Моделирование политической реальности: количественные аспекты тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 23.00.01, кандидат политических наук Баскакова, Юлия Михайловна

• Баскакова, Юлия Михайловна
• кандидат политических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат политических наук Баскакова, Юлия Михайловна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I

КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МОДЕЛИ В ПОЛИТИЧЕСКОЙ НАУКЕ: РЕТРОСПЕКТИВА ПРОБЛЕМЫ

§ 1. Эволюция количественных исследований в политологии: от метафоры к количественной модели.

§2. Основные направления применения количественного моделирования ^ в современной российской политологии.

ГЛАВА II

ПОСТРОЕНИЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МОДЕЛЕЙ ПОЛИТИКИ: ОСОБЕННОСТИ И АЛГОРИТМ

§1. Специфика количественного моделирования политической сферы.

§2. Электоральный выбор как объект количественного моделирования.

ГЛАВА III

МОДЕЛЬ ДЕТЕРМИНАЦИИ ЭЛЕКТОРАЛЬНОГО ВЫБОРА

§1. Детерминанты электоральных предпочтений: анализ данных.

§2. Моделирование электорального выбора в российских регионах.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование политической реальности: количественные аспекты»

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 к 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. I 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 качест-, венных 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 Боришполец К. 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 ста3 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. о

Несмотря на продолжительную дискуссию , 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.: Алкер X.P. Политическая методология: вчера и сегодня / Политическая наука: новые направления. М.,1999; Матвеев Р.Ф. Аналитическая политология. Саратов, 2002; Мелихов С.В. Количественные методы в американской политологии. М.,1979. С.8.

4 Саати Т. Математические модели конфликтных ситуаций. М. 1977. С. 12.

5См.: Мангейм Джарол Б., Рич Ричард К. Политология : методы исследования./ пер. с англ. Общ. ред. А.К. Соколова. М., 1999; Мелихов С. В. Количественные методы в американской политологии. М.,1979; Сморгунов JI.B. 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. Мапгейм Джарол 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.

Степепь научной разработки проблемы

Ввиду дефицита собственных методологических наработок в области применения количественных методов моделирования, наличествующе

Володепков С. В. 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 JI. Общая 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 организационная наука М., 1989; Гиг Дж. ван. Прикладная общая теория систем. М„ 1981; Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. Мм 1990; Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М., 1984; Могилевский ВД. Методология систем: системные проблемы России. М., 1999; Наппельбаум Э.Л. Системный анализ как программа научных исследований - структура и ключевые понятия // Системные исследования. 1979.

9 Пригожий И. От существующего к возникающему. М., 1985; Пригоэюин К, Стенгерс И. Время. Хаос. Квант. М., 1994. моорганизации.10 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 электораль

1 "Я ного выбора и субъективный фактор .

Отмеченные общеметодологические разработки послужили ценной питательной средой для развития собственно политического моделирования,

10 См., например: Митина О.В., Петренко В.Ф. Динамика политического сознания как процесс самоорганизации // Общественные науки и современность. 1995. №5; Хакен Г. Синергетика М., 1985.

11 Кемени Дэю., Снелл Дою. Кибернетическое моделирование: пер. с апгл. М., 1972; Робинсон JI. 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. "Гносеологические проблемы моделирования" М., 1961; Штофф В.А. Моделирование и философия. M.-JL, 1966; Шэннон Р. Имитационное моделирование - искусство и наука. М., 1978; Zeigler В.P. Theory of modeling and Simulation. N.Y., 1976.

12 Dalton R. J. Cognitive Mobilization and Partisan Dealignment in Advanced Industrial Democracies //Journal of Politics. 1984.Vol. 46; KottonauJ., Pahl-Wostl C. Simulating political attitudes and voting behavior // Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2004. Vol. 7, № 4.

13 Когнитивные исследования за рубежом (Идеи и методы искусственного интеллекта в изучении политического мышления). М., 1990; Лакофф Дж. Когнитивная семантика // 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

14 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. And Powel 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., Пеласси Д. Сравнительная политическая социоло-гия./пер.с англ. - М., 1994; Шродт Ф.А. Математическое моделирование // Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология: методы исследования. М., 1999; Рейджин Ч., Берг-Шлоссер Д., Мер Ж де. Политическая методология: качественные методы // Политическая наука: новые направления. М., 1999. чественных методов. Количественным методикам уделяется гораздо меньше

17 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 С.В. Мелихова «Количественные

1 fi 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. JI.B. 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. Мелешки-на акцентируют внимание на электоральных процессах и пытаются отследить их динамику в России с помощью количественных индикаторов20. М.В. Иль

17 Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М., 1972; Математические методы в социальных науках/ Под ред. Лазарсфельда 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 С.В. Количественные методы в американской политологии. М.,1979.

19 См.: Сморгунов J1.B. Сравнительная политология: теория и методология измерения демократии. СПб., 1999.

Голосов Г.В. Сравнительная политология. Новосибирск, 1999; Мелешкина Е.Ю. (ред.) Политический процесс: основные аспекты и способы анализа. М., 2001; Мелешкина Е.Ю., Анохина Н.В. Использование "воронки причинности" для анализа поведения российских избирателей // Политая. 2001. № 4; Мельвиль А.Ю. Демократический транзит в России - сущностная неопределенность процесса и его результата // Космополис (Альманах). М., 1997; Мельвиль А.Ю. 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. http://www.politstudies.rU/fulltext/2001/6/ll.htm просмотр от 10.10.02; Ильин М.В. Сравнительная политология: научная компаративистика в системе научного знания // Полис. 2001. № 4; Кадырэюанов Р.К О состоянии и перспективах методологии политических исследований в Казахстане. Материалы Первого Конгресса политологов Казахстана (г. Алматы, 17 октября 2001г.) http://www.caapr.kz/show.php7kza2910-01.htm 29.05.02; Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. Новосибирск, 2001; Кулик А.Н. Постготалитарное развитие, политология и информатика: проблемы взаимосвязи. М., 1990; Ильин М.В. Сравнительная политология: научная компаративистика в системе научного знания // Полис. 2001. №4.

99

См., например: Локосов В.В. Стабильность общества и система пределыю-критических показателей его развития // Социс. 1998. №4; Региональные индексы коррупции. http://www.politcom.ru Просмотр сайта от 29.09.03; Макарычев А.С. Стабильность и нестабильность при демократии: методологические подходы и оценки/ЯТолис. 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 JI.IO. Становление 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 септ.; Яргомская Н.Б. Избирательная система и уровень партийной фрагментации в России// Полис. 1999. №4.

23 См., например: Ковальченко ИД. Теоретико-методологические проблемы исторических исследований. Заметки и размышления о новых подходах. // Новая и новейшая история. 1995. №1; Крылов В.Ю. Методологические и теоретические проблемы математической психологии. М. 2000; Осипов Г.В. Основные направления применения математических 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 С.В. Моделирование современных политических процессов: возможности 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

4 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 полиЛ/ 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 богато* го 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 социалыю-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 JI.A., 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. научных трудов. Вып. 10. Саратов, 2001 и др.

27 См., например: Лихтенштейн А.В. Федерализм и партия власти: география распределения электоральной поддержки // Политическая наука. 2005. №2; May В, Кочеткова О., Жаворонков С. Экономические факторы электорального поведения (Опыт России 1995-1996 годов). М., 1998; Орешкин Д. Б. География электоральной структуры и цельности России// Полис. 2001. №1; Осипов Г.В. Основные направления применения математических 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»28. Довольно широкое применение моделирования, нашло в работах представителей социологической

29 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 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; Плотинский Ю.М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М., 1998; Сергазии Ж.Ф. Введение в социальное моделирование. JL, 1991; Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М. 1998.

30 Лексии В. Региональная диагностика: сущность, предмет и метод, специфика применения в современной России // Российский экономический журнал. №9-10. 2003. С. 65-67.

31 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 исследован* ной 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:

1. Обобщить опыт количественного моделирования политической сферы, накопленный в социально-политических науках;

2. Выделить этапы становления количественного моделирования как метода анализа политической сферы;

3. Выявить функциональные возможности количественных моделей для адекватной интерпретации политических явлений;

4. Разработать алгоритм моделирования детерминации электорального ц поведения граждан в российских регионах;

5. Выявить ключевые факторы, определяющие электоральное поведение граждан в российских регионах, построить модель детерминации электорального поведения;

6. Осуществить сравнительный анализ электорального поведения российских граждан в субъектах федерации на основе выявленных детерминантов;

7. 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 политологии32.

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 осноо о вываются на результатах исследований С.И. 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.

Х'У

См., например: Состояние отечественной политологии. Открытая дискуссия редколлегии журнала «Полис» и дирекции Ассоциации политической науки // Полис. №1997. №6. И

См.: Барзшов 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 РФ35, а также электронные базы данных Госкомстата36, 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 др . 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;

34 См.: Регионы России 2002. М. 2003.

35 http://cikrf.ru

36 http://gks.ru (авторизованный доступ)

37 http://www.indem.ru, http://www.carnegie.ru 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 ситуаций, 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

V 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.

I*

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 k 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 от* ражены в научных публикациях общим объемом 2.0 п.л.

Заключение диссертации по теме «Теория политики, история и методология политической науки», Баскакова, Юлия Михайловна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Особенности количественного моделирования для анализа политической сферы, выявленные в данной работе, отражают преимущества данного вида анализа политической системы, возможность с его помощью доказательно обосновывать нетривиальные результаты.

Научная продуктивность и значимость количественного моделирования для политической науки определяется тем, что его применение позволяет исследователю в значительной степени снизить субъективизм, освободиться от давления традиций и выявить неочевидные закономерности, знание которых дает человеку возможность оценивать уровень значимости различных факторов и влиять на неподвластные ранее процессы. Исследовательский потенциал количественного моделирования обусловлен, прежде всего, тем, что они наглядно демонстрируют общее и особенное в развитии элементов системы, сходства и различия протекания политических процессов. Количественное моделирование служит мощным средством преодоления излишнего многообразия взглядов, концепций, парадигм, средством создания общей теории политических явлений, ключом к получению достоверных сведений о политической системе.

Преимущества количественного моделирования как метода анализа создают прочную основу для вхождения его в методологию политической науки. Количественное моделирование может стать мощным инструментом,-дополняющим широкий спектр качественных методов анализа политической сферы общества, создающим надежную платформу для доказательных и проверяемых выводов. Ценность количественного моделирования заключается в возможности оперирования крупными массивами данных, экономией усилий, возможностью в более короткие сроки обработать и свести воедино большое количество информации. С наличием этих преимуществ связано то, что все общественные науки рано или поздно неизбежно проходят этап применения количественных методов анализа, от простейших построений до сложных количественных моделей.

В работе выделены основные этапы развития количественного моделирования, обобщается опыт построения различных типов количественных моделей, основанных на различных концептуальных подходах к анализу политических процессов и различных методах математической обработки количественных данных.

Важной методологической проблемой, которую нам пришлось решить, стала систематизация понятийного аппарата в области применения количественного моделирования. Существующее различие подходов к пониманию модели порождает неоднозначность ее определений. Собрав наиболее употребимые значения в сводную таблицу, мы провели разграничение понятий «модель» и «количественная модель». Это позволило нам охарактеризовать особенности применения количественного моделирования для региональных сравнительных исследований, выделить основные трудности его использования, сформулировать частные и принципиальные ограничения количественного моделирования, которые необходимо иметь в виду при реализации этого подхода в процессе решения конкретных предметных задач.

Вместе с тем нами обоснованы преимущества использования количественных методов: сопоставимость результатов, четкость шкалирования оценок, независимость от идеологической позиции ученого, динамичность. Обосновано положение о том, что потенциал количественного моделирования для проведения межрегиональных сравнительных исследований определяется не только и не столько опытом его применения с учетом дискуссион-ности большинства имеющихся на данный момент результатов, сколько вполне объективными его свойствами, прежде всего, касающимися формализации изучаемых объектов. Квантификация зачастую размытых и абстрактных политологических категорий наполняет их конкретным содержанием, приближает политическую науку к реальной жизни, заметно усиливая ее прикладную значимость.

Важным отличием количественного моделирования является то, что результат получается в ходе долгих вычислений, лишенных самостоятельного смысла. Он, как правило, непредсказуем и, следовательно, объективен тем в большей степени, чем больше математический формализм вторгается в процесс моделирования. Вместе с тем модели различаются в зависимости от того, какие свойства изучаемого объекта и при помощи какой методологии мы в ней отражаем. Иными словами, одни и те же объекты в рамках различных парадигм имеют различное модельное представление при условии применения различных методологий моделирования. Отсюда вытекает и различность получаемых при моделировании результатов, хотя в ряде случаев разные модели могут давать одинаковый результат на выходе, как при нескольких вариантах решения одной и той же задачи.

Естественным полем для применения исследуемой методологии является электоральный процесс. Существует немало исследований, анализирующих отдельные детерминанты электорального выбора. Нам удалось объединить в базу данных сведения, включающие в себя широкий комплекс показателей из разных сфер жизни общества: экономической, социальной, демографической, политической. При этом единицей анализа является российский регион, что, с одной стороны, позволило расширить исследовательскую базу и придало работе новизну, с другой - осложнило поиск и подбор данных, потребовало более тщательной перекрестной оценки их источников.

Проведенный поиск доступных источников данных о регионах России позволил подобрать разносторонне освещающие предмет изучения диссертанта репрезентативные данные, характеризующие особенности регионов России. Некоторые данные используются впервые, например, предложены новые параметры для характеристики регионов России на основе рекламных рейтингов печатных региональных СМИ, которые показали более высокий уровень корреляций с разными группами параметров, чем другие оценки уровня развития СМИ по регионам. Составлена матрица консолидированных данных (более чем по 100 показателям) и проведено статистическое их изучение с использованием распространенных профессиональных статистических пакетов. Несмотря на то, что современный уровень развития политической науки не позволяет говорить о наличии выверенных объективных критериев отбора количественных показателей, поэтому даже методически выверенный выбор индикаторов несет некоторый отпечаток субъективности, использование максимально широкого круга данных позволяет свести субъективность до минимума.

Нами показано, как проведение парных и многомерных сопоставлений различных параметров по сформированной консолидированной выборке данных позволяет строить координатные типологии регионов, отслеживать динамику изменения признаков, прогнозировать изменение отдельных характеристик. Анализ взаимосвязей характеристик региона как по предметным блокам, так и в сочетании с голосованием на думских и президентских выборах позволил нам построить когнитивную и регрессионную модели детерминантов электорального выбора.

Ретроспективный анализ электорального поведения жителей регионов России показал, что электоральные предпочтения относительно устойчивы, и при прогнозировании электоральных результатов на выборах федерального' уровня влияние социально-экономических факторов в регионах является вторичным, уступая устойчивым предпочтениям, отражаемым результатами предыдущих голосований с коррекцией на административный ресурс. В ряду социальных, географических, демографических детерминантов ключевое значение приобретают показатели, характеризующие уровень политической свободы в регионе, которые измерялись нами через индекс авторитаризма, построенный на основе показателей, характеризующих политическую конкуренцию в регионе и через индексы свободы СМИ.

Невзирая на то, что социально-экономический блок детерминантов попадает лишь в последнюю по значимости группу факторов, которые показывают меньшие по значимости корреляции, можно зафиксировать следующую закономерность в распределении электоральных предпочтений по регионам: действующую власть получает максимальную поддержку в наименее благополучных регионах. Четкая обратная корреляция между показателями уровня экономического развития региона и уровнем поддержки партии власти на выборах в сочетании с наличием прямой корреляции между уровнем экономического развития и политической конкуренции позволяет сделать заключение о том, что действующая власть, в основном, делает ставку на административный ресурс, а не на победу в условиях реальной политической конкуренции.

Помимо этого, можно говорить о формировании двух типов электорального поведения в регионе: мобилизационного и альтернативного. Регионы первого типа продемонстрировали максимальную явку и рекордную поддержку «кандидата власти», регионы второго типа продемонстрировали минимальную явку и самый низкий уровень поддержки действующего президента вкупе с самым высоким относительным успехом его конкурентов. Анализ зависимостей электорального поведения от экономических, политических, идеологических факторов наглядно проиллюстрирован в приложениях.

Исходя из построенной модели, можно заключить, что в значительной части регионов России их управляемость и безропотное следование по пути создания действующей властью управляемой демократии имеет тенденцию сохраняться, а протестный потенциал невысок. В этой связи можно говорить о низкой вероятности развития страны по пути увеличения конкуренции во всех сферах и об усилении роли государства.

Применение модели ограничено возможностью изучения детерминантов электорального поведения жителей российских регионов на выборах федерального уровня. Модель позволяет выявлять относительную значимость детерминантов, прогнозировать изменение результатов голосования вследствие изменения различных показателей развития региона. Специфика модели не позволяет напрямую ее использовать при анализе электорального поведения в других странах, однако полученные результаты могут использоваться для сравнительного анализа факторов, оказывающих влияние на электоральный выбор в России и в других государствах. Помимо этого, с учетом большого количества собранных статистических данных, модель может быть «настроена» для анализа обусловленности электоральных результатов в отдельно взятых регионах.

Обобщая вышесказанное, можно сказать, что в политической науке моделирование с использованием достижений информационных технологий предоставляет возможности, которые выводят политическую науку на новую ступень развития. В настоящее время мы приоткрываем только малую часть таких перспектив - нейросетевые теории, мультиагентные модели с использованием современных программных средств делают только первые шаги. Описанные нами сложности квантификации политической сферы побуждают с осторожностью использовать новые методы анализа, заставляют критичнее подходить к процессу построения моделей и выбора индикаторов.

Перспективы дальнейшей работы в намеченном направлении представляются нами именно по пути преодоления этих недостатков, а также в поиске общих принципов и закономерностей достижения содержательных результатов с помощью применения количественного анализа. Среди очевидных перспектив, которые открывает использование количественного моделирования, - построение типологий и концептуальных моделей для прогнозирования политических изменений в России как на федеральном, так и на региональном уровне.

Список литературы диссертационного исследования кандидат политических наук Баскакова, Юлия Михайловна, 2006 год

1. Статистические издания и электронные базы данных

2. Регионы России. Социально-экономические показатели. М., 2003;

3. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. М., 2002;

4. Российский статистический ежегодник. М. 2002;

5. База данных Госкомстата РФ http://www.gks.ru ;5. http://hdr.undp.org просмотр от 28.04.2004;

6. База данных «Дома свободы», США http://freedomhouse.org

7. Фонд «Карнеги» http://carnegie.ru.

8. Фонд «Демоскоп» http://demoskop.ru9. http://www.anti-corr.ru;10. http://www.cidcm.umd.edu

9. База данных Центризбиркома РФ http://www.cikrf.ru.12. http://www.politcom.ru.13. http://www.reklama-online.ru. Монографии и авторефераты:

10. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М., 1974;

11. Анализ тенденций развития регионов России 1992-1995. М., 1996;

12. Быков В.В. Методы науки. М., 1974;

13. Вилков А.А. Социокультурная составляющая политических конфликтов. Саратов, 2003;

14. Володенков С.В. Моделирование современных политических процессов: возможности и границы применения. Дисс.канд. полит, наук. М. 2000;

15. Гайденко П.П. История греческой философии в ее связи с наукой. М., 1980;

16. Голосов Г.В. Сравнительная политология. Новосибирск. 1999;21 .Градосельская Г.В. Анализ социальных сетей. Автореф. . канд. Дис.1. М. 2001;

17. Гуц А.К., Коробицын В.В., Лаптев А.А., Паутова JI.A., Фролова Ю.В. Математическое моделирование социальных систем. Омск, 2000;

18. Гуц А.К., Паутова JI.A., Фролова Ю.В. Математическая социология. Омск, 2003;

19. Доган М., Пеласси Д. Сравнительная политическая социология./пер.с англ.-М. 1994;

20. Дрейпер Н„ Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Кн. 1. М.: Финансы и статистика, 1986;

21. Журкина И.А. Сравнительный анализ электоральных предпочтений Российских избирателей в регионах России разного типа. М., 2001;27.3убаревич Н.В. Социальное развитие регионов России: проблемы и тенденции переходного периода. М. 2003;

22. Истон Д. Категории системного анализа политики // Антология мировой теоретической мысли. М., 1997;

23. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.1997;

24. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М., 1972;

25. Кетле А. Социальная физика или опыт исследования о развитии человеческих способностей. Т. 1. Киев, 1911;

26. Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. Автореферат дисс. докт. соц. наук М. 2004;

27. Кирдина С.Г. Институциональные матрицы и развитие России. Новосибирск, 2001;

28. Компьютерное моделирование социально-политических процессов / ред. О. Ф. Шаброва. М., 1994;

29. Компьютерное моделирование. Инструменты для моделирования социальных систем. Омск, 2001;

30. Крылов B.IO. Методологические и теоретические проблемы математической психологии. М., 2000;

31. Кузанский Н. Соч. в 2-х томах. Т.1. М., 1979. С. 64-66

32. Кулик А.Н. Посттоталитарное развитие, политология и информатика: проблемы взаимосвязи. М., 1990;

33. Лейпхарт. А. Демократия в многосоставных обществах. М., 1997;

34. Мальтус Т. Опыт о законе народонаселения./Пер. с англ. Т. 1-2, Спб. 1868;

35. Мангейм Джарол Б., Рич Ричард К. Политология : методы исследования./ пер. с англ. Общ. ред. А.К. Соколова. М., 1999;

36. Матвеев Р.Ф. Аналитическая политология. Саратов, 2002;

37. Математические методы в социальных науках. М., 1973;

38. Математические модели социальных систем. Омск, 2000;

39. Мау В, Кочеткова О., Жаворонков С. Экономические факторы электорального поведения (Опыт России 1995-1996 годов). М., 1998;

40. Мелешкина Е.Ю. (ред.) Политический процесс: основные аспекты и способы анализа. М., 2001;

41. Мелихов С.В. Количественные методы в американской политологии. М.,1979;

42. Мельвиль А.Ю. Демократические транзиты. Теоретико-методологические и прикладные аспекты. М., 1999;

43. Паниотто В.И., Максименко B.C. Количественные методы в социологических исследованиях. Киев. 1982;

44. Парсонс Т. Система современных обществ. М., 1997;

45. Петти У. Экономические и статистические работы. М., 1940;

46. Плотинский Ю. М. Теоретические и эмпирические модели социальных процессов. М., 1998;

47. Пригожин И. От существующего к возникающему. М., 1985;

48. Робинсон А. Некоторые методы и понятия теории моделей. М. 1967;

49. Российские регионы после выборов-96. М., 1997;

50. Рузавин Г.И. Методы научного исследования. М., 1974;

51. Самарский А.А. Михайлов А.П. Компьютеры и жизнь: математическое моделирование. М. 1987;

52. Смирнягин JI. Пять лет и восемь голосований: созрела ли территориальная структура российского общества? М., 1999;

53. Сморгунов JI.B. Сравнительная политология: теория и методология измерения демократии. СПб., 1999;

54. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М. 1998;

55. Форрестер Дж. Мировая динамика. М., 1978.

56. Харман Г. Современный факторный анализ. М., 1972;

57. Шабров О.Ф., Анохин М.Г., Дзлиев М.И Компьютерное моделирование социально-политических процессов. М., 1994;

58. Шестов Н.И. Отечественный политический процесс: социально-мифологическое измерение. Саратов, 2001. С. 151;

59. Яковлев И.Я. Проблемы политического анализа на основе компьютерных технологий. М., 1997;

60. Deutsch K.W. Politische Kybernetic: Modelle und Perspektiven. Freiburg. 19694

61. Environmental Indices Systems Analysis Approach. Oxford. 1999;

62. Fltsina A., Roubini N., Cohen G.D. Political Cycles and the Macroeconomy. Cambridge, 1997.

63. Учебные и справочные издания:

64. Боровиков В.П. Боровиков И.П. Statistica Статистический анализ и обработка данных в среде Windows. М., 1997;

65. Дегтярев А.А. Основы политической теории. М. 1998;

66. Доган М. Пеласси Д. Сравнительная политическая социология. М., 1994;

67. Казинец JI.В. Теория индексов. М., 1954;

68. Матвеев Р.Ф. Теоретическая и практическая политология. М., 1993;

69. Новый энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона. СПб., 1986;

70. Общая теория статистики/ Харламов А.Э., Башина О.Э., Бабурин В.Т. идр. М., 1997;

71. Политическая энциклопедия в 2-х тт. М., 1999;

72. Политическая энциклопедия. М. 2000;

73. Политология. Под ред. В.М. Долгова. Саратов, 2002;

74. Россия в избирательном цикле 1999-2000 годов. М., 2000;

75. Соловьев А.И. Политология: Политическая теория, политические технологии. М., 2001;

76. Социальный атлас российских регионов. М., 2001;

77. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии. М. 1998;

78. Хейвуд Э. Политология. М. 2005;

79. Шаран П. Сравнительная политология. М., 1992;

80. Concise Dictionary of Politics. Oxford. 2003.1. Статьи:

81. Аганбегян А.Г. Некоторые особенности применения математических моделей в социологических исследованиях/ Моделирование социальных процессов. М. 1989;

82. Алкер Х.Р. Политическая методология: вчера и сегодня / Политическая наука: новые направления. М.,1999;

83. Бадовский Д.В. Проблемы моделирования и прогнозирования результатов региональных выборов // Вестник МГУ. Сер. 12. 2000. №4;

84. Барзилов С. Чернышев А. Регион как политическое пространство // Свободная мысль. 1997. №2;

85. Барсукова С.Ю. Вынужденное доверие сетевого мира// Политические исследования. 2001. №2;91 .Баскакова Ю.М. Детерминанты электорального выбора 2004 в регионах // Современное общество: человек, власть, экономика. Материалы науч. конф. Саратов, 2004;

86. Баскакова Ю.М. Индексный анализ в региональных политических исследованиях // Современное общество: человек, власть, экономика. Материалы науч. конф. Саратов, 2003;

87. Беленкевич В. Толково о Скандинавии и с любовью к России // Политические исследования. 2001. №4;

88. Белов А. А. Социально-экономические факторы электорального поведения в России : кроссрегиональный анализ федеральных выборов 1999-2000 гг. // Вестник Московского университета. Сер. 5. География. 2003. N5;

89. Бовыкин В.И. Актуальные проблемы экономической истории. // Новая и новейшая история. 1996. №4;

90. Бузин А. Ю. Влияние социально-политического развития регионов России на итоги выборов в Государственную Думу Федерального Собрания РФ // Полис. 1996. №1;

91. Булавинов И. По проценту рассчитайсь // Коммерсант. 2004. № 46;

92. Володенков С.В. Модель динамики политических процессов в условиях переходного периода// Вестник Московского университета. Серия 12. Политические науки. 1999. №6;

93. Гамбарян М., May В. Экономика и выборы: опыт количественного анализа // Вопросы экономики 1997. №4;

94. Гельман В. Региональная власть в современной России: институты, режимы и практики // Политические исследования. 1998. №1;

95. Гельман В. Региональные режимы: завершение трансформации? // Свободная мысль. 1996. №9;

96. Гельман В. Я., Рыженков С. И. Егоров И. В. Трансформация региональных политических режимов в современной России: сравнительный анализ //Власть и общество в постсоветской России: новые практики и институты. М. 1999;

97. Гельман В.Я. Второй электоральный цикл и трансформация политического режима в России//Выборы в Российской Федерации. СПб., 2002.

98. Гельман В.Я., Голосов Г.В., Мелешкина ЕЛО. Первый электоральный цикл в России (1993-1996). М., 2000;

99. Голосов Г. В. Поведение избирателей в России: теоретические аспекты и результаты региональных выборов // Политические исследования. 1997. №4;

100. Голосов Г.В. Измерения российских региональных избирательных систем // Политические исследования. 2001. №4;

101. Голосов Г.В. Пределы электоральной инженерии: смешанные несвязанные» избирательные системы в новых демократиях // Политические исследования. 1997. №3;

102. Горн В. Спасители России: Этюд политической статистики // Современный мир. 1908. № 1;

103. Градосельская Г.В. Метод генерализации гипотез на основе принципа транзитивности // Социологические исследования. 2001. № 1. С. 122-127;

104. Градосельская Г.В. Социальные сети: обмен частными трансфертами. // Социологический журнал. 1999. №1/2;

105. Гребениченко С.Ф. Общественное сознание в России 1990-х годов: опыт многомерного факторного анализа//Выборы в России. 2000. №1;

106. Данилов М.В. Политические партии как субъект региональной политики. Подходы к анализу проблемы // Проблемы политологии и политической истории. Межвуз. сб. научных трудов. Вып. 10. Саратов, 2001;

107. Зубченко A.JI. Обзор зарубежных публикаций по социальной статистике // Вопросы статистики. 2000. №3;

108. Ильин М.В. Основные методологические проблемы сравнительной политологии // Политические исследования. 2001. №6;

109. Ильин М.В. Сравнительная политология: научная компаративистика в системе научного знания// Политические исследования. 2001. №4;

110. Кадыржанов Р.К. О состоянии и перспективах методологии политических исследований в Казахстане. Материалы Первого Конгресса политологов Казахстана (г. Алматы, 17 октября 2001г.) http://www.caapr.kz просмотр от 29.05.02;

111. Кирдина С.Г. Институциональные матрицы: макросоциологиче-ская объяснительная гипотеза// Социс. 2001. №2;

112. Ковальченко И.Д. Теоретико-методологические проблемы исторических исследований. Заметки и размышления о новых подходах. // Новая и новейшая история. 1995. №1;

113. Колосов В.А., Туровский Р.Ф. Электоральная карта современной России: генезис, структура и эволюция // Политические исследования. 1996. №4;

114. Красильникова М. Динамика социальных настроений по опросам общественного мнения //Вестник ЦЭР. март 2001;

115. Кремлев Н.Д. Проблемы оценки уровня жизни населения // Вопросы статистики. 2000. № 8;

116. Лапкин В.В.Опыт количественного описания трансформаций электорального пространства России в электоральном цикле 1999-2000 гг. // Вестник МГУ. Серия 12. Политические науки . 2000. N 6;

117. Ларсен У. Моделирование Европы в логике Роккана // Полис.1995. №1;

118. Левин М.И., Цирик М.Л. Коррупция как объект математического моделирования // Экономика и математические методы. 1998. Т. 34, вып. 3;

119. Левин М.И., Цирик М.Л. Математическое моделирование коррупции // Экономика и математические методы. 1998. Т. 34. вып. 4;

120. Левин М.И., Цирик М.Л., Коррупция как объект математического моделирования// Экономика и математические методы. 1998. Том 34. Вып. 3;

121. Лихтенштейн А.В. Федерализм и партия власти: география распределения электоральной поддержки // Политическая наука. 2005. №2;

122. Локосов В.В. Стабильность общества и система предельно-критических показателей его развития // Социс. 1998. №4;

123. Лукин А.В. Переходный период в России: демократизация и либеральные реформы // Политические исследования. 1999. №2;

124. Макарычев А.С. Стабильность и нестабильность при демократии: методологические подходы и оценки // Политические исследования. 1998. №1;

125. Марченко Г. Политический ландшафт России // Октябрь. 1996. №4;

126. Мелешкина ЕЛО., Анохина Н.В. Использование "воронки причинности" для анализа поведения российских избирателей // Политая. 2001. №4;

127. Мельвиль А.Ю. Демократический транзит в России сущностная неопределенность процесса и его результата // Космополис (Альманах). М., 1997;

128. Мельвиль А.Ю. Опыт теоретико-методологического синтеза структурного и процедурного подходов к демократическим транзитам // Политические исследования. 1998. № 2;

129. Митрохина Т. Н. Методология сравнительного исследования // Проблемы политологии и политической истории. Межвуз. сб. научных трудов. Вып. 10. Саратов, 2001;

130. Митрохина Т.Н. Баскакова Ю.М. Индексный анализ в сравнительной политологии // Современное общество: человек, власть, экономика. Материалы науч. конф. Саратов, 2002;

131. Митрохина Т.Н. Индексный анализ в сравнительных региональных исследованиях //Материалы Третьего Всероссийского Конгресса политологов. 26-28 апреля. 2003. М., 2003.

132. Нечаев В. Региональные политические системы в постсоветской России // Pro et contra. Зима 2000. Т. 5;

133. Общественная экспертиза: анатомия свободы слова. 2000. http://freepress.ru

134. Орешкин Д. Б. География электоральной структуры и цельности России//Политические исследования. 2001. №1;

135. Орлов Г.М., Шуметов В.Г. Модель электоральных предпочтений: методология построения// Социс. 2001. №1;

136. Осипов Г.В. Основные направления применения математических методов в конкретных социальных исследованиях // Социс. 1976. №3;

137. Петров В.М. Эта таинственная цикличность // Число и мысль. Вып.9. М., 1986;

138. Петров Н. Выборы и демократия в регионах: новая технология оценки http://www.politcom.ru/2002/pregion26.php. Просмотр от 10.02.04.

139. Пляйс Я. А. Российская политическая наука: состояние и проблемы развития // Политические исследования. 1998. №2;

140. Полтерович В.М. Факторы коррупции // Экономика и математические методы. 1998. Т. 34, вып. 3.

141. Полтерович В.М. Факторы коррупции// Экономика и математические методы. 1998. Том 34. Вып. 3;

142. Попов Р. Сусаров А. Социальная напряженность и социальное неблагополучие // Регионы России в 1999 г. М., 2001;

143. Региональные индексы коррупции, http://www.politcom.ru Просмотр сайта от 29.09.03;

144. Рейджин Ч., Берг-Шлоссер Д., Мер Ж де. Политическая методология: качественные методы /Политическая наука: новые направления. М. 1999;

145. Сенатова О. Региональный авторитаризм на стадии его становления // Куда идет Россия? Социальная трансформация постсоветского пространства. М., 1996;

146. Сергеев В.М., Беляев А.В., Бирюков Н.И., Гусев JI.IO. Становление парламентских партий в России // Политические исследования. 1999. №1;

147. Сересова У. Социальные факторы электорального процесса в регионах России или за кого голосуют бедные // Логос. 2005. №1;

148. Синяков А.В. Некоторые подходы к прогнозированию результатов голосования // Вести. Моск. ун-та. Сер. 18. Социология и политология. 1999. № 1;

149. Сморгунов Л.В. Сетевой подход к политике и управлению // Политические исследования. 2001;

150. Собянин А., Юрьев Д. Политическая температура России // Аргументы и факты. 1990. № 36. 15-21 сент.;

151. Сорокин П. Квантофрения // Рубеж (альманах социальных исследований). 1999. № 13-14;

152. Степнова А. Слабая власть — это наша демократия // Деловое Поволжье. 2002. №42;

153. Таагапера М., Шугарт М. Описание избирательных систем // Современная сравнительная политология. М., 1997;

154. Тархов С.А. Региональные различия автомобилизации в России // География. 2004. №1;

155. Туровский Р. Ф. Региональные особенности президентских выборов 2000 // Вестник МГУ. Сер. 12. №4;

156. Туровский Р.Ф. Основы и перспективы региональных политических исследований // Политические исследования. 2001. №1;

157. Туровский Р.Ф. Региональные аспекты общероссийских выборов // Второй электоральный цикл в России (1999-2000). М., 2002;

158. Цыпляев С. Федеральная власть и региональные выборы // Власть. 1997. №2;

159. Чураков А.Н. Анализ социальных сетей// Социс. 2001.№1;

160. Шабров О.Ф. Моделирование политической реальности // Политология. М. 2002;

161. Шабров О.Ф. Моделирование социально-политических объектов: специфика и границы применимости // Моделирование в социально-политической сфере: Труды межвузовского научно-практического семинара. Москва, 27 апреля 2004 года. М., 2004;

162. Шабров О.Ф. Системный подход и компьютерное моделирование в политическом исследовании // Общественные науки и современность. 1996. №2;

163. Шапошников В.А. Математическая мифология и пангеометризм. http://www.philosophy.ru просмотр от 20.07.2005;

164. Шевченко Ю.Д. Подводя итоги: результаты российских выборов 1993-1996 гг. // Первый электоральный цикл в России (1993-1996). М., 2000;

165. Щербак А.Н. Экономический рост и итоги думских выборов 2003 // // Политическая наука. 2005. №2;

166. Яргомская Н.Б. Избирательная система и уровень партийной фрагментации в России//Полис. 1999. №4;

167. Dal ton R. J. Cognitive Mobilization and Partisan Dealignment in Advanced Industrial Democracies // Journal of Politics. 1984. Vol. 46;

168. Hagele G. Pukelsheim F. Llull's writings on electoral systems http://www.math.uni-augsburg.de просмотр от 10.01.2005;

169. Kottonau J., Pahl-Wostl C. Simulating political attitudes and voting behavior // Journal of Artificial Societies and Social Simulation 2004. Vol. 7, № 4;

170. Nordhaus W. The Political Business Cycle // Review of Economic Studies. 1975. №42.