Избирательные системы: российский и мировой опыт - страница 88
Критерий 1, как видно уже из его определения, является мерилом отклонения от пропорциональности. Что касается критерия 2, то его можно считать мерилом степени неравенства партий, поскольку равенство партий должно обеспечиваться равной «ценой мандата» каждой из них.
Можно было бы думать, что критерий 2 отражает и степень неравенства избирателей. Однако это не так. Мерилом степени неравенства избирателя следует считать разность между величинами, обратными «цене мандата» для конкретной партии и средней «цене мандата». Это «вес голоса» избирателя конкретной партии (m>i /v>i) и средний «вес голоса» (M/V). Для того чтобы оценить степень неравенства всех избирателей, эту разность (точнее, ее модуль) следует умножить на число избирателей данной партии (v>i) и просуммировать значения, полученные для всех партий: Σ(v>i*|m>i /v>i – M/V|). Преобразуя это выражение, мы получаем Σ|m>i – M*v>i /V|) или Σ|m>i /M – v>i /V|*M, то есть критерий 1, умноженный на постоянную (для данных выборов) величину M.
Таким образом, именно критерий 1 следует считать мерилом степени неравенства избирателей. Аналогичным образом этот критерий был выведен в работе О. Н. Каюнова для распределения между субъектами федерации одномандатных округов по выборам в Государственную Думу[489].
Ранее нами уже было математически доказано, что оптимальные результаты с точки зрения критерия 1 (или индекса Лузмора – Хэнби) дает метод Хэйра – Нимейера[490]. Этот вывод подтверждается и расчетами, сделанными для 19 российских региональных выборов[491]. Иллюстрирует его и таблица 4.17, где приведены расчеты критериев 1 и 2 в отношении результатов распределения, достигнутых различными методами для ранее использованных нами брюссельского и алтайского примеров, а также еще для одного примера – выборов Законодательного Собрания Калужской области 14 ноября 2004 года, где между пятью партиями распределялось 20 мандатов и для которых получилось пять разных результатов распределения мандатов[492]. К сожалению, критерий 2 неприменим для случаев, когда метод не дает какой-либо партии ни одного мандата, поэтому для брюссельского примера данный критерий показан лишь для двух вариантов распределения.
Как видно из таблицы, критерий 1 для результатов, полученных методом Хэйра – Нимейера, во всех трех случаях оказался наименьшим. Для результатов, полученных методом д’Ондта, он существенно больше. В приведенных примерах метод Сент-Лагю дает такое же распределение, как и метод Хэйра – Нимейера, однако в тех случаях, когда они приводят к разному распределению, критерий 1 для метода Хэйра – Нимейера меньше. Иными словами, вопреки тому, что написано в десятках книг, именно метод Хэйра – Нимейера дает оптимальную пропорциональность.
Таблица 4.17. Критерии пропорциональности для различных результатов распределения мандатов по итогам голосования на трех различных выборах
Интереснее то, что с точки зрения критерия 2 (то есть близости к средней «цене» мандата) метод д’Ондта также не является оптимальным. Этот факт требует более подробного анализа. Ведь данный метод обосновывался именно тем, что в его основе выравнивание «цены» мандата. Однако апологеты метода д’Ондта не замечали одной принципиальной ошибки. Метод основан на выяснении вопроса, у какой партии цена мандата будет выше, если все партии получат дополнительный мандат. Однако в конечном итоге не все партии получают дополнительный мандат, поэтому нужно учитывать и «цену» мандата для партий, дополнительного мандата не получающих. В противоположность методу д’Ондта метод Адамса учитывает только «цену» мандата, если ни одна партия не получит дополнительного мандата. Но это – другая крайность. В результате метод д’Ондта благоприятствует партиям-лидерам, а метод Адамса – партиям-аутсайдерам. А более адекватные результаты дают методы, основанные на средних значениях между результатами округления «идеального частного» до меньшего и большего целого числа (Сент-Лагю, Хилла, Дина), то есть как бы усредняющие «цену» мандата для случаев получения и неполучения дополнительного мандата.
