«Это хуже, чем преступление, — это ошибка!»
Талейран (по поводу казни графа д’Анье Наполеоном I)
Настоящая работа нацелена на определение степени достоверности информации о состоянии коррупции в разных странах мира, распространяемой независимой международной организацией «Transparency International» (TI), и содержит:
а) критический анализ методик TI в отношении оценки коррупции в различных странах;
б) обоснование методики оценки коррупции, альтернативной методике TI.
В критической части мы попытаемся обосновать следующее утверждение: индексы «Corruption Perception» (CPI) и «Bribe Payers» (BPI), вычисляемые TI по методикам [4] и [5], не адекватны явлению коррупции, и, соответственно, вычисленные значения указанных индексов не отражают истинного состояния коррупции в исследуемых странах.
В конструктивной части мы обсудим системный подход к моделированию коррупции как глобального явления.
Начнѐм, однако, с анализа некоторых общих и достаточно типичных заблуждений, которые сопровождают обработку данных, в том числе и эконометрических.
«Детская болезнь» нумерологии в анализе данных
Любая формула (в рассматриваемом случае — индекс CPI или BPI), описывающая состояние физического мира, является логическим утверждением, выраженным в форме речевого предложения. Формальное, по определению, утверждение может и не иметь физического референта. Предложение же, по своей сути, обязано выражать какой-нибудь физический закон. В случае если последнее условие не соблюдается, то утверждения (например, индексы CPI и BPI) становятся уже не индикаторами состояния некой части физического мира, а объектами псевдонаучной дисциплины, именуемой нумерологией. Примерами могут служить трактовки библейской Книги Чисел. С помощью методик, основанных на нумерологии, можно представить числовые аргументы в пользу любого наперѐд заданного утверждения, но эти предложения не будут иметь никакого смысла в физически осмысленном контексте.
Зафиксируем суть несоответствия нумерологического подхода научному методу. Для научного метода характерно стремление избежать двух крайностей. Одной из таких крайностей является априорная теория, которая вообще не нуждается в каких бы то ни было данных; другая крайность — теория, принимающая все возможные данные, даже противоречащие ей. «Правильно устроенная» научная теория должна иметь потребность в том, чтобы «на входе» у неѐ располагались физически содержательные данные, тогда как «на выходе» у неѐ должна быть возможность получать другое множество возможных данных, — притом таким образом, чтобы и «вход», и «выход» согласовывались с
предположениями теории (законами, связями и т. д.).
Теория, способная развиваться за счѐт объяснения новых опытных данных, способна к порождению предсказания и «ретросказания». Напротив, теория, лишѐнная предсказательной силы, не может быть использована на практике и, следовательно, не может быть подвергнута эмпирическим проверкам. Иными словами, теория может предсказывать данные; однако обратное неверно: теория не может быть выведена из данных как таковых. Попытки подобного выведения как раз и представляют собой нумерологические опыты. Главное же заключается в том, что нумерология не является теорией, поскольку не опирается ни на какие физические законы, а потому в принципе не может претендовать на объяснение явлений физического мира.
Последнее нужно подчеркнуть особо, поскольку всякий раз, когда в той или иной предметной области скапливается некоторое множество необработанных данных, имеется соблазн получить ответ из статистических манипуляций, а не из положений подходящей теории, объясняющей эти данные. Проблема усугубляется ещѐ и тем, что распространение сетевых технологий в современном мире естественным образом опережает
распространение в нѐм научных знаний. Это зачастую влечѐт массовое распространение ложной информации. Ведь в реальной жизни приходится считаться с тем, что, помимо добросовестно заблуждающихся учѐных, в мире существуют, с одной стороны, политики,
стремящиеся решить свои задачи, опираясь на авторитет науки, а с другой, — практически неограниченные ресурсы Сети, чрезвычайно облегчающие задачу порождения и распространения правдоподобной, легко усвояемой и практически непроверяемой информации. Отсюда и возникает необходимость критического анализа методологии [6].
Сущность методик TI
Теперь вернѐмся к индексам CPI и BPI и рассмотрим, в чѐм заключается сущность методик [4, 5], определяющих процедуры их вычисления. При этом подчеркнѐм, что исследуем мы только сущность методик, т. е. методологические принципы, заложенные в основу тех процедур, посредством которых TI выдаѐт оценочную информацию о коррупции.
Как это ни парадоксально, самих индексов — в форме конечных выражений (как, например, Dow Jones Industrial Average) — в Интернет-ресурсах TI нет. Есть там лишь таблицы значений индексов и вербальное описание правил их вычисления, довольно отдалѐнно напоминающее алгоритм. Однако обсуждать приходится лишь то, что имеется в наличии.
Согласно [4] и [5], индексы CPI и BPI являются результатами «вторичной обработки» данных: «The index is a ―poll of polls‖», — сообщается по поводу каждого из них. Кроме того, в названии индекса CPI фигурирует понятие «perception» — восприятие, ощущение. Однако индекс BPI никакого упоминания о субъективном характере процедуры не содержит, хотя по происхождению он, как и CPI, тоже «poll of polls». Первичная
информация для вычисления индексов поступает в TI от независимых источников, в качестве которых выступают организации, профессионально занимающиеся опросами экспертов в различных областях бизнеса и права. Анализ данных осуществляется посредством их статистической обработки с использованием стандартных приѐмов, сущность которых сводится к оценке математических ожиданий, дисперсий и корреляций
данных, полученных в результате опросов. Но, кроме анализа выборочных данных, какого-то иного (не статистического) методического аппарата у TI, если судить по [4] и [5], попросту нет. Выходит, всю методологию оценки коррупции в TI определяет статистический анализ. Но тогда значения индексов CPI и BPI есть не более чем результат манипуляций данными, полученными из опросов экспертов.
Выскажем это важное утверждение в несколько иной форме. Никаких моделей экономики и/или государственного управления, которые позволяли бы численно изучать влияние фактора коррупции, TI не предъявляет, а похоже, и не нуждается в них. Так или иначе, но в технологии — от опроса экспертов до предъявления итоговых оценок — нигде нет упоминаний об обращении к экономическим понятиям, есть только манипулирование
данными.
О сборе данных необходимо сказать отдельно. Процедура опроса экспертов для определения, например, индекса BPI по меньшей мере спорна. Согласно [5], в процессе сбора информации для определения индекса BPI в 2002 году респондентам задавался один и тот же вопрос: «Применительно к тому сектору деловой активности, в котором Вы наиболее сведущи, укажите, пожалуйста: какова вероятность того, что компании из перечисленных ниже стран заплатят или предложат взятку с целью внедриться в экономику данной страны или сохранить в ней свое место?» Иными словами, требовалось, чтобы эксперт указал некоторое число. Более того, одновременно предполагалось, что все эксперты обладают концепцией вероятностей и одинаково трактуют функцию их распределения.
Ведущий российский эксперт по проблеме экспертных оценок проф. А.И. Орлов так характеризует сформулированный подобным образом вопрос: «Требовать от эксперта ответа в форме числа — значит насиловать его разум» [9]. И тут же сам разъясняет: «Почему ответы экспертов носят нечисловой характер? Наиболее общий ответ: люди не мыслят числами. <…> Даже в экономике предприниматели, принимая решения, лишь
частично опираются на числовые расчѐты».
Иными словами, согласно рекомендациям теории, ответы экспертов должны иметь форму ранжировок, но не чисел. Ответами, например, могут быть результаты парных сравнений или иные объекты нечисловой природы, но только не числа, и уж тем более не вероятности, как в методиках TI.
Ещѐ одна существенная особенность методик TI заключается в том, что коррупция в мире оценивается вне рамок системного подхода. Страны, которые входят в рейтинг, вычисляемый TI, так или иначе взаимосвязаны экономически, политически и т. д. Однако методология TI предполагает, что коррупция в каждой из стран по умолчанию автономна, — а это не соответствует реалиям современного мира, в частности — феномену
глобализации.
Теперь обратим внимание на фактор размерности. Коррупция поражает финансовые отношения, однако в оценках TI именно финансового содержания она лишена. Вместо денежного выражения, в оценках TI фигурируют некие баллы. Но чтó может быть естественнее, чем выразить в денежном эквиваленте потери, которые коррупция наносит исследуемым государствам? Правоохранительные органы именно так и выражают свою оценку ущерба от коррупции. В частности, по заявлению Генерального прокурора Российской Федерации, ущерб России от коррупции составляет 16 миллиардов долларов в год [11].
Логично выражать уровень коррупции в долях ВВП или в иной форме, адекватной экономике. Однако совершенно нелогично связывать между собой такие понятия, как уровень коррупции и психология человеческого восприятия. Пусть это даже психология восприятия коррупции вполне компетентными экспертами.
Здесь самое время продемонстрировать общность между методиками TI и нумерологическим подходом, обсуждавшимся выше. Что в этом подходе главное? Он, как легенда разведчика, должен быть: а) легко усвояемым, б) трудно проверяемым и в) правдоподобным, — иными словами: а) статистическим в основе, б) использующим иные, не относящиеся к делу данные, и в) воспроизводящим заведомо известные результаты.
Проверка сводится к выписыванию соответствующей формулы из методологии TI [5], именуемой в этом источнике «процедурой стандартизации». Указанная формула имеет следующий вид:
Обоснование методики оценки коррупции, альтернативной методике TI
Данный раздел располагается здесь исключительно ради симметрии критического и созидательного начал, а по содержанию носит характер аннотированной ссылки.
Вначале обсудим, что такое «системный подход к моделированию коррупции как явления». Это, вне всяких сомнений, то, что является отрицанием обсуждавшегося выше подхода TI. Все критики выступают с позиций системного подхода: такова традиция. Поэтому мы должны отыскать систему, которой мы не обнаружили в критикуемом подходе. Обнаруживается искомая система легко: это мировая экономика, в которой
сложились устойчивые связи. Но экономические связи одновременно являются и «приводными ремнями» коррупции в мире. Таким образом, необходимо, чтобы системный подход к глобальному процессу экономического обмена подразумевал внутри этого процесса потери — в том числе и в форме коррупции.
Опуская обзор многочисленных исследований, проделанных по этой теме, сошлѐмся на всеобъемлющий труд [8]. Укажем лишь, что предложенный ниже подход не числится в обзоре, и потому может (вплоть до отыскания надлежащих ссылок) претендовать на новизну. Его суть сводится к следующим тезисам:
1. Процессы концентрации/рассеивания характерны для любых систем, не только экономических; при этом утверждения о законах, действующих на процессы данного типа, описываются в рамках универсальных системных моделей.
2. Чем бы ни было на самом деле явление коррупции, в глобализующемся мире оно окажется подвержено тем же процессам концентрации/рассеивания, что и экономика, так как коррупция является пусть и предосудительной, но всѐ же неотъемлемой частью экономики.
3. Законы, описывающие конечный результат концентрации/рассеивания, таковы, что имеют форму распределений: частным случаем является известный закон Прайса [2].
Смысл нашей гипотезы — в том, что мировой дебет коррупции, столь же неравномерен, как и научная продуктивность в исходной нотации закона Прайса. Не исключено, что мировой дебет коррупции тоже подчиняется закону Прайса или иному описанию концентрации/рассеивания.
В любом случае, попытка оценить мировую коррупцию в рамках гипотезы, пусть даже ещѐ и не нашедшей подтверждения, приобретает следующие важные преимущества:
1. Наличие планетарной модели распределения коррупции есть шаг вперѐд от псевдонаучных нумерологических методов.
2. С использованием такой модели распределения коррупции связана невозможность «назначения» «любимых» и «нелюбимых» стран, поскольку весовые соотношения детерминируются формой закона распределения (например, закона Прайса), используемого в качестве модели.
Уже одни эти соображения делают подобное предложение заслуживающим внимания. Добавим сюда возможность перехода от абстрактных, по своей сути, баллов «восприятия коррупции» к реальным деньгам, в которых правоохранительные органы оценивают коррупцию повсеместно. Эти данные можно собрать более простым способом, поскольку их источниками являются файлы полицейской статистики, а не протоколы опроса
экспертов.
Так или иначе, в исследованиях такого глобального явления, как коррупция, замена статистического подхода системным является не только желательной, но и необходимой.
Литература
1. Bunge, Mario. Philosophy of Physics. D. Reidel, Publishing Company Dordrecht, 1973.
2. Egghe, L. and Ravichandra Rao, I.K. (1992) Classification of Growth models based on growth rates and its applications // Scientometrics, 25(1), 5–46.
3. Feigenbaum, M.I. Quantitative Universality for a Class of Nonlinear Transformation // J. Stat. Phys., 1978. 19, 25–52.
4. Lambsdorff, J. Graf. An Empirical Investigation of Bribery in International Trade // The European Journal of Development Research (Special Issue: Corruption and Development, 1998). 10, 40–59.
5. Lambsdorff, J. Graf. Background Paper to the 2001 Corruption Perception Index — Framework Document. (The Transparency International and Goettingen University, June 2001.)
6. Двуреченских В.А., Баранов В.П. Методологический аудит // М.: Финансовый контроль, № 3, 2002.
7. Жирмунский А.В., Кузьмин В.И. Критические уровни в развитии природных систем. — Л.: Наука, 1990. (223 с.)
8. Левин М.И., Цирик М.Л. Коррупция как объект математического моделирования // М.: Экономика и математические методы. 34, № 3–4, 1998.
9. Орлов А.И. Прикладной многомерный статистический анализ. — М.: Наука, 1978. С. 68–138.
10. Сороко Э.М. Структурная гармония систем. — Минск: Наука и техника, 1984. (284 с.)
11. Устинов В.В. Устное заявление от 23 марта 2001 г. (Москва)
В.П. Баранов, кандидат технических наук
В.А. Двуреченских, кандидат философских наук
Комментарии (0)