class: center, middle, inverse, title-slide .title[ # Comment les outils économiques aident-ils à quantifier, orienter et accélérer l’action contre le changement climatique ? ] .subtitle[ ## Thème 2 - Economie de l’environnement ] .author[ ### Loïc Henry ] .institute[ ### M1 AID, Université Paris-Dauphine – PSL ] .date[ ### 05/02/2025 (updated: 2025-02-21) ] --- class: left name: intro ## Les grands défis économiques que posent le changement climatique * Une **exacerbation des effets de la météo et du climat sur l'activité économique** * Quelle amplitude et localisation des .White.bg-Gold[pertes de production et de revenu]? * Quelles .White.bg-Gold[options d'adaptation] pour atténuer ces pertes? * **Engager une réduction des émissions de gaz à effets de serre** (GES) * Quel effort de réduction: .White.bg-Gold[qui fait l'effort et à quelle vitesse?] * .White.bg-Gold[Quels instruments de politique économique] pour supporter ces efforts? (Dernier thème du cours) * Les défis que le changement climatique pose sur **l'économie en tant que discipline** * Des ajustements pour étudier les spécificités des questions liées au changement climatique: .White.bg-Gold[l'éthique, l'équité, le risque et l'incertitude] --- ## Plan de cours 1. **L'analyse empirique des incidences du changement climatique** * Séance du 05/02/2025 2. **L'analyse coûts-bénéfices de la réduction des émissions de gaz à effets de serre** * Séance du 06/02 et 12/02: L'analyse du modèle IAM de Nordhaus * Pour le 12/02, lire les chapitres 4 et 5 du livre [Comment les économistes réchauffent la planète, écrit par Antonin Pottier (2016, Le Seuil) et disponible sur Cairn](https://shs-cairn-info.proxy.bu.dauphine.fr/comment-les-economistes-rechauffent-la-planete--9782021302417?lang=fr) (cherchez le livre sur la plateforme de la BU de Dauphine, puis utilisez votre compte passeport pour y accéder). * Séance du 21/02: Intégrer le risque et les inégalités dans l'analyse coût-bénéfice **Conclusion: Les apports de l'analyse économique dans la lutte contre le changement climatique en pratique** * Séance du 21/02/2025 --- class: left, middle, inverse background-image: url("img/drought2.avif") background-size: cover ##I. Mesurer les dommages du changement climatique .footnote[Photo by [Thomas Peter](https://www.theguardian.com/environment/2022/nov/05/20-climate-photographs-that-changed-the-world)] --- ## Objectifs de cette première partie * **Dommages économiques du changement climatique** * Comprendre les mécanismes amenant des pertes de revenu * Comprendre la méthode d'évalution des impacts * **Comprendre l'intérêt des évaluations d'impacts** * Fonder l'action face au changement climatique * Le coût de l'inaction c'est le coût de ces dommages si l'on ne réduit pas les émissions de gaz à effets de serre (GES) * Donne une .White.bg-Gold[valeur aux actions qui réduisent les émissions de GES] * **Le coût social du carbone** --- class: left, middle, inverse background-image: url("img/drought1.webp") background-size: cover ### I.A. Les risques liés au changement climatique --- ## Les risques climatiques: résumé du 6e rapport du GIEC .center[ <img src="img/IPCC.png" height="350" /> **Les raisons globales d'inquiétude ** ('*Global Reasons for Concerns*') ] Source: 6e rapport d'évaluation du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) ??? . Panel (a): Left - Global surface temperature changes in °C relative to 1850–1900. These changes were obtained by combining CMIP6 model simulations with observational constraints based on past simulated warming, as well as an updated assessment of equilibrium climate sensitivity. Very likely ranges are shown for the low and high GHG emissions scenarios (SSP1-2.6 and SSP3-7.0). Right - Global Reasons for Concern, comparing AR6 (thick embers) and AR5 (thin embers) assessments. Diagrams are shown for each RFC, assuming low to no adaptation (i.e., adaptation is fragmented, localised and comprises incremental adjustments to existing practices). However, the transition to a very high-risk level has an emphasis on irreversibility and adaptation limits. The horizontal line denotes the present global warming of 1.1°C which is used to separate the observed, past impacts below the line from the future projected risks above it. Lines connect the midpoints of the transition from moderate to high risk across AR5 and AR6. --- ## Des sytèmes uniques et menacés .center[**Exemple: le blanchissement des coraux**] .pull-left[ <img src="img/coral.webp" height="450" /> ] .pull-right[ * **Causes:** Acidification des océans et hausse de la température * Déclin de **70 à 90% sous 1,5°C** de réchauffement * Quels **impacts économiques** de la disparition des coraux? * Fournissent **alimentation et ressources à plus de 500 millions de personnes**, avec une valeur évaluée à $5 milliards/an * Valeur d'existence de ces écosystèmes est (bien) supérieure à leur valeur d'usage * .White.bg-Gold[Thème 3] montrera plus en détail les méthodes de mesure de la valeur des écosystèmes ] --- ## Les évènements météorologiques extrêmes .center[ **Exemple: Intensité des vagues de chaleur en France, scénario de changement climatique modéré (gauche) et fort (droite),** par <a name=cite-ouzeau></a>[Ouzeau, Soubeyroux, Schneider, Vautard, and Planton (2016)](#bib-ouzeau) <img src="img/heatwave.png" height="300" /> ] .pull-left[ * Augmentation de la .White.bg-Gold[fréquence] et de l'.White.bg-Gold[intensité] des évènements météorologiques extrêmes ] .pull-right[ * Importance des **facteurs socio-économiques d'exposition et de vulnérabilité** ] ??? * Distribution des vagues de chaleur: les 10% les plus intenses en foncé. * Episode de canicule en 2003 deviendra l'été moyen/médian. Pour rappel: 15 000 morts prématurés. * Quels extrêmes: Vagues de chaleur, épisodes de précipitations intenses, cyclones et tempêtes. Vagues de chaleur facilement attribuable au changement climatique * Risque d'incendie, pertes de rendement agricole, coupure d'électricité (refroidissement des centrales) * Impacts des vagues de chaleur amplifié en ville (artificialisation des sols et absence de végétalisation): phénomène d'ilôts urbains * Nécessite de changer la planification des villes * Sévérité des impacts dépend autant du changement climatique (aléa accru) que des facteurs socio-économiques d'exposition et de vulnérabilité * Dépend de nos choix: d'aménagement, qui déterminent la sévérité des impacts * Ex: ouragan Katrina ou Harvey: construction d'habitations dans des zones innondables qui conduisent à des situations de vulnérabilité. --- ## Des impacts inégalement répartis .center[ <img src="img/heatwave2.png" height="320" /> **Les pays les plus touchés par la chaleur extrêmes sont les plus faibles contributeurs historiques aux émissions de GES et les moins développés**, GIEC (2023) ] ??? * Généralement, les pays les plus touchés sont les pays qui ont le moins contribué aux émissions historiques de GES, et également les pays les plus pauvres * Au sein des régions, les ménages les plus pauvres sont les + exposés au changement climatique * Relie le changement climatique aux questions d'inégalité * Question d'équité, d'éthique et de responsabilité morale * Ajuster les analyses coûts-bénéfices vont devoir ajuster de ces questions distributives. Prennent souvent en compte le bénéfice et le coût moyen/médian. --- ## Impacts globaux à l'échelle mondiale .pull-left[ * Impacts peuvent être agrégés au niveau mondial en **une seule mesure**, tels que les .White.bg-Gold[dommages monétaires], .White.bg-Gold[les vies affectées], .White.bg-Gold[les dégradations d'écosystème à l'échelle mondiale] * **Phénomènes omis** dans ces approches (infrastructures, productivité du travail), et grande incertitude sur les dommages économiques à l'échelle mondiale, en particulier .White.bg-DarkRed[sous température élevé] ] .pull-right[ .center[ <img src="img/tol.png" height="380" /> ] Source: <a name=cite-tol></a>[Tol (2024)](#bib-tol) ] ??? * La question du long terme (ici fin de siècle) * Dans le calcul économique (actualisation: rapporté à la valeur présente les valeurs futures). Prochaines séances: discussion sur la valeur de ce taux d'actualisation * Pour les choix d'investissement dans le capital à longue durée de vie --- ## Phénomène particuliers de grandes échelles .pull-left[ .center[ <img src="img/amoc.jpg" height="380" /> **Une représentation de la circulation thermohaline dans l'Atlantique Nord ** ] ] .pull-right[ * Risques de changement .White.bg-Gold[abruptes et irréversibles] * Phénomène de **très faible probabilité**, avec un **très fort impact**, mais dont le **degré de certitude sur ces impacts est faible** * Fonte de la calotte glaciaire arctique, affaiblissement de la circulation thermohaline, perte de la forêt tropicale amazonienne * **Difficile prise en compte de ce type d'impacts** ] ??? * Décisions d'action face au CC se fait en situation d'incertitude: comportement d'assurance * Prendre en compte ce type d'impacts est un vrai challenge: on les connait mal (quel équation, quel paramètre), la stochasticité rend le sproblèmes complexes au niveau mathématiques --- class: left, middle background-image: url("img/econometric.png") background-size: contain ###I.B. Méthodes économiques de calcul d'impacts globaux du changement climatique --- ## Définition des différentes méthodes * **Modélisation économique structurelle** * Effets du climat sur les intrants, la production, la consommation des ménages, l'investissement global et les marchés, représenté dans un modèle par un .White.bg-Gold[choc sur des paramètres]: productivité, dépréciation du capital, coefficient budgétaire * Intégration dans des modèles d'équilibre général: **diffusion dans l'économie** et **l'adaptation "autonome"** des marchés par les changements de prix induits <a name=cite-dellink></a>([Dellink, Lanzi, and Chateau, 2019](#bib-dellink)) * **Méthodes économétriques** * Déduire des impacts à partir des **variations conjointes observées de variables économiques et de conditions météorologiques** * **Elicitation d'experts** * Recueillir des **évaluations subjectives** des impacts économiques. Exemple: <a name=cite-pindyck></a>[Pindyck (2019)](#bib-pindyck) * **Méta-analyses** * Obtenir un résultat à partir de l'aggrégation des résultats issus des travaux existants en tenant compte des spécificités de leur méthode. Exemple: [Tol (2024)](#bib-tol) ??? * **La modélisation économique structurelle** La modélisation économique structurelle représente les effets du climat sur les intrants, la production, la consommation des ménages, l'investissement global et les marchés pour les secteurs économiques et les économies régionales (par exemple, Reilly et al., 2007 ; Roson et Van der Mensbrugghe, 2012 ; Anthoff et Tol, 2014 ; Dellink et al., 2019 ; Takakura et al., 2019), en utilisant souvent des cadres d'équilibre général calculable (EGC). Les modèles structurels peuvent évaluer la manière dont les impacts marchands et non marchands peuvent entrer et se transmettre dans les économies, ainsi que les réponses d'adaptation au sein des marchés des intrants et des extrants, les choix des consommateurs et des investissements, et le commerce interrégional (par exemple, Darwin et Tol, 2001 ; Dellink et al., 2019 ; Takakura et al., 2019) * Les méthodes économétriques estiment les impacts économiques dans un secteur donné (par exemple, Auffhammer, 2018) ou dans leur ensemble (par exemple, Dell et al., 2014 ; Burke et al., 2015 ; Hsiang et al., 2017 ; Pretis et al., 2018 ; Kahn et al., 2019), déduits des changements observés dans les facteurs économiques, les conditions météorologiques et le climat, les réponses et les résultats nets étant limités par les données disponibles. * élicitation d'experts pour recueillir des évaluations subjectives des risques climatiques et des impacts économiques potentiels. * Méta-analyses pour aboutir à un résultat aggrégeant tous les travaux existants en tenant compte des spécificités de leur méthode --- ## Distinguer la météo du climat **Météo:** .White.bg-Gold[conditions atmosphériques dans un lieu et à une date précise], incluant la température, les précipitations, le vent, l'humidité, la pression atmosphérique * .White.bg-Gold[Variations journalières et saisonnières fréquentes et significatives] -- **Climat:** .White.bg-Gold[les tendances à long terme et les moyennes des conditions météorologiques] d'une région sur une période prolongée * .White.bg-Gold[Moyenne sur de longues séries temporelles], souvent 20 ou 30 ans * Considéré comme la distribution sous-jacente dont sont tirées les réalisations météorologiques ??? Important distinction, which will define the data we used: long time series can be exploited to form historical climate values. If not: we have weather data. --- ## La méthode économétrique * **Matériaux de l'approche**: .White.bg-Gold[Observations du climat et de la météo à partir des données historiques] * **Une méthode quasi-expérimentale**: * On ne peut pas observer un même lieu sur une même période faisant face à deux climats différents: **le problème fondamental de l'inférence causale** * Exploiter la .White.bg-Gold[randomisation du système météorologique], c-à-d le caractère aléatoire de la météo * Et développer un raisonnement **toutes choses égales par ailleurs**: comparer ce qui est comparable en tenant compte des facteurs confondants (autre que la météo/climat mais corrélé à la météo). * Obtenir une **interprétation causale de l'effet du climat** * **Objectif**: Prédire les effets économiques des changements climatiques à partir des effets passés observés * Simuler un **monde contrefactuel** où les conditions climatiques ont changé, en utilisant des .White.bg-Gold[projections climatiques] ??? Notez qu'il existe un débat important sur les effets causaux réellement observés : les effets causaux de la météo sont différents de ceux du climat. Exemple en agriculture : Les impacts directs des chocs météorologiques sur la production agricole peuvent être plus importants que ceux du climat, car les chocs météorologiques sont très imprévisibles et les agriculteurs ne peuvent pas ajuster leur plan de production immédiatement. Les impacts directs des chocs météorologiques peuvent être moindres que ceux du climat si les agriculteurs utilisent des stratégies d’adaptation qui disparaissent à long terme, comme le pompage des eaux souterraines en cas de sécheresse. Les effets causaux plausibles peuvent concerner divers moments de la distribution météorologique ou climatique : moyenne, variance ou extrêmes -> Il est important de bien représenter les effets biophysiques du climat sur l’issue économique. Exemple en agriculture : l’effet de la température varie selon la saison et les effets du climat sur les rendements agricoles sont très non linéaires. --- ## Un résumé de l'approche économétrique par <a name=cite-carletonb></a>[Carleton and Hsiang (2016)](#bib-carletonb) .center[ <img src="img/hsiang.png" height="500" /> ] --- ## La génèse de l'approche économétrique (I) <a name=cite-mendelsohn></a>[Mendelsohn, Nordhaus, and Shaw (1994)](#bib-mendelsohn): **mesurer l'effet du climat sur la valeur des fermes** * **Matériau**: Données sur la valeur des fermes en 1978 et sur les moyennes météorologiques à l'échelle du Comté aux Etats Unis * **Hypothèses**: les agriculteurs sont déjà adaptés à leur climat local * Les terres sont utilisés de manière optimale partout * La valeur foncière de la terre équivaut au profit découlant de la production agricole issue des terres * **Méthode**: * Utiliser les variations dans l’espace des valeurs foncières et des variables météorologiques pour capturer les différences de valeurs foncières dues au climat * Si les rentes foncières proviennent de conditions climatiques avantageuses, le climat sera alors capitalisé dans la valeur de la terre ??? Ils auraient déjà adopté les pratiques de production et fait les choix de production qui sont les plus avantageux compte tenu du climat local, des prix et de la technologie. Il suffirait donc d’observer les variations de production ou de revenu, conjointement aux variations des conditions météorologiques, pour mesurer les effets du changement climatique, tout en tenant compte des ajustements réalisés. Comparer la valeur des fermes ayant des climats différents, toutes choses égales par ailleurs, doit alors renseigner sur cette valeur du climat, et inférer les variations induites par un changement de climat --- ## La génèse de l'approche économétrique (II) .center[[Mendelsohn, Nordhaus, and Shaw (1994)](#bib-mendelsohn)] * Estimer l'effet du .White.bg-Gold[climat] (`\(C_{i}\)`) en comparant les valeurs foncières `\(y_i\)` entre comtés, tout en tenant compte des facteurs confondants observés `\(X_i\)`: $$y_i = \alpha + C_i \beta + X_i \gamma + \varepsilon_i $$ * **Hypothèse d'identification**: en tenant compte des caractéristiques observables `\(X_i\)`, il n'y a pas de corrélation entre les variables climatiques et le terme d'erreur * Les variations de `\(y_i\)` doient refléter les changements de conditions économiques **nettes des impacts climatiques et des options d'adaptation** * **Résultats**: des effets faiblement significatifs et positif d'un climat plus chaud sur la valeur des fermes aux Etats-Unis * **Critique de ces résultats**: Approche en coupe transversale sensible aux .White.bg-Gold[variables omises] <a name=cite-schlenker></a>[Schlenker, Hanemann, and Fisher (2005)](#bib-schlenker) ??? Premières analyses économétriques des impacts du climat sur l’agriculture. Mendelsohn a régressé la valeur des terres agricoles sur des fonctions quadratiques de température et de précipitation tout en contrôlant des caractéristiques du comté. Critiques majeures : biais de variable omise. Schlenker a montré que l’irrigation subventionnée est un facteur clé en climat chaud et corrélé au climat. Omettre cette variable fausse l'estimation des effets de température. --- ## La régression en panel * Accès à des données où les **unités d'observation sont répétées au cours du temps** * Permet alors de contrôler les variables omises invariantes dans le temps grâce aux **effects fixes individuels**, et d'exploiter de manière plus convaincante la variation a priori aléatoire d'une année à l'autre des conditions météorologiques $$ `\begin{align} y_{it} = \alpha_i + W_{it} \beta + X_{it} \gamma + \varepsilon_{it} \end{align}` $$ où `\(\alpha_i\)`: effet fixe individuel * Appliqué par <a name=cite-deschenes></a>[Deschênes and Greenstone (2007)](#bib-deschenes) pour expliquer la variation du profit à l'hectare * L'effet estimé est celui d’un **choc météorologique** de court terme sur le profit: les variations météorologiques interannuelles qui expliquent le profit et non des variations sur une longue période * Effet faiblement positif et significatif, **remis en question dans d'autres travaux** <a name=cite-fisher></a>([Fisher, Hanemann, Roberts, and Schlenker, 2012](#bib-fisher)) * Ne donne pas d'idées sur l'effet du changment climatique, sur le temps long, où tous les facteurs de production peuvent s'ajuster, qui peut-être a priori .White.bg-Gold[plus grand ou plus faible] --- ## Comment calculer les impacts futurs? Supposons que l'une des approches précédentes vous donne un effet marginal *satisfaisant* d'une composante du climat (température ou précipitations), noté `\(\beta\)`. Les impacts projetés sont calculés en **multipliant `\(\beta\)` par les changements projetés des variables climatiques dans le temps:** `\(\beta [T_{i,2050} - T_{i,hist}]\)`, où `\(T_{i,2050}\)` et `\(T_{i,hist}\)` sont tous deux simulés à partir de **modèles de circulation générale (MCG)**. .pull-left[ Les MCG produisent des projections de température pour de multiples scénarios standardisés de réchauffement, qui traduisent différentes trajectoires de développement planétaire: **les SSPs, *shared socioeconomic pathways*.** Simulations de Monte-Carlo ou bootstrapping sur le `\(\beta\)` pour capturer .White.bg-Gold[l'incertitude statistique sur la fonction de réponse]. ] .pull-right[ .center[<img src="img/ssp.png" height="300" />] ] --- ## Impacts sur la croissance du PIB/hab .center[<img src="img/burke.png" height="400" />] .center[A partir de <a name=cite-burkea></a>[Burke, Hsiang, and Miguel (2015a)](#bib-burkea) avec] $$ `\begin{align} g_{it} = \alpha_i + \delta_t + \beta_1 T_{it} + \beta_2 T_{it}^2 + \beta_3 P_{it} + \beta_4 P_{it}^2 + \mu_{1i} t + \mu_{2i} t^2 + \varepsilon_{it} \end{align}` $$ <!-- pour le pays `\(i\)` sur l'année `\(t\)` --> ??? Historiquement, les températures annuelles fluctuaient autour d'une moyenne constante, ce qui implique qu'elles étaient distribuées de manière indépendante et identique. Cependant, au cours des dernières décennies, des des tendances claires au réchauffement sont apparues. Par exemple, depuis 1980 environ, les États-Unis ont connu une diminution du nombre de degrés-jours de chauffage ("warming degree days", jours froids où la température est inférieure à la normale et où du chauffage est nécessaire pour le confort thermique), et une augmentation des degrés-jours de refroidissement ("cooling degree days", jours chauds où la où la climatisation est nécessaire). Il est donc important de supprimer la tendance afin d'éviter toute corrélation parasite entre les variables à tendance, et de n'utiliser que les variations autour de cette tendance. --- ## Les impacts sur la productivité agricole .center[<img src="img/ortiz.png" height="350" />] .center[A partir de <a name=cite-ortiz-bobea></a>[Ortiz-Bobea, Ault, Carrillo, Chambers, and Lobell (2021)](#bib-ortiz-bobea) avec] $$ `\begin{align} \Delta TFP_{it} = \alpha_i + \delta_t + \beta_1 T_{it} + \beta_2 T_{it}^2 + \beta_3 P_{it} + \beta_4 P_{it}^2 + \varepsilon_{it} \end{align}` $$ pour le pays `\(i\)` et l'année `\(t\)` --- ## Les impacts sur la mortalité .center[<img src="img/mortality.png" height="300" />] .center[A partir de <a name=cite-carleton></a>[Carleton, Jina, Delgado, Greenstone, Houser, Hsiang, Hultgren, Kopp, McCusker, Nath, Rising, Rode, Seo, Viaene, Yuan, and Zhang (2022)](#bib-carleton), avec] $$ `\begin{align} Mortality_{ait} = \alpha_{ai} + \delta_{act} + g_a(T_{it}) + q_{ca}(P_{it}) + \varepsilon_{ait} \end{align}` $$ pour une catégorie d'âge `\(a\)`, une région `\(i\)`, année `\(t\)`, pays `\(c\)`, et où `\(g(.)\)` et `\(q(.)\)` sont des fonctions quadratiques des températures et des précipitations. --- ## Les impacts du climat sur la violence .center[<img src="img/violence.png" height="450" />] .center[A partir de <a name=cite-hsianga></a>[Hsiang, Burke, and Miguel (2013a)](#bib-hsianga)] ??? une méta-analyse de données provenant de disciplines aussi disparates que l'archéologie et la psychologie afin d'examiner la relation entre le climat et les conflits. Dans l'ensemble, des températures plus chaudes ou des précipitations extrêmes peuvent être associées à des changements dans la violence interpersonnelle et la guerre civile. Corrélation importante entre extrême chauds, et extrême de précipitations (sécheresse ou pluie intense) et violence. --- ## Les limites de l'approche économétrique * **Les effets non-linéaires du climat non capturés par des données économiques aggrégées à une large échelle spatiale et à une fréquence faible** (annuelle) * Direction de la recherche: l'utilisation des données d'images satellitaires (échelle fine et fréquence élevée) pour mesurer des variables économiques * La difficulté de séparer **les effets directs**, **des effets nets de l'adaptation** * L'inteprétation causale de l'effet de la variable climat/météo ne permet pas de savoir s'il s'agit d'une réaction de court terme ou de long terme * Les limites de l'**extrapolation des impacts pour des valeurs en dehors de l'échantillon** * La difficulté de prédire des impacts à partir d'observations passées pour des **variations de climat future jamais observée** * La **critique de Lucas** s'applique: les données historiques sur les résultats de la politique économique (ici le changement climatique) ne peuvent pas être utilisées pour prédire avec précision les conséquences de la politique future parce que les réactions comportementales des gens changent également au fil du temps ??? L'extrapolation d'un échantillon aussi éloigné n'est pas souhaitable et ne reconnaît pas la capacité des êtres humains à réagir, à répondre et à s'adapter à des circonstances changeantes. La critique de Lucas - selon laquelle les données historiques sur les résultats de la politique économique ne peuvent pas être utilisées pour prédire avec précision les conséquences de la politique future parce que les réactions comportementales des gens changent également au fil du temps - est ici très sévère. --- ## L'aspect multidimensionnel du changement climatique complique la compréhension des impacts Il existe de **multiples canaux** à travers lequel chaque effets du changement climatique transite. Par exemple, pour l'effet des extrêmes chauds et de précipitations sur les conflits: * **Détérioration des conditions économiques:** prix des biens agricoles, marché du travail * **Facteurs sociaux:** plus de contacts en été ou lorsqu'il fait chaud * **Facteurs gouvernementaux**: affaiblissement du gouvernement lorsqu'il fait chaud * **Facteurs psychologiques:** prise de décsion affectée par la chaleur **Chaque canal joue un rôle**, mais il est souvent délicat de .White.bg-Gold[délier ces différents facteurs par l'analyse économétrique] un à un --- ## Conclusion sur l'évaluation d'impacts du changement climatique * Les ressources utilisées pour **atténuer le changement climatique**, c-à-d réduire les émissions de GES, doivent refléter .White.bg-Gold[les avantages de ces investissements pour la société.] L'hypothèse que le changement climatique a un impact large semble se vérifier, et donc que l'**action de réduction des émissions de GES a une forte valeur.** Exercice de quantification de l'impact est rendu délicat par: * **L'aspect multi-dimensionnel du climat** * Les dimensions multiple de la société humaine et les nombreux **facteurs confondants** Toutes les régions du monde seront affectés, à toutes les échelles, mais avec une **grande hétérogénéité des effets**: propre au contexte institutionnel, au secteur d'activité (autrement la moyenne de l'effet ne sera pas l'effet partout) --- ## Les Impacts du Climat sur l'Activité Économique ### Ce que l'on voudrait connaître <table class="table table-striped table-hover table-condensed table-responsive" style="width: auto !important; margin-left: auto; margin-right: auto;"> <thead> <tr> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Variable </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Agriculture </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Énergie </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Travail </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Santé </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Commerce </th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Temp. Moyenne </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Précipitations Moyennes </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Cyclones </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Feux de Forêt </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Extrême(Précipitations) </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Oscillation Multidécennale Atlantique </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> </tbody> </table> --- ## Les Impacts du Climat sur l'Activité Économique ### Ce que l'on connaît en réalité <table class="table table-striped table-hover table-condensed" style="width: auto !important; margin-left: auto; margin-right: auto;"> <caption>Progrès Récents : Impact Climatique sur l'Activité Économique</caption> <thead> <tr> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Variable.Climatique </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Agriculture </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Énergie </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Travail </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Santé </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Commerce </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Twitter </th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Température moyenne </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Précipitations </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Cyclones </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Feux de forêt </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Extrême(Précipitations) </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Oscillation Multidécennale Atlantique </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> </tbody> </table> --- ## Les Impacts du Climat sur l'Activité Économique ### Ce que les économistes n'évaluent pas suffisament <table class="table table-striped table-hover table-condensed" style="width: auto !important; margin-left: auto; margin-right: auto;"> <caption>Directions Futures : les impacts des crises écologiques sous-explorés</caption> <thead> <tr> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Domaines.Émergents </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Agriculture </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Énergie </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Travail </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Santé </th> <th style="text-align:left;font-weight: bold;background-color: rgba(77, 111, 219, 255) !important;"> Commerce </th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Réponses des Écosystèmes </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Biodiversité </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Acidification Océanique </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Élévation du Niveau de la Mer </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> <tr> <td style="text-align:left;font-weight: bold;border-right:1px solid;"> Poussière </td> <td style="text-align:left;"> β </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> <td style="text-align:left;"> NA </td> </tr> </tbody> </table> ??? l'absence de prise en compte de l'adaptation, ainsi que de représentation et d'évaluation d'événements singuliers potentiels à grande échelle tels que la déstabilisation de la calotte glaciaire ou la destruction de la biodiversité --- class: left, bottom, inverse background-image: url("img/parisagreementp4.jpg") background-size: cover ### L'accord de Paris entérine l'objectif de réduire l'élévation de des températures à 1,5°C par rapport aux niveaux pré-industriels --- class: left, middle, inverse background-image: url("img/rionegro.webp") background-size: cover ##II. Définir une trajectoire de réduction des émissions de GES .footnote[Photo by [Musuk Nolte](https://library.panos.co.uk/features/stories/the-river-runs-dry.html)] --- ## Le changement climatique : une externalité globale - Les activités économiques, en brûlant des énergies fossiles, génèrent et vont générer des **effets délétères sur la planète et le bien-être**. - Ces effets ne sont pas inclus dans le coût privé des décisions de production : **ceux qui produisent et consomment des B&S émettent des GES et ne supportent pas le coût total de ces émissions** - **Externalité globale**: - Une émission de GES a le .White.bg-Gold[même effet quelle que soit sa source géographique.] - Les gaz à effets de serre (et en particulier le CO2) ont un **pouvoir réchauffant qui dure longtemps** * Après 100 ans, environ 40 % d'une émission de CO2 reste dans l'atmosphère * Effets de l'externalité sur le bien-être de .White.bg-Gold[plusieurs générations] - Nous avons vu que les **impacts de cette externalité sont massifs (Section I)**, **hétérogènes**, et **entourés d'incertitude** * Prendre en compte **l'aversion au risque et aux inégalités** - **Dans quelle mesure internaliser cette externalité et à quel coût?** C'est-à-dire de combien faut-il réduire les émissions, et à quelle vitesse? (Section II) --- ## Concentration totale en GES (1860-2022) .center[ <img src="img/GHG_conc.png" height="450" /> ] .pull.right[ Source: [European Environment Agency, 2025](https://www.eea.europa.eu/en/analysis/indicators/atmospheric-greenhouse-gas-concentrations) ] --- ## Quelle trajectoire de réduction des émissions choisir? .center[**Trajectoires compatible avec un réchauffement de**] .pull-left[ .center[ **1,5°C** <img src="img/chemins_1.5.png" height="350" /> ]] .pull.right[ .center[ **2°C** <img src="img/chemins_2.png" height="350" /> ]] Source: [UNEP Gap report/Carbon Brief, 2023](https://www.carbonbrief.org/unep-humanity-is-still-breaking-all-the-wrong-records-in-fast-warming-world/) ??? Disposer d'un outil permettant de chosir entre ces trajectoires -> trajectoire maximisant le bénéfice net * Besoin de faire une analyse coût bénéfice * Ce qui caractérise chaque trajectoire: * Un effort de réduction plus ou moins important/rapide et donc coûteux * Des bénéfices: une réduction plus rapide améliore le bien-être en évitant plus rapidement des dommages * Ce qui permet de choisir entre chaque trajectoire: * Actualiser le flux nette de coûts et de bénéfices * Le taux d'actualisation * La manière de quantifier les dommages --- ## La réduction des émissions et l’effort optimal - Raisonnement économique : une analyse **coût-bénéfice** pour atteindre un objectif de réduction - **Demande de réduction** = .White.bg-Gold[Bénéfice marginal de la réduction] (ou dommage marginal évité des émissions). - **Offre de réduction** = .White.bg-Gold[Coût marginal d’abattement] (perte économique liée à la réduction). - Trouver le **niveau optimal de réduction** des émissions de GES * A priori, là où demande et offre de réduction s'intersecte. * Une question .White.bg-Gold[d'optimisation politique]: planifier la consommation ou la production pour maximiser le bien-être ou minimiser les coûts, en supposant qu'un instrument de politique économique nous permet d'y parvenir - **Quel instrument?** - Choix entre taxe, marchés de permis d'émissions, réglementations/standards, mesures volontaires. **Nous aborderons cette question dans le dernier thème**, qui est plutôt de celle d'évaluation de l'efficacité d'un instrument ??? Une question **d'optimisation politique** (définir l'objectif idéale de réduction des émissions), plutôt qu'une question d'évaluation de politique économique (définir l'instrument qui atteint cet objectif avec la meilleur efficacité). --- class: left, bottom, inverse background-image: url("img/drill2.avif") background-size: cover ##II.A. L'analyse coûts-bénéfices des trajectoires de réduction d'émissions de GES par les modèles économie-climat intégré (IAM) .footnote[Photo by Alex Brandon] --- ## Quantifier le niveau optimal de changement climatique * Les **modèles d'évaluation intégrés** (.White.bg-Gold[*Integrated Assessment Models*, IAMs]), ou **modèles économie-climat intégré** * La modélisation des coûts et des bénéfices des actions de réduction des émissions nécessite **d'intégrer** des connaissances de différentes disciplines: physique du climat, biophysique * Plongeons-nous ici dans la **construction de ces modèles**: * En particulier, **le modèle DICE** (*Dynamic Integrated model of Climate and the Economy*) de William Nordhaus <a name=cite-nordhausb></a><a name=cite-nordhausa></a>([Nordhaus, 1992](#bib-nordhausb); [Nordhaus, 2017](#bib-nordhausa)) * Sous-section II.B. insistera sur la manière de refléter les incertitudes et les inégalités * Section III. insiste sur l'idée que ces modèles intègrent implicitement des jugements de valeur dont il faut tenir compte pour envisager de s'en servir pour informer le décideur politique --- ## Le contexte duquel émerge le modèle .pull-left[ .center[ <img src="img/rome.png" height="275" /> ] ] .pull-right[ * Emergence d'un .White.bg-Gold[scepticisme sur la croissance] dans les années 70 * **"The Limits to Growth"** (1972) du club de Rome * Les standards de modélisation de la croissance économique néoclassique **ne tenaient pas compte des processus environnementaux** (Solow, 1956 ; Cass et Koopmans, 1965) ] --- ## L'histoire du modèle * <a name=cite-nordhausc></a>[Nordhaus and Tobin (1972)](#bib-nordhausc): "Is Growth Obsolete?" * Une **grande élasticité de substitution entre facteurs de production et ressources non renouvelables** (plus grande qu'entre capital et travail) * Une .White.bg-Gold[vision faible] de la durabilité où le capital reproductible est un substitut quasi-parfait de la terre et des ressources non renouvelables (en tout cas dans une perspective d'aggrégation macroéconomique) * **Croissance ne sera donc *vraisemblablement* pas affectée par la rareté des ressources** -- * Nordhaus avertit que, ce qu'il appelle alors les externalités énergétiques mondiales, « l'effet de serre », semblent être un « problème beaucoup plus grave » (.White.bg-Gold['*a much more serious problem*']) * Visite de l'Institut international pluridisciplinaire d'analyse des systèmes appliqués (IIASA), Autriche où il va développer une compréhension du cycle du carbone * Modélisation des flux du carbone entre stocks comme une **contrainte linéaire** * Une analyse précurseur en 1975: "Can we control carbon dioxide?" <a name=cite-nordhausd></a>([Nordhaus, 2019](#bib-nordhausd)) * Quel effort de réduction pour maintenir un réchauffement donné? --- ## Nordhaus (1975) .center[ <img src="img/nordhaus_1975.png" height="500" /> ] ??? Programme qui calcule l'effort de réduction d'émissions, ici représenté pour 4 scénarios: * 1: Uncontrolled emissions, scénario sans limite de croissance des émissions * 2: Scénario où la concentration triple par rapport au niveau original * 3: Scénario où la concentration double (scénario raisonnable selon Nordhaus en 1975, car il amènerait à une hausse de la température comprise entre 0.6 et 2.4°C,, qui est une hausse dans la fourchette des variations climatiques observées à l'échelle de l'humanité) * Nordhaus n'est pas satifsfait de cette façon de modéliser, car ces choix de standards de scénario sont arbitraires, et ne permettent pas de choisir un réchauffement 'optimal". * Modèle va alors calculer l'effort de réduction efficace permettant d'atteindre l'objectif/standard de concentration. Bloc énergétique derrière avec une modélisation de la production d'énergie, et 4 demandes (industries, transport, logement, et électricité) * 4: Scénario où la concentration augmente de 50% * Que remarque-ton? En particulier, qu'entre scénario, il faut attendre 2030 pour que la contrainte de réduction soit pesante: Put differently, according to the cost schedules assumed in the model, it does not pay to curtail carbon dioxide emissions until the time, or almost the time, when the limit is reached; and for the three cases examined this time comes in the period centered on 2020. This point is important, for it implies that there is still a comfortable amount of time to continue research and to consider plans for implementation of carbon dioxide control if it is deemed necessary. On voit ensuite où l'effort d'abattement prendrait place. L'effort d'abattement n'a pas lieu dans le secteur industriel: pas de substitution aisée avec le charbon. --- ## Nordhaus (1975) .center[ <img src="img/nordhaus_19752.png" height="550" /> ] ??? In an optimization framework, as in an economy, constraints have their costs in terms of the objectives of the optimization. Recall that the control program takes the form of imposing upper bounds on the level of atmospheric concentrations; these are formally imposed as six inequality constraints on the problem (one inequality for each time period). Associated with each of these constraints (as well as all the other constraints) is a dual variable--sometimes called a shadow price--which in the optimal solution calculates the amount, on the margin, that the constraint costs in terms of the objective function. Put differently, the shadow price indicates how much the objective function would increase if the constraint were relaxed one unit. The most important shadow prices in the carbon dioxide optimization are the shadow prices On the carbon dioxide emissions constraint ~ The constraints are in terms of tons of carbon in the troposphere, while the objective function is real income of consumers in 109 dollars of 1970 prices, This implies that the shadow price has the dimensions of dollars per ton of carbon dioxide emitted into the troposphere. --- ## Nordhaus: de 1977 à 1992 * Premiers calculs d'une **taxe carbone** * **prix implicite** associé à la contrainte de réduction des émissions ('*shadow price*') * Mais jusqu'ici les objectifs climatiques sont imposés de **manière arbitraire**. * Quel serait l'objectif de réduction optimal? Souvent résumé en **quel serait le réchauffement optimal?** * Pour répondre à cette question: besoin d'ajouter une **fonction de dommage**, qui va venir "fermer" le modèle et permettre une analyse coût-bénéfice cohérente sur le plan interne * Première version du *Dynamic Integrated model of Climate and the Economy* publié dans **Science** en 1992 --- ## La structure des IAMs .center[ ** Un modèle de planificateur social** <img src="img/IAM.png" height="475" /> ] Source: <a name=cite-dietz></a>[Dietz (2024)](#bib-dietz) --- ## Une présentation succinte du modèle DICE * Dans les supports qui suivent, nous présentons une version de DICE qui se rapproche de celle de DICE-2007, et de la plupart des IAMs développés dans années 2000 et début 2010 * Un **régulateur mondial** ayant pour objectif de maximiser le bien-être * Un bien final composite * Un stock de capital physique * Il s'agit d'un modèle de croissance à la Ramsey-Cass-Koopmans avec l'ajout d'un module climatique * Ajout de la possibilité d'utiliser une partie de la production pour **réduire les émissions de GES**: .White.bg-Gold[l'abattement] * Le stock de GES engendre des **pertes de production**: .White.bg-Gold[les dommages] * Arbitrage entre **satisfaction immédiate de la consommation présente** contre **l'utilité future de l'acroissement de la consommation future via l'investissement ET** .White.bg-Gold[l'abattement des émissions de GES] (une forme alternative d'investissement) --- ## Consommation La planificateur vise à **maximiser le bien-être social**, fonction `\(W\)`, qui est la somme des utilités individuelles à chaque date pondérées par la population: $$ `\begin{align} W=\sum_{t=0}^{T}u_{t}N_{t}(1+\rho)^{-t} \end{align}` $$ * `\(u\)`: **utilité individuelle** (voir slide suivante pour sa spécification) * `\(N\)`: **population** (exogène) * `\(\rho\)`: **le taux d'escompte du présent OU taux d'actualisation** * Temps discret jusqu'à une période terminale `\(T\)` ??? * Inclure la population est non triviale: utilité croissante de la population. C'est une fonction de bien-être sociale dite d'utilité totale. Possible de maximiser une utilité moyenne. Cela a pour conséquence qu'une population qui croît revient à utiliser un taux d'actualisation plus bas * Lorsque nous discuterons d'intégrer l'**hétérogénéité** (II.B.): bien-être différent entre régions * **Intégrer l'incertitude**: incorporer l'espérance d'utilité * Absence d'**interactions stratégiques** entre individus: situation de coopération totale --- ## Utilité du consommateur représentatif * L'utilité liée à la consommation a la formule suivante: $$ `\begin{align} u_t=u(c_t)=\dfrac{c_t^{{1-\eta}}}{1-\eta} \end{align}` $$ * Avec `\(\eta\)` **l'élasticité de l'utilité marginale de la consommation** * Comment l'utilité marginale varie lorsque la consommation augmente --- ## Lien avec le modèle de Ramsey-Cass-Koopmans * En dehors de la fonction de dommage, il s'agit jusqu'ici d'un **modèle de croissance exogène**, à la .White.bg-Gold[Ramsey-Cass-Koopmans] * Modèle qui a pour objet de déterminer le sentier de croissance optimal et la caractérisation de l'état stationnaire, i.e. qui maximise le bien être global * **Règle de Ramsey** (ou règle d'or modifiée): maximisation de `\(W\)` avec `\(u_t\)` et fonction de production amène à la règle suivante concernant le niveau d'intensité capitalistique qui caractérise l'état stationnaire: $$g_C = \dfrac{1}{\eta}(r_t - \rho) $$ * `\(g_C\)`: **le taux de croissance de la consommation par tête** * `\(r_t\)`: **Taux de rendement du capital** * `\(\rho\)`: **Taux d'actualisation** (mesure de l'impatience) * `\(\eta\)`: **Elasticité de l'utilité marginale de la consommation** qui est aussi le taux de lissage de la consommation ??? En équilibre général (en intégrant la production et l'investissement), on a: `$$g_c = \eta(f'(K) - \delta - \rho− g/\eta)$$` La règle d'or modifiée est la règle selon laquelle, pour qu'une économie à agent représentatif soit en état d'équilibre, l'intensité capitalistique doit être telle que le produit marginal net du capital soit égal au taux de rendement requis, compte tenu de la pureté de la préférence temporelle, ρ, et du désir de lissage de la consommation, mesuré par θ. --- ## Production et dommages Production globale `\(Y_t\)` (assimilable au PIB) produit en utilisant le capital `\(K_t\)`, le travail `\(L_t\)` (population), et la technologie `\(A_t\)` : $$ `\begin{align} Y_t = \left[1 - D(T_t)\right] × A_t(K_t^{\alpha} × L_t^{1-\alpha}) \end{align}` $$ * **Impacts climatiques résumés par la fonction de dommages:** `\(D(T_t)\)` * `\(T_t\)`: changement moyen de la température atmosphérique globale en surface * Dommages globaux agrégés `\(D(T_t)\)`: * **Somme des estimations d'impacts à travers les régions et les secteurs** * * Impacts réels sur le PIB + valeur des impacts non-marchands * Exprimés en **% de perte équivalente de PIB** * Plus de détails plus tard sur sa calibration ??? * `\(A_t\)`: la technologie, croît de manière exogène --- ## Investissement et accumulation du capital A chaque période, la production totale disponible (nette des dommages) est soit * **Consommée**: `\(c_t\)` * **Investie pour réduire les émissions de GES**: fraction des émissions réduites `\(\mu_t\)` * **Investie pour accroître le capital productif**: `\(I_t\)` * Equation d'accumulation du capital $$K_{t+1} = (1-\delta)K_t + I_t $$ avec `\(\delta\)` le taux de dépréciation du capital --- ## Connecter l'économie au climat * La production génère des **émissions**: **intensité des émissions** `\(\sigma_t\)` * `\(\sigma_t\)`, exogène: .White.bg-Gold[l'empreinte carbone du PIB] * Le décideur peut choisir d'allouer une partie du bien final à la réduction des émissions de GES: * `\(\mu_t\)`: fraction des émissions réduites, **variable de décision** * Ainsi, le **flux d'émissions** à la date `\(t\)` est: $$ `\begin{align} E_t = \left(1 - \mu_t\right) × \sigma_t × Y_t \end{align}` $$ * **Contrainte de rareté des ressources fossiles:** $$\sum_t E_t \leq CCum $$ avec `\(CCum\)` lié au stocke de ressources fossiles --- ## Abattre, à quel coût? * Spécifier une fonction de **coût d'abattement** $$ `\begin{align} \Lambda_t= \phi_{1,t} (\mu_t)^{\phi_2} Y_t \end{align}` $$ avec: * `\(\phi_{1,t}\)`: un **facteur d'efficacité** en coûts (exogène) * `\(\phi_2\)`: supposé plus grand que 2 pour représenter l'idée que les **coûts d'abattement sont convexes** (coûts marginaux d'abattement croissant) * Coût exprimé en quantité de bien final `\(Y_t\)` --- ## Note: le progrès technique dans DICE * **Trois sources de progrès techniques**, .White.bg-Gold[toutes exogènes]: * `\(A_t\)`: positif et décroissant au cours du temps, pour représenter des **gains d'efficacité dans la production de moins en moins grand** * `\(\sigma_t\)`: décroit de manière exogène au cours du temps. Représente l'idée que la quantité d'émissions émise par unité produite décroit. **Gains d'efficacité dans l'émission de GES en produisant.** Capture l'idée d'une décarbonation autonome. * `\(\phi_{1,t}\)`: décroit au cours du temps: une plus faible quantité d'output est requise pour réduire les émissions. Autrement dit, le coût pour réduire les émissions décroît au cours du temps. **Gains d'efficacité dans la technologie d'abattement.** * L'hypothèse de la **backstop technology**: une technologie qui permet de produire sans émettre de GES ??? Décarbonation autonome: l'idée que la structure de l'économie peut changer au cours du temps: de moins en moins d'industrie et de plus en plus de service, moins émetteurs en GES --- ## Calibrage des coûts d'abattement .center[ <img src="img/backstop.png" height="500" /> ] --- ## Le module du climat: le cycle du carbone * Les émissions de GES se concentrent dans l'atmosphère puis **changent progressivement de réservoir**: .White.bg-Gold[stockage dans la biosphère et dans les océans] * Représentation **du cycle du carbone**: avec une série de réservoirs/puits et leurs échanges de GES entre eux de **manière linéaire** $$ `\begin{align} m_{i,t} = A_i m_{i,t-1} + bE_{i,t} \end{align}` $$ avec `\(m_{i}\)` le vecteur des réservoirs du GES `\(i\)`, `\(A_i\)` la matrice de transition entre les réservoirs, `\(b\)` le vecteur des parts d'émissions allant dans chaque puis et `\(E_i\)` les émissions * Par exemple pour DICE et pour le GES `\(i=CO2\)`: .center[ <img src="img/dice_carboncycle.png" height="125" /> ] ??? Si la matrice de transition et la part d'émissions allant dans chaque stock (A et b) sont constants, alors le cycle du carbone est linéaire, il ne dépend pas des variables d'état (c-à-d des quantités de concentration dans les stocks). Mais, en pratique, certains cycles de GES sont dépendants de l'état, par exemple, la facilité avec laquelle la biosphère et les océans stockent le CO2 décroit avec le changement climatique (feedback dans le modèle). Possible d'introduire une plus grande complexité qui va également affecté les résultats du modèle --- ## Le module du climat: La température * Convertir la concentration en * **Changement de température**: le réchauffement global * Via le **Forçage radiatif**: le pouvoir réchauffant des GES * Le **forçage radiatif** est une mesure du pouvoir réchauffant à partir de la concentration en GES de l'atmosphère. * Une fonction croissante et concave du ratio de concentration en GES dans l'atmosphère `\(M_{AT}\)` par rapport au niveau pré-industriel `\(\bar{M}_{AT}\)`, du type `\(F_i = \ln(M_{AT}/\bar{M}_{AT})\)` * La **température**: une fonction du forçage radiatif et des échanges thermiques entre l'air et l'océan * Issu des **modèles d'équilibre énergétique**: explique les changements de la température moyenne mondiale par des déséquilibres dans le bilan énergétique de la Terre (dont le forçage radiatif) * Fonction du type: `\(T_t = g(T_{t-1}, F_t)\)` avec `\(T\)` la température et `\(F\)` le forçage qui capture les **délais dans le rechauffement** ??? * Délais de réchauffement: temps que le forçage génère un réchauffement * Possible de simplifier toute cette représentation détaillée avec une fonction du type: `\(T_t=\xi \sum_{s=0}^t E_s\)` Ou la température dépend de toutes les émissions passées et de `\(\xi\)` qui est la Réponse transitoire du climat aux émissions cumulées de carbone. Ce paramètre peut être constant au cours du temps. Mais cette simplification ignore le délai court entre l'émission et le maximum de son pouvoir réchauffant (délai de 10 ans). Elle ignore aussi l'aspect non linéaire dans la durée du pouvoir réchauffant: approximation correcte pour le CO2 dont le pouvoir réchauffant est très long et se dégrade lentement et linéairement, mais pas pour le méthane par exemple. --- ## La fonction de dommages * L'un des aspects **les plus importants des IAMs**: * Donne une **valeur aux actions de réduction** * L'un des blocs **le plus spéculatif**: * **Preuves empiriques sont relativement minces** (Section I.B.) -- * En règle générale, les IAMs supposent une **fonction polynomiale de la température** * Pour DICE: un polynome d'ordre deux où les `\(\alpha_k\)` sont déduits de la littérature $$ `\begin{align} 1 - D(T_t) = \dfrac{1}{1 + \alpha_1 T_t + \alpha_2 (T)^{\alpha_3}} \end{align}` $$ * Des **calibrations alternatives**: * Des **fonctions de dommage par secteur** (FUND). Problème: le dommage total est-il la somme des dommages sectoriels ou en réalité est-ce moins (comptage double) ou plus (effets cascade). .White.bg-Gold[Interactions des dommages] * **Dommages sur le taux de croissance** et non le niveau de la production * Dommages comme des **chocs stochastiques**: les modèles DSGE-climat --- ## Calibration de la fonction de dommages .center[ <img src="img/damage.png" height="450" /> A partir de <a name=cite-nordhause></a>[Nordhaus and Boyer (2000)](#bib-nordhause) ] ??? Un livre qui recense dans différentes régions du monde, le pourcentage de perte en PIB pour un réchauffement de 2,5°C. --- ## Calibration des dommages: DICE-2017 * Une méthode d'aggrégation statistique à partir de la littérature, avec: * `\(\alpha_1\)`= 0 * `\(\alpha_2\)`= 0.00236 * `\(\alpha_3\)`= 2 * Ainsi: `\(D(3°C)\approx 2,1\)`% de pertes de PIB -- * Une quantification plutôt dans la .White.bg-Gold[moyenne basse des estimations de dommage] * Ordre de grandeur équivalent aux effets de la récession en 2009 * Les versions réactualisées de DICE ont **ajusté les valeurs de ces paramètres** de manière à augmenter le montant des dommages --- ## Résumé de DICE * Le planificateur **maximise la fonction de bien-être social** (`\(W\)`) en choisissant **l'investissement (`\(I_t\)`), et le taux de contrôle des émissions (`\(\mu_t\)`).** * Initialisation des variables d'état: population (`\(N_0\)`), productivité (`\(A_0\)`), capital (`\(K_0\)`), émissions initiales et concentrations. * Résolution par des algorithmes de programmation non-linéaire * [DICE-2016 simplifié sur Excel](https://yale.app.box.com/s/whlqcr7gtzdm4nxnrfhvap2hlzebuvvm), fournit par Nordhaus et Barrage -- **Quels résultats de la résolution du modèle sont étudiés?** * .White.bg-Gold[L'effort de réduction des émissions et la température à l'optimum] * **La variation de la fonction de bien-être sociale à l'optimum à une date données (fonction objectif à l'optimum) induite par une unité supplémentaire de GES émise** donne une .White.bg-Gold[évaluation du coût social du carbone] `\(\Rightarrow\)` .White.bg-Gold[La perte de bien être induite par l'émission marginale d'une tonne de GES] * Sert à définir une **valeur de référence** pour une taxe carbone optimale --- ## Les premiers résultats de DICE (1992) * Une première génération de modèles qui s'accordent sur un besoin de **faiblement contrôler** les émissions * **Résultat de DICE-1992**: une .White.bg-Gold[modeste réduction des émissions de CO2 est nécessaire] * **L'effort de réduction optimal: 10% en 2000 à 15% en 2100** par rapport aux émissions de 1990 * **Réduction de la température de 0.2°C par rapport à un scénario sans contrôle des émissions (réchauffement de plus de 3°C)** * **Taxe carbone optimale de 3$/tCO2e à 11$tCO2e** * Comparaison avec un chemin limitant le réchauffement à 1.5°C où les réductions d'émissions sont beaucoup plus drastiques * Nordhaus parle de rampe de lancement de la politique climatique (*'climate-policy ramp'*). --- ## DICE-1992 .pull-left[ .center[ <img src="img/DICE_1992a.png" height="400" /> ] ] .pull-right[ .center[ <img src="img/DICE_1992b.png" height="400" /> ] ] A partir de [Dietz (2024)](#bib-dietz) ??? Le contrôle optimal des émissions démarre à environ 10% en 1995 et s'accroit jusqu'à atteindre 15% en 2100 (courbe verte). Cela engendre une réduction modeste de la température (comparaison sur la figure de droite avec la courbe bleue claire, sans contrôle). Comparaison avec les courbes bleues foncés qui modélise un scénario de stabilisation de la température à 1,5°C --- ## D'autres IAMs largement répandus avec des ajustements * **FUND**: un modèle qui représente explicitement les canaux de dommage du changement climatique, avec des **détails sectoriels** * **Plusieurs fonctions de dommage**: sur la productivité agricole, la santé, les infrastructures * **RICE**: un modèle **DICE régionalisé**, avec des **fonctions de dommage et des coûts d'abattement hétérogènes entre régions** * **PAGE**: le modèle utilisé dans le rapport Stern (2007), avec une autre fonction de dommages et d'autres paramètrages * Depuis les années 2000, les travaux de recherche ont cherché à **considérablement améliorer les IAMs**: * Incertitudes, progrès technique endogène, politiques de R&D, les catastrophes et les effets de seuil (tipping points), la non-coopération entre régions, la formation de coalition, intégrer l'adaptation, des préférences plus complexes... * En particulier, Section II.B. suivante: le cas de l'incertitude et des inégalités intragénérationnelles --- ## Des résultats discutés * Contraste avec les résultats du rapport <a name=cite-stern></a>[Stern (2007)](#bib-stern) * IAM Page: sans définir un réchauffement optimal, mais en estimant les coûts sociaux du carbone associés à des trajectoires exogènes d'émissions * **Coût social du carbone de 140$/tCO2 dans le scénario de référence (BAU)** * **Stabilisation nécessaire de la concentration à 450-550 ppm de CO2e** * Identifie un .White.bg-Gold[effort drastique et rapide de réduction] * Contraste important qui nourrit alors des débats scientifiques intenses: “we have probably seen more economics articles on climate change in the last year and a half than in all preceding history" G. Heal (2009) * En particulier, ce qui est souligné est la sensibilité des résultats des IAMs au choix du **niveau du taux d'actualisation** * Un **paramètre subjectif qui mesure l'importance donnée aux bien-être des générations futures dans la fonction objectif** --- ## Nordhaus vs. Stern: le débat sur le taux actualisation * Le **choix du niveau du taux d'actualisation détermine les résultats** * la réduction des émissions implique des **coûts à court terme** et procure un **flux de bénéfices à long terme**. * .White.bg-Gold[La majorité des avantages est alors éloigné dans le temps] et leur valeur dépend du taux d'actualisation -- * Stern (2007): une **posture éthique et normative** en choisissant `\(\rho=0.1\)`% -- * Nordhaus: **une approche descriptive** en fixant `\(\rho=1.5\)`% à partir des taux d'intérêt sans risque observé -- * **Conséquences sur l'estimation du coût social du carbone**: * **Taux d'actualisation élevé: de 9$\tCO2 à 40$\tCO2** * **Taux d'actualisation bas: de 122$\tCO2 à 525$\tCO2** -- * Autre point d'opposition dans Nordhaus vs. Stern: des **dommages sous-évalués**: * Il faudrait une calibration de la fonction de dommages amenant des pertes de PIB de 6,7% sous 3°C pour que DICE prescrivent un réchauffement optimal de 1.5°C --- ## Une méta-analyse du coût social du carbone .center[ <img src="img/meta-analysis.png" height="470" /> Source: <a name=cite-tola></a>[Tol (2023)](#bib-tola) ] ??? Depuis 2009, on observe une tendance croissante à la hausse du cout social du carbone. S'explique par l'utilisation plus fréquente d'un taux d'actualisation plus faible S'explique par des raffinements de fonctions de dommage Meilleure prise en compte des risques et des incertitudes Régionalisation et hétérogénéité --- ## Une modélisation de la dynamique du climat qui manque de réalisme <a name=cite-dietza></a>[Dietz, van der Ploeg, Rezai, and Venmans (2021)](#bib-dietza) montrent que le modèle **DICE faillit a représenter de manière adéquate la dynamique du climat.** En particulier: * **Un délai trop lent entre l'émission de GES et le réchauffement:** Les modèles climatiques scientifiques montrent un réchauffement rapide pour atteindre un niveau constant, alors que les modules climatiques des modèles économiques se réchauffent beaucoup plus lentement et atteignent une stabilité après deux siècles * **Une mauvaise représentation des rétroactions du cycle du carbone:** les modèles climatiques montrent un affaiblissement de la capacité de stockage de carbone à partir de la quantité déjà accumulée, alors que les modèles économiques montrent un renforcement de cette absorption * .White.bg-Gold[Conséquences sur DICE:] * **Coût social optimal du carbone trop faible** * **Sensibilité trop grande du coût social du carbone au taux d'actualisation** * Problèmes qui peuvent être facilement résolues en modifiant le module climatique pour le rendre réaliste ??? La rapidité et l'ampleur de l'augmentation de la température en réponse à une impulsion d'émission de CO2. L'article de Dietz et co-auteurs montre que les modèles climatiques scientifiques se réchauffent uniformément très rapidement pour atteindre un niveau constant, alors que les modules climatiques des modèles économiques se réchauffent beaucoup plus lentement et n'atteignent pas une température stable en l'espace de deux siècles. --- ## Une formulation du coût social du carbone optimal * Les IAMs comme DICE n'ont pas de *forme fermée* pour le coût social du carbone * **Le coût social du carbone est une fonction implicite des paramètres du modèle** * <a name=cite-golosov></a>[Golosov, Hassler, Krusell, and Tsyvinski (2014)](#bib-golosov) propose un modèle IAM analytique qui permet d'obtenir une formulation du coût social du carbone à l'optimum. Hypothèses simplificatrices: * Fonction de bien-être sociale sans population (utilité moyenne) * Fonction d'utilité logarithmique avec `\(\eta=1\)` * Fonctions de dommage multiplicative de la production, où la température répond sans délai à l'acroissement de la concentration en CO2, alors la fonction de dommage se simplifie: `\(1-D(t)=\exp[-\xi (M_{AT,t} - \bar{M}_{AT})]\)`, avec `\(\xi\)` la force des dommages induite par le forçage * Dépréciation totale du capital à chaque période (une période = 10 ans) * Alors **le coût social du carbone optimal `\(\tau\)` est**: $$ `\begin{align} \tau = Y_t \xi \dfrac{1+\rho}{\rho + \delta_{CO2} } \end{align}` $$ avec `\(\delta_{CO2}\)` le taux de décroissance du CO2 atmosphérique `\(\Rightarrow\)` Comment varie le prix optimal du carbone avec les paramètres du modèle? ??? Coût social du carbone est une proportion constante de l'output. Il croit donc au même rythme que la croissance de l'économie. Il dépend de trois paramètres: le taux d'actualisation, le coefficient de la fonction de dommage et le taux de décroissance du CO2 atmosphérique. Quel intérêt de simplifier un problème déjà simplfier: a priori l'objectif est d'établir une règme de politique plus explicite, c-à-d avoir à disposition un moyen de choisir le taux de taxe carbone optimale de manière plus transparente. Problème des hypothèses simplificatrices. Cette publication a eu des effets importants: un grand nombre de publication cherchent maintenant à trouver des formes fermées de coûts social du carbone en utilisant de tels IAMs simplifiés, et en relâchant certaines hypothèses. --- ## Que retenir de DICE et des IAMs * Un **modèle simple** d'analyse coût-bénéfices des trajectoires de réduction d'émissions de GES * Sa simplicité explique son succès: seulement quelques équations * **Un modèle de planificateur social** * **Leurs intérêts**: * **Désigner des trajectoires optimales de réduction d'émissions et donc définir les objectifs de la politique climatique** * Offrir une **quantification du coûts social du carbone**: la valeur optimale d'une taxe carbone * **Ne pas accorder trop d'importance aux valeurs numériques précises du modèle**, mais plutôt aux .White.bg-Gold[mécanismes et au rôle clef de certains paramètres pour comprendre en quoi certaines hypothèses sont cruciales pour la mise en oeuvre de politique de réduction des émissions de GES] (Section III.) * Un **effort de réduction d'émissions trop faibles**: importance du taux d'actualisation, du traitement des risques catastrophiques, une spécification optimiste de la technologie d'abatement, une mauvaise représentation du cycle du carbone, une sous-estimation des dommages * L'approche numérique donne une impression trompeuse de précision et de connaissances: **le principe de précaution devrait-il guider l'action?** ??? Section II.B: comment le modèle réagit à une complexification concernant le risque et les inégalités --- class: left, middle, inverse background-image: url("img/golf.avif") background-size: cover ##II.B. L'analyse coût-bénéfice permet-elle de tenir compte du risque et des inégalités? .footnote[Photo by Kristi McCluer, Reuters] --- ## Le changement climatique et le risque catastrophique * **Longue queue à droite** de la distribution de probabilité('*fat-right-tail distribution*') de la sensibilité climatique à l'équilibre, c-à-d l'augmentation de la température à l'équilibre après un doublement de la concentration atmosphérique de CO2 par rapport à l'ère préindustrielle * Scientifiques du climat n'excluent pas des réchauffemnet possible à l'équilibre de l'ordre de 10 °C ou plus * Un réchauffement aussi important, avec une très faible probabilité, aurait des conséquences catastrophiques: consommation tend vers zéro. * **Une probabilité d'extinction prématurée de l'homme non-nulle** --- ## Une évaluation des risques catastrophiques de réchauffement pour différentes concentration de GES .center[ <img src="img/weitzman2.jpg" height="370" /> Source: <a name=cite-weitzmana></a>[Weitzman (2012)](#bib-weitzmana) ] --- ## Weitzman (2009) et le 'dismal theorem' <a name=cite-weitzman></a>[Weitzman (2009)](#bib-weitzman): Preuve théorique qu'en présence d'une queue de distribution large sur la probabilité de réchauffement et des dommages approchant 100 % de la consommation, on peut techniquement en déduire que le **coût social du carbone n'est pas borné** * C'est le *Dismal theorem* * Méthode: une analyse coût-bénéfice à partir de la théorie de l'espérance d'utilité * Le résultat est insensible au choix du taux d'actualisation -- **Faillite des analyses coûts-bénéfices appliqué au changement climatique car elles ne représentent pas de manière adéquates les conséquences des impacts larges avec probabilité faible** * Il faudrait préférer des approches liés à la **modélisation des risques assuranciels catastrophiques**, plutôt que des modèles de lissage de la consommation sur le temps long * **L'incertitude structurelle liée au changement climatiqe est potentiellement une force beaucoup plus importante que l'actualisation** pour motiver la lutte contre le changement climatique ??? Risque catastrophique fait que l'espérance de l'utilité marginale de la consommation future tend vers l'infini, pour n'importe quelle fonction d'utilité avec aversion au risque. Weitzman va dans le sens des conclusions du rapport Stern, mais pour des raisons différentes. Pas fondamentalement une question philosophique/éthique sur le taux d'escompte, mais plutôt une question liée à l'éventualité d'une catastrophe et aux précautions à prendre. Ce n'est pas une question de pondération du bien-être entre génération, mais plutôt une question du risque de disparition d'une fraction de l'humanité --- ### La construction d'IAMs en réponse au dismal theorem * Le travail de Weitzman souligne l'**importance de mieux qualifier l'incertitude et la forme de la distribution de certains paramètres clefs**: surtout .White.bg-Gold[les dommages] .center[ <img src="img/weitzman.jpg" height="150" /> Consommation résiduelle (après dommages) de [Weitzman (2012)](#bib-weitzmana) (`\(\tilde{C}_R\)`) contre celle de DICE (`\(\tilde{C}_Q\)`) ] * Weitzman propose l'utilisation d'une fonction de dommage qui est un **polynôme de degré 7**! * Des travaux qui vont naturellement amener vers des **quantifications du coût social du carbone plus grande**, et **un contrôle plus grand des émissions de GES** .center[ "*While I do not think that [this range of assumptions on climate damage uncertainties] nullifies climate-change CBAs or IAMs, I do think it should make us especially cautious about the ability of economic analysis to give robust policy advice for the specific application of such methods to catastrophic climate change"* ([Weitzman (2012)](#bib-weitzmana)) ] ??? Militer pour l'abandon de la fonction quadratique de dommages, bien trop plate * Elle amène à proposer des recommandations de réduction des émissions bien trop faibles pour des scénarios de réchauffement élevé --- ## Les IAMs récursifs * Le changement climatique se développe **relativement lentement**, notamment ses dommages * Possibilité d'apprendre à moyen terme les dommages, les coûts d'abattement, et donc d'.White.bg-Gold[ajuster la politique] * Incertitude sur la fonction de dommage * Une sorte de **learning-by-doing** de la meilleure décision de la politique de réduction à chaque période -- * Les **IAMs récursifs** sont une famille d'IAMs qui formalisent le problème d'optimisation comme une équation de Bellman: * Le planificateur choisit à chaque période une politique climatique pour maximiser le bien-être courant et futur actualisé * Le problème à la période suivante est le même * Un problème d'optimisation dynamique compliqué à résoudre: un problème de dimensionnalité (beaucoup de variables d'états à beaucoup de dates) * Des modèles IAMs récursifs simplifiés comme <a name=cite-lemoine></a>[Lemoine and Traeger (2014)](#bib-lemoine) et <a name=cite-cai></a>[Cai and Lontzek (2019)](#bib-cai) * Des chocs climatiques stochastiques possiblement irréversibles * Des coûts sociaux du carbone en générale plus grands qui capturent de potentielles risques irréversibles --- ## Les inégalités d'empreinte carbone dans le monde .pull-left[ .center[ <img src="img/footprint_chancel1.png" height="350" /> ] ] .pull-right[ .center[ <img src="img/footprint_chancel2.png" height="400" /> ] ] A partir de <a name=cite-chancel></a>[Chancel (2022)](#bib-chancel) ??? Moyenne mondiale des émissions de CO2 par personne: 6tCO2 en 2019. Niveau d'émissions compatible pour respecter les Accords de paris en 2050 est 2tCO2. Originalité du travail de Lucas Chancel: être parvenu à appareillé des données de d'inégalités de revenu et de patrimoine détaillé Et en parallèle, construire des mesures de contenu carbone par revenu à partir de modèles inputs-ouputs détaillés. Pour cela: partir des données pays aggrégées d'émissions de GES de la consommation, de l'investissement et des dépenses publiques. Puis attribuer les émissions par individus en utilisant des élasticités propres à chaque pays, mesurant les élasticités des émissions à la consommation. Originalité du travail réside dans le fait d'également déterminer le contenu carbone de l'investissement, ou du patrimoine. Comme tout approche le niveau des valeurs obtenues est discutable, sensible à la méthode. Mais les ordres de grandeurs restent similaire d'une approche à une autre. --- ## Des effort de réduction des émissions de GES inégaux .pull-left-narrow[ A partir de [Chancel (2022)](#bib-chancel) ] .pull-right-wide[ .center[ <img src="img/chancel_reduction.png" height="500" /> ] ] --- ## La vulnérabilité aux impacts du changement climatique des individus les plus pauvres **Les modèles IAMs spatiaux** * Désagrégation par 12 blocs régionaux des impacts du changement climatique * Représentation des inégalités .White.bg-Gold[au sein des régions] avec des ménages par quintile de revenu Quel paramètre dans un IAM tel que DICE peut capturer les inégalités intra-générationnel? -- * L'aversion aux inégalités au sein d'une population est déterminée par **l'utilité marginale**, i.e. la courbure de la fonction d'utilité * Plus la **fonction d'utilité est concave, plus les pertes de consommation pour les populations riches sont faiblement pondérées dans les variations de la fonction de bien-être social**, car l'utilité marginale de la consommation sera d'autant plus décroissante que la fonction d'utilité est concave * C'est le rôle du paramètre `\(\eta\)` --- ## L'effet de l'introduction des inégalités intragénérationnel sur la politique optimale <a name=cite-dennig></a>[Dennig, Budolfson, Fleurbaey, Siebert, and Socolow (2015)](#bib-dennig): **l'effort optimal de lutte contre le changement climatique est affecté par les inégalités** * Si les inégalités de consommation/revenu sont grandes et que les dommages sont relativement homogènes entre ménages, alors une absence d'effort de réduction des émissions de GES peut amener les ménages pauvres futurs à être plus pauvre que les générations pauvres présentes * **Inclure les inégalités** avec des groupes de ménages par quintile de revenu dans un modèle DICE régionalisé avec la calibration de Nordhaus amène à **des préconisations de réduction des émissions plus ambitieuses**, équivalentes à celles du rapport Stern * Effet qui s'explique par la **concavité de la fonction d'utilité** * Les pertes de bien-être dues aux dommages sont beaucoup plus grandes chez les individus pauvres (à faible consommation, et donc à utilité marginale grande), que chez les individus riches (à grande consommation et donc à faible utilité marginale) * Prendre en compte les inégalités de consommation (ou revenu) fait que le régulateur, dans sa fonction objectif, se soucie des pertes de bien-être plus grande chez certaines populations, qu'un modèle DICE avec un seul agent représentatif --- #### La réduction des émissions creuse (faiblement) les inégalités intragénérationnelles à court terme pour les réduire à long terme, mais des transferts forfaitaires (EPC, *equal per capita*) peuvent réduire les inégalités .pull-left-narrow[ Source: <a name=cite-emmerling></a>[Emmerling et al. (2024a)](#bib-emmerling) ] .pull-right-wide[ .center[ <img src="img/gini.jpg" height="500" /> ] ] --- class: left, bottom, inverse background-image: url("img/tuvalu.avif") background-size: cover ##Conclusion ## Les apports de l'analyse économique aux politiques de lutte contre le changement climatique --- ## L'utilisation des IAMs pour déterminer un coût social du carbone **Déterminer une valeur de référence du coût social des émissions de gaz à effets de serre** * Depuis 2008, le gouvernement américain utilise des estimations du coût social du carbone dans l'analyse coûts-bénéfices des réglementations fédérales * Une valeur harmonisée issue de trois IAMs: DICE, FUND et PAGE * Avec des évolutions et d'autres IAMs spécialement créés pour: * Des modules sectoriels, par canal d'impacts (santé, agriculture, productivité du travail...) * Un module climat plus réaliste * Rendre plus transparente la calibration des dommages * **Utilisée par exemple, si le gouvernement doit procéder à une évaluation coût-bénéfice d'une proposition de réglementation en matière d'efficacité énergétique** * Donne une certaine crédibilité à ces approches, mais qui sera possiblement remise en cause par la 2e administration Trump -- * Le **rapport Quinet en France (2019)** et la valeur tutellaire du carbone est plutôt construite par un consensus entre expert que par un modèle IAM ??? * Greenstone et al. (2013): le processus par lequel le gouvernement américain a choisi quatre valeurs pour le coût social du carbone * La valeur des émissions de dioxyde de carbone évitées --- ## Nourir les décideurs politiques de chiffres * Les accords de Paris (2015) et les politiques climatiques récentes de l'UE viennent définir objectifs précis en matière de trajectoires de réduction d'émissions de GES * .White.bg-Gold[Zéro émission de GES nette pour l'UE d'ici 2050] * Cela peut sembler amoindrir le rôle des IAMs, notamment DICE, qui a été conçu pour ***définir ces objectifs de réduction*** (pas le cas de l'IAM PAGE qui a plus vocation à établir le coût d'une certain objectif climatique donné, exogène) * Il n'empêche qu'ils ont toujours potentiel à servir pour évaluer les couts-bénéfices des trajectoires d'émissions à moyen ou court-terme * Notamment en revenant à des **analyses d'efficacité en coûts** (quelle est la trajectoire la moins coûteuse, comme pour PAGE), **plutôt que des analyses coûts-bénéfices venant définir le réchauffement optimal** * Cela veut dire que l'on enlève le bloc de dommages du modèle, et que l'on impose une contrainte de réductions des émissions * Fixer par exemple un objectif de stabilisation de la température à 1.5°C ou 2°C * Une approche qui peut sembler pertinente car les coûts d'abattement sont bien moins incertains que les dommages, et la définition d'un réchauffement optimal est bien trop sensible à la calibration des dommages --- ## Le décalage entre les politiques optimales et les politiques mises en oeuvre * Préconisations des IAMs les plus récents (corrigés des biais d'origine) montrent **des trajectoires de réduction d'émissions importantes** * Ces politiques optimales **ne sont pas celles suivies par la plupart des pays les plus émetteurs de GES** * On observe même des rétropédalages: le cas de la Suède qui abandonne l'une des taxes carbone les plus ambitieuses depuis 1991 à plus de 130€/tCO2 **Au-delà d'un contexte politique et international mouvant, quelles raisons économiques?** --- ## L'efficacité des instruments de politiques économiques mis en oeuvre Les IAMs imposent une réduction des émissions à travers la décision d'une variable de contrôle des émissions, sans questionner l'intrument de politique économique qui vient contrôler ces émissions * **Un quota carbone?** Ou **Un prix du carbone**? * Mais comment est-il mis en oeuvre? et avec quelle efficacité? Cela reste vague ### Nous discuterons de cela lors du prochain thème --- ## Une faible acceptabilité sociale des instruments de lutte contre le changement climatique La question de la justice sociale associée à la politique environnementale doit être abordée * Ces politiques climatiques ne sont peut être pas adoptées car non plébiscitées, ou ne font pas consensus * Est-ce le cas en pratiquue, quelle consensus avec les politiques climatiques? * Peut-on concevoir des instruments de politiques environnementales efficaces et juste? ### Nous aborderons ce point lors du prochain thème --- ## Des objectifs conflictuels à court terme pour le décideur * L'objectif de **stabilisation de la volatilité macroéconomique** pour des bénéfices à court terme (stabilisation du chômage et de l'inflation) * L'objectif de **réduction des émissions de GES** pour des bénéfices à long terme Possibles conflits entre les deux objectifs, d'autant plus que le décideur politique a intérêt à **favoriser des intérêts de court terme dans sa fonction objectif** (réélection) -- Comment définir des trajectoires de réduction des émissions qui peuvent concilier ces deux objectifs? * Stabiliser la volatilité macroéconomique a des implications pour la conception de la politique climatique et la politique climatique pourrait affecter la volatilité macroéconomique * Le cas des **modèles DSGE environnementaux**: * Importance d'un signal politique clair / d'une **réduction de l'incertitude de la politique climatique**, notamment pour favoriser les investissements pour la transition * Souligne l'importance des **risques de transition** qui viennent de la décarbonation; et les **risques physiques** qui viennent des dommages du changement climatique * Donner un rôle à la **politique monétaire** et à la **politique macroprudentielle et financière**: les dommages et la décarbonation sont inflationnistes, et présentent des risques systémiques ??? Importance de l'activisme * De plus en plus de chercheurs s'engagent en parallèle de leur travaux de recherche Des litigations contre l'inaction face au changement climatique: rôle du droit Toutes les sciences sociales sont nécessaires https://en.wikipedia.org/wiki/Climate_change_litigation Climate change engagement of scientists * Simplicité des modèles : * Trois modèles mondiaux d'évaluation intégrée de l'économie et du climat, dont DICE. * Tous ces modèles comprennent une représentation des dommages climatiques, mais aucun d'entre eux n'inclut une représentation des choix technologiques * A l'inverse les modèles de choix technologiques ne comportent pas les dommages nécessaires à l'évaluation des émissions. * Un abus de ces modèles d'être employé pour guider la politique * Leur prédiction numérique ne viennent pas d'une modélisation complète --- ## La difficulté d'établir une politique internationale coordonnée * Difficulté importante pour établir et de faire respecter des accords contraignants internationaux sur le climat * Les intérêts des états à dévier de leurs engagements sont forts * **Phénomène de passagers clandestins** * Comment inciter les pays à participer à des accords volontaires de réduction contraignant? * Envisager des plus petits accords ou les intérêts peuvent être plus convergents entre parties * L'idée des **climate clubs** <a name=cite-nordhausf></a>([Nordhaus, 2015](#bib-nordhausf)),qui ressemble à l'idée t'un mécanisme d'ajustement carbone au frontière --- class: left, bottom, inverse background-image: url("img/stern.jpg") background-size: cover .pull-left[ ####''Overall, I am very optimistic about what we can do. We really can see a path to a world with much stronger mitigation and adaptation and to a new much more attractive model of growth and development; sustainable, resilient, and inclusive.'' ] -- .pull-right[ ####''However, I am deeply worried about what we will do. The scale and pace of structural, technological and social change must be large and rapid. That will require changes in behaviour and institutions. It will require purposive and sustained political leadership, and strong political pressure from society as a whole on decision-makers to deliver change.'' ] .center[Nicholas Stern (2023)] --- # References I <a name=bib-burkea></a>[Burke, M., S. M. Hsiang, and E. Miguel](#cite-burkea) (2015a). "Global Non-Linear Effect of Temperature on Economic Production". In: _Nature_ 527.7577, pp. 235-239. ISSN: 1476-4687. DOI: [10.1038/nature15725](https://doi.org/10.1038%2Fnature15725). (Visited on juil.. 01, 2021). <a name=bib-cai></a>[Cai, Y. and T. S. Lontzek](#cite-cai) (2019). 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