Избирательные системы

По мнению исследователей, использующих данный метод, на относительно однородных территориях при отсутствии административного воздействия получающиеся кривые распределения должны быть близки к гауссовым, то есть иметь один «горб» и быть достаточно симметричными. При этом опыт показывает, что требование однородности может быть существенно смягчено. Важно лишь, чтобы состав электората менялся от одной крайности к другой достаточно плавно. Так, в существенно неоднородной России на федеральных выборах 1995–2003 годов получались вполне «нормальные» кривые распределения – с одним четко выраженным пиком и несильными отклонениями от симметрии (а при исключении республик они становились еще более симметричными)[742].

Применение данного метода удобнее всего проиллюстрировать на примере Москвы. Во-первых, в Москве вполне однородный электорат. Во-вторых, здесь достаточное количество избирательных участков – более трех тысяч. В-третьих, по данным многолетних наблюдений и исследований, уровень фальсификаций в Москве имел четкую динамику: до 2003 года они практически не наблюдались, в 2004 и 2005 годах носили локальный характер, в 2007 году уровень фальсификаций стал существенными, а в 2008, 2009 и 2011 годах – очень высоким. Затем, после массовых протестов, в 2012, 2013 и 2014 годах уровень фальсификаций вновь снизился почти до нуля[743].

На иллюстрации 5.4 показаны кривые распределения явки по Москве для 7 из 11 федеральных и общегородских кампаний, проходивших с 2000 по 2014 год. Как видно из графика, отмеченная выше динамика уровня фальсификаций четко отражается на кривых распределения. Кривая для президентских выборов 2000 года почти идеальна, и на президентских выборах 2012 года получилась точно такая же кривая, лишь смещенная в сторону более низких значений явки. Также близки к идеальным кривые для выборов в Московскую городскую Думу 2014 года и выборов мэра Москвы 2013 года (последняя на графике не показана). Кривые для выборов Президента РФ 2004 года (не показана), в Московскую городскую Думу 2005 года и в Государственную Думу 2007 года также имеют один основной «горб», но на них уже видны искажения. А вот кривые для выборов Президента РФ 2008 года (не показана), выборов в Московскую городскую Думу 2009 года и в Государственную Думу 2011 года вообще не имеют выраженного основного пика; они «размазаны» в широком диапазоне значений явки, но при этом имеют небольшие локальные пики – в основном на «круглых» значениях явки (40, 50, 55, 60, 65, 75 %).

Иллюстрация 5.4. Кривые распределения явки для различных федеральных и общегородских выборов на территории Москвы (построены на основе расчетов А. Ю. Бузина)

Очевидно, поведение электората не может так резко меняться в течение короткого времени, а активность однородного городского электората не может описываться пилообразными кривыми распределения. И эти данные являются дополнительным свидетельством административного воздействия на итоги голосования в период 2008–2011 годов.

Синтезом методов корреляции с явкой Собянина – Суховольского и метода исследований распределения явки можно считать метод, который был разработан С. Шпилькиным в 2008 году[744]. В данном случае также строятся кривые распределения по однопроцентным интервалам явки, но по оси ординат откладываются число или доля голосов, поданных за кандидатов или партии. Как и в случае распределения явки, метод применим для территорий с большим количеством избирательных участков.

Идея метода основана, как и у Собянина и Суховольского, на предположении о независимости голосования и явки. Однако несомненное достоинство метода Шпилькина заключается в наличии внутреннего контроля. Как было показано автором метода на примере российских федеральных выборов 2007 и 2008 годов, кривые для всех партий (для выборов 2007 года) или для всех кандидатов (для выборов 2008 года), кроме лидеров («Единой России» и Д. А. Медведева соответственно), были фактически подобны, то есть представляли одну и ту же зависимость с разными множителями. Такое подобие и является свидетельством независимости результата от явки. Более того, кривые для лидеров тоже были подобны остальным – но только на восходящем участке, то есть в области низких значений явки, а на нисходящем участке (то есть в области высоких значений явки) они шли выше (см. иллюстрацию 5.5); иными словами, в терминологии Шпилькина, в дополнение к «нормальным» голосам лидер получал еще и «аномальные».

Иллюстрация 5.5. Разделение голосов за «Единую Россию» на выборах 2007 года на «нормальную» и «аномальную» части. Источник: Бузин А. Ю., Любарев А. Е. Преступление без наказания: Административные избирательные технологии федеральных выборов 2007–2008 годов. М., 2008. Илл. 38 (иллюстрация предоставлена С. А. Шпилькиным)