CC BY
0
УДК 316.334.3:321 (470.332)
Оригинальная научная статья
DOI: 10.22394/2071-2367-2024-19-5-99-123
CC BY-NC 4.0
ВЫЯВЛЕНИЕ ЗНА ЧИМЫХ ФАКТОРОВ ФОРМИРОВАНИЯ РЕПУТАЦИИ РОССИЙСКОЙ ВЛАСТИ: ПО РЕЗУЛЬТАТАМ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
Н.Н. Розанова 1
e-mail: [email protected], ORCID 0000-0002-7243-8197, SPlN-код: 4820-9714, Author ID: 718061 Researcher ID: R-9751-2019 Scopus ID 57199392873
С.А.Ксенофонтов1 О
e-mail: [email protected], ORCID 0000-0001-8213-8801, SPlN-код: 7485-5706, AuthorlD: 738414, Researcher ID: HZJ-3432-2023
1Смоленскийгосударственныйуниверситет, адрес: 214000, Россия, г. Смоленск, ул. Пржевальского, д. 4
Поступила в
редакцию
19.10.2024
Поступила
после рецензирования
29.11.2024
Принята к публикации 05.12.2024
Аннотация. Цель статьи - выявить значимые факторы формирования репутации российской власти, определив зависимость между ними и оценкой репутации населением.
Эмпирической базой исследования является массив данных - результаты массовых социологических опросов населения, проведенных в 2021-2022 гг. в 11-ти субъектах РФ.
Использование методов математической статистики и интеллектуального анализа данных (Data Mining) позволило получить следующие результаты.
На оценку репутации российской власти для респондентов статистически значимое влияние оказывают следующие факторы: особенности восприятия репутации (смещение диапазона эквивалентности восприятия; интерес к деятельности власти; доверие к людям и организациям; персональная удовлетворенность жизнью; оценка содержательных характеристик репутации.
Оценивая репутацию российской власти, респонденты, по сути, оценивают ее честность, ответственность, справедливость, силу власти, близость к народу, профессионализм и неподкупность. Именно эти характеристики, их оценка определяют совокупную оценку репутации российской власти.
Построенная при этом прогнозная модель, позволяет правильно предсказать 57,5% от всего объема значений. Прогностическая роль модели определяется возможностью целенаправленного влияния на данные факторы для соответствующего изменения общественного мнения, направленного на повышение оценки и формирование положительной репутации.
Перспективы дальнейшего исследования связаны с изучением влияния всей совокупности факторов формирования репутации российской власти, построением соответствующей прогнозной модели с повышением ее точности, эмпирической апробацией на примере пилотного региона.
Ключевые слова: репутация российской власти, факторы оценки репутации, формирование положительной репутации, прогнозная модель, математическая статистика, Data Mining
Информация о финансировании: исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках государственного задания «Репутация российской власти: исторический контекст и политическая реальность»; FEMF-2023-0006, рег. № 1023090800006-1-5.4.1;5.6.2;2.2.3
Для цит.: Розанова Н.Н., Ксенофонтов С.А. Выявление значимьх факторов формирования репутации российской власти: по результатам социологического исследования//Среднерусский вестникобщественньх наук -2024. - Том 19. - №5. - С 99-123. DOI: 10.22394/2071 -2367-2024-19-5-99-123. EDN: TDPUPU
© Розанова Н.Н., Ксенофонтов С.А., 2024г.
Original article
IDENTIFICATION OF SIGNIFICANT FACTORS IN FORMING THE REPUTATION OF RUSSIAN AUTHORITIES: ACCORDING TO THE RESULTS OF A SOCIOLOGICAL STUDY
N. N. Rozanova1
e-mail: [email protected], ORCID 0000-0002-7243-8197, Scopus ID 57199392873, SPIN: 4820-9714, Author ID: 718061 Researcher ID: R-9751-2019
S.A.Ksen ofon tov1 e
e-mail: [email protected],
ORCID 0000-0001-8213-8801,
SPIN: 7485-5706,
AuthorlD: 738414,
Researcher ID: HZJ-3432-2023
Received 19.10.2024
Revised 29.11.2024
Accepted 05.12.2024
1 Smolensk State University (Russian Federation, Smolensk)
Abstract. The purpose of the article is to identify significant factors in the formation of the reputation of Russian authorities, determining the relationship between them and the assessment of the reputation by the population.
The empirical basis of the study is an array of data - the results of mass sociological surveys of the population conducted in 2021-2022 in 11 constituent entities of the Russian Federation.
The use of methods of mathematical statistics and Data Mining allowed us to obtain the following results.
The following factors have a statistically significant impact on the assessment of the reputation of Russian authorities for respondents: features of reputation perception (shift in the range of equivalence of perception; interest in the activities of the authorities; trust in people and organizations; personal satisfaction with life; assessment of the substantive characteristics of reputation.
When assessing the reputation of Russian authorities, respondents, in fact, assess its honesty, responsibility, fairness, strength of power, closeness to people, professionalism and incorruptibility. These characteristics and their assessment determine the overall assessment of the reputation of Russian authorities.
The predictive model constructed in this case allows us to correctly predict 57.5% of the total volume of values. The predictive role of the model is determined by the possibility of targeted influence on these factors for a corresponding change in public opinion aimed at increasing the assessment and forming a positive reputation.
Prospects for further research are associated with studying the influence of the entire set of factors in the formation of the reputation of Russian authorities, constructing an appropriate predictive model with an increase in its accuracy, and empirical testing using the example of a pilot region.
Keywords: reputation of Russian authorities, factors of reputation assessment, formation of positive reputation, forecast model, mathematical statistics, Data Mining
Funding information: The publication was done with the support of the Ministiy of Science and Higher Education of the Russian Federation within the framework of the state assignment "Reputation of Russian authorities: historical context and political reality"; FEMF-2023-0006, reg. № 1023090800006-1-5.4.1;5.6.2;2.2.3
For citations: Rozanova, N. N., Ksenofontov, S.A. (2024) Identification of significant factors in forming the reputation of Russian authorities: according to the results of a sociological study. Central Russian Journal of Social Sciences. Volume 19, no.5, P.99-123. DOI: 10.22394/2071-2367-2024-19-5-99-123 EDN: TDPUPU
ВВЕДЕНИЕ
Актуализация изучения репутации российской власти как феномена, сущностным признаком которого является «доверие, определена отмечаемым широким кругом исследователей ростом отчуждения власти от народа, что порождает социальную апатию и социальную атомизацию» (Рогачев, 2022, С.131), в то время как «доверие к проводимой государством политике становится ключевым фактором, способным придать гражданам уверенность в будущем, повысить их личную ответственность и эффективность их деятельности» (Ильичева, 2021, С. 162). Доверие (а не принуждение) «рассматривается в качестве определяющего условия эффективности власти, ее способности консолидировать общество в решении проблем его развития» (Черкашин, 2019, С.74). Научно обоснованной представляется связь между результатами деятельности власти и доверием к ней в контексте улучшения собственной репутации (Yang, 2021).
Репутация как междисциплинарный феномен становится предметом исследования во многих областях научного знания. Репутация различных субъектов политического пространства изучается такими учеными как М.Г. Анохин, И.С. Важенина, А.Р. Галлямов, О.Е. Гришин, Е.В. Коган, З.Р. Мингазова, И.Г. Харламов и др. По-прежнему сохраняет свою дискуссион-ность вопрос о дифференциации понятий «образ», «имидж», «репутация» и «бренд» (см., напр., Ревенко, 2024).
В последние годы, с учетом актуальной национальной повестки, появились исследования цифровой репутации, направленные на решение проблемы повышения репутационного капитала власти в процессе цифровизации государственного управления (Баженова, 2024; Ботнарь, 2020; Шестакова, 2022 и др.). В контексте рассматриваемой проблемы интерес представляет изучение репутационных факторов субъекта Российской Федерации, в частности, отмечается процесс становления и закрепления на государственном уровне показателей и атрибутов, присущих политической составляющей репутации субъекта Российской Федерации (Ландерова, 2022, С.102)
Однако заметим, что исследование категории целостного институционального субъекта - «российская власть», предпринимается впервые. Обращение к изучению репутации российской власти (государственная и муниципальная власть РФ) актуали-
зировано также современным, в том числе, нормативно закрепленным пониманием единства публичной власти1.
Международные исследования экстраполируют содержание репутации органов публичной власти на государственные и общественные организации в целом, выделяя понятие «бюрократической репутации» - bureaucratic reputation (Bustos, 2021), и обращая при этом внимание на отсутствие широкой / достаточной эмпирической базы (Lee, 2020). Ученые из КНР изучают взаимосвязь между уровнем доверия к правительству Китая, стремящемуся укрепить свою репутацию, и экономическими показателями развития страны (опрос «Азиатский барометр») (Yang, 2021).
Международные исследования экстраполируют содержание репутации органов публичной власти на государственные и общественные организации в целом, выделяя понятие «бюрократической репутации» - bureaucratic reputation (Bustos, 2021), и обращая при этом внимание на отсутствие широкой / достаточной эмпирической базы (Lee, 2020). В контексте данного исследования интерес представляет шкала бюрократической репутации, включающая 5 измерений (производительность, мораль, процедура, компетентность, общее отношение к субъекту - общая репутация), и апробированная на примере федеральных агентств США (Lee, 2019).
Ученые из КНР изучают взаимосвязь между уважением к власти, уровнем доверия к правительству Китая, стремящемуся укрепить свою репутацию, и экономическими показателями развития страны (на основе результатов опроса «Азиатский барометр», Национальный университет Тайваня).
Уровень доверия измерялся по пятибалльной шкале (В какой степени Вы доверяете центральному/местному правительству). Уважение к власти определялось по степени согласия с рядом утверждений, например, «руководители правительства подобно главе семьи, мы все должны следовать их решениям»; «правительство должно решить, следует ли разрешить обсуждение определенных идей в обществе»; «когда страна сталкивается с трудной ситуацией, правительство может пренебрегать законом, чтобы справиться с ситуацией». Заметим, что исследователи подчерки-
1 Федеральный закон от 08.12.2020 № 394-Ф3 «О Государственном Совете Российской Федерации». Ст. 2 // СПС КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_370105/.
вают связь традиционного китайского уважения к власти с конфуцианством, когда система ценностей побуждает граждан доверять правительству, следовать его решениям. Экономическая эффективность измерялась через ряд вопросов, например, об оценке общего экономического состояния страны.
Для исследования обозначенной взаимосвязи использовался регрессионный анализ. В результате было определено, что экономические показатели и уважение к власти положительно связаны с доверием к правительству, а вот взаимосвязь между экономическими показателями и уважением к власти отрицательно связана с доверием к правительству. То есть высокое уважение к власти ослабляет положительную связь между экономическими показателями и доверием к правительству. Так, самый высокий уровень доверия к правительству был обнаружен, когда уважение к власти было ниже, а экономические показатели - выше. Объясняется это двумя предполагаемыми факторами: переоценкой деятельности правительства (китайское общество сосредотачивается на хороших экономических результатах, но игнорирует плохие) и инстинктивным доверием к губернаторам (Yang, 2021).
Достижение цели данного исследования - выявление значимых факторов формирования репутации российской власти на основе определения зависимости между ними и оценкой репутации населением дает возможность целенаправленного выстраивания органами власти репутационной политики благодаря влиянию на те факторы формирования репутации, которые определяют ее оценку. Соответственно, создание положительной репутации российской власти, основанное на осознании объективных, научно обоснованных и эмпирически подтвержденных закономерностей формирования общественного мнения, будет способствовать политической стабильности, повышению социальной эффективности власти, доверия к ней граждан.
Потенциал дальнейшей научной работы, сопряженный с разработкой прогнозной модели формирования положительной репутации, также видится закономерным, так, в частности, исследователи, предложившие методику расчета интегральной оценки доверия к главам и исполнительным органам государственной власти субъектов Российской Федерации и муниципальной власти, отмечают перспективы «выхода на следующий уровень
знания, а именно на прогнозирование изменения уровня доверия населения к власти при воздействии на те или иные показатели социально-экономического развития и социального взаимодействия власти, бизнеса и гражданского общества» (Ильичева, 2022, С.41).
МЕТОДЫ И МА ТЕРИАЛЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Исследование факторов формирования репутации российской власти связано с выявлением взаимосвязи между факторами формирования репутации российской власти и ее оценкой населением. Соответственно, в качестве целевого показателя выступает оценка репутации российской власти.
Решение задачи происходит с использованием методов прикладной статистики и интеллектуального анализа данных (Data Mining) с приложением возможностей искусственного интеллекта к проблеме категоризации ответов на открытые вопросы анкеты и вопросы, требующие ранжирования предлагаемого набора характеристик.
Для более глубокого анализа распределения оценки репутации российской власти при независимом изменении остальных измеряемых факторов применялись методы регрессионного анализа. Использованы методы библиотеки scikit-learn для моделирования взаимодействия факторов и анализа результатов построенных моделей.
Модели, исследующие изменение недискретной переменной, активно применяются в естественных науках начиная с XX века. В гуманитарных науках корни моделей категориальной переменной можно проследить до ранних работ в области психометрии и методологии опросов. К концу XX века данные модели начинают использоваться для изучения социально-экономических процессов (Wasserman, 1996) разрабатываются теоретические и методологические обоснования такого подхода (Morrow-Howell, 1992; Agresti, 2012).
В XX веке исследователи осознали ограниченность стандартных методов регрессионного анализа, таких как линейный регрессионный анализ, применительно к порядковым данным. Традиционная линейная регрессия предполагает измерения на уровне числовых шкал, что неприменимо при работе с такими категориями, как «удовлетворительно», «хорошо», «отлично», которые являются порядковыми по своей природе.
Значительной вехой в истории моделей упорядоченного выбора стало введение упорядоченной логит-модели Питером МакКаллахом в 1980 году 1980). Эта модель была
разработана в ответ на потребность в статистической методике, способной обрабатывать порядковые зависимые переменные, при этом устраняя ограничения более ранних методов, которые часто предполагали равные интервалы между категориями.
В настоящее время методы математической статистики активно используются при изучении социальной проблематики (например, вопросов влияния образования на здоровье (Коссова, 2023), удовлетворенности заработной платой (Дубновицкая, 2021) и др.) и могут получить свое приложение в исследованиях проблемы формирования репутации российской власти.
В качестве источника данных использовано объединение баз данных по результатам социологического исследования - массового опроса населения 11 субъектов Российской Федерации, проведенного в 2021-2022 годах.
Исследования репутации российской власти основывается на теоретической модели единого концепта «репутация власти», разработанной и эмпирически апробированной руководителем проекта на примере ряда регионов Российской Федерации1.
Использована квотная выборка, отбор производился по следующим параметрам: пол, возраст, место проживания; по 1 500 респондентов в каждом из массовых опросов, 2021-2022 гг.; ошибка выборки - 2,53%.
1 Апробация теоретической модели позволила выявить отсутствие решающего влияния на формирование репутации следующих факторов:
- в рамках исследования 2021 г. (время проведения опроса - октябрь-ноябрь 2021 г.): социально-экономического - по уровню развития регионов - условный синтетический критерий, аккумулирующий несколько многофакторных классификаций, с приоритетом их социальной ориентации. Были определены 6 регионов Центрального федерального округа (ЦФО), сопоставимые по основным параметрам: Смоленская, Брянская и Орловская область (средний, уровень развития, по ряду параметров - ближе с низкому; низкая динамика) и Белгородская, Калужская и Липецкая области (высокий уровень развития; высокая динамика). Выделение данных пилотных регионов также исходило из учета особенностей их развития в рамках одного федерального округа. - в рамках исследования 2022 г. (время проведения опроса - октябрь-декабрь 2022 г.):
а) национального и религиозного факторов в их сочетании. Были изучены следующие регионы: республика Дагестан (многонациональная / преобладающая религия ислам), республика Чечня (мононациональная - титульная нация - чеченцы / преобладающая религия ислам), республика Коми (многонациональная / преобладающая религия православие), республика Татарстан (относительная сбалансированность влияния факторов: 2 преобладающие нации - русские и татары, 2 преобладающие религии - православие и ислам), 6 указанных ранее регионов ЦФО (мононациональный (русские) / православный регион);
б) фактора дихотомии «столица - провинция». Исследуемые регионы: г. Москва и
6 регионов ЦФО.
Соответственно, полученный опыт эмпирического исследования, свидетельствующий, с одной стороны, об отсутствии решающего влияния на формирование репутации указанных факторов, с другой стороны, позволивший выявить ряд существенных особенностей в восприятии репутации населением в разных регионах, обусловил необходимость применения методов математической статистики и искусственного интеллекта для выявления взаимосвязей между комплексом факторов, влияющих на формирование репутации российской власти и определяющих ее оценку населением.
Данные 2021 года содержат результаты анкетирования по Белгородской, Брянской, Калужской, Липецкой, Орловской и Смоленской области - всего 2 066 элементов (репрезентативность выборки - 1 500, однако был использован весь объем данных по совокупности ответов респондентов, превышающих объем выборки); данные 2022 года - по Москве, Республике Дагестан, Республике Коми, Республике Татарстан и Чеченской Республике - всего 1 500 элементов. Итоговая база данных содержит более 170 полей с различными типами данных: количественными и качественными.
Представим методику исследования зависимости факторов формирования репутации российской власти от ее оценки населением.
1) На первоначальном этапе происходила обработка массива данных. Это наиболее трудоемкая задача, поскольку она требовала предварительной дополнительной перекодировки ответов (множественного выбора) респондентов в необходимый формат.
Данные анкеты измеряются в качественных и количественных шкалах.
Данные по переменным:
- измеренным в количественной шкале - были взяты без изменений;
- измеренным в порядковой шкале, например, целевой признак, - также оставлены без изменений;
- измеренным в номинальной шкале, - потребовали представления в новой форме. Текстовые варианты ответов на вопросы анкеты не подходили для математического моделирования взаимосвязей между факторами, поэтому названия категорий были условно заменены числами. Так, например, оценки по номинальной шкале: «Совершенно неинтересна»; «Скорее неин-
тересна, чем интересна»; «Скорее интересна, чем неинтересна»; «Очень интересна», были изменены условными численными оценками 0, 1, 2, 3 соответственно.
На настоящем этапе исследования были категоризованы закрытые вопросы.
2) На следующем этапе был выделен ряд факторов, подлежащих первоначальному изучению на основе вопросов / ответов, «заложенных» в анкетировании 2021-2022 гг.
Представим далее совокупность факторов (f1, f2, f3... fn), подлежащих изучению в рамках первоначального этапа исследования:
- особенности восприятия власти при оценке репутации (в том числе, смещение диапазона эквивалентности восприятия власти) (f1);
- значимость источников информации в процессе формирования репутации российской власти (f2);
- информированность населения о деятельности власти (f3);
- интерес населения к деятельности власти различных уровней власти (f4);
- исторический сложившийся образ власти (f5);
- политическая активность населения (f6);
- доверие к людям и организациям (f7);
- удовлетворенность жизнью (f8);
- социально-демографические характеристики: пол (f9), возраст (f10), образование (f11), доход (f12).
В качестве переменных (х1, х2, х3... хп) определены ответы респондентов на вопросы анкеты (табл. 1).
3) Далее изучались зависимости между факторами формирования репутации российской власти и ее оценкой населения на основе построения прогнозных моделей и выделения наиболее статистически значимых факторов.
4) На следующем этапе исследования предстоит изучить влияние всех факторов формирования репутации российской власти и определить характер зависимости для наиболее значимых из них. Определение характера влияния факторов на показатели репутации власти позволит прогнозировать изменение репутации власти при изменении значений существенных факторов и даст возможность принимать решения, основанные на объективных данных и цифрах (Data Drive n), а, не опираясь на интуицию и личный опыт.
Таблица 1 - Совокупность факторов формирования репутации российской власти, переменные и их значения
Table 1 - The combination of factors of formation of the reputation of the Russian power, variables and their values
Фактор Переменная Ответы на вопрос анкеты (значения переменной)
Особенности восприятия власти при оценке репутации российской власти (А) x1 Чем Вы руководствуетесь, в первую очередь, при оценке репутации власти? (Оценка по номинальной шкале «Конкретными знаниями о деятельности власти»; «Общими представлениями о деятельности власти»)
x2 Чем Вы руководствуетесь, в первую очередь, при оценке репутации власти? (Оценка по номинальной шкале «Информацией о деятельности власти из СМИ, Интернета»; «Опытом взаимодействия с властью (своим/родных/знакомых)»)
x3 Оценивая репутацию власти, что Вы имеете в виду прежде всего? (Оценка по номинальной шкале «государственную и муниципальную политику в городе, поселке»; «государственную политику в регионе»; «государственную политику в стране в целом»)
Значимость источников информации в процессе формирования репутации российской власти и x4 В какой степени следующие источники информации, на Ваш взгляд, формируют репутацию российской власти? (Оценка по номинальной шкале «Не участвуют в формировании репутации власти»; «Формируют репутацию власти в незначительной степени»; «В значительной степени формируют репутацию власти»; «Полностью формируют репутацию власти») [1. СМИ, в т.ч. официальные сайты газет, журналов, телеканалов)
x5 [2. Интернет: официальные сайты органов власти, должностных лиц)
x6 [3. Интернет: официальные аккаунты органов власти, должностных лиц в социальных медиа)
x7 [4. Интернет: иные сайты например рейтинговых агентств, общественных организаций и др.)
x8 [5. Интернет: неофициальные сайты, форумы социальные сети)
x9 [6. Международные/иностранные СМИ, Интернет-ресурсы)
x10 [7. Собственный опыт взаимодействия с властью)
x11 [8. Опыт родственников, друзей, знакомых, коллег по работе)
x12 [9. Бытовая информация, слухи)
Информированность о деят-ти рос.-Кой власти (В) x13 Какова степень Вашей информированности о деятельности российской власти? (Оценка по номинальной шкале «Не имею представления»; «Мало информирован»; «Достаточно информирован»; «Очень хорошо информирован»)
Интерес к деятельности российской власти (Г4) x14 Насколько Вам интересна деятельность российской власти? (Оценка по номинальной шкале «Совершенно неинтересна»; «Скорее неинтересна, чем интересна»; «Скорее интересна, чем неинтересна»; «Очень интересна»)
Исторический сложившийся образ власти (К) x15 Влияет ли, на Ваш взгляд, исторически сложившийся в нашей стране образ власти на ее репутацию? (Оценка по номинальной шкале «4. Не влияет»; «3. Скорее не влияет, чем влияет»; «2 Скорее влияет, чем нет»; «1. Существенно влияет»)
x16 Как, на Ваш взгляд, влияет исторически сложившийся в нашей стране образ власти на ее репутацию? (Оценка по номинальной шкале «4. Не оказывает влияния»; «3. Оказывает как положительное, так и отрицательное влияние»; «2. Отрицательно»; «1. Положительно»)
Политическая активность x17 Считаете ли Вы себя политически активным человеком (участвуете в выборах, деятельность партий, политических и общественных организаций, местном самоуправлении, решении общественно-значимых проблем и т. п.)? (Оценка по номинальной шкале «4. Нет»; «3. Скорее нет, чем да»; «2. Скорее да, чем нет»; «2. Достаточно высокий»; «1. Очень высокий»)
Доверие к людям и организациям x18 Оцените, пожалуйста, уровень Вашего доверия в целом (к людям, организациям и т.п.). (Оценка по номинальной шкале «5. Крайне низкий»; «4. Ниже среднего»; «3. Средний»; «1. Да»)
Удовлетворенность жизнью Р) x19 Насколько Вы в целом довольны своей жизнью в настоящее время? (Оценка по номинальной шкале «4. Совсем не доволен»; «3. Скорее недоволен, чем доволен»; «2. Скорее доволен, чем недоволен»; «2. Достаточно высокий»; «1. Вполне доволен»)
Отметим, что помимо набора данных, представленных в табл. 1, совокупность исследуемых факторов включает также традиционные -социально-демографические характеристики респондентов (табл. 2).
Таблица 2- Социально-демографические характеристики респондентов
Table 2 - Socio-demographic characteristics of respondents
Фактор Переменная Ответы на вопрос анкеты (значения переменной)
Пол (f9) x20 Ваш пол (Оценка по номинальной шкале «2. Мужской»; «1. Женский»)
Возраст (f10) x21 Ваш Возраст (Оценка по номинальной шкале «5. 56 и более»; «4. 46 - 55»; «3. 36 - 45»; «2. 26 - 35»; «1. 18 - 25»)
Образование (f11) x22 Ваше образование (Оценка по номинальной шкале «3. Высшее»; «2. Среднее специальное»; «1. Среднее общее»)
Доход домохозяйства (f12) x23 Примерный совокупный доход Вашей семьи в расчете на одного человека в месяц? (Оценка по номинальной шкале «6. свыше 50 000 руб.»; «5. 30 001-50 000 руб.»; «4. 20 001-30 000 руб.»; «3. 10 001-20 000 руб.»; «2. 5 001-10 000 руб.»; «1. менее 5 000 руб.»)
Результаты исследования
Целевой показатель - оценку репутации российской власти обозначим через у. Процентные частоты значений целевого показателя у представлены на рис. 1.
Оценка репутации российской власти
0 баллов
5 баллов
15,6%
4 балла
27,6%
1 балл
10%
■ 2 балла
13,9%
3 балла
23,2%
Рисунок 1 - Процентные частоты значений целевого показателя y оценки репутации российской власти, по шкале от 0 до 5 Figure 1 - Percentage frequencies of the values of the target indicator y assessment of the reputation of the Russian power, on a scale from 0 to 5
Переменная у является категориальной и перед нами ставится задача оценить вероятность наступления события - исхода с оценкой 0, 1, 2, 3, 4 или 5, и по вероятности построить прогноз значения переменной у. Для решения данной задачи будем использовать модель логита для порядковой переменной (Ordered logit model или, кратко, OLM).
Модель логита для порядковой переменной является развитием идеи logit-модели (а равно и развитием идеи probit-модели). Напомним, что logit-модель оценивает вероятность наступления исхода (х1, х2,..., хк), используя логистическую функцию, т.е.
Однако целевая переменная принимает шесть значений 0, 1, 2, 3, 4 или 5. В таком случае, будем предполагать, что существует такая скрытая недискретная переменная у*, также зависящая от переменных х1,х2,... ,хк, значения которой определяют значения переменной у. Тогда, используя измеренные данные, необходимо определить пороговые значения (cut point или, кратко, cut) с1, с2, с3, с4, с5 такие, что
У = [0,у* < Ci, l,Ci <У* < С2, 2, С2 <У* < Сз,3,Сз <у* < с4, 4,с4 <у* < с5, 5,у* > с5. (3)
Для скрытой переменной у* будем моделировать зависимость от факторов х1,х2,... ,хк в виде обычной линейной регрессионной модели
где у* - вектор-столбец значений у*, X - матрица наблюдаемых значений переменных х1,х2,... ,хк, р - неизвестные коэффициенты линейной регрессионной модели, £ - вектор-столбец ошибок.
Пусть F - функция распределения ошибок £. Тогда вероятность Р1 такая, что
P(Xi,X2,...,Xk) = F(ßiXi+ß2X2 + - + ßkxk), 1
(1) (2)
У* = Xß + е,
(4)
Pi = P(ct-i <y*< ci),
(5)
(6)
В дальнейшем в качестве распределения F будем использовать логистическое распределение, т.е. будем полагать, что
1
ЯЮ = —— (7)
4 у 1+е-2 }
Построим прогнозную модель (М.1), в которой независимыми будут выступать переменные ряда факторов, подлежащих изучению. Она представляет собой модель упорядоченного выбора, в которой рассматривается зависимость оценки репутации российской власти от набора переменных, перечисленных в табл. 1. Зависимость при этом имеет форму логистического распределения (7).
Подобранная модель будет иметь оценки, представленные в табл.3.
В качестве статистически значимого коэффициента определен наиболее распространенный (считаемый валидным) в прикладной социологии уровень значимости - р-значение не более 0,01 (см., напр., [Носко, 2021, 113-11820)).
Следовательно, не все переменные и факторы из их актуального набора оказывают равнозначное влияние на формирование целевого показателя.
Из 12 факторов (содержат 23 переменные) только треть - четыре фактора (5 переменных) играют существенную роль в процессе формирования репутации и сказываются на ее оценке.
Итак, на оценку репутации российской власти для респондентов статистически значимое влияние оказывают следующие факторы:
- фактор А. - особенности восприятия репутации российской власти в процессе ее оценки при разделении по дихотомии «конкретные знания о деятельности власти» - «общие представления о деятельности власти» (переменная х1) и при разделении по трихо-томиии «государственная и муниципальная политика в городе, поселке»; «государственная политика в регионе»; «государственная политика в стране в целом» (переменная х3);
- фактор интереса к деятельности власти (фактор f4, переменная х14);
- фактор доверия к людям и организациям (фактор Г7, переменная х18) и фактор персональной удовлетворенности жизнью (фактор f8, переменная х19).
20 Носко В.П. Эконометрика: в 2-х книгах. Кн.1. - М.: Дело, 2021. - 704 с.
Таблица 3 - Статистики прогнозной модели (M.1), отражающие степень значимости переменных ряда факторов формирования репутации российской власти
Table 3 - Statistics of the forecast model (M.1), reflecting the degree of significance of variables of a number of factors in the formation of the reputation of the Russian power
Переменная coefficient std. error z p-value
x1 -0.540 0.062 -8.662 0,00000
x2 0.124 0.066 1.888 0,05900
x3 -0.358 0.047 -7.691 0,00000
x4 -0.038 0.044 -0.856 0,39200
x5 -0.001 0.041 -0.027 0,97900
x6 -0.073 0.039 -1.881 0,06000
x7 0.072 0.036 1.995 0,04600
x8 -0.029 0.034 -0.855 0,39200
x9 0.027 0.033 0.818 0,41300
x10 -0.002 0.040 -0.040 0,96800
x11 -0.059 0.039 -1.507 0,13200
x12 -0.019 0.031 -0.604 0,54600
x13 -0.083 0.037 -2.276 0,02290
x14 -0.118 0.037 -3.150 0,00163
x15 -0.045 0.041 -1.108 0,26800
x16 -0.023 0.037 -0.630 0,52800
x17 0.095 0.039 2.449 0,01430
x18 -0.320 0.040 -7.959 0,00000
x19 -0.725 0.045 -16.053 0,00000
х20 -0.076 0.061 -1.251 0,21100
х21 0.008 0.021 0.387 0,69900
х22 0.072 0.044 1.648 0,09940
х23 0.008 0.024 0.315 0,75300
cut1 -4.834 0.190 -25.499 0,00000
cut2 -3.914 0.184 -21.325 0,00000
cut3 -3.086 0.180 -17.132 0,00000
cut4 -1.955 0.176 -11.086 0,00000
cut5 -0.326 0.174 -1.878 0,06040
Построим усеченную прогнозную модель логита (М.1у) для порядковой переменной по факторам, значимость которых составляет не более 0,01. Следовательно, будем включать в данную модель следующие переменные: x1, x3, x14, x18, x19. Подобранная модель будет иметь оценки, представленные в табл. 4
Таблица 4 - Статистики усеченной прогнозной модели (М.1у), отражающие степень значимости ряда факторов формирования репутации российской власти
Table 4 - Statistics of the truncated forecast model (M.1y), reflecting the degree of significance of variables of a number of factors in the formation of the reputation of the Russian power
Переменная coefficient std. error z p-value
x1 -0.557 0.061 -9.111 0,00000
x3 -0.329 0.045 -7.360 0,00000
x14 -0.134 0.036 -3.767 0,00017
x18 -0.297 0.038 -7.872 0,00000
x19 -0.722 0.044 -16.239 0,00000
cut1 -4.752 0.126 -37.718 0,00000
cut2 -3.837 0.116 -32.961 0,00000
cut3 -3.017 0.110 -27.332 0,00000
cut4 -1.898 0.104 -18.270 0,00000
cut5 -0.274 0.100 -2.734 0,00626
Результативность усеченной модели не изменилась, но в ней сохранились переменные, наиболее важные для прогноза целевого показателя.
Построенная модель позволяет правильно предсказать 1183 исходов целевого показателя, что составляет 33,2% от всего объема значений. Относительно невысокий прогноз делает необходимым расширить список факторов (и переменных), которые влияют на оценку репутации российской власти.
Влияние факторов на показатели репутации власти исследуется с помощью методов математической статистики и интеллектуального анализа данных. В силу больших объемов данных и существенного количества потенциально значимых факторов, оказывающих влияние на репутацию власти, перечислить все гипотезы не всегда представляется возможным. Использование гибридных методов
позволит извлечь из данных полезные догадки («инсайты»), найти неожиданные взаимосвязи и скрытые закономерности.
Data Mining позволил прийти к такой полезной догадке, что помимо факторов, имеющих внешний по отношению к репутации российской власти характер, могут быть существенны и факторы, которые условно можно назвать внутренними (собственно репу-тационными, раскрывающими содержание репутации и т.п.). Поэтому перечень факторов (по сравнению с заявленными изначально) на перспективном этапе исследования будет расширен до максимума.
На данном этапе исследования в качестве такого потенциально значимого репутационного фактора была выбрана оценка содержательных характеристик репутации российской власти (f13). Данные содержательные характеристики были выявлены по результатам экспертного опроса в 2021 году.
21 переменная данного фактора (х24-х44) отражает всю совокупность оцениваемых репутационных характеристик: честность (х24); ответственность (х25); справедливость (х26); сила власти (х27); забота о народе, его защита (х28); близость к народу, понимание нужд и чаяний народа, отзывчивость (х29); коммуникация, взаимодействие с населением (х30); открытость, прозрачность (х31); выполнение обещаний - соответствие слова и дела (х32); служение народу, нравственные ценности/ориентиры власти (х33); профессионализм, компетентность (х34); неподкупность власти (отсутствие коррупции) (х35); оперативность принятия решений (х36); эффективность управления ресурсами, расходования бюджетных средств (х37); легитимность власти, законность действий (х38); результативность деятельности, достижение поставленных целей, эффективность (х39); качество оказываемых населению услуг (х40); создание условий для достойной жизни (доходы населения / рабочие места / инфраструктура / демография / здравоохранение / образование / дороги / комфортная среда и т.п.) (х41); ориентация власти на развитие страны (х42); готовность власти к решению кризисных ситуаций (х43); внешний образ власти: внешний вид служащих / зданий / интерьер и т.п. (х44).
Ответы на вопрос анкеты (значения переменной): Оцените репутацию российской власти по следующим характеристикам... (Оценка по номинальной шкале 0 баллов - очень плохая («отвратительная»); 5 баллов - отличная («прекрасная»).
Отметим, что добавление к факторам оценки отдельных ценностных компонент позволяет увеличить точность предсказаний целевого признака. Была построена новая модель (М 2), в которую помимо первоначально выделенных факторов включим данный репутационный фактор (переменные х24 - х44).
По результатам построения прогнозной модели (М.2), отражающие степень значимости переменных ряда факторов формирования репутации российской власти, включая оценку репута-ционных характеристик модели были определены следующие значимые переменные репутационного фактора: х24, х25, х26, х27, х29, х34 и х35.
Безусловно, оценивая репутацию российской власти, респонденты, по сути, оценивают такие ее характеристики, как честность, ответственность, справедливость, силу власти, близость к народу, профессионализм и неподкупность. Именно эти характеристики, их оценка определяют совокупную оценку репутации российской власти.
Именно эти характеристики, их оценка определяют совокупную оценку репутации российской власти.
Обратим также внимание и на тот факт, что три из перечисленных содержательных характеристик репутации - честность, справедливость и ответственность власти вошли в число приоритетных - наиболее значимых для половины и более опрошенных в субъектах РФ, где проводилось социологическое исследование.
Построенная модель позволяет правильно предсказать 2049 исходов целевого показателя, что составляет 57,5% от всего объема значений. Следовательно, результаты исследования обеспечиваются повышением прогнозной результативности модели, расширением списка факторов. Помимо этого, перспективы исследования связаны с анализом всей совокупности факторов, определяющих потенциал дальнейшего повышения ее точности.
После исключения статистически незначимых факторов получим усеченную модель (М 2у) со следующими переменными: х3 (107), х19(155), х22(171), х24(59), х25(60), х26(61), х27(62), х29(64), х34(69), х35(70). В контексте данного этапа исследования ее также можно обозначить как итоговую прогнозную модель.
Подобранная модель будет иметь оценки, представленные в табл. 5.
Таблица 5 - Статистики итоговой усеченной прогнозной модели (М.2у), отражающие степень значимости переменных ряда факторов формирования репутации российской власти, включая оценку репутационных характеристик
Table 5 - Statistics of the final truncated forecast model (M.2y), reflecting the degree of significance of variables of a number of factors of the formation of the reputation of the Russian power, including the assessment of reputation characteristics
Переменная coefficient std. error z p-value
x3 -0.149 0.048 -3.099 0,00194
x19 -0.175 0.044 -3.961 0,00007
х22 0.105 0.046 2.311 0,02090
х24 0.735 0.057 12.927 0,00000
х25 0.328 0.059 5.596 0,00000
х26 0.191 0.058 3.301 0,00096
х27 0.270 0.033 8.148 0,00000
х29 0.237 0.051 4.682 0,00000
х34 0.386 0.048 8.015 0,00000
х35 -0.192 0.042 -4.581 0,00000
cut1 0.637 0.160 3.977 0,00007
cut2 2.308 0.163 14.172 0,00000
cut3 3.985 0.174 22.898 0,00000
cut4 6.150 0.193 31.936 0,00000
cut5 8.831 0.217 40.713 0,00000
Итак, в расширенном перечне переменных на оценку репутации российской власти для респондентов статистически значимое влияние оказывают следующие факторы:
- особенности восприятия репутации российской власти в процессе ее оценки при разделении по трихотомиии «государственная и муниципальная политика в городе, поселке»; «государственная политика в регионе»; «государственная политика в стране в целом» (А, переменная х3);
- удовлетворенность собственной жизнью ^8, переменная х19);
- уровень образования (А1, переменная х22);
- оценка таких репутационных характеристик российской власти как: честность; ответственность; справедливость; сила власти; близость к народу, понимание нужд и чаяний народа, отзывчи-
вость; профессионализм, компетентность; неподкупность власти (отсутствие коррупции) (f13, переменные x24-27,29,34,35).
Заключение
Результатом настоящего этапа исследования является обработка всего массива данных и выделение ряда факторов, подлежащих первоначальному изучению. Далее изучались зависимости между факторами формирования репутации российской власти и ее оценкой населения на основе построения прогнозных моделей и выделения наиболее статистически значимых факторов.
Отметим, что на оценку репутации российской власти для респондентов наибольшее (статистически значимое) влияние оказывают следующие факторы:
- особенности восприятия репутации российской власти в процессе ее оценки (смещение диапазона эквивалентности восприятия власти как в сторону узкого, так и в сторону широкого) при разделении по трихотомиии «государственная и муниципальная политика в городе, поселке»; «государственная политика в регионе»; «государственная политика в стране в целом»;
- фактор интереса к деятельности власти;
- фактор доверия к людям и организациям;
- фактор персональной удовлетворенности жизнью.
Влияние факторов на показатели репутации власти исследовалось с помощью методов математической статистики и интеллектуального анализа данных (Data Mining). Использование гибридных методов позволило извлечь из данных полезные догадки («инсайты»), найти неожиданные взаимосвязи и скрытые закономерности. Data Mining позволил прийти к такой полезной догадке, что помимо факторов, имеющих внешний по отношению к репутации власти характер (например, социально-демографические), могут быть существенны и факторы, которые условно можно назвать внутренними (собственно репутационными, например, содержательные характеристики репутации и т.п.).
На данном этапе исследования в качестве такого репутационно-го фактора, подлежащего дополнительному изучению, была выбрана оценка содержательных характеристик репутации российской власти. В результате оказалось, что оценка нескольких содержательных характеристик репутации российской власти существенно влияет на ее оценку. По сути, оценивая репутацию российской власти, респонденты, оценивают такие ее характеристики, как честность, ответственность, справедливость, силу власти, бли-
зость к народу, профессионализм и неподкупность. Именно данные характеристики определяют совокупную оценку репутации российской власти.
Построенная при этом прогнозная модель, включающая переменные обозначенного репутационного фактора, позволяет правильно предсказать 2049 исходов целевого показателя, что составляет 57,5% от всего объема значений. Таким образом, добавление к факторам отдельных внутренних ценностных компонент позволяет увеличить точность предсказаний целевого показателя - оценки репутации российской власти.
Потенциал дальнейшего исследования связан с изучением влияния всей совокупности факторов формирования репутации российской власти и определением характера зависимости для наиболее значимых из них.
По результатам разрабатывается соответствующая прогнозная модель, которая проходит свою проверку и возможное уточнение на примере минимум одного экспериментального региона. Потенциальный регион - Смоленская область. Перечень исследуемых факторов при необходимости дополняется, далее также определяется степень их влияния. Таким образом, решается перспективная задача исследования - построить и апробировать прогнозную модель формирования положительной репутации российской власти.
Это позволит прогнозировать изменение репутации власти при изменении значений существенных факторов и даст возможность принимать решения, основанные на объективных данных. Прогностическая роль модели определяется возможностью целенаправленного влияния на данные факторы для соответствующего изменения общественного мнения, направленного на повышение оценки и формирование положительной репутации.
Список литературы:
1. Ботнарь Д.С., Сизганова Е.Ю. Формирование позитивной цифровой репутации органов государственной и муниципальной власти // Вестник Чебоксарского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. - 2020. - № 4 (23). - С. 92-99. ЕЭЫ: ЬЕУиЕЛ.
2. Баженова Е.А., Ширинкина М.А. Коммуникативные приемы управления цифровой репутацией органов исполнительной власти // Виртуальная коммуникация и социальные сети. - 2024. - Т. 3. № 3 (11).
- С. 255-263. DOI: https://doi.org/10.21603/2782-4799-2024-3-3-255-263. EDN: AVOISJ.
3. Дубновицкая А.А. (2021). Кто доволен своей зарплатой? О чем говорят данные РМЭЗ // Прикладная эконометрика. - 2021. - № 4 (64). - С. 49-69. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2021-64-49-69. EDN: XHNASD.
4. Ильичева Л.Е., Лапин А.В. Ценностные и социальные детерминанты устойчивого развития российских регионов в эпоху глобальной цивилизационной деформации: монография. - М.: «Издательство «Проспект», 2022. - 344 с. EDN: YYBPSL.
5. Коссова Е.В., Косорукова М.А. Оценивание влияния высшего образования на здоровье: сравнение многомерной рекурсивной про-бит-модели и мэтчинга // Прикладная эконометрика. - 2023. -№ 1 (69). - С. 65-90. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2023-69-65-90. EDN: CVZBKK.
6. Ландерова А.А., Россенко Л.А. Репутационные факторы субъекта Российской Федерации: социокультурный и политический аспекты. - Вестник Поволжского института управления. - 2022. - Т. 22. -№ 1. - С. 100-110. DOI: 10.22394/1682-2358-2022-1-100-110. EDN: TGSVTC.
7. Носко В.П. Эконометрика: в 2-х книгах. Кн.1. - М.: Дело, 2021. -704 с.
8. Ревенко В.В. Дифференциация понятий «образ», «имидж», «репутация» и «бренд» в политическом дискурсе // Проблемы управления (Минск). - 2024. - № 3 (93). - С. 96-100. EDN: PNLDEX.
9. Рогачев С.В., Ильичева М.В., Иванов А.В. Социальное доверие и процесс консолидации общества: новые возможности и риски // Известия Тульского государственного университета. Гуманитарные науки. - 2022. - Выпуск 1. - С. 129-140. URL:. DOI: 10.24412/20716141-2022-1-129-140 EDN: NOCHSG.
10. Черкашин М.Д. Доверие населения к органам власти как фактор социальной консолидации общества // Коммуникология: электронный научный журнал. - 2019. - Т. 4. № 3. - С. 74-82. EDN: RTDZET
11. Шестакова Е.В. Использование новых цифровых технологий для управления репутацией в системе органов государственной власти (на примере Пермского края) // Города и местные сообщества. -2022. - Т. 1. - С. 295-304. EDN: SIOMQI.
12. Agresti, A. (2012) Categorical Data Analysis. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons. 742 p.
13. Bustos, E.O. (2021) Organizational Reputation in the Public Administration: A Systematic Literature Review. Public Administration Review. Vol. 81. no. 2, P. 731-751. DOI: https://doi.org/10.1111/puar.13363.
14. Lee, D. & Van Ryzin, G.G. (2019) Measuring bureaucratic reputation: Scale development and validation. Governance. Vol. 32. no. 1. Pp. 177-191. DOI: https://doi.org/10.1111/gove.12371.
15. Lee, D. &Van Ryzin, G.G. (2020) Bureaucratic reputation in the eyes of citizens: an analysis of US federal agencies. International Review of Administrative Sciences. Vol. 86. no. 1. Pp. 183-200. DOI: https://doi.org/10.1177/0020852318769127.
16. McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). no. 42 (2). Pp. 109-142. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1980.tb01109.x.
17. Morrow-Howell, N. & Proctor, E. (1992). The Use of Logistic Regression in Social Work Research. Journal of Social Service Research. Vol. 16. no. 1-2. Pp. 87-104. DOI: https://doi.org/10.1300/J079v16n01_05.
18. Wasserman, S. & Pattison, P. (1996) Logit models and logistic regressions for social networks: I. An introduction to Markov graphs and p*. Psychometrika. no. 61(3), P. 401-425. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02294547.
19. Yang, J., Dong, C. & Chen, Y. (2021) Government's Economic Performance Fosters Trust in Government in China: Assessing the Moderating Effect of Respect for Authority. Social Indicators Research. Vol. 154. no. 2. Pp. 545-558. DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02553-y.
Сведения об авторах:
Розанова Нина Николаевна1, кандидат педагогических наук, доцент кафедры менеджмента, начальник управления по научной работе, e-mail: [email protected], ORCID 0000-0002-7243-8197, eLibrary SPIN-код: 4820-9714. AuthorlD: 718061, Researcher: R-9751-2019, Scopus ID 57199392873
Ксенофонтов Станислав Андреевич1' ст. преподаватель кафедры цифровых и аналитических технологий, e-mail: [email protected], ORCID 0000-0001-8213-8801, eLibrary SPIN-код: 7485-5706, AuthorID: 738414, Researcher ID: HZJ-3432-2023
1Смоленский государственный университет, адрес: 214000, Россия, г. Смоленск,ул. Пржевальского, д. 4,
References:
1. Botnar", D.S. and Sizganova, E.Yu. (2020) Formirovanie pozitivnoj cifrovoj reputacii organov gosudarstvennoj i municipal"noj vlasti. Vest-nik Cheboksarskogo flliala Rossijskoj akademii narodnogo xozyajstva i gosudarstvennoj sluzhby" pri Prezidente Rossijskoj Federacii. no. 4 (23). P. 92-99. EDN: LEYUEA. (In Russ.).
2. Bazhenova, E.A. and Shirinkina, M.A. (2024) Kommunikativny"e priemy" upravleniya cifrovoj reputaciej organov ispolnitel"noj vlasti. VirtuaVnaya kommunikaciya i sociaFny^e seti. Vol. 3. no. 3, P. 255-263. DOI: https://doi.org/10.21603/2782-4799-2024-3-3-255-263. EDN: AVOISJ. (In Russ.).
3. Dubnoviczkaya, A.A. (2021). Kto dovolen svoej zarplatoj? O chem govoryat danny"e RME"Z. Prikladnaya e^konometrika. no. 4 (64), P. 49-69. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2021-64-49-69. EDN: XHNASD. (In Russ.).
4. Il"icheva, L.E. and Lapin, A.V. (2022) Cennostny^e i sociaFny^e determinancy" ustojchivogo razvitiya rossijskix regionov v e^poxu globaFnoj civilizacionnoj deformacii: monografiya. M.: «IzdatePstvo «Prospekt». 344 p. EDN: YYBPSL. (In Russ.).
5. Kossova, E.V. and Kosorukova, M.A. (2023) Ocenivanie vliyaniya vy"sshego obrazovaniya na zdorov"e: sravnenie mnogomernoj rekur-sivnoj probit-modeli i me"tchinga. Prikladnaya e^konometrika. no. 1 (69), P. 65-90. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2023-69-65-90. EDN: CVZBKK. (In Russ.).
6. Landerova, A.A. and Rossenko, L.A. (2022) Reputacionny"e faktory" sub""ekta Rossijskoj Federacii: sociokul"turny"j i politicheskij aspekty". Vestnik Povolzhskogo instituta upravleniya. Vol. 22, no. 1, P. 100-110. DOI: 10.22394/1682-2358-2022-1-100-110. EDN: TGSVTC. (In Russ.).
7. Nosko, V.P. (2021) Ekonometrika: v 2-x knigax. Kn.1. M.: Delo. 704 c. (In Russ.).
8. Revenko, V.V. (2024) Differenciaciya ponyatij «obraz», «imidzh», «reputaciya» i «brend» v politicheskom diskurse. Problemy" upravleniya Minsk, no. 3 (93), P. 96-100. EDN: PNLDEX. (In Russ.).
9. Rogachev, S.V., Il"icheva, M.V. and Ivanov, A.V. (2022) Social"noe doverie i process konsolidacii obshhestva: novy"e vozmozhnosti i riski. Izvestiya TuVskogo gosudarstvennogo universiteta. Gumanitarny^e nauki. no. 1, P. 129-140. DOI: 10.24412/2071-6141-2022-1-129-140 EDN: NOCHSG. (In Russ.).
10. Cherkashin, M.D. (2019) Doverie naseleniya k organam vlasti kak faktor sociaFnoj konsolidacii obshhestva. Kommunikologiya: elektronnyj nauchnyjzhurnal. Vol. 4. no. 3, p. 74-82. EDN: RTDZET. (In Russ.).
11. Shestakova, E.V. (2022) IspoFzovanie novy'x cifrovy'x texnologij dlya upravleniya reputaciej v sisteme organov gosudarstvennoj vlasti (na pri-mere Permskogo kraya).Goroda i mestny^e soobshhestva. Vol. 1. Pp. 295-304. EDN: SIOMQI. (In Russ.).
12. Agresti, A. (2012) Categorical Data Analysis. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons. 742 p. (In Eng.).
13. Bustos, E.O. (2021) Organizational Reputation in the Public Administration: A Systematic Literature Review. Public Administration Review. Vol. 81. no. 2, P. 731-751. DOI: https://doi.org/10.1111/puar.13363. (In Eng.).
14. Lee, D. & Van Ryzin, G.G. (2019) Measuring bureaucratic reputation: Scale development and validation. Governance. Vol. 32. no. 1. p. 177-191. DOI: https://doi.org/10.1111/gove.12371. (In Eng.).
15. Lee, D.Vand Ryzin, G.G. (2020) Bureaucratic reputation in the eyes of citizens: an analysis of US federal agencies. International Review of Administrative Sciences. Vol. 86. no. 1, P. 183-200. DOI: https://doi.org/10.1177/0020852318769127. (In Eng.).
16. McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). no. 42 (2), P. 109-142. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1980.tb01109.x. (In Eng.).
17. Morrow-Howell, N. & Proctor, E. (1992). The Use of Logistic Regression in Social Work Research. Journal of Social Service Research. Vol. 16. no. 1-2. Pp. 87-104. DOI: https://doi.org/10.1300/J079v16n01_05. (In Eng.).
18. Wasserman, S. and Pattison, P. (1996) Logit models and logistic regressions for social networks: I. An introduction to Markov graphs and p*. Psychometrika. no. 61(3). Pp. 401-425. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02294547. (In Eng.).
19. Yang, J., Dong, C. and Chen, Y. (2021) Government's Economic Performance Fosters Trust in Government in China: Assessing the Moderating Effect of Respect for Authority. Social Indicators Research. Vol. 154. no. 2, p. 545-558. DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02553-y. (In Eng.).
The authors:
Nina N. Rozanova1, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor of the Department of Management, Head of the Scientific Research Department, e-mail: [email protected], ORCID 0000-0002-
7243-8197,eLibrary SPIN-Kod: 4820-9714, AuthorlD: 718061, Researcher ID: R-9751-2019, Scopus: 57199392873
Stanislav A. Ksenofontov1, Senior Lecturer at the Department of Digital and Analytical Technologies, e-mail: [email protected], ORCID 0000-0001-8213-8801, eLibrary SPIN code: 7485-5706, AuthorlD: 738414, Researcher ID: HZJ-3432-2023
1Smolensk State University (Russian Federation, Smolensk)
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Вклад авторов: все авторы внесли существенный вклад в проведение исследования и написание статьи, Все авторы - утвердили окончательный вариант статьи, несут ответственность за целостность всех частей статьи.
The authors declare no conflict of interest.
Authors' contribution: all authors made an equal contribution to the research and writing of the article. All authors - approval of the final version of the article, responsibility for the integrity of all parts of the article.
© Розанова Н.Н., Ксенофонтов С.А., 2024г.
