更好的治理能保证更少的腐败吗？损失的证据

“D”之间的正相关-(R)和QT-QT建议，在有效抑制腐败的政策文件中，更大的削减与RoL目标的相对优先级更高相关，支持假设IV.a。然而，事实并非如此。我们发现，这些指标之间的斯皮尔曼相关性为-0.01，P值为0.73。类似地，分配优先级为-0.062，p值为0.04。因此，我们的结果不支持家族V的任何假设。图9通过散点图总结了这些结果，该散点图结合了目标和优先权的分配变化。主要收获是，鼓励改进RoL的有效反腐处方并不意味着该主题比其他政策问题更优先。事实上，只有通过系统地看待问题，才能得出一整套优先事项。因此，过分强调RoL并将其变成最重要的议程可能会成为一种误导。由于可能的目标向量空间太大，我们采用了一种启发式优化算法，称为差分进化（Storn和Price，1997）。对于一个给定的国家，该算法一直运行，直到它发现相对于经验水平下降了25%。

然后，对于那个国家，我们恢复了在优化过程中也减少了“D”的所有向量。自相矛盾的是，一个处于负面象限的国家，即使其RoL优先级（在目标和分配方面）相对于经验性指标有所降低，也可以更有效地利用适当的政策。图9:RoL60的优先级相对变化40 20 0 20 40 60目标排名变化（QT）80604020020406080分配排名变化（QP）点的颜色对应于集群标识：蓝色代表1，绿色代表2，橙色代表3，褐红色代表4.6结论结果表明，法治本身就是一个高度导向的治理议程，很难达到预期的低腐败效果。特别是，对法律规则进行孤立的改革（完全基于委托代理观点），重塑激励机制并限制可自由支配费用的机会，可能会产生不良影响，尤其是在发展中国家。我们认为，这是忽视腐败的系统性特征的结果，例如公共政策和社会规范之间的溢出，这些溢出在不确定的环境中演变。因此，为了使政策文件真正有效，重要的是要安装某种类型的协调装置，以引导系统朝着低腐败规范的方向发展。在这些文件中，应特别重视治理议程之外的政策问题，这些问题在减少腐败方面可以起到补充作用。我们的计算方法允许在与其他协变量相关的不同环境下，对RoL的有效性进行国家特定估计。模拟结果支持特定国家背景的重要性，因此，提倡制定政策处方，以满足每个政府的特定需求。

根据规定，对RoL的改进是必要的，但不能替代其他政策问题的改进。也就是说，强调改善Rol的处方应该小心，不要过分优先考虑这一主题（至少如果目标是减少腐败的话）。显然，这个问题的复杂性和解决它的工具需要替代方法，而不是处理系统属性。这些工具可以发现违反直觉的解释，并进行事前评估，以分析替代政策工具的有效性。ReferencesAdes，A.和Tella，R.D.（1997年）。腐败的新经济学：一项调查和一些新结果。政治研究，45（3）：496-515。Aidt，T.，Dutta，J.，和Sena，V.（2008年）。治理制度、腐败与增长：理论与证据。《比较经济学杂志》，36（2）：195–220。Ali，A.M.和Isse，H.S.（2002年）。经济腐败的决定因素：跨国比较。《加图杂志》，22:449。贝兹·卡马戈，C.和帕萨斯，N.（2017）。隐藏的议程、社会规范以及我们为什么需要重新思考反腐问题。巴塞尔治理研究所工作文件。Bank，W.（2017）。《2017年世界发展报告：治理与法律》。国际复兴开发银行/世界银行，华盛顿特区OCLC:956624957。Barreto，R.A.（2000年）。新古典增长模型中的内生腐败。《欧洲经济评论》，44（1）：35–60。Billger，S.M.和Goel，R.K.（2009）。现有腐败水平对控制腐败是否重要跨国分位数回归估计。发展经济学杂志，90（2）：299-305。Blackburn，K.、Bose，N.和Emranul Haque，M.（2006年）。经济发展中腐败的发生率和持续性。《经济动力与控制杂志》，30（12）：2447–2467。Blackburn，K.、Bose，N.和Haque，M.E.（2011）。

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《公共经济学杂志》，76（3）：399-457。A Countries and clustersTable 3提供了包含在每个集群中的所有国家的列表。国家通过其国际标准化组织代码（alpha-3）进行识别。表3：按集群列出的国家名单国家数量1）高24个国家为澳大利亚AUT AUT BEL CHE DEU DNK FINFRA GBR HKG IRL ISR JPN KOR MYS NLDNOR NZL QAT SGP SWE USA2）中高45 BHR BRA BWA CHN COL CRI CZE EGYEST GRC GTM HND HRV HUN IDN INDITA JAM JOR KWT LKA LTU LVA MAR MEXMUS NAM OMN PAN PER PHL PRT SAUSLV SVK SVN THA TO TUN TUR URY ZAF3）中低24 ALB ARG ARM AZE公司BGD BGR BIH BOL DOMDZA ECU GEO KAZ KGZ MKD MNG NIC NPLPRY RUS SRB TJK UKR VEN4）低24 BDI BEN BFA CIV CMR ETH GHA GMB KENKHM MDG MLI MOZ MRT MWI NGA PAK SENTCD TZA UGA VNM ZMB ZWEB协同进化学习在本附录中，我们给出了模拟公务员学习过程的方程。这种强化学习的变体有助于他们确定自己对政策问题投资的贡献水平iCi，t=minPi，t，最大值0，Ci，t-1+di，t|Fi，t | Ci，t-1+Ci，t-2., （9） 在哪里Fi，是福利和di的最新变化，是符号函数di，t=sgn(Fi，t·Ci，t），（10）使得Fi，t=Fi，t-1.- Fi，t-2.Ci，t=Ci，t-1.- Ci，t-2.（11）也就是说，通过从其前期收益和损失中获得的直接信号，这些官僚学会保持或扭转贡献变化的趋势。换句话说，当观察到收益增加时，他们会保持变化的方向，而当观察到收益减少时，他们会对其进行修改。非互补性政策问题的C Treemap图请注意，在图10中，与RoL无关的广泛多样性政策问题显示了对腐败的负面影响。

然而，集群间这些影响的程度并不存在臭名昭著的异质性。图10：与角色组合无关的政策问题总β系数集群1集群2集群3集群4企业治理基础设施宏观经济环境健康教育商品市场效率劳动力市场效率金融市场发展技术成熟度企业成熟度研发创新公共治理营商成本