Extrait
Sommaire
Dédicace
Remerciement
Sommaire
Liste des Tableaux
Table des Figures
Glossaire des Abréviations
Résumé
Abstract
Introduction Générale
Chapitre 1 : Cadre d’Analyse de la Croissance Economique et du Development Durable en Afrique
Chapitre 2 : Revue de la Littérature Sur Croissance Economique et Development Durable
Chapitre 3 : Analyse Méthodologique sur Croissance Economique et Développement Durable
Conclusion Générale
Recommandations
Bibliographie
Table des Matières
Annexe
Remerciements:
Au terme de l’acheminement du travail de ce mémoire lequel je tire profit d’une expérience inédite de recherche durant des mois d’affilés, je tiens solennellement à exprimer, à manifester ma gratitude à celui à qui appartient la plus haute sagesse, le Donateur Suprême, le Très Clément, le Possesseur Absolu, le Subtil-Bienveillant…, Très louange à lui.
J’adresse mes mots les plus précieux à ma mère Halima Daoud dont je ne pourrais jamais trouver les termes qui conviennent pour lui exprimer tout mon gré.
Je destine ensuite mes profonds et vifs remercîments les plus sincères au Pr. Thierno THIOUNE, Directeur des Etudes du CREFDES de l’Université Cheikh Anta Diop de Dakar pour non seulement avoir accepté de diriger ce mémoire malgré son programme surchargé mais aussi pour l’ensemble de ses contributions en amont et en aval, de sa disponibilité et de son engagement auxquels j’en suis vivement très reconnaissant.
Je tiens tout particulièrement aussi à remercier les professeurs qui m’ont conseillé sur mes recherches notamment Professeur Paulo Quindere du département économique de l’université de Colorado-Boulder aux Etats-Unis, Professeur Richard Williams du département Sociologie de l’université Notre Dame de l’Indiana aux Etats-Unis pour leurs conseils très positifs sur les modélisations économétriques avancées.
J’exprime, par ailleurs, mes remerciements aux professeurs Fodiyé Bakary DOUCOURE, Birahim Bouna NIANG, SENE, CISSE, Ndoye, …etc. et tous ceux que je n’ai pas cité pour leurs pédagogies et le déroulement des programmes de master 2 en Méthodes Statistiques et Econométriques (MSE).
Sans oublier, je salue l’engagement de toute l’équipe administrative de Centre de Recherche et d’Etudes pour la Formation Economique et Social (CREFDES) Messieurs Diop, Ly, Gilbert, Mme Dia, enfin tous les membres de l’administration ; Grand merci à toutes et à tous ceux qui ont participé d’une manière ou d’une autre, de loin et de près à l’issue de ce travail de mémoire.
Liste des Tableaux:
Tableau 1 : Statistique Descriptive des variables
Tableau 2 : Test de sphéricité de Bartlett
Tableau 3 : Résultats des indices de KMO Kaiser-Meyer-Olkin
Tableau 4 : Valeurs propres de la diagonalisation de la matrice de corrélation
Tableau 5 : Test de comparaison de moyenne de PIB/H bilatéral et unilatéraux à droite et à gauche
Tableau 6 : Signe des coefficients attendus du modèle
Tableau 7 : Récapitulation des indicateurs du double moindres carrés (TSLS) du modèle à équations simultanées
Tableau 8 : Résultat des estimations du modèle à équations simultanées
Tableau 9 : Test de Hausman d’endogénéité
Tableau 10 : Modèle de Durbin Spatiale (SDM) à différents niveaux d’effets
Tableau 11 : Résultats des modèles dynamiques spatiaux de convergence de Solow augmenté
Tableau 12 : Estimation des modèles dynamique Spatiale de Green Solow Model
Tableau 13 : Estimation par pays de l’équation 1 : Croissance économique
Tableau 14 : Estimation par pays de l’équation 3 : Courbe Kuznets Environnementale (EKC)
Tableau 15 : Estimation par pays de l’équation 5 : Courbe de Kuznets Sociale
Table des Figures:
Figure 1 : Croissance économique africaine dans le monde
Figure 2 : PIB par habitant (PPA) en Afrique
Figure.3: Emissions de CO2 entre 2013 et 2014 des pays africains
Figure 4 : Indice de Gini en Afrique
Figure 5 : Indice de développement humain
Figure 6 : Courbe de Solow
Figure 7 : Courbe de Kuznets Environnementale
Figure 8 : Courbe de Kuznets Sociale
Figure 9 : Indice de Decoupling et Recoupling
Figure 10 : Graphique de corrélation entre les variables quantitatives
Figure 11 : Comparaison entre données observées donnée centrées
Figure 12 : Graphique de Scree-plot de valeurs propres
Figure 13 : Cercle de corrélation des variables
Figure 14 : Graphes directs
Figure 15 : Graphique des classifications des variables
Figure 16 : Répartition de classification des individus
Figure 17 : Classification Hiérarchique Ascendante
Glossaire des Abréviations :
Adj Adjusted/ Ajusté
ANOVA Analyse Of Variance
ADF Augmented Dicker Fuller
AR Autoregressif
AIC Akaike Ibformation Criterion
BIC Bayesian information Criterion
Chi-2 Chi-deux
Cons Constant
Cont Contribution
COS2 Cosinus carré
CAH Classification Acsendant Hierarchical
CO2 Dioxyde de carbone
CV Coeffcient de Variation
D/Diff Differenciation
Dim Dimension
DOLS Dynamic Least Squares
EKC Environnementale Kuznet Curve
First_qu Quartile 1 (25%)
IGI Indice de Gini
IV Méthodes des variables instrumentales
I3TSLS Three Stages Least Square with iterative
KMO Kaiser Mayer Olkin
LM Linear Model
MCO Moindres Carrés Ordinaires
ML Maximum des vraisemblances
Min Minimum
Max Maximum
OPM Orthogonality Panel Model
ONU Organisation des Nations Unis
OLS Ordinary Least Square
PIB Produit interieur brute
PCA Principal Component Analizist
PLS Partial Least Square
RNB Revenu national brut
SD Standard Deviation
SE Sum of error
Std Error Standart error
SAR Spatial Auteregressif
SO2 Dioxyde de Soufre
Sigma2e Variance de l'erreur
SUR Seemingly Unrelated Regression
T-Value Student value
TSLS Two Stage Least Square
WCED Commission Mondiale pour l'Environnement et le Développement de l'ONU
Résumé:
Dans le travail de ce mémoire, nos analyses statistiques et économétriques sur les principes de la croissance économique et du développement durable ont permis de mettre en évidence une dissimilitude entre les pays africains. La première investigation est vouée à la description des grandeurs de la croissance économique et du développement durable à l’échelle continentale. Le second procédé est beaucoup plus complexe et permet d’analyser la relation entre croissance – capital physique et capital humain du modèle Solow augmenté dans un cadre statique, dynamique et spatial, tout en s’intéressant d’autre part, à l’analyse de la convergence conditionnelle des économies africaines. En deuxième lieu, on s’intéresse à la Courbe de Kuznets Environnementale (la relation entre croissance et environnement) dans un contexte à la fois statique, dynamique et spatial tout en vérifiant également la convergence des émissions de CO2 en Afrique, qui n’est rien d’autre que la perspective de Green Solow Model. Enfin, en dernière point, nous analysons l’hypothèse de Kuznets entre croissance et inégalité de revenu dans le cas de l’Afrique.
En somme, les résultats issus des analyses statistiques et économétriques témoignent en faveur d’un continent avec un dynamisme économique auquel la mondialisation contribue ses effets à la fois positifs et négatifs aussi bien sur le plan des émissions de gaz à effet de serre que sur l’inégalité de revenu dans le contexte de l’Afrique.
Mots clés: Croissance économique, Emissions de CO2, Inégalité de revenu, Développement durable.
Abstract:
In the work of this memoir, our statistical and econometric analyzes of the principles of economic growth and sustainable development have revealed a dissimilarity between African countries. The first investigation is dedicated to describing the magnitude of economic growth and sustainable development at the continental level. The second method is much more complex and allows to analyze the relationship between growth - physical capital and human capital of the Solow model augmented in a static, dynamic and spatial framework, while at the same time focusing on the analysis of conditional convergence of African economies. Secondly, we are interested in the Kuznets Environmental Curve (the relationship between growth and environment) in a context that is static, dynamic and spatial while also checking the convergence of CO2 emissions in Africa, which is nothing other than the perspective of Green Solow Model. Finally, in the last analysis, we analyze Kuznets' hypothesis of growth and income inequality in the case of Africa.
In short, the results from the statistical and econometric analyzes bear witness to a continent with an economic dynamism to which globalization contributes both positive and negative effects both in terms of greenhouse gas emissions and income inequality in the context of Africa.
Keywords: Economic Growth, CO2 Emissions, Income Inequality, Sustainable Development.
Introduction Générale
Depuis les révolutions industrielles, la croissance économique n’a jamais été aussi contraignante. Les effets nuisibles constatés sur l’environnement et l’épuisement du capital naturel de ces dernières années, nous mènent à repenser sur un modèle de croissance soutenable.
Dans cette même perspective, l’inquiétude de la communauté internationale ne cesse de s’amplifier sur le changement climatique, en général sur les conséquences non réversibles que pourraient amorcer la croissance économique à travers les activités humaines. C’est d’ailleurs, dans ce contexte que Ban Ki-moon est élu le 20 février 2018 à la tête de l’Institut Mondial de la Croissance Verte dite en anglais Global Green Growth Institute (GGGI1 ), qui est basé à Séoul (en Corée du Sud). Sous son mandat, il est chargé de proposer des solutions pour un développement respectueux de l’environnement pour les 28 pays membres dont l’Ethiopie comme seule participante de l’Afrique à y être membre.
La Commission Mondiale sur l'Environnement et le Développement de l'Organisation des Nations unies publie en 1987 le rapport de Brundtland2 intitulé « Notre avenir à tous ou Our Common Futu r, en anglais), qui pose la définition du principe du développement durable de la manière suivante :
"Le développement durable est un mode de développement qui répond aux besoins des générations présentes sans compromettre la capacité des générations futures de répondre aux leurs". Cette définition jugée un peu vague a, depuis son apparition, été formulée autrement. A vrai dire, elle fait référence, d’abord, à la question de l'épuisement des ressources naturelles et, d'autre part, à la dégradation de l'environnement à laquelle l'activité humaine donne lieu. Sur ces deux principes, les exigences du développement durable entrent en conflit perpétuel avec nos modes de production et de consommation.
En réalité, la notion du développement durable ne se réduit pas uniquement à la protection de l’environnement face aux émissions de gaz à effet de serre. Effectivement, il s’avère plus complexe que ce que l’on imagine par la simple lecture de la définition du concept. En occurrence, il doit être assimilé d’abord à une économie efficace au quelle la société est censée être équitable et sous la contrainte d’un environnement tolérable. En d’autres termes, l’économie doit être au service de la société tout en préservant davantage la qualité de l’environnement.
Toutefois, quelle est la situation courante de la croissance économique en Afrique ? Aussi bien sur les facteurs explicatifs que sur la convergence absolue ou conditionnelle à longs termes des économies africaines ? Dans cette perspective, quelle relation présupposerons-nous entre croissance économique et émissions de CO2 dans le contexte de l’Afrique, soi-disant les pays en voie de développement ? Comment pourrions-nous expliquer le phénomène de l’inégalité de revenu entre les pays africains ?
Pour mener à bien nos investigations, il conviendrait de scinder le travail de ce mémoire en 3 chapitres : D’abord un premier chapitre concernant le cadre d’analyse de la croissance économique et du développement durable dans le contexte de l’Afrique. Puis un second chapitre dédié à la revue de la littérature sur la croissance économique et le développement durable et enfin un dernier chapitre d’analyse méthodologique en vue de formuler des recommandations de politiques économiques.
Objectif général:
L’objectif général de notre travail de mémoire s’attache à connaître davantage les interactions entre les grandeurs de la croissance économique et du développement durable en Afrique depuis 1960 à 2016.
Objectifs spécifiques:
Nos objectifs spécifiques consistent à identifier d’abord la relation entre capital physique, humain et croissance économique dans le contexte de l’Afrique, puis d’examiner une éventuelle convergence absolue ou conditionnelle des économies africaines. Dans le cadre de l’étude de la durabilité environnementale, nous nous s’intéressons à vérifier la possibilité d’atténuer les émissions de gaz à effet de serre principalement le CO2 à travers le processus de rattrapage de la croissance économique sur le long terme et de tester une convergence conditionnelle des émissions de CO2 en Afrique. Enfin, nous cherchons à mieux comprendre l’impact de l’inégalité de revenu sur la croissance économique en Afrique.
Chapitre 1: Cadre d’Analyse de la Croissance Economique et du Développement Durable en Afrique
Introduction
La croissance économique, comme nous l’avions vue dans son concept général, est tout simplement assimilée à une augmentation, une hausse ou encore une amélioration du niveau d’activité économique. Mesuré par une variété des grandeurs économiques à savoir le PIB, PNB, RNB… etc. Nonobstant, leurs efficacités semblent bien limiter pour quantifier de nos jours les interrelations dans le sens économie environnement et vice-versa. Outre cette notion est souvent comparée à celle d’une hausse niveau de vie. En vérité, elle ne désigne pas une amélioration du bien-être d’une population, mais elle pourrait, effectivement, l’engendrer dans le processus de la croissance. Par ailleurs, cette dernière est imprégnée aussi bien dans un cercle vicieux que vertueux. Sans pour autant méconnaître l’impact en défaveur à l’encontre sur le stock de capital naturel et qui remet en cause le caractère de la durabilité du développement. Au-delà de la pollution, la croissance économique est aussi imputée de l’épuisement du stock de capital naturel. Du fait de la pollution induite par la croissance à travers l’activité économique, elle permet la dégradation de la qualité de l’environnement et compromet ainsi une pérennité du stock de capital naturel. En effet, une partie des ressources qui composent le stock de capital naturel n’est pas renouvelable. Le rythme d’exploitation des ressources renouvelables de ces dernières est trop important pour assurer leur régénération. En 2007, la capacité de la Terre à se régénérer a été évaluée à 11.9 milliards d’hectares bien en dessous de l’empreinte écologique de l’activité humaine3 de l’ordre de 18 milliards d’hectares. Dans ce chapitre, nous sommes amenés à présenter le cadre analytique sur la notion de la croissance économique et du développement durable dans le contexte de l’Afrique.
I. La Croissance Economique en Afrique
Selon la Banque Africaine pour le Développement (BAD), la croissance du PIB en Afrique est escomptée à 3 % en 2017, contre 2,2 % en 2016. Elle est en baisse par rapport aux prévisions initiales de 3,4 %. On estime d’autre part, une croissance de 3.7% en 2018, en légère baisse par rapport aux estimations initiales de 4,2 %. Toutefois, la croissance économique en Afrique subsaharienne devrait ressortir à 2,4 % en 2017, contre 1,3 % en 2016. En faveur pour une stabilité de la demande intérieure et de l’investissement public dans les infrastructures et une réduction des déficits des comptes budgétaires et courants, la croissance économique en Afrique est plus que jamais galopante. D’autant plus, la performance globale du continent se révèle positive quand on la compare à la croissance économique mondiale, dont les projections se situaient à 3,5 % pour 2017 et à 3,6 % pour 2018. Le document attribue l’essentiel de la reprise économique de l’Afrique au redressement de l’économie mondiale et la fin du tassement des prix des produits base intervenus depuis 2014. « Il faut procéder de toute urgence et de manière soutenue à une diversification économique et à une transformation structurelle pour éviter la répétition de phases successives d’expansion et de récession dans le sillage de la volatilité des prix des produits de base », était indiqué dans le dernier rapport Perspectives économiques en Afrique, publié en mai 2017. Les ajustements apportés aux prévisions antérieures font suite à la publication de nouvelles données par certains pays clés en Afrique notamment le Nigéria, l’Algérie et l’Égypte, qui représentent près de 50 % du PIB du continent et qui ont revu à la baisse leurs prévisions pour 2017 et 2018 », explique Abebe Shimeles4. Une demande intérieure soutenue et des investissements publics réguliers dans les infrastructures ont également participé au maintien de la croissance dans plusieurs pays. Outre, l’investissement s’avère incontournable pour une croissance durable et doit rester un domaine politique prioritaire.
1. Croissance économique en Afrique de l’Est
L'Afrique de l'Est reste la région à plus forte croissance, passant de 5,1 % en 2016 à 5,4 % en 2017 et 5,8 % en 2018. Les perspectives économiques de l’Afrique se sont améliorées en 2017 par rapport à 2016. Cette performance pourrait progresser davantage jusqu’en 2018, indique la Banque Africaine de Développement (BAD) dans une révision de ses perspectives de croissance. Ainsi, l’Afrique de l’Est demeure la région qui connaît la croissance la plus dynamique sur le continent, elle est estimée à 5,1 % pour 2016, elle devrait atteindre 5,4 % en 2017 et 5,8 % en 2018. Un signe positif dû essentiellement à des dépenses publiques élevées dans les infrastructures et une forte demande intérieure.
2. Croissance économique en Afrique du Nord
L’Afrique du Nord a enregistré le deuxième plus fort taux de croissance en Afrique, de l’ordre de 3,1 % en 2016, grâce notamment à la reprise économique en Égypte (4,3 % de croissance) et en Algérie (3,3 %). La croissance de cette région devrait atteindre 3,1 % en 2017 et 3,6 % en 2018 selon les prévisions, grâce notamment à la reprise de la croissance économique au Maroc, qui devrait ainsi enregistrer un taux de 4,5 % en 2017 et de 3,9 % en 2018. Toutefois, la Banque met en garde contre les incertitudes politiques persistantes et une réduction de la production pétrolière en Libye, qui continuent de peser sur la croissance dans la région.
3. Croissance économique en Afrique Australe
La croissance de l’Afrique australe est, quant à elle, restée mitigée, à 0,9 % en 2016, contre 1,6 % en 2015. Toutefois, une amélioration escomptée de la performance de l’Afrique du Sud, avec un taux de croissance de 0,3 % en 2016, de 1,2 % en 2017 et 1,3 % en 2018, et qui devrait relancer la croissance globale de cette région. Celle-ci devrait atteindre 2 % en 2017 et 2,3 % en 2018, une amélioration portée par une production minière accrue qui fait suite à une légère hausse des prix des produits de base.
4. Croissance économique en Afrique de l’Ouest
De même, en Afrique de l’Ouest, une région où la production de pétrole tient un rôle central dans l’économie, la croissance a fortement baissé, passant de 0,5 % en 2015 à 0,4 % en 2016. Dans cette région, la récession économique au Nigeria a complètement masqué les très bonnes performances enregistrées en Sierra Leone, au Togo, en Côte d’Ivoire et au Sénégal, ces deux derniers pays affichant les économies à plus forte croissance de la région. L’économie du Nigeria, qui représente 72,4 % du PIB global de la région d’Afrique de l’Ouest, s’est contractée de 1,5 % en 2016, alors que l’expansion moyenne des économies des quatre autres pays, qui ensemble représentent 10 % environ du PIB régional, s’est élevée à 6 %. L’Afrique de l’Ouest devrait connaître une amélioration de sa croissance, avec un taux de 2,5 % en 2017 et de 4 % 2018, en raison principalement d’un redressement de la production pétrolière au Nigeria et de la hausse des prix des produits de base.
5. Croissance économique en Afrique Centrale
L’Afrique centrale, quant à elle a vu sa croissance freinée par les faibles performances de la Guinée équatoriale et du Tchad, dont les économies se sont contractées respectivement de 7,3 % et de 6,4 %. Outre la République du Congo qui a connu elle aussi une contraction de 2,4 %. Les données actualisées de la Banque indiquent que la République centrafricaine devrait toutefois enregistrer une croissance en hausse en 2017 et 2018, avec un taux de 1,6 % et 3,1 % respectivement. Encore modérée et inférieure aux anticipations d’avril dernier, qui tablaient sur une progression de 2,6 %.
Figure 1 : Croissance économique africaine dans le monde
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Source : Banque Mondiale, 2018
Le graphique plus haut illustre la prépondérance du dynamisme économique des pays africains à travers le monde. Avec un taux de 8,3 % de croissance, le Ghana sera en 2018 en tête des économies les plus dynamiques au monde, suivi de l’Éthiopie, selon les prévisions de la Banque mondiale. La reprise économique se poursuit dans l’ensemble de l’Afrique subsaharienne. 1,3 % en 2016, 2,4 % en 2017, et une prévision de 3,2 % en 2018. La reprise économique se poursuit pour l’Afrique subsaharienne selon les prévisions rendues publiques par la Banque Mondiale le 10 janvier. Grâce notamment à une hausse du prix des matières premières, le continent retrouve les perspectives d’une économie en progression, après la crise économique mondiale de 2008. C’est en Afrique de l’Ouest (Sénégal) et en Afrique de l’Est (Djibouti et Ethiopie) que se trouvent les locomotives du dynamisme économique africain. De plus, aucune des dix économies d’Afrique subsaharienne les plus vigoureuses n’est productrice d’or noir, hormis le Ghana modeste exportateur. Ce sont les secteurs de l’agriculture et des infrastructures qui constituent le moteur de la croissance de ces pays. Ces taux de croissance à plus de 8%, 7% et 6 % n’impressionnent pas pour autant une partie des Africains. La plupart des économies africaines créent encore trop peu d’emplois pour réussir à faire durablement baisser le chômage et réduire les inégalités qui persistent toujours.
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Figure 2 : PIB par Parité de Pouvoir d’Achat en Afrique
Source : Auteur, Banque Mondiale, 2016
Le graphique plus haut nous expose le classement du PIB par Parité en Pouvoir d’Achat (PPA)5 en Afrique selon les données de la Banque Mondiale. En tête de classement de 2016, la Guinée équatoriale (1), puis Seychelles (2), Maurice (3), Gabon (4), Botswana (5), Algérie (6), Libye (7), Afrique du Sud (8), Égypte (9), Namibie (10), Tunisie (11), Swaziland (12), Maroc (13), Angola (14), République du Congo (15), Cap-Vert (16), Nigeria (17), Soudan (18), Mauritanie(19), Ghana (20), Zambie (21), Côte d'Ivoire (22), Kenya (23), Djibouti (24), Sao Tomé-et-Principe (25), Cameroun (26), Lesotho (27), Tanzanie (28), Sénégal (29), Tchad (30), République arabe sahraouie démocratique (31), Mali (32), Bénin (33), Ouganda (34), Rwanda (35), Éthiopie (36), Burkina Faso (37), Sierra Leone (38), Soudan du Sud (39), Gambie (40), Zimbabwe (41), Guinée-Bissau (42), Togo (43), Madagascar (44), Comores (45), Guinée (46), Érythrée (47), Mozambique (48), Niger (49), Malawi(50), Liberia (51), République démocratique du Congo (52), Burundi (53), République centrafricaine (54) et enfin la Somalie (55).
II. Les émissions de Dioxyde de carbone (CO2) en Afrique
Selon la définition de la Banque mondiale, les émissions de dioxyde de carbone sont celles qui émanent lors de la combustion de combustibles fossiles et de la fabrication de ciment. Elles comprennent les émissions de dioxyde de carbone produites lors de la consommation de combustibles solides. En effet, le dioxyde de carbone (CO2) est le principal gaz à effet de serre à l'état naturel, il est à la fois incolore, inerte et non toxique. Toutefois, sa durée de vie dans l'atmosphère est d'environ 100 ans. Le dioxyde de carbone (CO2) est produit lorsque des composés carbonés sont brûlés et en présence d'oxygène. Sous l'action de l'homme, le taux de CO2 dans l'atmosphère augmente régulièrement et notamment de 30% au cours des deux derniers siècles. L'agriculture et la sylviculture contribueraient pour 12% des émissions de dioxyde de carbone. Le carbone subit en permanence des transferts entre ces différents milieux.
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Figure 3: Emissions de CO2 en 2013 et 2014 des pays africains
Source : Auteur, Banque Mondiale,2014
1. Emissions de CO2 en Afrique du Nord
La Libye est le principal pollueur en Afrique du Nord, bien qu’il soit producteur de l’or noir et membre de l’OPEP6. Ses émissions en dioxyde de carbone (CO2) s’élèvent à 9.08 et 9.18 tonnes par habitant respectivement en 2013 et 2014, soit plus de 18 tonnes par habitant sur 2 ans. Dans cette même période, l’Egypte a, quant à lui, contribué plus de 4 tonnes par habitant. La Tunisie et le Maroc plus de 5 tonnes par habitant chacun.
2. Emissions de CO2 en Afrique de l’Ouest
Certains pays de l’Afrique de l’Ouest notamment la Cote d’Ivoire, le Togo ou la Mauritanie ont émis entre 2013-2014 une quantité de dioxyde de carbone par habitant compris entre 0.5 à 2 tonnes, soit pour chacun un peu près plus 1.5 tonne sur 2 ans. Bien inférieur à ceux des pays du Nord.
3. Emissions de CO2 en Afrique de l’Est
En Afrique de l’Est, les émissions de dioxyde carbone (CO2) par habitant sur la période 2013 à 2014 sont évaluées à moins de 1 tonne par habitant notamment pour l’Ethiopie (pays sollicitant davantage de l’énergie renouvelable), le Kenya et la Somalie.
4. Emissions de CO2 en Afrique Australe
Les pays de l’Afrique australe tels que l’Afrique de Sud, l’Angola, leurs émissions en CO2 par habitant s’élève plus de 17 tonnes par habitant sur deux ans et plus de 7 tonnes de CO2 par habitant respectivement. Après les pays du Nord, ceux d’australe représentent la deuxième région la plus polluée en Afrique.
III. Inégalité de revenu : cas de l’Afrique
La réduction de la pauvreté et la réalisation des Objectifs de Développement Durable (ODD) exigent des efforts engagés pour contourner le défi des inégalités de revenus et en même temps de réaliser les progrès décisifs des pays en Afrique. Parus dans l’étude publiée par le Programme des Nations Unies pour le développement (PNUD) sous le titre « Inégalités de revenus en Afrique subsaharienne : tendances divergentes, déterminants et conséquences ». Cette publication est lancée lors d’un événement de haut niveau organisé en marge de la 72ème Assemblée générale des Nations Unies à New York et indique que les inégalités de revenus dans les pays africains découlent de plusieurs facteurs notamment la structure hautement dualiste de l’économie, où les secteurs générateurs de revenus, tels que les multinationales et le secteur extractif offrent une capacité limitée à générer des emplois par rapport au secteur informel, où la majorité des travailleurs gagnent des revenus beaucoup plus faibles ; la forte concentration en capital physique, en capital humain et en terres, notamment dans les économies d’Afrique de l’Est et d’Afrique Australe et le rôle de distribution limité de l’État, qui se manifeste souvent à travers la « malédiction des ressources naturelles », le parti pris urbain des politiques publiques et les inégalités ethniques et de genre. En principe, l’étude des inégalités s’intéresse davantage sur les distributions complètes de revenus et synthétise les résultats obtenus par le biais des indicateurs des inégalités de revenus (Gini, Theil, Atkinson, Hoover, déciles, Theil-Hoover …etc.). Néanmoins, la mesure de l’inégalité de revenu peut se mesure entre pays sur le plan continental ou international. L’indice le plus utilisé est celui de Gini7, une échelle variante de 0 à 1 : 0 (signifie une égalité parfaite) et 1 (une inégalité absolue). Dans le cadre de l’Afrique, l’inégalité est évaluée à 45,1 contre une moyenne mondiale proche de 38. Cela montre un continent relativement très inégalitaire et nombreux pays africains sont au-delà de la moyenne mondiale, présentant ainsi un indice d'inégalité supérieur à 38.
1. Indice de Gini en Afrique
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Figure 4 : Indice de Gini en Afrique
Source : Banque Mondiale, 2016
La représentation plus haut nous expose le classement des pays africains en matière de l’inégalité de revenu. Mesuré par l’indice de Gini, on observe une hétérogénéité assez forte entre les pays. D’ailleurs, l’Afrique du Sud est le pays le plus inégalitaire avec un coefficient de Gini dépassant largement le 50 (inégalité relativement très élevée). Par opposition, dans ce classement, la Mauritanie est évaluée avec un indice de Gini près de 30 (inégalité relativement faible) inférieur à la moyenne mondiale. Il s’agit delà, le meilleur score en Afrique en matière de l’égalité de revenu sur les 23 pays de l’Afrique retenus dans le rapport de la Banque Mondiale sur la répartition des revenus, publié en début octobre de 2016. D’autant plus qu’avec un indice de Gini proche de 31, la Mauritanie compte environ 4 millions d’habitants avec un revenu par tête estimé à 1 260 dollars, elle est un modèle pour l’Afrique sur le plan de la répartition de revenu. Un pays plus égalitaire en Afrique dans un continent où l’inégalité de revenu demeure un sujet déterminant dans plusieurs pays. Pour ce classement de 2016, les autres pays à inciter à faire mieux sont l’Ethiopie (qui est évaluée avec un coefficient de Gini de 33), la Guinée (34), le Niger (35), la Sierra Leone (36), le Burkina Faso (37) et l’Île Maurice (38).
2. Indice de Développement Humain (IDH) en Afrique
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Figure 5 : Indice de Développement Humain en Afrique
Source : Auteur, PNUD, 2015
Le graphique ci-dessus illustre l’Indice de Développement Humain (IDH) en Afrique. Un indicateur mis en place en 1990 par le Programme des Nations Unies pour le Développement (PNUD) pour servir de mesure de l’évaluation du taux de développement humain. Sous la formule de 2011, il est obtenu par la moyenne géométrique des produits entre les indices de longévité, le niveau d’éducation et le niveau de revenu. Néanmoins, celle obtenue par la moyenne arithmétique de 2005. Dans le classement de 2015, nous avons les Seychelles en premier position, suivie par Maurice, Mayotte, Algérie, Tunisie, Libye, Botswana, Gabon, Egypte, Afrique du Sud, Cap-Vert, Maroc, Namibie, Congo, Guinée équatoriale, Zambie, Ghana, Zambie, Sao Tomé et principe, Kenya, …etc. Toutefois, Ce classement n’est pas exhaustif pour de raison des valeurs manquantes. A titre de comparaison, nous proposons également le classement en 2016 de l’IDH en Afrique, qui s’annonce beaucoup plus complet, par ordre croissant de valeur de l’IDH, nous avons : 18 -Seychelles (63è9 ), 2-Maurice (64è), 3-Algérie (83è), 4- Tunisie (97è), 5-Libye (102è), 6- Botswana (108è), 7- Gabon (109è), 8- Egypte (111è), 9- Afrique du Sud (119è), 10- Cap vert (122è), 11- Maroc (123è), 12- Namibie (125è), 13- Congo (135è), 14- Guinée Equatoriale (135è), 15- Ghana (139è), 16- Zambie (139è), 17- Sao Tomé & Principe (142è), 18- Kenya (146è), 19-Swaziland (148è), 20-Angola (150è), 21-Tanzanie (151è), 22-Nigeria (152è), 23-Cameroun (153è), 24-Zimbabwe (154è), 25- Mauritanie (157è), 26-Madagascar (158è), 27-Rwanda (159è), 28-Comores (160è), 29-Lesotho (160è), 30-Sénégal (162è), 31-Ouganda (163è), 32-Soudan (165è), 34-Togo (166è), 35-Bénin (167è), 36-Malawi (170è), 37-Côte d’Ivoire (171è), 38-Djibouti (172è), 39-Gambie (173è), 40-Ethiopie (174è), 41-Mali (175è), 42-RD Congo (176è), 43-Liberia (177è), 44-Guinée-Bissau (178è), 45-Erythrée (179è), 46-Sierra Leone (179è), 47-Mozambique (181è), 48-Soudan du sud (181è), 49-Guinée (183è), 50-Burundi (184è), 51-Burkina Faso (185è), 52-Tchad (186è), 53-Niger (187è) et enfin 54-République centrafricaine (188è).
Conclusion
La croissance économique et le développement durable commencent à prendre de l’ampleur en Afrique avec un dynamisme économique planétaire. Un phénomène inobservé depuis des décennies qui décrit une réalité figurante. Certains pays africains dépassent largement le taux de croissance des grandes puissances occidentales, rien qu’en œuvrant pour une hausse des investissements et des infrastructures dans leur pays, hormis le Ghana et le Nigeria, pays producteur de l’or noir et qui se sont fragilisés par la baisse du prix de pétrole. Nonobstant les potentialités inestimées en capital naturel pour certains pays comme la Libye ou le Congo démocratique, l’instabilité politique en permanence imprègne des obstacles à leurs croissances.
Les études de la Banque Africaine pour le Développement (BAD) mettent en évidence une activité économique décisive en Afrique de l’Est parmi le taux de croissance le plus élevé de la planète, c’est le cas pour l’Ethiopie et Djibouti. Ce « printemps de la croissance économique » embrasse aussi l’Afrique du Nord, l’Afrique de l’Ouest, Centrale et australe. Il est clair que le modèle économique des pays développés assimile une croissance économique significative avec une pollution atmosphérique dégradante. Plus le pays enregistre un niveau de vie élevé par cause à effet de la croissance, il rejette également plus des quantités de dioxyde de carbone par habitant, c’est le cas de l’Afrique du sud, le Nigeria, la Lybie, les Seychelles, Guinée équatoriale, Maurice...etc.
L’analyse de l’inégalité de revenu en Afrique atteste un continent inégalitaire, ce qui n’est pas d’ailleurs en cohérence avec un développement durable. Selon l’étude du Fonds Monétaire International (FMI), à la suite de l’article de Stiglitz (Prix Nobel de l’économie en 2001) sur l’inégalité et la croissance dans le pays de l’OCDE. On se rend compte que les pays avec une croissance économique considérable vont de pair avec la pollution et l’inégalité de revenu. En effet, l’Afrique du Sud, Seychelles, Maurice sont à la fois moteurs de croissance, pollueurs, très inégalitaires en matière de revenu en Afrique.
Chapitre 2 : Revue de la Littérature sur Croissance Economique et Développement Durable
Introduction
Stimuler une croissance économique tout en atténuant les dettes contractées, plusieurs pays en voie de développement particulièrement en Afrique ont adopté, sous l’égide des organisations internationales comme le FMI10 et la Banque Mondiale, une politique d'ouverture à partir du début des années quatre-vingt dans le cadre des programmes d'ajustement structurel, des accords du GATT (et de l'OMC récemment) et des accords régionaux. D’un point de vue écologique, cela risque d’accentuer une planète déjà fragilisée par les pays industrialisés. Par ailleurs, l’organisation météorologique mondiale (OMM) a révélé que la concentration de dioxyde de carbone (CO2) dans l'atmosphère a atteint un niveau record en 2016. Au cours des 25 dernières années, le nombre de catastrophes météorologiques telles que les inondations et les sécheresses ont été multiplié par deux. Cela explique pourquoi l’Afrique connaît le taux de mortalité dû aux sécheresses le plus élevé du monde. D’autre part, l’inondation était la catastrophe la plus courante en Afrique du Nord (AWDR11 ). D’autre part, l’Afrique doit lutter davantage contre les inégalités de revenus pour améliorer les niveaux de vie de ses citoyens et d’atteindre les objectifs millénaires du développement durable (ODD). C’est dans ce contexte que s’inscrit notre projet d’étude sur la croissance économique et du développement durable en Afrique sur la période. Aux termes introductifs de ce chapitre, nous allons aborder une première section dans laquelle nous allons présenter la revue de la littérature sur la croissance économique, la relation entre croissance économique et les émissions de CO2 d’une part et d’autre part, entre croissance économique et inégalité de revenu. Dans une deuxième section, nous allons visiter également, leurs revues empiriques en vue de modéliser des modèles appropriés au contexte de la croissance économique et du développement durable et d’effectuer des estimations et tests empiriques sur un panel de 54 pays de l’Afrique, excepté le Sahara occidental, non reconnu par l’ONU et dont les données ne sont pas disponibles.
I. Revues théoriques sur la croissance économique et de développement durable
1. Revue théorique sur la croissance économique
Dans une perspective de long terme, Robert Solow réalise en 1956 le premier modèle de la croissance néoclassique considérant quatre variables : la production, le progrès technique, le capital et le travail. Les entreprises combinent du travail et du capital pour produire des biens. Elles utilisent l’épargne des ménages pour investir et ainsi accroître les capacités de production. Ainsi, plus l’économie épargne, plus les entreprises peuvent accumuler du capital. Par conséquent, en l’absence de progrès technique, la croissance tend peu à peu vers zéro et l’économie risque finalement de se retrouver dans une situation où la production n’augmente plus, mais stagne. Solow retrouve donc ici l’idée des classiques selon laquelle l’économie converge vers un état stationnaire.
Figure 6: Courbe de Solow
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Source : sites.google.com, 2018
Dans le modèle Solow (1956) et Swan (1956), à long terme, la croissance ne peut venir que du progrès technique. Ce dernier permet de relever la productivité du capital, si bien que l’économie retarde l’instant où elle arrivera à l’état stationnaire. Par exemple, si un travailleur était capable de produire une quantité Q de biens à partir de K machines ; grâce au progrès technique, il est désormais capable de produire la quantité Q’ bien supérieur à la quantité Q, c’est-à-dire que le progrès technique permet aux travailleurs de produire plus avec la même quantité de facteurs. A la limite, tant qu’il y a du progrès technique, l’économie génère toujours de la croissance et ne connaît jamais l’état stationnaire. Le modèle de Solow souffre toutefois de plusieurs limites : il suppose que l’épargne est favorable à la croissance. Or, comme le soulignent les keynésiens, une hausse de l’épargne à court terme est susceptible de faire basculer l’économie dans la récession et d’entraîner une hausse du chômage. Selon la logique keynésienne, c’est au contraire la perspective d’une forte demande qui incite les entreprises à investir. Le progrès technique est « exogène » dans son modèle. Autrement dit, il génère de la croissance économique, mais en retour cette dernière est également susceptible de générer du progrès technique. En vérité, Il faut donc que de nouvelles théories parviennent à expliquer d’où provient le progrès technique, chose que feront les théories de la croissance endogène dans les années quatre-vingt.
2. Revue théorique sur les émissions de CO2
Grossman et Krueger (1991) étudie la possibilité de transporter la courbe de Kuznets dans le domaine de l’environnement. Aussi controversée soit-elle, elle ne dérive pas proprement des travaux de Kuznets. Outre, des variétés d’indicateurs des domaines distinctes comme la santé, l’eau ou la pollution de l'air montrent aussi une courbe en « U » inversé au début du développement économique : on se préoccupe peu de l’environnement et de la hausse de la pollution qui vont de pair avec l’industrialisation. La courbe de Kuznets (issue des travaux de Simon Kuznets (1955) sur le développement économique dans les années 50) décrivait une relation en forme de « U » inversé entre le niveau de développement d’un pays et les inégalités de revenus. Mais il faut attendre en 1993 pour voir apparaître l’expression Courbe de Kuznets Environnementale (CKE) avec l’article de Panayotou (1993). La croissance économique s'accompagne d'une amélioration des conditions environnementales et particulièrement d’une réduction de la pollution à partir du point phénoménal de retournement (Turning Point en anglais), comme illustre la figure ci-après :
Figure 7 : Courbe de Kuznets Environnementale
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Source : Wikipédia, 2018
D’abord une phase de dégradation de l‘environnement dû à une économique préindustrielle vers une phase d’une économique postindustrielle pour enfin venir à la maitrise des effets hostiles de la croissance sur l’environnement. Depuis l’article fondateur de Grossman et Krueger (1991). Les opinions sont divisées. La littérature s’est enrichie de très nombreuses études sur le sujet qui ont ensuite été synthétisées dans d’excellentes revues de la littérature comme Müller Fürstenberger et Wagner (2007). En ce qui concerne d’autres variables intéressantes introduites dans cette littérature, Bimonte (2002) a utilisé, comme un proxy de l'accès à l'information, le nombre de journaux vendus pour 1000 habitants. Par ailleurs, il apparait que l’intensité d’utilisation des ressources naturelles et le revenu décrive une relation en forme de « U » inversé que l’on appelle d’ailleurs « intensity-of-use hypothesis », (Auty, 1985).
3. Revue théorique sur l’inégalité de revenu
La véritable courbe de Kuznets décrivant une relation fonctionnelle de forme en « U » inversé est celle qui met en évidence le rapport entre la croissance et l’inégalité de revenu dans les années 50. Sur un graphique dont l'axe des ordonnées représente les inégalités ou le coefficient de Gini généralement confondus ; l'axe des abscisses représente le temps ou le revenu par tête, comme expose le graphique plus bas :
Figure 8 : Courbe de Kuznets Sociale
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Source : Wikipédia, 2018
D’abord une inégalité progressive durant la première phase d’une croissance économique. Puis vers une situation plus égalitaire avec une croissance durable et avancée. Kuznets (1955) proposait deux raisons pour expliquer ce phénomène historique : « H1 : Les travailleurs se sont déplacés de l'agriculture vers l'industrie ». « H2 : Les travailleurs ruraux sont devenus urbains ». Dans ces deux explications, les inégalités décroissent après que 50 % de la main d'œuvre a été employée dans un secteur à plus hauts revenus. Les données de Kuznets portaient surtout sur des pays à revenu intermédiaire d'Amérique latine où les inégalités sont grandes depuis longtemps. Enfin, la forme emblématique en « U » inversé de sa courbe ne semble pas tant tenir à la progression du développement économique de chaque pays que de différences historiques entre ces pays. Piketty insiste sur la non cohérence de l’hypothèse de Kuznets dans une société contemporaine de XXIème siècles.
II. Revues empiriques sur la croissance économique et le développement durable
1. Revue empirique sur la croissance économique
Le modèle de Solow-Swan (1956) met en évidence l'existence d'un lien entre un fort taux démographique et la pauvreté. En effet, une hausse de la démographie, toutes choses égales par ailleurs, entraîne une diminution du capital par tête, ce qui conduit à l'appauvrissement du pays. Cela rejoint l'idée de Malthus. D'autre part, une hausse du taux d'épargne s, toutes choses égales par ailleurs, entrainera une hausse du capital par tête, une hausse du niveau de richesse par tête et donc une hausse de l'économie va donc connaître une période transitoire à plus forte croissance, avant de retrouver un nouvel équilibre. Rappelons que le taux d'épargne s n'influence pas le taux de croissance de long terme, seulement la vitesse de convergence à l'état stationnaire. Dans le cadre d'une fonction de production à deux facteurs, la forme généralement retenue est de la forme suivante :
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Dans le cas où l’ensemble des facteurs de productions se doublent dans une entreprise, comment la production Y va-t-elle agir ? On peut tout simplement supposer que la production serait multipliée par deux : D’où la notion de rendement d’échelles, que l’on peut formuler comme suit :
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Le rendement d’échelle de cette équation est donc constant. Mais il est aussi possible de rencontrer des rendements d’échelle croissant et décroissant. Le premier peut s’agir d’un cas de production au quelle, il conviendrait de solliciter une rentabilisation dans le processus des facteurs de production. L’exemple simple pour la deuxième est celui des mines. Dans la suggestion d’une hausse d’un facteur de production, que pourrait-il arriver sur la production ? D’abord, l’idée de hausse de la production n’est pas à exclure mais dans un rythme vraisemblablement moins important : d’où la notion des rendements marginaux des facteurs. Nous pouvons cela formuler en une résolution d’équation mathématique. On suppose que le facteur capital n’est pas croissant :
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Dans le cadre du modèle de la concurrence pure et parfaite, les coefficients α et β correspondent à la répartition des revenus entre le travail et le capital. Ainsi dans le modèle d'état stationnaire de Solow, la PGF, Productivité Générale des Facteurs est facteur de travail (L) et non de capital (K). Le modèle de Solow suppose l’exogénéité du taux d’épargne, taux de la croissance de la population et du progrès techniques. Le taux de croissance de L et A sont identiques à celui des constantes n et g. La dépréciation du capital physique est aussi exogène et donnée par l’équation de la variation du stock du capital physique :
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Pour calculer le taux de croissance, il faudrait d’abord diviser par L puis k :
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La courbe du produit moyen du capital coupe la ligne de la dépréciation au pont k. Le taux de croissance de l’état stationnaire est constant.
1.1. Théorie de convergence
Le modèle de néoclassique de Solow permet d’indiquer un dynamique de transition vers un état stationnaire, précisément une convergence d’une économie vers son état régulier ou vers d’autre économie. Incitant à dire que : k =K/AL et y= Y/AL et dérivant l’équation k :
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A l’état régulier, le taux de croissance par travailleur effectif k et la valeur de l’état régulier satisfait la condition suivante : , où s’obtient par l’intersection de deux entités (la courbe et la ligne de dépréciation effective ). Si k = K/LA , alors le taux de croissance de k est positif et augmente vers et vice versa. Lorsque la transition débute avec un capital par habitant est initialement faible, alors (capital par tête à l’état régulier) est stable. Forte connaissance de l’importance de la détermination de la vitesse de convergence limitée au cas de la fonction de Cobb-Douglass. Le logarithme de l’équation (4) au voisinage de l’état stationnaire, nous donne :
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Le coefficient determine ainsi la vitesse de convergence de k vers dont la formulation s’annonce comme suit :
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L'une de chose remarquable dans la vitesse de convergence est que le taux d'épargne n'influence pas la vitesse. Connaissant parfaitement que plus le taux d'épargne est important et plus l'investissement croit et qui en conséquence accélère cette vitesse.
Mais d'un autre point de vue un taux d'épargne élevé conduit à augmenter le capital à l’état régulier et qui ralentie la vitesse de convergence. Le coefficient de convergence est aussi indépendant de la technologie A. L’état stationnaire d’une économie est atteint lorsque :
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Où s et représentent le taux d’épargne et le taux de dépréciation.
Islam (1995) a approfondi jusqu’au cas de panel l’équation de la convergence conditionnelle du modèle Solow donnée par la formule ci-dessous :
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Où est un vecteur des variables explicatives, détermine la vitesse de convergence par la formule ci-après :
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Un bêta-convergence absolue sous-entend que les pays convergent vers le même niveau d’équilibre. Généralement on suppose alors que les pays ont les mêmes conditions initiales. La convergence conditionnelle quant à elle indique un état régulier à long terme propre pour chaque pays. Le développement de l’économétrie spatiale a permis de mettre en évidence l’influence de l’effet spatiale dans la détermination de la convergence conditionnelle des économies.
1.2. Green Solow Model (GSM)
Il est possible de déduire la relation entre la croissance économique et les émissions de CO2 de la Courbe de Kuznets Environnementale à partir du modèle Solow (1956). Théoriquement développé par Brock et Taylor (2004). Cette équation fournit une convergence des émissions de CO2 entre les pays d’une même zone. On considère ainsi une économie avec un taux de croissance de (. Le technique de production dont le taux de croissance agit en défaveur d’une dégradation de la qualité de l’environnement par les émissions de CO2. Le taux de croissance de ce dernier est donné comme suit :
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Où , le taux de croissance des émissions de CO2, taux de croissance et , taux de croissance de la technique de production. De même pour la convergence des polluants. Son équation est de la forme :
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On peut réécrire l’équation précèdent en introduisant un vecteur de variables de contrôle :
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Où est un vecteur des variables explicatives, détermine la vitesse de convergence de polluant par la formule ci-après :
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A partir de cette équation, Brock et Taylor montre la théorie de la courbe de Kuznets Environnementale à partir du modèle Solow. La convergence absolue coïncide avec nulle sinon on parle de convergence conditionnelle.
1.3. Présentation du modèle de la croissance économique
Dans l’élan du travail de ce mémoire, notre analyse empirique sur la croissance économique repose sur quatre modèles macro-économétriques de la croissance exogène à la croissance endogène en étudiant les interrelations entre production, capital humain et capital physique. Leurs modélisations s’annoncent comme suit :
Modèle de Solow de Base :
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Où la variable PIB représente le produit intérieur brute par tête. Les variables TEP et NSG le taux d’épargne et le taux de croissance moyen de la population respectivement.
Modèle de Solow augmenté :
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Où la variable PIB représente le produit intérieur brute par tête. Les variables TEP, NSG et NBE le taux d’épargne, le taux de croissance moyen de la population et le nombre d’élève à l’école primaire respectivement.
Test de convergence conditionnelle du modèle de Solow:
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Où la variable PIB représente le produit intérieur brute par tête. Les variables PIBt-1, TEP, TCP, TOU, PIN, PAG, PSE et ENC représentent le PIB antérieur, le taux d’épargne, le taux de croissance de la population, taux d’ouverture, la part du PIB du secteur industriel, la part du PIB du secteur agricole ; la part du PIB du secteur service et l’entrée nette des capitaux respectivement.
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Test de convergence conditionnelle du modèle de Solow augmenté :
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Où la variable PIB représente le produit intérieur brute par tête. Les variables PIBt-1, TEP, TCP, TOU, PIN, PAG, PSE, ENC et NBE représentent le PIB par habitant antérieur, le taux d’épargne, le taux de croissance de la population, taux d’ouverture, la part du Pib du secteur industriel, la part du PIB du secteur agricole ; la part du PIB du secteur service, l’entrée nette des capitaux et le nombre d’élève à l’école primaire respectivement.
2. Revue empirique entre croissance et émissions de CO2
Dans la littérature, on allègue plusieurs possibilités de formuler la variable environnementale selon les différents agents polluants ou à effet de serre existant dans l’atmosphère à savoir le dioxyde de soufre (SO2), le dioxyde de carbone (CO2), le monoxyde de carbone (CO) détermine alors une relation en forme de « U » inversé. Mais en particulier le dioxyde de carbone (CO2) reste parmi les principaux suspects de la pollution de l’air. D'après une étude de Meunié (2004), « non seulement cette courbe n’est décelée que pour quelques polluants aux effets localisés. En outre, de nombreuses critiques méthodologiques fragilisent sa portée. Cette relation se révèle vraie que pour certains polluants localisés (comme le dioxyde de soufre ou le dioxyde d'azote). Plusieurs autres articles témoignèrent de l’influence de la période considère et de l’échantillon des pays retenu dans la modélisation. Selden & Song (1994) ont testé l’hypothèse relationnelle entre croissance et environnement pour quatre variables d’émissions de polluants à savoir le SO2, le NOx, le SPM12 et le CO. Cet article a fait preuve de l’existence de l’hypothèse de l’EKC pour toutes les variables environnementales dans les pays industrialisés. En revanche, les points de retournement sont largement distincts pour chaque type de polluant. En effet, le niveau de revenu à partir duquel la rupture de la relation positive entre croissance et environnement a été établit à 8 700 $ pour le SO2, 11 200 $ pour le NOx, 10 300 pour le SPM et 5 600 $ pour le monoxyde de carbone (CO).
2.1. Présentation du modèle
Le modèle mathématique de Kuznets environnementale proposée par Grossman et Krueger (1991) à tester de façon empirique s’annonce comme suit :
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Où est un indicateur de la pollution (dans notre cas, les émissions CO2 par habitant), Y la richesse par habitant (mesurée par le PIB par tête), représentent respectivement le terme d’erreur et la constante. La forme de la courbe est déterminée par les paramètres . Pour que la relation entre les émissions de CO2 par tête et la richesse par tête ait une forme de « U » inversé, il faut que > 0 , a< 0 et = 0. Nous pouvons ainsi déterminer le point de retournement (Tp), le niveau de revenu pour lequel les émissions de dioxyde de carbone atteignent leur maximum, à partir de la formule :
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Oùcoefficient de revenu par tête, coefficient du revenu par tête au carré. .
Les autres formes de relations susceptibles de déceler entre croissance et environnement sont :
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Nous avons déjà largement discuté dans l’introduction sur la possibilité d’ajouter de nombreuses variables additionnelles dans le terme à droite de l’équation (1). Nous nous limiterons à celle qui paraît aujourd’hui incontournable, la consommation d’énergie par habitant en Afrique. En revanche, il est possible également de calcul le point de retournement quand la relation de Kuznets n’est plus identifiée entre les émissions de CO2 et la richesse ou l’inégalité de revenu et la richesse. Il s’agit en ce sens de plusieurs autres formes de relation en occurrence une relation monotone positive ou négative, une relation en «N» , ou «N» inversé, en «U» …etc. Ultérieurement, aux appuis des travaux de Apergis & Payne (2010) et Acaravci & Ozturk (2010) concernant les variables de contrôle pertinents dans l’équation (1) et qu’il conviendrait de l’insérer. Bien que susceptibles d’influencer la pollution, Jobert et Karanfil (2010) ont élu la variable consommation d’énergie par habitant. Une autre catégorie de recherches s’est intéressée à l’introduction de variables de politique (Torras & Boyce, 1998), la structure du produit (Panayotou, 1997), le commerce (Suri & Chapman, 1998) et la variable énergétique (Jobert & Karanfil, 2010). Néanmoins, nombreux auteurs réfutent la relation en « U » inversé entre croissance-environnement. Notre modèle empirique dans le cadre de l’Afrique est formulé comme suit :
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Où la variable CO2 représente les émissions de dioxyde de carbone par tête. Les variables PIBH, PIBH2, PIBH3 sont les revenus par tête et ses formes quadratique et cubique respectivement. Les variables TCOU, DCMS, EEN et EAD représentent la consommation d’énergie par tête, la dépense en consommation finale des ménages, la part du revenu consacré au dommage de l’épuisement des ressources naturelles et la part du revenu consacré au dommage des émissions de CO2 respectivement. Les effets spécifiques de chaque pays dans les données de panel est représenté par le terme a3. Le terme µ3t représente l’erreur des omissions du modèle. Les coefficients B sont à estimer. Les indices t et i représentent les périodes d’études et les pays.
Dans l’étude de la relation entre croissance et environnement, nous allons aussi proposer le green Solow model, qui est présenté comme suit :
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Où la variable CO2 représente le dioxyde de carbone par tête. Les variables CO2t-1, TEP, TCP, TOU, PIN, PAG, PSE, EN CET NBE représentent le CO2 par habitant antérieur, le taux d’épargne, le taux de croissance de la population, taux d’ouverture, la part du PIB du secteur industriel, la part du PIB du secteur agricole ; la part du PIB du secteur service, l’entrée nette des capitaux et le nombre d’élève à l’école primaire respectivement.
[...]
1 www.gggi.org/
2 Gro Harlem Brundtland, Directrice générale de l’Organisation mondiale de la santé en 1998-2003, femme d’Etat norvégienne
3 Surface productive, nécessaire à une population pour fournir et renouveler les ressources naturelles prélevées pour la production, la consommation et l’absorption des déchets
4 Directeur par intérim chargé des Politiques macroéconomiques, de la prospective et de la recherche à la Banque Africaine pour le Développement (BAD)
5 La PPA mesure combien une devise permet d’acheter des biens et services dans la zone que l’on compare
6 Organisation des Pays Exportations de Pétrole (en anglais Organization of Petroleum Exporting Countries : OPEC) est une organisation intergouvernementale.
7 Coefficient de Gini développé par le statisticien-italien Corrado Gini, il est équivalent mathématiquement à l’écart moyen relatif, c’est une dispersion de valeurs numérique sur les inégalités de revenu
8 Rang en Afrique
9 Rang mondial
10 Fonds Monétaire Internationale, une institution internationale regroupant 189 Etats
11 African Water Development Report en anglais, regroupant plus de 25 pays africains
12 Suspended Particulate Matter