Françoise GERARD, CIRAD-Ecopol Jean-Marc BOUSSARD, INRA-STEPE
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Un modèle macroéconomique à Un modèle macroéconomique à dominante agricole pour l’analyse de dominante agricole pour l’analyse de l’impact du changement climatique l’impact du changement climatique
et des effets des politiques en termeset des effets des politiques en termes d’efficacité et d’équité d’efficacité et d’équité
Françoise GERARD, CIRAD-EcopolJean-Marc BOUSSARD, INRA-STEPE
Marie Gabrielle PIKETTY, CIRAD-Ecopol
Pourquoi un nouveau modèle macro économique Pourquoi un nouveau modèle macro économique
mondial à dominante agricole ?mondial à dominante agricole ? • Parce que l’effet de serrel’effet de serre est un problème qui ne peut se
traiter qu’au niveau mondial. • Parce que les progrès progrès de l’informatique et de la Science
économique permettent de le faire. • Parce que l’agriculture l’agriculture occupe l’espace, et peut
constituer aussi bien une source qu’un puit de pollution. • Parce que nous ne sommes pas satisfaits des modèles pas satisfaits des modèles
existants. existants.
Quels reproches aux modèles existants ?Quels reproches aux modèles existants ?
• Ne s’intéressent pas à l’équitééquité, et à la répartition des revenus (Or il faudra des alliances …)
• Sont des modèles d’équilibre équilibre (Or le monde réel n’est pas en équilibre; les gens se trompent…).
• Ignorent le risquerisque et ses effets pervers (Or les stratégies contre aléatoires sont aussi importantes pour expliquer les décisions observées que les niveaux moyens des prix; et les modifications des « règles du jeu » vont aussi modifier les risques ).
• Ignorent les marchés des capitauxmarchés des capitaux (Or ça existe, et ce sera vital si les droits de polluer doivent y être vendus).
Ce que nous voulions faireCe que nous voulions faire
• Un modèle avec « riches et pauvres riches et pauvres », anticipations anticipations imparfaitesimparfaites, où l’on tient compte des risquesrisques, avec marché des capitauxmarché des capitaux
• Dimension géographiquegéographique (plusieurs « régions ») et commerce international.
• Deux jeux de techniques (« polluantes » et « non polluantes »)
• Cela implique un assez faible niveau de détail dans la description des politiques (donc un modèle qui sera complémentairecomplémentaire d’autres plus ciblés)
Ce que nous avons fait :Ce que nous avons fait :
• La collecte de données – GTAP, complété par: – Pollution, riches et pauvres ;– Manque : double technique ; eau .
• Un programme de calcul pour trois modèles – GAMS– Micro modèle , 3 régions, 12 régions. Nombreuses variantes .– Décisions de production ex ante ; marché en équilibre ex post. – Marché des capitaux fruste, à perfectionner– Comparaison avec autres modèles et réalité.
Régions retenues dans notre modèle• 1. L’ex-URSS et l’Europe de l’Est • 2. Le Moyen-Orient et l’Afrique du Nord • 3. L’Afrique du Sud du Sahara • 4. L’Europe des quinze • 5. L’Amérique latine avec : Argentine, Brésil, Mexique, Chili, Uruguay,
Venezuela, Colombie, le reste de l’Union Andéenne, Amérique Centrale et Caraïbes
• 6. Les USA et le Canada • 7. L’Australie et la nouvelle Zélande • 8. L’Asie développée avec : Honk-Kong, Japon, Corée, Taiwan et Singapour • 9. L’Asie du Sud Est avec : Indonésie, Malaisie, Philippines, Thaïlande, Viet
Nam • 10. L’Asie du Sud : Inde, Sri Lanka et le reste de l’Asie du sud • 11. La Chine • 12. Le reste du monde
Plus le nombre de régions est important, plus les temps de résolution sont longs. D ’autres agrégations sont possibles :- 3 régions : Europe / USA / Reste du Monde- 7 régions : Europe/USA/Revenus élevés/Revenus intermédiaires supérieurs/Revenus intermédiaires inférieurs/Revenus faibles/Reste du Monde
Secteurs, facteurs et ménages dans le modèle CIRAD
• 10 secteurs• 1. Paddy • 2. Grains : Wheat,others cereal grains• 3. Autres cultures : Vegetables-fruits-nuts, oil seeds, sugar
cane-sugar beet, plant-based fibers, others crops • 4. Productions animales : Bovine cattle-sheep-goats-horses,
other animal products, raw milk, wool, silk worm cocoons, fishing• 5. Sylviculture: Forestry• 6. Industries agro-alimentaires (9 secteurs GTAP)• 7. Industries du bois • 8. Manufactures (15 secteurs GTAP)• 9. Energie et ressources naturelles (7 secteurs GTAP)• 10. Services (4 secteurs GTAP)
• 5 Facteurs : travail non qualifié, travail qualifié, terre, ressources naturelles, capital
• 2 types de ménages : Riches / Pauvres
Comparaison modèle et réalité : Comparaison modèle et réalité : Le prix du paddy Le prix du paddy
prix du paddy dans le modèle à trois régions
00.5
11.5
2
1 2 3 4 5 6 7 8 temps
USA -paddy
RDM -paddy
Eu -paddy
Evolution des prix du riz :données réelles
0
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
ASU
MO Maghreb
Océanie
PECO et ex-URSS
Union Européenne(15)
Il s’agissait de voir si nous pouvions capturer l’instabilité
En fait, ici, nous sommes presque trop stables!
Ceci n’est qu’un échantillon.
Ces résultats sont différents de ceux Ces résultats sont différents de ceux des modèles standards des modèles standards
prix agricoles – UEModèle de déséquilibre
0123
456
t0 t5 t10 t15 t20 t25 1 t30 t35 t40
paddy
grains
crops
animal
sylvicult
Les prix de l’Union Européenne,Comparaison du modèle néoclassique standard et du modèle de déséquilibre
On voit bien, en effet, que notre modèle est plus instable, ce qui correspond à la réalité
Prix en Europe dans le scénario de référence sans risque
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11 t12 t13 t14 t15 t16 t17 t18 t19
UE -paddy
UE -grains
UE -crops
UE -animal
UE -sylvicult
UE -ind-alim
UE -w ood
UE -manuf
UE -energ-ress
UE -services
Quelques résultats indicatifs Quelques résultats indicatifs Le coût des réductions d’émission (sans marché des Le coût des réductions d’émission (sans marché des quotas ) quotas )
Evolution du prix unitaire des émissions de GES
00,050,1
0,150,2
0,250,3
0,350,4
0,45
t1 t3 t5 t7 t9 t11 t13 t15 t17 t19
UE
USA
Quelques résultats indicatifs : Quelques résultats indicatifs : Effet sur les pauvres et sur les riches d’imposer des réductionsEffet sur les pauvres et sur les riches d’imposer des réductions
Indice des revenus Scénario 1 / revenus scénario de référence
90
95
100
105
110
115
t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7 t8 t9 t10 t11 t12 t13 t14 t15 t16 t17 t18 t19
rich,UE
rich,USA
rich,RDM
poor,UE
poor,USA
poor,RDM
Ce qui nous reste à faire : Ce qui nous reste à faire : Pour rendre le modèle aussi « bon » que nous Pour rendre le modèle aussi « bon » que nous
l’espérions: l’espérions:
• Sur les données : Sur les données : – Terminer de collecter les données sur l’eau, facteur limitant (La
fonction de production des barrages)– Affiner nos estimations d’activités polluantes/dépolluantes
• Sur le modèle :Sur le modèle :– Des anticipations moins naïves – Un meilleur module capital – La volatilité des taux de change
•
Ce qui nous reste à faire :Ce qui nous reste à faire :surtout, utiliser cet instrument !surtout, utiliser cet instrument !
• Les scénarios que nous envisageons: – Les pvd participent (ou non) à la réduction des
émissions – Les USA participent (ou non) à la réduction des
émissions– Droits de polluer attribués sur la base de références
historiques (vendus aux enchères) • (En une seule fois ,comme les licences UMTS) • (En location remise en cause annuellement)
• On peut en imaginer beaucoup d’autres !
Pour conclure :Pour conclure :
• On n’a pas fait aussi bien que ce qu’on On n’a pas fait aussi bien que ce qu’on espéraitespérait
• Mais ce n’est pas mal quand même ! Mais ce n’est pas mal quand même !