CC BY
217
междисциплинарные статьи / interdisciplinary articles
УДК 332.1:316:330.1:330.3:343(470+571) DOI: http://dx.doi.Org/10.21202/1993-047X.13.2019.2.1202-1214
JEL: J24, 040, P25, R11
А. А. ШАКИРОВА1 2, Т. В. КРАМИН1 2
1 Казанский инновационный университет имени В. Г. Тимирясова, г. Казань, Россия 2 Федеральный научный центр физической культуры и спорта (ФГБУ ФНЦ ВНИИФК), г. Москва, Россия
влияние преступности на экономическое развитие
регионов россии
Шакирова Алина Анасовна, аспирант кафедры финансового менеджмента, Казанский инновационный университет имени В. Г. Тимирясова (ИЭУП); научный сотрудник лаборатории исследования проблем государственного управления системой физической культуры и спорта, Федеральный научный центр физической культуры и спорта (ФГБУ ФНЦ ВНИИФК)
Адрес: 420111, г Казань, ул. Московская, 42, тел.: +7 (843) 231-92-90
E-mail: [email protected]
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1998-3038
Researcher ID: https://publons.com/researcher/2940424/alina-shakirova/
Крамин Тимур Владимирович, доктор экономических наук, профессор,
проректор по корпоративному управлению, директор НИИ проблем социально-
экономического развития, заведующий кафедрой финансового менеджмента,
Казанский инновационный университет имени В. Г. Тимирясова (ИЭУП); ведущий
научный сотрудник лаборатории исследования проблем государственного управления
системой физической культуры и спорта, Федеральный научный центр физической
культуры и спорта (ФГБУ ФНЦ ВНИИФК)
Адрес: 420111, г Казань, ул. Московская, 42, тел.: +7 (843) 231-92-90
E-mail: [email protected]
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6020-6161
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/J-9126-2013
Цель: анализ воздействия преступности как меры социального капитала на экономический рост в регионах и муниципальных районах Российской Федерации.
Методы: общенаучные методы анализа и синтеза; эконометрическое моделирование.
Результаты: в работе сделан обзор литературы, посвященной взаимосвязи социального капитала и уровня преступности, а также влиянию преступности на рост экономики. Закрытый (bonding) социальный капитал может вызвать появление групп, вступающих друг с другом в конкуренцию за общественное благо, что приводит к нулевому или негативному влиянию социального капитала. Также представлен анализ влияния уровня преступности как меры негативного социального капитала на рост экономики регионов Российской Федерации, в том числе муниципалитетов Республики Татарстан. Количество зарегистрированных преступлений послужило мерой социального капитала. Оценка
m
ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online)
такого элемента социального капитала, как нормы, количеством преступлений, уровнем преступности и другими показателями является одним из общепризнанных подходов. Анализ осуществлялся с применением расширенной регрессионной модели, в основе которой лежит производственная функция Кобба - Дугласа. В качестве дополнительного фактора в модель был включен социальный капитал, измеренный количеством зарегистрированных преступлений. Научно доказано, что преступность в зарубежных странах воздействует на экономическое развитие и рост экономики. Проведенное в данной статье эконометрическое моделирование доказывает наличие этой взаимосвязи на региональном и муниципальном уровне в России.
Научная новизна: в настоящее время мало исследована тема воздействия такого элемента социального капитала, как нормы, на экономическое развитие регионов. В данном исследовании на основе подходов экономико-математического моделирования доказано влияние такого элемента социального капитала, как нормы, измеренного количеством преступлений, на объем валового регионального продукта субъектов Российской Федерации и объем валового территориального продукта муниципалитетов Республики Татарстан за период с 2008 по 2016 гг. Практическая значимость: выводы, полученные в результате исследования, могут найти свое применение в деятельности органов региональной и муниципальной власти при формировании региональной или муниципальной политики в Российской Федерации.
Ключевые слова: нормы; социальный капитал; преступность; экономический рост; экономико-математическое моделирование; модель Кобба - Дугласа; регрессионная модель
Благодарность: работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Республики Татарстан в рамках исследовательского проекта № 18-410-160010 р_а.
Конфликт интересов: авторами не заявлен.
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii^
Как цитировать статью: Шакирова А. А., Крамин Т. В. Влияние преступности на экономическое развитие регионов России // Актуальные проблемы экономики и права. 2019. Т. 13, № 2. С. 1202-1214. DOI: http://dx.doi.org/ 10.21202/1993-047Х.13.2019.2.1202-1214
lili lili IIIII lili IIIII lili IIIII liliIIIII lili IIIII lili IIIIIIIIII liliIIIII lili IIIII lili IIIII lili IIIIIlili IIIII lili IIIII lili IIIII liliIIIIIIIIII lili IIIII lili IIIII liliIIIII lili IIIII lili IIIII lili IIIIIlili IIIIIIIIII lili IIIII lili IIIIIlili IIIII lili IIIII lili IIIII liliIIIII lili IIIII lili IIIIIIIIII liliiiiilllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllllll
iMPACT OF CRiME ON ECONOMiC DEVELOPMENT OF THE RUSSiAN REGiONS
A. A. SHAKIROVA1' 2, T. V. KRAMIN1' 2
1 Kazan Innovative University named after B. G. Timiryasov, Kazan, Russia
2 Federal Research Center for Physical Culture and Sports, Moscow, Russia
Alina A. Shakirova, post-graduate student of the Department of Finance Management, Kazan Innovative University named after B. G. Timiryasov (IEML); Researcher of the Laboratory of the issues of state management of the system of physical culture and sports, Federal Research Center for Physical Culture and Sports
Address: 42 Moskovskaya Str., 420111 Kazan, tel.: +7 (843) 231-92-90
E-mail: [email protected]
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1998-3038
Researcher ID: https://publons.com/researcher/2940424/alina-shakirova/
Timur V Kramin, Doctor of Economics, Professor, Vice Rector on Corporate Management,
Director of Scientific-Research Institute for the Issues of Social-economic Development,
Head of the Department of Finance Management, Kazan Innovative University named after
B. G. Timiryasov (IEML); Leading Researcher of the Laboratory of the issues of state management
of the system of physical culture and sports, Federal Research Center for Physical Culture and Sports
Address: 42 Moskovskaya Str., 420111 Kazan, tel.: +7 (843) 231-92-90
E-mail: [email protected]
ORCID: http://orcid.org/0000-0002-6020-6161
Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/J-9126-2013
ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Objective: to analyze the impact of crime as a social capital measure on economic growth in the regions and municipalities of the Russian Federation.
Methods: general scientific methods of analysis and synthesis; econometric modeling.
Results: the paper reviews the literature on the relationship between social capital and crime rate, as well as the impact of crime on economic growth The bonding social capital may generate groups competing for the public goods, which leads to a zero or negative impact of social capital.
It also presents an analysis of the impact of crime rate as measures of negative social capital on the economic growth of the Russian Federation regions, including municipalities of the Republic of Tatarstan. The number of registered crimes served as a measure of social capital. The assessment of such an element of social capital as norms through the number of crimes, the level of crime and other indicators is one of the generally recognized approaches. The analysis was carried out using an extended regression model based on the Cobb-Douglas production function. Social capital, measured by the number of reported crimes, was included as an additional factor in the model.
It is scientifically proved that crime in foreign countries affects economic development and economic growth. The econometric modeling carried out in this article proves the existence of this relationship at the regional and municipal level in Russia. Scientific novelty: at present, the impact of norms as an element of social capital on the regional economic development is little studied. In this study, based on the approaches of economic and mathematical modeling, the influence of such an element of social capital as the norms, measured by the number of crimes on the gross regional product of the Russian Federation subjects and the gross territorial product of the Republic of Tatarstan municipalities for 2008-2016, is proved. Practical significance: the findings of the study can be applied in the activities of regional and municipal authorities forming the regional or municipal policy in the Russian Federation.
Keywords: Norms; Social capital; Crime; Economic growth; Economic and mathematical modeling; Cobb-Douglas model; Regression model
Acknowledgement: the work was performed with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research and the Government of the Republic of Tatarstan as a part of research project No. 18-410-160010 r_a.
Conflict of Interest: No conflict of interest is declared by the authors.
iMNMNNNNNNMNMNNNNNNMNNNNNNMNMNNNNNNMNMNNNNNNMNMNNNNNNMNNNNNNMiiiiiii^
For citation: Shakirova A. A., Kramin T. V Impact of crime on economic development of the Russian regions, Actual Problems of Economics and Law, 2019, vol. 13, No. 2, pp. 1202-1214 (inRuss.). DOI: höp://dx.doi.org/10.21202/1993-047X.13.2019.2.1202-m4
II Mil Mill Mil Mill Mil Mill Mil Mill Mill Mil Mill Mil Mill Mil Mill Mil Mill Mil III
Введение
В структуру социального капитала входят различные элементы, одним из которых являются социальные нормы, взаимно разделяемые членами отдельного сообщества или общества в целом. Указанный элемент социального капитала способствует сдерживанию негативных тенденций, влияющих на социальное и экономическое развитие общества, а также облегчает взаимодействие между субъектами. Ввиду сложной структуры социального капитала и многомерности элементов, образующих его структуру, для измерения социального капитала применяется широкий перечень показателей. Такой элемент социального капитала, как нормы, можно измерить уровнем преступности в обществе. Более того, в настоящее время экономисты рассматривают уровень преступности как один из факторов влияния на рост экономики стран, в от-
дельных случаях рассматривая преступность как один из показателей для измерения социального капитала.
В этой связи целью данного исследования является оценка воздействия социального капитала на экономический рост субъектов Российской Федерации, в том числе муниципалитетов Республики Татарстан, при этом мерой социального капитала послужили показатели, характеризующие количество преступлений. В работе на основе эконометрического моделирования оценен вклад социального капитала в экономический рост регионов России за 2008-2016 гг. и муниципальных районов Республики Татарстан за 2008-2016 гг.
Дальнейшее изложение статьи дается в следующей последовательности: секция 2 посвящена анализу исследований, посвященных негативным эффектам социального капитала и его связи с уровнем преступности; обобщению исследований, оценивающих
влияние уровня преступности на экономический рост; секция 3 представляет методологию исследования и данные; секция 4 раскрывает результаты экономе-трического моделирования и обобщает выявленные закономерности; секция 5 - заключительная.
1. Обзор негативных эффектов социального капитала и его связи с уровнем преступности
Сегодня к факторам экономического развития относят социальный капитал [1, с. 65-66]. Множество исследований, посвященных этой теме, доказывают взаимосвязь социального капитала и роста экономики. Так, впервые вывод об экономическом значении социальных институтов сделали R. D. Putnam и J. F. Helliwell, проведя оценку деятельности итальянских предприятий за период с 1960 по 1970 гг. [2, с. 295-307]. R. D. Putnam, R. Nanetti и R. Leonardi на основе проведенного исследования утверждают, что влияние социального капитала сказывается на развитии Северной и Южной Италии [3, с. 181-185]. Роль социального капитала в обеспечении роста экономики была также эмпирически подтверждена такими учеными, как S. Knack и P. Keefer [4, с. 1255-1285], M. Woolcock [5, с. 182-188], P. Dasgupta и I. Serageldin [6, с. 325401], C. Grootaert, T. Van Bastelaer [7], P. Whiteley [8, с. 443-466], S. Baugelsdijk и S. Smulders [9, с. 23-29]. Данные исследования указывают на то, что одним из факторов экономического роста является социальный капитал. Отечественные исследователи также говорят о влиянии социального капитала на социально-экономическое развитие как регионов в Российской Федерации [10, с. 357-361], так и отдельных муниципальных образований [11, с. 254-257; 12, с. 56-58].
В структуре социального капитала содержится множество элементов: доверие, социальные нормы, социальные сети, разделяемые ценности и т. д. [13, с. 106]. Одним из элементов социального капитала являются социальные нормы, разделяемые членами отдельного сообщества или общества в целом [5; 14, с. 46]. J. S. Coleman писал о том, что нормы могут стать формой социального капитала, сдерживающей негативные тенденции и облегчающей различные действия [15, с. S95; 16]. Если в обществе есть эффективные и достаточно строгие нормы, правила поведения молодых людей, значит, поведение контролируется, а девиантное поведение, благодаря эффективным нормам, может снизиться.
В то же время, согласно теории социальной дезорганизации, слабый неформальный социальный контроль вызывает рост уровня преступности [17, с. 977-985; 18, с. 799-800; 19]. Дезорганизованные сообщества характеризуются высокими показателями экономической депривации, неоднородностью населения и др. [20, с. 884]. Эти условия препятствуют развитию социальных сетей среди жителей и между общинами, что снижает способность общины осуществлять социальный контроль, особенно над поведением молодежи. M. Rubio на примере Колумбии доказывает, что, если общины или сети изолированы, обособлены или работают в противоречии с коллективными интересами общества (сюда можно отнести гетто, банды, наркокартели), «производительный» социальный капитал заменяется так называемым неправильным социальным капиталом, который значительно препятствует развитию общества [21]. В случае организованных преступных синдикатов в Латинской Америке и России такие группы могут создавать значительные негативные внешние эффекты для остального общества в виде растраченных ресурсов, потерянных жизней и возникающих ввиду этого дополнительных затрат [22, с. 238-239].
Ф. Фукуяма утверждает, что социальный капитал и преступность характеризуются тесной взаимосвязью [23]. По мнению ученого, если социальный капитал рассматривать как норму взаимного сотрудничества, которая характеризует отношения внутри сообщества или группы, то преступность отражает недостаток социального капитала. Это связано с тем, что преступность представляет собой нарушение норм сообщества или группы. Нарушение законов, установленных в обществе, влечет за собой ущерб системе норм, действующих в нем, а также сообществу или группе. При этом S. Akcomak утверждает, что общины с более высоким уровнем социального капитала обеспечивают более эффективный социальный контроль, следовательно, сталкиваются с более низким уровнем преступности [24, с. 33-34].
Следует отметить, что уровень преступности является одним из индикаторов социального капитала. Так, W. Stone делит показатели, используемые в исследованиях социального капитала, на «проксимальные» и «дистальные» группы [25, с. 5]. К «проксимальным» показателям социального капитала относят его основные элементы. Сюда можно включить доверие, сети
и взаимность. В свою очередь «дистальные» показатели используются для оценки результатов социального капитала, не связанных напрямую с его ключевыми компонентами. Уровень преступности является одним из примеров «дистального» показателя.
D. Narayan и M. F. Cassidy провели исследование различных подходов к оценке социального капитала. Уровень преступности, согласно авторам, используется как индикатор социального капитала во многих исследованиях и рейтингах в зарубежных странах [26, с. 64].
В Канаде была проведена оценка социального капитала поочередно в различных социологических опросах, один из которых был посвящен изучению характера и масштаба виктимизации [27, с. 12-13]. В рамках данного опроса исследовались такие темы, как восприятие общественностью альтернатив тюремному заключению, насилие со стороны супругов и жестокое обращение с пожилыми людьми, боязнь преступности, меры предосторожности в области предупреждения преступности. Эти показатели, по мнению автора, могут характеризовать социальный капитал и использоваться для его оценки.
Согласно национальному отчету «Экономика и общество Беларуси: диспропорции и перспективы развития. Национальный отчет о человеческом развитии 2004-2005», социальный капитал может быть измерен уровнем преступности в Беларуси. Применение этого показателя объясняется тем, что когда социальный капитал развит не в полной мере, то уровень преступности увеличивается. Иными словами, когда общепринятые нравственные ценности и нормы утрачиваются, в обществе появляются лица, поведение которых направлено против этого общества [28, с. 62].
V. Siegler проводит детальный анализ показателей, с помощью которых можно измерить величину социального капитала [29]. Показатель «Доля людей, которые чувствуют себя в безопасности, если идут в одиночку в своем районе после наступления темноты» является одним из таких индикаторов. Восприятие безопасности не обязательно напрямую связано с уровнем преступности, но этот показатель имеет прямую причинную связь с мерой доверия к другим. Если люди доверяют (особенно в своем районе), они, скорее всего, чувствуют себя безопасно, когда ходят в одиночку в своем районе после наступления темноты.
В России при расчете интегральных индексов социального капитала используются показатели уровня преступности в обществе. Так, С. А. Сысоев оценивает социальный капитал разных стран на основе показателей преступности. Преступность, согласно автору, показывает деструктивное отношение человека как к институтам общества в целом, так и к отдельному человеку в частности. Для анализа социального капитала исследователь применил показатели, характеризующие уровень преступности: «численность заключенных на 100 тыс. человек», «количество убийств на 100 тыс. человек» [30, с. 62-65].
Для расчета социального капитала Н. И. Ларионова использовала перечень показателей, в которые входят индикаторы, характеризующие преступность, использование Интернета, долю населения ниже прожиточного минимума, безработицу на душу населения. Указанные данные позволили исследователю оценить социальный капитал за период с 2002 по 2009 гг. Согласно полученным результатам, социальный капитал в настоящее время недооценен как фактор экономического развития [31].
В 2015 г. компания «Авенитка» провела исследование социального капитала субъектов России [32, с. 14]. В рамках исследования была осуществлена оценка уровня развития социального капитала российских регионов и рассчитан интегральный индекс социального капитала. Рейтинговый метод позволил выявить регионы с низким и высоким уровнем социального капитала. В качестве одного из индикаторов индекса социального капитала послужили показатели «Число зарегистрированных преступлений против собственности на 100 тыс. жителей» и «Число зарегистрированных преступлений против личности на 100 тыс. жителей».
Достаточно большое количество исследований посвящено выявлению взаимосвязи уровня преступности и экономического роста [33, с. 329-340]. Обобщенные результаты анализа литературы, посвященной этой теме, и выводы по проведенным исследованиям представлены в табл. 1.
Так, P. Mauro обнаружил значительную отрицательную связь между субъективными показателями коррупции и темпами роста на основе выборки из 70 стран за период с начала 1980-х гг. [34, с. 700-705]. P. Mo, развивая тему, затронутую P. Mauro, установил, что увеличение уровня коррупции на 1 % снижает тем-
ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
Таблица 1
Влияние преступности на экономический рост* Table 1. Impact of crime on economic growth*
Авторы (год публикации) / Authors (year of publication) Методология / Methodology Переменные / Variables Выводы / Conclusions
Р. Mauro (1995) Неоклассическая модель экономического роста / Neoclassical model of economic growth Данные о коррупции / Data on corruption Отрицательная взаимосвязь коррупции и экономического роста / Negative correlation between corruption and economic growth
P. Mo (2001) Общая производственная функция / General production function Данные о коррупции / Data on corruption Увеличение уровня коррупции на 1 % снижает темпы роста примерно на 0,72 %, или увеличение индекса коррупции на одну единицу снижает темпы роста на 0,545 процентных пункта / Increase of corruption by 1% decreases the growth rate by about 0.72%, or increase of the corruption index by 1 unit reduces the growth rate by 0.545 percentage points
M. Cárdenas (2007) Регрессионная модель / Regression model Данные об убийствах / Data on homicide Отрицательная взаимосвязь между преступностью и ростом производства на душу населения / Negative correlation between crime and growth of per capita production
C. Detotto, E. Otranto (2010) Авторегрессионная (AR-) модель / Autoregression model (AR model) Данные об убийствах / Data on homicide Преступность негативно сказывается на экономических показателях. Во время спада рост преступности на 1 % вызывает, в среднем, снижение годового ВВП на 0,00022 % (-0,00021 %), что соответствует сокращению на 2,6 млн евро (2,4 млн евро) в год / Crime negatively influences the economic indicators. During a recession, the crime increase by 1 % causes an average decrease of a yearly GDP by 0,00022 % (0,00021%), corresponding to 2.6 mln euro (2,4 mln euro) a year
P. Pinotti (2011) Регрессионная модель / Regression model Данные об организованных преступных группах / Data on organized criminal groups Совокупные экономические потери, связанные с наличием организованной преступности, составляют 16 % ВВП на душу населения / The aggregate economic loss due to organized crime constitute 16% of per capita GDP
C. Detotto, M. Pulina (2013) Модель авторегрессии и распределенного лага (ADL-модель) / Autoregressive distributed lags model (ADL model) Данные, характеризующие преступность / Data on crime Высокий уровень преступности оказывает негативное влияние на экономический рост / High crime rate negatively influences economic growth
* Источник: составлено авторами на основе [34-40].
* Source: compiled by the authors based on [34-40].
пы роста примерно на 0,72 %. Также ученый выявил наиболее значимый канал воздействия коррупции на экономический рост. К нему относится политическая нестабильность, на ее долю приходится около 53 % общего влияния [35, с. 71-76]. Ученым также доказано негативное влияние коррупции на долю частного инвестирования и уровень человеческого капитала.
M. Cárdenas исследовал взаимосвязь между преступностью и темпами роста в 65 странах за период 1971-1999 гг. [36, с. 18-20]. Исследователь установил, что страны с высоким уровнем убийств отличаются низким темпом роста и имеют более низкие доходы в расчете на душу населения. Кроме того, замедление экономического роста Колумбии в 90-е гг. (по сравнению с 1980-ми гг.) можно объяснить высоким уровнем убийств.
Результаты исследования, проведенного С. Detotto и Е. О^аПо, показывают, что в периоды экономических спадов рост преступности на 1 % влечет снижение реального экономического роста на 0,00041 % в месяц и 0,00022 % в год, что составляет 0,5 и 2,6 млн евро соответственно [37, с. 340-341]. Также ученые доказали, что преступность негативно влияет на экономические показатели: препятствует инвестиционным процессам, снижает конкурентоспособность фирм и перераспределяет ресурсы, способствуя таким образом неопределенности и неэффективности [38, с. 6-12].
Р. Pinotti провел анализ экономических издержек организованной преступности. В результате проведенного исследования было выявлено, что совокупные экономические потери, связанные с наличием орга-
низованной преступности, составляют 16 % валового внутреннего продукта на душу населения [39, с. 13-20].
C. Detotto и M. Pulina использовали эмпирические данные по Италии за период 1970-2004 гг., на основе чего было доказано, что все виды преступлений оказывают негативное влияние на легальную экономическую деятельность, снижая уровень занятости. Кроме того, убийства, грабежи, вымогательства и похищения людей оказывают негативное воздействие на экономический рост [40].
Особое значение имеют работы, в которых преступность служит мерой социального капитала и доказывается влияние на рост экономики. Так, A. Rupasingha и другие исследователи для оценки влияния социального капитала на экономический рост использовали такой показатель, как модифицированный индекс преступности (индекс преступности и поджога) за 1990 г. из набора данных округа США [41]. Результаты исследования показали, что высокий уровень преступности оказывает негативное влияние на экономический рост.
Исследование влияния преступности как меры социального капитала на экономический рост в России ранее не проводилось. В большинстве своем работы посвящены изучению влияния экономической преступности или коррупции на экономику [42, с. 74-76]. Так, М. В. Кунцман и А. А. Султыгова исследовали влияние экономических преступлений на различные сферы экономики и установили негативные последствия, которые оказывают неучтенная экономика, уход от налогообложения, скрытая оплата труда [43]. Г. М. Казиахмедов и А. М. Багмет утверждают, что экономическая преступность является одним из главных препятствий экономического роста. Это объясняется тем, что в общей структуре преступности экономическая преступность достигает порядка 80 %. Угроза экономической безопасности государства и подавление легальной экономики могут стать результатами подобного положения вещей [44, с. 54].
Отсутствие отечественных исследований о влиянии социального капитала, измеренного уровнем преступности, на экономическое развитие вызывает необходимость проведения эмпирического исследования, посвященного этой теме. Социальный капитал имеет значительный потенциал и способен серьезно расширить возможности России, входящих в ее состав регионов и муниципалитетов в решении существующих социально-экономических проблем [45, с. 32].
2. Методика исследования и данные
В данном исследовании проверка гипотезы о наличии влияния преступности как меры социального капитала на экономический рост осуществлялась с применением расширенной регрессионной модели экономического роста R. Solow [46], в основе которой лежит производственная функция Кобба -Дугласа. Модификации этой модели были применены Т. В. Краминым [47, с. 69] и А. Р. Климановой [48, с. 975], чтобы определить, как социальный капитал влияет на экономическое развитие регионов Российской Федерации. В данной статье модель будет использована для оценки влияния уровня преступности как меры социального капитала на экономический рост на региональном и муниципальном уровне.
г«) = ка (0 I? (0 к1 (0, (1)
где У(0 - валовой исходный продукт экономической системы за определенный временной период; Ка () - физический капитал за аналогичный период; Lв(t) - численность рабочей силы или занятых за аналогичный период;
К 1 ^) - социальный капитал за аналогичный период.
В модели регионального уровня использовались следующие переменные:
У(0 - объем валового регионального продукта (GRP_R); Кк (0 (физический капитал) - полная учетная стоимость основного капитала (OSN_F_R); Lв(t) -численность занятых (ZAN_R); КДО (социальный капитал) - число зарегистрированных преступлений (PRESTUP_R).
Источником информации для этих переменных послужили Единая межведомственная информационно-статистическая система ЕМИСС1, а также ежегодные отчеты «Регионы России. Социально-экономические показатели» Федеральной службы государственной статистики [49]. В работе рассмотрены данные за период с 2008 по 2016 гг. по 80 регионам Российской Федерации. В качестве дефлятора валового регионального продукта в данном исследовании используется индекс потребительских цен для преобразования номинального валового регионального продукта в реальный валовой региональный продукт. Для оценки
1 Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). URL: https://fedstat.ru (дата обращения: 16.04.2019).
числа зарегистрированных преступлений был взят показатель «число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения» и на основе данных о численности населения за аналогичный период переведен в абсолютное значение.
Применение однородных региональных данных дает ряд преимуществ. Во-первых, это позволяет рассматривать общие тенденции в стране, за счет чего улучшаются совокупные характеристики модели. Во-вторых, появляется возможность изучить новые или ранее не оцененные причины роста экономики. Также в модели в качестве факторов неопределенности могут рассматриваться такие гетерогенные характеристики регионов, как географическое положение, запасы природных ресурсов, демографическая ситуация, климат и др.
Кроме того, проведено исследование влияния преступности на экономический рост для муниципальных районов Республики Татарстан. Использование данных по муниципальных образованиям, входящим в состав одного субъекта Российской Федерации, также дает ряд преимуществ, как и в случае с региональными данными [50].
Перечень переменных, используемых в модели муниципального уровня, приведен ниже.
В данном исследовании характеризуется валовым территориальным продуктом в каждом муниципальном районе в год ^ТР_М); ка ^) (физический капитал) - полной учетной стоимостью основных фондов (OSN_F_M); Lв (0 - численность занятых (ZAN_M); КI ^) (социальный капитал) - количеством зарегистрированных преступлений (PRESTUP_M).
Источником информации для муниципального уровня послужили статистические сборники, подготавливаемые ежегодно Татарстанстатом2. Сюда, в частности, относится информация о валовом территориальном продукте и полной учетной стоимости основных фондов. Кроме того, была использована база статистических данных Комитета Республики Татарстан по социально-экономическому мониторингу3. В работе рассмотрены данные по 45 муниципальным
2 Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по РТ. URL: http://tatstat.gks.ru (дата обращения: 16.04.2019).
3 Комитет Республики Татарстан по социально-экономическому мониторингу. URL: http://monitoring.tatarstan.ru (дата обращения: 16.04.2019).
образованиям Республики Татарстан за период с 2008 по 2016 гг. В качестве дефлятора валового территориального продукта в данном исследовании используется индекс потребительских цен для преобразования номинального валового территориального продукта в реальный валовый территориальный продукт. Для оценки количества зарегистрированных преступлений был взят показатель «количество зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения» и на основе данных о численности населения за аналогичный период переведен в абсолютное значение.
3. Результаты и основные выводы исследования В целях проведения исследования необходимо преобразовать изначальное выражение (1) в линейную регрессионную модель. За счет применения логарифмической функции к обеим частям исходного соотношения формула для оценки на региональном уровне выглядит следующим образом:
Log (GRP) = C + a Log (OSN_F_R) + р Log (ZAN_R) + у Log (PRESTUP_R). (2) Формула для оценки на муниципальном уровне принимает следующий вид:
Log (GTP) = C + a Log (OSN_F_M) + p Log (ZAN_M) + у Log (PRESTUP_M). (3) Учитывая аналогичную спецификацию уравнений (2) и (3), а также в целях наглядности сравнительного анализа представим окончательные результаты моделирования по уравнениям (2) и (3) в одной таблице (см. табл. 2).
Мерой социального капитала (PRESTUP) на региональном уровне послужил показатель PRESTUP_R «Число зарегистрированных преступлений» (модель 1 табл. 2), на муниципальном уровне - PRESTUP_M «Количество зарегистрированных преступлений» (модель 2 табл. 2).
В целом следует отметить, что параметры построенных моделей в полной мере соответствуют специфике используемой расширенной модели экономического роста на основе производственной функции Кобба - Дугласа: все эластичности независимых по величине меньше единицы.
Сравнительный анализ моделей 1 и 2 позволяет отметить различие во вкладах ключевых факторов экономического роста на общероссийском и региональном уровне (на примере Республики Татарстан), по региональной и муниципальной выборке соответственно.
Таблица 2
Модель оценки влияния социального капитала
на объем валового регионального продукта в Российской Федерации и объем внутреннего территориального продукта Республики Татарстан* Table 2. Model of assessing the impact of social capital on the gross regional product in the Russian Federation and the internal territorial product of the Republic of Tatarstan*
Модель 2.
Модель 1. Муниципалитеты
Переменная / Модель / Регионы России4 / Республики Татарстан5 /
Variable / Model Model 1. Model 2.
Russian regions Municipalities of the Republic of Tatarstan
Зависимая переменная / Dependent variable LOG (GRP_R) LOG (GRP_M)
CONST 8,281526 8,317079
(0,0001) (0,0001)
LOG(OSN_F) 0,295550 (0,0001) 0,043108 (0,0293)
LOG(ZAN) 0,464947 (0,0001) 0,905394 (0,0001)
LOG(PRESTUP) -0,291495 (0,0044) -0,406099 (0,0001)
R2 0,995195 0,989164
Примечание: для выбора между моделью фиксированных эффектов и моделью случайных эффектов был использован тест Хаусмана, который отклонил гипотезу о случайных эффектах. При использовании фиксированных эффектов мы получаем указанную в таблице окончательную форму регрессионной модели. Вероятности отклонения нуль-гипотезы по t-статистике для коэффициентов модулей указаны в скобках.
* Источник: составлено авторами.
Note: to choose between the fixed effects model and the random effects model, Hausman test was applied, which helped reject the random effects hypothesis. When using the fixed effects model, we obtain the final form of regression model, shown in the Table. Probabilities of rej ection the null-hypothesis by t-statistics for model coefficients are given in parentheses.
* Source: compiled by the authors.
4 Зависимая переменная: LOG (GRP_R). Рассмотрено профилей: 80. В качестве индикатора уровня социального капитала используется показатель «Выявлено лиц, совершивших преступления». Выборка: 2008-2016 / Dependent variable: LOG (GRP_R). Profiles considered: 80. The level of social capital is measured with the indicator "Registered number of persons who committed crimes". Sample: 2008-2016.
5 Зависимая переменная: LOG (GTP_M). Рассмотрено профилей: 45. В качестве индикатора уровня социального капитала используется показатель «Количество зарегистрированных преступлений на 100 тыс. человек населения». Выборка: 2008-2016. / Dependent variable: LOG (GTP_M). Profiles considered: 45. The level of social capital is measured with the indicator "Registered number of crimes per 100 thousand of the population". Sample: 2008-2016.
В частности, вклад в валовой территориальный продукт муниципалитетов Республики Татарстан такого фактора, как численность занятых, значительно выше, чем вклад аналогичного показателя в валовой региональный продукт (по данным выборки российских регионов).
Этот факт требует дальнейшего изучения и обсуждения, так как он может быть связан с двумя предпосылками. Во-первых, он может свидетельствовать о более высоком уровне человеческого капитала Республики Татарстан. Во-вторых, Республика Татарстан имеет больший относительно других российских регионов потенциал роста использования физического (финансового) капитала и, следовательно, благоприятные предпосылки для процессов цифровой трансформации, одной из тенденций которой является замена человеческого труда на использование физического капитала в виде киберфизических производственных систем.
Отрицательное значение переменной PRESTUP говорит о том, что с увеличением значения объясняющей переменной значение объясняемой переменной уменьшается, причем эластичность этой взаимосвязи постоянна.
Сравнение моделей 1 и 2 позволяет отметить большую чувствительность экономики муниципалитетов Республики Татарстан относительно уровня преступности в них, относительно аналогичного показателя для выборки региональных экономических систем России. Главный результат нашего моделирования состоит в доказательстве отрицательного влияния индикаторов уровня преступности на экономический рост на региональном и муниципальном уровнях.
Ранее было отмечено, что преступность, как общественное явление, снижает уровень социального капитала общества - снижает уровень доверия в обществе и отрицательно влияет на распространение единых норм и ценностей.
Таким образом, снижение преступности повышает социальный капитал общества и, как показано выше, дает положительные экономические эффекты на региональном и муниципальном уровнях.
Выводы
Сегодня социальный капитал можно измерить, опираясь на значительное количество подходов. Одним из подходов является оценка такого элемента социального капитала, как нормы, количеством преступлений, уров-
нем преступности и др. Есть множество исследований, где подтверждается, что преступность оказывает влияние на рост экономики в зарубежных странах. Проведенное в данной статье эконометрическое моделирование доказывает, что такая связь существует и в России, как на региональном, так и на муниципальном уровне, на примере муниципальных данных Республики Татарстан.
Чтобы оценить, какой вклад вносит социальный капитал в экономический рост, мы применили расширенную регрессионную модель, которая основана на производственной функции Кобба - Дугласа, включив в нее социальный капитал как дополнительный фактор. Индикатором социального капитала послужили показатели, характеризующие уровень преступности.
Эконометрическое моделирование позволило математически подтвердить факт влияния социального
капитала на объем валового регионального продукта субъектов Российской Федерации и объем валового территориального продукта муниципалитетов Республики Татарстан за период с 2008 по 2016 гг. При этом преступность, согласно полученным результатам, оказывает негативный эффект на экономический рост.
Этот результат может означать, что развитие социального капитала в целом и отдельных его элементов как одной из мер региональной или муниципальной политики по обеспечению социального и экономического развития является актуальным и значимым направлением. Кроме того, актуальным и перспективным является исследование влияния различных видов преступности на экономический рост на региональном и муниципальном уровне.
III ММ Mill ММ Mill ММ Mill ММ Mill ММ Mill ММ Mill Mill ММ Mill ММ Mill ММ MINIMA
Список литературы
1. Bourdieu P. The Forms of Capital // Handbook of theory and research for the sociology of education. New York: Macmillan, 1986. Pp. 46-58.
2. Helliwell J. F., Putnam R. D. Economic growth and social capital in Italy // Eastern Economic Journal. 1995. Vol. 21, №2 3. Pp. 295-307.
3. Putnam R. D., Leonardi R., Nanetti R. Making democracy work: Civic traditions in modern Italy. N. Y.: Princeton University press, 1994. 258 p.
4. Knack S., Keefer P. Does social capital have an economic payoff? A cross-country investigation // The Quarterly Journal of Economics. 1997. Pp. 1251-1288. DOI: 10.1162/003355300555475
5. Woolcock M. Social capital and economic development: Toward a theoretical synthesis and policy framework // Theory and Society. 1998. Vol. 27, № 2. Pp. 151-208. DOI: 10.1023/a:1006884930135
6. Dasgupta P., Serageldin I. Social capital: a multifaceted perspective. World Bank Publications, 2001.
7. Grootaert C., Van Bastelaer T. Understanding and measuring social capital: A multidisciplinary tool for practitioners. World Bank Publications, 2002. 304 p.
8. Whiteley P. F. Economic growth and social capital // Political Studies. 2000. Vol. 48, №2 3. Pp. 443-466. DOI: 10.1111/1467-9248.00269
9. Beugelsdijk S., Smulders S. Bonding and bridging social capital and economic growth // Center Discussion Paper. 2009. Pp. 2-37. DOI: 10.2139/ssrn.1402697
10. Трубехина И. Е. Социальный капитал и экономическое развитие в регионах России // Труды II Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции в сфере инноваций, экономики и менеджмента. Т. 24. Томск, 2012. C. 357-361.
11. Охлопкова Н. В., Писарева Л. Ю. Социальный капитал в инновационном социально-экономическом развитии северных регионов России // Проблемы современной экономики. 2012. № 4. C. 254-257.
12. Шакирова А. А. Социальный капитал как фактор конкурентоспособности экономики на муниципальном уровне // Инновации и инвестиции. 2019. T. 1, № 1. C. 54-59.
13. Воробьева И. Н., Мехова А. А. Теоретико-методологические проблемы измерения социального капитала // Материалы Межрегиональной научно-практической конференции 2012. Череповецкий государственный университет (Череповец). 2012. C. 103.
14. Полищук Л. И., Меняшев Р. Ш. Экономическое значение социального капитала // Вопросы экономики. 2011. №2 12. C. 46-65. DOI: 10.32609/0042-8736-2011-12-46-65
15. Coleman J. S. Social capital in the creation of human capital // American Journal of Sociology. 1988. Vol. 94. Pp. S95-S120. DOI: 10.1086/228943
16. Coleman J. S. Norms as social capital // Economic Imperialism: The Economic Approach Applied Outside The Field Of Economics. 1987. Pp. 133-155.
17. Mnookin R. H., Kornhauser L. Bargaining in the shadow of the law: The case of divorce // Yale L. J. 1979. Vol. 88. P. 950. DOI: 10.2307/795824
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
18. Sampson R. J., Groves W. B. Community structure and crime: Testing social-disorganization theory // American journal of sociology. 1989. Vol. 94, № 4. Pp. 774-802. DOI: 10.1086/229068
19. Grasmick H. G., Tittle C. R., Bursik Jr R. J., Arneklev B. J. Testing the core empirical implications of Gottfredson and Hirschi's general theory of crime // Journal ofresearch in crime and delinquency. 1993. Vol. 30, № 1. Pp. 5-29. DOI: 10.1177/0022427893030001002
20. Messner S. F., Rosenfeld R., Baumer E. P. Dimensions of social capital and rates of criminal homicide // American Sociological Review. 2004. Vol. 69, № 6. Pp. 882-903. DOI: 10.1177/000312240406900607
21. Rubio M. Perverse social capital - some evidence from Colombia // Journal of economic issues. 1997. Vol. 31, № 3. Pp. 805-816. DOI: 10.1080/00213624.1997.11505966
22. Woolcock M., Narayan D. Social capital: Implications for development theory, research, and policy // The World Bank research observer. 2000. Vol. 15, № 2. Pp. 225-249. DOI: 10.1093/wbro/15.2.225
23. Фукуяма Ф. Великий разрыв. М.: АСТ, 2008. 476 с.
24. Akcomak S. The impact of social capital on economic and social outcomes. Maastricht University, 2009.
25. Stone W. Measuring social capital: towards a theoretically informed measurement framework for researching social capital in community life.(24). Melbourne, 2001. URL: http://www. aifs. gov. au/institute/pubs/RP24. pdf
26. Narayan D., Cassidy M. F. A dimensional approach to measuring social capital: development and validation of a social capital inventory // Current sociology. 2001. Vol. 49, № 2. Pp. 59-102. DOI: 10.1177/0011392101049002006
27. Bryant P. C.-A., Norris D. Measurement of social capital: The Canadian experience. 2002. P. 15.
28. Экономика и общество Беларуси: диспропорции и перспективы развития: Нац. отчет о человеческом развитии, 2004-2005. 2005. C. 72.
29. Siegler V. Measuring National Well-being: Measuring Social Capital Consultation Response. 2014.
30. Сысоев С. А. К выработке системы показателей оценки социального капитала // Теоретическая экономика. 2012. № 5 (11). C. 51-66.
31. Ларионова Н. И. Экономический подход к социальному капиталу // Экономика образования. 2014. № 4. C. 73-78.
32. Социальный капитал: альтернативный источник энергии. М., 2015.
33. Powell B., Manish G., Nair M. 13 Corruption, crime and economic growth // Handbook on the Economics of Crime. 2010. P. 328.
34. Mauro P. Corruption and growth // The quarterly journal of economics. 1995. Vol. 110, № 3. Pp. 681-712. DOI: 10.2307/2946696
35. Mo P. H. Corruption and economic growth // Journal of comparative economics. 2001. Vol. 29, № 1. Pp. 66-79. DOI: 10.1006/jcec.2000.1703
36. Cárdenas M. Economic growth in Colombia: a reversal of fortune? // Working papers series - documentos de trabajo. 2007. № 36. Pp. 1-36.
37. Detotto C., Otranto E. Does crime affect economic growth? // Kyklos. 2010. Vol. 63, № 3. Pp. 330-345. DOI: 10.1111/j.1467-6435.2010.00477.x
38. Detotto C., Otranto E. Cycles in crime and economy: leading, lagging and coincident behaviors // Journal of Quantitative Criminology. 2012. Vol. 28, № 2. Pp. 295-317. DOI: 10.1007/s10940-011-9139-5
39. Pinotti P. The economic consequences of organized crime: Evidence from Southern Italy // Bank of Italy. 2011.
40. Detotto C., Pulina M. Does more crime mean fewer jobs and less economic growth? // European Journal of Law and Economics. 2013. Vol. 36, № 1. Pp. 183-207. DOI: 10.1007/s10657-012-9334-3
41. Rupasingha A., Goetz S. J., Freshwater D. Social capital and economic growth: a county-level analysis // Journal of Agricultural and Applied Economics. 2000. Vol. 32, № 3. Pp. 565-572. DOI: 10.1017/s1074070800020654
42. Япаров С. С. Влияние формальных и неформальных институтов на экономическое развитие // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2016. № 5 (101). C. 173-177.
43. Кунцман М. В., Султыгова А. А. Деструктивное влияние экономической преступности на экономику страны // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2014. № 4-1. C. 234-237.
44. Казиахмедов Г. М., Багмет А. М. Проблемы преступности в сфере экономики // Вестник экономической безопасности. 2015. № 5. С. 54-56.
45. Социальный капитал как фактор роста конкурентоспособности экономических систем / Р. А. Григорьев, А. Р. Климанова, М. В. Крамин, Т. В. Крамин // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2015. № 4 (23). С. 29-34.
46. Solow R. M. A contribution to the theory of economic growth // The quarterly journal of economics. 1956. Vol. 70, № 1. Pp. 65-94. DOI: 10.2307/1884513 47.
47. Вклад интеллектуального и социального капиталов в экономический рост регионов Российской Федерации / Т. В. Крамин, Р. А. Григорьев, А. В. Тимирясова, Л. В. Воронцова // Актуальные проблемы экономики и права. 2016. Vol. 10, № 4. C. 66-76. DOI: 10.21202/1993-047X.10.2016.4.66-76
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
48. Климанова А. Р. Оценка влияния социального капитала на предпринимательскую активность в российских регионах // Актуальные проблемы экономики и права. 2019. T. 13, № 1. C. 966-980. DOI: 10.21202/1993-047X.13.2019.1.966-980
49. Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Росстат, 2018. 1162 c.
50. Шакирова А. А., Крамин Т. В. Влияние социального капитала на экономический рост муниципальных образований субъекта Российской Федерации (на примере Республики Татарстан) // Вектор науки ТГУ Серия: Экономика и управление. 2017. № 1. C. 63-68. DOI: 10.18323/2221-5689-2017-1-63-68
III ММ Mill ММ Mill ММ Mill ММ Mill ММ Mill ММ Mill Mill ММ Mill ММ 1ММ^
References
1. Bourdieu P. The Forms of Capital, Handbook of theory and research for the sociology of education, New York, Macmillan, 1986, pp. 46-58.
2. Helliwell J. F., Putnam R. D. Economic growth and social capital in Italy, Eastern Economic Journal, 1995, Vol. 21, No. 3, pp. 295-307.
3. Putnam R. D., Leonardi R., Nanetti R. Making democracy work: Civic traditions in modern Italy. N. Y., Princeton University press, 1994, 258 p.
4. Knack S., Keefer P. Does social capital have an economic payoff? A cross-country investigation, The Quarterly Journal of Economics, 1997, pp. 1251-1288. DOI: 10.1162/003355300555475
5. Woolcock M. Social capital and economic development: Toward a theoretical synthesis and policy framework, Theory and Society, 1998, Vol. 27, No. 2, pp. 151-208. DOI: 10.1023/a:1006884930135
6. Dasgupta P., Serageldin I. Social capital: a multifacetedperspective, World Bank Publications, 2001.
7. Grootaert C., Van Bastelaer T. Understanding and measuring social capital: A multidisciplinary toolfor practitioners, World Bank Publications, 2002, 304 p.
8. Whiteley P. F. Economic growth and social capital, Political Studies, 2000, Vol. 48, No. 3, pp. 443-466. DOI: 10.1111/1467-9248.00269
9. Beugelsdijk S., Smulders S. Bonding and bridging social capital and economic growth, Center Discussion Paper, 2009, pp. 2-37. DOI: 10.2139/ssrn.1402697
10. Trubekhina I. E. Social capital and economic development on the Russian regions, Works of the 2nd All-Russia (with international paticipation) scientific-practical conference in the sphere of innovations, economy and management, Vol. 24, Tomsk, 2012, pp. 357-361 (in Russ.).
11. Okhlopkova N. V., Pisareva L. Yu. Social capital in the innovative social-economic development on the northern Russian regions, Problemy sovremennoi ekonomiki, 2012, No. 4, pp. 254-257 (in Russ.).
12. Shakirova A. A. Social capital as a factor of competitiveness of economy at municipal level, Innovatsii i investitsii, 2019, Vol. 1, No. 1, pp. 54-59 (in Russ.).
13. Vorob'eva I. N., Mekhova A. A. Theoretical-methodological issues of measuring social capital, Works of the Interregional scientific-practical conference 2012, Cherepovetskii gosudarstvennyi universitet (Cherepovets), 2012, pp. 103 (in Russ.).
14. Polishchuk L. I., Menyashev R. Sh. Economic meaning of social capital, Voprosy ekonomiki, 2011, No. 12, pp. 46-65. DOI: 10.32609/0042-8736-2011-12-46-65 (in Russ.).
15. Coleman J. S. Social capital in the creation of human capital, American Journal of Sociology, 1988, Vol. 94, pp. S95-S120. DOI: 10.1086/228943
16. Coleman J. S. Norms as social capital, Economic Imperialism: The Economic Approach Applied Outside The Field Of Economics, 1987, pp. 133-155.
17. Mnookin R. H., Kornhauser L. Bargaining in the shadow of the law: The case of divorce, Yale L. J., 1979, Vol. 88, p. 950. DOI: 10.2307/795824
18. Sampson R. J., Groves W. B. Community structure and crime: Testing social-disorganization theory, American journal of sociology, 1989, Vol. 94, No. 4, pp. 774-802. DOI: 10.1086/229068
19. Grasmick H. G., Tittle C. R., Bursik Jr R. J., Arneklev B. J. Testing the core empirical implications of Gottfredson and Hirschi's general theory of crime, Journal of research in crime and delinquency, 1993, Vol. 30, No. 1, pp. 5-29. DOI: 10.1177/0022427893030001002
20. Messner S. F., Rosenfeld R., Baumer E. P. Dimensions of social capital and rates of criminal homicide, American Sociological Review, 2004, Vol. 69, No. 6, pp. 882-903. DOI: 10.1177/000312240406900607
21. Rubio M. Perverse social capital - some evidence from Colombia, Journal of economic issues, 1997, Vol. 31, No. 3, pp. 805-816. DOI: 10.1080/00213624.1997.11505966
22. Woolcock M., Narayan D. Social capital: Implications for development theory, research, and policy, The World Bank research observer, 2000, Vol. 15, No. 2, pp. 225-249. DOI: 10.1093/wbro/15.2.225
........................................................................... ISSN 1993-047Х (Print) / ISSN 2410-0390 (Online) ...........................................................................
23. Fukuyama F. The Great Disruption, Moscow, AST, 2008, 476 p. (in Russ.).
24. Akcomak S. The impact of social capital on economic and social outcomes, Maastricht University, 2009.
25. Stone W. Measuring social capital: towards a theoretically informed measurement framework for researching social capital in community life (24), Melbourne, 2001, available at: http://www. aifs. gov. au/institute/pubs/RP24. pdf
26. Narayan D., Cassidy M. F. A dimensional approach to measuring social capital: development and validation of a social capital inventory, Current sociology, 2001, Vol. 49, No. 2, pp. 59-102. DOI: 10.1177/0011392101049002006
27. Bryant P. C.-A., Norris D. Measurement of social capital: The Canadian experience, 2002, p. 15.
28. Economy and sociaty in Belarus: disproportions and prospects of development: National report on human development, 2004-2005, 2005, p. 72 (in Russ.).
29. Siegler V. Measuring National Well-being: Measuring Social Capital Consultation Response, 2014.
30. Sysoev S. A. On elaborating a system of indicators for estimating the social capital, Teoreticheskaya ekonomika, 2012, No. 5 (11), pp. 51-66 (in Russ.).
31. Larionova N. I. Economic approach to social capital, Ekonomika obrazovaniya, 2014, No. 4, pp. 73-78 (in Russ.).
32. Social capital: an alternative source of energy, Moscow, 2015 (in Russ.).
33. Powell B., Manish G., Nair M. 13 Corruption, crime and economic growth, Handbook on the Economics of Crime, 2010, p. 328.
34. Mauro P. Corruption and growth, The quarterly journal of economics, 1995, Vol. 110, No. 3, pp. 681-712. DOI: 10.2307/2946696
35. Mo P. H. Corruption and economic growth, Journal of comparative economics, 2001, Vol. 29, No. 1, pp. 66-79. DOI: 10.1006/jcec.2000.1703
36. Cárdenas M. Economic growth in Colombia: a reversal of fortune?, Working papers series - documentos de trabajo, 2007, No. 36, pp. 1-36.
37. Detotto C., Otranto E. Does crime affect economic growth?, Kyklos, 2010, Vol. 63, No. 3, pp. 330-345. DOI: 10.1111/j.1467-6435.2010.00477.x
38. Detotto C., Otranto E. Cycles in crime and economy: leading, lagging and coincident behaviors, Journal of Quantitative Criminology, 2012, Vol. 28, No. 2, pp. 295-317. DOI: 10.1007/s10940-011-9139-5
39. Pinotti P. The economic consequences of organized crime: Evidence from Southern Italy, Bank of Italy, 2011.
40. Detotto C., Pulina M. Does more crime mean fewer jobs and less economic growth?, European Journal of Law and Economics, 2013, Vol. 36, No. 1, pp. 183-207. DOI: 10.1007/s10657-012-9334-3
41. Rupasingha A., Goetz S. J., Freshwater D. Social capital and economic growth: a county-level analysis, Journal of Agricultural and Applied Economics, 2000, Vol. 32, No. 3, pp. 565-572. DOI: 10.1017/s1074070800020654
42. Yaparov S. S. Impact of formal and informal institutions on economic development, Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta, 2016, No. 5 (101), pp. 173-177 (in Russ.).
43. Kuntsman M. V., Sultygova A. A. Destructive influence of economic crime on the country's economy, Aktual'nye problemy gumanitarnykh i estestvennykh nauk, 2014, No. 4-1, pp. 234-237 (in Russ.).
44. Kaziakhmedov G. M., Bagmet A. M. Issues of crime in economic sphere, Vestnik ekonomicheskoi bezopasnosti, 2015, No. 5, pp. 54-56 (in Russ.).
45. Grigor'ev R. A., Klimanova A. R., Kramin M. V., Kramin T. V. Social capital as a factor of growing competitiveness of economic systems, Vektor nauki Tol'yattinskogogosudarstvennogo universiteta, Ser. Ekonomika i upravlenie, 2015, No. 4 (23), pp. 29-34 (in Russ.).
46. Solow R. M. A contribution to the theory of economic growth, The quarterly journal of economics, 1956, Vol. 70, No. 1, pp. 65-94. DOI: 10.2307/1884513
47. Kramin T. V., Grigor'ev R. A., Timiryasova A. V., Vorontsova L. V. Contribution of the intellectual and social capitals into the economic growth of the Russian regions, Actual problems of economics and law, 2016, Vol. 10, No. 4, рр. 66-76 (in Russ.). DOI: 10.21202/1993-047X.10.2016.4.66-76
48. Klimanova A. R. Estimating the impact of social capital on entrepreneurial activity in the Russian regions, Actual problems of economics and law, 2019, Vol. 13, No. 1, pp. 966-980 (in Russ.). DOI: 10.21202/1993-047X.13.2019.1.966-980
49. Russian regions, Social-economic indicators, Moscow, Rosstat, 2018, 1162 p. (in Russ.).
50. Shakirova A. A., Kramin T. V. Impact the social capital on the economic growth of municipal enities of a Russian Federation subject (by the example of the Republic of Tatarstan), Vektor nauki TGU, Ser. Ekonomika i upravlenie, 2017, No. 1, pp. 63-68 (in Russ.). DOI: 10.18323/2221-5689-2017-1-63-68
Дата поступления /Received 03.02.2019 Дата принятия в печать /Accepted 16.05.2019 Дата онлайн-размещения /Available online 25.06.2019
© Шакирова А. А., Крамин Т. В., 2019 © Shakirova A. A., Kramin T. V., 2019
