Коллектив авторов
Политическая наука №1 / 2018

Полная версия

Представляю номер

Замысел номера зародился еще летом позапрошлого года в Познани, где проходил XXIV Всемирный конгресс политической науки. В содержательном плане центральным событием конгресса стала лекция, которую Рейн Таагепера прочитал по случаю присуждения ему премии Карла Дойча. В этой лекции наш выдающийся коллега убедительно показал, что настало время критически переоценить научные основания политической науки. Невозможно не согласиться с поставленным им диагнозом: нынешняя политология менее научна, чем полвека назад; бессмысленная обработка статистических данных, использование цифр, формул и графиков любой ценой вытеснили логическое моделирование; политология от своей полной «не-научности» переходит все больше к «псевдо-научности».

Диагноз поставлен. Необходимы следующие шаги. Что можно и должно сделать, чтобы начать избавляться от псевдонаучности, затем постепенно изживать паранаучность и ненаучность, а в перспективе сформировать полноценную политическую науку?

У нас в России на разных площадках – от РАПН до отдельных университетов и кафедр – уже прошло несколько дискуссий о состоянии политической науки. При всех важных результатах этих дискуссий приблизительность и вялость мешают решительным сдвигам. Нужен некий импульс. Редакция журнала «Политическая наука» выразила готовность помочь, опубликовав изложение лекции Рейна Таагеперы и посвятив целый номер перспективам нашей академической дисциплины.

Тема нынешнего номера – будущее политической науки. Разумеется, редакция стремилась учесть все точки зрения, в том числе и расходящиеся с диагнозом Р. Таагеперы. Разброс мненийочень велик. Возможны оптимистические оценки: тренды развития политической науки вполне ясны, а их продолжение оправданно. Есть аргументы противоположного рода, акцентирующие пороки политической науки в том виде, как она сложилась в современном мире. Можно давать дифференцированные оценки, учитывать большое разнообразие полученных результатов и в различных дисциплинах, и в национальных традициях, и в отдельных университетах и научных школах. Важно, однако, не только констатировать положение дел, но и обсудить характер динамики. Находимся ли мы на возвышающем тренде или нас ждет кризис? Являются ли нынешние наши усилия всего лишь эпигонской эксплуатацией того, что было заложено десятилетия назад? Или они закладывают основы для новых прорывов научной мысли?

Вопрос о кризисе политической науки стал предметом обсуждения семинара, проведенного кафедрой политологии и политического управления РАНХиГС. Сокращенная стенограмма этого семинара предлагается вниманию читателей. Фактически это одна из опор нынешнего номера, наряду с записью выступления Таагеперы. Третьей такой опорой стала статья известного немецкого политолога и одного из руководителей МАПН Вернера Патцельта «Находится ли политическая наука в кризисе?». Все вместе эти три материала образуют рубрику «Состояние дисциплины».

Тема кризиса получает продолжение и развитие в следующей рубрике «Ракурс». Ее авторы М.М. Мчедлова и А.И. Соловьев предлагают взглянуть на преходящие кризисы в расширенных и неизменных ракурсах. Подход М.М. Мчедловой предполагает соединение универсалий политического – и не только политического – мышления и поведения с расширением временной перспективы. А.И. Соловьев, в свою очередь, акцентирует когнитивистские ракурсы рассмотрения кризисов и приходит в несколько иной логике к сходному признанию универсальности феноменов и моделей кризиса.

Авторы следующей рубрики «Идеи и практика» обращаются к проблематике собственно политической науки на примере отдельных исследовательских направлений. Несколько десятилетий развития теории партийных систем рассматриваются Б.И. Макаренко. Несколько более короткий, но более извилистый и противоречивый опыт внедрения запретительного законодательства относительно коммунистической символики является предметом изучения Е.Ю. Мелешкиной. Наконец, А.Ю. Мельвиль обращается к крайне актуальным проблемам изучения проходящих на наших глазах изменений могущества и влияния современных государств. Во всех этих статьях так или иначе оцениваются просчеты и достижения политических исследований, возможности их оптимизации и совершенствования.

Рубрика «Контекст» объединяет статьи, в которых опыт и динамика политических исследований рассматриваются в связи с проблематикой, выходящей за пределы собственно политической науки. Для Е.Б. Павловой, Н.Н. Гудалова и Г.В. Коцура такое расширение обеспечивается благодаря учету биополитических практик и обращению к концепту «стрессоустойчивость». В свою очередь Г.А. Борщевский расширяет поле своего анализа за счет включения в него эволюции государственной бюрократии нашей страны и использования концепций и подходов родственной академической дисциплины государственного управления.

Завершает номер рубрика «Первая степень». Она включает статьи: С.А. Климовича, предпринявшего оригинальную попытку создания теории коалиционного строительства; А.А. Порецковой о будущем политической теории, а также М.С. Турченко об изучении электоральных реформ в политической науке.

Отклик коллег на приглашение обсудить будущее политической науки был энергичным и заинтересованным. К сожалению, не все статьи удалось завершить или доработать к моменту, когда номер сформировался в его нынешнем виде. Нам прислали очень интересные и содержательные тексты Л.Н. Тимофеева, Л.В. Сморгунов, А.В. Веретевская, В.Р. Камоликова и Ю.Е. Шулика, а также некоторые другие коллеги. Надеемся, что в следующих номерах эти статьи будут опубликованы, а дискуссия о будущем политической науки получит продолжение.

М.В. Ильин

Состояние дисциплины

Две моих мечты. Изложение лекции Рейна Таагеперы, лауреата премии имени Карла Дойча ¹

Р. Таагепера ²

Аннотация. Наука шагает на двух ногах. Первый шаг заключается в вопросе о положении дел. Ответ дают наблюдение, измерение, визуализация и статистическое описание. Второй шаг состоит в выяснении того, как должны бы обстоять дела из соображений логики. Тут ответ дают логические модели, подкрепленные количественными предсказаниями. Наука большей частью состоит из таких моделей, проверяемых на данных. Развитая наука устанавливает связи не только между индивидуальными факторами, но и связи между этими связями. Однако социальные науки часто идут более простой дорогой и подгоняют исходные данные под прямую линию или какую‐то модную схему, не отдавая себе отчета в необходимости думать и строить модели на основе логики. Решительное обновление методологии социальных наук является настоятельным.

Ключевые слова: логические модели; количественные предсказательные модели; неверное использование статистики; нелинейные отношения; связи между связями.

R. Taagepera

Two my dreams. Summary of the Rein Taagepera's lecture, Karl Deutsch’s prize laureate

Abstract. Science walks on two legs. One leg consists of asking: How things are? This leads to observation, measurement, graphing, and statistical description. The other leg consists of asking: How things should be, on logical grounds? This leads to logical models that should become quantitatively predictive. Science largely consists of such models, tested with data. Developed science establishes not only connections among individual factors but also connections among these connections. But social sciences often take the lazy road of fitting raw data with a straight line or some fashionable format, unaware of the need to think and build models based on logic. Major widening in social science methodology is crucial.

Keywords: logical models; quantitatively predictive models; misuse of statistics; nonlinear relationships; connections among connections.

От редакции. Одним из ярчайших событий XXIV Всемирного конгресса политической науки, который состоялся в Познани в июле 2016 г., стала лекция Рейна Таагеперы, прочитанная по случаю присуждения ему премии имени Карла Дойча. Данная премия присуждается ученым, внесшим выдающийся вклад в междисциплинарные исследования. Достижения Таагеперы в этом отношении бесспорны. По образованию он физик и немало сделал в этой научной сфере. Однако он также всемирно известный политолог – чего только стоят его работы по моделированию политических институтов и процессов! В наши дни каждый политолог еще на студенческой скамье непременно осваивает такой созданный им аналитический инструмент, как эффективное число партий.

В 1991 г. Рейн Таагепера создал школу, а затем факультет социальных наук в Тартуском университете. Таагепера известен как этнолог и историк, а также как общественный деятель и политик. Он был членом Конституционной ассамблеи Эстонии, баллотировался в президенты страны в 1992 г., заняв третье место с 23% голосов. Рейн Таагепера создал и возглавлял левоцентристскую партию «Республика». Ее он покинул после того, как партия «сдвинулась вправо».

Текст лекции Таагеперы не распространялся на конгрессе в Познани, однако российские участники конгресса смогли сделать подробные заметки, которые они затем сверили с текстом, опубликованным Таагеперой в журнале «International political science review» ³ . Этот объединенный материал мы представляем вниманию читателей, поскольку он имеет прямое отношение к теме нынешнего номера – будущему политической науки.

Мой жизненный путь определили две мечты. Одна заключалась в том, чтобы моя родная Эстония стала независимой. Другая связана со стремлением сделать социальные исследования в полном смысле научными. Моя первая мечта осуществлена, а вот на втором поприще я потерпел неудачу. Сегодня социальные науки все еще не в состоянии создавать надежное знание, отвечающее критериям научности. Мне возразят, что за последние годы сделано немало, публикации наших коллег полны математических формул. Вы ведь сами задавали этому тон, скажут мне. Результат налицо. Не совсем. Дело не в формулах и не в использовании математики. Дело в том, чтобы стать настоящей наукой. В чем особенность настоящей науки? Она шагает на двух ногах. Шаг одной заключается в вопросе: «Каково положение дел?». Для ответа необходимы наблюдение, измерение, наглядное отображение и статистическое описание. Шаг другой состоит в вопросе: «Как должны обстоять дела на основании логики?» Этот шаг ведет к созданию логических моделей, которые могут стать количественно предсказательными. Наука большей частью состоит из таких моделей, проверяемых на данных. Развитая наука устанавливает связи не только между индивидуальными факторами, но и связи между этими связями.

Затем мы снова шагаем первой ногой, обращаемся к положению дел, проверяем логические модели, обращаясь к новым фактам и данным. Однако после этого вновь шагаем второй ногой, создавая новые логические модели. Что же происходит в социальных науках? Тут проявляется идущая от лени склонность подгонять исходные данные под прямую линию или какую‐то модную схему, не отдавая себе отчета в необходимости думать и строить модели на основе логики, как настаивает на том Карл Дойч. В своей книге 2008 г. «Чтобы социальные науки стали более научными» (Making Social Sciences More Scientific) и в сочинении «Логические модели и основы вычислений в социальных науках» [Taagepera, 2015] я призываю к значимому расширению в методологии социальных наук. Речь идет не просто об использовании математики и вычислений, а об уместном их исполоьзовании и об уместном их соединении с логикой и другими нашими исследовательскими возможностями.

Получение премии Карла Дойча от Международной ассоциации политической науки – огромная и неожиданная честь для меня. Я познакомился с работами Карла Дойча, как раз когда мои интересы начали смещаться от физики в сторону социальных наук. Всё началось с работы Дойча «Национализм и его альтернативы» [Deutsch, 1969], но особое воздействие на меня оказала статья Манфреда Кохена и Карла Дойча «К рациональному исследованию децентрализации» [Kochen, Deutsch, 1969]. Это был ранний пример того, что я называю количественными логическими моделями. Я еще вернусь к этим моделям.

Следуя примеру Дойча, я обратился к изучению некоторых взаимосвязей, которые можно считать своего рода законами человеческой активности. Однако мой подход, который я принес с собой из физики, не был подхвачен коллегами, а скорее вызвал сопротивление. Вот почему премия Карла Дойча – приятный сюрприз для меня. Она означает, что я могу еще активнее заняться реализацией своей второй мечты – превращением социальных исследований в настоящую науку. Не внедрять математический аппарат, как порой превратно полагают, а продвигать логические модели. Но сначала немного слов о том, как я обратился к социальным исследованиям.

Как я занялся социальными науками

Однажды, когда мне было одиннадцать лет и я пас коров во время Второй мировой войны, мне подумалось вот что. Представьте, что сто солдат противостоят пятидесяти солдатам в открытом поле. Кто угодно может застрелить кого угодно из противоположного лагеря. Предположим, что их орудия и навыки равны. Сколько из 100 останется в живых, после того как 50 других будут уничтожены? Я подозревал, что потери превосходящей силы будут довольно малы. Я проделал некоторые расчеты в уме, но они оказались слишком сложными, а у меня с собой не было бумаги. Поэтому мне пришлось сдаться. Однако это означало, что в глубине души у меня созрело стремление использовать количественные логические модели для анализа социальных проблем.

Много позже я вспомнил эту задачу. Я быстро составил систему двух дифференциальных уравнений и решил их. Результат – целых 87 из 100 выживут. И что же, опубликовал ли я этот результат? Нет, не тут‐то было. Некий Ланчестер уже разработал эти уравнения в 1916 г., т.е. задолго до моего рождения [Lanchester, 1956].

Подобно Карлу Дойчу, мы с семьей бежали от тоталитарного режима в Восточной Европе. В конце концов я оказался в Северной Америке. По дороге я окончил среднюю школу в городе Марракеше (Марокко). Степень бакалавра ядерной физики я получил в Университете Торонто, а степень доктора физических наук – в Университете Делавера. Я публиковался в области ядерной физики и физики твердых тел [Taagepera, Nurmia, 1961; Taagepera, Storey, McNeill, 1961; Taagepera, Williams, 1966], но больше работал с текстильными волокнами в промышленной лаборатории (Pioneering Laboratory, DuPont de Nemours Experimental Station). Однако меня по-прежнему волновало то, что случилось с моей семьей и моей страной в ходе коллизий мировой политики. Поэтому я стал посещать вечерние курсы по политологии и в конце концов получил степень магистра международных отношений.

Во время обучения я обратил внимание на так называемый кубический закон выборов в англосаксонских странах. Это отношение применимо к двум основным партиям в выборах по мажоритарной системе относительного большинства с одномандатными округами. Оно отражает тот факт, что большая партия имеет изрядный бонус – ее доля мест больше, чем доля голосов. Но насколько больше? Просто сказать «больше голосов, больше мест» – это примитивная наука. Направления изменения недостаточно. Чтобы считаться наукой, мы должны делать взаимосвязи количественными. Это означает, что мы должны задаться вопросом о том, насколько большую долю мест получит партия с заданной долей голосов.

Кубический закон выборов это и делает. Он соединяет отношение мест двух партий, А и В, и отношение их голосов. Отношение мест примерно равно кубу отношения голосов S_A/S_B=(V_A/V_B)³. Например, если проценты голосов близки к 60:40, то так называемый кубический закон говорит, что проценты мест будут различаться как 77:23.

Эта взаимосвязь нелинейна. Она кривообразна, причем довольно сложным образом, что навязано ее логикой. Почему я обращаю на это внимание? Потому что слишком много социальных исследователей, видимо, верят, что все количественные взаимосвязи линейны. Никто из них не верит в плоскую Землю, но они верят в прямые линии. Суровая реальность состоит в том, что линейные взаимосвязи очень редки в естественных науках, и не говорите мне, что социальные взаимосвязи проще. Вот где социальные науки производят много мусора, создавая множество призрачных линейных взаимосвязей.

Но вернемся к так называемому кубическому закону. Это не был на самом деле закон, а всего лишь эмпирическая закономерность. Чтобы квалифицировать ее как закон в строгом научном смысле, мы должны также иметь обоснование, почему взаимосвязь должна иметь ту форму, которую имеет, почему она не может быть никакой другой формы. Вот что меня озадачивало. И ответ был найден.

Закон сокращения меньшинства

Чтобы объяснить феномен, попытайтесь поместить его в более широкий контекст. Здесь взаимосвязь необязательно кубическая. Результат зависит от общего количества мест. Действительно, там, где на кону только одно место, как на президентских выборах, отношение голосов 60:40 приводит к отношению мест, равному не 77:23, а 100:0.

Позвольте, могут воскликнуть некоторые политологи, неужели вы, глупые физики, не знаете, что президентские и парламентские выборы – это совершенно разного рода вещи? Вы не можете поместить их в одну модель. Я встречаю такие заблуждения снова и снова, и это мешает политологии стать наукой. О да, я могу применять одну и ту же модель к парламентским и президентским выборам. Если бы я ошибался, то количественная логическая модель просто бы не работала, но мое расширение кубического закона работает. Это подтверждает, что в некоторых отношениях президентские выборы на основе относительного большинства (by plurality) – лишь предельный случай парламентских выборов по тем же правилам относительного большинства в одномандатных округах⁴. Позднее я опубликовал свою модель в виде «уравнения мест и голосов» [Taagepera, 1973]:

Здесь V – общее количество голосов, S – общее количество мест. Сейчас я называю эту модель законом сокращения меньшинства, потому что она может применяться более широко, за пределами выборов. Например, она описывает соотношение женщин и мужчин среди ассистентов и профессоров [Taagepera, 1994]. Рассмотренный под другим углом, этот закон также создает паттерн, по которому Европейский союз распределил места в Европейском парламенте между странами [Taagepera, Hosli, 2006].

Закон кубического корня размеров ассамблей

Сокращение меньшинства выражается в так называемом кубическом законе, когда количество мест в ассамблее составляет кубический корень количества избирателей, соответствующего численности населения. К своему удивлению, я нашел, что это так в большинстве демократических стран. Путем проб и ошибок страны обнаружили, что кубический корень численности населения – это наиболее эффективный размер законодательного собрания. То есть страна с 8 миллионами населения обычно имеет представительное собрание из 200 человек, так как 200 х 200 х 200 = 8 миллионов.

Но почему такой размер наиболее эффективный? Здесь мы подходим к модели оптимальной децентрализации Кохена и Дойча [Kochen, Deutsch, 1969]. Они задались вопросом о том, какое оптимальное количество складских помещений нужно фирме, чтобы обслуживать регион. Если склад только один, то транспортные издержки будут слишком высоки из-за расстояний. Если складов много, то доставка будет дешевле, но возрастут фиксированные издержки на поддержание складов. Иными словами, капитальные затраты растут пропорционально числу складов, в то время как затраты на обслуживание снижаются обратно пропорционально этому числу. Кохен и Дойч выразили это при помощи уравнения. Они дифференцировали это уравнение и нашли решение для числа складов, соответствующего минимальным общим издержкам.

Этот подход годится и для определения размера собраний. Рассмотрим коммуникационную нагрузку на отдельного члена собрания⁵. В большем собрании ее или его нагрузка количеством избирателей снижается, но нагрузка внутри собрания повышается. Применив логику Кохена и Дойча, мы находим, что общая коммуникационная нагрузка на представителя собрания минимальна, когда количество представителей равно кубическому корню размера населения.

Вспомним, что для «закона» в строгом научном смысле нам нужна не только эмпирическая связь и не только симпатичная логическая модель – нам нужно и то и другое вместе⁶. Для случая нижней (или единственной) палаты у нас действительно есть и то и другое. Поэтому взаимосвязь можно квалифицировать как закон кубического корня для размера собраний:

S = P^1/3.

Междисциплинарный или мультидисциплинарный?

Все эти исследования стали увлекательнее физики текстильных волокон, поэтому я начал искать работу в политологии. Я отправил письма в 120 соответствующих департаментов и попросил их выбросить мое письмо, если они считают, что политология находится в хорошем состоянии как наука. Но если они думают, что политологии все еще нужно стать наукой, то я тот человек, который может перевернуть всю дисциплину.

Всего лишь один университет «клюнул», оценив мое предложение. Это был только что созданный кампус Университета Калифорнии в городе Ирвинге. Мне ответили: «Вы – странный социальный исследователь, мы – странная Школа социальных наук. Возможно, мы подходим друг другу». И действительно, мы вместе уже более пятидесяти лет.

Присужденная мне премия ставит во главу угла междисциплинарные исследования, мастером которых был сам Карл Дойч. Насколько ей соответствует моя работа? В «American Anthropologist» напечатана моя работа о распространении цивилизаций [Taagepera, Colby, 1979], а в «Linguistica Uralica» – статья о грамматических сходствах евразийских языков [Taagepera, Künnap, 2005]. Недавно я опубликовал модель, описывающую, как мировой рост населения взаимодействует с технологией и ограниченным пространством [Taagepera, 2014]; она скрупулезно отражет данные о динамике мирового населения за последние 16 столетий. С учетом такой глубины трендов можно предположить резкое сокращение роста населения из-за недостатка территории при достижении потолка в 10,2 млрд человек (да, настолько точно), с небольшим зазором для отклонения.

Точно так же я построил и протестировал модели, описывающие влияние численности населения страны на отношение ее торговли к ВВП [Taagepera, 1976] и на размер ее городов [Taagepera, Kaskla, 2001]. Я изучал, как коммунизм взаимодействует с культурой и коррупцией. Была эта работа междисциплинарной, интердисциплинарной или же просто мультидисциплинарным «шведским столом» не связанных друг с другом исследований? Общей нитью для них было то, что я применял методы, заимствованные из физики.

Наиболее явно эта установка проявляется в моих электоральных исследованиях, например, в книге «Места и голоса» [Taagepera, Shugart, 1989]. Я написал ее вместе со студентом-магистрантом Мэттом Шугартом. После этого я продолжил свои исследования в книге «Прогноз размера партий: логика простых электоральных систем» [Taagepera, 2007]. У Мэтта появилась своя заметная книга «Президенты и ассамблеи» [Shugart, Carey, 1992]. Сейчас мы завершаем совместную книгу с гораздо более глубокими идеями. Эта наша новая книга под названием «Голоса ради мест. Логические модели избирательных систем» [Shugart, Taagepera, 2017] совершенно точно превзойдет предыдущую – «Места и голоса».

Могут ли эти книги предложить что‐то тем политологам, которым неинтересны электоральные исследования? Да, могут, потому что они подают пример для подражания – изучение связей между связями.

Связи между связями как отличительный признак науки

Действительно, устанавливать связи между связями – это отличительный признак развитой науки. Неплохо иметь отдельные уравнения, связывающие индивидуальные факторы, такие как x с y или A с B или, может быть, S c V. Но это будет похоже на карту железных дорог Африки: изолированные пути, связывающие порты с некоторыми пунктами во внутренних землях. Пути не взаимосвязаны. Сравните это с железными дорогами в Европе: вы можете попасть из Познани (место проведения нынешнего Всемирного конгресса МАПН) на практически любую другую железнодорожную станцию в Европе, пересаживаясь с одного поезда на другой. Пути взаимосвязаны. Вот что я имею в виду, когда говорю о связях между связями: уравнения, связывающие x с y, A с B и S c V, тоже связаны. Возьмите в качестве примера электричество. Электричество предполагает сеть уравнений, связывающих такие факторы, как электрический заряд, напряжение, интенсивность тока, сопротивление, сила и мощность [Taagepera, 2008, p. 66–70]⁷.

Могут ли такие связи между связями существовать и в социальных науках? С философских позиций у нас могут возникать сомнения. Но связи между связями сейчас уже существуют в одной из частей социальных наук – в электоральных исследованиях.

Связи между связями в электоральных исследованиях

Представьте простую электоральную систему, где S мест собрания распределены по округам с M местами от каждого, согласно некоему правилу пропорционального представительства. Когда у каждого округа только одно место (M=1), пропорциональное представительство становится равным мажоритарной системе относительного большинства с одномандатными округами. Да, такая система – это лишь крайний случай пропорционального представительства, где значимость округов сведена к 1. Вспомните президентские выборы как крайний случай парламентских. Самоочевидное для физиков, такое рассуждение через крайние случаи встречает невероятное сопротивление политологов, тем самым ослабляя развитие дисциплины.

Сколько партий выиграют места, хотя бы одно место, в таком собрании из S мест, распределенных по избирательным округам с M местами в каждом? При отсутствии другой информации обоснованным будет предположение, что эта величина равна корню четвертой степени из произведения S на M [Taagepera, 2007, p. 116, 133–134].

N₀ = (MS)^1/4

Например, если собрание из 200 мест избирается по десятимандатным округам, то произведение будет равно 200×10=2000. Корень четвертой степени из этого числа равен 6,7. Поэтому, скорее всего, около семи партий получат места. Исходя из этого предположения, в свою очередь, мы можем логически оценить долю мест большей партии. Из этого следует так называемое эффективное число партий [Taagepera, 2007, p. 122–164].

У нас получилась последовательность взаимосвязанных уравнений. Как говорится, кошка милая, но ловит ли мышей? Симпатичная логическая модель, но соответствует ли она реальности? Да, эта модель невероятно хорошо соответствует средним данным по миру в целом. А такое среднее, в свою очередь, является эталоном для страновых исследований. Действительно, если в стране заметно меньше партий, чем следовало ожидать, то мы должны исследовать, какие специфические страновые факторы приобрели значение помимо стандартных требований к размеру ассамблей и избирательных округов.

Эффективное число партий

«Эффективное» число партий, которое я упомянул, полностью именуется эффективным числом Лааксо–Таагеперы. Мы с Маркку Лааксо разрабатывали его каждый отдельно, но затем опубликовали наши результаты совместно [Laakso, Taagepera, 1979]. Это число широко используется для характеристики числа партий, когда какие‐то из них большие, а какие‐то маленькие. Это число уменьшает значимость малых партий, приписывая веса долям мест, полученным партиями, пропорционально этим самым долям:

N = 1 / Σs_i ²,

где s_i – доля мест партии i. Предположим, что восемь партий получили места, но в очень неравном количестве: 30–30–30–2–2–2–2–2. Три партии имеют по 30% каждая и пять партий – только по 2%. Тогда любое разумное эффективное число должно быть как минимум 3 и как максимум 8. Число Лааксо – Таагеперы будет равно 3,68.

Это эффективное число применяется и за пределами партий. Я измерял пространство исторических империй и вычислял эффективное число политий по всему миру за более чем пять тысяч лет [Taagepera, 1997]. В результате была получена кривая или, точнее, паттерн экспоненциального уменьшения. Если продолжать этот паттерн, то как скоро можно ожидать появления единого мирового государства? Увы, придется ждать еще две тысячи лет.

Закон обратного квадрата продолжительности работы правительства

Теперь рассмотрим среднюю продолжительность работы кабинета в длительной перспективе. Логические соображения, основанные на числе каналов коммуникации, подсказывают нам, что этот срок должен быть обратно пропорционален отнюдь не числу партий, а квадрату этого числа [Taagepera 2007, p. 165–175]⁸, как показано на рисунке 1.

Рис. 1.

Среднее соотношение длительности существования кабинетов и эффективного числа партий: предсказательная модель, линия регрессии и разброс по фактору 2 модели [Taagepera, Sikk, 2007]

Это график рассеивания по двум параметрам – длительности существования правительства и эффективному числу партий. Для удобства и наглядности обе шкалы логарифмические. Тонкая центральная линия – это идеальная (best-fit) прямая, исчисленная по методу наименьших квадратов (МНК). Толстая центральная линия – это логически предсказанная прямая наклона -2 (для логарифмов). Обе прямые заметно близки друг к другу; это значит, что логическая модель соответствует реальности. Средняя продолжительность жизни кабинета равна 42 годам, разделенным на квадрат эффективного числа партий [Taagepera, Sikk, 2010].

C = 42 years / N²

Например, если есть две партии примерно равного размера, тогда наше лучшее предположение о средней продолжительности жизни правительства будет 42/4=10,5 года. Конечно, иные факторы, помимо числа партий, влияют на продолжительность существования правительств. Рисунок 1 показывает, что под их воздействием фактическая продолжительность может быть в два раза больше, чем ожидаемая, или в два раза меньше («различаться на фактор 2»). Для двух партий это означает, что продолжительность может достигать 21 года или быть всего 5,2 года. Однако при всех вариациях эффективное число партий по-прежнему обладает мощной объясняющей силой. Оно на целых 77% объясняет общую дисперсию продолжительности жизни правительства⁹.

Связи между связями в электоральных и партийных системах

Давайте вернемся к моему главному пункту: связям между связями. В это, может быть, трудно поверить, однако знание размеров ассамблей и количества мест в избирательных округах¹⁰ позволяет довольно точно определить продолжительность жизни правительства¹¹. Возьмем для примера Португалию¹². Логическая модель умеренно переоценивает число партий и умеренно недооценивает размер большей доли мест и продолжительность жизни правительства.