Impacts des transports sur l'environnement

II.3. Approche économétrique

II.3.1. Spécialisation du modèle économétrique

L'économétrie est définie comme l'application des méthodes statistiques et mathématiques à l'analyse des données économétriques, dans le but de fournir un contenu empirique aux théories économiques, de les vérifier ou de les réfuter. L'analyse des déterminants sur lesquels, on pourrait agir pour réduire la dégradation des ressources environnementales dans notre étude, devrait se faire par une analyse de régression multiple avec pour variable expliquée les ressources végétales qui sont des données quantitatives.

II.3.2 .Le modèle de base

Les impacts sur l'environnement de l'activité humaine sont très difficiles à évaluer et peuvent être expliqué par plusieurs éléments. Supposons dans notre cas que le nombre de ressources végétales(Rv) est expliqué par les variables suivantes :

La pluviométrie(P_i), le nombre d'automobiles(Aut_t) ; nombre d'infrastructures de transports(InfT_t) ; et l'activité industrielle(Ind_t). Ainsi on a le modèle économétrique théorique suivant :Rv_t = E (P_t, Aut_t, InfT_t, Ind_t) 1

La spécialisation économétrique se fera par la forme double Log et donne la forme suivante :

LogRv_t = á₀ + á₁LogP_i + á₂LogAut_t + á₃LogInfT_t + á₄LogInd_t + å_t 2

Avec : Rv_t= le nombre de ressources végétales à la période t ; P_i = la pluviométrie en millimètre ; Aut_t = le nombre d'automobile à la période t ; InfT_t = le nombre d'infrastructure de transport ; Ind_t = l'activité industrielle à la période t ; á₀,á₁,á₂,á₃,á₄ = les paramètres à estimer ; å_t = les erreurs de spécification du modèle et de mesures des variables.

II.3.3. Présentation et discutions sur les résultats théoriques de l'analyse des déterminants des ressources végétales

Après spécification du modèle économétrique, il sera question de l'analyse maintenant.

II.3.3.1.La méthode d'estimation

Pour la présente étude, la méthode des Moindres Carrés Ordinaires (MCO) serrait appropriée. Elle consiste à rechercher les valeurs des paramètres qui minimisent la somme des carrés des résidus. Le résidu est l'écart entre la valeur observée de la variable indépendante et la valeur prédite par la régression.

II.3.3.2 Les résultats théoriques du modèle

Ø Les variables du modèle

On distingue deux types de variables dans un modèle économétrique : les variables dépendantes et les variables indépendantes. Dans le présent modèle la variable dépendante est le nombre de ressources végétales et les variables indépendantes sont la pluviométrie, le nombre de moyens de transport, le nombre d'infrastructure de transport et l'activité industrielle.

Ø Présentation théorique des résultats

Le modèle s'insère dans le modèle linéaire général basé sur six hypothèses qui sont :H₁ = Le modèle est correctement spécifié ;H₂ = La moyenne des erreurs est nulle ; H₃ = La variable des erreurs est constante ; H₄ = Il y a absence d'auto -corrélation des erreurs ; H₅ = Il n'y a pas de relation linéaire entre les variables explicatives ; H₆ = Ily a indépendance entre les erreurs et les variables explicatives. L'estimation des paramètres devra nous donner les signes suivants après l'application de la méthode MCO :

Tableau3 : Résultats de l'estimation

Variables explicatives	Coefficients des variables	Signes théoriques attendus
Pi	á1	+
Autot	á2	-
InfTt	á3	-
Indt	á4	-

Source : construction personnelle

II.3.3.3 Signification statistiques des coefficients individuels

La pluviométrie peut agir positivement sur les ressources végétales. En effet une bonne pluviométrie rend le sol fertile pour un meilleur accroissement des végétaux. La relation est due au fait que durant ces dernières années, on a enregistré de fortes pluies dues aux changements climatiques.

Le nombre d'automobile joue négativement sur les végétaux. Le nombre élevé d'automobile accroit le niveau d'émission de CO₂ qui est un GES qui influence négativement l'environnement. Le coefficient á₂ serra plus élevé queá₄en valeur absolue, car le Burkina Faso est très peu développé en industrie. Ce qui confirme H₂.

Le nombre d'infrastructure de transport agit négativement sur les végétaux. Cette relation négative vient du fait que le réseau routier se soit énormément agrandi. Et cela entraine la disparition des végétaux car la construction des infrastructures de transport nécessite de grands aménagements. Ainsi H₁ est vérifiée.

Les activités industrielles agissent négativement sur l'environnement car la construction des industries demande de gros aménagements et en plus, les industries émettent des GES. Cependant le secteur industriel est peu développé par rapport à celui du transport. Le coefficient á₄est moins significatif que á₂, ce qui vérifie toujours H₂.

Ces résultats obtenus montrent que le secteur des transports n'est pas le seul à jouer négativement sur l'environnement.

Conclusion : Au terme de ce chapitre, nous constatons nettement que les activités humaines notamment les transports, ont des conséquences désastreuses aussi bien sur l'homme que sur les animaux, les végétaux et l'environnement dans son ensemble. Vue la nécessité d'une prise de conscience, qu'en est-il des mesures prises par le gouvernement national et international pour assurer un environnement sain ?