Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА I Количественные модели в политической науке: ретроспектива проблемы
1. Эволюция количественных исследований в политологии: от метафоры к количественной модели 22
2. Основные направления применения количественного моделирования в современной российской политологии 40
ГЛАВА II Построение количественных моделей политики: особенности и алгоритм
1. Специфика количественного моделирования политической сферы 54
2. Электоральный выбор как объект количественного моделирования 74
ГЛАВА III Модель детерминации электорального выбора
1. Детерминанты электоральных предпочтений: анализ данных 90
2. Моделирование электорального выбора в российских регионах 124
Заключение 147
Библиография 154
Приложения 167
- Эволюция количественных исследований в политологии: от метафоры к количественной модели
- Основные направления применения количественного моделирования в современной российской политологии
- Специфика количественного моделирования политической сферы
- Детерминанты электоральных предпочтений: анализ данных
Введение к работе
Любая наука является наукой лишь в той мере, в какой она применяет математику.
И. Кант
Актуальность исследования.
Современные ученые-политологи все чаще обращаются к междисциплинарному методическому инструментарию, что позволяет им расширить спектр традиционных аналитических подходов, ориентированных на изучение сложных и многогранных политических явлений1. Количественные методы давно взяты на вооружение специалистами - гуманитариями, которые во многом опираются на опыт эмпирической социологии. Вместе с тем, применение математических средств для прикладного изучения политических отношений является самостоятельной проблемой.
В этой связи крайне важно обратить внимание на необоснованность широко распространенного толкования качественного и количественного анализа как альтернативных методов исследования. По мнению автора диссертационной работы, количественный анализ политической сферы призван эффективно дополнять качественный анализ, порой оперирующий терминами с неоднозначным смыслом, создать платформу для верификации качественных выводов.
Использование количественных показателей и измерений в политических исследованиях неизменно вызывает множество критических замечаний. Противники использования количественных методов аргументируют свою точку зрения тем, что результаты таких исследований часто оказываются предметом острых дискуссий. На наш взгляд, это обусловлено большой дистанцией совмещаемых здесь отраслей узкоспециального знания: математического2 и политологического. На практике нередко формируется дилемма: ли-
1 БоришполецК. П. Методы политических исследований. М. 2005. С. 136.
2 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 ста-
бо ученые-естественники, далекие от политической теории, расширяют область применения своей методологии, анализируя политический процесс, либо ученые-политологи, далекие от математики, пытаются оперировать цифрами и статистическими показателями для подтверждения своих теорий.
Несмотря на продолжительную дискуссию3, пик которой пришелся на 70-80 гг. XX в., количественный подход сохраняет свою популярность, а проблема использования математики в прикладном изучении политических явлений и процессов является одним из ключевых вопросов развития этой области. Как отмечает Т. Саати, «политика, имеющая дело с проблемами фантастической сложности, нуждается в едином языке... Существует потребность в последовательной и универсальной логике и точных методах для оценки влияния той или иной политики на достижения поставленных целей. Нужно учиться ясно представлять сложные структуры, чтобы принимать правильные решения»4.
Основания для оценки перспектив использования количественного моделирования при проведении политических исследований выводятся нами из ретроспективного анализа опыта развития смежных гуманитарных дисциплин, таких, как история, экономика, психология, в которых применение количественного анализа породило ряд новых междисциплинарных отраслей -клиометрию, эконометрику и др. Не менее интересные результаты дают отдельные исследования зарубежных политологов с широким применением математического аппарата5.
тистических и математических техник, опирающихся на анализ количественных данных. См. подробнее Concise Dictionary of Politics. Oxford. 2003. P. 452.
3 См.: АлкерХР. Политическая методология: вчера и сегодня / Политическая наука:
новые направления. М.,1999; Матвеев Р. Ф. Аналитическая политология. Саратов, 2002;
Мелихов СВ. Количественные методы в американской политологии. М.,1979. С.8.
4 Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций. М. 1977. С. 12.
5См.: Мангейм Дэ/сарол Б., Рич Ричард К. Политология : методы исследования./ пер. с англ. Общ. ред. А.К. Соколова. М, 1999; Мелихов СВ. Количественные методы в американской политологии. М.,1979; Сморгунов Л.В. Сравнительная политология: теория и методология измерения демократии. СПб., 1999.
Однако в отечественной политологии количественные методы применяются редко и неохотно. Подобное состояние дел имеет целый ряд причин. К числу основных из них, на наш взгляд, относятся нечеткость и неопределенность границ измеримого в политике, недостаток выверенных по валид-ности6 индикаторов, практически полное отсутствие комплексных показателей, с помощью которых можно диагностировать состояние политической системы. Между тем перспективность разработки и применения количественного анализа и количественного моделирования в методологии политической науки представляется нам заслуживающей существенно большего внимания. Более того, традиционная 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, анализа имеющегося инструментария для изучения политических систем и процессов.
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.
Новые возможности для решения этой задачи предоставляет методологический инструментарий количественного моделирования, широко и эффективно используемый при изучении социальных и экономических процессов. Речь идет о сложности проведения экспериментов, связанных с осуществлением политического выбора, на реальных объектах, поскольку подобные инновации сопряжены с серьезными рисками. Современный уровень развития
6 Под валидностыо обычно понимается степень соответствия показателя тому понятию, которое он призван отражать. Мангейм Дэюарол Б., Рич Ричард К. Политология : методы исследования./ пер. с англ. Общ. ред. А.К. Соколова. М., 1999 С.526.
научного знания позволяет нам использовать потенциал количественных моделей для изучения электоральных процессов в условиях переходности и нестабильности российского общества с учетом региональных особенностей7.
Вместе с тем традиционный исследовательский инструментарий политологии явно недостаточен для адекватного анализа и прогнозирования ситуаций в сфере электорального выбора, особенно в тех случаях, когда речь идет об отдаленных последствиях принимаемых решений. Без применения современных разработок в области методологии сложно обеспечить необходимую эффективность при объяснении взаимосвязей между все более динамичными социально-экономическими процессами и электоральными результатами, разграничить детерминанты объективные и «технологические» (смещение в результатах электорального выбора под влиянием политических технологий или административного ресурса). Поэтому, наряду с концептуальными моделями, необходимы разработки «среднего» и прикладного уровней, которые, с одной стороны, аккумулировали бы инструментарий общей методологии, с другой - находились бы в предметном поле современной политологии и были адаптированы под решение конкретных задач. Тем более, что многие возможности количественного моделирования в российской политической науке еще не реализованы.
Таким образом, практика настоятельно требует развития теоретического и прикладного политического знания, адекватного изменяющейся политической реальности, интегрирующего в себя достижения современной науки и технологий. Это обусловливает актуальность и необходимость детальной разработки теоретических и прикладных аспектов количественного моделирования политической реальности.
Степень научной разработки проблемы
Ввиду дефицита собственных методологических наработок в области применения количественных методов моделирования, наличествующе-
7 Володепков СВ. Моделирование современных политических процессов: возможности и границы применения. Дисс....канд. полит, наук. М. 2000. С. 2-3.
го в отечественной политической науке в силу ее молодости, 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 самых различных средах.
Моделирование-вообще и количественное моделирование в частности уходит теоретическими корнями в общую теорию систем, имеющую 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 объектов8. 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 моделирования и количественного моделирования.
В последние десятилетия выявилась еще одна точка развития проблематики моделирования, обусловленная переходом к нелинейным моделям и их качественному анализу. Работы общего характера в этом направлении9 нашли отклик в ряде публикаций, в которых многие социально-политические процессы рассматриваются как действие механизмов са-
8 См. например: Аверьянов А.Н. Система: философская категория и реальность. М.,
1976; Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М., 1974; Берталанфи Л. Об
щая теория систем: Критический обзор // Исследования по общей теории систем М.,
1969; Блауберг КВ., Мирский Э.М., Садовский В.Н. Системный подход и системный
анализ. // Системные исследования. М., 1982; Богданов А.А. Тектология или всеобщая ор
ганизационная наука М., 1989; Гиг Дою. ван. Прикладная общая теория систем. М„ 1981;
Клир Дж. Систем ология. Автоматизация решения системных задач. М., 1990; Моисеев
Н.Н. Математические задачи системного анализа. М., 1984; Могилевский В.Д. Методоло
гия систем: системные проблемы России. М., 1999; Наппельбаум Э.Л. Системный анализ
как программа научных исследований - структура и ключевые понятия // Системные ис
следования. 1979.
9 Пригожий И. От существующего к возникающему. М., 1985; Пригожий И.,
Стенгерс И. Время. Хаос. Квант. М., 1994.
моорганизации. К отмеченным работам, имеющим признанную общеметодологическую значимость, примыкают исследования, непосредственно связанные с особенностями моделирования системных объектов различного характера и сложности.11 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 процессе12. Этот подход оказался для нас весьма полезным, поскольку позволил в известной степени учесть при построении модели детерминации электорального выбора и субъективный фактор13.
Отмеченные общеметодологические разработки послужили ценной питательной средой для развития собственно политического моделирования,
См., например: Митина О.В., Петренко В.Ф. Динамика политического сознания как процесс самоорганизации // Общественные науки и современность. 1995. №5;ХакенГ. Синергетикам., 1985.
11 Кемени Док., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: пер. с англ. 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. "Гносеологи
ческие проблемы моделирования" М., 1961; Штофф В.А. Моделирование и философия.
М.-Л., 1966; Шэннон Р. Имитационное моделирование - искусство и наука. М., 1978;
Zeigler В.Р. Theory of modeling and Simulation. N.Y., 1976.
12 Dalton R. J. Cognitive Mobilization and Partisan Dealignment in Advanced Industrial
Democracies II Journal of Politics. 1984.Vol. 46; Kottonau J., Pahl-Wostl С Simulating politi
cal attitudes and voting behavior II Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2004.
Vol. 7, № 4.
13 Когнитивные исследования за рубежом (Идеи и методы искусственного интел
лекта в изучении политического мышления). М., 1990; Лакофф Дж. Когнитивная се
мантика // Язык и интеллект. М., 1996. Сергеев В.М. Когнитивные методы в социальных
исследованиях // Язык и моделирование социального взаимодействия. М., 1987.
стали платформой для его эволюции от философско-концептуальных построений к конструктам с несравненно более высоким аналитическим и прогнозным потенциалом. Тем не менее, непосредственно в политологических работах теоретические и прикладные аспекты количественного моделирования только начинают разрабатываться.
Помимо изданий общеполитологического плана, которые помогают выработать общее представление о проблемах методологии политической науки14, необходимо также 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. Невзирая на глубокую проработку собственно политоло-гических моментов, проблематика количественного моделирования политических процессов в этих трудах самостоятельно не рассматривается15.
В силу уже отмеченной нами молодости российской политической науки, важным источником методологических разработок для нее становится западная литература. Значительное внимание методам политической науки уделяют Х.Р. Алкер, М. Доган, Ф. А. Шродт и другие западные политологи16. На их трудах основаны многие отечественные исследования. Однако основное внимание в зарубежной литературе все же направлено на разработку ка-
См., например: Демидов А.И., Долгов В.М., Вилков А.А. Политология. Саратов, 1997; Общая и прикладная политология: Учебное пособие. / Под общей редакцией В.И. Жукова, Б.И. Краснова. М., 1997; Соловьев А.И. Политология: Политическая теория. Политические технологии. М. 2003.
15 Almond G. AndPowel В. 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; Политические системы современности.
М., 1978.
16 Алкер Х.Р. Политическая методология: вчера и сегодня / Политическая наука:
новые направления. М., 1999; Доган М., ПелассиД. Сравнительная политическая социоло-
гия./пер.с англ. - М., 1994; Шродт Ф.А. Математическое моделирование // Мапгеші Дж.
Б., Рич Р. К. Политология: методы исследования. М., 1999; Рейджин Ч., Берг-Шлоссер Д.,
Мер Ж де. Политическая методология: качественные методы // Политическая наука: но
вые направления. М, 1999.
чественных методов. Количественным методикам уделяется гораздо меньше внимания . 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, крайне немногочисленны. Одним из первых изданий на этом поле стала работа СВ. Мелихова «Количественные
1 ft
методы в американской политологии» . 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.19. 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 индикаторов20. М.В. Иль-
Кемени Дж., Снелл Дою. Кибернетическое моделирование. М, 1972; Математические методы в социальных науках/ Под ред. Лазарсфелъда П., Генри Н. М., 1973; Таа-гапера М., Шугарт М. Описание избирательных систем / Современная сравнительная политология, М., 1997; Харман Г. Современный факторный анализ. М., 1972;
18 Мелихов СВ. Количественные методы в американской политологии. М.,1979.
19 См.: Сморгунов Л.В. Сравнительная политология: теория и методология измере
ния демократии. СПб., 1999.
20 Голосов Г.В. Сравнительная политология. Новосибирск, 1999; Мелешкина ЕЮ.
(ред.) Политический процесс: основные аспекты и способы анализа. М., 2001; Мелешкина
Е.Ю., Анохина Н.В. Использование "воронки причинности" для анализа поведения рос
сийских избирателей // Политая. 2001. № 4; Мельвиль A.IO. Демократический транзит в
России - сущностная неопределенность процесса и его результата // Космополис (Альма
нах). М., 1997; Мельвиль A.IO. Опыт теоретико-методологического синтеза структурного и
процедурного подходов к демократическим транзитам. // Полис. 1998. № 2; Мельвиль
ин, С.Г. Кирдина и ряд других авторов рассматривают более общие аспекты методологии, пытаются ее систематизировать21. Все шире в современных политических исследованиях применяются различного рода количественные оценки коррупции, бюрократизации, авторитаризма, социального расслоения, политической поляризации и др.22
Непосредственно в политологии теоретическим аспектам применения количественных моделей уделяется, к сожалению, пока меньше внимания, чем в смежных гуманитарных дисциплинах23. Пожалуй, в качестве основной школы, где разрабатывается данная проблематика, стала Российская академия государственной службы.24 Профессором О.Ф. Шабровым разработаны
А.Ю. Демократические транзиты. Теоретико-методологические и прикладные аспекты. М„ 1999.
Ильин М.В. Основные методологические проблемы сравнительной политологии. просмотр от 10.10.02; Ильин М.В. Сравнительная политология: научная компаративистика в системе научного знания // Полис. 2001. № 4; Кадыржанов Р.К. О состоянии и перспективах методологии политических исследований в Казахстане. Материалы Первого Конгресса политологов Казахстана (г. Алматы, 17 октября 2001г.) 29.05.02; Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. Новосибирск, 2001; Кулик А.Н. Посттоталитарное развитие, политология и информатика: проблемы взаимосвязи. М., 1990; Ильин М.В. Сравнительная политология: научная компаративистика в системе научного знания // Полис. 2001. №4.
22 См., например: Покосов В.В. Стабильность общества и система предельно-
критических показателей его развития // Социс. 1998. №4; Региональные индексы кор
рупции. Просмотр сайта от 29.09.03; Макарычев А.С. Стабильность
и нестабильность при демократии: методологические подходы и оценки/ЛТолис. 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.ІО. Становле
ние 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 КБ. Изби
рательная система и уровень партийной фрагментации в России// Полис. 1999. №4.
23 См., например: Ковальченко ИД. Теоретико-методологические проблемы исто
рических исследований. Заметки и размышления о новых подходах. // Новая и новейшая
история. 1995. №1; Крылов В.Ю. Методологические и теоретические проблемы математи
ческой психологии. М. 2000; Осипов Г В. Основные направления применения математи
ческих методов в конкретных социальных исследованиях// Социс. 1976. №3; Рузавин Г. И.
Методы научного исследования. М., 1974; Быков В.В. Методы науки. М., 1974
24 Володенков СВ. Моделирование современных политических процессов: возмож
ности 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. Модели-
теоретические аспекты компьютерного моделирования в политологии. Исследователями Омской школы уже много лет активно развивается применение математических методов в социальных науках с применением аппарата дифференциальных и интегрально-дифференциальных уравнений, отчасти ими затрагиваются и вопросы моделирования25. Отчасти основы методологического обоснования моделирования в целом и количественного моделирования заложены в названных выше трудах, касающихся методологии поли-тической науки, в том числе, в работах саратовских политологов . 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 - социологов, экономистов, географов. Как мы уже отмечали выше, во многом это связано с наличием здесь богатого статистического материала для анализа. Можно выделить немало исследований, посвященных изучению влияния того или иного отдельного фактора на электоральный выбор . Такие труды публикует, в частности, московский
рование социально-политических объектов: специфика и границы применимости // Моделирование в социально-политической сфере: Труды межвузовского научно-практического семинара. Москва, 27 апреля 2004 года / Сост. О.Ф.Шабров. М., 2004 .
5 См., например: 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.
26 См.: Митрохина Т. Н. Методология сравнительного исследования // Проблемы
политологии и политической истории. Межвуз. сб. научных трудов. Вып. 10. Саратов,
2001; Вилков А.А. Социокультурная составляющая политических конфликтов. Саратов.
2003; Данилов М.В. Политические партии как субъект региональной политики. Подходы к
анализу проблемы// Проблемы политологии и политической истории. Межвуз. сб. науч
ных трудов. Вып. 10. Саратов, 2001 и др.
27 См., например: Лихтенштейн А.В. Федерализм и партия власти: география рас
пределения электоральной поддержки // Политическая наука. 2005. №2; May В, Кочеткова
О., Жаворонков С. Экономические факторы электорального поведения (Опыт России
1995-1996 годов). М., 1998; ОрешкинД. Б. География электоральной структуры и цельно
сти России// Полис. 2001. №1; Осипов Г.В. Основные направления применения математи
ческих 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.
центр Карнеги в ежегоднике «Регионы России» . Довольно широкое применение моделирования, нашло в работах представителей социологической науки. В этих работах акцент делается, 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 разрезе30.
Отдельного внимания заслуживают работы представителей социально-географической школы, в основе которой лежат работы сотрудников Института географии РАН (Н.В. Зубаревич, Д.Б. Орешкин и др.). В этом направлении имеются наработки в области географии электоральной и социальной структуры России31.
Однако в основной массе электоральные исследования являются прикладными и конкретно-ориентированными на отдельно взятый регион или отдельно взятую избирательную компанию. С одной стороны, это облегчает задачу, с другой - сужает сферу применения результатов. Имеющиеся кросс-региональные исследования в отмеченных школах содержат другой недостаток - отсутствие комплексности при выявлении взаимосвязей электоральных результатов и географических, социальных, экономических показателей. Это
28 См.: Регионы России. М. 2002.
29 Аганбегян А.Г. Некоторые особенности применения математических моделей в
социологических исследованиях // Моделирование социальных процессов. М., 1970;
Гуц А.К., Паутова Л.А., Фролова IO.B. Математическая социология. Омск, 2003; Гуц А.К.
Коробицын В.В. Лаптев А.А., Паутова Л.А., Фролова Ю.В. Математическое моделирова
ние социальных систем. Омск, 2000; Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические
модели социальных процессов. М., 1998; Сергазин Ж.Ф. Введение в социальное моде
лирование. Л., 1991; Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М. 1998.
30 Лексип В. Региональная диагностика: сущность, предмет и метод, специфика
применения в современной России // Российский экономический журнал. №9-10. 2003. С.
65-67.
Зубаревич Н.В. Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. М., 2003; Орешкин Д. Б. География электоральной структуры и цельности России// Полис. 2001. №1; Эволюция электорального ландшафта. М. 2005.
не дает возможности системного рассмотрения детерминации электорального выбора и сравнения указанных факторов по уровню их значимости.
Резюмируя краткий обзор литературы, касающейся проблематики исследования, можно сделать вывод, что на сегодняшний день для разработки теоретических и прикладных аспектов количественного моделирования детерминации электорального выбора имеются глубокие методологические основания. Однако данная проблема не может сегодня считаться исследованной адекватно потребностям политической теории и практики. Формализованные модели, конструируемые в рамках абстрактно-методологических подходов к моделированию вне политической науки, недостаточно учитывают специфику политической сферы. В свою очередь, попытки разработать количественные модели конкретных политических процессов или систем в недостаточной степени востребуют уже апробированный научный аппарат теории систем, что снижает методологический уровень исследований. Это делает необходимой более глубокую проработку теоретических аспектов количественного моделирования, адаптацию их для политической науки.
Цель и задачи Цель исследования состоит в выявлении особенностей количественного моделирования и его адаптации для анализа политической сферы. Такая цель индуцирует постановку и решение ряда последовательных исследовательских задач:
Обобщить опыт количественного моделирования политической сферы, накопленный в социально-политических науках;
Выделить этапы становления количественного моделирования как метода анализа политической сферы;
Выявить функциональные возможности количественных моделей для адекватной интерпретации политических явлений;
Разработать алгоритм моделирования детерминации электорального поведения граждан в российских регионах;
Выявить ключевые факторы, определяющие электоральное поведение граждан в российских регионах, построить модель детерминации электорального поведения;
Осуществить сравнительный анализ электорального поведения российских граждан в субъектах федерации на основе выявленных детерминантов;
Осуществить типологический анализ субъектов РФ по типу голосования на выборах федерального уровня.
Предмет и объект исследования Современный уровень развития науки предоставляет нам обширнейший математический аппарат, который требует большой работы по адаптированию его к особенностям политологии, что, безусловно, нереально выполнить в рамках одного исследования. Поэтому мы, изучая в качестве объекта методологию политической науки, предметом своего внимания выбрали 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. Ведь результаты любых количественных измерений интересны, прежде всего, в динамике, а значит, в сравнении.
В качестве сравнительных референтов нами были избраны регионы Российской Федерации. На наш взгляд, 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 кроссрегионального. Именно кросс-региональный аспект, по мнению ряда политологов, специфицирует предмет
российской политологии .
В качестве инструмента сравнительного анализа нами применялся метод количественного моделирования, позволяющий системно проанализировать результаты электорального процесса и механизмы их детерминации с опорой на обширные статистические данные.
Для формального увеличения статистики нами было использовано два подхода: региональный (Он позволяет нам увеличить число сравнений до количества субъектов федерации) и социологический (он дает возможность привлекать для расчета индексов, помимо скупой официальной статистики, материалы опросов, регулярно проводимых крупными фондами, такими, как ВЦИОМ, ИНДЕМ, РАМИР и др.).
Названные подходы использовались нами с точки зрения системной теории анализа политических процессов с учетом принципа детерминизма, т.е. политическое пространство региона рассматривалось нами как система, в которой действует сеть причинно-следственных связей. Теоретические основания рассмотрения региона как самостоятельной системы осно-вываются на результатах исследований СИ. Барзилова, А.Г. Чернышева , которые обосновали возможность применения принципов и теорий общей политологии для анализа региональной политической системы.
В прикладной части исследования количественные данные были собраны нами в одну таблицу и обработаны с помощью методов математической статистики: визуализация парных и многомерных связей, факторный анализ, регрессионный анализ, индексный анализ. После предварительной проведения обработки в EXCEL мы применили здесь статистические пакеты уровня SPSS и STATISTICA.
См., например: Состояние отечественной политологии. Открытая дискуссия редколлегии журнала «Полис» и дирекции Ассоциации политической науки // Полис. №1997. №6.
33См.: Барзилов С, Чернышев А. Регион как политическое пространство // Свободная мысль. 1997. №2; Чернышев А.Г. Регион как субъект политики. Саратов, 1999; и др.
Источниковая база
Особенности методологии исследования потребовали для решения поставленных задач обращения, помимо вышеназванной исследовательской литературы, 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 России34, 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 и др37. Это позволило значительно расширить фактологический материал, используемый для проведения межрегиональных сравнений.
Научная новизна исследования
Новизна постановки цели работы предопределила элементы новизны на всех этапах ее формулировки и решения. Данная диссертация является одной из первых попыток комплексного изучения избранной темы, в результате которого:
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;
См.: Регионы России 2002. М. 2003.
(авторизованный доступ)
, и др.
определены специфические характеристики и функциональность количественного моделирования как способа изучения политической сферы на современном этапе развития; проведена операционализация понятийного аппарата, используемого для количественного моделирования политических систем и процессов;
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 более, чем по 100 показателям экономического, социального, политического развития, разработана авторская количественная модель детерминации электорального выбора в российских регионах, параметрами которой являются уровень экономического развития региона, уровень развития СМИ в регионе, индекс авторитаризма.
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 ситуации, 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.
Структура работы
Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Введение обосновывает актуальность разработки методологии количественного моделирования применительно к политической науке, содержит анализ научной разработанности проблемы, ставит цель и задачи.
В первой главе рассматривается история применения моделей и количественного анализа политики, переход от обобщенных и упрощенных схем и концепций к многомерному отражению социально-политических реалий современности. Ретроспективный анализ применения математических методов в политической науке показывает необратимый рост исследований по математизации и компьютеризации практически во всех ее областях. Рассматриваются особенности математизации в смежных гуманитарных науках, где применение количественного анализа породило ряд новых направлений.
Во второй главе подробно рассматриваются теоретические аспекты количественного моделирования в политологии. Проводится разграничение основных категорий, используемых при проведении количественного моделирования. Выделяются ключевые этапы построения модели. Рассматриваются факторы, лимитирующие применение количественных методов при построении политической модели, как институционального, так и объективного характера. Проанализированы возможности и ограничения наиболее интенсивно развиваемого в социологии и политологии метода мультиагентного моделирования и его применимости при количественном анализе электоральных предпочтений путем задании структуры агентов и топологии (графа) их
взаимодействия. Предложена матрица интеракций, как формализм, позволяющий при решать ряд задач моделировании электорального поведения, в частности задачи компаративного анализа российских регионов и анализа трендов их изменения и сочетать как дескриптивные и нормативные подходы при их описании.
В третьей главе обобщаются итоги исследовательской работы по поиску, выявлению, перекрестной и содержательной оценке и анализу доступных открытых источников данных в печатных изданиях и в сети Интернет о регионах России. Сводится воедино широкий круг параметров, разносторонне освещающих сравнительные характеристики российских регионов. Часть рассмотренных показателей применялась в различных исследованиях, однако комплексные сравнения регионов с использованием широкого набора разных признаков, включая политические, не проводились. Составив матрицу консолидированных данных по 89 регионам и 100 показателям на основе предложенного разделения на группы, мы провели их статистическое изучение с использованием распространенных профессиональных статистических пакетов. 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 построить когнитивную и регрессионную модели детерминантов электорального выбора.
В заключении сформулированы основные результаты диссертационного исследования, сделаны теоретические обобщения и практические выводы.
Список использованной литературы содержит алфавитный перечень работ, сгруппированных по типам источников. В приложениях содержатся
таблицы и графики, иллюстрирующие основные результаты сравнительного анализа регионов, проведенного в третьей главе.
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.
Эволюция количественных исследований в политологии: от метафоры к количественной модели
Историю применения количественных методов для объяснения политической реальности можно вести с самого начала зарождения исчислений. Для выделения нужных аспектов в истории количественных исчислений необходимо предварительно уточнить проблемную область политической нау-ки, в понимании которой существуют различные подходы . С учетом специфики предшествующих условий формирования и опубликования общественной мысли39, мы будем акцентировать внимание на становлении количественного анализа, прежде всего, применительно к изучению государства и его форм40. В рамках данного параграфа наша задача - обобщить опыт количественного моделирования политической системы, накопленный в социально-политических науках, и вычленить этапы становления количественного моделирования как метода анализа политической сферы. Для этого мы проана лизируем основные этапы становления количественного анализа и моделирования в сфере политического по двум критериям: объекты количественного моделирования и способы измерения.
В цивилизациях доисторического времени для теоретических и практических целей математика использовалась для теоретических и практических целей, причем не только для решения проблем в торгово-экономической сфере, но и в области социально-политической: перепись населения; вычисление военной мощи; измерение продолжительности различных циклов в жизни индивидов и групп; предсказания, основанные на астрологических и прочих расчетах41. Российский социолог П. Сорокин отмечал, что « внедрение математических понятий в психосоциальные дисциплины - это действия отнюдь не революционные, а очень старые. Они стары почти так же, как и сама психосоциальная мысль. Мы найдем их и в старых индийских, и буддистских, и вавилонских, и греческих, и римских трактатах о психосоциальных явлениях»42.
Несмотря на то, что в древних восточных цивилизациях уже были известны способы решения простейших квадратных уравнений и сложных измерений, родоначальниками применения количественных построений в политике принято считать греческих философов IV-VI вв. до н.э. Особенностью греческой философии являлось то, что она включала в себя элементы натурфилософского знания из различных областей, поэтому неудивительно, что древнегреческие философы обладали большой свободой в их сочетании и стремились постигать одно с помощью другого. Основным объектом моделирования в социально-политической сфере выступало государство, а предметом количественного анализа стали формы правления. Способ измерения был несложным - формы правления типологизировались в зависимости от числа правителей.
Основные достижения древнегреческой науки, в том числе, в части, касающейся знаний об обществе, связаны с именами Платона и Аристотеля. Один из самых знаменитых философов Древней Греции Платон был убежден, что вообще весь физический мир постижим лишь посредством математики. Знаменитая надпись над входом в Академию гласила: «Негеометр да не войдет». Диоген Лаэртский сообщает мотивировку отказа принять в Академию не знавшего ни математики, ни музыки: «Иди, у тебя нечем ухватиться за философию»43. Принято считать, что последователи Платона изобрели метод доказательства, получивший название «доказательство от противного» 44. Платон был первым, кто провел своего рода количественный анализ форм правления, разделив их на три группы по числу правителей: власть одного, власть немногих и власть многих. В каждой группе он выделил правильную и неправильную формы власти. Этот принцип сохранялся в трудах многих античных и средневековых мыслителей.
Интересно, что Платон в «Государстве» противопоставляет две математики: - «торгашеская» математика и математика философская, математика сама по себе и математика как «подспорье и азбука» диалектики45. Платону же принадлежит заслуга составления первой модели идеального государства, где государство рассматривается уже как четкая система организации общества. Однако стоит отметить, что выделение общественных групп у него сохранило в превращенной форме мистическое начало, присущее кастам в восточной философии.
Ученик Платона Аристотель не только развил типологизацию форм правления по количественному критерию, но и внес свой вклад в математику: заложил основы науки логики и высказал ряд идей относительно определений, аксиом, бесконечности и возможности. Это можно увидеть по клас сификации форм государства, данной Аристотелем, который выделял среди них три «правильных» (монархия, аристократия и полития) и три «неправильных» (тирания, олигархия, демократия). В то же время, им использовались индуктивные принципы сравнительного подхода, который позже стал одним из основных подходов, используемых при количественном анализе и моделировании социально-политической сферы. При выделении общих и отличительных черт приблизительно 150-ти известных ему политических устройств, опираясь на синхронный и диахронный методы, Аристотель анализировал фактический материал созданной при его непосредственном участии обширной серии из 158 исторических монографий, содержащих очерк развития современного ему состояния строя разных государств46. При построении теоретических проектов идеального полиса Аристотель использовал, наряду с Платоном и другими античными философами, приемы работы, которые с современных позиций естественно назвать логическим моделированием.
Основная заслуга мыслителей Древней Греции состоит в составлении первых моделей государства и проведении первых попыток количественного анализа в политике. В их трудах были заложены основания будущих многомерных сложных моделей политической сферы.
Основные направления применения количественного моделирования в современной российской политологии
Когда речь идет об использовании количественных методов в гуманитарных науках, следует, на наш взгляд, понимать, что они никогда не применяются в чистом виде, будучи оторванными от более общих построений, связанных с применением качественного анализа. Особенностью методологии политической науки во второй половине XX века стало усложнение способов анализа, вызванное, прежде всего, всплеском в развитии гуманитарных дисциплин.
С неизбежностью возникают междисциплинарные направления, связанные с чрезвычайным усложнением научного знания. Поэтому на данном этапе развития, как нам представляется, уместно говорить не столько о применяемых числовых методах анализа, которых современная математика предоставляет великое множество, сколько о научных парадигмах, в рамках которых реализуется цикл измерения: выбор объекта анализа — выбор переменных - операционализация переменных — количественный анализ — качественная интерпретация результатов.
Начиная с середины XX столетия можно говорить о становлении национальных школ количественных методов в политической науке. Однако в области количественной методологии сложно провести такое разделение по причине довольно узкой области квантифицируемого в политике, а также наличия объективных сложностей для измерений, на которых мы подробно остановимся во второй главе. Поэтому национальная специфика является, в основном, следствием общенаучной специфики.
Так, американская политология, в основном, носит прикладной характер и фокусируется на процессах, связанных с демократизацией и осуществлением политической власти. Это обусловило высокую востребованность количественных исследований в американской политической науке в силу их прикладного характера. Поэтому в Соединенных Штатах математические методы анализа не только довольно широко применяются в политической науке, но и отличаются значительным разнообразием. В качестве преобладающих объектов исследования в американской политологии можно выделить способ осуществления власти (варьирующий от демократии до авторитаризма) и избирательные системы. Моделирование с элементами измерений распространено также в области принятия решений и в теории политических конфликтов. В отношении способов анализа американская политическая наука широко использует заимствования как из смежных гуманитарных дисциплин, в особенности, из социологии и экономики, а также пытается составить специфическую методологию на основе выведения индексов — комплексных индикаторов, отражающих состояние определенного набора переменных, характеризующих состояние компонентов изучаемой системы.
Количественное направление в методологии европейских политологических школ, невзирая на богатые традиции измерений, развито довольно слабо. На наш взгляд, это обусловлено спецификой предметной ориентации политологии в европейских государствах, которая в большей степени ориентирована на историко-политологические и политико-культурные исследования, которые значительно сложнее поддаются квантификации. Поэтому традиции политического моделирования в европейской науке представлены, в основном, трудами ученых нового времени.
Советский Союз был десятилетиями отделен от Западной Европы и Америки почти непроницаемой стеной железного занавеса, что обусловило практически полную изоляцию советской и западных школ.
Поэтому только в 90-е годы в России появились исследования, более или менее полно отражающие развитие западной политологии и ее методов. Единственным исключением следует признать монографию Мелихова СВ. «Количественные методы в американской политологии» , вышедшую еще в 1979 году, впрочем, незадолго до перестройки.
Поскольку в советский период политология признавалась «буржуазной лженаукой», все количественные наработки в сфере политического были сделаны, в основном, в рамках смежных дисциплин - истории и экономики, в которых выделились отдельные субдисциплины, занимающиеся количественными разработками - клиометрия и эконометрика.
Первая статья по вопросам применения количественных методов в исторических исследованиях появилась в СССР в 1962 г. Уже к 1984 году было опубликовано более 600 книг и статей. Первые опыты применения математи-ко-статистических методов в конкретно-исторических исследованиях были связаны с обработкой локальных историко-статистических данных по социально-экономической, прежде всего, аграрной истории России. Главной их целью было целостное раскрытие внутренней сути и механизма изучаемых явлений. Ведущим методом достижения этой цели стало моделирование89.
Значительную роль в становлении применения количественных методов в СССР приняли исследователи в области экономики и социологии. Еще до 40-х годов появились известные работы А.И. Чупрова и работы Н.Д. Кондратьева, получившие мировую известность.
В 70-80-е годы большую роль играли исследования в ЦЭМИ и в Новосибирском научном центре и работы института социологии. Применение формального аппарата позволяло завуалированно ставить те вопросы, которые были идеологически табуированы.
Специфика количественного моделирования политической сферы
Исторически важнейшей стратегической задачей для большинства исследователей политического являлось прогнозирование будущего и оценка влияния принимаемых властью решений на реализацию того или иного сценария развития событий. Современные представления о научном подходе к решению этой задачи ориентированы на выявление и поиск ведущих факторов, определяющих закономерные причины и «пружины» политического процесса.
При такой постановке проблемы политология выступает в роли дедуктивного знания, включающего выдвижение гипотез, сбор данных, проведение экспериментов и выбор наиболее правдоподобных заключений о ведущих механизмах политических процессов. Подобное теоретическое осмысление и проверка закладывают фундамент для решения прикладных задач -разработки сценариев и выбора стратегий политического поведения.
Наиболее уязвимым остается вопрос постановки активного эксперимента. Практика прошлых веков показывает, что любителей вовлекать свои народы в авантюры немало, однако цена такого опыта часто оказывается неимоверно высокой. Но дело не только в нравственных ограничениях. Классически понимаемый научный эксперимент предполагает воспроизводимость результатов и четкое фиксирование основных параметров, при которых ста вится опыт. Для сложных многокомпонентных, нелинейных, стохастических, не полностью наблюдаемых и эволюционирующих объектов изучения, а именно такими являются социальные объекты, использование эксперимента имеет очевидные ограничения.
Именно поэтому центр тяжести исследований и проектирования возможного будущего в современной политологии переносится на работу с информационными моделями. Смысл моделирования прост - сгустить образ реальности, стирая случайные и нехарактерные черты, до такой отражаемой в знаковых формах концентрации, которая сделает ее доступной для анализа.
Математическое моделирование получило заметное распространение в политических исследованиях. Ускорение темпа жизни вследствие НТП, увеличение численности участников политического процесса, расширение диверсификации власти, возрастание числа политических интеракций - все это требует применения в политологии подходов, которые могли бы учитывать большой объем данных. Без использования моделирования не обходится ни одна масштабная объяснительная схема социально-политической реальности.
Здесь возникает необходимость разграничения терминов «модель» и «теория». В современной политологии они нередко употребляются как взаимозаменяемые114. Вместе с тем теория в строгом смысле несет в себе единственное и исчерпывающее систематическое объяснение больших массивов эмпирических данных, тогда как модель является просто объяснительной конструкцией без претензий на единственность. Теория претендует на всеобщность описания явления, модель же допускает существование других моделей, объясняющих его. Нередко сложные теории иллюстрируются рядом моделей. Такое соотношение акцентирует описательную функцию или степень истинности теории и объяснительную функцию модели - возможность ее использования для принятия решений. Во второй половине прошлого века моделирование получило особенно бурное развитие в связи с развитием вычислительной техники, программ, решающих задачи моделирования и соответствующей таким приемам работы методологии.
Уровень адаптированности моделирования к политической науке удобно оценить при использовании поискового запроса в глобальной информационной сети Интернет. В табл. 2 сведены значения числа ссылок на сочетание разных наук со словами «модели», и «математические» полученные в Yandex 5, и частные от деления результатов по слову «математическая» на результаты по слову «модель» и наоборот. Поскольку понятие «модель» может применяться в отрыве от понятия «математический» и его производных, это позволяет условно оценить степень претензий на математизированность моделей для разных наук по данным Рунет
Детерминанты электоральных предпочтений: анализ данных
Учитывая то, что не все черты, определяющие состояние политической сферы общества, поддаются четкой формализации и квантификации, важнейшим этапом при построении количественной модели является отбор данных для анализа. К сожалению, внимание, уделяемое этому вопросу в современной отечественной политологии, трудно признать полностью отвечающим степени его важности. Но отсутствие совокупностей общепризнанных и общеупотребительных переменных, характеризующих состояние политической системы, придает этапу поиска, отбора и систематизации данных особую значимость, что побудило нас посвятить ему отдельный параграф.
Если системы показателей для проведения сравнительного анализа на межгосударственном уровне были разработаны еще в 70-80-е гг. прошлого века и успешно применялись даже международными организациями (ООН, ЮНЕП, Мировой банк), то региональный уровень таких измерений еще слабо разработан. Между тем методологические проблемы здесь сходны: выбор или построение и обоснование валидности индикаторов, наличие репрезентативного статистического материала для обработки и т.д.
Существенность вопроса иллюстрируется также исследованиями географов и демографов, социологов и экономистов - представителей тех наук, для которых задачи анализа данных и построения прогнозов признаются в качестве ключевых. Согласно классификации Journal of Economic Litera tare , которая широко используется не только западными, но и российскими исследователями, задача сбора данных оценивается как одна из важнейших, что отражается в выделении ее в самостоятельный раздел исследования наравне с собственно моделированием. При этом в названной классификации выделяются отдельно вопросы методологии сбора, оценки и организации данных. Сопоставляя эти задачи с задачами моделирования в политологии, следует констатировать, что аналогичная проблематика в политологии заметно сложнее, поскольку приходится аккумулировать факторы, определяющие восприятие окружающего мира в соответствии с социальными, национальными и психологическими особенностями и традициями электората.
Анализируя ошибки, возникающие на стыках разнородных видов работ по моделированию в политике, специалист в этой области профессор О.Ф. Шабров особо выделяет пункт «добыча и соединение с математическим аппаратом достоверной эмпирической информации», подчеркивая его непреходящую ценность для всех последующих выводов и результатов
Поскольку основой любого современного исследования с применением моделирования, например к анализу регионов, является мысленное расчленение изучаемых объектов на составные элементы (признаки, свойства, отношения между ними), то для получения максимально полной картины требуется привлечение возможно большего количества данных. Только тогда появляется возможность выявить роль и степень влияния каждого из изучаемых факторов в отдельности, прояснить их место в системе и составить модель этой системы. Сама структура матрицы интеракций событий (см. гл. 2) предполагает возможность и желательность учета потенциально увеличивающегося количества признаков для выявления все большего числа значимых закономерностей.
В силу уже отмеченной нами ограниченности объема доступных данных, при анализе влияющих факторов мы будем уделять особое внимание тем из них, которые традиционно рассматриваются как значимые специалистами в своих предметных областях. Условно выделим ключевые блоки:
1) географические и демографические характеристики региона. Данные, относящиеся к этой группе, медленно изменяются во времени, что упрощает их использование, но они в значительной степени задают условия развития региона;
2) экономические показатели, отражающие уровень текущего развития региона и благосостояние его жителей, а также уровень развития корруп-ции151;
3) социальные показатели, характеризующие развитие человеческого потенциала, социальную защищенность жителей регионов, включающую в себя доступ к здравоохранению, образованию и другие элементы;
4) политическое развитие региона, включающее в себя не только электоральные результаты, но и показатели развития гражданского общества: уровень доступности и разнообразия информации, демократичности, свободы, безопасности.
Характер взаимодействия отраженных в этих блоках показателей рассматривался нами в предыдущей главе. Со значительной степенью условности152 можно построить когнитивную схему взаимодействия указанных групп факторов (рис. 5).
