CC BY
0УДК: 32
DOI: 10.17072/2218-1067-2023-3-85-95
ПОЛИТИКО-ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ ГЕТЕРОГЕННОСТЬ, КОНФЛИКТЫ И ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ БАЗ ДАННЫХ ДЛЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
П. В. Панов
Панов Петр Вячеславович, доктор политических наук, главный научный сотрудник отдела по исследованию политических институтов и процессов,
Пермский федеральный исследовательский центр УрО РАН, Институт гуманитарных исследований УрО РАН, Россия.
E-mail: panov.petr@gmail.com (ORCID: 0000-0002-0759-7618. Researcher ID: 0-2160-2016). Аннотация
Социокультурная, экономическая, географическая и иная неоднородность государства в кросс-территориальном отношении нередко политизируется, возникают движения за самоопределение и политико-территориальные конфликты. В поисках ответа на вопрос, какие способы управления политико-территориальным разнообразием более эффективны, ведутся количественные large-N-сравнительные исследования, которые требуют систематизации и интеграции больших массивов информации по разным аспектам проблемы: характеристики конфликтов, движений за самоопределение, политики государства по управлению конфликтами. В полной мере эта непростая задача пока не решена, и в данной работе представлен обзор нескольких баз данных, которые могут стать основой для такой интеграции, показаны их сильные стороны и ограничения, возможности и трудности интеграции. Ключевая проблема на этом пути видится в том, что разные датасеты основываются на различных единицах наблюдения: конфликты, этнические группы, страны, отдельные регионы и т.д. Более того, даже при одинаковых единицах наблюдения используются разные критерии для их включения в датасет. В некоторых датасетах присутствует смещение выборки, которое также затрудняет интеграцию данных.
Ключевые слова: базы данных; территориальная гетерогенность; политизация; конфликты; движения за самоопределение; институциональные реформы.
Задача управления политико-территориальным разнообразием приобретает в наши дни особую остроту. Это вызвано тем, что явно определенные территориальные границы - один из ключевых атрибутов современного государства, но в рамках этих границ отдельные части государства различаются по социокультурным, экономическим и иным характеристикам, и такая неоднородность в последние десятилетия все чаще приобретает политическое значение, порождая политико-территориальные конфликты, риски сепаратизма и угрозу территориальной целостности государства. Шотландия и Каталония - самые яркие, но далеко не единственные случаи.
Политико-территориальные конфликты, движения за самоопределение и стратегии, которые выбирают государства в ответ на их требования, чрезвычайно разнообразны. Пытаясь найти ответ на вопрос, какие способы управления политико-территориальным разнообразием более эффективны, ученые занимаются не только углубленными исследованиями отдельных случаев, но и количественными large-N-исследованиями в широкой сравнительной перспективе. Для такого рода исследований необходима систематизация и интеграция больших массивов информации по разным аспектам проблемы: характеристики политико-территориальных конфликтов, движений за самоопределение, политики государства по управлению конфликтами. В полной мере эта непростая задача пока не решена, и в данной работе представлен обзор нескольких (как уже ставших «классикой», так и созданных в последние годы) баз данных, которые могут стать основой для такой интеграции, показаны их сильные стороны и ограничения, возможности и трудности интеграции.
© Панов П. В., 2023
Политико-территориальная гетерогенность и конфликты
Попытки систематического сбора данных по политическим конфликтам предпринимались, начиная с 1930-х гг., но первым по-настоящему успешным проектом стал Correlates of War Project (COW), основанный в 1963 г. Дэвидом Сингером и Мэлвином Смоллом (Мичиганский университет). В начале 2000-х гг. проект «переехал» в Пенсильванский университет, где в настоящее время идет работа над пятой версией, которая пока опубликована частично1. Все войны в рамках COW делятся на девять типов, объединенных в четыре группы: межгосударственные, экстрагосударственные (колониальные, имперские), негосударственные и внутригосударственные. К внутригосударственным относятся гражданские войны, которые подразделяются на два типа в зависимости от целей «повстанцев»: контроль над центральной властью (тип 4) или над территорией (тип 5). Последний, пятый тип соответствует политико-территориальным конфликтам. В последней версии датасета из 420 внутригосударственных войн, которые происходили с 1818 г., к этому типу относятся 155. Столь небольшое количество вызвано тем, что изначально операциональное определение «войны» в COW очень жесткое, включение в датасет предполагает не менее 1000 погибших (battle-deaths) в течение года (Sarkees & Wayman, 2010). Это является весьма существенным ограничением для использования COW в эмпирических исследованиях, но методологические находки этого проекта стали основой для многих других (обзор см.: Gleditsch et al., 2014).
Наиболее авторитетный среди них - Armed Conflict Dataset (ACD), совместное детище двух центров - Департамента по исследованию мира и конфликтов шведского Университета Уппсалы (Uppsala Conflict Data Program - UCDP) и норвежского Института по изучению мира в Осло (Peace Research Institute in Oslo - PRIO). Ключевым понятием здесь является не война, а конфликт как «contested incompatibility» - несовместимость позиций / целей акторов, которая оспаривается публично и активно (Bartusevic & Gleditsch, 2019: 228). При этом ACD включает только вооруженные конфликты и, продолжая логику COW, в качестве операционального критерия использует количество погибших в течение года, однако пороговое значение значительно ниже - 25 погибших. Тем не менее через переменную «интенсивность» среди всех конфликтов отдельно выделяются войны: «1» - конфликт (25-999 погибших), «2» - война (1000 и более) (Gleditsch et al., 2002). Подобно COW, ACD различает четыре типа конфликтов: межгосударственные, экстрасистемные, внутригосударственные и интернализированные внутригосударственные, а с точки зрения «предмета» (conflict issue incompatibility) - конфликты, где происходит борьба за контроль над центральной властью и над территорией. Таким образом, как и в COW, второй вариант внутригосударственных конфликтов соотносится с политико-территориальными конфликтами.
ACD регулярно обновляется, в настоящий момент на сайте выложена version 23. 1 основного датасета. Данные представлены в панельном формате и охватывают период с 1946 по 2022 г.2. Кроме того, за два десятилетия проект «оброс» самыми разнообразными «ответвлениями» по отдельным сюжетам: UCDP Dyadic Dataset, UCDP Actor Dataset, Cities and Armed Conflict Events и др. Среди них особый интерес представляют созданная на основе ГИС-технологий база геопривязанных данных (georeferenced data) о вооруженных конфликтах - UCDP Georeferenced Event Dataset (GED), а также Энциклопедия вооруженных конфликтов, которая содержит описания и характеристики конфликтов, включенных в ACD. Поскольку пороговое значение для включения конфликта в ACD составляет 25 погибших, объем информации в этом датасете заметно превосходит COW. Так, в UCDP / PRIO Armed Conflict Dataset version 23.1 содержится 2626 единиц наблюдения, в том числе 55 в 2022 г. Опираясь на тип и предмет, 20 конфликтов можно отнести к политико-территориальным.
Вместе с тем в последнее время исследователи все чаще подчеркивают, что акцент на вооруженные конфликты является серьезным ограничением, так как очевидно, что отнюдь не все конфликты доходят до стадии вооруженной борьбы (Bartusevic & Gleditsch, 2019: 225-226). Собрать в систематизированном виде информацию о мирных конфликтах, разумеется, намного сложнее, и один из немногих проектов, где ставится такая задача, - Conflict Barometer, который реализуется группой ис-
1 Correlates of War. URL: https://correlatesofwar.org/data-sets/cow-war/ (дата обращения: 04.06.2023).
2 UCDP / PRIO Armed Conflict Dataset version 22.1. URL: https://ucdp.uu.se/downloads/ (дата обращения: 04.06.2023). Поскольку конфликт понимается как противоборство двух сторон, имеется и иная версия датасета, где единица наблюдения - диада «правительство - повстанцы».
следователей Гейдельбергского университета с 1992 г. в форме ежегодных обзоров, а с 2014 г. еще и ежегодно обновляемых датасетов, где единица наблюдения - конфликт-год1. До 2008 г. датасеты публиковались в рамках проекта CONIAS (Conflict Information and Analysis System), который одновременно выполнялся в этом же университете и по той же методологии2.
Политический конфликт в Conflict Barometer определяется как такая несовместимость (incompatibility) позиций акторов по значимым для общества вопросам (предмет конфликта - conflict item), которая проявляется в «экстраинституциональных действиях», то есть конфликтные взаимодействия между акторами выходят за рамки сложившихся (в данном контексте) процедур разрешения спорных вопросов (таких как выборы, обращение в суд и т.д.) (Conflict Barometer, 2021: 7-8). Таким образом, ключевыми характеристиками конфликта являются, во-первых, акторы - стороны конфликта. Во-вторых, предмет, по которому их позиции несовместимы, и на основании этого выделяется девять типов конфликтов (последний - по остаточному принципу), в том числе два, которые можно отнести к политико-территориальным: по поводу автономии и сецессии. В-третьих, уровни интенсивности конфликтных взаимодействий: первые два (диспут и ненасильственный кризис) - «низкие уровни», затем «средний уровень» (насильственный кризис), и еще два уровня (ограниченная война и война) относятся к «высоким». Операционально они фиксируются через такие прокси-индикаторы, как использование оружия и вооруженных людей, количество погибших и беженцев, масштабы разрушений.
Conflict Barometer далеко не свободен от недостатков. Датасет имеет серьезные хронологические ограничения (только с 2014 г.), при этом дополнить его на основании ежегодных текстовых докладов представляется проблематичным, так как масштабы и глубина сбора информации на первых стадиях реализации проекта были довольно ограниченными. Так, объем доклада за 2002 г. составляет всего лишь 36 страниц, в 2006 г. - 64 страницы, в 2010 г. - 92, и на текущий уровень работы с информацией проект вышел только в последнее десятилетие (косвенно об этом говорит тот факт, что объемы ежегодных докладов стабилизировались и варьируются вокруг 200 страниц). Количество закодированных характеристик конфликта в датасете невелико (только акторы, предмет и интенсивность), а в докладах представлены описания не всех конфликтов.
Несмотря на эти ограничения, подход Conflict Barometer к пониманию конфликтов не только как вооруженных (насильственных) представляется перспективным. Последняя версия датасета, выпущенная в мае 2023 г., содержит 363 конфликта, и 80 из них относятся к автономистским либо сепаратистским. Весьма примечательно, что только 13 из 80 в течение всего периода 2014-2022 гг. находились на высоком уровне интенсивности, тогда как 14, напротив, все время оставались на низком уровне интенсивности. Если же смотреть отдельные годы, то примерно около половины всех политико-территориальных конфликтов являются ненасильственными, и это лишний раз указывает на то, что такие проекты, как ACD, дают мощное смещение выборки (selection bias). Тем не менее ряд исследователей полагают, что и для Conflict Barometer характерно смещение выборки в сторону более интенсивных конфликтов. Это связано с тем, что Conflict Barometer и CONIAS ограничивают понимание конфликта экстраинституциональными взаимодействиями, тогда как несовместимые позиции нередко оспариваются акторами активно и публично, но вполне конвенциональными методами. Кроме того, само понимание экстраинституциональности не вполне надежно с точки зрения операционализа-ции, и в ряде случаев отбор конфликтов (их включение / невключение в датасет) вызывает сомнение (Germann & Sambanis, 2021, Online Appendix: 2-3).
Политизация территориальной гетерогенности и движения за самоопределение
Термин «политизация» коннотационно предполагает, что «нечто», изначально не имея политического значения, становится политически значимым. Применительно к территориальной гетерогенности это значит, что социально-экономическое, социокультурное и тому подобное разнообразие территорий отнюдь не обязательно становится политической проблемой и далеко не всегда приводит
1 Conflict Barometer. Datasets. URL: https://hiik.de/data-and-maps/datasets/?lang=en (дата обращения: 04.06.2023).
2 В настоящее время CONIAS сфокусировался на исключительно консалтинговых проектах. См: CONIAS. URL: https://conias.com/en/ (дата обращения: 04.06.2023).
к возникновению движений за самоопределение, к политической мобилизации и политико-территориальным конфликтам. Не останавливаясь на вопросе о причинах политизации территориальной гетерогенности (это отдельная и достаточно дискуссионная тема), следует отметить, что она, как правило, базируется или как минимум сопровождается и легитимируется акцентуацией социокультурной специфики населения / территории, и особенно сильным основанием при этом является этническая идентичность1. Не удивительно, что именно этнические группы обычно являются единицей наблюдения при создании баз данных, направленных на изучение политизации территориальной гетерогенности и движений за самоопределение.
Первой масштабной попыткой систематизации большого массива информации о политизированных этнических группах стал Minorities at Risk project (MAR), инициированный в 1986 г. Тедом Робертом Гарром в Университете Мэриленда (Center for International Development and Conflict Management - CIDCM). Политически активными (politically-active groups) считаются группы, которые удовлетворяют хотя бы одному из двух критериев: 1) страдают от систематической дискриминации; 2) производят коллективную мобилизацию в защиту и продвижение требований самоопределения (Gurr, 1993: 6). На первой фазе реализации проекта было выделено 233 таких группы, затем их количество увеличивалось и на последней, четвертой фазе (хронологически она охватила период до 2006 г.) достигло 2842. Данные представлены в панельном формате за 1945-2006 гг. и содержат большое количество переменных: характеристики группы (размеры, специфика, территориальная концентрация и т.д.), ее положение (дискриминация, уровень недовольства), политические организации и представительство в органах власти, требования, ресурсы, конфликты и т.д.3. Одна из переменных - индекс сепаратизма (Separatism index) - позволяет выделить те группы, у которых есть активные сепаратистские и автономистские движения. На момент 2006 г. из 284 групп таких было 135.
Следует заметить, что параллельно с MAR в этом же исследовательском центре (CIDCM) осуществлялся проект Peace and Conflict Reports в формате ежегодных докладов, где содержится информация о различных конфликтах: глобальных, режимных (демократизация) и движениях за само-определение4. Последняя категория явно коррелирует с информацией о сепаратистских группах в MAR.
Хотя большинство переменных в MAR закодированы на номинальном или порядковом уровне, этот датасет чрезвычайно активно используется в сравнительных количественных large-N-исследованиях. Отдавая ему должное, ученые тем не менее отмечают свойственное ему смещение выборки и субъективность оценок при включении этнической группы в «список» политически активных (Hug, 2013). Пытаясь преодолеть эту слабость, многие исследователи стремятся расширить перечень политически значимых групп. Одной из наиболее успешных в этом направлении стала деятельность коллектива по изучению международных конфликтов (International Conflict Research - ICR) Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе под руководством Ларса-Эрика Цедермана. Результатом этой работы стал EPR - Ethnic Power Relations dataset. Его первая версия была опубликована в 2005 г. (Cederman et al., 2010), а дальнейшее развитие вылилось в создание целого «семейства датасетов» (EPR Dataset Family) и единого для всех ресурса GROWup (Geographical Research On War, Unified Platform).
Единицей наблюдения в EPR, как и в MAR, является политизированная этническая группа -«политически релевантная этническая группа» (politically relevant group). К таким группам относятся те, которые: а) имеют хотя бы одну политическую организацию, ставящую целью представлять группу, или б) члены этой группы подвергаются политической дискриминации со стороны государства
1 Исследователи, как правило, используют веберовское понимание этничности как субъективного представления об общем происхождении («common descent», «common origin») независимо от того, на чем оно основано: «Группы, которые, либо опираясь на сходство внешнего облика или обычаев или того и другого вместе, либо на почве воспоминаний о колонизации или переселении лелеют субъективную веру в единство своего происхождения и стремятся на этом основании к созданию общности, мы будем называть (если только они не представляют собой роды) этническими группами, причем не важно, существует ли единство крови объективно» (Вебер, 2017: 72).
2 В 2010-х гг. в продолжение MAR был реализован проект AMAR (All Minorities at Risk project), где количество этнических групп превысило 1000, но это было сделано за счет расширения критериев отбора до «социально релевантных групп» (socially relevant), в большинстве из них не прослеживается политическая мобилизация (Birnir et al., 2015).
3 MAR Data. URL: http://www.mar.umd.edu/mar_data.asp (дата обращения: 04.06.2023).
4 Peace and Conflict. URL: https://cidcm.umd.edu/research/peace-and-conflict (дата обращения: 04.06.2023).
(Vogt et al., 2015: 1329). Несмотря на то, что концептуальные критерии очень похожи на MAR, авторы EPR, опираясь на экспертные оценки специалистов по отдельным странам (online expert survey, около сотни экспертов), выделили не 284, а 733 этнические группы в качестве политически релевантных. Частично это связано с тем, что учитывались не только меньшинства, но и доминирующие этнические группы. Более того, ключевая идея проекта изначально заключалась именно в том, чтобы определить политический статус каждой группы с точки зрения доступа к власти, выделив семь вариантов: имеющие монополию на власть, доминирующие, старшие и младшие партнеры в коалиции, не имеющие доступа к власти, дискриминируемые и исключающие себя из политической жизни данного государства (то есть сепаратисты, в том числе в де-факто государствах). Участники проекта исходят из того, что именно политический статус группы является наиболее значимым фактором этнополити-ческих конфликтов, и их многочисленные исследования в целом подтверждают эту теорию. Поскольку для проведения этих исследований необходимы данные по этнополитическим конфликтам, все политически релевантные группы были соотнесены с конфликтами из базы данных ACD и создан ACD2EPR-датасет.
Последняя версия EPR, выпущенная в 2021 г., содержит более 800 политически релевантных этнических групп. Данные представлены в панельном формате «группа-год» за период с 1946 по 2021 гг.1 и включают десятки переменных, характеризующих группу и ее доступ к власти, конфликты, а также разнообразные переменные странового уровня. Кроме того, на платформе GROWup основной датасет интегрирован с другими датасетами из этой «семьи»: Transborder Ethnic Kin (EPR-TEK), Ethnic Dimensions (EPR-ED) dataset, The Ethnicity of Refugees (EPR-ER) dataset2. На основе ГИС-технологии ареалы расселения всех этнических групп наложены на карту и создан GeoEPR dataset. Картографическая информация представлена за разные годы, что позволяет визуализировать динамику и расселения, и политического статуса каждой этнической группы. Достаточно подробные текстовые описания представлены в EPR Atlas.
В целом выросший из EPR проект является на сегодняшний день, пожалуй, наиболее масштабной и разносторонней базой данных для сравнительных исследований этнополитических конфликтов. Тем не менее у него есть некоторые ограничения. Прежде всего, не всегда бесспорны экспертные оценки по поводу отнесения этнической группы к политически релевантным, а также кодировка их доступа к власти (она не всегда соответствует официальной электоральной статистике). Уровень конфликта закодирован на основе ACD, следовательно, учитываются только вооруженные конфликты с количеством погибших не менее 25 человек в год, так что в оценках конфликтов имеет место смещение в сторону наиболее интенсивных. Отсутствует информация о требованиях этнических групп и реакции государства на эти требования. Интеграция EPR с ACD позволяет выделить в отдельную категорию политико-территориальные конфликты, поскольку, как отмечалось выше, ACD содержит переменную о предмете конфликта, но она не включена в ACD2EPR. С 2014 г. дополнительно к доступу к власти на национальном уровне в EPR введена такая переменная, как наличие у этнической группы территориальной автономии, то есть косвенно (анализируя динамику) можно определить, когда у этнических групп появляется и представительство в национальных органах власти, и территориальная автономия, но не вполне понятно, насколько это является следствием движения за самоопределение или же вызвано иными причинами.
Перспективы создания «интегрированной» базы данных
Таким образом, и по конфликтам, и по этническим группам созданы достаточно фундаментальные базы данных, где систематизирована разнообразная информация по политико-территориальным конфликтам и движениям за самоопределение, но ни один из описанных выше да-тасетов не фокусируется на деятельности государства по управлению политико-территориальными конфликтами. Тем не менее исследователями неоднократно ставилась задача объяснить, почему государство по-разному реагирует на требования самоопределения, исходящие от разных групп. Одна из самых известных работ по этому поводу принадлежит Барбаре Уолтер, которая рассматривает ре-
1 GROWup - Geographical Research On War, Unified Platform. URL: https://growup.ethz.ch/ (дата обращения: 04.06.2023).
2 EPR - Ethnic Power Relations. URL: https://icr.ethz.ch/data/epr/core/ (дата обращения: 04.06.2023).
акцию государства на сецессионистские требования с точки зрения рационального выбора и разрабатывает «репутационную теорию»: государство значительно реже идет на уступки (accomodations) требованиям самоопределения, если в стране есть другие этнические группы, которые могут выдвинуть (или уже выдвигают) аналогичные требования, а также если эти требования касаются более «ценной» части территории государства (Walter, 2009). Реакция государства закодирована автором на основе первичных источников (Keesing's Contemporary Archives) через порядковую шкалу из четырех уровней: отсутствие реформ, нетерриториальные реформы, предоставление территориальной автономии и согласие на сецессию. Работа Уолтер имеет важное значение, но она сделана на основе анализа 146 движений за самоопределение с 1956 по 2002 г., и этот список основывается на проекте Peace and Conflict Reports (CICDM), который, как отмечалось выше, соответствует MAR и страдает заметным смещением выборки.
Аналогичные ограничения характерны и для исследования Кэтлин Каннингем, которая выдвигает и тестирует еще один важный тезис: значимым фактором готовности государства к компромиссам (concessions) с движением за самоопределение является степень фрагментации как самого движения, так и государства: чем она выше, тем проблематичнее достичь компромисса (Cunningham, 2014). Автор самостоятельно кодирует реакцию государства на основе первичных данных (Keesing's Record of World Events, LexisNexis Newswires, regional World News Reports и т.д.), но выборка из 142 движений за самоопределение опять-таки основывается на Peace and Conflict Reports (CICDM).
Следует заметить, что обе исследовательницы включают в «позитивные» для движения за самоопределение реакции государства не только предоставление территориальной автономии, но и реформы, связанные с представительством группы в органах власти, удовлетворением требований в социокультурной сфере (язык, религия и т.д.), и это выгодно отличает их подход от EPR, где игнорируются реформы, не имеющие отношения к участию представителей этнических групп во власти на национальном и субнациональном уровнях.
В целом эти работы показывают, что для дальнейших исследований есть потребность в создании интегрированной базы данных по всем трем направлениям (движения за самоопределение, политико-территориальные конфликты и политика государства по управлению такими конфликтами), причем такой, которая бы не имела явного смещения выборки ни по одному из этих направлений. Как представляется, в настоящий момент ближе всех к решению этой задачи подошла группа исследователей из Лаборатории по изучению идентичности и конфликтов Пенсильванского университета (The Penn Identity & Conflict Lab - PIC Lab) под руководством Николаса Самбаниса1, которые в 2018 г. представили Self-Determination Movements (SDM) Dataset.
Движение за самоопределение понимается в SDM не только как стремление к созданию отдельного государства, или ирредентизм, но и как требование более широкой автономии (расширение полномочий по сбору и расходованию налогов, в сфере поддержания правопорядка, в отношении культурной, языковой политики, земельных отношений и т.д. - все, что подразумевает существенное переопределение институционального устройства государства). Вместе с тем SDM - не просто разделяемые людьми сепаратистские чувства (sentiment), а наличие у группы политической организации, которая занимается мобилизацией в поддержку выдвигаемых требований (Sambanis et al., 2018: 658-659)2. Такая концептуализация позволяет исследователям в значительной степени расширить круг движений за самоопределение. Хотя при формировании списка SDM Dataset использует MAR и Peace and Conflict Reports, дополнительно привлекаются самые разные источники (энциклопедии, Keesing's Record of World Events, Lexis-Nexis и т.д.). В результате количество движений в SDM Dataset почти в четыре раза больше, чем в MAR - 464 в 120 странах. С учетом сложностей в идентификации это, может быть, и не всеохватывающий список3, но смещение выборки в нем явно не такое очевидное.
1 Penn Identity & Conflict Lab. URL: https://web.sas.upenn.edu/pic-lab/about/ (дата обращения: 04.06.2023).
2 Все движения за самоопределение в SDM Dataset привязаны к группе, которая выдвигает соответствующие требования, причем подчеркивается, что речь идет именно об этнических группах. Однако «этническая группа» понимается так широко, что включает и такие территориальные сообщества, которые обычно не интерпретируются в этнических категориях, например западные австралийцы (штат Западная Австралия), техасцы и вермонтцы в США и т.д.
3 Например, в SDM отсутствуют такие движения за самоопределение, как албанское меньшинство в Сербии (Прешевская долина), хмары в Индии, азербайджанцы в Грузии и т.д.
Данные в SDM Dataset охватывают период с 1945 по 2012 г. и представлены в панельном формате (единица наблюдения - SDM-год). Они содержат разнообразные характеристики группы, от имени которой выдвигаются требования (Claims), а также характеристики конфликта. Самбанис и его коллеги выделяют две категории «насильственных конфликтов»: с низкой и высокой интенсивностью. Первая соответствует «вооруженным конфликтам» в ACD - 25 погибших в год, а вторая основывается на понятии «гражданская война», которое Самбанис концептуализировал в своих ранних работах, обосновав 11 критериев, в том числе не менее 500 погибших в первый год конфликта или не менее 1000 в первые три года конфликта (Sambanis, 2004). Однако при кодировке движений учитываются не только насильственные конфликты, но и наличие активного SDM как такого, что позволяет наряду с насильственными конфликтами выделять периоды ненасильственных действий1, а поскольку «активность» движений может быть вполне конвенциональной, это в три раза увеличивает количество движений за самоопределение в SDM Dataset в сопоставлении с количеством политико-территориальных конфликтов в CONIAS / Conflict Barometer (Germann & Sambanis, 2021: 187). Как уже отмечалось выше, Самбанис и его коллеги критикуют CONIAS / Conflict Barometer именно за ограниченную трактовку конфликтов как исключительно экстраинституциональных взаимодействий.
Наконец, SDM Dataset содержит несколько переменных, характеризующих реакцию государства на требования, которые выдвигают движения за самоопределение, кодируя наиболее важные реформы, направленные как на ограничение прав группы на самоуправление (restrictions), так и на уступки ее требованиям (concessions). Вслед за Уолтер и Каннигем Самбанис и его коллеги учитывают не только территориальные реформы (хотя по этому поводу в датасете есть отдельная переменная), но и нетерриториальные, связанные в первую очередь с правами в культурной сфере (язык, религия, образование), так что и в плане кодировки политики государства по управлению политико-территориальной гетерогенностью SDM Dataset позволяет избегать явного смещения оценок.
В целом SDM Dataset представляется наиболее успешной попыткой интеграции информации по рассматриваемым направлениям2. Помимо датасета как такового, в качестве приложения к нему опубликованы комментарии по каждому случаю, где кратко описываются основания для соответствующих кодировок. Тем не менее и этот проект имеет существенные ограничения. Прежде всего -хронологические: в отличие от таких проектов, как Conflict Barometer, ACD, EPR, SDM Dataset пока не имеет регулярных обновлений, и кодировка заканчивается 2012 г. Кроме того, такие ключевые переменные, как характеристика требований, которые выдвигают движения за самоопределение, и реакция государства на них, закодированы только для сделанной рандомно выборки (Random Sample Data), которая включает всего 91 из 464 движений.
Таким образом, проблема дефицита систематизированной информации по поводу политики государства, а именно по институциональным реформам, направленным на управление политико-территориальной гетерогенностью, остается, и вряд ли она может быть решена легко и быстро, однако в качестве паллиатива представляется возможным использовать базы данных по смежным тематикам. В этом плане представляется возможным выделить три перспективных направления.
Во-первых, базы данных по территориальному самоуправлению и властным полномочиям на субнациональном уровне. Наиболее авторитетным проектом в этой области является Regional Authority Index (RAI). Инициированный в середине 2000-х гг. Лисбет Хуг и Гарри Марксом, этот проект реализуется большой группой исследователей из разных институций и ставит целью систематизировать информацию по широкому кругу вопросов, касающихся как институциональной автономии (self-rule) субнациональных административно-территориальных единиц (АТЕ), так и институциональных возможностей их включения в политические процессы на национальном уровне (shared-rule)
1 Поскольку выборка в SDM базируется не на «конфликтах», а на «движениях», авторы датасета не дают операционального определения «конфликта» и чаще используют термины «nonviolent claims», «nonviolent activity», «nonviolent mobilization», чем «nonviolent conflicts», но в контексте они выглядят как синонимы, и можно предположить, что наличие активного движения за самоопределение уже интерпретируется как конфликт.
2 Как представляется, совсем не случайно на него быстро обратил внимание коллектив Цедермана. В одной из последних работ, исследуя влияние изменения государственных границ на этнополитические конфликты, они попытались интегрировать данные по требованиям этнических групп из SDM Dataset в EPR (Cederman et al., 2022). С другой стороны, Герман и Самбанис, исследуя факторы возникновения и эскалации конфликтов, интегрировали из EPR в SDM Dataset переменные о доступе этнических групп к власти и потере автономного статуса (Germann & Sambanis, 2021).
(Hooghe et al., 2016). В 2021 г. была опубликована третья по счету версия RAI, где количество стран, охваченных кодировкой, достигло 961. Данные представлены в формате «АТЕ-год» за период с 1950 по 2018 г. Кроме того, по каждой стране опубликован текстовый профиль, в котором содержится обзор истории территориальных реформ, пояснения по кодировке и источники информации.
Стремясь углубить RAI, другая интернациональная группа исследователей под руководством Паоло Дарданелли (Университет Кента) разработала De / Centralisation Dataset (DcD), где предложена значительно более детальная и нюансированная кодировка динамики полномочий субнациональных органов власти за период с 1790 по 2010 г. в каждом из 22 основных секторов политики отдельно (Dardanelli et al., 2019). Выборка стран в проекте, правда, пока ограничена, изначально он охватывал всего шесть стран, но по мере привлечения новых специалистов его география расширяется . В несколько ином направлении идеи, положенные в основу RAI, развивают Кристоф Тринн и Феликт Шульте (Гельдербергский университет). Они предлагают оригинальную концептуализацию, выделяя восемь типов территориального самоуправления и тем самым добавляя качественные характеристики к количественной кодировке RAI (Trinn & Schulte, 2022). Созданный в результате Territorial Self-Governance Dataset (TERRGO) содержит более 39 тысяч единиц наблюдения, данные представлены в формате «регион-год» (2900 регионов в 96 странах за период с 2000 по 2018 г.)3.
Во-вторых, базы данных по power-sharing - модели организации власти, которая гарантирует участие отдельных сегментов общества через специальные институциональные установления. В широком понимании power-sharing касается не только организации власти на центральном уровне (квотирование, «большая коалиция» и т.п.), но и многоуровневой политики (территориальная автономия). В ряде работ эти два измерения концептуализируются, соответственно, «inclusive and dispersive power-sharing institutions». Кроме того, нередко выделяется третье измерение - «constraining powersharing», под которым понимаются специальные институциональные гарантии / преференции, призванные защитить группу от дискриминации в самых разных сферах общественной жизни: военной (например, гарантии представительства группы в армии), экономической (преференции в использовании землей и т.п.), социокультурной (преференции, связанные с защитой от дискриминации в языке, религии и т.д.). Следует отметить, что в последние пару десятилетий наблюдается бум исследований по разным аспектам power-sharing (Farag et al., 2022), значительная часть из них представляет количественные исследования, и это явно стимулировало создание баз данных по этой тематике.
Среди наиболее значительных проектов можно назвать Inclusion, Dispersion and Constraints Dataset (Кааре Стрем, Университет Калифорнии - Сан Диего). На основе разнообразных источников в датасете закодированы различные характеристики трех измерений power-sharing в 180 странах за период с 1975 по 2010 г. Данные представлены в панельном формате, что позволяет отследить динамику институциональных реформ4 (Stram et al., 2017). В 2021 г. подготовлена обновленная версия датасета, где хронологические рамки расширены до 2019 г. В другом проекте, Constitutional PowerSharing Dataset (CPSD), который разработал Андреас Юон (Университетский колледж в Лондоне), как и в предыдущем, речь идет о законодательно (формально) закрепленных установлениях powersharing, однако единицей наблюдения являются не страны, а этнические группы EPR, то есть впервые именно для каждой группы отдельно закодированы различные параметры «горизонтального», как его обозначает автор, power-sharing: большая коалиция, квоты в парламентском представительстве, право вето, всего для кодировки использовано 99 индикаторов (Juon, 2020). Датасет представлен в панельном формате, охватывает 987 этнических групп в 174 странах5.
В-третьих, базы данных по содержанию соглашений, которые заключаются между правительством и движением за самоопределение в результате разрешения конфликтов. Как правило, это бывает в случае вооруженных конфликтов, и это существенное ограничение с точки зрения охвата систе-
1 Regional Authority. URL: https://garymarks.web.unc.edu/data/regional-authority-2/ (дата обращения: 04.06.2023).
2 De / Centralisation Dataset 1790-2010. URL: https://reshare.ukdataservice.ac.uk/853510/ (дата обращения: 04.06.2023).
3 Territorial Self-Governance Dataset. URL: https://territorial-governance.com/ (дата обращения: 04.06.2023).
4 Replication data for: Inclusion, Dispersion, and Constraint: Powersharing in the World's States, 1975-2010. URL: https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/29421. (дата обращения: 04.06.2023).
5 Constitutional Power-Sharing Dataset. URL: https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/9FYN8J (дата обращения: 04.06.2023).
матизированной информации по политике государства в отношении политико-территориальной гетерогенности. Тем не менее они могут быть полезны. Среди наиболее значимых следует отметить в первую очередь UCDP Peace Agreement Dataset (Pettersson et. al., 2019). Как и основная база ACD, этот датасет регулярно обновляется и содержит закодированную информацию по более 30 параметрам, наиболее типичным для мирных соглашений между правительством и повстанцами. Последняя версия охватывает мирные соглашения, заключенные в результате конфликтов, которые были активны в 1975-2021 гг. (374 единицы наблюдения).
Peace Agreements Database (PA-X), созданный исследователями Эдинбургского университета, содержит еще больше соглашений (1518), поскольку включает не только «итоговые», а все соглашения, которые заключались на разных стадиях 146 конфликтов за период с 1990 по 2016 г. (Bell & Ba-danjak, 2019). Как и UCDP Peace Agreement Dataset, PA-X берет за основу вооруженные конфликты (по критерию ACD), но соглашения в датасете закодированы значительно более подробно - по 225 параметрам, кроме того, собрана коллекция всех текстов соглашений1.
В 2020 г. группой исследователей Бирмингемского университета был опубликован Dataset of Political Agreements in Internal Conflicts (PAIC), который охватывает 286 мирных соглашений (за период с 1989 по 2016 г.), нацеленных на разрешение внутригосударственных конфликтов через осуществление институциональных реформ (Fontana et al., 2021). Эмпирическая основа проекта - соглашения, опубликованные в текстовой базе ООН (UN Peacemaker Peace Agreements). Они закодированы по 91 индикатору в пяти измерениях: power sharing, переходная юстиция (transitional justice), политико-культурная проблематика, территориальное самоуправление и международная поддержка. Кроме того, в отличие от предыдущих датасетов здесь учитываются не только институциональные параметры, но и механизмы их реализации2.
Наконец, в GIGA (German Institute of Global and Area Studies), одном из ведущих мировых центров исследования конфликтов, Мартин Оттман и Йоханнес Фюллерс создали Power-Sharing Event Dataset (PSED). В отличие от других баз данных по power-sharing он фокусируется только на институциональных реформах, проведенных с целью разрешить политические конфликты (Ottmann & Vüllers, 2014). Перечень конфликтов взят из ACD, так что PSED ограничен только вооруженными конфликтами, и единицей наблюдения является диада «правительство - повстанцы». Соглашения кодируются по четырем измерениям power-sharing: политическое, военное, экономическое и территориальное. Датасет охватывает период с 1989 по 2006 г. и представлен в «формате событий» (event data format): наблюдение ведется в течение пяти лет после заключения соглашения, так что сильной стороной этого датасета является то, что отслеживается фактическое исполнение power-sharing3.
В целом эти и многие другие датасеты содержат значительный массив информации об институциональных решениях, связанных с управлением политико-территориальной гетерогенностью, и могут быть использованы для интеграции с базами данных о политико-территориальных конфликтах и движениях за самоопределение. Ключевая проблема на этом пути видится в том, что разные датасе-ты основываются на различных единицах наблюдения: конфликты, этнические группы, страны, отдельные АТЕ, соглашения. Более того, даже при одинаковых единицах наблюдения используются разные критерии для их включения в датасет. В некоторых датасетах присутствует смещение выборки, которое также затрудняет интеграцию данных.
Финансовая поддержка
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-18-00530, https://rscf.ru/project/23-18-00530/ (проект «Почему заимствуют неэффективные институты? Управление политико-территориальной гетерогенностью и обеспечение территориальной целостности государства») в Пермском федеральном исследовательском центре УрО РАН.
1 Peace Agreements Database. URL: https://www.peaceagreements.org/ (дата обращения: 04.06.2023).
2 Political Agreements in Internal Conflicts (PAIC). URL: https://edata.bham.ac.uk/581/ (дата обращения: 04.06.2023).
3 Power-Sharing Event Dataset (PSED). https://search.gesis.org/research_data/SDN-10.7802-69?doi=10.7802/69 (дата обращения: 04.06.2023).
Список литера'
Вебер, М. (2017) Хозяйство и общество: Очерки понимающей социологии: Т. II. Общности. Москва: Изд-во ВШЭ. [Weber, M. (2017) Economy and Society: An Outline of Interpretive Sociology: Vol. II. Communities [Ho-zyajstvo i obshchestvo: Ocherki ponimayush-chej sociologii: T. II. Obshchnosti]. Moscow: HSE Press. (In Russ.)].
Bartusevic, H., Gleditsch, K. (2019) 'A Two-Stage Approach to Civil Conflict', International Organization, 73 (1), pp. 225-248.
Bell, C., Badanjak, S. (2019) 'Introducing PA-X: A new peace agreement database and dataset', Journal of Peace Research, 56 (3), pp.452-466.
Birnir, J., Wilkenfeld, J., Fearon, J., Laitin, D., Gurr, T., Brancati, D., Saideman, S., Pate, A., Hultquist, A. (2015) 'Socially relevant ethnic groups, ethnic structure and AMAR', Journal of Peace Research, 52 (1), pp. 110-115.
Cederman, L.-E., Rüegger, S., Schvitz, G. (2022) 'Redemption through Rebellion: Border Change, Lost Unity, and Nationalist Conflict', American Journal of Political Science, 66 (1), pp. 24-42.
Cederman, L.-E., Wimmer, A., Min, B. (2010) 'Why Do Ethnic Groups Rebel? New Data and Analysis', World Politics, 62 (1), pp. 87-119.
Conflict Barometer (2021) Heidelberg Institute for International Conflict Research.
Cunningham, K. G. (2014) Inside the Politics of Self-Determination. Oxford: Oxford University Press.
Dardanelli, P., Kincaid, J., Fenna, A., Kaiser, A., Lecours, A., Singh, A. K. (2019) 'Conceptualizing, Measuring, and Theorizing Dynamic De/Centralization in Federations', Publius: The Journal of Federalism, 49 (1). pp. 1-29.
Farag, M., Jung, H. R., Montini, I., Bourdeau de Fonte-nay, J., Ladhar, S. (2022) 'What Do We Know about Power Sharing after 50 years?', Government and Opposition, Published online 2 August 2022.
Fontana, G., Kartsonaki, A., Neudorfer, N., Walsh, D., Wolff, S., Yakinthou, C. (2021) 'The dataset of Political Agreements in Internal Conflicts (PAIC)', Conflict Management and Peace Science, 38 (3), pp. 338-364.
Germann, M., Sambanis, N. (2021) 'Political Exclusion, Lost Autonomy, and Escalating Conflict over Self-Determination', International Organization, 75 (1), pp. 178-203.
Gleditsch, K., Metternich, N., Ruggeri, A. (2014) 'Data and progress in peace and conflict research', Journal of Peace Research, 51 (2), pp.301-314.
'pbi / References
Gleditsch, N., Wallensteen, P., Eriksson, M., Sollen-berg, M., Strand, H. (2002) 'Armed Conflict 1946-2001: A New Dataset', Journal of Peace Research, 39 (5), pp. 615-637.
Gurr, T. (1993) Minorities at Risk. A Global View of Ethnopolitical Conflict. Washington, DC: US Inst. Peace.
Hooghe, L., Marks, G., Schakel, A., Osterkatz, S., Niedzwiecki, S., Shair-Rosenfield, S. (2016) Measuring Regional Authority. Oxford: Oxford University Press.
Hug, S. (2013) 'The Use and Misuse of the "Minorities at Risk" Project', Annual Review of Political Science, 16, pp. 191-208.
Juon, A. (2020) 'Minorities overlooked: Group-based power-sharing and the exclusion-amid-inclusion dilemma', International Political Science Review, 41 (1), pp. 89-107.
Ottmann, M., Vüllers, J. (2014) 'The Power-Sharing Event Dataset (PSED): A new dataset on the promises and practices of power-sharing in post-conflict countries', Conflict Management and Peace Science, 32 (3), pp. 327-350.
Pettersson, T., Högbladh, S., Öberg, M. (2019) 'Organized violence, 1989-2018 and peace agreements', Journal of Peace Research, 56 (4), pp. 589-603.
Sambanis, N. (2004) 'What Is Civil War? Conceptual and Empirical Complexities of an Operational Definition', Journal of Conflict Resolution, 48 (6), pp. 814-858.
Sambanis, N., Germann, M., Schädel, A. (2018) 'SDM: A New Data Set on Self-Determination Movements with an Application to the Reputa-tional Theory of Conflict', Journal of Conflict Resolution, 62 (3), pp. 656-686.
Sarkees, M., Wayman, F. (2010) Resort to War: 1816-2007. Washington DC: CQ Press.
Strem, K., Gates, S., Graham, B., Strand, H. (2017) 'Inclusion, Dispersion, and Constraint: Powersharing in the World's States, 1975— 2010', British Journal of Political Science, 47 (1), pp. 165-185.
Trinn, C., Schulte, F. (2022) 'Untangling territorial self-governance - new typology and data', Regional & Federal Studies, 32 (1), pp. 1-25.
Vogt, M., Bormann, N.-C., Rüegger, S. Cederman, L.-E., Hunziker, P., Girardin, L. (2015) 'Integrating Data on Ethnicity, Geography, and Conflict: The Ethnic Power Relations Data Set Family', Journal of Conflict Resolution, 59 (7), pp. 1327-1342.
Walter, B. (2009) Reputation and Civil War: Why Separatist Conflicts Are So Violent. Cambridge: Cambridge University Press.
Статья поступила в редакцию: 25.05.2023 Статья принята к печати: 15.06.2023
POLITICAL-TERRITORIAL HETEROGENEITY, CONFLICTS, AND INSTITUTIONAL SOLUTIONS: THE STATE AND PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF DATABASES FOR
QUANTITATIVE RESEARCH
P. V. Panov
P. V. Panov, Dr. Sci. (Political Science),
Perm Federal Research Center, Ural Branch, RAS, Russia.
E-mail: panov.petr@gmail.com (ORCID: 0000-0002-0759-7618. ResearcherID: 0-2160-2016). Abstract
Sociocultural, economic, geographical and other heterogeneity of states in a cross-territorial sense is often politicized and results in the rise of self-determination movements and political-territorial conflicts. In search of an answer to the question of which ways of managing political-territorial diversity are more effective, quantitative large-N comparative studies are being conducted by many scholars. These studies require the systematization and integration of large amounts of information on various aspects of the problem: the characteristics of conflicts, movements for self-determination, state policies on conflict management. This ambitious task is not yet fully solved, and the paper presents an overview of several databases that can become the basis for such integration, showing their strengths and limitations, opportunities and difficulties of integration. The main problem with this approach is likely to be that different data sets are based on different units of observation: conflicts, ethnic groups, countries, separate regions, etc. Moreover, even with the same units of observation, dissimilar criteria are used to include them in the dataset. In some datasets, there is a selection bias, which also impedes data integration.
Keywords: datasets; territorial heterogeneity; politicization; conflicts; self-determination movements; institutional reforms.
Acknolegements: The study was supported by the Russian Science Foundation grant No. 23-18-00530, https://rscf.ru/project/23-18-00530/ (project "Why do inefficient institutions borrow? Management of political and territorial heterogeneity and ensuring territorial integrity State") at the Perm Federal Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.
