Диссертация (1105768), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Перейдём к построению модели. Пусть с помощью некоторого индекса коррупции I^С измерен

уровень коррупции в стране A в момент времени t-k. Пусть измерен также уровень коррупции в текущий момент времени. Наконец, пусть существует способ построить несмещённый прогноз

развития уровня коррупции в той же стране в условиях автаркии, I^ˆ¢ . Тогда скорость

контагиозности коррупции в страну A внешнего мира, в совокупности, определяется как:

C C C C

t—k

_{V =} (I_t –I_t—k)–(I^ˆ

–I_t—k)

(1),

k

причём естественной единицей измерения оказывается число условных единиц коррупции в

среднем в год. При этом под скоростью контагиозности коррупции в группе стран подразумевается среднее арифметическое значение скорости (1) для каждой страны из группы.

Оценить данное выражение с абсолютной точностью невозможно по целому ряду причин, среди которых:

• Несовершенство существующих на сегодняшний момент критериев понятия и методов

измерения коррупции;

• Невозможность охватить все факты коррупции для составления точной оценки масштабов явления в стране;

• Ограниченность прогноза коррупции в условиях автаркии, отсутствие адекватной модели прогнозирования уровня коррупции при отсутствии внешнего влияния;

• Отсутствие возможности учёта эффекта антикоррупционных мер и иных реформ, реализованных в период между t-k и t;

• Наконец, неопределенность относительно выбора величины k.

Все указанные сложности показывают, что проверить сформулированную выше гипотезу можно только на основе набора частных предположений, которые будут введены в дальнейшем в ходе рассуждений. Отсутствие общей модели коррупции в разрезе нескольких стран не позволяет теоретически предсказать контагиозность коррупции и её скорость, поэтому проверка гипотезы реализуется на основе теоретических данных. Однако не исключено, что некоторые технические решения в рамках данной процедуры, а также результат окажутся применимыми в дальнейших исследованиях, где основной задачей будет являться разработка общей модели межстрановой контагиозности коррупции.

Показателем уровня коррупции, в рамках исследования, является ежегодно составляемый компанией «Transparency International» Индекс Восприятия Коррупции (ИВК).⁷³ Он измеряется по десятибалльной шкале с точностью до одной десятой, причём более высокий балл означает более низкий уровень коррупции.

Следует также обозначить, что именно этот индекс будет использоваться в дальнейшем в диссертационном исследовании во всех разделах, в которых присутствует анализ эмпирических данных, в качестве показателя, характеризующего величину коррупции. Он составляется на базе независимых опросов, в которых принимают участие международные финансовые и правозащитные эксперты. Безусловно, такой подход к оценке масштаба коррупции может вызывать сомнения. Уже продолжительное время различными исследовательскими организациями предпринимаются попытки составления собственных индексов величины коррупции. ⁷⁴ В процессе подбора оптимального показателя, способного отражать межстрановую и межвременную динамику коррупции, наибольшую значимость показал критерий, характеризующий обширность выборки. Иными словами, для реализации

⁷³ http://www.transparency.org/

⁷⁴ Например, составляемый Всемирным Банком «Control of Corruption».

исследования необходим был наибольший набор стран за, соответственно, наибольший период времени. В результате оценки всех доступных данных, в том числе и альтернативных, выяснилось, что оптимальным, с точки зрения вышеописанных критериев является ИВК. Безусловно, поскольку коррупция – неявный феномен, измерение его величины сопряжено с рядом неточностей и влиянием субъективных оценок, однако ИВК в результате оказался наилучшим из имеющихся в распоряжении.

Индекс собран по 40 странам мира, входящим в различные интеграционные объединения. Выборка охватывает период с 1998 по 2011 годы, однако по некоторым странам ИВК рассчитывается только с 2003 года, в связи с чем выборка сокращается.

Данные группируются в соответствии с интеграционными объединениями, которые, специально были отобраны таким образом, чтобы максимально соответствовать 6 стадиям (формам) международной экономической интеграции:

• Латиноамериканская ассоциация интеграции (ALADI) - объединение экономического сотрудничества государств Латинской Америки. Для исследования используются данные по 13 странам;⁷⁵

• Центрально-европейская ассоциация свободной торговли (CEFTA) - организация свободной торговли, между странами, не являющимися членами ЕС. Для исследования используются данные по 7 странам;⁷⁶

• Североамериканское соглашение о свободной торговле (NAFTA) - соглашение о свободной торговле между Канадой, США и Мексикой;⁷⁷

• Меркосур (Mercosur) - общий рынок стран Южной Америки. Для исследования используются данные по 4 странам;⁷⁸

• Еврозона (Eurozone) - валютный союз, к настоящему времени объединяющий 18 стран. Для исследования используются данные по 12 странам, вошедших в объединение до 2002 г.;⁷⁹

• Европейская ассоциация свободной торговли (EFTA) – Европейская зона свободной торговли. Для исследования используются данные по 3 странам.⁸⁰

Имеющееся количество наблюдений предопределяет доступные для реализации статистической оценки методы. Например, по данной выборке невозможно построить модель регрессии в силу недостаточного объёма данных. Метод и сама общая модель процесса на теоретическом уровне должны быть такими, чтобы точность результатов не зависела от количества наблюдений.

⁷⁵ Приложение 1. Таблица 1.

⁷⁶ Приложение 1. Таблица 2.

⁷⁷ Приложение 1. Таблица 3.

⁷⁸ Приложение 1. Таблица 4.

⁷⁹ Приложение 1. Таблица 5.

⁸⁰ Приложение 1. Таблица 6.

Для начала рассмотрим абстрактную модель. Пусть имеются данные о некотором количестве стран N. Пусть N₁>N входят в некоторое интеграционное объединение, в связи с чем есть вероятность того, что коррупция внутри данной подгруппы распространяется быстрее, чем внутри всей группы из N стран. Пусть за последние k лет по всем N странам рассчитан показатель коррупции I. Для более полной аналогии с эмпирической частью исследования будем считать, что индекс I тем выше, чем ниже уровень коррупции. Задача заключается в том, чтобы проверить, распространяется ли коррупция внутри группы быстрее, чем за её рамками. В рамках исследования рассматриваются четыре пути решения данной проблемы различными способами.

Наиболее простой способ связан с использованием коэффициента конкордации ⁸¹ . ^{82 83}

Однако данный метод обладает набором недостатков. Во-вторых, высокий коэффициент конкордации, кроме как о контагиозности коррупции, может свидетельствовать о реализации успешных мер антикоррупционной политики в двух и более странах, об отсутствии изменений в плане коррупции и об однонаправленном тренде. Низкая дисперсия ИВК позволяет получить высокое значение коэффициента конкордации в коротком периоде даже при условии, что вместо индекса коррупции рассматривается процесс случайного блуждания.

Несколько более точный способ заключается в применении таблиц сопряжённости и соответствующих статистических критериев: коэффициент корреляции Пирсона и Чупрова⁸⁴.⁸⁵ Данный подход решает проблему малого количества данных, поскольку усреднение проводится по числу наблюдений (С²_N).

₂ N!

^{CN =} 2! ⁽N − 2⁾!

Проблема применения таблиц сопряженности заключается в том, что неявной

предпосылкой данного метода является тождественность процессов сокращения разницы в индексах коррупции и контагиозности коррупции. На самом деле, как и в случае с коэффициентом конкордации, сокращение разницы между индексами коррупции в двух странах может быть следствием различных процессов, или же сложиться в случайном порядке.

⁸¹ Также в литературе по прикладной статистике именуется как "коэффициент конкордации Кендалла", "коэффициент согласия" или "коэффициент множественной ранговой корреляции Кендалла".

⁸² Барабанова Г.В., Использование математических методов при анализе социальной активности населения России

// Социологический альманах «Социологическая культура в современной России»: Материалы II Орловских социологических чтений 17 декабря 2010 г. - Орел: Издательство ОРАГС, 2011. – С. 168.

⁸³ Ромашкина, Г.Ф., Татарова, Г.Г. Коэффициент конкордации в анализе социологических данных / Г.Ф. Ромашкина, Г.Г. Татарова // Социология: 4М. - 2005. - №20. - С. 131-158.

⁸⁴ Также именуются как «коэффициенты сопряженности Пирсона и Чупрова». Предназначены для измерения тесноты стохастической связи и основаны на сопоставлении частот или частостей условных распределений, в таблицах взаимной сопряженности.

⁸⁵ Ардельянова, Я.А. Коррупция и судебная система в восприятии граждан России // Социальные науки и практики в XXI веке : из опыта молодежных исследований (риски и вызовы современности) : материалы 7-ой Всерос. весен. молодеж. науч. конф. с международным участием. - МарГТУ Йошкар-Ола, 2011. - С. 72-75.

Третий метод также основан на снижении разницы во времени, но является более проработанным. Поскольку речь идет о распространении коррупции и, соответственно, о выравнивании её уровня во времени, можно предположить, что при отсутствии фундаментальных сдвигов в динамике (например, при отсутствии институциональных реформ и практической реализации антикоррупционной политики) две страны из одного интеграционного объединения стремятся к одному и тому же «устойчивому» («равновесному») уровню коррупции. Таким образом, возникает аналогия с процессом конвергенции – сближение стран по уровню среднедушевого дохода.

Тестирование σ-конвергенции реализуется другим образом. Под σ-конвергенцией подразумевается сокращение дифференциации среднедушевого дохода между странами во времени. Аналогично, можно оценить гипотезу о распространении коррупции в рамках интеграционных объединений: если гипотеза верна, то скорость конвергенции показателя коррупции в выборке N₁ должна быть статистически значимо выше скорости в выборке N. Показателем дифференциации может быть любой соответствующий индекс, к примеру, коэффициент Джини или Лоренца. В качестве показателя скорости убывания используется коэффициент наклона линии тренда. Преимущество использования данного показателя заключается в том, что он позволяет проверить гипотезу о статистически значимом превышении с помощью известных тестов, например, t-статистики.

Применяя аппарат σ-конвергенции, для каждого интеграционного объединения рассчитывается динамика коэффициента Лоренца и среднего квадратического отклонения – показателей дифференциации.

С точки зрения статистики, среднее квадратическое отклонение измеряется в тех же единицах измерения, что и исходный индекс – ИВК. Будем считать, что среднее квадратическое отклонение убывает, если коэффициент наклона линейного тренда отрицательный и статистически значимый. Результаты расчётов для стандартного отклонения приведены в таблице 4.

Таблица 4 - Результаты оценки контагиозности коррупции на основе среднего квадратического отклонения

Расчёты показывают, что только в двух из всех рассматриваемых интеграционных объединениях наблюдается убывание дифференциации уровня коррупции. В трёх из шести рассматриваемых интеграционных объединениях не выявлено ни убывающего, ни возрастающего тренда, поскольку полученные коэффициенты статистически незначимы.

Характеристики

Список файлов диссертации