РАСШИРЕНИЕ ГРАНИЦ
А. В. Семёнов
Неровный темп: динамика готовности к экономическим протестам в России (1996-2019)1
СЕМЁНОВ Андрей Владимирович —
кандидат политических наук, старший научный сотрудник Центра сравнительных исторических и политических исследований Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ), доцент кафедры политических наук ПГНИУ. Адрес: Россия, 614990, Пермь, ул. Букирева, д. 15.
Email: andreysemenov@ comparativestudies.ru
Общественные протестные настроения — динамический процесс, от направления движения которого зависит политическая стабильность. Агрегированные показатели готовности присоединиться к массовым выступлениям против падения уровня жизни служат своеобразным термометром уровня экономического недовольства в обществе. Что определяет эту динамику? Имеют ли значение постепенные изменения в объективных экономических процессах, таких как инфляция и безработица, либо же рост общественного недовольства связан в первую очередь с субъективными оценками направления развития страны? В данной статье демонстрируется, что рост потребительских цен и ухудшение положения на рынке труда имеет отложенный эффект на готовность присоединиться к коллективным действиям с экономическими требованиями. Предполагается, что в основе этого эффекта лежат два механизма: первый связан с увеличением разрыва между наличным и желаемым уровнями потребления; второй механизм связывает ухудшение экономического положения с переоценкой эффективности работы правительства и последующим усилением протестных настроений. Помимо связи между готовностью протестовать с инфляцией и безработицей, статистический анализ, основанный на модели авторегрессии с распределённым лагом, показывает, что уровень общественного оптимизма также выступает кратко- и долгосрочным предиктором протестных настроений россиян. Наконец, анализ свидетельствует о значительной инерционной составляющей в агрегированных значениях готовности протестовать. Исследование вносит вклад в существующую дискуссию о детерминантах протестных общественных настроений и показывает значимость как объективных, так и субъективных аспектов экономического неблагополучия для изучения мобилизации.
Ключевые слова: протестная активность; мобилизация; экономическое неблагополучие; политическая динамика; инфляция; безработица; общественный оптимизм.
1 Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект 19-011-00430 А «Экономическое неблагополучие и политическая подотчётность в электоральных автократиях».
Автор благодарит Маргариту Завадскую, Владимира Гельмана, участников семинаров в Александровском институте Университета Хельсинки и Европейского университета в Санкт-Петербурге, а также двух анонимных рецензентов и редакцию журнала «Экономическая социология» за комментарии к ранним версиям рукописи. Автор также выражает благодарность программе академической мобильности Академии наук Финляндии, в рамках которой была подготовлена первоначальная версия статьи.
При каких условиях граждане готовы коллективно действовать для защиты своего экономического благополучия? Очевидный ответ — в ситуации, когда их экономические интересы оказываются под угрозой, — далеко не всегда находит эмпирическое подтверждение. С одной стороны, влиятельная теория «относительной депривации» Т. Р. Гарра [Gurr 1972] утверждает, что увеличение разрыва между ожидаемым и наличным уровнями потребления ведёт к фрустрации, которая становится толчком к коллективным действиям. Недовольство (grievances), связанное с экономической депривацией, как условие для мобилизации, наиболее ярко проявляет себя в период кризисов [Schäfer, Streek 2013; Bermeo, Bartels 2014]. В то же время исследователи на примере явки на выборы [Rosenstone 1982] и трудовых конфликтов [Shorter, Tilly 1974] доказывают, что расширение экономического недовольства, как правило, сопровождается снижением чувства экономической безопасности, в результате чего граждане становятся осторожнее и воздерживаются от рискованных форм политического действия. Эти исследования, впрочем, редко касаются готовности граждан выступить с коллективными экономическими требованиями.
Замеры общественного мнения по поводу готовности присоединиться к выступлениям с экономическими требованиями служат своеобразным термометром, который реагирует на изменения в экономике. Сравнение 1990-х и 2000-2010-х гг. в России хорошо иллюстрирует данный тезис: по оценкам Левада-Центра, в среднем 33,6% россиян ожидали выступлений с экономическими требованиями в 1997-1999 гг., а 25,2% готовы были к ним присоединиться. В период правления Владимира Путина эти оценки снизились до 23,9% и 18,9% соответственно, что в первую очередь отражает существенное улучшение экономического положения россиян с конца 1990-х гг. [Положение дел в стране 2020]. Однако такие долгосрочные изменения скрывают значительную волатильность в агрегированных оценках готовности присоединиться к массовым выступлениям против снижения уровня жизни в краткосрочной перспективе. Как общественное мнение реагирует на инкрементальные изменения в состоянии экономики, такие как колебания потребительских цен или безработицы? И насколько важны эти изменения по сравнению с субъективными оценками положения дел в стране?
В данной статье я анализирую динамику общественного мнения о готовности присоединиться к выступлениям с экономическими требованиями в России в 1997-2019 гг. Опираясь на теорию относительной депривации, я аргументирую, что инфляционные шоки и рост безработицы через снижение потребления и сигнализирование о плохой работе правительства усиливают недовольство текущим положением дела в стране и готовность присоединиться к массовым выступлениям с экономическими требованиями. Я проверяю предположения, связанные с данной теорией, с помощью авторегрессии с распределённым лагом, которая демонстрирует наличие отложенного положительного эффекта от изменений в индексе потребительских цен и уровне безработицы на готовность протестовать, а также кратко- и долгосрочную связи готовности с общественным оптимизмом относительно курса развития страны. Данные результаты устойчивы к альтернативным спецификациям статистической модели и позволяют сделать вывод о том, что россияне реагируют, хотя и с запозданием, на негативные экономические явления и готовы отстаивать свои экономические интересы в тяжёлые времена.
Экономическое неблагополучие и готовность к коллективным действиям
В социальных науках принято рассматривать участие в коллективных действиях (протестах, забастовках, бойкотах, коллективных петициях и т. д.) как разновидность внеинституциональных (неконвенциональных) политических действий. На микроуровне готовность участия в такого рода действиях связывается в первую очередь с наличием ресурсов — дохода, образования, свободного времени, социальных связей [Verba, Nie, Kim 1978; Verba, Schlozman, Brady 1995; Dalton 1996]. Лейтмотивом этих исследований стало заключение о том, что в коллективных действиях участвуют в первую очередь индивиды с высоким социальным статусом. Это подтверждается в том числе и на российском материале: например, И. Мак-Алистер и С. Уайт, анализируя результаты опроса 1992 г., демонстрируют, что готовность участвовать
в демонстрациях в первую очередь разделяли более молодые и образованные [McAllister, White 1994: 612-614]. Исследования кампании «За честные выборы!» (2011-2012) и президентской кампании Алексея Навального (2017-2018) также свидетельствуют о том, что существенную долю участников составили молодые, образованные и высокодоходные группы [Volkov 2012; Dollbaum, Semenov, Sirotkina 2018].
Существенным недостатком микроуровневых теорий мобилизации является игнорирование контекста и динамики. Даже высокоресурсные группы не являются мобилизованными постоянно, но реагируют на изменения в окружающей среде. Кроме того, роль тех или иных видов ресурсов меняется со временем; например, доход может терять свою значимость при радикальном снижении издержек от коллективных действий, а роль образования, наоборот, расти. Два вида изменений в контексте, которые связаны с готовностью к неконвенциональным видам гражданского участия, имеют принципиальное значение. Структурные процессы (такие как модернизация) меняют относительную значимость каждого из ресурсов, тем самым трансформируя форму и содержание гражданского действия [Inglehart, Welzel 2005; Dalton, Welzel 2014]. Межпоколенческие сдвиги также изменяют предрасположенность отдельных возрастных когорт к тем или иным видам гражданского действия [Grasso 2014; Inglehart 2015; Радаев 2018]. Наконец, изменения в «структуре политических возможностей» — характере политического режима, доступности союзников и т. д. — ведут к перераспределению ресурсов между социальными группами и меняют агрегированные и индивидуальные оценки готовности к внеинституциональному участию [McAdam 2010].
Краткосрочные изменения могут носить шоковый или инкрементальный характер. Критические ситуации (экономический кризис, международные или внутристрановые конфликты) так или иначе сопровождаются расширением участия граждан в политических процессах. Резкое ухудшение экономической ситуации подрывает установившийся порядок вещей и трансформирует привычные ожидания и установки граждан и других участников политического процесса. В такие периоды увеличивается вероятность внутриэлитных расколов [Gandhi, Reuter 2011], усиливается работа оппозиционных групп [Semenov 2017], а граждане больше внимания уделяют новостной повестке и более склонны наказывать действующие правительства вне зависимости от степени их вины [Hernández, Kriesi 2016]. Иными словами, кратковременные шоки, как правило, сопряжены с всплесками протестной активности и готовности к ней присоединиться [Bermeo, Bartels 2014].
В меньшей степени известно, как граждане реагируют на инкрементальные изменения, такие как колебания в реальных доходах, рейтинге одобрения институтов государственной власти или социально-экономическом неравенстве. Если экономический кризис ощутимо сказывается на обществе в целом, то инкрементальные изменения в экономике (например, долгосрочное падение реальных доходов) могут затрагивать лишь отдельные группы или быть недостаточно сильными стимулами для вовлечения во внеинституциональную гражданскую активность. Тем не менее аккумулированное знание о связи между характеристиками контекста и готовности к коллективным действиям позволяет сформулировать предварительные контуры объяснительной модели и протестировать их на эмпирическом материале.
Отправной точкой является различение декларируемой готовности участвовать в протестных действиях и их поведенческим аспектом. Протестные действия так или иначе сопряжены с повышенными рисками: например, участие в забастовках может привести к потере работы, а присоединение к демонстрации — к столкновениям с полицией. Готовность же присоединиться к протестным действиям представлена в первую очередь в социологических опросах и в таком качестве затратным действием не является. Скорее, заявление о готовности — это своеобразный сигнал о том, что недовольство сложившейся обстановкой превышает психологически приемлемый уровень и чреват переходом к действиям.
На индивидуальном уровне, как было указано выше, готовность присоединиться к выступлениям с экономическими требованиями связана как со структурными факторами, так и с индивидуальными особенностями, которые могут носить как постоянный (наличие необходимых ресурсов или идеологи-
ческие установки), так и временный характер. Агрегированные оценки готовности участия в экономических протестах в большей степени отражают структурные процессы: идиосинкразические факторы при усреднении компенсируют друг друга, оставляя только систематический компонент изменений [Kramer 1983]. Именно поэтому агрегированные временные ряды представляют интерес для моделирования динамики готовности к коллективным действиям.
Какие процессы можно рассматривать в качестве повышающих градус общественного недовольства? В первую очередь угрожающие экономическому благосостоянию безработицу и инфляцию [Hibbs 1979; Fischer, Huizinga 1982]. Оба процесса отражают ключевые аспекты экономического благополучия: уровень потребления и экономическую безопасность. Два механизма теоретически связывают изменения в инфляции и занятости с готовностью присоединиться к выступлениям с экономическими требованиями.
Первый механизм подразумевает, что рост индекса потребительских цен и безработицы снижает уровень доступного потребления и экономическую защищённость граждан. Инфляция сокращает покупательскую способность, а также снижает стоимость будущих денежных активов; статус безработного в принципе сопряжён с фундаментальной экономической неопределённостью и также ведёт к экономии средств и снижению потребления. Если допущение о том, что заявленная готовность протестовать — это сигнал об отчаянном положении, верно, то инфляционные шоки и всплески безработицы должны быть ассоциированы с ростом готовности протестовать.
Второй механизм можно назвать информационным: граждане не просто испытывают на себе последствия экономических потрясений, но и наблюдают за изменениями в экономике в целом. Рост цен и безработицы может оцениваться гражданами как сигнал о плохих перспективах экономики, а значит — о неудовлетворительной работе правительства. В теории экономического голосования такая модель рассуждений называется социотропной в отличие от эгоистической, описанной выше [Lewis-Beck, Stegmaier 2000;_Duch, Stevenson 2008]. Недовольство общим состоянием экономики вместе с наделением ответственностью правительства за провалы, в свою очередь, способно стать основанием для роста готовности присоединиться к коллективным протестам. Таким образом, на основании действия обоих механизмов предполагается положительная связь между ростом инфляции, безработицы и готовностью протестовать.
Кроме направления связи, динамическая модель отвечает на два вопроса: во-первых, идёт ли речь о связи между уровнями (levels) наблюдаемых процессов или между изменениями в них (changes). Во-вторых, есть ли отложенные эффекты у независимых переменных. Я предполагаю, что связь будет наблюдаться как в уровнях, так и в изменениях: движение индекса цен и безработицы вверх (вниз) должно быть связано с движением уровня готовности вверх (вниз), но и изменения в независимых переменных (колебания вокруг среднего уровня) также должны ассоциироваться с изменениями в зависимой переменной. Я также полагаю, что гражданам нужно время для переоценки своей готовности присоединяться к коллективным действиям на основе информации о росте цен и (или) безработицы, поэтому эффекты инфляции и безработицы в первую очередь будут отложенными. Даже массовые увольнения, характерные для кризисных периодов, не сразу транслируются в протестные настроения, поскольку негативные последствия от потери работы могут быть нивелированы в краткосрочной перспективе наличием сбережений и другими страховочными механизмами. Кроме того, обнаружение одновременного эффекта проблематично в связи с различиями в методологии сбора данных об общественных настроениях и социально-экономической статистики.
Таким образом, первые две рабочие гипотезы данного исследования предполагают следующее:
Гипотеза 1 (H 1). Рост безработицы положительно связан с ростом готовности присоединиться к экономическим протестам в следующий временной период.
Гипотеза 2 (Н 2). Рост инфляции положительно связан с ростом готовности присоединиться к экономическим протестам в следующий временной период.
Объективные экономические процессы сами по себе, даже если они непосредственно отражаются на качестве жизни граждан, должны быть интерпретированы в политических терминах для активации готовности участвовать в коллективных действиях. Общественный оптимизм относительно направления развития страны играет роль индикатора такой активации: удовлетворённость направлением развития страны в целом способна нивелировать негативные эффекты от изменений в экономике. Кроме того, граждане могут считать такие изменения естественными и не связывать их с действиями правительства. Таким образом, допустимо предположить наличие одновременного и отложенного эффекта от изменений в общественном оптимизме, поскольку общественное мнение в целом имеет сильную инерционную составляющую в динамике. Как следствие, третья гипотеза подразумевает следующее:
Гипотеза 3 (Н 3). Рост уровня общественного оптимизма относительно направления движения страны негативно связан с готовностью присоединиться к экономическим протестам в текущий и последующий периоды.
В следующем разделе статьи я представлю методологии, данные и предварительный анализ динамики зависимой переменной, затем — результаты статистического моделирования и их интерпретацию.
Методология, данные, анализ
Для проверки гипотез используются данные регулярных опросов Левада-Центра о готовности присоединиться к массовым выступлениям против падения уровня жизни. Замер входит в панель вопросов о положении дел в стране и возможности/готовности к участию в массовых выступлениях. Вопросы задаются раз в два месяца с марта 1996 г. по настоящее время и сформулированы следующим образом: «Как Вы думаете, насколько возможны сейчас в Вашем городе (сельском районе) массовые выступления населения против падения уровня жизни, в защиту своих прав?»; «Если такого рода массовые выступления состоятся, Вы лично примете в них участие или нет?»2. Я использую агрегированные месячные значения ответов на второй вопрос (доля готовых присоединиться к массовым выступлениям) в качестве основной зависимой переменной.
В качестве независимых переменных я использовал помесячные показатели индекса потребительских цен (инфляция) и безработицы, а также одобрение текущего политического курса страны, сконструированное как разница между процентами ответивших положительно и отрицательно на вопрос: «Дела в стране идут сегодня в целом в правильном направлении или страна движется по неверному пути?» [Статистические ряды 2020; Положение дел в стране 2020]. Описательная статистика по всем переменным представлена в таблице 1. Зависимая переменная колеблется между 8 и 33% ответивших положительно на вопрос о готовности присоединиться к протестам; в среднем каждый пятый россиянин на протяжении исследуемого периода был готов выступить против снижения уровня жизни. Общественный оптимизм, в свою очередь, является наиболее волатильным показателем, который менялся в диапазоне от - 71 (негативное мнение о направлении движения страны преобладало) до 42 со стандартным отклонением в 26 п. п.
2 Левада-Центр также задаёт вопрос про готовность к политическим протестам, динамика которой сильно коррелирует с зависимой переменной в данном анализе. Временной ряд для экономических протестов является более удобным способом отображения оценок протестной активности, поскольку замеры по политической составляющей проводились нерегулярно; см.: [Положение дел в стране 2020].
Таблица 1
Описательная статистика основных переменных
Переменная N Среднее значение Стандартное отклонение Минимальное значение Максимальное значение
Готовность протестовать 137 19,93 5,00 8 33
Безработица 137 7,55 2,29 4,0 14,1
Инфляция 137 1,25 3,36 - 0,3 38,4
Общественный оптимизм 137 -1,79 26,00 - 71,0 42
Источники: Статистические ряды 2020; Положение дел в стране 2020.
На рисунке 1 представлена динамика общественного мнения относительно возможности экономических протестов и готовности к ним присоединиться. Оценки потенциала протестов весьма волатиль-ны: наименьшее значение приходится на август 2014 г., когда лишь 17% опрошенных считали, что протесты возможны, а 8% готовы были к ним присоединиться, а наибольшее значение приходится на сентябрь 1998 г., то есть сразу после августовского кризиса почти половина населения (48%) считала, что протесты против снижения уровня жизни возможны, а около трети (33%) готовы были к ним присоединиться.
Самый большой скачок в оценках произошёл между мартом и июлем 2018 г., когда доля тех, кто считает экономические протесты возможными, выросла с 17 до 41%, а доля готовых присоединиться — с 8 до 28%, очевидной причиной чего стало внесение в июне 2018 г. законопроекта о пенсионной реформе. Другие пики приходятся на мобилизацию против монетизации льгот в 2005 г., посткризисный 2009 г., на кампанию «За честные выборы!» 2011-2012 гг., российско-украинский кризис 2013-2014 гг., кампании «Анти-Платон» 2015-2016 гг. и «Он вам не Димон!» 2017 г., что подтверждает связь готовности протестовать с экзогенными возмущениями. Примечательно, что выборные периоды не выделяются повышенными протестными настроениями, что может быть связано с политическими бизнес-циклами.
Источник: Положение дел в стране 2020.
Рис. 1. Доля респондентов, готовых присоединиться к массовым выступлениям с экономическими требованиями, 1997-2019 гг.
Визуальный анализ динамики готовности протестовать также демонстрирует временной тренд на снижение среднемесячных показателей. Действительно, в период президентства Б. Н. Ельцина в среднем
25,2% опрошенных заявляли о своей готовности поддержать массовые выступления против снижения уровня жизни (стандартное отклонение — 3,5 п. п.), тогда как в период правления Путина аналогичный показатель составил 18,9% (стандартное отклонение — 4,6 п. п.). В то же время необходимо учитывать недоступность данных до 1997 г., также как и правоцензурированный характер данных: с 2018 г. протестные настроения резко выросли и по состоянию на конец 2019 г. не вернулись к своему долгосрочному среднему уровню.
Ключевая особенность временных рядов, создающая трудность для статистического анализа, это зависимость наблюдений друг от друга: текущие значения переменной могут быть связаны с предыдущими или соседними значениями, а также интегрироваться — накапливать эффекты предыдущих возмущений во времени [Box-Steffensmeier et al. 2014; Shin 2017]. Первичная диагностика предикторов с помощью коррелограмм (см. рис. П.1) свидетельствует о сильной временной зависимости в готовности протестовать либо в форме авторегрессионного процесса, либо в форме интеграции — аккумуляции эффектов от «шоковых воздействий» на эту переменную во времени. Коррелограммы для всех независимых переменных, кроме инфляции, также свидетельствуют об автокорреляции (см. рис. П.2-П.4). Динамика инфляции, судя по диаграмме частичной авторегрессии, имеет компонент скользящего среднего с одним лагом; визуальное обследование также говорит о цикличности — типичном поведении для данной переменной (см. рис. П.5).
Интеграция (накопление возмущений в динамической системе) — довольно распространённое явление в социальных процессах. В динамике общественного мнения, однако, в силу ограниченного размаха значений интеграция технически невозможна, поскольку накопление шоков по идее должно вести к неограниченному росту среднего значения и вариации [Freeman 2016; Grant, Lebo 2016]. Для проверки на интеграцию используются тесты Дики—Фуллера (Dickey—Fuller, DF), Филлипса—Перрона (Phillips—Perron, PP), Квятковского—Филлипса—Шмидта—Шина (Kwiatkowski—Phillips—Schmidt— Shin, KPSS) Все тесты имеют слабую мощность (первые два предрасположены к ошибкам первого рода) и не всегда согласуются между собой. Результаты тестов представлены в приложении (см. таблицу П.1). Только инфляция проходит два теста на стационарность. Стандартный подход в такой ситуации — провести процедуру очистки (prewhitening) данных от автокорреляции, интеграции, скользящего среднего и сезонности [Shin 2017]. Данная процедура была проведена для всех временных рядов в анализе путём нахождения модели ARIMA (autoregressive integrated moving average) с наименьшим значением функции логарифмического правдоподобия для каждой переменной и сохранения регрессионных остатков этой модели для последующего анализа. Полученные таким образом временные ряды проходят стандартные тесты на стационарность, а значит, могут быть использованы для дальнейшего анализа.
Результаты
В качестве базовой спецификации я использовал авторегрессионную модель с распределённым лагом (autoregressive distributed lag — ADL) на очищенных от авторегрессионного и циклического компонентов данных:
Y = а0 + а/м + ßX + ßÄ1 + ,
где Yt — готовность принять участие в протестах с экономическими требованиями в текущий период; X — матрица предикторов для временных периодов t и t - 1, ßj и ß2 — векторы коэффициентов, 8j — случайные возмущения.
В таблице 2 представлены три модели: (1) с отложенными эффектами инфляции и безработицы, (2) с включением одновременных эффектов, а также (3) с панелью бинарных индикаторов для экзогенных
шоков (кризисы 1998 и 2008 гг., реформа монетизации льгот и пенсионная реформа, кампания «За честные выборы!» 2011-2012 гг. и президентская кампания А. Навального 2017-2018 гг.) и индикаторами президентских сроков Б. Ельцина и В. Путина. Результаты подтверждают гипотезы исследования: рост инфляции и безработицы имеют отложенный отрицательный эффект на готовность поддержать выступления с экономическими требованиями. Общественный оптимизм имеет как отложенный, так и одновременный эффект в предсказанном направлении: чем больше доля тех, кто думает, что страна движется в правильном направлении, тем меньше доля готовых присоединиться к коллективным действиям. Содержательно безработица имеет наиболее сильную связь с готовностью протестовать: рост показателя на 1 п. п. ведёт к ожидаемому росту протестных настроений на 1,13 п. п. в последующий период при контроле на другие переменные в базовой модели. Учитывая, что такого рода скачки (более 1 п. п.) составляют около 5% всех наблюдений, абсолютный эффект безработицы кажется незначительным, однако статистика по этому показателю в России зачастую занижена и может скрывать реальные масштабы колебаний данного показателя [Manning, Shkaratan 2018].
Согласно базовой модели рост индекса потребительских цен на 1 п. п. сопровождается ростом протестных настроений на 0,39-0,84 п. п. в следующем периоде. В полной модели этот показатель теряет свою значимость, но сохраняет предсказанное направление (исключение из модели инфляции и безработицы в период t «возвращает» статистическую видимость предиктора; таким образом, слабая значимость может быть связана с недостаточным количеством степеней свободы). Инфляционные шоки (рост инфляции на 1 п. п. в месячном выражении) составляют чуть больше 9% наблюдений; в отдельных случаях, таких как в сентябре 1998 г., когда инфляция составила 38 п. п. против 3,7 п. п. в августе, взрывной рост цен сопровождался ростом готовности протестовать на 6 п. п. — с 26% в июле до рекордных 33% в сентябре 1998 г. Таким образом, инфляция также является важным триггером готовности защищать свои экономические интересы.
Таблица 2
Модель авторегрессии с распределённым лагом (зависимая переменная: готовность к участию в протестах)
Независимые переменные Модель 1 Модель 2 Модель 3
Готовность г 1 - 0,03 (0,08) - 0,04 (0,08) - 0,05 (0,08)
Направление страны( - 0,16*** (0,04) - 0,16*** (0,04) - 0,16*** (0,05)
Инфляция( — 0,14 (0,09) 0,14 (0,11)
Безработица( — 0,40 (0,68) 0,47 (0,72)
Направление страны( __1 - 0,11*** (0,03) - 0,11*** (0,03) - 0,11*** (0,04)
Инфляция( __1 0,63** (0,24) 0,45* (0,27) 0,44 (0,29)
Безработица( __1 1,13** (0.54) 1,07** (0,54) 1,13** (0.56)
Свободный член - 0,03 (0,26) 0,03 (0,27) 0,15 (0,69)
Dummy-контроль Нет Нет Есть
Число наблюдений 137 137 137
Скорректированный Я2 0,18 0,18 0,15
Остаточная ошибка 2,93 (df = 131) 2,91 (df = 129) 2,97 (df = 122)
^-статистика 6,78*** (df = 5; 131) 5,33*** (df = 7; 129) 2,72*** (df = 14; 122)
Примечания:(a) Зависимая переменная: готовность к участию в протестах. *p < 0,1; **p < 0,05; ***p < 0,01.
Наконец, общественный оптимизм также определяет состояние готовности протестовать в предсказанном направлении: увеличение доли позитивно настроенных в отношении направления движения страны сопровождается одновременным ожидаемым снижением готовности присоединиться к коллективным действиям на 0,16 п. п. Кроме того, если общественный оптимизм рос в предыдущем периоде, можно ожидать снижения готовности к коллективным действиям на дополнительные 0,11 п. п. в последующие периоды. Содержательно это означает, что если доля граждан, оптимистически настроенных относительно направления движения страны, увеличивается, массовая готовность протестовать снижается в кратко- и долгосрочной перспективах. Учитывая, что этот показатель весьма волатилен, его эффект может приобретать нетривиальные размеры; например, между февралём и мартом 2014 г. преобладание оптимистов над пессимистами выросло с 10 до 34 п. п. Рост на 24 п. п., согласно модели, должен был одновременно снизить долю готовых протестовать на 3,8 п. п.; кроме того, дополнительное снижение на 2,6 п. п. ожидалось в следующий период после «шока». По факту, доля готовых выступать на тот момент и так была незначительна (14%) и не изменилась в последующий период, что говорит, в том числе, об ограничениях данной статистической модели3.
Насколько устойчивы полученные результаты? Включение дополнительных двух лагов всех переменных сохраняет направление и значимость основных предикторов, кроме первого лага инфляции. Все последующие лаги не являются статистически значимыми. Альтернативой авторегрессивной модели с распределённым лагом является модель коррекции регрессивных остатков (error-correction model), которая использует изменения (разницу между двумя последовательными измерениями во времени) в переменных вместо их уровневых значений. Такая модель особенно полезна в ситуации коинтеграции, когда нестационарные временные ряды имеют стационарную линейную комбинацию, то есть временные ряды находятся в долговременном равновесии (long-run equilibrium) между собой: несмотря на колебания, они не «расходятся» во времени, а поддерживают некоторую среднюю дистанцию [De Boef, Keele 2008].
Формальные тесты на коинтеграцию между отдельными и всеми временными рядами не позволяют удостовериться в наличии долговременного равновесия; кроме того, теоретических оснований предполагать наличие долговременного равновесия между переменными в анализе также недостаточно, поэтому в основном анализе была использована модель авторегрессии с распределённым лагом. Однако применение модели коррекции регрессионных остатков (см. таблицу П.1) лишь подтверждает наличие кратковременной и отложенной связи изменений общественного оптимизма с изменениями в готовности протестовать, а также наличие отложенного положительного эффекта инфляционных шоков и роста безработицы, размер которых лишь увеличивается и становится более значимым (p < 0,05 для инфляции). Таким образом, полученные результаты достаточно устойчивы к альтернативным спецификациям статистической модели и позволяют со значительной долей уверенности говорить о наличии долговременной положительной связи между инфляцией, безработицей и готовностью протестовать, а также об отрицательном кратко- и долгосрочном негативном эффекте роста общественного оптимизма.
Заключение
Готовность россиян принять участие в массовых выступлениях против падения уровня жизни и в защиту своих прав значительно колебалась в постсоветский период. После пиковых значений в 1997-
Отдельно стоит отметить, что связанные переменные (bounded variable) ведут себя по-разному в зависимости от того, насколько их эмпирические значения близки к границам значений. Поскольку доля готовых принять участие в протестах не может быть отрицательной или близкой к нулю, снизить значение этой переменной в районе минимальных значений гораздо труднее, чем в районе среднего или максимумов. Подробнее о такого рода трудностях см. дискуссию в журнале «Political Analysis» за 2016 г. (24 (1)).
1998 гг. она существенно снизилась в период правления Владимира Путина. Тем не менее экзогенные шоки (экономические кризисы, национальные кампании и чувствительные для населения реформы наподобие монетизации льгот в 2005 г. или пенсионной реформы в 2018 г.) вызвали всплеск готовности протестовать и в период правления Путина. Учитывая, что данный временной ряд лучше всего исследуется при помощи модели, включающей одновременно авторегрессионный компонент и скользящее среднее первого порядка, можно заключить, что данный процесс имеет сильную инерционную составляющую: будучи выведенной из «равновесия» шоковым воздействием, готовность протестовать некоторое время «накапливается», прежде чем вернуться к долгосрочному среднему уровню.
Тот факт, что значительные политические или экономические события меняют представления граждан о возможных стратегиях политического участия, не является неожиданным: исследования мобилизации в демократических и авторитарных режимах демонстрируют, что граждане не просто готовы выходить на улицы в результате кризисов любой природы, но и осуществляют своё право на протест в активной форме. Более интересным вкладом данной работы в текущую дискуссию является подтверждение связи между объективными экономическими процессами, которые связаны с экономическим благополучием, — инфляцией и безработицей — и готовностью присоединиться к коллективным действиям. Результаты статистического моделирования очищенных временных рядов однозначно свидетельствуют в пользу гипотезы об отложенном эффекте инфляционных шоков и роста безработицы на готовность протестовать (H 1). Хотя ежемесячный рост безработицы или индекса потребительских цен на 1 п. п. является достаточно редким явлением в исследуемый период, в целом анализ свидетельствует о систематической связи между этими индикаторами.
Кроме объективных общественных показателей, имеет значение субъективное восприятие положения дел в стране. Общественный оптимизм, измеренный как разница между долями положительных и отрицательных ответов на вопрос о том, в каком направлении движется страна (в правильном или неправильном), имеет кратко- и долгосрочную связь с готовностью к массовым выступлениям (H2). Чем больше уверенность в том, что страна движется в правильном направлении, тем меньше доля готовых протестовать. Более того, этот эффект распределён во времени, а значит, действия правительства, поддерживающие общественный оптимизм, наподобие присоединения Крыма в 2014 г., имеют долгосрочный эффект, снижающий готовность протестовать. Данные результаты устойчивы к альтернативным спецификациям модели, что добавляет уверенности в их надёжности.
В целом исследование подтверждает наличие связи между экономическим неблагополучием и готовностью граждан защищать свои интересы. Состояние экономики, как показывают многочисленные исследования, в принципе, определяет готовность граждан поддерживать инкумбентов. В данной статье демонстрируется, что помимо голосования, изменения в экономическом положении связаны с уровнем готовности к участию граждан во внеинституциональных формах политического действия, подтверждая тезис И. Макаллистера и С. Уайта о том, что «базис протестного потенциала составляет экономическая неудовлетворённость, а не политическое недовольство» [McAllister, White 1994: 614]. Дальнейшие исследования могут сфокусироваться на заявленных механизмах, а также на связи между готовностью и реальным участием в коллективных действиях. Наконец, интерес представляет количественная оценка эффекта государственных интервенций (таких, как существенные политические реформы или внешнеполитические инициативы) на готовность протестовать.
Приложение
Диагностика временных рядов в анализе
СП
о"
г*-о"
ю
о"
со о"
о о
СЧ|
о"
I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I 1 3 5 7 9 12 15 18 21
О <
г*-сГ
со о"
ю
о"
о"
со о"
см о"
о о
о I
I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I 1 3 5 7 9 12 15 18 21
Рис. П.1. Функции автокорреляции и частичной автокорреляции (ACF/PACF) для переменной «Желание присоединиться к протестам с экономическими требованиями»
Рис. П.2. Функции автокорреляции и частичной автокорреляции (ACF/PACF) для переменной
«Безработица»
СП
о"
г*-сГ
ю
П. о"
О <
со о"
о I
11.1.11
о"
СЧ|
о"
о <
о I
I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I I 1 3 5 7 9 12 15 18 21 1 3 5 7 9 12 15 18 21
Рис. П.З. Функции автокорреляции и частичной автокорреляции (АСР/РАСР) для переменной
«Инфляция»
Рис. П.4. Функции автокорреляции и частичной автокорреляции (ACF/PACF) для переменной
«Одобрение направления развития страны»
(а) Инфляция (Ь) Безработица
Годы Годы
(с) Одобрение курса страны
2000 2005 2010 2015 2020
Годы
Источник: Статистические ряды 2020; Положение дел в стране 2020.
Рис. П.5 (а-с). Временные ряды для независимых переменных в анализе
Таблица П.1
Тестирование переменных на стационарность
Тесты Переменные
Готовность уча- Инфляция Безработица Одобрение курса
стия в протестах страны
DF 1(1) - 2,30, p < 0,5 - 4,62, p < 0,01 - 2,52, p = 0,36 - 2,79, p = 0,25
Phillips—Perron I(1) - 48,42, p < 0,01 - 124,24, p < 0,01 - 19,77, p = 0,06 - 22,82, p = 0,03
KPSS I(0) 1,68, p < 0,01 0,58, p = 0,02 2,01, p < 0,01 1,67, p < 0,01
Примечание: Выделены тест-статистики с p-value < 0,05.
Литература
Положение дел в стране. 2020. URL: https://www.levada.ru/indikatory/polozhenie-del-v-strane/
Статистические ряды. 2020. Единый архив экономических и социологических данных. URL: http://sophist. hse.ru/hse/nindex.shtml
Радаев В. 2018. Миллениалы на фоне предшествующих поколений: эмпирический анализ. Социологические исследования. 3: 15-33.
Экономннескаa соцнопогнa. T. 21. № 4. CeffraGpb 2020
www.ecsoc.hse.ru
Bermeo N., Bartels L. (eds). 2014. Mass Politics in Tough Times: Opinions, Votes and Protest in the Great Recession. Oxford: Oxford University Press.
Box-Steffensmeier J. et al. 2014. Time Series Analysis for the Social Sciences. New York: Cambridge University Press.
Dalton R. 1996. Citizen Politics in Western Democracies: Public Opinion and Political Parties in the United States, Great Britain, West Germany and France. 2nd ed. Chatham, NJ: Chatham House.
Dalton R. J., Welzel C. (eds). 2014. The Civic Culture Transformed: From Allegiant to Assertive Citizens. New York: Cambridge University Press.
De Boef S., Keele L. 2008. Taking Time Seriously. American Journal of Political Science. 52 (1): 184-200.
Dollbaum J. M., Semenov A., Sirotkina E. 2018. A Top-Down Movement with Grass-Roots Effects? Alexei Navalny's Electoral Campaign. Social Movement Studies. 17 (5): 618-625.
Duch R., Stevenson R. 2008. The Economic Vote: How Political andEconomic Institutions Condition Election Results. New York: Cambridge University Press.
Fischer S., Huizinga J. 1982. Inflation, Unemployment, and Public Opinion Polls. Journal of Money, Credit and Banking. 14 (1): 1-19.
Freeman J. R. 2016. Progress in the Study of Nonstationary Political Time Series: A Comment. Political Analysis. 24 (1): 50-58.
Gandhi J., Reuter O. J. 2011 Economic Performance and Elite Defection from Hegemonic Parties. British Journal of Political Science. 44 (1): 83-110.
Grant T., Lebo M. J. 2016. Error Correction Methods with Political Time Series. Political Analysis. 24 (1): 3-30.
Grasso M. T. 2014. Age, Period and Cohort Analysis in a Comparative Context: Political Generations and Political Participation Repertoires in Western Europe. Electoral Studies. 33: 63-76.
Gurr T. 1972. Why Men Rebel? Princeton: Princeton University Press.
Hernández E., Kriesi H. 2016. The Electoral Consequences of the Financial and Economic Crisis in Europe. European Journal of Political Research. 55 (2): 203-224.
Hibbs D., Jr. 1979. The Mass Public and Macroeconomic Performance: The Dynamics of Public Opinion toward Unemployment and Inflation. American Journal of Political Science. 23 (4): 705-731.
Inglehart R. 2015. The Silent Revolution: Changing Values and Political Styles among Western Publics. Princeton: Princeton University Press.
Inglehart R., Welzel C. 2005. Modernization, Cultural Change, and Democracy: The Human Development Sequence. New York: Cambridge University Press.
Kramer G. H. 1983. The Ecological Fallacy Revisited: Aggregate-Versus Individual-Level Findings on Economics and Elections, and Sociotropic Voting. The American Political Science Review. 77 (1): 92111.
Lewis-Beck M., Stegmaier M. 2000. Economic Determinants of Electoral Outcomes. Annual Review of Political Science. 3 (1): 183-219.
Manning N., Shkaratan O. 2018. Work and Welfare in the New Russia. New York: Routledge.
McAdam D. 2010. Political Process and the Development of Black Insurgency, 1930-1970. Chicago: University of Chicago Press.
McAllister I., White S. 1994. Political Participation in Postcommunist Russia: Voting, Activism, and the Potential for Mass Protest. Political Studies. 42 (4): 593-615.
Rosenstone S. J. 1982. Economic Adversity and Voter Turnout. American Journal of Political Science. 26 (1): 25-46.
Schäfer A., Streeck W. 2013. Politics in the Age of Austerity. New York: Polity Press.
Semenov A. 2017. From economic crisis to political? Dynamics of contention in Russian Regions (20082012). Austrian Journal of Political Science. 45 (4): 33-43.
Shin Y. 2017. Time Series Analysis in the Social Sciences: The Fundamentals. Berkeley: University of California Press.
Shorter E., Tilly Ch. 1974. Strikes in France 1830-1968. New York: Cambridge University Press.
Verba S., Nie N., Kim J.-O. 1978. Participation and Political Equality. Chicago: University of Chicago Press.
Verba S., Schlozman K. L., Brady H. 1995. Voice and Equality. Cambridge: Harvard University Press.
Volkov D. 2012. Putinism under Siege: The Protesters and the Public. Journal of Democracy. 23 (3): 5-62.
BEYOND BORDERS
Andrei Semenov
Arhythmic Tempo: Dynamics of Readiness to Join the Collective Actions in Russia (1996-2019)
Abstract
The propensity of the public to protest is a dynamic process, the direction of which determines the level of political stability. Aggregate indicators of the readiness to act collectively against declining standards of life can be used as a thermostat that indicates the level of economic grievances in society. What explains these dynamics? Do incremental changes in objective economic indicators such as inflation or unemployment matter the most, or is it the subjective evaluation of the situation in the country that drives protest attitudes? In this paper, I argue that two mechanisms link inflation and unemployment to the readiness to join economic protests: first, high levels of both indicators increase the gap between actual and desired consumption levels; second, high levels of inflation and unemployment signal the lack of governmental competence. I also argue that the subjective evaluation of the direction of the country has an independent effect on the aggregate level of readiness to join the collective actions with economic demands. Statistical analysis based on the autoregressive model with distributed lag (ADL) confirms the hypothesis of the consumer price index and unemployment's lagged impact on the readiness to protest, while public optimism exhibits both short- and long-term effects on the protest mood. The analysis also reveals the high level of persistence in the dynamics of protest attitudes. The study contributes to the discussion on the determinants of the mobilization and significance of objective and subjective economic grievances.
Keywords: protest; mobilization; economic grievances; political dynamics; inflation; unemployment; public optimism.
Acknowledgements
The study was conducted under financial support of Russian Foundation for Fundamental Research, project 19-011-00430 "Economic Hardships and Political Accountability in Electoral Authoritarian Regimes".
The author thanks Margarita Zavadskaya, Vladimir Gel'man, the participants of seminars in Aleksanteri Institute (University of Helsinki) and European University at Saint-Petersburg, two anonymous reviewers and "Journal of Economic Sociology" editorial team for useful comments on the earlier versions of the article. The author also acknowledges the Academy of Finland mobility grant that allowed to develop the first draft of the paper.
References
Bermeo N., Bartels L. (eds). (2014) Mass Politics in Tough Times: Opinions, Votes and Protest in the Great Recession, Oxford: Oxford University Press.
Box-Steffensmeier J., Freeman J., Hitt M., Pevehouse J. (2014) Time Series Analysis for the Social Sciences, New York: Cambridge University Press.
SEMENOV, Andrei —
Candidate of Science in Politics, Senior Researcher, Center for Comparative History and Politics; Assistant Professor, Department of Political Science, Perm State University. Address: 614990, 15 Bukireva Str., Perm, Russian Federation.
Email: andreysemenov@ comparativestudies.ru
Dalton R. (1996) Citizen Politics in Western Democracies: Public Opinion and Political Parties in the United States, Great Britain, West Germany and France. 2nd ed., Chatham, NJ: Chatham House.
Dalton R. J., Welzel C. (eds). (2014) The Civic Culture Transformed: From Allegiant to Assertive Citizens, New York: Cambridge University Press.
De Boef, S., Keele, L. (2008) Taking Time Seriously. American Journal of Political Science, vol. 52, nol, pp. 184-200.
Dollbaum J. M., Semenov A., Sirotkina E. (2018) A Top-Down Movement with Grass-Roots Effects? Alexei Navalny's Electoral Campaign. Social Movement Studies, vol. 17, no 5, pp. 618-625.
Duch R., Stevenson R. (2008) The Economic Vote: How Political and Economic Institutions Condition Election Results, New York: Cambridge University Press.
Fischer S., Huizinga J. (1982) Inflation, Unemployment, and Public Opinion Polls. Journal of Money, Credit and Banking, vol. 14, no 1, pp. 1-19.
Freeman J. R. (2016) Progress in the Study of Nonstationary Political Time Series: A Comment. Political Analysis, vol. 24, no 1, pp. 50-58.
Gandhi J., Reuter O. J. (2011) Economic Performance and Elite Defection from Hegemonic Parties. British Journal of Political Science, vol. 44, no 1, pp. 83-110.
Grant, T., Lebo, M. J. (2016) Error Correction Methods with Political Time Series. Political Analysis, vol. 24, no 1, pp. 3-30.
Grasso M. T. (2014) Age, Period and Cohort Analysis in a Comparative Context: Political Generations and Political Participation Repertoires in Western Europe. Electoral Studies, vol. 33, pp. 63-76
Gurr T. (1972) Why Men Rebel? Princeton: Princeton University Press.
Hernández E., Kriesi H. (2016) The Electoral Consequences of the Financial and Economic Crisis in Europe. European Journal of Political Research, vol. 55, no 2, pp. 203-224.
Hibbs D., Jr. (1979) The Mass Public and Macroeconomic Performance: The Dynamics of Public Opinion toward Unemployment and Inflation. American Journal of Political Science, vol. 23, no 4, pp. 705-731.
Inglehart R. (2015) The Silent Revolution: Changing Values and Political Styles among Western Publics, Princeton: Princeton University Press.
Inglehart R., Welzel C. (2005) Modernization, Cultural Change, and Democracy: The Human Development Sequence, New York: Cambridge University Press.
Kramer G. H. (1983) The Ecological Fallacy Revisited: Aggregate-Versus Individual-Level Findings on Economics and Elections, and Sociotropic Voting. The American Political Science Review, vol. 77, no 1, pp. 92-111.
Lewis-Beck M., Stegmaier M. (2000) Economic Determinants of Electoral Outcomes. Annual Review of Political Science, vol. 3, no 1, pp. 183-219.
Manning N., Shkaratan O. (2018) Work and Welfare in the New Russia, New York: Routledge.
McAdam D. (2010) Political Process and the Development of Black Insurgency, 1930-1970, Chicago: University of Chicago Press.
McAllister I., White S. (1994) Political Participation in Postcommunist Russia: Voting, Activism, and the Potential for Mass Protest. PoliticalStudiesvol, 42, no 4, pp. 593-615.
Polozhenie del v strane [Developments in the Country] (2020) Available at: https://www.levada.ru/indikatory/ polozhenie-del-v-strane/ (accessed 17 January 2020) (in Russian).
Radaev V. (2018) Millenialy na fone predshestvuyushchikh pokoleniy: empiricheskiy analiz [Millenials at the Bac Drop of the Previous Generations: Empirical Analysis]. Sociological Studies = Sotsiologicheskie Issledovaniya, no 3, pp. 15-33 (in Russian).
Rosenstone S. J. (1982) Economic Adversity and Voter Turnout. American Journal of Political Science, vol. 26, no 1, pp. 25-46.
Schäfer A., Streeck W. (2013) Politics in the Age of Austerity, New York: Polity Press.
Semenov A. (2017) From Economic Crisis to Political? Dynamics of Contention in Russian Regions (20082012). Austrian Journal of Political Science, vol. 45, no 4, pp. 33-43.
Shin Y. (2017) Time Series Analysis in the Social Sciences: The Fundamentals, Berkeley: University of California Press.
Shorter E., Tilly Ch. (1974) Strikes in France 1830-1968, New York: Cambridge University Press.
Statisticheskie ryady [Statistical Time-Series] (2020) United Archive of Economic and Sociological Data. Available at: http://sophist.hse.ru/hse/nindex.shtml (accessed 17 January 2020) (in Russian).
Verba S., Nie N., Kim J.-O. (1978) Participation and Political Equality, Chicago: University of Chicago Press.
Verba S., Schlozman K. L., Brady H. (1995) Voice and Equality, Cambridge: Harvard University Press.
Volkov D. (2012) Putinism under Siege: The Protesters and the Public. Journal of Democracy, vol. 23, no 3, pp. 55-62.
Received: August 8, 2019
Citation: Semenov A. (2020) Nerovnyy temp: dinamika gotovnosti k ekonomicheskim protestam v Rossii
(1996-2019) [Arhythmic Tempo: Dynamics of Readiness to Join the Collective Actions in Russia (19962019)], Journal of Economic Sociology = Ekonomicheskaya sotsiologiya, vol. 21, no 4, pp. 107—124. doi:
10.17323/1726-3247-2020-4-107-124 (in Russian).