HumanDevelopment - независимая переменная, отражающая индекс человеческого развития стран;
GDP - независимая переменная, отражающая уровень ВВП на душу населения по ППС;
Corruption - независимая переменная, отражающая индекс восприятия коррупции в странах.
Данные по переменным построены в excel-таблицу и далее импортированы в программу для анализа данных "Stata". Для проверки качества регрессионном модели будут проведены следующие тесты:
· Тест Рамсея на правильность спецификации модели, то есть на наличие пропущенных переменных в уравнении регрессии;
· Тест на наличие мультиколлинеарности. Для этого будет посчитан средний показатель VIF, который в теории рассчитывается по формуле
и отражает силу линейной связи между предикторами зависимой переменной.
· Тест Уайта и тест Бройша-Пагана на наличие гетероскедастичности в модели
· Расчет статистики Дарбина-Уотсона для проверки наличия автокорреляции в модели.
Далее, в случае удовлетворения уравнения регрессии соответствующим требованиям, на основе полученных результатов будут проверены гипотезы, выдвинутые в параграфе 2 второй главы.
Исследование и его результаты
Основные направления корпоративного мошенничества и причины его распространения в современных компаниях.
С распространением корпоративного мошенничество росло и число исследований, проводившихся в этой отрасли. Исследователи, занимающиеся данным вопросом, выделяют три основных направления изучаемого феномена: незаконное присвоение активов, коррупция и махинации с финансовой отчетностью, которые, в свою очередь, разветвляются на множество более мелких преступлений. В данном параграфе рассмотрим более детально, какие виды корпоративного мошенничества встречаются более часто и в компаниях каких отраслей. Согласно результатам исследования, 40,2% случаев корпоративного мошенничества в компаниях, штат работников которых превышает 100 человек, и 29,9% в организациях с персоналом < 100 сотрудников, приходится на коррупцию. Также наиболее часто встречающимися видами корпоративного мошенничества в крупных и мелких компаниях, относящимися к направлению незаконного присвоения активов, являются мошенничество с выставлением счетов (27,1% и 20,9% соответственно), подделка чеков (20,1% и 8,4% соответственно) и скимминг (19,9% и 8,9% соответственно). По отраслям наиболее привлекательными компаниями для мошенников являются организации банковского и финансового сектора (16,8% всех рассмотренных случаев). Также в "лидирующую пятерку" входят государственные компании (10,5%), компании обрабатывающей промышленности (8,8%), компании сектора здравоохранения (6,6%), компании в области образования (6%). Далее рассмотрим, компании каких отраслей наиболее часто встречаются с самыми распространенными видами корпоративного мошенничества. Коррупции наиболее подвержены организации обрабатывающей промышленности (48,4% всех случаев корпоративного мошенничества, совершенных в данной отрасли), компании нефтяной промышленности (48,6%) и компании технологичной отрасли (44,6%). Мошенничество с выставлением счетов наиболее распространено в корпорациях отрасли образования (34,1%), обрабатывающей промышленности (32,8%) и здравоохранения (31,3%). Подделка чеков наблюдается в отрасли профессиональных услуг (31,7%) и организациях в благотворительной и религиозной сфере. Скиммингу наиболее подвержены области образования (25%) и профессиональных услуг (18,3%).
Причины распространения корпоративного мошенничества в компаниях были подробно описаны в главе 1, а в этом параграфе обобщим рассмотренное. В первую очередь, выделяются субъективные факторы индивидов, такие как:
1. Внешние обстоятельства, которые требуют финансовых средств для решения вопросов (болезнь, необходимая покупка, долги);
2. Широкие полномочия и недостаток контроля, которые позволяют снизить возможность обнаружения преступления, тем самым повышая стимулы к совершению мошенничества;
3. Самооправдание сотрудника, вызванное атмосферой в компании, в которой не наказывается, а возможно и процветает, коррупция и прочие проявления мошенничества.
Помимо личных причин индивидов, есть более объективные факторы, влияющие на стимулы к мошенничеству, которые связаны с особенностями руководства компаний. Как оказалось, влияние на распространенность изучаемого феномена оказывают возраст совета директоров, его состав, взаимосвязь генерального директора и совета директоров и множество прочих. Однако еще более объективные причины, не зависящие напрямую ни от индивидов, ни от компаний, отражающие экономическое и социальное положение стран, не рассматривались исследователями. Данную цель и преследует моя работа, и следующие параграфы раскрывают полученные результаты.
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ проводился для определения взаимосвязи внешних экономических и социальных показателей стран, таких как ВВП на душу населения по ППС, индекс восприятия коррупции, индекс процветания страны и индекс человеческого развития, на распространение корпоративного мошенничества. Данные, необходимые для построения регрессионной модели, были внесены в таблицу excel. Там же была построена корреляционная матрица для того, чтобы определить степень взаимосвязи выбранных переменных. Полученный результат можно увидеть ниже:
Все показатели корреляции между независимыми переменными находятся в промежутке от 0.5 до 0.7, что говорит нам о средней корреляции между предикторами. Объясняется такой высокий, но не критичный уровень взаимосвязи тем, что все независимые переменные отражают уровень жизни населения и, несмотря на различные методики расчета и данные, использующиеся в его процессе, в некоторых местах пересекаются между собой. Наиболее высокий показатель корреляции (0.685) наблюдается между индексом человеческого развития и индексом процветания стран. Данный феномен объясняется тем, что оба показателя отражают социальное состояние страны, хоть и имеют различную базу для расчета. Далее регрессионная модель была построена в программе для анализа данных "Stata". Получившиеся результаты можно увидеть ниже:
Из приведенных результатов модели заметно, что все объясняющие переменные имеют негативные результаты в уравнении регрессии, то есть в странах, которых данные показатели выше, ниже уровень корпоративного мошенничества. Однако, обратив внимание на показатель p-value, можно заметить, что лишь два предиктора оказались значимыми: индекс процветания стран и индекс человеческого развития. Незначимость ВВП на душу населения по ППС может быть связана с тем, что решения о корпоративном мошенничестве принимаются людьми, в первую очередь, не по причине финансового состояния. Незначимость индекса восприятия коррупции может объясняться тем, что уровень взяточничества в стране известен далеко не всем гражданам, а даже если информация о высокой коррумпированности распространена в обществе, то далеко не все граждане поддерживают такое поведение, а многие наоборот осуждают и пытаются предпринять меры против подобных действий. Значимость факторов, отражающих социальное положение в странах, иллюстрирует то, что именно благополучие жизни граждан, защита и наличие их прав и свобод способствуют снижению стимулов к корпоративному мошенничеству. Однако, обратив внимание на коэффициенты объясняющих переменных, можно заметить, что наиболее сильное влияние оказывает именно ИЧР, то есть основными характеристиками социального благополучия, влияющего на склонность к корпоративному мошенничеству, являются ожидаемая продолжительность жизни, уровень образования и доход. Далее были проведены тесты для проверки адекватности модели. Был посчитан показатель VIF (variance inflation factor), показывающий взаимосвязь предикторов. Итоговый результат оказался равен 10, что является достаточно высоким показателем, но в некоторых источниках 10 считается критическим значением Alain Franзois Zuur, Elena N. Ieno, Chris S. Elphick A protocol for data exploration to avoid common statistical problems // Journal compilation British Ecological Society. 2010., поэтому, как показала и корреляционная матрица, взаимосвязь между независимыми переменными есть, но допустимая. Далее был проведен тест Рамсея на правильность спецификации модели. По его результатам нулевая гипотеза а равенстве коэффициентов нулю перед переменными, возведенными в разные степени, не отвергается, что означает правильность исходной спецификации.
Для проверки модели на наличие гетероскедастичности были проведены тесты Уайта и Бройша - Пагана, так как наличие гетероскедастичности случайных ошибок приводит к неэффективности оценок, что может привести к неадекватности полученных статистических выводов. Результаты обоих тестов не отвергают нулевую гипотезу о гомоскедастичности, что является подтверждением качества модели. И также была посчитана статистика Дарбина - Уотсона для определения наличия автокорреляции. Полученный результат составил 2.22. Согласно критериям, результат статистики Дарбина - Уотсона, попадающий в интервал от 1.5 до 2.5, является признаком отсутствия автокорреляции в модели. Обобщая результаты проверки надежности модели можно сказать, что регрессия, несмотря на среднюю корреляцию независимых факторов, является качественной. На основе коэффициентов модели проверим гипотезы 1 и 2. Как уже было отмечено, на частоту корпоративного мошенничества в странах влияние оказывают только социальные факторы, поэтому подтвердилась гипотеза 1.2, а гипотеза 1.1 отвергается. Так как экономические факторы оказались незначимыми, то гипотеза 2 о более сильном их влиянии на зависимую переменную, чем у социальных показателей отвергается, но зато подтверждается обратная ей гипотеза о большей чувствительности объясняемой переменной к социальным факторам.
По результатам регрессии можно сделать вывод, что модель является качественной, хоть и со средней корреляцией предикторов. Полученные коэффициенты иллюстрируют значимость социальных факторов страны в вопросе распространения корпоративного мошенничества в странах и доказывают обратное в отношении экономических показателей.
Качественный анализ
Для проведения качественного анализа была найдена статистика по проценту компаний в регионах мира, столкнувшихся с корпоративным мошенничеством в период с 2016 по 2018 год. Данные были взяты из отчета PWC "Global Economic Crime and Fraud Survey 2018" и представлены в виде диаграммы ниже:
Из данных заметно, что регион Middle East выделяется самым низким уровнем корпоративного мошенничества, а Africa - самым высоким. Показатели остальных регионов держатся примерно на одном уровне. Далее, для возможности сопоставления результатов регрессионного и качественного анализа были посчитаны средние значения социальных показателей: индекса процветания и ИЧР по странам, принадлежащим каждому региону, а также экономические показатели: ВВП на душу населения по ППС и индекс восприятия коррупции. Полученные результаты, а также, для наглядности, процент корпоративного мошенничества были внесены в таблицу, которую можно увидеть ниже:
|
Страны\Индексы |
Fraud |
Prosperity |
HumanDevelopment |
GDP |
Corruption |
|
|
Middle east |
0,35 |
59,07 |
0,805 |
46759,68 |
47,3 |
|
|
Africa |
0,62 |
51,98 |
0,551 |
6744,83 |
33,3 |
|
|
Latin America |
0,53 |
62,52 |
0,748 |
17032,67 |
41,6 |
|
|
North America |
0,54 |
77,51 |
0,925 |
54938,74 |
76,0 |
|
|
Asia Pacific |
0,46 |
67,02 |
0,809 |
36169,16 |
56,5 |
|
|
Eastern Europe |
0,47 |
64,05 |
0,821 |
23935,51 |
45,8 |
|
|
Western Europe |
0,45 |
75,38 |
0,909 |
48010,53 |
74,0 |
Самые высокие экономические и социальные показатели оказались у региона North America, однако стоит сделать поправку на то, что предоставленные результаты являются средним показателем таких развитых стран, как США и Канада, а остальные, более скромные территории рассматриваемого региона, не были учтены при расчете, так как по их социальному положению нету доступной информации. Исходя из результатов, указанных в таблице, можно заметить, что при самом низком показателе корпоративного мошенничества регион Middle East имеет средние индексы экономического и социального развития, а отнюдь не лидирующие. Однако, обратив внимание на регион Africa, заметно, что самые низкие коэффициенты экономической и социальной обстановки соответствуют самому высокому показателю корпоративного мошенничества. А в регионе с самыми высокими показателями экономического и социального развития, Western Europe, наблюдается уровень корпоративного мошенничества чуть ниже среднего по регионам. Рассмотрев показания по остальным регионам можно отметить, что наблюдается корреляция между уровнем жизни населения и процентом корпоративного мошенничества, однако различия в показателях незначительные, поэтому нельзя однозначно определить взаимосвязь рассматриваемых переменных. Из данных наблюдений можно сделать вывод, что уровень жизни населения влияет на их склонность к корпоративному мошенничеству лишь до определенного уровня. То есть когда благосостояние людей достигает определенной отметки, и они становятся в состоянии удовлетворить основные свои потребности, на склонность к экономическим преступлениям оказывают влияние уже другие факторы, однако недостаточная экономическая и социальная обеспеченность населения является одним из стимулов, побуждающих людей к совершению противоправных экономических действий.
Гипотеза 3, согласно результатам качественного анализа, оказалась опровергнутой. Проверка влияния экономических и социальных факторов дала неоднозначные результаты, свидетельствующие о том, что уровень жизни людей в регионах мира обуславливает решения о корпоративном мошенничестве только до определенного уровня развития, а после преодоления определенного рубежа силу приобретают другие, более значимые и личные факторы.
Из качественного анализа можно сделать следующие выводы: экономическая и социальная обстановка оказывает наиболее сильное влияние на распространенность корпоративного мошенничества в менее развитых странах, то есть, чем ниже уровень жизни населения, тем более сильными стимулами распространения исследуемого феномена являются экономические и социальные факторы. Однако с ростом благосостояния стран корреляция между исследуемыми переменными ослабевает и на первый план выходят более субъективные причины.
Заключение
Данная выпускная квалификационная работа представляет собой исследование влияния экономических и социальных факторов, не зависящих напрямую от компаний и их сотрудников, на распространенность корпоративного мошенничества.
Для достижения поставленной цели исследования были рассмотрены этапы появления феномена корпоративного мошенничества, произведен обзор статей российских и зарубежных авторов и анализ результатов исследований, проведенных крупнейшими компаниями, заинтересованными в данном вопросе. Выполнение данных задач дало ясное понимание актуальности данного вопроса: с каждым годом число исследований в области экономических преступлений растет, все больше изучаются причины возникновения корпоративного мошенничества и превентивные меры, способные обезопасить компании от данного явления, а примеры из практики и их последствия доказывают необходимость дальнейшего тщательного исследования рассматриваемого вопроса.
Далее, в качестве методологии своего исследования, была выбрана модель линейной регрессии для изучения информации по странам и качественный анализ для рассмотрения информации по регионам мира. Данные, необходимые для исследования, были получены из отчетов стран-участников исследования PWC "Global Economic Crime and Fraud Survey 2018". По итогам изучения документов, были найдены данные по 48 странам, на основе которых строилась регрессионная модель, а в качестве исследуемых регионов были выбраны Africa, Asia Pacific, Eastern Europe, Latin America, Middle East, North America, Western Europe.