Равновесия в теоретико-игровых моделях коррупции в сетевых структурах
Аннотация
Предмет. Теоретико-игровой подход к моделированию поведения экономических агентов в условиях коррупции позволяет исследовать устойчивость коррупционных сетей и механизмов борьбы с ними. Коррупция рассматривается как результат стратегического взаимодействия рациональных участников.
Цель. Исследование стратегического поведения в теоретико-игровой модели коррупции на сетях и выявление условий, при которых возможно существование различных, в том числе, внутренних равновесий.
Методология. В основу анализа положена модификация модели Феррали, в которой формирование коррупционной коалиции происходит при активном вовлечении ее новых участников с помощью передаваемых по сети побочных платежей, а вероятность наказания обратно пропорциональна размеру коалиции. В работе выявлены условия, при которых система может неограниченно долго находиться во внутреннем равновесии или скатывается в одно из угловых. Проведена численная симуляция для различных значений ключевых параметров: размера взятки, штрафа, числа участников и издержек на коммуникацию.
Результаты. Показано, что сеть из нескольких агентов, представленная в виде направленного графа, может находиться в одном из трех состояний: «хорошем» (все честны), «промежуточном» (сосуществуют разные типы поведения) и «плохом» (все коррумпированы). Выявлено критическое значение уровня коррупции, при превышении которого система переходит в плохое равновесие, которое невозможно разрушить без специальных антикоррупционных мер. Также получены зависящие от параметров пороговые значения, при которых происходит переключение между типами равновесий, в том числе, когда коррупция начинает саморазрушаться в связи с высокими издержками. Проанализирована сравнительная статика получаемых интервалов.
Выводы. Модель позволяет анализировать устойчивость коррупционных сетей и оценивать эффективность антикоррупционной политики, подчеркивая важность своевременного реагирования для предотвращения рисков возникновения самоподдерживающейся коррупции. Полученные результаты также важны для разработки экономических механизмов, направленных на устойчивое снижение уровня коррупции в обществе.
Metrics
Литература
Аймалиев, И. М. (2016). Сравнительный анализ сетевой полицейской коррупции в Болгарии и России. Журнал исследований социальной политики, 14(2), 213–228. [Aimaliev, I. M. (2016). Comparative analysis of police corruption networks in Bulgaria and Russia. The Journal of Social Policy Studies, 14(2), 213-228. (In Russian).]
Vasin, A.A., Kartunova, P.A., & Urazov, A.S. (2010). Models of state inspections organization and struggle against corruption. Mathematical Models and Computer Simulations, 2(6), 760-775. DOI: 10.1134/S2070048210060116
Волков, А. А., & Филатов, А. Ю. (2022). Теоретико-игровое моделирование коррупционного поведения на таможне. Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление, (1), 79–91. [Volkov, A.A., & Filatov, A.Yu. (2022). Game-theoretic modeling of corrupt behavior in customs. The bulletin of the Far Eastern Federal University. Economics and Management, (1), 79-91. (In Russian).] DOI: 10.24866/2311-2271/2022-1/79-91
Волков, А. А., & Филатов, А. Ю. (2024). Теоретико-игровое исследование коррупции в сетевых структурах. Теория и практика общественного развития, (7), 138–146. [Volkov, A.A., & Filatov, A.Yu. (2024). Game-theoretic study of corruption in network structures. Theory and Practice of Social Development, (7), 138-146. (In Russian).] DOI: 10.24158/tipor.2024.7.16
Полтерович, В. М. (1999). На пути к новой теории реформ. Экономическая наука современной России, (3), 32–48. [Polterovich, V.M. (1999). Toward a new theory of reforms. Economics of Contemporary Russia, (3), 32-48. (In Russian).]
Роуз-Аккерман, С. (2010). Коррупция и государство. Москва: Логос. [Rose-Ackerman, S. (2010). Corruption and government. Moscow: Logos. (In Russian).]
Савватеев, А. В. (2003). Оптимальные стратегии подавления коррупции. Экономика и математические методы, 39(1), 62–75. [Savvateev, A.V. (2003). Optimal strategies for corruption suppression. Economics and Mathematical Methods, 39(1), 62-75. (In Russian).]
Amati, V., Lomi, A., & Mira, A. (2018). Social network modeling. Annual Review of Statistics and Its Application, 5(1), 343-369. DOI: 10.1146/annurev-statistics-031017-100746
Baker, W., & Faulkner, R. (1993). The social organization of conspiracy: Illegal networks in the heavy electrical equipment industry. American Sociological Review, 58(6), 837-860. DOI: 10.2307/2095954
Bala, V., & Goyal, S. (2003). A noncooperative model of network formation. Econometrica, 68(5), 1181-1229. DOI: 10.1111/1468-0262.00155
Barabási, A., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science, 286(5439), 509-512. DOI: 10.1126/science.286.5439.509
Chalendard, C., Fernandes, A., Raballand, G., & Rijkers, B. (2023). Corruption in customs. The Quarterly Journal of Economics, 138(1), 575-636. DOI: 10.1093/qje/qjac032
Chander, P., & Wilde, L. (1992). Corruption in tax administration. Journal of Public Economics, 49(3), 333-349. DOI: 10.1016/0047-2727(92)90072-N
Ferrali, R. (2020). Partners in crime? Corruption as a criminal network. Games and Economic Behavior, 124, 319-353. DOI: 10.1016/j.geb.2020.08.013
Erdős, P., & Rényi, A. (1960). On the evolution of random graphs. Publications of the Mathematical Institute of the Hungarian Academy of Sciences, 5, 17-61.
Gottschalk, P. (2024). Partners in crime: Convenience case study of Norwegian publishing cartel. Journal of Economic Criminology, 5, 100078. DOI: 10.1016/j.jeconc.2024.100078
Graetz, M., Reinganum, J., & Wilde, L. (1986). The tax compliance game: Toward an interactive theory of law enforcement. The Journal of Law, Economics, and Organization, 2(1), 1-32.
Hinloopen, J., Onderstal, S., & Soetevent, A. (2023). Corporate leniency programs for antitrust: Past, present, and future. Review of Industrial Organization, 63(2), 111-122. DOI: 10.1007/s11151-023-09913-1
Jackson, M. (2011). An overview of social networks and economic applications. In: Benhabib, J., Bisin, A., & Jackson, M. (eds.) Handbook of Social Economics, 1. Amsterdam: North-Holland, 511-585.
Jancsics, D., & Jávor, I. (2012). Corrupt governmental networks. International Public Management Journal, 15(1), 62-99. DOI: 10.1080/10967494.2012.684019
Jancsics, D. (2015). "A friend gave me a phone number" - brokerage in low-level corruption. International Journal of Law, Crime and Justice, 43(1), 68-87.
Lauchs, M., Keast, R., & Yousefpour, N. (2011). Corrupt police networks: uncovering hidden relationship patterns, functions and roles. Policing & Society, 21(1), 110-127. DOI: 10.1080/10439463.2010.540656
Nguyen, T. (2020). Does firm growth increase corruption? Evidence from an instrumental variable approach. Small Business Economics, 55(1), 237-256. DOI: 10.1007/s11187-019-00160-x
Polanski, A. (2007). A decentralized model of information pricing in networks. Journal of Economic Theory, 136(1), 497-512. DOI: 10.1016/j.jet.2006.09.001
Poncela, J., Gómez-Gardenes, J., Floría, L., Sánchez, A., & Moreno, Y. (2008). Complex cooperative networks from evolutionary preferential attachment. PLoS One, 3(6), e2449. DOI: 10.1371/journal.pone.0002449
Poncela, J., Gómez-Gardeñes, J., Traulsen, A., & Moreno, Y. (2009). Evolutionary game dynamics in a growing structured population. New Journal of Physics, 11(8), 083031. DOI: 10.1088/1367-2630/11/8/083031
Ranjbar-Sahraei, B., Bou Ammar, H., Bloembergen, D., Tuyls, K., & Weiss, G. (2014). Evolution of cooperation in arbitrary complex networks. Proceedings of the 2014 International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 677-684.
Rose-Ackerman, S. (1975). The economics of corruption. Journal of Public Economics, 4(2), 187-203. DOI: 10.1016/0047-2727(75)90017-1
Rose-Ackerman, S., & Palifka, B. J. (2016). Corruption and government: Causes, consequences, and reform. Cambridge: Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9781139962933
Warburton, J. (2013). Corruption as a social process: from dyads to networks. In: Corruption and Anti-Corruption, 221-237. DOI:10.22459/CAC.03.2013.13
Watts, D., & Strogatz, S. (1998). Collective dynamics of ‘small-world’ networks. Nature, 393, 440-442. DOI: 10.1038/30918
Zhang, Y. (2022). Diffusion Incentives in Cooperative Games. Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-22) Doctoral Consortium Track, 5885-5886.
Zhang, Y., & Zhao, D. (2020). Incentives to invite others to form larger coalitions. arXiv preprint arXiv:2011.09049.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
