S'attaquer à la corruption pour un développement durable
La corruption freine la croissance et l'accès aux services essentiels dans le monde entier.
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Table des matières
La Corruption, c'est quand le pouvoir est mal utilisé pour des gains persos, et ça crée des gros obstacles au développement durable. Ça touche des domaines essentiels comme la santé, l'éducation et l'accès à l'eau potable. On estime que la corruption coûte aux pays plus de 10 trillions de dollars, c'est plus que ce qu'il faudrait pour éradiquer la pauvreté d'ici 2030. Cette perte de ressources pourrait servir à soutenir des services de base pour tout le monde.
L'Agenda 2030 pour le développement durable reconnaît l'importance de s'attaquer à la corruption pour construire des sociétés justes et pacifiques. Plus précisément, un des objectifs, connu sous le nom d'ODD 16, vise à promouvoir la paix, la justice et des institutions solides. Pour atteindre cet objectif, il faut s'attaquer directement à la corruption et garantir la protection des droits civiques.
L'agenda fixe des cibles spécifiques pour mesurer les progrès en matière de corruption. Ces cibles incluent la réduction des flux financiers et d'armes illicites, la diminution significative de la corruption et de la corruption passive, et le développement d'institutions efficaces et transparentes. La surveillance de ces cibles repose sur divers indicateurs qui visent à capturer différents aspects de la nature complexe de la corruption.
La corruption et ses impacts
La corruption a des conséquences de ouf qui freinent la croissance économique et sapent la confiance du public. Quand les ressources destinées aux services publics sont détournées pour un gain personnel, ça crée des inefficacités et un accès inégal aux opportunités. Ça décourage l'investissement local et étranger, ce qui bloque le développement économique. La corruption perturbe aussi le système judiciaire, affaiblissant la Responsabilité et les processus démocratiques.
L'Agenda 2030 est un effort important pour combattre la corruption, car il établit un lien clair entre la réduction de la corruption et l'atteinte de sociétés justes et inclusives. L'objectif est de promouvoir la Transparence, la responsabilité et des mécanismes pour lutter efficacement contre la corruption.
L'importance de surveiller la corruption
Surveiller la corruption est essentiel pour mesurer les progrès vers les Objectifs de Développement Durable. Une variété d'indicateurs est utilisée pour suivre le niveau de corruption dans un pays, et ces indicateurs sont souvent classés en fonction de différents aspects du risque de corruption. Par exemple, certains indicateurs mesurent les flux financiers, tandis que d'autres se concentrent sur l'expérience des individus ou des entreprises avec des fonctionnaires publics.
La corruption est un problème complexe à mesurer à cause de sa nature cachée. Elle couvre de nombreuses dimensions sociales et économiques, et trouver des mesures précises est difficile. Certaines enquêtes reposent sur les perceptions des individus concernant la corruption, tandis que d'autres utilisent des données provenant de cas judiciaires ou d'inférences statistiques.
Récemment, un nouveau lot d'indicateurs connus sous le nom d'indicateurs "alerte rouge" pour les risques de corruption a émergé. Ces indicateurs servent d'alertes qui pointent vers une corruption potentielle plutôt que de confirmer qu'elle a eu lieu.
Indicateurs d'alerte rouge
Les indicateurs d'alerte rouge sont conçus pour signaler une probabilité plus élevée de corruption. Ils sont souvent liés aux processus impliqués dans les marchés publics, où des agences gouvernementales achètent des biens et des services auprès d'entreprises privées. Certaines actions, comme le manque de concurrence dans les offres ou un pourcentage élevé de procédures non ouvertes, peuvent signaler un risque.
Par exemple, si une seule entreprise soumet une offre pour un contrat, ça soulève des questions sur la compétitivité et le potentiel de corruption. D'autres indicateurs peuvent examiner l'utilisation de critères discrétionnaires pour l'attribution des contrats ou le taux d'exclusion des offres lors des évaluations. Ces indicateurs mettent en avant les situations où la corruption est plus susceptible de se produire.
Comprendre comment ces alertes rouges interagissent et ce qu'elles indiquent est crucial pour évaluer le risque de corruption. Cependant, déterminer ce qui constitue précisément une alerte rouge peut impliquer des jugements et interprétations subjectifs.
Validation des indicateurs de corruption
Évaluer la validité de ces indicateurs d'alerte rouge est crucial pour une surveillance efficace. La validité se réfère à la capacité des indicateurs à refléter précisément les risques de corruption qu'ils visent à mesurer.
Généralement, si un indicateur pointe constamment vers un résultat corrompu, il peut être considéré comme valide. Cependant, mesurer la corruption est intrinsèquement complexe car elle passe souvent sous le radar. Les jugements juridiques concernant les cas de corruption fournissent des perspectives mais sont limités en portée et peuvent impliquer des délais importants.
La validation des indicateurs de risque de corruption dans la littérature est rare. Certaines études utilisent des modèles statistiques pour analyser la relation entre les alertes rouges et les résultats corrélés, comme le fait qu'une procédure d'Achat ait reçu une seule offre. Cependant, cette méthode suppose que le fait de recevoir une seule offre est intrinsèquement corrompu, ce qui n'est pas toujours vrai.
Étant donné les limites des méthodes de validation existantes, une approche différente basée sur des critères statistiques est proposée. Cette méthode évalue dans quelle mesure les alertes rouges se corrèlent avec le concept latent de corruption qu'elles cherchent à mesurer.
Modèles de théorie de réponse à l'item
Une façon efficace d'explorer la validité des indicateurs d'alerte rouge est d'utiliser la théorie de réponse à l'item (TRI). La TRI est une approche statistique utilisée pour analyser des données catégorielles, supposant que les réponses aux indicateurs reflètent un trait caché-dans ce cas, le risque de corruption.
Dans un modèle multidimensionnel de TRI, la complexité de la corruption est prise en compte en déterminant comment différents indicateurs se rapportent les uns aux autres. En comparant comment ces indicateurs interagissent, on peut mieux comprendre les traits sous-jacents qu'ils mesurent.
Utiliser cette méthode nous permet de voir si les alertes rouges sont liées et comment elles peuvent se regrouper en différentes dimensions du risque de corruption. Par exemple, on peut découvrir que certaines alertes rouges se corrèlent fortement entre elles, indiquant qu'elles mesurent des risques liés, tandis que d'autres non.
Analyse des données sur le risque de corruption
Pour cette analyse, un ensemble de données de divers indicateurs d'alerte rouge est compilé à partir de contrats de marchés publics en Italie. Un total de quinze indicateurs est sélectionné, chacun mesurant un aspect différent du risque de corruption. Ces indicateurs proviennent de la Base de Données Nationale des Marchés Publics d'Italie, qui documente diverses étapes des processus d'achat.
Une fois les données organisées, une analyse exploratoire est réalisée pour évaluer comment ces indicateurs se rapportent les uns aux autres. Cela implique de calculer des coefficients de corrélation et de comprendre combien de dimensions distinctes existent au sein des données.
Par exemple, certains indicateurs d'alerte rouge liés aux procédures non ouvertes et au nombre d'offres reçues peuvent montrer de fortes corrélations, ce qui implique qu'ils relèvent de catégories de risque similaires. En revanche, d'autres indicateurs peuvent afficher de faibles corrélations ou aucune, ce qui suggère qu'ils représentent différentes dimensions de risque.
Résultats de l'analyse
Grâce au modèle de TRI, il a été déterminé que les risques de corruption sont effectivement multidimensionnels. L'analyse révèle au moins cinq catégories distinctes de risque de corruption. Chaque catégorie éclaire différents aspects du processus d'achat qui peuvent être à risque de corruption :
Procédures non ouvertes : Risques associés à l'utilisation de procédures non concurrentielles qui indiquent un manque de transparence.
Offres uniques : La survenance de procédures d'achat recevant une seule offre soulève des inquiétudes sur l'intégrité concurrentielle.
Critères d'attribution discrétionnaires : L'utilisation de critères subjectifs lors de l'attribution des contrats crée une marge de manœuvre pour le favoritisme et la corruption.
Exclusions d'offres : Des taux élevés d'exclusions d'offres lors des évaluations pointent vers une collusion ou des pratiques déloyales potentielles.
Modifications de contrats : Des changements fréquents aux termes des contrats suscitent des soupçons sur les motivations derrière ces modifications.
Ces catégories soulignent la multidimensionnalité du risque de corruption, mettant en exergue que différents types de mesures indiquent divers risques au sein du processus d'achat.
Discussion
Les résultats montrent que les indicateurs d'alerte rouge sont des outils précieux pour identifier les risques potentiels de corruption dans les marchés publics. Chaque dimension de risque offre des perspectives sur des problèmes spécifiques qui pourraient nécessiter d'être abordés pour améliorer la transparence et la responsabilité.
Par exemple, comprendre l'utilisation excessive de procédures non ouvertes souligne l'importance d'assurer des pratiques d'appel d'offres concurrentielles. De même, reconnaître les schémas d'offres uniques ou des taux élevés d'exclusions d'offres peut aider les autorités à repérer rapidement des pratiques potentiellement corrompues.
En outre, ces résultats ont des implications significatives pour les objectifs plus larges du développement durable. En s'attaquant à ces risques, les gouvernements peuvent prendre des mesures significatives pour renforcer l'efficacité et la confiance envers les institutions publiques, contribuant ainsi à l'atteinte des Objectifs de Développement Durable.
Conclusion
La corruption reste un défi majeur pour le développement durable, affectant l'accès aux services essentiels et sapant la confiance dans les institutions publiques. Utiliser des indicateurs d'alerte rouge pour surveiller le risque de corruption propose une approche proactive pour identifier et traiter ces problèmes.
L'analyse des indicateurs d'alerte rouge à travers les modèles de TRI révèle la complexité de la corruption, soulignant le besoin d'outils nuancés pour capturer la nature multifacette de ce problème. En validant ces indicateurs et en comprenant leurs interconnexions, les décideurs peuvent mieux cibler leurs efforts pour réduire la corruption et promouvoir une gouvernance plus transparente et responsable.
À l'avenir, il est essentiel de continuer à affiner les méthodes de mesure de la corruption et à explorer de nouvelles approches pour valider les indicateurs de risque de corruption. Cela renforcera non seulement notre compréhension de la corruption, mais aussi nos efforts pour construire des sociétés durables et justes à l'échelle mondiale.
Titre: Validating corruption risk measures: a key step to monitoring SDG progress
Résumé: The Agenda 2030 recognises corruption as a major obstacle to sustainable development and integrates its reduction among SDG targets, in view of developing peaceful, just and strong institutions. In this paper, we propose a method to assess the validity of corruption indicators within an Item Response Theory framework, which explicitly accounts for the latent and multidimensional facet of corruption. Towards this main aim, a set of fifteen red flag indicators of corruption risk in public procurement is computed on data included in the Italian National Database of Public Contracts. Results show a multidimensional structure composed of sub-groups of red flag indicators i. measuring distinct corruption risk categories, which differ in nature, type and entity, and are generally non-superimposable; ii. mirroring distinct dynamics related to specific SDG principles and targets.
Auteurs: Michela Gnaldi, Simone Del Sarto
Dernière mise à jour: 2023-09-04 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2309.01462
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.01462
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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