The Concept of a New Index to Evaluate the Effectiveness of Control (Supervision) Authorities

Abstract

A new index for assessing the performance indicators of supervisory authorities (SA) is developed, based on an analysis of the existing assessment system. The hypothesis was tested about the presence of parallel operating key performance indicators (KPI) systems of the SA, which do not focus on assessing the level of protection of protected values and do not give a clear idea of the quality of the work of the SA, and are not aimed at minimizing corruption risks. The approaches to improving the methodology for assessing commissions are developed, taking into account the positions of business, citizens, and experts as the most important sources of feedback when assessing the activities of commissions. This will make it possible to make adjustments to the further activities of the SA (including anti-corruption ones) based on the data received. The research methodology involves analytical and comparative legal approaches. The authors’ concept of a new assessment index of the indicators of KPI of the SA is presented, including an analysis of its advantages and limitations, as well as of the prospects for implementing the index.

Full Text

Вопрос прозрачности системы оценки эффективности органов власти за последние десятилетия не утратил своей актуальности. Цели нынешнего этапа реформирования контрольной (надзорной) сферы, который начался в 2016 г., схожи с целями административной реформы: усиление безопасности, сокращение административной нагрузки на бизнес, повышение эффективности в области контроля (надзора). Данных целей возможно достичь, только выстроив системную работу по организации деятельности, в которой при ограниченном бюджете орган власти отвечает за состояние всей подконтрольной сферы.

Также необходимо принимать меры в отношении коррупционных проявлений, так как они негативно влияют на каждую из поставленных целей одновременно. Так, отсутствие ответственности за допущенные контролируемыми субъектами нарушения может привести к ухудшению безопасности, травмам и гибели граждан, а также к материальному ущербу. Система неформальных выплат за отказ от проверок увеличивает административную нагрузку на бизнес. Сговоры между отдельными инспекторами и предпринимателями, а также сложные коррупционные схемы («черная зона» с общеизвестными коррупционными проявлениями, «серая зона» в виде квазифискальных выплат) [Левин и др. 2018] с участием должностных лиц на руководящих постах в КНО снижают эффективность государственного управления в целом. Неравномерность нагрузки на должностных лиц, в свою очередь, может снизить качество исполнения полномочий.

Другая важная проблема – как оценивать эффективность мер по противодействию коррупции в КНО. Во всех ключевых нормативных актах (Федеральный закон «О противодействии коррупции»1, Национальный план противодействия коррупции2) отсутствуют верифицируемые критерии оценки их эффективности и результативности. Представляется целесообразным увязать порядок оценки КПЭ КНО с результатами деятельности по противодействию коррупции.

В мировой практике существуют различные подходы к оценке эффективности органов власти и КНО в частности. Выделяют два крупных блока показателей для мониторинга: количественные (выполненные поручения, проведенные контрольно-надзорные мероприятия и др.) и качественные (качество принятых решений, оценка со стороны граждан и бизнеса и др.) [Tran, Nguyen, Bisogno 2020]. Помимо стандартного управления бюджетными поступлениями и человеческими ресурсами, некоторые страны используют дополнительные критерии оценки. В США отдельно измеряют эффективность информационных технологий в органах власти [Миневрин 2015]. В Бельгии эффективность оценивают, учитывая «индекс Кафки» [Миронюк и др. 2006]: он оценивает издаваемые органами власти нормативно-правовые акты (НПА) с точки зрения наличия излишней административной нагрузки, а также определяет количество бюрократических проволочек при обращении граждан к органам власти. Имплементация «индекса Кафки» в российское законодательство позволила бы создать действенный инструмент по борьбе с расширением требований к определенным событиям и отношениям в различных НПА по принципу «снежного кома», а также бороться с избыточной сложностью языка нормативных правовых актов [Кнутов и др. 2020].

Существуют различные международные подходы к оценке КПЭ (табл. 1).

 

Таблица 1

Международные подходы к оценке КПЭ

Table 1

International approaches to KPI assessment

Название подхода

Автор

Оцениваемые параметры

Принимаемые управленческие решения на основе рейтинга

ЕС SIGMA

ОЭСР

эффективность управления человеческими ресурсами, мониторинг и отчетность, эффективность предоставления услуг, эффективность распределения финансов

Составляются краткосрочный и долгосрочный прогнозы развития и формулируются рекомендации

GRICS [Рождественская 2009]

World Bank

показатели подотчетности (обратная связь с гражданами), качественная оценка принимаемых решений, уровень бюрократии, качество государственных услуг, контроль коррупции

Принимаются инвестиционные решения, прогнозируются экономические кризисы, корректируются экономические стратегии государств

Индекс человеческого развития ПРООН

ООН

Ожидаемая продолжительность жизни, ожидаемая продолжительность обучения, ВНД на душу населения,

Решения об изменении социальной политики, бюджетировании, внесение изменений в деятельность государственных органов власти, в том числе КНО

Government Effectiveness Index, GGEI

WorldBank

Качество государственных услуг (доступность медицины, образования, инфраструктуры), качество бюрократии, независимость государственных служащих, качество и реализация государственной политики

Принимаются решения по совершенствованию антикоррупционной политики, мониторингу и оценки деятельности государственных органов власти, оценка результативности государственных программ

Индекс мировой конкурентоспособности [Миронюк и др. 2006]

Всемирный экономический форум

эффективность управления государственными финансами, рыночная эффективность, уровень технологического развития, инновации и др., на основе статистических данных и опросов представителей бизнеса

Принимаются решения по снижению административного давления на бизнес, совершенствования системы образования и улучшению бизнес-климата, принятие решения по проведению регуляторной реформе

 

Несмотря на определенные успехи применения данных подходов при оценке деятельности КНО, они обладают рядом недостатков: отсутствие проверенных данных, на основе которых делаются оценки, возможные ошибки в связи с экспертными оценками, трудности в оценке отдельно взятых органов власти. Слабые стороны можно назвать универсальными – с ними сталкивается каждая система оценки КПЭ. Перед разработчиками КПЭ стоит задача минимизировать все возможные риски при подготовке новой системы. Смягчить существующие риски может обобщающий индекс, разработке которого и посвящено настоящее исследование.

Внедрение механизмов оценки КПЭ КНО в РФ условно можно разделить на следующие этапы. До приоритетной программы «Реформа контрольной и надзорной деятельности»3 (далее – приоритетная Программа) действовал ведомственный механизм оценки эффективности деятельности КНО, который базировался на показателях оценки операционной деятельности, утвержденных Правительством РФ4 (далее – Постановление № 215). Он предусматривает, по сути, «палочную» систему, которая не анализирует уровень безопасности и затрачиваемых ресурсов. Установленная Постановлением № 215 система показателей не позволяет оценивать деятельность КНО по видам контроля (надзора), а также декомпозировать показатели до уровня отдельных территориальных органов и инспекторов. В ней отсутствуют показатели количества и масштаба коррупционных проявлений, также она не анализирует восприятие уровня коррупции в ведомствах со стороны подконтрольных субъектов.

Распоряжение Правительства РФ № 934-р5 заложило основы новой системы оценки КНО, которая включала в себя показатели результативности (снижение уровня причиненного вреда охраняемым ценностям) и эффективности (уровень затрат государства и бизнеса на достижение приемлемого уровня безопасности в охраняемой сфере).

КНО, которые участвовали в реформе6, разработали КПЭ и их значения. Распоряжение Правительства РФ № 788-р7 утвердило КПЭ для 9-и федеральных органов исполнительной власти (далее – ФОИВ) по отдельным видам государственного контроля (надзора) без конкретных текущих и целевых значений. Отчетность о результатах деятельности КНО была предоставлена в соответствии с Постановлением № 215.

Предполагалось, что в результате внедрения новых механизмов оценки КПЭ КНО будет оптимизирована система управления, а ресурсы на ведение контрольной (надзорной) деятельности станут распределяться более эффективно.

Практически все КНО, которые участвовали в реформе, формально утвердили показатели по основным видам государственного контроля (надзора). Некоторые органы власти установили текущие и целевые значения показателей. В то же время утвержденные показатели зачастую не встроены в действующую систему оценки ФОИВ и не связаны с показателями документов стратегического планирования. Система сбора данных не выстроена, методики расчета либо отсутствуют вовсе, либо не обновлены и не обеспечивают полноты и достоверности данных. У КНО отсутствует статистический и аналитический инструментарий для качественного анализа подконтрольной среды и факторов, которые влияют на ее изменение и достижение показателей (отсутствует методология расчета, а также подходы к обеспечению прозрачности механизма сбора и прослеживаемости всей цепочки данных от фиксации происшествий, приведших к ущербу, до их агрегирования на уровне территориальных управлений и на федеральном уровне). В результате невозможно определить прогнозные значения показателей и возможность достижения целевых значений КПЭ контрольной (надзорной) деятельности.

В таблице 2 предложен анализ, как системы КПЭ дублируют и пересекаются друг с другом.

 

Таблица 2

Анализ действующих систем оценки КНО

Table 2

Analysis of the existing systems of supervisory authorities evaluation

НПА, описание метода оценки

Краткая характеристика

1

Постановление № 215:

перечень сведений, включаемых в доклады об осуществлении государственного контроля (надзора), муниципального контроля в соответствующих сферах деятельности и об эффективности такого контроля

Показатели оценки операционной деятельности не связаны с оценкой уровня безопасности и затрачиваемых ресурсов;

Отсутствует классификация выявленных нарушений обязательных требований с выделением тех из них, которые представляют непосредственную угрозу причинения вреда;

Должностные лица КНО не мотивируют к осуществлению профилактического контроля для предотвращения возможных правонарушений;

Не соблюдается ориентир на снижение административной нагрузки на бизнес и возможность подтверждения добросовестности ведения деятельности

2

Статья 30 Федерального закона № 248-ФЗ:

оценка результативности и эффективности деятельности контрольных (надзорных) органов

Система КПЭ основана на минимизации вреда (ущерба) охраняемым законом ценностям и устранение рисков причинения вреда (ущерба) в соответствующей сфере деятельности;

Устанавливаются целевые (плановые) значения, достижение которых должен обеспечить соответствующий контрольный (надзорный) орган;

В систему КПЭ входят ключевые показатели, которые отражают уровень минимизации вреда и устранения риска возникновения вреда, целевые показатели, а также индикативные показатели, связанные с текущими, процессными показателями.

3

Документы стратегического планирования: показатели КНО, достижения целей, зафиксированных в национальных и приоритетных проектах, программах, государственных программах и др.

Самостоятельные показатели, не связанные с КПЭ КНО;

Формируются в связи с утверждением документов стратегического планирования, не могут противоречить КПЭ КНО;

КНО в большей степени заинтересованы в достижении показателей, чтобы получить финансирование на зафиксированные мероприятия.

 

В соответствии со статьей 30 Федерального закона № 248-ФЗ8 КПЭ КНО утверждают по каждому виду контроля (надзора). В новую систему показателей включены ключевые (отражают уровень минимизации вреда охраняемым ценностям) и индикативные (количество проверок, профилактических мероприятий, нарушений, штрафов и др.) показатели.

Показатели КПЭ по некоторым видам контроля (надзора) не связаны с минимизацией вреда и ущерба, что противоречит требованиям статьи 30 Федерального закона № 248-ФЗ. К примеру, ключевым показателем государственного надзора за соблюдением законодательства о средствах массовой информации выступает отношение количества объектов контроля в категории значительного риска к общему количеству объектов контроля9. В области связи используется показатель в виде доли объектов, отнесенных к низкой категории риска, в общей доле всех объектов контроля. По целевому показателю количество объектов, отнесенных к низкой категории риска, должно превышать количество объектов, отнесенных к более высокой категории риска10.

Текущая методология сбора данных не обеспечивает их достоверность и полную прослеживаемость. Зачастую она непрозрачна, а также ею можно манипулировать: процесс заполнения форм с получения информации о происшествии до агрегирования данных в центральном аппарате ведомства не отслеживают, а ведомства не обмениваются данными. Например, возникают сложности при определении ответственности органов власти в связи со смертью человека, так как в зависимости от причин его смерть будет отнесена к показателям отдельных ведомств (при гибели на производстве в случае нарушения условий охраны труда ответственен Роструд; при неисправности технического оборудования – Ростехнадзор; при гибели непосредственно на пожаре – МЧС России; при гибели в медицинском учреждении – Росздравнадзор).

Гипотеза заключается в том, что наличие смежных систем КПЭ КНО, отсутствие акцента на ключевых показателях ущерба и исключение позиций бизнеса и граждан при разработке критериев оценки размывают фокус при оценке действий органа власти. В случае подтверждения гипотезы цель исследования – разработать концепцию нового индекса оценки КНО в РФ, в котором максимальное внимание будет уделено показателям вреда и ущерба, а также позиции профильного бизнеса, экспертов и граждан при разработке единого подхода к данной оценке.

Основой методологии исследования стал сравнительно-правовой анализ [Оксамытный 2022]. Он позволяет подробно изучить накопленный опыт в соответствующей сфере и выявить лучшие практики для новой системы оценки эффективности КНО. Проанализированы НПА, отчеты и доклады общественных организаций, а также зарубежные научные исследования, что позволяет качественно усовершенствовать систему оценки КПЭ КНО в РФ. Изучение зарубежного опыта также помогает находить лучшие практики оценки КПЭ КНО и вырабатывать способы их имплементации в систему РФ.

Результаты исследования

Одна из целей создания новой системы КПЭ КНО – интегрировать соответствующую информацию в процесс стратегического и текущего планирования11. В данном контексте в качестве показателей результативности и эффективности целесообразно использовать параметры из документов стратегического планирования12.

Анализ соответствия показателей из документов стратегического планирования и показателей, утвержденных приоритетной Программой, показал, что только у Росалкогольрегулирования КПЭ полностью совпадают с показателями соответствующей госпрограммы13. У Роструда и МЧС России наименования показателей соответствуют заложенным в госпрограммах, однако в документах, утвержденных в рамках реформы, значения показателей занижены по сравнению с государственными программами14. У Ростехнадзора и Росприроднадзора в КПЭ не включены показатели государственных программ Российской Федерации.

Таким образом, при утверждении показателей результативности и эффективности не проводился кросс-анализ действующих стратегических документов. Документы в рамках реформы не в полной мере основаны на действующей нормативной базе и (или) не выступают основанием для того, чтобы инициировать пересмотр этой базы.

На данный момент выполнение или невыполнение показателей в целом не влияет на управленческие решения о формировании бюджета, на кадровые решения, оценку отдельных должностных лиц или деятельности органа власти в целом. Выплаты премий сотрудникам КНО не связаны с достижением минимизации ущерба охраняемым ценностям по контролируемым видам рисков.

Приведенный анализ подтверждает гипотезу о том, что существуют смежные системы оценки (КПЭ, утверждаемые в соответствии со статьей 30 Федерального закона № 248-ФЗ, «палочные» индикативные показатели, показатели государственных программ) и КПЭ, не связанные с показателями вреда и ущерба. Также при утверждении КПЭ не учитывают позиции бизнеса и граждан (КНО самостоятельно определяют КПЭ).

В рамках совершенствования системы КПЭ необходимо провести комплексную работу, в том числе:

  • привести к единообразию показатели КПЭ на всех уровнях (документы стратегического планирования разного уровня, ведомственные приказы);
  • связать объемы бюджетных ассигнований КНО с достижением КПЭ;
  • декомпозировать КПЭ до уровня отдельных территориальных органов (инспекторов) и встроить их в системы оценки кадров и мотивации;
  • провести комплексный анализ возможности достижения прогнозных значений показателей КПЭ, основанный на оценке: состояния подконтрольной среды, влияющих на достижение показателей факторов (распределение ресурсов (материальных, кадровых, организационных), мотивация, работа с обязательными требованиями и др.), статистики причиненного ущерба, рисков недостижения заявленных показателей.

Для выполнения вышеописанных задач необходимо унифицировать КПЭ КНО. Единство можно достичь различными способами. В качестве ключевого можно выделить создание новой модели оценки КПЭ для КНО, которая для устранения существующих недостатков и минимизации рисков нарушения законодательства должна включать в себя показатели, изложенные ниже.

Показатели сокращения ущерба охраняемым законом ценностям (жизнь, здоровье, материальный ущерб)

Одним из важнейших направлений реформирования контрольной (надзорной) деятельности, которое нашло отражение в федеральном законе № 248-ФЗ, считается изменение парадигмы контроля. Приоритет переходит к профилактической работе от контрольных (надзорных) мероприятий (далее – КНМ). Тенденцию подтверждает новая система оценки КПЭ КНО, в рамках которой оценивается уровень ущерба в контролируемых сферах, а не «палочные» показатели количества проведенных КНМ. КНО нужно мотивировать предотвращать нарушения, а не фиксировать уже допущенные. В этой работе профилактика играет ключевую роль – большинство контролируемых лиц добросовестны, и значительное количество нарушений происходит по причине незнания или неверного трактования обязательных требований. Разъясняя обязательные требования и проводя профилактические работы с бизнесом, можно сократить риски нарушений (в том числе коррупционной направленности), и, как следствие, ущерб охраняемым законом ценностям.

КПЭ должны быть сфокусированы на минимизации вреда охраняемым ценностям, обеспечивать прослеживаемость сбора данных и дальнейшую декомпозицию результатов до структурных подразделений КНО и инспекторов. Отсутствие потенциального вреда (ущерба) в контролируемой сфере свидетельствует об избыточности контроля, и в этом случае необходимо поднимать вопрос об исключении соответствующего вида контроля (надзора).

Показатели индекса административной нагрузки на бизнес

В условиях сложной геополитической и социально-экономической обстановки для государства важно снижать административную нагрузку. Для достижения цели принято Постановление Правительства РФ № 33615, которое ввело мораторий на плановые КНМ и заменило их на профилактические мероприятия, а также сократило основания для внеплановых КНМ. Соответственно, показатель административной нагрузки на бизнес считается одной из важных составляющих оценки качества работы КНО. Чтобы измерять этот показатель, целесообразно использовать индекс административной нагрузки на бизнес. Он включает в себя показатели временны́х затрат на взаимодействие бизнеса с КНО и субъективной оценки бизнесом уровня административной нагрузки.

Помимо субъективной оценки, в показатель нагрузки целесообразно включить оценку издержек бизнеса. Ее можно рассчитывать на основе модели стандартных издержек от соблюдения обязательных требований (Standard cost model, CSM)16, в том числе на основании методики оценки нормативных издержек Минэкономразвития России17 [Трунцевский 2017].

Данный индекс целесообразно дополнить показателями, которые предложил Уполномоченный при Президенте РФ по защите прав предпринимателей [Алехнович 2021] (далее – Уполномоченный): сравнение количества выданных предупреждений и наказаний; доля контролируемых лиц от общего количества предприятий, в отношении которых проводились КНМ; данные об общей динамике штрафов, наложенных КНО. Такой подход имеет ряд важных преимуществ. Расчеты проводят вне ведомственных оценок и на основе открытых официальных данных, а индекс позволяет проследить тенденции и различия в правоприменительной практике.

Также при разработке показателей целесообразно использовать опыт оценки КПЭ КНО в Бразилии, а именно методологию RIA (Regulatory Impact Analysis, анализ регулирующего воздействия): комплексную систему оценки регулирующего развития, разделенную на два этапа. В рамках первого этапа анализируют задачи и проблемы. На втором этапе применяют базовые методы оценки регуляторного воздействия: CBA (cost-benefit analysis), в который входит NPV (чистая приведенная стоимость) и MCA (многокритериальный анализ). Метод NPV используют для того, чтобы правильно рассчитать выгоды и издержки от регуляторных мер в заданном временно́м промежутке. Ключевое ограничение NPV – необходимость оценивать выгоды и издержки в денежном исчислении. В случае его отсутствия применяют метод MCA, который позволяет учесть каждую альтернативу и присвоить им баллы по нескольким критериям, которые определяют эффективность данных мер. После этого баллы суммируют в общую оценку с учетом веса показателей. Затем сравнивают альтернативы и принимают решения [Aquila et al. 2019].

Помимо базовых показателей, в Бразилии была разработана методика PAFER (Performance Assessment Framework for Economic Regulators, система оценки эффективности деятельности органов экономического регулирования)18. Она определяет порядок оценки эффективности КНО по четырем этапам: данные – процессы – выходные данные – результат. На каждом этапе анализируют соответствующие критерии, например, следующие факторы: полномочия, функции и цели органа, организационная структура, качество проведения КНМ и др. По завершении каждого этапа оценивают, как те или иные факторы влияют на конечный результат деятельности КНО. В отличие от ранее упомянутой методологии, PAFER позволяет оценивать совокупность факторов, которые непосредственно влияют на конечный результат, а не выгоды и издержки отдельного решения органа власти.

Во многих экономически развитых странах изменения в оценке деятельности КНО, которые в итоге повысили ее эффективность, происходили по инициативе деловых объединений и саморегулируемых организаций [Мартынов 2019]. Соответственно, при апробации вышеизложенных показателей необходимо обсуждать их с деловым сообществом.

Показатели индекса качества администрирования

Один из недостатков действующего порядка оценки деятельности КНО – самостоятельное утверждение показателей и внутриведомственный сбор данных, которые позволяют при необходимости скорректировать итоговый показатель до необходимого значения. Государство не может влиять на расчет показателя, и, соответственно, на представление о реальном положении дел в каждом из видов контроля (надзора). Для устранения данного недостатка целесообразно обратиться к индексу качества администрирования (далее – Индекс администрирования), также разработанному в рамках Приоритетной программы.

Индекс администрирования включает в себя следующие показатели19:

  • умный контроль (риск-ориентированный подход, акцент на наиболее опасных объектах при КНМ);
  • прозрачный и понятный контроль (понятные процедуры, публикация обязательных требований, обобщение правоприменительной практики);
  • снижение затрат для бизнеса (отмена избыточных требований, замена КНМ профилактическими мероприятиями, дистанционный контроль);
  • снижение затрат для государства (автоматизация контроля, эффективность управления ресурсами, оптимизация внутренних процессов);
  • поддержка добросовестных инспекторов (процедуры отбора инспекторов, профессиональный рост, материальное и нематериальное стимулирование, персонифицированная оценка результативности и эффективности, антикоррупционная политика).

Для действенного применения индекса необходим независимый орган, который будет рассчитывать показатели. Таким органом может стать Правительственная комиссия по проведению административной реформы, Счетная палата Российской Федерации или Экспертный совет при Правительстве РФ.

Оценки эффективности деятельности КНО по борьбе с коррупцией

Отечественная и зарубежная практика борьбы с коррупцией показывает, что универсальных верифицируемых показателей оценки уровня коррупции не существует. Невозможно закрепить фиксированные показатели для КНО и требовать их исполнения. Используя исключительно количественные показатели о проделанной работе (количество внутренних проверок, выпущенных инструкций и др.), нельзя оценить реальные достижения в этой сфере.

Показателем, которым нельзя манипулировать, может стать позиция подконтрольных субъектов, которые непосредственно сталкиваются с коррупционными проявлениями в контрольной (надзорной) деятельности.

Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации, проектный офис реформы, замерил показатель «Восприятие уровня коррупции в контрольно-надзорной деятельности» в ходе приоритетного проекта по профилактике коррупции20. В анализе участвовали более 8,6 тыс. представителей бизнеса. В ходе исследования была проанализирована специфика распространения коррупции по отдельным отраслям и сферам, а также по регионам. Индекс восприятия коррупции определялся на основе четырех групп показателей21: коррупция на разных уровнях, последствия коррупции (потери времени/прибыли/снижение объемов производства), уровень вовлеченности в коррупционные практики, уровень пессимизма к перспективе борьбы с коррупцией.

По итогам работы для каждого КНО определяли итоговое значение индекса, а также факторы, которые наиболее негативно влияют на уровень индекса для этого органа власти. Соответственно, КНО получил информацию об уровне коррупции по мнению бизнеса, а также направления деятельности, которые позволят снизить индекс. Вместе с картами коррупционных рисков и собственными целевыми показателями (показатели, которые формируются в сравнении с другими КНО, менее точны ввиду различной специфики деятельности и отраслевых особенностей), КНО получают всеобъемлющий механизм оценки уровня восприятия коррупции и рекомендаций по исправлению «узких мест», а также перечень необходимых мер, составленный на основе предложений бизнеса. КНО каждый год будет получать взвешенную оценку своей деятельности в рамках борьбы с коррупцией и нормативно-правовой механизм для воплощения в жизнь соответствующих мер. Формируется «полный цикл» от выявления проблемы до определения способа ее решения.

Другим потенциальным способом получить независимую оценку уровня коррупции в отдельных сферах может быть опрос (в том числе посредством глубинных интервью) общественных и деловых организаций, а именно:

  • общественных советов КНО;
  • деловых объединений предпринимателей;
  • аппарата Уполномоченного.

Помимо оценки восприятия коррупции, необходимо анализировать доказанные факты привлечения должностных лиц КНО к административной и уголовной ответственности. Чтобы определять показатель качества антикоррупционной деятельности, нужно рассматривать динамику по выявленным нарушениям, их тяжести и судебным решениям, в том числе по кейсам подчиненности крупного бизнеса интересам отдельных должностных лиц [Матвеев 2019]. Для системной работы по сбору и анализу данных целесообразно использовать механизмы ИИ и иностранный опыт, представленный в таблице 3.

 

Таблица 3

Зарубежный опыт использования механизмов ИИ для выявления коррупционных правонарушений и факторов

Table 3

Foreign experience in using AI mechanisms to identify corruption offenses and factors

Название механизма, страна

Краткая характеристика

Наличие российских аналогов

1

Испанская нейронная сеть «SOMs» [López-Iturriaga 2018]

Определяет корреляцию коррупционных происшествий в различных регионах с группой факторов (уровень экономики, налогообложение, безработица, рост численности населения, цен и др.)

Отсутствуют

2

Коррупционная карта Индонезии [Крылова и др. 2021].

Отображает коррупционные случаи по регионам и ранжирует их по величине масштаба

Отсутствуют

3

ИИ-решение RAVN ACE, Великобритания [Ismailov 2020]

Анализирует документы и выявляет коррупционные проявления за счет самообучения и семантического анализа

Схожая технология используется внутри различных отечественных DLP-систем22

4

Sistema de Alertes Rápides (SALER), Испания [Criado J. Ignacio et al. 2020]

Предотвращает коррупцию, нацелена не допустить конфликты интересов между государством и бизнесом, предотвратить и выявить подозрительные государственные закупки и коррупцию (двойное финансирование, иные коррупционные нарушения)

Функционал системы пересекается с ГИС «Посейдон»

5

Operação Serenata de Amor (The Love Serenade), Бразилия [Odilla 2023]

Анализирует документы о расходах государства, выявляет нецелевое использование средств на основе алгоритмов и машинного обучения, автоматически направляет результаты анализа в СМИ, предупреждая о возможных противоправных действиях

Отсутствуют

 

Индекс оценки защищенности граждан в поднадзорных сферах

Основополагающая задача КНО – обеспечивать защиту граждан от угроз риска жизни, здоровью и материальным ценностям. Представляется целесообразным проводить регулярный опрос, чтобы понимать, как общество оценивает уровень защищенности и деятельность КНО, а также результаты обращений в КНО за защитой значимых ценностей от различных рисков и угроз. Подобные социологические опросы в 2019 г. [Южаков и др. 2019] проводила РАНХиГС. Они показали, что реформирование контрольной (надзорной) деятельности снизило риски по важным для граждан ценностям. Только треть опрошенных считает уровень защищенности достаточным. В то же время сокращается доля граждан, которые обращаются в КНО за защитой, и считают, что их деятельность влияет на уровень защищенности.

Гипотеза, выдвинутая в этом исследовании, получила подтверждение: связь между КПЭ КНО и охраняемыми законом ценностями отражена не в полной мере, что также выражается в оценке гражданами и бизнесом.

Соответственно, также была осуществлена цель исследования: создана новая модель оценки деятельности КНО.

Чтобы устранить существующие недостатки и минимизировать риски нарушения действующего законодательства, новая модель должна включать в себя:

  • показатели сокращения ущерба охраняемым законом ценностям (жизнь, здоровье, материальный ущерб);
  • индекс административной нагрузки на бизнес;
  • индекс качества администрирования;
  • оценка эффективности деятельности КНО по борьбе с коррупцией;
  • индекс оценки защищенности граждан в поднадзорных сферах.

Для каждого из представленных показателей, которые входят в единую модель оценки КПЭ КНО, предлагается использовать коэффициенты значимости. Целесообразно присваивать показателям различный вес (очевидно, что наибольший будет у показателя сокращения ущерба охраняемым законом ценностям). Низкое значение любого из индексов не позволит оценивать деятельность КНО как успешную и потребует дополнительного изучения причин.

Заключение

В последние годы подходы к оценке КПЭ КНО значительно изменились. Положительной тенденцией можно считать отказ от «палочных», процессных показателей в сторону оценки уровня причиненного вреда (ущерба). Вместе с тем данный подход имеет ряд недостатков: фактически, КНО сами определяют для себя показатели, по которым отчитываются. Учитывая непрозрачность и закрытость данных, в такой ситуации возможна манипуляция данными. Также, вопреки Постановлению Правительства № 934-р, соотношение между влиянием на риск вреда и объемом затраченных ресурсов, а также уровень вмешательства в деятельность контролируемых лиц отнесены к индикативным показателям. В то же время текущая система оценки КПЭ не учитывает позиции граждан (защищенность граждан в поднадзорных сферах) и бизнеса (оценка административной нагрузки).

Предложенная в настоящей статье новая модель оценки системы результативности и эффективности КНО позволяет разрешить существующие проблемы. Она будет способствовать комплексной оценке КПЭ КНО, а также предоставит возможность детально изучать возникающие проблемы на местах.

Для дальнейшего изучения данной проблематики необходимо провести расчет всех вышеописанных показателей с применением качественных и количественных методов. Кроме этого, следует распределить вес каждого из показателей и интерпретировать полученные данные, чтобы выработать конкретные предложения по совершенствованию работы КНО.

 

1 Федеральный закон «О противодействии коррупции» от 25.12.2008 № 273-ФЗ (последняя редакция). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_82959/).

2 Указ Президента РФ от 16.08.2021 № 478 (ред. от 26.06.2023). «О Национальном плане противодействия коррупции на 2021–2024 годы». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_392999/).

3 Паспорт приоритетной программы «Реформа контрольной и надзорной деятельности» (приложение к протоколу президиума Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и приоритетным проектам от 21.12.2016 N 12) (ред. от 30.05.2017). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_222109/).

4 Постановление Правительства РФ от 05.04.2010 N 215 (ред. от 16.08.2023) «Об утверждении Правил подготовки докладов об осуществлении государственного контроля (надзора), муниципального контроля в соответствующих сферах деятельности и об эффективности такого контроля (надзора)». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_99176/).

5 Распоряжение Правительства РФ от 17.05.2016 № 934-р (ред. от 07.10.2019) «Об утверждении основных направлений разработки и внедрения системы оценки результативности и эффективности контрольно-надзорной деятельности». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_198076/f62ee45faefd8e2a11d6d88941ac66824f848bc2/).

6 МЧС России, МВД России, ФНС России, ФТС России, ФАС России, Роспотребнадзор, Ространснадзор, Россельхознадзор, Роструд, Росздравнадзор, Росприроднадзор, Ростехнадзор, ФМБА России, Росалкогольрегулирование, Росрыболовство.

7 Распоряжение Правительства РФ от 27.04.2018 № 788-р (ред. от 03.04.2019) «Об утверждении перечня ключевых показателей результативности контрольно-надзорной деятельности федеральных органов исполнительной власти». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_297097/).

8 Федеральный закон «О государственном контроле (надзоре) и муниципальном контроле в Российской Федерации» от 31.07.2020 № 248-ФЗ (последняя редакция). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_358750/).

9 Постановление Правительства РФ от 25.06.2021 № 1020 (ред. от 16.12.2021) «Об утверждении Положения о федеральном государственном контроле (надзоре) за соблюдением законодательства Российской Федерации о средствах массовой информации». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_389416/7f1553b9ab7e8f6e2cb86814ca7bf627fcb22c8e/).

10 Постановление Правительства РФ от 29.06.2021 № 1045 (ред. от 13.01.2022) «О федеральном государственном контроле (надзоре) в области связи» (вместе с «Положением о федеральном государственном контроле (надзоре) в области связи») (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.03.2022). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_389059/).

11 Распоряжение Правительства РФ от 17.05.2016 N 934-р (ред. от 07.10.2019) «Об утверждении основных направлений разработки и внедрения системы оценки результативности и эффективности контрольно-надзорной деятельности». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_198076/).

12 Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» от 28.06.2014 N 172-ФЗ (последняя редакция). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841/).

13 Подпрограмма 11 «Государственное регулирование в сфере производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции» государственной программы Российской Федерации «Управление государственными финансами и регулирование финансовых рынков», утвержденной постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 г. № 320.

14 Защита населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, обеспечение пожарной безопасности и безопасности людей на водных объектах» (МЧС России), утв. постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 г. № 300 – базовое значение показателя погибших на пожаре для базового показателя МЧС России за 2016 год (8760 чел.) отличается от прогнозного значения показателя за 2016 г. в государственной программе – 9900 чел.; «Содействие занятости населения» (Роструд), утв. постановлением Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 года № 298 – различия в формулах расчета погибших и пострадавших при несчастных случаях на производстве, в части показателя просроченной задолженности по заработной плате к суммарной номинальной заработной плате – показатели Роструда существенно меньше показателей государственной программы: 0,15% текущий показатель и 0,145% целевой показатель, в государственной программе – 0,2% текущий показатель и 0,5% целевой показатель.

15 Постановление Правительства РФ от 10.03.2022 № 336 (ред. от 23.05.2024) «Об особенностях организации и осуществления государственного контроля (надзора), муниципального контроля». Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_411233/92d969e26a4326c5d02fa79b8f9cf4994ee5633b/).

16 Модель стандартных издержек как альтернатива американскому Doing Business. Nisse.ru. 12.11.2014. (https://nisse.ru/upload/iblock/bb3/SCM_Part%201.pdf?ysclid=lwdbxk3mxr400806323).

17 Приказ Минэкономразвития России от 22.09.2015 № 669 «Об утверждении методики оценки стандартных издержек субъектов предпринимательской и иной экономической деятельности, возникающих в связи с исполнением требований регулирования» (Зарегистрировано в Минюсте России 18.11.2015 № 39755). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_189207/4a4d27965a30955b78643d237e5a4e4bd6a4e95a/).

18 Driving Performance at Brazil’s Electricity Regulatory Agency. OECD. 27.10.2021. (https://www.oecd.org/brazil/driving-performance-at-brazil-s-electricity-regulatory-agency-11824ef6-en.htm).

19 Индекс качества администрирования контрольно-надзорных функций. Контрольно-надзорная и разрешительная деятельность. 01.12.2019. (https://knd.ac.gov.ru/wp-content/uploads/2019/12/Rezultaty-bazovogo-zamera-2018.pdf).

20 «Паспорт приоритетного проекта “Внедрение системы предупреждения и профилактики коррупционных проявлений в контрольно-надзорной деятельности”» (утв. протоколом заседания проектного комитета от 24.04.2018 N 3). Консультант Плюс. (https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_298286/).

21 Итоги ежегодного социологического исследования по антикоррупционной тематике. Контрольно-надзорная и разрешительная деятельность. 11.12.2019. (https://knd.ac.gov.ru/wp-content/uploads/2019/12/11.12_Indeksy_reformy_KND_TSydypov.pdf).

22 Защита от потери данных (Data Leak Prevention, DLP) – решения в сфере информационной безопасности, предназначенные для защиты данных от утечек и небезопасных операций.

×

About the authors

Dina V. Krylova

HSE University

Author for correspondence.
Email: krylovadv@hse.ru
ORCID iD: 0000-0001-5069-0319

Head of the Laboratory for Anti-Corruption Policy (LAP)

Russian Federation, Moscow

Egor A. Artemenko

HSE University

Email: eartemenko@hse.ru
ORCID iD: 0000-0002-6874-620X

Research Fellow, Laboratory for Anti-Corruption Policy (LAP)

Russian Federation, Moscow

Maxim A. Yarovoy

HSE University

Email: myarovoy@hse.ru
ORCID iD: 0000-0001-6190-9726

Expert, Laboratory for Anti-Corruption Policy (LAP)

Russian Federation, Moscow

References

  1. Алехнович А.О., Анучин Л.А. (2021) Оценка и корректировка правоприменительной практики контрольных и надзорных органов: индекс административного давления // Вопросы государственного и муниципального управления. № 1. С. 7–29.
  2. Alekhnovich A.O., Anuchin L.A. (2021) Ocenka i korrektirovka pravoprimenitel’noj praktiki kontrol’nyh i nadzornyh organov: indeks administrativnogo davlenija [Assessing and Adjusting the Law Enforcement Practice of Control and Supervisory Authorities: Administrative Pressure Index]. Voprosy gosudarstvennogo i munitsel’nogo upravleniya. no. 1, pp. 7–29. (In Russ.)
  3. Кнутов А.В., Плаксин С.М., Григорьева Н.Л., Синятуллин Р.Х., Чаплинский А.В., Успенская А.М. (2020) Сложность российских законов. Опыт синтаксического анализа. М.: Издательский дом НИУ ВШЭ. С. 312.
  4. Knutov A.V., Plaksin S.M., Grigoryeva N.L., Sinyatullin R.H., Chaplinsky A.V., Uspenskaya A.M. (2020) Slozhnost’ rossijskih zakonov. Opyt sintaksicheskogo analiza [The Complexity of Russian Laws. Experience of Syntactic Analysis]. Moscow: Izdatel’skij dom NIU VShJe. 312 p. (In Russ.)
  5. Крылова Д.В., Максименко А.А. (2021) Использование искусственного интеллекта в вопросах выявления и противодействия коррупции: обзор международного опыта // Государственное управление. Электронный вестник. № 84. С. 241–255. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2021-84-241-255
  6. Krylova D.V., Maksimenko A.A. (2021) Ispol’zovanie iskusstvennogo intellekta v voprosah vyjavlenija i protivodejstvija korrupcii: obzor mezhdunarodnogo opyta [The Use of Artificial Intelligence in Detecting and Counteracting Corruption: AReview of International Experience]. Gosudarstvennoe upravlenie. Elektronnyi vestnik. no. 84, pp. 241–255. https://doi.org/10.24412/2070-1381-2021-84-241-255 (In Russ.)
  7. Левин С.Н., Саблин К.С., Руцкий В.Н. (2018) Практики взаимодействия предпринимателей с властью в регионах «ресурсного типа» современной России: «картины власти» и подходы к исследованию // Мир России. Т. 27. № 3. С. 6–27. https://doi.org/10.17323/1811-038X-2018-27-3-6-27
  8. Levin S.N., Sablin K.S., Rutskiy V.N. (2018) Praktiki vzaimodejstvija predprinimatelej s vlast’ju v regionah “resursnogo tipa” sovremennoj Rossii: “kartiny vlasti” i podhody k issledovaniju [Practices of Interaction between Entrepreneurs and Power in the Regions of “Resource Type” of Modern Russia: “Power Pictures” and Approaches to Research]. Mir Rossii. vol. 27, no. 3, pp. 6–27. https://doi.org/10.17323/1811-038X-2018-27-3-6-27 (In Russ.)
  9. Мартынов А.В. (2019) Перспективы применения механизма «регуляторной гильотины» при реформировании контрольно-надзорной деятельности // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. № 5. C. 143–165.
  10. Martynov A.V. (2019) Perspektivy primenenija mehanizma “reguljatornoj gil’otiny” pri reformirovanii kontrol’no-nadzornoj dejatel’nosti [Prospects of Application of the Mechanism of “Regulatory Guillotine” in Reforming of Control and Supervisory Activity]. Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo. no. 5, pp. 143–165. (In Russ.)
  11. Матвеев И.А. (2019) Крупный бизнес в путинской России: старые и новые источники влияния на власть // Мир России. Т. 28. № 1. С. 54–74. https://doi.org/10.17323/1811-038X-2019-28-1-54-74
  12. Matveev I.A. (2019) Krupnyj biznes v putinskoj Rossii: starye i novye istochniki vlijanija na vlast’ [Big Business in Putin’s Russia: Old and New Sources of Influence on Power]. Mir Rossii. vol. 28, no. 1, pp. 54–74. https://doi.org/10.17323/1811-038X-2019-28-1-54-74 (In Russ.)
  13. Минервин И.Г. (2015) Эволюция электронного правительства в США // Экономические и социальные проблемы России. № 2. С. 48–75.
  14. Minervin I.G. (2015) Jevoljucija elektronnogo pravitel’stva v SShA [Evolution of E-government in the USA]. Ekonomicheskie i social’nye problemy Rossii. no. 2, pp. 48–75. (In Russ.)
  15. Миронюк М.Г., Тимофеев И.Н., Ваславский Я.И. (2006) Универсальные сравнения с использованием количественных методов анализа (Обзор прецедентов) // Полис. Политические исследования. № 5. С. 39–57. https://doi.org/10.17976/jpps/2006.05.04
  16. Mironyuk M.G., Timofeev I.N., Vaslavsky J.I. (2006) Universal’nye sravnenija s ispol’zovaniem kolichestvennyh metodov analiza (obzor precedentov) [Universal Comparisons Using Quantitative Methods of Analysis (Review of Precedents)]. Polis. Politicheskie issledovanija. no. 5, pp. 39–57. (In Russ.)
  17. Оксамытный В.В (2017) Юридическая компаративистика. М.: ЮНИТИ-ДАНА. С. 167.
  18. Oksamytny V.V (2022) Juridicheskaja komparativistika [Legal Comparativism]. Moscow: UNITY-DANA.167 p. (In Russ.)
  19. Рождественская Н.В. (2009) Влияние качества бюрократии на экономический рост (на примере стран G8) // Известия Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена. № 101. С. 82–86.
  20. Rozhdestvenskaya N.V. (2009) Vlijanie kachestva bjurokratii na ekonomicheskiy rost (na primere stran G8) [Influence of Quality of Bureaucracy on Economic Growth (On the Example of G8 Countries)]. Izvestija Rossijskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta im. A.I. Gercena. no. 101, pp. 82–86. (In Russ.)
  21. Трунцевский Ю.В. (2017) Оценка издержек по соблюдению стандартов и правил регулирования (комплаенса) хозяйствующими субъектами // Журнал российского права. № 4. С. 45–55. https://doi.org/10.12737/article_58e39ece7f8fd9.35876323
  22. Truntsevsky Y.V. (2017) Ocenka izderzhek po sobljudeniju standartov i pravil regulirovanija (komplaensa) hozjajstvujushhimi subjektami [Estimation of the Costs of Compliance with Standards and Rules of Regulation (Compliance) by Economic Subjects]. Zhurnal rossijskogo prava. no. 4, pp. 45–55. https://doi.org/10.12737/article_58e39ece7f8fd9.35876323 (In Russ.)
  23. Южаков В.Н., Добролюбова Е.И., Покида А.Н., Зыбуновская Н.В. (2019) Реформа контрольно-надзорной деятельности государства: оценка с позиции граждан // Вопросы государственного и муниципального управления. № 2. С. 71–92.
  24. Yuzhakov V.N., Dobrolyubova E.I., Pokida A.N., Zybunovskaya N.V. (2019) Reforma kontrol’no-nadzornoj dejatel’nosti gosudarstva: ocenka s pozicii grazhdan [Reform of Control and Supervisory Activity of the State: Assessment from the Position of Citizens]. Voprosy gosudarstvennogo i munitsional’nogo upravleniya. no. 2, pp. 71–92. (In Russ.)
  25. Aquila G. et al. (2019) Quantitative Regulatory Impact Analysis: Experience of Regulatory Agencies in Brazil // Utilities Policy. vol. 59, p. 10093. https://doi.org/10.1016/j.jup.2019.100931
  26. Criado J. Ignacio., Valero-Torrijos J., Villodre J. (2020) Algorithmic Transparency and Bureaucratic Discretion: The Case of SALER Early Warning System // Information Polity. no. 25, pp. 449–470.
  27. Ismailov B. (2020) Organizational and Legal Aspects of Digital Technologies in Counteracting Corruption // The American Journal of Political Science Law and Criminology. no. 12, pp. 32–40.
  28. López-Iturriaga F.J., Sanz I.P. (2018) Predicting Public Corruption with Neural Networks: An Analysis of Spanish Provinces // Social Indicators Research. vol. 140, no. 3, pp. 975–998. https://doi.org/10.1007/s11205-017-1802-2
  29. Tran Y.T., Nguyen N.P., Bisogno M. (2020) The Impact of the Performance Measurement System on the Organizational Performance of the Public Sector in a Transition Economy: Is Public Accountability a Missing Link? // Cogent Business & Management. vol. 7, pp. 1–17. https://doi.org/10.1080/23311975.2020.1792669
  30. Odilla F., Mattoni A. (2023) Unveiling the Layers of Data Activism: The Organising of Civic Innovation to Fight Corruption in Brazil // Big Data & Society. no. 10, pp. 1–16.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».