Memoire Online - Economic analysis of the effect of climate change on electricity demand in Togo: application of the ARDL model

Grâce à la procédure de Pesaran et al. (2001), un modèle à correction d'erreur peut aider à confirmer l'existence ou non de la cointégration entre variables. Ce modèle aura la forme suivante dans le cadre de notre étude.

??????????????? = ??₀ + ? ??1???????????????-?? + ? ??2???????????-?? + ? ??3?????????????????-?? +

? ??4?????????????????-?? + ? ??5???????????-?? + ? ??6???????????????????-?? + ? ??7??

?? ??=0 ???????????????-?? + ??₁????????????_??-1 + ??2????????-1 + ??3??????????-1 + ??₄????????????_??-1 + ??5????????-1 +

??₆??????????????_??-1 + ??₇????????????_??-1 + ??₈??????????? _??-1 + _è????-1 + ????) (8)

Les estimations obtenues dans le tableau (7) ci-dessus montrent que le coefficient d'ajustement encore appelé force de rappel est négatif et statistiquement significatif, ce qui montre l'existence

d'un mécanisme de correction d'erreur et par conséquent une relation de long terme entre les variables de notre analyse. La valeur de ce coefficient est de 1,542 ce qui témoigne un désalignement de 154% de la consommation d'énergie électrique de son équilibre.

3.5.1. Analyse économique des résultats de l'estimation

A présent nous allons vérifier si les variables explicatives utilisées dans notre modèle ont les signes attendus et faire ressortir leur importance dans la consommation électrique.

3.5.1.1. Les signes des variables explicatives

Les signes des différentes variables explicatives de notre fonction de consommation sont les suivantes.

Variables	Coefficient Erreur standard P>t
lconsel
L1,	-1,542	0,32	0,001*
	Court terme
tempss	-0,101	0,03	0,007*
tempsp	0,044	0,01	0,001*
precip	0	0	0,471
lpib	-0,398	0,16	0,028**
lpoptot	1,182	0,39	0,012**
lprixel	-0,981	0,34	0,016**
emissco	-0,018	0,01	0,003*
lconsel	Long terme
LD, tempss	0,173	0,17	0,344
D1,	0,077	0,06	0,201
LD, tempsp	0,131	0,04	0,014**
D1,	-0,05	0,01	0,006*
LD, lpoptot	-0,033	0,01	0,003*
D1,	28,051	14,7	0,086**


D1,	0,456	0,69	0,526
LD, emissco	2,123	0,73	0,016**
D1, cons	0,008 4,682	0,01 3,93	0,173 0,262

-Le signe négatif de la variable TEMPSP est conforme, puisqu'elle confirme les décisions des consommateurs en cette période.

-La variable prix d'électricité (PRIXEL) a un coefficient dont le signe est positif, ce qui n'est pas conforme à celui escompté, l'augmentation du prix ne décourage pas les consommateurs.

-Le signe positif de la variable émission de co2(EMISSCO) est conforme à celui espéré. A long terme :

- Le signe négatif de la variable TEMPSS n'est pas conforme à celui attendu, puisqu'on s'attend à ce que la température en saison sèche influence positivement la consommation d'électricité.

-La variable PIB a un coefficient de signe négatif, ce qui est contraire à celui escompté puisque cette variable mesure le niveau du revenu sur le territoire.

-Le signe négatif de la variable PRIXEL est contraire à celui espéré, étant que variable est un indicateur de mesure de la demande.

-La variable émission de co2 a un signe négatif, ce qui n'est conforme au résultat escompté. 4.2.1.2. Interprétation des variables statistiquement significatives

Les variables significatives sont aux nombres de cinq (05) pour le court terme et de six (06) pour le long terme.

La variable température en saison de pluie explique la diminution de la consommation d'électricité en saison des pluies. L'effet négatif de cet indicateur vient confirmer nos développements théoriques.

Concernant la variable température en saison sèche, elle est corrélée significativement dans le sens de nos attentes. Elle indique un degré élevé de la température sur l'étendue du territoire. Ainsi les ménages augmentent leur consommation d'électricité.

La variable POPTOT qui indique le nombre d'habitants est corrélée positivement avec la variable indépendante. Elle montre que la consommation d'électricité augmente suite à une augmentation de la population. Ainsi au fur et à mesure que le nombres d'habitants s'accroit la demande aussi augmente. Le prix d'électricité est un facteur cité dans les études empiriques comme déterminant de la demande. La plupart des études empiriques montrent une relation négative entre le prix et la consommation d'électricité. Nos résultats ne sont pas conformes.

A partir des résultats obtenus, on peut conclure qu'à court terme la consommation d'électricité augmente au dépend de plusieurs facteurs notamment la température en saison sèche, la population, le taux d'émission de co2 et le prix. Il ressort des études empiriques que le degré élevé de la température en saison sèche pousse les ménages à une consommation accrue de l'électricité compte tenue du besoin de refroidissement. L'accroissement de la population créant des besoins supplémentaires en électricité. Ainsi plus le besoin augmentera les producteurs seront contraints d'augmenter leur production pour assoupir la demande.

Retenons aussi que la relation de positivité entre le prix et la consommation électrique serait dû au prix du kwh qui a subi une petite modification depuis 2010 et resté inchangé jusqu'à nos jours. Ce qui n'influence pas les décisions des ménages.

A cet effet si nous rapprochons ces résultats à la réalité de notre pays, le relation positive entre la population et la consommation électrique s'explique par la croissance démographique d'un pays à population jeune qui est le Togo, au fur et à mesure que la jeunesse s'accroit il rentre dans le monde professionnel et forme leur ménage, dès lors des besoins vitaux s'annoncent et nécessite l'utilisation de l'électricité pour couvrir certains de ces besoins ce qui crée un besoin supplémentaire de la consommation , d'où son augmentation.

Concernant à la température en saison pluvieuse qui a un lien négatif retenons que le Togo est un pays à climat tropical avec deux différents saisons avec leur particularité ; la particularité de la pluvieuse est que généralement le temps est normal et selon le commun des togolais sauf exception laissent libre les appareils refroidisseurs or ceux sont de gros consommateurs d'énergie d'où la diminution de la demande. L'effet inverse se produit lorsqu'on n'est en saison sèche, la chaleur intense dans les chambres et même dehors obligent bon nombres à faire recours aux climatiseurs et d'autres, ce qui explique le flamber de la consommation en cette période. Concernant le prix la relation est positive ce qui rarement le cas. Rappelons qu'au Togo le prix est resté inchangé jusqu'au de la de l'année 2010 et subit une brève modification les ménages togolais n'ont pas leur revenu augmenté mais le cours de la vie n'était pas trop ils arrivaient à contenir les dépenses en consommation électrique ; raison pour lequel il semble être indiffèrent à l'augmentation du prix, ce ne saurait être le cas dans le futur

Le prix d'électricité est un facteur cité dans les études empiriques comme déterminant de la demande. La plupart des études empiriques montrent une relation négative entre le prix et la consommation d'électricité. Nos résultats sont conformes ; puisque le coefficient de la variable explicative prix qui est de signe négatif.

Concernant la variable EMISSCO qui mesure le taux d'émission de co2, elle a une relation négative avec la consommation électrique. Elle démontre la conscience prise par le monde dû aux conséquences néfastes du taux élevé d'émission de co2 sur la planète.

La variable température en saison de pluie indique une augmentation de la consommation d'électricité en saison des pluies. L'effet positif de cet indicateur vient confirmer nos développements théoriques. Concernant la variable température en saison sèche, elle est corrélée significativement mais pas dans le sens de nos attentes. Elle indique un degré élevé de la température sur l'étendue du territoire qui auraient poussé les ménages à augmenter leur consommation d'électricité mais ce fut le cas contraire. En effet, ces résultats sont similaires à ceux de Ruth et Link (2012) (Ahmed & Muttaqui, 2012).

Les effets du changement climatique se feront voir à travers des dérèglements au niveau du climat, ce qui entreraient l'absence de pluie en saison sèche et vice versa. Ceci expliquerait le besoin de refroidissement au temps normal de pluie et donc une demande accrue d'électricité.

La variable PIB qui mesure le produit intérieur brut a servi de substituant au revenu, elle est corrélée négativement avec la consommation d'électricité. L'effet de causalité négatif sous attend que les politiques d'économie d'énergie électrique affectent négativement le PIB.

A partir des résultats obtenus, on peut conclure qu'à long terme la consommation d'électricité accroit avec plusieurs facteurs notamment la température en saison sèche, la population. Il ressort des études empiriques que les variations des caractéristiques climatiques intervenus sur une période donnée, aurait poussé les ménages à une consommation accrue de l'électricité compte tenu du besoin de refroidissement qui se créé dû aux irrégularités des pluies qui transmet un degré élevé de température et vice-versa. L'accroissement de la population crée des besoins supplémentaires en électricité. Ainsi plus le besoin augmentera les producteurs seront contraints d'augmenter leur production pour assoupir la demande, mais étant donné que le secteur d'énergie émet de co2 et conscient des graves retombées du réchauffement climatique, un recours à de nouvelles sources d'énergie moins destructeurs seront envisagés, d'où la diminution du taux d'émission de co2. La relation bidirectionnelle entre le PIB, indicateur de croissance économique et la consommation d'électricité montrent que les deux variables se complètent et les mesures d'économie d'énergie peuvent affecter négativement le PIB. Le prix

d'électricité à son tour fera diminuer la demande. L'énergie étant un bien normal au fur et à mesure que son prix s'élèverait, la demande diminuera.

Suivant la réalité que nous vivons au Togo les saisons sont affecté par le changement climatique, il est remarqué qu'en mousson les pluies sont moins fréquents ceci bouleverserait tout le système météorologique, la saison sèche qui est accablé de pluie avec une température moins élevée et vice-versa. Ceci explique bien le comportement des ménages par rapport à la diminution de consommation électrique en saison sèche et inversement. Par rapport à la population, le Togo comme un pays du sud chaque année on décompte bon nombres de nouvelles naissances et la jeunesse qui entre dans la vie active, forment leur petite famille et le besoin se crée encore plus ce qui explique l'effet positif de la population sur la consommation de l'électricité. Le Pib/Togo est en grande partie dû au secteur informel, un secteur qui subit beaucoup de fluctuations entrainant la baisse du produit intérieur brut et du moment où les revenus deviennent faibles les ménages sont contraints de revoir leur dépense voire la diminution de leur consommation électrique. Le prix est un indicateur prépondérant, notre pays le Togo est l'une des pays en Afrique où la population à un revenu faible. Bien que les ménages ont des activités, retenons que la grande partie ne revient qu'avec des revenus de substance ceci qui les poussent à opter pour le besoin de survie alimentaire au détriment même de l'éclairage. En effet pour un bien normal lorsque le prix augmente la demande diminue d'où la baisse de la consommation électrique. Notre pays est l'une des pays africains qui ont opté pour la lutte pour le changement climatique à cet effet la décision d'utilisation de nouvelles sources d'énergie moins émetteur de co2 ont été mise au point et surtout l'amélioration en terme d'imputs qui permettent de produire l'électricité ; raisons pour lesquelles la relation entre l'émission de co2 et la consommation de l'électricité est négatif.

D'après les résultats trouvés suite aux estimations effectués, il a été remarqué que les variables sont stationnaires d'ordre différents, ce qui a d'ailleurs motivé le choix du modèle autorégressif à retard échelonné qui est la méthodologie d'analyse utilisée. Une relation de cointégration entre la variable indépendante et les variables explicatives a été vérifié et nous a permis de faire

l'analyse à court terme et à long terme. Notons donc qu'à long terme il existe une relation positive entre la température en saison pluvieuse, la population et la consommation d'électricité et négatif avec le prix d'électricité et le PIB. A court terme, d'une part, un effet négatif entre la consommation d'électricité et la température en saison de pluies et d'autres part une relation positive entre le prix d'électricité, la population, l'émission de co2 et enfin température saison sèche.

Economic analysis of the effect of climate change on electricity demand in Togo: application of the ARDL model

3.5. Relations à court et à long terme : ARDL de cointégration

3.5.1. Analyse économique des résultats de l'estimation

3.5.1.1. Les signes des variables explicatives