Formation et déformation de la courbe de Kuznets

Formation et déformation de la courbe de Kuznets environnementale pour
les émissions de CO2
Thomas Jobert a,b ,
Fatih Karanfil c,d
a
Université de Nice Sophia Antipolis, Nice, France.
b
CREDEG, UMR de l'Université de Nice Sophia Antipolis et du CNRS (UMR 6227).
c
Departement d’Economie, Université Galatasaray, Istanbul, Turquie
d
GIAM-Centre de Recherche en Economie de l’Université Galatasaray, Istanbul, Turquie.
Résumé : Suivant les traces de Grimes et Roberts (1997), nous étudions l’instabilité temporelle de la
courbe de Kuznets environnementale pour un panel de 51 pays sur la période 1970-2008. Nos résultats
montrent que : (1) la courbe en forme de U inversé n’apparaît qu’au début des années 1980 ; (2)
l’efficience environnementale s’accroit avec le temps, car le coefficient mesurant la quantité de
dioxyde de carbone (CO2) émise par unité d’énergie primaire consommée diminue ; (3) il existe une
hausse tendancielle du point de retournement qui passe de 10.000$ au début des années 1980 à
presque 20.000$ en 2008.
Abstract: Following Grimes and Roberts (1997), we study the temporal instability of the
environmental Kuznets curve for a panel of 51 countries over the period 1970-2008. Our results show
that: (1) an inverted U-shape curve appears in the early 1980s; (2) the environmental efficiency
increases over time as the coefficient of carbon dioxide (CO2) emissions per unit of primary energy
consumption decreases; (3) there is a rising trend of turning point that goes from $ 10,000 in the early
1980s to almost $ 20,000 in 2008.
Mots clés : Pollution de l’air; Courbe de Kuznets environnementale; Emissions de dioxyde de
carbone ; Consommation d’énergie ;
Codes JEL : C21 ; O13 ; O44 ; Q40 ; Q56
1
1. Introduction
La courbe de Kuznets (issue des travaux de Simon Kuznets sur le développement économique
dans les années 50) décrit une relation en forme de U inversé entre le niveau de
développement d’un pays et les inégalités de revenu. En 1991 Grossman et Krueger proposent
de transposer cette idée dans le domaine de l’environnement, mais il faut attendre 1993 pour
voir apparaître l’expression Courbe de Kuznets Environnementale (CKE) avec l’article de
Panayotou (1993). La CKE implique que pendant les premières étapes du développement
économique les agents se soucient peu de l’environnement. Lorsque le niveau de revenu
permet de pourvoir les besoins primaires, on atteint un niveau seuil (le point de retournement)
où le souci pour l’environnement s’accroit et la tendance s’inverse. Au-delà de ce seuil, la
croissance économique s'accompagne d'une amélioration des conditions environnementales et
particulièrement d’une réduction de la pollution. Il existerait donc une relation en forme de U
inversé entre la pollution et le développement économique.
Beaucoup d’encre a coulé depuis l’article fondateur de Grossman et Krueger (1991). 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 celles de Nourry (2007), MüllerFürstenberger et Wagner (2007) ou encore de Kijima et al. (2010). Nous souhaiterions
consacrer notre introduction à rappeler la manière dont a évolué la littérature sur la relation
entre pollution et développement, ainsi que les grandes voies de recherche qui ont été
explorées.
Un premier champ d'investigation s'intéresse à l'hypothèse du « havre de pollution » qui
postule que l’activité industrielle (polluante) des pays développés se déplace vers les pays en
voie de développement dont les réglementations environnementales sont moins strictes. Pour
tester cette hypothèse de délocalisation de la pollution, il est possible de considérer le rôle de
différentes variables. Pour donner quelques exemples, Kearsley et Riddell (2010) ont étudié la
relation croissance-environnement en ajoutant comme variables explicatives l'ouverture
commerciale, la part des exportations et des importations polluantes entre les pays de l’OCDE
et les pays en voie de développement. Leurs résultats les amènent à rejeter l’hypothèse du
« havre de pollution ». Mais pour Cole (2004), l'ouverture commerciale et la part des
importations polluantes affectent les émissions dans les pays développés, offrant un soutien
pour cette hypothèse. Dans le même cadre d’analyse, mais se focalisant plutôt sur l’existence
d’une CKE, Agras et Chapman (1999) ont estimé une fonction quadratique utilisant les
2
exportations, les importations et les prix de l'énergie. Une fois de plus, leur résultat ne donne
pas de preuve significative de l'existence d'une CKE.
Un deuxième champ de recherche prend en compte l’évolution au cours du temps de la
structure des économies développées. L’idée est d’introduire un effet de composition dans
l’analyse de la CKE (nous y reviendrons à la fin de cet article). En effet, on constate dans les
pays industrialisés le passage d’une phase d’industrialisation à phase de production de
services, ce qui induit une baisse de l'intensité carbone (mesurée par le rapport des émissions
de CO2 au PIB), d’où un changement dans la relation entre le PIB per capita et la pollution.
Par exemple, suivant le modèle de décomposition de Stern (2002), Auci et Becchetti (2006)
ont proposé un modèle de CKE ajustée. La spécification retenue par les auteurs considère la
part du charbon, du gaz et du pétrole utilisée pour produire de l'électricité et les parts dans le
PIB de la production manufacturière, l'agriculture et les services, pour tenir en compte à la
fois de la structure de l’économie et de l’impact du progrès technique. Leurs estimations
basées sur les données de panel de 173 pays ne concluent pas en faveur d’une CKE.
Un autre pan de la littérature critique les formes fonctionnelles utilisées dans ce domaine et
propose des spécifications non paramétriques pour étudier la CKE. Par exemple, Azomahou
et al. (2006), en travaillant sur un panel de 100 pays sur la période 1960-1996, ont rejeté
l'hypothèse de CKE et accepté l’existence d’une relation monotone entre les émissions de
CO2 per capita et le PIB per capita. De leur coté, Halkos et Tsionas (2001) ont analysé la
même relation à l'aide de modèles à changement de régime et ont signalé, eux aussi, une
relation monotone. Il faut également noter que leur modèle considère un assez grand nombre
de variables économiques, environnementales et démographiques, telles que la densité de
population, la déforestation, l'urbanisation et le taux de mortalité infantile.
En effet, introduire dans le modèle standard de la CKE, des variables additionnelles qui
peuvent jouer un rôle dans la détermination de la forme de la relation développementenvironnement est la voie la plus souvent suivie par les chercheurs dans ce domaine. Begun et
Eicher (2008) proposent des moyennes de modèles par approche bayésienne (“bayesian model
averaging”) pour travailler sur la relation PIB-émissions du dioxyde de soufre (SO2) en
prenant en compte comme variables additionnelles, pour en citer quelques unes, l'éducation,
le commerce, la température et la variation des précipitations. Bien que les résultats globaux
ne supportent pas l'hypothèse de la CKE, ces auteurs ont montré que les contraintes
exécutives (proxy de l'économie politique) expliquent une part importante de la pollution et
que dans les pays riches (contrairement aux pays pauvres), le commerce engendre moins de
3
pollution puisque dans ces pays le niveau du capital physique et humain est élevé. En ce qui
concerne d’autres variables intéressantes introduites dans cette littérature, Bimonte (2002) a
utilisé, comme une proxy de l'accès à l'information, le nombre de journaux vendus pour 1000
habitants par an dans chaque pays et pour tenir en compte la répartition du revenu, l’auteur a
utilisé l'indice de Gini et in fine, il a montré que l'hypothèse de CKE est valable pour un
échantillon de 35 pays européens. L’impact de la corruption sur les émissions et son influence
sur la valeur seuil du revenu (i.e. point de retournement) de la CKE (Leitao, 2010) ou encore
des variables de santé comme l’espérance de vie, le taux de vaccination des enfants
(Gangadharan et al. 2001) ont été également considérées comme des facteurs qui peuvent
expliquer différents aspects de la relation en question. Sur ce point, nous voudrions signaler
qu’effectivement, les travaux de recherche en introduisant des variables explicatives
additionnelles dans une large gamme de spécifications du modèle et en utilisant en même
temps de différentes techniques d'estimation ont donné lieu à des résultats inconsistants qui
conduisent donc les chercheurs à revisiter ce thème.
Pour terminer cette introduction, nous voudrions rappeler qu’il existe bien entendu d’autres
façons d’étudier la relation développement-environnement. Lorsque la plupart des études
empiriques consacrées à l’analyse de cette relation s'appuient sur des modèles dont les
variables expliquées sont des indicateurs de pollution comme les émissions de CO2 ou celles
de SO2, il en existe d’autres qui prennent en compte de diverses variables de dégradation
environnementale comme la déforestation (e.g. Van et Azomahou, 2003) ou encore la
pollution organique de l’eau (Clément et Meunié, 2010), mais, une fois encore, les résultats
sont contradictoires en ce qui concerne la forme fonctionnelle de cette relation.
Cette introduction a permis de souligner que les études empiriques ne permettent pas de
trancher. Dans ce travail nous reprenons une problématique posée par Grimes et Roberts en
1997 et un peu oublié depuis, sur la question de l’évolution dans le temps de la CKE. Suivant
ces auteurs, nous focalisons notre étude sur les émissions de CO2. La deuxième section est
consacrée à la présentation des données. Les analyses de l’évolution dans le temps de la
relation entre les émissions de CO2 et la richesse sont présentées dans la troisième section. La
conclusion est consacrée à une discussion sur les interprétations des résultats obtenus.
2. Un premier regard sur les données
La procédure usuelle permettant de tester l’existence d’une CKE
repose sur l’équation
suivante :
4
et = c + b y t + a ( y t ) 2 + ε t
(1)
où et est un indicateur de la pollution (dans notre cas, les émissions CO2 par habitant), y t la
richesse par habitant (mesurée par le PIB par tête), ε t et c représentent respectivement le
terme d’erreur et la constante. La forme de la courbe est déterminée par les paramètres b et a .
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 b > 0 et a < 0 . On peut alors déterminer le point de retournement, le
niveau de revenu pour lequel les émissions de dioxyde de carbone atteignent leur maximum, à
partir de la formule y t = −
b
.
2a
Nous avons déjà largement discuté dans l’introduction de la possibilité d’ajouter de
nombreuses variables additionnelles dans le terme de droite de l’équation (1). Nous nous
limiterons à celle qui paraît aujourd’hui incontournable, la consommation d’énergie primaire1.
L’équation à partir de laquelle nous allons mener notre étude s’écrit donc :
CO2 = c + b PIB + a ( PIB) 2 + d NRJ + ε
(2)
où CO 2 représente les émissions de dioxyde de carbone par tête, PIB le PIB par tête, et NRJ la
consommation d’énergie primaire par tête.
Les variables nécessaires pour mener notre étude empirique sont donc les émissions de CO2
par habitant, le PIB réel par habitant, et la consommation d’énergie primaire par habitant.
Pour les construire, nous utilisons deux sources différentes. D’une part, les émissions de CO2
ainsi que la consommation d’énergie primaire sont obtenues à partir de la base « Statistical
Review of World Energy » (BP, 2010)2 . D’autre part, le PIB en terme réel et population
proviennent de la base « Handbook of Statistics » (CNUCED, 2009).
Sur la période 1970-2008, nous ne disposons de données complètes que pour 55 pays. Nous
excluons notre base quatre pays (Emirats Arabes Unis, Qatar, Koweït et Singapour) qui
1
Voir notamment les études récentes d’Acaravci et Ozturk (2010) ou encore Apergis et Payne (2010).
2
BP (2010) utilise la norme internationale des facteurs de conversion moyens (qui reposent sur la teneur en
carbone des combustibles) pour estimer les émissions de CO2. L'Agence internationale de l'énergie (AIE)
propose également des données pour les émissions issues de la combustion de carburants qui sont calculées à
l'aide de la méthode préconisée par le Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC).
Cependant, les deux méthodes aboutissent à des données ayant à la fois des ordres de grandeur et des tendances
très similaires.
5
apparaissent comme des outliers3 au regard de la quantité phénoménale d’émissions de CO2
par habitant qu’ils rejettent. Ce choix n’est pas très contraignant car leurs émissions de CO2
ne représentent pas plus de 1,7% de l’ensemble des émissions dans le monde.
Au final, nous travaillons donc avec des données annuelles disponibles sur la période 19702008 pour les 51 pays suivants : Afrique du Sud, Algérie, Allemagne, Arabie Saoudite,
Argentine, Australie, Autriche, Belgique et Luxembourg, Brésil, Bulgarie, Canada, Chili,
Chine, Colombie, Corée du Sud, Danemark, Equateur, Egypte, Espagne, Etats-Unis, Finlande,
France, Grande Bretagne, Grèce, Hongrie, Hong Kong, Ireland, Inde, Indonésie, Iran, Islande,
Italie, Japon, Mexique, Norvège, Nouvelle Zélande, Pakistan, Pays-Bas, Pérou, Philippines,
Pologne, Portugal, République Tchèque, Roumanie, Suède, Suisse, Taiwan, Thaïlande,
Turquie et Venezuela.
Tableau 1 : Caractéristiques des 51 pays retenus
1970
Pourcentage de la population mondiale
76,7
Pourcentage du PIB mondial
92,2
Pourcentage des émissions mondiales de dioxyde de 80,0
carbone
Pourcentage de la consommation mondiale d’énergie 81,2
primaire
1980
76,3
91,4
78,2
1990
75,5
93,7
78,9
2000
74,5
96,8
78,0
2008
73,6
96,0
85,5
78,5
77,7
84,6
85,0
Source : Data sources: BP (2010), CNUCED (2009)
Quelques statistiques élémentaires permettant de résumer les caractéristiques de notre
échantillon sont proposées dans le Tableau 1. Nous couvrons plus de 80% des émissions de
CO2, alors que de nombreux pays issus de l’ancien bloc communiste et de la dislocation de
l’URSS ne figurent pas dans notre échantillon. A titre d’exemple, signalons que les émissions
de CO2 de la Russie en 2009 représentent 4,9% des émissions mondiales (du même ordre que
l’ensemble des pays du Moyen-Orient) et que celles de l’Ukraine sont de 0,9% de la part
mondiale. Les statistiques sont du même ordre de niveau pour la consommation d’énergie
primaire, tant dans la part mondiale représentée par notre échantillon (plus de 80%) que dans
la consommation de la Russie (5,7% en part de la consommation mondiale) ou de l’Ukraine
(consommation de 1% en 2009, comme l’Australie). Notre échantillon de pays est un peu
3
Ces quatre pays sont des pays producteurs de pétrole dont le PIB par habitant montre aussi des fluctuations
d’une ampleur inhabituelle.
6
moins représentatif en ce qui concerne la population mondiale qui est quand même
représentée au trois quart. Enfin, les 51 pays retenus produisent depuis le début du siècle plus
de 95% de la richesse mondiale.
Graphique 1 : Relation entre les émissions de CO2, richesse sur la période 1970-2008.
CO2 per capita en millier de tonnes de carbone, PIB per capita en dollars constant et taux de
change constant 1990. Source : BP (2010), CNUCED (2009)
Le nuage de point représentant la relation entre les émissions de CO2 par habitant (en millier
de tonnes de carbone) et la richesse par tête (en dollars constant et taux de change constant
1990) est donné par le Graphique 1. Nous pouvons y voir le premier signe de l’existence
d’une CKE pour les 51 pays de notre échantillon. En effet, ce graphique permet de faire
apparaître une courbe en forme de U inversé entre les émissions de CO2 et la richesse. Ce
résultat n’est pas une surprise, d’autres représentations similaires, mais pas tout à fait
identiques, existant dans la littérature.
L’étape suivante consiste à confirmer l’existence de cette relation en forme de U inversée
entre les émissions de CO2 et la richesse en estimant les paramètres de l’équation (2). Dans un
premier temps, nous appliquons tout simplement les Moindres Carrés Ordinaires (MCO) sur
les données empilées. Nous avons parfaitement conscience que les estimations obtenues ne
7
sont pas robustes et peuvent être soumises à trois critiques : l’absence de prise en compte des
caractéristiques temporelles des séries, la possibilité d’un biais lié à des variables explicatives
omises, et une perte de précision engendrée par une éventuelle hétéroscédasticité résiduelle.
Cependant, les résultats figurant dans le Tableau 2 permettent de tirer quelques enseignements
intéressants. Tous les coefficients sont très fortement significatifs (au-deçà du seuil de 1%) et
ont tous le bon signe. Ainsi, le coefficient b est positif et le coefficient a négatif, ce qui
permet de valider l’existence d’une CKE dont le point de retournement se situerait à un
niveau de revenu annuel de 13 530 $ (en prix et taux de change constant 1990) par habitant.
De même, le coefficient d qui mesure la quantité d’énergie primaire utilisé pour émettre le
CO2, est positif.
Tableau 2 : Estimation de l’équation CO 2 = c + b PIB + a ( PIB) 2 + d NRJ + ε par les
MCO avec des données empilées
R2 = 0,77
Variable
Coefficient Ecart type T-Statistique
Constant 635
100
6,35
PIB
300
21,1
14,5
PIB2
-11,08
0,59
-18,7
NRJ
1,96
0,039
49,9
Cependant, l’examen du Graphique 2, dans lequel la relation entre les émissions de CO2 et la
richesse est décomposée par décennie, nous amène à nuancer nos premières impressions. En
effet, nous voyons clairement que la forme en U inversé n’apparaît pas pour le nuage de
points représentant notre échantillon de 51 pays pour les années 1970. Cette forme permettant
de valider l’hypothèse de la CKE se retrouve durant les trois autres décennies. Ce constat
nous amène à tester la stabilité temporelle des coefficients de l’équation (2).
8
Graphique 2 : Relation par décennie. CO2 per capita en millier de tonnes de carbone, PIB
per capita en dollars constant et taux de change constant 1990. Source : BP (2010), CNUCED
(2009)
3. Evolution de la relation entre les émissions de CO2 et la richesse
Même si nous allons reprendre une problématique initiée par Grimes et Roberts (1997), notre
étude diffèrera de celle de nos prédécesseurs sur au moins trois points :
i) Leurs sources des données provenaient de la Banque Mondiale pour les variables servant
à construire la richesse par tête, et de Carbon Dioxide Information and Analysis Center
(CDIAC) pour les émissions de CO2.
ii) Leurs données couvraient la période 1962-1991 et l’échantillon fluctuait entre un
minimum de 98 pays en 1962 et 144 pays en 1989.
iii) Nous n’utilisons ni la même variable endogène (les émissions de CO2 rapportées au PIB,
c'est-à-dire l’intensité carbone), ni la même spécification (ils travaillaient en logarithme).
9
Pour notre part, nous travaillons sur un échantillon cylindré de 51 pays sur la période 19702008. Pour chacune des 39 années, nous estimons par les Moindres Carrés ordinaires 4
l’équation :
CO 2 i = c + b GDPi + a (GDPi ) 2 + d NRJ i + ε i
(3)
où CO 2 représente les émissions de dioxyde de carbone en kilogramme par tête, GDP le PIB
en milliers de dollars par tête, NRJ la consommation d’énergie primaire en kilo d’équivalent
pétrole par tête, et i = 1,..,51 les individus (pays) de l’échantillon.
Ainsi nous obtenons 39 estimations (une pour chaque année) des coefficients â et d̂ que nous
faisons figurer aux Graphiques 3 et 4.
Graphique 3 : Evolution de l’estimation du coefficient â .
Estimation du coefficient â (en trait gras) et de son intervalle de confiance au seuil de 5% (la zone ombrée).
Le coefficient a nous donne la courbure de la relation entre les émissions de CO2 et la
richesse. Si aˆ = 0 la relation est linéaire, si aˆ > 0 la courbe est convexe, et si aˆ < 0 la courbe
est concave, ce qui est un test de l’hypothèse d’une CKE. Le Graphique 3 montre clairement
4
Comme il s’agit de données en coupe, il n’y a pas de problème de spurious regression lié à la présence d’une
éventuelle racine unitaire dans le processus engendrant les séries. En revanche, nos estimateurs peuvent souffrir
d’un biais lié à des variables omises, ou d’une perte de précision suite à une hétéroscedasticité résiduelle.
10
que l’estimation du coefficient â est statistiquement nulle au seuil de 5% avant 1982 (la
valeur 0 appartenant à l’intervalle de confiance), et statistiquement négative après cette date.
Bien que la période, les variables étudiées, et l’échantillonnage soient différents, nous
retrouvons à l’année près le résultat de Grimes et Roberts (1997) qui stipule que la CKE ne se
serait formée qu’à partir de 1982.
Un autre constat s’impose sur l’évolution de ce coefficient, c’est sa très grande stabilité autour
de la valeur -15 depuis le début des années 1980.
Graphique 4 : Evolution de l’estimation du coefficient d̂
Estimation du coefficient d̂ (en trait gras) et de son intervalle de confiance au seuil de 5% (la zone ombrée).
Nous interprétons le coefficient d̂ comme une mesure de l’efficience environnementale car la
valeur de ce coefficient indique, toute chose égale par ailleurs, la quantité d’énergie primaire
consommée pour aboutir à une certaine quantité d’émission de CO2. Si le coefficient
d̂ diminue, cela signifie que les matériaux utilisés pour produire l’énergie primaire sont plus
« propres ». Il faut y voir le signe d’un progrès technologique permettant de réduire la
quantité de CO2 émise. L’évolution du coefficient d̂ représentée sur le graphique 4 montre
trois phases distinctes. La première phase qui se déroule avant l’apparition de la CKE entre
1970 et 1982, est une phase de fluctuation autour d’une valeur un peu supérieure à 2. La
seconde phase, qui va durer plus de 10 ans jusqu’en 1993, montre une baisse de plus de 40%
11
du coefficient qui passe de 2,3 à 1,7. La troisième et dernière phase voit à nouveau une
stagnation de la valeur du coefficient. La diminution observée en 2008 est certainement due à
la crise qui a profondément marquée l’ensemble des économies mondiale. La chute de la
production s’est accompagnée d’une baisse de l’utilisation des ressources énergétiques les
plus polluantes.
Graphique 5 : Evolution de l’estimation du point de retournement
La lecture du graphique 5 montre l’évolution du point de retournement, le niveau de revenu
pour lequel les émissions de CO2 atteignent leur maximum. La valeur du point de
retournement est calculée à partir de la formule y t = −
b
. Rappelons qu’avant 1982, nous
2a
avons trouvé que le coefficient â était significativement nul, ce qui signifie que la relation
entre la richesse et les émissions de CO2 est linéaire, et que le point de retournement n’a pas
d’existence théorique. Cela étant, nous pouvons calculer sa valeur, mais son interprétation n’a
pas de sens. Entre 1982, date à laquelle le coefficient â devient significatif et 2008, le point de
retournement passe de 8,87 à 19,61 (milliers de dollars des États-Unis aux prix constants 1990
et taux de change constants 1990), soit une hausse de 120%. Dans le même temps, la richesse
par habitant de l’ensemble de la population constituant notre échantillon varie de 4,41 (en
milliers de dollars à prix et taux de change constant 1990) en 1982 à 6,82 en 2008, ce qui
12
représente une augmentation de 54%. Nous constatons que le point de retournement augmente
beaucoup plus rapidement que la richesse par habitant, ce qui est une mauvaise chose. Une
analyse des variations des coefficients â et b̂ montre que c’est essentiellement l’évolution de
ce dernier (le coefficient associé au PIB par tête) qui explique cette dérive du point de
retournement vers la droite. Pour éclairer ce point, il est utile de rappeler la décomposition
traditionnelle de la CKE à partir de :
n
E  π& ω&  Y&
E&
= ∑ i  i + i +
E
ω Y
i E  π
(4)
avec Е montant total d'émissions, Ei le montant d'émissions du secteur i, π i la part du secteur
i dans le produit national Y et ω i l’intensité polluante du secteur i. Donc Ei = π i ω i avec
n
E = ∑ Ei et
i
n
∑π
i
= 1 . Ainsi nous pouvons distinguer trois effets du développement sur le
i
taux de croissance des émissions polluantes (
E&
):
E
(1) l’effet de composition mesuré par le taux de croissance de la part du secteur i (
π& i
) qui
π
reflète l’évolution de la structure productive de l’économie ;
(2) l’effet technique donné par le taux de croissance de la quantité d’émissions par unité de
bien produit (
ω& i
);
ω
(3) l’effet d’échelle mesuré par le taux de croissance de la production totale de l’économie
(
Y&
).
Y
Dans les pays pauvres l’effet d’échelle et l’effet de composition l’emportent sur l’effet
technique puisque dans ces pays le taux de croissance élevé est soutenu par le processus
d'industrialisation intensive en pollution. Cela fait que les émissions augmentent plus vite que
le taux de croissance de l’économie (soit, en utilisant l’équation (4),
E& Y&
> ). Les résultats que
E Y
nous avons décrits ci-dessus confirment donc cette proposition. Quant aux pays riches, l’effet
de composition et l’effet technique l’emportent sur l'effet d'échelle, car, d’une part, la
tertiarisation de la production et de l'économie diminue la part des secteurs polluants dans
l’activité économique (grâce aux « havres de pollution », au moins partiellement), et d’autre
13
part, le progrès technique (avec l’activité d’abattement) permet de réduire l’intensité polluante
de tous les secteurs. Par conséquent, nous pouvons conclure que le déplacement du point de
retournement de la CKE peut être expliqué par ces faits stylisés que nous venons de décrire
brièvement.
4. Discussion des résultats et conclusion
Nous pensons qu’il est important d’analyser l’évolution de la CKE au regard l’importance
croissante des questions environnementales dans les débats de société. Une chronologie
rapide, et donc très partielle, de ces débats et plus particulièrement de celui lié aux émissions
de CO2 permet d’éclairer ce point de vue.
Les années 1960 sont marquées par deux événements de portée mondiale. D’une part le World
Wildlife Fund (WWF) est créé en 1961, et d’autre part a lieu en 1967, suite au naufrage du
pétrolier Torrey Canyon, une marée noire extrêmement médiatisée sur les côtes françaises et
britanniques. La décennie 1970 est riche en événements importants, tant pour l’opinion
publique que pour la communauté internationale. Ainsi, les premières journées de la terre
(Earth Day) mobilisent plus de 20 millions de personnes en avril 1970 aux Etats-Unis. Cette
même année les Etats-Unis créent l'Environmental Protection Agency. En 1971 la fondation
Greenpeace voit le jour, de même que l'association les Amis de la Terre. L’année 1972 est
une année charnière pour au moins trois raisons. D’abord grâce à la réunion de la Conférence
mondiale sur l'environnement à Stockholm qui aboutit à la mise en place du Programme des
Nations Unies pour l'Environnement (PNUE) et à la Déclaration de Stockholm : « L’homme a
un droit fondamental à la liberté, à l’égalité et à des conditions de vie satisfaisantes, dans un
environnement dont la qualité lui permettra de vivre dans la dignité et le bien-être. Il a le
devoir solennel de protéger et d’améliorer l’environnement pour les générations présentes et
futures ». Ensuite à cause de la publication du célèbre rapport Meadows, qui souligne les
dangers écologiques de la croissance économique. Enfin, parce qu’on situe généralement la
naissance de l’histoire environnementale en août 1972, avec un numéro spécial de la Pacific
Historical Review et un article fameux de Roderick Nash (1972). Il faut attendre 1974 pour
que l’hypothèse que les chlorofluorocarbones (CFC) puissent être impliqués dans la
diminution de la couche d'ozone soit émise, mais dès 1975 l'Oregon est le premier État qui
interdit la vente et l’usage d’aérosols contenant des CFC. La décennie 1980 sera celle de la
coopération internationale. Le 22 mars 1985 voit la création de la Convention de Vienne
relative à la protection de la couche d'ozone. Cette convention ratifiée en 1986, établit un
cadre préparant le protocole de Montréal. Celui-ci sera mis en place en septembre 1987 afin
14
d’éliminer les substances qui appauvrissent la couche d'ozone, les états s'engageant à interdire
les CFC à une date butoir. Les Nations Unies créés en 1988 le GIEC. Le 22 mai 1992 a lieu la
plus grande conférence intergouvernementale jamais organisée. Cette conférence sur
l’environnement et le développement (sommet de la Terre) à Rio de Janeiro sous l’égide de
l'ONU consacre notamment des principes généraux comme le développement durable et
abouti à l'adoption d'une Convention Cadre des Nations Unis sur les Changements
Climatiques qui va servir pour la préparation du protocole de Kyoto (traité international
visant à la réduction des émissions de gaz à effet de serre). Signé le 11 décembre 1997 lors de
la 3e conférence annuelle de la Convention Cadre des Nations Unis sur les Changements
Climatiques à Kyoto, il est entré en vigueur le 16 février 2005 et en 2010 a été ratifié par 183
pays, les États-Unis n'en faisant pas partie.
Depuis la Conférence des Nations Unies sur l'environnement de Stockholm en juin 1972, les
consciences ont évolués et le débat s’est déplacé vers l’adoption de mesures concrètes.
Aujourd'hui les scientifiques tout comme les politiques sont conscients de la nécessité de
ramener « les concentrations de gaz à effet de serre dans l'atmosphère à un niveau qui
empêche toute perturbation anthropique dangereuse du système climatique» (Convention-
Cadre des Nations Unies sur les Changements Climatiques, 1992, article 2). Il est évident que
les pays ont des responsabilités différentes sur l'état actuel du réchauffement de la planète et
qu’ils ont aussi des capacités différentes à lutter contre le changement climatique, capacité
dépendant de leur richesse économique et de leur niveau de développement. Conformément à
l'article 1 de l'Accord de Copenhague (Organisation des Nations Unies sur les changements
climatiques, 7-18 décembre 2009), les politiques et mesures visant à lutter contre le
changement climatique devraient être « en conformité avec le principe de responsabilités
communes mais différenciées des capacités respectives de chacun ». Plus précisément,
l'Accord souligne le fait que les pays « doivent coopérer pour atteindre le pic des émissions
mondiales et nationales dès que possible, en reconnaissant que les délais pour atteindre ce
point maximum sera plus long dans les pays en développement » (article 2). A cet égard, les
pays développés doivent fournir tous les moyens possibles pour permettre aux pays en
développement, et en particulier ceux ayant de faibles émissions, de continuer à se développer
sur une voie à faible émission (article 7).
Au regard de l’évolution à la fois des consciences et des accords internationaux, on pourrait
penser que l’apparition d’une forme en U inversé dans la relation entre les émissions de CO2
et la richesse en 1982 est l’aboutissement des mesures prises depuis une trentaine d’année.
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Malheureusement, nos résultats ne plaident pas pour cette thèse optimiste. Au contraire, le
déplacement vers la droite du point de retournement de la CKE à une vitesse supérieure à
celle du rythme de croissance de la richesse semble indiquer que ce sont uniquement les pays
les plus riches qui baissent leurs émissions de CO2. Ce résultat avait déjà été envisagé en 1997
par Grimes et Roberts. Pour eux, l’existence d’une relation en forme de U inversé entre les
émissions de CO2 et la richesse au niveau mondial n'est pas le résultat de groupes de pays
passant d’un stade de développement à un autre moins polluant, mais des améliorations de
l'efficacité dans un petit nombre de pays riches combiné avec de moins bonnes performances
dans les pays pauvres. Plus récemment, Jobert et al. (2011) arrivent aux mêmes conclusions
en estimant les coefficients d’une CKE au moyen d’estimateurs bayésiens tronqués.
Il ne faut donc pas se réjouir trop vite de l’apparition d’une CKE au début des années 1980.
Ce résultat empirique n’est robuste ni à un biais dû à d’éventuelles variables omises, ni à
l’hétéroscédasticité résiduelle. Et même si ce résultat était avéré, le déplacement vers la droite
du point de retournement à un rythme plus élevé que la croissance de la richesse de
l’échantillon signifie que nous courrons après une utopie (la croissance permettrait un jour un
développement durable) que le monde n’atteindra jamais.
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