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Ecole des Mines de Paris Jeudi 3 mars 2011 Jean-Michel CAYLA, Mines ParisTech/EDF Les Ménages sous la contrainte carbone : Exercice de modélisation prospective.

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1 Ecole des Mines de Paris Jeudi 3 mars 2011 Jean-Michel CAYLA, Mines ParisTech/EDF Les Ménages sous la contrainte carbone : Exercice de modélisation prospective des secteurs résidentiel et transports avec TIMES

2 Plan Introduction 1 – Situer les enjeux liés à une contrainte carbone de type «Facteur 4 » 2 – La nécessaire prise en compte du comportement et de lhétérogénéité des ménages 3 – Présentation du modèle TIMES-Ménages 4 – Résultats du scénario de référence et dun scénario « contrainte Facteur 4 » 5 – Quelles politiques vers un sentier décarboné ? Conclusion 2/45

3 3/45 Contexte Contexte de changement climatique lié aux émissions de gaz à effet de serre, et notamment CO 2 : nécessité de réduire les émissions Forte contrainte sur les émissions de CO 2 futures des ménages Une limitation à +2°C fait consensus et impose une division par 2 niveau mondial par rapport au niveau 1990 Cette réduction correspond à une division dun facteur 4 pour les pays développés Activité Industrie et transport marchandises est liée au PIB : Réduction émissions limitée à un facteur 2,5 à 3 Niveau politique : -20% UE en 2020 et -75% France en 2050

4 4/45 Dans ce contexte dune forte contrainte carbone, on peut se demander : Quelles sont les technologies optimales et les timings dinvestissement ? Quelles sont les politiques à mettre en œuvre pour atteindre ce Facteur 4 ? Comment les ménages réagissent à ces politiques et quel impact celles-ci ont- elles sur leur budget ? Problématique Recours à une modélisation de la consommation des ménages pour les secteurs Résidentiel et Transports avec un niveau de demande très détaillé Modèle doptimisation TIMES/MARKAL

5 5/45 Partie 1 Situer les enjeux liés à une contrainte de type « Facteur 4 »

6 6/45 1 – Des impondérables et des marges de manœuvre Résidentiel : Parc existant existera toujours en 2050 à 90% dont 50% parc sera composé de logements avant 1975 (300kWh/m2) : nécessité de traiter le parc existant Lélectricité et le bois ne représentent que 33% de parts de marché des systèmes de chauffage Transports : Périurbanisation années 70 allongement des distances parcourues et structure urbaine propice à la voiture. Cette structure urbaine existera en grande partie en 2050 Les transports en commun ne permettent quun report limité des trajets en terme de origine/destination, heure, type de distance. Les liaisons les moins coûteuses existent déjà Totalité parc de véhicules a recours aux énergies fossiles

7 7/45 1 – Le chauffage et les véhicules : les 2 usages prioritaires Le chauffage et les véhicules représentent environ 75% des émissions de CO 2 mais également 75% de la consommation dénergie Ces usages seront certainement toujours prépondérants en 2050 Lexercice de modélisation doit donc se focaliser en priorité sur ces 2 usages

8 8/45 1 – Deux limites importantes des approches par le parc S uccès des approches par le parc de logements et de véhicules : variables techniques mais celles-ci présentent deux faiblesses Très forte dispersion des consommations dénergie pour un même type de logement ou de véhicule : lapproche par le parc ne permet pas de prendre en compte le comportement Nécessité de traiter conjointement les deux secteurs : relier les deux parcs

9 9/45 1 – Les apports dune enquête ménages dédiée Réalisation dune enquête auprès de 2000 ménages en France qui permet pour la première fois daborder conjointement: - Les consommation dénergie pour les postes résidentiel et transports - Les variables techniques et comportementales Mieux décrire variables techniques : qualité bâti, consos / Enquêtes INSEE Bon niveau de représentativité des consommations à léchelle de la France

10 10/45 Les variables liées aux occupants des logements : caractéristiques du ménage et pratiques de consommation, expliquent 1/3 de la dispersion de consommation dénergie de chauffage : Comment se caractérise le comportement ? Nécessité de considérer conjointement les aspects techniques et les aspects comportementaux dans la représentation de la demande Type de variableR 2 ajustéPart Total % Techniques + Environnement0.3366% Socio-démographiques + Pratiques0.1733% dont socio-démographiques % dont pratiques % Techniques + Environnement + Pratiques0.3774% 1 – Le facteur comportemental est loin dêtre négligeable

11 11/45 Partie 2 La nécessaire prise en compte du comportement et de lhétérogénéité des ménages

12 12/45 2 – Lachat déquipements : des critères de choix multiples RevenuNombre dobservationsTaux actualisation < 6000 $689% $1539% $1627% $1717% $88.9% $35.1% Source : Hausman 1979, sur les climatiseurs Choix basé classiquement sur des critères économiques : prix initial, coût fonctionnement annuel, durée de vie Limportance de ces différents critères et le taux de rentabilité exigée qui en découle varie avec les usages et avec les ménages UsageEtudeTaux actualisation Rénovation bâtiArtur D.Little % FenêtresArtur D.Little % VoitureDreyfus & Viscusi % RéfrigérateurGately % Dautres critères : facilité usage, confort, esthétique, impact environnemental, rôle social de léquipement Le comportement dachat se caractérise par un taux de rentabilité exigée

13 13/45 2 – Une consommation quotidienne qui se déduit des modes de vie Importance critère économique : élasticité-prix et élasticité-revenu Mais aussi normes sociales, culture, éducation, valeurs.. dans les arbitrages coût/confort Ces arbitrages varient avec les usages énergétiques et avec les ménages La consommation se déduit des modes de vie « La logique de consommation dénergie se situe au croisement dun projet de vie, dhabitudes et de ressources » Claude Bovay Quelle échelle de représentation adopter pour capter ce comportement ?

14 14/45 2 – Les approches macroéconomiques restent trop en surface… Km VP /ménage = A + B*PIB/hab + C * Prix R 2 =0,89 Logique uniquement économique Représentation des ménages comme un unique ménage moyen Le revenu moyen et le prix de lénergie expliquent bien la consommation moyenne Mais cela cache une somme deffets liés: - étalement urbain, augmentation vitesses - hétérogénéité des besoins, type de motifs (travail/vacances) Difficulté pour : - Chiffrer les potentiels de réduction, hétérogénéité technos diffusées - Cibler et adapter des politiques adéquates de réduction : quelle est la cause de la conso ?

15 15/45 2 – …et les modèles à léchelle de lindividu ne permettent pas de conclusions utilisables en prospective Comment capter ces variables qualitatives qui varient en fonction des gestes ? Comment évoluent-elles au cours du temps ? Représentent-elles des contraintes subies objectives ? Comment fixer des politiques sur la base de ces déterminants ? Modèle psychosociologique individuel du comportement - Valeurs - Croyances - Perceptions - Attitudes - Normes Variables psychosociologiques Source : Bamberg 2003

16 16/45 2 – Une méso-échelle représente un bon compromis (1/2) Les relations statistiques entre variables socio-démographiques et consommation dénergie sont robustes Lévolution de ces variables dans le temps fait lobjet de scénarios étayés Source : Enquête Logement 2006

17 17/45 2 – Une méso-échelle représente un bon compromis (2/2) La combinaison des variables socio-démographiques constitue également une bonne approximation des modes de vie Elles permettent un bon niveau dexplication du point de vue qualitatif Source : Moussaoui 2006 Classes moyennes propriétaires avec enfants

18 Partie 3 Présentation du modèle TIMES-Ménages 18/45

19 3 – Pourquoi choisir un modèle comme TIMES ? Un modèle bottom-up Un modèle doptimisation inter-temporelle sous contraintes Besoin de représenter le détail technologique des deux secteurs Besoin de représenter lhétérogénéité de la demande pour prendre en compte les mécanismes comportementaux et les parts de marché initiales Permet de visualiser les potentiels de réduction optimaux (technos et ménages) Permet de visualiser le timing optimal dinvestissement (prise en compte effet option) Permet de mettre en lumière les marges de manœuvre disponibles de chaque ménage Les politiques doivent tenir compte des contraintes subies par les ménages 19/45

20 3 – Principe des modèles doptimisation TIMES/MARKAL Prix des énergies et niveaux de demande exogènes Réalise les choix technologiques permettant de répondre aux demandes pour un coût global actualisé minimal Représentation technologique explicite basée sur lanalyse dactivités : efficacité, prix, durée de vie … Source : Assoumou /45 Comment différencier le comportement des ménages dans TIMES ?

21 3 – Les 3 leviers du choix technologique avec TIMES Le choix technologique se fait suivant 3 leviers différenciés en fonction des ménages dans TIMES: 21/45 - Accès aux substituts technologiques Accessibilité aux transports en commun Possibilité de rénover son logement - Niveau de demande initiale en service énergétique Besoins en eau chaude sanitaire, nombre de m 2 à chauffer Nombre de kilomètres à parcourir pour aller au travail Arbitrages entre coût et confort - Taux de rentabilité exigée Comportement dachat de système chauffage, véhicule, réfrigérateur

22 3 – Description du secteur Résidentiel 180 segments de ménages homogènes : 6 variables RôleVariableSegmentationEffet Accès aux technologies Type LogementMaison/AppartementPas bois, ECS solaire pour LC Statut occupationPropriétaire/LocatairePas isolation pour locataires Niveau de demande Surface MI : 70m2/100m2/150m2 LC : 42m2/67m2/94m2 Chauffage et éclairage Niveau isolation3 niveaux de qualité Qualité initiale des toitures, murs et fenêtres Revenu5 quintiles de revenuFacteur service chauffage Taille du ménage Célibataire/Couple avec ou sans enfants Niveau demande ECS, cuisson, froid, lavage Comportement achatRevenu5 quintiles de revenu Taux rentabilité exigée Contrainte de capital 22/45

23 3 – Description du secteur des Transports 120 segments de ménages homogènes : 5 variables RôleVariableSegmentationEffect Accès aux technologies Type tissu urbainVille/Banlieue/Périurbain/RuralOffre de transports collectifs Taille du ménage Célibataire/Couple avec ou sans enfants Gamme de véhicule Petit / Moyen / Grand Possession voitureOui / NonAccès à la voiture Niveau de demande Type tissu urbainVille/Banlieue/Périurbain/RuralDistance aux aménités Statut dactivitéActif/InactifIntensité de déplacement Taille du ménage Célibataire/Couple avec ou sans enfants Nombre de passager-km Comportement achatRevenu5 quintiles de revenu Taux rentabilité exigée Contrainte de capital 23/45

24 3 – Un accès différencié aux technologies Variable Type de technologie interdite Appartement Chauffe-eau solaire PAC HT Locataire Isolation murs ITI/ITE Isolation toiture La taille du ménage impose la gamme du véhicule Le tissu urbain de résidence influence laccès aux transports en commun Le type de logement et le statut doccupation modifient le panier de technologies disponibles 24/45

25 3 – La demande en service énergétique : chauffage La demande de chauffage dépend du type de logement, du niveau disolation et de la surface MAIS aussi du niveau de revenu Facteur service correspond à la Conso réelle/Conso DPE : calcul thermique avec comportement normatif (18°C tout le logement toute la période de chauffe) 25/45

26 3 – La demande en service énergétique : usages résidentiels Le nombre doccupants du logement influence également la demande en services énergétiques : Eau chaude, cuisson, froid, lavage 26/45

27 3 – La demande en service énergétique : Mobilité La longue distance sapparente à un bien de luxe : la demande de trajets à longue- distance dépend du revenu Le nombre de déplacements dépend du statut dactivité La distance de ces trajets dépend du type de tissu urbain 27/45

28 3 – Modéliser le comportement dachat : le rôle du revenu Contrainte de Capital sur linvestissement chauffage/rénovation et VP : 3% revenu Taux rentabilité exigée dont la valeur varie avec le revenu 10.5% Chauffage, 25% Réfrigérateur, 8.5% Véhicule 28/45 INSEE BdF 2006

29 3 – La segmentation rend compte de la dispersion de la demande La demande de mobilité est extrapolée dans lenquête, pas de facture annuelle de transports Déformation de la courbe de demande des deux côtés Bonne prise en compte de lhétérogénéité du niveau de demande des ménages 29/45

30 3 – Une description désagrégée pour plus de robustesse Gain en robustesse face aux incertitudes et en réalisme sur les parts de marché 30/45

31 Partie 4 Résultats du scénario de référence et du scénario « contrainte Facteur 4 » optimal 31/45

32 4 – Résultats du scénario de référence : Parc de technos (1/2) Scénario de référence consiste en un scénario de prix basés sur les hypothèses WEO Switch du fuel vers le gaz jusquen et du gaz vers les PAC air/air après 2035 Maintien des convecteurs et inserts (petits logements et dans le neuf) Isolation concerne 7 Millions de logements 32/45

33 4 – Résultats du scénario de référence : Parc de technos (2/2) Switch vers des plus petits véhicules de manière générale Le prix élevé des énergies favorise le GNV qui se diffuse aux dépens du thermique Les VHR se diffusent à partir de 2030 : 33% parc en /45

34 34/45 4 – Scénario de référence : Consommation dénergie Augmentation de la conso élec : +60 TWh en 2050/2006 Situation ambiguë du gaz naturel : le prix joue de manière opposée dans les deux secteurs Bon dépollueur dans un premier temps, mais déclin vers les technos élec ensuite

35 35/45 4 – Robustesse face à un scénario de prix contrastés Variations parcs et consos reflète le contraste des scénarios de prix RES:7% TRA:26% NRJ:11% volume et 17% parts de marché Disparition des effets de seuil

36 36/45 4 – Emissions de CO 2 du scénario de référence Réduction de 70% des émissions résidentielles et de 40% des émissions des transports Mise en place dune contrainte globale de réduction des émissions

37 37/45 4 – Application dune contrainte de type « Facteur 4 » Correspond à des points de passage : -24% en 2020 et –83% en 2050 daprès TIMES-Fr Hypothèses complémentaires en Production de biocarburants 4Mtep - Mix électrique 10gCO2/kWh Réduction différenciée entre les 2 secteurs - Ampleur de réduction - Timing de réduction

38 4 – Quelles technologies pour atteindre le facteur 4 ? 38/45 2 technos clés : PAC et VE/VHR 1 Million gestes réno supplémentaires +25 TWh élec et +40 TWh bois -60 TWh gaz et baisse des carburants en fin de période : -40 TWh Augmentation conso élec : 90 TWh/2006

39 Partie 5 Quelles politiques vers un sentier décarboné ? 39/45

40 5 – Description des scénarios politiques envisagés 40/45 50% daides à la réalisation de travaux isolation pour 1er quintile de revenu 5000 euros de subventions pour lachat dun véhicule électrique Taxe haute seule : 900euros/tCO 2 en 2050 Taxe médiane : 450euros/tCO 2 en Subventions : Les deux outils permettent datteindre le Facteur 4 en 2050 La solution Taxe/subventions est plus proche du scénario optimal

41 41/45 5 – La taxe carbone seule présente des limites Les ménages les moins aisés nisolent pas et les voitures électriques de petite taille se diffusent mal : limite de limpact de la taxe seule La taxe conduit à une augmentation des dépenses des familles et des ménages à faibles revenus

42 42/45 5 – Les subventions améliorent lefficacité de la taxe… Les subventions favorisent les investissements guidés par le signal-prix élevé de la taxe Réduction par 2 montant de la taxe carbone tout en atteignant le facteur 4 en 2050 Tout en ne recyclant que 35% du revenu de la taxe perçu

43 43/45 5 – … et permettent de réduire la précarité énergétique Réduction de la précarité énergétique des ménages sous limpulsion Taxe/Sub

44 Conclusion : Messages-Clés 44/45 1 – Lenquête menée a permet pour la première fois de croiser variables techniques et comportementales, et ce pour les deux secteurs : résidentiel et transports 2 - Le modèle TIMES-Ménages qui repose sur une segmentation originale a permis de prendre en compte le comportement des ménages de manière différenciée, permettant ainsi de gagner en robustesse et déclairer les choix futurs 3 - Latteinte du facteur 4, avec les hypothèses retenues, passe nécessairement par le recours à lisolation, à la biomasse et à une électricité décarbonée basée sur les PAC et VE/VHR 4 - La mise en place dune taxe est un bon moyen de parvenir au facteur 4 mais elle présente des limites et a un effet distorsif sur les ménages : accroissement précarité 5 - La mise en place conjointe de subventions semble un moyen efficace de recycler le montant de la taxe perçue : baisse des dépenses de capital et relâchement de la contrainte énergétique

45 Conclusion : Perspectives 45/45 Les mécanismes de décision reposent sur des choix individuels Impossibilité de rendre compte des choix collectifs ou liés à une dynamique collective (rénovation immeubles, lignes de TC, réseaux chaleur) Lanalyse des arbitrages effectués par les ménages peut être améliorée Nécessité danalyses sociétales plus poussées sur les modes de vie La sobriété énergétique présente un fort potentiel de réduction mais il est difficile de prendre en compte les déterminants de son adoption en terme de coût Nécessité de prendre en compte les bouclages macroéconomiques pour mieux saisir lévolution des demandes de service et évaluer les politiques dans leur globalité : impact emploi, activité, redistributions… Mais surtout

46 Merci pour votre attention !


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