Диссертация (1136861), страница 40

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

Текст из файла (страница 40)

раздел…) Географическаямобильность.Представляетсобойдаммипеременную: живет ли респондент всю жизнь в этом городе да=1,нет =0.Выбор группы «не коррумпированные» (uncorrupt) в качествебазовой имеет под собой теоретические основания. Мы предполагаем,что человек делаетвыбор между тремя парами противоположныхопций: а) не участвовать в коррупции или участвовать в рыночнойкоррупции; б) не участвовать в коррупции или решить проблему черезсвязи, не прибегая к взятке; в) не участвовать в коррупции или заплатитьвзятку через знакомых. Нас же интересует, какие факторы влияют нарешение респондента отклониться от формальных правил в пользу тогоили иного пути нечестного решения проблемы.

Использование группы240«uncorrupt» в качестве базовой, на наш взгляд, позволяет наилучшимобразом смоделировать подобный выбор.П.4 Данные и методология анализа влияния рыночной и сетевойкоррупции на предпринимательствоОсновной базой данных для этой части исследования послужилаLits II. Для анализа влияния рыночной и сетевой коррупции напредпринимательскиеинновациимыдополнительноиспользуем«Исследование бизнес среды и эффективности предприятий» (BEEPS),проводимое совместно Всемирным банком и Европейским БанкомРеконструкции и Развития.

Мы анализируем данные за 2009 год для техже 27 стран с переходной экономикой, которые входят в выборку Lits.представляетBEEPSсобойопросфирм,работающихвпроизводственном секторе и в сфере услуг. Размер выборки составляет1200-1800 фирм для больших экономик, 360 – для средних и 150 фирмдля маленьких экономик.

Количество опрошенных производственныхфирм и фирм из сферы услуг пропорционально вкладу этих отраслей вВВП страны. Фирмы со 100% государственным капиталом исключеныиз обследования. Выборка включает в себя разные по размеру фирмы: отсамых маленьких (не более 5 работников), до крупных (10000работников).Зависимые и основные независимые переменныеНашими основными зависимыми переменными являются:1)предприниматель (0-не работающий, 1- самозанятый10, 2-работающий за зарплату) – база данных Lits на уровне индивидов;2)новый продукт (1-да, 0-нет) (Внедряло ли ваше предприятиеза последние три года новые продукты или сервисы?)- база данныхBEEPS на уровне фирм.10Под самозанятыми в исследовании «Жизнь в переходный период II» имеются ввиду все лица, выполняющие работу в рамкахсобственного дела, а не найма. Среди них есть предприниматели, не имеющие наемных работников (за исключением членовсемьи), а также предприниматели, имеющие в своем подчинении от 1 до 500 человек.241Основными независимыми переменными на индивидуальномуровне являются показатели участия респондента в рыночной (MCP),сетевой(NCP)исмешаннойформе(MixCP)коррупции.Наагрегированном уровне основные независимые переменные – этоагрегированные показатели рыночной коррупции (Market corruptionparticipants- MCP), сетевой коррупции (Network corruption participantsNCP)11, общей коррупции (General corruption participants – GCP),денежной коррупции (Monetary corruption Participants – MonetCP) .

Всевышеперечисленные переменные являются мерой распространенноститой или иной формы коррупции в конкретных странах. Показателиобщей коррупции и денежной коррупции мы используем дляобеспечения сравнения наших результатов с результатами других работ,где не проводится разделение между рыночной и сетевой коррупцией.Контрольные переменные на индивидуальном уровне.Гипотезы I1, H1 и H2 будут тестироваться на базе данных Lits. Вкачестве контрольных переменных на индивидуальном уровне мыиспользуем социально-демографические характеристики респондентов.Среди них: пол (1-м, 2-ж), возраст, квадрат возраста, проживание ссемьей (0,1), доход (5 балльная шкала), наличие высшего образования,тип населенного пункта (город, деревня, большой город с пригородами).Мы включаем в нашу модель в качестве контрольной переменнойсклонность респондентов к риску.

Это обусловлено тем, что даннаяхарактеристикаявляетсянеотъемлемойчастьюпортретапредпринимателя [Liles, 1974; Brockhaus, 1980]. Кроме того, мыожидаем, что степень включенности респондента в социальные сети11Мы не включаем в нашу модель в качестве независимой переменной агрегированный показательсмешанного типа коррупции, так как он сильно коррелирует с показателем рыночной коррупции(коэффициент корреляции = 0.86).

Для целей нашего исследования более оправданнымпредставляется сравнение последствий рыночной и сетевой коррупции, как двух крайних точекконтинуума.242локального сообщества может влиять на вероятность того, что он будетпредпринимателем. Поэтому мы контролируем также переменную(«коренной житель» (да-1; нет-0) - Живете ли вы всю жизнь в этомгороде?).Гипотезы H1.1 и H2.1 будут тестироваться на базе данных BEEPS.В качестве контрольных переменных на индивидуальном уровне мыбудем использовать характеристики фирм, такие как:размер населенного пункта, где расположена фирмаразмер фирмыявляется ли фирма частью крупной компанииструктуракомпании,собственниковпринадлежащийкомпаниигражданам(процентданнойстраны,иностранным гражданам, государству).Сколько лет топ менеджер компании работает вданном сектореСфера деятельности производство/услугиОрганизационнаяформакомпании:ОАО,ООО,ПБЮЛ, партнерство, ограниченное партнерство.Возраст фирмы.КонкуренцияОстрота конкуренции является важной характеристикой фирмы,обуславливающей ее участие в инновационной деятельности.

Рядавторов считают, что конкуренция положительным образом влияет наинновации [Nickell, 1996; Blundell et al.1999]. Однако, наиболееконвенциальным на сегодняшний день является мнение, что междуконкуренцией и инновациями существует перевернутая U – образнаясвязь [Scherer, 1967; Aghion et al., 2005].На начальном этапеконкуренция увеличивает инновации, но после определенного уровняконкуренция начинает замедлять инновационную активность фирм.

Это243объясняется тем, что при слишком сильной конкуренции, менееуспешные фирмы теряют стимул конкурировать с доминирующимифирмами с помощью инноваций. Мы контролируем возможнуюлинейную и нелинейную связь между степенью конкуренции фирмы сфирмами из формального и неформального сектора.Контрольные переменные на страновом уровнеДля выделения эффектов рыночной и сетевой коррупции, мыиспользуем ряд контрольных переменных на страновом уровне.Помнению ряда авторов, степень защиты прав собственности является«костяком», на котором держатся все современные рыночные институты(North and Thomas 1973; Williamson 1987; Barzel 1997; Rodrik 2000;Acemoglu and Johnson 2005).

Защищенность прав собственности имеетосновополагающее значение для развития предпринимательства иинноваций, так как какие бы хорошие ни были другие институты, улюдей не будет стимулов к открытию собственного дела и внедрениюинноваций до тех пор, пока они не будут уверенны, что они смогутсохранить свои активы и использовать их для получения дальнейшейприбыли [De Soto, 2001; Rodrik, 2000; Harper, 2003].В качествепоказателя «защищенности прав собственности» был использовансоответствующий индекс, являющийся составной частью ИндексаЭкономическихСвободHeritageFoundation,2011.Виндексзащищенности прав собственности вошли следующие показатели:1.Свобода от государственного давления на судебную систему2.Наличиекоммерческогокодекса,регулирующегозаключение контрактов3.Возможность обращаться в суды других стран в случаеконтрактных споров2444.Возможность экспроприации собственности со стороныгосударства5.Коррумпированность судов6.Задержки в получении судебных решений и их исполнении7.Гарантированнаяизащищеннаязакономчастнаясобственность.Используемый нами индекс защищенности прав собственноститесно пересекается с показателем «верховенства закона» (rule of law).Таким образом, он также контролирует ряд негативных эффектов дляпредпринимательства и инноваций, связанных с несоблюдениемсуществующих правил.Эффективнаясистемазащитыправсобственностиявляетсяобязательным, но не достаточным условием для развития эффективнойфинансовой системы.

Это объясняет необходимость дополнительноучитывать в нашей модели доступность финансирования и степеньразвитости инструментов кредитования. Без достаточно развитогофинансовогорынкамногиепредпринимательскиеидеииинновационные проекты могут остаться неосуществленными [Gros,Steinherr, 2004]. В качестве показателя доступности финансирования мыиспользовали долю фирм в стране, имеющих на данный моментбанковскиекредиты.Этапеременнаябылапостроенапутемагрегирования данных BEEPS на уровне фирм.В качестве следующей контрольной переменной мы используемналоговую нагрузку на предпринимателей, так как она уменьшаетвыгоду от успешных вложений [Aidis et al., 2009] и может отрицательновлиять на развитие предпринимательства и инноваций.

В качествепоказателя налоговой нагрузки мы использовали соответствующийподъиндекс из индекса экономических свобод Heritage Foundation, 2011.245Наконец, мы считаем необходимым включить в нашу модельуровень экономического развития в качестве контрольной переменной.Учитываяданныйпоказатель,мыможемпроконтролироватьмежстрановые отличия по целому ряду факторов, таких как, например,качество институтов, развитость рынка труда, уровень человеческогокапитала и т.д.Уровень экономического благосостояние имеетнеоднозначное влияние на развитие предпринимательства. Как былопоказано, эта зависимость может быть положительной на выборке болеебогатых странах, и отрицательной на выборке более бедных стран [VanStel et al., 2005].

Характеристики

Список файлов диссертации