Synthèse des preuves révèle un coût social élevé du carbone en raison des variations structurelles des modèles et des incertitudes

Contexte académique

Le changement climatique est l’un des défis les plus graves auxquels le monde est confronté, et ses impacts profonds sur l’économie, la société et l’environnement ont suscité une attention considérable. Pour quantifier les coûts économiques du changement climatique, le monde académique a introduit le concept de « coût social du carbone » (Social Cost of Carbon, SCC), qui représente le coût total pour la société de chaque tonne de dioxyde de carbone émise. Le SCC est un indicateur clé pour évaluer les avantages des politiques de réduction des émissions et est largement utilisé dans les analyses des politiques climatiques et énergétiques. Cependant, l’estimation du SCC implique des modèles complexes du système climatique et des impacts économiques, et comporte de nombreuses incertitudes et controverses.

Bien que les recherches sur le SCC aient augmenté ces dernières années, ces études sont souvent fragmentées et manquent de systématisation, ce qui rend difficile l’établissement de l’importance relative des différentes structures de modèles dans l’estimation du SCC. Pour combler cette lacune, Frances C. Moore et ses collègues ont publié un article intitulé « Synthèse des preuves révèle un coût social élevé du carbone en raison des variations structurelles des modèles et des incertitudes » dans PNAS, visant à évaluer de manière exhaustive les estimations du SCC et leurs facteurs déterminants en synthétisant la littérature existante et en menant une enquête auprès d’experts.

Source de l’article

L’article a été co-écrit par Frances C. Moore, Moritz A. Drupp, James Rising, Simon Dietz, Ivan Rudik et Gernot Wagner, affiliés respectivement à l’Université de Californie à Davis, à l’Université de Hambourg, à l’ETH Zurich, à la London School of Economics and Political Science, entre autres institutions. L’article a été publié dans PNAS le 17 décembre 2024.

Processus de recherche

1. Revue de la littérature et collecte de données

L’équipe de recherche a d’abord mené une revue systématique de 147 articles publiés entre 2000 et 2020 sur le SCC, collectant 1 823 estimations du SCC. Ces estimations couvrent différentes structures de modèles, paramètres et sources d’incertitude. L’équipe a également enregistré les variables associées à chaque estimation, telles que l’année d’émission, le taux d’actualisation, la fonction de dommage et les scénarios économiques.

2. Enquête auprès des experts

Pour placer les estimations du SCC de la littérature dans un contexte plus large, l’équipe a mené une enquête auprès de 176 auteurs d’articles sur le SCC, recueillant leurs opinions sur les estimations du SCC. Les résultats de l’enquête montrent que les experts estiment généralement que les estimations du SCC dans la littérature sont trop basses, principalement en raison de structures de modèles incomplètes, d’une caractérisation insuffisante des dommages et de l’utilisation de taux d’actualisation élevés.

3. Modèle de forêt aléatoire

Pour corriger les biais dans la littérature, l’équipe a utilisé un modèle de forêt aléatoire (Random Forest Model) pour pondérer à nouveau les estimations du SCC de la littérature, afin de se rapprocher de l’évaluation des experts concernant les structures de modèles et les taux d’actualisation. Le modèle de forêt aléatoire a généré une distribution synthétique du SCC en s’entraînant sur les estimations du SCC de la littérature et leurs variables explicatives.

Principaux résultats

1. Distribution du SCC dans la littérature

Les estimations du SCC dans la littérature sont largement distribuées et présentent une asymétrie marquée vers la droite, avec une moyenne (moyenne tronquée) de 132 $/tonne de CO₂ pour 2020 et une médiane de 39 $/tonne. Une analyse de variance (ANOVA) montre que les dommages persistants, la représentation du système terrestre et les pondérations distributives dans les structures de modèles ont un impact significatif sur les estimations du SCC.

2. Résultats de l’enquête auprès des experts

L’enquête auprès des experts révèle que ces derniers estiment que les estimations du SCC dans la littérature sont trop basses, principalement en raison de structures de modèles incomplètes, d’une caractérisation insuffisante des dommages et de l’utilisation de taux d’actualisation élevés. La moyenne des estimations du SCC par les experts est de 142 $/tonne de CO₂, soit plus du double des estimations de la littérature.

3. Distribution synthétique du SCC

La distribution synthétique du SCC générée par le modèle de forêt aléatoire montre une moyenne de 283 $/tonne de CO₂ pour 2020 (plage de 5 % à 95 % : 32 à 874 $), supérieure à la plupart des estimations officielles des gouvernements, y compris la mise à jour de 2023 de l’Agence de protection de l’environnement des États-Unis (EPA).

Conclusion et signification

Cette étude, en synthétisant la littérature et les enquêtes auprès des experts, révèle l’élévation des estimations du SCC et leurs facteurs déterminants. Les résultats montrent que les estimations du SCC dans la littérature sont généralement trop basses, principalement en raison de structures de modèles incomplètes, d’une caractérisation insuffisante des dommages et de l’utilisation de taux d’actualisation élevés. La distribution synthétique du SCC générée par le modèle de forêt aléatoire se rapproche davantage de l’évaluation des experts, fournissant une référence plus précise pour l’analyse des politiques climatiques.

Points forts de la recherche

1. Exhaustivité : Cette étude synthétise 1 823 estimations du SCC provenant de 147 articles, combinées à une enquête auprès d’experts, offrant l’évaluation la plus complète du SCC à ce jour.
2. Innovation : L’équipe de recherche a utilisé un modèle de forêt aléatoire pour pondérer à nouveau les estimations du SCC de la littérature, générant une distribution synthétique plus proche de l’évaluation des experts.
3. Signification politique : Les résultats montrent que les estimations actuelles du SCC pourraient sous-estimer les coûts réels du changement climatique, fournissant une référence plus précise pour les décideurs politiques.

Autres informations utiles

L’équipe de recherche a également fourni des données et des codes détaillés pour permettre à d’autres chercheurs de reproduire et d’étendre cette étude. Toutes les données et les codes sont disponibles sur la plateforme Zenodo.

Grâce à cette recherche, nous comprenons mieux les estimations du SCC et leurs facteurs déterminants, tout en fournissant une base plus solide pour les futures analyses des politiques climatiques.