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From a sample of 34 countries over the period 2002-2017, an ordinary least squares panel estimation of the model leads to the following results: (i) any increase of one point of the level of corruption leads directly to a reduction of just over two points in adjusted net saving per capita in Africa. This result confirms the moralistic theory which highlights the fact that by abrading the productive base of the economy, corruption thus contributes to the deterioration of inter-temporal social welfare in Africa. (ii) \end{abstract} \keywords{corruption, inter-temporal social well-being, adjusted net savings, } \begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark} \end{textblock*} \begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) \textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}} \end{textblock*} \let\tabcellsep& \par Evaluation de L'incidence de la Corruption sur le Bien-Etre Intertemporel en Afrique \section[{Mouhamed Mbouandi Njikam}]{Mouhamed Mbouandi Njikam}\par Résumé-L'objectif de ce papier est d'évaluer l'incidence de la corruption sur le bien-être social en Afrique. A partir d'un échantillon de 34 pays sur la période 2002-2017, une estimation en panel par les moindres carrées ordinaires du modèle suivant plusieurs variantes permet d'aboutir aux résultats suivant: (i) tout accroissement d'un point du niveau de corruption entraîne une réduction d'un peu plus de deux points de l'épargne nette ajustée par tête en Afrique. Ce résultat confirme la théorie moraliste qui met en exergue le fait qu'en érodant la base productive de l'économie, la corruption contribue ainsi à la dégradation du bien-être social intertemporel. (ii) une influence positive du PIB par tête retardé, une influence négative des rentes des ressources naturelles et de l'appartenance à la sous-région Afrique centrale, sur le taux d'épargne nette ajustée par tête. (iii) une plus forte dotation en ressources naturelles, entraine, à travers son effet négatif sur l'accumulation du capital humain et les conflits sociopolitiques qu'elle engendre, des niveaux de bien-être social plus faibles. Ainsi pour que les ressources naturelles puissent contribuer à un accroissement durable du bien-être, il faudrait que les rentes issues de l'extraction de ces ressources soient réinvesties dans l'accumulation des autres formes de capitaux productifs. \section[{Introduction}]{Introduction}\par Il ressort des analyses théoriques que la corruption a un effet ambigu sur le bien-être social intertemporel. D'un côté, la théorie fonctionnaliste émet l'argument selon lequel, en « huilant » les rouages de l'activité économique à chaque période du temps, la corruption contribue à améliorer le bien-être social intertemporel dans l'économie (Acemoglu et Verdier, 2000; \hyperref[b13]{Ehrlich et Lui, 1999;} {\ref Lui, 1985;} {\ref Huntington, 1968;} {\ref Leys, 1965;} {\ref Leff, 1964)}. De l'autre côté, la théorie moraliste montre que en érodant la base productive, la corruption réduit considérablement le bien-être social intertemporel dans l'économie (Aidt, 2010). Au vue de cette ambiguïté, il semble logique d'évaluer empiriquement l'effet réel de la corruption sur le bien-être social intertemporel. Cette évaluation empirique se fera dans le cadre des économies africaines, car dans l'ensemble, depuis le début des années 80, ces économies ont subi une décroissance continue de leur bien-être social intertemporel caractérisée par un taux d'épargne nette ajustée moyen négatif (Dietz et {\ref Neumayer, 2004)}. Il s'agit dans cet article, tout en s'intéressant aux spécificités régionales, de procéder à une évaluation empirique de l'effet de la corruption sur le bien-être social inter-temporel dans les économies africaines.\par La suite de l'article est organisée en deux sections. La section 1 sera consacrée aux aspects méthodologiques de l'analyse de l'effet de la corruption sur le bien-être social inter-temporel, tandis que la section 2 portera sur l'analyse et la présentation des résultats empiriques obtenus. a non décroissance du bien-être social intertemporel constitue l'objectif d'équité intra et intergénérationnel qu'implique le développement soutenable {\ref (Faucheux et No??l, 1995)}. Cet objectif d'équité intra et intergénérationnel correspond par ailleurs aux deux dimensions économique et social traditionnellement associées au développement soutenable. Cet objectif implique que, tenant compte de sa démographie, chaque génération devrait transmettre aux générations futures un niveau de bien-être social au moins égal à celui dont elle a hérité. L II. Corruption et Bien-Etre Social Inter-Temporel : les Aspects Méthodologiques L'objectif principal de cette section est de mettre en exergue la démarche méthodologique adoptée pour évaluer l'influence de la corruption sur le bien-être social inter-temporel en Afrique. Bien avant de présenter les différentes variables entrant dans la formalisation du modèle retenu, il semble logique de tout d'abord marquer un temps d'arrêt afin de passer en revue les fondements théoriques de ce modèle. \section[{a) Fondements théoriques et choix du modèle ? Choix du modèle}]{a) Fondements théoriques et choix du modèle ? Choix du modèle}\par Des travaux empiriques ont été consacrés à l'évaluation de l'effet de la corruption sur le bien-être social, notamment celle d'Aidt (2010) et celle de Mutasçu et Danuletiu (2010). La différence fondamentale entre ces deux travaux repose sur l'approche de mesure de bien-être social adoptée par chacun. L'étude de Aidt (2010) est fondée sur l'approche du revenu ajusté tandis que l'étude de Mutasçu et Danuletiu (2010) est basée sur l'approche du développement humain. Chacune de ces approches de mesure du bien-être social regorge des avantages et des inconvénients.\par L'approche du développement humain, fondée sur le concept de capabilités de Sen, conduit à la mise en oeuvre de l'indice du développement humain (IDH). L'IDH est un indice composite et non monétaire de bien-être social construit à partir des moyennes du revenu par tête et des indicateurs de santé et d'éducation. Cet indice regorge de sérieuses limites, parmi lesquels on peut tout d'abord relever la limite commune à tous les indices composites. En effet comme tout indice composite, l'IDH évalue et intègre différentes composantes du bien-être de la même façon pour tous les individus et ignore ainsi les évaluations individuelles que les individus peuvent donner à chacune des composantes du bien-être {\ref (Fleurbaey, 2009)}. Bien plus encore, l'IDH permet juste de cerner le niveau du bien-être au sein d'une économie à un instant donné, mais ne donne aucune indication sur le bien-être des générations futures, et n'a donc aucune dimension inter-temporelle {\ref (Aidt, 2010;} {\ref Gnègnè, 2009;} {\ref Fleurbaey, 2009)}.\par Par ailleurs, l'approche du revenu ajusté est fermement liée au bien-être économique et est fondée sur l'idée selon laquelle, les différents stocks de capitaux d'une économie (notamment le capital manufacturé, humain et naturel) et la manière dont ils sont gérés déterminent le bien-être inter-temporel des individus {\ref (Fleurbaey, 2009)}. Les indicateurs issus de cette approche (à l'exemple de l'épargne nette ajustée) sont explicitement focalisés sur la dimension intertemporelle du bien-être social et peuvent contrairement aux autres indicateurs (comme l'IDH), être reliés directement à la mesure de la soutenabilité faible du développement {\ref (Dasgupta, 2001;} {\ref Dasgupta, 2010)}. Cette approche souffre cependant d'une limite conceptuelle liée au fait qu'elle est fondée sur la théorie des préférences révélées {\ref (Fleurbaey, 2009)}. Toutefois, elle semble plus adaptée à la mise en oeuvre des travaux empiriques (Aidt, 2010).\par Ainsi, compte tenu du fait que le modèle développé par Aidt (2010) est fondé sur une approche focalisée sur la dimension inter-temporelle du bien-être social, il semble plus adapté pour l'évaluation de l'effet de la corruption sur le bien-être social inter-temporel. Ce modèle semble d'autant plus adapté que la corrélation entre l'épargne nette ajustée par tête (utilisée comme mesure du bien-être social inter-temporel par Aidt, 2010) et l'IDH est assez élevé pour les 34 pays africains constituant l'échantillon de cette étude (0.89).\par Le choix du modèle étant opéré, il semble dès à présent nécessaire de présenter explicitement ce modèle et ses fondements théoriques. \section[{? Fondements théoriques du modèle}]{? Fondements théoriques du modèle}\par Pour évaluer l'influence de la corruption sur le bien-être social inter-temporel, nous allons utiliser une version modifiée du modèle économétrique développé par Aidt (2010). De manière explicite, le modèle économétrique de Aidt (2010) est spécifié comme suit: 0 1 1 1 1 m n k l it it k it l it i t it k l GI corr inst stock ? ? ? µ ? ? = = = + + + + + ? ? \section[{\{ \}}]{\{ \}}\par , , , ,t P C L R K S ? ? ? ? ? ? ? +? = ? .\par Les institutions déterminent parmi une infinité de sentiers, le sentier de développement que suivra l'économie. Les institutions dont il est question ici, comprennent les institutions économiques, légales et politiques. Il n'y a aucune présomption à ce que ces institutions soient parfaites. Il peut exister des défaillances de marché, la société peut être gouvernée par un leader élu démocratiquement ou par un dictateur, la corruption peut être endémique ou non. Ce qui est important ici, c'est de considérer la qualité des institutions comme une donnée ; ces institutions peuvent être affectées par des réformes, mais elles n'évoluent pas de manière endogène (ou organique) au cours du temps. On peut considérer de manière formelle que ces institutions constituent une fonction? , qui étant donné l'état de l'économie à chaque instant t, \section[{\{ \}}]{\{ \}}\par , ,t t t\par K L S déterminent le sentier de développement \textasciicircum t P que va suivre l'économie. On peut donc réécrire notre fonction de bien-être utilitarienne explicitement comme une fonction des institutions et des différents stocks de capital, soit :\par ( ) , , ,t t t t V V K L S ? = .\par Cette formulation de la fonction de bien-être social inter-temporel permet d'obtenir la valeur sociale des deux types de capitaux variables (capital physique et ressources naturelles). Cette valeur sociale correspond au prix implicite de chaque type de capital et est donnée par: (5) ( ) ( ) , , t t t t V K S P S ? ? ? = ?\par , ,t t t t V K S Q S ? ? ? = ?\par Ces prix implicites mesurent les variations du bien-être social inter-temporel associées à une variation infinitésimale du stock de capital considéré. Etant donné que le bien-être social inter-temporel est une fonction des institutions et des divers stocks de capitaux, i.e. \section[{( )}]{( )}\par , ,t t t V V K S ? =\par , le calcul du différentiel total de cette fonction, en maintenant les institutions comme données, nous donne :(7) t t t t t t t dV V dK V dS dt K dt S dt ? ? = × + × ? ?\par En considérant les valeurs respectives des différents coûts d'opportunité élaborées précédemment (équations ( {\ref 5}) et ( 6)), on peut réécrire (7) comme suit :(8) ( ) ( ) k s t t t t t dV P I Q I GI dt ? ? = ? + ? ?\par Où GI correspond à l'investissement véritable (genuine investment en anglais). Cet investissement véritable reflète les variations du bien-être véritable (genuine wealth, GW en anglais) de la société, i.e. . L'investissement véritable est donc fondamentalement lié aux changements inter-temporels du bien-être social, comme l'illustre l'équation \hyperref[b7]{(8)}. Cette équation fournit la clé fondamentale qui permet de déboucher sur le modèle économétrique de Aidt (2010) évoqué précédemment. Inspirons nous alors de ce modèle de base pour déduire le modèle économétrique final plus adapté au contexte des économies africaines. \section[{b) Présentation des variables et sources de données ? Présentation des variables}]{b) Présentation des variables et sources de données ? Présentation des variables}\par Pour obtenir le modèle économétrique final prêt à être estimé, nous allons expliciter les différentes variables du modèle économétrique de base de Aidt (2010) suivant: {\ref 2007}), le taux d'épargne nette ajustée par tête (communément connue sous l'appellation de genuine investment en anglais, GI) sera utilisé pour mesurer le niveau de bien-être social intertemporel dans l'économie. En effet, l'épargne nette ajustée, aussi appelée épargne véritable (genuine saving), mesure l'investissement net dans l'ensemble de la base productive (capital physique, humain et naturel) d'un pays. D'un point de vue intuitif, l'épargne nette ajustée (ENA) repose sur l'idée que s'il nous est possible d'identifier les déterminants du bien-être et de mesurer leur évolution, alors nous sommes en mesure d'apprécier ce que sera le bien-être futur (Gnègnè, 2010). L'ENA est donc un indice qui renseigne sur l'investissement en vue du bien-être présent et futur.0 1 1 1 1 m n k l it it k it l it i t it k l GI corr inst stock ? ? ? µ ? ? = = = + + + + + ? ? En effet, conformément à Aidt (2010), Gnègnè (2009) et Dietz et al. (\par Ainsi, contrairement à l'IDH qui est également un indicateur de niveau de bien-être social, le taux d'épargne nette ajustée par tête est plus lié à la dimension inter-temporelle du bien-être social puisqu'il donne également des indications sur le bien-être des générations futures {\ref (Fleurbaey, 2009)}. Un taux d'épargne nette ajustée par tête élevé dans une économie traduit un niveau élevé de bien-être social inter-temporel, c'est-à-dire un niveau de bien-être élevé pour la génération présente et des niveaux actualisés de bien-être également élevés pour les générations futures. Tandis qu'un taux d'épargne nette ajustée par tête faible traduit des niveaux de bien-être faibles aussi bien pour la génération présente que pour les générations futures. Par ailleurs, un taux d'épargne nette ajustée par tête négatif traduit clairement le non respect du critère d'équité intra et intergénérationnel. Ceci pourra donc signifier explicitement, que le niveau de bien-être de la génération présente est plus élevé que le niveau actualisé du bien-être des générations futures Tout comme de nombreux travaux empiriques consacrés à l'évaluation de l'effet de la corruption sur l'activité économique, l'on utilisera l'indice de perception de corruption (IPC) élaboré par l'organisation non gouvernementale Transparency International pour mesure le niveau de corruption (corr).\par En effet, l'IPC est la mesure de corruption la plus utilisée dans les études macroéconomiques sur la corruption, même s'il est aujourd'hui fortement concurrencé par l'indice de contrôle de corruption (ICC) publié par la Banque Mondiale (Razafindrakoto et {\ref Roubaud, 2006)}. En fait, l'ICC est directement comparable à l'IPC, avec lequel il présente de nombreuses similitudes mais s'en différencie sur quelques points 1 . L'ICC est censé mesurer « the exercice of public power for private gain, including both petty and grand corruption and state capture ».Il s'agit également d'un indicateur composite de perception de la corruption, combinant différentes sources, où prédominent les déclarations d'experts et d'hommes d'affaires. D'autres types de perceptions comme celles formulées par les ménages sont prises en considérations. En ce sens, il est moins « pur » que l'IPC, dans la mesure où il intègre des sources primaires présentant une plus grande hétérogénéité liée à la nature des répondants et des questions posées {\ref (Razafindrakoto et Roubaud, 2006)}. En dépit des différences dans leur couverture et leur mode de construction, ces deux indicateurs sont très fortement corrélés ( 2 R de 0,89 en 2010). Ceci s'explique en partie par leur dénominateur commun : l'ensemble des sources primaires de l'ICC sont dans l'IPC. De plus, ils fournissent des intervalles de confiance du même ordre de grandeur. La corrélation des indicateurs composites comme des sources primaires entre elles Ainsi, le modèle économétrique final qui servira à évaluer l'effet de la corruption sur le bien-être social inter-temporel dans les économies africaines, est spécifié comme suit : Les aspects méthodologiques relatifs au modèle employé étant relevés, il semble nécessaire d'envisager dès à présent l'estimation économétrique et l'interprétation des résultats obtenus. \section[{III.}]{III.} \section[{Analyse et Interprétation des Résultats}]{Analyse et Interprétation des Résultats}\par Cette section a pour objectif l'estimation du modèle économétrique retenu et l'interprétation des résultats obtenus. Toutefois, il semble important tout d'abord, de faire une analyse statistique des évolutions communes du bien-être social inter-temporel et du niveau de corruption dans les économies africaines durant la période 2002-201. \section[{a) L'analyse statistique}]{a) L'analyse statistique}\par Pour évaluer dans quelle mesure la corruption influence le bien-être social inter-temporel, nous procédons au préalable à des analyses de corrélations et des représentations des tendances d'évolution entre ces deux variables. \section[{? Analyses de corrélations}]{? Analyses de corrélations}\par En effet, une classification d'un certain nombre de pays à partir des données provenant du World Development Indicators (2011) et de Transparency International, en fonction de leur niveau de corruption (mesuré par l'IPC) et de leur niveau de bien-être social inter-temporel (mesuré par le taux d'épargne nette ajustée par tête) fournit un éclairage intéressant sur la corrélation entre corruption et bien-être social intertemporel. Le tableau suivant résume cette classification pour un échantillon de 81 pays industrialisés et en développement Tableau 2.2: Classification de 81 pays industrialisés et en développement, en fonction de leur niveau de corruption et de bien-être social inter-temporel au cours de la période 2002-2018 L'observation de ce tableau permet, principalement de constater une assez forte corrélation négative entre l'indice de perception de la corruption (mesurant le niveau de corruption) et l'indice d'épargne nette ajustée (qui est indicateur du niveau de bien-être social inter-temporel). En plus d'être négatif, ce coefficient de corrélation est significatif à 1\%. Ceci traduit le fait que de forts niveaux de corruption sont associés à des faibles niveaux de bien-être social intertemporel caractéristiques d'une dynamique de développement non soutenable dans les pays africains. Bien que la corrélation entre deux variables n'implique pas nécessairement l'existence d'une causalité entre celles-ci, la corrélation négative entre corruption et bienêtre social inter-temporel semble présager une éventuelle influence négative de la corruption sur le bien-être social inter-temporel. En sus de cette observation principale, il ressort également de ce tableau que la corrélation entre l'épargne nette ajustée et la qualité des institutions politiques et légales (mesurée par l'indice de règle de droit) est positive et significative à 5\%. Des institutions politiques et légales de bonnes qualités caractérisées par un niveau élevé de la variable inst sont associées à des niveaux élevés de bien-être social inter-temporel en Afrique. Ce constat va un peu de soit. En effet, étant donné que la corrélation entre le niveau de corruption et la qualité des institutions politiques et légales est négative et significative (-0.7609) et qu'en plus, le niveau de corruption est également négativement et significativement corrélé au niveau de bien-être social inter-temporel (-0.54), alors, il semble assez évident que la qualité des institutions politiques et légales soit positivement corrélée au niveau de bien-être social inter-temporel. \section[{? Représentations de tendances}]{? Représentations de tendances}\par Outre le tableau de corrélation, l'observation d'un nuage de points permet d'avoir une idée sur le sens de la liaison qui peut exister entre la corruption et le bien-être social inter-temporel en Afrique. L'ajustement du nuage de points pour les 34 pays africains de l'échantillon d'étude, permet de faire ressortir une droite de régression ayant une pente négative (graphique 1). En effet, à travers le graphique 1.2, on observe que des niveaux de corruption élevés sont en moyenne associés à des indices d'épargne nette ajustée négatifs, caractéristiques d'un faible niveau de bien-être social inter-temporel. Cela présume ainsi une influence négative de la corruption sur le bien-être social inter-temporel dans les économies africaines. \section[{? Interprétations des résultats}]{? Interprétations des résultats}\par Il est question dans ce paragraphe de présenter un diagnostic des résultats économétriques obtenus après estimation. Pour les interprétations, nous allons essentiellement nous focaliser sur les résultats de la colonne (3) du tableau précédent. En effet, il s'agit tout d'abord, d'identifier le signe et l'ampleur de l'effet de la corruption sur le bien-être social inter-temporel dans les économies africaines. Ensuite, il est question d'analyser l'effet des autres variables sur le bien-être social intertemporel.\par -La variable d'intérêt: la corruption Nos résultats suggèrent une relation négative entre corruption et bien-être social inter-temporel, mesuré par l'épargne nette ajustée par tête. En effet, le coefficient affecté à la variable corruption est négatif et significatif à 1\%, il est de l'ordre de -2,32539. Ainsi, une augmentation du niveau de corruption d'un point se traduit par une diminution de l'épargne nette ajustée par tête d'un peu plus de 2 points. Or compte tenu du fait que l'épargne nette ajustée est un indicateur qui renseigne sur l'investissement en vue du bien-être présent et futur (Gnègnè, 2010), alors il apparaît que la corruption est un obstacle à la non décroissance du bien-être social inter-temporel en Afrique. Bien plus encore, en se référant à la littérature théorique relative à la soutenabilité faible qui met l'accent sur la non décroissance du bien-être social inter-temporel comme condition principale à la soutenabilité du développement {\ref (Dasgupta et M??ler, 2001 ;} {\ref Hamilton et Clemens, 1999 ;} {\ref Pearce et Atkinson, 1993)}, nous pouvons affirmer qu'en favorisant la dégradation du bien-être social inter-temporel, la corruption constitue un sérieux frein au processus de développement soutenable en Afrique. Ce résultat confirme la théorie moraliste qui met en exergue le fait qu'en érodant la base productive de l'économie, la corruption contribue ainsi à la dégradation du bien-être social inter-temporel. Il est aussi conforme aux résultats de Aidt (2010) et de Dietz et al. {\ref (2007)}.\par Ce résultat montre ainsi que les pays africains devraient faire des efforts dans la lutte contre la corruption afin de réduire l'effet érosif de la corruption sur leur base productive. Dès lors, ces pays pourront se garantir des niveaux de bien-être courant et futur élevés, nécessaires à la soutenabilité de leur processus de développement.\par -Les autres variables Nos résultats montrent que le niveau du PIB retardé d'une année, en logarithme influence positivement et significativement l'épargne nette ajustée par tête. Ceci peut être expliqué par le fait que l'épargne nette ajustée est un indicateur de bien-être social monétaire. De ce fait, des niveaux de PIB antérieurs élevés sont susceptibles d'accroitre le niveau du bienêtre social. Ce résultat est conforme à celui obtenu par Gnègnè (2010).\par Par ailleurs, ces résultats laissent transparaître deux faits marquants.\par Tout d'abord, les rentes de ressources naturelles, mesurées par la part des exportations des minerais, des essences forestières et de pétrole dans les exportations totales, influencent négativement et significativement l'épargne nette ajustée par tête. Ceci traduit le fait que les pays dotés de ressources naturelles sont plus enclin à avoir des taux d'épargne nette ajustée par tête faibles, voire négatifs, caractéristiques des niveaux de bien-être social intertemporel faibles. Ce résultat paradoxal correspond en fait à une validation de l'hypothèse de la malédiction des ressources naturelles pour l'épargne nette ajustée dans le contexte des économies africaines. L'autre argument qu'on peut avancer pour expliquer ce résultat est la mauvaise application ou le non-respect de la règle de Hicks-Solow-Hartwick dans les pays africains riches en ressources naturelles. En effet, cette règle stipule que, pour que les ressources naturelles puissent contribuer à un accroissement durable du bien-être social, il faudrait que les rentes issues de l'extraction de ces ressources soient exactement réinvesties dans l'accumulation des autres formes de capitaux productifs (capital humain et capital physique). Ainsi, si les dotations en ressources naturelles, n'influencent pas positivement le niveau de bien-être social inter-temporel an Afrique, cela traduit soit une absence de réinvestissement des rentes de ces ressources naturelles dans l'accumulation des autres formes de capitaux productifs, soit une mauvaise procédure de réinvestissement de ces rentes. Ce résultat est en effet conforme à celui obtenu par Dietz et al. En fait, les institutions de plus piètre qualité caractérisées par des niveaux de corruption parmi les plus élevés d'Afrique, entrainent conformément à la thèse moraliste des niveaux de bien-être social les plus faibles. De même, conformément à l'hypothèse de la malédiction des ressources naturelles, une plus forte dotation en ressources naturelles, entrainent, à travers son effet négatif sur l'accumulation du capital humain et les conflits sociopolitiques qu'elle engendre, des niveaux de bien-être social plus faibles.\par IV. \section[{Conclusion}]{Conclusion}\par Cet article avait pour objectif d'évaluer le signe et l'ampleur de l'effet de la corruption sur le bien-être social inter-temporel en Afrique. Deux séquences ont alors été nécessaires pour y parvenir.\par - Bibliographie\begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{}\includegraphics[]{image-2.png} \caption{\label{fig_0}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{12}\includegraphics[]{image-3.png} \caption{\label{fig_2}Graphique 1 . 2 :}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.8468557336621455\textwidth}P{0.0031442663378545006\textwidth}} 2\tabcellsep est\\ \multicolumn{2}{l}{interprétée comme une forme de validation indirecte de}\\ \multicolumn{2}{l}{1 Y ? ln t leur pertinence. Pour mesurer les différents stocks de capitaux physique, humain et naturel, nous allons employer les proxys suivants: Le logarithme du PIB par tête retardé d'une période et ajusté à la parité du pouvoir d'achat ( ) sera employé comme proxy de l'évolution du stock de capital physique dans l'économie, ceci en conformité aux suggestions de Dietz et al. (2007). Tout comme Aidt (2010), nous emploierons le nombre moyen d'années de scolarisation des adultes pour percevoir le stock de capital humain dans l'économie (édu). Nous inclurons également une autre variable de contrôle suggérée par la littérature, notamment la variable urbanisation (urban), c'est-à-dire le pourcentage de la population totale vivant en milieu urbain.}\end{longtable} \par \caption{\label{tab_1}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.27769886363636365\textwidth}P{0.022336647727272726\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.02776988636363636\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0012073863636363636\textwidth}P{0.0018110795454545452\textwidth}P{0.0018110795454545452\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0036221590909090904\textwidth}P{0.0012073863636363636\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.3447088068181818\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.10383522727272727\textwidth}P{0.0006036931818181818\textwidth}P{0.022336647727272726\textwidth}P{0.011470170454545455\textwidth}P{0.004829545454545454\textwidth}P{0.009055397727272726\textwidth}P{0.009659090909090909\textwidth}} it = GI\tabcellsep 1 corr it ?\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep 2\tabcellsep ln\tabcellsep t Y\tabcellsep 1 ?\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep 3 inst\tabcellsep it\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep 4\tabcellsep it édu\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep 5\tabcellsep it Rs\tabcellsep +\tabcellsep ?\tabcellsep 6\tabcellsep it urban\tabcellsep i µ ? ? t + + +\tabcellsep it\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{bien-être social inter-temporel variant au cours du temps}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{et entre les pays. Compte tenu de la disponibilité des}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{données, l'échantillon est constitué de 34 pays africains}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{(liste de ces pays au tableau 1 de l'annexe B). La}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{période d'analyse va de 2002 à 2010. Ceci étant, une}\\ \multicolumn{14}{l}{i µ représente les déterminants non observés du bien-être social inter-temporel spécifiques aux pays et invariant au cours du temps; t ? représente les chocs temporels au bien-être ? social inter-temporel commun à tous les pays, et it représentent tous les déterminants non observés du}\tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{11}{l}{précision sur les différentes sources de données semble nécessaire, car la fiabilité des sources de données garantie la faisabilité de l'étude. ? Sources de données Les données nécessaires à cette étude sont essentiellement issues de cinq sources. Le tableau suivant récapitule ces informations.}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{21}{l}{Tableau 1.2: Variables et Sources des données}\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Variables}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Sources de données}\tabcellsep \\ \multicolumn{10}{l}{Epargne nette ajustée par tête (GI)}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{World Development Indicators, 2018}\\ \multicolumn{7}{l}{PIB réel par tête (Y t-1 )}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{World Development Indicators, 2018}\\ \multicolumn{11}{l}{Rentes de Ressources naturelles (Rs)}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{World Energy, 2018}\tabcellsep \\ \multicolumn{9}{l}{Indice de Règle de droit (Inst)}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{World Governance Indicators, 2018}\\ \multicolumn{7}{l}{Capital humain (édu)}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Barro et Lee, 2010}\tabcellsep \\ \tabcellsep \multicolumn{5}{l}{Corruption (Corr)}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{Transparency International, 2018}\\ \multicolumn{7}{l}{Urbanisation (Urban)}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \multicolumn{7}{l}{World Development Indicators, 2018}\\ \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Source: Auteur\end{longtable} \par \caption{\label{tab_2}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.023380656610470275\textwidth}P{0.7514492753623189\textwidth}P{0.030671398994380362\textwidth}P{0.0085477669328601\textwidth}P{0.013827270038450162\textwidth}P{0.02212363206152026\textwidth}} \tabcellsep ? Ensuite, de manière spécifique, la liaison négative\tabcellsep \tabcellsep \\ \tabcellsep Etats-Unis entre corruption et bien-être social inter-temporel\tabcellsep Slovénie\tabcellsep Arménie\tabcellsep Panama\\ \tabcellsep Pologne semble être plus forte pour les pays africains. En\tabcellsep \tabcellsep Roumanie\tabcellsep Albanie\\ \tabcellsep Elevé effet, près de 96\% des pays africains ayant une France forte corruption dans l'échantillon ont Bulgarie Hollande simultanément un niveau de bien-être social inter-temporel faible. Bien que la corruption ne soit pas Luxembourg l'apanage des pays africains uniquement, le niveau\tabcellsep Botswana Croatie\tabcellsep Ukraine\\ \tabcellsep Maroc de corruption très élevé dans ces pays par rapport Belgique\tabcellsep Irlande\tabcellsep \\ Volume XX Issue XI Version I Year 2020\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Tchad Gabon Guinée Guinée-Bissau Urban Guatemala Colombie Côte-d'Ivoire 1.0000 Japon Suède Afrique du Sud Danemark Burkina Brunei-Darussalam Suisse Tunisie Mongolie Seychelles Egypte Faso Pérou Israël Trinité et aux autres régions du monde 3 pourrait expliquer le fait que la grande majorité des pays africains de l'échantillon ayant un IPC inférieur à la moyenne expérimentent simultanément des taux d'épargne nette ajustée par tête inférieur à la moyenne de l'échantillon. d'épargne nette ajustée par tête Tobago Jordanie Costa Rica Chili Tableau 3.2: GI Corr(IPC) Inst Rwanda Taux Madagascar GI 1.0000 Corr(IPC) -0.5400 *** 1.0000 Inst 0.5619 ** -0.7609 * Urban -0.1379 -0.0673 -0.0861 1.0000 Faible Zambie RDC Sierra-Léone Edu Mali Edu 0.1475 -0.4940 * 0.3971 0.2276 * 1.0000}\tabcellsep Volume XX Issue XI Version I Year 2020\\ ( ) B\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep Somalie\tabcellsep ( ) B\\ Global Journal of Management and Business Research\tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Niveau de corruption Source: construction de l'auteur à partir des données issues du World Development Indicators, 2018 et de Transparency International, 2018. Dans ce tableau, le niveau de corruption d'un pays sera considéré comme étant faible (respectivement élevé) si l'IPC associé à ce pays est inférieur (respectivement supérieur) à l'IPC moyen dans l'échantillon au cours de la période 2002-2017. De même, le niveau de bien-être social inter-temporel d'un pays sera considéré comme faible (respectivement élevé) si son taux d'épargne nette ajustée par tête est inférieur (respectivement supérieur) au taux moyen dans l'échantillon durant la période 2002-2017. Paraguay Niger Syrie niveau de corruption élevé d'avoir un bien-être social inter-temporel faible; de même, un pays ayant un niveau de corruption faible est plus enclin à avoir un niveau de bien-être social inter-temporel élevé. Ainsi, dans cet échantillon, 70\% des pays ayant un niveau de corruption faible ont un niveau de bien-être social inter-temporel élevé. De même, environ 71\% des pays ayant un niveau de corruption élevé ont simultanément un niveau de bien-être social inter-temporel faible. Cela traduit globalement}\tabcellsep Global Journal of Management and Business Research\\ \tabcellsep \multicolumn{4}{l}{Faible corruption Deux constats marquants simples se dégagent Turquie Allemagne une corrélation négative entre le niveau de Forte corruption Vietnam de l'observation de ce tableau, notamment: corruption et le niveau de bien-être social inter-Algérie temporel capté par le taux d'épargne nette ajustée}\\ \tabcellsep Norvège ? Tout d'abord, de manière générale, il ressort de ce\tabcellsep \multicolumn{3}{l}{Mexique par tête. Toutefois, un constat spécifique se dessine Russie}\\ \tabcellsep Chypre tableau que toutes choses restant égales par\tabcellsep \multicolumn{2}{l}{Espagne également; Inde}\tabcellsep Albanie\\ \tabcellsep Singapour ailleurs, il est plus probable pour un pays ayant un\tabcellsep \tabcellsep Chine\tabcellsep Lituanie\\ \tabcellsep © 2020 Global Journals\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep © 2020 Global Journals\end{longtable} \par {\small\itshape [Note: Note : *, ** et *** indiquent la significativité à 10, 5 et 1\% respectivement]} \caption{\label{tab_3}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{P{0.85\textwidth}} 1 corr it ? Les résultats des estimations économétriques 2 1 3 ln it t it GI Y inst ? ? ? ? = + + + sont récapitulés dans le tableau 4 suivant: la colonne (1) du tableau correspond tout d'abord à l'estimation du modèle final sans aucune forme d'hétérogénéité prise en compte. Il s'agit du modèle homogène (MH) estimé suivant la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO). Bien que le coefficient d'ajustement soit assez élevé, il n'en reste pas moins vrai que des spécificités inter-temporel. Bien 4 5 it it édu Rs ? + + à leurs caractéristiques institutionnelles et potentialités 6 it i t it urban ? µ ? ? + + + économiques variées. Le test d'existence des spécificités individuelles est alors effectué. Il ressort qu'au seuil de 1\%, les spécificités individuelles des 34 pays de l'échantillon sont contributives à l'explication du bien-être social plus encore, afin de tester économétriquement, l'intuition issue des analyses statistiques descriptives précédentes relatives à Variable dép. : Epargne nette ajustée par tête, GI (1) MH (2) E.F. (3) E.A. Corruption (IPC) -2,506004 *** (-2,84) -1,930915 ** (-2,51) -2,32539 *** (-3,06) Log PIB retardé(1) (log Y t-1 ) 3,850171 (0,224) 5,488031 (1,04) 4,659622 ** (2,10) Règle de droit (Inst) 1,445014 (0,47) -3,342381 (-1,12) -0,1323453 (-0,05) Rentes (Rs) -0,4688074 *** (-2,67) -0,1462279 (-1,41) -0,3489012 *** (-3,93) Capital humain (Edu) -0,2119874 (-0,43) 0,3527277 (-0,51) -0,2181458 (-0,36) Urbanisation (Urban) -0,1289377 (-1,08) -0,4867799 (-1,29) -0,1631723 (-1,59) Dummy ---16,27614 *** (-3,27) \textunderscore cons 0,2685716 (0,01) -7,319549 (-0,22) -5,01375 (-0,30) Observations Nombre de pays Fisher/Wald Chi 2 (p-value) Fisher caractéristique de la présence d'effets spécifiques R 2 -between -0,1910 0,6834 R 2 -within -0,0476 0,0340 R 2 0,6728 0,1701 0,6202 (p-value) 306 34 49,83 (0,0000) -306 34 2.08 (0,0558) 20.79 (0,0000) 306 34 79,41 (0,0000) -Tableau 4.2: Résultat de l'estimation de la relation entre Epargne nette ajustée par tête et Corruption (IPC) en Afrique, 2002-2017 Celle d'un modèle à effets aléatoires (E.A.). Les résultats de l'estimation du modèle à effets aléatoires l'existence dGlobal Journal of Management and Business Research Volume XX Issue XI Version I Year 2020 ( ) B (E.A.) sont reportés dans la colonne (3) du tableau.\\ individuelles des pays doivent être envisagées eu égard Source : Auteur à partir du logiciel STATA 11.0. Les valeurs entre parenthèses représentent les t-statistiques. *, ** et *** indiquent\\ la significativité à 10, 5 et 1\% respectivement\\ © 2020 Global Journals\end{longtable} \par \caption{\label{tab_4}}\end{figure} \begin{figure}[htbp] \noindent\textbf{} \par \begin{longtable}{} \end{longtable} \par \caption{\label{tab_5}}\end{figure} \footnote{Voir pour une comparaison détaillée entre l'IPC et l'ICC, Kaufmann, Kray et Zoido-Lobat??? (2003).} \footnote{Voir par exemple pour l'IPC, Lambsdorf(2005) } \footnote{En effet, une vue synoptique des publications de l'IPC de 2002 à 2010, montre qu'en moyenne quatre pays africains figurent parmi les dix pays les plus corrompus au monde.} \footnote{( ) B © 2020 Global Journals} \backmatter \begin{bibitemlist}{1} \bibitem[Angola et al.]{b31}\label{b31} \textit{}, Angola , Burundi , Burkina Benin , Faso , Botswana , Cote D'ivoire , République Cameroun , Du Congo , Egypte , Ethiopie , Gabon , Ghana , Gambie Guinée . Kenya, Maroc, Madagascar, Mali, Mozambique, Iles Maurices, Malawi, Namibie, Niger, Rwanda, Soudan, Sénégal, Sierra Leone, Swaziland, Togo, Tunisie, Tanzanie, Uganda, South Africa, Zambie. \bibitem[Mankiw et al. 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