Везде
Electoral processes in Norwegian fylke through the prism of spatial analysis
Table of contents
Annotation Estimate Publication content
References Comments Additional materials
Share
QR
Metrics
Electoral processes in Norwegian fylke through the prism of spatial analysis
Annotation
PII
S221979310013109-2-1
DOI
10.37490/S221979310013109-2
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Evgenia Zakharova 
ORCID: 0000-0002-1879-6057
Affiliation: Moscow state university of international relations
Address: Russian Federation, Moscow
Edition
Issue 1 (45)
Pages
110-125
Abstract

The article is about 2017 Norway elections in fylke. During these elections center-right and center-left parties gained approximately the same amount of electoral support. The hypothesis is that it is migration and unemployment that affected elections, as well as space effects. Besides, electoral geography helps to define party electoral agenda and target those territories that would most certain respond to it and give support to a party. In order to analyze the results of 2017 Norway elections the author singled out the main topics of most supported parties’ agenda. With the help of regression the author discovered that migration and unemployment did determine electoral support for Labor party and Conservative Party in the fylke. Then the author examined voting dynamics in the fylke during the last three electoral cycles in order to see whether electoral preferences changed over time. Spatial analysis helped to understand if the neighborhood effect affected electoral behavior and if there are specific clusters of fylke voting for a particular party. Finally, parallel coordinate plot helped to visually identify clusters and patterns of fylke voting. The author concludes that migration and unemployment did determine electoral choice of fylke citizens, space is relevant for Labor party and Conservative party voting. Due to the neighboring effect voting patterns for Conservative party has changed over time. Both labor and Conservative parties use in their political platform those topics that are designed to target specific fylke and secure the votes.

Keywords
Norwegian elections, spatial analysis, neighborhood effect, electoral behavior, fylke
Acknowledgment
The article was prepared with the grant support of the Russian Science Fund under project No. 19-78-10004 “Transformation of Electoral Behavior in the Regions of Foreign Countries Bordering on the Russian Federation: Comparative Spatial Analysis”.
Received
19.05.2021
Date of publication
19.05.2021
Number of purchasers
23
Views
1316
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf
Additional services access
Additional services for the article
Services benefits
100 RUB / 1.0 SU
1 Введение. На выборах в Стортинг в 2017 г. в Норвегии победила правящая коалиция во главе с Консервативной партией с минимальным преимуществом. Этот электоральный цикл был наиболее непредсказуемым, поскольку правоцентристы и левоцентристы набирали практически равный процент голосов. В связи с этим, возникает вопрос, как изменилось распределение электоральных предпочтений граждан в фюльке Норвегии в последнем электоральном цикле в отличии от предыдущих двух, с чем такие изменения могут быть связаны. Более того, обусловлены ли электоральные предпочтения граждан пространством, а именно, наблюдается ли «эффект соседства» при голосовании в фюльке.
2 Изученность проблемы. Когда заходит речь об исследовании формирования электоральных предпочтений граждан, а также об их электоральном поведении, необходимо учитывать совокупность факторов. При анализе электоральных предпочтений граждан важно учитывать пространственный фактор и обращаться к электоральной географии, которая изучает пространственное распространение паттернов власти в контексте взаимовлияния географии, выборов и власти [9]. Сравнение результатов голосования осуществляется в рамках электоральной географии, начало которой было положено А. Зигфридом [2, с. 188]. Он предложил аналитическую модель для объяснения мотивов голосования, которые определяются экономическими, географическими и социокультурными факторами. Начиная с 1960-х гг. в рамках электоральной географии произошёл сдвиг от исследований, основанных на описательных методах, к тем, которые проводились с помощью стандартизированного анализа. Это связано с увеличением количества географических исследований выборов, что позволило создавать различные географические модели с помощью количественного статистического анализа [6]. Для исследований 1980-х гг. характерным являлось изучение устойчивых паттернов голосования, а также уделялось внимание вопросам участия в выборах и политического представительства различных групп общества [10]. С развитием электоральных исследований отмечалась важность учёта как внешних, так и внутренних мотивов голосования индивидов [12]. На настоящий момент электоральная география посвящена, с одной стороны, изучению глобальных тенденций, с другой — локальных особенностей в рамках сложных структур, где также отмечается важность учёта различных факторов (демографических, социокультурных, институциональных и т. д.) [8]. Всё больше внимания в исследованиях уделяется «эффекту соседства», которое влияет на предвыборные стратегии кандидатов и их стратегии непосредственно на выборах [7; 11].
3 Методика и информационная база исследования. В решении поставленных задач используется пространственный анализ [3] для выявления наличия или отсутствия влияния «эффекта соседства» на голосование в фюльке Норвегии, иными словами, влияет ли голосование в одном фюльке на голосование в соседнем, можно ли на этом основании провести кластеризацию по их электоральным предпочтениям. Для определения эффекта соседства применялся расчёт индекса пространственной автокорреляции Морана [5]. В свою очередь, для оценки пространственных кластеров, то есть выявления фюльке со статистически высокой зависимости между голосованием в одном фюльке и голосовании в соседних был применён метод локальных индикаторов пространственной автокорреляции (LISA) [4]. Также автор проводит многофакторный анализ голосования за рассматриваемые три партии в последнем электоральном цикле на основе диаграммы параллельных координат [13] с целью выявления паттернов голосования в этом электоральном цикле и выделения кластеров голосования за каждую из партий, если такие будут выявлены. Кроме того, на основании основных элементов повестки трёх партий, набравших большее количество голосов в ходе электорального цикла 2017 г. (Рабочая партия Норвегии, Консервативная партия и Партия прогресса), были собраны показатели уровня безработицы и уровня миграции в Норвегии в период с 2009 по 2017 гг., чтобы провести регрессионный анализ зависимости между этими двумя показателями и результатами голосования за указанные партии за последние три электоральных цикла.
4 Что касается эмпирической базы исследования, то автор использовал статистические данные, представленные Центральным бюро статистики Норвегии, а также норвежского управления труда и социального обеспечения (уровень безработицы1 и уровень миграции2). Также автор собрал данные результатов голосования за последние три электоральных цикла в фюльке Норвегии3 с тем, чтобы провести анализ электорального поведения граждан.
1. Historisk statistikk om arbeidsmarkedet. NAV. 2019. 01 December. [Электронный ресурс]: URL: https://www.nav.no/no/nav-og-samfunn/statistikk/arbeidssokere-og-stillinger-statistikk/historisk-statistikk (Дата обращения: 15.10.2020).

2. Statistikkbanken, Innvandrere og norskfødte med innvandrerforeldre. Statistics Norway. [Электронный ресурс]: URL: https://www.ssb.no/statbank/table/05182/tableViewLayout1/ (Дата обращения: 20.10.2020).

3. Elections Resources on the Internet: Elections to the Norwegian Storting. [Электронный ресурс]: URL: http://electionresources.org/no/storting.php?election=2017&county=03 (Дата обращения: 17.09.2020).
5 Результаты исследования. Начать рассмотрение тенденций голосования можно с Рабочей партии Норвегии, которая выступает за снижение уровня безработицы и сокращение государственных расходов.
6

Рис 1. Динамика голосования за Рабочую партию Норвегии в период с 2009 по 2017 гг.
7 В отличие от 2009 и 2013 гг., в 2017 г. снизился уровень поддержки этой партии в фюльке Финнмарк, Тромс, Нурланн, тогда как поддержка в провинции Эстфолл выросла. Традиционно за эту партию больше всего голосует Оппланн, а также Хедмарк. Основным оппонентом рабочей партии Норвегии является Консервативная партия, которая выступает за реструктуризацию экономики, увеличение расходов на безопасность, а также за то, чтобы ужесточить политику в отношении мигрантов [1].
8

Рис. 2. Динамика голосования за Консервативную партию в период с 2009 по 2017 гг.
9 За Консервативную партию чаще всего голосует Акерсхус, а с 2013 г. ещё и Хордаланн. В 2017 г. фюльке Нурланн стал больше голосовать за эту партию, равно как и губерния Вест-Агдер. Что касается Партии прогресса, то одной из ключевых тем её повестки является вопрос ужесточения миграционной политики.
10

Рис. 3. Динамика голосования за Партию прогресса в период с 2009 по 2017 гг.
11 За Партию прогресса всегда голосует Мёре-ог-Румсдал, в 2009 г. также много голосов за партию было отдано в Вест-Агдере, а в 2017 г. — в Ругаланн. В 2017 г. эта партия сделала рывок в Финнмарке, однако потеряла электоральную поддержку в Хедмарке. Либеральная партия набирает больше всего голосов в Осло на протяжении всех трёх электоральных циклов. Партия Красных более популярна в Осло, равно как и партия Зелёных. Социалистическая левая партия набирает больше всего голосов в Осло и в Тромсе. За Христианскую демократическую партию чаще всего голосуют в Вест-Агдере, а также в Эуст-Агдере (за исключением 2009 г.). За Партию центра больше всего голосов на протяжении всех рассматриваемых электоральных циклов отдают Нур-Трёнделаг и Согн-ог-Фьюране.
12 Исходя из того, на каких темах делали акцент три партии, набравшие наибольшее количество голосов на выборах 2017 г., представляется важным проанализировать, существует ли связь между голосованием за одну из этих трёх партий (Рабочая партия Норвегии, Консервативная партия и Партия прогресса), уровнем безработицы и уровнем миграции в каждом из фюльке. Выдвинем следующие гипотезы. Гипотеза 1 — безработица влияет на электоральные предпочтения граждан в губерниях Норвегии. Гипотеза 2 — уровень миграции влияет на формирование электоральных предпочтений граждан в Норвегии. Начнём с построения матрицы парной корреляции голосования граждан в фюльке Норвегии, уровнем безработицы и уровнем миграции.
13 Таблица 1 Описательная статистика переменных
Переменная Минимум Максимум Медиана Среднее Стандартное отклонение Количество наблюдений
Доля голосов за Рабочую партию 21 47,1 31,9 32,29 6,8 57
Доля голосов за Консервативную партию 8,9 33,9 20,5 21,01 6,39 57
Доля голосов за Партию прогресса 9,5 27,4 17,9 18,27 4,76 57
Уровень безработицы 1,56 3.9 2,75 2.64 0,54 57
Уровень миграции 3,81 24,95 9,13 9,91 4,15 57
14 Таблица 2 Матрица парных корреляций
Рабочая партия Консервативная партия Партия прогресса Уровень безрабо тицы Уровень миграции
Рабочая партия 1 -0,698 0,051 0,180 -0,456***
Консервативная партия 1 -0,199 0,090 0,664***
Партия прогресса 1 0,253 -0,346*
Уровень безработицы 1 0,224
Уровень миграции 1
* Значимость на уровне < 0,1 ** Значимость на уровне < 0,05 *** Значимость на уровне < 0,01
15 В результате было выявлено, что уровень безработицы не является значимой переменной при детерминации электоральных предпочтений граждан в губерниях. Одновременно с этим, значимая связь была выявлена между уровнем миграции и голосованием за Рабочую и Консервативную партии. При этом можно констатировать, что в тех фюльке, где отмечается высокая поддержка Рабочей партии, зарегистрирован низкий уровень миграции; тогда как в тех фюльке, в которых граждане поддерживают Консервативную партию, наблюдается и высокий уровень миграции. Таким образом, мы можем отвергнуть гипотезу 1 и продолжить работать с гипотезой 2.
16 Для того, чтобы выявить, какая из переменных оказывает влияние на другую переменную, перейдем к проведению регрессионного анализа. Выдвинем гипотезу, что чем выше уровень миграции в фюльке, тем ниже уровень электоральной поддержки Рабочей партии Норвегии и тем выше уровень электоральной поддержки партии Хёйре.
17 Таблица 3 Результаты регрессионных моделей
Предиктор Модель 1 (Рабочая партия) Модель 2 (Консервативная партия) Модель 3 (Партия прогресса)
Уровень миграции -0,747 (0,19)*** 1,00 (0,155)*** -0,396 (0,144)**
N 55 55 55
R^2 0,208 0,441 0,119
* Значимость на уровне < 0,1 ** Значимость на уровне < 0,05 *** Значимость на уровне < 0,01
18 В ходе проведения регрессионного анализа выдвинутая гипотеза была подтверждена, и можно сделать вывод о том, что уровень миграции является одним из факторов, определяющих электоральные предпочтения граждан в фюльке Норвегии за последние три электоральные цикла.
19 Перейдём к рассмотрению влияния пространственного фактора на электоральное поведение граждан в фюльке в трёх электоральных циклах (2009, 2013 и 2017 гг.). Рассчитанный индекс Морана для голосования за одну из трёх рассматриваемых партий оказался значимым для голосования за Рабочую и Консервативную партии в 2009 г., за Рабочую партию в 2013 г. и за Консервативную партию в 2017 г.
20 Таблица 4 Расчёт индекса Морана
Год Голосование за партию Индекс Морана
2009 Рабочая партия 0,242
2009 Консервативная партия 0,241
2009 Партия прогресса 0,159
2013 Рабочая партия 0,209
2013 Консервативная партия 0,191
2013 Партия прогресса 0,125
2017 Рабочая партия 0,122
2017 Консервативная партия 0,224
2017 Партия прогресса 0,076
21 Пространственная зависимость голосования за Партию прогресса незначимая. В связи с этим можно провести кластеризацию голосования за Рабочую и Консервативную партии. Так, при рассмотрении локальных индикаторов пространственной автокорреляции голосования за рабочую партию в 2009 г. и 2013 г., можно заключить, что для обоих электоральных циклов характерно выделение трёх одинаковых кластеров голосования норвежских фюльке.
22

Рис. 4. Локальные индикаторы пространственной автокорреляции голосования за Рабочую партию в 2009 г.
23 В первый кластер (со значениями «высокие-высокие») выделился Сёр-Трёнделаг, что говорит о том, что в этом фюльке наблюдался высокий процент поддержки партии, при этом, в соседних фюльке также наблюдался высокий уровень электоральной поддержки Рабочей партии. Из этого следует, что в данном случае при голосовании за Рабочую партию сработал «эффект соседства», электоральные предпочтения Сёр-Трёнделаг схожи с соседними фюльке. Во второй кластер (со значениями «низкие-низкие») выделилась губерния Вест-Агдер, в которой наблюдалась низкая электоральная поддержка Рабочей партии при низких уровнях в соседних фюльке. Наконец, третий кластер (со значениями «высокие-низкие») включил фюльке Телемарк. В данном случае «эффект соседства» можно описать следующим образом: при низком уровне голосования за Рабочую партию в соседних фюльке отмечается высокий процент поддержки данной партии в данном фюльке. Отметим при этом, что на выборах 2017 г. пространственная зависимость голосования за Рабочую партию была низкой.
24

Рис. 5. Локальные индикаторы пространственной автокорреляции голосования за Рабочую партию в 2013 г.
25 Перейдём к рассмотрению пространственной зависимости голосования за Консервативную партию Норвегии.
26

Рис. 6. Локальные индикаторы пространственной автокорреляции голосования за Консервативную партию в 2009 г.
27 Для 2009 г. выделилось два кластера губерний: первый кластер со значениями «низкие-низкие» объединил Нурланн и Сёр-Трёнделаг, для которых низкий уровень поддержки Хёйре обусловлен низким уровнем поддержки окружающих их фюльке. Как можно заметить, для 2009 г. Сёр-Трёнделаг является той губернией, которая не отдаёт предпочтения ни Рабочей, ни Консервативной партии и окружена теми фюльке, которые не предоставляют широкую поддержку ни одной из двух партий. Отметим, что Сёр-Трёнделаг скорее отдавал электоральные предпочтения в 2009 г. Социалистической левой партии и Красным. Второй кластер со значениями «низкие-высокие» включил в себя Эстфолл и Телемарк, который характеризуется тем, что в этих двух губерниях граждане отдают мало голосов за Консервативную партию несмотря на то, что в соседних губерниях поддержка этой партии была выше. На выборах 2017 г. при голосовании за Консервативную партию выделились три кластера губерний.
28

Рис. 7. Локальные индикаторы пространственной автокорреляции голосования за Консервативную партию в 2017 г.
29 Первый из них со значениями «низкие-низкие», в который снова вошёл Сёр-Трёнденлаг, отдающий мало голосов за Хёйре, равно как и соседние фюльке. Второй кластер со значениями «высокие-высокие», куда вошёл Эстфолл. Этот кластер отражает произошедшие изменения в электоральных предпочтениях граждан, а именно, если в 2009 г. этот фюльке и соседние с ним губернии отдавали малое количество голосов за эту партию, то в 2017 г. Хёйре получила здесь большую поддержку, равно как и в соседних фюльке, оказавших влияние на голосование в Эстфолле и увеличившие поддержку этой партии в 2017 г. Наконец, третий кластер со значениями «низкие-высокие» включил в себя фюльке Телемарк, в котором граждане оказали невысокий уровень поддержки Консервативной партии, хотя соседние губернии отдали большее количество голосов за эту партию.
30 Наконец, перейдем к рассмотрению результатов проведения многофакторного районирования. Как уже отмечалось в ходе проведения пространственного анализа, в 2017 г. не отмечалось влияние «эффекта соседства» на голосование за Партию прогресса, поскольку индекс Морана был незначительным. Тем не менее, для Рабочей партии и Консервативной партии можно пронаблюдать некоторые паттерны голосования в губерниях, а также провести их кластеризацию.
31

Рис. 8. Многофакторное районирование голосования за Рабочую партию Норвегии в 2017 г., уровня безработицы и уровня миграции
32 Так, при голосовании за Рабочую партию выделяется один кластер фюльке, которые граничат со Швецией, с высоким уровнем голосования за эту партию, при этом в них же наблюдался низкий процент миграции и низкий уровень безработицы (Хедмарк, Норд-Трёнделаг. Оппланд и Сёр-Трёнделаг). Те же фюльке, которые выходят к Северному морю, отдают мало голосов за Рабочую партию, при этом в них отмечается высокий уровень безработицы и высокий уровень миграции (Хордаланн, Мёре-ог-Румсдал, Ругаланн и Вест-Агдер).
33

Рис. 9. Многофакторное районирование голосования за Консервативную партию Норвегии в 2017 г., уровня безработицы и уровня миграции
34 Что касается многофакторного районирования голосования за Хёйре, то здесь выделяется кластер фюльке, которые отдают голоса этой партии, причём практически эти же фюльке отдают малый процент голосов за их оппонента — Рабочую партию. Этот кластер объединяет фюльке Хордаланн, Ругаланн, Вест-Агдер и Вестфолл. Для них характерна поддержка Консервативной партии при высоком уровне миграции и высоком уровне безработицы. Из этого следует, что исходя из указанных траекторий голосования, Рабочая партия и Консервативная партия выстраивают свою повестку с учётом тем и нужд тех фюльке, которые оказывают им наибольшую электоральную поддержку.
35 Выводы. Таким образом, пространственный фактор оказывал влияние на голосование в фюльке Норвегии при голосовании за Рабочую партию и Консервативную партию. Пространственный анализ продемонстрировал, что если для Рабочей партии тенденции голосования губерний сохраняются в разных электоральных циклах, то для Консервативной партии тенденции претерпевают трансформации ввиду влияния «эффекта соседства». Также выявлено, что электоральные предпочтения граждан в Норвегии в целом также обусловлены миграционным фактором. Обе партии апеллируют к тем темам, которые находят наибольший отклик в поддерживающих их фюльке, что позволяет проводить тарегтированную кампанию и выстраивать партиям свою электоральную программу таким образом, чтобы гарантированно получить электоральную поддержку. Этому способствует кластеризация губерний Норвегии, что доказывает эффективность проведения пространственного анализа электорального поведения граждан. Тем не менее, для получения более полной картины и понимания внутренних процессов, происходящих в Норвегии при формировании электоральных предпочтений граждан, необходим пространственный анализ на уровне муниципалитетов.

References

1. Volkov A. M. (2017), 2017 parliamentary elections in Norway, IMEMO RAN, URL: https://www.imemo.ru/news/events/text/parlamentskie-vibori-v-norvegii-2017-goda (accessed: 07.11.2020) (In Russ.).

2. Meleshkina E. Yu. (2001), Examining electoral behavior: theories and challenges in their application, Politicheskaya nauka, no. 2, pp. 187–212. (In Russ.).

3. Okunev I. Yu. (2020), Basics of spatial analysis: Monography, Moscow, Aspect-Press, 255 p. (In Russ.).

4. Anselin L. (1995), Local Indicators of Spatial Association — LISA, Geographical Analysis, no. 27, pp. 93–115.

5. Cliff A., Ord J. K. (1973), Spatial Autocorrelation. London, Pion.

6. Flint C., Taylor P. (2007), Political geography. World economy, nation-state and locality, Harlow, Pearson.

7. Gimpel J. G., Karnes K. A., McTague J., Pearson-Merkowitz S. (2008), Distance-decay in the political geography of friends-and-neighbors voting, Political Geography, no. 27. pp. 231–252.

8. Johnston R. J., Jones K., Propper C., Burgess S. M. (2007), Region, local context, and voting at the 1997 general election in England, American Journal of Political Science, no. 51, pp. 641–655.

9. Kavianirad M., Rasouli M. (2015), Explanation of relationship between Geography and Elections (Electoral geography), Geopolitics Quarterly, vol. 10, no. 4, pp. 93–108.

10. Madleňák T. (2010), Hlavné trendy výskumu v súčasnej volebnej geografii, Geografický časopis, no. 62(2), pp. 127–145.

11. Pattie J. C., Johnston R. J. (2003), Local battles in a national landslide: constitutional campaigning at 2001 British General Election, Political geography, no. 22, pp. 381–414.

12. Visser M. (1993), Group identifications and voting behavior. The Dutch case, Politics and the Individual, vol. 3, pp. 57–73.

13. Wegman E. J., Dorfman A. (2003), Visualizing cereal world, Computational Statistics and Data Analysis, no. 43 (4), pp. 633–649.

Comments

No posts found

Write a review

(additional_1.jpg) [Link]

(additional_2.jpg) [Link]

(additional_3.jpg) [Link]

(additional_4.jpg) [Link]

(additional_5.jpg) [Link]

(additional_6.jpg) [Link]

(additional_7.jpg) [Link]

(additional_8.jpg) [Link]

Translate