Electoral processes in Norwegian fylke through the prism of spatial analysis

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

Publication date

19.05.2021

Number of characters

21916

Cite Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Zakharova E. Electoral processes in Norwegian fylke through the prism of spatial analysis // Pskov Journal of Regional Studies – 2021. – Issue 1 (45) C. 110-125 [Electronic resource]. URL: https://prj.pskgu.ru/S221979310013109-2-1 (circulation date: 05.05.2024). DOI: 10.37490/S221979310013109-2
MLA	Zakharova, Evgenia "Electoral processes in Norwegian fylke through the prism of spatial analysis." Pskov Journal of Regional Studies 45 (2021):110-125. DOI: 10.37490/S221979310013109-2
APA	Zakharova E. (2021). Electoral processes in Norwegian fylke through the prism of spatial analysis. Pskov Journal of Regional Studies (45), pp.110-125 DOI: 10.37490/S221979310013109-2


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.

Readers community rating: votes 0

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.