaninov T.E., Samkov K.N., Startsev Ya.Yu. (eds). Public agencies in the system of social interactions: sociological, political and managerial analysis. Yekaterinburg : UAPA, 2009, P. 31-59. (In Russ.) Startsev Y. Neo-feudalism and neopatrimonialism: applying past-oriented metaphors to study of Russian politics. In: Alekseev V.V. (ed.) Social sciences in Ural academia: priorities and prospects of research aspirations. Materials of the all-Russian scientific conference. Yekaterinburg : UAPA, 2013, P. 342-351 (In Russ.) Willerton J. Patronage networks and coalition building in the Brezhnev era. Soviet studies. 1987, Vol. 39, N 2, P. 175-204. DOI: https://doi.org/10.1080/09668138708411685
Литература на русском языке
Афанасьев М. Клиентелизм и российская государственность. - М. : Московский общественный научный фонд, 2000. - 301 с.
Братановский С. Административное право: учебник. - М. : Директ-Медиа, 2013. - 326 с.
Гельман В. «Порочный круг» постсоветского неопатримониализма // Общественные науки и современность. - 2016. - № 1. - С. 103-116.
Гилев А. Введение. Черные кошки в темных комнатах: исследования политического патронажа в общественных и гуманитарных науках // Патрон-клиентские отношения в истории и современности: хрестоматия / под общ. ред. А. Гилева. - М. : РОССПЭН, 2016. - С. 6-40.
Гимпельсон В., Магун В. На службе государства Российского: перспективы и ограничения карьеры молодых чиновников // Вестник общественного мнения. Данные. Анализ. Дискуссии. - 2004. - № 5 (73). - С. 19-36. Леденева А., Шушанян Н. Телефонное право в России // Вестник общественного
мнения. Данные. Анализ. Дискуссии. - 2008. - № 3. - С. 42-50. Петров Н. Возможны ли перемены в сетевой России // Контрапункт. - 2017. -№ 9. - С. 1-15.
Селеев С., Павлов А. Гаражники. - М. : Страна Оз, 2016. - 168 с. Старцев Я. Личностно-ориентированные взаимодействия в государственном и муниципальном управлении // Органы власти в системе социальных взаимодействий: социологический, политический и управленческий анализ / под ред.
A.А. Александрова, Т.Е. Зерчаниновой, К.Н. Самкова, Я.Ю. Старцева. - Екатеринбург : УрАГС, 2009. - С. 31-59.
Старцев Я. Неофеодализм и неопатримониализм: эвристический потенциал архаизирующих метафор в изучении российской политики // Гуманитарная академическая наука Урала: приоритеты и перспективы исследовательского поиска. Материалы всероссийской научной конференции 17-18 июня 2013 г. / под ред.
B.В. Алексеева. - Екатеринбург : Издательство АМБ, 2013. - С. 342-351. Чапковский Ф. Социальные сети и административное рекрутирование в России: на
примере федерального правительства 2000-2008. Выпускная квалификационная работа. - СПб. : Европейский университет в Санкт-Петербурге, 2011. - 42 с.
