VI рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации

1. Основные результаты Шестого рейтинга эффективности управления

Иван Шилов

ИА REGNUM

Российские регионы.

Шестой рейтинг эффективности управления в субъектах Российской Федерации, подготовленный Агентством политических и экономических коммуникаций (АПЭК), — уникальный интегральный аналитический продукт, основанный на синтезе экспертных оценок и специальным образом обработанных статистических и рейтинговых данных. В представленном рейтинге даны оценки эффективности ныне действующей региональной власти и высшего должностного лица субъекта Федерации по итогам 2018 года.

Общая динамика результата

Наше исследование показало дальнейший, но очень небольшой рост эффективности региональной исполнительной власти. В прошлом исследовании мы говорили про повышение среднего балла эффективности, который тогда достиг 0,618 единицы (в 2016 г. — 0,604, в 2015 г. — 0,588). В 2018 г. позитивный тренд продолжился, и средний балл достиг 0,619 единицы. Среди причин позитивных сдвигов 2018 года можно отметить в первую очередь успешное проведение президентской кампании В. Путина в регионах и новые волны организованной Кремлем ротации губернаторского корпуса, позволившие повысить его качество.

Наряду с общей умеренно положительной тенденцией обращает на себя внимание поляризация результатов различных регионов: становится меньше близких друг к другу результатов среднего уровня, и различия между регионами растут. В сравнении с прошлым годом в рейтинге появляются регионы, у которых средний балл оказался ниже 0,5 — таких регионов оказалось два. В то же время регионов с высокими показателями сравнительно мало. Но все-таки число регионов, средний балл которых превысил 0,7 единицы, увеличилось с шести до девяти. При этом у региона-лидера (который остался прежним) среднийпоказатель также возрос.

Рост средних показателей эффективности региональной власти в этот раз отмечается не по всем трем изучаемым нами направлениям. Наивысший средний балл по-прежнему характерен для социального блока, однако он упал с 0,646 до 0,638 единицы. По остальным направлениям произошло улучшение среднего показателя. В политико-управленческом блоке средний результат вырос с 0,621 до 0,632 единицы, что прямо связано с политическими причинами роста эффективности губернаторского корпуса — проведением успешных избирательных кампаний (за рядом исключений) и приходом к власти по решению Кремля ряда новых управленцев, позиции которых уже на старте выглядят достаточно крепкими. Традиционно отстающим остается финансово-экономический блок, но и здесь произошел рост показателя — с 0,586 до 0,589 единицы. Это связано, в частности, с повышением эффективности бюджетной политики в условиях роста региональных доходов.

Выделим причины, обусловившие позитивную динамику показателей эффективности регионального управления в России.

Во-первых, на эффективности управления вновь положительно сказались проведенные Кремлем замены в губернаторском корпусе. Некоторые из аутсайдеров прошлых рейтингов в 2018 году лишились своих должностей. Такими примерами стали, прежде всего, Курганская область (главный аутсайдер прошлого рейтинга) и Забайкальский край. Оценки новых губернаторов значительно лучше, чем у отставников. Довольно высокие оценки губернаторам-новичкам были даны экспертами, и они еще должны быть подтверждены в перспективе статистическими данными. Впрочем, как показало наше исследование, губернаторы, которые пришли к власти немного раньше и впервые в этом году оценивались с использованием статистики, все равно продемонстрировали хорошие результаты в рейтинге. Это позволяет с оптимизмом смотреть и на перспективы тех, кто пришел к власти в 2018 г.

Во-вторых, позитивный эффект имели президентские выборы марта 2018 года, сочетавшиеся в большом числе регионов с подготовкой выборов губернаторов и законодательных собраний осенью 2018 г. Главы регионов смогли продемонстрировать достаточно высокий уровень эффективности управления в период, предшествовавший выборам главы государства, хотя потом не все справились со своими задачами во время региональных кампаний.

В-третьих, регионы по-прежнему демонстрировали заметные позитивные изменения в финансовой сфере. Продолжался рост доходной базы субъектов Федерации. При этом региональные власти проводят сбалансированную финансовую политику, не допуская бюджетного дефицита, сокращая задолженность и оптимизируя расходы. Как мы уже отмечали в прошлом году, в работе российской региональной власти за последние 2−3 года сложился рациональный технократический подход.

Позиции лидеров

Выделяется группа регионов, которые добиваются наилучших результатов по всем или большинству направлений, что в целом встречается редко и потому свидетельствует о высоком качестве работы региональной власти. В этой группе есть регионы с опытными главами, постоянно демонстрирующими хорошие результаты своей работы, а также представлены субъекты Федерации, главы которых недавно поменялись.

Примечательно, что первая двадцатка рейтинга осталась почти без изменений, но с точечными переменами мест. Не изменился и лидер рейтинга, которым, как и в прошлом году, стала Тюменская область. При этом в Тюменской области вместо ушедшего в правительство РФ В. Якушева губернатором стал входивший в его команду бывший мэр Тюмени А. Моор, что никак не отразилось на объективной силе позиций этого региона. Также в первой тройке сохранили свои позиции Белгородская область и Чеченская Республика. В пятерку также вошли Калужская область и Ямало-Ненецкий АО, которые поменялись между собой местами (при этом в Ямало-Ненецком АО тоже произошла смена главы и тоже, как и в Тюменской области, по сценарию плавной передачи власти с сохранением позитивных наработок). Вторую пятерку составили Санкт-Петербург и Тульская область, Москва, Чукотский АО, Ленинградская область.

Новичками в первой десятке оказались Санкт-Петербург, Чукотский АО и Ленинградская область. При этом Ленинградская область и Санкт-Петербург являются регионами, которые в верхней части рейтинга продемонстрировали наиболее заметный рост. Санкт-Петербург улучшил свой показатель, с 16-го места поднявшись на 6−7-е. Это во многом обусловлено сменой главы региона и улучшением экспертных оценок по финансово-экономическому блоку. Ленинградская область следовала примерно той же траектории и с 18-го места поднялась на 10-е, что было связано в первую очередь с повышением эффективности социальной политики.

Одно из наиболее заметных изменений в верхней части рейтинга связано с ухудшением позиций Воронежской области, которая с восьмого места переместилась на 12−14-е. Конечно, область остается в числе лучших регионов России, но появление негативной динамики налицо. Наиболее заметные проблемы нового губернатора А. Гусева связаны с социальным направлением работы, и, кроме того, по своему политическому весу он, конечно, уступает А. Гордееву. Также выбыли из первой десятки Татарстан и Башкортостан (последний — в условиях смены власти), но резкого ухудшения их показателей не произошло.

Внутри группы лидеров сохранила свои позиции Тульская область, которая была на седьмом месте, а теперь делит 6−7-е места с Санкт-Петербургом. Напротив, в пределах первой десятки можно отметить небольшое ухудшение позиций Москвы, которая, несмотря на успешную кампанию по выборам мэра, опустилась с шестого на восьмое место. Это стало скорее результатом перераспределения позиций других субъектов Федерации.

Стабильностью отличается не только топ-10, но и вся первая двадцатка рейтинга, в рамках которой произошло немало внутренних перемещений; в целом ее состав устойчив. Впрочем, из этой группы выбыли Московская и Владимирская области. Если Московская область, несмотря на победу А. Воробьева на выборах (проходивших на фоне значительной социально-политической напряженности), потеряла восемь позиций, опустившись с 14−15-го на 23-е место, то Владимирская область после смены губернатора и прихода к власти представителя ЛДПР В. Сипягина опустилась сразу на 13 позиций и с 20-го места перешла на 33−34-е место. Напротив, впервые оказались в первой двадцатке Камчатский край и Тамбовская область, регионы не самые экономически развитые, но характеризующиеся благоприятными показателями работы региональной власти. Камчатский край занял 16-е место вместо 22-го, а Тамбовская область поднялась с 24-го на 17-е место. В обоих регионах позитивную динамику обеспечил финансово-экономический блок. В Камчатском крае произошло снижение уровня долговой нагрузки. В Тамбовской области, кроме того, отмечался рост бюджетных расходов на социальные нужды и ЖКХ.

Внутри второго десятка несколько ухудшились позиции Сахалинской области, Краснодарского края и Челябинской области. Напротив, более высокие позиции заняли Ростовская область и Ненецкий АО. Эта группа в целом стабильна, а отмеченные перемещения не означают фундаментальных перемен. Стоит отметить в отношении случая Сахалинской области, что исследование проводилось до назначения в декабре 2018 г. врио губернатора В. Лимаренко и отражает результаты правления О. Кожемяко и его команды в лице председателя правительства В. Щербины, некоторое время замещавшей пост губернатора.

Позиции аутсайдеров

Существенно больше изменений отмечается в группе аутсайдеров. В некоторых регионах это объясняется ухудшившимися результатами работы губернаторов, в других — напротив, удачными заменами региональных глав, которые привели к выходу регионов из числа отстающих.

Последнее место в рейтинге 2018 года заняла Республика Хакасия, которая и в прошлый раз была в конце рейтинговой таблицы (в 2017 г. занимала 80-е место). Смена власти и победа на выборах коммуниста В. Коновалова не привели к улучшению ситуации, и эксперты оценили перспективы нового главы весьма скептически. Остальные регионы, получившие места с 80-го по 84-е, в прошлый раз занимали как более высокие, так и более низкие позиции. Например, заметное падение продемонстрировали Северная Осетия и Иркутская область, у которых социальное и финансово-экономическое направления отличаются слабой эффективностью. РеспубликаТыва, которая с 82-го места перешла на 84-е, по-прежнему демонстрирует хронические проблемы.

Переход из самой нижней шестерки на более успешные позиции продемонстрировали Волгоградская и Курганская области. Примечательно, что именно Курганская область занимала последнее место в рейтинге 2017 года. Однако после смены губернатора область уже поднялась на 76−77-ю позицию. Внутри группы также немного улучшили свои позиции, хотя и остались среди явных аутсайдеров Республика Алтай и Еврейская АО.

По сравнению с прошлым годом более устойчивым стал список тех регионов, которые занимают места с 70-го по 79-е. В этой группе улучшились позиции Калмыкии (регион переместился с 77-го на 70-е место), стабильны Ставропольский и Забайкальский края, Адыгея и Карелия, Архангельская область.

Примечательно, что замена губернаторского корпуса оказала некоторое влияние на перестановки в самой нижней части рейтинговой таблицы. Группу аутсайдеров уже покинули Дагестан, Новосибирская и Ивановская области, в которых ранее произошли замены глав. В то же время в группу «70−79» переместились с более высоких позиций Республика Марий Эл, где новый глава пришел к власти в 2017 году, и Ингушетия.

Динамика региональных результатов

Для более точного и полного анализа динамики эффективности регионального управления мы обратили внимание на наиболее заметные изменения в положении регионов в двух вариантах его оценки — на основе изменения рейтинга (т.е. места региона) и изменения среднего балла.

Наилучшую динамику роста регионального рейтинга (на 10 позиций) продемонстрировал Дагестан.Однако в целом позитивная динамика оказывается возможной и во многих других регионах. Причем речь не обязательно идет об экономически сильных регионах: наше исследование как раз стремится ограничить влияние этого фактора на результат рейтинга и выявить вклад губернаторов в социально-экономическую и общественно-политическую ситуацию на территории. Группу регионов с ярко выраженной положительной динамикой рейтинга составили Санкт-Петербург, Якутия, Курганская область, Вологодская, Смоленская и Ленинградская области, при этом в трех первых регионах среди перечисленных это было связано и со сменой власти.

В то же время большим оказалось число регионов, где динамика рейтинга стала ярко выраженной отрицательной. Примечательно, что сюда попал регион с недавно избранным губернатором — Владимирская область, в отношении которого эксперты пока не могут дать положительных оценок. Наиболее заметное снижение позиций характеризовало также Чувашию, Томскую область, Северную Осетию, Ульяновскую, Мурманскую и Тверскую области.

В целом падение рейтинга чаще характеризует регионы с уже давно или относительно давно работающими главами. К ним, помимо перечисленных выше, относятся Оренбургская, Саратовская, Свердловская и Архангельская области, Ингушетия, Татарстан и Тыва. В то же время некоторую отрицательную динамику демонстрируют и регионы, в которых недавно были назначены и в ряде случаев уже избраны гражданами новые главы: например, Воронежская и Кемеровская области, Астраханская область, а также некоторые субъекты Федерации, где к власти пришла оппозиция, — Хакасия и уже упомянутая в этой связи Владимирская область.

Кроме того, показательны наиболее заметные изменения среднего балла эффективности. Учитывая общий рост этого балла, регионов, которые продемонстрировали снижение, относительно немного — это 36 субъектов Федерации.

Лидерами спада в соответствии с этим подходом стали Тверская и Саратовская области. Также среди регионов, где снижение среднего балла превысило 0,03 пункта, оказались Иркутская область, Владимирская область и Хакасия. Все три региона имеют руководителей, которые являются представителями оппозиции.

Напротив, в сравнении с прошлым годом не столь заметна группа регионов, где произошел существенный рост среднего балла. В данном рейтинге единственным регионом, в котором изменение среднего балла превысило 0,06 единицы, стал Санкт-Петербург. Более значительная группа регионов показала рост среднего балла на уровне от 0,03 единицы и выше. Эту группу составили два соседних региона с новыми губернаторами — Тюменская и Курганская области, а также Калмыкия и Дагестан, Тульская область, Чукотский АО. В целом же колебания среднего балла эффективности в большинстве регионов не были столь значительными, и с этой точки зрения изменения мест в рейтинге не обязательно означают радикальные перемены в уровне эффективности власти как таковом.

Если говорить об общих тенденциях, единых для всех трех направлений, то количествоуспешных регионов со сбалансированными результатами динамических тенденций, в которых по всем трем направлениям происходил рост среднего балла, снизилось с 14 до 3. Среди регионов с давно действующими главами в эту группу вошли только Москва и Ханты-Мансийский АО. В данную группу попал также Дагестан, где глава пришел к власти сравнительно недавно.

Напротив, снижение средних баллов по всем трем блокам произошло в четырех регионах вместо прошлогодних шести.Интересно, что падение по всем направлениям случилось в Краснодарском крае, который тем не менее по-прежнему входит в двадцатку наиболее эффективных регионов. Также подобное ухудшение отмечалось в Пензенской, Саратовской областях и Чувашской Республике — регионах со средним уровнем эффективности власти.

Анализ результатов по направлениям

Рассматривая результаты по различным блокам, отметим: как и в прошлый раз, в политико-управленческом блоке особо выделяются регионы, где оценка эффективности превысила 0,8 единицы, т. е. оказалась действительно отличной. Тройка лидеров осталась той же, что и в прошлом рейтинге: первое место заняла Чеченская Республика, второе место сохранила Белгородская область, а третье место — Калужская область. Ровно 0,8 балла получил Приморский край, который в условиях успешной избирательной кампании О. Кожемяко и отладки им отношений с элитами перешел с 44-го места на 4-е. Кроме того, еще семь регионов добились оценки, превышающей 0,7, что позволяет говорить о наличии значительного числа регионов с высоким уровнем положительного влияния губернаторов на общественно-политическую сферу.

Сохранили свои позиции в первой десятке республики Мордовия и Татарстан, а также Самарская область. Одновременно покинули ее Тульская область, Кемеровская область, Чукотский АО, Красноярский и Краснодарский края. Новичками в первой десятке, помимо Приморского края, стали Санкт-Петербург, Москва и Ямало-Ненецкий АО. Причем Санкт-Петербург поднялся на седьмое место с низкого 48-го места.

Одно из примечательных изменений в рейтинге связано с Тюменской областью, выигравшей в «общем зачете». Но в рамках политико-управленческого блока регион, напротив, опустился с 12-го места на 23−24-е место.

Последнее место в политико-управленческой сфере занял Севастополь, где явно усилились политические конфликты. Неблагоприятные результаты продемонстрировали проблемные регионы Сибири и Дальнего Востока: Забайкальский край, аутсайдер прошлого года в данном блоке Республика Алтай, Хакасия, Иркутская область, где у власти находится губернатор-коммунист С. Левченко, а также Архангельская область.

При общем росте среднего балла эффективности на этом направлении менее чем в половине регионов (а именно — в 37) произошло его снижение. Разнонаправленный характер региональной динамики определяли замены губернаторов и итоги выборов региональных глав и законодательных собраний, учитываемые нами среди статистических показателей.

Заметный разброс показателей связан с используемой нами в данном блоке статистикой. Например, в отношении динамики политически чувствительных трансфертов (которыми мы считаем субсидии и дотации, за вычетом дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности, см. ниже) регионы распределились следующим образом: в 49 случаях произошел реальный рост, когда в остальных наблюдался спад (напомним, что при оценке динамики мы делаем поправку на инфляцию, см. ниже). Наибольший спад демонстрировал Краснодарский край, много потеряли Сахалинская и Самарская области. Напротив, мощный рост характеризовал Москву, Ямало-Ненецкий АО и Карелию. Аналогично очень сильно отличалась и доля выделенной нами группы трансфертов в межбюджетных трансфертах в целом. Она приблизилась к минимуму в Сахалинской области и была низкой (менее 10%) еще в ряде регионов, включая Камчатский край и Калининградскую область. Напротив, в ряде субъектов эта доля составила более половины, с явным лидерством Крыма и Севастополя, высокими результатами Мурманской области, Красноярского края, Белгородской и Омской областей.

Анализ эффективности региональной бюрократии также свидетельствует о больших различиях между территориями. Например, доля расходов на общегосударственные вопросы в консолидированных бюджетах субъектов Федерации превысила 10% в Еврейской АО (что мы считаем примером низкой эффективности власти). Минимальный показатель продемонстрировала Калининградская область — всего 3,1%. При этом наиболее заметное снижение этой доли произошло в республиках Мордовия, Татарстан и Марий Эл, что позволяет говорить о желании глав республик оптимизировать работу государственного аппарата (всего эта доля снизилась в 44 регионах). В то же время Севастополь продолжает демонстрировать максимальный по стране рост этих расходов.

Численность региональной бюрократии в отношении к численности населения достигает максимума в Ненецком АО, также высоким показателем отличаются Чукотский АО, Севастополь, Еврейская АО. Напротив, есть немало регионов, которые характеризуются компактным управленческим аппаратом, и главными примерами стали Тульская и Челябинская области. Что касается зарплат региональных госслужащих (которые мы считаем стимулирующим, т. е. позитивным фактором, если только они не превосходят средние зарплаты в регионе более чем в два раза), то лишь в трех регионах они оказались ниже средних (Москва, Еврейская АО и Северная Осетия). При этом нет случаев превышения средних региональных зарплат в два раза, что мы оцениваем как признак неэффективности в связи с чрезмерным уровнем оплаты труда чиновников, хотя к этому близка ситуация в Ленинградской области.

В социальном блоке, где используется множество статистических показателей, закономерно мало регионов, которые стабильно добиваются высоких показателей по всем направлениям. Средний уровень эффективности здесь по-прежнему выше, чем по остальным блокам, но, в отличие от остальных блоков, нет ни одного случая превышения планки в 0,8 балла. В то же время 14 регионов демонстрируют средний балл более 0,7, а перемен среди лидеров немало. В частности, Тюменская область с первого места опускается на второе, а ее место занимает Белгородская область, ранее находившаяся на третьем месте. Третьим стал Хабаровский край, который поднялся с 34−36-го места (необходимо учитывать, что по этому региону в условиях смены власти пока используются только экспертные оценки, оказавшиеся в данном случае благоприятными). При этом Ямало-Ненецкий АО потерял свое второе место и переместился на 13−14-е место. Также выбыли из первой десятки Санкт-Петербург, Костромская область, Камчатский край — эти регионы оказались во второй десятке. Ряд регионов продемонстрировал сильное падение: Сахалинская область с 7−8-го места оказалась на 31-м месте, а Магаданская область с 10-го места переместилась на 68-ю позицию. Напротив, перешли в первую десятку Владимирская и Калужская области, Чеченская Республика, Тульская и Ленинградская области, при этом два последних региона — с довольно низких позиций. Сохранили свои позиции в группе лидеров Москва и Мордовия.

Наихудший результат в социальном блоке, как и в прошлый раз, демонстрирует Тыва. К ней примыкает еще ряд проблемных территорий, таких как Курганская область, Северная Осетия, Еврейская АО, Приморский край и Амурская область. Однако, кроме Северной Осетии и Еврейской АО, на результаты остальных указанных регионов еще не повлияли статистические данные, которые отразили бы работу новых губернаторов.

В целом же снижение среднего балла эффективности в социальном блоке произошло у 48 субъектов Федерации. В прошлом году таких регионов было 36, тогда как большинство демонстрировало рост.

Статистические показатели в социальном блоке отличаются наибольшей дифференциацией. Например, если говорить о сфере здравоохранения, то обеспеченность врачами на 10 тыс. жителей достигает максимума в Чукотском АО (74,8 врача) и находится на уровне менее 30 в Чеченской Республике. Обеспеченность больничными койками на 1 тыс. жителей наиболее велика также на Чукотке (13,3 больничной койки) и составляет только 4,5 в Ингушетии. Велики различия в ожидаемой продолжительности жизни, где Ингушетия, наоборот, в лидерах с 81,6 года, а отстает как раз Чукотка — 66,1 года. Также большие различия характерны и для показателя младенческой смертности: от 13,3 на Чукотке до 1,8 в Ненецком АО.

Что касается финансовой политики региональных властей в сфере здравоохранения, то здесь негативным результатом в ряде регионов стало снижение расходов на душу населения: значительный рост продемонстрировала Республика Алтай, а в Ингушетии, Псковской и Новгородской областях эти расходы снижаются. Сам уровень расходов колебался в широком диапазоне от 12,3 тыс. рублей на душу населения в Москве до 1,2 тыс. рублей в Дагестане и Ингушетии. В то же время, следуя установкам центра, абсолютно все регионы обеспечили повышенный уровень заработной платы врачей в отношении средней по региону. В данном случае серьезно продвинулись Ямало-Ненецкий АО, Ненецкий АО и Тюменская область, а отстали Магаданская область, Мордовия и Пермский край. Конечно, эти результаты связаны и с разницей в уровне средней зарплаты в регионе.

В сфере образования важно отметить, что большая часть регионов, по которым в данном рейтинге нами используются статистические данные, не обеспечила уровень оплаты труда педагогов, работающих в сфере общего образования, выше среднего по региону. В 43 регионах этот уровень остался ниже (в т.ч. это особенно заметно в Дагестане, Магаданской области и Ставропольском крае), но и максимумы не столь велики, как в сфере здравоохранения, — наилучший результат составил 1,31 в Москве, хорошие показатели достигнуты в Московской области, Севастополе, Ямало-Ненецком и Ненецком АО. Динамика региональных расходов на общее образование (в отношении к числу учащихся) хотя и улучшилась, но также не выглядела блестящей — рост показали 59 регионов. Максимум был выявлен в Сахалинской области, а в Татарстане произошел довольно резкий спад. Значительно лучше регионы тратили средства на дошкольное образование — нарастили расходы (в расчете на число учащихся в дошкольных учреждениях) 64 субъекта Федерации. Здесь лидером роста становится Ямало-Ненецкий АО, а максимальный спад продемонстрировали Республика Крым и Ненецкий АО. При этом расходы на общее образование в расчете на одного учащегося в России различаются в разы — от 161,4 тыс. рублей в Москве до 27,7 тыс. рублей на Чукотке (напомним, что мы корректируем эти показатели на индекс бюджетных расходов, см. ниже). Аналогично велики и различия между регионами в уровне расходов на дошкольное образование (тоже в расчете на одного учащегося) — 153,3 тыс. рублей в Ленинградской области и 10,3 тыс. рублей на Чукотке. В то же время Чукотка остается единственным регионом страны с «профицитом» мест в детских садах, тогда как дефицит достигает максимума в Дагестане и Ингушетии. По численности учителей на 1 тыс. учащихся среди регионов выделяются Дагестан и Калмыкия (более 100), а Краснодарский край, напротив, находится на последних позициях с результатом менее 55.

Анализ ситуации в сфере ЖКХ и дорожном хозяйстве продемонстрировал распространившееся на многие регионы сокращение региональных расходов. Так, динамика расходов на ЖКХ на душу населения оказалась положительной только в 28 регионах из рассматриваемых нами с использованием статистических данных, а расходов на дорожное хозяйство на душу населения — в 35 регионах. Наибольший рост расходов на ЖКХ отмечался в Республике Адыгея (в 2,7 раза), тогда как в Саратовской и Вологодской области эти расходы упали более чем в два раза. Разброс динамики при расходовании средств на дорожное хозяйство также был велик: рост в 2,7 раза продемонстрировала Республика Крым, а в Магаданской области расходы сокращены почти в два раза. При этом уровень расходов на ЖКХ на душу населения был максимальным в Москве (24,8 тыс. рублей), но сократился до 0,8 тыс. рублей в Удмуртии. В сфере дорожного хозяйства лидировала Республика Крым (22,7 тыс. рублей), а отставала от всех Якутия (1,2 тыс. рублей). Решая задачи по ликвидации аварийного жилого фонда, Москва достигла значительных позитивных результатов и свела эту долю к абсолютному минимуму, в то время как в Ненецком АО она превышает 5%.

В финансово-экономическом блоке важным позитивным событием стало первое в истории нашего рейтинга появление регионов, где оценка превысила 0,8 балла (они заняли места с первого по четвертое). При этом произошла перегруппировка сил в первой десятке. Ямало-Ненецкий АО с первого места опустился на второе, тогда как Тюменская область, напротив, со второго места перешла на первое. Третьей стала Тульская область, которая в прошлом рейтинге занимала 8−9-е место. При этом Калужская область потеряла свое третье место и стала только 19-й. Также выбыли из первой десятки Ростовская и Ленинградская области — эти регионы оказались во второй десятке, т. е. падение было не столь большим. Более заметное падение произошло у Тверской области, которая в новом рейтинге оказалась только на 59-м месте. Прибыли же в первую десятку Санкт-Петербург, Чукотский АО, Воронежская и Амурская области, причем Амурская область — с довольно низких позиций. Сохранили свои позиции внутри группы лидеров Ненецкий АО и Москва, правда, с небольшим падением, а Сахалинская область, напротив, не только сохранила место в группе, но и несколько улучшила показатели в первом десятке.

Последнее место в финансово-экономическом блоке занимает Хакасия, которая является и главным аутсайдером всего рейтинга. Наиболее слабые результаты демонстрируют республики Северная Осетия, Мордовия, Тыва, Калмыкия и Алтай.

Тем не менее именно в финансово-экономическом блоке оказалось меньше всего примеров снижения среднего балла эффективности. Таких регионов было только 36 (впрочем, в прошлом году таких регионов оказалось 27).

При составлении рейтинга в этой его части мы учитывали специфический набор статистических показателей, уделяя особое внимание бюджетной статистике и инвестициям. Например, есть большие различия в уровне долговой нагрузки, которая полностью отсутствует у Сахалина и Севастополя, но велика в Мордовии. Однако, говоря о стремлении региональных властей к сбалансированности бюджетов, важно отметить, что только у 8 регионов был обнаружен дефицит. Проводимая Минфином оценка качества бюджетного управления помещает в первую группу наилучших регионов 27 субъектов Федерации.

Что касается инвестиционной политики, то проводимая РА «Эксперт» оценка управленческих рисков (которую мы и учитываем в рейтинге) ранжирует регионы, отдавая первое место Ямало-Ненецкому АО, а последнее — Чукотке. Собственно инвестиции в основной капитал на душу населения демонстрируют, пожалуй, самый большой разрыв между регионами — от 3,1 миллиона рублей в Ненецком АО до 12 тыс. в Ингушетии. Региональные бюджетные инвестиции на душу населения достигли максимума в Ненецком АО (27,4 тыс. рублей), но в Оренбургской области составили чуть менее 300 рублей. При этом динамика инвестиций из регионального бюджета демонстрировала огромный рост в Ненецком АО и спад в Камчатском крае, Оренбургской области, Дагестане и Ингушетии.

Разумеется, на положение регионов в рейтинге влияли и показатели общей экономической динамики, но мы придаем им меньший вес, считая, что они мало зависят от губернаторов. При этом в промышленности рост происходил в 53 регионах (из числа тех регионов, по которым в данном рейтинге используется статистика, т. е. где не произошла недавняя смена губернатора), максимума добилась Тамбовская область, а сильное отставание продемонстрировала Северная Осетия. В аграрном комплексе рост отмечается в меньшем числе регионов — 30, и здесь позитивно выделяется Амурская область, а лидером спада стала Оренбургская область.

Замены губернаторов и их влияние на эффективность власти

Проведенные замены губернаторов оказали позитивное влияние на эффективность региональной власти. Однако во многом это результат экспертных оценок, и в будущем статистические данные либо докажут, либо опровергнут тезис о более эффективной работе тех или иных новых глав.

В отношении губернаторов, назначенных в сентябре-октябре 2018 г., мы в нашем исследовании использовали только экспертные оценки. В большинстве регионов при этом общая оценка (средний балл) эффективности оказалась более высокой, чем в случае предшественников. Исключение составили С. Морозов (Астраханская область) и И. Артамонов (Липецкая область). Напротив, в большинстве регионов произошел рост рейтинга, временами — весьма значительный.

В целом среди девяти «новичков», назначенных президентом, наиболее высокие позиции в рейтинге занимают А. Беглов (Санкт-Петербург) и Р. Хабиров (Башкортостан). В средней части рейтинга оказались И. Артамонов (Липецкая область) и О. Кожемяко (Приморский край), немного ниже — С. Морозов (Астраханская область), Р. Старовойт (Курская область), К. Коков (Кабардино-Балкария). Более низкими являются пока оценки В. Шумкова (Курганская область) и А. Осипова (Забайкальский край), которым достались самые сложные регионы. Примечательно, что за исключением Липецкой области, Кабардино-Балкарии и Башкортостана рост рейтинга произошел за счет политико-управленческого блока.

Отдельное внимание привлекают три региона, где в результате выборов произошла смена власти. Наиболее ощутимое падение продемонстрировал В. Сипягин (Владимирская область), хотя регион пока остается в первой половине рейтинга. Другие представители оппозиции: В. Коновалов (Хакасия) и С. Фургал (Хабаровский край) — также продемонстрировали падение эффективности, но без качественных изменений позиций регионов в рейтинге. В частности, Хакасия и ранее фигурировала в числе самых проблемных и наименее эффективных регионов. Напротив, Хабаровский край на общем фоне выглядел и по-прежнему выглядит не так уж и плохо.

Еще в восьми регионах мы уже имели возможность частично использовать при оценке и статистические показатели. Речь идет о губернаторах, назначенных в декабре 2017 года — мае 2018 года и избранных на свой пост в сентябре. В этой группе явными лидерами стали А. Моор (Тюменская область) и Д. Артюхов (Ямало-Ненецкий АО). Достаточно высокие позиции занимают А. Гусев (Воронежская область) и С. Носов (Магаданская область), хотя и с небольшим падением по сравнению с прошлым годом. В первой половине рейтинга оказались А. Николаев (Якутия) и С. Цивилев (Кемеровская область). В шестом десятке находится В. Томенко (Алтайский край), в седьмом — В. Орлов (Амурская область). За исключением Кемеровской области, которая при А. Тулееве получала высокие оценки (хотя и с постоянной тенденцией к снижению), и Воронежской области во всех перечисленных случаях также налицо рост эффективности управления или сохранение примерно тех же позиций.

Еще десять губернаторов, избранных или утвержденных в должности в сентябре, уже присутствовали в прошлом рейтинге, поскольку приступили к работе до его составления в конце 2017 г. Сейчас рейтингование в их отношении проводилось уже с использованием статистических данных. В таких регионах, подтверждая итоги прошлого рейтинга, произошли незначительные колебания (за исключением Дагестана и Новосибирской области, которые наиболее существенно улучшили показатели). Более высокие позиции в рейтинге занимают А. Цыбульский (Ненецкий АО), Г. Никитин (Нижегородская область), Д. Азаров (Самарская область) и А. Усс (Красноярский край). В середине рейтинга остаются А. Клычков (Орловская область), А. Бурков (Омская область) и М. Ведерников (Псковская область). В нижней половине рейтинга по-прежнему находятся В. Васильев (Дагестан), А. Травников (Новосибирская область) и С. Воскресенский (Ивановская область), но как раз у них можно отметить заметные положительные тенденции.

Необходимо принять во внимание и новые результаты тех глав, которые пришли к власти и были избраны в 2017 году. В новом рейтинге в их отношении уже использовался полный спектр различных данных, что позволило сделать новые выводы. Примечательно, что ни у одного губернатора из этой группы не произошло заметного роста рейтинга. В этой группе явным лидером стал М. Решетников (Пермский край), хотя его результаты немного упали. Высокие позиции по-прежнему занимают Д. Миронов (Ярославская область), А. Алиханов (Калининградская область) и А. Никитин (Новгородская область), которые за год продемонстрировали небольшую позитивную динамику. На наиболее низких позициях оказались А. Евстифеев (Республика Марий Эл), М. Кумпилов (Республика Адыгея) и А. Парфенчиков (Республика Карелия), причем у главы Марий Эл произошло существенное снижение рейтинга.

Перспективы региональных выборов 2019 года

В отношении предстоящих в 2019 г. выборов, помимо отмеченных выше результатов новых губернаторов, интерес представляют и главы тех субъектов, в которых выборы должны пройти в плановом режиме. Наиболее высокие позиции в рейтинге занимают Вологодская и Челябинская области, хотя Челябинская область отмечается небольшой негативной динамикой. Вологодская область, напротив, демонстрирует общую позитивную динамику. Оренбургская область испытывает очевидные проблемы с социальным блоком.

К числу более проблемных регионов в контексте предстоящих губернаторских выборов относятся республики Алтай и Калмыкия, Ставропольский край, Мурманская и Волгоградская области. Хотя позиции Мурманской области в целом не столь плохи, она отличается негативной динамикой, причем из-за социального блока. В случае остальных субъектов вызывает оптимизм небольшая позитивная динамика, однако эти регионы стабильно находятся в группе «ниже 70-го места». Слабая социальная политика характерна для Ставропольского края и Волгоградской области, а финансово-экономическая эффективность власти является наиболее проблемной сферой в Республике Алтай.

Методика Шестого рейтинга эффективности управления

Рейтинг делится на три блока, по каждому из которых проводится своя оценка: политико-управленческий, социальный и финансово-экономический. Каждый из этих блоков делится на несколько направлений, каждое из которых также оценивается отдельно. Итоговый (интегральный) рейтинг представляет собой обобщение рейтингов по политико-управленческому, социальному и финансово-экономическому блокам (среднее арифметическое трех соответствующих показателей).

В рейтинге оценивается деятельность региональной исполнительной власти и ныне действующих высших должностных лиц субъектов РФ. В этой связи используются только те данные, которые имеют отношение к действующему руководителю региона, и по этой причине рейтинг показывает эффективность его работы, а также работы возглавляемого им органа исполнительной власти субъекта РФ [1].

По каждому из трех блоков, составляющих итоговую оценку, рассчитывается собственный рейтинг. Он получается путём усреднения оценок регионов по нескольким направлениям блока. Итоговые оценки по каждому направлению, как правило, представляют собой среднее арифметическое: а) усредненной совокупности нормированных статистических и рейтинговых показателей и б) средней экспертной оценки. В случае проведения математического анализа эффективности расходования бюджетных средств по определенному направлению, итоговая оценка по этому направлению представляет собой среднее арифметическое не двух, а трех оценок — средней оценки по статистическим и рейтинговым показателям, средней экспертной оценки и показателя эффективности расходования бюджетных средств (по методу DEA).

Используемый набор показателей почти идентичен тому, который использовался в рейтинге прошлого года. Немногочисленные исключения вызваны изменениями в российской статистике, а также актуальной доступностью статистики только за определенные промежутки времени (см. ниже).

Показатели политико-управленческого блока

Рейтинг по политико-управленческому блоку складывается из четырех направлений:

• общественная поддержка главы субъекта Федерации;
• эффективность консолидации элиты / урегулирования внутриэлитных конфликтов;
• эффективность отношений с федеральным центром: а) продвижение региональных интересов и поддержка региональных инициатив в федеральном центре; б) реализация требований федерального центра в регионе;
• эффективность работы бюрократического аппарата.

На наш взгляд, перечисленные выше направления исчерпывают наиболее важные аспекты политико-управленческой деятельности. Первые три направления призваны описать успешность губернатора в выстраивании отношений с ключевыми акторами политической среды: населением, региональными элитами и федеральным центром. Последнее направление даёт возможность оценить, насколько эффективно выстроена внутренняя деятельность региональной власти.

Для расчета оценки региона по направлению «Общественная поддержка главы субъекта Федерации» используются электоральная статистика и экспертные оценки. В качестве основы для формирования оценки по этому направлению используются следующие электоральные данные:

• результат главы на прямых выборах в сентябре 2018 г. (в первом туре — в случае прохождения выборов в два тура), для остальных регионов был использован результат В. Путина на президентских выборах в марте 2018 г. (в случае, если глава является членом или сторонником «Единой России») [2];
• результат «Единой России» в регионе на выборах регионального законодательного собрания в сентябре 2018 г., а в отсутствие данных выборов в 2018 г. — на выборах в сентябре 2017 г. (в случаях более ранних последних выборов такого типа данный критерий не использовался, равно как и в случаях, если глава не является членом или сторонником «Единой России»).

Ранжирование губернаторов по направлению «Эффективность консолидации элиты / урегулирования внутриэлитных конфликтов» осуществляется на основании экспертного опроса. Использование каких-либо объективных данных для оценивания этого показателя невозможно по причине их отсутствия.

Для составления рейтинга по направлению «Эффективность отношений с федеральным центром» в качестве статистических данных использовались объемы безвозмездных поступлений в консолидированные региональные бюджеты из федерального бюджета, которые потенциально чувствительны к политическим решениям и лоббизму. Потенциально чувствительными к политическим решениям мы посчитали дотации — за вычетом дотаций на выравнивание бюджетной обеспеченности — и субсидии [3]. В рейтинге мы использовали два связанных с этим показателя:

• доля «политически чувствительных» безвозмездных поступлений среди всех трансфертов в доходах консолидированного бюджетасубъекта Федерации за январь — октябрь 2018 г.;
• динамика объема этих поступлений (отношение объема за январь — октябрь 2018 г. к объему за январь — октябрь 2017 г., с поправкой на инфляцию).

В рамках этого направления нами также был использован рейтинг влияния глав субъектов РФ, составляемый Агентством политических и экономических коммуникаций (АПЭК). В связи с тем, что данный материал готовится ежемесячно, никаких ограничений его применимости для всего ныне действующего губернаторского корпуса нет. Для губернаторов, деятельность которых оценивалась в этом рейтинге более одного раза, в качестве итоговой оценки считается среднее арифметическое всех полученных ими оценок в 2018 г.

Экспертная оценка по данному направлению формировалась на основе усреднения двух экспертных оценок: а) эффективности продвижения региональных интересов и поддержки региональных инициатив в федеральном центре и б) эффективности реализации требований федерального центра в регионе.

Ранжирование губернаторов по «Эффективности работы бюрократического аппарата» осуществлялось посредством экспертных оценок и использования четырех статистических показателей:

• Отношение заработной платы госслужащих органов региональной исполнительной власти к средней по региону в 2017 г. (последние доступные данные). При интерпретации данного показателя мы считали, что неэффективными являются как слишком низкие, так и чрезмерно высокие зарплаты чиновников. В результате мы приравняли к нулю случаи, когда зарплата чиновников оказалась ниже средней по региону, а также случаи, когда зарплата чиновников превышает среднюю более чем в два раза (но последних, как уже сказано, по факту не было). В интервале превышения от 1 до 2 мы исходим из гипотезы о повышении стимулов к эффективной работе пропорционально материальному поощрению. [4] Показатель эффективности в этом интервале мы определяем, вычитая единицу из отношения заработной платы чиновников к средней заработной плате по региону.
• Численность государственных гражданских служащих в органах исполнительной власти субъекта РФ на 10 тыс. жителей за 2017 год (последние доступные данные). Регион с наиболее компактным управленческим аппаратом «на душу населения» считается нами наиболее успешным.
• Доля расходов консолидированного бюджета субъекта Федерациина общегосударственные вопросы в общем объеме расходов за январь — октябрь 2018 г. Мы исходили из того, что эта доля должна быть ограниченной, и считали менее эффективными случаи, когда она велика.
• Динамика доли расходов консолидированного бюджета субъекта Федерации на общегосударственные вопросы в общем объеме расходов за январь — октябрь 2018 г. в сравнении с январем — октябрем 2017 г. Мы считали эффективным снижение этой доли.

Показатели социального блока

Данный тематический блок состоит из четырех основных направлений социальной (социально значимой) сферы, ответственность за которые так или иначе лежит на региональной власти:

• здравоохранение;
• образование;
• межнациональные и межконфессиональные отношения;
• развитие социально значимой транспортной инфраструктуры и ЖКХ.

Формирование оценки деятельности губернатора по направлению «Здравоохранение» проводится с использованием статистических данных, результатов математического анализа эффективности по модели «затраты — результат», экспертных оценок.

В качестве статистических показателей были использованы следующие:

• Обеспеченность региона врачами на 10 тыс. жителей (последние доступные данные за 2017 г.);
• Обеспеченность региона больничными койками на 1 тыс. чел. (последние доступные данные за 2017 г.);
• Младенческая смертность за январь — сентябрь 2018 г.;
• Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (последние доступные данные за 2017 г.);
• Отношение заработной платы врачей к средней по региону (по данным за январь-сентябрь 2018 г.);
• Расходы консолидированного бюджета субъекта Федерациина здравоохранение на душу населения за январь — октябрь 2018 г. [5];
• Динамика расходов консолидированного бюджета субъекта Федерациина здравоохранение на душу населения за январь — октябрь 2018 г. в сравнении с январем — октябрем 2017 г., с поправкой на инфляцию.

Для математического анализа в качестве выходного показателя, демонстрирующего состояние сферы здравоохранения в регионе, использовалась средняя оценка по пяти первым указанным выше показателям (т.е. без показателей бюджетных расходов). В качестве входного показателя использовались расходы консолидированного бюджета субъекта на здравоохранение в расчете на душу населения за январь — октябрь 2018 г. (с поправкой на индекс бюджетных расходов).

Оценка по направлению «Образование» рассчитывается аналогичным образом на основе средней оценки по статистическим показателям, результата математического анализа и средней экспертной оценки. В качестве статистических показателей использованы следующие:

• Численность учителей на 1 тыс. учащихся (последние доступные данные за 2017 год);
• Обеспеченность детей дошкольного возраста местами в дошкольных образовательных учреждениях, количество мест на 1 тыс. детей (последние доступные данные за 2017 год);
• Отношение заработной платы педагогических работников образовательных учреждений общего образования к средней по региону (по данным за январь — сентябрь 2018 г.);
• Расходы консолидированного бюджета субъекта Федерации на общее образование в расчете на одного учащегося за январь — октябрь 2018 г.;
• Динамика расходов консолидированного бюджета субъекта Федерации на общее образование в расчете на одного учащегося за январь — октябрь 2018 г. в сравнении с январем — октябрем 2017 г., с учетом инфляции;
• Расходы консолидированного бюджета субъекта Федерации на дошкольное образование на одного ребенка, посещающего детский сад, за январь — октябрь 2018 г.;
• Динамика расходов консолидированного бюджета субъекта Федерации на дошкольное образование на одного ребенка, посещающего детский сад, за январь — октябрь 2018 г. в сравнении с январем — октябрем 2017 г., с учетом инфляции.

Для математического анализа в качестве выходного показателя, демонстрирующего состояние сферы образования в регионе, использовалась средняя оценка по трем первым указанным выше показателям (т.е. без показателей бюджетных расходов). В качестве входного показателя использовались расходы консолидированного бюджета субъекта Федерации на образование в расчете на душу населения за январь — октябрь 2018 г. (с поправкой на индекс бюджетных расходов).

Оценка по направлению «Развитие социально значимой транспортной инфраструктуры и ЖКХ» тоже рассчитывается на основе средней оценки по статистическим показателям, результатов математического анализа и средней экспертной оценки. В качестве статистических показателей использованы следующие:

• Доля аварийного жилищного фонда в общем объеме жилищного фонда (последние доступные данные за 2017 г.);
• Расходы консолидированного бюджета субъекта Федерации на ЖКХ на душу населения за январь — октябрь 2018 г.;
• Динамика расходов консолидированного бюджета субъекта Федерации на ЖКХ на душу населения за январь — октябрь 2018 г. в сравнении с январем — октябрем 2017 г., с учетом инфляции;
• Расходы консолидированного бюджета субъекта Федерации на дорожное хозяйство на душу населения за январь — октябрь 2018 г.;
• Динамика расходов консолидированного бюджета субъекта Федерации на дорожное хозяйство на душу населения за январь — октябрь 2018 г. в сравнении с январем — октябрем 2017 г., с учетом инфляции.

Для математического анализа в качестве выходного показателя, демонстрирующего состояние сферы ЖКХ в регионе, использовался показатель доли аварийного жилищного фонда в общем объеме жилищного фонда. В качестве входного показателя использовались расходы консолидированного бюджета субъекта Федерации на ЖКХ в расчете на душу населения за январь — октябрь 2018 г. (с поправкой на индекс бюджетных расходов).

Оценивание эффективности деятельности главы региона по направлению «Межнациональные и межконфессиональные отношения» проводится на основе экспертных оценок.

Показатели финансово-экономического блока

Итоговая оценка по финансово-экономическому блоку получается из среднего арифметического оценок, полученных по следующим направлениям:

• эффективность экономического управления;
• улучшение инвестиционного климата;
• эффективность бюджетной политики.

Такие общеэкономические показатели, как динамика промышленного и сельскохозяйственного производства, образуют статистические данные для оценки по направлению «Эффективность экономического управления». Нами были использованы следующие доступные статистические данные:

• Индекс промышленного производства в январе — октябре 2018 г.;
• Индекс производства продукции сельского хозяйства в январе — сентябре 2018 г.

Однако вклад губернатора в экономическое развитие региона ограничен внешними факторами, такими как тип экономики, ресурсообеспеченность, стартовое состояние производственно-материальной базы и др. Понимая это, мы в данном случае придаем больший вес экспертным оценкам в сравнении с усредненными статистическими показателями (в соотношении два к одному).

Улучшение инвестиционного климата больше зависит от деятельности главы региона. При анализе данного направления, наряду с экспертными оценками, используются следующие статистические данные:

• Объём инвестиций в основной капитал за исключением бюджетных средств на душу населения (за 2017 г.);
• Объем инвестиций в основной капитал за счет всех источников финансирования на душу населения (за январь — сентябрь 2018 г.);
• Индекс физического объема инвестиций в основной капитал за 2017 г. в сопоставимых ценах к 2016 г.;
• Объем инвестиций в основной капитал из консолидированного бюджета региона на душу населения за январь — сентябрь 2018 г. [6];
• Динамика объема инвестиций в основной капитал из консолидированного бюджета региона на душу населения за январь — сентябрь 2018 г. в сравнении с январем — сентябрем 2017 г., с учетом инфляции.

Кроме того, учитываются данные рейтингового агентства «Эксперт» — управленческий риск как составляющая инвестиционного риска, непосредственно связанная с работой региональной власти (последние доступные данные за 2017 г.).

Эффективность бюджетной политики рассчитывается на основе экспертных оценок и трех показателей:

• Уровень долговой нагрузки на региональный бюджет (на 1 ноября 2018 г.) [7].
• Дефицит консолидированного бюджета субъекта Федерации по состоянию на 1 ноября 2018 г.[8] Профицит условно считается эталонным показателем эффективности — все значения эффективности в его случае приравниваются к единице (без различения размера профицита, который может иметь ситуативный технический характер), а в отношении регионов с дефицитом применяется процедура линейного масштабирования (см. ниже).
• Качество бюджетного управления (данные мониторинга качества бюджетного управления в 2017 г., проводимого Министерством финансов, согласно которому регионы делятся на три группы [9]). Данный рейтинг имеет всего три градации (1 — 2 — 3, где 1 — высокое качество управления региональными финансами), которые были переведены в шкалу 1 — 0,5 — 0.

Стандартизация данных

Очевидно, что использованные показатели имеют неодинаковую размерность, то есть измерены в разных единицах. Поэтому необходимо было привести их к сопоставимому виду. С этой целью в данном проекте использован метод линейного масштабирования [10]. Его суть состоит в том, чтобы отобразить значения каждогопоказателя в интервале от 0 до 1, сохраняя все пропорции между отдельными значениями. Таким образом, сохраняются все структурные характеристики исходного показателя.

В применяемой формуле масштабированное значение получается в результате деления разности наблюдаемого и минимального значения переменной на ее размах:

В том случае, когда непосредственно измеряемый показатель отрицательно связан с высокой эффективностью (например, уровень младенческой смертности с эффективностью системы здравоохранения), применяется обратное линейное масштабирование: полученный в линейном масштабе показатель вычитается из единицы:

Тогда распределение масштабированного показателя становится «зеркальным отображением» исходного показателя, если его высокие значения свидетельствуют о неэффективности.

В отношении показателей динамики и показателей, имеющих как положительные, так и отрицательные значения, применялась процедура линейного масштабирования отдельно для положительных и отрицательных значений (или значений больше или меньше 1 (100%), в случае вычисления динамики как частного) с последующим объединением в интервал [0;1] посредством линейного сжатия рядов [11]:

Для негативной динамики (интервал оценки )

Для позитивной динамики (интервал оценки )

В расчете итоговой оценки мы считаем принципиальным различение двух типов показателей: показатели, полученные в ходе экспертного опроса (первичные данные), и показатели, взятые из других источников (официальная статистика, мониторинги, рейтинги). Итоговые экспертные оценки по каждому из направлений получены как средние арифметические всех полученных по данному направлению экспертных оценок. Итоговые оценки неэкспертного происхождения получены как средние арифметические всех показателей, входящих в данное направление (после их линейного масштабирования). Общая оценка по направлению получена как среднее общей экспертной и общей неэкспертной оценки [12] (а по таким направлениям, как здравоохранение, образование и ЖКХ, как среднее арифметическое общей экспертной оценки, общей неэкспертной оценки и результата математического анализа по модели «затраты — результат»).

Эти два (или в ряде случаев — три) вида оценок включены в общую оценку по направлению в равной пропорции (кроме случая эффективности экономического управления). Равенство пропорции позволяет учесть достоинства и недостатки каждого вида оценки. Так, экспертные оценки получены по состоянию на момент проведения исследования, т. е. декабрь 2018 г. В то же время некоторые статистические данные доступны только по итогам 2017 г. С другой стороны, экспертные оценки могут грешить субъективизмом, а статистические данные не в полной мере относиться к непосредственной работе главы региона. Очевидно, что идеальная методика оценки эффективности главы региона невозможна, но разработанная нами методика, на наш взгляд, максимально приближена к реальности.

Математический анализ эффективности

Эффективность в данном случае понимается как отношение полученных результатов к затраченным ресурсам. Монетарные ресурсы представляют собой «вход» (input) системы, которая называется «центром принятия решений» (Decision Making Unit, DMU). Результаты деятельности (как материальные, например, объем произведенной продукции, так и нематериальные, например, достигнутый уровень ожидаемой продолжительности жизни) представляют собой «выход» (output) системы. Более эффективна та система, которая обладает большим «выходом» при идентичном объеме затрат или идентичным «выходом» при меньшем объеме затрат.

В более сложном случае имеется набор (вектор) ресурсов, преобразуемый системой в набор (вектор) результатов. Графически это можно представить следующим образом:

Центр принятия решений

В качестве основного инструмента расчета оценок эффективности предполагается использование Data Envelopment Analysis (DEA) [13]. Концептуально подход к оценке эффективности в рамках DEA восходит к классической идее оптимальности по Парето (Парето-эффективности), предполагающей, в самом общем виде, невозможность увеличения («улучшения») какого-либо параметра без уменьшения («ухудшения») других параметров. В Парето-эффективной экономике невозможно увеличить выпуск одного продукта без снижения выпуска другого.

Например, будем считать, что X — это государственные расходы на программу повышения квалификации чиновников, а Y — число управленцев, прошедших переподготовку. Точки на плоскости, отражающие различные комбинации затрат и результатов, будут соответствовать DMU — допустим, региональным администрациям (DMU 1, 2, 3, 4), кривая 0A — границе производственных возможностей.

DMU в пространстве «вход — выход»

Региональная администрация, соответствующая DMU 4 (точка С) на рис. 6, неэффективна, так как для нее имеется возможность увеличить количество обучаемых чиновников без снижения затрат (DMU4→C'). Также неэффективна DMU 2, для которой имеется возможность сократить затраты без снижения результата (DMU2→B'). DMU 1 и DMU 3 являются эффективными для данного множества объектов, так как располагаются на границе производственных возможностей. Для таких регионов оценка эффективности равна единице. Для всех остальных регионов эффективность определяется расстоянием до ГПВ (границы производственных возможностей), оценивается числом от 0 до 1 и показывает, какую долю возможной производительности демонстрирует регион (например, показатель эффективности 0,6 означает, что регион реализует только 60% своего потенциала в данной отрасли). Построение ГПВ и расчет оценок эффективности производится с помощью инструментов линейного программирования.

Таким образом, мерой эффективности для региона в рамках использованного метода являются показатели других, более производительных регионов.

В таблице ниже приведены показатели, использовавшиеся для математического анализа в рамках проекта:

Экспертные оценки

Для каждого из направлений всех трех блоков получена экспертная оценка от федеральных и региональных экспертов, представляющая собой число от 0 до 5 (5 — наивысшая оценка). Конкретные позиции для экспертного оценивания приведены ниже.

В исследовании были задействованы 155 экспертов — специалистов по региональной политике из Москвы и регионов: политологов, экономистов, политтехнологов, публицистов, урбанистов, общественных деятелей (список см. в Приложении).

Итоговый рейтинг эффективности

Субъект РФ	ОБЩИЙ ИТОГ	ПОЛИТИКО-УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ БЛОК	СОЦИАЛЬНЫЙ БЛОК	ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ БЛОК
Балл	Ранг	Балл	Ранг	Балл	Ранг	Балл	Ранг
Тюменская область	0,765(0,736)	1(1)	0,672(0,712)	23−24(12)	0,773(0,743)	2(1)	0,851(0,752)	1(2)
Белгородская область	0,758(0,731)	2(2)	0,860(0,808)	2(2)	0,793(0,734)	1(3)	0,622(0,652)	30(24−25)
Чеченская Республика	0,746(0,728)	3(3)	0,877(0,853)	1(1)	0,709(0,672)	10(29)	0,652(0,658)	22(22)
Калужская область	0,745(0,725)	4(5)	0,827(0,776)	3(3)	0,744(0,684)	6(21)	0,665(0,714)	19(3)
Ямало-Ненецкий АО	0,738(0,727)	5(4)	0,703(0,677)	9(21)	0,700(0,735)	13−14(2)	0,809(0,769)	2(1)
Тульская область	0,733(0,691)	6−7(7)	0,662(0,725)	31(6)	0,733(0,656)	7(40)	0,806(0,692)	3(8−9)
г. Санкт-Петербург	0,733(0,670)	6−7(16)	0,725(0,603)	7(48)	0,675(0,733)	20−21(4)	0,800(0,673)	4(14−15)
г. Москва	0,729(0,705)	8(6)	0,719(0,685)	8(19−20)	0,757(0,729)	4(5)	0,711(0,702)	10(6)
Чукотский АО	0,716(0,682)	9(11)	0,695(0,715)	12(10−11)	0,705(0,663)	11−12(34−36)	0,747(0,667)	5(19)
Ленинградская область	0,687(0,666)	10(18)	0,672(0,691)	23−24(17)	0,720(0,616)	9(60−62)	0,668(0,692)	17(8−9)
Республика Башкортостан	0,685(0,683)	11(10)	0,667(0,706)	28(15)	0,700(0,669)	13−14(30)	0,689(0,672)	13(16)
Республика Татарстан	0,679(0,686)	12−14(9)	0,701(0,722)	10(8)	0,691(0,664)	16−17(32−33)	0,645(0,671)	24(17)
Воронежская область	0,679(0,688)	12−14(8)	0,677(0,709)	21(14)	0,615(0,679)	52(25−26)	0,745(0,677)	6(12)
Ростовская область	0,679(0,672)	12−14(14−15)	0,689(0,666)	17(26)	0,662(0,645)	27−28(46−47)	0,686(0,707)	15(5)
Сахалинская область	0,677(0,673)	15(13)	0,641(0,628)	36(37)	0,655(0,713)	31(7−8)	0,735(0,679)	7(10)
Камчатский край	0,673(0,658)	16(22)	0,663(0,674)	29−30(22)	0,694(0,712)	15(9)	0,663(0,588)	20(44−46)
Тамбовская область	0,670(0,654)	17(24)	0,684(0,685)	20(19−20)	0,705(0,688)	11−12(18)	0,620(0,590)	31(43)
Ненецкий АО	0,667(0,665)	18(19)	0,620(0,586)	47(58−60)	0,667(0,700)	24−25(11)	0,715(0,709)	9(4)
Краснодарский край	0,663(0,678)	19(12)	0,688(0,715)	18(10−11)	0,633(0,645)	45(46−47)	0,667(0,674)	18(13)
Челябинская область	0,662(0,668)	20(17)	0,687(0,654)	19(28)	0,667(0,699)	24−25(12)	0,632(0,652)	27(24−25)
Ханты-Мансийский АО — Югра	0,661(0,649)	21(28)	0,604(0,586)	51(58−60)	0,689(0,686)	18(20)	0,691(0,673)	12(14−15)
Нижегородская область	0,652(0,660)	22(21)	0,691(0,686)	15(18)	0,669(0,663)	23(34−36)	0,595(0,632)	40−41(27)
Московская область	0,647(0,672)	23(14−15)	0,630(0,668)	43(25)	0,621(0,690)	50(15)	0,688(0,659)	14(20−21)
Республика Мордовия	0,645(0,650)	24(27)	0,791(0,729)	5(4)	0,723(0,715)	8(6)	0,422(0,506)	83(71−72)
Красноярский край	0,643(0,653)	25−27(25−26)	0,676(0,723)	22(7)	0,638(0,625)	40(55−57)	0,614(0,610)	33(35)
Магаданская область	0,643(0,653)	25−27(25−26)	0,692(0,648)	14(30)	0,596(0,702)	68(10)	0,641(0,609)	25(36)
Самарская область	0,643(0,647)	25−27(29−31)	0,740(0,728)	6(5)	0,641(0,675)	39(28)	0,548(0,539)	48(57−58)
Вологодская область	0,639(0,636)	28(36)	0,637(0,640)	38(33−34)	0,643(0,650)	37(44)	0,636(0,617)	26(33)
Липецкая область	0,638(0,647)	29(29−31)	0,613(0,673)	49−50(23)	0,600(0,661)	64−67(37)	0,700(0,606)	11(37)
Пермский край	0,635(0,644)	30−31(33)	0,644(0,711)	34(13)	0,653(0,597)	32(70)	0,608(0,624)	34(29)
Оренбургская область	0,635(0,656)	30−31(23)	0,668(0,647)	27(31−32)	0,642(0,664)	38(32−33)	0,595(0,659)	40−41(20−21)
Республика Крым	0,631(0,633)	32(37)	0,694(0,699)	13(16)	0,606(0,611)	59(65)	0,592(0,588)	42(44−46)
Владимирская область	0,629(0,663)	33−34(20)	0,592(0,624)	59(38)	0,750(0,687)	5(19)	0,544(0,678)	50(11)
Кемеровская область	0,629(0,647)	33−34(29−31)	0,690(0,716)	16(9)	0,590(0,652)	70−71(42)	0,606(0,572)	35(50)
Республика Саха (Якутия)	0,627(0,610)	35(44)	0,639(0,567)	37(67)	0,565(0,595)	78(71−72)	0,678(0,669)	16(18)
Брянская область	0,624(0,619)	36(41)	0,652(0,670)	32(24)	0,622(0,603)	49(69)	0,597(0,585)	38(47)
Хабаровский край	0,622(0,632)	37(38)	0,579(0,611)	65−67(45)	0,767(0,663)	3(34−36)	0,521(0,622)	64−66(30)
Приморский край	0,618(0,612)	38(43)	0,800(0,613)	4(44)	0,542(0,625)	83(55−57)	0,511(0,599)	69(38)
Пензенская область	0,613(0,638)	39(35)	0,629(0,632)	44(36)	0,610(0,628)	54−55(52−53)	0,601(0,655)	36(23)
Орловская область	0,611(0,613)	40(42)	0,670(0,586)	25(58−60)	0,649(0,683)	35(22−24)	0,514(0,569)	68(51)
Саратовская область	0,610(0,646)	41(32)	0,631(0,663)	42(27)	0,662(0,693)	27−28(13−14)	0,537(0,581)	56(48)
Омская область	0,609(0,608)	42(46−47)	0,603(0,572)	52(65)	0,600(0,638)	64−67(49−50)	0,625(0,615)	29(34)
Ярославская область	0,608(0,607)	43(48)	0,579(0,587)	65−67(56−57)	0,661(0,689)	29(16−17)	0,584(0,546)	43(56)
Тверская область	0,606(0,642)	44(34)	0,669(0,635)	26(35)	0,617(0,590)	51(75)	0,532(0,700)	59(7)
Карачаево-Черкесская Республика	0,604(0,601)	45−46(51−52)	0,663(0,623)	29−30(39)	0,605(0,618)	60−62(58−59)	0,543(0,563)	51−52(54)
Псковская область	0,604(0,604)	45−46(49)	0,642(0,622)	35(40)	0,651(0,658)	33(38−39)	0,519(0,532)	67(60)
Калининградская область	0,602(0,601)	47−48(51−52)	0,595(0,620)	57(42)	0,566(0,595)	77(71−72)	0,646(0,588)	23(44−46)
Новгородская область	0,602(0,600)	47−48(53−54)	0,700(0,593)	11(53)	0,575(0,578)	74−75(78)	0,530(0,630)	60(28)
Республика Коми	0,600(0,595)	49−51(56−57)	0,590(0,574)	60(63)	0,664(0,689)	26(16−17)	0,546(0,522)	49(64−65)
Астраханская область	0,600(0,609)	49−51(45)	0,601(0,594)	53(52)	0,600(0,614)	64−67(63−64)	0,600(0,618)	37(32)
Ульяновская область	0,600(0,624)	49−51(39)	0,621(0,602)	46(49)	0,657(0,648)	30(45)	0,523(0,621)	62(31)
Алтайский край	0,599(0,595)	52(56−57)	0,558(0,573)	75(64)	0,610(0,618)	54−55(58−59)	0,630(0,596)	28(41)
Смоленская область	0,598(0,587)	53(61)	0,581(0,588)	64(55)	0,670(0,638)	22(49−50)	0,542(0,535)	53−54(59)
Чувашская Республика — Чувашия	0,597(0,622)	54−55(40)	0,597(0,610)	56(46)	0,650(0,658)	34(38−39)	0,542(0,598)	53−54(39)
Курская область	0,597(0,591)	54−55(58)	0,600(0,559)	54−55(71)	0,625(0,651)	48(43)	0,567(0,562)	46(55)
Удмуртская Республика	0,596(0,588)	56−58(60)	0,622(0,598)	45(51)	0,646(0,641)	36(48)	0,521(0,526)	64−66(62)
Мурманская область	0,596(0,608)	56−58(46−47)	0,583(0,537)	63(73−74)	0,609(0,693)	56(13−14)	0,596(0,593)	39(42)
Свердловская область	0,596(0,600)	56−58(53−54)	0,588(0,589)	61(54)	0,583(0,614)	73(63−64)	0,618(0,597)	32(40)
Кабардино-Балкарская Республика	0,592(0,580)	59(63)	0,600(0,647)	54−55(31−32)	0,675(0,653)	20−21(41)	0,500(0,441)	71−72(82)
Амурская область	0,591(0,568)	60−61(67)	0,539(0,503)	78(79)	0,510(0,634)	84(51)	0,724(0,567)	8(52)
Рязанская область	0,591(0,599)	60−61(55)	0,594(0,600)	58(50)	0,603(0,562)	63(82)	0,576(0,634)	45(26)
Костромская область	0,590(0,585)	62(62)	0,569(0,577)	69−70(61−62)	0,691(0,713)	16−17(7−8)	0,508(0,465)	70(77)
Томская область	0,584(0,603)	63(50)	0,579(0,587)	65−67(56−57)	0,634(0,683)	43−44(22−24)	0,539(0,539)	55(57−58)
Кировская область	0,583(0,589)	64−65(59)	0,569(0,560)	69−70(70)	0,679(0,679)	19(25−26)	0,499(0,527)	73(61)
Севастополь	0,583(0,574)	64−65(66)	0,462(0,537)	85(73−74)	0,635(0,668)	41−42(31)	0,653(0,518)	21(67)
Республика Дагестан	0,574(0,540)	66(76)	0,634(0,621)	39(41)	0,595(0,588)	69(76)	0,494(0,410)	74(84)
Республика Бурятия	0,571(0,579)	67−69(64)	0,575(0,640)	68(33−34)	0,605(0,573)	60−62(79)	0,533(0,524)	58(63)
Ивановская область	0,571(0,562)	67−69(70−71)	0,567(0,494)	72(80)	0,605(0,683)	60−62(22−24)	0,543(0,510)	51−52(70)
Новосибирская область	0,571(0,558)	67−69(72)	0,545(0,483)	77(82)	0,634(0,625)	43−44(55−57)	0,535(0,565)	57(53)
Республика Калмыкия	0,567(0,537)	70(77)	0,632(0,515)	40−41(77)	0,635(0,676)	41−42(27)	0,433(0,420)	81(83)
Ставропольский край	0,565(0,562)	71(70−71)	0,564(0,562)	73−74(68)	0,573(0,605)	76(67)	0,559(0,521)	47(66)
Республика Адыгея (Адыгея)	0,561(0,546)	72−74(74)	0,531(0,561)	79(69)	0,630(0,594)	47(73)	0,522(0,484)	63(74−75)
Республика Марий Эл	0,561(0,575)	72−74(65)	0,619(0,606)	48(47)	0,608(0,607)	57−58(66)	0,455(0,514)	78(68)
Забайкальский край	0,561(0,535)	72−74(78)	0,525(0,475)	80(84)	0,575(0,626)	74−75(54)	0,583(0,505)	44(73)
Республика Ингушетия	0,555(0,563)	75(69)	0,564(0,649)	73−74(29)	0,613(0,563)	53(80−81)	0,487(0,477)	75(76)
Республика Карелия	0,554(0,532)	76−77(79)	0,568(0,508)	71(78)	0,608(0,628)	57−58(52−53)	0,485(0,459)	76(78)
Курганская область	0,554(0,508)	76−77(85)	0,613(0,577)	49−50(61−62)	0,550(0,563)	80(80−81)	0,500(0,386)	71−72(85)
Архангельская область	0,550(0,541)	78(75)	0,499(0,524)	82(76)	0,631(0,616)	46(60−62)	0,521(0,484)	64−66(74−75)
Волгоградская область	0,546(0,523)	79(81)	0,587(0,534)	62(75)	0,590(0,591)	70−71(74)	0,461(0,445)	77(80)
Республика Северная Осетия — Алания	0,538(0,566)	80(68)	0,651(0,569)	33(66)	0,548(0,616)	81(60−62)	0,417(0,513)	84(69)
Иркутская область	0,521(0,553)	81(73)	0,481(0,477)	83(83)	0,554(0,604)	79(68)	0,528(0,577)	61(49)
Республика Алтай	0,520(0,513)	82(83)	0,520(0,470)	81(85)	0,588(0,548)	72(83)	0,451(0,522)	80(64−65)
Еврейская АО	0,516(0,511)	83(84)	0,553(0,487)	76(81)	0,543(0,540)	82(84)	0,453(0,506)	79(71−72)
Республика Тыва	0,499(0,522)	84(82)	0,632(0,614)	40−41(43)	0,439(0,498)	85(85)	0,427(0,453)	82(79)
Республика Хакасия	0,491(0,524)	85(80)	0,463(0,544)	84(72)	0,600(0,586)	64−67(77)	0,410(0,442)	85(81)

Список экспертов, принимавших участие в исследовании

[1] В связи с заменами губернаторов это означает, что для новых региональных руководителей используются не все возможные показатели, а только часть. В данном рейтинге только экспертные оценки использовались для руководителей, пришедших к власти, начиная с сентября 2018 г., поскольку нельзя утверждать, что какие бы то ни было статистические данные текущего года являются результатом их работы. Это Башкортостан, Кабардино-Балкария, Хакасия, Забайкальский, Приморский и Хабаровский края, Астраханская, Владимирская, Курганская, Курская и Липецкая области, Санкт-Петербург.

Для глав регионов, которые пришли к власти (стали врио) в декабре 2017 г. — мае 2018 г., из рассмотрения были исключены статистические данные по итогам 2017 г. Но данные, отражающие динамику 2018 г. в сравнении с 2017 г., в их отношении все-таки использовались, поскольку они могут свидетельствовать об усилиях главы региона по изменению ситуации, сложившейся при предшественнике. Это Республика Саха (Якутия), Алтайский край, Амурская, Воронежская, Кемеровская, Магаданская и Тюменская области, Ямало-Ненецкий АО.

[2] На основе данных Центральной избирательной комиссии РФ.

[3] При анализе бюджетной статистики нами были проведены собственные расчеты на основе данных Минфина РФ.

[4] Здесь и далее в качестве источника информации используются данные Росстата, если не указано иное (например, при расчетах бюджетных показателей).

[5] При расчете всех бюджетных расходов мы также делали поправку на индекс бюджетных расходов (ИБР), рассчитываемый Министерством финансов, что позволяет корректно учесть объективные межрегиональные различия, особенно — более высокие расходы северных регионов.

[6] Этот показатель позволяет оценить активность региональной власти при инвестировании собственных бюджетных средств.

[7] Рассчитано нами на основе данных об объеме государственного долга субъекта Федерации на 1 ноября 2018 г., отнесенных к объему налоговых и неналоговых доходов консолидированного бюджета региона за январь — октябрь 2018 г.

[8] Собственные расчеты на основе данных Федерального казначейства РФ.

[9] Данные Министерства финансов РФ.

[10] Он не применяется в отношении показателей, которые способны находиться в интервале от 0 до 100% (например, электоральные данные). Такие показатели используются в исходном виде (но в виде долей от 0 до 1).

[11] Мы посчитали, что положительные характеристики (рост показателя, положительное значение показателя) должны находиться в диапазоне оценки эффективности от 0,4 до 1, а отрицательные характеристики (снижение показателя, отрицательное значение показателя) — в диапазоне от 0 до 0,4.

[12] За исключением эффективности экономического управления, где экспертная оценка имеет вес «2», а среднее статистических показателей — вес «1».

[13] Используемая нами методика DEA предложена для подобных исследований профессором НИУ ВШЭ, доктором политических наук А. Ахременко.