Из рассмотренных выше исследований можно сделать следующие выводы:
- несмотря на позитивный тренд в развитии компаниями превентивных мер, за последние два года наблюдался рост корпоративного мошенничества по всему миру
- с течением времени появляются новые и более опасные виды корпоративного мошенничества, одним из таких типов является киберпреступление, исследованием которого занимается меньше трети компаний;
- компаниям необходимо внимательнее следить за деятельностью руководства, так как, несмотря на то, что большинство случаев корпоративного мошенничества совершается рядовыми сотрудниками, от нарушений корпоративной этики руководства компания несет убытки в разы глобальнее.
По итогам первой главы, изучения становления корпоративного мошенничества, анализа статей и рассмотрения исследований в данной области, можно сделать следующие выводы:
- феномен корпоративного мошенничества с течением времени получает все более широкое распространение;
- исследователи и авторы статей в большинстве своем выделяют в качестве причин распространения корпоративного мошенничества субъективные особенности индивидов и особенности руководства компаний;
- по моему мнению, в данной области малоизученным является влияние внешних факторов на исследуемый феномен;
- подавляющее большинство исследователей в качестве основных направлений корпоративного мошенничества выделяет следующие: незаконное присвоение активов, коррупция, махинации с финансовой отчетностью;
- исследуемый феномен корпоративного мошенничества требует более детального постранового и регионального рассмотрения.
Методология исследования
Описание переменных
В рамках своего исследования я планирую рассмотреть и проанализировать то, в какой степени экономическое и социальное состояние стран обуславливает уровень корпоративного мошенничества в находящихся в них компаниях. Для этого я использую метод множественной линейной регрессии, при помощи которого смогу определить точность своей модели и значимость факторов, выбранных мною для объяснения рассматриваемого феномена. Также будет проведен качественный анализ по 7 регионам мира на тему влияния экономической и социальной обстановки на распространенность корпоративного мошенничества. Рассмотрим подробнее переменные, которые будут использоваться при построении регрессионного уравнения: процент корпоративного мошенничество в компаниях разных стран, ВВП на душу населения по ППС, индекс восприятия коррупции, индекс процветания стран и индекс человеческого развития.
Зависимая переменная
В качестве зависимой переменной был выбран процент компаний, пострадавших от корпоративного мошенничества в 2018 году. Аудиторская компания PWC проводила масштабное исследование, одной из целей которого было определение уровня корпоративного мошенничества в регионах и странах мира. Авторами были получены данные более чем 7200 респондентов из 123 стран для анализа рассматриваемого феномена. По итогам работы был выпущен отчет "Global Economic Crime and Fraud Survey 2018", в котором была отражена основная информация, полученная в ходе проводившегося исследования, однако данные по корпоративному мошенничеству были отражены только по мировым регионам. Поэтому для получения необходимой информации были исследованы отчеты, сделанные филиалами PWC в каждой отдельной стране. Для этого я посетил сайты компании каждого государства, но, к сожалению, не все страны, принимавшие участие в глобальном исследовании, предоставили информацию по рассматриваемому феномену. Из 123 опрошенных стран удалось найти данные только по 48, на основе которых была построена регрессия.
Независимые переменные:
В качестве независимых переменных было выбрано 4 показателя, отражающих экономическое и социальное состояние стран (по 2 показателя на каждое направление). В качестве экономических факторов были выбраны ВВП на душу населения по паритету покупательской способности и индекс восприятия коррупции, а в качестве социальных - индекс процветания стран (prosperity index) и индекс человеческого развития. Небольшое количество объясняющих переменных обусловлено ограниченным размером выборки. Поговорим подробнее о каждой из независимых переменных, методам их расчета и причинах, по которым они были выбраны для модели регрессии.
ВВП на душу населения по паритету покупательской способности
Валовый внутренний продукт отражает рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг, произведенных в течение года во всех отраслях экономики, таким образом данный показатель характеризует экономическое состояние страны. Однако, ввиду того, что моя модель регрессии должна объяснять поведение людей, как отдельных индивидов, а не общества в целом, было решено взять ВВП на душу населения по ППС. ВВП на душу населения рассчитывается по следующей формуле:
,
где GDP - ВВП страны, а Zpopulation - население страны. Все показатели отражаются в долларах США. Однако при пересчете из национальных валют, в нашем случае используются не рыночные обменные курсы, а паритет покупательской способности. Теория ППС гласит о том, что на одинаковую сумму денег, конвертированную по текущему курсу в национальные валюты, можно купить одинаковое число оваров и услуг. Таким образом, выбранный показатель отражает благосостояние жителей страны, и именно по этой причине он был выбран объяняющим фактором для независимой переменной. Согласно выдвинутой гипотезе, финансовое состояние резидентов страны может объяснить уровень их склонности к корпоративному мошенничеству.
Индекс восприятия коррупции
Данный показатель отражает распространенность коррупции в государственном секторе стран. В контексте расчета индекса, коррупция воспринимается как любое злоупотребление служебным положением для достижения собственной выгоды. Данные для расчета индекса извлекаются путем опросов лиц, непосредственно встречающихся с коррупцией (предприниматели) или исследующих ее (аналитики), так как, по мнению исследователей, статистические данные, такие как число уголовных дел или приговоров по делу взятночества, во-первых, далеко не всегда доступны для использования, а во-вторых, отражают скорее эффективность работы правоохранительных органов, чем реальный уровень коррупции. Показатель представляет собой стобалльную шкалу, по которой 0 - самый высокий уровень коррупции, а 100 - самый низкий. В список попадают только страны, по данным которых нашлось как минимум три источника, поэтому индекс можно считать надежным. Показатель был выбран объясняющей переменной из следующих размышлений: как неоднократно было указано в обзоре литературы, склонность сотрудников компаний к корпоративному мошенничеству зависит от поведения начальства, то есть если высшие чины позволяют себе противоправные действия, то и персонал последует их примеру. Поэтому, если в стране наблюдается высокий уровень коррупции, то и люди более склонны к мошенничеству.
Индекс процветания стран.
Данный показатель измеряется аналитическим центром британского университета Legatum и представляет собой комбинированную оценку достижений стран в 9 категориях. По стобалльной шкале оценивается уровень развития стран в следующих отраслях:
· Экономика.
· Предпринимательство.
· Управление.
· Образование.
· Здравоохранение.
· Безопасность.
· Личные свободы.
· Социальный капитал.
· Экология
Показатели всех отраслей берутся с одинаковыми коэффициентами и для получения индекса берется их средневзвешенное значение. Данные для оценки достижений стран в рассматриваемых отраслях берутся из социологических исследований, экспертных опросов и статистических данных, полученных из таких институтов, как ООН, Всемирный банк, Всемирной торговой организации и т.п. Рассматриваемый показатель был выбран в качестве независимой переменной ввиду следующих размышлений: чем выше уровень жизни населения в наиболее значимых для жителей стран отраслях, тем меньше они склонны обманывать компании в собственных интересах, так как государство и так предоставляет им все необходимое для счастливой жизни.
Индекс человеческого развития
Расчет показателя начался в двадцатом веке, когда была выдвинута идея о том, что благосостояние людей нужно оценивать не только по их доходу, но и многим другим социальным характеристикам. Индекс основывается не на опросных данных, а на реальных числовых показателях, поэтому показатель считается достаточно точно отражающим настоящее положение дел. Рассчитывается он как среднее геометрическое трех индексов:
· Индекс ожидаемой продолжительности жизни, рассчитываемый по формуле:, где LE - ожидаемая продолжительность жизни;
· Индекс образования, рассчитываемый по формуле:
, где MYSI = , а EYSI = .
В свою очередь, MYS - средняя продолжительность обучения населения в годах, а EYS - ожидаемая продолжительность обучения населения, находящегося в процессе его получения.
· Индекс дохода, рассчитываемый по формуле:
,
где GNIpc - ВНД на душу населения по ППС.
Таким образом, схематически расчет индекса человеческого развития можно изобразить следующим образом:
В качестве независимой переменной данный показатель был выбран исходя из следующих размышлений: индекс, основанный на статистических данных, достаточно точно отражает уровень жизни населения стран, а также в ходе его расчета используются иные показатели, нежели в расчете индекса процветания стран.
Гипотезы
В первую очередь рассмотрим гипотезы, выдвинутые для проведения регрессионного анализа по странам, а в дальнейшем выдвинем гипотезы для качественного анализа по регионам.
Гипотеза 1. Особенности и уровень социально-экономического развития страны оказывают влияние на развитие корпоративного мошенничества
В данной гипотезе подразумевается, в случае ее подтверждения, что в странах с более высоким качеством жизни в экономическом и социальном плане, уровень корпоративного мошенничества в компаниях должен быть ниже. При проверке данной гипотезы я буду опираться на полученные из модели регрессии результаты, в частности на коэффициент p-value (на 95% уровне значимости), отражающий значимость независимых переменных. Также, как вспомогательные гипотезы, будут рассмотрены следующие утверждения:
Гипотеза 1.1 Экономическое факторы страны оказывают влияние на распространенность корпоративного мошенничества в компаниях.
Гипотеза 1.2 Социальное состояние страны оказывает влияние на распространенность корпоративного мошенничества в компаниях.
Их рассмотрение необходимо в случае, если только один тип показателей (экономический или социальный) окажется значимым в регрессионной модели.
Гипотеза 2. Экономические факторы оказывают более сильное влияние на распространенность корпоративного мошенничества в компаниях, чем социальные.
Проверка данной гипотезы позволит понять, что именно - финансовая необеспеченность или нехватка социальных благ, способствует распространению экономических преступлений. Данная гипотеза будет проверяться путем сравнения коэффициентов независимых переменных регрессии в случае значимости показателей обоих типов. Обратной гипотезой к проверяемой будет являться утверждение "Социальные факторы оказывают более сильное влияние на распространенность корпоративного мошенничества в компаниях к корпоративному мошенничеству, чем экономические". Гипотеза о том, что экономические и социальные факторы одинаково не влияют на склонность населения к корпоративному мошенничеству. Является обратной к гипотезе 1.
Гипотеза 3. Результат влияния мировых региональных экономических и социальных показателей на распространение корпоративного мошенничества отличается от результатов исследования по странам.
Данная гипотеза по содержанию похожа на гипотезу 1, однако, в отличие от случая регрессионного анализа, в котором гипотеза проверяется с опорой на коэффициенты модели, будет использоваться смысловая интерпретация собранных данных. Гипотеза 3 проверяется с целью подтверждения или опровержения предыдущих гипотез. Ввиду того, что данные по странам ограничены 48 наблюдениями, а данные по регионам включают более широкую статистику по всем странам, результаты проверки гипотез могут разниться, поэтому проверка гипотезы 3 выступает гарантом надежности результатов, полученных методом регрессионного анализа.
Описание регрессионной модели
Для анализа собранных данных я использую метод линейной множественной регрессии. На мой взгляд, это оптимальный способ выяснить, имеется ли взаимосвязь между объясняемой и объясняющими переменными. Уравнение регрессии принимает следующий вид:
Fraud = в0 + в1*Prosperity + в2*HumanDevelopment + в3*GDP + в4*Corruption, где в0, в1, в2, в3, в4 - коэффициенты регрессии, полученные в ходе исследования;
Fraud - зависимая переменная, отражающая процент опрошенных компаний, столкнувшихся с корпоративным мошенничеством, в каждой из стран;
Prosperity - независимая переменная, отражающая индекс процветания сран;