Ranking dei Paesi per Valore del Controllo della Corruzione

 

Tra il 2013 ed il 2021 la capacità dei paesi di controllare la corruzione è cresciuta in media del 7,20%

Il controllo della corruzione cattura le percezioni della misura in cui il potere pubblico viene esercitato per guadagni privati, comprese le forme di corruzione sia piccole che grandi, nonché la "cattura" dello stato da parte dell’élite e degli interessi privati. La stima fornisce il punteggio del paese sull'indicatore aggregato, in unità di una distribuzione normale standard, vale a dire che va da circa -2,5 a 2,5.

Ranking dei paesi per valore del controllo della corruzione. Al primo posto c’è la Danimarca con un valore del controllo della corruzione pari a 2,37, la Finlandia con un valore di 2,27, la Nuova Zelanda con un ammontare di 2,20, Singapore con un valore 2,17, Norvegia con un valore di 2,14. A metà classifica vi sono il Vietnam con -0,28, seguito dall’India con un valore di -0,29, Malawi e Belize con un valore di -0,30, Lesotho con -0,31, Sri Lanka con -0,33. All’ultimo posto vi sono la Corea del Sud e il Venezuela con un ammontare di -1,60, Yemen con un ammontare di -1,65, Somalia e Syrian Arab Republic con -1,78, e South Sudan con -1,82.

Ranking dei paesi per valore della variazione percentuale del controllo della corruzione tra il 2013 ed il 2021. Considerando il valore della variazione percentuale del controllo della corruzione tra il 2013 ed il 2021 risulta che al primo posto vi sono Marshall Islands con un valore 7.224,92, seguito dall’Arabia Saudita con un valore di 1.227,73%, da Kiribati con un ammontare di 1.180,77%, dall’Italia con un ammontare di 663,11%, Micronesia Fed. Sts 412,81. A metà classifica vi sono Rwanda con un valore di -4,14%, seguito dalla Svezia con -4,87%, Giappone con -5,03%, Israele con un valore di -5,55%, New Zealand con -5,67%, Islanda con un valore di -5,99%. Chiudono la classifica con Lesotho con un modello -212,74%, seguito dal Brasile con -389,07%, Tunisia con -455,08%, Turchia con -520,48%, Macedonia del Nord con -525,59%, Belize -1.519,39%.

Machine learning and predictions. Di seguito viene presentata una analisi di machine learning con l’utilizzo di otto diversi algoritmi. Gli algoritmi sono ottimizzati mediante la massimizzazione dell’R-squared e la minimizzazione degli errori statistici. Viene così individuato un ordinamento di algoritmi come indicato di seguito ovvero:

• Linear Regression con un valore di 4;

• Polynomial Regression con un valore del payoff pari a 8;

• Gradient Boosted Trees con un valore del payoff pari a 13;

• Simple Regression Tree con un valore del payoff pari a 18;

• Tree Ensemble con un valore del payoff pari a 20;

• ANN-Artificial Neural Network con un valore del payoff pari a 21;

• Random Forest con un valore del payoff pari a 28;

• PNN con un valore del payoff pari a 32.

Pertanto applicando l’algoritmo Linear Regression è possibile individuare le seguenti predizioni ovvero:

• Syrian Arab Republic con 246,76%;

• Venezuela con 29,33%;

• Haiti con un valore di 22,73%;

• Nicaragua con un valore di 19,42%;

• Belize con un valore di 10,19%;

• Oman con un valore di 10,00%;

• Solomon Islands con un valore di 9,25%;

• Croazia con un valore di 6,37%;

• Zambia con un valore di 5,9%;

• Antingua and Barbuda con 5,39%;

• Slovenia con un valore di 3,75%;

• Mozambique con un valore di 3,57%;

• Cipro con un valore di 2,75%;

• St. Vincent and the Grenadines con un valore di 1,44%;

• St. Lucia con un valore di 1,23%;

• Bhutan con un valore di 0,76%;

• Philippines con un valore di 0,67%;

• Serbia con un valore di 0,2%;

• Singapore con un valore di -0,87%;

• Kuwait con un valore di -1,19%;

• Mauritius con un valore di -1,67%;

• Japan con un valore di -1,76%;

• Georgia con un valore di -3,06%;

• Senegal con un valore di -3,42%;

• Lao PDR con un valore di -4,98%;

• Madagascar con un valore di -5,08%;

• Burkina Faso con un valore di -6,07%;

• Seychelles con un valore di -7,05%;

• Cameroon con un valore di -7,14%;

• Moldova con un valore di -7,99%;

• China con un valore di -8,22%;

• Guinea-Bissau con un valore di -8,35%;

• Malawi con un valore pari a -8,91%;

• Egypt Arab Rep con un valore pari a -10,21%;

• Congo Rep con un valore pari a -12,29%;

• Sudan con un valore pari a -26,44%

• Corea del Sud con un valore pari a -26,88%;

• Angola con un valore pari a -27,24%;

• Afghanistan con un valore pari a -47,96%.

Conclusioni. Se guardiamo alla mappa dei paesi per valore del controllo della corruzione possiamo notare che si tratta essenzialmente dei paesi “occidentali”. Ai primi posti vi sono i paesi scandinavi, i paesi del Centro-Europa, i paesi anglosassoni ed il Giappone. Nel continente africano l’unico paese con un livello medio-alto di controllo della corruzione è il Botswana. Mentre nell’America Latina il Cile e l’Uruguay sono gli univi due paesi ad avere un valore medio alto di controllo della corruzione. La stragrande maggioranza dei paesi non occidentali sono caratterizzati da elevati livelli di corruzione. Ai primi posti vi sono i paesi dell’Africa centrale ed anche l’Algeria, il Venezuela, la Siria, lo Yemen. I paesi crescenti in termini di PIL ovvero i BRICS-Brasile, Russia, India, Cina hanno tutti livelli medio alti di corruzione. Occorre considerare che la qualità delle istituzioni è un elemento essenziale per lo sviluppo economico e per la crescita economica. Certamente avere delle istituzioni corrotte o “estrattive” riduce la probabilità dei paesi di seguire un path di crescita economica che sia sostenuto a livelli elevati. Soprattutto i nuovi giganti asiatici risultano avere dei livelli di corruzione molto alti, e nel mondo asiatico soltanto il Giappone, la Corea del Sud e l’Australia hanno l’opportunità di poter contare su istituzioni efficienti. Se i paesi a reddito pro-capite crescente vogliono rimanere nel percorso della crescita economica dovrebbero migliorare le proprie istituzioni riducendo la corruzione. Infatti la corruzione impedisce il regolare svolgimento degli affari, può comportare la crescita dei costi di produzione facendo fallire le imprese, ed inoltre può ridurre la fiducia degli investitori in un certo paese.