Вполне адекватны также исследования, оценивающие определенные процедуры. Так, индексы диспропорциональности (см. раздел 5.2) призваны оценивать лишь механизмы распределения мандатов и соответствие результатов такого распределения итогам голосования. Поэтому высокие значения этих индексов свидетельствуют о несправедливости избирательной системы. В то же время низкие их значения сами по себе не являются доказательством честности выборов, поскольку не дают ответа на вопрос о соответствии официальных итогов голосования волеизъявлению граждан.

Однако исследования, призванные понять и оценить поведение избирателей, в случае фальсифицированных выборов не дают адекватных результатов или как минимум требуют большой аккуратности в их интерпретации. Таковыми, в частности, можно считать исследования расщепления голосов в смешанных системах (см. подраздел 5.3.3). Но даже здесь есть некоторые возможности для получения ценных выводов. Так, если используются только фальсификации типа вброса, они искажают результаты для партии, в пользу которой совершается вброс, но для других партий описанные методы вполне применимы. В случае использования факторного анализа (см. подраздел 5.4.2) фальсификации могут приводить к усилению роли размежевания по линии «власть – оппозиция», но возможность выявления других размежеваний позволяет считать и этот метод полезным.

Наконец, некоторые методы могут быть прямо использованы для выявления фальсификаций и оценки их масштаба (см. раздел 5.5). Другие методы также могут давать определенную информацию, указывающую на возможные фальсификации. Так, метод вычисления перетока голосов может быть использован и для анализа поведения избирателей при нефальсифицированных выборах, и для выявления фальсификаций (см. подраздел 5.4.2 и раздел 5.5). В некоторых случаях индикатором фальсификаций могут служить и результаты корреляционного анализа связей между итогами голосования за партии. Хотя для доминирующей партии характерны отрицательные корреляции с другими партиями[670], ситуация, когда у такой партии отрицательные корреляции абсолютно со всеми партиями, включая аутсайдеров, должна вызывать подозрения. В частности, в выборах в Государственную Думу 2003 года участвовала Концептуальная партия «Единение», которая получила относительно высокий результат (1,1 %) из-за того, что имела первый номер в бюллетене и ее путали с «Единой Россией». В большинстве регионов у «Единой России» и партии «Единение» была значимая положительная корреляция, но в некоторых регионах (республики Мордовия и Татарстан) корреляция между ними была отрицательной, что не может не вызвать подозрения.

Исследователям часто необходимо оценить степень конкуренции на прошедших выборах, а также степень фрагментации партийного спектра. При этом важно иметь возможность выразить такую степень в виде единого числового показателя, чтобы можно было сравнивать между собой различные выборы (выборы в разных странах, в разных регионах, а также на одной и той же территории в разные годы).

Такой показатель получил название эффективного числа партий (ЭЧП)[671], а для выборов, в которых участвуют индивидуальные кандидаты, – эффективного числа кандидатов (ЭЧК). Формулы для ЭЧП и ЭЧК одинаковы, поскольку они имеют один и тот же смысл. Предложено несколько вариантов расчета этих показателей. Наибольшее употребление нашел индекс Лааксо – Таагеперы, который рассчитывается по формуле: 1/?n_i², где n_i – доля голосов, полученных i-й партией или i-м кандидатом. Здесь важно подчеркнуть, что доля эта должна считаться от числа голосов, поданных за всех кандидатов или за все партии, поскольку принципиально важно, чтобы сумма всех n_i равнялась единице. Если голосование категорическое и у избирателя нет возможности голосовать «против всех», то число голосов, поданных за всех кандидатов или за все партии, равно числу действительных бюллетеней, а это число обычно включается в официальные данные об итогах голосования.

Важным свойством индекса Лааксо – Таагеперы является то, что в случае, если все кандидаты (партии) получили одинаковое число голосов, он получается равным просто числу этих кандидатов (партий). Если, как это обычно происходит, они получают неравное число голосов, индекс Лааксо – Таагеперы меньше их числа. Если один из кандидатов (одна из партий) получает результат, близкий к 100 %, то индекс Лааксо – Таагеперы оказывается близким к 1. Если одна из партий разделяется на две или больше, а результат других партий при этом не изменяется, то значение индекса увеличивается. Эти свойства делают индекс Лааксо – Таагеперы понятным и близким к интуитивным представлениям о степени конкуренции и фрагментации.

Однако в адрес этого индекса высказываются и критические замечания. Одно из них состоит в том, что его значения расходятся с интуитивными оценками, давая завышенные значения, в тех случаях, когда результат лидера превышает 50 %, что часто имеет место в странах, где доминирует одна партия. В связи с этим были предложено еще несколько вариантов расчета ЭЧП и ЭЧК, среди которых наиболее интересен индекс, предложенный Г. В. Голосовым. Он рассчитывается по формуле ?{1/[1+(n₁²/n_i) – n_i]}, где n_i – также доля голосов, полученных i-й партией или i-м кандидатом, а n₁ – доля голосов, полученных лидером. Данный индекс обладает теми же отмеченными выше свойствами, что и индекс Лааксо – Таагеперы. При этом легко определить вклад каждого кандидата (каждой партии) в полученную сумму. Вклад лидера всегда равен единице; если есть только два участника, то вклад второго будет равен отношению его результата к результату лидера[672].

Далее в таблицах 5.1–5.9 покажем примеры значений индексов Лааксо – Таагеперы и Голосова для выборов в различных странах и различных регионах и муниципальных образованиях Российской Федерации[673]. Также в этих таблицах для сравнения приведены число