CC BY
94
Political science (RU), 2021, N1
РАКУРСЫ
205
А.Е. ЛЮБАРЕВ*
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИТОГОВ ГОЛОСОВАНИЯ НА РОССИЙСКИХ ФЕДЕРАЛЬНЫХ И РЕГИОНАЛЬНЫХ ВЫБОРАХ 2011-2018 гг.
Аннотация. Рассчитаны коэффициенты корреляции между результатами политических партий на выборах в Государственную думу 2016 г. в целом по Российской Федерации и по 26 регионам, а также на выборах региональных парламентов 35 субъектов Российской Федерации 2012-2015 гг. Для выборов в Государственную думу 2016 г. использованы данные на всех уровнях - регионов, одномандатных избирательных округов, ТИК и УИК. Отмечено, что у «Единой России» корреляции со всеми основными партиями повсеместно отрицательные. Достаточно высокий уровень корреляции наблюдается между либеральными партиями. Основное внимание уделено корреляционным связям между партиями парламентской оппозиции и между партиями со сходными названиями. Также рассчитаны коэффициенты корреляции между результатами партий и кандидатов на выборах Государственной думы 2011 и 2016 гг. и на выборах Президента Российской Федерации 2012 и 2018 гг., показавшие устойчивость географического распределения электората основных партий. Отмечены региональные различия в характере корреляционных связей основных политических партий. Предполагается, что корреляционные связи между партиями отражают не столько их идейную близость, сколько социальную близость их электората. В связи с этим отмечается, что положительная корреляция между результатами идеологически далеких партий («Яблоко» и КПРФ или «Яблоко» и «Родина») связана с их опорой на городской электорат и, возможно, на его наиболее образованную часть.
* Любарев Аркадий Ефимович, кандидат биологических наук, кандидат юридических наук, независимый исследователь (Москва, Россия), e-mail: lyubarev@yandex.ru
© Любарев А.Е., 2021 DOI: 10.31249/poln/2021.01.09
Обсуждаются мотивы голосования за спойлерские партии и роль этих партий в снижении результатов основных участников выборов.
Ключевые слова: выборы в Государственную думу; президентские выборы; региональные выборы; корреляционный анализ; политические партии; пар-тии-спойлеры; электоральное поведение.
Для цитирования: Любарев А.Е. Корреляционный анализ итогов голосования на российских федеральных и региональных выборах 2011-2018 гг. // Политическая наука. - 2021. - № 1. - С. 205-225. - Б01: http://www.doi.org/ 10.31249/ро1п/2021.01.09
Корреляционный анализ является достаточно простым и доступным инструментом, позволяющим устанавливать связи между массивами чисел. В связи с этим его применение для анализа итогов голосования следует считать перспективным. Получаемые результаты являются значимым инструментом оценки электорального поведения и партийной системы, хотя их интерпретация часто неоднозначна и требует дополнительных исследований.
Корреляционный анализ основан на вычислении линейного коэффициента корреляции Пирсона, который показывает статистическую связь между двумя случайными величинами. Он может принимать значения от -1 до +1. Чем лучше связь двух величин, тем больше по модулю значение коэффициента корреляции. Далее необходимо оценить, является ли полученный коэффициент корреляции значимым - это зависит от объема выборки и заданного исследователем уровня значимости (5%, 1%, 0,1% и др.)1. Для такой оценки существуют соответствующие таблицы. Таким образом, метод вполне доступен для политологов, не имеющих серьезной математической подготовки.
В данной статье мы продолжаем исследования итогов голосования методами корреляционного анализа на российских федеральных и региональных выборах, начатые в наших более ранних работах [Любарев, 1996; Любарев, 2001, с. 322-338; Кынев, Любарев, Максимов, 2014, с. 303-304; Любарев, 2016, с. 511-534; Кынев, Любарев, Максимов, 2017, с. 1088-1090]. Объектом исследования являются федеральные выборы 2011-2018 гг. и выборы региональных парламентов 2012-2015 гг.
1 В данном исследовании мы будем определять значимость коэффициентов корреляции исходя из 5%-ного уровня значимости.
Целью настоящей работы является демонстрация возможностей корреляционного анализа для описания структуры и динамики электорального пространства. При этом нас будут интересовать следующие вопросы.
1. Результаты каких партий показывают между собой значимую положительную корреляцию?
2. Как можно интерпретировать корреляционные связи между партиями, связана ли значимая положительная корреляция с близостью идеологических позиций, со сходством названий или с другими факторами?
3. Зависят ли корреляционные связи между партиями от масштаба исследований (регионы, округа, территории, участки) и есть ли у этих связей региональная специфика?
4. Насколько корреляционные связи между партиями устойчивы во времени?
Корреляционный анализ итогов голосования на выборах в Государственную думу 2016 г.
Итогом расчета коэффициентов корреляции между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах обычно является квадратная корреляционная матрица, симметричная относительно диагонали, на которой располагаются единицы (так как коэффициент корреляции между одной и той же случайной величиной равен единице). Примером может служить матрица, построенная для итогов голосования на выборах в Государственную думу 2016 г. в разрезе одномандатных избирательных округов (Приложение, табл. 1).
Партии в таблице сгруппированы так, чтобы были нагляднее видны значимые положительные коэффициенты корреляции. Как видно из таблицы, 12 партий из 14 можно разбить на три кластера. В один кластер попадают три либеральные партии (Партия Роста, «Яблоко» и ПАРНАС), а также РЭП «Зеленые», «Родина» и «Гражданская сила». Они имеют хорошую корреляцию между собой (вплоть до 0,95 между РОДП «Яблоко» и ПАРНАС), а корреляция с другими партиями значительно слабее или отсутствует.
К другому кластеру относятся КПРФ, ЛДПР и «Коммунисты России». У них неплохая корреляция между собой, а с либеральными партиями корреляции нет, с РЭП «Зеленые» и «Родина» корреляция слабая. Третий кластер - промежуточный, к нему относятся «Справедливая Россия», Российская партия пенсионеров за справедливость (РППС) и «Гражданская платформа». У «Справедливой России» есть значимые корреляции (хотя и довольно слабые) как с ЛДПР, так и с РОДП «Яблоко» и ПАРНАС, плюс с РППС, РЭП «Зеленые», «Гражданская платформа» и «Гражданская сила»; у РППС и «Гражданской платформы» положительные значимые корреляции почти со всеми партиями (у РППС кроме «Единой России» и «Патриотов России», у «Гражданской платформы» кроме «Коммунистов России», «Единой России» и «Патриотов России»).
Вне кластеров оказываются «Единая Россия», у которой отрицательная корреляция со всеми остальными 13 партиями, и «Патриоты России», у которых почти со всеми партиями корреляция незначимая - только с РЭП «Зеленые» коэффициент 0,14 (для 225 округов это порог значимости при 5%-ном критерии значимости).
На примере выборов в Государственную думу удобно сделать несколько методологических уточнений. Коэффициенты корреляции можно вычислять на различных массивах итогов голосования:
1) в разрезе субъектов Российской Федерации (83 в 20112012 гг., 85 в 2016-2018 гг.) - на основании данных протоколов избирательных комиссий субъектов РФ (ИКС РФ);
2) в разрезе одномандатных избирательных округов (225) -на основании данных протоколов окружных избирательных комиссий (ОИК);
3) в разрезе территориальных избирательных комиссий (ТИК), точнее, данных протоколов ТИК (на выборах в Государственную думу протоколов ТИК больше, чем самих ТИК, поскольку территории, подведомственные некоторым ТИК, были разделены между двумя или тремя одномандатными округами, всего на выборах 2016 г. было 2820 протоколов ТИК);
4) в разрезе избирательных участков - на основании данных протоколов участковых избирательных комиссий (УИК, всего на выборах 2016 г. было 96 869 протоколов УИК).
Все данные протоколов доступны на сайте Центризбиркома1. Однако в готовом виде доступна лишь сводная таблица с данными по ОИК, для сведения данных по ИКС РФ, ТИК и тем более УИК требуются дополнительные усилия2.
В первую очередь необходимо проверить, различаются ли результаты корреляционного анализа для этих четырех вариантов исследования. В приложении (табл. 2) приведено сравнение для наиболее важных партийных пар. Как видно из таблицы, принципиальных различий нет, лишь коэффициенты корреляции в разрезе УИК обычно ниже, чем для ТИК и ОИК. Поэтому можно пользоваться данными любого уровня.
Интересно посмотреть, насколько различаются корреляционные связи между партиями по регионам. Для этого мы отобрали 26 регионов с достаточным числом протоколов ТИК (как правило, не менее 30, за исключением четырех), представляющих все федеральные округа и все типы регионов (кроме автономной области). Коэффициенты корреляции в разрезе ТИК между наиболее интересными партийными парами представлены в табл. 3.
Отметим вначале те пары, которые в таблице не представлены, поскольку различия по регионам мы сочли не столь существенными. Так, у «Единой России» по всем исследованным регионам отрицательные корреляции практически со всеми партиями. Исключения - «Гражданская сила» в 15 регионах, «Гражданская платформа» - в восьми, «Коммунисты России» - в пяти, ЛДПР и «Патриоты России» - в двух, КПРФ - в одном; однако большинство положительных корреляций незначимы; значимыми являются только 0,55 с ЛДПР в Новосибирской области, 0,44 с ЛДПР в Москве и 0,54 с «Гражданской платформой» в Амурской области.
У РОДП «Яблоко» значимые положительные корреляции с ПАРНАС во всех регионах - от 0,77 до 0,96, и также с РЭП «Зеленые» - от 0,46 до 0,94. Почти такой же высокий уровень корреляции у РОДП «Яблоко» с партией «Родина», только в Якутии и ХМАО они незначимы (0,33 и 0,34), в остальных регионах - от 0,60 до 0,91.
1 Выборы, референдумы и иные формы прямого волеизъявления // Центральная избирательная комиссия Российской Федерации. - Режим доступа: http://www.vybory.izbirkom.ru (дата посещения: 21.10.2020).
2 Автор благодарен С. А. Шпилькину за предоставление таблицы данных по УИК.
Любопытно, что с Партией Роста у РОДП «Яблоко» корреляции более вариабельны - от 0,31 до 0,97, хотя также преобладают довольно высокие значения (см. табл. 3). Также в табл. показаны корреляции РОДП «Яблоко» с КПРФ и «Справедливой Россией». Здесь вариации большие: от отрицательных, но незначимых (-0,35 со «Справедливой Россией» в Ленинградской области, -0,28 с КПРФ в Кировской области), до сильно положительных (0,79 с КПРФ в Ульяновской области, 0,87 со «Справедливой Россией» в Удмуртской Республике). Отметим, что положительные корреляции между КПРФ и «Яблоком» характерны для Москвы с 1990-х годов [Любарев, 2001, с. 324-335], но в ряде регионов они были зафиксированы и на региональных выборах 2013 г. [Кынев, Любарев, Максимов, 2014, с. 303].
Еще более сильны вариации у корреляций между КПРФ и ЛДПР - партиями, соперничавшими за второе место: от сильно отрицательных (-0,81 в Новосибирской области) до сильно положительных (0,64 в ХМАО). Аналогичная картина (в табл. не показана) также для корреляций между КПРФ и «Справедливой Россией» (от -0,40 до 0,62) и между ЛДПР и «Справедливой Россией» (от -0,75 до 0,57).
Особый интерес представляют корреляции между партиями со сходными названиями и / или имеющими общую историю. Так, не удивительна положительная корреляция между КПРФ и «Коммунистами России», удивительнее ее довольно низкие значения. В Архангельской, Иркутской, Кировской, Новосибирской областях и в Москве коэффициенты ниже порога значимости. И даже достаточно высокие коэффициенты иногда оказываются ниже, чем у КПРФ с РОДП «Яблоко» (Рязанская и Ульяновская области).
Невысокие коэффициенты корреляции и у «Справедливой России» с РППС. В трех регионах корреляция отрицательная (незначимая), в одном нулевая, еще в восьми положительная незначимая. В большинстве регионов коэффициент ниже, чем у «Справедливой России» с РОДП «Яблоко». Не слишком высокая корреляция у эсеров и с партией «Родина»1.
1 Напомним, что «Справедливая Россия» в 2006 г. возникла формально на базе партии «Родина», а фактически путем неформального объединения Российской партии жизни, партии «Родина» и Российской партии пенсионеров; в 2012 г. Российская партия пенсионеров за справедливость и «Родина» были созданы политиками, вышедшими из «Справедливой России».
В большинстве регионов невысокая корреляция между «Гражданской платформой» и «Гражданской силой». Здесь также можно было ожидать большего, учитывая сходство названий и аутсайдерский характер обеих партий. Можно было предполагать, что избиратели не различают эти партии, но, по-видимому, это было не так.
Корреляции между результатами партий
на выборах региональных парламентов 2012-2015 гг.
После партийной реформы 2012 г. в России резко увеличились как общее количество зарегистрированных партий, так и число партий, участвующих в выборах региональных парламентов. Пик партийной активности пришелся на 2013 г., когда в данных выборах участвовало от восьми до 23 партийных списков (в среднем 17,2) [Кынев, Любарев, Максимов, 2014, с. 76-78], затем с 2014 г. закон вновь стал требовать от большинства партий подписи избирателей, и число участвующих в выборах партий стало сокращаться [Кынев, Любарев, Максимов, 2018, с. 497-499].
Интереснее всего было проанализировать корреляционные связи новых партий, и результаты такого анализа частично были опубликованы нами на материале региональных и муниципальных выборов 2013 г. [Кынев, Любарев, Максимов, 2014, с. 303-304].
В этом разделе мы суммируем данные корреляционного анализа на материале большинства региональных выборов 20122015 гг. - всего 35 кампаний (исключены в основном регионы, где «Единая Россия» получила более 75% всех голосов). Данные о корреляциях между наиболее интересными парами партий приведены в табл. 4.
В первую очередь интерес представляют корреляции между оппозиционными парламентскими партиями. Здесь различия по регионам большие - от значимых отрицательных (у «Справедливой России» по четыре региона дали такие корреляции с КПРФ и ЛДПР, у КПРФ с ЛДПР два региона) до значимых положительных. Однако в большинстве случаев корреляции незначимые. При этом положительные корреляционные связи в наибольшей степени характерны для пары КПРФ / ЛДПР и в наименьшей - для пары КПРФ / «Справедливая Россия».
Корреляции между тремя коммунистическими партиями в основном положительные, но не слишком высокие и не всегда значимые. Еще меньше значимых корреляций между партиями, апеллирующими в своих названиях к справедливости - «Справедливой Россией», «Партией за Справедливость!», Российской партией пенсионеров за справедливость (РППС) и Коммунистический партией социальной справедливости (КПСС). Исключением можно считать лишь спойлерскую пару «Партия за Справедливость!» / КПСС.
Интересно, что у «Справедливой России» лучше корреляции с РОДП «Яблоко» и РЭП «Зеленые», чем с РППС, «Партией за Справедливость!» и исторически близкой ей «Родиной». Да и у КПРФ корреляции с РОДП «Яблоко» хоть и не очень высокие, но в целом не хуже, чем с КПСС.
Наиболее заметные корреляции мы, как и в предыдущем разделе, видим среди партий либерального спектра, а также между либеральными и экологическими партиями. Одновременно стоит отметить сильную корреляцию между «Гражданской платформой» прохоровского периода и ее спойлером «Гражданская позиция».
Корреляции между итогами голосования на федеральных выборах 2011-2018 гг.
Исследование корреляций между результатами партий и / или кандидатов на разных выборах интересно в первую очередь для проверки устойчивости электората одной и той же партии, а также для анализа степени преемственности партий. Это справедливо и в отношении кандидатов, выдвинутых партиями.
В данном исследовании мы вычисляли коэффициенты корреляции в разрезе субъектов РФ между:
1) выборами в Государственную думу 2011 и 2016 гг.;
2) выборами Президента РФ 2012 и 2018 гг.;
3) выборами в Государственную думу 2011 г. и выборами Президента РФ 2012 г.;
4) выборами Президента РФ 2012 г. и выборами в Государственную думу 2016 г.;
5) выборами в Государственную думу 2016 г. и выборами Президента РФ 2018 г.
Результаты анализа представлены в табл. 5. Как видно из табл., коэффициенты корреляции между результатами «Единой России» 2011 и 2016 гг. и В.В. Путина 2012 г. довольно высоки (0,86-0,92), что свидетельствует об устойчивости географического распределения поддерживающего власть электората. Немного выбивается из этой группы корреляция между результатами В.В. Путина 2012 и 2018 гг. (0,75).
Столь же высокие коэффициенты корреляции между результатами ЛДПР 2011 и 2016 гг. и В.В. Жириновского 2012 и 2018 гг. (0,86-0,90). Высокой была также корреляция между результатами 2011 и 2012 гг. в парах КПРФ / Г.А. Зюганов и «Справедливая Россия» / С.М. Миронов (0,91-0,92), однако результаты 2016 г. уже показали ее снижение: для КПРФ и Г.А. Зюганова до 0,78, а для «Справедливой России» и С.М. Миронова до 0,54-0,58, что, вероятно, связано со снижением уровня оппозиционности этих партий после украинских событий 2014 г. Результаты П.Н. Грудинина 2018 г. показали еще более низкую корреляцию с результатами Г.А. Зюганова и КПРФ, и это может означать, что электорат коммуниста-бизнесмена не полностью совпадал с традиционным электоратом КПРФ.
В то же время мы видим достаточно высокую корреляцию между результатами либеральных партий и кандидатов, особенно если их считать в совокупности. Это относится к таким парам как «Яблоко» (2011) / М.Д. Прохоров (2012), «Яблоко» (2011) / «Яблоко» (2016), М.Д. Прохоров (2012) / «Яблоко» + ПАРНАС + Партия Роста (2016), М.Д. Прохоров (2012) / К. А. Собчак + Г.А. Явлинский + Б.Ю. Титов (2018), «Яблоко» (2016) / Явлинский Г.А. (2018); во всех этих случаях коэффициенты корреляции составляли 0,79-0,89. Отметим, что между «Яблоком» 2011 г. и суммой «Яблоко» + ПАРНАС или «Яблоко» + ПАРНАС + Партия Роста 2016 г. корреляция еще немного выше (0,91, в табл. не показана). Примерно на том же уровне (0,88) и корреляция между суммой «Яблоко» + ПАРНАС + Партия Роста 2016 г. и суммой К.А. Собчак + Г.А. Явлинский + Б.Ю. Титов 2018 г. В качестве контраста отметим существенно более низкие корреляции (0,32-0,57) в парах «Правое дело» (2011) / Партия Роста (2016), М.Д. Прохоров (2012) / «Гражданская платформа» (2016) и Партия Роста (2016) / Б.Ю. Титов (2018).
Еще более низкая (на грани значимости) корреляция между результатами «Коммунистов России» (2016) и ее лидера М.А. Сурайкина (2018), а также между результатами партии «Родина» (2016) и одного из лидеров блока «Родина» 2003 г. С.Н. Бабурина (2018). И практически отсутствует корреляция между результатами «Патриотов России» 2011 и 2016 гг. Это свидетельствует о неустойчивости электората «Коммунистов России» и «Патриотов России».
Обсуждение результатов
Существует ряд конкурирующих теорий, пытающихся объяснить электоральное поведение избирателей; эти теории основаны главным образом на исследованиях выборов и электората США и стран Западной Европы [Голосов, 2001, с. 223-253; The Routledge Handbook of Elections, 2018, p. 9-53]. И если нет полной ясности, насколько эти теории приложимы к странам зрелой демократии, то тем более неясно, могут ли они объяснять электоральное поведение российских избирателей [Политическая социология, 2012, с. 550572]. Полагаем, что исследования корреляционных связей между партиями могут быть полезны для понимания данных проблем.
На основании представленного в статье материала и более ранних публикаций [Любарев, 2016, с. 527-534; Кынев, Любарев, Максимов, 2017, с. 1062-1080] мы можем сделать вывод об относительной устойчивости географического распределения электората основных старых политических партий. Это в большей степени относится к «Единой России», ЛДПР, КПРФ и РОДП «Яблоко», в меньшей степени - к «Справедливой России». У «Патриотов России» и Партии Роста (бывшее «Правое дело») такой устойчивости не видно.
Вместе с тем мы видим, что структура межпартийных корреляционных связей различается от региона к региону. Это явление требует отдельного анализа.
Характерной особенностью являются отрицательные корреляции «Единой России» практически со всеми другими партиями (исключениями в отдельных регионах являются некоторые партии-аутсайдеры с размытой идеологией). Это соответствует выводу, который А.С. Ахременко и Ю.Г. Коргунюк сделали на основа-
нии факторного анализа: с 2000-х годов в России начинает доминировать раскол (размежевание) «действующая власть - альтернативы действующей власти» [Ахременко, 2008, с. 144-152; Ахре-менко, Коргунюк, 2012; Коргунюк, 2014].
Между тремя основными оппозиционными партиями корреляционные связи различны. На уровне России значимыми оказываются положительные корреляции между КПРФ и ЛДПР и между ЛДПР и «Справедливой Россией», но не между КПРФ и «Справедливой Россией». В регионах все три пары показывают существенные различия - от сильно отрицательных до сильно положительных значений. Более детальный анализ показывает, что эти вариации связаны главным образом с тем, насколько различно голосуют региональный центр (а также другие крупные города) и периферия.
Наш анализ показывает, что почти во всех регионах «Единая Россия» получает лучшие результаты на региональной периферии, чем в региональном центре. У «Справедливой России» (так же, как у «Родины» и либеральных партий) ситуация противоположная. У КПРФ с 2007 г. также региональные центры чаще демонстрируют лучший результат, в то время как у ЛДПР в период 2011-2018 гг. примерно в половине регионов преобладает центр, а у другой половины - периферия [Кынев, Любарев, Максимов, 2017, с. 10801082; Любарев, 2019].
Так, в Рязанской и Ульяновской областях у «Единой России» большой разрыв (более 10%) между областью в целом и областным центром. И результаты всех трех партий парламентской оппозиции в основном убывают от центра к периферии, соответственно между ними наблюдается значимая положительная корреляция.
В Новосибирской и Челябинской областях разность в результатах «Единой России» между центром и областью гораздо меньше (4-5%). В первом случае КПРФ и «Справедливая Россия» имели лучшие результаты в Новосибирске и худшие на периферии, а ЛДПР - наоборот. Соответственно у ЛДПР отрицательная корреляция и с КПРФ, и со «Справедливой Россией», а у КПРФ со «Справедливой Россией» положительная.
В Челябинской области у каждой из трех оппозиционных партий своя электоральная география, и ни у одной из них нет ни лучших, ни худших результатов в Челябинске, Магнитогорске или Миассе. В результате у «Справедливой России» отрицательные
корреляции с КПРФ и ЛДПР, а корреляция между КПРФ и ЛДПР нулевая.
Отдельный интерес представляют положительные корреляции между партиями, идеологически далекими друг от друга, в частности между КПРФ и РОДП «Яблоко» или между партиями «Родина» и «Яблоко». Однако мы полагаем, что корреляционные связи между партиями отражают не столько их идейную близость, сколько социальную близость их электората. И здесь есть два аспекта - социально-географический и чисто социальный.
Географический аспект был уже отмечен выше. Для ряда партий характерно преобладание в их электорате жителей крупных городов. Таковы все либеральные партии, а также «Справедливая Россия», «Родина», обе «зеленые партии». В последние 15 лет «городской» партией становится и КПРФ [Кынев, 2008; Кынев, Лю-барев, Максимов, 2017, с. 1080-1082; Любарев, 2019]. Поэтому в регионах, где заметен электоральный разрыв между центром и периферией, результаты всех этих партий положительно коррелируют.
Однако этот фактор не имеет отношения к Москве, тем не менее в столице положительные корреляции между КПРФ и «Яблоком» фиксируются с 1990-х годов. При этом было отмечено, что обе партии получают лучшие результаты в престижных районах и худшие - на рабочих окраинах [Любарев, 2001, с. 339-343]. Как отмечали В.А. Колосов и О.И. Вендина, опорой КПРФ в Москве являлись не столько рабочие, столько служащие, бывшие функционеры пенсионного возраста, с высоким уровнем образования, а также часть социально-гуманитарной и творческой интеллигенции [Колосов, Вендина, 1997]. В настоящее время это в значительной степени относится и к другим регионам.
Что касается «Яблока», то интеллигентский характер этой партии давно хорошо известен [Коргунюк, 2007, с. 260-262]. Однако можно говорить о преобладании интеллигенции и в других партиях, имеющих выраженную идеологическую направленность -неважно, либеральную, патриотическую или экологическую. Поэтому можно предполагать, что высокая степень корреляции между результатами этих партий отражает в первую очередь их социальную опору на интеллигенцию, а географический фактор является, скорее, вторичным. Что касается КПРФ и «Справедливой России», то уровень корреляции их с «Яблоком» и аналогичными
партиями, вероятно, показывает степень опоры их региональных отделений на интеллигентский электорат.
Еще один интересный аспект - корреляционные связи между партиями со сходными названиями. В таких парах чаще всего одна из партий играет роль спойлера другой партии, обычно целенаправленно. Так, в 2012 г. были созданы партии «Коммунисты России» (позже стала называться Коммунистическая партия «Коммунисты России» и Коммунистическая партия социальной справедливости (КПСС). Хотя у создателей первой партии наблюдались собственные политические амбиции, она получала поддержку со стороны власти именно с целью отнятия голосов у КПРФ. Вторая партия действует исключительно как спойлер (хотя изредка ее списки преодолевают 5%-ный барьер), при этом, исходя из полного названия, она претендует на отнятие голосов не только у КПРФ, но и у «Справедливой России».
На электорат «Справедливой России» также явно претендуют еще две партии: «Партия За Справедливость!» (впрочем, ее сокращенное название ПАРЗАС перекликается с ПАРНАС) и «Российская партия пенсионеров за социальную справедливость», имеющая и собственные политические амбиции.
Наконец, после появления «Гражданской платформы» Партия социальных сетей явно со спойлерскими целями была переименована в «Гражданскую позицию». Обе партии активно участвовали в региональных выборах 2013 г. и корреляция между их результатами оказалась весьма высока. Это связано, по-видимому, с несколькими факторами. Во-первых, с новизной обеих партий. Во-вторых, здесь сходство названий особенно явное: главный смысл заложен в прилагательном «гражданская», а существительные «платформа» и «позиция» не несут смысловой нагрузки и к тому же начинаются на одну букву. Поэтому легко понять, что избиратели эти партии просто путали. Играл роль и тот фактор, что «Гражданская платформа» была ориентирована в основном на городской электорат.
Гораздо менее сильные корреляции (вплоть до их полного отсутствия) между партиями, апеллирующими к коммунистическим идеям и понятию справедливости. Причины голосования за такие партии-спойлеры могут быть разными. Часть избирателей может их путать соответственно с КПРФ или «Справедливой Россией», но это касается в большей степени малообразованной части
электората. Не случайно «Коммунисты России», КПСС и «Партия за Справедливость!» в отличие от КПРФ и «Справедливой России» получают лучшие результаты на региональной периферии [Кынев, Любарев, Максимов, 2014, с. 222-223; Кынев, Любарев, Максимов, 2017, с. 1080-1082; Любарев, 2019]. Отмечалось также, что интенсивная агитация за «Коммунистов России» приводила скорее к снижению их результатов: избиратели в этом случае меньше путали их с КПРФ [Кынев, Любарев, Максимов, 2014, с. 224-225].
В то же время в голосовании за новые коммунистические партии может быть и другой мотив: за них могут голосовать избиратели, для которых важна лишь коммунистическая фразеология, отражающая их ностальгию по временам СССР, а также те, кто, разочаровавшись в КПРФ, ищет «настоящих коммунистов». Последние, однако, скорее, городской феномен.
С точки зрения влияния спойлеров интересно наше исследование, посвященное сравнению результатов выборов 2016 г. в Государственную думу и Законодательное собрание Пермского края на территории края и отдельно - по Перми. В выборах в Государственную думу участвовали 14 партий, но только шесть из них одновременно участвовали в выборах в Законодательное собрание Пермского края (а также в Пермскую городскую думу).
Мы рассчитали коэффициенты корреляции между потерями этих шести партий на выборах в Государственную думу по сравнению с выборами в Законодательное собрание в разрезе 54 территорий края (соответствующим ТИК), а также в разрезе 428 избирательных участков Перми. Эти данные были подкреплены регрессионным анализом, который подтвердил, что потери КПРФ на выборах в Государственную думу связаны в основном с голосованием за «Коммунистов России», а потери РОДП «Яблоко» и Партии Роста - с голосованием за ПАРНАС и РЭП «Зеленые». Что касается потерь «Справедливой России», то такой четкой связи с голосованием за РППС или «Родину» не прослеживалось [Любарев, Ковин, 2017].
Список литературы
АхременкоА.С. Количественный анализ результатов выборов: современные методы и проблемы. - М. : Издательство Московского университета, 2008. - 160 с.
Ахременко А.С., КоргунюкЮ.Г. Трансформация структуры электоральных размежеваний в постсоветской России и изменение роли идеологической мотивации в поведении избирателей // Партийная организация и партийная конкуренция в «недодемократических» режимах / под ред. Ю.Г. Коргунюка, Е.Ю. Мелешкиной, О.Б. Подвинцева, Я.Ю. Шашковой. - М. : РАПН : РОССПЭН, 2012. - С. 188-217.
Голосов Г.В. Сравнительная политология : учебник. - СПб. : Изд-во Европ. ун-та, 2001. - 368 с.
Колосов В.А., Вендина О.И. Политические предпочтения москвичей в ходе избирательных кампаний // Вестник РАН. - 1997. - Т. 67, № 8. - С. 675-680.
Коргунюк Ю.Г. Становление партийной системы в современной России. - М. : Фонд Индем, 2007. - 544 с.
Коргунюк Ю.Г. Региональная карта электоральных размежеваний по итогам думских выборов 2011 года // Полития. - 2014. - № 3. - С. 75-91. - DOI: https://doi.org/10.30570/2078-5089-2014-74-3-75-91
Кынев А. Метаморфозы электоральной географии России в 2007-2008 гг. и их причины // Российское электоральное обозрение. - 2008. - № 2. - С. 4-22.
Кынев А., Любарев А., Максимов А. Региональные и местные выборы 8 сентября 2013 года : тенденции, проблемы и технологии. - М. : Фонд «Либеральная миссия», 2014. - 312 с.
Кынев А., Любарев А., Максимов А. Как выбирала Россия - 2016. Результаты мониторинга избирательного процесса. - М. : Фонд «Либеральная миссия», 2017. - 1142 с.
Кынев А., Любарев А., Максимов А. Российские выборы - 2017: преемственность и изменение практик между двумя федеральными кампаниями. - М. : Фонд «Либеральная миссия», 2018. - 514 с.
Любарев А.Е. Корреляционный анализ результатов парламентских выборов 1995 года // Полис. Политические исследования. - 1996. - № 2. - С. 116-129.
Любарев А.Е. Выборы в Москве : опыт двенадцати лет. 1989-2000. - М. : Стольный град, 2001. - 416 с.
Любарев А.Е. Избирательные системы : российский и мировой опыт. - М. : РОО «Либеральная миссия» : Новое литературное обозрение, 2016. - 632 с.
Любарев А.Е. Внутрирегиональные различия электоральных показателей на российских выборах 1995-2018 гг. // Электоральная политика. - 2019. - № 1. - Режим доступа: http://electoralpolitics.org/ru/articles/vnutriregionalnye-razlichiia-elektoralnykh-pokazatelei-na-rossiiskikh-vyborakh-1995-2018-gg/ (дата посещения: 21.10.2020).
ЛюбаревА.Е., Ковин В.С. Исследование совмещенных выборов : политические партии на выборах 2016 г. в Пермском крае // Вестник Пермского университета. Политология. - 2017. - № 1. - С. 164-183. - DOI: http://dx.doi.org/10.17072/ 2218-1067-2017-1-164-183
Политическая социология : учебник / под ред. Ж.Т. Тощенко. - М. : Юрайт, 2012. - 624 с.
The Routledge handbook of elections, voting behavior and public opinion / J. Fisher, E. Fieldhouse, M.N. Franklin, R. Gibson, M. Cantijoch, C. Wlezien (eds). - L. ; N.Y. : Routledge, 2018. - 550 p.
220
nonummecKan nayKa, 2021, № 1
A.E. Lyubarev* Correlation analysis of voting results in the Russian federal and regional elections of 2011-2018
Abstract. Correlation coefficients between the results of political parties in the 2016 State Duma elections in the Russian Federation as a whole and in 26 regions, as well as in the elections of regional parliaments of 35 subjects of the Russian Federation in 2012-2015 were calculated. For the 2016 State Duma elections, data was used at all levels - regions, single-member electoral districts, TEC and PEC. It is noted that the "United Russia" correlations with all major parties are generally negative. A fairly high level of correlation is observed between the liberal parties. The main focus is on correlations between parliamentary opposition parties and parties with similar names. The correlation coefficients between the results of parties and candidates in the State Duma elections of 2011 and 2016 and the Presidential elections of 2012 and 2018 were also calculated, showing the stability of the geographical distribution of the electorate of the main parties. Regional differences in the nature of correlations between the main political parties are noted. It is assumed that correlations between parties reflect not so much their ideological closeness as the social closeness of their electorate. In this regard, it is noted that a positive correlation between the results of ideologically distant parties ("Yabloko" and the Communist party or "Yabloko" and "Rodina") is associated with their reliance on the urban electorate and, perhaps, its most educated part. The reasons for voting for spoiler parties and the role of these parties in reducing the results of the main participants in the elections are discussed.
Keywords: State Duma elections; presidential elections; regional elections; correlation analysis; political parties; spoiler parties; electoral behavior.
For citation: Lyubarev A.E. Correlation analysis of voting results in the Russian federal and regional elections of 2011-2018. Political science (RU). 2021, N 1, P. 205-225. DOI: http://www.doi.org/10.31249/poln/2021.01.09
References
Akhremenko A.S. Quantitative analysis of election results: modern methods and problems. Moscow : Publishing house of Moscow University, 2008, 160 p. (In Russ.)
Akhremenko A.S., Korgunyuk Yu.G. Transformation of the structure of electoral cleavages in post-Soviet Russia and changing the role of ideological motivation in the behavior of voters. In: Korgunyuk Yu.G., Meleshkina E. Yu., Podvintsev O.B., Shashkova Ya.Yu. (eds). Party organization and party competition in "undemocratic" regimes. Moscow : RAPN; ROSSPEN, 2012, P. 188-217. (In Russ.)
* Lyubarev Arkady, independent researcher (Moscow, Russia), e-mail: lyubarev@yandex.ru
Golosov G.V. Comparative political science: Textbook. Saint Petersburg : European University Publishing house, 2001, 368 p. (In Russ.)
Fisher J., Fieldhouse E., Franklin M.N. et al. (eds). The Routledge handbook of elections, voting behavior and public opinion. London ; New York : Routledge, 2018, 550 p.
Kolosov V.A., Vendina O.I. The political preferences of Muscovites in the course of election campaigns. Bulletin of the Russian academy of sciences. 1997, Vol. 67, N 8, P. 675-680. (In Russ.)
Korgunyuk Yu.G. Formation of the party system in modern Russia. Moscow : Indem, 2007, 544 p. (In Russ.)
Korgunyuk Yu.G. Regional map of electoral cleavages at 2011 State Duma elections. The journal of political theory, political philosophy and sociology of politics politeia. 2014, N 3, P. 75-91. DOI: https://doi.org/10.30570/2078-5089-2014-74-3-75-91 (In Russ.)
Kynev A. Metamorphoses of Russia's electoral geography in 2007-2008 and their causes. Russian electoral review. 2008, N 2, P. 4-22. (In Russ.)
Kynev A., Lyubarev A., Maksimov A. Regional and local elections on September 8, 2013: trends, problems and technologies. Moscow : The "Liberal mission" Foundation, 2014, 312 p. (In Russ.)
Kynev A., Lyubarev A., Maksimov A. How to choose Russia in 2016: Results of monitoring the electoral process. Moscow : The Liberal Mission Foundation, 2017, 1142 p. (In Russ.)
Kynev A., Lyubarev A., Maksimov A. Russian elections 2017: continuity and changing practices between two federal campaigns. Moscow : The Liberal Mission Foundation, 2018, 514 p. (In Russ.)
Lyubarev A.E. Correlational analysis of the 1995 parliamentary election results. Polis. Political studies. 1996, N 2, P. 116-129. (In Russ.)
Lyubarev A.E. Elections in Moscow: experience of twelve years. 1989-2000. Moscow : Stol'nyi grad, 2001, 416 p. (In Russ.)
Lyubarev A.E. Electoral system: Russian and international experience. Moscow : Liberal Mission; New literary review, 2016, 632 p. (In Russ.)
Lyubarev A.E. Intraregional differences of electoral indices during the elections in Russia in 1995-2018. Electoral politics. 2019, N 1. Mode of access: http://electoralpolitics.org/ru/articles/vnutriregionalnye-razlichiia-elektoralnykh-pokazatelei-na-rossiiskikh-vyborakh-1995-2018-gg/ (accessed: 21.10.2020).
Lyubarev A.E., Kovin V.S. Study of combined elections: political parties in the 2016 elections in the Perm region. Bulletin of Perm university. Political science. 2017, N 1, P. 164-183. DOI: http://dx.doi.org/10.17072/2218-1067-2017-1-164-183 (In Russ.)
Toshchenko Zh.T. (ed.). Political sociology: the textbook. Moscow : Yurait, 2012, 624 p. (In Russ.)
ПРИЛОЖЕНИЯ
Таблица 1
Коэффициенты корреляции между результатами политических партий на выборах в Государственную думу 2016 г. в разрезе 225 одномандатных избирательных округов
Й КПРФ ЛДПР сц О РППС с и «Родина» «Зеленые» Партия Роста «Яблоко» ПАРНАС О и сц м «Патриоты России»
КР 1 0,37 0,40 0,11 0,24 0,12 -0,05 -0,01 -0,17 -0,13 -0,07 -0,11 -0,38 0,05
КПРФ 0,37 1 0,42 0,11 0,31 0,19 0,14 0,17 0,01 0,03 0,11 -0,03 -0,62 0,03
ЛДПР 0,40 0,42 1 0,29 0,64 0,21 0,13 0,31 0,01 0,03 0,13 0,10 -0,76 0,09
СР 0,11 0,11 0,29 1 0,40 0,22 0,07 0,27 0,11 0,16 0,17 0,20 -0,52 -0,06
РППС 0,24 0,31 0,64 0,40 1 0,39 0,41 0,70 0,34 0,47 0,58 0,37 -0,79 0,03
ГП 0,12 0,19 0,21 0,22 0,39 1 0,16 0,37 0,27 0,29 0,33 0,36 -0,39 0,00
«Родина» -0,05 0,14 0,13 0,07 0,41 0,16 1 0,57 0,41 0,56 0,62 0,44 -0,44 0,05
«Зеленые» -0,01 0,17 0,31 0,27 0,70 0,37 0,57 1 0,63 0,80 0,87 0,62 -0,68 0,14
Партия Роста -0,17 0,01 0,01 0,11 0,34 0,27 0,41 0,63 1 0,77 0,73 0,66 -0,42 -0,01
«Яблоко» -0,13 0,03 0,03 0,16 0,47 0,29 0,56 0,80 0,77 1 0,95 0,63 -0,49 0,00
ПАРНАС -0,07 0,11 0,13 0,17 0,58 0,33 0,62 0,87 0,73 0,95 1 0,61 -0,58 0,02
ГС -0,11 -0,03 0,10 0,20 0,37 0,36 0,44 0,62 0,66 0,63 0,61 1 -0,40 0,07
ЕР -038 -0,62 -0,76 -0,52 -0,79 -0,39 -0,44 -0,68 -0,42 -0,49 -0,58 -0,40 1 -0,11
«Патриоты России» 0,05 0,03 0,09 -0,06 0,03 0,00 0,05 0,14 -0,01 0,00 0,02 0,07 -0,11 1
Примечание: жирным шрифтом выделены значимые (р < 0,05) положительные коэффициенты корреляции, а курсивом - значимые отрицательные коэффициенты корреляции.
Сокращения: ГП - «Гражданская платформа», ГС - «Гражданская сила», ЕР - «Единая Россия», КР - «Коммунисты России», РППС - Российская партия пенсионеров за справедливость, СР - «Справедливая Россия».
Таблица 2
Сравнение коэффициентов корреляции на выборах в Государственную думу 2016 г. для данных протоколов разного уровня
Пара партий ИКС РФ ОИК ТИК УИК
«Единая Россия» / «Справедливая Россия» -0,53 -0,52 -0,51 -0,50
КПРФ / ЛДПР 0,41 0,42 0,38 0,20
КПРФ / «Коммунисты России» 0,45 0,37 0,51 0,24
ЛДПР / «Коммунисты России» 0,45 0,40 0,48 0,23
«Справедливая Россия» / РППС 0,40 0,40 0,36 0,18
«Справедливая Россия» / «Родина» 0,09 0,07 0,17 0,13
«Родина» / «Патриоты России» 0,05 0,05 0,10 0,07
«Яблоко» / ПАРНАС 0,84 0,95 0,92 0,67
«Яблоко» / Партия Роста 0,67 0,77 0,75 0,63
«Яблоко» / «Зеленые» 0,69 0,80 0,73 0,36
«Яблоко»/«Родина» 0,28 0,56 0,51 0,37
«Гражданская платформа» / «Гражданская сила» 0,27 0,36 0,24 0,08
Примечание: жирным шрифтом выделены значимые (р < 0,05) положительные коэффициенты корреляции, а курсивом - значимые отрицательные коэффициенты корреляции.
Таблица 3
Сравнение коэффициентов корреляции на выборах в Государственную думу 2016 г. в разных субъектах Федерации
Регион КПРФ / ЛДПР КПРФ / КР СР / РППС СР / Род. СР / Ябл. КПРФ / Ябл. Ябл. / ПРост. ГП / ГС
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Республика Саха -0,14 0,67 -0,34 -0,68 -0,08 -0,02 0,45 -0,15
Удмуртская Республика -0,31 0,50 0,70 0,72 0,87 0,10 0,31 0,33
Алтайский край -0,03 0,58 0,12 0,04 0,05 -0,11 0,80 0,10
Красноярский край 0,20 0,58 -0,10 0,36 0,58 0,02 0,93 0,01
Пермский край -0,22 0,46 0,04 0,56 0,41 0,08 0,72 0,32
Ставропольский край 0,50 0,74 0,41 0,52 0,48 -0,02 0,47 0,48
Амурская область 0,08 0,66 0,00 0,60 0,61 0,16 0,82 0,29
Архангельская область -0,15 0,33 0,27 0,39 0,43 0,52 0,90 0,13
Волгоградская область 0,36 0,50 0,31 0,73 0,72 0,24 0,96 0,26
Иркутская область -0,31 0,26 0,14 0,49 0,67 0,27 0,67 0,57
Кировская область -0,53 0,29 -0,08 0,30 0,46 -0,28 0,94 -0,02
Курская область 0,46 0,63 0,56 0,65 0,62 0,39 0,82 0,46
Ленинградская область 0,46 0,58 0,36 -0,08 -0,35 0,23 0,89 0,08
Московская область 0,01 0,47 0,26 0,39 0,46 0,27 0,78 0,54
Нижегородская область 0,33 0,83 0,41 0,63 0,81 0,17 0,97 0,41
Новосибирская область -0,81 0,19 0,45 0,59 0,70 0,62 0,97 -0,06
Оренбургская область -0,19 0,58 0,62 0,62 0,71 -0,10 0,69 0,27
Ростовская область 0,60 0,65 0,40 0,60 0,36 0,25 0,85 0,69
Рязанская область 0,63 0,56 0,42 0,83 0,84 0,63 0,94 0,35
Самарская область 0,49 0,69 0,72 0,73 0,69 0,57 0,47 0,28
Продолжение таблицы 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Свердловская область -0,16 0,74 0,18 0,39 0,42 -0,04 0,81 0,27
Тверская область 0,49 0,63 0,50 0,42 0,29 0,32 0,86 0,10
Ульяновская область 0,61 0,72 0,85 0,86 0,80 0,79 0,94 0,60
Челябинская область 0,01 0,75 0,14 0,45 0,49 -0,05 0,65 0,13
Москва -0,18 0,24 0,32 -0,01 0,00 0,36 0,88 0,11
ХМАО - Югра 0,64 0,57 0,37 0,39 0,60 0,27 0,68 0,13
Примечание: жирным шрифтом выделены значимые (р < 0,05) положительные коэффициенты корреляции, а курсивом - значимые отрицательные коэффициенты корреляции.
Таблица 4
Коэффициенты корреляции между результатами партий на выборах региональных парламентов 2012-2015 гг.
Пара партий Число корреляций Коэффициенты ко рреляции
общее значимых* минимальный медианный максимальный
КПРФ /ЛДПР 35 16 -0,53 0,19 0,87
КПРФ / «Справедливая Россия» 35 9 -0,62 0,03 0,79
ЛДПР / «Справедливая Россия» 35 9 -0,62 0,21 0,83
КПРФ / «Коммунисты России» 26 13 -0,13 0,36 0,83
КПРФ /КПСС 21 9 -0,51 0,27 0,80
КПРФ / «Патриоты России» 29 9 -0,37 0,21 0,81
«Коммунисты России» / КПСС 18 10 0,07 0,44 0,98
«Коммунисты России» / «Патриоты России» 22 7 -0,41 0,25 0,80
«Патриоты России» / «Родина» 15 5 -0,16 0,27 0,76
«Справедливая Россия» / «Партия За Справедливость!» 14 3 -0,33 0,27 0,49
«Справедливая Россия» / РППС 10 3 -0,24 0,28 0,76
«Справедливая Россия» / КПСС 21 5 -0,41 0,11 0,72
РППС / «Партия За Справедливость!» 7 2 -0,30 0,03 0,70
«Партия За Справедливость!» / КПСС 13 9 -0,03 0,44 0,81
«Справедливая Россия» / «Родина» 19 4 -0,43 0,18 0,85
«Справедливая Россия» / «Зеленые» 23 9 -0,30 0,29 0,88
«Справедливая Россия» / «Яблоко» 24 12 -0,16 0,32 0,80
КПРФ / «Яблоко» 24 10 -0,10 0,28 0,86
«Родина» / «Яблоко» 15 6 -0,03 0,26 0,80
«Яблоко» / «Зеленые» 14 11 0,01 0,76 0,95
«Яблоко» / «Альянс зеленых» 6 5 -0,04 0,57 0,88
«Зеленые» / «Альянс зеленых» 6 5 -0,04 0,55 0,88
«Яблоко» / РПР-ПАРНАС 4 4 0,57 0,71 0,86
«Яблоко» / «Гражданская платформа» 7 4 0,33 0,45 0,70
«Гражданская платформа» / «Гражданская позиция» 8 7 0,33 0,74 0,88
* Число значимых положительных корреляций при р < 0,05 (число точек в каждом регионе свое, от 13 до 59).
Таблица 5
Коэффициенты корреляции между результатами партий и кандидатов на разных федеральных выборах 2011-2018 гг.
Первый массив Второй массив Коэффициент корреляции
Партия или кандидат Год Партия или кандидат Год
«Единая Россия» 2011 Путин В.В. 2012 0,92
КПРФ 2011 Зюганов Г. А. 2012 0,92
ЛДПР 2011 Жириновский В. В. 2012 0,90
«Справедливая Россия» 2011 Миронов С.М. 2012 0,91
«Яблоко» 2011 Прохоров М.Д. 2012 0,88
«Единая Россия» 2011 «Единая Россия» 2016 0,88
КПРФ 2011 КПРФ 2016 0,78
ЛДПР 2011 ЛДПР 2016 0,90
«Справедливая Россия» 2011 «Справедливая Россия» 2016 0,58
«Яблоко» 2011 «Яблоко» 2016 0,89
«Патриоты России» 2011 «Патриоты России» 2016 0,09
«Правое дело» 2011 Партия Роста 2016 0,40
Путин В.В. 2012 «Единая Россия» 2016 0,86
Зюганов Г.А. 2012 КПРФ 2016 0,78
Жириновский В. В. 2012 ЛДПР 2016 0,90
Миронов С.М. 2012 «Справедливая Россия» 2016 0,54
Прохоров М.Д. 2012 «Гражданская платформа» 2016 0,32
Прохоров М.Д. 2012 «Яблоко» + ПАРНАС + Партия Роста 2016 0,81
Путин В.В. 2012 Путин В.В. 2018 0,75
Зюганов Г.А. 2012 Грудинин П.Н. 2018 0,54
Жириновский В. В. 2012 Жириновский В. В. 2018 0,86
Прохоров М.Д. 2012 Собчак К.А. + Явлинский Г. А. + Титов Б.Ю. 2018 0,79
«Единая Россия» 2016 Путин В.В. 2018 0,86
КПРФ 2016 Грудинин П.Н. 2018 0,64
ЛДПР 2016 Жириновский В. В. 2018 0,87
«Яблоко» 2016 Явлинский Г. А. 2018 0,85
Партия Роста 2016 Титов Б.Ю. 2018 0,57
«Коммунисты России» 2016 Сурайкин М.А. 2018 0,25
«Родина» 2016 Бабурин С.Н. 2018 0,22
Примечание: жирным шрифтом выделены значимые (р < 0,05) положительные коэффициенты корреляции.
