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

Alexandre Bourgeois, Flavien Gervois, Raphaël Lafrogne-Joussier

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Alexandre Bourgeois, Flavien Gervois, Raphaël Lafrogne-Joussier. Forces et fragilités des tableaux internationaux entrées-sorties pour le calcul de l'empreinte carbone. 2023. hal-05354140

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

## Documents de travail

N° 2023-14 – Mai 2023

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Institut national de la statistique et des études économiques

2023/14

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

ALEXANDRE BOURGEOIS* FLAVIEN GERVOIS** RAPHAËL LAFROGNE-JOUSSIER***

Mai 2023

Département des Études Économiques – Timbre G201
88, avenue Verdier – CS 70058 – 92541 MONTROUGE CEDEX – France
Tél. : 33 (1) 87 69 59 54 – E-mail : d3e-dg@insee.fr – Site Web Insee : http://www.insee.fr

Ces documents de travail ne reflètent pas la position de l'Insee et n'engagent que leurs auteurs.
Working papers do not reflect the position of INSEE but only their author's views.

<footnote>* Insee-Dese – Département des études économiques – Division Etudes macroéconomiques</footnote>

<footnote>** ENSAE</footnote>

<footnote>*** Insee-Dese – Département des études économiques – Division Etudes macroéconomiques, CREST-Ecole Polytechnique</footnote>
# Forces et fragilités des tableaux internationaux entrées-sorties pour le calcul de l'empreinte carbone

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

**Mots-clés:** Modélisation input-output, empreinte carbone, environnement, robustesse

# Multi-Regional Input-Output matrices for carbon footprints: strengths and weaknesses

The carbon footprint measures the greenhouse gas (GHG) emissions induced by a country's final demand. Although there is no internationally standardized method or data to perform the calculation, the use of International Input-Output Tables (MRIOs) is widespread in the literature. An MRIO traces all the flows of goods and services between industries in different regions of the world. It thus makes it possible to reconstruct the production process of goods and services, and therefore to measure the GHGs emitted at each stage. In this paper, we compare different MRIOs and GHG emission databases and the resulting carbon footprints in order to assess the reliability and robustness of the calculation method according to the sources used. We establish that the carbon footprint of France can vary up to 20% depending on the MRIO used. These differences are mainly due to the method used to break down imports by country of origin when constructing the MRIO. We show that the carbon footprint calculated with a MRIO that includes the details of France's main trading partners or that groups countries into economically homogeneous zones would be sufficient to estimate the carbon footprint adequately. On the other hand, aggregating industries into large sectors of activity can lead to a 15% change in the footprint. Using bootstrap methods, we establish that the variability of the coefficients, from one MRIO to another, leads to as much variability in the calculation of the carbon footprint as a Gaussian noise on the source data of the order of 20 to 30%.

**Keywords:** Input-Output model, Carbon footprint, Environment, Robustness

**Classification JEL:** F64, Q53
# Table des matières

<table><tr><td>Introduction</td><td>5</td></tr><tr><td>1 Le calcul de l'empreinte carbone</td><td>9</td></tr><tr><td>1.1 Contexte et définitions</td><td>9</td></tr><tr><td>1.2 Méthode de calcul d'une empreinte carbone avec un TIES</td><td>10</td></tr><tr><td>1.3 Approche du dernier pays d'importation</td><td>12</td></tr><tr><td>1.4 La méthode de calcul de l'empreinte carbone française par le SDES</td><td>14</td></tr><tr><td>1.5 L'approche SNAC</td><td>14</td></tr><tr><td>2 Comparaison des TIES</td><td>16</td></tr><tr><td>2.1 Quels critères de comparaison?</td><td>16</td></tr><tr><td>2.2 Présentation des TIES</td><td>17</td></tr><tr><td>2.3 Cylindrage</td><td>20</td></tr><tr><td>2.4 Comparaison</td><td>21</td></tr><tr><td>3 Comparaison des bases d'émissions</td><td>26</td></tr><tr><td>3.1 Niveaux d'émissions</td><td>26</td></tr><tr><td>3.2 Coefficients d'émissions</td><td>28</td></tr><tr><td>4 Calcul d'empreinte carbone</td><td>29</td></tr><tr><td>4.1 Calculs croisés TIES-Émissions</td><td>29</td></tr><tr><td>4.2 Comparaison des TIES en évolution</td><td>30</td></tr><tr><td>4.3 Décomposition par pays</td><td>31</td></tr><tr><td>4.4 Décomposition par branches</td><td>31</td></tr><tr><td>4.5 Décomposition de l'évolution</td><td>31</td></tr><tr><td>5 Variantes dans le calcul de l'empreinte carbone</td><td>33</td></tr><tr><td>5.1 Branches et produits</td><td>33</td></tr><tr><td>5.2 Effets d'agrégation</td><td>33</td></tr><tr><td>5.3 Approche SNAC</td><td>34</td></tr><tr><td>5.4 Approche du dernier pays d'importation</td><td>35</td></tr><tr><td>6 Robustesse du calcul d'empreinte : une méthode de bootstrap</td><td>36</td></tr><tr><td>6.1 Méthode (1) : bootstrap non-paramétrique inter-TIES</td><td>37</td></tr><tr><td>6.2 Méthode (2) : bootstrap paramétrique</td><td>39</td></tr><tr><td>6.3 Méthode (3) : bootstrap hybride</td><td>40</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>42</td></tr><tr><td>Références bibliographiques</td><td>42</td></tr><tr><td>A Tableaux supplémentaires</td><td>46</td></tr><tr><td>B Figures supplémentaires</td><td>48</td></tr><tr><td>C Description et construction d'un TIES</td><td>54</td></tr><tr><td>D Calcul de l'empreinte carbone à l'aide d'un TIES</td><td>58</td></tr></table>
<table><tr><td>E Analyse de décomposition structurelle</td><td>63</td></tr><tr><td>F Comparaison des approches en produits et en branches</td><td>65</td></tr><tr><td>G Effets d'agrégation</td><td>68</td></tr><tr><td>H Conserver les données nationales au sein d'un TIES : l'approche SNAC</td><td>73</td></tr><tr><td>I Méthodologie et résultats détaillés sur le bootstrap</td><td>78</td></tr></table>
Introduction

Le dérèglement climatique est un enjeu majeur pour les décennies à venir. La plupart des
politiques environnementales nationales visent la réduction des gaz à effet de serre (GES) émis
sur le territoire, l'inventaire d'émissions. Dans le cadre des Accords de Paris sur le climat, 193
membres de la Convention-cadre des Nations unies sur les changements climatiques (CCNUCC)
se sont ainsi engagés à atteindre des émissions nettes de GES nulles d'ici la seconde moitié
du XXIe siècle. L'inventaire des émissions de GES est une mesure essentielle de la pression
anthropique sur l'environnement, mais insuffisante pour décrire pleinement la réalité. En effet,
l'inventaire ne renseigne pas sur les GES émis dans le monde pour produire les biens consom-
més dans un pays. Or les chaînes de valeurs sont de plus en plus mondialisées (Johnson, 2014,
World Bank, 2019). En outre, l'inventaire ne mesure pas les fuites de GES, les délocalisations
d'activités émettrices de GES à l'étranger. Le concept d'empreinte carbone a été développé pour
compléter l'information sur le sujet. L'empreinte carbone est une mesure des émissions de GES
associées à la consommation de produits par un pays, indépendamment du lieu de fabrication
de ces produits. Ainsi, les émissions liées à la production d'un bien exporté sont attribuées au
pays de production selon l'inventaire, au pays consommateur selon la méthode de l'empreinte.
Il en découle que les niveaux d'émissions mesurés par ces deux méthodes diffèrent pour un pays
donné. L'empreinte carbone des pays membres de l'OCDE est en moyenne plus élevée que leur
inventaire d'émissions, tandis qu'elle est plus faible pour les pays qui n'en sont pas membres
(Yamano and Guilhoto, 2020).

L'empreinte carbone d'un pays s'avère cependant complexe à calculer. Ceci tient à ce que le calcul nécessite de retracer l'origine des biens et services consommés, et donc de reconstruire l'ensemble des GES émis tout au long du processus de production. Une complexité renforcée par la mondialisation, qui allonge les chaînes de production sur un grand nombre de pays. Idéalement, une base de données qui recenserait les émissions de GES associées à chaque étape de production de chaque bien ou service permettrait de calculer directement l'empreinte carbone. Dans les faits, seulement des données plus agrégées sont disponibles et il est nécessaire de faire des hypothèses pour estimer ce type d'information. Ceci explique en partie pourquoi il n'existe actuellement aucune méthode standardisée à l'échelle internationale pour calculer l'empreinte carbone d'un pays, ni de base de données de référence le permettant. Chaque pays est libre de calculer son empreinte avec la méthode et les données qui lui semblent les plus appropriées. Ce n'est pas le cas de l'inventaire d'émissions, qui est le fruit du système d'information standardisé officiel de comptabilité d'émissions de GES défini par la CCNUCC, et dont le report annuel est obligatoire<fnref n="1" />. Les pays développent donc leurs propres méthodes, sans toujours utiliser les mêmes données. Dans ce contexte, les empreintes nationales deviennent difficilement comparables, compliquant l'inscription de la réduction de l'empreinte des pays dans les objectifs climatiques.

La méthode de calcul d'empreinte carbone à l'aide d'un Tableau International Entrées-Sorties (TIES) est un outil disponible pour standardiser les mesures d'empreinte. Le principe, basé sur un modèle en contenu, est ancien, mais la méthode a récemment connu un regain d'intérêt (Tukker et al., 2018, 2020). Elle est notamment citée par le dernier rapport du Groupe d'experts intergouvernemental sur l'évolution du climat (GIEC) (IPCC, 2022), est mise en oeuvre par l'OCDE (Yamano and Guilhoto, 2020), et a déjà été appliquée à plusieurs pays dans des études universitaires (Owen et al., 2014, Edens et al., 2015, Hamböhne et al., 2018, Dawkins et al., 2019,

<footnote n="1">1. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories</footnote>
Palm et al., 2019). Un TIES est le pendant à l'échelle mondiale des tableaux des entrées-sorties (TES) nationaux : il rassemble dans un même cadre comptable, les comptes de production et d'exploitation par branches, pour chaque branche de chaque pays.

Cette méthode TIES, en ce qu'elle repose sur une base de données mondiale, permet donc de calculer des empreintes carbone qui sont directement comparables pour tous les pays. Construire un TIES nécessite néanmoins une modélisation qui repose sur des hypothèses, et donc un ensemble de choix méthodologiques. Aujourd'hui, plusieurs bases TIES co-existent et leurs différences statistiques sont connues, notamment documentées par (Owen, 2017, Dawkins et al., 2019).

Afin de calculer l'empreinte, il faut adjoindre au TIES une base de données dite base d'émissions, qui est constituée de données issues d'inventaires nationaux d'émissions<fnref n="2" />. En général, les producteurs de TIES joignent à l'élaboration d'un TIES celle d'autres tables qui recensent des grandeurs comme les émissions de GES ou l'utilisation de ressources, sous les mêmes principes de comptabilité que ceux utilisés pour construire le TIES.

Il existe donc un enjeu important pour les services en charge du calcul de l'empreinte carbone au niveau national d'évaluation de la maturité des bases TIES et des bases d'émissions associées afin d'envisager de basculer sur une méthodologie de ce type (Tukker et al., 2018). Une telle évaluation a récemment été conduite sur l'empreinte carbone de la Suède (Dawkins et al., 2019). Dans le même esprit, l'objet de ce travail est de comparer les TIES et les bases d'émissions existants, d'identifier et de comprendre leurs principales différences, et d'analyser comment celles-ci impactent le calcul d'empreinte carbone.

Tout d'abord, nous distinguons dans l'empreinte carbone les émissions issues des processus de production de celles directement émises par les ménages. Par exemple, le carburant utilisé pour les véhicules personnels ou pour le chauffage au fioul émet des GES lors de sa combustion. Ces émissions, appelées émissions directes des ménages, sont comptabilisées à la fois dans l'inventaire national et dans l'empreinte carbone. Contrairement au reste des émissions qui composent l'inventaire, répartir ces émissions directes entre les pays du monde ne présente donc aucune difficulté. Aussi notre analyse porte sur l'empreinte hors émissions directes des ménages. L'interprétation des chiffrages et résultats de sensibilité sera donc circonscrite à l'empreinte hors émissions directes.<fnref n="3" />

Nous retenons cinq TIES et leurs bases d'émissions associées, disponibles librement et gratuitement :

- La base Figaro diffusée par Eurostat, dans sa version de 2021, qui a été révisée depuis la rédaction de ce document de travail;

- les bases de l'OCDE : ICIO21 (pour le TIES) et TECO2 (pour les émissions);

- les bases de trois instituts ou consortiums de recherche : celles du WIOD (WIOD 16 et WIOD12), celles d'Exiobase (Exiobase3), et celles d'Eora (Eora26).

Du fait de leurs couvertures temporelles différentes, nous menons les comparaisons entre les bases sur la l'année commune la plus récente, en 2014. D'un TIES à l'autre, la production mondiale, la demande finale ou les consommations intermédiaires totales sont différentes. De plus, les structures mondiales de production et de commerce peuvent s'écarter sur des branches ou des

<footnote n="2">2. L'inventaire national d'émissions de GES calcule des quantités de GES physiquement émises par grand secteur d'activité à l'intérieur du pays. Ces inventaires nationaux sont réalisés chaque année selon les lignes directrices du GIEC pour répondre aux normes de la CCNUCC.</footnote>

<footnote n="3">3. Les émissions directes des ménages s'élèvent à 115MtCO₂éq en France, en 2019, soit 1,71tCO₂éq par habitant (Citepa, 2021).</footnote>
pays donnés. Ces écarts peuvent s'expliquer par le fait que les différents TIES sont parfois issus
de données différentes, mais également produits par des institutions ou organismes différents,
dont chacun a sa méthode de réconciliation des données nationales pour créer un TIES. C'est
le cas par exemple lorsqu'il s'agit de mettre en cohérence les importations d'un pays avec les
exportations d'un autre (valorisation CAF/FAB) ou encore de répartir les achats des touristes
français à l'étranger (passage au concept de résidence).

Tout d'abord d'un TIES à l'autre, l'écart absolu entre certaines mêmes cases du tableau
d'entrées intermédiaires peut atteindre 1.100 milliards d'euros, soit 1% de la production mon-
diale, tandis que le total des entrées intermédiaires peut parfois s'écarter de 10%. La production
totale est proche entre les cinq bases, mais sa ventilation par branche présente des différences.
La demande finale mondiale, elle, varie jusqu'à 5% entre les bases, mais son évolution temporelle
est similaire d'une source à l'autre. C'est sur l'origine des importations que les TIES s'écartent
le plus les uns des autres. Ces écarts sont dus en grande partie aux différentes méthodes de
retraitement et de mise en cohérence des importations et des exportations. Par exemple, les
importations de la France depuis les Etats-Unis sont deux fois plus élevées dans Figaro 2 que
dans les autres bases, mais inversement, celles en provenance d'Italie, de Grande-Bretagne ou
d'Espagne sont deux fois moins élevées. La ventilation des importations par branche est égale-
ment variable d'une base à l'autre, et ce particulièrement pour Eora26. Cette différence tient
à la difficulté à rapprocher la nomenclature d'activité utilisée par Eora26 (NACE Rev.1) avec
celle des autres bases (NACE Rev.2).

Ensuite, les bases d'émissions de GES présentent des couvertures géographiques, temporelles
et de GES différentes. En particulier, Teco₂ ne recense que les émissions de CO₂, tandis que la
base d'Eurostat ne concerne que les pays de l'Union européenne. De plus, à périmètre constant,
les intensités d'émissions (le total de GES émis par euro produit) peuvent varient d'une base
à l'autre. C'est presque toujours le cas pour Eora26. Teco₂, la base d'Eurostat, et celle d'Exio-
base sont souvent proches. Dans la mesure où cette dernière présente une couverture temporelle
longue (1995-2020), une nomenclature d'activité très détaillée (163 branches) et recense les prin-
cipaux pays émetteurs à l'échelle mondiale, nous choisissons Exiobase comme base d'émissions
de référence, pour ensuite comparer l'empreinte carbone calculée en ne faisant varier que le TIES.

En 2014, l'empreinte carbone (hors émissions directes des ménages) de la France calculée avec ces 4 TIES et la base d'émissions Exiobase 3 se situe entre 8.9 et 9.6tCO₂ éq par habitant. Des écarts importants peuvent parfois apparaître (en 2012, Figaro 2 fournit une empreinte de 142MtCO₂ soit 24,7% plus élevée que Wiod). En décomposant l'empreinte carbone de la France selon les pays ou selon les branches qui y contribuent, il apparaît que les différences de traitement des flux de commerce internationaux, déjà visibles sur les TIES, semblent expliquer une grande partie des écarts entre les niveaux calculés d'empreinte et les profils d'évolution selon la base choisie.

Nous explorons ensuite quatre déclinaisons d'usage des TIES. Tout d'abord, notre analyse
utilise des TIES en branches. Cela signifie que les données de production et de consommation
sont celles relatives à une branche d'activité, qui regroupe les entreprises qui sont considérées
comme appartenant à cette branche. Certains TIES et bases d'émissions comme Figaro ou Exio-
base 3 sont diffusés en branches mais aussi en produits, c'est-à-dire que l'information porte sur
le produit correspondant à chaque branche homogène d'activité. Nous documentons les écarts
entre les bases selon ces deux formats, avant de montrer que le passage de l'un à l'autre modifie
très à la marge l'empreinte carbone hors émissions directes des ménages, de 1%.

Ensuite, nous explorons les conséquences que peuvent avoir l'agrégation de branches en branches d'activités plus larges, ou de groupes de pays en zones géographiques. Le TIES et la base d'émissions d'Exiobase sont fournis à un niveau de détail sectoriel fin ; à pays fixés, agréger ces 162 branches en seulement 12 augmente l'empreinte carbone de la France de 10 à 15%. L'agrégation des pays en zones géographiques plus grandes a un impact moins prononcé. À niveau de branches fixé, agréger des pays peut écarter l'empreinte française de sa valeur calculée de 2 à 5% lorsque les pays sont agrégés en 10 zones arbitrairement, jusqu'à environ 15% lorsque tous les pays sont agrégés en un reste du monde. Regrouper les pays en des zones au sein desquelles les pays partagent des structures économiques homogènes ne modifie que peu l'empreinte française (moins de 2% d'écart).

Troisièmement, nous implémentons une méthode de calcul de l'empreinte appelée SNAC (Single National Accounts Consistent). Les méthodes SNAC visent à réconcilier les données d'un TIES avec celles d'un pays donné, et sont notamment utilisées afin de construire une empreinte carbone nationale. Nous mettons en oeuvre une de ces méthodes, développée par Owen et al. (2014), qui consiste à “insérer” le tableau entrées-sorties de la France dans le TIES Figaro, pour l'année 2017. L'empreinte carbone de la France est environ 20% plus élevée avec le TIES issu de cette méthode SNAC, mais cette différence peut être en partie expliquée par des limites de l'algorithme de réconciliation. De plus, la nouvelle version du TIES Figaro parue depuis la rédaction de cette étude pourrait conduire à un écart plus faible.

Enfin, nous explorons les biais introduits par une utilisation de données d'émissions et de commerce international uniquement, sans prendre en compte les structures de production à l'échelle mondiale. Ceci reviendrait à attribuer aux importations françaises un contenu carbone qui correspond à celui qui aurait prévalu si le dernier pays duquel on importe un bien l'avait produit entièrement. Nous estimons que cela sous-estimerait l'empreinte carbone française de 20%.

L'analyse fait ressortir que les TIES sont différents les uns des autres et que l'empreinte est sensible à ces différences. Cependant, les précédentes études de comparaison d'empreinte carbone à partir de TIES indiquent que des erreurs de mesure sur les données qui servent à construire un TIES peuvent conduire à des empreintes différentes (voir, par exemple, Lenzen et al. (2010)). Autrement dit, différents niveaux d'empreinte peuvent coexister aussi bien par une variabilité *inter-TIES* que par une variabilité *intra-TIES*. La dernière partie de ce document de travail cherche à quantifier l'incertitude autour de l'empreinte qui vient de ces deux sources, et d'évaluer laquelle est prépondérante. Nous quantifions la marge d'erreur *inter-TIES* en construisant des TIES fictifs dont chaque case est tirée aléatoirement parmi les TIES à disposition. On construit ainsi 10,000 TIES et autant d'empreintes. La valeur médiane de ces empreintes pour la France est de 620tCO2eq en 2014, avec 95% des valeurs entre 580 et 660tCO2eq, soit un intervalle de confiance de 6%. Nous évaluons ensuite la marge d'erreur *intra-TIES* en mettant en oeuvre la méthode de boostrap *intra-TIES* développée par Moran and Wood (2014). Elle consiste à multiplier chaque case du TIES par un coefficient différent (une "erreur"), tiré dans une loi normale de moyenne 1 et de variance de 10%. Pour isoler la variabilité *intra-TIES*, nous implémentons cette méthode sur un TIES moyen. On construit ainsi 10,000 TIES et autant d'empreintes. 90% des valeurs obtenues se situent dans une marge de 2.6% autour de l'empreinte ;
cette marge est de 4.3 et 7.2% lorsque l'erreur est de variance 20 et 30% respectivement. L'erreur *inter-TIES* (6%) semble être proche d'une erreur *intra-TIES* de 20 à 30% sur chaque case. Pour le vérifier, nous introduisons une nouvelle méthode qui combine les deux sources de variabilité en utilisant les deux méthodes précédentes. Nous confirmons que c'est l'incertitude *inter-TIES* qui a l'impact le plus important sur l'empreinte carbone.

Nous commençons par développer le cadre formel du calcul de l'empreinte à l'aide d'un TIES en Section 1, avant de comparer les TIES existants en Section 2, ainsi que les bases d'émissions en Section 3, pour enfin présenter les résultats de calcul d'empreinte et analyser les écarts d'un TIES à l'autre en Section 4. Nous comparons la méthode TIES à des méthodes alternatives en Section 5, avant de présenter notre méthode de robustesse du calcul d'empreinte en Section 6.

# 1 Le calcul de l'empreinte carbone

L'empreinte carbone mesure les émissions associées à la consommation de produits par un pays, indépendamment du lieu de fabrication de ces produits. Ces émissions proviennent en grande partie du processus de production des produits consommés par les ménages (émissions liées à l'extraction de matières premières, aux procédés chimiques et à la consommation d'énergie pour la trasnformation etc.). Elles peuvent avoir lieu dans un autre pays que celui dans lequel le bien est consommé. Par exemple, l'empreinte carbone des voitures utilisées par les Français comprend les gaz à effet de serre émis lors des différentes étapes de production de leurs composants, du transport des matériaux, de l'assemblage des pièces, et du transport des voitures assemblées jusqu'aux concessionaires. Dans la mesure où une grande partie des processus de production sont aujourd'hui fragmentés dans plusieurs pays, l'empreinte carbone est pour beaucoup le résultat de flux de carbone internationaux, et diffère des émissions sur le territoire consommateur. L'empreinte carbone comprend aussi les GES émis directement par les ménages (principalement liés à la combustion des carburants des véhicules particuliers et la combustion d'énergies fossiles pour le chauffage des logements). Comme ces émissions sont, par nature, locales, elles sont aussi comptabilisées dans l'inventaire des GES et n'entrent pas dans la modélisation internationale des flux de carbone.

Dans ce qui suit, le terme d'émissions ne recouvre que les émissions de GES hors émissions directes des ménages 4.

## 1.1 Contexte et définitions

Nous cherchons donc à quantifier les flux internationaux de gaz à effet de serre, émis lors d'étapes de production pour des biens et services consommés par une zone géographique donnée. Pour cela, nous nous appuyons sur une formalisation qui correspond à un modèle de contenus. Ce type de modèle permet de calculer des flux de commerce international mesurés par leur contenu en valeur ajoutée, en emploi, ou encore en émissions de GES. Ces méthodes sont décrites dans Bourgeois and Briand (2019) pour un tableau des entrées-sorties (TES). Nous étendons ces modèles aux TIES afin de pouvoir retracer au mieux l'origine des contenus, en nous appuyant sur Serrano and Dietzenbacher (2008). Ceci mène à une méthode que nous présentons en section 1.2. Nous présentons ensuite deux approches alternatives en section 1.3 et 1.4.

<footnote n="4">4. En 2019, les émissions directes représentent 25.1% des émissions de GES en France (Citepa (2021)).</footnote>
**Quelles données ?** Le calcul de l'empreinte importée dans un modèle de contenus nécessite un TIES et une base d'émissions par branche×pays. Un TIES décrit la structure du réseau économique mondial. Les TIES sont constitués, comme les TES nationaux, de trois parties. L'une est une matrice nommée "tableau des entrées intermédiaires" : chaque colonne correspond aux consommations intermédiaires du couple branche×pays qui proviennent de chacun des autres branches×pays. Un TIES recense aussi l'offre mondiale, c'est-à-dire la production de chaque branche×pays, ainsi que la demande finale que chaque pays adresse à chaque autre branche×pays. La construction d'un TIES est expliquée en Annexe C.1, et un exemple de TIES est présenté en Figure C.2. Une base d'émissions recense toutes les émissions de GES d'une branche d'activité dans un pays donné, sur une année. Elle reflète les émissions liées à l'activité de production et est généralement construite à partir de calculs physiques qui prennent en compte le processus de production, par exemple la transformation de matières premières, mais aussi l'utilisation d'intrants énergétiques.

**Terminologie** L'empreinte carbone est ici l'empreinte associée à la demande finale. La demande finale comprend la consommation des ménages, les consommations des administrations publiques et des associations à but non-lucratif au service des ménages, l'investissement des entreprises, la variation de stocks des entreprises.

**Notations** Les matrices sont notées sous forme de lettres majuscules en caractères gras, les vecteurs par des lettres minuscules en caractères gras, et les scalaires par des minuscules. Les vecteurs sont par définition des colonnes, de sorte que les vecteurs lignes sont obtenus par transposition. La matrice $1_{(N,M)}$ est la matrice de taille $(N, M)$ composée uniquement de 1.

## 1.2 Méthode de calcul d'une empreinte carbone avec un TIES

Considérons une économie mondiale composée de $R$ zones géographiques ou régions, chacune constituée de $n$ branches d'activité. Une description des composantes d'un TIES est présentée en Annexe C. Les grandeurs sont exprimées en valeur.

**TIES** Les composantes du TIES sont décrites de la façon suivante :

- Le total des consommations intermédiaires en produits de la branche $i$ située dans la région $r$ (en ligne) par la branche $j$ de la région $s$ (en colonne) constitue l'élément $z_{ij}^{rs}$ de la matrice $Z^{rs}$. $Z^{rs}$ est de dimension $(n, n)$. Lorsque $r = s$, il s'agit de consommation intermédiaires intérieures (intra-régionales), et dans le cas contraire il s'agit de consommations intermédiaires importées (inter-régionales). On notera $Z$ le tableau des entrées intermédiaires international, de taille $(R \times n, R \times n)$. Les $n$ premières colonnes de $Z$ représentent les consommations intermédiaires des branches $j = 1, ..., n$ de la région $s = 1$. Les $n$ premières lignes de $Z$ représentent les produits $i = 1, ..., n$ issus de la région $r = 1$, utilisés pour consommations intermédiaires par les branches $j$ de toutes les régions $s$.

- La production de la région $r$ est notée $x^r$. C'est un vecteur de dimension $n$. L'élément $x_i^r$ est la production de produit $i$ de la région (issu de la branche $i$). On note $x$ le vecteur colonne de taille $R \times n$ qui empile les vecteurs de production $x^r$.

- La demande finale de la région $s$ adressée à la région $r$ est noté $y^{rs}$. C'est un vecteur colonne de taille $n$. Il est composé d'éléments $y_i^{rs}$, la demande finale de $s$ en produit $i$ (issu de la branche $i$) de la région $r$. Lorsque $r = s$, il s'agit de demande finale intérieure,
et dans le cas contraire il s'agit de demande finale importée. Notons **Y** la matrice de taille $(R \times n, R)$ qui résume la demande finale.

L'équation d'équilibre comptable entre les ressources et les emplois de la branche *i* de la région *r* s'écrit

$$x_i^r = \sum_{s,j} z_{ij}^{rs} + \sum_s y_i^{rs}.$$

Cette équation reflète le fait que la production est utilisée comme consommation intermédiaire par l'ensemble des branches et pour satisfaire la demande finale de chacun des pays. L'équilibre comptable pour la région *r* dans son ensemble s'écrit

$$x^r = \sum_{s,j} Z_{ij}^{rs} + \sum_s y^{rs}$$

où $Z_{ij}^{rs}$ est un vecteur de taille $n$ qui contient $z_{ij}^{rs}$ en position $i$. Cette équation est elle-même le bloc de $n$ lignes qui correspondent à la région $r$ de l'équation suivante :

$$x = Z \times 1_{(R \times n, 1)} + y,$$

où $y = Y \times 1_{(R,1)}$ contient en position $i, r$ la demande finale adressée à la branche $i$ du pays $r$. $Z \times 1_{(R \times n, 1)}$ est un vecteur qui en position $i, r$ renseigne le total des usages des produits de la branche $i$ de la région $r$ pour consommations intermédiaires.

On définit la matrice **A** des coefficients techniques comme étant égale aux consommations intermédiaires rapportées à la production de la branche *j* de la région *s*, soit $a_{ij}^{rs} = z_{ij}^{rs}/x_j^s$. On l'écrit matriciellement sous la forme :

$$A\hat{x} = Z,$$

où $\hat{x}$ désigne le vecteur $x$ sous forme de matrice diagonale. Notons que nous avons $\hat{x} \times 1_{(R \times n, 1)} = x$. L'équilibre comptable peut ainsi se réécrire

$$x = L \times y,$$

où $L = (I - A)^{-1}$ est la matrice inverse de Leontief. $L$ a pour vocation de décrire la structure de l'appareil productif dans son ensemble ; c'est une matrice de taille $(R \times n, R \times n)$. À l'instar de la matrice de consommations intermédiaires $Z$, $L$ est constitué de matrices de taille $(n, n)$ que l'on note $L^{rs}$. $L^{rs}$ représente en position $i, j$ la quantité de produit $i$ issu de la région $r$ que la production d'un euro de produit $j$ de la région $s$ nécessite, compte tenu de la structure de production mondiale.

**Émissions** Les émissions de gaz à effet de serre de la production de la région *r* sont notées $e^r$. L'élément $e_i^r$ correspond au total des émissions de la branche *i* dans la région *r*. Il s'agit d'émissions intérieures qui sont recensées dans les inventaires nationaux, mesurées en France par le CITEPA (Centre technique de référence en matière de pollution atmosphérique et de changement climatique). On appelle coefficients d'émission les grandeurs $c_i^r = e_i^r/x_i^r$, qui sont les rapports entre émissions et production pour chaque branche. On note $c^r$ le vecteur de taille $n$ qui contient les $c_i^r$, et $c$ le vecteur qui empile les $c^r$.

La production d'une unité de *i* dans la région *r* émet $c_i^r$. Donc produire une unité de *j* dans la région *s*, en plus d'entraîner des émissions égales à $c_j^s$, entraîne des émissions dans les branches et pays situés en amont pour la production des consommations intermédiaires nécessaires à cette production. Par exemple, cela induit dans la branche *i* de la région *r* des émissions d'un niveau
égal à $c_i^r \times a_{ij}^{rs}$. Si l'on prend en compte l'ensemble du processus de production, la production d'une unité de bien $j$ dans la région $s$ induit des émissions de $c_i^r \times L_{ij}^{rs} = E_{ij}^{rs}$ dans la branche $i$ de la région $r$, et la production de $y_j^s$ unités va entraîner les émissions de $c_i^r \times L_{ij}^{rs} \times y_j^s$ en biens finalement consommés dans la branche $i$ de la région $r$. Suivant cette logique, on peut décomposer les émissions d'une branche selon les origines de la demande qui génère sa production. Ainsi, on a

$$e_i^r = \sum_{j,s} E_{ij}^{rs} y_j^s.$$

En notant $\mathbf{E} = \hat{\mathbf{c}} \times \mathbf{L}$ la matrice des coefficients $E_{ij}^{rs}$, on peut écrire sous forme matricielle :

$$e = \mathbf{E} \times \mathbf{y} = \mathbf{E} \times \mathbf{Y} \times 1_{(R,1)} \quad (1)$$

L'équation 1 est une égalité comptable : à l'échelle mondiale, les émissions de GES $e$ sont entièrement attribuées à la demande finale $\mathbf{y}$. La deuxième égalité permet de voir que les émissions mondiales peuvent être décomposées en la somme des empreintes de chaque pays. En effet, la matrice $\mathbf{E} \times \mathbf{Y}$ contient $R$ colonnes, qui donnent la décomposition des empreintes carbones des pays selon l'origine des émissions : le coefficient en ligne $i, r$ de la colonne $s$ est le total des émissions générées par la branche $i, r$ pour satisfaire la demande finale du pays $s$. De plus $\mathbf{y} = \mathbf{Y} \times 1_{(R,1)} = \sum_s \mathbf{y}^s$ où $\mathbf{y}^s$ est le vecteur de demande finale du pays $s$. Ainsi on a l'équation suivante :

$$e = \sum_{s} \mathbf{E} \times \mathbf{y}^{s} = \sum_{s} \mathbf{E} \mathbf{C}^{s} \quad (2)$$

En position $i, r$ du vecteur $\mathbf{E} \mathbf{C}^s$ se trouvent les émissions de la branche $i$ de la région $r$ nécessaires pour satisfaire la demande finale de la région $s$. Cette décomposition de l'empreinte met en avant la contribution de chaque branche × pays à l'empreinte, qui est $[\mathbf{E} \mathbf{C}^s]_i^r$. L'empreinte carbone du pays $s$ est alors :

$$ec^{FRA} = \sum_{i,r} [\mathbf{E} \mathbf{C}^s]_i^r. \quad (3)$$

Il est aussi possible de calculer les émissions qui proviennent de la région $r$ dans l'empreinte carbone : $\sum_i [\mathbf{E} \mathbf{C}^s]_i^r$. Dans le reste de ce document de travail, nous nous référerons à ces $[\mathbf{E} \mathbf{C}^{FRA}]_i^r$ comme la décomposition ou ventilation de l'empreinte carbone de la France selon le pays et/ou la branche d'origine. C'est une décomposition qui retrace la contribution de chaque branche de l'économie mondiale à l'empreinte française. Le formalisme développé ici permet de retrouver une deuxième manière de décomposer l'empreinte. Elle consiste à attribuer à la branche $j$ du pays $s$ l'ensemble des émissions incorporées dans ses propres produits. Autrement dit, la contribution de $j, s$ à l'empreinte française est l'ensemble des émissions générées en amont de $j, s$ ainsi que par $j, s$ pour concourir à la demande finale française. Les calculs sont détaillés en Annexe D. Cette décomposition de l'empreinte fournit une méthode de calcul de l'empreinte simple si l'on dispose d'une base qui présente l'empreinte carbone des produits consommés. C'est par exemple l'approche utilisée par l'ADEME dans son calculateur personnalisé d'empreinte carbone (https://impactco2.fr/).

## 1.3 Approche du dernier pays d'importation

Parfois, l'empreinte carbone est estimée sans recourir à un TIES, mais uniquement à partir de données nationales. Cela aboutit à une estimation biaisée de la partie importée de l'empreinte carbone. En effet, les données nationales enregistrent le flux de commerce correspondant au
dernier pays d'importation, sans garder de trace de la chaîne de valeur en amont. Ce biais est mis en évidence par la comparaison de deux modes de calcul de l'empreinte carbone : l'approche en chaîne de valeur et l'approche en dernier pays d'importation.

Dans l'approche en chaîne de valeur mondiale (global value chain, GVC), présentée ci-dessus, l'utilisation du TIES permet de décomposer l'origine d'un produit importé de manière fine, en tenant compte des différents pays et branches qui ont participé à sa production. Nous comparons cette approche à une approche en dernier pays d'importation (last country of import, LCI). Pour le calcul de l'empreinte carbone, l'approche GVC est donc plus réaliste, au sens où elle décompose de manière plus fiable l'empreinte carbone importée : elle permet de connaître les pays où ont eu lieu les émissions de GES pour chaque étape de la production. A l'inverse, l'approche LCI repose sur l'hypothèse que toutes les émissions liées à la production du bien importé ont eu lieu dans le pays d'où il est importé, quand bien même certaines étapes polluantes de sa production auraient eu lieu dans d'autres pays. L'approche LCI nécessite des données moins détaillées que l'approche GVC : il suffit de connaître les flux économiques entre le pays étudié et chacun de ses partenaires économiques, mais pas entre des pays tiers.

Afin de calculer les émissions importées du pays r par la France dans l'approche LCI, nous procédons comme suit :

- A partir du TIES, nous extrayons la demande finale française intérieure $y^{\text{FRA,FRA}}$.

- En la multipliant par $(I - A^{\text{FRA,FRA}})^{-1}$, nous obtenons les consommations intermédiaires nécessaires pour satisfaire cette demande finale.

- Soit $A^{r,\text{FRA}}$ la matrice qui renseigne les consommations intermédiaires en importations, divisées par la production française. En multipliant par cette matrice, nous obtenons les importations françaises de consommations intermédiaires depuis le pays $r$ : $A^{r,\text{FRA}} \times (I - A^{\text{FRA,FRA}})^{-1} \times y^{\text{FRA,FRA}}$

- A ces importations destinées aux consommations intermédiaires françaises, il nous faut ajouter les importations directement destinées à la demande finale française. Il s'agit du vecteur $y^{r,\text{FRA}}$, que nous pouvons directement extraire du TIES. En l'ajoutant aux éléments mentionnés ci-dessus, nous obtenons l'ensemble des produits importés par la France du pays $r$, tant pour ses consommations intermédiaires que pour sa demande finale.

- Nous construisons ensuite un « TES intérieur fictif » $A^{r,r}$ pour le pays $r$ en supposant qu'il vit en autarcie. Pour ce faire, pour le pays $r$, nous réattribuons à la partie intérieure du TIES les composantes importées par ce même pays afin de créer une situation fictive d'autarcie. Cela revient à sommer les termes de ses TES intérieur et importé qui figurent dans le TIES.

- Nous en déduisons la matrice $(I - A^{r,r})^{-1}$ que nous multiplions par la matrice de l'ensemble des importations françaises depuis le pays $r$. Le résultat nous donne la quantité totale de biens produits dans le pays $r$ destinés aux exportations vers la France, en supposant que ces exportations ont été entièrement produites dans le pays $r$ via ce TES fictif.

- Enfin, en prémultipliant par le vecteur des intensités d'émissions dans le pays $r$, $\hat{c}^r$, nous calculons toutes les émissions ayant eu lieu dans le pays $r$ pour des produits exportés vers la France, en supposant que ces exportations ont été entièrement produites dans le pays $r$.

Cette méthode est résumée par la formule suivante, pour l'empreinte de la France qui provient
du pays r :

$$E_r^{France} = \hat{c}^r \times (I - A^{r,r})^{-1} \times [A^{r,FRA} \times (I - A^{FRA,FRA})^{-1} \times \mathbf{y}^{FRA,FRA} + \mathbf{y}^{r,FRA}]$$

## 1.4 La méthode de calcul de l'empreinte carbone française par le SDES

La méthode employée actuellement en France pour le calcul de l'empreinte carbone est développée et mise en application par le Service des données et études statistiques du Ministère de la Transition Écologique (SDES) (Baude et al., 2022). Cette méthode ne s'appuie pas sur un TIES et correspond plutôt à une approche dite SRIO (single-region input-output), c'est-à-dire que seule la structure entrées-sorties de la France est prise en compte, et non celle des autres pays. Les importations sont supposées avoir l'intensité d'émissions de la zone géographique desquelles elles proviennent. C'est donc une méthode LCI. La méthode du SDES présente une autre différence avec l'approche TIES : les économies autres que la France sont regroupées en 10 zones géographiques, tandis que l'approche TIES peut en présenter parfois plus de 40. Ces zones représentent l'ensemble des pays du monde qui sont regroupés par critères géographiques. Parmi ces zones, certaines ne regroupent que des pays de l'UE; les autres zones sont supposées avoir la même structure économique que l'UE, et des intensités en émissions qui sont calculées à partir des intensités européennes, et corrigées à l'aide de variables connues comme l'intensité en GES du PIB, du kWh ou la valeur ajoutée de l'agriculture.

Enfin, le SDES utilise les émissions des industries françaises issues des inventaires nationaux : elle est la plus précise possible sur le calcul des émissions intérieures associées à l'empreinte carbone. En revanche, la méthodologie TIES semble pouvoir améliorer le calcul des émissions importées en ce qu'elle permet d'attribuer ces émissions aux pays dans lesquels elles ont réellement eu lieu, ce qui est notamment pertinent lorsqu'il y a une forte variabilié des intensité d'émissions entre pays. Dans cette étude, nous ne répliquons pas la méthode employée par le SDES, mais nous comparons néanmoins l'empreinte qui en ressort avec les résultats de la méthode TIES.

## 1.5 L'approche SNAC

L'approche TIES permet une lecture fine des flux de GES internationaux, mais les bases TIES présentent des écarts aux données nationales. Il existe un ensemble de méthodes qui permettent de modifier des données TIES pour qu'elles soient fidèles aux données nationales d'un pays donné. Ces approches sont qualifiées de SNAC (Single National Accounts Consistent). Une première version du SNAC consiste à favoriser les données nationales et à utiliser les données des TIES pour calculer l'intensité en émissions des importations, que l'on appelle "SNAC simplifiée". La seconde consiste à modifier les données d'un TIES afin d'y imposer les données nationales, quitte à ajuster le reste du TIES. Cette approche est appelée "SNAC-TIES" (Single National Accounts Consistent TIES, ou TIES en accord avec les données nationales).

**L'approche SNAC simplifiée** Cette procédure est décrite par Palm et al. (2019), reprise par Eurostat (Brown et al., 2021) et citée comme piste intéressante par Tukker et al. (2018). Elle étend la méthodologie de calcul d'empreinte carbone de la France par le SDES (Baude et al., 2022). Elle consiste à utiliser un TES national, et à y renseigner un vecteur d'émissions importées calculé à partir d'un TIES couplé avec une base d'émissions. Plus précisément, c'est la même méthode que celle utilisée par le SDES, mais le vecteur des intensités d'émissions est
un contenu moyen en émissions de GES des importations : $c' = (e \times L)'$.<fnref n="5" />

## L'approche SNAC-TIES
Cette approche remplace les données d'un pays au sein du TIES par ses données nationales, avant de recalculer les autres cellules du TIES pour en assurer les équilibres comptables. Cette approche SNAC a déjà été expérimentée notamment en Belgique (Hambye et al. (2018)), aux Pays-Bas (Edens et al. (2015)) et en Grande-Bretagne (Owen et al. (2014)). Les méthodes de recalcul, ou calage, sont multiples. En général, elles utilisent un algorithme RAS (raking algorithm if scaling), une procédure d'ajustements proportionnels itératifs (ou ajustement de biproportion).

Ces approches permettent de construire des bases TIES qui sont plus cohérentes avec des données nationales. Elles présentent cependant au moins deux inconvénients. Le nouveau TIES construit est spécifique au pays duquel on a sourcé les statistiques nationales; comparer des empreintes nécessite d'avoir autant de TIES que de pays. Cela conduit à un deuxième écueil : dès les ajustements nécessaires pour harmoniser les données nationales et le TIES, on perd en comparabilité entre le TIES initial et le SNAC-TIES. Ainsi, des flux qui n'impliquent pas le pays peuvent se retrouver modifiés, et différemment selon le pays à partir duquel l'approche SNAC se construit. Cette procédure n'est donc pas sans risque, et il convient de documenter l'ampleur des ajustements réalisés avant son utilisation pour le calcul de l'empreinte. C'est ce que nous faisons en implémentant une approche SNAC-TIES en Annexe H.

<footnote n="5">5. Une condition mentionnée par Tukker et al. (2018) pour que le SNAC simplifié soit une approximation acceptable de l'estimation SNAC complète est que les émissions incorporées dans les produits importés ne dépendent pas trop des exportations françaises, ce qui est le cas dès lors que les exportations françaises in fine réimportées (après intégration dans la chaîne de valeur mondiale) sont assez faibles. Tukker et al. (2018) montrent que cette condition est satisfaite pour la France, où les exportations réimportées ne représentent que 0,5% des importations.</footnote>
# 2 Comparaison des TIES

## 2.1 Quels critères de comparaison ?

Pour être en mesurer de comparer les TIES, il convient de préciser quels sont les paramètres à prendre en compte dans l'appréciation de la qualité d'une base TIES. Ces critères répondent à un objectif de calcul pérenne et régulier de l'empreinte carbone. En effet, le passage d'un calcul ponctuel à un processus de production régulier et encadré nécessite de prendre en compte des dimensions d'appréciation supplémentaires. Nous définissons un ensemble de critères en adaptant le code de bonnes pratiques de la statistique publique européenne 6. Ceux-ci valent aussi bien pour les TIES que pour les bases d'émissions auxquels ils sont couplés.

### Couverture.

- Le nombre de pays présents dans la base doit permettre d'assurer une bonne représentativité des zones d'importations françaises. Il faut notamment veiller à ce que les pays regroupés dans la zone "reste du monde" ne comptent pas des acteurs importants dans les chaînes de production internationales.

- La nomenclature mobilisée par la base doit être suffisamment fine pour identifier les émissions des principaux produits émetteurs, et être compatible avec la nomenclature des émissions intérieures de la France.

### Pérennité.

- La base TIES et la base d'émissions doivent idéalement être issues de la même organisation, pour que les concepts et champs soient bien cohérents entre eux.

- La base sélectionnée doit offrir suffisamment de garanties à court et moyen termes qui assurent sa pérennité, et que son choix ne puisse pas être remis en cause pour des motifs méthodologiques légitimes. Il est par exemple préférable que celle-ci soit produite par un organisme international dont la neutralité n'est pas contestable.

- Il faut s'assurer de la pérennité de la mise à disposition de la base (engagement des producteurs). Mieux vaut éviter par exemple l'utilisation d'une base dont l'actualisation est conditionnée à l'attribution de budgets de recherche spécifiques dont la pérennité pourrait être remise en cause. Les bases institutionnelles (Eurostat, OCDE, etc.) fournissent plus de garanties à ce niveau.

### Annualité.

- La base doit être mise à jour annuellement, ou sa projection doit être disponible. Dans le cas d'une projection, on veillera à ce que l'année de base de la projection ne soit pas trop ancienne. Les données doivent être les plus récentes possibles.

- La base doit être stable dans le temps : *a minima* les éventuelles révisions doivent être rétropolées afin de pouvoir recalculer toute la série. Il y a souvent à ce niveau un arbitrage entre le souci de stabilité d'un côté, et la mise à jour avec des informations nouvelles (concepts nouveaux) d'autre part.

- Les séries doivent disposer d'une chronologie suffisante sur le passé afin de pouvoir identifier des tendances de moyen terme. Une dizaine d'années serait souhaitable.

<footnote n="6">6. https://ec.europa.eu/eurostat/web/quality/european-quality-standards/european-statistics-code-of-practice</footnote>
## Transparence et reproductibilité.

— Des écarts peuvent apparaître entre les données nationales fournies par les comptabilités nationales et les données nationales figurant dans le TIES. Ces écarts doivent pouvoir être justifiés et expliqués auprès des utilisateurs. Une liste des principaux écarts pourrait par exemple être diffusée. La méthodologie de construction du TIES doit être accessible et doit justifier les choix opérés. Tout manque d'information à ce niveau peut légitimement susciter la réticence des utilisateurs.

— Le processus de construction doit pouvoir être reproduit par un utilisateur extérieur. Les programmes doivent idéalement être ouverts, s'appuyer le plus possible sur des données publiques (non-propriétaires) et le calcul doit être retraçable, sinon reproductible.

La présente étude s'appuie sur ces critères pour identifier la base TIES qui semble la plus adaptée au calcul de l'empreinte carbone. Toutefois, une veille serait nécessaire afin de quantifier dans quelle mesure ces critères continuent d'être respectés et évoluent dans les autres bases de données disponibles.

## 2.2 Présentation des TIES

Les bases de données TIES sont construites à partir des tableaux d'entrées et sorties (TES) symétriques. Un TES national contient une partie intérieure et une partie importée. La partie importée ne ventile pas les importations par pays d'origine ; de même, la partie exportée n'est pas ventilée par pays de destination. Tout l'enjeu de la construction d'un TIES consiste alors à rapprocher ces TES nationaux avec des bases de données sur le commerce international, afin de construire un tableau d'entrées et sorties international cohérent. Dans ce processus de création du TIES, les données initiales peuvent donc être modifiées afin de garantir la cohérence interne du TIES, notamment les équilibres emplois-ressources ou l'égalité des flux miroirs entre exportateurs et importateurs<sup>7</sup>.

Nous retenons cinq bases TIES dans cette étude : Exiobase (Stadler et al., 2018), ICIO (Inter-Country Input-Output) dans sa version de 2021 (OECD, 2021), Figaro (Full International and Global Accounts for Research in input-Output analysis) dans sa version de 2021 (Rémond-Tiedrez and Rueda-Cantuche, 2019), Eora 26 (Lenzen et al., 2012, 2013), et enfin Wiod (World Input-Output Database) dans sa version de 2016 (Timmer et al., 2015)<fnref n="8" />. Ces TIES diffèrent notamment selon leur mode de production, leur couverture géographique et temporelle, et par leur nomenclature d'activités (voir Tableau 1 et Encadré 2.2). Ils sont tous construits selon le principe territorial : l'activité économique enregistrée pour la France est celle qui a lieu sur le territoire français, et non par l'ensemble des personnes françaises dans le monde. Wiod et Exiobase ne sont pas diffusées annuellement, contrairement aux autres bases. Celles-ci, ainsi qu'Eora 26, sont construites par des organismes de recherche, et non par des institutions dont c'est une partie du mandat ; leur pérennité est donc moins assurée. Figaro et ICIO, en revanche, sont produits respectivement par Eurostat et l'OCDE. Les années récentes d'Exiobase sont par ailleurs construites sur des projections à partir d'une année de référence. En plus d'ajouter des hypothèses statistiques à la construction de la base, cette procédure jette un doute sur la représentativité de la base. Le TIES Figaro présente une nomenclature d'activités plus agrégée que les autres bases sur certains pays, tandis qu'Eora 26 n'a que 26 branches d'activités, dont la structure est éloignée des nomenclatures d'activités française et européenne. ICIO est construit

<footnote n="7">7. Pour plus de détails sur le passage de TES à un TIES, voir l'Annexe C.1.</footnote>

<footnote n="8">8. Toutes les bases TIES ont été téléchargées à l'été 2021, à l'exception d'ICIO21, en novembre 2021.</footnote>
autour de 67 zones géographiques, soit l'une des plus grandes désagrégations géographiques, avec 45 branches d'activités. En se fondant sur les critères de couvertures et du mode de production et de diffusion, le choix de TIES se porterait sur Figaro et ICIO. Il convient à présent de comparer leur contenu.

<table><caption>TABLEAU 1 – Couverture des bases TIES</caption><thead><tr><th></th><th>Figaro 2</th><th>Wiod 2016</th><th>ICIO 21</th><th>Exiobase 3</th><th>Eora 26</th></tr></thead><tbody><tr><td>Producteur</td><td>Eurostat</td><td>Wiod</td><td>OCDE</td><td>Exiobase</td><td>Eora</td></tr><tr><td>Nombre de branches</td><td>64-30,21-17</td><td>56</td><td>45</td><td>163</td><td>26</td></tr><tr><td>Nombre de produits</td><td>64-30,21-17</td><td>–</td><td>–</td><td>200</td><td>26</td></tr><tr><td>Nombre de pays/zones</td><td>46</td><td>44</td><td>67</td><td>49</td><td>189</td></tr><tr><td>Années disponibles</td><td>2010-2019</td><td>2000-2014</td><td>1995-2018</td><td>1995-2020</td><td>1990-2021</td></tr><tr><td>Annualité de la diffusion</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td><td>Non</td><td>Oui</td></tr><tr><td>Résidence ou territorial</td><td>T</td><td>T</td><td>T</td><td>T</td><td>T</td></tr></tbody></table>

Note : Figaro 2 est diffusé à un niveau 64 branches et produits jusqu'en 2017, puis 21 pour les années 2018 et 2019. Cette base ne couvre pour certains pays que 30 branches et produits, puis 17 en 2018-2019.
**Encadré :** Origines et caractéristiques des TIES utilisés.

**EXIOBASE** : EXIOBASE est un TIES spécialisé dans l'environnement, qui est développé parallèlement à des bases environnementales pour les émissions atmosphériques, l'utilisation de l'eau, l'utilisation des sols, l'extraction de matériaux et les impacts sur la biodiversité. Le développement de la base a été mené par un consortium d'universités et d'instituts de recherche européens. La version la plus récente, Exiobase 3, dispose d'une série chronologique de TIES allant de 1995 à 2011, projetées jusqu'en 2020. Exiobase 3 s'appuie sur les versions précédentes d'Exiobase en utilisant des tableaux des ressources et des emplois rectangulaires dans une classification de 163 industries par 200 produits comme principaux éléments de base.

**Eora** : Eora est un TIES à très haute résolution spatiale et sectorielle, d'initiative privée. Dans sa version payante, il comporte plus de 15,000 branches dans 190 pays, avec une série chronologique complète pour 1990-2021. Cette base dispose de 2,720 indicateurs environnement aux couvrant notamment les émissions de gaz à effet de serre, la pollution atmosphérique, l'utilisation de l'énergie, les besoins en eau, ou encore l'occupation des sols. Nous utilisons la version d'Eora disponible gratuitement, Eora26, qui est à un niveau de classification de 26 branches. Eora26 présente l'inconvénient majeur pour notre analyse d'être en NACE Rev.1 alors que tous les autres TIES sont en NACE Rev.2, et qu'il n'existe pas de table de passage pour établir des comparaisons de bonne qualité.

**Wiod** : La World Input-Output Database (Wiod) couvre 43 pays et une région "reste du monde", avec un détail sectoriel de 56 industries différentes. Wiod est né d'un projet financé par la Commission européenne, mené par un consortium d'universités européennes. Elle s'appuie sur des données brutes provenant des instituts nationaux de statistique (INS) et de UN COMTRADE, et couvre la période 2000-2014.

**OCDE-ICIO 2021** : Le tableau d'entrées-sorties inter-pays (ICIO) de l'OCDE a été construit pour la première fois dans le cadre du projet conjoint OCDE-OMC sur le commerce en valeur ajoutée (TiVA). La version mise à jour de 2021 est un tableau d'entrées-sorties symétrique couvrant 45 industries dans 66 pays et le reste du monde pour les années 1995-2018. Les émissions de CO₂ basées sur la production par les industries ICIO sont directement estimées à partir des données de l'AIE sur le CO₂ provenant de la combustion de combustibles (IEA (2015)).

**FIGARO Ed.2021** : FIGARO est l'abréviation de "Full International and Global Accounts for Research in input-Output analysis" (comptes internationaux et mondiaux complets pour la recherche en analyse des entrées-sorties). Figaro a vu le jour au sein d'Eurostat pour contribuer à l'analyse des conséquences de la mondialisation et être l'outil de référence sur les sujets de compétitivité, croissance, productivité, emploi et empreinte environnementale. Les tableaux Figaro présentent la relation entre les économies de l'UE, du Royaume-Uni et des États-Unis à un niveau détaillé de 64 industries et 64 produits. Les données Figaro pour les autres pays partenaires de l'UE proviennent des données sous-jacentes de la base de données TiVA de l'OCDE et couvrent 30 industries/produits (ex : Chine, Russie, Japon, etc.), conformément à la classification de 36 industries de l'OCDE. Les tableaux FIGARO sont mis à jour sur une base annuelle avec la dernière année de référence disponible (par exemple, les données pour 2020 en 2022). Les données des tableaux Figaro sont disponibles de 2010 à 2019.

**Note** : L'édition 2022 de Figaro (https://ec.europa.eu/eurostat/web/esa-supply-use-input-tables/figaro), postérieure à cette étude, donne accès à un niveau 64 produits pour toutes les années (2010 à 2020) sans distinction. Eurostat a par ailleurs diffusé en 2022 des résultats d'empreinte, incluant une base d'émissions sur la période 2010-2019, et s'appuyant sur les comptes d'émissions atmosphériques (UE27, Royaume-Uni, Norvège, Suisse et Turquie) et des estimations par Eurostat des émissions de CO₂ pour les 15 entités géographiques restantes (14 pays et le "reste du monde").
## 2.3 Cylindrage

Pour être en mesure de les comparer, nous avons effectué un travail de cylindrage des TIES, qui consiste à exprimer leurs données dans un référentiel commun (voir Encadré 2.3). Nous choisisons par convertir les montants en euros courants, certaines bases étant en dollars. Nous utilisons le taux de change euro-dollar annuel moyen fourni par Eurostat. Nous choisissons les variantes des TIES en branches plutôt qu’en produits. L’utilisation d’un TIES en produits plutôt qu’en branche ne modifie que peu la structure de production et des importations et conduit naturellement à des empreintes carbones différentes bien que très proches. Nous détaillons ces différences en Annexe F. Qu’il soit en branches ou en produits, un TIES décrit la même réalité avec un prisme différent. Les bases d’émissions sont quant à elles nativement en branches, étant issues des procédés d’inventaire. Nous transformons ensuite les TIES afin qu’ils aient les mêmes zones géographiques et branches d’activités. Pour ce faire, nous agrégeons branches et pays aux niveaux communs à toutes les bases, soit 44 zones et 17 branches. Agréger un TIES conduit à perdre une partie de l’information qu’il contient : nous en explorons les conséquences en Section 5.2 et en Annexe G. Cela nécessite également d’exprimer les données dans une même nomenclature. La nomenclature de pays et zones géographiques est commune à toutes les bases considérées. En revanche, elles diffèrent sur la classification des branches d’activités.

**Encadré : Données de TIES cylindrées**

Nous définissons comme cylindré un ensemble de TIES ayant les caractéristiques communes suivantes :

- Même niveau d'agrégation pays × branches/produits

- Même nomenclature de branches/produits

- Même(s) année(s)

- Même format de tableaux au sein du TIES

- Même système de mesure (en volume ou en valeur, même monnaie)

Ce cylindrage assure que les données sont interchangeables entre TIES. Ceci permet par exemple de réaliser facilement des comparaisons ou des simulations. Les données d'émissions doivent elles aussi respecter ce cylindrage.

Il convient donc de se ramener à une nomenclature commune pour tous les TIES et les bases d'émissions. Nous choisissons la NACE Rev.2. : plusieurs bases utilisent déjà cette nomenclature; elle est récente et donc reflète au mieux l'économie actuelle; la nomenclature d'activité française en découle. Ainsi, cette classification permettra des comparaisons directes avec les données nationales. Pour cela, nous avons mobilisé des tables de passage existantes ou que nous avons construites nous-même. Le niveau A17 est le niveau le plus détaillé auquel il est possible de comparer les cinq TIES dont nous disposons<fnref n="9" />. Les TIES Figaro, Wiod et ICIO sont déjà diffusés en NACE Rev.2. Quant à Exiobase 3, il n'est pas diffusé en NACE Rev.2 mais propose des tables de passage entre la nomenclature native d'Exiobase (200 produits et 163 branches) et la nomenclature d'usage d'Eurostat (64 produits, compatible NACE rev.2). Toutefois ces tables de passage n'indiquent pas de pondération, mais seulement les postes concernés (sous forme binaire) par les ventilations, la rendant impropre à la réallocation de montants. Nous avons ainsi construit une table de passage pondérée (par la production de l'année 2010 issue du TIES Figaro 2) qui est détaillée pour chaque pays européen, et qui pour les autres pays reprend la pondération moyenne de l'Union Européenne, issue des tables par pays. Les émissions d'Exiobase 3 sont ainsi ventilées à plus de 99,9%. Le 0,1% résiduel est dû à des imprécisions dans la table de passage,

<footnote n="9">9. Détail des catégories dans la Table A.1.</footnote>
et il est reventilé au prorata des émissions afin d'assurer un calage des données. Cet exercice à
été également réalisé avec la nomenclature à 55 produits de l'OCDE, dans sa dernière version
d'ICIO 2021. Les deux tables de passage sont disponibles sur demande auprès des auteurs.

2.4 Comparaison

Nous comparons les TIES sur leurs trois blocs constitutifs : le tableau d'entrées intermédiaires (TEI), le vecteur de production par branche×pays, et le tableau de demande finale par les pays adressée aux autres branche×pays.

Comparaison des TEI La Figure 1 présente les différences entre TEI sous forme de totaux des entrées intermédiaires, entre 1995 et 2020. Figaro, ICIO et Exiobase proposent des totaux proches, tandis que Wiod et Eora présentent des écart avec ces trois TIES de parfois 10%. Les écarts entre ces totaux semblent stables voire aller croissants au fil du temps pour Wiod. Nous pouvons aller plus loin en comparant directement la structure par branche des TIES. Pour faciliter la comparaison, nous agrégeons tous les pays en un total mondial et nous montrons les différences par case du TEI en Figure B.1, en Annexe. Cette comparaison confirme la proximité entre Figaro et ICIO, mais fait apparaître des différences notables sur certaines cases du TEI avec Exiobase et avec Wiod. Sur certaines cases du TEI, l'écart absolu entre deux TIES peut atteindre jusqu'à 1100 milliards d'euros (soit 1% de la production totale mondiale).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 1 – Total des consommations intermédiaires selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente la somme des cases du TEI de la France en milliards d'euros courants, selon les 5 TIES.
**Comparaison de la production** Le graphique 2 présente la répartition de la production totale selon les 17 branches de la nomenclature A17, pour les différents TIES. La comparaison est effectuée pour le total mondial d'une part et pour la France d'autre part. La structure de la production semble relativement proche entre les TIES Figaro, Wiod et ICIO pour la France et le monde. Des divergences apparaissent avec Exiobase, principalement sur les services (JZ, LZ et RU notamment). Eora semble systématiquement s'écarter des autres TIES, notamment sur la structure de production de la France.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 2 – Production par branche selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les totaux de production en milliards d'euros courants par branche d'activité, dans le monde dans son ensemble et en France, selon les 5 TIES. Nomenclature A10, données de 2014.

**Comparaisons des demandes finales** Le principal déterminant de l'empreinte carbone d'un pays réside dans sa demande finale en biens et services, qui est la clé de répartition des émissions entre les différents pays. Toute différence de structure au sein de la demande finale entre deux TIES peut impacter le niveau de l'empreinte calculée. La Figure 3 présente le niveau de la demande finale française entre 1995 et 2020 pour chaque TIES. Les courbes suivent les mêmes évolutions et les écarts sont relativement constants au cours du temps. Les données de Figaro, ICIO et Wiod sont très proches, tandis qu'Exiobase présente la plus haute demande finale. L'écart relatif atteint environ 5% entre Exiobase et Figaro. La similarité des évolutions laisse envisager une certaine robustesse dans l'analyse des trajectoires d'évolution d'empreintes.
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 3 – Total de la demande finale selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente la demande finale totale de la France en milliards d'euros courants selon les 5 TIES.
Les suffixes “i” font référence à la version “branches” des TIES.

En Figure B.2, nous présentons le détail de la demande finale française décomposée par branche. Des écarts relatifs importants apparaissent entre TIES, mais leur importance en écart absolu est plus faible. Eora semble en désaccord avec les autres TIES sur certains branches. Eora et Exiobase sont les TIES qui attribuent le plus une demande finale éloignée de celle enregistrée dans le TES national. La demande finale est la somme de la demande intérieure et la demande importée. Pour la France, la demande finale intérieure est très proche d'un TIES à l'autre, tant en niveau qu'en structure. Cette proximité s'explique par le mode de construction des TIES : la demande finale intérieure décomposée par branche est déjà présente dans les TES nationaux utilisés pour construire les TIES. En revanche, la demande finale importée dans les TES nationaux est agrégée, sans détail sur le pays de provenance. Ainsi, la demande finale importée sera recalculée pour chaque TIES. Elle présente des écarts en niveau beaucoup plus importants, avec près de 20% d'écart entre le total le plus élevé et le plus faible en 2014. Le TIES de Figaro semble être celui qui s'éloigne le plus des autres TIES (Figure B.3), attribuant pour la France beaucoup plus de demande finale provenant des États-Unis que les autres TIES, mais bien moins provenant d'Allemagne ou du reste du monde. Ces différences proviennent pour partie des ajustements effectués lors de la création des TIES afin de rendre cohérents les échanges extérieurs, et donc le bouclage inter-pays. Ici, les différences ne peuvent pas s'expliquer par des différences de nomenclature, mais bien par le mode de construction du TIES.

**Comparaison des importations totales** Comme noté ci-dessus, la décomposition de la demande finale importée par pays d'origine varie fortement d'un TIES à l'autre et les données de Figaro ont tendance à s'écarter des données des autres TIES. L'une des hypothèses possibles
pour expliquer cet écart serait que, à niveau d'importations donné, la répartition des importations entre consommation intermédiaire et demande finale varie d'un TIES à l'autre. Les écarts observés au niveau des importations destinées à la demande finale pourraient être compensés par des écarts au niveau des importations destinées aux consommations intermédiaires. La Figure 4 montre la ventilation des importations totales de la France (pour consommation intermédiaire et demande finale) par pays de provenance, ainsi que le niveau des importations depuis ce pays donné par les douanes françaises. On constate que Figaro et Eora s'éloignent fortement des estimations des autres TIES. Ces différences dans la ventilation des importations peuvent avoir un impact significatif sur l'empreinte carbone totale de la France : si un TIES ventile les importations françaises en surestimant la part des importations en provenance de pays fortement émetteurs, alors l'empreinte carbone calculée à partir de ce TIES sera plus élevée.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 4 – Importations par pays d'origine selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente le total des importations directes de la France par pays de provenance selon les 5 TIES en milliards d'euros courants, ainsi que la valeur des importations fournies par les douanes françaises (points noirs). Données de 2014.

Plus encore que la décomposition des importations par pays d'origine, la décomposition des importations par branche pourrait influer sur le résultat du calcul d'empreinte, en raison des fortes disparités des intensités d'émissions de GES entre branches. Il est donc également crucial de comparer la décomposition des importations par branche telle qu'elle apparaît dans chaque TIES, ce qui est montré en Figure 5. Exiobase présente des montants d'importations supérieurs à ceux des autres bases pour les biens manufacturés (C), de même avec Figaro pour les services (à partir de G). Eora, à nouveau, s'éloigne fortement des autres bases, notamment sur C2, C3 et RU.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 5 – Importations par branche d'activités d'origine selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente le total des importations de la France par branche d'origine selon les 5 TIES en milliards d'euros courants. Nomenclature A17, données de 2014.

**Pourquoi de tels écarts ?** La ventilation des importations par pays d'origine et par branche diffère fortement d'un TIES à l'autre, ainsi qu'entre les TIES et les données nationales. Comment expliquer ces divergences, et quelles conclusions en tirer quant au choix du TIES le plus pertinent ? Comme expliqué précédemment, pour ventiler les importations d'un pays, les constructeurs de TIES utilisent des données de commerce international, comme Comtrade ou Comext. Ces données présentent toutefois des faiblesses et des incohérences, qui nécessitent des retraitements. Les données de commerce transmises par les pays peuvent présenter les défauts suivants :

- Asymétries : une asymétrie désigne une situation où les importations d'un pays depuis un partenaire commercial ne sont pas égales aux exportations déclarées par ce partenaire commercial vers le pays considéré, au-delà de la différence dues aux coûts de transport et d'assurance (correction CAF-FOB). Ces asymétries peuvent être dues à des erreurs ou des oublis dans la saisie des données, ou à des flux commerciaux ayant un caractère confidentiel pour l'un des deux pays seulement.

- Quasi-transit : le quasi-transit désigne les importations destinées à être réexportées sans avoir été transformées sur le territoire national. L'enregistrement du quasi-transit par les douanes peut brouiller les données de commerce international. Ainsi, en ignorant le problème de quasi-transit, on risque par exemple de surestimer les importations portugaises de pétrole provenant d'Espagne, alors qu'une grande partie de ce pétrole provient en réalité d'Algérie et ne fait que transiter par l'Espagne.

Lors de la construction d'un TIES, des retraitements sont donc mis en place pour tenir compte du quasi-transit et des asymétries, afin d'obtenir un panorama globalement cohérent des flux économiques entre pays. Les divergences entre TIES s'expliquent donc par ces modes de retraitement, spécifiques à chaque producteur de TIES. Le degré de similitude dans la ventilation des
importations entre les données d'un TIES et les données nationales n'est donc pas un critère central pour évaluer la pertinence d'un TIES. Ces écarts résultent en effet d'un travail de retraitement et de mise en cohérence des données de commerce entre pays. Le TIES idéal aurait donc une ventilation des importations différente de celle figurant dans les données purement nationales. Ainsi le fait qu'Exiobase se rapproche davantage que Figaro des données nationales françaises ne permet pas d'affirmer qu'Exiobase est un meilleur candidat que Figaro. Une comparaison plus poussée des algorithmes utilisés pour effectuer ces retraitements serait nécessaire pour évaluer la qualité de chacun de ces TIES. Toutefois, il apparaît que la base TIES Eora s'éloigne systématiquement des autres TIES, notamment par la nomenclature d'activités qui lui propre. Aussi, nous choisissons de ne pas poursuivre la comparaison avec cette base.

# 3 Comparaison des bases d'émissions

## 3.1 Niveaux d'émissions

Les bases d'émissions de GES que nous utilisons sont celles produites par les mêmes organismes que les TIES. La construction d'une base d'émissions repose sur l'utilisation de principalement deux sources de données : des facteurs d'émissions et des données d'activité. Les données d'activité renseignent le volume de production de la branche (pour une branche de l'industrie), et les facteurs d'émissions mesurent les GES émis par unité produite. Ces facteurs dépendent notamment de l'utilisation d'énergie <fnref n="10" />. Les émissions de GES d'une branche sont alors calculées en analysant le processus de production de la branche et en associant à chaque partie de la production un facteur d'émissions. Les bases d'émissions internationales utilisées ici sont construites principalement à partir de deux sources de facteurs d'émissions et de données d'activité : la base EDGAR <fnref n="11" />, développée conjointement par Eurostat, et le modèle TEAM.

Les bases d'émissions couvrent des champs d'émissions, géographiques et temporels différents <fnref n="12" />. Le tableau 2 présente les différents GES recensés dans les bases d'émissions et les années pour lesquelles les données sont disponibles <fnref n="13" />.

Les bases d'émissions ne couvrent pas toutes les mêmes pays. Tandis qu'Eora et Exiobase couvrent l'ensemble des pays du monde (quitte à agréger certains pays dans des zones pour Exiobase), Eurostat et Teco₂ se limitent à un petit nombre de pays : les pays européens pour Eurostat, les pays de l'OCDE et les pays européens hors OCDE pour Teco₂. Ces deux dernières bases ne couvrent ainsi qu'une petite fraction des émissions mondiales, ce qui réduit la précision d'un calcul d'empreinte carbone en chaîne de valeur mondiale <fnref n="14" />. Nous excluons la base d'émissions de Wiod car, datant de 2012 au moment des travaux <fnref n="15" />, ses données nous paraissent trop anciennes pour mener des comparaisons jusqu'aux années récentes. Par ailleurs, si les bases d'Eurostat et Teco₂ sont restreintes à un petit nombre de pays et d'années, elles sont considérées

<footnote n="10">10. Les facteurs d'émissions peuvent ainsi différer d'un pays à l'autre et évoluer au cours du temps.</footnote>

<footnote n="11">11. https://edgar.jrc.ec.europa.eu/</footnote>

<footnote n="12">12. Les données d'émissions présentées ici se limitent aux émissions liées à la production. Elles n'incluent donc pas les émissions directes des ménages (principalement chauffage et transport).</footnote>

<footnote n="13">13. Toutes les bases d'émissions ont été téléchargées à l'été 2021.</footnote>

<footnote n="14">14. La base d'émissions d'Eurostat couvre les émissions dans l'air (air emission accounts), qui ne représentent pas l'ensemble des émissions de GES. Depuis la rédaction de ce document de travail, une nouvelle base d'émissions a été mise au point par Eurostat, qui couvre l'ensemble des pays du monde et des émissions de CO₂.</footnote>

<footnote n="15">15. Depuis, le Centre commun de recherche de la Commission européenne (JRC) a publié des données utiles sur la consommation d'énergie et les émissions de dioxyde de carbone par industrie et par pays pour la période 2000-2016, en parfaite cohérence avec la version 2016 de WIOD (https://joint-research-centre.ec.europa.eu/scientific-activities-z/economic-environmental-and-social-effects-globalisation_en)</footnote>
comme fiables, mises à jour annuellement, basées sur des données publiques (celles transmises à l'ONU dans le cadre de l'inventaire), et soumises à des retraitements dont la procédure est transparente.

<table><caption>TABLEAU 2 – Couverture des bases d'émissions</caption><thead><tr><th></th><th>Eurostat</th><th>Wiod 12</th><th>TECO2</th><th>Eora 26</th><th>Exiobase 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Couverture GES</td><td>Total</td><td>CO<sub>2</sub>, N<sub>2</sub>O, CH<sub>4</sub></td><td>CO<sub>2</sub></td><td>Total</td><td>Total</td></tr><tr><td>Nombre de branches</td><td>64-30,21-17</td><td>35</td><td>67</td><td>26</td><td>163</td></tr><tr><td>Nombre de produits</td><td>64-30,21-17</td><td>–</td><td>–</td><td>–</td><td>200</td></tr><tr><td>Nombre de pays/zones</td><td>33</td><td>40 + RDM</td><td>69</td><td>189</td><td>49 + RDM</td></tr><tr><td>Années disponibles</td><td>2010-2019</td><td>1995-2009</td><td>2010-2019</td><td>2005-2015</td><td>1995-2020</td></tr><tr><td>TIES correspondant</td><td>Figaro 2</td><td>Wiod</td><td>ICIO21</td><td>Eora 26</td><td>Exiobase 3</td></tr></tbody></table>

Note : La couverture GES "Total" comprend les sept substances considérées comme gaz à effets de serre dans le format AEA : CO₂, N₂O, CH₄, SF₆, NF₃, les hydrofluorocarbures (HFC) et les perfluorocarbures ou hydrocarbures perfluorés (PFC). Le terme "RDM" désigne un agrégat des pays pour lesquels la base ne dispose pas de données. En fonction de la couverture géographique de la base, ce "reste du monde" regroupe des pays différents.

La Figure 6 ci-dessous représente le total des émissions répertoriées dans chaque base pour l'année 2014. Il apparaît que les bases Eurostat et Teco₂ ne mesurent qu'une faible part des émissions mondiales de GES, du fait de l'absence de données sur certains des principaux émetteurs. Les émissions totales enregistrées dans Exiobase et Eora présentent un écart significatif (supérieur à 10%), alors que ces deux bases sont censées couvrir l'ensemble des régions du monde et l'ensemble des GES. L'empreinte carbone d'un pays peut donc différer d'une base d'émissions à l'autre uniquement par cet écart de périmètre géographique.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 6 – Emissions par branches d'activité selon la base d'émissions</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les totaux d'émissions en MtCO₂éq par branche d'activité, pour l'ensemble du monde et pour la France, selon les 4 bases d'émissions. Nomenclature A17, données de 2014.

Cependant, même au sein d'un pays donné, les bases d'émissions peuvent fournir des informations différentes. La Figure 6 présente les totaux d'émissions par branche en France, selon la base choisie. Les données d'Eurostat et d'Exiobase semblent très proches, à la fois en niveau et en structure. Les données de Teco₂ sont légèrement plus faibles mais présentent une structure similaire. Les émissions de la base Eora s'éloignent sensiblement de celles des autres bases, tant en niveau qu'en structure. Ces écarts peuvent s'expliquer par des différences dans les données
sources utilisées par les organismes chargés de la production des bases d'émissions, voire par le
fait que certaines années sont extrapolées.

3.2 Coefficients d'émissions

Les émissions de GES entrent dans le calcul de l'empreinte carbone sous la forme de coefficients d'émission, les GES émis par euro de production (les $c_i^t$ introduits en 1.2). La comparaison des coefficients d'émissions permet d'identifier à quel point une branche nationale est intensive en émissions de GES, comparativement aux autres branches du pays et aux mêmes branches des autres pays. Elle permet aussi d'identifier certaines erreurs dans les données, par exemple si un coefficient d'émissions pour une branche d'un pays s'écarte trop de ceux des autres pays. Si une erreur dans la comptabilisation de la production d'une branche rend celle-ci très faible, alors le ratio sera très élevé. La Figure 7 présente les coefficients d'émissions des branches d'activité française pour chacun des couples base d'émissions/TIES. Les bases Eurostat/Figaro et Teco₂/ICIO présentent des coefficients proches, et dans une moindre mesure Exiobase, qui s'en écarte sur les branches DE et HZ. Quant à Eora, ses résultats divergents de ceux des autres bases.

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 7 – Coefficients d'émissions par branche d'activité selon le couple TIES/base d'émissions</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les coefficients d'émissions $c_i^t$ selon différents couples TIES/base d'émissions, pour la France. Nomenclature A17, données de 2014.

Dans ce qui suit, nous allons procéder à des comparaisons de calcul d'empreinte carbone
d'un TIES à l'autre. Compte tenu des différences entre bases d'émissions évoquées ici, nous
choisissons de fixer les données d'émissions et de ne faire varier que le TIES. Si de prime abord
Teco₂ et Eurostat séduisent par leur fiabilité, elles ne couvrent qu'une petite partie des émissions
mondiales. Les émissions d'Exiobase semblent moins fiables mais présentent une structure proche
de celle d'Eurostat, tout en couvrant un champ temporel et un champ géographique plus larges.
Pour ces raisons, nous choisissons cette base comme référence. Il conviendra alors de la combiner avec des TIES qui ne sont pas construits initialement pour cet usage. Mais, premièrement, Exiobase utilise une nomenclature d'activités très détaillée, ce qui facilite les passages vers les nomenclatures des autres TIES. Ensuite, dans le cas du couple Figaro-Exiobase, seuls deux pays du TIES Figaro sont absents de la base émissions : l'Argentine et l'Arabie Saoudite. Dans les calculs effectués sur le couple Figaro-Exiobase, les coefficients d'émissions de ces deux pays seront donc remplacés respectivement par ceux des zones "Reste de l'Amérique latine" et "Reste du Moyen-Orient" (zones géographiques utilisées par Exiobase). Enfin, vingt pays du TIES ICIO sont absents de la base d'émissions Exiobase : leurs coefficients d'émissions sont également imputés. Toutefois, notons que Exiobase n'est que rarement mise à jour, et utilise des méthodes de projections pour les données relatives aux années les plus récentes. Il conviendra d'interpréter les résultats de ces années avec précaution. On pourrait imaginer combiner Exiobase avec une base d'émissions plus fiable sur ces dernières années, comme celle d'Eurostat. Cette dernière pourrait par exemple être complétée par les données Exiobase pour les pays non-européens. Dans un souci de clarté, nous ne mènerons pas cet exercice.

# 4 Calcul d'empreinte carbone

Comment ces différences entre TIES présentées en Section 2 se reflètent-elles dans les calculs d'empreinte ?

## 4.1 Calculs croisés TIES-Émissions

Dans un premier temps, nous effectuons des calculs d'empreinte combinant toutes les paires TIES et Emissions disponibles pour une même année. Pour ce faire, nous agrégeons toutes les données à une nomenclature commune, A17. Lorsque des coefficients d'émissions sont manquants, nous les remplaçons par les coefficients moyens calculés pour les mêmes branches des autres pays dans la même base. Ces coefficients manquants concernent une part importante des pays des bases Eurostat et Teco₂, en raison de leur périmètre géographique restreint. Nous effectuons ces calculs croisés pour mesurer l'empreinte carbone de la France en 2014, et comparons le résultat à celui publié par le SDES, qui servira de montant de référence, dans le tableau 3.

<table><caption>TABLEAU 3 – Empreinte carbone par habitant de la France</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Base d'émissions</th></tr><tr><th>Eurostat</th><th>TECO2</th><th>Exiobase 3</th></tr></thead><tbody><tr><td>Figaro 2</td><td>7.7</td><td>7.0</td><td>9.6</td></tr><tr><td>Wiod 16</td><td>8.7</td><td>7.9</td><td>8.9</td></tr><tr><td>ICIO21</td><td>8.1</td><td>7.3</td><td>9.6</td></tr><tr><td>Exiobase 3</td><td>7.5</td><td>6.8</td><td>9.4</td></tr></tbody></table>

Note : TIES en lignes, bases d'émissions en colonnes. En tCO₂eq par habitant. Année 2014, hors émissions directes des ménages. L'empreinte hors émissions directes des ménages fournie par le SDES en 2014 est de 9.1tCO₂eq.

L'empreinte calculée à partir des bases d'émissions d'Eurostat et Teco₂ est systématiquement plus faible que celle calculée à partir de la base d'émissions d'Exiobase 3. En effet, ces bases présentent un nombre restreint de zones géographiques, qui se trouvent être particulièrement
sobres en émissions (pays européens ou de l'OCDE en grande partie). Ainsi, l'imputation des coefficients manquants dans les autres pays se fait à partir de coefficients peu élevés, sous-estimant l'intensité en émissions de pays absents de la base. L'empreinte calculée avec Exiobase est donc naturellement plus élevée. Elle est même supérieure à celle du SDES, ce qui montre que la prise en compte des chaînes de valeur internationales influe sur l'empreinte carbone. Pour combiner bases d'émissions et TIES, chaque TIES est agrégé au niveau A17; comme nous le verrons plus loin, le niveau auquel les branches sont agrégées peut biaiser le calcul d'empreinte. Ainsi, la comparaison de niveaux d'empreinte d'un TIES à l'autre est compliquée par l'agrégation. Nous comparons donc ensuite les profils temporels des empreintes.

## 4.2 Comparaison des TIES en évolution

La Figure 8 présente les empreintes carbone de la France entre 2000 et 2020 calculées avec les différents TIES, en fixant la base d'émissions, celle d'Exiobase (voir Section 3). Nous ajoutons les résultats diffusés par le SDES.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 8 – Evolution de l'empreinte carbone de la France selon la méthode TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'évolution de l'empreinte carbone de la France entre 2000 et 2020, hors émissions directes des ménages, calculée avec la méthode TIES, selon les 4 TIES. Base d'émissions d'Exiobase.

Les empreintes calculées sont similaires en tendance et dans une moindre mesure en niveau. Les écarts en niveau peuvent atteindre jusqu'à 150MtCO₂éq en 2012 entre Wiod et Figaro. Wiod fournit une empreinte systématiquement plus élevée que les autres TIES. Ceci peut être dû à l'importance des importations de biens manufacturés dans Wiod. L'empreinte la plus proche de celle du SDES, à la fois en niveau et en tendance, est celle calculée à partir du TIES d'Exiobase. La cohérence entre les résultats d'Exiobase et du SDES est maximale sur la période 2010-2015. Une divergence se produit après 2015, qui s'explique probablement par le fait que les données
du TIES Exiobase sur les dernières années sont des projections. Le TIES Figaro présente des fluctuations plus erratiques. Enfin, ICIO fournit une empreinte un peu au-dessus de la moyenne des TIES. Le fait que l'empreinte SDES est systématiquement plus faible peut s'expliquer par plusieurs facteurs : elle utilise une approche SRIO, les données des zones économiques hors UE (TES et coefficients d'émissions) sont approximées à partir des données de l'UE, et le nombre de zones géographiques est plus faible, pouvant entraîner une perte d'information. Ces différents facteurs seront explorés en Section 5.

## 4.3 Décomposition par pays

La Figure B.4 décompose l'empreinte de la France en 2014 selon l'origine géographique des émissions des GES, suivant la décomposition établie par l'équation 2. Nous ramenons les différents TIES à un périmètre géographique commun, le plus détaillé possible (40 pays et le reste du monde). L'origine des émissions qui constituent l'empreinte semble être similaire selon les TIES Exiobase, ICIO et Wiod. Seul le TIES Figaro s'écarte significativement de la moyenne des TIES. De manière générale, les écarts d'empreinte importée reflètent ici, à base d'émissions fixée, les différences dans la ventilation des importations françaises d'un TIES à l'autre. Par exemple, l'empreinte française importée des Etats-Unis et de la Chine est plus importante en utilisant Figaro, puisque les importations venant des Etats-Unis et de la Chine sont plus élevées que dans les autres TIES. Ceci explique aussi en partie que le profil de l'empreinte calculée à partir de Figaro s'écarte de ceux issus d'autres TIES. La Chine est le pays qui contribue le plus à l'empreinte carbone française : en moyenne sur les 4 TIES, sa part est de 12% en 2014 (72 sur 636 MtCO₂éq).

## 4.4 Décomposition par branches

De même que l'approche TIES permet de mesurer la contribution de chaque pays à l'empreinte de la France, elle permet de calculer la contribution de chaque branche d'activités à l'empreinte de la France (voir équation 2). Par exemple, la consommation française sollicite la branche du transport pour acheminer les biens de consommation jusqu'au consommateur mais également indirectement par les activités de transport tout au long de la chaîne de valeur des biens consommés en France, ce qui génère des émissions de GES à de multiples étapes. Nous reportons en Figure B.5 la décomposition de l'empreinte carbone importée, selon la branche émettrice. Il en ressort tout d'abord que les émissions sont générées principalement par cinq grandes branches d'activités (Agriculture, Cokéfaction et Raffinage, Industrie chimique et métallurgie, Industries extractives, Transport). Ensuite, les bases TIES sont proches dans les émissions qu'elles attribuent à ces branches, mis à part ICIO sur les industries extractives (DE). Les écarts entre empreintes se situent donc dans la répartition géographique des émissions et l'ampleur des émissions issues des industries extractives.

## 4.5 Décomposition de l'évolution

Ces différences entre TIES sur le calcul de l'empreinte évoluent d'une année à l'autre, sous l'effet de différents facteurs : croissance démographique, innovations technologiques, composition du panier de biens et services consommés. Pour séparer la contribution de chacun de ces facteurs à l'évolution de l'empreinte carbone, nous utilisons une méthode de décomposition structurelle (SDA, pour Structural Decomposition Analysis). Ce type de méthode permet de décomposer comptablement l'évolution d'une grandeur en fonction de l'évolution de ses composantes. Nous
nous inspirons de Dietzenbacher et al. (2020) pour l'appliquer au calcul de l'empreinte carbone. Nous séparons quatre facteurs : la croissance démographique, commune à toutes les bases ; l'intensité en GES, c'est-à-dire les coefficients d'émission ; la demande par habitant, c'est-à-dire le niveau de demande finale ; et enfin la réorganisation de la structure de production à l'échelle mondiale, que nous appelons "structure entrées-sorties". Une explication détaillée est fournie en Annexe E. Les résultats sont présentés en Figure B.6. Les montants obtenus doivent être interprétés avec précaution : les TIES étant exprimés en valeur, la comparaison de montants entre deux années inclut l'inflation. Néanmoins, il reste possible de comparer les TIES entre eux, et des différences dans les contributions des facteurs apparaissent. Entre 2010 et 2014, d'un TIES à l'autre, les conclusions générales de cet exercice sont similaires. Tout d'abord, la croissance démographique contribue à augmenter l'empreinte carbone, et du même taux d'un TIES à l'autre. Ensuite, la baisse de l'intensité en GES de l'appareil productif qui concourt à servir la demande finale française a un poids plus fort selon les TIES Figaro et Wiod. Les changements de géographie de la production, reflétés par la structure entrées-sorties, ont une contribution à l'empreinte plus faible selon ICIO et Exiobase que Figaro et Wiod. La croissance de la demande par habitant a un effet plus fort selon Exiobase. Les deux facteurs de demande, la croissance démographique et la croissance de la richesse par habitant, ont eux poussé à augmenter les émissions de GES liées à la consommation. Ils reflètent les différences déjà soulignées en section 2. Par exemple, la contribution de la géographie des chaînes de valeurs mondiales est bien plus forte lorsque la SDA est menée à partir du TIES Figaro, dont les données de commerce international sont retravaillées et assez différentes de celles retenues par les autres TIES, tant en niveau que dans leur ventilation entre pays.
# 5 Variantes dans le calcul de l'empreinte carbone

Dans cette section, nous cherchons à mesurer les écarts de mesures d'empreinte carbone que peuvent induire un changement de méthode de calcul à partir de données TIES.

## 5.1 Branches et produits

Tout d'abord, nous avons jusqu'à présent utilisé des TIES et bases d'émissions sous format branches. Toutefois, certains sont aussi diffusés sous format produits. Un TIES au format branche comptabilise toute la production des entreprises dont l'activité principale est dans une branche donnée, tandis que le format produit répartit l'activité des entreprises selon ses différents produits. Ces deux formats diffèrent dans la mesure où certaines entreprises d'une branche d'activité peuvent produire des produits d'une autre branche. Quelles en sont les conséquences pour l'empreinte carbone ? La Figure B.7 présente l'évolution de l'empreinte française selon les quatre couples TIES-base d'émissions, selon que les bases sont en format produit ou branche. Le calcul est fait avec les versions branche et produit du TIES et de la base d'émissions d'Exiobase. Tout d'abord, il apparaît que les empreintes françaises calculées avec les données en branche×branche sont supérieures à celles calculées avec les données en produit×produit, alors qu'elles sont a priori censées mesurer la même chose<fnref n="16" />. Ensuite, à format d'émissions donné, passer d'un TIES en branches à un TIES en produits ne modifie que très légèrement l'empreinte, possiblement parce que le TES français de la comptabilité nationale en branche×branche est déjà très proche de celui en produit×produit ; l'empreinte ressort légèrement plus élevée avec le TIES produits, ce qui découle des écarts entre les TIES produits et branches : par exemple, l'agriculture (AZ) est beaucoup plus importante dans le TIES produits (voir Section F pour une comparaison). Enfin, à TIES donné, utiliser une base d'émissions en produit ou en branche génère un écart nettement plus élevé. Utiliser un TIES en branches avec des émissions en produits (ou vice-versa) constitue un calcul impropre. Notons que ces conclusions ne sont a priori pas généralisables à tous les pays.

## 5.2 Effets d'agrégation

Ensuite, nous évaluons les conséquences sur l'empreinte du regroupement de branches d'activités en branches plus larges (Lenzen, 2011, Steen-Olsen et al., 2014). Des explications sur la méthodologie et les figures sont en Annexe G. Certaines bases sont diffusées à un niveau plus détaillé que d'autres ; et le calcul avec une nomenclature peu détaillée est plus rapide (30 minutes contre 1 seconde entre Exiobase 163 et Exiobase au format A17 avec nos codes). Cependant, cette agrégation engendre un biais qui peut être élevé : pour les données d'Exiobase, la classification au niveau A10 fournit une empreinte de la France 10 à 15% plus élevée que la plus fine (163 branches) (voir Figure G.1). De plus, ces écarts ne sont pas stables au cours du temps : la tendance d'évolution de l'empreinte calculée depuis le niveau A10 diffère de celle calculée depuis le niveau à 163 branches. Le même biais émerge lorsque ce sont les zones géographiques qui sont agrégées. Dans le cas extrême où le monde n'est constitué que de la France et d'un reste du monde, l'empreinte de la France augmente de 17%. C'est un effet dû à ce que l'on agrège des entités économiques relativement hétérogènes (Stadler et al., 2014), et au fait que le TIES résultant est aveugle de la complexité du réseau de production. Des agrégations en dix zones

<footnote n="16">16. Comme le calcul d'empreinte carbone ventile les émissions mondiales de GES, si l'empreinte carbone ressort supérieure en branche×branche qu'en produit×produit pour la France, la relation est forcément inversée pour d'autres pays.</footnote>
géographiques produisent des biais entre 2 et 5%, alors même que ces zones peuvent contenir des pays très différents (Figure G.4). Lorsque l'on agrège uniquement les pays qui ne sont pas les dix principaux partenaires commerciaux de la France, dont le poids dans l'empreinte française est faible, ce biais est réduit autour de +2% (Figure G.3). De même, l'agrégation de pays dans les zones géographiques utilisées par le SDES modifie l'empreinte jusqu'à 2%. Ceci nous amène à conclure qu'un TIES qui comprendrait les détails des principaux partenaires commerciaux de la France ou qui regrouperait les pays en zones économiquement homogènes suffirait à estimer convenablement l'empreinte carbone. Intégrer à ce TIES un nombre croissant de pays modifierait peu le résultat.

## 5.3 Approche SNAC

L'approche SNAC, introduite en section 1, vise à rapprocher données nationales et TIES. Nous avons implémenté la version proposée par Owen et al. (2014), qui ne nécessite pas d'information spécifique sur le pays au-delà des données du TIES et des données du TES national. Nous avons utilisé un algorithme de calage sur marges "MR-GRAS", issu de Temursho et al. (2021), qui est une extension de la technique RAS généralisée (GRAS) à un cadre multirégional (MR) (voir Annexe H). Nous l'appliquons au TIES Figaro pour la France. Il apparaît que la demande finale importée s'en retrouve largement modifiée. En particulier, l'importation de biens manufacturés augmente, surtout depuis la Chine et l'agrégat reste du monde. En conséquence, ce TIES fournit pour la France une empreinte carbone de près de 20% plus élevée qu'avant réconciliation, portée par les émissions originaires de Chine et du reste du monde (Figure 9). De plus, une partie de ces 20% peuvent toutefois venir du fait que notre algorithme SNAC ne corrige pas de certaines étapes intermédiaires entre le TES symétrique et le TIES : la ventilation de la correction territoriale, et la valorisation CAF/FAB des imports/exports.<fnref n="17" />

<footnote n="17">17. Depuis la rédaction de ce document de travail, une version mise à jour du TIES Figaro a été publiée. Une partie de ces 20% d'écarts pourrait être résorbée suite à cette révision. Nous travaillons actuellement à appliquer la méthode SNAC simplifiée à la nouvelle version de Figaro, ainsi que d'autres versions de l'approche SNAC.</footnote>
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 9 – Empreinte carbone SNAC et TIES initial</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les empreintes carbone calculées pour l'année 2017 avec le TIES Figaro2 en branches (à gauche) et modifié par l'approche SNAC (à droite), ventilées par pays d'origine des émissions.

## 5.4 Approche du dernier pays d'importation

Enfin, nous implémentons la méthode du dernier pays d'importation (LCI) décrite en Section 1. Pour un même couple TIES – base émissions, nous calculons l'empreinte carbone de la France en approche GVC et LCI. La Figure 10 présente la partie importée de l'empreinte carbone sur plusieurs années successives. Cette comparaison montre que l'approche LCI conduit à sous-estimer l'empreinte carbone importée de la France de 5% en moyenne. L'écart entre les deux approches reste assez stable au cours du temps, entre 15 et 20MtCO2eq. Cet écart peut être bien plus important lorsque l'on ventile l'empreinte par pays d'origine des émissions. Les émissions importées depuis les pays avec lesquels la France commerce peu mais qui exportent beaucoup vers les partenaires économiques directs de la France sont mécaniquement plus élevées dans l'approche GVC. Par exemple, le Canada et le Mexique (qui fournissent les Etats-Unis), mais aussi le Brésil et la Russie (Figure B.8).
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 10 – Empreinte carbone importée en GVC ou LCI</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'empreinte carbone importée de la France calculée avec le TIES et la base d'émissions d'Exiobase selon l'approche GVC (TIES complet) ou l'approche LCI (voir Section 1).

# 6 Robustesse du calcul d'empreinte : une méthode de bootstrap

La Section 4 a fait ressortir les différences relatives entre empreintes calculées avec différents TIES. Cependant, il est difficile de dire lequel parmi eux aboutit à l'empreinte la plus proche de la réalité. Nous savons à présent que les différents retraitements pour construire un TIES peuvent conduire à des structures économiques variées, et que celles-ci influeront sur le calcul de l'empreinte. Les écarts à la réalité émergent à plusieurs niveaux. Tout d'abord, les mesures de production, de consommations intermédiaires, de demande finale et d'émissions sont sujettes à des erreurs de mesure. Ensuite, la manière même de classer les activités économiques et les zones géographiques peut biaiser les mesures, de la même manière que l'agrégation (Section 5). Enfin, chaque méthode de retraitement de ces données sources pour former un tout cohérent mène à un TIES qui peut s'écarter de la réalité. Même avec une collection de TIES issus de données identiques et avec la même couverture géographique et d'activités, on aboutit à autant d'empreintes différentes. Dans cette partie, nous proposons une méthode pour évaluer l'incertitude autour de l'empreinte carbone qui émerge des erreurs de mesure et de ces retraitements.

Pour prendre en compte l'incertitude autour de la qualité des données, Moran and Wood (2014) ont développé une méthode d'analyse par rééchantillonnage, qui est un bootstrap paramétrique (méthode de Monte Carlo). Les méthodes de Monte Carlo sont courantes dans l'analyse de sensibilité de l'empreinte carbone à la qualité des données sources. Par exemple, Lenzen et al. (2010) estiment avec une probabilité de 89% que l'empreinte carbone du Royaume-Uni a bien augmenté entre 1994 et 2004.
Pour prendre en compte la pluralité des TIES disponibles, nous avons développé une nouvelle méthode de bootstrap. Elle est non-paramétrique, et consiste à construire une empreinte carbone qui prend en compte l'information disponible dans l'ensemble des TIES. Cette méthode permet d'évaluer la robustesse des évaluations réalisées pour un TIES donné et de juger si ces dernières sont en accord avec l'ensemble des autres TIES. Ces deux méthodes de bootstrap reposent sur des hypothèses théoriques d'indépendance. Nous suivons les recommandations de la littérature et considérons ces hypothèses respectées; nous les discutons en détail en Annexe I.

Enfin, ces deux sources d'incertitudes, autour de la qualité des données et en lien avec la pluralité des TIES disponibles, influent l'une sur l'autre. Pour les étudier conjointement, nous avons implémenté une méthode qui hybride les deux précédentes. Ces effets combinés correspondent à une prise en compte élargie des facteurs d'incertitude.

De ces trois méthodes, nous obtenons une distribution d'empreintes carbone à partir desquelles il est possible de construire des intervalles de confiance, non seulement pour l'empreinte totale mais également pour l'empreinte importée par pays ou branche d'origine des émissions. Placer le résultat d'empreinte d'un seul TIES dans ces intervalles permet de positionner les résultats de ce TIES par rapport aux résultats des autres, et fournit donc une forme d'indicateur de confiance pour chaque TIES relativement au "consensus des TIES" sélectionnés.

Le principe de simulation en bootstrap utilisé ici consiste à répéter un grand nombre de fois les deux étapes suivantes : construire fictivement un TIES à partir d'un ensemble de TIES, puis calculer une empreinte carbone à partir de ce TIES fictif et d'une base d'émissions fixée (Exiobase 3). Nous avons réalisé un bootstrap de 10.000 itérations sur un ensemble de quatre TIES composé de Figaro 2, Wiod 2016, ICIO 2021, Exiobase 3, tous en version branches. Les données pour l'année 2014 ont été agrégées au format A17 (17 branches) afin d'être cylindrées. Le plus petit dénominateur en termes de pays permet de retenir 42 pays. Les autres pays disponibles dans chaque base ont été agrégés au sein d'un reste du monde.

## 6.1 Méthode (1) : bootstrap non-paramétrique inter-TIES

**Méthode** Cette première méthode utilise l'information contenue dans tous les TIES disponibles pour le calcul de l'empreinte. La procédure est la suivante :

1. Sélectionner une collection de TIES cylindrés

2. Construire un TIES fictif qui prend pour chaque case des consommations intermédiaires et de la demande finale une valeur choisie de façon aléatoire parmi les TIES sélectionnés (pour cette même case). La production est recalée mécaniquement par équilibre comptable

3. Calculer l'empreinte avec ce TIES construit

4. Répéter 10.000 fois

On dispose ainsi d'un grand nombre de calculs d'empreintes dont on peut analyser la distribution. On peut ainsi juger du positionnement des résultats de chaque TIES par rapport à la moyenne et la médiane du consensus formé par l'ensemble des TIES sélectionnés (Moran and Wood, 2014). Notons que le choix aurait pu être fait de faire varier aussi la base d'émissions; une autre variante du bootstrap pourrait aussi être de ne faire varier que les bases d'émissions pour un TIES donné. On note toutefois un paramètre important à prendre en compte : la procédure de bootstrap s'appuie sur un certain nombre de TIES sans pondération particulière relative à une éventuelle "qualité" des TIES. Chaque TIES pèse donc de manière équivalente sur les moyennes
et les intervalles de confiance calculés. Les résultats peuvent ainsi varier lorsque l'on enlève par exemple un TIES à l'analyse.

**Résultats** La figure 11 présente la distribution des empreintes simulées pour la France, en positionnant les bornes de l'intervalle de confiance "inter-TIES" à 95 %, ainsi que le positionnement de chaque TIES par rapport à celui-ci. En 2014, l'empreinte de la France se situe autour de 620MtCO2eq en moyenne, entre 580 et 660MtCO2eq à 95%. En moyenne sur tous les pays présents dans la base, Exiobase et ICIO sont les TIES qui s'approchent le plus du consensus formé par les quatre TIES considérés. Wiod est situé à la limite de l'intervalle de confiance à 95%. Cela peut être dû à la présence de quelques cases du TIES Wiod qui sont "extrêmes" : chaque case du TIES simulé est tirée de Wiod avec probabilité 1/4, et deux cases données de Wiod sont tirées avec probabilité 1/16 = 6,25%. La présence de deux coefficients extrêmes pourrait provenir d'un transfert entre deux cases : par exemple, les deux se compensent dans le total de la production mais une partie de la production de l'une a été attribuée à l'autre. Par ailleurs, cela ne remet pas nécessairement en cause Wiod pour le calcul d'empreinte ; le tableau I.1 présente ces résultats pour l'ensemble des pays et Wiod se trouve en moyenne éloigné de la borne inférieure de l'intervalle de confiance. Ce tableau permet d'identifier que, relativement à la moyenne des 10.000 simulations, l'intervalle de confiance (IC) à 95 % pour la France est de **12 %**. L'IC de l'Allemagne est lui aussi de 12 %, celui de la Chine ou encore de la Grande-Bretagne est de 10 % et celui des Etats-Unis de seulement 6 %. L'IC de plus petits pays est en général plus étalé, par exemple il est de 23 % pour la Belgique, de 32 % pour l'Irlande, ou au maximum de 64 % pour le Luxembourg. L'intervalle de confiance issu de la méthode de bootstrap est de 19% en moyenne.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 11 – Bootstrap (1) : Distribution de l'empreinte carbone de la France</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente la distribution des résultats de calculs d'empreinte de la France réalisés sur 10.000 tirages de l'algorithme de bootstrap inter-TIES. Base d'émissions d'Exiobase, 2014.
Si l'on s'intéresse plus précisément à l'empreinte de la France, il est utile de distinguer l'empreinte intérieure de l'empreinte importée, et même au-delà d'identifier cette empreinte importée par pays de provenance. Les méthodes de bootstrap employées permettent d'identifier les incertitudes affectant ces indicateurs. La Figure 1.1 en Annexe présente la distribution inter-TIES de l'empreinte intérieure, dont on remarque notamment que Figaro est très proche de la moyenne inter-TIES (donc du consensus des TIES). On remarque notamment que les données intérieures des TES symétriques utilisées par Eurostat pour construire Figaro sont très peu modifiées, et que la plupart des ajustements portent plutôt sur les importations. L'intervalle de confiance autour des émissions intérieures est estimé par cette méthode à 5 %, et celui autour des émissions importées de la France est estimé à 9 %. Si l'on détaille les émissions importées de la France par pays de provenance, on observe une dispersion assez forte selon le pays, avec par exemple un intervalle de confiance dont les bornes sont situés à 21 % de la moyenne pour l'Espagne, 21 % pour l'Allemagne et la Chine, et 25 % pour les Etats-Unis (voir Table 1.2).

La méthode de calcul de l'empreinte carbone permet, outre l'identification des pays de provenance, de déterminer aussi la ventilation par branche d'émission, que celle-ci soit intérieure ou importée. L'identification des émissions par branche est relativement précise pour les émissions intérieures de la France, avec des intervalles de confiance généralement autour de 10 %, sauf pour les produits C5 et DE pour lesquelles l'intervalle de confiance dépasse les 50 % (voir Figure 1.2 et Table 1.3). Les intervalles de confiances sont beaucoup plus importants concernant les émissions importées, dépassant tous les 30 % et allant jusqu'à presque 100 %. On mesure à ce niveau la fragilité des informations par branches importées (détail Table 1.4).

Enfin, nous séparons l'incertitude sur la demande finale de celle sur les consommations intermédiaires. Pour cela, nous appliquons la méthode non-paramétrique en ne faisant varier que la demande finale ou les consommations intermédiaires. La séparation des composantes du calcul est notamment décrite dans Percoco et al. (2006).<sup>18</sup> Il apparaît que la demande finale contribue en général plus aux incertitudes sur le calcul de l'empreinte que les consommations intermédiaires (Figure 1.3, Table 1.5). Ce diagnostic rejoint les observations faites sur le rôle important de la demande finale dans le calcul d'empreinte (Section 2).

## 6.2 Méthode (2) : bootstrap paramétrique

**Méthode** Moran and Wood (2014) développent une méthode pour estimer l'incertitude liée à la qualité des données sources. Elle consiste à perturber les coefficients du TIES par un facteur multiplicatif, qui est tiré aléatoirement dans une loi normale de variance donnée. Nous reproduisons ici cet exercice à partir du TIES moyen : chaque case de consommation intermédiaire et de demande finale est la moyenne des quatres valeurs correspondantes des TIES. Nous multiplions chaque case de ce TIES par un coefficient différent, tiré dans une gaussienne, de moyenne 1 et d'écart-type de 10 %, 20 %, ou 30 %. La production est ajustée mécaniquement par équilibre comptable. Nous répétons cette procédure 10.000 fois. Cela donne un intervalle de confiance lié à l'incertitude sur les données.

**Résultats** La Figure 12 présente les distributions des 10.000 empreintes carbone qui résultent de ce bootstrap pour les empreintes totales de la France, de l'Allemagne, des Etats-Unis et de la Chine. On y ajoute les intervalles issus de la méthode (1). Il apparaît que dans la majorité

<footnote n="18"><sup>18</sup> Cette méthode aurait aussi pu être réalisée avec un bootstrap paramétrique de type Monte-Carlo. Nos résultats sur la méthode hybride (voir 6.3) nous incitent à nous concentrer sur la méthode non-paramétrique.</footnote>
des cas les intervalles de confiance inter-TIES sont compris entre les bornes des intervalles de confiance de Monte-Carlo à 20 % et à 30 %. La litérature sur le sujet (Moran and Wood, 2014) estime que l'incertitude autour des données sources peut être répliquée par des perturbations de l'ordre de 10%. Ainsi, il apparaît que cette incertitude sur la donnée source entraîne moins de variabilité dans l'empreinte carbone que celle résultant de la variabilité d'un TIES à l'autre. Le tableau détaillant ces intervalles de confiance pour davantage de pays est présent en Annexe I, Tableau I.6). Il confirme que les écarts inter-TIES sont dans la majorité des cas plus importants que l'incertitude liée aux données sources.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 12 – Bootstrap (2) par pays</figcaption></figure>

Note : Ces graphes présentent les distributions des résultats de calcul d'empreinte carbone pour la France, l'Allemagne, les Etats-Unis et la Chine après 10.000 tirages selon l'algorithme de bootstrap paramétrique. Les lignes en pointillés verticales correspondent aux bornes des intervalles de confiance à 95 % des bootstraps représentés de la même couleur. TIES moyen, base d'émissions d'Exiobase, 2014.

## 6.3 Méthode (3) : bootstrap hybride

**Méthode** Nous avons conduit l'analyse de bootstrap paramétrique à partir d'une moyenne des TIES. Cependant, la grande variabilité des empreintes d'un TIES à l'autre a été établie par la première méthode de bootstrap. Pour tenir compte de ces deux sources d'incertitude, nous avons implémenté une méthode hybride. A chaque tirage, on sélectionne pour chaque case du TIES une case aléatoire parmi celles correspondantes dans les 4 TIES, qui est dans un second temps perturbée par un facteur multiplicatif paramétrique tiré dans une loi gaussienne (d'écart-type
de 10 %). Ces deux étapes correspondent à celles qui ont été présentées précédemment, mais se retrouvent combinées ici.

Résultats Les résultats présentés en Figure 13 sur l'empreinte totale de plusieurs pays mettent en évidence que ce bootstrap hybride n'est pas fondamentalement différent du bootstrap inter-TIES : les intervalles de confiance sont légèrement supérieurs mais restent très proches. Ceci est confirmé sur un échantillon comprenant davantage de pays (Tableau I.7). Cela peut s'expliquer par le fait que les tirages de Monte-Carlo sont par nature très centrés, donc sur un grand nombre de simulations (10.000 réalisées ici) le second tirage paramétrique tend à se centrer sur le premier tirage inter-TIES. Le léger étalement supplémentaire de la méthode hybride confirme que le bootstrap hybride ajoute de l'incertitude par rapport au seul bootstrap inter-TIES. Ces résultats semblent établir que ce n'est pas l'incertitude liée aux données sources qui a le plus grand impact sur l'empreinte carbone, mais plutôt la variabilité entre TIES. Ainsi, nous préférons la méthode de bootstrap inter-TIES pour évaluer l'incertitude autour d'un calcul d'empreinte carbone.

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>GRAPHIQUE 13 – Bootstrap (3) par pays</figcaption></figure>

Note : Ces graphes présentent les distributions des résultats de calcul d'empreinte carbone pour la France, l'Allemagne, les Etats-Unis et la Chine après 10.000 tirages selon les trois méthodes de bootstrap. Les lignes en pointillés verticales correspondent aux bornes des intervalles de confiance à 95 % des bootstraps représentés de la même couleur. Voir Tableau I.7.
Conclusion

La lutte contre le dérèglement climatique passe par une mesure fiable de l'impact environ-
nemental anthropique. Quantifier l'empreinte carbone d'un pays est ainsi crucial pour mener les
politiques climatiques adaptées à cet objectif. Face au nombre de possibilités quant à sa méthode
de calcul et aux données mobilisables, nous comparons la fiabilité, la représentativité et les biais
des différents TIES et bases d'émissions. Pour pérenniser le calcul de l'empreinte carbone, il ap-
paraît nécessaire de se fonder sur des données publiques, transparentes dans leur construction, et
dont la production est régulière. Le choix d'un TIES et d'une base d'émissions se fait également
au regard de la cohérence de ses composantes avec les autres TIES et les données nationales.
Pour calculer l'empreinte carbone de la France, nous préconisons l'utilisation du TIES Figaro
(produit par Eurostat), couplé à la base d'émissions Exiobase 3. Nous montrons que l'empreinte
carbone calculée avec un TIES qui comprendrait les détails des principaux partenaires commer-
ciaux de la France ou qui regrouperait les pays en zones économiquement homogènes suffirait
à estimer convenablement l'empreinte carbone. En revanche, agréger les branches d'activités en
grands secteurs d'activité peut conduire à modifier l'empreinte de 15%. L'incertitude sur le cal-
cul de l'empreinte qui provient des différences de méthodes entre TIES est plus forte que celle
issue des données sources, au sein d'un TIES.

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Usubiaga, Arkaitz and José Acosta-Fernández, “Carbon emission accounting in MRIO models: The territory vs. the residence principle,” *Economic Systems Research*, 2015, *27*(4), 458–477.

West, G, “A Stochastic Analysis of an Input-Output Model,” *Econometrica*, 1986, *54*(2), 363–374.

World Bank, *World development report 2020 : Trading for development in the age of global value chains*, The World Bank, 2019.

Yamano, Norihiko and Joaquim Guilhoto, “CO2 emissions embodied in international trade and domestic final demand,” 2020.
# Annexes

## A Tableaux supplémentaires

<table><caption>TABLEAU A.1 – Intitulés de la nomenclature d'activité A17</caption><tr><td>AZ</td><td>Agriculture, sylviculture et pêche</td></tr><tr><td>DE</td><td>Industries extractives, énergie, eau, gestion des déchets et dépollution</td></tr><tr><td>C1</td><td>Fabrication de denrées alimentaires, de boissons et de produits à base de tabac</td></tr><tr><td>C2</td><td>Cokéfaction et raffinage</td></tr><tr><td>C3</td><td>Fabrication d'équipements électriques, électroniques, informatiques; fabrication de machines</td></tr><tr><td>C4</td><td>Fabrication de matériels de transport</td></tr><tr><td>C5</td><td>Fabrication d'autres produits industriels</td></tr><tr><td>FZ</td><td>Construction</td></tr><tr><td>GZ</td><td>Commerce; réparation d'automobiles et de motocycles</td></tr><tr><td>HZ</td><td>Transports et entreposage</td></tr><tr><td>IZ</td><td>Hébergement et restauration</td></tr><tr><td>JZ</td><td>Information et communication</td></tr><tr><td>KZ</td><td>Activités financières et d'assurance</td></tr><tr><td>LZ</td><td>Activités immobilières</td></tr><tr><td>MN</td><td>Activités scientifiques et techniques; services administratifs et de soutien</td></tr><tr><td>OQ</td><td>Administration publique, enseignement, santé humaine et action sociale</td></tr><tr><td>RU</td><td>Autres activités de services</td></tr></table>
<table><caption>TABLEAU A.2 – Codes pays</caption><tr><td>BEL</td><td>Belgique</td></tr><tr><td>CAN</td><td>Canada</td></tr><tr><td>CHN</td><td>Chine</td></tr><tr><td>DEU</td><td>Allemagne</td></tr><tr><td>ESP</td><td>Espagne</td></tr><tr><td>FRA</td><td>France</td></tr><tr><td>GBR</td><td>Royaume-Uni</td></tr><tr><td>GRC</td><td>Grèce</td></tr><tr><td>IND</td><td>Inde</td></tr><tr><td>ITA</td><td>Italie</td></tr><tr><td>JPN</td><td>Japon</td></tr><tr><td>LUX</td><td>Luxembourg</td></tr><tr><td>NLD</td><td>Pays-Bas</td></tr><tr><td>POL</td><td>Pologne</td></tr><tr><td>PRT</td><td>Portugal</td></tr><tr><td>ROW</td><td>Reste du monde</td></tr><tr><td>RUS</td><td>Russie</td></tr><tr><td>SWE</td><td>Suède</td></tr><tr><td>USA</td><td>Etats-Unis</td></tr></table>

Note : Nomenclature ISO3.
B Figures supplémentaires

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.1 – Structure par branche du TEI : comparaison entre deux TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente la différence entre une cellule du TEI issu de Figaro et du TEI issu d'un des quatre autres TIES. Un montant positif signifie que la cellule Figaro est plus grande. Le TEI est le TEI mondial. Nomenclature A17, données de 2014.
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.2 – Demandes finales par branche selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente le montant de demande finale par branche en milliards d'euros courants pour la France selon le TIES. Les points noirs correspondent aux données nationales, telles qu'elles apparaissent dans le TIES symétrique de l'Insee. Nomenclature A17, données de 2014.

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.3 – Demandes finales importées par pays d'origine selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente le montant de demande finale importée par pays de provenance en milliards d'euros courants pour la France selon le TIES. Nomenclature A17, données de 2014.
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.4 – Empreinte carbone importée par pays émetteur selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente le montant de l'empreinte carbone française importée en MtCO₂éq par pays d'origine des émissions selon le TIES. Base d'émissions Exiobase, 2014.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.5 – Empreinte carbone importée par branche émettrice selon le TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente le montant de l'empreinte carbone française importée en MtCO₂éq par branche d'origine des émissions selon le TIES. Base d'émissions Exiobase, 2014.
<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.6 – Décomposition structurelle de l'empreinte carbone selon le TIES, 2010-2014</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les contributions (en points de pourcentage) des différents facteurs à l'évolution de l'empreinte carbone de la France entre 2010 et 2014 (voir équation E.1). L'évolution de l'empreinte est représentée en pointillés noirs.
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.7 – Evolution de l'empreinte carbone, bases en produits et en branches</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'évolution de l'empreinte carbone de la France calculée avec le TIES et la base d'émissions d'Exiobase, en croisant les versions en produits et en branches. Les données sont converties en nomenclature A17 avant calcul d'empreinte.
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>GRAPHIQUE B.8 – Variations dans l'origine de l'empreinte carbone en GVC par rapport à LCI</figcaption></figure>

Note : Cette figure montre les variations de la ventilation de l'empreinte carbone par pays d'origine des émissions lors du passage d'une approche LCI à une approche GVC, pour la France en 2017.
# C Description et construction d'un TIES

Le MRIO est un assemblage de TES nationaux destiné à construire un TES mondial au sein duquel toutes les interactions entre pays sont représentées (pour un ensemble de pays donné et pour un ensemble de branches données). Nous détaillons ici le procédé de construction d'un TIES à partir d'une collection de TES, avant d'en décrire la structure.

## C.1 Des TES nationaux aux TIES

Le TES national en France est produit annuellement dans une approche branche (en colonne) × produit (en ligne), et les emplois finaux sont valorisés au prix d'acquisition. La valorisation au prix d'acquisition signifie notamment que les dépenses de consommation des ménages incluent les marges de commerce et de transport, et que la production inclut les impôts nets de subvention sur les produits. Le TES national est ensuite passé dans un format dit symétrique, c'est-à-dire qu'il n'est plus en branche × produit mais en produit × produit et intégralement au prix de base. Ce TES symétrique est obtenu en multipliant le TEI (tableau des entrées intermédiaires) par la transposée de la matrice de production en structure. La valorisation au prix de base implique que les marges de commerce et de transport sont réattribuées aux produits "commence" et "transport". Ce type de TES symétrique est utilisé dans les modélisations input-ouput, notamment pour le calcul de l'empreinte carbone. C'est au sein du TES symétrique que les coefficients techniques reflètent au mieux la structure de production. Eurostat collecte et diffuse les TES symétriques de tous les pays européens. Ces TES symétriques peuvent être assemblés pour construire un TIES.

## C.2 Réconciliation des TES

La construction d'un TIES ne consiste donc pas seulement en la simple juxtaposition des TES symétriques des différents pays : elle les réconcilie. En pratique, la somme des importations d'un pays donné est rarement égale à la somme des exportations vers ce pays depuis ses partenaires commerciaux. De plus, les TES symétriques ne sont pas initialement conçus pour renseigner l'origine et la destination des produits importés et exportés. La construction du TIES nécessite donc le concours d'autres données de flux commerciaux (par exemple, la base COMTRADE), dont les concepts ne sont pas directement compatibles avec ceux de la comptabilité nationale.

La construction des flux inter-pays au sein d'un TIES doit suivre deux principes majeurs, sur lesquels les méthodes diffèrent et qui seront donc sources d'écarts entre TIES.

- Les données de commerce international doivent être corrigées des importations réexportées (quasi-transit). En théorie, les concepts du SNA 2008 (System of National Account), et en particulier l'introduction du travail à façon, devaient supprimer les importations réexportées. En pratique, cette hypothèse d'absence d'importations réexportées n'est pas toujours vérifiée. Ainsi, les données des TIES montrent parfois des exportations excèdant la production nationale. Par ailleurs, si les statistiques douanières excluent le transit, elles n'excluent pas toutes les formes d'importations réexportées : (1) les biens importés stockés, sans que l'importateur ne connaisse encore la destination finale du produit, sont comptabilisés par les douanes alors que le produit peut être *in fine réexporté* ; (2) le bien
importé peut être livré à un commerçant résident qui le réexporte par la suite (auquel cas il y a changement de propriétaire).

— Dans le cas des émissions carbones, certaines émissions sont difficilement attribuables à un pays donné. C'est le cas par exemple des "bunkers" aériens et maritimes qui sont des zones de ravitaillement en pétrole internationales, comme dans le cas de ports ravitailling des bateaux sous des pavillons variés. Les corrections liées à ces attributions correspondent à l'articulation entre un principe dit "territorial" et un principe "résidentiel" (voir Usubiaga and Acosta-Fernández (2015)).

Ces différentes méthodes dans la construction des MRIO, associées à des données manquantes ou partielles pour certains pays, à des niveaux d'agrégation variables et à des concepts (SNA) ou nomenclatures parfois hétérogènes, expliquent pourquoi les MRIO diffèrent potentiellement les uns des autres. Ainsi, la réconciliation inter-TES qui préside à la construction d'un MRIO implique que ces données finales pour un pays donné sont rarement égales aux données nationales.

## C.3 Structure et lecture d'un TIES

La Figure C.1 présente la structure d'un TIES en regard de celle d'un TES symétrique. Le TES symétrique présente le tableau des entrées-sorties entre branches français, le vecteur qui renseigne la production de chaque branche, ainsi que la demande finale de la France adressée à chaque branche de la production française. De plus, il recense pour chaque branche les importations destinées aux consommations intermédiaires (CI) et à la demande finale. Par exemple, il indique les importations de voitures pour satisfaire la demande finale française, ou les importations de composants de voitures qui sont des intrants de l'industrie automobile française. En revanche, le TES symétrique ne renseigne pas sur l'origine géographique de ces importations. Reconstruire l'origine de ces importations incombe au constructeur de TIES, et ce pour chacun des pays inclus dans le TIES. La Figure C.1 montre que l'on obtient ainsi deux matrices. La première matrice est le tableau des consommations intermédiaires international, une matrice symétrique avec autant de lignes que de branches × pays. La partie diagonale par bloc correspond aux CI domestiques, et tous les blocs hors diagonale correspondent aux CI importées. La seconde matrice est composée d'autant de vecteurs de demande finale qu'il y a de pays dans la base, et ces vecteurs comportent autant de lignes que de branches × pays. Enfin, un TIES doit présenter en ligne un équilibre ressources-emplois : la somme des utilisations des produits d'une branche (en consommations intermédaires ou demande finale) est égale à la production de cette branche. La production est renseignée par un vecteur qui comporte autant de lignes que de branches × pays.

La Figure C.2 présente une version agrégée du TIES ICIO 2021 (OECD, 2021) pour l'année 2018, avec 5 zones géographiques (France, Reste de l'UE, États-Unis, Chine, et Reste du Monde) et 4 branches (Agriculture et Industrie, Énergie, Services Abriés, et Services exposés). Le TIES correspondant comporte donc trois blocs : le vecteur de production (de taille 20×1), la matrice de consommations intermédiaires (20×20), et la matrice de demande finale (20×5). La production de la branche Agriculture et Industrie française est de 831 millions d'euros, dont 207 sont destinés à satisfaire directement la demande finale française. 171 millions sont exportés pour la demande finale à l'étranger, et 199 millions sont exportés en tant que consommations intermédiaires de branches à l'étranger. Le TIES permet également de retrouver la valeur ajoutée de chaque
branche dans chaque pays. Par exemple, la branche Énergie des États-Unis utilise 15 millions de consommations intermédiaires de services produits par le reste du monde. Au total, cette branche consomme 899 millions d'euros, pour une production de 1542 millions d'euros, correspondant à une valeur ajoutée de

Enfin, la demande finale est résumée à un vecteur colonne par pays; toutefois ce total de demande finale est la somme de plusieurs agrégats : consommation des ménages, des administrations publiques ou des ISBLSM, Investissement (FBCF), objets de valeur et variations de stocks. Ainsi parler d'empreinte des ménages est souvent erroné : les chiffres officiels d'empreinte carbone concernent l'ensemble de la demande finale et non uniquement les dépenses de consommation des ménages. Il est bien sûr possible d'affecter à la consommation des ménages une partie de cette empreinte, liée à sa pondération dans le total de la demande finale, mais ce n'est pas le chiffre généralement retenu dans les empreintes diffusées.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>GRAPHIQUE C.1 – Présentation des formats d'une base multirégionale TIES (en haut) et d'un TES symétrique pour un pays donnés décomposé en partie intérieure et importée (en bas)</figcaption></figure>
# D Calcul de l'empreinte carbone à l'aide d'un TIES

## D.1 Compléments sur le calcul d'empreinte

L'empreinte carbone de la France selon l'équation 2 se décompose comme la somme des émissions générées dans chaque branche×pays pour produire ce qui va concourir aux biens consommés par les Français. On peut voir le vecteur $y^{FRA}$ comme $\hat{y}^{FRA} \times 1_{(R \times n, 1)}$, et on obtient

$$EC^{FRA} = E \times \hat{y}^{FRA} \times 1_{(R \times n, 1)} = M \times 1_{(R \times n, 1)}$$

La matrice M contient en $M_{ij}^{rs}$ les émissions de la branche i du pays r nécessaires pour satisfaire la demande finale française en produit j du pays s. Cette matrice M est représentée en Figure D.2. La somme totale des coefficients de cette matrice donne l'ensemble des émissions générées pour satisfaire la demande finale de la France, c'est-à-dire l'empreinte carbone hors émissions directes des ménages. Cette sommation peut se faire par colonnes ou par lignes.

- À ligne fixée (i,r), le total des cellules de toutes les colonnes correspond à l'ensemble des émissions de la branche×pays de la ligne (i,r) qui sont générées par l'ensemble de la production qui concoure à servir la demande finale de la France. Elle s'écrit $EC^{FRA} = M \times 1_{(R \times n, 1)}$. C'est la décomposition privilégiée dans ce document de travail (approche production). Dans cette décomposition de l'empreinte, on calcule la contribution à l'empreinte de chaque branche×pays à partir du rôle joué par cette branche×pays dans chacune des chaînes de valeur qui mène à la demande finale.

- À colonne fixée (j,s), le total des cellules de toutes les lignes correspond à l'ensemble des émissions induites par la demande finale française des produits dont l'étape finale de production se situe dans la branche×pays de la colonne (j,s) (approche consommation). Cette approche donne le contenu carbone de chaque poste de consommation. Ici, on a $\tilde{EC}^{FRA} = 1_{(1, R \times n)} \times M$. Dans cette décomposition de l'empreinte, on calcule l'empreinte de chaque produit qui constitue la demande finale. C'est l'approche usuelle lorsque l'on calcule son empreinte à partir de ses consommations (voir par exemple le simulateur de l'ADEME https://impactco2.fr/).

- Ces deux décompositions sont exactes (pas de double compte des émissions).

## D.2 Calcul de l'empreinte carbone en pratique

Nous exposons ici le calcul d'empreinte carbone fondé sur un TIES, à l'aide d'un TIES à un niveau très agrégé, néanmoins réaliste. Il est issu du TIES ICIO de l'OCDE dans sa version 2021, avec pour millésime l'année 2018. Nous utilisons les données d'émissions d'Exiobase 3 sous le même format. Les données sont agrégées en 5 zones géographiques (France, Reste de l'UE, Etats-Unis, Chine, Reste du monde) et 4 branches (Agriculture et Industrie, Energie, Services exposés et Services abrités). Les services abrités sont par exemple composés du batiment, de l'hébergement restauration, des loyers, ou encroire des services administratifs. Les services exposés sont par exemple constitués des transports, des télécoms, ou encore des services financiers.

La Figure C.2 présente le TIES pour l'année 2018, c'est-à-dire le vecteur de production $x_i^r$, la matrice des consommations intermédiaires $Z = (z_{ij}^{rs})$ et les différents vecteurs de demande finale des pays $y_i^{rs}$, avec à sa droite les émissions par branches e. La Figure D.1 représente les coefficients d'émission sous forme diagonale $\hat{c}$.

La matrice M est représentée en Figure D.2 pour la France. La case [4; 5] de cette matrice présente une valeur de 129. Cela signifie que la demande finale française en produits de la branche
‘agriculture-industrie’ de l’Union Européenne (hors France) génère 129 tCO2eq par la produc-
tion de ‘services exposés’ français que cette branche nécessite. Au total, la branche ‘services
exposés’ français génère 74,511 tCO2eq pour satisfaire la demande finale française, directement
(pour 43,336 tCO2eq) ou en étant intégrée à d’autres processus de production ; c’est l’approche
production. La demande finale française en biens produits par la branche ‘agriculture-industrie’
de l’Union Européenne (hors France) engendre des émissions de 56,266 tCO2eq, directement
(pour 23,387 tCO2eq) ou indirectement par ses consommations intermédiaires ; c’est l’approche
consommation.

Enfin, il est possible de croiser les pays d'utilisation des émissions avec les pays ou branches
de provenance de ces émissions. La Figure D.3 présente la part de l'empreinte de chaque pays
qui provient de chaque pays en ligne (panel haut), ou de chaque branche (panel bas).
<table><thead><tr><th>Pays</th><th>Branche</th><th>TOTAL</th><th>FRA</th><th>UE_Others</th><th>USA</th><th>CHN</th><th>ROW</th></tr></thead><tbody><tr><td>TOTAL</td><td>AGR_INDU</td><td>37,7%</td><td>33,4%</td><td>28,8%</td><td>30,1%</td><td>42,8%</td><td>39,4%</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>EN_RJ</td><td>52,0%</td><td>46,7%</td><td>56,0%</td><td>58,7%</td><td>49,8%</td><td>50,3%</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>SERV_ABRIT</td><td>3,4%</td><td>3,2%</td><td>3,6%</td><td>3,3%</td><td>3,2%</td><td>3,5%</td></tr><tr><td>TOTAL</td><td>SERV_EXPO</td><td>6,9%</td><td>16,6%</td><td>11,6%</td><td>7,9%</td><td>4,1%</td><td>6,8%</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td>TOTAL</td><td>FRA</td><td>UE_Others</td><td>USA</td><td>CHN</td><td>ROW</td></tr><tr><td>FRA</td><td>TOTAL</td><td>0,8%</td><td>32,6%</td><td>1,4%</td><td>0,2%</td><td>0,1%</td><td>0,2%</td></tr><tr><td>UE_Others</td><td>TOTAL</td><td>8,0%</td><td>15,9%</td><td>53,2%</td><td>2,6%</td><td>0,9%</td><td>2,5%</td></tr><tr><td>USA</td><td>TOTAL</td><td>11,0%</td><td>3,5%</td><td>2,9%</td><td>60,6%</td><td>0,9%</td><td>2,8%</td></tr><tr><td>CHN</td><td>TOTAL</td><td>27,7%</td><td>9,1%</td><td>7,4%</td><td>8,6%</td><td>81,7%</td><td>7,8%</td></tr><tr><td>ROW</td><td>TOTAL</td><td>52,5%</td><td>39,0%</td><td>35,1%</td><td>27,9%</td><td>16,5%</td><td>86,6%</td></tr></tbody></table>

GRAPHIQUE D.3 – Emissions générées par la demande finale (en colonne) de chaque pays : structure par branches de provenance et par pays de provenance
# E Analyse de décomposition structurelle

L'empreinte carbone d'un pays varie d'une année sur l'autre. Une forte croissance démographique peut faire croître l'empreinte, mais une innovation technologique qui rend le système productif plus sobre en énergie et en émissions la ferait baisser. Le panier de biens et services consommés peut lui-même évoluer. Pour séparer la contribution de chacun de ces facteurs à l'évolution de l'empreinte carbone, il existe un ensemble de méthodes appelées méthodes de décomposition structurelle (SDA, pour Structural Decomposition Analysis). Ces méthodes permettent de décomposer comptablement l'évolution d'une grandeur en fonction de l'évolution de ses composantes. Nous nous inspirons de Dietzenbacher et al. (2020) pour appliquer ces méthodes au calcul de l'empreinte carbone.

## E.1 Méthode

Nous reprenons les notations introduites dans la partie méthologique 1, avec lesquelles l'empreinte carbone de la France s'écrit :

$$CFP_{FRA} = c \times L \times y^{,FRA} = c \times L \times \frac{y^{,FRA}}{Pop_{FRA}} \times Pop_{FRA},$$

avec Pop$_{FRA}$ la population française et $\frac{y^{,FRA}}{Pop_{FRA}}$, la demande finale par habitant. L'évolution de l'empreinte entre deux années est donc l'évolution du produit de ces quatre termes. Il est aussi possible de décomposer $\frac{y^{,FRA}}{Pop_{FRA}} = \frac{y^{,FRA}}{DF_{FRA}} \times \frac{DF_{FRA}}{Pop_{FRA}} \times Pop_{FRA}$ où DF$_{FRA}$ est la demande finale totale de la France. $\frac{y^{,FRA}}{DF_{FRA}}$ est un vecteur qui représente le panier de consommation de la demande finale. Cette décomposition renseignerait sur la contribution de changements de panier de consommation, de demande finale par habitant, et de la croissance démographique.

En notant $\Delta^{SDA}(X)$ ce qu'aurait été l'évolution de l'empreinte si aucun des quatre facteurs n'avait changé sauf le facteur X, nous cherchons à calculer les membres de droite de l'équation :

$$\Delta^{SDA}(cLy) = \Delta^{SDA}(c) + \Delta^{SDA}(L) + \Delta^{SDA}\left(\frac{y^{,FRA}}{Pop_{FRA}}\right) + \Delta^{SDA}(Pop_{FRA}) \quad (E.1)$$

Une telle décomposition n'est cependant pas unique. S'il n'y avait que deux facteurs, il n'y aurait que deux décompositions possibles. Dans ces décompositions, l'évolution de l'empreinte serait la somme pondérée des évolutions des facteurs explicatifs. Il y aurait deux pondérations possibles, menant donc à deux décompositions. De manière générale, il existe n! manières de décomposer l'évolution d'un produit à n facteurs selon l'évolution de chacun de ces facteurs. Et les contributions de chaque facteur peuvent varier d'une décomposition à l'autre. Dans ce qui suit, nous nous appuyons sur les travaux de Dietzenbacher and Los (1998) qui montrent qu'une très bonne approximation de l'évolution est la moyenne de deux décompositions (qualifiées de polaires) particulières. Pour un produit à trois facteurs, $A = B * C * D$, les décompositions polaires de l'évolution de A entre $t = 0$ et $t = 1$ sont les suivantes :

$$(1) : (B_1 - B_0)C_1D_1 + B_0(C_1 - C_0)D_1 + B_0C_0(D_1 - D_0)$$

$$(2) : (B_1 - B_0)C_0D_0 + B_1(C_1 - C_0)D_0 + B_1C_1(D_1 - D_0)$$

et on obtient la variation de A en faisant la demi-somme des deux décompositions. En regroupant
les termes, on définit alors les contributions de chacun des produits de la manière suivante :

$$ \Delta^{SDA}(B) = \frac{1}{2}[(B_1 - B_0)C_1D_1 + (B_1 - B_0)C_0D_0] $$

$$ \Delta^{SDA}(C) = \frac{1}{2}[B_0(C_1 - C_0)D_1 + B_1(C_1 - C_0)D_0] $$

$$ \Delta^{SDA}(D) = \frac{1}{2}[B_0C_0(D_1 - D_0) + B_1C_1(D_1 - D_0)] $$

Nous suivons le même principe pour la décomposition à quatre facteurs de l'équation E.1.
# F Comparaison des approches en produits et en branches

Les TIES utilisent généralement des données exprimées en branches plutôt qu'en produits. Toutefois, certains TIES (Figaro et Exiobase) fournissent à la fois des tables en branches et des tables en produits. De même, les données d'émissions sont le plus souvent exprimées en branches car c'est nativement dans cette nomenclature que sont déterminées les émissions au sein des inventaires nationaux (par référence aux émissions dégagées par les processus de production). Exiobase fournit également des données d'émissions en produits.

**Structure du TEI** Adopter une approche en produits plutôt qu'en branches modifie la structure du TIES, en particulier pour certaines branches. Commençons par comparer la structure du TEI au niveau mondial, entre un TIES en produits et son équivalent en branches. Nous utilisons pour cela les TIES Exiobase, qui existent à la fois en produits et en branches. La comparaison des structures des TEI (Figure F.1) révèle un écart important au niveau des branches MN, qui correspondent aux activités spécialisées, scientifiques et techniques, ainsi qu'aux services administratifs et de soutien. Cet écart est toutefois très faible rapporté à la production mondiale.

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>GRAPHIQUE F.1 – Différences de structure du TEI en branches et en produits</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'écart entre le tableau des entrées intermédiaires d'Exiobase au format branches et celui au format produits, en 2014 et en nomenclature A17. Ce TEI est la somme des TEI de chaque zone géographique. Une valeur positive signifie plus d'entrées intermédiaires dans la version branche que dans la version produits.

**Production** La Figure F.2 présente les différences de niveau entre la production de chaque branche et du produit correspondant, au niveau A17, en France. On constate que l'approche en produits conduit à une production plus élevée dans la branche C1 (agroalimentaire) qui semble
provenir de la branche AZ (agriculture)<fnref n="19" /> et plus faible dans la branche OQ (qui regroupe des services publics et non-marchands).

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>GRAPHIQUE F.2 – Différences entre la production en branches et en produits</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'écart entre la production totale en 2014 des branches française de la version branche d'Exiobase avec sa version produits, en nomenclature A17. Une valeur positive signifie davantage de production dans la version branche que dans la version produits.

**Importations** La Figure F.3 présente les différences de niveau entre les importations qui proviennent de chaque branche et du produit correspondant, au niveau A17, en France. Une valeur positive signifie que la France importe plus de cette branche que de ce produit. Il apparaît que certaines importations carbonées (C1 à C5) sont plus élevées en branches qu'en produits (C1 à C5), tandis que d'autres le sont moins (AZ et DE). A priori, l'empreinte peut ainsi augmenter ou diminuer. Notons également que la France importe 10 milliards d'euros de plus de la branche GZ (commerce) que de produits.

<footnote n="19">19. C'est la production viticole qui est transférée.</footnote>
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>GRAPHIQUE F.3 – Différences entre les importations en branches et en produits</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'écart entre les importations en 2014 des branches française de la version branche d'Exiobase avec sa version produits, en nomenclature A17. Une valeur positive signifie davantage d'importations dans la version branche que dans la version produits.
# G Effets d'agrégation

Les calculs d'empreinte carbone peuvent être effectués à différents niveaux d'agrégation, en fonction du niveau de détail de la nomenclature utilisée ou des zones géographiques considérées. La littérature input-output est riche en démonstrations de ces effets d'agrégation (voir Steen-Olsen et al. (2014) pour une synthèse) dont l'origine vient des effets de structure entre les niveaux détaillés hétérogènes et les niveaux agrégés en moyenne. Dans cette partie, nous étudions comment le niveau d'agrégation modifie le résultat du calcul d'empreinte carbone.

## G.1 Effets d'agrégation de branches

Dans tous les travaux présentés ici, les comparaisons entre TIES se basent sur une nomenclature commmune et agrégée, la NACE au niveau A17. Dans ce qui suit, nous comparons le montant de l'empreinte selon que son calcul résulte d'un TIES en A17 ou à des niveaux plus fins. Il s'agit d'un côté d'effectuer un calcul d'empreinte avec un TIES et une base émissions dans leur nomenclature initiale (la plus détaillée dont nous disposons), et de l'autre d'agréger ce TIES et cette base d'émissions en utilisant une table de passage vers une nomenclature moins détaillée avant de renouveler le calcul d'empreinte. Le TIES se prêtant le mieux à ce type d'étude est celui d'Exiobase. Il possède en effet une nomenclature très détaillée (163 industries ou 200 produits), ainsi qu'une base d'émissions dans le même format. Cela rend possible de multiples agrégations, aux niveaux A138, A64, A17 et A10 de la Nomenclature d'Activités Française (NAF).

Dans le graphique G.1, nous calculons l'empreinte carbone de la France avec les données TIES et les émissions d'Exiobase aux différents niveaux d'agrégation, et nous les comparons aux résultats du SDES. Les courbes obtenues suivent les mêmes évolutions, avec des écarts de niveaux assez stables dans le temps. Il apparaît que l'agrégation des branches tend à augmenter l'empreinte carbone pour la France, au moins jusqu'à un certain seuil (la différence entre les niveaux A17 et A10 étant moins nette). La même procédure sur le TIES de Figaro<fnref n="20" />, fait ressortir que les niveaux les plus agrégés ne sont pas ceux avec l'empreinte la plus élevée. On constate aussi que les différences de niveau dus à l'agrégation changent au cours du temps. Il est cependant difficile de se prononcer sur le niveau d'agrégation qui fournit l'empreinte la plus proche de la réalité; au mieux, plus les mesures concernent des domaines d'activités restreints, plus ces mesures sont précises, et on peut supposer qu'un niveau désagrégé fournit une empreinte plus proche de la réalité. Sous cette hypothèse, il apparaît qu'utiliser des données agrégées peut surestimer le niveau de l'empreinte pour la France : la classification au niveau A10 fournit une empreinte 10 à 15% plus élevée que la plus fine (163 branches).

<footnote n="20">20. Le TIES de Figaro présente la particularité de mélanger deux nomenclatures dans sa version d'origine : certains pays (29) possèdent 64 branches, quand d'autres (17) n'en possèdent que 30. La classification « Figaro64ind » correspond donc à un calcul effectué avec cette nomenclature hybride. La base d'émissions utilisée est celle d'Exiobase, que nous avons agrégée au niveau correspondant à celui du TIES.</footnote>
GRAPHIQUE G.1 – Effets d'agrégation par branches

Exiobase

<figure><img src="image_30.png" /></figure>

Figaro

<figure><img src="image_31.png" /></figure>

Note : Cette figure présente l'évolution de l'empreinte carbone de la France d'après le TIES Exiobase (à gauche) ou Figaro (à droite), selon le niveau d'agrégation de la nomenclature d'activité.

G.2 Effets d'agrégation géographique

Disposer d'un plus grand nombre de pays améliore-t-il la précision du calcul d'empreinte ?
Se contenter de regrouper les pays par zones géographiques relativement homogènes permet-il
d'obtenir une estimation d'empreinte réaliste ? Se restreindre aux principaux partenaires éco-
nomiques du pays étudié en regroupant les autres pays suffit-il à obtenir une bonne estimation
d'empreinte carbone ? Vaut-il mieux agréger les pays en zones géographiques homogènes, ou se
restreindre à un petit échantillon de pays ? Les réponses à ces questions permettent de juger
de la pertinence d'un TIES pour calculer une empreinte carbone, à partir d'une simple étude
des pays y figurant. Ces réponses sont également utiles pour améliorer le temps de calcul de
l'empreinte carbone. En effet, plus le nombre de pays/zones est élevé, plus le TIES a une taille
importante, et plus le temps de calcul sera élevé. Comme pour la nomenclature des branches,
nous pouvons obtenir un TIES et une base d'émissions plus agrégés sur le plan géographique.
Ce TIES indique dans ce cas les flux de biens et de services entre zones géographiques, et non
plus entre pays. Dans ce qui suit, nous étudions l'effet de différentes agrégations géographiques
sur l'empreinte carbone calculée.

**Zones géographiques du SDES** Dans la méthodologie de l'empreinte carbone du SDES (Baude et al., 2022), les importations françaises sont ventilées par zone géographique, en dis- tinguant 9 grandes zones (voir Table G.2). Nous avons répliqué cette agrégation, et obtenons un TIES décrivant les flux économiques entre onze entités géographiques (les neuf zones géo- graphiques du SDES ainsi que la France et le reste du monde). La base d'émissions est agrégée selon le même principe. L'empreinte carbone calculée avec les zones géographiques du SDES est supérieure à celle calculée avec la nomenclature d'Exiobase (49 pays) entre 2000 et 2019 (Figure G.3). L'écart est parfois important, notamment entre 2000 et 2005 (2,5%), mais se resserre et semble stable à partir de la fin des années 2000.

**Principaux partenaires commerciaux** Au lieu d'agréger les partenaires commerciaux de la France par zone géographique, une autre approche consiste à conserver uniquement les données des principaux partenaires économiques de la France, et à agréger tous les autres pays au sein
<table><caption>GRAPHIQUE G.2 – Définition des zones géographiques du SDES</caption><thead><tr><th>Nom de zone</th><th>Pays</th></tr></thead><tbody><tr><td>UE28</td><td>Autriche, Belgique, Bulgarie, Chypre, République tchèque, Allemagne, Danemark, Espagne, Estonie, Finlande, Royaume-Uni, Grèce, Croatie, Hongrie, Irlande, Italie, Lituanie, Luxembourg, Lettonie, Malte, Pays-Bas, Pologne, Portugal, Roumanie, Slovaquie, Slovénie, Suède</td></tr><tr><td>Europe-Russie</td><td>Suisse, Norvège, Russie, Turquie</td></tr><tr><td>Afrique</td><td>Afrique du Sud</td></tr><tr><td>Amérique du Nord</td><td>Canada, Mexique, États-Unis</td></tr><tr><td>Amérique du Sud</td><td>Argentine, Brésil</td></tr><tr><td>Asie</td><td>Chine, Indonésie, Inde</td></tr><tr><td>Japon-Corée</td><td>Japon, Corée</td></tr><tr><td>Moyen-Orient</td><td>Arabie saoudite</td></tr><tr><td>Océanie</td><td>Australie</td></tr></tbody></table>

du reste du monde. Les dix principaux partenaires économiques de la France en 2020, à partir du volume total d'échanges commerciaux avec la France sont les suivants : Allemagne, Chine, Italie, Espagne, États-Unis, Belgique, Royaume-Uni, Pays-Bas, Suisse, Pologne.

Avec le TIES et la base d'émissions d'Exiobase, l'agrégation fournit une empreinte de l'ordre de 2,5% plus faible au début des années 2000, et on observe un retournement au cours de la période : l'agrégation géographique entraîne initialement une sous-estimation de l'empreinte, puis finalement une surestimation (Figure G.3). Cette agrégation présente un nombre de zones proche de celle en zones du SDES (11 et 10 respectivement), mais l'agrégation SDES produit des empreintes plus proches des empreintes hors agrégation. Se restreindre aux principaux partenaires commerciaux de la France semble moins donc pertinent qu'agréger les pays par zones géographiques homogènes.

**Zones géographiques arbitraires** On peut poser la question de manière plus systématique, en étudiant l'impact sur l'empreinte carbone d'une agrégation en zones géographiques qui ne soient pas forcément homogènes. Nous avons reproduit la démarche précédente en construisant neuf zones géographiques aléatoirement, et comparons l'empreinte carbone calculée avant et après agrégation.

La Figure G.4 montre les écarts de 100 itérations de cette procédure sur le TIES Figaro des années 2014 et 2017, sur le calcul de l'empreinte de la France au niveau A17, par rapport à l'empreinte calculée sur le TIES original. Cette agrégation aléatoire conduit à augmenter modérément les niveaux d'empreinte carbone calculés. En outre, les écarts de niveau semblent être souvent au-delà de 2%, soit plus élevés que les écarts dus à l'agrégation du SDES. Ainsi, si agréger des pays en zones conduit à une estimation biaisée, l'erreur n'est en général que de l'ordre de 2 à 5%. En outre, le choix de ces zones selon des critères d'homogénéité économique et d'intensités carbone, comme le fait le SDES, peut atténuer ce biais.
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>GRAPHIQUE G.3 – Effets d'agrégation géographique sur l'empreinte carbone, principaux partenaires commerciaux</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente l'empreinte carbone de la France calculée avec le TIES et la base d'émissions d'Exio-
base, selon 3 nomenclatures géographiques différentes. "Toutes zones" compte les 49 zones d'Exiobase, "Zones
SDES" regroupe ces zones dans les 10 zones utilisées par le SDES, et "Principaux partenaires" regroupe tous les
pays qui ne sont pas les 10 principaux partenaires commerciaux de la France en 2020.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>GRAPHIQUE G.4 – Effets d'agrégation géographique sur l'empreinte carbone, zones aléatoires</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente la distribution des empreintes carbone de la France calculées en agrégeant les autres pays du monde en 9 zones géographiques aléatoires, sur 1000 répétitions, avec le TIES de Figaro et la base d'émissions d'Exiobase. La barre horizontale en gras est située au niveau de l'empreinte calculée avec tous les pays disponibles, sans agrégation. Le haut du rectangle est le 3ème quartile et le bas du rectangle le premier.
## G.3 Effets d'agrégation croisés

Le tableau G.1 récapitule le montant de l'empreinte par habitant en France selon le niveau d'agrégation d'activités et géographiques retenus. Choisir d'agréger l'ensemble des pays étrangers en un bloc semble surestimer l'empreinte (+17% sur Exiobase 163), tandis qu'agréger en zones homogènes ou par poids économique altère peu le niveau de l'empreinte.

<table><caption>TABLEAU G.1 – Effets d'agrégation croisés</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Périmètre géographique</th></tr><tr><th>Complet</th><th>SDES 2022</th><th>Partenaires</th><th>France + ROW</th></tr></thead><tbody><tr><td>Exio163</td><td>7,83</td><td>8,10</td><td>8,05</td><td>9,22</td></tr><tr><td>A138</td><td>8,05</td><td>8,21</td><td>8,21</td><td>9,30</td></tr><tr><td>A64</td><td>8,11</td><td>8,35</td><td>8,26</td><td>9,36</td></tr><tr><td>A17</td><td>8,79</td><td>9,29</td><td>9,03</td><td>10,27</td></tr><tr><td>A10</td><td>8,79</td><td>9,12</td><td>8,84</td><td>10,26</td></tr></tbody></table>

Note : Empreinte carbone par habitant de la France en tCO$_{2eq}$, calculée sur l'année 2017 à différents niveaux d'agrégations géographiques (colonnes) et de branches (lignes). Les zones géographiques sont : toutes les zones (Complet), les zones du SDES (SDES 2022), les principaux partenaires commerciaux de la France et un reste du monde (Partenaires), un reste du monde uniquement (France + ROW).
# H Conserver les données nationales au sein d'un TIES : l'approche SNAC

La réconciliation des données de commerce extérieur entre les pays présents dans les bases TIES nécessite des ajustements sur les données nationales. Dès lors, les données d'un pays qui sont extraites d'un TIES diffèrent de celles qui ont été produites initialement par ce pays et utilisées pour construire le TIES. Nous montrons ici les différences entre TIES et données nationales avant de détailler une méthode qui permet de réconcilier données nationales avec un TIES donné, dite *Single National Accounts Consistent* (SNAC).

## H.1 Comparaison TES national – TES reconstruit issu d'un TIES

Nous commençons par reconstruire le TES national de la France à partir du TIES de Figaro et nous le comparons au TES symétrique transmis à Eurostat par la France. Nous agrégeons les branches au niveau A10. La figure H.1 présente les différences par paire de branches pour l'économie française.

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>GRAPHIQUE H.1 – Différence entre TEI issu des données nationales et du TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les différences sur chaque cellule du tableau d'entrées intermédiaires par produit de la France entre celui issu des données nationales et celui issu de Figaro2. En Panel A, la partie intérieure, en Panel B la partie importée. Nomenclature A10, données de 2017, Figaro en format produit.

Les différences sur les flux intérieurs (Panel A) n'excédent pas 100M€. En revanche, des écarts bien plus importants apparaissent sur les flux importés (Panel B), parfois au-delà de 50Mds €. Par exemple, les importations françaises de produits industriels (BE) sont beaucoup plus élevées dans le TES national que dans celui extrait de Figaro ; c'est l'inverse pour les importations des branches GI (commerce, transport, hébergement-restauration). Le retraitement effectué par Figaro semble donc fortement impacter la structure des importations françaises, par rapport aux données initiales transmises à Eurostat. Les graphiques H.2 présentent une comparaison de la demande finale entre le TIES Figaro et les données nationales de l'Insee. Elles confirment les résultats observés ci-dessus : la demande finale intérieure est quasiment identique, tandis que la demande finale importée présente une structure par produits différente.

Ces écarts proviennent de différentes étapes du processus de construction du TIES. Tout d'abord, les biens sont sujets à du 'quasi-transit' (passage par un pays tiers qui ne devrait pas générer d'enregistrement douanier à l'entrée et à la sortie du territoire mais en génère en pratique)
dont la neutralisation fait l'objet de méthodes assez différentes selon les TIES. Ensuite, les TIES modifient importations et exportations pour les mettre en cohérence au niveau mondial (correction CAF/FAB). Enfin la correction territoriale doit être ventilée.

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>GRAPHIQUE H.2 – Différence entre demande finale issue de données nationales et de TIES</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les différences entre la demande finale issue des données nationales et celle issue de Figaro2. En Panel A, la partie intérieure, en Panel B la partie importée. Nomenclature A10, données de 2017, Figaro en format produit.

Utiliser un TIES permet d'obtenir des empreintes carbones cohérentes pour l'ensemble des pays décrits dans ce TIES. C'est une approche qui est préconisée par les organismes internationaux. En revanche, si l'empreinte d'un seul pays est l'objet du calcul, et que ce pays dispose d'informations plus précises ou détaillées, il peut être légitime de favoriser les données nationales face à celles d'un TIES, étant donné que l'approche TIES distord les données nationales. Il est par exemple possible de n'utiliser les données des TIES que pour corriger les émissions importées. C'est une approche à dominante ‘SRIO’ (single-region input-output). On peut aussi envisager une approche à dominante ‘MRIO’ (multi-region input-output) qui consiste à conserver les données nationales tout en utilisant le bouclage complet du TIES (MRIO) : c'est l'approche SNAC-TIES (Single National Accounts Consistent TIES).

## H.2 L'approche SNAC

Le principe consiste à modifier les données d'un TIES afin d'y imposer les données nationales, quitte à ajuster le reste du TIES. On peut en distinguer deux variantes, détaillées ici.

1. On souhaite mobiliser des données nationales plus fines ou plus riches que celles qui ont été réalisées pour la construction du TIES. C'est une approche qui a été utilisée par exemple par la Belgique (Hambye et al. (2018)) et les Pays-Bas (Edens et al. (2015)), dans le but notamment de corriger les flux commerciaux ne faisant que transiter par le territoire. En effet, l'intérêt de recourir à cette méthode pour ces pays en particulier est de corriger une des étapes les plus complexes de la création des TIES : la prise en compte du quasi-transit sur le territoire, lié en partie aux plateformes logistiques comme les grands ports qui réalisent des échanges entre pays. Pour ce faire, le processus de construction du SNAC s'approche plus du travail du comptable national car il s'agit de reconstruire le TIES en l'adaptant pour y insérer des informations supplémentaires sur le pays concerné.
Il convient dans cette approche de mobiliser des sources de données sur les échanges extérieurs afin de reconstruire le TIES en l'adaptant aux données nationales.

2. On souhaite imposer les données nationales dans le cadre TIES sans pour autant utiliser des données plus fines. C'est l'approche qui a été utilisée en Grande-Bretagne par Owen et al. (2014). L'approche statistique est différente de la première variante, et le processus de construction du SNAC s'approche plus d'un travail de modélisation économique où l'on doit recaler sur totaux les données des autres pays du TIES afin d'y insérer les données nationales.

C'est cette deuxième approche que nous implémentons dans la suite de cette section. Elle présente l'avantage d'être réplicable, tandis que la première approche mobilise, par nature, une modélisation propre aux données supplémentaires. L'approche SNAC présente toutefois quelques inconvénients. Le nouveau TIES construit est unique et spécifique au pays. La comparaison des calculs d'empreinte en sera potentiellement plus complexe. Deuxièmement, les ajustements réalisés pour la construction du SNAC-TIES comporteront des informations et une logique de construction différentes de celles des équipes qui ont construit ces TIES initialement. Il y a donc un risque de perte d'information, voire de perte de cohérence, entre le TIES initial et le SNAC-TIES nouvellement construit.

Au-delà d'intégrer les données nationales, la logique de construction d'un SNAC-TIES bénéficie d'un intérêt pratique indiscutable : plutôt que d'intégrer les données nationales d'un pays, on peut envisager d'intégrer les données correspondant à un pays mais issues d'un autre TIES (même format que les données nationales). L'algorithme SNAC permet donc de 'tracer un pont' entre TIES, voire de construire des TIES « hybrides », à condition bien sûr de se placer au même niveau d'agrégation en termes de nomenclature de produits et de pays. Une première application peut par exemple être de corriger au sein d'un TIES les données d'un pays qui paraissent erronées en insérant pour ce pays les données issues d'un autre TIES, dans lequel elles semblent plus fiables.

## H.3 Le calage sur marges

Tout l'enjeu est d'incorporer à un TIES des données extérieures sans s'écarter des équilibres comptables qui assurent la cohérence du TIES. Pour conserver ces équilibres, il suffit de faire coïncider les totaux par lignes ou colonnes avec les totaux correspondants, renseignés dans le vecteur de production du TIES ou du TES ajouté. Cet exercice est appelé calage sur marges. La littérature input-output présente de nombreux algorithmes de calage sur marges, qui dépendent des domaines d'application. Nous utilisons ici un algorithme de type RAS (raking algorithm if scaling), consistant en une procédure d'ajustements proportionnels itératifs (ou ajustement biproportionnel ou de biproportion).

L'algorithme RAS type consiste à construire une matrice ajustée qui est la plus proche possible d'une matrice initiale mais avec les totaux des lignes et des colonnes calés sur des vecteurs fixés (U et V). Il s'agit d'un algorithme itératif où sont recalculées successivement les lignes et les colonnes. La notion de proximité entre la matrice initiale et la matrice finale impose la définition d'une distance; certains algorithmes favorisent la biproportion, d'autres la maximisation de l'entropie, ou encore la minimisation de la perte d'information (entropie croisée). Certaines propriétés de ces distances sont nécessaires pour assurer la convergence de la procédure. Ces RAS peuvent être étendus à un nombre quelconque de dimensions.
Un des algorithmes les plus populaires au sein de la communauté des praticiens des modélisations input-output est le RAS généralisé (GRAS). Cet algorithme développé par Günlük-Şenesen and Bates (1988) puis étendu par Junius and Oosterhaven (2003), Lenzen et al. (2007) permet de prendre en compte des éléments positifs et négatifs et de respecter les cases nulles. Toutefois cet algorithme n'est pas directement applicable au contexte multi-régional, qui juxtapose une collection de TES au sein de matrices par bloc, et dont les ventilations doivent respecter certaines règles spécifiques d'agrégation (par branche et pays). Pour y répondre, Temursho et al. (2021) ont développé un algorithme MR-GRAS (pour Multi-Regional - GRAS), qui s'applique à toute matrice partitionnée (ici, par des branches et pays) que l'on cherche à caler sur de nouvelles marges en lignes et en colonnes sous contrainte d'agrégation sans chevauchement. L'algorithme est itératif en ligne puis en colonne, puis selon une troisième dimension de "table d'agrégation". L'algorithme biproportionnel GRAS et son extension MR-GRAS offrent des propriétés intéressantes : préservation des signes (des variations de stocks peuvent être négatives), préservation des zéros, et ils conduisent à un résultat unique, ce qui assure la reproductibilité du calcul.

Le fonctionnement de cet algorithme, accompagné d'un exemple détaillé et du code Matlab associé sont présentés dans Temursho et al. (2021). Le code Matlab a été recodé en R afin d'être intégré dans les fonctions de notre package<fnref n="21" />.

## H.4 Construction d'un SNAC

Nous cherchons à insérer au sein du TIES Figaro le TES symétrique de la France, qui est le TES français utilisé pour construire la base Figaro. Nous choisissons de réaliser cette insertion à un niveau sectoriel A17.

Il se trouve que la production nationale dans Figaro est égale à celle du TES. Nous cherchons à la conserver inchangée autant que possible. En revanche, les totaux des CI et de la demande finale (DF) intérieures et importées sont différents entre le TES et Figaro. Sur ces dimensions, un algorithme de calage est nécessaire. On conservera ainsi par défaut le calage comptable.

1. Tout d'abord, nous transformons les données TES en données sous format TIES. On ne conserve que les blocs colonnes France du TEI et de la demande finale (DF). On intègre directement la partie domestique du TES dans le bloc diagonal correspondant du TIES. La partie importée doit en revanche être ventilée sur les autres éléments des blocs colonnes France du TEI et de la DF. Nous ventilons la DF importée proportionnellement à la structure initiale de Figaro. Pour ventiler les CI importées, il convient de respecter les marges ligne et colonne du TES importé, tout en veillant à ce que la somme de chaque croisement ligne × colonne corresponde au même croisement du TES. Pour effectuer ce recalage, nous employons l'algorithme MR-GRAS.

2. Pour les marges lignes (par 'produit') on recalcule les cibles de marge du TEI et de la DF en faisant la différence entre le TIES Figaro ajusté pour la France et le TIES Figaro initial, car on cherche à se recaler sur les marges lignes de Figaro. Pour définir les marges colonnes ('branches'), il s'agit de se recaler sur le total de Figaro par branche, on procède par simple ventilation proportionnellement aux montants initiaux de Figaro. On a ainsi déterminé les marges de calage qui vont permettre dans l'étape suivante de recaler le SNAC-TIES.

3. On retire dans cette étape la partie bloc colonne France puis on cale sur marge le TEI (MR-GRAS) et la DF (RAS classique).

<footnote n="21">21. Nous remercions les auteurs pour la mise à disposition de leur code et leur appui.</footnote>
4. On réintègre ensuite la partie bloc France au TIES, puis on contrôle que les totaux sont bien ceux de Figaro et que le TES national reconstruit à partir de ce nouveau TIES correspond bien au TES initial de la France.

## H.5 Cas où la production est recalée

En imposant le TES français au sein de Figaro, on ventile la différence sur les autres pays. Peut-on s'assurer que les équilibres ressource-emplois de ces autres pays sont toujours respectés dans les cas où la production doit être modifiée ? Si la production est modifiée, nous proposons un algorithme un peu modifié :

- On recale la production par rapport aux écarts avec la production française

- On répartit les nouveaux écarts sur la production des autres pays entre consommations intermédiaire et finale au prorata de la structure initiale. On obtient un $deltaprod_{CI}$ et un $deltaprod_{ef}$

- Pour les décalages de la CI et des DF on enlève les données FRA et on recale sur les marges ajustées à la fois des écarts d'origine et des deltaprod. Pour le calage par bloc, on se recale sur le total hors FRA que l'on ajuste via un RAS des écarts d'origine et des deltaprod

- On réintègre les donnés FRA, si bien que les totaux de prod, de CI et des FD de Figaro restent inchangés

- Pour conclure, on a imposé le TES FRA et on a modifié significativement de nombreuses autres données du TIES, mais en respectant les équilibres ressources-emploi et en conservant les marges (total marges du TEI, Prod et FD) de Figaro

## H.6 Calcul d'empreinte avec SNAC

Avant de calculer l'empreinte carbone avec le SNAC-TIES, nous mesurons les écarts entre ce nouveau TIES et le TIES initial. La demande finale domestique totale est très proche, comme c'était déjà le cas entre le TES français et le TIES Figaro. En revanche, la ventilation de la demande finale française a été modifiée par l'algorithme MR-GRAS. La Figure H.3 présente cette ventilation par branche d'origine et pays d'origine. Les totaux ne sont pas modifiés : c'est l'objet du calage sur marges. On constate que le SNAC-TIES attribue bien plus de demande finale aux branches manufacturiers (C1 à C5), ainsi qu'à la Chine et au reste du monde. Notons que notre algorithme SNAC ne corrige pas de certaines étapes intermédiaires entre le TES symétrique et le TIES (comme la ventilation de la correction territoriale, ou encore la valorisation CAF/FAB des imports/exports), ce qui peut expliquer une partie de ces différences. Les résultats d'empreinte sont présentés dans le corps du texte.
<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>GRAPHIQUE H.3 – Différence des demandes finales importées entre SNAC et TIES initial</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les différences entre la demande finale importée issue du SNAC-Figaro2 et celle issue de Figaro2. En Panel A, la demande finale importée est ventilée selon la branche d'origine, en Panel B selon le pays d'origine. Nomenclature A10, données de 2017, Figaro en format produit.

# I Méthodologie et résultats détaillés sur le bootstrap

## I.1 Détail de la méthodologie d'une approche par simulation de type bootstrap

La robustesse des évaluations d'empreinte carbone avec un TIES peut être analysée sous deux angles, qui répondent à des questions différentes :

- Sous l'angle de la qualité intrinsèque de la mesure, qui est liée à la qualité des données sources, et notamment à l'incertitude autour de la construction des données. Cela rejoint la question de la qualité de production des TES symétriques par les comptes nationaux des différents pays. En effet, il réside autour des données compilées par les instituts statistiques nationaux une certaine incertitude, liée par exemple aux périmètres des nomenclatures comptables qui ne correspondent pas toujours exactement à ceux des sources mobilisées, ou encore liée à l'incertitude sur certaines sources 'entreprise' par exemple sur la constitution des variations de stocks. La littérature relative à ce sujet (voir notamment Bullard and Sebald (1988) et West (1986) et Quandt (1958)) retient une incertitude de l'ordre de 10% pour chaque case du TIES : ce sera notre scénario de référence pour le bootstrap paramétrique.

- Sous l'angle de la différence entre les résultats obtenus à partir des différents TIES disponibles pour réaliser une évaluation d'empreinte carbone. En effet, pour réaliser un exercice donné il est parfois possible de recourir à différents TIES, donc le choix d'un TIES particulier n'est pas neutre sur le résultat trouvé et on peut s'intéresser à la marge d'incertitude qui est liée à ce choix. Or il réside là aussi une incertitude liée au mode de construction des TIES, qui nécessite à la fois des données initiales (avec leurs incertitudes mentionnées dans le point précédent), et l'ajout de surcouches de traitement pour la mise en cohérence de ces sources avec des concepts comptables ou de nomenclature communes. La construction d'un TIES nécessite notamment de réconcilier les informations sur les échanges extérieurs des différents pays afin de rendre toutes les composantes des TES symétriques de tous les pays dans la base compatibles entre eux. Il faut noter à ce stade que
même en présence de données sources qui seraient strictement identiques, la construction d'un même TIES par deux équipes pourrait conduire à des résultats assez différents. En effet, de nombreuses étapes sont nécessaires pour construire un TIES, notamment pour la réconciliation des données de commerce extérieur en prenant en compte le quasi-transit, mais aussi par exemple pour répartir méthodologiquement les émissions liées aux bunker aériens et maritimes, ou encore pour les retraitements des corrections CAF-FAB et de la correction territoriale (qui est non-ventilée au sein de chaque TES symétrique national). Les équipes construisant des TIES ont souvent recours à des sources extérieures pour réaliser des calages ou des répartitions, et emploient des algorithmes variés pour la réconciliation des données. Donc même en présence de sources communes, on peut quand même voir une forme d'aléatoire dans le résultat du TIES. C'est un élément important car il servira d'hypothèse pour évaluer la dispersion des résultats entre TIES.

Ces deux angles ne sont toutefois pas complètement indépendants car les sources de données qui servent à construire les TIES sont parfois communes, donc entachées d'incertitudes liées à leur construction communes pour partie.

## I.2 Contexte et principe de la procédure de bootstrap proposée

**Principes.** Pour répondre à la première question, c'est à dire à la qualité intrinsèque des estimations d'empreinte, Moran and Wood (2014) ont développé une méthode d'analyse de la sensibilité par rééchantillonnage de type bootstrap paramétrique (méthode de Monte Carlo). Les techniques de Monte-Carlo consistent à propager des variables d'entrée aléatoires répétées dans un calcul et à observer l'effet sur la sortie (Peters, 2007). Elles ont aussi été utilisées pour estimer avec une probabilité de 89% que l'empreinte carbone du Royaume-Uni a bien augmenté entre 1994 et 2004 (Lenzen et al. (2010)).

Pour répondre à la seconde question, c'est-à-dire à l'hétérogénéité liée la disponibilité de plusieurs TIES, nous avons développé une nouvelle méthode s'appuyant sur les principes du bootstrap non-paramétrique. Cette méthode permet d'évaluer la robustesse des évaluations réalisées pour un TIES donné et de juger si ces dernières sont "dans le consensus" de l'ensemble des TIES, c'est-à-dire cohérentes avec les résultats d'un ensemble de TIES.

Si les deux méthodes évoquées ont chacune leur intérêt, on peut vouloir connaître l'ensemble des incertitudes. Pour cela, nous avons développé une méthode hybride qui considère dans un premier temps l'incertitude liée au TIES, puis dans un second temps les incertitudes liées aux données sources de ce TIES. Ces effets combinés correspondent à une prise en compte "maximal" des facteurs d'incertitude, et constituent sûrement à ce titre une borne supérieure des intervalles de confiance entachant les calculs d'empreinte carbone.

**Hypothèses.** Il existe un débat sur la validité des hypothèses sous-jacentes aux méthodes de Monte-Carlo et au bootstrap non-paramétrique : les données auxquelles on les applique doivent être indépendantes (et normalement distribuées dans le cas de la méthode de Monte-Carlo). C'est un point qui a notamment été soulevé par Lenzen et al. (2010) et qui est remis en cause par Owen (2017) qui considère que « la nature et les contraintes de construction d'une table TIES signifient que ce n'est pas le cas ». On peut en effet imaginer des erreurs systématiques
lors de la construction des TIES, ou des erreurs affectant plus telle ou telle ligne ou colonne, ou encore affectant plus fortement certaines parties du TIES. Owen et al. (2016) propose en complément un méthode de comparaison inter-TIES basée sur une analyse de décomposition structurelle (structural decomposition analysis - SDA) qui attribue la variation des émissions à un ensemble de déterminants dépendants, tels que les coefficients techniques, l'inverse de Leon-tief et les demandes finales.

Toutefois l'argument d'un risque de non-indépendance des données des TIES peut être dis-cuté. En effet, si les méthodes de construction des TIES s'appuient pour beaucoup sur des recalages, ceux-ci sont réalisés en ligne et en colonne, ce qui limite probablement les effets direc-tement attribuables à une ligne ou à une colonne. Par ailleurs, le nombre d'opérations réalisées lors de la construction d'un TIES sont aussi de nature à effacer les opérations spécifiques à un traitement particulier. Dans la suite de cette partie nous considérerons que les hypothèses de mise en application d'une méthodologie de type bootstrap sont bien réunies.

**Mise en oeuvre.** Au-delà de la validité des hypothèses théoriques de réalisation d'un bootstrap, sa mise en œuvre suppose en amont que les différences conceptuelles et “pratiques” entre TIES ont été neutralisées, notamment les systèmes de nomenclature doivent être les mêmes (pas d'adhérence à des SNA différents), et les TIES doivent être “cylindrés” (cf encadré Cylindrage, Section 2). Cela implique au préalable un changement de nomenclature vers un niveau très agrégé, dans lequel tous les TIES sont disponibles.

Dans l'approche inter-TIES non-paramétrique, l'information que l'on obtient sur la distri-bution des résultats d'empreinte carbone lors des simulations permet d'identifier des intervalles de confiance, par exemple à 5% en retirant les 2,5% des observations qui sont aux queues de la distribution. Pour comparer le positionnement relatif de chaque TIES par rapport à cet inter-valle de confiance, on peut placer les résultats d'empreinte de chaque TIES pris individuellement au sein de ces intervalles de confiance. On obtient ainsi un indicateur de confiance pour chaque TIES par rapport au 'consensus des TIES' sélectionnés.

La procédure de bootstrap inter-TIES mobilisée est la suivante :

— Étape 1 : Préparation des données : On sélectionne un ensemble de TIES (par exemple les quatre TIES suivants : Figaro, Wiod, ICIO, Exiobase) qui sont cylindrés (par exemple au niveau A17).

— Étape 2 : À chaque itération du bootstrap, on reconstruit un TIES fictif qui prend pour chaque case des consommations intermédiaires et de la demande finale une valeur aléatoire en niveau pour cette même case au sein des TIES sélectionnés. La production est recalée mécaniquement par équilibre comptable.

— Étape 3 : On réalise un calcul d'empreinte avec ce TIES fictif en utilisant une base d'émissions fixée à l'avance (par exemple celle d'Exiobase 3). Le choix aurait pu être fait de faire varier aussi la base d'émissions. Toutefois, la littérature (notamment Moran and Wood (2014)) considère qu'il est préférable en général de la fixer pour stabiliser le calcul. Une autre variante du bootstrap pourrait aussi être de ne faire varier que les bases d'émissions pour un TIES donné.

— Étape 4 : On dispose de K (par exemple 10.000) calculs d'empreinte dont on peut analyser la distribution et notamment placer les résultats d'empreinte de chaque TIES pris indivi-
duellement au sein de ces intervalles de confiance. On peut ainsi juger du positionnement
des résultats de chaque TIES par rapport à la moyenne et la médiane du consensus formé
par l'ensemble des TIES sélectionnés.
I.3 Compléments pour la méthode (1)

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>GRAPHIQUE I.1 – Bootstrap (1) : Empreintes intérieure et importée de la France</figcaption></figure>

Note : Cette figure présente les résultats de la méthode de bootstrap inter-TIES appliquée à l'empreinte intérieure (à gauche) et à l'empreinte importée (à droite) de la France en 2014.
<table><caption>TABLEAU I.1 – Bootstrap (1) : Positionnement de chaque TIES relativement à la moyenne et intervalles de confiance sur le calcul de l'empreinte par pays</caption><thead><tr><th></th><th>Inf</th><th>Moyenne</th><th>Médiane</th><th>Sup</th><th>Figaro</th><th>Icio</th><th>Wiod</th><th>Exio3</th></tr></thead><tbody><tr><td>BEL</td><td>0.89</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.12</td><td>0.86</td><td>1.07</td><td>0.92</td><td>1.07</td></tr><tr><td>CAN</td><td>0.93</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.07</td><td>1.08</td><td>0.97</td><td>0.97</td><td>0.94</td></tr><tr><td>ROW</td><td>0.95</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.06</td><td>0.95</td><td>0.88</td><td>1.02</td><td>0.96</td></tr><tr><td>FRA</td><td>0.94</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.06</td><td>0.99</td><td>1.01</td><td>0.94</td><td>0.98</td></tr><tr><td>DEU</td><td>0.94</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.06</td><td>0.95</td><td>1.04</td><td>0.94</td><td>1.01</td></tr><tr><td>ITA</td><td>0.93</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.08</td><td>0.99</td><td>0.98</td><td>0.93</td><td>1.01</td></tr><tr><td>JPN</td><td>0.93</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.07</td><td>1.03</td><td>1.02</td><td>0.96</td><td>0.90</td></tr><tr><td>KOR</td><td>0.92</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.08</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>0.93</td><td>0.99</td></tr><tr><td>MEX</td><td>0.93</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.07</td><td>1.09</td><td>1.01</td><td>0.93</td><td>0.95</td></tr><tr><td>NLD</td><td>0.88</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.13</td><td>0.85</td><td>0.99</td><td>0.97</td><td>1.14</td></tr><tr><td>POL</td><td>0.95</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.06</td><td>0.99</td><td>1.02</td><td>0.95</td><td>1.01</td></tr><tr><td>ESP</td><td>0.94</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.06</td><td>0.91</td><td>1.02</td><td>1.00</td><td>0.98</td></tr><tr><td>GBR</td><td>0.95</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.05</td><td>1.02</td><td>0.98</td><td>0.99</td><td>0.96</td></tr><tr><td>USA</td><td>0.97</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.03</td><td>0.98</td><td>1.01</td><td>0.98</td><td>1.00</td></tr><tr><td>BRA</td><td>0.96</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.04</td><td>1.02</td><td>0.98</td><td>0.96</td><td>1.00</td></tr><tr><td>CHN</td><td>0.95</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.05</td><td>0.99</td><td>1.02</td><td>0.99</td><td>0.98</td></tr><tr><td>IND</td><td>0.94</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.05</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>0.97</td><td>1.00</td></tr><tr><td>RUS</td><td>0.85</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.16</td><td>0.97</td><td>0.98</td><td>0.95</td><td>1.08</td></tr><tr><td>Moy.</td><td>0.91</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.10</td><td>0.98</td><td>0.99</td><td>0.95</td><td>1.01</td></tr></tbody></table>

Note : Cette table présente les bornes inférieures et supérieures des intervalles de confiance à 95% autour de l'empreinte carbone des pays, selon la méthode de bootstrap inter-TIES et les valeurs des empreintes fournies par les quatre TIES. Toutes ces valeurs sont exprimées par rapport à la moyenne du bootstrap inter-TIES. "Moy." désigne la moyenne sur l'ensemble des 44 pays. Calculs réalisés pour la France en 2014.
<table><caption>TABLEAU I.2 – Bootstrap (1) : Positionnement de chaque TIES relativement à la moyenne et intervalles de confiance sur le calcul de l'empreinte par pays de provenance</caption><thead><tr><th></th><th>Inf</th><th>Moyenne</th><th>Médiane</th><th>Sup</th><th>Figaro</th><th>Icio</th><th>Wiod</th><th>Exio3</th></tr></thead><tbody><tr><td>BEL</td><td>0.80</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>1.24</td><td>0.71</td><td>1.00</td><td>1.20</td><td>1.04</td></tr><tr><td>CAN</td><td>0.85</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.17</td><td>1.04</td><td>1.01</td><td>1.03</td><td>0.86</td></tr><tr><td>ROW</td><td>0.83</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.18</td><td>0.87</td><td>1.00</td><td>0.81</td><td>0.95</td></tr><tr><td>FRA</td><td>0.96</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.05</td><td>0.99</td><td>1.01</td><td>0.97</td><td>1.05</td></tr><tr><td>DEU</td><td>0.80</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.22</td><td>0.57</td><td>1.05</td><td>1.18</td><td>1.15</td></tr><tr><td>ITA</td><td>0.77</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.22</td><td>0.46</td><td>1.19</td><td>1.30</td><td>1.06</td></tr><tr><td>JPN</td><td>0.82</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>1.22</td><td>1.15</td><td>0.86</td><td>0.97</td><td>0.89</td></tr><tr><td>KOR</td><td>0.86</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.16</td><td>1.15</td><td>0.98</td><td>0.95</td><td>0.85</td></tr><tr><td>MEX</td><td>0.86</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.15</td><td>0.96</td><td>1.04</td><td>1.08</td><td>0.85</td></tr><tr><td>NLD</td><td>0.78</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>1.28</td><td>0.57</td><td>0.89</td><td>1.51</td><td>0.99</td></tr><tr><td>POL</td><td>0.81</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.18</td><td>0.56</td><td>1.14</td><td>1.24</td><td>1.05</td></tr><tr><td>ESP</td><td>0.79</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.21</td><td>0.53</td><td>1.17</td><td>1.11</td><td>1.15</td></tr><tr><td>GBR</td><td>0.79</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>1.25</td><td>0.49</td><td>1.05</td><td>1.07</td><td>1.34</td></tr><tr><td>USA</td><td>0.79</td><td>1.00</td><td>0.98</td><td>1.29</td><td>1.40</td><td>0.80</td><td>0.94</td><td>0.83</td></tr><tr><td>BRA</td><td>0.83</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.18</td><td>1.07</td><td>0.95</td><td>1.16</td><td>0.78</td></tr><tr><td>CHN</td><td>0.80</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.22</td><td>1.30</td><td>0.96</td><td>0.81</td><td>0.88</td></tr><tr><td>IND</td><td>0.78</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>1.25</td><td>1.24</td><td>1.03</td><td>0.83</td><td>0.84</td></tr><tr><td>RUS</td><td>0.76</td><td>1.00</td><td>1.00</td><td>1.25</td><td>1.22</td><td>1.14</td><td>0.89</td><td>0.70</td></tr><tr><td>Moy.</td><td>0.79</td><td>1.00</td><td>0.99</td><td>1.24</td><td>0.90</td><td>1.02</td><td>1.06</td><td>0.97</td></tr></tbody></table>

Note : Cette table présente les bornes inférieures et supérieures des intervalles de confiance à 95% autour de l'empreinte carbone importée par pays de provenance, selon la méthode de bootstrap inter-TIES et les valeurs des empreintes fournies par les quatre TIES. Toutes ces valeurs sont exprimées par rapport à la moyenne du bootstrap inter-TIES. "Moy." désigne la moyenne sur l'ensemble des 44 pays. Calculs réalisés pour la France en 2014.
<caption>GRAPHIQUE I.2 – Bootstrap (1) : Empreinte française intérieure et importée ventilées par branche (A17)</caption>

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>(b) Emissions importées de l'agriculture (AZ)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>(c) Emissions intérieures de l'énergie (DE)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>(d) Emissions importées de l'énergie (DE)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>(e) Emissions intérieures du transport (HZ)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>(f) Emissions importées du transport (HZ)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>(g) Emissions intérieures activ. sc. et tech. (MN)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>(h) Emissions importées activ. sc. et tech. (MN)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_45.png" /></figure>