Кластеризация государств мира по политическим показателям

Должность: старший научный сотрудник Центра пространственного анализ международных отношений
Аффилиация: МГИМО МИД России
Адрес: Российская Федерация, Москва

Название журнала

Псковский регионологический журнал

Выпуск

Том 19. №2/2023

Страницы

3-13

Аннотация

В статье представлен опыт проведения кластеризации государств мира, основываясь на политических показателях. Для анализа было отобрано десять показателей, разделённых на внешне- и внутриполитические и включающих в себя: институциональные основы демократии, явку на выборах, представленность женщин в национальных парламентах, количество НКО, доля голосов государства в МВФ, количество дипломатических представительств; силу паспорта, индекс восприятия коррупции, конфликтогенность государства и военные расходы. С помощью географической и геополитической матриц соседства был проведён пространственный эконометрический анализ, а с помощью метода географического среднего и индекса Гири была проведена кластеризация государств мира. По результатам анализа можно говорить о том, что геополитическая матрица соседства позволяет более точно кластеризовать государства мира по политическим показателям посредством учёта контекста. Что же касается в целом метода кластеризации, то с его помощью удалось не только визуализировать различные параметры, отображённые на картограмме мира, но и зафиксировать предпосылки интеграционных процессов, кливажи между группами государств, тенденции развития того или иного кластера государств и т. д.

Ключевые слова

пространственный анализ, геометрическая матрица соседства, геополитическая матрица соседства, индекс Гири, метод географического среднего

Источник финансирования

Статья подготовлена при поддержке гранта РНФ № 19-78-10004 «Трансформации электорального поведения в регионах зарубежных стран, пограничных с Российской Федерацией: сравнительный пространственный анализ».

Получено

28.06.2023

Дата публикации

29.06.2023

Кол-во символов

13649

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Захарова Е. А. Кластеризация государств мира по политическим показателям // Псковский регионологический журнал – 2023. – Том 19. №2/2023 C. 3-13 [Электронный ресурс]. URL: https://prj.pskgu.ru/S221979310025141-8-1 (дата обращения: 07.05.2024). DOI: 10.37490/S221979310025141-8
MLA	Zakharova, Evgenia "Clustering the states of the world by political indicators." Pskov Journal of Regional Studies 2 (2023):3-13. DOI: 10.37490/S221979310025141-8
APA	Zakharova E. (2023). Clustering the states of the world by political indicators. Pskov Journal of Regional Studies (2), pp.3-13 DOI: 10.37490/S221979310025141-8

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»


1	Введение. При исследовании государств мира зачастую прибегают к их кластеризации по разным параметрам для получения представления о том, какую позицию занимает та или иная страна, с какими государствами они наиболее похожи или различны и по каким параметрам, а также для некоторого упрощения, пригодного для анализа, и поиска возможных связей между государствами. Среди исследований кластеризации государств мира отметим, к примеру, работу А. Ф. Грайна, С. П. Сети и Д. Дж. Татума [13], которые исследовали коррупцию и её распространение в государствах мира в зависимости от экономических, технологических, культурных, демографических показателей, а также уровня качества жизни, после чего они провели кластеризацию 39 государств, включённых в выборку исследования. С. Ронен и О. Шенкар изучали работы, посвящённые кластерному анализу с тем, чтобы выявить лучший метод для проведения кластерного анализа, а также они подчёркивали эвристическую значимость проведения подобного рода исследований [17]. Что касается политических показателей, то в пример можно привести культурную карту Р. Инглхарта и К. Вельцеля [16], которые разделили страны мира на кластеры по двум ценностным осям: традиционные/секулярные ценности и выживания/самовыражения [19]. Среди российских авторов отметим, например, работу И. А. Смирнова и О. А. Малафеева [8], посвящённую кластеризации стран по набору геополитических признаков. Авторы пришли к выводу о том, что геополитическая карта мира (понимаемая авторами в терминах классической, а не критической геополитики) динамична и намного сложнее бинарных оппозиций по типу «державы суши» и «державы моря». Упомянем и работу коллектива исследователей под руководством И. Ю. Окунева «Атлас международных отношений» [1], в котором выявлялся уровень пространственной корреляции факторов, определяющих структуру и динамику мирового развития. Авторы также проводили, среди прочего, многомерный анализ и кластеризацию государств мира для комплексной оценки пространственных диспропорций международных отношений. В статье И.Ю. Окунева и Л.П. Шматковой [5] представлены результаты использования методов пространственного и кластерного анализа для исследования особенностей электорального поведения в государствах, пограничных с Российской Федерацией. В том числе с помощью кластерного анализа И.Ю. Окунев и Е.А. Захарова проводили кластеризацию государств такого макрорегиона, как Большое Средиземноморье [2].
2	Целью автора стала попытка провести кластеризацию государств стран мира по десяти политическим показателям с использованием методов пространственного эконометрического анализа. При отборе показателей автор придерживался следующего набора критериев: мультиколлинеарность, гетероскедастичность, дисперсия, выборка, сопоставимость, актуальность, объективность. Показатели были разделены на две категории: первая описывает характеристики внутренней политики государства, вторая — характеристики его влияния на международной арене [7]. Среди первой группы показателей: институциональные основы демократии, которые операционализированы посредством индекса демократии Дома свободы, являющимся наиболее часто используемым в политологических исследованиях [12]; явка на выборах, поскольку она отражает уровень легитимности существующей системы: чем она выше, тем выше легитимность [18]; представленность женщин в национальных парламентах, отражающая также степень демократичности; количество НКО для понимания происходящих в обществе политических процессов; индекс восприятия коррупции. Что касается индикаторов внешней политики, то первым из них является доля голосов государства в МВФ. Индикатор является существенным, поскольку отмечается [11], что у богатых стран, чьи взносы больше, а соответственно, выше и квота, имеют больше влияния на процесс принятия решений в рамках Фонда. Кроме того, кластеризация проводилась по таким показателям, как количество дипломатических представительств; сила паспорта, который показывает, насколько дружественные отношения с государствами позволяют обеспечивать мобильность граждан; конфликтогенность государства; наконец, военные расходы.

всего просмотров: 132

Оценка читателей: голосов 0

1. Атлас международных отношений: пространственный анализ индикаторов мирового развития / И. Ю. Окунев, С. Л. Баринов, А. А. Беликов [и др.]. М.: ООО Издательство «Аспект Пресс». 2020. 447 с.

2. Окунев И. Ю., Захарова Е. А. Большое Средиземноморье как макрорегион: опыт пространственного анализа // Полис. Политические исследования. 2022. № 3. С. 24–37.

3. Окунев И. Ю. Критическая геополитика и посткритический сдвиг в исследовательской парадигме геополитики // Сравнительная политика. 2014. № 4 (16–17). С. 6–14.

4. Окунев И. Ю. Основы пространственного анализа. М.: ООО Издательство «Аспект Пресс». 2020. 255 с.

5. Окунев И. Ю., Шматкова Л. П. Эффект соседства в Большой Евразии: пространственный автокорреляционный и кластерный анализ // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Политология. Религиоведение. 2021. Т. 37. С. 58–65.

6. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2021621744 Российская Федерация. Структура современных международных отношений: пространственные веса соседства, основанные на геополитической близости государств мира: № 2021621393: заявл. 08.07.2021: опубл. 16.08.2021 / И. Ю. Окунев; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный институт международных отношений Министерства иностранных дел Российской Федерации».

7. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2022621830 Российская Федерация. Геоинформационная база данных показателей человеческого развития в государствах-членах ООН: № 2022621575: заявл. 04.07.2022 : опубл. 25.07.2022 / И. Ю. Окунев, С. Л. Баринов, А. О. Доманов [и др.]; заявитель Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный институт международных отношений Министерства иностранных дел Российской Федерации».

8. Смирнов И. А., Малафеев О. А. Задача кластеризации стран мира по геополитическим признакам // Bulletin de l’académie international concorde. 2020. № 3. С. 3–39.

9. Anselin L. A Local Indicator of Multivariate Spatial Association: Extending Geary’s C // Geographical Analysis. 2019. Vol. 51. No 2. P. 133–150.

10. Anselin L. Local Indicators of Spatial Association LISA // Geographical Analysis. 1995. No. 27. P. 93–115.

11. Blomberg B., Broz J. L. The Political Economy of IMF Voting Power and Quotas. Princeton. 2006.

12. Giannone D. Political and ideological aspects in the measurement of democracy: the Freedom House case // Democratization. 2010. Vol. 17. No. 1. P. 68–97.

13. Grein A. F., Sethi S. P., Tatum L. G. A Dynamic Analysis of Country Clusters, the Role of Corruption, and Implications for Global Firms // Journal of Economics and Business. 2010. Vol. XIII. No. 2. P. 33–60.

14. Grekousis G. Analyzing Geographic Distributions and Point Patterns // Spatial Analysis Methods and Practice: Describe — Explore — Explain through GIS. 2020. Cambridge University Press. P. 147–206.

15. Hudson V. et al. The Heart of the Matter: The Security of Women and the Security of States // International Security. 2008. No. 33 (3). P. 7–45.

16. Inglehart R. Changing Mass Priorities; The Link Between Modernization and Democracy // Perspectives on Politics. 2010. Vol 8. No. 2. P. 551–567.

17. Ronen S., Shenkar O. Clustering Countries on Attitudinal Dimensions: A Review and Synthesis // The Academy of Management Review. 1985. No. 10 (3). P. 435–454.

18. Teixeira R. The Disappearing American Voter. Brookings Institution, Washington D. C. 1992.

19. The Inglehart-Welzel. World Cultural Map — World Values Survey 7. 2023. [Электронный ресурс]: URL: http://www.worldvaluessurvey.org/ (дата обращения: 27.03.2023).

20. Treisman D. The causes of corruption: a cross-national study // Journal of Public Economics. 2000. Vol. 76. No. 3. P. 399–457.