林春仙转自经济金融网
既然腐败是隐蔽的、非法的行为，要完美地度量腐败在理论上就是不可能的。但这并不意味着经济学者们无所作为。从学术研究上讲，任何逼近事实的度量都是有意义的。
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腐败的度量
目前，对腐败的度量主要有两类方法：第一类是主观评价方法，通常是由某个国际组织的专家设计调查问卷，向每个国家的商人、律师或者居民询问对当地腐败程度的看法。例如，询问腐败、贿赂在当地是否频繁发生。
第一类测度方法主要用于与腐败有关的跨国回归分析，其中最常用的四个腐败指标是 ：（1）透明国际（Transparency International）的“腐败感受指数”（corruption perception index，简称CPI），这是目前使用最多的国别腐败指数；（2）国际国家风险指南（International Country Risk Guide，简称ICRG）的腐败指数；（3）经济学人集团下属的国际商业指数（Business International，简称BI）；（4）世界银行治理指数（WBGI）的腐败指标，每年由Daniel Kaufmann领衔发布。
这几种主要的指数始于1980年代或1990年代中期，采取的度量方法差别不大，事实上它们之间的相关系数高达80%以上（Treisman，2000）。但是，主观评价方法会产生一些偏差。首先，不同国家有不同文化，人们对“腐败”的定义有差异，这可能导致国家之间的主观腐败感受是不可比较的。其次，Olken（2009）通过在印度尼西亚某个农村的一次现场实验证明，感受到的腐败和实际腐败有明显的差异。这种差异体现在两个方面：一是村民对价格上涨比对数量缩水更为敏感，二是居民的受教育程度会影响腐败感受程度。此外，对评估专家的挑选也可能存在偏见（Olken和Pande，2001）。
正是因为考虑到主观评价腐败存在较多问题，近年来学者们开始使用各种客观估计腐败的方法。客观估计方法包括四种渠道。（1）使用企业调查数据。一种做法是，直接向企业询问其向海关、工商、税务、治安或者环境管制部门支付的额外的或不合理的费用。例如，Svensson（2003）、Fisman和Svensson（2007）对乌干达企业行贿行为和结果的分析。另一种做法是估计企业行贿或被索贿的频率。例如，Kaufmann和Wei（1999）使用了对全世界几十个国家的企业进行调查形成的1996、1997年世界竞争力报告（GCR）。企业在问卷中要回答“是否要支付与进出口许可、营业执照、汇率管制、税务、治安或贷款有关的不合理的、额外的费用”。分值为1-7，其中1代表“非常普遍”（的腐败）。De Rosa等（2010）也采取了这种方式估计企业的腐败程度。这一方法在微观计量研究中受到青睐，但是在加总到地区层面的腐败水平时可能存在样本偏差以及权重问题。
（2）使用司法指标。（Goel和Rich 1989）首次使用了美国司法部门的统计数据，用每个州（或地方）被联邦司法部以受贿罪名判刑的公务员数量度量。为了去除规模效应，犯罪官员的数量被除以本地公务员数量或者人口数量。此后，Fisman和Gatti（2002）、Adsera等（2003）、Glaeser和Saks（2006）、Campante和Do（2013）也都使用了这一方法。这一方法使数据比较容易获得，但是使用这一代理指标必须满足两个潜在假设：第一，联邦检察机关在查处腐败行为时对各州没有明显的偏见；第二，联邦检察机关在查处腐败行为时没有时间上的系统偏差，即不存在运动式的反腐。
（3）使用多种数据来源进行推断。例如，Reinikka和Svennson（2004）估算了一项资助从乌干达中央政府转移到地方政府所发生的损失，这部分损失可以看做是腐败金额。Gorodnichenko和Peter（2007）发现乌克兰政府雇员的支出和某个私人部门的支出类似，但是其工资少了24－32%，这说明政府雇员存在灰色收入或者腐败收入。最近，Tatyana（2013）用同样的方法，发现与私人部门相比，俄罗斯政府部门雇员大约有12%的收入差距没有报告或者是贿赂所得。这种方法比较精巧，但是囿于数据可得性，目前使用范围有限。
（4）直接进行现场观察。例如，Olken和Barron（2009）在印尼的304个站点对卡车司机进行了调查，观察到6000多次向警察、军人和车站管理者行贿的实施。这类方法主要用于某个地区的自然实验，并且成本较高，因此难以进行大范围推广。
对中国腐败的度量
在研究中国腐败问题时，有少数学者通过对企业层面腐败感受的主观估计来计算地区层面的腐败程度。例如，Du等（2013）利用“中国私营企业调查”中对问题“你认为本地区是否需要更严格的政策来反腐败”回答“是”的比例来表示腐败感受（哑变量），然后将企业的主观感受加总为省级地区的腐败程度。
一些学者使用企业调查数据对中国省级地区的腐败程度进行客观估计。例如，Cai等（2011）利用世界银行和中国统计局的企业调查数据，发现企业财务指标中的“招待费”（包括吃、喝、送礼、娱乐、会员卡和差旅费）可以作为企业腐败的代理指标。招待费是企业账目公开报告的，平均约等于3%的企业增加值。同样是利用世行的企业调查数据，Wang和You（2012）则使用企业与四个政府部门（税务、公安、环保和劳动保障）打交道的时间占全年的时间的比例来衡量腐败。在他们的样本中，企业每年平均要花费54天与政府部门打交道，并且这个时间比例与Cai等（2011）用招待费度量的腐败程度是正相关的。
多数学者在度量中国地区腐败程度时，使用了司法指标，即参考了Goel和Rich（1989）的做法。中国学者的通常做法是，将历年《中国检察年鉴》中各省报告的贪污贿赂、挪用公款案件的立案数量作为“腐败案件”。涉案者都是国家工作人员（含国有单位人员）， 与《刑法》对“贪污罪”适格主体的认定完全一致。为了去除规模效应，通常将贪污贿赂立案数除以各省公职人员数或各省人口数，从而得到各省腐败程度。例如，吴一平（2008）、周黎安和陶婧（2009）、Nie和Jia(2011)、范子英（2013）、Dong和Torgler（2013）、Jiang和Nie（2013）等人都使用了该数据集。事实上这也是中国目前唯一可获得的省级腐败面板数据集。
学者们对该数据的主要质疑是，该指标可能反映了反腐败的力度，而不是腐败的程度。例如，张军等（2007）就将该指标解读为各省的反腐败程度。Nie和Jia（2011）认为，有两个理由证明该指标反映的是腐败程度。第一，如果立案数反映了反腐败力度，那么一个合理的结果应该是，用于反腐败的公、检、法、司支出应该与立案数量正相关。实际上，他们发现各省人均司法支出和人均腐败立案数是负相关的。第二，他们将2006年的每万名公职人员腐败立案数和世界银行于2006年在中国各地区评估的契约实施（enforcing contract）水平进行比较，后者以商业诉讼的相对成本衡量，成本越高表明契约实施水平越低。统计表明，各省腐败程度和诉讼成本正相关，这正好符合直觉和理论预期。因此，我们认为，采取检察机关的腐败立案数作为各省腐败程度的代理指标是合适的。
此外，也有少数学者使用间接推断法估计中国的腐败程度。一个典型是Fisman和Wei（2004） 他们通过比较中国大陆报告的进口额和香港报告的出口额估计了大陆的进口漏税，数额。这从一个角度反映了进出口部门的腐败程度。
选自聂辉华论文《腐败对效率的影响：一个文献综述》，发表于《金融评论》。
（聂辉华：中国人民大学经济学博士，美国哈佛大学经济学系博士后。现为中国人民大学教授，国家经济发展研究院副院长。）
