Cette photo du 26 février 2013 montre des craquelures près d’un réservoir d’eau à Kiwitahi, en Nouvelle-Zélande. (AP Photo/New Zealand Herald, Christine Cornege, source : phys.org)

Avec Gauthier Vermandel, nous avons à nouveau passé du temps sur une nouvelle version de notre document de travail intitulé « Weather Shocks » (disponible sur HAL). Nous nous penchons sur le rôle de la météorologie sur la génération des cycles économiques. Dans ce billet, Gauthier et moi vous proposons un résumé de ce travail.

Au lieu d’examiner ce qui se passe à long terme, ce qui se fait principalement dans la littérature macroéconomique sur les changements climatiques, nous nous concentrons dans notre papier sur ce qui se passe à court terme. Nous examinons comment les chocs climatiques peuvent générer des cycles économiques et induire des coûts de bien-être.

Pourquoi un tel papier ?

La mesure des cycles économiques liés aux conditions météorologiques est d’un intérêt crucial dans un contexte de changement climatique. Les projections climatiques font état d’une augmentation drastique de la fréquence et de la variance des catastrophes climatiques, mais il n’existe pas de cadre macroéconomique permettant d’évaluer leurs effets potentiels sur l’activité économique.

Notre méthodologie, en bref

Il existe peu de documentation empirique (en macroéconomie) sur la façon dont l’économie réagit à un choc climatique. Nous proposons une approche théorique fortement inspirée d’observations empiriques. Nous estimons un modèle RBC (real business cycle) pour analyser les effets à court terme des chocs météorologiques sur les fluctuations macroéconomiques. Ce modèle permet également d’étudier les effets à long terme du changement climatique.

Plus précisément, nous utilisons d’abord un modèle de vecteurs autorégressifs (VAR) pour documenter le mécanisme de transmission d’un choc météorologique – décrit par une sécheresse – en utilisant des données trimestrielles pour la Nouvelle-Zélande.

Sur la base des données fournies par ce modèle empirique, nous construisons un modèle théorique (un DSGE) que nous estimons avec les mêmes données que dans le VAR, en utilisant des techniques bayésiennes.
En un mot, le modèle caractérise une petite économie ouverte composée de deux secteurs, dont un secteur agricole et un secteur non agricole. Le premier est sensible aux chocs climatiques liés à la sécheresse, qui affectent la productivité des terres agricoles.

Une fois estimé, le modèle peut être utilisé pour évaluer les répercussions à court et à long terme des conditions météorologiques.

  • Nous utilisons le modèle DSGE pour nous pencher sur la propagation des chocs météorologiques et évaluer leur contribution à la génération des cycles économiques d’une économie.
  • Le cadre d’analyse permet également d’évaluer de manière quantitatives les effets potentiels du changement climatique en termes de bien-être et de volatilité macroéconomique.

Nos résultats principaux

  • Tout d’abord, notre modèle montre qu’un choc climatique réduit la productivité des terres et nuit au secteur agricole. Le choc se répercute positivement sur le secteur non agricole en raison d’une demande accrue de produits non agricoles de la part des agriculteurs, ce qui compense la sécheresse, combinée à une dépréciation du taux de change réel. Ce débordement entre les secteurs atténue partiellement les effets de la récession, mais pas suffisamment pour éviter la récession.

Le mécanisme clé du modèle, illustré :

Une illustration plus quantitative :

  • Deuxièmement, les chocs météorologiques s’avèrent également être une source importante de cycles économiques en Nouvelle-Zélande au cours de la période considérée. Cette volatilité a des répercussions sur le bien-être. Une comparaison de notre modèle avec un autre dans lequel les fluctuations météorologiques sont absentes permet de quantifier ces impacts. Les résultats indiquent que les ménages seraient prêts à renoncer à 0,19 % de leur consommation inconditionnelle pour vivre dans un monde sans chocs climatiques. Bien que cette mesure paraisse faible, il ne faut pas la sous-estimer : à titre de comparaison, le coût d’un choc de productivité standard, en terme de bien-être, n’est que de 0,05%.
  • Troisièmement, dans la plupart des scénarios climatiques testés, pour la Nouvelle-Zélande, la variance des chocs climatiques augmente (voir la figure ci-dessous) et génère une volatilité accrue des séries macroéconomiques. En conséquence, le coût en termes de bien-être augmente considérablement. Celui-ci est multipliée par 1,5 dans le pire des cas par rapport à la situation historique.

Projections du coût du bien-être en fonction de la variance du choc climatique

Dans cet article, nous estimons les variations de la variance des chocs de sécheresse selon quatre scénarios climatiques (cf. plus haut). L’une des caractéristiques de ces scénarios est la date à laquelle le pic des émissions de CO2 est atteint. Après cette date, les émissions de CO2 diminuent.

Supposons que l’hypothèse (très) simplificatrice selon laquelle l’année au cours de laquelle le pic de CO2 est atteint est le principal déterminant de la variabilité du choc de la sécheresse. Sous cette hypothèse, il est possible d’estimer, pour différentes années, la valeur correspondante de la variation de la variance du choc climatique. Pour ce faire, nous utilisons les dates de pic de carbone associées à chacun des quatre scénarios sur lesquels nous nous appuyons, ainsi que les variances estimées du choc climatique, pour interpoler les variances de ce choc à différentes dates, allant de 2020 à 2100.

Pour chaque date, nous obtenons donc une valeur estimée de la variance du choc de sécheresse en Nouvelle-Zélande. Il est alors possible de comparer l’évolution de la variance du choc climatique avec celle observée historiquement, sur la période 1989-2014. Il est également possible de comparer, de manière similaire, l’évolution de la variance de certaines variables macroéconomiques (PIB, production agricole, heures travaillées, etc.). Par souci de simplicité, nous normalisons la variance historique de chaque variable à 100. Nous pouvons comparer la mesure du bien-être dans des conditions historiques avec celle dans des conditions météorologiques modifiées. Toutes ces comparaisons sont illustrées dans la figure ci-dessous. Par défaut, le graphique affiche les estimations d’un pic d’émissions de carbone en 2020. Pour une telle date, nos estimations donnent une diminution de la variance du choc climatique de 8% (la valeur du choc climatique sur l’axe des y indique 91,97), relativement à la variance mesurée entre 1989 et 2014. Il en résulte une diminution relative de la variance du PIB de 2,5 %. La diminution de la variance de l’ensemble des variables macroéconomiques se traduit par une augmentation du bien-être, qui augmente de 0,175 % par rapport à la valeur historique.

En faisant glisser le curseur vers la droite, il est possible d’afficher les résultats de nos simulations pour différentes dates de pics d’émission de carbone (malheureusement, le bouton « play » ne fonctionne pas correctement).

Les chocs climatiques sont donc une source majeure de cycles économiques qui entraîne un coût de bien-être non négligeable. La plupart des projections climatiques pour la fin de ce siècle prévoient une augmentation de la variance des chocs climatiques en Nouvelle-Zélande, qui se traduirait dans notre modèle par une augmentation drastique du coût du bien-être, accompagnée d’une volatilité macroéconomique accrue.

La contribution de notre recherche à la littérature

  • La littérature économique sur les effets des conditions météorologiques sur l’économie adopte principalement une perspective de long terme, comme en témoignent les modèles d’évaluation intégrée (IAMs). Notre article contribue à cette littérature qui établit un lien entre les conditions météorologiques et l’économie en offrant une perspective à court terme sur le rôle des chocs météorologiques en tant que déclencheurs de cycles économiques.
  • Une contribution préliminaire de l’article réside dans la mesure de la météo à un niveau macro. Nous recueillons des données sur les déficits d’humidité du sol à partir de stations météorologiques en Nouvelle-Zélande, puis nous élaborons un indice météorologique trimestriel qui fournit une mesure précise de la productivité des terres pour les activités agricoles.
  • Une deuxième contribution que nous apportons tient dans les évidences fournies par le modèle VAR sur l’interaction entre l’indice météorologique et d’autres séries chronologiques macroéconomiques. En particulier, un choc météorologique défavorable induit une contraction importante de l’activité économique, principalement tirée par le secteur agricole, combinée à une dépréciation de la monnaie nationale. Plus intéressant encore, les effets d’un choc météorologique persistent plus longtemps que le choc lui-même, ce qui met en évidence un mécanisme de persistance inhabituel que nous appelons effet d’hystérésis météorologique.
  • Une troisième contribution concerne l’enrichissement du modèle RBC standard par l’introduction d’un secteur dépendant des conditions météorologiques. Plus formellement, nous incorporons une productivité endogène des terres sujette à des changements exogènes de la météorologie qui capture l’effet d’hystérésis météorologique.

Aujourd’hui, les chocs climatiques ont des conséquences importantes pour l’économie, en particulier pour les pays qui dépendent fortement de leur secteur agricole. D’ici quelques décennies, comme l’indiquent les projections climatiques, nous nous attendons à une augmentation de la variabilité des chocs climatiques. Ces chocs ont un impact négatif persistant sur les économies des pays touchés. Il est important de documenter comment nos systèmes réagissent à de tels chocs. Une meilleure compréhension des processus à l’œuvre peut aider à mettre au point des mécanismes dans les recherches futures afin de minimiser les effets néfastes des chocs météorologiques. Notre article vise à réaliser ce travail d’analyse et de documentation des effets des chocs météorologiques sur l’économie.

Reference

Ewen Gallic, Gauthier Vermandel. Weather Shocks. 2019. ⟨halshs-02127846⟩

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