Статистическая оценка влияния микро- и макроэкономических факторов на уровень коррупции в российской экономике Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ МИКРО-И МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ КОРРУПЦИИ В РОССИЙСКОЙ ЭКОНОМИКЕ

Шкиотов Сергей Владимирович

кандидат экономических наук, доцент,

ФГБОУ ВО «Ярославский государственный технический университет», кафедра «Экономика и управление», г. Ярославль, Российская Федерация. E-mail: shkiotov@yandex.ru

Маркин Максим Игоревич

старший преподаватель,

ФГБОУ ВО «Ярославский государственный технический университет», кафедра «Экономика и управление», г. Ярославль, Российская Федерация. E-mail: markinmi@yandex.ru

Аннотация: коррупция является ключевой темой современных экономических исследований. Главная особенность работ по данной тематике - все они строятся вокруг гипотез, подтверждаемых или опровергаемых с помощью методов экономико-математического моделирования, - современные исследования коррупции имеют четко выраженный прикладной характер. Проблема заключается в том, что в России, стране, занимающей лидирующие строчки в рейтинге Восприятия коррупции, серьезных исследований посвященных коррупции не проводилось почти целое десятилетие. Целью данной работы является верификация ряда гипотез, объясняющих взаимосвязь между уровнем коррупции и состоянием национальной экономики. На основе ряда данных по российской экономике за период 2008-17 гг. с помощью методов экономико-математического моделирования верифицируется ряд микро- и макроэкономических гипотез коррупции, получивших распространение в зарубежной экономической литературе.

Ключевые слова: верификация, корреляционный анализ, Россия, микро- и макроэкономические гипотезы коррупции.

JEL: C12; О33; F20

STATISTICAL EVALUATION OF THE IMPACT OF MICRO- AND MACROECONOMIC FACTORS ON THE LEVEL OF CORRUPTION IN THE RUSSIAN ECONOMY

Shkyotov Sergey Vladimirovich candidate of economic sciences,

associate professor of the Department of Economics and Management of the Yaroslavl State Technical University, Yaroslavl, Russian Federation

Markin Maksim Igorevich

Senior Lecturer of the Department of Economics and Management of the Yaroslavl State Technical University, Yaroslavl, Russian Federation

Abstract: Corruption is a key theme of modern economic research. The main feature of the work on this topic - they are all built around hypotheses, confirmed or refuted using the methods of economic and mathematical modeling, - modern studies of corruption have a distinctly applied nature. The problem is that in Russia, a country that occupies a leading position in the Perception of Corruption rankings, serious research on corruption has not been conducted for almost a decade. The purpose of this work is to verify a number of hypotheses explaining the relationship between the level of corruption and the

state of the national economy. Based on a series of data on the Russian economy for the period 2008-17. With the help of methods of economic and mathematical modeling, a number of micro- and macroeconomic hypotheses of corruption are verified, which have become widespread in foreign economic literature.

Keywords: verification, correlation analysis, Russia, micro- and macroeconomic hypotheses of corruption.

Введение

Коррупция остается важнейшей темой современных экономических исследований. Довольно условно все многообразие литературы по данной тематике, можно разделить на две условные группы: большая часть работ сосредоточена вокруг макроэкономических аспектов анализа этого явления, микроэкономический контекст исследования коррупции только набирает популярность.

Макроэкономический подход к коррупции связан прежде всего с оценкой влияния этого феномена на социально-экономическое состояние страны - темпы роста экономики (Méndez F., Sepúlveda F., 2006; Mauro P., 2006) [1;13], приток иностранных инвестиций (Busse M., Hefeker C., 2007) [2], размер государственного долга (Cooray A., Dzhumashev R., Schneider F., 2017) [3], динамику торговли (Sandholtz W., Koetzle W., 2000) [4] и т.д. Целый пласт литературы посвящен страновым и межстрановым исследованиям коррупции: Jeffrey C. (2008) [5], Hessami Z. (2014) [6], Olivier De Sardan J. (1999) [7], Agbiboa D. (2012) [8].

Микроэкономические исследования коррупции пытаются ответить на вопрос - что заставляет акторов вступать в коррупционные отношения, какие факторы определяют коррупционные отношения в обществе?

В этом смысле представляют интерес работы следующих авторов: Dong B., Dulleck U., Torgler B. (2012) [9]; Mocan N. (2008) [10]; Swamy A., Knack S., Lee Y., Azfar O. (2001) [11]; Hunt J., Laszlo S. (2011) [12].

Объединяет эти две группы исследований то, что строятся они вокруг гипотез, подтверждаемых или опровергаемых с помощью методов экономико-математического моделирования, - современные исследования коррупции имеют четко выраженный прикладной характер.

Проблема заключается в том, что в России, стране, занимающей лидирующие строчки в рейтинге Восприятия коррупции (138 место в 2018 г. в рейтинге Transparency International) [14], серьезных исследований посвященных коррупции не проводилось почти целое десятилетие: исследования Фонда «Индем» датируются началом 2000-х гг., кроме ряда региональных исследований (Калининград 2011, 2012 и 2014 гг.) [15] и опросов ВЦИОМ, достоверных источников о коррупции в нашей стране нет.

Подобная ситуация в стране системно пораженной коррупцией недопустима, актуальность исследований этого феномена в России чрезвычайно высока.

Основная часть

Целью данной работы является верификация ряда гипотез, объясняющих взаимосвязь между уровнем коррупции и состоянием национальной экономики.

Приведем ряд миро- и макроэкономических гипотез коррупции, представив их в сводной таблице 1.

Таблица 1 - Микро- и макроэкономические аспекты коррупции в экономической литературе

Авторы Гипотеза Устанавливает зависимость между...

Dong B., Dulleck U., Torgler B. [9] коррупция возникает при слабых институтах власти уровнем коррупции и развитостью институтов общества

Swamy A., Knack S., Lee Y., Azfar O. [11] мужчины склоны к коррупции больше, чем женщины уровнем коррупции и количеством женщин в органах власти (парламенте)/доля женщин на рынке труда

Méndez F., Sepúlveda F., 2006; Mauro P.; Busse M., Hefeker C. [1; 2;13] в результате коррупции снижается экономический рост и приток ПЗИ уровнем коррупции и темпами экономического роста / притоком ПЗИ

Hunt J., Laszlo S. [12] коррупция увеличивает разрыв между бедными и богатыми уровнем коррупции и коэффициентом Джини

Mocan N. [10] мужчины, лица с более высоким доходом и образованием, скорее всего, будут вынуждены участвовать в коррупции уровнем коррупции и охватом населения образованием/ ростом реальных располагаемых доходов граждан

Методологическая база исследования:

1. Период исследования - 10 лет, долгосрочный.

2. Исследуемые показатели:

- индекс восприятия коррупции (Т1), в баллах;

- качество регулирующих институтов, индекс;

- доля женщин в труде, в % (от общего числа занятых);

- темпы экономического роста, в % (по отношению к предыдущему году);

- приток ПЗИ, в млрд долл. США;

- охват населения высшим образованием, в % (от общего числа);

- рост реальных располагаемых доходов граждан, в % (по отношению к предыдущему году);

- индекс «Эффективность государственного управления», индекс;

- индекс Джини.

3. Выборка стран: Россия.

4. Методы исследования: для проверки выдвинутой гипотезы используется корреляционный анализ. Значения коэффициента корреляции Пирсона важно для исследований, в которых значение показателя близко к нормальному. Он принимает значение в интервале от - 1 до +1. Отрицательные значения, свидетельствуют о наличии обратной связи между показателями, положительные - о прямой связи. При значении коэффициента корреляции равного 0, связь между показателями отсутствует. Для классификации связи по значению линейного коэффициента корреляции используется шкала Чеддока (см. табл. 2).

Таблица 2 - Шкала Чеддока для оценки корреляции [16]

Значение 0 : 0,1 0,11 : 0,3 0,31 : 0,5 0,51 : 0,7 0,71 : 0,9 0,91 : 0,99 0,991 : 1

Хар акте -ристика связи отсутствует слабая умеренная заметная тесная сильная функциональная

Вывод о наличии или отсутствии корреляционной связи между исследуемыми показателями можно сделать лишь после проверки значимости коэффициента корреляции. Это связано с тем, что надежность коэффициента корреляции зависит от объема выборки, - не исключена ситуация, когда величина коэффициента корреляции будет целиком связана со случайными изменениями в выборке. При проведении данного исследования для проверки значимости коэффициента корреляции был установлен уровень значимости в 5%.

5. Для проведения корреляционного анализа в исследовании использовался программный продукт

Данные для проведения корреляционного анализа представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Исходные данные для проведения корреляционного анализа [составлено по: 17-25]

Показатели / Годы 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Индекс восприятия коррупции (Т1), баллы [25] 21 22 21 24 28 28 27 29 29 29

Качество регулирующих институтов, индекс [22] 39,81 40,67 40,67 39,81 40,28 39,81 38,46 32,21 37,02 32,69

Доля женщин в труде, в % [19] 48,97 49,1 48,86 48,92 48,89 48,75 48,71 48,60 48,62 48,63

Темпы экономического роста, в % [24] 5,2 -7,8 4,5 5,2 3,6 1,7 0,7 -2,8 -0,22 1,5

Приток ПЗИ, в млрд долл. США [17] 74,7 36,5 43,1 55,1 50,5 69,2 22,0 6,8 32,5 28,5

Охват населения высшим образованием, в % [18] 74,9 75,4 n/a 76,5 76,1 78 78,7 80,4 81,8 n/a

Рост реальных располагаемых доходов граждан, в % [23] 2,4 3 5,9 0,5 4,6 4 -0,7 -3,2 -5,6 -1,3

Индекс «Эффективность государственного управления», ранг в рейтинге [21] 43,69 42,11 39,71 40,28 41,23 44,08 48,56 47,12 44,71 50,48

Индекс Джини [20] 41,6 39,8 39,5 39,7 40,7 40,9 39,9 37,7 n/a n/a

Визуальный анализ данных представлен на рисунках 1-8. cor.test(TI,INST)

## Pearson's product-moment correlation

## ## data: TI and INST

## t = -2.4164, df = 8, p-value = 0.04209

## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

## 95 percent confidence interval:

## -0.9078790 -0.0337158

## sample estimates: ## cor ## -0.6495532

Рисунок 1 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и качеством

регулирующих институтов (INST)

cor.test(TI,PER_W)

## Pearson's product-moment correlation ## data: TI and PER_W ## t = -3.9701, df = 8, p-value = 0.004118 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## -0.9545718 -0.3793528 ## sample estimates: ## cor ## -0.8144478

Рисунок 2 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и долей женщин в

труде (PER_W)

cor.test(TI,GR)

## Pearson's product-moment correlation

## data: TI and GR

## t = -0.42623, df = 8, p-value = 0.6812

## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

## 95 percent confidence interval:

## -0.7118520 0.5303738 ## sample estimates: ## cor ## -0.1490137

Рисунок 3 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и темпами

экономического роста (GR)

cor.test(TI,FDI)

## Pearson's product-moment correlation ## data: TI and FDI ## t = -1.4517, df = 8, p-value = 0.1846 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## -0.8436895 0.2428059 ## sample estimates: ## cor ## -0.4566283

Рисунок 4 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и притоком ПИИ

(FDI)

cor.test(TI,EDU)

## Pearson's product-moment correlation

## data: TI and EDU

## t = 3.3166, df = 6, p-value = 0.01607

## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## 0.2302184 0.9631312 ## sample estimates:

## cor ## 0.8043953

Рисунок 5 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и охватом

населения высшим образованием (EDU)

cor.test(TI,GI)

## Pearson's product-moment correlation ## data: TI and GI

## t = -2.045, df = 8, p-value = 0.07508

## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

## 95 percent confidence interval:

## -0.88796623 0.06925491

## sample estimates:

## cor

## -0.5859203

Рисунок 6 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и ростом реальных

располагаемых доходов граждан (GI)

cor.test(TI,EPA)

## Pearson's product-moment correlation

## data: TI and EPA ## t = 2.2254, df = 8, p-value = 0.0567 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## -0.01846329 0.89825844 ## sample estimates: ## cor ## 0.6183513

Рисунок 7 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (TI) и индексом «Эффективность государственного управления» (EPA)

cor.test(TI,IG)

## Pearson's product-moment correlation ## data: TI and IG

## t = -0.75142, df = 6, p-value = 0.4808 ## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 ## 95 percent confidence interval: ## -0.8270323 0.5185639 ## sample estimates: ## cor ## -0.2932781

Рисунок 8 - Диаграмма рассеивания между уровнем восприятия коррупции (Т1) и индексом Джини

(Ю)

Поскольку анализ диаграмм рассеивания не позволил однозначно идентифицировать наличие какой-либо связи между исследуемыми показателями, поэтому следующим этапом исследования стало построение матрицы корреляции для исследуемых гипотез, результаты анализа представлены в таблице 4.

Таблица 4 - Результаты корреляционного анализа

Качественная оценка корреляции между... Индекс восприятия коррупции

Качество регулирующих институтов -0.6495532 (заметная)

Доля женщин в труде -0.8144478 (высокая)

Темпы экономического роста Отсутствует

Приток ПЗИ Отсутствует

Охват населения высшим образованием 0.8043953 (высокая)

Рост реальных располагаемых доходов граждан -0.5859203 (заметная)

Индекс «Эффективность государственного 0.6183513 (заметная)

управления»

Индекс Джини Отсутствует

Результаты исследования

1. Микроэкономические гипотезы коррупции по российским данным подтвердились в 3-х случаях:

- между уровнем восприятия коррупции и качеством регулирующих институтов наблюдается заметная обратная корреляция, т.е. чем более развиты институты, тем менее развита коррупция (гипотеза: сильные институты противодействуют росту коррупции в обществе);

- между уровнем восприятия коррупции и долей женщин в труде наблюдается высокая обратная корреляция, т.е. чем больше доля женщин в труде, тем менее развита коррупция (гипотеза: женщины менее склонны к коррупционным отношениям);

- между уровнем восприятия коррупции и охватом населения высшим образованием наблюдается высокая прямая корреляция, т.е. чем более образовано общество, тем более развита коррупция (гипотеза: образованные люди более склонны к коррупционным отношениям);

2. Отдельного упоминания заслуживают две случая - анализ данных по российской экономике выявил зависимости противоположные, выдвинутым в экономической литературе гипотезам:

- между уровнем восприятия коррупции и ростом реальных располагаемых доходов граждан наблюдается обратная заметная связь, т.е. чем выше доходы граждан, тем ниже уровень коррупции (противоречит гипотезе: обеспеченные люди более склонны вступать в коррупционные отношения);

- между уровнем восприятия коррупции и эффективностью государственного управления наблюдается прямая заметная связь, т.е. чем выше эффективность государственного управления, тем более развита коррупция (противоречит гипотезе: эффективное государственное управление препятствует развитию коррупции).

3. Макроэкономические гипотезы коррупции по российским данным (взаимосвязь между коррупцией и темпами роста экономики; притоком ПЗИ) не подтвердились ни в одном случае.

4. Все остальные выдвинутые в экономической литературе гипотезы не получили подтверждения по российским данным.

5. Необходимо сделать оговорку о том, что полученные результаты исследования следует трактовать крайне осторожно, с одной стороны - в силу недостаточности выборки для проведения

корреляционного анализа, а с другой - категориальной неопределенности исследуемого феномена. Мы надеемся, что данная работа активизирует новую волну прикладных исследований коррупции в нашей стране.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Méndez F., Sepúlveda F. Corruption, growth and political regimes: Cross country evidence // European Journal of Political Economy. - 2006. - № 22(1). - Р. 82-98.

2. Busse M., Hefeker C. Political risk, institutions and foreign direct investment // European Journal of Political Economy. - 2007. - № 23(2). - Р. 397-415.

3. Cooray A., Dzhumashev R., Schneider F. How Does Corruption Affect Public Debt? An Empirical Analysis // World Development. - 2017. - № 90. - Р. 115-127.

4. Sandholtz W., Koetzle W. Accounting for corruption: Economic structure, democracy, and trade // International Studies Quarterly. - 2000. - № 44(1). - Р. 31-50.

5. Jeffrey C. Caste, Class, and Clientelism: A Political Economy of Everyday Corruption in Rural North India // Economic Geography. - 2008. - vol. 78. - issue 1. - Р.21.

6. Hessami Z. Political corruption, public procurement, and budget composition: Theory and evidence from OECD countries // European Journal of Political Economy. - 2014. - vol. 34. - Р. 372-389.

7. Olivier De Sardan J. A moral economy of corruption in Africa? // Journal of Modern African Studies.

- 1999. - vol. 37. - issue 1. - P. 25-52.

8. Agbiboa D. Between Corruption and Development: The Political Economy of State Robbery in Nigeria // Journal of Business Ethics. - 2012. - vol. 108. - issue 3. - Р. 325-345.

9. Dong B., Dulleck U., Torgler B. Conditional corruption // Journal of Economic Psychology. - 2012.

- vol. 33. - issue 3. - Р. 609-627.

10. Mocan N. What determines corruption? International evidence from microdata // Economic Inquiry.

- 2008. - vol. 46. - issue 4. - Р. 493-510.

11. Swamy A., Knack S., Lee Y., Azfar O. Gender and corruption // Journal of Development Economics.

- 2001. - vol. 64. - issue 1. - Р. 25-55.

12. Hunt J., Laszlo S. Is Bribery Really Regressive? Bribery's Costs, Benefits, and Mechanisms // World Development. - 2012. - № 40(2). - Р. 355-372.

13. Mauro P. Corruption and Growth // The Quarterly Journal of Economics. - 2006. - № 110(3). - Р. 681-712.

14. Россия в Индексе восприятия коррупции — 2018: 28 баллов из 100 и 138 место. - [Электрон. ресурс]. - Режим доступа: https://transparency.org.ru/research/v-rossii/rossiya-v-indekse-vospriyatiya-korruptsii-2018-28-ballov-iz-100-i-138-mesto.html

15. Материалы II международной научно-практической конференции «Противодействие коррупции в России: пределы возможного». - [Электрон. ресурс]. - Режим доступа:

http://corruption.pro/uploader/upload/files/Protivodeystvie_korruptsii.pdf

16. Шкиотов С.В., Маркин М.И. Верификация взаимосвязи между уровнем национальной конкурентоспособности и качеством жизни населения на примере развитых стран мира // Теоретическая экономика. - 2018. - №1. - С.36-46.

17. Foreign direct investment, net inflows (BoP, current US$). World Bank Database. - URL: https://data.worldbank.org/indicator/BX.KLT.DINV. CD.WD?end=2017&locations=RU&start=2008

&view=chart

18. School enrollment, tertiary (% gross). World Bank Database. - URL: https://data.worldbank.org/ indicator/SE.TER.ENRR?end=2016&locations=RU&start=2008

19. Labor force, female (% of total labor force). World Bank Database. - URL: https://data.worldbank. org/indicator/SL.TLF.T0TL.FE.ZS?end=2018&locations=RU&start=2008&view=chart

20. GINI index (World Bank estimate). World Bank Database. - URL: https://data.worldbank.org/ indicator/SI.POV.GINI

21. Worldwide Governance Indicators Government Effectiveness. - URL: http://info.worldbank.org/ governa nce/wgi/index.aspx#reports

22. Worldwide Governance Indicators Regulatory Quality. - URL: http://info.worldbank.org/governa nce/wgi/index.aspx#reports

23. Реальные доходы населения России: динамика с 2000 по 2018. - [Электрон. ресурс]. - Режим доступа: http://investorschool.ru/realnye-doxody-naseleniya-rossii-dinamika-s-2000-po-2017

24. GDP growth (annual %). World Bank Database. - URL: https://data.worldbank.org/indicator/ NY.GDP.MKTP.KD.ZG

25. Индекс Восприятия Коррупции. - [Электрон. ресурс]. - Режим доступа: https://transparency. org.ru/research/indeks-vospriyatiya-korruptsii/