Науковий вісник НГУ

Визначення детермінантів корупції в уряді: MAR-сплайновий підхід

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №6 2022

Останнє оновлення: 28 грудня 2022

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1696

Authors:

В.В.Боженко*, orcid.org/0000-0002-9435-0065, Сумський державний університет, м. Суми, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

С.В.Лєонов, orcid.org/0000-0001-5639-3008, Сумський державний університет, м. Суми, Україна; Сілезький Технологічний Університет, м. Гливиці, Республіка Польща; Лондонська академія науки і бізнесу, м. Лондон, Сполучене Королівство Великої Британії та Північної Ірландії, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Є.А.Поліщук, orcid.org/0000-0002-6133-910X, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, м. Київ, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

А.О.Бойко, orcid.org/0000-0002-1784-9364, Сумський державний університет, м. Суми, Україна, e-mail:  Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Н.О.Артюхова, orcid.org/0000-0002-2408-5737, Сумський державний університет, м. Суми, Україна, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

^* Автор-кореспондент e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.. edu.ua

повний текст / full article

Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2022, (6): 176 - 180

https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-6/176

Abstract:

Мета. Розробка науково-методичного підходу до визначення значущих інституційних, економічних і соціальних факторів впливу на корупцію шляхом побудови багатовимірних адаптивних регресійних сплайнів.

Методика. У процесі дослідження використовувалися методи порівняння, групування, бібліометричного аналізу, а також  побудовані багатовимірні адаптивні регресійні сплайни у вигляді кусково-лінійних функцій.

Результати. Проведений аналіз наукової літератури з питань дослідження факторів впливу на корупцію засвідчив, що в основі більшості емпіричних досліджень є використання панельних даних. Використання панельних даних дозволяє вставити загальні закономірності, проте не враховує специфіку розвитку саме національної економіки. Для дослідження корупції в Україні відібрано 15 факторів впливу, що характеризують інституційне, економічне й соціальне середовище. За побудованими MAR Spline-моделями отримані три регресійні рівняння, що описують лінійну залежність рівня корупції у країні від обраних факторів. За результатами дослідження встановлено, що релевантними факторами впливу на корупцію в Україні є: рівень податкового навантаження, рівень видатків загального державного управління на кінцеве споживання до ВВП, обсяг середньомісячної заробітної плати в державному управлінні та рівень верховенства права.

Наукова новизна. Запропонований підхід дозволяє визначити динаміку ступеня факторного впливу на рівень корупції у країні. У роботі визначені граничні значення статистично значимих індикаторів, за яких досягається максимальний ступінь взаємозв’язку з індексом сприйняття корупції.

Практична значимість. Виявлені за результатами дослідження закономірності між рівнем корупції та економічними, інституційними й соціальними факторами можуть бути використані при розробці інструментів боротьби з корупцією в Україні.  Формування ефективної системи протидії корупції дозволить посилити фінансову стабільність у країні, підвищити рівень громадської довіри в суспільстві.

Ключові слова: ефективні інститути, корупція, податкове навантаження, регресійні сплайни, прожитковий мінімум

References.

1. Transparency International (2021). Corruption Perceptions Index 2021. Retrieved from https://images.transparencycdn.org/images/CPI2021_Report_EN-web.pdf.

2. Nguedie, Y. H. N. (2018). Corruption, Investment and Economic Growth in Developing Countries: A Panel Smooth Transition Regression Approach. SocioEconomic Challenges, 2(1), 63-68. https://doi.org/10.21272/sec.2(1).63-68.2018.

3. Zolkover, A., & Georgiev, M. (2020). Shadow Investment Activity as a Factor of Macroeconomic Instability. Financial Markets, Institutions and Risks, 4(4), 83-90. https://doi.org/10.21272/fmir.4(4).83-90.2020.

4. Elbahnasawy, N. G., & Revier, C. F. (2012). The Determinants of Corruption: Cross-Country-Panel-Data Analysis. Developing Economies, 50(4), 311-333. https://doi.org/10.1111/j.1746-1049.2012.00177.x.

5. Linhartová, V., & Halásková, M. (2022). Determinants of corruption: a panel data analysis of Visegrad countries. Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, 17(1), 51-79. https://doi.org/10.24136/eq.2022.003.

6. Cariolle, J. (2018). Corruption determinants in developing and transition economies: Insights from a multi-level analysis. Retrieved from https://ferdi.fr/dl/df-KeASzsunjnCeoXbcAAs1Szwh/ferdi-p229-corruption-determinants-in-developing-and-transition-economies.pdf.

7. Shabbir, G., & Anwar, M. (2007). Determinants of corruption in developing countries. Pakistan Development Review, 46, 751-764. https://doi.org/10.30541/v46i4iipp.751-764.

8. Yüksel, S., Mukhtarov, S., Mahmudlu, C., Mikayilov, J. I., & Iskandarov, A. (2018). Measuring international migration in Azerbaijan. Sustainability, 10(1), 132. https://doi.org/10.3390/su10010132.

9. Yüksel, S., Zengin, S., & Kartal, T. M. (2016). Identifying the Macroeconomic Factors Influencing Credit Card Usage in Turkey by Using MARS Method. China-USA Business Review, 15(12), 611-615. https://doi.org/10.17265/1537-1514/2016.12.003.

10. Muharremi, O., Salé, M. J., & Hoxhaj, M. (2022). A Mixed-Methods Study of the Influence of Demographic Factors on Albanian Individual Taxpayers’ Ethical Beliefs Surrounding Tax Compliance. Business Ethics and Leadership, 6(1), 47-66. https://doi.org/10.21272/bel.6(1).47-66.2022.

11. Singh, S. N. (2021). Budgetary Management and Control of Finance and Economic Cooperation Organization in Mettu Woreda of Ilu Ababor Zone: An Assessment. Financial Markets, Institutions and Risks, 5(4), 106-127. https://doi.org/10.21272/fmir.5(4).106-127.2021.

12. Kaya, H. D., & Engkuchik, E. N. S. (2021). The Perception of Corruption Among Retailers in Central Asia and Eastern Europe During and After the 2008 Crisis. SocioEconomic Challenges, 5(2), 70-80. https://doi.org/10.21272/sec.5(2).70-80.2021.

13. Kushnarev, I. V. (2018). Political corruption as a system of illegal actions: variability of manifestations. Political life, 2, 50-54. https://doi.org/10.31558/2519-2949.2018.2.8.

 14. Haque, E. (2019). Balancing Freedom of the Press and Reasonable Restrictions in Bangladesh: An Appraisal. Business Ethics and Leadership, 3(1), 80-100. https://doi.org/10.21272/bel.3(1).80-100.2019.

15. Elbahnasawy, Nasr G., & Revier, C. F. (2012). The determinants of corruption: Cross-country-panel-data analysis. The Developing Economies, 50(4), 311-333. https://doi.org/10.1111/j.1746-1049.2012.00177.x.

16. Juarez-Garcia, M. I. (2020). Personal Corruption & Corrupting Laws: Montesquieu’s Twofold Theory of Corruption. Business Ethics and Leadership, 4(4), 76-84. https://doi.org/10.21272/bel.4(4).76-83.2020.

17. Mujtaba, B. G., McClelland, B., Williamson, P., Khanfar, N., & Cavico, F. J. (2018). An Analysis of the Relationship between Regulatory Control and Corruption based on Product and Market Regulation and Corruption Perceptions Indices. Business Ethics and Leadership, 2(3), 6-20. https://doi.org/10.21272/bel.2(3).6-20.2018.

18. Jafarzadeh, E., & He, Shuquan (2019). The Impact of Income Inequality on the Economic Growth of Iran: An Empirical Analysis. Business Ethics and Leadership, 3(2), 53-62. https://doi.org/10.21272/bel.3(2).53-62.2019.

19. Lyeonov, S. V., Vasylieva, T. A., & Lyulyov, O. V. (2018). Macroeconomic stability evaluation in countries of lower-middle income economies. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (1), 138-146. https://doi.org/10.29202/nvngu/2018-1/4.

20. Kaya, H. D., & Lumpkin-Sowers, N. L. (2020). The Global Crisis And Crime: A Look Into Manufacturing Firms. SocioEconomic Challenges, 4(3), 66-76. https://doi.org/10.21272/sec.4(3).66-76.2020.

• < Попередня
• Наступна >