Temps hors travail, loisirs, tourisme et mobilités. Scénarios à Sommaire

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1 Temps hors travail, loisirs, tourisme et mobilités. Scénarios à 2050 Ghislain DUBOIS et Jean Paul CERON Séminaire Interne CIRED 31 mai 2005 Nogent-sur-Seine Ghislain Dubois,TEC, 89 rue de la République Marseille France (0) Ghislain.Dubois@tec-conseil.com / Mai 2005 Points de départ Sommaire Tendances émegentes de la mobilité individuelle Modélisation de la demande de tourisme / loisirs Analyse des facteurs d évolution Elaboration de scénarios contrastés (forescasting) Un scénario de DD (backcasting) Analyse des impacts des scénarios Prolongements

2 Points de départ Objectifs Confronter la mobilité de tourisme et de loisirs à ses contraintes d environnement et d aménagement du territoire, en premier lieu desquelles sa contribution aux émissions de GES Le tourisme et les loisirs sont une part croissante d une part croissante (les transports) des émissions de GES en France Traitement préférentiel dans le protocole de Kyoto et le Plan Climat Perspective d inclusion du transport aérien Jusqu à quand pourra-t-on éviter de toucher à la demande? Et d ailleurs ne vaudrait-il pas mieux y toucher tout de suite (rapport coût/ efficacité des solutions purement techniques et affectation du surplus économique) Ne pas oublier que le tourisme et les loisirs, c est une grande partie des transports (>80% transport aérien et >50% des km en VP) Choix d une approche prospective (modélisation et scénarios)

3 Les points de départ Le travail porte sur les pratiques de tourisme et de loisirs des français (et pas des étrangers en France) Analyser les transports par la demande : par les conditions économiques, sociales et culturelles de son expression L arbitrage entre les différents usages du temps et son évolution : question clé peu traitée Les émissions de CO2 comme critère surdéterminant de la recherche d une mobilité durable, mais : Inégalités dans l accès à la mobilité Bruit Congestion des infrastructures et du ciel européen Disponibilité des ressources fossiles Les points de départ Sortir des catégories statistiques traditionnelles du tourisme et des loisirs Ni la nuitée hors du domicile ni le passage d une frontière ne sont des critères satisfaisants Eloignement, durée et dépaysement définissent par contre des attentes différentes par rapport au voyage D abord l agrément : le voyage d affaires ressort d autres logiques tout en profitant de la richesse des statistiques pour l étude des transports Enquête SDT (coefficient de charge des véhicules, distance par trajet ) Enquête aux frontières (imputation des émissions du transport international) Enquête Vacances (depuis 1964)

4 Le champ du tourisme et des loisirs Des substitutions possibles motifs éloignement durée dénomination de l'activité loisirs, détente, vacances personnel visites à des parents, amis santé affaires et motif s professionnels proximité immédiate éloignement du domicile 0 nuit 1 à 3 nuits plus de 3 nuits excursions de loisirs de proximité tourisme loisirs loisirs court séjour personnel vacances (longs séjours personnels) tourisme de santé tourisme d'affaires autres motifs dénomination de la personne excursionniste tourisme religieux, tourisme scolaire touriste visiteur Source: Ceron et Dubois, 2001 Les points de départ Réconcilier prospective du tourisme et prospective des transports Prospective qualitative et quantitative Forecasting et backcasting

5 Démarche prospective Modèle Histoire des scénarios EX : «le laisserfaire», «la mondialisa tion maîtrisée», «le scénario tendanciel» Tendances -Economique s - Sociétales -Environneme ntales -Culturelles Ex : croissance éco, vieillissement de la population Paramètres du modèle -Nombre de voyages -Distance moyenne -Répartition modale -Coefficient de charge - Elasticité -Plus ou moins sophistiqués (du simple rapport PIB/ Mobilité à des relations causales complexes) -Différentes combinaisons de paramètres définissent différents scénarios -Passagers.km -Emissionsde GES -Nombre de déplacements par mode - Impacts des scénarios -Congestio n - Bruit - Prospective qualitative Histoire des scénarios EX : «le laisserfaire», «la mondialisa tion maîtrisée» Tendances -Economiques - Sociétales -Environnemen tales -Culturelles Ex : croissance éco, vieillissement de la population -Passagers.km -Emissionsde GES -Nombre de déplacements par mode - Impacts des scénarios -Congestio n - Bruit -

6 Prospective quantitative Paramètres du modèle -Nombre de voyages -Distance moyenne -Répartition modale -Coefficient de charge -Élasticité -Taux de pénétration des technologies Modèle Différentes combinaisons de paramètres définissent différents scénarios -Passagers.km -Emissionsde GES -Nombre de déplacements par mode - Hypothèses Commentaires Démarche prospective Tests de sensibilité (recherche de liens avec des séries Temporelles pour chaque tendance et chaque paramètre) Recherche de liens Histoire des scénarios Tendances Paramètres du modèle Modèle Impacts des scénarios Recherche d histoires cohérentes Chaque combinaison de tendances peut définir une histoire de scénarios (cohérente ou non), et inversement

7 Les profils individuels de mobilité : un prélable à la modélisation Méthode Un constat : les comportements de voyage sont de plus en plus individualisés (RTT, vieillissement, coexistence des générations) La sociologie du tourisme et des voyages montre des tendances émergentes : bi-résidentialité, hypermobilité, ou au contraire modes de vie centrés sur la maison Plutôt que de prolonger des valeurs moyennes ou de travailler sur l élasticité, choix de développer des profils de mobilité contrastés Ces profils de mobilité individuelle sont l unité de base du modèle. Ils ne résultent pas d une typologie statistique

8 Méthode 5 types de mobilité (distance moyenne, nombre de voyages, définies par les stats existantes) Très longue distance (Europe éloignée + Outre-mer) Mobilité à longue distance (France + Europe proche) Sorties (excursions + WE à proximité) Mobilité birésidentielle Loisirs à courte distance Qui s assemblent en 5 profils de mobilité Conventionnel Grand voyageur (Parisien) Centré sur la maison Bi-résidentiel Non partants Passagers.kms Conventionnel Grand voyageur Loisirs à domicile Bi-résidentiel Emissions de GES 5 4,32 4, , Conventionnel Grand voyageur Loisirs à domicile Bi-résidentiel

9 Modélisation de la demande de tourisme et de loisirs Méthode Passer d une approche par individu/ ménage à une approche globale de la demande 5 patterns X 5 types de mobilité X 4 modes de transport = 100 segments de la demande Première répartition pour 2000 Calibration du modèle pour 2000 à partir de valeurs réelles issues des enquêtes Modèle

10 Calibration du modèle recherche Source en description Valeur réelle Valeur modèle Correction Différence (%) SES (2003) Passagers.km annuel plane ,25-5,6 SES (2003) Passagers.km annuel car ,25 14,7 SES (2003) Passagers.km annuel train ,25 8,1 SES (2003) Passagers.km annuel coach ,25-5, ,25 5,8 SES (2003) Nb voyages personnels (plane) ,25 18,5 SES (2003) Nb voyages personnels (car) ,55-4,6 SES (2003) Nb voyages personnels (train) ,55-2,3 SES (2003) Nb voyages personnels (coach et autres) ,55 24,5 SES 2003 Nombre de voyages personnels à plus de 100 km ,55-2,7 SDT 2001 SDT 2001 SES 2003 Nombre de voyages personnels ,00 4,1 Nombre de voyages en résidences secondaires ,25 3,1 Nombre de voyages à plus de 100 km ,25 20,1 Ifen 2000 pollut2 émissions autos vacances + WE ,00-16,4 Insee, RP 99 Total population française ,00-2,8 Par mode de transport Passagers.kms 9% 6% 31% plane car train bus and others 54% Emissions de GES 1% 1% 37% 61% plane car train bus and others

11 Par type de mobilité Passagers.kms 5% 22% 26% Very long distance mobility Long distance mobility Outings 12% 35% Bi residential Short distance Emissions de GES 13% 3% 7% 22% 55% Very long distance mobility Long distance mobility Outings Bi residential Short distance Par type de voyageur Passagers.kms 6% 6% 9% 27% 52% Conventional Great traveler Home-centred Bi residential Home-bound Emissions de GES 6% 3% 12% 32% Conventional Great traveler Home-centred Bi residential Home-bound 47%

12 Analyse des facteurs d évolution Méthode 6 catégories et 14 sous-catégories de facteurs Pour chaque facteur Analyse des tendances passées et de leur impact sur la mobilité Recherche d analyses prospectives existantes Hypothèses centrales, hautes, et basses Effets sur répartition modale, distance moyenne, nombre de voyages par type, types de voyageurs, facteurs d émissions Essai d isolement du rôle de chaque facteur ( toutes choses égales par ailleurs)

13 1 Démographie 1.1 Croissance démographique 1.2 Vieillissement 1.3 Effets générationnels 1.4 Structure famille 2 Conditions économiques 2.1 Croissance économique 2.2 Chômage inégalités 2.3 Temps travail 3 Sécurité internationale 4 Transports 4.1 Technologie 4.2 Infrastructures 4.3 Tarification 5 Marché du tourisme 6 Société et styles de vie 6.1 Logement 6.2 Changement culturel Evolution des GES tourisme / loisirs - Catégories Hypothèses centrales Transport technology and policy Society and lifestyles Demographic factors The tourism market All medium hypothesis Economic factors %

14 Evolution des GES tourisme / loisirs Sous-catégories Hypothèses centrales Technology Ageing of population Transport pricing Evolution of family structure Unemployment and precarity International context Infrastructure choices Habitat Diminution of working time Population growth Generational effect Cultural change All medium hypothesis Economic growth % Elaboration de scénarios contrastés (forecasting)

15 Méthode Principe : sommer les effets individuels des facteurs et sous facteurs Eviter les situations d incompatibilié et les effets cumulatifs Pas toujours possible d individualiser l effet de chaque facteur; Certains scénarios peuvent impliquer d autres hypothèses que les hypothèses centrales, hautes et basses; En pratique, en construisant les scénarios, il faut parfois reconsidérer les liens tendances / paramètres précédemment élaborés (ex : si affectation de la croissance économique à la protection de l environnement, par nécessairement d argent pour voyager plus) Néanmoins, les tests de sensibilité sont une aide à la construction de scénarios indéniables Choix de 3 scénarios : tendanciel, maximum, minimum (en terme d émissions de GES pour les deux derniers) Méthode En théorie, un grand nombre de scénarios sont possibles ( usine à scénario ) Intérêt et limite : Permet de concilier approche qualitative et approche quantitative des scénarios Question : la somme de petites erreurs vaut-elle mieux qu une grande erreur? Bilan des hypothèses

16 Compatibilités / incompatibilités 1.1_med 1.1_high 1.1_low 1.2_med 1.2_high 1.2_low 1.3_med 1.3_high 1.3_low 1.4_med 1.4_high 1.1_med 1.1_high 1.1_low 1.2_med 1.2_high 1.2_low 1.3_med 1.3_high 1.3_low 1.4_med 1.4_high 1.4_low 2.1_med 2.1_high 2.1_low 2.2_med Non concerné Fortement lié Compatible Incompatible ou invraisemblable Compatible sous conditions, ou peu vraisemblable Scénario tendanciel Scénario central Evolution / 2000 Scénario central Evolution / 2000 Passagers-kms parcourus % Kilométrage annuel par individu % Vehicules-km auto % Nombre moyen de voyages à plus de 100km par individu VLD 0,55 0,46 LD 1,11-0,09 Outings 4,19 2,20 Bi-res 1,32 1,00 Distance moyenne des voyages VLD % LD % Outings % Bi-res % SD (hebdomadaire) % Répartition modale des voyages > 100 km (hors SD) Avion 9,1 3,53 Voiture 47,5-27,11 Train 34,3 21,69 Bus et autres 9,1 1,89 Répartition modale des passagers-km toute distance (SD inclus) Avion 54,9 26,24 Voiture 26,6-30,45 Train 13,3 4,50 Bus et autres 5,2-0,29 Emissions de gaz à effet de serre (TeCO2) % Emissions de gaz à effet de serre (TeCO2) par individu 1,3 72%

17 Un scénario de développement durable (backcasting) Méthode Constat : la plupart des tendances qui conduisent à une modération des émissions sont des tendances non souhaitables : terrorisme et tensions internationales, chômage, inégalités vieillissement, Comment inventer un avenir durable et si possible souhaitable (même si ce n est pas le rêve dominant de l hypermobilité) Développement d un scénario facteur 4, cependant un peu plus tolérant pour le tourisme (Radanne vs plan climat) Combinaisons des différentes possibilités d amélioration

18 Scénario DD Evolution / 2000 Passagers-kms parcourus % Kilométrage annuel par individu % Vehicules-km auto % Nombre moyen de voyages à plus de 100km par individu VLD 0,10 0,02 LD 0,67-0,54 Outings 3,70 1,71 Bi-res 0,38 0,06 Distance moyenne des voyages VLD % LD % Outings 200 0% Bi-res % SD (hebdomadaire) % Répartition modale des voyages > 100 km (hors SD) Avion 2,6-3,03 Voiture 40,2-34,41 Train 45,4 32,87 Bus et autres 11,8 4,57 Répartition modale des passagers-km toute distance (SD inclus) Avion 18,5-10,16 Voiture 29,2-27,86 Train 36,2 27,38 Bus et autres 16,1 10,64 Emissions de gaz à effet de serre (TeCO2) % Emissions de gaz à effet de serre (TeCO2) par individu 0,2-71% Analyse des impacts des différents scénarios

19 Méthode Le modèle permet pour chaque scénario de chiffrer un certain nombre d évolutions (circulation urbaine ou interurbaine, par mode de transport), qui donnent des informations sur Le bruit La congestion Les consommations d énergie Les inégalités dans l accès aux vacances. Analyse des tendances passées et bibliographie permettent d approcher les impacts Difficile cependant de sortir des résultats précis dans ce domaine Les auteurs avancent rarement plus que des idées générales Le modèle n est ni saisonnalisable, ni régionalisable