CC BY
33
Политические процессы и практики
ПОПОВ Петр Леонидович — кандидат философских наук, научный сотрудник лаборатории теоретической географии Института географии им. В.Б Сочавы СО РАН (664033, Россия, г. Иркутск, ул. Улан-Баторская 1;[email protected])
САРАЕВ Владимир Григорьевич — кандидат географических наук, старший научный сотрудник лаборатории экономической географии и территориального планирования Института географии им. В.Б Сочавы СО РАН(664033, Россия, г. Иркутск, ул. Улан-Баторская 1; [email protected]) ЧЕРЕНЕВ Алексей Анатольевич — кандидат географических наук, научный сотрудник лаборатории георесурсоведения и политической географии Института географии им. В.Б Сочавы СО РАН(664033, Россия, г. Иркутск, ул. Улан-Баторская 1; [email protected])
ГАЛЕС Дмитрий Анатольевич — ведущий инженер лаборатории картографии, геоинформатики и дистанционных методов Института географии им. В.Б Сочавы СО РАН (664033, Россия, г. Иркутск, ул. Улан-Баторская 1; [email protected])
результаты выборов в гд РФ 2016 г.
и перспективы региональной поддержки кандидатов от основных политических партий на президентских выборах 2018 г.
Аннотация. В статье на уровне совокупности субъектов РФ рассматриваются корреляции результатов выборов в Государственную думу 2016 г. (число голосов, поданных за 3 основные партии) с 18 социально-экономическими явлениями, определяющими уровень развития и социального благополучия, а также с 4 мировоззренческими явлениями. На основании этих корреляций выявляются признаки, характерные для регионов с повышенной (по отношению к среднему уровню по регионам РФ) поддержкой основных политических партий - ЕР, КПРФ и ЛДПР. Установлены 4 типа регионов - устойчиво повышенной поддержки той или иной партии, устойчиво пониженной поддержки, потенциального понижения и потенциального повышения поддержки. Высказываются предположения о характере влияния отмеченных типологических различий регионов на уровень поддержки кандидатов от основных партий на президентских выборах 2018 г.
Ключевые слова: выборы 2016 и 2018, «Единая Россия», КПРФ, ЛДПР, корреляция, социально-экономические и мировоззренческие явления, признаки регионов, потенциальное повышение или понижение поддержки партии.
Введение. Электоральное поведение - важный индикатор политических и психологических установок социума и вместе с тем - фактор, оказывающий влияние на политические процессы. Для его понимания (и, соответственно, для прогнозирования) необходимо изучение связей результатов политических выборов с социально-экономическими [Черенев 2012: 19] и мировоззренческими явлениями, а также последующая интерпретация установленных связей. В данном исследовании нами рассматриваются результаты выборов в Государственную думу РФ по регионам (субъектам РФ) в соотнесении с комплексом социально-экономических и мировоззренческих явлений, характеризующих каждый регион. Основным объектом исследования являются результаты трех основных партий - «Единой России», КПРФ и ЛДПР, т.е. число голосов, поданных за эти партии на указанных выборах. Именно эти результаты сопоставляются с другими социальными явлениями. Как известно, в 2018 г. состоятся выборы президента России. Проведенное исследование позволяет оценить перспективы поддержки кандидатов от каждой из этих партий по каждому региону с учетом вовлечен-
ности электоральных явлений в систему социально-экономических и мировоззренческих признаков региона.
Прежде всего возникает вопрос, какие именно социальные явления должны рассматриваться в соотнесении с электоральными явлениями.
Изучению уровня социально-экономического развития, качества жизни, здоровья общества, социального благополучия, индекса развития человеческого потенциала (это разные, но родственные понятия) в наше время придается большое значение. Несомненно, реалии, отражаемые в этих понятиях, имеют значение для электоральной проблематики. Уровень развития и социального благополучия региона [Попов, Сараев 2016: 163] является объективной основой чувства социального комфорта (или дискомфорта) проживающих в нем избирателей, что неизбежно сказывается на их электоральном поведении.
Учитываемые нами 18 социально-экономических явлений рассматриваются как компоненты уровня развития и социального благополучия региона, а 4 мировоззренческих явления оказывают влияние на эту группу, хотя компонентами уровня развития и социального благополучия не считаются [Попов, Сараев 2016: 168]. Естественно предположить, что более развитые и благополучные субъекты РФ тяготеют к поддержке партии власти, а менее развитые и благополучные - к поддержке различных оппозиционных партий.
Кроме того, в группу явлений, связи которых с результатами основных партий изучаются, мы включили и несколько других электоральных явлений, относящихся к выборам 2016 г. в Государственную думу РФ.
Материалы и методы. В рамках проведенного исследования нами определены коэффициенты парной корреляции для совокупности субъектов РФ между результатами «Единой России», КПРФ И ЛДПР на выборах депутатов в Государственную думу 2016 г.1 и имеющимися статистическими данными2. Выявлена и корреляция (также для совокупности субъектов РФ) результатов этих партий между собой.
Были выбраны 6 электоральных явлений, связи которых с результатами 3 основных партий изучаются: процент голосов, поданных за партии «Справедливая Россия», «Яблоко», «Родина», уровень явки и процент недействительных бюллетеней.
Далее приводим список 18 учитываемых социально-экономических явлений: 1) валовой региональный продукт (руб. на душу населения); 2) душевой доход (руб. на душу населения); 3) доля городского населения, %; 4) производство электроэнергии (кВт.-ч. на душу населения); 5) обрабатывающие производства (руб. на душу населения); 6) число студентов вузов (на 100 тыс. жителей региона); 7) число кандидатов наук (на 100 тыс. жителей); 8) число патентов на изобретения (на 100 тыс. жителей; 9) результаты ЕГЭ по математике (средний балл по субъектам РФ); 10) результаты ЕГЭ по русскому языку (средний балл по субъектам РФ); 11) балл успешности средних школ, вычисленный на основании частоты попадания в рейтинги РФ топ-100 по 9 учебным дисциплинам, по отношению к численности населения субъекта РФ; 12) продолжительность предстоящей жизни мужчин (лет); 13) продолжительность предстоящей жизни женщин (лет); 14) потребление овощей (кг на душу населения); 15) потребление мяса (кг на душу населения); 16) потребление молока (л на душу населения); 17) число
1 Выборы депутатов Государственной Думы Федерального Собрания Российской Федерации седьмого созыва. - Центральная избирательная комиссия Российской Федерации. Официальный сайт. Доступ: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/izbirkom (проверено 10.10.2016).
2 АРЕНА: Атлас религий и национальностей России. - Исследовательская служба «Среда». Доступ: http://sreda.org/arena (проверено 20.05.2016); Регионы России. Социально-экономические показатели -2014 г. - Федеральная служба государственной статистики. Официальный сайт. Доступ: http://www.gks. ru/bgd/regl/B14_14p/Main.htm (проверено 15.05.2016).
умышленных убийств и покушений на убийство (на 100 тыс. жителей); 18) число краж (на 100 тыс. жителей).
Подробнее основания, по которым эти социально-экономические явления мы считаем компонентами уровня развития и социального благополучия региона, нами рассматривались ранее [Попов, Сараев 2016: 165]; были определены коэффициенты парной корреляции между всеми перечисленными социально-экономическими явлениями. Результаты этих исследований составляют контекст, важный для рассмотрения связей, образуемых электоральными явлениями. Кратко рассмотрим эти результаты, прежде чем перейдем к связям электоральных явлений.
Следует учесть, что при всей близости понятий «уровень благополучия» и «уровень развития» региона между ними есть и различие. В рассматриваемой группе явлений часть (продолжительность жизни, преступность, показатели качества питания) скорее следует отнести к компонентам уровня благополучия региона. Другая часть (уровень доходов населения, ВРП, производство электроэнергии, обрабатывающие производства, число студентов, кандидатов наук, патентов на изобретения, показатели ЕГЭ, балл успешности лучших школ) предпочтительнее назвать компонентами уровня развития. Корреляционные связи обнаруживаются, согласно проведенным нами ранее исследованиям, внутри группы, определяющей уровень социального благополучия (продолжительность жизни отрицательно связана с числом различных видов преступлений, а число различных преступлений показывает положительную корреляцию между собой). Обнаруживаются и корреляционные связи между группой, определяющей уровень социального благополучия, и некоторыми компонентами научно-образовательного и технологического развития. Результаты ЕГЭ, наличие обрабатывающих производств, число студентов, патентов на изобретения положительно связаны с продолжительностью жизни и отрицательно - с числом преступлений. Компоненты экономического развития (доходы населения, ВРП, производство электроэнергии) почти не обнаруживают, согласно нашим исследованиям, корреляционных связей с другими рассматриваемыми явлениями.
Нами учитываются также 4 мировоззренческих явления: 1) принадлежность к Русской православной церкви, % участников опроса; 2) атеизм, %; 3) любовь к России, %; 4) уважение к законам и их соблюдение, %. Они не рассматриваются как компоненты уровня развития и социального благополучия, но имеют корреляционные связи с многими из этих компонентов.
Принадлежность к РПЦ, любовь к России, уважение к закону связаны положительной корреляцией между собой, с продолжительностью жизни, результатами ЕГЭ и отрицательно - с числом атеистов. Число атеистов положительно связано с числом преступлений, отрицательно - с результатами ЕГЭ [Попов, Сараев 2015: 595].
Вернемся к результатам нынешнего исследования, учитывающего электоральные явления.
Далее, после названия электорального явления, т.е. результата той или иной партии из группы основных, в круглых скобках приводятся только достоверные ^ = 0,05) значения коэффициентов корреляции с социально-экономическими и мировоззренческими явлениями. Порог статистической достоверности (на уровне p = 0,05) коэффициента корреляции при данной величине выборки (совокупность субъектов РФ) достигается при его абсолютной величине не ниже 0,22.
Результаты и обсуждение. Рассмотрим результаты проведенного исследования в разрезе партийной принадлежности и факторов, влияющих на результаты выборов.
«Единая Россия», % числа голосовавших:
- положительные связи (продолжительность жизни мужчин - 0,40; ЕГЭ, математика - 0,58);
- отрицательные связи (число краж —0,62; наличие обрабатывающих производств —0,26; число кандидатов наук —0,27; численность городского населения —0,50; производство электроэнергии —0,26); успешность школ —0,22; число атеистов - -0,52; явка на выборы - 0,91; КПРФ - -0,64; ЛДПР - -0,85; «Справедливая Россия» —0,52; «Яблоко» —0,49; «Родина» —0,31; число недействительных бюллетеней —0,72).
КПРФ, % числа голосовавших:
- положительные связи (число краж - 0,36; число недействительных бюллетеней - 0,27; ЛДПР - 0,40).
- отрицательные связи (продолжительность жизни мужчин —0,31; ЕГЭ, математика —0,33; «Единая Россия» —0,64; явка на выборы —0,51).
ЛДПР, % числа голосовавших:
- положительные связи (число краж - 0,66; уровень доходов - 0,26; численность городского населения - 0,50; производство электроэнергии - 0,38; число атеистов - 0,56; КПРФ - 0,40; «Яблоко» - 0,25; «Справедливая Россия» - 0,29; число недействительных бюллетеней - 0,70).
- отрицательные связи (продолжительность жизни мужчин —0,52; продолжительность жизни женщин —0,38); ЕГЭ, математика —0,66; «Единая Россия» —0,85); явка на выборы —0,80).
Судя по приведенным корреляциям, повышенные результаты «Единой России» имеют некоторое тяготение к признакам не столько повышенного уровня развития, сколько повышенного социального благополучия региона.
Поддержку ЛДПР, напротив, оказывают регионы скорее менее благополучные, но более развитые (по отношению к среднему уровню по субъектам РФ).
Но главная тема нашего рассмотрения - территориальная дифференциация поддержки 3 основных партий по всему комплексу рассматриваемых явлений без подразделения на признаки уровня развития, с одной стороны, и социального благополучия - с другой.
Регионы России различаются по выраженности признаков, связанных с поддержкой той или иной политической партии. Поясним эти межрегиональные различия на примере распределения результатов партии «Единая Россия». Результаты «Единой России» имеют достоверные корреляции с 16 социальными явлениями: продолжительностью жизни мужчин (положительная корреляция), результатами ЕГЭ по математике (положительная), уровнем явки (положительная), числом атеистов (отрицательная), числом краж (отрицательная) и т.д. (см выше). Следовательно, в регионе, характеризующемся повышенной продолжительностью жизни мужчин, поддержка «Единой России», как правило, выше, чем в регионе с пониженной продолжительностью жизни мужчин. То же относится к повышенным результатам ЕГЭ по математике, повышенному уровню явки на выборы, сниженному числу краж, сниженному числу атеистов и т.д. Можно вычислить, сколько явлений из 16 возможных имеют в определенном регионе количественный уровень, благоприятствующий поддержке «Единой России» (в случае положительной корреляции данного явления с результатом «Единой России» благоприятствующим признается повышенный уровень по отношению к среднему значению по стране, в случае отрицательной корреляции - пониженный уровень). Например, в Воронежской обл. таких благоприятствующих явлений 12, а в Тверской - только 2. И поддержка «Единой России» в Воронежской обл. составляет 59%, а в Тверской - 45%.
Субъекты РФ, имеющие повышенный (по отношению к среднему по субъек-
там РФ) уровень поддержки «Единой России» и повышенное (от 8 до 16) число благоприятствующих поддержке «Единой России» признаков, будем называть регионами устойчиво повышенной поддержки партии «Единая Россия».
Субъекты РФ, имеющие пониженный (по отношению к среднему по субъектам РФ) уровень поддержки «Единой России» и пониженное (от 7 до 0) число благоприятствующих поддержке «Единой России» признаков, будем называть регионами устойчиво пониженной поддержки «Единой России».
Субъекты РФ, имеющие повышенный (по отношению к среднему по субъектам РФ) уровень поддержки ЕР и пониженное (от 7 до 0) число благоприятствующих поддержке ЕР признаков, будем называть регионами потенциального понижения поддержки партии «Единая Россия».
Субъекты РФ, имеющие пониженный (по отношению к среднему по субъектам РФ) уровень поддержки ЕР и повышенное (от 8 до 16) число благоприятствующих поддержке ЕР признаков, будем называть регионами потенциального повышения поддержки партии «Единая Россия».
Обобщая, будем различать 4 типа регионов РФ по степени поддержки той или иной партии и по выраженности комплекса признаков, обычно сочетающихся с повышенным уровнем такой поддержки, при сохранении той же терминологии:1-й тип - регионы устойчиво повышенной поддержки; 2-й тип - регионы устойчиво пониженной поддержки; 3-й тип - регионы потенциального повышения поддержки; 4-й тип - регионы потенциального понижения поддержки. Однако разные партии различаются мощностью комплекса явлений, коррелирующих с результатами этой партии на выборах, и, соответственно, мощностью комплекса признаков, характерных для регионов с повышенной поддержкой этой партии. У ЕР таких явлений (соответственно, признаков) 16, у ЛДПР - 14, у КПРФ - 7.
По совокупности субъектов РФ коэффициент корреляции доли голосов, поданных за партию, с числом признаков, характерных для регионов с повышенной поддержкой соответствующей партии, для ЕР равен 0,8, для ЛДПР - 0,75, для КПРФ - 0,42. Чем выше этот коэффициент корреляции, тем с большей уверенностью можно прогнозировать сохранение позиций партии в регионах 1-го типа и повышение (особенно в случае направленной предвыборной активности именно в них) в регионах 4-го типа.
Можно предположить, что в практической подготовке к выборам наиболее важны регионы 3-го и 4-го типов, а также те регионы, которые принадлежат к 1-му и 2-му типам, но приближаются по соотношению «уровень поддержки/ полнота комплекса признаков, характерных для регионов с повышенной поддержкой» к 3-му и 4-му типам.
Особого внимания заслуживают также субъекты РФ, являющиеся для двух и более партий регионами устойчиво повышенной поддержки или регионами потенциального повышения поддержки. Так, Ивановская, Калужская, Костромская обл. и для ЛДПР, и для КПРФ являются регионами устойчиво повышенной поддержки.
Перейдем к перспективам региональной поддержки кандидатов от основных партий на президентских выборах 2018 г. Можно предположить, что, если уровень поддержки той или иной партии в стране в целом за этот срок увеличится, в большей степени увеличение проявится в регионах ее потенциальной поддержки. Если, наоборот, уровень поддержки партии ослабеет, то в большей степени это коснется регионов потенциального ослабления ее поддержки. По-видимому, в условиях происходящего улучшения экономической ситуации и укрепления тенденций консолидации российского общества в политико-мировоззренческой сфере можно ожидать, что в большинстве регионов потенциального повышения
поддержки партии «Единая Россия» ее кандидат получит более половины голосов участников голосования. В регионах ее устойчиво повышенной поддержки позиции этой партии сохранятся или усилятся.
Труднее прогнозировать тенденции изменения общего уровня поддержки КПРФ и ЛДПР. Учтем, что рост поддержки ЕР не обязательно приведет к ослаблению этих партий - они могут набрать голоса за счет ослабления влияния более слабых партий. Но можно предполагать, что изменение общероссийского уровня поддержки (в сторону повышения или понижения) КПРФ и/или ЛДПР (если оно произойдет) по-разному проявится в регионах потенциального повышения и потенциального понижения поддержки этих партий (см. рис. 1).
а - Единая Россия, б - КПРФ, в - ЛДПР, г - регионы устойчиво повышенной поддержки, д - регионы устойчиво пониженной поддержки, е - регионы потенциального повышения поддержки, ж - регионы потенциального понижения поддержки, з - средняя плотность населения по регионам, и - номера регионов на карте
Рисунок 1. Соотношение силы и устойчивости поддержки ЕР (КПРФ, ЛДПР) по результатам выборов в ГД РФ в 2016 г. и в соответствии с социально-экономическими характеристиками регионов
На рис. 1 отражена территориальная дифференциация соотношения силы и устойчивости поддержки 3 крупных политических партий (ЕР, КПРФ, ЛДПР) на всей территории РФ за исключением Республики Крым. Данные по Республике Крым и г. Севастополю не отражены, поскольку часть используемой нами статистической информации относится ко времени, когда Крым еще не входил в состав РФ.
Приведем список регионов РФ вместе с используемыми и полученными данными. Первая цифра - классификационный номер субъекта РФ, отраженный и на карте. Первая цифра после названия региона и партии - % голосов, поданных за эту партию, вторая цифра - число признаков, характерных для регионов с повышенной поддержкой данной партии, представленных в данном регионе, третья цифра - тип региона.
31 Белгородская обл. (ЕР: 54,7; 13;1. КПРФ: 14,9; 0;3. ЛДПР: 13,2; 3; 2);
32 Брянская обл. (ЕР: 63,9; 14;1. КПРФ: 13,3; 1; 2. ЛДПР: 10,8; 1; 2).
33 Владимирская обл. (ЕР: 45,2; 4; 2. КПРФ: 13,0; 6; 4. ЛДПР: 18,0; 10; 1).
36 Воронежская обл. (ЕР: 59,1; 12; 1. КПРФ: 15,6; 1; 3. ЛДПР: 9,3; 4; 2).
37 Ивановская обл. (ЕР:42,4; 7; 2. КПРФ: 18,1; 5; 1. ЛДПР: 17,7; 9;1). 40 Калужская обл. (ЕР: 45,7; 4; 2. КПРФ: 15,9; 5; 1. ЛДПР: 17,4;8; 1). 44 Костромская обл. (ЕР: 36,6; 6; 2. КПРФ: 21,4;5; 1. ЛДПР: 18,9; 11.1).
46 Курская обл. (ЕР: 51,7; 13; 1. КПРФ: 12,8; 5; 4. ЛДПР: 15,7; 4; 3). 48 Липецкая обл. (ЕР: 56,2; 13; 1.КПРФ: 13,7; 1; 2. ЛДПР: 12,3; 2; 2).
50 Московская обл. (ЕР: 46,0; 9; 4. КПРФ: 15,2; 4; 1. ЛДПР: 14,9; 6; 3). 57 Орловская обл. (ЕР: 47,9; 12; 4. КПРФ: 17,9;5;1. ЛДПР: 15,3; 5; 3). 62 Рязанская (ЕР: 54,5; 17; 1. КПРФ: 14,0; 2; 2. ЛДПР: 15,0; 2; 3).
67 Смоленская обл. (ЕР: 48,1; 7; 2. КПРФ: 15,8; 6; 1. ЛДПР: 19,4; 9; 1).
68 Тамбовская (ЕР: 63,5; 13; 1. КПРФ: 10,8; 1; 2. ЛДПР:7,8; 1; 2).
69 Тверская обл. (ЕР: 45,0; 2; 2. КПРФ: 15,2; 7; 1. ЛДПР: 16,4; 13; 1). 71 Тульская обл. (ЕР: 53,0; 7; 3. КПРФ: 14,4; 3; 3; ЛДПР: 14,3; 8; 4).
76 Ярославская обл. (ЕР: 37,0; 4;2. КПРФ: 17,0; 4; 1. ЛДПР: 17,7; 8; 1).
77 г. Москва (ЕР: 37,8; 9; 4. КПРФ: 13,9; 3; 2; ЛДПР: 13,1;5; 2).
10 Р. Карелия (ЕР: 37,3; 4; 2. КПРФ: 13,1; 7; 4; ЛДПР: 17,6;11; 1).
11 Р. Коми (ЕР: 37,8; 1; 2. КПРФ: 12,5; 7; 4; ЛДПР: 22,6;13; 1).
29 Архангельская обл. (ЕР: 44,5; 6; 2. КПРФ: 12,8; 6; 4; ЛДПР: 19,7;10; 1). 35 Вологодская обл. (ЕР: 37,2; 4; 2. КПРФ: 13,9; 7; 4; ЛДПР: 21,4;10; 1).
39 Калининградская обл. (ЕР: 43,4; 6; 2. КПРФ: 14,0; 5; 4; ЛДПР: 16,6;8; 1).
47 Ленинградская обл. (ЕР: 50,0; 8; 4. КПРФ: 10,4; 4; 4; ЛДПР: 13,3;6; 2).
51 Мурманская обл. (ЕР: 42,0; 5; 2. КПРФ: 11,1; 6; 4; ЛДПР: 20,0;11; 1). 53 Новгородская обл. (ЕР: 40,1; 6; 2. КПРФ: 15,7; 6; 1; ЛДПР: 16,2;10; 1).
60 Псковская обл. (ЕР: 45,1; 5; 2. КПРФ: 17,4; 5; 1; ЛДПР: 14,2;11; 4).
78 г. Санкт-Петербург (ЕР: 40,3; 6; 2. КПРФ: 11,6; 4; 4; ЛДПР: 12,0;9; 4).
1 Р. Адыгея (ЕР: 59,4; 16; 1. КПРФ: 13,4; 0; 2. ЛДПР: 12,7;0; 2).
8 Р. Калмыкия (ЕР: 70,6; 15; 1. КПРФ: 11,7; 0; 2. ЛДПР: 4,3;0; 2).
23 Краснодарский край (ЕР: 59,3; 15; 1. КПРФ: 12,6; 1; 2. ЛДПР: 13,8;2; 2).
30 Астраханская обл. (ЕР: 42,2; 10; 4. КПРФ: 14,2; 4; 1. ЛДПР: 13,1;6; 2).
34 Волгоградская обл. (ЕР: 50,6; 9; 4. КПРФ: 14,9; 4; 1. ЛДПР: 16,2; 7; 1).
61 Ростовская обл. (ЕР: 51,9; 10; 1. КПРФ: 13,1; 3; 2. ЛДПР: 14,1; 5; 2).
5 Р. Дагестан (ЕР: 88,9; 16; 1. КПРФ: 5,4; 0; 2. ЛДПР: 0,5; 0; 2).
6 Р. Ингушетия (ЕР: 72,4; 14; 1. КПРФ: 5,7; 0; 2. ЛДПР: 1,7; 1; 2).
7 КБР (ЕР: 77,7; 15; 1. КПРФ: 18,9; 0; 3. ЛДПР: 0,1; 1; 2).
9 КЧР (ЕР: 81,7; 16; 1. КПРФ: 8; 0; 2. ЛДПР: 0,6; 0; 2).
15 Р. Северная Осетия - Алания (ЕР: 67,1; 15; 1. КПРФ: 22,0; 0; 3. ЛДПР: 1,8; 1; 2).
20 Чеченская Респ. (ЕР: 96,3; 16; 1. КПРФ: 0; 0; 2. ЛДПР: 0; 0; 2).
26 Ставропольский край (ЕР: 54,3; 12; 1. КПРФ: 13,2; 3; 2. ЛДПР: 15,5; 3; 3).
2 Р. Башкортостан (ЕР: 56,4; 11; 1. КПРФ: 18,6; 1; 3. ЛДПР: 11,3; 4; 2).
12 Р. Марий Эл (ЕР: 46,7; 13; 4. КПРФ: 27,3; 2; 3. ЛДПР: 10,4; 3; 2).
13 Р. Мордовия (ЕР: 84,4; 15; 1. КПРФ: 5,2; 0; 2. ЛДПР: 5,2; 0; 2).
16 Р. Татарстан (ЕР: 85,3; 13; 1. КПРФ: 4,1; 0; 2. ЛДПР: 2,2; 2; 2).
18 Удмуртская Респ. (ЕР: 50,5; 8; 4. КПРФ: 13,9; 6; 4. ЛДПР: 12,3; 8; 4).
21 Чувашская Респ. (ЕР: 50,9; 13; 4. КПРФ: 13,4; 3; 2. ЛДПР: 11,7; 4; 2). 59 Пермский край (ЕР: 42,7; 12; 2. КПРФ: 14,2; 7; 1. ЛДПР: 15,8; 14; 1). 43 Кировская обл. (ЕР: 38,0; 7; 2. КПРФ: 13,6; 6; 4. ЛДПР: 24,9; 7; 1).
52 Нижегородская обл. (ЕР: 58,1; 8; 1. КПРФ: 12,8; 3; 2. ЛДПР: 12,4; 8; 4). 56 Оренбургская обл. (ЕР: 40,9; 9; 4. КПРФ: 18,4; 5; 1. ЛДПР: 22,7; 7; 1).
58 Пензенская обл. (ЕР: 64,3; 16; 1. КПРФ: 12,5; 0; 2. ЛДПР: 10,0; 0; 2).
63 Самарская обл. (ЕР: 50,8; 7; 2. КПРФ: 15,9; 4; 3. ЛДПР: 14,3; 8; 4).
64 Саратовская обл. (ЕР: 67,1; 13; 1. КПРФ: 10,5; 1; 2. ЛДПР: 9,9; 3; 2).
73 Ульяновская обл. (ЕР: 48,5; 10; 4. КПРФ: 19,2; 3; 3. ЛДПР: 16,0; 5; 3). 46 Курганская обл. (ЕР: 41,5; 6; 2. КПРФ: 14,6; 6; 1. ЛДПР: 18,8; 9; 1).
66 Свердловская обл. (ЕР: 40,5; 3; 2. КПРФ: 11,9; 7; 4. ЛДПР: 16,5; 12; 1). 72 Тюменская обл. (ЕР: 58,4; 10; 1. КПРФ: 12,3; 2; 2. ЛДПР: 14,1; 6; 2).
86 Ханты-Мансийский АО (ЕР: 47,6; 8; 4. КПРФ: 9,7; 5; 2. ЛДПР: 22,3; 7; 1). 89 Ямало-Ненецкий АО (ЕР: 67,1; 12; 1. КПРФ: 6,9; 2; 2. ЛДПР: 14,0; 3; 2).
74 Челябинская обл. (ЕР: 38,2; 4; 2. КПРФ: 12,0; 7; 4. ЛДПР: 16,7; 12; 1). 4 Р. Алтай (ЕР: 48,8; 8; 4. КПРФ: 18,9; 5; 1. ЛДПР: 12,7; 8; 4).
3 Р. Бурятия (ЕР: 43,3; 8; 4. КПРФ: 20,6; 6; 1. ЛДПР: 13,5; 9; 4) 17 Р. Тыва (ЕР: 82,6; 14; 1. КПРФ: 4,2; 2; 2. ЛДПР: 3,1; 3; 2). 19 Р. Хакасия (ЕР: 38,1; 6; 2. КПРФ: 20,9; 7; 1. ЛДПР: 19,5; 11; 11). 22 Алтайский край (ЕР: 35,2; 6; 2. КПРФ: 17,3; 7; 1. ЛДПР: 19,8; 11; 1).
75 Забайкальский край (ЕР: 39,9; 8; 4. КПРФ: 15,9; 7; 1. ЛДПР: 26,4; 9; 1).
24 Красноярский край (ЕР: 40,4; 4; 2. КПРФ: 14,4; 7; 1. ЛДПР: 20,3; 11; 1). 38 Иркутская обл. (ЕР: 39,8; 4; 2. КПРФ: 24,0; 7; 1. ЛДПР: 17,0; 11; 1).
42 Кемеровская обл. (ЕР: 77,3; 11; 1. КПРФ: 7,2; 2; 2. ЛДПР: 7,7; 5; 2).
54 Новосибирская обл. (ЕР: 38,3; 3; 2. КПРФ: 19,6; 7; 1. ЛДПР: 19,5; 10; 1).
55 Омская обл. (ЕР: 36,3; 6; 2. КПРФ: 25,2; 6; 1. ЛДПР: 15,6; 8; 1). 70 Томская обл. (ЕР: 40,7; 7; 2. КПРФ: 12,6; 5; 4. ЛДПР: 20,5; 8; 1).
14 Р. Саха (Якутия) (ЕР: 46,4; 6; 2. КПРФ: 14,4; 4; 1. ЛДПР: 10,7; 10; 1). 41 Камчатский край (ЕР: 46,7; 4; 2. КПРФ: 12,6; 7; 4. ЛДПР: 21,3; 10; 1).
25 Приморский край (ЕР: 39,0; 4; 2. КПРФ: 18,0; 7; 1. ЛДПР: 19,7; 12; 1).
27 Хабаровский край (ЕР: 37,3; 5; 2. КПРФ: 16,5; 7; 1. ЛДПР: 25,0; 12; 1).
28 Амурская обл. (ЕР: 37,9; 7; 2. КПРФ: 16,7; 7; 1. ЛДПР: 29,0; 11; 1)
49 Магаданская обл. (ЕР: 44,7; 4; 2. КПРФ: 14,8; 7; 1. ЛДПР: 19,2; 12; 1).
65 Сахалинская обл. (ЕР: 45,4; 5; 2. КПРФ: 15,4; 7; 1. ЛДПР: 20,0; 12; 1). 79 Еврейская АО (ЕР: 45,0; 6; 2. КПРФ: 17,1; 7; 1. ЛДПР: 21,9; 12; 1).
87 Чукотский АО (ЕР: 58,8; 10; 1. КПРФ: 7,8; 2; 2. ЛДПР: 17,3; 7; 1). 91 Р. Крым.
Выводы. В заключение можно сделать следующие выводы.
1. Установление корреляционных связей между результатами основных политических партий (ЕР, КПРФ, ЛДПР) и социальными явлениями, относящимися к различным сферам, позволяет выявить комплекс признаков, характерных для регионов, поддерживающих ту или иную партию.
2. Соотнесение признаков поддержки той или иной партии с реальными результатами этих партий на выборах в ГД РФ 2016 г. позволяет установить 4 типа регионов: устойчиво повышенной поддержки, устойчиво пониженной поддержки, потенциального повышения и потенциального понижения поддержки.
3. Полученные результаты дают возможность прогнозирования уровня поддержки кандидатов от основных политических партий (ЕР, КПРФ, ЛДПР) на президентских выборах 2018 г. в субъектах РФ.
Список литературы
Попов П.Л., Сараев В.Г. 2015. Результаты ЕГЭ в субъектах Российской Федерации: связи с социально-экономическими и мировоззренческими явлениями. - Современные проблемы науки и образования. Доступ: http://www.science-education.ru/129-22211 (проверено 15.07.2017). Попов П.Л., Сараев В.Г. 2016. Сравнение Сибири с другими макрорегионами
России по уровню развития и социального благополучия. - Успехи современного естествознания. № 9. С. 160-171.
Черенев А.А. 2012. Социально-экономическое развитие и электоральное пространство муниципальных образований. — Известия Иркутского государственного университета. Сер. Политология. Религиоведение. № 2(9). Ч. 1. С. 18-24.
POPOv Petr Leonidovich, Cand.Sci. (Philos.), Researcher at the Laboratory of Theoretical Geography, V.B. Sochava
Institute of Geography, SB RAS (1 Ulan-Batorskaya St, Irkutsk, Russia, 664033; [email protected])
SARAEv vladimir Grigor'evich, Cand.Sci. (Geogr.), Senior Researcher at the Laboratory of Economic Geography and
Territorial Planning, V.B. Sochava Institute of Geography, SB RAS (1 Ulan-Batorskaya St, Irkutsk, Russia, 664033;
TcHERENEv Aleksei Anatol'evich, Cand.Sci. (Geogr.), Researcher at the Laboratory of Georesources and Political Geography, V.B. Sochava Institute of Geography, SB RAS (1 Ulan-Batorskaya St, Irkutsk, Russia, 664033; tcherenev@ irigs.irk.ru)
GALES Dmitriy Anatol'evich, Leading Engineer at the Laboratory of Cartography, Geoinformatics and Remote Sensing Methods, V.B. Sochava Institute of Geography, SB RAS (1 Ulan-Batorskaya St, Irkutsk, Russia, 664033; [email protected])
THE RESULTS OF THE ELECTIONS FOR THE STATE DUMA IN 2016 AND THE PROSPECTS FOR REGIONAL SUPPORT OF THE CANDIDATES FROM THE MAIN POLITICAL PARTIES IN THE PRESIDENTIAL ELECTIONS OF 2018
Abstract. The article at the level of a group of subjects of the Russian Federation discusses correlation of the results of elections for the State Duma in 2016 (number of votes, recorded for three main political parties) with 18 socio-economic phenomena that determine the level of development and social well-being, and 4 ideological phenomena. On the base of these correlations the paper reveals characteristics of regions with high (relative to the average for the regions of the Russian Federation) support of the main political parties - United Russia party, CPRF and the LDPR. The authors consider four types of regions: with steadily increased support for a particular party, consistently low support, potential decrease and potential increase in support. They also assume how the marked typological differences of the regions influence the level of support of candidates from the major parties in the presidential elections of 2018.
Keywords: elections in 2016 and 2018, United Russia party, CPRF, LDPR, correlation, socio-economic and ideological phenomena, characteristics of regions, potential increase or decrease in support for party
