?
Институциональные возможности государств в сравнительной перспективе: опыт байесовского агрегирования государственной состоятельности
В настоящей статье предпринимается попытка построения агрегированного показателя, позволяющего измерять институциональные возможности различных политических систем в сравнительной перспективе. В фокусе анализа лежит категория государственной состоятельности, которая остается значимой отправной точкой для целого ряда исследований, посвященных оценке успешности реализации государственных политик в различных сферах. Достижение исследовательской цели стало возможным при обращении к байесовским методам анализа латентных переменных, которые сегодня широко используются в социальных науках для решения подобных эмпирических задач. С опорой на предыдущие разработки и минимально достаточный набор переменных (от агрегированного показателя контроля над насилием до процента легальной экономики, выступающей обратным для уровня теневой экономики переменной) были протестированы две модели, исходящие из многомерной природы государственной состоятельности: линейная и иерархическая. Результаты анализа на выборке из 150 стран в трех временных точках (1996, 2005 и 2015 гг.) с учетом проверки на сходимость свидетельствуют в пользу выбора второго класса моделей, ориентирующихся на обращение к трем основным измерениям государственной состоятельности: административной, принудительной и экстрактивной компонентам. Именно на них, следуя традиции, заложенной Дж. Хансоном и Р. Сигман, зачастую сходятся авторы при выявлении концептуальных оснований рассматриваемой категории. Полученные в рамках обращения к иерархической модели результаты позволяют утверждать, что протестированный подход обладает необходимой мощностью и дискриминирующей способностью для построения релевантных рейтингов государств. Данные эмпирические выводы, в свою очередь, служат необходимым шагом для тестирования ряда предположений о траекториях институционального развития и построения классификационных моделей государственной состоятельности, а также использования агрегированного показателя в сравнительных исследованиях.