Translate this page:
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Library
Your profile

Back to contents

NB: Administrative Law and Administration Practice
Reference:

To the question on conducting anti-corruption examination of normative legal acts using a mathematical model

Bakhtina Mariya Sergeevna

Senior Educator, the department of Administrative Law, Ural State Law University

620137, Russia, Sverdlovskaya Oblast' oblast', g. Ekaterinburg, ul. Komsomol'skaya, 21

mba711@yandex.ru

DOI:

10.7256/2306-9945.2020.2.33321

Received:

26-06-2020


Published:

10-08-2020


Abstract: This article considers the possibility of conducting anti-corruption examination using fuzzy mathematical modeling. The author substantiates the characteristics of propensity for corruption of laws, for which is obtained functional dependency on the types and number of corruptiogenic based on the fuzzy conclusion. Predictive anti-corruption valuation should be based on certain criteria, which are currently absent and replaced by the professional knowledge, experience and competences of the expert. Attention is given to the method of expert research using mathematical models of fuzzy sets. The problems dealt with in jurisprudence fully correspond to the theory of fuzzy sets by physical content, specificity of source data, nature of data, and solution methods. Application of this model, including by state and municipal executive branches, would allow to significantly reduce the timeframe  of conducting anti-corruption examination, lower labor costs and probability of expert error, unify the results of anti-corruption examination, and classify normative legal acts depending on the category of corruption risk for further tasks. The absence of scientific developments in this field impedes the implementation of advanced information technologies in legal science and practice. This method allows to make greater use of modern achievements in allied fields, first and foremost, in computer technology.


Keywords:

anti-corruption examination, corruption factor, corruption risk, probabilistic approach, predictive approach, indistinct modeling, indistinct conclusion, mathematical model, mathematical apparatus, information technologies


Анализ нормативных правовых актов, законопроектов и правоприменительной практики показал, что коррупциогенным фактором нормативная конструкция может выступать только при определенных условиях. Эти условия эксперт должен учитывать в своей деятельности по оценке нормативного дефекта в качестве коррупциогенного фактора. В частности, необходимо обращать внимание на характер отношений, в рамках которых реализуется полномочие, правовое положение органа (должностного лица), реализующего полномочия, объект правоотношения, данные социологических исследований и множество других факторов, которые способны оказать влияние на вывод о наличии коррупциогенного фактора. Другими словами, эксперт должен применять так называемый вероятностный (прогностический) подход.

Таким образом, прогностическая антикоррупционная оценка должна опираться на определенные критерии, которые в настоящий момент отсутствуют и замещаются профессиональными знаниями, опытом и навыками эксперта.

При решении данной задачи заслуживает внимание методика экспертного исследования с использованием математических моделей нечетких множеств[1, 7, 8, 9]. Данная методика в последнее время является актуальной и выходит за рамки применения только в технических науках и отраслях[2, 10, 11]. В частности, В.А. Прорвич и А.Ф. Волынский изучили возможности математических моделей для решения вопросов, возникающих в рамках судебно-оценочной экспертизы[3]. Ученые пришли к выводу, что использование современного математического аппарата, информационных технологий, в том числе, возможностей вычислительной техники позволило бы разработать систему достоверных экспертных методик.

Следует отметить, что в настоящее время во всех выполняемых научно-исследовательских работах в качестве математических методов используется традиционный аппарат статистических исследований, основанный на теории вероятности. Однако как верно отметил еще в 1987 году Р. Белман, классическая теория вероятностей предполагает большой объем материала наблюдений за длительный период времени. Малый объем данных порождает немалое количество трудностей. В этом случае уже нельзя с уверенностью применять классическую теорию вероятностей. Эта проблема существует давно, и для ее решения необходимо отказаться от высоких стандартов четкости и ввести другое понятие неопределенности. Одно из таких понятий дает теория нечетких множеств. Данные, используемые для описания коррупционных рисков, характеризуются неопределенностью, неточностью, недостаточной достоверностью, то есть всеми условиями задач, решение которых математически корректно и возможно только в рамках теории нечетких множеств. Задачи, решаемые при проведении антикоррупционной экспертизы, по физическому содержанию, специфике исходных данных, характеру информации, методам решений в полной мере соответствуют теории нечетких множеств, но отсутствие научных разработок в этом направлении является препятствием для внедрения современных информационных технологий в юридическую науку и практику.

Вместе с тем, в юридической науке накоплен огромный потенциал знаний, который на базе современных информационных технологий может и должен дать развитие новым методам научных исследований. Опыт последних лет показал, что интенсивное развитие элементной базы компьютерной, микропроцессорной техники, практических приложений математики в различных областях, новых методов моделирования позволяют решать ранее недоступные для практической реализации вопросы оценки и прогнозирования качества законодательных актов. В этом смысле можно привести уже достаточно развитое в мировой практике направление приложений теории нечетких множеств – нечеткое моделирование, которое позволяет более эффективно решать задачи в условиях неопределенности, недостаточности или даже отсутствия информации в любых сферах деятельности человека. Методы, основанные на теории нечетких множеств, по сути, являются обобщением математической логики, теории множеств, а также теории вероятности, которую во многих случаях можно рассматривать как частный случай теории нечетких множеств.

Практические приложения алгоритмов нечеткого вывода уже доказали свою эффективность широчайшим спектром их применения, однако в области юриспруденции, где они с успехом могут проявляться, теория нечетких множеств не используется. Основной причиной такого положения можно считать недостаточность исследовательских работ, посвященных вопросам моделирования таких объектов, что не позволяет в полной мере реализовать достижения прогресса.

Таким образом, разработка новых методов моделирования оценки коррупциогенности нормативных правовых актов позволяет решить важную практическую задачу и является чрезвычайно актуальной.

Использование нечетких множеств при проведении антикоррупционной экспертизы позволяет определить, в каком случае фактор будет представлять коррупционную опасность, а в каком – нет, сопоставить риски. Применительно к данному вопросу, эту математическую модель возможно было бы применить при оценке коррупциогенности фактора. Задание области рассуждений, а затем постепенное сужение ее введением дополнительных параметров, в итоге, позволяют достигнуть точного результата в короткие сроки.

Использование модели нечеткого моделирования при проведении антикоррупционных экспертиз позволило бы решить следующие задачи:

1) значительно уменьшить сроки проведения антикоррупционной экспертизы. Действия, которые в настоящее время производятся экспертом в промежуток времени от нескольких часов до нескольких дней, могли бы быть произведены с использованием вычислительной техники за несколько минут.Как справедливо было замечено в литературе, модель нечеткого моделирования позволила бы «провести прямое моделирование вариантов любой сложности фактически в режиме реального времени. Точнее, учитывая сроки подготовки, согласования и принятия нормативного правового акта - с тысячекратным опережением»[4].

2) Значительно снизить трудозатраты эксперта. Известно, что для многих специалистов государственных органов проведение антикоррупционной экспертизы – обременительная обязанность, формальность, часто не связанная с их основной деятельностью. Применение математической модели могло бы снизить нагрузку на специалиста без потери качества результатов антикоррупционной экспертизы. Для экспертов, для которых проведение антикоррупционной экспертизы является одной из основных должностных обязанностей, модель нечетких множеств освободила бы время для более вдумчивой интеллектуальной оценки нормативного правового акта, которого не хватает именно по причине того, что много времени тратится на первичный «поверхностный» поиск.

3) Снизить вероятность ошибки эксперта. Как показал анализ отчетов Министерства юстиции РФ, судебной и правоприменительной практики, эксперты, прокуроры, судьи совершают ошибки при проведении антикоррупционной экспертизы. Математическая модель могла бы значительно снизить вероятность ошибочных результатов экспертизы.

4) Унифицировать результаты антикоррупционной экспертизы. Машина на основе единой математической модели произведет проверку на коррупциогенность в любом органе и у любого эксперта с одинаковым результатом. Такой метод обладает обоснованностью, проверяемостью, доказуемостью, объективностью, что соответствует основным принципам антикоррупционной экспертизы.

5) Отнести нормативные правовые акты к определенной категории коррупционного риска для решения дальнейших задач. В целях экономии материальных, трудовых и временных ресурсов представляется целесообразным дифференцировать нормативные правовые акты в зависимости от потенциала коррупциогенности.

На последнем пункте нам хотелось бы остановиться подробнее. Нами также предлагается модель, согласно которой все нормативные правовые акты, подлежащие антикоррупционной экспертизе, градируются исходя из коррупционного риска. Системы управления потенциальными рисками причинения вреда, так называемая «риск-ориентированная модель», широко используются в зарубежной практике[5]. С 2015 года происходит введение системы стратегического менеджмента и апробация риск-ориентированной модели в надзорных органах власти РФ[6]. Методологические подходы к реализации универсальной модели управления рисками, как нам представляется, можно использовать и при определении коррупционных рисков при проведении антикоррупционной экспертизы. Такая градация имеет следующие преимущества:

а) позволяет сократить время проведения антикоррупционной экспертизы;

б) помогает своевременно выявлять новые уязвимости;

в) позволяет контролировать эффективность антикоррупционных мероприятий;

г) помогает оптимизировать затраты на проведение антикоррупционной экспертизы.

Сокращение времени и расходов на проведение антикоррупционной экспертизы достигается за счет того, что при таком подходе нормативные правовые акты с низким уровнем коррупциогенности проходят упрощенную антикоррупционную экспертизу или вообще ее не проходят на определенном этапе. Тогда как акты с высокими коррупционными рисками подлежали бы усложненной процедуре антикоррупционной экспертизы.

Таким образом, применение риск-ориентированной модели в комплексе с использованием математической модели нечетких множеств позволило бы осуществить процесс отнесения нормативных правовых актов к определенному классу коррупционной опасности в максимально короткие сроки, значительно опережающие человеческие возможности.

Так, для того, чтобы вычислить уровень коррупциогенности конкретного нормативного правового акта (проекта), необходимо задать несколько параметров, выраженных в числовых значениях. Параметры могут быть любыми и во всякое время заменяемыми. Мы исходим из того, что уровень коррупциогенности нормативного правового акта зависит от следующих факторов:

1) Количества видов коррупциогенных факторов, которые находятся в нормативном правовом акте (проекте).

Двенадцать видов коррупциогенных факторов, содержащихся в Методике, могут встречаться в нормативном правовом акте в разном количестве и разных сочетаниях. Комплекс коррупциогенных факторов может свидетельствовать о коррупционной схеме, а один и тот же коррупциогенный фактор, регулярно встречающийся в правовом акте одного и того же разработчика – о системной ошибке и недостаточной компетенции сотрудников, создающих правовые акты.

Этот параметр оценивается по шкале от 1 до 12 (по количеству коррупциогенных факторов в Методике).

2) Количества коррупциогенных факторов в нормативном правовом акте (проекте).

Анализ заключений Правового Управления Государственной Думы РФ и Министерства юстиции РФ, а также судебной практики показывает, что в нормативном правовом акте при проведении антикоррупционной экспертизы может быть выявлено разное количество коррупциогенных факторов, и от этого количества будет зависеть потенциальный ущерб, который способен причинить правовой акт при его применении.

Этот параметр оценивается по шкале от 0 до 15 возможных коррупциогенных факторов в одном нормативном правовом акте.

3) Уровня коррупционного риска каждого коррупциогенного фактора, найденного в нормативном правовом акте (проекте).

Каждый коррупциогенный фактор создает следующие условия для совершения коррупционных правонарушений:

1) возможность органа или должностного лица принимать немотивированное управленческое решение: необоснованно предоставить преимущества, льготы или привилегии определенной категории лиц либо немотивированно отказать в их законном предоставлении;

2) возможность органа или должностного лица при рассмотрении того или иного дела, связанного с реализацией прав граждан и организаций, отступить от установленного порядка принятия решения либо изменить его по своему усмотрению;

3) возможность должностного лица принимать решения, не входящие в его полномочия, либо расширительно интерпретировать предоставленные полномочия, применять дублирующие полномочия;

4) возможность должностного лица предъявлять гражданам трудновыполнимые или обременительные требования, не предусмотренные действующим законодательством;

5) возможность должностного лица наложить материальные и иные экономические обязательства, применить необоснованные санкции к гражданам или организациям.

Перечисленные условия могут находиться в разной степени выраженности и создавать разные коррупционные риски, в зависимости от вида коррупциогенного фактора, нормативного правового акта и иных обстоятельств.

Этот параметр оценивается по шкале от 1 до 5 (возможных последствий наличия в нормативном правовом акте коррупциогенных факторов).

4) Области охвата нормативного правового акта (проекта).

Уровень коррупциогенности нормативного правового акта может быть измерен также в величине потенциального ущерба, который оценивается в зависимости от численности населения, находящегося под воздействием правового акта. Масштаб возможных последствий в небольшом поселке и крупном городе будет отличаться. Градация осуществляется в зависимости от размера населенного пункта с подразделением их по численности жителей:

а) города с числом жителей от 2000 до 1000000 и более;

б) поселки городского типа с числом жителей от 1000 до 2000 и более;

в) поселки сельского и дачного типа с числом жителей от 50 человек до 1000 и более.

Этот параметр оценивается по шкале от 50 до 147 миллионов человек, которые проживают на территории России на 2020 год.

После того, как мы определились с параметрами коррупциогенности нормативного правового акта и задали им числовое значение, необходимо обработать полученные результаты с применением компьютерной техники. На основе заданной области рассуждений получается нечеткий вывод с размытыми границами, который постепенно сужается путем введения дополнительных параметров. В итоге математических манипуляций такое сужение позволяет прийти к одному четкому выводу и достигнуть точного результата и сделать это в максимально короткие сроки.

Результаты теоретического и экспериментального исследования дают основание утверждать, что применение математического моделирования, при оценке коррупциогенности фактора могло бы значительно сократить временные, материальные и трудозатраты эксперта при проведении антикоррупционной экспертизы нормативных правовых актов, а также снизить до минимума возможную субъективность к проводимому исследованию.

References
1. Pobedinskii V.V., Bakhtina M.S., Ryabkova N.V. Nechetkoe modelirovanie korruptsiogennosti zakona v zavisimosti ot vidov i kolichestva korruptsiogennykh faktorov // Ros. sledovatel'. 2017. № 16. C. 44-49.
2. Baranov L.T., A.V. Trudov, Ptushkin A.I. Nechetkie mnozhestva v eks-pertnom oprose // Sotsiologiya: metodologiya, metody, matematicheskie modeli. – 2004. – № 19. – S. 142-157.
3. Prorvich V.A. Kontseptual'nye osnovy sudebno-otsenochnoi ekspertizy (strukturno-soderzhatel'nyi analiz pravovykh, organizatsionnykh i metodologicheskikh problem) : Diss... doktora yuridicheskikh nauk : 12.00.09.-Moskva, 2008. 517 s.
4. Volynskii A.F., Prorvich V.A. Rol' ekspertnogo soobshchestva v razvitii novykh vidov sudebno-ekonomicheskoi ekspertizy // Ekspert-kriminalist. – 2013.-№ 1. S. 12.
5. Mel'nikov R. Kontseptual'nye podkhody k formirovaniyu sistem risk-orientirovannogo regulirovaniya // Metody upravleniya. – 2011 № 5. S. 26-29.
6. Golovshchinskii K.I. Korruptsiogennost' pravovykh norm: monogr. / pod red. G.A. Satarova, M.A. Krasnova. M., 2001. S. 26.
7. Nozdrachev A.F. Korruptsiya kak pravovaya problema v voprosakh i otvetakh // Advokat. 2007. № 10. S. 35.
8. Kazachenkova O. V. Administrativno-pravovoe regulirovanie antikorruptsionnoi ekspertizy normativnykh pravovykh aktov sub''ektov Rossiiskoi Federatsii. S. 32.
9. Pobedinskii V.V., Podvoiskii M.I., Troshin G.E., Bakhtin A.M. Ne-chetkoe modelirovanie protsessa diagnostirovaniya vospaleniya verkhnikh mochevykh putei. // Ural'skii meditsinskii zhurnal. Ekaterinburg. 2015. №1 (124). S. 15-18.
10. Pegat. A. Nechetkoe modelirovanie i upravlenie : per. s angl. / A. Pegat . – M. : BINOM. Laboratoriya znanii, 2009. 798 s.