# Analyse des effets de la croissance économique sur la qualité de l'environnement en République Démocratique du Congo
## Analysis of the effects of economic growth on environmental quality in the Democratic Republic of Congo

Samuel BOLA MBOYO, Elie BOLA BOONGO

► To cite this version:

Samuel BOLA MBOYO, Elie BOLA BOONGO. Analyse des effets de la croissance économique sur la qualité de l'environnement en République Démocratique du Congo Analysis of the effects of economic growth on environmental quality in the Democratic Republic of Congo. Global Scientific Journals - GSJ, 2025, 1 (GSJ: Volume 1, Issue 1, January 2025). hal-04909625

HAL Id: hal-04909625

https://hal.science/hal-04909625v1

Submitted on 24 Jan 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>
Analyse des effets de la croissance économique sur la qualité de
l'environnement en République Démocratique du Congo

Analysis of the effects of economic growth on environmental quality in the
Democratic Republic of Congo

Samuel BOLA MBOYO

Enseignant-Chercheur à la faculté des sciences de l'université technologique de la Tshuapa

E-mail: [samuelbolaa@gmail.com](mailto:samuelbolaa@gmail.com), contact: +243822516151

Elie BOLA BOONGO

Chercheur indépendant et doctorant en sciences économiques à la faculté des sciences
économiques et de gestion de l'université de Kisangani

E-mail: [eliebola628@gmail.com](mailto:eliebola628@gmail.com), contact: +243826718343

Resumé

Cette recherche examine la relation entre la croissance économique et la qualité de l'environnement en République Démocratique du Congo (RDC) de 1990 à 2020. En utilisant un modèle économétrique ARDL (Auto Regressive Distributed Lag), l'étude évalue comment des facteurs tels que la croissance économique, la qualité des institutions et l'ouverture commerciale influencent la dégradation de la qualité de l'environnement en augmentant les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions. Les résultats de cette étude démontrent qu'à court terme, A court terme: La croissance économique a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions. En effet, Toute hausse du taux de croissance économique de 1% entraîne une croissance des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions de 5.06%. Toutefois, A long terme: La croissance économique a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions. En effet, toute augmentation du taux de croissance économique de 1% entraîne l'augmentation de des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions de 17.6%.

**Mots clés** : Qualité de l'environnement, croissance économique, qualité des institutions, CO2
Abstract

This research examines the relationship between economic growth and
environmental quality in the Democratic Republic of Congo (DRC) from 1990 to 2020. Using an
ARDL (Auto Regressive Distributed Lag) econometric model, the study assesses how factors
such that economic growth, the quality of institutions and trade openness influence the
degradation of environmental quality by increasing CO2 emissions attributable to manufacturing
industries and construction. The results of this study demonstrate that in the short term, In the
short term: Economic growth has a significantly positive impact on CO2 emissions attributable
to manufacturing industries and construction. Indeed, any increase in the economic growth rate
of 1% leads to an increase in CO2 emissions attributable to manufacturing industries and
construction of 5.06%. However, In the long term: Economic growth has a significantly positive
impact on CO2 emissions attributable to manufacturing industries and construction. Indeed, any
increase in the economic growth rate of 1% leads to an increase in CO2 emissions attributable to
manufacturing industries and construction by 17.6%.

Keywords: Environmental quality, economic growth, quality of institutions, CO2

0. Introduction

Les dernières décennies sont marquées par une prise de conscience accrue des
problèmes environnementaux, notamment en République démocratique du Congo (RDC),
illustrée par l'intensification des débats sur le sujet. Au cœur de ces discussions se pose la
question cruciale de la compatibilité entre croissance économique et préservation de
l'environnement, et de la possibilité d'un développement durable garantissant le bien-être des
générations futures. L'accumulation des dommages environnementaux engendrés par l'activité
humaine, tels que la pollution de l'air, des sols et de l'eau, la déforestation et la surexploitation
des ressources, est au centre de cette prise de conscience. Ces dégradations, interconnectées,
tendent à se renforcer mutuellement, posant un défi urgent au développement durable en RDC.

Les travaux du Club de Rome (Meadows et al., 1972), ainsi que ceux de
précurseurs comme Malthus, Ricardo et Jevons, ont mis en lumière les risques potentiels d'une
croissance économique non maîtrisée sur l'environnement. Ils ont soulevé la nécessité de limiter
la croissance pour éviter des catastrophes économiques futures. Cette réflexion a conduit à l'étude approfondie de la relation entre la croissance économique et les indicateurs de dégradation environnementale, notamment par la recherche de la Courbe Environnementale de Kuznets (CEK). L'intérêt de la CEK est de postuler la possibilité pour les pays en développement, dont la RDC, d'améliorer la qualité environnementale au fur et à mesure de leur développement économique.

L'analyse de la relation entre croissance et environnement révèle une diversité des situations selon les contextes régionaux et nationaux. Alors que les préoccupations environnementales étaient longtemps secondaires dans les pays en développement, elles gagnent de l'importance depuis le Sommet de Rio en 1992, et sont désormais au centre des préoccupations mondiales, y compris en RDC. L'accroissement des émissions de dioxyde de carbone (CO2), fortement corrélé à la croissance économique, est une illustration criante de ce lien. Les émissions de CO2 imputables aux combustibles fossiles et aux processus industriels ont significativement contribué à l'augmentation des gaz à effet de serre (GES) au niveau mondial entre 1970 et 2010 (GIEC, 2014). Dans le contexte africain, et plus spécifiquement congolais, l'augmentation des émissions de GES est un sujet préoccupant.

Face à cette situation critique, la nécessité d'une réduction des émissions de GES, notamment de CO2, est d'autant plus impérieuse. La limite supérieure des niveaux préindustriels de concentration de CO2, fixée à 350 ppm pour maintenir l'augmentation moyenne des températures à deux degrés Celsius (Cancun, 2010), est déjà largement dépassée. Cette situation met en exergue la urgence de mettre en place des politiques publiques visant à réduire les émissions et à promouvoir un développement durable.

L'étude de la RDC se révèle particulièrement pertinente, compte tenu de l'adoption de l'Accord de Paris sur le Climat en 2015 et de l'obligation pour tous les pays, y compris les pays moins avancés, de définir des objectifs de réduction de leurs émissions de GES. Malgré l'importance du sujet et des travaux existants sur le sujet, peu d'études se sont concentrées sur la relation entre la croissance économique et les émissions de CO2 au sein de la RDC. Notre recherche comble cette lacune en adoptant un modèle économétrique dynamique (modèle Autorégressif à Retards Échelonnés-ARDL) pour explorer la relation entre la croissance économique et les émissions de CO2 en RDC. Cette analyse permettra de fournir des éléments
d'orientation pour les politiques publiques en matière de développement durable, en tenant compte des spécificités de la RDC et de ses enjeux environnementaux.

Le besoin d'analyse sur ce sujet soulève des questionnements auquel la tentative de trouver des réponses empiriques constitue la trame de notre étude. Ainsi, la présente étude tente d'apporter des éléments de réponse aux questions suivantes:

* Quels sont les effets de la croissance économique sur la qualité de l'environnement en République démocratique du Congo (RDC)?

En s'intitulant les effets de la croissance économique sur la qualité de l'environnement en République démocratique du Congo, la présente recherche vise à dégager les effet de croissance économique sur la qualité de l'environnement en R.D.C.

Le reste de cet article est organisé comme suit. La section suivante présentera la revue de la littérature. La section II détaillera l'approche méthodologique employée. La section III présentera les résultats et les analyses correspondantes. Enfin, la conclusion récapitulera les principaux enseignements et implications de l'étude.

# I. Revue de la littérature: Croissance Economique et Qualité de l'Environnement

L'interdépendance entre la croissance économique et la qualité de l'environnement est un sujet de débat et de recherche intense. Cette revue de la littérature explore les différentes perspectives théoriques et empiriques sur cette relation complexe, en soulignant les défis et les controverses qui subsistent.

## I.1. Revue de la littérature théorique

La relation entre croissance économique et qualité de l'environnement est souvent décrite comme une courbe en U inversé (Kuznets Environmental Curve - KEC), mais cette vision est complexe et contestée.

**La KEC:** Cette hypothèse suggère qu'à faibles niveaux de développement économique, la priorité est accordée à la croissance, entraînant une dégradation environnementale. Au fur et à mesure que l'économie se développe, les individus et les entreprises sont plus conscients de l'importance de l'environnement, et la qualité environnementale s'améliore. Ce cheminement
dépend néanmoins de multiples facteurs, notamment les politiques publiques, les technologies et
la structure des industries.

**L'approche des facteurs de production:** Une croissance économique intensive en capital et en énergie peut mener à des pressions plus fortes sur l'environnement, tandis qu'une croissance plus axée sur l'innovation et les technologies propres peut, potentiellement, être plus durable. Les modèles qui intègrent les facteurs d'externalités environnementales dans les fonctions de production sont essentiels pour comprendre ces relations.

**La théorie des systèmes complexes:** Cette approche souligne que la relation est plus complexe et non linéaire, avec des points d'inflexion et des rétroactions. Les variables environnementales sont des parties intégrantes du système économique, et leur détérioration peut avoir des effets négatifs sur la croissance à long terme (ex: changements climatiques, ressources épuisées).

**Le rôle des institutions et des politiques publiques:** Des institutions efficaces et des politiques environnementales appropriées sont cruciales pour la transition vers une croissance durable. Les politiques d'incitation ou de régulation, comme les taxes carbone, les quotas d'émission ou les normes environnementales, sont des outils potentiels.

**I.2. Revue de la littérature empirique**

L'analyse empirique de la relation entre croissance économique et qualité
environnementale est souvent complexe et sujette à des résultats contrastés, selon le contexte et
les indicateurs utilisés.

Les études basées sur la KEC: Plusieurs études ont tenté de valider la KEC pour
différents pays ou groupes de pays, en utilisant divers indicateurs environnementaux (ex:
pollution de l'air, émissions de CO2, déforestation). Certains travaux ont observé une relation en
U inversé, d'autres non.

Les études de Grossman et Krueger (1991) sur la relation entre l'industrialisation et la pollution de l'air aux États-Unis et ont trouvé une courbe en U inversé pour certains types de pollution. Stern (1992) qui a examiné les données dans les pays développés et en développement, et constaté des résultats moins concluants.
D'autres travaux ont souligné l'importance des institutions dans la modération de la relation croissance-environnement. Acemoglu et al. (2008) ont mis en avant l'influence des institutions sur la durabilité environnementale.

La littérature empirique sur la courbe environnementale de Kuznets (CEK) a généré des résultats contradictoires, mettant en évidence la complexité de la relation entre la croissance économique et la pollution. Alors que certains travaux soutiennent l'existence de la CEK pour certains polluants et à certains niveaux géographiques, d'autres études montrent des patterns plus complexes ou des résultats négatifs.

L'étude de Clément et Meunié (2008), par exemple, appliquant un modèle économétrique à un échantillon de pays en développement et de pays en transition, suggère que la relation entre les inégalités et la pollution n'est pas universelle. Ce constat souligne l'importance de considérer des facteurs contextuels, comme le niveau de développement et la structure socio-économique, dans l'analyse de la CEK.

Taguchi (2012), en utilisant des données de panel sur 19 économies, observe une relation en forme d'U inversé pour les émissions de soufre, cohérente avec la CEK. Cependant, pour les émissions de carbone, la relation est différente, suggérant une augmentation continue avec le revenu par habitant. Cette divergence illustre la variabilité des impacts de la croissance économique sur différents polluants.

L'étude de Bertrand, Hamaide, et al. (2012) complète le tableau en explorant la relation entre le PIB par habitant et les émissions de dioxyde de carbone pour un panel de pays incluant la Belgique, les États-Unis et la Chine. Ils concluent que la CEK, bien que valide pour certains polluants locaux, ne s'applique pas nécessairement aux émissions de dioxyde de carbone à l'échelle globale. Cette conclusion est particulièrement pertinente pour appréhender l'impact de la croissance sur les polluants à effet de serre.

Diallo (2017) examine l'impact sur les particules en suspension (PM2,5) et s'appuie sur des données panel de 148 pays. Ses résultats, obtenus par des modèles linéaires, semi-paramétriques et non-paramétriques, révèlent une absence de forme en U inversé pour la relation entre PIB par tête et PM2,5 dans la plupart des cas. La forme en U inversé est seulement observée dans le modèle non paramétrique localement linéaire, ce qui suggère une grande sensibilité de la relation aux hypothèses méthodologiques.
Enfin, Domguia et al. (2017) analysent la situation au Cameroun, en considérant la croissance économique, les émissions de dioxyde de carbone et la température sur la période 1972-2010. Ils trouvent un rapport en forme de N inversé pour la relation entre la croissance et les émissions de dioxyde de carbone et la température, en tenant compte d'autres facteurs comme la consommation d'énergie, la densité de la population, le degré d'ouverture commerciale et la valeur ajoutée du secteur industriel. Ce résultat complexe, mettant en évidence la relation non linéaire et multifactorielle de la croissance sur les émissions de gaz à effet de serre et la température, appelle à une analyse plus nuancée et contextualisée des impacts de la croissance économique sur l'environnement.

Les recherches sur la CEK révèlent une variabilité significative des relations entre la croissance économique et la pollution, dépendant du type de polluant, du niveau de développement des pays et de facteurs contextuels tels que les inégalités socio-économiques et les structures industrielles. Une analyse plus fine, intégrant des variables plus complexes et tenant compte de la diversité des contextes nationaux, s'avère essentielle pour une compréhension plus profonde de cette relation cruciale.

## II. APPROCHE METHODOLOGIQUE

### 2.1. Méthode

Pour parvenir à l'atteinte des objectifs assignés, l'étude fait recours à la méthode analytique opérationnalisée dans une approche économétrique. Ces méthodes sont appuyées d'une part, par la technique documentaire pour la collecte des données nécessaires à la matérialisation de la recherche et d'autre part par l'analyse des faits économiques observés à travers des données collectées auprès de la banque mondiale. Ces données sont analysées à l'aide du logiciel Eviews 12 et Excel.

### 2.2 Techniques de collecte des données

La technique documentaire nous a permis de collecter les données en consultant diverses archives, des rapports de la banque mondiale et ensuite les travaux réalisés par d'autres chercheurs ayant un rapport étroit avec notre sujet.
## 2.3 Choix et spécification du modèle

Les caractéristiques stochastiques des variables sous études nous ont conduit à recourir à un modèle autorégressif à retards échelonnés (modèle ARDL) suivant la nouvelle approche de cointégration de Pesaran et al. (2001)<fnref n="1" /> ou test de cointégration aux bornes. Le modèle ARDL est l'une des classes des modèles dynamiques. Ces derniers ont la particularité de prendre en compte la dynamique temporelle (délai d'ajustement, anticipations, etc.) dans l'explication d'une variable (série chronologique), améliorant ainsi les prévisions et efficacité des politiques (décisions, actions, etc.), contrairement au modèle simple (non dynamique) dont l'explication instantanée (effet immédiat ou non étalé dans le temps) ne restitue qu'une partie de la variation de la variable à expliquer.

En effet, bien que la littérature antérieure sur le sujet suggère plusieurs variables susceptibles d'influencer la qualité de l'environnement, il n'est pas possible de les inclure toutes. A cet effet, la présente étude retient les seules variables susceptibles d'expliquer au mieux la dynamique la degradation de l'environnement en RDC.

Comme dit précédemment, la présente étude cherche à saisir l'effet sur la qualité de l'environnement mesuré par l'émission de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (variable dépendante) de la croissance économique (PIBH)) qui est la variable d'intérêt en tenant compte d'autres variables de contrôle indispensables comme l'ouverture commerciale (OUVCOM) et la qualité gouvernance (QOG) dont l'influence améliore les résultats. Ainsi, l'on se propose d'estimer un modèle ARDL pour la fonction suivante (forme fonctionnelle linéaire):

$$ \text{EMISSION DE CO2} = f(LPIBH, GOUV, OPEN) \quad (1) $$

$$ \text{EMISSION DE CO2}_{t} = a_{0} + \sum_{i=1}^{p} a_{1i} LPIBH_{t-i} + \sum_{i=0}^{q} a_{2i} GOUV_{t-i} + \sum_{i=0}^{q} a_{3i} OPEN_{t-i} + e_{t} \quad (2) $$

<footnote n="1">¹ Cette approche a l'avantage de tester la cointégration lorsqu'on dispose de plusieurs variables intégrées d'ordres différents (I (0), I (1) seulement et non I (2)). Ceci constitue un remède aux limites du test de Engle et Granger pour le cas multivarié ainsi que l'approche de Johansen qui, exige aussi que toutes les séries ou variables soient intégrées de même ordre ; ce qui n'est pas toujours le cas en pratique et manque de puissance pour des échantillons de petite taille.</footnote>
Avec $a_0, a_{1i}, a_{2i}, a_{3i}, a_{4i}$ et $a_{5i}$ les paramètres à estimer et $e_t \sim iid(0, \sigma^2)$ le terme d'erreur.

### 2.3.1. Sources et Description des variables

* **EMISSION DE CO2**: La variable "émission de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions" représente la quantité de dioxyde de carbone (CO2) émise par ces secteurs d'activité. Il s'agit d'un indicateur crucial pour évaluer l'impact environnemental de ces industries qui sont les principales sources de la croissance économique d'un pays et pour suivre l'efficacité des politiques visant à réduire les émissions de gaz à effet de serre (P. Dutronc-Postel, 2024). Cette variable est tirée de la base des données de la Banque Mondiale.

* **Le PIB par habitant**: il mesure la croissance économique et est obtenu dans la base de données de la Banque Mondiale. Plusieurs études empiriques montrent la croissance économique comme étant un déterminant de l'inégalité de revenus. Cette variable est tirée de la base des données de la Banque Mondiale.

* **GOUV**: C'est l'indicateur de la qualité de la gouvernance et est collecté dans la base de données QOG. L'indicateur de qualité de la gouvernance est indicateur composite. Il est la moyenne de trois variables notamment la corruption, les lois et les ordres ainsi que la qualité de la bureaucratie. Sa valeur est comprise entre 0 et 1. Plus, la valeur est proche de 1, plus la qualité de la gouvernance est bonne; plus, la valeur est proche de 0, moins la qualité de la gouvernance est bonne.

* **OPEN**: C'est l'ouverture commerciale. Elle est mesurée par le ratio de la somme des exportations et des importations rapportées au PIB (en pourcentage) et collectée la base de données de la Banque Mondiale. Un niveau élevé d'ouverture commerciale indique que le pays participe activement au commerce mondial, ce qui peut influencer la croissance économique et la compétitivité et la qualité de l'environnement (Uy et al, 2013 ; CEA, 2020). Cette variable est issue de nos calculs grâce à la formule du ratio précité.
Comme pour tout modèle dynamique, Le présent papier se servira des critères d'information (Akaike-AIC, Shwarz-SIC et Hannan-Quin) pour déterminer les décalages optimaux (p,q) du modèle ARDL par parcimonie<fnref n="2" />.

Il est à noter qu'après l'estimation du modèle, une série de tests est effectuée (LM test d'autocorrélation des erreurs de Breusch-Godfrey/BG (lag = 2), test de normalité des résidus de JarqueBerra, test d'homoscédasticité (soit le test de Breush-Pagan-Godfrey/BPG, celui de Harvey, celui de Glejser, celui de ARCH ou White selon le cas, etc.), test de spécification de Ramsey, test de stabilité, etc) pour la validité du modèle ARDL estimé.

### III. PRESENTATION ET INTERPRETATION DES RESULTATS

Dans ce point, il sera question de présenter les statistiques descriptives des séries chronologiques qui ont fait l'objet de cette étude, les soumettre à une analyse empirique en passant par des tests tant statistiques qu'économétriques afin d'aboutir aux résultats et faire des suggestions aux manipulateurs des politiques économiques du milieu sous étude.

#### III.1 Analyse statistique

<table><caption>Tableau 1. Les statistiques descriptives</caption><thead><tr><th></th><th>EMISSION_DE_C02</th><th>LPIBH</th><th>GOUV</th><th>OPEN</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>5.457703</td><td>6.102394</td><td>0.127315</td><td>0.359770</td></tr><tr><td>Maximum</td><td>28.76254</td><td>6.744710</td><td>0.187500</td><td>0.806300</td></tr><tr><td>Minimum</td><td>0.000100</td><td>5.811188</td><td>0.083333</td><td>0.024000</td></tr><tr><td>Ecart-Type</td><td>5.888757</td><td>0.225760</td><td>0.021698</td><td>0.148860</td></tr><tr><td>Jarque-Bera</td><td>66.82367</td><td>6.862318</td><td>8.594081</td><td>3.872187</td></tr><tr><td>Probability</td><td>0.000000</td><td>0.032349</td><td>0.013609</td><td>0.144266</td></tr><tr><td>Observations</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td><td>30</td></tr></tbody></table>

Source : l'auteur, à partir du logiciel Eviews 12

Ce tableau renseigne quelques statistiques de base pour chaque variable utilisée dans cette étude. Ainsi, il est à remarquer que pour la période allant de 1990 à 2020, les séries EMISSION DE CO2, LPIBH et GOUV et ne suivent pas la loi normale dans leurs distributions

<footnote n="2">²Technique qui consiste à retenir le modèle significatif (faible AIC, SIC) qui a le moins de paramètres.</footnote>
du fait que leurs probabilités attachées au test de Jaque-Bera sont inférieures au seuil de 5%. A contrario la série OPEN suit la loi normale quant à elles, du fait que sa probabilité attachée au test de Jaque-Bera est supérieure au seuil de 5%. Il s'observe également que nos variables ont connu une moyenne annuelle respectivement de 5.457703 pour EMISSION CO2, 6.102394 pour LPIBH, 0.127315 pour GOUV, 0.359770 pour OPEN durant la période sous examen.

<table><caption>Tableau 2. Test de stationnarité des variables sous étude</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Test ADF</th><th>Probabilité</th><th>Conclusion</th></tr></thead><tbody><tr><td>EMISSION DE CO2</td><td>-20.70953</td><td>0.0001</td><td>I(1)</td></tr><tr><td>LPIBH</td><td>-2.214994</td><td>0.0281</td><td>I(1)</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-4.596477</td><td>0.0015</td><td>I(0)</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>-3.251834</td><td>0.0273</td><td>I(0)</td></tr></tbody></table>

Source : l'auteur, à partir du logiciel Eviews 12

Du tableau précédent ressort comme conclusion : les variables EMISSION DE CO2 et LPIBH sont stationnaires après une différentiation, donc intégrée d'ordre 1 ; les variables GOUV et OPEN sont stationnaires à niveau c'est-à-dire d intégrées d'ordre 0.

<table><caption>Tableau 3. Test de cointégration aux bornes</caption><thead><tr><th>Test</th><th>Statistique</th><th>Valeur</th><th>Seuil</th><th>Borne &lt; I(0)</th><th>Borne &gt; I(1)</th><th>Décision</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">F-sta<br>K</td><td></td><td>14.44413</td><td>10%</td><td>2.37</td><td>3.2</td><td>Cointégration</td></tr><tr><td></td><td>3</td><td>5%</td><td>2.79</td><td>3.67</td><td>Cointégration</td></tr><tr><td></td><td></td><td>2.5%</td><td>3.15</td><td>4.08</td><td>Cointégration</td></tr><tr><td></td><td></td><td>1%</td><td>3.65</td><td>4.66</td><td>Cointégration</td></tr></tbody></table>

Source : l'auteur, à partir du logiciel Eviews 12
Le tableau précédent renseigne la cointégration entre les variables. La théorie de la cointégration aux bornes consiste à comparer la valeur de la statistique F de Fischer calculée aux valeurs des bornes I(0) et I(1) au seuil de significativité choisi. Du tableau précédent, comparant la valeur de la statistique F calculée à la valeur de la borne supérieure I(1), il est commode de conclure de la présence d'une relation de cointégration entre les variables à tous les seuils. Il existe une relation de court terme différente de celle de long terme, avec un processus de correction d'erreur.

<table><caption>Tableau 4. Récapitulatifs des tests sur les résidus</caption><tr><td colspan="2"><strong>Test de corrélation sérieelle (Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test)</strong></td></tr><tr><td>F-statistic : 1.283215<br>Obs*R-squared : 3.732199</td><td>Prob. F (2,14) : 0.3042<br>Prob. Chi-Square (2) : 0.1547</td></tr><tr><td colspan="2"><strong>Test d'hétéroscédasticité (ARCH test)</strong></td></tr><tr><td>F-statistic : 0.757327<br>Obs*R-squared : 3.780882</td><td>Prob. F (8,18) : 0.6431<br>Prob. Chi-Square (8) : 0.5584</td></tr><tr><td colspan="2"><strong>Test de Normalité des résidus de JarqueBera (JB)</strong></td></tr><tr><td>JB : 2.929824</td><td>Prob : 0.231098</td></tr><tr><td colspan="2"><strong>Test de specification de Ramsey (Ramsey RESET Test)</strong></td></tr><tr><td>F-statistic : 1.283215</td><td>Prob : 0.2042</td></tr></table>

Source: Nos analyses sur base du logiciel Eviews12

Du présent tableau, il ressort que l'hypothèse nulle est acceptée pour tous ces tests. De ce fait, les conditions économétriques exigées (absence d'autocorrélation, absence d'hétéroscédasticité, normalité des résidus et une bonne spécification de la forme fonctionnelle du modèle) sont valides.
### III.2. Estimation du modèle ARDL

<table><caption>Tableau 6. Estimation du modèle ARDL</caption><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>EMISSION_DE_CO2(-1)</td><td>0.440874</td><td>0.087555</td><td>5.035368</td><td>0.0001</td></tr><tr><td>LPIBH</td><td>5.061647</td><td>5.442976</td><td>0.929941</td><td>0.3647</td></tr><tr><td>LPIBH(-1)</td><td>-24.36707</td><td>9.361004</td><td>-2.603040</td><td>0.0180</td></tr><tr><td>LPIBH(-2)</td><td>20.52444</td><td>8.889939</td><td>2.308727</td><td>0.0330</td></tr><tr><td>LPIBH(-3)</td><td>-11.05696</td><td>4.128754</td><td>-2.678039</td><td>0.0154</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-13.95911</td><td>9.657981</td><td>-1.445345</td><td>0.1655</td></tr><tr><td>GOUV(-1)</td><td>-38.04797</td><td>9.827282</td><td>-3.871668</td><td>0.0011</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>-0.208817</td><td>1.229819</td><td>-0.169795</td><td>0.8671</td></tr><tr><td>C</td><td>69.24168</td><td>8.811822</td><td>7.857817</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>

Source : l'auteur, à partir du logiciel Eviews 12

Comme il apparaît dans le résultat de l'évaluation, le modèle ARDL (1, 3, 1, 0) est le plus optimal parmi les 19 autres présentés, car il offre la plus petite valeur AIC (Cfr annexes).

### III.2. Dynamique de long terme

<table><caption>Tableau 7. Dynamique de long terme du modèle</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Coefficients</th><th>t-Statistique</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>LPIBH</td><td>17.59522</td><td>-8.629767</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-93.01495</td><td>-6.380194</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>-0.373470</td><td>-0.169807</td><td>0.8671</td></tr><tr><td>C</td><td>123.8391</td><td>10.04949</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>

Source : l'auteur, à partir du logiciel Eviews 12

Du tableau ci-dessus ressortent les informations suivantes : à long terme, toutes les variables prises LPIBH et GOUV ont un impact significatif sur l'indice de EMISSION DE CO2, d'après ce modèle, du fait les probabilités liées au test de significativité de leurs paramètres sont inférieures au seuil de significativité. La variable croissance économique (LPIBH) a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSION DE CO2). En effet, toute augmentation de
LPIBH de 1% entraîne l'augmentation de EMISSION DE CO2 de 17.6%. Toute augmentation de la qualité des institutions (GOUV) de 100 points entraîne une diminution des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions de 93%. L'ouverture commerciale (OPEN) n'a pas d'impact significatif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSION DE CO2) de par la non significativité de son paramètre.

### III.3. Dynamique de court terme

<table><caption>Tableau 8. Dynamique de court terme du modèle</caption><thead><tr><td>Variables</td><td>Coefficients</td><td>t-Statistique</td><td>Prob.</td></tr></thead><tbody><tr><td>D(LPIBH)</td><td>5.061647</td><td>1.281613</td><td>0.0162</td></tr><tr><td>D(LPIBH(-1))</td><td>9.467481</td><td>-1.968487</td><td>0.0046</td></tr><tr><td>D(LPIBH(-2))</td><td>11.05696</td><td>3.191547</td><td>0.0051</td></tr><tr><td>D(GOUV)</td><td>-13.95911</td><td>-2.293887</td><td>0.0340</td></tr><tr><td>CointEq(-1)*</td><td>-0.559126</td><td>-9.395194</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>

Source : l'auteur, à partir du logiciel Eviews 12

Du tableau ci-dessus ressortent les informations suivantes : A court terme :

* La croissance économique (LPIBH) de l'année passée a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) de l'année considérée. En effet, Toute hausse de la croissance économique de l'année passée de 1% entraîne une croissance des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) 9.467% à l'année considérée ;

* La croissance économique (LPIBH) synchrone a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) de l'année considérée. En effet, Toute hausse de la croissance économique de 1% entraîne une croissance des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) 5.06% ;
* La qualité de gouvernance a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2), c'est-à-dire, toute augmentation de QOG de 100 points entraine une reduction des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) de 13.959%.

## CONCLUSION

Ce travail a essayé d'étudier empiriquement la relation entre la croissance économique et la qualité de l'environnement en République Démocratique du Congo de 1990 à 2020. Il était question de répondre à la préoccupations suivante: Quels sont les effets de la croissance économique sur la qualité de l'environnement en République démocratique du Congo?

Eu égard à cette préoccupations, l'objectif de ce papier était de dégager les effets de la croissance économique sur la qualité de l'environnement en République Démocratique du Congo.

Pour vérifier la relation entre ces variables, il était nécessaire d'estimer le modèle ARDL (Auto Regressive Distributed Lag model), qui constitue une approche novatrice abordant cette question pour le cas de la RDC. Ce modèle, qui fait partie de la classe des modèles dynamiques, permet de capter les effets temporels (délai d'ajustement, anticipations, etc.) dans l'explication d'une variable.

Après analyse empirique, les résultats ont montré que:

* A court terme : La croissance économique (LPIBH) a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) de l'année considérée. En effet, Toute hausse de la croissance économique de 1% entraîne une croissance des émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSIONS DE CO2) 5.06% Toutefois,

* A long terme : La variable croissance économique (LPIBH) a un impact significativement positif sur les émissions de CO2 attribuables aux industries manufacturières et aux constructions (EMISSION DE CO2). En effet, toute
augmentation de LPIBH de 1% entraine l'augmentation de EMISSION DE CO2 de
17.6%.

Au regard des résultats trouvés, nous récommandons ce qui suit aux dirigéants :

1. Améliorer la qualité des institutions ;

2. Renforcer le cadre réglementaire et légal de protection de l'environnement ;

3. Prôner une croissance économique durable et inclusive ;

4. Inciter les entreprises à la responsabilité sociétale.

BIBLIOGRAPHIE

**Acemoglu, D., et al.** (2008). *Institutions, Human Capital, and Development*. Journal of Economic.

**Bertrand, H., Hamaide, et al.** (2012). *The Kuznets Environmental Curve and Carbon Emissions*,
Economics review.

**Clément, M., & Meunié, A.** (2008). *Inégalités et Pollution dans les Pays en Transition*.
Document de travail.

**Diallo, A.** (2017). *Impact des Particules en Suspension sur la Qualité de l'air: Étude Économétrique*, Revue Africaine d'économie et gestion.

**Domguia, S., et al.** (2017). *Croissance Économique, Émissions de Gaz à Effet de Serre et Température au Cameroun (1972-2010)*. African Scientific Journal

**Grossman, G. M., & Krueger, A. B.** (1991). *Environmental Impacts of a North American Free Trade Agreement*. National Bureau of Economic Research.

**Meadows, D. H., et al.** (1972). The Limits to Growth. Club de Rome.

**Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J.** (2001). *Bounds Testing Approaches to the Analysis of Level Relationships*. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289-326.

**Stern, D. I.** (1992). *Energy Use and Economic Growth in the USA*, American scientific Journal.

**Taguchi, H.** (2012). *Empirical Studies on the Environmental Kuznets Curve*, Economics review.
# ANNEXES

## 1. TEST DES RACINES UNITAIRES

### 1.1. TEST DES RACINES UNITAIRES DE LA VARIABLE C02 (I1)

Null Hypothesis: D(EMISSION_DE_C02) has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-20.70953</td><td>0.0001</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-3.689194</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-2.971853</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-2.625121</td><td></td></tr></tbody></table>

### 1.2. TEST DES RACINES UNITAIRES DE LA VARIABLE LPIBH (I1)

Null Hypothesis: D(LPIBH) has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-2.214994</td><td>0.0281</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-2.647120</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-1.952910</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-1.610011</td><td></td></tr></tbody></table>

### 4.3. TEST DES RACINES UNITAIRES DE LA VARIABLE GOUV (I0)

Null Hypothesis: GOUV has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 7 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

<table><thead><tr><th></th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-4.596477</td><td>0.0015</td></tr><tr><td>Test critical values:</td><td></td><td></td></tr><tr><td>1% level</td><td>-3.752946</td><td></td></tr><tr><td>5% level</td><td>-2.998064</td><td></td></tr><tr><td>10% level</td><td>-2.638752</td><td></td></tr></tbody></table>

### 1.4. TEST DES RACINES UNITAIRES DE LA VARIABLE OPEN (I0)

Null Hypothesis: OPEN has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 2 (Automatic - based on SIC, maxlag=7)

t-Statistic Prob.*

<footnote>*MacKinnon (1996) one-sided p-values.</footnote>

<footnote>*MacKinnon (1996) one-sided p-values.</footnote>

<footnote>*MacKinnon (1996) one-sided p-values.</footnote>
<table><tr><td>Augmented Dickey-Fuller test statistic</td><td>-3.251834</td><td>0.0273</td></tr><tr><td colspan="3">Test critical values:</td></tr><tr><td></td><td>-3.689194</td><td></td></tr><tr><td></td><td>-2.971853</td><td></td></tr><tr><td></td><td>-2.625121</td><td></td></tr></table>

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

## 2. OUTPUT MODELE ARDL ESTIME

Dependent Variable: EMISSION_DE_C02
Method: ARDL
Date: 01/08/20 Time: 17:44
Sample (adjusted): 1993 2019
Included observations: 27 after adjustments
Maximum dependent lags: 2 (Automatic selection)
Model selection method: Akaike info criterion (AIC)
Dynamic regressors (3 lags, automatic): LPIBH GOUV OPEN
Fixed regressors: C
Number of models evaluated: 128
Selected Model: ARDL(1, 3, 1, 0)

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.*</th></tr></thead><tbody><tr><td>EMISSION_DE_C02(-1)</td><td>0.440874</td><td>0.087555</td><td>5.035368</td><td>0.0001</td></tr><tr><td>LPIBH</td><td>5.061647</td><td>5.442976</td><td>0.929941</td><td>0.3647</td></tr><tr><td>LPIBH(-1)</td><td>-24.36707</td><td>9.361004</td><td>-2.603040</td><td>0.0180</td></tr><tr><td>LPIBH(-2)</td><td>20.52444</td><td>8.889939</td><td>2.308727</td><td>0.0330</td></tr><tr><td>LPIBH(-3)</td><td>-11.05696</td><td>4.128754</td><td>-2.678039</td><td>0.0154</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-13.95911</td><td>9.657981</td><td>-1.445345</td><td>0.1655</td></tr><tr><td>GOUV(-1)</td><td>-38.04797</td><td>9.827282</td><td>-3.871668</td><td>0.0011</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>-0.208817</td><td>1.229819</td><td>-0.169795</td><td>0.8671</td></tr><tr><td>C</td><td>69.24168</td><td>8.811822</td><td>7.857817</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table><table><tbody><tr><td>R-squared</td><td>0.980743</td><td>Mean dependent var</td><td>4.998828</td></tr><tr><td>Adjusted R-squared</td><td>0.972184</td><td>S.D. dependent var</td><td>3.908937</td></tr><tr><td>S.E. of regression</td><td>0.651935</td><td>Akaike info criterion</td><td>2.243458</td></tr><tr><td>Sum squared resid</td><td>7.650351</td><td>Schwarz criterion</td><td>2.675404</td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>-21.28669</td><td>Hannan-Quinn criter.</td><td>2.371898</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>114.5901</td><td>Durbin-Watson stat</td><td>2.425082</td></tr><tr><td>Prob(F-statistic)</td><td>0.000000</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

*Note: p-values and any subsequent tests do not account for model selection.

## 3. MODELE DE LONG TERME

ARDL Long Run Form and Bounds Test
Dependent Variable: D(EMISSION_DE_C02)
Selected Model: ARDL(1, 3, 1, 0)
Case 2: Restricted Constant and No Trend
Date: 01/08/20 Time: 17:42
Sample: 1990 2020
Included observations: 27

Conditional Error Correction Regression
<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>C</td><td>69.24168</td><td>8.811822</td><td>7.857817</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>EMISSION_DE_C02(-1)*</td><td>-0.559126</td><td>0.087555</td><td>-6.385965</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>LPIBH(-1)</td><td>-9.837944</td><td>1.331437</td><td>-7.388968</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>GOUV(-1)</td><td>-52.00709</td><td>9.773249</td><td>-5.321371</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>OPEN**</td><td>-0.208817</td><td>1.229819</td><td>-0.169795</td><td>0.8671</td></tr><tr><td>D(LPIBH)</td><td>5.061647</td><td>5.442976</td><td>0.929941</td><td>0.3647</td></tr><tr><td>D(LPIBH(-1))</td><td>-9.467481</td><td>5.454330</td><td>-1.735773</td><td>0.0997</td></tr><tr><td>D(LPIBH(-2))</td><td>11.05696</td><td>4.128754</td><td>2.678039</td><td>0.0154</td></tr><tr><td>D(GOUV)</td><td>-13.95911</td><td>9.657981</td><td>-1.445345</td><td>0.1655</td></tr></tbody></table>

* p-value incompatible with t-Bounds distribution.

** Variable interpreted as Z = Z(-1) + D(Z).

Levels Equation
Case 2: Restricted Constant and No Trend

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>LPIBH</td><td>17.59522</td><td>2.038898</td><td>-8.629767</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>GOUV</td><td>-93.01495</td><td>14.57870</td><td>-6.380194</td><td>0.0000</td></tr><tr><td>OPEN</td><td>-0.373470</td><td>2.199388</td><td>-0.169807</td><td>0.8671</td></tr><tr><td>C</td><td>123.8391</td><td>12.32293</td><td>10.04949</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>

$$EC = \text{EMISSION\_DE\_C02} - (-17.5952 * \text{LPIBH} - 93.0150 * \text{GOUV} - 0.3735 * \text{OPEN} + 123.8391)$$

## 5.MODELE DE COURT TERME

ARDL Error Correction Regression
Dependent Variable: D(EMISSION_DE_C02)
Selected Model: ARDL(1, 3, 1, 0)
Case 2: Restricted Constant and No Trend
Date: 01/08/20 Time: 17:43
Sample: 1990 2020
Included observations: 27

ECM Regression
Case 2: Restricted Constant and No Trend

<table><thead><tr><th>Variable</th><th>Coefficient</th><th>Std. Error</th><th>t-Statistic</th><th>Prob.</th></tr></thead><tbody><tr><td>D(LPIBH)</td><td>5.061647</td><td>3.949434</td><td>1.281613</td><td>0.0162</td></tr><tr><td>D(LPIBH(-1))</td><td>9.467481</td><td>4.809523</td><td>-1.968487</td><td>0.0046</td></tr><tr><td>D(LPIBH(-2))</td><td>11.05696</td><td>3.464452</td><td>3.191547</td><td>0.0051</td></tr><tr><td>D(GOUV)</td><td>-13.95911</td><td>6.085353</td><td>-2.293887</td><td>0.0340</td></tr><tr><td>CointEq(-1)*</td><td>-0.559126</td><td>0.059512</td><td>-9.395194</td><td>0.0000</td></tr></tbody></table>

<table><tr><td>R-squared</td><td>0.845224</td><td>Mean dependent var</td><td>0.109995</td></tr><tr><td>Adjusted R-squared</td><td>0.817083</td><td>S.D. dependent var</td><td>1.378802</td></tr><tr><td>S.E. of regression</td><td>0.589698</td><td>Akaike info criterion</td><td>1.947162</td></tr><tr><td>Sum squared resid</td><td>7.650351</td><td>Schwarz criterion</td><td>2.187132</td></tr><tr><td>Log likelihood</td><td>-21.28669</td><td>Hannan-Quinn criter.</td><td>2.018518</td></tr><tr><td>Durbin-Watson stat</td><td>2.425082</td><td></td><td></td></tr></table>
F-Bounds Test
Null Hypothesis: No levels relationship

<table><thead><tr><th>Test Statistic</th><th>Value</th><th>Signif.</th><th>I(0)</th><th>I(1)</th></tr></thead><tbody><tr><td>F-statistic</td><td>14.44413</td><td>10%</td><td>2.37</td><td>3.2</td></tr><tr><td rowspan="3">K</td><td rowspan="3">3</td><td>5%</td><td>2.79</td><td>3.67</td></tr><tr><td>2.5%</td><td>3.15</td><td>4.08</td></tr><tr><td>1%</td><td>3.65</td><td>4.66</td></tr></tbody></table>

# 6. TESTS DE RESIDUS

## 6.1. TEST DE NORMALITE

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Series: Residuals
Sample 1993 2019
Observations 27

Mean 1.00e-14

Median -0.206045

Maximum 1.531127

Minimum -0.904795

Std. Dev. 0.542443

Skewness 0.766809

Kurtosis 3.502298

Jarque-Bera 2.929824

Probability 0.231098

## 6.2. TEST D'AUTOCORRELATION

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
Null hypothesis: No serial correlation at up to 2 lags

<table><tr><td>F-statistic</td><td>1.283215</td><td>Prob. F(2,16)</td><td>0.3042</td></tr><tr><td>Obs*R-squared</td><td>3.732199</td><td>Prob. Chi-Square(2)</td><td>0.1547</td></tr></table>

## 6.3. TEST D'HETEROSCEDASTICITE

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey
Null hypothesis: Homoskedasticity

<table><tr><td>F-statistic</td><td>0.757327</td><td>Prob. F(8,18)</td><td>0.6431</td></tr><tr><td>Obs*R-squared</td><td>6.799339</td><td>Prob. Chi-Square(8)</td><td>0.5584</td></tr><tr><td>Scaled explained SS</td><td>3.780882</td><td>Prob. Chi-Square(8)</td><td>0.8763</td></tr></table>

<footnote>* p-value incompatible with t-Bounds distribution.</footnote>
6.4. Test de stabilité de RAMSEY

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Omitted Variables: Squares of fitted values

Specification: EMISSION_DE_C02 EMISSION_DE_C02(-1) LPIBH LPIBH(-1) LPIBH(-2) LPIBH(-3) GOUV GOUV(-1) OPEN C

<table><thead><tr><th></th><th>Value</th><th>df</th><th>Probability</th></tr></thead><tbody><tr><td>t-statistic</td><td>0.370191</td><td>17</td><td>0.7158</td></tr><tr><td>F-statistic</td><td>0.137041</td><td>(1, 17)</td><td>0.7158</td></tr><tr><td>Likelihood ratio</td><td>0.216782</td><td>1</td><td>0.6415</td></tr></tbody></table>