Ecole des Mines de Paris Jeudi 3 mars 2011

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

2. Plan Introduction1 – Situer les enjeux liés à une contrainte carbone de type «Facteur 4 »2 – La nécessaire prise en compte du comportement et de l’hétérogénéité des ménages3 – Présentation du modèle TIMES-Ménages4 – Résultats du scénario de référence et d’un scénario « contrainte Facteur 4 »5 – Quelles politiques vers un sentier décarboné ?Conclusion 2/45

3. Contexte • Contexte de changement climatique lié aux émissions de gaz à effet de serre, et notamment CO2 : nécessité de réduire les émissions • Une limitation à +2°C fait consensus et impose une division par 2 niveau mondial par rapport au niveau 1990 • Cette réduction correspond à une division d’un facteur 4 pour les pays développés • Niveau politique : -20% UE en 2020 et -75% France en 2050 • Activité Industrie et transport marchandises est liée au PIB : Réduction émissions limitée à un facteur 2,5 à 3 Forte contrainte sur les émissions de CO2 futures des ménages 3/45

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

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

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

7. 1 – Le chauffage et les véhicules : les 2 usages prioritaires • Le chauffage et les véhicules représentent environ 75% des émissions de CO2 mais également 75% de la consommation d’énergie • Ces usages seront certainement toujours prépondérants en 2050 L’exercice de modélisation doit donc se focaliser en priorité sur ces 2 usages 7/45

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

9. 1 – Les apports d’une enquête ménages dédiée • Réalisation d’une enquête auprès de 2000 ménages en France qui permet pour la première fois d’aborder conjointement: - Les consommation d’énergie pour les postes résidentiel et transports - Les variables techniques et comportementales • Mieux décrire variables techniques : qualité bâti, consos / Enquêtes INSEE • Bon niveau de représentativité des consommations à l’échelle de la France 9/45

10. 1 – Le facteur comportemental est loin d’être négligeable • Les variables liées aux occupants des logements : caractéristiques du ménage et pratiques de consommation, expliquent 1/3 de la dispersion de consommation d’énergie de chauffage : Comment se caractérise le comportement ? Nécessité de considérer conjointement les aspects techniques et les aspects comportementaux dans la représentation de la demande 10/45

11. Partie 2La nécessaire prise en compte du comportementet de l’hétérogénéité des ménages 11/45

12. 2 – L’achat d’équipements : des critères de choix multiples • Choix basé classiquement sur des critères économiques : prix initial, coût fonctionnement annuel, durée de vie • Le comportement d’achat se caractérise par un taux de rentabilité exigée • D’autres critères : facilité usage, confort, esthétique, impact environnemental, rôle social de l’équipement • L’importance de ces différents critères et le taux de rentabilité exigée qui en découle varie avec les usages et avec les ménages Source : Hausman 1979, sur les climatiseurs 12/45

13. 2 – Une consommation quotidienne qui se déduit des modes de vie • Importance critère économique : élasticité-prix et élasticité-revenuMais 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 d’énergie se situe au croisement d’un projet de vie, d’habitudes et de ressources  » Claude Bovay Quelle échelle de représentation adopter pour capter ce comportement ? 13/45

14. 2 – Les approches macroéconomiques restent trop en surface… • Logique uniquement économique • Représentation des ménages comme un unique ménage moyen • Le revenu moyen et le prix de l’énergie expliquent bien la consommation moyenne Mais cela cache une somme d’effets liés: - étalement urbain, augmentation vitesses- hétérogénéité des besoins, type de motifs (travail/vacances) Km VP /ménage = A + B*PIB/hab + C * Prix R2=0,89 • 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 ? 14/45

15. 2 – …et les modèles à l’échelle de l’individu ne permettent pas de conclusions utilisables en prospective - Valeurs - Croyances- Perceptions - Attitudes- Normes Variables psychosociologiques Source : Bamberg 2003 Modèle psychosociologique individuel du comportement • 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 ? 15/45

16. 2 – Une méso-échelle représente un bon compromis (1/2) • Les relations statistiques entre variables socio-démographiques et consommation d’énergie sont robustes Source : Enquête Logement 2006 • L’évolution de ces variables dans le temps fait l’objet de scénarios étayés 16/45

17. 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 Classes moyennes propriétaires avec enfants Source : Moussaoui 2006 • Elles permettent un bon niveau d’explication du point de vue qualitatif 17/45

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

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

20. 3 – Principe des modèles d’optimisation TIMES/MARKAL • Représentation technologique explicite basée sur l’analyse d’activités : efficacité, prix, durée de vie … • Prix des énergies et niveaux de demande exogènes • Réalise les choix technologiques permettant de répondre aux demandes pour un coût global actualisé minimal Source : Assoumou 2006 Comment différencier le comportement des ménages dans TIMES ? 20/45

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: • Accès aux substituts technologiques • Accessibilité aux transports en commun Possibilité de rénover son logement • Niveau de demande initiale en service énergétique • Besoins en eau chaude sanitaire, nombre de m2 à chauffer Nombre de kilomètres à parcourir pour aller au travail Arbitrages entre coût et confort • Taux de rentabilité exigée • Comportement d’achat de système chauffage, véhicule, réfrigérateur 21/45

22. 3 – Description du secteur Résidentiel • 180 segments de ménages homogènes : 6 variables 22/45

23. 3 – Description du secteur des Transports • 120 segments de ménages homogènes : 5 variables 23/45

24. 3 – Un accès différencié aux technologies • Le type de logement et le statut d’occupation modifient le panier de technologies disponibles • La taille du ménage impose la gamme du véhicule • Le tissu urbain de résidence influence l’accès aux transports en commun 24/45

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

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

27. 3 – La demande en service énergétique : Mobilité • Le nombre de déplacements dépend du statut d’activité • La distance de ces trajets dépend du type de tissu urbain • La longue distance s’apparente à un bien de luxe : la demande de trajets à longue-distance dépend du revenu 27/45

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

29. 3 – La segmentation rend compte de la dispersion de la demande • Bonne prise en compte de l’hétérogénéité du niveau de demande des ménages • La demande de mobilité est extrapolée dans l’enquête, pas de facture annuelle de transportsDéformation de la courbe de demande des deux côtés 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 4Résultats 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 jusqu’en 2025-2030 et du gaz vers les PAC air/air après 2035 • Maintien des convecteurs et inserts (petits logements et dans le neuf) • Isolation concerne 7 Millions de logements 32/45

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 2050 33/45

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

35. 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 35/45

36. 4 – Emissions de CO2 du scénario de référence • Réduction de 70% des émissions résidentielles et de 40% des émissions des transports Mise en place d’une contrainte globale de réduction des émissions 36/45

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

38. 4 – Quelles technologies pour atteindre le facteur 4 ? • 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 38/45

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

40. 5 – Description des scénarios politiques envisagés • Taxe haute seule : 900euros/tCO2 en 2050 • Taxe médiane : 450euros/tCO2 en 2050 + Subventions : • 50%d’aides à la réalisation de travaux isolation pour 1er quintile de revenu • 5000 eurosde subventions pour l’achat d’un véhicule électrique • Les deux outils permettent d’atteindre le Facteur 4 en 2050 • La solution Taxe/subventions est plus proche du scénario optimal 40/45

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

42. 5 – Les subventions améliorent l’efficacité 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 • Les subventions favorisent les investissements guidés par le signal-prix élevé de la taxe 42/45

43. 5 – … et permettent de réduire la précarité énergétique • Réduction de la précarité énergétique des ménages sous l’impulsion Taxe/Sub 43/45

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

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

46. Mercipour votre attention !