La culture de l’intégrité est-elle vraiment fiable ? Un article de travail du NBER, basé sur 25 ans de données de transactions immobilières, apporte une réponse peu réconfortante.

En 2010, l’emplacement des stations d’une nouvelle ligne de métro à Singapour en était encore au stade de la planification interne. Avant l’annonce, un groupe particulier d’acheteurs – des fonctionnaires – est apparu dans les transactions immobilières résidentielles privées dans un rayon d’un kilomètre le long de la ligne. Ils sont entrés sur le marché un à deux ans avant l’annonce et se sont retirés discrètement après l’annonce, gagnant en moyenne un an de salaire supplémentaire par propriété.

Cette scène me fait penser à une question que je me pose constamment : on nous dit souvent que « la culture » et « l’auto-discipline » expliquent pourquoi une organisation est intègre, mais la culture peut-elle vraiment se maintenir toute seule ? Ou s’agit-il plutôt d’une batterie qui, si on ne s’en occupe pas, finit par se décharger lentement ?

Avec cette question en tête, j’ai lu un document de travail du NBER publié en septembre par quatre économistes des universités de Columbia, de Stanford et de Hong Kong. Ils disposaient des données complètes des transactions de logements privés à Singapour de 1995 à 2019, et non d’un échantillon de ces données.

Tout d’abord, il convient de préciser que c’est un document de travail du NBER (document de travail n° 35756, DOI : 10.3386/w35756), qui n’a pas encore été évalué par des pairs et dont les conclusions pourraient être modifiées à l’avenir. Après la publication de l’article, le 14 septembre 2026, l’Agence des services publics de Singapour a répondu publiquement qu’elle examinait le document et a déclaré qu’elle « transmettrait l’affaire à la Commission d’enquête sur la corruption si des preuves substantielles étaient apportées ». Il est important de noter qu’il s’agit d’une réaction officielle après la publication de l’article, et non du contenu de l’article lui-même.

La fissure dans les données

Les chercheurs se sont concentrés sur un comportement appelé « achat éclairé », qui consiste simplement à acheter une maison le long d’une ligne de métro avant qu’elle ne soit construite. L’emplacement des nouvelles stations de métro est une information gouvernementale confidentielle avant leur annonce, mais devient publique après leur annonce. L’écart de temps entre l’annonce et la construction sert donc de test naturel.

Qu’est-ce que les données révèlent ? Un an ou deux avant l’annonce du site, l’intensité de l’achat de maisons par les fonctionnaires dans un rayon d’un kilomètre autour du site est plus de 60 % supérieure à la normale. En termes que vous pouvez comprendre, cela équivaut à l’achat d’environ une demi-à-sept maisons supplémentaires pour 100 fonctionnaires. Et qu’en est-il l’année de l’annonce et après ? La différence disparaît. En d’autres termes, ils n’achètent pas au plus haut, mais ils achètent avant que les informations ne soient rendues publiques.

Le point essentiel est que cet article identifie des « modèles de comportement compatibles avec des informations non divulguées », et non qu’il prouve directement l’existence d’une chaîne de transmission d’informations. Le texte original de l’article utilise une formulation prudente telle que « compatibles avec des opérations d’initiés ». Tout au long de l’article, je ne parle que des modèles présents dans les données, et non de preuves irréfutables.

Vous pourriez vous demander : les fonctionnaires gagnent bien leur vie, alors peut-être que seuls les riches achètent de telles propriétés ?

Éliminer l’explication selon laquelle « les riches achèteraient tous ça ».

Les chercheurs ont utilisé une méthode appelée appariement par score de propension, qui consiste à utiliser des méthodes statistiques pour trouver le groupe de contrôle « le plus similaire ». Dans la même tranche d’âge, dans le même immeuble (avec le même code postal à six chiffres) et avec un revenu similaire, la seule différence est qu’ils ne sont pas des fonctionnaires. Un total de 28 529 paires ont été trouvées grâce à cet appariement. Ensuite, toutes les transactions ont été analysées, soit près de 150 000 observations.

En conséquence, la possibilité d’acheter une maison en avance n’est offerte qu’aux fonctionnaires.

Ils ont effectué trois tests d’exclusion supplémentaires. Le premier s’appelle le test du placebo : les données sont mélangées et réanalysées mille fois pour voir si la conclusion tient toujours. Dans ces mille cas, il est presque impossible d’obtenir ce résultat par hasard (valeur p de bootstrap < 0,005). Le deuxième test concerne le marché public du logement où les prix sont fixés par le gouvernement et où ce modèle n’existe pas. Le troisième test concerne les agents immobiliers et les directeurs d’entreprises les mieux informés, qui n’ont pas non plus de comportement similaire.

Donc, ce ne sont pas tous les riches qui achètent, mais ceux qui ont accès à l’information. C’est à ce moment que l’histoire commence vraiment à devenir intéressante.

Qui achète ? La réponse est surprenante.

La réponse est contre-intuitive : ce n’est pas le fonctionnaire le plus important, mais un fonctionnaire de niveau intermédiaire.

En analysant par niveau, l’effet est presque entièrement concentré sur les fonctionnaires de niveau intermédiaire et les services de planification. Le coefficient de régression des fonctionnaires de niveau intermédiaire est de 1,343 (statistiquement significatif, p < 0,01), ce qui signifie que chaque centaine de fonctionnaires de niveau intermédiaire a acheté environ 1,3 logement supplémentaire au cours des deux années précédant la publication. Le coefficient du service de planification est de 0,807, également très significatif. En revanche, les coefficients des fonctionnaires de niveau inférieur et des services autres que la planification ne sont pas significatifs.

Le modèle de l’article a prédit ce schéma bien avant et lui a donné un nom, le régime de concentration intermédiaire (middle-concentration regime).

Il faut ici introduire un concept appelé le « capital réputationnel » : combien vaut un casier judiciaire vierge ? Les hauts fonctionnaires sont sous les feux de la rampe et leur capital réputationnel est tellement élevé qu’il ne vaut pas la peine de le mettre en danger pour un appartement. Les fonctionnaires de rang inférieur n’ont pas de ressources et n’ont pas accès aux informations sensibles. Seuls les fonctionnaires de niveau intermédiaire ont une position qui leur permet d’avoir une vision d’ensemble et une réputation qui n’est pas encore trop endommagée.

Cette découverte m’a fait penser à une règle plus générale : dans de nombreuses organisations, le risque de fuite d’informations n’est généralement pas au plus haut niveau, ni au plus bas niveau, mais au niveau intermédiaire, où les informations sont « accessibles et ne font pas l’objet d’une surveillance particulière ». Ce n’est pas un problème unique à Singapour, c’est une faille structurelle dans la conception de l’organisation.

Le prix de l’information : gagner en un an plus qu’un salaire annuel.

Imaginons d’abord une scène. En 2010, un agent de planification intermédiaire a vu une carte des lignes internes lors d’une réunion hebdomadaire. Le week-end, il s’est rendu dans un bureau de vente d’un nouveau projet immobilier le long de la ligne. Il n’a pas dépensé beaucoup d’argent : il a vérifié les prix et ces gens n’ont pas payé de surprix lors de l’achat de leur maison. Ce qui coûtait cher, ce n’était pas la maison, mais le moment.

Le prix total moyen de ces maisons est d’environ 1,224 million de dollars singapouriens. Selon l’étude, le rendement annuel supplémentaire non levé est de 12 % en moyenne et de 5 % en médiane. En d’autres termes, chaque maison rapporte en moyenne environ 147 000 dollars singapouriens supplémentaires. Le salaire annuel moyen d’un fonctionnaire à Singapour est de 137 000 dollars singapouriens.

Gagner un salaire annuel avec un seul appartement : c’est le prix de l’information privilégiée. Si l’on ajoute un effet de levier (l’étude suppose un ratio prêt/valeur de 80 % et un taux d’intérêt fixe sur 30 ans), le rendement moyen annuel peut atteindre 57,9 %.

Les nouvelles se sont répandues autour de la table.

Ce qui est encore plus préoccupant, c’est que ce n’est pas une seule personne qui profite de ce prix.

Les chercheurs ont également examiné une catégorie particulière d’acheteurs : les personnes enregistrées à la même adresse que les fonctionnaires, c’est-à-dire les membres de leur famille. Notez qu’ils n’avaient pas de données sur les relations familiales et qu’ils ont déduit ces informations en se basant sur la même adresse, une méthode qui peut entraîner des erreurs d’identification ou des omissions.

En conséquence, les proches des fonctionnaires ont acheté des maisons avec une intensité nettement plus élevée un à trois ans avant la publication des sites. Quelle est l’ampleur de ce phénomène ? Les fonctionnaires ont acheté des maisons en excès pour un montant total d’environ 138 millions de dollars singapouriens au cours des deux années précédant la publication. Du côté des proches, c’est environ 132 millions de dollars singapouriens. Les deux montants sont pratiquement identiques.

En d’autres termes, les informations ont été transmises sur le réseau familial et divulguées telles quelles. Cette découverte m’a fait penser à une chose : quand on dispose d’informations précieuses, il est pratiquement impossible de “garder le silence”. Les informations se propagent naturellement parmi les personnes de confiance. Ce n’est pas une question de moralité, c’est une question de nature humaine.

Les autorités ont fait preuve de fermeté, et le phénomène a ensuite disparu.

Le récit en est arrivé à ce point, comme un cycle sans issue. Mais en 2011, les choses ont changé.

Entre 2011 et 2012, Singapour a pris trois mesures successives. Premièrement, la loi sur les valeurs mobilières et les contrats à terme a été modifiée (Securities and Futures Amendment Act 2012), élargissant le champ d’application des dispositions relatives aux opérations d’initiés et alourdissant les sanctions. Deuxièmement, la loi sur les secrets officiels (Official Secrets Act) a été modifiée, élargissant la portée des informations gouvernementales protégées. Troisièmement, pendant la même période, des hauts fonctionnaires de l’Office central de lutte contre la drogue (CNB), de la Force de défense civile (SCDF) et du Bureau central d’enquêtes sur la corruption (CPIB) ont été impliqués dans des affaires de corruption - même les organismes chargés de la lutte contre la corruption ont été entachés de scandales.

Quel est le résultat ? Après 2011, le modèle d’achat anticipé de maisons par les fonctionnaires a disparu, ainsi que celui des proches. Et il n’y a pas eu de transfert : ils n’ont pas déplacé cette arnaque ailleurs pour continuer à la pratiquer.

Les preuves au niveau comportemental sont claires et nettes : dès que les autorités prennent des mesures, le modèle s’arrête. Ce qui m’a le plus impressionné dans ce changement, ce n’est pas que « les violations ont été contenues », mais que « il n’y a pas eu d’effet de substitution » - les proches n’ont pas trouvé d’autres moyens. Cela montre que la dissuasion de l’application de la loi ne consiste pas seulement à bloquer une voie, mais à recalibrer les attentes de comportement de l’ensemble du groupe.

Les normes ne sont pas toujours bonnes en elles-mêmes.

Mais il y a une question plus profonde : pourquoi 2011 en particulier ?

La réponse se trouve dans deux grandes enquêtes sociales. L’une s’appelle Asian Barometer Survey et demande : « Avez-vous déjà été témoin de corruption ? Pensez-vous que les fonctionnaires sont généralement corrompus ? » L’autre s’appelle World Values Survey et demande : « Pouvez-vous accepter des pots-de-vin, évader les impôts ou ne pas payer les billets de transport ? »

En examinant la chronologie, de 2006 au début des années 2010, la perception de la corruption a augmenté et la tolérance à ces comportements a également augmenté en parallèle. Les règles se sont effectivement assouplies. Après un resserrement de l’application de la loi, les deux indicateurs sont retombés à leur niveau antérieur en 2020.

Donc, l’histoire complète est la suivante : les normes se sont d’abord détériorées, puis les autorités sont intervenues et les normes ont été rétablies. Ce n’était pas une bonne chose en soi.

Ma lecture est la suivante : ces données d’enquête sont en réalité plus alarmantes que les données d’achat de logements. Les données d’achat de logements vous indiquent que quelqu’un a enfreint la loi, tandis que les données d’enquête vous indiquent que l’« immunité » de la société dans son ensemble avait déjà diminué avant que l’infraction ne soit commise. Si vous vous focalisez uniquement sur le nombre d’infractions, vous pourriez penser que « tout va bien, ce n’est pas un problème majeur » ; mais si vous examinez les données d’enquête, vous verrez que les fondations ont déjà été affaiblies. Cela signifie que les enquêtes sociales ne sont pas seulement un outil académique, elles devraient constituer un système d’alerte précoce pour le système de lutte contre la corruption.

Les normes sont comme une batterie qui fuit l’électricité.

Le modèle théorique de l’article peut être expliqué en une phrase. Il considère la réputation d’intégrité de la société comme un actif, c’est-à-dire un capital de réputation. Cet actif a une inertie : un dossier propre hier vaut toujours quelque chose aujourd’hui. Mais il peut aussi se dégrader : si le nombre de personnes qui enfreignent les règles augmente aujourd’hui, le dossier de demain ne vaudra plus autant. C’est comme une batterie qui fuit et dont la charge diminue d’elle-même si on ne l’utilise pas.

L’application de la loi joue un double rôle ici. Premièrement, c’est un moyen de dissuasion directe en augmentant le coût de la capture. Deuxièmement, c’est un garant de l’honnêteté, qui ne vaut la peine d’être préservée que si elle est prise au sérieux.

La conclusion mathématique de l’article s’appelle « complémentarité » : les dérivées partielles croisées de la réglementation et de l’application de la loi sont positives (plus la réglementation est élevée, plus l’effet marginal de l’application de la loi est important ; plus l’application de la loi est forte, plus les coûts de maintien de la réglementation sont faibles). En un mot : plus les règles sont bien établies, moins il faut d’application de la loi ; mais une fois que l’application de la loi est supprimée, les règles s’effondreront progressivement.

Ce modèle est simple, mais il a aussi des limites. J’ai deux idées à ce sujet.

Premièrement, le modèle considère le capital de réputation comme une variable agrégée, mais en réalité, la réputation est évaluée de manière très différente par différents groupes. Les contraintes de réputation sont effectivement plus fortes pour les hauts fonctionnaires, mais le modèle n’explique pas pourquoi les contraintes des fonctionnaires intermédiaires sont « exactement » suffisamment faibles pour leur permettre d’agir. L’article ne peut que déclarer que « les données sont conformes aux prévisions du modèle de concentration intermédiaire », mais les prévisions et l’explication sont deux choses différentes.

Deuxièmement, le modèle contient un paramètre clé appelé persistance normative (φ), dont la valeur est comprise entre 0 et 1. Le gouvernement ne connaît pas sa valeur réelle et ne peut que la déduire à partir de signaux bruyants. L’article admet lui-même qu’il « n’a pas réussi à quantifier avec précision l’ampleur ou la durée de la persistance normative ». Cela signifie que le modèle peut vous dire que « la réglementation et l’application de la loi sont complémentaires », mais il ne peut pas vous dire « combien d’application de la loi est nécessaire ».

Avant que vous ne vous laissiez convaincre, il y a quelques points faibles que vous devez connaître.

Répétons d’abord l’argument de l’auteur : il existe un modèle d’achat de maisons dans les données qui est cohérent avec une connaissance préalable ; l’effet se concentre sur les fonctionnaires de niveau intermédiaire et les services de planification ; après que l’application de la loi a été renforcée en 2011, le modèle a disparu ; les données de l’enquête montrent simultanément que la réglementation s’est d’abord détériorée avant de se rétablir.

Cet argument comporte quatre faiblesses.

Premièrement, l’information est une inférence statistique. Le temps, le département et le lieu correspondent tous, mais il n’y a pas de preuve directe d’une transaction interne. L’article lui-même indique que cela devrait être compris comme « une estimation partielle et simplifiée de l’accès à des informations potentiellement non publiques, probablement une limite inférieure ».

Deuxièmement, les proches sont déterminés en fonction de la même adresse, ce qui peut entraîner des erreurs d’identification ou des omissions.

Troisièmement, il s’agit d’un document de travail qui n’a pas été évalué par des pairs et les conclusions pourraient être modifiées à l’avenir.

Quatrièmement, Singapour est l’un des exemples les plus réussis au monde en matière d’application de la loi. L’indice de perception de la corruption de Transparency International le classe régulièrement parmi les meilleurs. L’effet ici est probablement le minimum requis ailleurs. En d’autres termes, même Singapour a besoin d’une application de la loi de base, et dans d’autres endroits, on ne peut pas s’attendre à ce que les règles s’appliquent d’elles-mêmes.

Cependant, l’article a également effectué de nombreux tests de robustesse : placebo, tests d’exclusion, tests de manipulation de position, etc., qui ont tous abouti à la même conclusion. Les auteurs ont également été très prudents dans leur utilisation des mots, ne présentant pas la corrélation comme une causalité.

La lutte contre la corruption repose-t-elle sur l’auto-discipline ou sur des sanctions sévères ?

Cet épisode traite des calculs qui se cachent derrière les règles. À ce stade de l’article, je ne veux pas conclure en disant « en résumé ». Je vais plutôt passer directement à la partie où je donne mon avis.

Premièrement, les règles ne sont pas des atouts, mais des dépenses. C’est la même chose dans toutes les sociétés. Si on les laisse sans surveillance, elles s’usent. La prochaine fois que vous entendrez « nous comptons sur la conscience collective », vous pourrez demander : « Où sont les dents ? Qui recharge cette batterie ? »

Deuxièmement, le prix de l’information peut être calculé. Cette fois-ci, il équivaut à peu près au salaire annuel d’un fonctionnaire de Singapour. Lorsque l’information a une valeur et qu’il y a des failles dans la surveillance, compter sur l’autodiscipline morale pour combler ces failles revient à rejeter la responsabilité de la conception du système sur les individus.

En troisième lieu, lorsque vous regardez les nouvelles, faites la distinction entre deux niveaux : ce que les données disent et la réponse officielle. L’Agence des services publics de Singapour a déclaré qu’elle allait mener une enquête. Il s’agit d’une réaction officielle après la publication de l’article, et non de la conclusion de l’article.

Dans le dernier épisode, nous avons discuté de la façon dont les indicateurs de performance peuvent fausser les comportements. Dans cet épisode, nous allons plus loin : les normes elles-mêmes peuvent-elles se maintenir ? La réponse est non. Ce sont des batteries, pas des moteurs à mouvement perpétuel. Et le chargeur de cette batterie s’appelle l’application de la loi.

L’article original : Piskorski, Seru, Zhang, Zhao (2026), « Les normes sociales remplacent-elles l’application de la loi ? », Document de travail NBER n° 35756, DOI : 10.3386/w35756. 86 pages au total, basé sur l’ensemble des transactions de logements privés à Singapour de 1995 à 2019, le registre des fonctionnaires (SGDI 6e panel), les heures d’annonce des stations MRT et plusieurs enquêtes de l’Asian Barometer et du World Values Survey. Méthode : appariement par score de propension + étude d’événements + modèle dynamique de réputation. Non évalué par des pairs.