Окунев Игорь Юрьевич - кандидат политических наук, директор Центра пространственного анализа международных отношений Института международных исследований
Москва
Dr Igor Okunev – Director, Center for Spatial Analysis of International Relation, Institute for International Studies
Moscow, 119454
Захарова Евгения Александровна - кандидат политических наук, старший научный сотрудник Центра пространственного анализа международных отношений Института международных исследований
Москва
Dr Evgenia Zakharova – Senior Research Fellow, Center for Spatial Analysis of International Relation, Institute for International Studies
Moscow, 119454
Коррупция, которая порой ускоряет процесс принятия политических решений, является тем неформальным институтом, с которым борются все государства мира. Для того чтобы выявить, какие факторы влияют на высокий уровень восприятия коррупции в той или иной стране, а также существует ли пространственная зависимость в распространении этих факторов, авторы рассмотрели взаимозависимость индекса восприятия коррупции с 44 другими факторами, разделёнными на 6 категорий (международное влияние, политика, демография, качество жизни, экономика и ценности). Авторы выдвигают гипотезу, что взаимозависимость ИВК и других факторов сильнее внутри страны, чем влияние ИВК на показатели в соседних странах. С помощью коэффициента детерминации Пирсона авторы выявили взаимозависимость между индексом восприятия коррупции с каждым из индикаторов, что позволило оценить уровень коррупции с точки зрения внутренних факторов государства. Двухфакторный индекс пространственной автокорреляции Морана позволил авторам выяснить, насколько индекс восприятия коррупции в отдельной стране оказывает влияние на один из 44 индикаторов в соседних странах, а индекс пространственной зависимости – определить, какие из факторов – внутренние или внешние – значимы для каждого из показателей. По итогам исследования авторы пришли к следующим выводам. Эффект соседства играет большую роль для показателей, касающихся демографических показателей и качества жизни, которые универсальны для всех государств. Тогда как для показателей, которые обусловлены его институциональными, историческими и культурными особенностями, важным является взаимосвязь между показателями внутри государства. В совокупности авторы приходят к выводу, что индекс Пирсона имеет большее влияние на взаимозависимость показателей, чем двухфакторный индекс пространственной автокорреляции и ИПЗ, что подтверждает выдвинутую авторами гипотезу. В связи с тем что ИВК влияет на демографические показатели и качество жизни, коррупция оказывает влияние не только на процессы внутри одного государства, но и на процессы, происходящие в соседних государствах. Это, в свою очередь, позволяет производить кластеризацию государств и выделять те, которым, для улучшения своего положения, необходимо не только повышать показатели не только внутри, но и в рамках региона.
This article aims to investigate the factors influencing the perception of high corruption levels in a country and examines the potential existence of spatial dependence in the distribution of these factors. It specifically focuses on exploring the interdependence between the Corruption Perception Index (CPI) and forty four other factors categorized into six distinct categories. The central hypothesis posits that the interdependence between the CPI and these factors is more pronounced at the domestic level compared to its influence on indicators in neighboring countries. To assess the degree of interdependence between the CPI and each of the other indicators, the Pearson's Coefficient of Determination is employed, enabling an evaluation of corruption levels based on domestic state-specific factors. Furthermore, Moran's Bivariate Spatial Autocorrelation Index is utilized to elucidate the extent to which the CPI in one country influences one of the forty-four indicators in neighboring countries. Additionally, the Index of Spatial Interdependence is employed to ascertain the significance of domestic and international factors for each indicator. The research findings provide several noteworthy conclusions. Firstly, the neighborhood effect proves to be particularly significant for indicators that hold universal relevance for all governments, such as demographic and standard of living indicators. Conversely, indicators influenced by institutional, historical, and cultural differences exhibit stronger interrelations within the state. Lastly, the study establishes that the Pearson's Index holds greater significance than the Bivariate Moran's Index of Spatial Autocorrelation and the Index of Spatial Interdependence, thereby confirming the proposed hypothesis.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.