Выявление значимых факторов формирования репутации российской вла-сти: по результатам социологического исследования: DOI: 10.22394/2071-2367-2024-19-5-99-123     EDN: TDPUPU

Нина Николаевна Розанова; Станислав Андреевич Ксенофонтов

Авторы

Розанова Нина Николаевна Смоленский государственный университет
Ксенофонтов Станислав Андреевич Смоленский государственный университет

Ключевые слова:

репутация российской власти, факторы оценки репутации, формирование положительной репутации, прогнозная модель, матмеатическая статистика, Data Mining

Аннотация

Цель статьи – выявить значимые факторы формирования репутации российской власти, определив зависимость между ними и оценкой репутации населением.

Эмпирической базой исследования является массив данных – результаты массовых социологических опросов населения, проведенных в
2021–2022 гг. в 11-ти субъектах РФ.

Использование методов математической статистики и интеллектуального анализа данных (Data Mining) позволило получить следующие результаты.

На оценку репутации российской власти для респондентов статистически значимое влияние оказывают следующие факторы: особенности восприятия репутации (смещение диапазона эквивалентности восприятия; интерес к деятельности власти; доверие к людям и организациям; персональная удовлетворенность жизнью; оценка содержательных характеристик репутации).

Оценивая репутацию российской власти, респонденты, по сути, оценивают ее честность, ответственность, справедливость, силу власти, близость к народу, профессионализм и неподкупность. Именно эти характеристики, их оценка определяют совокупную оценку репутации российской власти.

Построенная при этом прогнозная модель, позволяет правильно предсказать 57,5% от всего объема значений. Прогностическая роль модели определяется возможностью целенаправленного влияния на данные факторы для соответствующего изменения общественного мнения, направленного на повышение оценки и формирование положительной репутации.

Перспективы дальнейшего исследования связаны с изучением влияния всей совокупности факторов формирования репутации российской власти, построением соответствующей прогнозной модели с повышением ее точности, эмпирической апробацией на примере пилотного региона.

Биографии авторов

Розанова Нина Николаевна, Смоленский государственный университет

кандидат педагогических наук, доцент кафедры менеджмента, начальник управления по научной работе

SPIN-код: 4820-9714. AuthorID: 718061, Researcher:
R-9751-2019, Scopus ID 57199392873

Ксенофонтов Станислав Андреевич, Смоленский государственный университет

ст. преподаватель кафедры цифровых и аналитических технологий

SPIN-код: 7485-5706, AuthorID: 738414, Researcher ID:
HZJ-3432-2023

Библиографические ссылки

Ботнарь Д.С., Сизганова Е.Ю. Формирование позитивной цифровой репутации органов государственной и муниципальной власти // Вестник Чебоксарского филиала Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации. – 2020. – № 4 (23). – С. 92–99. EDN: LEYUEA.

Баженова Е.А., Ширинкина М.А. Коммуникативные приемы управ-ления цифровой репутацией органов исполнительной власти // Вирту-альная коммуникация и социальные сети. – 2024. – Т. 3. № 3 (11). – С. 255–263. DOI: https://doi.org/10.21603/2782-4799-2024-3-3-255-263. EDN: AVOISJ.

Дубновицкая А.А. (2021). Кто доволен своей зарплатой? О чем говорят данные РМЭЗ // Прикладная эконометрика. – 2021. –

№4 (64). – С. 49–69. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2021-64-49-69. EDN: XHNASD.

Ильичева Л.Е., Лапин А.В. Ценностные и социальные детер-минанты устойчивого развития российских регионов в эпоху гло-бальной цивилизационной деформации: монография. – М.: «Изда-тельство «Проспект», 2022. – 344 с. EDN: YYBPSL.

Koссова Е.В., Косорукова М.А. Оценивание влияния высшего образования на здоровье: сравнение многомерной рекурсивной пробит-модели и мэтчинга // Прикладная эконометрика. – 2023. –

№ 1 (69). – С. 65–90. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2023-69-65-90. EDN: CVZBKK.

Ландерова А.А., Россенко Л.А. Репутационные факторы субъ-екта Российской Федерации: социокультурный и политический аспекты. – Вестник Поволжского института управления. – 2022. – Т. 22. –

№ 1. – С. 100–110. DOI: 10.22394/1682-2358-2022-1-100-110. EDN: TGSVTC.

Носко В.П. Эконометрика: в 2-х книгах. Кн.1. – М.: Дело, 2021. – 704 c.

Ревенко В.В. Дифференциация понятий «образ», «имидж», «репутация» и «бренд» в политическом дискурсе // Проблемы управления (Минск). – 2024. – № 3 (93). – С. 96–100. EDN: PNLDEX.

Рогачев С.В., Ильичева М.В., Иванов А.В. Социальное доверие и процесс консолидации общества: новые возможности и риски // Известия Тульского государственного университета. Гуманитар-ные науки. – 2022. – Выпуск 1. – С. 129-140. URL:. DOI: 10.24412/2071-6141-2022-1-129-140 EDN: NOCHSG.

Черкашин М.Д. Доверие населения к органам власти как фактор социальной консолидации общества // Коммуникология: электронный научный журнал. – 2019. – Т. 4. № 3. – С. 74–82. EDN: RTDZET

Шестакова Е.В. Использование новых цифровых технологий для управления репутацией в системе органов государственной власти (на примере Пермского края) // Города и местные сообще-ства. – 2022. – Т. 1. – С. 295–304. EDN: SIOMQI.

Agresti, A. (2012) Categorical Data Analysis. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons. 742 p.

Bustos, E.O. (2021) Organizational Reputation in the Public Ad-ministration: A Systematic Literature Review. Public Administration Review. Vol. 81. no. 2, P. 731–751. DOI: https://doi.org/10.1111/puar.13363.

Lee, D. & Van Ryzin, G.G. (2019) Measuring bureaucratic reputa-tion: Scale development and validation. Governance. Vol. 32. no. 1. Pp. 177–191. DOI: https://doi.org/10.1111/gove.12371.

Lee, D. &Van Ryzin, G.G. (2020) Bureaucratic reputation in the eyes of citizens: an analysis of US federal agencies. International Re-view of Administrative Sciences. Vol. 86. no. 1. Pp. 183–200. DOI: https://doi.org/10.1177/0020852318769127.

McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data // Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). no. 42 (2).

Pp. 109–142. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1980.tb01109.x.

Morrow-Howell, N. & Proctor, E. (1992). The Use of Logistic Re-gression in Social Work Research. Journal of Social Service Research. Vol. 16. no. 1-2. Pp. 87–104. DOI: https://doi.org/10.1300/J079v16n01_05.

Wasserman, S. & Pattison, P. (1996) Logit models and logistic re-gressions for social networks: I. An introduction to Markov graphs and p*. Psychometrika. no. 61(3), P. 401–425. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02294547.

Yang, J., Dong, C. & Chen, Y. (2021) Government’s Economic Per-formance Fosters Trust in Government in China: Assessing the Moder-ating Effect of Respect for Authority. Social Indicators Research. Vol. 154. no. 2. P. 545–558. DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02553-y.

Botnar`, D.S. and Sizganova, E.Yu. (2020) Formirovanie pozitivnoj cifrovoj reputacii organov gosudarstvennoj i municipal`noj vlasti. Vestnik Cheboksarskogo filiala Rossijskoj akademii narodnogo xo-zyajstva i gosudarstvennoj sluzhby` pri Prezidente Rossijskoj Federacii. no. 4 (23).

P. 92–99. EDN: LEYUEA. (In Russ.).

Bazhenova, E.A. and Shirinkina, M.A. (2024) Kommunikativny`e priemy` upravleniya cifrovoj reputaciej organov ispolnitel`noj vlasti. Virtual`naya kommunikaciya i social`ny`e seti. Vol. 3. no. 3, P. 255–263. DOI: https://doi.org/10.21603/2782-4799-2024-3-3-255-263.

EDN: AVOISJ. (In Russ.).

Dubnoviczkaya, A.A. (2021). Kto dovolen svoej zarplatoj? O chem govoryat danny`e RME`Z. Prikladnaya e`konometrika. no. 4 (64),

P. 49–69. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2021-64-49-69. EDN: XHNASD. (In Russ.).

Il`icheva, L.E. and Lapin, A.V. (2022) Cennostny`e i social`ny`e de-terminanty` ustojchivogo razvitiya rossijskix regionov v e`poxu glob-al`noj civilizacionnoj deformacii: monografiya. M.: «Izdatel`stvo «Prospekt». 344 p. EDN: YYBPSL. (In Russ.).

Kossova, E.V. and Kosorukova, M.A. (2023) Ocenivanie vliyaniya vy`sshego obrazovaniya na zdorov`e: sravnenie mnogomernoj rekur-sivnoj probit-modeli i me`tchinga. Prikladnaya e`konometrika. no. 1 (69), P. 65–90. DOI: https://doi.org/10.22394/1993-7601-2023-69-65-90. EDN: CVZBKK. (In Russ.).

Landerova, A.A. and Rossenko, L.A. (2022) Reputacionny`e faktory` sub``ekta Rossijskoj Federacii: sociokul`turny`j i politicheskij aspekty`. Vestnik Povolzhskogo instituta upravleniya. Vol. 22, no. 1,

P. 100–110. DOI: 10.22394/1682-2358-2022-1-100-110. EDN: TGSVTC. (In Russ.).

Nosko, V.P. (2021) E`konometrika: v 2-x knigax. Kn.1. M.: Delo. 704 c. (In Russ.).

Revenko, V.V. (2024) Differenciaciya ponyatij «obraz», «imidzh», «reputaciya» i «brend» v politicheskom diskurse. Problemy` upravleni-ya Minsk, no. 3 (93), P. 96–100. EDN: PNLDEX. (In Russ.).

Rogachev, S.V., Il`icheva, M.V. and Ivanov, A.V. (2022) Social`noe doverie i process konsolidacii obshhestva: novy`e vozmozhnosti i riski. Izvestiya Tul`skogo gosudarstvennogo universiteta. Gumanitarny`e nauki. no. 1, P. 129-140. DOI: 10.24412/2071-6141-2022-1-129-140 EDN: NOCHSG. (In Russ.).

Cherkashin, M.D. (2019) Doverie naseleniya k organam vlasti kak faktor social`noj konsolidacii obshhestva. Kommunikologiya: e`lektronny`j nauchny`j zhurnal. Vol. 4. no. 3, p. 74–82. EDN: RTDZET. (In Russ.).

Shestakova, E.V. (2022) Ispol`zovanie novy`x cifrovy`x texnologij dlya upravleniya reputaciej v sisteme organov gosudarstvennoj vlasti (na primere Permskogo kraya).Goroda i mestny`e soobshhestva. Vol. 1.

Pp. 295–304. EDN: SIOMQI. (In Russ.).

Agresti, A. (2012) Categorical Data Analysis. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons. 742 p. (In Eng.).

Bustos, E.O. (2021) Organizational Reputation in the Public Administra-tion: A Systematic Literature Review. Public Administration Review.

Vol. 81. no. 2, P. 731–751. DOI: https://doi.org/10.1111/puar.13363.

(In Eng.).

Lee, D. & Van Ryzin, G.G. (2019) Measuring bureaucratic reputation: Scale development and validation. Governance. Vol. 32. no. 1. p. 177–191. DOI: https://doi.org/10.1111/gove.12371. (In Eng.).

Lee, D.Vand Ryzin, G.G. (2020) Bureaucratic reputation in the eyes of cit-izens: an analysis of US federal agencies. International Review of Administrative Sciences. Vol. 86. no. 1, P. 183–200. DOI: https://doi.org/10.1177/0020852318769127. (In Eng.).

McCullagh, P. (1980). Regression Models for Ordinal Data. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). no. 42 (2),

P. 109–142. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1980.tb01109.x. (In Eng.).

Morrow-Howell, N. & Proctor, E. (1992). The Use of Logistic Regression in Social Work Research. Journal of Social Service Research. Vol. 16. no. 1-2. Pp. 87–104. DOI: https://doi.org/10.1300/J079v16n01_05. (In Eng.).

Wasserman, S. and Pattison, P. (1996) Logit models and logistic regressions for social networks: I. An introduction to Markov graphs and p*. Psychometrika. no. 61(3). Pp. 401–425. DOI: https://doi.org/10.1007/BF02294547. (In Eng.).

Yang, J., Dong, C. and Chen, Y. (2021) Government’s Economic Perfor-mance Fosters Trust in Government in China: Assessing the Moderating Effect of Respect for Authority. Social Indicators Research. Vol. 154. no. 2,

p. 545–558. DOI: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02553-y. (In Eng.).