Статья проверяет гипотезу: “Освещение неправомерных действий в области бухгалтерского учета связано с последующим увеличением числа финансовых преступлений в этом городе.”
Следуя общей теории деформации, доработанной Энгью, авторы в своей статье хотят узнать, подтвердятся ли теоретические постулаты Энгью на данных о мошенничестве в сфере учета и отчетности. Корпоративные мошенничества становятся серьезной общественной проблемой, и авторы хотят проверить теоретические предположения о их побочном эффекте.
Мошенничества в компаниях могут привести к экономическим проблемом города (на рынке труда, фондовом рынке), что вызывает напряжение, которое при иных факторов превращается в преступления.
Исследователи собрали базу данных, состоящую из:
- данных ФБР по преступлениям на финансовой почве на уровне города
- данных релизов о правоприменении в области бухгалтерского учета и аудита (AAERs)
Итоговая выборка - 255 случаев корпоративного мошенничества в 156 уникальных городах США в период с 1996 по 2013 год (в общем - ~21тыс city-year наблюдений).
Количество преступлений, совершенных в году, маштабировано на численность населения города.
•Авторы сосредоточились на местных преступлениях, связанных с личной выгодой (т. е. кражи, грабежи, угоны автотранспорта и др.);
•Рассматривается влияние первичного заявления о преступлении - до того, как станет ясным, получат ли наказание обвиняемые
Модель - модель логистической регрессии.
Основные переменные, включенные в расчет преступности на финансовой почве в периоде t+1: -раскрытых в прошлом году мошенничеств -экономических особенностей территории –дохода – уровня безработицы.
По результатам ключевые переменные подтвердили положительную зависимость между новостями о финансовых мошенничествах в компаниях города и увеличением преступности в следующем периоде.
•Далее авторы углубляют анализ разделением этих переменных, чтобы осветить их составляющие, которые наиболее значимы в создании напряжений. Есть 2 категории таких факторов: увеличивающие напряжение из-за нарастающей силы скандала корпоративного мошенничества; увеличивающие напряжение социальные факторы, имеющие место в городах (факторы “озлобленности”). Их выделение авторы обосновали литературой. Например, разделение лог(выявленные мошенничества) на основе медианного разбиения переменной «Освещение Кейса Мошенничества в СМИ» – чтобы оценить влияние СМИ. И других причин далее. Итого, модель показала:
•Факторы местной «озлобленности» - значимы
(неравенство доходов, рост безработицы, скудный рынок труда)
•Факторы увеличения напряжения – значимы
(buy&hold отдача от акций, освещение в СМИ)
Авторы также отделяют рост финансовых преступлений от насильственных преступлений
•Преступность насильственная не значимо влияет на финансовые преступления
•Не нашли доказательств, что коэффициенты переменной «выявленные мошенничества в прошлом периоде» значимо отличаются от нуля