Précarité énergétique : enjeux et analyses

Fuel poverty : issues and analysis

• Auteur / Autrice : Rosy Fares
• Direction : Stéphane Robin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Inscription en doctorat le ; Soutenance le 28/11/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences économiques (Grenoble ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'économie appliquée de Grenoble (2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Sandrine Mathy
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Stéphane Robin, Philippe Quirion, Olivier Chanel, Dorothée Charlier, Béatrice Roussillon
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Quirion, Dorothée Charlier

Mots clés

Mots clés libres

Précarité energétique

Précarité transport

Soins de santé

Loisirs

Inégalité

Fuel poverty

Transport poverty

Healthcare use

Recreational activities

Inequality

Résumé

Cette thèse vise à étudier le lien entre précarité énergétique et isolement des individus. Mes recherches portent en particulier sur le recours aux soins de santé, la participation à des activités de divertissement et la précarité transport. La base de données « Budget familial » (INSEE) 2017 est utilisée tout au long de la thèse. Le chapitre 1 étudie l'effet de la précarité énergétique sur l'utilisation des soins de santé, mesuré par le recours à différents types de soins. La littérature existante montre un effet négatif de la précarité énergétique sur l'état de santé des individus, mais le lien entre précarité énergétique et recours aux soins a été rarement étudié. Un modèle ZINB Binomial Négatif à Inflation de Zéro est estimé. Le modèle ZINB est un modèle en deux parties estimé simultanément pour prendre en compte le nombre d'utilisation des services de santé (modèle de comptage) et pour expliquer la probabilité de ne pas utiliser un service de santé en distinguant le fait de ne pas avoir besoin d'un service médical et le renoncement aux soins de santé (modèle d’inflation). Les résultats suggèrent que plus la probabilité d'être précaire énergétique est élevée, plus la probabilité de ne pas utiliser les services de santé est faible et augmente le nombre de visites à certains services. Or, accumuler de faibles revenus et des dépenses énergétiques élevées a l’effet inverse. Ces personnes refusent les soins pour des raisons financières. Le chapitre 2 vise à étudier l’effet de la précarité énergétique sur l’accès aux activités de loisirs. L’objectif de cette partie est d’étudier l’effet de la précarité énergétique sur les dépenses de loisirs, en distinguant les activités isolantes et non isolantes. Premièrement, la demande d’activités de loisirs est étudiée à l’aide d’un modèle Tobit, distinguant les précaires énergétique de autres. Nous obtenons des élasticités-revenu supérieures à 1, ce qui est cohérent avec la littérature. On constate cependant que les précaires énergétique sont moins sensibles aux variations de revenus que les non précaires en énergie. Deuxièmement, nous étudions l'effet du taux d'effort énergétique sur la demande de loisirs, en utilisant un Conditional Mixed Process. Cela permet d'estimer simultanément le taux d'effort énergétique ainsi que les dépenses de loisirs, tout en prenant en compte un potentiel problème d'endogénéité lié au taux d'effort énergétique et au problème de censure lié aux dépenses. On obtient un effet significatif et négatif du taux d’effort énergétique sur la demande d’activité de loisir. Nous montrons que cet effet n’est pas plus important pour les activités isolantes. Le chapitre 3 étudie la précarité transports. Suite aux politiques environnementales, comme la taxe carbone, et aux conflits géopolitiques, notamment l’invasion Russe de l’Ukraine, les prix des carburants augmentent constamment. L'objectif de ce chapitre est d'identifier un indicateur pour mesurer la pauvreté dans les transports, de simuler l'impact d'un choc de prix à court terme et l'impact d'une aide financière suite à ce choc. Un indicateur composite a été choisi : le CompI (Berry et al., 2016). Il identifie les ménages à différents niveaux de vulnérabilité à un choc de prix : la précarité carburant, la vulnérabilité mobilité et la dépendance voiture. Ensuite, un modèle de demande de kilomètres a été estimé, duquel ont été déduites des élasticités désagrégées pour chaque ménage. Une simulation à court terme d’un choc de prix montre qu’il augmente la pauvreté monétaire, mais que les ménages restreignent leur demande de transport, ce qui réduit la part des ménages qui consacrent une part disproportionnée de leur budget au transport. Une aide financière de 100 € par travailleur, ayant de faibles revenus et utilisant un véhicule à des fins professionnelles, réduit la pauvreté monétaire mais n a peu d'impact sur la part des ménages qui ont des dépenses de transport disproportionnées.

This thesis aims to study the link between fuel poverty and the isolation of individuals. My research focuses in particular on utilization of health care, participation in entertainment activities and transport poverty. The “Budget des Familles” database (INSEE) for 2017 is used throughout the dissertation. This thesis is composed of three chapters: Chapitre 1 studies of the effect of fuel poverty on health care utilization, measured by the use of different types of care. The existing literature shows a negative effect of fuel poverty on Individual’s health status, but the link between fuel poverty and care utilization has been rarely studied. A Zero Inflated Negative Binomial ZINB model is estimated. The ZINB model is a two parts model estimated simultaneously to take into acount the number of use of health services (count model) and to that explain the probability of not using a health service while distinguishing not needing a medical service and renunciating health care (inflation model). The results suggest that the higher the probability of being fuel poverty, the lower the probability of not using health services. In addition, the number of visits to some services are higher among households in fuel poverty. However, accumulating a low income and high energy expenses has the opposite effect. These individuals refuse care for financial reasons. Chapitre 2 aims to study the effect of fuel poverty on access to leisure activities. The literature on leisure activities focuses on paid activities and studies the impact of socio-economic characteristics on leisure access and expenditure. The objective of this part is to study the effect of fuel poverty on leisure spending, distinguishing between isolating and non- isolating. First, the demand for leisure activities is studied using a Tobit model, distinguishing between fuel poor and non-fuel poor individuals. We obtain income elasticities greater than 1, which is consistent with the literature. We note, however, that fuel individuals are less sensitive to variations in income than non-fuel poor. Second, we study the effect of the energy effort rate on the demand for leisure, using a Conditional Mixed Process. This allows us to simultaneously estimate the energy effort rate as well as leisure expenditure, while taking into account a potential endogeneity problem linked to the energy effort rate and the problem expenditure-related censorship. We obtain a significant and negative effect of the energy effort rate on the demand for leisure activity. We show that this effect is not more important for isolating activities. Chapitre 3 studies transport poverty. Recently, more work is focusing on the impact of transport on household vulnerability. Following environmental policies, such as the carbon tax, and geopolitical conflicts, notably the Russian invasion of Ukraine, fuel prices are increasing. The objective of this chapter is to identify an indicator to measure transport poverty, to create a profile for people in this situation, to simulate the impact of a short-term price shock and the impact of a financial aid following this shock. A composite indicator was chosen: the CompI (Berry et al., 2016). It identifies households at different levels of vulnerability to a price shock: fuel poverty, fuel vulnerability and fuel dependency. Then, a model of demand for kilometers was estimated, from which disaggregated elasticities for each household were deduced. A short term simulation of a price shock, shows that a shock increases monetary poverty, but that households restrict their demand for transport, which reduces the share of households that spend disproportionate parts of their budget on transport. A financial aid of €100 per worker, having low income and using a vehicle for professional purposes, reduces monetary poverty but has no impact on the share of households that have disproportionate transport expenditure.