CC BY
24
ВЕСТН. МОСК. УН-ТА. СЕР. 12. ПОЛИТИЧЕСКИЕ НАУКИ. 2019. № 3
Кирилл Валерьевич Черкашин,
кандидат политических наук, доцент кафедры политологии Донецкого национального университета (ул. Университетская, д. 24, 283001Донецк, ДНР), e-mail: [email protected]
ДЕТЕРМИНАНТЫ ЭЛЕКТОРАЛЬНОЙ ГЕОГРАФИИ КРУПНЫХ ГОРОДОВ (НА ПРИМЕРЕ ДОВОЕННЫХ ГОЛОСОВАНИЙ В ДОНЕЦКЕ 1991-2012 гг.)
Статья посвящена проблеме определения детерминант электоральной дифференциации территории крупного города. В качестве примера взят г. Донецк и проходившие в нем выборы в период с 1991 по 2012 г. Подробно описываются характеристики электоральной географии крупного города, затрагиваются вопросы их «причин», а также маркеров обнаруженных детерминант.
В работе применяются методы математической статистики: изучение результатов голосований и их сравнение с социально-демографическими показателями (особенно итогами переписей населения) с помощью коэффициента корреляции Пирсона, коэффициента детерминации, дисперсионного анализа, множественного регрессионного анализа.
Удалось установить, что существуют две основные детерминанты электоральной географии Донецка: 1) более значимая «центр — периферия»; 2) менее значимая «восток — запад». На достоверных голосованиях они совокупно объясняли до 99 % вариации основных электоральных показателей по районам города. Демографические маркеры этих двух детерминант: доля жителей с высшим образованием и этнический состав населения. Подтасовки итогов выборов вызывают существенное уменьшение статистической достоверности выявленных связей.
Ключевые слова: электоральная география, поведение избирателей, выборы, референдум, Донецк.
Kirill Valerievich Cherkashin,
Kandidat of Political Science, Associate Professor, Political Science Program, Donetsk National University (Universitetskaya ul. 24, 283001 Donetsk, People's Republic of Donetsk), e-mail: [email protected]
DETERMINANTS OF ELECTORAL GEOGRAPHY IN LARGE CITIES: THE CASE OF PRE-WAR VOTING (1991-2012) IN DONETSK
This article addresses the issue of defining the determinants of electoral differentiation over the territory of a large city, with he city of Donetsk and the
elections held in it from 1991 to 2012 used as the example. The characteristics of the electoral geography of a large city are described in detail, and the issues of their "causes" as well as markers of detected determinants are discussed.
The following methods of mathematical statistics were used: the study of voting results and their comparison with socio-demographic indicators (especially with population census results) using the Pearson correlation coefficient; the determination coefficient; variance analysis ; and multiple regression analysis.
The study maintains that there were two main determinants of the electoral geography of Donetsk: 1) a more significant "Center — Periphery"; and 2) a less significant "East — West. " In authentic elections these determinants have explained up to 99% of the variations in the main electoral indicators in the districts of the city. The demographic markers of these two determinants were the proportion ofpeople with higher education and the ethnic composition of the population. Falsification of election results causes a significant decrease in the statistical reliability of the identified links.
Key words: electoral geography, behavior of voters, elections, referendum, Donetsk.
Электоральная география является междисциплинарным направлением, охватывающим предметные области таких научных дисциплин, как география, политология, социология, экономика, история и математика. Объектом исследования в данной статье выступает крупный постсоветский город. Мы исходим из того, что электоральное поведение жителей города находится под влиянием меньшего числа факторов, в отличие от электорального поведения жителей крупных регионов и государств.
Эмпирические данные по вопросам электоральной географии на сегодняшний день широко представлены в открытых источниках. Так, например, портал «Электоральная география 2.0» является базой данных, в которой собрана статистическая информация об итогах голосований в большинстве стран и крупных городов мира1.
Различные теоретические и прикладные вопросы электоральной географии разработаны в трудах таких русскоязычных авторов, как К.Э. Аксенов, В.А. Колосов, К.А. Лыткина, А.Е. Любарев, Р.Ф. Туровский и др.2 Исследования указанных авторов подтверждают
1 Электоральная география 2.0. URL: http://www.electoralgeography.com
2 Аксенов К.Э. Трансформация общественно-географического пространства метрополиса в постсоветской России: Автореф. дис. ... д-ра геогр. наук. СПб., 2011; Аксенов К.Э. Тайны избирательного бюллетеня. Электоральные бури и штили Северной столицы 1989-2004. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2008; КолосовВ.А., БородулинаН.А. Электоральные предпочтения жителей крупных городов России: типы и устойчивость // Полис: Политические исследования. 2004. № 4. С. 70-79; Лыткина К.А. Электоральная культура населения города Москвы (социологический анализ): Дис. ... канд. социол. наук. М., 2016; Любарев А.Е. Выборы в Москве: опыт двенадцати лет (1989-2000). М.: Стольный град, 2001; Туровский Р.Ф.
гипотезу о том, что итоги выборов существенно различаются в центрах городов и на их периферии.
В отдельных работах К.Э. Аксенова, Р.Ф. Туровского, Е.Г. Капралова исследуются проблемы электоральной географии крупных западных городов. Следующие цитаты наглядно демонстрируют специфику факторов, влияющих на итоги голосования в указанных городах:
1. «Крупный западноевропейский город часто представляет собой или "электоральный микрокосм", в котором собраны все основные электоральные тенденции данного государства (а сегментация происходит на уровне микрогеографии городских кварталов), или центр с отчетливо выраженной левой или смешанной леволибе-ральной ориентацией. Эти тенденции подчеркивают роль данного города как инновационного центра на контрасте с консервативно-религиозно-традиционалистской периферией»3.
2. «Явление социальной поляризации в американских городах сопровождалось закреплением политического противостояния "демократического" центрального города с "республиканским" пригородом»4.
Исследования показывают, что для населения крупных западноевропейских городов свойственно левое или леволиберальное голосование. В свою очередь, американские пригороды, в которых проживают более благополучные слои населения, голосуют в основном за республиканцев, тогда как центральные районы городов — за демократов. Эта картина существенно отличается от специфики электоральной географии городов постсоветского пространства.
В данном исследовании мы постараемся установить детерминанты электоральной дифференциации территории крупного города на примере довоенных голосований в Донецке (ныне ДНР) 1991-2012 гг. Информация об итогах голосований взята с сайта ЦИК Украины и в Государственном архиве ДНР, демографические показатели получены из последних переписей населения5. В качестве основной
Географические закономерности электорального транзита в посткоммунистических странах // Полития. 2004. № 4. С. 110-149.
3 Туровский Р.Ф. Указ. соч. С. 111.
4 Аксенов К.Э., Капралов Е.Г. География голосования в городах США: опыт микрополитико-географического анализа // Политическая география и современность: региональные и прикладные аспекты / Отв. ред. С.Б. Лавров. Л.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 1991. С. 133-149.
5 Офщшний веб-сервер ЦВК Украши. URL: www.cvk.gov.ua; Всеукраинская перепись населения 2001. URL: http://2001.ukrcensus.gov.ua/rus/
единицы анализа в данном исследовании выступает район города. Теоретико-методологической основой произведенных в рамках исследования математических вычислений послужили методы количественного анализа электоральных процессов, представленные в монографии доктора политических наук А.С. Ахременко6.
Уже после первых конкурентных выборов начала 1990-х гг. в Донецке наблюдались четкие закономерности электоральной дифференциации территории города: по итогам голосований все 9 районов выстраивались в рейтинг, в котором каждый из них стабильно занимал определенное место (табл. 1). Основным фактором дифференциации являлась поддержка избирателями доминирующей в городе и регионе политической силы: в 1990-е гг. в качестве такой силы выступала Коммунистическая партия Украины (КПУ), а в 2000-е гг. — Партия регионов (ПР) во главе с В. Януковичем. В этой связи фиксировалась следующая тенденция: электоральная поддержка доминирующей партии была более низкой в районах, расположенных ближе к центру города, и более высокой в периферийных районах. По схожести итогов голосований районы формировали 4 группы территорий: центр, полуцентр, полупериферию и периферию (рис. 1).
Центр Полуцентр Полупериферия Периферия
Рис. 1. Группы районов Донецка в зависимости от особенностей поведения избирателей на выборах 1991-2010 гг.
6 Ахременко А.С. Количественный анализ результатов выборов: современные методы и проблемы. М.: Издательство Московского университета, 2008.
Таблица 1
Поддержка Партии регионов / В. Януковича на выборах 2004-2012 гг. по районам Донецка, в %
Районы Донецка В целом достоверные выборы (год и тур) Итоги искажены
2004(3) 2006 2007 2010(1) 2010(2) 2010(м) 2012
Ворошиловский 87,40 63,02 67,25 64,11 84,27 56,54 54,78
Калининский 91,17 69,41 73,01 70,46 87,68 69,95 62,73
Киевский 90,30 69,83 74,21 71,68 88,12 69,20 76,38
Ленинский 93,54 73,37 75,97 73,74 89,06 72,38 59,69
Куйбышевский 93,31 73,43 76,66 74,99 90,12 65,96 59,86
Кировский 93,73 74,66 78,16 75,48 90,48 67,00 74,35
Буценновский 94,32 75,15 77,42 75,71 91,36 80,56 76,74
Петровский 94,12 77,27 80,05 78,09 89,86 75,62 81,72
Пролетарский 95,28 77,08 80,37 79,09 91,39 78,09 80,76
Источник: Офщшний веб-сервер ЦВК Украши. URL: www.cvk.gov.ua. 2010(м) — местные выборы (в горсовет) осенью 2010 г. По итогам выборов в 1990-е гг. Ленинский район Донецка явно относился к полуцентру, а в 2000-е гг., скорее, — к полупериферии. Разделение на «в целом достоверные выборы» и выборы, итоги которых были искажены, производится на основе многочисленных заявлений наблюдателей от партий и общественных организаций в регионе, а также отклонений в рейтинге районов.
Стоит отметить, что в других крупных городах Украины наблюдались схожие тенденции, однако, в Центре и на Западе страны была своя специфика. Например, в периферийных районах Киева и Львова максимальной поддержкой пользовались «оранжевые» (прозападные и националистические) политические силы. В центральных же районах этих городов «пророссийские» ПР и КПУ получали наибольшие свои показатели (рис. 2). Таким образом, здесь наблюдалась та же тенденция, что и в Донецке: доминирующие в городе и регионе политические силы слабее всего представлены в центральных районах.
Распространено мнение о том, что электоральная дифференциация по линии «центр — периферия» обусловлено политическим размежеванием «инновация (прогрессивность) — консерватизм»7. Как видно из табл. 2, на более низких уровнях обобщения данный принцип не обнаруживается.
7 Амосов М.И. Политическая ситуация в Санкт-Петербурге, электоральная история города // YouTube-канал WikiHelpTV. 2013. 22 августа. URL: https://www. youtube.com/watch?v=tCU3Qa6sixs
Рис. 2. Поддержка В. Ющенко по районам г. Киева в третьем туре президентских выборов 2004 г.
Источник: Электоральная география 2.0. URL: http://www.electoralgeography.
com
Наибольшая поддержка консервативных и левых сил (КПУ и Прогрессивная партия Н. Витренко) в условиях доминирования ПР наблюдалась в центре и приближенных к нему районах, тогда как на периферийных территориях она была ниже. Похожая тенденция наблюдается при анализе итогов голосования по графе «против всех», которое вряд ли можно идентифицировать как инновационное (прогрессивное) голосование в условиях конкурентных выборов.
На наш взгляд, электоральная дифференциация территории Донецка в довоенный период была обусловлена не размежеванием «ин-новационность — консервативность», а степенью индивидуализации политического (электорального) выбора. Можно предположить, что
проживающие в центре избиратели больше интересуются политикой и, как следствие, делают выбор в пользу самых разных политических сил. На периферии же доля таких избирателей меньше и, как следствие, более распространено голосование по конформистскому принципу «как все», т.е. за доминирующую и наиболее популярную (находящуюся «на слуху») партию (с меньшей дифференциацией электоральных приоритетов). Эта гипотеза подтверждается также тем фактом, что в крупных городах уровень избирательной активности обычно несколько выше в центральных районах, тогда как по мере приближения к периферии он сокращается. На уровне же административно-территориальных единиц (АТЕ) регионов наблюдается обратная тенденция: в крупных городах явка традиционно ниже, чем в сельских периферийных районах.
Таблица 2
Голосование за левые силы и «против всех» по районам Донецка в 2006-2010 гг., в %
Силы и голосования / районы Донецка Левые силы «Против всех»
П. Симонен-ко (2010(1)) КПУ (2007) Блок Н. Ви-тренко (2006) 2010(1) 2007 2006
Ворошиловский 4,82 8,41 9,44 2,09 3,05 1,16
Калининский 3,68 7,45 10,07 2,12 2,08 0,84
Киевский 3,55 6,89 10,31 2,02 2,35 1,12
Ленинский 4,07 6,80 8,83 1,66 2,06 1,29
Куйбышевский 3,65 6,69 9,52 1,72 1,99 1,53
Кировский 3,52 6,33 9,04 1,75 1,97 1,29
Буденновский 3,80 7,10 7,58 1,47 1,72 1,18
Петровский 3,20 5,32 8,62 1,42 1,74 1,59
Пролетарский 3,46 6,06 8,27 1,31 1,45 1,25
Источник: Офщшний веб-сервер ЦВК Украши. URL: www.cvk.gov.ua
Информация на представленных ниже графиках (рис. 3) подтверждает нашу гипотезу о том, что основным принципом дифференциации электоральной географии на низких уровнях обобщения (районы города, избирательные участки) является не размежевание «инновации — консерватизм», а разделение «разнообразие — монолитность (единство, одинаковость)» политических взглядов.
Рис. 3. Дифференциация районов Донецка по степени поддержки недоминирующих сил и взглядов на голосованиях 1991, 2004 и 2010 гг.
Источник: Офщшний веб-сервер ЦВК Украши. URL: www.cvk.gov.ua
Динамика с 1991 по 2010 г., отраженная на графиках, за 19 лет принципиально не поменялась: районы выстраивались в рейтинг по принципу «центр — периферия», где критерием дифференциации была поддержка непопулярных / доминирующих политических сил и взглядов. Пожалуй, наиболее яркий пример — это итоги мартовского референдума 1991 г. о сохранении СССР и декабрьского референдума 1991 г. о независимости Украины. В марте против сохранения Союза высказались 19 % дончан, и данный показатель сокращался от центра к периферии. Во втором случае против независимости Украины высказались 14 % жителей города, и этот показатель также сокращался от центра к периферии. Два верхних графика демонстрируют одинаковую динамику, но они отражают поддержку взаимоисключающих идей.
Таким образом, в марте 1991 г. 25 % жителей центрального Ворошиловского района проголосовали против сохранения СССР — это наибольший показатель по городу. А через 8 месяцев в этом же Ворошиловском районе 22 % жителей проголосовали против независимости Украины, что также являлось максимальным показателем среди районов Донецка. Идею независимости Украины в декабре 1991 г. консервативной посчитать трудно, но почему же тогда ее сильнее всего отвергали в «инновационном центре» — Ворошиловском районе? Мы полагаем, что центральные районы голосуют не «прогрессивно», а прежде всего «разнообразно». Результаты данных референдумов наводят на мысль о том, что в центральных районах
наиболее выражена стабильность / устойчивость политических взглядов избирателей, а на периферии изменения политических ориентаций имеют более масштабный характер. По территориям сохраняется разная степень электорального разнообразия даже при сравнении кампаний, в которых доминировали разные политические силы.
Но что же может быть причиной разной степени «индивидуализации» электорального выбора на разных территориях? С какими социально-демографическими характеристиками итоги голосования коррелируют, т.е. от чего они могут зависеть?
Чтобы изучить степень взаимосвязанности признаков, следует использовать аппарат математической статистики, в частности — коэффициент корреляции Пирсона (R). Данный коэффициент отражает степень совместного изменения признаков и может иметь как положительные, так и отрицательные значения (от 1 до -1). В первом случае положительная связь свидетельствует о прямом влиянии факторов друг на друга (с ростом одного показателя растет и другой), а во втором (отрицательная связь) — об обратном влиянии (чем больше один показатель, тем меньше другой). По мнению А.С. Ахременко, в рамках политических исследований следует применять «смягченную схему» интерпретации значений коэффициента корреляции: до 0,3 — связь отсутствует, 0,3-0,4 — слабая корреляция, 0,4-0,6 — средняя корреляция, 0,7 и более — сильная корреляция8.
Полезным является и вычисление коэффициента детерминации (R2). Значение R2 показывает долю случаев, которые объясняет определяющая (независимая) переменная9. Коэффициент детерминации не может иметь отрицательных значений и облегчает «вес» низких значений коэффициента корреляции.
Сопоставление показателей уровня поддержки В. Януковича в первом туре президентских выборов 2010 г. с долей населения, имеющего высшее образование, по районам Донецка дало значение коэффициента детерминации (R2) равное 0,96 (рис. 4). Это очень высокий показатель, означающий, что колебание поддержки В. Януковича почти на 96 % объяснялось долей населения с высшим образованием (чем выше была доля таких людей, тем ниже была поддержка).
Расположение районов-точек на рис. 4 относительно линии тренда является весьма наглядным. Если сравнить это расположение с картограммой Донецка (рис. 1), то будет видно, что положение районов совпадает (в западных районах поддержка В. Януковича была несколько ниже нормы, а в восточных — несколько выше). Этот факт наводит на мысль о выраженном влиянии на результаты
8 Ахременко А.С. Указ. соч. С. 64.
9 Там же.
выборов также и фактора пространственной удаленности по оси «восток — запад».
Таблица 3
Доля жителей с высшим образованием и этнический состав населения районов Донецка по переписям 2001, 1989 гг., в %
Районы Донецка Жители с полным высшим образованием (2001) Русские (2001) Украинцы (2001) Евреи (2001) Евреи (1989)
Ворошиловский 35,29 46,24 46,49 1,99 5,93
Калининский 25,09 47,99 45,92 1,00 3,32
Киевский 22,03 46,12 48,42 0,60 2,01
Ленинский 17,47 46,32 48,67 0,39 1,52
Куйбышевский 14,52 48,85 45,83 0,20 0,58
Кировский 13,28 48,16 47,49 0,16 0,39
Буденновский 15,92 50,26 44,77 0,27 0,79
Пролетарский 11,64 54,80 40,05 0,15 0,41
Петровский 7,71 44,99 51,18 0,03 0,14
Поддержка Януковича
Рис. 4. Зависимость уровня поддержки В. Януковича в 1-м туре выборов 2010 г. от доли жителей, имеющих высшее образование по районам г. Донецка, в %.
Если в полученной выше модели учесть и другие факторы (демографические, пространственные и т.д.), построив модель линейной множественной регрессии, то наибольшее значение коэффициента детерминации будет получено от сочетания фактора влияния доли населения с высшим образованием и этнического фактора (процента русских или украинцев). Итоговая формула этих расчетов:
Поддержка Януковича в 2010 г. (1-й тур) = 0,50 х Доля населения с высшим образованием + 0,30 х Доля русских + 68,48.
Статистика, описывающая качество модели, выглядит следующим образом:
1. Множественный R и R2 — по 0,99. Полученные значения этих коэффициентов являются очень высокими (связь, близкая к функциональной). То есть колебание поддержки В. Януковича по районам города на 99 % зависело именно от этих двух факторов: чем выше доля избирателей с высшим образованием, тем ниже уровень поддержки доминирующей силы, а чем выше доля русских, тем выше уровень поддержки «пророссийских» сил — В. Януковича в данном случае (рис. 5).
2. Средняя ошибка (standard error of estimate) составляет 0,53 %. Именно на столько «в среднем ошибается» построенная модель при прогнозировании уровня поддержки Януковича в 2010 г. (1).
3. F- отношение объясненной и необъясненной вариации 287,66 значимо для p = 0,000001. Нулевая гипотеза о случайности выявленных связей отвергается.
4. t для константы и регрессионных коэффициентов переменных «Доля населения с высшим образованием» и «Доля русских» значим на уровне 0,0000009; 0,0000007 и 0,004 соответственно. Нулевая гипотеза о случайности коэффициентов отвергается.
Чтобы определить «объяснительную силу» каждого из двух факторов, можно вычислить бета-коэффициент (ß)10. Для населения с высшим образованием он составил 0,92, а для доли русских — 0,19. Зная бета-коэффициент, можно рассчитать дельта-коэффициент, показывающий долю влияния каждого фактора в суммарном влиянии всех факторов на зависимую переменную (8 = (ßxR) / множественный R2). Для населения с высшим образованием он (8) составил 91 %, а для русских — 9 %. Учитывая, что в совокупности оба эти фактора объясняли 99 % вариации зависимой переменной, можно сказать, что первый признак являлся гораздо более значимым и определял колебание итогов выборов на 90 %, а второй (этнический)
10 Ахременко А.С. Указ. соч. С. 71.
на 9 %. Между собой эти два признака не коррелируют (Я2 между ними 0,09): уровень образования в городе сокращается от центра к периферии, доля же русских / украинцев изменяется с запада на восток. Это исключает возможность искажения модели за счет мультиколлинеарности — наличия сильных корреляционных связей между независимыми переменными. По итогам дисперсионного анализа возможность случайности полученных связей составляет один шанс на миллион.
Рис. 5. Соотношение по районам Донецка поддержки В. Януковича на выборах 2010 г. (1) с долей русских и жителей, имеющих высшее образование, в %
Первый тур президентских выборов 2010 г. по общему признанию прошел без серьезных нарушений. Подобные высокие значения коэффициента детерминации — 92-99 % (В. Янукович / ПР, образовательный и этнический факторы) свойственны и кампаниям 2004 (3-й тур), 2006, 2007, 2010 (2-й тур) гг., что опровергает распространенную в СМИ и общественном мнении Украины точку зрения о постоянных фальсификациях итогов выборов в Донбассе. На последних же двух голосованиях (местные выборы 2010 г. и парламентские выборы 2012 г.) совокупное влияние образовательного и этнического факторов на показатели поддержки
о
ПР было существенно меньшим — 57 и 49 % соответственно, что свидетельствует о значительном искажении итогов этих двух кампаний (данное предположение подтверждается многочисленными заявлениями представителей оппозиции и общественных организаций на тех выборах).
Как отмечает Р. Туровский, в странах центральной и восточной Европы два наиболее влиятельных электорально-географических раскола — это расколы «Центр — Периферия» и «Восток — Запад»11. Наше исследование показывает, что эти расколы являются наиболее значимыми не только в масштабах страны, но и «внутри» крупных городов. Наиболее надежные социально-демографические маркеры двух данных детерминант это: 1) доля жителей с высшим образованием; 2) этническая самоидентификация населения (доля русских или украинцев). Детерминанты можно считать неким аналогом «причин» дифференциации, а маркеры — их количественными показателями. «Причины» употребляются в кавычках, поскольку они не могут быть выведены в своем первоначальном, «чистом» виде. Они представляют собой совокупность факторов, своеобразные «среды», которые формируются на разных территориях и имеют целый ряд проявлений. Например, в центре более высокий уровень образования, благосостояния, развитости инфраструктуры, и даже этнический состав имеет свою специфику (табл. 3). В целом это более благополучная территория, что выражается и в большем разнообразии электоральных приоритетов центральных районов. Нельзя сказать, что только высокий уровень образования прямо влияет на расширение электорального выбора: скорее, высокий уровень образования сам детерминирован благополучностью данной территории.
Сильные корреляционные связи наблюдаются и на уровне избирательных участков. Нами была проанализирована связь поддержки В. Януковича в 2010 г. (1) и удаленности пунктов для голосования от центра города (площадь Ленина). Расстояние определялось с помощью сервиса «Яндекс. Карты». Учитывалось время в минутах по кратчайшему маршруту общественного транспорта. После исключения специальных участков (больниц, тюрем и т.п.) и трех явных выбросов для оставшихся 368 участков было получено значение коэффициента детерминации равное 0,54. То есть удаленность от центра города более чем на 50 % определяет отличие степени поддержки доминирующей силы: чем ближе к периферии, тем такая поддержка выше.
11 Туровский Р.Ф. Указ. соч. С. 110-149.
Минуты, %
Рис. 6. Зависимость уровня поддержки В. Януковича на выборах 2010 г. (1) от степени удаленности избирательных участков от центра Донецка
Любопытно, что на графике динамика зависимости показателей имеет не совсем линейный характер. Это особенно заметно на изогнутой логарифмической линии тренда, с помощью которой можно описывать нестабильные величины (R2 здесь выше и составляет 61 %). Нелинейность зависимости объясняется тем, что по мере удаления от центра города все большую роль начинает играть фактор «восток — запад»: одна часть избирательных участков приближается к «пророссийскому» востоку, а другая (большая) — к «прооранжевому» западу (самый удаленный район города — западный — Петровский).
Примечательно, что множественный регрессионный анализ (показатели поддержки В. Януковича, образовательный и этнический факторы) даже по первому туру президентских выборов 2010 г. по 46 АТЕ Донецкой области не дает высокой связи: значение коэффициента детерминации — 17 %. Хотя связи по двум ранее выявленным факторам являются статистически значимыми. Дело в том, что различие доли населения, имеющего высшее образование, по другим АТЕ области, в отличие от районов Донецка, является несущественным. Именно этим здесь и объясняется слабая корреляция. То есть на уровне АТЕ большую роль играют и другие факторы, изучение степени влиятельности которых — задача дальнейших исследований.
Поддержка Януковича, % 1-ЧСО-^ООСЛ-ЧСО-^ООСЛ у=-0,293х +78,94
в . Йг = 0,045 I ♦
• • \ * * - -#
• * ^
60 0 5 10 15 20 Высшее образование, %
Рис. 7. Взаимосвязь уровня поддержки В. Януковича с долей жителей, имеющих высшее образование, по 46 АТЕ Донецкой области на выборах 2010 г. (1)
Стоит отметить, что итоги двух последних общеукраинских голосований — местных выборов 2010 г. и парламентских выборов 2012 г. в Донецке и Донецкой области — были в определенной степени искажены. Хотя до этого — примерно с «третьего тура» 2004 г. до второго тура 2010 г. — выборы проходили в целом честно. Тенденция двух последних общеукраинских голосований в Донецке свидетельствует об участившейся практике подтасовок итогов голосования с целью удержания власти «командой Януковича»: политика этой группы не была особо успешной, популярность падала («команда Януковича» не учитывала интересы своих избирателей на Юго-Востоке и не смогла добиться популярности среди избирателей других регионов), и, как следствие, уровень подтасовок постепенно повышался. На очередных президентских выборах 2015 г. также стоило ожидать высокого уровня фальсификаций. Однако прозападные политики не стали ждать даже этого формального повода, и смена власти в стране была проведена насильственно и досрочно.
После начала войны в Донбассе выявленные в статье закономерности электоральной географии Донецка, по всей видимости, претерпели существенные изменения. Боевые действия, обстрелы жилых кварталов, прекращение деятельности ряда предприятий и организаций вызвали значительный отток населения из региона в целом и из наиболее обстреливаемых территорий в частности. Об
этих изменения по Донецку говорится, к примеру, в исследовании уровня освещенности городов Украины и Донбасса: с помощью фиксации данного показателя со спутников авторы исследования пытались определить степень экономического благосостояния и развития территорий12. В случае с Донецком видно, что менее освещенными, а, значит, и менее заселенными стали западные и северо-западные районы города, прилегающие к линии фронта. Они стали явной периферией. То есть особенности электоральной географии именно Донецка после начала войны должны претерпеть изменения. Но это не значит, что тенденции, выявленные в нашей статье, не применимы к другим крупным городам: многочисленный эмпирический материал показывает, что описываемые тенденции являются более или менее универсальными.
Обнаруженные нами закономерности электоральной географии Донецка являются весьма выраженными и устойчивыми. Однако, некоторые из них пока еще трудно однозначно интерпретировать, как в случае со следующим примером. В марте 2006 г. проходили параллельные выборы в парламент Украины (Верховную Раду) и местные советы. Доминировавшая в Донецкой области Партия регионов получила гораздо более высокие показатели на парламентских выборах, а не на местных. В Донецке ПР набрала 73 % голосов на выборах в Верховную Раду и 60 % — на выборах в райсоветы. Итоги этих параллельных голосований по АТЕ Донбасса тесно коррелировали между собой, что исключает возможность масштабных фальсификаций. Гипотетическое объяснение выраженной разницы в поддержке ПР может быть следующим: ПР воспринималась как партия, отстаивающая интересы региона на общенациональном уровне, и поэтому ее надо было поддержать на выборах в Верховную Раду. Однако, ПР оценивалась как партия, имеющая достаточное влияние в самом регионе, и поэтому часть избирателей поддержали их левых конкурентов (Блок Н. Витренко, КПУ) на выборах в местные советы.
Любопытная динамика прослеживается при анализе показателей поддержки ПР на выборах в Верховную Раду и райсоветы в разных районах Донецка (рис. 8). Если не принимать во внимание один случай отклонения от общей динамики по Калининскому району, где наблюдалась большая доля проголосовавших «против всех» и поддержавших левые силы, то становится видно, что максимальной разница показателей была на полупериферии, а по мере приближения к периферии и (особенно) центру она сокращалась. Обычно подобные
12 Купе Т., Мик М., Найштуб М. Угасающий регион: Что об экономике так называемых ДНР/ЛНР говорят фото со спутников // Voxukraine.org. 2016. 18 июля. URL: https://voxukraine.org/ru/vo-mgle-chto-ob-economice-ukrainy-govoryat-sputnikovye-dannye-ru/
графики поддержки имеют линейный характер: показатели растут или сокращаются от центра к периферии или наоборот. Объяснить же полученную картину весьма затруднительно. Возможно, она объясняется тем, что на полупериферии, где проживает большее число образованных горожан, сильнее, чем на периферии, проявилось «раздельное голосование» в пользу левых.
18 16 14 12 10 8 6 4 2
16
^ 1——г
12
16
/ ...</
14
12
10
#
Рис. 8. Процентная разница поддержки Партии регионов на выборах 2006 г. в Верховную Раду и райсоветы по районам Донецка
11
11
6
0
Заключение
В исследовании удалось установить, что основной детерминан-той электоральной географии крупного города (на примере Донецка) является фактор «центр — периферия». Он проявляется следующим образом:
1. В центральных районах наблюдается большее разнообразие итогов голосования: избиратели поддерживают самые разные, в том числе и нетрадиционные для данного региона, политические силы. В свою очередь, на периферии наблюдается монолитность голосования и, как следствие, поддержка традиционалистских политических сил.
2. Вместе с тем в центре наблюдается устойчивость взглядов избирателей, а электоральные переориентации имеют наибольшее количественное выражение на периферии.
3. Уровень избирательной активности обычно несколько выше в центре города. Исключение составляют только первостепенные
голосования, во время которых мобилизация избирателей наибольших масштабов достигает на периферии.
В данном исследовании нам удалось установить, что дифференциация электоральной географии внутри крупного города между центром и периферией осуществляется не по принципу «инновации — традиционализм», а по принципу «разнообразие — монолитность (единство)». В целом же проявление фактора «центр — периферия» существенно зависит от доли «сознательных» людей, которые интересуются политикой и разбираются в ней (степень индивидуализации). В центре доля таких людей больше, а на периферии — меньше. Самым простым маркером принадлежности к центру или периферии является показатель доли жителей, имеющих высшее образование. На достоверных голосованиях в Донецке этот маркер определял колебания итогов выборов примерно на 90 %.
Второй по степени важности детерминантой является фактор «восток — запад». Оказалось, что не только в масштабах целых стран, но и «внутри» крупных городов оба фактора («центр — периферия» и «восток — запад») действенны и первостепенны. В Донецке фактор «восток — запад» выражался в большей поддержке «пророссийских» политических сил в восточных районах города и в несколько более высокой поддержке прозападных («оранжевых») сил в западных районах. Основным маркером этого фактора являлся показатель этнической самоидентификации (доля русских и украинцев). Вместе с тем данный фактор оказывал существенно меньшее влияние, нежели первый фактор, и определял колебания итогов выборов примерно на 9 %. Между собой маркеры «доля населения с высшим образованием» и «этническая принадлежность» не коррелировали.
Примечательно, что на других уровнях обобщения (АТЕ региона, избирательные участки Донецка) значительного уровня влияния двух указанных маркеров не наблюдалось. Следовательно, уровень влияния тех или иных факторов по-разному проявляется на различных уровнях агрегирования.
ЛИТЕРАТУРА
Аксенов К.Э. Тайны избирательного бюллетеня. Электоральные бури и штили Северной столицы 1989-2004. СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2008.
Аксенов К.Э. Трансформация общественно-географического пространства метрополиса в постсоветской России: Автореф. дис. ... д-ра геогр. наук. СПб., 2011.
Аксенов К.Э., Капралов Е.Г. География голосования в городах США: опыт микрополитико-географического анализа // Политическая география и современ-
ность: региональные и прикладные аспекты / Отв. ред. С.Б. Лавров. Л.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 1991. С. 133-149.
Ахременко А.С. Количественный анализ результатов выборов: современные методы и проблемы. М.: Издательство Московского университета, 200S.
Колосов В.А., Бородулина Н.А. Электоральные предпочтения жителей крупных городов России: типы и устойчивость // Полис: Политические исследования. 2004. № 4. С. 70-79.
Купе Т., Мик М., Найштуб М. Угасающий регион: Что об экономике так называемых ДОТ/ЛОТ говорят фото со спутников // Voxukraine.org. 2016. 18 июля. URL: https://voxukraine.org/ru/vo-mgle-chto-ob-economice-ukrainy-govoryat-sputnikovye-dannye-ru/
Лыткина К.А. Электоральная культура населения города Москвы (социологический анализ): Дис. ... канд. социол. наук. М., 2016.
ЛюбаревА.Е. Выборы в Москве: опыт двенадцати лет (19S9-2000). М.: Стольный град, 2001.
Туровский Р.Ф. Географические закономерности электорального транзита в посткоммунистических странах // Полития. 2004. № 4. С. 110-149.
REFERENCES
Akhremenko, A. S. Kolichestvennyi analiz rezul'tatov vyborov: sovremennye metody iproblemy. Moscow: Izdatel'stvo Moskovskogo universiteta, 200S.
Aksenov, K. E. Tainy izbiratel'nogo biulletenia. Elektoral'nye buri ishtiliSevernoi stolitsy 1989-2004. St. Petersburg: Izdatel'stvo Sankt-Peterburgskogo universiteta, 200S.
Aksenov, K. E. Transformatsiia obshchestvenno-geograficheskogo prostranstva metropolisa vpostsovetskoi Rossii: Thesis. St. Petersburg, 2011.
Aksenov, K. E., and Kapralov, E. G. "Geografiia golosovaniia v gorodakh SShA: opyt mikropolitiko-geograficheskogo analiza," Politicheskaia geografiia i sovremen-nost': regional'nye i prikladnye aspekty, ed. S. B. Lavrov. Leningrad: Izdatel'stvo Sankt-Peterburgskogo universiteta, 1991, pp. 133-149.
Coupé, T., Myck, M., and Najsztub, M. "Ugasaiushchii region: Chto ob ekonomike tak nazyvaemykh DNR/LNR govoriat foto so sputnikov," Voxukraine.org, July 18, 2016, URL: https://voxukraine.org/ru/vo-mgle-chto-ob-economice-ukrainy-govoryat-sputnikovye-dannye-ru/
Kolosov, V. A., and Borodulina, N. A. "Elektoral'nye predpochteniia zhitelei krupnykh gorodov Rossii: tipy i ustoichivost'," Polis: Politicheskie issledovaniia, No. 4, 2004, pp. 70-79.
Liubarev, A. E. Vybory v Moskve: opyt dvenadtsati let (1989-2000). Moscow: Stol'nyi grad, 2001.
Lytkina, K. A. Elektoral 'naia kul 'tura naseleniiagoroda Moskvy (sotsiologicheskii analiz): Thesis. Moscow, 2016.
Turovskii, R. F. "Geograficheskie zakonomernosti elektoral'nogo tranzita v post-kommunisticheskikh stranakh," Politiia, No. 4, 2004, pp. 110-149.
