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Les méthodes dévaluation Valeur économique totale.

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1 Les méthodes dévaluation Valeur économique totale

2 Valeurs dusage Valeurs de non- usage

3 Valeur économique totale Valeurs dusage Usage actuel Valeur doption Valeurs de non- usage

4 Valeur économique totale Valeurs dusage Usage actuel Valeur doption Valeurs de non- usage Pour les autres Existence

5 Valeur économique totale Valeurs dusage Usage actuelValeur doption Valeurs de non- usage Pour les autres Altruisme Legs Existence

6 Valeur économique totale Valeurs dusage Préférences révélées Marchés existants Préférences déclarées Marchés hypothétiques Valeurs de non-usage Préférences déclarées Marchés hypothétiques

7 Les méthodes de préférences révélées Valoriser les biens non marchands en observant les comportements réels Valoriser les biens non marchands en observant les comportements réels En particulier les comportements dachat sur les marchés réels En particulier les comportements dachat sur les marchés réels « Quantifier lempreinte marchande des biens non-marchands » « Quantifier lempreinte marchande des biens non-marchands »

8 Les principales méthodes Méthodes Comportement révélé Référence théorique Applications Coûts de déplacement Participation à des activités récréatives Complémentarité faible Demande récréative Prix hédoniques Choix de localisation Biens différenciés Pollution, risque Comportement défensif Dépenses de protection Biens substituts Morbidité mortalité Fonctions de dommage Dépenses de protection Dépenses de traitement Morbidité mortalité pollution

9 Limitations des méthodes de préférences révélées Impossibilité destimer des valeurs de non- usage Impossibilité destimer des valeurs de non- usage Impossibilité destimer des valeurs pour des niveaux de qualité qui nont pas été expérimentés Impossibilité destimer des valeurs pour des niveaux de qualité qui nont pas été expérimentés Information limitée des individus Information limitée des individus Marchés imparfaits Marchés imparfaits

10 Compléments sur la valeur doption Valeur doption Classique (option value) Informationnelle (quasi option value)

11 Compléments sur la valeur doption Valeur doption Classique (option value) Weisbrod 1964 Informationnelle (quasi option value) Arrow-Fisher 1974 Henry 1974

12 Choix optimal sans irréversibilité Choix en période 1 Choix en période 1 Choix en période 2 Choix en période 2 XX

13 Choix optimal avec irréversibilité Choix en période 1 Choix en période 1 Choix en période 2 Choix en période 2 xx X

14 Un modèle simple Deux périodes Deux périodes En t = 0, bénéfice unitaire certain b 0 sil y a développement En t = 0, bénéfice unitaire certain b 0 sil y a développement D 0, surface développée D 0, surface développée En t = 1, il y a une incertitude entre deux états de la nature possibles En t = 1, il y a une incertitude entre deux états de la nature possibles

15 Etats de la nature Probabilité Bénéfice si développe ment Surface développée 1 b 1 0 D1D1D1D b 2 0 D2D2D2D2

16 Hypothèse : b 1 + (1 – ) b 2 > 0 Hypothèse : b 1 + (1 – ) b 2 > 0 Lobjectif est la maximisation du bénéfice espéré Lobjectif est la maximisation du bénéfice espéré b 0 D 0 + b 1 D 1 + (1 – ) b 2 D 2 b 0 D 0 + b 1 D 1 + (1 – ) b 2 D 2 Les décisions sont réversibles Les décisions sont réversibles Max b 0 D 0 + b 1 D 1 + (1 – ) b 2 D 2 s.t. 0D 0,D 1,D 2 1 Max b 0 D 0 + b 1 D 1 + (1 – ) b 2 D 2 s.t. 0D 0,D 1,D 2 1

17 D 1 * = 0, D 2 * = 1 D 1 * = 0, D 2 * = 1 D 0 * = 0 si b 0 0 D 0 * = 0 si b 0 0 Le choix en t = 1 est irréversible Le choix en t = 1 est irréversible Max b 0 D 0 + b 1 D 1 + (1 – ) b 2 D 2 s.t. 0D 0 D 1,D 2 1 Max b 0 D 0 + b 1 D 1 + (1 – ) b 2 D 2 s.t. 0D 0 D 1,D 2 1 Si 1 il ny a pas intérêt à développer donc D 1 # = D 0 Si 1 il ny a pas intérêt à développer donc D 1 # = D 0

18 Si 2 il y a intérêt à développer donc D 2 # = 1 Si 2 il y a intérêt à développer donc D 2 # = 1 On peut alors réécrire le problème de maximisation du profit espéré On peut alors réécrire le problème de maximisation du profit espéré Max (b 0 + b 1 )D 0 + (1 – ) b 2 s.t. 0D 0 1 Max (b 0 + b 1 )D 0 + (1 – ) b 2 s.t. 0D 0 1 Tout dépend du signe de b 0 + b 1 Tout dépend du signe de b 0 + b 1 Si b 0 + b 1 > 0, D 0 # = 1, sinon D 0 # = 0 Si b 0 + b 1 > 0, D 0 # = 1, sinon D 0 # = 0

19 Décision optimale Condition Sans irréversibilité D 0 * = 1 b 0 > 0 Avec irréversibilité D 0 # = 1 b 0 > b 1

20 Comme b 0 > b 1 > 0 on développe plus quand les décisions sont réversibles que quand elles ne le sont pas Comme b 0 > b 1 > 0 on développe plus quand les décisions sont réversibles que quand elles ne le sont pas Lirréversibilité conduit à prendre des décisions plus conservatrices Lirréversibilité conduit à prendre des décisions plus conservatrices b 1 est le prix à payer pour conserver la possibilité dutiliser lespace en deuxième période, en fonction de la situation à ce moment là b 1 est le prix à payer pour conserver la possibilité dutiliser lespace en deuxième période, en fonction de la situation à ce moment là

21 b 1 est aussi la valeur de linformation disponible en t = 1 b 1 est aussi la valeur de linformation disponible en t = 1 Si on a pris la décision irréversible en t =0, linformation sur ne sert à rien en t =1 car lensemble des choix sest réduit définitivement Si on a pris la décision irréversible en t =0, linformation sur ne sert à rien en t =1 car lensemble des choix sest réduit définitivement Pour choisir, en présence dirréversibilité la décision de développer (D 0 = 1), il faut un bénéfice supérieur à celui qui suffirait pour la décision flexible Pour choisir, en présence dirréversibilité la décision de développer (D 0 = 1), il faut un bénéfice supérieur à celui qui suffirait pour la décision flexible

22 La méthode des coûts de déplacement Hotelling 1947 : Pour bénéficier des activités récréatives dans un site naturel, les dépenses de déplacement effectuées sont des prix implicites qui permettent destimer la valeur récréative du site Hotelling 1947 : Pour bénéficier des activités récréatives dans un site naturel, les dépenses de déplacement effectuées sont des prix implicites qui permettent destimer la valeur récréative du site Le principe de complémentarité faible (Mäler, 1974) Le principe de complémentarité faible (Mäler, 1974) Deux biens sont faiblement complémentaires quand la non consommation de lun empêche la consommation de lautre Deux biens sont faiblement complémentaires quand la non consommation de lun empêche la consommation de lautre

23 Illustration de la méthode ZonesCoût/p Pop. (10 3 ) Vis/anTx/

24 T = 25 – 5C T = 25 – 5C Hypothèse 1 : la relation précédente résume le comportement des individus pour la fréquentation du site Hypothèse 1 : la relation précédente résume le comportement des individus pour la fréquentation du site Hypothèse 2 : lindividu est indifférent entre une modification à la marge de son coût de déplacement ou du paiement dun droit dentrée Hypothèse 2 : lindividu est indifférent entre une modification à la marge de son coût de déplacement ou du paiement dun droit dentrée

25 Nombre de visites en fonction du coût additionnel Zones/ coût Total

26 Calcul du surplus (725) coût

27 Mise en œuvre de la méthode Définir le site étudié Définir le site étudié Définir les usages récréatifs (types, périodes) Définir les usages récréatifs (types, périodes) Prise en compte dautres déterminants que le coût de déplacement Prise en compte dautres déterminants que le coût de déplacement Revenu, âge, CSP, éducation, situation familiale, culture… Revenu, âge, CSP, éducation, situation familiale, culture… Choix du mode denquête (sur site, hors site) Choix du mode denquête (sur site, hors site)

28 Hors site Hors site Facilité de construire un échantillon représentatif Facilité de construire un échantillon représentatif Coûteux Coûteux Délimitation du périmètre denquête Délimitation du périmètre denquête Courrier ou téléphone Courrier ou téléphone Sur site Sur site Permet de toucher la population cible Permet de toucher la population cible Seuls les visiteurs sont interrogés Seuls les visiteurs sont interrogés Difficulté davoir un échantillon représentatif Difficulté davoir un échantillon représentatif Les individus qui ont une forte fréquentation ont une probabilité plus forte dêtre interrogés (stratification endogène) Les individus qui ont une forte fréquentation ont une probabilité plus forte dêtre interrogés (stratification endogène)

29 Conception du questionnaire Conception du questionnaire Choix des variables explicatives Choix des variables explicatives Activités pratiquées Activités pratiquées Visite unique ou non, nombre de visites/an Visite unique ou non, nombre de visites/an Mode de transport, temps passé, dépenses effectuées… Mode de transport, temps passé, dépenses effectuées… Caractéristiques du ménage Caractéristiques du ménage Visite à but unique ou non Visite à but unique ou non

30 Mesure des coûts Coûts de déplacement Coûts de déplacement Transport, droit dentrée, équipement, temps Transport, droit dentrée, équipement, temps Transport : D distance domicile/site, C coût du km, P nombre de personnes transportées Transport : D distance domicile/site, C coût du km, P nombre de personnes transportées (2xDxC)/P (2xDxC)/P

31 Coût déquipement (location, achat) Coût déquipement (location, achat) Coût dopportunité du temps Coût dopportunité du temps T temps de parcours en mn, R revenu mensuel T temps de parcours en mn, R revenu mensuel COT = 2x(T/60) x(R/135) x(1/3) COT = 2x(T/60) x(R/135) x(1/3) Problème des sites substituts Problème des sites substituts Plus ils sont nombreux, plus les bénéfices pour le site étudié sont faibles Plus ils sont nombreux, plus les bénéfices pour le site étudié sont faibles

32 Estimation du modèle N i : va = nombre de visites effectuées par i N i : va = nombre de visites effectuées par i X i : vecteur ligne des caractéristiques de i X i : vecteur ligne des caractéristiques de i Hypothèse : toutes les observations sont des réalisations de la même va Hypothèse : toutes les observations sont des réalisations de la même va Modèles linéaires ou log linéaires Modèles linéaires ou log linéaires Modèles de comptage (permet de modéliser des va discrètes et positives) Modèles de comptage (permet de modéliser des va discrètes et positives)

33 Le modèle de Poisson Le modèle de Poisson Pour tout k 0, P(N i =k/X i )=exp(- i ) i k /k! Pour tout k 0, P(N i =k/X i )=exp(- i ) i k /k! i est le nombre espéré de visites, fonction des X ij i est le nombre espéré de visites, fonction des X ij Pour ne pas avoir de probabilité négative, on utilise une forme log-linéaire : Pour ne pas avoir de probabilité négative, on utilise une forme log-linéaire : ln i = j X ij j, j est le coefficient estimé de X ij, la caractéristique j ln i = j X ij j, j est le coefficient estimé de X ij, la caractéristique j Pour chaque i on connaît N i et X ij, on estime alors les j par le maximum de vraisemblance Pour chaque i on connaît N i et X ij, on estime alors les j par le maximum de vraisemblance

34 Les j maximisent L = i [exp(- i ) i Ni /N i !] (GAUSS, LIMPED) Les j maximisent L = i [exp(- i ) i Ni /N i !] (GAUSS, LIMPED) Stratification endogène et troncature en zéro du nombre de visites (seules les personnes visitant le site sont interrogées) Stratification endogène et troncature en zéro du nombre de visites (seules les personnes visitant le site sont interrogées) Risque de biais dans lestimation finale (surestimation) Risque de biais dans lestimation finale (surestimation) Pour k 1, P(N i =k/X i )=exp(- i ) i k-1 /(k-1)! Pour k 1, P(N i =k/X i )=exp(- i ) i k-1 /(k-1)!

35 Calcul de la valeur dusage Pour i, le surplus annuel est donné par S i = i /- ic où ic est le coefficient du coût de déplacement de i Pour i, le surplus annuel est donné par S i = i /- ic où ic est le coefficient du coût de déplacement de i Pour le surplus total, cela dépend du type denquête Pour le surplus total, cela dépend du type denquête Hors site : S = [ i S i /N]xPop Hors site : S = [ i S i /N]xPop Sur site : S = (1/N*) i S i /N i x Pop avec N*= k (N f /f), où N f est le nombre dindividus de léchantillon ayant fait f visites et k varie de 1 au plus grand nombre de visites effectuées Sur site : S = (1/N*) i S i /N i x Pop avec N*= k (N f /f), où N f est le nombre dindividus de léchantillon ayant fait f visites et k varie de 1 au plus grand nombre de visites effectuées

36 Exemple : Maumee Bay Maumee Bay est un parc de lOhio Maumee Bay est un parc de lOhio Le site étudié est constitué des plages à lintérieur de ce parc Le site étudié est constitué des plages à lintérieur de ce parc Etude sur site Etude sur site Variables considérées : CT, revenu Y, CT s (site substitut), qualité de leau, entretien, propreté, congestion, aménagements, Sole Variables considérées : CT, revenu Y, CT s (site substitut), qualité de leau, entretien, propreté, congestion, aménagements, Sole

37 Pour les variables en italique, on a demandé aux enquêtés de classer de 1 (peu important) à 5 (très important) le rôle de ces variables dans leur choix de visite Pour les variables en italique, on a demandé aux enquêtés de classer de 1 (peu important) à 5 (très important) le rôle de ces variables dans leur choix de visite Sole est une dummy (0/1) qui indique si la visite a pour seul but la plage (1) ou non (0) Sole est une dummy (0/1) qui indique si la visite a pour seul but la plage (1) ou non (0)

38 On a distribué aléatoirement des questionnaires aux usagers en leur demandant de le renvoyer par courrier (62%) On a distribué aléatoirement des questionnaires aux usagers en leur demandant de le renvoyer par courrier (62%) Seules les visites dune journée (66%) ont été prises en compte Seules les visites dune journée (66%) ont été prises en compte CT = double de la distance linéaire entre la ville et la plage x 0,33 cents/mile + coût dopportunité du temps (COT) CT = double de la distance linéaire entre la ville et la plage x 0,33 cents/mile + coût dopportunité du temps (COT) COT= (distance/40)x[(Y/2040)x0,3] COT= (distance/40)x[(Y/2040)x0,3]

39 Variables Coefficients estimés CT-0,040*** Y0,018 Sole-0,016 CT s 0,004*** Qualité de leau -0,053 Entretien-0,270*** Propreté0,176** Congestion0,065* Aménagements0,098***

40 Les coefficients sont statistiquement significatifs à 99% (***), 95% (**) et 90% (*) Les coefficients sont statistiquement significatifs à 99% (***), 95% (**) et 90% (*) Estimation de la valeur dune visite/an/personne 25$ (1/0,4) Estimation de la valeur dune visite/an/personne 25$ (1/0,4) Estimation de la valeur totale par an : 5,6x10 6 $ ( visites/an x 25) Estimation de la valeur totale par an : 5,6x10 6 $ ( visites/an x 25)

41 Exercice Le droit dentrée dans un parc dattraction est de 20 par personne. Le coût de transport est estimé à 0,5 le kilomètre. Le droit dentrée dans un parc dattraction est de 20 par personne. Le coût de transport est estimé à 0,5 le kilomètre. On demande à laide des données suivantes de : On demande à laide des données suivantes de : Déterminez une fonction de demande de visite pour ce parc Déterminez une fonction de demande de visite pour ce parc De calculer la variation de surplus des usagers si la direction du parc décide dun droit dentrée de 25 par personne De calculer la variation de surplus des usagers si la direction du parc décide dun droit dentrée de 25 par personne

42 ZonesDist/parc Pop (10 3 ) Visites

43 Les prix hédoniques : principe Bien = {caractéristiques} Bien = {caractéristiques} Effet qualité en comptabilité nationale Effet qualité en comptabilité nationale Prix dun bien = F(caractéristiques) Prix dun bien = F(caractéristiques)

44 Les prix hédoniques : théorie Etape 1 : Détermination dun prix implicite de lenvironnement Etape 1 : Détermination dun prix implicite de lenvironnement Max C,l,q,e U(C,l,q,e) Max C,l,q,e U(C,l,q,e) pC + h(l,q,e) = R pC + h(l,q,e) = R h(l,q,e) est le prix implicite du logement h(l,q,e) est le prix implicite du logement A loptimum, pour une caractéristique environnementale e k on doit avoir A loptimum, pour une caractéristique environnementale e k on doit avoir U C /p = U ek /h ek U C /p = U ek /h ek h ek = p U ek /U C h ek = p U ek /U C

45 U ek /U C est le TMS entre C et e k U ek /U C est le TMS entre C et e k Cest la quantité de bien privé compensant la perte dune quantité marginale de e k Cest la quantité de bien privé compensant la perte dune quantité marginale de e k h(l,q,e) est obtenu par régression économétrique des prix observés de limmobilier sur les variables l, q, e h(l,q,e) est obtenu par régression économétrique des prix observés de limmobilier sur les variables l, q, e On en déduit h ek, la disponibilité marginale à payer pour une unité denvironnement en plus On en déduit h ek, la disponibilité marginale à payer pour une unité denvironnement en plus

46 Etape 2 : détermination de la demande pour e k Etape 2 : détermination de la demande pour e k Pour un ménage, la relation précédente permet de déterminer un point de sa fonction de demande inverse (e k, h ek ) Pour un ménage, la relation précédente permet de déterminer un point de sa fonction de demande inverse (e k, h ek ) Si tous les ménages sont identiques (fonction dutilité, revenu…) on a autant de point de la même fonction de demande Si tous les ménages sont identiques (fonction dutilité, revenu…) on a autant de point de la même fonction de demande

47 Sinon, il faut tenir compte de loffre sur le marché Sinon, il faut tenir compte de loffre sur le marché Offre parfaitement élastique : vaste choix de logements, prix exogène pour les ménages Offre parfaitement élastique : vaste choix de logements, prix exogène pour les ménages On régresse e k sur h ek pour obtenir la fonction de demande On régresse e k sur h ek pour obtenir la fonction de demande Offre rigide : on régresse h ek sur e k et on obtient la demande inverse Offre rigide : on régresse h ek sur e k et on obtient la demande inverse

48 Variables explicatives Variables physiques Variables physiques Superficie du logement Superficie du logement Superficie du terrain Superficie du terrain Nombre de pièces Nombre de pièces Nombre de salles de bain Nombre de salles de bain Type de logement Type de logement Âge de lhabitation Âge de lhabitation Présence dun garage Présence dun garage Présence déquipements de luxe Présence déquipements de luxe …

49 Variables de quartier Variables de quartier Taux de chômage Taux de chômage Revenu médian Revenu médian Proximité de services publics Proximité de services publics Proximité déquipements culturels Proximité déquipements culturels Proximité dune gare Proximité dune gare Taux de délinquance Taux de délinquance …. ….

50 Variables environnementales Variables environnementales Variable mesurant létat de lenvironnement : niveau de pollution, niveau de bruit Variable mesurant létat de lenvironnement : niveau de pollution, niveau de bruit Variable mesurant une distance : à une plage, une rivière, une décharge… Variable mesurant une distance : à une plage, une rivière, une décharge…

51 Variable expliquée Prix du logement Prix du logement Tenir compte de lévolution des prix Tenir compte de lévolution des prix Soit en déflatant Soit en déflatant Soit en incluant dans le modèle économétrique une variable binaire par année (sauf une année de référence) qui vaut 1 si la transaction a eu lieu lannée en question et 0 sinon Soit en incluant dans le modèle économétrique une variable binaire par année (sauf une année de référence) qui vaut 1 si la transaction a eu lieu lannée en question et 0 sinon

52 Estimation du modèle Deux étapes Deux étapes Estimation de la fonction de prix hédonique Estimation de la fonction de prix hédonique Estimation de la fonction de demande denvironnement et calcul de surplus Estimation de la fonction de demande denvironnement et calcul de surplus Dans la pratique, on se restreint souvent à la première étape, ce qui est justifié si les externalités sont localisées et naffectent quune petite partie du marché immobilier Dans la pratique, on se restreint souvent à la première étape, ce qui est justifié si les externalités sont localisées et naffectent quune petite partie du marché immobilier

53 Les principaux modèles économétriques Le modèle linéaire Le modèle linéaire Le modèle semi-linéaire (lin-log) Le modèle semi-linéaire (lin-log) Le modèle log-log Le modèle log-log Le modèle log-lin Le modèle log-lin La transformation de Box-Cox La transformation de Box-Cox

54 Le modèle linéaire Prix de vente en niveau Prix de vente en niveau Variables explicatives en niveau Variables explicatives en niveau Le coefficient de chaque variable = prix implicite de cette variable Le coefficient de chaque variable = prix implicite de cette variable Pb : le prix est constant quel que soit le niveau de la variable Pb : le prix est constant quel que soit le niveau de la variable Si le niveau de pollution est très élevé, on peut penser que le WTP pour le réduire est plus élevé que sil était plus bas Si le niveau de pollution est très élevé, on peut penser que le WTP pour le réduire est plus élevé que sil était plus bas

55 Le modèle semi-linéaire (lin-log) Prix de vente en niveau Prix de vente en niveau Variables explicatives en log Variables explicatives en log Une augmentation de 1% dune variable en log implique une variation du prix de vente = coefficient de la variable / 100 Une augmentation de 1% dune variable en log implique une variation du prix de vente = coefficient de la variable / 100

56 Le modèle log-log Prix de vente en log Prix de vente en log Variables explicatives en log Variables explicatives en log Les variables binaires ne sont pas transformées Les variables binaires ne sont pas transformées Coefficient = élasticité Coefficient = élasticité

57 Le modèle log-lin Prix de vente en log Prix de vente en log Variables explicatives en niveau Variables explicatives en niveau Laccroissement dune unité de la variable implique un changement en % du prix de vente = coefficient de la variable x 100 Laccroissement dune unité de la variable implique un changement en % du prix de vente = coefficient de la variable x 100 Pour une variable binaire (X) de coef, la présence de cette variable (X=1) implique un % de variation du prix g = 100 (e – 1) Pour une variable binaire (X) de coef, la présence de cette variable (X=1) implique un % de variation du prix g = 100 (e – 1)

58 La transformation de Box-Cox Pour une variable X, sa transformation de Box-Cox X( ) est donnée par Pour une variable X, sa transformation de Box-Cox X( ) est donnée par X( ) = (X -1)/ si 0 ou ln(X) si =0 X( ) = (X -1)/ si 0 ou ln(X) si =0 Il y a deux types de modèles possibles Il y a deux types de modèles possibles 1 Seule la variable expliquée (prix de vente) est transformée 1 Seule la variable expliquée (prix de vente) est transformée =0 correspond au modèle log-lin =0 correspond au modèle log-lin =1 correspond au modèle linéaire =1 correspond au modèle linéaire

59 p i ( ) = j X ij j + i p i ( ) = j X ij j + i 2 la variable expliquée et les variables explicatives sont transformées 2 la variable expliquée et les variables explicatives sont transformées p i ( ) = j X ij ( ) j + i p i ( ) = j X ij ( ) j + i Le prix implicite dune caractéristique X ij est donné par Le prix implicite dune caractéristique X ij est donné par (p i ) 1 X ij j ] (p i ) 1 X ij j ] On ne transforme pas les variables binaires On ne transforme pas les variables binaires

60 Exemple : Qualité de leau au Maryland Legett et Bockstael, « Evidence of the effects of water quality on residential land prices », Journal of Environmental Economics and Management, 2000 Legett et Bockstael, « Evidence of the effects of water quality on residential land prices », Journal of Environmental Economics and Management, 2000 Transactions immobilières entre 1993 et 1997 dans le comté dAnne Arundel au Maryland Transactions immobilières entre 1993 et 1997 dans le comté dAnne Arundel au Maryland Principales variables explicatives Principales variables explicatives

61 VSTRU (1000$) : évaluation de la valeur de la « structure » VSTRU (1000$) : évaluation de la valeur de la « structure » Pour éviter la colinéarité entre les caractéristiques de la maison, le choix est fait dune évaluation globale Pour éviter la colinéarité entre les caractéristiques de la maison, le choix est fait dune évaluation globale ACRES : surface de la maison ACRES : surface de la maison ACSQ : surface au carré (prend en compte la valeur décroissante de la surface supplémentaire) ACSQ : surface au carré (prend en compte la valeur décroissante de la surface supplémentaire) DISBA : distance à Baltimore DISBA : distance à Baltimore

62 DISAN : distance à Annapolis DISAN : distance à Annapolis ANBA : distance à Baltimore x distance à Anapolis ANBA : distance à Baltimore x distance à Anapolis FCOL : concentration de coliforme FCOL : concentration de coliforme 4 formes fonctionnelles sont estimées : linéaire, semi-linéaire et Box-Cox (2) 4 formes fonctionnelles sont estimées : linéaire, semi-linéaire et Box-Cox (2)

63 X ij =1, =1 =1, =1 =0, =1 =0, =1 =0,43, =1 =0,43, =1 =0,16, =0,33 =0,16, =0,33 VSRTU1,37*0,0028*0,037*0,25* ACRES116,9*0,31*3,72*1,79* ACSQ-7,33*-0,023*-0,26*-0,49* DISBA-3,96*-0,010,13*-1,00* DISAN-11,80*-0,047*-0,49*-1,43* ANBA0,36*0,0010,013*0,45* F.COL-0,052*-0, ,0015*-0,011

64 Calcul des effets de bien-être Modèle général : p i ( ) = j X ij ( ) j + i = h(X) Modèle général : p i ( ) = j X ij ( ) j + i = h(X) Le prix implicite de la caractéristique X FCOL est donné par Le prix implicite de la caractéristique X FCOL est donné par h FCOL =(p i ) 1 X FCOL FCOL ] h FCOL =(p i ) 1 X FCOL FCOL ] WTP = h(X*) – h(X) WTP = h(X*) – h(X) Comme seuls les modèles 1 et 3 ont des coef significatifs pour F.COL, on a Comme seuls les modèles 1 et 3 ont des coef significatifs pour F.COL, on a

65 Effet de bien-être / moyenne (p=335,91; FCOL=109) Forme fonctionnelle FCOL FCOL h FCOL WTP =1, =1 =1, =1-0,052-0,052-2,60 =0,43, =1 =0,43, =1-0,0015-0,041-2,06

66 Les principaux problèmes de la méthode des prix hédoniques Le choix des variables Le choix des variables Trop : risque de colinéarité Trop : risque de colinéarité Pas assez : prix mal expliqué Pas assez : prix mal expliqué Dans les deux cas, estimation biaisée Dans les deux cas, estimation biaisée Choix de la forme fonctionnelle Choix de la forme fonctionnelle En général, log-lin ou Box-Cox En général, log-lin ou Box-Cox Segmentation du marché Segmentation du marché

67 Estimation de plusieurs fonctions de prix hédoniques Estimation de plusieurs fonctions de prix hédoniques Anticipation des caractéristiques Anticipation des caractéristiques Ex : prix élevés malgré un bruit important car anticipation de la construction dun mur anti-bruit Ex : prix élevés malgré un bruit important car anticipation de la construction dun mur anti-bruit Hypothèses restrictives Hypothèses restrictives Marché du logement en équilibre Marché du logement en équilibre

68 Parfaite mobilité des acheteurs (sinon il ne sont pas à loptimum et leur WTP nest pas égal au prix implicite) Parfaite mobilité des acheteurs (sinon il ne sont pas à loptimum et leur WTP nest pas égal au prix implicite) Information parfaite sur le lien prix/caractéristiques Information parfaite sur le lien prix/caractéristiques

69 Les dépenses de protection Dépenses faites par les individus pour se protéger dun risque Dépenses faites par les individus pour se protéger dun risque Visite médicales, purificateur dair, deau, filtres, cures, … Visite médicales, purificateur dair, deau, filtres, cures, … Implicitement, les individus ont une variable « santé » dans leur fonction dutilité et ils maximisent aussi par rapport à cette variable, via les dépenses de protection, qui sont donc des inputs de « production de santé » Implicitement, les individus ont une variable « santé » dans leur fonction dutilité et ils maximisent aussi par rapport à cette variable, via les dépenses de protection, qui sont donc des inputs de « production de santé »

70 U = U(X, L, S), U X > 0, U L > 0, U S 0, U L > 0, U S < 0 S = S(E, G, Z), E émission de polluants, G activités pour réduire lexposition à la pollution, Z facteurs exogènes (âge, état de santé, …) S = S(E, G, Z), E émission de polluants, G activités pour réduire lexposition à la pollution, Z facteurs exogènes (âge, état de santé, …) E =E(A, a), A comportements de prévention, a niveau ambiant de pollution, E A 0 E =E(A, a), A comportements de prévention, a niveau ambiant de pollution, E A 0

71 G acheter un inhalateur pour réduire les symptômes dasthme G acheter un inhalateur pour réduire les symptômes dasthme A rester chez soi quand la pollution est forte A rester chez soi quand la pollution est forte S = S(E(A,a),G,Z)=Ã(A,a,G,Z) S = S(E(A,a),G,Z)=Ã(A,a,G,Z) La contrainte de budget est La contrainte de budget est I+wT w = X+p g G+p a A+M(S) où M(S) sont les dépenses médicales fonction de létat de santé I+wT w = X+p g G+p a A+M(S) où M(S) sont les dépenses médicales fonction de létat de santé

72 M S >0, plus on est malade (S), plus on doit faire des dépenses de santé M S >0, plus on est malade (S), plus on doit faire des dépenses de santé Le temps total T se partage en temps de travail T w, loisirs L et temps de maladie S Le temps total T se partage en temps de travail T w, loisirs L et temps de maladie S T = T w + L + S T = T w + L + S La valeur totale des ressources de lindividu, I + wT se partagent entre la consommation de bien X, le loisir wL, les dépenses de protection p g G+p a A et le coût de la maladie M(S)+wS La valeur totale des ressources de lindividu, I + wT se partagent entre la consommation de bien X, le loisir wL, les dépenses de protection p g G+p a A et le coût de la maladie M(S)+wS

73 En résolvant le problème de maximisation de lutilité sous la contrainte de budget complète, on peut définir une « fonction de demande de santé » et en déduire un WTP En résolvant le problème de maximisation de lutilité sous la contrainte de budget complète, on peut définir une « fonction de demande de santé » et en déduire un WTP

74 Cette méthode nécessite la collecte de très nombreuses informations pour chaque individu Cette méthode nécessite la collecte de très nombreuses informations pour chaque individu Fréquence, durée et sévérité des symptômes dus à la pollution de lair, niveaux moyens de pollution supportés, actions préventives prises, coûts de ces actions, âge, état général de santé, affections chroniques, … Fréquence, durée et sévérité des symptômes dus à la pollution de lair, niveaux moyens de pollution supportés, actions préventives prises, coûts de ces actions, âge, état général de santé, affections chroniques, …

75 Difficulté de différencier entre une dépense faite pour se protéger ou à cause de la pollution Difficulté de différencier entre une dépense faite pour se protéger ou à cause de la pollution Perception imparfaite (au mieux) entre pollution et effets sur la santé Perception imparfaite (au mieux) entre pollution et effets sur la santé Il existe des comportements de protection sans consommation (promenade) Il existe des comportements de protection sans consommation (promenade) Peu de biens de protection contre la pollution de lair Peu de biens de protection contre la pollution de lair

76 Les fonctions de dommages Surtout utilisées en économie de la santé Surtout utilisées en économie de la santé Polluant Impacts Fonction dose-réponse

77 Les fonctions de dommages Polluant Impacts Coûts Fonction dose-réponse valorisation

78 Les fonctions de dommages Polluant Impacts Coûts Fonction de dommages

79 Exemple : le coût économique de la maladie Etablissement des fonctions dose-réponse Etablissement des fonctions dose-réponse Relation entre concentration ambiante et quantité dimpacts Relation entre concentration ambiante et quantité dimpacts Elaborée à partir dune analyse statistique des corrélations de court terme entre les concentrations ambiantes et certains effets survenus dans les jours suivants (effets aigus et non chroniques) Elaborée à partir dune analyse statistique des corrélations de court terme entre les concentrations ambiantes et certains effets survenus dans les jours suivants (effets aigus et non chroniques)

80 PolluantImpacts Particules (PS 13, FN) Mortalité, morbidité (respiratoire et cardio- vasculaire), cancers SO 2 Mortalité, morbidité (respiratoire et cardio- vasculaire) NO x Morbidité respiratoire, irritation de loeil CO Mortalité, morbidité cardio- vasculaire DioxinesCancers

81 Il faut aussi tenir compte des effets chroniques mais ils sont très difficiles à évaluer Il faut aussi tenir compte des effets chroniques mais ils sont très difficiles à évaluer Nécessité de suivre des cohortes importantes pendant plusieurs années Nécessité de suivre des cohortes importantes pendant plusieurs années Pope 1995, personnes sur 7 ans dans 151 villes des USA Pope 1995, personnes sur 7 ans dans 151 villes des USA

82 Létude ERPURS (1994) Réalisée en Ile de France entre 1987 et 1992 Réalisée en Ile de France entre 1987 et 1992 Les fonctions sont données par 4 points correspondants à 4 niveaux de polluant Les fonctions sont données par 4 points correspondants à 4 niveaux de polluant P5 niveau de concentration non dépassé pendant 5% du temps P5 niveau de concentration non dépassé pendant 5% du temps P50 niveau de concentration non dépassé pendant 50% du temps P50 niveau de concentration non dépassé pendant 50% du temps

83 P95 niveau de concentration non dépassé pendant 95% du temps P95 niveau de concentration non dépassé pendant 95% du temps P5+100 niveau de concentration P g/m 3 du polluant P5+100 niveau de concentration P g/m 3 du polluant Létude retient une fonction linéaire définie par les points P5 et P5+P95 Létude retient une fonction linéaire définie par les points P5 et P5+P95 La pente de la droite représente laugmentation des cas en % par 100 g/m 3 La pente de la droite représente laugmentation des cas en % par 100 g/m 3

84 Les coûts par cas Morbidité Morbidité 1 Coût du traitement 1 Coût du traitement coût vis = c i x i x (vis totales/vis SOS) x C SOS x i N i coût vis = c i x i x (vis totales/vis SOS) x C SOS x i N i c i variation de la concentration du polluant i, i pente de la droite dose- réponse du polluant i, C SOS coût dune visite SOS, N i nombre de visites dues au polluant i c i variation de la concentration du polluant i, i pente de la droite dose- réponse du polluant i, C SOS coût dune visite SOS, N i nombre de visites dues au polluant i

85 Les coûts par cas Hospitalisation : médecine générale 2863F/j, médecine spécialisée 4107F/j, spécialité coûteuse 9192F/j Hospitalisation : médecine générale 2863F/j, médecine spécialisée 4107F/j, spécialité coûteuse 9192F/j Durée moyenne dhospitalisation : Asthme 7j, autre resp 8j, cardio 11j Durée moyenne dhospitalisation : Asthme 7j, autre resp 8j, cardio 11j Valeur dun cas dhospitalisation pour asthme : 7x4107 = 28,7KF Valeur dun cas dhospitalisation pour asthme : 7x4107 = 28,7KF

86 Les coûts par cas 2 Perte de salaire ou de productivité 2 Perte de salaire ou de productivité Mesure par perte de productivité (PIB/pers/j = 543F) Mesure par perte de productivité (PIB/pers/j = 543F) Calcul des arrêts de travail (enquête chez EDF, employés) Calcul des arrêts de travail (enquête chez EDF, employés) La durée moyenne darrêt chez EDF est de 7,3j pour raison respiratoire et de 31,3j pour raison cardio-vasculaire La durée moyenne darrêt chez EDF est de 7,3j pour raison respiratoire et de 31,3j pour raison cardio-vasculaire

87 Doù un coût moyen de 3,97 KF (7,3x543) pour un arrêt pour raison respiratoire et de 16,9 KF pour raison cardio-vasculaire Doù un coût moyen de 3,97 KF (7,3x543) pour un arrêt pour raison respiratoire et de 16,9 KF pour raison cardio-vasculaire Comme il y a 4 arrêts/j pour employés il y aura 4 x (6,14x10 3 /18) x365 = puisquil y a 6,14x10 6 habitants en IdF Comme il y a 4 arrêts/j pour employés il y aura 4 x (6,14x10 3 /18) x365 = puisquil y a 6,14x10 6 habitants en IdF On peut alors calculer, par exemple, le coût des arrêts respiratoires dus aux PS 13 On peut alors calculer, par exemple, le coût des arrêts respiratoires dus aux PS 13 C = 3970 x x (22,7/10 000) = 4,48 MF/an par g/m 3 où (22,7/10 000) est la pente de la fonction DR pour les PS 13 (22,7% pour 100 g/m 3 ) C = 3970 x x (22,7/10 000) = 4,48 MF/an par g/m 3 où (22,7/10 000) est la pente de la fonction DR pour les PS 13 (22,7% pour 100 g/m 3 )

88 Exemple de résultats (partiels) MF/an par g/m 3 FN PS 13 SO 2 NO 2 O3O3O3O3 Hosp. respiratoire 1,020,970,891,076 Hosp. CV 6,013,704,833,02 VM asthme 0,240,210,200,470,13 AT respiratoires 4,485,424,97 Total7,078,3911,29,351,206 c = 10% c = 10%3,195,082,974,502,77 Total22,642,633,342,13,34

89 Le coût de la souffrance Le coût de la souffrance Nécessite une évaluation contingente Nécessite une évaluation contingente Le coût de la mortalité Le coût de la mortalité Mortalité aiguë : 2 possibilités Mortalité aiguë : 2 possibilités Coût 1 : Nombre de morts x V vie où V vie est la valeur statistique dune vie sauvée Coût 1 : Nombre de morts x V vie où V vie est la valeur statistique dune vie sauvée Coût 2 : Nombre de morts x T x V an où T est la réduction de lespérance de vie et V an la valeur dune année de vie Coût 2 : Nombre de morts x T x V an où T est la réduction de lespérance de vie et V an la valeur dune année de vie

90 La relation entre V an et V vie est donnée par La relation entre V an et V vie est donnée par V vie = V an t r t V vie = V an t r t La somme seffectue sur une durée de 35/45 ans correspondant à la durée pendant laquelle lindividu est productif La somme seffectue sur une durée de 35/45 ans correspondant à la durée pendant laquelle lindividu est productif Cette relation sert à calculer V an pour laquelle il nexiste pas de données directes Cette relation sert à calculer V an pour laquelle il nexiste pas de données directes Les deux méthodes ne sont pas équivalentes Les deux méthodes ne sont pas équivalentes

91 Politique A : 1000 personnes voient leur espérance de vie augmenter de 5 ans Politique A : 1000 personnes voient leur espérance de vie augmenter de 5 ans Politique B : 5000 personnes voient leur espérance de vie augmenter de 1 an Politique B : 5000 personnes voient leur espérance de vie augmenter de 1 an Si r très grand, V an = V vie Si r très grand, V an = V vie Avec le coût 2, elles sont équivalentes Avec le coût 2, elles sont équivalentes Avec le coût 1, A est 5 fois plus efficace que B Avec le coût 1, A est 5 fois plus efficace que B

92 Ici, cest le coût 2 qui est retenu Ici, cest le coût 2 qui est retenu Il faut au moins qq jours de perte despérance de vie pour être détectable et elle reste inférieure à qq années Il faut au moins qq jours de perte despérance de vie pour être détectable et elle reste inférieure à qq années Prob {5j < T <1280} = 95% et T suit une loi log normale, la médiane est de 80j avec un écart-type de 4 Prob {5j < T <1280} = 95% et T suit une loi log normale, la médiane est de 80j avec un écart-type de 4 Si T est le résultat de plusieurs facteurs multiplicatifs, sa distribution est approximativement log normale Si T est le résultat de plusieurs facteurs multiplicatifs, sa distribution est approximativement log normale

93 On prend V vie = 5,5 MF (Desaigues et Rabl 1997) On prend V vie = 5,5 MF (Desaigues et Rabl 1997) On en déduit V an = 0,28 MF pour la mortalité aiguë (r = 3%) On en déduit V an = 0,28 MF pour la mortalité aiguë (r = 3%) Doù le coût dun mort = 0,28x10 6 x80/365 = F Doù le coût dun mort = 0,28x10 6 x80/365 = F

94 Faut-il valoriser la vie humaine ? La vie na pas de prix ? La vie na pas de prix ? Oussama Ben Laden : 25 x 10 6 $ Oussama Ben Laden : 25 x 10 6 $ Un soldat américain : linfini Un soldat américain : linfini Femme afghane ayant besoin dune césarienne : 0 Femme afghane ayant besoin dune césarienne : 0 En réalité, les décisions et les dépenses engagées pour former ou sauver des vies humaines révèlent les préférences implicites des choix collectifs En réalité, les décisions et les dépenses engagées pour former ou sauver des vies humaines révèlent les préférences implicites des choix collectifs

95 Quelques risques environnementaux Prob Décès Coût/décès Radionucléides (mines duranium) 0,0063 3,4 M$ Arsenic, cuivre 0, M$ Fours à coke 0, ,5 M$ Déchets solides 0, M$

96 Quelques risques cancérigènes Coût de protection MF Décès évités/ an dexposition Coût/décès MF Amiante12,43,14 Nucléaire3,40, Mines duranium 0,090,008810

97 1 La valeur de la vie humaine (VVH) diffère selon le niveau de développement et le type dorganisation des pays 1 La valeur de la vie humaine (VVH) diffère selon le niveau de développement et le type dorganisation des pays une année de survie pour un malade du sida aux USA > 10000$ financé par la collectivité une année de survie pour un malade du sida aux USA > 10000$ financé par la collectivité < 300$ (coût des soins) pour un Africain du Sud < 300$ (coût des soins) pour un Africain du Sud

98 Dans les pays riches, on soigne les enfants, on les éduque, on les forme au travail pour constituer un capital humain dont la valeur justifie la dépense élevée Dans les pays riches, on soigne les enfants, on les éduque, on les forme au travail pour constituer un capital humain dont la valeur justifie la dépense élevée En Suisse, on dépense entre 20 et $ de soins pour éviter une mort En Suisse, on dépense entre 20 et $ de soins pour éviter une mort En Afrique subsaharienne (espérance de vie < 45/50 ans), beaucoup de jeunes meurent avant de travailler si bien que la rentabilité de leur éducation est insuffisante pour mobiliser des moyens financiers nationaux ou internationaux En Afrique subsaharienne (espérance de vie < 45/50 ans), beaucoup de jeunes meurent avant de travailler si bien que la rentabilité de leur éducation est insuffisante pour mobiliser des moyens financiers nationaux ou internationaux

99 2 La VVH diffère aussi selon lémotion suscitée par la mort 2 La VVH diffère aussi selon lémotion suscitée par la mort La mort collective a un coût plus élevé que la mort individuelle et anonyme La mort collective a un coût plus élevé que la mort individuelle et anonyme 6000 morts du World Trade Center/6000 morts annuels sur les routes en France. Les premiers mobilisent le monde et font débloquer 45 milliards de dollars par le Congrès, les seconds nentraînent pas de réaction collective significative 6000 morts du World Trade Center/6000 morts annuels sur les routes en France. Les premiers mobilisent le monde et font débloquer 45 milliards de dollars par le Congrès, les seconds nentraînent pas de réaction collective significative

100 La VVH diffère aussi selon la perception de la maîtrise du risque La VVH diffère aussi selon la perception de la maîtrise du risque Le crack automobile fait moins peur que laccident davion ou de bus lors dun attentat terroriste ou une explosion industrielle Le crack automobile fait moins peur que laccident davion ou de bus lors dun attentat terroriste ou une explosion industrielle Les 39 morts du tunnel du Mont-Blanc font davantage peur que les 120 morts anonymes du week-end prochain sur les routes Les 39 morts du tunnel du Mont-Blanc font davantage peur que les 120 morts anonymes du week-end prochain sur les routes

101 Elle diffère selon lâge, le sexe et le milieu social Elle diffère selon lâge, le sexe et le milieu social La vie des professionnels est mieux protégée que celle des enfants et des femmes La vie des professionnels est mieux protégée que celle des enfants et des femmes En cas de décès, les tribunaux accordent des indemnités supérieures aux familles des premiers En cas de décès, les tribunaux accordent des indemnités supérieures aux familles des premiers La sécurité est mieux assurée dans les quartiers riches que dans les banlieues déshéritées La sécurité est mieux assurée dans les quartiers riches que dans les banlieues déshéritées

102 Elle diffère enfin selon les moyens mis en œuvre pour la protéger Elle diffère enfin selon les moyens mis en œuvre pour la protéger On dépense beaucoup pour soigner un cancer du poumon dun fumeur et peu pour lempêcher de fumer On dépense beaucoup pour soigner un cancer du poumon dun fumeur et peu pour lempêcher de fumer Le coût dun dépistage génomique viral pour lhépatite C est de 55 M/année de vie gagnée Le coût dun dépistage génomique viral pour lhépatite C est de 55 M/année de vie gagnée Pour le cancer du sein il est de Pour le cancer du sein il est de 7 600

103 Pour les économistes, la VVH est la « valeur dune vie statistique à un âge déterminé » Pour les économistes, la VVH est la « valeur dune vie statistique à un âge déterminé » Cette approche a choqué les mondes médical et politique qui continuent à lignorer Cette approche a choqué les mondes médical et politique qui continuent à lignorer Les conclusions des économistes rejoignent pourtant les principes philosophiques, moraux et les fondements du droit Les conclusions des économistes rejoignent pourtant les principes philosophiques, moraux et les fondements du droit Elles montrent que cette valeur devrait être égale pour tous et égale dans des décisions ayant un effet sur lespérance de vie ou le risque de mort pris en des temps et dans des lieux différents Elles montrent que cette valeur devrait être égale pour tous et égale dans des décisions ayant un effet sur lespérance de vie ou le risque de mort pris en des temps et dans des lieux différents

104 De telles valeurs sont utilisées dans des investissements dans le transport routier De telles valeurs sont utilisées dans des investissements dans le transport routier En France, elle est inférieure à celle utilisée en Angleterre En France, elle est inférieure à celle utilisée en Angleterre Nous avons un taux de mortalité double du leur ! Nous avons un taux de mortalité double du leur ! Des enquêtes suisses, suédoises, anglaises ont déterminé quelle somme les Européens seraient prêts à consacrer à améliorer la sécurité Des enquêtes suisses, suédoises, anglaises ont déterminé quelle somme les Européens seraient prêts à consacrer à améliorer la sécurité

105 Le résultat confirme que nos sociétés reconnaissent une valeur spécifique à la vie humaine très supérieure à notre capacité à gagner notre vie Le résultat confirme que nos sociétés reconnaissent une valeur spécifique à la vie humaine très supérieure à notre capacité à gagner notre vie Un consensus semble se dégager autour de 120 fois le PIB par habitant, soit entre 1 et 3 millions deuros (2,45 pour le France) Un consensus semble se dégager autour de 120 fois le PIB par habitant, soit entre 1 et 3 millions deuros (2,45 pour le France) La France a réévalué sa valeur autour dun million, soit le bas de la fourchette La France a réévalué sa valeur autour dun million, soit le bas de la fourchette

106 Une des composantes du refus de la mondialisation vient sans doute de la faible valeur accordée par les pays riches, les entreprises multinationales et les employeurs locaux à lenvironnement (au sens large) des habitants des pays pauvres dont une partie des avantages comparatifs provient de leur faible protection sociale, donc des risques non couverts qui témoignent que leur vie est plus négligée Une des composantes du refus de la mondialisation vient sans doute de la faible valeur accordée par les pays riches, les entreprises multinationales et les employeurs locaux à lenvironnement (au sens large) des habitants des pays pauvres dont une partie des avantages comparatifs provient de leur faible protection sociale, donc des risques non couverts qui témoignent que leur vie est plus négligée

107 Lévaluation contingente Principe : reconstituer un marché fictif (contingent) pour demander directement à chaque individu son consentement à payer pour un changement environnemental Principe : reconstituer un marché fictif (contingent) pour demander directement à chaque individu son consentement à payer pour un changement environnemental Permet dévaluer des valeurs de non- usage, ou la valeur dun projet avant sa réalisation Permet dévaluer des valeurs de non- usage, ou la valeur dun projet avant sa réalisation

108 Déroulement dune étude Identifier le changement environnemental quon veut valoriser Identifier le changement environnemental quon veut valoriser Déterminer la population concernée Déterminer la population concernée Déterminer le mode denquête et la taille de léchantillon Déterminer le mode denquête et la taille de léchantillon Rédiger le scénario Rédiger le scénario

109 Rédiger la question de valorisation Rédiger la question de valorisation Rédiger les autres questions Rédiger les autres questions Tester le questionnaire Tester le questionnaire Analyser les données Analyser les données Présenter et diffuser les résultats Présenter et diffuser les résultats

110 Identification du changement à valoriser Un changement environnemental implique des variations de bien-être Un changement environnemental implique des variations de bien-être Lobjet de lévaluation contingente est de traduire ces variations de bien-être en une mesure monétaire Lobjet de lévaluation contingente est de traduire ces variations de bien-être en une mesure monétaire Principale difficulté : identifier les changements physiques dans lenvironnement et la manière dont ils affecteront les individus Principale difficulté : identifier les changements physiques dans lenvironnement et la manière dont ils affecteront les individus Il faut rendre crédible la situation hypothétique Il faut rendre crédible la situation hypothétique

111 Déterminer la population concernée Définir un périmètre détude (bien local, national, global) Définir un périmètre détude (bien local, national, global) Définir le type de valeur (existence, legs,…) Définir le type de valeur (existence, legs,…) Objectif : obtenir un échantillon représentatif de la population Objectif : obtenir un échantillon représentatif de la population Individus ou ménages ? Individus ou ménages ?

112 Déterminer le mode denquête et la taille de léchantillon Coût unitaire Complexité des questions Complexité du questionnaire 1CourrierCourrierTéléphone 2Téléphone Face à face 3 TéléphoneCourrier

113 Risque de biais de sélection par courrier (seuls les plus intéressés renvoient le questionnaire) Risque de biais de sélection par courrier (seuls les plus intéressés renvoient le questionnaire) Problèmes de budget Problèmes de budget Nécessité dune taille minimum (250/300) pour effectuer des calculs statistiques Nécessité dune taille minimum (250/300) pour effectuer des calculs statistiques 750 à 1000 questionnaires 750 à 1000 questionnaires

114 Rédiger le scénario Description du bien valorisé Description du bien valorisé Neutralité de la description Neutralité de la description Description suffisante Description suffisante Photos, cartes, dessins,… Photos, cartes, dessins,… Description de la façon dont le bien sera fourni Description de la façon dont le bien sera fourni Description des conditions du paiement Description des conditions du paiement

115 Choix du support de paiement (suppléments dimpôts, droit dentrée, facture deau, délectricité, don à une fondation,…) Choix du support de paiement (suppléments dimpôts, droit dentrée, facture deau, délectricité, don à une fondation,…) Choix dune règle de décision (référendum,…) Choix dune règle de décision (référendum,…) Choix dun cadre temporel pour le paiement Choix dun cadre temporel pour le paiement

116 Exemple : Etude D4E sur les usages récréatifs du Loir Présentation générale du bien Présentation générale du bien Je vais maintenant vous parler de la politique de lenvironnement et ses implications pour la rivière. Un des objectifs est daméliorer létat écologique des cours deau. Le Loir entre La Flèche et La Chartre-sur-le-Loir est actuellement dans un état moyen Je vais maintenant vous parler de la politique de lenvironnement et ses implications pour la rivière. Un des objectifs est daméliorer létat écologique des cours deau. Le Loir entre La Flèche et La Chartre-sur-le-Loir est actuellement dans un état moyen

117 Présentation du changement valorisé et description des mesures Présentation du changement valorisé et description des mesures Le bon état écologique pourrait être atteint par une meilleure gestion des prélèvements et des rejets de polluants, ainsi que par la suppression des certains obstacles sur la rivière comme les seuils danciens moulins Le bon état écologique pourrait être atteint par une meilleure gestion des prélèvements et des rejets de polluants, ainsi que par la suppression des certains obstacles sur la rivière comme les seuils danciens moulins

118 Conséquence du changement pour les usagers Conséquence du changement pour les usagers Pour la pratique de la pêche, par exemple, ces mesures auraient comme conséquences : un accès facilité à la rivière, la disparition de certains plans deau, davantage de liberté découlement des eaux, une meilleure qualité de leau, moins dalgues, une plus grande diversité de poissons. Pour la pratique de la pêche, par exemple, ces mesures auraient comme conséquences : un accès facilité à la rivière, la disparition de certains plans deau, davantage de liberté découlement des eaux, une meilleure qualité de leau, moins dalgues, une plus grande diversité de poissons.

119 Question sur la position des personnes interrogées sur ces mesures Question sur la position des personnes interrogées sur ces mesures Globalement, seriez-vous tout à fait favorable, plutôt favorable ou pas du tout favorable à ces mesures ? Globalement, seriez-vous tout à fait favorable, plutôt favorable ou pas du tout favorable à ces mesures ? Présentation du scénario de valorisation Présentation du scénario de valorisation Je vais maintenant vous proposer un scénario fictif pour lequel jaimerais connaître votre position Je vais maintenant vous proposer un scénario fictif pour lequel jaimerais connaître votre position

120 Mode de mise en œuvre des mesures Mode de mise en œuvre des mesures Pour appliquer ces mesures, une structure intercommunale pourrait être créée afin de réaliser les travaux et lentretien nécessaire Pour appliquer ces mesures, une structure intercommunale pourrait être créée afin de réaliser les travaux et lentretien nécessaire Support de paiement Support de paiement Cette structure serait financée de manière volontaire par les usagers de la rivière, largent ainsi récolté allant uniquement à la rivière Cette structure serait financée de manière volontaire par les usagers de la rivière, largent ainsi récolté allant uniquement à la rivière Période temporelle Période temporelle Combien seriez-vous prêt à verser par an en euros pour le financement de cette structure ? Combien seriez-vous prêt à verser par an en euros pour le financement de cette structure ?

121 Rédiger la question de valorisation Les modes de révélation Les modes de révélation La question ouverte : combien seriez-vous prêt à payer au maximum pour…? La question ouverte : combien seriez-vous prêt à payer au maximum pour…? La question fermée : seriez-vous prêt à payer X pour…? La question fermée : seriez-vous prêt à payer X pour…? Lenchère Lenchère La carte de paiement La carte de paiement

122 Caractéristi ques Question ouverte Carte de paiement Question fermée Incitation à lhonnêteté NonNon- Nécessité du choix NonOuiOui Type de réponse ContinueIntervalleIntervalle Problèmes Zéros, non réponses Ancrage Ancrage, yea-saying

123 Méthode Effort cognitif Taille de léchantillon Question ouverte Elevé La plus faible Question fermée Très faible La plus élevée EnchèresModéréModérée Carte de paiement ModéréFaible

124 Rédiger les autres questions Questions socio-économiques : revenu, âge, profession, nombre denfants, études,… Questions socio-économiques : revenu, âge, profession, nombre denfants, études,… Questions sur les caractéristiques des visites (fréquence, activités pratiquées,…) et lopinion sur lenvironnement Questions sur les caractéristiques des visites (fréquence, activités pratiquées,…) et lopinion sur lenvironnement Identification des faux zéros Identification des faux zéros

125 Exemple : enquête D4E sur le Loir 1 Ce nest pas à moi de payer 1 Ce nest pas à moi de payer 2 Il nest pas nécessaire de modifier létat de cette rivière 2 Il nest pas nécessaire de modifier létat de cette rivière 3 Mes moyens financiers ne me le permettent pas 3 Mes moyens financiers ne me le permettent pas 4 Je nai pas assez dinformations pour me décider 4 Je nai pas assez dinformations pour me décider 5 Jai peur de payer pour les autres 5 Jai peur de payer pour les autres 6 Cela mempêchera de pratiquer mes activités 6 Cela mempêchera de pratiquer mes activités

126 7 Je paye déjà un permis de pêche 7 Je paye déjà un permis de pêche 8 Je paye déjà pour une activité de loisir 8 Je paye déjà pour une activité de loisir 9 Je ne veux pas que la rivière soit modifiée 9 Je ne veux pas que la rivière soit modifiée 10 Je ne me sens pas concerné 10 Je ne me sens pas concerné 11 Autres raisons 11 Autres raisons 12 Ne se prononce pas 12 Ne se prononce pas Les raisons 2, 3, 6, 9 et 10 correspondent à des vrais zéros Les raisons 2, 3, 6, 9 et 10 correspondent à des vrais zéros

127 Tester le questionnaire Sassurer de la bonne compréhension du questionnaire par les personnes interrogées Sassurer de la bonne compréhension du questionnaire par les personnes interrogées Vérifier la durée de lentretien Vérifier la durée de lentretien Détecter les erreurs de formulation des questions ou les erreurs daiguillage Détecter les erreurs de formulation des questions ou les erreurs daiguillage

128 Analyser les données Statistique descriptive : approche non paramétrique Statistique descriptive : approche non paramétrique Modèles économétriques Modèles économétriques Modèles à utilité aléatoire Modèles à utilité aléatoire Modèle Probit : loi normale Modèle Probit : loi normale Modèle Logit : loi logistique Modèle Logit : loi logistique

129 Présenter et diffuser les résultats Reprendre les différentes étapes précédentes Reprendre les différentes étapes précédentes Présenter les méthodes danalyse des données (y compris les valeurs nulles) Présenter les méthodes danalyse des données (y compris les valeurs nulles) Présenter les résultats économétriques Présenter les résultats économétriques Estimation des paramètres (moyenne, médiane, écart-type) Estimation des paramètres (moyenne, médiane, écart-type)

130 Les principaux biais de lévaluation contingente Le biais stratégique Le biais stratégique Les biais liés à ladministration du questionnaire : enchère de départ, ancrage, mode de paiement, framing effect Les biais liés à ladministration du questionnaire : enchère de départ, ancrage, mode de paiement, framing effect Le biais dinclusion Le biais dinclusion Le biais hypothétique Le biais hypothétique

131 Leffet de contexte Chirurgie : sur 100 personnes 90 survivent à lopération, 68 sont en vie après 1 an et 34 après 5 ans Chirurgie : sur 100 personnes 90 survivent à lopération, 68 sont en vie après 1 an et 34 après 5 ans Radiothérapie : toutes survivent au traitement, 77 sont en vie après 1 an et 22 après 5 ans Radiothérapie : toutes survivent au traitement, 77 sont en vie après 1 an et 22 après 5 ans 18% favorables à la radiothérapie 18% favorables à la radiothérapie Chirurgie : sur 100 personnes 10 meurent pendant lopération, 32 meurent au bout dun an et 66 dans les 5 ans Chirurgie : sur 100 personnes 10 meurent pendant lopération, 32 meurent au bout dun an et 66 dans les 5 ans Radiothérapie : aucune ne décèdent pendant le traitement, 23 meurent au bout dun an et 78 dans les 5 ans Radiothérapie : aucune ne décèdent pendant le traitement, 23 meurent au bout dun an et 78 dans les 5 ans 44% favorables à la radiothérapie 44% favorables à la radiothérapie

132 Biais hypothétique Une évaluation contingente menée auprès de chasseurs dans le Wisconsin fournit un WTP de 101$ pour le rachat dun permis de chasse Une évaluation contingente menée auprès de chasseurs dans le Wisconsin fournit un WTP de 101$ pour le rachat dun permis de chasse Le rachat effectif des permis sest fait au prix moyen de 63$ Le rachat effectif des permis sest fait au prix moyen de 63$

133 Exemple dévaluation contingente Estimer la valeur dusage totale de forêts en Ligurie Estimer la valeur dusage totale de forêts en Ligurie Par le passé, la Ligurie était un important producteur de bois et de châtaignes. Ces activités sont maintenant fortement réduites et la population a émigré sur les zones côtières, laissant les forêts sans entretien. Par le passé, la Ligurie était un important producteur de bois et de châtaignes. Ces activités sont maintenant fortement réduites et la population a émigré sur les zones côtières, laissant les forêts sans entretien. Ces forêts fournissent plusieurs types de services : Ces forêts fournissent plusieurs types de services : conservation de lhumidité du sol, activités récréatives, chasse, cueillettes conservation de lhumidité du sol, activités récréatives, chasse, cueillettes

134 Les autorités locales ont commandité une étude pour évaluer le bénéfice social net fourni par la forêt, en vue de dégager des ressources pour la réhabiliter Les autorités locales ont commandité une étude pour évaluer le bénéfice social net fourni par la forêt, en vue de dégager des ressources pour la réhabiliter

135 Identification du site Identification du site Critères : intérêt pour le tourisme, flux de touristes, projet de création de parcs régionaux. Des cartes et des photos informent les interviewés. Critères : intérêt pour le tourisme, flux de touristes, projet de création de parcs régionaux. Des cartes et des photos informent les interviewés. Définition du bien à valoriser Définition du bien à valoriser Valeur de la forêt pour tous ses usages Valeur de la forêt pour tous ses usages

136 Questionnaire Questionnaire Données socio-économiques (age, études, revenu, profession, situation familiale..) Données socio-économiques (age, études, revenu, profession, situation familiale..) Questions sur la sensibilité environnementale des visiteurs Questions sur la sensibilité environnementale des visiteurs Scénario et CAP Scénario et CAP

137 Scénario Scénario Le site que vous visitez se détériore par manque de gestion et dentretien. La région souhaite le réhabiliter mais, suite à des contraintes budgétaires il envisage de demander une participation aux visiteurs sous la forme dun droit dentrée. Seriez-vous prêt à payer le montant suivant ? Le site que vous visitez se détériore par manque de gestion et dentretien. La région souhaite le réhabiliter mais, suite à des contraintes budgétaires il envisage de demander une participation aux visiteurs sous la forme dun droit dentrée. Seriez-vous prêt à payer le montant suivant ? Nature de la question Nature de la question Choix dichotomique Choix dichotomique

138 Véhicule de paiement Véhicule de paiement Droit dentrée Droit dentrée Recueil des données Recueil des données Interviews sur place de 800 visiteurs pendant 3 mois (juillet, août, septembre) selon un échantillonnage aléatoire Interviews sur place de 800 visiteurs pendant 3 mois (juillet, août, septembre) selon un échantillonnage aléatoire

139 Estimation du CAP Estimation du CAP Plusieurs méthodes possibles : Plusieurs méthodes possibles : statistique descriptive statistique descriptive modèle logit modèle logit maximum de vraisemblance maximum de vraisemblance Agrégation Agrégation CAP x nombre total de visiteurs sur lannée CAP x nombre total de visiteurs sur lannée

140 Etapes Etapes Organiser la base de données en classant les réponses par droit dentrée croissant Organiser la base de données en classant les réponses par droit dentrée croissant Hypothèses Hypothèses Le choix des droits dentrée proposé est correct Le choix des droits dentrée proposé est correct

141 Etapes Etapes Organiser la base de données en classant les réponses par droit dentrée croissant Organiser la base de données en classant les réponses par droit dentrée croissant Calcul de la fréquence conditionnelle dacceptation pour chaque niveau de droit Calcul de la fréquence conditionnelle dacceptation pour chaque niveau de droit Hypothèses Hypothèses Le choix des droits dentrée proposé est correct Le choix des droits dentrée proposé est correct Les fréquences conditionnelles sont fournies par la variable 0-1 pour chaque droite dentrée proposé Les fréquences conditionnelles sont fournies par la variable 0-1 pour chaque droite dentrée proposé

142 Etapes Etapes Calcul de la fréquence conditionnelle dacceptation pour chaque niveau de droit Calcul de la fréquence conditionnelle dacceptation pour chaque niveau de droit Considérer les fréquences conditionnelles comme des fréquences cumulatives Considérer les fréquences conditionnelles comme des fréquences cumulatives Hypothèses Hypothèses Les fréquences conditionnelles sont fournies par la variable 0-1 pour chaque droite dentrée proposé Les fréquences conditionnelles sont fournies par la variable 0-1 pour chaque droite dentrée proposé Chaque sous- ensemble de léchantillon par niveau de droit dentrée est représentatif de la population Chaque sous- ensemble de léchantillon par niveau de droit dentrée est représentatif de la population

143 Etapes Etapes Considérer les fréquences conditionnelles comme des fréquences cumulatives Considérer les fréquences conditionnelles comme des fréquences cumulatives Calculer les fréquences cumulatives de refus Calculer les fréquences cumulatives de refus Hypothèses Hypothèses Considérer les fréquences conditionnelles comme des fréquences cumulatives Considérer les fréquences conditionnelles comme des fréquences cumulatives Ce sont les compléments à 1 des fréquences dacceptation Ce sont les compléments à 1 des fréquences dacceptation

144 Etapes Etapes Calculer les fréquences cumulatives de refus Calculer les fréquences cumulatives de refus Calculer les fréquences cumulatives de CAP Calculer les fréquences cumulatives de CAP Calculer les CAP moyen et médian Calculer les CAP moyen et médian Hypothèses Hypothèses Ce sont les compléments à 1 des fréquences dacceptation Ce sont les compléments à 1 des fréquences dacceptation Refuser de payer un niveau de droit signifie quon a un CAP inférieur à ce niveau Refuser de payer un niveau de droit signifie quon a un CAP inférieur à ce niveau

145 N° dobservation TicketAccepte Fréquence cond

146 Ticket Fréquence cond , , , ,0

147 Droit dentrée Oui ,733,316,70,0 Non0,00,033,366,783,3100

148 33% rejettent et 0% rejettent % rejettent et 0% rejettent Donc 33% ont un CAP compris entre 3000 et = < CAP < Donc 33% ont un CAP compris entre 3000 et = < CAP < Et sous lhypothèse dun CAP uniformément distribué, on a le CAP moyen de la classe [3 000, 8 000] = Et sous lhypothèse dun CAP uniformément distribué, on a le CAP moyen de la classe [3 000, 8 000] = 5 500

149 CAP moyen Fréquence cumulée 0033,366,783,3100

150 Calcul de la médiane Me Calcul de la médiane Me 5500 < Me < < Me < ,3 < 50 < 66,7 33,3 < 50 < 66,7 Me = 8000 Me = 8000

151 Max CAP Fréq. Relat. 0,00,033,333,316,716,7 CAP x F

152 Doù un CAP total Doù un CAP total CAP = =11333 CAP = =11333

153 Les fondations microéconomiques du choix dichotomique Comment analyser le processus de choix des individus ? Comment analyser le processus de choix des individus ? Quelles informations sont pertinentes ? Quelles informations sont pertinentes ? Lanalyse des choix (choice analysis) cherche à expliquer la variabilité des comportements dans un échantillon Lanalyse des choix (choice analysis) cherche à expliquer la variabilité des comportements dans un échantillon Hypothèse 1 : les choix sont faits dans un ensemble I fini et sont mutuellement exclusifs Hypothèse 1 : les choix sont faits dans un ensemble I fini et sont mutuellement exclusifs

154 Hypothèse 2 : les choix sont déterminés par deux types de variables Hypothèse 2 : les choix sont déterminés par deux types de variables Des variables qui peuvent être observées par lanalyste Des variables qui peuvent être observées par lanalyste Des variables qui ne peuvent pas être observées par lanalyste Des variables qui ne peuvent pas être observées par lanalyste Si on note i un choix possible, lutilité découlant de ce choix peut sécrire Si on note i un choix possible, lutilité découlant de ce choix peut sécrire

155 U i = V i + i où V i est lutilité provenant des variables observables et i lutilité provenant des autres variables U i = V i + i où V i est lutilité provenant des variables observables et i lutilité provenant des autres variables Lindividu choisira lalternative i plutôt que j ssi U i U j Lindividu choisira lalternative i plutôt que j ssi U i U j Or, Prob[U i U j ] = Prob[V i + i V j + j ] Or, Prob[U i U j ] = Prob[V i + i V j + j ] Ou encore Prob[ i - j V j - V i ] Ou encore Prob[ i - j V j - V i ]

156 U 1 utilité avec achat dun ticket dentrée U 1 utilité avec achat dun ticket dentrée U 0 utilité sans achat dun ticket dentrée U 0 utilité sans achat dun ticket dentrée si U 1 – U 0 0 le consommateur accepte de payer le ticket au prix si U 1 – U 0 0 le consommateur accepte de payer le ticket au prix sinon, il refuse sinon, il refuse On postule une fonction dutilité de la forme On postule une fonction dutilité de la forme

157 U 1 (1,y-t,s) = v(1,y-t,s) + e 1 U 1 (1,y-t,s) = v(1,y-t,s) + e 1 U 0 (0,y,s) = v(0,y,s) + e 0 U 0 (0,y,s) = v(0,y,s) + e 0 En posant U = U 1 – U 0, V = v(1,y-t,s) - v(0,y,s) et e = e 0 – e 1 En posant U = U 1 – U 0, V = v(1,y-t,s) - v(0,y,s) et e = e 0 – e 1 On peut réécrire lacte dachat On peut réécrire lacte dachat e V accepte t e V accepte t

158 Doù, Doù, Prob[accepte t] = Prob[e V] = F( V) Prob[accepte t] = Prob[e V] = F( V) Pour F on a plusieurs choix possibles Pour F on a plusieurs choix possibles Loi normale : modèle probit Loi normale : modèle probit Loi logistique : modèle logit Loi logistique : modèle logit F( V) = 1/[1+exp(- V)] F( V) = 1/[1+exp(- V)]

159 Si le consommateur accepte lachat, cela signifie que son CAP est au moins égal au prix du billet Si le consommateur accepte lachat, cela signifie que son CAP est au moins égal au prix du billet Prob[accepte t] = Prob[CAP > t] = 1- G(t) Prob[accepte t] = Prob[CAP > t] = 1- G(t) G(t)=Prob[CAPt]=exp(- V)/[1+exp(- V) G(t)=Prob[CAPt]=exp(- V)/[1+exp(- V)

160 Méthodologie 1 Choix du modèle pour U 1 Choix du modèle pour U Le modèle linéaire est le plus utilisé Le modèle linéaire est le plus utilisé U = Const. - t – e = V – e U = Const. - t – e = V – e 2 Choix de la distribution de probabilité pour la composante aléatoire e 2 Choix de la distribution de probabilité pour la composante aléatoire e La fonction logistique est la plus utilisée La fonction logistique est la plus utilisée Prob[e V] = 1/[1+exp(-(C- t)] Prob[e V] = 1/[1+exp(-(C- t)]

161 3 Linéarisation du modèle par rapport à C et 3 Linéarisation du modèle par rapport à C et Il faut estimer ces deux paramètres pour déterminer la distribution de probabilité du CAP, ce qui est facilité par cette linéarisation Il faut estimer ces deux paramètres pour déterminer la distribution de probabilité du CAP, ce qui est facilité par cette linéarisation Soit P i = Prob[e V] la probabilité daccepter le ticket i Soit P i = Prob[e V] la probabilité daccepter le ticket i

162 ln [P i /1-P i )] = C- t ln [P i /1-P i )] = C- t Finalement, pour les besoins destimation, on ajoute un terme derreur et le modèle devient Finalement, pour les besoins destimation, on ajoute un terme derreur et le modèle devient ln [P i /1-P i )] = C- t + i ln [P i /1-P i )] = C- t + i 4 Estimation des probabilités P i 4 Estimation des probabilités P i On estime ces probabilités par les fréquences relatives F i de chaque classe On estime ces probabilités par les fréquences relatives F i de chaque classe

163 5 Calcul des ratios P i /1-P i 5 Calcul des ratios P i /1-P i 6 Calcul des log des ratios 6 Calcul des log des ratios 7 Régression économétrique (MCO) 7 Régression économétrique (MCO) Pour utiliser les MCO, il faut que les termes derreur i aient la même variance Pour utiliser les MCO, il faut que les termes derreur i aient la même variance On doit alors pondérer chaque variable avec un poids W i On doit alors pondérer chaque variable avec un poids W i

164 Si le nombre dobservations pour chaque niveau dentrée N i est assez grand (5) et que chaque observation dans un niveau est distribuée indépendamment selon une loi binomiale, alors i suit une loi normale (0,1/N i P i (1-P i ) Si le nombre dobservations pour chaque niveau dentrée N i est assez grand (5) et que chaque observation dans un niveau est distribuée indépendamment selon une loi binomiale, alors i suit une loi normale (0,1/N i P i (1-P i ) Wi = [N i F i (1-F i )] 1/2 Wi = [N i F i (1-F i )] 1/2 8 Calcul des CAP moyen et médian 8 Calcul des CAP moyen et médian

165 tNiouiFiratiolnWiWtWln abcdefghy ,9913,8,00247,290, ,6720,691, , ,330,5-0,691, , ,170,2-1,610, , ,82,002455,86-0,03

166 d=c/b, e=d(1-d), f = ln e, g=[bd(1-d)] 1/2 d=c/b, e=d(1-d), f = ln e, g=[bd(1-d)] 1/2 h = ag, y = fg h = ag, y = fg On régresse y sur h et on obtient On régresse y sur h et on obtient C = 2,498185, = 0, C = 2,498185, = 0, Il reste à calculer les CAP moyen (CAP m ) et médian (CAP e ) Il reste à calculer les CAP moyen (CAP m ) et médian (CAP e )

167 CAP e est défini par CAP e est défini par Prob [CAP CAP e ] = 0,5 Prob [CAP CAP e ] = 0,5 Prob [CAPCAP e ]=1-1/1+exp[-(C- CAP e )] Prob [CAPCAP e ]=1-1/1+exp[-(C- CAP e )] Doù exp[-(C- CAP e )] = 1 Doù exp[-(C- CAP e )] = 1 C- CAP e =0 C- CAP e =0 CAP e =C/ =10,652 CAP e =C/ =10,652 CAP m =-ln[exp(C)+1]/ =10,989 CAP m =-ln[exp(C)+1]/ =10,989

168 La méta-analyse Principe Principe La méta-analyse est une analyse statistique de nombreuses études individuelles visant à en faire une synthèse plus rigoureuse quune revue de littérature traditionnelle La méta-analyse est une analyse statistique de nombreuses études individuelles visant à en faire une synthèse plus rigoureuse quune revue de littérature traditionnelle Elle porte sur la comparaison de résultats issus détudes distinctes et teste linfluence des caractéristiques de la recherche (méthode, spécifications, etc.), du contexte et de lobjet de létude sur les estimations observées Elle porte sur la comparaison de résultats issus détudes distinctes et teste linfluence des caractéristiques de la recherche (méthode, spécifications, etc.), du contexte et de lobjet de létude sur les estimations observées Cet objectif passe par la modélisation des résultats empiriques originaux et la définition dune unité standard rendant possible la comparaison des différents résultats Cet objectif passe par la modélisation des résultats empiriques originaux et la définition dune unité standard rendant possible la comparaison des différents résultats

169 Cest l'existence d'une relation systématique entre les valeurs fournies par les méthodes d'évaluation dune part et les caractéristiques de lévaluation (méthode, contexte…) dautre part, qui en constitue l'hypothèse principale Cest l'existence d'une relation systématique entre les valeurs fournies par les méthodes d'évaluation dune part et les caractéristiques de lévaluation (méthode, contexte…) dautre part, qui en constitue l'hypothèse principale On suppose que la base théorique, les hypothèses et les contraintes d'application des études initiales expliquent en grande partie les divergences de résultats On suppose que la base théorique, les hypothèses et les contraintes d'application des études initiales expliquent en grande partie les divergences de résultats

170 Le nombre détudes existantes est ensuite supposé suffisant pour faire lobjet dun travail danalyse statistique Le nombre détudes existantes est ensuite supposé suffisant pour faire lobjet dun travail danalyse statistique Enfin, en vue de ce traitement statistique, les estimations doivent être homogènes, cest-à-dire exprimées en une mesure commune, et statistiquement indépendantes Enfin, en vue de ce traitement statistique, les estimations doivent être homogènes, cest-à-dire exprimées en une mesure commune, et statistiquement indépendantes Formalisation de lanalyse Formalisation de lanalyse Y vecteur de la variable dépendante mesurant le phénomène étudié Y vecteur de la variable dépendante mesurant le phénomène étudié

171 X matrice des variables explicatives X matrice des variables explicatives vecteur derreurs vecteur derreurs Hypothèse : Y = f(X) + Hypothèse : Y = f(X) + La fonction f est estimée par des méthodes économétriques La fonction f est estimée par des méthodes économétriques

172 Exemple : lévaluation des dommages sanitaires attribués à la pollution atmosphérique Trois critères de sélection dune étude Trois critères de sélection dune étude 1 proposer une estimation significative du coût de la pollution atmosphérique 1 proposer une estimation significative du coût de la pollution atmosphérique 2 sappliquer à un domaine (récepteurs et polluants) correspondant au domaine étudié 2 sappliquer à un domaine (récepteurs et polluants) correspondant au domaine étudié 3 présenter une information suffisamment détaillée pour le choix des variables explicatives 3 présenter une information suffisamment détaillée pour le choix des variables explicatives

173 Choix de la variable endogène Choix de la variable endogène Coût de la pollution atmosphérique par individu et par an Coût de la pollution atmosphérique par individu et par an Variables explicatives Variables explicatives 1 variables socio-économiques et environnementales 1 variables socio-économiques et environnementales PIB (proxy du revenu) PIB (proxy du revenu) VPA VPA

174 Pollution (CO, SO 2, O 3, NOx, Part, Pb) Pollution (CO, SO 2, O 3, NOx, Part, Pb) 2 variables méthodologiques 2 variables méthodologiques Méthodes dévaluation (MCM, MEC, MDP) Méthodes dévaluation (MCM, MEC, MDP) Quantification (COMPTA, EXTRA, DR) Quantification (COMPTA, EXTRA, DR) Valeur unitaire (PXM, PXF) Valeur unitaire (PXM, PXF) Prix de la vie (VSL, YOLL) Prix de la vie (VSL, YOLL) Effets des pathologies chroniques (chr) ou non Effets des pathologies chroniques (chr) ou non

175 3 variables contextuelles 3 variables contextuelles Récepteurs cibles de la pollution atmosphérique (sante, vie) Récepteurs cibles de la pollution atmosphérique (sante, vie) Echelle locale (loc) ou non Echelle locale (loc) ou non Rapport, dune thèse, etc. (rapp) ou non Rapport, dune thèse, etc. (rapp) ou non Date de publication postérieure à 1996 (dpubli) ou non Date de publication postérieure à 1996 (dpubli) ou non

176 Indicateurs sanitaires (non retenus) AH admission hospitalière AMautomédication CS consultation médicale ES exemption scolaire JAR journée d'activité réduite M médicaments prescrits SYM symptômes divers TP temps perdu Ddécès

177 Autres variables non retenues Révélation (QO, QF, BID, CP) Révélation (QO, QF, BID, CP) Pathologies considérées lors de l'évaluation de la morbidité: problème respiratoire, cardio-vasculaire, irritation oculaire et migraine Pathologies considérées lors de l'évaluation de la morbidité: problème respiratoire, cardio-vasculaire, irritation oculaire et migraine

178 Réalisation de la méta-analyse La plupart des méta-analyses sont des régressions permettant destimer les relations existant entre la valeur de la variable à expliquer et celles de ses déterminants potentiels en recherchant les situations qui diffèrent significativement de la tendance générale La plupart des méta-analyses sont des régressions permettant destimer les relations existant entre la valeur de la variable à expliquer et celles de ses déterminants potentiels en recherchant les situations qui diffèrent significativement de la tendance générale

179 Le traitement économétrique se fait par les Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Le traitement économétrique se fait par les Moindres Carrés Ordinaires (MCO) Risque permanent d'hétéroscédasticité car les estimations sont issues de différents ensembles de données Risque permanent d'hétéroscédasticité car les estimations sont issues de différents ensembles de données Lanalyse économétrique utilise donc lestimateur des MCO et la méthode de correction des termes de la matrice de variance-covariance (White, 1980) qui devient robuste à toute forme d'hétéroscédasticité Lanalyse économétrique utilise donc lestimateur des MCO et la méthode de correction des termes de la matrice de variance-covariance (White, 1980) qui devient robuste à toute forme d'hétéroscédasticité

180 Modèle log-log VariablesCoefficient PIB0,717 VPA0,581 MDP3,028 MEC1,723 EXTRAP-1,593 PXF0,766 YOLL-1,145 DPUBLI-0,838 VIE1,530 CHR1,024

181 Les variables présentent un seuil de significativité de 1% sauf PXF significative à seulement 10 % Les variables présentent un seuil de significativité de 1% sauf PXF significative à seulement 10 % Lensemble des variables expliquent bien la variance totale car le R 2 ajusté est égal à 59.7 % Lensemble des variables expliquent bien la variance totale car le R 2 ajusté est égal à 59.7 %

182 Interprétation Existence dune relation positive et significative entre les estimations dune part et le revenu ou lampleur du changement environnemental considéré dautre part Existence dune relation positive et significative entre les estimations dune part et le revenu ou lampleur du changement environnemental considéré dautre part Le coefficient du revenu sinterprète comme lélasticité au revenu (un accroissement de 1 % du revenu induit une augmentation du coût individuel de 0,717 %) Le coefficient du revenu sinterprète comme lélasticité au revenu (un accroissement de 1 % du revenu induit une augmentation du coût individuel de 0,717 %)

183 Une augmentation de la variation de la pollution atmosphérique (VPA) de 1 % accroît le coût de 0.58 % Une augmentation de la variation de la pollution atmosphérique (VPA) de 1 % accroît le coût de 0.58 % Les estimations sont sensibles à lampleur de la modification environnementale, mais à un taux décroissant Les estimations sont sensibles à lampleur de la modification environnementale, mais à un taux décroissant Le coût marginal de la pollution diminue comme si la pollution additionnelle était de moins en moins dommageable Le coût marginal de la pollution diminue comme si la pollution additionnelle était de moins en moins dommageable Ce résultat est en accord avec l'hypothèse traditionnelle que le dommage est convexe relativement au niveau de pollution Ce résultat est en accord avec l'hypothèse traditionnelle que le dommage est convexe relativement au niveau de pollution

184 Afin d'éviter le "dummy variable trap" qui intervient quand toutes les variables dichotomiques sont inclues ce qui a pour conséquence que les coefficients ne peuvent être estimés, une variable dichotomique (dummy) par catégorie a été "exclue" de la régression Afin d'éviter le "dummy variable trap" qui intervient quand toutes les variables dichotomiques sont inclues ce qui a pour conséquence que les coefficients ne peuvent être estimés, une variable dichotomique (dummy) par catégorie a été "exclue" de la régression La catégorie par défaut est représentée par le terme constant du modèle, et les variables dichotomiques sont utilisées pour mesurer les effets des autres catégories relativement à celles absentes La catégorie par défaut est représentée par le terme constant du modèle, et les variables dichotomiques sont utilisées pour mesurer les effets des autres catégories relativement à celles absentes Ici les variables absentes de la régression sont: MCM, DR, VSL Ici les variables absentes de la régression sont: MCM, DR, VSL

185 Pour obtenir la semi-élasticité d'un régresseur sous forme de variable muette, un moyen a été proposé par Halvorsen R. et R. Palmquist, (1980) Pour obtenir la semi-élasticité d'un régresseur sous forme de variable muette, un moyen a été proposé par Halvorsen R. et R. Palmquist, (1980) Prendre l'exponentielle du coefficient de la variable muette, soustraire 1 et multiplier la différence par 100 Prendre l'exponentielle du coefficient de la variable muette, soustraire 1 et multiplier la différence par 100 Par exemple, la variable EXTRAP (extrapolation) va s'interpréter par rapport à la variable ¨DR (dose-réponse) Par exemple, la variable EXTRAP (extrapolation) va s'interpréter par rapport à la variable ¨DR (dose-réponse)

186 Le coefficient obtenu dans le modèle réduit est – Le coefficient obtenu dans le modèle réduit est – Ainsi l'exponentielle de est En soustrayant 1, on obtient –0.8 et après multiplication par 100 on a -80 % Ainsi l'exponentielle de est En soustrayant 1, on obtient –0.8 et après multiplication par 100 on a -80 % Les évaluations obtenues par la méthode des coûts de la maladie lorsque l'on utilise le procédé d'extrapolation sont de 80% inférieures à celles obtenues lorsque l'on utilise une fonction dose-réponse Les évaluations obtenues par la méthode des coûts de la maladie lorsque l'on utilise le procédé d'extrapolation sont de 80% inférieures à celles obtenues lorsque l'on utilise une fonction dose-réponse

187 La méthode des dépenses de protection (MDP) produit les plus fortes évaluations La méthode des dépenses de protection (MDP) produit les plus fortes évaluations La méthode dévaluation contingente (MEC) fournit des estimations 5 à 6 fois supérieures à celles procurées par la méthode des coûts de la maladie (MCM) lorsque celle-ci utilise pour procédé de quantification le transfert ou lextrapolation La méthode dévaluation contingente (MEC) fournit des estimations 5 à 6 fois supérieures à celles procurées par la méthode des coûts de la maladie (MCM) lorsque celle-ci utilise pour procédé de quantification le transfert ou lextrapolation

188 Cela sexplique par le fait que la MDP reflète des comportements qui intègrent plusieurs objectifs, sans que lon puisse ensuite imputer un coût spécifique au dommage particulier considéré Cela sexplique par le fait que la MDP reflète des comportements qui intègrent plusieurs objectifs, sans que lon puisse ensuite imputer un coût spécifique au dommage particulier considéré Lintégralité des variations du surplus consécutives aux variations de dépense est alors associée à la pollution atmosphérique, produisant une forte évaluation des pertes subies Lintégralité des variations du surplus consécutives aux variations de dépense est alors associée à la pollution atmosphérique, produisant une forte évaluation des pertes subies

189 Les évaluations émanant de la méthode du coût de la maladie (MCM) se révèlent très sensibles aux caractéristiques choisies Les évaluations émanant de la méthode du coût de la maladie (MCM) se révèlent très sensibles aux caractéristiques choisies Répertorier les dommages de manière exhaustive (comptabilisation (COMPTA)) semble fournir des valeurs sensiblement similaires à celles obtenues en faisant appel aux fonctions dose-réponse (DR) Répertorier les dommages de manière exhaustive (comptabilisation (COMPTA)) semble fournir des valeurs sensiblement similaires à celles obtenues en faisant appel aux fonctions dose-réponse (DR)

190 Par contre l'extrapolation (EXTRAP) de résultats à l'ensemble d'une population étudiée conduit à des valeurs 5 fois inférieures Par contre l'extrapolation (EXTRAP) de résultats à l'ensemble d'une population étudiée conduit à des valeurs 5 fois inférieures Lutilisation dun prix fictif (PXF) multiplie le coût par 2.15 par rapport à la simple utilisation dun prix marchand (PXM) qui ne permet pas dintégrer la dimension qualitative (pertes telles que la gêne ou la douleur). Lutilisation dun prix fictif (PXF) multiplie le coût par 2.15 par rapport à la simple utilisation dun prix marchand (PXM) qui ne permet pas dintégrer la dimension qualitative (pertes telles que la gêne ou la douleur).

191 Difficultés dapplication Les références de létude Les références de létude Le champ de létude et les caractéristiques de la population Le champ de létude et les caractéristiques de la population La description de lenjeu environnemental qui fait lobjet dune évaluation La description de lenjeu environnemental qui fait lobjet dune évaluation Dans le cas de la pollution de lair, pourcentage de la réduction ou de laugmentation estimée, concentrations présente et future du polluant étudié dans la zone géographique considérée Dans le cas de la pollution de lair, pourcentage de la réduction ou de laugmentation estimée, concentrations présente et future du polluant étudié dans la zone géographique considérée

192 La méthode de létude, y compris les techniques particulières pour obtenir les résultats La méthode de létude, y compris les techniques particulières pour obtenir les résultats Les valeurs estimées avec les unités de mesures spécifiques et la date de lestimation pour la variable expliquée Les valeurs estimées avec les unités de mesures spécifiques et la date de lestimation pour la variable expliquée Standardisation et transparence des résultats Standardisation et transparence des résultats

193 Le transfert de valeur Transférer les estimations économiques provenant détudes antérieures portant sur des variations similaires Transférer les estimations économiques provenant détudes antérieures portant sur des variations similaires 1 transfert de valeurs unitaires qui consiste à transposer des valeurs estimées dun lieu à un autre 1 transfert de valeurs unitaires qui consiste à transposer des valeurs estimées dun lieu à un autre 2 transfert de fonctions de valeur 2 transfert de fonctions de valeur

194 La méta-analyse permet ainsi, via létablissement dune fonction de bénéfice de reconstruire une estimation moins sensible aux caractéristiques méthodologiques La méta-analyse permet ainsi, via létablissement dune fonction de bénéfice de reconstruire une estimation moins sensible aux caractéristiques méthodologiques

195 Le cas des pays en développement Les méthodes précédentes sont souvent délicates dapplication dans les pays en développement Les méthodes précédentes sont souvent délicates dapplication dans les pays en développement On a donc mis au point des approches alternatives On a donc mis au point des approches alternatives

196 La méthode du changement de productivité Hypothèse : il existe une relation entre la production dun bien (service) marchand Xm et un bien environnemental non marchand Xe Hypothèse : il existe une relation entre la production dun bien (service) marchand Xm et un bien environnemental non marchand Xe Q = f(Xm, Xe) Q = f(Xm, Xe) Qualité de leau et agriculture, forêt, pêche Qualité de leau et agriculture, forêt, pêche Qualité de lair et agriculture, forêt Qualité de lair et agriculture, forêt

197 Autrement dit, Xe apparaît comme un input Autrement dit, Xe apparaît comme un input Le profit est pf(Xm,Xe) - wXm Le profit est pf(Xm,Xe) - wXm Si Xe devient Xe, la variation de profit p[f(Xm,Xe) - f(Xm,Xe)] est la valeur implicite du changement de lenvironnement Si Xe devient Xe, la variation de profit p[f(Xm,Xe) - f(Xm,Xe)] est la valeur implicite du changement de lenvironnement

198 Dans le cas général, le changement de Xe affecte les prix, donc les surplus Dans le cas général, le changement de Xe affecte les prix, donc les surplus Demande S1 S2 p1 p2 Q1Q2

199 Ici, lamélioration de Xe augmente loffre Ici, lamélioration de Xe augmente loffre Le surplus du consommateur augmente Le surplus du consommateur augmente Le surplus du producteur >0 ou 0 ou <0 selon les élasticités de loffre et de la demande Gain total Gain total Dans le cas particulier où les producteurs sont peu nombreux/offre totale, la demande est constante Dans le cas particulier où les producteurs sont peu nombreux/offre totale, la demande est constante

200 S1 S2 Demande

201 Les producteurs sapproprient tous le surplus Les producteurs sapproprient tous le surplus La valeur de lenvironnement est la différence entre les deux La valeur de lenvironnement est la différence entre les deux

202 Etapes Etapes 1 Déterminez la relation technique entre Q et Xe : Q = f (Xm,Xe ) 1 Déterminez la relation technique entre Q et Xe : Q = f (Xm,Xe ) Hypothèses Hypothèses Il est possible de déterminer une telle relation Il est possible de déterminer une telle relation

203 Etapes Etapes 1 Déterminez la relation technique entre Q et Xe : Q = f (Xm,Xe ) 1 Déterminez la relation technique entre Q et Xe : Q = f (Xm,Xe ) 2 Estimez le changement dans le bien produit du à une variation unitaire du bien environnemental 2 Estimez le changement dans le bien produit du à une variation unitaire du bien environnemental ðQ/ðXe ðQ/ðXe Hypothèses Hypothèses Il est possible de déterminer une telle relation Il est possible de déterminer une telle relation Il est possible disoler leffet du bien environnemental sur loutput. En pratique, la productivité marginale est souvent remplacée par la productivité moyenne Il est possible disoler leffet du bien environnemental sur loutput. En pratique, la productivité marginale est souvent remplacée par la productivité moyenne

204 Etapes Etapes 2 Estimez le changement dans le bien produit du à une variation unitaire du bien environnemental ðQ/ðXe 2 Estimez le changement dans le bien produit du à une variation unitaire du bien environnemental ðQ/ðXe 3 Relevez le prix de marché de loutput P 3 Relevez le prix de marché de loutput P Hypothèses Hypothèses Il est possible disoler leffet du bien environnemental sur loutput. En pratique, la productivité marginale est souvent remplacée par la productivité moyenne Il est possible disoler leffet du bien environnemental sur loutput. En pratique, la productivité marginale est souvent remplacée par la productivité moyenne Pour le prix de marché de loutput, ce peut-être un prix de long ou de court terme, voire un prix implicite Pour le prix de marché de loutput, ce peut-être un prix de long ou de court terme, voire un prix implicite

205 Etapes Etapes 3 Relevez le prix de marché de loutput P 3 Relevez le prix de marché de loutput P 4 Calculez le prix unitaire de linput environnemental Pe=p ðQ/ðXe 4 Calculez le prix unitaire de linput environnemental Pe=p ðQ/ðXe Hypothèses Hypothèses Pour le prix de marché de loutput, ce peut-être un prix de long ou de court terme, voire un prix implicite Pour le prix de marché de loutput, ce peut-être un prix de long ou de court terme, voire un prix implicite Cette approche ne convient que pour de faibles changements environnementaux Cette approche ne convient que pour de faibles changements environnementaux

206 Etapes Etapes 4 Calculez le prix unitaire de linput environnemental Pe=p ðQ/ðXe 4 Calculez le prix unitaire de linput environnemental Pe=p ðQ/ðXe 5 Calculez la valeur du changement environnemental Ve = Pe Xe 5 Calculez la valeur du changement environnemental Ve = Pe Xe Hypothèses Hypothèses Cette approche ne convient que pour de faibles changements environnementaux Cette approche ne convient que pour de faibles changements environnementaux Si on ne peut pas mesurer Xe en unités physiques, on utilise directement la variation de loutput Ve = p Q Si on ne peut pas mesurer Xe en unités physiques, on utilise directement la variation de loutput Ve = p Q

207 Exemple : la forêt de Mani (République de Djibouti) Forêt de ha jouant un rôle important dans le système économique (sylvo-pastoral) de la région Forêt de ha jouant un rôle important dans le système économique (sylvo-pastoral) de la région Dans les fortes années de sécheresse cest le dernier recours pour le bétail Dans les fortes années de sécheresse cest le dernier recours pour le bétail A cause de sa surexploitation, la forêt est menacée de disparition dici 10 ans A cause de sa surexploitation, la forêt est menacée de disparition dici 10 ans Le projet vise à réduire cette surexploitation, notamment en diversifiant les revenus des habitants Le projet vise à réduire cette surexploitation, notamment en diversifiant les revenus des habitants

208 Pour évaluer les services rendus par la forêt, il est nécessaire de valoriser le fourrage quelle fournit (jusquici gratuitement) Pour évaluer les services rendus par la forêt, il est nécessaire de valoriser le fourrage quelle fournit (jusquici gratuitement) On va évaluer cette valeur en calculant la valeur de lait et de viande que lon obtient avec une unité de fourrage On va évaluer cette valeur en calculant la valeur de lait et de viande que lon obtient avec une unité de fourrage Le problème est de calculer la valeur du changement de production due à une disponibilité plus grande de fourrage permise par le projet Le problème est de calculer la valeur du changement de production due à une disponibilité plus grande de fourrage permise par le projet

209 Hypothèse : la valeur dun kg de fourrage est égale à la valeur de la production de lait et de viande quil permet dobtenir Hypothèse : la valeur dun kg de fourrage est égale à la valeur de la production de lait et de viande quil permet dobtenir 1 Calculer la valeur de la production totale de lait et de viande annuelle 1 Calculer la valeur de la production totale de lait et de viande annuelle 2 Calculer la consommation théorique de fourrage 2 Calculer la consommation théorique de fourrage 3 faire le ratio 3 faire le ratio

210 Données EspècesNombre Chameaux472 Bœufs1324 Moutons1244 Chèvres3331 Anes218

211 Unités standard tropicales EspècesUST Chameaux1 Bœufs0,73 Moutons0,12 Chèvres0,12 Anes0,40

212 Production annuelle Espèces Lait (litres/an/animal) Viande (kg/an) Chameaux60014 Bœufs40016 Moutons304,7 Chèvres406,6 Anes00

213 Espèces Femelles laitières Chameaux54 Bœufs245 Moutons87 Chèvres473 Anes0

214 MarchandisePrix Lait150B$/litre Viande 600 B$/kg

215 Production totale de viande EspècesNombre Viande kg/an Total viande/espèce Chameaux Bœufs Moutons12444, ,8 Chèvres33316, ,6 Anes21800 Total viande ,4

216 Production totale de lait EspècesFemelles Lait (lit./an/animal) Total lait Chameaux Bœufs Moutons Chèvres Total lait

217 Valeur totale de la production MarchandisePrix Quantité annuelle Valeur annuelle Lait150B$/litre Viande 600 B$/kg , Total

218 Calcul du fourrage nécessaire/an EspècesUSTNombreUST/espèce Chameaux Bœufs0, ,52 Moutons0, ,28 Chèvres0, ,72 Anes0, ,20 Total UST 2 074,72

219 Un chameau a besoin de kg/an Un chameau a besoin de kg/an Le besoin total en fourrage est donc de 2330 x 2074,72 = 4771,856 kg/an Le besoin total en fourrage est donc de 2330 x 2074,72 = 4771,856 kg/an Doù la valeur dun kg de fourrage Doù la valeur dun kg de fourrage ,54 : 4771,856 = 11,77 B$ ,54 : 4771,856 = 11,77 B$

220 Discussion Hypothèse 1 : productivité moyenne = productivité marginale Hypothèse 1 : productivité moyenne = productivité marginale Donc la quantité supplémentaire de fourrage produit une quantité proportionnelle de lait et de viande Donc la quantité supplémentaire de fourrage produit une quantité proportionnelle de lait et de viande Hypothèse 2 : les prix ne changent pas suite à cette augmentation de loffre Hypothèse 2 : les prix ne changent pas suite à cette augmentation de loffre Les coûts de production sont négligeables Les coûts de production sont négligeables

221 Ceci permet dallouer tout le prix de vente à la « rémunération » du fourrage Ceci permet dallouer tout le prix de vente à la « rémunération » du fourrage Sinon, il faudrait aussi rémunérer les autres facteurs de production et seule une partie du prix mesurerait la valeur du fourrage Sinon, il faudrait aussi rémunérer les autres facteurs de production et seule une partie du prix mesurerait la valeur du fourrage

222 Méthode du coût de substitution Hypothèse : le bien environnemental est un substitut dautres inputs Hypothèse : le bien environnemental est un substitut dautres inputs Principe : en évaluant léconomie faite en remplaçant un input marchand par son substitut environnemental, on obtient le bénéfice quil procure Principe : en évaluant léconomie faite en remplaçant un input marchand par son substitut environnemental, on obtient le bénéfice quil procure Cest un cas particulier de lapproche précédente, avec Q constant quand le bien environnemental change Cest un cas particulier de lapproche précédente, avec Q constant quand le bien environnemental change

223 Exemple : élevage de bétail dans des prairies avec de lherbe (bien environnemental) et de la nourriture achetée (le substitut) Exemple : élevage de bétail dans des prairies avec de lherbe (bien environnemental) et de la nourriture achetée (le substitut)

224 isoquante Xe Xm demande Pm Xm nourriture herbe

225 Etapes Etapes 1 Choisir le bien marchand Xm le plus proche substitut du bien environnemental Xe 1 Choisir le bien marchand Xm le plus proche substitut du bien environnemental Xe Hypothèses Hypothèses Le critère pour choisir le substitut est dobserver les préférences des consommateurs ou des producteurs selon que le bien environnemental considéré est un bien de consommation finale ou un input Le critère pour choisir le substitut est dobserver les préférences des consommateurs ou des producteurs selon que le bien environnemental considéré est un bien de consommation finale ou un input

226 Etapes Etapes 1 Choisir le bien marchand Xm le plus proche substitut du bien environnemental Xe 1 Choisir le bien marchand Xm le plus proche substitut du bien environnemental Xe 2 Calculez le prix Pm du bien marchand dans la zone concernée 2 Calculez le prix Pm du bien marchand dans la zone concernée Hypothèses Hypothèses Le critère pour choisir le substitut est dobserver les préférences des consommateurs ou des producteurs selon que le bien environnemental considéré est un bien de consommation finale ou un input Le critère pour choisir le substitut est dobserver les préférences des consommateurs ou des producteurs selon que le bien environnemental considéré est un bien de consommation finale ou un input La méthodologie pour calculer le prix dépend de ce que le bien environnemental est un substitut importé ou produit localement La méthodologie pour calculer le prix dépend de ce que le bien environnemental est un substitut importé ou produit localement

227 Etapes Etapes 2 Calculez le prix Pm du bien marchand dans la zone concernée 2 Calculez le prix Pm du bien marchand dans la zone concernée 3 Identifiez les différences entre les deux biens du point de vue de leur substituabilité 3 Identifiez les différences entre les deux biens du point de vue de leur substituabilité Hypothèses Hypothèses La méthodologie pour calculer le prix dépend de ce que le bien environnemental est un substitut importé ou produit localement La méthodologie pour calculer le prix dépend de ce que le bien environnemental est un substitut importé ou produit localement Différentes caractéristiques doivent être prises en compte pour évaluer la substituabilité des deux biens : localisation, disponibilité, contraintes techniques Différentes caractéristiques doivent être prises en compte pour évaluer la substituabilité des deux biens : localisation, disponibilité, contraintes techniques

228 Etapes Etapes 3 Identifiez les différences entre les deux biens du point de vue de leur substituabilité 3 Identifiez les différences entre les deux biens du point de vue de leur substituabilité 4 Estimez le taux de substitution Rs entre les deux biens 4 Estimez le taux de substitution Rs entre les deux biens Hypothèses Hypothèses Différentes caractéristiques doivent être prises en compte pour évaluer la substituabilité des deux biens : localisation, disponibilité, contraintes techniques Différentes caractéristiques doivent être prises en compte pour évaluer la substituabilité des deux biens : localisation, disponibilité, contraintes techniques Ou la valeur du bien non marchand relativement au bien marchand Ou la valeur du bien non marchand relativement au bien marchand

229 Etapes Etapes 4 Estimez le taux de substitution Rs entre les deux biens 4 Estimez le taux de substitution Rs entre les deux biens 5 Calculez le prix du bien environnemental Pe = Pm. Rs 5 Calculez le prix du bien environnemental Pe = Pm. Rs Hypothèses Hypothèses Ou la valeur du bien non marchand relativement au bien marchand Ou la valeur du bien non marchand relativement au bien marchand Connaissant Pe il est alors facile dévaluer le bénéfice découlant dun changement de linput environnemental Connaissant Pe il est alors facile dévaluer le bénéfice découlant dun changement de linput environnemental

230 Exemple On va évaluer le prix dun kg de fourrage en évaluant le coût dun substitut, le sorgho On va évaluer le prix dun kg de fourrage en évaluant le coût dun substitut, le sorgho Celui-ci est importé Celui-ci est importé Le sorgho importé contient 10% de moisissures Le sorgho importé contient 10% de moisissures

231 DonnéesValeurs Prix FOB US$/tonne 96 Fret100 Assurance5 Transport local 5, 337 Taux de change 153,65

232 TMST Valeurs Sorgho 3,88 mega-cal/kg Fourrage 2,40 mega-cal/kg

233 Mise en œuvre de la méthode 1 Détermination du substitut approprié : le sorgho 1 Détermination du substitut approprié : le sorgho 2 Calcul du prix du sorgho dans la région 2 Calcul du prix du sorgho dans la région Il faut passer du prix FOB au prix CAF = = 201 US$ Il faut passer du prix FOB au prix CAF = = 201 US$ Soit en monnaie locale : 201 x 156,65 = B$/tonne Soit en monnaie locale : 201 x 156,65 = B$/tonne

234 Et avec le coût de transport local : = Et avec le coût de transport local : = Soit 36,823 B$/kg Soit 36,823 B$/kg Mais comme sur un kg importé, 90% sont utilisables, un kg utilisable vaut 36,823 : 0,9 Mais comme sur un kg importé, 90% sont utilisables, un kg utilisable vaut 36,823 : 0,9 Soit 40,914 B$/kg Soit 40,914 B$/kg

235 3 Différences entre fourrage et sorgho 3 Différences entre fourrage et sorgho Leur principale différence est leur contenu énergétique Leur principale différence est leur contenu énergétique 4 Calcul du taux de substitution technique entre fourrage et sorgho 4 Calcul du taux de substitution technique entre fourrage et sorgho Il sagit dévaluer quelle quantité de sorgho est nécessaire pour fournir la même énergie quun kg de fourrage. Il sagit dévaluer quelle quantité de sorgho est nécessaire pour fournir la même énergie quun kg de fourrage.

236 On obtient ce taux en divisant lénergie disponible avec le fourrage par lénergie disponible avec le sorgho On obtient ce taux en divisant lénergie disponible avec le fourrage par lénergie disponible avec le sorgho Soit 2,40 : 3,88 = 0,6186 Soit 2,40 : 3,88 = 0, Calcul de la valeur du fourrage 5 Calcul de la valeur du fourrage Il suffit de multiplier la valeur dun kg de sorgho par le taux de substitution : 40, 914 x 0,6186 Il suffit de multiplier la valeur dun kg de sorgho par le taux de substitution : 40, 914 x 0,6186 Soit 25,308 B$/kg Soit 25,308 B$/kg

237 Discussion En fait, le sorgho nest pas vraiment utilisé comme substitut dans la région En fait, le sorgho nest pas vraiment utilisé comme substitut dans la région Ceci peut sexpliquer puisque que le coût du sorgho est de 25, 308 le kg alors que la valeur de la productivité marginale du fourrage est de 11,70 Ceci peut sexpliquer puisque que le coût du sorgho est de 25, 308 le kg alors que la valeur de la productivité marginale du fourrage est de 11,70 Dans ce cas, le coût marginal du sorgho importé est supérieur à sa productivité marginale et lutilisation de la méthode du coût de substitution conduit à une surestimation de la valeur du fourrage Dans ce cas, le coût marginal du sorgho importé est supérieur à sa productivité marginale et lutilisation de la méthode du coût de substitution conduit à une surestimation de la valeur du fourrage

238 Faut-il évaluer ? Lensemble des méthodes présentées conduisent à des évaluations discutables Lensemble des méthodes présentées conduisent à des évaluations discutables Des méthodes différentes appliquées à un même cas fournissent souvent des évaluations très différentes Des méthodes différentes appliquées à un même cas fournissent souvent des évaluations très différentes La question nest pas dévaluer ou non La question nest pas dévaluer ou non En refusant lévaluation on évalue lenvironnement à zéro En refusant lévaluation on évalue lenvironnement à zéro

239 Le cas de lExxon Valdez 24 mars 1989, marée noire près des côtes de lAlaska 24 mars 1989, marée noire près des côtes de lAlaska Evaluation des dommages Evaluation des dommages 8 octobre 1991, condamnation dExxon à 1 milliard de dollars (sur 11 ans) 8 octobre 1991, condamnation dExxon à 1 milliard de dollars (sur 11 ans) 2, 3 avril 1992 colloque à Washington organisé par Exxon 2, 3 avril 1992 colloque à Washington organisé par Exxon

240 Conclusion : lévaluation contingente nest pas utilisable Conclusion : lévaluation contingente nest pas utilisable Lobbying auprès de la National Oceanic & Atmospheric Administration (NOAA) Lobbying auprès de la National Oceanic & Atmospheric Administration (NOAA) Constitution par la NOAA dun panel de scientifiques présidé par K. Arrow et R. Solow Constitution par la NOAA dun panel de scientifiques présidé par K. Arrow et R. Solow Conclusion : lévaluation contingente est utilisable à condition de respecter un protocole précis Conclusion : lévaluation contingente est utilisable à condition de respecter un protocole précis


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