Содержание к диссертации
Введение
Основная часть 24-150
1 Коллективные действия в России 2011-2012 гг.: межрегиональный анализ 24-63
1.1 Влияние коллективных действий на социально-политическое развитие 24-30
1.2 Коллективные действия как объект исследования новой политической экономии 30-47
1.3. Межрегиональный анализ факторов протестных коллективных действий в России 2011-2012 гг 47-61
1.4 Результаты межрегионального анализа влияния факторов коллективных действий 61-63
2 Факторы участия в коллективных действиях: о чем говорят микроданные? 64-124
2.1 Факторы индивидуального участия в коллективных действиях 64-75
2.2 Динамика про- и антиправительственных коллективных действий после парламентских выборов 2011 года 75-87
2.3 Интенсивность и продолжительность протестных коллективных действий 87-112
2.4 Временное измерение протестного участия 112-124
3 Роль информационных источников в формировании протестных настроений 125-148
3.1 Источники экзогенной вариации в информации о качестве политики властей и потенциал протестных настроений 125-130
3.2 Исследования влияния экзогенных шоков на протестные настроения 130-132
3.3 Протестные настроения в сельской России 132-148
Заключение 149-146
Список литературы
- Влияние коллективных действий на социально-политическое развитие
- Межрегиональный анализ факторов протестных коллективных действий в России 2011-2012 гг
- Динамика про- и антиправительственных коллективных действий после парламентских выборов 2011 года
- Исследования влияния экзогенных шоков на протестные настроения
Влияние коллективных действий на социально-политическое развитие
Тестирование гипотез одновременно на микро- и макроданных позволяет более точно по сравнению с предыдущими исследованиями оценить влияние разных групп факторов на масштабы коллективных действий.
Так, и на микро-, и на макроданных подтверждается факт, что недовольство экономической ситуацией в стране не было значимым фактором протестной активности. Влияние недовольства «политической» ситуацией оказывается менее четким, чем недовольства проблемами в экономике. На индивидуальном уровне убежденность в сфальсифицированном характере выборов, оказывается значимым предиктором участия в коллективных действиях. Но этот эффект исчезает в межрегиональном анализе после добавления в модель контрольных переменных.
Сопоставление микро- и макроданных о факторах, которые определяют уровень издержек, с которыми сталкивается индивид в случае участия в коллективных протестных действиях, также приносит интересные результаты. Подтверждается гипотеза о влиянии географических факторов на протестную активность.
Другой важный результат касается использования индивидами различных каналов получения информации. Вопрос влияния источников информации на протестную активность поднимает две важные проблемы. Во-первых, некоторые факторы влияют на масштабы коллективных действий и через механизм издержек и через механизм стимулов. Так, безработица с одной стороны, создает недовольство положением дел, с другой стороны, снижает издержки участия в протесте. Тоже самое справедливо и для степени репрессивности регионального политического режима.
Распространенность интернета ассоциировано с более масштабными протестами в регионах. Но означает ли это, что интернет используется как средство координации, и как средство получения информации о положении дел в стране. Очевидно, что имеют место оба механизма, но характер данных не позволяет отделить размер эффекта первого механизма от второго.
Другая проблема состоит в том, что для некоторых факторов сложно сказать точно, отражает ли статистическая корреляция работу предполагаемого механизма. Вопрос о роли информационных источников является хорошей иллюстрацией и для данной проблемы. Действительно, при прочих равных условиях, если в одном регионе число интернет-пользователей больше чем в другом, то и доля тех, кто участвует в акциях протеста будет в первом регионе в среднем выше. Схожий результат показывает и регрессионный анализ данных опросов участников оппозиционных митингов в Москве. Но что означает эта связь? Действительно ли использование тех или иных информационных источников (например, оппозиционных вебсайтов, теле- и радио программ) повышает уровень недовольства? Или, наоборот, недовольные работой правительства индивиды выбирают оппозиционные источники информации?
В данном исследовании описанная проблема преодолевается через использование экзогенной вариации в источниках индивидуальной информации о работе властей, а именно, пожаров, которые произошли летом 2010 года. Специфика распространения верховых пожаров позволяет считать его «естественным» экспериментом: поскольку пожар распространяется в зависимости от направления ветра, его «цель» выбирается случайно – одно село может быть сожжено полностью, а соседнее с ним – не пострадать. «Естественный эксперимент» позволил решить ряд методологических проблем, с которыми сталкиваются традиционные методы сравнительных исследований. Полученный результат подтверждает, что использование альтернативных источников информации о деятельности властей меняет уровень протестных настроений.
Научная новизна исследования состоит в том, что в нем впервые получены следующие результаты: 1. На обширном массиве количественных данных прозиведена оценка влияния географических характеристик на масштабы коллективных действий. Этот результат важен с учетом того, что предыдущие исследования влияния географии на коллективные действия ограничивались анализом отдельных кейсов [Mitchell, Staeheli, 2005; Salmenkari, 2009; Wright, 2007]. 2. Разработан индекс концентрации населения вокруг географического центра региона. Индекс оценивает расстояние, которое необходимо в среднем преодолеть жителю региона, чтобы оказаться на протестной акции в региональной столице. Индекс оказывается полезным инструментом для дальнейшего развития социально-политических исследований регионов.7
Межрегиональный анализ факторов протестных коллективных действий в России 2011-2012 гг
Регрессионный анализ показывает (Таблица 1.1), что коэффициент при показателе концентрации населения оказывается статистически значимым для всех трех зависимых переменных. Без учета контрольных переменных R2 составляет от 0,138 (для оценки численности участников УВД) до 0,331 (для оценок организаторов). После контроля на долю сельского населения значимость коэффициента при этом факторе повышается с 5% до 1%-го уровня. Добавление в регрессию данных о показателях плотности населения не снижает значимость коэффициентов для оценок численности участников организаторами митингов, однако снижает для оценок со стороны УВД. Если добавить в модель контрольную переменную для Москвы и Санкт-Петербурга, где произошли самые многочисленные митинги, значимость коэффициентов также не изменяется для оценок организаторов, но снижается до 5%-го уровня для оценок МВД.
Теперь обратимся к влиянию прочих географических характеристик на участие людей в митингах. Таблица 1.2 показывает, что без учета контрольных переменных температура в январе, плотность автодорожного и железнодорожного покрытий, а также расстояние столицы региона от Москвы являются незначимыми. Включение в модель контроля на Москву и Санкт-Петербург повышает значимость коэффициентов при температуре в январе и удаленности от Москвы до 10% уровня. Добавление в модель показателя концентрации населения и доли сельского населения не меняют значимости коэффициентов для этих факторов. Коэффициент при показателе температуры оказывается положительным: чем выше температура, тем большая доля жителей региона принимает участие в митинге протеста. С расстоянием от Москвы все происходит противоположным образом: большему расстоянию соответствует более низкая доля митингующих.
Таблица 1.2 Влияние остальных географических факторов на долю людей вышедших на самый крупный антиправительственный митинг в регионе. (1) (2) Количес (3) (4) тво участников Плотность автодорог (5) (6) в массовых ак Плотность ж/д дорог 00 циях (8)
В таблице 1.3 приводятся основные результаты анализа влияния технологической инфраструктуры, способствующей кооперации граждан, на масштаб коллективных действий. Без добавления дополнительных контрольных переменных, мы наблюдаем положительную корреляцию между долей выходящих на митинги протеста и количеством ПК на 100 человек, плотностью фиксированной телефонной связи, а также долями граждан, использующих интернет и мобильный телефон. Добавление контроля на Москву и Санкт-Петербург усиливает значимость коэффициентов трех первых переменных, при этом доля людей использующих мобильный телефон перестает быть значимой. Включение в модель показателей концентрации населения снижает значимость коэффициентов всех переменных до 10%-го уровня. Однако коэффициенты при показателях плотности фиксированной связи и доли интернет-пользователей остаются положительными и значимыми во всех спецификациях модели.
В качестве оценивающих уровень социально-экономического развития региона переменных используются ВРП на душу населения, уровень безработицы, средняя заработная плата в регионе, прожиточный минимум, доля людей с высшим образованием на рынке труда, уровень неравенства в регионе и количество автомобилей на 100 человек. (таблица 1.4). Без учета дополнительных переменных прямое влияние на протесты оказывает лишь уровень безработицы. При этом его влияние отрицательно: в регионах с низким уровнем безработицы на улицы выходит больше людей. Добавление в модель дамми-переменной на Москву и Санкт Петербург делает коэффициент при уровне безработицы незначимым. Если включить в модель показатели концентрации населения, то безработица перестает быть значимым фактором, однако значимость приобретает доля людей ВРП на душу населения (10%-ый уровень), величина прожиточного минимума (1%-ый уровень) и размер средней заработной платы (5%-ый уровень). Каждый из этих факторов отрицательно влияет на долю людей вышедших на митинг, что в целом подтверждает проверяемую гипотезу: низкий уровень доходов населения снижает потенциал коллективных действия.
Для оценки влияния результатов выборов на протестную активность используются показатели явки избирателей на выборах в Государственную Думу РФ, доли голосов за партию «Единая Россия», разницей между федеральными и региональными результатами голосования за данную партию, а также оценками фальсификаций результатов выборов, рассчитанных по методологии, представленной в [Kobak, Shpilkin, Pshenichnikov, 2012]
Все показатели, кроме оценки уровня вбросов, (таблица 1.5) оказываются значимыми на 1% уровне. Знак коэффициента при доле голосов за партию «Единая Россия» является отрицательным: чем больше результаты этой партии в регионах, тем меньше людей выходят на митинги. Можно предложить два объяснения этому факту. Во-первых, чем больше в регионе голосов получает партия власти, тем в целом более довольно население реализуемой политикой. Чем меньше недовольных, тем меньше протестов.
Динамика про- и антиправительственных коллективных действий после парламентских выборов 2011 года
Одним из наиболее заметных «ответов» действующей власти на на протесты зимы-весны 2012 года стала мобилизация своих сторонников. В отличие от антиправительственных выступлений, масштабы проправительственных митингов продолжали расти вплоть до проведения президентских выборов, после которых активность поддерживающих власть индивидов резко сократилась. Постепенно правительственная тактика сопротивления митингам эволюционировала от постепенных уступок к большей конфронтации с оппозицией [Smyth, Sobolev, Soboleva, 2013a:25]. К началу января 2012 года, правительство стало активно использовать государственные ресурсы для мобилизации своих сторонников. Работники общественного сектора экономики, муниципального транспорта, жилищно-коммунальных и молодежных организаций, государственных предприятий, столкнулись с созданием селективных стимулов (как позитивного, так и негативного характера) для участия в акциях поддержки властей. В то же время социальные медиа и прочие Интернет-ресурсы транслировали записи принудительной мобилизации участников на данные мероприятия. Активное использование политики «кнута и пряника» сводилось, в первую очередь, к обещанию дополнительных выходных и отгулов для участников, и выговорами тех госслужащих, которые отказались от подобного участия [Smyth, Sobolev, Soboleva, 2013a:29-30].
В то время как эти ресурсы явно были важны для подобных митингов, анализ показывает, что проправительственные митинги не были в чистом виде построены по модели «мобилизации третьей стороной». Такие акции собрали единомышленников, которые искренне поддерживали существующий политический режим, но вряд ли вышли бы на улицу без созданных селективных стимулов, так как в отличие от оппозиции, сторонники победившей стороны уже получают положительную полезность в статус-кво [Smyth, Sobolev, Soboleva, 2013a:31-32]. В терминах теории мобилизации можно говорить о том, что инструменты, использованные властями для стимулирования участия своих сторонников в акциях поддержки, в первую очередь были сфокусированы на обозначении общих интересов таких индивидов (борьбой с угрозой революции) и способа их достижения (через участие в акциях, демонстрирующих численность и сплоченность сторонников статус-кво) [Schmitter, Karl, 1994; Zimmerman, 1987]. Масштабы использования подобных ресурсов позитивно влияли на решение проблемы коллективных действий в этой части общества.
В мае 2012 года правительство приняло решение продлить до четырех дней торжества, связанные с Днем победы, совместив их с проведением президентской инаугурации. Возможность для большого числа людей участвовать в акциях (ввиду выходных дней) создала конкурентную ситуацию как между протестующими и поддерживающими власть группами, так и внутри их. Так, лидер Коммунистической партии Геннадий Зюганов, призвал своих сторонников не участвовать в акциях движения «За честные выборы», в то же время предложив сторонникам последнего, присоединиться к традиционному майскому шествию [Faria, 2012]. В ответ, активисты движения «За честные выборы», участвуя в шествии коммунистов, раздавали ветеранам войны белые ленты, символ движения. Одновременно активисты проправительственных молодежных организаций раздавали оранжево-коричневые георгиевские ленты [Smyth, Sobolev, Soboleva, 2013c]. Соревновательный характер проправительственных и антиправительственных митингов обозначил показатель, который воспринимался обществом в качестве уровня поддержки режима.
Таким показателем стала численность участников митинга. Рисунок 2.1 показывает, что динамика массовых акций отражает стратегическую игру власти и оппозиции. представленные на этим рисунке данные обозначают динамику коллективных действий на агрегированном уровне, они не показывают, как характеристики участников (время присоединения к движению и признание ответственности за происходящее в стране) приводили к изменениям в композиции протестного движения. Представляется, что изменения именно этих характеристик участников (в сочетании со стандартными социально-экономическими характеристиками) позволяют объяснить остановку в динамике коллективных действий.
Используемая в этой части работы исследовательская стратегия позволяет проанализировать решения индивидов об участии массовых акциях понять вероятные причины волнообразного характера протестного движения. Чтобы убедиться в демографической сбалансированности собранных данных и возможности экстраполировать полученные на их основе выводы на российские протесты в целом, используются результатам опросов, которые постоянно после начала протестов в декабре 2011 года проводил Левада-центр [Волков, 2012a]. Хотя полученные эти данные и не являются панельными и их структура не дает возможность оценить динамику индивидуального участия, сравнение агрегированной статистики может дать важную информацию об эволюции коллективных действий.
Исследования влияния экзогенных шоков на протестные настроения
Наконец, так как, к сожалению, стихийные бедствия происходят довольно часто, в исследовании не возникает проблем с внешней валидностью. Напротив, оно открывает широкую перспективу для сравнительного анализа. Землетрясения, цунами, тайфуны и засухи, которые происходят в других частях мира, также оказывают серьезное влияние на политику и, следовательно, обеспечивают материал для дополнительной проверки выводов настоящего исследования.
Выборка в исследовании сформирована в соответствии с процедурой контролируемой рандомизации. Тестовая группа была сформирована из 34 сгоревших деревень, выбранных из 43 сгоревших деревень в четырех самых пострадавших регионах России (Нижегородской, Рязанской, Липецкой и Воронежской областях). Деревни, не представленные в исследовании, были либо слишком малы, либо принадлежали к другим административным единицам. Контрольная группа была сформирована случайным выбором 36 несгоревших деревень из 160 деревень со сходными характеристиками. Рандомизация была проконтролирована на регион, численность населения и расстояние от столицы областного и районного центров. Более того, половина контрольной группы была выбрана в местности, склонной к пожарам (хвойные лесные массивы), а вторая половина – на территориях с небольшим риском возгорания (лиственные лесные массивы и болотистая местность). Тем самым создается вариация деревень по степени риска пожара и удаленности от сгоревших сел и проконтролировали внешний эффект.
В каждой деревне были опрошены от 10 до 16 человек. В сожженных деревнях в почти равной пропорции были опрошены пострадавшие и непострадавшие домохозяйства (50,7% респондентов потеряли все свое имущество в результате пожаров, а 41,1% респондентов не пострадал вовсе). Процент отказа от ответа составил менее 10%.
Опрос был проведен в июле и августе 2011 г., спустя ровно год после пожаров. Анкета состояла из нескольких блоков, посвященным доверию к людям, участию в местном самоуправлении, пожарам и нанесенным ими ущербом, политической осведомленности (вопросы на знание имен политиков) и удовлетворению работой различных уровней власти. В целом опросник содержал 35 вопросов26.
В качестве индикаторов протестных настроений используются ответы на вопросы об удовлетворенности респондента работой государственных органов (главы села, губернатора, премьер-министра и президента). Вопросы основаны на шкале Лайкерта и включают в себя такие позиции, как 1 - полностью недоволен, 2 -скорее недоволен, 3 - скорее доволен и 4 - полностью доволен. Предполагался также вариант для тех, кто затруднялся с ответом. Еще одна переменная – политические предпочтения – оценивалась по ответам на вопрос «За какую партию вы намерены проголосовать в декабре 2011г.?», Переменная закодирована как бинарная: 1 - если респондент поддерживает «Единую Россию» и 0 - для остальных ответов. Такая кодировка была, в частности, оправдана характером предвыборной кампании 2011г., когда все политические силы были
Основная независимая переменная исследования, фиксирующая тестовое воздействие, также закодирована как бинарная: 1, если деревня сгорела, и 0, если нет. Деревня считается сгоревшей, если в ней из-за пожаров сгорело хотя бы одно домохозяйство. Данные по числу сгоревших деревень (и домов в них) были взяты нами из статистики Министерства регионального развития РФ.
Сформированная база данных также включает в себя набор переменных, которые использовались для контроля в моделях на уровне сел и на уровне индивидов. Переменные на уровне села включают численность населения, удаленность от областного центра, расстояние от районного центра, объем муниципальных доходов и расходов с 2009 г. (предшествующего пожару). Данные были взяты из базы муниципальной статистики Росстата. Переменные на индивидуальном уровне формируются в основном из ответов на вопросы и включают личный или семейный ущерб от огня, место жительства (постоянное/временное/сезонное проживание), пол, возраст, уровень образования и профессиональный статус. Респондентов также спрашивали о наличии и домашнем использовании радио, телевидения, стационарного и мобильного телефона и интернета. Кроме того, используются переменные, измеряющие политическую осведомленность респондентов, а именно их знаний о лицах, занимающих политические должности на момент исследования и определяющих отношение респондентов к представляемым ими учреждениям. Эти переменные также 136 закодированы бинарно (1 – правильный ответ, 0 – неправильный или отсутствующий). Чтобы учесть региональные фиксированные эффекты были созданы дамми-переменные для всех четырех регионов, которые представлены в исследовании. Наконец, были закодированы переменные расстояния от ближайшей сгоревшей деревни до всех деревень, составивших контрольную группу. Все деревни в тестовой группе были закодированы как 0. Кроме того, были рассчитаны прокси-переменные для правительственной помощи, выраженные числом восстановленных домов, указанное в официальных данных Министерства регионального развития РФ. Эти переменные используются для решения проблемы внешних эффектов и исключенности.