Les variables climatiques et socio-économiques du modèle à l’horizon 2040

Pour établir des scénarios de flux touristiques à l’horizon 2040 nous allons faire varier dans le modèle quatre variables :

- L’indice climatique qui varie en fonction de différents scénarios explicités au chapitre précédent.

- La population. Il s’agit du résultat de prévisions réalisées par l’ONU. Nous avons pris uniquement en compte le scénario moyen.

- Le taux net de départ en vacances - La distance origine-destination

Ces deux dernières variables varieront selon des scénarii établis par nos soins

Figure 99 : Flux touristiques en 2040 : tableau des variables du modèle soumises aux scénarios climatiques et socio-économiques

Variables Elaboration Sources Scénarios

Population Prévision Projections de population des Nations-Unies

Population en 2040

Indice climatique Prévisions (sur base de scénarios) unique-ment en compte le scénario moyen.

5.4.2.2 Taux net de départ en vacances (TND)

Les facteurs influençant le taux net de départ en vacances sont multiples. Nous nous focaliserons sur les facteurs démographiques et économiques.

Le facteur démographique prédominant, dans les prochaines années en Europe, est le vieillissement de la population et son corollaire, l’augmentation du nombre de retraités.

Plusieurs auteurs (Ceron et Dubois (2006), Pochet et Schéou (2003), Caradec et al (2007), Yeoman (2012, 2013)) se sont penchés sur ce phénomène et ses conséquences possibles sur le taux de départ :

- L’augmentation du temps libre pour les retraités pourrait favoriser le taux de départ en vacances.

- De même, la génération de retraités de 2040 sera une génération qui a pris l’habitude de voyager depuis longtemps et qui participera donc activement aux taux de départ.

- Par contre, pour certains auteurs le financement de ces voyages n’est pas assuré car les pensions risquent d’être plus faibles qu’aujourd’hui.

- De plus, le vieillissement de la population signifie également que la part des plus de 80 ans dans la population va augmenter et donc également les problèmes de santé.

Ces personnes, par contre, vont voir leur taux de départ diminuer (pour des ques-tions de santé mais également car elles auront peur d’être malades loin de chez elles).

Au niveau économique l’Europe a établi plusieurs scénarios (Espon 2014). Ceux-ci prédisent une hausse moyenne annuelle du PIB entre 1.82 et 2.31 selon les Etats. A titre de comparaison, entre 2004 et 2007, la hausse du PIB pour l’ensemble des Etats européens était comprise entre 2.5 et 3.3. Elle est nulle pour les années 2012 et 2013 (Eurostat).

Rappelons que selon Eurostat, la première cause de non-départ est économique (50% des non-départs). exemple la Grèce (33%) ou la Bulgarie (19%).

Les trois scénarios élaborés pour le TND sont les suivants :

- « Propension pour les déplacements touristiques en hausse », ce qui signifie que les conditions idéales sont remplies pour que les TND de tous les Etats atteignent leur taux de saturation. En pratique, pour les Etats qui avaient déjà atteint la saturation (le premier groupe), le TND reste identique : il y a toujours une part de la population qui ne part pas en vacances pour des raisons de santé, personnelles, de travail ou sim-plement d‘envie. Pour le second groupe (« du milieu ») les TND sont portés à la borne supérieure, c'est-à-dire 70%. Le même changement est opéré pour le troi-sième groupe, où les TND se hissent à 45%.

- « Propension pour les déplacements touristique stable »: le statu quo

- « Propension pour les déplacements touristiques en baisse » qui représente la situation où les conditions économiques et démographiques sont telles qu’une baisse généralisée des TND est enregistrée. Pour ce faire, nous avons diminué tous les TND de 20% par rapport à la situation actuelle.

5.4.2.3 Distance origine-destination

Les distances sont exprimées en kilomètre dans notre modèle, que signifie donc leur variation ? En fait, il s’agit de ‘recalculer’ les valeurs selon différents facteurs.

Ainsi, une distance peut devenir plus courte ou plus longue selon des impératifs écono-miques ou temporels : une taxe carbone imposée à toute l’Europe pourrait augmenter le coût au kilomètre et donc défavoriser les distances les plus longues pour les voyages. Une hausse du prix des carburants pourrait avoir le même effet. A l’inverse, des innovations technologiques permettant d’aller plus vite et avec moins de carburant pourraient diminuer les freins aux trajets plus longs. De plus, une amélioration de la situation économique peut également être favorable aux trajets plus longs.

Dans cette réflexion, les voyages effectués en avion ont une place à part. Au vu des discussions actuelles, par rapport aux autres moyens de locomotion, nous pourrions imaginer qu’ils pourraient être soit plus fortement favorisés ou soit défavorisés.

Les trajets effectués ‘en avion’ représentent des trajets pour lesquels on peut supposer que la majorité des personnes les effectuant le font grâce aux avions. Nous ne pouvons que supposer car il est impossible avec les statistiques existantes de connaitre, pour chaque couple origine-destination, la part des personne effectuant le trajet en avion.

Il est d’ailleurs également impossible avec les données statistiques existantes de pouvoir définir un autre moyen de locomotion (train ou voiture par exemple).

Pour classifier les trajets ‘en avion’, c'est-à-dire ceux auxquels sera appliqué un facteur multiplicatif spécifique, si dans les scénarios nous voulons les favoriser ou les défavoriser, nous avons fait plusieurs hypothèses. Sont classées ‘en avion’, les liaisons :

- Au-delà de 1000km (plus ou moins un jour de voiture).

- Où la destination est une métropole (selon notre classification). Ceci reflète la part importante des city trips dans ces villes, sauf s’il s’agit d’une liaison nationale.

- Où l’origine ou la destination est une île (à l’exception des liaisons nationales).

Par contre, nous avons retranché de ces liaisons celles où l’Etat d’origine affiche moins de 30% de la population qui prend l’avion pour partir en vacances (Eurostat 2012). Il s’agit ici de prendre en compte les spécificités des Etats de l’Europe Orientale (par exemple la Bulgarie, la Tchéquie, …)⁵⁴.

Selon cette classification, 25% des nuitées reprises dans la matrice sont le résultat d’un trajet en avion, ce qui est cohérent et même identique avec les données Eurostat. Le détail des nuitées réalisées avec ou sans avion pour chaque zone de destination se trouve à la Figure 100.

Trois scénarios ont été élaborés :

• « Le statut quo »

• « Des déplacements moins onéreux» : le scénario optimiste dans lequel les dis-tances sont plus « courtes » par le fait des avancées technologiques, des carburants non polluants, …Dans lequel également, l’économie européenne se porte mieux.

Dans celui-ci, les distances définies pour 2010 sont multipliées par un facteur 0.8 et 0.6 pour les trajets définis ‘en avion’.

• « Des déplacements plus onéreux » : le scénario pessimiste où les prix des carbu-rants augmentent, des taxes sur les produits polluants sont instaurées, …et où la situation économique amorce un déclin. Ici, les distances sont multipliées par 1.2 et 1.4 pour les voyages en avion.

Figure 100 : Distribution des nuitées selon le mode de transport : "par avion" ou non

Zones destination Nuitées sans trajet avion Nuitées avec trajet avion

Destinations proches 96% 4%

Mer du Nord 89% 11%

Atlantique Nord 90% 10%

Espace de la Baltique 94% 6%

Solde-Ouest 94% 6%

Solde-Nord 77% 23%

Atlantique sud 61% 39%

Méditerranée occidentale 59% 41%

Méditerranée méridionale 31% 69%

Méditerranée orientale 68% 32%

Mer noire 71% 29%

Haute Montagne 93% 7%

Moyenne Montagne 95% 5%

Métropoles 16% 84%

Solde - Est 93% 7%