Аналогичный показатель - индекс цен на первичном рынке жилья (Указ №600). Расчеты среднего прироста цен демонстрируют следующую динамику: прирост цен на жилье в 2013-2014 и их падение в 2015-2017 году с нижней точкой в 2016 году (-1,77). Затем вновь цены на жилье продолжают расти, достигая в 2019 году уровня прироста практически равного 2014 году (см.рис.11).

Рисунок 11. Прирост цен на первичном рынке жилья.

Есть ряд регионов, в которых средний процент прироста цен на жилье с 2013 по 2019 год является отрицательным. Среди них Тверская область (-0,32), Ярославская область (-0,86), Вологодская область (-0,32), Кабардино-Балкария (-0,23), Курганская область (-0,22).

А наибольший средний процент прироста цен на жилье за этот период наблюдается в следующих регионах: Магаданская область (15,89), Сахалинская область (8,48), Приморский край (5,91), Москва (6,49). Вероятно, увеличение цен на жилье на ДальнемВостоке вызвано введением новой льготной программы ипотеки под 2% и, как следствие, ростом спроса на квартиры.

Следующий показатель - удельный вес числа семей, получивших жилые помещения и улучшившие жилищные условия, в числе семей, состоящих на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях (Указ №600). Данные доступны с 2013 по 2018 годы.

Отрицательный прирост данного показатели мы наблюдаем лишь в 2013 году (-15,21). Затем прирост становится положительным и достигает своего пика в 2016 году (14,75%). В 2017 году рост практически останавливается (0,74) и вновь растет в 2018 году (5,05%).

Рисунок 12. Прирост числа семей, улучшивших жилищные условия.

Средний процент прироста данного показателя за рассматриваемый период по регионам достаточно разнообразный и обладает высокой амплитудой. Это связано с тем, что доли семей, получивших жилье (к количеству семей, которые претендовали на получение жилья), достаточно низкие, и даже небольшое изменение ведет к большому процентному значению. Ярким примером здесь может являться Ингушетия, где средний прирост составил за рассматриваемый период 447%, что объясняется вышеописанным феноменом. Так, например, в 2017 году в Ингушетии доля таких семей составила 0,4, а в 2018 году - 5,7; в итоге процентный прирост за этот период составил 1325%. Среди других регионов-лидеров по среднему процентному росту данного показателя выделяются Карачаево-Черкесия (31,56), Москва (28,7), Ненецкий автономный округ (15,7%), Саратовская область (10,16), Еврейская автономная область (9,08). Тем не менее, регионов с отрицательными средними показателями прироста больше - видимо, на общий прирост, который мы видим на графике выше, повлиял специфический кейс Ингушетии. Среди регионов-аутсайдеров по показателю: Псковская область (-20,29), Чувашия (-17,81), Калмыкия (-17,46), Мордовия (-15,64), Тамбовская область (-15,46), Краснодарский край (-14,3).

Наконец, последние два показателя, которые мы рассмотрим, отражают зарплату работников основных бюджетных секторов - педагогов и медиков. По каждой из этих сфер статистика разбита на несколько показателей, но мы агрегируем их в две переменные. Данные по этим показателям доступны лишь за период с 2016 по 2019 годы. Также отметим, что по данной статистике имеются пропуски для некоторых регионов, поэтому указанные ниже расчеты не охватывают всю совокупность субъектов РФ.

Переменная, отражающая заработную плату врачей, составлена нами из трех статистических показателей:

1) Отношение средней заработной платы социальных работников, включая социальных работников медицинских организаций к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации (здесь и далее Указ №597).

2) Отношение средней заработной платы среднего медицинского (фармацевтического) персонала (персонала, обеспечивающего условия для предоставления медицинских услуг) к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

3) Отношение средней заработной платы врачей и работников медицинских организаций, имеющих высшее медицинское (фармацевтическое) или иное высшее образование, предоставляющих медицинские услуги (обеспечивающих предоставление медицинских услуг) к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

Целевым показателем являлось повышение заработной платы для социальных работников, а также для среднего медицинского персонала до 100% от средней заработной платы в соответствующем регионе к 2018 году, а также повышение заработной платы для высшего медицинского персонала до 200% от средней заработной платы в соответствующем регионе.

По первому показателю на 2018 год 35 регионов из 78, по которым имеется информация, не смогли достичь показателя в 100%, однако к 2019 году количество таких регионов снизилось до 21 из 74. Самой яркой группой регионов, где эти показатели не достигли целевого значения, являются регионы Дальневосточного федерального округа - вероятно, это связано с высокими показателями средней заработной платы в этих субъектах. Среди них лишь в Сахалинской области отношение зарплаты социальных работников к средней заработной плате составило 108,1% (самый высокий показатель по всем регионам наравне с Ростовской областью). Самые высокие средние темпы роста по этому показателю демонстрируют Красноярский край (16,7), Челябинская область (16,17), Рязанская область (16,07), а самые низкие -Дагестан (6). Все регионы имеют положительные средние темпы прироста по данному показателю: если в 2016 году отношение зарплаты социальных работников составляло в среднем 68% по отношению к средней зарплате по регионам, то в 2019 году оно составило 102%.

По второму показателю к 2018 году в 14 регионах из 83 не было достигнуто целевое значение заработной платы, а к 2019 году - в 11 из 81. Вновь обращают на себя внимание субъекты Дальневосточного федерального округа, однако по данному показателю ситуация не столь критическая - всего лишь 5 регионов из 11 не достигли целевого значения. Самый высокий показатель зафиксирован на 2019 год в Алтайском крае (122,1%). Самые высокие средние темпы роста зафиксированы в Сахалинской области (7,82). В отличие от предыдущего показателя, здесь мы наблюдаем несколько регионов с отрицательным средним приростом: Еврейская автономная область (-0,89), Камчатский край (-2,1), Республика Алтай (-1,4), Дагестан (-1,5), Ингушетия (-0,55). По сравнению с предыдущим показателем, этот увеличился не столь значительно - так, в 2016 году отношение зарплаты среднего медицинского персонала к средней зарплате составляло 93,5%, а в 2019 году - 105%.

Наконец, по третьему показателю к 2018 году целевое значение (200%) не было достигнуто в 27 регионах из 83, а к 2019 году - в 21 из 81, в том число в 7 из 11 регионов Дальневосточного федерального округа. Наибольший показатель в Курганской области (238,7%). Самые высокие средние темпы роста зафиксированы в Сахалинской области (11,6), Москве (11,2), а самые низкие - отрицательные - в Республике Алтай (-2,9) и Еврейской автономной области (-3,3). Средний показатель отношения зарплаты медиков с высшим образованием к средней зарплате в регионе в 2016 году составлял 166,2%, а в 2019 - 206,5%.

Рисунок 13. Рост заработных плат врачей, %.

Для получения единой переменной, отражающий рост заработной платы врачей, мы взяли среднее арифметическое из трех описанных выше показателей. Динамика демонстрирует, что в 2016 году прирост был слабо отрицательным (-0,05), а затем начал увеличиваться с пиком в 2018 году (18,66). В 2019 году вновь последовал спад до 1,89.

Что касается регионов-лидеров по средним значениям прироста данного показателя, то ими являются Рязанская область (10,65), Челябинская область (10,08), Сахалинская область (9,92). Аутсайдерами являются Еврейская автономная область (1,48), Камчатский край (2,2), Республика Алтай (1,21)

Наконец, последний показатель, который мы рассмотрим, - это рост заработной платы педагогов (а также людей иных профессий, связанных с наукой, культурой, образованием) (Указ №597). Данная переменная также является агрегированной и состоит из следующих показателей, определенных в Майских указах 2012 года:

1. Отношение средней заработной платы педагогических работников общеобразовательных организаций к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

2. Отношение средней заработной платы преподавателей и мастеров производственного обучения профессиональных образовательных организаций к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

3. Отношение средней заработной платы преподавателей образовательных организаций высшего образования к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

4. Отношение средней заработной платы работников учреждений культуры к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

5. Отношение средней заработной платы научных сотрудников к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

6. Отношение средней заработной платы педагогических работников образовательных, медицинских организаций или организаций, оказывающих социальные услуги детям-сиротам и детям, оставшимся без попечения родителей к среднемесячному доходу от трудовой деятельности по субъекту Российской Федерации.

В тексте Майских указов приведены следующие целевые значения для данных показателей: доведение средней зарплаты педагогов общеобразовательных организаций до 100% от средней зарплаты по региону (в 2012 году), доведение средней зарплаты работников культуры, педагогов в СПО, социальных педагогов до 100% средней зарплаты по региону (к 2018 году), доведение средней зарплаты преподавателей высших учебных заведенийи научных сотрудников до 200% к средней зарплате по региону (к 2018 году).

Первый показатель был определен к 2012 году, но мы не имеем данных за этот год, поэтому посмотрим на результаты 2019 года. В 2019 году в 13 регионах из 81 зарплата педагогов общего образования не достигала средней зарплаты по региону (включая 4 региона Дальнего Востока). Максимальный показатель зарплат учителей в г. Москве - 134% по отношению к средней зарплате в регионе. Интересно, что средние темпы прироста данного показателя у большинства регионов отрицательные. Посмотрев на данные 2015 года, мы увидим, что отношение зарплаты учителей к средней зарплате тогда было выше (111,6%), чем в 2019 году (104,4%).

Второй показатель в 2018 году не был исполнен в 12 регионах из 83, а в 2019 году осталось лишь 4 субъекта, в которых зарплата педагогов среднего профессионального образования составляла менее 100% от средней зарплаты в регионе: республики Алтай и Тыва, Томская область и Хабаровский край. В отличие от предыдущего показателя, здесь средний процентный прирост за период, как правило, положительный. В 2015 году отношение составляло в среднем 103%, а в 2019 - 107,5%.

Третий показатель не достиг целевого значения в 2018 году в 9 регионах из доступных 71, а в 2019 году - в 5 регионах из 69. Самое низкое отношение зарплаты преподавателей вузов к средней зарплате в Республике Бурятия (185,5%). Данный показатель сильно увеличился за период, отведенный на исполнение Майских указов. Так, в 2015 году среднее отношение составляло 162%, а в 2019 году - 216%. Средний процентный прирост за этот период является положительным для всех регионов.

Четвертый показатель, отражающий отношение заработной платы культурных работников к средней заработной плате в регионе, не достиг целевого значения в 2018 году в 26 регионах из 83, а в 2019 году - в 19 регионах из 81(включая 8 из 11 регионов Дальневосточного федерального округа). Самые высокие относительные зарплаты у работников культуры в Санкт-Петербурге (127,3%). Средние темпы прироста во всех регионах являются положительными: в 2015 году отношение составляло в среднем 78,7%, а в 2019 году - 103,5%.

Пятый показатель не был исполнен в 2018 году в 14 регионах из 80, а в 2019 году - в 20 регионов из 80, т. е. зарплаты снизились. Самый высокий показатель зафиксирован в Белгородской области (380,8%). Почти во всех регионах средний процентный прирост за период является положительным, кроме Карачаево-Черкесии (-3,8) и Пермского края (-1,6). Показатель достаточно сильно вырос - в 2015 году он составлял в среднем 159,6%, а в 2019 году - 225,5%.

Наконец, шестой показатель к 2018 году не достиг целевого значения в 16 регионах из 74, а в 2019 году - в 10 регионах из 73. Самые высокие относительные зарплаты социальных педагогов зафиксированы в Московской области (123,2%). Средний прирост по периоду во многих регионах является отрицательным. Данный показатель является единственным из рассмотренных нами, который не вырос, а снизился последние годы: в 2015 году он составлял в среднем 104,8%, а в 2019 году - 103,9%,

Итак, из перечисленных выше шести показателей мы составили единую агрегированную переменную (среднее арифметическое), отражающую рост заработных плат педагогов в регионах. Динамика общего прироста по данному показателю демонстрирует, что он был отрицательным в 2016 году (-1,9), затем начал расти с пиковой точкой в 2018 году (11,24), а затем в 2019 году вновь снизился до 1,9 в 2019 году (см.рис.14).

Рисунок 14. Рост заработных плат педагогов.

Лидерами по средним темпам прироста по данному показателю стали Челябинская область (8,14), Липецкая область (7,91), Ленинградская область (7,04), Москва (7,02), Рязанская область (7). Аутсайдерами - Пермский край (0,63), Свердловская область (1,87), Иркутская область (1,6), Приморский край (1,6), Саратовская область (1,62).

Обобщим динамику экономических показателей в рассматриваемый период. Мы можем отметить, что для большинства показателей наибольший годовой прирост пришелся на 2018 год. Среди таких показателей, где 2018 год является пиковой точкой:прирост высокопроизводительных рабочих мест, прирост отношения объема инвестиций к ВРП, рост реальной заработной платы, рост заработных плат педагогов и врачей. Вероятно, это связано с двумя факторами: проведением в 2018 году выборов Президента РФ, а также с тем, что многие Майские указы должны были быть выполнены именно к 2018 году. С другой стороны, посткризисный 2015 год в большинстве показателей является годом с наименьшим приростом, среди них: прирост высокопроизводительных рабочих мест, прирост отношения объема инвестиций к ВРП, прирост индекса производительности труда (падение случилось в 2015, в 2016 году прирост незначительно меньше), прирост реальной заработной платы. Данных по приросту заработных плат врачей и педагогов в 2015 году не имеется. Что касается роста потребительских цен, то в 2015 году он является наивысшим (что соотносится с общим плачевным состоянием экономики.

Теперь мы можем соотнести данную динамику с электоральными результатами, которые мы рассматривали выше. Интересно, что несмотря на то, что 2018 год является наиболее удачным для российских регионов за рассматриваемый период, электоральные успехи партии власти и кандидатов в губернаторы от власти на выборах в регионах в этом году были одними их самых низких. Это позволяет нам предположить, что экономические показатели будут в меньшей степени влиять на региональное голосование и, вероятно, в большей степени на федеральные выборы.

Рассмотрев социально-экономические показатели, мы можем условно разделить выделенные нами факторы на две группы - социотропные и индивидуальные (“pocketbookvoting”). К социотропным факторам можно отнести прирост отношения объема инвестиций к ВРП, прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, индекс производительности труда, так как они в большей степени отражают состояние региональной экономики в целом, нежели благосостояние конкретного избирателя.

Остальные же факторы в большей степени отражают индивидуальные мотивации граждан - это повышение заработных плат (выраженное в четырех различных показателях - рост реальной заработной платы, рост заработной платы врачей и рост заработной платы учителей, а также число высокопроизводительных мест), рост цен (потребительских и на первичном рынке жилья), а также рост доли семей, улучшивших жилищные условия.

При этом анализируя динамику факторов, мы заметили, что наибольший прогресс регионы продемонстрировали опять же в исполнении указов, касающихся индивидуальных факторов, в частности, повышения заработных плат. Прирост показателей, отражающих социотропные факторы, как правило, являлся либо отрицательным, либо небольшим положительным.

Исходя из данных рассуждений, мы можем сделать два вывода:

1) Федеральный центр, давая регионам установки социально-экономического характера, в большей степени фокусировался именно на индивидуальных факторах, отражающих личное благосостояние граждан, так как их количество преобладает.

2) В свою очередь регионы тоже в большей степени фокусировались на исполнении социально-экономических требований, отражающих именно индивидуальные факторы.

Таким образом, мы можем предположить, что федеральный центр разрабатывал Майские указы для общей стабилизации режима и повышения лояльности граждан, в связи с чем туда закладывались социальные ориентиры - в частности, показатели, отражающие личное благосостояние населения.

Идея Майских указов состояла в том, чтобы организовать группы населения, зависимые от государства, и поддержать их экономически. Особенно это было актуально в ситуации после протестов 2011-2012 года, когда необходимо были реорганизовать электоральное поле с целью формирования моделей управляемого поведения, включающих группы бюджетников, под влиянием роста их зарплат. В итоге, исполняя Майские указы, региональные власти должны были улучшать социальную ситуацию, что должно было помочь им добиться с одной стороны поддержки населения, а с другой - поддержки центра.

Эти выводы соотносятся с гипотезой о том, что именно индивидуальные факторы служат основой экономического голосования граждан в регионах. В случае подтверждения данной гипотезы мы сможем утверждать, что федеральный центр избрал верную политику, заложив в Майские указы индивидуальные факторы экономического голосования, в частности, зарплаты зависимых от государства групп населения.

2.1.3 Сравнительный анализ наиболее и наименее успешных регионов по выполнению социально-экономических показателей

Теперь обобщим в таблице регионы, которые попали в пятерки лидеров и аутсайдеров по среднему приросту показателя в процентах за соответствующий период времени . В показателях, обозначавших индексы цен, в регионы-лидеры записаны субъекты с самыми низкими показателями роста цен, а в регионы-аутсайдеры - с самыми высокими.

Таблица 1. Таблица регионов по среднему приросту социально-экономических показателей Майских указов в процентах

Как видно из таблицы, мы не наблюдаем однозначных лидеров и аутсайдеров, которые выделялись бы в подавляющем большинстве показателей.Тем не менее, есть регионы, которые появляются в списках регионов-лидеров более, чем единожды.

Среди регионов, которые более одного раза появляются в списках лидеров по приросту различных показателей, можно выделить города федерального значения, а также Ленинградскую область: Санкт-Петербург дважды появляется в списке регионов-лидеров (рост отношения инвестиций к ВРП и рост высокопроизводительных рабочих мест) и ни разу не появляется в списке аутсайдеров; Ленинградская область появляется в списке регионов-лидеров трижды (прирост высокопроизводительных рабочих мест, прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, рост заработной платы педагогов) и ни разу не появляется в списке аутсайдеров; Москва четыре раза появляется в списке регионов-лидеров (прирост высокопроизводительных рабочих мест, прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, прирост доли семей, улучшивших жилищные условия, рост заработной платы педагогов), но при этом однажды появляется в списке аутсайдеров (индекс цен на первичном рынке жилья).

Также мы видим в этом списке две республики из Северо-Кавказского федерального округа: Ингушетия появляется в лидерах дважды (прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, прирост доли семей, улучшивших жилищные условия) и ни разу не появляется в аутсайдерах; Дагестан дважды появляется в регионах-лидерах (прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, рост реальной заработной платы) и единожды в аутсайдерах (рост заработной платы врачей).

Появляются в списке и две республики из Приволжского федерального округа: Мордовия дважды является лидером (рост реальной заработной платы и рост заработной платы врачей) и единожды - аутсайдером (прирост доли семей, улучшивших жилищные условия); Удмуртия дважды появляется в списках лидеров (рост реальной заработной платы, индекс потребительских цен) и ни разу в списках аутсайдеров.

Также мы видим два региона из Дальневосточного федерального округа: Чукотский автономный округ дважды появляется в лидерах (индекс производительности труда и индекс потребительских цен) и ни разу в аутсайдерах; Сахалинская область появляется в списках лидеров трижды (рост реальной заработной платы, индекс потребительских цен, рост заработной платы врачей), а в списке аутсайдеров - единожды (индекс цен на первичном рынке жилья).

Наконец, в этом списке присутствуют по одному региону из Центрального, Уральского и Сибирского федеральных округов: Республика Алтай дважды появляется в списках лидеров (рост реальной заработной платы, индекс потребительских цен) и единожды в списках аутсайдеров (рост заработной платы врачей); Рязанская область дважды появляется в лидерах (рост заработной платы врачей и педагогов) и единожды в аутсайдерах (индекс потребительских цен); Челябинская область дважды появляется в лидерах (рост заработной платы врачей и педагогов) и ни разу в аутсайдерах.

Среди регионов, наиболее часто появляющихся в списках аутсайдеров, мы можем выделить три субъекта, входящих в Северо-западный федеральный округ: Новгородская область дважды появляется в аутсайдерах (рост высокопроизводительных рабочих мест, рост реальной заработной платы) и единожды в лидерах (индекс производительности труда); Псковская область трижды появляется в аутсайдерах (рост высокопроизводительных рабочих мест, рост реальной заработной платы, рост доли семей, улучшивших жилищные условия) и ни разу в лидерах; Республика Коми появляется дважды в аутсайдерах (прирост отношения объема инвестиций к ВРП, рост реальной заработной платы) и ни разу в лидерах.

Мы также выделяем три отстающих субъекта, входящих в Дальневосточный федеральный округ: Еврейская автономная область появляется в аутсайдерах трижды (прирост отношения объема инвестиций к ВРП, индекс производительности труда, рост заработной платы врачей); Магаданская область дважды появляется в списках аутсайдеров (прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, индекс цен на первичном рынке жилья); Приморский край появляется в списках аутсайдеров трижды (индекс цен на первичном рынке жилья, рост заработной платы врачей и педагогов).

Также в этом списке присутствуют по одному региону Южного, Центрального, Уральского и Сибирского федерального округов: Ивановская область дважды появляется в аутсайдерах (индекс производительности труда и рост реальной заработной платы); Калмыкия трижды появляется в аутсайдерах (прирост высокопроизводительных рабочих мест, прирост отношения объема инвестиций к ВРП, рост доли семей, улучшивших жилищные условия) и ни разу в лидерах; Иркутская область дважды появляется в списках аутсайдеров (прирост доли продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП и рост заработной платы педагогов); Ханты-Мансийский автономный округ дважды появляется в аутсайдерах (индекс производительности труда и рост реальной заработной платы).

Попробуем сравнить результаты федеральных и региональных выборов в двух данных группах регионов. Так как региональные выборы за период с 2013 по 2019 годы проводились, как правило, дважды, будем брать результаты последних актуальных выборов (так как нами были рассчитаны средние показатели прироста экономических показателей за весь период).

Таблица 2. Сравнение результатов власти на выборах в регионах-неоднократных лидерах по величине прироста экономических показателей и регионах-неоднократных аутсайдерах.

Итак, в таблице мы видим, что по всем четырем видам выборов у второй группы регионов (аутсайдеров) результаты партии власти или кандидатов от власти оказываются ниже, чем у первой группы регионов (лидеров). Стоит отметить, что в первую группу входят северокавказские республики Ингушетия и Дагестан, где власть, как правило, получает большое количество голосов, но также туда входят Москва и Санкт-Петербург - города с достаточно высокими протестными настроениями. К тому же при расчете губернаторских выборов мы не учитываем эти республики (в них не проводятся прямые выборы) и результаты остаются такими же. Итак, регионы-аутсайдеры по экономическим показателям голосовали за В.Путина на президентских выборах 2018 года в среднем на 4,82 п.п. меньше, чем регионы-лидеры. Для выборов в Государственную Думу 2016 года это разница составила 10,57 п.п. Для региональных выборов мы наблюдаем разницу в 3,71 п.п. на губернаторских выборах и 14,21 п.п. на выборах в законодательные собрания. В целом можно отметить, что, как правило, при голосовании за кандидата на должность амплитуда различий меньше, чем при голосовании за партийный список.

Среди регионов, которые попали в список аутсайдеров, присутствует Иркутская область - регион, где на губернаторских выборах 2015 года одержал победу оппозиционный кандидат от КПРФ С.Левченко. В Приморском крае на досрочных губернаторских выборах в сентябре 2018 года кандидат от КПРФ А.Ищенко набрал во втором туре 48,06% голосов, однако, затем выборы были признаны недействительными и объявлены повторные выборы, куда не был допущен А.Ищенко. Эти кейсы являются подтверждением того, что для регионов из данного списка действительно свойственна некоторая протестность.

2.2 Построение модели и результаты

Имеющиеся показатели мы разбили на две базы данных. В первую базу данных входят результаты президентских и парламентских выборов, а также соответствующие году и региону социально-экономические показатели, перечисленные выше (за 2016 год для думских выборов и за 2017 для президентских выборов). Во вторую базу данных входят результаты губернаторских выборов и выборов в законодательные собрания регионов, а также соответствующие году и региону социально-экономические показатели с 2013 по 2019 годы. В качестве зависимой переменной в обеих базах выступает процент голосов за партию власти или кандидата от власти, а в качестве независимых переменных - социально-экономические показатели Майских указов. В качестве контрольной переменной мы используем долю русского населения в регионах по переписи 2010 года, так как предыдущий анализ продемонстрировал, что национальные республики склонны больше поддерживать власть.

Таблица 3. Результаты OLS-моделей, построенных на основе базы данных по федеральным выборам.

Значимым предиктором с отрицательным коэффициентом является показатель индекса потребительских цен. Следовательно мы можем говорить о том, что повышение цен на потребительском рынке снижает поддержку власти. При этом коэффициент цен на первичном рынке жилья всегда является незначимым.

Что касается положительных значимых коэффициентов, то мы наблюдаем их несколько. Устойчивыми являются прирост высокопроизводительных рабочих мест и рост заработной платы педагогов (Модели 1, 3, 5). Мы помним, что метод расчета первого показателя основан на уровне зарплат на предприятиях в регионах. Таким образом, результаты в данном случае можно кратко сформулировать таким образом: чем выше зарплаты на производстве, а также чем выше зарплаты педагогов, тем больше люди голосуют за власть. В моделях, где мы используем переменную роста зарплат врачей вместо педагогов (эти две переменные сильно коррелируют, и мы включаем их в модели по отдельности, чтобы избежать мультиколлинеарности), мы также наблюдаем, что она оказывается положительно значимой (Модели 2, 4, 6). При этом отметим, что общий показатель роста реальной заработной платы в регионе оказывается незначимым ни в одной из моделей.

Еще одной переменной, демонстрирующей неустойчивую значимость, является индекс производительности труда. Он значим в двух моделях из шести и имеет положительный коэффициент.

Всегда значимой является контрольная переменная доли русского населения, ожидаемо имеющая отрицательный коэффициент.

Результаты регрессионного анализа демонстрируют значимость ряда социально-экономических показателей, что соотносится с нашей гипотезой о том, что экономические показатели будут оказывать влияние на уровень поддержки власти на выборах.

Также результаты анализа соотносятся с нашей гипотезой о том, что именно индивидуальные факторы оказывают наибольшее влияние на результаты голосования. Значимыми являются такие показатели, отражающие личное благосостояние граждан, как рост потребительских цен, рост зарплат медиков, врачей, а также работников на производствах. При этом из тех факторов, которые мы отнесли к социотропным, лишь индекс производительности труда демонстрирует свою значимость в нескольких моделях, однако, его нельзя назвать устойчивым.

Из результатов данного анализа можно сделать выводы о том, что федеральный центр направил в регионы с помощью Майских указов такие установки, успешное исполнение которых действительно привело к повышению поддержки власти в регионах на федеральном уровне. Таким образом, мы можем утверждать, что Майские указы как часть политики федерального центра по управленческой и экономической централизации демонстрирует свою успешность с точки зрения электоральных последствий и общей стабилизации режима на национальном уровне.

Для построения модели по результатам региональных выборов нам пришлось исключить предикторы, отражающие рост заработных плат врачей и педагогов, так как данные по ним доступны только с 2016 по 2019 годы. Также мы исключили из выборки наблюдения 2019 года, так как данные по этому году недоступны для большого количества показателей.

Таблица 4. Результаты OLS-моделей, построенных на основе базы данных по региональным выборам.

Результаты регрессионного анализа на основе базы данных по региональным выборам демонстрируют неожиданные результаты. В то время как рост потребительских цен для федеральных выборов является значимым предиктором, предсказывающим снижение поддержки власти, здесь мы наблюдаем обратную ситуацию. Рост потребительских цен оказывается положительно значимым предиктором для поддержки региональных выборов, т. е. мы сталкиваемся с ситуацией, когда ухудшение социально-экономического положения граждан в одном из его аспектов как будто ведет к росту поддержки власти. Вероятное объяснение данному феномену может заключаться в том, что рост цен наиболее высок в наименее благополучных регионах, где электоральная лояльность полагается в качестве источника получения государственных благ, т. е. граждане в проблемных регионах голосуют за власть в ожидании обмена лояльности на материальные средства. Но относится это ожидание именно к региональной власти. Напомним, что с похожими результатами уже столкнулись при анализе выборов исследователи, анализировавшие выборы в Государственную думу 2016 года, когда результаты показали, что более бедные регионы склонны поддерживать власть в большей степени [Щербак и др. 2017]. В своей работе авторы предлагают несколько объяснений этому выводу: превалирование социальной повестки над экономической в представлениях избирателей, адаптация к экономическому кризису или же «готовность потерпеть», которую навязывают СМИ. В нашем случае подобный феномен оказался свойственен региональной повестке, а не федеральной. Объяснение же того, что в случае федеральных выборов рост цен оказывается отрицательно значимым, может заключаться в теории, предложенной исследователями, которые писали о важности для экономического голосования восприятия избирателями взаимосвязи экономических и политических институтов [Duch, Stevenson 2008]. Мы предполагаем, что избиратели полагают федеральную, а не региональную власть актором, ответственным за текущее экономическое состояние, поэтому в большей степени электорально «наказывают» федеральный центр за повышение цен.

Второй значимый показатель совпадает с результатами, полученными в ходе региональных выборов - это прирост высокопроизводительных рабочих мест, который демонстрирует устойчивую значимость во всех моделях, в которые он был включен. Таким образом, в данном случае мы можем говорить о том, что рост заработных плат на производстве ведет к повышению поддержки региональной власти.

Интересно, что показатели роста цен и повышения числа высокопроизводительных рабочих мест имеют отрицательную корреляцию между собой, однако положительную корреляцию с результатами голосования за власть.

К сожалению, в данной модели в силу нехватки данных невозможно было учесть голосование «бюджетников» - т. е. влияние роста заработных плат врачей и учителей на рост поддержки региональной власти. В связи с этим результаты, полученные нами для региональных выборов, являются достаточно противоречивыми.

Заключение

Основная гипотеза работы о том, что более эффективное исполнение установок центра регионами будет оказывать положительное влияние на поддержку власти на обоих уровнях, не была опровергнута. Используя социально-экономические показатели Майских указов, как пример установок центра для регионов, мы изучили их влияние на электоральную поддержку власти и нашли ряд доказательств тому, что в данном случае экономическое голосование имеет место.

Во-первых, с помощью методов дескриптивной статистики мы выявили пятерки регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров по объемам процентного прироста социально-экономических показателей; затем выявили группы субъектов, которые наиболее часто попадали в обе группы, и сравнили электоральные результаты власти на президентских, думских, губернаторских и выборах в законодательные собрания регионов в этих субъектах. Средние результаты в регионах-лидерах по экономических показателям были выше, чем средние результаты регионов-аутсайдеров по всем четырем типам выборов, разница составила от 3 до 15 п.п. в зависимости от типа выборов.

Затем мы использовали регрессионный анализ для выявления влияния всех экономических показателей на электоральный результат. Регрессионный анализ для федеральных выборов показал устойчивую значимость четырех экономических предикторов (отрицательный коэффициент для предиктора роста потребительских цен, положительные коэффициенты для предикторов роста заработных плат врачей и педагогов, а также прироста высокопроизводительных рабочих мест) и неустойчивую значимость для предиктора, отражающего индекс производительности труда. Все эти результаты свидетельствовали о том, реализация социально-экономических требований федерального центра в регионах, как правило, ведет к росту поддержки федеральной власти на региональном уровне.

С неоднозначными результатами мы столкнулись при интерпретации результатов регрессионного анализа региональных выборов, где нашу гипотезу подтверждает один предиктор (прирост высокопроизводительных рабочих мест), в то время как другой предиктор указал на то, что при росте потребительских цен растет и поддержка власти на региональном уровне.

Сравнивая наши результаты с результатами последних исследований экономического голосования в России, можно сказать, что нам удалось найти больше подтверждений тому, что оно имеет место. Например, в исследовании Щербака 2017 г. результаты показывали, что на выборах в Госдуму 2016 года за власть склонны голосовать более бедные регионы [Щербак и др. 2017] - наши же результаты показывают, что регионы, успешные в реализации социально-экономических требований Майских указов, стали активнее поддерживать действующую власть. При этом результаты, в некоторой степени подобные результатам исследования Щербака, мы получаем при анализе региональных, а не федеральных выборов, где результаты анализа указывают на положительную зависимость между ростом цен в регионе и поддержкой региональной власти. Этот феномен, на наш взгляд, может объясняться тем, что в наименее экономически благополучных регионах избиратели рассчитывают на получение материальных благ от государства взамен на лояльность. На федеральном уровне подобная взаимосвязь отсутствует, так как граждане полагают федеральный центр, а не региональные власти актором, который несет ответственность за социально-экономическую ситуацию, поэтому в большей степени наказывают его за ухудшение своего экономического положения и, в частности, рост цен[Duch,Stevenson 2008; Kiewet 1983; Kiewet, Rivers 1984].

Также наши результаты соотносятся со второй выдвинутой гипотезой о том, что индивидуальные экономические факторы будут влиять на голосование больше, чем социотропные. Это показывают результаты регрессионного анализа, где значимыми оказываются четыре индивидуальных фактора голосования - это рост заработных плат врачей и педагогов, прирост высокопроизводительных рабочих мест, который на основе его расчета может интерпретироваться как увеличение заработных плат работников производства, а также рост потребительских цен. Все эти факторы являются отражением так называемого “pocketbookvoting” - в противовес которому выступает социотропное голосование, при которой избиратель на выборах руководствуется не личным благосостоянием, а общим состоянием экономики. Факторы социотропного голосования оказываются незначимыми в обеих моделях, которые мы построили.

Результаты демонстрируют, что в России наиболее сильным оказываются именно индивидуальные факторы экономического голосования. Такие результаты могут объясняться рядом причин. Во-первых, на наш взгляд, выбор в пользу индивидуальных или социотропных факторов зависит от общего уровня удовлетворенности гражданами своего экономического благосостояния. Так как в России высок уровень неудовлетворенности граждан собственным материальным состоянием (по социологическим оценкам, более 80% россиян недовольны своей зарплатой), наиболее важными для них оказываются именно индивидуальные факторы экономического голосования. Также нужно отметить, что большую роль в электоральной поддержке власти играют «бюджетники», являющиеся одной из опорных групп на выборах для провластных кандидатов [Туровский, Гайворонский 2017]. Таким образом, повышение уровня заработных плат для этих категорий граждан может служить рычагом для повышения их поддержки власти на выборах. Это подтверждают и результаты регрессионного анализа для федеральных выборов, где предикторы, отражающие рост заработных плат врачей и педагогов, являются устойчиво значимыми во всех моделях. Важность заработных плат именно этих категорий избирателей подтверждается тем фактором, что предиктор, отражающий рост реальной заработной платы в регионе в целом, оказывается незначимым во всех моделях. Таким образом, те регионы, где наиболее эффективно исполнялись Майские указы в отношении повышения зарплат «бюджетников», продемонстрировали более высокую поддержку власти на президентских и думских выборах.

Это подводит нас к выводам о том, что предположение об эффективности политики федерального центра по управленческой и экономической централизации также оказалось верным. Майские указы разрабатывались центром для общей стабилизации режима после протестов 2012 года и были призвать реорганизовать электоральное поле для формирования управляемых моделей голосования, в которые за счет повышения заработных плат должны были войти зависимые от государства группы избирателей, включающие «бюджетников». Результаты исследования демонстрируют, что эффективная исполняемость Майских указов действительно способствует укреплению режима и повышает голосование за власть как минимум на федеральном уровне. Следовательно, политика централизации, одним из примеров которой являются Майские указы, действительно стала эффективным средством для стабилизации режима.

Несмотря на то, что нам удалось получить достаточно устойчивые доказательства того, что социально-экономические показатели в целом, и меры по экономической централизации со стороны государства в частности, оказывают положительное влияние на поддержку власти на федеральном уровне, результаты на региональном уровне выборов оказываются неоднозначными и требуют дальнейших исследований.

Список использованных источников

Научные статьи и монографии:

1. Arcelus, F., Meltzer, A. The Effect of Aggregate Economic Variables on Congressional Elections // American Political Science Review. - 1975. - 69(4). - P. 1232-1239.

2. Berry C.R., Howell W.G. Accountability and Local Elections: Rethinking Retrospective Voting // The Journal of Politics. - 2007. - 69(3).

3. Downs A. An Economic Theory of Democracy. - 1957. - N.Y.

4. Duch R., Stevenson R. Economic Vote: How Political and Economic Institutions Condition Election Results. - 2008. - Cambridge University Press.

5. Erikson, R.S. Economic Conditions and the Congressional Vote: A Review of the Macrolevel Evidence // American Journal of Political Science. - 34(2). - 1990. - P. 373-99.

6. Fiorina M. Retrospective Voting in American Elections. - 1981. - New Haven: Yale University Press.

7. Stigler G. General Economic Conditions and National Elections. // The American Economic Review. - 1973. - 63(2). - P. 160-167.

8. Goodhart C., Blansali R.J. Political Economy // Political Studies. - 1970. - Vol. 18. - P. 43-106.

9. Goodman, S. Kramer, G. 1975. Comment on Arcelus and Meltzer, the effect of aggregate economic conditions on congressional elections. // American Political Science Review. - 1975. - Vol.69. - P. 1255-65.

10. Jacobson G.C. Strategic Politicians and the Dynamics of U.S. House Elections, 1946-86. // The American Political Science Review. - 1989. - 83(3). - P. 773-93.

11. Key V.O. The Responsible Electorate. - 1966. - N.Y.

12. Kiewet, D.R. Macroeconomics and Micropolitics: The Electoral Effects of Economic Issues. - 1983. - Chicago: University of Chicago press.

13. Kiewet, D.R., Rivers, D. A retrospective on retrospective voting. // Political Behavior. - 1984. - Vol. 6. - P. 369-93.

14. Kramer, G.H. Short-term fluctuations in U.S. voting behavior: 1896-1964. // American Political Science Review. - 1971. - Vol.65. - P. 131-43.

15. Monroe K. Econometric Analysis of Political Behavior: A Critical Survey. // Political Behavior. - Vol.1. - 1979. - P. 137-173.

16. Lewis-Beck, M.S. Economics and Elections: the major western democracies. - 1988. - The University of Michigan Press.

17. Tufte, E.R. Political control of the economy. - 1978. - Princeton: Princeton University Press.

18. Гамбарян В., Мау В. Экономика и выборы: опыт количественного анализа. // Вопросы экономики. - 1997. - № 4.

19. Колосов В.А., Туровский Р.Ф. Электоральная карта современной России: генезис, структура и эволюция // Полис. - 1996. - Т. 4.

20. Лавров А.М. Регионально-статистический анализ результатов выборов 1993 г. - 1997a. - М.

21. Лавров А.М. Российские регионы сквозь призму выборов. - 1997b. - М.

22. Мау В., Кочеткова О., Жаворонков C. Экономические факторы электорального поведения (Опыт России 1995--1996 годов). - 1998. - М.

23. Мау В., Кочеткова О., Жаворонков C. Экономические факторы электорального поведения (Опыт России 1995--1999 годов). - 2000. - М.

24. Туровский Р.Ф., Гайворонский Ю.О. Влияние экономики на электоральное поведение в России: работает ли «Контракт» власти и общества? // Полития. - 2017. - 3(86).

25. Туровский Р.Ф. Политическое расслоение российских регионов (история и факторы формирования) // Партийно-политические элиты и электоральные процессы в России. Круглый стол бизнеса России. Аналитические обозрения Центра комплексных социальных исследований и маркетинга. Серия: политология. - 1996. - 3(17). - С. 37-52.

26. Щербак А.Н. Экономический рост и итоги думских выборов 2003 года.// Политическая наука. - 2005. - № 2. - С. 105-123.

27. Щербак А.Н., Сенников Е.В., Лисовский Т.А. Экономическое голосование на выборах 2011-12 годов // Вестник Пермского университета. Серия: Политология. - 2013. - Т. 4. - С. 168-183.

28. Щербак А.Н., Смирнова Д.О., Озернова Е.П., Лепешко Е.В., Купка А.П., Калинин А.Н. ХОЛОДИЛЬНИК VS. ТЕЛЕВИЗОР? ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ГОЛОСОВАНИЕ НА ВЫБОРАХ В ГОСУДАРСТВЕННУЮ ДУМУ РФ 2016 Г. // Вестник Пермского университета. Серия: Политология. - 2017. - Т. 3. - С. 137-155.

Электронные источники:

1. ЕМИСС. Государственная статистика. Режим доступа: https://fedstat.ru/ (дата обращения: 20.05.2020)

2. ЦИК. Сведения о проводящихся выборах и референдумах. Режим доступа: http://www.vybory.izbirkom.ru/region/izbirkom (дата обращения: 20.05.2020)

Размещено на Allbest.ru