Легитимность региональной власти

Однако прежде чем приступить непосредственно к анализу, необходимо специфицировать основные модели, рассматриваемые в данной работе.

Модель 1 (М1) связана с первой рабочей гипотезой и предполагает взаимосвязь экономического положения населения и уровня поддержки кандидата на выборах от партии власти. При этом, предполагается, что данная модель состоит из таких переменных, как среднемесячная заработная плата (ln_wages), а также объема социальных выплат населению (ln_soc).

Модель 2 (М2) характеризуется зависимостью расходной политики и уровня поддержки кандидата от правящей партии. Из этого следует, что модель состоит из таки переменных, как ln_expend (Общий объем расходов бюджета муниципальных образований) и объем социальных выплат населению (ln_soc).

Модель 3 (М3) служит для проверки гипотезы "социально-экономического голосования" и определяется с одной стороны, среднемесячной заработной платой (ln_wages), объемом социальных выплат населению (ln_soc) и, с другой стороны, мощностью амбулаторно-поликлинических учреждений (переменная health).

Модель 4 (М4) связана с последней рабочей гипотезой и выражается в виде совокупности следующих переменных: во-первых, числом субъектов малого и среднего предпринимательства в расчете на 10 тысяч человек населения (переменная business) и, во-вторых, инвестициями в основной капитал, осуществляемые организациями, находящимися на территории муниципального образования (без субъектов малого предпринимательства), (переменная ln_invest)

Модель 5 (М5) выступит в роли контрольной модели, куда будут включены все предикторы одновременно.

Далее необходимо выявить наличие взаимосвязи между голосованием за кандидата от правящей партии и социально-экономическими показателями с одновременной проверкой статистической значимости полученных корреляций. Для этого обратимся к таблице 3.

Таблица 3. Коэффициент корреляции Пирсона социально-экономических показателей с показателем "голоса, отданные за кандидата от правящей партии".

	edro	ln_expend	ln_wages	health	ln_soc	ln_invest	business
edro	Корреляция Пирсона	1	,081	,131*	,082	,036	-,058	-,165*
	Знч.(2-сторон)		,199	,035	,195	,565	,360	,018
	N	297	255	260	249	264	252	204

Из данной таблицы видно, что только два показателя - средние заработные платы работников организаций и число субъектов малого и среднего предпринимательства являются значимыми, хотя и значения корреляций являются крайне низкими и свидетельствуют о слабой связи. При этом, в первом случае прослеживается положительная связь, а во втором - отрицательная. И в то же время, не всегда стоит обращать внимание на данные показатели, т.к. в российских условиях присутствует влияние многих факторов, неподдающихся квантификации. Туровский Р.Ф. региональное измерение электорального процесса // Общественные науки и современность. - М., 2006. - №5. - С. 5-19 Именно поэтому, на данном этапе не будем исключать переменные, предположив, что далее при сочетании переменных возможно изменение значений значимости.

Итак, рассмотрим основные регрессионные модели, обозначенные выше. Для этого обратимся к таблице 4.

Таблица 4. Построение регрессионных моделей

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	t	Знч.
	B	Стд. Ошибка	Бета
М1	(Константа)	0,801	0,15		5,327	0
	ln_wages	0,009*	0,004	0,187	2,088	0,039
	ln_soc	-0,01*	0,009	-0,096	-1,076	0,284
М2	(Константа)	0,683	0,075		9,164	0
	ln_expend	0,028**	0,01	0,337	2,878	0,004
	ln_soc	-0,021*	0,008	-0,302	-2,583	0,01
М3	(Константа)	0,733	0,119		6,174	0
	ln_wages	0,01*	0,004	0,17	2,442	0,015
	ln_soc	-0,006	0,008	-0,088	-0,746	0,456
	health	8,36E-06	0	0,132	1,106	0,27
М4	(Константа)	0,827	0,038		21,695	0
	business	0	0	-0,181	-2,456	0,015
	ln_invest	-0,006	0,004	-0,128	-1,732	0,085
М5	(Константа)	0,908	0,194		4,689	0
	ln_expend	0,043*	0,018	0,362	2,381	0,019
	ln_wages	0,01*	0,005	0,208	2,008	0,047
	health	3,12E-05	0	0,218	1,624	0,107
	ln_soc	-0,057**	0,018	-0,547	-3,125	0,002
	ln_invest	7,71E-05	0,004	0,002	0,017	0,986
	business	-2,49E-05	0	-0,039	-0,405	0,686



Из приведенной выше таблицы видно, что только 4 модель (М4) не объясняет электоральное поведение россиян на губернаторских выборах 2012-2013 гг., т.к. все предикторы оказались незначимыми. Это может быть вызвано двумя причинами: либо экономическая модель голосования малого и среднего бизнеса не применима в чистом виде к объяснению голосования за кандидатов, поддерживаемых Единой Россией, либо некорректно подобраны переменные, объясняющие данную модель голосования. Однако в силу ограниченной информации, предоставленной статистическими службами, показатели по количеству предпринимателей на 10 000 чел. в каждом муниципальном образовании и объем инвестиций являются на мой взгляд наиболее приемлемыми.

В остальных моделях прослеживаются значимые предикторы, что дает нам основание не исключать их из анализа и продолжить тестирование на выявление наиболее оптимальной модели.

Для этого обратимся к критерию Шапиро-Уилка, для проверки нормальности распределения остатков регрессионных моделей (Таблица 5).

Таблица 5. Проверка нормальности распределения остатков регрессионных моделей

Критерий нормальности
	Колмогоров-Смирновa	Шапиро-Уилк
	Статистика	ст. св.	Значимость	Статистика	ст. св.	Значимость
Unstandardized Res_1	,035	122	,200*	,992	122	,711
Unstandardized Res_2	,059	122	,200*	,990	122	,482
Unstandardized Res_3	,042	122	,200*	,991	122	,579
Unstandardized Res_5	,040	122	,200*	,991	122	,616
*. Это нижняя граница для истинной значимости.
a. Поправка значимости Лильефорса



Из данной таблицы видно, что нет оснований для отклонения нулевой гипотезы о нормальности распределения остатков, и, следовательно, все четыре модели могут быть использованы в дальнейшем анализе.

Проведем также сравнение данных моделей на выполнение условия гомоскедастичности, для чего проведем тест Бреуша--Пагана для каждой модели.

Таблица 6. Проверка гомоскедастичности в модели 1(М1)

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variable	chi2	df	p
ln_wages	5.82	1	0.0159 #
ln_soc	0.51	1	0.4759 #
simultaneous	6.31	2	0.0427
# unadjusted p-values

По итогам проведенного теста в первой модели (Таблица 6) прослеживается гетероскедастичность, и, следовательно, данная модель не может быть использована для объяснения электорального поведения, и, следовательно, мы вынуждены исключить ее из данной работы.

Если же обратиться ко второй модели (Таблица 7), то, напротив, здесь присутствует гомоскедастичность, при том, что модель верно специфицирована, что можно визуально проследить исходя из приложения 2.

Таблица 7. Проверка гомоскедастичности в модели 2

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variable	chi2	df	p
ln_expend	0.22	1	0.6390 #
ln_soc	0.20	1	0.6536 #
simultaneous	0.23	2	0.8910
# unadjusted p-values



Таким образом, регрессия во второй модели может быть описана следующей формулой:

В третьей модели

(Таблица 8) не выполняется условие равенства дисперсии остатков, а значит МНК-оценки коэффициентов при предикторах являются неэффективными и, следовательно, оценки коэффициентов при предикторах в наших моделях оказываются незначимыми.

Таблица 8. Проверка гомоскедастичности в модели 3

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variable	chi2	df	p
ln_wages	5.47	1	0.1940 #
ln_soc	0.15	1	0.6994 #
health	1.50	1	0.2206 #
simultaneous	0.23	3	0.0200
# unadjusted p-values

И, наконец, если рассмотреть последнюю модель, включающую все переменные, то можно обнаружить, что в ней также нет гомоскедастичности, а это предполагает исключение данной модели из последующего анализа.

Таблица 9. Проверка гомоскедастичности в модели 5

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variable	chi2	df	p
ln_expend	5.09	1	0.0241 #
ln_wages	3.57	1	0.0588 #
health	0.04	1	0.8407 #
ln_soc	0.88	1	0.3476 #
ln_invest	0.75	1	0.3877 #
business	1.83	1	0.1765 #
simultaneous	15.26	6	0.0183
# unadjusted p-values

Таким образом, из проведенного анализа только вторая модель оказалась значимой, при том, что остатки у нее также имеют нормальное распределение. В этой связи, необходимо вернуться к рабочим гипотезам, поставленным в начале данной главы и проинтерпретировать результаты проведённого анализа в контексте первоначальной гипотезы.

2.3 Интерпретация результатов анализ факторов электорального поведения на выборах глав регионов

Первая гипотеза (H1) о том, что более обеспеченное население поддерживает кандидата от партии власти в большей степени, чем бедное, была отвергнута, не смотря на значимость показателей коэффициента корреляции и регрессий. Это объясняется тем, что все модели, содержащие данную переменную были отклонены в силу гетероскедостичности.

Вторая гипотеза (H2) - Чем больше расходов на социальную сферу в муниципальном образовании, тем выше поддержка кандидата от партии власти - в ходе анализа была подтверждена в рамках второй модели. Интерпретируя коэффициенты принятой модели мы можем сказать, что при прочих равных условиях с увеличением расходов на социальную сферу в муниципальном образовании на 1% поддержка кандидата-инкумбента растет на 2,8%. Результаты, полученные в рамках данной гипотез свидетельствуют о том, что расходная политика на губернаторских выборах может способствовать увеличению в первую очередь кандидата-инкумбента. В то же время, необходимо учитывать, что непосредственно регрессионный анализ не позволяет сделать вывод о причинно-следственной связи, что оставляет подобные выводы скорее на уровне предположений.

Что касается общего объема социальных выплат населению, то полученные коэффициенты в каждой рассматриваемой модели оказались отрицательными, что свидетельствует об обратной связи. Из этого следует, что при прочих равных условиях с увеличением объема социальных выплат населению на 1% поддержка кандидата от правящей партии уменьшается на 2,1%.

Третья рабочая гипотеза (Н3) - чем лучше социально-экономическое положение муниципального района или городского округа, тем выше поддержка кандидата от партии власти - была опровергнута еще на первом этапе анализа в силу того, то составляющие данной гипотезы, основанные на показателях: объем инвестиций и мощность поликлинических и больничных учреждений, были также отвергнуты как по итогам корреляционного анализа, так и по регрессионным моделям.

Четвертая рабочая гипотеза (H4) - Чем лучше в муниципальном районе климат для ведения малого и среднего бизнеса, тем выше поддержка кандидата от партии власти - была также опровергнута в ходе проведенного анализа при том, что взятые показатели: число субъектов малого и среднего предпринимательства и объем инвестиций имели слабую статистическую значимость на всех этапах анализа.

При интерпретации результатов необходимо учитывать, что количество наблюдений в каждой модели менялось в силу доступности и открытости статистических данных. Не смотря на то, что количество наблюдений было достаточным (минимальное рассматриваемое N=122 в модели 5), при увеличении количества наблюдений результаты могли бы быть точнее.

В то же время, нельзя полностью обосновывать электоральное поведение и предпочтения с помощью общего объема расходов бюджета муниципальных образований и социальных выплат населению, равно как и нельзя говорить о строгой причинно-следственной связи. Для увеличения точности результатов необходимо прибегнуть к социологическим опросам и фокус-группам.

Таким образом, относительно голосования на губернаторских выборах в 2012-2013 гг. мы не можем полностью отклонить теорию экономического голосования, т.к. обнаружены по меньшей мере два значимых фактора: общий объем расходов бюджета муниципальных образований, а также объем социальных выплат населению и налогооблагаемых денежных доходов населению. При этом, в пером случае прослеживается положительная связь, а во втором отрицательная. В то же время, нельзя также отклонить и теорию "поощрения-наказания", т.к. обозначенные переменные в первую очередь относятся и к ней.

Не смотря на обнаруженную связь, пока также еще рано делать вывод о том, что найденные факторы универсальны для всей региональной элиты. Именно поэтому необходимо провести аналогичный регрессионный анализ относительно выборов в региональные законодательные собрания в 2012-2013 гг.



Глава 3. Факторы легитимности региональной законодательной власти

После того, как мы провели регрессионный анализ по губернаторским выборам, необходимо провести с одной стороны регрессионный анализ, где в качестве зависимой переменной выступит доля голосов, отданная за Единую Россию на выборах в региональные законодательные собрания 2012-2013 гг.

Кроме того, а конце данной главу будет проведен анализ вторичных источников социологических данных, позволяющих сделать вывод о некоторых аспектах легитимности региональной власти. При этом в последнем параграфе будут также проанализированы основные неформальные институты, легитимирующие региональную власть.

3.1 Построение исследовательских моделей к объяснению электорального поведения на выборах региональных законодательных собраний

Как и в предыдущей главе, за основу будут взяты аналогичные переменные, однако, учитывая тот факт, что выборка значительно отличается и по самим регионам, и по всем социально-экономическим показателям, необходимо понимать, что и результаты могут оказаться несколько иными. Тем более, что при анализе более ранних избирательных кампаний были обнаружены различные факторы голосования на губернаторских выборах и выборах в региональные законодательные собрания.

Прежде всего рассмотрим основные регионы, а также долю голосов, отданную за Единую Россию (Таблица 10)

Результаты голосования за Единую Россию и явка на выборах в региональные законодательные собрания.



Таблица 10.

Регион	Доля голосов за ЕР	Явка
Башкортостан	76,06%	52,8%
Бурятия	43,34%	45,2%
Калмыкия	51,34%	48,2%
Саха	47,41%	45,4%
Хакасия	46,32%	36,5%
Чеченская	85,94%	92%
Забайкальский край	40,69%	24%
Архангельская область	44,33%	27,3%
Владимирская область	44,33%	28,5%
Ивановская область	55,77%	31,2%
Иркутская область	42,36%	24,5%
Кемеровская область	86,21%	75,6%
Ростовская область	62,45%	42%
Смоленская область	41,17%	29%
Ульяновская область	57,62%	35,4%
Северная Осетия	44,20%	45%
Удмуртия	53,19%	41,1%
Краснодарский край	69,47%	44,6%
Пензенская область	70,64%	48,7%
Саратовская область	77,92%	46,8%
Сахалинская область	50,18%	27,4%

Источник: http://www.cikrf.ru/

Из приведенной таблицы видно, что в выборку вошел 21 регион (если быть точнее, то муниципальные районы и городские округа, входящие в состав данных регионов). В то же время, в выборке присутствует Чеченская республика, которую следовало бы рассматривать отдельно в силу высокого результата Единой России и явки на выборах, тем не менее, благодаря технике исключения выбросов и подозрительных значений, данные по этому региону становятся более валидными для последующего анализа, и, следовательно, нет причин для его исключения (Результаты исключения выбросов и подозрительных значений см. Приложение 3).

В то же время, довольно высокие показатели поддержки прослеживаются в Башкортостане и в Кемеровской области, что также может несколько исказить итоговые результаты, несмотря на исключение выбросов в последующем анализе.

Принимая во внимание тот факт, что явка в разных регионах варьируется от 27,3 до 92%, можно утверждать с одной стороны о кризисе легитимности власти в одних регионах и высокой степени в других; с другой стороны, о способности/ неспособности мобилизовать население; или же о значимости неформальных институтов, оказавших/ или не оказавших влияние на посещаемость выборов. Тем не менее, эти предположения пока остаются скорее на уровне гипотез, нежели подкрепляются каким-либо конкретным анализом данных, хотя и, безусловно нужны для того, чтобы понимать причинно-следственные связи на начальном этапе работы с выборами в региональные законодательные органы.

Для регрессионного анализа факторов легитимности региональной законодательной власти будут использоваться те же переменные, что и в моделях, представленных во второй главе:

1) Общий объем расходов бюджета муниципальных образований (переменная ln_expend - от величины был взят натуральный логарифм для сглаживания эффекта различия объемов расходов бюджетов между региональными столицами и отдаленными муниципальными образованиями);

2) Среднемесячная заработная плата работников организаций (частных и муниципальных) (переменная ln_wages - от величины был взят натуральный логарифм для сглаживания эффекта различия средних заработных плат между региональными столицами и отдаленными муниципальными образованиями);

3) Инвестиции в основной капитал, осуществляемые организациями, находящимися на территории муниципального образования (без субъектов малого предпринимательства), (переменная ln_invest - от переменной был взят натуральный логарифм по той же причине, что и в предыдущем пункте);

4) Мощность амбулаторно-поликлинических учреждений (самостоятельных и отделений в составе больничных учреждений и других ЛПУ), посещений в смену (переменная health).

5) Объем социальных выплат населению и налогооблагаемых денежных доходов населению (переменная ln_soc - от переменной был взят натуральный логарифм по той же причине, что и в предыдущих пунктах)

6) Число субъектов малого и среднего предпринимательства в расчете на 10 тысяч человек населения (переменная business)

В свою очередь, зависимая переменная - доля голосов, отданных за Единую Россию на выборах в региональные законодательные собрания 2012-2013 гг. (edro) была взята с сайта центральной избирательной комиссии по каждому муниципальному району и городскому округу кроме закрытых административно-территориальных образований по которым отсутствует социально-экономическая статистика.

Таким образом в данный анализ вошли 676 муниципальных районов/городских округов, что позволяет выполнить регрессионный анализ.

Однако прежде чем приступить непосредственно к анализу, необходимо специфицировать основные модели, рассматриваемые в данной работе. Для того, чтобы провести в последствие сравнительный анализ возьмем за образец аналогичные модели и внесем лишь небольшие изменения, касающиеся особенностей избирательных кампаний в региональные легислатуры.

Модель 1 (М1) связана с первой рабочей гипотезой и предполагает взаимосвязь экономического положения населения и уровня поддержки Единой России в регионах. При этом, предполагается, что данная модель состоит из таких переменных, как среднемесячная заработная плата (ln_wages), а также объема социальных выплат населению (ln_soc).

Модель 2 (М2) характеризуется зависимостью расходной политики и уровня поддержки правящей партии. Из этого следует, что модель состоит из таки переменных, как ln_expend (Общий объем расходов бюджета муниципальных образований) и объем социальных выплат населению (ln_soc).

Модель 3 (М3) служит для проверки гипотезы "социально-экономического голосования" и определяется с одной стороны, среднемесячной заработной платой (ln_wages), объемом социальных выплат населению (ln_soc) и, с другой стороны, мощностью амбулаторно-поликлинических учреждений (переменная health).

Модель 4 (М4) связана с последней рабочей гипотезой и выражается в виде совокупности следующих переменных: во-первых, числом субъектов малого и среднего предпринимательства в расчете на 10 тысяч человек населения (переменная business) и, во-вторых, инвестициями в основной капитал, осуществляемые организациями, находящимися на территории муниципального образования (без субъектов малого предпринимательства), (переменная ln_invest)

Модель 5 (М5) выступит в роли контрольной модели, куда будут включены все предикторы одновременно.

3.2 Анализ факторов электорального поведения на выборах региональных законодательных органов

После того, как был определен состав предикторов и специфицированы модели, необходимо сформулировать рабочие гипотезы, которые будут проверены в ходе анализа, а полученные результаты будут сопоставлены с полученными взаимосвязями в предыдущей главе.

H1. Более обеспеченное население поддерживает Единую Россию в большей степени, чем бедное.

Первая рабочая гипотеза вновь основывается на экономической теории электорального поведения. При этом, важно отметить, что крайне сложно оценить к какой именно власти на региональном или федеральном уровне население приписывает ответственность в случае изменения их социально-экономического положения, несмотря на все исследования. Это связано с тем что каждый регион по-своему уникален в данном отношении, и зачастую региональные процессы могут влиять более значительную роль, нежели федеральные. Предоставление медицинских услуг в поселениях// Всероссийский центр изучения общественного мнения. - М., 2008. - Режим доступа: http://wciom.ru/zh/print_q.php?s_id=595&q_id=43051&date=20.09.2008 (Дата обращения 01.05.2014); Охрана общественного порядка// Всероссийский центр изучения общественного мнения. - М., 2008. - Режим доступа: http://wciom.ru/zh/print_q.php?s_id=595&q_id=43056&date=20.09.2008 (Дата обращения 01.05.2014).

Н2. Чем больше расходов на социальную сферу в муниципальном образовании, тем выше поддержка Единой России на региональном уровне.

Вторая исследовательская гипотеза посвящена расходной политике. И, следовательно, мы можем предполагать, что в контексте экономического/проблемного голосования переменные, заложенные в данную гипотезу окажутся значимыми, тем более, что во второй главе именно эта гипотеза и была подтверждена.

Следующий блок гипотез посвящен социально-экономическому положению региона и включает в себя с одной стороны предположение о том, что эффективность работы медицинских учреждений может сказаться на результатах голосования за партию, имеющую наибольшее влияние в регионе. При этом во внимание также принимается и инвестиционная часть, которая может оказаться также достаточно значимой.

Н3. Чем лучше социально-экономическое положение муниципального района или городского округа, тем выше Единой России на региональном уровне.

Н3.1. Муниципальные районы с лучшим медицинским обслуживанием будут больше поддерживать Единую Россию на региональном уровне.

Н3.2. Муниципальные районы с большими инвестициями в муниципальный округ будут больше поддерживать Единую Россию на региональном уровне.

И, наконец, последняя гипотез вновь основывается на предпринимательстве. Если исходить из того, что региональные законодательные органы могут принимать и изменять нормативно-правовые акты в рамках своей компетенции, то можно говорить о том, что голосование за Единую Россию со стороны бизнес-сообщества обуславливается способностью и заинтересованностью правящей партии лоббировать интересы бизнеса. Однако и это предположение требует подтверждения, для чего, прежде всего, необходимо провести регрессионный анализ.

Н4. Чем лучше в муниципальном районе климат для ведения малого и среднего бизнеса, тем выше поддержка Единой России на региональном уровне.

Тем не менее, в первую очередь проведём корреляционный анализ, для того, чтобы выявить наличие взаимосвязи между голосованием за Единую Россию и социально-экономическими показателями с одновременной проверкой статистической значимости полученных корреляций. Для этого обратимся к таблице 11.

Таблица 11. Коэффициент корреляции Пирсона социально-экономических показателей с показателем "голоса, отданные за кандидата от правящей партии".

	edro	ln_expend	ln_wages	health	ln_soc	ln_invest	business
edro	Корреляция Пирсона	1	-,035	-,303**	-,031	-,155**	-,152**	-,128**
	Знч.(2-сторон)		,414	,000	,505	,000	,001	,003
	N	628	543	546	474	525	473	526

Из полученных данных видно, что только 4 из 6 переменных имеют значимые корреляции. При этом, такая переменна как средние заработная заработная плата обладает наибольшим значением по сравнению с другими предикторами, хотя и остается на весьма низком уровне, что говорит о слабой тесноте связей. Кроме того, все значимые коэффициенты имеют обратную связь. Тем не менее, для того, чтобы понимать, как рассмотренные факторы оказывают взаимовлияние, необходимо рассмотреть результаты корреляционного анализа (Таблица 12)

Таблица 12. Построение регрессионных моделей

Модель	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	t	Знч.
	B	Стд. Ошибка	Бета
М1	(Константа)	2,322	,227		10,219	,000
	ln_wages	-,159**	,023	-,292	-6,944	,000
	ln_soc	-,008**	,002	-,146	-3,470	,001
М2	(Константа)	,715	,106		6,754	,000
	ln_soc	-,008*	,003	-,129	-2,862	,004
	ln_expend	,002	,008	,011	,244	,807
М3	(Константа)	2,203	,241		9,123	,000
	ln_soc	-,011**	,003	-,197	-4,174	,000
	ln_wages	-,146**	,024	-,270	-5,994	,000
	health	4E-05**	,000	,157	3,312	,001
М4	(Константа)	,750	,046		16,180	,000
	ln_invest	-,010*	,005	-,102	-2,113	,035
	business	,000	,000	-,068	-1,409	,160
М5	(Константа)	2,017	,304		6,625	,000
	ln_invest	-,002	,006	-,023	-,389	,698
	business	-9E-05	,000	-,055	-1,084	,279
	ln_expend	,033**	,011	,196	3,094	,002
	ln_wages	-,167**	,032	-,280	-5,139	,000
	Health	2E-05	,000	,068	1,119	,264
	ln_soc	-,010	,003	-,175	-3,282	,001

Из данной таблицы видно, что только в моделях 1 и 3 все переменные оказались значимыми, а значит могут быть так или иначе использованы в объяснении электорального поведения. В то же время, такой предиктор как среднемесячная заработная плата работников организаций оказалась значимой во всех моделях из-за чего с определенной долей вероятности мы можем говорить о сильной связи данной переменной с голосованием на выборах в региональные законодательные собрания. Кроме того, значимые предикторы присутствуют также и в остальных моделях, однако, мы вынуждены исключить их из последующего анализа из-за ограниченного объяснительного потенциала.

Для сравнения модели 1 и 3 обратимся к критерию Шапиро-Уилка, с целью проверки нормальности распределения остатков регрессионных моделей (Таблица 13).

Проверка нормальности распределения остатков регрессионных моделей

Таблица 13Критерий нормальности
	Колмогоров-Смирновa	Шапиро-Уилк
	Статистика	ст. св.	Значимость	Статистика	ст. св.	Значимость
Unstandardized Res_1	,041	506	,041	,995	506	,080
Unstandardized Res_3	,035	452	,200*	,995	452	,189
*. Это нижняя граница для истинной значимости.
a. Поправка значимости Лильефорса

Из данной таблицы видно, что нет оснований для отклонения нулевой гипотезы о нормальности распределения остатков, и, следовательно, как в первой, так и в третьей модели соблюдены условия критерия нормальности, и, следовательно, обе модели могут быть протестированы на гомоскедастичность для чего проведем тест Бреуша--Пагана для каждой модели.

Рассмотрим первую модель (Таблица 14)

Таблица 14. Проверка гомоскедастичности в модели 1

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variable	chi2	df	p
ln_wages	0.35	1	0.5540 #
ln_soc	16.32	1	0.0001 #
simultaneous	17.17	2	0.0002
# unadjusted p-values



Из приведенной таблицы видно, что теорема Гаусса-Маркова не соблюдается, т.к. дисперсия ошибок неодинакова и, следовательно, данная модель не может быть использована для объяснения электорального поведения, и, следовательно, мы вынуждены исключить ее из данной работы. Если же обратиться ко второй модели (Таблица 15), то, и здесь прослеживается гетероскедастичность, что также не позволяет нам интерпретировать результаты регрессионного анализа корректно.

Таблица 15. Проверка гомоскедастичности в модели 3

Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity
Ho: Constant variance
Variable	chi2	df	p
ln_wages	0.70	1	0.4011 #
ln_soc	14.98	1	0.0001 #
health	3.98	1	0.0460 #
simultaneous	17.37	3	0.0006
# unadjusted p-values

В то же время, предполагается, что в данной работе нет необходимости строить робастные регрессии, т.к. изначально принимается неоинституциональная методология. В следствии этого, предпочтительнее анализировать текущую политическую ситуацию в силу того, что она может дать значительно больше чем формализованный регрессионный анализ.

В силу того, что все заявленные регрессионные модели были отвергнуты, нет необходимости выделять отдельный параграф для интерпретации результатов и подтверждения рабочих гипотез, выдвинутых в начале данной главы.

Таким образом по результатам проведённого анализа, мы вынуждены отклонить все модели и, следовательно, все рабочие гипотезы. В то же время, несмотря на то, что МНК-оценки коэффициентов при предикторах в рассмотренных моделях являются неэффективными и, следовательно, оценки коэффициентов при предикторах в наших моделях оказываются незначимыми, остатки имеют нормальное распределение, а сами коэффициенты, полученные в ходе регрессионного анализа являются значимыми. Из этого следует, что при достижении искусственной гомоскедастичности возможен последующий анализ.

Однако на данном этапе мы вынуждены говорить об отсутствии связи между социально-экономическими показателями и уровнем поддержки Единой России на выборах в региональные законодательные собрания.

3.3 Анализ формальных и неформальных факторов легитимности региональной власти

Если в предыдущих главах был рассмотрен институт выборов, как один из способов поддержания легитимности власти, то в данной главе внимание будет сконцентрировано в первую очередь на иных формальных и неформальных институтах, для чего будет проведён качественный анализ вторичных источников социологических данных.

Тем не менее электоральное поведение также не будет исключено из данной части работы в силу неспособности регрессионной модели обосновать предпочтения россиян на выборах в региональные легислатуры.

В то же время с самого начала был заявлен период анализа: 2012-2013 гг., и, следовательно, будет корректно, если в текущем параграфе будут использованы опросы, проведенные также в рамках обозначенного периода.

В первую очередь обратимся к данным, обнародованным ВЦИОМ. В частности, одно из исследований было посвящено удовлетворенности граждан ситуации, сложившейся в регионе. Результаты оказались следующими:



Таблица 16. Удовлетворенность граждан ситуацией в регионе.

		За кого вы бы проголосовали на ближайших выборах в ГД РФ?
Оценка ситуации в регионе		СР	ЛДПР	КПРФ	ЕР	Другие партии	Испорчу бюллетень	Не стал бы участвовать	Затрудняюсь ответить
Все отлично	2%	9%	8%	1%	1%	0%	0%	1%	2%
Все хорошо	10%	22%	10%	5%	15%	9%	12%	4%	5%
Все нормально	55%	38%	44%	42%	70%	47%	35%	41%	58%
Все плохо	27%	27%	27%	44%	12%	26%	32%	45%	30%
Все ужасно	4%	4%	9%	4%	1%	9%	20%	5%	2%
Затрудняюсь ответить	2%	1%	2%	4%	1%	9%	0%	5%	3%

Источник: http://wciom.ru/zh/print_q.php?s_id=943&q_id=64785&date=22.12.2013

Только 12% респондентов оценивают ситуацию в своем регионе как хорошую отличную, в то время, как 31% дает обратные ответы. Большая часть респондентов (55%) характеризует обстановку "нормально". Из этого следует, что удовлетворенность региональной властью находится на достаточно низком уровне, т.к. большая часть оценок располагается от средней до наихудшей оценки.

В то же время, в данную таблицу были включены ответы респондентов об их электоральных преференциях на момент опроса. Наиболее заметная тенденция, которая прослеживается - высокая доля людей, готовых голосовать за Единую Россию среди тех, кто оценил ситуацию в регионе лишь на оценку "нормально". Это может свидетельствовать либо о том, что население не связывает деятельность губернатора с его партийной принадлежностью, либо о том, что данная группа является крайне пассивной и стремится к традиционному голосованию за существующую власть. С другой стороны, по сравнению с другими партиями у Справедливой России и ЛДПР наблюдается относительно высокая доля тех, кто оценивает ситуацию в регионе на "отлично".

Вместе с тем, крайне важными оказываются оценки тех респондентов, которые полагают, что не пришли бы на выборы. Около 41% оценивают ситуацию в регионе как нормальную и 45% как плохую. В первом случае, возможно следует говорить об абсентеизме, а во втором - о сознательном игнорировании выборов.

В то же время, если обратиться к данным, посвященным чувству принадлежности граждан к своему региону, то можно обнаружить следующие результаты:

Опрос ВЦИОМ о чувстве принадлежности к региону.

Таблица 17.

Чувствую принадлежность, но НЕ ГОРЖУСЬ этим	35,00
Горжусь своей принадлежностью, чувствую, что представители моей группы лучше других	53,00
НЕ чувствую свою принадлежность	10,00
Затрудняюсь ответить	2,00

Истчоник: http://wciom.ru/zh/print_q.php?s_id=922&q_id=63649&date=11.08.2013

В первую очередь, только лишь около половины населения гордится своей принадлежностью к региону проживания, в то время, как остальная часть либо не гордится, либо не чувствует своей принадлежности. Обозначенные данные вновь подтверждают предположение об абсентеизме.

Если же рассматривать отношение граждан России к деятельности губернаторов, то необходимо обратиться к индексу одобрения губернаторов, которой рассчитывается через разницу доли респондентов, поддерживающих губернатора и не поддерживающих. На приведенном ниже графике видно, что к августу 2013 г. пролеживаются небольшие "всплески" одобрения, когда число тех, кто выразил поддержку главе субъекта значительно превышает оппозиционную его часть. При этом с начала 2000- х гг. не прослеживается четкой динамики по увеличению или уменьшению поддержки, в то же время, не заметно и влияние изменения избирательного законодательства с середины 2000-х. Все это свидетельствует с одной стороны о неустойчивости предпочтений россиян, и с другой стороны, как следствие, о нестабильности легитимности региональной власти.

Индекс одобрения губернаторов

Источник: http://www.levada.ru/indeksy

Рис. 1. По вертикали доля населения, поддерживающая губернаторов. По горизонтали временной период.

И, наконец, если рассмотреть также и законодательные органы власти, которые также представляют из себя часть элиты, можно обнаружить следующие тренды:

Таблица 18. Доверие законодательным органам власти

Полностью доверяю	9,00
Скорее доверяю	44,00
Скорее не доверяю	30,00
Совершенно не доверяю	11,00
Затрудняюсь ответить	6,00

Источник: http://wciom.ru/zh/print_q.php?s_id=887&q_id=61597&date=02.09.2012



В силу ограниченности данных по региональным законодательным собраниям, мы вынуждены обращаться к не агрегированным данным и рассматривать всю законодательную власть в целом.

Тем не менее, исходя из представленных данных мы можем обнаружить, что лишь около половины россиян доверяют законодательным органам власти, в то время, как 41% скорее не доверяют или совершенно не доверяют. Результаты по законодательным органам оказались схожими с индексом одобрения губернаторов, вследствие чего можно сделать аналогичный вывод, что крайне высока степень недоверия.

После того, как был проведён описательный анализ легитимности региональной власти, необходимо объяснить и проинтерпретировать взятые данные в контексте данной работы.

С точки зрения неоинституционализма, помимо формальных институтов легитимации власти: выборы, повышение эффективности работы государственных органов, в т.ч. путем изменения законодательства, мы также должны рассмотреть и неформальные особенности регионального политического процесса.

Еще с конца 90-х гг. в российских регионах сложилась практика взаимодействия с бизнес-сообществом. При этом, до сих пор, данная группа оказывает существенное влияние на принятие решений во многих регионах РФ (Татарстане, Красноярском крае или Якутии). Кроме того, нельзя не упомянуть и о таких примерах, как Чукотский автономный округ, где с конца 2000 г. и до июля 2013 г. у власти находился Р.А. Абрамович сначала в должности главы администрации, а затем председателя региональной Думы. Среди прочих примеров - победа на губернаторских выборах А.Хлопонина с помощью "Норильского никеля" в 2001 г. в таймырском АО; победа на президентских выборах республики Адыгея Х.Совмена (занимался золотодобычей); или же президентство В.А. Штырова в Якутии. При этом, как отмечают российские исследователи, роль бизнеса в процессе легитимации вполне очевидно связана со спонсорской помощью существующей власти в регионах в обмен на выгодные им решения или властные позиции. Данный феномен получил название "механизм политического инвестирования". В то же время, нельзя не сказать и о том, что роль бизнеса может быть крайне высока как в бедных регионах, так и в богатых. В первом случае властные позиции оказываются довольно доступными, но инвестиционные риски вместе с тем также крайне высоки. В этой связи, если с точки зрения бизнес-групп политическое инвестирование способно окупить требующиеся затраты, бизнес идет на сотрудничество с региональной властью финансируя либо персонально ее, что как правило попадает под другой неформальный институт - коррупцию, либо какие-либо региональные проекты, что происходит намного реже.

В богатых регионах властные позиции либо имеют значительно большую стоимость и требует куда больших вложений, либо почти недоступны для бизнеса. В этой связи появляется другая модель взаимодействия бизнеса и власти, которую можно назвать торгом. Барсукова С. Ю., Звягинцев В. И. Механизм "политического инвестирования", или Как и зачем российский бизнес участвует в выборах и оплачивает партийную жизнь // Полис. -М., 2006. - № 2. - С. 110 - 121.

Таким образом, Лапина Н. выделяет четыре способа взаимодействия бизнеса и региональной власти, которые в каждом отдельном случае могут либо способствовать легитимации, либо, напротив, подрывать ее и делегитимировать власть в регионах:

1. Сильная и политическая и экономическая элита ведет к необходимости переговоров между сторонами для того, чтобы избежать конфликта.

2. Доминирующая политическая элита и слабая экономическая. Данная модель не предполагает ограничение каких-либо функций бизнес-сообщества относительно легитимации власти, но и не сводит их лишь к финансированию.

3. Слабая политическая элита и сильная экономическая элита. При данной расстановке сил легитимность региональной власти зависит в большей степени от того, насколько хороши взаимоотношения с бизнес-сообществом.

4. Слабая и полит...