Информация о времени прихода и ухода с работы каждого сотрудника регистрируется в журнале явки. Это позволяет

Где найти и как заполнить график работы в 1С, особенности заполнения и настроек нестандартных графиков работы в 1С:ЗУП3.8 - читайте в нашей статье.

Работодатель устанавливает графики в соответствии с целями продуктивности на своем предприятие. Рассмотрим их отражение в программе (1С:ЗУП).

Где и как заполнить график работы в 1С:ЗУП 8.3: «пятидневка»

Для заполнения графиков в программе зайдем в меню «Настройки» - раздел «Предприятие» - графики работы сотрудников. По кнопке «Создать» открывается настройка и создание нового графика. Указываем его наименование, устанавливаем текущий год и проваливаемся в предложенное нам меню «Изменить свойства графика».

Сначала рассмотрим настройку графика в 1С, по которому работает большинство россиян - пятидневка. Указываем:

Заполняем график при неполном рабочем времени в 1С:ЗУП 8.3

Встречаются случаи, когда сотрудник работает пять дней в неделю, на неполном рабочем дне. В этом случае мы:

создаем новый график, указываем такие же настройки, как и в графике «Пятидневка»
устанавливаем галку «Неполное рабочее время» - неполный рабочий день (здесь же можно указать, что ведется учет по неполной рабочей недели); и считать норму по другому графику «Пятидневка».
В табличной части с расписанием работы необходимо вручную указать количество часов работы на каждый день.

Заполняем сменный график работы в 1С:ЗУП 8.3

Существует учет по видам времени: явка, ночные часы и вечерние часы - они берутся за основу составления графиков со сменным характером работы на каждом предприятие. Рассмотрим составления такого графика, например график: день - явка (12 часов), второй день - вечернее время (3 часа) и ночное (9 часов), третий день - отсыпной, четвертый - выходной.

В свойствах графика указываем способ заполнения «По циклам произвольной длины (сменные графики)» и то, что при заполнении не стоит учитывать праздничные дни; ведется суммированный учет рабочего времени; при подсчете переработок определять норму по «Производственному календарю».
Виды времени: если на предприятие ведется учет не только ночного времени, но и вечернего (а в нашем примере таковой учет и ведется); устанавливаем флажки на «Явка», «Ночные часы» и «Вечерние часы».
В таблице «Расписание работы» указываем номер дня «1»: явка 13; номер дня «2»: ночные часы 9, вечерние часы 3; два последних дня остаются пустыми (Рис.2). После нажатия кнопки «Ок» график заполнится корректно.

Существует большое количество способов составления в программе «Зарплата и управление персоналом, редакция 3.0», стоит лишь задать правильные параметры и заполнить график.

Важно! Без составленных графиков зарплата сотрудникам начисляться не будет. График необходимо подвязать к сотруднику при приеме на работу, а изменить график на другой можно с помощью документа «Кадровый перевод» или «Кадровый перевод списком» (добавить сотрудника - на закладке «Главное» устанавливаем галку «Перевести на другой график»).

Заполняем индивидуальный график работы в 1С:ЗУП 8.3

Если у сотрудника нет определенного, установленного графика, то есть ежемесячно изменяются рабочие дни, в этом случае рекомендовано создавать «Индивидуальные графики работы» (меню «Зарплата» - Учет времени - Индивидуальные графики). В данном случае график заполняется вручную ежемесячно: в верхней колонке указываем «Явку» и количество часов, в нижней части «ночное» или «вечернее» время и количество часов (Рис.3).

Итак, мы рассмотрели, где и как заполнить графики работы в 1С:ЗУП 3.8, сделали настройки нестандартных графиков работы в 1С.

Если у вас остались вопросы по заполнению и настройке графиков работы в 1С:ЗУП 3.8, ответим на нашей . Наши эксперты не только консультируют устно, но и к вашей рабочей базе 1С, чтобы помочь найти ошибку или сделать настройку программы 1С.

На прошлой неделе сразу два посетителя хотели узнать про сводный ввод отработанного времени через табель в 1С ЗУП 3. Разберем этот вопрос подробнее:

«Помогите пож-та, настроить в ЗУП 3 расчёт, аналогичный, расчету в ЗУП 2.5. Мы ранее вводили Табель учёта отработанного времени со способом ввода времени «Сводно, в целом за период». Как это сделать в ЗУП 3?»

✅ Семинар «Лайфхаки по 1C ЗУП 3.1»
Разбор 15-ти лайфхаков по учету в 1с зуп 3.1:

✅ ЧЕК-ЛИСТ по проверке расчета зарплаты в 1С ЗУП 3.1
ВИДЕО - ежемесячная самостоятельная проверка учета:

✅ Начисление зарплаты в 1С ЗУП 3.1
Пошаговая инструкция для начинающих:

В ЗУП 3 также присутствует документ Табель, которым можно вводить отработанное время сотрудников. Однако этот документ не имеет возможности сводного ввода отработанного времени.

Реализовать такой ввод можно с помощью документа . Для этого в справочнике «Шаблоны ввода исходных данных» необходимо создать новый элемент. В нем на вкладке «Виды времени» указать виды времени, по которым нам необходимо вводить сведения. Например, укажем виды времени Явка и Ночные часы.

Также необходимо установить флажок «В целом за период «.

В результате в журнале документов «Данные для расчета зарплаты» появится новый вид документа для ввода отработанного времени. Введем сотруднику Христенко и Цветаеву отработанное время. Христенко работал в ночное время.

После этого в документе «Начисление зарплаты и взносов» для расчета по этим сотрудникам будет использовано отработанное именно из документа «Данные для расчета зарплаты» .

Чтобы узнать первыми о новых публикациях подписывайтесь на обновления моего блога:

Учитывать фактическое время, которое отработал сотрудник.
Контролировать присутствие сотрудника на рабочем месте.
Рассчитывать заработную плату.

Журнал явки – это таблица, в которой в строках расположен список сотрудников, а в столбцах – календарные даты. Ячейки таблицы содержат явки сотрудников в формате, который выбран в поле Вид:

Часы работы, например, 16:00 – 22:00.
Длительность, например, 6:00.

Чтобы сформировать журнал:

Чтобы найти в списке сотрудника или смену, введите слово или несколько символов в поле Поиск.

Из журнала явки можно посмотреть, по какому расписанию должен был работать сотрудник в тот день, когда зарегистрирована данная явка. Для этого выберите явку и пункт контекстного меню Расписание. Информацию о приходе сотрудника на работу можно удалить (пункт контекстного меню Удалить ).

В ячейках журнала явки используются следующие обозначения:

Обозначение	Что означает
	Вид журнала Часы работы . Время прихода и ухода сотрудника, зарегистрированное в iikoFront. Цвет шрифта задается в типе явки, по умолчанию у всех явок тип Отработано – их границы показаны черным шрифтом
	Вид журнала Продолжительность . Длительность явки.
	Для незакрытых смен указано время начала, а вместо времени окончания – «не закрыта».
	Явка выбранного сотрудника на текущую дату.
	Явки выбранного сотрудника на будущие даты (например, больничные или отпуска)
	Невыход сотрудника на работу по причине отпуска, больничного или прогула обозначаются краткими названиями, заданными при настройке этих типов явок (например, «О», «Б» или «П»).
	Явка, у которой утвержденное время прихода / ухода отличается от фактического времени, зарегистрированного в iikoFront.
	Явка продолжительностью более суток.
	Явка длительностью менее суток, пересекающаяся с другой явкой.
	Явка сотрудника зарегистрирована не в том подразделении, в котором ему начисляется зарплата.
	Явка скопирована в буфер обмена.

Если длительность явки составляет меньше суток, но границы ее зафиксированы разными датами, то отображается она в ячейке даты открытия. Например, смена была открыта в 20:00 5 октября, а закрыта в 04:00 6 октября. В этом случае явка целиком отображается в колонке 5 октября.

Если длительность явки составляет более 24 часов, то она отображается в нескольких ячейках до даты закрытия смены.

Длинные явки закрываются автоматически по истечении того количества дней, которое указано в настройках торгового предприятия на закладке Учет рабочего времени в поле Автоматически закрывать явку через n дней. В комментарии к явке указывается причина автоматического закрытия. В iikoFront эта явка считается открытой. А когда сотрудник закрывает такую длинную смену, то это время ухода уже не учитывается.

Подробная информация об открытии и закрытии смены, автоматическом закрытии и игнорировании явок содержится в Журнале событий .

Регистрация явок

Существует несколько вариантов регистрации явок:

Автоматически в iikoFront: в момент открытия и закрытия личной смены сотрудника,
Автоматически в iikoOffice: при назначении нерабочих смен – больничных, отпусков. Для использования этой возможности необходимо выполнить предварительные настройки, см. Журнал «Расписание» .
Вручную из iikoOffice: например, для утверждения явок сотрудникам на окладе или редактирования автоматических явок.

Факт присутствия сотрудника на рабочем месте может быть зарегистрирован также из его персонального отчета (кнопка Действия → Добавить явку ).

Чтобы зарегистрировать явку вручную:

Таким образом, при помощи ручной регистрации явки менеджер (или другое ответственное лицо) может зачесть, сократить, увеличить или не зачесть переработку, зафиксированную в iikoFront, а также переопределить по факту тип явки сотрудника.

Если явки часто повторяются, то для ускорения процесса нужную явку можно копировать. Команды копирования и вставки доступны из контекстного меню и по нажатию клавиш Ctrl+C, Ctrl+V. Скопированная в буфер обмена явка выделяется в таблице желтым цветом.

Зарплата сотрудникам начисляется только за подтвержденные явки. Они могут засчитываться двумя способами: автоматически или вручную менеджером. Это зависит от настроек закрытия кассовой смены.

Если явка подтверждена автоматически, то у нее время прихода и ухода совпадает с фактическим, зарегистрированным в iikoFront.

Если настроено ручное подтверждение, то принятые время прихода и ухода сотрудника указывает менеджер при закрытии кассовой смены или в iikoOffice. Как принять вручную явку на терминале см. в статье Явки сотрудников .

Чтобы принять явку в iikoChain:

Выберите пункт меню Сотрудники → Журнал явки.
Откройте явку, которую нужно принять.
Укажите время ухода. Галочка Подтвердить вручную устанавливается по умолчанию.
Нажмите кнопку Сохранить.

В процессе работы может получиться так, что сотрудники открывают несколько смен на разных терминалах, или менеджер создает явки вручную в iikoOffice или iikoChain. В результате в журнале формируется несколько пересекающихся явок, которые объединяются в одну. Результат слияния зависит от того, каким способом подтверждаются явки: автоматически или вручную.

При автоматическом подтверждении объединяются пересекающиеся подтвержденные явки, зарегистрированные в одном и том же подразделении для одной и той же должности сотрудника. В результате объединения остается последняя подтвержденная вручную явка, для которой установлена галочка Подтвердить вручную. Если такая не нашлась, то выбирается самая ранняя явка среди пересекающихся, остальные удаляются. У оставшейся явки:

Подтвержденные даты прихода и ухода не изменяются.

Например:

Пересекающиеся явки, созданные в iikoFront.

На Терминале1 создана и закрыта явка с 12.00 по 14.00.
На Терминале 2 создана и закрыта явка с 13.00 по 13.30.

При закрытии смены на Терминале 1 явки автоматически объединятся. Подтвержденное время составляет период с 12.00 по 14.00.

Две явки, созданные в iikoFront, пересекаются с ручной явкой.

В iikoOffice вручную создана явка с 12.00 по 18.00.
На Терминале 1 создана и закрыта явка с 16.00 по 16.30.
На Терминале 2 создана и закрыта явка с 16.00 по 17.00.

В результате останется только первая явка, остальные будут удалены. Засчитанное время составляет период с 12.00 по 18.00.

В режиме ручного подтверждения объединяются только пересекающиеся закрытые неподтвержденные явки, зарегистрированные в одном и том же подразделении для одной и той же должности сотрудника. В результате для такой объединенной явки:

Зарегистрированный интервал в iikoFront является объединением аналогичных интервалов пересекающихся явок.
Подтвержденный интервал является слиянием всех подтвержденных интервалов пересекающихся явок.

Например:

Пересекающиеся подтвержденные

На Терминале 1 создана и закрыта явка с 14.00 по 14.30.
На Терминале 2 создана и закрыта явка с 14.10 по 14.20.

При закрытии вторая явка сливается с первой. Границы подтверждения объединенной явки составляют с 14.00 по 14.30.

Пересекающиеся выборочно подтвержденные

На Терминале 1 открыли явку в 14.00.
На Терминале 2 открыли, закрыли и подтвердили явку с 14.10 по 14.20.
На Терминале 1 закрыли явку в 14.30.

В результате явки не объединятся, т.к. явка на Терминале 2 уже подтверждена.

Пересекающаяся с ручной

В iikoOffice создали явку с 12.00 по 18.00
На Терминале 1 открыли, закрыли и подтвердили явку с 14.00 по 16.00.

В результате явки не объединятся, т.к. на момент подтверждения второй явки первая уже была принята.

Все факты объединения явок отражаются в Журнале событий с типом «Слияние нескольких явок».

Чтобы выгрузить Журнал явок в MS Excel в меню Действия выберите пункт Экспортировать в Excel. Журнал выгружается с учетом пользовательской группировки, фильтрации и настроенный параметров: «период», «показывать всех сотрудников», «Вид: Период/Интервал». В формате Excel отчет формируется в таком же виде, как вы его видите в iikoOffice.

Табель учета рабочего времени

Табель учета рабочего времени содержит информацию об отработанном времени сотрудников. В графах табеля проставляются коды явок и количество отработанных часов на каждую дату отчетного периода. Для неявок проставляются только их коды, а неотработанное время не указывается (соответствующие графы остаются пустыми).

Если сотрудник работает по расписанию или на окладе, то в табель попадает только то время, которое он отработал в соответствии с расписанием.

Если у сотрудника свободный график, то в табель включаются все его отработанные часы без учета расписания.

Чтобы распечатать или выгрузить в Excel «Табель учета рабочего времени по форме № Т-13», нажмите кнопку Действия и выберите пункт Печать формы Т-13 или Выгрузка формы Т-13 в Excel.

Аномалии в официальной статистике мартовских выборов подробно в прошлом номере ТрВ-Наука . О методологических основаниях их выявления и о значении этих аномалий для оценки результатов выборов рассуждает канд. биол. наук, доцент Департамента социологии Высшей школы экономики в Санкт-Петербурге . Для интернет-версии статьи было добавлено три рисунка и пояснения к ним (см. ниже).

В связи с прошедшими выборами вновь оживились дискуссии об аномалиях в показателях электоральной статистики. В отличие от 2011−2012 годов, основной площадкой для обсуждения стал не «Живой Журнал», а «Фейсбук», однако некоторые темы оказались на удивление живучими. В частности, снова немало копий было сломано в ходе эпического противостояния «Гаусса» и «Чурова». Казалось бы, всё отспорено и решено, но до сих пор находятся как те, кто считает, что явка должна быть распределена нормально, так и те, кто полагает все оценки относительно фальсификации результатов выборов неверными на том основании, что явка вовсе не обязана следовать нормальному распределению. Благодаря упорству спорщиков мы еще долго не придем к согласию, но какой-то промежуточный итог подвести можно.

Почему распределение явки не должно быть нормальным?

Помимо социологических соображений о естественной пространственной сегрегации населения на это есть две чисто математические причины. Во-первых, область возможных значений явки — рациональные числа (т. е., числа, которые могут быть получены делением друг на друга целых чисел) в пределах от нуля до единицы, в то время как нормальное распределение непрерывно и бесконечно. Во-вторых, избирательные участки — это не случайные выборки из генеральной совокупности избирателей, и распределение средних показателей активности избирателей по ним (явок на участках) не может рассматриваться как случай, сводимый к Центральной предельной теореме .

Распределение явок имело бы шансы приблизиться к нормальному, если бы участки формировали путем лотереи, проводимой среди всего населения страны (и несколько сотен счастливцев, вытянувших, скажем, номер 1768, где бы они ни жили, считались бы приписанными к участку с этим номером, точно так же как и вытянувшие остальные номера от 1 до 97 с лишним тысяч). Дело пошло бы еще лучше, если бы избиратели могли голосовать не целиком, а частями, отдавая, например, не 1, а любое случайное количество голоса от 0 до 1 (например, 0,967). Однако оба этих предложения довольно далеки от реальности.

Кроме умозрительных соображений есть сравнительные данные по разным странам . Ни в одной из них распределение явки по участкам не проходит стандартных тестов на нормальность. Не всякое распределение с колоколообразным графиком плотности можно признать нормальным в строгом математическом смысле. Требуется не просто «колокол», а «колокол» вполне определенных пропорций. Гистограмма явки обычно более островершинна, чем плотность нормального распределения с теми же математическим ожиданием и дисперсией, и несколько асимметрична.

Каким оно должно быть в России?

Мы не знаем наверняка. Имеющиеся искажения весьма значительны. Где-то истинные распределения не угадываются вообще (например, Чеченская или Кабардино-Балкарская республики), где-то видны только их следы (Татарстан, Кемеровская область). Вместе с тем у нас есть определенные теоретические соображения о том, как формируется распределение явки. Избиратели принимают решение об участии или неучастии в голосовании под влиянием множества факторов, модифицирующих даже самые стабильные паттерны электорального поведения.

В результате каждый регион характеризуется своими средними показателями активности избирателей с определенным разбросом значений на участках, связанным отчасти со случайными факторами. Практически в каждом крупном регионе распределение явок должно быть приблизительно колоколообразным, слегка асимметричным (обычно из-за несколько более высокой явки и большего разброса значений на небольших «сельских» участках, чем на более крупных «городских»), с низкими «плечами"/"хвостами».

Регионы могут отличаться друг от друга средними значениями явки или показателями разброса, однако эти различия должны формировать какой-то разумный географический паттерн: Север против Юга, Запад против Востока, город против сельских поселений. Очень помогает наличие исторических «внутренних» границ (например, части Польши, ранее входившие в состав Российской империи, Пруссии и Австрии, бывшие ГДР и ФРГ в составе объединенной Германии, Север и Юг Италии или США). Эти паттерны относительно стабильны во времени и не могут резко и разнонаправленно изменяться от одного электорального цикла к другому.

Россия велика и разнообразна, но естественная гетерогенность ее населения не может объяснить ни того уровня различий, который наблюдается в характере распределений явки в разных регионах (например, почти нулевой разброс в Кабардино-Балкарии, Ингушетии и Чечне в отдельные годы против вполне «человеческих» показателей Свердловской области, Карелии или Хакасии), ни географических странностей — непонятно, почему сходный характер распределений показывают отдаленные друг от друга Татарстан, Краснодарский край и Кемеровская область, между и рядом с которыми расположены почти «идеальные» в плане электоральных показателей регионы вроде Свердловской или Новосибирской областей. Гипотеза о естественной гетерогенности не позволяет объяснить и радикальные изменения характера распределения явки в Москве между выборами в Думу в 2011 году и президентскими в 2012 году.

Почему оно не может совпадать с «распределением Чурова»?

Потому что аномалии не сводятся к асимметрии распределения явок. Одна из важнейших особенностей «распределения Чурова» — аномальное тяготение к круглым числам. Начиная приблизительно с 80% явки (а в некоторые годы и с более низких значений) такие выбросы расположены на каждом целом процентном пункте. В совместной статье Дмитрия Кобака, Сергея Шпилькина и Максима Пшеничникова был предложен алгоритм оценки вероятности формирования таких выбросов, основанный на симуляции распределения явки. Их алгоритм генерирует диапазон вероятных значений не для «истинного» распределения явки, которое было и остается неизвестным, а для «распределения Чурова», исходя из предположения, что резкая асимметрия его, возможно, соответствует реальности.

Анализ, вникнуть в логику которого и воспроизвести который может каждый желающий, показывает, что вероятность появления таких пиков в ходе естественных стохастических процессов ничтожно мала . Этот метод, при всем его щадящем подходе к фальсификациям, достаточно чувствителен, чтобы зафиксировать аномальный характер явки даже в относительно «чистом» Петербурге (cм. рис. 1, 2). Этот метод позволяет надежно отличить естественные пики, обусловленные наличием «популярных» простых кратных отношений (½, 2/3, ¾ и т. п.), от аномальных пиков, обусловленных «человеческим фактором».

К круглым числам тяготеют и исходные абсолютные показатели (например, количество действительных бюллетеней). Анализ частот последних цифр также показывает статистически значимые отклонения от ожидаемого равномерного распределения .

Доказывают ли аномалии в электоральной статистике наличие фальсификаций?

Да. В предыдущем разделе я постарался объяснить, почему для этого достаточно математических соображений. Однако у нас есть не только они. За прошедшие годы накопились сообщения наблюдателей о вбросах бюллетеней и грубых нарушениях на этапе подсчета голосов, о расхождениях между цифрами в полученных наблюдателями копиях протоколов и цифрами в ГАС «Выборы».

Eсть данные пересчета явки по официальным видеозаписям, значительно расходящиеся с данными, предоставленными участковыми комиссиями (рис. 3). В этом году работа c видеозаписями только началась, но уже первые результаты показывают на отдельных участках приписки в объеме от трети до двух третей голосов.

Все эти наблюдаемые манипуляции должны оставлять цифровые следы. Вбросы бюллетеней, «карусели» и подобные им технологии одновременно повышают явку и долю голосов за кандидата-бенефициара фальсификации, в результате чего облако точек на диаграмме рассеяния в осях явка/ доля голосов «размазывается» по дуге вверх и вправо, образуя хвост «кометы Чурова», сопровождающий ядро «честных» участков. Переброс голосов от одного кандидата к другому (без изменения явки) дает второе облако точек над основным ядром.

Согласованные действия фальсификаторов, ориентирующихся на определенный процент (часто некруглый) приводят к формированию полосовидных сгущений точек в неожиданных местах, вроде десятков участков с результатом «Единой России» в 62,2% на думских выборах в Саратове в 2016 году или 58% явки на губернаторских выборах в Петербурге в 2014-м.

Несогласованные действия тысяч фальсификаторов, ориентирующихся для простоты расчетов на целые или круглые проценты, приводят к формированию характерных пиков на целочисленных значениях в области высокой явки и высокой поддержки лидера (см. рис. 4). Они же отвечают и за избыточные частоты нулей в последних цифрах исходных показателей (например, числа действительных бюллетеней). Ту же природу имеет и «стена» в распределении явки на 50% в 2004 году, когда еще требовался кворум.

Осторожность требует говорить лишь о том, что наличие цифрового следа фальсификаций указывает на необходимость проверки. Однако проверки (например, пересчет явки по видео) только подтверждают наши осторожные подозрения. Сторонники альтернативных гипотез (пространственная сегрегация по социально-экономическим параметрам, совпадающая с границами избирательных участков, характер «мобилизации» избирателей в ходе избирательной кампании) пока не могут предъявить никаких сопоставимых по обоснованности результатов, которые помогли бы объяснить имеющийся масштаб аномалий.

Можно ли оценить масштабы фальсификаций и восстановить истинную картину явки?

Имеющиеся оценки носят приблизительный характер и, судя по всему, занижают масштаб фальсификаций. Связано это с тем, что в алгоритмы, на основе которых производятся вычисления, сознательно заложен ряд допущений «в пользу» фальсификаторов. Например, в модель Монте-Карло симуляции гистограммы явки, предложенной Кобаком, Пшеничниковым и Шпилькиным, заложено предположение о том, что явка на участках действительно такова, как в данных, предоставляемых ЦИК (что, как мы знаем, заведомо неверно).

Алгоритм для расчета превышения ожидаемой доли голосов тоньше — он отталкивается от того, что при «вбросе» бюллетеней одновременно с ростом явки должна расти доля только одного из кандидатов. При этом, во-первых, вынужденно не учитываются манипуляции в пользу других кандидатов (которые тоже иногда встречаются). Во-вторых, он нечувствителен к «перебросу» голосов от одного кандидата к другому. Наконец, не вполне ясно, насколько хорошо этот алгоритм работает в регионах с полностью или почти полностью нарисованными данными (в виду отсутствия базы для сравнения в виде пула «честных» участков), а таких регионов немало.

Неутомимый Сергей Шпилькин и другие энтузиасты обработали данные с детализацией до участков по всем президентским выборам начиная с 2000 года, пользуясь умеренной открытостью ЦИК. Если внимательно проанализировать эти данные, отсеивая все очевидные аномалии, остается всего несколько регионов с относительно стабильной репутацией: Алтайский край, Архангельская, Владимирская, Ивановская, Костромская, Магаданская, Мурманская, Сахалинская, Свердловская и Ярославская области, Ненецкий автономный округ, Республики Карелия и Хакасия.

Внимательный анализ показывает, что и они несвободны от аномалий (в частности, на выборах-2018 заметна незначительная аномалия явки в районе 70%), но на фоне других выглядят пристойно. (Есть еще около полутора десятков регионов, в которых в 2012 и 2018 годах аномалии носили весьма умеренный характер, например Москва; однако ситуация в предшествующие годы делает их непригодными для лонгитюдного (долгосрочного. — Ред .) анализа.)

Гистограмма явки, построенная по этим регионам, получается именно такой, как я описал выше: слегка асимметричной, с низкими «плечами», более островершинной, чем нормальное распределение с аналогичными параметрами (рис. 5). В ней даже есть пик на 100%. Есть основания полагать, что по России в целом всё должно выглядеть приблизительно так же.

Общее замечание о значении выявленных аномалий

Нередко приходится слышать, что выявляемые приписки не изменяют принципиально исход выборов или что они малы, поскольку доля участков, вносящих вклад, скажем, в аномальные пики на целых значениях процентов, ничтожна.

Мне представляется, что в обоих случаях это не так. Пики на правом «плече» распределения явки указывают не на точечные фальсификации на конкретных процентах, а на то, что, судя по всему, все в целом данные в области значений явки, превышающей 80%, не имеют почти никакого отношения к реальному волеизъявлению избирателей.

Наличие масштабных фальсификаций, охватывающих порой целые регионы, должно означать отмену результатов голосования на десятках тысяч участков, а возможно, и признание выборов в целом несостоявшимися. То, что этого не происходит, многое говорит нам о политической системе современной России.