ДИНАМИКА ПРОТЕСТНОГО ДВИЖЕНИЯ В РОССИИ 2012 Г.: КРОССРЕГИОНАЛЬНЫЙ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

УДК-323.2(470+571)

ДИНАМИКА ПРОТЕСТНОГО ДВИЖЕНИЯ В РОССИИ 2012 Г.: КРОССРЕГИОНАЛЬНЫЙ СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ

В.С. Пермякова1

Многократные массовые политические выступления населения РФ, начавшиеся после выборов в Государственную думу 4 декабря 2011 г. и продолжившиеся после выборов Президента РФ весь 2012 г., вылились в целое про-тестное движение, основным цветом которого был белый, а основным лозунгом - «За честные выборы!». Данные акции стали самыми масштабными и массовыми с 1993 г. и проходили не только в большинстве регионов России, но и за рубежом. Статья посвящена выявлению и объяснению кроссрегио-нальных различий динамики протестного движения в России 2012 г. Применяя концепт «состязательной политики», автор статьи анализирует факторы, которые влияли на масштаб и динамику протестных акций. Используя линейный регрессионный анализ, удалось построить несколько объяснительных моделей и определить влияние социально-экономических и политических факторов на масштабы коллективных действий. Кроме этого, в ходе исследования выявлено, что динамика протестного движения носила волнообразный характер. В частности, было выделено несколько пиков по двум показателям - количество протестных акций и количество участников.

Ключевые слова: протестное движение; регионы РФ; протестная акция; «состязательная политика».

Прошедшие выборы 2011-2012 гг. оказались в центре внимания экспертного сообщества не только благодаря зафиксированным нарушениям и массовым фальсификациям, но и многочисленным протестным акциям со стороны населения, вылившимся в «белоленточное» движение «За честные выборы!». Интерес к исследованию протестного движения 2012 г. обусловлен тем, что этот период в российской политике можно назвать переломным. Начиная с периода 2000-х гг., «центр» проводил политику по укреплению власти и, как следствие, отмечался спад протестной активности. Электоральный цикл 2007-2008 гг. также сопровождался нарушениями в ходе выборов, однако, это не вызвало протест, как тот, что последовал за Парламентскими

1 Пермякова Валерия Сергеевна - студентка 1 курса магистратуры историко-политологического факультета, ассистент проекта НОЦ ЦСИПИ «Состязательная политика в России», Пермский государственный национальный исследовательский университет. E-mail: permvalery@mail.ru.

© Пермякова В.С., 2017

выборами 2011 г. и Президентскими выборами 2012 г. Массовые акции протеста начались с митинга 24 декабря 2011 г. в Москве на проспекте Сахарова, собравшего по разным оценкам от 30 000 до 130 000 людей. Основным лозунгом митинга был: «За честные выборы!», а символом протеста - белые ленты. Протестные акции охватили не только другие субъекты РФ, но и зарубежные страны. Стоит отметить, что акции происходили не только в крупных региональных столицах, но и в малых городах и сёлах, что обеспечивает возможность изучения многообразия протестной активности в РФ. В каких-то регионах протестное движение носило общероссийскую тенденцию, какие-то регионы проявили свои особенности, где-то вообще не наблюдалось протестной активности. Кроме этого, субъекты Российской Федерации неодинаковы, их экономические, социальные, политические характеристики очень разнообразны, вследствие чего, динамика протестов тоже может разниться от региона к региону.

Вопрос о причинах массового протеста менее интересен по сравнению с вопросом о том, почему в одних регионах акции протеста смогли собрать около 200 тыс. чел., тогда как в других оказались радикально малочисленными, или же совсем не находили поддержки среди населения. Кроме того, интерес представляет и вопрос о том, как менялась и от чего зависела динамика протестной активности. Данная работа посвящена выявлению и объяснению кроссрегиональных различий динамики протестного движения в России 2012 г. Что касается хронологических рамок исследования, то они охватывают весь 2012 г., поскольку акции протеста, произошедшие в этот период времени, стали наиболее масштабными по охвату территории и наиболее массовыми по числу участников с 1993 г. в России [15].

Теоретико-методологической основой исследования является концепция «состязательной политики» ^упаткоАсоШепйоп), представителями которой являются Ч.Тилли, Д.МакАдам, С.Тэрроу [17; 18], а также теории Г. Робертсона [12; 15; 16] и Д. Бранкати [13]. Данные теории позволяют учесть не только тип политического режима, но и социально-экономические характеристики в регионах, влияющие на возникновение и частоту протестной активности.

Исходя из вышеперечисленных теорий, можно выдвинуть гипотезу о том, что различия в динамике политических протестов объясняются - отношением к власти, типом режима, уровнем социально-экономического развития, социальной структурой населения и уровнем благосостояния.

Эмпирическая часть работы основывается на методе регрессионного анализа. В качестве единицы сравнения выступают 78 субъектов РФ. Автономные округа (Чукотский АО, Ненецкий АО, ЯНАО, ХМАО, Еврейская автономная область) были исключены из исследования, поскольку по вышеперечисленным субъектам нет статистических данных по отдельным показателям.

Протестное движение 2012 г. в регионах России

Вся информация об акциях протеста, количестве участников и т.д. в регионах РФ была представлена благодаря проекту НОЦ "ЦСИПИ" ПГНИУ «База данных «Состязательная политика в России»» [1]. Для этого был произведён анализ событийных данных на основе сообщений в СМИ, а именно, в электронном архиве «Интегрум».

График 1

Общее количество акций протеста в России в каждом месяце 2012 г.

Источник: База данных «Состязательная политика в России», ЦСИПИ ПГНИУ

Из всего многообразия протестных акций были отобраны только те, которые вписывались в понятие «протестное движение» - это такие акции протеста, которые носили антиправительственный характер и выступали против результатов голосования на федеральных выборах, политического режима, институтов и политики государства в целом. При этом протестное движение носило различные формы - от традиционных митингов и пикетов до «окку-паев», «прогулок» и «белых колец».

Всего было отобрано 557 протестных акций, в которых принимали участие около 202 284 чел. Москва и Санкт-Петербург продемонстрировали самые массовые акции протеста. Так, на г. Москва приходится 141 протестная акция, в которых принимали участие порядка 149 569 чел. На г. Санкт-Петербург приходится 73 акции протеста, в которых принимали участие около 12 449 чел.

Для того чтобы проследить масштабы и массовость протестного движения в России за 2012 г., в данном исследовании было выделено два пара-

106

метра, отражающих различные настроения в регионах и выступающих в качестве зависимых переменных - количество акций протеста и количество участников, принимавших участие в данных акциях. Интерес рассмотрения данных переменных в качестве зависимых обусловлен ещё и тем, что они хоть и похожи, но, тем не менее, имеют различия. Для этого мы провели между ними корреляцию, которая показала недостаточно высокую взаимосвязь - 73%. Вследствие чего, с помощью этих двух переменных можно более широко отразить общую картину, поскольку они не только дополняют друг друга, но и позволяют выделить общие тенденции протестного настроения в регионах.

Опираясь на концепцию «состязательной политики», теории Г. Роберт-сона и Д. Бранкати, согласно которым на возникновение протестных акций влияет уровень развития экономики и благосостояния [12; 13], а также тип политического режима [15], в данной работе ставится задача определить влияние: а) социально-экономических факторов; б) политических (режимных) показателей. Соответственно, в качестве независимых переменных выступали:

а) ВРП на душу населения (2011 г.) [2]; доля трансфертов (2011 г.) [3]; среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций (2011 г.) [6]; доля городского населения (2010 г.) [7]; число безработных (2011 г.) [8]; удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер и доступ к сети Интернет (2011 г.) [4];

б) индекс демократичности региона Титкова и Петрова (2011 г.) [9], итоги результатов голосования за партию «Единая Россия» в Госдуму РФ (2011 г.) [5].

Экономические показатели. ВРП на душу населения (2011 г.) является обобщающим показателем экономической деятельности того или иного региона, который характеризует процесс производства товаров и услуг. Регион не только обеспечивает собственное воспроизводство, но в то же время он участвует в воспроизводстве всего макроэкономического организма национального хозяйства. В 2008-2009 гг. произошёл экономический кризис, который привёл к резкому спаду ВВП, и, как следствие, ВРП (поскольку ВРП является по своему экономическому содержанию близким к показателю ВВП), а также к смене экономической политики государства. «Избирательный цикл 2011-2012 гг. символизировал эту смену» [13]. Обществу хочется быстрого выхода из экономического кризиса, поэтому в нём могут наблюдаться недовольства в сторону правительственной политики в экономическом плане.

Выделяемые центром трансферты регионам повышают политическую зависимость вторых от первого. По мнению Натальи Зубаревич, директора региональных программ Независимого института социальной политики, власть сильно приручила большинство субъектов ждать дотаций из «центра»

и жить пассивно: «.. .Будешь делать правильно - получишь, не будешь делать правильно - не получишь» [10]. Федеральные трансферты, которые выделяются субъектам РФ, чаще всего побуждают сделать «приятное» для «центра», например, показывая не только высокие итоги голосования за «Единую Россию», но и демонстрируя лояльность. Последнее, как раз может выражаться в низком уровне протестного потенциала.

Социально-экономические показатели. По мнению Д. Бранкати, протесты менее всего происходят в тех странах, где высокий уровень благосостояния, образования, культуры и урбанизации. Также, когда эти страны имеют доступ к различным технологиям. И, наоборот, протесты чаще всего происходят там, где экономика находится в упадке, наблюдается высокий уровень инфляции, а уровень занятости и доходов населения низкий. То же самое можно сказать и о таких параметрах, как среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций (2011 г.) и число безработных (2011 г.). Численность безработных отражает социально-экономическую политику государства. Чем больше количество безработных, тем больше претензий населения к государству. Среднемесячная заработная плата демонстрирует нам экономическую самостоятельность/несамостоятельность населения. Кроме этого, два вышеперечисленных показателя следует рассматривать вместе, поскольку они отражают две стороны одной медали.

Доля городского населения (2010 г.). Массовые акции обычно происходят в крупных городах или региональных столицах, нежели в пригородах и сёлах. Во-первых, это объясняется тем, что в крупных городах, как правило, находятся местные или региональные органы власти, которые и являются чаще всего целью/адресатом протеста, а во-вторых, в городах находится большее количество населения. Кроме этого, жители пригородов и сёл, как правило, имеют большие издержки для участия в массовых протестах, нежели те, кто проживает в городах. Вследствие чего, можно предположить, что поддержка массовых акций будет исходить в большей степени от городского населения.

Домашние хозяйства, имевшие персональный компьютер и доступ к сети Интернет (2011 г.). Развитие различных информационных технологий - сети Интернет и, как следствие, социальных сетей, весомо ускоряет коммуникации между людьми. Данное обстоятельство оказывает важную роль на политическую коммуникацию между участниками протестов, поскольку оно снижает роль контроля властей над информацией и облегчает коллективную коммуникацию. Таким образом, можно предположить, что Интернет был одним из основных механизмов мобилизации участников протеста.

Политические показатели. Исследования Г. Робертсона и группы исследователей Р. Кричели, И. Ливни, Б.Магалони [14] показали, что протесты во многом зависят от типа режима. Чем репрессивнее режим, тем менее ве-

роятно, что произойдут какие-либо акции, носящие антиправительственный характер. Напротив, чем демократичнее режим, тем выше протестная активность населения. Всё зависит от того, какие риски могут нести коллективные действия. Для определения уровня демократичности того или иного региона, мы используем индекс демократичности Титкова и Петрова (2011 г.). Многообразие неравномерности политического развития в регионах влияет на про-тестный потенциал живущего в них населения.

Отношение к власти населения измеряется через итоги результатов голосования за партию «Единая Россия» в Госдуму РФ (2011 г.) в региональном разрезе. Те регионы, которые показывают большинство за «партию власти», демонстрируют тем самым свою лояльность. Однако чем больше разница между официальными данными голосования и ожидаемым результатом индивида, тем больше причин у последнего выйти на акцию протеста.

Масштабы протестного движения

Для того чтобы объяснить кроссрегиональные различия в масштабах протестного движения в России, мы построили несколько исследовательских гипотез и с помощью метода регрессионного анализа проверили их.

Гипотезы:

Н (1.1): В регионах с более высоким уровнем демократичности масштаб протестов выше.

Н (1.2): В регионах с более низким уровнем ВРП масштаб протестов

выше.

Н (1.3): В регионах с более низким уровнем выделяемых трансфертов из «центра» масштаб протестов выше.

Н (1.4): В регионах с более высокими результатами голосования за партию «Единая Россия» в Госдуму РФ 2011 г. масштаб протестов выше.

Н (2.1): В регионах с более высокой долей концентрации городского населения масштаб протестов выше.

Н (2.2): В регионах с более низким уровнем среднедушевых доходов масштаб протестов выше.

Н (2.3): В регионах с более высоким показателем числа безработного населения масштаб протестов выше.

Н (3.1): В регионах с большей долей городского населения количество участников протестных действий выше.

Н (3.2): В регионах с большим числом безработных количество участников протестных акций выше.

Н (3.3): В регионах более низким уровнем среднедушевых доходов количество участников протестных акций выше.

Таким образом, в данной работе тестируются две зависимые переменные (количество акций протеста и численность участников протестных акций) и построены объясняющие модели на 5%-ном уровне значимости.

I. Количество акций протеста.

Первые две модели будут посвящены количеству акций протеста в регионах.

Модель 1. Первая модель объясняет 24% ^-квадрат 0, 24) случаев на 5%-ном уровне значимости. Был рассмотрен 61 регион. В данной модели удалось проследить влияние таких факторов, как: индекс демократичности, уровень ВРП на душу населения, доля трансфертов и голоса за «Единую Россию» на зависимую переменную - количество акций протеста. Анализ выявил следующие закономерности: чем больше индекс демократичности; чем меньше уровень ВРП и выделяемая доля в регион трансфертов, чем больше голосов за «ЕР» - тем больше протестных акций в регионе. Все четыре независимые переменные оказались статистически значимыми. Кроме этого, был сделан тест на мультиколлениарность, который не превышал значение 4.

Модель 2. Данная модель объясняет 33% случаев ^-квадрат равен 0,33). Был рассмотрен 61 регион на 5%-ном уровне значимости. Удалось оценить влияние таких факторов, как: доля городского населения, среднедушевые доходы населения и численность безработных. Вышеперечисленные факторы оказались статистически значимыми. В результате выявилось, что чем выше доля городского населения и число безработных, но ниже уровень среднедушевых доходов, тем выше количество акций протеста. Тест на муль-тиколлениарность не превышал значение 4, как и в предыдущей модели.

Таблица 1

Результаты регрессионного анализа Зависимая переменная - количество акций протеста. Модель 1

Переменная Бета-коэффициент Ст. ошибка

Индекс демократичности 0,3544808*** 0,106928

Голоса за "ЕР" 13.18634** 5,171544

ВРП -8.14е-06*** 2,73е-06

Доля трансфертов -9.716813** 4,573735

N 61

R-квадрат 0,24

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Таблица 2 Результаты регрессионного анализа Зависимая переменная - количество акций протеста. Модель 2

Переменная Бета-коэффициент Ст. ошибка

Доля городского населения 16,6343*** 6,1794

Численность безработных 0,0000449*** 0, 0000112

Средняя з/п -0,0002794*** 0,0000763

N 61

Я-квадрат 0, 33

*** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1

II. Численность участников протестных акций.

В 61 регионе удалось протестировать влияние таких переменных, как: доля городского населения, численность безработного населения и среднедушевая заработная плата. Модель объяснила 37% (КК-квадрат равен 0,37) случаев на 5%-ном уровне значимости. В результате получилось: чем выше доля городского населения и численность безработных, но чем ниже среднемесячная заработная плата, тем большее количество участников протестного движения в регионах. Мультиколлениарность не превышала значения 4.

Отметим, что с зависимой переменной - количество участников про-тестных акций, удалось построить только одну модель, которая по независимым переменным идентична второй модели, связанной с количеством акций протеста.

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа

Зависимая переменная - количество участников протестных акций

Переменная Бета-коэффициент Стандартная ошибка

Доля городского населения 2669,925*** 862,0484

Число безработных 0,0075559*** 0, 001653

Средняя з/п -0,0450087*** 0,0136158

N 61

КК-квадрат 0, 34

*** р<0.01, ** р<0.05, * р<0.1

Таким образом, в субъектах с высокой концентрацией городского населения и высоким уровнем социально-экономического положения (ВРП, доля трансфертов, средняя з/п, численность безработных) протестное движение носит больший масштаб. Однако потенциал протестного движения зависит не только от социально-экономических факторов, важными оказываются и такие политические показатели, как лояльность (в виде голосов за «ЕР») и демократичность/авторитарность региона (индекс демократичности). Резуль-

таты проведённого исследования показывают, что вероятность протестов выше в наименее лояльных и наиболее демократических регионах.

Кроме этого, исследование показало, что в более урбанизированных и продвинутых в социально-экономическом плане (численность безработных, средняя з/п) регионах, численность участников, принявших участие в про-тестном движении выше, чем в среднем по стране.

Суммируя всё вышеперечисленное, мы наблюдаем, что есть определённые общие закономерности двух зависимых переменных - для них значимыми оказались социально-экономические факторы. Однако политические индикаторы сработали только для одной зависимой переменной - количества протестных акций. На наш взгляд, ответ кроется в типе режима,поскольку последний способен увеличить или уменьшить риски для коллективных действий. Это может выражаться в создании механизмов, которые могут способствовать или препятствовать возникновению протеста. Например, ужесточение законодательства для участников акций, заведомое ограничение в выборе площадки для митинга или демонстрации и так далее.

Динамика протестного движения 2012 г. в регионах России

Для того чтобы понять общероссийскую тенденцию протестного движения в регионах России, мы провели анализ пиков количества протестных акций и количества участников, принимавших участие в данных акциях.

В результате проведённого анализа1, выявились следующие тенденции: при рассмотрении количества акций протеста проявилось три пика про-тестного движения - март, май и август/сентябрь2. В марте произошло 82 протестных акции. В мае, по сравнению с предыдущим пиком, количество акций увеличилось почти вдвое и составило 154. В августе было 45 и в сентябре 42 акции соответственно.

1 Месяц февраль 2012 г. не был включён в исследование, поскольку данные по этому месяцу по техническим причинам отсутствуют.

2 Август и сентябрь рассматриваются вместе, поскольку разница между ними составляет всего три протестных акции.

График 2

Общее количество акций протестного движения по всем месяцам 2012 г.

Источник: База данных «Состязательная политика в России», ЦСИПИ ПГНИУ.

Количество участников протестного движения продемонстрировало два пика. На месяц май приходится 90 436 участников, а на сентябрь -25 174.

График 3

Общее количество участников протестного движения за каждый месяц

2012 г.

Общее количество участников протестного движения за каждый месяц 2012 года

Источник: База данных «Состязательная политика в России», ЦСИПИ ПГНИУ.

Таким образом, мы увидели общероссийскую тенденцию. Для того, чтобы понять динамику протестного движения в регионах, мы выделили ещё ряд пиков. Стоит отметить, что пики мы выделяли только на основе количества участников протестных акций, поскольку последние наиболее чётко отражали разницу между пиками.

В результате, мы выделили те регионы, у которых были «свои» два пика (не вписывающиеся в общероссийскую тенденцию); субъекты с наличием одного пика; регионы, где пики носили «сумбурный» характер (например, пики могли наблюдаться в 4-5 месяцах) и субъекты, где вообще не наблюдалось протестного движения.

Отдельные регионы с «сумбурными» пиками можно назвать своего рода аутлаерами с точки зрения динамики протестного движения. В их число вошли: Воронежская, Курская, Липецкая, Пензенская области и Республика Марий Эл.

Отсутствие протестного движения продемонстрировали 16 регионов: Владимирская область, Костромская область, Смоленская область, Тверская область, Тульская область, Вологодская область, Республика Калмыкия, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Республика Мордовия, Республика Алтай, Республика Тыва, Камчатский край, Сахалинская область.

Таблица 4

Пики участников протестного движения в субъектах РФ

Алтайский край, Архангельская область, Волгоградская об-ласть,Калининградская область, Кемеровская область, Кировская область,Краснодарский край, Красноярский край, Москва, Нижегородская область, Новгородская область, Новосибирская

область, Омская область, Оренбургская область, Пермский край, Псковская область,Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Ростовская область, Самарская область, Санкт-Петербург, Саратовская область, Свердловская область, Томская область, Тюменская область, Ульяновская область, Челя-_бинская область, Чувашская Республика_

Амурская область, Астраханская область, Брянская область, Забайкальский край, Ивановская область, Иркутская область, Калужская область, Курганская область, Мурманская область, Приморский край, Республика Коми. Республика Хакасия, Рязанская область, Ставропольский край, Тамбовская область, Хабаровский край

I за

о

ри ец

н

Я <у

д

н е т

ый но ок ис

гй е

Р си

V© о и

ы

н

о

и

г

е

Р

а к и п

у

в

д

Продолжение табл. 4

Регионы с одним пиком Белгородская область, Ленинградская область, Магаданская область Московская область, Орловская область, Республика Адыгея, Республика Бурятия, Республика Дагестан, Республика Карелия, Республика Саха (Якутия), Республика Северная Осетия (Алания), Удмуртская республика, Ярославская область

Регионы-«аутлаеры» Воронежская область, Курская область, Липецкая область, Пензенская область, Республика Марий Эл

Регионы без протестного движения Владимирская область, Вологодская область, Кабардино-Балкарская Республика, Камчатский край, Карачаево-Черкесская Республика, Костромская область, Республика Алтай, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Мордовия, Республика Тыва, Сахалинская область, Смоленская область, Тверская область, Тульская область, Чеченская Республика

Для того, чтобы определить, какова была вероятность и что повлияло на возникновение протестного движения в тех регионах, которые вписываются в общероссийскую тенденцию, мы провели две логистические регрессии для весеннего (месяц май) и осеннего пика (месяц сентябрь). В качестве зависимой переменной выступало количество участников протестного движения, поскольку оно более явно отражает динамику. В тех регионах, где пики участников протестного движения приходились строго на май и сентябрь кодировались как «единица», все остальные - как «ноль».

Регрессионный анализ майского пика количества участников протестного движения. Логистическая регрессия с майским пиком объясняет около 43% рассмотренных случаев на 5%-ном уровне значимости. Всего было рассмотрено 77 случаев. Статистически значимыми оказываются такие переменные, как: средняя номинальная з/п; удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер и доступ к сети Интернет; численность безработных.

В результате выявилось, что чем выше количество домохозяйств, имеющих доступ к сети Интернет и число безработных, но чем ниже средняя за-

работная плата - тем выше вероятность возникновения протеста в том или ином регионе.

Таблица 5

Результаты регрессионного анализа Зависимая переменная - количество участников протестного движения

в майском пике

Переменная Бета-коэффициент Стандартная ошибка

Средняя з/п - 0,0001685** 0, 0000748

Доступ к сети Интернет 17,57082*** 4,757899

Число безработных 0,000042*** 0,0000104

N 77

R-квадрат 0,43

*** ^0.01, ** p<0.05, * ^0.1

Регрессионный анализ сентябрьского пика количества участников протестного движения. Модель с сентябрьским пиком объясняет около 39% рассмотренных случаев на 5%-ном уровне значимости. Всего было рассмотрено 77 случаев. В данной модели на один показатель больше, чем в предыдущей модели с майским пиком. Статистически значимыми оказались такие переменные, как: число безработных, ВРП, удельный вес домохозяйств, имеющих персональный компьютер и доступ к сети Интернет; средняя номинальная з/п.

В результате выявилось, что, чем выше число безработных, уровень ВРП и доступ к сети Интернет, однако, чем ниже средняя з/п - тем выше вероятность возникновения протеста в том или ином регионе.

Таблица 6

Результаты регрессионного анализа Зависимая переменная - количество участников протестного движения в

Переменная Бета-коэффициент Стандартная ошибка

Число безработных 0,0000353*** 9,40е-06

ВРП 7,73е-06** 3,63е-06

Доступ к сети Интернет 16,64221*** 4,408119

Средняя з/п -0,0003667*** 0,0001272

N 77

R-квадрат 0, 39

*** ^0.01, ** p<0.05, * ^0.1

Суммируя всё вышеперечисленное, мы приходим к выводу, что вероятность выхода на «улицу» большего количества участников протеста в мае и сентябре зависело от одних и тех же социально-экономических показателей -численности безработных, домохозяйств, имевших доступ к сети Интернет и средней номинальной заработной платы. Однако в сентябре добавился ещё и такой экономический показатель, как уровень ВРП. Всё это говорит нам о том, что чем ниже уровень благосостояния в регионе и развитость информационных технологий, тем выше вероятность возникновения протестных настроений.

& & &

В данной работе динамика российского протестного движения рассматривалась на примере последнего электорального цикла в региональном разрезе. Динамика протестного движения была проанализирована через призму концепции «состязательной политики», теории Г. Робертсона и Д. Бранкати. С использованием базы данных НОЦ ЦСИПИ «Состязательная политика в России», были собраны и проанализированы данные по протестно-му движению в субъектах РФ в течение всего 2012 г. Протестный репертуар был довольно многообразен - от традиционных митингов и пикетов до «прогулок», «гуляний», «оккупаев» и т.д. В начале года все лозунги в основном носили следующий характер: «За честные выборы!», «Против фальсификации», «В отставку банду Чурова!» и т.д. Позже «традиционные» лозунги стали дополняться требованиями не ужесточать законодательство в отношении митингующих. Далее, для поддержания большего количества участников, к антиправительственным лозунгам стали добавляться требования, носящие региональную специфику каждого субъекта. Кроме этого, удалось выявить 557 протестных акций, в которых принимало участие около 202 284 чел. в 78 регионах страны.

Опыт таких исследователей, как Г. Робертсон, Д. Бранкати, Р. Кричели, И. Ливни, Б. Магалони и др. помог выделить политические и социально -экономические факторы, которые оказывали влияние на масштабы коллективных действий, произошедшие в течение 2012 г. Используя метод регрессионного анализа, нам удалось определить масштабы протестного движения. Было построено несколько моделей на 5%-ном уровне значимости, где в качестве зависимых переменных выступали - количество протестных акций и количество участников, принимающих участие в протестных акциях. Построенные модели объясняли от 24 до 37% рассмотренных случаев. Общим для данных моделей было то, что в протестном движении принимал участие достаточно пёстрый состав участников, однако весомую долю в нём заняло городское население. Это объясняется тем, что, как правило, протестные акции проходят в региональных столицах или крупных городах. «Негородское» население несёт большие издержки для участия в коллективных действиях,

нежели городское, в силу отдалённости своего места жительства. Также на масштабы протестного движения влиял уровень социально-экономического развития регионов. Благосостояние населения находилось в прямой зависимости от количества протестных акций и участников и выражалось в уровне безработицы и средней заработной плате, что отражает отношение к экономической политике государства. Однако такие экономические показатели регионов, как уровень ВРП и доля трансфертов, выделяемых в регион, способствовали спаду протестной активности. Кроме этого, политические характеристики регионов также оказали влияние на протестную активность. Во многом это зависело от типа регионального политического режима. Более авторитарные режимы препятствовали возникновению коллективных действий, а более демократические уменьшали риски в коллективных действиях. Результаты голосования за партию «Единая Россия» также внесли свою лепту. Большое расхождение между ожиданиями населения и официальными результатами итогов голосования привели к негативному восприятию федеральных выборов и, как следствие, к большому количеству протестных акций.

Динамика протестного движения носила волнообразный характер. В частности, было выделено несколько пиков по двум показателям - количество протестных акций и количество участников. На количество протестных акций основные пики приходятся на март, май и август/сентябрь. Март продемонстрировал 82 протестных акции. В мае, по сравнению с предыдущим пиком, количество акций увеличилось почти вдвое и составило 154. Третий пик продемонстрировал меньше всего протестов - август 45 и сентябрь 42, соответственно. На количество участников протестного движения приходится два пика - май и сентябрь. А именно, на май приходится 90 436 участников, а на сентябрь - 25 174 чел.

Кроме этого, были выделены различия кроссрегиональной динамики протестного движения на основе количества участников (динамика считалась по количеству участников, поскольку она точнее отражает различия, нежели количество протестных акций). Большинство из рассмотренных регионов -28, носили общероссийскую тенденцию, т.е., демонстрировали наличие пиков в мае и сентябре. 16 субъектов показали «собственные» два пика, которые приходятся на другие месяцы. 13 регионов продемонстрировали наличие всего лишь одного пика. Такие субъекты, как Воронежская, Курская, Липецкая, Пензенская области и Республика Марий Эл стали «аутлаерами» с точки зрения динамики протестного движения, поскольку они отличаются пестротой протестных пиков (например, в некоторых регионах-«аутлаерах» пики могли произойти в 4-5 разных месяцах). В 16 регионах, большинство которых составляют республики, не наблюдалось ни одного протеста.

Используя метод логистической регрессии, мы выявили вероятность возникновения протестной активности в тех регионах, которые продемон-

стрировали общероссийскую тенденцию (наличие пиков в мае и сентябре). Таким образом, было построено две объясняющие модели - одна из них отражала вероятность возникновения протестов в мае, другая - в сентябре. В мае удалось объяснить 43% рассмотренных случаев, в сентябре - 39%.

Вероятность протестов выше в тех регионах, население которых чаще всего пользуется технологическими успехами, например, в виде сети Интернет. Во многом Интернет облегчил коммуникацию и политическую мобилизацию оппозиции. Немалую роль играли и социально-экономические факторы, выражающиеся в уровне безработицы и средней заработной плате. Исследование выявило, что вероятность возникновения протестной активности выше в тех регионах, где наблюдается социальное неравенство, и, как следствие, недовольство социальной политикой бедных слоёв населения.

Несмотря на то, что акции протеста были очень масштабными и многочисленными, они произошли далеко не во всех субъектах РФ. Более того, как мы убедились, протестное движение носило различную динамику от региона к региону. Во многом это зависело не только от социально-экономического состояния регионов, но и от сложившихся субнациональных режимов.

Библиографический список

1. База данных НОЦ ЦСИПИ ПГНИУ «Состязательная политика в России». [Database of The Centre for Comparative History and Politics «Contentious policy in Russia»].

2. Валовой региональный продукт на душу населения // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d02/10-02.htm. [GRP per capita. Federal State Statistics Service. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d02/10-02.htm].

3. Доля безвозмездных поступлений в доходах // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b15_14p/Main.htm. [The share of uncompensated receipts of income. Federal State Statistics Service. Available at: http: //www.gks .ru/bgd/regl/b 15_14p/Main. htm].

4. Домашние хозяйства, имевшие персональный компьютер и доступ к сети Интернет // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL:http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d03 /19-07.htm. [Households that had a personal computer and access to the Internet. Federal State Statistics Service. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d03/19-07.htm].

5. Официальные результаты выборов в Государственную Думу 2011 г. // Центральная избирательная комиссия Российской Федерации. [Электрон-

ныйресурс]. URL: http://www.cikrf.ru/. [Official results of elections to the State Duma in 2011. Central Election Commission of the Russian Federation. Available at: http://www.cikrf.ru/].

6. Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL:http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wa ges/. [Average monthly nominal accrued wages. Federal State Statistics Service. Available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/].

7. Удельный вес городского населения в общей численности населения // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d01/02-03.htm. [The share of the urban population in the total population. Federal State Statistics Service. Available at: http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_14p/IssWWW.exe/Stg/d01/02-03.htm].

8. Численность безработных, тысяч человек // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b15_14p/Main.htm. [The number of unemployed (in thousands). Federal State Statistics Service. Available at: http: //www.gks .ru/bgd/regl/b 15_14p/Main. htm].

9. Петров Н., Титков А. Рейтинг демократичности регионов Московского Центра Карнеги: 10 лет в строю. М., 2013. [Petrov N., Titkov A. Carnegie Moscow Center's Rating of Democracy in Regions: 10 Years on Duty. Moscow, 2013].

10. Зубаревич Н. Об отношениях центра и регионов: «Это коррупция и невероятное удобство короткого поводка» // Slon.ru [Электронный ресурс]. URL:

https://slon.ru/economics/zubarevich_o_subsidiyakh_regionam_eto_korruptsiy a_i_neveroyatnoe_udobstvo_korotkogo_povodka-1079929.xhtml (дата обращения: 07.06.2015). [Zubarevich N. About relations between the center and regions: «This is corruption and incredible convenience of a short leash». Available at:

https://slon.ru/economics/zubarevich_o_subsidiyakh_regionam_eto_korruptsiy a_i_neveroyatnoe_udobstvo_korotkogo_povodka-1079929.xhtml (accessed 07.06.2015)].

11. Щербак А.Н., Сенников Е.В., Лисовский Т.А. Экономическое голосование на выборах 2011-2012 гг. // Вестник Пермского университета. Сер. Политология. Вып. 2013. № 4 (24). [Электронный ресурс]. URL:http://www.polit.psu.ru/vestnik/scherbak.htm [Shcherbak A., Sennikov E., Lisovsky T. Economic voting at the elections of 2011-2012. Review of Political Science. 2013. No. 4 (24)].

12. Acemoglu D., Robinson J. A. Economic backwardness in political perspective // American Political Science Review. 2006. Vol. 100. No. 01. P. 115-131.

13. Brancati D. Pocketbook protests explaining the emergence of pro-democracy protests worldwide // Comparative Political Studies. 2013.

14. Kricheli R., Livne Y., Magaloni B. Taking to the streets: Theory and evidence on protests under authoritarianism // APSA 2010. Annual Meeting Paper. 2011.

15. Robertson G. B. The politics of protest in hybrid regimes: managing dissent in post-communist Russia. Cambridge University Press, 2010.

16. Robertson G. Russian protesters: not optimistic but here to stay // Russian Analytical Digest. 2012. Vol.115. P. 2-7.

17. Tarrow S. Power in Movement: social Movements and Contentious Politics. Cambridge University Press, 2011.

18. Tilly C., MacAdam D, Tarrow S. Dynamic of Contentious. Cambridge University Press, 2004.

DYNAMICS OF THE PROTEST MOVEMENT IN RUSSIA IN 2012: CROSS-REGIONAL COMPARATIVE ANALYSIS

V.S. Permyakova

Master's Student, Faculty of History and Political Science, Perm State University

Multiple wide-scale political protests of Russian citizens, which took place after the elections to the State Duma on December 4, 2011, and continued after the presidential elections during 2012, led to the emergence of the protest movement. It developed its own symbols, such as white color, and the motto "For Fair Elections". Those riots appeared to be the most massive and large-scale since 1993. Moreover, they took place not only in most Russian regions but even abroad. The paper aims to identify and explain cross-regional differences in the dynamics of protest movement in Russia in 2012. Applying contentious politics theory, the author analyzes the factors that affected the magnitude of mass collective protests. Using the linear regression analysis, the author has created several explanatory models and estimated the influence of socio-economic and political factors on the scale of protests. In addition to that, it has been found that the dynamics of protests was not stable but fluctuated, i.e. was rather "wavy". In particular, the author identified several picks predetermined by two factors: the amount of protests and the number of participants.

Keywords: protest movement; regions of Russia; protest action; protest repertoire; contentious politics.