Объективность индикативных оценок эффективности государственного управления

Рисунок 12. Зависимость места страны в рейтинге WGINPM и WGIg- по 2018 году

Зависимость значений позиций по двум индексам начинает размываться относительно зависимости тех же индикаторов, но по индексным значениям. Отклонение от «диагонали» по сравнению с зависимостью двух методов агрегации (арифметической и геометрической) в текущем случае двустороннее, то есть места могут как ухудшаться, так и улучшаться.

Ухудшение позиций в WGINPM- относительно WGIg- характерно для стран с неэффективным государственным управлением, но с развитой демократией и политической стабильностью. Некоторое ухудшение позиций возможно и в государствах, осуществляющих демократический переход (J-паттерн). Ситуация потери позиций в данном случае проявилась, в основном, среди островных микрогосударств Океании. В таблице 2 представлены 10 государств с наибольшей степенью потери позиций ввиду достаточно высокой степени развитости демократических институтов и неэффективного управления или низким качеством регулирования.

Таблица 2. Сравнение изменения позиций WGIg и WGINPM- для государств с ухудшением места в рейтинге

Ограниченность ресурсов, отсутствие компетентных кадров, низкое качество законодательного регулирования, коррумпированность и прочие факторы способствуют снижению мест в WGINPM- относительно общего индекса. 8 из 10 государств - острова Океании с низким уровнем экономического развития. Восточный Тимор также является малым по территории государством в Юго-Восточной Азии с теми же ограничениями.

В данном случае Маршалловы острова - государство с низким качеством правового регулирования и низкой эффективностью правительства (RQ - 10,10; GE - 6,25). Низкая эффективность правительства (менее 20 единиц) характерна для Восточного Тимора, Соломоновых Островов. Низкий уровень контроля коррупции присущ Восточному Тимору, Палау и Науру.

В другой части шкалы чувствительности к изменению позиции индексного значения находятся государства, в которых эффективность государственного управления непропорционально значимее, чем уровень демократии, гражданских свобод, участия общества в управлении. Важное влияние также оказывает сложная геополитическая обстановка в данном регионе, так и наличие внутренних локальных конфликтов.

В таблице 3 представлен анализ 10 государств, в которые обладают наибольшей чувствительностью при изъятии индикаторов VA и PS с улучшением позиции в ранжировании:

Таблица 3. - Сравнение изменения позиций WGIg и WGINPM- для государств с ухудшением места в рейтинге

Саудовская Аравия улучшила на 51 позицию свое место в индексе WGINPM-. Кроме этого, 7 государств уже встречались при анализе отклонений значений по способам расчета средним арифметическим и геометрическим значением. Отсутствие индикаторов подотчётности правительства, стабильности политической системы при относительно высоком уровне эффективности и качества государственного управления позволило автократиям существенно увеличить свои позиции при данной методике. Попадание Израиля в данный перечень обусловлено политической нестабильностью в регионе, о чем отмечается в предыдущем параграфе.

Изменение позиций WGINPM- относительно WGIg характерно для всех государств в разной степени, кроме Австрии (12 место), Канады (11 место), Центральной Африканской Республики (199 место), Дании (7 место), Мавритании (164 место), Республики Конго (189 место), Сербии (99 место), Сейшельских островов (73 место), Танзании (145 место), Зимбабве (190 место).

Сильное влияние изменения позиции выражено не только по значению разности, но и по ухудшению или увеличению мест среди лидирующих государств по показателю. Новая Зеландия, занимавшая 1 место по WGIg, опустилась на 5 строчку рейтинга WGINPM-. Наоборот, Финляндия поднялась с 5 позиции на 1 место. Сингапур поднялся с 22 места на 2 позицию, Гонконг - с 21 на 8, а Макао - с 44 на 29. Такие сдвиги, особенно на примере Сингапура, отражают явление высокого потенциала государства при несоразмерном развитии гражданского общества, прозрачности органов власти, демократических институтов.

Показатели VA и PS в вышеописанном анализе снижали общий показатель WGI для государств с провалами в государственных институтах, объектом которых является концепция New Public Governance. Концепция административно-политической дихотомии в контексте индикативной теории наталкивает на мысль о двух, казалось бы, взаимных сущностях, но с отличительными чертами: администрирование и политический режим. Важной особенностью является выявления степени такого различия, а параллельно с этим степени различия теорий New Public Management и New Public Governance на примере индикаторов WGI за 2018 год.

Для такого сравнения необходима агрегация индикаторов VA и PS, методом которой является среднее геометрическое значение (среднее пропорциональное двух параметров). Абревиатура WGINPG- в данной работе обозначает интеграцию индикаторов парадигмы New Public Governance. Формула вычисления WGINPG -выглядит следующим образом:

,

Важно отметить неравенство индикаторов WGINPG и WGINPM-. Степень неравнозначности определяется анализом при помощи корреляции Спирмена, которая достигает 0,81. Это достаточно сильная зависимость, однако не дающая сделать выводы, что оба фактора полностью взаимосвязаны. Зависимость значений по индикаторам двух парадигм показана на графике зависимостей (рисунок 13).

Рисунок 13. Зависимость значений, агрегированных индексам по парадигмам NPM и NPG

Разброс и отклонение от «диагонали» показывает, что по многим государствам не характерно рассмотрение эффективности государства с параметрами политического режима в рамках одной парадигмы. Зависимость при этом сохраняется, однако в одном из пяти случаях (корреляция - 0,81) государство может быть высокопотенциальным, но автократичным, или же, наоборот, демократичным, но не эффективным.

Однако при детальном анализе выявляется, что отклонения наиболее выражены в «средней зоне», то есть в пределах от 20 до 80 единиц индексных значений (WGINPM). Это говорит о том, что государство может быть как автократичным, так и демократичным среди стран со средним потенциалом. Напротив, государство с высоким потенциалом и эффективностью всегда демократично. Несколько государств с наивысшим WGINPG, но средним значением индекса WGINPM- являются исключением. Сингапур с WGINPG, равным 64,24, занимает 77 позицию, а по WGINPM - 2 место, а также Гонконг, Макао. Стоит отметить, что также исключением являются Великобритания и Франция: по парадигме NPG они занимают 66 и 71 позицию, по NPM - 9 и 16 позицию соответственно. То же самое и в обратную сторону: самые неэффективные государства - государства с самыми низкими показателями развитости демократических институтов. Особенно на графике это ярко выражено в зоне от 0 до 10 (ось WGINPM).

Гипотеза об отделении измерения политического режима от административного управления при измерении эффективности государства частично доказана на примере WGI. Действительно, особенности развития большинства стран позволяют говорить об их эффективности, несмотря на авторитарность или демократичность, однако самые эффективные государства - демократические, а самые авторитарные - низкоэффективные, но не без единичных исключений.

Среди всех перечисленных подходов к измерению государственного управления в первой главе по количеству государств, включаемых в ранжирование, WGI (214, в 2018 - 211) и отчет House Freedom (210) имеют наибольшее количество. Однако другие организации, занимающиеся исследованиями подобного рода, ограничивают широту измерения ввиду отсутствия данных или их недостаточного количества. Как уже описывалось ранее, Transparency International не рассчитывает индекс восприятия коррупции по государствам, число источников которых менее 3. Тем не менее, для расширения измерения Всемирный Банк и House Freedom по некоторым государствам ограничиваются минимальным числом источников. С одной стороны, как в случае с индикатором GC, который представлен более чем 130 государствами, в работе оговорено, что это является недостатком. Полное представление на международном уровне из такой выборки получить затруднительно, но, с другой стороны, качество данных при уменьшении широты данных увеличивается.

В текущем случае WGI по всем показателям имеет число источников, по некоторым государствам равным 1, то есть из одного измерения экспертами строится индикатор, влияющий на итоговую картину.

При поиске J-паттерна необходимо выделить явление, при котором эффективность государственного управления, находясь на среднем уровне, совершает падение, а затем резкое повышения индексного значения во временной динамике. Анализ среднеквадратичного отклонения индекса GE помогает обнаружить колебания индексного значения, но вместе с этим также был выявлен ряд государств, значения показателей GE которых обладали высокой волатильностью.

В результате высоким значением отклонения рядов с 1996 по 2018 год по GE обладают следующие государства: Острова Кука (25,64), Грузия (17,77), Мавритания (17,06), Руанда (16,78), Тувалу (16,45), Сербия (14,35), Фиджи (14,10), Мальдивские острова (13,62). По сравнению с другими государствами такое отклонение значимо, так для 101 государства среднеквадратическое отклонение менее 5 по GE за анализируемые годы. Однако для островных государств (Острова Кука, Фиджи, Тувалу, Мальдивские острова) присуще низкое количество первоначальных данных, среднее число источников с 1996 по 2018 год по Островам Кука составляет 1, по Фиджи - 2,35, Тувалу - 2,27, Мальдивским островам - 3,65, при этом столь малое количество источников дает столь высокое отклонение, зачастую, без реальных изменений в государстве. Тем не менее, выявленные государства, за исключением островных государств, имеют реальные изменения эффективности государственного управления.

В случае Грузии, совершившей демократический транзит, совершена попытка выявления J-паттерна. На рисунке 14 отображен график индексного значения GE с 1996 по 2018 год:

Рисунок 14. Динамика индекса GE в Грузии за период с 1996 по 2018 год [87].

Произошедшая «Революция роз» в 2003 году стала отправной точкой в развитии демократических институтов в Грузии. Исходя из динамики, можно выявить падение эффективности государственного управления в 2004 году, а затем её резкое повышение. Действительно, текущий пример иллюстрирует наличие J-образного увеличения параметра GE, однако ввиду его недостаточной глубины следует рассмотреть также несколько примеров.

Для выявления стран с существенным изменением политического режима стоит проанализировать динамику индекса по странам из отчета «Freedom in the World» по индексу Freedom House (FHI) за период с 2013 по 2018 год [69].

Среднеквадратическое отклонение выявляет перечень государств, в которых индексное значение FHI колебалось за данный период, а значит, в этих государствах происходили политические изменения как в сторону автократии, так и в сторону либерализации.

В таблице 4 представлены государства, ранжированные по силе таких изменений (значению среднеквадратического отклонения). Представлено индексное значение по годам, а также разность значения при сравнении 2018 года с 2013 годом, при этом наличие отрицательного значения показывает изменения в сторону автократии, положительное - демократизация

Таблица 4 - Динамика индексного значения FHI по странам с значимыми политическими изменениями

Исходя из данных индекса FHI, среди стран с изменениями выделяются два типа: демократический и автократический переходы. Ливия, Турция, Центральная Африканская Республика, Южный Судан, Таиланд - страны, которые в период с 2013 по 2018 год стали существенно более авторитарными. Фиджи, Мадагаскар, Тунис, Мали, Кот-д'Ивуар, соответственно, совершили демократический транзит.

В приложении 2 показаны графики изменений индекса GE и FHI с 2008 года (для FHI с 2013) для стран, совершивших демократический переход. Из пяти случаев в двух (Фиджи и Кот-д'Ивуар) заметное повышение эффективности носило отложенный, но связанный характер, без первоначального падения. Снижение эффективности правительства с последующей стабилизацией характерно для Мадагаскара. Для Туниса и Мали изменения GE носили плавный характер общего снижения задолго до начала демократического перехода.

В целом, в 6 рассмотренных (включая анализ Грузии) случаях J-паттерн проявил себя только в 3, при этом с невысокой выраженностью. Тезис авторов А.Ю. Мельвиль, Д.К. Стукал и М.Г. Миронюк о различных вариациях развития событий при демократическом переходе оправдан. Возможно, что в более глобальном по временным рамкам периоде (40-60 лет) J-образная зависимость существует, однако по имеющимся данным это явление проявляет себя незначительно.

Гипотеза об искажении объективности индикаторов государственного управления из-за ограничений источников данных является двусторонней. Недостоверность данных, публикуемых статистическими государственными органами, влияет на конечный результат оценки, если показатель формировался, опираясь на такие данные. Происходит ввиду отсутствия иных данных или намеренным использованием данных, предоставляемых государствами как объектов оценки. Этот вид ограничений был рассмотрен в первом параграфе первой главы.

Однако ограничения, исходящие от объекта, могут быть сопряжены с недоступностью данных. Во втором параграфе рассмотрен измеритель открытости государственного управления - показатель HRV Transparency Project, но данный проект был свернут в 2010 году. Тем самым дальнейшее исследование будет связано с влиянием количества данных и уровня прозрачности государственного управления.

Ограничения использования данных со стороны субъекта - организаций, формирующих оценки, - являются важнейшим барьером объективности индикаторов является количество используемых источников, - неважно, объективные статистические данные или результаты опроса мнений экспертов, граждан, заинтересованных лиц.

Среди всех перечисленных подходов к измерению государственного управления в первой главе по количеству государств, включаемых в ранжирование, WGI (214, в 2018 - 211) и отчет House Freedom (210) имеют наибольшее количество. Однако другие организации, занимающиеся исследованиями подобного рода, ограничивают широту измерения ввиду отсутствия данных или их недостаточного количества. Как уже описывалось ранее, Transparency International не рассчитывает индекс восприятия коррупции по государствам, число источников которых менее 3. Тем не менее, для расширения измерения Всемирный Банк и House Freedom по некоторым государствам ограничиваются минимальным числом источников. С одной стороны, в как случае с индикатором GC, который представлен чуть более 130 государствами, в работе оговорено, что это является недостатком. Полное представление на международном уровне из такой выборки получить затруднительно, но, с другой стороны, качество данных при уменьшении широты данных увеличивается.

В текущем случае WGI по всем показателям имеет число источников по некоторым государствам равным 1, то есть из одного измерения экспертами строится индикатор, влияющий на итоговое значение кардинальным образом.

2.4 Влияние объема данных на качество индикаторов

Последующее исследование должно ответить на следующие вопросы: как степень открытости государства влияет на доступность источников данных, и как их количество влияет на качество результата.

Во-первых, чтобы ответить на первый вопрос, необходимо сравнить зависимость показателя VA (подотчетность правительства) и число источников в динамике по государствам. Всемирный Банк публикует такие данные, поэтому WGI и здесь является важнейшим инструментом.

Чтобы ответить на первый вопрос необходимо сравнить зависимость показателя VA (подотчетность правительства) и число источников в динамике по государствам. Всемирный Банк публикует такие данные поэтому WGI и здесь является важнейшим инструментом.

Для построения зависимости рассчитано простое (арифметическое) среднее значение числа источников за весь период измерений VA (1996-2018) по каждому государству, а также то же среднее значение для индекса VA за тот же период. Полученный график зависимости двух переменных представлен на рисунке !

Рисунок 14.Зависимость числа источников индикатора от значения VA по государствам [87].

Разрозненность значений говорит о том, что в данном случае не существует зависимости закрытости государства от возможностей его анализа по индикатору VA. В «околонулевой зоне» и в «зоне максимума» вовсе отсутствуют какие-либо значения. При всем этом корреляция Пирсона равна
-0,33, поэтому отрицательная зависимость говорит более об обратном случае: для стран с низким VA характерно большее количество источников данных, а для некоторых государств с высокой степенью открытости и подотчетности, напротив, меньшее. Оценить влияние числа используемых в индикаторе источников и стандартное отклонение (позволяет увидеть волатильность во временном ряду) позволяет также индекс VA (WGI). Для подтверждения гипотезы необходимо следующее условие: чем меньше источников данных, тем больше стандартное отклонение. Анализ данных представлен на графике (Рисунок !), где

Рисунок 15. Зависимость числа источников индикатора от значения стандартного отклонения VA по государствам [87].

Исходя из графика (Рисунок 15) видно, что при большем значении стандартного отклонения (волатильности) индикатора возрастает число источников (данные в нижней правой части). При этом в диапазоне числа источников до 2 наблюдается сильное размытие. Такое явление характерно для островных государств, где выбросы значений по VA значимы по годам, что дает право утверждать о необъективности итоговой оценки по данным государствам.

Таким образом, выведенный индекс на основе среднего геометрического значения более объективно интегрирует индикаторы Worldwide Governance Indicators. Более объективный индекс без привязки к политическому режиму возможен в рамках парадигмы Нового государственного управления. Качество индикативной оценки зависит при увеличении объема источников первоначальных данных на входе.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данном исследовании было рассмотрены теоретические основы индикативной концепции, которая позволяет оценить эффективность государственного управления количественными методами. В данной научной области эффективность измеряет качество развитости государственных институтов. Индикативные оценки в зависимости от ряда факторов могут иллюстрировать необъективную реальность индексными значениями из-за неоправданных завышений или занижений таких оценок.

Таким образом, были рассмотрены теоретические доказательства гипотез. Во-первых, гипотеза о сравнении показателей эффективности государства на одной плоскости с текущим политическим режимом опирается на концепцию об административно-политической дихотомии, в то же время было высказано рад предположений, что существует прямая зависимость между уровнем демократии и эффективностью государственного управления, в частности, о существовании «J-зависимости» эффективности в переходных демократиях.

Во-вторых, выбор среди множества вариантов методологий измерения дает на выходе различные результаты - важнейший фактор, результатом которого являются искаженные конечные результаты индикатора. Кроме того, излишняя, неоправданная агрегация или отсутствие таковой при необходимости подталкивает к необоснованным трактовкам индикатора. Это актуально для «Mashup Indices» - группа индексов, имеющих необъективную методологию, существенно занижающая или завышающая оценки.

В-третьих, ограничения, связанные с доступом к источникам данных, сужают точность индексов по определенным государствам. Первоначальные данные опроса с использованием информации из административных источников могут существенно решить проблемы с отсутствующими данными предметного опроса, но информация из предметного опроса мнений намного достовернее в большинстве случаев. Такое явление наблюдается в меньшей мере в развитых странах, а в большей - в развивающихся. Однако существует и обратная ситуация, когда качество и количество первичных данных зависит от экспертной и аналитической структуры, которая включает субъекты оценки с малым количеством источников.

Составные индексы - объект изучения второй части данной главы. Изначально была рассмотрена концепция Worldwide Governance Indicators от Всемирного Банка. Группа индикаторов представляет собой шесть индексов, характеризующих процессы и явления управления. Однако ввиду неудобства использования сразу нескольких индикаторов в визуализации возникла потребность в их агрегации. Визуализация построена на представлении распределения индексного значения на географической диаграмме. Построение диаграмм осуществлялось на протяжении всего пункта данной главы по единому принципу визуализации индексного значения в трех спектрах: красный - наименьший, желтый - средний или медианный, зеленый - наибольший.

Индекс восприятия коррупции был проанализирован ввиду сходства с одним из индикаторов Worldwide Governance Indicators, однако в ходе анализа обнаружилось парадокс высоких мест с низкими составными значениями для некоторых стран. Важнейшим индикатором данной диссертации является индекс человеческого развития. Значимость индекса кроется не в его объекте оценки, который критиковался рядом исследователей, а в методике построения. Агрегация на основе среднего геометрического значения - прорыв в данной области при реформировании индикатора в 2010 году. Индекс глобальной конкурентоспособности, рассчитываемый Всемирным Экономическим Форумом, отражает более экономическую составляющую, но рассматривался в качестве подтверждения о проблемах смешивания субъективных данных и объективных. Такую же патологию имеет и сходный индекс по отчету The World Competitiveness Yearbook.

Измеритель конкурентоспособности государственного управления в виде индекса Government Competitiveness, разрабатываемый Сеульским университетом, имеет большое значение вклада в индикативную теорию. Основой показателя является теория систем Дэвида Истона. Однако преимущества индикатора перекрываются огромным охватом показателей, что делает его классическим индексом-Mashup.

Концепция, разработанная Гётеборгским университетом, показывает возможность составления индекса полностью из субъективных данных. Однако сам проект от Quality of Government Institute интересен консолидацией множества индикаторов управления. Из данной базы данных рассмотрен индекс недееспособности государств и его субиндекс «Качество государственных услуг», индекс «Freedom in the World» и его субиндекс «Функционирование органов государственной власти» и составляющие индикатора The International Country Risk Guide.

Проанализировав подходы индикативной теории, был выведен оптимальный метод оценки эффективности государственного управления на основе среднего геометрического значения. Два доказательства агрегации Worldwide Governance Indicators позволили установить агрегацию индикаторов, которая послужила инструментом дальнейшего исследования. Сравнение с наиболее часто встречающимся способом агрегации индикаторов средним арифметическим значением показало различия между отдельными методами агрегации. Тем самым, была подтверждена путем математической модели гипотеза, что методика расчета индикатора эффективности государственного управления влияет на конечные результаты оценки. политический административный дихотомия индикативный

Индикаторы Worldwide Governance Indicators (WGI) неравнозначны сами по себе. Его компоненты объединены тремя различными парадигмами, при том, что свойства NPM и NPG характерны для двух групп индикаторов по отдельности. Такое явление позволяет разделить Worldwide Governance Indicators на две части с последующей агрегацией её составляющих: WGI(NPM) и WGI(NPG). Анализ двух новых индексов показал следующую взаимосвязь: наиболее демократическое государство - наиболее эффективное, наиболее автократическое государство - наименее эффективно. Однако взаимосвязь для государств «средней» степени развития демократических институтов и эффективности размывается. Государство в текущий период времени может претерпевать изменения и осуществлять демократический или авторитарный транзит. Суждение о существовании при демократическом транзите J-образной зависимости развития эффективности государственного управления подтвердилось частично. Зависимость показателя эффективности правительства и индекса House Freedom в государствах, совершивших демократический переход за последнее десятилетие, только в 2 государствах из 5 выражена J-образно. Таким образом, гипотеза возможности объективное отражение оценок методами индикативной теории возможно без привязки к политическому режиму и в рамках одной парадигмы государственного управления частично подтвердилась.

Гипотеза о зависимости объективности индикативных оценок государственного управления от объема и качество первоначальных данных подтвердилась, исходя из анализа зависимости данных количества источников показателя «подотчетность правительства» (VA) из WGI и стандартного отклонения значения этого же показателя. Было выявлено, что увеличение числа источников данных показателей увеличивает их качество, и, наоборот, при малом объеме источников данных существует выраженная неоправданная волатильность индексного значения в динамике, однако, с некоторыми исключениями.

Повышение уровня объективности индикативных оценок эффективности государственного управления имеет множество точечных барьеров и препятствий, разрешение которых будет решаться с развитием индикативной теории в дальнейшем.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Ramzy O. (2016) Sustainable Development & Good Governance // Journal of Public Administration, Vol 13, № 1, 125-150.

2. Charron N., Lapuente V. (2011) Which Dictators Produce Quality of Government? // Studies of Comparative International Development. № 46(4). P. 397--423.

3. Weber M. (1905) “Objektivitдt” sozialwissenschaftlicher und sozialpolitischer Erkenntnis // Gesammelte Aufsдtze zur Wissenschaftslehre. S. 194.

4. Huntington S.P. (1968) Political Order in Changing Societies. New Haven: Yale University Press; 1968. 263 p.

5. Wilson, Woodrow (1887). "The Study of Administration". Political Science Quarterly., 321

6. Тютин Д.В. Новое государственное управление: от управления эффективностью и результативностью к менеджменту публичных ценностей // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2014. № 4 (64). С. 24.

7. Back H., Hadenius A. (2008) Governance: An International Journal of Policy, Administration, and Institution Volume: 21 Issue 1, 230-243

8. Giovanni M. (2008) Data Indicators: An International Journal of Policy, Administration, and Institution

9. Melville A, Stukal A, and Mironiuk A (2014) “King of the Mountain,” or Why Postcommunist Autocracies Have Bad Institutions Russian. Politics and Law, vol. 52, no. 2, 7-29.

10. Yang, E., & Hendra, R. (2018). The importance of using multiple data sources in policy assessments: Lessons from two conditional cash transfer programs in New York City. Evaluation Review, 42, 550-574

11. Dorsett, R., Hendra, R., & Robins, P. K. (2018). Using administrative data to explore the effect of survey nonresponse in the UK employment retention and advancement demonstration. Evaluation Review, 491-514.

12. Junanto D. (2017) The Use Of Performance Information In The Indonesian Public Sector: The Role Of Rational/Technocratic And Political/Cultural Frameworks International Development. Department School of Government and Society College of Social Sciences University of Birmingham Vol. 20, № 3, 297-307.

13. Christensen Tom In search of the Holy Grail - accountability and performance in welfare administration reform University of Oslo

14. Kaufmann D., Kraay A., Mastruzzi M. (2010a) Response to: “The Worldwide Governance Indicators: Six, One, or None?” World Bank Policy Research Department Working Papers. 45 p.

15. Kaufmann D., Kraay A., Mastruzzi M., (2009). Governance matters VIII: aggregate and individual governance indicators 1996-2008. In: World Bank. Policy research working paper 49-78,

16. Campbell E. (2013) A statistical analysis of public sector corruption and economic growth. LUX: A Journal of Transdisciplinary Writing and Research from Claremont Graduate University, v. 2, n. 1, p. 1-19

17. Прасолов В.И., Минькина Д.А. Анализ зависимости индекса восприятия коррупции от ВВП и уровня инвестиций в России // Современный ученый - 2019. - № 4. - С. 289-292

18. Francisco A. (2017) Analysis of Correlation Among HDI (Human Development Index), Violence And Corruption Perceptions Index onference: Conference - Making Corporate Responsibility Useful At: Helsinki,

19. Kuc-Czarnecka, M. (2019). Sensitivity analysis as a tool to optimise Human Develop-ment Index.Equilibrium, Quarterly Journal of Economics and Economic Policy,14(3), 425-440. doi: 10.24136/eq.2019.020 (дата обращения: 05.05.2020).

20. Aguna, C.G., Kovacevic, M. (2011) Uncertainty and sensitivity analysis of the human development index, Human Development Research Paper, № 47, p. 47.

21. Sagar, A., & Najam, A. (1998) The human development index: a critical review, Ecological Economics, № 25(3), p. 249-264.

22. Барабашев А.Г., Макаров А.А., Макаров И.А. «О совершенствовании индикативных оценок качества государственного управления» // Вопросы государственного и муниципального управления. 2019. № 2. С. 7-38.

23. Ravallion M. (2010) Troubling Tradeoffs in the Human Development Index, Policy Research Working Paper, № 5484. - 30 p.

24. Klugman J., Rodrнguez F., Choi H-J. (2011) The HDI 2010: New Controversies, Old Critiques The Journal of Economic Inequalityю - 45 p.

25. Chatterjee S. K. (2005) Measurement of Human Development - An Alternative Approach, Journal of Human Development, № 6(1), p. 31-53.

26. Marlier E., Atkinson A. (2010) Indicators of Poverty and Social Exclusion in a Global Context, Journal of Policy Analysis and Management, № 29(2), p. 285-304.

27. Sira E., Vavrek R., Pukala R. (2017) The impact of development of insurance market and economy on the competitiveness of the country on example of V4 countries, Journal of Interdisciplinary research, № 7, p. 194-198.

28. Dudas Т., Cibula А. (2018) The changing methodology of The Global Competitiveness Index and its impact on Slovakia, Journal of interdisciplinary research, № 8, p. 50-53.

29. Tiruneh M.W., Hekelova E. (2016) Is The Global Competitiveness Index Informative, CBU International Conference Proceedings, March, p. 132-141.

30. Charron N., Dijkstra L., Lapuente V. (2014) Mapping the Regional Divide in Europe: A Measure for Assessing Quality of Government in 206 European Regions, Springer Science Dordrecht, p. 315-346.

31. Ho A., Im, T. (2012). Defining a new concept of government competitiveness, The Korean Journal of Public Administration, №50 (3), p. 1-34.

32. Easton D. (1953) The Political System: An Inquiry into the State of Political Science, New York: Alfred A. Knopf, - 320 p.

33. Im T., Hartley K. (2019) Aligning Needs and Capacities to Boost Government Competitiveness, Public Organization Review, № 19, p.119-137.

34. Ho, A. T. K., Im, T. (2015) Challenges in building effective and competitive government in developing countries: An institutional logics perspective, The American Review of Public Administration, № 45(3), p. 263- 280.

35. Charron, N., Lapuente, V. (2010) Does democracy produce quality of government, European Journal of Political Research, № 49(4), p. 443-470.

36. Петухов А.Ю., Красницкий Н.В. Оценка политической стабильности в России: проблема эффективного измерения // Национальная безопасность. 2014. № 6 (35). С. 881-893.

37. Carlsen L. (2017) Fragile State Index: Trends and Developments. A Partial Order Data Analysis, Social indicators research, Vol.133, Issue 1. - 14 p.

38. Sally Engle Merry, Kevin E. Davis and Benedict Kingsbury (eds), (2015) The Quiet Power of Indicators: Measuring Governance, Corruption, and Rule of Law Cambridge University Press- 196-202

39. Kaufmann D. (2002) Governance Matters II: Updated Indicators for Economic development 54p

40. James R. Hollyer, B. Peter Rosendorff (2014) Measuring Transparency Political Analysis, Vol. 22 Issue 4, p413-434. 22p.

41. Hollyer, James R., B. Peter Rosendorff, and James R. Vreeland. (2011). Democracy and transparency. Journal of Politics 73(4):1-15.

42. Терещенко Д. С. К вопросу о количественной оценке институциональных факторов экономического роста я Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2012. - № 1. - С. 413-421.

43. Kaufmann D., Kraay A., Mastruzzi M. What do the Worldwide Governance Indicators Measure? European Journal of Development Research. 2010b. Vol. 22. N. 1. P.55?58.

44. Kaufmann D.; Kraay A.; Zoido-Lobaton P. (1998) Aggregating governance indicators (English). Policy, Research working paper. Washington, DC: World Bank.

45. Hufter, J., Anwar Sh. (1999). Applying a Simple Measure of Good Governance to the Debate on Fiscal Decentralization» Working Paper, The World Bank.

46. Manning N.(2000), Public officials and their institutional environment: An analytical model for assessing the impact of institutional change on public sector performance, Manuscript, World Bank, Washington, D.C. - 65 p.

47. Rogge, N. (2012). Undesirable specialization in the construction of composite policy indicators: The Environmental Performance Index. Ecological indicators, 23, 143-154.

48. Rogge, N. (2017) Geometric mean quantity index numbers with benefit-of-the-doubt weights. European Journal of Operational Research,. N. 256(3), P. 1004-1014.

49. Tofallis, C. (2014). On constructing a composite indicator with multiplicative aggregation and the avoidance of zero weights in DEA. Journal of the Operational Research Society, 65(5), 791-792.

50. Яшин А.В. Агрегированный индекс Worldwide Governance Indicators

51. Langbein, L. & Knak, S. (2010). The Worldwide Governance Indicators: Six, One, or None? Journal of Development Studies. vol. 46, no 2, pp. 350-370.

52. "Georgia's Rose Revolution: A Participant's Perspective" U.S. Institute of Peace Report, July 2006

ПРИЛОЖЕНИЕ

Подробные индикаторы CG по России в 2019 году

Сравнение индексных значений Governance Effectiveness (WGI) и Freedom House индекс с 2008 по 2018 (с 2013 для FHI) в государствах, совершивших демократический транзит

Размещено на Allbest.ru