• Idée de we protect what we value

Né de la loi de 2016 pour “la reconquête de la biodiversité, de la nature et des paysages”, le préjudice écologique (Article 1246).

• Il instaure l’obligation, pour les responsables, de réparer ce préjudice aux écosystèmes et services écosystémiques, notamment après les directives européennes de 2004 sur le sujet.
• Il devient nécessaire de réparer l’environnement en tant que tel, pas simplement pour les préjudices indirects que l’homme perçoit.

En 1999, le tanker Erika fait naufrage dans le golfe de Gascogne

• déversant des dizaines de milliers de tonnes de fioul lourd, atteignant les côtes bretonnes.
• Des communes se constituent alors parties civiles, pour être dédommagées du préjudice subi, et seront finalement reconnues dans leur droit par un arrêt de la Cour de Cassation en 2012
• Une amende de 200 millions d’euros de réparations à payer par … Total.

La réparation doit être intégrale après un chiffrage des dégâts, tout en visant une restauration en nature.

Voir l’explication vidéo du préjudice écologique en France des étudiants de Sciences Po Paris

• Directe: les valeurs associées à la consommation directe de ressources issues de l’environnement (poisson, bois etc), c’est à dire aux services écosystémiques de provision ou de contributions de la nature aux populations matérielles
• Indirecte: les valeurs associées au fonctionnement des écosystèmes, qui donnent des services écosystémiques de régulation, comme la séquestration du carbone, ou le filtrage de l’eau, ou de contributions de la nature aux populations de régulation
• d’option: la possiblité d’utiliser dans le futur à la fois pour la préservation et l’exploitation économiques des écosystèmes jusque là préservés, ou non utilisés

• de legs : la valeur associée à la possibilité pour les générations futures de bénéficier de la nature, au travers de contributions de la nature aux populations matérielles et immatérielles
• d’altruisme : la valeur qui correspond à la volonté de préserver l’environnement au sein d’une même génération
• d’existence : la valeur correspondant à la protection de l’environnement pour un motif intrinsèque, délié des considérations anthropocentriques

• Tout deux évaluent la pollinisation, les usages récréatigs, la séquestration du carbone etc, à différentes échelles spatiales

• On a des prix de marché que l’on peut utiliser, qui font se rencontrer les préférences et la technologie : c’est le gold standard de l’évaluation
• Ou encore des coûts de remplacement, plus ou moins explicites, bien qu’ils n’aient pas la partie “adaptation” dans les cas purement techniques
  • Wetlands, Flooding and the Clean Water Act de Drunkenmiller et al., 2022 :
    En utilisant les données des programmes d’assurance, “the average hectare of wetland lost between 2001 and 2016 cost society $1,840 annually, and over $8,000 in developed areas.”

• Le prix d’un écosystème, par ses fonctions diverses (de production, de régulation, culturelles) est difficile à déterminer
• Mais certaines propriétés d’usages concomittants peuvent nous aider à les mesurer : des coûts d’évitement, des variations communes de prix, ou encore des proxies qui nous disent les choix

• Quelle serait la valeur d’héritage, ou d’altruisme?
• Comment faire pour qu’elles aient une “épaisseur”, une réalité, quand elles ne donneront pas lieu à des échanges économiques?

• On ne peut pas directement utiliser les prix et les quantités échangées

• On veut comprendre la valeur que placent les consommateurs sur les biens environnementaux
• On verra comment prendre en compte les côtés liés à l’offre, pour avoir une disposition marginale à payer nette

• Le bénéfice marginal est l’opposé du dommage marginal d’une tonne de pollution
• La disposition marginale à payer est le bénéfice marginal lié à la réduction d’une tonne de pollution

• Les agents maximisent leur utilité \(U(\mathbf{x})\) où \(\mathbf{x}\in \mathbb{R}^N\) est un panier de biens, sous contrainte de revenu
• On en déduit des fonctions de demande \(\mathbf{x}^*(\mathbf{p}, R)\) où \(\mathbf{p}\in \mathbb{R}^N\) est le vecteur des prix
• Supposons que l’on a \(x\) un bien de consommation et \(q\) un bien environnemental
• Dans le cas des biens environnementaux, on n’aura pas de prix!

• On pourrait ensuite mesurer la variation de la disposition à payer rapportée
• A la variation d’une quantité de bien environnemetal \[ \Delta DAP / \Delta q = f(p_x, q) = DMAP \]

• A combien j’évalue quelque chose que je n’ai pas
• Combien je suis prêt au maximum à payer pour l’avoir
• Notion de variation équivalente

• A combien j’évalue quelque chose que j’ai
• Combien je suis prêt au minimum à gagner pour le perdre
• Notion de variation compensatrice

• Lorsque le prix de l’un augmente, la consommation de l’autre augmente
• Symmétriquement, on peut augmenter sa consommation si l’autre est réduite
• On utilisera les méthodes par approche de coût de remplacement ou d’évitement
• Où les dépenses en bien privé augmentent à mesure que la qualité environnementale décroît (corrélation inverse)

• Lorsque le prix de l’un augmente, la consommation de l’autre baisse
• Symmétriquement, on consomme autant de l’un que de l’autre
• On utilisera les méthodes par coûts de transport
• Où les dépenses en bien privé correspondent au niveau de qualité environnementale (corrélation positive)

• Cela n’a pas de lien avec la substituabilite ou la complémentarité
• Mais certains biens sont faits de beaucoup de caractéristiques (voitures, maisons etc) : l’évolution d’une des caractéristiques peut entraîner des changements de valeur d’un bien marchand
• On utilisera les méthodes d’évaluation hédoniques souvent appliqueées à l’immobilier

• Exemple : bruit urbain et double vitrage; maladies et port des masques etc
• Fourchette basse : il n’y a pas de continuum de prix-quantité

• La santé
• La morbidité

• Achat du bien \(j\) par l’individu \(i\) à date \(t\)
• Puis l’aggrégation à l’échelle d’une ville \(d\)

• La partie inobservée suit une loi de Gumbel :
  • Qui caractérise les valeurs extrêmes: les individus maximisent leur utilité
  • Et permet le calcul des différences d’utilités
• L’achat est un évènement rare :
  • La somme des achats suit une loi binomiale
  • Le fait que ces achats soient rares permet une approximation par loi de Poisson

• En utilisant des effets fixes qui capture les éléments invariants dans le temps ou l’espace

• On n’observe pas les prix des masques : ils sont uniformes par jour, on utilise des effets fixes quotidiens
• Pas d’informations spécifiques sur les masques spécifiques: analyse par sous groupe disponibles
• Les caractéristiques des consommateurs agrégées à l’échelle d’une ville sont inconnues : effets fixes sur la ville
• Autres comportements de défense (ne pas sortir etc) : on identifie ici l’effet résiduel, une fois les autres options incluses

• Un accroissement de la consommation de masques de 54.5% pour tous les masques
• De 75% pour les masques anti PM 2.5

• Conditions de marché
• Substitution par des biens publics

• Modèle classique d’utilité
• On trouve une demande pour le voyage
• On trouve le prix du voyage avec une estimation des coûts
• On mesure le surplus

• Modèle d’utilité aléatoire
• Les caractéristiques des sites diffèrent
• Mais on garde la distance de trajet et ses coûts comme variable clé

• Mesurer l’impact de l’exposition (ou de l’anticipation de celle ci) à la fumée issue des incendies sur le tourisme
• En utilisant les visites de sites de camping dans les parcs américains

• Toutes les réservations pour les sites de camping fédéraux (plus larges que National Parks) sur Recreation.gov: 16 nmillions de transaction, pour près de 1000 sites
• Données satellites de feux (MODIS)
• Données de pollution aux PM2.5
• Distances entre les campgrounds, les adresses renseignées, et coûts de l’essence

• Les gens réservent des sites de camping en fonction de leurs caractéristiques, de celles de l’endroit visité et du coût de transport
• Ils prennent une décision de réservation ou non, et paient: on a une estimation du surplus
• Une fois que la fumée arrive, certains décident d’annuler, d’autres non
• On peut avoir l’effet de la fumée sur les annulations

• On estime le temps passé au niveau de salaire : il y a d’autres choses dans la vie
• On suppose que chaque heure à la même valeur
• Tous les gens n’ont peut être pas le même coût d’opportunité

• On trouve la valeur d’un changement marginal (si possible plusieurs)
• On estime la fonction de demande à partir de là
• Et on trouve la valeur totale locale des biens environnementaux

• Le marché immobilier est parfaitement compétitif (forces de marché et information): autrement les prix ne reflètent pas les caractéristiques
• Le marché immobilier est fixe : nécessite une certaine analyse de court terme, pas d’anticipations non plus

• l’érosion augmente significativement (facteur 3)
• Les coûts de réparation augmentent
• Les valeurs résidentielles peuvent [chuter jusqu’à -52%].{bg2}

• Data sur les marchés immobiliers bien disponibles
• Les marchés d’actifs immobiliers s’adaptent plutôt bien, ils répondent aux changements

• Limité aux maisons ou aux terres
• Nécessité de se projeter de façon correcte
• Nécessité de prendre en compte l’équilibre général (modèle de Rosen-Roback) : les salaires affectent les prix des maisons, la réciproque est vraie

• L’évaluation contingente
• Les expériences de choix discrets

• Pas forcément décroissante
• Chute pas forcément avec la distance au projet etc

• Pas d’engagement économique, on risque une réponse hypothétique
• Plein de biais :
  • Protestation ; la nature n’est pas à vendre, je mets 0
  • Différence entre disposition à accepter et à payer : ne devrait pas arriver
  • Biais stratégique : les gens ont peut être peur qu’on se serve des résultats pour les taxer
  • Partie - total : le prix à payer pour 1 ou 100 espèces n’est pas linéaire
  • Information insuffisante

L’évènement “achat de \(j\) par \(i\) à \(t\)” a la probabilité suivante : \[ Pr(d_{ijt}=1) = E_{\epsilon}\mathbf{1}(u_{ijt}>u_{ikt}, \forall k) \]

En spécifiant la distribution de \(\epsilon_{ijt}\) on peut définir la probabilité d’un choix. Par exemple, si \(\epsilon_{ijt}\) suit une loi extrême de type-I (Gumbel), le modèle multinomial logit: \[ Pr(d_{ijt}=1) = \frac{\exp(u_{ijt})}{\sum_k \exp(u_{ikt})} \]

En agrégeant les achats à l’échelle d’une ville, on a \(y_d = \sum_d y_{ijt}\), qui suit une loi binomiale donc \(E(y|\mathbf{x}) = Np(x)\)

Loi des évènements rares : Si \(N\) est large, \(p(x)\) petit, et \(Np(x)\) de taille modérée, alors \(y\) suit une loi de Poisson de paramètre \(\lambda = Np(x)\)

Si \(1+\exp(x'\theta)\approx 1\) (évènements rares) alors on a \(p(x)\approx \exp(x'\theta)\)

On a donc \(\lambda \approx N \exp(x'\theta)\), après reparamétrisation de \(\theta\), on a (x’^*)$

Et in fine :

• Valeur tutélaire de la vie pour l’analyse coût bénéfice, en matière environnementale, de santé publique, ou de transports
• En France, autour de 3,200,000 euros
• Aux Etats Unis, entre 1.3 et 20 millions USD$
• En Inde, autour de 665,000 USD$

• A caractéristiques équivalentes,
• Quel est l’accroissement de salaire que les travailleurs acceptent
• Pour une augmentation de leur risque de mortalité?