Пространственные особенности электорального конформизма в России в 2000-е годы

DOI:

Цитирование. Кришталь М. И. Пространственные особенности электорального конформизма в России в 2000-е годы // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 4, История. Регионоведение. Международные отношения. – 2021. – Т. 26, № 3. – С. 237–248. – DOI:

Введение. Анализ пространственных закономерностей результатов голосования позволяет выявить факторы, влияющие на поддержку действующей власти в регионах, специфику сложившихся в них общественнополитических настроений и степень протестной активности. Данный анализ особенно актуален для крупных государств в силу существенных культурно-исторических, этнических, социально-экономических и иных различий регионов, которые накладывают отпечаток на их электоральный портрет. Безусловно, данное утверждение касается и России.

Использование географического подхода к исследованию электорального поведения актуально для современной России в силу того, что на фоне роста социальной напряженности [22, с. 105] происходит содержательная и территориальная локализация протестных действий. В качестве недавних примеров можно привести протесты в регионах, в основе которых лежат различные факторы: экологические (в Архангельской области и Республике Коми в связи с планами строительства мусорного полигона на станции Шиес), политические (в Хабаровском крае по причине ареста губернатора С.И. Фургала) и др. В этой связи выборы выступают в качестве механизма оценки общественно-политической и социальной ситуации в субъектах Российской Федерации. Анализ динамики и специфики голосования в регионах, формирование их электоральных портретов может предоставить научную базу, на основе которой могут предприниматься государственные меры по предотвращению социально-политических кризисов.

Фокус настоящего исследования акцентирован на анализе географических особенностей результатов федеральных выборов 2000-х годов. Использование итогов выборов федерального уровня для электорального анализа обусловлено тем, что они отличаются наибольшей активностью избирателей и воспринимаются ими как наиболее значимые. Хронологические рамки научной статьи охватывают период с 2000 г. (прошли президентские выборы, на которых впервые одержал победу В.В. Путин) до 2020 г., когда состоялось общероссийское голосование по вопросу одобрения изменений в Конституцию РФ.

Этот электоральный период кардинально отличается от периода 1990-х годов. Во- первых, в партийной системе страны в 2000-е гг. появилась доминирующая партия «Единая Россия», выборы президента страны стали заметно менее конкурентными. Во-вторых, ушел в прошлое привычный для 1990-х гг. электоральный раскол между реформистами (центристы и демократы) и консерваторами (коммунисты и национал-патриоты) [14, с. 14]. В 2000-е гг. возникло новое основное электоральное размежевание в стране, представляющее собой противостояние власти и «не-власти» [11, с. 99; 12, с. 63–64]. В-третьих, с 2000 г. сформировалась достаточно устойчивая география голосования в поддержку участников федеральных выборов, представляющих власть (В.В. Путин, Д.А. Медведев и «Единая Россия»), а также поправок в Конституцию РФ в 2020 г., что подтверждают данные корреляционного анализа Пирсона (табл. 1). Этот тип электоральной поддержки обозначается в данном исследовании как конформистское голосование.

В результате в 2000-е гг. в России сформировалась структура электорального пространства, заметно отличающаяся от структуры 1990-х [20, с. 176]. Поэтому целью исследования является выявление региональных особенностей конформистского голосования в России в 2000-е годы. Исходя из поставленной цели выделены следующие задачи:

– выявление факторов, влияющих на уровень конформистского голосования в Российской Федерации;

– группировка регионов России согласно степени конформистского голосования;

– анализ стабильности уровня конформистского голосования в регионах России.

В качестве исследовательских гипотез научной работы представлены два предположения, которые в ряде случаев могут выступать как взаимоисключающие. Первое – начало протестов в регионах является следстви- ем относительно низкой поддержки властей на выборах. Второе – невысокий уровень конформистского голосования обусловлен возникшей в регионе протестной ситуацией.

Методология и методы исследования. В современной научной литературе можно выделить три основных теоретических подхода электорального поведения: социологический, социально-психологический и рационально-инструментальный [16]. Социологический подход подразумевает, что электоральное поведение избирателей объясняется их принадлежностью к социальной группе, а также существующими в обществе размежеваниями (cleavages) [24]. В дальнейшем этот подход получил развитие в теории расколов С.М. Лип-сета и С. Роккана [27]. Они объяснили, что социальная дифференциация создает потенциальную основу для возникновения политических конфликтов, впоследствии приводящих к созданию социальной базы партий.

Для выявления связи между уровнем конформистского голосования и социальной дифференциацией в статье используется метод корреляционного анализа Пирсона. Корреляционные ряды построены в соответствии с административно-территориальным делением России. В качестве независимых переменных использовались такие социальные показатели, как доля русского населения, молодежи и уровень урбанизации в регионах. Эмпирической базой исследования выступали данные переписи населения России 2010 г. [7], которые использовались в качестве медианных показателей в период 2000–2020 годов. Регионы, присоединившиеся к более крупным субъектам страны до 2010 г., не были учтены в ходе корреляционного анализа. Итоги переписи 2014 г. в Крымском федеральном округе (Республика Крым и г. Севастополь) [8] использовались для выявления степени влияния различных факторов на конформистское голо-

Таблица 1. Географическая устойчивость конформистского голосования на федеральных выборах

Table 1. Geographic sustainability of conformist voting in federal elections

2000– 2003	2003– 2004	2004– 2007	2007– 2008	2008– 2011	2011– 2012	2012– 2016	2016– 2018	2018– 2020
r = 0,45	r = 0,8	r = 0,75	r = 0,86	r = 0,87	r = 0,92	r = 0,86	r = 0,86	r = 0,76

Примечание. Составлено автором по: [2].

сование в этих двух регионах. Результаты конформистского голосования были взяты с сайта Центральной избирательной комиссии России [2].

Согласно социально-психологическому подходу в качестве объекта, с которым проявляет солидарность электорат, выступает малая социальная группа: политическая партия, союз, ассоциация [28]. При этом предполагается, что ранняя политическая социализация индивида происходит под серьезным влиянием семьи. Учитывая непродолжительную практику альтернативных выборов в России, среди населения не сложилось устойчивой партийной идентификации, поэтому этот подход не применяется в данном исследовании.

В соответствии с положениями рационально-инструментального подхода [25] электорат голосует за ту политическую силу, которая предоставит ему больше выгод, чем другие. М. Фиорина несколько развил идеи данного подхода, согласно его теории ретроспективного голосования [26] избиратели отдают предпочтение власти исходя из своего экономического положения.

Для подтверждения связи влияния социально-экономических факторов на уровень конформистского голосования в статье также применяется корреляционный анализ Пирсона. В качестве независимых переменных выступали среднеарифметические показатели индексов качества жизни в российских регионах с 2012 по 2019 г., которые в этот период составляло универсальное рейтинговое агентство РИА Рейтинг [18]. Рейтинг регионов основывается на 70 показателях, объединенных в 11 групп: уровень доходов населения; занятость населения и рынок труда; жилищные условия населения; безопасность проживания; демографическая ситуация; экологические и климатические условия; здоровье населения и уровень образования; обеспеченность объектами социальной инфраструктуры; уровень экономического развития; уровень развития малого бизнеса; освоенность территории и развитие транспортной инфраструктуры. Использование совокупного комплекса социально-экономических показателей для выявления их влияния на электоральное поведение отличается от инструментария, используемого отечественными исследователями, которые анализируют взаимосвязи голосования с отдельными переменными, отражающими социально-экономическое положение регионов страны [19, с. 52].

Для анализа различий уровней конформистского голосования в работе применяется расчет коэффициентов лояльности (КЛ). Они представляют собой выраженное в процентах отношение доли голосов, отданной избирателями за представителя власти на федеральных выборах или в поддержку поправок в Конституцию РФ в 2020 г., в отдельно взятом регионе к среднеарифметическому значению, полученному среди всех субъектов страны. Затем в случае с каждым регионом по итогам десяти избирательных кампаний рассчитывалось среднеарифметическое значение полученных КЛ, на основе которых производилась группировка субъектов Российской Федерации.

С целью анализа стабильности уровня конформистского голосования в регионах России рассчитывался коэффициент вариации десяти КЛ в каждом субъекте страны. Этот коэффициент представляет собой выраженное в процентах отношение среднего квадратического отклонения и среднего арифметического значения голосования. Чем ниже значение коэффициента вариации, тем стабильнее динамика конформистского голосования в регионе.

В статье не рассматривается влияние фактора электорального абсентеизма на конформистское голосование, поскольку достаточно сложно выявить, почему избиратель не принял участие в выборах: по причине плохой погоды, болезни или из желания протестовать против действующей власти [3, с. 26]. По этой причине в статье не проводится анализ явки избирателей в регионах России.

Анализ. Различные параметры социальной дифференциации, а также качества жизни в регионах на разных этапах имели неравномерную корреляционную связь со степенью конформистского голосования (см. табл. 2). Наибольшая взаимосвязь, причем отрицательная, выявлена между рассматриваемым типом электорального поведения и долей русского населения в регионе. Данный факт подтверждает концепцию Н.В. Зубаревич «Четыре России» [6], согласно которой «четвертая Россия» (национальные республики Северно-

Таблица 2. Корреляционная зависимость между показателями социальной дифференциации и качества жизни в регионах России и результатами конформистского голосования

Table 2. Correlation between indicators of social differentiation and quality of life in Russian regions and the results of conformist voting

Независимые переменные	2000 г.	2003 г.	2004 г.	2007 г.	2008 г.
% русского населения	-0,4 **	-0,72 **	-0,77 **	-0,76 **	-0,72 **
% городского населения	–	-0,39 **	-0,4 **	-0,52 **	-0,43 **
% молодежи	0,24 *	0,47 **	0,42 **	0,57 **	0,47 **
Индекс качества жизни	–	-0,32 **	-0,3 **	-0,38 **	-0,22 *

Примечание. Составлено автором по: [2; 7; 8; 18]; * – корреляция значима на уровне 0,05; ** – корреляция значима на уровне 0,01.

Окончание таблицы 2

End of Table 2

Независимые переменные 2011 г. 2012 г. 2016 г. 2018 г. 2020 г. % русского населения -0,75 ** -0,74 ** -0,65 ** -0,51 ** -0,33 ** % городского населения -0,48 ** -0,47 ** -0,47 ** -0,3 ** -0,31 ** % молодежи 0,56 ** 0,57 ** 0,37 ** 0,2 * 0,22 * Индекс качества жизни -0,29 ** -0,36 ** – – – го Кавказа и юга Сибири) в силу глубокой зависимости от федеральной помощи демонстрирует наиболее сильную поддержку участников выборов, представляющих власть. Однако можно наблюдать, что этот фактор на последних федеральных выборах оказывал все меньшее влияние. Схожая ситуация фиксируется в случае с корреляционной зависимостью между уровнем урбанизации и конформистским голосованием: на федеральных выборах 2018 и 2020 гг. происходит снижение влияния этого фактора. Факт того, что с ростом доли молодежи происходит повышение уровня конформистского голосования, объясняется тем, что среди регионов, где высок процент молодых людей, превалируют национальные республики. При этом также с 2016 г. происходит снижение роли данной переменной. Социально-экономические факторы, на основе которых формировался индекс качества жизни в регионах, оказывали наименьшее влияние на уровень конформистского голосования. Более того, в ходе избирательных кампаний 2016, 2018 и 2020 гг. их воздействие фактически отсутствовало.

Существенное снижение влияния рассматриваемых факторов на степень конформистского голосования является последствием процесса национализации партийной системы, под которой понимается рост террито- риальной гомогенности электоральных предпочтений [15, с. 223]. По мнению Р.Ф. Туровского [21], этот процесс происходит под влиянием развития авторитарных черт в российском политическом режиме при параллельном формировании партийной системы с доминирующей партией. Таким образом, упрощение электоральной карты страны стало следствием упрощения структуры партийной системы. При этом автор отмечает нестабильность этого процесса, упоминая периодически возникающие тенденции, способствующие региональной неоднородности электоральных предпочтений [21, с. 104]. Ю.О. Гайворонс-кий подчеркивает [5, c. 57], что важным фактором в национализации партийной системы России является влияние региональных правящих элит, консолидирующих имеющиеся ресурсы и мобилизующих лояльный электорат на подчиненной территории.

Посредством расчетов средних значений КЛ и проведенного на их основе кластерного анализа было выделено пять групп российских регионов согласно сложившейся специфике конформистского голосования (см. табл. 3). Наиболее высокая степень конформизма зафиксирована в республиках Северного Кавказа, в ряде национальных республик Приволжского федерального округа с высокой долей титульного этноса, в Тыве, Калмыкии, а так-

Таблица 3. Кластеры российских регионов согласно средним значениям КЛ (указан в скобках)

Table 3. Clusters of Russian regions according to average CL values (indicated in parentheses)

Крайне высокий уровень электорального конформизма
КЛ > 135 %	Республика Дагестан (144,4 %); Республика Ингушетия (141,1 %); Республика Кабардино-Балкария (141,1 %); Республика Мордовия (141 %); Республика Тыва (138,8 %); Республика Чечня (149,3 %)
Высокий уровень электорального конформизма
135 % > КЛ > 115 %	Республика Башкортостан (117,7 %); Республика Калмыкия (115,3 %); Республика Карачаево-Черкесия (132,3 %); Республика Крым (126,6 %); Республика Северная Осетия – Алания (117,1 %); Республика Татарстан (129,6 %); Чукотский АО (120 %); Ямало-Ненецкий АО (121,9 %)
Умеренно высокий уровень электорального конформизма
115 % > КЛ > 108 %	Республика Адыгея (108,2 %); Кемеровская область (112,1 %); Саратовская область (110,8 %); Севастополь (111,1 %); Тюменская область (112,2 %)
Отсутствие ярко выраженного электорального конформизма/нонконформизма
106 % > КЛ > 92 %	Республика Алтай (93,8 %); Архангельская область (92,1 %); Астраханская область (100,5 %); Белгородская область (95,9 %); Брянская область (98,4 %); Республика Бурятия (93,6 %); Вологодская область (95 %); Воронежская область (96,1 %); Еврейская автономная область (94,7 %); Забайкальский край (93,7 %); Калужская область (92,2 %); Камчатский край (92,9 %); Республика Коми (96,6 %); Краснодарский край (103,5 %); Курская область (93,6 %); Ленинградская область (98,5 %); Республика Марий Эл (96,3 %); Мурманская область (92,2 %); Нижегородская область (96 %); Новгородская область (92,9 %); Орловская область (92,8 %); Пензенская область (105,9 %); Пермская область (92,7 %); Псковская область (95 %); Ростовская область (104,2 %); Рязанская область (92,8 %); Республика Саха (Якутия) (94,5 %); Свердловская область (93 %); Ставропольский край (97,6 %); Тамбовская область (103,7 %); Тверская область (92,6 %); Тульская область (99,1 %); Ульяновская область (92,6 %); Республика Удмуртия (99,8 %); Ханты-Мансийский АО (98,4 %); Челябинская область (92,5 %); Республика Чувашия (93,9 %)
Умеренный уровень электорального нонконформизма
92 % > КЛ	Алтайский край (83,3 %); Амурская область (89,9 %); Владимирская область (88,6 %) Волгоградская область (91,5 %); Ивановская область (91,5 %); Иркутская область (85,2 %) Калининградская область (90 %); Республика Карелия (91,2 %); Кировская область (89,5 %); Костромская область (86 %) Красноярский край (86,6 %); Курганская область (91,4 %); Липецкая область (91,8 %); Магаданская область (90,6 %); Москва (87,1 %); Московская область (90,9 %); Ненецкий АО (86,8 %); Новосибирская область (82,5 %); Омская область (83,4 %); Оренбургская область (84,4 %); Приморский край (82,1 %); Самарская область (89,7 %); Санкт-Петербург (91,9 %); Сахалинская область (88,9 %); Смоленская область (89,3 %); Томская область (87,8 %); Хабаровский край (85,6 %); Республика Хакасия (84,5 %); Ярославская область (87,9 %)

Примечание. Составлено автором по: [2].

же в автономных округах, находящихся на Крайнем Севере страны. Социально-экономические показатели и степень экономической зависимости от Федерального центра в данных регионах существенно различаются. Однако большинство из них кроме высокой доли титульного этноса в населении объединяет авторитарный характер региональных режимов [4, с. 35–37]. Он проявляется в контроле над СМИ, низких возможностях политического участия и прихода к власти оппозиции посредством выборов [4, с. 24]. Исключениями являются Карачаево-Черкесия, Северная Осетия, Тыва и особенно Ханты-Мансийский АО.

Поэтому можно предположить, что наиболее высокий уровень электорального конформизма обусловлен не столько социально-экономическими и иными причинами, сколько результатом сложившихся в регионах политических систем, искусственно усиливающих позиции провластных кандидатов. Поэтому возможная демократизация данных региональных режимов может впоследствии привести к возникновению новых специфик голосования в наиболее электорально-конформных субъектах страны. Также в эту группу регионов входит Республика Крым, что обусловлено эффектом воссоединения полуострова с Россией. С те- чением более продолжительного электорального периода в этом регионе можно ожидать трансформацию предпочтений избирателей. Это утверждение касается и Севастополя, который входит в группу регионов с умеренно высоким уровнем электорального конформизма. Отметим, что Адыгея, Кемеровская и Тюменская области, входящие в данную группу, также отличаются высокой степенью авторитарности своих региональных режимов. Акцентируя внимание на Тыве и Саратовской области как на исключениях взаимосвязи между авторитарностью регионального режима и голосованием, можно предположить, что высокий уровень электорального конформизма в них объясним эффектом друзей и соседей. Он связывает голосование за участников выборов с их территориальным происхождением. В данном случае стоит отметить, что министром обороны России с 2012 г. является уроженец Тывы С.К. Шойгу, а пост председателя Госдумы с 2016 г. занимает В.В. Володин, родившийся в Саратовской области. При этом и до занятия своих нынешних постов их можно было рассматривать в качестве представителей властной элиты.

Во всех регионах Сибирского (СФО) и Дальневосточного (ДФО) федеральных округов, кроме уже упомянутых Кемеровской области, Тывы и Чукотского АО, зафиксированы одни из самых низких средних значений КЛ. Эти субъекты страны или входят в группу регионов, для которых характерен умеренный электоральный нонконформизм, или находятся на грани попадания в нее. Таким образом, в восточной части России существует сплошной ареал, занимающий огромную территорию, в котором наиболее сильны протестные настроения на выборах. Его формированию способствует совокупность негативных факторов географического и социально-экономического характера [1, c. 48]. Причем основными бенефициарами сложившейся ситуации на выборах являются КПРФ и ЛДПР, пользующиеся на данной территории устойчиво повышенной поддержкой избирателей [17, c. 128]. Можно наблюдать практические проявления таких настроений и на выборах регионального уровня: победа С.Г. Левченко (КПРФ) на губернаторских выборах 2015 г. в Иркутской области, аналогичная победа С.И. Фурга- ла (ЛДПР) в 2018 г. в Хабаровском крае, избрание главой Якутска С.В. Авксентьевой от «Партии возрождения России» в 2018 г. и т. д. Данная реакция на практике реализуется не только посредством политический действий, но и через миграцию в западную часть России: в период 2000-х гг. в СФО и ДФО зафиксирован самый большой отток населения в стране [23].

Другие нонконформистские регионы имеют различное географическое и социальноэкономическое положение. Умеренный уровень нонконформистского голосования зафиксирован в мегаполисах с самым высоким уровнем жизни: в Москве, прилегающей к ней Московской области, и Санкт-Петербурге. Такая специфика голосования, вероятно, связана с высокой долей в этих регионах среднего класса, часть которого, главным образом предприниматели и интеллигенция, настроена на экономические и политические изменения в стране [9, с. 180–181]. Также эта группа включает ряд регионов Центрального (ЦФО) и Северо-Западного (СЗФО) федеральных округов с относительно невысоким индексом качества жизни: Карелия, Ненецкий АО, Кировская область, Костромская область, Ивановская область. Таким образом, данная часть России также имеет потенциал для возникновения политического конфликта. Отметим нахождение в группе Курганской области, в которой фиксируется один из самых низких индексов качества жизни, Волгоградской и Кировской областей, входящих в Приволжский федеральный округ (ПФО). Также в эту группу вошла Калининградская область, умеренный электоральный нонконформизм которой, возможно, связан с особым набором социально-экономических проблем, вызванных эксклавностью [13].

Анализ динамики стабильности специфики голосования продемонстрировал, что сильнее всего показатели КЛ менялись в регионах с крайне высоким уровнем конформизма на выборах (см. табл. 4): в Чечне (коэффициент вариации КЛ – 24,9 %) и Мордовии (21,4 %), а также в Кемеровской области (24,7 %), в которой зафиксирован умеренный уровень электорального конформизма. В Чечне и Мордовии это связано со значительными колебаниями высокого показателя КЛ. Таким

Таблица 4. Динамика КЛ в регионах с наиболее высокой электоральной нестабильностью и в субъектах страны, в которых в последние годы прошли крупные протесты, %

Table 4. CL dynamics in regions with the highest electoral instability and in the subjects of the country in which major protests have taken place in recent years, %

Регион	КЛ 2000	КЛ 2003	КЛ 2004	КЛ 2007	КЛ 2008	КЛ 2011	КЛ 2012	КЛ 2016	КЛ 2018	КЛ 2020	V
Чечня	93	202	127,7	152	126,9	202,2	154,9	186,3	119,5	128,6	24,9
Кемеровская область	46	131,9	98,9	117,6	100,9	130,5	119,9	149,5	111,7	114,7	24,7
Мордовия	110,1	192,7	126,3	142,8	129,2	186,2	135,2	163,2	111,6	112,5	21,4
Архангельский край	109,6	95,9	107,1	86,7	95,9	64,8	90	86,1	98,4	86,5	13,7
Коми	110,1	83,5	101,8	95	102,6	119,5	101	73,3	93,4	85,5	14
Москва	85,1	86,3	95	82,9	102,3	94,7	72,9	73,1	92,7	85,8	10,8
Хабаровский край	91	86,8	89,2	92,8	91,7	77,4	87,2	72,1	86	81,9	7,8

Примечание. Составлено автором по: [2].

образом, в этих регионах менялась не специфика голосования, а степень ее проявления. Несколько иная ситуация в Кемеровской области. На выборах президента России 2000 г. в этом регионе В.В. Путин получил самый низкий результат в связи с участием в избирательной кампании тогдашнего лидера Кемеровской области А.Г. Тулеева. На предстоящих четырех федеральных выборах партия «Единая Россия» получала высокий уровень поддержки, а В.В. Путин и Д.А. Медведев – средний. Однако с 2011 г. в регионе фиксируется исключительно высокий уровень конформистского голосования. Некоторое снижение показателей КЛ в этих регионах произошло в 2018 и 2020 гг., что связано с ростом территориальной гомогенности голосования, происходившим в России в данный период.

Заметим, что согласно статистическим расчетам разброс показателей коэффициента вариации считается неоднородным, если он выше 33 %. Поэтому в целом можно говорить об относительной стабильности результатов голосования в российских регионах.

При анализе динамики голосования был сделан акцент на регионах, в которых в последние годы проходили или проходят крупные протестные акции: Архангельский край, Республика Коми, Москва и Хабаровский край. Выявлено, что в Москве и особенно в Хабаровском крае на протяжении 2000-х гг. сложилась устойчивая специфика умеренного нонконформистского голосования. Таким образом, в данных регионах сформировалась общественно-политическая среда, предполагающая при наличии актуальных для населения поводов возникновение протестной активности. В Республике Коми в 2000-е гг. произошла трансформация электоральной специфики: начиная с выборов в Госдуму 2016 г., в регионе фиксируется умеренный уровень электорального нонконформизма. Это не может быть связано с протестами в Шиесе, которые начались в июле 2018 года. Велика вероятность, что ключевую роль в данной трансформации сыграл арест в 2015 г. главы республики В.М. Гайзера. Во-первых, сам факт задержания руководителя региона, члена «Единой России», повлиял на рейтинг доверия партии. Во-вторых, при В.М. Гайзере активно подавлялись независимые СМИ и оппозиция [10, с. 25], что способствовало искусственному росту электорального конформизма.

В Архангельском крае на президентских выборах избиратели не демонстрировали ярко выраженный конформизм или нонконформизм, а в ходе избирательных кампаний в Госдуму и во время голосования по поправкам в Конституцию РФ проявляется с 2006 г. относительно высокая степень нонконформистских настроений.

Таким образом, скорее подтвердилась гипотеза, согласно которой масштабные протесты регионального уровня происходят в регионах с высоким по российским меркам уровнем электорального нонконформизма. Однако нельзя полностью нивелировать значение ситуативного фактора. Пример тому – итоги голосования по поправкам в Конституцию РФ 2020 г. в Ненецком АО. Это единственный регион, где большинство высказалось «против», что связано с недовольством жителей относительно планов по объединению автономного округа с Архангельским краем. Хотя нужно отметить, что в Ненецком АО, начиная с выборов в Госдуму 2007 г., стабильно фиксируется значительный уровень электорального нонконформизма. Также, как уже упоминалось, ситуативный фактор (эффект воссоединения с Россией) оказывает влияние на голосование в Республике Крым и Севастополе.

Результаты. Обнаружено, что в качестве основных факторов, с которыми сильнее всего коррелирует конформистский тип голосования, причем отрицательно, выступают доля русского населения и уровень урбанизации. Самый высокий уровень электорального конформизма фиксируется в национальных республиках Северного Кавказа, Поволжья, автономных округах Крайнего Севера, Тыве и Калмыкии. Поскольку в большинстве этих регионов проживает более высокая, чем в среднем по стране доля молодежи, корреляция продемонстрировала положительную связь между данной переменной и уровнем голосования. Однако более глубокий анализ позволил предположить, что не эти факторы являются основными составляющими формирования специфики электоральных предпочтений, а степень авторитаризма в данных субъектах России. Именно эта особенность, заключающаяся в сильном контроле над СМИ, низких возможностях участия в политике и прихода к власти оппозиции, объединяет абсолютное большинство регионов с высоким уровнем электорального конформизма. В свою очередь существенной связи между социально-экономическими показателями и долей конформистски настроенного электората не выявлено. Более того, зафиксировано, что значение факторов, имеющих существенную корреляционную связь с итогами голосования, начиная с выборов 2011– 2012 гг., заметно снижается. Этот факт является следствием процесса национализации партийной системы, представляющего собой рост территориальной однородности электоральных предпочтений.

В список регионов, для которых характерен умеренный уровень электорального нонконформизма, входит большинство субъектов ДФО и СФО. Они формируют огромную по размерам территорию с относительно высоким протестным потенциалом. Это представляет высокую угрозу для страны по причине геополитической значимости данных федеральных округов, учитывая наличие в них богатых месторождений полезных ископаемых и близость к активно развивающемуся Азиатско-Тихоокеанскому региону. Также в эту группу входят мегаполисы (Москва, прилегающая к ней Московская область, и Санкт-Петербург), экономически депрессивная Курганская область, регионы ЦФО и СЗФО с невысоким индексом качества жизни, эксклавная Калининградская область, а также Волгоградская и Кировская области. Наличие в этой группе регионов с различным социально-экономическим положением и социальной структурой населения позволяет констатировать, что причинные основы электорального нонконформизма в России имеют существенные отличия. При этом на географическом уровне можно выделить сразу два территориальных размежевания. В пределах всей страны: более нонконформисткий Восток – более лояльный и электорально неоднородный Запад. В пределах Европейской части России существует примерно такая же дихотомия в разрезе Север – Юг.

Наибольшая нестабильность динамики голосования присуща регионам со значительным уровнем конформизма на выборах: Чечня, Мордовия и Кемеровская область. В первых двух менялась не специфика голосования, а степень ее проявления. В Кемеровской области произошла трансформация от региона, где В.В. Путин в 2000 г. получил худший результат на выборах (по причине участия в них главы области А.Г. Тулеева), до области с высоким уровнем электорального конформизма.

Анализ электоральной стабильности в регионах, в которых прошли крупные протестные акции, показал, что на протяжении 2000-х гг., или периода, предшествовавшего протестам, на выборах фиксируются существенные нонконформистские настроения. Поэтому можно констатировать, что электоральный анализ может выступать в качестве механизма прогнозирования возможных проявлений массового протеста. В качестве примеров, подтверждающих это утверждение, можно привести кейсы в регионах с умеренным электоральным нон- конформизмом: Приморский край (акции протеста 2008–2009 гг. по причине роста ввозных пошлин на иномарки), Калининградская область (протесты 2009–2010 гг. в связи с повышением транспортного налога), Москва (протестные акции 2011–2012 гг., вызванные недоверием к результатам выборов в Госдуму 2011 г., митинг в поддержку И.В. Голунова 2019 г.), Хабаровский край (протесты 2020 г. из-за ареста С.И. Фур-гала) и т. д. Также в качестве примера можно привести Архангельскую область, лишь формально не вошедшую в данную группу регионов (КЛ = 92,1 %), в которой прошли протестные акции 2018–2020 гг. в связи с планами строительства в ней мусорного полигона.