Введение 3
Глава 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ОСНОВНЫХ ДЕТЕРМИНАНТОВ КОРРУПЦИИ 5
1.1 Экономические причины коррупции 6
1.2. Политические причины коррупции 12
1.3 Социальные и культурные причины коррупции 17
Глава 2. МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ 19
2.1 Статические методы анализа панельных данных 19
2.2 Метод инструментальных переменных и обобщенный метод моментов 24
2.3 Динамические методы анализа панельных данных 28
Глава 3. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ 33
3.1 Данные и регрессоры 33
3.2 Спецификация моделей и результаты оценивания 42
3.3 Интерпретация результатов и выводы 46
Заключение 50
Список литературы 52
Приложения 55
17 апреля 2019 года Председатель Правительства РФ Дмитрий Медведев, выступая с ежегодным отчетом перед Государственной Думой заявил, что «в России остается еще масса проблем, связанных с коррупцией». Аудитор Счетной палаты Татьяна Блинова в рамках выступления на Апрельской международной конференции Высшей школы экономики сообщила, что объем выявленных нарушений в 2018 году составил 294,6 млрд. рублей, что в 2,5 раза больше по сравнению с 2017 годом. Наконец, 9 апреля 2019 года СМИ стало известно о докладе Генерального прокурора РФ Юрия Чайки Совету Федерации, в котором говорится, что ущерб от коррупции в России по итогам 2018 года составил 65 миллиардов рублей.
Все эти заявления говорят об одном: проблема коррупции в России актуальна, о ней говорят руководители государства, сотрудники регулирующих и надзорных органов, представители общественных организаций и обычные люди, каждый день сталкивающиеся с бытовой коррупцией. Вместе с тем масштабная коррупция не уникальное для России явление. Согласно индексу восприятия коррупции, рассчитываемому международной организацией Transparency International, в 2017 году 89 стран имели показатель ниже 50 по стобалльной шкале, что говорит о крайней скверной ситуации с коррупцией в мире вообще. В связи с этим, интерес представляет вопрос не о причинах этого явления в данной конкретной стране, но о поиске некоторых общих универсальных факторов, которые влияют на уровень коррупции в государстве, независимо от его географического положения. Именно такую цель ставит перед собой автор этой работы.
На сегодняшний день существуют эффективные и хорошо разработанные методы эконометрического анализа данных, которые являются мощным оружием в руках любого экономиста. Эконометрика позволяет статистически ответить на вопрос о причинах того или иного явления и предоставляет для этого богатый инструментарий, теоретическое обоснование которого опирается на строгие положения теории вероятностей и математической статистики. В рамках данной работы эконометрика является основным средством для решения поставленной цели.
Все вышесказанное обосновывает структуру данной работы. В главе 1 проводится теоретический обзор основных, по мнению автора, факторов, которые могут оказывать влияние на уровень коррупции в стране. Теоретические положения сопровождаются примерами из современной российской практики, взятыми из СМИ и открытых источников. В главе 2 обсуждаются эконометрические методы анализа панельных данных, их преимущества и недостатки, а также дается их подробное теоретико-математическое описание. В главе 3 эти методы применяются для оценивания различных спецификаций уравнения линейной регрессии, в котором в качестве зависимой переменной выступает индекс восприятия коррупции (CPI), а в качестве регрессоров некоторые социально-экономические показатели, выбор которых осуществлялся на основе выводов главы 1. Для построения регрессии используются данные о 131 стране в 2000 году и с 2002 по 2017 год.
Автор надеется, что результаты данной работы окажутся полезны широкому кругу лиц, среди которых специалисты по изучению коррупции, экономисты, политологи, социологи и другие исследователи в области общественных наук. Исследование также может быть использовано представителям бизнеса, работающим на международных рынках и оценивающих риски ведения бизнеса в той или иной стране.
Рассмотрев на теоретическом уровне важнейшие на наш взгляд детерминанты коррупции и описав эконометрический инструментарий, мы выполнили нашу исходную задачу и оценили несколько спецификаций уравнения регрессии. В качестве регрессоров мы отобрали 5 показателей, которые во-первых, соответствовали нашим теоретическим представлениям, и во-вторых, могли быть включены в регрессию технически. К сожалению, метод оценивания модели с фиксированными эффектами и метод Ареллано-Бонда не позволяет включать в регрессию dummy-переменные неизменные во времени, поэтому нам пришлось исключить из рассмотрения такие факторы как политический режим, религия, правовая система, и предполагать, что они в неявном виде находятся в ошибке.
По итогам оценивания из 5 регрессоров значимыми оказались 3: экономическое развитие, открытость экономики к международной торговле и эффективность работы государственных институтов. Текущий уровень свободы политического режима и уровень государственных расходов были признаны незначимыми. Мы также отметили, что в периоде с 2000 по 2017 год средний уровень восприятия коррупции в мире оставался стабильным, о чем свидетельствуют, как и результаты оценивания, так и элементарная работа с данными. Большинство наших исходных предположений подтвердилось, а в тех случаях, когда это не произошло, мы попытались дать разумное объяснение.
Отдельно стоит подчеркнуть некоторую особенность зависимой переменной - индекса восприятия коррупции. Необходимо отдавать себе отчет в том, что этот показатель измеряет именно воспринимаемый уровень коррупции и не нужно рассматривать его как некоторую объективную величину. Тем не менее, как мы постарались показать, из всего набора показателей и индексов, имеющихся у исследователя, этот - оптимальный. В общем, от этой проблемы страдают все показатели, которые измеряют различные социально-экономические явления.
Дальнейшие исследования в этой области возможны за счет более детального подбора независимых переменных. Можно попытаться тем или иным образом все-таки включить в уравнение регрессии такие факторы как религия, административно-территориальное устройство и прочее. Более глубокое изучение литературы, посвященное проблеме коррупции, может также подсказать возможные идеи для выбора регрессоров. Кроме того, CPI является не единственным индексом восприятия коррупции, и возможно было бы интересно посмотреть как ведут себя регрессии, в которых зависимыми переменными являются разные показатели.
Проблема коррупции будет еще очень долго оставаться на повестке дня в большинстве стран мира и окончательно не будет решена, по всей видимости, никогда. Однако необходимо понимать откуда она произрастает, каковы ее глубинные причины и на какие точки необходимо давить, чтобы постепенно снижать ее уровень. Я рад, если мое небольшое исследование сможет в этом помочь.
[1] Аристотель. Сочинения: в 4 т. Т. 4. - М.: Мысль, 1983. - 644 с.
[2] Доклад Министерства финансов РФ о результатах мониторинга применения Федерального закона от 18 июля 2011 г. № 223-ФЗ «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц» в первом полугодии 2017 года
[3] Налоговый кодекс Российской Федерации: части 1 и 2: с изм. и доп.
[4] Ратникова Т.А., Фурманов К.К. Анализ панельных данных и данных о длительности состояний: учеб. пособие / Т.А. Ратникова, К.К. Фурманов. — М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2014. — 373 с.
[5] Роуз-Аккерман, С. Коррупция и государство: Причины, следствия, реформы / С. Роуз- Аккерман. Пер. с англ. О.А. Алякринского. - М.: Логос, 2003. - 356 с
[6] Федеральный закон от 1 мая 2016 г. П119-ФЗ "Об особенностях предоставления гражданам земельных участков, находящихся в государственной или муниципальной собственности и расположенных на территориях субъектов Российской Федерации, входящих в состав Дальневосточного федерального округа, и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации"
[7] Федеральный закон от 9 марта 2010 г. N 25-ФЗ "О внесении изменений в федер. закон "О Фонде содействия реформированию жилищно-коммунального хозяйства"и статью 4 федер. закона "О внесении изменений в федер. закона "О Фонде содействия реформированию жилищно-коммунального хозяйства"и федер. закон "Об участии в долевом строительстве многоквартирных домов и иных объектов недвижимости и о внесении изменений в некоторые законодательные акты Российской Федерации"и о признании утратившими силу отдельных положений законодательных актов Российской Федерации"
[8] Федеральный закон "О Счетной палате Российской Федерации"от 05.04.2013 N 41-ФЗ (последняя редакция)
[9] Ades, A., Di Telia, R. (1999). Rents, competition and corruption. American Economic Review, 89, 982-993.
[10] Anderson T.W., Cheng Hsiao (1981). Estimation of Dynamic Models with Error Components. Journal of the American Statistical Association, vol. 76, № 375., pp. 598-606
[11] Arellano, M. (1989). A note on the Anderson-Hsiao estimator for panel data. Economics Letters, vol. 31, pp. 337-341
[12] Arellano, M., Bond S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. The Review of Economic Studies,, vol. 58, № 2, pp. 277-297
[13] Hansen, L.P., Singleton, K.J. (1982). Generalized Instrumental Variables Estimation of Nonlinear Rational Expectations Models. Econometrica, vol. 50, № 5., pp. 1269-1286
[14] La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1999). The quality of government. The Journal of Law, Economics and Organization, 15, 222-279.
[15] Transparency International, «Global Corruption Report: Sport», 2016. - 372 с.
...