Рассадовская_резюме_RUS (1138203), страница 3
Текст из файла (страница 3)
ДляРоссии и Украины наблюдается локальный максимум в области низкогодоверия, который не характерен для остальных стран опроса.Полученные во второй главе взаимосвязи позволяют говорить означимости институциональной среды для уровня восприятия коррупции.Таблица 3Оценка модели неформальной оплаты социальных услугСокращенная таблица: представлена значимость только интересующих показателей. Зависимаяпеременная указана в шапке таблицы (неформальная оплата в соответствующих учреждениях). Условныеобозначения: «+» — значимо положительно, «–»– значимо отрицательно, «нет» — не значимо.Значимость на уровне 15%.МилициГИБПоказательЖКХБТИЗагсыСудяДДнетнетнетнетнет–Реальный доходНедовериенетнет+++нетначальствуОтсутствие страханет––––+потерять работунетнетнет–нетнетПол (женский)Семейноеположениенетнетнет––нет(не женат / незамужем)Наличиенет–нет+нетнетподчиненныхРабота в гос.нет–нетнет+неторганизацииИсточник: оценки автора на данных RLMS-HSE.В третьей главе проведен анализ взаимосвязи коррупционныхожиданий и структурного социального капитала (сетей) на микроуровне, аименно — проведена проверка гипотезы об изменении уровня восприятиякоррупции в зависимости от структуры социальных связей.
Для этогопредложен метод оценки влияния структурного социального капитала науровеньраспространенностикоррупционныхожиданийсучетомхарактеристик социальной сети в отсутствие динамических наблюдений.12Структура социальной сети даёт возможность осуществить количественнуюоценку социального капитала соответствующей социальной группы ипредложить формальную процедуру её идентификации.Предлагается оценивать уровень социального капитала и его связь скоррупционными ожиданиями на основе структуры социальной сети, гдечлены анализируемой группы — вершины графа, а социальные связи —ребра. Следуя Adali (2010), принимается во внимание частота, направление ицель взаимодействий между узлами.
Поскольку для каждой рассматриваемойсети характерна своя плотность ответов респондентов, с помощьюпредложенного в работе алгоритма осуществлен выбор вопросов анкеты дляпостроения соответствующего графа. Цель алгоритма состоит в том, чтобыполученный граф состоял из одной компоненты связности.Предложенный метод заключается в следующем. Пусть θi ∈ [0, 1] —индивидуальная характеристика агента i, отражающая его (субъективный)уровень коррупционных ожиданий; A– матрица смежности рассматриваемого~графа (с элементами aij ); A — нормированная для каждого узла по числуисходящих ребер матрица с элементами a~ij aij nk 1 aik~; AT — нормированнаядля каждого узла на число входящих ребер транспонированная матрицасоответственно. Тогда взаимное влияние агентов в рамках их социальноговзаимодействия предлагается оценивать следующей системой уравнений:̃ + , = ̃ + (1 − )(3)где θ — вектор-столбец характеристик размерностью 1× n, n — число узлов всети; α –скалярный вес исходящих ребер, (1 – α) — соответствующий весвходящих ребер, то есть сила влияния признаков соответствующих узлов напризнак заданного узла, общая для всей сети; ε — вектор индивидуальныхотклонений от общей для сети закономерности.Величина параметра α определяет общую для заданной сети мерувзаимного влияния индивидов друг на друга в условиях достижения13стационарности, а ε — удаленность текущего состояния системы отстационарного, когда индивидуальные компоненты, по мере взаимодействияагентов друг с другом, станут пренебрежимо малы.
Таким образом,формальная задача идентификации параметра α может быть сведена кминимизации нормы ε, а полученные оценки, при условии близости групп кстационарномусостоянию,характеризуют,наскольковеликарольисходящих связей по сравнению с входящими. Практическое применениеполученных оценок состоит в определении значимости общественногомнения в исследуемом обществе и ключевых индивидов, воздействие накоторых может изменить динамику распространения признака в группе.Эмпирический анализ с помощью предложенного метода осуществленна основе составленного опросного листа и проведенного анкетирования.Первая часть анкеты содержит комплекс вопросов для определенияструктуры социальной сети («С кем совместно занимаетесь спортом?», «Ктопомогает Вам в учебе?» и др.). Вторая часть анкеты посвящена измерениюкоррупционных ожиданий респондентов, включая их общее отношение кявлению коррупции в обществе, «степень готовности» принять участие вкоррупционном преступлении, осознаваемая мера ответственности за такиепреступления и т.п.Анкетирование проведено автором в 2014–2015 гг.
в ВУЗах четырехроссийских городов: Нижний Новгород (1 опрос), Санкт-Петербург (2опроса), Владивосток (2 опроса) и Воронеж (1 опрос). Каждый из опросовпроведен для относительно локализованной социальной группы (студентыодного курса одного факультета либо студенты одной учебной группы),всего 6 отдельных (локализованных) групп. Средний возраст опрашиваемых20–22 года, суммарный объем выборки — 370 человек.Исследование восприятия коррупции молодежью также обладаетопределенной ценностью.
Во-первых, за неимением личного опыта молодыелюди, скорее всего, основывают свое мнение на информации и мнении,которое поступает к ним извне как результат социальных взаимодействий.14Во-вторых, такое исследование позволит говорить о перспективах борьбы скоррупцией, поскольку именно молодежь через несколько лет будетсоставлять основную массу экономически и социально активных граждан.На основе ответов респондентов сформированы три группы проксипеременных для коррупционных ожиданий, каждая из которых агрегируетинформацию из нескольких вопросов анкеты:1) личная лояльность респондента к коррупции;2) оценка респондентом уровня коррумпированности общества;3) уровень поиска респондентом оправдания для коррупционныхдействий.Оценкипроведеныдлякаждойпрокси-переменнойотдельно.Полученные значения параметра влияния α по исследуемым группамоказались различны, вероятно, как вследствие удаленности групп отстационарного состояния, так и вследствие их различных начальныххарактеристик.
Предложенный метод можно использовать для дальнейшеготестирования аналогичного распространения признаков в группе, причемвозможноеприменениенеограничиваетсяоценкойкоррупционныхожиданий, а может также быть использовано в исследованиях, гдерассматриваются иные эффекты среды (peergroupeffects) — например, Poldinи др. (2016), Ahern и др.
(2014), Gaviria (2001). Дальнейшее развитие методацелесообразно сфокусировать на исследовании характеристик групп,которые оказывают значимое влияние на значение параметра (плотностьсети, начальное распределение характеристик).15Таким образом, в работе получены следующие основные результаты.1. Предложенные спецификации эконометрических моделей позволиливыявить отрицательную взаимосвязь уровня восприятия коррупции суровнем благосостояния, положительную взаимосвязь уровня восприятиякоррупции и слабости формальных институтов на эмпирических данных постранам. Получены новые эмпирические результаты, подкрепляющиегипотезу о том, что восприятие коррупции может находиться не только впрямой, но и в обратной связи с объемом теневой экономики. Этот выводпозволяет говорить о том, что природа коррупции может отличаться, и водних случаях она является следствием недостаточного, а в других —избыточного контроля рынка.
Выявлены существенные различия междувосприятием коррупции в развитых и постсоциалистических государствах, втом числе связанные с разным качеством формальных и неформальныхинститутов и особенностями исторического развития стран — например,социалистическим прошлым. Выявлена большая значимость неформальныхинститутов (доверия) по сравнению с формальными.2. Предложеныспецификациимикроэконометрическихмоделей,учитывающих в анализе коррупционных ожиданий когнитивный социальныйкапитал (доверие). Эмпирические оценки на российских данных показали,что, в отличие от моделей коррупции, основанных на теории выгод ииздержек, а также результатов, полученных в ходе анализа данных постранам, доход индивида (рассматриваемое обычно в теоретических моделяхкак бюджетное ограничение) оказывает небольшое влияние на принятие имрешения о готовности давать взятку, а ключевыми факторами являютсяинституциональные — в частности, выявлена значимая связь междудоверием и уровнем восприятия коррупции на индивидуальном уровне.3.Наосновепредложенногометодаэмпирическогоанализараспространенности коррупционных ожиданий с учетом показателейструктурного социального капитала (сетей) в отсутствие динамических (вовремени) наблюдений по сети продемонстрировано, что окружение индивида16может оказывать значимое влияние на его отношение к коррупции, поэтомувключение социального капитала в микроэкономический анализ являетсяцелесообразным для изучения распространения коррупционных ожиданий.Данный метод может также быть применен к анализу других формдевиантного поведения и иных явлений, испытывающих эффекты влияниясреды (peer group effects).Научная новизна1.
В работе с помощью предложенного комплекса формальныхматематических и аналитических методов проверены гипотезы относительновзаимосвязи восприятия коррупции экономическими агентами (в том числекоррупционных ожиданий как вида восприятия коррупции) и социальногокапитала (в том числе доверия как составляющей социального капитала).2. Непараметрический анализ данных по странам и применение новыхспецификаций регрессионных моделей, учитывающих социальный капитал,позволилиобосноватьисторическими,экономическимииинституциональными характеристиками государств различия в восприятиикоррупции экономическими агентами;3.
Анализ микроданных по коррупционным ожиданиям с помощьюновой спецификации регрессионных моделей с учетом когнитивногосоциального капитала подтвердил взаимосвязь коррупционных ожиданий исоциального капитала;4. Применение предложенного математического метода оценкипараметра взаимного влияния членов общества друг на друга на основесистемы уравнений дало количественные оценки меры влияния структурногосоциального капитала на распространенность коррупционных ожиданий.17Список опубликованных статейРаботы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научныхжурналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ1. Аистов А. В., Рассадовская А.
В. Бытовая коррупция в России:эмпирические оценки на основе неспециализированных опросов // ВестникВоронежскогогосударственногоуниверситета.Серия:Экономикаиуправление. 2014. № 2. С. 9-18.2. Аистов А. В., Рассадовская А. В. Экономические и неэкономическиевзаимосвязикоррупционныхожиданий//Национальныеинтересы:приоритеты и безопасность.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
