CC BY
241
СОСТОЯНИЕ КОРРУПЦИИ В РОССИИ: МЕТОДИКА ОЦЕНКИ
СИДОРЕНКО Элина Леонидовна, профессор кафедры уголовного права, уголовного процесса и криминалистики Московского государственного института международных отношений (Университета) МИД России, заведующая лабораторией криминологического анализа и прогнозирования Института законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве Российской Федерации, доктор юридических наук
117218, Россия, г. Москва, ул. Большая Черемушкинская, 34
E-mail: 12011979@list.ru
В работе раскрывается авторская методика оценки коррупции в России и отдельных субъектах Российской Федерации, обосновывается необходимость введения в научный оборот полифакторного индекса коррупции, построенного автором на основе математического измерения корреляции между должностной преступностью и основными социальными, экономическими и политическими показателями развития общества. Полифакторный индекс коррупции предлагается рассчитывать из суммарной величины коррупционного потенциала и коррупциогенных рисков. Проведенные расчеты позволили выявить субъекты Российской Федерации с высоким коррупциогенными рисками и построить прогнозы развития взяточничества в России до 2020 года. Кроме того, на основе корреляционного анализа автор устанавливает зависимость между уровнем коррупции и основными социально-экономическими показателями и на ее основе констатирует и объясняет устойчивые направления развития должностной преступности в России: ее интрузивность и сращивание с экономической преступностью.
Ключевые слова: коррупция, коррупциометрия, Монкор, динамика, состояние, индекс, криминологический анализ.
CORRUPTION IN RUSSIA: METHODOLOGY RESEARCH
E. L. SIDORENKO, professor of the Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of the Russian Federation, head of the laboratory of criminological analysis of the Institute of Legislation and Comparative Law under the Government of the Russian Federation, doctor of legal sciences
34, Bolshaya Cheremushkinskaya st., Moscow, Russia, 117218
E-mail: 12011979@list.ru
This paper reveals the author's assessment method of corruption in Russia and as well as in regions of Russia, in order to justify the introduction into scientific circulation polyfactorial corruption index. It's based on the mathematical correlation between the measurement of the job crime and major social, economic and political indicators relating to the development of society. The use of polyfactorial corruption index is suggested to calculate the total value of the potential corruption and corruption risks. Said calculations helped to reveal regions with a high risk of corruption and structure the forecasts of bribery situation in Russia until 2020. The author establishes a relationship between the level of corruption and the main socio-economic indicators and explains the trend of corruption in Russia.
Keywords: corruption, korruptsiometriya, Monkor, dynamics, state, criminological analysis.
DOI: 10.12737/21245
В последние два десятилетия как на международном, так и на национальном уровне борьба с кор -рупцией воспринимается как имиджевый показатель результативности уголовной политики1. Приветствуя повышенное внимание к данной проблеме, нельзя не отметить риски и злоупотребления, которые сопровождают оценку антикоррупционной политики отдельных государств в условиях отсутствия единой и согласованной методики анализа. Совершенно очевидно, что в современных условиях Россия как никогда остро нуждается в создании универсального по-
1 См.: Сидоренко Э. Л. Антикоррупционные стандарты ОЭСР и их реализация в национальном уголовном праве (опыт прохождения странами третьей фазы оценки) // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2014. № 1. С. 85—88; Сидоренко Э. Л. Мониторинг коррупции в России: первые итоги и перспективы // Библиоте -ка уголовного права и криминологии. 2015. № 2. С. 155—162.
казателя (коэффициента) измерения коррупции, который бы не только учитывал данные уголовной статистики и уровень восприятия коррупции, но и позволял прослеживать малейшие колебания в динамике должностной преступности и определять «болевые точки» национальной антикоррупционной политики.
С целью решения данных задач в лаборатории криминологического анализа и прогнозирования Института законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве РФ была разработана методика расчета индекса правопорядка на основе оценки показателей взяточничества и коммерческого подкупа.
Отличительной чертой разработанной методики является широкое использование математических методов оценки коррупции и ее системных связей с социальными, политическими и экономическими показателями жизни отдельного государства.
Выявление усредненных корреляционных показателей позволяет подчеркнуть криминологическую
специфику региона и ранжировать криминологические данные в соответствии с полученными системными показателями. Кроме того, установление скрытых устойчивых зависимостей между уровнем коррупции и отдельными социальными и политическими показателями позволяет в режиме реального времени диагностировать любые выходящие за рамки статистической погрешности отклонения в динамике коррупции и на основе данных показателей корректировать антикоррупционную политику.
В целях глубокого и всестороннего изучения региональных аспектов коррупции была разработана модель ее мониторинга и прогноза на основе измерения полифакторного индекса коррупции (ПИК).
Данный индекс представляет собой систему математически выявленных и эмпирически подтвержденных индикаторов оценки.
ПИК состоит из двух групп параметров:
1) коррупционного потенциала региона страны (КПР). Он показывает, какую долю в качественных и количественных показателях должностной и иной коррупционной преступности в стране занимает регион.
Суммарный коррупциогенный потенциал выстраивается из соотношения коррупции и шести частных показателей: 1) производственного потенциала региона (ППР); 2) инвестиционного климата (ИК); 3) природно-ресурсного комплекса (ПРК); 4) потребительской активности населения; 5) прожиточного минимума населения (ПМН); 6) показателя безработицы (ПБ).
Отмеченные выше показатели рассчитываются через корреляционное соотношение коррупционной преступности и отдельных социально-экономических показателей региона. Отнесение данных показателей к числу критериев оценки коррупционного потенциала региона объясняется стойкой зависимостью коррупции от производственных ресурсов государства или отдельного региона, инвестиционной активности, наличия либо отсутствия природных ре -сурсов и отдельных показателей экономического благополучия населения.
Схематично расчет коррупционного показателя региона слагается из средней арифметической суммы показателей соотношения коррупционной преступности с каждым из названных выше показателей и может быть представлен в виде формулы:
1V К
= ~Х х =-(х+-+х X
п 7= п
активностью населения, прожиточным минимумом (ПМН) и показателем безработицы населения (ПБ).
Показатель корреляции по каждому показателю х1-х 6 высчитывается по формуле:
cov
г
'XI
XI
X (X - X )(1 -1)
(х - х х (I -1 )2
х = —
п „
где средним арифметическим является коррупционный потенциал региона (КПР), а значения х1, х 2, х 3, х 4, х 5 и х 6 — соответственно показатели корреляции коррупции с производственным потенциалом региона (ППР), инвестиционным климатом (ИК), природ-но-ресурсным комплексом (ПРК), потребительской
где г — показатель корреляции коррупции с отдельными социально-экономическими показателями региона; X — количество преступлений коррупционной направленности, зарегистрированных в период с 2005 по 2015 г.; I — отдельные социально экономические показатели региона, зарегистрированные в отмеченный временной период.
Таким образом, КПР слагается из среднего арифметического показателей корреляции коррупции с социально-экономическими индикаторами благополучия региона и может быть представлен в виде формулы:
КПР = (г + г + г + г + г + г ) / 6
1Ч1И ^ППР 'ик 'ПРК ПАК ПМН 'ПБ>"
где гППр — показатель корреляции коррупции с про -изводственным потенциалом региона (ППР), гИК — показатель корреляции коррупции с инвестиционным климатом (ИК), гПРК — показатель корреляции коррупции с состоянием природно-ресурсного комплекса, гПАК — показатель корреляции коррупции с потребительской активностью населения, гПМН — по -казатель корреляции коррупции с прожиточным минимумом населения; гПБ — показатель корреляции коррупции с показателем безработицы населения;
2) коррупциогенные риски региона (КРР) характеризуют составляющие социальной, экономической и политической системы региона, которые являются уязвимым звеном в построении региональной антикоррупционной политики.
КРР предполагает суммарный учет следующих групп факторов: соотношения коррупционной преступности, численности государственного аппарата и служащих органов местного самоуправления, показателей криминотропных рисков (т. е. рисков быть выявленными и осужденными).
КРР рассчитывается по формуле:
КРР = (ггс + гкр) / 2,
где ггс — соотношение коррупционной преступности и численности государственных служащих и служащих органов местного самоуправления; гКр — корреляция коррупции с риском быть выявленным и осужденным.
Вклад каждого частного риска или потенциала в итоговый индикатор полифакторного индекса коррупции (ПИК) оценивается посредством соотнесения показателей по формуле:
ПИК = КПР X КРР.
Применение сложных расчетов позволяет минимизировать риски искажения результатов вследствие неточности официальных статистических показателей за счет того, что последние непосредственно не влияют на производимые расчеты2.
В основу оценки закладывается корреляция коррупции с отдельными социально-экономическими, конъюнктурными и криминологическими факторами, а следовательно, в основу расчетов полифакторного индекса коррупции закладываются уже не сами по себе официальные данные об уровне коррупции, внутреннем валовом продукте региона, уровне безработицы и др., а внутренние системные зависимости между ними, представленные в виде показателя от -1 до +1.
Если показатель составляет от 0,7 до 1, то это указывает на прямую устойчивую зависимость между явлениями (связь причина — следствие), показатель в размере от 0,4 до 0,7 позволяет усматривать между явлениями обусловливающую связь (связь условие — следствие), а показатель от 0 до 0,4 свидетельствует об опосредованной (случайной) зависимости между анализируемыми явлениями.
Предложенная выше методика позволяет не только оценить состояние коррупции в России и определить «болевые точки» современной уголовной политики, но и произвести ранжирование субъектов РФ на четыре группы:
1) регионы с высоким показателем антикоррупционной безопасности (низкий КПР + низкий КРР);
2) потенциально коррупционные регионы (высокий КПР + низкий КРР);
3) регионы с высоким риском коррупции (низкий КПР + высокий КРР);
4) коррупционно опасные регионы (высокий КПР + + высокий КРР).
В отличие от иных видов антикоррупционного рейтингования регионов предлагаемая модель основывается на соотношении не первичных статистических показателей социально-экономического благополучия отдельных субъектов РФ, а на так называемом корреляционном показателе их соотношения с криминальными данными.
В целях апробации данной методики был оценен полифакторный индекс коррупции (ПИК) в десяти субъектах РФ: г. Москве, Московской, Тверской, Кировской и Иркутской областях, Ставропольском, Краснодарском, Красноярском и Приморском краях и Республике Дагестан.
Выбор регионов обусловливался необходимостью рассмотрения выделенных выше показателей применительно к субъектам с различной экономической, социальной и политической инфраструктурой.
2 Систему расчетов см.: Сидоренко Э. Л. О системности дифференциации уголовной ответственности с учетом возраста потерпевшего // Российский криминологический взгляд. 2009. № 4. С. 240—246.
Проведенные исследования позволили дифференцировать регионы в рамках предложенной выше модели на четыре группы:
1) регионы с высоким показателем антикоррупционной безопасности (низкий КПР + низкий КРР): Ир -кутская и Кировская области;
2) потенциально коррупционные регионы (высокий КПР + низкий КРР): г. Москва, Ставропольский край, Московская и Тверская области;
3) регионы с высоким риском коррупции (низкий КПР + высокий КРР): Приморский и Красноярский края;
4) коррупционно опасные регионы (высокий КПР + + высокий КРР): Краснодарский край, Республика Дагестан.
Соотношение показателей КПР и КРР позволило приблизительно рассчитать и спрогнозировать динамику коррупции в отдельных регионах в период с 2016 по 2020 г.:
Республика Дагестан — прирост в среднем 15— 22%;
Краснодарский край — прирост 15—20%;
Приморский край — прирост 20—30%;
Красноярский край — прирост 25—35%;
Москва — снижение 5—15%;
Ставропольский край — прирост 5—10%;
Московская область — снижение 10—25%;
Тверская область — снижение 3—10%;
Иркутская область — прирост 5—10%;
Кировская область — снижение до 5%.
Кроме того, проведенное исследование позволило выявить ряд следующих устойчивых характеристик региональной коррупции.
1. Коррупция постепенно избавляется от своего общеуголовного начала и приобретает черты экономической преступности. На это, в частности, указывает наличие устойчивой обратной зависимости между динамикой коррупционной и общеуголовной преступности. Кроме того, в отдельных регионах страны (г. Москве, Краснодарском крае) между коррупцией и экономическими преступлениями показатель корреляции приближается к максимальному показателю (0,9), что свидетельствует о сближении преступных интересов бизнеса и власти.
2. Коррупционная преступность в субъектах РФ проявляет интрузивность. Главная отличительная черта интрузивной коррупции состоит в том, что она проникает, встраивается и начинает играть существенную роль в системе социальных, правовых, финансовых, экономических и других отношений, постепенно изменяя политическую и культурную жизнь в регионе.
На наличие интрузивных свойств указывают: высокий уровень криминотропных рисков, устойчивая обратная зависимость между ростом коррупции и материальным благополучием населения, прямая связь между коррупцией и численностью
государственного аппарата и органов местного самоуправления.
3. Для региональной коррупции характерно деструктивное начало. В отличие от конструктивной преступности, которая приводит к развитию теневой экономики и появлению новых рабочих мест, современная должностная преступность ориентируется на извлечение криминальных доходов из разрушения экономических и социальных отношений, из подрыва основ государственности, из уничтожения духовных и моральных устоев общества (на это указывает прямая зависимость коррупции от степени изношенности основных фондов и обратная — от валового регионального продукта) и др.
4. Сравнение коррупционных показателей с основными социально-экономическими параметрами развития регионов позволяет разделить субъекты РФ на две основные группы:
во-первых, дотационные регионы, для которых характерно развитие коррупции в рамках традиционной модели «чиновник — гражданин». Их отличает наличие прямых причинных связей с показателями федеральных отчислений в региональные бюджеты и степенью изношенности основных фондов, восстановление которых является существенной статьей расходов дотационных субъектов;
во-вторых, инвестиционно привлекательные регионы, которые характеризуются наличием обратных связей между коррупцией и темпами развития экономики, объемами строительства, индексами производства и объемами потребления. В таких субъектах коррупция принимает черты теневой экономики и сращивается с бизнес-преступностью.
Таким образом, в России в зависимости от социально-экономической специфики региона должны разрабатываться две основные модели коррупции и, соответственно, две стратегии антикоррупционной политики:
во-первых, противодействие преступности через предупреждение взяточничества на уровне чиновников субъектов РФ и органов местного самоуправления;
во-вторых, предупреждение коррупции на уровне слияния власти и бизнеса, где источником преступного дохода является не получение взяток, а система откатов.
5. В инвестиционно привлекательных регионах выявлена обратная зависимость между коррупцией и объемом прямых иностранных инвестиций. Особенно наглядно эта тенденция проявляется в г. Москве и Приморском крае. Она свидетельствует о том, что современные иностранные инвесторы предпочитают строить бизнес на основе прозрачных отношений с властью и стимулируют ее на принятие активных мер по предупреждению взяточничества.
6. Как показало исследование, региональная коррупция слабо зависима от объемов валового регио-
нального продукта, что позволяет рассматривать ее не столько как экономическое, сколько как системное бюрократическое явление, существующее параллельно с экономическими реформами и социальными преобразованиями в плоскости управленческих решений.
7. Как эффективное средство предупреждения коррупции в регионе зарекомендовали себя мероприятия по защите средств федерального бюджета, направленные на реализацию приоритетных национальных проектов. В регионах, в которых проводилось большое количество проверок расходования бюджета в рамках национальных проектов «Жилье», «Образование», «АПК» и «Здоровье», в последующие годы существенно сокращалось количество правонарушений, связанных с нецелевым или неэффективным расходованием бюджетных средств.
8. Сравнение данных по категориям лиц, совершаю -щих преступления коррупционной направленности в регионах, свидетельствует о заметной ротации взяткополучателей по признаку должностного положения. Если пять лет назад основные объемы преступных доходов распределялись между представителями исполнительных, правоохранительных и законодательных органов субъектов РФ, в то в последние два года отмечается существенное сокращение численности выявленных взяткополучателей среди представителей законодательной власти и контролирующих организаций при уверенном росте преступлений, совершаемых представителями исполнительной власти субъектов. Данная тенденция объясняется не только высокой эффективностью предупреждения взяточничества в правоохранительных органах, но и существенным изменением модификации региональной коррупции. Она больше не ограничивается дачей и получением взятки, а переходит на более сложные модели нецелевого расходования бюджетных средств, практику откатов и использование других коррупционных механизмов в сфере государственных закупок. Не случайно в числе приоритетных направлений Национального плана на 2016—2017 гг. обозначено предупреждение коррупции в сфере государственных закупок.
9. Характерной особенностью преступлений коррупционной направленности является преобладание квалифицированных видов мошенничества (в среднем 35% от общей доли коррупционных преступлений). При этом в инвестиционно привлекательных регионах показатель коррупционного мошенничества в среднем на 10% выше аналогичного показателя в дотационных регионах. Преобладание доли мошенничества является косвенным свидетельством эффективности предупреждения коррупции и укладывается в традиционную «западную» модель предупреждения взяточничества: снижение уровня взяточничества — повышение уровня коррупционного мошенничества — снижение уровня бытового мошенничества. Наблюдаемая тенденция в случае трансляции
на нее западного опыта противодействия взяточничеству может стать основой для положительных про -гнозов снижения бытовой коррупции на среднесрочную перспективу.
10. В ходе исследования выявлена обратная зависимость между уровнем коррупции и внедрением современных информационных технологий: 1КТ-техно-логий, видеорегистраторов на форменной одежде сотрудников полиции, кассиров-контролеров и др., мо-
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
делей облачного хранения данных о транзакциях в аппаратах контрольно-кассовой техники (в последнем случае имеется в виду апробация новых моделей в рамках Москвы, Московской и Калужской областей и Татарстана в 2015 г.). Пролонгированный эффект данных мероприятий, а также первоначальные результаты реализации проектов позволяют прогнозировать снижение показателей бытовой коррупции в среднем на 10—15% год.
Сидоренко Э. Л. Антикоррупционные стандарты ОЭСР и их реализация в национальном уголовном праве (опыт прохождения странами третьей фазы оценки) // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2014. № 1.
Сидоренко Э. Л. Мониторинг коррупции в России: первые итоги и перспективы // Библиотека уголовного права и криминологии. 2015. № 2.
Сидоренко Э. Л. О системности дифференциации уголовной ответственности с учетом возраста потерпевшего // Российский криминологический взгляд. 2009. № 4.
-о-
