35589645

РОССИЙСКАЯ КОРРУПЦИЯ: УРОВЕНЬ, СТРУКТУРА, ДИНАМИКА. ОПЫТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Отметим, что для данных опроса «Бизнес-2005» Н= 161, так что изымалось три максимальных и три минимальных взятки (180, 300 и 500 рублей — минимальные, 50, 60 и 140 млн руб. — максимальные), и, следовательно, Н* = 155.

Всегда полезно выборку взяток проанализировать на разные специфические особенности, которые могут и ничего не значить (быть артефактами), но могут оказаться и весьма информативными. Для этих целей удобно использовать визуализацию упорядоченного по возрастанию ряда значений х(1) ≤ х(2) ≤ … ≤х(Н*), на основании которого строится поле точек Z(k)=(U(k);V(k)), где U(k) — логарифмы или двойные логарифмы взяток x(k), а V(k) — квантили стандартного нормального распределения уровня k/(H*+1).

По оси X отложены двойные логарифмы взяток, а по оси Н — квантили нормального распределения уровня k/(H* + 1)

Рис. 1.6.6. Визуальное представление выборки взяток (Н* = 155 значений)

На рисунке 1.6.6 приведен такого типа график, когда используются двойные логарифмы, то есть при U(k) = ln(ln[x(k)]). Мы отчетливо видим, что характер распределения резко меняется примерно при ln(ln[x(k)]) = 2, то есть при размере взятки примерно в 1,62 млн рублей. Вернувшись снова к выборке, мы видим, что 113 взяток не превышают 1,25 млн рублей (около 73%), а остальные 42 взятки — не меньше 3 млн, причем логарифмы этих

200

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

42 взяток очень хорошо согласуются с равномерным распределением, что хорошо видно на рис. 1.6.7.

«Крупные» взятки: 3 млн и выше, 27,1%, равномерное распределение логарифмов

f(x) =0,06x + 7,92 R2 = 0,98

x(k)

Линейная регрессия для x(k)

R2 = 0,98

Рис. 1.6.7. Распределение «крупных» взяток (≥ 3 млн рублей)

Из этого, по крайней мере, можно сделать два вывода. Во-первых, общее среднее значение bср ≈ 3,9 (млн рублей) лежит в области крупных взяток и делит выборку так, что 75% взяток меньше bср, а 25% — больше bср. Во-вторых, примерно 25% предпринимателей являются в некотором смысле «монополистами» рынка деловой коррупции: несмотря на то, что эти предприниматели составляют всего четверть выборки, их «совокупная взятка» почти в 10 раз больше, чем «совокупная взятка» остальных 75%. Отметим еще, что средняя взятка по «монополистам» рынка равна 14,1 млн рублей, тогда как средняя взятка по остальным 113 респондентам равна всего 124 тыс. рублей.

Объем рынка коррупции. Теперь для того, чтобы воспользоваться формулой (1), нам достаточно вычислить γ, скорректированную долю дающих взятки, и размер страты Р (общее число предприятий).

201

РОССИЙСКАЯ КОРРУПЦИЯ: УРОВЕНЬ, СТРУКТУРА, ДИНАМИКА. ОПЫТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Для γ мы предложили уже выше «волевую» формулу γ= 100d + 12 ·(1– 100d ), которая частично была обсуждена. Эта формула для γ определена эвристически и не имеет строгого обоснования, но опыт исследований говорит о том, что примерно половина тех, кто не признается в даче взяток (уклоняется от прямого ответа), на самом деле участвует в коррупционных сделках. И кроме всего прочего надо учитывать, что мы несколько занижаем средний размер взяток. И, как говорилось выше, если удается провести на основе каких-либо данных доказательную коррекцию, то ей и следует пользоваться.

Размер страты Р берется из таблицы 1.6.5, если он задан априори, а в иных случаях вычисляется из простой пропорции. Пусть Jk = N I{V4(n) = k }, k= 1,2 и 3,

выборке примерно та же, что и исходной популяции QP.

Теперь объем рынка деловой коррупции рассчитывается по формуле (7):

M= 0,001 × γ× λ×P× bср = 0,001 × 0,8123 × 1,7955 × 1595525 × 3911,1 =

= 9100919 млн рублей

Если считать, что 1 дол. стоит примерно 28,5 руб., объем рынка коррупции

по данным исследования «Бизнес-2005» составляет чуть больше 319 милрд. долларов.

Формальные процедуры расчета для дополнительного вопроса V5. Вопрос V5, если он присутствует, делит всех респондентов на S+ 1 группу. А именно, в группу G(0V5) мы соберем номера тех респондентов, которые не дали ответ на вопрос V5, то есть nG(0V5) , если V5(n) = #Н/Д. Далее, в группы (сечения) собираются номера с «реальными» ответами на вопрос V5, то есть nG(fV5) , если

V5(n) = f, 1 ≤ f ≤ S.

Для каждого сечения бизнеса, например, под номером f {1; 2; …; S}, мы

202

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

где N(f) — число респондентов в группе G(0V5) , t[k] и R[k] — элементы массивов Tf и Rf соответственно, 1 ≤ k≤ N(f).

Вычисление интенсивностей

1. Если выполнено условие N(f ) ≥ 5, то вычисляются

n=1

где I{G} равно 1, если G — «истина», и равно 0, если G — «ложь».

После этого проверяется неравенство N(wf) ≥ 2. При этом условии подсчиты-

ваются частоты h(wf) по формуле (1) с заменой Nw на N(wf) и K на K( f ) = 4 N(wf) и

w=0

интенсивность λ(f ) по формуле (3), используя частоты h(wf) , w=1, 2, 3 и 4. Если

N(wf) <2 то λ(f ) =#Н/Д.

2. Если же N(f ) <5, то мы сразу полагаем, что λ(f ) = #Н/Д (символьное значение).

Вычисление среднего размера взятки

Средний размер взяток bср(f ) для страты f определяется поэтапно. Сначала из массива Rf (подмассив скорректированного массива R) в отдельную выборку Bf собираются те R[k], которые являются положительными числами. Ее раз-

мер обозначим через Н(f ) (всегда Н(f ) ≤ K(f )). Далее, если Н(f ) ≥ 7, то из нее

изымаются максимальное и минимальное значения и подсчитывается обычное среднее среди оставшихся чисел. Если Н(f ) < 7, но больше 2, то среднее значение вычисляется по всей выборке Bf. Если же Н(f ) ≤ 2, то значением bср(f ) является символом #Н/Д (bср(f ) = #Н/Д).

Вычисление объемов коррупционных рынков для сегментов

Пусть К(f ) взяты из предыдущих расчетов для всех f. По ним мы можем для

K(f )

каждого f {1; 2; …; S} вычислить Р(f ) = Р· K(1) + K(2) + … + K(S), число предприятий для этого сечения рынка. Конечно же, это всего лишь оценка, которая тем точнее, чем более представительной по этому фактору разбиения является наша выборка, и тем хуже, чем хуже наша выборка представляет этот фактор. Но ничего другого мы предложить не можем.

и значение показателя «Охват коррупции» d(f ) = 100δ(f ), %. Эти величины определяются как числа только тогда, когда NНЕТ(f ) и K(f ) являются положительными числами, иначе мы сразу полагаем, что объем рынка деловой кор-

203

РОССИЙСКАЯ КОРРУПЦИЯ: УРОВЕНЬ, СТРУКТУРА, ДИНАМИКА. ОПЫТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

рупции M(f ) для сечения f невычислим и приписываем ему символьное значение, полагая M(f ) = #Н/Д.

Наконец, при условии, что NНЕТ(f ), K(f ), λ(f ) и bср(f ) являются положительными числами, мы можем определить γ(f ) = δ(f ) + 12 · (1 – δ(f )) и рассчитать объем рынка коррупции для каждой страты предпринимателей по формуле:

M(f ) = 0,001 · γ(f ) · P(f ) · λ(f ) · bср(f ) миллионоврублей, f {1; 2; …; S}. (1.6.12)

Если хотя бы один сомножитель является символом #Н/Д, то объем рынка деловой коррупции M(f ) для сечения f {1; 2; …; S} не вычисляется, и ему приписывается символьное значение, M(f ) = #Н/Д. Напомним, что такое же не числовое, а символьное значение приписывается M(f ), если хотя бы одно из

чисел NНЕТ(f ) и K(f ) равно нулю.

Последнее замечание. Как и в случае анализа рынков бытовой коррупции, гипотетическое равенство (все M(f ), f {1; 2; …; S}, определены и являются числами):

вообще говоря, не должно выполняться. Собственно, М и М* являются разными оценками одной и той же неизвестной величины — объема рынка коррупции, но в оценку значений M(f ) входят множители, которые существенно нелинейно зависят от исходных наблюдений (ответов респондентов), что сразу же нарушает равенство (13), тем более, что разбиение, как правило, приводит к сильным различиям сегментов по размеру соответствующих им выборок.

Примечание 1

Опыт использования описанной методики к вычислению характеристик рынка деловой коррупции, основанных на среднем размере взятки, демонстрирует следующий воспроизводящийся эффект. Выборочное распределение размера взяток представляет собой склейку двух распределений, каждое из которых аппроксимируется логнормальным распределением со своими параметрами. Одно их этих распределений характеризует большие взятки. Их число невелико: от двух до пяти процентов всех данных. Это приводит к следующей «неприятности». Когда мы начинаем вычислять средний размер взяток не для всей выборки, а для какой-либо ее части, то, применяя робастные оцен-

204

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

ки среднего, мы можем отбросить все наблюдения из второй части выборки, включающей большие взятки. Это может приводить к нерегулярным смещениям оценки. Такой эффект может наблюдаться, когда мы будем сравнивать какие-либо специальные рынки коррупции, например, рынки коррупции в поселениях разного уровня или образованных взяткодателями, представляющими разные сферы экономики и т.п.

Это означает, что оценка достоверности различий будет затруднена. Можно утверждать, что различие средних размеров взяток или объемов рынков в разы (точнее от двух раз и более) заведомо достоверно. Выводы, основанные на меньших различиях, будет уместно трактовать как различие, обнаруженное на наших данных. Перенос подобных выводов на генеральную совокупность должен трактоваться как гипотеза, подлежащая дальнейшей проверке на данных большего объема.

По иным причинам, но со сходным итогом, возникают трудности и с оценкой интенсивности коррупции. Обычно, к счастью — реже, это возникает просто из-за ограниченности объема данных. Следовательно, в некоторых случаях подобная осторожность должна проявляться и по отношению к выводам, сделанным на основании оценок интенсивности коррупции, сравниваемых для различных специальных рынков коррупции.

Перечисленные соображения в гораздо меньшей степени относятся к рынкам бытовой коррупции, поскольку там нет эффекта склеенных распределений, и обычно хватает данных для достаточно надежных выводов.

Примечание 2

Необходимо указать на дополнительные трудности, выявленные нами в процессе применения описанной выше методики к вычислению параметров рынков деловой коррупции для набора подвыборок, образованных некоторой классификационной переменной. Например, мы хотим оценить средний размер взяток для трех групп взяткополучателей, принадлежащих трем различным ветвям власти.

Оказывается, что прямое решение подобной задачи с помощью вычисления робастного среднего внутри каждой подвыборки приводит к неустойчивым и, тем самым, ненадежным оценкам. В частности, нередко возникают ситуации, когда робастные средние внутри групп могут быть больше, чем

общее робастное среднее, причем — существенно больше.

Такого рода эффекты, как было установлено с помощью математического моделирования, определяются совокупным действием трех факторов: небольшое (недостаточное) число наблюдений, для которых респондентами указан размер выплаченной взятки; крайне высокая правая асимметрия выборочного распределения размера взяток (стандартное отклонение на порядок превосходит среднее значение); существенно неравномерное распределение числа наблюдений по подвыборкам.

205

РОССИЙСКАЯ КОРРУПЦИЯ: УРОВЕНЬ, СТРУКТУРА, ДИНАМИКА. ОПЫТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Нетрудно понять, что в данном случае мы сталкиваемся с крайне нетривиальной математико-статистической задачей. Выход из положения может быть найден (на данном уровне нашего понимания проблемы) по двум направлениям. Первое — тривиальное: речь идет о резком (например, десятикратном) увеличении общей выборки. Но это крайне дорого, а потому — нереально. Второе — разработка новых методов интервальных оценок среднего размера взятки в подобных условиях, например, на основе процедур статистического моделирования, подобных бутстрепу. По крайней мере, это позволит избежать заведомо ложных выводов о соотношениях между средними взятками в подвыборках.

В данном исследовании (в §3.5), в качестве паллиативного временного решения, мы используем несложные статистические приемы, позволяющие проводить качественное (в смысле — неколичественное) сравнение подвыборок, не прибегая к оценке робастных средних.

ИНТЕНСИВНОСТЬ И СРЕДНИЙ РАЗМЕР ВЗЯТОК

В заключение обсудим важный аспект вычислений объема коррупционных рынков. В формулах (1.6.5) и (1.6.7) объем рынка прямо пропорционален произведению среднего размера взятки на среднюю интенсивность (среднее число взяток в год). Это было бы вполне логично, если бы соответствующие интенсивностям и размерам взяток случайные величины были бы независи-

мыми. Действительно, если в выборке большие взятки сопутствовали бы

малой интенсивности, то, не учитывая этого, мы бы могли заметно завысить суммарный объем рынка коррупции. Но этот гипотетический эффект в реальных выборках отсутствует. Мы проводили эмпирическую проверку его следующим образом. Вся выборка делилась на части, соответствующие каким-либо специальным рынкам коррупции. Внутри каждого специального рынка проводилась оценка значений обоих параметров, что давала нам два вектора наблюдений. После этого изучалась зависимость между двумя этими векторами. Во всех подобных числовых экспериментах зависимость не устанавливалась.

Ниже мы иллюстрируем полученные результаты на двух примерах. Первый — на данных опроса «Граждане-2001». Выборка была разбита на 17 рынков, связанных с разными типами услуг (медицина, образование, суды и т.п.). Второй пример — 40 региональных рынков коррупции, полученных на основании данных опроса «Бизнес-2002». Вычисления корреляции не показали статистически значимой зависимости. Однако более убедительным свидетельством будут, конечно, диаграммы рассеяния, которые приведены на рисунках 1.6.8 и 1.6.9 соответственно.

Однако у читателей, несмотря на приведенные свидетельства, могут остаться сомнения. Одно из них порождено распространенным представлением,

206

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Рис. 1.6.8. Диаграмма рассеяния интенсивности взяток (Ось Х) и среднего размера взяток (долл. США, ось Y) для специальных рынков коррупционных услуг по данным опроса «Граждане-2001». Точка-выброс на верху диаграммы — суды

согласно которому крупный бизнес платит «редко, но много», а малый бизнес — «часто, но мало». Но, как мы уже упоминали, это не так. Наши изыскания показывают, что это представление не соответствует действительности. В этом нет ничего удивительного. Ведь каждый уровень бизнеса общается со своим уровнем властной вертикали. Это значит, что две пирамиды корреспондируются по горизонтали: большое число представителей малого бизнеса общаются с большим числом низовых чиновников, а небольшое число олигархов контактируют с небольшим числом весьма высокопоставленных должностных лиц. Такое наложение пирамид и порождает тот факт, что бизнесу разного уровня приходится платить коррупционную мзду в среднем одинаково интенсивно.

Если говорить о той независимости, которую демонстрирует диаграмма 1.6.9, то она уже не так удивительна. Наивно ожидать, что в более коррумпированном регионе и взятки платят чаще, и стоимость взятки весит больше. Просто разнообразие коррупции много богаче того разнообразия, которое описывается всего двумя параметрами.

207

РОССИЙСКАЯ КОРРУПЦИЯ: УРОВЕНЬ, СТРУКТУРА, ДИНАМИКА. ОПЫТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Рис. 1.6.9. Диаграмма рассеяния интенсивности взяток (Ось Х) и среднего размера взяток (тысячи рублей, ось Y) для региональных рынков деловой коррупции по данным опроса «Бизнес-2002».

Заметим в заключение, что описанная в данном параграфе методика является определенным развитием виктимизационных исследований, распространенных сейчас достаточно широко, на специфический случай таких преступных деяний как коррупция.

§1.7. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ МЕТОДИКИ ПРОВЕДЕНИЯ НЕФОРМАЛИЗОВАННЫХ ИНТЕРВЬЮ

Формализованные анкетные методы изучения коррупции неоднократно дополнялись в наших исследованиях изучением этого социального явления методом неформализованных интервью. Такие интервью проводились с 1999 по 2001 г. в период подготовки к проведению первого анкетного исследо-

208

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

вания. Впоследствии наиболее широко неформализованные интервью применялись в ходе исследований Фонда ИНДЕМ 2004 и 2005 гг., дополняющих формализованные анкетные опросы на репрезентативной выборке в Татарстане и независимо от этих анкетных опросов. Ниже будут приводиться краткие описания основных результатов исследований коррупции Фонда ИНДЕМ методом неформализованных интервью, поэтому здесь приводится краткое описание этого метода и сведения о том, как он использовался в проведении конкретных исследований.

Совокупность результатов проведенных Фондом ИНДЕМ с 1999 по 2005 г. исследований методом неформализованных интервью позволила выявить многие существенные особенности российской коррупции.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ МЕТОДА НЕФОРМАЛИЗОВАННЫХ ИНТЕРВЬЮ

Метод неформализованных интервью является одним из общепринятых в настоящий период научных методов социологических исследований. Этот метод в определенном смысле дополняет метод формализованных анкетных опросов.

Особенностью неформализованных интервью являются: со стороны интервьюера скорее наводящие, достаточно кратко формулируемые вопросы, а со стороны респондента обычно достаточно подробные, даже пространные

ответы. Интервьюер должен быть готов внимательно, без априорных оценок,

выслушать респондента, а не занимать позицию эксперта, который пришел с готовыми короткими и четким ответами на свои вопросы. У интервьюера не должно быть и готовых вопросов, форма их постановки должна постоянно корректироваться по мере проникновения в исследуемую проблему. Интервьюер в неформализованном интервью вообще должен задавать вопросы не с целью получить ответы, а с целью описания связей и отношений реальной жизни, ее образов и оценок, чтобы узнать язык и символы, используемые в изучаемой социальной группе, понять субъективные смыслы речи и описываемых действий для каждого респондента. Это не означает полного доверия интервьюера любой информации, получаемой им от респондента. Но это означает право респондента в ходе проведения интервью свободно высказывать эту информацию, описывать свое понимание действительности, ее явлений и процессов. Оценить значимость сообщенной конкретным респондентом информации в неформализованных интервью можно только после ее сравнения с информацией, сообщенной другими респондентами.

По форме общения неформализованное интервью больше всего напоминает неформальную естественную беседу, дружеский разговор заинтересованных одной темой индивидов. Такая процедура общения позволяет респонден-

209