CC BY
31УДК-324:328(470+571)
Б01: 10.17072/2218-1067-2018-1-24-38
КАЧЕСТВО ЭЛЕКТОРАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ И ЯВКА: АНАЛИЗ РЕГИОНАЛЬНЫХ И ДУМСКИХ ВЫБОРОВ 2015-2016 гг. В РОССИИ
А. В. Мироведникова1
В работе рассматривается эффект «ожидания фальсификаций» на думских и региональных выборах 2015 и 2016 гг. в России со стороны избирателей в качестве одной из возможных причин низкой явки в день голосования. В результате выполненного регрессионного анализа с применением статистических методов исследования было выявлено, что связь между явкой и выбранными переменными существует. Эффект «ожидания фальсификаций» действительно способен снижать явку в условиях российского электорального авторитаризма.
Ключевые слова: выборы; явка; клиентелизм; фальсификации; качество выборов; думские выборы; региональные выборы.
В сентябре 2016 г. прошли выборы депутатов Государственной думы Федерального собрания Российской Федерации VII созыва. В этот раз членов парламента выбрало рекордно низкое количество жителей страны. В некоторых городах, преимущественно крупных, явка составляла менее 35% от числа зарегистрированных избирателей. В целом же явка по стране была зарегистрирована на уровне 47,78% [26]. Эти показатели стали самыми низкими за всю историю выборов в современной России. Например, на последних думских выборах 2011 г. в голосовании участвовало 60% избирателей. Рекордно низкая явка до думских выборов 2016 г. была зафиксирована во время единого дня голосования в сентябре 2015 г. Тогда в России прошли выборы глав субъектов, а также депутатов региональных законодательных органов. Явка в некоторых регионах достигла критически низкого уровня (в Костромской области - 24,27%, в Калужской - 24,23%) [27]. При таких показателях, когда в голосовании участвует меньше 50% всех избирателей, легитимность выбранных глав субъектов и членов местных парламентов может быть поставлена под вопрос.
1 Мироведникова Анастасия Владимировна - студентка 4 курса Санкт-Петербургской школы социальных и гуманитарных наук, Национально-исследовательский университет «Высшая школа экономики». E-mail: [email protected].
© Мироведникова А. В., 2018
Причин проявления электоральной пассивности может быть несколько. Как утверждают аналитики, одной из главных предпосылок такого исхода стала вялая агитационная кампания: небольшое количество наружной политической рекламы, а также сокращение эфирного времени для дебатов и агитации по ТВ-каналам и радио [22]. Во-первых, это связано с дефицитом материальных ресурсов у многих оппозиционных партий. Во-вторых, с институциональными рамками, которые задала сама существующая власть. Г. Голосов говорит о том, что низкая явка на думских выборах была во многом выгодна правящей партии [8]. С одной стороны, в условиях российского авторитаризма количество «организованных» избирателей, которые готовы проголосовать на выборах в интересах власти, с годами увеличивается. С другой стороны, растет и число «неорганизованных» избирателей, которые при условии участия в голосовании отдадут свой голос любой другой партии, кроме Единой России, поэтому явка может быть намеренно «пересушена» с целью демобилизовать неблагоприятные для режима группы электората. Это осуществляется путем переноса даты выборов, ведения неактивной агиткампании и т. п.
На сегодняшний день Россия является примером авторитарного политического режима с элементами политической конкуренции. Согласно С. Левицкому и Л. Вэю данную модель можно назвать «соревновательным авторитаризмом» [13]. Формальное наличие демократических институтов в России одновременно сочетается с закреплением у власти одной партии и политического лидера в течение длительного периода времени. Для такого типа режима характерно отсутствие реальной политической конкуренции, а также контроль со стороны власти над процедурой выборов. Проблема состоит в том, что, как правило, с течением времени режиму становится все труднее скрывать процесс фальсификаций, а значит, обеспечивать собственную «выживаемость». Кроме того, информация о систематических грубых нарушениях избирательного законодательства может повлечь за собой последствия в виде нарастания апатии среди граждан и потерю интереса к выборам. В данной работе мы предпринимаем попытку выяснить, повлияли ли ожидания избирателями фальсификаций на думских и региональных выборах в России 2015 и 2016 гг. на явку в день голосования в различных регионах страны, и если да, то в какой степени.
Явка и электоральные фальсификации
Вопросом влияния масштабов ожидаемых фальсификаций на явку избирателей уже задавались некоторые исследователи. Их мнения разделились. Часть ученых считают, что один из важнейших факторов, который непосредственно влияет на явку избирателей в авторитарном режиме - это то, насколько инкумбент способен убедить граждан в том, что выборы проходят
честно и без нарушений [2]. Иначе говоря, коррупция в стране в целом способна подорвать желание избирателей принимать участие в заведомо несправедливых выборах. В то же время, другие авторы склонны полагать, что наличие избирательных фальсификаций положительно влияет на явку и стимулирует граждан к активному участию в голосовании. Главный аргумент, который выдвигают защитники второго тезиса, состоит в том, что коррупция положительно влияет на явку в странах с высоким уровнем электорального клиентелизма. В условиях данной системы между акторами происходит взаимовыгодный обмен: человек отдает свой голос на выборах в пользу действующей власти, получая в обмен пенсии, денежные средства, работу, контракты и прочие блага.
Клиентелизм является наследием традиционного общества, но с течением времени этот феномен трансформируется, приобретая более скрытые формы [11, 849]. Л. Блэйдс в одной из работ рассмотрела вопрос влияния клиентелизма на процесс голосования и явку на примере Египта. Автор утверждает, что представители разных политических партий имеют достаточно средств, чтобы «купить» часть голосов в свою пользу. В связи с этим Л. Блэйдс считает, что для рядового индивида более рационально прийти на избирательный участок в день выборов, так как полученные от этого выгоды впоследствии превышают издержки, связанные с походом на участок [3, 4]. Как показывают исследования, коррупция может повышать явку не только в авторитарных режимах. С. Стоукс рассматривает влияние клиентелистской политики на явку в современной Аргентине и приходит к выводу, что коррупция и покупка голосов - явление, которое распространено не только в Аргентине, но и в любых молодых демократиях, например, в Перу и Мексике. Целевой аудиторией политических машин в таком случае, как правило, является преимущественно население с низким доходом или же люди, не имеющие дохода, потому что даже небольшое вознаграждение за свой голос они уже считают существенным [17, 318-325]. Работы американских политологов показывают, что коррупция в электоральном процессе имеет место и в развитых демократиях. Например, исследование М. Эскалерас, П. Калька-ньо и У. Шугарта [6] было направлено на изучение того, как наличие коррупции влияет на явку на губернаторских выборах в различных американских штатах. Авторы использовали в качестве объекта изучения выборы в разных штатах США в период с 1979 по 2005 гг. В работе сопоставлялись данные по явке в каждом штате с данными по случаям превышения полномочий главными должностными лицами регионов. Полученные результаты говорят о том, что явка на выборах выше преимущественно в тех штатах, где коррупция на выборах была ожидаема.
Кроме аргумента о позитивном влиянии клиентелистских сетей на явку существует и другое объяснение, почему наличие коррупции в государстве способно увеличить количество избирателей на участках в день голосования.
Оно состоит в том, что участие граждан в выборах обусловлено желанием наказать коррумпированную власть за текущую политику. Так, например, объясняется увеличение явки в более коррумпированных регионах в исследовании Т. Костадиновой [12, 695]. Тем не менее, результаты данного исследования могут быть актуальны только для стран развитой демократии. Для авторитарных режимов высокая явка может быть скорее объяснима с помощью первого аргумента о высоком уровне клиентелизма.
Мнение о том, что увеличение коррупции в обществе снижает явку избирателей, является более распространенным в академической среде. Например, вопросом о том, как коррупция влияет на поведение избирателей, задавались исследователи, изучающие электоральные процессы в современной Мексике. Одной из таких работ является статья Х. Домингеса и Д. Маккана [5], в которой доказывается, что, так как избиратель в недемократическом государстве склонен думать, что он может пострадать при поддержке оппозиционной партии, для него рациональнее всего не ходить на выборы. Основываясь на опросных данных с 1988 по 1995 гг., авторы подчеркивают, что ожидание гражданами фальсификаций серьезно подрывало явку на выборах различного уровня [5, 499]. Выводы Х. Домингеса и Д. Маккана были взяты за основу в работе А. Симпсера, который использовал более свежие данные по выборам, прошедшим в Мексике после электоральных реформ 1990-х гг. и пришел к выводу, что, несмотря на то, что Мексика перешла от электорального авторитаризма к демократии, низкий уровень явки сегодня - это результат скептицизма общества в отношении справедливости выборов [16, 793]. Автор подчеркивает, что представления о нечестности выборов, оставшиеся в памяти граждан с 1980-х гг., до сих пор отрицательно влияют на явку избирателей, особенно в сельскохозяйственных штатах страны.
С выводами вышеупомянутых исследователей согласна Э. Чан, которая доказывает, что с течением времени в условиях, когда режим целенаправленно подрывает чистоту выборов, чтобы одержать победу, избиратели склонны к полному отказу от традиционных форм политического участия. Со временем политическим лидерам все труднее скрывать от населения масштабные электоральные фальсификации, что неизбежно приводит к усилению апатии среди избирателей и нежеланию участвовать в заведомо фальшивых выборах [2].
Как ожидание фальсификаций влияет на явку: эмпирический анализ
Проверка достоверности гипотез относительно того, какие факторы послужили причиной столь низкой явки в регионах России на выборах в 2015 и 2016 гг., проводится с помощью множественной линейной регрессии и методами наименьших квадратов (МНК) и взвешенных квадратов (ВМНК). Показатели явки как зависимой переменной настоящего исследования были взя-
ты из официальных данных, представленных на сайте Центральной избирательной комиссии РФ за соответствующие периоды [28]. По каждому региону, в котором проводились выборы в 2015 и 2016 гг., показатель явки был рассчитан в зависимости от числа зарегистрированных избирателей. Для
2015 г. количество наблюдений составляет 30, что соответствует количеству регионов, в которых 13 сентября были проведены выборы губернаторов, а также выборы в региональные органы законодательной власти. В моделях, которые представляют явку на выборах 18 сентября 2016 г., это количество увеличивается почти в 3 раза и составляет 85 субъектов РФ.
Независимой переменной, которая, на наш взгляд, оказала непосредственное влияние на показатели явки граждан, является «ожидание фальсификаций». Было решено измерить этот концепт двумя разными способами. Первый способ операционализации был основан на методе контент-анализа. Источниками сбора информации для анализа послужили базы данных «Интег-рум» [21] и «Factiva» [7] . Обе эти базы являются крупнейшими ресурсами, объединившими в себе статьи из газет, журналов, а также новостных лент на все возможные темы за широкий период времени. «Интегрум», в отличие от второй базы, содержит в себе материалы только российских федеральных и региональных изданий, соответственно имеет более широкий охват в России.
При этом способе измерения «ожидание фальсификаций» представляет собой количество сообщений в СМИ о том, что выборы в том или ином регионе будут сфальсифицированы или пройдут с серьезными нарушениями. Чем больше сообщений было зафиксировано для того или иного региона, тем, соответственно, сильнее ожидание фальсификаций выборов со стороны избирателей и наоборот. Определение выборки для поиска сообщений было обусловлено временными рамками кампании для выборов 2015 и 2016 гг. соответственно. В первом случае поиск информации производился за период с 01.04.2015 по 12.09.2015, а во втором - с 01.04.2016 по 17.09.2016 включительно. Кроме временного критерия, для всей выборки был введен критерий места распространения информации и языка текстов, а именно все статьи должны были быть опубликованы на территории РФ на русском языке. Единицей измерения при сборе данных является количество упоминаний для того или иного региона о предстоящих нарушениях на выборах 2015 или
2016 гг. Формирование текста поискового запроса было основано на включении в него названия региона в разных допустимых вариациях и склонениях, а также различных определений и других слов, которые характеризуют выборы как заведомо сфальсифицированные. Например, поиск содержал в себе такие понятия, как «фальсификации», «фальсифицировать», «вбросы», «подкуп», «махинации», «админресурс» и другие. В результате в «Интегрум» и «Factiva» был проведен поиск по текстовому запросу для выборов каждого года для каждого региона, в котором осуществлялось голосование.
Второй способ операционализации независимой переменной основан на данных, которые были собраны в рамках «The Electoral Integrity Project» (EIP) [18] и представлены в работе группы исследователей, посвященной российским выборам 2015 г. [14]. Проект EIP был организован в 2012 г. международной командой исследователей в области политологии с целью мониторинга и последующего изучения особенностей выборов в странах по всему миру. Данные PEI, которые были использованы в исследовании, представляют собой результаты экспертного опроса среди 175 специалистов в области политологии и других социальных наук, занимающихся изучением различных аспектов электорального процесса в современной России. Вопросы, собранные в анкетах, относятся к восприятию честности и легитимности прошедших субнациональных выборов 2015 г. в России. Для настоящего исследования были выбраны две переменные, с помощью которых можно измерить «ожидание фальсификаций»:
1) «6-5. Socialmedia were used to expose electoral fraud» [18] (СМИ использовались для освещения электоральных фальсификаций). Этой переменной присвоено название «СМИ». 175 экспертам было предложено оценить то, насколько в ходе кампании велась огласка в новостях возможности фальсификации, «покупки» выборов, использования административного ресурса в том или ином регионе. Ответы были закодированы в следующем порядке: от «полностью согласен» (1) до «полностью не согласен» (5). Таким образом, чем интенсивнее в информационном поле региона распространяется идея о том, что предстоящие выборы будут заведомо нечестные, тем выше степень ожидания фальсификаций со стороны граждан;
2) «6-2a. TV news favored the governing party» [18] (Телеканалы пропагандировали поддержку правящей партии). Данная переменная получила название «ТВ-пропаганда». Логично предположить, что чем больше влияния на СМИ имеет действующая партия в регионе, чем сильнее используется административный ресурс для подавления независимых источников информации и новостей о нарушениях в ходе избирательной кампании, тем ниже будет степень ожидания фальсификаций для избирателя. Положительный имидж партии и действующего главы региона, декларируемый в СМИ, как правило, способствует росту симпатии к лидеру среди широких групп населения, использующих ТВ в качестве основного источника информации. Следовательно, данная переменная может отразить, в какой степени в каждом регионе наблюдалось давление на источники информации со стороны действующей власти, а значит, и пресечение попыток огласки грядущих фальсификаций.
Кроме независимых переменных, представленных выше, необходимо учитывать другие факторы, которые неизбежно оказывают значительное влияние на то, как распределяется явка по регионам страны. В качестве контрольных переменных в анализе было решено использовать такие количественные показатели, как валовый региональный продукт (ВРП) на душу населения, а
также численность жителей в регионе [25]. Кроме того, существует ряд качественных переменных, которые влияют на формирование явки на выборах.
Во-первых, таким показателем является дихотомизированная переменная (dummy), обозначающая конституциональный статус региона, то есть присвоен ли региону статус республики (1) или нет (0). Для российского федерализма, по мнению некоторых авторов [23, 80; 19, 13], характерно такое явление, как «региональные политические режимы», особую роль выполняют субъекты с высоким содержанием этнического населения. В. Гельман отмечает значительную роль местных элит в процессе формирования региональной идентичности, который начался в 1990-х гг. и продолжается до сих пор [20, 94]. В республиках, автономных округах и областях, как правило, лояльность региональных элит к центру заметно выше, чем в регионах других типов, что и объясняет высокий уровень мобилизации жителей этнических регионов, высокие показатели явки на выборах.
Во-вторых, немаловажную роль играет уровень демократичности региона. Для измерения этого показателя был выбран последний опубликованный Рейтинг демократичности регионов московского центра Карнеги политологов Н. Петрова и А. Титкова [24]. В составление рейтинга были включены такие параметры, как «независимость СМИ», «гражданское общество», «коррупция», «демократичность выборов» и другие. Каждый из параметров оценивался по 5-балльной шкале, а затем суммировался. Полученное в сумме число является индексом демократичности, и чем выше этот показатель, тем лучше состояние демократии в регионе. Однако, когда мы говорим об авторитарном режиме, в данном случае направление связи может быть не всегда легко предсказуемым. Например, более низкие показатели демократического развития в регионе, а соответственно развития гражданского общества и института выборов не гарантируют низкой явки среди жителей. Наоборот, в данных регионах может осуществляться искусственная мобилизация граждан с применением различных способов принуждения и торга, а также могут допускаться электоральные фальсификации с целью получения дополнительных «политических очков» от Федерального центра как результат проведения референдума с выгодным для режима исходом.
В-третьих, так как один из методов исследования включает в себя мониторинг публикаций в СМИ в ходе обеих предвыборных кампаний для каждого из регионов России, при анализе необходимо было учесть уровень развития медиа в том или ином регионе. Количество сообщений о предстоящих фальсификациях, которое является одним из определяющих при операционализа-ции понятия «ожидание фальсификаций», может варьироваться под влиянием данного фактора. Логично предположить, что чем менее активно работают СМИ в регионе, тем меньше публикаций будет зафиксировано и наоборот.
Всего в работе представлены 4 модели множественной линейной регрессии, по две для каждого года выборов - 2015 (региональные выборы) и 2016 (региональные и федеральные выборы) соответственно. Переменные «Фактива» и «Интегрум» - два способа измерить одно и то же явление, поэтому они не включались в одну регрессионную модель во избежание проблемы мультиколлинеарности.
Операционализировав все переменные и решив проблемы статистического анализа, можно приступить к тестированию гипотез. Первое утверждение, которое необходимо доказать или опровергнуть, звучит так:
Гипотеза 1: Чем больше в регионе зафиксировано информации о том, что выборы пройдут с серьезными нарушениями, тем ниже были показатели явки.
Результаты полученного анализа для выборов 2015 г. представлены в модели 1 и 2 (см. табл.). В первом случае ключевыми показателями, отвечающими в анализе за подтверждение этой гипотезы, являются переменные «Фактива» и «СМИ». Как мы видим, связь между ними и зависимой переменной в обоих случаях обратно пропорциональна, на что указывает отрицательный знак перед В-коэффициентом. Таким образом, гипотеза 1 подтверждается. Однако статистическая значимость конкретных предикторов говорит о том, что переменная, характеризующая количество сообщений о грядущих фальсификациях в базе данных «Басйуа», статистически более значима, чем «СМИ», взятая из базы данных проекта РЕ1. В модели 2 вместо переменной базы «Басйуа» появляются значения из второй базы медиа, которые закодированы под названием «Интегрум». Направление связи, предполагаемое гипотезой, также подтверждается, хотя статистическая значимость невысока.
В моделях для выборов 2016 г. данная гипотеза также была протестирована. Так как данные из базы РЕ1 доступны только для 2015 г., анализ думских выборов строился исключительно на информации из баз «Интегрум» и «Басйуа» о количестве упоминаний в СМИ об ожидаемых фальсификациях. Как мы видим, в обеих моделях 3 и 4 связь между этими переменными и переменной явки отрицательная, так что первая гипотеза также подтверждается. Однако можно заметить, что в модели 4 независимая переменная «Интегрум» крайне статистически значима, в отличие от значений «Фактива» из модели 3. Возможно, это связано с тем, что думская кампания, по сравнению с кампанией 2015 г., была более обсуждаемой в медиа, соответственно и региональные СМИ писали о ней чаще.
Результаты множественной линейной регрессии (выборы 2015 и 2016 гг.)
Переменная Еэта- Еэта- Еэта- Еэта-
кииффиииент кииффиииент киэффиииент киэффиииент
(Модель 1) (Модель 2) (Модель 3) (Модель 4)
СМИ -5.672 -5.065
[3.574) (3.440)
ТВ пропаганда 15.161*** 14.660***
(5.029) (4.914)
Фактнва -6.670* -3.122
{3.525) (2.001)
Иитегрум -4.618 -6.637***
(4.730) (1.895)
Конституционный статуе 6.233 6.745 14 222*** 10.799***
(7.350) (7.011) (3.457) (3.436)
Население 13.825*** 13 ^17*** 7.075***
(2.707) (2.670) (2.007) (1.876)
ВРП 11 955*** 10.900*** 2.519 0.941
(3.966) (3.766) (3.115) (2.980)
Тнп выборов 2.677 1.799
(4.674) (4.450)
Д емократнчность -0.925 -0.902 -1.726*** -1.666***
(0.579) (0.548) (0.302) (0.285)
Развитие медиа -3.695* -3.293 -0.893 -0.440
(2.059) (1.955) (1.654) (1.562)
Константа -196.260*** -184.808*** 14.613 27.899
(57.540) (57.100) (36.052) (33.956)
Кол-в о н аблюденнй 30 30 83 83
R.-квадрат 0.635 0.640 0.576 0.623
Стандартная ошибка 0.156 (df =20) 9.880 (df =20) 0.207 (df =76) 0.195 (df = 76)
F-статнстнка 6.612*** 6.726*** 19.561*** 23 599***
(df = 9; 20) (df = 9; 20) (df = 6; 76) (df = 6; 76)
*р<0.1; **р<0.05; "*р<0-01
Гипотеза 2: Чем сильнее в регионе пропагандировалась в СМИ поддержка правящей партии, тем выше была явка в регионе.
Данное суждение проверяется с помощью анализа связей для выборов 2015 г., так как переменная «СМИ» операционализирована только для этого года. Мы видим, что направление связи между переменной «ТВ-пропаганда» и в первой, и во второй моделях положительное. Это означает, что чем больше по ТВ пропагандируется поддержка действующего регионального лидера и правящей партии в целом в ходе кампании, тем выше явка на избирательных участках в регионе. С точки зрения настоящего исследования, можно сказать, что «ожидание фальсификаций» в регионе, в котором наиболее активно осуществляется пропаганда действующей власти, будет находиться на достаточно низком уровне. В случае выборов 2015 г. низкое ожидание фальсификаций в некоторых регионах, вызванное большим количеством сообщений положительного характера о нынешнем руководстве, повышает явку избирателей в день выборов.
Далее стоит дать характеристику всем моделям в целом. Наиболее значимыми показателями при расчете статистической значимости для моделей 1
и 2, относящихся к выборам 2015 г., оказалась переменная «Количество населения» в регионе и «Уровень ВРП». Однако в случае с двумя другими моделями 2016 г. свою значимость сохранила только переменная количества населения. Тем не менее, как показали итоги думских выборов, крупные города с большим количеством жителей, такие как Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург и др. показали явку, не превышающую 40-50%. Игнорирование голосования среди жителей мегаполисов должно стать сигналом для действующей власти о потере поддержки и росту недоверия среди довольно обширной прослойки населения.
Кроме этих двух переменных, особенно высокой статистической значимостью в двух моделях из четырех обладает переменная «Конституционный статус» региона. Отсутствие большой значимости этой переменной для выборов 2015 г. объясняется тем, что из всей выборки в 30 регионов в этом году голосование проводилось лишь в четырех республиках. Для явки же на думских выборах статус региона оказался очень важен, в республиках процент проголосовавших всегда выше, чем в регионах без этого статуса. Как уже говорилось выше, это обусловлено особыми отношениями между республиканскими элитами и центром, которые сложились в процессе формирования российского федерализма еще в 1990-х гг.
Еще одна контрольная переменная, определяющая уровень развития демократии в регионе, «Демократичность», оказалась очень значимой для трех из четырех моделей, то есть можно сказать, что явка действительно зависит от уровня развития демократии в регионе. Как показывают модели 2, 3 и 4, чем больше этот показатель, тем ниже наблюдаемые значения явки. В условиях российского авторитаризма данный эффект вполне объясним: чем демократичнее регион, тем больше в нем спрос на свободные и честные выборы. Когда избиратель в течение многих лет не получает альтернативного предложения, то в определенный момент он принимает решение об игнорировании процесса голосования, так как перестает видеть смысл в институте выборов в стране.
В целом все четыре модели дали хорошие результаты, о чем говорят значимые коэффициенты детерминации во всех четырех случаях. Коэффициент детерминации Я-квадрат почти во всех случаях составляет более 0,60, то есть переменные, включенные в наши модели, могут объяснить больше 60% всей выборки. Показатель, отвечающий за вероятность совершить ошибку первого рода при принятии нулевой гипотезы, р-уа1ие во всех случаях не превышает допустимого порога в 1 %. Это говорит о довольно высоких объяснительных способностях получившихся моделей.
Однако, как и в любом статистическом анализе, существуют случаи, которые отклоняются от общей картины. Для выборов 2015 г. такими случаями являются регионы под номерами 7 - Иркутская область, 11 - Кемеровская область и 22 - Республика Татарстан (см. рис. 1). Показатели дистанции
Кука для этих регионов не превышают допустимых значений, поэтому не было необходимости исключать их из выборки. В Иркутской области в 2015 г. на губернаторских выборах была зафиксирована рекордно низкая явка-29%, причем нужно отметить, что губернаторская кампания 2015 г. в регионе была резонансной. По итогам голосования 13 сентября был назначен второй тур выборов, чего не наблюдалось в России с 2012 г., а в результате выборы выиграл оппозиционный кандидат от КПРФ Сергей Левченко.
Рис 1. Отклоняющиеся случаи в 2015 г.
Случай Кемеровской области примечателен тем, что в этом регионе в 2015 г. на выборах губернатора была зафиксирована самая высокая по стране явка - 92%, при этом все основные статистически значимые показатели для этого региона не имеют больших различий с аналогичными показателями для других случаев. В этом регионе, набрав 96,6% голосов избирателей, победу одержал Аман Тулеев, который находится во главе Кемеровской области с 1997 г., соответственно, его авторитет и влияние на местную элиту крайне велик. Объяснить столь высокий уровень явки и поддержки нынешнего лидера региона можно тем, что Кемеровская область является на сегодняшний день классическим примером региональной политической машины, о чем уже писали некоторые исследователи в своих работах [9, 229; 10, 1133]. Случай Татарстана схож с Кемеровской областью по наличию своего «регионального режима». Республика выделяется из выборки тем, что наряду с высокой явкой (84%), здесь наблюдается самый высокий уровень развития медиа и зафиксировано большое количество информации о грядущих фальсификациях. Эти два фактора противоречат общему тренду.
Для выборов 2016 г. отклоняющимися случаями являются регионы под номерами 33 - Ненецкий автономный округ, 79 - Ханты-Мансийский автономный округ и 84 - Ямало-Ненецкий автономный округ (см. рис. 2).
Рис 2. Отклоняющиеся случаи в 2016 г.
Явка на выборах в Ненецком автономном округе в 2016 г. составила 44,8%, что является близким к среднему показателю по стране. Однако показатель ВРП в регионе равен 4990,3, что выводит Ненецкий автономный округ на первое место среди всех субъектов РФ. Исходя из общего тренда, явка в этом регионе должна быть крайне высокой. Схожа ситуация и для Ханты-Мансийского и Ямало-Ненецкого автономных округов, где показатель ВРП стоит на втором и третьем месте после вышеупомянутого субъекта РФ.
Таким образом, эмпирический анализ доказал, что все выдвинутые гипотезы подтверждаются, направление связи между зависимой и независимыми переменными было определено верно. Все модели, представленные выше, соответствуют допущениям линейной регрессии, а также параметрам статистической значимости. Исходя из полученных результатов, можно сказать, что эффект «ожидания фальсификаций» в действительности оказал влияние на решение избирателя об участии или неучастии в голосовании на выборах 2015 и 2016 гг. в России. Явка в тех регионах, где активно распространялась информация о том, что результат выборов еще до их начала заведомо сфабрикован нынешней властью, оказалась существенно ниже, чем в тех субъектах РФ, где активно пропагандировалась идея о том, что голосование будет открытым и пройдет без нарушений. Как показал анализ связей, наибольшее
влияние на решение избирателя оказывает пропаганда действующей партии и главы региона по ТВ. Этот эффект способен снизить представление граждан о несправедливости грядущих выборов и значительно увеличить явку на участках. Тем не менее, другие предикторы независимой переменной также показывают высокие результаты статистической значимости.
Библиографический список
1. Birch S. (2010) Perceptions of electoral fairness and voter turnout. Comparative Political Studies. Vol. 43. No. 12. P. 1601-1622.
2. Chan E. The Effects of Electoral Integrity on Voter Turnout in Authoritarian Regimes. 2016.
3. Blaydes L. (2006) Who Votes in Authoritarian Elections and Why? Determinants of Voter Turnout in Contemporary Egypt. In Annual Meeting of the American Political Science Association. Philadelphia, PA, August.
4. Dahlberg S. and Solevid M. (2016) Does Corruption Suppress Voter Turnout? Journal of Elections, Public Opinion and Parties. Vol. 26. Issue 4. P. 489-510.
5. Domínguez, Jorge I., and McCann J. (1998) Democratizing Mexico: Public Opinion and Electoral Choices. JHU Press.
6. Escaleras M., Calcagno P., Shughart W. (2012) Corruption and Voter Participation: Evidence from the US States. Public Finance Review. Vol. 40. Issue 6. P. 789-815.
7. Factiva.com. Available at: https://proxylibrary.hse.ru:2055/factivalogin/login. asp?productname=global. (accessed 02.05.2017).
8. Golosov G. (2016) Electoral Integrity and Voter Turnout in Contemporary Autocracies.
9. Golosov G. (2014) The September 2013 regional elections in Russia: The worst of both worlds. Regional & Federal Studies. Vol. 24. No. 2. P. 229-241.
10. Hughes J. (1994) Regionalism in Russia: The rise and fall of Siberian agreement. Europe-Asia Studies. Vol. 46. No. 7. P. 1133-1161.
11. Kitschelt H. (2000) Linkages between Citizens and Politicians in Democratic Polities. Comparative Political Studies. Vol. 33. No. 6-7. P. 845-879.
12. Kostadinova T. (2009) Abstain or Rebel: Corruption Perceptions and Voting in East European Elections. Politics & Policy. Vol. 37. Issue 4. P. 691-714.
13. Levitsky S., Way L.A. 2010. Competitive authoritarianism: Hybrid regimes after the cold war. Cambridge University Press.
14. Norris P., Martinez F., GrômpingM., Nai A. Perceptions of Electoral Integrity-Russia, (PEI-Russia 1.0). doi:10.7910/DVN/LY057K, 2015.
15. Reisinger W. M., & Moraski B. J. (2009) Regional Voting in Russia's Federal Elections and Changing Regional Deference to the Kremlin. Political Science Publications.
16. Simpser A. (2012) Does Electoral Manipulation Discourage Voter Turnout? Evidence from Mexico. The Journal of Politics. Vol. 74. Issue 3. P. 782-795.
17. Stokes S. (2005) Perverse Accountability: A Formal Model of Machine Politics with Evidence from Argentina. American Political Science Review. Vol. 99. Issue 3. P. 315-325.
18. The Electoral Integrity Project. Available at: https://www.electoralintegrity-project.com/ (accessed 03.05.2017).
19. Гельман В. Региональные режимы: завершение трансформации // Свободная Мысль. 1996. №. 9. С. 13-22. [Gelman V. Regional Regimes: Completion of Transformation // Free Thought. 1996. No. 9. P. 13-22].
20. Гельман В. Политические элиты и стратегии региональной идентичности // Журнал социологии и социальной антропологии. 2003. № 6 (2). С. 91-105. [Gelman V. Political Elites and Strategies of Regional Identity // The Journal of Sociology and Social Anthropology. 2003. Vol. 6. No. 2. P. 91-105].
21. Интегрум - Информация. URL: https://proxylibrary.hse.ru:6293/ [Integrum - Information. Available at: https://proxylibrary.hse.ru:6293/ (accessed 02.05.2017)].
22. Кынев А. Пересушенная явка. В чем риски инерционного сценария выборов. Carnegie Moscow Center. URL: http://carnegie.ru/commentary/?fa= 64441. [Kynev A. Overdried Turnout. Risks of the Inertial Election Scenario. Carnegie Moscow Center. Available at: http://carnegie.ru/commentary/ ?fa=64441 (accessed 13.05.2017)].
23. Нечаев В. Региональные политические системы в постсоветской России // Pro et Contra. 2000. № 5 (1). С. 80-95. [Nechaev V. Regional Political Systems in Post-Soviet Russia // Pro et Contra. 2000. Vol. 5. No. 1. P. 80-95].
24. Петров Н., Титков А. Рейтинг демократичности регионов Московского Центра Карнеги: 10 лет в строю. М., 2013. [Petrov N., Titkov A.. Carnegie Moscow Center's Democracy Rating of Russian Regions: 10 Years in Service. Moscow, 2013].
25. Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/ [Federal State Statistics Service. Available at: http://www.gks.ru/ (accessed 03.05.2017)].
26. Центральная избирательная комиссия РФ. Сведения о проводящихся выборах и референдумах. URL: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/region/ izbirkom?action=show&root=1&tvd=100100067795854&vrn=100100067795 849®ion=0&global=1&sub_region=0&prver=0&pronetvd=0&vibid=10010 0067795854&type=233 [Central Election Commission of the Russian Federation. Information on Elections and Referenda Being Conducted. Available at: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/region/izbirkom?action=show&root=1 &tvd=100100067795854&vrn=100100067795849®ion=0&global=1&sub_ region=0&prver=0&pronetvd=0&vibid=100100067795854&type=233 (accessed 30.04.2017)].
27. Центральная избирательная комиссия РФ. Сведения о проводящихся выборах и референдумах. URL: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/region/ izbirkom?action=show&root=1&tvd=100100067795854&vrn=10010006779 5849®ion=0&global=1&sub_region=0&prver=0&pronetvd=0&vibid=10010 0067795854&type=233 [Central Election Commission of the Russian Federation. Information on Elections and Referendums Being Conducted. Available at: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/region/izbirkom?action=show&root=1 &tvd=100100067795854&vrn=100100067795849®ion=0&global=1&sub_ region=0&prver=0&pronetvd=0&vibid=100100067795854&type=233 (accessed 13.05.2017)].
28. Центральная избирательная комиссия РФ. Сведения о проводящихся выборах и референдумах [Электронный ресурс]. URL: http://www.vy-bory.izbirkom.ru/region/izbirkom [Central Election Commission of the Russian Federation. Information on elections and referendums being conducted. Available at: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/izbirkom].
QUALITY OF ELECTORAL PROCESSES AND VOTER TURNOUT: ANALYSIS OF 2015-2016 REGIONAL AND DUMA
ELECTIONS IN RUSSIA
A. V. Mirovednikova 4th year Student, St. Petersburg School of Social Sciences and Humanities, National Research University «Higher School of Economics»
The paper considers the effect of «expecting fraud» by voters as one of the possible reason for the low turnout in Russian regional and Duma elections in 2015 and 2016. Regression analysis with the application of special statistical methods helped to reveal that, in fact, there is a correlation between the turnout and the selected variables. The effect of «waiting for fraud» can reduce turnout in conditions of Russian electoral authoritarianism.
Keywords: elections; turnout; clientelism; electoral fraud; quality of elections; Duma elections; regional elections.
