Оценка территориальной однородности итогов голосования в Российской Федерации и российских регионах

Любарев А.Е.

Аннотация

Обсуждается проблема интегральной оценки степени территориальной однородности (неоднородности) итогов голосования не только в национальном масштабе, но и на уровне отдельных регионов. Для этой цели предложено использовать индекс национализации партийной системы Г.В.Голосова. Данный универсальный показатель назван индексом территориальной однородности голосования (ИТОГ). Рассчитаны значения данного индекса для Российской Федерации на федеральных выборах 1995–2021 гг., для всех российских регионов (кроме некоторых автономных округов) на выборах в Государственную Думу 1995–2021 гг. и для 29 регионов на выборах региональных парламентов 2016–2020 гг. Сделан вывод о том, что данный индекс является удобным и адекватным показателем территориальной однородности итогов голосования. Обсуждаются факторы, влияющие на значение индекса для различных регионов – вариации территориального деления, социально-экономическая и этническая неоднородность регионов, влияние административного ресурса.

---

Территориальная однородность или неоднородность итогов голосования является одной из главных проблем электоральной географии. Причины неоднородности могут быть разные: различия в социальном составе электората; исторические традиции; поддержка земляков, являющихся кандидатами от той или иной партии; влияние административного ресурса. Одна из задач исследователя – найти способы описания этой неоднородности.

Существуют различные подходы к изучению территориальной однородности (неоднородности) итогов голосования. Так, можно вычислять показатели, характеризующие однородность (неоднородность) голосования на определенной территории за конкретную партию, например, коэффициент вариации [7; 8]. В последние годы набирает силу направление, связанное с применением к электоральным исследованиям пространственно-эконометрического подхода [10; 14].

Наиболее интересным нам представляется подход, позволяющий получать интегрированный показатель, характеризующий степень территориальной однородности (неоднородности) итогов голосования в целом. Для национального уровня при голосовании по партийным спискам такой подход ранее был развит: введено понятие национализация партийной системы и предложены разные способы расчета показателя национализации [1; 2; 3; 5; 6; 16].

В данной работе предпринимается попытка создания универсального показателя, характеризующего территориальную однородность итогов голосования. Мы дали ему название индекс территориальной однородности голосования (ИТОГ). Цель работы – определение способа расчета данного индекса и расчет его для российских федеральных и региональных выборов в разные периоды.

Метод расчета индекса территориальной однородности итогов голосования

Различные методы расчета индекса национализации партийной системы обсуждаются Г.В.Голосовым [3]. Им был предложен ряд критериев, которым должен удовлетворять такой индекс: возможность прямого расчета; разложимость на компоненты, характеризующие каждую партию; нормализация (индекс должен принимать значения от 0 до 1), при этом он должен принимать значение 0, если каждая партия получает поддержку только в одной территориальной единице, и значение 1, если все партии получают одинаковую поддержку во всех территориальных единицах; масштабная инвариантность; чувствительность к изменениям; простота расчета и интуитивная понятность.

Анализ, проведенный Голосовым, показал, что этим критериям удовлетворяют два предложенных индекса. Первый – индекс Джонса–Майнваринга, являющийся производным от коэффициента Джини. Его главный недостаток заключается в сложности расчета: он требует предварительного ранжирования всех компонентов от наибольшего к наименьшему. Мы, как и Голосов, считаем более удобным индекс национализации партийных систем, в основе которого лежит индекс концентрации Херфиндаля–Хиршмана [2; 3; 6]. Он выражается следующей формулой:

\(I = \sum\limits_{j=1}^m((1 - \frac{n - ((\sum\limits_{i=1}^n s_{ij})^2 / \sum\limits_{i=1}^n s_{ij}^2)}{n - 1})p_j)\) ,

где \(n\) – количество территориальных единиц; \(m\) – количество партий, участвующих в выборах; \(s_{ij}\) – доля голосов, полученных \(j\)-й партией в \(i\)-й территориальной единице; \(p_j\) – доля голосов, полученных \(j\)-й партией по стране (или региону) в целом.

Важно отметить, что проверка на большой транснациональной базе данных показала высокий уровень корреляции (0,997) между значениями индекса Джонса–Майнваринга и индекса, предложенного Голосовым [6]. Таким образом, индекс национализации Голосова при более простом методе вычисления дает результаты, сопоставимые с индексом Джонса–Майнваринга.

При этом мы считаем принципиальным, чтобы \(p_j\) вычислялась как доля от числа действительных бюллетеней, то есть сумма \(p_j\) должна равняться единице – иначе не будет соблюден критерий нормализации. Для случаев, когда избиратели могли голосовать против всех списков, голоса «против всех» следует приравнивать к голосам за партии, то есть в этом случае \(m\) – количество партий, участвующих в выборах, плюс единица, а \(p_m\) – доля голосов против всех списков. В то же время \(s_{ij}\) можно вычислять и как долю от числа действительных бюллетеней, и как долю от числа проголосовавших избирателей. Наша проверка показала, что для выборов в Государственную Думу 2016 г. разница в значении индекса, вычисленного обоими способами, по всем регионам, кроме одного, составила 0,001 или менее, и только у одного региона она достигла 0,003.

Предложенная формула имеет универсальный характер. С ее помощью можно оценивать территориальную однородность голосования не только за партии, но и за кандидатов, и не только в национальном масштабе, но практически в любом. Поэтому мы будем называть индекс I индексом территориальной однородности голосования (ИТОГ).

Отметим, что еще проще было бы вычислять подобным образом индекс территориальной неоднородности голосования: в этом случае не пришлось бы вычитать частное из единицы, и получаемый индекс имел бы значение 1 в случае абсолютной неоднородности голосования и значение 0 в случае абсолютной однородности. Однако для сравнимости результатов мы предпочитаем вычислять индекс территориальной однородности голосования, аналогичный индексу национализации партийной системы.

Индекс территориальной однородности итогов голосования для Российской Федерации в целом (индекс национализации)

Мы рассчитали индекс территориальной однородности голосования для Российской Федерации в целом по федеральным выборам 1995–2021 гг. (\(ИТОГ_{РФ}\)). По выборам Президента РФ и выборам в Государственную Думу 2007 и 2011 гг., которые проходили по пропорциональной системе, территориальными единицами являлись регионы. Для выборов в Государственную Думу 1995, 1999, 2003, 2016 и 2021 гг., проходивших по смешанной системе, мы отдельно рассчитывали \(ИТОГ_{РФ}\) в разрезе регионов и в разрезе одномандатных округов. Результаты представлены в таблице 1. Мы видим, что значения индекса в обоих разрезах мало отличаются между собой.

Аналогичные расчеты были сделаны Г.В.Голосовым и В.С.Григорьевым для выборов в Государственную Думу 1993–2011 гг. [6], и наши результаты совпадают. Для выборов 1993 г. индекс национализации получился равным 0,80. Авторы цитируемой работы отмечали, что в 1995 г. индекс снизился по сравнению с 1993 г., затем он рос вплоть до 2007 г. и немного снизился в 2011 г.

Сейчас мы видим, что в 2016 г. индекс чуть вырос по сравнению с 2011 г., а в 2021 г. в разрезе регионов снизился примерно до уровня 2003 г., но в общем значения его в 2003, 2011, 2016 и 2021 гг. оказались близки (0,86–0,88). Что касается президентских выборов, то для них индекс в основном выше и при этом всегда выше, чем для думских выборов в том же цикле.

Мы обратили внимание, что полученные нами значения индекса сильно связаны с числом позиций в бюллетене, между которыми избиратель делает выбор (число кандидатов или партий плюс строка «против всех», если она есть). Проверка показала, что между значениями индекса в разрезе регионов и числом позиций корреляция достаточно высокая – коэффициент корреляции равен -0,903. Это связано с тем, что общий индекс складывается из суммы взвешенных индексов для каждой позиции.

Тем не менее, эта зависимость не абсолютная. Мы видим, что максимума индекс достиг на президентских выборах 2018 г., хотя число кандидатов на них было больше, чем в 2004, 2008 и 2012 гг. и во втором туре 1996 г. Да и на выборах в Государственную Думу 2021 г. партий было вдвое больше, чем в 2011 г., но индекс оказался немного ниже. А самое высокое значение индекса на думских выборах было зафиксировано в 2007 г., хотя партий в них участвовало больше, чем в 2011 г.

Зная специфику всех думских выборов, можно было предполагать, что минимальным уровень национализации окажется в 1999 г., когда в одних регионах руководство сделало ставку на блок «Отечество – Вся Россия», в других – на блок «Медведь», но при этом во многих регионах сохранила лидерство КПРФ. Однако мы, вслед за Голосовым и Григорьевым, видим, что в 1999 г. индекс национализации оказался выше, чем в 1995 г. Возможно, здесь сыграло роль сокращение числа партий, но, вероятно, не только оно.

Как уже отмечалось, ИТОГ является суммой индексов, рассчитанных для всех позиций, взвешенных с учетом доли голосов за них. На рис. 1 представлена динамика индексов национализации пяти партий и их предшественников, участвовавших в большом числе выборов – КПРФ, ЛДПР (в 1999 г. «Блок Жириновского»), «Яблоко», «Единая Россия» (в 1999 г. блок «Медведь») и «Справедливая Россия» (в 2003 г. блок «Родина»).

Мы видим, что у ЛДПР индекс национализации достаточно стабилен – минимум в 2011 г. (0,843) и максимум в 2003 г. (0,891). У КПРФ в 1995 г. индекс был пониже (0,830), а потом колебался в узком диапазоне (0,885–0,904). Более низкие, но тоже достаточно стабильные значения имеет индекс для «Справедливой России» и ее предшественника «Родины» (от 0,772 в 2016 г. до 0,837 в 2003 г.).

Блок «Медведь» начинал с достаточно высокого индекса национализации (0,899), в то время как у блока «Отечество – Вся Россия» индекс составлял всего 0,445. В 2003 г. индекс «Единой России» уже достиг 0,924, а в 2007 г. поднялся до 0,972 (тогда голосование за «партию власти» было довольно однородным). Затем произошло снижение, особенно сильное в 2011 г. (0,894) и 2021 г. (0,900), когда одни регионы показывали достаточно низкие результаты (вплоть до 29,0% в Ярославской области в 2011 г. и 25,3% в Хабаровском крае в 2021 г.), а другие – сверхвысокие (вплоть до 99,5% в 2011 г. и 96,2% в 2021 г. в Чечне).

Еще более сильные изменения в индексе национализации произошли у партии «Яблоко». Получая поддержку преимущественно в крупных городах [12], эта партия изначально имела невысокий индекс (от 0,655 в 2007 г. до 0,817 в 2003 г.). Однако в 2016 г. произошло его резкое падение (до 0,514), закрепленное в 2021 г. (0,428). Ранее мы отмечали, что в 2016 г. «Яблоко» получило 34,4% всех своих голосов в Москве и Санкт-Петербурге (в 2011 г. было 27,0%, в 2007 г. – 28,9%) [11: 1084–1085]. В 2021 г. данный показатель еще больше вырос, составив 38,4%.

Анализ показывает, что основные партии (то есть преодолевающие заградительный барьер) имеют достаточно высокий индекс национализации. Исключением для выборов 1995–2021 гг. можно считать лишь блок «Отечество – Вся Россия», на выборах 1993 г. низкий индекс имели также две партии, замыкавшие список прошедших в Думу – ПРЕС (0,64) и ДПР (0,46) [6].

В то же время партии с низкими результатами могут иметь достаточно низкие индексы национализации, однако их вклад в общий индекс обычно невелик. Так, в 1995 г. самый низкий индекс (0,048) имел возглавлявшийся губернатором Свердловской области Э.Э.Росселем блок «Преображение Отечества», получивший в этом регионе 12,1%, а в целом по России довольствовавшийся 0,5%. В 1999 г. самый низкий индекс был опять-таки у свердловского блока «Мир. Труд. Май» (0,265; 0,6% по России, 5,9% по области). В 2003 г. минимальный индекс оказался у блока «Великая Россия – Евразийский союз» (0,045; 0,3% по России, 20,7% в Ингушетии). В 2007 и 2011 гг. минимум был у партии «Яблоко», в 2016 г. – у «Патриотов России» (0,399), в 2021 г. – у партии «Родина» (0,354; 0,8% по России, 10,5% в Тамбовской области).

Индекс территориальной однородности итогов голосования на федеральных выборах для российских регионов

Спустимся теперь на уровень регионов. Мы рассчитали индексы территориальной однородности голосования (ИТОГ) для всех регионов на выборах в Государственную Думу 1995–2021 гг. в разрезе территориальных избирательных комиссий (за исключением Ненецкого автономного округа, где всего две территориальные избирательные комиссии). Поскольку в период 2003–2008 гг. произошло объединение некоторых регионов, мы для выборов 1995–2007 гг. подсчитали также ИТОГ для будущих объединенных регионов (Забайкальский, Камчатский, Пермский и объединенный Красноярский край, объединенная Иркутская область), а для выборов 2007–2021 гг. – также ИТОГ для бывших регионов (Красноярский край и Иркутская область без автономных округов, Камчатская, Пермская, Читинская области, Коми-Пермяцкий и Усть-Ордынский Бурятский автономные округа; мы не делали расчетов для Агинского Бурятского, Корякского, Таймырского и Эвенкийского округов из-за небольшого числа территориальных избирательных комиссий).

Существенную поправку пришлось делать для Москвы на выборах 2021 г. Здесь значительная часть избирателей (около половины) проголосовала посредством дистанционного электронного голосования, и результаты такого голосования сильно отличались от результатов голосования на избирательных участках (в частности, «Единая Россия» получила на обычных избирательных участках 29,4%, а на дистанционном электронном голосовании 44,8%). При этом все избиратели одного одномандатного округа (а в Москве их 15) приписывались к одной из территориальных комиссий этого округа. В результате итоги по территориям были сильно искажены. Расчет ИТОГ с учетом нескорректированных итогов голосования давал значение индекса, равное 0,958. Однако когда мы исключили из расчета участки дистанционного электронного голосования, мы получили значение 0,970, которое больше соответствует значениям этого индекса в предыдущих кампаниях.

Результаты расчетов представлены в таблице 2. Также в таблицу помещены значения минимумов и максимумов для каждых выборов и медианные значения индекса (по 84 ныне действующим регионам, исключая Ненецкий АО).

Мы видим, что минимальные, медианные и максимальные значения имеют ту же тенденцию, что и значения индекса национализации, представленные в предыдущем разделе. Наименьшими они были в 1995 г., минимальное и медианное значения были наибольшими в 2007 г., но максимальное в 2011 г. оказалось чуть выше, чем в 2007 г.

Минимум в 1995 и 2003 гг. был в Ингушетии, в 1999 г. в Татарстане, в 2007, 2011 и 2016 гг. в южной части Тюменской области, в 2021 г. в Воронежской области. Максимум в 1995 г. был достигнут в Москве, в 1999 г. в Санкт-Петербурге, в 2003 г. – в Усть-Ордынском Бурятском АО, в 2007 и 2011 гг. в Чеченской Республике, в 2016 и 2021 гг. в Кабардино-Балкарской Республике.

Для упрощения анализа и элиминации временного фактора мы рассчитали ранги регионов среди ныне действующих регионов, представленных в таблице 2 (в 1995 и 1999 гг. – 81, в 2003, 2007 и 2011 гг. – 82, в 2016 и 2021 гг. – 84). Эти ранги показаны в таблице 3.

Далее имеет смысл выделить регионы с относительно стабильными значениями ранга. Наименьшую разность между максимальным и минимальным значениями ранга имеют: среди территориально неоднородных регионов – Нижегородская область (разность 14; среднее значение ранга 13,4), Башкортостан (16; 9,1), Якутия (21; 10,9), Бурятия (23; 21,3), Саратовская область (25; 17,4); среди середняков – Смоленская область (22; 49,3), Волгоградская область (25; 44,1); среди территориально однородных регионов – Псковская область (11; 72,3), Курганская область (18; 66,9), Ленинградская область (23; 69,7).

В то же время резкие изменения ранга характерны для ряда республик. Как уже отмечалось, Ингушетия в 1995 и 2003 гг. получила самый низкий индекс, но в 1999 г. и в 2007–2021 гг. ее индекс был одним из самых высоких. Кабардино-Балкарская Республика в 1995–2003 гг. была среди самых неоднородных регионов, а в 2007–2021 гг. среди самых однородных (в 2016 и 2021 гг. имела самый высокий индекс). Аналогичные «метания» характерны для Дагестана, Северной Осетии, Карачаево-Черкесской и Чеченской республик, а также всех трех рассматриваемых автономных округов. Из областей наиболее сильные изменения ранга (разность более 60) замечены в Архангельской, Астраханской, Владимирской, Воронежской, Кемеровской, Липецкой, Магаданской, Омской, Тамбовской и Тюменской.

Индекс территориальной однородности итогов голосования в российских регионах на выборах региональных парламентов

Оценку индексов территориальной однородности голосования на выборах региональных парламентов мы сделали для периода 2016–2020 гг. Для такой оценки мы выбрали 28 регионов, где на портале ЦИК [4] сводные таблицы включали данные по территориальным избирательным комиссиям. Дополнительно была взята Челябинская область, где сводная таблица включала данные по окружным избирательным комиссиям, но мы из сводных таблиц окружных комиссий сформировали данные по территориальным комиссиям.

Результаты расчетов представлены в таблице 4 в сравнении с аналогичными индексами для выборов в Государственную Думу 2016 и 2021 гг. Отметим, что в большинстве случаев сводные таблицы содержали большее число позиций, чем число территориальных комиссий, поскольку достаточно часто территория города или района, соответствующая территориальной комиссии, делилась между разными одномандатными округами, и в этом случае в сводной таблице обычно давались данные протоколов территориальной комиссии отдельно по каждому округу (исключения – республики Кабардино-Балкарская, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Северная Осетия и Татарстан). Однако для корректности сравнения с соответствующими индексами для выборов в Государственную Думу мы во всех случаях определили суммарные данные по каждой территории и вычислили индексы на основании этих суммарных данных. При этом разница с индексами, вычисленными на основании полных сводных таблиц, чаще всего была небольшой: самые большие различия (0,011) – в Брянской и Калужской областях и Ханты-Мансийском АО, в девяти регионах менее 0,005; в 14 регионах индекс для сокращенного варианта был больше, в 9 – меньше. Для Челябинской области индекс был вычислен в трех вариантах: по окружным комиссиям (0,929), по протоколам территориальных комиссий по каждому округу (0,902) и по единым данным по каждой территориальной комиссии (0,920).

Наиболее интересно сравнение полученных индексов для региональных и федеральных выборов. Особенно это касается выборов 2016 г., проходивших одновременно. В приведенной таблице показаны семь регионов, где выборы региональных парламентов проходили в сентябре 2016 г. одновременно с думскими выборами. Из них в четырех регионах (Кировская, Свердловская и Тверская области, Ханты-Мансийский АО) разница между индексами не превышала 0,01 (во всех индекс для региональных выборов был выше, чем для федеральных, что может быть связано с меньшим числом партий, участвовавших в региональных выборах). Немногим больше разница получилась в Красноярском крае (индекс для региональных выборов на 0,018 ниже) и Курской области (индекс для региональных выборов на 0,016 выше).

Особняком стоит Республика Дагестан. Ранее мы уже обращали внимание на то, что в этом регионе разброс результатов на выборах в Народное Собрание 2007, 2011 и 2016 гг. был значительно сильнее, чем на выборах в Государственную Думу в те же годы (в 2007 и 2011 гг. выборы проходили с разницей в 9 месяцев, в 2016 г. – одновременно) [13: 292–299]. В частности, в 2016 г. на думских выборах результаты «Единой России» варьировали от 65,3 до 98,5%, а на выборах в Народное Собрание – от 1,4 до 96,6%. Этот феномен отразился и на значении индексов территориальной однородности голосования: если на думских выборах республика показала ИТОГ, близкий к медианному (0,933), то на выборах в Народное Собрание ИТОГ получился значительно ниже (0,795).

Индексы на региональных выборах 2017–2020 гг. имеет смысл сравнивать с индексами на думских выборах как 2016 г., так и 2021 г. Мы видим, что у 8 регионов (Карачаево-Черкесская Республика, Якутия, Татарстан, Удмуртская Республика, Брянская, Владимирская, Ивановская, Магаданская области) значения индекса для региональных выборов оказались между значениями для думских выборов 2016 и 2021 гг., при этом обе разности чаще всего невелики (исключения – Владимирская и Магаданская области). У четырех регионов (Кабардино-Балкарская Республика, Тыва, Белгородская и Пензенская области) индекс для региональных выборов выше, чем для обеих думских кампаний, а у десяти регионов (Калмыкия, Коми, Северная Осетия, Хакасия, Забайкальский и Хабаровский края, Волгоградская, Калужская, Костромская и Челябинская области) – ниже.

Наиболее заметную разницу мы видим у Республики Северная Осетия – Алания. На думских выборах 2016 и 2021 гг. она оказалась в числе регионов с наиболее однородным голосованием (ранги соответственно 70 и 75, значения индексов 0,960 и 0,971). А на республиканских выборах у нее, как и у Дагестана, высокая степень неоднородности, о чем свидетельствует значения ИТОГ 0,866.

Обсуждение результатов

Как отмечал Р.Ф.Туровский [16], исследования территориальной однородности или неоднородности итогов голосования (в том числе национализации) могут иметь два аспекта – с точки зрения электоральной географии и в плане исследования политических основ партийных систем. В нашей работе основным является электорально-географический аспект, связанный с попытками понять, насколько сильны различия в итогах голосования на разных территориях и чем эти различия обусловлены.

Вслед за Г.В.Голосовым мы решили использовать показатель, основанный на тех же подходах, что и индекс концентрации Херфиндаля–Хиршмана (то есть на стандартном отклонении). Данный показатель (названный нами ИТОГ) имеет надежный теоретический фундамент и при этом достаточно просто вычисляется [2; 3; 6]. Результаты, полученные в настоящей статье, подтверждают его адекватность. Мы видим, что наш показатель не сильно чувствителен к вариациям территориального деления: об этом свидетельствуют близкие значения как общероссийского индекса в разрезе регионов и одномандатных округов, так и региональных индексов при изменении числа территориальных единиц.

С другой стороны, индекс показывает достаточную чувствительность к изменениям итогов голосования по территориям. Это видно как на примере Москвы на думских выборах 2021 г. (где изменения хоть и носили искусственный характер, но проявились достаточно ярко), так и при анализе динамики изменения индекса. При этом на примере регионов мы видим, что у одних значения индекса достаточно стабильны, а у других они сильно варьируются, и эти вариации отражают изменения электоральной географии региона.

Полученные нами результаты позволяют сравнить степень неоднородности итогов голосования по стране (в разрезе регионов) и по регионам (в разрезе территориальных единиц). Еще в 2005 г. Р.Ф.Туровский писал, что «вертикальный» раскол «центр–периферия» выражен в России гораздо лучше, чем «горизонтальные» расколы между крупными территориальными сообществами [15]. Полученные нами значения индекса территориальной однородности голосования все же показывают, что межрегиональные различия выражены в основном сильнее внутрирегиональных. Из сравнения данных, представленных в таблицах 1 и 2, видно, что во всех думских кампаниях индекс для Федерации ниже, чем медианное значение индексов регионов. Тем не менее, во всех кампаниях (кроме 2021 г.) были регионы, у которых ИТОГ был ниже общефедерального. Больше всего таких регионов (9) было в 2003 г.

Динамика индекса национализации в России подробно обсуждалась в работе Г.В.Голосова и В.С.Григорьева [6]. Они отмечали, что, несмотря на слабую развитость партийной системы, голосование по партийным спискам неизменно демонстрировало достаточно высокий, даже по сравнению с устойчивыми демократиями, уровень национализации.

Авторы цитируемой работы сделали вывод, что низкий уровень развития партийной системы и авторитарные тенденции не обязательно препятствуют национализации. Более того, именно слабость партий на местном уровне и одновременно сильное влияние общероссийских СМИ (в первую очередь телевидения) способствовали однородности итогов голосования в масштабах страны. Дополнительную роль сыграли временнáя близость думских и президентских кампаний (усиливавшая роль федеральной повестки в думских кампаниях), отсутствие реального федерализма (в том числе действовавший с 2001 г. запрет на создание региональных партий) и ведущая роль губернаторских политических машин в обеспечении голосования за монопольную проправительственную партию на федеральных и региональных выборах.

В меньшей степени исследованы внутрирегиональные различия в итогах голосования. Ю.О.Гайворонский вычислял индекс Джонса–Майнваринга для субъектов Российской Федерации на федеральных и региональных выборах 2012–2018 гг., но не привел полные результаты [5].

В данной работе мы впервые даем интегральную оценку таких различий. Из таблицы 2 мы можем видеть как индексы территориальной однородности голосования для всех российских регионов (кроме небольших автономных округов), так и их динамику.

Какие факторы влияют на степень однородности или неоднородности голосования? Полагаем, что эти факторы можно разделить на три группы: 1) факторы, связанные с территориальным делением регионов; 2) факторы, связанные с социально-экономическими, историческими и этническими различиями территорий; 3) факторы, связанные с использованием административного ресурса. Разберем эти факторы подробнее.

Обсуждая территориальное деление, следует в первую очередь проверить: влияет ли на индекс число территориальных единиц (далее приведено число единиц в «среднем» 2003 г.). Мы можем уверенно ответить, что не влияет. Мы видим высокие значения индекса как у регионов с небольшим числом территориальных единиц – Карелии (19), Хакасии (13), Калининградской (23), Магаданской (10), Мурманской (19) областей, Еврейской автономной области (6), так и у регионов-гигантов – Москвы (121) и Московской области (75). И также низкие значения индекса можно видеть как у небольших регионов – Адыгеи (9), Калмыкии (14), Астраханской области (16), Белгородской области (22), южной части Тюменской области (28), так и у гигантов – Татарстана (63), Красноярского края (67), Нижегородской (61) и Свердловской (78) областей.

Учитывая сильные различия в итогах голосования в региональном центре и на периферии [12], можно было предполагать, что на значениях индекса будет сказываться, сколькими территориальными единицами представлен региональный центр. Так, например, Кострома представлена одной единицей, а Киров – четырьмя, Белгород – одной единицей, а Курск – тремя. Можно было ожидать, что чем меньшим числом единиц представлен региональный центр, тем меньше его вклад в неоднородность голосования, то есть индекс однородности должен бы быть выше. Но у Кировской и Костромской областей получаются близкие значения индекса, а Белгородская область показывает большую неоднородность, чем Курская.

Также, учитывая различия в голосовании в городах и сельской местности, можно было предполагать, что большую однородность покажут регионы, где города в основном административно объединены с сельскими территориями. Примером такого региона является Саратовская область, которая, тем не менее, имеет низкие значения индекса.

Таким образом, факторы первого рода, по-видимому, не имеют сильного влияния на вычисляемый нами индекс. И это свидетельствует в пользу целесообразности его применения.

Из факторов второго рода наиболее интересна доля городского населения по данным Росстата [9]. Оказалось, что в 1995 и 2003 гг. наш индекс имел довольно хорошую корреляцию с долей городского населения в регионах соответственно на 1 января 1996 г. и 1 января 2004 г. (0,53 и 0,49 соответственно). В 1999 г. корреляция оказалась значительно хуже (0,20), а с 2007 г. ее практически нет (коэффициенты менее 0,1). По-видимому, это связано с резким увеличением индексов в ряде республик, где доля городского населения довольно низкая.

Если мы посмотрим на выборы 1995–2003 гг., то из таблицы 3 хорошо видно, что у 10 республик все три кампании индексы располагались в нижней половине, то есть показывали большую неоднородность. У Чеченской Республики индекс можно было рассчитать только для 2003 г., и он также был тогда низким. Еще пять республик имели относительно высокие индексы в 1999 г., а в 1995 и 2003 гг. – низкие. У Калмыкии индекс в 1995 г. был низким, в 1999 г. – средним, а в 2003 г. относительно высоким. И только четыре республики (Карелия, Коми, Марий Эл и Хакасия) все три кампании имели относительно высокие индексы.

В 2007 г. резко выросли ранги индексов у Дагестана, Ингушетии, Кабардино-Балкарской и Чеченской республик, заметно сдвинулись в сторону большей однородности также Мордовия и Тыва, в 2011 г. за ними последовала Карачаево-Черкесская Республика. Как отмечал Р.Ф.Туровский [16], регионализм этнических периферий уступил место демонстративной гиперлояльности центру. В 2016 и 2021 гг. из республик наибольшую неоднородность голосования проявляли Адыгея, Башкортостан, Бурятия, Калмыкия, Якутия и Тыва.

Отметим, что для большинства республик характерны как этническая неоднородность, так и высокая доля сельского населения, причем в сельской местности доля титульных этносов выше. Поэтому для республик можно было ожидать значительную неоднородность итогов голосования, а высокая однородность, которую некоторые республики стали проявлять с 2007 г., воспринимается как аномалия.

Среди регионов, неизменно или часто показывавших сильную неоднородность голосования, мы в основном видим также области, где сочетаются крупные промышленные центры и большая сельская периферия – Воронежская, Нижегородская, Ростовская, Самарская, Саратовская. Несколько особняком стоит юг Тюменской области, который в 2003 г. показывал достаточную однородность, а затем три кампании подряд был лидером по неоднородности.

С другой стороны, неудивительной является высокая однородность голосования в Москве и Санкт-Петербурге, а также в лишенных регионального центра Ленинградской и Московской областях. Также вполне понятна высокая однородность голосования в небольших регионах с не очень крупным региональным центром – Хакасии, Амурской, Вологодской, Курганской, Новгородской и Псковской областях, а также в Еврейской автономной области.

Факторы первого и второго рода имеют долговременный характер, поэтому с их помощью трудно объяснить резкие переходы регионов из разряда электорально неоднородных в однородные и обратно. Мы полагаем, что такие переходы являются следствием применения административного ресурса в той или иной форме – от усиленного навязывания выбора через элиты до прямых фальсификаций.

При этом административный ресурс может оказывать воздействие на степень однородности голосования в разных направлениях. Если он действует в основном в сельской периферии, где электорат более зависимый и меньше контроля, это должно приводить к большей неоднородности голосования. Если же административный ресурс столь силен, что может определять итоги голосования на всех территориях и при этом стремится все территории привести к единым показателям, мы получаем сверходнородные результаты (0,990–0,999), как в Кабардино-Балкарской и Чеченской республиках.

Показателен пример Москвы, где думские выборы 2011 г. сопровождались масштабными фальсификациями, которые были замечены многими и вызвали массовые акции протеста. На предыдущих выборах 2007 г. уровень фальсификаций был заметно ниже, а после протестов 2011 г. Москва на долгие годы была от них избавлена [13: 219–242]. Поскольку фальсификации в Москве даже в 2011 г. были не повсеместно, они заметно снизили индекс территориальной однородности голосования. Как видно из таблицы 2, в 2011 г. значение индекса в Москве снизилось до 0,944, что на 0,02 ниже, чем в 2016 г. и на 0,027 ниже, чем в 2007 г. Еще лучше разница видна из таблицы 3: ранг Москвы все годы, кроме 2007 и 2011 гг., был не ниже 73, но в 2007 г. он опустился до 66, а в 2011 г. – до 36.

В связи с этим обращает на себя внимание тот факт, что в 2021 г. у ряда регионов (Камчатский, Краснодарский, Приморский и Ставропольский края, Московская, Рязанская, Сахалинская и Тульская области, Санкт-Петербург, Ханты-Мансийский и Чукотский АО) резко снизился ранг индекса по сравнению с предыдущими кампаниями. В каждом случае необходимо разбираться отдельно, однако в общем этот факт согласуется с выводом С.А.Шпилькина о росте в 2021 г. доли «аномальных» голосов по сравнению с 2016 г. [17].

Таким образом, индексы территориальной однородности голосования могут использоваться для диагностики аномалий в итогах голосования.

Поступила в редакцию 08.11.2021, в окончательном виде 24.11.2021.

---

Список литературы

1. Caramani D. The Nationalization of Politics: The Formation of National Electorates and Party Systems in Western Europe. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. 347 p.
2. Golosov G.V. Factors of party system nationalization. – International political science review. 2016. Vol. 37. No. 2. P. 246–260. DOI: 10.1177/0192512114552864.
3. Golosov G.V. Party system nationalization. The problems of measurements with an application to federal states. – Party politics. 2014. Vol. 22. No.3. P. 278–288. DOI: 10.1177/1354068814549342.
4. Выборы, референдумы и иные формы прямого волеизъявления. – Сайт ЦИК России. Доступ: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/izbirkom (проверено 03.11.2021). - http://www.vybory.izbirkom.ru/region/izbirkom
5. Гайворонский Ю.О. Факторы национализации партийной системы современной России. – ПОЛИС. 2018. № 1. С. 45–61. DOI: 10.17976/jpps/2018.01.04.
6. Голосов Г.В., Григорьев В.С. Национализация партийной системы: российская специфика. – Политическая наука. 2015. № 1. С. 128–156.
7. Гришин Н.В. Динамика электоральных предпочтений населения Юга России: Сравнительное исследование. М.: Социальнополитическая МЫСЛЬ, 2008. 182 с.
8. Гришин Н.В. Территориальные различия электоральной поддержки КПРФ на Юге России. – Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. 2006. № 7. С. 33–39.
9. Доля городского населения в общей численности населения на 1 января. – Сайт Росстата. Доступ: https://showdata.gks.ru/report/278932/ (проверено 07.11.2021). - https://showdata.gks.ru/report/278932/
10. Корнеева Е.М. Локальный уровень голосования в России: пространственно-эконометрический подход. – Политическая наука. 2021. № 3. С. 229–250. DOI: 10.31249/poln/2021.03.10.
11. Кынев А., Любарев А., Максимов А. Как выбирала Россия – 2016. Результаты мониторинга избирательного процесса. М.: Фонд «Либеральная миссия», 2017. 1142 с.
12. Любарев А.Е. Внутрирегиональные различия электоральных показателей на российских выборах 1995–2018 гг. – Электоральная политика. 2019. № 1.
13. Любарев А.Е. Занимательная электоральная статистика. М.: Голос консалтинг, 2021. 304 с.
14. Подколзина Е.А., Демидова О.А., Кулецкая Л.Е. Пространственное моделирование электоральных предпочтений в Российской Федерации. – Пространственная экономика. 2020. Т. 16. № 2. С. 70–100. DOI: 10.14530/se.2020.2.070-100.
15. Туровский Р.Ф. Концептуальная электоральная карта постсоветской России. – Полития. 2005. № 4 (39). С. 161–202.
16. Туровский Р.Ф. Национализация и регионализация партийных систем: подходы к исследованию. – Полития. 2016. № 1 (80). С. 162–180.
17. Шпилькин С. Выборы по накатанной колее. – Троицкий вариант – Наука. 05.10.2021. № 339. С. 1, 3. Доступ: https://trv-science.ru/2021/10/vybory-po-nakatannoi-kolee/ (проверено 08.11.2021). - https://trv-science.ru/2021/10/vybory-po-nakatannoi-kolee/