Diapo 4, 5 et 6 : Qu'est-ce qu'une tonne abattue?





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Diapo 23 : Résultats des modèles bottom-up



Les études bottom-up peuvent être classées en trois catégories :


  • La première catégorie est constituée par les études effectuant un simple calcul économique d'ingénieur, technologie par technologie. Les coûts et réductions associés à un grand nombre d'actions y sont présentés de manière agrégée. Ils sont calculés par sommation des coûts déterminés pour chaque technologie de manière indépendante en actualisant un coût net (Investissement + Mise en place + Maintenance Coûts/économies d'énergie). Un coût est estimé pour chaque action, puis les coûts sont classés par ordre croissant donnant alors naissance à une courbe de coût total net, actualisé à l'aide d'un taux d'actualisation social choisi de manière exogène. Cette approche nécessite un grand soin dans l'examen des possibles interactions d'actions variées sur la courbe de coût dans la mesure où le coût et la réduction d'émission associés à une action vont dépendre des autres actions entreprises. Si des interactions simples sont facilement mesurables pour un analyste rigoureux, beaucoup d'interactions demeurent difficilement représentables autrement que par le recours à un modèle plus complexe. Comment évaluer simplement par exemple le coût total et la réduction des émissions associés aux trois mesures suivantes prises simultanément : changement de procédé de la production d'électricité, facilitation du commerce inter-régional d'électricité et mise en œuvre d'actions visant à limiter les pertes d'électricité dans les usages finals ? Chacune de ces trois actions ayant un impact sur la désirabilité et l'efficacité de chacune des autres, seul un modèle prenant en compte par le biais d'itérations successives les interactions de ces actions entre elles permet d'évaluer correctement coûts et réductions d'émissions.




  • La deuxième catégorie regroupe les modèles intégrés d'équilibre partiel de l'ensemble du système énergétique qui permettent la prise en compte de ces interactions (MARKAL, MARKAL-MACRO, MARKAL-MATTER, EFOM, MESSAGE, NEMS, PRIMES). Ces modèles ont l'avantage de calculer simultanément les prix de l'énergie et la demande des usages finals à partir d'algorithmes de recherche du plus bas coût ou de calculs d'équilibre similaires à ceux effectués dans les modèles top-down. La principale avancée de ces modèles réside dans l'intégration de mécanismes permettant de prendre en compte la réponse de la demande aux prix. En outre, beaucoup de ces modèles sont multi-régionaux ce qui permet une prise en compte explicite des échanges des différentes formes d'énergie et de biens intensifs en énergie.




  • Enfin, les modèles de simulation constituent la troisième catégorie. Ces modèles autorisent les agents à prendre des décisions d'investissement qui ne soient pas basées sur les seuls coûts techniques (CIMS). Il est logique que de tels modèles produisent des coûts d'abattement plus élevés que les précédents.


Cependant, cette typologie reste théorique et certains modèles n'appartiennent pas uniquement à une des trois catégories. Par exemple, NEMS et PRIMES n'incluent la réponse aux prix que dans certains secteurs. A l'inverse, le modèle ITSUM (Bailie et al., 1998 ; Jaccard et al., 1996) a été étendu pour permettre le calcul par itération d'un modèle d'équilibre partiel (le modèle ainsi crée s'appelle CIMS).
Plus généralement, l'introduction d'une réponse aux prix de la demande énergétique au sein d'un modèle d'équilibre partiel représente le défi le plus souvent relevé par les études bottom-up récentes qui sont donc à même de présenter à la fois un coût technique de réduction des émissions et une perte de surplus des consommateurs. Cette prise en compte tempère l'optimisme des résultats de ce type de modèle qui se rapprochent alors ce ceux observés dans les modèles d'origine économique pure. Le second champ d'investigation des auteurs de modèles bottom-up est l'inclusion des autres gaz dans l'étude des coûts de réduction des émissions de GES.
Bien évidemment, le graphique met en évidence de considérables différences d'une étude à l'autre. Ces différences peuvent cependant être expliquées par un certain nombre de facteurs, dont certains reflètent les conditions très différentes des situations qui prévalent dans les différents pays considérés, tandis que d'autres sont liés aux hypothèses, limites et natures des modèles.

              Différences liées aux conditions nationales spécifiques




  • Dotation énergétique : les pays qui possèdent un large potentiel naturel d'énergie fossile, trouvent généralement peu coûteux de substituer du gaz au charbon, et peuvent alors réduire facilement et significativement leurs émissions, dans la mesure où la substitution s'opère, autant que faire se peut, au taux de renouvellement des équipements existants, et non plus rapidement. C'est par exemple le cas aux Etats-Unis (producteurs de charbon et de pétrole)8. A l'autre extrémité du spectre, on trouve les pays qui ont basé leur système énergétique sur l'hydroélectricité, le nucléaire et quelques gaz et pour lesquels s'offrent peu d'opportunités de substitution vers des énergies moins intensives en CO2. C'est par exemple le cas de la Norvège (principalement basée sur l'hydroélectricité), de la France (hydroélectricité et nucléaire) et du Japon (nucléaire et quelques carburants fossiles). Néanmoins, il convient de noter que les objectifs de réduction fixés au sein de la bulle européenne lors des négociations de Kyoto (décembre 1997) tiennent compte de cela (objectif de stabilisation des émissions aux niveaux de 1990 pour la France, autorisation d'un accroissement de 1% par rapport à ces mêmes niveaux pour la Norvège contre une diminution des émissions de 21% pour l'Allemagne qui devra profiter des forts potentiels de réduction des émissions de l'ex-RDA, très intensive en CO2).




  • Croissance économique : une économie à la croissance soutenue se trouve face au dilemme suivant : d'un côté, la croissance permet une augmentation rapide du capital et offre donc un nombre important d'opportunités d'installation de technologies efficientes ou faiblement carbonées ; mais, d'un autre côté, un taux de croissance élevé se traduit par une plus grande consommation énergétique. Le résultat net est que ces pays ont tendance à décroître leur intensité énergétique, mais à accroître significativement leurs émissions totales, le second effet prévalant sur le premier. Pour de tels pays, une réduction des émissions de GES par rapport à une année donnée est généralement coûteuse. C'est typiquement le cas pour les pays à développement rapide de l'Est et du Sud-Est asiatique. C'est pourquoi les réductions d'émissions présentées sont calculées pour ces pays non pas par rapport aux niveaux d'une année donnée mais par rapport à un scénario de référence.




  • Intensité énergétique : là encore, le niveau de l'intensité énergétique d'un pays joue dans deux directions opposées. En effet, une forte intensité énergétique peut être le fruit d'une non efficacité du système énergétique et donc être synonyme d'un potentiel de réduction des émissions à bas coût. Mais une économie à forte intensité énergétique est généralement basée sur la production de biens intensifs en énergie et une réduction non marginale des émissions impliquerait des changements structurels importants et donc inenvisageables à court terme. C'est en particulier le cas de l'Amérique du Nord qui dispose donc d'un certain potentiel de réduction à faible coût des émissions mais d'une courbe de coût marginal de réduction des émissions fortement croissante au-delà d'un certain seuil.
              Différences liées aux hypothèses et limites des modèles




  • Hypothèse sur l'utilisation des recettes de l'écotaxe : en fait, la plupart des modèles dont les résultats sont présentés sur le graphique IV.1 adoptent une approche hybride entre simple étude technologie par technologie et modèle d'équilibre partiel sophistiqué qui tend généralement vers des calculs d'équilibre général (AIM, NEMS, MARKAL, MARKAL-MACRO, PRIMES et CIMS). Cela permet de considérer l'impact sur la courbe de coût d'une redistribution des recettes d'une taxe sur le carbone. Les résultats obtenus pour le Japon à l'aide du modèle AIM montrent clairement qu'une telle politique permet de diminuer les coûts de réduction des émissions de manière drastique.




  • Choix de modélisation : certains modèles incorporent des effets de retour économiques partiels par le biais de l'élasticité de demande (MARKAL). Pour ces modèles, les coûts marginaux d'abattement sont généralement plus faibles lorsque la demande est fixe car il n'est alors pas nécessaire d'installer les technologies les plus coûteuses. De même, la portée sectorielle du modèle (secteur énergétique seul ou ensemble des secteurs pris en compte) va jouer un rôle important dans la détermination des résultats.




  • Choix de scénarios : les études diffèrent par les scénarios qu'elles adoptent concernant la pénétration libre ou limitée des technologies (en particulier les énergies renouvelables et le nucléaire), les GES considérés (CO2 seul ou études multi-gaz), la croissance économique prévue… En outre, certaines études se présentent elles-mêmes comme volontaristes et proposent une série de mesures qui utilisent pleinement le potentiel technique des technologies faiblement carbonées ou économisatrices d'énergie. Dans la plupart des cas, les politiques volontaristes incorporent des mesures à coûts négatifs et pour un certain niveau d'abattement, les coûts marginaux d'abattement restent faibles, contrastant par là-même non seulement avec les résultats des modèles d'origine économique, mais également avec les études bottom-up qui supposent la mise en place d'instruments économiques pour atteindre les objectifs de réduction d'émissions plutôt que des instruments réglementaires. La différence dans les résultats dépend finalement du jugement émis par les modélisateurs sur la possibilité de mise en œuvre de certaines mesures pour des raisons autres qu'une politique climatique. On a donc ici une incertitude théorique prévisionnelle sur l’ampleur des bénéfices secondaires de politique volontariste autres que climatique.



            Impact du progrès technique endogène


Par essence, les quelques études récentes qui incorporent le progrès technique de manière endogène explorent les bénéfices potentiels de la promotion de certaines technologies clés afin d'accroître leur part de marché et ainsi provoquer une réduction significative des coûts d'investissement. Des techniques mathématiques spéciales ont été utilisées dans les modèles MESSAGE et MARKAL afin de modéliser simultanément la relation entre le coût unitaire de la technologie et sa capacité totalement installée. Bien que d'autres expériences doivent être menées avant de pouvoir conclure quant à l'impact de l'introduction du progrès technique endogène dans les modèles bottom-up sur les coûts, le peu d'études aujourd'hui disponibles estiment que la réduction des coûts permise par le progrès technique s'étale entre 15% et 30% des coûts totaux.

            Impact de l'incertitude


Quelques études traitent explicitement de l'incertitude plutôt que de se contenter d'apprécier l'impact de l'incertitude à travers de multiples scénarios. Dans ce dernier cas, chaque scénario de référence conduit à des stratégies différentes de réduction des émissions. En revanche, lorsque les modèles opèrent un traitement explicite de l'incertitude, une seule stratégie émerge, réponse "au milieu de la route" à plusieurs scénarios possibles auxquels fait face le décideur politique. Cette approche présente deux principaux avantages. Tout d'abord, elle aboutit à une conclusion éminemment pratique puisqu'elle préconise une unique et cohérente ligne d'action pour le court terme, en attendant que soient résolues les différentes incertitudes tandis que l'approche par multiples scénarios aboutit à la production de recommandations mutuellement incohérentes. Deuxièmement, elle réduit le risque inhérent à la prise de décisions dans l'incertain. En particulier, certaines de ces études minimisent précisément le regret d'avoir pris la mauvaise décision.
Une difficulté spécifique est de résoudre en présence d'incertitude les modèles d'optimisation incorporant un traitement endogène du progrès technique. De premiers efforts ont été effectués par l'International Institute for Applied Systems Analysis (Grübler et al., 1999) pour étudier l'effet de l'incertitude sur les systèmes de long terme. Ils concluent que, selon les attentes concernant les performances des technologies, les modèles conduisent à deux grands types d'équilibres possibles : le premier avec des technologies intensives en carbone, l'autre au contraire avec des technologies faiblement carbonées avec une faible probabilité pour des scénarios intermédiaires.

          Conclusion



Ces dernières années, les études bottom-up ont produit une grande richesse de nouveaux résultats à la fois pour les pays de l'Annexe I et ceux n'y appartenant pas. En outre, ils ont étendu leur portée au-delà du simple calcul de coût technologique de réduction des émissions de GES, en incluant des effets de demande, des effets sur les termes de l'échange, une étude spécifique du progrès technique et un traitement nouveau de l'incertitude. La conclusion principale que l’on peut tirer de l’analyse de ces résultats est leur très grande dépendance au scénario retenu. Certaines études proposent une série de mesures publiques qui permettent d’utiliser assez profondément le potentiel technique de réduction des émissions à bas coûts. Dans bien des cas, cela se traduit par des coûts totaux de réduction des émissions négatifs ou faibles. Une comparaison avec les approches au moindre coût est difficile car elles évaluent à la fois le scénario de référence et le scénario politique comme des systèmes optimisés et n’incorporent pas les éventuelles imperfections institutionnelles et de marché. Loulou et Kanudia (1999a) ont proposé une comparaison systématisée des résultats obtenus par les différentes approches bottom-up, mais leur travail reste préliminaire.
On l’a vu, le débat suscité par ces résultats se concentre sur la capacité des études bottom-up à intégrer les coûts de transaction engendrés par le passage d’une technologie à une autre ou d’un système énergétique à un autre. Si l’on a pu reprocher pendant longtemps aux modèles bottom-up de ne pas intégrer d’analyse historique des comportements et ainsi justifier les faibles coûts comparés à ceux obtenus par les approches top-down (IPCC, 1996), l’intégration récente des approches comportementales aux études bottom-up invite à réviser cette opinion. Des modèles tels que ISTUM, NEMS, PRIMES ou AIM prennent implicitement en compte certains coûts de transaction via divers mécanismes, si bien que les parts de marché ne sont plus seulement déterminées par une logique du plus faible coût visible. Les modèles au moindre coût (MARKAL, EFOM, MESSAGE, ETO) cherchent également à introduire des limites à la pénétration et/ou à prendre en compte des taux d’actualisation spécifiques afin d’appréhender implicitement les coûts de transaction et d’autres manifestations de résistance au changement des agents économiques. Dans les deux cas, l’optimisme concernant la taille du potentiel sans regret est modéré, réduisant l’écart avec les résultats des modèles top-down. Cependant, les auteurs de modèles bottom-up soutiennent fermement que les modèles top-down sous estiment la possibilité de modifier les comportements par des instruments pertinents au premier rang desquels une meilleure information.
En dépit de toutes ces remarques et critiques, les études bottom-up fournissent une information dont l’étendue va au-delà de la portée des modèles top-down puisque à la fois les coûts marginaux et les coûts totaux des politiques sont calculés. Or, on a vu que le coût marginal seul ne fournissait qu’une très mauvaise information sur les coûts réels d’une politique.
Enfin, un message crucial bien qu’indirect délivré par ces études réside dans le rôle central joué par l’innovation. Lorsque sa représentation est déficiente, le modèle propose une vision pessimiste des coûts liés à une réduction plus drastique des émissions à long terme (une courbe de coût marginal très pentue au-delà d’un certain niveau de réduction des émissions). Comme on la verra par la suite, ce point n’est pas lié au paradigme du modèle et l’introduction des déterminants du progrès technique dans les modèles est aujourd’hui un enjeu central de la modélisation environnementale.
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