XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Коррупция – это злоупотребление государственной властью для получения выгоды в личных целях [1]. Коррупция не является самостоятельным преступлением, а охватывает несколько должностных и экономических преступлений: взяточничество, злоупотребление и превышение должностных полномочий. Марко Хафнер считает, что «коррупция дорого обходится социальной, политической и экономической сферам».

Наиболее коррумпированные направления: получение разрешений, справок, лицензирования; контроль, надзор за предпринимательской деятельностью; государственные и муниципальные закупки; выполнение санитарно-эпидемиологических норм.

К последствиям коррупции можно отнести: расширение теневой экономики, увеличение социального неравенства, низкая исполнительность законодательства, рост преступности, падение престижа страны на международной арене. Вследствие чего, в экономической, политической и социальной сферах государства коррупция способствует возникновению и развитию целого ряда негативных явлений и процессов, что приносит большой ущерб для страны (Рис. 1.).

Рис. 1. Ущерб от коррупции в России, в 2014-2018 гг. (млрд. руб.)

В целях противодействия коррупции необходимо понимать причины ее возникновения, а также сопутствующие факторы. В этой связи большой научный интерес представляет коррупциомерия – новое научное направление, ориентированное на всестороннюю оценку коррупционных преступлений. Коррупциометрия ориентирована на выявление системных связей между рассматриваемым видом преступности и социальными, политическими факторами. Метод математического моделирования – корреляция, позволяет выявить статистическую взаимосвязь двух и более случайных величин.

Использование метода корреляционного анализа в коррупциометрии позволяет: установить зависимости между динамикой преступлений коррупционной направленности и основными социально-экономическими показателями; выявить отрасли экономики с высоким уровнем коррупционных рисков; определить эффективность уголовно-правовых запретов; выявить системные связи между преступлениями коррупции и иными преступлениями.

Для расчета корреляционного анализа используется коэффициент детерминации , определяемый по формуле (1). Для приемлемых моделей детерминации коррупции предполагается, что коэффициент детерминации должен быть хотя бы не меньше 50%. Потенциал корреляционного анализа заметен при сравнении динамики взяточничества и социально-экономических показателей (Табл. 1.).

Таблица 1. Корреляционные связи между взяточничеством и социально-экономическими показателями

Виды коррупционных преступлений	Соотношение среднедушевых денежных доходов населения с величиной прожиточного минимума	Численность малоимущего населения	Уровень безработицы	Среднемесячная заработная плата	Индекс потребительской активности
Получение взятки	0,61	0,20	0,04	0,14	-0,52
Дача взятки	0,62	-0,13	0,1	0,14	-0,62

Высокая детерминационная связь отмечена между взяточничеством и показателем соотношения средних доходов с величиной прожиточного минимума. Она подтверждается известным экономическим фактом, что на переходном этапе развития экономики рост благосостояния населения сопровождается ростом коррупции.

Слабые корреляционные связи установлены между численностью малоимущего населения и уровнем безработицы, с одной стороны, и взяточничеством, с другой.

Таблица 1, отражает российскую коррупцию не столько как экономическое, сколько как системное явление, существующие параллельно с социальными преобразованиями.

Прогноз на то, что коррупция в ближайшем времени станет восприимчива к социально-экономическим процессам, дает обратная корреляция между взяточничеством и индексом потребительской активности.

В качестве инструмента выявления взаимосвязи между коррупцией и темпами экономического роста стран используется коэффициент корреляции Пирсона (2).

Для анализа берутся данные 11 стран мира (5 лидеров и 5 аутсайдеров актуального рейтинга ИВК 2018 [2], а также Россия). Используются значения показателей ВВП, ИЧР и ИВК за последние 10 лет. При проведении данного исследования для проверки значимости коэфициента корреляции был установлен уровень значимости в 5% и использовался програмный продукт «Statistica» от StatSoft [3].

Таблица 2. Результаты корреляционного анализа

Страна	Уровень корреляции
Дания	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Новая Зеландия	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Финляндия	Присутствует прямая значимая связь между ВВП и ИВК на уровне значимости 5%.
Швеция	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Швейцария	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Йемен	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Сирия	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Гвиния-Бисау	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Судан	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Ливия	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 5%.
Россия	Коэффициент корреляции не значим на уровне значимости 10%.

Таблица 2 показывает, что корреляционная связь между исследуемыми показателями отсутствует. Следовательно, наличие обратной взаимосвязи между уровнем коррупции в стране и темпами экономического роста по данной выборке стран в 10-летнем временном интервале не подтвердилось. Это можно аргументировать: недостаточностью выборки для проведения корреляционного анализа; неопределенностью различия в понимании коррупции; косвенным влиянием коррупции на исследуемый показатель.

Международное антикоррупционное движение TransparencyInternational [4] опубликовало Индекс восприятия коррупции за 2018 г. Россия заняла 138 место из 180 и набрала 28 баллов из 100.

В современных условиях вопросом организации борьбы с коррупцией уделяется все больше внимания. Проводится антикоррупционная экспертиза, к ней привлекаются: научные организации и высшие учебные заведения; независимые эксперты; искусственный интеллект в рамках цифровой трансформации.

На основании проведенной экспертизы отслеживается статистика привлечения к административной ответственности за нарушения при трудоустройстве бывших чиновников (ст. 19.29 КОАП РФ). На графике наблюдается динамика количества вынесенных постановлений за 2017-2018 гг., которые обозначены, синим цветом. Фиолетовый цвет показывает статистику привлеченных лиц к ответственности за последние три года. Зеленый указывает на сумму наложенных штрафов за выбранный период (Рис. 2.).

Рис. 2. Данные привлечения к административной ответственности (ст. 19.29 КОАП ).

Таким образом, проанализировав результаты исследования, можно утверждать, что коррупция оказывает разлагающее влияние на все сферы жизни общества: экономику, социальную сферу, политику. Негативные последствия, порождаемые этим явлением, не только препятствуют прогрессивному, поступательному развитию общества, но и представляют серьезную угрозу интересам национальной безопасности страны.

Коррупция, как и любое социальное явление, представляет собой показатель, который трансформируется и видоизменяется в процессе цивилизационного развития и может приобретать различные специфические особенности и характерные формы проявления. При этом важный и неотъемлемый элемент любого проекта противодействии коррупции составляет его измерение, которое может осуществляться посредством корреляционного анализа. Результаты измерений и прежде всего общего состояния уровня коррупции в государстве привлекают внимание общества и помогают ему оказывать влияние на власть, позволяют оценить не только масштабы коррупционного бедствия, но и эффективность предпринимаемых антикоррупционных мер.

Список литературы:

Справочный документ о международной борьбе с коррупцией, подготовленный секретариатом ООН. А/СОП. 169/14, 1995. – 11 April.

Россия в Индексе восприятия коррупции — 2018 [Электронный ресурс] – URL: https://transparency.org.ru/research/indeks-vospriyatiya-korruptsii/rossiya-v-indekse-vospriyatiya-korruptsii-2018-28-ballov-iz-100-i-138-mesto.html

«StatSoft Russia» — программы для анализа данных [Электронный ресурс] – URL: http://statsoft.ru/

«Трансперенси» — антикоррупционный центр [Электронный ресурс] – URL: https://www.transparency.org/

Орлов А.И. Эконометрика: учебник для вузов / А.И. Орлов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. – 412 с.

Компьютерный практикум по эконометрике / (Григорьева С.В.) – Чебоксары: ГТУ, 2011. – 72 с.

Код для цитирования: Скопировать