Guy Lablih (LABG26018702)
Brice Maucourt (MAUB22039301)
Raphaël Roman (ROMR11049209)
Is it a better way to think sustainab...
RÉSUMÉ
Ce projet avait pour prétention d’aboutir à des résultats empiriques soutenant l’intuition comme
quoi développement...
Is it a better way to think sustainable while focusing on welfare economics ?
Guy Lablih, Brice Maucourt, Raphaël Roman
1....
2. REVUE LITTERAIRE
À travers cette section, nous allons présenter, critiquer puis comparer huit articles
scientifiques po...
Le troisième, Post-Durban climate policy architecture based on linkage of cap-and-trade
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Metcalf. Il y est discuté des ef...
dans la réduction des coûts de pollution qui se doit d’excéder la croissance du PIB agrégé,
permettant alors une réduction...
coupe de bois illégale vu les rentes qui en ressortent. En essayant de quantifier cette quantité de
bois, les auteurs rema...
3. DESCRIPTION DES DONNEES
(i) Les taxes environnementales sont-elles efficaces pour réduire les émissions de gaz à effet
...
Variables explicatives :
• Le revenu de la taxe carbone
Fig. 2 : revenu de la taxe carbone de 1990 à 2012
La Colombie Brit...
• L’utilisation énergétique par foyer
Fig. 4 : consommation moyenne d’énergie par
foyer de 1990 à 2012
Il s’agit de la con...
• Le nombre d’hectare de forêt en Colombie-Britannique
Fig. 6 : nombre d’hectare de forêt de 1990 à 2012
Le nombre d’hecta...
À présent, on va s’orienter du côté des variables “indépendantes”, lesquelles sont
explicitées distinctement ci-dessous :
...
donne une meilleure précision quant à l’estimation de nos modèles économétriques, à l’inverse
du PIB par habitant, lequel ...
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Suite à la construction de telle variable, on a effectué un ratio vis-à-vis du PIB, traduisant alors
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4. MODELISATION ET DISCUSSION DES RESULTATS
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De manière analogue au cas de la courbe environnementale de Kuznets (EKC), il suffit de
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5. Conclusion
A travers ce projet, nous avons pu conforter notre intuition que concilier croissance
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moments-ci que l’État doit avoir son utilité, en accompagnant le changement grâce à des outils
incitatifs tels que ...
 
	
  
BIBLIOGRAPHIE
Anonyme,(2012)BC 2012-13 First Quarterly Report - Revenue by Source 2005-06 to 2014-15
Tables A5 A6, ...
 
	
  
Anonyme, (1999) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary
Schedules, British Colombia’s Min...
 
	
  
Anonyme, (2012) Summary of B.C. Greenhouse Gas Emissions: 1990-2012 (kilotonnes CO2e),
Government of British Colomb...
 
	
  
Metcalf GE. (2009) Tax policies for low-carbon technologies, National Tax Journal, en ligne
http://www.nber.org/pap...
 
	
  
ANNEXES
Annexe 1 :sortie Stata du modèle (1)
 
	
  
Annexe 2 : Test de Durbin-Watson & Test de White du modèle 1
 
	
  
Annexe 3 : Test du signe des coefficients négatifs du modèle 1
 
	
  
Annexe 4 : sorties Stata du modèle (2)
 
	
  
Annexe 5 : Test Durbin-Watson & test de White Modèle (2)
 
	
  
Annexe 6 : Test du signe des coefficients négatif du modèle (2)
 
	
  
Annexe 7 : Sortie Stata du Modèle (3)
 
	
  
Annexe 8 : Test de Durbin-Watson & test de White du Modèle (3)
 
	
  
Annexe 9: Test du signe des coefficients négatif du Modèle (3)
 
	
  
Annexe 10 : tableau récapitulatif de l’ensemble des détails statistiques propres aux variables usitées lors
de l’ex...
 
	
  
Annexe 12 : sortie Stata illustrant les résultats statistiques propres à l’approche 1 du modèle
économétrique tenta...
 
	
  
Annexe 14 : illustration d’un test unilatéral sous Stata, lequel vérifiant la significativité du signe négatif
de l...
 
	
  
Annexe 15 : illustration des démarches effectuées sous Stata, dans l’optique d’expliciter le test
d’autocorrélation...
 
	
  
Annexe 16 : illustration des résultats Stata spécifiques à l’approche 0 de la série temporelle log-log,
usitée dans...
 
	
  
Annexe 18 : représentation d’un test unilatéral réalisé sous Stata, lequel mesure le degré de significativité
du si...
 
	
  
Annexe 20 : test de Dickey-Fuller pour la variable tfuel
Annexe 21 : test de Dickey-Fuller pour la variable tcarbon
 
	
  
Annexe 22 : test de Dickey-Fuller pour la variable car
Annexe 23 : test de Dickey-Fuller pour la variable foret
 
	
  
Annexe 24 : test de Dickey-Fuller pour la variable GHGt
Annexe 25 : test de Dickey-Fuller pour la variable yt
 
	
  
Annexe 26 : test de Dickey-Fuller pour la variable ytsq
Annexe 27 : test de Dickey-Fuller pour la variable lnyt
 
	
  
Annexe 28 : test de Dickey-Fuller pour la variable lnGHGt
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  1. 1. Guy Lablih (LABG26018702) Brice Maucourt (MAUB22039301) Raphaël Roman (ROMR11049209) Is it a better way to think sustainable while focusing on welfare economics ? Projet de recherche ECN 3950 Atelier en économie appliquée Travail présenté à M. Immo Schott Département de sciences économiques Université de Montréal Le 12 décembre 2014
  2. 2. RÉSUMÉ Ce projet avait pour prétention d’aboutir à des résultats empiriques soutenant l’intuition comme quoi développement durable et croissance économique ne forment pas un paradoxe. Deux mesures liées aux politiques environnementales se sont détachées : la mise en place de systèmes cap-and-trade et la taxation directe. Une partie de la revue littéraire consista à faire ressortir les inconvénients liés aux bourses carbones, justifiant notre choix de nous concentrer seulement sur l’utilisation de taxes pour tenter d’atténuer le niveau des émissions de polluants. La partie y étant consacrée nous a procuré des résultats empiriques satisfaisants dans la mesure où il en ressort très explicitement une relation négative. La dernière étape, cruciale, était précisément de porter un coup à la croyance populaire qu’une politique économique respectant l’environnement passait forcément par une dégradation des perspectives de croissance. Grâce au green Solow model, nous avons pu constater qu’une hausse dans la variation des investissements conduit à une baisse dans la variation des émissions de gaz polluants. Fort de ce résultat et du fait que les investissements sont une des composantes de la croissance économique, nous avons pu conclure que notre intuition s’est révélée pertinente.
  3. 3. Is it a better way to think sustainable while focusing on welfare economics ? Guy Lablih, Brice Maucourt, Raphaël Roman 1. INTRODUCTION Kyoto, le 11 décembre 1997. Pour la première fois depuis l’Histoire de l’humanité, 184 pays s’engagent1 dans un projet capital pour la survie de l’environnement. Huit années plus tard, alors que le protocole est sur le point de prendre effet, des voix s’élèvent, des craintes se dévoilent, la 1ère puissance mondiale refuse de faire partie de l’accord. Les États-Unis justifieront ce choix par leur réserve face à l’impact économique négatif qu’auraient de telles décisions environnementales. En 2011, c’est au tour du Canada de faire volte face, devenant le seul et unique pays à rompre le protocole durant son application venue à échéance mais renouvelée en 2012. Les risques encourus par ces pays de devenir des symboles responsables de la pollution n’ont certainement pas été pris sans raison économique valable. L’environnement, sa protection, sa pérennité, impliquent t’ils vraiment d’y laisser de l’argent ? Peut-on vraiment affirmer que le développement durable et les profits économiques suivent des chemins inverses ? Face à l’importance de cette question de société, le fait qu’elle reste un débat continuel dans l’esprit des citoyens, et un consensus économique encore très flou, nous allons tenter d’apporter une réponse empirique, en nous basant sur les résultats d’autres décisions environnementales que sont la taxe carbone, et le cap and trade system. Bien que nous pencherons particulièrement sur le cas de la Colombie-Britannique, région Canadienne, les articles étudiés ont une portée internationale.                                                                                                                           1  Contributeur  à  Wikipedia,  Kyoto  Protocol.  En  ligne.  
  4. 4. 2. REVUE LITTERAIRE À travers cette section, nous allons présenter, critiquer puis comparer huit articles scientifiques portant sur différents points de notre sujet. Le premier s’intitule Carbon taxes versus cap and trade : a critical review et fut rédigé par Lawrence H. Goulder et Andrew R. Schein. Cet article cherche à prouver quel instrument, entre la taxation directe et le cap-and-trade, est le plus approprié en terme de diminution de la pollution et revenu fiscal. Il en ressort comme consensus que les deux instruments ne se détachent pas particulièrement en terme de « valeur », mais que leurs différences doivent être prises en compte pour optimiser le choix de l’instrument. C’est pourquoi les auteurs proposent un produit hybride entre les deux outils, ce qui nous amène à la première critique : pourquoi proposer cela alors que les deux chercheurs admettent eux même que ce type d’outil est juridiquement et techniquement difficile à mettre en place ? De plus, il est souvent omis la réalité des couts de transaction qui découleraient d’un tel système et qui pourraient avoir une présence significative sur le budget. Enfin, étudier le contexte dans lequel l’institution décisionnaire se trouve (culture d’un pays, comportement des agents ciblés, fonction de production des entreprises, etc.) est peut être mieux que de dresser des modèles théoriques généraux qui ne prenant pas en compte ces variables. Le deuxième se nomme The effet of allowance allocations on cap-and-trade system performance, de Robert W.Hahn et Robert N. Stavins. Ces derniers travaillent sur le concept « independence property » qui, sous les conditions du théorème de Coase, permettrait d’atteindre une minimisation des couts de réduction des émissions tout en gardant à l’abri de toute endogénéité les allocations et leur prix. Les sujets d’équité et d’efficacité ne seraient pas mis en confrontation, tout cela en faveur du cap-and-trade par rapport à la taxation. Les auteurs précisent, et c’est là que la critique prend sa forme, qu’un tel objectif serait obstrué par de nombreux facteurs tels que les couts de transaction, les pouvoirs de marché, l’incertitude, les conditions d’allocation des droits ou des comportements n’allant pas vers la non-minimisation des couts. En effet, on imagine mal un tel but atteint sans penser à de l’utopie. L’absence d’empirisme n’arrange pas la situation, mais le futur donnera peut être raison à ces hypothèses néanmoins très intuitivement intéressantes.
  5. 5. Le troisième, Post-Durban climate policy architecture based on linkage of cap-and-trade systems vient de Matthew Ranson et Robert N. Stavins. Cet article propose une fusion de tous les cap-and-trade mis en place sous un seul grand marché afin de réduire les couts liés à la réduction des émissions. Plusieurs procédures de fusions sont proposés (direct/indirect) avec respectivement une reconnaissance des systèmes actuels, ou la création d’un tout nouveau cap- and-trade. Cette innovation apporterait plus de liquidité, ce qui aurait tendance à diminuer la volatilité des prix des droits (problème majeur du cap-and-trade). Cependant, il est bien précisé que l’effet sur la réduction des émissions peut être contraire, Un petit cap and trade fusionnant avec un grand peut inciter le pays du petit à générer plus de droits afin d’augmenter ses revenus. Cette dernière phrase reflète bien notre critique : il serait peut-être plus intéressant de s’attarder sur le niveau optimal des droits introduits par les États avant même de réfléchir à un marché commun qui pourrait encore plus empirer la situation. L’exemple Européen nous a bien montré qu’un niveau trop élevé de droits en circulation a entrainé la chute libre du cours de ces derniers vu que personne n’en avait besoin tant le niveau de pollution autorisé était suffisamment élevé ! Le quatrième est Estimating the effect of a gasoline tax on carbone emissions, écrit par Lucas W. Davis et Lutz Kilian. Comme son nom l’indique, cet article vise à trouver le niveau de taxe optimal qui réduirait les émissions de polluants tout en considérant le problème d’endogénéité des prix, ainsi que l’isolation des changements de la demande de carburant issus de la fluctuation des marchés. En effet, Si de telles variations ne sont pas isolées de l’effet des taxes, elles causeraient un biais dans la mesure où les taxes ont un impact sur la consommation. La pertinence de l’article relève de sa précision, notamment grâce au panel d’États employé et à une variable instrumentale apportant plus de réalisme à l’estimation de l’élasticité prix. Il en ressort qu’une taxe de 10 cents/gallon engendrerait une réduction de 1.5% des émissions annuelles de carbone, ce qui aboutirait à une baisse nette des émissions de 0,4% vu que celles ci augmentent de 1,1% par an actuellement. La critique évidente relève du fait que l’article n’évoque que les consommations de carburant des véhicules, et que celles-ci ne représentent qu’un tiers du montant total. De plus, les chercheurs affirment que les émissions sont directement liées à la consommation de carburant, ce qui n’est pas nécessairement le cas. En effet, un gallon d’essence ne pollue plus autant qu’avant grâce aux nouvelles technologies (filtres, composition de l’essence, etc), ce qui fausse le calcul.
  6. 6. Le cinquième s’appelle Tax policies for low-carbon technologies, un article de Gilbert E. Metcalf. Il y est discuté des effets qu’une subvention aurait par rapport à une taxe dans l’idée de réduire les émissions. Des subventions seraient accordées aux « bons élèves » utilisant une fonction de production moins polluante. Ceci dit, Metcalf remarque rapidement que l’effet souhaité pourrait être inverse vu que la subvention diminuerait les couts, donc les prix, avec comme conséquence fort probable une augmentation de la demande et à fortiori des émissions de polluants. Nous pouvons critiquer le manque de solution de l’auteur par rapport à ce problème. Pourquoi ne pas laisser l’entreprise maintenir les prix malgré la baisse des couts, sous conditions qu’ils réinvestissent une partie de la marge supplémentaire acquise dans la recherche pour de nouvelles technologies encore moins polluantes ? Cela éviterait une réaction positive de la demande. En outre, cela répondrait à une autre préoccupation de l’article : augmenter le bien-être social à travers l’utilisation de technologies non polluantes. Pour ce faire, taxer de manière plus importante les technologies polluantes pour permettre à des technologies propres mais couteuses telles que les éoliennes d’avoir plus de visibilité sur les marchés serait une solution. Encore une fois, il est noté que les fluctuations du prix du gaz jouent un rôle majeur dans l’incitatif d’en utiliser ou pas. On peut critiquer l’absence totale de modèle pouvant tenter d’améliorer le système de taxation. Il s’agit ici seulement d’une rétrospective des mesures implémentées jusqu’à présent. Enfin, il aurait peut-être mieux valu envisager une rétribution directe pour les énergies renouvelables que proposer un système cap-and-trade, avec tous les inconvénients qui lui sont associés. Le sixième, The green Solow model, de William A. Brock et M.Scott Taylor. Il s’agit ici d’essayer de combiner croissance économique et développement durable à l’aide de l’association de la courbe environnementale de Kuznets, témoignant d’une relation dite en U-inversé entre la dégradation de ressources ou émissions polluantes et la variation de revenu, et l’analyse fondamentale de la croissance selon Solow. De manière générale, ce fameux modèle de Solow durable ou “vert” considère comme étant exogène le progrès technique à la fois dans la production des biens et dans le coût de réduction de la pollution, celui-ci permettant d’accéder à une croissance durable tout en améliorant la qualité de notre environnement (et indirectement notre bien-être). Au terme de manipulations théoriques, on en vient à définir deux conditions essentielles à une croissance “durable” : un progrès technologique dans la production de biens nécessaire pour générer une croissance de revenu per capita; associé à un progrès technologique
  7. 7. dans la réduction des coûts de pollution qui se doit d’excéder la croissance du PIB agrégé, permettant alors une réduction de la pollution et donc une amélioration des conditions environnementales. La significativité des résultats statistiques obtenus à travers l’article ne doit pourtant pas mener à un optimisme exacerbé, de nombreuses interrogations restant en suspens, telle que la variation temporelle distincte entre émissions de certains gaz polluants, venant quelque peu contredire la théorie de Kuznets (cas du CO2); l’importance du rôle des progrès technologiques dans la réduction de pollution, lʼexogénéité de tels progrès ou bien les questions de risque moral associé aux efforts réels entrepris par les entreprises. Le septième s’intitule The environment in Economics, un travail de Anthony C. Fisher et Frederick M. Peterson. Une nouvelle idéologie pérenne y est présentée, basée sur deux axes. Premièrement, la promotion d’usages alternatifs de certaines zones environnementales, tels que l’émergence de parcs nationaux et d’espaces naturels protégés de l’influence des hommes. Deuxièmement, le contrôle mais surtout la réduction des émissions polluantes, à l’origine de phénomènes inquiétants tel que les gaz à effet de serre, une des causes principales du réchauffement climatique actuel. Cette pollution globalisée affecte considérablement la qualité de vie de la population, notamment en termes de santé mais aussi de paysages ouvertement dégradés par l’industrialisation massive du siècle dernier. Néanmoins, il est relativement complexe de quantifier l’impact réel de la dégradation environnementale telles que les émissions polluantes sur le bien-être social. La mise en place de taxes Pigouviennes (ou encore de quotas) et de marché des droits de pollution (“Cap and Trade”) témoignent néanmoins des efforts entrepris par des politiques économiques axés sur la protection de l’environnement. Cependant, cela n’assure pas nécessairement une réduction substantielle et fiable de la pollution émise par le secteur industriel. Les auteurs de cette étude se sont focalisés sur l’importance d’élaborer des analyses coûts-bénéfices valides et concrètes au vu de projets et politiques environnementales futures. Ceux-ci regrettent tout de même le manque de soutien accordé aux économistes par les politiciens locaux, ne valorisant donc pas suffisamment le système de taxe optimal ou encore le progrès technique nécessaire à la minimisation des coûts liés à la réduction de la pollution. Le huitième, The political Economy of deforestation in the tropics, fut rédigé par Robin Burgess, Matthew Hansem, Benjamin Olken, Peter Potapov et Stefanie Sieber. Il se penche sur le problème de l’économie de la corruption en Indonésie, où les gouvernements sont incités à la
  8. 8. coupe de bois illégale vu les rentes qui en ressortent. En essayant de quantifier cette quantité de bois, les auteurs remarquent quʼune hausse du nombre de juridictions implique une augmentation du taux dʼextraction de la superficie forestière, cette observation concordant avec le modèle théorique de compétition à la Cournot, où la hausse dʼacteurs sur le marché du bois provoque bien une baisse du prix et donc une hausse de la quantité produite. De plus, il est avéré que la déforestation s’accroit au cours de la période précédant un nouveau cycle électoral. Cette idée se basant sur des faits littéraires avérés, explicitant l’importance des actes de corruption et de “pots- de-vin” au devant d’une élection majeure. Néanmoins, malgré des résultats statistiques qui satisfont lʼhypothèse de départ, certains ne présentent pas une signification suffisante pour appuyer durablement et efficacement cet argument, remettant quelque peu en question la fiabilité exogène de la variable indépendante. Finalement, lʼétude se penche sur le caractère substituable des autres sources de rente naturelle, et conclut sur le fait qu’il serait possible à court-terme de substituer la déforestation par l’exploitation d’autres sources naturelles telles que le gaz ou le pétrole. Le choix de ces articles n’a en aucun cas été hasardeux. En effet, nous avons pu constater à travers les trois premiers articles que l’utilisation du système cap-and-trade présente nombres d’inconvénients majeurs nous confortant dans l’idée de répondre à notre sujet à l’aide d’une taxe. Une des raisons principales, le problème d’endogénéité, fait également surface dans le quatrième article. Celui-ci souligne le fait que même la taxation peut être, dans une moindre mesure, affectée par de l’endogénéité. En outre, le cinquième article soutient à sa manière les trois premiers en développant le fait que le cap-and-trade comprend des couts de transaction élevés en comparaison de la taxation. Les résultats empiriques liés aux régressions qui seront développées plus loin dans ce projet confirment l’intuition comme quoi la taxation directe diminue efficacement les émissions, en plus d’apporter des recettes fiscales. Le sixième article, à l’image du cinquième, insiste sur l’objectif d’accroitre les investissements dans les nouvelles technologies à des fins de croissance économique et de développement durable. Les septième et huitième nous renvoient à la réalité quant à l’implication intègre impérative de la part des gouvernements si l’on veut arriver à des résultats concrets. Nous pouvons aussi remarquer le lien entre les article deux et sept à propos de la non-minimisation des coûts qui doit être atteinte pour rendre viable une politique économique environnementale.
  9. 9. 3. DESCRIPTION DES DONNEES (i) Les taxes environnementales sont-elles efficaces pour réduire les émissions de gaz à effet de serre ? Pour notre étude sur l’effet des taxes carbone sur l’émission de gaz à effet de serre, nous avons utilisé une série temporelle de données provenant de la province de la Colombie Britannique. Les données s’étendent de 1990 à 2012, en fréquence annuelle. Bien qu’il aurait été plus précis de prendre des données en fréquence mensuelle, nous avons du nous contenter de ce qui était disponible comme données pour notre étude. Les données récoltées proviennent du gouvernement de la Colombie Britannique ainsi que de Stat Can, qui est l’organisme officiel de statistique du gouvernement canadien. Dans ce qui suit nous décrirons les variables employées et évoquerons les raisons qui nous poussent à croire qu’elles seront utiles à la construction de notre modèle. Variables à expliquer : • Les émissions annuelles de gaz à effet de serre Il s’agit de l’agrégat de toutes les sources de gaz à effet de serre émise en Colombie Britannique, mesuré en Ktonne de CO2 par année. D’après le graphique à droite on constate que la tendance des émissions à une allure quadratique. On constate également que les émissions sont croissantes de 1990 à 2002 et diminue de 2004 à 2012 où elles ont l’air de se stabiliser. Moyenne : 62173.52 Variance : 4216.054 Min : 53272 ; Max : 68640 Variable stata : ghg Fig. 1 : émission de gaz é effet de serre de 1990 à 2012 40000   45000   50000   55000   60000   65000   70000   75000   80000   1985  1990  1995  2000  2005  2010  2015   source   totale  de   ghg  en   ktonne  co2  
  10. 10. Variables explicatives : • Le revenu de la taxe carbone Fig. 2 : revenu de la taxe carbone de 1990 à 2012 La Colombie Britannique est la première province Canadienne à avoir instauré une taxe carbone. L’entrée en vigueur de cette taxe n’a eu lieu qu’en début 2007. Le revenu de cette taxe est libellé en million de dollars canadien. On constate une tendance linéaire croissante de 2007 à 2012. Moyenne : 159.4348 Variance : 338.7699 Min : 0 ; Max : 1120 Variable stata : tcarbon • Le revenu de la taxe sur le carburant En 1991, la Colombie-Britannique s’est dotée d’une taxe se le carburant. Quatre ans plus tard cette taxe est devenue fédérale et instaurée dans toutes les provinces. On voit que le niveau de revenu de cette taxe n’est pas toujours très stable, ceci est du au remaniement fédéral des mesures de taxation du carburant. Ce revenu de taxe est également libellé en million de dollars canadien. Moyenne : 691.4348 Variance : 225.895 Min : 0 ; Max : 940 Variable Stata : tfuel Fig. 3 : revenu de la taxe sur le carburant de 1990 à 2012 0   200   400   600   800   1000   1200   1987   1997   2007   revenu   de  la   taxe   carbone   (million   0   200   400   600   800   1000   1200   1988   1998   2008   revenu  de   la  taxe   essence  
  11. 11. • L’utilisation énergétique par foyer Fig. 4 : consommation moyenne d’énergie par foyer de 1990 à 2012 Il s’agit de la consommation moyenne énergétique par foyer de Colombie- Britannique. Cette mesure est libellée en PetaJoules (=1015 Joules). Les fluctuations sont assez nombreuses quoique faible en amplitude. Cependant se passage de croissance à décroissance de manière permanent faussera peut être la régression bien que l’utilisation de cette variable semble pertinente. Moyenne : 148.6565 Variance : 12.57406 Min : 127.4 ; Max : 174.5 Variable Stata : energyd • Le nombre de nouvelles immatriculations Il s’agit du nombre de nouveaux véhicules à moteur mis en circulation chaque année. La croissance du nombre de nouveaux véhicules est linéaire. Moyenne : 1771949 Variance : 221027.7 Min : 1430850 ; Max : 21000234 Variable Stata : car Fig. 5 : nouvelles immatriculations de 1990 à 2012 100   110   120   130   140   150   160   170   180   1989   1994   1999   2004   2009   2014   uGlisaGon   énérgéGque   totale  par   foyer  en   1200000.00   1400000.00   1600000.00   1800000.00   2000000.00   2200000.00   1988   1998   2008   total  des  nouvelles   immatriculaGons  
  12. 12. • Le nombre d’hectare de forêt en Colombie-Britannique Fig. 6 : nombre d’hectare de forêt de 1990 à 2012 Le nombre d’hectare de forêt est une variable qui pourrait avoir une incidence sur la réduction de gaz carbonique. Ces données suivent une tendance linéaire décroissante. Cette diminution d’hectare forestier est probablement due à l’activité liée à l’industrie du bois ainsi que les incendie de forêt qui sont des phénomènes fréquents en Colombie-Britannique. Moyenne : 66'865’929 Variance : 48371.3 Min : 66'788'540; Max : 66'949'033 Variable Stata : fore (ii) Concilier croissance économique et bien-être environnemental, considération utopique? En ce qui a trait à la problématique de concilier croissance économique et préservation environnementale, les données statistiques recueillies proviennent de sources analogues au cas précédent. En effet, certaines furent dénichées au travers du site “Statistique Canada”2 , tandis qu’une grande majorité nous est parvenue via l’accessibilité du gouvernement de Colombie- Britannique3 . De manière générale, l’ensemble de nos données couvre une période de 23 ans, soit de 1990 à 2012, il est évident que cela semble bien maigre, d’où l’émergence d’une certaine précaution lors de l’interprétation des résultats réalisés dans la section suivante. Concernant cette question délicate propre au bien-être social de la population, ici limitée au cas de la Colombie-Britannique, et difficilement mesurable d’un point de vue holistique; on se penchera sur l’étude de 5 variables quantitatives, dont les interactions sous forme de séries temporelles feront l’objet d’une analyse approfondie par la suite. Pour l’ensemble de nos modèles économétriques, la variable dite “dépendante” constituera toujours les gaz à effet de serre (“greenhouses gas” -> GHG(t)) ou bien l’évolution de ceux-ci (i.e. lorsque l’on fera usage du logarithme -> ln(GHG(t))), du coup, il suffit juste de se reporter à la figure 1 explicitée plus haut, et faisant référence aux émissions de gaz à effet de serre en Ktonne de CO₂, afin de se rendre compte de la relation quadratique en fonction du temps, constatation fondamentale vis-à-vis de la compréhension générale de nos expérimentations.                                                                                                                           2 “Statistiques Canada”, lien hypertexte : http://www.statcan.gc.ca/start-debut-eng.html 3 Lien hypertexte : http://www2.gov.bc.ca/ 66'760'000   66'780'000   66'800'000   66'820'000   66'840'000   66'860'000   66'880'000   66'900'000   66'920'000   66'940'000   66'960'000   1989   1999   2009   hectares   de  forêt  
  13. 13. À présent, on va s’orienter du côté des variables “indépendantes”, lesquelles sont explicitées distinctement ci-dessous : • Le revenu par habitant y(t) Par l’intermédiaire d’une base de données fiables reçue par les services statistiques du gouvernement de Colombie-Britannique, on a pu évaluer en conséquence la tendance générale du revenu disponible par habitant en $ par capita, et ce sur la période de 23 ans prédite antérieurement. La figure 9 nous permet de constater une certaine croissance quadratique de la variable en fonction du temps, ce qui semble en accord avec l’évolution salariale généralisée des provinces de l’ouest canadien, ceci étant due à l’essor des activités à hauts rendements de capital, i.e. celles liées aux biens primaires (e.g. bois, mines, pétrole,...). Soit le résumé statistique de cette variable : (en $ par capita) ❖ Moyenne : 21’712.22 ❖ Variance : 4’856.741 ❖ Minimum : 16’153; Maximum : 30’473 ❖ Notation Stata : yt Note : il est tout de même significatif de commenter sur l’élaboration de la variable, celle-ci provenant de sources statistiques dévoilant le salaire disponible par ménage (i.e. net des taxes), ce qui ne traduit point l’évolution du salaire individuel à proprement dit, néanmoins, ceci nous Fig. 9 : revenu disponible par habitant, mesuré sur la période 1990-2012, et ce en Colombie-Britannique.
  14. 14. donne une meilleure précision quant à l’estimation de nos modèles économétriques, à l’inverse du PIB par habitant, lequel étant bien trop vague en terme de mesure de la richesse individuelle... De ce fait, il est important d’avoir à l’esprit qu’une mesure idéale du revenu par capita est complexe à obtenir (et surtout difficilement observable), cependant notre variable actuelle semble bien en accord avec la hausse généralisée du salaire moyen en Colombie-Britannique, cette tendance constituant un élément fondamental de notre analyse lorsque l’on mentionnera la courbe environnementale de Kuznets (EKC), citée au cours de la section portant sur les revues littéraires. • La population N Les données recueillies au sujet de la population en Colombie-Britannique nous illustrent une tendance relative à la hausse au cours de notre période expérimentale de 23 ans. Il s’agit d’un recensement annuel du nombre d’individus résidant actuellement dans la province, celui-ci étant réalisé chaque 1er juillet, dans l’optique de réaliser telle opération sur une base constante. Un fait notable que l’on pourrait citer réside dans une croissance démographique plus soutenue lors des années 90, ceci étant justifiable par l’apparition d’un léger “boom” migratoire4 , caractérisé par une immigration massive tournée vers les trois principales métropoles du pays (i.e.                                                                                                                           4 “Canadian Council on Social Development”, lien hypertexte : http://www.ccsd.ca/factsheets/demographics/ Fig. 10 : recensement annuelle de la population en Colombie-Britannique, et ce entre 1990 et 2012.
  15. 15. Montréal, Toronto et Vancouver), la part importante d’immigrants de Chine pouvant expliciter un tant soit peu le cas propre à la Colombie-Britannique. On peut constater que la Population N, exprimée en millions d’habitants, semble corrélée avec l’évolution temporelle du revenu disponible par capita, néanmoins, ces deux variables seront analysées via deux modèles bien distincts, d’où l’absence d’inquiétude quant à une possible corrélation entre ces deux variables explicatives. Soit le résumé statistique de cette variable : - Moyenne : 4’020’237 - Variance : 357’808.9 - Minimum : 3’292’111; Maximum : 4’543’308 - Notation Stata : N • Investissements moyens par part de PIB (= S/Y) Par l’intermédiaire des statistiques fournies par le gouvernement de la province, on a rassemblé les investissements publiques et privés (i.e. capital, R&D, infrastructures, éducation...) sous une seule variable S, laquelle pouvant également faire référence à l’épargne moyenne (privée et publique) réalisée par le gouvernement ainsi que la population (en effet, on peut rappeler l’identité macroéconomique S≡I). Fig. 11: investissements moyens mesurés sur une base annuelle entre 1990 et 2012.
  16. 16. Suite à la construction de telle variable, on a effectué un ratio vis-à-vis du PIB, traduisant alors l’évolution de la part des investissements au sein de l’économie de la province, et ce en %. Globalement, l’étude de cette statistique présente un intérêt majeur dans le cadre de nos futures interprétations en matière de bien-être économique, comme on aura l’occasion de s’en apercevoir via le modèle de Solow “durable”. Si l’on se réfère à la figure 11, on peut observer une tendance relativement stationnaire jusqu’au milieu des années 2000, avant que celles-ci ne témoignent d’une croissance importante de la part des investissements dans l’économie de la Colombie-Britannique. Ce changement d’état drastique est intriguant et stimulant pour le développement de nos analyses, notamment vis-à-vis d’une hypothèse prônant une croissance des investissements en anticipation de la future mise en place d’une taxe carbone en l’an 2007. Peut- on alors émettre la supposition d’une émergence de la conscience collective au vue de la préservation environnementale ? ou bien cette hausse serait-elle dûe à l‘exploitation d’une nouvelle richesse naturelle de la province ? L’analyse des résultats nous en fournira de plus amples explications. À présent, on peut expliciter les caractéristiques propres à cette variable, soient : (en *100%) - Moyenne : 0.1940548 - Variance : 0.0398579 - Minimum : 0.1533251; Maximum : 0.2625897 - Notation Stata : st • La part des gaz à effet de serre dans le PIB (=GHG/Y) Fig. 12 : émissions de gaz à effet de serre moyennes vis- à-vis du PIB, et ce pour la période allant de 1990 à 2012.
  17. 17. La présente variable fut déterminée analytiquement par l’intermédiaire des services statistiques du gouvernement de Colombie-Britannique, elle nous permet d’observer l’évolution temporelle de la part d’émissions polluantes (ici les gaz à effet de serre -> GHG) vis-à-vis du PIB, et ce en tonnes de CO₂ par million de $. La tendance de la figure 12 semble relativement stationnaire jusqu’au début des années 2000, à partir desquelles la proportion des gaz à effet de serre a connu une diminution importante, en continuation perpétuelle de nos jours. On notera tout de même que la variable considérée ici ne fait pas partie intégrante des modèles économétriques liées à l’étude, celle-ci nous permet surtout de constater un fait avéré en terme de variation temporelle des émissions polluantes en part du PIB, témoignant d’une décroissance significative des coûts considérés vis-à-vis de la pollution, justifiant alors un gain d’efficience de la province en terme d’output général. De ce fait, il est bien évidemment d’un intérêt majeur de se questionner sur les causes d’une telle diminution, sachant que la période temporelle spécifique à ce changement n’est pas sans nous rappeler le cas de la hausse des investissements moyens dans la formation de capital physique et humain, illustrée via la figure 11. Quoi qu’il en soit, cette statistique constituera un certain point d’ancrage, notamment lors de l’estimation de notre modèle basé sur la théorie de Solow, en effet, on peut se demander si la hausse des investissements moyens représente une composante notable dans la croissance du bien-être environnementale, fraction du bien-être social dont la conscience collective en étaye bien plus les préoccupations actuelles. ❖ note : afin d’observer les résumés statistiques propres à chacune des variables usitées pour le second cas de notre étude, il suffit de se reporter à l’annexe 1.
  18. 18.     4. MODELISATION ET DISCUSSION DES RESULTATS (i) Modélisation de l’effet des taxes environnementales sur les émissions de gaz à effet de serre Nous avons brièvement présenté les données que nous allons utiliser pour notre étude dans la section précédente. Nous allons à présent faire part au lecteur, des attentes que nous avons quant à la contribution de nos données dans notre modèle. Tout d’abord, la variable des émissions de gaz connaît une phase de croissance suivie d’une phase de décroissance. Nous tenterons de capturer les effets qui ont causé cette diminution des émissions récemment5 , à l’aide des variables explicatives présentées lors de la section précédentes. Nous anticipons que les taxes aient un effet négatif sur les émissions de gaz à effet de serre. En ce qui concerne l’impact de la forêt, la relation qui lie cette variable aux émissions devrait également être négative. En effet, il s’avère que les forêts absorbent une partie du CO2 et constituent un élément important de réduction des émissions dans l’atmosphère. L’introduction des taxes permettrait également aux gens de prendre conscience des enjeux environnementaux. On peut imaginer qu’un bon moyen de mesurer cette prise de conscience collective serait de quantifier de quelle manière la consommation énergétique domestique et l’achat de nouveaux véhicules impactent les émissions de gaz à effet de serre. Si les coefficients associés aux nouvelles immatriculations et à la consommation énergétique sont négatifs, ceci signifiera que les gens ont pris conscience des enjeux environnementaux. Les taxes auront non seulement permis de réduire les émissions, mais auront également sensibilisé la population. Pour trouver les coefficient associé à chacune de variables explicatives, nous effectuerons une régression linéaire par la méthode des moindres carrés, où la variable à expliquer sera les émissions de gaz à effet de serre sous forme de série chronologique. Voici le premier modèle que nous avons envisagé : 𝑔ℎ𝑔!   =   𝛽! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑓𝑢𝑒𝑙! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑐𝑎𝑟𝑏𝑜𝑛! + 𝛽! ∙ 𝑒𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦𝑑! + 𝛽! ∙ 𝑐𝑎𝑟! + 𝛽! ∙ 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑡! + 𝜀! (1) Suite au résultat obtenu, les coefficients associés aux variables explicatives sont tous significativement différent de zéro (à 5%), excepté le coefficient relié à la consommation                                                                                                                           5  cf.  description  des  données  figure  1  
  19. 19.     énergétique par foyer. En effet, lors de la présentation des données nous avions évoqué le grand nombre de fluctuations ainsi que la volatilité importante de cette variable. En conséquence nous manquons d’évidence statistique pour montrer, que le coefficient associé à cette variable est significativement différent de zéro. Cette variable avait également posé le même problème dans l’étude intitulée Estimating the effect of gasoline tax on carbon emissions 6 . Le manque de significativité statistique était également du à trop de fluctuations dans les données, bien que cet article porte sur un panel d’états Américains. Par conséquent, nous allons effectuer notre modélisation en ignorant cette variable problématique. Cependant, ce premier essai est encourageant car à part la consommation énergétique par foyer toutes nos variables ont des coefficients significativement non nul. À part le coefficient constant et la consommation énergétique, les coefficients de la régression sont négatifs. Ceci montre que notre hypothèse de la sensibilisation des gens sur la préservation de l’environnement est à peu près cohérente avec notre modèle. Bien entendu l’effet négatif des taxes sur les émissions n’a rien d’étonnant, c’est le but précis pour lequel ces taxes ont été instaurées. Notons également que le coefficient R2 de ce premier modèle est tout de même proche de 85%, ce qui est très élevé pour un modèle de ce genre. En temps normal le coefficient R2 devrait se situer entre 30% et 70%. Ceci montre peut être que certaines variables explicatives sont corrélées entre elles. Tableau 1. Matrice de corrélation entre les variables par STATA La matrice de corrélation montre que les variables car, foret et energyd sont grandement corrélées. Ceci explique donc le coefficient R2 anormalement élevé. La corrélation entre car et energyd est problématique. Cependant, étant donnée que nous allons nous départir de la variable                                                                                                                           6  Davis  &  Kilian  (2009).  
  20. 20.     energyd le problème est partiellement réglé. La forte corrélation négative entre car et foret est due selon nous à la nature des données. Nous doutons qu’il existe un rapport causal entre le nombre d’hectare de forêt et les nouvelles immatriculations. Si c’est le cas, cela voudrait dire que le bois est la principale composante des voitures. Ceci n’est bien entendu pas réaliste.   Un aperçu du coefficient R2 plus réaliste est donné en effectuant des régressions sans inclure la variable car et foret simultanément. Les modèles sont les suivant : 𝑔ℎ𝑔! = 𝛽! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑓𝑢𝑒𝑙! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑐𝑎𝑟𝑏𝑜𝑛! + 𝛽! ∙ 𝑐𝑎𝑟!  𝑎𝑣𝑒𝑐  𝑢𝑛  𝑅! 𝑑𝑒  0.6680 & 𝑔ℎ𝑔! = 𝛽! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑓𝑢𝑒𝑙! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑐𝑎𝑟𝑏𝑜𝑛! + 𝛽! ∙ 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑡!  𝑎𝑣𝑒𝑐  𝑢𝑛  𝑅! 𝑑𝑒  0.7505 Ce qui semble plus réaliste en terme de R2 . Tentons à présent de trouver un modèle de régression où tous les coefficients sont significativement différents de zéro. La stratégie la plus simple serait d’éliminer la variable energyd pour notre seconde tentative. Voici donc le second modèle : 𝑔ℎ𝑔!   =   𝛽! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑓𝑢𝑒𝑙! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑐𝑎𝑟𝑏𝑜𝑛! + 𝛽! ∙ 𝑐𝑎𝑟! + 𝛽! ∙ 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑡! + 𝜀! (2) Dans ce modèle toutes les variables sont significativement non nul. Le coefficient R2 avoisine toujours 85%, toutefois nous avons déjà expliqué que ceci est du à la forte corrélation entre car et foret. Le coefficient associé à la taxe carburant vaut -8.356877, ce qui signifie que pour chaque million de dollars de revenu de taxe carburant supplémentaire, la diminution correspondante des émissions est de 8.356877 Ktonne de gaz d’émission. Le coefficient associé au revenu de la taxe carbone vaut -11.74104, ce qui signifie qu’à chaque million de revenu supplémentaire, 11.74104 Ktonne d’émission ont été évitées l’année courante. On remarque la taxe carbone a plus d’impact sur la réduction de gaz à effet de serre que la taxe sur le carburant. Bien que le coefficient associé aux nouvelles immatriculations soit petit, il n’en demeure pas moins négatif et significatif. Ce coefficient vaut -0.07369, ce qui veut dire que chaque nouveau véhicule contribue à éviter 0.07369 Ktonne d’émissions par an. Cette interprétation peut sembler paradoxale dans la mesure où plus de voitures devrait augmenter les émissions. Cependant, si l’on considère que les nouvelles voitures mises en circulation sont plus éco-énergétiques, et que ces dernières vont remplacer les anciens modèles plus polluant en circulation, ce résultat devient pertinent. Le dernier coefficient de ce modèle à analyser, est celui du nombre d’hectare de forêt.
  21. 21.     Un hectare de forêt de plus dans la province de Colombie-Britannique, contribue à absorber 0.4701901 Ktonne d’émission par année. Le coefficient constant vaut 3.16×107 et représente le niveau d’émission si toutes les variables seraient égale à zéro. Bien que ce nombre semble excessivement élevé, il représente le niveau d’émission où les forêts, les taxes et renouvellement des véhicules disparaissaient. Cependant si on prend le coefficient 𝛽! fois le nombre d’hectare de forêt restant dans la province, on obtiendrait un nombre plus proche de la moyenne annuelle des émissions. Ce nombre vaudrait 144'282.31 Ktonne d’émission. Le modèle suivant emploiera des lags de un an sur la variable tcarbon et car. Nous pouvons justifier ce lag sur la taxe carbone par le fait, que l’on peut considérer cette taxe comme un subside aux entreprises pour leur investissement en technologie propre7 . De ce fait le revenu de la taxe est prélevée en t-1 et redistribuée en t. À titre informatif nous rappelons que la taxe carbone consiste en un taux de taxation sur les émissions de carbone revu chaque année. Nous ne pouvons pas en dire autant de la taxe sur le carburant étant donnée que la taxe sur le carburant se fait à l’achat d’essence. De plus, lorsque le prix global de l’essence monte les gens diminue leur consommation d’essence. De ce fait la variation de la taxe sur le carburant à des effets immédiats sur les habitudes de consommation du carburant. Le lag associé au nombre de nouveau véhicule est justifié car c’est à moyen terme que la différence d’émission entre les nouveaux et les anciens véhicules se fait ressentir. Le nombre d’hectare forestier n’a pas subit de décalage temporel car l’absorption de carbone par la forêt se fait de manière quotidienne. Sans plus attendre voici le modèle : 𝑔ℎ𝑔!   =   𝛽! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑓𝑢𝑒𝑙! + 𝛽! ∙ 𝑡𝑐𝑎𝑟𝑏𝑜𝑛!!! + 𝛽! ∙ 𝑐𝑎𝑟!!! + 𝛽! ∙ 𝑓𝑜𝑟𝑒𝑡! + 𝜀! (3) Nous obtenons avec ce modèle un R2 de 90.66% avec tous nos coefficient significatif à au moins 95%. Le coefficient associé aux nouveaux véhicules est de -0.1251438 ce qui signifie que chaque nouveau véhicule mis en circulation il y a un an, contribue à diminuer de 0.1251438 Ktonne de gaz à effet de serre l’année courante. Chaque hectare de forêt supplémentaire diminue de 0.6901364 Ktonne d’émission. Chaque million supplémentaire de dollars de revenu de taxe sur le carburant supplémentaire diminue de 7.888755 Ktonne d’émission. Chaque million de dollars supplémentaire de revenu de taxe carbone prélevé il y a un an diminue de 11.23326 Ktonne                                                                                                                           7  Par définition une taxe carbone efficace doit avoir un impact neutre par rapport au PIB, elle doit cependant consister en un incitatif à préserver l’environnement.
  22. 22.     d’émission de gaz à effet de serre l’année courante. Limites du modèle Il est clair que les modèles, que nous avons construits, fonctionnent pour le cas de la Colombie-Britannique et la nature des données disponibles. Nous voulions à la base effectuer notre modélisation sur un panel de provinces voisines. Cependant, nous avons eu des difficultés à récolter le même type de données dans les autres provinces. Par conséquent nous avons renoncé au panel et nous sommes concentrés sur les données de la Colombie-Britannique. Nous devons mettre en garde le lecteur qu’étant donné que la taxation carbone est une pratique relativement récente8 , la quantité d’observations est assez faible pour créer un modèle général. De plus, la fixation du taux de taxation carbone se fait de manière annuelle, de même que la présentation des comptes de dépenses et revenus fiscaux de la province de Colombie-Britannique. Par conséquent une modélisation en fréquence mensuelle n’a pas été envisageable. Il se peut tout-à-fait que le même modèle avec des données provenant d’une autre province n’ai aucune significativité statistique. Nous avons fait d’autres tentatives telles qu’un modèle log-log et un modèle expliquant la variation d’une année à l’autre des quantités de gaz émises, mais une fois encore la faible quantité d’observation nous empêche d’obtenir des résultats significatifs. Nous avons également tenté d’utiliser d’autres variables de contrôle telles les importations et les exportations, mais l’ajout de ces variables à notre modèle enlève la significativité de la plupart de nos coefficients. Nous avons donc décidé d’uniquement conserver les trois modèles décrits précédemment. Pour les lecteurs assidus, une série de test sur le signe des coefficients ainsi que sur l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs sera disponible en annexe pour chacun des modèles décrits jusqu’ici. Un autre aspect pouvant mettre en doute la validité de nos résultats est la présence de racines unitaires parmi nos données. Nous avons effectué un test de Dickey-Fuller sur les variables de nos modèles et il en ressort que les variables suivantes ont des racines unitaires : - ghg - tcarbon (mais comme provient d’un choix politique de taxe, on l’ignore)                                                                                                                           8  L’instauration  de  la  taxe  carbone  date  de  2007  en  Colombie-­‐Britannique.  Certaine  province  ne  sont  pas  encore   pourvu  d’un  système  de  taxation  de  pollution  ou  de  droit  à  la  pollution.  
  23. 23.     - car. Ces racines unitaires peuvent être la source de notre corrélation élevée, ainsi qu’un biais de modélisation dans le cadre de modèles autorégressifs. Fort heureusement, les modèles utilisés précédemment sont des modèles sous forme de régression de série temporelle simple sans auto- régression. Un bon moyen de contrer l’effet de ces racines unitaires est l’utilisation de première et seconde différence dans les variables concernées. Cependant, le faible nombre d’observations nous handicape, car toutes tentatives avec cet outil nous a mené à des résultats non significatifs.9 Tableau récapitulatif des résultats Modèles Variable explicatives (1) (2) (3) tfuel -8.350527*** (2.738949) -8.356877*** (2.670025) -7.888755** (2.811845) tcarbon -11.5656*** (1.735066) -11.74104*** (1.608082) -11.23326*** (1.442081) energyd 19.88029 (60.96366) - - car -.0739567*** (.0224466) -.07369*** (.0218678) -.1251438*** (.0213167) foret -.4662208*** (.1058043) -.4701901*** (.1024596) -.6901364*** (.0971589) Coefficient constant 3.14e+07*** (7114991) 3.16e+07*** (6889720) 4.64e+07*** (6532849) lags non non oui10 Test unilatéral du signe des oui oui oui                                                                                                                           9  Test  de  Dickey-­‐Fuller  mis  en  annexe.   10  Les  lags  d’un  an  ont  été  assigné  aux  variables  car  et  tcarbon.   **  :  significatif  à  5%   ***  :  significatif  à  1%  
  24. 24.     coefficients11 R2 0.8480 0.8470 0.9066 Rappelons toutefois que l’un des buts de ce projet est de montrer, que les taxes environnementales ont un effet négatif sur les quantités émises de gaz à effet de serre et grâce à l’outil que sont les régressions linéaires nous somme parvenu à obtenir ce résultat. Le second objectif de notre étude, sera de démontrer que le bien-être passe par l’augmentation des richesses, mais également par la préservation de l’environnement. Nous essayerons dans ce qui suit de trouver une relation viable qui lie la diminution des émissions de gaz à effet de serre, au revenu. B) Serait-il envisageable de concilier croissance économique et bien-être environnemental ? Ou ceci relève-t-il de l’utopie ? Telle problématique peut sembler provocatrice et bien ambitieuse pour certains, à première vue, cela constitue majoritairement un idéal auquel notre société actuelle tente de se rattacher, essentiellement suite aux craintes fondées scientifiquement quant à la prépondérance des émissions polluantes, cause indéniable du réchauffement climatique de notre planète. Dans le jargon économique, cet énoncé “normatif” commence à se répandre graduellement et sûrement parmi la communauté des économistes, prenant du galon auprès d’articles scientifiques essayant tant bien que mal de quantifier ce phénomène et modéliser des théories fiables gravitant autour de cet idéal. Il va de soi que nous ne nous avançons point avec la prétention de résoudre cette interrogation contemporaine, ou encore de présenter une analyse théorique novatrice en la matière... Néanmoins, par l’intermédiaire de nos données statistiques récoltées vis-à-vis de la province de Colombie-Britannique, nous tenterons de réaliser certaines expérimentations dont la portée constitue plus un message prévenant et idéaliste au vue des voies dont la société et le gouvernement actuel seraient incitées à suivre dans une optique de bien-être général. Mais sur quelle structure nous basons-nous ? Sachant que la majorité des modèles établis à ce jour sont sujets à de nombreuses critiques et débats quant à leur significativité réelle en                                                                                                                           11  Les  tests  d’autocorrélation  et  d’hétéroscédasticité  sont  disponibles  en  annexe.  
  25. 25.     termes économiques... Notre démarche s’est établie sur l’étude de deux théories, principalement d’ordre macroéconomique; l’une (“Envrionmental Kuznets Curve (EKC)”) étant sujet à un équilibre instable dépendamment des travaux réalisés pour en démontrer la pertinence, tandis que l’autre (“Green Solow Model”), de par son aspect inédit et novateur, constitue un cadre d’analyse intéressant dans l’esprit de la durabilité de notre économie. Il en ressortira des constatations primordiales dans l’émergence et le développement de solutions possibles pour concilier profits pécuniers et bien-être social. (i) The “Environmental Kuznets Curve (EKC)” “ Why might economic growth benefit the environment ? There are a number of theoretical explanations that suggest the sink side of the environment will be less impacted as incomes rise. First, environmental quality is often cited as a normal good, if not even a luxury good. In other words, the income elasticity of demand for environmental quality is greater than zero, possibly even greater than one, or as income grows environmental concern rises as well, perhaps even more than proportionally so” 12 Que penser d’une telle introduction à la courbe environnementale de Kuznets ? Ce modèle présente un certain dilemme au sein de la communauté des économistes, en effet, sa vérification empirique n’est pas aisée, dépendamment des données statistiques et géographiques (e.g. pays en développement, développés,...) prises en compte. Malgré tout, son poids théorique reste important, à la vue de l’absence de concurrence concrète à ce sujet. Par l’intermédiaire de nos informations récoltées plus tôt, on a tenté de vérifier expérimentalement, d’un point de vue graphique et analytique, la véracité d’un tel modèle, et donc essayer d’en sous-tirer une significativité particulière, dans l’optique d’élaborer une première structure plus ou moins solide, sur laquelle se fondera les débouchés possibles vis-à-vis de la problématique énoncée initialement.                                                                                                                           12 Beckerman & World Bank (1992)
  26. 26.     Au travers de la figure 1313 explicitée précédemment, on peut constater que le modèle théorique de la EKC se traduit sous une forme concave, de telle sorte que l’on ait le niveau des émissions polluantes comme fonction de l’évolution du revenu par capita. Afin de clarifier les choses, on peut interpréter cette courbe avec l’exemple suivant : ❖ Supposons que proche de l’origine se situe une famille à très faible revenu, que l’on pourrait considérée comme vivant proche du seuil de pauvreté, dans ce cas de figure, la préoccupation majeure des membres de la famille consiste à se tourner vers les biens de subsistances primaires, dans une recherche légitime de survie, ceux-ci ne prenant point en compte leur impact sur l’environnement, dans un unique souci de gain de richesse monétaire. Cette conscience sociale est évidemment en défaveur de la préservation environnementale, néanmoins, au fil du temps, la hausse du revenu familial va atteindre un certain point de renversement, à partir duquel les préférences de ses membres vont s’orienter en direction d’un trade-off entre profits purement pécuniers et bien-être environnemental, de telle sorte que leur augmentation de salaire se traduira par une croissance de l’épargne et donc des investissements post industriels destinés à limiter les émissions polluantes . (Bien évidemment, on peut illustrer telle courbe par des exemples alternatifs) Au sein d’un tel pays développé, et qui plus est vis-à-vis d’une des provinces les plus nanties, on peut s’attendre à ce que la théorie liée à la EKC puisse tout de même procurer une                                                                                                                           13 Robert Kaufmann (2014) Fig. 13 : illustration théorique de la courbe environnementale de Kuznets (EKC). Fig. 14 : expérimentation graphique quant à la courbe environnementale de Kuznets, et ce via les données recueillies auprès du gouvernement de Colombie- Britannique.
  27. 27.     esquisse satisfaisante d’un point de vue expérimental, malgré la limite temporelle de nos données. Cela est en effet le cas si l’on se penche au niveau de la figure 14, où, pour titre indicatif, les émissions polluantes sont mesurées en kilotonnes de CO₂, tandis que le revenu par capita est en $. On se trouvera donc agréablement surpris par la précision du modèle (∼67%), présageant qui plus est un futur prometteur en vue d’une réduction des gaz à effet de serre. Il est vrai que telle représentation graphique peut sembler ambitieuse, cependant, afin d’apporter plus de poids à cette observation, il serait intéressant de vérifier la cohérence analytique en liaison avec ce modèle expérimental. En ce qui concerne notre première approche (=Approche 0) économétrique, on a établi le modèle suivant: GHG! = α + δ ∙ y! + φ ∙ y! ! + ϵ! (1) Où : ❖ GHGt : émissions de gaz à effet de serre en tonnes de CO₂, ❖ yt : revenu disponible par habitant en $. Il est relativement aisé d’interpréter telle équation quadratique, sachant que celle-ci traduit la relation spécifique à la EKC. On notera tout de même la présence d’un terme au carré, propre au revenu par capita, ceci nous assurant ou non de la concavité et donc adéquation de la courbe. Il suffit de se reporter à l’annexe 11 afin d’observer les résultats statistiques de cette régression. Ainsi, par l’intermédiaire de la sortie Stata obtenue, on peut se rendre compte de la significativité à 1% de nos deux variables indépendantes, agrémenté d’une précision de l’ordre de 67%. L’observation importante étant l’impact positif du revenu par habitant (yt > 0) ainsi que l’effet négatif de cette même variable mise au carrée (yt² < 0) sur les émissions polluantes, témoignant de la concavité significative de la EKC. Ce résultat majeur nous permet d’affirmer avec plus de certitude la véracité de ce modèle théorique dans le cadre de la Colombie- Britannique; néanmoins, dans un souci de précision analytique, on a décidé d’enrichir notre modéle via une tendance temporelle linéaire t (sur une base annuelle), d’où l’approche 1 : GHG! = α + δ ∙ y! + φ ∙ y! ! + λ ∙ year! + ε! (2)
  28. 28.     où : ❖ year : dénote la commande stata propre à la tendance annuelle linéaire t L’ajout d’une telle tendance va nous permettre de contrôler les spécificités non- observables et idiosyncratique à l’année étudiée en Colombie-Britannique, assurant alors une bien meilleure précision de notre modèle, comme en témoigne les constatations tirées de l’annexe 12. En terme d’interprétation statistique, on peut en déduire que pour une hausse de 1$ par capita, les émissions de gaz à effet de serre croissent à un rythme moyen de 2’359.067 tonnes de CO₂, tandis que l’impact quadratique induit une diminution moyenne certes faible mais notable de -0.087 tonnes de CO₂. On citera également le fait qu’une année supplémentaire implique une augmentation moyenne majeure de 1’438’301 tonnes de CO2. Il n’échappera point au lecteur d’observer une déviance de la significativité propre à la variable indépendante du revenu par capita, celle-ci n’étant même plus significative à un niveau de 10%...Néanmoins, les autres variables, dont l’importance du terme quadratique (yt²), sont toutes significatives à un niveau proche de 1%, ne menaçant point l’argument de concavité de notre EKC. Un outil utile afin de remédier à cette problématique consiste en l’application d’un test unilatéral, vérifiant notamment la significativité du signe de la variable yt, du coup, si l’on se reporte à l’annexe 13; on peut se rendre compte que malgré une probabilité de 18% de voir cette variable comme étant nulle, le test réalisé nous affirme que celle-ci est significativement positif à concurrence de 10%, nous permettant de confirmer notre théorie initiale, quoiqu’à un niveau crédible plus faible mais toujours notable. À titre indicatif, on a également élaboré un test unilatéral en vue de la significativité du signe de la variable indépendante quadratique (yt²), celui-ci étant illustré par le biais de l’annexe 14, il en ressort un signe négatif à concurrence de 1%, d’où une concavité significative, nous rassurant sur la véracité de la EKC dans le cadre de la Colombie-Britannique.
  29. 29.     Qui plus est, suite à l’incorporation d’une tendance temporelle linéaire t, il n’est pas étonnant d’observer une croissance drastique de la précision du modèle, avec un R² ≈ 86%. Cela pouvant notamment s’expliquer via la corrélation forte présente entre les différentes variables indépendantes; une solution possible serait alors de différencier l’équation (2), de telle sorte à éliminer la variable tendancielle par rapport au temps, d’où la démarche suivante : ΔGHG! = δ + 2 ∙ ϕ ∙ Δy! + Δε!  ⇒  ΔGHG! = ψ ∙ Δy! + Δε! Il en ressort néanmoins des résultats statistiques peu crédibles et satisfaisants, de telle sorte qu’aucune de nos variables ne soit significative à 10%... Cette constatation n’est pas étonnante, sachant que le nombre d’observations est limité à n=23 (i.e. de 1990 à 2012), une solution possible serait de réalisée pareille étude dans un futur proche, où l’on aurait notamment accès à une base de données plus amples, histoire d’observer concrètement l’impact d’une telle différenciation. Dans un souci de précision statistique et au vue de notre modèle analytique en série temporelle, il serait intéressant de vérifier s’il y a présence ou non d’autocorrélation des résidus, ceci pouvant être à l’origine d’un coefficient de corrélation R² ainsi élevé. Afin de se rendre compte des étapes à suivre sur le logiciel Stata, il suffit de se reporter à l’annexe 15, une illustration graphique étant disponible via la figure 15 ci-dessous. Fig. 15 : représentation graphique du test d’autocorrélation des résidus, vis-à-vis de la régression (2) du modèle EKC. Il n’en ressort point une forte relation entre les erreurs de notre modèle, témoignant de sa crédibilité, et enlevant de ce fait un poids quant à la justification d’un R² élevé.
  30. 30.     Globalement, en ce qui concerne notre analyse de la courbe environnementale de Kuznets (EKC), nos résultats expérimentaux soutiennent telle théorie économique dans le cadre de la Colombie-Britannique, et ce via des statistiques cohérentes et significatives entre 10% et 1% pour certaines d’entre elles. On regrettera néanmoins le manque quantitatif d’observations en termes annuels, nous limitant vis-à-vis de la précision finale de notre modèle, lequel ayant été néanmoins sujet à une batterie de tests statistiques, dont l’objectif consistait à justifier certains cas atypiques, dont la valeur relativement élevée du coefficient de corrélation dans la régression (2). ❖ note : on notera tout de même la présence d’un tableau récapitulatif de l’ensemble des modèles économétriques reliées à cette section de l’étude propre à la conciliation entre croissance économique et bien-être environnemental. On se reportera alors au tableau 3. La structure de notre analyse semble à présent relativement bien ancrée à notre sujet, notamment suite aux résultats ambitieux retirés de notre étude de la EKC. Il est vrai que les prévisions futures restent relativement complexes suite à l’observation d’un tel modèle, néanmoins, il est indéniable qu’une certaine tendance sociale se dessine à l’horizon, pouvons- nous apporter plus de consistance à telle base théorique ? (ii) “ The Green Solow Model “, peut-on envisager une croissance économique durable ? “ We argue that a key empirical finding in environmental economics--the Environmental Kuznets Curve (EKC)--and the core of modern macroeconomics--the Solow model--are intimately related. Once we amend the Solow model to incorporate technical progress in abatement, the EKC is a necessary by product of convergence to a sustainable growth path.” 14 Notre étude portant sur l’aspect de conciliation entre croissance économique et bien-être environnemental, il est donc nécessaire de se pencher sur le modèle néoclassique de Solow, à partir duquel on va intégrer une composante environnementale : les coûts de réduction de la pollution θ. D’où la dénotation contemporaine de modèle de Solow dit “vert”, prônant alors une                                                                                                                           14 William A. Brock & M.Scott Taylor (2010)
  31. 31.     croissance durable, laquelle étant souhaitable pour l’évolution des nombreux pays liés au protocole de Kyoto (1997).15 Dans un effort de compréhension théorique, on supposera que chaque unité produite via l’activité économique F, générera Ω unités de pollution, composantes jointes de l’output général Y. Ainsi, la quantité d’émissions polluantes relâchées au sein de l’atmosphère différera dépendamment de la présence ou non de coûts de réduction θ, caractérisé par des rendements d’échelle constants, tandis que la proportion d’émissions réduites suit une fonction croissante et strictement concave vis-à-vis de l’activité économique totale F. Ce qui n’est pas sans nous rappeler le modèle de le courbe environnementale de Kuznets réalisé précédemment. Prenant en considération les hypothèses propres à l’évolution de la pollution et à l’incorporation de coûts de réduction à celle-ci, le modèle de Solow présente une certaine modification quant à l’output (i.e. le PIB Y) disponible pour la consommation ou encore l’investissement, tel que : Y = (1 - θ)F. ❖ note : il serait donc au bénéfice des pays concernés d’investir dans des technologies de réduction de la pollution, afin d’anticiper des économies d’échelle en termes de coûts propres aux émissions par part du PIB, ils gagneraient ainsi en efficience, leur permettant d’orienter leurs politiques dans une direction relativement durable, bénéficiant économiquement et socialement de surcroît. Reste la question des incitations envers le secteur privé... Dans un souci de concordance avec les conditions du modèle de Solow standard, on supposera également comme exogène le progrès technologique spécialisé dans la diminution des émissions polluantes, soit g(A) > 0. Quelles seraient donc les conditions théoriques aptes à garantir et définir une croissance durable ? Rappelons tout d’abord que, selon le modèle néo-classique de Solow, l’économie est censée converger vers un équilibre k* (où k désigne la quantité de capital par travailleur qualifié), de telle sorte que proche de celui-ci, l’output agrégé, la consommation ainsi que le capital croissent au même rythme que la population n et le progrès technologique généralisé g(B), donc au taux (n + g(B)).                                                                                                                           15 United Natiions Framework Convention on Climate Change (2014) Lien hypertexte : http://unfccc.int/kyoto_protocol/items/2830.php
  32. 32.     De ce fait, prenant en compte l’évolution des émissions polluantes, tel que : e = f(k)Ωa(θ) où: ❖ e : émission polluantes par travailleur qualifié ❖ f(k) : activité économique par travailleur qualifié ❖ a(θ) : définit une fonction de réduction de la pollution a(θ) = (1 - θ)ε où ε > 1 , avec les propriétés a(0) = 1, a’(θ) < 0 et a’’(θ) > 0 Au vue d’une certaine menace en termes de croissance des émissions polluantes, laquelle étant corrélée à l’intensivité des activités économiques, le modèle novateur se doit de considérer l’effet exogène des progrès technologiques en matière d’environnement, et ce dans l’optique d’une amélioration durable du bien-être social : g(E) = g(B) + n - g(A) avec g(E) la croissance des émissions polluantes. Définir une voie de croissance économique durable nécessite alors deux conditions fondamentales, lesquelles garantissant une hausse jointe de la consommation par capita et de la qualité environnementale, but recherché par l’étude en générale : (1) g(B) > 0 croissance positive du progrès technologique dans la production des biens, (2) g(A) > g(B) + n la croissance des innovations en terme de réduction de la pollution doit excéder celle de l’output agrégé. Pour clarifier, la condition (1) est nécessaire dans l’évolution positive de la consommation par habitant, tandis que la condition (2) assure une réduction des émissions polluantes, indispensable au bien-être environnemental de la population concernée. Ce résumé concis spécifique à la théorie du modèle de Solow durable nous a permis de voir émerger certains points clés déjà abordés précédemment, tel que le besoin d’innovations technologiques suffisamment importantes et tournées en vertu d’une vision environnementale; en effet, si la EKC tient, on peut supposer que la hausse continue des salaires atteindra un niveau à
  33. 33.     partir duquel la population décidera d’épargner davantage, et donc de permettre aux firmes d’investir dans des projets de réduction des émissions polluantes. Ce lien fondamental à discerner découlera de l’analyse statistique qui suit. Comment mesurer l’impact d’un tel progrès technologique sur l’évolution des gaz à effet de serre ? et ce dans le cadre de la Colombie-Britannique ? En combinant les voies théoriques offertes par l’étude du modèle de Solow, ainsi que notre propre intuition économique, on a tenté d’élaborer un modèle économétrique permettant d’analyser l’effet de certaines variables macroéconomiques sur la variation des émissions polluantes, tenant pour implicite les innovations technologiques non-observables quantitativement. Il en est ressorti le développement d’un modèle régressif de type “log-log”, dont l’approche 0 est explicitée comme suit : ln GHG! = α + γ ∙ ln S! + σ ∙ ln N! + ν!(3) où : ❖ GHGt : émissions de gaz à effet de serre en tonnes de CO₂, ❖ st : investissements moyens comme part du PIB, exprimés en *100% de celui-ci, ❖ Nt : population recensée en Colombie-Britannique. Les observations constituant les années t entre 1990 et 2012, il est évident de retrouver le cas d’une série temporelle, celle-ci différant de la précédente par l‘ajout de logarithmes. Par souci de compréhension au sujet de l’élaboration du modèle, rappelons que le progrès technologique est directement relié en aval au capital par travailleur qualifié, cette variable étant défini comme un fondement du modèle de Solow, dont l’évolution se traduit analytiquement comme : Δk = s ∙ k !!! ∙ 1 − θ − [δ + n + g(B)]
  34. 34.     où : ❖ α : part constante du capital spécifique à une fonction de production à la Cobb-Douglas, tel que α ∈ ] 0, 1 [, ❖ δ : dépréciation du capital Sachant que l’évolution du capital durable par travailleur qualifié dépend explicitement des investissements s et de la population n; la dépréciation du capital δ, le progrès technologique g(B) et les coûts de réduction de la pollution θ constituent des variables non-observables d’un point de vue quantitatif, ou tout du moins difficilement mesurables. Par l’intermédiaire de nos deux variables explicatives (i.e. st et Nt), on peut émettre l’hypothèse fondée que leur impact sur l’évolution des émissions polluantes retranscrits implicitement celui de la variation de capital durable par travailleur qualifié et à fortiori l’impact du progrès technologique orienté dans une optique de bien-être environnemental. À présent, si l’on se reconcentre au sujet de la régression (3), il suffit de se reporter à l‘annexe 16 pour se rendre compte des résultats statistiques obtenus. Autant dire que ceux-ci sont relativement concluants et en adéquation avec l’intuition économique formulée antérieurement. Ainsi, si l’on se réfère à nos deux variables indépendantes, celles-ci confirment une significativité à concurrence de 1%, en analogie avec la statistique de Fischer associée (i.e. significativité jointe). On peut alors constater un impact négatif de l’évolution des investissements moyens (st) sur la variation de gaz à effet de serre, ce qui concorde avec notre hypothèse de l’investissement durable, i.e. dans des technologies de réduction de la pollution. Alors que la hausse de population (Nt) présente un effet positif sur les émissions polluantes, ce qui semble trivial au vue de l’intensité toujours plus accrue de notre société de consommation, gonflant la pression exercée sur les ressources naturelles et le secteur industriel, témoins d’une demande plus importante avec le temps. Malgré tout, certaines réflexions nous menèrent à l’incorporation souhaitable d’un lag au sein de notre modèle régressif (3), celui-ci étant appliqué vis-à-vis des gaz à effet de serre
  35. 35.     GHG(t-1), de telle sorte que l’on puisse inclure l’impact des émissions de l’année précédente. Cette nouvelle variable explicative nous permet d’obtenir l’approche 1 suivante, représentative d’un modèle amélioré du cas (3) : ln(GHG!) = α + γ ∙ ln s! + σ ∙ ln N! + τ ∙ ln GHG!!! + υ!(4) où : ❖ GHG!!!: lag d’une année vis-à-vis des émissions de gaz à effet de serre ❖ note : il n’est pas adéquat d’appliquer des lags sur les variables explicatives st et Nt, sachant que celles-ci sont significatives à un niveau 1% lors de l’estimation de l’approche 0, le fait d’en agrémenté au nouveau modèle serait préjudiciable. Les résultats statistiques obtenues sont illustrées via l’annexe 17. En plus de l’accentuation de la précision du modèle (R² ≈ 85%), on peut également observer un certain impact non-souhaitable quant à la significativité de nos variables explicatives initiales, sans toutefois dépasser le niveau 10%, rassurant au sujet de la crédibilité de ce modèle. Ainsi, il en ressort qu’une hausse de 1% de la part des investissements moyens dans le PIB (st) cause une diminution moyenne d’environ -0.128 % des émissions de gaz à effet de serre, ceci étant significatif au niveau 5%. En ce qui à trait à une évolution de 1% de la population (Nt), on peut constater que celle-ci implique une augmentation moyenne de 0.354 % des émissions polluantes...néanmoins, la significativité de cette variable est remise en question à un niveau de 7.1%, d’où le besoin de réaliser un test unilatéral adéquat, et ce dans l’optique de vérifier le degré de significativité propre à son signe d’inégalité, caractéristique d’intérêt pour l’interprétation de notre modèle. Si l’on se réfère à l’annexe 18, on peut se rendre compte que le signe positif de la variable explicative ln(Nt) est significatif à concurrence de 5%, nous assurant une certaine cohérence supplémentaire quant à l’impact observé sur les gaz à effet de serre. Enfin, en ce qui concerne l’incorporation d’un lag vis-à-vis des gaz à effet de serre, on constate qu’une variation de 1% des émissions de l’année précédente (GHG(t-1)) implique une hausse moyenne de 0.641% de la pollution à l’année t, ce qui, intuitivement, semble bien entendu trivial, sachant que de nos jours, les émissions à l’année t sont renforcées par celles des années
  36. 36.     précédentes n’ayant été complétement absorbés par nos écosystèmes. D’où l’objectif idéaliste de pouvoir diminuer substantiellement cet impact, voir le stabiliser à long-terme. Qu’en est-il de la justification du coefficient de corrélation R² relativement élevé pour ce modèle de Solow durable ? ❖ Il serait alors avantageux d’observer le degré de corrélation entre les variables explicatives de notre modèle, soient ln(st), ln(Nt) et ln(GHG(t-1)). Ceci étant disponible via la figure 16 présentes ci-dessous, où l’on peut se rendre compte d’une certaine corrélation entre les variables, toutefois relativement correct à la vue d’un ratio ne dépassant pas 75%. Qui plus est, on peut notamment justifier intuitivement certains contre-arguments vis-à- vis de ces degrés de corrélation entre variables. En effet, il semble relativement peu envisageable qu’une hausse de l’investissement accroisse la population, ou bien l’inverse, signifiant implicitement qu’un nouveau-né serait doté de la capacité d’investir sur les marchés financiers. On peut cependant admettre qu’une augmentation de population N puisse contribuer à motiver l’investissement s au sein de la province, et ce dans un objectif de bien-être social, i.e. en développant de nouvelles résidences et infrastructures capables d’héberger la nouvelle génération, autant de facteurs susceptibles d’alimenter les émissions polluantes...sauf dans le cas d’investissements durables, ce qui est soutenu par les statistiques du modèle. En ce qui concerne la corrélation entre la pollution au temps (t-1) et l’évolution de la population N, on voit mal comment une hausse des émissions de l’année précédente impacterait positivement l’accroissement de la population. Il en ressort donc une certaine ambiguïté vis-à-vis du degré de corrélation entre les différentes variables explicatives, ceci ne pouvant justifier concrètement et notablement un R² tout de même élevé. Fig. 16 : table Stata illustrant le degré de corrélation entre chacune des variables explicatives (ou indépendantes) du modèle économétrique (4).
  37. 37.     ❖ Il serait également dans notre intérêt de tester la présence ou non d’autocorrélation des termes d’erreurs au sein de notre modèle, la figure 17 ci-dessous nous en illustrant le résultat. Malgré la présence relativement faible d’autocorrélation des termes d’erreurs au sein de notre modèle (4), il est tout de même significatif de noter que la présence d’un lag de la variable dépendante GHGt au sein des variables indépendantes peut justifier quelque peu une précision (R2 ) élevée, faisant office de biais positif à ce sujet. Une méthode pour s’en convaincre serait de réaliser un test de Dickey-Fuller, lequel est illustré sous l’annexe 28, témoignant de la présence avérée d’une racine unitaire, à l’origine d’une précision statistique quelque peu biaisée. Que pouvons-nous tirer de telle étude consacrée à l’analyse du modèle de Solow durable ? S’avère-t-elle cohérente avec notre intuition ? De manière générale, on peut être ravi par la significativité de nos résultats statistiques, ceux-ci nous permettant bien d’affirmer qu’une hausse de la part des investissements moyens dans le PIB engendre une baisse non-négligeable des émissions de gaz à effet de serre, de telle sorte qu’implicitement, le progrès technologique visant à réduire les émissions polluantes g(A) progresse à un taux plus important que la population N et les innovations en matière de biens g(B) combinées, condition essentielle au développement d’une croissance économique durable. Afin de s’en rendre compte graphiquement, il suffit de comparer les figures 11 et 12 de la partie précédente. Fig. 17 : représentation graphique étudiant la pertinence quant à l’autocorrélation des termes d’erreurs du modèle économétrique (4). Il en ressort une certaine dépendance des résidus au fil du temps, celle-ci n’étant pas flagrante, mais tout de même non-négligeable.
  38. 38.     De manière analogue au cas de la courbe environnementale de Kuznets (EKC), il suffit de se reporter à la table 3 suivante afin de visualiser un récapitulatif de l’ensemble des modèles économétriques usitées lors de cette section du projet, cela permet également de résumer les résultats et interprétations majeures qui furent réalisées tout au long de notre analyse. Tableau 3 : table récapitulative de l’ensemble des modèles économétriques usitées lors de cette section portant sur la conciliation entre croissance économique et bien-être environnemental. On peut y observer les résultats et interprétations majeures qui en découlent. Rappel de la légende * : significatif à 10%, ** : significatif à 5%, *** : significatif à 1% Le fait de considérer une croissance durable comme fer de lance dans l’évolution prochaine de notre économie relève-t-il toujours de l’utopie ? Les expérimentations menées dans le cadre de la Colombie-Britannique ne vont pas dans ce sens, où le bien-être environnemental prend progressivement du galon au détriment des profits pécuniers de l’économie de marché. Bien entendu, nous n’irons pas jusqu’à prôner l’idéalisme propre à une économie du bien-être, ceci étant difficilement imaginable à l’heure actuelle. L’analyse effectuée nous a permis de constater la complémentarité intéressante reliant les théories de la courbe environnementale de Kuznets (EKC) et du modèle de Solow durable, leur
  39. 39.     association explicitant un tant soit plus quelles solutions d’avenir sont préférables à la vue de la préservation de notre environnement. Par l’intermédiaire de la EKC, on s’est aperçu que jusqu’à un certain point de l’évolution des salaires, la population semble privilégier l’épargne, dans l’idée d’investissements intelligents et en accord avec le bien-être social. Si cette hypothèse semble avérée, on devrait s’attendre à une forme d’investissements durables, et ce au travers de notre modèle de Solow “vert”, lequel confirme cette tendance, au vue de la réduction significative des émissions polluantes, ayant lieu à même date que la hausse prononcée des investissements moyens comme part du PIB. Telle conclusion expérimentale semble ambitieuse dans un futur proche, l’objectif recherché étant d’égayer les consciences sociales vis-à-vis de l’importance de tels investissements, dans l’espoir de réduire considérablement l’impact des émissions polluantes d’une année sur l’autre.
  40. 40.     5. Conclusion A travers ce projet, nous avons pu conforter notre intuition que concilier croissance économique et développement ne relève pas d’un paradoxe ou encore d’une divagation utopique. En choisissant la taxation directe et donc en laissant de côté le système cap-and-trade, nous avons pu trouver une relation négative, certes attendue mais néanmoins capitale, entre le montant des émissions de gaz polluant et les revenus fiscaux liés à la mise en place de cette taxe carbone. De plus, ces revenus fiscaux étant « cost neutral », leur montant est reversé aux entreprises pour générer des investissements dans la recherche et le développement de technologies plus propres. Il ne nous resta qu’à prouver que les dits investissements impactent eux même négativement les émissions de gaz polluant, ce qui fut le cas comme en témoignent nos régressions économétriques. Nous aurions souhaité étendre notre projet à plusieurs régions Canadiennes, voir même plusieurs pays, mais le temps nous étant imparti ne nous a pas permis d’en faire plus. Remarque identique concernant l’espace temporel qui était assez réduit, surtout quand on sait à quel point l’économie réagit différemment selon les périodes. Tout cela aurait pu appuyer ou au contraire affaiblir notre idée, mais quoi qu’il en soit nous aurait surtout donné un résultat plus général. Un autre regret, lié lui à la fois au manque de temps et de données, est de ne pas avoir pu étudier le système cap-and-trade autrement que via la littérature économique disponible. Il est très clair que le système des bourses carbones reviendra au premier plan dans les prochaines années vu qu’il obligera les pays à prendre d’avantages de mesures ensemble, et à se forcer à les respecter, chose beaucoup moins évidente quand des mesures au niveau national sont prises, sans personne pour les auditer. Si l’on doit retenir une idée de ce projet, c’est bien que l’intuition que nous avons eu il y a plus de trois mois n’est pas une idéologie bien-pensante sans réel fondement, mais bien un impératif pour l’avenir si l’on est concerné par l’économie et l’environnement qui nous entoure. Lucides du fait que les consciences prennent leur temps pour se tourner vers l’altruisme nécessaire à ce changement structurel, nous en profitant pour rappeler que c’est dans ces
  41. 41.     moments-ci que l’État doit avoir son utilité, en accompagnant le changement grâce à des outils incitatifs tels que les subventions/taxes pour les professionnels, crédits fiscaux et amendes pour les particuliers.  
  42. 42.     BIBLIOGRAPHIE Anonyme,(2012)BC 2012-13 First Quarterly Report - Revenue by Source 2005-06 to 2014-15 Tables A5 A6, Government of British Colombia, en ligne http://www.data.gov.bc.ca/dbc/catalogue/detail.page?config=dbc&P110=recorduid:178155&reco rduid=178155&title=BC%202012-13%20First%20Quarterly%20Report%20- %20Revenue%20by%20Source%202005-06%20to%202014-15%20Tables%20A5%20A6 Anonyme, (1995) Budget 95, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/budget95/95rpt_h.htm Anonyme, (1993)Consolidated Revenue Fund By Revenue Source , British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (1994)Consolidated Revenue Fund By Revenue Source , British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (1995)Consolidated Revenue Fund By Revenue Source , British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (1996)Consolidated Revenue Fund By Revenue Source , British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (1997)Consolidated Revenue Fund By Revenue Source , British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (1998) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html
  43. 43.     Anonyme, (1999) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (2000) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (2001) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (2002) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (2003) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (2004) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme, (2005) Supplementary information Consolidated Revenue Fund Supplementary Schedules, British Colombia’s Ministry of finance, en ligne http://www.fin.gov.bc.ca/archive/publicaccounts.html Anonyme,(2014) Table 405-0004 Road motor vehicles, registrations, annual, Statcan, en ligne http://www.bcstats.gov.bc.ca/StatisticsBySubject/Economy/OtherEconomicStatistics.aspx
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  45. 45.     Metcalf GE. (2009) Tax policies for low-carbon technologies, National Tax Journal, en ligne http://www.nber.org/papers/w15054 Ranson M, Stavins RN. (2012) Post-Durban climate policy architecture based on linkage of cap- and-trade systems, National Bureau of Economic Research, en ligne http://www.nber.org/papers/w18140 Kaufmann, Robert K. and Cleveland, Cutler J. 2007. “Environmental Science” (McGraw-Hill, Dubuque, IA) World Bank. 1992. World Development Report 1992 : “Development and the Environment”. New York: Oxford University Press.World Bank. https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/5975 Wilfred Beckerman, 1996. “Through Green-colored Glasses : Environmentalism Reconsidered”. James Van Alstine and Eric Neumayer, 2010. “ The Environmental Kuznets Curve ”. London School of Economics. William A. Brock and M. Scott Taylor, 2010. “ The Green Solow Model ”. Journal of Economic Growth Vol. 15, No. 2 (June 2010), pp, 127-153. United Nations Framework Convention on Climate Change, 2014. “ Kyoto Protocol “. http://unfccc.int/kyoto_protocol/items/2830.php
  46. 46.     ANNEXES Annexe 1 :sortie Stata du modèle (1)
  47. 47.     Annexe 2 : Test de Durbin-Watson & Test de White du modèle 1
  48. 48.     Annexe 3 : Test du signe des coefficients négatifs du modèle 1
  49. 49.     Annexe 4 : sorties Stata du modèle (2)
  50. 50.     Annexe 5 : Test Durbin-Watson & test de White Modèle (2)
  51. 51.     Annexe 6 : Test du signe des coefficients négatif du modèle (2)
  52. 52.     Annexe 7 : Sortie Stata du Modèle (3)
  53. 53.     Annexe 8 : Test de Durbin-Watson & test de White du Modèle (3)
  54. 54.     Annexe 9: Test du signe des coefficients négatif du Modèle (3)
  55. 55.     Annexe 10 : tableau récapitulatif de l’ensemble des détails statistiques propres aux variables usitées lors de l’expérimentation de notre second modèle (lequel portant sur la conciliation entre croissance économique et préservation du bien-être environnemental). Ceci représente la sortie Stata suite à l’application de la commande “summarize”. Annexe 11 : sortie Stata illustrant les résultats statistiques de notre première approche économétrique du modèle d’étude de la courbe environnementale de kuznets (EKC).
  56. 56.     Annexe 12 : sortie Stata illustrant les résultats statistiques propres à l’approche 1 du modèle économétrique tentant d’étudier le cas de la EKC, la distinction avec l’annexe 2 réside dans l’ajout d’une tendance temporelle linéaire year. Annexe 13 : représentation d’un test unilatéral sous Stata, vis-à-vis de la significativité du signe positif de la variable indépendante yt, nous dévoilant que celle-ci peut-être considérée comme positive à un niveau 10%.
  57. 57.     Annexe 14 : illustration d’un test unilatéral sous Stata, lequel vérifiant la significativité du signe négatif de la variable indépendante quadratique (yt²).
  58. 58.     Annexe 15 : illustration des démarches effectuées sous Stata, dans l’optique d’expliciter le test d’autocorrélation des résidus (ou erreurs) de la régression propre au modèle de la EKC. On notera que la statistique de Fischer conjointe est significative à 5%, d’où l’absence d’autocorrélation à un tel niveau statistique.
  59. 59.     Annexe 16 : illustration des résultats Stata spécifiques à l’approche 0 de la série temporelle log-log, usitée dans le cas du modèle de Solow durable. Annexe 17 : représentation de la sortie Stata spécifique à la régression (4), approche 1 de l’étude sur le modèle de Solow durable.
  60. 60.     Annexe 18 : représentation d’un test unilatéral réalisé sous Stata, lequel mesure le degré de significativité du signe positif de la variable explicative ln(Nt), que l’on ne rejette pas à 5%. Annexe 19 : test de Dickey-Fuller pour la variable ghg
  61. 61.     Annexe 20 : test de Dickey-Fuller pour la variable tfuel Annexe 21 : test de Dickey-Fuller pour la variable tcarbon
  62. 62.     Annexe 22 : test de Dickey-Fuller pour la variable car Annexe 23 : test de Dickey-Fuller pour la variable foret
  63. 63.     Annexe 24 : test de Dickey-Fuller pour la variable GHGt Annexe 25 : test de Dickey-Fuller pour la variable yt
  64. 64.     Annexe 26 : test de Dickey-Fuller pour la variable ytsq Annexe 27 : test de Dickey-Fuller pour la variable lnyt
  65. 65.     Annexe 28 : test de Dickey-Fuller pour la variable lnGHGt

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