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Coûts et co‑bénéfices des politiques de transitionclimatique : comment seront‑ils retracés par lesindicateurs de niveau de vie et de bien‑être ?
No full textInternational audienceThe aim of the climate transition is to minimise the long-term losses of well-beingthat would result from inaction. However, the necessary policies are likely to incur costs in theshort and medium term. Standard of living indicators will serve their intended purpose if theyaccurately reflect these costs. Nevertheless, some of them may be underestimated, resulting ina greater impact than suggested by conventional indicators. Conversely, the well-being costof the transition could be lower if non-monetary co-benefits emerge quickly enough and/or ifpreferences shift: reduced access to polluting goods has a different impact depending on whetherthe intrinsic taste for these goods remains strong or declines. While these questions are relevantto various contexts, the climate transition offers an opportunity to examine them in greater depth.L'objectif de la transition climatique est de minimiser les pertes de bien-être qu'impliquerait, à long terme, l'absence totale d'action dans ce domaine. Mais les politiques qu'elle suppose de mettre en oeuvre devraient générer des coûts à court et moyen terme. Les indicateurs usuels de niveau de vie seront dans leur rôle habituel s'ils rendent bien compte de ces coûts. Certains d'entre eux pourraient néanmoins rester sous-estimés et l'impact de la transition serait alors plus marqué que ce qu'en diront les indicateurs usuels. À l'inverse, le coût en bien-être de la transition pourrait être plus faible si elle est assez rapidement porteuse de co-bénéfices non monétaires, et/ou si elle s'accompagne de modifications des préférences : un moindre accès aux biens bruns n'a pas le même impact selon que la préférence intrinsèque pour ces biens reste forte ou se replie. Toutes ces questions sont des questions génériques qui se posent pour d'autres sujets que la transition climatique, mais celle-ci invite à les approfondir
Le défi du siècle et la science économique
No full textInternational audienceThe work of climate economists, on the social cost of carbon in particular, is expan-ding and recent academic research is being taken on board and used by government bodies. InFrance, for example, the Quinet Commission on the value of carbon, the Criqui Commission onthe sectoral costs of cutting emissions and the Pisani-Ferry and Mahfouz Commission on theassessment of the cost of the transition were set up for use in public policy. However, interest inthe challenge of the century seems to stop at economics, the recommendations from which areultimately rarely applied. While contributing to academic research, the articles contained in thisissue also contribute to ensuring that climate costs are taken into account in public policies andpropose solutions to help the energy transition is achieved in the best way possibleLes travaux des économistes du climat, sur le coût social du carbone notamment, se multiplient et les recherches académiques récentes sont reprises et déclinées par les administrations. En France, par exemple, la commission Quinet sur la valeur du carbone, la commission Criqui sur les coûts sectoriels des réductions d'émissions ou la commission Pisani-Ferry et Mahfouz sur l'évaluation du coût de la transition, ont été mises en place en vue d'une utilisation pour la politique publique. Mais l'intérêt pour le défi du siècle semble s'arrêter à la science économique dont les préconisations restent finalement peu appliquées. Les articles proposés dans ce numéro s'ils contribuent à la recherche académique, aident aussi à la prise en compte des coûts climatiques dans les politiques publiques et proposent des solutions pour que la transition énergétique se passe au mieux
Tarification du carbone et subventions vertes : quelle combinaison des deux est optimale ?
No full textInternational audiencePolicies encouraging carbon mitigation by means of carbon pricing come up against a number of difficulties, such as loss of competitiveness, carbon leakage and lack of social acceptability. To address these challenges, more and more governments are opting for incentives in the form of green subsidies. Using the Vulcain computable general equilibrium model, we evaluate the relative efficiency of these two types of mechanisms and study whether it is worth combining the two. Green subsidies alone cannot achieve ambitious carbon mitigation targets. Combining the two policies allows to reach a GDP optimum for a given mitigation target. Green subsidies overcome the problems of loss of competitiveness and carbon leakage arising from carbon pricing. A portion of carbon pricing revenues are redistributed to make this measure more socially acceptable. Finally, we show that in the absence of international cooperation, countries have an incentive to make an excessive use of green subsidies.Les politiques incitant à la décarbonation via la tarification du carbone se heurtent à plusieurs difficultés : pertes de compétitivité, fuites de carbone, manque d'acceptabilité sociale. Pour répondre à ces défis, de plus en plus d'États sont séduits par les incitations prenant la forme de subventions vertes. À l'aide du modèle d'équilibre général calculable Vulcain, nous évaluons l'efficacité relative de ces deux types de dispositifs et nous nous demandons s'il y a un intérêt à les combiner. Les subventions vertes ne permettent pas d'atteindre seules des objectifs de décarbonation ambitieux. L'utilisation combinée des deux dispositifs permet d'atteindre un optimum en matière de PIB à cible d'atténuation donnée. Les subventions vertes pallient les problèmes de perte de compétitivité et de fuites de carbone posés par la tarification du carbone. Une partie des recettes de la tarification est préservée pour en améliorer l'acceptabilité sociale. Enfin, nous montrons qu'en l'absence de coopération internationale les pays sont incités à recourir excessivement aux subventions vertes
L’influence des caractéristiques et des décisions des ménages sur leur empreinte carbone : une analyse par régression quantile
No full textInternational audienceThis study uses data from the 2017 French Household Budget Survey ( enquête Budget de famille) and an input‑output model to examine the carbon footprint distribution of French households. Using multivariate nested models and quantile regression techniques, it explores disparities in households carbon footprints stemming from socioeconomic characteristics (e.g., size, age, education), income, or household decisions (e.g., home energy source, dwelling type, car ownership). The findings show that the three dimensions are crucial for understanding carbon footprint differences. Other characteristics being equal, education, age and household size, influence carbon emissions. Household decisions also have great explanatory power, especially at the bottom of the distribution, while the type of urban unit (urban/peri‑urban/rural) has no significant influence on carbon emissionsÀ partir des données de l'enquête Budget de famille 2017 et d'un modèle entrées/ sorties, cet article estime la distribution de l'empreinte carbone des ménages français. À l'aide de modèles multivariés et de régressions quantiles, il explore les disparités d'empreintes carbone des ménages selon leurs caractéristiques socioéconomiques (taille du ménage, âge et niveau d'études de la personne de référence), leurs revenus et leurs décisions (par exemple la source d'énergie domestique, le type de logement, l'équipement en véhicules, etc.). Les trois dimensions comptent pour bien comprendre les disparités d'empreintes carbone. Toutes caractéristiques égales par ailleurs, niveau d'études, âge de la personne de référence et taille du ménage influencent les émissions de carbone. Les décisions prises par le ménage ont également un grand pouvoir explicatif, en particulier sur le bas de la distribution des émissions, tandis que le type d'unité urbaine (urbaine/péri-urbaine/rurale) n'a pas d'influence significative
Construction d’intervalles de confiance et relecture du passé avec le modèle Mésange
No full textThe Mésange model, a macro-econometric model co-developed by INSEE and the French Treasury, simulates the response of the French economy to different types of changes in its environment. The aggregate behaviors of agents are described by about forty estimated econometric equations, which determine the dynamic response of the model to a shock, in deviation from the balanced growth path. This study analyzes the uncertainty of the model arising from its estimation through two approaches. The first one aims at constructing confidence intervals for the response functions of the model using a non-parametric bootstrap method. A resampling algorithm – which randomly draws from the series of econometric residuals to simulate alternative paths for the model – is used to quantify the uncertainty linked to the estimation of certain coefficients and the misspecification linked to the model itself. This first approach confirms the significance of the dynamic effects of the simulations carried out with Mésange for most macroeconomic variables. The second approach offers a reassessment of the 2008 economic crisis based on alternative scenarios randomly simulated. These results allow us to analyze and confirm the robustness of the Mésange model, by making a methodological contribution to measuring the uncertainty arising from the simulation when compared with a past trajectory. They are based on a thorough preliminary study of the statistical properties of the residuals of the econometric equations, in order to justify the use of the bootstrap. This study also highlights some points of attention for a future re-estimation of the model.Le modèle Mésange, modèle macro-économétrique co-développé par l’Insee et la Direction Générale du Trésor, permet de simuler la réponse de l’économie française à différents types de modifications de son environnement. Les comportements agrégés des agents y sont décrits par une quarantaine d’équations économétriques estimées, qui déterminent la réponse dynamique du modèle à un choc, en écart au sentier de croissance équilibrée. Cette étude analyse l’incertitude du modèle issue de son estimation à travers deux approches. La première vise à construire des intervalles de confiance pourles fonctions de réponse du modèle à l’aide d’une méthode de bootstrap non-paramétrique. Un algorithme de rééchantillonnage – qui tire au hasard dans les séries de résidus économétriques pour simuler des trajectoires alternatives du modèle – permet de quantifier l’incertitude liée à l’estimationde certains coefficients et celle liée à la spécification du modèle lui-même. Cette première approche confirme la significativité des effets dynamiques des simulations effectuées avec Mésange pour la plupart des variables macro-économiques. La seconde propose une relecture de la crise économique de 2008 en s’appuyant sur la construction de scénarios alternatifs simulés aléatoirement. Ces résultats permettent d’analyser et de confirmer la robustesse du modèle Mésange, en apportant une contribution méthodologique pour mesurer l’incertitude issue de la simulation lorsqu’elle est comparée à unetrajectoire passée. Ils reposent sur une étude préliminaire approfondie des propriétés statistiques des résidus des équations économétriques, afin de justifier l’utilisation du bootstrap. Cette étude met en avant, par ailleurs, quelques points d’attention en vue d’une prochaine réestimation du modèle
Faciliter l’accès aux données de l’Insee : cubes, catalogue et métadonnées
No full textInternational audienceINSEE (National Institute of Statistics and Economic Studies) publishes on its website a vast amount of data covering numerous economic and social themes such as demography, employment, national accounts, and price index. Given the richness of its website, INSEE must guide its users towards their desired data. Presenting all statistical data in a simple and coherent manner on the insee.fr website is therefore a significant challenge. A first level of dissemination, which is data visualisation, allows to comprehend a given subject through synthetic indicators presented as simple, clear, and easy-to-understand visuals. However, to go further in the analysis, more detailed data are made available. These are typically presented in an aggregated form: multidimensional cubes that cross-reference various variables of interest such as gender, age, or socio-professional category in household surveys. The challenge then becomes offering these informations in well-standardized and open-source formats, while also thoroughly documenting them, relying on international standards. These data must also be well-catalogued to facilitate discovery. To access them, INSEE’s data consultation services are being updated to make it possible to navigate through these cubes. Finally, the data must be accessible both to internet users and to machines that harvest them: the use of the latter opens up new prospects for data consumption modes through artificial intelligence.L’Insee publie sur son site une très grande quantité de données couvrant de nombreux thèmes économiques et sociaux, comme la démographie, l’emploi, les comptes nationaux ou encore les indices de prix. Face à la richesse de son offre, l’Insee doit accompagner son public dans le choix et la compréhension de la donnée. Présenter l’ensemble des statistiques de manière simple et cohérente sur insee.fr est donc un défi important. Un premier niveau de diffusion, la datavisualisation, permet d’appréhender un sujet donné à travers des indicateurs synthétiques sous forme de tableaux et de visuels simples, clairs et faciles à comprendre. Mais pour aller plus loin dans l’analyse, des données plus détaillées sont mises à disposition. Elles se présentent généralement sous une forme agrégée : des cubes multidimensionnels croisent différentes variables d’intérêt comme le genre, l’âge ou la catégorie socioprofessionnelle dans les enquêtes ménages. L’enjeu est alors de proposer ces informations dans des formats libres et bien normés, mais également de bien les documenter, en s’appuyant sur des standards internationaux. Ces données doivent aussi être bien cataloguées pour en faciliter la découverte. Pour y accéder, les services de consultation de la donnée de l’Insee se modernisent avec la possibilité de naviguer dans ces cubes. Enfin, les données doivent être accessibles tant par les internautes que par les machines qui les moissonnent : l’usage de ces dernières ouvre des perspectives de nouveaux modes de consommation de la donnée grâce à l’intelligence artificielle
Les statistiques du commerce extérieur. Spécificités, défis et dimension européenne
No full textInternational audienceInternational trade in goods statistics were introduced in France around three centuries ago to meet the emerging need of the country's leaders for accurate information on goods entering and leaving the country. For over two hundred years, this function was assigned to the customs authorities, which today hosts the External Trade Ministerial Statistical Office. The measurement of imports, exports and trade balance continues to contribute to public debate and decisions, particularly in the context of globalisation and recent crises (Covid-19, the Ukraine war, etc.). These indicators, which are governed by strict European regulations, have a number of specific features, such as the level of detail of the product classification used for both data collection and dissemination, the notion of 'passive' confidentiality of statistics, and the possibility of having a double vision of the same flow on either side of the border, in mirror image.In recent years, the digitalisation of the economy, in particular the rise of e-commerce, has led to major changes in the administrative formalities involved in international trade. These changes are a real challenge for statistics relating to trade in goods, and one in which European cooperation has an important role to play.Les statistiques du commerce extérieur de biens ont été instituées en France il y a environ trois siècles pour répondre au besoin émergent des dirigeants du pays de disposer d'informations précises sur les marchandises entrantes et sortantes du territoire. Depuis plus de deux cents ans, cette mission est confiée aux douanes qui abritent aujourd'hui le service statistique ministériel du commerce extérieur. La mesure des importations, des exportations et du solde commercial alimente toujours les débats et décisions publics, notamment dans le contexte de la mondialisation et des crises récentes (Covid-19, guerre en Ukraine, etc.). Ces indicateurs, encadrés par des règlements européens exigeants, présentent des spécificités, telles que la finesse de la nomenclature de produits utilisée aussi bien pour la collecte que pour la diffusion des données, la notion de secret statistique « passif », ou encore la possibilité de disposer d'une double vision d'un même flux de part et d'autre de la frontière, en miroir. La numérisation de l'économie, en particulier l'essor du e-commerce, entraîne depuis quelques années d'importantes mutations des formalités administratives liées au commerce international. Ces changements sont un véritable défi pour ces statistiques d'échanges de biens, dans lequel la coopération européenne joue un rôle important
Estimation en temps réel de la tendance-cycle : apport de l'utilisation des filtres asymétriques dans la détection des points de retournement, Document de travail méthodologique
No full textThis paper focuses on different approaches to build moving averages for real-time trend-cycle estimation and fast turning point detection. We propose a comparison of the main methods, based on a general unifying framework to derive linear filters. We also describe two possible extensions to local polynomial filters: the addition of a timeliness criterion to control the phase shift (delay in the detection of turning points) and a way to locally parameterize these filters. The empirical comparison of the methods shows that: the optimization problems of the filters from the Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) theory increase the phase shift and the revisions of the trend-cycle estimates; modeling polynomial trends that are too complex introduces more revisions without decreasing the phase shift; for polynomial filters, a local parameterization reduces the phase shift and the revisions.This study is fully reproducible and all the codes used are available under https://github.com/InseeFrLab/DT-est-tr-tc.Cette étude s’intéresse à différentes méthodes de construction de moyennes mobiles pour l’estimation en temps réel de la tendance-cycle et la détection rapide des points de retournement. Nous proposons une comparaison des principales méthodes, en s’appuyant sur une formulation générique de construction de moyennes mobiles. Nous décrivons également deux prolongements possibles aux filtres polynomiaux locaux : l’ajout d’un critère permettant de contrôler le déphasage (délai dans la détection des points de retournement) et une façon de paramétriser localement ces filtres. La comparaison empirique des méthodes montre que : les problèmes d’optimisation de filtres issus des espaces de Hilbert à noyau reproduisant (RKHS) augmentent le déphasage et les révisions des estimations de la tendance-cycle ; modéliser des tendances polynomiales trop complexes introduit plus de révisions sans diminuer le déphasage ; pour les filtres polynomiaux, une paramétrisation locale permet une réduction des révisions et du délai de détection des points de retournement.Cette étude est entièrement reproductible et tous les codes utilisés sont disponibles sous https://github.com/InseeFrLab/DT-est-tr-tc
Improving Real-Time Trend Estimates Using Local Parametrization of Polynomial Regression Filters
No full textInternational audienceThis paper examines and compares real-time estimates of the trend-cycle component using moving averages constructed with local polynomial regression. It enables the reproduction of Henderson’s symmetric and Musgrave’s asymmetric filters used in the X-13ARIMA-SEATS seasonal adjustment algorithm. This paper proposes two extensions of local polynomial filters for real-time trend-cycle estimates: first including a timeliness criterion to minimize the phase shift; second with procedure for parametrizing asymmetric filters locally while they are generally parametrized globally, which can be suboptimal around turning points. An empirical comparison, based on simulated and real data, shows that modeling polynomial trends that are too complex introduces more revisions without reducing the phase shift, and that local parametrization reduces the delay in detecting turning points and reduces revisions. The results are reproducible and all the methods can be easily applied using the R package rjd3filters