Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19° Novembre 2004 Les coûts de réduction des émissions de gaz à effet de serre Emeric Fortin
Mar 21, 2016
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19° Novembre 2004
Les coûts de réduction des émissions
de gaz à effet de serre
Emeric Fortin
Plan
La notion de coût Evolution dans le temps des coûts et
When Flexibility Typologie des modèles Présentation et analyse des évaluations
des coûts de réduction des émissions de gaz à effet de serre
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Taxinomie des coûts Coûts techniques Coûts macroéconomiques Coûts en bien-être
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Coûts techniques + Coûts de conversion, d’adaptation Au niveau de l’ingénieur
Au niveau sectoriel
Analyse d’équilibre partiel
Coûts sectoriels (Analyse des effets de système)
Au niveau national
Analyse macroéconomique en économie fermée
Coûts macroéconomiques, coûts en bien-être
Au niveau international
Intégration des flux de capitaux internationaux
Effets d’entraînement, compétitivité
Au niveau de l’ingénieur
Au niveau sectoriel
Analyse d’équilibre partiel
Au niveau national
Analyse macroéconomique en économie fermée
Au niveau international
capitaux internationaux
Effets d’entraînement, compétitivité
Qu’est-ce qu’une tonne abattue Scénario de référence / situation de référence
Métriques
Sommation des flux :
Stocks moyens :
Flux actualisés :
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
T
sf0
m f f t dt
T t
sm0 0
1m f f s ds dtT
T
tfa
0
m f f t e dt
Qu’est-ce qu’une tonne abattue
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
X10
9X10X10
X10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Moyenne
Projet 1
Flux d'abattement X 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Stock d'abattement 0 X X X X X X X X X
Projet 2
Flux d'abattement
0 0 0 0 0 0 0 0 X 0
Stock d'abattement
0 0 0 0 0 0 0 0 0 X
tot tot totC C C10 1,19X 9 X X10
tot totC C10X X10
Coût avec la métrique des stocks :
Coût avec la métrique des flux :
Qu’est-ce qu’une tonne abattue
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Exemple : Nombre total de tonnes abattues : XDurée : 10 ansRythme annuel d’abattement : X/10 Taux d’actualisation des tonnes : 5% par anCoût total :
5X10
0,77X
totCX
totC2X
tot totC C1,2950,77X X
Métrique Sommation des flux Stock moyen Flux actualisés
Tonnes ou tonnes actualisées
Coût par tonne
X
totC
Coûts techniquesNotion de VAN :Un projet est défini par la donnée de coûts initiaux, , et de coûts et bénéfices futurs, .
0Ct tC et B
t t t tt t t
t t t
B C B CVAN (1 i) (1 i) (1 i)
Notion de durée de récupération :Le temps de récupération d'un projet est égal à la durée d'exploitation de l'équipement nécessaire pour que les revenus dégagés permettent de récupérer le montant de l'investissement. Lorsque les flux de trésorerie peuvent être supposés constants, on a:
m
IDF
où le taux d'actualisation retenu est le taux d'intérêt i
où D représente la durée de récupération, I le montant de l'investissement et Fm le flux de trésorerie d'une année d'exploitation "moyenne".
Coûts techniquesCoût
(en € par tonne)
Niveau de dépollution
Potentiel sans regret
Production
Potentiel de réduction des émissions.
I
I'
B
B'
C
C'
A
A'
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Coûts macroéconomiques en économie fermée
Effets d’interaction entre les secteursThéorème Sonnenschein-Debreu-Mantel
qx
pxp1 p2
d1
d2
d'2
d''2
D
D'
D''
Politique fiscale
Effet d’interaction des taxes : triangle de Harberger
D
P1
P0
Q1 Q0
t
D0
D1
AR
Pm
D
P1
P0
Q1 Q0
t
D0
D1
AR
Pm
P2D2
B
R' A'
t
Sans taxe pré-existante Avec taxe pré-existante
Q2
Coûts macroéconomiques en économie ouverteModification des termes de l’échange Permis d’émissions négociables
Fuites de carbone
CmA
Tonnes abattues par rapport au scénario de référenceq1q'1 q2 q'2O
A
A'
B
B'
p1
p2
p'
CmA1 CmA2
I1 I2
Potentiel sans regret
Coût total d'abattement($/tonne CO2 Equiv)
Réduction des émissions (en tonne/à une situation de référence)
Pente de la corde = Coût moyen de réductionPente de la tangente =
Coût marginal de réduction
Coût marginal d'abattement($/tonne CO2 Equiv)
Réduction des émissions (en tonne/à une situation de référence)q
CmA
CmB
O B
CmA(q)
CmB(q)
O B
A
R
R
Du coût marginal au coût total
CTACTB
CTA (q)
CTB (q)
Evolution des coûts dans le temps Type d'effet Evolution du coût entre deux périodes
Démographie Inférieur si prise en compte d'effet d'échelle
Croissance exogène Indéterminé, dépendant du contenu de la croissance
Intensité énergétique Inférieur si prise en compte d'effet d'échelle et d'apprentissage
Contenu carbone de la croissance Peu d'effet a priori
Progrès technique autonome
Baisse des prix Inférieur
Apparition de nouvelles solutions Inférieur
Croissance induite Indéterminé, dépendant du contenu de la croissance
Progrès technique induit
Baisse des prix Inférieur
Apparition de nouvelles solutions
Inférieur
Modifications des préférences Inférieur
Capital de longue durée Aucun effetEcole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Effe
ts in
dépe
ndan
ts
du c
hem
in su
ivi
Effe
ts d
épen
dant
s du
che
min
suiv
i
La When Flexibility
Ensemble d’arguments liés à : Développement technologique Stock de capital et inertie Effets sociaux et inertie Actualisation Cycle du carbone et changement radiatif Impacts du changement climatique
Opposition entre des arguments favorisant une modeste intervention à court terme et ceux justifiant un effort d’abattement important à court terme
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Émissions de référence et émissions tendancielles
60
65
70
75
80
85
1995 2000 2005 2010 2015
Emis
sion
s en
GtC
Emissions de référence
Emissions optimales
Emissions tedancielles avec réponsesymétrique aux modifications de prix
Emissions tedancielles en l'absence deréponse à la baisse des prix
Niveau d'abattement considéré comme nécessaire pour atteindre le niveau d'émissions Et+1
Niveau d'abattement ef fectivement nécessaire pour atteindre le niveau d'émissions Et+1
Opt2005E
Opt2015E
Ref2005E
Ref2015E
TendN2015E
TendS2015E
2005A
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Abattement optimaux selon le degré d’inertie
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Taux
d'a
batte
men
t
e = 0e = 0,65; Xi = 1
e = 1; Xi = 0,65
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Coût marginal : analyse statique vs. dynamique
0
50
100
150
200
250
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
US$9
0 pa
r tC
CmA statique = CmA dynamique (e = 0)
CmA dynamique (e = 0,65; Xi = 1)
CmA statique (e = 0,65; Xi = 1)
CmA dynamique (e = 1; Xi = 0,65)
CmA statique (e = 1; Xi = 0,65)
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Coût total d’abattement selon le degré d’inertie
0
200
400
600
800
1000
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
En m
illia
rds
de U
S$90
e = 0
e = 0,65; Xi = 1
e = 1; Xi = 0,65
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Typologie des modèles Modèles Bottom-Up
Modèles tableursModèles de simulationModèles d’optimisation
Modèles Top-DownModèles INPUT-OUTPUTModèles macroéconomiquesModèles d’équilibre général calculableModèles d’optimisation dynamique
Modèles intégrés
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Typologie des modèlesTop-Down Bottom-up
Dimension conceptuelle
1. Concepts et termes Approche économique Approche d'ingénieur
2. Traitement du capital Concept homogène et abstrait Description précise de l’équipement
3. Traitement du changement technique
Recours à des taux tendanciels, généralement exogènes
Menu des options technologiques
4. Force en action dans le modèle Réponses des agents économiques en fonction d’élasticités prix et revenus
Optimisation des choix technologiques en fonction d'un taux d’actualisation
5. Perception du marché Marchés parfaits Marchés imparfaits et présence de barrières
6. Potentiel d’amélioration de l’efficacité
Généralement faible Identification d’opportunités à coûts négatifs
Dimension structurelle Premiers modèles Modèles récents Premiers modèles Modèles récents
1. Endogénéisation des comportements
Elevée Elevée Faible En augmentation
2. Degré de détail sur les secteurs non liés à l’énergie
Moyen Moyen Faible En augmentation
3. Degré de détail sur les usages finals de l’énergie
Faible En augmentation Elevé Elevé
4. Degré de détail sur les technologies d’offre d’énergie
Faible En augmentation Elevé Elevé
5. Orientation prédictive Elevée En baisse Faible En augmentationEcole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Les modèles intégrés
Chimie de l'atmosphère
Cycle océanique du carbone
Climat
Océan: - Température - Niveau de la mer
Cycle terrestre du carbone
Ecosystème non exploité
Culture et forêts
Hydrologie
Autres systèmes humains
Système énergétique
Agriculture, élevage et forêts
Système Côtier
Activités humaines Ecosystèmes
Composition atmosphérique Climat et niveau de la mer
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
0
50
100
150
200
250
300
350
-40% -20% 0% 20% 40% 60% 80%
Réduction des émissisons de GES
Coût
mar
gina
l par
tonn
e de
car
bone
(US
1990
$)
USA Japon
U.E. Canada
Irlande Italie
TOS
JAPON 1
Note: Une réduction négative des émissions de GEScorrespond à unaccroissement desémissions par rapport auxniveaux de 1990. Cetaccroissement implique uncoût marginal positif lorsqu'ilcorrespond à unaccroissement inférieur àcelui qui se serait produitdans une situation de laisser-faire.
EIA
IAT JABANY
LOUKA
JAPON 2 ECN-2
CAP 99GIEPIE
ESRI
YLKSGK
GKKR
[EIA] : EIA, 1998. [ESRI] : Conniffe et al., 1997. [IAT] : IAT, 1997. [TOS] : Contaldi et Tosato, 1999. [Capros-99] : Capros et al., 1999a. [Japon-2] : Kainuma et al., 1999.
[Japon-1] : Kainuma et al., 2000. [ECN-2] : Gielen et al., 1998. [LOUKA] : Loulou et al., 1998. [GKKR] : Gielen et al., 1999a. [YLKSGK] : Ybema et al., 1999. [GIEPIE] : Gielen et Pieters, 1999.
Résultats des modèles bottom-up
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Résultats des modèles bottom-upPotentiel de réduction d'émissions à un coût inférieur ou égal
à 25 US$/tCO2 pour les pays en développement et les économies en transitionRéduction annuelle par rapport au scénario de référence
Pays MtC02/an %
Argentine (UNEP, 1999a) – 11.5
Botswana (UNEP, 1999c) 2,87 15.4
Chine (ALGAS, 1999a) 606 12.7
Equateur (UNEP, 1999b) 12,7 21.3
Estonie (UNEP, 1999g) 9,6 58.3
Hongrie (UNEP, 1999f) 7,3 7.6
Philippines (ALGAS, 1999e)
15 6.2
Corée du sud(ALGAS, 1999b)
5,3 5.7
Zambie (UNEP, 1999d) 6,09 17.5
Brésil (UNEP, 1994) – 29
Egypte (UNEP, 1994) – 52
Sénégal (UNEP, 1994) – 50
Thaïlande (UNEP, 1994) – 29
Venezuela (UNEP, 1994) – 24
Zimbabwe (UNEP, 1994) – 34Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Résultats des modèles top-townNiveau de la taxe en 2010 (en 1990 US$) Pertes de PIB en 2010 (%)
Modèle USA OCDE-E Japon CANZ USA OCDE-E Japon CANZ
ABARE-GTEM 322 665 645 425 1,96 0,94 0,72 1,96
AIM 153 198 234 147 0,45 0,31 0,25 0,59
CETA 168 1,93
G-Cubed 76 227 97 157 0,42 1,50 0,57 1,83
GRAPE 204 304 0,81 0,19
MERGE3 264 218 500 250 1,06 0,99 0,80 2,02
MIT-EPPA 193 276 501 247
MS-MRT 236 179 402 213 1,88 0,63 1,20 1,83
Oxford 410 966 1074 1,78 2,08 1,88
RICE 132 159 251 145 0,94 0,55 0,78 0,96
SGM 188 407 357 201
WorldScan 85 20 122 46
Minimum 76 20 97 46 0,42 0,31 0,19 0,59
Maximum 410 966 1074 425 1,96 2,08 1,88 2,02
Moyenne 209 347 435 209 1,28 1,02 0,85 1,48
Ecart-type 106,74 296,07 304,06 115,58 0,62 0,60 0,57 0,57
De l’importance d’un recyclage pertinentVariation de bien-être en Europe
avec un recyclage vers une baisse des cotisations sociales
-1,50%
-1,00%
-0,50%
0,00%
0,50%
1,00%
1,50%
2,00%
2,50%
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00%
Réduction des émissions des GES
Varia
tion
de b
ien-
être
B
P
All
Dan
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RUP It
ItEsp
LuxDan
Ir
U.E.
Nor
B
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All
All
All
FB
P-B
P-B
F
F
Ir
Esp
Lux
U.E.
U.E.
U.E.U.E.
Texte en : Noir : Variation de bien-êtreRouge : Variation de la consommation privéeBleu : Variation du PIB
F
F
F
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
De l’importance d’un recyclage pertinentVariation de bien-être selon le type de recyclage
-5,00%
-4,00%
-3,00%
-2,00%
-1,00%
0,00%
1,00%
2,00%
0% 5% 10% 15% 20% 25% 30%
Réduction des émissions de GES
Varia
ton
de b
ien-
être Nor
Ir
U.K
U.E.
U.E.
U.E.
U.E.
U.E.
All
All
All
AllDan
Den
F
Texte en : Noir : Variation de bien êtreRouge : Variation de la consommation des ménagesBleu : Variation du PIBPoint en : Noir : Subvention à l'investissementViolet : Recyclage forfaitaireVert : Réduction de la dette publiqueGris ; Réduction des taxes sur le capitalOrange : Réduction de la TVA
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Impact redistributif
Entre les agents
Entre les secteurs
Entre les catégories de revenus
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
Bénéfices secondaires
Environnementaux
Santé publique
Technologique
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Impact des hypothèses
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
10 20 30 40 50 60
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Cas le plus favorable : 1. Technologie backstop sans carbone disponible 2. Réponses efficientes des agents économiques (modèle EGC) 3. Substitution énergie / produit accru 4. Mise en œuvre conjointe 5. Recyclage efficace des revenus 6. Prise en compte des dommages liés à la pollution de l'air 7. Prise en compte des dommages liés au changement climatique
Cas le moins favorable : 1. Pas de technologie backstop sans carbone disponible 2. Réponses des agents économiques en partie efficientes (modèle macro) 3. Substitution énergie / produit minimale 4. Pas de mise en œuvre conjointe 5. Recyclage forfaitaire des revenus 6. Pas de prise en compte des dommages liés à la pollution de l'air 7. Pas de prise en compte des dommages liés au changement climatique
Impa
ct é
cono
miq
ue (%
de
chan
gem
ent d
u PI
B)
% d'abattement des émissions de CO2 par rapport au scéna-rio de référence
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
La Where FlexibilitySans commerce Commerce limité aux
pays de l'annexe I Commerce global
Modèle USA OCDE-E Japon CANZ
ABARE-GTEM 322 665 645 425 106 23
AIM 153 198 234 147 65 38
CETA 168 46 26
Fund 14 10
G-Cubed 76 227 97 157 53 20
GRAPE 204 304 70 44
MERGE3 264 218 500 250 135 86
MIT-EPPA 193 276 501 247 76
MS-MRT 236 179 402 213 77 27
Oxford 410 966 1074 224 123
RICE 132 159 251 145 62 18
SGM 188 407 357 201 84 22
WorldScan 85 20 122 46 20 5
Administration 154 43 18
EIA 251 110 57
POLES 135.8 135.3 194.6 131.4 52.9 18.4
Ecole Nationale du Génie Rural des Eaux et Forêts 19 Novembre 2004
La Where Flexibility
Sans commerce Commerce limité aux pays de l'annexe I Commerce global
Modèle USA OCDE-E Japon CANZ USA OCDE-E Japon CANZ USA OCDE-E Japon CANZ
ABARE-GTEM 1,96 0,94 0,72 1,96 0,47 0,13 0,05 0,23 0,09 0,03 0,01 0,04
AIM 0,45 0,31 0,25 0,59 0,31 0,17 0,13 0,36 0,20 0,08 0,01 0,35
CETA 1,93 0,67 0,43
G-CUBED 0,42 1,50 0,57 1,83 0,24 0,61 0,45 0,72 0,06 0,26 0,14 0,32
GRAPE 0,81 0,19 0,81 0,10 0,54 0,05
MERGE3 1,06 0,99 0,80 2,02 0,51 0,47 0,19 1,14 0,20 0,20 0,01 0,67
MS-MRT 1,88 0,63 1,20 1,83 0,91 0,13 0,22 0,88 0,29 0,03 0,02 0,32
Oxford 1,78 2,08 1,88 1,03 0,73 0,52 0,66 0,47 0,33
RICE 0,94 0,55 0,78 0,96 0,56 0,28 0,30 0,54 0,19 0,09 0,09 0,19
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Importance du scénario de référenceModèle GES
Emissions(en millions de tonnes de CO2)
Réduction nécessaire (en %)
Prix des permis(Marché limité à
l'annexe B)
Prix des permis(Marché global)
1990 2010 Kyoto
EDGE 6 17 614 18 344 16 723 9 11
Zhang 6 18 112 19 062 17 171 10 3
GEM-E3 CO2 10 17 8
POLES CO2 14 450 16 331 13 673 12 17 6
CICERO 6 17 819 19 390 16 907 13 16
ECN 6 17 473 19 458 16 766 14 3
SGM 6 18 014 20 090 17 114 15 23 8
ECN CO2 14 044 15 664 13 194 16 19 4
GREEN 3 18 17
GTEM 3 17 640 21 620 16 758 22 26
Worldscan CO2 22 6
GREEN CO2 16 804 20 761 16 009 23 18 7
EPPA CO2 14 509 18 172 13 765 24 44 8
ISGM 6 17 809 22 282 16 753 25
GTEM CO2 25 36
Coefficient de corrélation total 0,76 0,36
Coefficient de corrélation pour les études multi-gaz 0,83 0,65
Coefficient de corrélation pour les études CO2 0,73 0,12
Compréhension des phénomènes
Prévisibilité des phénomènes
Incertitudes d’ordre théorique
Incertitudes d’ordre technique
Typologie de l’incertitude
- Caractère incomplet de l'information-Problèmes de frontières des systèmes présents, problèmes de définition des objets et des méthodes - Perceptions différentes
- Valeurs estimées des paramètres- Erreurs de mesures- Imparfaite qualité de bases de données- Erreurs dans le report des données- Approximations, agrégations et simplifications
- Propagation des erreurs de prédiction- Incertitude sur certaines valeurs (valeur de la vie humaine, taux d’actualisation…)
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Compréhension des phénomènes
Prévisibilité des phénomènes
Incertitudes d’ordre théorique
Incertitudes d’ordre technique
Typologie de l’incertitude
- Incertitude liée à l’approche formelle - Structure conceptuelle du modèle- Erreurs de modélisation liées à l’inadéquation de la théorie au problème étudié ou à la complexité des systèmes naturels- Caractère incomplet de l'information- Incertitude sur les relations fonctionnelles
- Structure technique du modèle- Approximations, agrégation et simplifications- Erreurs dans les software et hardware
- Propagation des erreurs de prédiction- Erreurs systématiques lorsque d’une utilisation inadaptée du modèle- Approximations, agrégations et simplifications- Conflits rendant les conséquences d’un processus de prise de décision imprévisible- Erreurs dans les software et hardware
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