|
Незаконченное высшее |
9,4% |
|
среднее общее |
19% |
|
среднее специальное |
29,3% |
|
Незаконченное высшее |
8,2% |
|
высшее |
34,1% |
Источник: ЗакС избран пожилыми женщинами с высшим образованием, Санкт-Петербургские Ведомости Online 14.03.03 (#"#_ftn7" name="_ftnref7" title="">[6]. Для крупнейшего столичного города, по-прежнему соперничающего с Москвой за статус "первостоличности", такая социальная и политическая апатия выглядит как нонсенс. Однако, что есть, то есть! Особое безразличие к выборам и недоверие к власти опять проявила молодежь, в особенности люди до 25 лет, студенты.
Рисунок 4 Протестное голосование на выборах в ЗакС 3-го созыва (по округам), в %
Глава II. Пространственные различия в электоральной эффективности избирательных компаний по выборам в Законодательное собрание Санкт-Петербурга третьего созыва
Классификация избирательных округов строилась на основе индекса успешности проведенных избирательных компаний кандидатами.
Этот критерий был выбран исходя из того, что он является одним из значимых показателей электоральной эффективности компаний. “Традиционно самыми простыми показателями являются два – процент голосов избирателей, полученный на выборах, и абсолютное количество этих голосов. Что показывают эти цифры? Процент голосов, наряду с абсолютным количеством голосов является официальным показателем эффективности и несет юридический смысл. Он также отражает то, насколько кандидат был успешнее своих соперников в данном конкретном округе. Судить же о том, насколько успешнее прошли кампании кандидатов в разных округах, на его основании невозможно – количество кандидатов принципиально разное. Получить 51% голосов в округе с двумя кандидатами на порядок легче, чем в округе с 10 соперниками. Абсолютное количество голосов дает еще одно политически важное измерение. Теоретически количество людей, выразивших через голосование поддержку тому или иному избранному депутату иногда позволяет им сравнивать степень собственной «представительности». И уж конечно, при нашей одномандатной мажоритарной системе ни тот, ни другой показатель не дают прямой возможности сравнивать эффективности партийных кампаний по всему городу в целом”[7].
В таблице 6 представлены округа, в которых победивший кандидат набрал наибольшее количество голосов в процентах и в абсолютных цифрах.
Таблица 6 Округа, в которых было получено максимальное количество голосов на выборах в ЗакС в 2002 году.
Округ
% голосов
Кол-во голосов
Ранг по %
Ранг по голосам
45
80,87
17599
1
3
15
75,99
19906
2
2
14
74,10
20295
3
1
33
73,78
16554
4
5
12
72,74
16733
5
4
Источник: Аксенов К.Э. Лидеры истинные и мнимые: сравнительная эффективность кандидатов и партий, 2003
В таблице округа, победители которых попадают в пятерку лидеров как по процентам, так и по количеству голосов. Во всех округах победители получили свыше 70% голосов.
Но если учесть, что в разных округах было разное количество претендентов на депутатский мандат, а следовательно разные стартовые условия, то по показателю успешности, принцип расчета которого был описан в п. 2 главы 1, пятерка лидеров выглядит иначе (таблица 7).
Таблица 7 Округа с максимальными показателями индекса успешности
|
Округ |
Голосов |
% |
Индекс успешности |
|
32 |
14740 |
59,05% |
549,6 |
|
31 |
12353 |
49,44% |
493,3 |
|
5 |
15311 |
70,35% |
462,8 |
|
38 |
9786 |
51,15% |
411,5 |
|
27 |
15619 |
68,21% |
377,4 |
Из этой таблицы следует, что наиболее успешные компании были проведены теми кандидатами, которые набрали значительно меньше голосов, как в относительном, так и в абсолютном отношении.
Но чем же определяется успешность, почему был успешен тот или иной кандидат? Чтобы ответить на этот вопрос мы провели корреляционный анализ факторов, влияющих, по нашему мнению, на этот показатель. Весьма тесная связь существует между показателем успешности и показателем соперничества (т.е. разница в успешности кандидата – победителя и его ближайшего соперника), заметная связь между успешностью и показателем участия избирателей в голосовании.
Таблица 8 Результаты парной корреляции. Объясняемая переменная – успешность кандидатов депутатов на выборах в ЗакС в 2002 г.*
|
|
r(X,Y) |
r2 |
T |
P |
|
Соперничество |
0,902926 |
0,815275 |
206,3300 |
0,00 |
|
Явка на выборы |
0,536866 |
0,288225 |
62,4982 |
0,00 |
|
Протестное голосование |
-0,480974 |
0,231336 |
-53,8799 |
0,00 |
|
Переменная |
Успешность |
Соперничество |
Явка на выборы |
Протестное голосование |
|
Успешность |
1,00 |
,90 |
,53 |
- ,48 |
|
Соперничество |
,90 |
1,00 |
,30 |
- ,53 |
|
Явка на выборы |
,53 |
,30 |
1,00 |
- ,50 |
|
Протестное голосование |
- ,48 |
- ,53 |
- ,50 |
1,00 |
Построенная модель подтверждает первоначальную гипотезу о том, что на индекс успешности проведенной компании весьма значительное влияние оказывает степень соперничества между кандидатами. Низкий уровень соперничества во многих случаях говорит о высокой степени успешности (см. рисунок 5, 6) . Т.е. некоторые кандидаты не имели реальных соперников в предвыборной гонке. Эту гипотезу можно проиллюстрировать на примере 32 избирательного округа, где сокрушительную победу одержал В.С. Ягья (успешность 549,6), не имевший ни одного сколько-нибудь значимого соперника (успешность ближайшего соперника –6,06).
Таблица 9 Результаты составной регрессии. Объясняемая переменная – успешность кандидатов в депутаты ЗакС 3-го созыва.
Коэфф.
