Political Transition, Structural Inequality, and the Persistence of Bribery in Ghana (1999–2022)
Notice bibliographique
Résumé
Bribery and corruption take diverse forms worldwide yet share common drivers. This study examines the persistence of petty bribery in Ghana across six electoral cycles from 1999 to 2022, drawing on nationally representative Afrobarometer survey data. It integrates insights from neo-patrimonialism, structural inequality, rational choice, and relative deprivation theories to explain how political transitions, economic disparities, and perceptions of unfairness contribute to the normalization of bribery in public service delivery. Using logistic regression models and longitudinal trend analysis, the article shows that bribery surges during democratic transitions, particularly when ruling parties change. The findings also reveal that structurally marginalized populations—especially rural, low-income, and less-educated groups—face disproportionately high exposure to bribery, though this pattern has shifted over time. The study argues that democratic institutions alone cannot curb corruption when underlying structural inequalities and informal governance networks remain intact. By combining institutional analysis with sociological theories of inequality, this article contributes to current debates on governance failure, political accountability, and corruption in lower-middle income countries. The Ghanaian case offers broader implications for understanding why anti-corruption reforms often stall in electorally competitive but structurally unequal societies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».