Le changement climatique et la transition vers la neutralité carbone en 2050 constituent l’une des priorités de l’Union européenne. La Banque Centrale Européenne (BCE) estime que les risques climatiques constituent l’un des principaux facteurs de risque pour les banques européennes et attend qu’elles adoptent une approche globale et prospective pour les couvrir.
Les enjeux climatiques sont l’un des grands axes du plan stratégique de Sfil, dont la raison d’être, en tant que banque publique de développement, est de « financer un avenir durable en soutenant de manière pérenne et responsable le développement des territoires et l’activité internationale des grandes entreprises ». Cette stratégie est cohérente avec l’engagement de sa maison-mère, la Caisse des Dépôts et Consignations, en faveur de la réussite de la transition écologique et énergétique.
En 2020, la direction des risques de Sfil a adopté une première feuille de route en matière de risques climatiques visant à évaluer ces risques, notamment par la prise en compte des impacts des risques de transition et des risques physiques sur le risque de crédit du portefeuille. L’objet de cet article est de décrire les travaux de modélisation des risques physiques aigus et d’estimation de leur impact sur le portefeuille des collectivités locales françaises de Sfil.
Face au manque de consensus méthodologique et de données de catastrophes naturelles agrégées et exploitables pour les collectivités locales, la direction des modèles de Sfil a choisi d’exploiter le modèle climate adaptation (CLIMADA), développé par des chercheurs de l’École polytechnique fédérale de Zurich (EPFZ).
Ce modèle s’articule autour (i) d’une modélisation des risques physiques en fonction de la nature de la catastrophe, sa sévérité, son historique d’occurrence, (ii) d’une fonction de dommage et (iii) d’une évaluation des impacts financiers sur les actifs exposés. Des simulations sont ensuite réalisées en générant un ensemble de catastrophes naturelles, s’appuyant sur des évènements observés sur plusieurs centaines d’années. Ce modèle permet de projeter un ensemble représentatif des catastrophes naturelles observées et d’évaluer leur impact dans des zones géographiques différentes de celles empiriquement observées.
Une modélisation probabiliste des dommages
Le risque climatique est défini comme le produit de (i) la probabilité d’occurrence d’un événement climatique, (ii) son intensité, (iii) l’exposition et (iv) la vulnérabilité, ou simplement comme le produit de (i) la probabilité et (ii), (iii), (iv) la sévérité. L’événement climatique est ainsi caractérisé par sa probabilité d’occurrence et son intensité.
La fonction de dommage, exprimée en pourcentage de perte, indique le niveau de dégâts d’un événement climatique en fonction de son intensité. Ce modèle garantit un bon niveau de représentativité, puisqu’il repose sur un ensemble de catastrophes observées et un module de simulation numérique réaliste.
SFIL a ensuite adapté le modèle pour calculer des dommages sur les départements français. Un découpage de la France en centroïdes1 de 1 à 10 km a été réalisé par les modélisateurs, et un ensemble de catastrophes naturelles a été généré au niveau de chaque centroïde.
Chaque événement est simulé neuf fois en décalant de manière plausible sa trajectoire. Cinq grandes catastrophes naturelles ont été simulées :
– cyclones tropicaux (ouragans atlantiques, typhon...) ;
– cyclones tropicaux avec élévation du niveau de la mer ;
– cyclones tropicaux avec apparition de pluie torrentielle ;
– tempêtes hivernales européennes ;
– événements sismiques et éruptions volcaniques.
La base de données est caractérisée par :
– un historique profond (150 ans pour les cyclones, 60 à 100 ans pour les tempêtes hivernales et événements sismiques/ volcaniques) ;
– une couverture géographique mondiale (sauf pour les tempêtes hivernales européennes) ;
– une délimitation des zones de 10 x 10 km (voire de 1 x 1 km pour les éruptions volcaniques et les cyclones tropicaux avec élévation du niveau de la mer).
Pour chaque catégorie d’événement, plusieurs périodes de retour (return period2 – RP) sont modélisées avec des RP de 0, 30, 50, 100, 150 et 250 années.
L’ensemble de la valeur du patrimoine français a été évalué et réparti sur le territoire en fonction d’un modèle développé par la NASA. Ce modèle permet de répartir la valeur des actifs exposés aux catastrophes en fonction de l’intensité lumineuse nocturne enregistrée par ses satellites.
Enfin, une évaluation des impacts des catastrophes naturelles à l’aide des fonctions de dommage de chaque ensemble d’aléas est réalisée pour chaque centroïde, permettant de quantifier la dépréciation des actifs en tout point de la carte de France. Les résultats obtenus donnent à l’échelle de chaque département français : la valeur de ses actifs exposés, et pour chaque événement climatique et par RP, le taux de destruction exprimé en %, ainsi que le montant de destruction correspondant.
Cohérence des résultats
Appliqué au portefeuille de collectivités françaises, le modèle produit des résultats cohérents et intuitifs, avec une vulnérabilité avérée des départements d’Outre-mer par rapport à la métropole.
L’impact financier sur les collectivités de chaque département a été évalué en rapportant le coût résiduel des dégâts après prise en compte des indemnités d’assurance ou des aides de l’état (reste à charge – RàC) aux comptes des collectivités locales. L’indicateur le plus pertinent en termes d’impact sur le risque de crédit est le ratio RàC/ EB ; l’épargne brute3(EB) correspondant à la capacité d’autofinancement d’une collectivité.
Le reste à charge a été évalué en distinguant les biens assurables4 des biens non assurables5 des collectivités. La première catégorie relève du régime CatNat6 (art L. 125-1 du Code des assurances) et a un RàC de 10 %, correspondant à la franchise sur ce type de biens. Pour les biens non assurables, il existe des mécanismes tels que (i) la dotation de solidarité en faveur de l’équipement des collectivités territoriales touchées par des événements climatiques ou géologiques (art. L. 1613-6 du Code général des collectivités territoriales) pour les collectivités situées en métropole ou (ii) le Fonds de Secours d’Outre-Mer (FSOM) pour celles d’Outre-mer. Après analyse du mécanisme d’indemnisation de l’État et revue de cas pratiques, il a été décidé de retenir un taux d’aide de 40 % pour les départements métropolitains (soit un RàC de 60 %), et de 50 % pour les DOM (soit un RàC de 50 %). Le patrimoine des collectivités a été évalué grâce aux comptes de patrimoine des secteurs institutionnels publiés par l’INSEE (2020) et représente 1672 milliards d’euros, constitué à 80 % de biens non assurables.
Pour chaque département, le modèle a permis de déterminer :
– les actifs des collectivités du département via la répartition des 1 672 milliards d’euros en fonction du modèle d’intensité lumineuse nocturne de la NASA ;
– la répartition entre actifs assurables et actifs non assurables ;
– le pourcentage de destruction donné par la fonction de dommage pour chaque RP ;
– la perte finale évaluée découlant de l’application du pourcentage de destruction ;
– le reste à la charge exprimé en fonction de l’EB.
Le modèle a permis d’identifier les départements qui seraient les plus impactés par les risques physiques aigus.
Des différences significatives entre Métropole et Outre-mer
Les résultats font état de différences significatives entre les départements métropolitains et ceux d’Outre-mer.
En préambule, il convient de noter que les taux de destruction obtenus augmentent avec la return period. En effet, plus un événement est rare, plus sa sévérité est importante. Les ratios de RàC/EB augmentent également avec la RP.
Le premier constat est que les taux de destruction sont significativement différents entre la métropole et les DOM. En effet, pour une RP maximale de 250 ans, le taux de dommage maximum observé est de 0,6 % (pour le Finistère) tandis qu’il est de 8 % pour les DOM (Guadeloupe).
Le deuxième constat est que les impacts évalués comme le RàC/EB sont également très différents entre la métropole et les DOM : en effet, pour une RP 250, l’impact financier des dégâts engendrés par les catastrophes naturelles est faible voire très faible pour la plupart des départements métropolitains du modèle qui ont un ratio moyen de RàC/EB de 3 %, avec 90 % de ces départements qui ont un ratio RàC/ EB inférieur à 8 %, avec des impacts plus marqués pour les territoires du littoral (Manche, Atlantique, Méditerranée) et un niveau maximum de 12 % pour les Landes. Pour les DOM7, le ratio moyen est supérieur à 50 % avec des ratios RàC/ EB de 112 % pour la Martinique, 89 % pour la Guadeloupe, 42 % pour la Réunion et 23 % pour Mayotte. Ces chiffres sont à apprécier au regard de la capacité de désendettement des collectivités locales (ratio dette/EB) qui est de 4,75 années en moyenne. Ainsi, un ratio RàC/EB de 100 % signifie que les dépenses occasionnées par un ensemble d’événements climatiques représentent une année d’épargne brute.
La direction des risques de SFIL a ainsi défini une échelle de cinq catégories (critique, fort, modéré, faible, très faible) de risque physique aigu en fonction de l’impact financier des catastrophes naturelles sur le ratio RàC/ EB (pour une RP de 250 ans). Aucun département n’a été classé dans la catégorie critique, et seuls les départements ultramarins, à l’exception de la Guyane, sont considérés comme étant en risque fort ou modéré. Ces travaux se poursuivront pour réduire les biais en couvrant notamment un plus large spectre d’événements climatiques et en intégrant les facteurs de risques chroniques.
Il convient de souligner que le caractère non exhaustif des données exploitables implique de faire des d’hypothèses induisant des biais méthodologiques.
La composante réchauffement climatique n’est pas explicitement prise en compte par le modèle, dans la mesure où aucun scénario de réchauffement climatique n’est projeté. Elle est cependant prise implicitement en compte via des simulations sur la return period.
Les événements climatiques modélisés ne sont pas exhaustifs1.
Malgré une granularité fine (au niveau du centroïde), les résultats ont été agrégées au niveau du département et tous les aléas couverts, à iso return period, ont été cumulés.
L’hypothèse de cadre assurantiel et de stratégies d’assurance constants a été posée. Néanmoins, ces biais induits sont à relativiser, puisque deux tiers des biens des collectivités sont considérés comme non assurables. Par ailleurs, les mesures d’aides européennes ne sont pas prises en compte.
