# Assurance inondation américaine : un modèle place l'optimum du NFIP à 52 %

> Gruber et Solomon modélisent deux coûts cachés de la suppression de la subvention historique du NFIP, report vers l'aide post-catastrophe et risque de reclassification, et en déduisent une subvention optimale de 52 % pour ce programme.

- Source : https://probans.org/assurance/ecart-protection-climatique/alea-moral-nfip-subvention-solomon-gruber
- Catégorie : Assurance
- Auteur : Axel Morel
- Publié le : 2026-08-09
- Indice de solidité de la preuve (ISP-ASS) : 21/100 (0-30 %, Preuves très limitées), score établi le 2026-09-12

## En résumé

- <strong class="text-ink">Supprimer la subvention a un coût que la prime ne montre pas.</strong> Deux effets se substituent à la subvention supprimée : un report de la charge vers l'aide post-catastrophe, et l'exposition des ménages au risque de reclassification tarifaire.
- <strong class="text-ink">Ce recul de la couverture n'est pas supposé, il est estimé.</strong> Une semi-élasticité de la demande de -0,32 sur 2 084 307 observations police-année, et un report vers l'aide fédérale estimé sur 886 observations comté-catastrophe.
- <strong class="text-ink">L'optimum de 52 % dépend d'hypothèses que les auteurs nomment.</strong> Il reste à 47 % ou 48 % selon le scénario climatique, tombe à 33 % si la FEMA était deux fois moins généreuse, et à 19 % pour les résidences non principales.

Élargir un pool de mutualisation résout un problème de prix, mais en fait resurgir un autre : l'**aléa moral**. Un pool qui lisse le prix sans maintenir de signal de risque affaiblit l'incitation du ménage à réduire son exposition, et peut, dans la durée, subventionner implicitement le maintien ou la construction en zone à risque. Le programme fédéral américain d'assurance inondation, le NFIP, illustre cette tension, et un travail économique récent en modélise le coût dans les deux sens.

## Une réforme pensée pour corriger l'aléa moral

*Ce que le rapport écrit.* Le NFIP a longtemps facturé aux ménages assurés une prime inférieure à leur risque actuariel réel, une subvention qui a induit une sur-construction et un déficit de prévention dans les zones inondables. Les auteurs en donnent un ordre de grandeur par leur propre calcul, et non d'après une donnée publiée par le programme : avant la réforme, la police moyenne recevait environ 50 % de subvention. À ce niveau s'ajoutait une seconde distorsion de prix, les polices à risque faible payant relativement plus et les polices à risque élevé relativement moins. Sa réforme Risk Rating 2.0, déployée de 2021 à 2023 et première refonte majeure du programme en cinquante ans, a tenté de corriger ce déséquilibre en tarifant chaque bien sur son propre risque actuariel, à partir de données géospatiales et de modèles catastrophe.

## Le coût caché de la suppression d'une subvention

*Ce que le rapport écrit.* Un document de travail diffusé par le NBER en 2026, non encore revu par les pairs, estime, dans un modèle calibré, ce que cette bascule vers une tarification pleine coûte [1]. Le constat des auteurs : la suppression de la subvention historique a un coût qui n'apparaît pas dans le prix de la police elle-même. Deux effets se substituent à la subvention supprimée. D'abord, un report de la charge vers l'aide fédérale versée après sinistre aux ménages devenus non assurés à mesure que la couverture recule dans les zones inondables. Ensuite, une exposition nouvelle des ménages restés assurés à un risque de reclassification tarifaire lié à l'incertitude des projections climatiques, une réévaluation du risque du bien lui-même pouvant faire monter la prime d'un ménage qui n'y a rien changé.

*Ce que le rapport écrit.* Ce recul de la couverture n'est pas supposé, il est estimé. Les auteurs ont obtenu, au titre du Freedom of Information Act, un panel de polices du programme qui porte, pour chaque police et chaque année, la prime facturée et la prime de plein risque vers laquelle elle transite, sans que le ménage connaisse d'avance ce prix final. Sur 2 084 307 observations police-année tarifées sous Risk Rating 2.0, ils estiment une semi-élasticité de la demande de -0,32 : la variation de la probabilité de renouvellement pour une variation en pourcentage du prix du renouvellement, la prime de plein risque étant tenue constante. Sur les 3 529 254 polices tarifées sous Risk Rating 2.0 que résument ses statistiques descriptives, le document donne une prime moyenne de 944 dollars avant la réforme et de 1 739 après. Le ménage qui réagit renonce à sa police plutôt qu'il ne réduit son montant de couverture : sur la marge intensive, la couverture ne baisse que d'environ 3 000 dollars pour une base de 300 000, soit au plus 1 %. Les auteurs situent leur chiffre au milieu des estimations publiées de la demande d'assurance inondation, qu'ils recensent de -0,15 à -0,75.

*Canal modélisé.* Le report vers l'aide FEMA est estimé sur 886 observations comté-catastrophe : les comtés américains frappés entre 2010 et 2024 par une inondation déclarée catastrophe présidentielle et pour lesquels l'aide aux particuliers et aux ménages avait été autorisée, chaque observation étant pondérée par les dommages aux biens du comté. Ce coefficient entre ensuite dans leur modèle : il ne mesure pas une dépense fédérale supplémentaire constatée après 2021, et le document ne publie aucun montant d'aide reportée. Gruber et Solomon concluent que les bénéfices de la subvention, report fiscal évité et protection contre le risque de reclassification, dépassent nettement les coûts d'aléa moral, et fixent l'estimation centrale de leur modèle à 52 %, un niveau comparable à celui qui prévalait avant la réforme Risk Rating 2.0 [1].

Ce résultat central dépend d'hypothèses que les auteurs nomment eux-mêmes : une générosité de la FEMA et des reports vers l'aide publique tenus pour fixes, et des ménages qui décident de façon rationnelle et pleinement informée.

Sous d'autres hypothèses, l'estimation est stable sur deux variations : 47 % à 48 % selon le scénario climatique retenu lorsque les réponses des ménages sont extrapolées dans le temps, et 39 % lorsque la semi-élasticité de la demande descend de 0,32 à 0,059, soit une division par plus de cinq. Elle est en revanche sensible à deux autres hypothèses. Elle tombe à 33 % si la FEMA était deux fois moins généreuse à l'avenir qu'elle ne l'a été, et à 15 % si l'aide fédérale disparaissait. Elle monte à 89 %, puis à 100 %, si l'on tient compte d'une sous-perception du risque d'inondation que les auteurs fixent à 43 % d'après Bakkensen et Barrage (2022), selon le degré d'aversion au risque retenu. L'optimum varie aussi selon la population visée : 19 % pour les résidences non principales, non éligibles à l'aide individuelle de la FEMA, contre 53 % pour les résidences principales. En empilant leurs hypothèses les plus défavorables, les auteurs font descendre l'optimum palier par palier jusqu'à 14 % sans jamais l'annuler ; dans l'autre sens, étendre au pays entier l'élasticité de prévention mesurée en Floride le porte à 65 %. Ils préviennent que ces variations sur la générosité de la FEMA ne se lisent pas comme une recommandation de réduire en même temps l'aide fédérale et la subvention d'assurance : ce changement conjoint n'améliore le bien-être que si les ménages décident rationnellement de leur risque et de la générosité qu'ils attendent, et avec une perception erronée réaliste, l'optimum reste très élevé même une fois la FEMA retirée. Un second résultat, distinct de cet optimum : une subvention de prime allant jusqu'à 8 % s'autofinance intégralement.

## Ce que ce résultat dit, et ne dit pas, pour l'Europe

*Ce que la méthode interprète.* Ce résultat ne dit pas que la même subvention optimale de 52 % s'appliquerait telle quelle au marché européen : Gruber et Solomon travaillent sur le programme américain, avec sa structure institutionnelle propre, son mode de financement fédéral et son historique de tarification spécifique, et ne proposent eux-mêmes aucune transposition. Ce que j'en retiens, c'est un principe qui me paraît transposable : la suppression pure et simple d'un signal-prix subventionné n'est pas non plus une solution sans coût caché, même quand l'objectif de cette suppression, réduire l'aléa moral, reste légitime.

*Extrapolation prudente.* Pour un régulateur européen qui envisagerait un basculement similaire vers une tarification actuarielle plus stricte au sein d'un régime de mutualisation élargie, ce travail invite à anticiper explicitement où se reporterait la charge aujourd'hui absorbée par un signal-prix lissé, plutôt que de supposer que sa suppression ne produit qu'un gain net d'efficacité sans contrepartie budgétaire ailleurs dans le système.

## Mes réserves

- **Statut de la source** : un document de travail diffusé par le NBER, qui écrit lui-même sur sa page de garde que ses documents de travail n'ont pas été revus par les pairs ni soumis à l'examen de son conseil d'administration, signé par deux chercheurs universitaires sans intérêt commercial dans le résultat.
- **Ce que la source ne mesure pas** : le document estime un coefficient de report vers l'aide fédérale et une réponse de la demande au prix, mais il ne publie ni bilan ex post de Risk Rating 2.0, ni montant d'aide fédérale supplémentaire causé par la réforme. Le lien entre la suppression de la subvention et la dépense réelle de la FEMA après 2021 reste un canal de modèle, pas un effet mesuré toutes choses égales par ailleurs.
- **Ce que les auteurs signalent sur leur propre chiffre** : la grandeur estimée est une semi-élasticité, la variation d'une probabilité de renouvellement, et non une élasticité au sens usuel. Elle est identifiée sur une transition de prix déployée à l'échelle nationale sans décalage géographique, et les auteurs écrivent que le changement d'information qui l'a accompagnée peut affecter leur estimation : ils rapportent une estimation entre comtés de 0,2, dont ils écrivent qu'elle n'est pas affectée par ce déploiement national, et citent Mulder (2024b) qui, dans un cadre différent, obtient de 0,25 à 0,29.
- **Ce que l'optimum unique masque** : les auteurs trouvent une subvention optimale décroissante avec le revenu, 61 % dans les secteurs de recensement au revenu inférieur à la médiane contre 43 % au-dessus, les reports vers l'aide fédérale dans les secteurs les plus pauvres l'emportant sur leur réponse de prévention plus forte au prix de l'assurance. Les 52 % sont une valeur centrale, pas un taux uniforme.
- **Ce qui n'est pas dénombré** : le document nomme la source et la période de chacun de ses cinq échantillons, mais il n'en publie pas l'effectif pour deux d'entre eux : ni le nombre de certificats d'élévation de Floride qui sert à mesurer la prévention, ni le nombre de secteurs de recensement qui sert à mesurer les variations de population.
- **Ce qui n'a pas pu être établi** : aucune transposition au marché européen n'est proposée par les auteurs eux-mêmes. Aucun autre travail de ce dossier ne chiffre la subvention optimale de ce programme, et ce dossier ne dispose d'aucun élément sur une éventuelle réplication de ce résultat.
- **Condition qui ferait tomber la réserve** : une évaluation ex post de Risk Rating 2.0 mesurant les effets constatés sur le recours à l'aide fédérale, ou une estimation indépendante de la subvention optimale du même programme.

L'implication concrète : un régulateur qui débat de la suppression ou du maintien d'un signal-prix subventionné dans un dispositif de mutualisation climatique gagne à modéliser explicitement, comme Gruber et Solomon le font pour le NFIP, où se reporterait la charge en cas de suppression, plutôt que de traiter l'aléa moral et l'accessibilité comme deux objectifs indépendants l'un de l'autre.

Retour au [dossier Écart de protection climatique](/assurance/ecart-protection-climatique). Voir aussi [le Community Rating System américain](/assurance/ecart-protection-climatique/community-rating-system-fema-prime-collective).

## Sources

- [Gruber, J., Solomon, A. (2026). Optimal Flood Insurance in a Second-Best World: Fiscal Spillovers, Reclassification Risk and Moral Hazard. NBER Working Paper No. 35408, juillet 2026.](https://www.nber.org/system/files/working_papers/w35408/w35408.pdf)

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