Сравнительная таблица моделей прогнозирования президентских выборов по их точности и величине опережающего времени

О качестве прогнозной модели говорят два показателя – точность и опережающий период. В таблице 2 показателем точности прогнозной модели служат 2 величины – коэффициент множественной детерминации и ошибка модели. Здесь же представлена величина опережающего периода – это либо короткий период, либо длинный. Кроме того, есть две модели, в которых опережающего периода нет вообще. Следует заметить, что во всех моделях с коротким опережающим периодом данные собраны в конце сентября, а, как известно, выборы президента США проходят в начале октября. Таким образом, предложенные для сравнения модели дают прогнозы всего лишь за месяц до непосредственных выборов, что нивелирует всех их достоинтва.

Как видно из таблицы 2 лишь две модели удовлетворяют важнейшим критериям качества прогноза – это модель Абрамовитца и модель Льюис-Бека и Райса, которые имеют достаточно высокое значение коэффициента множественной детерминации.

Рассмотрим более подробно модель Льюис-Бека и Райса, предложенную ими в 1992 г. в работе «Прогнозирование выборов». Строя свою прогнозную модель, эти политологи так же не обошли своим внимание вопрос, каковы слагаемые формулы, по которой голосуют избиратели, предпочитая одного кандидата другому. Льюис-Бек и Райс используют некий симбиоз социально-психологического и рационально-инструментального подходов к электоральному поведению, предлагая три основных фактора, влияющих на принятие решения индивидуальным избирателем – экономические условия существования страны, партийная идентификация и привлекательность кандидата. Под фактором «экономические условия» здесь понимаются успехи действующего президента в реализации программ, направленных на повышение материального благополучия, как отдельных граждан, так и страны в целом. Под фактором «партийная идентификация» имеется в виду психологическая приверженность к определенной партии. Что касается фактора «привлекательность кандидата», то, по мнению Льюис-Бека и Райса, основой выбора определенного кандидата являются его физические характеристики (такие, как внешняя привлекательность), моральные качества (такие как, честность) или ценности (такие, как патриотизм). Согласно данной модели, избиратели скорее проголосуют за действующего президента, если он:

1. достиг определенных успехов в повышении материального благополучия страны;

2. принадлежит той же партии, что и он сам;

3. привлекателен в личностном плане.

Определив детерминанты, движущие индивидуальным избирателем при голосовании, необходимо операционализировать эти понятия, т.е. найти конкретные показатели, величину которых можно непосредственно измерить.

В качестве индикатора экономических условий существования страны Льюис-Бек и Райс берут показатель валового национального продукта, а точнее его рост за шесть месяцев (период с четвертой четверти предвыборного года до второй четверти года выборов), выраженный в процентном соотношении.

Для описания партийной принадлежности Льюс-Бек и Райс используют представленность партии действующего президента в промежуточных выборах в Палату представителей Конгресса, оценивая таким образом относительную партийную силу инкумбента в предстоящих президентских выборах. Коэффициент корреляции этого индикатора с числом голосов, полученных инкумбентом на президентских выборах, довольно значителен и составляет 0,40.

Что касается операционализации понятия «привлекательность кандидата», то авторами рассматриваемой прогнозной модели для этих целей используется два индикатора: процент голосов, одобряющих деятельность действующего президента в год выборов (по данным опроса, проведенного службой Гэллапа в июле года проведения выборов) и показатель выступления кандидатов на первичных выборах. Последний показатель представляет собой дихотомическую переменную, имеющую два значения: 1 - если на первичных выборах кандидат получил более 60 % голосов поддержки, и 0 - если в пользу кандидата было отдано менее 60 % голосов.

Таким образом, можно объединить все вышеназванные факторы, получившие свои эмпирические индикаторы, в единое регрессионное уравнение:

Преобразовав это выражение в уравнение регрессии, можно получить следующую модель:

V = 6.83 + 7.76*G + 0.86* PP + 0.52* PS + 19.66* C,

Где:

V – процент голосов, отданных за действующего президента;

G - показатель валового национального продукта за шесть месяцев–ВНП- (период с четвертой четверти предвыборного года до второй четверти года выборов), выраженный в процентном соотношении;

PP - процент голосов, одобряющих деятельность действующего президента в год выборов (по данным опроса, проведенного службой Гэллапа в июле года проведения выборов);

PS – число мест, полученных партией президента на промежуточных выборах в Палату представителей Конгресса;

C - показатель голосов, отданных за действующего президента на первичных выборах (1 - если на первичных выборах кандидат получил более 60 % голосов поддержки; 0 - если в пользу кандидата было отдано менее 60 % голосов).

Каким образом можно проинтерпретировать значения полученных коэффициентов уравнения? При повышении показателя ВНП на 1 процентный пункт при неизменном состоянии всех остальных переменных, процент голосов, отданных за действующего президента, увеличится на 7.76 пункта. Когда популярность президента, измеренная с помощью опросника службы Гэллапа, поднимется на 1 пункт, инкумбент может рассчитывать на увеличение отданных за него голосов почти на 1% (0.86 %). Если партия президента не потеряла места в Палате представителей, а сохранила их за собой на прежнем уровне или увеличила, то действующий президент может рассчитывать на 0.52% увеличения отданных за него голосов. Наконец, если инкумбент получил поддержку на первичных выборах, то доля голосов, отданных за него на самих президентских выборах, увеличится почти на 20% (19.66%).

Конечно, полученные данные интересны сами по себе, но поскольку для прогноза важны показатели его точности – коэффициент детерминации и ошибка модели, то необходимо рассмотреть и их значения. Для данного уравнения значение коэффициента R² достаточно велико - 0.95 и означает, что независимые переменные на 95% определяют колебания зависимой переменной, т.е. результата выборов и только 5% вариации результат выборов объясняются неучтенными факторами. Значение ошибки модели равняется 2.13 и означает, что спрогнозированный результат выборов будет отличаться от реального всего на 2.13%.

Проанализировав все президентские выборы с 1948 по 1988 гг. и применив для их результатов описанную выше модель (т.е. подставив в уравнение значения независимых переменных, измеренных в их состоянии на конкретный год), Льюис-Бек и Райс пришли к выводу, что их модель дала бы правильный прогноз для 10 из 11 случаев. При этом Льюис-Бек и Райс приводят интересное сравнение прогнозов, сделанных по своей модели и прогнозов, сделанных службой Гэллапа накануне выборов. Прогнозы службы Гэллапа основывались на анализе ответов на вопрос «За кого из кандидатов Вы проголосуете на предстоящих выборах?», задаваемому респондентам за день до выборов. При этом средняя величина ошибки сделанных прогнозов равнялась 2.13 %, почти столько же, как и в модели Льюис-Бека и Райса, но с одной лишь разницей, что прогнозная модель Льюис-Бека и Райса основывается на данных, полученных летом, а прогноз службы Гэллапа был сделан всего за день до выборов. [Lewis-Beck and Rice 1992:50-54].

Другими словами, еще один важнейший показатель качества прогнозной модели – величина опережающего периода, говорит в пользу прогнозной модели Льюис-Бека и Райса.

В заключение следует отметить, что рассмотренная выше прогнозная модель Льюис-Бека и Райса обладает следующими достоинствами: во-первых, она привлекательна в методологическом аспекте, поскольку включает в себя основные факторы, движущие избирателем при голосовании, представленные в социально-психологическом и рационально-инструментальном подходах; во-вторых, она показала свою применимость и в эмпирическом плане: основанные на ней прогнозы оказались бы точными в 10 из 11 случаев, опережающий период был достаточно большим, чтобы прогнозы были интересны обществу и полезны самим кандидатам при планировании предвыборной кампании.

Далее возьмем рассмотренную модель за основу и сделаем попытку анализа возможностей ее применения для российского электорального процесса.

5. Возможности применения западных прогнозных электоральных моделей к избирательному процессу России.

Прогнозы, даваемые российскими аналитиками, не имеющие под собой прочной статистико-математической базы, зачастую являются лишь теоретико-методологическими рассуждениями, что позволяет отнести их к категории прогнозов, даваемых общественными авторитетами, описанной в начале настоящей работы. Потому и точность этих прогнозов не столь высока, как это имеет место в западных прогнозных моделях, а сами прогнозы, данные различными институтами и фондами, иногда диаметрально отличаются друг от друга.

Ковлер А.И. отмечает, что на Западе «разнос» данных солидных институтов по опросу общественного мнения не превышает 2-3%, у нас же приводились данные, в частности, по «Выбору России» с разницей в 10-12%. [Ковлер 1995].

Другая проблема связана с неверной интерпретацией результатов опроса. Во время президентских выборов в России в 1996 зачастую можно было встретить следующие броские фразы в статьях средствах массовой информации, посвященных опросам общественного мнения:

«Ельцин отдавил Зюганову пятки…»( хотя цифры в заметке говорят о другом).

«Зюганов закрепляет свое преимущество…» (хотя разрыв – в пределах ошибки в выборке).

«В гонке лидеров побеждает Ельцин…» (а доказательств - ноль). [Социология и пресса в период парламентских и президентских выборов 1995 и 1996 годов. Отчет по проекту «Мониторинг социологических публикаций в СМИ» Фонда защиты гласности 1996].

И все при этом ссылаются на строго научные социологические опросы.

Ошибки, связанные с недооценкой в 1993 и 1995 гг. шансов Либерально-демократической партии России, переоценкой Конгресса русских общин на последних думских выборах, неопределенность прогнозов, боязнь обнародовать реально полученные данные, не говоря уже о явной ангажированности или даже шарлатанстве - все эти факты дают основания для серьезной критики работы аналитиков в избирательных кампаниях.

Как же сами специалисты по избирательным кампаниям комментируют сложившуюся ситуацию? Морозова Е.Г. пишет, что зачастую постановка вопроса об укладывающихся в определенное число формул мотивов голосования встречает у наших исследователей скептическое отношение. Одни продолжают настаивать на тезисе о полной непредсказуемости российского электората и непригодности каких бы то ни было теоретических моделей и формул для прогнозирования выборов. Другие, напротив, утверждают, что результаты выборов совершенно прогнозируемы, ибо прямо зависят от сумм, вложенных в кандидатов, степени искушенности нанятых ими команд профессионалов, доступа к средствам массовой информации и административным рычагам власти.

И все же при всей неоднозначности и видимой противоречивости российского политического выбора накопленная электоральная статистика, данные социологических опросов дают возможности говорить о появлении некоторых устойчивых тенденций в голосовательном поведении российских граждан. Так, исследователь из Санкт-Петербурга Голосов Г.В., анализируя региональные выборы, пришел к заключению, что все три основные теории электорального поведения, разработанные в западных демократиях, «работают» и в российских условиях: наиболее эффективным оказывается «социально-психологический подход», далее следует теория «экономического голосования», и, наконец – оциологический» подход.

В ряде публикаций отечественных авторов все чаще звучит основанное на данных собственных социологических исследований мнение о заметно усиливающейся рациональности электорального поведения россиян. Связывается это с тем, что за последние годы произошло смещение внимания людей от общих проблем идейно-политического характера к проблемам их собственных экономических интересов, приспособлению к жизни в новых социально-экономических условиях. Однако сказанное выше отнюдь не означает доминирования рациональной голосовательной формулы в российском электоральном поведении.

Морозова Е.Г. считает, что феномен электорального поведения в России может быть представлен как совокупность нескольких голосовательных формул. Ведущую роль в этой совокупности продолжают играть экспрессивная, эмоциональная составляющая, дополняет которую рациональное голосование. Следует отметить, что та же самая комбинация с начала 80-х годов преобладает и в западных электоральных исследованиях.

Все эти выводы свидетельствует о том, что высказываемое иногда мнение об уникальности моделей голосования избирателей в посткоммунистических странах преувеличивает специфику исследуемого феномена. Другое дело, что на российском фоне многие закономерности проявляются в нечетком, как бы в смазанном виде. Поэтому основной задачей, стоящей перед исследователем при формировании концепции электорального поведения российских избирателей, является не столько определение детерминант выбора, а операционализации понятий, заложенных в основу западных подходов, на которые так или иначе вынуждена ориентироваться отечественная исследовательская практика. И здесь налицо значительные трудности, связанные с существенными различиями между эмпирической базой рассматриваемых теорий и электоральным поведением в новых демократиях.

Если обратиться к прогнозной модели, предложенной Льюис-Беком и Райсом, где основными составляющими электорального поведения выступают экономические условия, партия и кандидат, которые согласно исследованиям российских ученых вполне применимы и к посткоммунистическим избирательным процессам, то в первую очередь перед исследователем встает задача их адаптации к российским условиям и нахождения индикаторов, способных эмпирически зафиксировать эти факторы.

В работах Петербургских исследователей Голосова Г.В. и Шевченко Ю.Д., на которые хотелось бы обратить внимание, делается едва ли не единственная попытка операционализации понятий западных подходов к электоральному поведению.

Как уже упоминалось выше, Голосов Г.В. приходит к выводу, что на российском политическом поле «работают» все три модели электорального поведения – социологическая, социально-психологическая и рационально-инстру-ментальная. И хотя данное заключение было сделано по итогам исследования региональных выборов, полученные выводы ценны тем, что многие показатели могут быть применимы и для выборов федерального уровня.

Каким же образом Голосов Г.В. операционализирует основные понятия западных подходов к электоральному поведению? Проще всего, по его мнению, обстоит дело с центральной для социологического подхода категорией «раскола». При анализе электоральных процессов в России сложилась устойчивая традиция связывать результаты голосования с процентной долей горожан в населении региона. Именно этот показатель соотношения числа горожан и сельских жителей Голосов Г.В. берет в качестве индикатора основного понятия социологического подхода. Гораздо сложнее операционализировать понятие «партийной идентификации». В западных электоральных исследованиях идентификация обычно измеряется по данным опросов общественного мнения, или, как в случае модели Льюис-Бека и Райса, через косвенный показатель числа мест, полученных партией президента в Палате представителей Конгресса. Однако же в России обращение к этой категории сопряжено с большими методологическими и техническими проблемами. Как отмечает Шевченко Ю.Д., современный российский электорат пока еще находится на той стадии, когда идентификация возможна исключительно на базе идеологии, следствием чего является электоральная неустойчивость в стране, под которой понимаются изменения в субэлекторатах партий, когда партийные предпочтения меняются от выборов к выборам.

Кроме того, данный процесс осложняется и неустойчивостью самих партий, многие из которых также существуют от выборов до выборов. В то же время, исследования показывают, что субэлектораты каждого из идеологических блоков довольно стабильны, тогда как электоральная неустойчивость в самих этих блоках чрезвычайно высока. Это означает, что для избирателя важна не сама партия, а идеология, что на следующих выборах он может предпочесть другую партию, но его приверженность исходной идеологической ориентации сохранится. В качестве предварительного решения этой проблемы Голосов Г.В. использует такой косвенный показатель, как процент голосов, полученных Б.Н. Ельциным во втором туре президентских выборов (от общего числа действительных избирательных бюллетеней в соответствующих регионах). Второй тур голосования здесь особенно важен, так психологическое притяжение или, напротив, отталкивание от нее отчетливее всего проявляются в условиях политической поляризации, когда избиратель оказывается перед простой альтернативой – «за» или «против». Если в первом туре президентских выборов избиратели, идентифицирующие себя с либерально-демократическими и рыночными ценностями, могли проголосовать за нескольких кандидатов, то во втором туре такая возможность отсутствовала. Мнение том, что во втором туре голосовал не разум, а страх, точно характеризует социально-психологический компонент выраженных избирательских предпочтений. Таким образом, по мнению Голосова Г.В., именно результаты голосования во втором туре можно использовать как функциональный аналог понятия «политическая идентификация».

Кроме того, Голосов Г.В. полагает, что еще один показатель может являться компонентом понятия «партийная идентификация» – это уровень консолидации элит вокруг инкумбента, который показывает, насколько инкумбент репрезентирует в глазах избирателей преобладающую идеологию. В модель электорального поведения данный показатель включен не был, так как являет собой результат умозаключений, сделанных по итогам проведенного исследования.

Что касается операционализации понятия «экономического голосования», то Голосов Г.В. предлагает использовать «социотропно-ретроспектив-ную» версию этой теории, обычными средствами операционализации которой служат показатели безработицы и инфляции. Однако из-за перманентно продолжающегося в России экономического кризиса, показатели такого рода вряд ли будут «работать» в нашей стране. Поэтому Голосов Г.В. использует сконструированный им показатель, отличающийся от применяемых за рубежом, но отражающий российские реалии в соответствии с положениями теории экономического голосования. Такой показатель разработан на основе опубликованных данных по бюджетным расходам на душу населения. Очевидно, что этот показатель вряд ли возможно применять в абсолютном денежном выражении. Итоговый показатель, используемый Голосовым Г.В. в исследовании, представляет собой результат деления бюджетных расходов на душу населения (в % от значения по РФ в целом) на цену «потребительской корзины (в % от значения по РФ в целом).

Период, за который данный показатель будет рассчитываться, необходимо брать таким образом, чтобы учитывать, что избирательские предпочтения формируются, как правило, задолго до выборов и связаны не с конкретным носителем власти, а с восприятием экономического положения. Если обратиться к прогнозной модели Льюис-Бека и Райса, то следует заметить, что изменение экономического показателя валового национального продукта берется за период последней четверти года предшествующего выборам до второй четверти года выборов.

Работа, проделанная Голосовым Г.В., показывает, что выбранные им показатели хорошо объясняют результаты выборов: это видно из коэффициентов корреляции каждого из показателей с зависимой переменной, каковой является переменная «результаты выборов»: коэффициент корреляции между победой или поражением действующего губернатора и политической идентификацией - 0,40; коэффициент корреляции между победой или поражением действующего губернатора и экономическим показателем - 0,37; и, наконец, коэффициент корреляции между победой или поражением действующего губернатора и процентной долей горожан в регионе – 0,30.

Однако данной статистики недостаточно для оценки способности построенной модели голосования прогнозировать результаты выборов: во-первых, значения самих коэффициенты корреляции не несут никакой информации, способной оказать существенную помощь при прогнозировании результатов выборов; во-вторых, независимые переменные, включенные в модель, не объединены в единое регрессионное уравнение, на основе которого можно строить прогнозы. Представляется, что именно в силу вышеназванных причин, значения коэффициентов корреляции не столь высоки, так как сами коэффициенты являются парными по своей сути, т.е. учитывающими отдельное влияние на результаты выборов каждой из независимых переменных. Правда, Голосов Г.В. не ставил своей целью построение именно прогнозных моделей электорального поведения.

Следует заметить, что в модели электорального поведения, предложенной Голосовым Г.В. отсутствует фактор личной привлекательности кандидата. Если обратиться к таблице 1, приведенной выше, то можно заметить, что в 5 моделях из 9 этот фактор оказывается компонентой формулы мотивов голосования «за» или «против» кандидатов.

Данный фактор личной привлекательности кандидатов также отсутствует и в модели, предложенной Шевченко Ю.Д., вся работа которой построена как ответ на публикацию Голосова Г.В. Модель Шевченко Ю.Д. отличается от рассмотренной выше формулы в следующих аспектах: среди детерминант электорального выбора исключается категория «раскола», принадлежащая социологическому подходу, остальные - остаются прежними, изменяются лишь операционализирующие их понятия. Факт исключения из модели категории «раскола» объясняется автором тем обстоятельством, что специфика посткоммунистического общества избавляет избирателя от багажа социальных связей и предопределенных решений, предоставляя ему широкие возможности для индивидуального выбора. Что касается понятия «экономического голосования», то для его операционализации Шевченко Ю.Д. использует не абсолютный показатель материального благосостояния граждан, а взятый в динамике, что позволяет оценить достижения инкумбента в реализации экономической программы - его успех или неудачу. Для операционализации понятия «партийной идентификации» Шевченко Ю.Д. вводит два показателя – процент голосов, отданных за Б.Н. Ельцина во втором туре президентских выборов и уровень политической фрагментации в регионе.

Далее для объяснения результатов выборов Шевченко Ю.Д. предлагает использовать метод, известный как логический квадрат. Поскольку целью данной работы не являлось ни построение прогнозных моделей, ни разработка строгого методологического аппарата, то автор не акцентирует внимание на математических деталях данного метода, не строит точные шкалы, измеряющие все показатели, а лишь задает некие ориентиры, поэтому и проводит схематическую дихотомизацию всех показателей: показатель «достижения в экономической политике» получает «+», если имела место положительная динамика, и «-», если отрицательная; второй показатель получает знак «+», если доминирующая идеология избирателей совпадает с идеологическими установками инкумбента, и «-», если этого не наблюдается; третий показатель получает знак «+», если фрагментация была минимальной, и «-», если инкумбенту не удалось сплотить вокруг себя идеологически близкий электорат. Исходя из этих посылок, результаты выборов определяются доминированием «+» и «-»: доминирование «+» означает победу инкумбента, а «-» – поражение. Несложный анализ показывает, что возможно 8 комбинаций, в 4 из которых инкумбент побеждает, в 4 – проигрывает.

Предложенный автором метод прост по своей сути, но не адекватен такому сложному феномену, как прогнозирование результатов выборов. Думается, что метод логического квадрата применим лишь в том случае, если он анализирует явления одного порядка, т.е. переменные, измеренные по одинаковым шкалам, и что самое главное, – если вклад каждого из показателя в вариацию зависимой переменной известен, и есть возможность вычислить их вес. Поскольку в данной работе подобная информация отсутствует, то предложенную формулу следует использовать не в качестве инструмента для построения точного прогноза, а только для фиксирования общих тенденций определения исходов выборов.

Однако в тоже время, исследования Голосова Г.В. и Шевченко Ю.Д. являются наиболее продвинутыми в разработке проблемы составляющих формулы голосовательного поведения граждан и операционализации ее понятий, необходимой для прогнозных моделей, основные механизмы построения которой описаны в работах западными учеными. В этой связи хотелось бы обратить внимание на публикацию исследователя из МГУ Синякова А.В., [Синяков 1999] посвященную проблеме прогнозирования результатов выборов. Здесь подробно описываются технические стороны конструирования прогнозных моделей с использованием возможностей регрессионного анализа с помощью компьютерных программ, относящихся к классу искусственного интеллекта. Однако за техническими подробностями теряются методологические вопросы, без ответа на которые невозможно построить точную прогнозную модель – это вопросы включения в конструкт именно тех переменных, которые реально влияют на электоральное поведение избирателей, и, следовательно, на результаты голосования. Подобная односторонность свойственна многим отечественным разработкам, посвященным проблеме прогнозирования результатов выборов – проработанность методологических аспектов сочетается со слабым эмпирическим воплощением модели, неадекватным статистико-математическим требованиям.