检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:朱琳[1,2]
机构地区:[1]中山大学中国公共管理研究中心 [2]中山大学政治与公共事务管理学院
出 处:《中山大学学报(社会科学版)》2017年第5期173-180,共8页Journal of Sun Yat-sen University(Social Science Edition)
基 金:广东省哲学社会科学"十二五"规划项目"广东清廉指数优化与试评估研究"(GD15YGL07)
摘 要:对腐败进行测量和识别是检验腐败的根源和后果,以及评估反腐败政策绩效的基础。现有文献对腐败的测量和识别提供了多种方法。官方公布的腐败案件数量以及通过问卷调查来获得受访者行贿和腐败感知的信息,为测量腐败提供了系统性的数据。研究方法的改进在很大程度上克服了这些测量方法的局限性。这包括利用列表实验法来解决受访者在问卷调查中可能瞒报行贿经历的问题,以及通过辅测锚定法来提高受访者主观腐败感知评分的人际可比性。当缺少系统数据时,已有研究主要依赖于一系列因果分析和差值估计法来识别腐败的发生及其程度。其中,因果识别法将政治关联作为腐败的一种代理变量,通过一般回归或事件分析法考察那些具有政治关系的企业和没有政治关系的企业是否存在系统性差异,以此估算出腐败所带来的经济价值。最后,差值估计法利用对同一指标在腐败发生前后的两次测量值之差来估计腐败程度。这一方法被应用于对关税、政府采购、公共工程、转移支付以及官员灰色收入等领域腐败的识别。
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