Introduction
La corruption est un phénomène qui mine le développement des pays d’Afrique. Elle est le plus souvent citée comme une des causes principales du sous développement. Quand bien même la corruption est prévalente dans les pays africains, il faudra noter qu’elle existe aussi dans les autres pays du monde à des dégrés similaires ou moindres. Par exemple, les perceptions de la corruption dans les pays de l’Amérique Latine sont aussi plus fortes que celles d’Afrique. Il en est de même que le cas des pays d’Europe de l’est.
Comme illustration, la perception de la corruption en Russie, Vénézuala, Ukraine, Syrie, Pakistan, Yémen, Kossovo, Azerbaijan et Vietnam est plus élevée que celle du Burkina Faso.
La carte ci dessous qui a été crée par l’organisation de la société civile Transparency International montre les dégrés de sévérité de la corruption dans plusieurs du monde. Plus la couleur est rouge foncée, plus il y’a une très forte perception de la corruption dans ce pays. Quand la couleur est pale ou jaune, la perception est faible.

Qu’est ce que l’indice de perception de la corruption ?
L’indice de perception de la corruption est une donnée statistique qui est calculée chaque année par l’organization Transparency International dont le sécrétariat est basé à Berlin en Allemagne.
Cet indice est situé entre 0 et 10. Plus l’indice d’un pays est très faible, plus la perception de la corruption dans ce pays est très forte et vice-versa. Il faudra retenir ce détail très important dans le but de pouvoir interpreter les données relatives à l’indice de perception de la corruption (IPC).
Notons que l’indice de perception de la corruption mesure la perception de la corruption dans le secteur public. C’est un indicateur de perception de la corruption au niveau de l’appareil gouvernemental ou public d’un pays. A ce titre, il ne mesure pas la corruption entre les habitants et le secteur privé.
Analyses statistiques.
Pour cette analyse, nous-nous sommes basés sur les indices de perception de la corruption de l’année 2010. En plus, nous avons limité l’étude aux pays africains afin de pouvoir faire une étude comparative.
Il faudra retenir que si un pays africain ne figure pas sur la liste c’est parce qu’il n’y avait pas de données suffisantes pour calculer l’indice de ce pays par l’organisation internationale Transparency Internationale.
On peut se demander pourquoi ne pas comparer les pays sur la base des rangs assignés selon la valeur de l’indice. Les rangs ne sont pas aussi importants car ils sont simplement une mesure de grandeur qui peut ne pas être statistiquement significante.
Par exemple, un indice de 3,2 est mathématiquement plus grande que 3,1. La question qui se pose est-ce que la différence entre les deux mésures est statistiquement importante ou significante à un seuil de confiance déterminé.
Pour éviter d’utiliser les rangs qui peuvent donner des «fausses illusions de classement» dans certains cas, nous avons calculé une mesure statistique appelé Z-score basée sur les données des indices des pays africains.
Par définition, le Z-score est une mesure de position relative qui prend en compte l’écart-type de l’échantillon et sa moyenne.
Z = (observation - moyenne)/Ecart type.
L’observation dans notre cas sera l’indice de chaque pays, la moyenne et l’écart type seront calculés en utilisant les données
des pays africains présents sur la liste.
Quand le Z-score est négatif, exemple (-2.1) l’interprétation est que l’indice de perception de corruption de ce pays répresente 2.1 écart-types en dessous de la moyenne.
Quand le Z-score est zéro (0.0), cela veut dire que l’indice de perception de corruption du pays est égale à la moyenne.
Quand le Z-score est positif, exemple (2.1), l’interprétation est que l’indice de perception de corruption de ce pays répresente 2.1 écart-types au dessus de la moyenne.
Les pays avez les Z-scores négatifs répresentent des cas de perception de corruption élevées, sévères ou inquiétantes par rapport aux autres pays ou le z-score est nul ou positif:
Resultats:
Les pays suivants: Somalie, Soudan, Tchad, Burundi, Angola, Guinée équatoriale, la RDC, Guinée Conakry, la Republique Centrafricaine, Les Iles Comores, Congo-Brazzaville, Guinée-Bissau, Kenya, Cameroun, Côte d´Ivoire, Mauritanie, Nigeria, Sierra Leone, Togo, Zimbaboué, Ouganda, Erytrée, Madagascar ,Niger, Ethiopie, Mali, Mozambique, Tanzanie, Benin, Gabon sont en valeur décroissante des pays dont l’indice de perception de la corruption indique des cas plus prononcés. En effet, leurs Z-scores sont négatifs ce qui veut dire que relativement aux autres pays africain de la liste, ils sont perçus comme ayant beaucoup plus de corruption dans le secteur public.
Les pays comme l'Algérie et le Sénégal ont un Z-score nul ce qui veut dire que la perception de la corruption pour ces deux pays est relativement moyenne par rapport aux autres pays africains.
Les pays suivants: Sao Tomé et Principé, Zambie, Burkina Faso, Egypte, Djibouti, Gambie Swaziland, Liberia, Maroc, Rouanda, Ghana, Tunisie, Namibia, l’Afrique du Sud, Seychelles, le Cap Vert, l’ilie Maurice et le Botswana sont en valeur croissante des pays où la perception de la corruption en Afrique est relativement moindre. En effet, leurs Z-scores sont positifs ce qui veut dire que relativement aux autres pays d’Afrique leurs indices sont au dessus de la moyenne de quelques écarts-type;
Par exemple, le Botswana sera le pays le plus exemplaire en matière de perception de corruption en Afrique.
| Pays africains |
Indice IPC |
Z-score calcule par Monburkina.com |
| Somalia |
1.1 |
-1.8 |
| Sudan |
1.6 |
-1.3 |
| Chad |
1.7 |
-1.2 |
| Burundi |
1.8 |
-1.1 |
| Angola |
1.9 |
-1.0 |
| Equatorial Guinea |
1.9 |
-1.0 |
| Democratic Republic of Congo |
2.0 |
-0.9 |
| Guinea |
2.0 |
-0.9 |
| Central African Republic |
2.1 |
-0.8 |
| Comoros |
2.1 |
-0.8 |
| Congo-Brazzaville |
2.1 |
-0.8 |
| Guinea-Bissau |
2.1 |
-0.8 |
| Kenya |
2.1 |
-0.8 |
| Cameroon |
2.2 |
-0.7 |
| Côte d´Ivoire |
2.2 |
-0.7 |
| Mauritania |
2.3 |
-0.6 |
| Nigeria |
2.4 |
-0.5 |
| Sierra Leone |
2.4 |
-0.5 |
| Togo |
2.4 |
-0.5 |
| Zimbabwe |
2.4 |
-0.5 |
| Uganda |
2.5 |
-0.4 |
| Eritrea |
2.6 |
-0.3 |
| Madagascar |
2.6 |
-0.3 |
| Niger |
2.6 |
-0.3 |
| Ethiopia |
2.7 |
-0.2 |
| Mali |
2.7 |
-0.2 |
| Mozambique |
2.7 |
-0.2 |
| Tanzania |
2.7 |
-0.2 |
| Benin |
2.8 |
-0.1 |
| Gabon |
2.8 |
-0.1 |
| Algeria |
2.9 |
0.0 |
| Senegal |
2.9 |
0.0 |
| Sao Tome and Principe |
3.0 |
0.1 |
| Zambia |
3.0 |
0.1 |
| Burkina Faso |
3.1 |
0.2 |
| Egypt |
3.1 |
0.2 |
| Djibouti |
3.2 |
0.3 |
| Gambia |
3.2 |
0.3 |
| Swaziland |
3.2 |
0.3 |
| Liberia |
3.3 |
0.4 |
| Morocco |
3.4 |
0.5 |
| Rwanda |
4.0 |
1.1 |
| Ghana |
4.1 |
1.2 |
| Tunisia |
4.3 |
1.4 |
| Namibia |
4.4 |
1.5 |
| South Africa |
4.5 |
1.6 |
| Seychelles |
4.8 |
1.9 |
| Cape Verde |
5.1 |
2.2 |
| Mauritius |
5.4 |
2.5 |
| Botswana |
5.8 |
2.9 |
| Moyenne |
2.9 |
|
| Ecart type |
1.02 |
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| Sources de l'indice: Transparency International |
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| Donnees de 2010 |
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