Кто дописывает законы между чтениями: 23 415 вставок, 8890 поправок и одна закономерность
Чужеродные вставки в законы на манер США — существуют ли? GPТimage. Дума: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц. Все три источника в конце поста.
Законопроект вносят с одним содержанием, а принимают с другим. Между первым и вторым чтением в текст добавляют абзацы, которых при внесении не было, — и голосуют уже за это. В восьмом созыве таких добавленных абзацев 23 415 в 1749 законопроектах.
Вопрос, который напрашивается: кто их туда пишет и в чьих интересах.
Первую половину вопроса я закрыл. Вторую — нет, и дальше объясню, почему не берусь и что для этого понадобилось бы. Заодно расскажу, почему в этом тексте не будет ни одной фамилии и ни одного слова «пролоббировал».
Что вообще считается
Берётся текст законопроекта при внесении и текст ко второму чтению. Постабзацное сравнение с порогом схожести 0,60: абзац второй редакции считается вставкой, если ни один абзац первой не похож на него сильнее порога. Куски короче 120 знаков и шапка не в счёт — это правка нумерации.
Дальше у каждой вставки измеряются два свойства.
Первое — насколько она далека от предмета законопроекта. Считается расстояние между вставкой и полным текстом внесённой редакции. Вставка про порядок уплаты пошлины внутри закона о пошлинах близка к предмету; вставка про административную ответственность внутри закона о финансовых операциях — далека.
Второе — насколько узко она адресована. Семь групп признаков: отсылка к перечню или реестру, особый режим территории, особый статус организации, изъятие из общего правила, льгота, допуск через лицензию, отсылка к подзаконному акту.
Ни один из этих признаков сам по себе ничего не доказывает. Юридический текст в принципе полон оговорок. Поэтому главное — контроль: плотность признаков во вставках сравнивается не с абстрактной нормой, а с текстом того же самого законопроекта при внесении. Закон сравнивается сам с собой.
Первый результат: сдвиг есть, но он крошечный
Вставки чуть плотнее по признакам узкой адресности, чем исходный текст того же закона: +0,98 совпадения на 10 000 знаков, у 42% законов вставки адреснее исходника против 34%, где наоборот. Различие устойчиво и уверенно отличается от нуля.
И тут же оговорка, без которой цифра врёт: +0,98 на 10 000 знаков — это примерно одна лишняя оговорка на десять страниц. На выборке в 1749 законов статистическая значимость достигается почти при любом систематическом сдвиге. Сказать «ко второму чтению законы затачивают под своих» эти данные не позволяют. Сдвиг на порядок меньше, чем предполагает конспирологическая версия.
Второй результат: связь с временем
Чем больше в законопроекте вставок, тем длиннее путь от первого чтения к третьему: ρ = +0,219. Связь не сводится к объёму — внутри крупных законов она +0,188, внутри мелких +0,212, то есть дело не в том, что большие законы правятся дольше.
Направление причинности из корреляции не следует. Можно читать как «долгое обсуждение позволяет вставить больше», можно — как «вставки требуют времени на согласование».
Третий результат — тот, ради которого всё затевалось
Дальше я взял таблицы поправок системы обеспечения законодательной деятельности — официальные документы, где у каждой поправки указан автор и решение комитета. Разобрал 8890 поправок по 1689 законопроектам и привязал к ним вставки по совпадению словоформ. Привязалось 10 978 вставок из 23 415.
Теперь можно спросить: у поправок какого происхождения чаще встречаются вставки, которые одновременно далеки от предмета закона и узко адресованы?
Таблица 1. Дума: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.
Таблица 1. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.
Поправка с тройной подписью — правительство, депутаты и сенаторы разом — почти втрое чаще несёт норму, далёкую от предмета закона и адресованную узкой категории, чем поправка любого другого происхождения.
Это не про то, кто плохой. Тройная подпись — признак крупной согласованной правки, в которую технически удобно упаковать разнородные нормы. Именно в таких пакетах и появляется то, что в исследовательской литературе называют прицепными поправками: норма, которая едет в законе не потому, что относится к его предмету, а потому, что закон едет.
Проверка на смещение: у поправок, где автор не распознан из-за качества документа, доля таких вставок 4,9% — ровно как в среднем. Потеря данных выводы не искажает.
Куда именно эти нормы попадают
Из вставок построен граф: 3592 узла и 18 043 связи. Узлы — законопроекты, статьи, нормативные акты, категории адресатов. Связи взвешены числом вставок.
Акты, которые чаще всего правят именно чужеродными вставками:
Таблица 2. Дума: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.
Таблица 2. Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.
Первая строка — не отдельный акт, а целый класс: «о внесении изменений в отдельные законодательные акты» и есть штатная упаковка для разнородных правок.
Категории адресатов у чужеродных вставок: отсылка к перечню или реестру — 359, лицензиат — 138, отсылка к подзаконному акту — 64, саморегулируемая организация — 63, получатель льготы — 61, резидент особой экономической зоны — 16.
Как это выглядит на конкретном законе
Законопроект №489384-8, «О внесении изменений в Федеральный закон "О несостоятельности (банкротстве)" и отдельные законодательные акты Российской Федерации». По нему больше всего вставок с обоими признаками — 60.
Одна из них, дословно: «Саморегулируемая организация арбитражных управляющих относится к одной из трёх групп при соблюдении условий, предусмотренных настоящей статьёй. Минимальный размер сформированного компенсационного фонда саморегулируемой организации…»
Что здесь факт: норма делит саморегулируемые организации арбитражных управляющих на три группы и устанавливает для них требования к размеру компенсационного фонда. Норма появилась ко второму чтению. По измерению она далека от исходного предмета законопроекта и адресована узкой категории — саморегулируемым организациям.
Что здесь не факт и чего я не утверждаю: что норма кем-то пролоббирована, что она кому-то выгодна, что за ней кто-то стоит. Требования к компенсационным фондам — обычный предмет регулирования, и деление на группы может быть добросовестной технической нормой. Я вижу признаки, а не намерения.
Почему в этом тексте нет фамилий
Скажу прямо, потому что это часть метода, а не осторожность ради осторожности.
Под поправкой стоят все соавторы, а писал текст кто-то один — разделить по документу невозможно. Назвать фамилию рядом со словами «узко адресованная норма» значит сообщить читателю то, чего данные не содержат: связь между человеком и интересом. Это уже не статистика, а обвинение, и оно не следует из того, что я посчитал.
Поэтому работа идёт на уровне конфигураций подписи и категорий адресатов. Всё, что названо поимённо в этом тексте, — номера законопроектов и дословные цитаты из официальных документов, которые каждый может открыть сам.
И ещё одно. Узкая адресность нормы законна. Переходные положения для отрасли, требования к конкретному типу организаций, льготы для резидентов особой зоны — это нормальная законодательная техника. Признак — повод посмотреть внимательнее, а не улика.
Так как всё-таки искать лоббизм по смыслу
Честный ответ: тем, что я посчитал, — никак. Регулярное выражение видит слово «реестр», но не видит, кому от этого реестра станет лучше. Расстояние между текстами показывает, что норма чужая этому закону, но не показывает, чья она.
Что для этого нужно, по шагам.
Шаг первый, машинный, уже сделан. Из 23 415 вставок отобраны 555 привязанных к авторам, у которых оба признака сразу. Это сокращение объёма в сорок раз — с непрочитываемого до прочитываемого.
Шаг второй, разбор смысла. Каждую из 555 вставок надо прочитать и выписать структурно: что меняется, кто адресат по тексту, сужается ли круг лиц по сравнению с прежней редакцией, появляется ли отсылка к акту правительства, есть ли исключение из общего правила и для кого. Это извлечение из текста, а не суждение о мотивах — и именно поэтому такую работу можно поручить машине с несколькими независимыми проходами и сверкой: там, где несколько независимых читателей расходятся, карточка уходит человеку.
Шаг третий, внешнее подтверждение. Вот здесь появляется смысл, которого нет в тексте. Норма про компенсационные фонды саморегулируемых организаций становится сюжетом только если рядом лежит публичное обсуждение: отраслевая позиция, письмо объединения, стенограмма слушаний, публикация профильного издания. Без внешнего источника это остаётся описанием текста.
Шаг четвёртый, разметка для проверки. Сто вставок, размеченных вручную, дают возможность померить, насколько хорошо автоматика попадает, — и без этого числа любая автоматика бесполезна, потому что неизвестно, насколько она врёт.
Пробовал ли я нейросетевое извлечение отношений? Да. У меня был чекпойнт модели, которая строит графы знаний из текста, — она загрузилась целиком и оказалась технически исправной. Но проверка эмбеддингов показала, что русских токенов она практически не видела: их векторы стоят почти там же, где были при инициализации. Модель обучалась на другом языке и другой предметной области, и на текстах Думы дала бы правдоподобный мусор. Дообучение упирается в тот же шаг четвёртый — размеченных примеров нет. Но если будет заказ от государственной структуры, то анализатор натренирую за неделю, так как нужно много мощностей вроде нескольких H200 или лучше Blackwell 6000.
Спорное
«Вы измеряете слова, а не деньги». Да. И это принципиальный предел: в России нет ни реестра лоббистов, ни деклараций о расходах на продвижение интересов. Все пятьдесят пять формул из зарубежных методик, которые я просматривал, упираются в эти два источника, и работают из них ровно те три, что опираются на текст.
«13,5% против 4,8% — это может быть просто размер». Сильное возражение. Тройную подпись собирают под крупные пакетные правки, а в большом пакете чужеродная норма появляется хотя бы по теории вероятностей. Разделить «эффект пакета» и «эффект согласования» на этих данных я не могу.
«Порог 0,60 и семь групп маркеров вы выбрали сами». Верно. При другом пороге изменится число вставок, при другом словаре — доли. Числа устойчивы к делению выборки, но не к смене определения.
Если у вас есть версия, какие именно вставки стоит прочитать первыми, — напишите номер законопроекта. Список из 555 у меня есть, и порядок чтения в нём пока определяет машина, а не смысл.
Данные: 5787 поимённых голосований VIII созыва, 2405 пар «внесённая редакция — редакция ко второму чтению», 23 415 вставок, 8890 поправок из официальных таблиц системы обеспечения законодательной деятельности. Все названия и цитаты — дословные из официальных документов.
Выводы для ЛЛ
Между чтениями в законопроекты восьмого созыва дописано 23 415 абзацев в 1749 законопроектах. У 10 978 вставок удалось установить автора — через официальные таблицы поправок (8890 поправок, 1689 законопроектов).
Закономерность одна и она измеримая: поправка с тройной подписью (правительство + депутаты + сенаторы разом) несёт норму, далёкую от предмета закона и адресованную узкой категории, в 13,5% случаев против 4,8% у остальных — почти втрое чаще.
Каждая вставка сравнивается с текстом того же законопроекта при внесении, а не с абстрактной нормой: закон меряется сам собой.
Слова «лоббизм» и фамилий в тексте нет намеренно: измерены свойства текста, а не мотивы людей. Реестра лоббистов и деклараций о расходах в России нет, поэтому «за чьи деньги» из этих данных не следует.
Честное возражение, которое я не могу закрыть: тройную подпись собирают под крупные пакеты, а в большом пакете чужеродная норма появляется и по теории вероятностей.
Источники — https://sozd.duma.gov.ru/ (тексты редакций и таблицы поправок) и http://vote.duma.gov.ru/ (поимённые голосования).
Источник — открытые поимённые голосования с официального сайта Государственной Думы: http://vote.duma.gov.ru/; тексты законов — https://sozd.duma.gov.ru/; http://api.duma.gov.ru/ — для расчётов, таблиц.
UPD:
ВЫВОДЫ
Между первым и вторым чтением законы меняются массово: в 1749 законопроектах найдено 23 415 новых абзацев, а чем больше таких вставок, тем дольше закон идёт к третьему чтению. Но сами вставки в среднем лишь немного более «узко адресованы», чем исходный текст — этого недостаточно, чтобы говорить о системном лоббизме.
Самая сильная закономерность — у поправок с тройной подписью: Правительство + депутаты + сенаторы. В них чужеродные и узко адресованные нормы встречаются почти втрое чаще — 13,5% против 4,8% у остальных. Это не доказательство чьих-то интересов, но хороший фильтр: именно такие пакеты стоит проверять первыми.




