etude de la demande en eau potable - brgm

Etude de la demande en eau potable

Résultat d’une analyse économétrique dans le département de l’Hérault

Rapport réalisé par le BRGM dans le cadre du projet de service public PSP09EAU13

Rapport N° : BRGM/RP-59056-FR

Partenaire et partenaires associés : Conseil Général de l’Hérault et Brgm

Auteurs: N. Neverre, J-D. Rinaudo et M. Montginoul

Date : Octobre 2011



BRGM/RP-59056-FR Octobre 2010



BRGM/RP-59056-FR Octobre 2010

Étude réalisée dans le cadre des projets de Service public du BRGM 2010

N. Neverre, J-D. Rinaudo et M. Montginoul

Vérificateur : Nina Graveline

Approbateur : Marc. Audibert

En l’absence de signature, notamment pour les rapports diffusés en version numérique, l’original signé est disponible aux Archives du BRGM.

Le système de management de la qualité du BRGM est certifié AFAQ ISO 9001:2008.

I

M 003 - AVRIL 05

Mots clés : demande en eau ; économétrie ; Hérault ; tarification En bibliographie, ce rapport sera cité de la façon suivante : Neverre, N, Rinaudo J-D et Montginoul, M. (2010) Etude de la demande en eau potable : résultat d’une analyse économétrique dans le département de l’Hérault en 2006. Rapport BRGM/RP 59056-FR, 85 p., 18 ann., 8 ann.. © BRGM, 2012, ce document ne peut être reproduit en totalité ou en partie sans l’autorisation expresse du BRGM.


BRGM/RP-59056-FR – Rapport final 3

Synthèse

Contexte

Ce rapport présente les résultats de la première phase d’une étude réalisée par le BRGM, en partenariat avec le Conseil Général de l’Hérault, dans le cadre du projet de Water and Territories (WAT). Le projet WAT s’inscrit dans le cadre du programme opérationnel de coopération territoriale INTERREG IV B de l'espace sud-ouest européen (SUDOE). Il est coordonné par le Conseil Général de la Gironde et bénéficie d’un cofinancement européen.

Le présent rapport présente les résultats d’une analyse de la demande en eau potable conduite dans le département de l’Hérault. En s’appuyant sur des données de consommation d’eau et de tarification collectées dans plus de 200 communes et sur diverses bases de données publiques (population, tourisme, urbanisme, météo), nous mettons en évidence les facteurs qui expliquent les différences de consommation observées au sein d’un échantillon de communes. L’analyse s’appuie sur des données de coupe, c'est-à-dire des données recueillies pour une date donnée (2006). Après une phase de nettoyage des données, plusieurs modèles économétriques sont estimés. Les résultats s’avèrent relativement robustes et peu sensibles au type de modèle choisi.

La consommation d’eau potable en 2006

Les principaux résultats obtenus sont les suivants. Rapportée à la population, la

consommation d’eau potable est en moyenne de 74 m3 par habitant, soit 202 litres/jour/personne ou 177 m3 /ménage/an. Il convient de noter que ce chiffre ne correspond pas uniquement à la consommation en eau des ménages mais qu’il inclut les usages commerciaux et institutionnels rapportés au nombre d’habitant. On observe également une grande dispersion autour de cette valeur moyenne, avec un écart de 100 m3 /an/personne entre le 1er et le dernier décile. D’un point de vue géographique, les communes qui présentent les plus hauts niveaux de consommation se trouvent sur le littoral et dans les environs de Béziers, ainsi que sur les plateaux calcaires de l’arrière pays.

Analyse statistique des facteurs déterminant la consommation d’eau

Une analyse statistique est ensuite réalisée pour mettre en évidence les facteurs expliquant les différences de consommation observée. Cette analyse s’appuie sur un échantillon de 137 communes pour lesquelles un jeu de données complet a pu être réuni. Les facteurs considérés sont les suivants : le prix de l’eau pratiqué dans la commune ; le revenu moyen des habitant dans la commune ; le coût de réalisation d’un forage par un particulier ; le climat ; le nombre de résidences secondaires ; la capacité d’hébergement du parc commercial (campings, hôtels) ; les caractéristiques de l’urbanisme (proportion de maisons individuelles et d’habitat collectif, la densité urbaine) ; et l’ancienneté de la population (% de personnes installées depuis plus de


4 BRGM/RP-59056-FR – Rapport final

20 ans dans la zone). Plusieurs formes fonctionnelles sont testées (linéaire, log linéaire, log-log, semi log et mixte). La consommation moyenne prédite est comprise entre 67 et 70 m3 par personne et par an selon la forme fonctionnelle choisie, à comparer avec une valeur réelle de 73 m3.

Quelle que soit la forme fonctionnelle retenue, l’analyse confirme que la demande est inversement corrélée au prix de l’eau pratiquée dans chaque commune. L’élasticité prix estimée est comprise entre -0.18 et -0.26. Une valeur de -0.2 signifie que si deux communes ont strictement les mêmes caractéristiques (revenue des ménages, climat, urbanisme, etc.) mais que leurs prix diffèrent de 10%, alors leur consommation diffèrera de 2%. Par extension du raisonnement, on peut supposer que l’augmentation du prix de l’eau de 10% conduirait à une baisse de 2% de la consommation en eau. Cette valeur de -0.2 est proche de celle estimée à l’échelle nationale sur la base des données IFEN. Elle est en revanche plus faible que les valeurs estimées dans d’autres régions d’Europe du Sud (Italie, au Portugal et en Espagne).

L’analyse confirme également que la consommation en eau est positivement corrélée au revenu. L’élasticité mesurée est comprise entre 0.4 et 0.6, selon la forme fonctionnelle retenue. Comme précédemment, cela signifie que si deux communes ont strictement les mêmes caractéristiques (prix de l’eau, climat, urbanisme, etc.) mais que le revenu moyen de leurs habitants diffère de 10%, leur consommation diffèrera de 4 à 6%. Il s’agit donc d’une variable très déterminante. Des résultats similaires ont été obtenus dans d’autres études françaises mais aussi en Espagne (0.79 à Saragosse, 0.58 à Séville).

Sans surprise, les caractéristiques du climat local impactent fortement la consommation d’eau. Celle-ci est positivement corrélée avec la durée des périodes sèches et avec le nombre de jours chauds. Les communes situées dans les zones les plus sèches et où les périodes chaudes sont les plus longues présentent ainsi un niveau de consommation supérieure à celle situées plus en altitude dans l’arrière pays cévenol.

Concernant l’activité touristique, le modèle statistique ne fait pas apparaître de corrélation entre la consommation d’eau et la capacité d’hébergement touristique (hôtels et camping). En revanche, l’importance du parc de résidences secondaire (exprimé en nombre de résidences secondaires par habitant permanent) est déterminante. Les coefficients des modèles linéaire et LIN LOG indiquent que la consommation communale moyenne croit de 47 à 82 m3 /habitant par an lorsque le nombre de résidences secondaires par habitant augmente de 1 unité.

Le modèle montre aussi que la consommation moyenne communale est positivement corrélée au coût de réalisation d’un forage individuel. Plus le coût d’un forage est faible, plus les ménages auront tendance à s’équiper et plus la consommation d’eau municipale sera faible. Inversement, si la géologie est défavorable et rend coûteuse la construction d’un forage, il y aura très peu de prélèvements directs et la consommation d’eau potable sera plus élevée.



Enfin, le modèle statistique ne permet pas de dégager de conclusions claires en ce qui concerne l’impact du type d’urbanisme sur la consommation en eau potable. Ceci est probablement dû à l’insuffisante qualité des données utilisées.

Conséquences pour la prévision de la demande en eau future

Le modèle statistique estimé est ensuite utilisé pour simuler l’évolution possible de la consommation en eau potable pour différents scénarios démographiques économiques et climatiques. Les paramètres que l’on fait varier sont le prix de l’eau (hausse plus ou moins forte), le climat (durée des périodes de canicule, précipitations), la démographie et le cout de réalisation des forages individuels. Pour 6 scénarios prédictifs contrastés, on montre ainsi que la croissance de la demande en eau sera comprise entre 29 et 56%. Cette augmentation de consommation est estimée à 40% si l’on ne tient compte que de l’évolution de la population.



Sommaire

Introduction ............................................................................................................... 11

1. La consommation domestique d’eau potable dans le bassin versant de l’Hérault : statistiques descriptives .................................................................... 13

2. Facteurs déterminant la consommation domestique d’eau potable : revue de littérature .............................................................................................................. 17

2.1. FACTEURS CLIMATIQUES ............................................................................ 17

2.2. EQUIPEMENTS COLLECTIFS DE LA COMMUNE ......................................... 17

2.3. CARACTERISTIQUES DE L’HABITAT ........................................................... 17

2.4. FACTEURS SOCIO ECONOMIQUES / CARACTERISTIQUES DES MENAGE18

2.5. IMPORTANCE DU TOURISME ....................................................................... 18

2.6. PRIX DE L’EAU ............................................................................................... 19

2.7. RESSOURCES ALTERNATIVES .................................................................... 19

3. Résultats de l’étude économétrique dans l’Hérault ........................................... 21

3.1. VARIABLES EXPLICATIVES ET DONNEES DISPONIBLES .......................... 21

3.2. FORMES FONCTIONNELLES TESTEES ....................................................... 23

3.3. VUE D’ENSEMBLE DES RESULTATS ........................................................... 24

3.4. PRINCIPALES VARIABLES SIGNIFICATIVES ............................................... 25

3.5. LES VARIABLES NON SIGNIFICATIVES ....................................................... 28

4. Implications et recommandations pour le gestionnaire .................................... 29

4.1. ENSEIGNEMENTS POUR LA FORMULATION DE POLITIQUES PUBLIQUES29

4.1.1. La tarification permettrait-elle de gérer la demande en eau potable ? .... 29

4.1.2. La consommation en eau potable sera-t-elle influencée par les caractéristiques des nouveaux arrivants dans l’Hérault ? ....................... 30

4.1.3. L’évolution du climat aura-t-elle un impact sur la demande en eau potable ? ................................................................................................ 31

4.2. UTILISATION DU MODELE EN EXTRAPOLATION TEMPORELLE ............... 31



4.2.1. Impact de chaque facteur pris séparément ............................................. 31

4.2.2. Impact de combinaisons de facteurs ...................................................... 33

4.3. UTILISATION DU MODELE EN EXTRAPOLATION SPATIALE ...................... 34

5. Conclusion ............................................................................................................ 35

Bibliographie ............................................................................................................. 37

Liste des illustrations

Illustration 1 : Consommation moyenne d’eau potable en m3 / habitant / an .............................. 13

Illustration 2 : Dispersion des consommations moyennes dans les différentes communes de la zone Ouest Hérault à gauche, et du bassin versant de l’Hérault à droite (m

3 / habitant / an) ............................................................................................................. 14

Illustration 3 : Dispersion des consommations moyennes communales (m3 / habitant :

an) ................................................................................................................................................ 14

Illustration 4 : Consommation domestique d’eau potable dans les communes de la zone Ouest Hérault (en m

3/habitant/an) ............................................................................................... 15

Illustration 5 : Tableau descriptif des variables retenues pour l’analyse statistique globale. NB : l’intervalle de dispersion indiqué contient 80% des valeurs de l’échantillon .................................................................................................................................. 23

Illustration 6 : Les différentes formes fonctionnelles testées (C : consommation, P : prix marginal, R : revenu, Xi : i autres variables, cst : constante) ...................................................... 23

Illustration 7 : Résultats de l’estimation des différents modèles statistiques ............................... 24

Illustration 8 : Elasticité-prix et élasticité-revenu estimées avec les différents modèles. ............ 26

Illustration 9 : Variation de consommation associée à une variation des facteurs explicatifs ..................................................................................................................................... 27

Illustration 10 : Résultats d’élasticité-prix de quelques études françaises concernant la demande en eau potable des ménages. ..................................................................................... 29

Illustration 11 : Résultats d’élasticité-prix de quelques études européennes.............................. 30

Illustration 12 : Résultats d’élasticité-revenu de quelques études françaises et européennes ................................................................................................................................ 30

Illustration 13 : Variation de consommation provoquée par la variation des variables explicatives .................................................................................................................................. 32

Illustration 14 : Evolution de la consommation à l’horizon 2030 pour différents scénarios ......... 33

Illustration 15 : Les déterminants de la consommation domestique d'eau potable (consommation moyenne annuelle par habitant de la commune) .............................................. 44

Illustration 16 : Liste des variables disponibles pour l’analyse statistique globale ...................... 49



Illustration 17 : Corrélations observées parmi les variables climatiques ..................................... 53

Illustration 18 : Corrélations observées parmi les autres catégories de variables ....................... 53

Liste des annexes

Annexe 1 Revue de littérature : déterminants de la consommation domestique d’eau potable .......................................................................................................................................... 41

Annexe 2 Données disponibles pour l’analyse statistique .......................................................... 45

Annexe 3 Détail des corrélations existant entre les variables explicatives disponibles ............. 51

Annexe 4 Variables explicatives significatives : variabilité et distribution géographique ............ 55

Annexe 4 Bilan des pratiques actuelles de tarification dans le bassin versant de l’Hérault ........................................................................................................................................ 65

Annexe 6 Distribution géographique des erreurs de prédiction du modèle MIXTE .................... 73

Annexe 7 Répartition spatiale de l’augmentation de consommation d’ici 2030, pour le scénario B3 .................................................................................................................................. 77

Annexe 8 Extrapolation des résultats du modèle MIXTE ........................................................... 80



Introduction

Plusieurs études réalisées par le Conseil Général de l’Hérault ont montré que certaines zones du département pourraient connaître des situations de déficit en eau dans les 10 prochaines années. Pour y faire face, le département conduit une politique de l’eau diversifiée, qui repose sur deux piliers : le développement des ressources en eau et la maîtrise de la demande.

La mise en œuvre du second pilier fait émerger de nouveaux besoins de connaissance. Pour maitriser la demande, il faut en effet mieux comprendre quelles en sont les composantes principales. Il faut mieux comprendre ce qui explique les différences observées d’un territoire à l’autre, d’une commune à l’autre. Est-ce le climat, le type d’habitat, le prix de l’eau ou le revenu des ménages ?

Le présent rapport présente les résultats d’une étude statistique qui cherche à répondre à ces questions. Nous nous appuyons pour cela sur une compilation de données de diverses origines qui sont utilisées pour réaliser une modélisation économétrique de la demande en eau. Le principe consiste à estimer un modèle multi varié dans lequel la consommation unitaire moyenne communale (variable expliquée) est exprimée comme une fonction des caractéristiques de la commune (variables explicatives). L’analyse économétrique établit à la fois la forme fonctionnelle de cette relation et la valeur des coefficients. Une fois établie, cette relation statistique peut être utilisée pour simuler l’effet d’un changement de la valeur des variables explicatives (le climat, le prix de l’eau, etc.).

Ce rapport comporte quatre sections principales. La première section présente le résultat d’une analyse de la consommation en eau potable à l’échelle communale. La seconde section présente le résultat d’une revue de la littérature scientifique et technique portant les facteurs déterminant la demande en eau. Cette section met en évidence les informations relatives aux régions de l’Espace Sud-OE afin qu’elles puissent être utilisées par d’autres partenaires du projet WAT. La troisième section présente les résultats du travail de modélisation économétrique. Enfin la quatrième section tente de tirer des enseignements de cette analyse pour la prévision de la demande en eau potable à moyen et long terme.

Afin de faciliter la lecture de ce rapport, ses auteurs ont délibérément renvoyé en annexe la plupart des éléments techniques ainsi que les cartes. Le lecteur intéressé par plus de précision ne manquera pas de s’y référer.

Le travail présenté dans ce rapport a été réalisé par le BRGM dans le cadre du projet de Water and Territories (WAT), qui s’inscrit dans le programme opérationnel de coopération territoriale INTERREG IV B de l'espace sud-ouest européen (SUDOE). Le Cemagref a également contribué à la réalisation de cette étude avec la participation active de Marielle Montginoul, économiste à l’UMR G-EAU.



1. La consommation domestique d’eau potable dans le bassin versant de l’Hérault :

statistiques descriptives

Dans le cadre de cette étude statistique, nous avons utilisé les données de consommation d’eau potable recueillies lors d'une enquête sur le prix de l’eau commanditée par la DIREN (actuelle DREAL) Languedoc Roussillon en 2006. La DIREN avait alors envoyé des questionnaires à tous les gestionnaires des services d’eau potable de la zone Ouest Hérault, qui regroupe environ 310 communes situées dans les bassins versants de l’Orb, de l’Hérault et sur le périmètre de la nappe de l’Astien. Tous les gestionnaires n’avaient pas répondu à cette enquête ce qui explique que les données utilisées par la suite ne couvrent pas l’intégralité de cette zone. La base de données constituée par un prestataire de service pour la DIREN ne correspondant pas aux besoins de la présente étude, les auteurs sont repartis des questionnaires papier reçus par la DIREN pour modifier et enrichir la base de données. La suite de cette étude s’appuie essentiellement sur cette nouvelle version de la base de données.

Dans la suite de ce rapport, la « consommation d’eau » est définie comme : « la somme des volumes facturés par le gestionnaire, auquel on a soustrait les volumes facturés aux usagers industriels, lorsque l’information était disponible ». Ainsi, la donnée de consommation ne comprend pas seulement les consommations domestiques, mais également les consommations collectives (arrosage des espaces verts publics, consommations des écoles etc.) et les consommations commerciales (boulangeries, petits commerces etc.). Les données correspondent à la consommation annuelle de l’année 2005.

Pour comparer la consommation entre les différentes communes, on calcule la consommation annuelle par habitant (en m3) dans chacune des communes. Les données démographiques utilisées pour calculer ce ratio sont celles issues du recensement de 2006 (pas de données pour 2005). Le décalage d’un an entre les données de consommation et les données démographiques peuvent être à l’origine de quelques erreurs non contrôlables.

Moyenne Min Max Ecart type

Zone Ouest Hérault 73,7 28,7 420,2 38

Bassin versant de l’Hérault 73,6 28,7 229,1 32

Illustration 1 : Consommation moyenne d’eau potable en m3 / habitant / an

Rapportée à la population, la consommation d’eau potable est en moyenne de 74 m3 par habitant, soit 202 litres/jour/personne ou 177 m3 /ménage/an. On observe une



grande dispersion autour de cette valeur moyenne, avec un écart de 100 m3 /an/personne entre le 1er et le dernier décile. Par ailleurs, la queue de distribution est très longue : certaines communes consomment trois à cinq fois plus que la moyenne1. La dispersion dans l'échantillon de communes est illustrée par les figures suivantes :

Illustration 2 : Dispersion des consommations moyennes dans les différentes communes de la zone Ouest Hérault à gauche, et du bassin versant de l’Hérault à droite (m

3 / habitant / an)

Illustration 3 : Dispersion des consommations moyennes communales (m3 / habitant : an)

Une représentation cartographique de la consommation montre que la consommation est plus élevée sur le littoral et dans les environs de Béziers d'une part, et les hauts plateaux calcaires de l’arrière-pays d'autre part.

1 Les communes les plus consommatrices d'eau sont d'une part Agde (229 m

3/habitant/an) et Gruissan

(192 m3/habitant/an), des communes très touristiques, et d'autre part Gorniès (206 m

3/habitant/an) et St

Nazaire de Ladarez (420 m3/habitant/an), deux petites communes de moins de 350 habitants pour

lesquelles une erreur de donnée peut expliquer la forte consommation (consommations industrielles probablement prises en compte dans la consommation communale).

010

20

30

40

Perc

ent

0 100 200 300 400vol_hab

010

20

30

40

Perc

ent

50 100 150 200 250vol_hab_sage_herault

Zone Ouest Hérault

(197 communes)

Bassin versant de l’Hérault

(103 communes)

010

20

30

40

Perc

ent

0 100 200 300 400vol_hab

010

20

30

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Perc

ent

50 100 150 200 250vol_hab_sage_herault

Zone Ouest Hérault

(197 communes)


(103 communes)

0

100 200 300 400



Illustration 4 : Consommation domestique d’eau potable dans les communes de la zone Ouest Hérault (en m

3/habitant/an)



2. Facteurs déterminant la consommation domestique d’eau potable : revue de littérature

Avant de développer un modèle statistique permettant d’interpréter les différences de consommations dans l’Hérault, nous avons procédé à une revue de la littérature scientifique sur ce sujet. Nous avons ainsi passé en revue les études existantes afin d’identifier les groupes de facteurs susceptibles de déterminer la consommation d'eau. L’annexe 1 récapitule les facteurs explicatifs identifiés par la littérature et leur impact attendu. Les principaux facteurs qui ont été identifiés comme déterminant la consommation de l’eau potable sont (i) les facteurs climatiques, (ii) le niveau d’équipement des communes, (iii) les caractéristiques de l’habitat, (iv) les caractéristiques socio-économiques de la population, (v) l’importance des activités touristiques et (vi) le prix de l’eau potable.

2.1. FACTEURS CLIMATIQUES

De nombreuses études montrent que les variables climatiques influencent la consommation d'eau des ménages. D'une part, il existe un impact de la pluviométrie (Ruijs 2008) : plus il pleut, plus la consommation d’eau potable est faible. Ceci est notamment lié aux usages extérieurs (arrosage des jardins, taux d’équipement en piscines). Les consommateurs pouvant être plus sensibles au fait qu’il pleuve plutôt qu’à la quantité de pluie tombée, plusieurs études font état d’une corrélation de la consommation avec le nombre de jours pluvieux plutôt qu’avec la pluviométrie exprimée en millimètres (Martinez Espiñeira 2002 et Schleich et al. 2008). D'autre part, une température élevée incite les gens à prendre plus de douches, laver leur linge plus fréquemment, arroser plus leur jardin, utiliser les piscines etc. et fait donc augmenter la consommation d'eau (Ruijs 2008).

2.2. EQUIPEMENTS COLLECTIFS DE LA COMMUNE

Les espaces verts publics, les effectifs des collèges et lycées et des établissements de soins, etc. ont un effet positif sur la consommation communale. Toutefois, ces facteurs peuvent être pris en compte dans un facteur global "taille de la commune". En effet, selon la taille de la commune, les équipements publics et les commerces seront plus ou moins développés, et les consommations collectives seront plus ou moins importantes. L’étude de Morvan et Grosmesnil (2002) met en évidence une corrélation positive entre la consommation moyenne par habitant et la taille de la commune (exprimée en nombre d’habitants).

2.3. CARACTERISTIQUES DE L’HABITAT

La consommation d'eau diffère selon les caractéristiques de l'habitat. La présence d’un jardin fait ainsi augmenter la consommation d’eau du logement via des usages extérieur : arrosage des pelouses, possibilité de laver sa voiture, d’avoir une piscine



etc.). Les piscines étant des installations fortement consommatrices d'eau (30 à 50 m3 par an), on pourrait prendre en compte la présence de piscines comme facteur explicatif à part entière. Mais cette variable peut être englobée dans un facteur plus large, la "présence de jardins", dont l’impact positif sur la consommation a été montré par les études de Renwick (1998) et Barkatullah (2002).

Les logements en habitat collectif n'ayant pas de consommation d'eau extérieure, une part importante de logements collectifs dans la commune devrait avoir un effet négatif sur la consommation. Toutefois, les logements en habitat collectif ne disposant pas toujours de compteurs divisionnaires, les consommateurs ne sont pas forcément incités à surveiller leur consommation. Le facteur "taux de compteurs individuels dans les logements collectifs" a ainsi un impact négatif sur la consommation communale (Guellec 1995, Cambon-Grau 2000).

De la même façon le taux de propriétaires aura un effet négatif : les propriétaires recevant directement leur facture d'eau, ils seront plus attentifs à leur consommation que les locataires qui payent l'eau à travers les charges. Cet effet est décrit par Morvan et Grosmesnil (2002).

Enfin, les ménages habitant des logements récents consomment moins que ceux qui occupent des logements anciens, car le risque de fuites après compteur est moindre. Ils peuvent aussi être équipés d'appareils ménagers plus récents et plus économes en eau. Deux études françaises ont montré que le taux de logements récents a un impact négatif sur la consommation communale (Le Coz 1998, Nauges et Reynaud 2001).

2.4. FACTEURS SOCIO ECONOMIQUES / CARACTERISTIQUES DES MENAGE

La consommation d’eau potable est souvent positivement corrélée au revenu, les ménages les plus riches étant peu sensibles au prix de l’eau puisque la facture ne représente qu’une faible part de leurs revenus. Le phénomène peut s’observer à l’échelle individuelle mais aussi à l’échelle communale. Plusieurs études statistiques ont ainsi montré que, plus le revenu moyen de la commune est élevé, plus la consommation d’eau est importante (Schleich et al. 2008, Arbués et al. 2004 etc.).

Le nombre de personnes par ménage affecte également la consommation, car des ménages rassemblant plusieurs personnes réalisent des économies d’échelle. Ainsi, pour un même nombre d’habitants, une commune composée de familles nombreuses consommera moins d’eau qu’une commune où beaucoup de ménages sont composés de personnes seules (Arbués et al. 2000 et 2004, Frondel et Messner 2008).

2.5. IMPORTANCE DU TOURISME

Etant donné que nous considérons ici la consommation moyenne par habitant, en incluant les usages collectifs, commerciaux et institutionnels, cette consommation sera d’autant plus importante que la commune est le siège d’activités touristiques (restaurants, hôtels, résidences) dont leurs occupants ne sont pas comptabilisés dans



la population communale. L'étude de Martínez Espiñeira (2002) montre que la variable pourcentage de résidences principales a un effet positif significatif sur la consommation d'eau. En ce qui concerne les autres formes d’occupation temporaire, le nombre de chambres d’hôtel et le nombre d’emplacements de camping peuvent aussi influencer la consommation communale à la hausse.

2.6. PRIX DE L’EAU

Selon la théorie économique les consommateurs sont sensibles au prix marginal du bien consommé, comme le montre l’étude de Bell et Griffin (2008). En pratique, la difficulté de lecture de la facture d’eau peut amener le consommateur à raisonner plutôt en termes de prix moyen (Schleich et al. 2008, Nauges et Reynaud 2001).

Un certain nombre d’autres variables ont un effet significatif sur la demande en eau : structure de la tarification, fréquence de la facturation, informations disponibles sur la facture (Gaudin 2006, Frondel et Messner 2008) et campagnes de sensibilisation des consommateurs (Renwick et al. 1998).

2.7. RESSOURCES ALTERNATIVES

Dans certains contextes, les ménages peuvent accéder à des ressources en eau alternatives, comme la récupération d’eau de pluie ou des puits d’eau souterraine. Ces ménages peuvent alors substituer de l’eau brute à de l’eau potable pour une partie de leurs usages, ce qui conduit à une baisse de leur consommation en eau potable. La consommation d’eau potable moyenne par habitant est donc susceptible d’être plus faible dans les communes où de nombreux ménages ont accès à des ressources de substitution. Cet effet a d’ailleurs été montré dans une étude en Allemagne (Schleich et al. 2008).



3. Résultats de l’étude économétrique dans l’Hérault

L’analyse statistique présentée ci-dessous a été réalisée à l’échelle de la zone Ouest Hérault afin de maximiser la taille de l’échantillon de communes. Bien qu’étant partis d’un échantillon initial de 300 communes, il ne reste que 137 communes pour lesquelles l’information est complète et considérée comme fiable après compilation et nettoyage des données.

3.1. VARIABLES EXPLICATIVES ET DONNEES DISPONIBLES

Nous avons testé l’effet sur la consommation d’eau potable de très nombreuses variables, dont une liste détaillée est fournie en annexe 2. Après vérification des corrélations entre variables explicatives (voir annexe 3), nous avons testé l’impact de chacune de nombreuses combinaisons de ces variables sur la consommation en eau potable. A l’issue de ce travail d’exploration, les variables suivantes ont finalement été retenues (voir illustration 5) :

- le prix marginal de l’eau, défini comme le supplément de facture payé par l’usager qui consomme un m3 de plus au-delà du 120ème mètre cube d’eau potable ; cette variable est supposée avoir un effet négatif sur la consommation ; les données utilisées pour renseigner cette variable proviennent de l’enquête DIREN réalisée en 2006 dont la saisie a été reprise dans le cadre de cette étude ; le prix observé dans notre échantillon varie de 0.8 à 2.46 €/m3 ;

- le revenu fiscal moyen des habitants de la commune, qui est supposé avoir un impact positif sur la consommation moyenne par habitant ; cette information provient du Ministère des Finances ; le revenu des communes de l’échantillon varie de 6000 à 9400 €/habitant ;

- le nombre de jours où la moyenne journalière des températures est supérieure à 28 degrés, de juin à août inclus ; cette information a été compilée à l’échelle communale en utilisant la base de données SAFRAN de Météo France (grille de 8 kilomètres de coté) ; cette variable prend des valeurs comprises entre 0 et 3 jours ;

- la pluviométrie totale de juin à aout ; deux variables ont été définies à partir des données issues de la base SAFRAN de Météo France ; la première est la pluviométrie cumulée de juin à août (valeurs comprises entre 43 et 83 mm) ; la seconde est le nombre maximum de jours consécutifs sans pluie sur la période de trois mois (de 21 à 40 jours selon les communes) ;

- le coût moyen de construction d’un forage, estimé sur la base d’avis d’experts du BRGM, en tenant compte de la géologie, de la profondeur à laquelle l’eau souterraine est accessible, de la probabilité d’échec ; ce coût est estimé en reprenant la méthode développée par Montginoul et al. (2005) dans le cadre d’activités de recherche antérieures au projet WAT ; selon les communes, le coût du forage varie de 1500 € à 10000 € par ouvrage ;



- le nombre de résidences secondaires par habitant permanent ; cette variable a été renseignée en utilisant les données du recensement de la population de 2006 ; les valeurs observées dans notre échantillon varient de 0.025 à 0.556 résidence secondaire par habitant permanent ;

- la capacité d’accueil des campings et hôtels (emplacements et chambres), exprimés nombre total de chambres et emplacements par habitant. Ces données proviennent de l’lNSEE ; les valeurs observées dans notre échantillon varient de 0 à 0.12 chambres et emplacements par habitant ;

- le taux de logements individuels par commune ; ce taux est calculé en utilisant les données du recensement de la population de 2006 ; il varie de 75 à 98% dans notre zone d’étude ;

- la part des habitants ayant emménagé dans leur logement depuis plus de 20 ans ; cette variable doit représenter l’ancienneté (ou le caractère autochtone / allochtone de la population) ;

- trois indicateurs caractérisant l’occupation du sol pour chaque commune : la surface dédiée aux activités commerciales et industrielles (en m² par habitant), supposée représenter l’intensité de ces activités ; l’importance du bâti continu exprimée en % de la surface urbaine totale (en %) et l’importance du bâti discontinu (en % de la surface urbaine totale) ; ces indicateurs ont été calculés en utilisant les données de SIG LR.

L’annexe 4 présente la répartition géographique des variables explicatives significatives. On remarque que les facteurs climatiques, le taux de résidences secondaires, le taux de logement individuel et le revenu contribuent à faire de la zone littorale et des environs de Béziers une zone fortement consommatrice d'eau. De la même façon, on retrouve dans l'arrière-pays Cévenol des conditions de revenu, de présence de résidences secondaires et de coût de forage privé telles qu'il n'est pas surprenant d'y observer de fort niveaux de consommation.

Variable Description Source Dispersion

PRIX Prix marginal 120 m3 (€) Enquêtes DIREN [ 0.8 ; 2.46 ]

REVENU Revenu moyen par habitant (€) Ministère du

Budget [ 6065 ; 9379 ]

COUT_FORAG Cout moyen de réalisation d’un forage prive (€)

Travaux BRGM - Cemagref

[ 1562 ; 10086 ]

TEMP_28° Nombre de jours de température supérieure à 28°C de juin à août

Météo France, base SAFRAN

[ 0 ; 3 ]

PLUIE Pluviométrie totale de juin à août (mm) Météo France, base SAFRAN

[ 43.77 ; 82.67 ]

JOURS-SECS Nombre maximum de jours secs consécutifs (pluviométrie < 1mm) de juin à août

Météo France, base SAFRAN

[ 21 ; 40 ]

RES_SECOND Nombre de résidences secondaires par habitant permanent

INSEE, recensement

2006 [ 0.025 ; 0.556 ]



Variable Description Source Dispersion

CAMP_HOTEL Nombre d’emplacements de camping et de chambres d’hôtel par habitant permanent

INSEE [ 0 ; 0.123 ]

%_INDIVIDUEL Taux de logements de type individuel INSEE,

recensement 2006

[ 0.75 ; 0.98 ]

POP_LOCALE

Part des habitants des résidences principales ayant emménagé depuis plus de 20 ans

INSEE, recensement

2006 [ 0.224 ; 0.388 ]

COMM_INDUS Surfaces dédiées aux activités commerciales et industrielles (m²/habitant)

SIG LR [ 0 ; 96.95 ]

BATI_CONTINU Part que représente le bâti continu dans la surface urbaine totale

SIG LR [ 0 ; 0.17 ]

BATI_DISCONT Part que représente le bâti discontinu dans la surface urbaine totale

SIG LR [ 0.5 ; 1 ]

Illustration 5 : Tableau descriptif des variables retenues pour l’analyse statistique globale. NB : l’intervalle de dispersion indiqué contient 80% des valeurs de l’échantillon

3.2. FORMES FONCTIONNELLES TESTEES

L’analyse statistique permet de tester le lien existant entre ces variables explicatives et la consommation domestique d’eau potable. On peut examiner différentes formes fonctionnelles, c'est-à-dire différentes relations mathématiques susceptibles de lier les variables. L’illustration suivante présente les 5 modèles considérés, chaque modèle correspondant à une forme fonctionnelle différente.

Modèle Forme fonctionnelle

LIN C = a.P + b.R + Σ(ci.Xi) + cst

LIN LOG C = a.logP + b.logR + Σ(ci.logXi) + cst

SEMI LOG logC = a.P + b.R + Σ(ci.Xi) + cst

LOG LOG logC = a.logP + b.logR + Σ(ci.logXi) + cst

MIXTE logC = a.logP + b.logR + Σ(ci.Xi) + cst

Illustration 6 : Les différentes formes fonctionnelles testées (C : consommation, P : prix marginal, R : revenu, Xi : i autres variables, cst : constante)

L’analyse statistique permet d’estimer les coefficients a, b, c. Les résultats sont présentés dans la section suivante.



3.3. VUE D’ENSEMBLE DES RESULTATS

Le tableau ci-dessous présente les principaux résultats de l’analyse statistique globale, menée sur 137 observations. Les modèles présentés ci-dessous correspondent aux meilleurs modèles réduits, estimés avec les variables significatives uniquement. Dans chaque cellule du tableau, on peut lire la valeur des coefficients estimés ainsi que leur significativité statistique. Celle-ci est décrite comme suit : la mention *** indique une variable significative au seuil de 1%, ** au seuil de 5%, et * au seuil de 10%.

LINEAIRE LIN LOG MIXTE SEMI LOG LOG LOG

PRIX ***

-10.455 ***

-15.68227 ***

-.177709 ***

-.1107244 ***

-.1910943

REVENU

*** .0055806

*** 53.35888

*** .4181401

*** .0000516

*** .4444614

COUT_FORAG **

.0014192

*** .0000219

*** .0000228

** .085867

TEMP_28° ***

10.04894 ***

14.96539 ***

.1232821 ***

.1235188 ***

.1873736

JOURS_SECS ***

.7403828 ***

26.22977 ***

.0092458 ***

.0090305 ***

.3000596

RES_SECOND ***

47.59572 ***

82.20156 ***

.4047284 ***

.4069635 ***

.7033122

COMM_INDUS **

.0227212

%_INDIVIDUEL ***

-43.14637 ***

-71.37662 ***

-.4503625 ***

-.4700227 ***

-.7407639

constante **

37.80578 ***

-463.5185 .3975604

*** 3.861296

-1.192988

Consommation moyenne prédite

69.91 69.91 68.00 67.98 67.05

R² ajusté 0.5337 0.5266 0.4521 0.4365 0.4475

Test de Fischer 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000

Test de Link (spécification)

0.022 0.000 0.280 0.326 0.040

Test de White (hétéroscedasticité)

0.0003 0.000 0.6825 0.7137 0.6901

Illustration 7 : Résultats de l’estimation des différents modèles statistiques

Plusieurs indicateurs permettent de juger de la qualité d’ajustement des modèles statistiques :



- R² ajusté : il traduit le pouvoir explicatif du modèle. Il est compris entre 0 et 1. Plus sa valeur est élevée, mieux le modèle parvient à rendre compte de la variance de la variable à expliquer. Par exemple, le modèle « SEMI LOG » explique 43,6% de la variance de la consommation domestique d’eau potable.

- Test de Fisher : ce test indique si la liaison globale entre la variable à expliquer et l’ensemble des variables explicatives est significative. Plus la probabilité est faible, meilleure est la significativité globale du modèle. Ici, tous les modèles testés sont globalement significatifs.

- Test de Link : la spécification du modèle est mauvaise si une variable pertinente significative a été oubliée, ou si une variable non pertinente a été incluse. Si la probabilité du test de Link est supérieure à 10% on considère que le modèle est bien spécifié.

- Test de White : si le modèle est bien ajusté, la variance des erreurs de prédiction ne dépend pas de la valeur des prédictions ou des données (il y a homoscédasticité). Si la probabilité du test de White est supérieure à 10%, on considère que le modèle est bien ajusté.

Au vu des résultats de ces différents indicateurs, le meilleur modèle parmi ceux testés est le modèle « MIXTE ». Le modèle « SEMI LOG » vérifie également les tests de spécification et d’ajustement, même si son pouvoir explicatif est légèrement inférieur.

3.4. PRINCIPALES VARIABLES SIGNIFICATIVES

Quelle que soit la forme fonctionnelle retenue, l’analyse confirme que la demande est inversement corrélée au prix de l’eau pratiquée dans chaque commune. L’élasticité prix estimée est comprise entre -0.18 et -0.192. Une valeur de -0.2 signifie que si deux communes ont strictement les mêmes caractéristiques (revenu des ménages, climat, urbanisme, etc.) mais que leurs prix diffèrent de 10%, alors leur consommation diffèrera de 2%. Par extension du raisonnement, on peut supposer que l’augmentation du prix de l’eau de 10% conduirait à une baisse de 2% de la consommation en eau.

L’analyse confirme également que la consommation en eau est positivement corrélée au revenu. L’élasticité mesurée est voisine de 0.4, pour les deux formes fonctionnelles retenues. Comme précédemment, cela signifie que si deux communes ont strictement les mêmes caractéristiques (prix de l’eau, climat, urbanisme, etc.) mais que le revenu

2 Il faut noter que l’élasticité estimée par le modèle MIXTE, du fait de la forme fonctionnelle choisie, est

supposée constante quels que soient les niveaux de prix et de consommation. Par contre, en ce qui concerne le modèle SEMI LOG, la forme fonctionnelle implique une élasticité non constante, dépendant du niveau de prix (plus le prix est élevé, plus l’élasticité sera importante). La valeur de 0,19 présentée ici correspond à la valeur d’élasticité calculée pour le niveau de prix moyen observé dans l’échantillon.



moyen de leurs habitants diffère de 10%, leur consommation diffèrera de 4%. Il s’agit donc d’une variable très déterminante.

Modèle Elasticité prix Elasticité revenu

SEMI LOG -0.191 0.398

MIXTE -0.178 0.418

Illustration 8 : Elasticité-prix et élasticité-revenu estimées avec les différents modèles.

Sans surprise, les caractéristiques du climat local impactent fortement la consommation d’eau. Celle-ci est positivement corrélée avec la durée des périodes très chaudes et avec le nombre de jours secs. Les communes situées dans les zones les plus sèches et où les périodes chaudes sont les plus longues présentent ainsi un niveau de consommation supérieure à celle situées plus en altitude dans l’arrière pays cévenol.

Concernant l’activité touristique, le modèle statistique ne fait pas apparaître de corrélation entre la consommation d’eau et la capacité d’hébergement touristique (hôtels et camping). En revanche, l’importance du parc de résidences secondaire (exprimé en nombre de résidences secondaires par habitant permanent) est déterminante. Les coefficients des modèles LIN et LIN LOG indiquent que la consommation communale moyenne croit de 47 à 82 m3 /habitant par an lorsque le nombre de résidence secondaire par habitant augmente de 1 unité.

Le modèle montre aussi que la consommation moyenne communale est positivement corrélée au coût de réalisation d’un forage individuel. Plus le coût d’un forage est faible, plus les ménages auront tendance à s’équiper et plus la consommation d’eau municipale sera faible. Inversement, si la géologie est défavorable et rend coûteuse la construction d’un forage, il y aura très peu de prélèvements directs et la consommation d’eau potable sera plus élevée.

Parmi les variables explicatives significatives identifiées, l’une ne présente pas le signe attendu. En effet, la variable « taux de logements de type individuel » est significative mais présente un coefficient négatif. Or, on s’attendait à ce qu’une commune comportant beaucoup de logements individuels consomme plus qu’une commune comportant beaucoup de logements collectifs (cf. annexe 1 et paragraphe 2), car les logements de type individuel ont la possibilité de consommer de l’eau via les usages « en extérieur ». Plusieurs éléments peuvent expliquer ce résultat inattendu :

- le taux de résidences individuelles est corrélé négativement avec la taille de la commune (population), or, la consommation moyenne par habitant augmente avec la taille de la commune (Morvan et Gromesnil 2002), via les consommations des équipements collectifs (lycées, hopitaux etc.) ;

- le taux de résidences individuelles est corrélé positivement avec le taux de propriétaires (cf. annexe 3), qui influence négativement la consommation (Morvan et Gromesnil 2002) ;



- les résidences individuelles disposent toutes d’un compteur d’eau individuel, tandis qu’une part importante de l’habitat collectif n’a pas de compteur individuel. Or, la présence d’un compteur individuel influence négativement la consommation (Cambon-Grau 2000) ;

- toutes les résidences individuelles ne disposent pas forcément d’un jardin et ne consomment donc pas obligatoirement de l’eau en extérieur ;

- le nombre de personnes par ménage est peut être plus élevé dans les résidences individuelles qu’en habitat collectif, ce qui leur permettrait de réaliser des économies d’échelle.

Le tableau ci-dessous exploite la valeur des coefficients estimés par l’analyse statistique. On quantifie la variation de consommation associée à une variation de chaque facteur explicatif significatif, pour les deux meilleurs modèles. Pour chaque facteur, on suppose le passage d’une valeur a à une valeur b, tous les autres facteurs étant maintenus constants (et égaux à leur valeur moyenne dans l’échantillon).

Facteur explicatif

Modification de la valeur du facteur

Impact sur la consommation (m

3/habitant/an)

Modèle MIXTE Modèle SEMI LOG

PRIX De 1,5 à 2,5 €/m3 -5,85 -7,11

REVENU

De 6000 à 9000 €/habitant/an

10,94 10,15

COUT_FORAG De 1000 à 10000 € 13,14 13,77

TEMP_28° De 1 à 2

jours 9,43 9,51

JOURS_SECS De 25 à 35

jours consécutifs 5,96 5,86

RES_SECOND De 0,1 à 0,4

résidences/habitant 8,09 8,18

%_INDIVIDUEL De 0,75 à 0,90 -4,52 -4,75

Illustration 9 : Variation de consommation associée à une variation des facteurs explicatifs

On constate que les deux modèles proposent des résultats tout à fait comparables en termes de quantification de la relation liant la consommation à chaque facteur explicatif.



3.5. LES VARIABLES NON SIGNIFICATIVES

Contrairement aux idées reçues, un certain nombre des variables testées ne sont pas significatives. C’est le cas de la variable traduisant l’importance du tourisme (nombre de chambres d’hôtel et de places de camping), des indicateurs de densité urbaine, et de la part des ménages ayant emménagé dans leur logement depuis plus de 20 ans.

Le fait que le nombre d'emplacements de camping n’ait pas d’effet significatif sur la consommation d’eau communale est représentatif du fait que la plupart des campings, situés le long des côtes, ont mis en place des puits privés pour alimenter leurs équipements (prélèvement dans la nappe de l'Astien). Leurs consommations ne sont donc pas comptabilisées dans la consommation totale communale, qui ne prend en compte que les volumes distribués via le réseau communal d’adduction d'eau potable.



4. Implications et recommandations pour le gestionnaire

4.1. ENSEIGNEMENTS POUR LA FORMULATION DE POLITIQUES PUBLIQUES

Les résultats de cette analyse statistique permettent de répondre à quelques questions relatives à l’efficacité des politiques publiques à mettre en œuvre pour gérer la demande.

4.1.1. La tarification permettrait-elle de gérer la demande en eau potable ?

L’analyse des tarifications actuellement pratiquées dans la zone Ouest Hérault, présentée dans l’annexe 5, montre que les structures tarifaires et les niveaux de prix sont encore peu incitatifs ; des politiques tarifaires volontaristes seraient donc envisageables. Le meilleur modèle statistique indique que l’élasticité prix dans la zone Ouest Hérault est de -0,178. Cela signifie que si l’on doublait le prix de l’eau, la demande en eau devrait baisser de 18% environ. Ce chiffre est légèrement inférieur aux valeurs proposées dans la littérature (études menées en France), comme le montre l’illustration suivante.

Auteurs Zone d’étude Elasticité-prix

Nauges et Thomas (2000) France -0,22

Nauges et Thomas (2003) France -0,26

Garcia et Reynaud (2004) France (Bordelais) -0,25

Garcia-Valinas et al. (2009) France -0,24

Illustration 10 : Résultats d’élasticité-prix de quelques études françaises concernant la demande en eau potable des ménages.

Ce résultat peut s’expliquer par la nature de la donnée de consommation disponible pour notre étude statistique. En effet, notre variable de consommation ne prend pas seulement en compte les consommations domestiques, mais également les consommations collectives de la commune, et les consommations commerciales qui sont moins sensibles au prix que les ménages. Ainsi, l'impact du prix sur le comportement des ménages (influençant uniquement les consommations domestiques) est atténué par l'absence d'impact sur les consommations collectives et commerciales.

Quand on compare ces résultats français à ceux d'autres pays d’Europe du Sud, on constate que les ordres de grandeur sont comparables, même si certaines études font état d’élasticités-prix plus élevées en Espagne, au Portugal et en Italie qu'en France



(Cf. tableau ci-dessous). A noter que le contexte de ces études est différent: prix marginal de 0,63 €/m3 pour Martins et Fortunato au Portugal, 0,72 €/m3 pour Mazzanti et Montini, 0,4 €/m3 pour Martinez Espineira, et prix moyen de 1,13 €/m3 pour Garcia et Valinas.

Auteurs Zone d’étude Elasticité-prix

Martinez Espineira 2002 Espagne (Alameda) -0,12 à -0,17

Martinez Espineira 2003 Espagne -0,37 à -0,67

Martinez Espineira et Nauges 2004

Espagne (Séville) -0,1

Garcia Valinas 2005 Espagne (Séville) -0,49

Mazzanti et Montini 2006 Italie -0,99 à -1,33

Martins et Fortunato 2007 Portugal -0,56

Musolesi et Nosveli 2007 Italie -0,27

Illustration 11 : Résultats d’élasticité-prix de quelques études européennes

La mise en place d’une tarification incitative (par exemple avec des tarifs par paliers croissants) devrait donc permettre de réduire la demande. Mais comme l'élasticité-prix reste relativement peu élevée, une politique de tarification incitative ne suffira pas à elle seule à résorber le déficit en eau attendu d’ici 2020. Une simulation réalisée dans le cadre d’un autre projet de recherche a ainsi montré qu’une augmentation de 1 €/m3 du prix de l’eau dans la zone Ouest Hérault ne permettrait de réduire la demande que de 3 millions de m3, soit 10% du déficit attendu à l’horizon 2030 (Neverre et al., à paraître).

4.1.2. La consommation en eau potable sera-t-elle influencée par les caractéristiques des nouveaux arrivants dans l’Hérault ?

L'étude montre que le niveau de revenu a un impact très important sur la consommation. D'autres études en France et en Europe montrent des valeurs d'élasticité-revenu aussi importantes que la valeur de 0,42 obtenue dans la zone Ouest Hérault :

Auteurs Zone d’étude Elasticité-revenu

Nauges et Thomas 2003 France 0,51

Garcia Valinas 2005 Espagne (Séville) 0,58

Arbues et Villanua 2006 Espagne (Saragosse) 0,79

Mazzanti et Montini 2006 Italie 0,40 à 0,71

Illustration 12 : Résultats d’élasticité-revenu de quelques études françaises et européennes



Conséquence directe de cette élasticité-revenu, il faut s’attendre à ce que la croissance démographique qui aura lieu dans les communes les plus riches du département génère une augmentation des besoins en eau bien plus forte que celle qui aura lieu dans les communes les plus pauvres.

4.1.3. L’évolution du climat aura-t-elle un impact sur la demande en eau potable ?

L’analyse statistique montre que le climat a un poids très important dans la détermination de la consommation. La zone Littorale ainsi que Béziers et sa périphérie sont soumis à un climat plus chaud et plus sec que le reste de la zone (Cf. annexe 4). Toutes choses égales par ailleurs, la consommation y est donc plus élevée.

Le climat est un facteur clé dans la prévision des besoins en eau futurs, surtout que l'on s'attend à observer des températures plus élevées et des épisodes de sécheresse plus récurrents dans les années à venir. La zone littorale et les environs de Béziers risquent de connaitre des consommations encore plus élevées ; de plus, l'effet du climat sera amplifié par le fait que c'est également une zone soumise à un plus fort développement.

4.2. UTILISATION DU MODELE EN EXTRAPOLATION TEMPORELLE

Nous avons ensuite utilisé le modèle statistique pour simuler l’évolution de la demande en eau potable pour différentes hypothèses de changement de prix, climat, etc. Nous avons commencé par vérifier la qualité de prédiction du modèle. La moyenne des valeurs de consommation observées (pour l'échantillon de 137 communes) est de 69,92 m3/habitant/an. La moyenne des valeurs de consommation prédites est de 68,06 m3/habitant/an (pour le même échantillon de communes), soit -2,66 % par rapport aux valeurs observées ; l'annexe 6 présente la répartition spatiale des erreurs de prédiction dans la zone Ouest Hérault. Avec 2,66 % d'erreur en moyenne, on considère que la prédiction est correcte.

4.2.1. Impact de chaque facteur pris séparément

On procède alors à la simulation de l’évolution de la consommation domestique d’eau potable d'ici 2030, en fonction des paramètres suivants :

- Coût de réalisation d’un forage privé : on réalise deux hypothèses ; la première suppose une diminution du coût de réalisation des forages de 20% environ (Hypothèse For -20%), cette hypothèse supposant que la concurrence augmente entre les foreurs et que ceux-ci respectent de moins en moins les règles de l’art afin de baisser les tarifs ; la seconde hypothèse suppose au contraire que le coût des forages augmente, suite à un effort d’assainissement du marché du forage par l’Etat qui conduit à une baisse du nombre d’opérateurs, à l’amélioration de la qualité des ouvrage donc à une hausse de leur coût (Hypothèse For +20%).



- Prix marginal 120 m3 : la première hypothèse consiste à supposer une augmentation très faible du prix marginal de 20% (hypothèse Prix +20%) ; cette hypothèse serait associée à une politique minimaliste en matière d’investissement (notamment en termes de renouvellement des réseaux) ainsi qu’au maintien d’une part fixe relativement élevée dans la facture d’eau. La seconde hypothèse suppose une augmentation de 50% du prix de l’eau (hypothèse notée Prix +50%), reflétant un niveau d’investissement élevé et une politique volontaire en matière de tarification incitative (mise en place de tarification par palier croissants ou saisonnières).

- Nombre maximum de jours secs consécutifs : deux hypothèses climatiques sont réalisées; la première supposant que le nombre de jours secs augmente d’une unité (Sec +1), la seconde qu’il augmente de 5 jours (Sec +5).

- Nombre de résidences secondaires par habitant : la première hypothèse suppose que la construction de résidences secondaires se poursuit avec un taux de croissance égal à la moitié de ce que l’on a observé ces dernières années (RS 0,5). La seconde hypothèse suppose que ce taux de croissance augmente de 50% (RS 1.5).

La variation de la demande en eau associée à chacune de ces hypothèses est estimée en utilisant le modèle statistique (tableau ci-dessous). La colonne « 0 » représente la situation de référence (aucun changement).

SCENARIO

0 For

-20 % For

+20% Prix

+20% Prix

+50% Sec +1

Sec +5

RS 0.5

RS 1.5

Consommation moyenne m

3/habitant

68.0 66.5 69.7 65.9 63.3 68.7 71.3 67.4 70.6

Variation de la consommation individuelle moyenne

m3 /habitant

- -1.53 + 1.61 -2.15 -4.72 + 0.65 + 3.24 -0.62 + 2.54


%

- -2.25 + 2.37 -3.16 -6.93 + 0.95 + 4.76 -0.92 + 3.74

Illustration 13 : Variation de consommation provoquée par la variation des variables explicatives

Les résultats permettent de visualiser l’impact relatif de chaque facteur. Par exemple, une augmentation de prix de 20% permet de réduire la consommation individuelle moyenne de 3,16%, tandis qu'un allongement de 5 jours de la durée maximale d'une période sèche fait augmenter cette consommation de 4,75%.

Si une diminution du coût de forage de 20% permet de réduire la consommation individuelle moyenne de 2,25%, il faut toutefois noter que cette diminution de consommation est artificielle. Lorsque le coût diminue, plus de ménages font un forage privé. Un certain volume n'est alors plus prélevé dans le réseau d'eau potable, mais il est toujours prélevé dans la nappe via le forage privé. Le volume prélevé peut même



être plus important qu'avant, puisque le ménage ne paye plus l'eau qu'il consomme. Ainsi, on observe une diminution de consommation au niveau du réseau d'eau potable, tandis que la pression sur la ressource n'a pas changé, voire a augmenté. On ne maîtrise plus les quantités consommées.

4.2.2. Impact de combinaisons de facteurs

Afin d'évaluer l'impact sur la consommation quand ces différents facteurs sont combinés, et de prendre en compte également la croissance démographique attendue d'ici l'horizon 2030, plusieurs scénarios sont simulés :

- Le scénario A consiste en une politique de "laisser faire" : augmentation du prix de 10%, augmentation du taux de croissance des résidences secondaires de 50%, et diminution du coût du forage privé de 20%.

- Le scénario B consiste en une politique de maîtrise de la consommation : augmentation du prix de 50%, diminution du taux de croissance des résidences secondaires de 50%, et augmentation du coût de forage de 20%.

Pour chaque scénario, on considère différentes hypothèses d’évolution climatique. Le cas 1 correspond aux conditions climatiques actuelles, le cas 2 à une augmentation de la durée maximale d'une période sèche de 2 jours, et le cas 3 à la même augmentation de la durée de période sèche, associée à une augmentation du nombre de jours de température moyenne supérieure à 28°C de 1 jour.

Le cas 0 correspond à une situation où aucun des paramètres ne changeraient, seule la croissance démographique est prise en compte (projection des taux de croissance de population de ces dernières années).

SCENARIO

0 A1 A2 A3 B1 B2 B3

Consommation moyenne m

3/habitant

68.0 67.8 69.1 78.1 64.2 65.4 74.0


m3 /habitant

- -0.24 +1.02 +10.09 -3.84 -2.64 +5.95


% - -0.36 +1.50 +14.82 -5.64 -3.87 +8.74

Variation de consommation totale pour 2030, avec croissance démographique

% +40.0 +29.1 +31.5 +48.8 +35.1 +37.6 +55.6

Illustration 14 : Evolution de la consommation à l’horizon 2030 pour différents scénarios

Les résultats montrent que :

- sans aucune variation des facteurs déterminants, la consommation globale augmenterait de 40% d'ici 2030.



- dans le pire des scénarios (B3), c'est-à-dire l'absence de politique de maîtrise de la demande et un fort changement climatique, cette augmentation atteindrait les 55,6%.

- dans le cas d'un scénario A1, une politique volontariste associée à une absence de changement climatique, l'augmentation de consommation pourrait être réduite et ne s'élèverait qu'à 29%. Toutefois, dans le contexte d'un fort changement climatique, cette même politique aboutirait à une augmentation de consommation de près de 49% (scénario A3).

- le fait de mettre en œuvre une politique de maîtrise de la demande permet tout de même de limiter l'augmentation de consommation, par rapport aux impacts observés dans le scénario B3, correspondant au même changement climatique.

Globalement, l'impact de la croissance démographique est très important : +40% de consommation. Une politique de maîtrise de la demande permet de réduire l'augmentation de la demande d'environ 25% (par rapport à la situation 0), et ce même avec un changement climatique modéré. Par contre, elle n'est pas suffisante pour compenser les impacts d'un changement climatique fort.

Quant à l'impact d'une politique de "laisser faire", elle amplifie l'augmentation de consommation due à la croissance démographique dès que le climat devient légèrement plus sec. L'annexe 7 présente une visualisation cartographique de l'augmentation de consommation dans les différentes communes avec un scénario B3. L'augmentation de consommation est d'autant plus forte que la baisse du coût des forages privés conduit à une augmentation des prélèvements directs en nappe, qui compensent largement la baisse de consommation mesurée aux compteurs du réseau d'adduction d'eau potable.

4.3. UTILISATION DU MODELE EN EXTRAPOLATION SPATIALE

Le modèle a également été utilisé en extrapolation spatiale, c'est-à-dire pour estimer la valeur de consommation dans les communes où nous ne connaissons pas la consommation d’eau potable.

Pour cela, nous remplaçons les valeurs manquantes (essentiellement relatives au prix de l’eau) par la valeur moyenne des communes de la zone. Puis nous estimons la valeur du ratio de consommation par habitant. Enfin, nous multiplions ce coefficient par la population de la commune. Les résultats sont présentés sous forme de carte en annexe 8 à la fin de ce rapport.



5. Conclusion

L’analyse statistique présentée dans ce rapport a permis de mieux comprendre quels étaient les facteurs qui expliquent la variabilité spatiale de la consommation d’eau dans les bassins de l’Orb et de l’Hérault. Elle montre entre autres que le prix de l’eau a un impact modéré sur la consommation d’eau potable. Elle confirme l’effet du climat sur la consommation, ainsi que celui de la géologie, qui détermine la possibilité de créer des forages individuel. L’effet du revenu sur la consommation d’eau est également démontré.

En revanche, l’analyse ne permet pas de mieux comprendre le lien entre urbanisme et consommation en eau. Cette absence de résultat, imputable à la nature et à la qualité de données utilisées, ne signifie pas qu’il n’existe pas de lien entre le type d’habitat construit (âge des constructions, individuel ou collectif, densité de construction) et la consommation en eau. Mais ce lien n’a pas pu être capturé en utilisant des données à l’échelle communale. Les auteurs recommandent d’analyser cette relation en utilisant des données individuelles, qui permettraient de rechercher des corrélations entre caractéristiques de l’habitat et niveau de consommation sur un échantillon de plusieurs centaines de ménages. Une étude statistique à l’échelle d’un échantillon de quartiers pourrait aussi produire des résultats sur cette question.

L’analyse présentée dans ce rapport repose sur l’utilisation de données en coupe, c'est-à-dire de données décrivant les différences de consommation pour une année donnée et pour un échantillon de communes. Il serait utile de compléter ce travail par une analyse qui cherche à expliquer l’évolution dans le temps de la consommation des communes étudiées. La principale difficulté consiste alors à constituer une base de données permettant de décrire à la fois la consommation unitaire et les facteurs explicatifs sur plusieurs années.

La plus grande prudence doit être observée en ce qui concerne l’utilisation du modèle statistique en extrapolation temporelle. En effet, rien ne garantit que les coefficients qui ont été estimés dans une situation de référence soient valides lorsque l’on s’en écarte. Concernant l’élasticité prix par exemple, on constate que les consommateurs réagissent assez peu à une augmentation de prix. Mais cette faible réponse est peut être expliquée par le fait que le prix est très faible dans la zone d’étude (prix moyen 120 m3 de 2.2 €/m3 contre 3.4 en France en 2007 selon l’enquête IFEN). La réponse au prix pourrait devenir plus marquée lorsque le prix aura dépassé un certain seuil car les ménages seront alors incités à acheter des équipements économes en eau, modifier leurs pratiques d’arrosage, etc.



Bibliographie

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Schleich, J. and T. Hillenbrand (2008). "Determinants of residential water demand in Germany." Ecological Economics: 14.



Annexe 1

Revue de littérature : déterminants de la consommation domestique d’eau potable



A l’issue d’un travail bibliographique réalisé en collaboration avec le Cemagref, les variables susceptibles de déterminer la consommation d'eau sont présentées dans le tableau suivant. On cherche à expliquer la consommation moyenne communale, en m3 par habitant et par an (consommations collectives inclues). La dernière colonne du tableau indique la référence des études ayant montré l'effet de chaque variable.

Facteur Variable Effet

attendu Source bibliographique

1 – Climat

Température Température moyenne annuelle

+

Ruijs, 2008 CREDOC 1995 ; Giraud, 1997 ; Alexandre and Azomahou, 2000 ; Association des Responsables de Copropriété, 1998

Température moyenne estivale +

Renwick, 1998 Martínez Espiñeira, 2002 Saisatit, 1988

Altitude moyenne de la commune - Mazzanti et Montini, 2006

Pluviométrie Pluviométrie annuelle moyenne

-

Ruijs, 2008 Brechet, 1982; Saisatit, 1988; Giraud, 1997; Alexandre and Azomahou, 2000; CREDOC 1995 ; Association des Responsables de Copropriété, 1998

Nombre de jours de pluie dans l’année

- Martínez Espiñeira, 2002

Pluviométrie estivale - Nauges et Reynaud, 2001

Nombre de jours de pluie en été - Schleich et al, 2008

2 – Population non comptabilisée dans la population municipale

Population saisonnière

Nombre de résidences secondaires / habitant

+ Martínez Espiñeira, 2002

Nombre de chambres d’hôtel / habitant

+

Nombre d’emplacements de camping /habitant

+

3 – Equipements collectifs de la commune

Présence de collèges et

lycées

Effectifs des collèges et lycées / habitant +

Présence d’établissements

de soins

Nombre de places en établissements de soins / habitant +

Taille de la commune

Nombre d’habitants +

Morvan et Grosmesnil, 2002

4 – Caractéristiques de l’habitat



Facteur Variable Effet

attendu Source bibliographique

Type d’habitat (collectif / individuel)

% de résidences principales en habitat collectif -

Présence de compteurs

divisionnaires

% de compteurs individuels dans l’habitat collectif

-

Guellec, 1995 ; Agence de l'Eau Loire-Bretagne et Conseil Régional de Bretagne, 1999 ; Cambon-Grau, 2000; Association des Responsables de Copropriété, 2001

Age du logement Age moyen des logements + Le Coz, 1998; Nauges, 1999

% de logements récents (construits après 1982)

- Nauges et Reynaud, 2001

Statut de l’occupant

% de propriétaires en résidences principales

- Morvan and Grosmesnil, 2002

Présence de jardins

% de résidences principales avec jardin +

Renwick, 1998 Barkatullah, 2002 PERIGEE, 1997; Le Coz, 1998

5 – Caractéristiques des ménages

Taille des ménages

Nombre de personnes par ménage -

Schleich et al, 2008

Arbués et al, 2000 et 2004

% de ménages d’une seule personne

+ Frondel et Messner, 2008

Revenus des ménages

Revenu moyen par habitant

+


Renwick et al, 1998

Arbués et al, 2004

Martínez Espiñeira, 2002

Direction Départementale de l'Equipement 92 et

al., ; Dufour, 1995a; Pouquet and Ragot, 1997;

Association des Responsables de Copropriété, 1998;

Morvan and Grosmesnil, 2002

6 – Prix de l’eau

Prix moyen Prix moyen 120 m3

(eau potable + assainissement) -


Nauges et Reynaud, 2001

Prix marginal Prix marginal

(eau potable + assainissement) -

Bell et Griffin, 2008

Illustration 15 : Les déterminants de la consommation domestique d'eau potable (consommation moyenne annuelle par habitant de la commune)



Annexe 2

Données disponibles pour l’analyse statistique



Le tableau ci-dessous présente la liste des variables disponibles pour l’analyse statistique. La première colonne indique l’origine de la donnée.

Source Description Variable

Travaux BRGM et Cemagref

coût moyen de réalisation d'un forage dans la commune for_cout

Travaux BRGM et Cemagref

probabilité d'échec (on ne trouve pas d'eau) for_proba

enquête diren valeur de la part fixe (€) pf_facture

enquête diren % que représente la part fixe dans une facture de 120 m3 pf_pourcent

enquête diren présence d'une tarification par paliers croissants t_crois

enquête diren présence d'une tarification par paliers décroissants t_decrois

enquête diren prix moyen 120 m3 (€/m3) pmoyen

enquête diren valeur de la part variable (€/m3) pv_facture

enquête diren prix marginal pour le 120° m3 consommé (€/m3) pmarg120

Ministère du Budget

% que représente une facture d'eau 120 m3 dans le revenu moyen d'un habitant de la commune

fact_rev


revenu fiscal total de la commune / nombre d'habitants de la commune rev_hab


revenu fiscal total de la commune / nombre de ménages de la commune rev_men

insee, RP06 nombre d'habitants permanents de la commune pop2006

SIG LR surface d'espaces verts par habitant (m2) u_141_m2

SIG LR surface d'espaces de sports et loisirs par habitant (m2) u_142_m2

SIG LR % que représentent les zones commerciales et industrielles dans le bâti total (en surface) u_tx121

SIG LR % que représente le bâti dense dans le bâti total (en surface) u_tx111

SIG LR % que représente le bâti diffus dans le bâti total (en surface) u_tx113

insee, RP06 taux de logements individuels parmi les résidences principales rtx_ind_p

insee, RP06 taux de logements individuels parmi les résidences secondaires rtx_ind_s

insee, RP06 taux de logements individuels dans l'ensemble des logements rtx_ind_tot

insee, RP06 taux de maisons avec jardins parmi les résidences principales (de type maison) l_rp_mais_aj

insee, RP06 nombre d'habitants par résidence principale hab_rp




insee, RP06 nombre de pièces moyen des résidences principales npm_rp

insee, RP06 nombre de pièces moyen des résidences principales de type maison nmp_rp_mais

insee, RP06 nombre de pièces moyen des résidences principales de type appartement nmp_rp_app

insee, RP06 taux des résidences principales de type maison ayant été construites avant 1949 rpmais_av49



insee, RP06 taux des résidences principales de type appartement ayant été construites avant 1949 rpapp_av49



insee, RP06 part de la population des résidences principales ayant emménagé depuis moins de 10 ans

pop_em_av10

insee, RP06 part de la population des résidences principales ayant emménagé depuis plus de 20 ans pop_em_20_30

insee, RP06 part des résidences principales occupées par les propriétaires du logement tx_rp_prop

insee, RP06 part des habitants de résidences principales occupant un logement dont ils sont propriétaires

tx_hab_prop

insee, RP06 nombre de résidences principales par habitant permanent rs_hab

INSEE nombre d'emplacements de camping par habitant permanent camp_hab

INSEE nombre de chambres d'hôtel par habitant permanent de la commune hotel_hab

SIG altitude moyenne de la commune (m) altitude

Meteo France, SAFRAN

nombre de jours pluvieux, de juin à aout c_p_nj6_8


nombre de jours pluvieux, de mai à aout c_p_nj5_8


nombre de jours pluvieux, de mai à septembre c_p_nj5_9


(pluie - etp) tot en mm, de juin à aout c_p_mm6_8


(pluie - etp) tot en mm, de mai à aout c_p_mm5_8


(pluie - etp) tot en mm, de mai à septembre c_p_mm5_9


pluie tot (hors etp) en mm, de juin à aout c_pl_mm6_8


pluie tot (hors etp) en mm, de mai à aout c_pl_mm5_8


pluie tot (hors etp) en mm, de mai à septembre c_pl_mm5_9





nombre max de jours secs consécutifs (pluviométrie<0mm) de mai à aout c_njsec_0


nombre max de jours secs consécutifs (pluviométrie<0,5mm) de mai à aout c_njsec_05


nombre max de jours secs consécutifs (pluviométrie<1mm) de mai à aout c_njsec_1


nombre max de jours secs consécutifs (pluviométrie<1,5mm) de mai à aout c_njsec_15


nombre de jours de température moyenne supérieure à 23°C, de juin à aout c_tnj23_68








durée maximale d'une vague de chaleur (T moyenne >23°C) en jours, de mai à septembre

c_vc23



c_vc24



c_vc_25



c_vc27

Illustration 16 : Liste des variables disponibles pour l’analyse statistique globale



Annexe 3

Détail des corrélations existant entre les variables explicatives disponibles



Les illustrations suivantes présentent les variables corrélées avec un coefficient de corrélation de plus de 0,5 (corrélations fortes ou très fortes).

altitude tnj23 tnj25 tnj28 vc25 vc27 p_mm pl_mm njsec0 njsec1

altitude tnj23 - tnj25 - + tnj28 vc25 - + + vc27 - + + +

p_mm + - - - - pl_mm - + njsec0 - + + + + - njsec1 - + + + -

Illustration 17 : Corrélations observées parmi les variables climatiques

Une case vide indique qu’il n’y a pas corrélation, un « + » indique une corrélation positive, et un « -» une corrélation négative. Par exemple, « altitude » et « tnj23 » sont corrélées négativement : le nombre de jours de température moyenne supérieure à 23°C diminue avec l’altitude.

Variable Signe de la corrélation

Variables corrélées

p_marg_120 prix marginal 120 m3

+ - +

p_moyen

pf_pourcent

fact_rev

Prix moyen 120 m3

Part que représente la part fixe dans la facture 120 m3

Part que représente la facture d’eau dans le revenu

rtx_ind_tot taux de logements de type individuel

+ + + -

rtx_ind_s

rtx_ind_p

tx_rp_prop

pop

Taux de logement de type individuel parmi les résidences secondaires

Taux de logement de type individuel parmi les résidences principales

Taux de résidences principales habitées par leurs propriétaires

Population communale

l_rp_mais_aj part des residences principales de type individuelles ayant un jardin

+ - - - -

rev_hab

altitude

rp_mais_av89

rp_mais_av74

rp_mais_av49

Revenu moyen par habitant

Altitude moyenne de la commune

Part des résidences principales de type individuelles construites avant 1989, 1974 ou 1949

rpmais_av89 part des résidences de type individuelles ayant été construites avant 1989

- + -

pop_em_av10

pop_em_20

rp_mais_aj

Part de la population ayant emménagé depuis moins de 10 ans

Part de la population ayant emménagé depuis plus de 20 ans

Part des résidences principales de type individuelles ayant un jardin

Illustration 18 : Corrélations observées parmi les autres catégories de variables



Annexe 4

Variables explicatives significatives : variabilité et distribution géographique



Carte du prix marginal 120 m3.

Carte du revenu moyen par habitant.

Carte du coût moyen de réalisation d’un fortage privé.

Carte du nombre de jours de température supérieure à 28 degrés pendant l’été.

Carte du nombre maximum de jours secs pendant l’été.

Carte du nombre moyen de résidences secondaires par habitant.

Carte du taux de logement individuel.


Annexe 5

Bilan des pratiques actuelles de tarification dans le bassin versant de l’Hérault


Les données de prix présentées ci-dessous sont ont été collectées pour 198 communes de la zone « Ouest Hérault », dont 94 communes du bassin versant de l’Hérault, dans le cadre d’une enquête réalisée par la DIREN Languedoc Roussillon sur l’année 2005, en collaboration avec le Cemagref.

La zone Ouest Hérault se compose du bassin versant de l’Hérault, du bassin versant de l’Orb et des communes alimentées par la nappe de l’Astien. Les prix incluent la partie eau potable, assainissement, les taxes et les redevances. Les valeurs nationales sont issues du rapport IFEN 2007, présentant les données de l’année 2004.

Les niveaux de prix

Le prix moyen de l'eau (calculé pour une consommation de 120 m3) est très variable d'une commune à l'autre, comme l'illustre la figure suivante :

Figure 1 : Histogramme : prix moyen de l'eau dans les communes de la zone Ouest Hérault (Eau potable et assainissement, TTC), calculé pour une facture de 120 m

3

Le prix moyen de l'eau est de 2.20 €/m3 en moyenne, avec un minimum de 0.28 €/m3 et un maximum de 4.23 €/m3. Près des trois quarts des communes présentent un prix moyen de l'eau compris entre 1.75 et 2.75 €/m3 (prix incluant les taxes, dont la TVA).

La variabilité du prix moyen de l'eau tient d'une part à la variabilité du prix volumétrique (eau potable + assainissement ttc) et d’autre part à la variabilité du montant de la part fixe. Cf. tableau 1 ci-dessous.

05

10

15

20

Perc

ent

0 1 2 3 4pmoyen_sage_herault

05

10

15

Perc

ent

0 1 2 3 4Pmoyen

Zone Ouest Hérault

(198 communes)


(94 communes)

2,20 €/m3 2,14 €/m3

[ 0,28 – 4,23 €/m3 ] [ 0,53 – 3,84 €/m3 ]

05

10

15

20

Perc

ent

0 1 2 3 4pmoyen_sage_herault

05

10

15

Perc

ent

0 1 2 3 4Pmoyen

Zone Ouest Hérault

(198 communes)


(94 communes)

2,20 €/m3 2,14 €/m3

[ 0,28 – 4,23 €/m3 ] [ 0,53 – 3,84 €/m3 ]



moyenne min max

Prix volumétrique (€/m3) 1,67 0 3,33

Part fixe (€) 66 0 228

Tableau 1 : Valeur de part fixe et de prix volumétrique dans la zone Ouest Hérault

Les faibles prix peuvent s'expliquer par l'absence de service d'assainissement. En effet, si une majorité des usagers bénéficie d'un service d'assainissement collectif avec un dispositif de traitement des eaux usées, certaines communes n'assurent ni collecte ni traitement des eaux usées, les usagers devant mettre en place des équipements individuels. Dans ces communes, la composante "assainissement" de la facture d'eau n'existe donc pas, et le prix de l'eau est plus faible.

Parmi les 198 communes de la zone Ouest Héraut pour lesquelles les données de prix sont disponibles, 34 n'ont pas de service d'assainissement.

Entre les communes disposant d'un service d'assainissement et celles sans assainissement collectif, la part fixe de la facture d'eau totale n'est pas significativement différente, mais il existe une nette différence au niveau du prix volumétrique et du prix moyen :

Groupe Nb observations Prix variable Intervalle de confiance (95%)

Avec assainissement 164 1,842 €/m3 1,76 - 1,92

Sans assainissement 34 0,866 €/m3 0,71 - 1,02

Groupe Nb observations Prix moyen Intervalle de confiance (95%)

Avec assainissement 164 2,352 €/m3 2,27 – 2,44

Sans assainissement 34 1,471 €/m3 1,27 – 1,68

Tableau 2 : Comparaison de moyenne : Prix volumétrique et prix moyen de l'eau dans les communes avec ou sans service d'assainissement collectif

Pour les communes ne bénéficiant pas d'équipements d'assainissement collectif, le prix de l'eau sera donc beaucoup moins incitatif.


Les structures tarifaires

Les tarifications les plus incitatives sont celles où la part fixe est relativement faible et le prix variable important.

Le caractère incitatif de la tarification peut donc être exprimé par le pourcentage que représente la part fixe dans la facture d'eau totale (calculé pour une consommation annuelle de 120m3). Les tarifications les plus incitatives sont celles où ce pourcentage est le plus faible.

Comme présenté dans la figure 4, en moyenne dans la zone Ouest Hérault la part fixe représente 26,5 % de la facture d'eau annuelle. Les communes situées le plus à droite sur la figure sont celles présentant les tarifications les moins incitatives : la part fixe représente entre 75 % et 100 % de la facture. Elles représentent moins de 5 % des communes de la zone. Mais une part importante des communes (19%) ne respecte pas la LEMA : la part fixe représente plus de 40% d'une facture d'eau 120 m3. Ces communes sont dans l'obligation de changer leur structure tarifaire3.

Figure 2 : Histogramme : Part de la part fixe dans la facture d'eau annuelle

Lorsque la part fixe représente 100 % du montant de la facture, il s'agit d'une tarification forfaitaire. Dans la zone Ouest Hérault, deux communes sont dans ce cas.

3 Pour respecter la limite de 40%, nous avons calculé qu'il faudrait que les communes concernées

diminuent l'abonnement de 13 € en moyenne, et augmentant le prix volumétrique de l'eau de 35% en moyenne.

Zone Ouest Hérault

(198 communes)


(94 communes)

05

10

15

20

25

Perc

ent

0 .2 .4 .6 .8 1PF_pourcent

010

20

30

40

Perc

ent

0 .2 .4 .6 .8 1pf_pourcent_sage_herault

27 %29 %

19 % 21 %

Zone Ouest Hérault

(198 communes)


(94 communes)

05

10

15

20

25

Perc

ent

0 .2 .4 .6 .8 1PF_pourcent

010

20

30

40

Perc

ent

0 .2 .4 .6 .8 1pf_pourcent_sage_herault

27 %29 %

19 % 21 %



Par ailleurs, une commune a mis en place une tarification de pointe, 28 communes présentent une tarification par paliers croissants, et 10 communes une tarification par paliers décroissants4. Cf. Tableau 3 ci-dessous. La structure par paliers concerne plus souvent la partie eau potable que la partie assainissement.

Ne disposant pas de suffisamment de données dans le seul bassin versant de l’Hérault, le détail des tarifications par blocs est présenté pour l’ensemble de la zone Ouest Hérault (bassin versant de l’Hérault, bassin versant de l’Orb et nappe de l’Astien).

En 2005, 42 des communes de la zone présentent encore des tarifications par paliers décroissants. Ces communes devront changer leur structure tarifaire pour se mettre en conformité avec la DCE (article 9).

Tableau 3 : Nombre de communes présentant des tarifications par paliers et valeur du premier palier

Les tarifications par blocs décroissants sont peu répandues, et sont plutôt dirigées vers des consommateurs industriels que vers les usagers domestiques, avec des volumes limites de blocs nettement supérieurs à la consommation moyenne d’un ménage.

4 L'enquête sur les prix de l'eau réunissant des données de l'année 2005, ces tarifications étaient encore

autorisées.

Eaux uséesEau potableEaux uséesEau potable

Blocs décroissantsBlocs croissants

Part des communes

concernées

1% 4 %4 %14 %Zone OH

2 %9 % 1 %10 %Bassin versant Ht

250 m3500 m380 m380 m3Médiane limite

Bloc 1 / bloc 2

-0,58-1Bloc 4


0,38

0,35

0,25

Eaux usées

0,62

0,66

0,82

Eau potable

0,950,55Bloc 2

0,580,8Bloc 3

0,23

Eau potable

1,05Bloc 1

Eaux uséesPrix moyen du m3

Eaux uséesEau potableEaux uséesEau potable


Part des communes

concernées

1% 4 %4 %14 %Zone OH

2 %9 % 1 %10 %Bassin versant Ht

250 m3500 m380 m380 m3Médiane limite

Bloc 1 / bloc 2

-0,58-1Bloc 4


0,38

0,35

0,25

Eaux usées

0,62

0,66

0,82

Eau potable

0,950,55Bloc 2

0,580,8Bloc 3

0,23

Eau potable

1,05Bloc 1

Eaux uséesPrix moyen du m3


Les tarifications par blocs croissants sont plus répandues, et touchent les usagers domestiques avec un premier seuil fixé à 80 m3 en moyenne. La progression des tarifs entre les blocs est relativement incitative, mais le prix reste faible en comparaison avec le prix volumétrique moyen sur la zone (1,55 €/m3 pour l’eau potable plus l’assainissement).

Des tarifications différentes selon les caractéristiques de la commune

Une variation de prix s'observe selon le type de commune concernée : commune rurale, urbaine, ou littorale. L'échantillon comporte 142 communes rurales, 15 communes urbaines, et 7 communes littorales. Les comparaisons de moyennes montrent des différences significatives du prix volumétrique de l'eau dans les différents types de commune :

Commune rurale5 Commune urbaine Commune littorale

Prix du mètre cube en €

1,54 1,98 2,07

Tableau 4 : Comparaison de moyenne : Prix volumétrique de l'eau selon le type de commune

La faible moyenne de prix observée pour les communes rurales peut s'expliquer en partie par l'absence d'assainissement collectif dans une partie de ces communes (25 %).

Par ailleurs, on remarque que les communes urbaines et littorales sont plus enclines à adopter des tarifications complexes que les communes rurales :

% des communes

Rurales % des communes

Urbaines % des communes

Littorales

Paliers croissants 13,4 46,7 28,6

Paliers décroissants 4,9 6,7 0

Pointe 0 0 14

Forfait 0,9 0 0

Autres 80,8 46,6 57,4

Tableau 5 : Tableau croisé : Existence de tarifications non uniformes selon le type de commune

5 Sont classées comme rurales les communes correspondant à la définition de commune rurale de

l'INSEE. Les autres sont classées comme urbaines. Les communes situées le long de la côte méditerranéenne sont ensuite classées comme littorales, qu'elles soient définies comme rurales ou urbaines.



Et, globalement, la tarification est plus incitative en zone littorale :

Tableau 6 : Tableau croisé : Part que représente la part fixe dans le montant total de la facture selon le type de commune (en % de communes)

Part fixe en % de la facture

0 0 - 20 20 - 40 40 - 60 60 - 80 80 - 100 Valeur moyenne

% des communes Rurales

1.4 44.4 31.7 16.2 3.5 2.8 36,9

% des communes Urbaines

0 46.7 40 6.7 6.7 0 34.7

% des communes Littorales

0 71.4 0 28.6 0 0 31.4

On rappelle qu’en moyenne dans la zone la part fixe représente 26,5% d'une facture 120 m3. Dans 71,4% des communes littorales la part fixe constitue moins de 20 % du montant total de la facture d'eau (i.e. structure tarifaire incitative), alors que ce n'est le cas que pour 46,7 % des communes urbaines, et 44,4 % des communes rurales.

Par ailleurs, dans 32 communes rurales, contre 2 urbaines et 2 littorales, la part fixe dépasse 40% du montant d'une facture 120m3.

Ainsi, les communes où la tarification est la plus incitative sont les communes littorales puis les communes urbaines, qui présentent des niveaux de prix plus élevés et des structures tarifaires plus incitatives que les communes rurales.

La zone Ouest Hérault compte 217 communes rurales, pour 17 communes urbaines et 10 communes littorales. Globalement, dans la zone, la tarification est donc peu incitative, d'autant plus que 25% des communes rurales ne disposent pas de service d'assainissement collectif et présentent un prix de l'eau d'autant plus faible (0,87 €/m3 en moyenne).

Finalement, globalement dans la zone les prix sont peu incitatifs. Le niveau de prix moyen de l’eau est faible : il est de 2,20 €/m3 en moyenne, ce qui est inférieur à la moyenne observée dans le bassin Rhône-Méditerranée-Corse (2,79 €/m3) et à la moyenne française (3,01 €/m3). La structure de la tarification est également peu incitative : la part fixe représente en moyenne 27 % de la facture d’eau, contre 17 % en moyenne en France.


Annexe 6

Distribution géographique des erreurs de prédiction du modèle MIXTE


Annexe 7

Répartition spatiale de l’augmentation de consommation d’ici 2030, pour le scénario B3



Annexe 8

Extrapolation des résultats du modèle MIXTE

Centre scientifique et technique

3, avenue Claude-Guillemin BP 36009

45060 – Orléans Cedex 2 – France Tél. : 02 38 64 34 34

Service EAU/RNE

1039 rue de Pinville 34000 – Montpellier - France Tél. : 04 67 15 79 80

etude de la demande en eau potable - brgm

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