Диссертация (1138200), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Описательная статистика представлена вПриложении 1. Результаты ответов по организациям, в которые обращалисьреспонденты, приведены на Рисунке 2.12, где процент взяток средиобращений — это доля ответов «Иногда» и «Каждый раз» в общем числеответов. Также на нем отражены доли отвечавших на данные вопросы (от 14690 респондентов). Общее количество респондентов, обращавшихся хотя бы водну из перечисленных организаций, равно 4 023. Аналогичный графикпредставлен на Рисунке 2.13 для обращения в медицинские организации заразличными услугами.Разумеется, неформальная оплата рутинных услуг вряд ли тождественнакоррупции, но именно анализ того, насколько принцип предоставления услугв обход формальных требований вошел в обиход, и является ключевой частьюанализа институциональной среды для коррупции в России.
Рисунки 2.12 и2.13 дают представление о достаточно высокой доле низовой коррупции, еслик ней относить неформальную оплату услуг социальных и медицинскихслужб:от 26% неформальной оплаты обращавшимисяза услугамирегистрационных служб до 60% - обращавшимися за услугами ГИБДД, и от12% неформально оплаченных лекарств до 68% неформально оплаченныхуслуг по лечению в больнице. К сожалению, нельзя судить о величинекоррупционных потоков в денежном выражении, поскольку такой вопрос врамках RLMS-HSE не был задан.
Тем более, не представляется возможнымсопоставить склонность россиян к коррупционным действиям в 2006 г. посравнению с 2001 г., ввиду изменения формулировок вопросов. Тем не менее,рисунки 2.12 и 2.13 наглядно иллюстрируют слабые (неподконтрольные с89точки зрения антикоррупционного законодательства) сферы социальныхвзаимодействий на период выполнения соответствующих опросов.Рис. 2.12. Склонность к бытовой коррупции при получении социальных услуг ичисло респондентов, ответивших на вопрос об оплате минуя кассу или банк в этихорганизациях.Источник: Аистов А. В., Рассадовская А.
В. Бытовая коррупция в России: эмпирическиеоценки на основе неспециализированных опросов (2014).Рис. 2.13. Склонность к бытовой коррупции при получении медицинских услуг ичисло респондентов, ответивших на вопрос об оплате минуя кассу или банк в этихорганизациях.Источник: Аистов А. В., Рассадовская А. В. Бытовая коррупция в России: эмпирическиеоценки на основе неспециализированных опросов (2014).Далее представим результаты регрессионного анализа взаимосвязиописанных показателей восприятия бытовой коррупции и таких объясняющиххарактеристик как доход, возраст, образование.90В Таблице 2.8 в колонке «2001» приведены результаты оценки параметровлогит модели бинарного выбора, выполненные на данных RLMS-HSE 2001 г.Зависимая переменная принимает значение 1, если респондент утвердительноответил на вопрос о необходимости давать взятки чиновникам и работникамправоохранительных органов, 0 — в случае, если, по мнению респондента,взяткидаватьнеприходится.Модельпрогнозируетвероятностьположительного ответа i -го респондента по формуле:Pr( yi = 1 | xi , ) = L( xi ) exp( xi ),1 exp( xi )(2.1)где — вектор-столбец оцениваемых параметров, xi — вектор-столбецобъясняющихиконтролирующихпеременных,штрихомобозначенотранспонирование, обозначение L введено для сокращения дальнейшейзаписи.Параметры модели (2.1) оценены методом максимального правдоподобия.Названия строк в Таблице 2.8 соответствуют названиями объясняющих иконтролирующих переменных.
Возраст измерялся в годах. В качестве доходаиспользован средний месячный доход респондента. Для набора бинарныхпеременных, кодирующих максимальный уровень образования респондента, вТаблице 2.8 использованы сокращенные названия: «Средняя школа»,«Начальное профессиональное образование», «Среднее профессиональноеобразование»,«Высшееобразование»,«Аспирантура,докторантура».«Женский пол» и «Город» — бинарные переменные, идентифицирующие полреспондентаипроживаниевгороде.Региональнаяпринадлежностьреспондентов также описана набором бинарных переменных. В качестве базовой категории выбрано проживание в Москве или Санкт-Петербурге.Описательная статистика по объясняющим переменным представлена вПриложении 1.91Таблица 2.8Logit модели бытовой коррупции и оценки коррумпированностиобществаЗАГССудыБТИДЭЗГАИ0.0100.0550.068*0.0680.0080.064*(0.016)(0.030)(0.064)(0.040)(0.052)(0.021)(0.035)Возраст2/100-0.054***(0.018)-0.019(0.036)-0.066(0.073)-0.085*(0.045)-0.073(0.062)-0.014(0.023)-0.083**(0.042)ln(1 + Доход)0.038***(0.014)0.037(0.025)0.031(0.054)-0.016(0.033)-0.025(0.038)-0.005(0.021)0.019(0.029)Средн.
школа0.113(0.217)0.763**(0.385)-0.187(0.854)0.210(0.668)0.526(0.769)-0.131(0.324)0.589(0.852)0.280(0.171)0.356**(0.173)0.654***(0.183)0.626(0.404)-0.028(0.354)0.310(0.351)0.481(0.352)0.921*(0.501)-0.473(0.625)-0.842(0.645)-0.711(0.638)-0.502(1.105)0.542(0.541)0.178(0.539)0.596(0.533)1.464**(0.664)0.741(0.578)0.517(0.602)0.311(0.595)0.326(0.801)-0.093(0.255)-0.086(0.252)0.181(0.250)0.120(0.367)0.326(0.785)0.317(0.789)0.641(0.782)0.783(0.901)-0.021(0.087)-0.035(0.143)-0.029(0.263)-0.028(0.167)-0.686***(0.219)-0.010(0.102)-0.168(0.177)Город0.476***(0.098)-0.004(0.167)0.846***(0.303)-0.008(0.196)0.178(0.272)0.191(0.137)0.554***(0.168)Северный иСев.-ЗападныйЦентральный иЦентр.-Черноз.Волго-Вятск. иБассейн ВолгиСев.
Кавказ0.373*(0.195)0.492***(0.147)0.772***(0.158)0.254(0.157)0.722**(0.332)0.267(0.250)0.596**(0.242)1.633***(0.254)0.350(0.819)0.787(0.560)0.720(0.555)2.065***(0.546)0.338(0.488)0.919***(0.327)0.994***(0.325)1.594***(0.340)0.895*(0.520)0.249(0.376)0.241(0.372)1.261***(0.384)-0.086(0.225)0.240(0.149)-0.145(0.162)0.654***(0.189)-0.423(0.351)-0.276(0.237)-0.199(0.229)0.568**(0.247)Урал0.437***(0.160)-0.204(0.277)-0.913(0.703)0.312(0.342)-0.376(0.363)-0.208(0.163)-0.628**(0.253)0.253(0.175)-0.272(0.321)0.123(0.629)0.578(0.396)-1.500**(0.589)-0.189(0.199)-1.559***(0.329)0.829***(0.248)0.980*(0.564)1.454***(0.361)-0.253(0.435)0.107(0.174)-0.342(0.270)2001ВозрастНач.
проф.образованиеСреднее проф.образованиеВысшееобразованиеАспирантураЖенск. полЗап. СибирьВост. Сибирь иДальн. ВостокКонстанта0.039**0.567***(0.178)0.289(0.343)Милиция92Таблица 2.8 (окончание)200112N66550.026-21071152Pseudo RLog Likelihood2ЗАГССудыБТИМилицияДЭЗГАИ2.203***2.966**3.136***2.231**0.7041.507(0.605)(1.428)(0.965)(1.058)(0.526)(0.995)3.674***4.446***4.452***2.186***3.527***(0.613)(1.442)(0.972)(1.075)(0.529)(1.001)12790.054-8811013530.093-247518080.046-632614500.088-3406620160.011-1811408540.047-846844.292***В скобках указаны стандартные ошибки. Уровни значимости: * — 10%, ** — 5%, *** —1%.Источник: Аистов А.
В., Рассадовская А. В. Бытовая коррупция в России: эмпирическиеоценки на основе неспециализированных опросов (2014).Оценки,представленныевколонке«2001»,согласуютсяспредварительными рассуждениями. Респонденты, чаще взаимодействовавшиес чиновниками и работниками правоохранительных органов, с большейвероятностьюговорятонеобходимостивзятки.Впользуэтогосвидетельствуют -образная зависимость этой вероятности от возраста,положительная зависимость от дохода, преобладание фактов взяточничества вгородах по сравнению с сельской местностью. Более высокий уровеньобразования соответствует более широкому кругу общения респондента и,соответственно,большейвероятностистолкновениясфактамивзяточничества.Нескольконеожиданнымоказалсяфакт,чтонекоторыерегионы(Северный и Северо-Западный, Центральный и Центрально-Черноземный,Волго-Вятский и Бассейн реки Волга, Уральский) показали более высокуюубежденность респондентов в необходимости давать взятки по сравнению среспондентами из Москвы и Санкт-Петербурга.
Интерпретация данногорезультата требует некоторой осторожности. Во-первых, вопросы, задаваемые93респондентам, не обязывают их оценивать ситуацию именно в своем регионе.Во-вторых, убеждения респондентов формируются не только жизненнымопытом, но и средствами массовой информации. В-третьих, выборка RLMSHSE немного смещена в сторону бедных слоев населения.Оценки для 2006 года представлены в Таблице 2.8 колонками «ЗАГС»,«Суды», «БТИ», «Милиция», «ДЭЗ» и «ГАИ». Сокращенные названияколонок — перечень организаций, в которых респонденту «…приходилосьплатить деньгами или подарками непосредственно сотрудникам этихорганизаций, а не официально в кассу или банк…».
Знакомство с ответамиреспондентов показало, что эконометрическую обработку данных не удаетсясвести к бинарной модели выбора (2.1), агрегируя ответы каждогореспондента по всем организациям и присваивая зависимой переменнойзначение 0, если респондент никогда не платил деньгами или подаркамисотрудникам данных организаций, 1 — платил. Причина заключается в том,что из 1 790 человек, ответивших на рассматриваемый блок вопросов, лишьчетверо ответили, что им никогда не приходилось платить деньгами илиподарками непосредственно сотрудникам ни в одной из перечисленныхорганизаций. Этот факт является одним из количественных подтвержденийвысокой распространенности бытовой коррупции в России.В оцененных моделях значения зависимой переменной (0, 1, или 2)соответствуют кодировке ответов респондентов: «Никогда», «Иногда» или«Каждый раз».
Оценки параметров относятся к logit моделям упорядоченноговыбора, в которых вероятности соответствующих ответов i -го респондентазаписываются следующим образом:Pr( yi = 0 | xi , ) = L( 1 xi ),Pr( yi = 1 | xi , ) = L( 2 xi ) L( 1 xi ),Pr( yi = 2 | xi , ) = 1 L( 2 xi ),(2.2)где 1 , 2 — параметры, оцениваемые совместно с параметрами (методоммаксимальноговыражению (2.1).правдоподобия),остальныеобозначениясоответствуют94Параметры модели (2.2) имеют следующую интерпретацию.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
