1L’une des caractéristiques des pays en développement est l’utilisation des technologies anciennes et la dépendance aux ressources naturelles dont l’exploitation accroît progressivement les émissions des gaz responsables du réchauffement climatique. Les pays de la Communauté économique des États de l’Afrique centrale (CEEAC) ne sont pas épargnés par cette tendance. En 2012, ceux-ci figuraient parmi les 50 premiers émetteurs de dioxyde de carbone (CO2) au monde (WDI, 2017). Leurs émissions cumulées sont passées de 21 millions de tonnes en 2000 à 56 millions de tonnes en 2013. Une tendance similaire a été observée pour deux autres gaz à effet de serre (GES), à savoir l’oxyde nitreux (N2O) et le méthane (CH4). Globalement, les émissions anthropogéniques de GES ont augmenté en moyenne au taux de 1,3 % par an entre 1970 et 2000, et de 2,2 % entre 2000 et 2010 (IPCC, 2014).
2Les conséquences du réchauffement climatique sur les activités humaines et sur la qualité de la vie sont connues : augmentation des niveaux de sécheresse et des inondations, fonte des glaciers, aggravation des phénomènes météorologiques extrêmes, montée des niveaux de la mer, etc. L’objectif du Protocole de Kyoto (2005), à travers l’Accord de Paris, vise précisément à atténuer les effets nuisibles du changement climatique par la réduction des émissions globales de CO2, avec pour objectif la baisse de la température mondiale de 3° Celsius actuels à 1,5° d’ici 2100 (CCNUCC, 2015). Le succès de ces efforts dépendra d’un fort degré d’engagement de la part des nations productrices de GES pour atteindre un niveau d’émissions acceptable. Il devient alors important de comprendre les facteurs pouvant influencer les émissions de GES.
3Toutefois, la plupart des études réalisées sur la question mettent très souvent en avant le rôle de la croissance économique dans l’explication du niveau des émissions de GES. Mais ces dernières années, un intérêt considérable est de plus en plus accordé à l’examen du lien entre la gouvernance et la qualité de l’environnement. L’étude d’une telle relation serait plus intéressante dans les pays africains étant donné que la plupart d’entre eux présentent des institutions faibles et une gouvernance très approximative (World Bank, 2010). À titre d’illustration, les statistiques relatives à l’Indice de perception de la corruption (IPC) publiées annuellement par Transparency International indiquent que plus des deux tiers des pays africains ont un IPC inférieur à 3, sur une échelle de 1 à 10. En outre, les publications de l’IPC entre 2004 et 2015 montrent qu’en moyenne, 4 à 5 pays africains figurent parmi les 10 pays les plus corrompus au monde. Ces statistiques sont révélatrices des défaillances institutionnelles qui pourraient soit ralentir la croissance économique, soit contribuer à la dégradation de l’environnement. Or la préservation de celui-ci constitue précisément le socle de tout processus de développement soutenable (Perrings, 1994).
4Le présent article propose une relecture de la relation croissance économique/qualité de l’environnement en testant la possibilité d’un recouplage entre la croissance économique et les émissions de GES, sous l’influence des facteurs institutionnels et de gouvernance dans les pays de la CEEAC.
5À la suite de la présente introduction, nous énonçons les enseignements de la littérature sur la question étudiée. Puis, nous déclinons la démarche méthodologique et discutons les résultats. Enfin, nous concluons l’article et exposons quelques implications de politiques économiques.
6La littérature sur les déterminants de la qualité de l’environnement prend pour base théorique l’hypothèse de la courbe environnementale de Kuznets (CEK) (Grossman et Krueger, 1991, 1995) qui postule l’existence d’une relation en « U » renversé entre la croissance économique et la dégradation de l’environnement. Cette courbe par sa forme traduirait le fait que la qualité de l’environnement se détériore durant les premières phases de la croissance économique ; mais qu’à partir d’un certain niveau de revenu (point de retournement), une amélioration de l’état de l’environnement se produit avec l’accroissement du revenu par habitant. Beckerman (1992) indiquait déjà qu’« en outre, il est clairement établi que, bien que la croissance économique entraîne généralement une détérioration de l’environnement aux premiers stades du processus, le meilleur – et probablement le seul – moyen d’atteindre un environnement décent dans la plupart des pays est de devenir riche ». Cette apparente relation empirique est appelée « courbe environnementale de Kuznets » pour sa similarité à la relation entre le revenu par tête et l’inégalité des revenus, observée pour la première fois par Simon Kuznets en 1955. Cette forme de la courbe suggère l’existence d’une relation non linéaire entre la croissance économique et la qualité de l’environnement à long terme.
7Si ces prédictions théoriques semblent claires, les conclusions de la littérature empiriques sur la CEK sont loin de faire l’unanimité. En effet, de nombreuses contributions ont tenté de donner un contenu empirique à la CEK avec des résultats assez variés. Bien que certains auteurs aient détecté une CEK dans leurs travaux (Shafik et Bandyopadhyay, 1992 ; Panayotou, 1993 ; Saboori et al., 2012 ; Cho et al., 2014 ; Apergis et Ozturk, 2015 ; Jebli et al., 2016), d’autres ont par contre détecté une relation monotone croissante entre la croissance économique et diverses formes de polluants (Ozturk et Acaravci, 2013 ; Kais et Mbarek, 2017 ; Uddin et al., 2017) traduisant une absence de découplage entre la croissance économique et la qualité de l’environnement.
8Une autre catégorie détecte des relations plus complexes entre la croissance économique et l’environnement. En effet, Fujii et Managi (2015) dans leur étude portant sur 39 pays de l’OCDE détectent une courbe en « N » pour le CH4, N2O, NH3. Usenobong et Chukwu (2012) détectent une relation en « N » inversé entre la croissance économique et les émissions de CO2 au Nigeria. Cette relation s’expliquerait par le vieillissement des technologies, dont la diminution des rendements entraîne la hausse de la pollution (Boyce et al., 1998). De Bruyn et al. (1998) expliquent également une telle relation par l’existence des « cycles technologiques », étant donné qu’une innovation améliore l’efficacité environnementale des processus productifs jusqu’à un certain seuil au-delà duquel les opportunités de progrès sont épuisées.
9Aussi, Dasgupta et al. (2002) font ressortir dans leur étude sur les États-Unis d’Amérique que certaines émissions de polluants peuvent diminuer alors que l’environnement dans son ensemble ne s’améliore pas pour autant à cause de l’émergence d’autres polluants. Meunié (2004) observe que cette courbe ne serait vérifiée que pour certaines pollutions localisées essentiellement urbaines, contrairement aux pollutions transfrontalières (CO2, N2O et CH4) et aux particules en suspension qui ne connaîtraient pas d’inflexion. Enfin, l’hétéroscédasticité, la cointégration, le biais de simultanéité et l’omission des variables sont quelques problèmes qui affaiblissent grandement les analyses de la CEK (Stern, 2004).
10Enfin, de nombreuses études ont introduit des variables de contrôle dans la relation croissance économique et la dégradation de l’environnement, telles que le degré d’ouverture commerciale, la structure du PIB et la dynamique démographique. S’agissant de l’ouverture commerciale, Shafik et Bandyopadhyay (1992), Birdsall et Wheeler (1993), Porter et van der Linde (1995), Gutierez de Pineres et Ferrantino (1997), Frankel et Romer (1999) estiment qu’elle atténuerait la dégradation de l’environnement par le biais du transfert de technologie, tandis que d’autres observent que le commerce international accroît la pression sur l’environnement (Baumol et Oates, 1988 ; Levinson et Taylor, 2008). La structure de l’économie, captée par la valeur ajoutée des différents secteurs (primaire, secondaire et tertiaire) affecte également la qualité de l’environnement (Panayotou, 1997 ; Hettige et al., 2000). L’accroissement de la densité de la population (Banque mondiale, 1992 ; Li et Ma 2014 ; Begum et al., 2015 ; Nasreen et al., 2017 ; et Sbia et al., 2017) touche également l’environnement.
11De nombreuses études ont montré que les citoyens des pays démocratiques sont mieux informés sur les problématiques écologiques et peuvent dès lors exprimer leurs besoins environnementaux à travers la liberté de parole et la liberté de presse (Payne, 1995 ; Deacon, 2009). Panayotou (1997) a trouvé qu’une amélioration de la qualité des institutions de 10 % (mesurée successivement par le respect des engagements vis-à-vis des électeurs, l’efficacité gouvernementale, le contrôle de la corruption) réduit les émissions de dioxyde de souffre (SO2) de 15 %. Dans la même veine, Desai (1998) trouve, dans une étude consacrée à dix pays en développement, que la corruption est une source majeure de la dégradation de l’environnement. À sa suite, Dutt-Lahiri (2004), puis Biswas et al. (2012) démontrent qu’à travers le secteur informel favorisé par la corruption, les firmes polluantes échappent aux réglementations environnementales et induisent ainsi la dégradation de l’environnement. Ozturk et Al-Mulali (2015) ont également montré que le contrôle de la corruption conduit à la réduction des émissions de CO2. Gani (2012), Al-Mulali et Ozturk (2015) trouvent que l’instabilité politique détériore l’environnement. Osabuohien et al. (2014) quant à eux, analysent la CEK pour un panel de 50 pays d’Afrique regroupés en pays producteurs et non producteurs de pétrole sur la période 1995-2010 en incluant à l’analyse les variables telles que les valeurs moyennes de règle de lois, de qualité de la réglementation et de l’efficacité de la gouvernance. Dans l’échantillon des pays producteurs de pétrole, les institutions ont un impact positif sur les émissions de CO2 mais un effet contraire sur les pays non producteurs.
12Comme nous le constatons, le lien n’est donc pas toujours vertueux entre la qualité des institutions et la qualité de l’environnement. En effet, Dryzek (1987) note à cet égard que la démocratie est assimilée à l’économie de marché où les intérêts de groupe sont mis en avant et qui ne vont pas nécessairement dans le sens de la recherche d’un meilleur environnement. Fredriksson et Svensson (2003) montrent que la démocratie à elle seule ne saurait conduire à l’amélioration de la qualité de l’environnement étant donné que les investisseurs opéreront les choix de leurs méthodes de production et de l’utilisation de ressources exclusivement en fonction de leurs intérêts privés.
13Les données utilisées dans cette étude sont de source secondaire. Elles ont été extraites de la World Development Indicator (WDI, 2017) ; et de la Worldwide Government Indicator (WGI, 2015). Les variables sont le PIB par habitant en dollar US constant 2010, le degré d’ouverture commerciale, la densité de la population, les valeurs ajoutées des secteurs agricoles et industriels, ainsi que les variables liées à la gouvernance et à la qualité des institutions. Ces dernières sont représentées par les six indicateurs de gouvernance de Kaufmann et al. (2007) à savoir : l’efficacité du gouvernement, la qualité de la réglementation, la liberté de parole, le contrôle de la corruption, la règle des lois et la stabilité politique. Ces indicateurs sont construits à travers les enquêtes auprès des ménages, des entreprises, des organisations non gouvernementales et des organisations du secteur public par la Banque mondiale (pour les détails méthodologiques, voir Kaufmann et al., 2010). Ces six indicateurs varient de -2,5 « mauvaise gouvernance » à 2,5 « gouvernance parfaite ». Toutes ces données ont une fréquence annuelle de publication et couvrent la période 1996-2014.
14La qualité de l’environnement, qui représente la variable à expliquer dans cette étude, est captée tour à tour par le niveau des émissions de dioxyde de carbone par habitant (CO2) mesuré en « kilo/tonne » ; le méthane (CH4) et l’oxyde nitreux (N2O) mesurés en équivalent CO2. Ils constituent les principaux gaz à effet de serre. Ils ont été utilisés dans la littérature pour capter la dégradation de l’environnement (Grossman et Krueger, 1995 ; Panayotou, 1997 ; Boyce et al., 1998 ; Akpan et al., 2012 ; Cho et al., 2014).
15L’équation utilisée pour analyser la relation entre le revenu et la qualité de l’environnement est inspirée de celle de Grossman et Krueger (1991,1995) qui se présente comme suit :
16Où « poll » est l’indicateur d’environnement capté tour à tour par le CO2, le CH4 et le N2O. « PIBh » est le revenu par habitant. La variable « PIBh2 » est le carré du revenu par habitant et « PIBh3 », le revenu par habitant au cube. Z est un vecteur regroupant les variables de contrôle. « i » (i = 1, …, 9) représente l’un des 9 pays considérés dans l’étude (Angola, Burundi, Cameroun, Congo, Gabon, Guinée équatoriale, Tchad, RCA et RDC). « t » représente l’année (avec t = 1996, …, 2014). Cette période a été retenue en raison de la disponibilité des données. La constante α, αk les coefficients des variables explicatives et εir les termes d’erreurs. Cette spécification permet de mettre en évidence les différentes formes de la relation revenu et qualité de l’environnement. Plusieurs scenarii peuvent être observés à l’issue de l’estimation de l’équation (1) : si α1 > 0, α2 < 0 et α3 = 0, nous obtenons une courbe en « U » renversé. Si, au contraire α1 > 0, α2 < 0 et α3 > 0, nous obtenons une relation en « N ». Cette dernière forme de courbe est qualifiée de « pseudo CEK ». Si enfin α1 < 0, α2 > 0 et α3 < 0, la relation est en forme de « N » renversé (Dinda, 2004).
17En prenant en compte les variables institutionnelles et en décomposant le vecteur Z, l’équation (1) est récrite de la manière suivante :
18Où le vecteur « z » est constitué d’autres variables susceptibles d’avoir un impact sur l’environnement, soit « Ouv » qui désigne l’ouverture commerciale ; « DPOP » la densité de la population ; « Agri » la valeur ajoutée du secteur agricole (en % du PIB) ; « Indus » la valeur ajoutée du secteur industriel (en % du PIB) ; « INST » qui désigne les variables relatives à la gouvernance et aux institutions captées successivement par le contrôle de la corruption (CC), l’efficacité de l’action gouvernementale (EG), la stabilité politique (SP), la qualité de la réglementation (QR), la règle de droit (RL) et la liberté de parole (LP).
19Afin de réexaminer l’hypothèse de la CEK sous l’influence des facteurs institutionnels et de gouvernance dans les pays de la CEEAC, nous avons privilégié deux procédés économétriques d’estimation, à savoir les Moindres carrés généralisés (MCG) et les Doubles moindres carrés à Variables instrumentales (DMC-IV).
20Le recours aux MCG se justifie par le fait que les erreurs des estimateurs des modèles à effets fixes et à effets aléatoires souffrent en général des biais d’autocorrélation et d’hétéroscédasticité. Dans ces conditions, les estimateurs ne sont pas efficients (Dijkgraaf et Vollebergh, 2005). Les MCG présentent alors l’avantage de pouvoir corriger simultanément ces deux biais (Saad, 2017).
21Toutefois, il pourrait exister un autre biais lié à la causalité inverse dû au fait que la croissance économique peut influencer les institutions, tout comme les institutions peuvent influencer la croissance économique. En effet, si l’amélioration de la qualité des institutions s’accompagne d’une augmentation de la croissance économique, celle-ci en améliorant la qualité de la vie peut amener les populations à exiger une meilleure gouvernance. Une telle causalité inverse peut rendre l’estimateur MCG inefficient. Afin de corriger ce biais, nous avons recours à l’estimateur des DMC-IV, robuste à l’autocorrélation et à l’hétéroscédasticité mais également permettant de corriger les problèmes d’endogénéité ou de causalité inverse. Le choix des DMC-IV au détriment de la méthode des moments généralisés s’explique en plus par le fait que notre panel ne vérifie pas la condition de Roodman (2009) qui voudrait que la dimension individuelle du panel estimé (N, nombre de pays) soit supérieure à sa dimension temporelle (T, nombre d’années). Or, dans notre étude, N = 9 pays, inférieur à T = 19 ans. Toutefois, un bon estimateur DMC-VI est conditionné par la qualité des instruments choisis ici validée par le test de suridentification de Hansen (1982) qui, sous l’hypothèse nulle, énonce que les instruments utilisés sont valides.
22Dans cette partie, nous présentons et discutons successivement les résultats des estimations par les MCG et par les DMC-IV.
23Les résultats des estimations sont présentés dans le tableau 1. Nous observons que la croissance économique, mesurée par le logarithme du PIB par habitant a un impact non linéaire sur les différents types de polluants. En effet, nous constatons que les coefficients associés aux variables PIBh, PIBh2 et PIBh3 sont respectivement positif, négatif puis positif et sont significatifs quel que soit le type de polluant. Toutes choses égales par ailleurs, ce résultat indique que la relation entre la croissance économique et les émissions de polluants (CO2, CH4 et N2O) pour ce qui est des pays de la CEEAC suivrait une trajectoire en forme de « N », traduisant la possibilité d’un recouplage entre la croissance économique et la dégradation de l’environnement à long terme. Les émissions de GES suivraient alors une tendance sinusoïdale dans la CEEAC. Ce résultat est similaire à celui de Grunewald et Martinez-Zarzoso (2011), Al-Mulali et Ozturk (2015) mais contredit l’affirmation de Beckerman (1992) selon laquelle la solution à la dégradation de l’environnement se trouve dans la recherche de la croissance économique. Toutes choses égales par ailleurs, la croissance économique constituerait donc une menace pour l’environnement à long terme dans les pays de la CEEAC.
Tableau 1. Récapitulatif des résultats d’estimation du modèle par les MCG
Inst
|
Contrôle corruption
|
Efficacité de la gouvernance
|
Stabilité politique
|
Qualité de la réglementation
|
Règles de lois
|
Liberté de parole
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
Lnpibh
|
101.8a
|
70.20a
|
89.44a
|
119.7a
|
87.71a
|
111.1a
|
109.8a
|
78.44a
|
95.53a
|
132.7a
|
90.23a
|
109.3a
|
115.6a
|
79.87a
|
99.59a
|
108.3a
|
73.59a
|
93.51a
|
-
|
(8.785)
|
(11.96)
|
(14.80)
|
(9.611)
|
(11.93)
|
(14.76)
|
(9.377)
|
(12.08)
|
(15.20)
|
(9.522)
|
(12.80)
|
(16.13)
|
(9.056)
|
(11.88)
|
(14.89)
|
(8.674)
|
(11.78)
|
(14.61)
|
Lnpibh2
|
-13.90a
|
-9.727a
|
-12.21a
|
-16.31a
|
-12.09a
|
-15.13a
|
-14.96a
|
-10.84a
|
-13.04a
|
-18.16a
|
-12.49a
|
-14.95a
|
-15.84a
|
-11.10a
|
-13.65a
|
-14.79a
|
-10.20a
|
-12.78a
|
-
|
(1.223)
|
(1.667)
|
(2.063)
|
(1.332)
|
(1.656)
|
(2.049)
|
(1.303)
|
(1.680)
|
(2.114)
|
(1.323)
|
(1.780)
|
(2.243)
|
(1.262)
|
(1.658)
|
(2.077)
|
(1.207)
|
(1.642)
|
(2.036)
|
Lnpibh3
|
0.626a
|
0.436a
|
0.537a
|
0.734a
|
0.542a
|
0.668a
|
0.673a
|
0.486a
|
0.574a
|
0.820a
|
0.562a
|
0.662a
|
0.717a
|
0.501a
|
0.605a
|
0.667a
|
0.458a
|
0.563a
|
-
|
(0.0559)
|
(0.0763)
|
(0.0944)
|
(0.0608)
|
(0.0756)
|
(0.0936)
|
(0.0596)
|
(0.0769)
|
(0.0967)
|
(0.0605)
|
(0.0815)
|
(0.103)
|
(0.0579)
|
(0.0761)
|
(0.094)
|
(0.0552)
|
(0.0752)
|
(0.0932)
|
Lnouv
|
0.565a
|
-0.504a
|
-0.741a
|
0.734a
|
-0.338a
|
-0.536a
|
0.648a
|
-0.439a
|
-0.701a
|
0.755a
|
-0.386a
|
-0.626a
|
0.734a
|
-0.402a
|
-0.638a
|
0.651a
|
-0.470a
|
-0.702a
|
-
|
(0.0607)
|
(0.0800)
|
(0.0990)
|
(0.0734)
|
(0.0868)
|
(0.107)
|
(0.0687)
|
(0.0842)
|
(0.106)
|
(0.0656)
|
(0.0853)
|
(0.108)
|
(0.0695)
|
(0.0856)
|
(0.107)
|
(0.0617)
|
(0.0807)
|
(0.100)
|
Lndpop
|
-0.383b
|
-0.321c
|
-0.630a
|
-0.229
|
-0.341b
|
-0.654a
|
-0.254
|
-0.359b
|
-0.600a
|
-0.216
|
-0.304c
|
-0.592a
|
-0.143
|
-0.282
|
-0.572a
|
-0.157
|
-0.256
|
-0.549b
|
-
|
(0.153)
|
(0.185)
|
(0.230)
|
(0.151)
|
(0.168)
|
(0.208)
|
(0.159)
|
(0.182)
|
(0.229)
|
(0.140)
|
(0.170)
|
(0.215)
|
(0.145)
|
(0.172)
|
(0.215)
|
(0.142)
|
(0.174)
|
(0.216)
|
lnAgri
|
0.634a
|
0.536a
|
0.574a
|
0.867a
|
0.602a
|
0.656a
|
0.848a
|
0.619a
|
0.676a
|
0.855a
|
0.598a
|
0.657a
|
0.843a
|
0.585a
|
0.642a
|
0.753a
|
0.569a
|
0.618a
|
-
|
(0.132)
|
(0.169)
|
(0.210)
|
(0.127)
|
(0.149)
|
(0.185)
|
(0.131)
|
(0.156)
|
(0.196)
|
(0.118)
|
(0.152)
|
(0.192)
|
(0.124)
|
(0.154)
|
(0.193)
|
(0.124)
|
(0.158)
|
(0.197)
|
lnindus
|
2.354a
|
1.836a
|
2.155a
|
2.638a
|
1.866a
|
2.191a
|
2.622a
|
1.913a
|
2.283a
|
2.484a
|
1.807a
|
2.161a
|
2.466a
|
1.789a
|
2.137a
|
2.422a
|
1.833a
|
2.161a
|
-
|
(0.222)
|
(0.276)
|
(0.342)
|
(0.217)
|
(0.246)
|
(0.305)
|
(0.225)
|
(0.257)
|
(0.324)
|
(0.206)
|
(0.255)
|
(0.321)
|
(0.218)
|
(0.260)
|
(0.326)
|
(0.215)
|
(0.265)
|
(0.329)
|
cc
|
-1.262a
|
-0.396
|
-0.489
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
(0.246)
|
(0.294)
|
(0.364)
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
eg
|
-
|
-
|
-
|
-0.894a
|
-0.910a
|
-1.123a
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
(0.215)
|
(0.238)
|
(0.295)
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
sp
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-0.357a
|
-0.297b
|
-0.174
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
(0.116)
|
(0.140)
|
(0.176)
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
qr
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-1.191a
|
-0.762a
|
-0.736b
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
(0.196)
|
(0.242)
|
(0.305)
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
Rl
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-1.164a
|
-0.788a
|
-0.789a
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
(0.240)
|
(0.284)
|
(0.355)
|
-
|
-
|
-
|
Lp
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-1.003a
|
-0.439b
|
-0.507c
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
-
|
--
|
-
|
(0.186)
|
(0.222)
|
(0.276)
|
Constant
|
-249.9a
|
-159.8a
|
-207.1a
|
-296.1a
|
-204.2a
|
-261.9a
|
-271.5a
|
-180.7a
|
-222.6a
|
-326.2a
|
-208.8a
|
-255.7a
|
-285.4a
|
-183.7a
|
-232.2a
|
-266.9a
|
-168.3a
|
-217.3a
|
-
|
(21.58)
|
(29.29)
|
(36.24)
|
(23.69)
|
(29.31)
|
(36.27)
|
(23.05)
|
(29.63)
|
(37.28)
|
(23.32)
|
(31.28)
|
(39.42)
|
(22.24)
|
(29.07)
|
(36.43)
|
(21.29)
|
(28.81)
|
(35.74)
|
Observ
|
121
|
104
|
104
|
121
|
104
|
104
|
121
|
104
|
104
|
121
|
104
|
104
|
121
|
104
|
104
|
121
|
104
|
104
|
Wald chi2
|
779.59
|
351.52
|
558.23
|
724.82
|
406.50
|
637.90
|
677.13
|
363.28
|
553.10
|
845.31
|
386.32
|
583.38
|
762.43
|
376.94
|
577.83
|
797.28
|
360.52
|
568.14
|
Pro > chi2
|
0.0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0.0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0.0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0,0000
|
0.0000
|
0,0000
|
0,0000
|
R2
|
0.866
|
0,771
|
0,8429
|
0.8569
|
0,796
|
0,8598
|
0.8483
|
0,7774
|
0,8417
|
0.8747
|
0,7878
|
0,8487
|
0,8630
|
0,7867
|
0,8474
|
0.8550
|
0,7761
|
0,8452
|
Note : Les coefficients estimés sont : a) significatifs au seuil d’erreur de 1 %, b) significatifs au seuil d’erreur de 5 %, c) significatifs au seuil d’erreur de 10 %. ( ) : valeurs d’écarts-types. Le test de Hansen indique que les instruments utilisés sont valides (H0 : acceptée), avec des p-values largement supérieures au seuil de 10 %.
Source : les auteurs.
24S’agissant spécifiquement des variables institutionnelles et de gouvernance, nos résultats indiquent que les coefficients associés aux indicateurs « CC », « EG », « SP », « QR », « RL », « LP » ont des signes négatifs et statistiquement significatifs. Ce résultat est similaire à ceux obtenu pas Abid (2016), Gani (2012), Lau et al. (2014), dans leurs études respectives sur l’Afrique subsaharienne, les pays en développement et la Malaisie. Ainsi, une amélioration du contrôle de la corruption, de l’efficacité gouvernementale, de la stabilité politique, de la qualité de la réglementation, des règles de loi et de la liberté d’expression exerce un effet positif sur les émissions des GES dans la CEEAC. Ces résultats présentent un certain intérêt dans la mesure où les pays de la CEEAC sont cités parmi ceux présentant les institutions les moins bonnes, en termes de maîtrise de la corruption, de la qualité de la réglementation, de protection des libertés publiques et d’efficacité de l’action publique. Or nos résultats indiquent, toutes choses égales par ailleurs, que l’amélioration des institutions et du mode de gouvernance pourrait à terme renforcer l’efficacité des instruments de lutte contre le changement climatique tout en y assainissant le cadre juridique en matière de protection de l’environnement.
25La stabilité politique par exemple améliore la qualité de l’environnement dans les pays de la CEEAC car elle contribue à rendre efficaces les politiques publiques, y compris celles relatives à la protection de l’environnement. L’efficacité du gouvernement quant à elle améliore la qualité de l’environnement à travers l’allocation efficiente des ressources. La liberté de la presse contribue à faire pression sur les décideurs politiques afin qu’ils répondent aux demandes des citoyens. La règle de loi contribue à l’amélioration de l’environnement à travers l’établissement des procédures de contrôle d’émissions de GES auxquelles se conformeront les entreprises. Le contrôle de la corruption agit à travers la réduction de la violation des lois environnementales par les firmes. Enfin, la qualité de la réglementation agit à travers le développement des directives claires sur la réglementation des activités des entreprises en termes d’établissement de permis et des taux d’imposition sur la production industrielle.
26S’agissant des variables de contrôle, les résultats indiquent que l’ouverture commerciale a un impact non uniforme sur les différents types de polluants. En effet, elle accroît les émissions de CO2 et atténue les autres types de polluants (CH4 et N2O). Les pays de la CEEAC échangeraient donc des biens et des services à forte teneur en émissions de CO2. L’accroissement de la densité de la population a un impact négatif et significatif sur les émissions polluantes dans la zone CEEAC. Ce résultat est contre-intuitif, dans la mesure où l’accroissement de la population et de l’occupation de l’espace par celle-ci est associé à la hausse de la demande en énergie. Or la demande d’énergie dans ces pays est en majorité satisfaite par des énergies fossiles, responsables du changement climatique. En effet, près de 89 % des ménages ruraux dans ces pays utilisent le bois de chauffe comme principale source d’énergie. Enfin, l’accroissement des valeurs ajoutées agricoles et industrielles (en pourcentage du PIB) a un impact positif et significatif sur les différentes formes de pollution. Ce résultat s’expliquerait d’une part, par les techniques agricoles jusqu’ici inadaptées (agriculture extensive sur brûlis) et d’autre part, à la vétusté des installations et équipements industriels des pays de la CEEAC, dont certains ont été hérités de l’époque coloniale.
27En contrôlant l’endogénéité, les modèles ont été réestimés par les DMC-VI. Les résultats des estimations sont présentés dans le tableau 2. Pour tous les modèles, la probabilité attachée à la statistique de Hansen (p-values) est supérieure au seuil de 5 %, ce qui suggère que nos instruments sont valides et l’estimateur DMC-VI convergent.
Tableau 2. Récapitulatif des résultats d’estimation par les DMC-IV
Note : Les coefficients estimés sont : a) significatifs au seuil d’erreur de 1 % ; b) significatifs au seuil d’erreur de 5 % ; c) significatifs au seuil d’erreur de 10 % : ( ) : valeurs d’écarts-types. Le test de Hansen indique que les instruments utilisés sont valides (H0 : acceptée), avec des p-values largement supérieures au seuil de 10 %.
Source : les auteurs.
28Nous observons des similarités avec les résultats issus des MCG. L’une étant l’existence des courbes en forme de « N » entre la croissance économique et les émissions CH4 et N2O. S’agissant des variables institutionnelles, seul le renforcement du contrôle de la corruption a un impact négatif et significatif sur les trois GES, l’impact des autres variables institutionnelles étant non significatif. Ceci traduit l’importance du contrôle de la corruption dans les actions de réduction des GES dans les pays de la CEEAC.
29Par ailleurs, les variables « valeur ajoutée agricole » et « valeur ajoutée industrielle » gardent également le même signe que dans les modèles estimés par les MCG. L’effet positif de la valeur ajoutée du secteur agricole sur les polluants dans les pays de la CEEAC s’explique par l’agriculture conventionnelle pratiquée et/ou à l’augmentation de la production du bétail pour la consommation d’une population sans cesse croissante (West et McBride 2005 ; Goodland et Anhang, 2009).
30Enfin, les coefficients des variables retardées (lnCO2t–1, lnCH4t–1, lnN2Ot–1) sont positifs et statistiquement significatifs au seuil de 1 %, ce qui indique que les niveaux actuels d’émissions de GES de la CEEAC dépendent des niveaux de GES émis au cours la période précédente.
31Les différentes régressions établissent des relations en forme de « N », c’est-à-dire une situation où on assiste à une augmentation des émissions de GES au départ, suivie d’une diminution jusqu’à l’atteinte d’un certain niveau de PIBh (premier point de retournement correspondant à un maximum), et par la suite une augmentation des émissions jusqu’à un nouveau niveau de revenu plus élevé (deuxième point de retournement correspondant à un minimum).
32L’analyse de la relation entre les émissions de polluants et le revenu par habitant présente des points de retournement où les émissions varient (à la baisse comme à la hausse) suivant l’augmentation du niveau de revenu. Ces points sont obtenus en annulant la dérivée seconde de l’équation (2) par rapport au PIB par tête (Abid, 2016). Nous obtenons alors la formule
33pour le premier point de retournement et
34pour le second point. Les valeurs des différents points de retournement sont présentées dans le tableau 3.
Tableau 3. Points de retournements
Inst =
|
Qualité de la réglementation
|
Règle de lois
|
Liberté de la parole
|
Poll =
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
MCG
|
1er point
|
765.09
|
512.86
|
788.39
|
788.39
|
492.75
|
482.99
|
796.32
|
482.99
|
487.84
|
2e point
|
3 377.8
|
5 271.13
|
6 660.83
|
3 165.29
|
5 271.13
|
3 866.09
|
3 294
|
5 825.5
|
7 631.19
|
DMC-VI
|
1er point
|
-
|
-
|
-
|
-
|
120.30
|
-
|
-
|
164.679
|
265.07
|
2e point
|
-
|
-
|
-
|
-
|
92 041.47
|
-
|
-
|
52 052.07
|
114 691.36
|
Inst =
|
Contrôle de la corruption
|
Efficacité de la gouvernance
|
Stabilité politique
|
Poll =
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
lnCO2
|
lnCH4
|
lnN2O
|
MCG
|
1er point
|
756.09
|
472.48
|
487.84
|
804.32
|
528.47
|
544.57
|
804.32
|
502.70
|
497.70
|
2e point
|
3 498.18
|
6 063.24
|
7 785.35
|
3 344
|
5 377.61
|
5 377.61
|
3 394.8
|
5 710.15
|
7 631.2
|
DMC-VI
|
1er point
|
-
|
204.38
|
-
|
-
|
92.76
|
54.60
|
-
|
77.48
|
84.77
|
2e point
|
-
|
23 623.56
|
-
|
-
|
219 695.99
|
162 754
|
-
|
39 735.49
|
109 097.8
|
Source : les auteurs.
35Pour les modèles estimés par les MCG, les deux points de retournement obtenus pour chaque polluant se situent à des valeurs moyennes de PIB par tête comprises entre 785,755 et 3 345,69 ; 498,71 et 5 586,46 et ; 503,16 et 6 492,05 dollars US constants 2010 respectivement pour les émissions de CO2, de CH4 et de N2O. Pour ce qui est des modèles estimés par les DMC-VI, les points de retournement se situent à des valeurs moyennes de PIB par tête comprises entre 131,92 et 51 863 ; 134,41 et 128 847,72 dollars US constants 2010 respectivement pour les émissions de CH4 et de N2O. Étant donné que le PIB moyen par tête dans les pays étudiés se situe à 2 065,428 dollars US constants 2010, alors nous pourrions conclure, toutes choses égales par ailleurs, que ces pays se situent sur le second segment de la courbe en « N » caractérisée par un découplage entre la croissance économique et les émissions de GES. Cette baisse des émissions de GES consécutive à l’augmentation du revenu s’expliquerait selon Carvalho et Almeida (2010) par des actions multilatérales visant à réduire les GES dans ces pays. On peut citer par exemple les stratégies de réduction des émissions dues à la déforestation et à la dégradation des forêts (REDD+) et le Mécanisme de Développement Propre (MDP) qui ont été mis en œuvre à la fin des années 1990. Celles-ci ont connu des dysfonctionnements après quelques années seulement de mise en œuvre, réduisant ainsi leur capacité à faire baisser continuellement les émissions de GES malgré l’élévation des niveaux de revenu.
36Le présent article avait pour objectif d’analyser les liens entre la gouvernance/qualité des institutions et la préservation de l’environnement dans les pays de la CEEAC à l’aune de la théorie sur la courbe environnementale de Kuznets (CEK). Deux principaux résultats émergent de la présente : i) il existe une relation en « N » entre les émissions des principaux gaz à effet de serre (GES) (CO2, CH4 et N2O) et la croissance économique ; ii) l’amélioration des indicateurs de gouvernance et des institutions permettrait d’atténuer les émissions de GES dans les pays étudiés. De ces résultats, quelques implications de politique peuvent être envisagées.
37Tout d’abord, s’agissant particulièrement du respect de la règle de loi, le droit à l’environnement est un droit technique complexe, local, global et en pleine expansion. Bien qu’actuellement matérialisées dans un code de l’environnement dans de nombreux pays, les juridictions concernant les questions d’environnement ne sont pas encore spécialisées à ce jour dans les pays de la CEEAC. En effet, les pouvoirs publics pourraient envisager la mise en place de juges dédiés exclusivement aux questions de l’environnement, comme il existe des juges aux activités de l’enfance, aux activités criminelles ou terroristes, aux comptes publics (cour des comptes), etc.
38S’agissant ensuite de la stabilité politique, l’exemple de la Chine est là pour illustrer le lien étroit qui peut exister entre la stabilité et la protection de l’environnement. En effet, la Chine est reconnue comme un acteur majeur des engagements internationaux sur le climat à travers la fixation des objectifs quantitatifs précis. Pourtant, ce n’est pas nécessairement l’inquiétude sur le changement climatique qui explique l’attitude de son gouvernement (Romano, 2013). Bien que considéré comme autoritaire, ce gouvernement a su maintenir sa légitimité et sa stabilité, non pas nécessairement à travers des élections libres et transparentes mais largement à travers son aptitude à satisfaire les besoins de la population, en particulier leur besoin d’un environnement sain. La prise en compte de ces préoccupations a fait réduire sensiblement le nombre de revendications sociales dans ce pays.
39Enfin, le renforcement de la liberté d’expression permettrait aux citoyens et à la société civile de dénoncer sereinement les attitudes et activités susceptibles de nuire à leur environnement. En outre, ces pays pourraient assainir le dispositif institutionnel en améliorant les mécanismes de lutte contre la corruption, du respect de la réglementation et de l’efficacité du gouvernement. Toutes choses qui permettraient de lever les défaillances qui limitent l’implémentation des lois et le respect des engagements des entreprises et des citoyens en matière de lutte contre la pollution.
40La prise en compte de ces quelques recommandations permettrait alors de mieux lutter contre la pollution atmosphérique dans cet espace géographique.