Политическое прогнозирование

В настоящее время проблемы политического прогнозирования представляют не только научный интерес. Россия сегодня переживает глубокий системный кризис, затрагивающий все сферы – экономическую, политическую, социальную. Поэтому адекватное предвидение последствий политических решений и изменений является одним из главных залогов построения правильной стратегии и тактики политических акторов в этих сложных условиях.

Приступая к анализу проблем политического прогнозирования, следует, в первую очередь, сформулировать основные параметры требований, предъявляемых современностью к прогнозу, а затем выявить характерные черты политического прогнозирования, его место в политологическом и социальном знании.

Существует несколько подходов к объяснению сущности прогнозирования. Наибольшее распространение получила точка зрения, согласно которой прогноз не предусматривает решение проблем будущего. Под прогнозомв науке следует понимать «вероятностное научно обоснованное суждение о перспективах, возможных состояниях того или иного явления в будущем либо об альтернативных путях и сроках его осуществления» [1]. Общенаучные требования, предъявляемые к любым прогнозам, в том числе и политическим, - это теоретическая и эмпирическая обоснованность, системность, адекватность, комплексность, верифицируемость. Эти требования в большинстве своем вытекают из природы общенаучного познания и не нуждаются в подробном рассмотрении. Остановимся лишь на тех принципах, которые свойственны политическому прогнозированию.

Различают два аспекта политического прогнозирования.

Один из них связан с прогнозными оценками конкретных политических явлений. Этот аспект носит прикладной характер и на практике осуществляется в процессе самой политической деятельности. Субъектом такой деятельности выступает чаще всего определенный орган власти, в компетенции которого находится решение некого значимого вопроса.

Другой аспект прогноза охватывает деятельность политических институтов и происходящие в них политические процессы. Разработчиками прогноза в этой ситуации обычно выступают исследовательские коллективы, специализирующиеся на исследованиях подобного рода. Далее мы будем рассматривать именно второй аспект прогнозирования политических процессов. В этом случае можно указать на такие объекты политического прогнозирования, как политические системы, формы и методы деятельности политических партий и организаций, шансы партий и кандидатов на успех выборах, функционирование и развитие общественного мнения, взглядов и установок отдельных социальных групп.

Таким образом, под политическим прогнозированиеммы будем подразумевать специальный анализ, имеющий своей целью выявление перспективных тенденций, путей, сроков, этапов политического развития[2]. Другими словами, политическое прогнозирование можно определить как «область теоретико–прикладного знания, которая исследует динамическое изменение политической системы, ее структур и элементов во времени, т.е. его предметом являются политические процессы»[3].

Отличительные черты политического прогнозирования, главным образом, обусловлены тем предметом, с которым приходится иметь дело исследователю. Они вытекают из особенностей категории политического процесса.

Специфика политического процесса состоит в том, что он ориентирован на отображение реальности, которая является совокупным результатом переплетения различных типов политического поведения групп и граждан, деятельности политических институтов, реальности, в которой взаимодействуют взаимоисключающие тенденции и многие другие факторы, непрерывно вносящие в течение событий нечто новое и нестандартное. Политический процесс творится при непосредственном участии человека, что накладывает на него такие особенности, как субъективность и ситуационность, отсутствие предопределенности в развитии событий.

Протекание политических процессов, особенно в странах, переживающих процессы социально-политической трансформации, носит сложный, нелинейный характер. Оно не поддается описанию в рамках жесткой схемы. При этом следует учитывать, что прогнозирование состояния и изменения процесса в будущем также невозможно без учета фактора нестабильности, в условиях которой наступление того или иного события, развитие ситуации в случае принятия определенного решения невозможно предсказать со стопроцентной вероятностью. Поэтому исследователи всегда должны определять веер альтернатив будущего состояния политического процесса. Именно установление такого веера основных альтернатив и определение вероятности их осуществления составляют основную задачу политического прогнозирования. Таким образом, в качестве базовых принципов политического прогнозирования выступают альтернативность и вероятность.

Политические процессы протекают в тесном переплетении с другими общественными процессами – экономическими, социальными, культурными, этническими, поэтому любой политический анализ и политическое прогнозирование в том числе, не должен рассматривать политический процесс изолированно. Политическое прогнозирование, как никакое иное, встречается с огромным количеством переменных, нередко характеризующих взаимоисключающие процессы. Поэтому политический прогноз будет достоверным и обоснованным только при рассмотрении тесного переплетения всех явлений и ситуаций. Следовательно, политическое прогнозирование должно осуществляться в рамках междисциплинарного подхода, лишенного узкого видения проблемы и включающего в себя интеграцию, обработку и анализ разноплановой и разнокачественной информации.

Рассматривая особенности политического прогнозирования, следует отметить, что центральным звеном политического процесса выступает политическое решение. Все формы деятельности и поведения его акторов направлены на реализацию одной цели – повлиять на принятие того или иного политического решения. Исходя из этого, сущностную черту прогнозирования политических процессов можно определить как непосредственную ориентированность прогнозно-аналитического инструментария на процесс принятия и реализации политических решений.

Еще одна важнейшая особенность политического прогнозирования состоит в том, что создание прогноза и обнародование его результатов может послужить толчком к его выполнению, тогда как в случае отсутствия прогноза, ситуация могла бы развиваться совершенно другим образом. Такая особенность получила название парадоксов «самоосуществления и самоопровержения». Это определение подчеркивает тот факт, что сам прогноз может влиять на систему, становясь еще одним фактором, действующим в цепи событий. В этом заключается кардинальное отличие политического и в целом социального прогноза от естественнонаучного. Трудно представить, что обнародование метеорологами прогноза дождя или снегопада способно изменить уровень выпавших осадков, тогда как в политическом мире влияние прогноза на свой объект вполне допустима. Например, официальное заявление органов власти о предстоящем кризисе может вызвать панику среди людей и способствовать наступлению кризиса. Возможен и обратный случай, когда прогноз может самоопровергаться за счет мобилизации дополнительных ресурсов и принятия верного решения.

В целом, можно заключить, что политический прогноз должен основываться на следующих принципах: альтернативность, системность прогнозирования, непрерывность, верифицируемость. Принцип альтернативности связан с возможностью развития политической жизни и ее отдельных звеньев по разным траекториям, при разных взаимосвязях и структурных отношениях. Принцип системности означает, что, с одной стороны, политический процесс должен рассматриваться как единый объект, с другой стороны – как система, испытывающая на себе множество воздействий факторов различного рода. Принцип непрерывности означает непрерывность корректирования прогнозных разработок по мере поступления новой информации. Принцип верифицируемости направлен на определение достоверности разрабатываемого прогноза. Понятно, что все вышеназванные принципы нельзя рассматривать изолированно в отрыве друг от друга, они должны взаимодополняться и образовывать единую систему требований, предъявляемых к политическому прогнозу.

К основным методам политического прогнозированияотносятся статистический анализ и построение динамических рядов с последующей экстраполяцией, математическое моделирование, метод экспертных оценок, метод построения сценариев. Следует заметить, что не все методы являются одинаково релевантными.

Как известно, на ход политических изменений может влиять множество разнообразных непредсказуемых факторов, что не всегда позволяет создавать строгие математические модели, включающие все переменные. Кроме того, методы математического моделирования требуют значительного временного периода на их построение и последующего анализа, а за это время многие параметры, взятые за основу, могут претерпеть значительные изменения. Однако данное обстоятельство не означает неприменимость количественных методов при прогнозировании политических процессов. Те или иные разновидности количественных методов, конечно же, применяются и для прогнозирования политических процессов. Однако использовать их надо с некоторой долей осторожности, применяя лишь к процессам, отличающимся стабильным характером, существенное изменение которых происходит на значительном временном периоде. При нестабильной политической ситуации количественные методы необходимо применять в сочетании с другими методами, более гибкими и не столь формализованными. Применение подобного метода мы рассмотрим ниже на примере электоральных прогнозов.

Некоторые исследователи используют в качестве «рабочей методики» прогноза метод аналогии, т.е. сопоставление прогнозируемого процесса с чем-то похожим на те политические процессы, которые уже происходили в прошлом или в других странах. Однако нелинейность политических процессов, протекающих во времени и пространстве, многофакторный характер связей и зависимостей, возникающих в социально-политической системе, приводят к тому, что метод аналогии в политическом прогнозировании имеет также весьма ограниченное значение.

Для многих социально-политических прогнозов используют методику экстраполяции, т.е. мысленного продолжения в будущее линии развития того или иного процесса либо ряда событий. Но экстраполяционные методики, основывающиеся на определении того, как бы развивался процесс при неизменном состоянии всех условий и параметров, теряют свою ценность в случае политического прогноза, ибо научное предвидение в политике должно включать прогнозирование качественных изменений и скачков в развитии политической системы и процессов.

Для того чтобы создавать надежные и точные прогнозы политического развития политических процессов необходимо очень внимательное и скрупулезное рассмотрение множества факторов и учет возможности изменения прогнозируемой ситуации непосредственно во время исследования. Ряд методов позволяет включить в анализ все вышеперечисленные аспекты. Среди прогнозных техник, которые могут дать хорошие результаты именно в российских условиях, можно отметить экспертный опрос, «мозговой штурм» и сценариотехнику.

Метод экспертных оценокиспользуется для анализа тех объектов и процессов, развитие которых либо полностью, либо частично не поддается математической формализации. Этот метод используется в двух вариациях – как метод индивидуального экспертного опроса и группового. Суть метода индивидуального экспертного опроса заключается в следующем: набирается группа экспертов – специалистов в данной области, далее эксперты независимо друг от друга выдают свои размышления по предложенному им вопросу. На основе высказанных оценок исследователь разрабатывает аналитическую записку, содержащую в себе анализ возможных альтернатив развития процесса. Групповой метод экспертного опроса более известен как процедура «круглого стола». В этом случае проблема обсуждается совместно всеми экспертами, и по итогам дискуссий вырабатывается единая аналитическая записка. В качестве недостатков индивидуального опроса можно указать возможную пристрастность того или иного эксперта, некомпетентность (что необходимо минимизировать на этапе подбора экспертов), в случае использования метода «круглого стола» - способность отдельного эксперта влиять на рабочую группу в пользу той или иной альтернативы.

Разновидностью метода экспертных оценок является метод Дельфи,который считается одним из наиболее разработанных и проверенных. Его использование позволяет избежать многих погрешностей индивидуальной и групповой экспертизы.

Охарактеризуем отличительные черты метода Дельфи:

Эксперты в индивидуальном порядке описывают возможные альтернативы протекания и развития процессов. Исключение непосредственного взаимодействия экспертов обеспечивает необходимую анонимность процедуры, что помогает избежать погрешности, связанной с «феноменом группового давления».
Информация, собранная подобным образом, тщательно анализируется и представляется в виде единой аналитической записки, в которой представляются все оценки и суждения, высказанные экспертами.
На следующем этапе аналитическая записка предлагается экспертам для дальнейшей оценки и пересмотра ранее выдвинутых версий.
Подобный опрос проводится в несколько туров, количество которых колеблется от 2 до 4.

Целью данного метода является выработка наиболее вероятных альтернатив развития, которые корректируются в процессе самого исследования. В своей классической версии метод Дельфи наиболее удобен для количественной оценки вероятности и сроков наступления тех или иных политических событий. С помощью метода Дельфи можно, например, решать такие задачи, как вероятность того, что некая фракция Государственной Думы наберет достаточно голосов для постановки вопроса о вотуме доверияправительству, что президент примет решение о роспуске нижней палаты парламента и т.д.

Метод «мозгового штурма»носит менее структурированный по сравнению с методом Дельфи характер. «Мозговой штурм» представляет собой способ генерирования новых идей, получения новых путей решения проблемы, развития ситуации в результате творчества коллектива специалистов. Специфика этого метода заключается в разделении двух этапов: группа экспертов генерирует идеи, группа аналитиков их обсуждает и формулирует результаты «мозгового штурма». Центральной процедурой здесь является работа группы генераторов с целью выработки новых идей. Сеанс генерирования идей проходит по специальным правилам, направленным на создание таких условий, при которых эксперты могли бы свободно выдвигать любые, даже самые абсурдные и фантастические идеи. Именно поэтому выдвинутые идеи анализирует другая группа экспертов, ибо критические замечания по ходу работы могут разрушить независимую творческую атмосферу, необходимую для выдвижения новых идей.

Сценариотехникапредставляет собой совокупность методологических правил, методических приемов и процедур по составлению прогнозных сценариев развития событий. Под сценарием понимается «гипотетическая картина последовательности развития событий, составляющих в совокупности эволюцию прогнозируемой ситуации в интересующем исследователя разрезе» [4]. В сценарии в явном виде фиксируется пошаговое описание причинно обусловленной последовательной трансформации объекта прогнозирования, а также условий, в которых эти изменения будут происходить. Кроме того, особое внимание уделяется привязыванию событий к временной сетке. Полученные сценарии упорядочиваются во взаимосвязанную совокупность и становятся, таким образом, системой сценариев – целостным генерализованным спектром альтернативных путей развития события. Последовательно развитая идея сценирования приводит к всеобъемлющему, художественному моделированию действительности. Такую полноту сценирование обретает в игре, когда написанные сценарии проигрываются участниками исследования для получения более полной и завершенной картины прогнозируемой ситуации.

Написание сценария призвано не только и не столько зеркально отображать, сколько заострять картину складывающегося положения, обнаруживать в нем внутренние противоречия, столкновения интересов, конфликты и борьбу сторон. Разработка сценария принуждает исследователя заниматься деталями и процессами, которые он мог бы легко упустить в других случаях. Метод сценирования применим в тех случаях, когда необходимо пошаговое описание развития событий со множеством участников процесса, взаимодействующих или конкурирующих между собой, когда необходимо предусмотреть и смоделировать действия сторон, например, в процессе урегулирования различных конфликтов, в избирательных кампаниях.

Электоральные прогнозы

Среди подходов к прогнозированию электорального поведения можно выделить научные и ненаучные модели построения прогнозов. Ненаучные модели предлагают те авторы, которые не отталкиваются в своих рассуждениях от точно сформулированных причин и гипотез, не основываются на правильно собранных данных. Кроме того, одним из критериев научной обоснованности полученных выводов, должна выступать возможность получения аналогичных результатов при использовании тех же методик и данных другим исследователем. Зачастую же сами предсказатели признают, что в своих прогнозах они опираются на собственную интуицию, что, конечно же, не позволяет отнести их оценки к научным методам.

Научные же модели базируются на точных статистико-математических методах сбора и анализа данных.

Среди ненаучных моделей прогноза можно выделить несколько типов в зависимости от источника, от которого они исходят - это модели, предлагаемые так называемыми политическими деятелями и общественными лидерами. К политическим деятелям в данном случае следует отнести активистов избирательных кампаний, членов партий, самих кандидатов. Эти люди постоянно делают оценки восприятия своей деятельности среди избирателей, часто дают прогнозы исхода выборов. К группе общественных лидеров можно отнести журналистов, обозревателей, ученых, которые также пытаются предсказать результаты выборов. Представленные прогнозы привлекательны, прежде всего, тем, что эти люди знают политику изнутри, они живут и дышат ею. Однако существенным недостатков подобных моделей является предубежденность их авторов и отсутствие строгих исследований. Иногда они попадают в цель, иногда они не столь точны. По каким причинам это происходит? Прогнозы политических деятелей и общественных лидеров базируются на неофициальных наблюдениях, непосредственном общении с политиками и интуиции. В этом методе нет определенного алгоритма, который можно было бы воспроизводить от выборов к выборам и повторять не только посторонним аналитикам, но и самому человеку, делающему прогноз. Даже если формула «сработает» в первый раз, то нет никакой гарантии, что она сработает позже.

Исследования общественного мнения, проводимые современными социологическим службами, в принципе лишены ограничений, свойственных вышеупомянутым методам прогнозирования, могут быть отнесены к научным методам прогнозирования. Однако и в этом случае возникает ряд проблем. Проблемы касаются по большей мере не столько конструирования вопросника, а ограничений самоговыборочного метода, когда прогнозные оценки, построенные по результатам выборочного опроса, необходимо распространять на всю совокупность избирателей с учетом ошибки выборки. Еще одной задачей, требующей разрешения при использовании опросов в качестве инструмента прогнозирования, является определение и включение в модель «реальных» избирателей, т.е. тех, кто действительно придет на избирательные участки. Кроме того, респонденты могут изменить свои электоральные намерения. И если эти изменения произойдут после опроса, то его результаты нельзя использовать для создания прогнозов. По некоторым оценкам экспертов, доля «неопределившихся» избирателей, меняющих свои решения прямо на избирательном участке, достигает 40% [5]. Проведение опроса за несколько дней до выборов уменьшает ошибки, но это и сокращает до предела опережающий период прогноза и, следовательно, ставит под сомнение необходимость его создания вообще, поскольку за те несколько дней, что остаются до выборов, нельзя пересмотреть стратегию избирательной кампании. Таким образом, перед исследователем возникает дилемма между опережающим периодом и точностью прогнозных оценок.

В конце концов, возникает вопрос: а таким ли уж хорошим инструментом электорального прогнозирования является опрос.

В западной традиции для построения научных макроуровневых прогнозов результатов выборов принято использовать модель, основывающуюся на статистико-математических методах, в частности на методе регрессионного анализа. Модель прогнозирования результатов выборов, основанная на методе регрессионного анализа, предполагает проведение двух этапов: 1) анализ результатов предшествующих выборов; 2) прогнозирование исхода предстоящих выборов.

При этом предлагается использовать следующий механизм:

Переменная «результаты выборов» (Yi) зависит от некоторого набора параметров (Xi), называемых независимыми переменными. В качестве зависимой переменной (Yi) при этом выступает результат, полученный инкумбентом.
Накануне выборов измеряется конкретное состояние параметров (Xi).
После проведения выборов и подсчета голосов берутся реальные результаты голосования, т.е. доля голосов, полученная инкумбентом (Yi).
С помощью модели регрессионного анализа находится математическое описание переменной (Yi) как функции (F), зависящей от параметров (Xi).

Накануне следующих выборов измеряются значения параметров (Xi) для других кандидатов и подставляются в функцию (F), на основе чего и определяется прогнозируемый результат выборов для инкумбента [6].

Конечно, строя регрессионную модель, прежде всего, следует определить перечень независимых переменных Х, включаемых в уравнение. Это должно делаться на основе теоретических положений. Список Х может быть достаточно широк и ограничен только исходной информацией. Отбор наиболее значимых из них можно провести с помощью компьютерных программ, таких как SPSS, PolyAnalyst, выбирая в соответствии с коэффициентами корреляции и другими критериями факторы, наиболее тесно связанные с У. Параллельно решается вопрос о форме уравнения. Современные средства вычислительной техники позволяют за относительно короткое время рассчитывать достаточно много вариантов уравнений. В ЭВМ вводятся значения зависимой переменной У и матрица независимых переменных Х, принимается форма уравнения. Далее ставится задача включения в уравнение k наиболее значимых Х. В результате получается уравнение регрессии с k наиболее значимыми факторами [7].

Таким образом, можно построить следующую регрессионную модель уравнения, которая заключается в переводе вербальной теории явления на язык математических уравнений:

Y = a + b1X1 + b2X2 + …+ biXi + Е , где

Y – зависимая переменная – результат выборов;

X1, X2, Xi – независимые переменные, влияющие на результат выборов;

a – константа, постоянный коэффициент;

b1, b2,…,bi – коэффициенты регрессии, вычисляемые на основе эмпирических данных предыдущих выборов, каждый из коэффициентов регрессии показывает, насколько единиц изменится У с изменением соответствующего признака Х на единицу при условии, что остальные признаки останутся на прежнем уровне;

Е – погрешность, означающая любое колебание Y, не вызванное изменением независимой переменной в модели.

Естественно, что чем больше динамический ряд данных, на основании которых строится регрессионное уравнение, тем выше его точность, т.е. его предсказательная сила. Прогнозные модели, построенные в странах развитой демократии, имеют несравненное преимущество перед всеми моделями, которые будут построены в России, - они базируются на более длительной электоральной динамике. Например, в исследовательской литературе США обычно приводятся данные по выборам за послевоенный период, начиная с 1948 г.

Одним из показателей точности построенной регрессионной модели, т.е. правильности прогноза, является коэффициент множественной детерминации R 2 . Этот коэффициент показывает, насколько независимые переменные, по которым была построена модель, объясняют колебания зависимой переменной: чем ближе он к 1, тем более совершенна модель. Конечно, значение коэффициента множественной детерминации может быть увеличено путем введения в модель добавочных независимых переменных, но исследователь должен всегда задаваться вопросом, не делает ли вновь введенная переменная модель слишком сложной и привнесет ли она что-нибудь ценное в понимание и объяснение исследуемого явления [8].

Построение математической модели определения зависимой переменной через ряд показателей (Xi) поднимает едва ли не самый главный для социологов и политологов вопрос, от ответа на который зависит собственно точность предлагаемых прогнозов, а именно – операционализация независимых переменных, то есть определение факторов, движущих избирателями в момент принятия решения. Действительно, без ответа на такие вопросы, как «Почему избиратели голосуют определенным образом?» или «Почему они предпочитают одного кандидата другому?», невозможно построить ни одну прогнозную модель. Поэтому работы специалистов, посвященные факторам, влияющим на электоральное поведение, служат основополагающей базой для построения моделей прогнозирования. Поскольку на сегодняшний день в мировой политической науке отсутствует единая точка зрения относительно механизма электорального поведения, то и для построения прогнозных моделей используются совершенно разные факторы влияния на результаты выборов.

Сравнительный анализ, проведенный М. Льюис-Беком и Т. Райсом в работе «Прогнозирование выборов», показал наличие, по крайней мере, девяти моделей прогнозирования результатов президентских выборов, включая их собственную (таблица ) [9].

Таблица .
Основные модели прогнозирования результатов президентских выборов

Авторы модели	Объясняющие переменные
Тафт (Tufte), 1978	Доход (в год выборов); «Симпатия» к кандидату;
Фэйр (Fair), 1978	Валовой национальный продукт; Время нахождения у власти; Инкумбентство.
Гиббс (Hibbs), 1982	Личный доход.
Броуди,Сигельман(Brody,Sigelman), 1983	Популярность президента (по данным последнего опроса Гэллапа)
Абрамовитц (Abramovitz), 1988	Рейтинг популярности; Валовой национальный продукт; Инкумбентство.
Эриксон (Erikson), 1989	Личный доход; Показатель «симпатии» к кандидату
Кэмпбелл и Уинк (Campbell, Wink), 1990	Вопрос «За кого бы проголосовали на предстоящих выборах?»; Изменение валового национального продукта.
Льюис - Бек , Райс (Lewis-Beck, Rice), 1990	Валовой национальный продукт; Рейтинг популярности; Число мест, принадлежащих президентской партии в Палате Представителей Конгресса; Процент голосов, полученных действующим президентом на первичных выборах; Результаты праймериз.

Показателями качества прогнозной модели являются его точность и опережающий период. О точности модели можно судить по величине коэффициента детерминации, а опережающий период означает временной отрезок от создания прогноза до наступления прогнозируемого события. Лишь две модели из всех предложенных удовлетворяют важнейшим критериям качества прогноза, – это модель Абрамовитца и модель Льюис-Бека и Райса. Обе модели имеют достаточно высокое значение коэффициента множественной детерминации и длительный опережающий период.

Рассмотрим более подробно модель Льюис-Бека и Райса, предложенную ими в 1992 г. в работе «Прогнозирование выборов». Строя свою прогнозную модель, эти исследователи так же не обошли внимание вопрос, каковы слагаемые, определяющие мотивы, по которым голосуют избиратели, предпочитая одного кандидата другому. Льюис-Бек и Райс используют некий симбиоз социально-психологического и рационально-инструментального подходов к анализу электорального поведения, предлагая три основных фактора, влияющих на принятие решения избирателем – экономические условия существования страны, партийная идентификация и привлекательность кандидата. Объединение вышеназванных факторов в единое регрессионное уравнение дает следующую формулу:

Результат =	Экономические +	Популярность +	Партийная +	Привлекательность
голосования	условия	президента	сила	кандидата

Авторы модели проанализировали все президентские выборы в США с 1948 по 1988 гг. и реконструировали ситуацию прогнозирования их результатов с помощью созданной модели (т.е. подставив в уравнение значения независимых переменных, измеренных в их состоянии на конкретный год). В результате Льюис-Бек и Райс пришли к выводу, что их модель дала бы правильный прогноз для 10 из 11 случаев. При этом они приводят интересное сравнение прогнозов по своей модели и прогнозов, сделанных службой Гэллапа накануне выборов. Прогнозы службы Гэллапа основывались на анализе ответов на вопрос «За кого из кандидатов Вы проголосуете на предстоящих выборах?», задаваемому респондентам за день до выборов. Как известно президентские выборы в США проводятся в ноябре. При этом средняя величина ошибки прогнозов службы Гэллапа равнялась 2,13 %, то есть почти столько же, сколько в модели Льюис-Бека и Райса, но с одной лишь разницей - прогнозная модель Льюис-Бека и Райса основывается на данных, полученных летом, а прогноз службы Гэллапа был сделан всего за день до выборов.

Понятно, что в российских условиях данная прогнозная модель в чистом виде неприемлема. Вопрос об определении и последующей операционализации факторов модели решить можно. При всей неоднозначности и видимой противоречивости российского политического выбора накопленная электоральная статистика, данные социологических опросов все же дают возможности говорить о появлении некоторых устойчивых тенденций в электоральном поведении российских граждан. Основная трудность заключается в другом. Американская модель «работает» в условиях бинарности избирательного процесса, когда на выборный пост, чаще всего, выдвигаются два различных по своей партийной принадлежности кандидата – инкумбент, или кандидат от его партии, и оппонент - представитель конкурирующей партии. Политическая фрагментация в России, при которой против инкумбента или его преемника на одном и том же электоральном поле действует несколько кандидатов, порой различающихся только номинально, значительно затрудняет прогнозирование результатов голосования. Кроме того, существование значительного количества партий-однодневок, появляющихся в период выборов, а затем бесследно исчезающих, существенно затрудняет обращение к центральной категории социально-психологической составляющей электоральной формулы – партийной идентификации.

Скорее всего, что в России нельзя будет использовать математико-статистические методы, в частности метод регрессионного анализа, в качестве единственного инструмента прогнозирования выборов еще достаточно долго. Возможно, что совмещение статистико-математических методов при объяснении факторов успеха на предыдущих выборах и экспертных оценок шансов кандидатов и партий на предстоящих выборах является одним из наиболее перспективных решений данной проблемы в России. Использование в качестве экспертных оценок моделирование электорального пространства делает результаты выборов «предсказуемыми» не только в отношении характера перераспределения политических сил, но и относительно наиболее вероятных политических курсов. Действительно, уже в ходе президентской кампании стали совершенно очевидны общие тенденции перераспределения властных полномочий, более того – возможный набор практических шагов [10]. Регрессионный метод может выявить основные тенденции голосования, структурируя распределение голосов по идеологическим полюсам. И далее с помощью моделирования электорального пространства можно предсказывать победу тех или иных политических сил внутри идеологических блоков.

Политический маркетинг

В политической науке нет единого мнения относительно содержания понятия «политический маркетинг». Существует два наиболее распространенных подхода к его определению. Первый подход – «философский». С точки зрения разделяющих его исследователей, под маркетингом понимается «философская концепция, мировоззренческая ориентация, умонастроение, подвигающее применить к политическому действию методы и способы, которые так хорошо удались применительно к действию коммерческому» [11]. Второй подход – прагматический- понимает под маркетингом «технологию менеджмента, воздействующую на массовое поведение в ситуации соревновательности» [12].

В литературе политический маркетинг очень часто смешивают с паблик рилейшнз, политической рекламой и пропагандой. В узком смысле слова политический маркетинг порой сводится к электоральному маркетингу (например, Ф.Н. Ильясов) [13] или технологическому маркетингу (В.Ф.Халипов и другие) [14].

Чаще всего под политическим маркетингомпонимается деятельность, направленная на формирование спроса и передвижения товара на политическом рынке. Политический маркетинг включает в себя две составные части – электоральный и политико-административный.

Наиболее изученным и разработанным типом политического маркетинга является электоральный маркетинг, целью которого выступает формирование позитивного имиджа политического лидера или партии (общественно-политического движения). А.И. Ковлер выделяет следующие уровни электорального маркетинга в зависимости от масштаба выборов:

маркетинг кампании по проведению референдума общенационального значения;
маркетинг избирательной кампании по выборам Президента РФ;
маркетинг избирательной кампании по выборам в высшие органы законодательной власти федерального уровня;
маркетинг избирательных кампаний по выборам глав администрации и органов законодательной власти субъектов Федерации;
маркетинг кампании по проведению референдума населения субъекта Федерации;
маркетинг избирательных кампаний по выборам органов муниципального управления и органов местного самоуправления;
маркетинг кампаний по проведению местных референдумов (опросов) [15].

Каждый из выделенных уровней, характеризуется общей последовательностью стадийэлекторального маркетинга:

I . Разработка стратегии кампании.

1. Обоснование стратегии:

определение направлений («осей») кампании;
исследование избирательной среды, прежде всего избирательного корпуса.

2. Выработка стратегии:

поиск «мишеней», т.е. в первую очередь приоритетных для пропаганды категорий избирателей;
определение более привлекательного имиджа кандидата или партии и основных тем кампании, а также ее стиля.

II . Разработка тактики и ее реализации: «план кампании».

1. Хронологическое выстраивание кампании: