Relation entre developpement economique et degradation de l’environnement

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RELATION ENTRE CROISSANCE ECONOMIQUE ET DEGRADATION DE L’ENVIRONNEMENT

La littérature sur le lien entre la croissance économique et la dégradation de l’environnement repose sur deux corpus théoriques. La première porte sur la théorie traditionnelle basée sur l’hypothèse de la CEK qui postule que la relation entre plusieurs indicateurs de la dégradation environnementale et le revenu exhibe une forme de U inversé de Kuznets. La seconde est plus récente et est considérée comme une alternative à la CEK (Stern, 2014). Elle est fondée sur l’hypothèse de convergence qui soutient que les pays vont converger en termes d’émission (Brock et Taylor, 2010). En d’autres termes, la dégradation de l’environnement va d’abord augmenter dans les pays pauvres à fort taux de croissance économique avant de s’estomper lorsque ces pays rattraperont les pays riches.

L’hypothèse de la CEK

L’hypothèse de la CEK a d’abord été expliquée par la conjugaison de trois types d’effets survenus dans le processus de développement : l’effet d’échelle de la production qui implique que la hausse de la production est accompagnée de la pollution, l’effet de composition qui prend en compte les niveaux d’intensification de pollution des différentes industries et l’effet technologique qui décrit les changements technologie dans le processus de production (Panayotou, 1993 ; Grossman et Krueger, 1993 ; 1995). Ensuite, les modèles théoriques ont commencé à se développer. Selon Bruyn et Heintz (2002) et Kijima et al. (2010), les mécanismes théoriques qui sous-tendent ces modèles reposent sur trois facteurs suivants : les changements comportementaux et de préférences, les changements institutionnels et les changements technologiques et organisationnels. Ces modèles théoriques peuvent être classés en deux groupes : les modèles statiques et les modèles dynamiques (Kijima et al. 2010).
Les modèles statiques supposent que les externalités sont internalisées et qu’il y a un prix socialement efficace de la pollution (Stern, 2014). Alors que les modèles dynamiques, quant à eux, cherchent à expliquer comment l’allocation des ressources, les changements institutionnels et technologiques gouvernent la dynamique de la pollution dans une trajectoire optimale (Kijima et al. 2010).
Dans une approche statique, Lopez (1994) donne une explication théorique de l’apparition de la CEK pour la déforestation. Pour ce faire, il considère une économie à deux secteurs : un secteur primaire qui utilise les ressources naturelles comme facteur de production et le reste de l’économie qui utilise d’autres facteurs. Le secteur primaire est caractérisé par l’agriculture dont la production est dépendante non seulement de la superficie de terre cultivée (le niveau de la déforestation) mais aussi du stock de forêt assurant la qualité et la fertilité des sols. Il trouve que lorsque les effets de stock de la ressource forestière sur la production agricole sont internalisés alors la croissance économique dans les pays en développement s’accompagnera d’une faible déforestation suivant une trajectoire de la forme de U inversé.
D’autres travaux se sont basés uniquement sur une fonction d’utilité d’un agent représentatif ou une fonction de Bien-Etre social qui permet d’examiner les substitutions entre la consommation et la pollution. Ainsi, McConnell (1997), à partir d’une fonction d’utilité, examine le rôle de l’élasticité revenu-demande de la qualité environnementale lorsque le revenu est reparti entre la consommation et les dépenses de dépollution. En supposant que la pollution dépend de la consommation et du revenu de dépollution, il trouve une CEK lorsque la qualité environnementale est un bien de luxe.
Lieb (2002) étend le modèle de McConnell (1997) et montre que la CEK apparait aussi lorsque la qualité environnementale est un bien normal. Andreoni et Levinson (2001), contrairement à McConnell (1997), considère une fonction d’utilité dans laquelle la pollution cause une dés- utilité et dépend de la consommation et de l’effort de dépollution. Ils trouvent une CEK sans considération de la fonction de production si l’effet de dépollution a des rendements croissants. En effet, lorsque le revenu est faible, la consommation devient faible. Comme le rendement des activités de dépollution est croissant, l’agent représentatif juge sous optimal de dépenser plus pour la dépollution, donc la pollution augmente. Par contre, lorsque le revenu augmente, la consommation augmente aussi et créée une grande désutilité, ce qui amène l’agent représentatif à dépenser davantage pour la dépollution entrainant une baisse de la pollution. Néanmoins, Di Vita (2004) montre que la désutilité marginale seule peut expliquer la présence de la CEK dans le même cadre d’analyse.
Dans une approche dynamique, John et Pecchenino (1994) utilisent un modèle à génération imbriquée où chaque agent vit sur deux périodes et alloue son revenu entre consommation et effort de dépollution. Il montre que la dynamique de la pollution a une forme en U inversé conditionné au niveau de revenu. Cela peut être justifié par le fait qu’initialement l’économie dispose d’un stock de capital faible et donc chaque agent dans la première génération possède un faible revenu de sorte que personne ne dépense pour la dépollution entrainant une détérioration de la qualité environnementale. Puis avec le temps, le stock du capital s’accumule et le revenu augmente. Les agents dans la deuxième génération prennent soin de l’environnement et investissent dans les activités de dépollution. Conséquence, la qualité de l’environnement s’améliore. Cependant, Prieur (2009), en reprenant le même modèle de John et Pecchenino, dans lequel la pollution est désormais partiellement assimilée par la nature à chaque période à cause du stock de pollution très élevé, montre que les activités de dépollution ne peuvent pas assurer l’existence d’une CEK.
Dida (2005), dans la même approche, considère par contre que le capital est alloué entre les biens de production et les activités de dépollution. Il trouve que lorsque le niveau de pollution est faible, l’agent représentatif ne prend pas soin de l’environnement et alloue ses ressources dans la consommation. Mais, lorsque la hausse du revenu est associée à une dégradation de l’environnement, l’agent commence à allouer son capital aux activités de dépollution qui améliorent la qualité de l’environnement, ce qui fait apparaitre une CEK.
Les changements technologiques peuvent également affecter la dynamique de la pollution. Stokey (1998) utilise un modèle dans lequel il définit un indice de technologie compris entre 0 et 1 allant de moins polluante à la plus polluante. Il montre qu’il existe un point de déclenchement à partir duquel l’agent représentatif commence à utiliser une technologie plus écologique entrainant une baisse de la pollution par la suite.
De leur côté, Hartman et Kwon (2005) considèrent un modèle de croissance endogène à deux facteurs de production : le capital physique qui génère une certaine pollution et le capital humain qui n’entraîne pas de pollution. Ils montrent qu’il est possible de substituer le capital humain propre au capital physique dans la production du bien final pour assurer une croissance économique durable. Ce résultat implique également qu’une taxe de pollution ou un système de bon peut permettre d’atteindre l’efficacité parétienne.
L’efficacité des instruments de politique environnementale dépend du cadre institutionnel. Jones et Manuelli (2001), à partir d’un modèle de génération imbriquée similaire à John et Pecchenino (1994), montre que lorsque la taxe environnementale est choisie par la première génération, le niveau de la pollution prend la forme en N. Par contre, lorsque le planificateur social maximise le Bien-Etre sans regulation environnementale, le niveau de pollution augmente dans la première période et a tendance à diminuer au cours de la seconde période. Egli et Steger (2007) étudient une politique d’investissement optimal en termes de taxes et trouvent qu’une CEK apparait dans un cadre dynamique avec externalité lorsque la fonction de dépollution sociale a des rendements d’échelle croissante.

L’hypothèse de convergence

L’hypothèse de convergence constitue une nouvelle approche pour comprendre la relation entre l’environnement et la croissance économique. Cette hypothèse a été théoriquement mise en valeur par les travaux de Brock et Taylor (2010) basés sur les faits stylisés. Ces auteurs partent du modèle de croissance de Solow (1956) et soutiennent que les forces de rendements décroissants et de progrès techniques identifiés par Solow comme étant fondamentale pour le processus de croissance, peuvent également l’être dans la relation croissance-environnement. Ainsi, ils modifient le modèle de Solow en supposant que la production génère de la pollution et une part constante de cette production est allouée aux activités de dépollution à travers un progrès technique d’abattement. Les résultats du modèle montrent que les pays convergeront en termes d’émissions. En d’autres termes, les émissions augmenteront initialement dans les pays pauvres à cause de leur croissance rapide mais celles-ci s’estomperont par la suite lorsque la croissance se ralentira (due aux forces de convergence vers les pays développés proches de l’état stationnaire). Ces résultats impliquent que le mécanisme qui gouverne les émissions est la baisse du taux de croissance de la production induite par les forces de convergences accompagnées par le taux constant du progrès techniques d’abattement de la pollution. Cependant, Stefanski (2010) montre que la trajectoire des émissions des pays en développement peut aussi être déterminée par des changements dans le taux de croissance de l’intensité d’émission dus aux transformations structurelles de ces économies.
Dans le cas de la déforestation, il s’agira d’une convergence en termes de couvert forestier compatible avec l’hypothèse de transition forestière (Mather, 1992). En effet, selon Mather, le couvert forestier a tendance à diminuer dans les pays qui amorcent leur développement et cette tendance s’inverse dans les pays développés qui connaissent une augmentation de leur couvert forestier grâce à la reforestation. Cette évolution du couvert forestier est ce qu’il a appelé la transition forestière c’est-à-dire le passage de la déforestation à la reforestation. Néanmoins, d’après les travaux récents, cette transition peut être aussi observée dans les pays en développement grâce à la prise de conscience des problèmes du changement climatique et à l’implémentation des instruments de réduction des émissions causées par la dégradation et la déforestation (REDD). Par exemple, ce phénomène est observé en Inde, au Bangladesh, au Costa Rica (Kanninen et al. 2007) en Chine (Xu et al. 2007) et en Viet Nam (Mather, 2007).

Stratégie d’identification des paramètres des modèles

Les modèles (1) et (2) sont estimés par MCO avec écart-type robuste de White (1980) pour corriger le problème d’hétéroscedasticité. En effet, il est fort probable que la variance du terme d’erreur soit inversement liée à des variables explicatives ou liée à l’effet groupe des pays. Et cela à cause non seulement du fait que les variables d’intérêt (la déforestation et le PIB per capita) sont des moyennes calculées par rapport à la taille de l’échantillon mais qu’il peut exister aussi des groupes dans l’échantillon. Les tests de White (1980), de Breusch-Pagan (1979) et de Harvey (1976) sont utilisés pour vérifier toutes les formes d’hétéroscedasticité. Nous utilisons d’abord le test de White (1980) pour la forme générale de l’hétéroscedasticité. Ensuite le test de Breusch-Pagan (1979) est utilisé pour la forme dans laquelle la variance des résidus des modèles varie avec un ensemble de regresseurs. Enfin, il est possible que la variance des résidus soit liée de façon multiplicative aux regresseurs, ce qui nous amène à utiliser le test de Harvey (1976).
Il est aussi probable qu’il y ait un problème d’endogénéité lié à un potentiel feedback du taux de croissance du PIB ou le niveau moyen du PIB sur le taux de déforestation. Ce feedback passe par la production agricole et les ressources forestières étant donné que le secteur agricole et les ressources forestières contribuent aux revenus dans les pays en développement. La déforestation peut donc avoir un impact sur le taux de croissance économique. Pour résoudre ce biais de variables omises, nous avons introduit les variables de contrôle telles que le niveau de production agricole et le degré d’ouverture qui influencent à la fois le taux de croissance du PIB et le taux de déforestation.
En outre, pour une grande flexibilité au niveau de l’estimation (par rapport au degré de liberté), l’échantillon est étendu aux autres pays en développement (Asie, Amérique latine et Europe).

Les variables explicatives

Plusieurs facteurs sont à l’origine de la déforestation. Dans cette recherche, nous utilisons les variables macroéconomiques et institutionnelles pertinentes du point de vue de la littérature et des données disponibles. Toutes ces variables sont des moyennes calculées sur la période d’étude.

Taux de croissance de long-terme du PIB per capita

Les résultats théoriques montrent que la relation de long-terme entre la dégradation de l’environnement (déforestation, émission etc.) et le revenu est non linéaire et prend la forme de U inversé à la Kuznets. Cela se justifie par plusieurs raisons et particulièrement par le fait que la qualité environnementale est un bien de luxe (McConnell, 1997 ; Lieb, 2002). En effet, dans la première phase de croissance, l’élasticité revenu-émission est faible (inferieure à l’unité), puis elle devient élevée (supérieure à l’unité) lorsque le niveau de revenu est important permettant de financer les activités de dépollution. De ce fait, un possible courbe de Kuznets supposerait que l’élasticité revenu-émission soit significativement différente de zéro ou au moins inférieure à l’unité. Une CKE survient lorsque le coefficient associé au terme quadratique du revenu est négatif traduisant l’effet de changement technique (Anjum, 2014). Le taux de croissance de long-terme est déterminé par la différence entre le log du PIB per capita de fin de période et le log du PIB per capita du début de période le tout rapporté à la période totale.

PIB par tête moyen

Le revenu par tête joue un rôle important dans la préservation des ressources forestières. Certes il est possible qu’un niveau de revenu élevé stimule la demande des produits non forestiers. Mais, la demande des produits agricoles et forestiers est plus importante dans les pays à dominance agricole ayant de faible revenu par tête. En effet, le niveau de la déforestation est très élevé dans les pays à faible revenu per capita et a tendance à être négatif dans les pays à revenu per capita élevé. Car ces derniers enregistrent de fort taux de boisement et de reboisement (FAO, FRA 2010). L’introduction du PIB per capita moyen dans le modèle nous permet d’interpréter la constante comme étant le changement annuel du taux de déforestation des pays indépendamment de leur niveau du revenu et de taux de croissance nul (Anjum, 2014). Le PIB per capita est mesuré en parité de pouvoir d’achat (US$, 2005) de PWT (8).

Taux d’investissement moyen

Brock et Taylor (2010) ont montré que le taux d’épargne affecte la dynamique de la relation entre la pollution et le revenu. En effet, un taux d’épargne élevé augmente le niveau du stock de capital qui accroit la pollution. Ainsi, la déforestation a tendance à augmenter avec l’importance des investissements dans les secteurs agricoles et miniers. Le taux d’investissement moyen est défini par le ratio moyen d’investissement par rapport au PIB sur la période.

Taux de croissance moyen de la population

Le taux de croissance démographique constitue l’un des déterminants important qui gouverne la trajectoire de la relation entre la pollution et le revenu. Un taux de croissance élevé de la population a un effet négatif sur la croissance de long-terme du revenu et de la pollution (Brock et Taylor, 2010). Par conséquent, le taux de changement en pourcentage du couvert forestier per capita diminue avec l’augmentation de la population entrainant une hausse de la déforestation.

Le niveau initial de superficie de forêt per dollars

La superficie initiale permet de tester l’hypothèse de la beta convergence en termes déforestation. Cette hypothèse suppose qu’il existe une relation négative entre le taux de croissance d’une variable et sa valeur initiale (Barro et Sala-i-Martin, 1992). Ainsi, le taux de changement en pourcentage de la superficie devrait être négativement lié à la superficie initiale.
Par conséquent, le taux de déforestation aurait tendance à augmenter avec le niveau de la superficie initiale. Cela signifie que les pays enregistrant de forts taux de déforestation convergeront vers les pays à faible taux de déforestation en supposant que ces pays partagent les mêmes valeurs de paramètres économiques (Brock et Taylor, 2010).

Indice de production agricole

Le secteur agricole constitue la principale cause de déforestation dans les pays en développement du fait de sa contribution importante dans le revenu, l’emploi et les exportations de ces pays (FAO, FRA 2010). Cela se justifie par la pratique de l’agriculture extensive dans ces pays et qui demeure la seule manière d’accroitre la production agricole et le revenu (Culas, 2007). Cependant, l’effet peut être inversé ou atténué lorsque l’agriculture est intensive. Pour capter la pression exercée par le secteur agricole sur la forêt, nous utilisons l’indice de production agricole de la FAO (2010). Cet indice représente le niveau du volume global de production agricole du pays au cours de l’année.

Densité de la population

Les pressions démographiques affectent la qualité de l’environnement. La hausse de la population constitue donc une pression sur la demande des produits forestiers et des terres agricoles qui provoquent la déforestation. L’augmentation de la population peut également provoquer des tensions sur le marché du travail entrainant une hausse du chômage qui peut avoir un effet négatif sur la forêt (Culas, 2007). Cependant, la croissance démographique peut réduire le taux de déforestation à travers la hausse du revenu et le progrès technique (Cropper et Griffiths, 1994). En effet, l’augmentation du revenu peut modifier la demande d’énergie vers d’autres sources que le bois de chauffage. L’adoption du progrès technique dans le secteur agricole peut faire baisser les pressions sur la forêt par la pratique d’une agriculture intensive.

Degré d’ouverture

Le commerce international influence la qualité de l’environnement dans la mesure où les échanges affectent les structures de production et de consommations des pays qui ont un effet sur la qualité de l’environnement (Sheldon, 2006). De ce fait, l’ouverture commerciale peut jouer un rôle significatif sur la qualité environnementale d’un pays. Selon la théorie H.et O standard, la participation des pays au commerce est fonction de leurs dotations factorielles. Les pays riches abondant en capital vont produire des biens intensifs en capital. Par contre, les pays pauvres, riches en ressources naturelles et en travail vont se spécialiser dans la production des biens intensifs en ressources naturelles. Cette situation peut exacerber le problème de la tragédie des communs dont sont assujetties les ressources naturelles en général et les ressources forestières en particulier dans les pays pauvres. Dans cette étude, nous utilisons le degré d’ouverture pour capter l’effet des échanges commerciaux, notamment les échanges sur des produits forestiers sur la déforestation.

Variables institutionnelles

Les institutions jouent un rôle important dans la protection de l’environnement : soit en finançant les activités de dépollution, soit en définissant clairement les droits de propriétés. Ainsi, la qualité de l’environnement n’est que le résultat de l’interaction entre la pollution et la dépollution qui est assuré par les autorités de régulation (Panayotou, 1997). Empiriquement, les études ont montré un effet négatif des politiques institutionnelles sur la déforestation (Bhattarai et Hammig 2001; Culas, 2007). La plupart de ces études utilisent comme variables institutionnelles les libertés civiles, les droits politiques. En effet, Dasgupta et Maler (1995) soutiennent que le lien entre la protection de l’environnement et les droits politiques et les libertés civiles est très proche. Comme Azomahou et Van (2007), nous agrégeons les deux variables (libertés civiles et droit de politique) pour former un indicateur de politique institutionnelle qui varient entre 2 et 14 pour éviter une possible corrélation en ces deux variables.

Taux d’alphabétisation

L’éducation est un facteur clé dans la protection de l’environnement. Elle permet de modifier les préférences environnementales des agents économiques et d’augmenter la demande pour la qualité de l’environnement. En effet, l’éducation permet aux agents d’avoir plus d’accès aux informations relatives aux effets néfastes de la dégradation de l’environnement (conséquences de la déforestation) et peuvent par conséquent changer de comportement (Bimonte, 2002). En outre, selon Farzin et Bond (2006), une population éduquée est plus réceptrice aux mesures de protection de l’environnement mises en œuvre par les autorités de régulation en vue d’améliorer la qualité environnementale. Ces auteurs ont montré qu’il existe une corrélation négative entre le taux d’analphabétisation et les mesures de politiques environnementales. Le taux d’alphabétisation de la population adulte parait plus pertinent dans le cas de la déforestation et nous permet de confronter nos résultats par rapport à ceux des travaux antérieurs.

Table des matières

ABSTRACT
INTRODUCTION GENERALE
CHAPITRE 1: RELATION ENTRE DEFORESTATION ET REVENU EN TERMES DE TAUX DE CROISSANCE DE LONG-TERME EN ASS
1.1. Introduction
1.2. Relation entre developpement economique et degradation de l’environnement
1.3. Analyse empirique
1.4. Description des variables et analyse des donnees
1.5. Resultats et discussions
1.6. Conclusion
CHAPITRE 2 : IDE, GOUVERNANCE ET PROTECTION DE LA FORET EN ASS
2.1. Introduction
2.2. Relation ide-politique environnementale : que savons-nous ?
2.3. Analyse empirique
2.4. Description des variables principales et analyse descriptives des donnees
2.5. Resultats
2.6. Conclusion
CHAPITRE 3 : CHOIX D’INSTRUMENTS DE POLITIQUES VERTES EN COTE D’IVOIRE
3.1. Introduction
3.2. Comparaison d’instruments de regulation environnementale
3.3. Modele
3.4. Resolution et estimation d’un modele dsge
3.5. Estimation des parametres
3.6. Analyse du bien-etre sous les differents instruments
3.7. Fonctions de reponses impulsionnelles (irf) et determination des sources de fluctuations
3.8. Conclusion
CONCLUSION GENERALE
BIBLIOGRAPHIE

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