ARTICLES Estimation of damage costs due Estimation d

ARTICLES
Estimation des coûts attribuables
à la pollution de l'air
dans le secteur du bâtiment
Estimation of damage costs due
to air pollution in the building sector
Ari RABL*, Laurence TEULERE**
Résumé
Cet article a pour objet d'établir une évaluation monétaire des dommages sur les bâtiments imputables aux émissions
polluantes en France. Bien qu'il n'existe pas d'inventaire détaillé des matériaux du parc immobilier français qui permette de
quantifier les réactions des matériaux de construction aux divers polluants, des données sur le montant et la fréquence des
dépenses de rénovation sont disponibles auprès de la Direction Générale des Impôts. Une analyse statistique de ces
dépenses met en évidence le rôle prépondérant du revenu dans une décision de rénover un bâtiment. Tandis que les
dépenses augmentent avec la concentration de particules, aucune corrélation positive entre ces dépenses de protection et
les concentrations de
S0 2 n'a pu être décelée. Nous en avons donc conclu qu'en France, c'est l'état d'encrassement des
façades (dû aux particules) et non le niveau d'érosion (dû au
S0 2)qui semble l'emporter dans la décision de ravaler. Àl'aide
de ces données, nous avons alors pu définir une fonction dose-réponse qui exprime le coût annuel moyen par personne
des dépenses de rénovation en fonction de la concentration ambiante des particules. Nous montrons que le coût total
(dépenses de rénovation +perte d'aménité) est environ le double des dépenses de rénovation. Nous avons également analysé
les données disponibles pour les dépenses de restauration des monuments historiques. La comparaison avec une estimation
des dommages de la pollution sur la santé montre que les dommages des bâtiments imputables àla pollution sont plus
faibles de deux ordres de grandeur.
Abstract
This paper reviews the methodologies for calculating air pollution damage to buildings, as weil as the data available for
their implementation in France. There are no inventories of building materials and surface areas for France, but we have
been able to obtain data for frequencies and costs of renovation activities. In particular, data for renovation expenditures are
available from the Tax Office because they are deductable from the income tax. By regressing these data we derive a
«combined dose-response function " for the renovation cost as a function of pollution. We find that the most important
variables are income and concentration of particles, whereas a correlation with
S0 2is not clear. This couId be understood if
most renovation expenditures in France are occasioned by soiling (primarily due to particles) rather than corrosion (primarily
due to S0 2)' For historical buildings and monuments we have been able to find only data for total national expenditures ;
they imply that the cost of pollution damage is somewhat smaller than for utilitarian buildings. Since the total damag e cost is
the sum of renovation cost and of amenity loss, we also examine the latter. We show that the amenity loss can be inferred
from renovation expenditures without carrying out a contingent valuatio
n; the amenity loss is approximately equal to the
renovation cost. Based on detailed models for atmospheric dispersion and for the geographic distribution of buildings, we
calculate the damage cost caused by individual sources of pollution . We compare our results with other estimates in the
Iiterature, and we discuss the uncertainties. We also find that, compared to the cost of health damage, the cost of damage to
buildings is smaller by about two orders of magnitude.
*Centre d'Énergétique, École des Mines, 60, boulevard Saint-Michel,75272 Paris Cedex 06.
.. Direction Stratégie/Département Marché -EDF, 2, rue Louis Murat, 75384 Paris Cedex 08.
POLLUTION ATMOSPHÉRIQUE W164 - OCTOBRE-DÉCEMBRE 1999 81

ARTICLES _
Introduction
Abréviations utilisées
c : concentration
UE :Union européenne (EU15 =les 15 pays
membres actuels)
FF :franc français
kFF : 1 000 FF
MFF :million FF
NOx:mélange non défini d'oxydes d'azote, en
particulier de NO et de N0 2
P : perte d'aménité
PSd:particules en suspension, de diamètre en
dessous de d
JJm (PMden anglais)
D : dépenses de rénovation
SOx:mélange non spécifié d'oxydes de soufre,
en particulier de
80
2et de
80
3
T : période entre des rénovations successives
TSP :Total 8uspended Particles (particules
totales en suspension)
paraître difficilement estimables en termes moné-
taires parce qu'elles relèvent de la perception subjec-
tive des individus de leur cadre de vie, il est possible
de les aborder en interrogeant directement les indivi-
dus sur leur consentement à payer pour éviter ce
type de dégradations. Cette méthode, appelée éva-
luation contingente [3] est coûteuse (une enquête
d'un échantillon représentatif coûte entre 200 et
500 kF) et difficile à mettre en place si l'on veut éviter
des biais importants. En France, il n'existe pas, à ce
jour, de telles études en ce domaine.
Afin d'estimer le coût total, nous proposons donc
une autre approche, basée sur le fait que la perte
d'aménité est implicitedans les décisions de rénovation
et de réparation que les dégradations entraînen
t:
pour un coût de rénovation donné, plus la perte
d'aménité est importante, plus les rénovations sont
fréquentes.
Un modèle simple démontre comment on peut
déduire la perte d'aménité en observant les décisions
de rénovation. Entre deux opérations de rénovation,
on suppose que la perte d'utilité liée à l'encrasse-
ment des façades augmente de manière linéaire avec
le temps (t). 8i T est la période de temps entre deux
opérations de rénovation, la perte d'aménité totale P
durant T est alors égale à
(1)
T
P=l a. t dt =~ T2
Mais il convient au préalable d'examiner le coût
économique total des dommages qui comprend, en
plus des dépenses engagées pour éviter ou réparer
les dommages , la perte d'aménité, c'est-à-dire la
diminutionde satisfactionliée à l'utilisationou à l'esthé-
tique d'un bâtiment. Nous montrerons que la perte
d'aménité est comparable au coût de rénovation des
bâtiments.
Les phénomènesd'altération et de dégradation des
façades e xtérieures des bâtiments ne sont pas
nouveaux et peuvent être aussi bien d'origine natu-
relle qu'anthropogénique. Il semblerait cependant
que l'accroissement de la pollution atmosphérique ait
favor isé leur accélération . Les phénomènes
d'encrassement des façades seraient accentués par
les émissions de particules (les suies notamment) et
les phénomènes de corrosion ou d'érosion par les
pluies acides (liées aux émissions de dioxyde de
soufre principalement).
Afin de guider la politique environnementale, il
serait souhaitable de connaître le bénéfice d'une
réduction des dommages dus à la pollution atmo-
sphérique. Le but de cet article est justement d'évaluer
le coût des dommages sur les bâtiments. L'idéal
serait de l'établir à l'aide de l'approche par la fonction
de dommage ou impact pathways analysis [1,2].
Cel
le-c i permet en effet de défi nir à partir des
modèles de dispersion les niveaux de concentrations
des polluants et d'en déduire la dégradation des
matériaux de construction à l'aide des fonctions
dose-réponse. Mais le manque de connaissances
sur ces fonctions dose-réponse et l'absence d'inven-
taires en France de la surface des façades et la nature
des matériaux de construction nous ont contraints à
adopter une autre démarche.
Notre approche s 'appuie directement sur la
fréquence et le montant des dépenses d'entretien ou
de ravalement engagées par les propriétaires, qui
sont des données disponibles en France dans la
mesure où elles ouvrent droit à une réduction
d'impôts. Nous avons effectué des régressions par
rapport au revenu, aux concentrations de particules
et aux concentrations de 80 2,ce qui nous a permis
d'établir lecoût des dommagesimputablesà la pollution.
Nous présenteronségalementune comparaison de
ces coûts de rénovation avec ceux obtenus dans
d'autres études, ainsi que le coût des dommages
estimé pour les monuments historiques français.
Enfin, nous montrerons que le coût des dommages
sur les bâtiments que nous avons estimé est inférieur
de deux ordres de grandeur à celui des dommages
sur la santé.
Perte d'aménité
Bien que les pertes d'aménité, comme celles liées
à la dégradation esthétique des bâtiments, puissent
où a. est une constante de proportionnalité, et nous
supposons un taux d'actualisation nul
(voir Figure 1).
Le coût total du dommage durant cette période
correspond à la somme de la perte d'aménité P et
82 POLLUTION ATMOSPHÉRIQUE W 164 - OCTOBRE-DÉCEMBRE 1999

----------- -ARTICLES
1
..,
perte " 1
...
1
d'aménité ," ,-
1
1
1
1
,
,,"
'/
1,
/, ,, '
,,'
0T2T t
Figure 1.
Taux de perte d'aménité en fonction du temps t.
Les lignes en pointillé correspondent àune rénovation avant ou après T.
Amenity loss rate as function of time t.
Solid line : renovation period T ; dashed Iines : renovation period shorter or longer than T.
POLLUTION ATMOSPHÉRI QUE N° 164 - OCTOBRE-DÉCEMBRE 1999
(2)
83
Méthodes d'estimation
des coûts de rénovation
Les différents types de dommages
Deux types de dommages sont engendrés par la
pollution atmosphérique :
- la co
rros ion ou l'érosion des maté riaux de
construction et de revêtement ;
- l'encrassement.
De
nombreus es études ont été menées pou r
quantifier les effets de la corrosion et de l'érosion sur
les bâtiments sous la forme de fonctions dose-réponse.
Elles montrent que ces phénomènes sont principale-
ment dus à l'attaque des pluies acides [5-8].
le coût des travaux. Bien sûr, il peut y
avo ir des
erreurs de jugement ou bien une impossibilité d'obtenir
toutes les informations nécessaires, mais il semble
plausible qu'en moyenne les erreurs se compensent
et que le choix de la période de rénovation T soit
alors correct. En tout cas, une estimation de la perte
d'aménité est incertaine ; même avec une évaluation
contingente il serait difficile d'obtenir une estimation
plus fiable
car les incertitudes d 'une évaluat ion
contingente sont considérables.
La règle d'estimation de l'équation 6 reste valable
pour les monuments historiques dans la mesure où
les dépenses publiques de rénovation sont l'expression
d'un consentement à payer collectif pour l'amélioration
de l'apparence de ces monuments. Même si l'on
considère souvent qu'il n'est pas possible de donner
un prix au patrimoine bâti, celui-ci n'en a pas moins
une valeur que les économistes mesurent par la
perte (ou le gain) de satisfaction des individus consé-
cutive à une dégradation (ou à une amélioration) de
ces monuments. C'est cette valeur que nous cherchons
ici à mesurer indirectement à partir des dépenses de
rénovation.
(4)
(3)
D'après l'équation 1, cette condition implique
P=D, (5)
c'est-à-dire que la perte d'aménité est égale aux
dépenses de rénovation.
A. Rabi [4] a généralisé cet argument afin de
prendre en compte des conditions plus réalistes, par
e
xemple les effets de l'a ctualisati on et la
possibilité que la perte d'utilité augmente de façon
non linéaire
avec le temps. Il trouve que le rapport
PlO pourrait varier de 50 %, mais que l'équation 5
semble une bonne approximation pour des conditions
typiques. Il préconise donc la simple règle que la
perte d'aménité est approximativement égale aux
coûts de rénovation et que le coût total des dommages
peut être défini
par:
«Coût total des dommages
=2 x dépenses de rénovation ». (6)
Cet argument suppose que le propriétaire minimise
son coût total. Les deux composantes du coût total
sont d'importance égale dans une décision de ravaler :
en effet le propriétaire achète de l'aménité en payant
des dépenses de rénovation D. Le seul paramètre
exogène de ce modèle, sur lequel le propriétaire d'un
bâtiment peut intervenir, est la longueur de la période
T. Un propriétaire rationnel choisira T de sorte que le
coût total soit minimal, ce qui revient à minimiser le
coût moyen Cav durant une période T :
CP+ D.
av = y T
En insérant l'équation (1) et en prenant la dérivée
de Cav par rapport à T, on obtient la condition pre-
mière d'optimalité ou Ta:
o =!1:. _IL
2 T ~

ARTICLES _
L'e ncrasseme nt pro vient généraleme nt de la
déposition de particules carbonées, notamment de
suies, àla surface des bâtiments. Il existe peu d'études
sur l'encrassement, mais quelques fonctions dose-
réponse permettent de le mesurer en fonction de la
concentration de particules et du temps [9, 10].
Une analyse " b
ott om up »ou « top down »?
Généralement, les fonctions dose-réponse établies
pour les matériaux de construction déterminent leur
taux d'érosion en pm/an. Si l'on connaît par ailleurs
la relation entre le taux d'érosion et la fréquence des
réparations et si l'on
dispose de l'inventaire des
surfaces des bâtiments et des coûts de rénovation
par surface, on peut calculer la dépen se totale en
faisant la somme de toutes les surfaces i de l'inven-
taire, comme suit :
Dépense totale de rénovation =
I isurface;x fréquence;x coût; (7)
Cette approche,considérée comme une micro-
ana lyse , est connue sous le nom d 'approche
«b ottom up »,
Elle a été appliquée par le programme ExternE [1]
pour estimer le coût des
dommages sur les bâti-
ments en Grande-Bretagne. Une étude détaillée des
constructions de Birmingham (deuxième ville après
Londres), a permis de dresser cinq «portraits-robots »
pour les constructions types et de définir leur ventila-
tion géographique sur l'ensemble du territo ire [11].
Les coûts de réparation ont été donnés par l'étude
d'Ecotee et celle de Lipfert [5, 11] et la relation entre
la fréquence des réparations et le taux d'érosion a
été estimée sur la base de jugements d'experts (à
savo
ir: un taux d'érosion de 3 mm des façades en
pierre ou en mortier implique une rénovation).
Cette approche n'a pas encore pu être appliquée
en France pour deux raisons. Premièrement, il n'y a,
en France,aucune information sur la surface des
façades et la nature des matériaux de construction.
Deuxièmement, la relation entre la fréquence des
réparations et le taux d'érosion est apparue fortement
incertaine. Les propriétaires d'immeubles contrôlent
rarement l'usure de leurs façades pour décider de
ravaler et s'appuient davantage sur l'état de salissure
de leurs bâtiments qui résulte princ
ipalement de
l'encrassement.
Compte tenu de ces lacunes, nous avons choisi
de fo
nde r not re analyse d irectement sur des
données observables de fréquences et de coûts des
activités de rénovation, àl'instar de Newby et al. [12].
Cette approche globale est connue sous le nom de
«top down » ,
Coûts de rénovation en France
Des donn ées issues des déducti ons d 'impôts
La Direction Générale des Impôts nous a fourni le
détail des dépenses de ravalement ouvrant droit à
une réduction d'impôts par contribuable et agrégées
par région admin
istrative (ville ou département ).
Parallèlement, nous avons recensé les données de
concentrations ambiantes de
S0 2 et de particules
des centres urbains rattachés àces régions [13
,1 4].
Concernant les particules, une difficulté provient du
fait que les villes mesurent soit les concentrations de
fumées noires, soit les particules en suspension de
diamètre inférieur à13 urn (P
Sd et qu 'il n'existe pas
de
facteur de conversion qui permette de passe r
d'une mesure àl'autre. Nous avons donc choisi de
nous référer aux PS13 parce qu'elles se rapprochent
le plus des particules totales en suspension (TSP),
mesure courante àl'émission de la pollution particulaire,
et des PS10,mesure adoptée au niveau international.
Finalement, les do
nnées de ravale ment et de
pollution (particules et S0 2) n'ont pu être recensées
que pour 15 villes, auxquelles s'ajoutent 2villes où
ne figurent que les
niveaux de concentrations en
particules. Ces données forment le nuage de points
représenté dans la figure 2. Celui-ci montre que les
dépenses de rénovation (en abscisse) augmentent
avec le niveau de revenu mais
diminuent avec le
niveau de pollution (en ordonnée). Cette relation de
décroissance avec la po llutio n qu i apparaît
surprenante s'explique par la corrélation négative
entre les niveaux de revenu et de pollution dans ces
principales villes françaises, le coefficient de corréla-
tion R2entre revenu et PS13 étant de - 0,5. Le revenu
joue un rôle crucial.
Les
paramètres de la régression l inéaire des
dépenses de rénovation sur le revenu, les niveaux
de PS13 et de
S02 figurent dans le tableau 1. Le
coefficient des PS13 est positif mais celui du
S0 2 est
négat if. De surcro ît , l 'incerti tude sur ces deu x
paramètres est grande comme l'indiquent les statis-
tiques de Student dans la 48colonne (- 0,7 pour le
S0 2et 0,8 pour les PSd .
Si le
revenu est une var iable importante, on
devrait s 'attendre àce que les coeff icie nts de
pollution varient avec le revenu . Nous avons donc
introduit comme nouvelle variable le produit du revenu
et de la po llution . Si l'on
effectue une nouvell e
régression des dépenses de ravalement sur le revenu
et sur la nouvelle variable (revenu x concentration
PSd , les estimations obtenues s'avèrent de meilleure
qualité comme l'indique le tableau 2, p. 86.
Nous avons essayé
d'aut res régressions p our
aboutir toujours au même résultat : les dépenses de
ravalement sont corrélées de façon significative et
positive avec la variable «Revenu
», tandis que la
corrélation avec les variables de pollution n'est pour
la
plupart pas significative . Le coefficient de la
variable PS13 ou du revenu x PS13 est positif, celui
de la variable S0 2ou du revenu x S0 2est négatif, et
tous les coefficients de la pollution ont des écarts-
types importants (1t1S; "" 1).
Deux facteurs peuvent expliquer nos résultats.
• D'une part, les données environnementales évo-
luent d'une année sur l'autre et peuvent représenter
une source d'incertitude importante. Depuis le début
84 POLLUTION ATMOSPHÉRIQUE N" 164 - OCTOBRE -DÉCEMBRE 1999

-- ----- ---- --- -ARTICLES
Concentration
1l9/m3 Revenu
kFF/(personne.an)
Figure 2.
Données de dépenses de ravalement, revenu et concentrations de particules (PS,3) et de S0 2
pour 15 villes françaises. Pour chaque ville, les dépenses de rénovation sont représentées en abscisse, et le revenu
(en kFF/(personne.an) et les niveaux de concentration (en 1l9 /m3)sont indiqués en ordonnée.
Data for renovation expenditures, income, and concentrations of particles (PM13)and
S0 2' for 15 cities in France.
For each city the x-axis shows the renovation expenditure, and the corresponding income and concentrations are shown
along the y-axis. (1.00 $=5 to 6 FF).
o
10
30
40
20
50
70
60
o
150
10050
Dépenses de rénovation, FF/(personne.an)
Tableau 1.
Régression linéaire
D=
~ o + ~ r e v Revenu + ~ P S 1 3 CP S13+ ~ S 0 2 CS02
des dépenses annuelles de ravalement D en FF/personne sur le revenu en kFF/(pers.an)
et les concentrations de
S0 2et PS13 en 1l 9/m3àpartir des données de la figure 2. R2=0,66.
Linear regression
D=
~o + ~ re v Income + ~PS 1 3 CPS13+ ~S02 CS02
of renovation expenditures in FF/(person.yr) vs income in kFF/(person.yr)
and concentrations in 1l9/m3of particles (PM13)and
S0 2' for the data in Figure 2. R2=0.66.
•PS13, échelle gauche
0 S0 2' échelle gauche
Xl(
-XRevenu, échelle droite
X
-•XX X
••X
X
.....
XX
XX
X
"-
•
X0
••••
•0•• •
0
00
00
~O
00 0
0
o
10
30
40
20
50
70
60
Variables
Paramètres
Unit és t de
Student
Constante
~ o =-82 FF/(pers.an) - 1,5
Revenu
~ r e v ' =3,52 FF/kFF 4,3
PS13
~P S 1 3 =0,72 FF/(pers.an.llg/m3)0,8
S0 2
~ S 0 2 =-0,39 FF/(pers.an.llg/m3)- 0,7
POLLUTION ATMOSPHÉRIQUE W 164 - OCTOBRE-DÉCEMBRE 1999 85