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Disparition des raisons pour migrer

 

Je me suis mis à rédiger un article sur mon projet EneFin. Je me sens un peu bloqué niveau business plan, là-dessus, et je ne comprends pas exactement les raisons de ce blocage. Je me suis dit qu’une approche scientifique, qui me donne la possibilité de vraiment couper le cheveu en quatre, peut éclaircir mes idées un peu. Dans cette approche intello, le truc de base c’est la disparité observable des prix d’énergie. Pour que le concept EneFin aie quelle assise que ce soit dans la réalité économique, il faut au moins deux prix différents d’énergie, comme PA(t) et PB(t), pratiqués niveau détail, donc dans les ventes aux utilisateurs finaux de ladite énergie. Le (t) c’est un moment donné dans le temps. Eh ben oui, qu’est-ce que vous voulez ? Si j’ai de l’énergie et de l’espace, il me faut aussi du temps, autrement c’est pas très physique tout ça et si ce n’est pas physique, c’est forcément métaphysique et là, c’est une terra incognita où je ne dirige mes pas qu’après une consommation substantielle des substances intéressantes pour des raisons extra-économiques.

Alors, j’ai cette situation PA(t) > PB(t) et ça implique l’existence de deux groupes d’utilisateurs finaux d’énergie. Le sous-ensemble A(UF) paie le prix PA(t), pendant que les chanceux du sous-ensemble B(UF) paient juste le PB(t) pour leur kilowatt heure moyenne. Les questions théoriques que j’ai ouvertes sur ce sujet commencent par demander sous quelles conditions une telle disparité des prix peut pousser les A(UF)s à migrer vers B(UF) et combien sont-ils enclins à payer pour une telle migration.

Ensuite, j’assume qu’une telle migration serait attachée à une utilité économique en forme d’économies sur la facture d’énergie. Pour une consommation moyenne de Qi(t) des kilowatt heures par an par i-tième consommateur, les économies en question peuvent être calculées comme Si(t) = Qi(t)*[PA(t) – PB(t)]. Une fois que notre i-tième consommateur les a faites, ces économies, il peut les convertir en d’autres types d’utilité économique. Parmi ces autres types il y en a un qui m’intéresse particulièrement : l’acquisition des titres de participation dans le capital social du fournisseur d’énergie. Voilà la première des deux chambres du cœur pratique de mon concept EneFin : le développement des structures quasi-coopératives à l’échelle locale, où les consommateurs d’énergie sont aussi des actionnaires de leur fournisseur.

Je vois donc un processus de migration de « p » consommateurs d’A(UF) vers B(UF) ; cette migration engendre un flux de trésorerie FT = p*Si(t) et ledit flux est ensuite alloué entre des utilités économiques différentes, dont l’investissement IFE(FT) dans le capital social des fournisseurs d’énergie. Ce qui m’intéresse côté théorie, à ce point-ci, est le mécanisme de sélection. Dans l’approche théorique la plus simple(iste ?), je peux représenter ça comme une maximisation analytique : il faut que je convertisse le mécanisme de sélection en une fonction polynomiale quadratique ou plus et que je cherche pour un maximum à travers l’analyse de ses dérivées du premier et second degré.

Si je veux être un peu plus sophistiqué, j’imagine un des états alternatifs des choses et j’essaie d’évaluer la probabilité que les consommateurs d’énergie gravitent vers chacune de ces réalités alternatives. Encore un pas de plus et je verse dans l’analyse béhavioriste, donc je représente cette transition d’A(UF) vers B(UF), suivie par l’investissement IFE(FT) dans le capital social des fournisseurs comme une séquence ordonnée des schémas de comportement. Ceci ouvre sur deux perspectives : la théorie des jeux d’une part et l’intelligence artificielle d’autre part. Dans la théorie des jeux, je me concentre sur les choix individuels des consommateurs et des fournisseurs et je modèle ces choix comme une adaptation complexe basée sur des règles du jeu social.

En ce qui concerne la théorie des jeux, je sens qu’une explication préalable ferait du bien, surtout à ceux de mes lecteurs qui se sentent comme moyennement initiés à la science. La théorie des jeux aime revêtir des habits ésotériques et prendre des allures comme celle présentée dans « The Ender’s Game », le roman célèbre de science-fiction par Philip Dick. En fait, la base théorique de la théorie des jeux est beaucoup plus simple. Nous agissons tous sous incertitude. Nous ne savons pas exactement ce que l’avenir nous apportera, surtout lorsqu’il s’agit d’actions complexes. Néanmoins, l’une des découvertes que nous faisons tous à mesure d’acquérir l’expérience de la vie est qu’en dépit de cette incertitude fondamentale nous agissons tous selon des schémas répétitifs et que ces schémas sont largement fondés dans l’observation de ce que font les autres. Le développement des stratégies d’action sous incertitude, basées sur l’observation d’actions d’autrui c’est bien ce en quoi consiste un jeu.

Voilà, c’est à peu près tout en ce qui concerne le charme ésotérique de la théorie des jeux. Les jeux formalisés que nous jouons – serait-ce le poker, les échecs ou le tennis – sont des rituels qui nous servent à nous entrainer à faire des stratégies dans la vie de tous les jours. Chaque jeu ritualisé, reconnu par notre culture, est une variation sur ce thème fondamental.

En ce qui concerne l’interprétation théorique de mon concept EneFin, je vois deux jeux différents. Le premier, c’est le jeu type cartes, où la stratégie essentielle consiste à prévoir correctement une distribution des cartes – un état futur incertain des choses – tout en formant des alliances temporaires et fluides avec les autres joueurs. Le second, c’est un jeu comme les échecs ou les dames. Ici, la stratégie de base se concentre sur l’action de développer le contrôle sur un territoire, en compétition avec un autre joueur. Le territoire en question est aussi bien un territoire au sens strict du mot qu’une structure sociale : un chemin de carrière dans une multinationale, un marché, un morceau de pouvoir politique etc. Je développe donc deux schémas comportementaux essentiels : le placement des paris sur un avenir incertain (cartes) et la rivalité ritualisée (échecs, dames).

C’est en principe là que mon approche jeu-théorique diffère du courant principal de telles approches dans les sciences sociales. Ledit courant principal se concentre sur la formation des relations horizontales entre les joueurs, ce qui implique que la structure sociale est essentiellement un réseau, possiblement un réseau complexe fait des réseaux locaux plus simples. Moi, je suis (un peu) plus brutalement terre-à-terre dans ma perspective propre et j’assume que toute structure sociale est une combinaison des réseaux et des hiérarchies. Logiquement, les stratégies comportementales que je veux représenter avec l’instrumentaire de la théorie des jeux sont celles orientées sur la coopération horizontale dans les réseaux que celles qui visent la création (maintien ?) d’une position hiérarchique.

Le jeu type cartes, appliqué à mon concept EneFin, assume que les consommateurs d’énergie font leur décision complexe – transition d’A(UF) vers B(UF) suivie par la transformation du flux de trésorerie Si(t) en des utilités économiques alternatives, dont l’investissement dans le capital social des fournisseurs d’énergie – sur la base d’un pari sur l’avenir, donc, en des termes plus canoniquement économiques, sur la base de l’utilité future espérée. Chaque stratégie alternative est donc associée, à travers une rationalité qu’il me faut modeler, à un gain futur espéré. Dans ce jeu, les agents économiques peuvent former des alliances pour optimiser leur gain futur. Le trait distinctif de cette approche, par rapport à celle centrée sur la rivalité, est que les joueurs espèrent un gain purement quantitatif, comme profit spéculatif en Bourse, sans se soucier des leviers hiérarchiques qui peuvent faciliter l’acquisition dudit gain.

Lorsque je change d’optique pour le jeu type échecs ou dames, donc si je fais mes agents économiques soucieux de bien garder leur carcasse de mammouth fraîchement tué contre toute intrusion extérieure, leurs stratégies seront différentes. Ils vont raisonner en termes de gain complexes : l’action directe apport le contrôle d’actifs qui, à leur tour, peuvent apporter de profits dans l’avenir. La transition d’A(UF) vers B(UF) devient un choix de position sociale avantageuse préalable, le flux de trésorerie Si(t) est le gain intermédiaire – comme une bonne ligne d’attaque en échecs – qui donne la possibilité d’acquérir un gain plus durable sous la forme de contrôle d’actifs liés à la génération d’énergie.

Pourquoi ne suis-je pas politiquement correct et je n’assume pas que la transition vers les énergies renouvelables est nécessairement liée à une révolution morale style harmonie universelle ? Eh bien, la recherche que j’avais faite l’année dernière m’a laissé former trois assomptions bien fondées. Un, le contrôle des sources d’énergie reste une position sociale très convoitée et objectivement avantageuse. Deux, nous, les humains, comme structures sociales ancrées dans leurs territoires respectifs, nous avons tendance à maximiser notre absorption totale d’énergie plutôt qu’à la réduire. Trois, le contrôle d’un changement technologique important est lié au contrôle sur des flux de trésorerie substantiels qui, à leur tour, permettent de contrôler même plus de changement technologique dans les tours prochains du jeu.

En partant de la théorie des jeux, je peux faire encore un pas en avant et assumer que toutes ces stratégies individuelles, toutes ces combinaisons d’altruisme, vision, égoïsme et rivalité ritualisée se joignent pour former une technologie sociale complexe. Cette technologie est une machine capable d’apprentissage, donc une intelligence complexe. Faute d’une meilleure étiquette, je peux designer cette intelligence comme artificielle. Dans cette approche théorique, je fais en quelque sorte le tour de l’horizon : je reviens vers l’optimisation mathématique que je prends en compte dans l’approche économique classique, seulement cette fois j’assume que c’est la machine sociale intelligente qui accomplit cette optimisation façon « machine learning ».

L’apprentissage collectif, comme perspective théorique, peut encore muter en deux axes distincts. Premièrement, je peux assumer que l’apprentissage est strictement dit mécanique, donc que la machine sociale peut apprendre tout ce qu’elle veut, pourvu qu’elle ait suffisamment de données. Deuxièmement, je peux adopter une approche évolutive et assumer que l’apprentissage en question exige une séquence des générations, ou chaque génération successive est faite d’agents sélectionnés par une fonction de sélection de parmi le matériel génétique de la génération précédente. L’apprentissage de la machine sociale se fait donc essentiellement à travers cette fonction de sélection. Vous pouvez voir un exemple d’application évolutive dans l’économie des marchés d’énergie chez Wang et al. 2017[1], par exemple.

Une question bien légitime peut vous venir à l’esprit : n’est-ce pas un peu trop compliquer, de multiplier ces perspectives théoriques ? Eh bien, ma petite balade à travers la littérature du sujet suggère une complexité très poussée, comme le signalent Moallemi et Malekpour 2018[2] : toute analyse quantitative est très sensible au choix d’assomptions qualitatives. Comme je la continue, ma petite balade, je tombe sur un article par Lago et al. 2018[3] qui me fait prendre conscience à quel point le marché de détail en énergie est différent du marché de gros. Le premier est toujours rigide, divisé en des marchés qui ont l’air des domaines féodaux plus que de marchés au sens moderne du terme. Le second est un marché réel, très près de la compétition parfaite.

Comme je m’arrête pour étudier le travail de Muller et al. 2018[4] je me rends compte que je eux placer mon concept EneFin dans un contexte social plus large, non seulement comme une alternative pour les habitants des grandes villes, mais aussi comme une solution primaire pour les communautés rurales dans les pays en voie de développement. Ce schéma quasi-coopératif – où les membres de la communauté locale sont en même temps actionnaires et clients du fournisseur local d’énergie renouvelable et où ils disposent d’une plateforme FinTech qui donne de la liquidité financière à ce schéma – ça pourrait être pas con du tout comme solution pratique.

Dans ce cas précis de figure, la fourchette des prix d’énergie serait construite d’une façon légèrement différente. Le sous-ensemble A(UF) est composé des ménages dont l’accès à quelle forme d’énergie que ce soit est tellement difficile qu’il se résume en des pertes économiques. Le montant de ces pertes sert à calculer le prix relativement élevé PA(t). Le sous-ensemble B(UF) est construit comme référence hypothétique : qu’est-ce qui va se passer si on offre aux ménages d’A(UF) les fournitures régulières d’énergie selon le schéma quasi-coopératif d’EneFin. Les gains économiques que ces ménages connaissent après une telle connexion sert à calculer le prix plus avantageux PB(t).

Je perçois une autre extension possible du concept EneFin, partiellement liée à celle que je viens de signaler, et cette extension, je la formule sous l’inspiration de la recherche par Chen et al. 2017[5]. Le concept initial d’EneFin c’est de l’énergie pour les ménages, puisque ce sont les ménages qui paient, d’habitude, le prix le plus élevé pour leur kilowatt heure. Néanmoins, si je greffe ce concept sur l’organisme d’une communauté rurale dans un pays en voie de développement, je peux aussi bien tester la robustesse de ce schéma à mesure que j’ajoute des petites entreprises familiales dans le panier d’utilisateurs finaux d’énergie.

Le travail de Du et al.[6] ainsi que celui de Lecca et al. 2017[7] me  réconforte un peu dans mon approche des hiérarchies sociales : ces chercheurs-là placent un accent fort sur le facteur de cohésion sociale, dans la transition vers des nouvelles sources d’énergie.

Mon concept est centré sur les disparités des prix d’énergie est c’est donc autour de cet axe de recherche que j’ai flâné un peu, en termes de littérature. Au niveau strictement empirique, j’ai une fois de plus passé en revue les données publiées par International Renewable Energy Agency (IRENA 2018[8]). Ces données disent un truc d’importance primordiale pour ma recherche : la transition vers les énergies renouvelables est en train d’apporter une baisse solide et soutenue des coûts de production d’énergie. En d’autres termes, les disparités des prix d’énergie, ainsi que leur changement dans le temps, sont de plus en plus des différences de marge bénéficiaire sur le coût de production strictement dit. Logiquement, ces différences des prix sont corrélées de plus en plus avec les stratégies d’investissement ainsi qu’avec les coûts de transaction liés à des schémas institutionnels particuliers.

Les auteurs que j’avais déjà cité sur mon blog, Jean Tirole et Paul Joskow, ont été une fois de plus une source d’inspiration à cet égard. Dans leur article de 2007 (Joskow, Tirole 2007[9])

ils construisent un modèle des prix d’énergie qui me fait repenser à ce bon vieux principe d’Adam Smith : le prix d’un bien a une double nature. D’une part il faut le voir comme le résultat de marchandage et donc de fonctionnement d’un marché ; d’autre part, il reflète une utilité économique objectivement mesurable. Dans un article plus récent, Paul Joskow reprend cet idée à lui seul (Joskow 2011[10]) et souligne fortement que les politiques de minimalisation des prix d’énergie, par exemple à travers un système agressif d’enchères inversées, ne sont pas forcément la meilleure idée. L’énergie est précieuse, même si le coût nominal de sa génération baisse.

Ce petit tour à travers la littérature m’a fait formuler quelques idées générales de plus, à exploiter plus en détail plus tard. Les disparités des prix d’énergie, comme celle très schématique PA(t) > PB(t) dans mon modèle de base, peuvent avoir leurs racines dans des structures différentes de marché. Si PA(t) > PB(t), cela peut vouloir dire que dans le marché A la demande croît plus vite que dans le marché B, par rapport à la capacité installée de génération d’énergie. Dans ce cas la migration d’A(UF) vers B(UF) est une migration de la pénurie relative d’énergie vers un marché plus équilibré ou bien vers un marché en surplus d’offre. En termes d’économie classique, la migration d’A(UF) vers B(UF) devrait donc conduire, avec le temps, à un rééquilibrage d’offre et de la demande dans les deux marchés, donc à PA(t) = PB(t) et à la disparition des raisons pour migrer. En revanche, si PA(t) > PB(t) vient de la présence d’une structure quasi-monopolistique dans le marché A, la migration en question est celle entre des structures institutionnelles différentes. Par conséquent, la structure A peut disparaître complétement si la migration atteint un niveau critique.

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[1] Wang, G., Zhang, Q., Li, H., Li, Y., & Chen, S. (2017). The impact of social network on the adoption of real-time electricity pricing mechanism. Energy Procedia, 142, 3154-3159.

[2] Moallemi, E. A., & Malekpour, S. (2018). A participatory exploratory modelling approach for long-term planning in energy transitions. Energy research & social science, 35, 205-216.

[3] Lago, J., De Ridder, F., & De Schutter, B. (2018). Forecasting spot electricity prices: Deep learning approaches and empirical comparison of traditional algorithms. Applied Energy, 221, 386-405.

[4] Müller, M. F., Thompson, S. E., & Gadgil, A. J. (2018). Estimating the price (in) elasticity of off-grid electricity demand. Development Engineering, 3, 12-22.

[5] Chen, W., Wang, H., Huang, W., Li, N., & Shi, J. (2017). Shared social-economic pathways (SSPs) modeling: application of global multi-region energy system model. Energy Procedia, 142, 2467-2472.

[6] Du, F., Zhang, J., Li, H., Yan, J., Galloway, S., & Lo, K. L. (2016). Modelling the impact of social network on energy savings. Applied Energy, 178, 56-65.

[7] Lecca, P., McGregor, P. G., Swales, K. J., & Tamba, M. (2017). The importance of learning for achieving the UK’s targets for offshore wind. Ecological Economics, 135, 259-268.

[8] IRENA (2018), Renewable Power Generation Costs in 2017, International Renewable Energy Agency, Abu Dhabi, ISBN 978-92-9260-040-2

[9] Joskow, P., & Tirole, J. (2007). Reliability and competitive electricity markets. The Rand Journal of Economics, 38(1), 60-84.

[10] Joskow, P. L. (2011). Comparing the costs of intermittent and dispatchable electricity generating technologies. American Economic Review, 101(3), 238-41.

Les gains associés

 

Mon éditorial via You Tube

J’ai décidé d’utiliser mon blog pour documenter mon travail entier de recherche et pas uniquement la préparation du business plan pour le projet EneFin. Ça fait trois projets au total ; à part le concept d’entreprise vous connaissez déjà, donc EneFin, je suis en train de préparer un autre business plan, pour un concept de startup développé par mon ancien étudiant dans le marché des services médicaux ; le troisième truc c’est un livre sur le secteur FinTech. Vous trouverez une description de ces trois directions de travail dans ma dernière mise à jour en anglais : Crossbreeds, once they survive the crossbreeding process.

En ce qui concerne le projet EneFin et le marché d’énergie, je suis en train de revoir mes sources d’information. Je me suis intéressé à deux articles quelque peu couverts de poussière – puisqu’ils datent de 1999 : Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networks I: Financial Rightspar Paul Joskow et Jean Tirole suivi par Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networks II: Physical Rightsdes mêmes auteurs. La raison pour laquelle je veux les étudier à fond est le fait qu’ils reflètent un aspect important du marché de l’énergie : les mécanismes que je propose dans le cadre du concept EneFinpour le marché de détail marchent depuis longtemps dans le marché de gros. Ledit marché de gros fonctionne, de façon routinière, comme tout autre marché, à un rythme réglé part des équilibres locaux entre l’offre et la demande, avec l’utilisation de toute une gamme des produits financiers et en présence d’une forte régulation légale. Les contrats long-terme s’y entremêlent avec des transactions ponctuelles du type spot. Par comparaison, les contrats long-terme que nous, les particuliers, signons avec nos fournisseurs directs d’électricité ont l’air, en fait, une relique dont la seule raison de demeurer toujours en place semble être une vague appréhension vis à vis de ce qui pourrait se passer si on s’en passait.

Je commence donc par une courte introduction en la matière desdits « transmission rights » ou « droits de transmission ». Je commence par une évidence : personne ne peut signer ses électrons. Une centrale électrique charge dans le réseau de transmission 10 MWh et ces 10 mégawatt heures ont un prix de gros. Quelqu’un doit payer ce prix, avec une marge de détail, à la fin de la chaîne de distribution. Ce quelqu’un c’est nous, les consommateurs finaux, qui, de notre côté, n’avons aucun moyen de savoir d’où est-ce qu’ils viennent exactement, ces électrons que nous mettons dans le compresseur de notre frigo ou bien dans le moteur de notre machine à laver. A la rigueur, avec beaucoup de mesurage dans le réseau, il est possible de calculer la probabilité que la kilowatt heure donnée que je suis en train d’utiliser vient d’une centrale électrique donnée, mais ce calcul ressemble largement à de la physique quantique : ce qu’on a c’est seulement une probabilité.

Tout réseau de distribution d’électricité est donc comme un réservoir doté d’un système des valves à l’entrée et à la sortie. Une centrale électrique peut identifier la valve à travers laquelle son énergie entre dans le système (le nœud ou le site de chargement) et – dans une certaine mesure – elle peut identifier la valve de sortie (nœud/site de consommation) et cette identification est possible grâce au système des contrats et d’instruments financiers. « Dans une certaine mesure » veut dire que l’identité exacte du consommateur final est dans le domaine de décision du distributeur local d’énergie, qui est en charge du réseau local de moyenne et de basse tension. Un nœud de consommation d’énergie est donc le point exact dans le réseau de distribution ou l’électricité distribuée en haute tension est transformée en moyenne ou basse tension et « transmise » au distributeur local. Un nœud de consommation est aussi un point de facturation.

Là-dessous, vous pouvez voir une présentation graphique de la structure du réseau de transmission d’énergie, qui, à son tour, fait l’ossature du marché. Plus loin en-dessous vous trouverez l’équation de revenu gagné par une centrale électrique comme fournisseur primaire d’électricité.

La structure du réseau

 La structure du réseau

 

L’équation de revenu de la centrale électrique

 Revenu de la centrale electrique

Dans ce cadre général, différents points de facturation peuvent enregistrer des prix substantiellement différents. L’échelle de cette disparité dépend du pays et, dans une grande mesure, de l’heure de facturation. Le marché d’électricité s’étend sur 8760 heures dans l’année (8784 si c’est une bissextile) et chacune d’elles peut s’associer avec un prix différent.  Un fournisseur primaire d’électricité (une centrale électrique) peut acheter des contrats à terme (instruments financiers dérivés) qui sont déjà pré-facturés à un prix défini pour un nœud de consommation précis et une heure précise. C’est comme si ce fournisseur primaire s’achetait une facturation en avance. Ces contrats à terme sont précisément appelés « droits de transmission », puisqu’ils simulent, sur le plan légal et financier, une situation où un fournisseur primaire d’énergie acquiert une garantie que son énergie sera vendue et facturée comme si elle était consommée à un nœud précis du réseau et à un moment précis.

Les deux articles que je suis en train de passer en revue – Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networks I: Financial Rightset Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networks II: Physical Rights– signés Paul Joskow et Jean Tirole développent une théorie de fonctionnement du marché d’électricité dans le contexte des droits de transmission. A l’époque quand ces deux articles étaient écrits, en 1999, les droits de transmission étaient parmi les rares instruments financiers typiquement « spot » (c’est à dire correspondants aux transactions ponctuelles sans appui direct dans des contrats long-terme) appliqués dans le marché de gros en électricité. Étudier le fonctionnement des droits de transmission était un excellent prétexte pour étudier la libéralisation du marché d’énergie au sens large.

Je me suis intéressé à ces deux articles pour deux raisons : auteurs et conclusions. Quant aux auteurs, le nom de Paul Joskow en ce qui concerne le marché d’énergie est un peu comme celui de Paul Krugman dans la géographie économique. Même si je décidais de le contourner, ce serait à mes propres risques et périls. Quant à Jean Tirole, je respecte profondément son acquis scientifique et ce prix Nobel en économie qu’il avait reçu en 2014 était vraiment bien justifié. La conclusion générale de la part de ces deux auteurs est pratiquement à l’opposé de ce que moi je soutiens au sujet de mon concept EneFin. Pendant que moi, je prétends que l’introduction d’un système basé sur les contrats à terme, dans le marché de détail en énergie, peut favoriser le développement des petits fournisseurs locaux et des petites installations locales basées sur les énergies renouvelables, Paul Joskow et Jean Tirole disent quelque chose de diamétralement opposé : les contrats à terme qui parient sur les prix futurs, ça favorise les gros joueurs et fait du mal au pouvoir d’achat des petits consommateurs.

Oui, je sais, je pourrais les ignorer en prétendant que dans le marché de l’énergie, avec tous les changements observés, 1999 c’était à peine après l’invention de la roue et les thèses de l’époque ne tiennent plus débout. Seulement, je sais par expérience qu’ignorer délibérément un point de vue particulier provoque à faire de même pour un autre point de vue particulier, et ces points de vue particuliers et délibérément ignorés ont tendance à s’accumuler. Il y a un point critique dans cette accumulation du savoir passé sous silence, où l’ignorance ciblée et délibérée se transforme en une ignorance générale et involontaire.

Je veux donc bien comprendre le point de vue de Paul Joskow et Jean Tirole, juste l’histoire de ne pas être con. Alors, leur réflexion est présentée en deux étapes : d’abord ils étudient le fonctionnement des droits de transmission tels qu’ils sont, donc comme instruments purement financiers, et ensuite ils font une extrapolation théorique où ces instruments financiers créent des droits physiques d’exploitation vis à vis le réseau de distribution d’énergie. Comme c’est mon habitude, je me concentre le plus sur les assomptions fondamentales du modèle théorique de Joskow – Tirole, et aussitôt je découvre les racines de leurs thèses au propos qui m’intéresse.

Joskow et Tirole assument, très pertinemment si vous voulez mon avis, que les contrats à terme dans le marché d’énergie émergent comme quelque chose de financièrement utile lorsqu’il y a des imperfections économiques marquées dans la distribution géographique de génération primaire d’électricité. Par « imperfections économiques » je comprends quelque chose de très simple : certaines régions accueillent des surplus notables d’énergie produite par rapport à l’énergie consommée pendant que d’autres ont des déficits. Logiquement, les prix les plus intéressants, qui valent la peine d’être garantis par des contrats à terme tels que les droits de transmission, sont ceux pratiqués dans les régions à déficit, où la demande est beaucoup plus élevée que l’offre. Si je suis in fournisseur primaire d’énergie et si je sais qu’il y ait de tels marchés locaux, j’ai deux stratégies long-terme à leur égard : soit j’investis dans les droits de transmission pour exploiter les prix locaux anormalement élevés, soit j’investis dans la construction de capacité génératrice locale. Pratiquer les deux stratégies en parallèle serait illogique, puisque tout investissement en capacité génératrice locale va liquider une grande partie des bénéfices issus des droits de transmission.

Je pense que je comprends. Il y a des situations où la création d’instruments financiers peut aider le flux de capital vers des actifs productifs nouveaux mais il y en a d’autres quand c’est exactement le contraire qui se passe, c’est-à-dire les titres financiers servent à concentrer et immobiliser le capital disponible plutôt qu’à son flux vers des projets nouveaux. La concentration survient lorsque les gains possibles à obtenir de la détention simple des titres financiers sont plus grand que ceux associés avec l’utilisation de ces mêmes ou autres titres pour financer des projets nouveaux.

Je vois donc deux types de contexte pour l’application de la fonctionnalité EneFin, telle que je la vois à présent, assez souple et généraliste (consultez Les séquences, ça me pousse à poser cette sorte des questions). Le contexte à haute mobilité de capital physique est celui où la construction de nouvelle capacité génératrice locale est relativement facile, point de vue technologique et légal (permis de construction et d’exploitation, par exemple). Dans un tel contexte le gain marginal issu du changement technologique réel (nouveaux moulins à vent, nouvelles turbines hydrauliques etc.) a des fortes chances de surpasser celui de la détention des titres financiers en tant que tels. En revanche, lorsque la création des nouvelles installations rencontre des obstacles substantiels – par exemple lorsqu’il est extrêmement difficile d’obtenir un permis d’exploitation pour une turbine hydraulique nouvelle – la mobilité du capital physique décroît significativement et ça peut payer plus d’exploiter de déficits en l’offre d’énergie que de les combler avec de la capacité locale nouvelle.

Bon, je pense que j’ai temporairement pompé ma cervelle à sec. Il me faut la remettre à plein.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je vous rappelle que vous pouvez télécharger le business plan du projet BeFund(aussi accessible en version anglaise). Vous pouvez aussi télécharger mon livre intitulé “Capitalism and Political Power”. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Ce que le prof en moi veut dire sur LCOE

 

Mon éditorial sur You Tube

Je me concentre sur la faisabilité économique et légale de mon concept d’entreprise EneFin. Par ailleurs, dans ma dernière mise à jour en anglais (This is how I got the first numerical column) j’explique pourquoi j’ai laissé tomber le nom Coop EneFin : en anglais, « coop » veut dire « coopérative », il est vrai, mais ce n’est pas la seule dénotation du mot. Les autres sont : « berceau », « poulailler » ou « espace étroit ». Pas vraiment ce que je voudrais associer avec un projet d’entreprise. Bref, je retourne aux sources, c’est-à-dire au nom « EneFin », bénite soit la modération dans la création des néologismes.

Alors, la faisabilité. Je commence par les coûts et je pose la question suivante : est-ce que le mécanisme EneFin pourra fonctionner dans le monde d’énergies renouvelables sans aucune forme d’aide fiscale ou bien les nouveaux fournisseurs de telle énergie auront-ils besoin des subventions publiques ? Je commence par recenser l’information que j’ai au sujet des coûts de production d’électricité des sources renouvelables. Je commence aussi à jouer le prof, comme ce blog à une vocation éducative. Dans ce cas particulier, il est difficilement évitable de jouer le prof, de toute façon, puisque dans le business d’électricité le coût de production n’est pas tout à fait la même chose que ce que vous pouvez connaître de votre cours d’économie ou de gestion. En ce qui concerne l’énergie, la logique de base est celle de LCOEou « coût nivelé d’électricité » (anglais : « Levelized Cost Of Electricity »). Ci-dessous je vous donne la formule générale de LCOE et juste en cas où elle ne s’affiche pas correctement, ici vous avez le lien hypertexte pour voir la formule directement dans l’archive de mon blog.

LCOE

Alors, la notation. En général, nous considérons une période de nannées de cycle de vie technologique de l’installation génératrice. Logiquement, le « t » est la position numérique d’une année particulière dans ce cycle de vie. Comme vous pouvez le voir, pratiquement tout ce qui compte dans cette formule est « t », d’une façon ou d’une autre. Le symbole Itreprésente l’investissement mis dans l’installation en question dans l’année t ; Mtest le coût de maintenance durant l’année t, Ftsymbolise le coût du carburant brûlé, Etest la quantité d’énergie produite et rreprésente le taux d’escompte assigné à tout ce calcul.

Maintenant, d’abord je vous sers l’information sur ce LCOE comme il est couramment estimé pour les énergies renouvelables en ensuite je discute un peu la controverse théorique et pratique qui accompagne cette formule. Les nombres, je les ai pris du rapport publié parIRENA, intitulé Renewable Power Generation Costs in 2017. Pour l’hydro-génération ça semble tourner autour de $0,05 = €0,04 par kWh ; l’éolien dans les installations sur terre ferme ça se défend à $0,06 = €0,05 par kWh et lorsque ces moulins sont localisés dans la mer, c’est $0,14 = €0,12 pour une heure qui se kilowatte ; le LCOE du photovoltaïque semble osciller autour de $0,10 = €0,08 quoi que ça tend à se casser la gueule en tombant, ces derniers temps (moins 73% sur les sept dernières années), donc ça peut tomber encore ; le solaire concentré, donc le truc basé sur les miroirs paraboliques qui collectent la chaleur du soleil, ça génère un LCOE autour de $0,22 = €0,18. Encore, ce rapport que je cite signale que les installations éoliennes marines ainsi que celles basées sur le solaire concentré, à être mises en service dès 2020, vendent aujourd’hui leur énergie future entre $0,06 et $0,10 par kWh, donc entre €0,05 et €0,08 ; soit ils sont tellement désespérés de faire leurs ventes, ces gars-là, soit il y a vraiment du progrès dans l’air.

Du point de vue microéconomique, le LCOE c’est une valeur complexe, qui combine le coût moyen de production strictement dit – soit le (Mt+ Ft)/Etou le coût de maintenance et celui du carburant divisés par la quantité d’énergie produite – avec le retour sur l’investissement exprimé comme It/Et. Le retour sur investissement, dans le monde paisible de la microéconomie, c’est fait du bénéfice net. Alors, la présence de la composante It/Etassume que le LCOE n’est pas vraiment le coût strictement dit, c’est plutôt un prix minimum satisfaisant pour le fournisseur d’énergie, avec la marge bénéficiaire déjà incluse. Personnellement, je crois que tout ce bazar de LCOE est plutôt politique qu’économique. Lorsque la question de compétition dans le marché de l’énergie avait commencé à lever la tête, dans les années 1980, les gros fournisseurs établis dans le marché avaient commencer à grogner au sujet des prix qui vont tomber et ça va faire du remous, et les bénéfices vont tomber etc. Les gouvernements avaient donc commencé à mettre en place des systèmes des subventions pour compenser à ces braves fournisseurs établis d’énergie les effets horribles de la compétition. Lorsque les énergies renouvelables avaient sérieusement entré la scène, dans les années 1990, il y avait déjà en place toute cette philosophie du coût qui n’est pas tout à fait un coût et ça tombait à merveille pour organiser le support fiscal pour les nouveaux venus.

Remarquez, dans ce cas, le politique n’est pas entièrement con. L’énergie c’est aussi de la sécurité et de la stabilité des plus élémentaires ; c’est même un facteur de base de la cohésion sociale. Instaurer un calcul des coûts qui sont en fait un flux de trésorerie satisfaisant pour les investisseurs, ça garantit un flux de capital vers le secteur d’énergie et donc une sécurité énergétique accrue. Un secteur d’énergie sous-investi ça peut donner des coups de sabots très, très douloureux là où vous savez.

La bonne nouvelle qui vient avec ces considérations de base à propos de LCOE est que ces coûts moyens par kWh que je viens de citer c’est essentiellement du LCOE, donc ce sont en principe des prix minimum de base. Le coût du carburant pour les renouvelables c’est nul, je veux dire zéro. La maintenance est d’habitude moins onéreuse que la construction initiale, donc ces coûts par kilowatt heure c’est essentiellement le calcul du flux de trésorerie lissé qui assure un retour satisfaisant sur investissement.

Je compare rapidement ces coûts avec les prix d’électricité dans quelques pays européens (consultez Je recalcule ça en épisodes de chargement des smartphones) est ça à l’air optimiste. Mon concept EneFinassume, entre autres, que les consommateurs ménagers pourront acheter de l’énergie au prix avantageux réservé normalement aux consommateurs institutionnels, à condition qu’ils acquiescent de participer dans le bilan de leur fournisseur. Dans tous les pays que je prends en compte, l’éolien sur terre ferme et l’hydraulique, ça se défend financièrement sans problème, dans le schéma EneFin. Même les prix relativement bas réservés aux usagers institutionnels donnent une marge confortable en plus du LCOE moyen. En ce qui concerne les installations éoliennes dans la mer, le photovoltaïque ainsi que le solaire concentré, ceux gars-là pourraient avoir des problèmes en s’EneFinant en Norvège, en Finlande et dans la République Tchèque. Partout ailleurs, ça se défend, sans épater. Remarquez, la Norvège et la Finlande, c’est pas vraiment terriblement ensoleillé et l’éolien marin assume des gros projets d’investissement, d’un calibre bien en-dessus ce que je vois comme le marché de base pour EneFin. Somme toute, y a des chances que l’idée ne soit pas complètement idiote.

Les faits, ils ont l’air favorables et je peux les laisser à eux-mêmes pour quelques instants, les instants dont j’ai besoin pour jouer le prof. J’ai envie de donner un petit cours d’économie appliquée à l’occasion de cette formule de LCOE. Premièrement, les maths. Dans la formule, vous pouvez voir deux fractions ordinaires superposées. Au premier abord ça a l’air compliqué mais voilà quelques trucs que vous connaissez de l’école par ailleurs et qui peuvent être utiles pour simplifier ou plutôt pour diviser la formule en deux niveaux distincts d’analyse. Le symbole « ∑ » dans les deux étages de la fraction générale symbolise la somme d’une chaîne des composantes. En d’autres mots, les deux étages de la fraction générale sont des sommes des fractions partielles formulées comme [(It+ Mt+ Ft) / (1 + r)t] / [Et/ (1 + r)t]pour chaque année « t ».

Lorsque vous avez à faire, dans la même formule, de la division et de l’addition, que faites-vous en premier lieu ? Oui, la division. Cela veut dire qu’il y a une version possible de cette formule où ∑ [(It+ Mt+ Ft) / (1 + r)t] / ∑ [Et/ (1 + r)t] = ∑ {[(It+ Mt+ Ft) / (1 + r)t] / ∑ [Et/ (1 + r)t]} donc où je tire l’opération d’addition à l’extérieur de la fraction générale. Comme j’ai dit, c’est un truc, pas une méthode à 100% rigoureuse, néanmoins ça permet de se débarrasser, pour un instant, du dénominateur (1 + r)tqui se répète aussi bien dans le numérateur de la fraction générale que dans son dénominateur. Le truc arithmétique a un appui économique. Dans le passé, le taux d’escompte « r » était simple et intuitif : tôt ou tard on assumait qu’il était égal au taux d’intérêt qui, à son tour, était corrélé avec taux d’inflation. A présent, on vit dans une période des taux d’intérêt historiquement les plus bas, accompagnés par des épisodes des plus en plus fréquents de déflation locale. Il y a vraiment des années quand le dénominateur (1 + r)tdevrait être remplacé par (1 – r)t.

De tout en tout, ce que le prof en moi veut dire est que le LCOE général peut être décomposé en des LCOE locaux, dans lesquels le dénominateur (1 + r)tn’a rien de vraiment constructif à dire. Cette assomption est importante pour mon concept d’entreprise – l’EneFin – dans la mesure où je veux précisément miser sur le mécanisme des prix espérés dans l’avenir, donc des LCOE locaux et momentanés.

Si vous voulez un peu de littérature scientifique rigoureuse sur les prix d’énergie, deux noms apparaissent comme des classiques du domaine : Paul Joskow et Jean Tirole. Voilà quelques références : Comparing the Costs of Intermittent and Dispatchable Electricity Generating Technologiespar Paul L. Joskow, Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networkspar Paul L. Joskow et Jean Tirole, Reliability and Competitive Electricity Marketspar Paul Joskow et Jean Tirole, Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networks I: Financial Rightspar Paul Joskow et Jean Tirole suivi par Transmission Rights and Market Power on Electric Power Networks II: Physical Rightsdes mêmes auteurs. Si par hasard ces liens hypertexte ne marchent pas, contactez moi via mon blog et je vous envoie des PDFs par e-mail.

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