Comment évaluer les impacts économiques et environnementaux d'une action à l'échelle du PNRBV?

De nombreuses décisions politiques et choix d’aménagements se font à l’échelle territoriale. Au niveau du PNR des Ballons des Vosges, ces initiatives touchent à trois grands domaines. Un premier domaine concerne la conservation des habitats et l’aménagement des paysages à travers la mise en relation des trames vertes et bleues, la mise en place d’espaces naturels sensibles, de réserves naturelles ou de Gerplan (Plan de Gestion de l’Espace Rural et Periurbain) ou la réalisation de schémas de paysages. Un deuxième groupe d’initiatives concerne l’utilisation raisonnée des ressources spatiales avec des mesures touchant aux schémas d’urbanisme (SCOT, PLU) et celle des ressources énergétiques avec le développement des énergies renouvelables (dont la biomasse bois), les démarches plans climat et la mise en place des scénarios négawatt. Enfin, un troisième groupe regroupe les décisions visant à stimuler l’économie locale. Il peut s’agir par exemple de plan de soutien à l’écoconstruction ou aux circuits courts à travers la mise en place de marques (par ex. sélection Vosges pour les sciages résineux) ou l’aide aux infrastructures de transport.

Si elles s’inscrivent toutes, a priori, dans une démarche de développement durable, il n’est pas toujours évident d’évaluer les impacts réels de ces initiatives sur l’économie et sur l’environnement. Par exemple il est attendu de la mise en place d’une chaufferie au bois qu’elle ait des impacts positifs en terme d’émissions de gaz à effet de serre si le bois remplace des énergies non renouvelables. Mais, dans le même temps, les autres impacts environnementaux sont plus incertains. On peut ainsi se questionner sur l’impact de la récolte additionnelle de bois sur les autres services écosystémiques en forêt, celui de son transport en terme de pollution de l’air et celui de sa combustion sur l’émission de particules fines.  Par ailleurs, un tel aménagement a des conséquences économiques incertaines : on peut raisonnablement faire l’hypothèse que des emplois vont être créés par la construction et le fonctionnement de la chaufferie mais que, par ailleurs, l’utilisation accrue de bois pour la génération d’énergie va conduire à une augmentation des prix des produits bois, et donc possiblement conduire à une compétition avec d’autres industries.

Plaquettes de bois en scierie (photo: Sylvain Caurla)

Un niveau supplémentaire d’incertitudes apparait lorsqu’on cherche à étudier les impacts à différentes échelles. Par exemple, l’impact environnemental de la chaufferie peut être globalement négatif à une échelle très locale, pour laquelle la baisse d’émissions de gaz à effet de serre induite par la chaufferie n’a qu’un impact positif indirect très faible alors que les émissions de particules fines peuvent entrainer des problèmes significatifs à cette échelle. A une échelle plus large en revanche, par exemple régionale ou nationale, les problèmes de pollution de l’air aux particules fines deviennent anecdotiques. Pour les impacts économiques, des arbitrages similaires apparaissent. A l’échelle locale, l’effet peut être positif, via par exemple l’augmentation des prix des produits et donc des revenus des propriétaires forestiers ou les effets positifs sur le taux d’emploi. Mais à des échelles plus larges, les impacts sont plus incertains : il est par exemple possible qu’une partie du bois consommé dans la chaufferie soit importé, avec des effets indirects de compétition avec d’autres usages du bois dans les régions exportatrices.

Modéliser simultanément ces impacts économiques et environnementaux avec des outils de recherche intégrés est encore à ce jour une démarche peu répandue. Une manière de le faire est de coupler des modèles économiques et des méthodes d’évaluation environnementale. Les couplages qui en résultent sont appelés EEIM pour Economic-Environnement Integrated Models. L’objectif du VR4 est de réaliser un tel couplage afin de l’appliquer à l’évaluation d’un aménagement sur le territoire du PNRBV. Avant de se lancer dans le couplage proprement dit, une mission préalable du VR4 est de faire un état des lieux des modèles économiques et des méthodes d’évaluation environnementale utilisés pour ces couplages et d’évaluer la pertinence des couplages EEIM qui en résultent aux échelles qui nous intéressent, c’est-à-dire les échelles locale, territoriale et régionale. Ces échelles sont particulières car rarement prises en compte dans les EEIM qui ont jusqu’à présent été plutôt mobilisés à des échelles nationales ou internationales.

Dans les faits, cet état des lieux consiste en une revue de la littérature scientifique portant sur plusieurs « familles » d’EEIM. Pour constituer ces familles, nous avons identifié plusieurs groupes de modèles économiques et plusieurs méthodes d’évaluation environnementale, puis nous les avons « croisés ». Cinq groupes de modèles économiques ont ainsi été identifiés : les modèles input-output (IO), les modèles d’équilibre général (CGE), les modèles d’équilibre partiel (PE), les modèles issus de la dynamique des systèmes (SD) et les modèles multi-agents (ABM). Ces modèles diffèrent par bien des aspects, par exemple par le nombre de secteurs économiques qu’ils représentent, la diversité des indicateurs économiques qu’ils peuvent calculer, leur facilité de mise en œuvre, etc. A titre d’exemple un modèle d’équilibre général est capable de calculer l’évolution des prix dans plusieurs secteurs économiques et l’impact d’une politique ou d’un aménagement sur le taux d’emploi mais sera difficile à mettre en œuvre car gourmand en données et en estimations économiques préalables. D’un autre côté, la revue de littérature a porté sur trois groupes de méthodes d’évaluation environnementale : l’analyse de cycle de vie (ACV), l’analyse de flux de matière (AFM) et les empreintes environnementales (EE). Ces méthodes diffèrent là aussi par le nombre d’impacts environnementaux considérés (effet de serre, pollution de l’air, de l’eau, usages des terres, etc), leur facilité de mise en œuvre ou leur capacité à tenir compte des impacts environnementaux sur toute la durée vie d’un produit. Ainsi, par exemple, l’analyse de cycle de vie est la méthode la plus exhaustive quant aux impacts considérés mais l’analyse de flux de matière est plus performante pour le suivi des impacts à des échelles très locales.

In fine, les couplages entre ces 3 méthodes d’évaluation environnementale et ces 5 modèles économiques donnent 15 familles d’EEIM. Une évaluation de ces EEIM a été réalisée sur la base de plusieurs critères parmi lesquels le niveau d’agrégation, le nombre d’indicateurs étudiés, la capacité des EEIM à tenir compte des effets indirects, les échelles spatiales et temporelles considérées et la facilité d’utilisation.

Tableau récapitulatif des notations pour chaque critère pour les 15 familles d’EEIM identifiées. Source: Beaussier et al. (2019)

La conclusion de ce travail est qu’aucune famille d’EEIM ne permet de satisfaire pleinement tous les critères. Le tableau ci-dessus synthétise les notes attribuées à chaque EEIM pour six critères, 1 étant la note la plus faible (critère non satisfait) et 4 la note la plus élevée (critère pleinement satisfait). Le couplage entre Analyse de Cycle de Vie et modèle d’équilibre partiel semble constituer la famille d’EEIM le plus prometteur selon cette revue. L’objectif de la suite du VR4 d’AFFORBALL sera de développer un tel EEIM et de l’appliquer à un aménagement sur le PNRBV.

Statut : travail achevé.

Pour en savoir plus : Beaussier, T., Caurla, S., Bellon-Maurel, V., Loiseau, E. (2019) Coupling economic models and environmental assessment methods to support regional policies: A critical review, Journal of Cleaner Production, 216: 408-421: lien vers la version working paper de l’article (accès libre).