Nous remarquons les points suivants :

1) Sur l'ensemble de la période, les facteurs de production ont tous une contribution locale significativement positive. La contribution du travail à la production de valeur ajoutée est de l'ordre de 71 % (.707), celle du capital privé de 21 % (.209), et du capital public de 5 % (.051). Sous l'hypothèse de marché des facteurs parfaits, cela se rapproche des ordres de grandeur de la répartition de la valeur ajoutée au sein de l'économie entre le travail et le capital privé.

2) Nous pouvons d'ores et déjà conclure que dans le domaine manufacturier, la contribution des infrastructures publiques à la création de richesse est positive et significative. Toutefois, selon les fiscalités locales, il est possible qu'une contribution locale de l'ordre de 5 % reste en deçà du coût pour les entreprises des différents impôts sur la société et autres taxes locales. Ceci impliquerait alors que la contribution des infrastructures publiques à la création de richesse, même si elle reste significativement positive, est insuffisante relativement au coût qu'elle génère.

3) Dans l'ensemble les localités sont proches des rendements d'échelle constants pour ce qui relève des effets locaux (>.970 ≈ 966 = .707 + .208 + .051). Ce constat implique que certaines localités doivent être en régime de rendements d'échelle décroissants, d'autres en rendements constants, et encore d'autres en rendements croissants. Le fait que technologiquement certaines localités soient en régime de rendements d'échelle croissants implique qu'il existe pour elles des perspectives de croissance, notamment en emploi. Inversement, si certaines localités sont en régime de rendements d'échelle décroissants, cela implique qu'un ajustement à la baisse des facteurs de production est nécessaire.

4) Les effets de la crise sur la relation locale sont significatifs. Durant la période 1997-2007, nous observons une économie qui se conforme à notre remarque (2), avec des rendements d'échelle du même ordre. La crise de 2008 a profondément bouleversé cette relation, non seulement en entrant dans une phase de rendements d'échelle décroissants plus marquée, mais également en opérant une redistribution significative de la contribution de chacun des facteurs de production à la création de richesse. L'effet le plus remarquable est que les contributions du capital privé K et public P connaissent un recul très important pendant les années de crise (passant de .25 à .09 pour le facteur K, et de .07 à .01 pour le facteur K), alors que la contribution du facteur travail passe de .65 à .85.

5) La remarque (4) suggère que le facteur travail est relativement variable à court terme, alors que le capital, qu'il soit public ou privé, ne s'ajuste pas à court terme. Concernant le travail, la croissance de la contribution indique que des ajustements importants – à la baisse – ont été effectués par les entreprises. Ceci est cohérent avec d'une part, l'idée que la baisse des heures travaillées augmente la productivité marginale du travail et d'autre part, l'observation que le taux de chômage a augmenté pour la période 2008-2011. En revanche, la baisse significative de la contribution du capital privé et public indique que ces ajustements n'ont pas eu lieu dans le secteur manufacturier. Sans un rebondissement important de la demande de biens et services, il faut s'attendre à des destructions
importantes de capital privé dans les années postérieures à 2011. Les années de crise risquent de donner lieu à des ajustements réels très importants.

6) Un capital public abondant – donc en excès du point de vue de la fonction de production – n’est en revanche guère étonnant en période de crise. Tout d’abord comme le capital privé, il n’est pas dans la nature même des infrastructures publiques de s’ajuster instantanément au cycle économique. Les infrastructures publiques doivent servir des activités autres que le secteur manufacturier. La plupart des parcs technologiques aujourd’hui ne sont guère industriels et reposent davantage sur des activités de services marchands à très haute valeur ajoutée. Ensuite, les plans de relance contra-cycliques des années postérieures à la crise impliquent que les investissements publics en infrastructures ne servent pas nécessairement la productivité de court terme, mais plutôt un dessein à plus long terme.

7) Si l'on s'intéresse maintenant aux aspects de concurrence spatiale, nous remarquons que les effets directs sont plus importants que les effets locaux. Ceci est attendu, vu qu'en situation d'effets spatiaux négatifs, donc de concurrence entre unités géographiques, les variations positives de la demande des localités voisines impliquent une utilisation accrue des facteurs de production. Les effets indirects sont toujours négatifs, témoignant à l'inverse de la concurrence exercée par les localités voisines. Les effets globaux représentent la somme des effets directs et indirects. Nous remarquons que les contributions globales, intégrant l'ensemble des phénomènes de concurrence spatiale, sont nettement inférieures aux contributions purement locales.

8) Quand nous prenons en compte la concurrence spatiale, les rendements d'échelle sont nettement inférieurs à l'unité sur l'ensemble de la période (>.820 ≈ .818 = .599 + .176 + .043), avant la crise (>.820 ≈ .823 = .550 + .215 + .058) comme après la crise (.810 ≈ .805 = .720 + .079 + .006). Cet écart entre la fonction de production retraçant la relation locale pure et la fonction de production incluant les phénomènes de concurrence spatiale aboutit donc à une suraccumulation des facteurs de production, du moins au regard des économies d'échelle. Le fait que l'on passe d'un état de rendement constant à un état de rendement d'échelle décroissant implique que la concurrence spatiale en France représente un coût pour les localités étudiées. Cela n'est guère étonnant, puisqu'il est avéré que des externalités négatives mènent à un surinvestissement.

9) Il est remarquable d'observer que l'effet indirect du capital public soit non significatif sur l'ensemble de la période. Il s'agit là du seul facteur de production qui ne souffre pas de concurrence spatiale en période. Ce résultat est surtout le produit d'une absence d'effet spatial négatif en période de crise. En cohérence avec l'absence d'ajustement à la baisse du stock de capital durant les années de crise, nous interprétons ce résultat comme l'effet d'une synchronisation non-coordonnée des investissements publics départementaux. Pour faire face à la crise, les collectivités locales ont mis en œuvre des programmes d'investissement public (partiellement coordonnés par le ministère du Redressement productif d'alors), ce qui a conduit au renforcement des infrastructures publiques en période de contraction de la production.
Le tableau 3 présente, par région française, la moyenne des effets marginaux locaux et globaux pour le travail, le capital privé et le capital public, de même que les rendements d'échelle sur l'ensemble de la période 1998-2011, calculés comme la somme des effets locaux ou comme la somme des effets globaux. Les deux dernières colonnes montrent la variation des rendements d'échelle dues à la crise. S'il est illusoire de prétendre rendre compte de l'ensemble des effets marginaux présentés, nous en retenons les éléments suivants. Tout d'abord, chacun des scalaires revêt un effet régional spécifique, c'est-à-dire que les différences entre régions sont significatives. Un tel constat implique que les marchés du travail et les marchés financiers (probablement traditionnels comme le représentent les institutions bancaires) sont propres aux régions. Observons également que la contribution du capital public est elle-même spécifique aux régions. Cela n'est guère surprenant, puisque le capital public recensé dans ce travail émane pour l'essentiel des communes (pour environ 70 %), largement hétérogènes en termes de ressources financières. En second lieu, il semble difficile d'inférer un profil idéal de contribution

<table><caption>Tableau 3. Effet marginal local et global de chacun des facteurs de production, et économie d'échelle correspondante</caption><thead><tr><th rowspan="2">Région</th><th colspan="2">Travail</th><th colspan="2">Capital privé</th><th colspan="2">Capital public</th><th colspan="2">Eco. échelle</th><th colspan="2">Eco. échelle</th></tr><tr><th>L</th><th>G</th><th>L</th><th>G</th><th>L</th><th>G</th><th>L</th><th>G</th><th>L</th><th>G</th></tr></thead><tbody><tr><td>11</td><td>0,833</td><td>0,703</td><td>0,140</td><td>0,116</td><td>0,080</td><td>0,068</td><td>1,053</td><td>0,887</td><td>-0,028</td><td>-0,023</td></tr><tr><td>21</td><td>0,645</td><td>0,542</td><td>0,247</td><td>0,212</td><td>0,028</td><td>0,023</td><td>0,920</td><td>0,777</td><td>-0,014</td><td>-0,011</td></tr><tr><td>22</td><td>0,756</td><td>0,603</td><td>0,181</td><td>0,160</td><td>0,044</td><td>0,033</td><td>0,981</td><td>0,796</td><td>-0,033</td><td>-0,023</td></tr><tr><td>23</td><td>0,853</td><td>0,748</td><td>0,111</td><td>0,085</td><td>0,051</td><td>0,043</td><td>1,015</td><td>0,876</td><td>-0,071</td><td>-0,069</td></tr><tr><td>24</td><td>0,674</td><td>0,571</td><td>0,237</td><td>0,201</td><td>0,053</td><td>0,045</td><td>0,965</td><td>0,816</td><td>-0,003</td><td>-0,002</td></tr><tr><td>25</td><td>0,696</td><td>0,580</td><td>0,216</td><td>0,181</td><td>0,050</td><td>0,041</td><td>0,962</td><td>0,802</td><td>-0,045</td><td>-0,040</td></tr><tr><td>26</td><td>0,665</td><td>0,559</td><td>0,240</td><td>0,205</td><td>0,045</td><td>0,037</td><td>0,951</td><td>0,802</td><td>-0,006</td><td>-0,005</td></tr><tr><td>31</td><td>0,959</td><td>0,858</td><td>0,055</td><td>0,037</td><td>0,078</td><td>0,071</td><td>1,091</td><td>0,966</td><td>-0,077</td><td>-0,072</td></tr><tr><td>41</td><td>0,724</td><td>0,602</td><td>0,189</td><td>0,158</td><td>0,033</td><td>0,026</td><td>0,946</td><td>0,786</td><td>-0,034</td><td>-0,031</td></tr><tr><td>42</td><td>0,844</td><td>0,720</td><td>0,133</td><td>0,104</td><td>0,066</td><td>0,060</td><td>1,043</td><td>0,883</td><td>-0,025</td><td>-0,019</td></tr><tr><td>43</td><td>0,630</td><td>0,521</td><td>0,258</td><td>0,222</td><td>0,035</td><td>0,028</td><td>0,924</td><td>0,771</td><td>-0,002</td><td>-0,001</td></tr><tr><td>52</td><td>0,768</td><td>0,657</td><td>0,191</td><td>0,161</td><td>0,083</td><td>0,072</td><td>1,042</td><td>0,890</td><td>-0,010</td><td>-0,008</td></tr><tr><td>53</td><td>0,763</td><td>0,639</td><td>0,188</td><td>0,158</td><td>0,084</td><td>0,071</td><td>1,035</td><td>0,868</td><td>-0,008</td><td>-0,005</td></tr><tr><td>54</td><td>0,653</td><td>0,548</td><td>0,251</td><td>0,215</td><td>0,052</td><td>0,043</td><td>0,956</td><td>0,806</td><td>0,008</td><td>0,007</td></tr><tr><td>72</td><td>0,706</td><td>0,610</td><td>0,203</td><td>0,167</td><td>0,045</td><td>0,039</td><td>0,954</td><td>0,817</td><td>-0,023</td><td>-0,021</td></tr><tr><td>73</td><td>0,586</td><td>0,491</td><td>0,275</td><td>0,239</td><td>0,034</td><td>0,028</td><td>0,895</td><td>0,757</td><td>0,004</td><td>0,007</td></tr><tr><td>74</td><td>0,557</td><td>0,463</td><td>0,293</td><td>0,252</td><td>0,024</td><td>0,019</td><td>0,874</td><td>0,734</td><td>0,002</td><td>0,002</td></tr><tr><td>82</td><td>0,791</td><td>0,692</td><td>0,163</td><td>0,135</td><td>0,067</td><td>0,060</td><td>1,021</td><td>0,888</td><td>-0,033</td><td>-0,030</td></tr><tr><td>83</td><td>0,629</td><td>0,539</td><td>0,254</td><td>0,215</td><td>0,038</td><td>0,033</td><td>0,921</td><td>0,787</td><td>-0,004</td><td>-0,003</td></tr><tr><td>91</td><td>0,625</td><td>0,537</td><td>0,223</td><td>0,192</td><td>0,027</td><td>0,022</td><td>0,874</td><td>0,751</td><td>-0,067</td><td>-0,063</td></tr><tr><td>93</td><td>0,671</td><td>0,557</td><td>0,204</td><td>0,176</td><td>0,034</td><td>0,027</td><td>0,910</td><td>0,760</td><td>-0,044</td><td>-0,036</td></tr><tr><td>Total</td><td>0,707</td><td>0,599</td><td>0,208</td><td>0,176</td><td>0,051</td><td>0,043</td><td>0,965</td><td>0,817</td><td>-0,022</td><td>-0,019</td></tr></tbody></table>

<footnote n="11">11 Île-de-France ; 21 Champagne-Ardenne ; 22 Picardie ; 23 Haute-Normandie ; 24 Centre ; 25 Basse-Normandie ; 26 Bourgogne ; 31 Nord-Pas-de-Calais ; 41 Lorraine ; 42 Alsace ; 43 Franche-Comté ; 52 Pays de la Loire ; 53 Bretagne ; 54 Poitou-Charentes ; 72 Aquitaine ; 73 Midi-Pyrénées ; 74 Limousin ; 82 Rhône-Alpes ; 83 Auvergne ; 91 Languedoc-Roussillon ; 93 Provence-Alpes-Côte d'Azur.</footnote>
des facteurs avec une forme de « richesse » présupposée des régions. Par exemple, l'Île-de-France se distingue par une très forte contribution du travail (avec une élasticité à 0,833) et du capital public (0,080) et une contribution du capital privé relativement faible (0,140). Par contraste, la région Rhône-Alpes occupe une position médiane pour chacun des facteurs de production. Chaque région semble ainsi adopter un vecteur d'élasticité idiosyncratique. En troisième lieu, la contribution du capital public est elle-même spécifique aux régions, avec un rapport de 3,5 entre l'élasticité la plus élevé (0,084 en Bretagne) et la plus faible (0,024 dans le Limousin). Il est pour l'heure difficile d'interpréter simplement les déterminants de ces différences.

Le tableau 3 nous invite également à considérer les économies d'échelle, selon qu'elles sont calculées sur les effets locaux ou sur les effets globaux. Il apparaît immédiatement qu'en considérant chaque région comme isolée spatialement, les unités spatiales sont généralement très proches des rendements d'échelle constants. Les régions Île-de-France, la Haute-Normandie, le Nord Pas-de-Calais, les Pays de Loire, la Bretagne, et Rhône-Alpes connaissent des rendements croissants. Il est en revanche singulier que la prise en compte de la concurrence spatiale mène systématiquement l'ensemble des régions à connaître des économies d'échelle décroissantes. Les externalités négatives issues de la concurrence entre unité géographique induit ainsi une abondance des facteurs de production, ou, dit autrement, une mauvaise utilisation des facteurs de production puisque leur élasticité en est réduite. Comme le montrent les deux dernières colonnes du tableau, la crise a aggravé ce constat, l'ajustement du facteur travail ne comblant pas la baisse de la productivité marginale du capital privé et public.

La question de la complémentarité ou substituabilité des facteurs de production entre eux est analysée avec le graphique 1. Ce dernier représente l'effet marginal local de chacun des facteurs en fonction de l'utilisation de ces facteurs (donc des heures travaillées, du capital privé et du capital public). Le choix de nous intéresser à l'effet local réside dans le fait que ce dernier est celui qui est au plus près de la relation technologique entre des intrants (les facteurs de production) et la production elle-même. Elle exclue de ce fait les externalités négatives induites par les rivalités spatiales. La représentation graphique révèle notamment que la productivité marginale du travail croît avec le stock de capital public (quadrant nord-est). De même, la contribution du capital public augmente avec le facteur travail (quadrant sud-ouest), bien que cette relation positive semble plus lâche. Cette relation symbiotique suggère ainsi la présence d'une forme de complémentarité entre les deux facteurs travail et capital public. Un tel constat ne peut être effectué pour le capital privé. Si, effectivement, la productivité marginale du travail et du capital public augmente avec le facteur capital privé (quadrants nord-centre et sud-centre, respectivement), la productivité marginale du capital semble, elle, diminuer avec les facteurs travail et capital public (quadrants centre-ouest et centre est, respectivement). Cette absence de relation bijective n'est pas simple à interpréter. À tout le moins, nous ne pouvons écarter de possibles effets de substitution entre le capital privé et le travail ou le capital public.
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>Graphique 1. La productivité marginale du travail, du capital privé et du capital public comme fonction des facteurs de production</figcaption></figure>

Source : calculs des auteurs sur données DGFiP.

Conclusion

Ce chapitre avait pour objectif de répondre à quatre questions. Voici les résultats auxquels nous sommes parvenus.

Q1 : Quelle est la contribution des infrastructures publiques à la performance régionale ?

Dans le domaine manufacturier, la contribution des infrastructures publiques à la création de richesse est positive et significative. Une élasticité de l'ordre de 5 % reste probablement en deçà du coût pour les entreprises des différents impôts sur la société et autres taxes locales. La contribution du capital public est spécifique aux régions, avec un rapport de 3,5 entre l'élasticité la plus élevée et la plus faible. Il est pour l'heure difficile d'interpréter simplement les déterminants de ces différences.

Q2 : Cette contribution est-elle sensible à la conjoncture économique, et si oui, comment ?

La crise de 2008 a profondément modifié les contributions de chacun des facteurs de production à la création de richesse. L'effet le plus remarquable est que les contributions
du capital privé K et public P connaissent un recul très important pendant les années de crise, alors que la contribution du facteur travail augmente significativement. Aussi le capital, qu'il soit public ou privé, ne s'ajuste pas à court terme. Sans un rebondissement important de la demande de biens et services, il faut craindre d'importantes destructions de capital privé dans les années postérieures à 2011. Il n'est pas dans la nature même des infrastructures publiques de s'ajuster instantanément au cycle économique. Les infrastructures publiques doivent servir des activités autres que le secteur manufacturier. La plupart des parcs technologiques aujourd'hui ne sont guère industrieux, et reposent davantage sur des activités de services marchands à très haute valeur ajoutée. Ensuite, les plans de relance contra-cycliques des années postérieures à la crise impliquent que les investissements publics en infrastructures ne servent pas nécessairement la productivité de court terme, mais plutôt un dessein à plus long terme.

**Q3 : Existe-t-il une dépendance spatiale telle que les infrastructures voisines puissent avoir un impact sur une localité ? Si oui, cet impact est-il positif ou négatif ?**

En France, la dépendance spatiale est négative, ce qui suggère la présence d'externalités négatives de production. Il y a concurrence ou rivalité entre départements. Ces phénomènes de rivalité interdépartementale peuvent prendre la forme d'une concurrence fiscale explicite, déclarée et assumée. Il est également possible d'y voir des externalités négatives plus subtiles comme, par exemple, un asséchement du marché du travail local dû à l'attractivité d'un territoire voisin, ou, encore plus subtilement, des externalités pécuniaires liée au coût du travail. Le capital public n'échappe pas à ce constat, avec la nuance suivante : la crise a joué comme un synchronisateur des dépenses publiques départementales. Ceci a conduit au renforcement des infrastructures publiques en période de contraction de la production.

**Q4 : Le capital public est-il complémentaire ou substituable aux facteurs de production privés ?**

Nous observons que le travail et le capital public sont très vraisemblablement complémentaires. Il n'est pas clair de conclure à des effets de substitution ou de complémentarité entre le capital privé et les autres facteurs de production. Il faudrait approfondir l'analyse en étudiant plus directement les effets de complémentarité et de substitution en mesurant le travail plus finement, par exemple en distinguant le travail qualifié et le travail non qualifié.
# ANNEXE 1
Les bases de données FICUS et DARES

Pour la production de ce rapport, le Département de recherche sur l'innovation et la concurrence de l'OFCE a sollicité le Centre d'accès sécurisé aux données (CASD) pour bénéficier de l'usage de données confidentielles. L'INSEE est le producteur principal des données et est à ce titre un partenaire de travail indispensable.

Sept temps ponctuent l'accès aux données : (1) la rédaction d'une demande d'accès aux données confidentielles auprès du Comité du secret statistique dite « demande d'habilitation au secret» ; (2) la présentation du projet par une personne physique auprès du Comité ou par procédure électronique ; (3) la gestion administrative du dossier par le Comité du secret ; (4) le retour des signatures des services producteurs et l'enregistrement aux archives ; (5) la réception par le CASD des autorisations issues des producteurs de données signés par toutes les parties ; (6) la réception par le CASD des contrats d'hébergements, financeurs et utilisateurs ; (7) la réception des boîtiers SD-Box qui, comme des terminaux, permettent l'accès sécurisé aux données.

L'utilisation de la base de données FICUS et DARES a posé nombre de problèmes. Il faut souligner d'abord l'importance du seuil minimal de 75 000 euros sur les contours des activités analysées. Avec plus de 16 millions d'entreprises incluses dans l'analyse, nous restons confiants sur la couverture économique de la base de données. Toutefois, ce seuil induit une sélection, certes des entreprises plus petites comme les autoentrepreneurs, mais également de certaines « jeunes pousses high tech» ne générant pas de chiffre d'affaires dans les premières années de leur vie. Il en est ainsi des entreprises de biotechnologies qui, bien qu'elles se situent à la frontière scientifique de l'industrie pharmaceutique, peinent aujourd'hui à valoriser leurs savoirs sur le marché des produits et ainsi à rentabiliser le volume considérable de leurs investissements. Peuvent donc échapper à l'analyse des entreprises de taille considérable (plus de 10 employés par exemple) ne générant aucun chiffre d'affaires.

Il existe un autre écueil à l'analyse. L'année 2008 fut une année charnière pour les producteurs de données. Deux changements ont fortement influencé la qualité des données pour cette année 2008. Le premier concerne le changement de nomenclature industrielle. Ce changement de classification a nécessité la mise en œuvre d'une procédure d'harmonisation des données en rétropolant la nouvelle nomenclature aux observations antérieures à l'année 2008. En l'absence de relation bijective entre l'ancienne et la nouvelle nomenclature, cet effort nécessite une part d'arbitraire et de choix ad hoc que nous ne reportons pas ici<fnref n="5" />. Le second changement concerne la définition de l'unité d'analyse, passant de l'unité légale à l'unité

<footnote n="5">5. Nous restons à la disposition des lecteurs désireux de connaître les diverses étapes et différents choix effectués.</footnote>
économique. Pour l'INSEE, « L'unité légale est une entité juridique de droit public ou privé. Cette entité juridique peut être : (i) une personne morale, dont l'existence est reconnue par la loi indépendamment des personnes ou des institutions qui la possèdent ou qui en sont membres ; (ii) une personne physique, qui, en tant qu'indépendant, peut exercer une activité économique ». Cette définition de l'unité légale ne doit pas être confondue avec celle de l'entreprise, considérée comme unité statistique pertinente dans l'analyse à partir de 2008. Cette unité économique – l'entreprise – est définie comme une unité décisionnaire pour l'affection des ressources courantes et stratégiques. C'est cette seconde définition qui est retenue à partir de 2008, conduisant à des variations du nombre d'observations et des grandeurs économiques associées n'ayant aucun rapport avec l'activité économique réelle.

Les données d'entreprises présentent pourtant l'écueil suivant : la localisation des firmes n'est pas nécessairement équivalente à la localisation des activités de production, ces dernières relevant des établissements proprement dits. Si certes la très grande majorité des entreprises n'ont qu'un établissement (93,5 % des entreprises dans notre échantillon), les firmes pluri-établissements représentent dans notre base 53 % de la valeur ajoutée et 56 % de l'emploi. Dans une problématique géographique, ces entreprises pluri-établissements incluent un biais non négligeable au bénéfice des territoires fortement agglomérés, les entreprises ayant leur siège proche des grands centres administratifs, politiques et économiques. Pour corriger le biais géographique, sont utilisées les Déclarations Annuelles de Données Sociales des entreprises, i.e. base DADS établissement, qui permet de connaître, pour chaque entreprise, sa main-d'œuvre par établissement. Ces établissements étant géolocalisés par commune, et sous l'hypothèse d'une relation proportionnelle entre la proportion des effectifs par établissement et les autres variables de production (chiffre d'affaires, valeur ajoutée, investissement, stock de capital, consommations intermédiaires), il est, ainsi, possible de corriger le biais d'agrégation évoqué précédemment.
ANNEXE 2
Spécifications économétriques de l'interaction spatiale

On peut envisager plusieurs cas de figure d'interactions spatiales, aboutissant à plusieurs types de spécifications économétriques. Du point de vue de la formalisation, les interactions spatiales peuvent s'effectuer non seulement sur la production (e. g. la demande d'une localité donnée se porte sur la production d'une localité voisine) mais également sur les facteurs de production eux-mêmes. Dans ce cas, le modèle mobilisé dit SDM (Spatial Durbin Mode, ou modèle spatial de Durbin) prend la spécification suivante :

$$ \ln Y_t = \ln \alpha_0 + \rho W_{NxN} \ln Y_t + \sum_{i=1}^{3} \alpha_i \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \alpha_{ij} (\ln X_t^i)^{\prime} \ln X_t^j + \sum_{i=1}^{3} \beta_i W_{NxN} \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \beta_{ij} W_{NxN} (\ln X_t^i)^{\prime} \ln X_t^j + \epsilon_t \quad (A1) $$

Par rapport au modèle (1) du texte, ce modèle inclut un retard spatial de la variable dépendante $W_{NxN} \ln Y_t$, où la matrice W est une matrice de contiguïté spatiale NxN, où N représente le nombre de départements, mais également l'effet des facteurs de production voisins sur la production locale. Le modèle (A1) exprime chacune des variables comme un vecteur de 94 départements expliquant ainsi l'absence d'indice r. Cette notation est motivée par l'introduction des retards spatiaux. Le modèle SDM implique plusieurs types d'interactions spatiales. L'introduction de la variable dépendante spatialement retardée implique toute une série d'ajustements spatiaux impliquant des effets rétroactifs potentiellement significatifs : non seulement les décisions des localités voisines peuvent affecter une localité, mais les décisions d'une localité implique des effets rétroactifs potentiels du fait de l'ajustement des localités voisines aux décisions de la région focale. C'est donc tout un réseau complexe d'interactions entre variables, tant à travers les inputs qu'à travers la production.

La seconde spécification consiste à introduire la dépendance spatiale sur la variable dépendante uniquement (modèle SAR – spatial autoregressive model ou modèle spatial autorégressif), ou sur les facteurs de production seulement (modèle SLX – spatial lag of X's, ou modèle à interactions exogènes), comme dans les modèles A2 (correspondant au modèle (2) dans le texte) et (A3) ci-après :

$$ \ln Y_t = \ln \alpha_0 + \rho W_{NxN} \ln Y_t + \sum_{i=1}^{3} \alpha_i \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \alpha_{ij} (\ln X_t^i)^{\prime} \ln X_t^j + \epsilon_t \quad (A2) $$

et

$$ \ln Y_t = \ln \alpha_0 + \sum_{i=1}^{3} \alpha_i \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \alpha_{ij} (\ln X_t^i)^{\prime} \ln X_t^j + \sum_{i=1}^{3} \beta_i W_{NxN} \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \beta_{ij} W_{NxN} (\ln X_t^i)^{\prime} \ln X_t^j + \epsilon_t \quad (A3) $$
À partir d'un test de Chow sur les trois formes spécifiées, nous avons repéré un changement structurel pour l'année 2007, si bien que nous interagissons les facteurs de production avec une variable muette égale à l'unité pour les années postérieures à la crise (2008-2011), 0 sinon. Cette interaction est mise en œuvre pour chacun des modèles SDM, SAR et SLX.

Le tableau A1 de l'annexe 3 répertorie les estimations des modèles SDM, SAR et SLX. Par rapport aux modèles SAR et SLX, le modèle SDM est non contraint sur certains paramètres. Aussi procédons-nous à un test de significativité jointe des paramètres dont l'intuition est la suivante. Le modèle le plus complet (le moins contraint) doit apporter une information significative dans l'explication de la variable dépendante (la valeur ajoutée du département). Si tel n'est pas le cas, alors nous préférons mobiliser un modèle plus parcimonieux (plus contraint mais avec moins de variables explicatives introduites dans le modèle). Le test de significativité jointe, reporté en annexe, permet de tester si le modèle non contraint est préférable au modèle contraint, l'hypothèse nulle étant que le modèle contraint est préférable. Le tableau A2 montre qu'avec un seuil de significativité de 1 %, nous pouvons accepter l'hypothèse nulle pour le modèle SAR, et rejeter cette hypothèse pour le modèle SLX.

Le calcul des effets marginaux a pour objectif de calculer l'élasticité de la valeur ajoutée par rapport à chacun des facteurs de production. Conformément à l'idée qu'il y a quatre types d'effet marginal possible (local, direct, indirect et global), nous pouvons calculer quatre types d'élasticité possible. Tout d'abord, l'effet marginal local (ou élasticité locale) se calcule comme suit :

$$ \frac{\partial(I - \rho W_{NxN}) \ln Y_t}{\partial \ln X_t^{jc}} = \hat{\alpha}_t^c + \frac{1}{2} \sum_{j=1}^{3} \hat{\alpha}_{ij}^c \ln X_t^{jc} \quad (A5) $$

où le symbole $\hat{\alpha}$ indique qu'il s'agit des paramètres estimés. Notons que le numérateur du terme de gauche induit une interprétation particulière de la valeur ajoutée Y puisque cela revient à filtrer spatialement la valeur ajoutée d'une localité. Aussi, nette de la corrélation spatiale, nous qualifions ces effets marginaux d'effets locaux.

Les effets marginaux globaux se calculent comme ci-après :

$$ \frac{\partial \ln Y_t}{\partial \ln X_t^{jc}} = (I - \rho W_{NxN})^{-1} (\hat{\alpha}_t^c + \frac{1}{2} \sum_{j=1}^{3} \hat{\alpha}_{ij}^c \ln X_t^{jc}) \quad (A6) $$

L'équation (A6) n'est autre qu'une matrice carrée de 94 départements par 94 départements. Les éléments de la diagonale représentent les effets directs, c'est-à-dire l'effet d'un changement infinitésimal d'un facteur local sur la valeur ajoutée, incluant les effets rétroactifs. Les éléments de la matrice hors diagonale sont utilisés pour calculer les effets indirects, puisque chacun correspond à l'effet d'une décision géographiquement distante sur une localité d'intérêt. Enfin, les éléments présentés dans le texte représentent les effets moyens, donc les effets pour un département représentatif ou moyen.

En dernier lieu, s'agissant de paramètres estimés, l'effet marginal est en fait calculé en procédant à 1 000 tirages aléatoires de paramètres compte tenu de la matrice de variance-covariance des paramètres estimés. Sont ainsi calculés 1 000 effets marginaux, à partir desquels sont calculés les quatre effets marginaux présentés ci-dessus.
ANNEXE 3
Résultats économétriques

Les modèles SDM, SAR et SLX sont estimés par la méthode des variables instrumentales. L'esprit de ce modèle est que le retard spatial est endogène car il préside au choix de localisation des entreprises. Pour prendre en compte ce biais d'endogénéité, nous devons instrumenter le retard spatial par le retard spatial $\rho W_{NxN} \ln Y_t$ par une série de variables explicatives qui satisfasse les propriétés d'exogénéité et d'identification des instruments. Pour le modèle SAR par exemple, nous avons choisi d'instrumenter le retard spatial $\rho W_{NxN} \ln Y_t$ par les retard spatiaux des facteurs de production comme ci-après :

$$ \rho W_{NxN} \ln Y_t = + \sum_{i=1}^{3} \beta_i W_{NxN} \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \beta_{ij} W_{NxN} (\ln X_t^i)' \ln X_t^j + \epsilon_t \quad (A7) $$

Dans une seconde étape, nous utilisons la valeur prédite notée et adaptons le modèle (A2) comme suit :

$$ \ln Y_t = \ln \alpha_0 + \rho W_{NxN} \ln \hat{Y}_t + \sum_{i=1}^{3} \alpha_i \ln X_t^i + \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{3} \sum_{j=1}^{3} \alpha_{ij} (\ln X_t^i)' \ln X_t^j + \epsilon_t \quad (A8) $$

Le tableau A1 présente les résultats des trois modèles SDM, SAR et SLX, estimés par la méthode des variables instrumentales.

<table><caption>Tableau A1. Estimation de la fonction de production Translog. Modèles SDM, SAR et SLX</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>SDM</th><th>SAR</th><th>SLX</th></tr></thead><tbody><tr><td>W<sub>NxN</sub> lnY<sub>t</sub></td><td>-0,420***<br>(0,145)</td><td>-0,186***<br>(0,0660)</td><td>—<br>(1,001)</td></tr><tr><td>InLpre-crisis</td><td>-1,272<br>(1,002)</td><td>-1,611*<br>(0,955)</td><td>-1,529<br>(0,704)</td></tr><tr><td>InKpre-crisis</td><td>1,736**<br>(0,702)</td><td>1,781***<br>(0,682)</td><td>1,796**<br>(0,343)</td></tr><tr><td>InPpre-crisis</td><td>-0,678**<br>(0,342)</td><td>-0,689**<br>(0,306)</td><td>-0,744**<br>(0,166)</td></tr><tr><td>InL2 pre-crisis</td><td>0,0401<br>(0,165)</td><td>0,081<br>(0,156)</td><td>0,0429<br>(0,130)</td></tr><tr><td>InK2 pre-crisis</td><td>-0,0714<br>(0,130)</td><td>-0,0152<br>(0,121)</td><td>-0,0962<br>(0,137)</td></tr><tr><td>InP2 pre-crisis</td><td>0,0449**<br>(0,0222)</td><td>0,0425**<br>(0,0186)</td><td>0,0479**<br>(0,0222)</td></tr><tr><td>InLKpre-crisis</td><td>0,0439<br>(0,137)</td><td>-0,00294<br>(0,128)</td><td>0,068<br>(0,137)</td></tr><tr><td>InLPpre-crisis</td><td>0,0397<br>(0,0391)</td><td>0,0700**<br>(0,0340)</td><td>0,0358<br>(0,0392)</td></tr><tr><td>InKPpre-crisis</td><td>-0,0427<br>(0,0292)</td><td>-0,0609**<br>(0,0270)</td><td>-0,0409<br>(0,0292)</td></tr><tr><td>InL post-crisis</td><td>-3,434**<br>(1,735)</td><td>-3,768**<br>(1,652)</td><td>-4,094**<br>(1,725)</td></tr><tr><td>InK post-crisis</td><td>3,166***<br>(1,154)</td><td>3,486***<br>(1,126)</td><td>3,458***<br>(1,153)</td></tr><tr><td>InP post-crisis</td><td>1,224<br>(1,116)</td><td>0,705<br>(0,993)</td><td>1,287<br>(1,120)</td></tr><tr><td>InL2 post-crisis</td><td>-0,0472<br>(0,176)</td><td>-0,0915<br>(0,161)</td><td>-0,0402<br>(0,176)</td></tr><tr><td>InK2 post-crisis</td><td>-0,16<br>(0,121)</td><td>-0,199*<br>(0,113)</td><td>-0,155<br>(0,122)</td></tr><tr><td>InP2 post-crisis</td><td>-0,06<br>(0,0678)</td><td>-0,0338<br>(0,0600)</td><td>-0,0662<br>(0,0680)</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau A1. (suite) Estimation de la fonction de production Translog. Modèles SDM, SAR et SLX</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>SDM</th><th>SAR</th><th>SLX</th></tr></thead><tbody><tr><td>InLKpost-crisis</td><td>0,121 (0,130)</td><td>0,165 (0,121)</td><td>0,122 (0,131)</td></tr><tr><td>InLP post-crisis</td><td>0,141 (0,0899)</td><td>0,148* (0,0847)</td><td>0,170* (0,0897)</td></tr><tr><td>InKP post-crisis</td><td>-0,0956 (0,0634)</td><td>-0,104* (0,0614)</td><td>-0,112* (0,0633)</td></tr><tr><td>WInLpre-crisis</td><td>-0,486 (1,983)</td><td>—</td><td>0,539 (1,958)</td></tr><tr><td>WInKpre-crisis</td><td>1,159 (1,504)</td><td>—</td><td>0,19 (1,471)</td></tr><tr><td>WInPpre-crisis</td><td>0,053 (0,685)</td><td>—</td><td>0,229 (0,685)</td></tr><tr><td>WInL2 pre-crisis</td><td>0,205 (0,304)</td><td>—</td><td>0,118 (0,303)</td></tr><tr><td>WInK2 pre-crisis</td><td>0,268 (0,247)</td><td>—</td><td>0,247 (0,247)</td></tr><tr><td>WInP2 pre-crisis</td><td>-0,00344 (0,0401)</td><td>—</td><td>-0,0121 (0,0401)</td></tr><tr><td>WInLKpre-crisis</td><td>-0,295 (0,257)</td><td>—</td><td>-0,251 (0,257)</td></tr><tr><td>WInLPpre-crisis</td><td>0,130** (0,0638)</td><td>—</td><td>0,0819 (0,0619)</td></tr><tr><td>WInKPpre-crisis</td><td>-0,0895* (0,0511)</td><td>—</td><td>-0,0553 (0,0499)</td></tr><tr><td>WInL post-crisis</td><td>5,493 (3,512)</td><td>—</td><td>6,744* (3,497)</td></tr><tr><td>WInK post-crisis</td><td>-1,527 (2,442)</td><td>—</td><td>-2,984 (2,397)</td></tr><tr><td>WInP post-crisis</td><td>-1,195 (2,315)</td><td>—</td><td>-1,015 (2,322)</td></tr><tr><td>WInL2 post-crisis</td><td>-0,0863 (0,326)</td><td>—</td><td>-0,0727 (0,327)</td></tr><tr><td>WInK2 post-crisis</td><td>-0,363 (0,267)</td><td>—</td><td>-0,242 (0,265)</td></tr><tr><td>WInP2 post-crisis</td><td>0,121 (0,136)</td><td>—</td><td>0,101 (0,137)</td></tr><tr><td>WInLK post-crisis</td><td>0,276 (0,276)</td><td>—</td><td>0,178 (0,274)</td></tr><tr><td>WInLP post-crisis</td><td>-0,382** (0,183)</td><td>—</td><td>-0,399** (0,184)</td></tr><tr><td>WInKP post-crisis</td><td>0,177 (0,128)</td><td>—</td><td>0,210* (0,128)</td></tr><tr><td>Constant</td><td>7,721 (11,39)</td><td>13,79*** (4,869)</td><td>5,31 (11,39)</td></tr><tr><td>Observations</td><td>1,316</td><td>1,316</td><td>1,316</td></tr><tr><td>R-deux</td><td>0,500</td><td>0,488</td><td>0,496</td></tr></tbody></table>

Erreurs standards entre parenthèses. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Tous les modèles incluent un effet fixe individuel et de temps.

<table><caption>Tableau A2. Test de significativité jointe (le modèle SDM est le modèle non contraint)</caption><thead><tr><th></th><th>SAR</th><th>SLX</th></tr></thead><tbody><tr><td>Statistique de F</td><td>1,653</td><td>9,106</td></tr><tr><td>Degré de liberté (num, dénom)</td><td>(18,1263)</td><td>(1,1263)</td></tr><tr><td>Valeur critique</td><td>0,042</td><td>0,003</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau A3. Test de monotonicité des effets marginaux (N = 1316)</caption><thead><tr><th></th><th>Moyenne</th><th>Ecart type</th><th>Min</th><th>Max</th><th>LB 95% IC</th><th>UB 95% IC</th></tr></thead><tbody><tr><td>Travail L</td><td>0,707</td><td>0,164</td><td>0,293</td><td>1,304</td><td>0,696</td><td>0,716</td></tr><tr><td>Capital privé K</td><td>0,208</td><td>0,112</td><td>-0,23</td><td>0,425</td><td>0,205</td><td>0,214</td></tr><tr><td>Capital public P</td><td>0,051</td><td>0,047</td><td>-0,138</td><td>0,155</td><td>0,051</td><td>0,054</td></tr></tbody></table>
## 6. Estimation des investissements publics nécessaires à la transition énergétique

Ce chapitre quantifie le volume d'investissements nécessaire à la réalisation de la transition énergétique telle que définie dans la Loi sur la transition énergétique et la croissance verte (LTECV), et propose une première évaluation de la part de ces investissements qui pourraient être financés par la dépense publique.

Pour ce faire, nous utilisons le modèle macroéconomique ThreeME, développé depuis 2008 par l'OFCE, en collaboration avec l'ADEME et TNO. ThreeME est un modèle macroéconomique multisectoriel conçu principalement pour l'évaluation des impacts des politiques énergétiques et environnementales. Nous modélisons la LTECV à l'aide du scénario de transition énergétique établi par l'ADEME dans le cadre de ses Visions 2030-2050. Les résultats principaux de nos simulations sont :

- la réalisation de la transition énergétique pourrait conduire à plus de 19 milliards d'euros d'investissements publics supplémentaires en moyenne annuelle sur la période 2015-2050;

- ces investissements se concentreraient principalement (+17,2 milliards d'euros) sur les secteurs des énergies renouvelables - éolien et solaire en particulier;

- un investissement important est aussi à prévoir dans le secteur du bâtiment (+6,5 milliards d'euros), principalement pour réaliser la rénovation énergétique du stock de bâtiments existants;

- les simulations quantifient aussi la réduction de l'investissement pour la génération d'électricité à partir d'énergies fossiles - charbon, fioul et gaz naturel - (-0,8 milliards) et pour le secteur du nucléaire (-1,3 milliards).
Introduction

En votant la loi sur la transition énergétique et la croissance verte (LTECV) le 17 août 2015, la France a pris des engagements forts pour lutter contre le changement climatique. Ceux-ci visent notamment à décarboner l'économie française et à la rendre plus sobre en termes de consommation d'énergie. La LTECV se décline en quatre objectifs principaux :

1. réduire les émissions de gaz à effet de serre de 40 % entre 1990 et 2030 et les diviser par quatre entre 1990 et 2050 ;

2. réduire la consommation énergétique finale de 50 % en 2050 par rapport à la référence 2012, en visant un objectif intermédiaire de 20 % en 2030 ;

3. réduire la consommation énergétique primaire des énergies fossiles de 30 % en 2030 par rapport à 2012 ;

4. augmenter de la part des énergies renouvelables à 23 % de la consommation finale brute en 2020, puis à 32 % en 2030.

L'accomplissement de ces objectifs nécessite de modifier en profondeur les infrastructures de production et de distribution d'énergie, les réseaux de transport, de rénover le stock de bâtiments et renouveler le parc de véhicules privés. La transition énergétique va donc entraîner des investissements importants pour l'ensemble de l'économie française jusqu'en 2050, dont une part sera prise en charge par la puissance publique.

L'objet de ce chapitre est de quantifier le volume d'investissements nécessaire à la réalisation de la transition énergétique telle que définie dans la LTECV, ainsi que de proposer une première évaluation de la part de ces investissements qui pourraient être financés par la dépense publique.

Pour ce faire, nous utilisons le modèle macroéconomique ThreeME, développé depuis 2008 par l'OFCE, en collaboration avec l'ADEME (Agence de l'Environnement et Maîtrise de l'Energie) et TNO (Netherlands Organization for Applied Scientific Research). ThreeME est un modèle macroéconomique multisectoriel initialement conçu pour l'évaluation des impacts des politiques énergétiques et environnementales, mais qui peut également être utilisé pour l'étude de politiques économiques plus générales comme la modification de la fiscalité ou de certaines réglementations (e.g. augmentation du salaire minimum). Au sein du modèle – décrit en détail dans Callonnec, Landa, Malliet, Reynès, & Yeddir-Tamsamani (2013) – l'économie est désagrégée en 37 secteurs économiques, dont 17 secteurs énergétiques et 5 secteurs de transport. Le modèle fournit donc des informations quantitatives détaillées relatives aux questions énergétiques.

Le niveau de détail de la division sectorielle et de la représentation du système fiscal permet de mettre en évidence l'hétérogénéité des effets des politiques économiques selon les secteurs considérés. Le modèle ThreeME a été utilisé dans un nombre important d'études économiques, notamment : l'impact de la création d'une taxe carbone (Callonnec, Reynès, & Tamsamani, 2011), les politiques de subvention d'investissements verts dans le bâtiment,
l'automobile ou les transports publics, l'impact macroéconomique de la rénovation énergétique, la prospective macroéconomique à 10 ans estimé à partir d'enquêtes sectorielles. Nous l'utilisons ici pour mesurer l'impact macroéconomique de la transition énergétique.

Le reste du chapitre s'établit comme suit : nous proposons tout d'abord de modéliser la LTECV à l'aide du scénario de transition énergétique établi par l'ADEME dans le cadre de ses Visions 2030-2050 ; nous simulons ensuite ce scénario à l'aide du modèle ThreeME, et présentons nos estimations des volumes d'investissement nécessaires à l'accomplissement de la transition énergétique. Dans une dernière section, nous estimons enfin la part de ces investissements qui relèvera de la puissance publique.

Au terme de cette analyse, nous estimons que la réalisation de la transition énergétique pourrait conduire à plus de 19 milliards d'euros d'investissements publics supplémentaires en moyenne annuelle sur la période 2015-2050. Ces investissements se concentreraient principalement sur les secteurs des énergies renouvelables – éolien et solaire en particulier – ainsi que sur le secteur du bâtiment – principalement pour réaliser la rénovation énergétique du stock de bâtiments existants.

## 6.1. Modéliser la transition énergétique en France

Pour estimer les besoins en investissements nécessaires à la transition énergétique en France, nous raisonnons en comparant deux scénarios : (a) un scenario de référence aussi appelé « business-as-usual » (BAU) représentant un sentier de croissance équilibré sans prise en compte du « business cycle »<fnref n="1" /> ; (b) un scénario de transition énergétique, fondé sur les Visions ADEME 2030-2050, au sein duquel un ensemble de politiques énergétiques sont mises en place afin d'atteindre les objectifs fixés par la LTECV. En particulier, ce scénario vise à diviser la demande finale d'énergie par deux en 2050 par rapport à son niveau de 2012, ainsi qu'à décarboner l'économie française pour réaliser le Facteur 4 en 2050 – c'est-à-dire la division par quatre des émissions de CO₂ en France par rapport au niveau de référence de 1990.

Les impacts macroéconomiques de la mise en place d'un tel scenario de transition énergétique peuvent ensuite être évalués relativement au scénario de référence : les différences observées dans les principaux agrégats macroéconomiques entre les deux scénarios – notamment en ce qui concerne les investissements par secteur – ne peuvent en effet être attribués qu'aux mesures nécessaires à l'accomplissement de la transition énergétique. Ces mesures, d'ordre fiscal et règlementaire, sont détaillées ci-dessous. Elles sont calibrées pour reproduire les cibles de consommation énergétique correspondant au scénario de transition énergétique élaboré par l'ADEME, lui-même détaillé ci-après.

<footnote n="1">1. En l'absence de choc exogène, le taux de croissance de l'économie dans ce scenario converge rapidement vers une tendance stable, égale à la somme des taux de croissance de la productivité et de la population. Cette somme correspond au taux de croissance potentiel de l'économie.</footnote>
Le scénario de référence

Le scenario de référence (aussi appelé « business-as-usual ») représente le comportement de l'économie en régime « stationnaire », autrement dit lorsque celle-ci n'est pas perturbée par des chocs qui lui sont extérieurs. Techniquement, ce régime est atteint lorsque l'ensemble des variables exogènes du modèle suivent leur tendance de référence. Dans le cas du modèle *ThreeME*, les principales variables exogènes comportent la trajectoire de la population, les gains de productivité sectoriels, la demande mondiale adressée à chacun des secteurs de l'économie française, les prix internationaux des principales matières premières (tout particulièrement ceux du pétrole et du gaz naturel, de première importance pour cette évaluation), ou encore les niveaux des différents impôts représentés dans le modèle – impôt sur le revenu, TVA, taxe sur l'électricité, taxe carbone entre autres.

Ce scenario vise principalement à proposer une vision réaliste du futur plutôt qu'une réelle prévision. En ce sens, il s'agit d'un scenario virtuel, correspondant aux résultats macroéconomiques prévus par le modèle pour un ensemble donné de trajectoires des variables exogènes – sans chercher à représenter les fluctuations du cycle macroéconomique. Bien entendu, le scenario de référence exclut les impacts de la transition énergétique, puisqu'il est conçu comme un contrefactuel au sein duquel la transition ne serait pas réalisée. Le scenario de référence fournit donc avant tout un point de comparaison.

Étant donné que les effets de la transition énergétique sur les principales variables macroéconomiques sont mesurés en pourcentage d'écart par rapport au scenario de référence, le niveau absolu des variables considérées au sein de ce scénario ne devrait pas avoir d'impact en général sur les résultats obtenus. Il existe toutefois des cas spécifiques ou le point de référence revêt une importance particulière. Par exemple, dans le cas de la transition énergétique, le niveau du prix du baril de pétrole au sein du scénario de référence peut modifier le niveau de taxation sur l'énergie nécessaire à l'accomplissement de la transition – partant d'un baril moins cher (respectivement plus cher), il sera nécessaire de taxer plus fortement (resp. moins fortement) l'énergie pour arriver à une cible de consommation finale donnée. Il est donc important d'expliciter les hypothèses principales qui constituent le scenario de référence de cette étude, dont le choix peut impacter l'interprétation des résultats. Nous avons retenu le cadrage de référence suivant :

* le mix électrique reste inchangé entre 2010 et 2050 ;

* les outils de la politique climatique restent inchangés entre 2010 et 2050 (notamment la taxation sur l'énergie) ;

* en accord avec les hypothèses du ministère de l'Environnement, de l'énergie et de la mer, nous supposons que les gains de productivité progressent au rythme constant de 1,2 % par an, et que la population annuelle suit les projections établies par l'INSEE – soit un rythme annuel moyen sur la période considérée de 0,37 %. Par conséquent, le taux de croissance de long terme de l'économie converge de manière endogène vers un taux annuel de 1,57 % (soit la somme des deux taux présentés précédemment) ;

* Le taux de croissance de la production de la plupart des secteurs reste proche de celui du PIB, à l'exception des secteurs suivants : l'agriculture (qui croît au rythme de la population
et non du revenu), le secteur automobile (attendu que le taux d'équipement des ménages atteint rapidement un seuil de saturation), ainsi que les investissements dans le logement (nous retenons ici les projections de l'INSEE, avec un taux de croissance annuel moyen de 0,7 %). En conséquence, nous appliquons également une hypothèse d'évolution spécifique pour la consommation d'énergie, puisque la demande finale dépend largement de la dynamique du parc de logements, des véhicules privés, du progrès technique, ainsi que des modifications de prix des sources d'énergie fossiles ;

- Les chroniques de prix mondial pour les deux principales sources d'énergie fossile importée, pétrole et gaz naturel, reprennent les prévisions de l'Agence Internationale de l'Energie. Nous faisons donc l'hypothèse que chacune de ces deux sources d'énergie verra son prix augmenter plus rapidement que l'inflation, au taux moyen de près de 2 % par an<fnref n="2" />.

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>Graphique 1. Mix énergétique du scenario de référence</figcaption></figure>

Source : ThreeME, 2016.

## Scénario de transition énergétique

Comme l'illustre le tableau 1, les scénarios de transition énergétique issus des Visions ADEME 2030-2050 sont définis selon deux types de cibles à atteindre. La première de ces cibles concerne les niveaux des demandes primaires et finales d'énergie, qui doivent respectivement atteindre un niveau de 135 Mtep et 82 Mtep d'ici 2050. Ceci correspond à une réduction de près de 50 % par rapport au niveau de demande d'énergie atteint en 2010. Le second type de cibles

<footnote n="2">2. http://www.worldenergyoutlook.org/publications/</footnote>
spécifie le part occupée par les centrales nucléaires au sein du mix électrique en 2030 et 2050. Dans le premier scénario, dit « Haut », la part du nucléaire diminue pour atteindre 50 % de la production totale d'électricité en 2030 et reste constante à ce niveau jusqu'en 2050. Dans le scenario « Médian » (respectivement « Bas »), cette part est réduite à 25 % (resp. 18 %) en 2050.

Cette part finale du nucléaire en 2050 constitue le seul point de divergence entre ces trois scénarios. Dans chacun d'entre eux, l'ensemble des centrales au fioul et au charbon sont fermées en 2030. Le part du gaz naturel d'origine fossile dans l'offre de gaz naturel et de chaleur est réduite de 77 % à 25 % entre 2006 et 2050. Cette réduction est compensée par une augmentation de la production de biogaz et de chaleur d'origine renouvelable (bois, déchets, géothermie, chaleur solaire, etc.). Sur le plan des transports, les Visions ADEME retiennent l'hypothèse d'une forte pénétration des véhicules hybrides et purs électriques, avec un parc de près de 10 millions de véhicules équivalent-électrique en 2050.

<table><caption>Tableau 1. Cibles des scénarios Visions ADEME</caption><tr><td>Demande d'énergie</td><td>- Réduction de la demande d'énergie primaire à 178 Mtep en 2030, puis 135 Mtep en 2050<br/>- Réduction de la demande d'énergie primaire à 123 Mtep en 2030, puis 82 Mtep en 2050</td></tr><tr><td>Part du nucléaire dans le mix électrique</td><td>- Scénario Haut (SH): la part des centrales nucléaire dans la production d'électricité décroît à 50 % en 2030 puis reste maintenue à ce niveau<br/>- Scénario Médian (SM): la part du nucléaire continue à diminuer pour atteindre 25% en 2050<br/>- Scénario Bas (SB): La part du nucléaire est ramenée à 18 % en 2050</td></tr></table>

Source : ADEME.

Nous nous intéresserons ici plus particulièrement au scénario ADEME Haut, puisqu'il correspond aux engagements inscrits dans la Loi relative à la transition énergétique et pour la croissance verte (LTECV) en ce qui concerne l'évolution du parc nucléaire français à l'horizon 2050. Néanmoins, il est tout à fait possible d'envisager des scénarios de transition énergétique parvenant aux mêmes résultats en termes d'émissions tout en maintenant une pénétration plus forte de l'énergie nucléaire en 2050. Il convient toutefois de noter que l'essentiel des impacts macroéconomiques décrits ci-après découlent des investissements réalisés pour améliorer l'efficacité énergétique, plus que de l'augmentation de la part des renouvelables à 50 % du mix électrique.

Le graphique 2 ci-dessous illustre l'évolution du mix énergétique dans cadre de la mise en place du scénario ADEME Haut. La réduction de la demande d'énergie de près de 50 % d'ici 2050 est rendue possible par l'introduction d'un signal prix décourageant la consommation d'énergie (voir le tableau 2) à travers l'augmentation de la taxation sur l'énergie ainsi que la mise en place d'une taxe carbone visant les énergies fossiles (charbon, dérivés du pétrole et gaz naturel). Cette dernière taxe conduit également à décarboner le mix électrique. Nous supposons que le taux de taxe carbone applicable est identique pour les ménages comme pour les entreprises. Les revenus issus de la taxe sur la consommation d'énergie fossile et d'électricité sont redistribués aux agents au travers d'une réduction de l'impôt sur le revenu pour les ménages et des cotisations sociales employeurs pour les entreprises.
Graphique 2. Mix énergétique dans le scénario ADEME Haut

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

Source : ThreeME, 2016.

Ces modifications apportées au système de taxation de la consommation d'énergie conduisent à une forte réduction de la consommation d'énergie dans les logements, les véhicules privés, l'industrie et les services. Sur le plan de l'offre énergétique, le mix énergétique global obtenu en 2030 et 2050 est cohérent avec les cibles visées sur le plan du mix électrique (50% de nucléaire à partir de 2030, fermeture des centrales à charbon et au fioul, expansion importante des renouvelables). Cette part accrue des renouvelables dans la production d'énergie électrique française est réalisable tout en maintenant une emprise au sol limitée – notamment en ce qui concerne l'éolien terrestre qui dans ce scénario atteint une capacité de 34 GW en 2030 et 40 GW en 2050. D'après les estimations établies par l'ADEME<fnref n="3" />, il est possible de construire des parcs éoliens pouvant atteindre une densité de puissance installée de 8W/m², soit une surface occupée par les parcs de 4 250 km² en 2030 et 5 000 km² en 2050.

Il est très important de souligner que seuls 42,5 km² et 50 km² respectivement seront artificialisés (i.e. pour la localisation au sol des éoliennes, des infrastructures électriques, des chemins d'accès, de stationnement et des zones de manœuvres). En dehors de ces 50 km² bâtis à l'horizon 2050, l'intégralité des 4 950 km² complémentaires du parc éolien reste compatible avec les usages antérieurs des surfaces concernées : agriculture, élevage, ou exploitation forestière. L'emprise au sol artificialisée de la capacité de production éolienne prévue au sein de ce scénario reste donc très limitée, étant inférieure au dix millième du territoire métropolitain.

<footnote n="3">3. « Un mix électrique 100% renouvelable ? », Analyses et optimisations, ADEME, 2015.</footnote>
<table><caption>Tableau 2. Politiques mises en place pour atteindre les objectifs fixés</caption><tr><td>Taxe sur les emissions de CO<sub>2</sub></td><td>Mise en place d'une taxe carbone, suivant la chronique de taux indiquée par la LTECV jusqu'en 2030, puis calibrée pour atteindre le Facteur 4 sur la période 2030-2050.</td></tr><tr><td>Taxe sur l'énergie</td><td>Mise en place de taxes sur les énergies additionnelles</td></tr><tr><td>Redistribution</td><td>Redistribution de l'ensemble des revenus issus de la taxe carbone et des taxes sur les énergies complémentaires :<br/>- Les revenus des taxes sur l'énergie sont entièrement redistribués aux ménages sous forme de réduction de l'impôt sur le revenu.<br/>- Les revenus de la taxe carbone sont redistribués via une réduction de l'impôt sur le revenu pour les ménages d'une part et sur les cotisations sociales employeurs pour les entreprises d'autre part. La taxe carbone payée par les ménages leur est intégralement reversée.<br/>- La taxe carbone payée par les entreprises des différents secteurs leur est également intégralement reversée au travers d'une réduction du taux moyen de cotisations sociales employeur. Ce mode de redistribution implique donc que les secteurs les plus (resp. les moins) énergivores reçoivent moins (resp. plus) que les montants des taxes versées.</td></tr></table>

Source : ADEME.

## 6.2. Impacts macroéconomiques de la transition énergétique

Au terme de cette modélisation, nous estimons que les impacts expansionnistes de la transition énergétique l'emportent sur ses effets récessifs. En 2050, si la transition énergétique était mise en place suivant les modalités du scénario considéré, le PIB français serait supérieur de 2,6 points à celui du scénario de référence (graphique 3), et l'économie française serait enrichie de plus de 800 000 emplois supplémentaires.

<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>Graphique 3. Impacts de la transition énergétique sur le PIB, en écart au scénario de référence</figcaption></figure>

Source : ThreeME, 2016.
Ces résultats s'expliquent essentiellement par une augmentation de l'activité des secteurs des énergies renouvelables, du transport collectif et de la rénovation du bâtiment, au détriment de la branche énergie. Or les premiers ont une forte intensité en main-d'œuvre et une propension à importer relativement faible par rapport aux secteurs des énergies non renouvelables. La transition se solderait donc par une forte progression des créations d'emplois et une amélioration sensible de la balance commerciale, qui auraient un effet expansif sur la demande. Ce phénomène compense très largement l'effet récessif lié à la perte de compétitivité qu'éprouvent les entreprises à court terme à la suite de la hausse du prix de l'énergie.

## Impact sur les investissements

La transition énergétique induit une augmentation notable des investissements dans certaines branches et en particulier dans le secteur des énergies renouvelables (+17,2 milliards d'euros d'investissement annuels en moyenne sur la période 2015-2050 par rapport au scénario de référence), la rénovation énergétique des logements (+6,5 milliards), et les transports collectifs (+ 1 milliard). Certains secteurs au contraire voient leurs investissements réduits par la transition énergétique : c'est le cas notamment dans les secteurs pétroliers et gaziers (-0,4 milliard), la génération d'électricité à partir d'énergies fossiles – charbon, fioul et gaz naturel – (-0,8 milliard) ou encore le secteur du nucléaire (-1,3 milliard), qui voit sa part dans le mix électrique réduite à 50 % à partir de 2030. Le graphique 4 récapitule l'ensemble de ces résultats pour chacun des secteurs.

<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>Graphique 4. Investissements nécessaires à la réalisation de la transition énergétique (moyenne annuelle sur la période 2015-2050)</figcaption></figure>

Source : ThreeME, 2016.
Au total, la transition énergétique apporterait un surcroît d'investissement de 22 milliards d'euros sur la période 2015-2050 en moyenne annuelle. Ce montant représente environ 1 point de PIB par an. Cette évaluation correspond aux estimations réalisées dans le cadre du rapport Stern, selon lequel la lutte contre le changement climatique requiert la mobilisation de 1% de nos richesses annuelles. Il est à noter que l'essentiel de l'effort porte principalement sur la période 2030-2050, avec un total de +30 milliards d'euros d'investissements supplémentaires en moyenne annuelle sur la période, contre seulement +12 milliards d'euros par an sur la période 2015-2030.

Les résultats décrits précédemment identifient les montants d'investissements additionnels attribuables à la réalisation de la transition énergétique. En particulier, le graphique 4 illustre combien le secteur des énergies renouvelables devrait être le principal bénéficiaire de la transition. Parmi les secteurs considérés, il faut toutefois noter qu'en termes de volume total, c'est la rénovation énergétique qui devrait générer le plus important volume d'investissements, avec 63 milliards d'euros par an en moyenne sur la période 2015-2050. Ce paradoxe apparent s'explique par le fait que nombre de ces investissements, intégrés au cycle de rénovation naturel des bâtiments, auraient également été réalisés dans le scénario de référence sous l'effet de la hausse tendancielle du prix du pétrole et du gaz naturel.

## 6.3. Investissements publics nécessaires à la transition énergétique

### Comment financer la transition énergétique en France ?

Mener à bien la transition énergétique suppose la mobilisation de l'ensemble des acteurs de l'économie française, tant pour sa réalisation que pour son financement. Si la puissance publique doit y tenir un rôle de premier plan, l'effort d'investissement devra être partagé avec les entreprises et les banques du secteur privé ainsi qu'en mobilisant les capacités de financement des ménages.

La modélisation réalisée dans les sections 2 et 3 visait à estimer le volume total d'investissement occasionné par la réalisation de la transition énergétique, indépendamment des sources de financement. Pour obtenir une estimation de la part publique de ces investissements, il est nécessaire d'analyser également les modes de financement de la transition énergétique en France.

Le graphique 5 présente un diagramme récapitulant l'ensemble des canaux de financement de projets visant à réduire la consommation d'énergie ou à en décarboner sa production en France. Ce diagramme a été réalisé par l'Institute for Climate Economics – anciennement CDC Climat – en analysant les flux d'investissements constatés sur l'ensemble de l'année 2013.

Il en ressort que « l'investissement climat » atteignait en 2013 un total de 36,4 milliards d'euros en France, dont la moitié – 18,1 milliards – consacrée au secteur du bâtiment, l'autre moitié se répartissant entre le secteur des transports (12 milliards), la production d'énergie et les réseaux (4 milliards) et enfin l'industrie (1,8 milliard) et l'agriculture (0,3 milliard).
Sur le plan des sources de financement, près de la moitié (49 %) de ces investissements sont portés par des acteurs publics – les ménages réalisant 38 % de l’effort de financement, et les entreprises privées 13 %. Toutefois, cette répartition varie sensiblement d’un secteur à l’autre : si la quasi-totalité des investissements dans les secteurs relatifs aux transports sont réalisés par des acteurs publics, les ménages financent la plus large part des investissements réalisés pour améliorer les performances énergétiques et environnementales des bâtiments.

Enfin, pour financer la réalisation de la transition énergétique, la puissance publique peut s’appuyer sur un certains nombre d’instruments :

- les investissements réalisés directement par l’État, les collectivités locales, les opérateurs publics ou encore les bailleurs sociaux ;

- les subventions versées par les administrations publiques aux porteurs de projet privés ;

- les prêts à taux préférentiels – prêts à taux zéro notamment (PTZ+ et éco-PTZ) ;

- les interventions des institutions européennes, en subvention (fonds FEDER et FEADER) ou en ligne de crédit ;

- les obligations de financement par des structures privées, comme par exemple les Certificats d’économie d’énergie (CEE).

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>Graphique 5. Panorama des financements climat en France en 2013</figcaption></figure>

Une première estimation

L’analyse menée dans la section précédente reflète la répartition du financement de la transition énergétique telle qu’elle s’établissait en 2013. Avec l’accroissement des volumes d’investissements nécessaires, ainsi qu’avec l’extension du nombre de secteurs concernés, il semble plausible que les modes de financements se multiplient également. L’importance
relative des différents acteurs économiques s'en trouvera alors modifiée, et il est très difficile d'identifier à l'avance le rôle que la puissance publique y jouera. Il existe donc une incertitude importante quant à la part des investissements nécessaires à la transition qui relèvera de la dépense publique.

Toutefois, pour obtenir un premier ordre de grandeur, nous proposons des hypothèses quant à la part publique des investissements dans chacun des sous-secteurs considérés en combinant la calibration utilisée dans le modèle *ThreeME* et l'analyse de l'Institute for Climate Economics présenté dans la section précédente. L'ensemble de ces hypothèses est récapitulé au sein du tableau 3. Les résultats de cette estimation sont présentés dans le graphique 6. Sous ces hypothèses, le total des investissements publics additionnels permettant d'accomplir la transition s'élèverait à 19 milliards d'euros en moyenne annuelle sur la période 2015-2050.

<table><caption>Tableau 3. Hypothèse de calibration de la part publique des investissements sectoriels</caption><tr><td>Nucléaire</td><td>100 %</td></tr><tr><td>Electricité fossile</td><td>34 %</td></tr><tr><td>Pétrole et gaz fossile</td><td>35 %</td></tr><tr><td>Transports ferroviaires</td><td>100 %</td></tr><tr><td>Transports fluviaux</td><td>100 %</td></tr><tr><td>Autres renouvelables</td><td>85 %</td></tr><tr><td>Photovoltaïque</td><td>84 %</td></tr><tr><td>Rénovation énergétique</td><td>84 %</td></tr><tr><td>Éolien</td><td>85 %</td></tr></table>

Source : OFCE.

<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>Graphique 6. Investissements publics nécessaires à la réalisation de la transition énergétique (moyenne annuelle sur la période 2015-2050)</figcaption></figure>

Source : ThreeME, 2016.
# Investissement public et gouvernance économique

## Quelles règles budgétaires pour l'Europe ?

La relance de l'investissement public en France et plus largement en Europe se heurte à une application restrictive des traités européens actuels. L'objet de ce chapitre est de présenter des évolutions des traités susceptibles de favoriser l'investissement public générateur de croissance.

Une réflexion préalable consiste à déterminer le niveau adéquat de relance de l'investissement public : national ou européen (comme avec le Plan Juncker que l'on présente plus loin). Deux principes doivent guider les évolutions institutionnelles. Premièrement, il ne faut pas opposer les deux niveaux d'investissement mais penser leur complémentarité. Cette complémentarité est pensée dans tous les États reposant sur des fédérations d'entités fiscales, comme les États-Unis ou l'Allemagne. Deuxièmement, dans tous les cas un rôle essentiel doit être laissé à une hausse de l'investissement public national, pour des raisons économiques et politiques : les situations économiques nationales sont très différentes entre les pays. Le besoin d'investissement public et la nature de ces derniers diffèrent grandement d'un pays à l'autre, comme il a été rappelé dans l'introduction de ce rapport. Ensuite, les préférences nationales conduisent à des demandes d'investissement différentes. Le principe de subsidiarité doit donc guider une réforme institutionnelle permettant une relance de l'investissement public.

La relance de l'investissement public se heurte au niveau élevé de dettes publiques et à l'ensemble des règles européennes. Cinq règles européennes encadrent maintenant l'évolution des budgets publics et sont rappelées dans la première partie de cette conclusion.

Une solution pour permettre une hausse de l'investissement public est l'introduction d'une « règle d'or » dans l'évolution des dépenses publiques. Cette règle est utilisée dans de nombreux pays (en France notamment pour les régions) et consiste à exclure les investissements publics de critères de déficit. Cette règle, correctement pensée, permet de résoudre la difficulté principale pour les finances publiques dans les années à venir : réduire l'endettement public tout en maintenant l'investissement public. La seconde partie de cette conclusion présente les arguments en faveur d'une telle règle et discute les moyens d'en limiter les éventuels effets négatifs.
# 1. L'orthodoxie budgétaire par les règles : les cinq règles en vigueur

Les modalités de gestion des politiques budgétaires et fiscales des États membres de l'Union européenne ont été établies à la suite de l'adoption du Traité de Maastricht et en préparation à la création de la future monnaie unique, l'euro. Le Traité d'Amsterdam, signé en 1997, a conduit à l'adoption du Pacte de stabilité et de croissance (PSC) qui a transformé les critères budgétaires d'entrée dans la zone euro – les fameux 3 et 60% du PIB, respectivement pour le déficit public et la dette publique – en règles de bonne conduite. Ces règles ont été introduites pour limiter les externalités budgétaires négatives d'un pays sur les autres États membres, la hausse de la dette publique d'un pays pouvant aboutir à une hausse des taux d'intérêt ou des taux d'inflation dans l'ensemble de la zone. Le choix a ainsi été fait de limiter *a priori* l'usage des politiques budgétaires. L'équilibre économique de court terme de la zone euro devait reposer sur la politique monétaire et donc la Banque centrale européenne. Les différences nationales étant supposées faibles et transitoires étaient réduites par la marge de manœuvre limitée accordée à la politique budgétaire.

Outre les fameux critères de convergence portant sur le déficit public et la dette publique, (les deux premières règles), il faut sans doute rappeler que l'Union européenne s'est dotée de trois autres règles budgétaires. Ainsi, après l'augmentation sensible des ratios de dette sur PIB consécutive à la crise financière internationale, la révision du PSC intervenue en novembre 2011 a consacré la règle du retour de la dette publique au niveau de référence de 60 % du PIB à un rythme moyen d'un vingtième par an de l'écart de la dette par rapport à sa valeur de référence. Cette troisième règle est aussi inscrite dans le Traité sur la stabilité, la coordination et la gouvernance (TSCG) signé en mars 2012.

Ensuite, pour les États membres en situation de déficit excessif, le solde budgétaire corrigé des variations conjoncturelles (le solde structurel), déduction faite des mesures ponctuelles et temporaires, doit s'améliorer chaque année d'au moins 0,5 % du PIB de manière à assurer la correction du déficit excessif.

Enfin, la cinquième et dernière règle budgétaire européenne à ce jour est la « règle d'or » selon laquelle tous les États membres doivent atteindre un budget équilibré, soit un déficit structurel à moyen terme d'au plus 0,5 % du PIB. Contrairement aux quatre règles précédentes, la règle d'or n'est inscrite que dans le TSCG, ratifié par 25 États membres (tous sauf la République tchèque, le Royaume-Uni et la Croatie) et entré en vigueur progressivement depuis le 1er janvier 2013.

Il reste à rappeler que la première et la cinquième règle peuvent ne pas s'appliquer, temporairement, en cas de circonstances exceptionnelles. Parmi celles-ci notamment un ralentissement de l'activité économique ou la mise en œuvre de réformes structurelles, sur les retraites ou pour l'emploi. Le TSCG introduit aussi la possibilité de considérer « un événement inhabituel, en dehors du contrôle de l'État membre, et ayant un impact majeur sur la position financière de l'administration publique » comme circonstance exceptionnelle.
## 2. Une critique de la politique budgétaire par les règles

La multiplication des règles budgétaires européennes est à elle-seule le signe que le cadre budgétaire est mouvant et doit sans cesse s'adapter à des situations nouvelles<fnref n="1" />. La situation actuelle appelle plusieurs critiques qui toutes renvoient à la profondeur de la crise actuelle qui demande de repenser le rôle de la politique budgétaire.

Tout d'abord les arguments concernant les externalités négatives dépendent des conditions préalables à la politique budgétaire. Si l'économie est en situation de plein emploi, il est indéniable qu'une politique budgétaire expansionniste n'aura pas d'effet de relance mais seulement un effet inflationniste. À l'inverse, dans une situation de demande insuffisante face aux capacités productives, la politique budgétaire peut se révéler efficace : la demande est relancée, sans qu'il soit nécessaire de voir grimper les prix. Les règles budgétaires de bonne conduite ont donc été introduites sur la base d'un *a priori* : les économies européennes atteindraient rapidement le plein emploi et s'y maintiendraient. Il faut bien admettre que la réalité est loin d'avoir rattrapé la vision du monde « maastrichtienne » !

Deuxièmement, ces règles supposent que la politique budgétaire doit avoir un rôle résiduel dans le soutien de l'activité économique dans la zone euro, face à la politique monétaire. Les critiques actuelles des politiques monétaires non-conventionnelles soulignent le peu d'efficacité de la politique monétaire dans la crise actuelle. Comme il a été rappelé dans l'introduction, à la fois l'OCDE et le FMI, appellent dorénavant à une relance budgétaire.

Ensuite, ces règles présupposent une minimisation du rôle de la politique budgétaire, ce que l'on peut qualifier d'effet multiplicateur<fnref n="2" /> faible, voire négatif. Plusieurs contributions académiques ont cependant rappelé, depuis le déclenchement de la crise financière de 2007-2008, que l'efficacité macroéconomique de la politique budgétaire dépendait de la situation de l'économie dans son cycle (e. g. Auerbach et Gorodnichenko, 2012 ; Creel, Heyer et Plane, 2011). Ces travaux estiment que le multiplicateur est généralement supérieur à l'unité en période de crise, et plutôt inférieur à l'unité en période d'expansion. De ce fait, instaurer l'austérité budgétaire en temps de crise est une erreur – elle enfonce l'économie un peu plus dans la crise – et est contreproductif – au lieu de baisser, le ratio de dette publique sur PIB va augmenter sous l'effet de la chute des recettes fiscales.

La politique budgétaire est aussi rendue plus efficace en période de récession lorsque le taux d'intérêt a atteint son niveau plancher (De Long et Summers, 2012). Dans ces conditions, la politique budgétaire expansionniste est non seulement efficace pour atténuer la crise car la banque centrale ne va pas en annuler les effets par une hausse des taux d'intérêt, mais elle peut

<footnote n="1">1. Voir par exemple Benassy-Quéré et Ragot, « Pour une politique macroéconomique d'ensemble en zone euro », *Note du Conseil d'Analyse Economique*, n° 21, mars 2015.</footnote>

<footnote n="2">2. Le multiplicateur budgétaire mesure l'impact de l'expansion ou de la consolidation budgétaire sur l'activité économique d'ensemble. Par exemple, un multiplicateur de 1,5 signifie que, pour un euro de déficit public en moins (en plus), le PIB baissera (augmentera) de 1,50 euro une fois pris en compte le bouclage macroéconomique. Voir le chapitre 1 consacré à cet effet multiplicateur.</footnote>
être aussi autofinancée : le regain de croissance accélère les rentrées fiscales et permet à l'État de rembourser ses dettes.

L'efficacité de la politique budgétaire dépend cependant du niveau initial de la dette publique. Selon Corsetti, Meier et Müller (2012), l'effet multiplicateur est plus faible dans les pays à dette élevée (au-delà de 100% du PIB) que dans ceux à dette plus faible. Une politique budgétaire expansionniste dans un pays à dette élevée fait planer le risque d'un défaut de paiement de l'État concerné : le taux d'intérêt sur la dette augmente donc du montant de la prime de risque et vient réduire les effets de relance de la politique budgétaire, en même temps qu'il révèle la méfiance accrue des marchés financiers à l'égard de cet État qui pose la question du financement futur de l'économie nationale.

L'efficacité de la politique budgétaire dépend enfin d'un effet de composition : la nature des mesures de consolidation (coupes dans les budgets sociaux, dans les salaires des fonctionnaires, dans les impôts pour les ménages ou les entreprises ou dans les investissements publics) ou d'expansion influe sur la valeur du multiplicateur. Les mesures influant directement sur la demande, comme les mesures de relance de l'investissement public, sont généralement celles ayant les effets les plus importants sur le PIB. Les mesures fiscales, parce qu'elles produisent des effets d'aubaine (la baisse des cotisations sociales employeurs, par exemple, peut être utilisée par les entreprises pour augmenter leurs marges, sans effet instantané sur l'économie), ont généralement des effets multiplicateurs assez faibles.

Compte tenu des nombreux facteurs concourant à l'efficacité de la politique budgétaire, le consensus, s'il existe, ne peut provenir que des études empiriques. Gechert et Rannenberg (2014) ont analysé finement les résultats de près de 90 études empiriques consacrées à l'effet multiplicateur et ont conclu à la très grande efficacité des politiques portant sur l'investissement public entreprises en période de crise économique. De leur étude, on peut inférer que le Plan Juncker de relance de l'investissement public devrait être efficace, mais seulement à hauteur des montants relativement faibles investis (encadré 1).

## Encadré. Le Plan Juncker, ou plan d'investissement pour l'Europe

Le but du Plan Juncker est de lever les réticences des investisseurs privés en les déchargeant d'une partie du risque financier associé à leurs projets grâce à l'apport de capitaux publics, tout en contribuant à l'amélioration des infrastructures en Europe.

En janvier 2015 la Commission a ainsi présenté une proposition législative établissant le Fonds européen pour les investissements stratégiques (FEIS). La proposition a été entérinée par le Parlement européen en juin 2015, et les financements ont démarré au printemps 2016. Le fonds a une dotation initiale de 21 milliards d'euros provenant du budget européen pour 16 milliards, et de la Banque européenne d'investissement (BEI) pour les 5 milliards restants. L'objectif est d'utiliser cette dotation pour garantir un investissement additionnel par la BEI sur des projets dont le profil de risque est plus élevé que celui que la charte de la BEI permet de financer, avec pour objectif d'encourager l'investissement privé.
Dans les intentions de la Commission, les 21 milliards de dotation permettraient de garantir une levée de fonds additionnelle par la BEI à travers l'émission d'obligations. Ceci permettrait d'atteindre un montant disponible s'élevant à 60 milliards. Le fonds pourrait ensuite utiliser ces 60 milliards pour cofinancer des investissements du secteur privé à hauteur de 315 milliards, sur trois ans.

L'effet de levier, c'est-à-dire l'effet d'entraînement du financement public sur le financement privé, est donc supposé très important. Il est de 5 si on prend comme base de calcul les 60 milliards disponibles pour le fonds, mais il est encore plus important si on traite séparément les montants qui seraient levés par la BEI sur les marchés, et que l'on considère donc que les seules sommes publiques utilisées seraient les 21 milliards de dotation initiale : dans ce cas, l'effet de levier attendu serait de 15. Le dernier point d'étape de la Commission (juillet 2016) fait état de projets approuvés pour un montant total de 20,4 milliards d'euros (dont 13,6 pour le volet infrastructures et 6,8 pour le volet PME). Avec l'effet de levier, ces fonds devraient mener à un investissement total de 115,7 milliards, un tiers du total pour les trois ans. Enfin, le 14 septembre 2016, M. Juncker a annoncé une prolongation du Plan dit Juncker à 2020, ce qui conduit à un doublement du Plan Juncker, porté à 630 milliards d'euros.

Dans un article récent (Le Moigne et al., 2016), nous avons évalué la capacité du plan dans sa version initiale à soutenir les dépenses d'investissement et la croissance à long terme ainsi que sa capacité à faire sortir la zone euro de la trappe à liquidités. L'outil que nous avons retenu pour mener cet exercice est un modèle d'équilibre général intertemporel et stochastique avec capital public et agents impatients dit « non ricardiens » (c'est-à-dire contraints dans leurs choix de consommation). Une banque centrale qui réagit à l'inflation, et une règle budgétaire qui cible un objectif de dette complètent le modèle.

L'augmentation de l'investissement public (un « choc positif ») a des effets de court terme – pendant la période où le nouveau capital public est construit – et des effets de long terme – quand le stock de capital public est opérationnel et impacte la productivité de l'investissement privé. Pour ce qui est de l'impact sur l'investissement privé, deux effets opposés entrent en jeu. Dans le court terme, c'est un effet d'éviction qui domine : le financement de l'investissement public diminue l'épargne disponible pour le capital privé, à la fois par la hausse de la dette publique et par l'effet de levier. À moyen terme, c'est-à-dire peu après la fin du délai de livraison, c'est à l'inverse un effet d'entraînement qui domine : la hausse du stock de capital public augmente la productivité marginale du capital privé, ce qui incite à son accumulation, et explique également la persistance du choc.

Le Plan Juncker a été conçu dans une situation exceptionnelle, dans une zone euro qui n'arrive pas à s'extraire de la crise dans laquelle elle est enlisée depuis 2008. Plus précisément, la zone euro se trouve actuellement dans une situation de trappe à liquidités, avec des taux d'intérêts nominaux ayant atteint leur borne inférieure de zéro, et une BCE qui ne peut donc plus réagir aux chocs négatifs par le biais de la politique monétaire conventionnelle.

Le Plan Juncker peut-il nous permettre de sortir définitivement de la trappe à liquidités ? Le Moigne et al., (2016) tentent de répondre à cette question en faisant la comparaison avec un plan plus ambitieux, celui lancé aux États-Unis par le Président Obama au lendemain de la crise financière de 2007-2008. Le « Plan Obama » s'élevait au total à près de 789 milliards de dollars (5,5 % du PIB américain de 2009). Le seul volet « investissements publics » du Plan Obama est déjà plus de trois fois supérieur au Plan Juncker.
La comparaison entre les deux plans mène aux conclusions suivantes : le Plan Juncker ne semble pas en mesure de sortir la zone euro de la trappe à liquidités, parce que, intervenant après trois ans de crise, il n’est pas de taille suffisante pour générer le cercle vertueux entre anticipations d’inflation et productivité nécessaire pour que la dépense privée redémarre. Pour que le plan soit efficace, il aurait fallu qu’il soit mis en œuvre au début de la crise, avant que l’économie ne s’enlise. Le Plan Juncker dans sa forme actuelle n’est donc pas assez ambitieux pour permettre une vraie relance de l’économie de la zone euro. Il apparaît que les autorités européennes n’ont pas été assez réactives ni audacieuses. Cette insuffisance manifeste, couplée à les difficultés que le programme d’assouplissement quantitatif de la BCE rencontre, peut probablement expliquer pourquoi, lors de son discours sur l’état de l’Union en septembre 2016, le Président Juncker a annoncé que la Commission proposerait de doubler la taille du plan et d’en étendre la durée jusqu’en 2021.

Le Moigne et al., (2016) concluent que les projets d'investissement choisis par le FEIS devront engendrer de fortes externalités positives sur la productivité des facteurs privés pour que le Plan Juncker ait une chance de contribuer à la sortie de la zone euro de la crise économique. L'architecture du processus politique par lequel les projets d'investissements publics sont choisis (et on rejoint là le problème de lenteur de la réactivité des autorités européennes évoqué précédemment) est donc cruciale pour permettre au Plan Juncker d'être efficace.

### 3. La vraie règle d'or

La cinquième règle budgétaire en vigueur dans l'Union européenne, dite « règle d'or », est une règle budgétaire contraignante qui limite le déficit structurel et promeut l'équilibre budgétaire. Il existe cependant une autre « règle d'or des finances publiques » possible, moins allemande dans sa présentation : plutôt que de vanter les mérites de l'équilibre budgétaire ou ceux de la contrainte, cette autre règle d'or promeut l'investissement public et propose que l'équilibre budgétaire soit assuré au cours du cycle entre les dépenses de fonctionnement et les recettes fiscales et non fiscales. A ce titre, le déficit public ciblé par les règles budgétaires devrait exclure les dépenses d'investissement des administrations publiques qui seraient financées par des émissions d'obligations d'État.

Une telle règle d'or a au moins quatre avantages. Le premier est son caractère sensé : au lieu d'adopter une vision comptable du fonctionnement de l'économie et des effets que peut avoir l'État sur celle-ci, la règle d'or introduit l'idée que la politique budgétaire peut à la fois servir à stabiliser l'économie (les dépenses sociales atténuent les ralentissements d'activité, mais doivent être compensées sur le cycle par les contributions sociales) et engendrer une augmentation et une amélioration des infrastructures publiques qui produisent un effet multiplicateur positif. Exclure les dépenses d'investissement du déficit ciblé à court terme, c'est aussi accepter l'idée, somme toute sensée, que le remboursement des dettes engendrées par ces dépenses le sera par les générations qui profiteront effectivement de leurs bienfaits : les générations futures. Le deuxième avantage est que cette règle d'or doit pouvoir influencer l'activité économique privée, donc avoir un effet d'entraînement. A court terme, la relance de l'investissement public produit une augmentation immédiate de la demande ; à plus long terme, elle produit une amélioration des capacités d'offre des entreprises. Elle a donc des effets
bénéfiques sur la production potentielle. Le troisième avantage est d'octroyer des marges de
manœuvre budgétaires aux États qui l'appliqueraient. Si la cible de déficit public restait de 3%
du PIB mais excluait les dépenses d'investissement, les gouvernements disposeraient de deux
marges de manœuvre : d'une part, leurs dépenses de fonctionnement pourraient augmenter du
montant des dépenses d'investissement initiales, sans dépasser la limite des 3 % du PIB ; d'autre
part, les dépenses d'investissement pourraient augmenter au-delà de leur montant initial, là
aussi sans renoncer à la cible de déficit. Le quatrième avantage est de mettre fin à la disette
d'investissement public à laquelle les États s'astreignent dès qu'ils sont contraints de limiter leurs
déficits et leurs dettes publics pour correspondre à la vision comptable des finances publiques
véhiculée par la Commission européenne.

La règle d'or des finances publiques a été très critiquée car elle aurait de nombreux défauts. Il ne s'agit pas pour nous de les écarter mais d'imaginer les mécanismes permettant d'en minimiser les conséquences. Le premier défaut a trait à la définition exacte de la règle d'or. S'agit-il d'exclure du déficit public ciblé les dépenses brutes ou les dépenses nettes d'investissement ? Les marges de manœuvre ne seraient pas les mêmes, non plus que les répercussions sur l'économie. Si les dépenses brutes étaient exclues du calcul du déficit ciblé, les marges de manœuvre seraient certainement importantes mais l'impact macroéconomique pas forcément au rendez-vous. Cet impact serait magnifié en cas de dépenses nettes d'investissement, car il y aurait augmentation du stock de capital public dans l'économie. Pour répondre à la critique d'une définition trop vague, il convient donc de répondre qu'une règle d'or basée sur les dépenses nettes d'investissement doit être privilégiée.

Le deuxième défaut est relatif à l'effet d'éviction. La hausse de dette publique consécutive
à une relance de l'investissement public net produirait une hausse des taux d'intérêt,
préjudiciable à l'investissement privé. Ainsi qu'il a été discuté dans le chapitre 2, un tel effet
d'éviction est cependant invalidé dans le cas de la France, par exemple. En tout état de cause, la
hausse des dettes publiques n'a pas d'effet mécanique ou systématique sur les taux d'intérêt,
comme en atteste l'évolution de ces deux variables aux États-Unis, au Royaume-Uni, en
Allemagne et en France depuis la crise financière internationale : les dettes ont augmenté et les
taux ont diminué. Enfin, avec un peu d'esprit de contradiction, on pourrait même affirmer que
l'effet à la hausse de la dette publique sur les taux d'intérêt, s'il était avéré, serait non pas un
défaut de la règle d'or mais une qualité : dans la situation de stagnation que certains qualifient
de « séculaire » que traverse entre autres l'économie européenne, toute pression à la hausse sur
les taux d'intérêt est la bienvenue !

Le troisième défaut attribué à la règle d'or est de donner la priorité aux actifs tangibles –
les infrastructures routières, aéroportuaires, les bâtiments publics, etc. – plutôt qu'aux actifs
immatériels (bien que les dépenses de R&D soient comptabilisées comme investissement
public). Le quatrième défaut est le risque de voir les États procéder à la comptabilité créative par
laquelle des dépenses usuellement considérées comme de fonctionnement viendraient comme
par miracle augmenter les flux de dépenses d'investissement, pour échapper aux contraintes
budgétaires.
Ces deux derniers défauts sont les plus importants. Ils ne peuvent sans doute être contrecarrés qu'après s'être entendu sur une modification de la comptabilité nationale. L'investissement public doit-il rester limité à la seule formation brute de capital fixe, ou doit-il aller au-delà du capital fixe ? Dans le second cas, il y a effectivement un risque de créativité comptable, à moins que la définition finale soit précise, harmonisée et acceptée par les États européens qui l'appliqueraient. Du point de vue économique, la règle d'or des finances publiques devrait exclure les dépenses publiques ayant un effet avéré sur le PIB. Ainsi ces dépenses engendrerait-elles la croissance, donc les recettes fiscales futures nécessaires au remboursement de la dette émise. Du coup, parmi les dépenses ayant un impact sur le PIB, il n'est pas juste de se limiter aux seules dépenses en actifs tangibles : les dépenses de fonctionnement, dans les domaines de l'éducation ou de la santé, par exemple, et les dépenses en capital immatériel sont elles aussi, au moins en partie, créatrices de croissance. En outre, il n'est pas adéquat de financer par de la dette n'importe quel montant de dépenses en actifs tangibles au motif qu'il sera productif. Ce n'est pas toujours vrai. Les investissements en capital doivent rendre un service – un accès aux soins ou à l'économie digitale – et être compatibles avec des dépenses de fonctionnement qui rendront optimal le service rendu. Adopter la règle d'or des finances publiques requiert de réfléchir en amont aux dépenses publiques que l'on souhaite promouvoir et développer.

On objectera enfin que l'état des finances publiques européennes, dans des pays comme la France ou l'Italie, empêche d'appliquer cette règle d'or : les dettes publiques sont trop élevées pour pouvoir être augmentées par une politique de relance discrétionnaire. Les banques, les fonds d'investissement et les agences de notation perdraient confiance dans la capacité des États à honorer leurs engagements financiers et les taux d'intérêt monteraient en flèche. Peut-être... Aussi faudrait-il imaginer un mode de financement qui ne heurte pas la sensibilité des opérateurs de marché, voire un mode de financement qui correspondrait à leur recherche d'actifs sans risque. Les possibilités ne manquent pas. On peut en mentionner une : pour financer un plan européen d'investissement plus ambitieux que le Plan Juncker, des institutions comme le Mécanisme européen de stabilité et/ou la BEI pourraient émettre des obligations qui seraient en retour acquises par la Banque centrale européenne, dans le cadre de son programme de Quantitative easing (cf. iAGS, 2015). Aussi les dettes nationales des États de la zone euro n'augmenteraient-elles pas. Une autre possibilité, imaginée par la Commission européenne début 2016, consiste à exclure de la cible de dette la dette émise en contrepartie de la participation au plan de relance européen.

Compte tenu de la situation économique fragile que traverse la zone euro, un changement de règle budgétaire, avec l'application d'une règle d'or basée sur les dépenses nettes d'investissement, est souhaitable.
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