Из современных российских исследований в области использования данных для цифровизации управления, применения индексов, индикаторов и показателей можно обратить внимание на проект, реализуемый в Центре технологий государственного управления РАНХиГС (Центр технологий государственного управления, 2019). Серия публикаций, изданных в рамках проекта, включает в себя описание истории развития управления по результатам в современной России, особенностей «волнообразного» характера внедрения управления по результатам (Южаков и др., 2014), оценки административных услуг (Мау и др., 2016), оценки результативности контрольно-надзорной деятельности (Добролюбова и Южаков, 2017) и др. Для целей нашего исследования особенно интересно выявление связи индексов WGI странового государственного управления с тремя индексами, характеризующими уровень цифровизации государственного управления: (1) индекс электронного правительства, (2) индекс электронного участия, (3) индекс доли граждан, использующих интернет для отправки форм через сайты государственных органов (Добролюбова и др., 2019, с. 41-45). Установлено, что имеется высокий уровень корреляции этих индексов и индексов WGI, однако остается открытым вопрос о независимости и дублировании указанных индексов. Его мы рассмотрим в предлагаемом исследовании. индикативный качество государственный управление
Наиболее близкими к гипотезе нашего исследования являются две работы, в которых обсуждаются вопросы репрезентативности и независимости индексов WGI. В статье (Thomas, 2010) утверждается, что предлагаемые в системе WGI индексы не обладают валидностью, т.е. меряют не то, что обещают измерить, а отсюда измерение качества государственного управления в системе WGI опирается по преимуществу не на «плохие данные», а на «неправильные данные». Во второй статье (Langbein & Knak, 2010) к утверждению о содержательной близости того, что измеряется индексами WGI (ibid., p. 356-357), добавлено утверждение о корреляции в измерениях шести индексов WGI (ibid., p. 357-360) и говорится о том, что наличие высокого уровня корреляции свидетельствует об измерении в системе WGI не разных показателей, а одного «более широкого» индекса, описывающего «одно и то же явление» под разными углами зрения (ibid., p. 365). В ответных статьях (Kaufmann et al., 2010a; 2010b) разработчики WGI приводят аргументы в пользу того, что по-настоящему измеряются разные феномены, а статистическая и каузальная (по содержанию) связь не свидетельствует о том, что это один более широкий феномен; напротив, эти индексы эквивалентны только в наблюдениях, но не по сути (Kaufmann et al., 2010b, p. 2).
Исследование: статистический анализ соотношения групп индексов WGI, устранение дублирования групп
С целью ответа на исследовательские вопросы, и, соответственно, проверки гипотез (об объективности отбора индексов и об устранении дублирующих индексов применительно к «верхнему уровню» индикативных оценок, к страновым индексам) проведем статистический анализ соотношения индексов Worldwide Governance Indicators. Все данные взяты из источников Мирового банка, использовался интерактивный онлайн-сервис Databank (Databank, 2019).
Группа индексов Worldwide Governance Indicators (WGI) включает в себя шесть индексов: Control of Corruption (CC), Government Effectiveness (GEf), Political Stability and Lack of Violence (PS), Regulatory Quality (RQ), Rule of Law (RL), Voice and Accountability (VA).
Информация по индексам доступна за 19 разных лет: за 1996, 1998, 2000, и за все последующие годы с 2002 по 2017 г. Были рассмотрены все страны мира, на которые составляются индексы WGI. Соответственно, в базе данных, созданной в IBM SPSS, наличествуют 214 стран, хотя не по всем из них есть полные данные по выбранным показателям. В частности, для 2014-2017 гг. значения индексов СС, GEf, RQ и RL есть только для 209 стран, PS - для 211, а VA - для 204 стран (табл. 2).
Таблица 2
|
Статистика |
||||||||
|
CC |
GEf |
PS |
RQ |
RL |
VA |
|||
|
N |
Валидные |
209 |
209 |
211 |
209 |
209 |
204 |
|
|
Пропущенные |
5 |
5 |
3 |
5 |
5 |
10 |
Источник: Составлена авторами.
Индексы WGI были взяты в одной из своих специфических форм - как значения, показывающие отклонение отдельных стран от некоторого глобального среднего по каждому из индексов. Именно на основании этих значении в дальнейшем определяется место страны в рейтинге по показателю. Значения индексов приведены в так называемых безразмерных z-шкалах, что позволяет сравнивать между собой различные показатели, исходно имеющие разные единицы измерения. Суть этого преобразования сводится к тому, что из каждого первоначального показателя страны вычитается глобальное среднее значение по рассматриваемому показателю, а затем эта разность нормируется на выборочное стандартное отклонение. После подобного преобразования среднее значение каждого показателя становится равным нулю, а его стандартное отклонение равняется единице. Например, для 2017 г. описательные статистики преобразованных индексов выглядят так:
Таблица 3
|
Описательные статистики |
||||||||
|
N |
диапазон |
минимум |
максимум |
среднее |
средне квадратическое отклонение |
дисперсия |
||
|
СС |
209 |
4,07 |
-1,83 |
2,24 |
0,0000 |
1,00000 |
1,000 |
|
|
GEf |
209 |
4,68 |
-2,48 |
2,21 |
0,0000 |
1,00000 |
1,000 |
|
|
Р8 |
211 |
4,89 |
-2,96 |
1,92 |
0,0000 |
1,00000 |
1,000 |
|
|
RQ |
209 |
4,50 |
-2,34 |
2,16 |
0,0000 |
1,00000 |
1,000 |
|
|
209 |
4,34 |
-2,31 |
2,03 |
0,0000 |
1,00000 |
1,000 |
||
|
VA |
204 |
3,89 |
-2,20 |
1,69 |
0,0000 |
1,00000 |
1,000 |
|
|
N валидных (по списку) |
202 |
Источник: Составлена авторами.
В рамках каждого отдельного года для всех возможных пар индексов были рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена. Ниже приведены таблицы с коэффициентами корреляции за последние три года (табл. 4, 5, 6, 7, 8, 9).
Таблица 4
|
Корреляции, 2017 г. |
||||||||
|
те |
GEf |
PS |
RQ |
RL |
VA |
|||
|
СС |
Корреляция Пирсона |
1 |
0,900** |
0,760** |
0,858** |
0,939** |
0,769** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
GEf |
Корреляция Пирсона |
0,900** |
1 |
0,721** |
0,936** |
0,926** |
0,697** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
|
Корреляции, 2017 г. |
||||||||
|
те |
GEf |
PS |
RQ |
RL |
VA |
|||
|
Рв |
Корреляция Пирсона |
0,760** |
0,721** |
1 |
0,663** |
0,769** |
0,692** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
211 |
209 |
209 |
204 |
||
|
RQ |
Корреляция Пирсона |
0,858** |
0,936** |
0,663** |
1 |
0,911** |
0,734** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
Корреляция Пирсона |
0,939** |
0,926** |
0,769** |
0,911** |
1 |
0,787** |
||
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
VA |
Корреляция Пирсона |
0,769** |
0,697** |
0,692** |
0,734** |
0,787** |
1 |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
202 |
202 |
204 |
202 |
202 |
204 |
Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя). Источник: Составлена авторами.
Таблица 5
|
Корреляции, 2017 г. |
|||||||||
|
те |
GEf |
PS |
RQ |
RL |
VA |
||||
|
Ро Спирмена |
СС |
Коэффициент корреляции |
1,000 |
0,887** |
0,804** |
0,835** |
0,938** |
0,791** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
||||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
|||
|
GEf |
Коэффициент корреляции |
0,887** |
1,000 |
0,729** |
0,928** |
0,914** |
0,695** |
||
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
||||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
|||
|
Рв |
Коэффициент корреляции |
0,804** |
0,729** |
1,000 |
0,664** |
0,793** |
0,734** |
||
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
||||
|
N |
209 |
209 |
211 |
209 |
209 |
204 |
|||
|
RQ |
Коэффициент корреляции |
0,835** |
0,928** |
0,664** |
1,000 |
0,892** |
0,715** |
||
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
||||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
|
Корреляции, 2017 г. |
|||||||||
|
те |
GEf |
PS |
RQ |
RL |
VA |
||||
|
Ро Спирмена |
RL |
Коэффициент корреляции |
0,938 Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя). Источник: Составлена авторами. |
0,914** |
0,793** |
0,892** |
1,000 |
0,793** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
||||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
|||
|
VA |
Коэффициент корреляции |
0,791** |
0,695** |
0,734** |
0,715** |
0,793** |
1,000 |
||
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
||||
|
N |
202 |
202 |
204 |
202 |
202 |
204 |
Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя). Источник: Составлена авторами.
Таблица 6
|
Корреляции, 2016 г. |
||||||||
|
те |
GEf |
PS |
RQ |
RL |
VA |
|||
|
те |
Корреляция Пирсона |
1 |
0,912** |
0,752** |
0,874** |
0,946** |
0,765** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
GEf |
Корреляция Пирсона |
0,912** |
1 |
0,709** |
0,932** |
0,932** |
0,693** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
PS |
Корреляция Пирсона |
0,752** |
0,709** |
1 |
0,653** |
0,760** |
0,689** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
211 |
209 |
209 |
204 |
||
|
RQ |
Корреляция Пирсона |
0,874** |
0,932** |
0,653** |
1 |
0,919** |
0,734** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
RL |
Корреляция Пирсона |
0,946** |
0,932** |
0,760** |
0,919** |
1 |
0,780** |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
209 |
209 |
209 |
209 |
209 |
202 |
||
|
VA |
Корреляция Пирсона |
0,765** |
0,693** |
0,689** |
0,734** |
0,780** |
1 |
|
|
Знач. (двухсторонняя) |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|||
|
N |
202 |
202 |
204 |
202 |
202 |
204 |