2. АНАЛИЗ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ ПО КОРРУПЦИИ

2.1. Что меряет индекс TI и другие индексы?

Наши базы данных содержат различные индексы коррупции. Среди них можно выделить те, что трактуют коррупцию как некоторое явление, общее и неструктурированное, как некий дефект государственной и общественной машины. В Базе 1 — данных о транзитных странах это характеристики:

Рассмотрим линейные корреляции между этими переменными, которые приведены в следующей таблице.

Таблица 6. Коэффициенты линейной корреляции между общими индексами коррупции для переходных стран (База 1)
CPI-99
CONT_COR
CO_NIT
CPI-99
1,000
,953
-,876
CONT_COR
,953
1,000
-,923
CO_NIT
-,876
-,923
1,000

Мы видим, что корреляция весьма высока, вероятность ошибки при отвержении гипотезы о независимости между переменными не превышает 0,0005.

Теперь сравним первый из этих индексов с другими характеристиками переходных стран.

Таблица 7. Коэффициенты линейной корреляции между следующими переменными: 1 — Индекс восприятия коррупции Transparency International (1999); 2 — Рейтинг развития демократии, определяемый Freedom House в рамках программы Nations in Transit (NIT); 3 — Рейтинг развития экономики, определяемый Freedom House в рамках программы Nations in Transit (NIT); 4 — Индекс экономической свободы Heritage Foundation. Рассчитано для 22 транзитных стран 
 
1
2
3
4
Индекс восприятия коррупции Рейтинг уровня демократии Рейтинг развития экономики Индекс экономической свободы
1 Индекс восприятия коррупции TI (99 г.)
1,000
-0,812
-0,764
-0,808
2 Рейтинг уровня демократии (NIT)
-0,812
1,000
0,954
0,917
3 Рейтинг развития экономики (NIT)
-0,764
0,954
1,000
0,886
4 Индекс экономической свободы (HF)
-0,808
0,917
0,886
1,000

Мы снова видим столь же значимые коэффициенты корреляции. Чтобы убедиться в том, что речь идет действительно о линейной статистической зависимости, рассмотрим какую-либо диаграмму рассеяния между парой переменных из четырех таблицы 7. На Рисунке 1 это сделано для Индекса восприятия коррупции Transparency International (1999 г.) и Индекса экономической свободы Heritage Foundation. Расположение облака рассеяния (как и знак соответствующего коэффициента корреляции в Таблице 7) определяется конструкционными особенностями обоих индексов: Индекс восприятия коррупции имеет большие значения для стран с низкой коррупцией, а Индекс экономической свободы имеет высокие значения для стран с малой экономической свободой. Мы видим, что облако рассеяния являет собой традиционный пример случайных отклонений от линейной зависимости. При этом масштаб отклонений вполне объясняется обобщенным характером обеих переменных и субъективностью процедур их построения.

Можно сказать без боязни преувеличения: взаимосвязь между различными индексами коррупции, измеряющими в самом общем смысле, очень высокая корреляция, отличие которой от единицы вполне объяснимо ошибками измерения, индуцированными, хотя бы, субъективностью процедуры.

Рисунок 1. Диаграмма рассеяния двух переменных (по данным Базы 1): Индекс восприятия коррупции Transparency International (1999 г.) — вертикальная ось, Индекс экономической свободы Heritage Foundation — горизонтальная ось. Расшифровка трехбуквенных кодов стран приведена в таблице Приложения 2

Но самое интересное состоит в том, что коэффициенты корреляции между различными индексами, измеряющими разными способами одно и то же явление (Таблица 6) колеблются в том же диапазоне высоких значений, что и коэффициенты корреляции между одним из индексов коррупции и обобщенными переменными, измеряющими, вообще говоря, величины иной природы; в данном случае — уровень развития демократии и уровень экономической свободы.

Можно предположить, что это наблюдение касается только транзитных стран. Чтобы проверить это, повторим наши расчеты для стран из Базы 2. Их результаты приведены в Таблице 8.

Таблица 8. Коэффициенты линейной корреляции между общими индексами коррупции для различных стран (База 2), C_OP — коррупция как одна из переменных при построении индекса непрозрачности PricewaterhouseCoopers
CPI-99 CONT_COR C_OP
CPI-99
1,000
0,976
0,855
CONT_COR
0,976
1,000
0,831
C_OP
0,855
0,831
1,000

Мы видим те же высокие коэффициенты корреляции, рассчитанные для большего числа стран. Теперь рассчитаем коэффициенты корреляции между Индексом восприятия коррупции и двумя другими переменными. Результаты этого расчета приведены в следующей таблице

Таблица 9. Коэффициенты линейной корреляции между следующими переменными (База 2): 1 — Индекс восприятия коррупции Transparency International (1999); 2 — Рейтинг развитости управления через закон ("Rule of Low") исследования «Aggregate Governance Indicators» Мирового банка (AGI); 3 — Индекс экономической свободы Heritage Foundation; 4 — Индекс непрозрачности PricewaterhouseCoopers
  1 2 3 4
Индекс восприятия коррупции Рейтинг «Rule of Low» Индекс экономической свободы Индекс непрозрачности
1 Индекс восприятия коррупции TI (99 г.) 1,000 0,903 -0,763 0,778
2 Рейтинг «Rule of Low» (AGI) 0,903 1,000 -0,798 0,612
3 Индекс экономической свободы (HF) -0,763 -0,798 1,000 -0,604
4 Индекс непрозрачности PricewaterhouseCoopers 0,778 0,612 -0,604 1,000

Рисунок 2. Диаграмма рассеяния двух переменных (по данным Базы 2): Индекс восприятия коррупции Transparency International (1999 г.) — вертикальная ось, Рейтинг развитости управления через закон («Rule of Low») исследования «Aggregate Governance Indicators» Мирового банка. Сплошными ромбами помечены транзитные страны из списка Базы 1.

Итак, мы видим те же и того же уровня значимости соотношения между интересующими нас переменными и в случае транзитных стран, и в случае расширенного набора (на диаграмме рассеяния Рисунка 2 их 99). Более того, на последней диаграмме рассеяния транзитные страны заполняют в облаке рассеяния две его трети, довольно равномерно располагаясь среди прочих, нетранзитных, стран. То есть, на этой диаграмме, демонстрирующей, как предполагается, соотношение между развитостью управления через закон и уровнем коррупции в подведомственных этим правительствам странах, транзитные страны не образуют самостоятельного выделяющегося кластера (сгустка). Более того, это же сохраняется и на других диаграммах рассеяния подобного типа.

В связи с этим возникает естественный вопрос, а существуют ли вообще в этой сфере слабо коррелирующие переменные. Ответ положительный и довольно неожиданный содержится в следующей таблице.

Таблица 10. Коэффициенты линейной корреляции между следующими переменными (База 1): 1 — Индекс восприятия коррупции Transparency International (1999); Рейтинги, определенные в исследовании Мирового банка Business Environment and Enterprise Performance Survey — Коррупция как препятствие (2), Административная коррупция (3), Захват государства (4)
  Индекс восприятия коррупции Коррупция как препятствие Административная коррупция Захват государства
Индекс восприятия коррупции TI (99 г.) 1,000 -0,664 -0,712 -0,513
Коррупция как препятствие (BEEPS) -0,664 1,000 0,583 0,616
Административная коррупция (BEEPS) -0,712 0,583 1,000 0,372
Захват государства (BEEPS) -0,513 0,616 0,372 1,000

Парадокс состоит в том, что общий индекс коррупции сильнее коррелирует с переменными, с коррупцией не связанными (таблицы 7 и 9), нежели с индексами, которые измеряют какие-либо частные проявления коррупции (таблица 7). С этим обстоятельством мы будем разбираться в следующем параграфе. А сейчас, убедившись, что высокая корреляция, обнаруженная выше, факт не совсем тривиальный, вернемся к поиску причин, его объясняющих. Сначала необходимо прояснить сами переменные, которые фигурировали вместе с Индексом восприятия коррупции в таблицах 7 и 9.

Рейтинг уровня демократии, устанавливаемый Freedom House "Nations in Transit", вычисляется как среднее арифметическое пяти переменных, каждая из которых определяется экспертным образом. В совокупности они отражают политический процесс, состояние гражданского общества, независимых СМИ, государственное управление, роль закона. Рейтинг развития экономики определяется таким же образом по трем переменным, характеризующим приватизацию, микроэкономику и макроэкономику. Интересно, что корреляция между этими двумя индексами — развития демократии и развития экономики — , как следует из таблицы 7, весьма высока — 0, 954.

Чтобы разобраться в причинах этой высокой корреляции найдем первую главную компоненту восьми переменных, по которым определяются оба рейтинга Freedom House. Результат удивительный — первая главная компонента объясняет 95% дисперсии данных (вторая компонента — 2,6%). Корреляция между компонентой и обоими рейтингами соответственно 0,993 и 0,983. Из всех парных корреляций между исходными переменными только три чуть меньше 0,9. Таким образом, единственный вывод, который можно сделать по результатам этих расчетов таков: все экспертные переменные, по которым в исследовании «Nations in Transit»строятся рейтинги, меряют одно и то же. Но что они меряют, мы попытаемся сформулировать несколько позже.

Теперь рассмотрим Индекс экономической свободы Heritage Foundation. Он определяется аналогично как среднее арифметическое экспертно определенных переменных, характеризующих следующие стороны экономической жизни: торговля, фискальная политика, государственное вмешательство, политика в сфере обращения, иностранные инвестиции, финансы, зарплаты/цены, права собственности, государственное регулирование, теневая экономика. Однако в данном случае ситуация отличная от предыдущей. Если процедура экспертизы Freedom House использует оценки экспертов, основанные на их опыте и наблюдениях, то в данном случае эксперты действуют более формально, используя данные о величине тарифных ставок, количестве лицензируемых видов деятельности и т.п. В результате данные Heritage Foundation характеризует некоторое разнообразие политик, близкое, возможно, к реальному. Но реальное разнообразие вступает в противоречие с жесткой схемой экспертизы, согласно которой все переменные имеют одинаковый смысл «хорошо-плохо» и потому спокойно усредняются в стандартном предположении, что чем больше разных «хорошо», тем лучше. Противоречие с реальностью заключается в том, что различные переменные из списка Heritage Foundation коррелирует не очень сильно, а одна из них — фискальная политика — отрицательно коррелирует с остальными. В этом случае усреднение разнохарактерных переменных дают тривиальный гасящий эффект, формируя переменную, имеющую абстрактный смысл вроде «хорошо-плохо» или «эффективно-не эффективно». В этом можно убедиться, рассмотрев в Таблице 11 корреляции частных переменных Heritage Foundation с Индексом экономической свободы, образованным их усреднением.

Таблица 11. Коэффициенты линейной корреляции между Индексом экономической свободы и частными индексами Heritage Foundation
Частные характеристикиHeritage Foundation Индекс экономическойсвободы
Торговля 0,784
Фискальная политика -0,224
Государственное вмешательство 0,480
Политика в сфере обращения 0,576
Иностранные инвестиции 0,802
Финансы 0,878
Зарплаты/цены 0,815
Права собственности 0,848
Государственное регулирование 0,894
Теневая экономика 0,748

Мы видим теперь, что полученный таким образом Индекс экономической свободы в большей степени коррелирует с индексами развития демократии и экономики Freedom House (см. Таблицу 7), чем с частными индексами, на основе которых он построен. Отсюда можно предположить, что Индекс экономической свободы меряет то же самое и пока непонятное, что и индексы Freedom House.

Следующим объектом нашего внимания будут агрегированные индексы эффективности управления, рассматривавшиеся в проекте Мирового банка «Aggregate Governance Indicators». Из этих индексов не строится общий, поэтому мы построили из них «Индекс эффективности государственного управления как первую главную компоненту этих переменных. Расчеты показали, что исходные индексы все высоко коррелируют между собой (в диапазоне от 0,725 до 0,926), а первая главная компонента объясняет 86,5% дисперсии исходных данных. Построенная нами переменная в свою очередь высоко коррелирует с обобщенными индексами рассматривавшимися выше, что видно из таблицы 12. Снова, как и выше, видны высокие коэффициенты корреляции, которые объединяют в один пучок переменных вместе с теми, что были рассмотрены выше, и построенный нами Индекс эффективности государственного управления, и те переменные из исследования Мирового банка, на основе которых он строился.

Таблица 12. Коэффициенты линейной корреляции между Индексом эффективности государственного управления и другими агрегированными индексами
  Эффективность государственного управления
Индекс восприятия коррупции TI (99) 0,926
Уровень развития демократии (Freedom House) -0,930
Уровень развития экономики (Freedom House) -0,904
Индекс экономической свободы(Heritage Foundation) -0,882

Наши рассуждения о переменных были основаны на анализе данных о транзитных странах (База 1). Но те же результаты (с не меньшим уровнем значимости) получаются и при анализе расширенного списка стран (База 2). Например, первая главная компонента, построенная на полных данных исследования Мирового банка «Aggregate Governance Indicators» (154 страны), объясняет 81,5% дисперсии исходных данных.

Для вящей убедительности выводов повторим наш анализ для Индекса непрозрачности («The Opacity Index») PricewaterhouseCoopers (35 оцениваемых стран). Построение этого индекса базируется на пяти экспертно определенных переменных, отражающих следующие аспекты (сферы, источники) закрытости экономики: коррупция; законодательная и судебная сферы; экономическая и финансовая политика; отчётность/корпоративное управление; государственное вмешательство /нестабильность. Окончательный индекс определяется как среднее арифметическое этих пяти. И в этом случае все исходные переменные высоко коррелируют друг с другом (от 0,53 до 0,82), а первая главная компонента на этих данных объясняет 74% дисперсии исходных данных, а следующая компонента имеет собственное значение меньше 1. Следовательно, и здесь мы имеем ситуацию, подобную той, что наблюдалась, например, для данных Freedom House.

Итак, изучая соотношение между различными «субъективными» индексами общего характера, описывающими коррупцию, обобщенную эффективность экономики или государственного управления, развития демократических или экономических свобод, закрытость или открытость экономики, мы получаем тривиальные линейные (или весьма близкие к ним) зависимости с той или иной степени шум различной природы. Это наблюдение может иметь два следующих взаимосвязанных объяснения.

Первая причина: все подобные характеристики определяются либо по результатам социологических опросов, либо на основании экспертных оценок, либо агрегируются по нескольким характеристикам такой же природы. Похоже на то, что, вынося качественные обобщенные суждения о странах, респонденты или эксперты руководствуются, главным образом, представлением об этих странах, порожденным единым латентным (скрытым) фактором, который легко описывается в категориях «хорошо-плохо», «успешно-не успешно», «эффективно-не эффективно». Точнее говоря, оценивая страны по некоторой обобщенной переменной эксперты в первую очередь учитывают различия между ними по этой универсальной шкале, и лишь во вторую — различия по той переменной, про которую их спрашивали. Например, в оценке экономической свободы экономическая свобода подавляется различием стран по упомянутой выше обобщенной переменной.

Вторая причина: разнообразие стран (включая транзитные страны) можно описать одной латентной переменной (такие попытки не раз предпринимались), которую можно условно назвать «уровень развития». Эта переменная влияет и на результаты субъективных оценок стран (первая причина) и на прочие свойства стран, такие как уровень коррупции, степень развития демократических институтов, эффективность экономики, уровень коррупции и т.п. Ясно, что это не единственная переменная, реально описывающая разнообразие стран. Но она доминирует и может оказывать воздействие на вынесение экспертных суждений.

Эта переменная — доминанта некоторого «гештальта» страны, который формируется у эксперта. В трудных (скорее, громоздких) ситуациях, особенно в тех случаях, когда эксперт не ограничиваем формальными рамками процедуры или необходимости использовать точную информацию, принцип наименьшего действия побуждает эксперта обращаться к этому «гештальту». В результате, предлагаю эксперту оценить эффективность государственного управления, мы получаем все то же отражение «гештальта» на шкале «хорошо-плохо».

Оба предположения допускают экспериментальную проверку, которая может быть построена на основе оценок стран по методики семантического дифференциала (шкалирование стран множеством пар антонимичных прилагательных типа «злой-добрый», «черный-белый», «мягкий-жесткий» и т.п.). Можно предположить, что последующий анализ этих оценок даст также единственную статистически значимую главную компоненту, которая будет высоко коррелировать с теми индексами и рейтингами, которые мы рассматривали в данном параграфе. В этом случае выдвинутые выше гипотезы будут подтверждены.

Но если наши предположения верны, приведенные выше статистические факты и их интерпретация, как впрочем, и большинство перечисленных исследований, воспроизводящих один и тот же экспертный «гештальт», нередко мифологизированный, имеют невысокую научную и практическую ценность, их диагностическая или прогностическая сила близка к нулю.

Из этих зависимостей можно сделать два одинаково обоснованных, но противоположных вывода. Первый: с коррупцией не надо бороться, она сама будет уменьшаться по мере развития. Второй: с коррупцией надо бороться, поскольку она препятствует развитию. Вернемся, для примера, к рисунку 2, демонстрирующему на диаграмме рассеяния высокую зависимость между коррупцией (в смысле Индекса восприятия коррупции по Transparency International) управлением через закон (в смысле индекса «Rule of Low» Мирового банка) с корреляцией более 0,9. С одной стороны мы можем утверждать, что введение управления через закон (увеличение экономической свободы и т.п.) будет снижать коррупцию. Но, с другой стороны, коррупция и есть тот дефект общественного и государственного устройства, который мешает введению и эффективному функционированию управления через закон или экономических свобод. Порочный круг закрылся.

назад | закрыть | вперед