МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ ОШИБКА ИЛИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ РАСИЗМ

О качестве информации от "Transparency International"
(Расширенные тезисы)

Анализируя состояние коррупции в мире, неправительственная междуна-родная организация "Transparency International" (TI) неизменно приходит к од-ному и тому же выводу: коррупция является уделом "плохих стран". В общест-венном мнении "плохие страны" оказываются таковыми лишь по политическим причинам. В то же время, следуя Льву Толстому (открывшему, что все счастли-вые семьи счастливы одинаково, а несчастные - несчастны по-своему), уместно было бы ожидать большего разнообразия таких "уклонений от совершенства".

В информации о состоянии коррупции в мире от "TI" примечательно вот что: хотя она создаётся с использованием математических методов, в итоге она лишь подтверждает то, что политикам было известно и без математики.

Например, информация о состоянии коррупции в Югославии в пресс-релизе "TI" впервые появилась после проведения Североатлантическим альянсом акции на Балканах в 1999 году. Результат применения математических процедур "TI" оказался вполне предсказуемым: оценка коррупции в Югославии оказалась ужасной - 89-е место из 90 проанализированных стран.

По оценке "TI", хуже дела с коррупцией обстояли на тот период только в Нигерии.

Политическая сервильность этой вычислительной процедуры вызывает сомнения относительно качества порождаемой ею информации. Конечно же, мнения политиков и аналитиков вполне могут совпасть. Но один из "законов Мэрфи" гласит: если два эксперта во всём согласны друг с другом, - один из них лишний. В контексте рассматриваемой проблемы лишние, безусловно, - математические методики "TI". Ведь получается так, что политики a priori об-ладают знанием, которое "TI" вырабатывает только в результате неких проце-дур. Но зачем тогда проводить дорогостоящие опросы респондентов и заниматься обработкой их мнений, если тот же конечный результат можно получить, обратившись к оракулу?

Рассмотрим в качестве примера позицию, которую занимает в рейтинге "TI" Россия. Мировое общественное мнение традиционно относит Россию к числу государств с высоким уровнем коррупции. Подобное мнение подтвер-ждается авторитетом экспертов в виде оценок индексов коррупции, ежегодно вычисляемых "TI".

Обсудим "The Bribers Perception Index" (BPI) и "The Corruption Perception Index" (CPI). CPI вычисляется в "TI" с 1995 года, BPI - с 1999-го. Значения CPI и BPI эксперты "TI" определяют на основе статистического анализа данных, в свою очередь собираемых при опросах агентством "Gallup International" (GIA). В частности, для построения рейтинга BPI-2002 эксперты "GIA" опросили 835 респондентов в 15 ключевых странах с развивающейся экономикой из четырёх регионов мира. Согласно методологии [1], градация по шкале от 0 до 10 баллов (10 баллов - идеальный результат) отражает уровень предполагаемой респон-дентами готовности фирм давать взятки. Оценки ниже 10 баллов определяют предрасположенность компаний из числа оцениваемых, с точки зрения BPI, стран к взяткодательству по принципу: чем ниже балл, тем выше готовность да-вать взятки. CPI, напротив, даёт основание судить о готовности чиновников со-ответствующих стран брать взятки. Он также оценивается в шкале от 0 до 10 баллов. В ежегодных отчётах "TI" по этому индексу ранжируются практически все значимые экономики. В 2001 году оценку CPI ниже 5 по 10-балльной шкале получили около половины стран из 91, включённой в рейтинг коррупции.

С местом России в рейтингах "TI" ситуация такова. Впервые включённая в рейтинг по BPI, она сразу заняла в нём последнее место. В рейтинг по CPI её включают с 1996 года. Результаты таковы: в 1996 году - 47-е место из 54 стран, в 1997-м - 49-е из 52, в 1998-м - 76-е из 85, в 1999-м - 83-е из 99, в 2000-м - 83-е из 90 и, наконец, в последнем рейтинге "TI" за 2001 год, опубли-кованном на сегодняшний день, - 81-е из 91.

Не станем обсуждать рейтинг по BPI из-за малости выборки - всего од-но значение. Но в истории рейтинга по CPI выборка имеет шесть значений, и уже можно делать какие-то сопоставления. Выборка устроена довольно одно-родно: во всех шести эпизодах более низкие места в рейтинге, чем Россия, занимали только экономики стран с одиозными политическими режимами, причём режимы эти плохи настолько, насколько это в принципе возможно. Последнее обстоятельство делает их фактически неразличимыми.

Учтём это и перейдём к мысленному эксперименту. Его суть проста: попытаемся синтезировать элемен-тарную пр

оцедуру вычисления места России в рейтинге, которая приводила бы к тем же результатам, которые официально публикует "TI".

Например, может в принципе существовать методика, основанная на так называемой "теории вопросников". Суть в том, чтобы последовательно разре-шать один и тот же тип альтернативы. Респонденту предъявляется список дли-ны N и задаётся вопрос: в какой половине списка находится, допустим, Россия, если известно, что "лучшие" сосредотачиваются в верхней половине списка, а "худшие" - в нижней? Выбрав, предположим, вторую половину списка, пер-вую мы отбрасываем. Тогда во втором цикле разрешения альтернативы та же процедура повторяется для той части списка, которая осталась после первого цикла, и т.д. Психология выбора такова, что человек может различить только три или четыре градации: соответственно, число шагов выбора не превышает 3-4. Правило остановки основано на том, что монотонный выбор не превышает четырёх шагов. Иными словами, отвечая на вопрос о том, к какой - верхней или нижней - части списка следует отнести Россию, достаточно 3 или 4 раза подряд ответить "к нижней" и прийти в итоге к оценке практически того же самого мес-та России в рейтинге, которое получается с помощью математического аппарата, реализуемого в процедурах "TI".

Здесь определение "практически того же само-го" подразумевает предельную ошибку в определении места России в рейтинге до 3 позиций, откуда стандартная ошибка в определении ранга для вариацион-ного ряда длиной N порядка 100 не превысит 1%. Смысл: элементарная авто-номная процедура устойчиво воспроизводит фактически такие же результаты, какие "TI" официально представляет в виде результатов обработки больших объёмов данных посредством нетривиальных математических алгоритмов.

Описанный мысленный эксперимент фиксирует парадокс: алгоритмы "TI" дают тот же результат, что и ксенофобия, возведённая в принцип. Напрашивается вывод, что методология "TI", которая здесь пока не обсуждалась, артикулирует скрытую ксенофобию. Так или иначе, описанный парадокс является отправной точкой для критического анализа методологических принципов "TI".

Представляется, что ответ на вопрос о причинах парадокса содержится в словах "ложное околичествление нескалярных качественных данных" [3]. Осо-бенность проблемы, скрывающейся за этим определением, в авторских терминах [3], определяется как "quantophrenia" - чрезмерное увлечение отображением качественной стороны явления в количественную форму [excessive enthusiasm for quantification]. Под этим автор [3] подразумевает "страстную тягу придать количественный вид всем качественным данным", которая проявляется во мно-гих сферах: в измерении интенсивности и качеств убеждений, эмоций, умственных способностей, идеологий, установок и общественного мнения с целью вер-ного перевода неметрических свойств в скалярные. Автор именует попытки околичествления нескалярных качественных данных скалированием и характе-ризует их результат следующим образом: "Что касается успешности этих попы-ток, то результат можно предвидеть заранее: если подлежащие счёту качества имеют части, то их можно измерить или упорядочить, а измерения - выразить численно. Если скалируемые качества частей не имеют, то их нельзя адекватно проскалировать или измерить.

Если же, несмотря на это, "недробимые качества" рассматриваются количественно, то получившиеся измерения наверняка окажутся скорее выдуманными, чем истинными, они окажутся навязанными изучаемым явлениям и не будут являться их действительными характеристиками".

Коррупция является типичным таким "недробимым качеством". И пото-му в смысле возможности её квантификации интерес представляет подход "TI" к формированию шкалы интенсивности коррупции. Она целиком раскрывается в способе сбора информации. Рассмотрим, для примера, опрос, выполненный в процессе формирования индекса BPI-2002. Информация собиралась экспертами "GIA", а респондентами "GIA" выступали руководители и эксперты национальных и иностранных компаний, коммерческих банков, аудиторских, юридических и консалтинговых фирм, а также других коммерческих структур. Всем им задавался идентичный вопрос:"Применительно к тому сектору деловой активноcти, в котором вы наиболее сведущи, укажите, пожалуйста: какова вероят-ность того, что компании из перечисленных ниже стран заплатят или пред-ложат взятку с целью внедриться в экономику данной страны или сохранить в ней своё место?"

При математическом моделировании реального явления или процесса следует, прежде всего, установить, в каких типах шкал измерены те или иные переменные. Тип шкалы задает группу допустимых преобразований. Укажем основные виды шкал измерения и соответствующие группы допустимых преобразований. В так называемой "шкале наименований" или номинальной допустимыми являются все взаимно-однозначные преобразования. Это означает, что все числа используются лишь как метки (например, номера телефонов). Соот-ветственно, в порядковой шкале преобразования используются только строго возрастающие, в шкале интервалов - линейно возрастающие, в шкале отноше-ний - подобные, изменяющие лишь масштаб, а для абсолютной шкалы допусти-мо только тождественное преобразование. Отсюда недопустимость методов ус-реднения в порядковых шкалах. Но допустима ли постановка вопроса о вероят-ностном показателе коррупции для шкалы интервального типа? В сущности, это вопрос о законности рейтинга TI. Чтобы правильно ответить на этот принципи-альный вопрос, представляется полезным сравнить порядковые шкалы CPI и BPI с порядковыми шкалами, используемыми в научно обоснованных приложениях. Так, в [4], в частности, упоминаются: шкала стадий гипертонической болезни по Мясникову, шкала степеней сердечной недостаточности по Стражеско-Василенко-Лангу, шкала степени выраженности коронарной недостаточности по Фогельсону. Используя эти шкалы, практикующие врачи формулируют диагно-зы пациентам и назначают им лечение. В минералогии известна шкала твёрдо-сти минералов по Моосу, согласно которой задана ранжировка типа: "тальк - 1, гипс - 2, кальций - 3, флюорит - 4, апатит - 5, ортоклаз - 6, кварц - 7, топаз - 8, корунд - 9, алмаз - 10". В гидрометеорологии известна бофортова шкала ветров ("штиль", "слабый ветер", "умеренный ветер" и т.д.). В геологии мощность землетрясения ранжируют в двенадцатибалльной шкале Рихтера. Примеры на-учно обоснованных шкал, используемых в приложениях, легко множить.

Вероятность не имеет естественной шкалы. Правильнее сказать, вероят-ностной шкалы не существует. Попытка определить интенсивность коррупции в форме субъективной оценки вероятности несостоятельна, поскольку не связана с изменениями фазового состояния. В самом деле, изменение уровня по той или иной указанной выше порядковой шкале на практике непременно связано с принципиальным изменением ФИЗИЧЕСКОГО состояния. Переход от одной градации к другой есть смена фазового состояния. В указанном примере из геологии - это изменение типа кристаллической решётки, в медицине - меняется вывод о характере протекания болезни (от последствий ещё обратимых к уже необратимым), для землетрясения - изменение локального характера на очаго-вый и т.д. Общая методическая основа любой шкалы состоит в том, что у всех респондентов имеется единое пространство восприятия. Чтобы получить уровень по той или иной указанной шкале, осуществляется некое ДОПУСТИМОЕ преобразование физически наблюдаемых признаков в ранги. Такое преобразова-ние (скалирование) обязано быть репрезентативным. В вероятностных же шкалах, используемых TI, осуществляется нерепрезентативное преобразование. Иными словами, вопрос респонденту "какова вероятность того, что компании из перечисленных ниже стран заплатят или предложат взятку?" некорректен, поскольку в принципе не учитывает специфику метрики отдельных респонден-тов, а сама метрика того пространства, в котором респондент должен сформулировать ответ, строго не определена.

На основании изложенного представляется, что разработанная в "GIA" методика опроса независимых экспертов, согласно которой респондент даёт ответ в формевероятностной оценки коррупции, является принципиально пороч-ной, а в итоге приводит к необъективности оценок, которые "TI" вырабатывает на основании данных, поставляемых "GIA".

Выводы

Методология формирования порядковых шкал "TI" по оценкам BPI и CPI в принципе не защищена от влияния субъективных ошибок и не может гаранти-ровать верных политических выводов относительно уровня коррупции и мздо-имства в экономике и государственных органах оцениваемых стран.

Систематически завышаемый, по оценкам "TI", уровень коррупции в России является скорее продуктом психологии экспертов "TI" и "GIA", испы-тывающей давление общественного мнения, чем объективным научным резуль-татом.

Необходима независимая научная экспертиза методик "TI" и "GIA".

Литература

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