Выборы в региональные законодательные собрания

Изменение выборного законодательства в пользу введения пропорционального элемента в избирательные системы на региональном уровне и полного использования на уровне федеральном стало одним из стержневых факторов в становлении новой конфигурации политической системы и ее институтов. Сформировался новый партийно-поли-тический спектр, проецирующийся на выборы всех уровней. Для более четкого определения исследовательских позиций мы условно разделили выборы на 13 ЭЦ (электоральных циклов): ? 1 ЭЦ — 7 декабря 2003 г. (7 регионов); ? 2 ЭЦ — 14 марта 2004 г. (6 регионов); ? 3 ЭЦ — 3 октября 2004 г. — 26 декабря 2004 г. (11 регионов); ? 4 ЭЦ — 23 января 2005 г. — 22 мая 2005 г. (8 регионов); ? 5 ЭЦ — 16 октября 2005 г. — 25 декабря 2005 г. (12 регионов); ? 6 ЭЦ — 12 марта 2006 г. (8 регионов); ? 7 ЭЦ — 8 октября 2006 г. — 3 декабря 2006 г. (10 регионов); ? 8 ЭЦ — 11 марта 2007 г . — 15 апреля 2007 г. (15 регионов); ? 9 ЭЦ — 2 декабря 2007 г. (9 регионов); ? 10 ЭЦ — 2 марта 2008 г. (11 регионов); ? 11 ЭЦ — 12 октября 2008 г. (5 регионов); ? 12 ЭЦ — 1 марта 2009 г. (9 регионов) ; ? 13 ЭЦ — 11 октября 2009 года (3 региона) . Цель статьи — показать и рассчитать эффективную прогностическую модель формирования региональных легислатур России по пропорциональной избирательной системе. Задачи статьи: сравнить результаты выборов депутатов региональных Законодательных собраний, в их пропорциональной части, а также соотнести показатели с выборами в ГД (Государственную Думу) ФС РФ, установив тем самым контуры региональной «электоральной проекции». Анализ эмпирических данных по выборам в рассматриваемых электоральных циклах позволяет автору предполагать следующее: 1) колебание результатов выборов в пределах установленных отклонений; 2) схожесть результатов региональных выборов последних циклов и федеральных выборов; 3) возможность экстраполяции данных с регионального уровня на федеральный. Методика исследования. В настоящее время в науке накоплен некоторый опыт моделирования электоральных процессов. В работах методами статистического анализа уделено внимание пространственному представлению электоральных структур . В исследовании Е. Опенхуза на примере выборов в Европарламент анализируется и дополняется двумерный анализ политического поведения . О. Девис и М. Хинич разработали математические модели связей между выбором избирателей и предвыборными политическими решениями . Интересным представляется и исследовательское направление, рассматривающее теорию клеточных автоматов, уточняющую пределы роста электоральных результатов партий . Это далеко не полный перечень направлений моделирования электоральных процессов, но детальное рассмотрение проблемы может стать предметом отдельной статьи. В настоящей работе мы предлагаем авторскую модель прогнозирования, учитывающую специфику региональных выборов в России. Для построения объективной картины электоральной динамики участия основных политических игроков необходимо провести вычисление среднего арифметического значения без учета нулевых показателей партий. Они снижают объективную картину реальных результатов, поскольку в отдельных регионах партии не смогли подать списки, в отдельных субъектах списки снимались с выборов. Число таких событий невелико, чтобы представлять определенную тенденцию, но достаточно для того, чтобы исказить реальные показатели той или иной партии. Очевидно, что каждый цикл является индикатором массовых настроений электората, его отношением к той или иной партии. В свою очередь, это обусловливает различные показатели в каждом из циклов, а также поможет нам оценить перспективы ближайших выборов для каждой из партий. Для проверки гипотезы 1) мы рассчитаем стандартное отклонение до 8 ЭЦ (т. е. за цикл до выборов в ГД РФ V созыва). Затем будем сравнивать полученные результаты с показателями среднего арифметического каждой партии по всем регионам до означенного цикла (далее «накопительное среднее»), с показателями среднего арифметического 8 ЭЦ. В случае расхождений среднестатистических результатов с показателями выборов в Государственную Думу проверим значения расхождения на вхождение в диапазон стандартного отклонения. Попадание в означенный диапазон подтвердит гипотезу. Компаративный анализ результатов выборов в ГД РФ V созыва и выборов в региональные Законодательные собрания России. Первый этап эмпирического исследования включает в себя сравнение «накопительной средней» с реальными результатами выборов в ГД РФ V созыва. Значительное расхождение в результатах у «Единой России» и «Справедливой России». Если результат «Справедливой России» был предсказуем, вследствие повсеместного падения уровня доверия к партии, не сумевшей стать второй руководящей силой в стране, то результат «Единой России» является аномально высоким. Рассмотрим результаты цикла региональных выборов, проходивших параллельно избирательной кампании (рис. 2). Близкие результаты только у «Единой России» и ЛДПР, что выглядит довольно странным, ведь выборы проходили в один день, а значит, среднестатистические показатели должны быть максимально близкими. Сравним расхождение результатов «накопительного среднего» 8 ЭЦ выборов в ГД РФ V созыва со стандартным отклонением до данного цикла (рис. 3). Напомним, что гипотеза подтвердится в случае вхождения результатов в диапазон стандартного отклонения. Для всех партий, кроме «Единой России», гипотеза подтвердилась. Случай с «партией власти» является исключением. К факторам, влияющим на резкий рост уровня доверия к «Единой России», может говорить резкое увеличение процента и массовости политической рекламы перед выборами в ГД РФ. Аналогичная тенденция должна подтвердиться и для стандартного отклонения выборов только в 8 ЭЦ (рис. 4). Наиболее адекватным вхождением в диапазон отклонений оказались результаты по 8 ЭЦ, что подтверждает наши предположения о работоспособности модели. Таким образом, можно сделать вывод, что для выборов в ГД необходимо закладывать несколько больший процент стандартного отклонения, чем показывают усредненные расчеты, поскольку действующая партия власти на данный момент обладает существенными ресурсами для масштабного продвижения своей политической платформы. Прогнозирование выборов в региональные легислатуры РФ. Для региональных выборов (не совмещенных с федеральными кампаниями) рассчитанные в соответствии с означенными тенденциями показатели должны соответствовать действительности. Представляется целесообразным брать во внимание показатели «накопительного среднего» с 10 по 12 ЭЦ, поскольку выборы в них проводились уже после федеральной кампании, установившей «общероссийскую планку» для основных политических игроков (рис. 5). Рис. 1. Соотношение показателей «накопительной средней» с реальными результатами выборов в ГД РФ V созыва Рис. 2. Соотношение результатов выборов 9 ЭЦ с выборами в ГД РФ V созываРис. 3. Соотношение стандартного отклонения с 1-8 ЭЦ и разницы результатов «накопительного среднего» с результатами выборов в ГД РФ V созыва Рис. 4. Соотношение стандартного отклонения 8 ЭЦ и разницы результатов «накопительного среднего» 8 ЭЦ с результатами выборов в ГД РФ V созыва Рис. 5. Сравнение среднестатистических показателей с 10 по 13 ЭЦРис. 6. Соотношение разницы реальных результатов выборов и «накопительного среднего» со стандартным отклонением 10-12 ЭЦ Рис. 7. Коридор колебаний возможных результатов и «накопительное среднее» с 10-13 ЭЦГрафик подтверждает наше предположение об адекватности модели, рассматривающей накопительное среднее после выборов в ГД РФ. Что вполне логично. Выборы в ГД РФ вызывают больше интереса у избирателей, шире освещаются в СМИ, создавая, таким образом, определенное мнение у электората относительно возможностей партий. Верифицируем нашу модель, рассчитав возможные отклонения для рассматриваемых выборов (рис. 6). Как можно увидеть на графике, разница входит в диапазон отклонений. Аргументы, рассмотренные выше, подтверждают саму принципиальную возможность прогнозирования результатов выборов в региональные Законодательные собрания по пропорциональной избирательной системе. Наличие диапазона возможных значений позволяет давать адекватные оценки предстоящим выборам. Важно понимать, что при составлении прогноза необходимо учитывать положение «маятника стандартного отклонения», и для того, чтобы его определить, необходимо учитывать специфику проводимых выборов в последних двух циклах, из СМИ узнавать отношение к той или иной политической силе. Наш прогноз на выборы в марте будет следующим (рис. 7). Значения партий будут находиться в коридоре колебаний между обозначенными переменными «минимальное прогнозируемое» и «максимальное прогнозируемое». Накопительное среднее позволяет сделать вывод, что все партии в своих среднестатистических значениях преодолеют заградительные барьер, «Единая Россия» получит около 57 % голосов, КПРФ в районе 16,2 %, ЛДПР порядка 8,1 %, «Справедливая Россия» более 8 %. Выводы. Подводя итог проведенному анализу, отметим, что результаты выборов, действительно, колеблются в границах установленных отклонений. Стоит, однако, учитывать, что федеральная кампания накладывает свой отпечаток на результаты доминирующей партии на протяжении анализируемых электоральных циклов. Ее ресурсная база позволяет существенно улучшить свои показатели. Оставшиеся политические игроки будут иметь показатели в рамках означенных границ отклонения. Вместе с тем отметим схожесть результатов региональных выборов последних циклов и федеральных выборов. Все это позволяет нам прогнозировать показатели партий не только для выборов в региональные Законодательные собрания, но и экстраполировать полученные данные на выборы в ГД РФ. , К дискуссии об оптимальных моделях формирования Законодательных собраний регионов России // Вестник Тамбовского университета. Серия Гуманитарные науки. Тамбов, 2009. Вып. 4. С. 21. Социальные размежевания и структуры электорального пространства России // Общественные науки и современность. 2007. № 4. С. 80-92. Па тии и кандидаты в электоральном пространстве: структурный «эффект победителя» // PRO NUNC: Современные политические процессы. Тамбов, 2007. Вып. 7. Oppenhuis E. Voting behavior in Europe: A comparative analysis of electoral participation and party choice. Amsterdam, 1995. Davis O., Hinich M. A Mathematical Model of Policy Formation in a Democratic Society // Mathematical Application in Political Science. Dallas, 1966. Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М., 1971. , Моделирование электоральных процессов на основе концепции клеточных автоматов // Открытые информационные и компьютерные технологии. Харьков, 2007. Вып. 36. С. 17-34.