Curriculum Vitae
Directeur de thèse
Date de soutenance
20 décembre 2018
Titre de thèse
Un Modèle d’Equilibre Général Multi-Echelles Spatialisé Appliqué aux USA et à la France
Résumé
La création du groupe C40 Cities Climate Leadership group (C40) in 2005 illustre bien le fait que l’échelle urbaine est dorénavant considérée comme comportant des leviers d’action importants afin d’atténuer les émissions de CO2. Il n’y a cependant toujours pas adéquation entre cette prise de conscience et le nombre d’outils de modélisation capables de quantifier cette marge de manœuvre de manière spatialement explicite et intégrée. Cette thèse vise à combler cette lacune. L’objet produit consiste en un modèle d’équilibre général spatialisé et multi-échelle, pensé de sorte à être relié à toute architecture de modélisation préexistante. Cette thèse s’articule autour de trois chapitres, i.e. la présentation du modèle, sa calibration et son application à la France et aux USA.
Dans le premier chapitre, nous décrivons le modèle, baptisé General Equilibrium Model of the Space-Economy (GEMSE), dont l’objectif est d’étudier les interactions entre les dimensions agrégées et locales de l’activité économique tout en quantifiant les émissions de GES associées à la mobilité. Le modèle s’appuie sur l’Economie Urbaine et la Nouvelle Economie Géographique en vue de modéliser sur plusieurs échelles spatiales le développement économique de régions urbanisées en interaction.
Dans le deuxième chapitre, nous décrivons les données et calibrons le modèle en utilisant, pour certains paramètres, des techniques d’économétrie spatiale. Nous proposons notamment une méthode pour spécifier la matrice de poids spatial, laquelle méthode est opérationnalisée en utilisant un outil numérique développé à ces fins, PyOKNN, indépendant de GEMSE. Appliqué au Grand Paris, l’outil identifie de façon tangible des éléments clés de sa structure spatiale, et génère pour les paramètres étudiés des valeurs similaires à celles de la littérature.
Dans le troisième chapitre, nous appliquons le modèle à la France et aux Etats-Unis. Nous y analysons le scénario de référence, puis les impacts de deux politiques de transport. La première mesure – la baisse des limitation de vitesse des véhicules privés – stimule l’activité économique de manière pro-environnementale en réduisant le PIB dans un premier temps, mais en lui permettant ensuite d’atteindre des niveaux plus élevés, aboutissant à un jeu à somme positive. L’autre mesure simule la mise en place d’une taxe CO2 pour les véhicules privés dont les recettes servent à financer l’augmentation des vitesses des transports publics. Il en résulte qu’un prix de 100€ par tonne de CO2eq n’a qu’un faible effet incitatif car ne représente presque rien par kilomètre-voyageur. Ces deux mesures, le changement de norme ou le recyclage de la taxe, poussent à l’utilisation de modes de transport moins couteux et moins polluants qui stimule une croissance à plus faible intensité carbone.
Dans l’ensemble, ces conclusions plaident en faveur de politiques qui internalisent les effets distorsifs, e.g. les changements dans les habitudes de mobilité, la réorientation des demandes, les déséquilibres du marché du travail via les délocalisations des personnes et des changements induits en matière d’économies d’échelle externes. Les résultats ne sont dans leur ampleur que peu généralisables dans l’espace et montrent la nécessité de considérer les spécificités locales et le cadre dans lequel elles s’insèrent en terme d’interactions.
Une composante importante de cette thèse, dans une volonté de transparence, est une application web mettant à disposition toutes les données utilisées et générées par GEMSE pour chaque pays considéré, chaque scénario, chaque variable, chaque année, chaque zone urbaine ainsi que pour chacune de ces unités (administratives) constitutives, e.g. ci-dessous un gif (extrait du site) qui illustre la résilience des loyers à Paris face à une reduction de 40% des vitesses maximales autorisées, implementé en 2017.
Dans le cas de la France, les zones métropolitaines modélisées sont Bordeaux, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Nantes, Nice, Paris, Rennes, Strasbourg et Toulouse.
Dans le cas des USA, elles sont Atlanta, Baltimore, Boston, Chicago, Dallas, Denver, Detroit, Houston, LosAngeles, Miami, Minneapolis, Newyork, Philadelphia, Phoenix, Pittsburgh, Portland, Sandiego, Sanfrancisco, Sanjose, Seattle, Stlouis et Washington.