La corruption dans les écoles en Afrique : Ampleur et corrélats

Ada Nayihouba et Quentin Wodon[1]
Février 2022

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Résumé : Le numéro de la revue Educatio dans lequel cet article est publié porte sur la mutation des institutions et la crise de l’autorité. La crise de l’autorité est due à de nombreux facteurs qui peuvent être différents selon les pays, voir les communautés locales, mais l’un de ces facteurs est l’abus de pouvoir par les autorités. En particulier dans les pays à revenus bas et intermédiaires, l’une des formes de cet abus de pouvoir est la « petite » corruption dans la prestation de services, que ce soit dans les écoles, les centres de santé, les services administratifs, ou d’autres institutions. Cet article fait partie d’une série visant à mesurer de façon standardisée l’ampleur de la corruption dans la prestation de différents services en Afrique sur base de données collectées par l’Afrobaromètre. Pour les écoles, l’analyse suggère que plus d’un répondant sur quatre a rencontré des problèmes pour la scolarisation de ses enfants, et près d’un sur cinq a dû payer des pots-de-vin ou rendre d’autres faveurs aux prestataires de services d’éducation. Cette proportion ne semble pas avoir diminué de façon significative au cours de la dernière décennie. Une analyse de régression suggère que différentes caractéristiques des ménages sont associées à la probabilité d’avoir des difficultés à obtenir les services dont ils ont besoin et la probabilité d’être victime de la corruption.

 

Introduction

L’éducation est un secteur essentiel pour le développement en Afrique, mais les enjeux auxquels la plupart des pays font face sont majeurs. Le capital humain – mesuré comme la valeur actualisée de l’espérance de revenus futurs des travailleurs, représente au plan global les deux tiers de la richesse des nations[2]. En Afrique sub-saharienne, la proportion est en dessous de la moitié. L’une des raisons en est le faible niveau d’éducation. Alors que les taux d’achèvement du primaire et du premier cycle du secondaire sont de 90,1 % et 77,0 % au niveau mondial selon les dernières données disponibles de la Banque mondiale, ils sont respectivement à 70,4 % et 43,7 % en Afrique subsaharienne, menant à un grand nombre d’enfants non scolarisés[3]. Pour ce qui est de l’apprentissage, dans les pays à revenus bas ou moyens, plus de la moitié des enfants de 10 ans ne savaient pas lire et comprendre un texte simple avant la crise de la COVID. En Afrique sub-Saharienne, la proportion était de près de neuf enfants sur dix[4]. Cette situation s’est aggravée avec la pandémie suite aux fermetures des écoles[5]. Des taux élevés de « petite » corruption (petty corruption en anglais) dans de nombreux pays contribuent à la faible performance des systèmes éducatifs en Afrique.

Dans le cadre d’un numéro de la revue Educatio sur la mutation des institutions et la crise de l’autorité, cet article fait partie d’un dossier mesurant l’ampleur de la corruption dans la prestation de services de base en Afrique[6]. Le contexte et l’approche méthodologique sont communs aux différents services, mais les résultats de l’analyse diffèrent en fonction du type de services considérés. Les secteurs ou types d’institutions considérés sont (1) les écoles, (2) les hôpitaux et centres de santé, et (3) les services administratifs (l’analyse pour la police et les services d’infrastructure de base n’est pas inclue dans le dossier mais est disponible auprès des auteurs). L’analyse est présentée dans différents articles pour le bénéfice des lecteurs ayant un intérêt particulier pour un secteur donné, de sorte qu’il ne soit pas nécessaire pour eux de lire l’analyse pour les autres secteurs. Le présent article présente les résultats pour les écoles.

Les moteurs de la corruption sont souvent complexes[7], et définir la corruption et la mesurer n’est pas une tâche facile[8]. Il est cependant clair que dans les pays à bas ou moyen revenus, ainsi que dans les régimes autoritaires, la corruption sous différentes formes reste fort répandue[9]. Comme exemple de corruption à grande échelle, une analyse récente suggère que 7,5 % de l’aide au développement pourrait être détournée vers des comptes en banques offshore[10]. Les conséquences de la corruption sont importantes non seulement pour les individus et les ménages qui en sont les victimes, mais aussi pour la croissance économique[11]. Les pauvres sont souvent touchés de manière disproportionnée[12]. Il existe cependant des stratégies pour aider à réduire la corruption, y compris dans la prestation de services de base[13].

Les relations entre les religions et la corruption peuvent être complexes. Certaines études suggèrent des taux de corruption plus élevés dans les pays avec des religions hiérarchisées, l’hypothèse étant que cela pourrait résulter d’une plus grande obéissance à l’autorité. Plus que l’appartenance religieuse, la religiosité peut affecter la corruption, certaines études suggérant une corrélation positive entre religiosité et la corruption[14]. Mais ces diverses relations ne sont pas nécessairement validées par des analyses plus approfondies[15]. Il peut y avoir dans la population un degré plus élevé d’acceptation de la corruption si elle est à des fins religieuses plutôt qu’à des fins politiques ou personnelles[16], et il est clair que la corruption est aussi présente sous différentes formes dans les organisations religieuses. Cependant, il est aussi clair que la plupart des religions en principe ne tolèrent pas la corruption et que les chefs religieux peuvent jouer un rôle important dans la lutte contre la corruption[17].

En Afrique, les préoccupations par rapport à la corruption et plus généralement la mauvaise qualité de la gouvernance ne sont pas nouvelles. Dans un rapport influent publié en 2000 et intitulé Can Africa Claim the 21st Century, la Banque mondiale suggérait déjà quatre principaux domaines d’action pour améliorer les perspectives de développement en Afrique sub-saharienne : (1) améliorer la gouvernance (ce qui inclut une réduction de la corruption) et résoudre les conflits ; (2) investir dans le capital humain de la population ; (3) accroître la compétitivité et diversifier les économies ; et (4) réduire la dépendance à l’égard de l’aide et la dette. Pour ce qui est de la gouvernance, peu de progrès ont été accomplis au cours des deux dernières décennies selon les indicateurs de suivi utilisés par la Banque mondiale[18].

Dans la prestation de services, la corruption peut se manifester à plusieurs niveaux. Au niveau politique national, il peut être plus facile pour les fonctionnaires ou autres employés de bénéficier de la corruption à grande échelle par le biais de projets d’infrastructure que dans la fourniture de services locaux à la population. La corruption à grande échelle peut cependant affecter la population via des allocations inférieures à l’optimum pour les secteurs sociaux, ou via le financement de projets ayant un cout trop élevé ou une utilité limitée. Au sein des ministères et au niveau des districts ou provinces, la corruption peut se manifester par le biais de contrats biaisés, mis elle peut aussi prendre la forme d’une « fuite » dans l’allocation des fonds qui n’arrivent pas à leurs bénéficiaires. Au sein d’établissements tels que les écoles ou les centres de santé, la corruption peut également se produire par le biais de fuites de fonds pour, par exemple, des manuels scolaires ou des produits pharmaceutiques, mais elle peut également se produire par le biais de demandes par les prestataires de services de pots-de-vin, de cadeaux ou de faveurs aux utilisateurs de services comme condition pour accéder à ces services. La corruption à ce niveau est traditionnellement définie comme un abus de pouvoir confié par des agents publics pour leur gain personnel dans leurs interactions avec les citoyens, mais elle peut aussi s’observer dans des écoles, centres de santé, ou autre services du secteur privé.

La corruption dans la prestation de services peut avoir des effets négatifs importants sur la population, et en particulier sur les pauvres qui ont déjà des difficultés à se procurer les services de base. Dans le cas des écoles, elle peut conduire les parents à ne pas inscrire leurs enfants à l’école, ou les membres de la famille à ne pas se faire soigner en cas de besoin. Elle peut fausser les comportements, y compris lorsqu’elle affecte les mécanismes de sélection, par exemple ceux liés à la réussite aux examens nécessaires pour qu’un enfant poursuivre sa formation à un niveau scolaire supérieur. De plus, la corruption sape la confiance qui devrait exister entre les individus et les écoles. D’autres formes de corruption sont également répandues. Par exemple, l’absentéisme injustifié des enseignants pourrait être considéré comme une forme de corruption. Il a également des conséquences négatives, dont un effet sur les résultats scolaires des élèves et leur abandon prématuré de l’école lorsqu’ils n’apprennent pas suffisamment. Les plus pauvres sont souvent affectés de manière disproportionnée.

Dans ce contexte, l’objectif de cet article est d’estimer la prévalence de la corruption dans les écoles en Afrique sur base des enquêtes de l’Afrobaromètre qui sont disponibles pour la majorité des pays du continent. Les résultats démontrent que la corruption est fort répandue, avec peu d’amélioration au cours du temps. La structure de l’article est la suivante. La prochaine section présente les sources de données. Les deux sections suivantes présentent l’analyse pour (i) les difficultés rencontrées par les utilisateurs pour obtenir un placement/des services scolaires et (ii) la prévalence de la corruption dans les écoles. Une conclusion suit.

 

Sources de données

Quelle est la prévalence de la « petite » corruption en Afrique ? Comment les sous-régions se comparent-elles en termes de prévalence de la petite corruption et d’ampleur des difficultés rencontrées par les individus pour obtenir les services dont ils ont besoin ? Quelles personnes ont tendance à être les plus susceptibles de verser des pots-de-vin, d’offrir des cadeaux ou de faire des faveurs ? L’objectif de cet article est de répondre à ces questions pour les services d’éducation sur base des données de l’Afrobaromètre. Ces données ont été analysées précédemment[19], mais nous en fournissions une analyse plus détaillée pour ce qui est de la corruption dans les écoles, dont les tendances dans le temps des taux de corruption.

La dernière vague des enquêtes de l’Afrobaromètre couvre la période de 2019 à 2021. Les résultats préliminaires de l’analyse[20] suggèrent une augmentation de la corruption dans de nombreux pays. En moyenne, six répondants sur dix  pensent que la corruption dans leur pays a augmenté au cours de la dernière année et près des deux tiers pensent que les efforts de leur gouvernement pour contrôler la corruption sont inadéquats. Un quart des répondants estiment que leur pays souffre d’une corruption institutionnelle étendue. Pour l’obtention de services, la part des répondants ayant payé un pot-de-vin ou rendu une autre faveur est particulièrement élevée pour la police, suivie par l’obtention de documents officiels, les soins médicaux et les services scolaires. Les taux de corruption sont en hausse par rapport aux enquêtes précédentes. Séparément, les dernières données de Transparency International pour l’index de la perception de la corruption suggèrent un manque de progrès en Afrique. La perception, qu’elle soit perçue ou vécue, peut affecter la confiance de la population dans les institutions et sa satisfaction avec la démocratie. Cette satisfaction est aussi en baisse selon les données de l’Afrobaromètre.

Les bases de données des enquêtes de l’Afrobaromètre pour 2019-21 ne sont pas encore disponibles. Les dernières données accessibles sur le site Web de l’Afrobaromètre concernent la période 2016-18. Elles couvrent 35 pays d’Afrique subsaharienne et d’Afrique du Nord, mais des données pour d’autres pays sont incluses dans les données des années précédentes. L’analyse dans cet article est basée sur les vagues 5, 6 et 7 de l’enquête de l’Afrobaromètre. La vague 5 a été mise en œuvre entre 2011 et 2013 selon les pays. La vague 6 a eu lieu entre 2014 et 2015. La vague 7 fait référence aux données collectées entre 2016 et 2018. Nous utilisons ces trois vagues de données pour évaluer la robustesse des résultats dans le temps et leur évolution. L’univers d’échantillonnage de l’enquête est composé de citoyens âgés de 18 ans et plus. La plupart des répondants ont des enfants en âge de scolarité. La taille des échantillons est généralement de 1 200 ou 2 400 individus par pays. Avec un échantillon de 1 200 observations, la marge d’erreur est de +/- 2,8 % avec un niveau de confiance de 95 %. Le plan d’échantillonnage est probabiliste aréolaire en grappes, stratifié et à plusieurs degrés.

Pour la vague 7, les données sont disponibles pour 34 pays : Bénin, Botswana, Burkina Faso, Cabo Verde, Cameroun, Côte d’Ivoire, eSwatini (anciennement Swaziland), Gabon, Gambie, Ghana, Guinée, Kenya, Lesotho, Libéria, Madagascar, Malawi , Mali, Maurice, Maroc, Mozambique, Namibie, Niger, Nigéria, São Tomé et Príncipe, Sénégal, Sierra Leone, Afrique du Sud, Soudan, Tanzanie, Togo, Tunisie, Ouganda, Zambie et Zimbabwe. D’autres pays sont couverts lors des vagues précédentes. Selon la vague de d’enquêtes, les pays inclus représentent plus ou moins des trois quarts de la population du continent.

Des statistiques sont fournies dans cet article pour l’ensemble du continent et pour cinq régions. Les cinq régions et la liste des pays par région pour la vague 7 sont les suivantes : (1) Afrique de l’Ouest (Bénin, Burkina Faso, Cap Vert, Côte d’Ivoire, Ghana, Guinée, Liberia, Mali, Niger, Nigeria, Sénégal, Sierra Léon et Togo); (2) Afrique centrale (Cameroun, Gabon et São Tomé et Príncipe) ; (3) Afrique de l’Est (Burundi, Kenya, Tanzanie et Ouganda) ; (4) Afrique australe (Botswana, Lesotho, Madagascar, Malawi, Maurice, Mozambique, Namibie, Afrique du Sud, Swaziland, Zambie et Zimbabwe.); et (5) Afrique du Nord (le Maroc, le Soudan et la Tunisie, en notant que l’Algérie et l’Égypte sont inclues dans la vague 6, mais pas dans la vague 7). La représentativité des pays inclus dans les données n’est donc pas la même pour les cinq régions, et lorsque les statistiques sont fournies par région, dans certains cas, elles peuvent ne pas couvrir exactement le même ensemble de pays au fil du temps.

Dans les enquêtes de l’Afrobaromètre pour 2016-18 et 2014-15, il est d’abord demandé aux répondants s’ils ont été en contact avec une école publique et s’ils ont eu des difficultés à obtenir les services dont ils avaient besoin de la part de l’école. La question exacte est : « Au cours des 12 derniers mois, avez-vous été en contact avec une école publique ? [Si oui] Dans quelle mesure a-t-il été facile ou difficile d’obtenir les services dont vous aviez besoin auprès des enseignants ou des responsables de l’école ? » Les réponses sont codifiées en huit catégories : très facile, facile, difficile, très difficile, pas de contact, ne sait pas, a refusé de répondre (uniquement dans la période 2016-18) et données manquantes. Dans le sondage 2011-13, la question posée est légèrement différente, comme suit : « D’après votre expérience, est-il facile ou difficile d’obtenir les services suivants du gouvernement? Ou n’essayez-vous jamais d’obtenir ces services du gouvernement : une place dans une école primaire publique pour un enfant ? » Une différence importante est que la question en 2011-13 se concentre sur les écoles primaires, tandis que la question en 2016-18 et 2014-15 est plus générale. Une autre différence est que la question en 2011-13 se concentre sur les difficultés à placer un enfant dans une école alors que la question en 2016-18 et 2014-15 est plus générale. Malgré quelques différences dans les questions, on s’attend à une forte corrélation dans les réponses entre enquêtes.

Outre la question de savoir si les répondants ont rencontré des difficultés pour obtenir des services des écoles publiques, il leur est demandé s’ils ont payé des pots-de-vin ou offert d’autres faveurs pour obtenir des services des écoles. Dans les questionnaires de 2016-18 et 2014-15, pour les répondants ayant versé des pots-de-vin ou rendu d’autres faveurs, la question suivante est la suivante : « Et combien de fois, si c’est le cas, avez-vous dû verser un pot-de-vin, offrir un cadeau ou rendre service à un enseignant ou à un responsable de l’école pour obtenir les services dont vous aviez besoin de la part des écoles ? » Les réponses sont codifiées selon huit modalités différentes : jamais, une ou deux fois, quelques fois, souvent, pas de contact, ne sait pas, refuse de répondre et manque. Dans l’enquête pour 2011-13, l’accent est à nouveau mis sur les écoles primaires uniquement, avec la question suivante : « Au cours de l’année écoulée, combien de fois, si jamais, avez-vous dû verser un pot-de-vin, offrir un cadeau ou rendre service à fonctionnaires du gouvernement afin d’obtenir une place dans une école primaire pour un enfant ? » Malgré des différences dans les questions, on s’attend encore une fois à une certaine convergence d’une année à l’autre dans les réponses.

 

Difficultés pour l’obtention des services

Le tableau 1 indique la proportion de répondants rencontrant divers niveaux de difficulté pour obtenir un placement/des services scolaires pour le continent dans son ensemble et par région  (outre le problème de la corruption, de nombreux autres facteurs peuvent amener des ménages à avoir des difficultés à obtenir des services, dont leur coût ou leur éloignement géographique). Les données au niveau des pays sont disponibles auprès des auteurs. Les trois dernières vagues de l’Afrobaromètre sont utilisées pour les estimations. En principe, on ne s’attend pas à des différences majeures dans les résultats entre les différentes séries de données à moins que des initiatives majeures n’aient été mises en œuvre dans des pays spécifiques pour traiter les problèmes, mais certaines différences d’une année à l’autre peuvent résulter du fait que toutes les statistiques ont des écart-types. Le graphique 1 avec trois panneaux fournit une visualisation des tendances au fil du temps en montrant comment les estimations varient entre paires d’années. Le premier nuage de points compare les données des deux premières années (2011-13 et 2014-15). Le deuxième nuage compare les estimations des deux dernières années (2014-15 et 2016-18). Le troisième nuage compare la première et la troisième année de données, et donc couvre quasi une décennie. Dans les trois cas, il existe une corrélation positive entre les estimations, mais il y a des changements pour certains pays[21].

Dans le tableau 1, la dernière colonne représente la part de l’échantillon déclarant des difficultés à obtenir des services. Ceci est calculé en additionnant les catégories de répondants déclarant qu’il était difficile ou très difficile d’obtenir des services et en divisant ces deux catégories par la somme des quatre catégories allant de très facile à très difficile. Dans les trois séries de données, un peu plus d’un répondant sur quatre (27,5 % en 2011-13, 26,8 % en 2014-15 et 27,6 % en 2016-18) déclare avoir rencontré des difficultés pour obtenir les services nécessaires auprès des enseignants ou de l’école. Il s’agit d’une proportion élevée. Il est à noter que dans l’enquête 2011-13, la modalité « aucun contact » était codifiée comme « jamais essayé ». Outre les différences dans les questions mentionnées précédemment, et les différences d’échantillon avec quelques pays participant à une vague mais pas à une autre, cela peut entraîner une divergence dans les estimations des proportions de répondants déclarant des difficultés entre les différentes années. Les taux de difficultés pour obtenir des services des écoles sont les plus élevés en Afrique centrale dans les trois vagues de l’enquête, suivie par l’Afrique de l’Ouest en 2011-13 et 2016-18, et par l’Afrique du Nord en 2014-15.

 

Tableau 1 : Niveaux de difficulté pour obtenir un placement scolaire/des services (%)

Sous-région Données manquantes Très facile Facile Difficile Très difficile N’a pas essayé Ne sais pas Total Parts (*)
2011-13
Afrique de l’Ouest 0,1 15,6 43,4 20,8 7,6 10,6 1,9 100,0 32,4
Afrique de l’Est 25,5 44,7 14,9 4,6 8,0 2,3 100,0 21,8
Afrique australe 0,1 17,9 43,7 18,1 4,3 11,2 4,7 100,0 26,7
Afrique du Nord 25,4 43,8 10,9 4,2 13,4 2,3 100,0 18,0
Afrique centrale 10,2 46,5 22,8 5,1 8,4 6,9 100,0 33,0
Total 0,1 18,7 43,8 18,0 5,7 10,8 3,0 100,0 27,5
2014-15
Afrique de l’Ouest 14,9 25,9 10,0 2,5 46,4 0,3 100,0 23,5
Afrique de l’Est 12,8 25,0 11,1 3,3 47,6 0,1 100,0 27,6
Afrique australe 12,8 18,6 7,9 3,4 57,1 0,3 100,0 26,4
Afrique du Nord 11,7 19,8 10,9 5,3 51,6 0,7 100,0 33,9
Afrique centrale 6,6 26,4 15,4 6,6 45,0 0,1 100,0 39,9
Total 13,4 23,2 10,0 3,4 49,7 0,3 100,0 26,8
2016-18
Afrique de l’Ouest 0,0 7,2 14,5 7,2 2,4 68,7 0,1 100,0 30,7
Afrique de l’Est 0,0 11,6 24,3 8,2 2,6 53,2 0,1 100,0 23,1
Afrique australe 0,5 8,3 17,4 6,4 3,1 63,9 0,4 100,0 27,0
Afrique du Nord 0,0 9,1 15,4 6,3 2,6 66,4 0,1 100,0 26,8
Afrique centrale 0,1 5,9 20,9 11,1 3,4 58,6 0,1 100,0 35,1
Total 0,1 8,5 17,5 7,3 2,6 63,9 0,1 100,0 27,6

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.
(*) Remarque : Voir le texte pour la définition de la mesure « part ».

 

Figure 1 : Comparaisons entre  années des estimations au niveau des pays
pour la part des répondants ayant rencontré des difficultés

(a) 2011-13 et 2014-15

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

 

(b) 2014-15 et 2018-19

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

 

(c) 2011-13 et 2018-19

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

 

 Prévalence de la corruption

Les statistiques sur la part des répondants déclarant avoir payé des pots-de-vin ou rendu d’autres faveurs pour obtenir les services dont ils avaient besoin sont fournies dans le tableau 2. Dans la première des trois vagues utilisées pour l’analyse, la modalité « aucun contact » était codifiée comme « pas au cours de l’année écoulée », ce qui pourrait à nouveau entraîner une certaine divergence dans les estimations des parts de répondants considérés comme ayant payé des pots-de-vin ou rendu d’autres faveurs entre les années. La dernière colonne du tableau représente de nouveau la part de l’échantillon déclarant payer des pots-de-vin ou rendu d’autres faveurs. Cette part est obtenue en additionnant les catégories de répondants déclarant avoir versé des pots-de-vin ou rendu d’autres faveurs une fois, deux fois, et quelques fois ou souvent, et en divisant ces trois catégories par la somme des quatre catégories allant de jamais à souvent. Pour le continent, comme ce fut le cas pour la question sur les difficultés à obtenir des services, les estimations de la part des répondants payant des pots-de-vin ou d’autres faveurs sont du même ordre de grandeur dans le temps, à 15,0 % en 2011-13, 18,6 % en 2014-15 et 17,6 % en 2016-18.

Il existe de nouveau des différences substantielles aux niveaux régional et national. Au niveau régional, la part des personnes interrogées déclarant verser des pots-de-vin ou rendre d’autres faveurs est particulièrement élevée en Afrique centrale, suivie de l’Afrique de l’Ouest. Ce sont aussi des régions où une grande partie des répondants déclarent avoir des difficultés à scolariser leurs enfants. Les parts sont plus faibles dans les autres régions. Au niveau des pays, le graphique 2 affiche les parts de répondants déclarant payer des pots-de-vin ou rendre d’autres faveurs par paires d’années, comme cela a été fait pour les difficultés rencontrées. Les lignes de tendance suggèrent à nouveau et comme on pouvait s’y attendre une corrélation positive au fil du temps dans les estimations au niveau des pays, mais il y a des changements selon les pays.

 

Tableau 2 : Part des répondants ayant payé des pots-de-vin ou autres faveurs pour le placement scolaire/les services (%)

Sous-région Données manquantes Jamais Une ou deux fois Plusieurs fois Souvent Pas cette année Ne sais pas Pas de réponse Total Part (*)
2011-13
Afrique de l’Ouest 0,1 55,6 5,7 3,5 3,2 31,5 0,4 100,0 18,3
Afrique de l’Est 61,3 8,0 4,6 2,3 23,3 0,5 100,0 19,5
Afrique australe 0,1 59,0 4,2 1,9 1,0 33,2 0,6 100,0 10,7
Afrique du Nord 61,2 2,7 1,8 1,7 31,8 0,8 100,0 9,2
Afrique centrale 0,1 46,9 9,4 4,5 3,2 35,0 1,0 100,0 26,7
Total 0,1 58,0 5,1 2,9 2,2 31,2 0,5 100,0 15,0
2014-15
Afrique de l’Ouest 0,8 36,5 6,0 4,3 1,6 46,4 4,4 100,0 24,6
Afrique de l’Est 0,7 45,1 3,8 1,8 0,9 47,6 0,0 100,0 12,7
Afrique australe 2,0 36,0 2,3 1,1 1,2 57,1 0,4 100,0 11,2
Afrique du Nord 0,1 38,8 4,2 3,0 1,6 51,6 0,7 0,1 100,0 18,4
Afrique centrale 2,5 35,7 9,7 4,5 2,6 45,0 0,1 100,0 31,9
Total 1,0 38,6 4,6 2,9 1,4 49,7 2,0 100,0 18,6
2016-18
Afrique de l’Ouest 0,0 23,9 4,1 2,4 0,9 68,7 0,0 0,0 100,0 23,5
Afrique de l’Est 0,3 41,4 2,7 1,5 0,7 53,2 0,0 0,0 100,0 10,7
Afrique australe 0,0 28,6 3,7 2,0 0,8 63,9 0,4 0,6 100,0 18,5
Afrique du Nord 0,0 31,0 1,3 0,7 0,5 66,4 0,2 0,0 100,0 7,3
Afrique centrale 0,0 30,3 4,0 4,4 2,5 58,6 0,1 0,1 100,0 26,6
Total 0,1 29,5 3,5 2,0 0,8 63,9 0,1 0,1 100,0 17,6

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.
(*) Remarque : Voir le texte pour la définition de la mesure « part ».

 

 

Figure 2 : Comparaisons entre années des estimations au niveau des pays
pour la part des répondants payant des pots-de-vin ou autres faveurs

 

(a) 2011-13 et 2014-15

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

 

(b) 2014-15 et 2018-19

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

  

(c) 2011-13 et 2018-19

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

 

Il existe une relation claire entre les difficultés rencontrées pour obtenir des services et le payement de pots-de-vin ou autres faveurs. Le tableau 3 fournit des statistiques sur la part des répondants payant des pots-de-vin en fonction du niveau de difficulté rencontré pour obtenir des services. La somme des taux par ligne ne totalise pas 100 %, car ici l’accent est mis sur la mesure des taux de petite corruption parmi chacune des différentes catégories de répondants par degré de difficulté à obtenir des services. La proportion de répondants payant des pots-de-vin ou rendant d’autres faveurs est beaucoup plus élevée parmi ceux déclarant des difficultés à obtenir des services, suggérant comme on pouvait s’y attendre que les pots-de-vin payés ou autres faveurs rendues visent au moins en partie à résoudre ces difficultés. En d’autres termes, certains enseignants ou responsables scolaires créent probablement des difficultés pour bénéficier des pots-de-vin ou autres faveurs.

 

 

Tableau 3 : Part des répondants payant des pots-de-vin ou autres faveurs par niveau de difficulté à obtenir un placement/des services éducatifs (%)

Sous-région Données manquantes Très facile Facile Difficile Très difficile N’a pas essayé Ne sais pas Total
2011-13
Afrique de l’Ouest 18,9 8,7 12,9 31,4 41,9 7,0 7,6 18,3
Afrique de l’Est 11,3 20,1 32,1 32,3 6,2 1,9 19,5
Afrique australe 4,5 7,1 7,7 20,9 23,3 4,0 4,3 10,7
Afrique du Nord 21,6 3,3 8,0 23,2 29,9 5,1 14,0 9,2
Afrique centrale 17,7 19,4 46,2 41,8 13,3 9,8 26,7
Total 14,7 7,8 11,6 27,6 35,4 5,8 6,2 15,0
2014-15
Afrique de l’Ouest 15,9 22,9 35,2 52,2 1 24,6
Afrique de l’Est 4,2 6,5 27,9 40,1 51,5 12,7
Afrique australe 3,8 7,1 26 25,8 22,4 11,2
Afrique du Nord 6,8 9,1 28,6 57,9 16,4 18,4
Afrique centrale 16,7 16,6 57,2 50,1 31,9
Total 9,6 14,3 31,4 45,4 11,3 18,6
2016-18
Afrique de l’Ouest 10,8 16,5 41,0 51,8 2,5 23,5
Afrique de l’Est 3,9 7,0 25,1 30,2 0,0 10,7
Afrique australe 98,4 10,6 14,4 33,6 31,2 18,0 18,5
Afrique du Nord 1,4 5,7 17,1 13,7 0,0 7,3
Afrique centrale 19,6 20,6 35,7 46,0 0,0 26,6
Total 98,4 8,1 12,5 33,7 38,5 9,6 17,6

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.

 

Il est aussi intéressant de voir qui verse des pots-de-vin selon le statut socio-économique des répondants. Les répondants sont classés à l’aide d’une analyse factorielle en cinq quintiles de richesse, du plus pauvre (quintile 1) au plus riche (quintile 5). Les quintiles sont spécifiques à chaque pays pour éviter que la plupart des répondants de certains pays ne se situent en bas ou en haut de l’échelle. En d’autres termes, nous comparons la richesse des répondants à celle des autres répondants du même pays. Aucune tendance claire et cohérente n’émerge pour les trois années de données. En 2011-13, en général, la probabilité de payer des pots-de-vin est plus élevée pour les répondants relativement plus pauvres, mais l’inverse est observé en 2014-15 et en 2016-18. De plus, les modèles ne sont pas toujours homogènes. Dans l’ensemble, sur les trois années de données combinées, il ne semble pas que les répondants plus pauvres ou plus riches soient systématiquement plus susceptibles de payer des pots-de-vin ou de rendre d’autres faveurs. Pour les deux dernières vagues, la probabilité de payer des pots-de-vin ou de rendre d’autres faveurs est un peu plus élevée pour les personnes plus aisées, qui ont aussi davantage les moyens de répondre aux demandes de corruption des employés des écoles. Dans la section qui suit, une analyse de régression est effectuée pour évaluer la corrélation à la marge entre diverses caractéristiques des répondants et la probabilité de rencontrer des difficultés et de payer des pots-de-vin ou autres faveurs.

 

 

 

Tableau 4 : Part des répondants payant des pots-de-vin payés ou autres faveurs pour le placement/les services scolaires (%)

Sous-région Données manquantes Jamais Une ou deux fois Plusieurs fois Souvent Pas cette année Ne sais pas Pas de réponse Total Part (*)
2011-13
Quintile 1 (plus pauvres) 0,0 59,1 5,1 2,8 1,6 30,7 0,5 0,1 100,0 13,9
Quintile 2 0,2 56,9 5,9 3,9 2,8 29,9 0,4 0,0 100,0 18,2
Quintile 3 0,1 56,5 5,9 3,3 3,0 30,7 0,5 0,0 100,0 17,8
Quintile 4 0,0 57,5 6,0 2,6 2,1 31,5 0,3 0,0 100,0 15,7
Quintile 5 (plus riches) 0,1 61,1 3,3 1,8 1,3 32,1 0,4 0,0 100,0 9,5
Total 0,1 58,3 5,2 2,9 2,1 31,0 0,4 0,0 100,0 14,8
2014-15
Quintile 1 (plus pauvres) 0,6 36,2 3,3 1,4 1,3 56,7 0,4 0,0 100,0 14,2
Quintile 2 0,7 42,9 3,8 1,8 1,0 48,9 0,9 0,0 100,0 13,4
Quintile 3 1,1 37,5 5,6 3,9 1,3 48,0 2,7 0,0 100,0 22,3
Quintile 4 1,2 38,0 5,4 3,4 1,3 47,1 3,6 0,0 100,0 20,9
Quintile 5 (plus riches) 1,0 39,3 3,8 3,1 1,6 50,4 0,8 0,0 100,0 17,8
Total 1,0 38,6 4,6 2,9 1,4 49,7 2,0 0,0 100,0 18,6
2016-18
Quintile 1 (plus pauvres) 0,2 28,3 2,7 1,6 0,9 66,1 0,1 0,0 100,0 15,5
Quintile 2 0,2 33,1 3,1 1,7 0,7 61,3 0,0 0,0 100,0 14,1
Quintile 3 0,0 30,0 4,0 2,0 0,9 63,1 0,1 0,0 100,0 18,5
Quintile 4 0,0 28,4 4,0 2,5 1,0 64,1 0,0 0,0 100,0 20,8
Quintile 5 (plus riches) 0,0 27,9 3,8 2,2 0,7 65,3 0,1 0,0 100,0 19,5
Total 0,1 29,6 3,5 2,0 0,8 63,9 0,1 0,0 100,0 17,6

Source : Auteurs, sur la base des données de l’Afrobaromètre.
(*) Remarque : Voir le texte pour la définition de la mesure « part ».

 

 

Analyse de régression

Pour évaluer la relation entre les caractéristiques des répondants et la probabilité de rencontrer des difficultés dans la prestation de services et le paiement de pots-de-vin ou autres faveurs, une analyse de régression est effectuée. L’analyse repose sur une spécification probit simple pour que les résultats soient plus facilement interprétables (les conclusions ne changent pas fondamentalement avec un modèle de probit ordonné). Les impacts potentiels marginaux à la moyenne de l’échantillon (dF/dX) sont présentés dans le tableau 5. Par exemple, dans la régression sur les difficultés rencontrées, un coefficient de 0,05 impliquerait que la caractéristique du répondant (par rapport à un répondant de la catégorie de référence avec laquelle les comparaisons sont faites) est associée à une augmentation de la probabilité de rencontrer des difficultés de cinq points de pourcentage, en maintenant constantes les autres caractéristiques du répondant. Ces estimations sont des corrélations qui n’impliquent pas nécessairement une causalité. Les associations mesurées ne sont pas nécessairement des impacts comme on pourrait les observer avec des analyses expérimentales sur base de placement aléatoire. Néanmoins, certaines des associations semblent assez robustes.

Quatre régressions sont estimées : La première considère les corrélats d’éprouver des difficultés à obtenir des services. La seconde considère les corrélats du paiement de pots-de-vin ou autres faveurs rendues, sans information parmi les variables explicatives indiquant si le répondant a rencontré des difficultés. La troisième régression considère les corrélats du paiement de pots-de-vin ou autres faveurs rendues en incluant dans les variables explicatives si le répondant a rencontré des difficultés. La dernière régression considère les corrélats du paiement de pots-de-vin ou autres faveurs rendues uniquement parmi les répondants qui ont déclaré éprouver des difficultés à obtenir des services. Sans entrer en détail dans une discussion de l’ensemble des résultats, plusieurs associations ressortent de l’analyse :

  • Sexe : lorsque les effets sont statistiquement significatifs, les femmes sont moins susceptibles que les hommes de déclarer avoir rencontré des difficultés et elles sont également moins susceptibles de payer des pots-de-vin ou de rendre des faveurs.
  • Âge des répondants : Les répondants plus jeunes ont tendance à être plus susceptibles de rencontrer des difficultés et de payer des pots-de-vin ou de rendre des faveurs. Diverses explications pourraient conduire à ces effets. Par exemple, il se pourrait que les répondants plus âgés soient mieux établis dans la communauté, ce qui pourrait rendre les responsables scolaires moins susceptibles d’exiger des pots-de-vin ou autres faveurs pour les services qu’ils fournissent, mais d’autres facteurs pourraient être à l’œuvre.
  • Éducation : il n’y a pas d’associations systématiques et consistantes entre l’éducation du répondant et la probabilité d’avoir des difficultés. Pour les payement de pots-de-vin et autres faveurs, la plupart des coefficients ne sont pas statistiquement significatifs.
  • Religion : une association entre religion et les difficultés ou le paiement des pots-de-vin ou autres faveurs est observée pour une vague de l’enquête, mais pas les deux autres. Par contre, les répondants qui sont moins religieux ou pratiquent moins souvent leur religion semblent plus susceptibles de verser des pots-de-vin ou autres faveurs que ceux qui déclarent être très religieux ou pratiquent leur religion plus souvent (l’effet ne tient cependant pas lorsque l’analyse est effectuée uniquement pour ceux qui ont déclaré avoir rencontré des difficultés). Cela pourrait être dû au fait que pratiquement toutes les religions considèrent que verser des pots-de-vin ou rendre des faveurs pour obtenir des services est inapproprié. Une autre explication pourrait être que les répondants les plus religieux choisissent davantage des écoles affiliées avec leur religion qui pourraient avoir des taux de corruption au sein de leur personnel plus faible. Cette hypothèse ne peut pas être testée formellement parce que la base de données n’indique pas le type d’école utilisée, et les effets ne sont pas systématiques.
  • Quintiles de richesse : En 2011-13, les répondants les plus pauvres sont plus susceptibles de rencontrer des difficultés pour obtenir des services et payer des pots-de-vin, mais ce n’est pas le cas les deux autres années. Les associations ne sont donc pas systématiques. Cependant, les coefficients associés au fait que certains répondants bénéficient de transferts suggèrent que ces répondants qui sont souvent de milieu un peu plus aisé ont moins de difficultés à obtenir des services et sont plus enclins à payer des pots-de-vin.
  • Race : Certaines différences sont observées selon la race, mais cela ne s’observe pas nécessairement pour l’ensemble des vagues de l’enquête.
  • Profession : Les répondants qui s’identifient comme professionnels sont moins susceptibles de déclarer avoir des difficultés à obtenir des services, peut-être parce qu’ils utilisent davantage les services d’écoles privées, auquel cas il est probable qu’ils payent déjà un matricule pour la scolarisation de leurs enfants, ce qui réduirait les incitations à la corruption. Les corrélations avec le paiement de pots-de-vin ou autres faveurs ne sont pas statistiquement significatives dans de nombreux cas.
  • Difficulté à obtenir des services : Lorsque cette variable est inclue dans les variables explicatives, il existe une association positive claire entre le fait de rencontrer des difficultés pour obtenir des services et le payement de pots-de-vin ou autres faveurs. Les deux variables peuvent dépendre l’une de l’autre. Rencontrer des difficultés est une raison pour payer des pots-de-vin ou autres faveurs, mais le fait de payer des pots-de-vin ou autres faveurs peut également amener les répondants à déclarer avoir rencontré des difficultés pour l’obtention de services éducatifs.
  • Services dans la communauté : Les répondants qui résident dans des communautés avec une meilleure accessibilité à différents services déclarent avoir moins de difficultés à obtenir les services dont ils ont besoin, mais ce n’est pas observé dans les trois vagues (pour d’autres services, la relation est plus systématique). Bien que plusieurs autres coefficients soient statistiquement significatifs, il n’y a pas de relation claire entre la disponibilité de services au niveau local et le paiement de pots-de-vin ou autres faveurs.
  • Perceptions : Les répondants déclarant que les conditions économiques s’améliorent sont moins susceptibles d’avoir des difficultés pour obtenir les services et de payer des pots-de-vin. Ceux qui pensent que la corruption est en hausse sont plus susceptibles d’avoir des difficultés à obtenir les services (ce qui peut expliquer leur perception), mais moins susceptible de payer des pots-de-vin lorsqu’ils ont des difficultés (peut-être parce qu’ils veulent lutter contre la corruption). Les répondants qui déclarent que la sécurité est un problème sont davantage susceptibles de payer des pots-de-vin. La relation entre le manque de sécurité et la probabilité de rencontrer des difficultés et de payer des pots-de-vin ou autres faveurs semble assez systématique, indiquant que dans des contextes de fragilité et de conflit, la corruption tend à être plus répandue.

 

Tableau 5 : Corrélats des difficultés à obtenir des services et de la corruption, régressions probit (effets marginaux dF/dX)

Difficulté à obtenir des services Payement de pots-de-vin ou faveurs (sans la variable des difficultés dans les corrélats) Payement de pots-de-vin ou faveurs (avec la variable des difficultés dans les corrélats) Payement de pots-de-vin ou faveurs pour les répondants ayant eu des difficultés
  2011-2013 2014-2015 2016-2018 2011-2013 2014-2015 2016-2018 2011-2013 2014-2015 2016-2018 2011-2013 2014-2015 2016-2018
Genre (réf. homme)
Femme NS -0,034 -0,058 NS -0,059 NS NS -0,042 NS NS NS NS
Age (réf. 18-25)
26 à 35 NS -0,045 -0,1 0,056 -0,117 NS NS -0,1 NS 0,079 -0,185 NS
36 à 45 -0,047 -0,059 -0,186 0,051 -0,103 NS NS -0,074 NS NS -0,103 NS
46 à 55 -0,115 -0,083 -0,237 NS -0,199 -0,266 NS -0,186 -0,214 NS -0,234 -0,314
56 à 65 -0,114 -0,165 -0,226 -0,074 -0,184 -0,274 -0,078 -0,115 -0,234 NS -0,191 -0,193
66 et davantage -0,156 -0,132 -0,144 -0,144 -0,185 -0,38 -0,141 -0,16 -0,351 NS NS -0,392
Éducation (réf. aucune)
Éducation informelle NS 0,099 NS NS NS NS NS NS NS 0,137 NS NS
Éducation primaire NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS
Éducation secondaire -0,076 0,076 NS NS 0,085 NS NS NS NS NS 0,147 NS
Éducation tertiaire -0,098 NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS
Religion (réf. aucune)
Catholique 0,147 NS NS 0,235 NS NS 0,235 NS NS NS NS NS
Autre chrétien 0,169 NS NS 0,244 NS NS 0,238 NS NS NS NS NS
Musulman 0,111 NS NS 0,206 NS NS 0,209 NS NS NS NS NS
Traditionnel/ethnique 0,194 -0,278 NS 0,181 NS NS NS NS NS NS NS NS
Autre NS NS NS 0,311 NS NS 0,326 NS -0,201 NS NS NS
Religiosité (réf. maximum)
Religion pas très importante 0,145 0,324 0,318 0,196
Religion importante NS 0,14 0,144 NS
Pratique: annuelle ou moins NS 0,064 0,097 NS
Pratique: mensuelle NS 0,116 0,176 NS
Pratique: hebdomadaire NS NS NS NS
Richesse (réf. plus pauvre)
Quintile 2 NS -0,058 NS 0,103 NS NS 0,112 NS NS NS NS NS
Quintile 3 -0,062 NS NS 0,093 NS NS 0,12 NS NS 0,116 NS NS
Quintile 4 -0,051 NS NS 0,077 NS NS 0,109 NS NS 0,136 NS -0,182
Quintile 5 (plus riche) -0,118 NS NS NS NS NS 0,091 NS NS NS NS NS
Envoi de fonds (réf. non) -0,059 NS 0,142 0,21 0,192 0,216 NS 0,251
Race (réf. noire)
Arabe NS NS NS -0,298 NS -0,503 -0,38 NS -0,523 -0,447 NS NS
Métis NS NS -0,205 -0,349 -0,198 -0,239 -0,364 NS -0,198 -0,281 NS NS
Blanc NS NS NS -0,389 NS -0,531 -0,337 NS NS NS NS NS
Autre NS -0,257 NS NS NS 0,64 NS NS 0,724 NS NS
Occupation (réf. aucune)
Étudiant NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS
Au domicile -0,192 NS NS -0,164 0,156 NS -0,208 0,153 NS NS NS NS
Agriculture NS -0,096 NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS
Commerce NS NS NS NS NS NS NS 0,133 NS NS NS 0,235
Travailleur non qualifié NS NS NS NS NS NS NS 0,143 NS NS NS NS
Travailleur qualifié -0,152 NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS
Professionnel -0,265 -0,189 -0,179 NS NS NS NS 0,137 NS NS NS NS
Dirigeant -0,255 -0,186 NS NS NS NS NS 0,223 NS NS NS NS
Autre -0,232 NS NS -1,68 0,203 NS -1,293 0,19 NS NS NS NS
Difficulté (réf. très simple)
Simple 0,167 0,171 0,099
Difficile 0,547 0,973 0,762
Très difficile 0,674 1,257 0,911
Location (réf. rural)
Urbain -0,07 0,118 0,102 -0,083 0,081 NS -0,06 0,055 NS NS 0,097 NS
Services locaux (réf. le moins)
Quintile 2 -0,057 -0,087 NS NS NS NS NS NS NS NS NS NS
Quintile 3 NS -0,095 NS 0,083 NS NS 0,092 NS NS NS NS NS
Quintile 4 0,075 -0,118 NS 0,072 -0,073 NS 0,072 NS NS NS NS NS
Quintile 5 (le plus) 0,07 -0,201 NS 0,127 -0,089 0,09 0,121 NS 0,096 0,118 NS NS
Perceptions (réf. non)
Économie en hausse -0,129 -0,131 -0,227 NS NS NS NS NS NS -0,239 -0,217 NS
Corruption en hausse 0,344 NS NS NS NS NS -0,492 0,562
Sûreté communauté (réf. le moins)
Niveau moyen de sûreté -0,122 -0,184 -0,114 -0,183 -0,271 -0,212 -0,152 -0,23 -0,195 -0,208 -0,223 -0,126
Communauté plus sûre -0,241 -0,374 -0,306 -0,385 -0,492 -0,386 -0,351 -0,39 -0,318 -0,381 -0,344 -0,29
Nombre d’observations 43,194 22,994 15,799 34,974 22,001 15,800 32,579 21,971 15,760 8,847 6,461 4,214

Source : Auteurs, sur la base des données d’Afrobaromètre.
Remarque : NS signifie que l’impact marginal n’est pas statistiquement significatif au seuil de 10 %.

 

Conclusion

Cet article est publié dans le cadre d’un  numéro de la revue Educatio portant sur la mutation des institutions et la crise de l’autorité. En Afrique, l’abus de pouvoir par les autorités, et en particulier la corruption dans la prestation de services de base, est probablement l’une des raisons menant à la crise de l’autorité qui fait l’objet de ce numéro de la revue Educatio. La corruption est malheureusement courante dans un large éventail de services. Elle peut avoir lieu à une grande échelle, mais elle est également observée au niveau local dans les transactions quotidiennes, auquel cas elle est parfois qualifiée de « petite » corruption (petty corruption en anglais). Ce type de corruption concerne souvent des pots-de-vin, des cadeaux ou des faveurs que les utilisateurs des services doivent payer aux prestataires de service pour avoir accès aux services. Mais la corruption peut aussi prendre des formes plus sévères, y compris l’exploitation sexuelle des utilisateurs des services.

Cet article a fourni un diagnostic de base de la corruption au niveau local dans les services éducatifs en Afrique en utilisant les données des trois dernières séries d’enquêtes de l’Afrobaromètre. Un peu plus d’un répondant sur quatre rencontrent des difficultés pour obtenir les services nécessaires de la part des enseignants ou responsables de l’école, et environ un répondant sur cinq déclarent payer des pots-de-vin ou autres faveurs pour l’obtention de services. Il existe une forte relation entre les difficultés rencontrées pour obtenir des services et le versement de pots-de-vin ou autres faveurs rendues, ce qui suggère, comme on pouvait s’y attendre, que les pots-de-vin ou autres faveurs sont payés en partie pour résoudre ces difficultés (ou éventuellement que certains enseignants ou responsables d’écoles peuvent créer des difficultés pour bénéficier des pots-de-vin ou autres faveurs). Il n’y a pas d’améliorations dans le temps vers une réduction des difficultés à obtenir des services et des paiements de pots-de-vin ou autres faveurs.  En 2011-13, les individus les plus défavorisés sont particulièrement susceptibles d’éprouver des difficultés à obtenir les services dont ils ont besoin, et ils sont davantage victimes de la corruption, mais c’est moins le cas dans les deux autres vagues de l’enquête utilisées pour l’analyse dans cet article.

Un résultat de l’analyse économétrique probablement intéressant pour les lecteurs de cette revue est une association non pas entre la religion des répondants et la probabilité qu’ils payent des pots de vin ou autres faveurs, mais entre leur degré de religiosité et cette probabilité. La religion catholique, comme les autres religions, considère que demander des pots-de-vin ou d’autres faveurs pour l’offre de services n’est pas éthique, mais le payement de tels pots-de-vin par les utilisateurs de services doit lui aussi être évité autant que faire se peut. L’analyse économétrique suggère qu’après avoir contrôlé pour les associations avec d’autres caractéristiques, les répondants moins religieux ou qui pratiquent moins souvent leur religion sont davantage susceptibles de verser des pots-de-vin ou de rendre d’autres faveurs pour obtenir des services que les répondants qui déclarent être très religieux ou pratiquent leur religion plus souvent. Des résultats similaires ont été obtenus par l’un des auteurs dans une analyse séparée portant sur les comportements altruistes des individus, dont le volontariat, les dons aux organisations charitables, et l’aide apportée aux personnes que l’individu ne connait pas. L’affiliation religieuse ne semble pas affecter ces comportements, mais un plus haut degré de religiosité est associé à des comportements plus altruistes[22]. Il ne faut pas exagérer l’importance de ce type de résultats, d’autant plus que les analyses ne sont qu’associatives et non causales. Mais l’hypothèse que les personnes plus religieuses pourraient aident à lutter contre la corruption dans les services de base en n’y succombant pas est intéressante et mériterait des analyses plus approfondies. L’éducation et la formation chrétiennes, comme celles des autres religions, pourraient contribuer à la lutte contre la corruption non seulement dans la dénonciation de la corruption, mais aussi en encourageant les individus à approfondir leur foi et à la mettre en pratique, y compris via le refus du paiement de pots-de-vin et autres faveurs, malgré les implications que ce refus pourrait avoir.

Les enquêtes de l’Afrobaromètre ne disposent pas d’informations sur la nature exacte de la petite corruption (qu’elle prenne la forme d’un pot-de-vin, d’un cadeau ou d’une faveur et le type de faveur demandée par les prestataires de services), ni sur le montant exact des pots-de-vin ou la valeur des cadeaux ou faveurs demandés aux utilisateurs de service. Mais les données peuvent être utilisées pour évaluer les tendances de la petite corruption au fil du temps et si certains types d’individus sont plus susceptibles d’être touchés que d’autres. Le diagnostic de la corruption dans les écoles fourni dans cet article ne suggère pas ce qui pourrait être fait en pratique pour réduire la corruption[23], et quel pourrait être l’impact de la corruption sur les utilisateurs de services, mais il confirme que la corruption dans les services d’éducation reste un problème grave en Afrique qui requiert une plus grande attention.

 

 

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Wodon, Q., C. Montenegro, H. Nguyen, and A. Onagoruwa. 2018b. Educating Girls and Ending Child Marriage: A Priority for Africa, The Cost of Not Educating Girls Notes Series, Washington, DC: The World Bank.

World Bank. 2000. Can Africa Claim the 21st Century? Washington, DC : The World Bank.

World Bank. 2010. Africa Development Indicators 2010: Silent and Lethal – How Quiet Corruption Undermines Africa’s Development Efforts. Washington, DC: The World Bank.

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World Bank. 2021. The Changing Wealth of Nations 2021: Managing Assets for the Future. Washington, DC: The World Bank.

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[1] Les auteurs sont respectivement Consultant et Lead Economist à la Banque mondiale. Le second auteur est aussi dans le cadre de son volontariat Distinguished Research Affiliate avec Loyola University New Orleans et responsable pro bono du projet Global Catholic Education. Cet article est basé en partie sur une étude réalisée à la Banque mondiale, cependant l’analyse et les opinions exprimées n’engagent que les auteurs de l’article et non pas la Banque mondiale, ses directeurs exécutif ou les pays qu’ils représentent.

[2] Lange et al. (2018), World Bank (2021).

[3] UNESCO Institute of Statistics (2019). Sur les conséquences de la non-scolarisation en particulier pour les filles, voir Wodon et al. (2018a, 2018b).

[4] World Bank (2019). Voir aussi World Bank (2018) et pour l’Afrique, Bashir et al. (2018).

[5] Azevedo et al. (2021).

[6] Les données ne permettent pas de distinguer le niveau de corruption pour différents prestataires de services (par exemple publics, religieux, ou privés non religieux) au sein d’un même secteur, mais plus généralement, pour une analyse de la contribution de l’Église catholique dans les secteurs de l’éducation, de la santé, et de la protection sociale, voir Wodon (2022). Pour le secteur de l’éducation, voir aussi Wodon (2020, 2021).

[7] Soreide (2014). Sur les normes sociales et la petite corruption dans la prestation de services, voir Baez-Camargo et al. (2020).

[8] Voir Stahl et al. (2017) et Commission économique des Nations Unies pour l’Afrique (2016).

[9] Banque mondiale (2017). Voir également Banque mondiale (2010) pour l’Afrique subsaharienne

[10] Andersen et al. (2020).

[11] d’Agostino et al. (2016).

[12] Voir Justesen et Bjornskov (2014), Peiffer et Rose (2018).

[13] Voir par  exemple Chêne (2019).

[14] Gokcekus and Ekici (2020).

[15] Ko et Moon (2014).

[16] Voir Hofmann et Pattel (2021) pour le Nigeria.

[17] G20 Interfaith Forum (2019). Voir aussi Marshall (2013).

[18] Six indicateurs de suivi pour la gouvernance sont utilisés par la Banque mondiale : (i) Voix and responsabilité; (ii) Stabilité politique et absence de violence ; (iii) efficacité du gouvernement ; (iv) Qualité des lois ; (v) Etat de droit ; et (vi) Lutte contre la corruption. Sur le premier de ces indicateurs s’est amélioré sensiblement de 2000 à 2019.

[19] Afrobaromètre et Transparency International (2015, 2019).

[20] Keulder et Mattes (2021).

[21] Pour l’ensemble des pays, il existe comme prévu de fortes corrélations entre les résultats des différentes vagues de l’enquête. Mais au niveau des pays, les estimations peuvent changer d’une année à l’autre. Cela suggère qu’il faut être prudent dans l’utilisation des données d’une seule vague pour évaluer l’ampleur de la corruption. Une image plus fiable est susceptible d’émerger avec l’utilisation de plusieurs vagues de données et de l’exploration de facteurs spécifiques aux pays qui peuvent contribuer à des changements dans les estimations au fil du temps.

[22] Nguyen et Wodon (2018).

[23] Sur les stratégies pour réduire la corruption, voir Chêne (2019).

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Pour citer cet article

Référence électronique
Ada Nayihouba et Quentin Wodon , « La corruption dans les écoles en Afrique : Ampleur et corrélats », Educatio [En ligne], 12 2022.
URL : http://revue-educatio.eu

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