Журнал: Полис. Политические исследованияАхременко А. С., Горельский И. Е., Мельвиль А. Ю.Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Опыт эмпирического исследования

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Полис. Политические исследования

Ахременко А. С., Горельский И. Е., Мельвиль А. Ю.

Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Опыт эмпирического исследования

Ахременко Андрей Сергеевич , профессор факультета социальных наук, академический руководитель магистерской программы “Прикладная политология”, Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва
aakhremenko@hse.ru

Горельский Илья Евгеньевич , студент магистерской программы “Прикладная политология” факультета социальных наук, Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва
iegorelskiy@edu.hse.ru

Мельвиль Андрей Юрьевич , декан факультета социальных наук, Национальный исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва
amelville@hse.ru

ID статьи на сайте журнала: 5523

Полный текст

Текст статьи

Ссылка при цитировании:

Ахременко А. С., Горельский И. Е., Мельвиль А. Ю. Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Опыт эмпирического исследования . – Полис. Политические исследования. 2019. Том 28. № 3. С. 49-68.
DOI:

Рубрика:

Тема номера: Устойчивость государств в условиях неустойчивого миропорядка

Аннотация

В предыдущей статье журнала (№ 2-2019) авторами были предложены и обоснованы теоретико-методологические основания концепта государственной состоятельности и соответствующий набор индикаторов для исследования многомерной природы этого концепта: уровень военных расходов и агрегированный показатель контроля над насилием внутри страны, показатель собираемости подоходных налогов и совокупных доходов государственного бюджета, а также качество управленческих институтов и показатель легальной экономики. В настоящей статье с опорой на полученные ранее результаты авторы концентрируют внимание на эмпирических задачах измерения государственной состоятельности. Для этого ими привлекались многомерные статистические методы (иерархической кластеризации) и были критически проанализированы недостатки других подходов (методов снижения размерности, агрегирования, рейтингования) применительно к массиву собранных данных. Вкладом авторов в научную дискуссию является одна из первых попыток альтернативного эмпирического тестирования индекса государственной состоятельности и выделение восьми устойчивых структур, характерных для отдельных групп стран и получаемых в результате многократного применения процедуры кластеризации с соответствующими параметрами (кластеры “Успешное развитие”, “Второй эшелон”, “Индивидуальные траектории”, “Ресурсная игла”, “Аутсайдеры”, “На грани провала”, “Восходящие гиганты Азии” и “Вариации постсоветских траекторий”). Несмотря на условность полученных кластеров (ввиду специфики использованного метода, позволяющего “настраивать” масштабы подобных структур), в целом они раскрывают типологически сходные варианты государственного развития, учитывающие специфику исторических обстоятельств, внутренние и внешние условия и принимаемые национальными элитами стратегические решения.

Ключевые слова

государственная состоятельность, могущество и влияние, методология, измерение, количественные и качественные методы, иерархическая кластеризация, сравнительный анализ

Литература

Ахременко А.С. 2008. Количественный анализ результатов выборов: современные методы и проблемы. М.: Издательство Московского университета. 159 с.

Ахременко А.С. 2018. Политический анализ и прогнозирование в 2 ч. Часть 2: учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры. М.: Издательство Юрайт. 221 с.

Ахременко А.С., Горельский И.Е., Мельвиль А.Ю. 2019. Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Теоретико-методологические основания. – Полис. Политические исследования. № 2. С. 8-23. https://doi.org/10.17976/jpps/2019.02.02

Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. 2003. Многомерные статистические методы: учебник. М.: Финансы и статистика. 352 с.

Мельвиль А.Ю. 2018. Могущество и влияние современных государств в условиях меняющегося мирового порядка: некоторые теоретико-методологические аспекты. – Политическая наука. № 1. С. 173-200.

Fox J-P. 2010. Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications. New York: Springer-Verlag New York. 313 p. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-0742-4

Ghahramani Z., Griffiths T.L., Sollich P. 2007. Bayesian Nonparametric Latent Feature Models. – Bayesian Statistics 8. Ed. by J.M. Bernardo, M.J. Bayarri, J.O. Berger, A.P. Dawid, D. Heckerman, A.F.M. Smith, M. West. Oxford: Oxford University Press. P. 1-25.

Granberg D., Brown T.A. 1992. The Perception of Ideological Distance. – Political Research Quarterly. Vol. 45. No. 3. P. 727-750. https://doi.org/10.1177/106591299204500309

Handbook of Cluster Analysis. 2015. Ed. by Hennig C., Meila M., Murtagh F., Rocci R. Boca Raton, London, New York: CRS Press. 753 p.

Hanson J.K., Sigman R. 2013. Leviathan’s Latent Dimensions: Measuring State Capacity for Comparative Political Research. – APSA 2011 Annual Meeting. 28 p.

Lopes H.F., West M. 2004. Bayesian Model Assessment in Factor Analysis. – Statistica Sinica. Vol. 14. No. 1. P. 41-67. URL: https://www2.stat.duke.edu/~km68/materials/Lopez_West04-Bayes_Model_ Assessment_factor.pdf (accessed 12.03.2019).

Pemstein D., Meserve S., Melton J. 2010. Democratic Compromise: A Latent Variable Analysis of Ten Measures of Regime Type. – Political Analysis. Vol. 18. No. 4. P. 426-449. https://doi.org/10.1093/pan/mpq020

Steinley D. 2015. K-Medoids and Other Criteria for Crisp Clustering. – Handbook of Cluster Analysis. Ed. by Hennig C., Meila M., Murtagh F., Rocci R. Boca Raton, London, New York: CRS Press. P. 55-66.