DISTRIBUTION SPATIALE DE LA CORRUPTION AU BÉNIN: UNE ANALYSE EMPIRIQUE - PowerPoint PPT Presentation

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  1. DISTRIBUTION SPATIALE DE LA CORRUPTION AU BÉNIN: UNE ANALYSE EMPIRIQUE Elfried G. F. FATON

  2. PLAN DE LA PRÉSENTATION • CADRE INTRODUCTIF • MÉTHODOLOGIE • RÉSULTATS • CONCLUSIONS

  3. INTRODUCTION • Cadrecontextuel: • La question de la corruption est devenue aujourd’hui une préoccupation d’ordre international, du fait des multiples désagréments financiers, moraux, sanitaires, et sociaux qu’elle cause aux populations victimes. Le Bénin n’est pas en marge de ce phénomène ni des conséquences inconfortables dans lesquelles il entraîne ses victimes. • Le Bénin est un pays localisé près du Nigeria, pays dont le niveau élevé de corruption n’est plus á démontrer. • GbewopoAttila (Septembre 2008) dans son document intitulé "Is corruption contagious ? An Econometricanalysis" a fait ressortir le caractère contagieux de la corruption. • … á l’hypothèse: • L’hypothèse principale stipulequela principale source de contagion du Bénin en matière de corruption est le Nigeria.

  4. MÉTHODOLOGIE • DonnéesAfrobaromètre étape3 (2005) • Deuxindicateurs de corruption ontétécalculés: • Indicateurd’Acceptation de la corruption (IAC) • Indicateur de Pratique de la corruption (IPrC)

  5. MÉTHODOLOGIE (suite) • K est le nombre d’indicateurs catégoriels (on a K=3, car les indicateurs catégoriels sont les variables); • Jk est le nombre de catégories de l’indicateur k (i.e. nombre de modalités actives pour la variable n0k); • Prjk est les poids réel de la modalité • CTR(Jki) est la contribution de la modalité Jk sur l’axe i. Parmi les axes qui sont retenus á l’aide du critère du coude, l’axe i est le meilleur axe pour la variable k. A ce niveau, jkiindique le nombre de modalités bien représentées retenues. • aki est la coordonnée de la modalité jk sur l’axe i. • est la variable dichotomique = 1 si la modalité Jk a été retenue. • est la valeur propre de l’axe i choisi pour la variable k.

  6. MÉTHODOLOGIE (suite) • Trois procédures principales d’analyse ont été utilisées: • Comparaison de moyennes par régions. • Propensity Score matching (PSM). • Analyse Exploratoire des données spatiales (ESDA)

  7. PRINCIPAUX RÉSULTATS • Pour l’acceptation de la corruption • Comparaisons simples de moyennes

  8. PRINCIPAUX RÉSULTATS (suite) • Propensity Score / Matching

  9. PRINCIPAUX RÉSULTATS (suite) • AnalyseExploratoire des DonnéesSpatiales

  10. PRINCIPAUX RÉSULTATS (suite) • Pour la pratique de la corruption • Comparaisons simples de moyennes

  11. PRINCIPAUX RÉSULTATS (suite) • Propensity Score / Matching

  12. PRINCIPAUX RÉSULTATS (suite) • AnalyseExploratoire des DonnéesSpatiales

  13. CONCLUSIONS • Bien que la théorie de la contagion de la corruption n’ait pas été rejetée, il ne semble plus du tout évident que la corruption au Bénin soit surtout influencée par le Nigeria voisin. • En effet, lors de ce travail, nous avons été amenés á constater qu’il y a aujourd’hui une sorte de convergence dans les comportements des individus au Bénin, aussi bien pour la pratique que pour l’acceptation de la corruption : le degré de corruption d’un individu ne semble plus être dû au fait qu’il soit voisin ou non du Nigeria. • Aujourd’hui, le problème de la corruption au Bénin est donc devenu plus un problème interne qu’externe.

  14. MERCI POUR votreaimable ATTENTION