Korrupsjon og inntektsulikhet : En empirisk analyse

I løpet av de siste par tiårene har korrupsjon blitt viet større oppmerksomhet innenfor økonomifaget. Av de mange analysene som søker å forklare hvorfor korrupsjon har varierende utbredelse på tvers av land, er det enkelte som bruker inntektsulikhet som forklaringsfaktor. Alesina og Angelatos (2005) er et av de nyeste bidragene, og de mener at styringsgraden øker ved stor ulikhet, som igjen innebærer muligheter for korrupsjon. Dutta og Mishra (2003) har utviklet en modell hvor ufullstendig informasjon i kredittmarkedet gjør at man krever sikkerhet for lån, og hvor ikke-korrupte uten mulighet til å stille med sikkerhet blir luket ut av produksjonssektoren til fordel for enkelte korrupte foretak. You og Khagram (2005) mener mekanismer som økt etterspørsel etter omfordeling og makt forklarer hvorfor ulikhet kan være en årsak til korrupsjon, mens Uslaner (2005) hevder sammenhengen går via svekket tillit. Begge de to sistnevnte bidragene har også gjennomført empiriske analyser som gir støtte til hypotesene deres. Selv om datamaterialet både for korrupsjon og ulikhet er betydelig forbedret i løpet av de siste årene, er det fortsatt et problem i forskningen at disse variablene er vanskelige å måle. Ved å bruke oppdaterte ulikhetsdata har jeg derfor gjort en ny, empirisk analyse for sammenhengen mellom ulikhet og korrupsjon. Ulikhetsdataene er fra ”Standardized World Income Inequality Database” (SWIID), og er konstruert for å maksimere sammenliknbarheten for bredest mulig tilgjengelig sett av observasjoner. Dette gjør dem spesielt godt egnet til tverrsnittsanalyser, i tillegg til å være det beste eksisterende datasettet på ulikhet i dag (Solt, 2008). For å redusere problemet med eventuelle målefeil i korrupsjonsvariabelen, har jeg brukt to forskjellige korrupsjonsmål og kontrollert at resultatene samsvarer. Regresjonskoeffisientene er beregnet ved minste kvadrats metode (OLS) og videre ”to stegs minste kvadrats metode” (TSLS), for å teste for eventuelle skjevheter i OLS- beregningene. Analysen er gjort for tidsperioden 1996-2000 med alle land det har vært tilgjengelige data på. For ulikhet gjelder dette 109 land. Resultatene jeg får ved bruk av OLS støtter hypotesen om at land med høy grad av ulikhet er mer korrupte enn land med jevnere inntektsfordeling. Denne sammenhengen holder ved inkludering av en rekke kontrollvariable. I tillegg finner jeg at ulikhet forklarer mer av variasjonen i korrupsjon mellom land med høy grad av demokrati enn ved diktatur, og at det er regionale forskjeller for sammenhengen mellom ulikhet og korrupsjon. Bare for afrikanske land er resultatene i tråd med forventningene. Ved å trekke inn en tillitsvariabel i analysen endrer ulikhetskoeffisienten fortegn og er ikke lenger signifikant. Dette kan gi støtte til hypotesen om at ulikhet kun er en indirekte faktor for korrupsjon. For ytterligere å kontrollere sensitiviteten til resultatene har jeg tatt i bruk instrumentvariabelanalyse. Det er alltid en diskusjonssak hvorvidt kvaliteten på de ulike instrumentene er god nok. Derfor har jeg benyttet to tidligere brukte instrumenter for ulikhet, og kontrollert at resultatene ikke spriker. Statistiske tester indikerer at begge instrumentene er gyldige. Ved inkludering av kontrollvariable finner jeg i disse regresjonene at ulikhet ikke lenger er signifikant. Ulikhet gir derfor ikke stabile resultater for ulike spesifikasjoner, og jeg kan ikke konkludere med at det er en signifikant forklaringsfaktor for korrupsjon. Dette svekker tidligere funn og teorier om at korrupsjon er en konsekvens av ulikhet. Analysen kan hovedsakelig deles i tre deler. I kapittel 2 utdyper jeg hvordan nyere forskning bruker ulikhet som en mulig forklaringsvariabel for korrupsjon. Her vil jeg i tillegg gjennomgå noe av litteraturen som omhandler ulikhet som konsekvens av korrupsjon. I kapittel 3 gir jeg mer informasjon om dataene jeg bruker i analysen, med en særlig gjennomgang av instrumentvariablene og korrupsjons- og ulikhetsdata. Kapittel 4 og 5 beskriver hvilke metoder jeg har brukt i tillegg til å presentere resultatene