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             \author[1]{Patrick Geoffroy Nkwenka  Nyanda}

             \author[2]{Yve Daniel Ngassa  Nya}

             \affil[1]{  Université de Dschang}

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\date{\small \em Received: 16 December 2019 Accepted: 2 January 2020 Published: 15 January 2020}

\maketitle


\begin{abstract}
        


The objective of this paper is to determine the impact of the demographic growth on environment in the Sub- Saharan Africa. The data come from the World Bank (Africa Development Indicators, 2017). The study period goes from 1980 to 2016 (37 years) and the sample contains 25 Sub- Saharan Africa countries. The estimate Within/Between method is used to value the parameters of a multiple regression model developed by York and al. (2003). The results show that the demographic growth deteriorate the environmental quality in the Sub-Saharan Africa.

\end{abstract}


\keywords{demographic growth, environment, subsaharan africa, panel.}

\begin{textblock*}{18cm}(1cm,1cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\LARGE Global Journals \LaTeX\ JournalKaleidoscope\texttrademark}
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\begin{textblock*}{18cm}(1.4cm,1.5cm) % {block width} (coords) 
\textcolor{GJBlue}{\footnotesize \\ Artificial Intelligence formulated this projection for compatibility purposes from the original article published at Global Journals. However, this technology is currently in beta. \emph{Therefore, kindly ignore odd layouts, missed formulae, text, tables, or figures.}}
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\let\tabcellsep& 	 	 		 
\section[{Introduction}]{Introduction}\par
principaux obstacles à la préservation de l'environnement dans le monde, notamment dans les économies Africaines qui connaissent une amélioration de leurs taux de croissance depuis quelques années  {\ref (CNUCED, 2013)}.\par
Selon la CNUCED (2013), l'économie Africaine a affiché un taux de croissance de plus de 4\%, soit plus que l'Amérique Latine et les Caraïbes (3,4\%) et l'Europe et l'Asie Centrale (0,2\%), entre 2008 et 2011, période de grande incertitude mondiale. Par ailleurs, sur la période allant de 2002 à 2012, l'Afrique a connu un taux de croissance économique (4,9\%) supérieur à la moyenne mondiale (2,6\%); ce qui lui a permis de se situer au deuxième rang des économies en développement derrière les économies Asiatiques  {\ref (7,3\%)}. L'Afrique Subsaharienne (ASS) a réalisé sur cette même période un taux de croissance économique (5,3\%) supérieur à celui de l'ensemble de l'Afrique (4,9\%), des économies émergentes (3,9\%) et comparable à celui des économies d'Asie du Sud-Est  {\ref (5,4\%)}.\par
Selon la Banque Mondiale (2010), cette croissance de l'économie Africaine a reposé sur une exploitation accrue des ressources naturelles non renouvelables, ce qui s'est traduite par une augmentation des émissions de CO 2 dans ce continent. Le rapport de l'AIE (2012) révèle que les quantités totales de CO 2 émises par l'Afrique ont augmenté de 35\%, atteignant environ 930 millions de tonnes métriques en 2010 au cours de la dernière décennie. Entre 1960 et 2016, l'ASS a enregistré une augmentation de 282\% de son volume total d'émission de CO 2 , l'Afrique du Sud et le Nigeria étant les premiers contributeurs (African Development Indicators, 2017). epuis le début des années 1970, la communauté scientifique internationale s'interroge sur la capacité de la nature à fournir des ressources nécessaires à la poursuite de la croissance économique \hyperref[b28]{(Meadows et al., 1972)}. Selon le PNUD (2009), les progrès techniques ont permis à l'homme de se lancer dans une course effrénée vers la création de richesses en s'attaquant à des ressources naturelles non renouvelables ou dont le rythme de renouvellement est beaucoup plus lent que celui de leur exploitation. D'ailleurs, le Rapport Meadows (1972) énonce que l'épuisement des ressources naturelles, les diverses pollutions dues à l'industrialisation, à l'urbanisation et à la surconsommation des biens constituent les D La croissance des émissions de CO 2 dans les pays d'ASS exige la mise sur pied des politiques de croissance verte pour atteindre les Objectif de Développement Durable (ODD). La 21 é Conférence des Nations Unies sur le changement climatique (COP21) tenue à Paris en 2015 s'interroge, entre autres, sur la contribution de la croissance démographique à la dégradation de l'environnement dans les pays en développement  {\ref (ONU, 2016)}. Cette préoccupation pousse à examiner deux principaux courants théoriques sur la population : les courants malthusien et antimalthusien. Selon le premier \hyperref[b22]{(Malthus, 1798 ;}\hyperref[b27]{McNamara, 1990 ;} {\ref Marquette et Bilsborrow, 1997)}, la croissance démographique dégrade la qualité de l'environnement. Cependant, le second énonce que la croissance démographique, sous certaines conditions, peut améliorer la qualité de l'environnement à long terme \hyperref[b2]{(Boserup, 1976)}.\par
L'intérêt accordé à l'impact environnemental de la croissance démographique en ASS se justifie par la progression des émissions de CO 2 et le contexte démographique de cette sous-région qui enregistre depuis plusieurs années une augmentation significative de sa population. En ASS, les taux de fécondité sont élevés (environ 6,5\%), l'espérance de vie a progressé  {\ref de}   \hyperref[b27]{(McNamara, 1990)}. Les activités agricoles qui émettent du méthane et de l'oxyde nitreux, ainsi que le déboisement qui réduit les puits de carbone sont plus intenses dans les pays en développement, notamment en ASS \hyperref[b31]{(Nyong, 2008)}.\par
Les pays en développement en général et ceux d'ASS en particulier sont interpellés au terme de la COP21 à participer aux efforts de réduction des émissions de CO 2 . Par ailleurs, le 13 é ODD recommande la lutte contre le changement climatique et ses impacts. Dans ce contexte, comment peut-on concilier la croissance démographique et la préservation de l'environnement afin de promouvoir une croissance durable ? L'objectif de ce papier est de déterminer l'effet de la croissance démographique sur l'environnement en ASS.\par
Le reste du papier comprend 4 sections: une revue de la littérature (II), la méthodologie utilisée (III), les résultats obtenus (IV) et la conclusion (V). 
\section[{II.}]{II.}\par
Revue de la Litterature a) Littérature théorique i. Les pessimistes\par
? Malthus Il y a deux siècles, Malthus publiait son célèbre ouvrage intitulé « Essai sur le principe de la population » (Malthus, 1798). Le but de l'ouvrage était d'analyser le principe de la population et son influence sur les progrès futurs de la société. Dans cet ouvrage majeur de l'économie classique de la fin du dix-huitième siècle, Malthus présente la population comme un danger pour la croissance économique et la production agricole. 
\section[{? Les néomalthusiens}]{? Les néomalthusiens}\par
Si les travaux de Malthus portent sur la production agricole et n'abordent pas directement les questions environnementales, les néomalthusiens ont étendu ses travaux à l'environnement. La théorie néomalthusienne énonce qu'une population trop importante dégrade l'environnement et les moyens de sa production agricole (comme les sols).\par
Selon Meadows et al.  {\ref (1972)}, les ressources naturelles seront épuisées dans un siècle si la croissance démographique ne s'arrête pas. La destruction écologique de la planète dépend du nombre absolu d'individus qui y vivent. En 1969, Ehrlich qualifie la population de « bombe-population» (Ehrlich et  {\ref Ehrlich, 1969)}. Hardin (1968) postule qu'un monde fini ne peut supporter qu'une population finie : quand la population augmente, les biens, les ressources ou les produits alimentaires par habitant diminuent jusqu'à s'annuler.\par
La « capacité de charge » se définit comme la population maximale que peut supporter indéfiniment un écosystème donné sans dégrader les ressources renouvelables \hyperref[b18]{(Keyfitz, 1991)}. Le concept de capacité de charge a conduit à des nombreuses études de projection et de modélisation sur le nombre d'humains que peut supporter indéfiniment la planète Terre (Ramade, 1987). Les faits montrent un dépassement de la taille de population supportable : les humains dilapideraient les ressources et détruiraient la planète  {\ref (Marquette et Bilsborrow, 1997)}. L'arrêt de la croissance démographique serait alors urgent. Les néomalthusiens préconisent donc des mesures de limitation des naissances, en particulier dans les pays en développement. 
\section[{ii. Les optimistes}]{ii. Les optimistes}\par
Pour les optimistes, l'accroissement démographique n'est pas un danger pour l'environnement. Depuis le seizième siècle, de nombreux économistes ont eu une approche optimiste de la croissance démographique en montrant qu'elle entraînait le progrès économique et qu'une population démographiquement stable stagnait culturellement et économiquement \hyperref[b15]{(Hutchinson, 1967)}. \hyperref[b41]{Simon (1981)} a développé une théorie en contradiction avec les propos néo-malthusiens. Selon lui, l'observation de l'histoire humaine montre que les niveaux de vie se sont élevés en même temps que la population augmentait. La principale cause de cette richesse grandissante est l'accroissement démographique. Plus de personnes signifie des marchés plus grands, des communications plus faciles, des économies d'échelles possibles, des gains de productivité. Selon \hyperref[b41]{Simon (1981)}, l'invention et l'innovation, en tant que produits de l'intelligence humaine, augmentent avec la taille de la population. Plus une population est nombreuse, plus il lui sera facile d'inventer une solution à ses problèmes \hyperref[b40]{(Simon, 1990)}.\par
En cas de pénurie de ressources ou de menace environnementale, la recherche de solutions techniques est stimulée (des produits de substitution ou une technologie propre par exemple). Les pénuries sont donc temporaires et les nouvelles solutions sont meilleures (moins chères et plus respectueuses de l'environnement) que les précédentes (Boserup, 1983). 
\section[{b) Littérature empirique}]{b) Littérature empirique}\par
Birdsall (1992) met en évidence les mécanismes par lesquels l'augmentation de la population entraine un accroissement du taux d'émission de CO 2 . Il soutient qu'une forte population favorise un fort taux d'industrialisation et donc un accroissement de la demande des ressources énergétiques non renouvelables. Pour lui, l'utilisation extensive des forêts est causée par la forte demande des produits manufacturiers due à la croissance démographique. Cela contribue significativement aux émissions de CO 2 .\par
Dietz et Rosa (1997) ont fait une régression entre le logarithme de la population et le logarithme des émissions de CO 2 . Ils ont trouvé que lorsque la taille de la population est grande, son impact sur le volume des émissions de CO 2 est plus que proportionnel. Il en résulte de leur étude qu'une augmentation de 1\% de la taille de la population entraine une augmentation de 1,15\% du volume de CO 2 émis.\par
Meyerson (1998) a étudié le lien entre la croissance démographique et le taux d'émission de CO 2 . Il a trouvé que depuis 1970, le taux de croissance des émissions de CO 2 et celui de la population évoluent au même rythme. Il a donc conclu que la cause majeure de l'augmentation des émissions de CO 2 dans l'atmosphère est la croissance démographique.  Ce papier privilégie la prise en compte de l'hétérogénéité du panel à travers l'usage de la méthode d'estimation Within/Between du modèle de panel à effets individuels. Le recours à cette méthode est nécessaire dans la mesure où les émissions de CO 2 s'expliqueraient par des facteurs structurels et conjoncturels propres à chaque pays d'ASS.\par
En fixant un individu observé (un pays), la série chronologique ou coupe longitudinale le concernant est obtenue. Si c'est la période examinée qui est fixée, une coupe transversale ou instantanée pour l'ensemble des individus est obtenue.\par
Un modèle à effets individuels fixes est estimé. L'hypothèse de base de ce modèle est que l'hétérogénéité des comportements est modélisée par un effet individuel. Il s'agit donc d'un modèle avec une variable muette individuelle. Par conséquent, ce modèle ressort la variabilité intra-individuelle (estimation Within). Si les perturbations aléatoires croisées satisfont aux hypothèses classiques des Moindre Carrés Ordinaires (MCO), c'est-à-dire centrées, homoscédastiques, indépendantes et normales, alors l'estimation par les MCO est optimale \hyperref[b37]{(Sevestre, 2002)}.\par
Ensuite, un modèle à effets individuels aléatoires est estimé. Ici, l'effet individuel n'est plus un paramètre fixe à estimer mais une variable aléatoire non observable. Ce modèle ressort la variabilité interindividuelle (estimation Between). L'estimation du modèle procède ici par deux étapes : la première consiste à estimer les composantes de la variance de l'aléa et la deuxième consiste à utiliser ces estimations pour estimer le modèle par la méthode des Moindres Carrés Généralisés (MCG), la structure de la variance des résidus étant approximativement connue. 
\section[{ii. Tests préalables à l'estimation}]{ii. Tests préalables à l'estimation}\par
Le recours aux estimations Within/Between exige que soient effectués au préalable les tests préliminaires, suivis des tests de validation du modèle. 
\section[{Tests préliminaires :}]{Tests préliminaires :}\par
Il s'agit du test de multi-colinéarité des variables et du test de présence des effets individuels de Fisher. 
\section[{? Test de multi-colinéarité des variables}]{? Test de multi-colinéarité des variables}\par
En cas de problème de multi-colinéarité, il n'est pas possible de déterminer l'effet propre d'une variable explicative particulière sur la variable expliquée. Un coefficient de corrélation entre deux variables explicatives supérieur à + 0,7 ou inférieur à -0,7 indique l'existence de potentiels problèmes liés à la multi-colinéarité. ? Test de présence des effets individuels de Fisher Le test de présence des effets individuels de Fisher est utilisé pour discriminer le modèle à effet individu et le modèle sans effet individu. Concrètement, l'objectif est de déterminer si le modèle théorique étudié est parfaitement identique pour tous les pays, ou au contraire s'il existe des spécificités propres à chaque pays.\par
Le logiciel STATA 12 permet de calculer deux statistiques de Fisher. La première teste la significativité conjointe des variables explicatives tandis que la seconde teste la significativité conjointe des effets individuels fixes introduits.\par
Si la p-value est inférieure au seuil de signification ? (5\%), on est en présence d'effets individuels spécifiques. Dans le cas contraire, il y a absence d'effets individuels spécifiques. Il ressort du tableau 2 que tous les coefficients de corrélation entre les variables ont une valeur absolue inférieure à + 0,7. Ce qui traduit l'absence de problème de multi-colinéarité. Par ailleurs, le tableau 3 présente une p-value inferieure à 5\% (les effets individuels introduits ne sont pas tous nuls). Le modèle de panel est donc hétérogène. Il existe en ASS des effets individuels propres à chaque pays qui expliquent leurs émissions de CO 2 . 
\section[{? Résultats des tests préliminaires}]{? Résultats des tests préliminaires} 
\section[{Tests de validation du modèle :}]{Tests de validation du modèle :}\par
Il Ces trois tests permettent de vérifier si les conditions statistiques d'estimation des paramètres des modèles par la méthode choisie sont remplies.  Le taux de scolarisation affecte négativement (0,1783) et significativement (1\%) les émissions totales de CO 2 . Ce résultat est contraire aux prévisions théoriques mais va dans le même sens que ceux de \hyperref[b36]{Roberts et Grimes (1997)}. 
\section[{? Résultats des tests de validation}]{? Résultats des tests de validation}\par
Les effets non significatifs des dépenses d'éducation, de l'investissement domestique et du degré d'ouverture sur les émissions totales de CO 2 ne sauraient être appréciés L'effet des activités industrielles sur les émissions totales de CO 2 est négatif (0,1534) et significatif (1\%). L'expansion des activités industrielles favorise la dégradation de l'environnement en ASS. Conforme à la théorie, ce résultat conforte les allégations de \hyperref[b16]{Kaffo (2013)}.\par
Cependant, l'effet de la consommation de carburant fossile sur les émissions totales de CO 2 est négatif (0,2168) et significatif (1\%). La consommation de carburant fossile provoque la détérioration de l'environnement en ASS. Conforme aux prédictions théoriques, ce résultat conforte les allégations de Halicioglu (2008), Sharma (2010) et \hyperref[b32]{Odhiambo (2011)}.\par
V. 
\section[{Conclusion}]{Conclusion}\par
L'objectif de ce papier était de déterminer l'effet de la croissance démographique sur la qualité de l'environnement en ASS. L'atteinte de cet objectif a donné lieu à l'estimation d'un modèle de régression multiple (modèle d'impact environnemental). Pour estimer ce modèle, ce papier a privilégié la prise en compte de l'hétérogénéité du panel à travers l'usage de la méthode d'estimation Within/Between du modèle de panel à effets individuels. La méthode des Moindres Carrés Généralisés a été retenue au regard des résultats des tests de validation du modèle. Il apparait que la croissance démographique détériore la qualité de l'environnement en ASS. Cette situation montre la nécessité pour les pays d'ASS de solliciter un soutien technologique et financier des pays développés pour leur permettre de s'adapter aux méfaits du changement climatique à court terme et d'atténuer les émissions de CO 2 à long terme. Ce soutien doit être orienté vers la densification d'une éducation relative à l'environnement afin de favoriser, à long terme, le développement des technologies propres. Ce dernier nécessite un cadre institutionnel propice. Ceci interpelle le renforcement des capacités opérationnelles des administrations chargées de la mise en oeuvre des programmes de gestion durable des ressources environnementales dans les pays d'ASS.    \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.6134582911178655\textwidth}P{0.2365417088821344\textwidth}}
individus à rechercher leur bien-être sans se soucier de\tabcellsep l'environnement en favorisant l'augmentation des\\
la préservation de l'environnementà court terme.\tabcellsep émissions de CO 2 .\\
? Carré du PIB/habitant : PIB 2\tabcellsep ? Degré d'ouverture : OUV\\
Représentée par le logarithme du PIB réel par\tabcellsep Cette variable est représentée par le logarithme\\
habitant élevé au carré, PIB 2 est utilisée pour mesurer\tabcellsep du ratio de la somme des exportations et des\\
l'impact, à long terme, de la croissance économique sur\tabcellsep importations par rapport au PIB. Le faible niveau de\\
les émissions de CO 2 (Kuznets, 1955). Le transfert de technologies propres des pays développés vers les pays en développement et l'existence des normes environnementales strictes auront pour conséquence une diminution des émissions de CO 2 à long terme. ? Capital humain : SCO et DEPEDUC Cette variable est représentée par le logarithme du taux brut de scolarisation au secondaire d'une part, et le logarithme des dépenses publiques d'éducation par élève au secondaire (exprimées en pourcentage du dans la littérature comme un facteur d'amélioration de la qualité de l'environnement. En effet, les individus éduqués sont suffisamment avisés des inconvénients de la dégradation de l'environnement. Ils sont par conséquent susceptibles d'adopter des comportements propres. En outre, l'éducation permet l'amélioration de la qualité de vie à travers l'amélioration des revenus des PIB/habitant) d'autre part. L'éducation est observée\tabcellsep revenu par habitant couplé à l'absence d'une b) Modèles économétriques développement, on s'attend à une incidence négative des activités industrielles sur les émissions de CO 2 . ? Consommation de carburant fossile : CCARB Cette variable est représentée par le logarithme de la consommation d'énergie fossile en pourcentage de la consommation d'énergie totale. Elle renvoie à l'utilisation du charbon, du pétrole, d'huile de roche et réglementation environnementale forte, font des pays d'ASS des potentiels havres de pollution, ce qui pourrait accroitre leurs émissions de CO 2 . ? Industrie : INDUS Cette variable est représentée par le logarithme du PIB industriel 3 . Elle permet de prendre en compte l'impact des activités industrielles sur la qualité de l'environnement. Compte tenu de la nature des industries et de l'absence d'une réglementation i. ii. Variables explicatives environnementale stricte dans les pays en\\
individus. Ce faisant, l'éducation peut permettre aux\tabcellsep ? Population : DEMO des gaz naturels comme source d'énergie. En ASS, la\\
individus d'effectuer des investissements propres dans\tabcellsep DEMO est considérée comme la variable consommation d'énergie fossile dans les activités\\
le strict respect de l'environnement.\tabcellsep d'intérêt dans ce papier. Elle est représentée par le anthropiques contribue majoritairement aux émissions\\
\multicolumn{2}{l}{Alam et al. (2007) ont utilisé les séries chronologiques pour évaluer l'impact de l'urbanisation sur le taux d'émission de CO 2 au Pakistan. Leurs résultats montrent qu'il existe une relation positive entre logarithme de la taille (ou effectif) de la population. Dans de CO 2 (Africa Development Indicators, 2017). les pays en développement, l'explosion démographique ? La désertification : DPRU exerce une pression sur l'environnement à travers la Cette variable est représentée par le logarithme déforestation, l'utilisation des combustibles fossiles, etc. de la densité 4 de la population rurale comme dans les (Cropper et Griffiths, 1994) ; ce qui entrainent une travaux de Cropper et Griffiths (1994). Selon ces augmentation des émissions de CO 2 (Koop et Tole, derniers, la désertification à grande échelle détériore 1999). l'environnement et favorise l'augmentation des Les autres variables ci-dessous décrites sont considérées comme des variables de contrôle. Il s'agit émissions de CO 2 . le degré d'urbanisation et le taux d'émission de CO 2 . de IDE, PIB, PIB 2 , SCO, DEPEDUC, IDO, OUV, INDUS, Les signes attendus des variables explicatives sont résumés dans le tableau suivant : ? Investissement domestique : IDO Cette variable est représentée par le logarithme de la Formation Brute de Capital Fixe en pourcentage du PIB. Les pays en développement, soumis à des réglementations environnementales souples, abritent le plus souvent des investissements qui ne respectent pas les normes environnementales. Dans ces conditions, l'investissement domestique pourrait altérer la qualité de Liddle et Lung (2010) ont classé la population en trois catégories d'âge (20-34, 35-49 et 50-64 ans) et ont montré que la structure de la population doit être prise en compte dans les études analysant l'impact de la population sur l'environnement. Pour eux, l'impact de DPRU. Tableau 1: Récapitulatif des signes attendus ? Investissements Directs Etrangers : IDE V a r i a b l e s DEMO IDE PIB PIB 2 SCO DEPEDUC IDO OUV INDUS CCARB DPRU Cette variable est représentée par le logarithme du volume des IDE entrants en pourcentage du PIB. Signes attendus + + -+ --+ + + + +}\\
\tabcellsep la population sur la qualité de l'environnement varie en Certains travaux indiquent que l'incidence des IDE sur\\
\tabcellsep fonction des différentes classes d'âge. Leurs résultats les émissions de CO 2 peut être différente dans les pays\\
\multicolumn{2}{l}{ont montré que la population dont l'âge est compris entre 50 et 64 ans exerce une influence négative sur l'environnement, ce qui est contraire aux résultats empiriques antérieurs. En outre, ils soutiennent que l'urbanisation est positivement corrélée à la consommation d'énergie dans les pays en développés et les pays en développement ; les premiers enregistrant une amélioration de la qualité de l'environnement et les seconds, une détérioration (Managi et al., 2008). développement. Au regard des travaux suscités, l'hypothèse suivante est formulée : la croissance démographique détériorerait la qualité de l'environnement en ASS. III. ? PIB/habitant : PIB Methodologie a) Nature et source des données Représentée par le logarithme du PIB 2}\end{longtable} \par
  {\small\itshape [Note: York et al. (2003)  ont montré qu'il existe une3 Le PIB industriel est la valeur ajoutée du secteur secondaire en pourcentage du PIB au terme d'une année.4 La densité de la population rurale est la population rurale divisée par la surface de terres arables (cultivables).Source: Auteur, d'après la littératureiii.]} 
\caption{\label{tab_0}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.4111686390532544\textwidth}P{0.4388313609467456\textwidth}}
\tabcellsep ? H 0 : il n'y a pas d'autocorrélation des résidus,\\
\tabcellsep ? H 1 : il y'a autocorrélation des résidus.\\
\tabcellsep Si la p-value est inférieure au seuil de\\
\tabcellsep signification ? (5\%), on accepte H 1 .\\
\tabcellsep ? Test d'Hausman\\
\tabcellsep Le test d'Hausman permet de choisir entre le\\
\tabcellsep modèle à effets individuels fixes et le modèle à effets\\
\tabcellsep individuels aléatoires. Ce test permet de déterminer si\\
\tabcellsep les coefficients des deux estimations (Within et\\
s'agit du test d'hétéroscédasticité de Breusch-Pagan, du test d'autocorrélation de Wooldridge et du test d'Hausman. ? Test d'hétéroscédasticité de Breusch-Pagan Le test de Breusch-Pagan est utilisé pour détecter la présence d'hétéroscédasticité. L'hypothèse nulle (H 0 ) est celle de l'homoscédasticité, tandis que l'hypothèse alternative (H 1 ) est celle de\tabcellsep Between) hypothèses à tester sont les suivantes: sont statistiquement différents. ? H 0 : les coefficients des deux estimations ne sont Les pas statistiquement différents, ? H 1 : les coefficients des deux estimations sont statistiquement différents. Si la p-value est supérieure au seuil de signification ?\\
l'héteroscedasticité. Si la p-value est inférieure au seuil\tabcellsep \\
de signification ? (5\%), on rejette H 0 et il y a\tabcellsep \\
héteroscedasticité.\tabcellsep \\
? Test d'autocorrélation de Wooldridge\tabcellsep \\
Le test d'autocorrélation de Wooldridge permet\tabcellsep \\
de détecter la présence d'autocorrélation des résidus.\tabcellsep \\
Les hypothèses à tester sont :\tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_1}}\end{figure}
 \begin{figure}[htbp]
\noindent\textbf{} \par 
\begin{longtable}{P{0.7916860465116279\textwidth}P{0.034593023255813954\textwidth}P{0.003953488372093023\textwidth}P{0.003953488372093023\textwidth}P{0.003953488372093023\textwidth}P{0.003953488372093023\textwidth}P{0.003953488372093023\textwidth}P{0.003953488372093023\textwidth}}
\tabcellsep e t w e e n\tabcellsep 0\tabcellsep ,\tabcellsep 3\tabcellsep 4\tabcellsep 0\tabcellsep 4\\
R 2\tabcellsep w i t h i n\tabcellsep 0\tabcellsep ,\tabcellsep 5\tabcellsep 8\tabcellsep 7\tabcellsep 1\\
R 2\tabcellsep o v e r a l l\tabcellsep 0\tabcellsep ,\tabcellsep 3\tabcellsep 7\tabcellsep 9\tabcellsep 1\\
\multicolumn{2}{l}{P -v a l u e}\tabcellsep 0\tabcellsep ,\tabcellsep 0\tabcellsep 0\tabcellsep 0\tabcellsep 0\\
\multicolumn{8}{l}{*, ** et *** correspondent respectivement à la significativité à 10\%, 5\% et 1\%.}\\
\multicolumn{2}{l}{Le modèle est expliqué à 34,04\% par les effets}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{fixes. La variation intra-individuelle de la variable}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{dépendante est expliquée à 58.71\%. Par ailleurs, le}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{modèle est globalement bien spécifié puisque le test de}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{3}{l}{Fisher révèle dans chaque échantillon une p-value}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{(0,0000) inférieure à 5\%. Le modèle peut donc être}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{utilisé pour les prévisions économiques.}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{La population affecte négativement (0,1414) et}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{significativement (5\%) les émissions totales de CO 2 . Au}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{regard de ces résultats, conformes aux prédictions}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{théoriques Malthusiennes, il ressort que la population}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{stimule les émissions de CO 2 et contribue à la}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{dégradation de l'environnement en ASS.}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
\multicolumn{2}{l}{Les IDE affectent négativement (0,0112) et}\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \\
significativement (\tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \tabcellsep \end{longtable} \par
 
\caption{\label{tab_2}}\end{figure}
 			\footnote{Exprimé à prix constant 2000. réel par habitant, PIB est utilisé pour mesurer l'impact, à court et moyen termes, de la croissance économique sur les émissions de CO 2\hyperref[b20]{(Kuznets, 1955)}. L'ASS étant constituée en majorité des pays en développement, le faible niveau de revenu par habitant amènerait les} 		 		\backmatter  			  				\begin{bibitemlist}{1}
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\end{document}
