Xem mẫu

  1. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN Nguyễn Văn Điệp Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Bùi Xuân Nam Trường Cao đẳng Kinh tế Đối ngoại Ngày nhận: 16/03/2022 Ngày nhận bản sửa: 05/04/2022 Ngày duyệt đăng: 13/07/2022 Tóm tắt: Bài báo này đóng góp vào tài liệu thực nghiệm trong việc tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến tham nhũng bằng cách điều tra mối quan hệ giữa trí tuệ thông minh, vốn xã hội và tham nhũng thông qua sử dụng dữ liệu bảng của 9 quốc gia ASEAN trong giai đoạn 2013- 2020. Kết quả hồi quy dữ liệu theo trường phái Bayes đã cho thấy trí tuệ thông minh và bình phương của trí tuệ thông minh có tác động mạnh mẽ đến tham nhũng trong khu vực ASEAN. Cụ thể, chúng tôi thấy rằng có mối quan hệ hình chữ U giữa trí tuệ thông minh và tham nhũng. Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng cho thấy vốn xã hội có ảnh hưởng tích cực đến tham nhũng. Các phát hiện trong Human intelligence, social capital and corruption: evidence in ASEAN countries Abstract: This paper contributes to the empirical literature in understanding the determinants of corruption by investigating the relationship between intelligence, social capital and corruption using panel data of 9 countries’ ASEAN members for 2013- 2020. The Bayesian data regression technique showed that intelligence and square of intelligence are essential determinants of corruption in the ASEAN region. Specifically, we find a U-shaped relationship between intelligence and corruption. Besides, this study also shows that social capital positively affects corruption. The findings in this study were very stable with different robustness tests. The findings reiterate the importance of intelligence and social capital in controlling corruption in Southeast Asia. Keywords: ASEAN, intelligence, social capital, corruption, Bayesian regression. Nguyen, Van Diep Email: diep.nv@ou.edu.vn Ho Chi Minh City Open University Bui, Xuan Nam Email: nambx2@gmail.com College of Foreign Economic Relations © Học viện Ngân hàng Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng ISSN 1859 - 011X 71 Số 244- Tháng 9. 2022
  2. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN nghiên cứu này là rất ổn định với các kiểm định tính vững khác nhau. Các phát hiện đã cho thấy lại tầm quan trọng của trí tuệ thông minh và vốn xã hội trong việc kiểm soát tham nhũng ở khu vực Đông Nam Á. Từ khóa: ASEAN, trí tuệ thông minh, vốn xã hội, tham nhũng, hồi quy Bayes 1. Giới thiệu nhau và với các chủ thể tư nhân. Gần đây, các nhà kinh tế học đang nghiên cứu về vai Tham nhũng là một trong những vấn đề toàn trò của trí tuệ thông minh và ảnh hưởng của cầu và nó tồn tại ở tất cả quốc gia có mức nó đến tham nhũng. Chẳng hạn, Potrafke độ phát triển khác nhau, bất chấp những (2012) nghiên cứu ảnh hưởng của trí tuệ nỗ lực kiểm soát của các cơ quan ở cấp độ thông minh đối với tham nhũng, và kết quả quốc gia và quốc tế. Tham nhũng thường của ông chỉ ra rằng các quốc gia mà công được định nghĩa là việc lạm dụng quyền dân có trí tuệ thông minh cao sẽ có tham hạn do cân nhắc lợi ích cá nhân (Bjornskov, nhũng thấp hơn. Phù hợp với kết quả của 2003). Các hành vi tham nhũng có thể xảy Potrafke (2012), Kanyama (2014) khi phân ra dưới nhiều hình thức, bao gồm hối lộ, tích tác động của trí tuệ thông minh đối với tham ô, trộm cắp, tống tiền, lạm dụng chức chất lượng thể chế cũng cho thấy rằng các quyền, thiên vị, lợi dụng những xung đột quốc gia có mức vốn con người (được đại lợi ích và những đóng góp chính trị không diện bởi trí tuệ thông minh) cao hơn sẽ có chính đáng. Tham nhũng được xem là hành chất lượng thể chế tốt hơn (bao gồm kiểm vi bất hợp pháp và vô đạo đức. Hậu quả soát tham nhũng, chính phủ hiệu quả, chất của tham nhũng là gia tăng đói nghèo, thất lượng quy định và nhà nước pháp quyền). nghiệp và làm giảm chất lượng thể chế. Do Tuy nhiên, một nghiên cứu được thực hiện đó, tham nhũng sẽ cản trở sự phát triển của bởi Lv (2017) chỉ ra rằng có một mối quan một quốc gia (Nguyen & Duong, 2021). hệ phi tuyến giữa trí tuệ thông minh và Nhiều nghiên cứu trước đây đã phân tích tham nhũng, cụ thể kết quả của Lv (2017) các yếu tố có ảnh hưởng đến tham nhũng, cho thấy ở giai đoạn đầu của quá trình phát chẳng hạn như các yếu tố kinh tế (ví dụ như triển nhận thức, sự gia tăng trí tuệ thông GDP bình quân đầu người, độ mở thương minh quốc gia sẽ làm tăng tham nhũng. mại, quy mô chính phủ), các yếu tố chất Nhưng khi trí tuệ thông minh vượt qua một lượng thể chế như bộ máy quan liêu, nhà ngưỡng nhất định, mối quan hệ này dường nước pháp quyền và nhóm yếu tố văn hóa như đảo ngược và tình trạng tham nhũng có (văn hóa quốc gia). Đặc biệt, các yếu tố xã xu hướng giảm dần. hội (vốn xã hội) cũng là nhóm yếu tố quan Trong bài báo này, chúng tôi bổ sung vào trọng quyết định đến tham nhũng. Akçay dòng nghiên cứu liên ngành mới nổi này (2002) đã cung cấp bằng chứng thực bằng cách điều tra ảnh hưởng của trí tuệ nghiệm cho thấy vốn xã hội có góp phần thông minh và vốn xã hội đến tham nhũng vào mức độ tham nhũng ở 39 quốc gia phát ở các nước ASEAN. Mặc dù các yếu tố triển và đang phát triển. Cụ thể, Akçay quyết định đến tham nhũng ở ASEAN đã (2002) cho rằng vốn xã hội có thể là một được nghiên cứu trước đây nhưng có rất công cụ hữu hiệu để giảm tham nhũng vì ít bằng chứng thực nghiệm về mối tương nó giúp các quan chức hợp tác tốt hơn với quan giữa trí tuệ thông minh, vốn xã hội và 72 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
  3. NGUYỄN VĂN ĐIỆP - BÙI XUÂN NAM tham nhũng tại các quốc gia này. ASEAN Các nội dung tiếp theo của bài báo được tổ là một trong những khu vực đa dạng nhất chức như sau: Trong phần hai, chúng tôi về kinh tế và chính trị trên toàn thế giới. trình bày tổng quan tài liệu về trí tuệ thông ASEAN là nền kinh tế lớn thứ 6 trên thế minh, vốn xã hội và tham nhũng; Phần thứ giới và thứ 3 ở châu Á và có dân số lớn thứ ba đề cập tới mô hình, phương pháp ước 3 thế giới (sau Trung Quốc và Ấn Độ) với lượng và nguồn dữ liệu; Phần thứ tư bao hơn một nửa là dân số trẻ (My & cộng sự, gồm các phân tích kết quả hồi quy. Trong 2022). Bên cạnh đó, ASEAN cũng có các phần cuối cùng, chúng tôi trình bày kết chính phủ được đại diện bởi chế độ chính luận và đưa ra một số hàm ý chính sách trị khác nhau (Haw & cộng sự, 2020). trên cơ sở những phát hiện từ nghiên cứu. Schoeberlein (2020) cho thấy tình trạng tham nhũng được nhìn nhận rộng rãi trong 2. Tổng quan tài liệu khu vực công và môi trường kinh doanh ở ASEAN. Bên cạnh đó, hệ thống giám 2.1. Trí tuệ thông minh và tham nhũng sát và thực thi kém trong việc bảo vệ tài nguyên thiên nhiên, sự mất cân bằng trong Nhà tâm lý học Sternberg (1997) cho rằng việc truy tố và bắt giữ cũng như khuôn khổ trí tuệ thông minh là “những khả năng tinh pháp lý yếu kém và hệ thống truyền thông thần cần thiết để thích nghi, cũng như định tin tức bị hạn chế đã làm cho nạn tham hình và lựa chọn trong bất kỳ bối cảnh nhũng tràn lan ở các nước ASEAN và điều môi trường nào”. Bên cạnh đó, nhiều nhà này có thể ngăn cản khát vọng tăng trưởng nghiên cứu cho rằng trí tuệ thông minh và phát triển kinh tế bền vững ở từng quốc có liên quan tích cực đến sự kiên nhẫn và gia và khu vực. các kỹ năng nhận thức và trình độ lập luận Nghiên cứu của chúng tôi đóng góp vào (Jones & Schneider, 2010; Kyllonen & mảng tham nhũng theo hai cách sau đây. Tirre, 1988). Hơn nữa, khả năng học tập có Trước tiên, theo hiểu biết của chúng tôi, đây thể được coi là một dạng trí tuệ thông minh là nghiên cứu đầu tiên kiểm tra ảnh hưởng có thành phần rèn luyện (Derry & Murphy, của trí tuệ thông minh và vốn xã hội lên 1986). Mặt khác, trí tuệ thông minh và tham nhũng ở khu vực ASEAN bằng thống kiến ​​thức sẽ hỗ trợ cho việc ra quyết định kê Bayes. Không giống như các nghiên cứu hợp lý không chỉ ở cấp độ cá nhân mà còn trước đây (ví dụ: Akçay, 2002; Bjornskov, trong các thể chế và hệ thống chính trị 2003; Potrafke, 2012; Kanyama, 2014) sử (Rindermann, 2008). dụng các kỹ thuật thuộc kỹ thuật tần số, Các nghiên cứu cho thấy tầm nhìn của các nghiên cứu này sử dụng phương pháp hồi chính trị gia có ảnh hưởng đến mức độ quy Bayes cho dữ liệu bảng thông qua kỹ tham nhũng (Jin, 2004; Laurent, 2021). Cụ thuật  Monte Carlo  cho các chuỗi  Markov thể, các chính trị gia có tầm nhìn ngắn hạn (MCMC) để khắc phục những hạn chế của sẽ không bảo vệ quyền sở hữu tập thể, bởi trường phái tần số và để bổ sung vào khoảng vì họ không mong đợi nhận được lợi ích trống trong các tài liệu hiện có. Thứ hai, cao hơn từ người dân trong tương lai. Các chúng tôi bổ sung một số biến số về kinh tế chính trị gia này cố tình đưa ra các quy tắc vĩ mô và chất lượng thể chế, điều này cho và chính sách không hiệu quả để làm gia phép chúng tôi tách ảnh hưởng của trí tuệ tăng lợi ích cho mình ở hiện tại nhưng lại thông minh và vốn xã hội khỏi ảnh hưởng từ bỏ lợi ích trong tương lai. Ngược lại, các của các biến kiểm soát này đến tham nhũng. chính trị gia có tầm nhìn dài hạn hoặc có Số 244- Tháng 9. 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 73
  4. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN nhiệm kỳ dài hoặc nhiệm kỳ không giới soát tham nhũng. Cụ thể, ở giai đoạn đầu hạn có động cơ để đảm bảo quyền sở hữu của quá trình phát triển nhận thức, sự gia tập thể bởi vì họ có thể kiếm được nhiều tăng chỉ số IQ của quốc gia sẽ làm gia tăng tiền tham nhũng hơn từ sự phát triển kinh tham nhũng. Nhưng khi IQ vượt qua một tế trong tương lai. Tuy nhiên, việc bảo vệ ngưỡng nhất định thì sự gia tăng chỉ số IQ quyền sở hữu tập thể sẽ làm giảm mức của quốc gia sẽ làm giảm tham nhũng. độ tham nhũng về tổng thể (Acemoglu & Dựa trên những lập luận trên và những Verdier, 1998). Do đó, các chính trị gia có nghiên cứu thực nghiệm có liên quan, tầm nhìn dài hạn sẽ có ít cơ hội tham gia chúng tôi phát biểu giả thuyết 1 cho trường vào các hành vi tham nhũng. Bên cạnh đó, hợp các nước ASEAN như sau: Olson (2000) cho rằng những người thông H1: Trí tuệ thông minh có mối quan hệ phi minh là những người có tầm nhìn dài hạn. tuyến đến tham nhũng ở các nước ASEAN. Dựa trên lập luận này, Potrafke (2012) cho rằng trong các xã hội có dân số IQ cao sẽ 2.2. Vốn xã hội và tham nhũng có mức tham nhũng ít hơn vì những người thông minh hơn sẽ có tầm nhìn dài hạn hơn Những năm gần đây, khái niệm “vốn xã đối với tham nhũng. Để chứng minh cho hội” đã thu hút được nhiều sự quan tâm của lập luận này, Potrafke (2012) đã phân tích các nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực học ảnh hưởng của trí tuệ thông minh, được đo thuật khác nhau. Putnam (2001) cho rằng lường bằng chỉ số thông minh (IQ), đến “vốn xã hội là các mối liên kết giữa các cá tham nhũng bằng bộ dữ liệu chéo của 125 nhân, còn được gọi là các mạng lưới xã hội quốc gia trên thế giới. Kết quả hồi quy bằng và các quy tắc qua lại và từ đó hình thành phương pháp OLS với sai số chuẩn mạnh nên sự tin tưởng”. Khái niệm của Uslaner cho thấy rằng các quốc gia có dân số IQ (2001) cũng tương tự như Putnam (2001), cao có ít tham nhũng hơn. Kanyama (2014) cụ thể theo Uslaner (2001) thì “vốn xã hội tiến hành phân tích ảnh hưởng của trí tuệ là giá trị của mạng lưới xã hội, mối liên kết thông minh đến chất lượng thể chế của những người giống nhau và là cầu nối giữa 164 quốc gia trong giai đoạn từ 2006 đến những người khác nhau, với các chuẩn 2010. Bằng phương pháp ước lượng 2SLS, mực có đi có lại”. Nhìn chung, vốn xã Kanyama (2014) đã cho thấy IQ trung bình hội là mạng lưới xã hội bao gồm số lượng của quốc gia, như một thước đo của trí tuệ mạng lưới các mối quan hệ và các mối thông minh, có ảnh hưởng tích cực đến bốn quan hệ này kết nối một cách bền vững với trong sáu thước đo về chất lượng thể chế nhau tạo nên chất lượng của mạng lưới, thể (trong đó có kiểm soát tham nhũng). Lv hiện thông qua lòng tin, các quy tắc hành (2017) điều tra tác động của trí tuệ thông xử (Điệp & cộng sự, 2019) và thường được minh đối với tham nhũng của 171 quốc gia áp dụng để hiểu hành vi của các cá nhân trong giai đoạn 2007- 2011 bằng cách sử (Portes, 1998). Tuy nhiên, vốn xã hội cũng dụng các phương pháp hồi quy tham số và có vai trò hữu ích ở cấp độ quốc gia hoặc bán tham số. Trái ngược với kết luận của khu vực, chẳng hạn trong việc nghiên cứu Potrafke (2012) và Kanyama (2014), kết sự phát triển kinh tế và thịnh vượng (Điệp quả của Lv (2017) đã cung cấp bằng chứng & cộng sự, 2019; Duong & cộng sự, 2021; mạnh mẽ cho thấy mối quan hệ phi tuyến Muringani & cộng sự, 2021; Westlund & giữa IQ và tham nhũng, đây là mối quan Adam, 2010). hệ chữ U giữa trí tuệ thông minh và kiểm Với tư cách là một đại lượng xã hội, vốn xã 74 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
  5. NGUYỄN VĂN ĐIỆP - BÙI XUÂN NAM hội là một loại hàng hóa công cộng được số cảm nhận tham nhũng năm 1995 không gắn liền trong mạng lưới xã hội của một có ý nghĩa đối với niềm tin xã hội vào năm khu vực. Do đó, người ta có thể kỳ vọng 1999. Vì vậy, Graeff và Svendsen (2013) rằng cấu trúc của vốn xã hội có tác động kết luận rằng lòng tin xã hội là nguyên đáng kể đến quy mô của tham nhũng. Các nhân để giảm tham nhũng, nhưng tham nghiên cứu thực nghiệm đã được tiến hành nhũng không thể được gọi là nguyên nhân để tìm kiếm bằng chứng về mối quan hệ của lòng tin xã hội. Lv (2017) cũng đã điều giữa vốn xã hội và tham nhũng. Chẳng hạn, tra bổ sung khía cạnh vốn xã hội để xem La Porta và cộng sự (1997) sử dụng dữ liệu xét tác động của chúng lên tham nhũng của từ cuộc Khảo sát Giá trị Thế giới (WVS), 171 quốc gia trong giai đoạn 2007- 2011 và phương pháp hồi quy OLS đã tìm ra trong nghiên cứu của mình. Kết quả cho bằng chứng xuyên quốc gia mạnh mẽ về thấy có vốn xã hội có tác dụng làm giảm tác dụng tích cực của niềm tin xã hội (một dấu vết nhưng bẳng chứng thực nghiệm dạng của vốn xã hội) đối với việc kiểm soát này không có ý nghĩa thống kê. tham nhũng. Tương tự, Akçay (2002) sử Dựa trên những nghiên cứu trên chúng dụng bộ dữ liệu của 39 quốc gia để phân tôi thấy rằng đa phần các nghiên cứu thực tích ảnh hưởng của vốn xã hội đối với tham nghiệm cung cấp bằng chứng cho thấy nhũng. Kết quả hồi quy bằng phương pháp vốn xã hội sẽ giúp làm giảm mức độ tham OLS đã cho thấy vốn xã hội có ảnh hưởng nhũng của các quốc gia. Do đó, giả thuyết tích cực lên tham nhũng, cụ thể kết quả của 2 được trình bày như sau: bài báo này cho thấy rằng các quốc gia có H2: Vốn xã hội có tác động làm giảm tham mức vốn xã hội cao có xu hướng có mức nhũng ở các nước ASEAN. độ tham nhũng thấp hơn trong khi các quốc gia có mức vốn xã hội thấp có xu hướng 3. Mô hình, phương pháp nghiên cứu và có mức độ tham nhũng cao hơn. Bjornskov dữ liệu (2003) xem xét mối quan hệ giữa vốn xã hội và tham nhũng cho một mẫu gồm các 3.1. Phương pháp ước lượng và mô hình quốc gia châu Âu. Bằng phương pháp OLS, Bjornskov (2003) đã tìm thấy tác động của Các nghiên cứu có liên quan được lược vốn xã hội đối với tham nhũng là mạnh mẽ khảo tại mục 2 đều sử dụng cách tiếp cận khi bao gồm một số biến kiểm soát khác và tần số để tìm kiếm các bằng chứng thực bổ sung vào mẫu với dữ liệu cũ hơn một nghiệm về ảnh hưởng của trí tuệ thông chút từ các nước ngoài châu Âu. Bjornskov minh và vốn xã hội lên tham nhũng. Tuy (2003) đề nghị rằng có thể xây dựng vốn nhiên, cách tiếp cận tần số bị nhiều nhà xã hội thông qua việc đầu tư vào giáo dục, nghiên cứu cho rằng có độ tin cậy thấp quan tâm đến xã hội và phân phối lại thu (Briggs, 2019; Imbens, 2021; Trafimow, nhập, do đó làm giảm tham nhũng. Graeff 2019). Đồng thời, các nhà nghiên cứu cho và Svendsen (2013) kiểm tra hướng nhân rằng cần các cách tiếp cận khác có độ tin quả giữa lòng tin xã hội và tham nhũng, cậy cao hơn, trong đó tiếp cận Bayes là một sử dụng phép thử nhân quả Granger. Hai trong những cách tiếp cận được các nhà tác giả nhận thấy rằng lòng tin xã hội năm nghiên cứu đề xuất (Kruschke & cộng sự, 1990 là một yếu tố quyết định đáng kể đến 2012; Grzenda, 2015; Trafimow, 2019). chỉ số cảm nhận tham nhũng năm 2000 trên Tiếp cận Bayes có nhiều ưu điểm hơn tiếp một mẫu gồm 23 quốc gia. Tuy nhiên, chỉ cận tần số, chẳng hạn nó giải quyết được Số 244- Tháng 9. 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 75
  6. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình 2022). Thứ hai, đối với các hàm ước lượng (Adepoju & Ojo, 2018) và đặc biệt, đối hợp lý tương ứng của các hệ số, chúng với các nghiên cứu có mẫu nhỏ, ví dụ như tôi giả định các phân phối chuẩn với các trong nghiên cứu này tổng số mẫu quan sát tham số bắt nguồn từ phương trình (2) và là 72, thì phân tích Bayes chính xác hơn tần (3). Cuối cùng, chúng tôi áp dụng phương số vì nó không sử dụng phép xấp xỉ tiệm pháp  Monte Carlo  cho các chuỗi  Markov cận (Grzenda, 2015). Do đó, nghiên cứu (MCMC) và bộ lấy mẫu Gibbs để tạo ra này sử dụng phương pháp hồi quy Bayes các phân phối hậu nghiệm tương ứng của cho dữ liệu bảng để phân tích ảnh hưởng các hệ số. Để ước tính và mô phỏng, chúng của trí tuệ thông minh và vốn xã hội đến tôi sẽ lấy 12.500 lần lặp MCMC rút ra từ tham nhũng sẽ cung cấp kết quả có độ tin phân phối hậu nghiệm. Trong đó, 2.500 cậy cao hơn và đồng thời, kết quả này giúp mẫu MCMC đầu tiên sẽ bị loại bỏ. Như thu hẹp khoảng trống nghiên cứu trong lĩnh vậy, kích thước mẫu MCMC sẽ là 10.000. vực này. Để ước tính ảnh hưởng của trí tuệ thông Hồi quy Bayes dựa trên định lý Bayes của minh và vốn xã hội đến tham nhũng, chúng lý thuyết xác suất (Bayes, 1763) có dạng tôi sử dụng mô hình cơ bản có dạng như như sau: sau: Pr( y θ ) Pr(θ ) (1) CPIit = β0 + β1IQit + β2IQit2 + β3SCit + αi + εit Pr(θ y ) = (2) Pr( y ) Bên cạnh đó, chúng tôi sẽ bổ sung một Trong đó: θ đại diện cho tập hợp các tham nhóm biến kiểm soát vào phương trình số chưa biết và y đại diện cho dữ liệu. Pr(θ) (2), điều này cho phép chúng tôi tách ảnh là phân phối tiên nghiệm của tập tham số θ hưởng của trí tuệ thông minh và vốn xã hội được rút ra từ lý thuyết, ý kiến chuyên gia khỏi ảnh hưởng của các biến số khác nhau hoặc các nguồn bên ngoài khác. Pr(y|θ) là lên tham nhũng. Do đó, phương trình (3) hàm ước lượng hợp lý, là xác suất của dữ sẽ có dạng: liệu y cho tập tham số θ chưa biết. Pr(y) là CPIit = β0 + β1IQit + β2IQit2 + β3SCit + γ'Xit + phân phối cận biên của dữ liệu y. Pr(θ|y) αi + εit (3) đại diện cho phân phối hậu nghiệm, đây là Trong đó: CPI là chỉ số cảm nhận tham xác suất của tập tham số θ cho dữ liệu y. nhũng, IQ là chỉ số thông minh, SC là Pr(y) là hệ số chuẩn hóa và có thể được loại vốn xã hội và X là một tập hợp các biến bỏ khỏi phương trình (1) vì nó không phụ kiểm soát được đề xuất trong các nghiên thuộc vào θ. Do đó, phân phối hậu nghiệm cứu trước đây về các yếu tố ảnh hưởng tỷ lệ thuận với ước lượng hợp lý nhân với đến tham nhũng, bao gồm GDP bình quân phân phối tiên nghiệm. đầu người (LnGDPc), độ mở thương mại Để kiểm định mối quan hệ giả định giữa (OPEN), quy mô của chính phủ (GEX), hai biến với nhau, phân tích Bayes sẽ bộ máy quan liêu (GE) và nhà nước pháp tiến hành như sau: Đầu tiên đối với tiên quyền (RL). Lưu ý rằng, để kiểm tra mối nghiệm, chúng tôi giả định tất cả các hệ số quan hệ phi tuyến giữa trí tuệ thông minh có phân phối chuẩn với giá trị trung bình và tham nhũng, chúng tôi đưa IQ2 vào bên bằng 0. Đối với phân phối tiên nghiệm của phải của phương trình (2) và (3). αi là hiệu các hiệu ứng riêng lẻ, chúng tôi chọn phân ứng bảng ngẫu nhiên riêng lẻ và it là thuộc phân phối chuẩn hoặc phân phối gamma tính sai số. nghịch đảo (Oanh, Diep, Truyen, & Chau, 76 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
  7. NGUYỄN VĂN ĐIỆP - BÙI XUÂN NAM 3.2. Dữ liệu Thế giới (WB) công bố. Cuối cùng, hai biến kiểm soát còn lại, bộ máy quan liêu Bảng 1 cung cấp các ký hiệu và cách thức (GE) và nhà nước pháp quyền (RL), được đo lường các biến trong mô hình. Cụ thể, lấy từ bộ chỉ số quản trị toàn cầu (WGI), do tham nhũng được đo lường bằng chỉ số cảm WB xuất bản. nhận tham nhũng (CPI) do Tổ chức Minh Dữ liệu về vốn xã hội được tổ chức bạch Quốc tế công bố. Trí tuệ thông minh SolAbility cung cấp lần đầu tiên năm 2013, được đo lường bằng chỉ số thông minh trong khi đó, các dữ liệu từ bộ chỉ số phát (IQ), được cung cấp bởi 2 nguồn đó là từ triển thế giới (WDI) và chỉ số quản trị toàn công trình của Lynn và Vanhanen (2012) cầu (WGI) do WB cung cấp hiện có đến và công trình của Becker và Rindermann năm 2020. Dựa trên sự sẵn có của dữ liệu (2016). Trong khi đó, chỉ số vốn xã hội (SC) về quốc gia và khoảng thời gian dữ liệu được thu thập từ bộ chỉ số năng lực cạnh được cung cấp, chúng tôi loại Brunei ra tranh bền vững toàn cầu (GSCI) do tổ chức khỏi mẫu nghiên cứu do không có dữ liệu SolAbility cung cấp. Các biến kiểm soát về trí tuệ thông minh và vốn xã hội. Vì vậy, như GDP bình quân đầu người (LnGDPc), chúng tôi thu thập dữ liệu bảng hàng năm, độ mở thương mại (OPEN), quy mô của từ năm 2013 đến năm 2020 cho 9 nước chính phủ (GEX) được trích xuất từ bộ chỉ ASEAN, cụ thể là Campuchia, Indonesia, số phát triển thế giới (WDI) do Ngân hàng Lào, Malaysia, Myanmar Philippines, Bảng 1. Ký hiệu và đo lường các biến số trong mô hình Biến số Ký hiệu Đo lường Nguồn tham khảo Biến phụ thuộc Chỉ số cảm nhận tham nhũng được đo Akçay (2002), Bjornskov (2003), lường bằng điểm, cụ thể từ 0 (tham nhũng Tham nhũng CPI Potrafke (2012), Graeff và Svendsen nghiêm trọng) đến 100 (không có tham (2013), Lv (2017) nhũng) Biến độc lập Trí tuệ thông Điểm của chỉ số thông minh (IQ), điểm IQ Potrafke (2012), Kanyama (2014), Lv IQ minh càng cao thì càng thông minh (2017) Chỉ số vốn xã hội được đo lường bằng La Porta và cộng sự (1997), Akçay Vốn xã hội SC điểm, từ 0 (vốn xã hội thấp) đến 100 (vốn (2002), Bjornskov (2003), Graeff và xã hội cao) Svendsen (2013), Lv (2017) Biến kiểm soát GDP bình quân Logarit tự nhiên của GDP bình quân đầu La Porta và cộng sự (1997), Potrafke LnGDPc đầu người người (US$) theo giá gốc năm 2015 (2012), Kanyama (2014), Lv (2017) Độ mở thương Bjørnskov (2003), Kanyama (2014), OPEN Tổng kim ngạch xuất nhập khẩu (% GDP) mại Lv (2017) Quy mô của Chi tiêu chung cho tiêu dùng cuối cùng GEX Akçay (2002), Lv (2017) chính phủ của chính phủ (% GDP) Bộ máy quan liêu được đo lường bằng Bộ máy quan GE điểm, cụ thể từ -2,5 (quan liêu nhiều) đến Akçay (2002) liêu 2,5 (quan liêu ít) Nhà nước pháp quyền được đo lường bằng Nhà nước pháp RL điểm, cụ thể từ -2,5 (nhà nước pháp quyền Akçay (2002) quyền yếu) đến 2,5 (nhà nước pháp quyền tốt) Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả Số 244- Tháng 9. 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 77
  8. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN Bảng 2. Thống kê mô tả giá trị trung bình cho các BR là 105,29 điểm). Trong khi đó, biến nghiên cứu chính quốc gia có chỉ số thông minh thấp Quốc gia Số quan sát IQ-LV IQ-BR SC CPI là Myanmar (IQ-LV là 85,0 điểm) và Philippines (IQ-BR là 80,36 Campuchia 8 92,00 85,18 37,57 20,63 điểm). Nếu căn cứ vào thang đo Indonesia 8 85,80 84,33 42,28 36,38 trí tuệ thông minh của Stanford- Lào 8 89,00 88,37 40,52 27,75 Binet phiên bản thứ 5 (SB5) thì Malaysia 8 91,70 91,11 44,87 49,88 Singapore được xếp vào nhóm Myanmar 8 85,00 82,01 37,09 26,00 quốc gia có trí tuệ thông minh trung Philippines 8 86,10 80,36 39,46 35,25 bình, còn Myanmar và Philippines thuộc nhóm quốc gia có trí tuệ Singapore 8 107,10 105,29 52,41 84,75 thông minh trung bình thấp. Về Thái Lan 8 89,90 89,72 38,91 36,38 tổng thể, khu vực ASEAN có IQ Việt Nam 8 94,00 93,59 43,57 33,38 trung bình là 91,18 điểm và được ASEAN-9 72 91,18 88,88 41,85 38,93 phân loại vào nhóm các quốc gia có trí tuệ thông minh trung bình. Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm Stata Vốn xã hội trung bình cao nhất được quan sát thấy ở Singapore Singapore, Thái Lan và Việt Nam. (52,41 điểm). Quốc gia có mức vốn xã hội Bảng 2 trình bày tóm tắt giá trị trung bình thấp nhất là Myanmar (37,09 điểm). Về của các biến quan tâm chính của bài viết, trung bình, 9 nước ASEAN có vốn xã hội bao gồm: trí tuệ thông minh (IQ), vốn xã ở mức 41,85 điểm. Cuối cùng, đối với chỉ hội (SC) và tham nhũng (CPI). số cảm nhận tham nhũng (CPI), Singapore Singapore là quốc gia có chỉ số thông minh là nước ít tham nhũng trong khu vực và đây cao nhất (IQ-LV là 107,10 điểm hoặc IQ- là quốc gia duy nhất trong khu vực ASEAN Bảng 3. Ảnh hưởng của trí tuệ thông minh và vốn xã hội đến tham nhũng Biến phụ thuộc: CPI (1) (2) Tham số trung Tham số trung Biến độc lập Xác suất tác động Xác suất tác động bình bình IQ -2,4338 0,8713 -2,3013 0,8394 IQ 2 0,0267 0,9878 0,0268 0,9674 SC 0,0647 0,7289 0,0534 0,6901 _cons 34,5511 0,6313 25,9880 0,6065 αi 139,9861 218,2042 ɛi 4,7735 4,7964 Điểm chuyển của IQ 101,77 106,27 Số quốc gia 9 9 Tổng số quan sát 72 72 Ghi chú: Cột (1) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Lynn và Vanhanen (2012); Cột (2) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Becker và Rindermann (2016). Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm Stata 78 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
  9. NGUYỄN VĂN ĐIỆP - BÙI XUÂN NAM thuộc nhóm tham nhũng ít. Ngược lại, các mối quan hệ phi tuyến giữa trí tuệ thông nước còn lại đều thuộc nhóm nước có mức minh và tham nhũng ở các nước ASEAN. độ tham nhũng cao, đặc biệt Campuchia là Bảng 3 cũng cho thấy điểm chuyển của quốc gia tham nhũng nhiều nhất trong khu IQ lần lượt là 101,77 và 106,27 điểm (tuy vực. nhiên, chúng tôi sẽ không thảo luận chi tiết về điểm chuyển của IQ). Điều này có nghĩa 4. Kết quả nghiên cứu là ở giai đoạn đầu của quá trình phát triển nhận thức, sự gia tăng chỉ số IQ của quốc 4.1. Kết quả hồi quy Bayes cho dữ liệu gia sẽ gia tăng tham nhũng. Tuy nhiên, ở bảng giai đoạn phát triển nhận thức sau này (tức là sự gia tăng tiếp tục trong giáo dục) sẽ Bảng 3 cho thấy kết quả ước tính từ hồi làm giảm tham nhũng. Kết quả của chúng quy Bayes về ảnh hưởng của trí tuệ thông tôi ủng hộ cho phát hiện thực nghiệm của minh và vốn xã hội đến tham nhũng ở khu Lv (2017) cho thấy tác động phi tuyến vực ASEAN từ 2013 đến 2020. Như đã mạnh mẽ của trí tuệ thông minh đối với trình bày ở mục dữ liệu, chúng tôi sử dụng tham nhũng. 2 nguồn cung cấp dữ liệu về trí tuệ thông Đối với biến SC, kết quả tại hai cột đều minh. Cụ thể, cột (1) là kết quả cho IQ được cho thấy tham số trung bình của biến SC cung cấp bởi Lynn và Vanhanen (2012) và mang dấu dương (0,0647 và 0,0534) và xác cột (2) là kết quả cho IQ được cung cấp suất tác động dương của tham số trung bình bởi Becker và Rindermann (2016). Bảng 3 của biến SC lên tham nhũng dao động từ cũng trình bày tham số trung bình của các 69% đến gần 73%. Kết quả ước tính này biến độc lập và xác suất tác động của các cho thấy vốn xã hội có tác động mạnh mẽ tham số trung bình này. đến tham nhũng. Tham số dương của vốn Trong cột (1), tham số trung bình của biến xã hội có nghĩa là mức vốn xã hội cao hơn IQ mang dấu âm (-2,4338) và xác suất tác đồng nghĩa với mức độ tham nhũng thấp động âm của tham số trung bình của biến hơn. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với IQ đến tham nhũng (CPI) là 87,13%. Bên La Porta và cộng sự (1997), Akçay (2002), cạnh đó, tham số trung bình của biến IQ2 Bjornskov (2003), và Graeff và Svendsen mang dấu dương (0,0267) và xác suất tác (2013). động dương của tham số trung bình này Các kết quả thể hiện trong Bảng 4 tương tự đến tham nhũng là 98,78%. Kết quả này về mặt chất lượng với các kết quả được báo hàm ý rằng có một mối quan hệ phi tuyến cáo trong Bảng 3. Cụ thể hơn, tất cả các mạnh mẽ giữa trí tuệ thông minh và tham tham số liên quan đến trí tuệ thông minh nhũng ở các quốc gia ASEAN. Đối với (IQ) đều có giá trị âm và bình phương của cột (2), kết quả cũng cho kết quả tương tự, trí tuệ thông minh (IQ2) đều mang dấu tham số trung bình của biến IQ (được lấy dương. Đồng thời, xác suất tác động của từ nguồn Becker và Rindermann, 2016) các tham số trung bình này đến tham nhũng cũng có dấu âm và xác suất tác động âm đều từ 80% trở lên, điều này có nghĩa là trí của tham số này đến tham nhũng là trên tuệ thông minh có mối quan hệ phi tuyến 83%. Đồng thời, tham số trung bình của với tham nhũng ở các nước ASEAN. Bên biến IQ2 có dấu dương và xác suất tác động cạnh đó, tham số trung bình của biến SC dương của tham số này đến tham nhũng là đều mang dấu dương trong cả hai cột và trên 96%. Kết quả tại cột (2) ủng hộ cho xác suất tác động dương của tham số trung Số 244- Tháng 9. 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 79
  10. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN Bảng 4. Ước tính hồi quy Bayes với các biến kiểm soát Biến phụ thuộc: CPI (1) (2) Tham số trung Tham số trung Biến độc lập Xác suất tác động Xác suất tác động bình bình IQ -2,1695 0,8209 -1,9617 0,8115 IQ2 0,0120 0,8170 0,0108 0,8095 SC 0,1020 0,8556 0,1048 0,8732 LnGDPc 6,0344 0,9819 5,9163 0,9801 Open 0,0393 0,9692 0,0405 0,9817 GEX -0,1655 0,7293 -0,1822 0,7706 GE 6,8654 0,9968 6,9449 0,9974 RL 0,3587 0,6029 0,3767 0,6118 _cons 78,8636 0,7671 70,1959 0,7564 αi 41,0848 34,4027 ɛi 3,2292 3,0939 Điểm chuyển của IQ 90,72 90,59 Số quốc gia 9 9 Tổng số quan sát 72 72 Ghi chú: Cột (1) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Lynn và Vanhanen (2012); Cột (2) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Becker và Rindermann (2016). Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm Stata bình này đến tham nhũng trong khoảng từ mối quan hệ tích cực mạnh mẽ giữa độ 86% đến 87%, nghĩa là sự gia tăng của vốn mở thương mại và tham nhũng, nghĩa là xã hội làm giảm tham nhũng ở các nước độ mở thương mại của các nước càng nhỏ ASEAN. Do đó, các kết quả thực nghiệm thì tham nhũng càng nhiều. Điều này hàm vẫn chắc chắn khi chúng tôi đưa thêm các ý rằng các quan chức tham nhũng có thể biến kiểm soát vào mô hình. giữ đất nước tương đối khép kín để thu lợi Đối với các biến kiểm soát, chúng tôi thấy nhuận tham nhũng từ bảo hộ thuế quan. rằng tham số của biến LnGDPc mang dấu Kết quả này được ủng hộ từ nghiên cứu dương và xác suất tác động dương của tham của Bjørnskov (2003) và Kanyama (2014). số này đến tham nhũng là trên 98%. Điều Biến GEX có tham số trung bình đều mang này cho thấy rằng các nước ASEAN có thu dấu âm và xác suất tác động âm đến tham nhập bình quân đầu người cao hơn sẽ có nhũng trong khoảng từ 72% đến 77%. Điều tham nhũng ít hơn. Kết quả của chúng tôi này cho thấy có mối quan hệ tiêu cực và tương tự với các kết quả trước (Kanyama, mạnh mẽ giữa quy mô của chính phủ và 2014; La Porta & cộng sự, 1997; Lv, 2017; tham nhũng ở khu vực ASEAN, cụ thể Potrafke, 2012). Tham số trung bình của những nước có quy mô chính phủ càng biến OPEN đều mang dấu dương và có lớn thì mức độ tham nhũng càng cao. Kết xác suất tác động dương lên tham nhũng quả này phù hợp với kết luận của Akçay là trên 98%. Kết quả này cho thấy có một (2002) và Lv (2017). Tham số trung bình 80 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
  11. NGUYỄN VĂN ĐIỆP - BÙI XUÂN NAM Bảng 5. Ảnh hưởng của trí tuệ thông minh và vốn xã hội đến tham nhũng Biến phụ thuộc: CC (1) (2) Tham số trung Tham số trung Biến độc lập Xác suất tác động Xác suất tác động bình bình IQ -1,1769 0,9185 -0,8763 0,9467 IQ 2 0,0067 0,9286 0,0053 0,9563 SC 0,0091 0,8504 0,0091 0,8561 _cons 50,4620 0,9058 35,5099 0,9333 αi 0,3660 0,2506 ɛi 0,0308 0,0307 Điểm chuyển của IQ 87,57 83,42 Số quốc gia 9 9 Tổng số quan sát 72 72 Ghi chú: Cột (1) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Lynn và Vanhanen (2012); Cột (2) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Becker và Rindermann (2016). Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm Stata của biến GE đều mang dấu dương ở hai cột Akçay (2002). (1) và (2) và xác suất tác động dương của tham số trung bình này lên tham nhũng là 4.2. Kiểm định tính vững của mô hình gần 100%. Điều này cho thấy rằng bộ máy của các nước ASEAN càng ít quan liêu thì Để khảo sát độ nhạy của các kết quả trong mức độ tham nhũng tại các nước này càng Bảng 3 và 4, chúng tôi tiến hành kiểm thấp. Có sự đồng thuận cho rằng quan liêu tính vững của mô hình. Cụ thể, chúng tôi sẽ mang lại cả động cơ và cơ hội cho việc sử dụng một thước đo thay thế cho tham hối lộ và tham nhũng. Các rào cản về thể nhũng bằng chỉ số kiểm soát tham nhũng chế tạo cơ hội cho hành vi trục lợi vì các cá (CC) được thu thập từ bộ chỉ số quản trị nhân và doanh nghiệp có thể sẵn sàng thực toàn cầu (WGI) của WB. Chúng tôi cũng hiện các khoản thanh toán bất hợp pháp thực hiện hồi quy Bayes cho dữ liệu trong để vượt qua các rào cản này. Ngoài ra, các trường hợp này. quan chức nhà nước có thể tạo ra các thủ Đầu tiên, chúng tôi thay thế dữ liệu tham tục quan liêu bổ sung như một cơ hội để nhũng chỉ số kiểm soát tham nhũng (CC) tống tiền hối lộ, khuyến khích sự thay đổi của bộ chỉ số quản trị toàn cầu (WGI). Kết hệ thống của khu vực công đi theo hướng quả báo cáo trong Bảng 5 cho thấy rằng văn hóa trục lợi. Những phát hiện này đã việc sử dụng dữ liệu tham nhũng từ nguồn xác nhận lại kết quả của Akçay (2002). này vẫn không làm thay đổi ước lượng cơ Cuối cùng, tham số trung bình của biến RL bản. Cụ thể, trí tuệ thông minh vẫn có tác đều có giá trị dương và xác suất tác động động phi tuyến lên tham nhũng và vốn xã dương đến tham nhũng là trên 60% nên có hội có tác động tích cực lên tham nhũng tại mối quan hệ tích cực giữa nhà nước pháp các nước ASEAN. quyền và tham nhũng. Kết quả của chúng Thứ hai, chúng tôi cũng bổ sung các biến tôi ủng hộ cho phát hiện thực nghiệm của kiểm soát hơn nữa để phân tách ảnh hưởng Số 244- Tháng 9. 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 81
  12. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN của trí tuệ thông minh và vốn xã hội khỏi nước ASEAN là không ổn định. ảnh hưởng của các biến kiểm soát này đến tham nhũng. Kết quả ước lượng tại Bảng 5. Kết luận và hàm ý chính sách 6 khi thay thế nguồn dữ liệu tham nhũng và bổ sung các biến kiểm soát cho thấy Bài báo nghiên cứu ảnh hưởng của trí tuệ các ước tính liên quan đến IQ và SC vẫn thông minh và vốn xã hội đến tham nhũng không thay đổi. Điều này cho hàm ý rằng bằng cách sử dụng bộ dữ liệu bảng của 9 ảnh hưởng của trí tuệ thông minh và vốn quốc gia ASEAN trong giai đoạn 2013- xã hội đến tham nhũng ở các nước ASEAN 2020. Bằng chứng thực nghiệm dựa trên là ổn định. Do đó, giả thuyết H1 và H2 đều hồi quy Bayes cho thấy mối quan hệ phi được chấp nhận. Các biến thu nhập bình tuyến giữa trí tuệ thông minh và tham quân đầu người, độ mở thương mại và bộ nhũng, kết quả này ngụ ý rằng ở giai đoạn máy quan liêu vẫn có tác động tương tự. đầu của quá trình phát triển nhận thức, sự Tuy nhiên, hai biến kiểm soát là quy mô gia tăng của trí tuệ thông minh sẽ làm tăng của chính phủ và nhà nước pháp quyền tham nhũng. Nhưng khi trí tuệ thông minh có ảnh hưởng trái ngược khi so sánh với vượt qua một ngưỡng nhất định, mối quan kết quả tại Bảng 4. Điều này cho thấy ảnh hệ này sẽ đảo chiều, tức là gia tăng trí tuệ hưởng của quy mô của chính phủ và nhà thông minh sẽ làm giảm tham nhũng. Bên nước pháp quyền đến tham nhũng tại các cạnh đó, kết quả cũng cho thấy rằng vốn Bảng 6. Ước tính tính vững với các biến kiểm soát Biến phụ thuộc: CC (1) (2) Tham số trung Tham số trung Biến độc lập Xác suất tác động Xác suất tác động bình bình IQ -1,0975 0,9702 -0,7465 0,9900 IQ2 0,0060 0,9743 0,0044 0,9914 SC 0,0022 0,6119 0,0006 0,5380 LnGDPc 0,0099 0,5248 0,0244 0,5450 Open 0,0014 0,8102 0,0005 0,6430 GEX 0,0119 0,7605 0,0172 0,8638 GE 0,7140 1,0000 0,6787 0,9998 RL -0,3993 0,9984 -0,4093 0,9992 _cons 49,0425 0,9622 30,6092 0,9846 αi 0,1300 0,1034 ɛi 0,0221 0,0218 Điểm chuyển của IQ 91,44 85,18 Số quốc gia 9 9 Tổng số quan sát 72 72 Ghi chú: Cột (1) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Lynn và Vanhanen (2012); Cột (2) chỉ số IQ được thu thập từ công trình của Becker và Rindermann (2016). Nguồn: Tính toán của nhóm tác giả từ phần mềm Stata 82 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
  13. NGUYỄN VĂN ĐIỆP - BÙI XUÂN NAM xã hội có tác động tích cực lên tham nhũng xã hội minh bạch bằng các sáng kiến chính tại các nước ASEAN. Sự ảnh hưởng của phủ điện tử. Song song, các chính phủ cần trí tuệ thông minh và vốn xã hội lên tham có các chính sách gia tăng thu nhập bình nhũng là vững khi chúng tôi thay thế nguồn quân đầu người và ủng hộ tự do thương dữ liệu khác để đo lường tham nhũng hoặc mại vì điều sẽ làm tham nhũng tại khu bổ sung thêm các biến kiểm soát khác như vực ASEAN. Cuối cùng, giảm tính quan GDP bình quân đầu người, độ mở thương liêu trong bộ máy chính phủ của các nước mại, quy mô chính phủ, bộ máy quan liêu ASEAN sẽ có hiệu quả hơn trong việc ngăn và nhà nước pháp quyền. ngừa tham nhũng. Phát hiện của chúng tôi đưa ra một số gợi Hạn chế của nghiên cứu này là nhóm tác giả ý quan trọng cho các nhà hoạch định chính tính toán các điểm chuyển (ngưỡng) của IQ sách trong việc giảm tham nhũng. Đầu tiên, (IQ*) bằng phương pháp thủ công qua công dựa trên kết quả của mô hình kinh tế lượng thức IQ*= -β1/2β2. Trong các nghiên cứu thì các quốc gia ở ASEAN có IQ trên điểm tiếp theo, việc xác định các ngưỡng này có chuyển cần có các chính sách khuyến khích thể được thực hiện bằng phương pháp hồi đầu tư vào giáo dục và kỹ năng con người, quy ngưỡng theo trường phái Bayes để xác điều này sẽ giúp các nước này có mức độ định chính xác hơn điểm chuyển của IQ. tham nhũng thấp hơn. Bên cạnh đó, các Ngưỡng IQ có thể hoạt động như một công phát hiện trong nghiên cứu này làm nổi cụ để đánh giá xem mức độ tham nhũng bật tầm quan trọng của vốn xã hội và ảnh của một quốc gia trong khu vực ASEAN hưởng của nó đối với tham nhũng. Chính đang được cải thiện hay đang giảm xuống. phủ của các quốc gia ở ASEAN có thể phát Bên cạnh đó, mô hình nghiên cứu cho các triển hoặc thúc đẩy các mạng lưới, chẳng quốc gia thành viên ASEAN có thể khác hạn như thúc đẩy các hoạt động đòi hỏi sự với mô hình của các khu vực khác. Do đó, tham gia của các bên liên quan khác nhau các nghiên cứu tiếp theo nên xem xét phân trong cộng đồng để tạo điều kiện phát triển tích cho các khu vực khác hoặc phân tích vốn xã hội. Để nâng cao lòng tin đối với so sánh giữa các khu vực với nhau. ■ thể chế, các chính phủ cần xây dựng một Tài liệu tham khảo Acemoglu, D., & Verdier, T. (1998). Property rights, corruption and the allocation of talent: a general equilibrium approach. The economic journal, 108(450), 1381-1403. https://www.jstor.org/stable/2566185 Adepoju, A. A., & Ojo, O. O. (2018), ‘Bayesian method for solving the problem of multicollinearity in regression’, Afrika Statistika, 13(3), 1823-1834. Akçay, S. (2002), ‘Impact of social capital on the corruption: An empirical study’, Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2), 217-228. Bayes, T. (1763), ‘LII. An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. By the late Rev. Mr. Bayes, FRS communicated by Mr. Price, in a letter to John Canton, AMFR S’, Philosophical transactions of the Royal Society of London, 53, 370-418. Becker, D., & Rindermann, H. (2016), ‘The relationship between cross-national genetic distances and IQ-differences’, Personality and Individual Differences, 98, 300-310. https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.03.050 Bjornskov, C. (2003), ‘Corruption and social capital’, Kyklos, 56(1), 3-16. Briggs, W. M. (2019), ‘Everything Wrong with P-Values Under One Roof’, Studies in Computational Intelligence, 809, 22-44. https://doi.org/10.1007/978-3-030-04200-4_2 Derry, S. J., & Murphy, D. A. (1986), ‘Designing Systems that Train Learning Ability: From Theory to Practice’, Review of Educational Research, 56(1), 1-39. https://doi.org/10.3102/00346543056001001 Điệp, N. V., Vi, L. C., & Thành, V. T. (2019), ‘Phát triển kinh tế vùng: Nhìn từ khía cạnh khởi nghiệp, vốn xã hội và quản trị’, Tạp chí Kinh tế và Ngân hàng châu Á, 158(5), 22-37. Số 244- Tháng 9. 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 83
  14. Trí tuệ thông minh của con người, vốn xã hội và tham nhũng: bằng chứng thực nghiệm tại các nước ASEAN Duong, T. H. M., Nguyen, T. A. N., & Nguyen, V. D. (2021), ‘Social capital and the shadow economy: a Bayesian analysis of the BRICS’, Asian Journal of Economics and Banking, 5(3), 272-283. https://doi.org/10.1108/AJEB-05-2021-0061 Graeff, P., & Svendsen, G. T. (2013), ‘Trust and corruption: The influence of positive and negative social capital on the economic development in the European Union’, Quality & Quantity, 47(5), 2829-2846. https://doi.org/10.1007/ s11135-012-9693-4 Grzenda, W. (2015), ‘The advantages of Bayesian methods over classical methods in the context of credible intervals’, Information systems in management, 4(1), 53-63. Haw, T. J., Kueh, J., & Ling, S. W. S. (2020), ‘Corruption and Growth in ASEAN Countries: A Non-Linear Investigation’, International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 10(3), 348-369. Imbens, G.W.  (2021),  ‘Statistical Significance,  p-Values, and the Reporting of Uncertainty’,  Journal of Economic Perspectives, 35 (3), 157-74. https://doi.org/10.1257/jep.35.3.157 Jin, J. (2004), ‘Corruption and the time horizons of politicians (Unpublished doctoral dissertation)’, American University, Washington, D.C, United States. Jones, G., & Schneider, W. J. (2010), ‘IQ in the production function: Evidence from immigrant earnings’, Economic Inquiry, 48(3), 743-755. https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.2008.00206.x Kanyama, I. K. (2014), ‘Quality of institutions: Does intelligence matter?’, Intelligence, 42, 44-52. https://doi. org/10.1016/j.intell.2013.10.002 Kruschke, J. K., Aguinis, H., & Joo, H. (2012), ‘The time has come: Bayesian methods for data analysis in the organizational sciences’, Organizational Research Methods, 15(4), 722-752. https://doi.org/10.1177/1094428112457829 Kyllonen, P. C., & Tirre, W. C. (1988), ‘Individual differences in associative learning and forgetting’, Intelligence, 12(4), 393-421. https://doi.org/10.1016/0160-2896(88)90004-9 La Porta, R., Florencio, L. D. S., Shleifer, A., & Vishny, R. W. (1997), ‘Trust in Large Organizations’, The American Economic Review, 87(2), 333-338. http://www.jstor.org/stable/2950941 Laurent, H. (2021), ‘Corruption and politicians’ horizon’,  Economics of Governance,  22(1), 65-91. https://doi. org/10.1007/s10101-021-00250-1 Lv, Z. (2017), ‘Intelligence and corruption: An empirical investigation in a non-linear framework’, Journal of Behavioral and Experimental Economics, 69, 83-91. https://doi.org/10.1016/j.socec.2017.06.003 Lynn, R., & Vanhanen, T. (2012), ‘Intelligence: A unifying construct for the social sciences’, London: Ulster Institute for Social Research. Muringani, J., Fitjar, R. D., & Rodríguez-Pose, A. (2021), ‘Social capital and economic growth in the regions of Europe’, Environment and Planning A: Economy and Space, 53(6), 1412-1434. https://doi.org/10.1177/0308518x211000059 My, D. T. H., Vi, L. C., Thach, N. N., & Diep, N. V. (2022), ‘A Bayesian Analysis of Tourism on Shadow Economy in ASEAN Countries’, Studies in Systems, Decision and Control, 427. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98689-6_27 Nguyen, D. V., & Duong, M. T. H. (2021), ‘Shadow Economy, Corruption and Economic Growth: An Analysis of BRICS Countries’, The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 8(4), 665-672. https://doi.org/10.13106/ jafeb.2021.vol8.no4.0665 Oanh, T. T. K., Diep, N. V., Truyen, P. T., & Chau, N. X. B. (2022), ‘The Impact of Public Expenditure on Economic Growth of Provinces and Cities in the Southern Key Economic Zone of Vietnam: Bayesian Approach’, Studies in Computational Intelligence, 983, 328-344. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77094-5_26 Olson, M. (2000), ‘Power and prosperity: Outgrowing communist and capitalist dictatorships’, New York: Basic Books. Portes, A. (1998), ‘Social Capital: Its Origins and Applications in Modern Sociology’, Annual Review of Sociology, 24(1), 1-24. https://doi.org/10.1146/annurev.soc.24.1.1 Potrafke, N. (2012), ‘Intelligence and corruption’, Economics Letters, 114(1), 109-112. https://doi.org/10.1016/j. econlet.2011.09.040 Putnam, R. D. (2001), Bowling alone: The collapse and revival of American community, New York, NY: Simon and Schuster. Rindermann, H. (2008), ‘Relevance of education and intelligence at the national level for the economic welfare of people’, Intelligence, 36(2), 127-142. https://doi.org/10.1016/j.intell.2007.02.002 Schoeberlein, J. (2020), Corruption in ASEAN Regional trends from the 2020 Global Corruption Barometer and country spotlights, Berlin, Germany. https://www.jstor.org/stable/resrep28296 Sternberg, R. J. (1997), ‘The concept of intelligence and its role in lifelong learning and success’, American Psychologist, 52(10), 1030-1037. https://doi.org/10.1037/0003-066X.52.10.1030 Trafimow, D. (2019), ‘A frequentist alternative to significance testing, p-values, and confidence intervals’, Econometrics, 7(2), 26. https://doi.org/10.3390/econometrics7020026 Uslaner, E. M. (2001), ‘Volunteering and social capital: how trust and religion shape civic participation in the United States’, In E. M. Uslaner (Ed.), Social Capital and Participation in Everyday Life (pp. 104-117 ). London: Routledge. Westlund, H., & Adam, F. (2010), ‘Social Capital and Economic Performance: A Meta-analysis of 65 Studies’, European Planning Studies, 18(6), 893-919. https://doi.org/10.1080/09654311003701431 84 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 244- Tháng 9. 2022
nguon tai.lieu . vn