О качестве информации от Transparency International

Методология формирования порядковых шкал TI по оценкам BPI и CPI в принципе не защищена от субъективных ошибок и не может гарантировать верных политических выводов относительно уровня коррупции в экономике и государственных органах оцениваемых стран. Систематически завышаемый уровень коррупции в России является скорее следствием психологических установок экспертов TI и GIA, испытывающих давление общественного мнения, чем объективным научным результатом.

Виктор ДВУРЕЧЕНСКИХ, Владимир БАРАНОВ
О качестве информации от Transparency International
"Экономические стратегии", 2002, №4, стр. 60-63.

Анализируя состояние коррупции в мире, неправительственная международная организация Transparency International (TI) неизменно приходит к одному и тому же выводу: коррупция является уделом "плохих стран". В общественном мнении "плохие страны" оказываются таковыми исключительно по политическим причинам. В то же время, следуя Льву Толстому, открывшему, что все счастливые семьи счастливы одинаково, а несчастные – несчастны по-своему, уместно было бы ожидать большего разнообразия отклонений от идеала.

В информации от TI о состоянии коррупции в мире примечательно следующее: будучи создана с использованием математических методов, она лишь подтверждает то, что политикам было известно и без всякой математики. Например, данные о состоянии коррупции в Югославии в пресс-релизе TI впервые появились после проведения Североатлантическим альянсом акции на Балканах в 1999 году. Результат применения TI математических процедур оказался вполне предсказуемым: по уровню коррупции Югославия оказалась на 89-м месте из 90 оценивавшихся TI стран. Хуже дела обстояли тогда только в Нигерии.

Политическая сервильность вычислительных процедур TI вызывает сомнения относительно качества порождаемой TI информации. Конечно же, мнения политиков и аналитиков вполне могут совпасть, но один из "законов Мэрфи" гласит: если два эксперта во всем согласны друг с другом, один из них лишний. В контексте рассматриваемой проблемы лишними оказываются математические методики TI. Ведь получается, что политики a priori обладают знанием, которое TI вырабатывает только в результате неких процедур. Но зачем проводить дорогостоящие опросы респондентов и заниматься обработкой их мнений, если тот же конечный результат можно получить, просто обратившись к оракулу?

В качестве примера рассмотрим позицию, которую занимает в рейтинге TI наша страна. В мире Россия традиционно считается государством с высоким уровнем коррупции. Подобное мнение сформировано, в том числе индексами коррупции, ежегодно вычисляемыми TI.

Обсудим "The Bribers Perception Index" (BPI) и "The Corruption Perception Index" (CPI). CPI вычисляется в TI с 1995 года, BPI – с 1999. Значения CPI и BPI определяются на основе статистического анализа данных опросов агентства Gallup International (GIA).

В частности, для построения рейтинга BPI-2002 эксперты GIA опросили 835 респондентов в 15 ключевых странах с развивающейся экономикой из четырех регионов мира. Согласно методологии Й. Ламбсдорфа [1], градация по шкале от 0 до 10 баллов (10 баллов – идеальный результат) отражает уровень предполагаемой респондентами готовности фирм давать взятки. Значения индекса BPI ниже 10 баллов определяют предрасположенность компаний к взяткодательству по принципу: чем ниже балл, тем выше готовность давать взятки. Индекс CPI, напротив, позволяет судить о готовности чиновников брать взятки. Он также оценивается по шкале от 0 до 10 баллов [2]. В ежегодных отчетах TI по этому индексу ранжируются практически все значимые экономики.

В 2001 году оценку CPI ниже 5 по 10-балльной шкале получили около половины стран из 91 страны, фигурирующей в рейтинге коррупции TI.

Впервые включенная в рейтинг по BPI Россия сразу заняла в нем последнее место. В рейтингах по CPI она фигурирует с 1996 года. Результаты таковы: в 1996 году – 47-е место из 54, в 1997 – 49-е из 52, в 1998 – 76-е из 85, в 1999 – 83-е из 99, в 2000 – 83-е из 90, в 2001 – 81-е из 91, в 2002 – 74 из 102.

Не станем обсуждать рейтинг по BPI из-за малости выборки – всего одно значение. Но по CPI выборка имеет шесть значений, что дает основания для сопоставления. Выборка довольно однородна: во всех шести эпизодах более низкие места, чем Россия, в рейтинге занимали только страны с одиозными политическими режимами. Последнее обстоятельство делает их фактически неразличимыми. Учтем это и перейдем к мысленному эксперименту. Его суть проста: попытаемся синтезировать элементарную процедуру вычисления места России в рейтинге, которая приводила бы к тем же результатам, какие официально публикует TI.

В принципе, может существовать методика, основанная на так называемой "теории вопросников". Суть ее в том, чтобы последовательно разрешать одну и ту же альтернативу. Респонденту предъявляется список длиной N и задается вопрос: в какой его части находится, допустим, Россия, если известно, что "лучшие" страны сосредоточены в верхней половине, а "худшие" – в нижней? Выбрав нижнюю половину списка, верхнюю отбрасываем. Тогда во втором цикле разрешения альтернативы та же процедура повторяется для избранной части списка и т.д. Психология выбора такова, что человек может различить только три или четыре градации: соответственно, число шагов выбора не превышает 3-4. Правило остановки основано на том, что монотонный выбор не превышает четырех шагов. Иными словами, отвечая на вопрос, к какой половине списка следует отнести Россию, достаточно 3-4 раза подряд сказать: "К нижней", чтобы в итоге она оказалась в рейтинге практически на том же самом месте, какое получается в расчетах TI. Под словами "практически на том же самом месте" подразумевается ошибка, не превышающая трех позиций, из чего следует, что в определении ранга для вариационного ряда длиной N=100 позиций относительная ошибка не превысит трех процентов. Таким образом, элементарная автономная процедура устойчиво воспроизводит фактически те же результаты, какие TI официально представляет как итог обработки больших объемов данных посредством нетривиальных математических алгоритмов.

Описанный выше мысленный эксперимент фиксирует следующий парадокс: методы, используемые TI, дают тот же результат, что и элементарная предвзятость. Представляется, что ответ на вопрос о причинах парадокса содержится в словах Питирима Сорокина: "ложное "околичествление" нескалярных качественных данных", или "quantophrenia", – чрезмерное увлечение отображением качественной стороны явления в количественной форме ("excessive enthusiasm for quantification") [3]. Говоря о "квантофрении", Сорокин имеет в виду "страстную тягу придать количественный вид всем качественным данным" [3], которая проявляется во многих сферах: в попытках измерить интенсивность и качество идеологий, эмоций, умственных способностей и общественного мнения с целью верного перевода неметрических свойств в скалярные. Он именует попытки "околичествления (квантификации) нескалярных качественных данных" "скалированием" и характеризует их следующим образом: "Что касается успешности этих попыток, то результат можно предвидеть заранее: если подлежащие счету качества имеют части, то их можно измерить или упорядочить, а измерения – выразить численно. Если скалируемые качества не имеют частей, то их нельзя ни адекватно проскалировать, ни измерить. Если же, несмотря на это, "недробимые качества" рассматриваются количественно, то получившиеся измерения наверняка окажутся, скорее, выдуманными, чем истинными; они окажутся навязанными изучаемым явлениям и не будут являться их действительными характеристиками" [3].

Коррупция есть типичное "недробимое качество" в смысле Сорокина. И потому, с точки зрения возможности ее квантификации, представляет интерес подход TI к формированию шкалы интенсивности коррупции. Этот подход целиком раскрывается в способе сбора GIA информации для TI.

В качестве примера рассмотрим опрос, проведенный в процессе формирования BPI-2002. Информацию собирали эксперты GIA, а респондентами являлись руководители и эксперты национальных и иностранных компаний, коммерческих банков, аудиторских, юридических и консалтинговых фирм, а также других коммерческих структур. Этим людям задавался один и тот же вопрос: "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 применительно к тому сектору деловой активности, в котором вы наиболее сведущи?". Чтобы оценить, адекватен ли данный вопрос оцениваемому явлению, придется углубиться в некоторые математические подробности.

При математическом моделировании реального явления или процесса следует, прежде всего, установить, в каких типах шкал измерены те или иные переменные. Тип шкалы задает группу допустимых преобразований. Укажем основные виды шкал измерения и соответствующие группы допустимых преобразований. В так называемой "шкале наименований", или "номинальной шкале", допустимыми являются все взаимно однозначные преобразования. Это означает, что числа в данном случае используются лишь как метки (например, номера телефонов). В так называемой "порядковой шкале" допустимы только строго возрастающие преобразования; в "интервальной шкале" – линейно возрастающие; в "шкале отношений" – подобные, изменяющие лишь масштаб; в "абсолютной шкале" – тождественные преобразования. Отсюда вывод о невозможности использования методов усреднения в порядковых шкалах.

Допустим ли вероятностный показатель коррупции в интервальной шкале? В сущности, это вопрос о валидности рейтинга TI. Чтобы правильно ответить на него, представляется полезным сравнить порядковые шкалы CPI и BPI с порядковыми шкалами, используемыми в научно обоснованных приложениях. Так, например, А.И. Орлов [4] упоминает: шкалу стадий гипертонической болезни (по Мясникову), шкалу степеней сердечной недостаточности (по Стражеско-Василенко-Лангу), а также шкалу степени выраженности коронарной недостаточности (по Фогельсону). Используя эти шкалы, врач ставит диагноз и назначает лечение. В минералогии применяется шкала твердости минералов (по Моосу), согласно которой задана ранжировка следующего типа: "тальк – 1, гипс – 2, кальций – 3, флюорит – 4, апатит – 5, ортоклаз – 6, кварц – 7, топаз – 8, корунд – 9, алмаз – 10".

Вероятность же не имеет естественной шкалы, точнее, вероятностной шкалы не существует. Попытка определить интенсивность коррупции путем субъективной оценки вероятности несостоятельна, поскольку последняя не связана с изменениями фазового состояния коррупции. В самом деле, в любой из указанных выше порядковых шкал переход от одной градации к другой есть смена фазового состояния. Как пример последнего, в частности в шкале Мооса, меняется тип кристаллической решетки, в шкале Стражеско-Василенко-Ланга – вывод о характере протекания болезни (от последствий еще обратимых к уже необратимым).

Общая методика построения любой шкалы состоит в том, чтобы все респонденты обладали единым пространством восприятия. Для соотнесения измеряемого явления с той или иной шкалой необходимо осуществить некое допустимое преобразование физически наблюдаемых признаков в ранги. Также необходимо, чтобы такое преобразование (скалирование) было репрезентативным. В вероятностных же шкалах, которые использует TI, осуществляется нерепрезентативное преобразование. Иными словами, вопрос респонденту: "Какова вероятность того, что компании из перечисленных ниже стран заплатят или предложат взятку?" некорректен, поскольку в принципе не учитывает специфики метрики отдельных респондентов, а сама метрика того пространства, в котором респондент должен сформулировать ответ, строго не определена.

На основании вышеизложенного методика опроса независимых экспертов, согласно которой респондент дает ответ в форме вероятностной оценки коррупции, представляется принципиально порочной, а оценки TI, вырабатываемые на основании данных, поставляемых GIА, – необъективными.

Выводы

• Методология формирования порядковых шкал TI по оценкам BPI и CPI в принципе не защищена от субъективных ошибок и не может гарантировать верных политических выводов относительно уровня коррупции в экономике и государственных органах оцениваемых стран.
  
• Систематически завышаемый уровень коррупции в России является, скорее, следствием психологических установок экспертов TI и GIA, испытывающих давление общественного мнения, чем объективным научным результатом.
  
• Необходима независимая научная экспертиза методик TI и GIA.
  

Литература
1. Lambsdorff, Johann. An Empirical Investigation of Bribery in International Trade // The European Journal of Development Research (Special Issue: Corruption and Development, 1998). 10, 40–59.
2. Lambsdorff, Johann. Corruption in Comparative Perception // Economics of Corruption, edited by A.K. Jain. Dordrecht, FRG: Kluwer Academics, 1998. P. 81–109.
3. Sorokin, Pitirim. Fads and Foibles in Modern Sociology and Related Sciences. Westport, Connecticut, USA: Greenwood Press Publishers, 1965. P. 102–130.
4. Орлов А.И. Прикладной многомерный статистический анализ. – М.: Наука. – 1978. – С. 68–138.