CC BY
10
Вестник экономики, права и социологии, 2020, № 3
Экономика
УДК 332.146; 343.97
Влияния цифровой трансформации на методы антикоррупционного контроля как составляющая экономической безопасности субъекта Российской Федерации
Алексеев С.Л.
Кандидат педагогических наук, доцент, профессор кафедры уголовного права Академии социального образования (Казань)
Влияние цифровой трансформации на состояние региональной экономической безопасности определяется целым комплексом показателей так как коррупционные риски на государственном и муниципальном уровнях наравне с деловой коррупцией предопределяют непосредственным образом состояние всей экономики региона. Данные показатели по отдельности представляют собой факторы, влияющие на уровень развития тех или иных отношений, включая низовые институции. Однако в совокупности эти элементы способны сформировать целостный образ региональной экономики, функционирующей либо при нормальных условиях, либо сопряжены с повышенными рисками, включая коррупционные издержки. В связи с этим логично предположить, что эффективный механизм антикоррупционного контроля влияет на степень экономической безопасности в субъекте Российской Федерации.
Ключевые слова: коррупция, антикоррупционный контроль, противодействие коррупции, экономическая безопасность, антикоррупционная безопасность, предупреждение коррупции, экономический интерес.
«3»
Коррупционные риски на государственном и муниципальном уровнях наравне с деловой коррупцией предопределяют непосредственным образом состояние всей экономики региона. В связи с этим логично предположить, что эффективный механизм антикоррупционного контроля влияет на степень экономической безопасности в субъекте Российской Федерации.
В обобщённом виде мониторинг экономической безопасности сводится к двум ключевым направлениям деятельности:
1) сбору и анализу информации о фактическом состоянии экономики и об угрозах её сохранности (или развитию);
2) контролю выявленных угроз.
Тем самым правильно подобранные методы осуществления такого превентивного воздействия на коррупцию позволяют спрогнозировать поведение акторов и минимизировать соответствующие негативные последствия.
Цель данного исследования - выявить существующую методику мониторинга экономической без-
опасности и соотнести её с европейскими тенденциями развития антикоррупционного контроля.
В процессе исследования применялась совокупность методологических подходов. Так, в рамках мониторинга экономической безопасности методами антикоррупционного контроля применялась концепция управленческого цикла. Он представлен своеобразным алгоритмом действий, совершаемых акторами публичной политики и экономическими акторами с целью выявления различных угроз [1, с. 46].
В рамках данного методологического подхода принято выделять четыре последовательных стадии, на каждой из которых применяются общие методы мониторинга [2, с. 37]:
1) установление показателей, по которым рассчитывается степень экономической безопасности для определённой территории;
2) установление пороговых значений для каждого из таких показателей;
3) определение интегрального показателя;
4) градация районов, входящих в контролиру-
емую территорию, для выявления минимальных и максимальных угроз экономической безопасности.
Между тем приведённый вариант мониторинга региональной экономической безопасности методами антикоррупционного контроля имеет более усечённый вид. В частности, противодействие коррупции не сопряжено с установлением большинства пороговых значений, поскольку институты должны бороться с любым коррупционным проявлением, а не только с его массовым вариантом или с преступными формами (при превышении прогнозируемой планки). Тем самым установление отдельных показателей неизбежно происходит во взаимосвязи с предполагаемым интегральным значением, т.е. представляет собой одну стадию.
В силу того, что коррупция считается угрозой экономической безопасности, институтам антикоррупционного контроля приходится работать как с особо негативными её формами, так и с мелкими нарушениями, которые в совокупности представляют отдельный тип экономических и административных рисков. В условиях, когда имеются дефекты предупреждения коррупционного поведения на низовых уровнях, не может считаться эффективным противодействие т.н. «глубинной коррупции» [3, с. 136]. Напротив, при акценте методов контроля лишь на отдельной категории (например, только на коррупционных преступлениях) выводит из-под превенции обширный пласт экономических отношений в регионе (т.н. «бытовая» коррупция).
Вместе с тем превентивное воздействие на основные факторы, способствующие распространению коррупции в регионе в целом позволяет перейти на более высокий уровень борьбы с нею, т.е. трансформировать антикоррупционный контроль в соответствующую форму надзора. Тем не менее в условиях, сложившихся сегодня в субъектах Российской Федерации, анализируемый мониторинг экономической безопасности обладает заметной спецификой.
В частности, в Республике Татарстан, как и в большинстве российских регионов, уже в 2019 г. наблюдалась констатация факта завершения формирования институциональных основ для реализации антикоррупционного контроля. Это затронуло преимущественно сферу публичной службы и сопряжённые с ней виды деятельности, в рамках которых должностные лица отчитываются о собственных доходах, расходах и имуществе, а уполномоченные акторы проводят проверку указанной информации.
Одновременно в Татарстане фиксируется практика проведения избирательных проверок, что подтверждается официальной статистикой. Так, за 2018 г. специализированным электронным ресурсом, помогающим публичным служащим подать соответствующие сведения, воспользовались 8614 лиц, занимающих государственные долж-
ности, и 7986 муниципальных должностных лиц (общее количество 16 600 человек). Вместе с тем детальному анализу были подвергнуты лишь показатели 105 публичных служащих, включая депутатов республиканского и муниципального уровней. Из них только три представителя республиканского управления уличены в подаче неполных либо недостоверных сведений о своём имущественном статусе. Из общего числа муниципальных депутатов 11 граждан лишились своих полномочий в результате антикоррупционного контроля в отношении предоставленных ими данных.
Для сравнения обратимся к практике Ярославской области. В этом регионе аналогичные сведения за 2018 г. предоставили 1065 лиц из числа тех, кто занимает государственные должности, и 2894 муниципальных должностных лиц (общее количество 3959). Из них лишь по 10 государственным служащим проводились специальные антикоррупционные проверки, а в отношении семь должностных лиц приняты дисциплинарные меры. Касательно муниципальных служащих было проведено 14 проверок, в результате которых шесть должностных лиц прекратили свои полномочия. Отдельно реализовывал-ся контроль расходов по 28 публичным служащим, однако эти проверочные мероприятия не позволили обнаружить никаких нарушений.
При этом остаётся не вполне понятным механизм, инициирующий проведение указанных антикоррупционных проверок. С одной стороны, он закреплён в регламентирующих документах лишь частично, оставляя широкое усмотрение для институтов противодействия коррупции. С другой стороны, верификация всей информации, поступающей от подотчётных лиц, остаётся трудоёмким процессом, требующим временных, технических и кадровых ресурсов. Последние в субъектах Российской Федерации, переживающих частые кризисные явления в собственной экономике, подвергаются вынужденному ограничению.
В европейской экономической науке принято выделять три типа антикоррупционной верификации [4], которые в российских исследованиях принято называть стадиями реализации мер антикоррупционного контроля [5, с. 38]:
1) превентивная верификация, предполагающая соотношение имеющихся сведений с информационно-аналитическими платформами (налоговые, банковские реестры, реестры недвижимости и транспортных средств, а также персональная информация из органов, осуществляющих учёт граждан по месту жительства). На практике данная стадия реализуется посредством электронных алгоритмов, т.е. техническим образом. Если в рамках проводимой проверки возникают расхождения или сомнения в объективности таких показателей, данные отправляются на дополнительную антикоррупционную проверку;
2) текущая верификация должна осуществляться на постоянной основе, поскольку затрагивает сбор и анализ сведений о подконтрольных лицах в их динамике (например, изменения в имущественном статусе, частота возникновения конфликтов интересов, обращения граждан и юридических лиц на необоснованные решения, действия или бездействие и т.п.);
3) ретроспективная верификация затрагивает лишь тех должностных лиц, которые официально уволены с публичной службы. Методы её осуществления аналогичны текущей антикоррупционной проверке за тем лишь исключением, что они применяются на протяжении 3 лет, следующих за фактом прекращения служебных отношений. При наличии значительных расхождений в анализируемых сведениях (резкое увеличение доходов или расходов, укрупнение имущественного положения, занятие коммерческой деятельностью в сопредельных отраслях и т.п.) подконтрольное лицо должно пройти специальную проверку.
Приведённая статистика по двум субъектам Российской Федерации (Республике Татарстан и Ярославской области) показательна в плане трёхступенчатой оценки экономической безопасности. Так, чтобы определить современное состояние угроз в региональном сегменте через превентивное воздействие на коррупцию, властями используется формула расчёта коррупционной поражённости населения (далее - КПН) [6]. Она демонстрирует интенсивность коррупционных действий в соотношении с коррупционной активностью граждан, проживающих на определённой территории. При этом за основу выявления коэффициента берётся 100 тыс. населения.
Сам по себе КПН включает лишь доказанные коррупционные факты в их соотношении со 100 тыс. граждан, проживающих в определённом регионе или муниципалитете. Формула для расчёта предложена в следующем виде:
КПН = (ККП х 105) / ЧНР,
где КПН - коэффициент коррупционной пора-жённости населения региона;
ККП - количество коррупционных правонарушений, выявленных в регионе за определённый промежуток времени (из расчёта в 1 календарный год, за который отчитывают институты противодействия коррупции);
105 - единая расчётная база на 100 тыс. населения;
ЧНР - численность населения региона.
Приведённая формула позволяет определить соответствующие коэффициенты для каждого субъекта Российской Федерации и соотнести их на федеральном уровне. Однако показатели коррупционной поражённости населения зависят от данных о количестве нарушений, признаваемых властями в качестве форм коррупции.
Так, в Республике Татарстан по итогам 2018 г. было выявлено 832 преступления, которые имеют
«коррупционную направленность». К их числу республиканская правоохранительная система отнесла не только прямые факты коррупции, но и ряд смежных нарушений (злоупотребление полномочиями, их превышение, незаконное участие в бизнесе и т.п.).
Несмотря на то обстоятельство, что сами по себе преступления против публичной службы далеко не всегда сопряжены с извлечением коррупционной выгоды, следует отметить некоторое расхождение в цифрах. В частности, за 2018 г. в Татарстане усилиями лишь прокурорских проверок установлены 2807 коррупционных нарушений. К их числу отнесены не только преступные действия, но и административные проступки, и финансовые правонарушения, и ряд должностных дисциплинарных нарушений.
Если за основу расчёта брать только выявленные преступления коррупционной направленности, то КПН в Республике Татарстан за 2018 г. составляет 21,34. Тем самым на 100 тыс. населения Татарстана приходится лишь 21,34 коррупционных преступления. При более широкой трактовке коррупционных нарушений КПН Татарстана увеличивается до 72. Однако и данный показатель не может рассматриваться как истинный, потому что в расчётный коэффициент попадают лишь нарушения, выявленные региональными органами прокуратуры.
Если рассчитать КПН для Ярославской области, то за основу необходимо взять статистику органов прокуратуры, которые за 2018 г. выявили 1367 нарушений коррупционной направленности. При таком показателе КПН составляет 108,5 случаев на 100 тыс. населения (при общей численности данного региона 1 259 612 человек). При этом количество уголовных дел за 2018 г., сопряжённых с коррупционными преступлениями на территории Ярославской области, составило лишь 144. В такой плоскости КПН составляет 11,4.
Между тем расчёт коррупционной поражённости населения нуждается в определённых уточнениях. Так, количество населения на протяжении учитываемого года может значительно изменяться. Например, в Республике Татарстан официальная демографическая статистика по состоянию на январь 2018 г. демонстрирует цифру 3 894 284 человек. Если же обратиться к аналогичному показателю по состоянию на январь 2019 г., то данная цифра увеличилась на 4 344 человека и получила выражение в количестве 3 898 628 человек.
Учитывая то обстоятельство, что институты антикоррупционного контроля в субъектах федерации формируют итоговые годовые отчёты уже в начале следующего календарного года, за основу расчёта КПН эффективнее брать демографические показатели января года, следующего за годом мониторинга. Это означает, что КПН Татарстана и Ярославской области за 2018 г. должен учитывать прирост
(убыль) населения, в силу чего берётся демографическая статистика по состоянию на январь 2019 г.
Как видно, по двум анализируемым субъектам Российской Федерации значительно расходятся показатели коррупционной поражённости населения при сравнительно одинаковом наборе методов антикоррупционного контроля. Это означает, что в практической плоскости реализация данных методов сопровождается неравнозначными дефектами. Тем самым меры антикоррупционного контроля в официальной региональной статистике не отделены от постреакционных мер противодействия коррупции.
В описанной ситуации, свойственной всем субъектам Российской Федерации, требуется несколько иной подход к оценке влияния методов антикоррупционного контроля на экономическую безопасность. Прежде всего сложившаяся в современной экономической науке формула расчёта коррупционного охвата нуждается в корректировке по целому ряду оснований.
В частности, при наличии коррупционных фактов, не образующих состав преступления либо административного правонарушения, региональные институты антикоррупционного контроля не сообщают о них ни в прокуратуру, ни в иные правоохранительные органы. В управленческой практике выявленные несоответствия в отчётных документах публичных служащих могут признаваться незначительными, по причине чего виновное должностное лицо, как правило, не подвергается мерам юридической ответственности, т.е. не попадает в официальную антикоррупционную статистику. Лишь в отдельных случаях оно становится субъектом дисциплинарных мер (включая увольнение со службы). В таких случаях КПН значительно возрастает, если каждый коррупционный факт попадает в единую статистическую базу субъекта федерации. Однако таковая к настоящему моменту не разработана.
В этой связи пороговыми показателями должны стать цифры уволенных с публичной службы по коррупционным основаниям. Сегодня официальная статистика, ранжирующая прекращение служебных контрактов по группам нарушений как в субъектах Российской Федерации, так и на федеральном уровне, представлена в виде специального реестра [7]. Его данные значительно расходятся с показателями выявленных региональными прокуратурами коррупционных нарушений, что даёт основание сомневаться в возможности их использования при определении региональной КПН.
Поэтому доступными показателями считаются либо официальные цифры, публикуемые региональными институтами противодействия коррупции, включая прокуратуру, либо независимая статистика, приводимая неправительственными организациями. И те, и другие данные вызывают неоднозначную оценку среди исследователей.
Так, несмотря на умеренную эффективность прокурорских антикоррупционных проверок, они не позволяют сформировать целостный образ коррупции в регионе [8, с. 260]. Аналогичным образом, как отмечают многие авторы, довериться сведениям, собираемым негосударственными организациями, тоже затруднительно. Это связано с дефектами в реализации принципов открытости и прозрачности региональных институтов, занимающихся противодействием коррупции.
В большинстве случаев получить статистическую информацию о коррупционных фактах допустимо только из официальных источников. Провести их верификацию (особенно в трёхмерной европейской вариации) самостоятельно практически невозможно на фоне недоступности сведений о большинстве нарушений коррупционного характера. Если появляется альтернативная региональная статистика, то она подвергается критике как со стороны органов власти, заинтересованных в сохранении собственной репутации [9, с. 25], так и со стороны независимых экспертов [10, с. 50]. В большей степени ведение параллельного антикоррупционного аудита строится на слухах, домыслах, непроверенных данных, что приводит к ситуации, когда показатели сильно завышаются или принципиальным образом не отличаются от официальной статистики.
В силу отмеченной проблемы получение объективных сведений должно сопровождаться правильным применением методов, с помощью которых воплощается антикоррупционный контроль. Данный тезис подтверждается приведёнными несоответствиями в расчёте региональной КПН.
Так, предпочтительным показателем в аспекте антикоррупционного контроля следует признать количество всех нарушений подобного рода (и преступлений, и административных правонарушений, и дисциплинарных проступков). Кроме того, в расчёт необходимо включать нарушения и попытки их совершения со стороны иных акторов, прежде всего экономических. Это связано с тем обстоятельством, что меры такого контроля направлены не только на предупреждение преступных действий, но и на превентивное воздействие в отношении любого коррупционного поведения вне зависимости от его формально-юридических последствий.
Архаичность расчётов КПН для отдельно взятых субъектов Российской Федерации подтверждается также тем обстоятельством, что из статистики намеренно выбиваются корпоративные субъекты. Поскольку коррупция со стороны публичных служащих сопряжена не только с причинением экономического ущерба гражданам, но и организованному бизнесу, и некоммерческим структурам, в современной науке принято определять условную коррупционную виктимность [11].
Тем самым влияние цифровой трансформации на методы антикоррупционного контроля позволяет осуществлять мониторинг экономической безопасности субъекта Российской Федерации в отрыве от юридической ответственности, которая лишь гипотетически может наступить для виновного лица. Они же способствуют проведению проверок в отношении тех программных мер, которые постулируются большинством российских регионов, т.е. дебюрократизируют процесс верификации данных за счёт его технологизации (выполнение компьютерных алгоритмов, раскрытия электронных реестров и кадастров). Тем самым минимизируется пресловутый человеческий фактор, препятствующий прозрачности антикоррупционного контроля.
Литература:
1. Мику А.А. Методические основы мониторинга факторов, определяющих возникновение угроз экономической безопасности Российской Федерации: дис. ... канд. эконом. наук. - СПб., 2009.
- 164 с.
2. Селиванов А.И., Старовойтов В.Г., Трошин Д.В. Мониторинг экономической безопасности России: полимодельный подход к методическому обеспечению. - М.: Научные технологии, 2019.
- 294 с.
3. Фомина М.В., Приходько В.В. Коррупция и теневая экономика с позиции институциональной теории // Стратегия предприятия в контексте повышения его конкурентоспособности. - 2017. -№ 6. - С. 135-140.
4. Morita M., Flynn E.J., Ochiai S. Strategic management cycle: The underlying process building aligned linkage among operations practices // International Journal of Production Economics. -2011. - Vol. 133. - №. 2. - Р. 530-540.
5. Дахов И.Г., Семенова А.А. Противодействие коррупции в системе управления народным хозяйством. - М.: Изд-во «Русайнс», 2015. - 156 с.
6. Ермолаев Д.В. Уровень коррупционной пора-женности регионов Центрального Федерального округа // Регионология. - 2011. - № 4 (77). -С. 61-64.
7. Реестр лиц, уволенных в связи с утратой доверия. - URL: https://gossluzhba.gov.ru/reestr (доступ - свободный, дата обращения: 15.03.2020).
8. Чудиновских М.В. Организация контроля за расходами чиновников: нормативная база и правоприменительная практика // Вопросы управления. - 2019. - № 2 (38). - С. 254-262.
9. Смирнов Ф.Ф. Влияние транспарентности государственного управления на распространение коррупции // Вестник государственного и муниципального управления. - 2017. - № 1 (24). -С. 24-30.
10. Латов Ю.В. Коррупция в зеркале общественного мнения россиян: проблемы, противоречия, парадоксы // Journal of Institutional Studies. - 2019. -Т. 11. - № 4. - С. 40-60.
11. Каранина Е., Логинов Д., Алексеев С. Устойчивое развитие и экономическая безопасность региона // Серия конференций IOP: Наука о Земле и окружающей среде. 12-я Международная научная конференция по сельскохозяйственному машиностроению, ИНТЕРАГРОМАШ 2019. -С. 12-15.
The impact of Digital Transformation on Anti-Corruption Control Methods as a Component of the Economic Security of a Constituent Entity of the Russian Federation
Alekseev S.L.
Academy of Social Education (Kazan)
The impact of digital transformation on the state of regional economic security is determined by a whole set of indicators, since corruption risks at the state and municipal levels, along with business corruption, directly determine the state of the entire economy of the region. These indicators individually representfactors that affect the level ofdevelopment of certain relations, including grassroots institutions. However, in the aggregate, these elements are able to form a holistic image of a regional economy, functioning either under normal conditions, or are associated with increased risks, including corruption costs. In this regard, it is logical to assume that an effective anti-corruption control mechanism affects the degree of economic security in a constituent entity of the Russian Federation.
Key words: corruption, anti- corruption control, anti - corruption, economic security, anti- corruption security, prevention of corruption, economic interest.
