Правовой нигилизм - отношение, построенное на тотальном отрицании какой бы то ни было социальной ценности права и его способности быть сколько-нибудь приемлемым средством регулирования общественных отношений (Безносов Д. С., 2008).

Деформированное отношение к праву нивелирует его важность или способность в регуляции общественной жизни. Подобное отношение оттесняет в тень букву закона, позволяя находить способы его обойти, с корыстной или иной целью.

3.3 Организация исследования

Первый этап сбора данных для исследования проводился в период с Апреля 2016 года по Май 2016. Часть данных была собрана во время потоковых лекций в Российской Академии Народного Хозяйства и Государственной Службы (РАНХиГС). Для сбора больших объемов анкет были созданы специальные машиночитаемые формы (приложение 1). Опросные листы были анонимными, однако предполагали уникальный идентификационный номер для дачи анонимной обратной связи всем желающим респондентам. В дальнейшем, благодаря помощи Ресурсного Центра Социологических Исследований СПбГУ, было проведено потоковое сканирование, цифровое распознавание результатов и их верификация, что позволило получить данные в кратчайшие возможные сроки. Исследование прошли студенты 3-го курса бакалавриата направления «государственное и муниципальное управление» и студенты, получающие второе высшее, аналогичного направления подготовки. Всего N=111 человек, из которых 43 женщины и 10 мужчин. Возраст респондентов составляет 19-22 лет.

Второй этап исследования проводился в двух академических студенческих группах в рамках многостороннего исследования когнитивного социального капитала. Исследование прошли студенты Высшей Школы Экономики в Санкт-Петербурге 3-го и 4-го курсов бакалавриата по направлению “государственное и муниципальное управление”, всего N=43 человека, из которых 36 женщины и 7 мужчин. Возраст респондентов составляет 19-23 года.

Третий этап исследования прошел в сотрудничестве с Комитетом развития государственной службы Администрации губернатора Санкт-Петербурга. В ходе плановых мероприятий по оценке сотрудников Администрации и участников программы дополнительного обучения «Кадровый Резерв» (участники проходят обучение, где затем участвуют в конкурсе на трудоустройство на государственную должность) было также предложено заполнить батарею методик.

Респондентам предлагалось выразить свое согласие или несогласие с вопросами теста по шкале от 1 (совершенно не согласен) до 5 (полностью согласен). Студентам задавались вопросы о том, как они воспринимают ценности, нормы и аттитьюды своей академической группы и университета. Набор вопросов и утверждений был составлен из описанных в Параграфе 3.2 авторских методик.

3.4 Математико-статистическая обработка

После завершения этапа сбора данных были проанализированы анкеты: часть анкет, содержавшая пропущенные значения, была исключена из анализа; наборы сырых данных интерпретировались при помощи прилагаемых к методикам ключам. В конечном итоге, из данных выборки были выделены 24 метрические переменные, относящиеся к шкалам методики.

Нормальность распределения метрических шкал была проверена критерием Холмогорова-Смирнова. Значимых отклонений от нормального распределения не было выявлено, что позволило применить параметрические статистические критерии.

Для разделения выборки по градации «Организация», респондентам, данные которых были получены в сотрудничестве с Администрацией губернатора Санкт-Петербурга, университетами СЗИУ РАНХиГС и НИУ-ВШЭ, были присвоены идентификационные номера соответственно. Также была введена переменная «Пол», позволившая дать выборке еще одну градацию. Дальнейший анализ массива данных проводился с помощью статистического программного пакета IBM SPSS 23.

В процессе статистического анализа данных были последовательно проведены этапы:

1. Вывод описательных статистик (средние и среднеквадратические отклонения) по всем градациям выборки отдельно и по обобщенным результатам;

2. Анализ различий между градациями выборки и статистическая интерпретация результатов с помощью метода многомерного дисперсионного анализа (MANOVA). Введена ковариата по переменной «Возраст»;

3. Вывод корреляционной матрицы с коэффициентами корреляции и уровнем статистической значимости по каждой из методик. Визуализация: построение корреляционных графов с подписями коэффициентов;

4. Факторный анализ: определение компонентов, объясняющих дисперсию совокупной выборки методом Главных Компонент и вращением матрицы Варимакс;

5. Множественный регрессионный анализ - с целью выявления значимых предикторов среди всех переменных, связанных с зависимыми переменными Партикуляризма и Универсализма.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

4.1 Анализ средних

Первый этап анализа полученных данных совокупной выборки заключался в анализе мер центральной тенденции. Данные, иллюстрирующие средние и среднеквадратические отклонения методики «Социально-эталонные переменные» по градациям выборки описаны в Таблицах 3-4.

Методика «Социально-эталонные переменные» Л. Г. Почебут, равно как и теория социального действия Т. Парсонса предполагают дихотомическое деление шкал. Для содержательной интерпретации результатов данной методики необходимо придерживаться этой модели и сравнивать значения попарно.

Аффективность - Аффективная нейтральность. Во всех группах анализа шкала Аффективной Нейтральности преобладает над шкалой Аффективности. Наименьшее значение по обеим шкалам продемонстрировали респонденты группы Администрация, наибольший -- студенты ВШЭ. Наибольший разброс значений был выявлен у студентов РАНХиГС.

Коллективизм - Индивидуализм. В совокупной выборке обнаружено преобладание Коллективизма над Индивидуализмом. Та же тенденция была продемонстрирована в группах студентов. При этом, респонденты группы Администрация показали преобладание Индивидуализма.

Партикуляризм - Универсализм. Средние показатели по всему объему данных показали значительное преобладание Партикуляризма над Универсализмом. Наибольший разрыв был продемонстрирован в выборке РАНХиГС. Студенты ВШЭ единственными показали преобладание Универсализма.

Диффузность - Специфичность. Специфичность преобладает над Диффузностью во всех группах, кроме ВШЭ, где наблюдается противоположная картина. Преобладание Диффузности ярко выражено в группе РАНХиГС и практически отсутствует в группе Администрация.

Аскрипция - Достижения. Выраженное преобладание Аскрипции над Достижениями показали респонденты Администрации и ВШЭ. Противоположные результаты были показаны студентами РАНХиГС.

Таблица 3. Интегральные описательные статистики, градация выборки: «Организация»

Показатели средних значений при градации выборки по полу представлены в Таблице 3. Стоит отметить, что различия между мужчинами и женщинами в совокупной выборке показали весьма низкие значения. Статистическая значимость различий между градациями выборки будут описаны в параграфе 4.2. Таблицы 5 и 6 представляют описательные статистики выборки по методике «Отношение к праву» Д. С. Безносова. Данная методика предполагает оценку утверждений, связанных с одним адекватным вариантом отношения к праву, и семью деформированными.

Всеми респондентами был наивысшим образом отмечен Правовой Реализм -- показатель, описывающий адекватное отношение к праву. Деформированные типы отношения к праву получили значимо меньшие оценки, не демонстрируя различий между группами. Более высокие оценки получили типы, преувеличивающие значимость права, нежели преуменьшающие.

Аналогичным образом можно описать результаты, где выборка сравнивается по полу. Здесь, как и в предшествующей градации, нет ярких различий по полу. Уровень значимости различий будет оценен при помощи Многомерного Дисперсионного Анализа в параграфе 4.2.

Таблица 4. Интегральные описательные статистики, градация выборки: «Пол»

Таблица 5. Интегральные описательные статистики, градация выборки: «Организация»

Таблица 6. Интегральные описательные статистики, градация выборки: «Пол»

Методика Ш. Шварца (в адаптации Л. Г. Почебут) позволяет выявить ценностные ориентации респондентов.

Таблицы 7 и 8 показывают средние значения этих ценностных ориентаций.

Таблица 7. Интегральные описательные статистики, градация выборки: «Организация»

Таблица 8. Интегральные описательные статистики, градация выборки: «Пол»

Результаты показывают явные различия между организациями в ценностях Социальной Автономии, Иерархии и Профессионального Развития. Студенты РАНХиГС наивысшим образом оценили последние. Респонденты группы Администрация наименьшим образом отметили ценности Социальной Автономии и Иерархии.

4.2 Анализ межгрупповых различий

Для подтверждения гипотез о различиях результатов между организациями и по полу был использован метод многомерного дисперсионного анализа - Общая Линейная Модель (многомерная) в процедуре анализа в SPSS. В качестве фиксированных факторов выступили градирующие переменные «Организация» и «Пол». Ковариатой была выбрана метрическая переменная «Возраст». Зависимыми переменными стали результаты шкал методик. Результаты анализа различий по методикам описаны в Таблицах 9-18.

Таблица 9. Многомерный дисперсионный анализ по группирующей переменной: "Организация"

Таблица 9 показывает, что все организации отличны друг от друга статистически значимо по всем шкалам методики «Социально-эталонные переменные», за исключением переменной Партикуляризма. С точки зрения статистики это означает, что респонденты оценивают этот показатель одинаково, вне зависимости от организации, к которой принадлежат. Также, различия в средних, показанные в параграфе 4.1, можно считать достоверными для остальных шкал.

Таблица 10. Многомерный дисперсионный анализ по группирующей переменной: "Пол"

Статистический анализ по методике «Социально-эталонные переменные» не показал значимых различий между ответами мужчин и женщин (представлен в Таблице 10). Тенденцию к различиям можно обнаружить в показателях Партикуляризма и Аскрипции.

Введенная ковариата возраста показала связь со шкалами Аффективности, Коллективизма и Аскрипции. Чем старше респондент, тем ниже он ставит оценки по этим шкалам. Результаты этого анализа описаны в Таблице 11.

Таблица 11. Многомерный дисперсионный анализ по ковариате "Возраст"

Таблица 12. Многомерный дисперсионный анализ по группирующей переменной: "Организация"

Таблица 13. Многомерный дисперсионный анализ по группирующей переменной: "Пол"

Таблица 14. Многомерный дисперсионный анализ по ковариате "Возраст"

Оценка межгрупповых различий по методике «Отношение к праву» дана в Таблицах 12-14. Как показано в Таблице 12, отношение к праву не различается между организациями, за исключением типов Правового Цинизма, Правового Инфантилизма и Правового Нигилизма. Значимые различия между мужчинами и женщинами (см. Таблицу 13) были обнаружены по Правовому Цинизму и Правовому Нигилизму. В обоих случаях мужчины давали более высокие оценки этим типам деформированного отношения к праву.

Таблица 14 показывает связь типов отношения к праву с возрастом. Как видно по таблице, значимой является лишь связь возраста и уровня Правового Нигилизма -- это отрицательная корреляция.

Таблицы 15-17 описывают результаты анализа различий по методике «Ценностные ориентации». Таблица 13 показывает, что ценности Социальной Автономии и Профессионального Развития получили наиболее высокие оценки среди респондентов РАНХиГС. Менее значимые различия были обнаружены в ценностях Иерархии.

Таблица 15. Многомерный дисперсионный анализ по группирующей переменной: "Организация"

Таблица 16 демонстрирует, что женщины придают ценностям Духовного Развития большую значимость, чем мужчины, что находится на уровне тенденции. В Таблице 17 показана изменчивость Традиционных ценностей в связи с возрастом.

Таблица 16. Многомерный дисперсионный анализ по группирующей переменной: "Пол"

Таблица 17. Многомерный дисперсионный анализ по ковариате "Возраст"

4.3 Корреляционный анализ

Рисунок 2. Корреляционный граф методики "Социально-эталонные переменные"

Следующим этапом анализа был поиск значимых связей внутри методик. Для этого была построена общая матрица корреляций. Затем были отобраны связи, коэффициент корреляции которых превышал бы значение r = 0,25, а также были исключены незначимые корреляции. На основании проделанных преобразований были построены корреляционные графы, показанные на Рисунках 1 и 2.

На обоих графах проиллюстрированы связи шкал методик. Линии большей толщины обозначают более сильную связь (r > 0,4). Пунктирные линии обозначают отрицательную корреляцию.

Как показано на Рисунке 2, наибольшее количество тесных связей у переменной Аскрипции. Тесным связям с Коллективизмом, Специфичностью и Аффективностью соответствуют обратные корреляции с Индивидуализмом и Универсализмом. Последние формируют триаду тесных связей с Диффузностью. Также необходимо отметить высокую корреляцию переменных Достижений и Коллективизма. Наименьшее количество связей выявлено у переменной Партикуляризма. Наиболее тесные связи обнаружены между Индивидуализмом и Универсализмом (r = 0,593), Диффузностью и Индивидуализмом (r = 0,474), а также Коллективизмом и Аскрипцией (r = 0,464).

Рисунок 2. Корреляционный граф методики «Отношение к праву»

Поскольку шкалы методики подразумевают дихотомичность, что значит, что в индивиде допустимы сочетания противоположностей. При этом, корреляционный анализ позволил удостоверить внутреннюю валидность методики: противоположные шкалы плохо коррелируют между с собой, но хорошо - друг с другом. Шкалы Универсализма и Индивидуализма имеют значимую отрицательную связь с Аскрипцией, не имея связей с другими противоположными шкалами.

На Рисунке 2 показан корреляционный граф методики «Отношение к праву». Можно наблюдать сильные связи деформированных типов отношения к праву между собой. Наименьшая из значимых связей была обнаружена между Правовым Конформизмом и Правовым Инфантилизмом. Правовой Реализм, как представленный в единственном числе адекватный тип отношения к праву, имеет отрицательные корреляции с «негативными» типами отношения, имея положительную связь лишь с Правовым Идеализмом. Подобную связь можно объяснить тем, что респонденты не видят сильного противоречия оценить гиперболизированное отношение к праву. Результаты анализа можно проинтерпретировать так: чем выше оценки деформированных типов отношений, тем ниже показатель Правового Реализма.

Переменные методики «Ценностные ориентации» показали тесные и значимые связи между каждой из переменных, поэтому корреляционный граф не представлен в виде иллюстрации.

4.4 Факторный анализ

Для поиска компонент, вносящих наибольший вклад в дисперсию результатов выборки, был проведен факторный анализ. Список переменных, включенных в анализ, составил набор шкал всех методик, а также переменную возраста. Извлечение факторов проводилось методом Главных Компонент. Для создания упрощенной структуры был использован метод вращения факторов - Варимакс. Вращение сошлось за 6 итераций, что позволило выявить 6 компонент.

Таблица 18. Факторная нагрузка компонентов и процент объясненной дисперсии

Совокупность шести компонент, как показано в Таблице 16, объясняет 55,3% всей дисперсии выборки. На первый фактор приходится 15,43% дисперсии, второй - 8,9%. Третий и четвертый факторы объясняют немногим больше 8,5% дисперсии, пятый и шестой - менее 7%.

В Таблице 17 показана матрица компонентов после вращения. Нагрузки каждой переменной отличаются в разных компонентах и формируют 6 факторов, которые необходимо будет подвергнуть содержательной интерпретации.

Первый фактор, объясняющий 15,43% дисперсии выборки, объединил в себе Коллективизм и Партикуляризм, Правовой Реализм и Правовой Идеализм, а также, с наибольшей факторной нагрузкой, ценности Иерархии.

Второй фактор, объясняющий 8,9% дисперсии, наиболее связан с деформированными типами отношений к праву, имеющими наибольшие факторные нагрузки. Примечательно, что данный фактор содержит отрицательную связь с Правовым Реализмом и Правовым Идеализмом, а также связан с Аффективностью.

Третий фактор связывает Коллективизм, Правовой Конформизм и Инфантилизм, а также коррелирует с Правовым Реализмом и объясняет 8,66% дисперсии.

Четвертый фактор наиболее связан с Аффективной Нейтральностью и Специфичностью, а также объединяет Коллективизм, Аскрипцию, Достижения, и Правовой Реализм. Этот фактор, также связанный с ценностями Профессионального Развития, объясняет 8,53% дисперсии выборки. Важно отметить, что данный фактор отрицательно связан с возрастом - это показывает на то, что данный фактор тем больше проявляется, чем моложе респондент.

Пятый фактор тесно связывает Аффективность, Диффузность, Достижения и Индивидуализм, в меньшей степени - Коллективизм и Аскрипцию.

Шестой фактор наибольшим образом определяется сильной прямой связью с Индивидуализмом и Универсализмом, а также сильной обратной связью с Аскрипцией и Аффективностью. Стоит отметить высокий коэффициент корреляции с возрастом: этот фактор проявляется тем ярче, чем старше респондент.

Таблица 17. Матрица компонентов факторного анализа после вращения

4.5 Регрессионный анализ

Детально интересующие нас культурные параметры можно оценить с помощью Множественного Регрессионного Анализа. Так как данный метод позволяет проверить воздействие множества независимых переменных (предикторов) на единственную переменную (критерий), то целесообразно было бы избрать наиболее интересные с точки зрения исследовательских задач измерения.

Наиболее детально в данном исследовании была рассмотрена дихотомия Партикуляризм-Универсализм. Именно эти два параметра наибольшим образом объясняют вариативность между Организациями выборки, а также гипотетически предопределяют принятие бюрократической системы (и как следствие, коррупционное поведение), следовательно, они были выбраны как критерии Множественного Регрессионного анализа с целью оценить наиболее связанные с этими критериями предикторы.

Таблица 18. Модель и коэффициенты регрессии по критерию "Универсализм"

Таблица 18 показывает результаты Множественного Регрессионного Анализа. Для выявления наибольшего вклада в переменную Универсализма были оценены все переменные анализа, ввод переменных происходил пошаговым методом. Наибольшим образом Универсализм определяют переменные Индивидуализма, Диффузии, Специфичности; в меньшей степени - Правового Реализма и Инфантилизма. Обратно-пропорциональны и имеют значимый вклад переменные Аффективности, Аскрипции и Партикуляризма.

Таблица 19. Модель и коэффициенты регрессии по критерию "Партикуляризм"

Как видно из результатов Множественного Регрессионного Анализа по зависимой переменной Партикуляризм, описанных в Таблице 19, ее предиктором в наибольшей степени являются Традиционные ценностные ориентации. Значимый, но в меньшей степени, был проявлен вклад переменных Специфичности и Правового Идеализма. Также была обнаружена тенденционная связь с Правовым Реализмом.

4.6 Обсуждение результатов

Обобщение результатов исследования при помощи избранных трех методик, а также последующая их математическая обработка позволили сделать несколько содержательных интерпретаций.

Предложенные переменные соответствуют таким культурным параметрам, которые принципиально важно рассмотреть для будущих и действующих профессионалов государственной службы. Государственные должности накладывают противоречивые обязательства на сотрудников, порождая конфликты интересов. Эффективная деятельность в бюрократической системе или организации может о...