На правах рукописи

Баскакова Юлия Михайловна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛИТИЧЕСКОЙ РЕАЛЬНОСТИ:
КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ АСПЕКТЫ

Специальность – 23.00.01 –
Теория политики, история и методология политической науки

Автореферат
диссертации на соискание ученой степени
кандидата политических наук

Саратов 2006

Работа выполнена в Саратовском государственном университете им. Н.Г. Чернышевского
Научный руководитель – доктор политических наук, доцент Митрохина Татьяна Николаевна
Официальные оппоненты – доктор политических наук, профессор Труханов Виктор Александрович
                                                 кандидат политических наук, доцент Коробов Андрей Александрович

Ведущая организация – Поволжская академия государственной службы

Защита состоится 29 июня 2006 г. в 14.00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.243.04 по политическим наукам в Саратовском государственном университете им. Н.Г. Чернышевского по адресу: 410012, г. Саратов, ул. Б. Казачья, 120, VII корпус, 27 ауд.
С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале №3 Научной библиотеки Саратовского государственного университета им. Н.Г. Чернышевского

Автореферат разослан 26 мая 2006 г.
Отзывы на автореферат просим присылать по адресу: 410012, Саратов, ул. Астраханская,83. Ученому секретарю диссертационного совета 212.243.04

Ученый секретарь доктор исторических наук, профессор Ю.П. Суслов
 

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Перспективы использования количественного моделирования в политических исследованиях проистекают из того, что в смежных гуманитарных дисциплинах, таких, как экономика, психология, социология, оно нашло применение достаточно давно. Развитие количественных методов в рамках истории, экономики, социологии привело к возникновению новых междисциплинарных направлений, таких как клиометрия, эконометрика и социометрия. Политология следовала в фарватере этих гуманитарных направлений, постепенно проявляя всё больший интерес к количественным методам вообще и количественному моделированию в частности.
Такой интерес в значительной степени обусловлен и необходимостью верификации полученного качественным путём знания о политике. В этой связи считаем необходимым обратить внимание на то, что автор данного исследования не разделяет распространенной точки зрения, согласно которой качественные и количественные методы противопоставляются друг другу по значимости. По мнению диссертанта, количественный анализ политической сферы, создавая платформу для верификации выводов, призван эффективно дополнять качественный.
Вместе с тем, использование количественных методов в политических исследованиях неизменно вызывает множество критических замечаний. Оппоненты количественных методов аргументируют свою точку зрения тем, что результаты таких исследований нередко оказываются предметом острых дискуссий. По мнению автора, это обусловлено принципиальными различиями в методологии постановки задач в совмещаемых здесь отраслях специального знания: математического [1] и политологического. Тем не менее, количественный подход увеличивает свою популярность, а использование математики в прикладном изучении политических явлений и процессов является одним из ключевых вопросов развития этой области.
В отечественной политологии количественные методы применяются менее охотно по сравнению с западной наукой. Подобное состояние дел обусловлено целым рядом причин, среди которых неопределенность границ измеримого в политике, недостаток выверенных индикаторов, отсутствие традиций подобной работы. Между тем перспективность применения количественного моделирования в методологии политической науки представляется заслуживающей существенно большего внимания. Качественная методология, используемая политической наукой, так и не смогла объяснить многие явления политической жизни общества, что порой вызывает недоверие к политической науке в целом. Это актуализирует задачу поиска новых решений в междисциплинарных областях, использования количественных методов анализа.
Электоральные процессы в российских регионах стали наиболее благодатным полем для освоения количественных методов анализа и моделирования, что в значительной степени связано с наличием здесь богатого статистического материала для анализа. Данное предметное поле имеет особую актуальность, обусловленную переходным состоянием российской политической системы, требующим глубокого осмысления происходящих в стране процессов. Качественный исследовательский инструментарий политологии явно недостаточен для адекватного анализа и прогнозирования ситуаций в сфере электорального выбора.
Таким образом, практика настоятельно требует развития теоретического и прикладного политического знания, адекватного изменяющейся политической реальности, интегрирующего в себя достижения современной науки и технологий. Это и обусловливает актуальность и необходимость детальной разработки теоретических и прикладных аспектов количественного моделирования политической реальности.
Состояние научной разработанности проблемы. Ввиду недостатка собственных методологических наработок в области применения количественных методов моделирования, наличествующего в отечественной политической науке, современный этап исследования данной проблематики в политологии ориентирован на широкое использование междисциплинарного подхода и заимствование модельных разработок, применяемых в иных областях гуманитарного знания. В значительной степени такая необходимость определяется также достаточно высоким уровнем общеметодологических исследований моделирования в различных областях.
Моделирование вообще и количественное моделирование в частности имеет общие теоретические корни с общей теорией систем, имеющей многолетнюю традицию применения как в зарубежной, так и в отечественной политологии. В русле именно этой традиции сформировался ряд наиболее перспективных концептуальных подходов к моделированию изучаемых объектов [2] . Несмотря на значительные различия в оценках и конкретных методах, выработанных в рамках этого научного направления, дух и понятие системности как одной из неотъемлемых характеристик объективной реальности явились методологической программой принципов количественного моделирования.
В последние десятилетия выявилось еще одно направление развития проблематики моделирования, обусловленное переходом к нелинейным динамическим моделям и их качественному анализу. Работы общего характера в этом направлении нашли отклик в ряде публикаций, в которых многие социально-политические процессы рассматриваются как действие механизмов самоорганизации.[3] К отмеченным работам, имеющим признанную общеметодологическую значимость, примыкают исследования, непосредственно связанные с особенностями моделирования системных объектов различного характера и сложности.[4] В них содержится обоснование общих концептуальных начал моделирования, широко используется математический аппарат, предложены различные варианты количественных интерпретаций системных и процессуальных объектов.
Важным шагом для развития моделирования в гуманитарных науках стало развитие когнитивного подхода, позволяющего учитывать размытый характер присущих человеку рассуждений. В западной политологии в рамках данного подхода активно развивается агентное моделирование. Широкое распространение получила мультиагентная модель политического поведения, основанная на идеях Р. Дальтона, применившего данный подход при моделировании мотивационной компоненты участия граждан в электоральном процессе [5] . Этот подход оказался для нас весьма полезным, поскольку позволил в известной степени учесть при построении модели детерминации электорального выбора и субъективный фактор [6].
Отмеченные общеметодологические разработки послужили ценной питательной средой для развития собственно политического моделирования, стали платформой для его эволюции от философско-концептуальных построений к конструктам с более высоким аналитическим и прогнозным потенциалом. Тем не менее, непосредственно в политологических работах теоретические и прикладные аспекты количественного моделирования только начинают разрабатываться.
Помимо работ общеполитологического плана, которые помогают выработать общее представление о проблемах методологии политической науки, необходимо выделить значительную группу исследований в рамках политологии, где особое внимание уделяется методологии и методике исследования, в том числе, моделирования, на основе теоретико-методологических подходов, выработанных сложившимися политологическими школами [7].
Важным источником методологических разработок для нее становится западная литература – это работы Х.Р. Алкера, М. Догана, Д. Пеласси, Ф.А. Шродта [8]. Специфической особенностью этой группы работ является то, что анализ осуществляется на традиционном для американской политологии поле исследования демократии и способов перехода к ней.
Отечественные труды, посвященные вопросам использования количественных методов в политической науке, немногочисленны. Одним из первых изданий на этом поле стала работа С.В. Мелихова «Количественные методы в американской политологии»[9] . Автор обобщил и проанализировал основные способы математического анализа, применявшиеся при изучении политической сферы общества западными учеными.
Попытки обобщить зарубежные методы политических исследований и адаптировать их к российской науке стали активнее в 90-е гг. после оформления российской политической науки. Появились работы, касающиеся различных аспектов методологии, в том числе, количественных способов анализа и моделирования. Л.В. Сморгунов описывает американские количественные методики исследования переходных процессов демократизации, такие как булева алгебра, индексный анализ, типологический анализ, уделяя особое внимание возможностей, которые эти методы дают для сравнительного исследования [10] . Г.В. Голосов, В.Я. Гельман, А. Ю. Мельвиль, Е. Ю. Мелешкина акцентируют внимание на электоральных процессах и пытаются отследить их динамику в России с помощью количественных индикаторов [11]. Все шире в современных политических исследованиях применяются различного рода количественные оценки коррупции, бюрократизации, авторитаризма, социального расслоения, политической поляризации и др. [12]
Непосредственно в политологии теоретическим аспектам применения количественных моделей уделяется меньше внимания, чем в смежных гуманитарных дисциплинах [13]. Пожалуй, основной школой, где разрабатывается данная проблематика, стала Российская академия государственной службы, где профессором О.Ф. Шабровым разработаны теоретические аспекты компьютерного моделирования в политологии [14]. Исследователями Омской школы уже много лет активно развивается применение математических методов в социальных науках c применением аппарата дифференциальных и интегрально-дифференциальных уравнений, отчасти ими затрагиваются и вопросы моделирования [15]. Тем не менее, уровень разработки данной проблематики трудно признать отвечающим степени его важности.
Электоральный процесс наиболее часто становится объектом количественного анализа как среди политологов, так и среди представителей других отраслей гуманитарного знания/ Во многом это связано с наличием здесь богатого статистического материала для анализа. Можно назвать немало исследований, посвященных изучению влияния того или иного отдельного фактора на электоральный выбор [16]. Такие труды публикует, в частности, московский центр Карнеги в ежегоднике «Регионы России». Довольно широкое применение моделирования, нашло в работах представителей социологической науки [17]. В этих работах акцент делается, в основном, на применении математических моделей, прежде всего, в прикладных социальных и экономических исследованиях, обосновывается эвристичность данного метода анализа в обществознании. Однако при изучении электорального поведения упор делается на иные методы анализа (опрос, факторный анализ и др.) Причем, такие исследования все чаще проводятся именно в региональном разрезе [18].
Отдельного внимания заслуживают исследования представителей социально-географической школы, в основе которой лежат работы сотрудников Института географии РАН. В этом направлении имеются значительные наработки в области географии электоральной и социальной структуры России [19].
Несмотря на то, что на сегодняшний день для разработки теоретических и прикладных аспектов количественного моделирования детерминации электорального выбора имеются глубокие методологические основания, данная проблема не может считаться исследованной адекватно потребностям политической теории и практики. Это делает необходимой более глубокую проработку теоретических аспектов количественного моделирования, адаптацию их к потребностям политической науки.
Цель исследования состоит в выявлении особенностей количественного моделирования и его адаптации для анализа политической сферы. Такая цель индуцирует постановку и решение ряда исследовательских задач:
1. Обобщить опыт количественного моделирования политической сферы, накопленный в социально-политических науках;
2. Вычленить этапы становления количественного моделирования как метода анализа политической сферы;
3. Выявить функциональные возможности количественных моделей для адекватной интерпретации политических явлений;
4. Разработать алгоритм моделирования детерминации электорального поведения граждан в российских регионах;
5. Выявить ключевые факторы, определяющие электоральное поведение граждан в российских регионах, построить модель детерминации электорального поведения;
6. Осуществить сравнительный анализ электорального поведения российских граждан в субъектах федерации на основе выявленных детерминаций;
7. Осуществить типологический анализ субъектов РФ по типу голосования на выборах федерального уровня.
Объектом исследования является методология политической науки.
Предмет исследования составляют особенности количественного моделирования как способа анализа и интерпретации политической сферы.
Методология исследования. Исследование проводилось в рамках компаративного подхода, который зарекомендовал себя как один из наиболее эффективных способов анализа. Результаты любых количественных измерений интересны, прежде всего, в динамике, а значит, в сравнении.
В качестве сравнительных референтов автором были избраны регионы Российской Федерации. По мнению диссертанта, наука о российской политике невозможна без сравнительного изучения регионов. Теоретически последовательное и эмпирически достоверное понимание политического развития России возможно, как нам представляется, на пересечении двух плоскостей анализа – кросс-государственного и кросс-регионального. Именно кросс-региональный аспект специфицирует предмет российской политологии.
В качестве инструментов сравнительного анализа в работе применялся метод количественного моделирования, позволяющий системно проанализировать результаты электорального процесса и механизмы их детерминации с опорой на обширные статистические данные.
Для увеличения объема статистических данных было использовано два подхода: региональный, позволяющий увеличить число сравнений до числа субъектов российской федерации, и социологический, дающий возможность привлекать для расчета индексов, помимо официальной статистики, материалы опросов, регулярно проводимых крупными фондами, такими, как ВЦИОМ, ИНДЕМ, РОМИР, КАРНЕГИ.
Названные подходы использовались с точки зрения системной теории анализа политических процессов с учетом принципа детерминизма, т.е. политическое пространство региона рассматривалось как система, в которой действует сеть причинно-следственных связей.
В прикладной части исследования количественные данные были объединены в интегрированную базу и обработаны с помощью таких методов математической статистики, как визуализация парных и многомерных связей, факторный, регрессионный и индексный анализ. После предварительной обработки в EXCEL применялись статистические пакеты уровня SPSS и STATISTIСA.
Источниковая база. Особенности методологии исследования потребовали для решения поставленных задач обращения к определенному кругу первоисточников. В первую очередь, это потребовалось для решения задачи получения статистических материалов для обработки и построения показателей.
Поэтому важным источником стали публикации Госкомстата России, Центризбиркома РФ, а также электронные базы данных Госкомстата, которые позволили оперировать довольно широким спектром оперативных данных, характеризующих состояние регионов страны.
Немаловажными источниками готовых комплексных индикаторов и статистических данных для нас стали публикации информационных фондов КАРНЕГИ, ИНДЕМ, ВЦИОМ, РОМИР. Это позволило значительно расширить фактологический материал, используемый для проведения межрегиональных сравнений.
Научная новизна исследования, обусловленная постановкой цели, а также исследовательскими задачами, состоит в следующем:
• осуществлен анализ научной литературы с целью выявления и обобщения накопленного политической наукой опыта количественного моделирования;
• выявлены этапы становления количественного моделирования политической сферы, основанием чего послужили специфические особенности изучаемого методологического приёма;
• определены специфические характеристики и функциональность количественного моделирования как способа изучения политической сферы на современном этапе развития;
• собран и обобщен массив данных по регионам России, характеризующих электоральные процессы и среду их протекания;
• выделены и системно рассмотрены основные этапы количественного моделирования обусловленности электорального выбора в российских регионах;
• осуществлен сравнительный анализ российских регионов по типу электорального поведения на выборах национального уровня, в результате чего российские регионы сгруппированы по типам электорального поведения;
• в результате сравнительного анализа регионов разработана авторская количественная модель детерминации электорального выбора в российских регионах, параметрами которой являются уровень экономического развития региона, уровень развития СМИ в регионе, уровень авторитаризма.
Положения, выносимые на защиту:
1. Анализ применения количественных методов в политической науке показывает необратимый рост исследований по математизации и компьютеризации практически во всех ее областях. Отмеченному росту сопутствуют усложнение и детализация объекта моделирования, а также совершенствование применяемого математического аппарата от простейших арифметических операций до многоэтапных вычислений с применением больших массивов данных.
2. Специфика количественного моделирования как метода политологического анализа определяется его функциональностью, задаваемой обоснованным сценарием системного исследования, который направлен как на минимизацию элементов субъективности, так и на соблюдение максимально адекватных сложности задачи процедур обработки данных.
3. Электоральный выбор в регионе с точки зрения его детерминации эффективно описывается моделью, построенной в данном диссертационном исследовании на основе анализа количественных данных, включающей в себя уровень авторитаризма в регионе, уровень развития СМИ и уровень социально-экономического развития.
4. Построенная в работе модель позволяет заключить, что электоральные предпочтения в регионах России относительно устойчивы, и влияние социально-экономических факторов оказывается вторичным, уступая предпочтениям, отражаемым результатами предыдущих голосований.
5. Существует отрицательная взаимосвязь между уровнем экономического развития региона и уровнем влияния «технологического» ресурса, включающего административный фактор и воздействие избирательных технологий на результаты выборов.
6. Уровень экономического развития региона, уровень свободы прессы и уровень демократизма, определяемый исходя из реального политического плюрализма и конкурентности политической среды в регионе, находятся в прямой взаимосвязи между собой. Количественное моделирование позволяет отслеживать динамику изменения названных признаков, прогнозировать изменение отдельных характеристик.
Теоретическая и практическая значимость исследования. Теоретическая значимость работы состоит в том, что ее результаты вносят определенный вклад в развитие и совершенствование способов изучения политической сферы общества. В диссертации разработана комплексная количественная модель детерминации электорального поведения граждан в российских регионах с использованием широкого комплекса репрезентативных данных.
Практическая значимость исследования определяется тем, что авторская модель и типология российских регионов, выведенная автором в результате количественного моделирования детерминаций электорального поведения граждан в субъектах, могут быть использованы в практической деятельности при анализе и прогнозировании результатов избирательных кампаний. Разработанная автором модель может применяться на практике при изучении конкретных политических ситуаций, в процессе подготовки политических прогнозов и аналитических материалов, при анализе и подготовке избирательных кампаний. Материалы диссертации могут найти применение в образовательном процессе при чтении учебных курсов, таких как общая и прикладная политология, политическая регионалистика, сравнительная политология, политический менеджмент.
Апробация исследования. По итогам конкурса, проводимого Министерством образования и науки РФ в 2004 г., концепция данного диссертационного исследования была поддержана грантом Федерального агентства по образованию «Грант-аспирант 04 - 1.3 –173». По результатам научно-исследовательской работы в рамках темы диссертационного исследования в 2005 г. подготовлена и опубликована монография «Моделирование политической реальности: количественные и качественные аспекты», общим объемом 8,0 п.л.
Результаты исследования публиковались в журнале, рекомендованном Высшей аттестационной комиссией, в статье Баскакова Ю.М., Андронова И.В. Влияние доступа к информации на модели политического участия в российских регионах // Инфокоммуникационные технологии. 2006. №4. Помимо этого результаты работы неоднократно обсуждались на научных конференциях Саратовского государственного университета 2002-2006 гг. «Современное общество: человек, власть, экономика», а также на Интернет-конференциях фонда им. К. Аденауэра. Отдельные аспекты исследования отражены в научных публикациях общим объемом 2.0 п.л.
Структура диссертации. Поставленная цель и сформулированные задачи определили структуру исследования. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и литературы, а также приложений.

^ наверх ^

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность разработки методологии количественного моделирования применительно к изучению политической сферы, анализируется степень научной разработанности проблемы, определяются предмет и объект исследования, цель и задачи, методология исследования, характеризуется источниковая база диссертации, раскрывается научная новизна, теоретическая и практическая значимость работы.
В первой главе – «Количественные методы в политической науке: ретроспектива проблемы» – рассматривается история применения моделей и количественного анализа политики, развитие от упрощенных схем и концепций к многомерному отражению социально-политических реалий современности.
В первом параграфе главы – «Эволюция количественных исследований в политологии: от метафоры к количественной модели» – прослеживается долгий путь трансформации от примитивных методик анализа с использованием умозрительных построений, опирающихся на простейшие численные данные, до количественных моделей, дающих комплексное объяснение сложных политических явлений. Ретроспективный анализ применения количественных методов в социально-политических науках показывает необратимый рост исследований по математизации и компьютеризации, приобщающих политологию к самым современным способам анализа и обработки данных.
Становление количественного моделирования в политологии, вычленение его из способов анализа политической сферы прошло ряд последовательных исторических этапов, на протяжении которых объект моделирования трансформировался от государства, рассматриваемого как цельный живой объект, до интегрированной политической системы во всей ее многомерности, а методы анализа усложнялись, изменяясь от простейших арифметических подсчетов до многоэтапных вычислений с использованием колоссальных массивов данных и современной компьютерной техники.
Развитие направлений и школ количественного моделирования в политологии опирается на разработки, сделанные в рамках смежных гуманитарных дисциплин: экономики, социологии, психологии, истории. Часть их методологического аппарата заимствована и успешно применяется, но вместе с тем политология представляет и новые, относительно самостоятельные разработки в области построения количественных моделей.
Во втором параграфе главы – «Основные направления применения количественного моделирования в современной российской политологии» – рассматриваются особенности российских школ, применяющих количественные методы в политологии.
Бурному росту отечественной политической науки способствует активное асcимилирование методов анализа, в том числе, количественных наработок основных школ, сложившихся в нашей стране: социально-географической, социологической, экономической, психологической, политологической. Все они генерируют разнообразные подходы, а перекрестный обмен лучшими методиками способствует развитию способов анализа и накоплению нового знания.
Каждая из существующих научных школ исходит из принципиальных ограничений области исследования и набора характеризующих изучаемый объект переменных, способы введения и учета характера влияния которых ее представители пытаются проанализировать. Подобные априорные ограничения в науковедении обычно рассматривают через такие понятия как парадигмы (Т.Кун), тематические программы (Дж. Холтон) или методологические конструкты. По сути, они задают замкнутый аппарат для описания одной или нескольких задач в данной предметной области, что позволяет вычленять одни стороны явлений и осознанно игнорировать другие, находящиеся вне рамок исследований.
При разграничении основных современных исследовательских школ по характеру преимущественно используемых методов количественного анализа, выделяется ряд направлений. В качестве основных рассматриваются следующие: направление общего системного анализа, ведущее начало от Д. Форрестера, когнитивное картирование, математические модели, описывающие процессы самоорганизации и синергетики, агентный подход или метод Монте-Карло, традиционные статистические методы, основанные на визуализации, регрессионном, факторном и кластерном анализе.
При общем нарастании числа работ с применением количественных методов анализа можно вычленить как процессы рутинизации их устойчивого использования в одних областях политологического знания, так и увеличения разнообразия применяемого математического аппарата при одновременном расширении сферы их применения.
Во второй главе – «Построение количественных моделей политики: особенности и алгоритм» – подробно рассматриваются теоретические аспекты количественного моделирования в политологии, принципы и схемы проведения исследования, реализуемые далее в третьей главе.
В первом параграфе главы – «Специфика количественного моделирования политической сферы» – количественное моделирование анализируется как метод политического анализа, систематизируются основные подходы к его пониманию и использованию. В рамках параграфа рассматриваются основные преимущества и возможности количественного моделирования. Среди первоочередных – экономия усилий и выявление ошибок на ранней стадии проведения исследования, а также возможность замены детального исследования объекта выборочным.
Применение моделирования дает возможность осуществлять исследования, которые практически невозможны из-за этических ограничений или больших рисков. Кроме того, математический формализм процесса моделирования снижает зависимость результатов от субъективизма исследователя. Наиболее полно познавательные возможности политического моделирования проявляются при рассмотрении его как метода системного исследования. К числу несомненных преимуществ количественного моделирования также можно отнести его высокий предсказательный потенциал. Наиболее выпукло достоинства моделирования проявляются в случаях недоопределенных и многофакторных ситуаций, в частности, при попытках построения моделей массовых явлений или учете амбивалентного характера человеческого фактора в социологии и политике. Дополнительные проблемы при этом обусловлены гетерогенностью, гетерохронностью, многоаспектностью, полипредметностью и сложностью формализации таких процессов.
В исследовании сформулированы частные и принципиальные ограничения количественного моделирования, которые необходимо иметь в виду при решении конкретных задач. Рассматриваются факторы, лимитирующие применение количественных методов при построении политической модели, как институционального (небольшой «стаж» российской политологии, специфика подбора кадров и традиций исследователей), так и объективного характера (междисциплинарность, проблемы выбора показателей, сложности операционализации теории, валидность, нестационарность, эмерджентность). Необходимо признать, что социально-политические явления в известной мере подвержены воздействию субъективного фактора и далеко не всегда готовы подчиняться законам математики. Однако эта сложность не исчезает и при использовании качественных методов исследования, а большинство количественных показателей получаются из комплекса индикаторов, что позволяет получать достаточно объективные характеристики политических систем.
В параграфе суммируются и анализируются основные подходы к определению понятия «модель», «количественная модель». Модель рассматривается как упрощенный образ исследуемого объекта, отражающий наиболее значимые взаимосвязи, отличительной чертой которого является большая простота оперирования им по сравнению с самим объектом. Под количественной моделью понимается описание организации или функционирования политической системы или процесса, построенное на основе формализованных и квантифицированных показателей. Рассматриваются основные группы и типы моделей, выделяемые по различным критериям.
Выявляются существенные свойства модели, которые определяют ее ценность как исследовательского инструмента: объективное соответствие модели и оригинала, рефлексивность, симметричность, транзитивность, способность замещать объект в процессе познания. К использованию моделей прибегают в тех случаях, когда приступить к непосредственному изучению интересующего объекта невозможно.
Многофакторность социально-политических явлений и процессов, историчность, сильное взаимодействие между элементами политической системы и сложный характер связей, наличие субъективного фактора, трудности квантификации – эти и другие особенности политических процессов обусловливают существенное отличие политических моделей как инструмента познания от моделей, использующихся в естественных и технических науках.
В рамках параграфа разработана последовательность ключевых этапов моделирования политического процесса и его математизации. На первом этапе формируется концептуальная модель – теоретическое представление о системе, ее вербальное описание. На втором – описание переводится на язык математических символов: создается математическая модель системы. Переложение математической модели на язык программирования, дает в руки исследователя компьютерную модель, позволяющую оперировать большими объемами цифровой информации. Наполняя концептуальную, математическую или компьютерную модели эмпирической информацией об исследуемой системе, заменяя математические символы на количественные показатели, мы получаем информационную модель исследуемой системы. Она-то и позволяет с той или иной степенью достоверности оценивать реальную ситуацию и прогнозировать ее последствия. На последнем этапе необходима настройка модели – нормализация или уточнение ее параметров применительно к конкретной задаче.
Во втором параграфе главы – «Электоральный выбор как объект количественного моделирования» – анализируются различные подходы к выявлению и изучению взаимосвязи количественных показателей, в частности, показателей, отражающих фактический уровень социально-экономического положения граждан, показателей, характеризующих состояние политической системы региона, и непосредственно электоральных решений, принимаемых избирателями.
В параграфе проанализирован ряд концептов, широко применяемых в современных отечественных и западных работах по моделированию детерминаций политического поведения. Рассматриваются возможности и ограничения наиболее интенсивно развиваемого в социологии и политологии метода мультиагентного моделирования и его применимости при количественном анализе электоральных предпочтений.
Опыт количественного моделирования свидетельствует, что одним из ключевых вопросов при построении модели является состав и число влияющих факторов, которые обычно определяются балансом между их количеством, принимаемым в концептуальной модели изучаемого явления, и возможностями измерений. При этом существенным является вопрос выбора типа модели. При моделировании детерминантов электорального поведения теоретические соображения целесообразно корректировать с учетом доступного эмпирического материала.
Как способ формализации, позволяющий решать ряд задач моделирования электорального поведения, в частности, задачи компаративного анализа российских регионов, в работе предложена матрица интеракций. Матрица включает условия нормировки, а также максимально полную информацию о поведенческих реакциях в рамках выбранных характеристик. Сравнивая матрицы разных систем, например, региональных, можно судить как о самих системах, так и о расстоянии между ними. Сравнение изменения матриц систем во времени позволяет проследить их эволюцию.
К сожалению, для большинства параметров политического развития, которые позволяли бы объективно оценивать текущее состояние и динамику движения системы, не существует единой методики измерения. Даже для экономических показателей применяются в различных случаях неодинаковые методики расчета. Что касается показателей из других сфер, то здесь неоднородность наблюдается не только в методиках расчета, но и в самом наборе индикаторов. Это порождает проблемы различия между реально измеряемыми переменными и переменными, которые потенциально могут быть оценены. В идеальном случае первые и вторые тождественны, но на практике многие переменные или измерены косвенно, или крайне неточно, или вообще недоступны.
В третьей главе – «Модель детерминации электорального выбора» – автором осуществляется построение модели детерминации электоральных предпочтений и результатов на выборах федерального уровня в российских регионах.
В первом параграфе – «Детерминанты электоральных предпочтений: анализ данных» – обобщаются итоги исследовательской работы по поиску, выявлению, перекрестной и содержательной оценке и анализу доступных открытых источников данных о регионах России.
Автором сведен воедино широкий круг параметров, разносторонне характеризующих российские регионы. Часть рассмотренных показателей применялась в различных исследованиях, однако комплексные сравнения регионов с использованием широкого набора разных признаков, включая политические, не проводились. Затем выделены ключевые блоки, по которым группируются показатели: географические и демографические характеристики региона; экономические показатели, отражающие уровень текущего развития региона и благосостояния его жителей, уровень коррупции; социальные показатели, характеризующие развитие человеческого потенциала, социальную защищенность жителей регионов, включающую в себя доступ к здравоохранению, образованию и другие элементы; политическое развитие региона, включающее в себя не только электоральные результаты, но и показатели развития гражданского общества: уровень доступности и разнообразия информации, демократичности, свободы, безопасности.
Далее в рамках каждого из блоков обосновываются выбранные показатели. Проведенный поиск доступных источников данных о регионах России позволил подобрать разносторонне освещающие предмет изучения диссертанта репрезентативные данные, характеризующие особенности регионов России. Некоторые данные используются впервые, например, предложены новые параметры для характеристики регионов России на основе рекламных рейтингов печатных региональных СМИ, которые показали более высокий уровень корреляций с разными группами параметров, чем другие оценки уровня развития СМИ по регионам.
Во втором параграфе главы – «Моделирование электорального выбора в российских регионах» – предлагается модель, отражающая зависимость электорального выбора в регионах от социальных, экономических и географических параметров.
После составления матрицы консолидированных данных по субъектам Российской Федерации и более, чем по 100 показателям, диссертантом было проведено их статистическое изучение с помощью профессиональных статистических пакетов.
Сопоставление параметров осуществлялось на двух уровнях анализа. На первом проводилось непосредственное сопоставление показателей, сгруппированных в соответствии с разделением на сферы, подробно описанные в предыдущем параграфе. На данном уровне были установлены основные взаимосвязи между различными факторами. В качестве основного инструмента для выявления закономерностей применялись матричные плоты – множественные графики, с помощью которых одновременно можно попарно сравнить большое число показателей. Использование матричных плотов для предварительного анализа показателей делает процедуру сравнения регионов более продуктивной и наглядной, поскольку дает возможность использовать большое число показателей для сравнения. Все значимые взаимосвязи и их сравнительные особенности появляются на графике, визуально наглядно и сопоставимо, в то время как для аналогичного по детализации их сопоставительного анализа путем изучения соответствующей таблицы с цифрами понадобилось бы на порядок больше времени.
На втором уровне анализа из каждой сферы выбирались показатели, демонстрировавшие наиболее явственные взаимосвязи с электоральными результатами и между собой, и приводились к единому диапазону значений от 0 до 1 для того, чтобы сделать их веса соотносимыми при построении модели. Для этого в соответствии с традиционными приемами анализа данных удобно использовать процедуры логарифмирования показателей или нормировки.
Затем для выявления числовых зависимостей применялся линейный регрессионный анализ. Непосредственно сравнительный анализ регионов с целью выявления детерминантов электорального выбора в российских регионах осуществлялся в два этапа. На первом – проводился комплексный сравнительный анализ регионов с целью построения их типологии на основе предложенных ранее групп политических, экономических, социально-демографических и географических параметров. На втором этапе исследования на предложенную типологию были наложены электоральные результаты, полученные на федеральных выборах 2000–2004 гг. для выявления основных закономерностей и последующего построения количественной модели детерминации электорального выбора.
В ходе моделирования показано, как по сформированной консолидированной выборке данных проведение парных и многомерных сопоставлений различных параметров позволяет строить координатные типологии регионов, отслеживать динамику изменения признаков, прогнозировать изменение отдельных характеристик. Анализ взаимосвязей характеристик региона как по предметным блокам (географо-демографические, экономические, социальные, политические) так и в сочетании с голосованием на думских и президентских выборах позволил сделать заключение о вторичности влияния социально-экономических факторов на исход голосования в регионах и построить когнитивную и регрессионную модели детерминантов электорального выбора.
Анализ электорального поведения жителей регионов России показал, что электоральные предпочтения относительно устойчивы, и при прогнозировании электоральных результатов на выборах федерального уровня влияние социально-экономических факторов в регионах является вторичным, уступая устойчивым предпочтениям, отражаемым результатами предыдущих голосований с коррекцией на административный ресурс, как положительной, так и отрицательной. В ряду социальных, географических, демографических детерминантов ключевое значение приобретают показатели, характеризующие уровень политической свободы в регионе, которые измерялись автором через индекс авторитаризма, построенный на основе показателей, характеризующих политическую конкуренцию в регионе и через индексы свободы СМИ.
Невзирая на то, что социально-экономический блок детерминантов попадает лишь в последнюю по значимости группу факторов, которые показывают меньшие по значимости корреляции, можно зафиксировать следующую закономерность в распределении электоральных предпочтений по регионам: действующую власть получает максимальную поддержку в наименее благополучных регионах. Четкая отрицательная корреляция между показателями уровня экономического развития региона и уровнем поддержки партии власти на выборах в сочетании с наличием прямой корреляции между уровнем экономического развития и политической конкуренции позволяет сделать заключение о том, что действующая власть, в основном, делает ставку на административный ресурс, а не на победу в условиях реальной политической конкуренции.
Помимо этого, можно говорить о формировании двух типов электорального поведения в регионе: мобилизационного и альтернативного. Регионы первого типа продемонстрировали максимальную явку и рекордную поддержку «кандидата власти», регионы второго типа продемонстрировали минимальную явку и самый низкий уровень поддержки действующего президента вкупе с самым высоким относительным успехом его конкурентов.
В заключении сформулированы результаты диссертационного исследования, сделаны теоретические обобщения и практические выводы.

[1] Под математическими методами здесь и далее мы понимаем все многочисленные способы анализа, использующие математический аппарат. Однако основное внимание уделяется работе с количественными методами, под которыми понимается диапазон статистических и математических техник, опирающихся на анализ количественных данных. См. подробнее: Concise Dictionary of Politics. Oxford, 2003. P. 452.

[2] См.: Аверьянов А.Н. Система: философская категория и реальность. М., 1976; Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М., 1974; Берталанфи Л. Общая теория систем: Критический обзор // Исследования по общей теории систем М., 1969; Блауберг И.В., Мирский Э.М., Садовский В.Н. Системный подход и системный анализ. // Системные исследования. М., 1982; Богданов А.А. Тектология или всеобщая организационная наука М., 1989; Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М., 1984; Могилевский В.Д. Методология систем: системные проблемы России. М., 1999.

[3] См.: Митина О.В., Петренко В.Ф. Динамика политического сознания как процесс самоорганизации // Общественные науки и современность. 1995. №5; Хакен Г. Синергетика М., 1985.

[4] См.: Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М., 1972; Робинсон Л. Некоторые методы и понятия теории моделей. М., 1967; Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. М., 1997; Советов Б.Я, Яковлев С.А. Моделирование систем. М., 1985; Фролов И. Т. "Гносеологические проблемы моделирования" М., 1961; Штофф В.А. Моделирование и философия. М.-Л., 1966; Шэннон Р. Имитационное моделирование - искусство и наука. М., 1978; Zeigler B.P. Theory of modeling and Simulation. N.Y., 1976.

 [5] См.: Dalton R. J. Cognitive Mobilization and Partisan Dealignment in Advanced Industrial Democracies // Journal of Politics. 1984.Vol. 46; Kottonau J., Pahl-Wostl C. Simulating political attitudes and voting behavior // Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2004. Vol. 7, № 4.

[6] См.: Когнитивные исследования за рубежом (Идеи и методы искусственного интеллекта в изучении политического мышления). М., 1990; Лакофф Дж. Когнитивная семантика // Язык и интеллект. М., 1996. Сергеев В.М. Когнитивные методы в социальных исследованиях // Язык и моделирование социального взаимодействия. М., 1987.

[7] См.: Almond G. And Powel B.Jr. Comparative Politics, 1966; Анохин М.Г. Политические системы: адаптация, динамика, устойчивость. М., 1996; Easton D.A. Framework for Political Analysis, 1965; Parsons T. The Social System. N.Y., 1966; Парсонс Т. Понятие общества: компоненты и их взаимоотношения // Американская социологическая мысль. М., 1996; Шабров О.Ф. Политическое управление: проблема стабильности и развития. М., 1997; Шаран П. Сравнительная политология. М., 1992.

[8] См.: Алкер Х.Р. Политическая методология: вчера и сегодня // Политическая наука: новые направления. М.,1999; Доган М., Пеласси Д. Сравнительная политическая социология. М., 1994; Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М., 1972; Шродт Ф.А. Математическое моделирование // Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология: методы исследования. М., 1999; Математические методы в социальных науках. М., 1973; Рейджин Ч., Берг-Шлоссер Д., Мер Ж де. Политическая методология: качественные методы // Политическая наука: новые направления. М., 1999; Харман Г. Современный факторный анализ. М., 1972.

[9] См.: Мелихов С.В. Количественные методы в американской политологии. М., 1979.

[10] См.: Сморгунов Л.В. Сравнительная политология: теория и методология измерения демократии. СПб., 1999.

[11] См.: Голосов Г.В. Сравнительная политология. Новосибирск, 1999; Мелешкина Е.Ю., Анохина Н.В. Использование “воронки причинности” для анализа поведения российских избирателей // Полития. 2001. № 4; Мельвиль А.Ю. Демократические транзиты. Теоретико-методологические и прикладные аспекты. М., 1999; Политический процесс: основные аспекты и способы анализа. М., 2001.

[12] См.: Локосов В.В. Стабильность общества и система предельно-критических показателей его развития // Социс. 1998. №4; Региональные индексы коррупции. http://www.politcom.ru Просмотр сайта от 29.09.03; Макарычев А.С. Стабильность и нестабильность при демократии: методологические подходы и оценки // Полис. 1998. №1; Попов Р. Сусаров А. Социальная напряженность и социальное неблагополучие // Регионы России в 1999 г. М., 2001; Сергеев В.М., Беляев А.В., Бирюков Н.И., Гусев Л.Ю. Становление парламентских партий в России // Полис. 1999. №1; Степнова А. Слабая власть – это наша демократия // Деловое Поволжье. 2002. №42; Собянин А., Юрьев Д. Политическая температура России // Аргументы и факты. 1990. № 36. 15-21 сент.; Яргомская Н.Б. Избирательная система и уровень партийной фрагментации в России // Полис. 1999. №4.

[13] См.: Ковальченко И.Д. Теоретико-методологические проблемы исторических исследований. Заметки и размышления о новых подходах // Новая и новейшая история. 1995. №1; Крылов В.Ю. Методологические и теоретические проблемы математической психологии. М. 2000; Осипов Г.В. Основные направления применения математических методов в конкретных социальных исследованиях // Социс. 1976. №3; Рузавин Г.И. Методы научного исследования. М., 1974; Быков В.В. Методы науки. М., 1974.

[14] См.: Володенков С.В. Моделирование современных политических процессов: возможности и границы применения. Дисс….канд. полит. наук. М., 2000; Шабров О.Ф., Анохин М.Г., Дзлиев М.И Компьютерное моделирование социально-политических процессов. М., 1994; Шабров О.Ф. Системный подход и компьютерное моделирование в политическом исследовании // Общественные науки и современность. 1996. № 2; Шабров О.Ф. Моделирование социально-политических объектов: специфика и границы применимости // Моделирование в социально-политической сфере: Труды межвузовского научно-практического семинара. Москва, 27 апреля 2004 года. М., 2004 .

[15] См.: Гуц А.К., Паутова Л.А., Фролова Ю.В. Математическая социология. Омск, 2003; Гуц А.К. Коробицын В.В. Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В. Математическое моделирование социальных систем. Омск, 2000.

[16] См.: Лихтенштейн А.В. Федерализм и партия власти: география распределения электоральной поддержки // Политическая наука. 2005. №2; Мау В, Кочеткова О., Жаворонков С. Экономические факторы электорального поведения (Опыт России 1995-1996 годов). М., 1998; Орешкин Д. Б. География электоральной структуры и цельности России // Полис. 2001. №1; Осипов Г.В. Основные направления применения математических методов в конкретных социальных исследованиях // Социс. 1976; Попов Р. Сусаров А. Социальная напряженность и социальное неблагополучие // Регионы России в 1999 г. М. 2001; Щербак А.Н. Экономический рост и итоги думских выборов 2003 // Политическая наука. 2005. №2.

[17] См.: Аганбегян А.Г. Некоторые особенности применения математических моделей в социологических исследованиях // Моделирование социальных процессов. М., 1970; Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. Новосибирск, 2001; Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М., 1998; Сергазин Ж.Ф. Введение в социальное моделирование. Л., 1991; Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М., 1998.

[18] См.: Лексин В. Региональная диагностика: сущность, предмет и метод, специфика применения в современной России // Российский экономический журнал. №9-10. 2003.

[19] См.: Орешкин Д. Б. География электоральной структуры и цельности России // Полис. 2001. №1; Зубаревич Н.В. Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. М., 2003; Эволюция электорального ландшафта. М., 2005.
 

Основные положения диссертационного исследования отражены в публикациях:

1. Баскакова Ю.М., Митрохина Т.Н. Моделирование политической реальности: количественные и качественные аспекты. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2005. 8,0/4,0 п.л.;
2. Баскакова Ю.М., Андронова И.В. Влияние доступа к информации на модели политического участия в российских регионах // Инфокоммуникационные технологии. 2006. №4. 0,5/0,4 п.л.;
3. Баскакова Ю.М. К вопросу измеримости социально-политических явлений // Проблемы политологии и политической истории. Вып. 13, Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2004. 0,5 п.л.;
4. Баскакова Ю.М. Детерминанты электорального выбора в российских регионах: президентские выборы 2004 года // Современное общество: человек, власть, экономика. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2004. 0,5 п.л.;
5. Баскакова Ю.М. Индексный анализ в региональных политических исследованиях // Современное общество: человек, власть, экономика. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та. 2003. 0,5 п.л.;
6. Баскакова Ю.М., Митрохина Т.Н. Индексный анализ в сравнительной политологии // Современное общество: человек, власть, экономика. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2002. Вып.2. 0, 7/0,5 п.л.

© JB Последнее изменение 7.06.2006

^ наверх ^