Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Политология arrow Влияние социально-экономических факторов на электоральное поведение избирателей Урала и Приволжья (по результатам выборов в Государственную Думу 2011 года)

Выявление взаимосвязей между социальными и экономическими факторами и электоральными предпочтениями

Проверяемые в этом параграфе конкретные факторы выражают существующее в муниципальном районе социальное напряжение, которое может определить электоральное поведение избирателя в рамках подхода «поддержка-наказание», что уже было сказано выше. Для исследования важно выявить наличие подобного влияния, рассмотрев уже как подтвержденные в предыдущих исследованиях факторы, так и рядом ранее неиспользованных. Поэтому ограничимся десятью факторами, оценивающими социальную и экономическую жизнь в муниципальном районе с разных сторон.

Для начала проверим, существует ли взаимосвязь между новым, введенным в рамках данного исследования фактором «индекс урбанизации» и явкой по соответствующим муниципальным районам территориально-избирательным комиссиям. Иными словами, зависит ли уровень явки от урбанизации района? Если да, то каков ее характер и сила.

Таблица №1. Коэффициент корреляции для переменных «индекс урбанизации» и «явка»

Характеристика муниципального района

Явка

Коэффициент корреляции

-,280**

Знач. (двухсторонняя)

,000

Как видно из приведенной выше таблицы (см. Таблица №1), между переменной «индекс урбанизации» и переменной «явка» существует слабая обратная связь, отмечаемая коэффициентом корреляции Спирмана. Это дает возможность сделать интересное предположение: в России на выборы в Государственную Думу 2011 года ходили больше жители муниципальных районов, имеющих слабое проникновение альтернативных источников информации. Иными словами: жители региональных центров, имея больше доступа к альтернативным источникам информации, реже ходили на выборы. При этом выявленная связь, несмотря на статистическую значимость, все же является слабой, что не позволяет, в то же время, утверждать, что наблюдается сильный разрыв в явке между большими городами и малыми селами.

Таблица №2. Коэффициенты корреляции для переменной «индекс урбанизации» и доли голосов, отданных за ту или иную политическую партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Индекс урбанизации»

Коэффициент корреляции

,224**

,265**

,430**

,303**

,583**

-,398**

,377**

Знач. (двухсторонняя)

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Весьма показательной в этом свете становится взаимосвязи между переменной «индекс урбанизации»» и долей голосов, полученных политическими партиями (см. Таблица №2).

Как следует из результатов, представленных в таблице, чем менее район урбанизирован, чем меньше в него проникновение сети Интернет, тем больше избиратели района предпочитают голосовать за так называемую партию власти. Характерно также, что остальные политические партии, особенно «Яблоко», с увеличением значения индекса начинают получать поддержку, что, впрочем, неудивительно для партии «Яблока», позиционирующей себя партией образованных горожан. Село при этом является консервативным, оставаясь верным действующей власти и противясь изменениям, оглашаемым в ходе предвыборной гонки прочими партиями. Опять же, жители села менее критично, в отличие от горожан, воспринимают получаемую информацию и, в целом, чаще имеют доступ к альтернативным средствам массовой коммуникации, которые доступны городскому населению, что также может обуславливать «лояльность» на выборах удаленных от больших городов муниципальных районов.

Следовательно, фактор «индекс урбанизации»», отображающий доступ избирателя к множеству разнообразному по своему содержанию источникам информации о политической, экономической и социальной ситуации в стране, регионе и районе, можно использовать при построении моделей регрессии в качестве одного из объясняющих факторов, поскольку взаимосвязь между данной переменной и переменными, отвечающими за долю голосов, полученных каждой из участвовавших в выборах политических партий, является статистически значимой.

Перед непосредственным расчетом коэффициентов корреляции представляется необходимым проверить собранные данные на выбросы, которые могут значимо повлиять на результаты расчета. Для этого используется диаграмма «ящик с усами».

Диаграмма №1. Диаграмма для переменной «общий коэффициент естественного прироста»

Для переменной «общий коэффициент естественного прироста» диаграмма показывает один выброс для переменной, имеющей порядковый номер 520 в базе данных (см. Диаграмма №1).

Таблица №3. Коэффициент корреляции для переменной «общий коэффициент естественного прироста» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Общий коэффициент естественного прироста

Коэффициент корреляция

-,051

,230**

,196**

-,152**

,178**

-,020

,012

Знач. (двухсторонняя)

,183

,000

,000

,000

,000

,609

,763

Очевидно, что фактор, отображающий демографическую ситуацию в районе, имеет слабую взаимосвязь, но являющуюся статистически значимой, с переменными, отображающими голосование за партии ЛДПР, Патриоты России, КПРФ и Яблоко (см. Таблица №3). При этом увеличение коэффициента естественного прироста населения играет на руку ЛДПР, Патриотам России и Яблоку, и снижает поддержку коммунистической партии.

Диаграмма №2. Диаграмма для переменной «доля русского населения»

К Приволжскому Федеральному округу относится ряд национальных субъектов, где доля этнического русского населения невелика. При расчете коэффициентов корреляции следует иметь ввиду наличие нетипичных наблюдений для этой переменной (см. Диаграмма №2).

Как и было отмечено во время обзора работ предшественников, национальный фактор голосования является одним из самых сильных в современной России. С переменной, характеризующей национальный состав население через долю русского населения, слабую прямую связь имеют переменные «доля голосов за Патриотов России» и «доля голосов за КПРФ», среднюю прямую связь - «доля голосов за Справедливую Россию», «доля голосов за ЛДПР», а среднюю обратную - «доля голосов за Единую Россию» (см. Таблица №4). Определенно, данную переменную следует включить в качестве предиктора в модели регрессии для указанных партий. Иными словами, чем выше доля русского населения в муниципальном районе, тем менее избиратели склонны отдавать предпочтения партии власти. Если доля русского населения в районе невелика, то преимущество получает «Единая Россия».

Таблица №4. Коэффициент корреляции для переменной «доля русского населения» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Доля русского населения

Коэффициент корреляция

,463**

,450**

,188**

,183**

,255**

-,457**

,035

Знач. (двухсторонняя)

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,382

Как видно из приведенной выше таблицы, переменная «обеспеченность досугом» имеет взаимосвязи с каждой из исследуемых переменных, показывающих, какой процент голосов получила в муниципальном районе та или иная партия (см. Таблица №5). Будет абсолютно естественно включить данную переменную в число объясняющих факторов при построении моделей регрессии.

Диаграмма №3. Диаграмма для переменной «обеспеченность досугом»

Таблица №5. Коэффициент корреляции для переменной «обеспеченность досугом» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Обеспеченность досугом

Коэффициент корреляция

-,251**

-,226**

-,360**

-,090*

-,699**

,312**

-,091*

Знач. (двухсторонняя)

,000

,000

,000

,021

,000

,000

,020

Одним из факторов, отображающих наличие напряженности в обществе, является «доля детей в очереди в дошкольные образовательные учреждения». За исключением одного Уфимского муниципального района, где 79 процентов детей дошкольного возраста на 2011 год состояли в очереди на поступление в ДОУ, критических значений, способных повлиять на расчет коэффициента корреляции по данной переменной нет (см. Диаграмма №4).

Диаграмма №4. Диаграмма для переменной «доля детей в очереди в ДОУ»

Таблица №6. Коэффициент корреляции для переменной «доля детей в очереди в ДОУ» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Доля детей в очереди в ДОУ

Коэффициент корреляции

,196**

,263**

,315**

,137**

,328**

-,273**

,276**

Знач. (двухсторонняя)

,000

,000

,000

,000

,000

,000

,000

Если судить по рассчитанному коэффициенту корреляции, между исследуемыми переменными существует статистически значимая взаимосвязь (см. Таблица №6). Партии, которые в публичном поле позиционируют себя оппозиционно настроенными по отношению к партии власти, могут получить тем больше голосов, чем больше доля детей в очереди на поступление в образовательные учреждения. Обратная ситуация наблюдается для Единой России, взаимосвязь с долей голосов, полученной которой, у данного фактора является обратной: т.е. партия должна терять поддержку избирателей, что, в принципе, неудивительно, поскольку возникающие в регионе проблемы связываются с неспособностью власти их решать.

Диаграмма №5. Диаграмма для переменной «доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях»

Таблица №7. Коэффициент корреляции для переменной «доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Доля населения, проживающего в неблагоприятных условиях

Коэффициент корреляции

,064

,170**

,101*

,004

,040

-,068

,039

Знач. (двухсторонняя)

,135

,000

,017

,916

,353

,111

,362

Даже отсеяв экстремальные значения, принимаемые переменной (см. Диаграмма №5), нельзя с полной уверенностью говорить, что фактор неблагоприятных жилищных условий избирателя, может каким-либо образом оказывать влияние на поддержку политических партий, предлагающих, собственно, альтернативы, ориентированные на изменение или сохранение социальных и экономических условий (см. Таблица №7).

Диаграмма №6. Диаграмма для переменной «доля населения, улучшившего условия жизни»

Противоположный результат показывает коэффициент корреляции для переменной «доля населения, улучшившего условия жизни» и долей голосов, полученных политическими партиями (см. Таблица №8), после удаления из анализа десяти экстремальных значений, принимаемых данной переменной (см. Диаграмма №6).

Таблица №8. Коэффициент корреляции для переменной «доля населения, улучшившего условия жизни» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Доля населения, улучшившего условия жизни из стоящих в очереди

Коэффициент корреляции

-,224**

-,087*

-,242**

-,073

-,384**

,236**

-,230**

Знач. (двухсторонняя)

,000

,028

,000

,066

,000

,000

,000

Улучшение условий жизни за прошедший год в ходе программ по расселению ветхого и аварийного жилья благоприятно сказывается на имидже власти, принося партии власти дополнительные голоса и снижая существующую социальную неудовлетворенность.

Фактор «удельный вес убыточных организаций», позволяющий оценить экономическое благосостояние муниципального района, хоть и имеет слабые взаимосвязи с долей голосов, полученных партиями, но являющиеся статистически значимыми, когда речь заходит о Справедливой России, ЛДПР, КПРФ и Яблоко. Опять же, само непосредственное влияние можно будет оценить, только построив модели регрессии. Прямо сейчас можно лишь утверждать, что экономическое благосостояние района, выраженное через долю убыточных организаций, как фактор, отображающий напряженность, может повлиять на электоральные предпочтения.

Диаграмма №7. Диаграмма для переменной «удельный вес убыточных организаций»

Таблица №9. Коэффициент корреляции для переменной «удельный вес убыточных организаций» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Удельный вес убыточных организаций

Коэффициент корреляции

,128**

,114**

-,017

-,123**

-,088*

,002

-,031

Знач. (двухсторонняя)

,002

,005

,676

,002

,030

,959

,445

Исключив из анализа все районы, отличающиеся экстремальными значениями исследуемой переменной (см. Диаграмма №8), приходим к следующему наблюдению: чем выше в районе показатель демографической нагрузки, тем более избиратели охотно голосуют за Единую Россию (см. Таблица №10). Напомню, что демографическая нагрузка района оценивает долю населения, которое не в состоянии полноценно себя обеспечить, в это число включаются пенсионеры, дети, инвалиды.

Диаграмма №8. Диаграмма для переменной «демографическая нагрузка»

Таблица №10. Коэффициент корреляции для переменной «демографическая нагрузка» и доли голосов, отданных за ту или иную партию

Доля голосов за СР

Доля голосов за ЛДПР

Доля голосов за ПР

Доля голосов за КПРФ

Доля голосов за Яблоко

Доля голосов за ЕР

Доля голосов за ПД

Демографическая нагрузка

Коэффициент корреляции

-,038

-,132**

-,289**

-,090*

-,380**

,161**

-,258**

Знач. (двухсторонняя)

,331

,001

,000

,022

,000

,000

,000

Таким образом, были выявлены взаимосвязи, которые позволяют использовать отобранные ранее показатели в качестве объясняющих факторов при построении моделей регрессии и их дальнейшей интерпретации, что и будет проделано в следующем параграфе этой главы. Исследовательская гипотеза, предполагавшая, что существуют социальные и экономические факторы, объясняющие электоральную поддержку партий, была подтверждена.

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Право
Психология
Религиоведение
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее