Коррупция и экономический рост (на примере России)

Автор: Пользователь скрыл имя, 11 Декабря 2011 в 12:18, дипломная работа

Описание работы

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;

Содержание

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…

Работа содержит 1 файл

вкр11.docx

— 289.05 Кб (Скачать)

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 слаборазвитых  стран является труднейшей задачей, и данные на этот счет часто представляют собой лишь приблизительные оценки, сделанные на нерегулярной основе. Проблемы с качеством значительной части имеющихся данных о доходах  населения вынуждают нас воздержаться от более детальной систематизации этой переменной.Дополнительная проблема, связанная с определением ежегодного объема производства в богатых сырьевыми ресурсами странах со слабо диверсифицированной экономикой заключается в том, что из-за политических решений в сфере добычи и экспорта сырья ВВП здесь зачастую резко увеличивается или падает по сравнению с предыдущим годом вне связи с базовой производительностью экономики.

       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 статистика.11

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 коррупции, влияющие на доходы населения по сравнению  с ограничительными эффектами? В  таблице 3 показано отношение оценочных выгод от коррупции к оценочным убыткам от нее для 163 стран, включенных в модель. Это отношение для каждой страны рассчитывается следующим образом: значение ИНДЕКС умножается на нестандартизованный коэффициент по этой переменной, и делится на ИВК, умноженный на нестандартизованный коэффициент для этой переменной. Это означает, что оценочная долларовая величина прироста среднедушевого ВВП страны за счет коррупции делится на оценочную долларовую величину убытков на душу населения за счет коррупции.

     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 коррупции  объединены в одну систему ее измерения  — ИВК. Таким образом, из этих данных невозможно вычленить конкретные характеристики коррупционных действий. Можно, однако, сказать, что во многих странах, где права собственности защищены слабо, позитивное воздействие коррупции на ВВП перевешивает негативное, как в свое время предположил Остерфельд. Подобную инверсионную связь иллюстрирует рисунок 3, где сравнивается ИЭС и отношение стимулирующих эффектов коррупции к ограничительным.

     

     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)