Политическая наука №4 / 2017. Субнациональное измерение политики

Действительно, меню манипуляций не ограничивается клиентелистскими «пряниками». Оппоненты политической машины могут сойти с дистанции, не пройдя сложные формальные правила регистрации – не согласовав выдвижение с партией, не собрав подписи, не преодолев муниципальный фильтр для кандидатов в губернаторы [Карандашова, 2015; Кынев, 2015]. Административным инструментом машин может быть манипуляция явкой. Региональные руководители могут иметь различный настрой относительно явки и рассчитывать соответствующий масштаб необходимой мобилизации [Кынев, 2015; Титков, 2016; Сироткина, Карандашова, 2018]. Альтернативой мобилизации избирателей могут быть фальсификации – «вбросы» и «приписки» [Bader, van Ham, 2015]. Наконец, мобилизуя избирателей, российские региональные политические машины чаще прибегают не к частным позитивным стимулам, а к угрозам [Fish 2005, p. 54–61; Frye, Reuter, Szakonyi, 2015]. Очевидно, что все эти тактики в разном сочетании вносят вклад в результативность той или иной региональной политической машины, однако закономерности этих сочетаний пока мало изучены. Задача настоящей статьи состоит именно в заполнении этого пробела в исследованиях региональных политических машин в современной России.

Метод и данные

Цель данной статьи состоит в определении оснований клиентелизма региональных политических машин в современной России на примере региональных выборов 2015 г. Для этого я использую метод качественного сравнительного анализа (QCA) [Ragin, 2014; Маркс, Рихокс, Рэйгин, 2015]. Выбор метода обусловлен, во-первых, теоретически, во-вторых, технически. Качественный сравнительный анализ помогает определять необходимые основания и комбинации факторов, способствующие тому или иному исходу. Как известно из литературы, рассмотренной в предыдущем параграфе, политические машины опираются на доступные в регионе ресурсы, так что полезно будет изучить, какие факторы и сочетания факторов могут компенсировать друг друга. Кроме того, выбранный метод технически адекватен для «среднего» – чуть менее трех десятков – числа случаев. Анализ выполнен с помощью пакета QCA (GUI) для R [Dusa, 2007].

Такие исследователи, как Г. Китчелт и С. Уилкинсон, а также П. Копецки и М. Спирова подчеркивали преимущества экспертных опросов и интервью для сравнительного анализа таких неформальных практик, как клиентелизм и патронаж [Kitschelt, Wilkinson, 2007, p. 328; Kopeck'y, Spirova, 2012, p. 24]. В соответствии с этими рекомендациями данные о зависимой переменной – клиентелизме в российских регионах – почерпнуты из экспертного опроса «Perceptions of electoral integrity» [Perceptions.., 2015], в этом опросе экспертов спрашивали об особенностях кампании в том или ином российском регионе во время выборов губернаторов или региональных легислатур осенью 2015 г. Я рассматриваю ответы экспертов на три вопроса: об обещании или предоставлении партиями потребительских товаров в качестве стимулов к голосованию; об обещании особого доступа к материальным преимуществам в социальной политике в качестве стимулов к голосованию; о попытках контроля над голосованием со стороны партий (в настоящем исследовании я анализирую только ответы экспертов применительно к партии «Единая Россия»). Эти три вопроса позволяют различить самый простой клиентелизм в форме покупки голосов, более сложный клиентелизм частных и клубных благ [Китчелт, Уилкинсон, 2016], а также клиентелизм, где вознаграждения сложно переплетены с принуждением. Точные формулировки вопросов и варианты ответов приведены в Приложении 1. Вариантам ответов присваиваются порядковые значения, и на их основе рассчитывается средний индекс для региона. После исключения пяти регионов, где для расчета переменной было менее трех экспертных ответов, в выборке осталось 25 регионов, индексы для них приведены в таблице 1.

Таблица 1

Индексы клиентелизма для региональных выборов 2015 г.

Источник: [Perceptions…, 2015].

Обобщенно можно выделить два основных подхода к объяснению клиентелизма – политэкономический и институциональный. Первый подход объясняет клиентелизм исходя из наличия социально-экономической базы для подконтрольного голосования, в первую очередь бедности и неравенства [Скотт, 2016; Китчелт, Уилкинсон, 2016; Brokers…, 2013]. Второй подход обращает внимание на политико-институциональные ограничения [Шефтер, 2016; Mares, Young, 2016]. Для выдвижения гипотез в соответствии с первым подходом уместно обращение к литературе о социально-демографических основаниях политических машин в России, рассмотренных в начале предыдущего параграфа, а для выдвижения гипотез в соответствии со вторым подходом – к литературе о политических факторах машинной политики в России, рассмотренной в предыдущем параграфе во второй половине.

В качестве гипотез о социально-демографических основаниях выдвигаются следующие:

Гипотеза 1. Уровень клиентелизма выше в менее урбанизированных регионах.

Гипотеза 2. Уровень клиентелизма выше в регионах с меньшим ВРП на душу населения.

Чтобы отследить возможный эффект масштаба на доступность мониторинга [Medina, Stokes, 2007; Хейл, 2016], выдвигается дополнительная гипотеза:

Гипотеза 3. Уровень клиентелизма выше в менее населенных регионах.

К сожалению, из-за того, что в выборке оказалось только две республики с большой долей титульного населения – Татарстан и Чувашия, из-за малой вариации в данном исследовании невозможно полноценно проверить гипотезу о роли этнических сетей.

В качестве гипотез о роли политических факторов выдвигаются следующие:

Гипотеза 4. Уровень клиентелизма выше в регионах с «местным» губернатором.

Гипотеза 5. Уровень клиентелизма выше в регионах с губернатором, имеющим большой срок в должности.

Поскольку клиентелизм экономически оправдан при большей остроте конкуренции, для подвыборки губернаторских выборов отдельно тестируется гипотеза:

Гипотеза 6. Уровень клиентелизма выше в регионах с участием более опасных конкурентов губернатора.

В качестве гипотез об инструментальных альтернативах клиентелизма выдвигаются:

Гипотеза 7. Уровень клиентелизма ниже в регионах, где оппоненты политической машины не были допущены до выборов.

Гипотеза 8. Уровень клиентелизма ниже в регионах, где выше уровень нарушений.

Гипотеза 9. Уровень клиентелизма ниже в регионах, где используется тактика снижения явки.

Кроме того, контролируется тип выборов: можно ожидать, что на более конкурентных выборах в легислатуры клиентелизма будет больше. Вводимая контрольная переменная фиксирует все регионы, где проходили выборы легислатуры, в том числе одновременно с губернаторскими в Калужской и Костромской областях.

Валовый региональный продукт, численность населения и доля городского населения региона рассчитаны по показателям за предыдущий год 13 . В губернаторском сроке учитывались только полные годы на посту без округления на момент выборов. В качестве «местных» губернаторов отмечались те, кто работал в регионе непосредственно перед назначением или провел в регионе хотя бы часть политической или экономической карьеры. В качестве опасных губернаторских соперников в 2015 г. кодировались депутаты Государственной думы, в качестве «относительно опасных» соперников кодировались многолетние лидеры региональных партийных отделений с опытом оппонирования губернатору в региональной легислатуре 14 . Уровень нарушений на выборах и отстранение оппонентов фиксируются на основе экспертного опроса PEI [Perceptions…, 2015]. Данные о явке взяты с официального сайта Центральной избирательной комиссии РФ 15 , в случае выборов губернатора Иркутской области взята явка для первого из двух туров. Описание переменных приведено в таблице 2, поскольку качественный сравнительный анализ требует работы с булевыми переменными, приведен также порог, по которому проводится дихотомизация.

13

Основные социально-экономически показатели в 2014 г. // УИС Россия. – Режим доступа:Invest2015_09_010.htm (Дата посещения: 23.06.2017.)

Оценка численности постоянного населения на 1 января 2014 г. и в среднем за 2013 г. // Росстат. – Режим доступа: www.gks.ru/free_doc/new_site/population/demo/popul2014.xls (Дата посещения: 23.06.2017.)

14

В качестве «опасных» кандидатов отмечены: депутаты Государственной Думы от ЛДПР Иван Абрамов (Амурская обл.) и Иван Деньгин (Калужская обл.), от КПРФ – Сергей Левченко (Иркутская обл.), Николай Кузьмин (Ленинградская обл.), Олег Денисенко (Омская обл.), Владимир Симагин (Пензенская обл.), Николай Коломейцев (Ростовская обл.). В качестве «относительно опасных» – местные коммунисты Валерий Ижицкий (Костромская обл.), Николай Осадчий (Краснодарский край), Светлана Иванова (Сахалинская обл.) и Игорь Ревин (Калининградская обл.), только перед выборами попавший в Госдуму. Потенциально опасные соперники губернаторов от «Справедливой России» в этот цикл повсеместно сошли с дистанции вследствие неформальных договоренностей, в том числе в обмен на кресло для партии в Совете Федерации [Кынев, Любарев, Максимов, 2015].

15

Выборы, референдумы и иные формы прямого волеизъявления. – Режим доступа:(Дата посещения: 23.06.2017.)

Таблица 2

Описание переменных

Анализ и выводы

Далее будут представлены сценарии для зависимых переменных. Следует оговориться, что расчеты иногда позволяют выделить очень много разных сценариев, ниже рассмотрены только те из них, которые могут быть теоретически интерпретированы.

Анализ оснований для клиентелистского использования материальных стимулов на выборах. Первый сценарий – выборы в легислатуры в небогатых и неурбанизированных регионах. Этот сценарий объясняет использование материальных стимулов в Костромской, Курганской, Рязанской и Воронежской областях 16 .

16

К сожалению, формат работы не позволяет останавливаться на региональных случаях, их разбор см., например: [Кынев, Любарев, Максимов, 2015].

Второй сценарий – выборы при губернаторе без длительного опыта управления, когда некоторые оппоненты не были допущены, но при этом не было и значительных нарушений. Этот сценарий объясняет случаи Архангельской, Новосибирской и Челябинской областей.

Наконец, третий сценарий характерен для выборов при местном губернаторе в небольших неурбанизированных регионах, где участие оппонентов не ограничили. Этот сценарий фиксируется в Амурской и Костромской, а также в Тамбовской области. Следует отметить, что если в Амурской области была достаточно острая губернаторская гонка, в Костромской области одновременные выборы губернатора и облдумы обострились участием РПР-Парнас, то в Тамбовской области на губернаторских выборах не было опасного соперничества, но зато мобилизовывалась высокая явка.