Kinshasa, 17 octobre 2023 (ACP).- Les opportunités et défis du financement et de l’économie du climat en RDC a été au centre d’une conférence débat mardi à l’université de Kinshasa (UNIKIN) en République démocratique du Congo.
« Cette conférence est une occasion de proposer une approche paysagère favorisant la valorisation des ressources naturelles ainsi que leur conservation durable tout en prévenant les risques climatiques », a déclaré Dr junior Tshiteya, expert en économie du climat, ajoutant : «Le but de cette activité est de faire voir qu’il y a une possibilité de construire une économie durable en renforçant la gestion des paysages et améliorer les activités économiques de communautés locales ciblées en RDC ».
Selon cet expert, la priorité pour la RDC est de sauver et de restaurer ses forêts pour lutter contre la pauvreté et la sécurité alimentaire.
Par ailleurs, Mme Stibniati Atmadja, membre du Centre pour la recherche forestière internationale, a indiqué que le financement du fond d’investissement interne consacré aux opérations stratégiques en RDC a augmenté en taille et en diversité de donateurs.
« En moyenne 11,4 millions de dollars par an engagé et 8,11 millions de dollars sont décaissé. Le taux de décaissement en RDC est inférieure à celui des fonds REDD+ mondiaux », a-t-elle dit.
Ces financements, a-t- elle poursuivi, proviennent des contributions des pays développés et des marchés volontaires de carbone.
Pour améliorer l’efficacité écologique et la confiance sociale de la taxe carbone en RDC, Mme Atmadja a proposé de définir un périmètre opérationnel, de cibler les secteurs opérationnels à forte efficacité écologique et d’assurer une cohérence stratégique d’intervention.
Elle a, à cet effet, souligné que dans plusieurs pays, l’absence d’un consensus entre les parties prenantes est à la base d’échec de la réforme.
Face à cette situation, elle a, ici, souligné la nécessité d’élargir l’espace de débats publics afin d’élaborer les outils opérationnels de la taxe carbone, car, selon elle, aucune réforme ne peut réussir sans des bases statistiques fiables. ACP/Kayu