Publication cahier du CLIP Prospective des modes de vie et facteur 4

1. Publication cahier du CLIPProspective des modes de vieet facteur 4

2. Points abordés • Buts de la recherche • Points méthodologiques • Enseignements du t0 • Enseignements des scénarios • Conclusion

3. BUTS DE LA RECHERCHE

4. But de la démarche • Identifier l’impact des modes de vie sur les émissions de GES • Chiffrer les impacts GES de différents modes de vie à horizon 2050 • Etudier l’impact des modes de vie en 2050 sur notre capacité à atteindre le Facteur 4

5. Points méthodologiques

6. Points méthodologiques • Elaboration de scénarios contrastés 2050, description des modes de vie • Evaluation des émissions GES à t0 pour 48 typologies de ménages • Chiffrage des évolutions des émissions GES des ménages selon le scénario considéré

7. Points méthodologiques • Pour T0, 48 typologies de ménages • 5 scénarios 2050 • Limitation à 3 typologies de ménages pour le chiffrage 2050 • Eviter les ménages « non représentatifs » • Obligation de « moyenner » les descriptions initiales • Difficultés à conclure sur « la société 2050 »

8. Evaluation t0 • 48 typologies de ménages • Position géographique : urbain, périurbain, rural • Structure familiale : personne seule, couple sans enfant, couple avec enfants, famille monoparentale • CSP / revenus : retraités, revenus bas, revenus moyens, revenus hauts • 7 postes d’émission • Logement : GES dus à énergie dans logement • Mobilité quotidienne / exceptionnelle : GES dus à mobilité des personnes • Biens : impacts GES de la consommation de biens • Services : GES dus à la consommation énergétique des bâtiments accueillant des activités de service (écoles, administrations, hôpitaux…) • Alimentation : GES dus à la consommation alimentaire au domicile • Alimentation extérieure : estimation des impacts de la consommation alimentaire hors foyer (restaurant)

9. Effectifs des 48 typologies • Population très urbaine • « couples avec enfants » très dominants • Des retraités surtout urbains • « revenus + » plus urbains que les autres catégories • Des personnes seules et familles monoparentales surtout « revenus – »

10. Méthodo de quantification • Logement • Source = ENERTER / croisement avec base « individus » • Mobilité quotidienne et exceptionnelle • Source = ENTD 2008 / croisement avec base « individus » • Achat de biens • Enquête sur dépenses des ménages + ratios tirés de Bilan Carbone Personnel • Services • Source = ENERTER Tertiaire • Alimentation (au domicile) • Enquête sur dépenses des ménages + ratios tirés de Bilan Carbone Personnel • Alimentation extérieure • Valorisation d’un tiers des dépenses en services de restauration : utilisation d’un ratio tiré de l’estimation GES du poste « alimentation au domicile »

11. Enseignements du T0

12. Résultats T0 • 50 % d’émissions dues aux consommations énergétiques directes des ménages (logement + mobilités) • Alimentation (au domicile + extérieure) : presque 1/3 des émissions

13. Des disparités marquantes • Principal facteur influent : les ressources financières disponibles par personne (impact sur alimentation, biens, mobilité) • Localisation : petit effet sur la mobilité, non signifiant à l’échelle du bilan + effets de compensation (quotidien / except)

14. Effets croisés revenus / mobilité • Un effet revenu : • Léger sur mobilité quotidienne • Important sur mobilité exceptionnelle • Retraités : pas de domicile/travail

15. De fortes disparités sur mob excep • Localisation faiblement influente (seule exception : adultes à plusieurs) • Influence forte des revenus et de la structure familiale

16. Enseignements t0 • Des émissions contrastées • Revenus disponibles sont déterminants • Localisation des ménages étonnamment peu influente • Enquêtes logement et transport permettent d’approcher correctement les disparités • 50% des émissions dues à alimentation, biens et services • Mais données statistiques de différenciation non disponibles pour toutes les catégories

17. Enseignements DES SCENARIOS

18. Méthodo pour scénarios • 3 ménages par scénario • Une comparaison avec l’alter-ego 2010 • Parfois, une comparaison avec un second ménage (car plus proche, vus les changements sociétaux)

19. Méthodo pour scénarios • 2 résultats de scénarisation / ménage / scénario : • But = dissocier les effets de réduction des besoins énergétiques des effets de l’amélioration / évolution technologique • Un scénario « SOBR » • Réhabilitation des logements • Variation des besoins en électricité spécifique • Réduction des distances parcourues • Changement de parts modales • Variations des consommations alimentaires, de biens et services (quantité et qualité) • Réhabilitation du parc tertiaire • Un scénario « SOBR + EFF » • Reprend entièrement les hypothèses précédentes, mais rajoute : • Variation des mix de chauffage dans les bâtiments • Évolutions technologiques des véhicules • Variation du mix de production électrique • Variation du « contenu carbone » des biens achetés

20. Méthodo pour scénarios • Les principaux paramètres fabriquant le résultat : • Logement : • Surface / personne • Conso surfacique en chauffage du logement (besoin) • Capacité à se contraindre / comportement de chauffage (part de besoin réellement couvert) • Conso / personne en ECS, cuisson, électricité spécifique • Variation des mix de chauffage, ECS, et contenu carbone de l’électricité • Mobilité des personnes : • Nombre de km parcourus / motif (nb de déplacements et portée des déplacements) • Parts modales / motif • Évolutions technologiques des véhicules (efficacité des modes anciens et apparition des nouveaux modes) • Consommation alimentaire : • Quantités consommées par typologie d’aliments • Part de conso bio • Propension au gaspillage • Efficacité carbone des modes de production • Consommation de biens : • Quantités consommées par typologie de biens • Efficacité carbone des modes de production • Services : • Évolutions des surfaces de services fréquentées par les ménages • Réhabilitation thermique du parc tertiaire • Efficacité carbone du mix de chauffage du parc tertiaire

21. Résultats des scénarios « usages » (t eq CO2/ pers / an) S1

22. Résultats des scénarios « usages » (t eq CO2/ pers / an) S2

23. Résultats des scénarios « usages » (t eq CO2/ pers / an) S3

24. Résultats des scénarios « usages » (t eq CO2/ pers / an) S4

25. Résultats des scénarios SOBR (t eq CO2/ pers / an) S5

26. Changements mix énergétique

27. Changements mix énergétique

28. Changements mix énergétique

29. Résultats des scénarios

30. Résultats des scénarios

31. CONCLUSION • Impossible d’atteindre le Facteur 4 uniquement avec des leviers « sobriété » • Impossible d’atteindre le Facteur 4 si les leviers sobriétés ne prennent pas en charge un Facteur 2 => les modes de vie sont bien une entrée pertinente => il existe des modes de vie compatibles avec le F4 et d’autres incompatibles

32. CONCLUSION • CONDITIONS NECESSAIRES : • Réhabilitation forte des logements • Transferts modaux (développement vélo + marche + TC) • Les leviers « sobriété » efficaces : • Réduction des surfaces de logement par personne • Maintien de consignes t°C raisonnables malgré réhabilitation • Résistance face à l’augmentation tendancielle de l’équipement électrique • Mutualisation des usages • Réduction générale des portées des déplacements • Usage quotidien des modes doux et des TC • Réduction drastique des distances parcourues en mobilité exceptionnelle • Réduction des quantités de viande consommées • Réduction forte du gaspillage alimentaire

33. PERSPECTIVES • Améliorer la disponibilité de données sur les modes de vie • Manque de données statistiques pour caractériser les populations selon les modes de vie • Manque de données homogènes, centralisées, sur les émissions indirectes des consommations de biens et de services : Quel impact des circuits courts ? Quel impact pour la consommation bio ? Etc. … • Pistes pour une base statistique • Base Individus INSEE : compléter CSP par ressources du ménage • Enquête Transport : compléter les échantillons pour rendre exploitables les données sur ménages caractérisés par 3 ou 4 paramètres(typologie du lieu d’habitation, structure familiale, revenus…) • Construire statistique sur les quantités consommées (alimentation, biens) en volume et qualité plutôt qu’en montant financier