Кратко: социальные нормы, уровень межличностного доверия и неформальные сети в странах с высокой коррупцией меняют каналы доступа к кредитам, стимулируют неофициальные предпринимательские практики и искажают рынки труда (нейтральные механизмы — замена формальных институтов, внутренний поиск доверенных контрагентов, плейсмент через связи). Ниже — механизмы и конкретные эмпирические подходы для измерения эффектов.
1) Механизмы (что конкретно происходит)
- Доступ к кредитам:
- Банки требуют ручательств/взяток — формальные кредитные правила обходимы через связи; это повышает стоимость для тех без связей.
- Высокое межличностное доверие внутри кланов/сетей снижает транзакционные издержки внутри сети, но закрывает внешних участников.
- Предпринимательские экосистемы:
- Неформальные сети передают информацию, контракты и доступ к ресурсам (капитал, рабочая сила), но ограничивают конкуренцию и инновации.
- Социальные нормы (патронаж, семейный контроль) уменьшают роль профессиональной корпоративной культуры и масштабируемых фирм.
- Рынок труда:
- Неформальные наймы (неформальность, кумовство) увеличивают фрикции найма, занижают совпадение вакансий и вакансий, приводят к неэффективному распределению талантов и низкой мобильности.
- Зарплатное расслоение и премии за связи; снижение вознаграждений за образование.
2) Какие данные и индикаторы измерять
- Доверие и нормы: опросы (World Values Survey, Afrobarometer, ISSP, локальные анкеты), экспериментальные игры доверия/публика (trust game, dictator game).
- Неформальные сети: name‑generator в соцопросе, администр. данные (контакты учётных записей), мобильные метаданные, данные контрактных связей фирм.
- Коррупция: индексы восприятия (Transparency International CPI), реальные инциденты взяточничества (опросы фирм — WB Enterprise Surveys, данные о штрафах/расследованиях).
- Доступ к кредитам: банковские реестры, данные кредитных бюро, заявки/отказы по кредитам, условные данные по ставкам и обеспечению.
3) Эмпирические методы и спецификации (конкретно)
- Корреляционные регрессии с контролями:
- Логит/пробит модель для решения о кредите:
$\mathrm{Pr}({\text{Approve}}_i=1)=\Phi ({\beta }_0+{\beta }_1{\text{Trust}}_i+{\beta }_2{\text{Degree}}_i+X_i^{\prime }\gamma +{\epsilon }_i)$.
- Линейная модель с взаимодействием доверия и уровня коррупции региона:
$$Y_{ij}=\alpha +{\beta }_{1}Trus{t}_i+{\beta }_{2}Corrup{t}_j+{\beta }_3(Trus{t}_i\times Corrup{t}_j)+X_{ij}^{\prime }\gamma +u_{ij}.$$ - Идентификация эндогенности (инструменты и естественные эксперименты):
- 2SLS: первая стадия
$$Trus{t}_i={\pi }_0+{\pi }_1{Z}_i+X_i^{\prime }\pi +{\nu }_i,$$ вторая стадия
$$Y_i=\alpha +\beta {Trust}_i+X_i^{\prime }\gamma +{\epsilon }_i.$$ (Инструменты: исторические/географические переменные, случайное распределение вмешательств, расстояние до религиозных/коммунальных центров, изменение регуляции).
- Разница-в-разниц (DiD) при вводе антикоррупционных реформ/кредитных бюро:
$$\Delta Y=(Y_{post,treated}-Y_{pre,treated})-(Y_{post,control}-Y_{pre,control}).$$ - Regression discontinuity: например, пороги при распределении субсидий/лицензий.
- Экспериментальные подходы:
- Полноценные RCT: случайное распределение информации о кредитных продуктах, случайный доступ к гарантиям/грантам/кредитам; измерять дифференциальный эффект по сетевым позициям.
- Полевая игра доверия (trust game) в сочетании с административными данными по кредитам/трудоустройству.
- Социальные сети — методы анализа:
- Метрики: степень (degree) $C_D(i)={\sum }_j{a}_{ij}$, собственная центральность (eigenvector) $Av=\lambda v$, кластеризация, модулярность.
- Модель распространения/влиятельности: ERGM, SIENA (динамические сети), MRQAP для сетевых регрессий.
- Примеры спецификаций: включать сетевые метрики в регрессию доступа к кредиту:
$$\mathrm{Pr}({\text{Approve}}_i)=\Phi ({\beta }_0+{\beta }_1{C}_D(i)+{\beta }_2{C}_E(i)+X_i^{\prime }\gamma ).$$ - Эконометрика для рынков труда:
- Audit / correspondence studies для измерения дискриминации по связям при наборе.
- Matched employer‑employee панели, фиксированные эффекты по фирме и работнику, модели переходов (hazard models) для изучения мобильности.
- Инструменты: случайные назначения вакансий, реформы найма в публичном секторе.
4) Проверки и валидность
- Контроль за обратной причинностью (например, успешные фирмы формируют сети, а не наоборот) — использовать IV/панели/лабо‑поле.
- Плейсбо‑тесты, баланс данных, проверка гетерогенности по уровню коррупции (страна/регион).
- Механизмные тесты: измерять одновременно ресурсы, информацию и доверие — чтобы отличить эффект сети как канала кредитного доступа от эффекта взяток.
5) Практические примеры исследований/дизайнов (конкретные идеи)
- Сравнить доступ к кредитам до и после внедрения национального кредитного бюро (DiD), разложив эффект по уровням доверия из WVS.
- RCT: случайное предоставление гарантийного фонда небольшой группе предпринимателей; измерить рост финансирования не только у бенефициаров, но и по их сетям (spillovers).
- Audit study на вакансии: изготавливать резюме с равными квалификациями, отличающиеся указанием связей/рекомендаций, измерять разницу в откликах.
Вывод: сочетание платных/неплатных данных (опросы доверия, сетевые данные, административные кредитные и трудовые записи) и жестких идентификационных стратегий (IV, RCT, DiD, RD, audit) позволяет надёжно оценить, как нормы, доверие и неформальные сети в условиях коррупции формируют кредитный доступ, предпринимательскую динамику и эффективность рынков труда.