Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Декабря 2011 в 12:18, дипломная работа
Целью работы является:
Выделение и изучение теоретических основ такого явления как коррупция в экономике;
Критический анализ и описание основных методов в изучении коррупции;
Определить и дать общее описание экономико-математической модели;
Введение…………………………………………………………………………...3
Глава 1. Коррупция и экономический рост: методологические основы…5
1.1. Основные подходы к исследованию коррупции………………………….5
1.2. Коррупция как объект математического моделирования……………….15
1.3. Определение коррупции, ее разновидности…………………………...…44
Глава 2 . Влияние коррупции на развитие общества……………………...53
2.1. Влияние коррупции на основные экономические показатели………….53
2.2. Коррупция как один из факторов экономического роста……………….67
2.3. Коррупция в России: анализ, перспективы………………………………71
Заключение……………………………………………………………………….80
Список использованных источников…
ВВП = b0 + b1 Медианный возраст + b2 Грамотность + b3 ИВК + b4 ИНДЕКС; (1)
Где, ВВП — объем валового внутреннего продукта на душу населения за 2010 год по паритету покупательной способности (ППС); Медианный возраст — медианный возраст в стране по состоянию на 2010 год; Грамотность — доля населения страны в возрасте от 15 лет, умевшего читать и писать по состоянию на 2010 год, %; ИВК — индекс восприятия коррупции по состоянию на 2010 год, вычисляемый по шкале от 1 до 10 (чем выше его значение, тем ниже уровень коррупции); ИНДЕКС — единица измерения правовой институциональной защиты в стране по отношению к коррупции, измеряемый по ИВК.
Зависимой
переменной в рамках данного анализа
является ВВП на душу населения с
поправкой на паритет покупательной
способности. Изменения в объеме
производства используются в качестве
зависимой переменной во многих исследованиях
о воздействии коррупции на экономику.
Точное определение ВВП для
Мауро и Свенссон утверждают, что между коррупцией и уровнем экономической активности существует обратная связь. К примеру, рост ВВП может привести к усилению коррупции, поскольку сама основа для расхищения увеличивается. В нашем исследовании коррупция, напротив, трактуется как независимая структурная переменная. Фактические данные по странам с переходной экономикой указывают на то, что уровень коррупции меняется крайне медленно. За шестилетний период (2005–2010) в 40 странах, где существуют самые серьезные проблемы с эффективной правовой поддержкой прав собственности, Индекс восприятия коррупции (ИВК) изменился с 2,99 на 2,62. На том временном отрезке, когда коррупция в этих развивающихся странах стала объектом целенаправленной борьбы, ее уровень на деле повысился на 12% (чем ниже ИВК, тем выше уровень коррупции).8 Этот индекс представляет собой порядковый рейтинг по странам, определяемый на основе социологических опросов, проводимых, как считается, среди людей посвященных. ИВК — пожалуй, самый распространенный коррупционный индекс; в последние годы он активно используется в СМИ. Существуют и другие показатели измерения коррупции — например, индикатор, публикуемый в «Международном справочнике страновых рисков»9. Помимо того, что доступ к последнему индексу обходится дорого, он отражает лишь ущерб, который наносит бизнесу коррупция, но не является прямой системой измерения частоты коррупционных актов. Эти и другие субъективные единицы измерения коррупции, вероятно, отличаются высокой степенью корреляции, поскольку работающие над ними специалисты знакомы с оценками друг друга. Это осложнение снижает ценность агрегирования подобных единиц измерения. Кроме того по сравнению с другими индексами использование ИВК, составляемого Transparency International, позволяет проанализировать ситуацию в большем количестве стран. Ожидаемое прямое воздействие ИВК (высокий ИВК эквивалентен низкому уровню коррупции) на ВВП носит позитивный характер. В настоящем исследовании используются система измерения институциональной защиты. Индекс экономической свободы в мире (ИЭС), отражающий структуру законодательства и гарантии прав собственности. Речь идет о переменной ИЭС, вычисляемой по шкале от 1 до 10 (чем выше ее значение, тем выше уровень правовой защиты). Ожидается, что более высокая степень институциональной защиты позитивно воздействует на показатель ВВП. Предположим, что позитивные эффекты коррупции более вероятны на нижнем отрезке шкалы значений индекса институциональной защиты. Таким образом, институциональная переменная вводится в модель в связке с показателем коррупции и выглядит следующим образом:
ИНДЕКС = (10 – ИЭС)²/ИВК; (2)
Более высокий медианный возраст, как правило, свидетельствует о более высокой зрелости и образовательном уровне населения и его способности трудится более производительно; если население «молодо», то можно предположить, что в такой стране меньше людей получат образование или достигнут необходимой профессиональной зрелости, чтобы обеспечить высокую производительность труда. Таким образом, ожидается, что более высокий медианный возраст населения способствует росту ВВП. Этот принцип, конечно, не будет работать в ситуации, когда на экономику ложится бременем высокий процент пожилых, неработающих индивидов. Однако введение в данное уравнение переменной, отражающей пропорцию людей старше 65 лет, не влияет существенно на соотношения величин в его рамках, а потому от подобной формулировки модели мы сочли возможным отказаться. Высокий уровень грамотности взрослого населения, как ожидается, оказывает позитивное воздействие на среднедушевой объем ВВП. Более детальные демографические показатели о человеческом капитале и инвестициях в образование по многим бедным странам, охватываемых данным исследованием, отсутствуют, а потому мне пришлось ограничить набор переменных, чтобы анализ затронул максимальное число государств. Что же касается оставшихся переменных, то следует отметить, что качество данных по бедным странам, где отчетность и статистика в сфере национального дохода куда менее полна и надежна, чем в развитых странах, неизменно вызывает подозрение. Эмпирические результаты по данной модели представлены ниже. В ходе работы с моделью было проведено исследование по 163 странам мира и было получены следующие результаты, для удобства восприятия данных используются таблицы и диаграммы.
Таблица 1
Перечень стран с описанием зависимых и независимых переменных.10
Y | X1 | X2 | X3 | X4 | ||
Страна | ВВП/душу нас | Медианный возраст | Грамотность,% | ИВК | Индекс | ЭИС |
Алжир | 4435 | 27,1 | 75,4 | 2,90 | 6,406 | 5,69 |
Ангола | 4478 | 18 | 67,4 | 1,9 | 14,013 | 4,84 |
Аргентина | 9138 | 30,3 | 97,6 | 2,9 | 8,212 | 5,12 |
Армения | 2846 | 31,9 | 99,7 | 2,6 | 3,649 | 6,92 |
Австралия | 55559 | 37,5 | 99 | 8,7 | 0,348 | 8,26 |
Австрия | 44987 | 42,6 | 99 | 7,9 | 1,021 | 7,16 |
Азербайджан | 6008 | 28,5 | 99,5 | 2,4 | 7,073 | 5,88 |
Бахрейн | 20475 | 30,4 | 88,8 | 4,9 | 1,146 | 7,63 |
Бангладеш | 638 | 23,5 | 53,5 | 2,4 | 9,963 | 5,11 |
Барбадос | 14326 | 36,2 | 99,7 | 7,8 | 1,288 | 6,83 |
Беларусь | 5800 | 38,8 | 99,7 | 2,5 | 10,527 | 4,87 |
Бельгия | 42630 | 42 | 99 | 7,1 | 1,259 | 7,01 |
Бенин | 689 | 17,3 | 40,5 | 2,8 | 7,104 | 5,54 |
Бутан | 1978 | 24,3 | 52,8 | 5,7 | 3,244 | 5,7 |
Боливия | 1858 | 22,2 | 90,7 | 2,8 | 9,144 | 4,94 |
Босния и Герцеговина | 4319 | 40,3 | 96,7 | 3,2 | 5,995 | 5,62 |
Ботсвана | 7627 | 22 | 82,9 | 5,8 | 1,521 | 7,03 |
Бразилия | 10816 | 28,9 | 90 | 3,7 | 5,328 | 5,56 |
Болгария | 6334 | 41,6 | 98,3 | 3,6 | 3,948 | 6,23 |
Продолжение таблицы 1 | ||||||
Буркина-Фасо | 598 | 16,8 | 28,7 | 3,1 | 5,317 | 5,94 |
Бурунди | 180 | 16,8 | 59,3 | 1,8 | 15,313 | 4,75 |
Камбоджа | 814 | 22,5 | 76,3 | 2,1 | 8,969 | 5,66 |
Камерун | 1101 | 19,3 | 67,9 | 2,2 | 10,342 | 5,23 |
Канада | 46215 | 40,7 | 99 | 8,9 | 0,432 | 8,04 |
Кабо-Верде | 3157 | 22,3 | 83,8 | 5,1 | 2,921 | 6,14 |
Центрально-Африканская Республика | 436 | 19,1 | 48,6 | 2,1 | 12,679 | 4,84 |
Чад | 768 | 16,6 | 31,8 | 1,7 | 16,275 | 4,74 |
Чили | 11828 | 31,7 | 96,5 | 7,2 | 0,722 | 7,72 |
Китай, Народная Республика | 4382 | 35,2 | 95,9 | 3,5 | 6,860 | 5,1 |
Колумбия | 6273 | 27,6 | 92,7 | 3,5 | 3,401 | 6,55 |
Коморские острова | 802 | 18,9 | 75,1 | 2,1 | 14,457 | 4,49 |
Конго, Демократическая Республика | 186 | 16,5 | 67,2 | 2 | 17,170 | 4,14 |
Конго, Республика | 2983 | 16,9 | 69,2 | 2,1 | 15,363 | 4,32 |
Коста-Рика | 7843 | 28,4 | 95,9 | 5,3 | 2,194 | 6,59 |
Хорватия | 13720 | 41,2 | 98,7 | 4,1 | 4,060 | 5,92 |
Кипр | 28237 | 34,5 | 97,7 | 6,3 | 1,344 | 7,09 |
Чешская Республика | 18288 | 40,4 | 99 | 6,1 | 1,495 | 6,98 |
Дания | 56147 | 40,7 | 99 | 9,3 | 0,525 | 7,79 |
Джибути | 1383 | 21,4 | 70,3 | 3,2 | 7,503 | 5,1 |
Доминика | 5167 | 30,3 | 88 | 5,2 | 2,604 | 6,32 |
Доминиканская Республика | 5228 | 25,2 | 89,1 | 2,9 | 5,435 | 6,03 |
Эквадор | 3984 | 25,3 | 91 | 3,1 | 8,292 | 4,93 |
Египет | 2789 | 24 | 66,4 | 3,1 | 5,423 | 5,9 |
Сальвадор | 3701 | 23,9 | 82 | 3,6 | 2,517 | 6,99 |
Продолжение таблицы 1 | ||||||
Экваториальная Гвинея | 11033 | 19 | 87 | 1,9 | 13,905 | 4,86 |
Эритрея | 398 | 18,5 | 64,2 | 2,6 | 16,100 | 3,53 |
Эстония | 14836 | 40,2 | 99,8 | 6,5 | 0,985 | 7,47 |
Эфиопия | 350 | 16,8 | 35,9 | 2,7 | 8,820 | 5,12 |
Фиджи | 3518 | 25,8 | 94,4 | 5,1 | 3,090 | 6,03 |
Финляндия | 44489 | 42,3 | 99 | 9,2 | 0,746 | 7,38 |
Франция | 41019 | 39,7 | 99 | 6,8 | 1,885 | 6,42 |
Габон | 8724 | 18,6 | 86,2 | 2,8 | 7,104 | 5,54 |
Гамбия | 617 | 18 | 42,5 | 3,2 | 6,300 | 5,51 |
Грузия | 2658 | 38,8 | 99,9 | 3,8 | 2,306 | 7,04 |
Германия | 40631 | 44,3 | 99 | 7,9 | 1,057 | 7,11 |
Гана | 1312 | 21,1 | 65 | 4,1 | 3,864 | 6,02 |
Греция | 27302 | 42,2 | 97,1 | 3,5 | 3,975 | 6,27 |
Гренада | 6543 | 28,2 | 96 | 3,9 | 5,883 | 5,21 |
Гватемала | 2888 | 19,7 | 73,2 | 3,2 | 4,753 | 6,1 |
Гвинея | 448 | 18,5 | 29,5 | 2 | 11,616 | 5,18 |
Гвинея-Бисау | 509 | 19,4 | 64,5 | 2,1 | 15,147 | 4,36 |
Гайана | 2868 | 23,6 | 99 | 2,7 | 9,861 | 4,84 |
Гаити | 673 | 20,5 | 62,1 | 2,2 | 11,003 | 5,08 |
Гондурас | 2016 | 20,7 | 83,6 | 2,4 | 7,245 | 5,83 |
Гонконг | 31591 | 42,8 | 94,6 | 8,4 | 0,126 | 8,97 |
Венгрия | 12879 | 39,7 | 99,4 | 4,7 | 2,445 | 6,61 |
Исландия | 39026 | 35,4 | 99 | 8,5 | 0,814 | 7,37 |
Индия | 1265 | 25,9 | 74,04 | 3,3 | 6,468 | 5,38 |
Индонезия | 3015 | 27,9 | 92 | 2,8 | 7,072 | 5,55 |
Иран | 4741 | 27,6 | 82,3 | 2,2 | 14,562 | 4,34 |
Ирландия | 45689 | 35,3 | 99 | 8 | 0,437 | 8,13 |
Израиль | 28686 | 29,3 | 97,1 | 6,1 | 1,710 | 6,77 |
Италия | 34059 | 43,7 | 98,9 | 3,9 | 3,567 | 6,27 |
Ямайка | 5039 | 23,9 | 86 | 3,5 | 3,401 | 6,55 |
Япония | 4282 | 44,6 | 99 | 7,8 | 0,942 | 7,29 |
Иордания | 4500 | 21,8 | 91,1 | 4,7 | 2,445 | 6,61 |
Продолжение таблицы 1 | ||||||
Казахстан | 8883 | 29,9 | 99,6 | 2,9 | 5,245 | 6,1 |
Кения | 809 | 18,8 | 73,6 | 2,1 | 8,601 | 5,75 |
Кувейт | 36412 | 26,4 | 94,5 | 4,5 | 2,318 | 6,77 |
Кыргызстан | 864 | 24,7 | 99,3 | 2 | 7,488 | 6,13 |
Лаос | 984 | 19,5 | 68,7 | 2,1 | 11,387 | 5,11 |
Латвия | 10695 | 40,4 | 99,8 | 4,3 | 2,657 | 6,62 |
Ливан | 10044 | 29,4 | 89,6 | 2,5 | 5,776 | 6,2 |
Лесото | 837 | 22,6 | 82,2 | 3,5 | 7,696 | 4,81 |
Ливия | 11314 | 24,2 | 99,8 | 2,2 | 16,255 | 4,02 |
Литва | 11044 | 39,7 | 99,7 | 5 | 1,764 | 7,03 |
Люксембург | 108832 | 39,3 | 99 | 8,5 | 0,712 | 7,54 |
Македония, Республика | 4431 | 35,4 | 97 | 4,1 | 2,869 | 6,57 |
Мадагаскар | 392 | 18,1 | 70,7 | 2,6 | 5,209 | 6,32 |
Малави | 322 | 17,1 | 71,8 | 3,4 | 6,197 | 5,41 |
Малайзия | 8423 | 25,1 | 91,8 | 4,4 | 2,816 | 6,48 |
Мальдивы | 5841 | 25,9 | 97 | 4,1 | 6,344 | 4,9 |
Мали | 692 | 16,2 | 26,2 | 2,7 | 7,301 | 5,56 |
Мальта | 19746 | 39,7 | 92,4 | 5,6 | 1,921 | 6,72 |
Мавритания | 1195 | 19,3 | 55,8 | 2,3 | 10,017 | 5,2 |
Маврикий | 7593 | 32,3 | 87,4 | 5,4 | 1,040 | 7,63 |
Мексика | 9566 | 26,7 | 92,8 | 3,1 | 3,242 | 6,83 |
Молдова | 1630 | 35 | 81,1 | 2,9 | 7,392 | 5,37 |
Монголия | 2227 | 25,8 | 97,3 | 2,7 | 5,926 | 6 |
Марокко | 3249 | 26,5 | 55,6 | 3,4 | 4,896 | 5,92 |
Мозамбик | 458 | 17,5 | 44,4 | 2,7 | 7,170 | 5,6 |
Непал | 562 | 21,2 | 56,6 | 2,2 | 10,170 | 5,27 |
Нидерланды | 47172 | 40,8 | 99 | 8,8 | 0,710 | 7,5 |
Новая Зеландия | 32145 | 36,8 | 99 | 9,3 | 0,345 | 8,21 |
Никарагуа | 1127 | 22,5 | 78 | 2,5 | 6,956 | 5,83 |
Нигер | 381 | 15,2 | 28,7 | 2,6 | 8,532 | 5,29 |
Нигерия | 1389 | 17,7 | 72 | 2,4 | 7,776 | 5,68 |
Норвегия | 84444 | 39,7 | 99 | 8,7 | 1,076 | 6,94 |
Продолжение таблицы 1 | ||||||
Оман | 18657 | 23,9 | 81,4 | 5,3 | 1,968 | 6,77 |
Пакистан | 1005 | 21,2 | 54,2 | 2,3 | 8,726 | 5,52 |
Панама | 7593 | 27,2 | 93,2 | 3,6 | 3,442 | 6,48 |
Папуа-Новая Гвинея | 1488 | 21,6 | 57,8 | 2,1 | 10,296 | 5,35 |
Парагвай | 2886 | 24,9 | 94,6 | 2,2 | 6,808 | 6,13 |
Перу | 5172 | 26,4 | 89,6 | 3,5 | 2,999 | 6,76 |
Филиппины | 2007 | 22,7 | 93,4 | 2,4 | 7,957 | 5,63 |
Польша | 12300 | 38,2 | 99,3 | 5,3 | 2,555 | 6,32 |
Португалия | 21559 | 39,7 | 94,9 | 6 | 2,112 | 6,44 |
Катар | 76168 | 30,8 | 93,1 | 7,7 | 1,248 | 6,9 |
Румыния | 7542 | 38,1 | 97,6 | 3,7 | 3,464 | 6,42 |
Россия | 10437 | 38,5 | 99,5 | 2,1 | 11,762 | 5,03 |
Руанде | 562 | 18,6 | 64,9 | 2,1 | 7,966 | 5,91 |
Самоа | 2896 | 21,8 | 98,7 | 4,1 | 3,825 | 6,04 |
Саудовская Аравия | 16996 | 21,6 | 85 | 4,7 | 2,742 | 6,41 |
Сенегал | 981 | 18,7 | 41,9 | 2,9 | 7,107 | 5,46 |
Сербия | 5233 | 41,1 | 96,4 | 3,5 | 5,307 | 5,69 |
Сейшельские острова | 10682 | 32 | 91,8 | 4,8 | 5,655 | 4,79 |
Сьерра-Леоне | 326 | 19 | 38,1 | 2,4 | 11,310 | 4,79 |
Сингапур | 43117 | 39,6 | 94,1 | 9,3 | 0,208 | 8,61 |
Словакия | 16104 | 37,3 | 99 | 4,3 | 2,135 | 6,97 |
Словения | 23706 | 37,2 | 99,7 | 6,4 | 1,947 | 6,47 |
Соломоновы Острова | 1340 | 20 | 76,6 | 2,8 | 11,644 | 4,29 |
Южная Африка | 7158 | 24,7 | 88 | 4,5 | 3,075 | 6,28 |
Испания | 30639 | 41 | 97,9 | 6,1 | 1,515 | 6,96 |
Шри-Ланка | 2435 | 31,3 | 90,8 | 3,2 | 6,441 | 5,46 |
Судан | 1705 | 19,3 | 60,9 | 1,6 | 5,776 | 6,96 |
Свазиленд | 3061 | 20,1 | 79,6 | 3,2 | 5,671 | 5,74 |
Швеция | 48875 | 41,7 | 99 | 9,2 | 0,828 | 7,24 |
Продолжение таблицы 1 | ||||||
Швейцария | 67246 | 41,3 | 99 | 8,7 | 0,411 | 8,11 |
Сирия | 2877 | 21,5 | 83,1 | 2,5 | 10,241 | 4,94 |
Сан-Томе и Принсипи | 1183 | 17,5 | 87,9 | 3 | 8,875 | 4,84 |
Тайвань ( Республика Китай ) | 18458 | 37 | 95 | 5,8 | 1,511 | 7,04 |
Таджикистан | 741 | 22,2 | 99,6 | 2,1 | 10,519 | 5,3 |
Танзания | 548 | 18,3 | 72,3 | 2,7 | 6,440 | 5,83 |
Таиланд | 4992 | 33,7 | 94,1 | 3,5 | 3,682 | 6,41 |
Того | 459 | 18,9 | 53,2 | 2,4 | 11,660 | 4,71 |
Тонга | 3518 | 22,7 | 99,2 | 3 | 7,239 | 5,34 |
Тринидад и Тобаго | 16753 | 32,6 | 98,7 | 3,6 | 3,268 | 6,57 |
Тунис | 4200 | 29,7 | 77,7 | 4,3 | 3,928 | 5,89 |
Турция | 10399 | 28,1 | 88,7 | 4,4 | 2,284 | 6,83 |
Туркменистан | 3939 | 24,8 | 99,5 | 1,6 | 20,664 | 4,25 |
Уганда | 501 | 15 | 73,6 | 2,5 | 5,715 | 6,22 |
Украина | 3000 | 39,7 | 99,7 | 2,4 | 11,971 | 4,64 |
Объединенные Арабские Эмираты | 59717 | 30,2 | 90 | 6,3 | 1,697 | 6,73 |
Соединенное Королевство | 36120 | 40,5 | 99 | 7,6 | 0,727 | 7,65 |
Соединенные Штаты | 47284 | 36,8 | 99 | 7,1 | 0,682 | 7,8 |
Уругвай | 11998 | 33,7 | 97,9 | 6,9 | 1,322 | 6,98 |
Узбекистан | 1380 | 25,2 | 96,9 | 1,6 | 17,227 | 4,75 |
Вануату | 2896 | 24,6 | 78,1 | 3,6 | 5,280 | 5,64 |
Венесуэла | 9960 | 25,8 | 95,2 | 2 | 19,782 | 3,71 |
Вьетнам | 1174 | 27,4 | 90,3 | 2,7 | 9,333 | 4,98 |
Йемен | 1282 | 17,9 | 58,9 | 2,2 | 9,452 | 5,44 |
Замбия | 1221 | 17,2 | 70,6 | 3 | 5,880 | 5,8 |
Зимбабве | 594 | 17,8 | 91,2 | 2,4 | 25,807 | 2,13 |
Непосредственный интерес для ответов на вопросы, связанные с коррупцией и соотношением между качеством правовых институтов и ВВП представляют три переменные: ИВК, ИЭС и ИНДЕКС. Как и ожидалось, элемент ИВК оказывает позитивное статистически значимое воздействие на объем ВВП на душу населения: чем выше уровень коррупции, тем серьезнее ее прямые негативные последствия для экономики. Такой результат, впрочем, мало кого удивит. Положительный коэффициент для ИНДЕКС позволяет предположить, что замена слабой институциональной защиты более масштабной коррупции позитивно воздействует на ВВП. В расчетах ИНДЕКС имеет плюсовое значение и статистически значим. Эти результаты подтверждают предположение о том, что коррупция в масштабах страны играет роль замены слабой правовой защиты.
Таблица 2
Результаты
расчёта регрессии и
b1 | b2 | b3 | b4 | b0 |
773,0936532 | 7520,752457 | 29,23564888 | 219,6339623 | -31676,99123 |
se1 | se2 | se3 | se4 | seb |
2,192985482 | 573,1429289 | 3,697922665 | 17,46837121 | 1375,675847 |
R^2 | sey | |||
0,855169647 | 3878,999641 | |||
F | dF | |||
75,04908073 | 158 | |||
ssreg | ssост | |||
35529025295 | 18699716045 | |||
v1= | 4 | |||
v2= | 158 | |||
Fрасп= | 1,56E-35 | |||
стандартное отклонение Y | 18239,8373 | |||
Нестандартизированые коэффициенты | 6430093,844 | 239342,2204 | 144203,5237 | 229333,7879 |
Результаты расчета регрессии модели показаны в таблице 2. Значение коэффициента детерминации (R²) равно 0,85516, что указывает на сильную зависимость между независимыми переменными и продажной ценой. Можно использовать F-статистику, чтобы определить, является ли этот результат (с таким высоким значением r2) случайным. Предположим, что на самом деле взаимосвязи между переменными не существует, просто статистический анализ вывел сильную взаимозависимость по взятой выборке. В выходных данных функции ЛИНЕЙН величины F и df используются для оценки вероятности случайного получения наибольшего значения Соответствующее F-распределение имеет степени свободы v1 и v2.
Значение вероятности FРАСП= 1,56E-35 чрезвычайно мало. Из этого можно, что коэффициент R^2 получен не случайным путем, и уравнением регрессии можно использовать для расчёта зависимой переменной.
Насколько
велики стимулирующие эффекты
Таблица 3
Оценка эффективности коррупции12
Название страны | Коэффициент эффективности коррупции |
Алжир | 0,351 |
Ангола | 1,173 |
Продолжение таблицы 3 | |
Аргентина | 0,450 |
Армения | 0,223 |
Австралия | 0,006 |
Австрия | 0,021 |
Азербайджан | 0,469 |
Бахрейн | 0,037 |
Бангладеш | 0,660 |
Барбадос | 0,026 |
Беларусь | 0,670 |
Бельгия | 0,028 |
Бенин | 0,404 |
Бутан | 0,091 |
Боливия | 0,519 |
Босния и Герцеговина | 0,298 |
Ботсвана | 0,042 |
Бразилия | 0,229 |
Болгария | 0,174 |
Буркина-Фасо | 0,273 |
Бурунди | 1,353 |
Камбоджа | 0,679 |
Камерун | 0,748 |
Канада | 0,008 |
Кабо-Верде | 0,091 |
Центрально-Африканская Республика | 0,960 |
Чад | 1,523 |
Чили | 0,016 |
Китай, Народная Республика | 0,312 |
Колумбия | 0,155 |
Коморские острова | 1,095 |
Конго, Демократическая Республика | 1,365 |
Конго, Республика | 1,163 |
Коста-Рика | 0,066 |
Хорватия | 0,157 |
Продолжение таблицы 3 | |
Кипр | 0,034 |
Чешская Республика | 0,039 |
Дания | 0,009 |
Джибути | 0,373 |
Доминика | 0,080 |
Доминиканская Республика | 0,298 |
Эквадор | 0,425 |
Египет | 0,278 |
Сальвадор | 0,111 |
Экваториальная Гвинея | 1,164 |
Эритрея | 0,985 |
Эстония | 0,024 |
Эфиопия | 0,520 |
Фиджи | 0,096 |
Финляндия | 0,013 |
Франция | 0,044 |
Габон | 0,404 |
Гамбия | 0,313 |
Грузия | 0,096 |
Германия | 0,021 |
Гана | 0,150 |
Греция | 0,181 |
Гренада | 0,240 |
Гватемала | 0,236 |
Гвинея | 0,924 |
Гвинея-Бисау | 1,147 |
Гайана | 0,581 |
Гаити | 0,795 |
Гондурас | 0,480 |
Гонконг | 0,002 |
Венгрия | 0,083 |
Исландия | 0,015 |
Индия | 0,312 |
Продолжение таблицы 3 | |
Индонезия | 0,402 |
Иран | 1,053 |
Ирландия | 0,009 |
Израиль | 0,045 |
Италия | 0,145 |
Ямайка | 0,155 |
Япония | 0,019 |
Иордания | 0,083 |
Казахстан | 0,288 |
Кения | 0,651 |
Кувейт | 0,082 |
Кыргызстан | 0,595 |
Лаос | 0,862 |
Латвия | 0,098 |
Ливан | 0,367 |
Лесото | 0,350 |
Ливия | 1,175 |
Литва | 0,056 |
Люксембург | 0,013 |
Македония, Республика | 0,111 |
Мадагаскар | 0,319 |
Малави | 0,290 |
Малайзия | 0,102 |
Мальдивы | 0,246 |
Мали | 0,430 |
Мальта | 0,055 |
Мавритания | 0,693 |
Маврикий | 0,031 |
Мексика | 0,166 |
Молдова | 0,405 |
Монголия | 0,349 |
Марокко | 0,229 |
Мозамбик | 0,422 |
Продолжение таблицы 3 | |
Непал | 0,735 |
Нидерланды | 0,013 |
Новая Зеландия | 0,006 |
Никарагуа | 0,442 |
Нигер | 0,522 |
Нигерия | 0,515 |
Норвегия | 0,020 |
Оман | 0,059 |
Пакистан | 0,603 |
Панама | 0,152 |
Папуа-Новая Гвинея | 0,780 |
Парагвай | 0,492 |
Перу | 0,136 |
Филиппины | 0,527 |
Польша | 0,077 |
Португалия | 0,056 |
Катар | 0,026 |
Румыния | 0,149 |
Россия | 0,891 |
Руанде | 0,603 |
Самоа | 0,148 |
Саудовская Аравия | 0,093 |
Сенегал | 0,390 |
Сербия | 0,241 |
Сейшельские острова | 0,187 |
Сьерра-Леоне | 0,749 |
Сингапур | 0,004 |
Словакия | 0,079 |
Словения | 0,048 |
Соломоновы Острова | 0,661 |
Южная Африка | 0,109 |
Испания | 0,039 |
Шри-Ланка | 0,320 |
Продолжение таблицы 3 | |
Судан | 0,574 |
Свазиленд | 0,282 |
Швеция | 0,014 |
Швейцария | 0,008 |
Сирия | 0,651 |
Сан-Томе и Принсипи | 0,470 |
Тайвань ( Республика Китай ) | 0,041 |
Таджикистан | 0,797 |
Танзания | 0,379 |
Таиланд | 0,167 |
Того | 0,773 |
Тонга | 0,384 |
Тринидад и Тобаго | 0,144 |
Тунис | 0,145 |
Турция | 0,083 |
Туркменистан | 2,054 |
Уганда | 0,364 |
Украина | 0,793 |
Объединенные Арабские Эмираты | 0,043 |
Соединенное Королевство | 0,015 |
Соединенные Штаты | 0,015 |
Уругвай | 0,030 |
Узбекистан | 1,712 |
Вануату | 0,233 |
Венесуэла | 1,573 |
Вьетнам | 0,550 |
Йемен | 0,683 |
Замбия | 0,312 |
Зимбабве | 1,710 |
Как видно из таблицы 3, для 13 стран (Ангола, Бурунди, Чад, Конго, Демократическая Республика, Конго, Республика, Экваториальная Гвинея, Гвинея-Бисау, Иран, Ливия, Туркменистан, Узбекистан, Венесуэла, Зимбабве) данное отношение превышает единицу — т.е. совокупный эффект коррупции носит позитивный характер. По всем другим странам, включая и те, что не отличаются высокой эффективностью защиты собственности, соотношение не достигает единицы, хотя порой весьма значительно. Для развитых стран оно как правило очень невелико, показывая, что здесь коррупция не служит заменителем неудачных законов и носит характер вредного присвоения ренты. На рисунке 2 показана связь между соотношением эффектов коррупции (стимулирующих и ограничительных) и ВВП на душу населения: она указывает на то, что потенциальные выгоды от тех разновидностей коррупции, что заменяют бреши в правовой системе, проявляются только в бедных странах.
Рис.2 Соотношение эффектов коррупции (стимулирующих и ограничительных) с точки зрения ВВП на душу населения.13
Стимулирующие
и ограничительные аспекты
Рис.3 Соотношение эффектов коррупции (стимулирующих и ограничительных) с точки зрения ИЭС.14
Как видно из рисунка 3 все страны имеющие относительно высокий уровень экономической свободы не получаются положительного эффекта от коррупции.
Рис.4. Влияние ИВК на уровень ВВП/душу нас15
Как видно из рис.4 ИВК влияет положительно на уровень ВВП/душу нас в общем случае, то есть с ростом ИВК (снижением уровня коррупции) показатель ВВП растёт. Так же можно сгруппировать все страны по географическому признаку для более наглядной ситуации, данная классификация представлена на рисунке 5:
Информация о работе Коррупция и экономический рост (на примере России)