Bilgi ve İletişim Teknolojileri (BIT) ve Yolsuzluk Düzeyi: Panel Veri Analizinden Ampirik Kanıt

Son yıllarda literatürde kamu ve özel sektörle ilişkili yolsuzluk problemlerinin çözümü üzerine yapılan çalışmalara olan ilginin arttığı görülmektedir. Diğer taraftan; günümüzde BİT’lerdeki (Bilgi İletişim Teknolojileri) dönüşüm ile ilişkili teknolojideki hızlı gelişme literatürde yapılan çalışmalardan gözlemlenmektedir. Bu süreçte, bu tür teknolojiler yolsuzluğa karşı uygulanan politikalara destek olmuştur. Bu desteğe ek olarak, BİT ve yolsuzluk arasındaki ilişkiyi inceleyen ampirik çalışmaların hala az bulunur olduğu görülmektedir. Bu bağlamda; 2002-2012 dönemi için 177 ülkede tek değişkenli ve çok değişkenli panel veri analizleri kullanan bu çalışma BİT teknolojilerinin, bir ülkenin yolsuzluk düzeyini azaltıp azaltmadığı konusuna odaklanmıştır. Çalışma, ülkelerin BİT teknolojilerindeki gelişmelerin kamu kurumları açısından yolsuzluk seviyesini belirlediğini varsaymaktadır. Ayrıca çalışma; internet, cep telefonu, bilgisayar ve sabit genişbandın dahil olduğu dört BİT göstergesi ve iki yolsuzluk endeksini modellerinde kullanmıştır. Analiz sonuçlarına göre; modellere dahil edilen BİT teknolojilerinin tüm çeşitlerinin iki yolsuzluk endeksinde bir azalışa neden olduğu gözlenmiştir. Diğer taraftan; çalışmadaki modellerin sağlamlığını kontrol etmek için dört araç değişken daha modellere dahil edilmiştir. Bu bağlamda; yoksulluk ve enflasyon değişkenlerinin yolsuzluk üzerinde istatistiksel olarak anlamlı pozitif yönde etkisi varken; ticari açıklık ve doğrudan yabancı sermaye yatırımları değişkenlerinin yolsuzluk üzerinde istatistiksel olarak anlamlı negatif yönde bir etkisinin olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Bilgi İletişim Teknolojileri, Yolsuzluk, Panel Veri Analizi

Information and Communication Technologies (ICTs) and Corruption Level: Empirical Evidence from Panel Data Analysis

In recent years, there have been great interest for solving corruption problems associated with public and private sector. On the other hand, nowadays the rapid development of technology related to transformation in the ICT technologies is observed from many sources in the literature. In this process, implementations of anticorruption policies have been helped by these technologies. In addition to this support, the empirical analyses on relationships between ICT and corruption are still scarce. In this regard, this paper focuses whether ICT technologies reduces corruption, adopting univariate and multivariate models with panel data in 177 countries for the period 2002-2012. It assumes that developments in ICT technologies of countries determine greatly their level of corruption in terms of public institutions. Moreover, we employ four ICT indicators, including internet, cell phone, computer and fixed broadband and two corruption indexes. The results indicate that all of these technologies cause a decrease in the two corruption indexes. On the other hand, we also include four more instrumental variables to check the robust of our models. In this regard, the results showed that trade openness and FDI have a negative and statistically significant relationship with the corruption while poverty and inflation have a positive, statistically significant effect on the corruption.

Keywords:

ICTs, Corruption, Panel Data Analyses,

PDF

___

Akça, H., Ata, A. Y., & Karaca, C. (2012). Inflation and Corruption Relationship: Evidence from Panel Data in Developed and Developing Countries. International Journal of Economics and Financial Issues, 2(3), 281-295.
Bai, J., Jayachandran, S., Malesky, E. J., & Olken, B. A. (2013). Does economic growth reduce corruption? Theory and evidence from Vietnam (No. w19483). National Bureau of Economic Research.
Bardhan, P. (1997). Corruption and development: a review of issues. Journal of economic literature, 35(3), 1320-1346.
Bertot, J. C., Jaeger, P. T., & Grimes, J. M. (2010). Using ICTs to create a culture of transparency: E-government and social media as openness and anti-corruption tools for societies. Government information quarterly, 27(3), 264-271.
Bonaglia, F., de Macedo, J.B., Bussolo, M., 2001. How globalization improves governance. OECD Technical Papers, vol. 181.
Borensztein, E., De Gregorio, J., & Lee, J. W. (1998). How does foreign direct investment affect economic growth?. Journal of international Economics, 45(1), 115-135.
Braun, M., & Di Tella, R. (2004). Inflation, Inflation Variability, and Corruption. Economics and Politics, 16(1), 77-100.
Charoensukmongkol, P., & Moqbel, M. (2014). Does investment in ICT curb or create more corruption? A cross-country analysis. Public Organization Review, 14(1), 51-63.
Elbahnasawy, N. G. (2014). E-government, internet adoption, and corruption: An empirical investigation. World Development, 57, 114-126.
Elbahnasawy, N. G., & Revier, C. F. (2012). The determinants of corruption: Cross‐country‐panel‐data analysis. The Developing Economies, 50(4), 311-333.
Evrensel, A. Y. (2010). Institutional and economic determinants of corruption: a cross-section analysis. Applied Economics Letters, 17(6), 551-554.
Fiorino, N., & Galli, E. (2010). An analysis of the determinants of corruption: Evidence from the Italian regions. POLIS Working Papers,(171).
Iwasaki, I., & Suzuki, T. (2012). The determinants of corruption in transition economies. Economics Letters, 114(1), 54-60.
Koyuncu, C., & Bhattacharyya, G. (2007). Predicting Corrupt Practices in the Public Sector for 23 OECD Countries. Applied Econometrics and International Development, 7(1).
Larraín, B., & Tavares, J. (2004). Does foreign direct investment decrease corruption?. Cuadernos de economía, 41(123), 199-215.
Li, X., & Liu, X. (2005). Foreign direct investment and economic growth: an increasingly endogenous relationship. World development, 33(3), 393-407.
Lio, M. C., Liu, M. C., & Ou, Y. P. (2011). Can the internet reduce corruption? A cross-country study based on dynamic panel data models. Government Information Quarterly, 28(1), 47-53.
Mauro, P. (1995). Corruption and growth. The quarterly journal of economics, 681-712.
Mistry, J. J., & Jalal, A. (2012). An empirical analysis of the relationship between e-government and corruption. The International journal of digital accounting research, 12(18), 145-176.
Robertson, C. J., & Watson, A. (2004). Corruption and change: The impact of foreign direct investment. Strategic management journal, 25(4), 385-396.
Serra, D. (2006). Empirical determinants of corruption: A sensitivity analysis. Public Choice, 126(1-2), 225-256.
Shim, D. C. & Eom, T. H. (2009). Anticorruption effects of information communication and technology (ICT) and social capital. International review of administrative sciences, 75(1), 99-116.
Topal, M. H. & Ünver, M. (2016). Yolsuzluğun Belirleyicileri: Kırılgan Ekonomiler İçin Panel Eş-bütünleşme Analizi, Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 2 (2), 58-68.
Torrez, J. (2002). The effect of openness on corruption. Journal of International Trade & Economic Development, 11(4), 387-403.
Türedi, S. & Altıner, A. (2016). Economic and Political Factors Affecting Corruption in Developing Countries. Int. J. Eco. Res, 7(1), 104-120.
Viisimaa, P. (2008). Poverty and Corruption (Vol. 2, p. 2008). Transparency International Working Paper.