Korupcijos ir šešėlinės ekonomikos tarpusavio ryšių vertinimas pietų Europos šalyse, Nr. P-ST-22-112

Projekto Nr. P-ST-22-112             
Projekto pavadinimas:  „Korupcijos ir šešėlinės ekonomikos tarpusavio ryšių vertinimas pietų Europos šalyse”
Projekto trukmė:  nuo 2022-09-15 iki 2023-03-31
Projekto vadovas: prof. dr. Rita Remeikienė
Studentas: Justina Bankauskienė

Apie projektą: Šešėlinės ekonomikos ir korupcijos reiškiniai plačiai nagrinėjami tiek Lietuvos, tiek užsienio autorių darbuose. Mokslinė literatūra pasižymi gausa mokslinių tyrimų, kuriuose analizuojami šešėlinę ekonomiką ir korupciją lemiantys veiksniai bei šių reiškinių sukeltas neigiamas poveikis viešajam ir privačiajam sektoriui. Remianti s atliktais tyrimais, galima teigti, kad Pietų Europos šalyse šie reiškiniai paplitę labiau nei Šiaurės ar Vakarų regionuose. Siekiant parengti kuo efektyvesnes prevencines priemones, būti na turėti informacijos ne tik kokį poveikį šešėlinė ekonomika ir korupcija daro įvairioms sritims, kaip atskiri subjektai, bet ir kaip veikia vienas kitą. Taigi, kyla mokslinė problema –kaip korupcija ir šešėlinė ekonomika sąveikauja tarpusavyje?

Mokslinė tyrimo problema – kaip korupcija ir šešėlinė ekonomika sąveikauja tarpusavyje Pietų Europos šalių kontekste?
Tikslas – įvertinus korupcijos ir šešėlinės ekonomikos tarpusavio sąsajas, sukurti korupcijos ir šešėlinės ekonomikos tarpusavio ryšių vertinimo modelį ir jo veikimą pati krinti Pietų Europos šalių kontekste.
Uždaviniai:
1. Išanalizuoti korupcijos ir šešėlinės ekonomikos tarpusavio ryšių teorinius aspektus.
2. Atskleisti tarpusavio ryšių tarp korupcijos ir šešėlinės ekonomikos lygių vertinimo metodikas, jų privalumus ir ribotumus.
3. Sukurti korupcijos ir šešėlinės ekonomikos lygių tarpusavio ryšių vertinimo modelį.
4. Parengti tarpusavio ryšių tarp korupcijos ir šešėlinės ekonomikos lygių vertinimo metodiką Pietų Europos šalyse.
5. Empiriškai įvertinti tarpusavio ryšius tarp korupcijos ir šešėlinės ekonomikos lygių Pietų Europos šalyse.
Metodai: mokslinės literatūros analizė, sisteminimas ir apibendrinimas, antrinių duomenų analizė: informacijos internete ir statistinių duomenų analizė, daugiakriteriniai vertinimo metodai, koreliacinė analizė.