CC BY
7
УДК 314.4; 316.454.3
Б01: 10.31249/геос/2022.04.04
КАЗАКОВА А.Ю.* «КОРОНАСТРАХИ» И ИХ ОБОСНОВАННОСТЬ: ТИПОЛОГИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ
Аннотация. Работа основана на полученных из открытых источников статистических оценках параметров генеральной совокупности, которой выступают регионы Российской Федерации как субъекты восприятия риска распространения коронавирусной инфекции в 2020 г. Цель ретроспективного анализа - определить степень соответствия между реальным и воспринимаемым риском и оценить роль тех факторов, которые осуществляют наибольший вклад в рациональное, адаптивное групповое умонастроение, с одной стороны, или в индуцирование страха - с другой. Основные различия между регионами с разными уровнями тревожности определяются финансовым благополучием населения и уже сложившимся до пандемии уровнем обезличенной массовой тревожности, указывающей на выраженные процессы социальной дезорганизации.
Ключевые слова: коронавирус; адекватность страха; дискриминанты тревожности.
Для цитирования: Казакова А.Ю. «Коронастрахи» и их обоснованность : типологизация регионов // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Сер. 11. Социология. - 2022. -№ 4. - С. 56-77. Б01: 10.31249/геос/2022.04.04
Казакова Анна Юрьевна - доктор социологических наук, ведущий научный сотрудник отдела социологии и социальной психологии Института научной информации по общественным наукам РАН. E-mail: [email protected]
KAZAKOVA A.Yu.** «Coronavirus fears» and their validity: typology of regions
Abstract. The work is based on (obtained from open sources) statistical estimates of the parameters of the general population, which is the totality of the regions of the Russian Federation as subjects of perception of the risk of the spread of coronavirus infection in 2020. The purpose of retrospective analysis is to determine the degree of correspondence between real and perceived risk and to assess the role of those factors that make the greatest contribution to rational, adaptive group mentality, on the one hand, or to the induction of fear, on the other hand. The main differences between regions with different levels of anxiety are determined by the financial well-being of the population and the level of impersonal mass anxiety that has already developed before the pandemic, indicating pronounced processes of social disorganization.
Keywords: coronavirus; adequacy of fear; discriminants of anxiety.
For citation: Kazakova A.Yu. «Coronavirus fears» and their validity : typology of regions. Social'nye i gumanitarnye nauki. Otechestvennaya i zarubezhnaya literatura. Seriya 11. Sociologiya [Social sciences and humanities. Domestic and foreign literature. Series 11. Sociology]. - 2022. -N 4. - P. 56-77. DOI: 10.31249/rsoc/2022.04.04
Введение
С самого начала пандемии объектом пристального внимания исследователей стали вопросы адаптивного и дезадаптивного реагирования людей на длительный стресс и условия неопределенности.
Для их анализа в социальной психологии (в мировой - со второй половины XX в., в отечественной - с 1970-1980-х годов) наработана серьезная база изучения ситуативной и личностной
** Kazakova Anna Yur'evna - Doctor of Sociological Sciences, Leading Researcher of the Department of Sociology and Social Psychology, Institute of Scientific Information for Social Sciences of the Russian Academy of Sciences. E-mail: [email protected]
тревожности, социальных страхов, паники как состояния и как типа массового поведения. В социальной психологии эти исследования продолжают и дополняют распространенные замеры уровня счастья, оптимизма и пессимизма как ведущей доминанты индивидуального [Муздыбаев, 2003] и массового сознания [Седова, 2009], социального катастрофизма [Катастрофическое сознание ... , 1999], эскапизма [Давыдов, 2015] как ответа на многообразные стрессоры жизненной среды.
В социологии динамика социальных страхов отслеживается и как маркер социального здоровья общества (такой мониторинг ведут ВЦИОМ и внесенный в реестр НКО выполняющий функции иностранного агента Аналитический центр Юрия Левады), и как самостоятельно важный компонент качества жизни населения (агентство РИА Рейтинг включает в методику расчета качества жизни населения в регионах показатель безопасности проживания, состоящий из пяти шкал: число преступлений на 10 000 человек населения; количество потерпевших - физических лиц на 10 000 человек населения; количество ДТП с пострадавшими на 100 000 единиц автомобильного транспорта; смертность населения от внешних причин; число травм, отравлений и некоторых других последствий воздействия внешних причин на 1000 человек населения). Рассматриваются и рациональные страхи, появляющиеся вследствие реального негативного опыта пребывания в экстремальной ситуации, переживания травмирующих событий [Безопасность личности ... , 2017], и страхи иррациональные, размытые [Чуркина, 2012], которые нельзя оценить в категориях вероятности, так как сами нежелательные события не всегда могут быть уточнены. Такие страхи, очевидно, производны от уровня доверия основным социальным институтам, как показано еще в работе В.А. Ивановой и В.Н. Шубкина: «в большинстве случаев страх подталкивает людей к действию, особенно, если это касается индивидуальных интересов <...>, если угроза касается общества, но не самого человека или его семьи, люди часто остаются пассивными <...>, основная причина социальной пассивности - неверие в способность рядового гражданина даже коллективными действиями повлиять на изменение общей ситуации в стране, т.е. недоверие к органам государственной власти, к социальным институтам, которые, по общему мнению, призваны гарантировать защиту от
преступности, обнищания, уничтожения среды обитания» [Иванова, Шубкин, 2005, с. 11]. В.Г. Немировский и А.В. Немировская противопоставляют друг другу «страхи социализированные, способствующие устойчивости общества и не вызывающие отклоняющегося поведения; страхи спонтанные, несоциализированные; последние очень часто приводят к распространению агрессивного поведения» [Немировский, Немировская, 2012, с. 113].
В разных модификациях шкалы для измерения тревожности, восприятия своего жизненного пространства как опасного или безопасного, для оценки социально-экономического или медико-демографического состояния как угрожающего или благоприятного регулярно используются и статистическими службами: комплексное обследование условий жизни населения; показатели национального проекта «Безопасные качественные автомобильные дороги»1; вся совокупность целевых показателей ведомственной статистики Министерства внутренних дел, Министерства здравоохранения, Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека; отдельные разделы показателей «Итоги выборочного наблюдения по вопросам использования населением информационных технологий и информационно-телекоммуникационных сетей» и т.д. Это дает возможность отслеживать тревожность не только на уровне социальных систем «личность» или «группа», но и на макроуровне, в масштабах страны и регионов.
Ключевой чертой катастрофизма, согласно В.Э. Шляпенто-ху, является восприятие жизненного пространства как непригодного для жизни, причем в некоторых регионах страны ощущение катастрофизма и тревожности массового сознания выше, чем в других, из-за того что люди нередко считают жизнь в своем регионе хуже [Катастрофическое сознание ... , 1999]. В уже цитированной работе В.Г. и А.В. Немировских положение о дифференциации социальной защищенности субъектов вследствие объективных различий между ними углубляется созданием типологии социумов, «в которых индивиды не защищены от внешних объективных опасностей и угроз, но которые, в принципе, могут
1 См.: Безопасные и качественные автомобильные дороги : национальные проекты России. - URL: https://bkdrf.ru (дата обращения: 01.11.2022).
быть устранены. Другой тип социумов порождает угрозы субъективности человека, его социокультурной и психологической целостности. Первый тип социумов можно определить как угрожающий социальной жизнедеятельности человека, второй -угрожающий социальной индивидуальности человека» [Немиров-ский, Немировская, 2012, с. 118]. И большинство регионов Сибири, и Россию в целом исследователи относят к первому типу, подчеркивая частоту опасений «угроз, исходящих от существующего сегодня государства и характера его экономического развития (порождающего экологические угрозы, массовую бедность, произвол чиновников), как преступности, так и самих правоохранительных органов, утраты социальных связей» [там же, 2012, с. 113].
Тогда в ситуации с коронавирусной инфекцией 20202021 гг. необходимо понять, насколько адекватно массовое сознание оценивает уровень реальной угрозы и с чем связано распределение в регионах этой способности к адекватной оценке.
Основная гипотеза выдвигалась с опорой на характеристику глобализации как эпохи нестабильности и неопределенности у Н.Н. Седовой, которая со ссылкой на З. Баумана говорит о гибкости как главной предпосылке социального успеха или неуспеха: «В этих условиях, обесценивающих порядок как таковой, в выигрыше остаются те, кто обладает скоростью передвижения и маневра, свободой перемены места, не имеет локализованных обязательств. <...> Для большинства же, которое "лишено контроля над своим настоящим потому, что наиболее важные факторы, определяющие его жизнь и социальное положение, не находятся у него в руках"1, неопределенность тесно связана со страхом и агрессивностью» [Седова, 2010, с. 135]. Соответственно, залогом сдерживания роста тревожности населения в кризисных условиях можно считать сохранение способности самостоятельно контролировать ситуацию. Ее важнейшими составляющими является относительная финансовая независимость (наличие денежной подушки безопасности, позволяющей пережить приостановку экономической активности, внезапную потерю работы), наличие автомобиля и «второго жилья», которые обеспечивают относительную свободу
1 Бауман З. Индивидуализированное общество / пер. с англ. под ред. В.Л. Иноземцева. - Москва : Логос, 2005. - С. 45. Цит. по: [Седова, 2010, с. 135].
перемещений, а также независимость доходов от локализации человека (дистанционная занятость, «пассивный доход», социальные выплаты).
Но даже при высоком уровне самодостаточности и автономии населения можно ожидать, что «жизнестойкость» субъекта будет существенно поколеблена планомерным нагнетанием атмосферы страха: «Отмечаемая учеными всего мира, транслируемая по всем каналам СМИ избирательно негативная информация о СОУГО-19, о необходимости соблюдения обязательной социальной дистанции и условий самоизоляции способствует формированию состояния беспомощности у населения перед растущей опасностью. Такая информация оказывает системное психологическое воздействие посредством демонстрации пессимистичной «картины мира» настоящего и будущего. Она, создавая агрессивное информационное поле, буквально обволакивающее психику человека, разрушает его доверие к себе, социальные связи и групповую сплоченность, наполняет его социальными страхами и усиливает ощущение социальной изоляции» [Динамика социальных страхов ... , 2021, с. 34]. В этом контексте сама по себе жесткость ограничительных мер, транслирующая населению идею сильной опасности заражения, способна подогревать страх. Сказанное обусловливает обязательность измерения медиавовлеченности и оценки действий власти.
Материалы и методы
Источником данных об уровне страха в регионах стала публикация РБК1 результатов общероссийского исследования уровня обеспокоенности граждан (п = 1508, почти в равном соотношении полов) пандемией и ее последствиями, проведенного страховой компанией «Росгосстрах Жизнь» и банком «Открытие». Следуя изложенному, мы присвоили каждому субъекту баллы: 1 - «обеспокоенность отсутствует», 2 - «средняя обеспокоенность», 3 -«сильная обеспокоенность». Формулировка вопроса, в котором
1 Филипенок А., Юшков М. Эксперты назвали самые обеспокоенные из-за вируса регионы России // РБК. - 2020. - 27 апреля. - URL: https://www.rbc.ru/ society/27/04/2020/5ea37e6b9a7947f78b645a59 (дата обращения: 01.11.2022).
сливаются два вида страхов (страх перед коронавирусом и перед его последствиями), размывает определенность шкалы и предельно увеличивает количество тех, кто мог заявить о сильной обеспокоенности по самым разным причинам.
Данные с разбивкой по регионам о реальном количестве случаев заражений (в абсолютных значениях), заболеваемости за весь период (% зарегистрированных заражений от общего количества жителей региона), смертности вследствие заболевания (% смертей к заболевшим), о скорости распространения вируса в регионе (по четырем уровням опасности, где четвертый означает низкую скорость, которой соответствуют минимальные ограничительные меры, а первый - очень высокую, при которой допустим и ожидаем локдаун) взяты с сайта статистического учета «Корона-вирус в России» по состоянию на 27.04.20201. Прирост смертности от всех причин в 2020 г. по отношению к 2019 г. подсчитан на основе показателей смертности от всех причин в промилле по годам с разбивкой по регионам2.
Сведения о реальном зонировании регионов, отражающем жесткость введенных там ограничительных мер по состоянию на 14.04.2020, приводятся на основании доклада Т.Д. Полиди [Поли-ди, 2020], исполнительного директора фонда «Институт экономики города», осуществлявшего оперативный мониторинг принимаемых субъектами Российской Федерации мер по разработке и реализации комплекса ограничительных и иных мероприятий.
Средние ранги регионов по пяти показателям уровня безопасности проживания рассчитаны на основе рейтинга регионов РФ по качеству жизни за 2020 г.3
1 Статистика коронавируса на 27.04.2020 в России // Коронавирус в России. - 2020. - 27 апреля. - URL: https://covidstat.top/day/27-aprel-2020 (дата обращения: 01.11.2022).
2 Смертность от всех причин, случаев на 1000 населения // ЕМИСС : государственная статистика. - URL: https://www.fedstat.ru/indicator/43516 (дата обращения: 01.11.2022).
3 Рейтинг регионов по качеству жизни - 2020 // РИА Рейтинг. - 2021. -16 февраля. - URL: https://riarating.ru/regions/20210216/630194647.html (дата обращения: 01.11.2022).
Сведения об уровне закредитованности населения в регионах взяты с сайта агентства РИА Рейтинг1.
Сведения об уровне протестной активности (ранги) в апреле
2019 г. (т.е., за год до ситуации) приводятся на основе публикации ИА РЕГНУМ итогов рейтинга, подготовленного АНО «Институт региональной экспертизы»2.
Данные, характеризующие регионы в разрезе множества социально-экономических и демографических показателей, извлечены с фильтрацией по годам и регионам из официальной статистической базы данных ЕМИСС3. В их числе: общая численность безработных, в процентах к экономически активному населению, медианный среднедушевой доход, доходы от собственности (доля населения), численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей, количество собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, домохозяйства, имеющие другие жилые помещения, помимо собственного жилья, процент граждан, положительно оценивающих деятельность региональной исполнительной власти по данным ФСО, доля граждан, ведущих здоровый образ жизни, доля граждан, систематически занимающихся физической культурой и спортом, число жилых комнат в расчете на одно домохозяйство и размер жилой площади в расчете на члена домохозяйства (по данным комплексного наблюдения условий жизни населения
2020 г.), средняя доля указавших на наличие в жилье проблем по девяти показателям (рассчитана по данным комплексного наблюдения условий жизни населения 2020 г.), размер депозитов на душу, тыс. руб. на 1 марта 2020 г., прирост вкладов за два года (2020), самооценка населением психологического благополучия (по данным комплексного наблюдения условий жизни населения 2018 г.).
1 Рейтинг регионов по закредитованности населения - 2020 // РИА Рейтинг. - URL: https://riarating.ru/infografika/20201020/630184698.html (дата обращения: 01.11.2022).
2 Рейтинг протестной активности регионов России, январь 2019 года // ИА REGNUM. - 2019. - 9 февраля. - URL: https://regnum.ru/news/polit/2568900.html (дата обращения: 01.11.2022).
3 ЕМИСС : государственная статистика. - URL: https://www.fedstat.ru (дата обращения: 01.11.2022).
Для определения важности различий между регионами в отношении рассмотренного набора их характеристик использовался дискриминантный анализ (методом шагового отбора с использованием лямбды Уилкса как критерия проверки равенства групповых средних). Оценивались ключевые различия и взаимосвязь дискриминант в структурной матрице для двух групп зависимых переменных. Первая группа - медико-демографическая картина заболеваемости по состоянию на 2020 г. (заражения, смерти от ко-ронавируса, смертность от всех причин и ее прирост по отношению к 2019 г.). Вторая группа - тревожность. Анализировалась как тревожность в самооценках жителей (по данным опроса банка «Открытие»), так и «медиатревожность», т.е. «отраженная» тревожность региона в СМИ и соцсетях, основанная на вовлеченности пользователей в обсуждение коронавирусной повестки. Данные о медиатревожности использованы за 2019 и 2020 гг.1
Дополнительно применялись однофакторный дисперсионный и корреляционный анализ. Все результаты приводятся для уровня значимости 0,05.
Результаты исследования
Для всех трех показателей страха (медиатревожность в 2019 и в 2020 гг. и тревожность респондентов в опросе банка «Открытие») нулевые гипотезы о нормальном распределении уровня обеспокоенности были отклонены со значимостью 0,000.
Уровень страха (ни по одной из шкал) не связан ни с количеством зафиксированных за весь период наблюдений случаев заражений в абсолютном выражении, ни с долей (%) заразившихся за весь период пандемии от общей численности населения региона, ни с количеством умерших вследствие заболевания за весь период наблюдений в абсолютном выражении, ни с уровнем летальности болезни (% умерших от общего количества заболевших), ни со скоростью распространения инфекции (относительный прирост заражений на одну дату по отношению к предшествующему дню).
1 См.: «Национальный индекс тревожности: итоги года» на официальной странице группы КРОС. - URL: https://www.cros.ru/ru/exploration/research/ (дата обращения: 01.11.2022).
Степень жесткости введенных ограничений также не коррелирует ни с одним из приведенных выше показателей распространения самого коронавируса. Более того, проверка по критерию %2 заставляет принять нулевую гипотезу о нормальном распределении принятых ограничительных мер. Отсутствие «корреляции между жесткостью мер по ограничению функционирования экономики и остротой текущей санитарно-эпидемиологической обстановки» [Полиди, 2020] отмечено уже в докладе Т.Д. Полиди, из которого взяты исходные данные, что она объясняет возможным «намерением регионов в упреждающем порядке минимизировать риски, связанные с потенциальным распространением коронавирусной инфекции, несмотря на экономические потери» [там же].
Другие эксперты, обращавшие внимание на несоответствие жесткости ограничений реальной заболеваемости, часто объясняли его регрессом политической культуры и лидерства в регионах: «Главный научный сотрудник Института социальной политики НИУ ВШЭ Наталья Зубаревич видит в происходящем "проверку на вшивость" для глав регионов, многие из которых оказались неспособны взять на себя ответственность, сброшенную из федерального центра. "В такой ситуации нужны лидеры, а не менеджеры"», - уверена эксперт1.
Директор Центра политологических исследований Финансового университета при Правительстве России Павел Салин объясняет такое развитие ситуации в регионах тем, что федеральный центр, полтора десятилетия «приучавший губернаторов ловить мельчайшие сигналы», попросту самоустранился, и «региональные власти разделились на две группы: первая реагирует на мнение жителей и местного бизнеса и не вводит жестких ограничений, а вторая применяет более радикальные меры», - но при этом все губернаторы приобрели «субъектность»2.
1 Эпидемократический централизм : регионы борются с коронавирусом блокпостами // Коммерсантъ. - 2020. - 8 апреля. - URL: https://www.kommersant. ru/doc/4317294 (дата обращения: 01.11.2022).
2 Политологи объяснили разницу в жесткости ограничительных мер между регионами РФ // Давыдов. Индекс. - 2020. - 9 апреля. - URL: https://davydov.in/ politics/politologi-obyasnili-raznicu-v-zhestkosti-ogranichitelnyx-mer-mezhdu-regionami-rf/ (дата обращения: 27.10.2022).
Не зная, что делать, региональные власти копируют меры, примененные соседями (или столицей), и в результате набор ограничительных мер «практически не отличается в регионах, в разной степени пострадавших от коронавирусной пандемии»1.
Таким образом, страх перед коронавирусом отнюдь не пропорционален реальной угрозе - он не связан с нею вовсе, как не были связаны с нею и предпринятые региональными властями ограничительные меры. Страх не связан и с этими мерами, т.е. три эти величины (страх, угроза и противодействие ей) выглядят как части разных протекавших в обществе процессов.
Есть ли что-то, что их объединяет, помог выяснить дискри-минантный анализ.
Ни в одном регионе страны апрельская заболеваемость (% зарегистрированных заражений от общего количества жителей региона) не превысила 33%. Для проведения дискриминантного анализа результаты были разделены на три интервала, где 33% стали максимумом интервала самых высоких значений.
Хотя список переменных, которые, согласно критерию равенства групповых средних, образуют наибольшую долю статистически значимых различий между регионами, разделенными по значениям переменной «Интервалы долей заразившегося населения от общего количества жителей региона», довольно велик, дис-криминантный анализ включил в спецификацию только те переменные, которые создают отчетливые предпосылки политической напряженности в группе регионов, принадлежащих двум первым (низкому и среднему) интервалам долей заразившихся, в противоположность небольшому количеству регионов с высокой заболеваемостью (см. табл. 1).
1 Подробнее см.: Гришунин С., ПахаловА. Между Сциллой и Харибдой : как российские регионы справляются с экономическими последствиями пандемии : аналитический обзор. - Москва : Национальное рейтинговое агентство, 2020. - URL: https://www.ra-national.ru/sites/default/files/Review Regions%20during %20C0VID_NRA_June%202020.pdf (дата обращения: 27.10.2022).
Таблица 1
Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции для зависимой «Интервалы заболеваемости»
Дискриминирующие переменные Функция
1 2
Общая численность безработных, в процентах к экономически активному населению 0,829 0,143
Численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей 0,340 0,922
Количество (доля) граждан, ведущих здоровый образ жизни, % 0,594 -0,324
Место в рейтинге протестной активности (0 - нет протестов) -0,153 0,736
Размер депозитов на душу, тыс. руб. 1,037 -0,928
С помощью данного набора верно классифицировано 78,8% исходных сгруппированных наблюдений, при этом принадлежащих первой группе (низкая доля заболевших) - 83,6, второй группе (средняя доля) - 64,3, третьей группе (высокая доля) - 50%.
В первой и второй группе, где в 2019 г. наблюдалось меньше протестных акций и выступлений, достоверно меньше людей, приверженных здоровому образу жизни, достоверно меньше предпринимателей, а у населения - банковских накоплений. Статистически значимых различий между группами по переменной численности безработных нет. Ее появление объясняется тем, что она отрицательно скоррелирована с долей предпринимателей (г = -0,348 со значимостью 0,001) и размером депозитов (г = -0,499 со значимостью 0,000), а положительно - с долей приверженцев ЗОЖ (г = 0,391 со значимостью 0,000). Иными словами, структура отражает разницу в рисках заражения людей, ведущих (возможно вынужденно, в условиях изобилия свободного времени) здоровый образ жизни, но не имеющих достаточных финансовых активов, и людей с высокой экономической активностью независимо от их отношения к собственному здоровью. У последних риск заражения выше (г = 0,304 со значимостью 0,005).
Как показал дальнейший анализ, в бизнес-секторе выше не только заболеваемость, но и смертность от коронавируса. Число летальных исходов растет пропорционально численности пред-
принимателей (г = 0,732 со значимостью 0,000), размеру доходов от собственности (г = 0,670 со значимостью 0,000), чему способствует несколько больший жилищный дефицит (г = -0,225 со значимостью 0,039), чем в регионах со средней и низкой смертностью (число комнат в жилье в расчете на домохозяйство). Эти три дискриминанты четко определяют разницу социально-экономического положения регионов, от которых и зависят шансы выздоровления (см. табл. 2).
Таблица 2
Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции для зависимой «Интервалы летальности»
Дискриминирующие переменные Функция
1 2
Доходы от собственности 0,577 0,306
Численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей 0,889 -0,255
Число жилых комнат в расчете на одно домохозяйство 0,275 0,806
Качество разделения интервалов, как показывает М-крите-рий Бокса, надежное и очень высокое: 96,5% исходных сгруппированных наблюдений классифицированы правильно, а в первой группе - с минимальной летальностью - 98,7%.
Наибольшей разделяющей силой по отношению к регионам, сгруппированным по значениям прироста смертности от всех причин в 2020 году к 2019 г., обладает сочетание трех переменных. Предсказанная с их помощью принадлежность к домедианной группе - 66,7%, к группе медианных значений прироста - 50, к группе прироста сверх медианы - 68,4, а общая доля правильно классифицированных переменных - 64,7%. Это среднее из пяти значений рангов региона в рейтинге безопасности РИА Рейтинг (чем больше значение, тем хуже дела в регионе обстоят с безопасностью), оценка деятельности исполнительной власти, количество лиц со впервые установленным в 2020 г. психиатрическим диагнозом (см. табл. 3).
Таблица 3
Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции для зависимой «Интервалы прироста смертности»
Дискриминирующие переменные Функция
1 2
Процент граждан, положительно оценивающих деятельность региональной исполнительной власти, по данным ФСО 0,578 0,618
РИА РЕИТИНГ, среднее значение рангов в группе «безопасность проживания» -0,807 0,550
Психиатрический диагноз 0,394 0, 640
Оценка региональной власти тем выше, чем больше в регионе прирост смертности (г = 0,365 со значимостью 0,001), а последняя тем больше, чем хуже общая безопасность проживания (г = -0,537 со значимостью 0,000). Однако однофакторный дисперсионный анализ показывает, что эта связь не везде одинакова: регионы, где уровень прироста ограничен домедианными значениями, достоверно противопоставлены (критерий Дункана 1) и тем регионам, где прирост достигает медианы, и тем, где прирост существенно выше нее. Там, где прирост смертности ниже медианы, действия региональных властей оцениваются очень низко, тогда как в регионах с очень высоким приростом - наоборот, очень высоко. По всей видимости, заметная для людей смертность объясняет и оправдывает жесткость ограничительных мер.
Заболевания психическими расстройствами не коррелируют с рассмотренными выше медико-демографическими показателями, но тесно связаны с исходным показателем смертности от всех причин (г = 0,346 со значимостью 0,001, го = 0,361 со значимостью 0,001) и с численностью занятых в предпринимательстве. В последнем случае корреляция Пирсона связи не показывает, но корреляция Спирмена убедительная (г = 0,143 со значимостью 0,193, го = 0,366 со значимостью 0,001). Кроме того, данная переменная важна для картины «ковидострахов» региона. Психических расстройств в 2020 г. фиксировалось тем больше, чем более тревожным, согласно рейтингу медиастрахов группы КРОС, был регион в 2019 (г = 0,307 со значимостью 0,005, го = 0,306 со значимостью
0,005) и в 2020 гг. (г = 0,305 со значимостью 0,005, го = 0,277 со значимостью 0,011).
Три степени обеспокоенности людей в регионах (по данным опроса) с долей верных классификаций 61,2% (при этом 40% для интервала «Обеспокоенность отсутствует», 62,1 для интервала «Средняя обеспокоенность», 77,8% для интервала «Сильная обеспокоенность») дифференцируют две независимые переменные (см. табл. 4).
Таблица 4
Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции для зависимой «Уровни тревожности регионов»
Дискриминирующие переменные Функция
1 2
Группа активности протестов 2019 (1 - макс., 4 - мин.)* 0,847 0,549
Прирост вкладов за два года (к 2020) -0,656 0,766
* Перекодирована в интервальную из «Место в рейтинге протестной активности».
Однофакторный дисперсионный анализ показывает, что в группе с полным отсутствием беспокойства достоверно выше прирост вкладов. В группе с самой сильной обеспокоенностью в 2019 г. протестных выступлений было больше всего, а относительный прирост вкладов к 2020 г. был минимальным.
Что касается различий в уровне тревожности регионов, о которой свидетельствует интенсивность обсуждения повестки СМИ и соцсетей, то с надежностью 60% (при этом 66,7% - для группы «Невозмутимые», 60 - для группы «Обеспокоенные», 52% - для группы «Встревоженные») их специфику определяют, как показано в табл. 5, накопленная ранее тревожность и текущий уровень смертности от всех причин.
Таблица 5
Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции для зависимой «Уровни медиатревожности регионов»
Дискриминирующие переменные Функция
1 2
Смертность от всех причин, промилле, 2020 г. 0,257 0,967
Группа тревожности региона по индексу «медиаюнга», рейтинг по итогам 2019 г. 0,959 -0,285
Гистограмма
Среднее = 2,49 Стд. Откл. = ,811 N = 85
1,00 1,50 2,00 2,50 3,00
Медицина и Страх
Рис. 1. Распределение адекватности восприятия СОУГО-19
в регионах
Наконец, чтобы оценить адекватность восприятия населением медицинской картины коронавируса, вычислены средние трех переменных группы «Страх» (интервалы тревожности согласно опросу, интервалы медиатревожности 2019 г., интервалы медиатревожности 2020 г.) и средние трех переменных группы «Медицина» (интервалы прироста смертности, интервалы заболеваемости, интервалы летальности). Появилась возможность вывести производную переменную соответствия уровня страха уровню угрозы с тремя значениями: страх ниже угрозы (на рис. 1 значение 1), страх равен угрозе (на рис. 1 значение 2), страх сильнее угрозы (на рис. 1 значение 3). Как видно из рис. 1, в большинстве регио-
нов уровень страха значительно выше серьезности положения (69,4%). В 20% угроза, наоборот, недооценивается. И только в 11% случаев восприятие ситуации адекватно: население боится и пугает друг друга в соцсетях ровно настолько, насколько серьезна угроза.
Дискриминантный анализ показал, что для зависимой переменной «Соответствие уровня страха уровню угрозы» 70,6% исходных сгруппированных наблюдений верно классифицированы с помощью трех независимых переменных (см. табл. 6).
Таблица 6
Коэффициенты стандартизованной канонической дискриминантной функции для зависимой переменной «Соответствие уровня страха уровню угрозы»
Дискриминирующие переменные Функция
1 2
Прирост вкладов за два года -0,618 -0,138
Размер депозитов на душу, тыс. руб. 0,297 0,949
РИА РЕИТИНГ, среднее значение рангов в группе безопасности проживания 0,923 -0,289
Согласно однофакторному дисперсионному анализу, статистически значимые отличия регионов с адекватным воприятием уровня риска определяются самым большим размером депозитов на душу населения, а регионов с неадекватно высоким уровнем страха - самым низким уровнем безопасности проживания. Эта безопасность на протяжении ряда лет не меняет позиции регионов в рейтинге принципиальным образом, сдвигая их ранги вверх или вниз по отдельным шкалам, и позиции каждого отдельного региона достаточно устойчивы. Поскольку эти шкалы не включают ни экологическую угрозу, ни самооценки здоровья, ни риски, связанные с состоянием медицины или здравоохранения, приходится признать, что низкие показатели безопасности проживания в целом создают ту самую атмосферу тотальной незащищенности, которая становится питательной почвой для обостренного восприятия любого нового кризиса.
Аналогичная процедура для пары «медико-демографические показатели» и «жесткость ограничений» также выявляет крайне низкий уровень соответствия (см. рис. 2).
60 50
¡5 40 О
о зо го
-Г 20
10 о
Гистограмма
Среднее = 2,53 Стд. Откл. = .^81 N = 85
1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50
Медицина и Ограничения
Рис. 2. Распределение адекватности мер противодействия СОУГО-19 в регионах
Массив слишком мал, для того чтобы обеспечить охват всех возможных сочетаний значений переменных (что в перспективе можно преодолеть путем построения динамических рядов каждой переменной по каждому региону). Поэтому дискриминантный анализ статистически значимых результатов не дал. Однако одно-факторный дисперсионный анализ выделяет единственную, но крайне важную переменную, которая достоверно (критерий Дункана = 1) отличает регионы, где введение ограничений полностью соответствовало актуальному на тот момент распространению ко-ронавирусной инфекции. Это численность занятых в сфере малого и среднего предпринимательства, включая индивидуальных предпринимателей.
Заключение
Краткий анализ вторичных статистических данных из открытых источников показывает, что ситуацию в регионах России 2020 г., включая уровень страха, драматизировала «накопленная»
73
ранее тревожность. Она проявлялась, в числе прочего, в интенсивном обсуждении негативной медиаповестки 2019 г., в предшествовавших коронавирусному году протестных выступлениях, в количестве психических расстройств. Все это отражает низкий уровень социальной безопасности в целом. Именно он определяет состояние людей в чрезмерно обеспокоенных регионах. Жесткое или мягкое поведение региональных властей, вопреки исходной гипотезе, на начальном этапе пандемии не послужило ни сдерживающим, ни усугубляющим фактором для развития тревожности. Низкая дифференциация ограничительных мер совершенно не соответствовала медико-демографическим показателям регионов.
Сильный прирост смертности произошел там, где уже к моменту начала пандемии жить было небезопасно: где чаще происходили ДТП, выше был уровень преступности и криминальной виктимизации, где в результате несчастных случаев и других внешних причин люди чаще получали травмы и отравления, в том числе летальные. Там, где резкого повышения смертности не произошло, люди крайне негативно оценивали действия власти на местах, что достоверно отличает эти регионы от регионов с резко повысившейся смертностью.
Большая часть полученных результатов указывает на то, что связующим звеном между ограничительными мерами, поведением вируса и страхом как ответной реакцией была развитость малого и среднего бизнеса. Именно с численностью предпринимателей связаны прямой связью рассмотренные по отдельности интервалы заболеваемости (г = 0,304 со значимостью 0,005) и смертности от коронавируса (г = 0,732 со значимостью 0,000), медиатревожности в 2019 (го = 0,482 со значимостью 0,000) и 2020 гг. (го = 0,537 со значимостью 0,000), наличие автомобилей (го = 0,250 со значимостью 0,022) и второго жилья в собственности домохозяйств (го = 0,284 со значимостью 0,009), высокие доходы от собственности (г = 0,449 со значимостью 0,000), размеры банковских вкладов (г = 0,757 со значимостью 0,000) и даже количество впервые диагностированных психических нарушений (го = 0,325 со значимостью 0,003). Отмеченная ранее сильная отрицательная связь с количеством безработных означает, что финансовая стабильность, которая сдерживала рост массовой тревожности, обеспечивалась занятостью наемных работников в малом и среднем бизнесе.
Малый и средний бизнес объективно являлся главным источником и заражений, и летальности, поскольку в нем доминирует сфера услуг. И поскольку именно сфера услуг подпала под самые жесткие ограничения, положение мелкого и среднего бизнеса в условиях искусственного обрубания социальной активности было самым отчаянным. Естественно, что обоснованно высоким и при этом адекватным уровнем страха отличались те регионы, где предпринимателей было больше всего.
Таким образом, страх перед коронавирусом - вполне рациональный, конкретный страх обнищания, потери имущества, увязания в долгах - угрожал витальным потребностям значительной доли занятых в малом и среднем бизнесе россиян. Однако он полностью выпадал за пределы возможностей контроля со стороны населения, кроме возможности в течение неопределенного периода времени проедать накопления. Ни пассивный доход, ни автомобилизация, ни «второе жилье», вопреки ожиданиям, не вошли в число дискриминант уровня страха, хотя они коррелируют с масштабами мелкого и среднего бизнеса. Не являясь «социализированным», страх канализировался с помощью соцсетей и тем и укреплял массовую тревожность.
В контексте сказанного особенно важен вопрос о дальнейшей динамике уровня страха и доверия официальным институтам (СМИ, медицина, государственная власть) в 2021 г., когда произошла отчетливая политизация коронавирусной повестки с проблемой навязанной вакцинации в центре общественных дискуссий, и о возможностях типологизировать стратегии совладания, которые выработали для себя в этих условиях россияне.
Список литературы
Безопасность личности и виктимные опасения / Юдина Т.Н., Фролова Е.В., Танатова Д.К., Долгорукова И.В., Родимушкина О.В. // Журнал социологии и социальной антропологии. - 2017. - № 1. - С. 114-127.
Давыдов О.Б. Философский аспект социального эскапизма в эпоху виртуальности // Вестник СВФУ. - 2015. - № 2. - С. 77-81.
Динамика социальных страхов у российских граждан в период первой и второй волны COVШ-19 / Ермолаев В.В., Воронцова Ю., Насонова Д.К., Четверикова А.И. // Национальный психологический журнал. - 2021. - № 1. - С. 27-38.
Иванова В.А., Шубкин В.Н. Массовая тревожность россиян как препятствие интеграции общества // Социологические исследования. - 2005. - № 5. -С. 1-14.
Катастрофическое сознание в современном мире в конце ХХ века (по материалам международных исследований) / под ред. В.Э. Шляпентоха, В.Н. Шуб-кина, В.А. Ядова. - Москва : Институт социологии РАН, Московский общественный научный фонд, 1999. - 347 с.
Муздыбаев К. Оптимизм и пессимизм личности // Социологические исследования. - 2003. - № 12. - С. 87-96.
Немировский В.Г., Немировская А.В. Чувство незащищенности от социальных опасностей как основа типологизации регионов (по материалам социологических исследований в Восточной и Западной Сибири) // Мониторинг общественного мнения : экономические и социальные перемены. - 2012. - № 1. -С. 113-127.
Полиди Т.Д. Дифференциация регионов по жесткости ограничительных мер в условиях пандемии // Институт экономики города. - 2020. - 17 апреля. -URL: https://urbaneconomics.ru/centr-obshchestvennyh-svyazey/news/differenciaciya-regionov-po-zhestkosti-ogranichitelnyh-mer-v (дата обращения: 24.08.2022).
Седова Н.Н. Массовые тревоги и личные страхи // Мониторинг общественного мнения : экономические и социальные перемены. - 2010. - № 1. -С. 135-156.
Седова Н.Н. Современное российское общество : между оптимизмом и пессимизмом // Мониторинг общественного мнения : экономические и социальные перемены. - 2009. - № 6. - С. 164-182.
Чуркина М.В. Социальные страхи современного российского общества : тенденции проявления // Вестник ИрГТУ. - 2012. - № 6. - С. 268-273.
References
Bezopasnost' lichnosti i viktimnye opasenija [Personal security and victim concerns] / Judina T.N., Frolova E.V., Tanatova D.K., Dolgorukova I.V., Rodimush-kina O.V. Zhurnal sotsiologii i social'noj antropologii [Journal of sociology and social anthropology]. - 2017. - N 1. - P. 114-127. (In Russian)
Churkina M.V. Social'nye strahi sovremennogo rossijskogo obshhestva : ten-dencii projavlenija [Social fears of modern Russian society : trends of manifestation]. Vestnik IrGTU [Bulletin of IrSTU]. - 2012. - N 6. - P. 268-273. (In Russian)
Davydov O.B. Filosofskij aspekt social'nogo jeskapizma v jepohu virtual'nosti [The philosophical aspect of social escapism in the era of virtuality]. Vestnik SVFU [NFU Bulletin]. - 2015. - N 2. - P. 77-81. (In Russian).
Dinamika social'nyh strahov u rossijskih grazhdan v period pervoj i vtoroj volny COVID-19 [Dynamics of social fears among Russian citizens during the first and second waves of COVID-19] / Ermolaev V.V., Voroncova Ju., Nasonova D.K.,
«Коронастрахи» u UX o6ocHoeaHHOcmb: типоnогизацин регионоe
Chetverikova A.I. Nacional'nyj psihologicheskij zhurnal [National psychological journal]. - 2021. - N 1. - P. 27-38. (In Russian)
Ivanova V.A., Shubkin V.N. Massovaja trevozhnost' rossijan kak pre-pjatstvie integracii obshhestva [Mass anxiety of Russians as a condition of integration of society]. Sociologicheskie issledovanija [Sociological research]. - 2005. - N 5. - P. 1-14. (In Russian)
Katastroficheskoe soznanie v sovremennom mire v konce XX veka (po materialam mezhdunarodnyh issledovanij) [Catastrophic consciousness in the modern world at the end of the twentieth century (based on international research materials)]. Ed. by V. Je. Shljapentoh, V.N. Shubkin, V.A. Jadov. - Moscow : Institut sociologii RAN, Moskovskij obshhestvennyj nauchnyj fond, 1999. - 347 p. (In Russian)
Muzdybaev K. Optimizm i pessimizm lichnosti [Optimism and pessimism of the individual]. Sociologicheskie issledovanija [Sociological research]. - 2003. - N 12. -P. 87-96. (In Russian)
Nemirovskij V.G., Nemirovskaja A.V. Chuvstvo nezashhishhennosti ot social'-nyh opasnostej kak osnova tipologizacii regionov (po materialam sociologicheskih issledovanij v Vostochnoj i Zapadnoj Sibiri) [Feeling of insecurity from social dangers as a basis for typologizing regions (based on materials of sociological research in Eastern and Western Siberia)]. Monitoring obshhestvennogo mnenija : jekonomicheskie i social'nye peremeny [Monitoring of public opinion : economic and social changes]. -2012. - N 1. - 113-127. (In Russian)
Polidi T.D. Differenciacija regionov po zhestkosti ogranichitel'nyh mer v uslovijah pandemii [Differentiation of regions by the rigidity of restrictive measures in the conditions of a pandemic] // Institute of city economics. - 2020. April 17. - URL: https://urbaneconomics.ru/centr-obshchestvennyh-svyazey/news/differenciaciya-regionov-po-zhestkosti-ogranichitelnyh-mer-v (assessed: 24.08.2022). (In Russian)
Sedova N.N. Massovye trevogi i lichnye strahi [Mass anxiety and personal fears]. Monitoring obshhestvennogo mnenija : jekonomicheskie i social'nye peremeny [Monitoring of public opinion : economic and social changes]. - 2010. - N 1. - 135156. (In Russian)
Sedova N.N. Sovremennoe rossijskoe obshhestvo : mezhdu optimizmom i pes-simizmom [Modern Russian society : between optimism and pessimism]. Monitoring obshhestvennogo mnenija : jekonomicheskie i social'nye peremeny [Monitoring of public opinion : economic and social changes]. - 2009. - N 6. - P. 164-182. (In Russian)
