Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет социальных наук

Выпускная квалификационная работа - МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ по направлению подготовки41.04.04 Политология

образовательная программа «Прикладная политология»

Влияние реализации «Майских указов» президента на поддержку власти в регионах

Сухова Марина Сергеевна

Научныйруководитель

д-р политических наук

проф.

Р.Ф.Туровский

Москва2020

Введение

Современная система отношений центра и регионов, сформированная в России в 2012 году после возвращения прямых выборов губернаторов, характеризуется попытками центральной власти укрепить властную вертикаль и повысить управляемость регионов в условиях вернувшейся в регионы электоральной борьбы.

В течение этого времени федеральный центр проводит политику унификации экономического пространства, укрепления властной вертикали и повышения управляемости регионов. Одной из форм подобной централизации являются различные установки от центра к регионам, имеющие как правило, социально-экономического характера, которые позволяют оценить эффективность региональной власти. К таким установкам мы можем отнести Майские указы Президента 2012 года, направленные на повышение централизации и, как следствие, на поддержку существующего режима. президент власть регион

Однако, мы не можем однозначно утверждать, что исполнение данных установок регионами ведет к повышению электоральной поддержки власти на региональном и федеральном уровнях. Для выявления данной зависимости необходимо проведение исследования, которое фактически будет заключаться в выявлении наличия влияния социально-экономических показателей на поддержку власти, что отсылает нас к большому пласту исследований, посвященных экономическим мотивам голосования. В то же время новизна исследования состоит в том, что мы оцениваем не только влияние экономических мотивов на голосование, но и эффективности политики централизации в отношении контроля над региональными властями на поддержку власти на обоих уровнях, федеральном и региональном.Таким образом, проблемой исследования является неясный характер механизмов влияния исполнения установок федерального центра на поддержку власти в регионах.

Исследования влияния социально-экономических показателей на голосования носят противоречивые результаты. В то время как многие зарубежные исследования показали, что высокий уровень развития экономики повышает уровень поддержки власти [Googhart, Blansali 1970; Kramer 1971; Goodman, Kramer 1975; Tufte 1978], другие продемонстрировали, что это взаимосвязь не всегда работает [Lewis-Beck 1988; Stigler 1973; Arcelus, Meltzer 1975; Jacobson 1989; Erikson 1990]. Таким образом, основным вопросом, вставшим перед учеными, стало выявление факторов, которые оказывают влияние на наличие взаимосвязи в принципе, т. е. в каких случаях экономика будет оказывать влияние на голосование, а в каких нет.

Исследователи, изучавшие данный вопрос, смогли выделить несколько факторов, которые усиливают значение экономического голосования. Во-первых, некоторые исследования показали, что экономический мотив проявляется сильнее в случае ухудшения экономической ситуации, в то время как рост не ведет к заметному улучшению позиций правящей партии [Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984]. Это актуально для нашего случая, так как кризис 2014 году привел к падению экономических показателей, что, предположительно, могло сильнее и негативно повлиять на поддержку партии власти, чем это сделал бы в ином случае рост экономики. Во-вторых, другими исследователями были выделены факторы, которые усиливают влияние экономических причин на голосование: это открытость экономики государства, наличие (или ожидание) экономического роста, наличие одной правящей партии (или несложной правящей коалиции) [Lewis-Beck 1988]. Мы однозначно можем утверждать, что для России характерно выполнение как минимум одного из этих условий (наличие одной доминирующей партии), что вновь повышает вероятность экономического мотива в голосовании. Наконец, более современные исследования продемонстрировали, что в тех странах, где ответственность за принятие экономических решений распределена, экономическое голосование будет менее значимым [Duch, Stevenson 2008]. В соответствии с этими выводами для российского недемократического кейса мы можем ожидать повышенную роль экономического голосования.

Переходя к наиболее значимым достижениям в исследовании влияния экономических мотивов на голосование в России, следует отметить, что в большинстве случаев исследователям действительно удавалось выявить связь между экономическими показателями и поддержкой власти на выборах. Тем не менее, в ряде случаев эти результаты оставались противоречивыми. Мы можем выделить три этапа подобных исследований - 1990-е годы, характеризующиеся шаткой экономической ситуацией и относительной децентрализацией регионов, 2000-е годы, характеризующиеся усилением властной вертикали, стабилизацией экономической ситуации и отменой прямых губернаторских выборов, и современный период с 2012 года, в котором мы наблюдаем попытки власти укрепить управляемость регионами в рамках новых институтов выборности губернаторов, а также нестабильную экономическую ситуацию (кризис 2014 года и последовавшие за ним санкции).

Основным исследовательским вопросом работы является вопрос о том, влияет ли исполнение установок центра регионами на поддержку власти на обоих уровнях, федеральном и региональном? Ответ на данный вопрос позволит нам выявить ответы и на другие, более узкие вопросы, которые возникают, когда мы говорим об этом проблеме.

Во-первых, будут получены актуальные данные по вопросам влияния социально-экономических показателей на голосование избирателей в современной России. Последние исследования по этой теме были противоречивы, на наш взгляд, в связи с выбором различных эмпирических данных. Наше исследование позволит охватить большое количество различных социально-экономических показателей, которые являются наиболее чувствительными, так как были внесены в установки центра по отношению к регионам (этим подтверждается их значимость)

Во-вторых, так как наши показатели отражают усилия режима по централизации управления, мы сможем говорить о том, влияет ли централизация на повышение поддержки власти.

В-третьих, мы сделаем выводы о том, на какой уровень власти оказывают большее влияние исполнение данных показателей. Существует предположение в исследовательской литературе о том, что чем менее централизовано принятие экономических решений в стране, тем меньше избиратели наказывают инкумбента за спад экономики [Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984]. Однако в системе централизованного российского федерализма данный тезис можно проинтерпретировать по-другому. В условиях построения вертикали власти и усиления управляемости регионами из центра, избиратели могут осознавать, что региональная власть несет меньшую ответственность за принятие экономических решений, чем федеральная, и потому падение и рост экономики будут больше влиять на поддержку федеральной, чем региональной власти. С другой стороны, есть предположение о том, что граждане более склонны голосовать за крупных и стабильных игроков на федеральном уровне (феномен т. н. стратегического голосования), и более склонны голосовать искренне на региональном уровне. Это доказывают исследования национализации партийной системы, которые показывают, что в тех случаях, когда голосования регионального и федерального уровня проводятся одновременно (то есть минимизировано воздействие различных факторов), партию власти больше поддерживают на региональном уровне, чем на федеральном [Turovsky, Sukhova 2017]. Таким образом, данный вопрос вызывает противоречие. Тем не менее, возможен вариант, в котором, несмотря на более высокую электоральную поддержку партии власти в целом, социально-экономические успехи все еще оказывают большее влияние на ее поддержку. Например, при росте экономики граждане начинают более активно поддерживать партию власти на федеральном уровне, но менее склонны повышать уровень поддержки региональных властей.

Наконец, в-четвертых, мы сможем сделать выводы о том, какие именно факторы оказывают наибольшее влияние на поддержку власти в России. Несмотря на то, что исследование не может охватить всю совокупность возможных видов факторов (например, перспективные и ретроспективные), мы все еще сможем оценить, что наиболее важно для российского избирателя - личное благосостояние или общее состояние экономики.

Временные рамки исследования охватят период с 2013 по 2019 годы по нескольким причинам. Во-первых, в 2012 году была сформирована нынешняя модель взаимодействия центра и регионов: были возвращены прямые выборы губернаторов, однако, в ограниченном режиме, все еще позволяющем центру оказывать значимое влияние на избрание губернаторов. Также в 2012 году были приняты Майские указы, реализацию которых в полной мере можно отследить с 2013 года. Будут охвачены выборы губернаторов, а также выборы в региональные законодательные собрания, проходившие в регионах за это время, а также выборы в Государственную Думу 2016 года и выборы Президента 2018 года.

Для оценки влияния социально-экономических показателей на голосование выбрана ретроспективная стратегия, заключающаяся в том, что оценивается влияние существующих экономических результатов на голосование граждан. Выбор данной стратегии обусловлен эмпирическими данными, на которые будет строиться исследование - это имеющаяся экономическая статистика по исполнению установок центра. Ретроспективная стратегия ранее использовалась многими исследователями и в ряде случаев демонстрировала положительные результаты.

Мы будем сосредоточены на исследованиях как индивидуального, так и социотропного голосования, так как в статистике, которая будет использоваться в исследовании, мы можем найти и те, и другие показатели. Нами также выбраны динамический и краткосрочный подходы, то есть будет оцениваться динамика социально-экономических показателей за предвыборный год, а затем ее влияние на результаты выборов. В то время как выбор между краткосрочным и среднесрочным подходом не очевиден (однако существуют исследования, доказывающие преимущества краткосрочного подхода [Monroe 1979]), преимущества динамического подхода над статическим были доказаны многими авторами [Мау 1998].

В качестве источника социально-экономической статистики мы используем результатыреализации Майскихуказов Президента 2012 года. Статистика по исполнению регионами данных указов представлена на сайте ЕМИСС .

В качестве источника электоральной статистикимы используемрезультаты партии властии кандидатов, поддерживаемых властью, на выборах губернаторов, депутатов в региональные законодательные собрания, президентских и думских выборах. Данные взяты с сайта Центральной избирательной комиссии .

Работа будет проводиться в рамках методологии институционализма рационального выбора, который предполагает, что избиратель является рациональным индивидом и при голосовании исходит из соображений полученной им полезности [Hall, Taylor 1996].

В исследовании будут использоваться методы дескриптивной статистики и регрессионного анализа. С помощью дескриптивной статистики мы рассчитаем интересующие нас показатели, а затем проиллюстрируем их в виде графиков и таблиц, которые помогут выявить некоторые закономерности в социально-экономических и электоральных данных. С помощью регрессионного анализа (с использованием OLS-регрессии) мы сможем выявить, влияют ли социально-экономические показатели на поддержку власти в России.

Целью работы является выявление характера взаимосвязи между социально-экономическими установками центра и электоральной поддержкой власти на региональном и федеральном уровнях.

В работе предполагается выполнить следующие задачи:

1. Агрегировать электоральные данные, отражающие результаты власти на региональных и федеральных выборах.

2. Рассчитать и агрегировать социально-экономические показатели, отражающие установки федерального центра регионам.

3. Выявить динамические и региональные закономерности в социально-экономических и электоральных показателях с помощью методов дескриптивной статистики.

4. Выявить степень влияния социально-экономических показателей на поддержку власти на региональном и федеральном уровне.

5. Выявить степень эффективности политики федерального центра по экономической централизации с точки зрений электоральных последствий.

После выполнения данных задач мы сможем ответить на поставленные перед нами вопросы, в том числе на главный из них: каким образом влияет исполнение установок центра регионами на поддержку власти на обоих уровнях.

Основная гипотеза работы заключается в том, что более эффективное исполнение установок центра регионами будет оказывать положительное влияние на поддержку власти на обоих уровнях. На основе предыдущих исследований мы можем предполагать, что экономические мотивы действительно являются важными для российских избирателей при принятии решения о голосовании. В то же время предполагается, что исполнение установок центра регионами будет оказывать большее влияние на увеличение поддержки власти на федеральном уровне, а не на региональном в связи с теоретическими предпосылками, основанными на предыдущих исследованиях. Так, предполагается, что наиболее ответственный за принятие экономических решений актор будет ощущать наиболее сильное влияние на изменение электоральной поддержки в связи с экономическими мотивами [Duch, Stevenson 2008].

Еще одной гипотезой, которую мы выдвигаем, является то, что в России индивидуальные экономические факторы будут влиять на голосование больше, чем социотропные. Не только ряд авторов утверждает, что индивидуальные факторы оказываются более сильными при изучении экономического голосования [Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984]; но также мы можем выдвинуть на этот счет несколько предположений, касающихся исключительно российского кейса.Во-первых, мы полагаем, что выбор в пользу индивидуальных или социотропных факторов зависит от общего уровня удовлетворенности гражданами своего экономического благосостояния. На наш взгляд, наиболее важными для российского кейса окажутся именно индивидуальные факторы, так как тема личного благосостояния является чувствительной для российских граждан. Также хочется отметить, что большую роль в голосовании играют так называемые «бюджетники» - врачи и учителя, которые являются одной из опорных групп для власти на выборах [Туровский, Гайворонский 2017]. В связи с этим мы можем предполагать, что регулирование уровня зарплат данных слоев населения государством может служить как рычаг уровня их лояльности.

В случае подтверждения гипотезы о том, что эффективное исполнение установок центра оказывает положительное влияние на поддержку власти, мы также сможем утверждать, что более успешные попытки экономической централизация влияют на повышение поддержки власти, а следовательно, усилия власти по усилению вертикали и повышению управляемости регионами ведут к укреплению режима и оправдывают себя.

Глава 1. Теоретические основания взаимосвязи экономики и поддержки власти

Вдохновителем исследований экономического голосования по праву может считаться Э.Даунс, который в 1957 г. представил классическую работу, где предположил, что избиратель является рациональным индивидом и голосует, исходя из ожиданий о собственной полезности в случае контроля правительства той или иной партией [Downs 1957]. В свою очередь В.Ки в 1966 году обозначил роль избирателя как «оценщика прошлых событий», который делает выбор при голосовании, основываясь на оценке политической ситуации, предшествующей выборам [Key 1966]. Эти исследования заложили основу для широкого пласта исследований о влиянии экономических факторов на электоральные результаты.

В 1970-е годы британские исследования зависимости голосования от экономических показателей с помощью регрессионного анализа продемонстрировали влияния уровня инфляции и безработицы за 6 месяцев до выборов на электоральный результат [Googhart, Blansali 1970]. В свою очередь американские исследования демонстрировали зависимость между экономической ситуацией и голосованием в США. Так, Крамер разработал модель, демонстрирующую, что падение годовых доходов населения на 10% снижает поддержку правящей партии на выборах на 5% [Kramer 1971]; затем в модель были включены значимые показатели инфляции и безработицы [Goodman, Kramer 1975], а позднее и экономического роста [Tufte 1978]. Другие исследователи отмечали, что макроэкономические показатели не являются надежным инструментом для измерения влияния экономики на электоральные результаты; более релевантными они считали показатели экономического развития отдельных регионов. Отдельные исследования продемонстрировали, что экономический мотив проявляется сильнее в случае ухудшения экономической ситуации, в то время как рост не ведет к заметному улучшению позиций правящей партии; а также указали на то, что избиратели ориентируются на долгосрочный экономический рост [Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984]. Другие исследования, напротив, демонстрировали, что избиратели склонны оценивать ситуацию, сложившуюся в предвыборный год, а не более раннюю [Monroe 1979]. М.Фиорина в своем труде объединил тезисы Даунса и Ки, утверждая, что избиратели основывают свое голосование на ожиданиях относительно будущего благосостоянии, но основываясь на прошлых результатах политики [Fiorina 1981].

Несмотря на существование множества исследований, доказывающих эффективность применения модели экономического (в основном ретроспективного) голосования, другие работы демонстрировали противоречивые результаты и ставили под сомнение зависимость электоральных результатов от экономической ситуации перед выборами. Стоит отметить вышедший в конце 1980-х годов труд М.Льюис-Бэка на тему взаимосвязи экономики и голосования в западных демократиях [Lewis-Beck 1988]. В своих исследованиях автор утверждает, что объективные макроэкономические показатели обладают слабой объяснительной способностью в отношении поддержки избирателя партии-инкумбента, а потому для подобных исследований надежнее использовать не национальную, а индивидуальную модель, базирующуюся на социологических опросах. Он также выделил факторы, которые усиливают влияние экономических причин на голосование: это открытость экономики государства, наличие (или ожидание) экономического роста, наличие одной правящей партии (или несложной правящей коалиции). Согласно его выводам, самой важной является «перспективная» оценка экономики, то есть экономические ожидания избирателя, в то время как «ретроспективная» оценка не оказывает заметного влияния на голосование. Самыми важными из экономических показателей, по мнению избирателей, являлись безработица и инфляция. В то же время результаты ряда исследований в принципе поставили под сомнение важность экономического голосования [Stigler 1973; Arcelus, Meltzer 1975]. Например, некоторые работы, написанные на рубеже 1990-х годов, во многих случаях демонстрируют незначимость влияния изменения реальных доходов населения на результаты голосования [Jacobson 1989]. Эриксон отмечает, что данный показатель оказывается незначимым в случае с выборами в Конгресс США, однако, ситуация меняется в случае с президентскими выборами [Erikson 1990].

Исследования экономического голосования продолжаются и по сей день - до сих пор не решен основной вопрос о том, в каких случаях экономическое голосование будет работать, а в каких нет. Мы можем отметить ряд более современных исследований, которые фокусируются на этом вопросе. Так, например, Дуч и Стивенсон фокусируются на влиянии состояния политических и экономических институтов на взаимосвязь между восприятием экономики и голосованием [Duch, Stevenson 2008]. Они поднимают проблему того, как избиратели соотносят компетентность инкумбента с экономическими результатами, подчеркивая, что это зависит от следующих аспектов экономического и политического контекста - политический контроль над экономикой, распределение ответственности за принятие экономических решений между партиями и характер межпартийных дискуссий. Аргумент авторов состоит в том, что в тех странах, где ответственность за принятие экономических решений распределена, экономическое голосование будет менее значимым. В соответствии с этими выводами для российского недемократического кейса мы можем ожидать повышенную роль экономического голосования. Исследования авторов, основанные на анализе ретроспективного экономического голосования, демонстрируют, что в среднем восприятие умеренного снижения экономических показателей снижает поддержку инкумбента на 5%.Берри и Хоуэлл тестируют интересный подход к ретроспективному голосованию, изучая влияние показателей успеваемости учеников (как аналог экономических показателей) на результаты выборов в школьные советы [Berry, Howell 2007]. Исследователи приходят к выводам о том, что, когда в ходе предвыборных кампаний СМИ отвлекали внимание избирателей от показателей успеваемости, они не оказывали влияния на итоги выборов.

Пласт исследований об экономическом голосовании позволил обобщить и выявить ряд водоразделов в подходах к изучению этого явления. Первым из них является развилка между ретроспективным и перспективным голосованием. В первом случае исследователи предполагают, что избиратели принимают решение, основываясь на предшествующих выборам экономических результатах, а во втором - что избиратели основываются на ожиданиях от экономических перспектив. М.Льюис-Бек также выделяет аффективное голосование, которое не основано на рациональных оценках экономического состояния (немотивированное раздражение и др.). Исследования ретроспективного голосования, как правило, берут за эмпирическую базу социально-экономическую статистику, а исследования перспективного голосования - социологические опросы. Как уже говорилось выше, согласно исследованиям М.Льюиса-Бека перспективное голосование является более значимым в оценках экономического голосования [Lewis-Beck 1988].

Вторым водоразделом является различие между индивидуальным (т.н. pocketbookvoting) голосованием, основанным на оценках личного благосостояния, и социотропным голосованием, основанным на оценках общего состояния страны. От выбора исследователем стратегии будет зависеть выбор переменных, используемых для анализа - макроэкономические показатели (общий экономический рост в государстве) или социальные показатели (рост уровня заработных плат и др.). Как правило, наиболее эффективными исследователи называют измерения индивидуальных показателей [Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984], однако, есть множество исследований, которые показали значимость оценки макроэкономических показателей на результаты голосования [Tufte 1978]. Как социотропные, так и индивидуальные факторы могут измеряться с помощью и ретроспективного, и перспективного подходов.

Если же говорить о развилках внутри методов измерения ретроспективного голосования, то можно выделить статические и динамические подходы. В случае статического измерения исследователи берут абсолютные экономические показатели на определенный период в разных регионах и сравнивают их влияние на результаты голосования; в случае с динамическим измерением учитывается не абсолютный показатель, а его изменения за определенный период. В исследовательской среде существует консенсус о том, что, как правило, в случае ретроспективного подхода наиболее эффективными являются динамические измерения [Мау 1998].

Наконец, еще одной развилкой является продолжительность оцениваемого предвыборного периода. В то время как некоторые исследователи полагают, что эффективнее всего опираться на краткосрочные показатели (за предвыборный год) [Monroe 1979], другие считают, что стоит оценивать период полного электорального цикла [Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984].

1.1 Российские исследования

В 1990-е годы исследователи выделили структуру российской электоральной карты, которая делилась на лево-традиционалистский (поддерживающей оппозицию) и лояльно-демократический (поддерживающий власть) электораты, а также «средний» электорат [Туровский 1996]. В попытках выявить, какие факторы влияют на формирование того или иного электората, авторы прибегали к исследованиям экономического голосования, которые часто показывали положительные результаты. Так, например, можно говорить о работах В.Мау и соавторов, которые, анализируя выборы в 1995-1999 годах, выделили ряд закономерностей, свойственных электоральному поведению россиян. Исследования выборов первой половины 1990-х годов продемонстрировали, что чем лучше экономическая ситуация в регионе, тем выше поддержка действующей власти на выборах [Мау, Кочеткова, Жаворонков 1998]. В исследовании применялись корреляционный и регрессионный анализ, которые показали различные результаты относительно значимости разных экономических показателей. Так, корреляционный анализ показал значимость таких показателей, как заработная плата и налоги, а регрессионный - дебиторской задолженности. Стоит отметить, что результаты показали незначимость трансфертов, что вступало в противоречие с выводами, сделанными А.Лавровым в работе предыдущего года [Лавров 1997a], где анализ выявил, что наиболее дотационные регионы менее склонны поддерживать демократические реформы (в 1990-е годы эти реформы ассоциировались с правящей группой), что свидетельствовало о низкой эффективности попыток власти получить электоральную поддержку за счет дотаций. В другой своей работе А.Лавров также выявил положительную зависимость между экономическим потенциалом региона (его долей в общероссийском ВВП) и электоральной поддержкой реформаторских сил; аналогично значимым является показатель ВРП на душу населения [Лавров 1997b]. Следующая же работа В.Мау и соавторов продемонстрировала ряд изменений в факторах, влияющих на электоральное поведение [Мау, Кочеткова, Жаворонков 2000]. Несмотря на то, что самым значительным остался фактор экономического и социального развития, теперь внутренний фактор задолженности по заработной плате вел к росту поддержки власти, а не к его падению. Авторы объясняют это тем, что избиратели стали видеть в подобной задолженности не денежные потери, а будущий доход, который способна обеспечить власть.

Тем не менее, не все исследования 1990-х годов приводили к выводам об исключительной значимости экономических факторов. Так, например в работе В.Колосова и Р.Туровского, авторы, анализируя причины «протестного» лево-традиционалистского голосования с помощью корреляционного анализа, отмечают, что гипотезы о решающем влиянии низкого уровня жизни или экономических тенденций на рост протестного голосования не подтверждаются (они имеют место быть, но не обладают полной объяснительной способностью) [Колосов, Туровский 1996]. Однако, достаточно надежной оказалась гипотеза о влиянии уровня урбанизации на протестное голосование - в 1990-е годы именно села и деревни больше поддерживали оппозицию, поэтому регионы с меньшим уровнем урбанизации зачастую оказывались наиболее протестными. Причем протестное голосование села объяснялось не тяжелым социально-экономическим положением (так как в 1990-е годы оно было повсеместным), а ценностями традиционалистской культуры, которые близки избирателям, проживающими в сельской местности. Таким образом, главным выводом работы является важность социо-культурных исторических факторов, а не конъюнктурных социально-экономических. Выводы о влиянии урбанизации на протестное голосование были также подтверждены в работе А.Лаврова [Лавров 1997]. Другие работы показывали, что не все экономические показатели оказывают влияние на голосование, например, была отмечена позитивная связь между уровнем безработицы и поддержкой президента Ельцина [Гамбарян, Мау 1997].

В 2000-е годы интерес к подобным исследованиям снизился в связи с доминированием в политическим пространстве одной партии, сопровождающимся ростом российской экономики и уровня жизни в целом. Исследования тех годов показывают, что экономические показатели перестают быть значимыми на полной совокупности регионов и обнаруживаются только при разбиении их на определенные группы - для бедных и лояльных регионов важными оказываются федеральные трансферты, а для богатых - реальный экономический рост [Щербак 2005].

После протестов 2011-2012 годов и возвращения прямых выборов губернаторов, вновь становится актуальной теория о влиянии экономических факторов на рост протестного голосования. С помощью регрессионного анализа исследователи тестируют ряд экономических показателей и их влияние на долю голосования за «Единую Россию» на выборах в Государственную думу 2011 года и В.Путина на президентских выборах 2012 года. Они приходят к выводам о том, что экономические факторы оказывают значительное влияние на результаты голосования [Щербак, Сенников, Лисовский 2013]. Другие исследователи отмечают существование в современной России «контракта» между властью и обществом, который предполагает использование социально-экономической политики с целью поддержания лояльности общества власти. Проведение регрессионного анализа с целью проверки влияния экономических факторов на голосование в Государственную Думу 2016 г. выявило значимость размера пенсий и ее положительное влияние на процент поддержки «Единой России». Однако, многие другие экономические факторы оказались незначимы, несмотря на экономический кризис, начавшийся в 2014 году [Туровский, Гайворонский 2017].Щербак и соавторы в исследовании влияния социально-экономических факторов на голосование в Государственную Думу 2016 г. приходят к неожиданным выводам: наиболее бедные регионы склонны поддерживать партию власти, а не наказывать ее за ухудшение экономической ситуации [Щербак и др. 2017]. Авторы предлагают несколько объяснений данному выводу: превалирование социальной повестки над экономической в представлениях избирателей, адаптация к экономическому кризису или же «готовность потерпеть», которую навязывают СМИ.

В целом, можно сказать, что на разных этапах трансформации электорального поведения российских избирателей экономическое голосование играло разную роль. Если в 1990-е годы можно было с достаточной долей уверенности утверждать, что более успешные по ряду социально-экономических показателей регионы склонны поддерживать власть, то результаты более поздних лет оказываются противоречивыми.

Глава 2.Анализ влияния социально-экономических показателей на электоральные показатели

2.1 Описание и анализ эмпирических данных

В данном разделе мы рассматриваем, во-первых, электоральные данные. Они заключаются в результатах партии власти или кандидатов от власти на региональных и федеральных выборах с 2013 по 2019 г. Стоит отметить, что в случае с выборами в региональные законодательные собрания, а также в Государственную Думу РФ 2016 г. мыфиксируем только результаты части голосования, прошедшей по пропорциональной избирательной системе (партийным спискам). В случае с президентскими и губернаторскими выборами мы рассматриваем не только кандидатов, выдвинутых партией, но и любых иных, непосредственно поддерживаемых властью. В нижеследующем пункте мы опишем и представим в графическом виде распределение регионов по результатам представителей власти на выборах, динамику этого голосования в случае региональных выборов, а также выделим наиболее лояльные и наиболее протестные регионы.

Во-вторых, мы рассматриваем показатели Майских указов: из них мы выбрали те, которые отражают социально-экономическую ситуацию в регионах. Таким образом, выбранные нами показатели позволяют, во-первых, измерить влияние социально-экономической ситуации в регионах на поддержку власти на выборах, а во-вторых, на основе этой информации сделать выводы о том, является ли эффективной в электоральном плане политика федерального центра в отношении экономической централизации в виде предъявления регионам единых требований.

Тем не менее, выбранные нами факторы не являются однородными. Они представляют собой совокупность как социотропных, так и индивидуальных факторов голосования. Подобный подход позволит нам измерить, какая именно группа показателей является наиболее значимой при изучении влияния экономики на поддержку власти.

Важно отметить, что в выборку входят данные по 83 регионам Российской Федерации - из нее были исключены Республика Крым и город федерального значения Севастополь, т. к. в этих субъектах отсутствуют данные по многим показателям.

2.1.1 Электоральные данные

В качестве электоральных данных мы рассматриваем результаты партии власти «Единая Россия» или кандидатов от этой партии или поддержанных властями на следующих выборах:

1) Выборы Президента РФ 2018 года (в региональном разрезе),

2) Выборы в Государственную Думу РФ 2016 года (в региональном разрезе),

3) Выборы губернаторов субъектов РФ с 2013 по 2019 годы,

4) Выборы в законодательные собрания субъектов РФ с 2013 по 2019 годы.

Рассматривая выборы депутатов, мы учитываем только результаты, полученные на выборах по партийным спискам, но не по одномандатным округам. Поэтому из выборки по законодательным собраниям исключена Москва (в этом субъекте выборы проводятся только по одномандатным округам). Из выборки по губернаторам, соответственно, исключены регионы, в которых не проводятся прямые губернаторские выборы (северокавказские республики, автономные округа).

Итак, на президентских выборах регионы в среднем отдализа инкумбентаВ.Путина 76,14% голосов. Минимальную поддержку оказали Якутия (64,38%), Алтайский край (64,66%), Приморский край (65,26%), Хабаровский край (65,78%),Сахалинская область (66,92%), Амурскаяобласть (67,04%), Омская область (67,31%), Еврейская автономная область (67,48%), Костромская область (68,71%), Хакасия (69,16%).

Максимальную же поддержку власти оказали Кабардино-Балкария (93,38%), Тыва (91,98%), Чеченская республика (91,44%), Дагестан (90,76%), Карачаево-Черкесия (87,64%), Ямало-Ненецкий автономный округ (85,54%), Кемеровская область (85,43%), Мордовия (85,35%), Ингушетия (83,17%), Чукотский автономный округ (82,31%).

На диаграмме (см.рис.1) представлено распределение результатов голосов за В.Путина по регионам с шагом в 2%. Как мы видим из диаграмм, набольшая концентрация регионов находится в промежутке от 72 до 74% голосов (13 регионов). Основная масса регионов отдала от 70 до 82% голосов за В.Путина (61 регион), а по 11 регионов отдали меньшее или большее количество голосов.

Рисунок 1. Распределение регионов по результатам президентских выборов

Разброс значений голосования на думских выборах 2016 года является куда более внушительным, чем на президентских выборах (амплитуда составляет более 60 п.п.). В среднем регионы отдали в поддержку «Единой России» 51,4% голосов.

Наименьшую поддержку партии власти оказали Алтайский край (35,19%), Омская область (36,32%), Костромская область (36,56%), Вологодская область (37,21%), Карелия (37,3%), Хабаровский край (З7,31%), Москва (37,76%), Республика Коми (37,85%), Амурская область (37,91%), Кировская область (37,96%).

Наибольшую поддержку, напротив, оказали Чеченская республика (96,29%), Дагестан (88,9%), Татарстан (85,27%), Мордовия (84,36%), Тыва (82,61%), Карачаево-Черкесия (81,67%), Кабардино-Балкария (77,71%), Кемеровская область (77,33%), Ингушетия (72,41%), Калмыкия (70,61%).

При взгляде на диаграмму (см.рис.2) мы видим, что распределение регионов по поддержке «Единой России» отличается от поддержки В.Путина на президентских выборах. Здесь наиболее распространенным стал минимальный промежуток от 35 до 40% голосов, в который попали 18 регионов. Большая же часть регионов отдали от 35 до 60% голосов за «Единую Россию» (67 регионов). Повышенный средний результат по регионам определяется наличием ряда регионов, в которых поддержка «Единой России» является повышенной.

Рисунок 2. Распределение регионов по результатам президентских выборов

Теперь рассмотрим, как регионы голосовали на губернаторских выборах на протяжении анализируемого периода. На графике (см.рис.3) мы видим, что в целом с 2013 по 2019 годы не наблюдалось резких изменений динамики голосования. Самым значительным спадом является средний результат голосования в 2018 году (63,23%), когда ряд кандидатов от власти не смог одержать победу на губернаторских выборах.

Рисунок 3. Динамика среднего процента голосов на губернаторских выборах за кандидатов от власти в регионах

Размеры выборок в каждый год различны, так как не имеется единого дня голосования для всех губернаторских выборов. Так, в 2013 году выборка составила 8 регионов; самым лояльным оказался Чукотский автономный округ (79,84%), а самым протестным - Москва (51,37%). В 2014 году выборка является более обширной и включает в себя 29 регионов; самой лояльной в этом году стала Самарская область (91,35%), а самой протестной - Республика Алтай (50,63%). В 2015 году выборка составила 21 регион, самой лояльной стала Кемеровская область (96,69%), а самой протестной - Иркутская область (49,6%) . В 2016 году в выборку вошли лишь 7 регионов, самой лояльной стала Чеченская республика (97,94%), а самой протестной - Ульяновская область (54,33%). В 2017 году губернаторские выборы прошли в 15 регионах, максимальный процент голосов кандидат от власти получил в Мордовии (89,19%), а минимальный- в Томской области (60,58%). В 2018 году на губернаторских выборах наблюдалась наименьшая поддержка кандидатов от власти; выборка составила 22 региона, самой лояльной из которых стала Орловская область (83,55%), а самой протестной - Хакасия (32,42%). Наконец, в 2019 году выборка составила 16 регионов, самым лояльным из которых являлся Забайкальский край (89,61%), а самым протестным - Сахалинская область (56,14%).

Наконец, рассмотрим, как субъекты федерации голосовали на выборах депутатов в законодательные собрания регионов.Наибольший средний процент голосов «Единая Россия» получила на выборах в 2014 году (65,24%), что соотносится с патриотическим подъемом вследствие присоединения Крыма. Затем процент снижался и достиг 48,81% в 2016 году, после чего последовал новый подъем до 62,27% в 2018 году. В следующем 2018 году средний процент поддержки «Единой России» на выборах был минимальным (как и кандидатов от власти на губернаторских выборах) и составил 41,54%, и, наконец, в 2019 году вновь вырос до 52,98%.

Рисунок 4. Динамика среднего процента голосов на выборах в законодательные собрания за «Единую Россию» в регионах

Выборка в 2013 году составила 16 регионов, самой протестной оказалась Архангельская область (40,69%), а самой лояльной - Кемеровская область (86,21%). В 2014 году выборы прошли в 11 регионах, больше всего голосов «Единая Россия» получила в Татарстане (84,24%), а меньше всего - в Республике Алтай (44,7%). В 2015 году выборка составила 11 регионов, самой лояльной оказалась Воронежская область (73,84%), а самой протестной - Новосибирская область (44,56%). В 2016 году выборы прошли в рекордном количестве регионов - 39. Из них больше всего за «Единую Россию» проголосовали в Чеченской республике (87,66%), а меньше всего - в Карелии (33,2%). В 2017 году выборка составила всего 7 регионов, самым лояльным оказался Краснодарский край (70,78%), а самой протестной - Сахалинская область (44,64%). В 2018 году выборка составила 16 регионов, больше всего голосов партия власти получила в Калмыкии (68,52%), а меньше всего - в Иркутской области (27,83%). Наконец, в 2019 году выборы прошли в 10 регионах, среди них самой лояльной оказалась Тува (80,13%), а самым протестным регионом - Хабаровский край (12,51%).

Анализ динамических факторов регионального голосования позволяет нам выделить следующие закономерности: во-первых, 2014 год является пиковой точкой для лояльного голосования за рассматриваемый период. Данные результаты вызваны подъемом патриотизма и лояльности после присоединения Крыма весной 2014 года. В то же время 2018 год - это точка наибольшей протестности как на губернаторских выборах, так и выборах в законодательные собрания регионов. Интересно, что этот год соседствует с президентскими выборами 2018 года, на которых инкумбентВ.Путин получил наибольший процент голосов за всю историю президентских выборов.

2.1.2 Социально-экономические данные

В качестве независимых переменных для исследования мы выбрали десять показателей Майских указов Президента 2012 года, которые отражают установки центра в отношении улучшения социально-экономической ситуации в регионах.

Первый из них - это прирост высокопроизводительных рабочих мест в регионах (Указ №596). Целью майского указа является создание 25 миллионов высокопроизводительных рабочих мест в регионах, мы же анализируем прирост данного показателя за каждый год по сравнению с предыдущим годом. Стоит отметить особенность измерения данного показателя - к сожалению, при подсчете данного показателя не учитываются производительность, передовые технологии или квалификация сотрудников - высокопроизводительность рабочего места оценивается согласно средней зарплате на предприятии. Таким образом, можно ожидать, что общий рост экономики будет совпадать с ростом данного показателя.

Нам доступны данные по этому показателю с 2013 по 2019 годы (весь рассматриваемый нами период).Средняя динамика прироста по данному показателю является достаточно неровной - так, после относительно равного прироста в 2013 и 2014 года (4,25% и 4,17%) мы наблюдаем резкий спад в 2015, посткризисном году (-9,47%). Затем вновь наблюдается постепенный рост до пиковой точки - 2018 года (13,01) и снижение в 2019 году до уровня, сравнимого с результатами 2013 и 2014 годов (см.рис.5).

Рисунок 5. Прирост высокопроизводительных рабочих мест, %

Если же оценивать успехи регионов по данному показателю, то наиболее успешными окажутся Санкт-Петербург (среднее значение прироста за период 2013-2019 годов - 11,46), Московская область (6,78) и Москва (6,75), Амурская область (6,54). Аутсайдерами же оказались регионы, где средний прирост оказался отрицательным - среди них Курганская область (-2,3), Калмыкия (-0,77), Псковская область (-0,45), Новгородская область (-0,41) и др.

Следующим показателем, который мы рассматриваем, является отношение объема инвестиций в основной капитал к объему валового внутреннего продукта(Указ №596).Формулировка указа Президента содержала цель достичь «увеличения объёма инвестиций не менее чем до 25 % ВВП к 2015 году и до 27 % -- к 2018 году». Мы располагаем данными, отражающими отношение инвестиций к ВРП на 2018 год, поэтому можем оценить выполняемость данного указа. Достичь доли инвестиций в размере 27% от ВРП удалось следующим регионам: Воронежская область (29,3%), Курская область (28,02%), Тамбовская область (32%), Ненецкий автономный округ (29,8%), Калининградская область (34,7%), Ленинградская область (46,3%), Мурманская область (32,3%), Адыгея (28,2%), Дагестан (32%), Ингушетия (40,3%), Карачаево-Черкесия (29,4%), Чеченская республика (38,5%), Ямало-Ненецкий автономный округ (33,1%), Республика Алтай (29,2%), Якутия (37,2%), Амурская область (83,4%), Магаданская область (33,8%), Еврейская автономная область (30,7%). Таким образом, 18 регионов из 83 (около 22%) смогли добиться цели, указанной в Майских указах. Тем не менее, сама по себе выполняемость указа не демонстрирует роста по данному показателю в краткосрочном периоде. Напротив, мы можем наблюдать обратные случаи, как, например, с Еврейской автономной областью, в которой отношение объема инвестиций к ВРП составляло в 2012 году 58,4%, а в 2018 - 30,7%. На самом деле большинство регионов, которые смогли достичь целевого показателя, уже имели его ранее, а многие регионы, уже имевшие достаточный показатель в 2012 году, потеряли его к 2018 году (например, Чукотский автономный округ: 37,9% в 2012 году и 22,2% в 2018 году).

Поэтому для оценки экономической динамики мы вновь рассчитываем индекс прироста по данному показателю за каждый год по сравнению с предыдущим. Нам доступны данные с 2013 по 2018 годы. Как мы наблюдаем на графике (см.рис.6), практически в каждом году по данному показателю имелся спад. Уже в 2013 году изменение по сравнению с прошлым годом составило 2,98%, и спад продолжился до пиковой точки в 2015 году (-8,56%). Затем мы наблюдали подъем, и 2017 год стал единственным, когда прирост доли инвестиций был положительным (0,29%). Наконец, небольшое снижение в 2018 году вновь привело к отрицательному значению (-0,68%).

Рисунок 6. Прирост отношения объема инвестиций в основной капитал к объему ВРП, %

Если же мы выделим отдельные регионы, рост в которых был наиболее явным , то среди них окажутся Москва (3,47), Калининградская область (5,7), Мурманская область (5,68), Санкт-Петербург (6,6), Амурская область (12,32). У большинства же регионов мы наблюдаем отрицательный прирост. Наиболее значительный средний спад наблюдается в Республики Коми (-11,91), Краснодарском крае (-12,58), Приморском крае (-10,24) и Хабаровском крае (-10,25).

Еще одним экономическим показателем, который мы рассматриваем, является доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте (Указ №596). Целевым показателем по данному указу является «Увеличение доли продукции высокотехнологичных и наукоёмких отраслей экономики в ВВП к 2018 году в 1,3 раза относительно уровня 2011 года». Данного показателя к 2018 году удалось достичь только одному региону - Северной Осетии (там этот показатель в 2018 году составил 137,1% по отношению к 2011 году). При этом 28 регионов из 83 (около 34%) в 2018 году имели значение данного показателя ниже, чем в 2011 году. Среди наиболее ярких примеров падения данного показателя - Ямало-Ненецкий автономный округ (в 2018 году значение показателя составило 51,4% по отношению к 2011 году, то есть уменьшилось почти в два раза) и Астраханская область (62,7%). Как и для других показателей, мы рассчитываем долю прироста за каждый год по отношению к предыдущему году.

Рисунок 7. Прирост доли продукции высокотехнологичных отраслей в ВРП, %

В отличие от предыдущих показателей, среднее значение прироста этого показателя за данный период не имеет ярко выраженного отрицательного и положительного тренда. Амплитуда значений, которые принимает средний процент прироста, составляет чуть более 4 п.п. Так, мы наблюдаем слабый спад в период с 2014 по 2016 годы по сравнению с ростом в 2013 году (3,2%). Однако в 2017 и 2018 годах динамика вновь становится положительной: 2,01% и 1,3% соответственно (см.рис.7).

Лучшими регионами по среднему приросту данного показатели за весь рассматриваемый период стали Ленинградская область (7,18), Дагестан (5,22) и Ингушетия (5,75), а худшими - Ямало-Ненецкий автономный округ (-8,12), Ненецкий автономный округ (-6,93) и Астраханская область (-5,94).

Следующий показатель, который мы рассматриваем, - индекс производительности труда (Указ №596). Данные по этому показателю доступны с 2013 по 2017 год, а целью Указа являлось «увеличение производительности труда к 2018 году в 1,5 раза относительно уровня 2011 года». Достичь такого результата к 2017 году не удалось ни одному региону, при этом шесть регионов имели в 2017 году производительность труда меньше, чем в 2011 году (Ивановская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Бурятия, Приморский край, Амурская область, Еврейская автономная область), а наилучших результатов по отношению к 2011 году добились Тульская область (134,9%), Брянская область (133,6%), Марий-Эл (130,7%).

Рассчитав среднюю динамику прироста данного показателя за каждый год, мы видим, что динамика индекса была в среднем положительной за весь рассматриваемый период и сохранялась примерно на одинаковом (довольно низком) уровне с небольшим спадом в 2015 году (до 0,89) и обратным подъемом до 2,21 в 2017 году (см.рис.8).

Рисунок 8. Прирост индекса производительности труда, %

Несмотря на то, что в среднем прирост оставался всегда положительным, есть ряд регионов, в которых средний прирост за весь период является отрицательным: Ивановская область (-0,67), Москва (-0,01), Ханты-Мансийский автономный округ (-1,98), Бурятия (-0,45), Приморский край (-0,43), Хабаровский край (-0,05), Еврейская автономная область (-0,64). Наибольший средний прирост продемонстрировали Тульская область (5,57), Новгородская область (4,45%), Мордовия (4,21), Чукотский автономный округ (4,21).

Следующей переменной, которую мы рассматриваем, является рост реальной заработной платы. Согласно указу, целью является «увеличение к 2018 году размера реальной заработной платы в 1,4-1,5 раза». Нам доступны данные за весь рассматриваемый период - с 2013 по 2018 год. Добиться поставленных результатов удалось лишь одному региону - в Республике Дагестан в 2018 году реальная заработная плата по отношению к уровню 2011 года составила 146,1%, а в 2019 году - уже 150,5%. Тем не менее, ни в одном регионе уровень зарплаты в 2018-2019 годах не являлся ниже, чем в 2011 году.

Рассчитав средний прирост данного показателя в каждом году, мы наблюдаем, что динамика является разнонаправленной в течение рассматриваемого периода. Так, мы наблюдаем резкую отрицательную динамику в 2015-м посткризисном году - прирост становится отрицательным и составляет -9,02%. Прирост постепенно увеличивается, достигая пиковой точки в 2018 году (8,23%), а затем вновь снижается в 2019 году до 2,48% (см.рис.9).

Рисунок 9. Прирост реальной заработной платы, %

Наибольший средний прирост за период с 2013 по 2019 годы продемонстрировали Сахалинская область (4,19), Дагестан (4,23), Удмуртия (3,34). В целом стоит отметить, что амплитуда прироста по данному показателю небольшая - все регионы продемонстрировали примерно схожие результаты. Наименьший средний прирост - у регионов с небольшим отрицательным приростом - Ивановская область (-0,1), Республика Коми (-0,1), Ненецкий автономный округ (-0,06), Псковская область (-0,1), Ханты-Мансийский автономный округ (-0,7).

Следующий показатель- индекс потребительских цен (Указ №600). Данные имеются за период с 2013 по 2019 год.

Рассчитав прирост индекса за каждый год, мы наблюдаем, что цены росли значительно сильнее в первой половине рассматриваемого периода с пиковой точкой в 2015 году (12,6%). Затем рост цен снизился до 5,14% в 2016 году, и наблюдались небольшие колебания динамики, наконец в 2019 году рост цен составил в среднем 3,04% (см.рис.10).

Рисунок 10. Прирост потребительских цен, %

Регионы по всей стране имеют примерно одинаковый средний прирост цен за рассматриваемый период - в диапазоне от 5 до 7%. Однако в ряде регионов цены росли несколько сильнее - Брянская область (7,28), Ивановская область (7,19), Калужская область (7,38), Московская область (7,25), Рязанская область (7,36), Ярославская область (7,38), Москва (7,09), Калининградская (7,06), Забайкальский край (7,01) и Еврейская автономная область (7,12).