Are clean polluters green? Evidence from Mexico’s Clean Industry program

Résumé technique : « Les pollueurs propres sont-ils verts ? Preuves issues du programme Industrie Propre au Mexique »

Énoncé du problème
Les programmes d'incitation environnementale volontaire sont largement utilisés pour compléter les réglementations traditionnelles de type commande et contrôle, pourtant leur efficacité à réduire les émissions industrielles fait l'objet de débats. Alors que les pays développés s'appuient souvent sur ces programmes pour répondre aux préférences des consommateurs ou pour pallier de mauvais antécédents environnementaux, les études empiriques produisent fréquemment des résultats mitigés ou nuls concernant les réductions réelles d'émissions. Dans les pays en développement, où la surveillance et l'application des règles sont souvent faibles, les certificats environnementaux tiers sont proposés comme des mécanismes pour encourager le contrôle de la pollution. Cependant, les recherches antérieures sur les programmes volontaires au Mexique se sont appuyées sur des indicateurs de performance environnementale (tels que les amendes) plutôt que sur des données de pollution réelles, laissant la question de l'impact des certificats tiers sur les niveaux réels de rejets toxiques en suspens. Cet article examine si les principaux pollueurs de l'eau au Mexique réduisent leurs rejets toxiques suite à l'adoption ou au renouvellement du certificat « Industrie Propre » (Industria Limpia).

Méthodologie
L'étude construit une base de données de panel unique couvrant la période de 2000 à 2018, liant les rejets annuels auto-déclarés de déchets toxiques de 3 436 grands pollueurs à leurs cycles de participation au programme Industrie Propre. L'échantillon comprend 848 entreprises ayant adopté ou renouvelé le certificat au moins une fois. La recherche emploie une stratégie empirique à plusieurs étapes pour traiter l'endogénéité et le biais d'autosélection :

1. Modèle de participation : Un modèle probit (et un modèle de probabilité linéaire avec effets fixes par usine) est estimé pour déterminer les facteurs qui motivent la décision d'adopter ou de renouveler le certificat. Le modèle intègre des variables de rigueur réglementaire (inspections, amendes et montants des amendes pour l'usine et les usines voisines), les caractéristiques socio-économiques de la municipalité et des effets fixes sectoriels.
2. Modèle de déclaration : Un modèle est estimé pour tester si la certification encourage une déclaration plus régulière de la pollution, en contrôlant les actions réglementaires et la pression communautaire.
3. Impact sur les rejets toxiques : Pour estimer l'effet causal du programme sur les niveaux de pollution, l'étude utilise les valeurs prédites de la participation issues du modèle de probabilité linéaire comme instrument dans une régression de données de panel des rejets toxiques logarithmiques. Cette approche contrôle les effets fixes par usine et les facteurs invariants dans le temps.
4. Estimation contrefactuelle : Pour traiter l'adoption échelonnée et les dynamiques d'entrée/sortie, l'étude utilise un modèle d'estimateur contrefactuel (suivant Liu et al., 2024) et une méthode de complétion de matrice (Matrix Completion Method). Ces techniques estiment l'effet moyen du traitement sur les traités (ATT) en prédisant les résultats contrefactuels pour les usines traitées à partir d'un groupe d'usines non traitées, permettant ainsi l'analyse des effets de traitement dynamiques au fil du temps.

Principales contributions
Le document apporte trois contributions majeures à la littérature sur les programmes environnementaux volontaires :

• Modélisation des décisions d'adoption : Il modélise les décisions d'adoption et de recertification d'un large échantillon de grands pollueurs toxiques sur près de deux décennies, remettant en question l'attente selon laquelle les mesures de dissuasion spécifiques (violations passées) tirent la participation.
• Analyse de la déclaration et de la performance : Il modélise explicitement le comportement de déclaration de la pollution, testant l'hypothèse selon laquelle les usines certifiées déclarent plus régulièrement, et lie la certification aux réductions réelles de rejets toxiques en utilisant des données auto-déclarées.
• Inférence causale robuste : Il traite l'endogénéité de l'autosélection en employant des estimateurs contrefactuels et des méthodes de complétion de matrice pour gérer les schémas complexes de participation échelonnée (entrée et sortie) des entreprises, offrant une vision plus nuancée de la performance environnementale à long terme que les analyses transversales statiques.

Résultats

• Déterminants de la participation : Contrairement à l'hypothèse selon laquelle la dissuasion spécifique stimule l'adhésion, les usines ayant eu leurs propres violations toxiques détectées au cours des trois dernières années sont moins susceptibles de s'inscrire. À l'inverse, des amendes plus élevées imposées aux usines voisines dans la même municipalité augmentent la participation, ce qui est interprété comme un « effet de réputation du régulateur » où les entreprises cherchent à éviter l'examen minutieux. Cependant, une fréquence plus élevée d'amendes sur les voisins diminue la participation, suggérant un « effet de pair » où les voisins pourraient faire face à moins d'amendes s'ils sont certifiés.
• Comportement de déclaration : La participation au programme Industrie Propre est associée à une augmentation significative de la probabilité de déclaration annuelle de la pollution (environ 24 points de pourcentage dans l'estimation probit).
• Réductions de la pollution : Les résultats des données de panel indiquent que les participants à Industrie Propre réduisent leurs rejets toxiques de 1 04 kg par an. Les estimateurs contrefactuels révèlent un effet dynamique : les participants réduisent leurs rejets toxiques de 56 % lors de la troisième année suivant l'achèvement de la période de certification de deux ans.
• Hétérogénéité sectorielle : Bien que les résultats agrégés montrent des réductions significatives, les résultats au sein de sous-échantillons manufacturiers spécifiques (automobile, chimie, métaux) ne sont pas statistiquement significatifs, probablement en raison de tailles d'échantillons plus réduites. Notamment, la méthode de complétion de matrice suggère que les usines automobiles réduisent leurs rejets de 80 % trois ans après la participation, tandis que les usines chimiques affichent une réduction de 30 %, et les usines de transformation des métaux ne montrent aucun déclin significatif.

Signification et affirmations
L'article conclut que le programme Industrie Propre est un instrument efficace pour promouvoir la conformité aux réglementations environnementales au Mexique. Les conclusions suggèrent que le programme parvient à augmenter la déclaration de la pollution tout en réduisant simultanément les rejets toxiques. Cela contredit les études antérieures suggérant que les programmes volontaires au Mexique attirent simplement des industries « plus sales » pour obtenir un allègement réglementaire sans gains de performance à long terme. L'auteur soutient que dans les contextes de pays en développement caractérisés par une application faible, les mécanismes volontaires tiers peuvent servir d'outils efficaces pour le contrôle de la pollution. L'étude souligne que les améliorations observées sont économiquement significatives, particulièrement en tenant compte de la nature dynamique des cycles de certification et de recertification, bien qu'elle reconnaisse les limites concernant la puissance statistique des analyses sous-sectorielles et le chevauchement potentiel avec la certification ISO 14001.