Влияние социально-экономических факторов на электоральное поведение избирателей Урала и Приволжья (по результатам выборов в Государственную Думу 2011 года)

где: Y - исследуемая (зависимая) переменная;

x - предиктор;

b₀ - константа;

b - коэффициент при предикторе;

е - ошибка.

Множественная регрессия - регрессия с несколькими предикторами. Модель имеет следующий вид:

Y = b₀ + b₁x₁ + … + b_nx_n + e,

где: Y - исследуемая (зависимая) переменная;

x₁ … x_n - предикторы;

b₀ - константа;

b₁ … b_n - коэффициенты при предикторах;

е - ошибка.

Предиктор (англ., «предсказатель») - параметр (независимая переменная), использующаяся для предсказания значений зависимой переменной в модели регрессии [Bluman, pp.551-552].

Для построения модели множественной регрессии будет использована процедура пошагового анализа, в котором предикторы пошагово включаются в модель. На первом шаге в модель включается тот предиктор, который оказывает самое большое влияние на исследуемую переменную среди всех прочих. На втором шаге - следующая по силе оказываемого влияния. При этом добавление нового предиктора не обязательно существенно изменит значение коэффициента детерминации. В такую модель могут войти не все предикторы, что обусловлено тем, что сами предикторы могут быть связаны друг с другом. Пошаговое включение будет строить столько моделей регрессии, сколько предикторов включается в модель. Конкретно в этом исследовании рассматривается модель с наибольшим числом включенных переменных.

Порядок построения такой модели следующим:

1) Подбор модели (вид связи - в данном случае - линейный);

2) Оценка параметров модели (расчет неизвестных коэффициентов);

3) Анализ адекватности модели (R² - коэффициент детерминации, F-статистика, анализ остатков) [Тюрин, Макаров, с.236-238].

Для оценки неизвестных коэффициентов применяется метод наименьших квадратов, который заключается в подборе таких коэффициентов b₀ и b₁, при которых квадраты остатков будут минимальны.

Приведем формулы, необходимые при расчете МНК (на примере парной регрессии):

,

где: - истинное значение;

- предсказанное значение.

Таким образом, МНК-оценками для коэффициентов будут:

и

Полученные значения являются оценками неизвестных коэффициентов, которые попадают в конечную модель.

Для проверки качества (адекватности) полученной регрессионной модели используем F-критерий Фишера. Из всех различных методов расчета F-критерия предлагается работать со следующим:

,

где: ESS (estimate sum of squares) - объясненная сумма квадратов,

RSS (residual sum of squares) - сумма квадратов остатков,

k - число объясняющих переменных,

n - число наблюдений.

Если полученное значение F < F_crit , то это значит, что модель хорошая, а ее параметры подлежат дальнейшей адекватной интерпретации.

Еще немало важным критерием для оценки полученных результатов является коэффициент детерминации. Он показывает, какую долю значений исследуемой переменной способна объяснить модель.

,

где: TSS (total sum of squares) - общая сумма квадратов.

Также при построении регрессионных моделей одним из важных моментов является анализ остатков, которая отвечает на вопрос: насколько хороша подобранная регрессионная модель. Теоретически в качественных моделях предполагается, что остатки будут вести себя как независимые одинаково распределенные случайные величины, желательно подчиняющиеся нормальному закону распределения. Для проведения анализа остатков можно использовать такие инструменты, как гистограмма частот, критерий Колмогорова-Смирнова.

Независимость остатков же проверяется при помощи критерия Дарбина-Уотсона, который позволяет определить наличие автокорреляций. Автокорреляция симптомизирует о том, что остатки в регрессионной модели достаточно сильно взаимозависимы, что существенно сказывается на качестве построенной модели. Само значение критерия варьируется по шкале от 0 до 4, при этом, полному отсутствию автокорреляций будет соответствовать значение 2.

При интерпретации полученных моделей регрессии будет уделяться внимание в первую очередь выявленным факторам, оказывающим влияние на значение, принимаемое зависимыми переменными. Значение, принимаемое коэффициентами при факторах, в этом случае способно дать представление о том, насколько сильно данный предиктор может повлиять на исследуемую переменную.

2.4 Стратегия исследования

Для успешного выполнения поставленной цели необходимо выработать стратегию работы с данными. Предполагаются следующие этапы в исследовании:

1) Этап описательных статистик;

2) Изучение нехарактерных значений с помощью диаграмм;

3) Расчет коэффициентов корреляции между исследуемой переменной и предикторами, определение значимых коэффициентов для включения предикторов в модель;

4) Построение моделей регрессии.

Последовательное выполнение перечисленных этапов позволит выполнить задачи исследования, проверить поставленные гипотезы и достигнуть цели, обозначенной во введении.

2.5 Выводы по главе 2

Здесь были описаны те статистические методы, которые используются в данном исследовании. При этом было указана не только формальное определение, но и методика расчета, которая позволит, при необходимости, вручную проверить полученные результаты. Теперь можно переходить к непосредственному статистическому анализу имеющихся у исследователя данных для проверки гипотез.

социальный экономический электоральный урбанизация



Глава 3. Построение и интерпретация моделей

В предыдущих главах были описаны теории отечественных и зарубежных авторов, которые послужили основанием для отбора переменных, используемых при построении объясняющих моделей, и приведен перечень поясненных статистических методов, при помощи которых данные модели будут построены.

Как и следует из гипотезы исследования, каждый из параграфов этой главы решает одну из задач, необходимых успешного достижения обозначенной в начале работы цели: выявить влияние социальных и экономических факторов на электоральное поведение. Опять же напомню, что рассматриваются не просто случайно взятые социальные и экономические факторы. Отнюдь, через эти факторы отображается социальная напряженность, существующая в муниципальном районе. Факторы, через которые отображается социальная напряженность, были изложены и интерпретированы в первой главе исследования.

В качестве переменных, характеризующих электоральное поведение, была взята «доля голосов» за политические партии, принимавшие участие в думских выборах 2011 года.

В первом параграфе будут рассчитаны корреляции между отобранными социальными и экономическими факторами и переменными, характеризующими явку и долю голосов, отданных избирателями за политические партии, принявших участие в выборах, для выявления возможных взаимосвязей. В случае если выявленная взаимосвязь будет статистически значимой согласно используемому статистическому аппарату, описанному во второй главе работы, факторы будут включены в последующее построение моделей регрессии.

Второй параграф непосредственно посвящен построению регрессионных моделей. Отметим, что построение моделей как таковых не является самоцелью данной исследовательской работы. Важно не то, какие именно значения будет принимать тот или иной коэффициент перед предиктором в модели, а интерпретация попадающих в модель факторов.

3.1 Выявление взаимосвязей между социальными и экономическими факторами и электоральными предпочтениями

Проверяемые в этом параграфе конкретные факторы выражают существующее в муниципальном районе социальное напряжение, которое может определить электоральное поведение избирателя в рамках подхода «поддержка-наказание», что уже было сказано выше. Для исследования важно выявить наличие подобного влияния, рассмотрев уже как подтвержденные в предыдущих исследованиях факторы, так и рядом ранее неиспользованных. Поэтому ограничимся десятью факторами, оценивающими социальную и экономическую жизнь в муниципальном районе с разных сторон.

Для начала проверим, существует ли взаимосвязь между новым, введенным в рамках данного исследования фактором «индекс урбанизации» и явкой по соответствующим муниципальным районам территориально-избирательным комиссиям. Иными словами, зависит ли уровень явки от урбанизации района? Если да, то каков ее характер и сила.

Таблица №1. Коэффициент корреляции для переменных «индекс урбанизации» и «явка»

	Характеристика муниципального района
Явка	Коэффициент корреляции	-,280**
	Знач. (двухсторонняя)	,000

Как видно из приведенной выше таблицы (см. Таблица №1), между переменной «индекс урбанизации» и переменной «явка» существует слабая обратная связь, отмечаемая коэффициентом корреляции Спирмана. Это дает возможность сделать интересное предположение: в России на выборы в Государственную Думу 2011 года ходили больше жители муниципальных районов, имеющих слабое проникновение альтернативных источников информации. Иными словами: жители региональных центров, имея больше доступа к альтернативным источникам информации, реже ходили на выборы. При этом выявленная связь, несмотря на статистическую значимость, все же является слабой, что не позволяет, в то же время, утверждать, что наблюдается сильный разрыв в явке между большими городами и малыми селами.

Таблица №2. Коэффициенты корреляции для переменной «индекс урбанизации» и доли голосов, отданных за ту или иную политическую партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Индекс урбанизации»	Коэффициент корреляции	,224**	,265**	,430**	,303**	,583**	-,398**	,377**
	Знач. (двухсторонняя)	,000	,000	,000	,000	,000	,000	,000

Весьма показательной в этом свете становится взаимосвязи между переменной «индекс урбанизации»» и долей голосов, полученных политическими партиями (см. Таблица №2).

Как следует из результатов, представленных в таблице, чем менее район урбанизирован, чем меньше в него проникновение сети Интернет, тем больше избиратели района предпочитают голосовать за так называемую партию власти. Характерно также, что остальные политические партии, особенно «Яблоко», с увеличением значения индекса начинают получать поддержку, что, впрочем, неудивительно для партии «Яблока», позиционирующей себя партией образованных горожан. Село при этом является консервативным, оставаясь верным действующей власти и противясь изменениям, оглашаемым в ходе предвыборной гонки прочими партиями. Опять же, жители села менее критично, в отличие от горожан, воспринимают получаемую информацию и, в целом, чаще имеют доступ к альтернативным средствам массовой коммуникации, которые доступны городскому населению, что также может обуславливать «лояльность» на выборах удаленных от больших городов муниципальных районов.

Следовательно, фактор «индекс урбанизации»», отображающий доступ избирателя к множеству разнообразному по своему содержанию источникам информации о политической, экономической и социальной ситуации в стране, регионе и районе, можно использовать при построении моделей регрессии в качестве одного из объясняющих факторов, поскольку взаимосвязь между данной переменной и переменными, отвечающими за долю голосов, полученных каждой из участвовавших в выборах политических партий, является статистически значимой.

Перед непосредственным расчетом коэффициентов корреляции представляется необходимым проверить собранные данные на выбросы, которые могут значимо повлиять на результаты расчета. Для этого используется диаграмма «ящик с усами».

Диаграмма №1. Диаграмма для переменной «общий коэффициент естественного прироста»



Для переменной «общий коэффициент естественного прироста» диаграмма показывает один выброс для переменной, имеющей порядковый номер 520 в базе данных (см. Диаграмма №1).

Таблица №3. Коэффициент корреляции для переменной «общий коэффициент естественного прироста» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Общий коэффициент естественного прироста	Коэффициент корреляция	-,051	,230**	,196**	-,152**	,178**	-,020	,012
	Знач. (двухсторонняя)	,183	,000	,000	,000	,000	,609	,763

Очевидно, что фактор, отображающий демографическую ситуацию в районе, имеет слабую взаимосвязь, но являющуюся статистически значимой, с переменными, отображающими голосование за партии ЛДПР, Патриоты России, КПРФ и Яблоко (см. Таблица №3). При этом увеличение коэффициента естественного прироста населения играет на руку ЛДПР, Патриотам России и Яблоку, и снижает поддержку коммунистической партии.



Диаграмма №2. Диаграмма для переменной «доля русского населения»

К Приволжскому Федеральному округу относится ряд национальных субъектов, где доля этнического русского населения невелика. При расчете коэффициентов корреляции следует иметь ввиду наличие нетипичных наблюдений для этой переменной (см. Диаграмма №2).

Как и было отмечено во время обзора работ предшественников, национальный фактор голосования является одним из самых сильных в современной России. С переменной, характеризующей национальный состав население через долю русского населения, слабую прямую связь имеют переменные «доля голосов за Патриотов России» и «доля голосов за КПРФ», среднюю прямую связь - «доля голосов за Справедливую Россию», «доля голосов за ЛДПР», а среднюю обратную - «доля голосов за Единую Россию» (см. Таблица №4). Определенно, данную переменную следует включить в качестве предиктора в модели регрессии для указанных партий. Иными словами, чем выше доля русского населения в муниципальном районе, тем менее избиратели склонны отдавать предпочтения партии власти. Если доля русского населения в районе невелика, то преимущество получает «Единая Россия».



Таблица №4. Коэффициент корреляции для переменной «доля русского населения» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Доля русского населения	Коэффициент корреляция	,463**	,450**	,188**	,183**	,255**	-,457**	,035
	Знач. (двухсторонняя)	,000	,000	,000	,000	,000	,000	,382

Как видно из приведенной выше таблицы, переменная «обеспеченность досугом» имеет взаимосвязи с каждой из исследуемых переменных, показывающих, какой процент голосов получила в муниципальном районе та или иная партия (см. Таблица №5). Будет абсолютно естественно включить данную переменную в число объясняющих факторов при построении моделей регрессии.

Диаграмма №3. Диаграмма для переменной «обеспеченность досугом»



Таблица №5. Коэффициент корреляции для переменной «обеспеченность досугом» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Обеспеченность досугом	Коэффициент корреляция	-,251**	-,226**	-,360**	-,090*	-,699**	,312**	-,091*
	Знач. (двухсторонняя)	,000	,000	,000	,021	,000	,000	,020

Одним из факторов, отображающих наличие напряженности в обществе, является «доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения». За исключением одного Уфимского муниципального района, где 79 процентов детей дошкольного возраста на 2011 год состояли в очереди на поступление в ДОУ, критических значений, способных повлиять на расчет коэффициента корреляции по данной переменной нет (см. Диаграмма №4).

Диаграмма №4. Диаграмма для переменной «доля детей в очереди в ДОУ»



Таблица №6. Коэффициент корреляции для переменной «доля детей в очереди в ДОУ» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Доля детей в очереди в ДОУ	Коэффициент корреляции	,196**	,263**	,315**	,137**	,328**	-,273**	,276**
	Знач. (двухсторонняя)	,000	,000	,000	,000	,000	,000	,000

Если судить по рассчитанному коэффициенту корреляции, между исследуемыми переменными существует статистически значимая взаимосвязь (см. Таблица №6). Партии, которые в публичном поле позиционируют себя оппозиционно настроенными по отношению к партии власти, могут получить тем больше голосов, чем больше доля детей в очереди на поступление в образовательные учреждения. Обратная ситуация наблюдается для Единой России, взаимосвязь с долей голосов, полученной которой, у данного фактора является обратной: т.е. партия должна терять поддержку избирателей, что, в принципе, неудивительно, поскольку возникающие в регионе проблемы связываются с неспособностью власти их решать.



Диаграмма №5. Диаграмма для переменной «доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях»

Таблица №7. Коэффициент корреляции для переменной «доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях	Коэффициент корреляции	,064	,170**	,101*	,004	,040	-,068	,039
	Знач. (двухсторонняя)	,135	,000	,017	,916	,353	,111	,362

Даже отсеяв экстремальные значения, принимаемые переменной (см. Диаграмма №5), нельзя с полной уверенностью говорить, что фактор неблагоприятных жилищных условий избирателя, может каким-либо образом оказывать влияние на поддержку политических партий, предлагающих, собственно, альтернативы, ориентированные на изменение или сохранение социальных и экономических условий (см. Таблица №7).



Диаграмма №6. Диаграмма для переменной «доля населения, улучшившего условия жизни»

Противоположный результат показывает коэффициент корреляции для переменной «доля населения, улучшившего условия жизни» и долей голосов, полученных политическими партиями (см. Таблица №8), после удаления из анализа десяти экстремальных значений, принимаемых данной переменной (см. Диаграмма №6).

Таблица №8. Коэффициент корреляции для переменной «доля населения, улучшившего условия жизни» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Доля населения, улучшившего условия жизни из стоящих в очереди	Коэффициент корреляции	-,224**	-,087*	-,242**	-,073	-,384**	,236**	-,230**
	Знач. (двухсторонняя)	,000	,028	,000	,066	,000	,000	,000

Улучшение условий жизни за прошедший год в ходе программ по расселению ветхого и аварийного жилья благоприятно сказывается на имидже власти, принося партии власти дополнительные голоса и снижая существующую социальную неудовлетворенность.

Фактор «удельный вес убыточных организаций», позволяющий оценить экономическое благосостояние муниципального района, хоть и имеет слабые взаимосвязи с долей голосов, полученных партиями, но являющиеся статистически значимыми, когда речь заходит о Справедливой России, ЛДПР, КПРФ и Яблоко. Опять же, само непосредственное влияние можно будет оценить, только построив модели регрессии. Прямо сейчас можно лишь утверждать, что экономическое благосостояние района, выраженное через долю убыточных организаций, как фактор, отображающий напряженность, может повлиять на электоральные предпочтения.

Диаграмма №7. Диаграмма для переменной «удельный вес убыточных организаций»

Таблица №9. Коэффициент корреляции для переменной «удельный вес убыточных организаций» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Удельный вес убыточных организаций	Коэффициент корреляции	,128**	,114**	-,017	-,123**	-,088*	,002	-,031
	Знач. (двухсторонняя)	,002	,005	,676	,002	,030	,959	,445

Исключив из анализа все районы, отличающиеся экстремальными значениями исследуемой переменной (см. Диаграмма №8), приходим к следующему наблюдению: чем выше в районе показатель демографической нагрузки, тем более избиратели охотно голосуют за Единую Россию (см. Таблица №10). Напомню, что демографическая нагрузка района оценивает долю населения, которое не в состоянии полноценно себя обеспечить, в это число включаются пенсионеры, дети, инвалиды.

Диаграмма №8. Диаграмма для переменной «демографическая нагрузка»

Таблица №10. Коэффициент корреляции для переменной «демографическая нагрузка» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

	Доля голосов за СР	Доля голосов за ЛДПР	Доля голосов за ПР	Доля голосов за КПРФ	Доля голосов за Яблоко	Доля голосов за ЕР	Доля голосов за ПД
Демографическая нагрузка	Коэффициент корреляции	-,038	-,132**	-,289**	-,090*	-,380**	,161**	-,258**
	Знач. (двухсторонняя)	,331	,001	,000	,022	,000	,000	,000

Таким образом, были выявлены взаимосвязи, которые позволяют использовать отобранные ранее показатели в качестве объясняющих факторов при построении моделей регрессии и их дальнейшей интерпретации, что и будет проделано в следующем параграфе этой главы. Исследовательская гипотеза, предполагавшая, что существуют социальные и экономические факторы, объясняющие электоральную поддержку партий, была подтверждена.

3.2 Построение и интерпретация моделей

В предыдущем параграфе были выявлены взаимосвязи между исследуемыми переменными «доля голосов» для каждой из политических партий, принимавших участие в выборах в Государственную Думу, и отобранными для проведения статистического анализа социальными и экономическими факторами. Напомним, какие факторы в конечном итоге имели статистически значимые взаимосвязи с исследуемыми переменными:

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Справедливая Россия»: доля русского населения; обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; доля населения, улучившего жилищные условия; удельный вес убыточных организаций.

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Либерально-демократическая партия России»: общий коэффициент естественного прироста; доля русского населения; обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях; доля населения, улучившего жилищные условия; удельный вес убыточных организаций; уровень демографической нагрузки.

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Патриоты России»: общий коэффициент естественного прироста; доля русского населения; обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях; доля населения, улучившего жилищные условия; уровень демографической нагрузки.

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Коммунистическая партию Российской Федерации»: общий коэффициент естественного прироста; доля русского населения; обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; удельный вес убыточных организаций; демографическая нагрузка.

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Яблоко»: общий коэффициент естественного прироста; доля русского населения; обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; доля населения, улучившего жилищные условия; удельный вес убыточных организаций; демографическая нагрузка.

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Единая Россия»: доля русского населения; обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; доля населения, улучившего жилищные условия; демографическая нагрузка.

· Для зависимой переменной «доля голосов за политическую партию Правое Дело»: обеспеченность досугом; доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения; доля населения, улучившего жилищные условия; демографическая нагрузка.

Таким образом, были отобраны предикторы для построения моделей регрессии для каждой из семи исследуемых переменных. Теперь можно перейти к непосредственному построению моделей регрессии для переменных «доля голосов» за ту или иную партию, подлежащих дальнейшей интерпретации.

Используя метод пошагового включения предикторов, построим модель регрессии для зависимой переменной «доля голосов за Справедливую Россию». Каждый из отобранных выше социальных и экономических факторов является статистически значимым и, в конечном счете, включается в модель (см. Таблица №11).

Таблица №11. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Справедливая Россию»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	Т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	3,623		3,612	,000
Доля русского населения	,107	,404	10,292	,000
Обеспеченность досугом	-,448	-,135	-3,209	,001
Удельный вес убыточных организаций	,055	,151	3,750	,000
Доля детей в очереди в ДОУ	,054	,117	2,966	,003
Доля населения, улучшившего условия жизни из стоящих в очереди	-,047	-,082	-2,075	,038

При этом доля дисперсии зависимой переменной, которая объясняется данной моделью, составляет 25,9 % (см. Таблица №12), что само по себе является нормальным для подобных прикладных исследований. Значение критерия Дарбина-Уотсона составляет 1,892, что говорит о незначительной автокорреляции остатков.

Таблица № 12. Коэффициент детерминации модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию «Справедливая Россию»

R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
0,509	,259	,252	5,46260

Как следует из таблицы выше, уравнение регрессии для исследуемой переменной «доля голосов за политическую партию Справедливая Россия» будет иметь следующий вид:

«Доля голосов за политическую партию Справедливая Россия» = 3,623 + 0,107 * доля русского населения в муниципальном образовании - 0,448 * обеспеченность досугом + 0,055 удельный вес убыточных организаций + 0,054 * доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения - 0,047 * доля населения, улучившего условия жизни.

Очевидно, что неудовлетворенность местного населения текущей социально-экономической ситуацией в муниципальном образовании сказывается на решении поддержать партию, которая позиционирует себя оппозиционной, иными словами - как уже было сказано выше - голосование приобретает в глазах населения не политическое, а экономическое значение: поддержка или наказание правящей элиты. В таком случае, Справедливая Россия получает дополнительные голоса в районах, где высока доля убыточных организаций и существует проблема с обеспечением мест в дошкольных образовательных учреждениях, и теряет, когда домохозяйства улучшают условия своей жизни.

Интересно, что обеспеченность досугом, который, напомним, рассчитывается как натуральный логарифм отношения числа учреждений культурно-досугового типа к ста тысячам населения в муниципальном районе, также негативно сказывается на уровне поддержки данной партии. Это, вероятно, связано с тем, что подобные учреждения способны снижать градус напряжения, существующий в обществе, нивелируя неудовлетворенность условиями проживания, как уже отмечалось ранее.

Так же, как следует из построенной модели, большую поддержку партия получит в районах, где преобладает русское население.

Другими словами, это значит, что чем больше в районе русского населения, выше доля убыточных организаций и доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения, тем больше голосов получает Справедливая Россия. И, соответственно, чем выше обеспеченность досугом и доли населения, улучившего условия жизни, тем меньше голосов получает партия.

Таблица №13. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за Либерально-демократическую партию России»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	Т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	7,310		4,237	,000
Доля русского населения	,118	,514	12,696	,000
Общий коэффициент естественного прироста	,364	,329	7,162	,000
Демографическая нагрузка	-,114	-,134	-3,142	,002
Доля детей в очереди в ДОУ	,052	,133	3,468	,001
Удельный вес убыточных организаций	,038	,125	3,241	,001

Обратимся к модели регрессии, построенной для зависимой переменной «доля голосов за ЛДПР». В объясняющую модель включены пять предикторов (см. Таблица №13), а уравнение регрессии принимает следующий вид:

«Доля голосов за политическую партию Либерально-демократическая партия России» = 7,310 + 0,118 * доля русского населения в муниципальном образовании + 0,364 * общий коэффициент общественного прироста - 0,114 * демографическая нагрузка + 0,052 * доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения + 0,038 * удельный вес убыточных организаций.



Таблица № 14. Коэффициент детерминации модели регрессии для переменной «доля голосов за Либерально-демократическую партию России»

R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
0,528	,338	,331	4,41534

Как и в случае с рассмотренной выше партией Справедливая Россия, ЛДПР получает голоса недовольного избирателя, наказывающего тем самым своим голосом правящую партию. Однако в районах с высокой демографической нагрузкой поддержка партии падает, но стремительно возрастает с увеличением доли русского населения, что может быть связано с националистической риторикой её бессменного лидера. Также бросается в глаза, что значение общего коэффициента естественного прироста оказывает влияние на уровень поддержки партии: чем выше прирост населения, тем больше голосов партия может получить - это можно объяснить тем, что в своей риторике партия апеллирует к и бедным слоям населения, которые отличаются высоким уровнем рождаемости, за счет чего повышается уровень естественного прироста.

Проще говоря, чем больше в районе русского населения, наблюдается естественный прирост, выше доля убыточных организаций и доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения, тем больше голосов получает ЛДПР. И, соответственно, чем выше уровень демографической нагрузки, тем меньше голосов получает партия.

Данная модель объясняет 33,8% дисперсии зависимой переменной (см. Таблица №14), а значение критерия Дарбина-Уотсона составляет 1,758, что говорит о незначительной автокорреляции остатков.

Для исследуемой переменной «доля голосов за политическую партию Патриоты России» в модель регрессии включаются пять предикторов, являющихся статистически значимыми (см. Таблица №15). Уравнение регрессии для данной переменной примет следующий вид:

«Доля голосов за политическую партию Патриоты России» = 0,673 - 0,026 * обеспеченность досугом + 0,004 * доля русского населения в муниципальном образовании + 0,016 * общий коэффициент естественного прироста + 0,041 * индекс урбанизации + 0,003 * доля детей в очереди в детские дошкольные образовательные учреждения.

Таблица №15. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Патриоты России»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	,637		11,225	,000
Обеспеченность досугом	-,026	-,149	-3,166	,002
Доля русского населения	,004	,329	8,132	,000
Общий коэффициент естественного прироста	,016	,239	5,809	,000
Индекс урбанизизации	-,041	-,165	-3,706	,000
Доля детей в очереди в ДОУ	,003	,141	3,654	,000

При этом доля объясненной дисперсии для переменной «доля голосов за политическую партию Патриоты России» составляет 29,6% (см. Таблица №16). Значение критерия Дарбина-Уотсона составляет 2,231, что говорит о незначительной автокорреляции остатков.

Таблица № 16. Коэффициент детерминации модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Патриоты России»

R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
,544e	,296	,289	,27201

Как и в предыдущих случаях, партия приобретает дополнительные голоса при существовании в муниципальном районе социальной напряженности, выраженной здесь через долю детей, стоящих в очереди в дошкольные образовательные учреждения. Поддержка партии также возрастает в районах с высокой долей русского населения, а также в районах, где наблюдается естественный рост населения. Поддержка политической партии избирателями снижается, при снижении уровня урбанизации и с уменьшением проникновения альтернативных источников информации в район проживания избирателя. Обеспеченность населения учреждениями культурно-досугового типа, выступая в качестве фактора снижения напряжения в муниципальном образовании, тем самым не позволяет политической партии получить больше голосов.

Другими словами, это значит, что чем больше в районе русского населения, наблюдается естественный прирост и высока доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения, тем больше голосов получает партия Патриоты России. И, соответственно, чем выше обеспеченность досугом и выше значение индекса урбанизации, тем меньше партия получает голосов.

Рассмотрим уравнение регрессии для исследуемой переменной «доля голосов за политическую партию Коммунистическая партия Российской Федерации» (см. Таблица № 17):

«Доля голосов за политическую партию Коммунистическая партия Российской Федерации» = 27,348 - 1,610 * индекс урбанизации + 0,326 * общий коэффициент естественного прироста - 0,144 * демографическая нагрузка + 0,616 * обеспеченность досугом - 0,043 * удельный вес убыточных организаций + 0,034 * доля русского населения в муниципальном образовании.

Интересным представляется следующий факт. Несмотря на риторику партийного лидера, представляющего, по его словам, интересы рабочих и той части населения, которые традиционно приписываются к электорату «левых» партий, к которым КПРФ относит сама себя, по факту можно наблюдать иную картину.

Повышенная демографическая нагрузка - доля нетрудоспособного населения (пенсионеры, дети и инвалиды) - и преобладание в районе убыточных организаций, как бы это ни было странно на первый взгляд, отнюдь не оказывают положительного влияния на поддержку Коммунистической партии. С точностью наоборот, данные факторы негативно влияют на уровень поддержки партии. С другой стороны, чем меньше в районе нетрудоспособного населения, тем больше в нем населения, являющегося экономически активным. Тогда становится заметно, что партия получает тем больше голосов, чем больше экономически активного, работающего, населения в муниципальном районе.

Таблица № 17. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Коммунистическая партия Российской Федерации»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	27,348		11,478	,000
Индекс урбанизации	1,610	-,299	-6,249	,000
Общий коэффициент естественного прироста	-,326	-,230	-4,614	,000
Демографическая нагрузка	-,144	-,131	-2,811	,005
Обеспеченность досугом	,616	,166	3,304	,001
Удельный вес убыточных организаций	-,043	-,112	-2,647	,008
Доля русского населения	,034	,117	2,560	,011

Любопытно, что в случае роста численности населения, отмечающееся увеличением общего коэффициента естественного прироста, поддержка партии снижается. Можно выявить следующую причину. Чем выше прирост населения, тем, соответственно, выше доля молодежи в составе населения, и тем самым ниже поддержка КПРФ, за которую, как правило, голосуют ностальгирующие люди выше среднего возраста.

Поддержка КПРФ также снижается со снижением уровня урбанизации. Опять же, можно сделать предположение о концентрации электората партии в городе.

Другими словами, это значит, что чем больше в районе русского населения, выше значение индекса урбанизации и выше обеспеченность досугом, тем больше голосов получает КПРФ. И, соответственно, чем, больше демографическая нагрузка, велика доля убыточных организаций, а также наблюдается естественный прирост, тем меньше партия получает голосов.

Таблица № 18. Коэффициент детерминации модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Коммунистическая партия Российской Федерации»

R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
,408	,167	,157	6,39906

Необходимо отметить, что доля объясненной дисперсии в случае исследуемой переменной «доля голосов за политическую партию КПРФ» составляет всего 16,7% (см. Таблица №18). Повторюсь, важно иметь в виду, что используемые в этом исследовании методы не учитывают психологических мотивов голосования избирателей, чем и оправдывается низкое значение коэффициента детерминации.

Интересную картину видим при составлении уравнения модели регрессии для исследуемой переменной «доля голосов за политическую партию Яблоко». Обратив внимание на представленную ниже таблицу, можно заметить, что из всех факторов, вошедших в модель, только две из пяти имеет прямую взаимосвязь с зависимой переменной, прочие же факторы, характеризующие социально-экономическую ситуацию в районе, оказывают, негативное влияние на поддержку данной политической партии (см. Таблица №19).

Учитывая, что фактор «характеристика района» принимает значения от 1 до 4 (где 1 - село, 4 -региональный центр), а также коэффициент перед этой переменной в модели регрессии, можно сделать вывод, что уровень поддержки именно политической партии Яблоко больше всего зависит от уровня урбанизации и представленности в районе альтернативных источников информации.

Это связано с ориентированностью партии на городское население и возможностью представлять свою позицию только по средствам негосударственных, альтернативных источников информации.

Не стоит также упускать из внимания то, что вновь фактор, обладающий способностью снижать общий уровень социального напряжения в районе, вновь оказывается достаточно значимым, чтобы быть включенным в уравнение регрессии. Более того, он, тем самым, опять же понижает уровень поддержки рассматриваемой партии.

Единственный фактор в данной модели, который может повысить уровень поддержки политической партии Яблоко, - доля русского населения - в то же самое время имеет слишком значительный коэффициент (0,009), т.е. за каждый процент русского населения в районе, партия получает девять тысячных процента. В среднем этот «полезный прирост» голосов не превысит восьми десятых процента, фактически полностью нивелируемый двумя перечисленными выше факторами.

Таблица № 19. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Яблоко»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	4,132		11,035	,000
Обеспеченность досугом	-,425	-,467	-12,772	,000
Индекс урбанизации	,389	-,296	-8,489	,000
Доля русского населения	,009	,131	4,332	,000
Демографическая нагрузка	-,023	-,083	-2,665	,008
Доля населения, улучившего условия жизни	-,012	-,080	-2,610	,009

Само уравнение регрессии имеет следующий вид:

«Доля голосов за политическую партию Яблоко» = 4,132 - 0,425 * обеспеченность досугом + 0, 389 * индекс урбанизации + 0,009 * доля русского населения в муниципальном образовании - 0,023 * демографическая нагрузка - 0,012 * доля населения улучшившего условия жизни.

Таким образом, Яблоко получает тем больше голосов, чем больше в муниципальном районе русского населения и выше значение индекса урбанизации. И тем меньше, чем выше обеспеченность досугом, велика доля нетрудоспособного населения и доля населения, улучившего условия жизни.

При этом коэффициент детерминации для данной модели составляет 57,4% (см. Таблица №20), т.е. объясняется более половины дисперсии значений исследуемой переменной. Значение критерия Дарбина-Уотсона составляет 1,771, что говорит о незначительной автокорреляции остатков.

Таблица № 20. Коэффициент детерминации модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Яблоко»

R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
,757e	,574	,569	1,12039

Из всех социальных и экономических факторов, отобранных для анализа переменной «доля голосов за политическую партию Правое Дело», статистически значимым для включения в модель регрессии оказался только один (см. Таблица №21). Однако, отмечу, несмотря на статистическую значимость, сам коэффициент перед переменной, не может дать сколь либо существенного прироста голосов.



Таблица № 21. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Правое дело»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	Т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	,384		2,537	,011
Доля детей в очереди в ДОУ	,017	,115	2,746	,006

В то же время доля объясненной дисперсии не позволяет серьезно рассуждать об оказании влияния данного фактора на поддержку рассматриваемой партии (см. Таблица №22).

Таким образом, было установлено, что рассмотренные в этом исследовании факторы не могут быть использованы для объяснения поддержки партии Правое дело через ведущие теории, на принципах и допущениях которых, строится данная работа: социальных расколов и рационального выбора.

Таблица № 22. Коэффициент детерминации модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Правое дело»

R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стандартная ошибка оценки
,115a	,013	,011	1,96417

Принципиально иная картина получается при построении модели регрессии для политической партии Единая Россия. Прежде всего, составим уравнение для исследуемой переменной (см. Таблица №23):

«Доля голосов за политическую партию Единая Россия» = 60,811 - 0,316 * доля русского населения в муниципальном образовании + 0,960 * обеспеченность досугом - 0,153 * доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения + 0,305 * демографическая нагрузка + 0,138 * доля населения, улучившего условия жизни.

Обратив внимание на знаки при коэффициентах в получившемся уравнении регрессии, отметим, что они абсолютно противоположны тем, что стоят для предикторов в моделях, составленных для всех прочих партий, принявших участие в выборах в Государственную Думу. Данный феномен достаточно просто объясняется использованной в этой работе концепцией «поддержки-наказания».

Действительно, нехватка мест в дошкольных образовательных учреждениях в муниципальном районе, вызывающая рост очереди, негативно сказывается на имидже власти и партии, которая называет себя «партией власти». Иными словами, в этом случае избиратель своим голосом наказывает власть за существующие и не решаемые проблемы. В то же время, улучшение жилищных условий населения, в том числе переселение жителей муниципального района из ветхого и признанного аварийный жилья, оказывает благоприятное влияние на поддержку электоратом партии.

Есть еще один немаловажный момент, требующий внимания. Фактор демографической нагрузки в муниципальном районе в случае политической партии Единая Россия оказывает не последнее влияние на получаемые голоса. «Лояльность» районов с высоким показателем демографической нагрузки можно интерпретировать исходя из самого его определения. Часть населения, включаемая в демографическую нагрузку, является экономически неактивной, и, следовательно, средства для существования она получает, как правило, из государственного и регионального бюджетов в виде пенсий, субсидий, а также льгот, которые также обеспечиваются государством.

Учитывая этот факт, можно с уверенностью утверждать, что подобный патернализм в отношении незащищенных слоев населения позволяет власти получать дополнительные голоса на выборах. Опять же повторюсь, используемые статистические методы не позволяют выявить психологические мотивы голосования этих слоев населения: поддержка партии власти - искренняя благодарность государству за собственное содержание или страх потери льгот и выплат?



Таблица № 23. Коэффициенты в модели регрессии для переменной «доля голосов за политическую партию Единая Россия»

	Нестандартизованные коэффициенты	Стандартизованные коэффициенты	т	Значимость
	B	Бета
(Константа)	60,811		14,287	,000
Доля русского населения	-,316	-,498	-13,972	,000
Обеспе...

Подобные документы

• Политическая специфика избирателей и современных выборов

  Политические аспекты и законодательное обоснование избирательной системы российского государства. Молодежь как социально-демографическая группа, ее участие в жизни государства и политическая самореализация. Особенности выборов в Государственную Думу.
  
  контрольная работа [14,8 K], добавлен 26.04.2010
  

• Основные факторы, влияющие на электоральное поведение граждан в субъектах РФ

  Электоральное поведение - участие людей в выборном процессе в государственные и местные органы власти. Абсентеизм – отсутствие политической активности у гражданина. Уровень экономического развития региона – фактор, влияющий на активность избирателей.
  
  курсовая работа [33,1 K], добавлен 05.07.2017
  

• Прогнозирование электорального поведения

  Особенности и сущность понятия и факторов клиентелизма электорального поведения. Основные теории электорального поведения и их применения. Характеристика параметров электоральной конкуренции, на примере зарубежного и российского парламентского опыта.
  
  курсовая работа [53,5 K], добавлен 27.12.2008
  

• Моделирование политических и социально-экономических процессов

  Моделирование в политике как описание политических процессов с помощью ограниченного числа значимых факторов, его алгоритмы. Виды моделей в политологических и социально-экономических исследованиях, их конструирование с использованием компьютерной техники.
  
  реферат [70,0 K], добавлен 21.06.2010
  

• Политические технологии в социальных сетях на примере выборов в Государственную думу 2016

  Теоретические подходы к исследованию механизмов и технологий в политической коммуникации. Специфика политического пространства в условиях подготовки выборов депутатов Государственной Думы ФС РФ. Трансформация роли интернета в политических кампаниях.
  
  дипломная работа [134,8 K], добавлен 16.07.2017
  

• Структура проведения избирательной кампании на выборах в Государственную Думу

  Основные тенденции российской избирательной компании, датируемой 2003 годом. Особенности проведения выборов в Государственную Думу. Сущность избирательных компаний. Работа Центральной избирательной комиссии. Злоупотребление административным ресурсом.
  
  курсовая работа [78,8 K], добавлен 12.03.2011
  

• Сущность политический партий и их роль в формировании электората

  Анализ стратегий увеличения электорального потенциала. Формулирование политических программ. Патронажные и клиентелистские партии. Формирование предпочтений в различных социальных группах. Анализ электорального поведения в устоявшихся демократиях.
  
  реферат [140,8 K], добавлен 24.07.2016
  

• Использование PR-технологий в избирательном процессе для формирования имиджа политика (по материалам выборов в Государственную Думу РФ IV созыва по Енисейскому избирательному округу №48)

  Избирательные PR-технологии. Механизм их использования для формирования имиджа политика в избирательном процессе на примере проведения выборов депутатов Государственной Думы 2003 года по 48 одномандатному избирательному округу Красноярского края.
  
  дипломная работа [70,8 K], добавлен 25.08.2011
  

• Анализ результатов губернаторских выборов 2013 г. на уровне УИКов

  Исследование и анализ существующих теорий электорального поведения, роль стихийных бедствий в его рамках. Изучение электоральной и социально-экономической статистики, выявление степени влияния наводнения на электоральные результаты в Хабаровском крае.
  
  курсовая работа [1,0 M], добавлен 08.02.2017
  

• Представительство, голосование и выборы

  Особенности теорий представительства, которое может осуществляться путем доверительства, делегирования, мандата, пропорционального представительства. Изучение основных функций выборов, анализ избирательных систем. Характеристика электорального поведения.
  
  реферат [56,5 K], добавлен 14.03.2010
  

• Сравнительная политология

  Отличительные черты российской политической элиты и политическая элита других стран. Сравнение политического процесса в России с мировыми политическими процессами. Особенности политических конфликтов в России. Сравнение электорального поведения в России.
  
  реферат [20,0 K], добавлен 12.03.2010
  

• Абсентеизм как тип политического поведения

  Особенности политического абсентеизма - одной из форм сознательного бойкотирования избирателями выборов, отказа от участия в них. Причины политического неучастия в выборах. Пути преодоления апатии избирателей как угрозы демократическому развитию России.
  
  контрольная работа [31,8 K], добавлен 05.12.2011
  

• Межпартийное соревнование в современной России

  Результаты выборов в Государственную Думу 1999 года. Структура и идеология "Единой России", причины успеха "Единой России" и провала оппозиции. Оппозиционные политические партии в современной России. Анализ деятельности и будущее оппозиции в России.
  
  курсовая работа [222,7 K], добавлен 24.09.2011
  

• Выборы в Государственную Думу. Гражданское общество России

  Описание мажоритарной, пропорциональной и смешанной избирательных систем. Изучение структуры и анализ законодательства о выборах в Государственную Думу. Оценка развития культурных, правовых и политических отношений в системе гражданского общества России.
  
  контрольная работа [18,6 K], добавлен 25.11.2012
  

• Избирательное право и избирательный процесс в Российской федерации

  Сущность и содержание избирательного процесса, описание его основных стадий. Назначение выборов и составление списков избирателей. Образование округов и участков. Выдвижение, сбор подписей и регистрация кандидатов. Проведение предвыборной агитации.
  
  реферат [47,2 K], добавлен 11.09.2015
  

• Исследование социально-экономических и политических процессов

  Методологии системного анализа в изучении социально-экономических и политических процессов. Социологическое исследование на тему: "Социальное самочувствие населения" Вашего региона, либо города, поселка", опросник к исследованию. Понятие ранговой шкалы.
  
  контрольная работа [16,4 K], добавлен 16.05.2010
  

• Опыт прогнозирования итогов выборов с применением экспертных оценок

  Экспертный опрос как метод прогнозирования, варианты его использования для решения социальных и экономических задач. Применение массовых опросов при прогнозировании результатов выборов в России. Методика построения прогноза, формирование расчетной модели.
  
  реферат [636,7 K], добавлен 25.10.2013
  

• Политические акторы на выборах в Государственную Думу РФ 2016 г.: стратегии избирательных кампаний

  Выборы - процесс формирования государственного органа, наделения властными полномочиями депутатов, осуществляемый публично и на состязательной основе. Формирование, коррекция предпочтений и ожиданий электората - один из видов политических кампаний.
  
  дипломная работа [273,5 K], добавлен 23.06.2017
  

• Стратегия и тактика избирательных кампаний на примере выборов во Франции 2012 года

  Понятие избирательной стратегии, ее функции и технологии. Выявление основных ресурсов избирательной кампании и тактических направлений. Анализ особенностей выборов во Франции 2012 года. Сравнение кандидатов в президенты Саркози и Франсуа Олланда.
  
  курсовая работа [49,6 K], добавлен 18.01.2015
  

• Средства массовой информации: информирование и предвыборная агитация (законодательные дозволения и запреты)

  Общие условия информирования избирателей. Понятие, формы и условия ведения предвыборной агитации в средствах массовой информации. Особенности участия отдельных организаций сми в избирательных кампаниях. Принципы информационного обеспечения выборов.
  
  реферат [135,6 K], добавлен 17.04.2009
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам