Laure Bamière [email protected] Elodie Debove [email protected]

22-23 janvier 2004 MICCES1

Economie publique du changement climatique

UMR Economie Publique INRA-INAPG

Modèle Intégré pour les Régulations Agri-Environnementales

Laure Bamière [email protected] Elodie Debove [email protected]

Stéphane De Cara [email protected]

Caroline Godard [email protected]

Pierre-Alain Jayet [email protected]

Binta Niang [email protected]


Outline of the presentation

L’équipe Les objectifs Les appuis Outils, méthodes et résultats perspectives


L’équipe

DR2 + CR2 (2001) + IR2 (2003) Thèses

– 1 cofinancée ADEME - INRA (ESR) : agronomie (2002)– 1 IGREF formation par la recherche (soutien INRA, 2003)

CDD (GICC) CDD ? Projets 6e PCRD

– INSEA (STREP coord. IIASA): 01/01/2004– GENEDEC (STREP coord. UMR): sélectionné … – SEAMLESS (PI) Agro-Eco ???


Objectifs

Dans une perpective d’économie publique– Evaluer les impacts du changement climatique– En intégrant les politiques de régulation environnementale– Et l’adaptation des systèmes au changement climatique

en s’appuyant sur la modélisation– Fondée sur une logique micro-économique de l’offre agricole tenant

compte de la diversité des contextes (géo, pédo-clim)– Associée à une bonne représentation des phénomènes physiques et

biologiques liées aux productions de l’agriculture et de l’élevage

Réactive aux chts institutionnels et environnementaux– De la Politique Agricole Commune– Du progrès technique et des changements physiques (T, CO2)


Les appuis

Institutionnels par financement sur appel d’offre– MATE GICC (1999, 2001, 2002)– MIES, DP– 6e PCRD (2004)

INRA et autres établissements de R&D– Directs (postes IR2, IGREF)– Groupe INRA CAFQA (B. Seguin),

Expertise collective « stockage C sols agricoles »– Collaboration Dpt EA (Avignon, Orléans, Grignon, Clermont)

STICS, co-encadrement de thèse– ADEME (co-financement thèse)– INAPG (CEREOPA)– CEA / LSCE en devenir


Outils, méthodes et résultats

MIRAjE– Un “cluster” autour du modèle AROPAj– Un site intranet et un serveur dédié

Lien avec les sites et projets à visibilité externe– GENEDEC (à venir)– STICS ?

Un forum organisé autour des projets financés et susceptibles d’être audités (UE, GICC, DP, …)

– Une commande générique UNIX Gestion des “cahiers du jour” Mementos Menus d’accès à l’utilisation du modèle


MIRAjE Bienvenue au Forum de Discussion sur le projet MIRAjE

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Post-it: Les Mardi de Grignon 0 Stéphane De Cara 121 Mar J uin 03, 2003 2:19 pm

Stéphane De Cara

Post-it: Bienvenue sur MC2 0 Stéphane De Cara 13 Mar Avr 08, 2003 5:29 pm

Stéphane De Cara

Cycles biogéochimiques,

effet de serre et chgt climatique

0 Caroline Godard 3 Ven Jan 16, 2004 3:41 pm Caroline Godard

Notes de Caroline sur les

engrais 0 Stéphane De Cara 4 Mar Déc 02, 2003 5:10 pm

Stéphane De Cara

Emissions de GES : Une note sur les unités 0 Stéphane De

Cara 10 Ven Juil 11, 2003 4:36 pm Stéphane De Cara

Emissions de N2O d'origine agricole 0 Stéphane De

Cara 15 Ven Juil 11, 2003 12:45 pm Stéphane De Cara

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Outils, méthodes et résultats (suite)

MIRAjE Extranet INRA

Versailles-Grignon

Protection IP


Modèle AROPAjGénéricité et modularité

– Un ensemble de modèles représentant le comportement économique de fermes représentatives (exploitations type, virtuelles, constituées à partir du RICA)

– Blocs matriciels constitutifs du modèle autour des Variables caractérisant une fonction d’objectif, des activités de

production et de consommation factorielle, Modules techniques (contraintes agronomiques, production et

alimentation animale, démographie bovine,…) Instruments de la PAC (aides directes, gel de terre, quota,…) Indicateurs à caractère environnemental (GES) Scenarios



Principes du modèle

– Micro-économique multi-producteur Rationnalité individuelle Offre (prix exogènes)

– Fondé sur la programmation mathématique Fort contenu technique (agronom., zoot., relat. d’émissions) Statique mono-périodique (annuel)

– Qui associe un PL à chaque exploitation agricole type

– Permettant l’analyse macro-économique : Agrégation successive des producteurs types

(région, Etat membre, UE) “jeu” entre producteur et contribuable



Ferme type: kEléments: Ak , bk , pk

Paramètres: k ,Activités: x, z, , ,

programme du producteur :

max k(x, z ; k,) = pk(k,) x x,z /

st Ak(k,) x - bk(k,) z ≤ 0 ()

z = Nk ()

x ≥ 0 ()

Modèle générique pour la ferme type k



External aggregation

<

Sveg Pveg On-f Breed LiveSt CAPact n

Agron

Vegetal use

Breeding

Cattle Demogr.

CAP

0

1 N

=

-S

-S

-S

Farm type

<


Agron

Vegetal use

Breeding

Demog

CAP

0

1 N=

-S

-S

-S

FT 1

<


Agron

Vegetal use

Breeding

Demog

CAP

0

1 N=

-S

-S

-S

FT 2

<


Agron

Vegetal use

Breeding

Demog

CAP

0

1 N=

-S

-S

-S

FT 3

<


Agron

Vegetal use

Breeding

CAP

0

1 N=

-S

-S

-S

FT k

Maquette



Animal « block »- cattle demographic balance

- capital adjustment- feeding

Crop « block »- yields

-fertilizers (N org. & min.)- use (market / on-farm)

Manure - CH4

- organic N

GHG- CH4- N2O

- NO, O3 ?+ C

C sequestration- soils (change in practice, land use)

- upper biomass (trees)

Yieldsfunctions

Climatechange

adaptation

Cohérence entre les modules



Elaboration du modèle à partir de la maquette– Typologie

Critère géographique (région RICA, alt.) Critère technico-économique (OTE RICA)

– Estimation des paramètres Économétrie simple Dires d’expert

– Calibrage Combinaison gradient, MonteCarlo


min x* xk

k k k d

( ),

where .


Data(FADN)

- Yields- Area- Variable costs- Producing activities- Size of farms- Altitude- …

Other sources

- Emissions coefficients- Soils characteristics- Fertilizer uses and prices- …

Typology15 countries, 101

regions734 farm-types

Model inputs- Prices- Technical parameters- CAP-related parameters

Calibration

734 modelsMaximize gross margin

Subject to :- Technical constraints

- Policy constraints

Model output- Optimal area- Livestock numbers- Animal feeding- Net emissions

Estimation


Version UE-15


Pays

Région

Culture

Sources

• Carte européenne des sols (1/10 )

6

• Base de données du

projet MARS (JRC)

• RICA : AROPAj

étape de calibrage

Apports organiques

Irrigation

Sources

• FAO • Eurostat

• Experts

Cultivars

type d’engrais azoté

Fractionnement

Autres pratiques culturales pour STICS

Base de données

sol

climat

Prix des engrais

Artix Architecture Client-Serveur

SERVEUR

Oracle, MySql, PostGres, …..

Client Java Client Java

Client Java

Réseau

Ferme Type





MéthodeCouplage des modèles AROPAj et STICS (1)

• Cultivar 3

• sol 5

• Précédant cultural 2

Base de données

AROPAJ

STICS

ENTREES FORCEES

• Climat

• Type d’engrais et calendrier

• Irrigation

• Apports azotés organiques

(quantité évaluée, caractéristiques) TOUTES LES ENTREES (variété, sol, précédent) NECESSAIRES FIXEES

Echelle : 1 culture, 1 ferme type

Données pseudo-experimentales : 30 jeux

1

30

R =

ren

dem

ent

N = Azote

+

++

+ ++

+ X

XX

X XX

X

……

… ……

…

Courbe ajustée répondant le mieux aux critères économiques

R

XX

X XX

X

N

24R0

N0

Sélection du jeu d’entrées

(engrais + déjections)

R = B – (B-A) e - t NENTREES A DETERMINER


• doses d’engrais variables

OU

• épandages d’effluents variables

MéthodeCouplage des modèles AROPAj et STICS (2)

B DAROPAJ

STICS

ENTREES FIXEES

ENTREES AZOTEES

Echelle : 1 culture, 1 ferme type

D = quantité de déjection

R

**

* **

*

D

*

Equivalentes en rendement (toutes conditions égales par ailleurs)

• Sol 1

• Climat 1

• Cultivar 1

• irrigation 1

• Type d’engrais et calendrier

1

1

• Précédant cultural 1

R = B – (B-A) e - t NR = b – (b-a) e - T N

OU

N = unités d’azote engrais

R

XX

X XX

X

N

X

Courbe uniqueR = B – (B-A) e - t N


?

-w

p

r

x

r0

x0

-w

p

r1

x1

Déformation du rendement fonction de réponseà l’engrais minéral azoté

r(x; CO2, T, …) ?

Impact « biophysique » du changement climatique et implication économique


Quelles associations climat – sol – culture ?

Cultures nouvellespour une région

Potentiel agronomiquefonction du sol, du climat

Variété ? Coût ? Rendement ?

Risque évènement extrême (proba?)

Déformationpar le climat


Émissions et séquestration C– À partir du lien entre émissions GES, stockage C et activités

agricoles :– Estimer les coûts d’abattement du Carbone

Combien il en coûterait aux producteurs de réduire leurs émissions Coûts total et marginal

– Évaluer le potentiel que l’on obtiendrait par la régulation À quels niveaux d’émission conduirait l’instauration de politiques

économiques selon les instruments et le contexte– “prix” (taxes sur les émissions, les produits ou facteurs) – “quantité” (quota sur les émissions, les produits ou facteurs)– 1er rang (les émissions … inobservables individuellement)– 2ème rang (les produits ou facteurs … marchandisés)

– Tenir compte de l’hétérogénéité des coûts d’abattement Où se produirait et qui produirait la réduction des émissions

pour un niveau donné d’incitation



Emission accounting within the economic model– Several options are available:

Average coefficients per unit of agricultural activities IPCC: Inventory-based, relying on national parameters Using outputs from bio-physical models “Hard” coupling of economic and biophysical models

– Trade-off between accuracy, availability of data, computing time and compatibility of inputs/outputs

– The choice of the accounting method matters when it comes to estimate abatement cost



Area Animal Feeding

Animal numbers

N2O agricultural soils (synthetic fertilizers) X (N use)

N2O agricultural soils (crop residues and N-fixing crops)

X (N use)

N2O agricultural soils (manure applied to soils)

X

N2O agricultural soils (animal production) X

N2O manure management X

CH4 manure management X

CH4 enteric fermentation X (X)

CH4 rice cultivation X

Carbon sequestration (X)

Relations entre émissions et activités : IPCC



CO2

(MtCO2)

CH4

(MtCO2)

N2O

(MtCO2)

Total

(MtCO2)

Enteric fermentation - 131.4 - 131.4

Manure management - 33.1 29.1 62.2

Rice cultivation - 2.3 - 2.3

Agricultural soils 2.0 1.3 189.7 193.1

Total Agriculture 2.0 168.3 219.2 389.5

Total EU (excl. LULUCF) 3324.8 341.8 338.1 4004.7

LULUCF (agri. and forestry) -180.7 2.6 5.9 -172.2

Source : IPCC 2003, 2000 data

GHG emissions from agriculture in the EU– Le point de départ



Estimating abatement costs

– Pricing the externality’ to estimate abatement costs (primal approach):

A tax t on net emissions is assumed to affect the gross margin Modification of the relative prices between activities t in [0;T] => individual abatement supply curves or

equivalently the marginal abatement cost functions

– Alternative approach (dual): A emission quota q is introduced q<E0 Modification of the feasible set. The shadow price (emission constraint) = MAC q in [Emin;E0] => individual MAC curves



No authorization of afforestation of set aside land

Source : De Cara et Jayet (2000) Eur. Rev. of Ag. Econ. Increasing ratio LU/ha

Coûts marginaux de réduction en France


12

34

56

78

910

1%

5%

20%

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

(€)

Deciles of the total population

1-


Authorization of afforestation of set aside land

Source : De Cara et Jayet (2000) Eur. Rev. of Ag. Econ. Increasing ratio LU/ha

Coûts marginaux de réduction en France


12

34

56

78

910

1%

5%

20%

0

25

50

75

100

125

150

175

200

225

(€)

Deciles of the total population

1-


Offre de réduction pour l’UE (CH4 et N2O)



Relative regional abatement rate

for t = 34€/tCO2

when total abatement is 8%

Distribution régionale de l’abattement



Perspectiveset conclusion

Au carrefour– Entre économie et biophysique– Des politiques agricoles et environnementales

Développer un modèle de référence– Pour les décideurs publics ou privés européens ou nationaux

Traitant des relations agriculture - environnement– Impacts de l’agriculture sur l’environnement (GES)– Impacts du changement climatique sur l’agriculture– Aléas sur les évènements extrêmes

Susceptible d’aider à la décision publique en matière– D’évaluation des incitations au changement d’utilisation du sol – Et au changement des pratiques agricoles

Documents

Laure Bamière [email protected] Elodie Debove [email protected]