Corruption Perceptions Index (CPI)|腐败评估数据集|国际比较数据集

腐败感知指数（CPI）根据公众官员和政治家中的腐败程度对国家和地区进行排名。该指数基于独立和可信机构的多种评估和商业意见调查，涵盖了公共官员贿赂、公共采购回扣、公共资金挪用以及公共部门反腐败努力的强度和有效性等问题。

The Corruption Perceptions Index (CPI) ranks countries and territories based on the perceived levels of corruption among public officials and politicians. This index is derived from a variety of assessments and business opinion surveys conducted by independent and reputable institutions, covering issues such as bribery of public officials, kickbacks in public procurement, embezzlement of public funds, and the intensity and effectiveness of anti-corruption efforts in the public sector.

原始信息汇总

数据集概述

数据来源

• 数据源自透明国际。

数据内容

• 腐败感知指数（CPI）根据公众官员和政治家的腐败感知程度对国家和地区进行排名。
• 数据收集自多个独立和权威机构的评估和商业意见调查。
• 调查内容涉及公共官员贿赂、公共采购回扣、公共资金挪用以及公共部门反腐败措施的强度和有效性。

数据准备

• 技术要求：
  • R语言（需安装rvest和xlsx包）
  • Java 8
  • Julia（需安装gadfly和dataframes包）
• 数据范围：
  • 1998至2011年，CPI评分范围为0-10。
  • 2012年至今，CPI评分范围更新为0-100。

数据获取

• 数据通过acquire_data.r脚本下载并转换为CSV格式，最终合并为cpi.csv文件。

注意事项

• 数据文件未经充分整理，多个年度报告中同一国家可能有不同拼写，导致被视为不同国家。

许可证

• 本数据包根据公共领域贡献和许可证v1.0发布。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Corruption Perceptions Index (CPI) 数据集的构建基于Transparency International的年度报告，该组织通过综合多个独立且信誉良好的机构的评估和商业调查，对各国和地区在公共官员和政治家中的腐败感知程度进行排名。数据涵盖了从1998年至今的年度数据，其中1998年至2011年的评分范围为0-10，2012年及以后更新为0-100。数据获取过程包括使用R脚本从Transparency International下载原始文件，转换为CSV格式，并合并生成最终的cpi.csv文件。

使用方法

使用CPI数据集时，用户需具备R、Java 8和Julia等编程语言的基本知识，并安装相应的包如rvest、xlsx、gadfly和dataframes。数据集的获取可以通过运行acquire_data.r脚本自动完成，生成的cpi.csv文件可直接用于分析。由于数据未经严格整理，用户在使用时应特别注意国家名称的一致性问题，以避免数据合并时的错误。

背景与挑战

背景概述

腐败感知指数（Corruption Perceptions Index, CPI）是由透明国际（Transparency International）发布的一项重要指标，旨在评估各国和地区在公共官员和政治家中腐败现象的感知程度。自1998年起，CPI通过综合多个独立且信誉良好的机构的评估和商业调查，量化了行政和政治层面的腐败情况。该指数涵盖了公共官员的贿赂、公共采购中的回扣、公共资金的挪用以及公共部门反腐败措施的有效性等问题。CPI的发布不仅为全球反腐败工作提供了数据支持，还促进了国际社会对腐败问题的关注和讨论。

当前挑战

尽管CPI在反腐败领域具有重要影响力，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性导致不同年份报告中同一国家的名称拼写不一致，从而影响了数据的准确性和一致性。其次，CPI的评分标准在2012年进行了更新，从0-10改为0-100，这要求研究人员在分析历史数据时需特别注意方法论的变化。此外，数据的获取和处理依赖于特定的编程语言和工具，如R、Java和Julia，这增加了数据处理的复杂性和技术门槛。最后，由于CPI主要基于感知而非实际的腐败行为，其结果可能受到调查方法和受访者主观性的影响，从而降低了数据的客观性。

常用场景

经典使用场景

在公共治理与国际关系研究领域，Corruption Perceptions Index (CPI) 数据集被广泛用于评估和比较不同国家和地区在公共官员和政治家中的腐败感知程度。通过分析CPI数据，研究者能够识别出腐败程度较高的地区，并探讨其背后的社会、经济和政治因素。此外，CPI数据还常用于跨国比较研究，以揭示不同国家在反腐败政策和措施上的成效差异。

解决学术问题

CPI数据集解决了学术界在评估全球腐败水平时面临的标准化和可比性问题。通过统一的评分体系，研究者能够对不同国家和地区的腐败情况进行量化分析，从而为政策制定者提供科学依据。此外，CPI数据还为跨学科研究提供了丰富的素材，促进了经济学、政治学和社会学等领域的交叉研究，加深了对腐败现象及其影响机制的理解。

实际应用

在实际应用中，CPI数据集被广泛用于国际组织和非政府组织的反腐败项目评估和政策建议。例如，世界银行和联合国开发计划署等机构利用CPI数据来指导其援助项目的优先级和实施策略。同时，企业和投资者也利用CPI数据来评估投资风险，特别是在高腐败风险的国家和地区。此外，CPI数据还被用于公众教育和舆论引导，提高社会对腐败问题的关注和认识。

数据集最近研究

最新研究方向

在反腐败研究领域，Corruption Perceptions Index (CPI) 数据集的最新研究方向主要集中在跨国比较分析和长期趋势预测上。研究者们利用CPI数据，结合其他社会经济指标，探讨腐败与国家治理、经济发展之间的复杂关系。此外，随着大数据和机器学习技术的发展，越来越多的研究开始应用这些先进技术，以提高对腐败现象的预测精度和解释力。这些研究不仅有助于政策制定者更有效地打击腐败，还为国际社会提供了评估和比较各国治理水平的重要依据。