Integrating private-sector adaptation investments in regional climate-economy modelling: an application to European river floods

Résumé technique : Intégration des investissements d'adaptation du secteur privé dans la modélisation régionale de l'économie climatique

Énoncé du problème
Le changement climatique devrait accroître la fréquence et l'intensité des événements météorologiques extrêmes, spécifiquement les crues fluviales, qui menacent l'activité économique concentrée dans les zones exposées aux inondations. Bien que l'adaptation au changement climatique (ACC) publique, menée par les gouvernements, soit bien étudiée, les conséquences systémiques de l'adaptation du secteur privé restent floues. Les modèles macroéconomiques existants se concentrent généralement sur les infrastructures publiques ou l'adaptation au niveau des ménages, manquant une représentation explicite de l'ACC au niveau des entreprises. De plus, les limites de données concernant les dépenses d'adaptation privées ont empêché la quantification des effets à l'échelle de l'économie. Par conséquent, les décideurs politiques manquent de perspectives sur la manière dont le rechanchement des investissements privés vers l'ACC affecte le PIB régional, la production sectorielle et le commerce interrégional, étant donné que les entreprises s'adaptent à des rythmes et avec des horizons temporels différents de ceux des acteurs publics.

Méthodologie
Les auteurs développent un nouveau cadre de modélisation pour quantifier les effets à l'échelle de l'économie des investissements d'ACC des entreprises, appliqué à l'UE27 et au Royaume-Uni sous un scénario de réchauffement de 3 °C. Le cœur de la méthodologie est une extension du système de modélisation économique de l'UE (EU-EMS), un modèle d'équilibre général calculable (CGE) récursif-dynamique, multirégional et multisectoriel, défini au niveau NUTS2 (271 régions).

Le cadre intègre deux mécanismes distincts :

1. Dépréciation du capital induite par les inondations : Les dommages directs des crues fluviales sont modélisés comme une dépréciation supplémentaire du capital. En utilisant les données du projet PESETA IV (scénario 3 °C) et l'ensemble de données ESPON-TITAN, les dommages directs totaux sont répartis entre les classes d'actifs (résidentiel, commercial, industriel, etc.) puis alloués à des secteurs économiques spécifiques en fonction de leurs parts de stock de capital.
2. Accumulation de capital d'adaptation protecteur : Le modèle suit explicitement l'accumulation de capital d'adaptation privé ($K_{Adapt}$). Les taux d'investissement d'adaptation privés sont dérivés de données de transactions réelles uniques (2018–2022) couvrant plus de 27 000 ensembles de données, différenciés par pays et par secteur économique. Ces taux sont appliqués à la formation brute de capital fixe (FBCF) pour calculer les investissements annuels d'adaptation.
   • Conversion Capital-Bénéfice : Le modèle convertit le capital d'adaptation accumulé en bénéfices réalisés en utilisant un ratio capital-bénéfice (KBR) de 1,0. Ce paramètre est calibré pour produire un ratio coût-bénéfice d'environ 2,4 sur 30 ans, ce qui est cohérent avec les stratégies de « protection contre les inondations » (flood proofing) identifiées dans la littérature (Dottori et al., 2023), en tenant compte d'un taux d'actualisation annuel de 5 % et d'une dépréciation du capital de 5 %.
   • Calcul des dommages résiduels : Les bénéfices d'adaptation publics sont déduits en premier lieu des dommages totaux, suivis des bénéfices d'adaptation privés. Les dommages résiduels qui en résultent constituent le taux de dépréciation final du capital productif.
   • Logique d'investissement : Une contrainte est appliquée selon laquelle l'investissement d'adaptation cesse si un secteur n'a pas subi de dommages directs lors de la période précédente, reflétant un comportement d'entreprise rentable et auto-intéressé.

L'étude compare un scénario de référence (A0 : aucune adaptation privée après 2025) à des scénarios contrefactuels (A1) qui varient par :

• Régionalisation (R0 vs. R1) : Si les taux d'adaptation sont uniformes dans un pays (R0) ou mis à l'échelle selon l'exposition relative aux inondations régionales (R1).
• Croissance (G0 vs. G1) : Si les taux d'adaptation restent constants ou augmentent de 200 % d'ici 2060 dans les 100 régions les plus affectées.

Résultats clés

• Impact économique global : Sous les niveaux actuels d'adaptation privée (Scénario A1 + R0 + G0), les économies de l'UE27 et du Royaume-Uni connaissent un gain de PIB modeste mais positif de 0,02 % d'ici 2100. Lorsque l'adaptation est régionalisée (A1 + R1 + G0), ce gain global passe à 0,07 %, soulignant l'efficacité de la ciblage des ressources en fonction du risque local.
• Hétérogénéité régionale : Les gains ne sont pas uniformes. Les régions d'Europe centrale et orientale, particulièrement le long du bassin du Danube (ex. Hongrie, Roumanie, Bulgarie), voient des gains de PIB importants (jusqu'à 2 % dans les scénarios hautement régionalisés). À l'inverse, certaines régions des Pays-Bas et de la Grèce connaissent des pertes de PIB mineures (-0,50 % à -1,74 %), attribuées à des niveaux élevés de protection publique existante aux Pays-Bas et à une allocation sous-optimale du capital d'adaptation dans le secteur de la construction en Grèce.
• Sensibilité sectorielle : Le secteur des services publics (Utilities) montre une sensibilité particulière et des gains de production régionaux constants dans les zones fortement affectées, reflétant des taux d'investissement existants élevés. Dans les régions à dommages élevés, la Construction, les Services Privés et les Services Publics sont les plus bénéficiaires. Dans les régions à faibles dommages, ces mêmes secteurs subissent souvent des baisses de production car le capital est détourné de l'investissement productif vers la protection.
• Impact de l'augmentation de l'investissement : L'augmentation des taux d'adaptation dans les régions les plus affectées (scénarios G1) produit des résultats positifs pour l'économie européenne globale (+0,04 % à +0,02 % selon la régionalisation). Cependant, les bénéfices sont très dépendants du contexte. Par exemple, dans les grappes « Hautes Dommages, Orientées Services » (Cluster 1), l'augmentation des taux d'investissement sans ciblage régional peut conduire à de pires résultats en raison de la mauvaise allocation du capital, détourné des secteurs productifs vers les centres urbains où les risques d'inondation sont plus faibles que dans les zones rurales voisines.

Signification et contributions
L'article revendique une contribution méthodologique en introduisant une approche de modélisation intégrée qui incorpore l'investissement privé d'adaptation dans les cadres d'évaluation de l'impact macroéconomique. Contrairement aux études précédentes qui reposent sur des investissements déclarés ou planifiés, cette étude utilise des données de transactions réelles pour calibrer les niveaux d'ACC privés.

Les auteurs affirment que leur travail offre une voie pour une modélisation fondée sur les données de l'ACC au niveau des entreprises, capturant à la fois la dépréciation du capital productif due aux inondations et l'accumulation de capital protecteur. En opérant à une résolution régionale et sectorielle fine, l'étude souligne la nécessité de stratégies d'adaptation adaptées aux régions. Elle démontre que, bien que l'adaptation privée offre généralement des rendements économiques positifs, la distribution de ces bénéfices dépend fortement de la composition sectorielle spécifique des économies régionales et de leur exposition variable aux impacts climatiques. Les conclusions suggèrent que, sans une planification régionale minutieuse, les investissements d'adaptation privés pourraient conduire à une maladaptation, particulièrement dans les régions orientées vers les services où le coût d'opportunité du détournement de capital de l'investissement productif est élevé.

L'article conclut que, bien que les niveaux actuels d'adaptation privée soient insuffisants dans certains contextes (ex. les bassins fluviaux d'Europe centrale), augmenter simplement les taux d'investissement de manière universelle n'est pas la solution la plus efficiente en termes de ressources. Au lieu de cela, les politiques doivent tenir compte des effets indirects se propageant à travers les régions et les secteurs afin de prévenir les pratiques maladaptatives et d'assurer une distribution efficace des ressources.