Scénarios volontaristes

L’évaluation positive conduite dans les simulations précédentes, qui conclut à l’inefficacité des bouquets d’instruments considérés au regard des objectifs fixés par les pouvoirs publics, est complétée ici par une analyse normative de mesures qui pourraient être prises pour atteindre les objectifs.

Dans un premier temps, la taxe permettant d’atteindre le « Facteur 4 » est déterminée par doublements successifs du taux initial de la CCE au sein du bouquet AMS3. Comme en témoigne la figure 40, cette hausse a un effet marginalement décroissant, qui peut s'expliquer par le rendement décroissant des mesures de rénovation, la saturation du taux d’utilisation dans les hautes classes énergétiques et une forte substitution vers l’électricité, affectée d’un coefficient élevé de conversion en énergie primaire. Au final, un bouquet AMS3 dont le taux de taxe en 2010 est six fois supérieur au taux de départ (avec la même croissance annuelle) atteint l’objectif « Grenelle -38% » sur le parc existant. Cette politique est prise en compte dans le scénario A, qui correspond à un bouquet AMS3 dont le taux de taxe initial est de 200€/tCO2 (soit 1 907€/tCO2 en 2050 avec les taux de croissance définis au §2.1.5).

114 Figure 40: Gains d'énergie primaire unitaire dans le parc existant en 2020 par rapport à 2008

Deux autres scénarios volontaristes sont ensuite simulés pour infléchir la consommation de chauffage vers le « Facteur 4 ». Le scénario A+ prolonge les subventions du scénario A jusqu’en 2050, tandis que le scénario A++ lui surajoute une élévation du seuil de l’obligation de rénovation au niveau de la classe B, appliquée progressivement de la classe G en 2016 à la classe C en 2032. Le tableau 7 montre que ces bouquets permettent de diviser les émissions de CO2 par quatre en 2050 par rapport à 1990. Les résultats exposés à la figure 41 montrent que chaque durcissement du bouquet d’instruments déplace un peu plus les choix de rénovation vers les catégories B et A, aux dépens des autres classes. Ces conclusions s’appliquent également au parc neuf, comme en témoigne la figure 42. En réponse, chaque durcissement des mesures augmente un peu plus le taux d’utilisation sur la période 2030-2050, qui est toutefois nettement diminué par rapport au scénario AMS3 (figure 43).

115 Figure 41: Structure du parc existant en 2050 dans le cas de scénarios volontaristes

Figure 42: Structure du parc neuf en 2050 dans le cas de scénarios volontaristes

116

5 Conclusion

Ce chapitre présente une architecture de modélisation hybride originale, qui associe des déterminants économiques spécifiques de la consommation d’énergie des ménages pour le chauffage à une description détaillée de la performance énergétique du parc de logements français. La description économique est enrichie par rapport au modèle du chapitre II, puisqu’en plus de l’effet rebond sont introduites des obstacles d’hétérogénéité des préférences et d’anticipation myope, ainsi que des défaillances des marchés de l'efficacité énergétique telles que le dilemme propriétaire-locataire, les externalités d’information et d’apprentissage. Cette avancée est permise par l’emploi de fonctions explicites, plus réalistes que des fonctions de production néo-classiques.

Cet outil permet de mettre en lumière les liens d’influence réciproque qu’entretiennent les instruments de maîtrise de l’énergie et les « barrières » au sens large, dans une perspective dynamique. Les réglementations, subventions et taxes représentées permettent toutes, à des degrés divers, d’accélérer la diffusion des technologies d’efficacité énergétique. Cette dynamique résulte d’effets auto-entretenus d’apprentissage du côté de l’offre et d’information du côté de la demande, modérés toutefois par l'épuisement naturel du gisement d'économies d'énergie. Les réglementations paraissent avoir l’effet dynamique le plus fort (surtout dans la construction neuve) et les taxes le plus faible. De plus, seule la réglementation paraît propre à corriger les incitations clivées entre propriétaires et locataires. Enfin, la contrainte d’effet rebond est aggravée par les réglementations et les subventions mais atténuée par la taxe, résultat qui confirme celui du modèle du chapitre II. L’analyse est peu conclusive à l’égard des interactions entre instruments, qui nécessitent d’être évaluées de manière plus systématique.

Outre ces faits stylisés, l’architecture de modélisation élaborée permet de paramétrer les technologies, comportements des agents et instruments d’intervention publique sur des données réelles et ainsi de simuler différents scénarios de prospective. Appliquée à la politique française du Grenelle de l’environnement, cette démarche aboutit au constat d’inefficacité des mesures existantes et supplémentaires au regard des objectifs quantifiés définis par les pouvoirs publics. En définitive, les progrès réalisés par rapport au modèle du chapitre II résident principalement dans la représentation des comportements des consommateurs et l’élaboration d’un cadre d’évaluation dynamique. Ces progrès furent nécessairement sélectifs et certaines des avancées permises par le modèle du chapitre II n’ont pas été approfondies. D’abord, la description de l’offre de technologies d’efficacité énergétique a été réduite à une fonction de progrès technique endogène, représentation particulièrement abstraite des barrières exposées au chapitre I qui portent sur la fragmentation des filières industrielles. De plus, le coût des instruments n’a pu être mis en correspondance avec les bénéfices cumulés qu’ils génèrent à long terme. En conséquence, les critères de coût-efficacité et d’efficience qui fondent l’analyse économique des instruments (cf. chapitre II, §1.1) ne sont pas estimés. Enfin, les certificats blancs n’ont pas été simulés. Une première explication tient à l’absence de validation empirique du mécanisme hybride taxe-subvention utilisé pour les représenter au chapitre II. Une seconde tient au fait que dans le cadre du couplage récursif entre Res-IRF et IMACLIM-R France, la simulation d’instruments avec objectifs en quantité nécessite une résolution par tâtonnement itératif, plus complexe que les techniques utilisées pour simuler les autres instruments (modification des coûts relatifs pour les taxes et subventions, restriction des choix d’investissement pour les réglementations).

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