Résumé La transition énergétique vers des énergies bas-carbone est aujourd’hui un paradigme dominant des politiques publiques liées à l’énergie.








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Classe 3 : Le choix de la biomasse

La troisième classe comprend 3 régions : l’Aquitaine, l'Ile-de-France et Provence-Alpes-Côte d’Azur. Cette classe se distingue par une part importante de la production d'énergie biomasse dans la production d’énergie renouvelable, elle atteignait 36 % en 2013, contre seulement 14 % au niveau national. Les deux régions Aquitaine et Ile-de-France représentaient à elles seules, 41% de la production de la biomasse en France en 2013. Les parts des biocarburants (29 % contre 15%) et du bois de chauffage (69 % contre 46%) dans la consommation totale d’énergie renouvelable sont significativement supérieures à la moyenne des 22 régions métropolitaines. Ces régions bénéficient d'une forte aménité territoriale qui explique largement la place de la biomasse dans le mix énergétique, elles représentent 22 % des surfaces boisées en France métropolitaine.

Dans cette classe, la part des ENR dans la consommation finale totale d’énergie est faible (8%) et se situe bien au-dessous de ma moyenne nationale (21%). La consommation des combustibles fossiles est faible par rapport au reste des régions, elle est en partie compensée par une forte consommation de biomasse dans les domaines de la chaleur et du transport. La production d'énergie éolienne est sous-représentée dans cette classe, elle concerne seulement 1,7 % de la production d'ENR contre 32 % pour l'ensemble des régions. L'intensité énergétique est également inférieure à celle enregistrée au niveau national.

Cette classe regroupe des régions fortement peuplées et urbanisées à forte densité de population. La population est plutôt plus éduquée que la moyenne nationale, le niveau de vie, évalué par le PIB par habitant et le revenu par habitant, est également élevé. Ces régions affichent une forte spécificité sectorielle avec une tertiarisation de l'économie marquée, ce qui se traduit par la faiblesse de l'intensité énergétique dans cette classe. En effet, elles sont en tête de classement à la fois en termes de dépenses en recherche et développement, de poids des services dans la valeur ajoutée et de part des emplois dans le secteur des services. Les emplois dans les secteurs de la fabrication de produits informatiques, électroniques et optiques, dans la production et distribution d'eau (assainissement, gestion des déchets et dépollution) et dans la production et distribution d'électricité, de gaz, de vapeur et d'air conditionné sont également surreprésentés. La valeur ajoutée brute dans les secteurs du commerce de gros et de détail, des transports, de l'hébergement, de la restauration et des services divers est importante, ces régions bénéficiant notamment de fortes aménités touristiques. En revanche, ces régions sont peu industrialisées, la part de l'industrie dans la valeur ajoutée et la part de l'emploi dans le secteur industriel sont significativement inférieurs aux moyennes nationales. En particulier, la valeur ajoutée brute dans les secteurs de l'administration publique, de l'enseignement, de la santé humaine et de l'action sociale est faible et les emplois dans les secteurs de la métallurgie et fabrication de produits métalliques et des machines et des équipements se situent peu importants.

  • Classe 4 : Forte dépendance aux combustibles solides et émergence de l'éolien

La quatrième classe regroupe la Basse-Normandie, la Bourgogne, la Bretagne, le Nord-Pas-de-Calais, les Pays de la Loire et le Poitou-Charentes. Ces régions se distinguent par une forte consommation des combustibles fossiles représentant en moyenne près de 24% de la consommation nationale en 2013. Le bouquet énergétique renouvelable est marqué par la prédominance de la filière éolienne, la part de la production d’énergie éolienne dans la production d’énergie renouvelable atteignait 55 % contre seulement 33 % pour la moyenne nationale. En effet, la classe regroupe les grands producteurs d'électricité éolienne à savoir la Basse-Normandie (70% de la production d’ENR d'origine éolien), la Bretagne (57%), le Nord-Pas-de-Calais (51%), les Pays de la Loire (57%) et le Poitou-Charentes (61%). Les parts des biocarburants et du bois de chauffage dans la consommation totale d’énergie renouvelable se situent au-dessus des moyennes nationales. La forte dépendance aux énergies carbonées se traduit par une part des ENR dans la consommation finale totale d’énergie significativement bien inférieure (9% contre 21%) à celle de la moyenne des 22 régions métropolitaines en 2013. Ces régions enregistrent donc un retard particulièrement marqué dans la réalisation des objectifs des SRCAE. L’énergie hydraulique apparaît également peu développée dans ces régions qui se caractérisent à la fois par une altitude moyenne faible et une surface des cours d'eau inférieure à de la moyenne nationale.

L'emploi agricole ainsi que l'emploi dans la fabrication de denrées alimentaires, des boissons et de produits à base de tabac restent importants dans ces régions alors que les emplois dans la production et distribution d'électricité, de gaz, de vapeur et d'air conditionné ainsi que dans l'industrie pharmaceutique sont peu représentés.

  • Classe 5 : Domination du nucléaire et leadership pour l'énergie éolienne

La cinquième classe rassemble les grands producteurs d’énergie nucléaire en France, le Centre, la Champagne-Ardenne, la Haute-Normandie et la Lorraine. Cette classe compte au niveau national 26 centrales nucléaires (45 % des centrales françaises). En 2013, 43 % de l’électricité nucléaire en France a été produite dans ces quatre régions. Les productions d’électricité primaire et nucléaire par habitant sont donc significativement élevées ce qui se traduit par une faible part de l’électricité renouvelable dans l’électricité totale, soit en moyenne 4,5% pour cette classe alors que la moyenne nationale atteint 43 %. L’éolien est l'énergie renouvelable dominante dans cette classe, sa part dans la production d’énergie renouvelable était de 56 % en 2013 et se situait largement au-dessus de la moyenne nationale (33%). En revanche, la part de l'hydraulique est significativement inférieure à la moyenne nationale. L'intensité énergétique moyenne de cette classe est significativement forte, elle est supérieure de 25 % à la moyenne des 22 régions métropolitaines.

Ces régions affichent une forte spécificité sectorielle, ce sont des régions très industrialisées et peu orientées vers les services. A noter que la part de l'industrie dans la valeur ajoutée ainsi que la production industrielle par habitant sont élevées. Le tissu industriel régional est caractérisé par l'implantation d'industries "lourdes", intensives en énergie sur ces territoires. Les parts des emplois dans la métallurgie et la fabrication de produits métalliques (à l'exception des machines et des équipements), dans la cokéfaction et raffinage et dans l'industrie pharmaceutique sont significativement supérieurs aux moyennes nationales. Pour lutter contre la pollution de l’air et le réchauffement climatique, liées à la présence d'industries fortement émettrices ; ces régions investissent énormément et consacrent en moyenne 14,71 € par habitant alors que la moyenne nationale se situe à seulement 6,25 € par habitant.

Ces résultats révèlent de fortes spécificités régionales en matière de mix énergétique. Nous constatons que parmi les 13 variables actives retenues, une seule ne participe pas à la caractérisation des classes, il s’agit de la part de la production d’énergie solaire dans la production d’énergie renouvelable, cela signifie qu’aucune des classes ne présente une part significativement différente de la moyenne nationale. Par ailleurs, nous observons que les cinq thèmes illustratifs considérés ont permis de consolider et d’enrichir la caractérisation des classes de régions.

3.2 Effets discriminants des six thèmes sur le développement régional des ENR

L’objectif d’une CAH est purement descriptif, nous utilisons les données pour caractériser des classes inconnues et homogènes d’observations selon un ensemble de variables relatives à une thématique choisie. En revanche, l’AD est conçue pour classer des données dans des classes connues. Elle consiste d’une part, à déterminer parmi les variables explicatives celles qui sont discriminantes. L’AD est une ACP particulière, elle produit des facteurs discriminants qui sont des combinaisons linéaires des variables explicatives et établit des représentations graphiques sur des plans factoriels discriminants permettant de séparer le mieux possible les classes, puis d’expliquer leurs positionnements respectifs. Elle est également employée pour classer de nouvelles données explicatives anonymes dans ces classes connues à partir des fonctions linéaires discriminantes établies précédemment. On distingue par conséquent deux démarches successives, d’ordre descriptif puis décisionnel.

Statistiquement, l’analyse discriminante (AD) est une méthode multivariée qui consiste à étudier l'effet d'un ensemble de variables explicatives d’un thème homogène sur une variable qualitative à expliquer, en l’occurrence ici, la variable développement des ENR des 22 régions de France métropolitaine 2013 caractérisée précédemment par la CAH. On peut observer que l’approche de l’AD est proche de celle de la régression. Dans chacun des cas, on essaye d’expliquer ou de prédire une variable dépendante par une combinaison linéaire de variables explicatives. En régression la variable expliquée est continue ou quantitative, en AD elle est qualitative. Six thèmes explicatifs sont considérés : l’environnement, la population, les performances économiques, la structure économique, le climat et la géographie ainsi que la politique (voir tableau A2 en annexe). En d'autres termes, pour chacune de ces thématiques, nous allons d’une part, déterminer quelles sont les variables explicatives qui expliquent et donc qui discriminent et séparent au mieux les classes régionales du développement des ENR et d’autre part, comprendre et interpréter la nature de ces différences.

Environnement




Structure Economique

Modèle complet: 6 variables explicatives Statistiques multivariées et Approximations F




Modèle complet : 6 variables explicatives Statistiques multivariées et Approximations F

Statistique

Valeur

Valeur F

Pr > F




Statistique

Valeur

Valeur F

Pr > F

Wilks' Lambda11

0.0221

3.56

0.0001**




Wilks' Lambda

0.0731

2.00

0.0231*

Variable

R-Carré

Valeur F

Pr > F




Variable

R-Carré

Valeur F

Pr > F

EGES.hab

0.7732

14.49

<.0001**




Agr.VA

0.2303

1.27

0.3197

MDE

0.1882

0.99

0.4419




Ind.VA

0.5225

4.65

0.0102*

CN

0.7307

11.53

0.0001**




Ser.VA

0.4474

3.44

0.0310*

MT.ICA.hab

0.3783

2.59

0.0742




ESA.ET

0.1985

1.05

0.4099

Dep.Fonct

0.1828

0.95

0.4592




ESI.ET

0.4133

2.99

0.0485

Dep.Invest

0.2597

1.49

0.2490




ESS.ET

0.3962

2.79

0.0600

Taux d’erreur de classement12 : 27.27%




Taux d’erreur de classement : 22.73%

Seuil de significativité  ; **  1% ; *  ]1% ; 5%]



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