ecole des mines de paris jeudi 3 mars 2011 jean-michel cayla, mines paristech/edf les ménages sous...
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Ecole des Mines de ParisJeudi 3 mars 2011
Jean-Michel CAYLA, Mines ParisTech/EDF
Les Ménages sous la contrainte carbone :Exercice de modélisation prospective des secteurs
résidentiel et transports avec TIMES
Plan
Introduction
1 – Situer les enjeux liés à une contrainte carbone de type «Facteur 4 »
2 – La nécessaire prise en compte du comportement et de l’hétérogénéité des ménages
3 – Présentation du modèle TIMES-Ménages
4 – Résultats du scénario de référence et d’un scénario « contrainte Facteur 4 »
5 – Quelles politiques vers un sentier décarboné ?
Conclusion
2/45
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Contexte
Contexte de changement climatique lié aux émissions de gaz à effet de serre, et notamment CO2 : nécessité de réduire les émissions
Forte contrainte sur les émissions de CO2 futures des ménages
Une limitation à +2°C fait consensus et impose une division par 2 niveau mondial par rapport au niveau 1990
Cette réduction correspond à une division d’un facteur 4 pour les pays développés
Activité Industrie et transport marchandises est liée au PIB : Réduction émissions limitée à un facteur 2,5 à 3
Niveau politique : -20% UE en 2020 et -75% France en 2050
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Dans ce contexte d’une forte contrainte carbone, on peut se demander :
Quelles sont les technologies optimales et les timings d’investissement ?
Quelles sont les politiques à mettre en œuvre pour atteindre ce Facteur 4 ?
Comment les ménages réagissent à ces politiques et quel impact celles-ci ont-elles sur leur budget ?
Problématique
Recours à une modélisation de la consommation des ménages pour les secteurs Résidentiel et Transports avec un niveau de demande très détaillé
Modèle d’optimisation TIMES/MARKAL
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Partie 1Situer les enjeux liés à une contrainte
de type « Facteur 4 »
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1 – Des impondérables et des marges de manœuvre
• Résidentiel :
Parc existant existera toujours en 2050 à 90% dont 50% parc sera composé de logements avant 1975 (300kWh/m2) : nécessité de traiter le parc existant
L’électricité et le bois ne représentent que 33% de parts de marché des systèmes de chauffage
0
50
100
150
200
250
300
350
Avant 1915 1915-1945 1945-1974 1976-1981 1982-1989 Après 1990
kWh
/m2
Consommation de chauffage en kWh/m2 d'énergie primaire dans les appartements parisiens
• Transports :
Périurbanisation années 70 allongement des distances parcourues et structure urbaine propice à la voiture. Cette structure urbaine existera en grande partie en 2050
Les transports en commun ne permettent qu’un report limité des trajets en terme de origine/destination, heure, type de distance. Les liaisons les moins coûteuses existent déjà
Totalité parc de véhicules a recours aux énergies fossiles8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
mill
iers
de
km a
nnue
ls
Evolution du recours à la voiture en km annuels par ménage
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1 – Le chauffage et les véhicules : les 2 usages prioritaires
Le chauffage et les véhicules représentent environ 75% des émissions de CO2
mais également 75% de la consommation d’énergie
Ces usages seront certainement toujours prépondérants en 2050
L’exercice de modélisation doit donc se focaliser en priorité sur ces 2 usages
76%
12%
6%6%
Emissions de CO2 des différents usages domestiques en 2008
Chauffage
ECS
Cuisson
Electricité spécifique
73%
22%
3%2%
Emissions de CO2 du transport de passagers en 2008
Voiture
Avion
TC route
Rail et autres
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1 – Deux limites importantes des approches par le parc
Succès des approches par le parc de logements et de véhicules : variables techniques mais celles-ci présentent deux faiblesses
Très forte dispersion des consommations d’énergie pour un même type de logement ou de véhicule : l’approche par le parc ne permet pas de prendre en compte le comportement Nécessité de traiter conjointement les deux secteurs : relier les deux parcs
Avant 1914 1915-1948 1949-1974
1975-1988 1989-2000Après 2000
0
50
100
150
200
250
300
Con
som
mat
ion
de c
hauf
fage
uti
le e
n kW
h/m
2
Dispersion des consommations de chauffage utile dans les maisons
Petite
Moyenne
Grande
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
Con
som
mat
ion
de c
arbu
rant
en
L eq
-ess
ence
ann
uel
Dispersion des consommations de caburant des voitures par gamme
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1 – Les apports d’une enquête ménages dédiée
Réalisation d’une enquête auprès de 2000 ménages en France qui permet pour la première fois d’aborder conjointement:
- Les consommation d’énergie pour les postes résidentiel et transports- Les variables techniques et comportementales
Mieux décrire variables techniques : qualité bâti, consos / Enquêtes INSEE
Bon niveau de représentativité des consommations à l’échelle de la France
0
20
40
60
80
100
120
TWh
Consommation d'énergie finale et par source en 2008
Enquête EDF
CEREN 2008
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Mill
iard
s de
pass
ager
s-km
Distances effectuées par modepour la mobilité locale et la longue-distance
Enquête EDF
INSEE
CCTN
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Les variables liées aux occupants des logements : caractéristiques du ménage et pratiques de consommation, expliquent 1/3 de la dispersion de consommation d’énergie de chauffage :
Comment se caractérise le comportement ?
Nécessité de considérer conjointement les aspects techniques et les aspects comportementaux dans la représentation de la demande
Type de variable R2 ajusté Part
Total 0.50 100%
Techniques + Environnement 0.33 66%
Socio-démographiques + Pratiques 0.17 33%
dont socio-démographiques 0.13 75%
dont pratiques 0.04 25%
Techniques + Environnement + Pratiques 0.37 74%
1 – Le facteur comportemental est loin d’être négligeable
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Partie 2La nécessaire prise en compte du comportement
et de l’hétérogénéité des ménages
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2 – L’achat d’équipements : des critères de choix multiples
Revenu Nombre d’observations Taux actualisation
< 6000 $ 6 89%
6000-10000 $ 15 39%
10000-15000 $ 16 27%
15000-25000 $ 17 17%
25000 35000 $ 8 8.9%
35000-50000 $ 3 5.1%
Source : Hausman 1979, sur les climatiseurs
Choix basé classiquement sur des critères économiques : prix initial, coût fonctionnement annuel, durée de vie
L’importance de ces différents critères et le taux de rentabilité exigée qui en découle varie avec les usages et avec les ménages
Usage Etude Taux actualisation
Rénovation bâti Artur D.Little 1984 32%
Fenêtres Artur D.Little 1984 10%
Voiture Dreyfus & Viscusi 1995 11-17%
Réfrigérateur Gately 1980 45-300%
LT
ii
mén
NRJinv DR
prixConsoCMax
1 )1(
D’autres critères : facilité usage, confort, esthétique, impact environnemental, rôle social de l’équipement
Le comportement d’achat se caractérise par un taux de rentabilité exigée
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2 – Une consommation quotidienne qui se déduit des modes de vie
Importance critère économique : élasticité-prix et élasticité-revenu
Mais aussi normes sociales, culture, éducation, valeurs..dans les arbitrages coût/confort
Ces arbitrages varient avec les usages énergétiques et avec les ménages
La consommation se déduit des modes de vie Projet de vie
Fonction objectif
Mode de vieSolution
ArbitragesRésolution
RessourcesContraintes
HabitudesTemps maximum
résolution
« La logique de consommation d’énergie se situe au croisement d’un projet de vie, d’habitudes et de ressources » Claude Bovay
Quelle échelle de représentation adopter pour capter ce comportement ?
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2 – Les approches macroéconomiques restent trop en surface…
Km VP /ménage = A + B*PIB/hab + C * Prix R2=0,89
Logique uniquement économique Représentation des ménages comme un unique ménage moyen
Le revenu moyen et le prix de l’énergie expliquent bien la consommation moyenne
Mais cela cache une somme d’effets liés: - étalement urbain, augmentation vitesses- hétérogénéité des besoins, type de motifs (travail/vacances)
Difficulté pour : - Chiffrer les potentiels de réduction, hétérogénéité technos diffusées - Cibler et adapter des politiques adéquates de réduction : quelle est la cause de la conso ?
80
100
120
140
160
180
200
1970 1980 1990 2000 2010
Evolution du trafic Voiture/ménage:base 100 en 1974
Trafic VP/ménage
PIB/hab
Prix carburant
Modele
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2 – …et les modèles à l’échelle de l’individu ne permettent pas de conclusions utilisables en prospective
Comment capter ces variables qualitatives qui varient en fonction des gestes ? Comment évoluent-elles au cours du temps ?
Représentent-elles des contraintes subies objectives ? Comment fixer des politiques sur la base de ces déterminants ?
Modèle psychosociologique individuel du comportement
- Valeurs- Croyances- Perceptions- Attitudes- Normes
Variables psychosociologiquesSource : Bamberg 2003
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2 – Une méso-échelle représente un bon compromis (1/2)
Les relations statistiques entre variables socio-démographiques et consommation d’énergie sont robustes
L’évolution de ces variables dans le temps fait l’objet de scénarios étayés
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
0 20000 40000 60000 80000
Dép
ense
(eu
ros)
Revenu total annuel (euros)
Dépenses d'énergie domestique et de transports locaux en fonction du décile de revenu
RES
TRA
Source : Enquête Logement 2006
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2 – Une méso-échelle représente un bon compromis (2/2)
La combinaison des variables socio-démographiques constitue également une bonne approximation des modes de vie
Elles permettent un bon niveau d’explication du point de vue qualitatif
Source : Moussaoui 2006
Classes moyennes propriétaires avec enfants
Partie 3Présentation du modèle TIMES-Ménages
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3 – Pourquoi choisir un modèle comme TIMES ?
Un modèle bottom-up
Un modèle d’optimisation inter-temporelle sous contraintes
• Besoin de représenter le détail technologique des deux secteurs
• Besoin de représenter l’hétérogénéité de la demande pour prendre en compte les mécanismes comportementaux et les parts de marché initiales
• Permet de visualiser les potentiels de réduction optimaux (technos et ménages)
• Permet de visualiser le timing optimal d’investissement (prise en compte effet option)
• Permet de mettre en lumière les marges de manœuvre disponibles de chaque ménage Les politiques doivent tenir compte des contraintes subies par les ménages
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RESSOURCESRESSOURCES
Imports
Locales
Exports
Prix
de l’é
nerg
ie
CONVERSIONSCONVERSIONS
PROCESS
Transformation du CharbonRaffinageRecyclage
EnrichissementRéseaux de Gaz
PRODUCTIOND’ÉLECTRICITÉ ET
DE CHALEUR
CentraliséDécentraliséRéseaux de
chaleur
SECTEUR DE SECTEUR DE DEMANDEDEMANDE
IndustrieAgricultureRésidentiel
Commercial et Institutionnel
TransportNon Énergétique
Dem
ande
RESERVESRESERVES
STOCKAGESTOCKAGE
Énergies Primaires
Énergies Finales
Émissions
Flux d’énergie
Système Énergétique de Référence
RESSOURCESRESSOURCES
Imports
Locales
Exports
Prix
de l’é
nerg
ie
CONVERSIONSCONVERSIONS
PROCESS
Transformation du CharbonRaffinageRecyclage
EnrichissementRéseaux de Gaz
PRODUCTIOND’ÉLECTRICITÉ ET
DE CHALEUR
CentraliséDécentraliséRéseaux de
chaleur
SECTEUR DE SECTEUR DE DEMANDEDEMANDE
IndustrieAgricultureRésidentiel
Commercial et Institutionnel
TransportNon Énergétique
Dem
ande
RESERVESRESERVES
STOCKAGESTOCKAGE
Énergies Primaires
Énergies Finales
Émissions
Flux d’énergie
Système Énergétique de Référence
3 – Principe des modèles d’optimisation TIMES/MARKAL
Prix des énergies et niveaux de demande exogènes
Réalise les choix technologiques permettant de répondre aux demandes pour un coût global actualisé minimal
Représentation technologique explicite basée sur l’analyse d’activités : efficacité, prix, durée de vie …
Source : Assoumou 2006
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Comment différencier le comportement des ménages dans TIMES ?
3 – Les 3 leviers du choix technologique avec TIMES
Le choix technologique se fait suivant 3 leviers différenciés en fonction des ménages dans TIMES:
ménmén
mén
nosPanierTechTREff
prixDemandeCMinCoûtMin
i
LT
i
NRJinvmén
)1(
1)(
1
21/45
- Accès aux substituts technologiques
Accessibilité aux transports en commun Possibilité de rénover son logement
- Niveau de demande initiale en service énergétique
Besoins en eau chaude sanitaire, nombre de m2 à chauffer Nombre de kilomètres à parcourir pour aller au travail Arbitrages entre coût et confort
- Taux de rentabilité exigée
Comportement d’achat de système chauffage, véhicule, réfrigérateur
3 – Description du secteur Résidentiel
• 180 segments de ménages homogènes : 6 variables
Rôle Variable Segmentation Effet
Accès aux technologies
Type Logement Maison/Appartement Pas bois , ECS solaire pour LC
Statut occupation Propriétaire/Locataire Pas isolation pour locataires
Niveau de demande
SurfaceMI : 70m2/100m2/150m2LC : 42m2/67m2/94m2
Chauffage et éclairage
Niveau isolation 3 niveaux de qualitéQualité initiale des toitures, murs et fenêtres
Revenu 5 quintiles de revenu Facteur service chauffage
Taille du ménageCélibataire/Couple avec ou sans enfants
Niveau demande ECS, cuisson, froid, lavage
Comportement achat Revenu 5 quintiles de revenuTaux rentabilité exigéeContrainte de capital
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3 – Description du secteur des Transports
• 120 segments de ménages homogènes : 5 variables
Rôle Variable Segmentation Effect
Accès aux technologies
Type tissu urbain Ville/Banlieue/Périurbain/Rural Offre de transports collectifs
Taille du ménageCélibataire/Couple avec ou sans enfants
Gamme de véhicule Petit / Moyen / Grand
Possession voiture Oui / Non Accès à la voiture
Niveau de demande
Type tissu urbain Ville/Banlieue/Périurbain/Rural Distance aux aménités
Statut d’activité Actif/Inactif Intensité de déplacement
Taille du ménageCélibataire/Couple avec ou sans enfants
Nombre de passager-km
Comportement achat Revenu 5 quintiles de revenuTaux rentabilité exigéeContrainte de capital
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3 – Un accès différencié aux technologies
VariableType de technologie
interdite
AppartementChauffe-eau solaire
PAC HT
LocataireIsolation murs ITI/ITE
Isolation toiture
La taille du ménage impose la gamme du véhicule
Le tissu urbain de résidence influence l’accès aux transports en commun
Le type de logement et le statut d’occupation modifient le panier de technologies disponibles
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3 – La demande en service énergétique : chauffage
R² = 0.923
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
110%
0 20000 40000 60000 80000
Cons
omm
ation
réel
le/t
héor
ique
DPE
Revenu annuel total en euros
Facteur de service de chauffage en fonction du revenu
La demande de chauffage dépend du type de logement, du niveau d’isolation et de la surface MAIS aussi du niveau de revenu
Facteur service correspond à la Conso réelle/Conso DPE : calcul thermique avec comportement normatif (18°C tout le logement toute la période de chauffe)
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3 – La demande en service énergétique : usages résidentiels
Besoins de froid en volume de réfrigération et de congélation
R2 = 0,971
R2 = 0,949
0
50
100
150
200
250
0 1 2 3 4 5 6 7
Nombre de personnes
Vo
lum
e en
lit
res
Réfrigérateur
Congélateur
Besoins de lavage du linge et de la vaisselle
R2 = 0,9856
R2 = 0,9278
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
0 1 2 3 4 5 6 7
Nombre de personnes
No
mb
re d
e c
ycle
s
Lave-linge
Lave-vaisselle
Le nombre d’occupants du logement influence également la demande en services énergétiques : Eau chaude, cuisson, froid, lavage
26/45
R2 = 0,999
R² = 1
0
500
1000
1500
2000
0 1 2 3 4 5 6 7
Beso
in u
tile
(kW
h)
Nombre de personnes
Besoin ECS et cuisson en fonction du nombre de personnes
Besoin ECS
Besoin cuisson
3 – La demande en service énergétique : Mobilité
Demande de mobilité à longue-distance en fonction du revenu
R2 = 0,995
R2 = 0,861
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
Revenu annuel total (euros)
pas
sag
ers-
km
Longuedistance
Trèslonguedistance
La longue distance s’apparente à un bien de luxe : la demande de trajets à longue-distance dépend du revenu
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
Répartition de la distance parcourue en mobilité locale par type de trajet
Ville-centre
Banlieue
Périurbain
Rural
Le nombre de déplacements dépend du statut d’activité
La distance de ces trajets dépend du type de tissu urbain
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3 – Modéliser le comportement d’achat : le rôle du revenu
Contrainte de Capital sur l’investissement chauffage/rénovation et VP : 3% revenu
Taux rentabilité exigée dont la valeur varie avec le revenu
10.5% Chauffage, 25% Réfrigérateur, 8.5% Véhicule
0.0%
5.0%
10.0%
15.0%
20.0%
25.0%
30.0%
35.0%
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
Revenu annuel total en euros
Taux de rentabilité exigée par quintile de revenu
Chauffage
Véhicule
Réfrigérateur
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000
Revenu annuel total en euros
Parts des ménages qui se déclarent prêts à changer de système
Chauffage
Véhicule
Réfrigérateur
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INSEE BdF 2006
3 – La segmentation rend compte de la dispersion de la demande
La demande de mobilité est extrapolée dans l’enquête, pas de facture annuelle de transportsDéformation de la courbe de demande des deux côtés
Bonne prise en compte de l’hétérogénéité du niveau de demande des ménages
29/45
0
5
10
15
20
25
30
MW
h uti
le
Dispersion de la demande de chauffage en MWh utile par ménage
Données ménages
Segments
0
50000
100000
150000
pass
ager
s-km
Dispersion de le demande de mobilité par ménage
Données ménages
Segments
3 – Une description désagrégée pour plus de robustesse
Gain en robustesse face aux incertitudes et en réalisme sur les parts de marché
30/45
Partie 4Résultats du scénario de référence
et du scénario « contrainte Facteur 4 » optimal
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4 – Résultats du scénario de référence : Parc de technos (1/2)
Scénario de référence consiste en un scénario de prix basés sur les hypothèses WEO
Switch du fuel vers le gaz jusqu’en 2025-2030 et du gaz vers les PAC air/air après 2035
Maintien des convecteurs et inserts (petits logements et dans le neuf)
Isolation concerne 7 Millions de logements
32/45
0
5000
10000
15000
20000
2006 2009 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Mill
iers
de
loge
men
ts
Evolution du parc de systèmes de chauffage scénario de référence prix haut
Système bois
Convecteur
Chaudière gaz
Chaudière fuel
PAC air/air
Urbain et collectif
4 – Résultats du scénario de référence : Parc de technos (2/2)
Switch vers des plus petits véhicules de manière générale
Le prix élevé des énergies favorise le GNV qui se diffuse aux dépens du thermique
Les VHR se diffusent à partir de 2030 : 33% parc en 2050
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4 – Scénario de référence : Consommation d’énergie
Augmentation de la conso élec : +60 TWh en 2050/2006
Situation ambiguë du gaz naturel : le prix joue de manière opposée dans les deux secteurs Bon dépollueur dans un premier temps, mais déclin vers les technos élec ensuite
0
50
100
150
200
250
300
2006 2009 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
TWh
Consommation d'énergie Résidentiel et Transports scénario de référence
Bois
Electricité
Gaz naturel
Carburant
Fuel + GPL +Urb
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4 – Robustesse face à un scénario de prix contrastés
Variations parcs et consos reflète le contraste des scénarios de prix
RES:7% TRA:26% NRJ:11% volume et 17% parts de marché
Disparition des effets de seuil
-100
-50
0
50
100
150
200
2009 2020 2030 2040 2050
TW
h
Différences de consommation d'énergie Résidentiel et Transports"Prix bas" vs "Prix haut"
Bois
Electricité
Gaz naturel
Carburant
Fuel + GPL +Urb
Kérosène
-15%
-10%
-5%
0%
5%
10%
15%
2009 2020 2030 2040 2050
Par
t d
u p
arc
de
loge
men
ts
Différences dans le parc de systèmes de chauffage "prix bas" vs "prix haut"
Système bois
Convecteur
Chaudière gaz
Chaudière fuel
PAC air/air
Urbain et collectif
-50%
-40%
-30%
-20%
-10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
2009 2020 2030 2040 2050
Part
du
parc
de v
éh
icu
les
Différences dans le parc de Véhicules "prix bas" vs "prix haut"
VP thermiques
VP GNV
VP VHR
36/45
4 – Emissions de CO2 du scénario de référence
Réduction de 70% des émissions résidentielles et de 40% des émissions des transports
Mise en place d’une contrainte globale de réduction des émissions
0
20
40
60
80
100
120
140
1990 2009 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Mt C
O2
Emissions de CO2 scénario référence
CO2 RES
CO2 TRA
CO2 Tot
37/45
4 – Application d’une contrainte de type « Facteur 4 »
Correspond à des points de passage : -24% en 2020 et –83% en 2050 d’après TIMES-Fr
Hypothèses complémentaires en 2050 - Production de biocarburants 4Mtep - Mix électrique 10gCO2/kWh
Réduction différenciée entre les 2 secteurs
- Ampleur de réduction- Timing de réduction
Réduction des émissions de CO2 Facteur 4 et référence
0
20
40
60
80
100
120
140
1990 2009 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Mt
CO
2
CO2-RES F4
CO2 RES Ref
CO2-TRA F4
CO2 TRA Ref
CO2-Tot F4
CO2 Tot Ref
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0
20
40
60
80
100
120
2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050Pa
rt d
e ré
ducti
on/1
990
Emiss
ions
Mt
Chemin de contrainte de réduction des émissions de CO2
4 – Quelles technologies pour atteindre le facteur 4 ?
38/45
2 technos clés : PAC et VE/VHR
1 Million gestes réno supplémentaires
+25 TWh élec et +40 TWh bois
-60 TWh gaz et baisse des carburants en fin de période : -40 TWh
Augmentation conso élec : 90 TWh/2006
0
5000
10000
15000
20000
25000
2009 2020 2030 2040 2050
Mill
iers
de
véhi
cule
s
Parc de Véhicules scénario "Facteur 4"
VP thermiques
VP GNV
VP VHR
VP VE
0
5000
10000
15000
20000
25000
2009 2020 2030 2040 2050
Mil
lier
s d
e lo
gem
ents
Parc de systèmes de chauffage scénario "Facteur 4"
Chaudière bois
Insert bois
Convecteur
Chaudière gaz
Chaudière fuel
PAC air/air
Collectif et urbain
-60
-50
-40
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
2009 2020 2030 2040 2050TWh
Différence de consommation d'énergie"Contrainte facteur 4" vs "Reférence"
Bois
Electricité
Gaz naturel
Carburant
Fuel + GPL +Urb
Partie 5Quelles politiques vers un sentier décarboné ?
39/45
5 – Description des scénarios politiques envisagés
Profil de taxe adopté
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
2009 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
Eu
ros/
tCO
2 Taxe médiane
Taxe haute
40/45
Emissions de CO2 pour les différents scénarios
0
20
40
60
80
100
120
140
1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050
MtC
O2
CO2 res Tax
CO2 res taxsub
CO2 res F4
CO2 tra Tax
CO2 tra taxsub
CO2 tra F4
CO2 tot tax
CO2 tot taxsub
CO2 tot F4
Emissions de CO2 pour les différents scénarios
0
20
40
60
80
100
120
140
1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050
MtC
O2
CO2 res Tax
CO2 res taxsub
CO2 res F4
CO2 tra Tax
CO2 tra taxsub
CO2 tra F4
CO2 tot tax
CO2 tot taxsub
CO2 tot F4
• 50% d’aides à la réalisation de travaux isolation pour 1er quintile de revenu
• 5000 euros de subventions pour l’achat d’un véhicule électrique
Taxe haute seule : 900euros/tCO2 en 2050
Taxe médiane : 450euros/tCO2 en 2050 + Subventions :
Les deux outils permettent d’atteindre le Facteur 4 en 2050
La solution Taxe/subventions est plus proche du scénario optimal
41/45
5 – La taxe carbone seule présente des limites
Les ménages les moins aisés n’isolent pas et les voitures électriques de petite taille se diffusent mal : limite de l’impact de la taxe seule
La taxe conduit à une augmentation des dépenses des familles et des ménages à faibles revenus
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1 2 6 7 5 3 11 10 9 14 4 13 8 15 12
Part
bud
géta
ire
Cluster de ménages
Evolution des dépenses de capital, d'énergie et de taxescénario taxe seule pour 2010, 2030 et 2050
TaxeCapitalEnergie
42/45
5 – Les subventions améliorent l’efficacité de la taxe…
Les subventions favorisent les investissements guidés par le signal-prix élevé de la taxe
Réduction par 2 montant de la taxe carbone tout en atteignant le facteur 4 en 2050
Tout en ne recyclant que 35% du revenu de la taxe perçu
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1 2 6 7 5 3 11 10 9 14 4 13 8 15 12
Part
bud
géta
ire
Cluster de ménages
Evolution des dépenses de capital, d'énergie et de taxescénario taxe seule pour 2010, 2030 et 2050
TaxeCapitalEnergie
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1 2 6 7 5 3 11 10 9 14 4 13 8 15 12
Part
budg
étai
re
Cluster de ménages
Evolution des dépenses de capital, d'énergie et de taxescénario taxe/subventions pour 2010, 2030 et 2050
TaxeCapitalEnergie
43/45
5 – … et permettent de réduire la précarité énergétique
Réduction de la précarité énergétique des ménages sous l’impulsion Taxe/Sub
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
Proportion ménages avec part énergie 10-15%
Proportion ménages avec part énergie >15%
Part budgétaire moyenne
Prop
orti
on m
énag
es
Impact du scénario politique sur la précarité énergétique
2006
2050 Taxe/Sub
2050 Taxe seule
Conclusion : Messages-Clés
44/45
1 – L’enquête menée a permet pour la première fois de croiser variables techniques et comportementales, et ce pour les deux secteurs : résidentiel et transports
2 - Le modèle TIMES-Ménages qui repose sur une segmentation originale a permis de prendre en compte le comportement des ménages de manière différenciée, permettant ainsi de gagner en robustesse et d’éclairer les choix futurs
3 - L’atteinte du facteur 4, avec les hypothèses retenues, passe nécessairement par le recours à l’isolation, à la biomasse et à une électricité décarbonée basée sur les PAC et VE/VHR
4 - La mise en place d’une taxe est un bon moyen de parvenir au facteur 4 mais elle présente des limites et a un effet distorsif sur les ménages : accroissement précarité
5 - La mise en place conjointe de subventions semble un moyen efficace de recycler le montant de la taxe perçue : baisse des dépenses de capital et relâchement de la contrainte énergétique
Conclusion : Perspectives
45/45
• Les mécanismes de décision reposent sur des choix individuels Impossibilité de rendre compte des choix collectifs ou liés à une dynamique collective (rénovation immeubles, lignes de TC, réseaux chaleur)
• L’analyse des arbitrages effectués par les ménages peut être améliorée Nécessité d’analyses sociétales plus poussées sur les modes de vie
• La sobriété énergétique présente un fort potentiel de réduction mais il est difficile de prendre en compte les déterminants de son adoption en terme de coût
• Nécessité de prendre en compte les bouclages macroéconomiques pour mieux saisir l’évolution des demandes de service et évaluer les politiques dans leur globalité : impact emploi, activité, redistributions…
Mais surtout
Mercipour votre attention !