WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 |

Практически все показатели оказывают положительное воздействие на электоральное поведение, т.е., чем выше уровень показателя, тем больше людей поддерживают существующую власть. Задолженность по выплате заработной платы вызывает негативную реакцию у населения.

Численность студентов также имеет отрицательную связь с результатами голосований за власть, это связано, по-видимому, с тем, что студенты являются наиболее политически пассивной частью населения и не участвуют в выборах, что подтверждает высокий отрицательный коэффициент корреляции между численностью студентов и явкой избирателей.

Таблица Нормированные показатели (в расчете % % За Про /№ на 1000 человек населения и по за против власть тив прожиточному минимуму) власть власти власти Средние значения за период времени В среднем поступление налогов за 11-7 0.5 - 0.5 0.месяцев до выборов 2 0.55 Нормированные показатели (в расчете % % За Про /№ на 1000 человек населения и по за против власть тив прожиточному минимуму) власть власти власти Средние значения за период времени В среднем поступление налогов + 0.5 - 0.5 0.прирост недоимки за 11-7 месяцев до выборов 2 0.55 Всего дебиторская задолженность, млрд, 0.5 - 0.2 0.р, среднее значение за 2 месяца до выборов 1 0.49 Среднемесячная з/п, тыс.руб, 1-4 месяца 0.5 - 0.2 0.до выборов 4 0.54 Задолженность по з/п в % к фонду з/п, 9- - 0.4 - 10 месяцев до выборов 0.47 8 0.29 0.Средняя потребность в работниках, 12-8 0.5 - 0.5 0.месяцев до выборов, на 1000 чел 1 0.51 Общий объём розничного товарооборота, 0.5 - 0.9 0.включая общественное питание, год перед 1 0.50 выборами Число действующих предприятий с 0.4 - 0.7 0.иностранным участием 2 0.42 Иностранные инвестиции, тыс $ в 0.4 - 0.6 0.среднем за месяц, год до выборов 1 0.40 Инвестиции в основной капитал, год до 0.4 - 0.3 0.0 выборов 1 0.40 Прибыль, по всем видам хозяйственной 0.4 - 0.2 0.1 деятельности, год перед выборами, тыс. руб.

1 0.37 Денежные доходы, тыс.руб, 11-1 месяцев 0.5 - 0.6 0.2 до выборов 5 0.56 Доля городского населения 0.3 - 0.3 0.9 0.37 Население в трудоспособном возрасте 0.3 - 0.0 7 0.34 4 0. Нормированные показатели (в расчете % % За Про /№ на 1000 человек населения и по за против власть тив прожиточному минимуму) власть власти власти Средние значения за период времени Численность студентов государственных - 0.1 - 5 ВУЗ на начало учебного года, год выборов 0.18 5 0.31 0.в расчете на городское население, год - 0.1 - выборов 0.13 0 0.20 0.Объем промышленной продукции, 0.4 - 0.1 0.6 млрд.руб, 11 месяцев до выборов 0 0.43 6. Регрессионный анализ 6.1. Построение модели зависимости электорального поведения от экономических показателей На основании корреляционного анализа выбирались показатели, имеющие определенную связь с итогами голосования за власть, и строились линейные регрессии, позволяющие с помощью пакета анализа данных обычным методом наименьших квадратов строить приближения вида:

Y= с0 + с1*x1 + с2*x2 + с3*x3 + … + сn*xn.

Где Y - итоги голосования за власть, хi - значение показателя сi – коэффициент n – количество объясняющих переменных Мы проводили регрессионный анализ только для показателей, учитывающих межрегиональную дифференциацию по численности населения и уровню жизни.

Наибольшую связь с результатами голосований за власть имеют значения налоговых платежей, в значительной мере определяющих уровень экономического развития региона (также, как и в случае абсолютных и нормированных по численности населения выражениях).

Корректировка показателей с учетом межрегионального различия цен подтвердила тот факт, что важно поддержание и сохранение определенного уровня и выявила определяющие периоды действия показателей. Признание данного факта позволило нам учитывать средние значения объясняющих переменных за определенный период времени до выборов.

Напомним, что мы предполагаем, что на результаты электорального поведения должны оказывать влияние факторы из четырех групп:

Во-первых, показатели, отражающие экономический потенциал. К ним относятся объем собираемых налогов, налоговая недоимка.

Во-вторых, показатели, характеризующие уровень экономического развития региона. Среди них валовой региональный продукт (ВРП), объем промышленного производства, дебиторская и кредиторская задолженность.

В-третьих, уровень социального развития, характеризуемый уровнем заработной платы и задолженностью по зарплате, уровнем цен (общий и на потребительские товары), а также на недвижимость, уровень безработицы, объемом товарооборота.

В-четвертых, ряд показателей так или иначе характеризует перспективы экономического развития регионов. К ним относятся финансовые результаты предприятий, объем полученной в регионе прибыли, объем инвестиций, заявляемая потребность предприятий в работниках.

Для показателей из вышеупомянутых четырех блоков экономических показателей, имеющих наибольшую связь с результатами голосований (см.

таблицу и Приложение 7) мы провели парный регрессионный анализ, что помогло правильно специфицировать модель и определить функциональный характер зависимости. В таблице 5 приведены результаты исследования линейной зависимости, для показателей кредиторской и дебиторской задолженности за различные периоды времени - в Приложении 8.

Как мы и предполагали, все используемые нами факторы являются значимыми для электорального поведения, t- и F-статистики намного превышают критический уровень (для более 120 наблюдений и степеней свободы tкритич = 1.96, Fкритич = 1.22).

Графики[S1] в Приложении 9 наглядно демонстрируют результаты парного регрессионного анализа и подтверждают необходимость использовать нелинейную регрессию для некоторых показателей.

Налоговые поступления определяют многие показатели экономического развития региона, поэтому мы строили линейные регрессии по двум объясняющим переменным - налоговым платежам и остальным показателям (см. таблицы 4 или 5), данные регрессионного анализа приведены в таблице 6.

Таблица Наименование показателя Коэ t R Но F (дефлировано по численности ф. 2 рмир Rнаселения и межрегиональным ценам) В среднем поступление С0 19. 1 0 0.2 налогов за 11-7 месяцев до 50 4.01.27 7 1.выборов Nal-11- 8.6 7-PM 4.В среднем поступление С0 19. 1 0 0.2 налогов+прирост недоимки за 37 3.66.27 6 0.11-7 месяцев до выборов Nal+ned 8.0 -11-7-PM 0.Всего дебиторская С0 23. 1 0 0.2 задолженность, млрд, р, среднее 00 3.66.26 5 7.значение за 2 месяца до выборов DZ-0-2- 703 PM.91.Среднемесячная з/п, С0 13. 6 0 0.2 тыс.руб, среднее значение, 1-69.71.30 9 7.месяца до выборов ZP-1-4- 7.2 PM 2.Задолженность по з/п в % к С0 41. 1 0 0.2 фонду з/п, среднее значение, 950 8.71.22 1 8.10 месяцев до выборов ZZP/fon - - d-9-10-PM 0.09 6.Средняя потребность в С0 20. 1 0 0.2 работниках, 12-8 месяцев до 91 6.59.26 5 6.выборов PR-8-12 3.4 0.Общий объём розничного С0 25. 3 0 0.2 товарооборота, включая 64 3.97.26 5 6. Наименование показателя Коэ t R Но F (дефлировано по численности ф. 2 рмир Rнаселения и межрегиональным ценам) общественное питание, год Rtovar1- 0.1 перед выборами PM 1.Число действующих С0 27. 3 0 0.1 предприятий с иностранным 38 9.29.18 7 9.участием Sovm 0.0 1.Иностранные инвестиции, С0 27. 3 0 0.1 тыс $ в среднем за месяц, год до 77 9.66.14 4 2.выборов II1-PM 80. 76.Инвестиции в основной С0 22. 1 0 0.1 0 капитал, год до выборов 72 7.81.17 6 7.IOK1- 107 PM 8.95.Прибыль, по всем видам С0 25. 2 0 0.1 1 хозяйственной деятельности, 45 5.87.11 1 7.год перед выборами, тыс. руб.

Prib1- 0.5 PM 5.Денежные доходы, тыс.руб, С0 16. 9 0 0.3 2 среднее значение, 11-1 месяцев 04.39.31 0 9.до выборов DD-1- 7.0 11-PM 6.Доля городского населения С0 11. 3 0 0.1 3 86.46.15 4 4.Nas- 0.2 town-dol 4.Население в С0 - - 0 0.1 4 трудоспособном возрасте 32.76 2.50.14 3 1.Nas-trud 1.0 7.Численность студентов С0 29. 3 0 0.0 5 государственных высших 75 0.12.03 2.учебных заведений на нач уч г, Student - - год до выборов 10.69 2.Объем продукции в расчете С0 25. 2 0 0.1 6 на 1000 человек, млрд.руб, 11 37 8.36.16 6 6.месяцев до выборов VPP11- 362 PM.06. Таблица К К К К К К К К t t t t t t t t оэф. оэф. оэф. оэф. оэф. оэф. оэф. оэф.

С0 18 1 18 1 18 1 1 6 3 1 1 1 2 1 2.49 3.99.43 3.69.33 3.82 3.78.99 0.43 0.61 8.46 3.27 1.02 4.76 0.83 4.Поступление налогов за 11-7 месяцев до Nal-11- 6. 4 6. 4 6. 5 4 3 6 5 5. 3 5 3 6 выборов 7-PM 10.82 29.88 66.50.90.28.67.43 53.56.62.76.85.Всего дебиторская задолженность, за DZ-0-2- 47 месяца до выборов PM 5.74.Всего дебиторская + кредиторская DZ+KZ- 19 задолженность, 2 месяца до выборов 0-2-PM 2.70.Всего Дебиторская (просроченная) DZ-p-0- 88 задолженность, 2 месяца до выборов 2-PM 0.37.Среднемесячная з/п, 1-4 месяца до ZP-1-4- 4 выборов PM.70.Задолженность по з/п в % к фонду з/п, 9- ZZP/fon - 10 месяца до выборов d-9-10-PM 0.06 4.Потребность в работниках, 12-8 месяцев PR-8-12 1. до выборов, 93.Общий объём розничного товарооборота, Rtovar1- 0 включая общественное питание, год перед PM.06.выборами Число действующих предприятий с Sovm 0 ин.участием.00.R- 0. 0. 0. 0 0 0. 0 квадрат 37 35 37.35.36 32.33.Нормир 0. 0. 0. 0 0 0. 0. R2 36 34 36.34.35 31.32.F 39 36 39 3 3 3 3.30.49.47 5.93 8.02 1.86 2.66 0.К t К t К t К t К t К t К t К t оэф. оэф. оэф. оэф. оэф. оэф. оэф. оэф.

С0 20 1 17 1 19 1 1 9 1 3 - - 1 1 1.57 4.04.86 2.27.18 3.86 6.09.54 0.99.57 37.50 3.39 9.98 1.85 9.87 3.Поступление налогов за 11-7 месяцев до Nal-11- 7. 5 7. 5 7. 5 3 2 7 5 8. 7 8 6 7 выборов 7-PM 33.46 07.51 62.87.95.16.29.82 38.56.47.73.62.Иностранные инвестиции, тыс $ в среднем II1-PM 36 за месяц, год до выборов.98.Инвестиции в основной капитал, год до IOK1- 62 выборов PM 2.40. Прибыль, по всем видам хозяйственной Prib1- 0. деятельности, год перед выборами PM 26.Денежные доходы, 12 месяцев до DD-1- 4 выборов 11-PM.71.Доля городского населения Nas- 0 town-dol.14.Население в трудоспособном возрасте Nas-trud 1. 00.Численность студентов государственных Student - ВУЗ на нач уч г. год до выборов 2.34 0.Объем промышленной продукции, VPP11- 8 месяцев до выборов PM 2.57.R- 0. 0. 0. 0 0 0. 0 квадрат 30 32 29.33.32 39.27.Нормир 0. 0. 0. 0 0 0. 0. R2 29 31 28.32.31 39.26.F 28 31 28 3 3 4 2.48.72.21 3.06 1.88 3.90 5.56 5. Регрессия по 2-м объясняющим переменным (один из них налоги) подтвердила наши предположения о важности показателя налоговых платежей, t-статистика намного превышает критический уровень. Подтвердилась и гипотеза о негативном воздействии задолженности по заработной плате. Этот фактор напрямую воспринимается населением и влияет на электоральное поведение. Все остальные показатели не оказывают непосредственно влияния, хотя и определяют уровень развития экономики региона.

Другим выводом из результатов регрессионного анализа (таблицы 6) является то, что негативные факторы влияют на электоральное поведение гораздо больше, чем позитивные: высокий уровень зарплаты для населения менее значим, чем задолженность по ее выдаче.

Низкая объясняющая способность модели с использованием налоговых платежей и объема промышленного производства вызвана тем, что эти показатели тесно связаны друг с другом и мультиколлинеарны.

Одна, две или три объясняющих переменных не могут полностью объяснить фактические результаты голосований, поэтому мы увеличили количество экзогенных переменных, принимая решение о значимости или незначимости показателя на основании t- и F-статистик. Проведенный ранее графический и парный регрессионный анализ говорят о том, что некоторые показатели должны использоваться в нелинейном виде.

Итоговая построенная модель зависимость электорального поведения от уровня экономического развития региона имеет следующие характеристики:

Таблица Коэффицие tнты статистика С0 -29.68 -2.Nal-11-7-PM 5.77 4.DZ-0-2-PM^3 229483.33 3.ZZP/fond-9-10-PM^3 -0.0000004 -3.Log(Sovm;2) 1.33 3.Nas-trud 0.77 4.Student 9.37 2.R-квадрат 0. Нормированный R- 0.квадрат F 24.Формула построенной регрессии имеет следующий вид:

Y= -29.68 + 5.77*Nal-11-7-PM + 229483.33*DZ-0-2-PM^3 - - 0.0000004*ZZP/fond-9-10-PM^3 + + 1.33*Log(Sovm;2) + 0.77*Nas-trud + 9.37*Student + 8.1353*Nas-trud Напомним обозначения (все показатели нормированы по численности населения и величине прожиточного минимума):

• Nal-11-7-PM - средние налоговые поступления в бюджет за 7-месяцев до выборов;

• DZ-0-2-PM^3 - дебиторская задолженность за 0-2 месяца до выборов (в кубе);

• ZZP/fond-9-10-PM^3 - задолженность по з/п в % к фонду з/п, среднее значение, 9-10 месяцев до выборов (в кубе);

• Log(Sovm;2) - число действующих предприятий с иностранным участием (логарифм по основанию 2);

• Nas-trud - доля населения в трудоспособном возрасте;

• Student - численность студентов государственных высших учебных заведений на начало учебного года.

Построенная по объясняющим переменным (нормированным по численности населения и учитывающим межрегиональное различие цен) модель подтверждает первоначальную гипотезу о том, что на результаты выборов существенное влияние оказывает уровень развития региона. Чем лучше ситуация в регионе, чем больше в нем развита экономика, тем больше электорат поддерживает существующую власть.

Мы подтвердили, что результаты электорального поведения на выборах определяются экономической ситуацией в регионе. Чем лучше по сравнению с другими субъектами Российской Федерации развит регион, тем больше население поддерживает существующую власть.

Уровень налоговых поступлений характеризует объем ресурсов, доступных власти, в том числе и для решения социальных проблем (корреляция между налоговыми поступлениями в местный бюджет и расходами из него на социальную политику равен 0,84). Поэтому налоговые платежи крайне важны для анализа электорального поведения.

Уровень дебиторской задолженности на душу населения (так же как и кредиторской) в известной мере свидетельствуют об уровне развития региона.

Чем выше задолженность, тем больше средств производит/потребляют предприятия, находящиеся в регионе, промышленность развивается.

Численность предприятий с иностранным участием свидетельствует о более активных структурных сдвигах и, следовательно, о лучшей адаптации хозяйства к условиям рыночной конкуренции.

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.