2. Чем выше уровень этнической неоднородности на основе мер этнической, языковой и религиозной фрагментированности Анкара и Алесины, тем выше оценка по шкале уровня этнических конфликтов (УЭК).
Все корреляции, как и в случае ЭН, должны быть четко положительными. Отрицательные или нулевые корреляции будут фальсифицировать гипотезы.
Таким же способом можно протестировать гипотезы о влиянии четырех альтернативных средовых объясняющих переменных на масштаб и интенсивность этнических конфликтов. Мы можем переформулировать альтернативные гипотезы следующим образом:
Предполагается, что корреляция будет отрицательной в случаях ВВП/ППС-08, ИРЧП-2010 и ИД-2010 и положительной в случае РПС-2010. Я не ожидаю получить высокие корреляции, но гипотетические корреляции должны быть достоверными. Противоположные корреляции или их отсутствие будут фальсифицировать гипотезы.
Относительная значимость основной объясняющей переменной (ЭН) и альтернативных объясняющих переменных может быть оценена методом множественного регрессионного анализа. Результаты покажут, в какой мере четыре альтернативные объясняющие переменные способны увеличить объясняемую долю вариации УЭК независимо от ЭН. Согласно теории этнического фаворитизма, уровень этнической неоднородности (ЭН) является наиболее важным объясняющим фактором. Поэтому я полагаю, что способность четырех альтернативных переменных объяснять вариацию УЭК независимо от ЭН весьма ограничена.
Единицами наблюдения будут современные независимые страны. Анализ охватывал 176 стран с населением в 2010 году не менее 200 000 человек. Группа из 176 стран включала 175 независимых государств и Тайвань. Малые страны с населением менее 200 000 человек исключали из анализа в первую очередь по причине того, что получить о них достоверную информацию труднее, чем о более крупных странах. Помимо этого, они могут быть зависимее от внешнего давления на их политику и институты в сравнении с более крупными странами. По этой же причине в анализ не включали колонии и самоуправляющиеся территории.
В этой главе четыре сформулированные в главе 2 рабочие гипотезы будут протестированы на основе соответствующих эмпирических данных. Поскольку данные по всем переменным представляют собой интервалы или шкалы оценок, гипотезы могут быть протестированы с помощью корреляционного и регрессионного анализа. Результаты статистического анализа покажут, в какой степени эмпирические данные поддерживают гипотезы или противоречат им.
Давайте начнем анализ с оценки взаимных корреляций ЭН и альтернативных объясняющих переменных. Данные об этнической фрагментированности, представленные в работах Анкара и соавторов (Anckar et al., 2002), а также Алесины и соавторов (Alesina et al., 2003), обеспечивают нам возможность проверки, в какой степени мои данные об ЭН пересекаются с этими иными переменными этнической фрагментированности и в какой степени они отличаются друг от друга. Переменные фрагментированности Анкара и Алесины можно рассматривать как альтернативные меры этнической неоднородности и этнического фаворитизма.
Взаимные корреляции переменных Анкара и Алесины и моей переменной ЭН представлены в таблице 3.1. Но вследствие присутствия в наборе данных этих авторов сведений не обо всех рассматриваемых в настоящем исследовании 176 странах корреляционный анализ был ограничен 162 странами, для которых имелись полные наборы данных. В работах указанных авторов отсутствовали данные по Восточному Тимору, Сербии и Черногории, а в случаях Бахрейна, Кабо-Верде, Кубы, Сальвадора, Гаити, Мальдивских островов, Омана, Руанды, Сент-Люсии, Сан-Томе и Принсипи, Йемена недоставало данных по одной или более переменным, ввиду чего эти 14 стран исключили из анализа.
Взаимные корреляции переменных фрагментированности Анкара и Алесины и ЭН в группе из 162 стран
