Forces et fragilités des tableaux internationaux entrées-sorties pour le calcul de l’empreinte carbone

Alexandre Bourgeois (Insee), Flavien Gervois (ENSAE), Raphaël Lafrogne-Joussier (Insee, CREST-Ecole Polytechnique)

Documents de travail
No 2023-14
Paru le :Paru le30/05/2023
Alexandre Bourgeois (Insee), Flavien Gervois (ENSAE), Raphaël Lafrogne-Joussier (Insee, CREST-Ecole Polytechnique)
Documents de travail No 2023-14- Mai 2023

L’empreinte carbone mesure les émissions de gaz à effet de serre (GES) induites par la demande finale d’un pays. Même s’il n’existe pas encore de méthode ni de données standardisées au niveau international pour effectuer le calcul, l’utilisation de Tableaux Internationaux d’Entrées-Sorties (TIES) est largement répandue dans la littérature. Un TIES retrace l’ensemble des flux de biens et services entre les branches d’activité des différentes régions du monde. Il permet ainsi de reconstituer le processus de production des biens et services, et donc de mesurer les GES émis à chaque étape. Dans ce document, nous comparons différentes bases TIES et d’émissions de GES ainsi que les empreintes carbone qui en découlent, afin d’évaluer la fiabilité et la robustesse de la méthode de calcul selon les sources utilisées. Nous établissons que l’empreinte carbone de la France peut varier jusqu’à 20% selon le TIES utilisé. Ces différences sont dues principalement à la méthode utilisée pour ventiler les importations par pays d’origine lors de la construction du TIES. Nous montrons que l’empreinte carbone calculée avec un TIES qui comprendrait les détails des principaux partenaires com merciaux de la France ou qui regrouperait les pays en zones économiquement homogènes suffirait à estimer convenablement l’empreinte carbone. En revanche, agréger les branches d’activités en grands secteurs d’activité peut conduire à modifier l’empreinte de 15%. En utilisant des méthodes de bootstrap, nous établissons que la variabilité des coefficients, d’un TIES à l’autre, entraîne autant de variabilité dans le calcul de l’empreinte carbone qu’un bruit gaussien sur les données source de l’ordre de 20 à 30%.