Информационная база политического анализа

Ознакомившись с понятием измерения и основами статистического подхода, мы приступаем к знакомству с информационным обеспечением политического анализа и прогнозирования. С одной стороны, в этой главе будут охарактеризованы основные источники информации и методы ее сбора. С другой стороны, мы рассмотрим специфику различных видов информации как источников данных — результатов измерения свойств политических объектов. Здесь нам понадобятся такие понятия, как тип шкалы, несмещенность оценки, объем выборки и многие другие из изученных в предыдущих главах.

Данные статистического учета

Данные статистического учета являются самостоятельной и очень важной составляющей информационного обеспечения политического анализа. Как правило, такие данные получаются в результате официального статистического учета — обследований, проводимых специальными государственными организациями, а также отдельными министерствами и ведомствами. Так, в России за централизованный сбор статистических данных отвечает Федеральная служба государственной статистики (Росстат). Особая роль государства в сборе статистических данных во всем мире обусловлена тем, что это чрезвычайно затратный и организационно сложный комплекс процедур. Поэтому ниже мы будем говорить в основном именно о данных официального статистического учета, употребляя для краткости выражение «статистические данные».

В целом статистические данные считаются в высокой степени валидными — измеряющими именно то, что необходимо измерить. Показатели статистического учета играют огромную роль в выработке адекватного политического курса, планировании развития экономики и социальной сферы, и государство заинтересовано в том, чтобы статистика отражала реальную действительность. В то же время следует принять во внимание два важных соображения. Во-первых, существуют виды статистических данных, непосредственным образом влияющие на распределение власти, — это, прежде всего, электоральная статистика, фиксирующая обобщенные результаты выборов. В странах, где не отлажены институты контроля избирательного процесса обществом (к сожалению, к этой группе стран относится и Россия), возможны сознательные искажения результатов выборов в пользу отдельных кандидатов и партий.

Другой пример политически мотивированной «корректировки» статистических данных — некоторые результаты переписи населения. Так, по мнению многих экспертов, данные российской переписи 2002 г. могли быть подвергнуты сознательному искажению в некоторых национальных республиках. Речь идет об абсолютной и относительной численности той или иной национальности; в ряде регионов это имеет принципиальное значение с точки зрения распределения власти между представителями различных этносов.

Еще один источник ошибок в данных официального статистического учета связан с «теневым сектором», существующим в любом обществе. Так, получающие взятки чиновники или члены организованных преступных групп явно не желают быть «статистически обследованными». Масштаб искажений, источником которых являются неучтенные единицы, зависит от доли «теневого сектора» в обществе в целом и специфики измеряемого показателя (например, доходы населения при значительной доле теневого сектора будут в официальных данных занижены).

Статистический учет может проводиться посредством сплошного (как правило) и реже — выборочного обследования. Например, в России, как и во многих других странах, официальная статистика содержит два показателя занятости населения: 1) численность безработных и 2) численность безработных, зарегистрированных в государственных учреждениях службы занятости населения. Первый показатель измеряется в соответствии с требованиями Международной организации труда, которая признает безработным любого человека экономически активного возраста, не имеющего доходного занятия и занимающегося поиском работы. Методом измерения показателя является опрос населения, проводимый по выборочной совокупности (в данном случае объем выборки очень велик; ежемесячно опрашивается около 69 тысяч человек). Затем результат, полученный по выборочной совокупности, обобщается на всю страну с учетом погрешности выборки.

Второй показатель — зарегистрированная безработица — представляет собой сумму всех безработных, обратившихся в отчетный период в органы службы занятости. В данном случае обследование является сплошным, информация собирается по всем государственным службам.

При этом показатели официальной и «неофициальной» безработицы — это разные показатели. Так, на уровень зарегистрированной безработицы влияет не только ситуация на рынке труда, но и «спрос» со стороны населения на услуги государственной службы занятости.

Статистический индикатор может представлять собой результат агрегирования (суммирования) по генеральной совокупности или выборке (как в примере выше), и тогда это абсолютный показатель. Абсолютные показатели — всегда величины, имеющие определенную единицу измерения. Проблема в том, что большинство абсолютных показателей не обеспечивает сопоставимости отдельных групп между собой. Например, сравнение численности безработных в Москве и Ингушетии мало что даст нам с практической точки зрения, так как эти регионы радикальным образом различаются по численности населения. Поэтому большинство признаков в статистическом учете измеряются не только в абсолютных, но и в относительных величинах. Так, признак «безработица» («занятость») характеризуется не только численностью безработных, но и уровнем безработицы, который представляет собой отношение численности безработных к численности экономически активного населения (в возрасте от 15 до 72 лет) и имеет процентную размерность.

Некоторые статистические показатели представляют собой коэффициенты — стандартизированные относительные величины, предполагающие специальную процедуру расче;

та. Например, коэффициент концентрации доходов Джини показывает, насколько реальное распределение доходов в группе отклоняется от равномерного закона распределения. Чем больше отклонение, тем выше коэффициент Джини (он варьируется от нуля до единицы). Сходную задачу выполняет коэффициент фондов (коэффициент дифференциации доходов), но только основан он на совершенно другом принципе и, соответственно, предполагает иную процедуру расчета. Коэффициент фондов определяется как соотношение между средними уровнями денежных доходов 10% населения с самыми высокими доходами и 10% населения с самыми низкими доходами.

Еще одна разновидность статистических данных — статистические индексы. Это также относительные величины, показывающие, во сколько раз меняется значение переменной при переходе от одного момента времени к другому. Например, индекс потребительских цен определяется как отношение стоимости фиксированного набора товаров и услуг в ценах текущего периода к его стоимости в ценах базисного периода. Данный индекс измеряет уровень инфляции. Обратите внимание, что рассмотренное нами во второй главе понятие индекса в политической науке значительно шире по своему содержанию; его не следует путать с индексами статистическими.

В целом, при работе со статистическими данными необходимо очень четко понимать процедуру их измерения и расчета. В противном случае при решении исследовательских задач возможны грубые ошибки эмпирической операционализации.

Любые статистические данные — абсолютные и относительные, коэффициенты и индексы, — в отличие от индивидуальных показателей, характеризуют определенные свойства групп людей, взятых в целом. Такие данные называются данными макроуровня. Как правило, группы людей для статистического оценивания формируются по территориальному или социально-демографическому признаку. В первом случае речь идет о населении города, района, области, страны, во втором — о возрастных, гендерных, этнических и иных группах. Причем свойства, измеряемые статистическими показателями для групп в целом, не могут быть распространены на каждого их члена в отдельности. Тот факт, что на выборах депутатов Государственной Думы 2007 г. электоральная поддержка партии «Единая Россия» в Ямало-Ненецком автономном округе в среднем превысила поддержку этой партии в Смоленской области на 25%, никоим образом не означает, что каждый отдельный избиратель ЯНАО поддерживает ЕР больше избирателя Смоленщины.

Необоснованное распространение результатов, полученных на одном уровне данных, на другой уровень, называется ошибкой экологического вывода (ecological inference error). Риск совершить такую ошибку особенно велик именно при работе со статистическими данными, которые всегда агрегированы на определенном уровне. Детально эту важнейшую проблему мы рассмотрим в разделе, посвященном корреляционному анализу.

Разнообразие данных статистического учета огромно. Блоки демографической, социальной, экономической статистики включают сотни переменных. Своя статистика имеется в каждой отрасли человеческой деятельности, статистические данные описывают множество процессов — от распространения Интернета до оснащения больниц новой медицинской техникой. При этом нельзя сказать заранее, какие показатели могут понадобиться при проведении политологического исследования. Например, статистика пользователей Интернета может оказаться востребованной при операционализации понятия «инновационный потенциал территории», уровень оснащенности больниц — при создании системы оценки эффективности государственной политики в области здравоохранения.

Конечно, существует группа статистических показателей, по своей природе принадлежащих «миру политического». Это, прежде всего, электоральная статистика, отражающая ход и результаты выборов. Она формируется путем сложения отдельных наблюдений — индивидуальных актов политического волеизъявления граждан на выборах. «Базовой единицей», на основе которой рассчитывается электоральная статистика, является избирательный бюллетень, опушенный в урну для голосования. Такой бюллетень содержит перечень позиций, соответствующих объектам (альтернативам) электорального выбора: политическим партиям или кандидатам, а на референдумах —- пунктам «за» и «против». Осуществляя свой политический выбор, избиратель ставит отметку напротив предпочтительной для него альтернативы. Количество отметок, которые могут быть поставлены, зависит от того, как избирательное законодательство данной страны определяет число голосов у одного избирателя. Например, в России на парламентских выборах 2011 г. каждый избиратель имел, но одному голосу.

Ключевой процедурой в получении электоральностатистических данных является подсчет частотных распределений. Иными словами, сотрудники избирательных комиссий подсчитывают число отметок напротив каждой позиции в бюллетенях. Получившиеся значения представляют собой абсолютные показатели электоральной поддержки вынесенных на голосование альтернатив, единица измерения — один голос.

Кроме распределения голосов, отданных за рахзичные политические альтернативы, электоральная статистика содержит и другие сведения, также получаемые посредством суммирования отдельных единиц наблюдения:

• • число избирателей, внесенных в списки избирателей;
• • число избирательных бюллетеней, выданных избирателям, проголосовавшим досрочно;
• • число избирательных бюллетеней, выданных избирателям вне помещений для голосования;
• • число погашенных избирательных бюллетеней;
• • число избирательных бюллетеней в переносных ящиках для голосования;
• • число избирательных бюллетеней в стационарных ящиках для голосования;
• • число недействительных избирательных бюллетеней;
• • число действительных избирательных бюллетеней;
• • число утраченных избирательных бюллетеней.

Число принявших участие в голосовании (явка избирателей) определяется путем суммирования числа бюллетеней, содержащихся в стационарных и переносных избирательных урнах (и, соответственно, может быть равным или меньшим, чем число принявших участие в выборах). Зная уровень явки, можно рассчитать относительные показатели: процентные доли проголосовавших за представленные альтернативы от числа принявших участие в голосовании.

Хотя именно данные о политическом выборе избирателей представляют, как правило, наибольший интерес, это не единственные показатели, дающие полезную для политического аналитика информацию. Например, при определении масштаба фальсификаций на выборах и использования административного ресурса при подведении итогов голосования во внимание принимаются:

• • общее число недействительных бюллетеней и количество бюллетеней, содержащих более одной отметки;
• • число бюллетеней, выданных проголосовавшим досрочно и вне избирательных участков;
• • динамика численности избирателей в регионе по сравнению с предыдущими выборами; и т. д.

Важно подчеркнуть, что никаких индивидуальных сведений об отдельных избирателях электоральная статистика не содержит, что обусловлено анонимным характером голосования. Этим электоральные данные принципиально отличаются от данных социологических исследований, которые содержат информацию о принадлежности индивида к определенным группам (пол, возраст, уровень доходов, профессиональная принадлежность и др.). Единственная информация, которой мы располагаем об избирателях в электоральной статистике (кроме собственно политического выбора), — информация об их территориальной принадлежности. Это связано с общим характером организации процесса голосования, которое осуществляется на избирательных участках по месту проживания (регистрации) избирателей. Данные участковых избирательных комиссий представляют собой «первичный», «нижний» уровень агрегирования электоральных данных. Также широко используются следующие три уровня агрегирования электоральной статистики:

• общегосударственный уровень (в России — данные Центральной избирательной комиссии о результатах голосования в целом по стране для общефедеральных выборов — президента РФ, депутатов Государственной Думы, а также для общенациональных референдумов);

• • региональный уровень (в России — результаты голосований в разрезе субъектов Федерации или избирательных округов; на данном уровне информация обобщается для федеральных выборов и выборов властных органов субъектов РФ (региональных законодательных собраний, ранее — губернаторских);
• • локальный (территориальный) уровень — данные территориальных избирательных комиссий о результатах голосования в муниципальных образованиях.

С «территориальным» характером электоральных данных связаны их преимущества и недостатки в качестве эмпирической базы исследования мотивации поведения избирателей на выборах. Ключевая проблема состоит в том, что территориальная принадлежность избирателя в большинстве случаев не является самостоятельным «эксплицированным» фактором электорального поведения. Как правило, принадлежность к определенной территориальной или территориально-политической общности отражает комплекс скрытых, латентных факторов, которые еще предстоит обнаружить. Политико-географические сообщества сами представляют собой объекты в многомерном социальногеографическом пространстве и характеризуются множеством признаков. Какие из этих признаков обладают влиянием на электоральное поведение, необходимо уточнять с помощью дополнительных исследований.

В то же время группировка избирателей по территориям обладает и огромным преимуществом: здесь мы имеем некоторое естественное разбиение индивидов на группы, порожденное естественной общностью условий их существования. Территориальная общность имеет, как минимум, «собственную» власть, что уже является очень сильным фактором восприятия политики в целом. Территориальные группы зачастую связаны общими культурными стандартами и коллективными идентичностями, структурой коммуникационных потоков, характером социальных сетей, родом деятельности и т. д.

В дальнейшем мы будем неоднократно иллюстрировать применение различных методов с помощью электоральной статистики. Пример электорально-статистической таблицы данных, опубликованных Центральной избирательной ко;

миссией, но итогам президентских выборов 2008 г. (общегосударственный уровень агрегирования), приводится в табл. 4.1. По всем позициям приведены абсолютные показатели, по голосованию за кандидатов — абсолютные и относительные.

Таблица 4.1

Среди собственно «политических» видов статистических данных следует также выделить статистику, отражающую политическую активность населения вне электорального процесса. Это могут быть данные об участии в митингах, демонстрациях, иной массовой политической активности, членстве в политических партиях и т. д. Впрочем, такого рода данные гораздо менее доступны, нежели электоральная статистика.

Полезные для политического анализа данные содержит демографическая и социально-экономическая статистика. Они помогают понять, в какой среде протекают властные процессы, какие неполитические факторы влияют на политическое поведение масс и элит. Например, особенности институциональной организации власти в Дагестане, структуру политической элиты региона невозможно понять, не зная численности титульных этносов этой республики.

Высокую протестную активность определенной социальной группы можно объяснить исходя из показателей социального самочувствия, операциональными индикаторами которого выступают: отношение средней заработной платы к прожиточному минимуму, уровень детской смертности, уровень безработицы, доля населения, живущего за чертой бедности, направление миграционных потоков (люди переезжают из менее благополучных мест в более благополучные) и т. д. Полезным подспорьем в оценке уровня политической стабильности может стать статистическая информация, характеризующая социальную дифференциацию: разрыв между наиболее обеспеченными и наиболее бедными слоями населения. Уровень поддержки политических партий в определенном регионе можно объяснить исходя из данных о возрастной структуре населения или о соотношении проживающих в городах и сельской местности. Все эти и многие другие закономерности невозможно было бы выявить и обосновать без использования данных статистического учета.

К плюсам статистической информации относится ее достаточно высокая доступность. Так, результаты выборов можно без труда найти в информационной системе Центризбиркома^[1], основные показатели социально-экономической статистики доступны на сайте Федеральной службы государственной статистики^[2] и на официальных сайтах многих субъектов Федерации. Такие данные публикуются и в специальных статистических сборниках. Определенные проблемы с доступностью информации могут возникнуть тогда, когда речь идет о небольшой социальной или территориальной общности (например, население муниципального образования). В этих случаях может возникнуть необходимость обратиться с запросом в местные органы власти.

Кроме того, достоинством данных официального статистического учета является систематический характер их сбора. Речь идет как об унификации методик измерения (в том числе на международном уровне), так и о регулярности проведения измерений во времени. Это дает исследователю возможность сформировать временные ряды.

Обобщим особенности статистических данных с точки зрения проблем измерения.

• • Базовой процедурой получения статистических данных является агрегирование — суммирование отдельных наблюдений. Соответственно, статистические показатели всегда представляют собой переменные относительной шкалы.
• • В целом данные официального статистического учета обладают высоким уровнем валидности. Исключение составляют страны и регионы, где статистические показатели непосредственно влияют на процессы распределения и использования власти. В таких случаях требуется учитывать фактор возможных фальсификаций при анализе данных и формулировании выводов. Сознательные искажения статистических данных являются источником систематических ошибок. Другим источником систематических ошибок является невозможность охватить статистическим учетом «теневые» секторы общественной жизни.
• • Статистические данные собираются преимущественно государственными организациями. Процедура сбора первичной информации, на основе которой формируются статистические данные, не контролируется исследователем.
• • Основная часть статистических показателей формируется в результате сплошного исследования, что снимает проблему ошибок, связанных с извлечением выборки. При измерении показателей выборочным методом берется, как правило, очень большой объем выборки, что сокращает влияние случайных ошибок.

• [1] http://www.cikrf.ru
• [2] http://www.gks.ru