Эффект соседства в восприятии коррупции на политической карте мира: опыт пространственного автокорреляционного анализа

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.

1. Anselin L. (1995). Local Indicators of Spatial Association LISA. Geographical analysis. Vol. 27. No. 2. P. 93–115. https://doi.org/10.1111/j.1538-4632.1995.tb00338.x

2. Carothers Т. (2003). Konets paradigmy tranzita [The End of the Transit Paradigm]. Politicheskaya nauka. No. 2. P. 42–65.

3. Becker S.O., Egger P.H., Seidel T. (2009). Common political culture: Evidence on regional corruption contagion. European Journal of Political Economy. Vol. 25. No. 3. P. 300–310.

4. Blavatskyy P.R. (2021). Obesity of politicians and corruption in Ukraine in 2000-2020 – Reply. Economics of Transition and Institutional Change. Vol. 29. No. 6. P. 361–365.

5. Chedraui J.E., Arcaraz F., and Botero A. (2016). Factors Affecting Corruption in Developing and Emerging Countries [Undergraduate research paper]. Georgia Institute of Technology. 18 p. URL: http://hdl.handle.net/1853/56047.

6. Churchill R.Q., Agbodohy W., Arhenful P. (2013). Determining Factors Affecting Corruption: A Cross Country Analysis. International Journal of Economics, Business and Finance. Vol. 10. No.1. P. 275– 285.

7. Cliff A., Ord J.K. (1973). Spatial Autocorrelation. London: Pion. 178 p.

8. Doshi S., Ranganatha M. (2018). Towards a critical geography if corruption and power in late capitalism. Progress in Human Geography. Vol. 43. No. 3. P. 436–457.

9. Fearon J.D. (2003). Ethnic and Cultural Diversity by Country. Journal of Economic Growth. Vol. 8. No. 2. P. 195–222. https://doi.org/10.1023/A:1024419522867

10. Gawthorpe S. (2017). Spatial proximity and a system of Czech corruption. ANTIcorruption & fraud: Detection & Measurement Conference. URL: https://www.ippapublicpolicy.org/file/paper/59510afab4fb4.pdf (accessed: 08.09.2020).

11. Gazenov S. (2017). Corruption and its causes. A quantitative analysis of corruption using proxy datasets. Revista de Ciencia Politica y Gobierno. Vol. 4. No. 8. P. 69–82.

12. Goel R.K., Nelson M.A. (2007). Are corrupt acts contagious?: Evidence from the United States. Journal of Policy Modeling. Vol. 29. No. 6. P. 839–850.

13. Goel R.K., Nelson M.A. (2010). Causes of corruption : History, geography and government. Journal of Policy Modeling. Vol. 32. No. 4. P. 433–447.

14. Goel R.K., Saunoris J.W. (2014). Global Corruption and the shadow economy: spatial aspects. Public Choice. Vol. 161. No. 1–2. P. 119–139. https://doi.org/10.1007/s11127-013-0135-1

15. He N. (2016). Rethinking the Causes of Corruption: Perceived Corruption, Measurement bias, and Cultural Illusion. Chinese Political Science Review. No. 1. P. 268–302. https://doi.org/10.1007/s41111-016-0024-0

16. Heidenheimer A.J., Johnston M. (eds.) (2002). Political Corruption. Concepts and Contexts. New York: Transaction Publishers. 970 p.

17. Helmke G., Levitsky S. (2004). Informal institutes and comparative politics. A research agenda. Perspectives on Politics. Vol. 2. No. 4. P. 725–740.

18. Kosolapov N. A. (2002). Psikhologiia politicheskoi deiatel'nosti [The Psychology of Political Activity]. Moscow: MGIMO. 114 p.

19. Kufakova G. A., Ovsyankina E. S. (1998). Faktory riska razvitiia zabolevaniia tuberkulezom u detei i podrostkov iz sotsial'no-dezadaptirovannykh grupp naseleniia [Factors of risk of developments of tuberculosis infections in children and teenagers from socially disadvantaged groups of the population]. Bol'shoi Tselevoi Zhurnal o tuberkuleze. No 1. URL: https://medi.ru/info/5985/ (accessed: 08.02.2020).

20. Okunev I. Yu. (2020). Atlas mezhdunarodnykh otnoshenii: prostranstvennyi analiz indikatorov mirovogo razvitiia [Atlas of international relations: spatial analysis of the world indexes]. Moscow: Aspect Press. 444 p.

21. Pellegrini L., Gerlagh R. (2008). Causes of corruption: a survey of cross-country analyses and extended results. Economics of Governance. Vol. 9. No. 3. P. 245–263.

22. Scott J.C. (1972). Comparative political corruption. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall. 166 p. Seldadyo H., de Haan J. (2006). The Determinants of Corruption: A Literature Survey and New Evidence. In EPCS Conference, Turku, Finland. P. 20–23.

23. Tobler W.R. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in Detroit Region. Economic Geography. Vol. 46. Supplement: Proceedings, International Geographical Union. Commission on Quantitative Methods. P. 234–240.

24. Tobler W.R. (2004). On the First Law of Geography: A Reply. Annals of the Association of American Geographers. Vol. 94. No. 2. P. 304–310.

25. Treisman, D. (2000). The causes of corruption: a cross-national study. Journal of Public Economics. Vol. 76. No. 3. P. 399–457.

26. Warf B. (2019). Global Corruption from a Geographic Perspective. Cham: Springer International Publishing. 243 p. https://doi.org/10.1007/978-3-030-03478-8

27. Weber H. (2013). Demography and democracy: the impact of youth cohort size on democratic stability in the world. Democratization. Vol. 20. No. 2. P. 335–357. https://doi.org/10.1080/13510347.2011.650916