Детерминанты коррупционного поведения импортёров: экспериментальный анализ институциональных и личностных факторов

Андрей Алексеевич Волков; Александр Юрьевич Филатов

doi:10.17308/econ.2026.1/13606

Авторы

Андрей Алексеевич Волков Дальневосточный федеральный университет
Александр Юрьевич Филатов Дальневосточный федеральный университет

DOI:

https://doi.org/10.17308/econ.2026.1/13606

Ключевые слова:

коррупционный сговор, взяточничество, таможенное администрирование, экономический механизм, лабораторный эксперимент, поведенческие факторы, институциональный дизайн

Аннотация

Предмет. Коррупционные практики в таможенной сфере искажают торговые потоки и создают правовую неопределенность для участников внешнеэкономической деятельности. Принимая решение о нелегальном ввозе и взятке, импортёр руководствуется не только рациональным расчетом, но и индивидуальными характеристиками.
Цели. Работа направлена на выявление факторов, определяющих готовность импортёра к нелегальному ввозу и предлагаемый размер взятки, а также на проверку чувствительности импортёров к механизму разрушения коррупционного сговора.
Методология. Исследование реализовано в форме лабораторного эксперимента с участием 108 человек, распределенных на роли импортёров и таможенников. Участники взаимодействовали друг с другом в течение десяти раундов при варьировании ставки пошлины и отсутствии / наличии механизма разрушения сговора. Их поведение анализировалось регрессионными моделями с контролем на социально-демографические и личностные характеристики участников.
Результаты. Внедрение механизма разрушения сговора снижает вероятность предложения взятки импортёром на 15,6 п.п., однако чувствительность к нему зависит от уровня пошлины: при низкой ставке коррупция практически исчезает, при высокой – эффект оказывается слабее. Склонность к риску повышает долю нелегального ввоза и размер взятки, тогда как высокий субъективный доход способствует честности. Выявлены возрастные различия. Личностные характеристики также значимо влияют на размер взятки, причем направление связей определяется контекстом. Обнаружен эффект накопления коррупционного опыта: размер взятки растет от раунда к раунду при повторяющихся взаимодействиях. При этом после внедрения механизма разрушения сговора динамика меняется на противоположную.
Выводы. Результаты могут быть использованы при разработке антикоррупционных мер в таможенной сфере, ориентированных на изменение стимулов импортёров.

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

Биографии авторов

Андрей Алексеевич Волков, Дальневосточный федеральный университет

аспирант
Александр Юрьевич Филатов, Дальневосточный федеральный университет

канд. физ.-мат. наук, доцент

Библиографические ссылки

Abbink, K., & Serra, D. (2012). Anticorruption policies: Lessons from the lab. New Advances in Experimental Research on Corruption, 15, 77–115. DOI: 10.1108/S0193-2306(2012)0000015006.

Abbink, K., & Wu, K. (2017). Reward self-reporting to deter corruption: An experiment on mitigating collusive bribery. Journal of Economic Behavior & Organization, 133, 256–272. DOI: 10.1016/j.jebo.2016.09.013.

Abbink, K., Irlenbusch, B., & Renner, E. (2002). An experimental bribery game. Journal of Law, Economics, and Organization, 18(2), 428–454. DOI: 10.1093/jleo/18.2.428

Aluko, O. (2020). The foreign aid-foreign direct investment relationship in Africa: The mediating role of institutional quality and financial development. Economic Affairs, 40(1), 77–84. DOI: 10.1111/ecaf.12386.

Bahoo, S. (2020). Corruption in banks: A bibliometric review and agenda. Finance Research Letters, 35, 101499. DOI: 10.1016/j.frl.2020.101499.

Banerjee, R., & Mitra, A. (2018). On monetary and non-monetary interventions to combat corruption. Journal of Economic Behavior & Organization, 149, 332–355. DOI: 10.1016/j.jebo.2018.01.004.

Barr, A., & Serra, D. (2010). Corruption and culture: An experimental analysis. Journal of Public economics, 94(11–12), 862–869. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2010.07.006.

Buckenmaier, J., Dimant, E., & Mittone, L. (2020). Effects of institutional history and leniency on collusive corruption and tax evasion. Journal of Economic Behavior & Organization, 175, 296–313. DOI: 10.1016/j.jebo.2018.04.004.

Cooper, J. (2018). How robust is institutionalized corruption? A field experiment on extortion along West African highways. Department of Political Science, University of California, San Diego.

Cuervo-Cazurra, A. (2006). Who cares about corruption? Journal of International Business Studies, 37(6), 807–822. DOI: 10.1057/palgrave.jibs.8400223.

De Soto, H. (1989). The other path. New York: Harper & Row.

DeBacker, J., Heim, B., & Tran, A. (2015). Importing corruption culture from overseas: Evidence from corporate tax evasion in the United States. Journal of Financial Economics, 117(1), 122–138. DOI: 10.1016/j.jfineco.2012.11.005.

Do, Q., & Medeiros, S. (2008). Corruption, delays, and the pattern of trade (Policy Research Working Paper WPS 4726). The World Bank.

Dorrough, A., Köbis, N., Irlenbusch, B., Shalvi, S., & Glöckner, A. (2023). Conditional bribery: Insights from incentivized experiments across 18 nations. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(18), e2209731120.

Dufwenberg, M., & Spagnolo, G. (2015). Legalizing bribe giving. Economic Inquiry, 53(2), 836–853. DOI: 10.1111/ecin.12162.

Gutmann, J., Padovano, F., & Voigt, S. (2020). Perception vs. experience: Explaining differences in corruption measures using microdata. European Journal of Political Economy, 65, 101925. DOI: 10.1016/j.ejpoleco.2020.101925.

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.

Huntington, S. (1968). Political Order in Changing Societies. London: Yale University Press.

Kaufmann, D. (1997). Corruption: The facts. Foreign Policy, 107, 114–131. DOI: 10.2307/1149337.

Köbis, N., Van Prooijen, J., Righetti, F., & Van Lange, P. (2015). “Who doesn’t?” – The impact of descriptive norms on corruption. PloS One, 10(6), e0131830. DOI: 10.1371/journal.pone.0131830.

Laajaj, R., Eslava, M., & Kinda, T. (2023). The costs of bureaucracy and corruption at customs: Evidence from the computerization of imports in Colombia. Journal of Public Economics, 225, 104969. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2023.104969.

Leff, N. (1964). Economic development through bureaucratic corruption. American Behavioral Scientist, 8(3), 8–14. DOI: 10.1177/000276426400800303

Quah, J. (2001). Combating corruption in Singapore: What can be learned? Journal of Contingencies and Crisis Management, 9(1), 29–35. DOI: 10.1111/1468-5973.00151.

Sequeira, S., & Djankov, S. (2008). On the waterfront: An empirical study of corruption in ports. Harvard University.

Sequeira, S., & Djankov, S. (2014). Corruption and firm behavior: Evidence from African ports. Journal of International Economics, 94(2), 277–294. DOI: 10.1016/j.jinteco.2014.08.010.

Serra, D., & Wantchekon, L. (2012). Experimental research on corruption: Introduction and overview. New Advances in Experimental Research on Corruption, 15, 1–11. DOI: 10.1108/S0193-2306(2012)0000015003.

Ufere, N., Perelli, S., Boland, R., & Carlsson, B. (2012). Merchants of corruption: How entrepreneurs manufacture and supply bribes. World Development, 40(12), 2440–2453. DOI: 10.1016/j.worlddev.2012.05.025.

Vasin, A., Kartunova, P., & Urazov, A. (2010). Models of organization of government inspections and anti-corruption efforts. Mathematical Models and Computer Simulations, 2(6), 760–775. DOI: 10.1134/S2070048210060116

Wang, S., & Chen, T. (2021). When and why contexts predict unethical behavior: Evidence from a laboratory bribery game. Frontiers in Psychology, 12, 675319. DOI: 10.3389/fpsyg.2021.675319.

Волков, А. А., & Филатов, А. Ю. (2025). Равновесия в теоретико-игровых моделях коррупции в сетевых структурах. Вестник Воронежского государтсвенного университета. Серия: Экономика и управление, (2), 3-16. [Volkov, A. A., & Filatov, A. Y. (2025). Equilibria in game-theoretic models of corruption in network structures. Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management, (2), 3-16. (In Russian).] DOI: 10.17308/econ.2025.2/13062

Волков, А.А., & Филатов, А.Ю. (2022). Теоретико-игровое моделирование коррупционного поведения на таможне. Известия ДВФУ. Экономика и управление, 101(1), 79–91. [Volkov, A.A., & Filatov, A.Yu. (2022). Game-theoretic modeling of corrupt behavior at customs. Bulletin of the Far Eastern Federal University. Economics and Management, 101(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). Институциональные ловушки и экономические реформы. Экономика и математические методы, 35(2), 2–37. [Polterovich, V.M. (1999). Institutional traps and economic reforms. Economics and Mathematical Methods, 35(2), 2–37. (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 suppressing corruption. Economics and Mathematical Methods, 39(1), 62–75. (In Russian).]

Сергеева, А.С., Кириллов, Б.А., & Джумагулова, А.Ф. (2016). Перевод и адаптация краткого пятифакторного опросника личности (TIPI-RU): оценка конвергентной валидности, внутренней согласованности и тест-ретестовой надежности. Экспериментальная психология, 9(3), 138–154. [Sergeeva, A.S., Kirillov, B.A., & Dzhumagulova, A.F. (2016). Translation and adaptation of short five factor personality questionnaire (TIPI-RU): convergent validity, internal consistency and test-retest reliability evaluation. Experimental psychology, 9(3), 138–154. (In Russian).] DOI: 10.17759/exppsy.2016090311.