Analyse économique des impacts et de l’adaptation aux changements climatiques de l’industrie forestière québécoise à l’aide d’un modèle d’équilibre général calculable de type micro-simulation

Les forêts québécoises représentent 20 % des forêts canadiennes et 2 % des forêts mondiales. Elles remplissent de nombreux rôles essentiels tels que servir d’habitat à de nombreuses espèces, fournir des biens et des services, engendrer des retombées socioéconomiques ainsi qu’offrir un mode et un milieu de vie pour les Québécois. Qu’il s’agisse des périodes de sécheresse, des étés plus chauds, des hivers moins froids ou de phénomènes plus spécifiques comme la crise du dendroctrone du pin depuis le début des années 2000 en Colombie Britannique, de nombreux phénomènes démontrent la vulnérabilité de la forêt canadienne et québécoise aux changements climatiques (CC). Notre étude compte deux objectifs. Le premier est d’analyser l’impact potentiel des changements climatiques sur l’industrie forestière au Québec et l’économie québécoise. Le second objectif consiste à étudier les effets des programmes et/ou des politiques d’adaptation aux changements climatiques qui pourraient être mis en oeuvre par les décideurs publics. Une analyse d’impact distributive a aussi été réalisée. Un cadre d’analyse macro-micro dynamique a été utilisé pour les fins de l’analyse. Les éléments de dynamique ont été intégrés dans un modèle d’équilibre général calculable (EGC) avec dynamique séquentielle et aussi dans un modèle de micro-simulation. Les modèles, qui ont été résolus sur un horizon de 40 années, ont permis d’illustrer les mécanismes de transmission entre les CC et les programmes d’adaptation sur l’économie en général et sur la variation de mesure de pauvreté. Nos résultats montrent que les impacts des changements climatiques sur la foresterie ont très peu d’effet sur les variables macro-économiques même si les branches de l’industrie forestière subissent elles des effets plus importants. Pour l’analyse distributive, les effets courts termes (20 ans) indiquent des effets faibles mais négatifs dans le cas d’un choc de productivité ou d’offre, augmentant la pauvreté en comparaison à la situation du BAU (Business as Usual). Nos résultats de long terme (2050) convergent vers une baisse de la pauvreté dans ses trois dimensions, quelles que soit la simulation et les zones d’habitation. Ceci est également vrai dans le cas de l’analyse de l’inégalité.