Résumé

Dans un monde de plus en plus exposé aux effets du changement climatique, cette recherche explore le rôle des taxes environnementales et des capacités productives dans la réduction de la dégradation environnementale au sein de l’Espace économique européen (EEE). En utilisant des techniques économétriques avancées, à savoir le modèle autorégressif à retards échelonnés augmenté en coupe transversale (CS-ARDL) et le modèle des effets corrélés communs dynamiques (DCCE), cette étude exploite des données de panel pour analyser les impacts complexes de la croissance économique sur les émissions de CO₂ dans les pays de l’EEE. Les résultats mettent en évidence une relation en forme de U inversé, ou courbe environnementale de Kuznets (EKC), entre la croissance du PIB et la dégradation environnementale. Cela signifie que les émissions augmentent initialement avec le PIB, puis diminuent après un certain seuil économique. De plus, les conclusions montrent que les taxes environnementales sont fortement corrélées négativement avec les émissions de CO₂, tandis que les capacités productives ont un impact encore plus significatif dans la réduction des émissions. Ces résultats suggèrent que des politiques visant à renforcer les capacités productives, en complément des taxes environnementales, pourraient contribuer de manière significative aux efforts de protection de l’environnement dans l’EEE.

Mots clés Taxes liées à l’environnement, capacités productives, dégradation de l’environnement, pays de l’Espace économique européen, CS-ARDL, DCCE
Auteurs Adel Ben Youssef, Mounir Dahmani, et Mohamed Mabrouki
Date de publication Août 2023
Nom de la revue Environmental Science and Pollution Research (ISSN: 0944-1344)
Volume 30
Numéro 44
Pages 99900–99912
Éditeur Springer
DOI 10.1007/s11356-023-29442-4
Référence APA Youssef, A. B., Dahmani, M., & Mabrouki, M. (2023). The impact of environmentally related taxes and productive capacities on climate change: Insights from european economic area countries. Environmental Science and Pollution Research, 30(44), 99900–99912. https://doi.org/10.1007/s11356-023-29442-4
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