Избирательные системы: российский и мировой опыт Любарев Аркадий

В России на выборах в Государственную Думу значение ИСРГ было довольно высоким, а значение ОИРГ – чрезвычайно высоким. Как показывает анализ, разрыв между этими индексами связан в первую очередь со значительной долей успешно выступавших непартийных кандидатов. Так, в 1999 году доля таких кандидатов (а также их доля среди избранных депутатов) была выше, чем в 1995 и 2003 годах[703], и это отразилось на повышении значения ОИРГ.

На региональных выборах во всех рассматриваемых субъектах РФ значение ОИРГ в первом цикле (2003–2006 годы) было выше, чем в последующих. При этом в третьем цикле значения ОИРГ и ИСРГ стали близкими (исключение – Республика Алтай). И это также связано со снижением доли непартийных кандидатов, в первую очередь с тем, что большая часть провластных кандидатов, ранее предпочитавших самовыдвижение, стала баллотироваться от «Единой России». Увеличение в 2013–2014 годах числа участвующих в выборах партий мало повлияло на значение ОИРГ, а значения ИСРГ в третьем цикле в большинстве рассматриваемых регионов выросли по сравнению со вторым циклом (исключением стала лишь Ульяновская область). В отношении этих индексов региональная специфика не просматривается, лишь в Хабаровском крае их значение несколько ниже, чем в других регионах.

Что касается Украины, то значения ИСРГ в двух кампаниях оказались примерно одинаковы, а значение ОИРГ в 2014 году существенно выросло по сравнению с 2012 годом. Это связано с тем, что значительная часть депутатов, избранных в 2012 году от Партии регионов, в 2014 году баллотировались как самовыдвиженцы.

В целом анализ показал существенные различия между ситуацией в Германии, с одной стороны, и в России и на Украине, с другой. В Германии различия между основными партиями по уровню ИРГ_ср и ИПК зависят в основном от уровня их поддержки избирателями. У двух наиболее сильных партий (ХДС/ХСС и СДПГ) результаты кандидатов лучше результатов партий, а у двух партий с меньшей поддержкой (СвДП и зеленые), напротив, результаты кандидатов ниже. Особняком стоят левые, не вступающие на федеральном уровне в коалиции, у которых различия между результатами партии и кандидатов незначительны. Таким образом, в Германии расщепление голосов связано главным образом со «стратегическим» поведением избирателей.

В России к первой группе (результаты партии лучше результатов кандидатов) относятся в основном лидерские и идеологические партии. Во вторую группу (результаты кандидатов лучше результатов партии) из партий, имеющих заметную поддержку избирателей, попадают партии менее идеологизированные, представляющие скорее избирательные союзы разных представителей элиты. Типичным примером такой партии является «Справедливая Россия», несмотря на заявляемую ею левую идеологию. Ранее подобными партиями были «Женщины России», Аграрная партия Россия, Блок Ивана Рыбкина, Народная партия РФ.

Аналогичные тенденции, но менее ярко выраженные, мы видим на Украине. Очевидно, в России и на Украине избиратели в меньшей степени, чем в Германии, привержены определенным партиям, тем более что в обеих странах устойчивая партийная система еще не сформировалась. Все же немалая часть российских и украинских избирателей склонна голосовать одинаково по партийному и кандидатскому бюллетеням – об этом свидетельствуют в том числе относительно высокие значения коэффициента корреляции. Однако также немалая часть, выбирая кандидатов, ориентируется не на их партийную принадлежность, а на их личные качества, агитационные материалы и т. п.

Общим для трех стран оказались показатели партий-аутсайдеров. Для всех них характерны лучшие результаты у кандидатов, чем у партийных списков. Более того, для многих из них оказалось характерно стопроцентное доминирование результатов кандидатов. Это относится в том числе и к сильно идеологизированным партиям, таким как Национал-демократическая партия (с 1972 года, когда ее поддержка упала ниже 2 %), Марксистско-ленинская партия Германии, «Сталинский блок – за СССР», Блок левых сил Украины, Национально-демократическая партия Украины или Конгресс украинских националистов. Объяснение этому феномену может быть в том, что в подавляющем большинстве случаев число кандидатов-одномандатников меньше числа участвующих в выборах партийных списков. Голосование же за списки партий-аутсайдеров и за их кандидатов в основном случайное.

Наличие в округе партийного кандидата чаще всего повышало результат партии в этом округе, о чем свидетельствуют значения ИВК больше единицы. Случаи, когда этот показатель был ниже единицы, довольно редки. Правда, для некоторых партий высокие значения ИВК можно интерпретировать иначе: партия выдвигала кандидатов в основном в тех округах, где у нее наибольшая поддержка. Однако в большей части случаев такое объяснение не срабатывает.

5.4. Использование статистических методов

5.4.1. Корреляционный анализ

Корреляционный анализ основан на вычислении линейного коэффициента корреляции Пирсона, который показывает статистическую связь между двумя случайными величинами. Он может принимать значения от –1 до +1. Чем лучше связь двух величин, тем больше по модулю значение коэффициента корреляции. Далее необходимо оценить, является ли полученный коэффициент корреляции значимым – это зависит от объема выборки и заданного исследователем уровня значимости (5 %, 1 %, 0,1 % и др.). Для этого существуют соответствующие таблицы.

Корреляционный анализ электоральной статистики используется политологами достаточно широко. Можно выделить три направления его применения:

1) исследование корреляций между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах;

2) исследование корреляций между результатами партий и/или кандидатов на разных выборах;

3) исследование корреляций между результатами партий или кандидатов и социально-экономическими показателями.

В качестве примера исследований корреляций между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах приведем наши данные по выборам в Государственную Думу 1995, 1999 и 2003 годов. Исследовались корреляционные связи между результатами основных партий, вычисленными в процентах от числа проголосовавших избирателей. Исследования проводились на трех уровнях – в масштабе всей Российской Федерации (использовались данные протоколов окружных избирательных комиссий, 225 в 1995 и 2003 годах и 224 в 1999 году), в масштабе Москвы и некоторых других городов или регионов (использовались данные протоколов территориальных избирательных комиссий, в Москве 1995 года – 121, 1999 и 2003 годов – 125) и в масштабе одного одномандатного избирательного округа (использовались данные протоколов участковых избирательных комиссий, в Чертановском округе № 204–189)[704].

Итогом расчета коэффициентов корреляции между результатами партий или кандидатов на одних и тех же выборах обычно является квадратная корреляционная матрица, симметричная относительно диагонали, на которой располагаются единицы (так как коэффициент корреляции между одной и той же случайной величиной равен единице). Часто из-за такой симметрии, чтобы не дублировать числа, дается не полная матрица, а ее половина. При этом для экономии места и наглядности может быть использован вариант, когда в одной половине матрицы размещаются коэффициенты, относящиеся в одному объекту, а во второй половине – к другому объекту. Так, в таблицах 5.31–5.33 в правой верхней части расположены данные по Москве, а в левой нижней части – данные по Российской Федерации в целом.

Таблица 5.31. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных основными избирательными объединениями и блоками на выборах депутатов Государственной Думы 1995 года по Москве и Российской Федерации в целом

Примечания. В правой верхней части – коэффициенты корреляции в масштабе Москвы в разрезе 120 территориальных избирательных комиссий. В левой нижней части – коэффициенты корреляции в масштабе Российской Федерации в разрезе 225 одномандатных избирательных округов. Жирным шрифтом выделены положительные коэффициенты, превышающие критические значения для 5-процентного уровня значимости (0,18 для Москвы и 0,14 для Российской Федерации).

Сокращения: ВР! – «Вперед, Россия», ДВР – «Демократический выбор России – Объединенные демократы», ЖР – «Женщины России», К – ТР – «Коммунисты – Трудовая Россия – За Советский Союз», КРО – «Конгресс русских общин», НДР – «Наш дом – Россия», П/в – против всех списков, ПГЛ – «Памфилова – Гуров – Владимир Лысенко», ПСТ – Партия самоуправления трудящихся, СТ – «Союз труда», Ябл. – «Яблоко».

Из таблицы 5.31 видно, что корреляционные связи в Москве и Российской Федерации в целом заметно отличаются. Так, в общероссийской половине корреляционной матрицы мы вполне ожидаемо видим значимые положительные связи между партиями и блоками, относимыми к реформаторскому лагерю (ДВР, «Яблоко», «Вперед, Россия!», «Памфилова – Гуров – Владимир Лысенко», «Наш дом – Россия»). Менее ожидаемой была значимая положительная корреляция этих партий с «Конгрессом русских общин» и «Союзом труда». Предсказуемым можно считать и значимый положительный коэффициент корреляции между КПРФ и радикальными коммунистами («Коммунисты – Трудовая Россия – За Советский Союз»), хотя он и оказался совсем невысок. Не удивляет и небольшая, но значимая положительная связь между КПРФ и ЛДПР. Вполне ожидаема отрицательная корреляция реформаторских партий с КПРФ и ЛДПР.

А вот результаты по Москве выглядят парадоксально. У ДВР и объединения «Яблоко» значимые положительные корреляции с КПРФ, значимые отрицательные с движением «Наш дом – Россия» и отсутствуют корреляции с движением «Вперед, Россия!» и блоком «Памфилова – Гуров – Владимир Лысенко». Одновременно у КПРФ отрицательная корреляция не только с ЛДПР, но и с радикальными коммунистами.

Еще одно отличие связано с голосами «против всех». По России эта строка положительно коррелирует с рядом реформаторских и близких к ним партий, но самая лучшая корреляция – с движением «Женщины России». С КПРФ корреляция отрицательная, с ЛДПР корреляции нет. А по Москве протестные голоса отрицательно коррелируют не только с КПРФ, но также с ДВР и объединением «Яблоко», зато самая лучшая корреляция – с ЛДПР.

Корреляционные связи в Чертановском округе (юг Москвы) заметно отличались как от общероссийских, так и от общемосковских. Так, здесь КПРФ имела значимую положительную корреляцию только с «Конгрессом русских общин», у ДВР и объединения «Яблоко» были значимые положительные корреляции с движением «Вперед, Россия», но не с движением «Наш дом – Россия» и не с блоком «Памфилова – Гуров – Владимир Лысенко»[705].

Общими для Чертанова, Москвы и России были высокие значения коэффициента корреляции между ДВР и объединением «Яблоко», а также между ЛДПР и движением «Женщины России». У радикальных коммунистов также во всех трех случаях хорошая корреляция и с ЛДПР, и с «Женщинами России». У последних в свою очередь оказалась высокая степень корреляции с голосами «против всех». Можно было сделать вывод, что в голосах за женское движение была значительная протестная составляющая.

Парадоксальная ситуация в Москве становится более понятной, если учесть, что корреляционные связи между партиями отражают не столько их идейную близость, сколько социальную близость их электората. Для России главные различия по округам в голосовании за партийные списки в основном определялись разделением электората на жителей крупных городов, жителей небольших городов и сельчан и связанным с этим разделением противостоянием по линии Север – Юг[706]. Именно крупные города были основной электоральной базой для реформаторских партий и блоков, а также для «Конгресса русских общин» и некоторых других партий, в сельской местности было гораздо сильнее влияние КПРФ, а в небольших городах – ЛДПР. Голосование «против всех» также было более характерно для городского электората[707]. Для Москвы различия в итогах голосования по районам также были связаны с социальным составом жителей, но здесь разделение другое: интеллигенция, чиновники, лимитчики и т. п. В Москве основной электоральной базой КПРФ были не сельские жители (которых в столице нет), а представители старой элиты, в значительной степени утратившие свой статус, но продолжавшие жить в престижных районах. В этих же районах была и более высокая доля электората реформаторов. Упрощенно говоря, в элитных районах старшее поколение голосовало в основном за КПРФ, а младшее – за либералов. А жители окраинных «пролетарских» районов в большей степени голосовали за ЛДПР, радикальных коммунистов и «партию власти», а также «против всех»[708].

Эти же тенденции проявились и на выборах 1999 и 2003 годов. Как видно из таблицы 5.32, в 1999 году в Москве СПС (политический преемник ДВР) и «Яблоко» сохранили значимую положительную корреляцию с КПРФ. В то же время здесь появилась положительная корреляция этих партий с движением «Наш дом – Россия», которое к тому моменту перестало быть «партией власти», и блоком «Конгресс русских общин и Движение Юрия Болдырева». Также сохранились значимые положительные корреляции между Блоком Жириновского (фактически – ЛДПР), движением «Женщины России» и голосованием «против всех». Именно с этими тремя показателями положительно коррелировало голосование за блок «Медведь» («Единство»).

По России, как и в 1995 году, у КПРФ с СПС и объединением «Яблоко» корреляция была отрицательной. Единственная значимая (на пределе) положительная корреляция у КПРФ оказалась с блоком «Медведь». Корреляции между Блоком Жириновского, движением «Женщины России» и голосованием «против всех» здесь тоже проявились. «Медведь» при этом положительно коррелировал с Блоком Жириновского и движением «Женщины России», но, в отличие от Москвы, у него была отрицательная корреляция с голосами «против всех». Как и в 1995 году, по России у протестного голосования оказалась значимая положительная корреляция с СПС и объединением «Яблоко». Как и в Москве, эти две партии положительно коррелировали с блоком «Конгресс русских общин и Движение Юрия Болдырева», но, в отличие от Москвы, здесь у них не было корреляции с движением «Наш дом – Россия».

Таблица 5.32. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных основными избирательными объединениями и блоками на выборах депутатов Государственной Думы 1999 года по Москве и Российской Федерации в целом

Примечания. В правой верхней части – коэффициенты корреляции в масштабе Москвы в разрезе 125 территориальных избирательных комиссий. В левой нижней части – коэффициенты корреляции в масштабе Российской Федерации в разрезе 224 одномандатных избирательных округов. Жирным шрифтом выделены положительные коэффициенты, превышающие критические значения для 5-процентного уровня значимости (0,18 для Москвы и 0,14 для Российской Федерации).

Сокращения: БЖ – Блок Жириновского, ЖР – «Женщины России», КРО – «Конгресс русских общин и Движение Юрия Болдырева», Медв. – «Медведь», НДР – «Наш дом – Россия», ОВР – «Отечество – Вся Россия», П/в – против всех списков, ПП – Партия пенсионеров, РОС – Российский общенародный союз, СПС – Союз правых сил, Ябл. – «Яблоко».

Несколько особняком стоят блок «Отечество – Вся Россия», Российский общенародный союз и Партия пенсионеров. У блока «Отечество – Вся Россия» по Москве положительная корреляция только с движением «Женщины России», а по России – только с Российским общенародным союзом. Последний в свою очередь по России имеет еще небольшую, но значимую корреляцию с объединением «Яблоко», а по Москве – с движением «Наш дом – Россия» и Блоком Жириновского; при этом в обоих случаях у него значимая положительная корреляция с голосами «против всех». Партия пенсионеров по Москве имела значимую положительную корреляцию только с движением «Женщины России» и голосами «против всех», а по России у нее также корреляция одновременно с СПС, объединением «Яблоко», блоком «Конгресс русских общин и Движение Юрия Болдырева», Блоком Жириновского и блоком «Медведь».

В 2003 году, как видно из таблицы 5.33, по Москве у СПС и партии «Яблоко» сохранились значимые положительные корреляционные связи с КПРФ, а по России между ними корреляция отрицательная. В обоих случаях СПС и «Яблоко» положительно коррелировали с блоком «Родина», электорат которого был в основном также городским и интеллигентским. У КПРФ по России значимая положительная корреляция с ЛДПР и аграриями; по Москве с аграриями корреляции нет, а с ЛДПР корреляция сильно отрицательная.

Таблица 5.33. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных основными избирательными объединениями и блоками на выборах депутатов Государственной Думы 2003 года по Москве и Российской Федерации в целом

Примечания. В правой верхней части – коэффициенты корреляции в масштабе Москвы в разрезе 125 территориальных избирательных комиссий. В левой нижней части – коэффициенты корреляции в масштабе Российской Федерации в разрезе 225 одномандатных избирательных округов. Жирным шрифтом выделены положительные коэффициенты, превышающие критические значения для 5-процентного уровня значимости (0,18 для Москвы и 0,14 для Российской Федерации).

Сокращения: АПР – Аграрная партия России, ЕР – «Единая Россия», П/в – против всех списков, РПП-ПСС – «Российская партия пенсионеров и Партия социальной справедливости», СПС – Союз правых сил.

Еще одно существенное различие между Россией в целом и Москвой: по Москве у «Единой России» высокая положительная степень корреляции с ЛДПР, а по России между ними корреляция отрицательная. У «Единой России» по Москве корреляция с голосами «против всех» положительная (небольшая, но значимая), а по России сильно отрицательная. Здесь у «Единой России» вообще нет положительной корреляции ни с одной из основных партий, зато по Москве значимые корреляции не только с ЛДПР и голосами «против всех», но также с аграриями и блоком «Российская партия пенсионеров и Партия социальной справедливости». При этом, как и прежде, у ЛДПР хорошая корреляция с протестным голосованием. Так же как и прежде, по России голоса «против всех» положительно коррелируют с СПС и партией «Яблоко».

Аграрная партия по России имела значимую положительную корреляцию только с КПРФ и ЛДПР, а по Москве – с «Единой Россией», ЛДПР и блоком «Российская партия пенсионеров и Партия социальной справедливости». У последнего по России корреляция только с ЛДПР и голосами «против всех», а по Москве – с ЛДПР, «Единой Россией» и аграриями.

На основании итогов голосования на выборах в Государственную Думу 2003 года были рассчитаны корреляции для некоторых других городов и регионов. В большинстве случаев результаты были ближе к общероссийским, чем к московским. Так, положительную корреляцию между КПРФ и СПС или партией «Яблоко» (соответственно 0,60 и 0,48) мы обнаружили только для Нижнего Новгорода в разрезе 9 территориальных избирательных комиссий, однако ее нельзя считать значимой (для 9 точек при 5-процентном уровне значимости критическое значение коэффициента корреляции – 0,67). В разрезе участковых избирательных комиссий значимой получились положительная корреляция между КПРФ и СПС в нижегородском районе Сормово, а также между КПРФ и партией «Яблоко» в Приокском районе Нижнего Новгорода; в других районах этого города корреляции коммунистов с либералами были либо незначимые, либо отрицательные. Отрицательными были корреляции КПРФ с СПС и партией «Яблоко» по 57 территориальным избирательным комиссиям Краснодарского края, 30 территориальным комиссиям Санкт-Петербурга, а также по совокупности 67 территориальных комиссий остальных девяти крупнейших городов России (Волгоград, Воронеж, Екатеринбург, Новосибирск, Омск, Пермь, Ростов-на-Дону, Самара, Челябинск).

Результаты корреляционного анализа можно изобразить и графически. Например, нарисовав граф, где партии (а также голоса «против всех») являются вершинами, линии между которыми отражают значимые положительные связи. Особенно наглядными получаются такие графы, когда партии четко делятся на кластеры, между компонентами которых нет значимых положительных корреляций. Пример такого графа (корреляции на выборах в Государственную Думу 2003 года по Москве, отраженные в правой верхней части таблицы 5.33) представлен на иллюстрации 5.1.

Иллюстрация 5.1. Граф, иллюстрирующий положительные значимые корреляционные связи между основными избирательными объединениями и блоками (а также голосованием «против всех») на выборах в Государственную Думу 2003 года по 125 территориальным избирательным комиссиям Москвы. Обозначения избирательных объединений и блоков такое же, как в таблице 5.33

Появление после партийной реформы 2012 года большого числа новых политических партий (часто с весьма близкими названиями) повысило интерес к корреляционному анализу. По итогам голосования на региональных и муниципальных выборах 8 сентября 2013 года (использовались данные по каждой кампании) мы вычислили коэффициенты корреляции для большого числа партийных пар[709]. Минимальные, максимальные и средние значения этих коэффициентов приведены в таблице 5.34.

Таблица 5.34. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных политическими партиями на региональных и муниципальных выборах 8 сентября 2013 года

Примечания. Учитывались 23 избирательные кампании: выборы региональных парламентов республик Бурятия, Калмыкия, Хакасия, Забайкальского края, Архангельской, Владимирской, Ивановской, Иркутской, Ростовской, Смоленской, Ульяновской и Ярославской областей, представительных органов городов Абакан, Архангельск, Белгород, Волгоград, Екатеринбург, Красноярск, Новгород, Рязань, Тольятти, Тюмень и Якутск. Коэффициенты корреляции вычислялись в разрезе окружных или территориальных избирательных комиссий – в соответствии с тем, как они представлены в сводных таблицах на интернет-портале ЦИК России.

Как видно из таблицы, за прошедшие 10 лет положительная корреляция между КПРФ и партией «Яблоко» стала более распространенной. Из 13 исследованных кампаний в 10 значения коэффициента были положительными (из них в 5 – значимыми) и только в трех – отрицательными, но при этом незначимыми.

Высокая степень корреляции получилась между партиями либеральной части политического спектра («Яблоко», РПР-ПАРНАС, «Гражданская платформа»), а также между партией «Яблоко» и двумя «зелеными» партиями.

Интересно было оценить корреляционные связи между партиями со сходными названиями. Здесь наилучшая корреляция оказалась между «Гражданской платформой» и «Гражданской позицией», которая может свидетельствовать о том, что некоторая часть избирателей не смогла различить эти партии. Сказались как новизна бренда «Гражданская платформа», так и то, что существительные «платформа» и «позиция» близки и к тому же не несут содержательной нагрузки.

Гораздо слабее корреляция между партиями КПРФ, КПСС и «Коммунисты России» (она даже ниже, чем корреляция между КПРФ и партией «Яблоко»). Здесь можно предполагать, что спойлерский эффект КПСС и особенно «Коммунистов России» не столько в том, что их путают с КПРФ, сколько в привлечении голосов тех избирателей, для которых важна лишь коммунистическая фразеология, отражающая их ностальгию по временам СССР, а также тех, кто, разочаровавшись в КПРФ, ищет «настоящих коммунистов».

И совсем не видно корреляции между партиями, использующими в своем названии производные от слова «справедливость». По-видимому, это понятие уже затерлось, и «Справедливая Россия» в настоящее время привлекает избирателей не с его помощью.

Второе направление (исследование корреляций между результатами партий и/или кандидатов на разных выборах) интересно в первую очередь для проверки устойчивости электората одной и той же партии, а также для анализа степени преемственности партий.

В таблице 5.35 представлены коэффициенты корреляции между результатами одних и тех же партий или партий-преемников на последовательных выборах в Государственную Думу в разрезе субъектов Российской Федерации. Как видно из таблицы, в большинстве случаев корреляция между результатами одной и той же партии достаточно высокая. Исключениями можно считать ЛДПР и ПРЕС 1993 и 1995 годов, движение «Наш дом – Россия» 1995 и 1999 годов, Союз правых сил 1999 и 2003 годов, Аграрную партию России 2003 и 2007 годов. При этом Союз правых сил в 1999 году был избирательным блоком, а в 2003 году – политической партией, в которую не вошел ряд известных активистов блока. В остальных случаях низкой корреляции партия потеряла существенную часть электората (особенно ПРЕС в 1995 году и движение «Наш дом – Россия» в 1999 году, к тому же обе утратили статус «партии власти»).

Таблица 5.35. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных политическими партиями на разных выборах в Государственную Думу

Сокращения: ДВР-ОД – «Демократический выбор России – Объединенные демократы», ДПР – Демократическая партия России, ПВР-РПЖ – «Партия возрождения России – Российская партия жизни», ПРЕС – Партия российского единства и согласия, «Я-Б-Л» – Блок «Явлинский – Болдырев – Лукин».

Корреляция у партий-преемников обычно ниже, а в некоторых случаях она практически отсутствует (критический уровень значимости – 0,21), свидетельствуя о том, что преемственность чисто формальная или надуманная. Так, на вопрос, кто был преемником блока «Выбор России», который воспринимался одновременно и как партия реформаторов, и как «партия власти», – партия реформаторов «Демократический выбор России» или новая «партия власти», движение «Наш дом – Россия», – корреляционный анализ дает следующий ответ: движение «Наш дом – Россия» однозначно преемником не являлось, но и «Демократический выбор России» можно считать преемником с большой натяжкой. Так же трудно считать движение «Наш дом – Россия» преемником ПРЕС.

Говоря далее о «партиях власти», следует отметить, что блок «Отечество – Вся Россия» можно считать преемником движения «Наш дом – Россия», а партию «Единая Россия» в свою очередь – преемником блока «Отечество – Вся Россия». В то же время отсутствует электоральная преемственность между блоком «Медведь» и «партиями власти» 1995 и 2003 годов (соответственно «Наш дом – Россия» и «Единая Россия»).

«Правое дело» было создано в 2008 году путем неформального слияния трех партий – Союза правых сил, «Гражданской силы» и Демократической партии России. Из таблицы мы видим, что электоральная преемственность у «Правого дела» 2011 года скорее с «Гражданской силой», чем с Союзом правых сил, а с Демократической партией России преемственности нет совсем.

Наконец, стоит отметить относительно высокую корреляцию между блоком «Родина» 2003 года и «Справедливой Россией» 2007 года, которая больше, чем у блока «Партия возрождения России – Российская партия жизни». Формально-юридически «Справедливая Россия» является преемником партии «Родина», которая (под именем Партия российских регионов) была одним из учредителей блока «Родина». В то же время лидером «Справедливой России» стал прежний лидер Российской партии жизни, председатель Совета Федерации С. М. Миронов. Однако, как видно из коэффициентов корреляции, «Справедливая Россия» заняла в основном электоральную нишу блока «Родина».

Также интересно оценить корреляцию между кандидатами на должность Президента РФ. Как видно из таблицы 5.36, коэффициенты корреляции между одними и теми же кандидатами либо выдвиженцами одной и той же партии также достаточно высокие, но в основном ниже, чем между одной и той же партией. Если же говорить о преемниках, то обращает на себя внимание невысокая корреляция между результатами Б. Н. Ельцина в первом туре выборов 1996 года и В. В. Путина в 2000 году.

Таблица 5.36. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных на разных выборах кандидатами на должность Президента Российской Федерации

Еще один вариант – исследовать корреляцию между результатами партии на выборах в Государственную Думу и результатами ее (либо близкого к ней) кандидата на выборах Президента РФ, прошедших несколько месяцев спустя. Как видно из таблицы 5.37, корреляция между результатом партии и выдвинутого ею кандидата довольно высокая (везде выше 0,6, а в основном выше 0,8 – за исключением случаев А. И. Лебедя в 1996 году, который был выдвинут как Конгрессом русских общин, так и группой избирателей, но подписи за него были собраны группой избирателей, Г. А. Явлинского в 1996 году и Г. А. Зюганова в 2000 году, который тогда формально был выдвинут группой избирателей). По-видимому, высокий уровень корреляции связан с коротким интервалом между двумя выборами.

Коэффициенты корреляции между партией и кандидатом, связанным с партией менее формально, часто были существенно ниже. В первую очередь обращает на себя внимание отсутствие значимой корреляции между результатами блока «Медведь», поддержанного В. В. Путиным, и результатами самого В. В. Путина. Низкой была и корреляция между результатами Демократической партии России и ее лидера А. В. Богданова, который баллотировался в Президенты РФ как самовыдвиженец. В то же время довольно высокой оказалась корреляция между результатами партии «Яблоко» и результатами М. Д. Прохорова, который формально к этой партии никакого отношения не имел, но реально опирался на близкий электорат.

Таблица 5.37. Коэффициенты корреляции между процентами голосов, полученных политическими партиями на выборах в Государственную Думу и кандидатами на выборах Президента Российской Федерации

Сокращения: ДПР – Демократическая партия России, ПВР-РПЖ – «Партия возрождения России – Российская партия жизни».

Примером исследований, в котором использовались корреляции между результатами партий и социально-экономическими показателями, является работа А. Ю. Бузина, в которой анализировались такие корреляции для выборов в Государственную Думу 1995 года[710].

Другой пример – работы А. С. Ахременко. В подразделе 4.4.2 уже упоминалось его исследование, показавшее корреляцию между уровнем голосования «против всех» и долей городского и русского населения в регионе[711]. Аналогичное исследование этот автор провел в отношении активности избирателей – она также оказалась связанной с этими факторами и, кроме того, с расстоянием центра региона от Москвы (в данном случае все корреляции отрицательные)[712].

5.4.2. Другие статистические методы анализа

В данном разделе мы не сможем представить все методы, которые используются или могут использоваться для анализа итогов голосования на выборах. Ограничимся только теми исследованиями, которые касаются российских выборов.

Методы кластерного анализа использовались в работе А. С. Ахременко. Для этого вначале вычисляются «расстояния» между объектами (в данном случае – итогами голосования за партии). При этом использовались два разных подхода – метрика Пирсона: 1 – r, где r – коэффициент корреляции, и евклидово расстояние: (x_i – y_i)², где x_i и y_i – результаты партий, «расстояние» между которыми измеряется, на i-й территории.

Далее использовались два разных метода. Иерархический кластер-анализ предусматривает построение дендрограмм (древовидных структур), на которых объекты группируются в зависимости от расстояния между ними. При методе К-средних изначально задается число кластеров, и математический алгоритм позволяет сгруппировать объекты.

Методы эти были опробованы на примере выборов в Государственную Думу 1999 года на территории Северо-Западного административного округа Москвы; в качестве территориальных единиц выступали 16 районов округа. Оценивались итоги голосования за шесть основных партий и блоков. Во всех случаях наиболее близки были Союз правых сил и «Яблоко», и кластер из этих двух партий был ближе всего к КПРФ. В другую группу включались блок «Медведь» и Блок Жириновского; блок «Отечество – Вся Россия» либо стоял особняком, либо примыкал к кластеру «Медведь» – Блок Жириновского[713].

В целом результаты кластерного анализа похожи на описанное нами в предыдущем подразделе построение графа на основе корреляционных связей, но кластерный анализ в данном отношении математически более формализован.

Описанные выше подходы в оценке «расстояний» между объектами применялись в той же работе и для решения другой задачи – определения электоральных различий субъектов РФ. При этом использовались данные об итогах голосования на семи федеральных выборах 1993–2004 годов. Вначале для каждых выборов и для каждого региона вычислялась сумма парных «расстояний» этого региона от всех остальных, затем результаты преобразовывались в ранги (порядковые номера) регионов в их ранжированном перечне. Далее складывались ранги по всем выборам, и получался своеобразный «индекс уникальности». Регионами с наименьшей уникальностью оказались Тверская, Владимирская иКалужская области, а наиболее высокие значения индекса получились у Москвы, Санкт-Петербурга, ряда республик и автономных округов[714].

В большей степени при исследовании российских выборов использовался факторный анализ, позволяющий выявить скрытые (латентные) связи и охарактеризовать электоральные размежевания (расколы)[715]. Первая работа была выполнена В. Боксером и соавторами на материале выборов в Государственную Думу 1993 года. Авторы использовали данные об итогах голосования в 68 субъектах РФ, в которых проживало свыше 90 % избирателей (исключены были ряд республик и автономных округов). При этом четыре партии-аутсайдера были объединены попарно в два «блока». В результате была выбрана четырехфакторная модель. Первый фактор был связан с отношением к курсу реформ, второй фактор – противостояние конформизма и революционизма, третий фактор – противостояние прозападнических и антизападнических позиций, четвертый фактор связан с неприятием выбора между полярными политическими позициями[716].

Позже А. С. Ахременко применил факторный анализ для исследования федеральных выборов 1991–2004 годов[717]. Далее на основании этого анализа он сделал вывод об эволюции электорального пространства России. Так, по его данным, период 1991–1996 годов характеризовался выраженным доминированием раскола между «державно-консервативными» левыми политическими силами и «либерально-реформистскими» правыми. Следующий электоральный цикл, охватывающий парламентские выборы 1999 года и президентские выборы 2000 года, автор счел переходным. Он отметил, что в 1999 году лево-правый раскол еще можно было считать базовым. С 2000 года постепенно начинает доминировать раскол «действующая власть – альтернативы действующей власти». Указанная тенденция полностью закрепилась в электоральном цикле 2003–2004 годов[718].

Ю. Г. Коргунюк скорректировал методику, используемую А. С. Ахременко, в частности он расширил число участников выборов, включенных в анализ, и в качестве дополнительной оценки ввел показатель вклада, вносимого в размежевание каждой партией. Далее он подверг анализу выборы в Государственную Думу 1993, 1995, 1999, 2003 и 2007 годов и дал несколько иную, чем А. С. Ахременко, интерпретацию размежеваний. В частности, на выборах 1999 года, по его мнению, уже доминировало противостояние «партий власти» и «партий общественности». Общий вывод автора состоит в констатации последовательного усиления унитаристских и консервативных тенденций в настроениях российского электората. В то же самое время на осях «традиции – прогресс», «частная – государственная собственность», «коллективизм – индивидуализм» наблюдалось ослабление противостояния и укрепление нейтральной позиции. При этом модернисты, рыночники и индивидуалисты теряли поддержку избирателей гораздо быстрее и кардинальнее, нежели их оппоненты[719].

В следующей работе Ю. Г. Коргунюк (впоследствии вместе А. С. Ахременко) проанализировал итоги голосования на выборах в Государственную Думу 1995, 1999, 2003 и 2007 годов на уровне регионов и показал, что в разных регионах процесс вытеснения идеологического размежевания противостоянием власти и «общественности» проходил по-разному[720]. Затем теми же методами были проанализированы выборы в Государственную Думу 2011 года[721], позже к ним был добавлен регрессионный анализ, позволивший связать выявленные электоральные размежевания с социально-экономическими и демографическими характеристиками регионов[722], а также анализ электоральных размежеваний на региональных выборах 2012–2014 годов[723].

В работе М. Мягкова и соавторов были развиты разработанные в зарубежной литературе методы оценки перетока голосов между партиями от одних выборов к другим. Для этого использовались данные о доле голосов за кандидатов или за партии от списочного числа избирателей (и соответственно о доле не участвовавших в выборах избирателей) по всем территориальным избирательным комиссиям (всего в Российской Федерации действовали более 2700 таких комиссий). Для расчета коэффициентов перетока использовался взвешенный метод наименьших квадратов.

В результате расчета был оценен переток голосов от выборов в Государственную Думу 1995 года к аналогичным выборам 1999 года, от выборов в Государственную Думу 1999 года к аналогичным выборам 2003 года, от выборов в Государственную Думу 1999 года к президентским выборам 2000 года и от выборов в Государственную Думу 2003 года к президентским выборам 2004 года[724]. В качестве примера в таблице 5.38 приведены данные о перетоке голосов от парламентских выборов 1999 года к парламентским выборам 2003 года.

Таблица 5.38. Коэффициенты перетока голосов между партиями и блоками, а также не голосовавшими избирателями от выборов в Государственную Думу 1999 года к выборам в Государственную Думу 2003 года

Источник: Мягков М., Ситников А., Шакин Д. Электоральный ландшафт России: Аналитический доклад. М.: Институт открытой экономики, 2004. С. 9.

Сокращения: БЖ – Блок Жириновского, ЕР – «Единая Россия», Не гол. – не голосовавшие избиратели, ОВР – блок «Отечество – Вся Россия», Ост. – остальные партии и блоки и голоса «против всех», СПС – Союз правых сил.

Как видно из таблицы, за четыре года изменения произошли в электорате всех основных партий. «Единая Россия» смогла привлечь на свою сторону только две трети избирателей блоков «Медведь» и «Отечество – Вся Россия», но при этом ей удалось приобрести значительную долю электората КПРФ, ЛДПР и партии «Яблоко». Заметным был переток голосов от блока «Медведь» к ЛДПР, от Союза правых сил к партии «Яблоко» и КПРФ и от партии «Яблоко» к ЛДПР.

Наиболее интересно, из каких составляющих сложился электорат блока «Родина». Принято считать, что блок этот (как и ряд других блоков на выборах 2003 года) создавался с целью отнять голоса у КПРФ. Однако расчеты М. Мягкова и соавторов показали, что «Родина» сумела собрать самый разный электорат: больше всего за нее голосовали бывшие избиратели блока «Отечество – Вся Россия» (1,13 млн), только на втором месте бывшие избиратели КПРФ (1,10 млн), далее – избиратели, не голосовавшие в 1999 году (1,03 млн), избиратели блока «Медведь» (0,98 млн), Союза правых сил (0,72 млн), и партии «Яблоко» (0,51 млн)[725].

В работе П. Панова был предложен индекс концентрации, который может быть вычислен для каждого кандидата на основании данных о его поддержке в различных территориальных единицах (например, избирательных участках) избирательного округа. Этот индекс вычисляется следующим образом. Сначала для каждого территориального образования вычисляется показатель а, который представляет собой долю территориальной единицы в общем количестве голосов, которое получил кандидат в масштабах всего округа, взвешенное долей соответствующей территориальной единицы в общем числе избирателей этого округа. Затем вычисляются модули разностей между всеми возможными парами значений а, далее эти модули суммируются и сумма делится на число территориальных единиц минус один.

Получаемый индекс концентрации может принимать значения от 0 до 1. Если кандидат получил все голоса в одной территориальной единице, индекс будет равен 1. Если его избиратели распределились между всеми территориальными единицами абсолютно равномерно, индекс будет равен 0. По мнению автора, данный индекс является показателем партикуляристских (клиентелистских) электоральных практик, при которых партикуляристские блага предоставляются в обмен на голоса определенным территориальным группам избирателей.

В данной работе на примере выборов глав муниципальных районов и городских округов Пермского края, проходивших с конца 2003 года до весны 2009 года, а также выборов депутатов Законодательного Собрания Пермского края 2006 года по одномандатным избирательным округам путем регрессионного анализа было показано, что значимое положительное влияние на индексы концентрации оказывал уровень конкуренции (индикатором которого является эффективное число кандидатов, см. раздел 5.1)[726].

5.5. Методы выявления фальсификаций

Прежде чем обсуждать статистические методы выявления фальсификаций, следует обратить внимание на то, что фальсификации бывают разных видов. По своему влиянию на итоги голосования все способы фальсификаций можно разделить на три группы:

1) вброс – число голосов за одного кандидата (одну партию) увеличивается, а за других остается неизменным; в этом случае на число «вброшенных голосов» увеличивается показатель явки, то есть результат кандидата (партии) увеличивается формально за счет снижения числа не проголосовавших избирателей;

2) переброс – число голосов за одного кандидата (одну партию) увеличивается за счет снижения числа голосов за другого кандидата (другую партию);

3) изъятие – вид, противоположный вбросу – число голосов за одного кандидата (одну партию) уменьшается, а за других остается неизменным; в этом случае показатель явки также снижается, то есть результат кандидата (партии) уменьшается формально за счет повышения числа не проголосовавших избирателей.

Отметим, что в нашей практике случаи изъятия встречались существенно реже, чем случаи вброса и переброса.

Необходимо также различать способы фальсификаций в зависимости от того, на какой стадии избирательного процесса они произошли: на стадии голосования, подсчета голосов или подведения итогов голосования. В ходе голосования возможны лишь фальсификации типа вброса – это может быть как непосредственный вброс пачки бюллетеней в урну, так и многократное голосование одних и тех же лиц, незаконно получающих бюллетени. В ходе подсчета голосов в основном используется переброс, хотя возможны также вброс и изъятие. На последней стадии (оформление протоколов) возможны все три варианта и их комбинации[727].

В связи с этим важно понимать, что отдельные математические методы могут быть пригодны для выявления фальсификаций одного вида или способа и неэффективны в случае применения других способов.

Одним из наиболее простых и понятных методов выявления фальсификаций является сравнительный (дисперсионный анализ) – сравнение итогов голосования на близких по составу электората избирательных участках или территориях. Такое сравнение удобно осуществлять с помощью таблиц или, что более наглядно, с помощью гистограмм. Если электорат достаточно однородный, то при честном проведении голосования и подсчета голосов разброс не должен быть велик. Фальсификации же обычно осуществляются не по всем избирательным участкам[728], и это приводит к заметному увеличению разброса.

Различные примеры применения данного метода приведены в нашей работе[729]. Здесь мы ограничимся примером, когда на выборах, проходивших по смешанной несвязанной системе, были параллельно построены гистограммы итогов голосования в одном и том же городе за избирательный блок по федеральному округу и за лидера этого блока по одномандатному округу (иллюстрация 5.2). По этим гистограммам хорошо видно, насколько разброс доли голосов, поданных за кандидата, слабее разброса голосов, поданных за избирательный блок. В данном случае из первой гистограммы мы можем сделать вывод о достаточной однородности городского электората, и в сравнении с ней вторая гистограмма ясно указывает на фальсификацию итогов голосования по федеральному округу.

Более сложные методы выявления фальсификаций в России начали разрабатываться в начале 1990х годов группой исследователей под руководством А. А. Собянина и В. Г. Суховольского. Одним из первых был предложен метод ранговых распределений, основанный на предположении, что при свободной конкуренции число голосов, получаемых кандидатами, должно удовлетворять закону Ципфа – Парето, который выражается следующим уравнением:

ln N_i = A – B * ln i,

где N_i – число голосов, полученных каждым кандидатом, i – место, полученное кандидатом в ходе выборов, A и B – константы, которые могут быть различными для каждых конкретных выборов.

Для проверки, удовлетворяют ли итоги голосования закону Ципфа – Парето, достаточно построить зависимость итогов голосования за каждого кандидата (в абсолютных или относительных величинах) от занятого им места в двойных логарифмических координатах: в случае удовлетворения эта зависимость должна ложиться с хорошей точностью на прямую линию.

Иллюстрация 5.2. Итоги голосования в разрезе избирательных участков в г. Подольске (Московская область) на выборах депутатов Государственной Думы 2003 года за С. Ю. Глазьева по одномандатному округу (вверху) и за блок «Родина» по федеральному округу (внизу). Источник: Любарев А. Е., Бузин А. Ю., Кынев А. В. Мертвые души. Методы фальсификации итогов голосования и борьба с ними. М., 2007. С. 137

По утверждениям авторов метода, исследование большого массива данных о результатах выборов в разных странах, включая выборы в России в 1990–1991 годах, привело их к выводу, что в большинстве случаев закон Ципфа – Парето выполнялся. Этот метод был применен авторами для выявления фальсификаций в г. Кызыле на выборах Президента РСФСР 1991 года, а также на выборах губернатора Липецкой области 1993 года.

Однако при этом сами авторы отмечали, что нарушение данной закономерности может быть следствием не только прямых фальсификаций, но и других нарушений принципа свободной конкуренции. Более того, они отметили, что закон Ципфа – Парето будет выполняться тогда, когда каждый из кандидатов, каждая из партий обладает своей собственной, не перекрывающейся со всеми остальными политической платформой[730].

Ю. Н. Благовещенский и И. А. Винюков, анализируя данный метод на материале выборов депутатов Государственной Думы 2003 года, отметили, что в современных российских условиях при голосовании по партийным спискам картина оказывается более сложной. Есть группа лидеров, для которых закон Ципфа – Парето выполняется удовлетворительно, и группы середняков и аутсайдеров, для каждой из которых данный закон выполняется обычно хуже и с другими коэффициентами наклона (а потому для всех партий вместе закон Ципфа – Парето выполняется плохо)[731]. Получается, что конкуренция между разными партиями идет на разном поле: между лидерами – на одном, между середняками – на другом, между аутсайдерами – на третьем. Приходится делать вывод, что данный метод можно применять только для группы лидеров, и то с большой осторожностью.

В силу указанных обстоятельств метод ранговых распределений не получил сколько-нибудь широкого применения.

Другой метод был использован А. А. Собяниным и В. Г. Суховольским для доказательства фальсификаций на выборах депутатов Государственной Думы 1993 года. Он основан на предположении, что в отсутствии фальсификаций результаты кандидатов или партий (в процентах от числа проголосовавших избирателей или действительных голосов) не зависят от активности избирателей. Если же результаты кандидатов или партий на отдельных территориях (избирательный участок, район и т. п.) выражать в процентах от списочного числа избирателей, то зависимость таких результатов от показателя явки должна выражаться прямой, исходящей из начала координат, тангенс угла наклона которой равен среднему проценту голосов от числа проголосовавших избирателей.

Такие «нормальные» графики действително часто наблюдаются на выборах (см. верхний график на иллюстрации 5.3). Однако встречаются и графики, которые с точки зрения данной гипотезы следует считать «аномальными»: в них точки, характеризующие итоги голосования на отдельных территориях, располагаются вдоль регрессионной прямой, пересекающей ось ординат заметно выше или ниже начала координат (см. нижний график на иллюстрации 5.3).

Иллюстрация 5.3. Зависимость доли голосов за «Единую Россию», выраженной в процентах от списочного числа избирателей, от явки в разрезе ТИК на выборах депутатов Государственной Думы 2003 года для Краснодарского края (вверху) и Саратовской области (внизу). Источник: Любарев А. Е., Бузин А. Ю., Кынев А. В. Мертвые души. Методы фальсификации итогов голосования и борьба с ними. М., 2007. С. 146

Особое внимание следует обратить на случаи, когда результаты одного кандидата ложатся на прямую, имеющую тангенс угла наклона, равный единице, а результаты остальных кандидатов (а также доля недействительных бюллетеней) ложатся на горизонтальные прямые. Это означает, что все «дополнительно пришедшие» (по сравнению с территориями с минимальной явкой) избиратели голосовали только за одного кандидата. По мнению авторов метода, такие графики свидетельствуют о фальсификациях типа вброса[732].

Аналогичный метод применял позднее В. В. Михайлов для выявления фальсификаций на выборах в Татарстане и других российских регионах 1991–2001 годов. Однако он по оси ординат откладывал долю голосов от числа проголосовавших избирателей. В таком варианте «нормальные» линии должны были иметь нулевой наклон, а «аномальные» – положительный для кандидата, в пользу которого совершались фальсификации, и отрицательный для остальных[733]. Однако такой способ анализа не позволяет отличать «нормальный» случай от случаев, когда закономерности не видно из-за сильного разброса: в обоих случаях коэффициент корреляции будет близок к нулю. При способе Собянина – Суховольского в «нормальном» случае коэффициент корреляции будет близок к единице.

Метод корреляции с явкой Собянина – Суховольского был развит в работах М. Мягкова, Д. Шакина и соавторов, посвященных анализу выборов в России и на Украине. Тангенс угла наклона кривой на графиках Собянина – Суховольского (один из двух параметров регрессионного уравнения) они назвали «поддержкой дополнительных избирателей» (ПДИ) и в качестве критерия отклонения от «нормы» (нерегулярности в их терминологии) использовали разность между ПДИ и результатом кандидата (партии) относительно числа проголосовавших избирателей[734].

Мы в своей работе использовали в основном другой показатель – второй параметр регрессионного уравнения, то есть отрезок, отсекаемый регрессионной прямой на оси ординат. Этот параметр мы назвали смещением регрессионной линии (СРЛ). В идеальном случае значение СРЛ должно быть нулевым (то есть регрессионная линия должна попадать в начало координат). По нашим оценкам, «нормальными» можно считать итоги голосования, при которых значение СРЛ по модулю не превышает 0,1 (или 10 %). Превышение этого порога свидетельствует об аномалиях[735].

Метод корреляции с явкой Собянина – Суховольского неоднократно подвергался критике. Главные аргументы оппонентов сводятся к тому, что гипотеза о независимости голосования и явки может не выполняться не только из-за прямых фальсификаций, но и по другим причинам. При этом можно выделить три альтернативных объяснения.

Первое сводится к тому, что помимо прямых фальсификаций возможны и некоторые незаконные формы воздействия на избирателей, которые могут приводить к подобным эффектам – давление на избирателей, контроль за их волеизъявлением[736]. Однако такие незаконные действия можно объединить с фальсификациями в одну группу, и в этом случае аномалии, выявляемые методом корреляции с явкой, будут мерилом более широкого явления – использования административного ресурса в процессе голосования и подведения его итогов.

Второе объяснение основано на представлении, согласно которому различные категории избирателей отличаются не только своими политическими предпочтениями, но и активностью на выборах. В наиболее общем виде его можно сформулировать так: конформистски настроенные группы избирателей (сельский электорат, лица пожилого возраста) показывают повышенную активность на выборах и одновременно повышенный уровень поддержки представителей власти и (или) традиционных политических сил.

Третье объяснение предполагает, что кандидаты и партии, поддержка которых растет с явкой, просто более активно работали с теми группами избирателей, которые колебались в своем выборе, в том числе и в выборе «голосовать – не голосовать». В результате именно они привели на выборы этих колебавшихся избирателей, и потому корреляция их поддержки с явкой вполне закономерна.

Следует отметить, что во многих критических высказываниях заметно непонимание разницы между различиями итогов голосования во времени (то есть между выборами, проводившимися в разные даты) и в пространстве (то есть между разными территориями на одних и тех же выборах). Так, отмечалось, что при низкой явке в России в 1990-е годы доля голосов за левых была выше, чем на выборах с высокой явкой[737] (то же самое наблюдалось в 2000-е годы в отношении голосования за партию власти). Однако если бы эта закономерность распространялась на пространственные различия, то зависимость голосования от явки для левых (или за власть) имела бы пониженный наклон, а за правых – повышенный. На самом деле наблюдалась противоположная картина.

Проанализировав большой массив электоральной статистики на российских выборах 1991–2008 годов, мы смогли сделать следующие выводы. Во-первых, оказалось, что «нормальный» характер связи между явкой и поддержкой кандидатов или партий был вплоть до середины 2000-х годов характерен для городского электората. Для сельских районов и регионов с высокой долей сельского населения «аномальные» результаты получались достаточно часто, и потому можно было бы предположить, что такие результаты характерны для сельского электората. Однако мы увидели, что и для ряда сельских районов получались вполне «нормальные» результаты. Поэтому остается вопрос: действительно ли «аномалии» получались вследствие особенностей самого сельского электората, или они связаны с тем, что в сельской местности и до середины 2000-х годов в широких масштабах практиковались фальсификации либо иные незаконные способы воздействия на итоги голосования?

Во-вторых, «аномальность» в значительной степени зависела от силы региональной власти и ее заинтересованности в результатах выборов. Кроме того, наиболее «аномальные» результаты получались именно в тех регионах, из которых было больше всего обоснованных сообщений о фальсификациях.

Проверяли мы и предположение о том, что кандидаты и партии, поддержка которых росла с явкой, более активно работали с теми группами избирателей, которые колебались в своем выборе. Такая активность действительно иногда приводила к небольшим «аномалиям», но нигде в подобных случаях значение ПДИ не приближалось к единице.

В 2007–2008 годах степень «аномальности» в городах (включая Москву) резко выросла. И это не может быть объяснено иначе как массовыми фальсификациями[738].

В цитированных выше работах М. Мягкова и соавторов был использован также метод исследования распределения явки[739]. Впоследствии этот же метод был предложен С. Шпилькиным в ходе анализа федеральных выборов 2007–2008 годов[740], затем он неоднократно использовался А. Ю. Бузиным[741].

Метод заключается в построении графика, где по оси абсцисс откладывается явка, а по оси ординат – число избирательных участков, на которых явка укладывается в соответствующий однопроцентный интервал, точнее полуинтервал (например, для явки 50 % это от 49 до 50 % или от 50 до 51 %), либо число избирателей на таких участках, либо их доля. Метод может быть использован для территорий, содержащих значительное число участков (две-три тысячи и более), для меньших территорий приходится использовать двух– или даже пятипроцентные интервалы, но точность и наглядность в этом случае значительно ниже.

По мнению исследователей, использующих данный метод, на относительно однородных территориях при отсутствии административного воздействия получающиеся кривые распределения должны быть близки к гауссовым, то есть иметь один «горб» и быть достаточно симметричными. При этом опыт показывает, что требование однородности может быть существенно смягчено. Важно лишь, чтобы состав электората менялся от одной крайности к другой достаточно плавно. Так, в существенно неоднородной России на федеральных выборах 1995–2003 годов получались вполне «нормальные» кривые распределения – с одним четко выраженным пиком и несильными отклонениями от симметрии (а при исключении республик они становились еще более симметричными)[742].

Применение данного метода удобнее всего проиллюстрировать на примере Москвы. Во-первых, в Москве вполне однородный электорат. Во-вторых, здесь достаточное количество избирательных участков – более трех тысяч. В-третьих, по данным многолетних наблюдений и исследований, уровень фальсификаций в Москве имел четкую динамику: до 2003 года они практически не наблюдались, в 2004 и 2005 годах носили локальный характер, в 2007 году уровень фальсификаций стал существенными, а в 2008, 2009 и 2011 годах – очень высоким. Затем, после массовых протестов, в 2012, 2013 и 2014 годах уровень фальсификаций вновь снизился почти до нуля[743].

На иллюстрации 5.4 показаны кривые распределения явки по Москве для 7 из 11 федеральных и общегородских кампаний, проходивших с 2000 по 2014 год. Как видно из графика, отмеченная выше динамика уровня фальсификаций четко отражается на кривых распределения. Кривая для президентских выборов 2000 года почти идеальна, и на президентских выборах 2012 года получилась точно такая же кривая, лишь смещенная в сторону более низких значений явки. Также близки к идеальным кривые для выборов в Московскую городскую Думу 2014 года и выборов мэра Москвы 2013 года (последняя на графике не показана). Кривые для выборов Президента РФ 2004 года (не показана), в Московскую городскую Думу 2005 года и в Государственную Думу 2007 года также имеют один основной «горб», но на них уже видны искажения. А вот кривые для выборов Президента РФ 2008 года (не показана), выборов в Московскую городскую Думу 2009 года и в Государственную Думу 2011 года вообще не имеют выраженного основного пика; они «размазаны» в широком диапазоне значений явки, но при этом имеют небольшие локальные пики – в основном на «круглых» значениях явки (40, 50, 55, 60, 65, 75 %).

Иллюстрация 5.4. Кривые распределения явки для различных федеральных и общегородских выборов на территории Москвы (построены на основе расчетов А. Ю. Бузина)

Очевидно, поведение электората не может так резко меняться в течение короткого времени, а активность однородного городского электората не может описываться пилообразными кривыми распределения. И эти данные являются дополнительным свидетельством административного воздействия на итоги голосования в период 2008–2011 годов.

Синтезом методов корреляции с явкой Собянина – Суховольского и метода исследований распределения явки можно считать метод, который был разработан С. Шпилькиным в 2008 году[744]. В данном случае также строятся кривые распределения по однопроцентным интервалам явки, но по оси ординат откладываются число или доля голосов, поданных за кандидатов или партии. Как и в случае распределения явки, метод применим для территорий с большим количеством избирательных участков.

Идея метода основана, как и у Собянина и Суховольского, на предположении о независимости голосования и явки. Однако несомненное достоинство метода Шпилькина заключается в наличии внутреннего контроля. Как было показано автором метода на примере российских федеральных выборов 2007 и 2008 годов, кривые для всех партий (для выборов 2007 года) или для всех кандидатов (для выборов 2008 года), кроме лидеров («Единой России» и Д. А. Медведева соответственно), были фактически подобны, то есть представляли одну и ту же зависимость с разными множителями. Такое подобие и является свидетельством независимости результата от явки. Более того, кривые для лидеров тоже были подобны остальным – но только на восходящем участке, то есть в области низких значений явки, а на нисходящем участке (то есть в области высоких значений явки) они шли выше (см. иллюстрацию 5.5); иными словами, в терминологии Шпилькина, в дополнение к «нормальным» голосам лидер получал еще и «аномальные».

Иллюстрация 5.5. Разделение голосов за «Единую Россию» на выборах 2007 года на «нормальную» и «аномальную» части. Источник: Бузин А. Ю., Любарев А. Е. Преступление без наказания: Административные избирательные технологии федеральных выборов 2007–2008 годов. М., 2008. Илл. 38 (иллюстрация предоставлена С. А. Шпилькиным)

Другим важным достоинством метода Шпилькина является возможность на основании построенных зависимостей оценить количество «аномальных» голосов. Для этого строится зависимость суммы голосов за всех кандидатов (или все партии), кроме лидера. Затем определяется подгоночный коэффициент, на который умножается это «суммарное» распределение. Данный коэффициент вычисляется таким образом, чтобы восходящая ветвь «нормальной» составляющей как можно более плотно прилегала к восходящей ветви кривой распределения для лидера. В результате получается кривая распределения «нормальных» голосов за лидера, а разность между фактическим распределением и «нормальным» и дает в результате интегрирования количество «аномальных» голосов.

В результате применения данного метода число «аномальных» голосов на выборах в Государственную Думу 2007 года было оценено в 13,8 млн голосов, на выборах Президента РФ 2008 года – в 14,8 млн голосов[745], на выборах в Государственную Думу 2011 года – в 15,3 млн голосов[746], а на выборах Президента РФ 2012 года – в 11,0 млн голосов[747].

Отметим, что метод Шпилькина, как и метод корреляции с явкой Собянина – Суховольского, эффективен для выявления фальсификаций типа вброса и малопригоден для выявления перебросов.

Принципиально другой подход используют методы, основанные на анализе частоты появления в официальных протоколах избирательных комиссий различных цифр. Смысл этих методов в том, что при составлении протоколов на основе истинных итогов голосования, выявленных путем подсчета голосов, цифры должны распределяться в них случайным образом. Если же протоколы «корректируются», то в силу психологических факторов некоторые цифры в них начинают появляться чаще, а другие – реже. Таким образом, эти методы позволяют выявлять фальсификации на последних стадиях подведения итогов голосования, в том числе и переброс.

Подобный подход использовали У. Мебейн и К. Калинин. Они анализировали распределение в протоколах второй значащей цифры, которое должно подчиняться «закону Бенфорда для второй значащей цифры» (округленно для цифр от 0 до 9 частота соответственно 0,120; 0,114; 0,109; 0,104; 0,100; 0,097; 0,093; 0,090; 0,088; 0,085). Отклонение распределения от этого закона трактуется ими как признак фальсификаций[748].

Существуют также методы, основанные на проверке частот появления различных цифр в младших разрядах чисел. Однако их применимость для анализа искажений результатов голосования подвергается сомнению[749].

Существуют также методы, которые могут быть применены в особых случаях. Так, если выборы проводились в два тура, полезно сравнение итогов голосования в первом и втором турах. Например, В. В. Михайлов, анализируя результаты выборов Президента РФ 1996 года, использовал коэффициент переориентации избирателей, получаемый делением отношения числа голосов, полученных в первом туре кандидатами, вышедшими во второй тур, на отношение голосов, полученных этими кандидатами во втором туре. Михайлов показал, что данный коэффициент мало отличался для большинства регионов, несмотря на их существенные различия в уровне голосования за основных кандидатов. В тех же регионах или территориях, где коэффициент переориентации избирателей существенно отличался от среднего, были основания подозревать фальсификации во втором туре[750].

М. Мягков и соавторы предложили еще один метод анализа для двухтуровых выборов. Используя статистические методы для оценки перетока голосов (см. подраздел 5.4.2), они постулировали, что получаемые результаты, выражаемые в долях перетока, не должны быть выше 1 (100 %) и ниже 0. Любой выход значений за пределы этого диапазона свидетельствует о «нерегулярностях», а величина превышений дает численную оценку числа «нерегулярных» голосов[751].

В тех случаях, когда на части территории выборы проходят с использованием технических средств, а на другой части – обычным способом, полезно сравнить между собой результаты, полученные на этих частях. Хотя применение технических средств (например, Комплексов обработки избирательных бюллетеней) не может полностью исключить возможности фальсификаций, оно блокирует применение наиболее легких способов фальсификации, таких как вброс прачки бюллетеней в стационарную урну, неправильный подсчет голосов и неправильное составление протокола. Поэтому итоги голосования на участках, оборудованных такими Комплексами, могут в первом приближении рассматриваться как честные[752]. Правда, оснащение участков техническими средствами обычно не является случайным, поэтому важно для контроля проверить итоги голосования на тех же участках на других выборах, где эти средства не использовались, и сделать соответствующую коррекцию. Примеры таких расчетов приведены в наших работах[753].

Могут использоваться также другие методы, такие как сравнительный анализ данных протоколов по разным видам голосования (при совмещении выборов, а также при смешанной системе с двумя бюллетенями), корреляция между определенными результатами, проверка контрольных соотношений, которые должны выполняться, но не предусмотрены законом, и т. п.[754].

В заключение этого раздела заметим, что любые статистические методы не являются и не могут являться юридическим доказательством фальсификаций. Однако, по нашему глубокому убеждению, результаты, полученные надежными статистическими методами, могут и должны приниматься правоприменительными и правоохранительными органами (избирательными комиссиями, прокуратурой, судом) в качестве оснований для проведения проверок на предмет фальсификаций и иных нарушений избирательного законодательства. Кроме того, статистические методы могут использоваться для оценки масштаба фальсификаций в тех случаях, когда факты фальсификаций выявлены и нужно решить, могли ли они повлиять на результаты выборов[755].

Глава 6
Перспективы электоральной инженерии

6.1. Причины многообразия избирательных систем

После ознакомления с множеством избирательных систем неизбежно возникают два вопроса: 1) почему избирательных систем так много? и 2) нельзя ли найти одну оптимальную избирательную систему? Попробуем по очереди ответить на эти вопросы.

Как мы показали в подразделе 1.1.2, избирательные системы различаются четырьмя основными параметрами:

1) голосует избиратель за конкретного кандидата (конкретных кандидатов) или за партию, либо он одновременно голосует за кандидата и партию;

2) способ голосования (категорический, одобрительный, кумулятивный, преференциальный);

3) величина округа (одномандатный или многомандатный);

4) метод перевода голосов в мандаты.

В одной из наших прежних работ мы писали: «В некотором роде из этих элементов формируется большое разнообразие избирательных систем, как из ограниченного числа химических элементов образуется гигантское разнообразие веществ»[756]. И хотя автор данной книги по своей первой специальности химик (а может быть, именно поэтому), ему сейчас данное сравнение не кажется удачным.

Более наглядным представляется сравнение со строительством дома. Дом также состоит из нескольких основных элементов: фундамента, стен, перекрытий, крыши. Каждый элемент может быть реализован несколькими принципиально разными способами: фундамент может быть ленточным или столбчатым, стены – бревенчатыми, кирпичными или каркасно-засыпными, крыша – плоской, острой или ломаной. При этом элементы относительно автономны, то есть разные типы стен сочетаются с различной формой крыши и т. п. Хотя, безусловно, есть и взаимосвязь: например, тип фундамента зависит в том числе и от тяжести дома.

С избирательными системами ситуация похожая. Есть значительная автономия отдельных элементов, но есть и их взаимосвязь. На эти обстоятельства мы обращали внимание при описании различных моделей.

Обсуждая вопрос о возможности нахождения оптимальной избирательной системы, необходимо понимать, что каждая система имеет свои достоинства и недостатки. При этом особенно важно учитывать, что достоинства и недостатки той или иной системы не носят абсолютного характера, а связаны с конкретными обстоятельствами, в которых данная система применяется. Более того, тесная взаимосвязь различных элементов системы приводит к тому, что их положительные и отрицательные свойства проявляются в большей или меньшей степени в зависимости от того, в какой комбинации они применяются.

Неоднократно отмечалось, что при выборе избирательной системы решающую роль играет соотношение приоритетов: если во главу угла ставится формирование стабильного эффективного правительства, предпочтение отдается мажоритарной системе; если же делается акцент на адекватном представительстве в парламенте интересов различных групп населения – пропорциональной[757]. Во многом это зависит от характера взаимоотношений законодательной и исполнительной власти. В том случае, когда правительство формируется парламентом, важное значение имеет формирование в парламенте устойчивого большинства. Например, в основе известной статьи К. Поппера, в которой критикуется пропорциональная система[758], лежит тезис о том, что главный вопрос парламентских выборов – это вопрос о смене правительства. Напротив, в президентских республиках, где правительство в меньшей степени зависит от парламентского большинства, более важным становится вопрос об адекватном представительстве в парламенте интересов различных групп населения.

При более общей постановке проблемы можно сказать, что одним из наиболее важных факторов, влияющих на выбор избирательной системы, являются функции, выполняемые представительным органом. И в этой связи необходимо учитывать различия, характерные для разных уровней публичной власти.

Задачи, которые выполняют депутаты, можно разделить на три группы. Первая – законотворческая, принятие нормативных актов. Вторая – отстаивание интересов жителей определенной территории. Третья – защита интересов отдельных граждан. Очевидно, что доля этих функций сильно различается для депутатов разных уровней. На общенациональном уровне преобладают первая и вторая задачи, при этом первая более характерна для нижней палаты, а вторая – для верхней. На муниципальном уровне вторая и третья задачи преобладают над первой. Уровень региона занимает промежуточное положение. Для законотворческой функции наиболее важно именно адекватное политическое представительство, которое обеспечивается пропорциональной системой. А с точки зрения защиты интересов отдельных граждан важен выбор конкретной личности. Поэтому если исходить только из этих соображений, то можно было бы сделать вывод, что для нижней палаты парламента больше всего подходит пропорциональная система, для представительного органа региона – смешанная, а для муниципального представительного органа – мажоритарная.

Но есть, безусловно, и другие факторы, влияющие на выбор избирательной системы. В частности, территориальное представительство важно на общенациональном уровне[759], а также на уровне областей (провинций, земель) и районов. Для выборов городских представительных органов оно обычно не столь значимо. В областях и районах важность территориального представительства особенно велика, если они неоднородны этнически и/или экономически, в частности объединяют существенно различающиеся городские и сельские территории.

Следует отметить еще и такой фактор, как размер и населенность территории, на которой проводятся выборы (косвенно этот фактор связан с уровнем публичной власти, но мы знаем примеры, когда некоторые муниципальные образования превышают по численности населения иные регионы). Так, главным достоинством системы, основанной на одномандатных округах, считается близость кандидатов и избранных депутатов к избирателям. Однако это преимущество не стоит абсолютизировать, особенно когда речь идет об общенациональных выборах. Например, в Российской Федерации одномандатные округа по выборам депутатов Государственной Думы охватывают в среднем около 500 тыс. избирателей. Нетрудно подсчитать, что если избранный по такому округу депутат в течение всего срока своих полномочий только и делает, что круглые сутки встречается с избирателями, то и при этом он может уделить каждому в среднем лишь около пяти минут.

Что касается местного уровня, то там часто действуют неформальные «партии», которые могут быть не связаны с партиями, существующими на национальном и региональном уровнях. Системы, основанные на преференциальном голосовании, учитывают эти «партийные нюансы» гораздо лучше, чем системы, основанные на выдвижении партийных списков. Кроме того, преференциальные системы, в отличие от списочных, ориентированы в первую очередь на личности кандидатов. С другой стороны, преференциальные системы удобны именно для небольших территорий, поскольку требуют централизованного подсчета голосов. Однако для их использования необходим все же более высокий уровень грамотности населения.

Важное значение имеет и такой фактор, как менталитет граждан, их традиции и политический опыт. Приведем несколько характерных примеров.

Во многих странах с устоявшейся партийной системой политические партии имеют достаточный авторитет и избиратели предпочитают партийных кандидатов независимым. Например, в Германии после 1949 года ни одному независимому кандидату не удалось победить на выборах в бундестаг[760]. Напротив, в странах, где партийная система только формируется (Россия, Украина и др.), независимые кандидаты пользуются значительной поддержкой избирателей. Как показано в подразделе 5.3.3, в этих странах также менее значима роль партийной принадлежности кандидатов в мотивах голосования за них. Поэтому в таких странах пропорционально-списочная система (без сочетания с элементами мажоритарной) не будет вполне адекватной.

С другой стороны, не следует преувеличивать роль личного фактора в мотивах голосования. Далеко не всегда избиратели хорошо знают кандидатов – даже на местном уровне (особенно в мегаполисах, где большинство живет в одном районе, работает в другом, а досуг проводит в третьем). В этом случае партийная принадлежность может быть важным фактором, а при ее отсутствии главную роль играют не столько личные качества кандидата, сколько его социальный статус (не случайно на российских выборах преимущество часто имеют работники образования и здравоохранения). И в тех случаях, когда избиратели плохо знают кандидатов, малоэффективными оказываются такие в целом демократичные системы, как модели открытых списков.

Различия, связанные с менталитетом граждан, сильно сказываются и на уровне электоральной конкуренции. Описан забавный случай из практики сельских выборов в России. Глава сельской администрации, избиравшийся ранее депутатами сельсовета, захотел быть избранным напрямую жителями. Однако выборы чуть было не сорвались, поскольку никто из жителей села не захотел составить альтернативу авторитетному руководителю: поражение на выборах ими воспринимается как позор[761]. Если бы такое поведение было характерно для всего населения страны, не было бы необходимости в жестких законодательных ограничениях для выдвижения кандидатов. Однако на выборах более высокого уровня, а также в городах обычно нет недостатка в желающих «побыть кандидатами», хотя они по результатам выборов получают доли процента.

В условиях, когда на один мандат претендует около десятка кандидатов или даже больше, затруднительно использовать системы, основанные на многомандатных округах с голосованием за кандидатов, особенно если избиратель имеет несколько голосов. Напротив, в тех случаях, когда число кандидатов на один мандат не превышает двух, многомандатные округа предпочтительнее, поскольку обеспечивают хоть какую-то конкуренцию. Кроме того, они удобны в небольших сельских поселениях, поскольку снижают организационные и финансовые издержки[762].

6.2. Теорема Эрроу и ее следствия

В предыдущем разделе мы обсуждали факторы, влияющие на проявление достоинств и недостатков различных избирательных систем. Однако помимо этих факторов существуют чисто математические подходы, с помощью которых доказывается невозможность построения идеальной избирательной системы. Наиболее известна в этом плане теорема Эрроу (или парадокс Эрроу), которую иногда даже называют «теоремой о невозможности демократии»[763]. Теорема была сформулирована американским экономистом К. Эрроу в 1951 году и принесла ее автору в 1972 году Нобелевскую премию по экономике.

Впрочем, сама эта теорема имеет достаточно ограниченные рамки. Она опирается на ординалистский подход, согласно которому предпочтения индивидуума относительно предлагаемых к выбору альтернатив не могут измеряться количественно, а только сравниваться, то есть индивид может оценивать, одна альтернатива хуже или лучше другой. В соответствии с этим подходом Эрроу определил выбор избирателя как список кандидатов, ранжированный в порядке их предпочтений (но при этом допускается равное отношение к двум или нескольким кандидатам). Избирательной системой в терминологии последователей Эрроу (сам Эрроу называл это функцией общественного благосостояния) является алгоритм, который на основании индивидуальных предпочтений (ранжированных списков кандидатов) выстраивает новый ранжированный список кандидатов, отражающий коллективную волю избирателей.

Эрроу сформулировал пять условий, которым должна удовлетворять любая разумная избирательная система:

1) универсальность: каждый избиратель имеет право выстроить такой ряд предпочтений, который он считает для себя правильным – никаких ограничений быть не должно (кроме требования упорядоченности);

2) монотонность: если кандидат получает дополнительные голоса и не теряет имеющихся, его результат не может ухудшиться; соответственно если кандидат теряет часть голосов и не получает новых, его результат не может улучшиться;

3) независимость от посторонних альтернатив: взаимное расположение в коллективном списке двух кандидатов должно зависеть только от их взаимного расположения в индивидуальных списках – оно не должно зависеть от наличия других кандидатов и от их оценок избирателями;

4) полноправие граждан: не должно быть такой пары кандидатов, взаимное расположение которых в коллективном списке было бы заранее навязанным, то есть не зависело бы от голосования избирателей;

5) отсутствие диктатуры: не должно быть избирателя, с мнением которого всегда совпадало бы коллективное решение – независимо от мнений остальных избирателей.

Условия 2 и 4 иногда объединяют в одно, которое называют условием единогласия: если все избиратели единодушно считают, что кандидат А лучше кандидата Б, то таким же должно быть и коллективное решение.

Сформулировав эти условия, Эрроу затем доказал, что при наличии более двух кандидатов никакая избирательная система не может удовлетворять всем пяти условиям[764]. Таким образом, смысл теоремы Эрроу в том, что несовершенны любые избирательные системы, или, в более общем виде, любые алгоритмы формирования коллективного (общественного) мнения (воли).

Однако эту теорему ни в коей мере нельзя трактовать как доказательство «невозможности демократии». Как отмечает К. В. Огрызько, «из этой теоремы никак не следует, что а) что путем совершенствования метода голосования нельзя сколь угодно близко подойти к стопроцентно точному измерению общественного мнения (воли); б) что все методы голосования несовершенны в равной мере и бессмысленно сравнивать их по точности измерения общественного мнения, выясняя, какой метод сильнее искажает его»[765]. Наверное, не стоит говорить о том, что можно «сколь угодно близко подойти к стопроцентно точному измерению», однако необходимо согласиться с тем, что сравнивать избирательные системы по степени точности измерения общественного мнения можно и нужно.

Ф. Т. Алескеров и П. Ортешук сделали следующий вывод из теоремы Эрроу: «При построении политической системы мы не должны уповать, что кто-то предложит нам лучшие решения. Наоборот, парадокс Эрроу предлагает нам не искать единственное лучшее при всех обстоятельствах решение, а нацеливаться на глубокое понимание того, как различные процедуры в различных структурах демократического общества преобразуют различные индивидуальные мнения в коллективные решения»[766].

Действительно, из теоремы Эрроу следует, что от какого-то из его пяти условий необходимо отказаться или, по крайней мере, какое-то условие ослабить. Какое из условий менее важно – вопрос достаточно спорный, и ответ на него может зависеть от многих обстоятельств. Тем не менее часто таким условием считают независимость от посторонних альтернатив, хотя нарушение этого условия обычно ответственно за спойлерские технологии. Отмена или ослабление этого условия позволяет признать допустимыми ряд известных избирательных систем[767].

Не следует также забывать, что теорема Эрроу основана на модели рационального поведения избирателей, а далеко не все избиратели этой модели соответствуют[768]. Это еще больше осложняет выбор оптимальной избирательной системы. Иными словами, прежде чем обсуждать, как индивидуальная воля избирателей трансформируется в коллективную волю, необходимо еще учитывать, как та или иная избирательная система влияет на формирование позиций (воли) индивидуальных избирателей. При этом важно понимать, что такое влияние оказывается не только в ходе конкретной избирательной кампании, но и в долгосрочной перспективе. В частности, огромная литература посвящена влиянию избирательной системы на партийную систему страны[769].

6.3. Электоральная инженерия

Электоральной инженерией обычно называют попытки изменения избирательной системы для достижения тех или иных политических целей[770].

В политологии выделяются две основные точки зрения на возможности управления социально-политической реальностью через реформу политических институтов. Одни исследователи считают электоральную инженерию эффективным способом построения адекватной политической системы. Вторая точка зрения говорит об опасности вмешательства в развитие общественных институтов извне, так как слишком велик риск совершения ошибок. Кроме того, отмечается, что историческое и институциональное прошлое страны является неизбежным и непреодолимым ограничителем любых попыток избирательных и политических реформ, оно специфическим образом воздействует на то, к каким конкретным последствиям ведут те или иные конкретные избирательные механизмы. Можно полагать, что истина лежит где-то посередине между чрезмерным оптимизмом в отношении нового политического конструирования и стремлением во всем полагаться только на естественную эволюцию.

С одной стороны, несомненно, что базовые исторические и социальные условия являются существенным ограничителем проведения любых политических реформ, и это проявляется в том, к каким разным последствиям в различной среде ведут, казалось бы, похожие политические институты и механизмы. Поэтому не учитывая институциональное наследие страны при принятии важнейших избирательных законов, мы рискуем существенно исказить тот результат, который при их введении планировали получить.

С другой стороны, негативный институциональный опыт дополнительно подчеркивает, что все время полагаться на эволюционные изменения и исторический опыт просто невозможно: постоянно возникают ситуации, когда законодатель вынужден создавать новые институты, так как невозможно опереться на старые. К примеру, когда речь идет о переходе к демократии в странах, у которых в историческом прошлом демократическая традиция в лучшем случае является скромной, просто невозможно обойтись без создания новых политических институтов[771].

Г. В. Голосов отмечает, что правящие элиты определяют институциональный дизайн, руководствуясь отнюдь не стремлением оптимизировать функционирование демократии. Как и любой субъект политического процесса, они преследуют собственные интересы по поводу максимизации власти. Однако то, в какой мере им удается эти интересы реализовать, само по себе служит важным индикатором эффективности электоральной инженерии.

По мнению Г. В. Голосова, поле возможных политически мотивированных манипуляций избирательной системой не безгранично, но довольно широко. Однако такие манипуляции возможны далеко не во всех политических контекстах. Во-первых, эффективная электоральная инженерия достижима при наличии политической воли способных к ее реализации сил. Во-вторых, эта политическая воля должна быть единой. Избирательные реформы, являющиеся продуктом компромисса различных политических сил, редко приводят к однозначным результатам. В-третьих, эффективная электоральная инженерия возможна в условиях высокого уровня определенности по поводу состава основных участников политического процесса и базовых уровней их поддержки в обществе. Если такой определенности нет, то и результаты реформ могут оказаться непредсказуемыми. Так, в Венгрии в 1990 году рациональные ожидания «электоральных инженеров» осуществились «с точностью до наоборот»: каждая из политических сил, игравших ведущую роль в достижении компромисса, потеряла именно на том, на чем рассчитывала выиграть.

В-четвертых, избирательная система зачастую становится элементом национальной политической культуры, отказ от которого может вызвать отторжение у значительной части населения (в качестве примера приводится Англия). В-пятых, избирательная система является частью институционального устройства в целом, и ограниченные выгоды, которые можно извлечь из электоральной инженерии, могут оказаться неоправданными в этом более широком контексте. Как отмечает Г. В. Голосов, совокупность пяти перечисленных обстоятельств ведет к тому, что избирательные системы зрелых демократий меняются довольно редко (они обладают достаточно большой «сопротивляемостью» институциональным инновациям).

В новых же демократиях, как отмечалось выше, основным препятствием к электоральной инженерии оказывается неопределенность в отношении уровня поддержки в обществе основных политических сил. Кроме того, там обычно сильны «романтические» настроения, а также ориентация на подражание зрелым демократиям. Поэтому в таких странах первоочередными при выборе избирательных систем зачастую оказываются не соображения политической целесообразности, а нормативные аргументы в духе «так выйдет демократичнее»[772]. Даже логика здесь диктует такой подход: если мы не можем опереться на институциональную традицию, мы должны опираться на систему ценностей, принятую в обществе (понятия о справедливости, равенстве и человеческом достоинстве)[773].

Как отмечает О. С. Морозова, даже в устойчивых демократиях поддержка основных партий редко бывает стабильной, а в новых – политика почти всегда динамична, поэтому политическая сила, которая выиграет от избирательной инженерии на одних выборах, не обязательно получает такой же результат на следующих. Поэтому избирательную систему нужно разрабатывать не под влиянием ситуативной политической конъюнктуры, а с прицелом на длительное стабильное использование[774].

Как отмечалось неоднократно (в том числе и в данной книге), в качестве одной из главных целей электоральной инженерии признается формирование стабильного парламентского большинства и, соответственно, стабильного эффективного правительства. Средством достижения данной цели часто считают мажоритарную систему либо искажения пропорциональной системы с помощью «премий» для большинства. Результатом оказывается «сфабрикованное» большинство, когда большинство в парламенте и, соответственно, правительство в действительности выражают волю меньшинства. Правительство действительно получается стабильным, но далеко не всегда оно в этом случае оказывается эффективным.

Как отмечали Э. Лейкман и Дж. Д. Ламберт, «здоровая основа государства может сама по себе способствовать эффективности, стабильности и преемственности управления. Система голосования, известная своей справедливостью в отношении всех слоев общества, насколько возможно свободная от элементов случайности и предоставляющая избирателям возможность более непосредственно участвовать в выборе их представителей, устранила бы существующее ощущение ненадежности и укрепила бы эту здоровую основу, сделав гражданина ответственным и сознательным участником государственного управления»[775].

В подтверждении этих слов можно сослаться на стабильность избирательных систем Ирландии и Федеративной Республики Германии, основанных на идеях справедливости, и нестабильность, а также низкую эффективность избирательных систем России, Украины и Италии, где «электоральные инженеры» руководствовались в значительной степени конъюнктурными соображениями.

6.4. Некоторые предложения для Российской Федерации

Российская Федерация отличается многообразием избирательных систем, используемых на выборах разного уровня. Здесь достаточно широко используются следующие системы:

1) плюральная (мажоритарная относительного большинства) – на муниципальных выборах, а также как компонента параллельной системы на выборах в Государственную Думу и региональных парламентов;

2) мажоритарная с перебаллотировкой (в основном в форме мажоритарной системы абсолютного большинства, иные модели использовались только в 1990-е годы) – на выборах Президента РФ и глав регионов; на муниципальных выборах в последние годы используется редко;

3) блоковая (мажоритарная в многомандатных округах) – на муниципальных выборах; ранее часто использовалась и на выборах региональных парламентов;

4) пропорциональная в едином округе с закрытыми списками – на выборах в некоторые региональные парламенты и представительные органы муниципальных образований; в 2007 и 2011 годах применялась на выборах в Государственную Думу; широко используется в качестве компоненты параллельной системы;

5) параллельная система (сочетающая чаще всего плюральную систему и пропорциональную с закрытыми списками) – на выборах в Государственную Думу, большинство региональных парламентов и во многие представительные органы муниципальных образований.

Страницы: