CC BY
409Прикладная эконометрика, 2019, т. 54, с. 126-143. Applied Econometrics, 2019, v. 54, pp. 126-143. DOI: 10.24411/1993-7601-2019-10007
Е. Е. Сидорова, С. В. Голованова, C. Б. Авдашева1
Как измерить качество судебных решений? Кейс арбитражных судов
Исследование предлагает эконометрическую модель оценки факторов, влияющих на качество решений арбитражных судов первой инстанции, включая важнейший ресурс — затраченное на принятие решения время, на примере дел в отношении нарушения антимонопольного законодательства. В анализе используются два типа моделей: базовая модель бинарного выбора, где зависимой переменной является показатель качества судебного решения, а также двухшаговый метод оценки пробит-модели бинарного выбора с инструментируемой переменной издержек длительности рассмотрения дела в первой инстанции и включением контрольных региональных, временных и отраслевых эффектов. Эмпирические результаты устойчивы по отношению к модификациям модели, получен вывод о том, что для российской практики правоприменения длительность рассмотрения дела не влияет на качество решений, принятых первой инстанцией.
ключевые слова: эффективность судов; принятие судебных решений; время решения; дела о нарушении антимонопольного законодательства. JEL classification: P37; K41.
введение
Вопрос об эффективности судебного правоприменения крайне актуален. Интерпретация и применение правовых норм лежат в основе эффективности всей правовой системы, создавая институциональную среду для всех сфер жизни общества, в том числе экономики. Решения административных органов власти и результаты оспаривания обвинительных решений в арбитражных судах оказывают существенное влияние на бизнес-практику компаний.
Для России, как для страны с переходным этапом институционального развития и находящейся в условиях интенсивной модернизации правовой среды, вопрос оценки качества судебных решений особенно актуален и все еще остается недостаточно изученным. При этом
1 Сидорова Елена Евгеньевна — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва; [email protected].
Голованова Светлана Викторовна — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва; [email protected].
Авдашева Светлана Борисовна — Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва; [email protected].
вопрос эффективности пересмотра административных решений в российских арбитражных |
судах особенно важен, поскольку работа судебной системы влияет на: |
• стандарты применения административного законодательства; 5
• издержки применения законодательства; щ
• издержки разрешения споров по поводу применения законодательства; °„
• поведение административных органов и компаний, о
• и, в конечном итоге, на качество законодательства и его соблюдение (deterrence). £§
О
Количественный анализ качества судебных решений представляет собой комплексную § задачу, не имеющую единого подхода в работах исследователей. Прежде всего, неочевиден выбор индикаторов для измерения эффективности работы судей. В целом, оценка каче- <î ства решений арбитражных судов в части оспаривания административных решений осно- § вывается на показателях вероятности совершения ошибки правоприменения, которая чем <| выше, тем ниже качество принятого решения. Например, Baye, Wright (2011) используют о два показателя качества судебного решения. Во-первых, это отмена решения суда первой ^ инстанции в суде более высокой инстанции (предполагается, что суды более высоких инстанций, как правило, более компетентны). Во-вторых, это отказ от подачи апелляции со стороны обвиняемой стороны по вынесенному решению в арбитражные суды более высоких инстанций, что трактуется как индикатор высокого качества решения, принятого судом первой инстанции. И тот и другой подход справедлив лишь отчасти. С одной стороны, процесс апелляции решений направлен на устранение или уменьшение числа ошибок правоприменения I и II рода — стороны обвинения с большей вероятностью будут оспаривать решение суда первой инстанции, если решение суда первой инстанции было ошибочным, или с целью обеспечить соответствующие стимулы судьям судов первой инстанции по снижению ошибок в вынесении решений в будущем. С другой стороны, высокие выигрыши стороны в случае успеха апелляции могут мотивировать сторону подавать иск в высшую инстанцию даже при очень низкой вероятности его удовлетворения. В таком случае факт апелляции перестает выполнять функцию индикатора качества решения суда первой инстанции.
Отдельное направление исследований посвящено изучению факторов, влияющих на вероятность апелляции решения и результаты данных процедур оспаривания, т. е. на окончательное судебное решение, вступившее в силу (Daughety, Reinganum, 2000; Levy, 2005). Вероятность апелляции определяется стимулами компании в доказательстве своей позиции в суде и ее финансовым состоянием. Например, если компания стремится избежать получение штрафа, который оказывает серьезное влияние на ее деятельность, то вероятность подачи апелляции на неудовлетворительное решение суда первой инстанции будет высока (Hüschelrath, Smuda, 2014). Кроме этого, на вероятность апелляции влияют и такие факторы, как величина штрафа и число участников судебного разбирательства, являющиеся параметром возможных усилий сторон (Carree et al., 2010). Среди важных факторов, влияющих на результат судебного решения, исследователи также выделяют репутацию хозяйствующих субъектов, что особенно характерно для крупных компаний. С целью сохранить репутацию в деловой среде крупные предприятия также имеют достаточно стимулов для обжалования решения суда первой инстанции, при этом поводами для обжалования становятся чаще всего недостаточная степень аргументации стороны обвинения, т. е. низкое качество приводимых стандартов доказательств со стороны регулирующего органа, а также процессуальные нарушения рассмотрения антимонопольного разбирательства, т. е. методологические ошибки
проведения антимонопольного расследования, отраженные впоследствии в стандартах доказательства нарушения (Voigt, 2006).
Двумя показателями, которые характеризуют результаты работы судей, является их производительность, измеренная в числе разрешенных дел за определенный период времени (как показатель, обратный времени, затраченному на разрешение дела) (Voigt, El Bialy, 2016), и правовое качество. Второй подход может быть измерен как фактом оспаривания решения (Schneider, 2005), так и наличием потенциальных ошибок правоприменения (Chopard et al., 2018).
Однако роль временных затрат в определении эффективности работы судей более сложная. В работе (Carree et al., 2010) показано, что вероятность подачи апелляции в целом значимо зависит в том числе от длительности рассмотрения дела и числа рассматривающих его судей (т. е. числа инстанций). Время рассмотрения дела в качестве самостоятельного индикатора производительности судей используется во многих работах (Palumbo et al., 2013; Economides et al., 2013; Cauthen, Latzer, 2008). При этом выявлена отрицательная взаимосвязь между вероятностью апелляции и/или отмены решения административных органов власти и временем рассмотрения дела судьей, что делает дискуссионной возможность использования показателя апелляций и показателя времени рассмотрения как самостоятельных показателей производительности судов.
В то же время в ряде исследований не обнаруживается отрицательной связи между показателями производительности судей, измеренной числом разрешенных дел, и правовым качеством принятых решений (Dimitrova-Grajzl et al., 2016). Указанное исследование представляет особый интерес, поскольку оно, как и приведенный в настоящей статье анализ, посвящено судам в переходной экономике. В свою очередь, эмпирический вывод о необходимости компромисса между скоростью разрешения дела и его правовым качеством принципиален для оценки системы арбитражных судов РФ. На данный момент их отличительная особенность — высокая скорость принятия решений по некоторым типам делам (включая дела о нарушении антимонопольного законодательства, рассмотренные в данной статье). Если «платой» за высочайшие стандарты скорости принятия решений окажется снижение их правового качества, то этот вывод служил бы основанием для критики в адрес действующей системы.
В настоящей статье рассматриваются эконометрические подходы к оценке качества судебных решений, которые в дальнейшем применяются к анализу данных об оспаривании административных решений в арбитражных судах на примере антимонопольных дел.
Статья состоит из трех разделов. В разделе 1 описывается методология анализа. Спецификация эконометрической модели представлена в разделе 2. В разделе 3 обсуждаются используемые данные и результаты оценки моделей. В последнем разделе приводятся выводы.
1. методология и данные
Большинство дел в правовой системе разрешается до судебного процесса, однако анализ результатов судебных разбирательств позволяет проанализировать качество правоприменения в отношении спорных случаев, оказывающих, как правило, значимое воздействие на стратегии экономических агентов и правоприменительную практику.
Представленный ниже анализ направлен на эмпирическую оценку качества судебных решений в отношении решений административных органов на примере дел о нарушении
антимонопольного законодательства в России и исследование влияния на него нескольких §
(и
групп факторов. |
п ч
В качестве зависимых переменных, в соответствии с описанными выше подходами, ре- ®
ализованными другими авторами, используются следующие показатели. щ
о
2. Апелляция решения арбитражного суда первой инстанции для рассмотрения мате-
1. Соответствие решения суда первой инстанции фактически реализованному после § рассмотрения дела в инстанциях более высокого уровня.
Несоответствие решения, принятого судом первой инстанции, и итогового судебного ре- §
шения рассматривается как индикатор потенциальной ошибки правоприменения судьи ар- щ
битражного суда первой инстанции, и, следовательно, низкого качества судебного решения. о
риалов дела в судах более высоких инстанций. о
Факт обжалования решения суда первой инстанции любой стороной рассматривается как ^ сигнал о наличии потенциальной ошибки правоприменения, что требует повторного анализа материалов разбирательства судом более высокой инстанции.
Стороны обжалуют судебное решение, когда ожидаемая выгода от судебного процесса превышает связанные с ним расходы, что можно описать следующими формулами:
\да, если E[5] > E[C], Appellation = (1)
[нет, если E[5] < E[C],
E[ B] = p-V, (2)
V = F + M, (3)
где Е[В] — ожидаемые выгоды от выигрыша дела, Е[С] — ожидаемые издержки от обжалования решения, р — вероятность выигрыша дела, V — оценка полезности выигрыша обвиняемой компанией, ^ — величина штрафа, который не будет уплачен, М — денежный эквивалент снятия ограничения бизнес-практики.
Согласно формулам, показатель апелляции полностью отражает вероятность пересмотра судебного решения (т. е. вероятность его низкого правового качества) только при пренебрежительно малых издержках судебного разбирательства. Если они велики, то появляются дополнительные факторы, влияющие на вероятность апелляции, не связанные с качеством работы судей. Размер этих издержек косвенно может быть оценен временными затратами, связанными с судебным процессом.
3. Число инстанций, в которых было рассмотрено антимонопольное дело.
Предполагается, что чем в большем числе инстанций рассматривалось дело о нарушении антимонопольного законодательства, тем более вероятно совершение ошибки правоприменения в предшествующих инстанциях, чему могут способствовать разные факторы: низкий уровень специализации суда, недостаточное число судей, компетентных в отношении экономического анализа антимонопольной практики, высокая загруженность суда и пр.
I. Детерминанты качества судебного решения
Гипотеза H1. Влияние на эффективность работы могут оказывать карьерные стимулы судей и их профессиональные характеристики. Чем выше квалификация судьи, тем менее вероятно совершение юридической ошибки.
Гипотеза H2. Вероятность ошибки правоприменения зависит от комплексности требуемого подхода к анализу антимонопольного дела. Иными словами, чем сложнее дело, тем выше вероятность ошибки.
Гипотеза Н3. Чем больше усилий направляется сторонами судебного разбирательства на отстаивание своих интересов, тем выше качество представляемых доказательств и ниже вероятность ошибки правоприменения. Санкции, налагаемые на обвиняемую сторону, рассматриваются как прокси-переменная для оценки заинтересованности сторон в судебном решении в их пользу (величина Е[В] в уравнении (1)).
Гипотеза Н4. Существует «эффект обучения» для всех сторон судебного разбирательства: чем выше опыт участия сторон в рассмотрении антимонопольных дел в арбитражных судах, тем ниже вероятность совершения ошибки правоприменения.
II. Инструментируемая переменная
Длительность рассмотрения дела. Данная переменная вводится в одной из спецификаций базовой модели с целью контроля потенциальной проблемы эндогенности, поскольку данный параметр, измеряющий производительность судьи, может зависеть от ряда ненаблюдаемых параметров (подробнее см. п. 2.2).
III. Контрольные переменные
1. Правовой период. Данная переменная вводится для учета изменений, внесенных в конкурентное законодательство России в конце 2011 г.
2. Регион. Переменная вводится для учета различий в уровне институционального развития российских регионов.
3. Отрасль. Переменная вводится для учета отраслевой принадлежности обвиняемой в нарушении антимонопольного законодательства компании, что может влиять, в частности, на социальную значимость принимаемого судебного решения.
Источником информации для проводимого исследования является уникальная база данных решений российских арбитражных судов первой инстанции по делам об оспаривании решений, вынесенных антимонопольным органом о нарушениях требования статьи 10 (злоупотребление доминирующим положением) и статьи 11 (согласованные действия) Федерального Закона от 26.07.2006 № 135-Ф3 «О защите конкуренции». Для кодирования характеристик дел использовались тексты решений всех судебных инстанций, которые содержатся в Картотеке арбитражных дел Федеральных арбитражных судов Российской Федерации .
Выборка состоит из 1133 наблюдений, отражающих все дела о нарушении требований антимонопольного законодательства, дошедшие до рассмотрения в судебных инстанциях за период 2008-2015 гг. Все данные относятся к типу кросс-секционных3.
2 См. http://kad.arbitr.ru/.
3 Описательные статистики переменных, использованных в дальнейшем анализе, могут быть предоставлены авторами по запросу.
К = Х',Р+2 г1 {Регион, = Л+2 т1 {°тРасль, =1}+(Т, +ек,, (4) ¿=1 1=1
[1, если У." > 0,
= [0 У * < 0 (5)
[0, если у. < 0.
Фиксируя значения объясняющих переменных, имеем
P(Yk =1) = P(Yik' >0) = Ф
76 18
b + 2 r I { pesuoHi = Л + 2 mt I\ompacëbi = l} + tT¡
j=i i=i
(6)
2. Модель 8
э
и
2.1. Базовая модель исследования 5
В данном разделе рассмотрим стратегию эмпирического исследования факторов, вли- °„
то
яющих на вероятность совершения ошибок правоприменения в суде первой инстанции. §
В рамках анализа оцениваются несколько альтернативных спецификаций модели с разны- §
ми зависимыми переменными. §
Модель 1: зависимая переменная (бинарная) — пересмотр решения суда первой инстан- ^
ции (т. е. факт несовпадения решения, принятого судом первой инстанции, и итогового ре- ^
шения). |
Модель 2: зависимая переменная (бинарная) — факт оспаривания решения арбитражно- <|
го суда первой инстанции в судах более высоких инстанций. о
Модель 3: зависимая переменная — число инстанций, рассматривающих дело о наруше- ^ нии антимонопольного законодательства, принимает значения от 1 до 15.
В моделях 1 и 2 наблюдаемая переменная бинарна, поэтому оцениваем пробит-модель следующего вида:
76 18
Здесь Уы — ненаблюдаемая латентная переменная качества судебного решения дела Ук1 — наблюдаемая зависимая бинарная переменная качества судебного решения; к = 1,2 для моделей 1 и 2 соответственно; . = 1,..., N, где N = 911 в модели 1 и N = 1076 в модели 2; Ф — кумулятивная функция стандартного нормального распределения; — вектор объясняющих переменных, определяющих решение суда, включающий параметры решения, оспариваемые санкции, характеристики судьи и других сторон разбирательства по 4 тестируемым гипотезам исследования; I{А} — индикатор события А; ^ — фиксированные эффекты региональных характеристик участников процесса для арбитражных судов РФ (всего 76) — коэффициенты при фиктивных переменных регионов ; mi — фиксированные
4 В выборке представлены арбитражные суды (АС) всех регионов России кроме А01 (АС Республики Адыгея), А02 (АС Республики Алтай), А18 (АС Республики Ингушетия), А78 (АС Забайкальского края), А80 (АС
Чукотского автономного округа), А83 (АС Республики Крым), А84 (АС Севастополя), А05П (Постоянное судебное присутствие АС Архангельской области в Ненецком автономном округе (Нарьян-Мар)), А50П (Постоянное судебное присутствие АС Пермского края), поскольку за исследуемый период в этих судах дела о рассматриваемых в работе правонарушениях не инициировались.
эффекты отраслей обвиняемой компании по типам экономической деятельности5 (всего 18) — коэффициенты при отраслевых фиктивных переменных; ^ — фиксированный эффект периода рассмотрения дела — коэффициент при фиктивной переменной временного периода Т (1 в случае, если наблюдение относится к периоду после 2011 г., 0 — иначе)6; еы — случайные ошибки.
Для получения оценок параметров уравнения регрессии используется метод максимального правдоподобия.
Контроль устойчивости результатов оценивания основан на сравнении результатов про-бит-модели, оцененной методом максимального правдоподобия, с оценками линейной модели, полученных методом наименьших квадратов для разных спецификаций модели.
В модели 3 зависимая переменная, принимающая целочисленные значения, рассматривается как непрерывная, и оцениваются аналогичные переменные, описанные в уравнении (4). Оценка осуществляется стандартным методом наименьших квадратов (МНК), У3{ — зависимая переменная качества судебного решения (число инстанций), е^ — случайная ошибка:
76 18
4 = Х',Р + 2 Г1 {РегиОНг = А + 2 т11 {°тРаСЛЬг =1}+Т + £3г . (7)
1= 1 1=1
2.2. Преобразование модели: решение проблемы эндогенности
Проблемы идентификации и эффективности эмпирической стратегии исследования состоят в том, что производительность судьи может зависеть от ненаблюдаемых параметров, определяющих ограничения экспертных, профессиональных или временных ресурсов, которые могут быть коррелированы с решениями суда первой инстанции. Например, длительность рассмотрения дела, влияющая как на решение суда первой инстанции, так и на вероятность допущения ошибок правоприменения и вынесения решения, может быть обусловлена высокой загруженностью судьи (число рассматриваемых дел на одного судью в определенный период), недостаточной степенью специализации регионального подразделения арбитражного суда, или быть следствием других ненаблюдаемых процессов регионального подразделения. Игнорирование потенциальной проблемы эндогенности может привести к ошибочной содержательной интерпретации результатов оценивания.
В рамках дальнейшего эмпирического анализа используется двухшаговый метод оценивания пробит-модели бинарного выбора (для переменной количества инстанций — двух-шаговый метод оценивания МНК-модели), где инструментируемая переменная — длительность рассмотрения дела в первой инстанции, а также учитываются региональные, временные и отраслевые эффекты.
5 Была использована следующая классификация видов деятельности, где в отношении компаний чаще выносились решения о нарушении статей 10 и 11 Закона «О защите конкуренции»: Пищевая промышленность (прочее); Крупа; Алкоголь; Нефтепродукты; Химическая промышленность; Лекарственные препараты; Электроэнергия; Газ; Теплоэнергия; Водоснабжение/водоотведение; Строительство и ремонт (зданий и инфраструктуры); Железнодорожный транспорт; Водный транспорт; Воздушный транспорт; Связь (телефонная, электросвязь, почта, трансляции, радио); Финансы (банковская и страховая деятельность); ЖКХ; Прочее.
6 Выделение двух периодов (2008-2011 и 2012-2015 гг.) обусловлено принятием в конце 2011 г «третьего антимонопольного пакета», содержащего существенные изменения норм антимонопольного законодательства.
Модели 1 и 2. Для того чтобы решить потенциальную проблему эндогенности, преобра- |
зуем базовую модель (4)-(5) в пробит-модель с инструментируемой переменной длитель- |
ности рассмотрения дела в арбитражном суде первой инстанции. 5
На первом шаге реализуется оценка факторов, определяющих зависимую переменную щ
длительности рассмотрения дела в арбитражном суде первой инстанции методом наимень- °„
ших квадратов вида о
76 18 §
у, = Х',Р+к\а+2 Г1 {Регион = А+2 т1 {°тРасль, =1}+Т+ V , (8) I
А=1 1=1 Щ
где ул — длительность рассмотрения антимонопольного дела в первой инстанции; К[а — §
линейная комбинация объясняющих факторов с параметрами, задаваемыми вектором а, опи- <|
сывающая индивидуальные и профессиональные характеристики судьи (уникальные пере- о
менные для эндогенной переменной, гарантирующие идентифицируемость параметров мо- ^ дели); Х'в — линейная комбинация объясняющих факторов с параметрами, задаваемыми вектором Ь и разделенными в соответствии с гипотезами Н2-Н4; vi — случайная ошибка.
На втором шаге оценивается вероятность аннулирования решения суда первой инстанции на основе пробит-модели бинарного выбора:
76 18
К = Х',Р + т, + 2 ГА1 {РегиОНг = А} + 2 т1 {отРаСЛЬ, =1}+Т +иг , (9)
А=1 1=1
где Уи — зависимая латентная переменная; уй — оценка уа, полученная на первом шаге; и1 — случайная ошибка.
Модель 3. В связи с тем, что зависимая переменная — непрерывная, в основе экономе-трической модели лежит оценка уравнений (8)-(9) двухшаговым методом наименьших квадратов (2SLS).
В соответствии с этим преобразованием, оценки модели становятся состоятельными, в отличие от оценок МНК при наличии эндогенности.
Результаты оценивания моделей представлены в следующем разделе.
3. результаты оценивания моделей
Результаты оценивания моделей (предельные эффекты) представлены в табл. 1. Зависимые переменные обозначены в заголовке главных столбцов. Кодировка столбцов таблицы организована следующим образом:
• BM/OLS (basic model / ordinary least squares) — оценка базовой спецификации модели методом наименьших квадратов;
• BM/ML (basic model / maximum likelihood) — оценка базовой спецификации модели методом максимального правдоподобия (пробит-модель);
• 2S/IV (2-step instrumental variables) — сокращенная форма базовой спецификации модели — двухшаговый метод оценки методом максимального правдоподобия с инструментируемой переменной, предполагаемой эндогенной;
u
s>
CD
a>
s> о
о
CD
a> ■o
s>
CD £
Таблица 1. Результаты оценивания: предельные эффекты
Зависимая переменная — соответствие Зависимая переменная — Зависимая переменная — число
решения суда первой инстанции факт апелляции решения инстанций, в которых было
фактически реализованному решению арбитражного суда первой инстанции рассмотрено антимонопольное дело
о
VO
BM/OLS BM/ML
Учет эндогенности 2S/IV DUR/INST
BM/OLS BM/ML
Учет эндогенности 2S/IV DUR/INST
BM/OLS Учет
эндогенности 2SLS DUR/INST
Группа 1. Карьерные стимулы судей и их профессиональные характеристики
Опыт работы Общий опыт работы судьи (года) Общий опыт судьи в рассмотрении антимонопольных
// 5.2"
// 5.7"
-4.0 -5.0"
-4.8 -1.9"
дел (число решений, рассмотренных судьей с участием ФАС в прошлом)
Специализированный опыт судьи в рассмотрении антимонопольных дел типа proper antitrust (число решений)
Первые три года работы судьи (разделение данных на две группы: еще не получивших постоянную позицию судьи и судьи со стажем более трех лет работы)
Квалификация Квалификационный класс судьи (от 1 до 5):
8.6
9.2
6.7
Рассмотрение дела по статье 11 ФЗ «О защите конкуренции» (соглашения и практика согласованных действий)
Привлечение экспертной оценки одной из сторон разбирательства
Группа 2. Комплексность требуемого подхода к анализу 12.4*" 10.5*" 10.8*** 8.8" -19.9*** -48.9*** -48.S
-2.1
-2.1
// //
// //
-5.1 ^1.8
7.1
2 -7.7* -7.5* 10.7* // // 7.0** // 8.4*
3 // // // // // 7.2** // 7.5*
4 // -14.2* // // // 14.3" // //
5 // // // // // // // //
Наличие у судьи степени кандидата юридических // // // 10.9** 7.8" // 0.32"
наук
Наличие ведомственных наград // // // 5.8* // // // //
Образование
Наличие у судьи экономического образования -25.9** -26.0** -20.8* // // -10.1" // -20.9***
Принадлежность судьи к «новому поколению» // // // // // // // //
граждан, получивших высшее образование после
1992 года
7.7
Окончание табл. 1
Зависимая переменная — соответствие Зависимая переменная — Зависимая переменная — число
решения суда первой инстанции факт апелляции решения инстанций, в которых было
фактически реализованному решению арбитражного суда первой инстанции рассмотрено антимонопольное дело
BM/OLS BM/ML
Учет эндогенности 2S/IV DUR/INST
BM/OLS BM/ML
Учет эндогенности 2S/IV DUR/INST
BM/OLS Учет
эндогенности 2SLS DUR/INST
Предоставление стандартов доказательств // // // // 6.5" 9.5*** 10.3*** // 0.33*** 0.35*** //
в соответствии с Порядком 2207
Присутствие в стандартах доказательств ссылок -16.9" -12.1** -13.9" // // // // // // // //
на экономико-теоретические модели
Присутствие в стандартах доказательств ссылок 28.0*" о о о // о о о // // 36.8***
на эконометрические модели
Длительность рассмотрения дела в арбитражном суде // // -3.2" // // // // //
первой инстанции
Группа 3. Санкции, налагаемые на обвиняемую сторону
Наличие штрафа в составе мер наказания решения // // // -9.6** -10.1*** -8.9*** -7.2* -9.2" -0.30" // -8.4"
антимонопольного органа
Размер штрафа // // // -1.4** -1.0** -1.0* -1.0* -1.5*** // // -1.5***
Наличие поведенческих предписаний в решении -6.7* -6.6* -5.2* -7.3* 4.9* 4.1* // // // // //
органа исполнительной власти, реализующего
антимонопольную политику
Группа 4. «Эффект обучения » сторон разбирательства
Присутствие третьих лиц в зале суда // // // // 5.7" 7.2*** 7.6" // 0.26*** 0.24*** //
Принадлежность к 400 крупнейшим компаниям -9.2" -9.0*** -8.9" -7.9* 6.4* 8.3" 7.2* -6.8" // // -7.4"
в России
Опыт компании в участии в судебных 4.8" 3.3" 3.2** // -4.9** -5.4** -5.0" // -0.19" -0.21*** //
разбирательствах против ФАС (число дел)
Опыт участия ФАС в рассмотрении 10.5" 9.1" 9.1** // 4.5" 2.8" 3.0" 8.0** // // //
антимонопольных дел в суде (число дел)
Опыт участия ФАС в рассмотрении 7.6" 5.1" 5.0* 9.3* 4.8* 2.0* 1.8" 12.6" // // 12.1***
антимонопольных дел типа proper antitrust в суде
(число дел)
Тест Вальда на экзогенность. - - не отвергается - - не отвергается - не отвергается
Н0 — экзогенность
Примечание. Уровни значимости: * — 10%, ** — 5%, *** — 1%; «//» обозначает статистически незначимые результаты; «о» означает, что переменная пропущена в ходе моделирования в статистическом пакете.
7 Приказ Федеральной антимонопольной службы от 28.04.2010 №220 «Об утверждении Порядка проведения анализа состояния конкуренции на товарном рынке»
Е. Е. Сидорова, С. В. Голованова, С. Б. Авдашева
• DUR/INST (duration/instruments) — уравнение линейной регрессии для инструментируемой зависимой переменной длительности рассмотрения дела в первой инстанции (логарифм);
• 2SLS (2-step least squares) — сокращенная форма базовой спецификации модели — двухшаговый метод оценки методом наименьших квадратов с инструментируемой переменной, предполагаемой эндогенной.
Все оцененные модели статистически значимы на 1%-ном уровне. При этом в спецификациях моделей, оцененных двухшаговым методом с целью решения потенциальной проблемы эндогенности, тест Вальда не отвергает гипотезу об экзогенности моделей (нулевая гипотеза состоит в том, что переменная длительности рассмотрения дела экзогенна и не требует инструментирования). Стандартные ошибки моделей, оцененных двухшаговым методом, более чем в два раза выше стандартных ошибок полной регрессии (пробит/МНК для числа инстанций), что характеризует потерю точности оценок, полученных двухшаго-вым методом, однако результаты оценивания моделей различных спецификаций робастны, т. е. демонстрируют устойчивость.
Статистическая незначимость показателя длительности рассмотрения дела в арбитражных судах первой инстанции не позволяет интерпретировать влияние параметров — инструментов в модели, а также ограничивает возможность интерпретации сокращенной формы уравнения, полученной двухшаговым методом.
4. Обсуждение результатов оценивания моделей
Полученные в рамках проведенного анализа результаты свидетельствуют о справедливости ряда сформулированных выше (в разделе 1) гипотез о факторах, влияющих на эффективность работы судей. Рассмотрим более подробно каждую из них.
Группа факторов 1 (гипотеза H1). Карьерные стимулы судей и их профессиональные характеристики.
(1) Опыт работы судьи. Опыт работы судьи в целом, выраженный общим стажем работы в должности судьи, не оказывает статистически значимого влияния на качество принимаемых судебных решений. Однако опыт, выраженный числом рассмотренных судьей дел о нарушении антимонопольного законодательства, оказывает значимое влияние на объясняемую переменную. Согласно оценкам, увеличение общего опыта рассмотрения антимонопольных дел судьей на 1% приводит к увеличению на 5-6 п.п. вероятности юридически верного решения (или снижения вероятности совершения ошибки правоприменения), т. е. вероятности совпадения решения, вынесенного судьей арбитражного суда первой инстанции, и решения, фактически реализованного после рассмотрения материалов антимонопольного разбирательства судами более высоких инстанций. Аналогичным образом, увеличение специализированного опыта судьи в рассмотрении дел типа proper antitrust на 1% приводит к увеличению вероятности принятия юридически корректного решения на 9 п.п.
(2) Квалификация судьи. Квалификационный класс судьи оказывает статистически значимое влияние на вероятность совершения ошибки правоприменения. В сравнении с судьями первого класса (наиболее высокого), судьи принимают решения, которые впоследствии
отменяются в судах более высоких инстанций, с вероятностью на 8 п.п. выше для судьи | второго класса, и со статистически значимой вероятностью на 14 п.п. выше для судьи чет- | вертого класса. Коэффициент перед переменной, соответствующей судье третьего класса, 5 статистически незначим, поэтому выводов относительно него сделать нельзя. Полученный щ результат не противоречит гипотезе о том, что чем более опытен судья, тем более он про- Ч изводителен в принятии юридически верных решений в отношении дел о нарушении анти- § монопольного законодательства.
о
Наличие у судьи ученой степени кандидата юридических наук и ведомственных наград § оказывает на качество судебных решений влияние, обратное ожидаемому. Эмпирический ^ анализ, проведенный в рамках данного исследования, иллюстрирует меньшую эффектив- о ность принятия решений со стороны судей, обладающих данными характеристиками, в от- | ношении дел о нарушении антимонопольного законодательства, требующих экономических <| компетенций и методологически комплексного подхода. При рассмотрении антимонополь- о ного дела в арбитражном суде первой инстанции судьей — кандидатом юридических наук ^ вероятность оспаривания решения на 8-10 п.п. выше, чем в случае судьи, не имеющего ученой степени; число инстанций, в которых рассматривается дело, для него выше в среднем на 0.3. Аналогично, оспаривание решения, вынесенного судьей, имеющим ведомственные награды, на 6 п.п. более вероятно, чем аналогичное решение со стороны судьи, не имеющего ведомственных наград. Полученный результат указывает на парадоксальное отсутствие положительной связи между академическими и профессиональными достижениями в прошлом и правовым качеством выносимых решений. Одним из возможных объяснений этого результата может быть существующая система мотивации судей: в соответствии с Законом РФ № 3132-1 «О статусе судей в Российской Федерации» от 26.06.1992 (в редакции от 05.12.2017 и с изменениями от 19.02.2018) судьи, имеющие ученую степень кандидата юридических наук, а также ведомственные награды, получают доступ к определенным профессиональным льготам — освобождаются от квалификационного экзамена на должность судьи (п. 5 статьи 5), получают ежемесячные доплаты к основному окладу (п. 1 статьи 19) в размере 5% должностного оклада для степени кандидата юридических наук и 10% для степени доктора юридических наук. Другими словами, наличие ученой степени и ведомственных наград являются законодательно обеспеченными инструментами карьерного поощрения судей, которые напрямую не связаны с эффективностью их профессиональной деятельности.
(3) Образование судьи. При рассмотрении дела в суде первой инстанции наличие у судьи экономического образования приводит к снижению на 26 п.п. вероятности совпадения решения с решением, фактически вступившим в силу. Это — неожиданный результат, поскольку именно в делах об экономических правонарушениях (к которым относятся нарушения требований Закона «О защите конкуренции») наличие у судьи экономического образования должно способствовать принятию более качественных решений. Возможным объяснением полученного результата может быть сомнительное качество экономического образования, получаемого судьями.
Группа факторов 2 (гипотеза Комплексность требуемого подхода к анализу антимонопольного дела.
По разным статьям обвинения эффективность работы судей может быть различной, что объясняется разными стандартами доказательства недопустимости той или иной бизнес-практики.
Результаты оценивания свидетельствуют о том, что дела о согласованных действиях (статья 11 ФЗ «О защите конкуренции») характеризуются более высокой (на 10.5-12 п.п.) вероятностью совпадения решения, принятого арбитражным судом первой инстанции, с фактически вступившем в силу после рассмотрения в судах более высоких инстанций, чем дела о злоупотреблении доминирующим положением (статья 10)8. В среднем они рассматриваются быстрее (на две судебные инстанции меньше) и с меньшей (на 50 п.п.) вероятностью апелляции на решение суда первой инстанции по сравнению с делами о злоупотреблении доминирующим положением. Этот результат согласуется с гипотезой Н2 о том, что более комплексные дела могут характеризоваться большей вероятностью ошибки правоприменения и, соответственно, более низкой эффективностью работы судей (согласно выбранным индикаторам). Дело в том, что для принятия решения о нарушении требований статьи 11 достаточно выявления факта заключения соглашения, ограничивающего конкуренцию (что является противоправным «по букве закона»). Нормативными актами предписано, что при расследовании дел о злоупотреблении доминирующим положением должен проводиться экономический анализ конкуренции на рынке по определенному алгоритму, что предъявляет более высокие требования к стандартам доказательства. Исследования практики применения антимонопольного законодательства в России (Сушкевич, 2007; Павлова, Шаститко, 2014; Шаститко и др., 2018; Юсупова, 2013; Макагоу, 2019) показывают, что применение статьи 11 Закона «О защите конкуренции» вызывает в судах более острые дискуссии по сравнению со статьей 10.
Эффекты, связанные с применением в рамках расследования экономического анализа, неоднозначны. Наличие независимой экспертной оценки (факт присутствия экспертов в зале суда) не оказывает статистически значимого влияния на показатели эффективности работы судей. В одной из спецификаций оцененной модели показано, что наличие эконометриче-ских расчетов значительно увеличивает вероятность юридически верного решения. Однако присутствие в тексте судебного решения ссылок на экономико-теоретические модели увеличивает вероятность ошибки правоприменения в арбитражном суде первой инстанции на 12-17 п.п. Впоследствии, при рассмотрении таких дел в более высоких инстанциях судьями, обладающими большим специализированным опытом, вероятность принятия решения, отличного от принятого судом первой инстанции, выше на 12-17 п.п. Проведение анализа в соответствии с требованиями Порядка 220 повышает вероятность оспаривания решения суда первой инстанции сторонами разбирательства на 7-10 п.п. и увеличивает число инстанций. Полученные результаты могут отражать тот факт, что экономический анализ, с одной стороны, повышает убедительность представленных аргументов, а с другой, может сам стать объектом критики и причиной новых апелляций.
Группа факторов 3 (гипотеза Н3). Санкции, налагаемые на обвиняемую сторону.
Согласно полученным результатам, на решения, содержащие штрафы, т. е. материальные санкции, апелляции подаются реже на 9-10 п.п. Это может свидетельствовать о наличии двух возможных эффектов. Во-первых, монетарные санкции мотивируют обе стороны судебного разбирательства прилагать больше усилий для защиты своих интересов
8 Методология доказательства обвинения по статье 10 четко прописана в Приказе Федеральной антимонопольной службы от 28 апреля 2010 №220 «Об утверждении Порядка проведения анализа состояния конкуренции на товарном рынке», в то время как для статьи 11 подобная методология отсутствует.
в суде и представлять более качественные свидетельства в поддержку своей позиции. Во- |
вторых, со стороны судебной системы «цена» совершения ошибки I рода (обвинение не- |
виновной компании) увеличивается, что создает стимулы судьям для принятия решений, 5
смещенных в пользу компаний, с целью минимизации вероятности совершения ошибки щ
правоприменения. °„
СВ
Санкции в виде поведенческих предписаний могут иметь более весомые последствия для § бизнес-практики обвиняемой компании, поскольку фактически требования, предъявляемые
о
антимонопольным органом к поведенческой модели участника рынка, являются прямым § вмешательством органа государственного регулирования в функционирование рыночной ^ среды, ограничивающим свободу действий компании и создающим дополнительные сти- о мулы для нее участвовать в судебном процессе. Результаты анализа подтверждают наличие § этого эффекта: наличие предписаний увеличивает вероятность апелляции на 4-5 п.п. и, как <| и в случае штрафов, снижает вероятность отмены решения, принятого арбитражным судом о первой инстанции, на 7 п.п. ^
Группа факторов 4 (гипотеза «Эффект обучения» сторон разбирательства.
Результаты анализа согласуются также с гипотезой о наличии «эффекта обучения». Каждый дополнительный 1% опыта компании, выраженный в числе рассмотренных в арбитражных судах дел о нарушении антимонопольного законодательства, приводит к увеличению степени «рутинности» дела, увеличивая согласованность принимаемого решения судами всех инстанций и снижая неопределенность. Эмпирически это выражено в увеличении скорости рассмотрения дела, снижении вероятности оспаривания решения на 5 п.п. и снижении вероятности ошибки правоприменения на 3-5 п.п.
Аналогичным образом на качество судебных решений положительно влияет опыт антимонопольного органа: каждый дополнительный 1% опыта снижает вероятность принятия юридически некорректных судебных решений на 5-8 п.п. Опыт органа исполнительной власти в рассмотрении антимонопольных дел в суде также важен: увеличение значения переменной опыта на 1% способствует снижению вероятности ошибки правоприменения на 9-11 п.п.
Таким образом, судебная система выступает также определенной платформой для развития качества институциональной среды антимонопольного правоприменения, «обучая» стороны разбирательства в предоставлении стандартов доказательств, способствуя минимизации ошибок I и II рода в условиях непрерывно развивающихся норм регулирующего воздействия.
Заключение
При оценке производительности судей и судов ключевой проблемой является компромисс между скоростью принятия судебных решений и их качеством. Актуальной задачей является как эмпирическая оценка этого компромисса, так и выбор показателя, измеряющего качество решения судьи. Академические исследования используют различные индикаторы, определяющие вероятность совершения ошибки правоприменения. В данном исследовании использованы три из них применительно к судебным решениям по делам о нарушении антимонопольного законодательства в России:
• соответствие решения суда первой инстанции фактически реализованному решению после рассмотрения дела в инстанциях более высокого уровня;
• апелляция на решение арбитражного суда первой инстанции для рассмотрения материалов дела в судах более высоких инстанций;
• число инстанций, в которых было рассмотрено антимонопольное дело.
В работе протестированы гипотезы о взаимосвязи этих индикаторов с временем, потраченным на принятие судебного решения. Время в данном случае является и характеристикой производительности судей, и, одновременно, фактором эффективности их работы.
Проведенный анализ качества судебных решений на примере дел о нарушении антимонопольного законодательства не отверг гипотезу об отсутствии проблемы эндогенно-сти в отношении переменной длительности рассмотрения судебного дела. Применительно к российской практике это означает, что увеличение использования такого ресурса, как время, не повышает правовое качество принимаемых решений в пределах проанализированной выборки дел.
Дополнительно, эмпирическая оценка выявила ряд факторов, определяющих качество судебных решений.
Как и ожидалось, сложность (комплексность) дела повышает вероятность совершения ошибки правоприменения. Это обусловливает особую важность специализированных судов (в отличие от системы неспециализированных судов) для увеличения эффективности антимонопольной политики. Выявлены эмпирические свидетельства того, что опыт участия сторон в судебных разбирательствах по делам о нарушении антимонопольного законодательства повышает качество судебных решений, что можно объяснить формированием стандартов доказательства. Так же как и опыт компании, опыт участия регионального подразделения антимонопольного органа в судебных рассмотрениях дел снижает вероятность совершения ошибки правоприменения, стимулируя стороны судебного процесса предоставлять более качественные свидетельства. Кроме того, показано, что чем выше потенциальный эффект от налагаемых санкций, тем выше стимулы обвиняемой стороны увеличивать ресурсы, затрачиваемые на предоставление стандартов доказательства, и тем менее дискуссионным становится принятое судебное решение.
Получен вывод о значимом влиянии установленной системы профессиональной и академической оценки судей на качество их решений. Наличие ученой степени кандидата наук и ведомственных наград не определяет более эффективное принятие решения судьей. Именно в подгруппе дел, рассматривавшихся судьями, обладающими этими характеристиками, ошибки правоприменения появляются чаще. Однако квалификационный класс судьи хорошо отражает эффективность принимаемых ими решений.
Благодарности. Авторы выражают глубокую благодарность двум анонимным рецензентам и всем участникам семинара «Прикладная эконометрика» в рамках ассоциированных мероприятий XX Апрельской международной научной конференции НИУ ВШЭ 9-10 апреля 2019 г. за ценные комментарии. Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2018 г.
Список литературы
э
и
Павлова Н. С., Шаститко А. Е. (2014). Эффекты «негостеприимной традиции» в антитрасте: дея- § тельное раскаяние против соглашений о кооперации? Вопросы экономики, 3, 62-85. ^
Сушкевич А. Г. (2007). Антиконкурентные соглашения: запреты, исключения из запретов и их Ч
то1
пределы в новом Федеральном законе «О защите конкуренции». Законы России: опыт, анализ, прак- § тика, 6, 34-41. й
Шаститко А. Е., Шабалов И. П., Филиппова И. Н. (2018). Организация российского производ- ^
ства труб большого диаметра: контекст, результаты, перспективы. Российский журнал менеджмен- щ
та, 16 (3), 435-464. о
¡8
Юсупова Г. (2013). Программа освобождения от наказания в антимонопольной политике: пробле- о мы эмпирической оценки. Экономическая политика, 6, 143-160.
Baye M. R., Wright J. D. (2011). Is antitrust too complicated for generalis judges? The impact of economic complexity and judicial training on appeals. Journal of Law and Economics, 54 (1), 1-24.
Carree M., Günster A., Schinkel M. P. (2010). European antitrust policy 1957-2004: An analysis of commission decisions. Review of Industrial Organization, 36 (2), 97-131.
Cauthen J. N., Latzer B. (2008). Why so long? Explaining processing time in capital appeals. Justice System Journal, 29 (3), 298-312.
Chopard B., Fain E., Roussey L. (2018). Does the appeals process reduce the occurrence of legal errors? Review of Law and Economics, 14 (2), 1-18.
Daughety A., Reinganum J. (2000). Appealing judgments. RAND Journal of Economics, 31, 502-525.
Dimitrova-Grajzl V, Grajzl P., Slavov A., Zajc K. (2016). Courts in a transition economy: Case disposition and the quantity-quality tradeoff in Bulgaria. Economic Systems, 40 (1), 18-38.
Economides K., Haug A. A., McIntyre J. (2013). Are courts slow? Exposing and measuring the invisible determinants of case disposition time. Economics Discussion Papers Series No. 1317. University of Otago.
Hüschelrath K., Smuda F. (2014). The appeals process: An empirical assessment. ZEW discussion papers No. 14-063.
Levy G. (2005). Careerist judges and the appeals process. RAND Journal of Economics, 36, 275-297.
Makarov A. (2019). Anti-competitive agreements in Russian courts (2008-2012): Antitrust law implementation and interpretation. Post-Communist Economies, 31 (3), 383-395.
Palumbo G., Giupponi G., Nunziata L., Mora-Sanguinetti J. (2013). Judicial performance and its determinants: A cross-country perspective. OECD Economic Policy Papers No. 5.
Schneider M. R. (2005). Judicial career incentives and court performance: An empirical study of the German labour courts of appeal. European Journal of Law and Economics, 20 (2), 127-144.
Voigt S. (2006). The economic effects of competition policy: Cross-country evidence using four new indicators. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=925794.
Voigt S., El Bialy N. (2016). Identifying the determinants of aggregate judicial performance: Taxpayers' money well spent? European Journal of Law and Economics, 41 (2), 283-319.
Поступила в редакцию 22.04.2019; принята в печать 15.06.2019.
Sidorova E., Golovanova S., Avdasheva S. How to measure the quality of court decisions? A case of commercial courts. Applied Econometrics, 2019, v. 54, pp. 126-143. DOI: 10.24411/1993-7601-2019-10007
Elena Sidorova
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation; [email protected]
Svetlana Golovanova
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation; [email protected]
Svetlana Avdasheva
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russian Federation; [email protected]
How to measure the quality of court decisions? A case of commercial courts
The research proposes an econometric model for assessing the factors, influencing the quality of court decisions, including time judge spends on the case, on the example of cases on antitrust law violations. We use wo types of models: the basic binary choice model, where the dependent variable is the quality indicator of the court decision, and the two-step method for evaluating the binary choice probit model with the instrumental variable of the costs of the case consideration in the court of the first instance and the inclusion of such control variables as regional, time and industrial effects. Empirical results are robust among model modifications, the analysis shows that time spent on a case consideration does not influence the quality of decisions judge makes.
Keywords: court efficiency; judicial decision-making; duration of the case; antitrust infringements. JEL classification: P37; K41.
References
Pavlova N., Shastitko A. (2014). Effects of hostile tradition in antitrust: Active repentance versus cooperation agreements? Voprosy Ekonomiki, 3, 62-85 (in Russian).
Sushkevich A. (2007). Anti-competitive agreements: Prohibitions, exclusions from prohibitions and their limits in the new federal act «On protecting competition». Laws of Russia: Experience, Analysis, Practice, 6, 34-41 (in Russian).
Shastitko A., Shabalov I., Filippova I. (2018). Russian production of large-diameter pipes organization: The context, results, and prospects. Russian Management Journal, 3, 435-464 (in Russian).
Yusupova G. (2013). Leniency program in antitrust: Problems of empirical estimation. Economic Policy, 6, 143-160 (in Russian).
Baye M. R., Wright J. D. (2011). Is antitrust too complicated for generalis judges? The impact of economic complexity and judicial training on appeals. Journal of Law and Economics, 54 (1), 1-24.
Carree M., Günster A., Schinkel M. P. (2010). European antitrust policy 1957-2004: An analysis of commission decisions. Review of Industrial Organization, 36 (2), 97-131.
Cauthen J. N., Latzer B. (2008). Why so long? Explaining processing time in capital appeals. Justice §
System Journal, 29 (3), 298-312. |
ч
Chopard B., Fain E., Roussey L. (2018). Does the appeals process reduce the occurrence of legal errors? ^
Review of Law and Economics, 14 (2), 1-18. ui
о
Daughety A., Reinganum J. (2000). Appealing judgments. RAND Journal of Economics, 31, 502-525.
О
Dimitrova-Grajzl V, Grajzl P., Slavov A., Zajc K. (2016). Courts in a transition economy: Case disposi- | tion and the quantity-quality tradeoff in Bulgaria. Economic Systems, 40 (1), 18-38. о
Economides K., Haug A. A., Mclntyre J. (2013). Are courts slow? Exposing and measuring the invisible £
cq
determinants of case disposition time. Economics Discussion Papers Series No. 1317. University of Otago.
Hüschelrath K., Smuda F. (2014). The appeals process: An empirical assessment. ZEW discussion pa- <§
pers No. 14-063. <|
Levy G. (2005). Careerist judges and the appeals process. RAND Journal of Economics, 36, 275-297. s
Makarov A. (2019). Anti-competitive agreements in Russian courts (2008-2012): Antitrust law imple- ^
uj
mentation and interpretation. Post-Communist Economies, 31 (3), 383-395.
Palumbo G., Giupponi G., Nunziata L., Mora-Sanguinetti J. (2013). Judicial performance and its determinants: A cross-country perspective. OECD Economic Policy Papers No. 5.
Schneider M. R. (2005). Judicial career incentives and court performance: An empirical study of the German labour courts of appeal. European Journal of Law and Economics, 20 (2), 127-144.
Voigt S. (2006). The economic effects of competition policy: Cross-country evidence using four new indicators. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=925794.
Voigt S., El Bialy N. (2016). Identifying the determinants of aggregate judicial performance: Taxpayers' money well spent? European Journal of Law and Economics, 41 (2), 283-319.
Received 22.04.2019; accepted 15.06.2019.
