Доклады Центра эмпирических политических исследований спбгу издаются с 2000 года Выпуск 5
| Вид материала | Доклад |
- Доклады Центра эмпирических политических исследований спбгу издаются с 2000 года Выпуск, 1921.36kb.
- Доклады Центра эмпирических политических исследований спбгу издаются с 2000 года Выпуск, 1749.95kb.
- Доклады Центра эмпирических политических исследований спбгу издаются с 2000 года Выпуск, 1840.02kb.
- Доклады Центра эмпирических политических исследований спбгу выпуск, 2069.2kb.
- Доклады Центра эмпирических политических исследований, 1729.69kb.
- А. И. Стребкова теория и история политических институтов учебное пособие, 6519.62kb.
- Российского Фонда Фундаментальных Исследований. Настоящий сборник тезисов доклад, 2188.41kb.
- Российского Фонда Фундаментальных Исследований. Настоящий сборник тезисов доклад, 1778.8kb.
- Выпуск 3, 4164.91kb.
- Глобализация и социальная безопасность, 222.4kb.
Как видно из представленного ниже распределения, склонность каждого респондента принимать участие в предстоящих выборах можно измерить по девятибалльной шкале. Таким образом, 1 балл означает максимальную степень уверенности респондента в том, что он примет участие в предстоящих выборах депутатов Государственной Думы РФ; 2 балла несколько меньшую степень уверенности респондента в том, что он примет участие в предстоящих выборах;. 3 балла еще меньшую и так далее. Каждому ответу респондента присвоено определенное число (балл) в рамках установленного интервала.
Для того чтобы выстроить индикатор голосования для каждой политической партии, в матрицу данных была добавлена новая переменная упоминание той или иной партии для построения прогноза голосования за указанную партию (рис. 2). Используем биноминальную шкалу, где числовому значению 1 будет соответствовать намерение респондента проголосовать за эту партию, а значению 2 - за любую другую партию: 1. Назвал партию. 2. Не назвал партию.
Поскольку в индикаторе голосования (табл. 1) мы рассчитывали явку на предстоящих выборах, то для того, чтобы построить индикатор голосования для политических партий, необходимо произвести еще ряд операций. После того, как мы добавили новую переменную «КПРФ», производится перекодировка значений в переменной «инд_КПРФ» (индикатор голосования для КПРФ). Производим две операции: понижение и повышение баллов для каждого из ответов респондентов. Там, где ответам респондентов присвоен один балл, но не названа партия, происходит понижение до двух баллов. Там же, где присвоено два балла, но партия названа, происходит повышение до одного балла, и так далее (рис. 2).
Рис. 2. Добавление новой переменной «КПРФ». Построение индикатора голосования «инд_КПРФ».
После осуществления перекодировки во всех переменных-индикаторах голосования для выбранных нами политических партий, стало возможным сделать прогноз голосования.
Таким образом, для построения прогноза голосования за КПРФ, необходимо поставить в трех переменных («участие», «Госдума», «прин1999») фильтры на значениях переменных так, чтобы мы смогли получить распределение только тех ответов респондентов, которые: 1. Всегда принимают участие в выборах. 2. Обычно участвуют, но на некоторые выборы не ходят. 3. Безусловно, собираются принять участие в предстоящих выборах. 4. Скорее всего, собираются участвовать в предстоящих выборах. 5. Принимали участие в прошлых выборах (рис.3).
Рис. 3. Установка фильтра на значениях трех переменных.
Установив фильтры на указанных значениях, выстраиваем распределение явки на предстоящих выборах в ГД РФ, представленное в табл. 2.
Таблица 2. Прогноз явки на выборы
| Баллы | Количество опрошенных | % | Нарастающий показатель (%) |
| 1 | 216 | 29,0 | 29,0 |
| 2 | 191 | 25,7 | 54,7 |
| 3 | 140 | 18,8 | 73,5 |
| 4 | 137 | 18,4 | 91,9 |
| 5 | 60 | 8,1 | 100 |
| Всего | 744* | 100 | |
* После установки фильтра в матрице данных осталось 744 случая, таким образом, расчет (%) ведется от 744 случаев.
Как видно из полученного распределения, явка на предстоящих выборах депутатов ГД РФ составит не менее 29% и в среднем порядка 54,7%. Не менее, а может быть и более важное значение имеет прогноз голосования за ту или иную политическую партию. При этом все респонденты разделяются на группы по степени намерения проголосовать за конкретную партию.
К первой группе относятся те, кто «всегда принимают участие в выборах; безусловно, намерены принять участие в предстоящих выборах и принимали участие в прошлых», т. е. степень их намерения максимальна.
Ко второй группе относятся те, кто «обычно принимают участие в выборах, но на некоторые не ходят; скорее всего, примут участие в предстоящих выборах и принимали участие в прошлых».
Третью группу составляют те, кто «всегда принимают участие в выборах; еще не решили, будут ли участвовать в предстоящих выборах или, скорее всего, примут участие в предстоящих выборах и не помнят, принимали ли участие в прошлых» или «крайне редко принимают участие в выборах; скорее всего, примут участие в предстоящих выборах и принимали участие в прошлых».
К четвертой группе относятся те, кто «обычно принимают участие в выборах, но на некоторые не ходят; скорее всего, примут участие в предстоящих выборах, но не принимали участие в прошлых» или «обычно принимают участие в выборах, но на некоторые не ходят; скорее всего, не примут участия в предстоящих выборах, но приняли участие в прошлых» или «всегда принимают участие в выборах; безусловно, не примут участия в предстоящих выборах и не помнят принимали ли участие в прошлых», т. е. четвертую группу составляют респонденты, наименее определившиеся в своем намерении голосовать за указанную партию.
И наконец, пятую группу составляют те, кто «обычно крайне редко принимают участие в выборах; скорее всего, примут участие в предстоящих выборах (либо еще не решили) или, скорее всего, не примут участия; не принимали участия или не помнят принимали ли участие в прошлых выборах», т. е. степень их намерения минимальна.
Ответам каждой группы респондентов присваивается 1, 2, 3, 4 и 5 баллов соответственно. И хотя наиболее весомыми при составлении прогноза являются ответы, которым присвоены 1 и 2 балла, тем не менее, при подсчете необходимо учитывать все полученные баллы. Итак, суммировав ответы респондентов из пяти групп, мы получаем прогноз голосования для конкретной партии (см. табл. 3, 4, 5 ).
Таблица 3. Прогноз голосования за КПРФ с использованием индикатора
| Баллы | Величины | Назвали КПРФ |
| 1 | Чел. | 66 |
| % | 8,9 | |
| 2 | Чел. | 28 |
| % | 3,8 | |
| 3 | Чел. | 16 |
| % | 2,2 | |
| 4 | Чел. | 21 |
| % | 2,8 | |
| 5 | Чел. | 0 |
| % | 0 | |
| Всего | Чел. | 131 |
| % | 17,7 |
Из табл. 3 следует, что максимальную степень намерения проголосовать за КПРФ имеют 8, 9% респондентов. 2 балла по степени значимости из девяти балльной системы получили 3, 8% ответов; 3 балла получили 2, 2% респондентов; 4 балла 2, 8%. Таким образом, прогноз голосования для КПРФ равен 17, 7%.
Таблица 4. Прогноз голосования за «Единую Россию» с использованием индикатора
| Баллы | Величины | Назвали «Единую Россию» |
| 1 | Чел. | 98 |
| % | 13,2 | |
| 2 | Чел. | 19 |
| % | 2,6 | |
| 3 | Чел. | 14 |
| % | 1,9 | |
| 4 | Чел. | 0 |
| % | 0 | |
| 5 | Чел. | 28 |
| % | 3,8 | |
| Всего | Чел. | 159 |
| % | 21,5 |
У «Единой России» количество респондентов, ответам которых присвоен 1 балл, составляет 13, 2%; 2 балла – 2, 6%. Интересен тот факт, что у «Единой России» процент последовательных сторонников составляет порядка 13%, в то время, как у КПРФ их порядка 9%. Разница заключается в том, что в индикаторе голосования КПРФ ответы респондентов распределились таким образом, что 5 баллов (наименьшее намерение голосовать за ту или иную партию) не было присвоено ни одному ответу респондента из числа учитываемых после фильтрации (см. С. 95).
Это означает, что электорат КПРФ наиболее уверен в своих намерениях относительно голосования, в отличие от электората «Единой России», где 5 баллов получили 3,8% ответов респондентов. Можно предположить, что, несмотря на то, что по рейтингу голосования «Единая Россия» занимает лидирующее положение, в числе ее сторонников существует некоторая доля не определившихся. Это те респонденты, которые получили 4 балла при первичной кодировке, когда рассчитывалась явка, но при вторичной кодировке расчета индикатора голосования для политических партий получили уже 5 баллов, не назвав партию. Тем не менее, прогноз голосования для «Единой России» составляет порядка 21, 5%.
Таблица 5. Прогноз голосования за ЛДПР с использованием
индикатора
| Балл | Величины | Назвали ЛДПР |
| 1 | Чел. | 39 |
| % | 5,2 | |
| 2 | Чел. | 18 |
| % | 2,4 | |
| 3 | Чел. | 9 |
| % | 1,2 | |
| 4 | Чел. | 6 |
| % | 0,8 | |
| 5 | Чел. | 0 |
| % | 0 | |
| Всего | Чел. | 72 |
| % | 9,6 |
Таким образом, максимальную степень намерения проголосовать за ЛДПР имеют 5, 2% респондентов. 2, 4% ответов присвоено 2 балла. При этом несмотря на то, что по рейтингу ЛДПР занимает почетное третье место, в числе ее сторонников практически не существует не определившихся. Только 0,8% респондентов из числа учитываемых после фильтрации (см. С. 95) получили 4 балла при вторичной кодировке. Итого прогноз голосования для ЛДПР составляет порядка 9, 6%. Прогноз голосования на выборах депутатов Государственной Думы РФ методом построения индикатора голосования строился для трех партий-лидеров – «Единой России», КПРФ и ЛДПР. Теперь, когда выборы состоялись, мы можем сравнить прогноз явки и прогноз голосования для каждой из трех указанных партий с результатами голосования в Кировском избирательном округе №93. По данным, предоставленным избирательной комиссией, явка в Кировском округе составила 58,8%, что составляет 384230 избирателей из 652717, включенных в списки (.izbirkom…).
Несколько иная ситуация сложилась с прогнозом голосования для политических партий. Не секрет, что спрогнозировать результат выборов максимально точно – довольно трудная задача. Сделать прогноз результатов выборов – первая половина пути, который должен пройти исследователь, вторая половина пути заключается в попытке найти причины, которые могли повлиять на исход голосования, если прогноз неточен. Рассмотрим результаты голосования для трех выбранных нами партий-лидеров.
Таблица 6. Сопоставление результатов выборов с прогнозом
голосования
| Политические партии | Результаты голосования (%) | Прогноз голосования (%) |
«Единая Россия» | 36,4 | 21,5 |
| ЛДПР | 16 | 9,7 |
| КПРФ | 10,8 | 17,6 |
При сравнении результатов голосования со сделанным нами прогнозом необходимо учитывать несколько факторов. Во-первых, базовое социологическое исследование проводилось за 4 месяца до дня выборов. Для того, чтобы описать общую электоральную ситуацию, этого достаточно, но не достаточно для того, чтобы сделать максимально точный прогноз. Необходимо было провести как минимум еще одно исследование накануне выборов в октябре, и в ходе кампании проводить еженедельные замеры с целью построения динамических временных рядов. Во-вторых, появление нового общественно-полити-ческого блока (блока «Родина»), «оттянувшего» голоса у КПРФ, СПС, Аграрной партии России, внесло свои коррективы в исход выборов. В-третьих, как известно, 43-й федеральный округ* (Кировская область) является «серым поясом» в классификации, принятой в электоральной географии. Мацузато отмечает, что «серый пояс» состоит из экономически менее развитых, среднего масштаба регионов, окружающих более развитые регионы. Кировская область является периферией Урала. Местоположение регионов, входящих в «серый пояс» способствует развитию, как у элит, так и у населения этих регионов чувства собственной незначительности. Как показывает анализ результатов выборов, именно в этих регионах, «спокойных» в 1992–1995 гг., действующие губернаторы потерпели крупные поражения или прошли через ощутимые трудности во время губернаторских выборов 19961997 гг. (Мацузато). Не случайно, ЛДПР получила здесь на прошлых выборах второе место по числу поданных голосов (.izbirkom…). Наличие харизматического лидера явилось тем фактором, который определил мотивы голосования за данную партию. Результаты исследования, проведенного в Кировской области, подтверждают, что для большинства респондентов (62, 3%) наиболее важны «профессионально-персональные качества кандидата на выборную должность».
То, что «Единая Россия» возглавила список партий, получивших места в Государственной Думе, было ожидаемо. Почему же тогда возникло такое расхождение с прогнозом голосования? Ответ прост. Во-первых, прогноз строился исходя из ответов респондентов при условии, если бы выборы состоялись в ближайшие выходные. Во-вторых, учитывая большую долю (38, 8%) респондентов, затруднившихся ответить на вопрос: «Если представить, что выборы в депутаты ГД РФ состоятся в ближайшие выходные, за какую политическую партию/общественно-политический блок Вы проголосуете?», вполне логично предположить, что за следующие четыре месяца (с момента проведения опроса до выборов) «Единая Россия» пополнила ряды своих сторонников. Подобным образом получилось и с ЛДПР. В качестве предсказываемого «сюрприза» выступило появление общественно-политического блока «Родина», которое повлекло за собой ожидаемые изменения. Часть электората таких партий, как «Яблоко», КПРФ, Аграрная партия России и СПС, перешла к «Родине», что привело к неминуемому успеху последней и поражению первых на прошедших выборах.
Таким образом, используя метод построения индикатора голосования, мы смогли спрогнозировать явку избирателей на выборы депутатов Государственной Думы РФ 12 декабря 2003 г. в избирательном округе № 93, где явка составила 58, 8% против прогноза 54, 7% . Как показало сравнение прогноза голосования для каждой из трех выбранных нами политических партий с результатами голосования, невнимание к рекомендациям исследователей со стороны заказчиков привело к известным неточностям. Следует отметить, что прогноз голосования для каждой из политических партий строился на момент проведения исследования и рассматривался в качестве краткосрочного. Тем не менее, разработанный нами метод прогнозирования имеет право на существование и дает успешные результаты при условии соблюдения техники и методики проведения исследований, ввода и обработки данных, добросовестности исполнителей.
Литература
Артемов Г. П. Политическая социология: Учебное пособие. М., 2002.
Бестужев-Лада И. В., Саркисян С.А. Рабочая книга по прогнозированию. М., 1982.
Бестужев-Лада И.В. Поисковое прогнозирование. М., 1984.
Куликов К. В. Социология в электоральном прогнозировании // ссылка скрыта
Мацузато К. Электоральная география в России – белый, красный, серый и взрывной пояса // Выборы и партии в регионах России: серия «Studia politica». Вып. 2. М.-СПб., 2000.
ссылка скрыта, (Официальный сайт избирательной комиссии Кировской области)
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие……………………………………………….………. 3
ПОЛИТИЧЕСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ
Артемов Г.П. Социальный состав и ценностные ориентации
петербургских абсентеистов…….……………………………………... 4
Гавра Д.П., Силантьев К.С. Абсентеизм как социологическая проблема: структурная гипотеза и детерминирующие факторы……. 17
Орлова А.В. Личностные и коммуникативные факторы эффек-
тивности политического лидерства………...…………….…………… 32
ПОЛИТИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
Лагутин О.В. Межфракционные депутатские объединения
как субъект принятия корпоративных решений в Государственной
Думе России…………………………………………………………….. 43
ПОЛИТИЧЕСКОЕ СОЗНАНИЕ
Попова О.В. Проблемы трансформации политической иден-
тичности в условиях глобализации…………………………………… 58
Данилов А.В. Взаимосвязь социально-демографических пара-
метров и положения индивида в ценностном расколе: материализм
/постматериализм………………………………………………………. 71
ПОЛИТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Тимофеева М.А. Институты политического прогнозирования
в современной России………………………………………………… 81
Муравьев А.Ф. Использование метода построения индикато-
ра голосования для прогнозирования электорального поведения… 90
CONTENTS
Introduction… … … … … … … … … … … … … … … … … … 3
POLITICAL BEHAVIOUR
Artyomov G.P. Social composition and valuable orientations of the Petersburg’ nonvoters…………………………………….…………….… 4
Gavra D., Silantyev K. Nonvoting/absenteeism as a sociological
problem: structural hypothesis and determinant factors ………… … ….. 17
Orlova A. Personal and communicative factors of the political
leadership effectiveness………………………………………………….. 32
POLITICAL PROCESS
Lagutin O. Inter-fractional deputy associations as the subject of
acceptance of corporate decisions in the Russian State Duma………….. 43
POLITICAL CONSCIOUSNESS
Popova O. Political identity transformations’ problem in conditions
of globalization ………………………………………………………… 58
Danilov A. Interrelation social-demographic indicators and positions
of the individual in valuable cleavage: materialism/post-materialism…… 71
POLITICAL PROGNOSTICATION
Timofeyeva M. Institutes of political prognostication in modern Russia ……………………………………………………………………. 81
Muravyov Aleksey. Method of construction of the indicator of
voting for prognostication of electoral behavior …… … … … ………… 90
SUMMARIES
Artyomov George. Social composition and value orientations of the Petersburg’ nonvoters.
The article deals with analysis of social-demographic structure and value orientations of nonvoters in Saint Petersburg. On the basis of empirical researches in it is shown, that the greatest propensity to nonvoting is shown by the voters of younger age guided on the right liberal values. Voters of advanced age guided on the left conservative values most actively participate in elections. Intermediate position is occupied with the middle-aged voters guided on mixed values. Such structure of nonvoters has caused defeat of the right liberal parties on last parliamentary elections in Russia.
Danilov Alexander. Interrelation social-demographic indicators and positions of the individual in value cleavage: materialism/post-materialism.
The central problem touched upon in the article is how the materialism/postmaterialism cleavage is inserted into the social context. An interconnection of individual position in the materialism/postmaterialism cleavage and the principal social-demographic characteristics is analyzed in order to solve this problem. The main results are: statistical analysis of empirical data shows that age is the most important social-demographic parameter which determines the individual position in the materialism/postmaterialism cleavage. Moreover an interconnection of the occupation and the position in the cleavage is revealed by means of statistical analysis.
Gavra Dmitry, Silantyev Konstantin. Nonvoting/absenteeism as a sociological problem: structural hypothesis and determinant factors.
The nonvoting/absenteeism as sociological issue frequently appears in scientific political discussions. Motivation and reasons of absence in voting excite a special interest. Authors of the article show different points of view on this problem and offer three models of nonvoting based on Weber action theory. Beside in the article authors present a result of electoral behavior research that has been made in 2002 during St. Petersburg governor elections. Outcomes of this investigation have a practical value, course give a chance to manage people who do not vote or have doubts, and that is the strategy target of any electoral company.
Lagutin Oleg. Inter-fractional deputy associations as the subject of corporate decisions’ acceptance in the Russian State Duma.
This article deals with the analysis of corporative lobbyism in State Duma of Russian Federation. The inter-fractional deputy associations are considered to be a form of legislative power corporative delegation. The rule of these associations in the decision-making process is touched upon. On the basis of the statistical analysis is possible to assert, that corporations are direct participants of the Russian legislative process.
Muravyov Aleksey. Method of construction of the indicator of voting for prognostication of electoral behavior.
There are more than 20 methods of prognostication of electoral behavior at the moment. Large quantities of sociological researches for prognostication of electoral behavior were leaded since 1989 in elections of various levels. In august 2003 by the author of this article was made a public-opinion poll before the beginning of the election campaign to the Russian Parliament in Kirov region. It was the basis for the construction of the indicator of voting for electoral behavior prognostication. The forecast based on assumption to measure the dispositions of electoral behavior each of the responses. To set a value each of significance from response was the basic problem while creating indicator of voting. This problem was solved by statistical package SPSS. In such a way, was created a table of numbers or indicator for the construction of the appearance in the election center.
Orlova Alina. Personal and communicative factors of the political leadership effectiveness.
This article deals with the factors of political leadership effectiveness. There are three groups of factors, namely: personal, communicative and external proposed to be the principal. The personal factors are psychological characteristics, values, motives, style etc. The communicative factor represents interaction of political leader and his followers, image rendering. The external factor is a combination of institutional status, environment and political situation. Two groups of factors (personal and communicative) are considered in detail. Some examples illustrate the importance of personal characteristics and leader’s communication for leadership effectiveness. The cluster analysis results prove the influence of factors touched upon in this article on the effective political leadership exercise.
Popova Olga. Political identity transformations’ problem in conditions of globalization.
This article is an attempt to approach new different views about political attitudes in transforming societies. In it gives the generalized database about this problem. The author discusses main modifications of political identity in postindustrial countries. Unit European consciousness, political role of social movements, the theory of political network are special objects of this analyze. The main idea of the article concerns changes of objects and forms of political identity in new conditions of globalization.
Timofeyeva Marina. Institutes of political prognostication in modern Russia.
The presented article examines institutes of political prognostication in modern Russia. It examines analytical centers, which are parts of higher bodies of state power (the system of analytical securing of the President, the Government, the Federal Assembly of the Russian Federation) and independent analytical centers. The author gives the generalized material about these centers and analyzes the role of political prognostication in them.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Артёмов Георгий Петрович – доктор философских наук, профессор, заведующий кафедрой политических институтов и прикладных политических исследований философского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: g_artemov@hotmail.com
Гавра Дмитрий Петрович – доктор социологических наук, профессор, заведующий кафедрой теории коммуникаций факультета журналистики Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: dg@dg2557.spb.edu
Данилов Александр Витальевич – ассистент кафедры политических институтов и прикладных политических исследований философского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: a-lex_2001@mail.ru
Лагутин Олег Владимирович – кандидат политических наук, старший преподаватель кафедры политических институтов и прикладных политических исследований философского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: lagutin_ov@mail.ru
Муравьев Алексей Федорович – аспирант кафедры прикладной и отраслевой социологии факультета социологии Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: reseacher@narod.ru
Орлова Алина Викторовна – кандидат политических наук, ассистент кафедры политических институтов и прикладных политических исследований философского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: alinavr@mail.ru
Попова Ольга Валентиновна – доктор политических наук, профессор кафедры политических институтов и прикладных политических исследований философского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: olga@op3201.spb.edu
Силантьев Константин Сергеевич – аспирант кафедры прикладной и отраслевой социологии факультета социологии Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: silantiev_k@mail.ru
Тимофеева Марина Анатольевна – аспирантка кафедры политических институтов и прикладных политических исследований философского факультета Санкт-Петербургского государственного университета.
E-mail: tma1979@mail.ru
Научное издание