Центральный фокус работы - методологический. На примере набора индикаторов государственной состоятельности авторы показывают конкретную стратегию выявления устойчивых структур в многомерных массивах данных, отражающих сложные и неоднозначные понятия политической науки. Ключевая особенность этой стратегии - применение родственных, но существенно различающихся по своим техническим особенностям многомерных методов - кластерного и паттерн-анализа. В статье использована иерархическая кластеризация с различными сочетаниями метрик и правил объединения, а также порядково-инвариантная паттерн-кластеризация. Попутно впервые в политологической литературе (насколько известно авторам) описаны особенности паттерн-анализа как метода исследования многомерных массивов данных. Если кластеризация давно и активно используется в политологии, то паттерн-анализ пока еще практически не «встал на вооружение» в нашей науке. При этом паттерн-анализ обладает некоторыми важными и во многом уникальными возможностями. Было показано, что совместное использование кластерного и паттерн-анализа позволяет выявить согласованные структуры, имеющие ясную интерпретацию в терминах политической науки. Таким образом, в ходе исследования выявлено несколько типов государственной состоятельности, хотя эта задача носила скорее иллюстративный характер. Эмпирическими индикаторами государственной состоятельности стали доля военных расходов в ВВП, доля военного персонала в общей численности населения, доля налоговых поступлений в ВВП, суммарный уровень убийств и жертв внутренних конфликтов, качество государственных институтов. Данные по более чем 150 странам взяты за 1996, 2005 и 2015 гг. Устойчивые сочетания значений этих показателей, выявленные одновременно с помощью кластерного и паттерн-анализа, формируют искомые структуры государственной состоятельности. В заключение приводятся наиболее перспективные направления развития описанной методологии. Одним из наиболее важных представляется анализ динамики стран в рамках паттерн-кластерных структур государственной состоятельности.
The central focus of this paper is a methodological one. Using the set of indicators of state capacity, we demonstrate a specific strategy for identifying sustainable structures in multidimensional data sets that reflect complex and ambiguous concepts of political science. A key feature of this strategy is the application of related, but significantly different technically, multidimensional methods - cluster and pattern analyses. We use hierarchical clustering with various combinations of metrics and amalgamation rules, as well as ordinal-invariant pattern-clustering. Properties of pattern analysis as a method for studying multidimensional data are shown for the first time (to the best of our knowledge) in the political science literature. Since clustering has been actively used in political science for a long time, pattern analysis is still practically not adopted in our science. This situation requires correction, since pattern-analysis has some important and in many ways unique capabilities. It was shown that the combination of pattern and cluster analyses makes it possible to identify consistent structures that have a clear interpretation in terms of political science. Thus, in the course of our study, several types of state capacity were identified (although this task was rather illustrative for us). We use a set of empirical indicators of state capacity: the share of military spending in GDP, the share of military personnel in the total population, the share of tax revenues in GDP, the total rate of homicides and victims of internal conflicts, and the quality of government institutions. Data for more than 150 countries are taken for 1996, 2005 and 2015. Stable combinations of the values of these indicators, identified simultaneously via pattern and cluster analyses, form the structures of state capacity. In conclusion, we show the most promising directions for the development of the methodology described in this paper. One of the most important is the analysis of the dynamics of countries within the pattern-cluster structures of state capacity.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.