Les évaluations du coût économique d’une élévation du niveau de la mer se limitent souvent à estimer la valeur actuelle des ouvrages et de la production dans les zones côtières basses. Cette colonne soutient que la compréhension de l’évolution de l’activité économique face aux inondations est essentielle pour évaluer correctement le coût des inondations permanentes. Lors de l’utilisation d’un modèle spatial dynamique à haute résolution de l’économie mondiale, combiné à des projections locales de pointe de l’élévation du niveau de la mer pour les 200 prochaines années, le coût est nettement inférieur à celui de l’ignorance de l’adaptation par le déplacement. Il existe cependant une énorme hétérogénéité dans l’espace, certaines zones côtières basses étant particulièrement touchées.
Mesurer l’impact économique du changement climatique est naturellement difficile. Le changement climatique est un phénomène mondial qui affecte différemment les localités, évoluant de manière complexe sur de longues périodes. En réponse à ses conséquences les plus saillantes, les agents réagissent en modifiant leur comportement. Certains déménagent dans des zones plus fraîches ou qui ne sont pas sujettes aux inondations ou aux tempêtes régulières, d’autres préfèrent investir dans des emplacements alternatifs et des énergies renouvelables, et d’autres encore décident d’augmenter leurs économies pour un avenir plus incertain. Ces réactions, et leurs conséquences globales, déterminent en fin de compte le coût économique du changement climatique.
L’une des principales conséquences du changement climatique est l’élévation du niveau de la mer due à la dilatation thermique des océans et à la fonte des calottes glaciaires. Un niveau de la mer plus élevé peut provoquer des inondations permanentes le long des côtes, menaçant potentiellement l’avenir de nombreuses villes. Bien sûr, le changement climatique peut également poser d’autres menaces plus temporaires pour les zones côtières, comme une augmentation de la fréquence des tempêtes et des inondations épisodiques. L’évaluation de l’impact économique de l’élévation permanente du niveau de la mer est pertinente non seulement pour articuler des politiques visant à réduire le réchauffement climatique, mais aussi pour concevoir des mesures compensatoires, telles que la construction de digues et l’introduction d’incitations à la relocalisation.
À mesure que le niveau de la mer monte, l’effet sur les emplacements le long du littoral sera hétérogène. L’une des raisons est que l’élévation des zones côtières varie énormément. Une autre raison est qu’en raison de la dynamique des océans et de la tectonique, l’élévation du niveau de la mer ne sera pas uniforme dans l’espace (Kopp et al. 2014, 2017). Par conséquent, l’évaluation de l’impact économique des inondations côtières avec une précision de base nécessite l’intégration de détails spatiaux. L’utilisation de fonctions de pertes agrégées qui relient la trajectoire future de l’économie agrégée à l’évolution des variables climatiques, comme le font les rapports du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) ou les travaux de Nordhaus (2008, 2010), ne serait donc pas appropriée pour évaluer l’effet de l’élévation du niveau de la mer. Cependant, l’introduction de détails spatiaux s’est généralement faite au prix d’une ignorance de la dynamique et de l’adaptation. Les évaluations des inondations côtières sont souvent revenues à la simple addition de l’activité économique actuelle qui est menacée par la montée du niveau de la mer (comme dans Dasgupta et al. 2007). Jusqu’à présent, les quelques études qui introduisent certaines dynamiques ne vont pas au-delà de l’utilisation de projections futures très agrégées pour mesurer l’activité économique menacée (comme dans Nicholls 2004).
Il devrait être évident qu’évaluer le coût économique d’une élévation du niveau de la mer en estimant la valeur actuelle des bâtiments ou des productions susceptibles d’être inondées à l’avenir n’est pas convaincant. Premièrement, le capital et les structures dans les zones inondées se déprécieront complètement au cours des 50 prochaines années environ. Cela implique que nous devrons les reconstruire au moment où ils seront sous l’eau. N’oubliez pas que l’élévation du niveau de la mer se produit très progressivement – le groupe d’experts du GIEC prédit une augmentation moyenne d’un peu moins d’un mètre au cours du 21e siècle. Par conséquent, le coût de reconstruction du capital et des structures qui seront inondés à l’avenir ne devrait pas faire partie de l’évaluation des inondations côtières ; ce n’est que dans la mesure où il y a une différence dans le coût de reconstruction des structures à un autre endroit que nous devrions nous en préoccuper.
Deuxièmement, les gens réagiront aux inondations en déménageant dans un nouvel endroit, où ils dépenseront et investiront. De même, les entreprises produiront, investiront et innoveront dans de nouveaux endroits où elles pourront trouver des clients et des employés. L’activité économique va simplement s’adapter et se délocaliser. Bien sûr, le déplacement n’est pas gratuit, mais ces coûts ne sont pas équivalents à la production dans les zones inondées. Cette idée souligne un inconvénient supplémentaire lié à l’utilisation de fonctions de perte agrégées lors de l’évaluation de l’impact économique des phénomènes liés au climat. Parce que ces fonctions de perte sont basées sur des relations inévitablement rigides entre les variables climatiques et la production économique globale, elles ne parviennent pas à intégrer des réponses comportementales nuancées. Comme c’est le cas avec de nombreuses approches anciennes en macroéconomie, elles sont soumises à la critique de Lucas : les chocs et les politiques peuvent faire réagir les agents d’une manière qui ne satisfera pas les relations agrégées estimées à l’aide des données disponibles.
Une évaluation dynamique spatiale des inondations côtières
Une évaluation correcte des inondations côtières nécessite donc un modèle dynamique à haute résolution qui intègre des réponses comportementales, telles qu’une mobilité, un commerce et des investissements coûteux. Dans un article récent, nous avons proposé et calibré un tel modèle de croissance spatiale à une résolution de cellule de grille de 1°x 1° (Desmet et al. 2018a). Nous nous sommes associés à quatre experts du climat pour utiliser des projections locales de pointe de l’élévation du niveau de la mer pour les 200 prochaines années afin d’évaluer le coût des inondations permanentes (Desmet et al. 2018b). Dans ce dernier article, nous évaluons les effets dynamiques des inondations permanentes sur la population, le PIB réel et le bien-être dans chacune des plus de 17 000 mailles de la grille avec une masse terrestre positive. Ces simulations tiennent compte du fait que les agents peuvent commercer, se déplacer et investir, moyennant des coûts.
Nous nous concentrons sur le coût moyen des inondations côtières, mais aussi sur sa variabilité compte tenu de l’incertitude scientifique quant à sa sévérité future. Nous nous intéressons également à la répartition de ces coûts selon les lieux et le temps. Nos résultats de référence montrent qu’une inondation permanente réduira la valeur actuelle actualisée du PIB réel de 0,19 % en moyenne dans un scénario d’émissions moyennes (et de 0,24 % dans le cas du bien-être). On estime que les inondations côtières déplaceront environ 1,46 % de la population mondiale d’ici 2200. En termes d’incertitude, nous constatons que 95 % des réalisations futures de l’élévation du niveau de la mer impliquent des pertes de bien-être comprises entre 0,08 % et 0,45 % dans le scénario d’émissions intermédiaires. Lorsque l’on considère un scénario d’émissions extrêmes, la perte maximale de PIB réel peut atteindre 1,36 %. La figure 1 présente la fraction de la population mondiale déplacée par les inondations au fil du temps.
Ces coûts ne sont en aucun cas anodins, mais ils sont d’un ordre de grandeur plus faible que lorsque nous ignorons toute forme d’adaptation économique. En particulier, la perte de PIB réel passerait de 0,1 % à 4,5 % en l’an 2200 si nous devions suivre une approche d’évaluation naïve sans adaptation économique – c’est-à-dire si nous devions simplement considérer comme coût d’inondation la fraction de la PIB qui est produit dans les zones susceptibles d’être inondées. Dans cet article, nous présentons les résultats d’une variété d’évaluations différentes avec une adaptation limitée et montrons que les coûts dépendent de manière cruciale d’une modélisation appropriée de la réponse comportementale dynamique aux inondations. Cela souligne l’importance d’utiliser un modèle où les agents décident où vivre, quoi consommer, quoi échanger et combien investir. Cela ne signifie pas que l’adaptation économique est gratuite – le déplacement vers des terrains plus élevés est coûteux. Nous reconnaissons simplement que les agents ne disparaissent pas lorsque leurs maisons et lieux de travail d’origine sont sous l’eau.
Bien sûr, la politique ne facilite pas toujours une telle adaptation. Par exemple, fournir une aide aux endroits exposés aux risques d’inondation, au lieu d’encourager la mobilité et l’adaptation spatiale, peut inciter à ne pas s’adapter. Plus généralement, les incitations des responsables locaux à soutenir leurs propres localités (même lorsque cela pourrait nuire aux intérêts à long terme de leurs électeurs) peuvent constituer un obstacle à une adaptation économique indispensable. Nos résultats quantitatifs suggèrent qu’entraver l’adaptation peut augmenter considérablement le coût à long terme des inondations permanentes.
Inutile de dire que les inondations côtières auront des conséquences dramatiques dans certains endroits, mais auront un impact négligeable dans d’autres. Par exemple, on estime qu’environ 4 % des cellules côtières de la grille perdront plus de 10 % de leur population en raison des inondations d’ici 2200, alors que 80 % des cellules côtières de la grille gagnent en population : il est payant d’avoir un littoral haut ! Des villes comme Amsterdam, Bangkok, Ho Chi Minh-Ville, Kolkata, Miami, Shanghai et Tianjin perdent toutes 20 % ou plus de leur PIB réel dans les scénarios les plus extrêmes, tandis que d’autres grandes villes côtières comme Barcelone, Los Angeles, Lima ou Sydney pourrait en fait augmenter légèrement à mesure que les gens s’éloignent des endroits les plus touchés.
La nuance introduite par un modèle dynamique spatialement désagrégé avec adaptation économique est payante. Sans cela, nous nous retrouvons avec des estimations globales approximatives qui signifient peu pour les économistes et les décideurs politiques.